<?xml version="1.0" encoding="windows-1251"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>sci_philosophy</genre>
   <genre>sci_math</genre>
   <author>
    <first-name>Даглас</first-name>
    <middle-name>Р.</middle-name>
    <last-name>Хофштадтер</last-name>
   </author>
   <book-title>ГЕДЕЛЬ, ЭШЕР, БАХ: эта бесконечная гирлянда</book-title>
   <annotation>
    <p>Не часто приходится держать в руках книгу, которая открывает новые миры, в которой сочетаются глубина мысли и блестящая языковая игра; книгу, которой удалось совместить ничем на первый взгляд не связанные сложные области знания.</p>
    <p>Выдающийся американский ученый изобретает остроумные диалоги, обращается к знаменитым парадоксам пространства и времени, находит параллели между картинами Эшера, музыкой Баха и такими разными дисциплинами, как физика, математика, логика, биология, нейрофизиология, психология и дзен-буддизм.</p>
    <p>Автор размышляет над одной из величайших тайн современной науки: каким образом человеческое мышление пытается постичь самое себя. Хофштадтер приглашает в мир человеческого духа и «думающих» машин. Это путешествие тесно связано с классическими парадоксами, с революционными открытиями математика Курта Геделя, а также с возможностями языка, математических систем, компьютерных программ и предметного мира говорить о самих себе с помощью бесконечных отражений.</p>
    <p>Начав читать эту книгу,вы попадете в волшебные миры, отправитесь в путешествие, изобилующее увлекательными приключениями, путешествие, после которого вы по-иному взглянете на мир и на самого себя.</p>
    <p>Переведенная на 17 языков, книга потрясла мировое интеллектуальное сообщество и сразу стала бестселлером. Теперь и русский читатель получил доступ к одной из культовых книг XX века.</p>
   </annotation>
   <date>1979</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>Марина</first-name>
    <last-name>Эскина</last-name>
   </translator>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <nickname>AnDe</nickname>
   </author>
   <program-used>FictionBook Editor 2.4</program-used>
   <date value="2010-07-25">25 July 2010</date>
   <id>666BC868-87B9-40ED-9DC8-44AFF9990CD2</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>scan — unknown, главы VIII, IX, XIII, XIV — z-mech.narod.ru; создание fb2, вычитка — AnDe.</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>ГЁДЕЛЬ, ЭШЕР, БАХ: эта бесконечная гирлянда.</book-name>
   <publisher> Издательский Дом «Бахрах-М», 2001.</publisher>
   <city>Самара</city>
   <year>2001</year>
   <isbn>ISBN 5-94648-001-4</isbn>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Даглас Р. Хофштадтер</p>
   <p>ГЕДЕЛЬ, ЭШЕР, БАХ: эта бесконечная гирлянда</p>
  </title>
  <section>
   <title>
    <p>Праздничное предисловие автора к русскому изданию книги «Гёдель, Эшер, Бах»</p>
   </title>
   <p><strong> Май MMI</strong></p>
   <p>Позвольте мне начать с истории, случившейся со мной в раннем детстве, — по-моему, эта история довольно показательна. Когда мне было три или четыре года, меня внезапно поразила сияющая, таинственная красота того факта, что ДВЕ ДВОЙКИ — ЭТО ЧЕТЫРЕ. Только маленький ребенок может любить что-либо так глубоко, с таким самозабвением. Может быть, дело было в том, что маленький Дагги подсознательно почувствовал, что эта короткая фраза двусмысленна, что в ней одновременно заключены две различных истины, одна — о понятии «2 + 2», другая — о понятии «2 &#215; 2» (впрочем, сомневаюсь, что в те времена я знал что-либо об умножении). Другое возможное объяснение моей очарованности понятием «двух двоек» — то, что оно прилагало идею к себе самой — а именно, идею двойки к самой этой двойке «Давайте-ка возьмем двойку ДВА раза!»</p>
   <p>Как бы мы ни старались выразить первозданную красоту этой (или какой-нибудь другой) идеи словами, вскоре очарование начинает таять и мы, разочарованные, умолкаем. Однако, жадный до развлечений ребенок, как и взрослый, интереса не теряет и желает заново испытать радость открытия с помощью какого-нибудь обобщения или аналогии. В своем нежном возрасте я не являлся исключением. Я попытался обобщить мою чудесную идею «двойки, действующей саму на себя», и у меня получилось... Сказать вам по правде, я и сам не знаю, что у меня тогда получилось — и тут я подхожу к самому главному в этой истории.</p>
   <p>Когда в 1979 году я писал предисловие к английской версии «Гёделя, Эшера, Баха», я думал, что понял, какое обобщение придумал малыш Дагги. Я написал, что малыш сформулировал идею «трех троек» и спросил маму (хотя искренно сомневался в том, что она — или кто-либо другой в целом мире — в состоянии мыслить на таком высоком уровне абстракции), что получится в результате этой немыслимой операции. Однако после того, как книга вышла в свет, я продолжал размышлять о том случае и пытаться вспомнить точнее, что же все-таки произошло. В голове у меня всплывали разные полузабытые картинки, вроде нашего первого автомобиля, в котором мы как раз сидели, когда я задал свой вопрос, моего любимого розового одеяльца — оно тогда было в машине — и множества других не относящихся к делу подробностей. Чем больше я напрягал память, тем расплывчатее становился мой «синтетический бриллиант».</p>
   <p>Я 2001 года, в отличие от меня 1979 года, нахожу маловероятным, чтобы маленький Дагги действительно считал свою мать неспособной понять идею «трех троек» — в конце концов мама была для него источником сверхъестественной мудрости! Сейчас я склонен полагать, что Дагги пытался вообразить и затем выразить свой маме — МОЕЙ маме! — гораздо более абстрактное понятие, чем то, которое смышленый ребенок может описать как «ТРИЖДЫ три тройки».</p>
   <p>Трехлетним малышом я не мог додуматься до того, что эта идея может быть представлена геометрически и даже построена в виде кубика из трех 3x3 слоев. Я был еще слишком мал для того, чтобы воплотить мое смутное прозрение в конкретные образы. Меня увлекало САМО ЭТО ВЫРАЖЕНИЕ — и в частности, содержащаяся в нем волшебная идея «самоприложения троичности».</p>
   <p>Если бы я был поискушеннее, я мог бы понять, что на самом деле я искал третью бинарную операцию в натуральной (и бесконечной) последовательности «сложение, умножение, возведение в степень...» С другой стороны, если бы я был настолько искушен, то мог бы пойти дальше и обнаружить смертельный недостаток, заключающийся в слове «бинарная», означающее всего-навсего «двоичная». Этот недостаток бросается в глаза в краткой записи моего детского прозрения:</p>
   <p>3 <sup>3</sup></p>
   <p>Да, к сожалению, здесь только две копии тройки; возведение в степень — бинарная операция.</p>
   <p>Увидев, что моя наклонная башня имеет только два этажа, я, разумеется, захотел бы пойти дальше и построить вот это трехэтажное сооружение, опасно смахивающее на Пизанскую башню.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_001.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>С первого взгляда кажется, что здесь все в порядке — но увы, я мог бы затем понять, что даже такая башня может быть сокращена до «3^3» (маленькая шапочка обозначает операцию #4 в упомянутой последовательности). Таким образом, двоичность опять вползла бы в построение и мои надежды были бы обмануты.</p>
   <p>Думаю, что на этом этапе я бы уже понял, в чем тут дело, и сообразил, что «самоприложение троичности» просто невозможно реализовать в такой совершенной и прекрасной форме, как это можно сделать с двоичностью — там-то всегда выходит четыре, что бы с двумя двойками ни проделывали. Неважно, какую из бесконечной последовательности двоичных операций вы проделаете — сложение, умножение, возведение в степень — вы всегда получите один и тот же результат: четыре. С другой стороны, «три плюс три» совсем не то же самое, что «трижды три» — а это, в свою очередь, не то же самое, что «три в третьей степени», или «три шапка три», или любая из последующих более сложных операций последовательности.</p>
   <p>Нет нужды говорить, что все это было намного выше понимания маленького Дагги — и все же своим детским умишком он пытался нащупать все эти глубокие математические понятия. И уже в этих его детских неуклюжих попытках постичь тайну самоприложения вы можете заметить — я могу заметить — первые ростки его увлечения (МОЕГО увлечения!) самоописывающими высказываниями и самоприложимыми мыслями, и главной тайной «самости» — той бесконечно ускользающей сущности, которая заключена в крохотном, всего из одной буквы, слове «Я». Можно даже сказать, что книгу, которую вы держите в руках, — русский перевод моей книги «Гёдель, Эшер, Бах» — лучше всего охарактеризовать как большой трактат, основная цель которого — раскрыть тайну слова «я». К несчастью, читатели, думающие, что заглавие должно быть кратким пересказом содержания, не воспринимают мою книгу таким образом.</p>
   <p><emphasis>Читатель:</emphasis> «ГЭБ» — про математика, музыканта и художника!</p>
   <p><emphasis>Автор:</emphasis> Нет, вы не правы.</p>
   <p><emphasis>Читатель:</emphasis> «ГЭБ» — о том, что математика, музыка и искусство — одно и то же!</p>
   <p><emphasis>Автор:</emphasis> Опять ошибаетесь.</p>
   <p><emphasis>Читатель:</emphasis> Про что же тогда эта книга?</p>
   <p><emphasis>Автор:</emphasis> Про тайные абстрактные структуры, лежащие в основе слова «я».</p>
   <p>История, которую я вам рассказал, дает некоторое понятие о том, что говорит мне моя интуиция о природе этих тайных абстрактных структур. Эта связь станет вам яснее, когда вы дочитаете до главы XII и увидите, как загадочная идея Курта Гёделя, «арифмоквайнирование» (как я его называю), довольно странным образом прилагается сама к себе. В результате получается удивительная структура, которая (как «две двойки») устойчиво автореферентна и (в отличие от «трех троек») не указывает ни на что, кроме себя самой.</p>
   <p>Моя влюбленность в Курта Гёделя с его центральным, основным примером абстрактного явления, которое я окрестил «странными петлями», была той искрой, из которой родилась «ГЭБ». Идея этой книги появилась в 1972 году, когда мой мозг был раскален до белого каления, и я, аспирант кафедры теоретической физики одного американского университета, с трудом продирался сквозь дебри науки. Тогда мне необычайно повезло — в мои руки попала изумительная книга по математической логике. Та книга заставила меня совершенно забросить теоретическую физику, которой я должен был заниматься. Написанная философом Говардом Делонгом, она называлась «Краткий очерк математической логики» и захватила меня настолько, как я не мог и предположить. Внезапно она оживила ту горячую любовь, что я подростком испытывал к идеям, имеющим очень отдаленное отношение к физике. Тогда, в начале шестидесятых, я был очарован математикой и иностранными языками и исследовал множество различных структур — структур, состоящих из чисел и других математических понятий, структур, сделанных из слов и символов, структур, построенных из самих мыслительных процессов. В те годы, когда складывалась моя личность, я бесконечно раздумывал над связью между словами и идеями, символами и их значениями, мыслями и формальными правилами мышления. Но сильнее всего меня интересовала связь между физическим веществом человеческого мозга и неуловимой сущностью «я».</p>
   <p>Почему я был так увлечен всем этим? Разумеется, никогда нельзя с точностью указать на причину возникновения какой бы то ни было страсти; тем не менее, в моей жизни было несколько определенных факторов, которые в какой-то мере объясняют мой интерес к подобного рода темам. Во-первых, с раннего детства я любил не только числа, но и сложные, драгоценные узоры, построенные с помощью чисел. История про маленького Дагги это подтверждает.</p>
   <p>Во-вторых, в 1958-1959 я научился бегло говорить по-французски и жгуче заинтересовался загадкой невинной на первый взгляд фразы «думать по-французски» — фразы, которую окружающие употребляли простодушно и бездумно. Мне же казалось, что под поверхностью каких бы то ни было слов на любом языке лежат чистые МЫСЛИ, которые по определению должны быть глубже, чем слова, глубже, чем любая грамматика. Однако меня сбивало с толку то, что даже сами эти «чистые мысли», по-видимому, зависели от выбранного мной средства общения. Так я обнаружил, что, когда я «думаю по-французски» мне в голову приходят совсем иные мысли, чем когда я «думаю по-английски»! Мне захотелось понять, что же главнее, язык или мысли? Способ передачи сообщения или само сообщение? Форма или содержание? И кто же всем этим управляет? Есть ли в моем мозгу место для меня самого?</p>
   <p>Последним и гораздо более печальным фактором было плачевное состояние моей младшей сестры Молли, чья загадочная неспособность научиться говорить и понимать речь приводила в отчаяние моих родителей, меня, и мою другую сестру, Лауру. Болезнь Молли подвигла меня на прочтение пары книг о мозге — и я был поражен кажущейся бессмысленностью того, что неодушевленные молекулы, собранные вместе в некую сложную структуру, могут служить местонахождением самосознания, «внутреннего света». Эта глубоко личная, внутренняя искорка «самости» сознания казалась несовместимой с грубой материей — и все же я, выросший в семье ученых и в возрасте четырнадцати лет проглотивший блистательную, разоблачающую псевдонауку книгу Мартина Гарднера «Модные поветрия и заблуждения во имя науки», не терпел расхожего мистицизма или дуалистического философствования, типа «elап vital» (витальный порыв). По-моему мнению, существование внутреннего света «я» было результатом неких структур, и не более того. Но каких именно структур? Трагическое состояние моей сестры только усилило мой жгучий интерес к этой загадке.</p>
   <p>В то время в мою жизнь вошла другая ключевая книга. Шел 1959 год, я только что вернулся в Калифорнию после года, проведенного в Женеве (где я выучил французский), и по счастливой случайности мне в руки попала тоненькая книжица Эрнста Нагеля и Джеймса Ньюмана «Доказательство Гёделя». По случайному стечению обстоятельств, Нагель когда-то был учителем и другом моего отца; я проглотил эту книгу за один присест. Поразительным образом я нашел там все мои интуитивные прозрения о сущности «я». Важнейшими для доказательства Гёделя оказались все мои вопросы о символах, значении, правилах; важнейшим для этого доказательства было понятие «самоприложения», важнейшим для него было неизбежное переплетение сообщения и его носителя, порождающее новую, невиданную доселе никем структуру. Эта абстрактная структура, как мне казалось, и была ключом к загадке самосознания и возникновения «я».</p>
   <p>Странно, что прошло двенадцать лет, прежде чем я попытался выразить все эти интуитивные идеи сознательно и ясно; а виновата в этом была моя судьбоносная встреча с книгой Делонга в 1972 году. Если бы не эта книга, сомневаюсь, что «ГЭБ» появилась бы на свет. Тем не менее, этот клубок интуитивных знаний был порожден таким множеством других книг и идей, что было бы несправедливо указывать только на несколько из них.</p>
   <p>Итак, как я уже говорил, «ГЭБ» — не о мистере Гёделе, мистере Эшере и мистере Бахе и не о близости между математикой, музыкой и искусством — и все же, в каком-то смысле, «ГЭБ», безусловно, и обо всем этом. Иначе зачем бы я назвал книгу именно так? Должен признаться, что в моем маленьком диалоге с читателем я был слишком категоричен, напрочь отрицая наиболее очевидные интерпретации содержания книги. Как всякое сложное создание, ее можно увидеть под разными углами. На самом деле, если бы все читатели поняли «ГЭБ» как книгу о загадке «я» и ни о чем более, я был бы глубоко разочарован.</p>
   <p>Я никогда не забуду чудесного мгновения летом 1981 года, когда я встретил О.Б. Хардисона, в то время директора знаменитой Шекспировской библиотеки в Вашингтоне, и он, в ответ на мой недоуменный вопрос, почему меня пригласили участвовать в конференции, посвященной искусству литературного перевода, широко улыбнулся и сказал: «Нет ничего проще — ведь вся ваша книга о переводе. Поэтому она мне так и понравилась!»</p>
   <p>Это замечание открыло мне, автору книги, глаза. Разумеется, на поверхностном уровне, в главах XII и XVII прямо говорится о переводе; кроме того, в книге довольно много материала о «переводе» как механизме, при помощи которого живые клетки превращают химические вещества в белки. Но в этих отрывках слово «перевод» употребляется в его прямом значении. Однако, чем больше я думал о словах Хардисона, тем больше убеждался, что на более глубоком уровне он был совершенно прав. «ГЭБ» полна идей, переносимых из одной схемы в другую, аналогий между очень несхожими между собой областями — а это равносильно переводу. Более того, основная идея, вызвавшая к жизни эту книгу, идея, породившая изначально Странную Петлю Гёделя, связана с отображением одной системы на другую совершенно неожиданным, но изумительно точным способом. В этом смысле перевод — не просто одна из многих переплетающихся тем «ГЭБ»; скорее всю эту книгу можно понять как исследование перевода в его метафорическом значении.</p>
   <p>Случилось так, что в 1980-1981 академическом году я потратил сотни часов, прокладывая пути для потенциальных переводов «ГЭБ» на другие языки. По правде сказать, ни о каком конкретном переводе тогда речь еще не шла, но вскоре, воодушевленные успехом «ГЭБ» среди англоязычных читателей, издатели многих стран захотели, чтобы книга вышла на их языке. Я всю жизнь был влюблен в языки и меня заинтриговал вопрос о том, каким образом мои сложные многоуровневые каламбуры и структурные игры можно воспроизвести — или, по крайней мере, как можно верно передать их дух — в совершенно иной языковой среде. Пытаясь предусмотреть некоторые трудности будущих переводчиков, я, слово за словом, прошелся по книге с красной ручкой и отметил все каламбуры, и акростихи, все словесные перестановки, и переклички далеких отрывков текста: я объяснил трудноуловимые двойные (или тройные, или четверные, или пятерные) значения и указал отрывки, в которых форма отражает содержание; отметил те места книги, в которых сами особенности типографского набора передают важную информацию, посоветовал, какие затруднительные пассажи могут быть облегчены в переводе, а какие необходимо сохранить, и так далее. С этой кропотливой работой я провозился целый год, но делал ее с любовью; так или иначе, она была необходима, чтобы предотвратить катастрофу.</p>
   <p>Дело в том, что «ГЭБ» — не только книга, выражающая множество сложным образом переплетенных идей. Это еще и книга, в которой крупномасштабные художественные структуры и замысловатые лингвистические и типографские приемы, выбранные для передачи этих структур, играют фундаментальную, центральную роль. Переводчикам очень редко приходится иметь дело с таким интимным переплетением формы и содержания, но мне было ясно, что если не передать в переводе все эти аспекты одновременно, то дух книги, ее «изюминка» и очарование, над которыми я работал с такой страстью на английском, будут полностью утрачены. Короче говоря, «ГЭБ» на новом языке потеряет всю свою «ГЭБ»-ность, если она не будет реконструирована с таким же стараньем и артистизмом, какие были вложены в оригинал.</p>
   <p>Позже мне довелось работать с несколькими переводчиками (или группами переводчиков) на разных уровнях творческого сотрудничества. Я был настолько близок к двум французским переводчикам, что мне временами казалось, что над книгой работает трио, а не дуэт. Участие в этом в высшей степени творческом процессе принесло мне редкостное интеллектуальное наслаждение. Мне также повезло принять участие, хотя и в гораздо меньшей степени, в испанском, немецком, голландском и китайском переводах «ГЭБ».</p>
   <p>В 1985 году, в 300-ю годовщину рождения И.С. Баха, французская, итальянская, голландская, немецкая, шведская и японская версии «ГЭБ» почти одновременно вышли из печати. Хотя многие сомневались в том, что эта книга вообще может быть переведена, каждая из этих версий излучала собственное очарование, искрилась своей собственной игрой слов — и в большинстве случаев, отдавала должное оригиналу. Некоторые отрывки оказались даже лучше, чем в оригинале! Во всех этих странах переводы «ГЭБ» были распроданы на удивление быстро, и мне доставило огромную радость видеть, как коллективные усилия творческих переводчиков и непредвзятых издателей сделали возможным это чудо.</p>
   <p>Моей давней мечтой было увидеть перевод «ГЭБ» на русский язык — но разрыв между востоком и западом в те времена был настолько велик, что «ГЭБ», несмотря на ее огромную популярность на западе, оставалась неизвестной подавляющему большинству русских читателей. Долгие годы эта ситуация оставалась без изменений, и я уже начал сомневаться, появится ли когда-нибудь «ГЭБ» на русском (или любом другом славянском языке). Однако в 1986 началась невероятно странная серия событий, которые после удивительных поворотов привели к тому, что через 15 лет русская версия моей книги появилась на свет. Позвольте мне вкратце рассказать эту историю.</p>
   <p>Следуя одному из тех интуитивных прозрений, что бывают только у матерей, весной 1986 мама подарила мне только что вышедший роман «Золотые ворота». Написал его неизвестный индийский автор Викрам Сет, учившийся тогда в аспирантуре экономического факультета Стэнфордского университета, в городе, где я вырос. Когда я в первый раз открыл эту книгу, у меня отвисла челюсть от удивления: я увидел непрерывную цепь сонетов! Передо мной лежало произведение художественной литературы, во многом напоминающее «ГЭБ» — форма в нем была равноправным партнером содержания. Я никогда в жизни не слышал ни о чем подобном, и с энтузиазмом уселся за чтение «Золотых ворот». Чтение романа в стихах оказалось невероятно интересным занятием. Когда я в следующий раз навестил родной Стэнфорд, я связался с Викрамом Сетом и встретился с ним. Мы провели приятный вечер за чашкой кофе, и я спросил, что навело его на подобную необычную идею — написать роман в стихах. К моему удивлению, он ответил, что его вдохновил роман в стихах, написанный ранее — а именно, «Евгений Онегин» Александра Пушкина в английском переводе британского дипломата Чарлза Джонстона.</p>
   <p>Я не предполагал, что творение Сета было основано на уже существовавшем труде; хотя я, разумеется, слышал название «Евгений Онегин», оно вызывало у меня единственную ассоциацию — с оперой Чайковского. Я был поражен. Более того, я узнал от Викрама, что он позаимствовал у Пушкина даже точную форму так называемой «онегинской строфы» и написал этой строфой весь свой роман. И вот венец этой истории: мы пили кофе не где-нибудь, а в кафетерии книжного магазина, и не какого-нибудь магазина, а именно того, где Викрам сочинил большую часть своей книги и который он блестяще описал в одной из строф (отступление совершенно в пушкинском духе!). И тут Викрам сделал мне замечательный подарок — купил для меня экземпляр перевода Джонстона, назвав его «светящимся» и «искрометным».</p>
   <p>Вы, наверное, думаете, что получив подобную рекомендацию от автора, которым я там восхищался, я тут же засел за «Евгения Онегина» Джонстона и проглотил его с такой же жадностью, как раньше — «Золотые ворота»? Вовсе нет — почему-то я просто поставил его на полку, где он простоял шесть лет, с удовольствием собирая пыль. Понятия не имею, почему. Но однажды, когда я опять оказался в том же калифорнийском книжном магазине, я начал просматривать секцию поэзии и снова наткнулся на название «Евгений Онегин» — но этот томик был другого формата и его обложка была другого цвета. Я снял книгу с полки и увидел, что это был еще один перевод, сделанный Джеймсом Фаленом, американским профессором-русистом. «Что?» — подумал я. «Как может кто-либо воображать, что он в состоянии переплюнуть Джонстона с его „светящимся“ и „искрометным“ переводом? Какая дерзость!» Тем не менее я перелистал книгу, прочитал наугад несколько строф и подумал: «На мой неискушенный слух, звучит вполне прилично. Почему бы мне ее не купить?» Теперь я оказался гордым обладателем двух английских переводов «ЕО» — и что же с ними сталось? Разумеется, они простояли на моей полке, холодно игнорируя друг друга и собирая пыль, еще в течение нескольких месяцев.</p>
   <p>Однако в один прекрасный день 1993 года, они, безо всякой видимой причины, вдруг попались мне на глаза, и я внезапно сказал своей жене Кэроль: «Хочешь, почитаем вслух этот занятный русский роман в стихах, „Евгений Онегин“? У меня есть две версии, и мы можем каждый читать свою и сравнивать их строфа за строфой». Она с энтузиазмом подхватила мою идею, и каждую ночь, уложив спать наших двух малышей, мы укладывались бок о бок, открывали двух «Онегиных» и читали друг другу, тщательно сравнивая обе версии. Кэроль совсем не знала русского, я знал его лишь чуть-чуть, так что у нас даже мысли не возникало заглядывать в оригинал — и тем не менее, сравнивая два прекрасно сделанных перевода во всех деталях, мы почувствовали, что понимаем, как пушкинский текст должен звучать по-русски.</p>
   <p>И вот что интересно: мы оба вскоре убедились, что перевод Джеймса Фалена был на голову выше работы Чарлза Джонстона во всех возможных аспектах — течение стиха была более мелодичным, он был яснее и проще, ритм был более регулярным, рифмы — более точными. В целом, перевод Фалена был просто более артистичным. Мы с Кэроль просто влюбились в него и однажды сказали об этом няне наших детей.</p>
   <p>Да, мы нашли няню для наших малышей, Дэнни и Моники; она приходила к нам несколько раз в неделю. К счастью, наша бэбиситтер оказалась замечательной. Марина была аспиранткой кафедры лингвистики Индианского университета, она была из России — и вскоре стала нашим другом. Мы быстро обнаружили, что Марина обладает весьма живым интеллектом. Она закончила филфак МГУ, чудесно говорила по-английски, знала испанский и французский, легко обыгрывала нас в шахматы, была остроумна и иронична и замечательно рисовала для детей фантастические сцены и сказочных зверей. Но вот что самое интересное: оказалось, что когда-то один из ее друзей дал ей почитать несколько отрывков из «ГЭБ», после чего Марина стала большим поклонником этой книги. Однако она не подозревала, что ее автор жил в том самом небольшом городке, куда она поступила в аспирантуру. Когда она обнаружила, что отец детей, к которым ее взяли няней — автор «ГЭБ», она была в восторге. По-этому нам показалось естественным поделиться с нашей умной и веселой бэбиситтер тем удовольствием, которое мы получали от чтения этого небольшого романа девятнадцатого столетия, написанного ее соотечественником. Мы понятия не имели, читала ли Марина эту книгу, но надеялись, что она хотя бы слышала о ней. Как абсурдно мало знали мы о роли Пушкина в русской культуре!</p>
   <p>В ответ на наши слова Марина спокойно и непринужденно заметила: «„Евгений Онегин“? Я его в школе от начала до конца наизусть знала». «Как?» — воскликнули мы. «Разве это возможно?» — «А почему бы и нет?» — у нее это звучало как нечто само собой разумеющееся, — «Тогда голова у меня была пустой, так что это почти самой собой вышло. Да в этом и нет ничего особенного - стихи Пушкина у нас многие наизусть знают». Кэроль и я были поражены. Внезапно до нас дошло, что этот короткий, блистательный роман, который мы считали нашей собственной маленькой находкой, был, оказывается, любим миллионами людей на другой стороне планеты.</p>
   <p>Через несколько месяцев мы с Кэроль и с детьми уехали в Италию, где я намеревался провести свой годовой академический отпуск. Мы надеялись, что для нашей семьи это будет чудесным годом, полным открытий, радости и красоты. К сожалению, случилось обратное. В декабре врачи нашли у Кэроль опухоль мозга, и на следующий день она впала в кому, из которой уже никогда не вышла. Через десять дней — всего лишь через три месяца после нашего прибытия в Италию — ее не стало. Боль и отчаяние, испытанные миою и детьми, были. конечно, неописуемы. Однако, несмотря на эту трагедию, я поклялся провести год в Италии с детьми, как планировали мы с Кэроль. И мы сделали для этого все от нас зависящее.</p>
   <p>Летом 1994, когда мой академический отпуск подходил к концу, до меня дошли новости о Марине, также невеселые. Она переживала очень трудный период и была в глубокой депрессии. «Какой тяжелый год это был для всех нас», — подумал я. «Не могу ли я чем-нибудь помочь Марине?» И тут я вспомнил ее увлечение «ГЭБ», ее знание языков, любовь к литературе и, не в последнюю очередь, ее врожденное чувство юмора — и внезапно меня осенило: почему бы не спросить Марину, не хочет ли она стать переводчиком «ГЭБ» на русский?</p>
   <p>Эта идея пришла ко мне неожиданно и казалась совершенно сумасбродной: попросить няню своих детей перевести эту «непереводимую» книгу о математической логике, мозге, искусственном интеллекте, автореференции, молекулярной биологии и Бог знает, о чем еще. Когда мы вернулись из Италии, и Марина пришла к нам в гости, я высказал ей свою безумную, взятую с потолка идею, и к моему удивлению она ответила: «Прекрасно. Я и сама хотела попросить тебя о том же». Таким образом, почва была подготовлена.</p>
   <p>Я дал ей аннотированный экземпляр книги, и она с головой ушла в работу. В течение следующего года Марина самозабвенно трудилась над переводом, и мы иногда встречались, чтобы обсудить наиболее трудные места. Это было похоже на те чудесные беседы, которые я вел с французскими и другими переводчиками моей книги, беседы, полные увлекательных возможностей и творческой изобретательности. Именно тогда я полностью убедился в том, что моя интуиция меня не подвела и что я поступил мудро, попросив заняться этой сложнейшей работой Марину.</p>
   <p>Далее, однако, мой рассказ становится еще более запутанным, так как в следующие два года меня все глубже затягивало в водоворот «Евгения Онегина». Сначала я прочитал еще несколько переводов его на английский (ни один из них и близко не подходил к волшебному артистизму версии Джеймса Фалена. Затем я начал писать об этих переводах. Эти размышления позже стали двумя центральными главами в моей книге «Le Ton Beau de Marot» («Могила Maро»; в оригинале игра слов. Французское «le ton beau» означает «прекрасное звучание», а фонетически это выражение эквивалентно слову «могила» — «lе tombeau». —<strong> Прим. перев.).</strong> Эта книга была посвящена искусству творческого литературного перевода; она была мотивирована, в значительной степени, моим участием в переводе «ГЭБ» на разные языки.</p>
   <p>Может быть, в этот момент мое знакомство с оригиналом «ЕО» стало, наконец, неизбежным. Не знаю. Знаю только то, что уже подростком я был влюблен в русскую музыку и мне был близок дух русской культуры — я словно был настроен на ту же эмоциональную волну. Я всегда мечтал выучить русский, но все не было подходящего момента. Несомненно, однако, что мое страстное увлечение «Евгением Онегиным» втягивало меня все глубже в орбиту Пушкина и его родного языка.</p>
   <p>Однажды в марте 1997, почти необъяснимо для меня самого, я взял мой русский экземпляр «ЕО» (я купил его много лет назад, но, как раньше переводы Фалена и Джонстона, он много лет простоял непрочитанный в моем шкафу), открыл страницу с письмом Татьяны и начал читать его вслух. Я тешил себя надеждой, что знаю, как произносятся слова; правда, большинства из них я не понимал. Оказалось, однако, что я читаю ужасно. С помощью нашей с Мариной общей подруги Ариадны Соловьевой я стал произносить слова более или менее правильно и вскоре, как самолет на взлетной полосе, мои занятия русским начали набирать скорость.</p>
   <p>Я перечитывал письмо Татьяны вслух снова и снова, и сам не заметил, как стал запоминать целые куски. Я совершенно не собирался делать ничего подобного, но тут я вспомнил Марину, в юности заучившую всего «Онегина» наизусть, и сказал себе: «Самое меньшее, что ты можешь сделать — выучить наизусть хотя бы этот центральный кусок». И через две недели уже знал письмо Татьяны наизусть.</p>
   <p>Но это было еще не все. Вновь вдохновившись Марининым достижением, я решил выучить мои любимые строфы «ЕО». Я разыскал их в переводе Фалена, потом в русском тексте, и начал читать их вслух много раз подряд. Таким образом, в течение нескольких месяцев, в моей памяти оседала строфа за строфой. В один прекрасный день я осознал, что наконец научусь говорить на этом прекрасном, давно манившем меня языке. Дорога, избранная мной, была непохожа на тот путь, которым обычно идут иностранцы. Я карабкался по крутым ступеням русского языка, заучивая большие куски самого почитаемого в русской литературе произведения!</p>
   <p>К сентябрю 1997 года я выучил наизусть около пятидесяти строф «Евгения Онегина». Память у меня неважная, и это было для меня огромным усилием — и все же это было волшебно прекрасно. Однажды, охваченный внезапной любовью к трем строфам, над которыми я тогда работал (VII. 1-3). я решил, просто ради забавы, попытаться перевести их на английский. Я не смотрел ни в Фалена, ни в Джонстона, ни в какой-другой из существующих переводов. Я просто сел и начал переводить их прямо с подлинника, и, к моему удивлению, стихи полились легко и непринужденно. Разумеется, мои первые попытки перевода не были отшлифованы как следует, но в них было некое обещание. Несколько недель спустя я попробовал перевести еще пару строф. Вы можете догадаться, к чему шло дело — но сам я ни о чем не догадывался. Я не видел пророческих слов на стене, не подозревал, что скоро погружусь с головой в самые тесные отношения с «Евгением Онегиным», не считая самого Пушкина — иными словами, что я буду переводить этот роман с начала до конца.</p>
   <p>Только в начале 1998 года у меня появилась мысль перевести весь роман. «Зачем?» — можете вы спросить. «Зачем переводить книгу, которая уже была переведена так хорошо, как только возможно?» Мой ответ прост: это делается из любви. И любовь эта как раз и рождается из восхищения другими переводами. Таким образом, один переводчик вдохновляется другим на тот же самый труд не из-за соперничества, но из чистого восхищения. То же самое происходит и с музыкой вы слышите запись великого музыканта, играющего какое-либо произведение, и оно вам так нравится, что вы хотите сыграть его сами. Играя, вы отдаете должное тому исполнителю, чья игра заставила вас влюбиться в эту музыку. Так случилось и со мной, восхищенным слушателем пушкинского шедевра в гениальном исполнении Фалена.</p>
   <p>Кульминация странной саги о моем переводе «ЕО» приходится на октябрь 1998, когда я впервые приехал в Россию. К тому времени я перевел уже всю книгу, кроме трех завершающих строф восьмой главы. Я планировал закончить эту работу в Петербурге. Две первые строфы я перевел в гостиничном номере, а затем, в восхитительно романтическом кульминационном пункте моего «романа» с «Евгением Онегиным», перевел последнюю строфу книги (Но те, которым в дружной встрече...) в квартире самого Пушкина на Мойке, где мне любезно предоставили разрешение провести в его кабинете два часа в одиночестве Это было незабвенной возможностью завершить мой труд любви, и в начале следующего года, как раз к двухсотлетию со дня рождения Пушкина, мой перевод вышел из печати. Думаю, что читатели этого предисловия оценят тот факт, что мой перевод открывался поэмой-посвящением Джеймсу Фалену и его жене Еве.</p>
   <p>Почему я вам это рассказываю? Какое отношение имеет все это к русскому «ГЭБ»? Думаю, что очень большое. Та самая Марина Эскина, чья детская любовь к Пушкину подвигла меня, четверть века спустя, на заучивание письма Татьяны и затем еще десятков строф, стала переводчиком моей книги «Гедель, Эшер, Бах» на русский язык. Моя книга разделяет с романом Александра Пушкина то же необычное художественное качество такого тесного переплетения формы и содержания, что многие считают эти книги классическим примером непереводимости. Я разделяю с Мариной то же утонченное удовольствие воссоздания — каждый на своем родном языке — некоей кристально точной структуры, первоначально созданной на родном языке другого. В Маринином случае это было движение от английского к русскому, в моем, разумеется, наоборот. Но в обоих случаях святым, нерушимым принципом оставалось внимание одновременно и к форме, и к содержанию. При этом мы оба были готовы изменить букве, чтобы сохранить дух.</p>
   <p>Мне бы хотелось завершить это предисловие примером моего и Марининого стилей перевода, по одному примеру в каждом направлении. Сначала позвольте показать вам, как я справился с переводом строфы IV. 42 «ЕО».</p>
   <poem>
    <stanza>
     <v>И вот уже трещат морозы</v>
     <v>И серебрятся средь полей...</v>
     <v>(Читатель ждет уж рифмы «розы»,</v>
     <v>На, вот возьми ее скорей!)</v>
     <v>Опрятней модного паркета</v>
     <v>Блистает речка, льдом одета.</v>
     <v>Мальчишек радостный народ</v>
     <v>Коньками звучно режет лед,</v>
     <v>На красных лапках гусь тяжелый</v>
     <v>Задумав плыть по лону вод,</v>
     <v>Ступает бережно на лед,</v>
     <v>Скользит и падает, веселый </v>
     <v>Мелькает, вьется первый снег,</v>
     <v>Звездами падая на брег.</v>
    </stanza>
   </poem>
   <p>Я выбрал в качестве примера именно эту строфу из-за шутки, которую Пушкин обращает к читателям в строчках 3-4. Он отходит в сторону от описываемой сцены и прямо упоминает своего читателя и свою рифму. Что может сделать переводчик с этой шалостью автора? Я подумал, что если Пушкин отважился на такое, то почему бы и мне, переводчику, не сделать то же самое и не упомянуть не только моих читателей и мою рифму, но заодно и автора, и самого себя! Вот мое переложение этой строфы на английский:</p>
   <poem>
    <stanza>
     <v>Frost's crackling, too. but still she's cozy</v>
     <v>Amidst the fields' light silv'ry dust...</v>
     <v>(You're all supposing I'll write «rosy»,</v>
     <v>As Pushkin did — and so I must!)</v>
     <v>Slick as a dance parquet swept nicely</v>
     <v>The brooklet glints and glistens icily.</v>
     <v>A joyous band of skate-shod boys</v>
     <v>Cuts graceful ruts to rowdy noise.</v>
     <v>A clumsy goose, by contrast, wishing</v>
     <v>To swim upon the glassy sheet,</v>
     <v>Lands stumbling on its red webbed feet,</v>
     <v>And slips and tumbles.</v>
     <v>Swirling, swishing,</v>
     <v>Gay twinkling stars — the snow's first try —</v>
     <v>Bedaub the creekside ere they die.</v>
    </stanza>
    <stanza>
     <v>Ей все еще уютно, хоть трещат морозы,</v>
     <v>Поля покрыты легкой серебряной пылью...</v>
     <v>(Вы все ожидаете, что я напишу «розы»,</v>
     <v>Как у Пушкина — придется так и сделать!)</v>
     <v>Гладкая, как подметенный для танцев паркет,</v>
     <v>Речка сверкает и искрится ледяным блеском.</v>
     <v>Радостная толпа мальчишек, надев коньки,</v>
     <v>Шумно режет изящные дорожки.</v>
     <v>Наоборот, неуклюжий гусь,</v>
     <v>Задумав плыть по ледяному полю,</v>
     <v>Приземляется, спотыкаясь, на красные перепончатые лапы</v>
     <v>Скользит и шлепается. Кружась и шелестя.</v>
     <v>Веселые мерцающие звезды — первая попытка снега —</v>
     <v>Украшают берег реки перед тем, как умереть.</v>
    </stanza>
   </poem>
   <p>Вы, конечно, заметили, что для женской рифмы в третьей строке я использовал те же слоги, что и Пушкин. Я даже думал, не написать ли слово «РОЗЫ» кириллицей, чтобы подчеркнуть идентичность моей и пушкинской рифм, но отказался от этой мысли, поскольку мало кто из моих читателей знает кириллицу (и среди них нет почти никого, кто понял бы мою шутку).</p>
   <p>В моем переводе есть одно необычное место, которое стоит прокомментировать — я имею в виду конец двух последних строк. Почему я говорю о снеге, который умирает, едва коснувшись земли, хотя в оригинале подобных образов недолговечности нет? Хотите верьте, хотите — нет, но я защищал честь Пушкина. Вы сомневаетесь? Тогда вспомните знаменитые начальные строки пятой главы:</p>
   <poem>
    <stanza>
     <v>В тот год осенняя погода</v>
     <v>Стояла долго на дворе,</v>
     <v>Зимы ждала, ждала природа,</v>
     <v>Снег выпал только в январе</v>
     <v>На третье в ночь...</v>
    </stanza>
   </poem>
   <p>Теперь скажите мне, пожалуйста, когда же в тот год выпал самый первый снег? В пятой главе недвусмысленно говорится, что это произошло только в январе, в то время как действие 42 строфы четвертой главы происходит на месяц или два раньше. Неужели наш великий Александр Сергеевич сам себе противоречит? Кажется, так оно и есть! Как его верный почитатель и исполнительный служитель, я почувствовал, что должен поспешить ему на помощь и примирить эти две строфы. Думаю, что Пушкину понравился бы мой поступок. Вы согласны?</p>
   <p>Почему я об этом пишу? В том числе и потому, что хочу показать, насколько непредсказуем может быть процесс творческого перевода, особенно в тех случаях, когда форма и содержание так интимно связаны, как в поэзии или в словесных играх. И эта мысль подводит меня к рассказу о творческой работе Марины над переводом «ГЭБ». Для примера я выбрал крохотный, но довольно забавный пассаж из «Маленького гармонического лабиринта», одного из 21 Диалогов Ахилла и Черепахи. (Этими шутливыми диалогами прослоены главы книги). Данный Диалог включает одновременно несколько историй, вложенных одна в другую, и действие постоянно перескакивает между ними. Среди прочего, это аллегория «рекурсии» в информатике, где слова «push» и «рор» используются как технические термины, обозначающие, соответственно, переход на один уровень вниз и возвращением на один уровень вверх.</p>
   <p>Так вот, в самой «глубокой» истории есть один момент, когда Черепаха находит плошку с попкорном (РОРсогп), и Ахилл торопится его съесть, надеясь, что это вытолкнет их из данной истории, в которой они ухитрились попасть в передрягу. За секунду перед тем, как герои глотают первую порцию, в «обрамляющей» истории уровнем выше Черепаха бросает каламбурную реплику, имея в виду некую гипотетическую пищу, похожую на попкорн, но обратную по свойствам: «Надеюсь, что это не пушкорн! (PUSHcorn)». Хотя теоретически действие на разных уровнях происходит в совершенно отдельных мирах (хотя персонажи в них одни и те же), в этом месте происходит небольшая утечка, и до Ахилла нижнего уровня долетает каламбур Черепахи высшего уровня. Он спрашивает свою спутницу: «Что вы сказали про Пушкина?» — на что Черепаха нижнего уровня с невинным видом отвечает: «Ничего — вам, наверное, послышалось».</p>
   <p>Посмотрим, с какими проблемами здесь пришлось столкнуться переводчику. Прежде всего, здесь есть понятия «pushing» и «popping», которые Марина совершенно справедливо перевела как «проталкивание» и «выталкивание». Перейдем теперь к счастливой находке Черепахи — плошке с попкорном, каламбуру черепашьей тезки с высшего уровня, превращающему это слово в «PUSHcorn» и, наконец, ошибке Ахилла, услышавшего этот неологизм как «Пушкин». Как здесь быть переводчику? Начнем с того, что упомянутый каламбур зависит от слова «рор» как части названия популярного в Америке кушанья. В России нет никакой еды, в название которой входило бы существительное «выталкивание» или глагол «вытолкнуть». Казалось бы, Марина и сама попала тут в хорошую передрягу.</p>
   <p>Тем не менее, Марина, со свойственной ей ловкостью, сумела выкрутиться. Она заменила «выталкивание» на близкое по смыслу «вытаскивание», а плошку с попкорном — на бутылочку косметического лосьона «Vitaskin». Герои Диалога произносят это непонятное английское название на русский лад — вытаскин. Заметьте, что Марине удалось-таки построить необходимый звуковой мостик между понятием «чего-то съедобного» и понятием «вытаскивания». Но разве лосьон можно пить? Ничего удивительного — такой неотесанный солдафон, как Ахилл, думает, что все, что налито в бутылку, можно выпить! (Американский автор явно не знаком с классическим трудом Венички Ерофеева! — <strong>Прим. перев.)</strong></p>
   <p>Таким образом, когда Черепаха находит бутылочку «вытаскина», Ахилл хочет ее тут же выпить — не только для того, чтобы залить жажду, но и чтобы волшебным образом оказаться вытащенным из той опасной ситуации, в которой они находятся. В этот момент Черепаха с далекого высшего уровня роняет свой каламбур, имея в виду гипотетический напиток, похожий на вытаскин, но обратный по свойствам: «Надеюсь, что это не протолкин!» Тут она, точно так же, как и в английском варианте каламбура, переходит от понятия «вытаскивания» к идее «проталкивания».</p>
   <p>И именно тут проявляется поразительное Маринино чутье: реплика Черепахи просачивается на нижний уровень к Ахиллу и тот, не расслышав, замечает: «Что вы сказали про Толкиена?» Внезапно в русском Диалоге неизвестно откуда появляется имя знаменитого английского автора, совершенно так же, как в английском Диалоге неизвестно откуда появляется имя знаменитого русского автора! Это была поистине гениальная находка!</p>
   <p>Разумеется, чтобы оценить, как органично это звучит в контексте, надо прочесть весь Диалог. В том же Диалоге вы найдете десятки других примеров игры слов, каждый из которых был творчески переведен Мариной. Тут не скажешь «реконструирован», поскольку зачастую ей приходилось придумывать совершенно иные, оригинальные каламбуры. Видимо, для того, чтобы верно передать особенности Марининого перевода моей книги, лучше всего подходят слова «вновь изобрела».</p>
   <p>Сейчас я почти так же далек от Дага, написавшего «ГЭБ», как он сам был далек от малыша Дагги, ломавшего голову над загадкой трех троек — поэтому я чувствую, что в какой-то мере являюсь в этой книге незваным гостем. Конечно, это не совсем так, но все же я не уверен, сколько драгоценного читательского времени я имею право занять. Скорей всего, я уже и так потратил его слишком много, так что пора предоставить слово серединному Дагу, находящемуся примерно на полпути между мной и малышом Дагги. Ура! Давно б (не правда ли?) пора! (В оригинале по-русски. —<strong> Прим. перев.).</strong></p>
   <p>Итак, я ретируюсь — но напоследок хочу рассказать вам замечательный эпизод, о котором мне напомнила недавно сама Марина. Это случилось несколько лет тому назад, вскоре после того, как она закончила перевод «ГЭБ». Мы стояли во дворике моего дома, и она говорила мне, какую важную роль эта работа сыграла в ее жизни. Вот что она сказала: «I'm eternally grateful to you for this». («Я навечно благодарна тебе за это»). Тут она заметила, что я гляжу поверх ее головы остекленевшим взором.</p>
   <p>«Что случилось, Дуг?» — спросила Марина.</p>
   <p>«Я ищу третье слово», — ответил я.</p>
   <p>«Какое третье слово?»</p>
   <p>«Ты сказала, что ты „eternally grateful“. Это дает нам „Е“ и „G“ — остается отыскать слово, начинающееся с „В“, но мне почему-то ничего не приходит в голову».</p>
   <p>«Нет ничего проще!» — улыбнулась Марина: «Babysitter!»</p>
   <p>Итак, я отхожу в сторону, чтобы дать моим русским читателям возможность насладиться блестящей переводческой интуицией и живым юмором нашей «вечно благодарной няни» («Eternally Grateful Babysitter»), которые сверкают и искрятся, вдыхая жизнь в страницы русского «ГЭБ».</p>
   <p>Счастливого пути!</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Обзор</p>
   </title>
   <p><strong>Часть I: ГЭБ</strong></p>
   <p><strong>Интродукция: Музыко-логическое приношение.</strong> Книга начинается с истории Баховского «Музыкального приношения». Бах неожиданно посетил короля Пруссии Фридриха Великого. Король предложил Баху тему для импровизации; результат явился основой этого великого творения. «Музыкальное приношение» и история его создания являются той темой, на которую я «импровизирую» в этой книге, создавая, таким образом, нечто вроде «Метамузыкального приношения». В интродукции обсуждается автореферентность и взаимодействие между различными уровнями у Баха; затем я перехожу к параллельным идеям в рисунках Эшера и Теореме Гёделя. Чтобы поместить последнюю в исторический контекст, дана краткая история логики и парадоксов. Это ведет к обсуждению механистической философии и компьютеров и спора о возможности создания искусственного интеллекта. В заключение я объясняю, как возникла идея этой книги и, в особенности, Диалогов.</p>
   <p><emphasis>Трехголосная инвенция.</emphasis> Бах написал пятнадцать трехголосных инвенций. В этом трехголосном Диалоге Черепаха и Ахилл — главные действующие лица моих Диалогов — «изобретаются» Зеноном (как на самом деле и произошло, для иллюстрации парадоксов Зенона о движении). Этот Диалог совсем коротенький; он дает читателю почувствовать дух последующих Диалогов.</p>
   <p><strong>Глава I: Головоломка MU.</strong> Представлена простая формальная система,<strong> MIU; </strong>чтобы ближе ознакомиться с формальными системами, читателю предлагается найти решение некоей головоломки. Вводится несколько основных понятий: строчка, теорема, аксиома, правило вывода, деривация, формальная система, разрешающая процедура, работа внутри и вне системы.</p>
   <p><emphasis>Двухголосная инвенция.</emphasis> Бах написал также пятнадцать двухголосных инвенций. Этот двухголосный Диалог был написан не мной, а Люисом Кэрроллом в 1895 году. Кэрролл позаимствовал Ахилла и Черепаху у Зенона, а я, в свою очередь, позаимствовал их у Кэрролла. Тема Диалога — отношения между рассуждениями, рассуждениями о рассуждениях, рассуждениями о рассуждениях о рассуждениях и так далее. В каком-то смысле парадокс Кэрролла параллелен парадоксу Зенона о невозможности движения, путем бесконечного регресса доказывая, что рассуждения невозможны. Этот парадокс очень красив; он упоминается в книге несколько раз.</p>
   <p><strong>Глава II:</strong> Значение и форма в математике. Вводится новая формальная система (система<strong> pr</strong>), еще более простая, чем система MIU предыдущей главы. Ее символы, вначале кажущиеся бессмысленными, приобретают значение благодаря форме тех теорем, в которых они находятся. Глубокая связь значения с изоморфизмом — наше первое важное открытие. В этой главе обсуждаются многие темы, связанные со значением: истина, доказательство, манипуляция символами, а также само ускользающее понятие «формы».</p>
   <p><emphasis>Соната для Ахилла соло.</emphasis> Диалог, имитирующий сонату Баха для скрипки соло. Ахилл — единственный собеседник, поскольку это запись его реплик в телефонном разговоре с Черепахой. Речь идет о «рисунке» и «фоне» в разных контекстах — например, рисунки Эшера. Сам Диалог — пример такого различия, поскольку реплики Ахилла представляют «рисунок», а соответствующие воображаемые ответы Черепахи — «фон».</p>
   <p><strong>Глава III: Рисунок и фон.</strong> Различие между рисунком и фоном в изобразительном искусстве сравнивается с различием между теоремами и не-теоремами в формальных системах. Вопрос «содержит ли рисунок ту же информацию, что и фон?» ведет к различию между рекурсивно перечислимыми и рекурсивными множествами.</p>
   <p><emphasis>Акростиконтрапунктус.</emphasis> Это центральный Диалог книги, поскольку он содержит множество перифразов Гёделева автореферентного построения и теоремы о неполноте. Один из них утверждает: «Для каждого патефона существует запись, которую он не может воспроизвести». Название Диалога — комбинация слов «акростих» и «контрапунктус» — латинское слово, использованное Бахом для названия многих фуг и канонов, составляющих «Искусство фуги». «Искусство фуги» несколько раз упоминается в Диалоге. Сам Диалог содержит хитрые трюки типа акростихов.</p>
   <p><strong>Глава IV: Непротиворечивость, полнота и геометрия.</strong> Предыдущий Диалог разъясняется настолько, насколько это возможно на данном этапе. Это снова приводит к вопросу, когда и каким образом символы в формальных системах приобретают значение. Для иллюстрации труднообъяснимого понятия «неопределенных термов» используется история эвклидовой и неэвклидовой геометрии. Это ведет к идеям о непротиворечивости различных и, возможно, «соперничающих» геометрий. Это обсуждение разъясняет понятие неопределенных термов и их отношение к восприятию и мыслительным процессам.</p>
   <p><emphasis>Маленький гармонический лабиринт.</emphasis> Этот Диалог основан на органной пьесе Баха того же названия. Это забавное введение в понятие рекурсивных — то есть вложенных одна в другую — структур. Основная история, вместо того, чтобы закончиться, обрывается на полпути, так что читатель зависает в воздухе. Одна из историй-матрешек касается модуляций в музыке и, в особенности, в одной органной пьесе, заканчивающейся в неправильной тональности, так что слушатель зависает в воздухе.</p>
   <p><strong>Глава V: Рекурсивные структуры и процессы.</strong> Идея рекурсии представлена в разных контекстах: музыкальные, лингвистические и геометрические структуры, математические функции, физические теории, компьютерные программы и т. д.</p>
   <p><emphasis>Канон с интервальным увеличением.</emphasis> Ахилл и Черепаха пытаются ответить на вопрос: «Где содержится больше информации — в пластинке или в патефоне?» Этот странный вопрос возникает, когда Черепаха описывает пластинку с некоей оригинальной записью. Будучи проиграна на разных патефонах, эта запись воспроизводит две различные мелодии: В-А-С-H и C-A-G-E. Однако оказывается, что, в некотором смысле, эти две мелодии — «одно и то же».</p>
   <p><strong>Глава VI: Местонахождение значения.</strong> Подробное обсуждение того, каким образом значение разделено между закодированным сообщением, дешифрующим механизмом и получателем этого сообщения. В качестве примеров приводятся цепочки ДНК, нерасшифрованные старинные надписи и пластинки, затерянные в космосе. Предполагается связь разума с «абсолютным» значением.</p>
   <p><emphasis>Хроматическая фантазия и фига.</emphasis> Короткий Диалог, почти ничем, кроме названия, не похожий на Баховскую «Хроматическую фантазию и фугу». Речь здесь идет о том, как правильно манипулировать высказываниями, чтобы они оставались истинными; в частности, обсуждается вопрос, существуют ли правила обращения с союзом «и».</p>
   <p><strong>Глава VII: Исчисление высказываний.</strong> Обсуждается, как слова, подобные «и», могут управляться формальными правилами. Снова используются идеи изоморфима и автоматического приобретения значения символами в подобной системе. Между прочим, все примеры в этой главе — «дзентенции», суждения, взятые из коанов дзена. Это сделано специально; ирония в том, что коаны дзена намеренно нелогичны.</p>
   <p><emphasis>Крабий канон.</emphasis> Диалог, основанный на одноименной пьесе из «Музыкального приношения». Оба названы так, поскольку крабы (предположительно) ходят, пятясь. Краб впервые выходит на сцену в этом Диалоге. Возможно, что это самый насыщенный словесными трюками и игрой разных уровней Диалог в книге. Гёдель, Эшер и Бах тесно переплетены в этом коротеньком Диалоге.</p>
   <p><strong>Глава VIII: Типографская теория чисел.</strong> Представляет расширенный вариант исчисления высказываний, так называемую «ТТЧ». В ТТЧ теоретико-численные рассуждения могут быть сведены к строгой манипуляции символами. Рассматриваются различия между формальными рассуждениями и человеческой мыслью.</p>
   <p><emphasis>Приношение МУ.</emphasis> В этом Диалоге вводятся несколько новых тем книги. Хотя, на первый взгляд, в нем обсуждаются дзен-буддизм и коаны, на самом деле это тонко завуалированное обсуждение теоремности и нетеоремности, истинности и ложности строчек теории чисел. Упоминается молекулярная биология — в особенности, Генетический Код. Сходство с «Музыкальным приношением» здесь только в названии и в автореферентных играх.</p>
   <p><strong>Глава IX: Мумон и Гёдель.</strong> Разговор идет о странных идеях дзен-буддизма. Центральная фигура — монах Мумон, автор знаменитых комментариев к коанам. В метафорическом смысле, идеи дзена напоминают определенные идеи в современной философии математики. После этого обсуждения вводится основная идея Гёделя — Геделева нумерация, и затем Теорема Гёделя впервые приводится целиком.</p>
   <p><strong>Часть II: ЭГБ</strong></p>
   <p><emphasis>Прелюдия...</emphasis> Этот Диалог связан со следующим Оба они основаны на прелюдиях и фугах из Баховского «Хорошо темперированного клавира». Ахилл и Черепаха приносят подарок Крабу, у которого в это время в гостях Муравьед. Подарок оказывается записью «ХТК», и друзья решают сразу же ее прослушать. Во время прелюдии они обсуждают строение прелюдий и фуг, Ахилл спрашивает, каким образом лучше слушать фугу: как одно целое или как сумму разных голосов? Этот спор между холизмом и редукционизмом затем продолжается в «Муравьиной фуге».</p>
   <p><strong>Глава X: Уровни описания и компьютерные системы.</strong> Обсуждаются разные уровни восприятия картин, шахматных позиций и компьютерных систем. Последние затем объясняются подробно; это включает описание машинных языков, языков ассемблера, языков компилятора, операционных систем и так далее. Далее разговор переходит к другим типам сложных систем, таких как спортивные команды, ядра, атомы, погода и так далее. Возникает вопрос, как много существует промежуточных уровней, и существуют ли они вообще.</p>
   <p><emphasis>…и Муравьиная фуга.</emphasis> Имитация музыкальной фуги: каждый голос вступает с одним и тем же замечанием. Рекурсивный рисунок вводит тему Диалога — холизм и редукционизм. Рисунок составлен из слов, которые, в свою очередь, состоят из меньших слов и так далее На четырех уровнях этой странной картинки появляются слова «ХОЛИЗМ», «РЕДУКЦИОНИЗМ» и «МУ». Затем разговор переходит к знакомой Муравьеда; мадам Мура Вейник — разумная муравьиная колония. Обсуждаются разные уровни ее мыслительных процессов. В этом Диалоге есть множество приемов фуги, для подсказки читателю упоминаются те же самые приемы, звучащие в фуге, которую слушает четверка друзей. В конце «Муравьиной фуги», значительно измененные, появляются темы «Прелюдии».</p>
   <p><strong>Глава XI: Мозг и мысль.</strong> Тема этой главы — «Как физическая аппаратура мозга может порождать мысли?» Сначала описываются крупномасштабные и мелкомасштабные структуры мозга. Затем выдвигается несколько гипотез об отношении понятий к нейронной деятельности.</p>
   <p><emphasis>Англо-франко-немецко-русская сюита.</emphasis> Интерлюдия, состоящая из трех переводов знаменитого стихотворения «Jabberwocky» Льюиса Кэрролла.</p>
   <p><strong>Глава XII: Разум и мысль.</strong> Предыдущие стихотворения естественно подводят к вопросу: «Могут ли языки — или даже сам разум разноязычных людей — быть „отображены“ один на другой?» Как вообще возможна коммуникация между мозгами двух разных людей? Что между ними общего? Может ли мозг, в некоем объективном смысле, быть понят другим мозгом? Для возможного ответа используется географическая аналогия.</p>
   <p><emphasis>Ария с различными вариациями.</emphasis> Форма этого Диалога основана на «Гольдберг-вариациях» Баха, а его содержание имеет отношение к теоретико-численным задачам, подобным Гипотезе Гольдбаха. Основная цель этого гибрида — показать, как гибкость теории чисел опирается на тот факт, что поиски в бесконечном пространстве имеют множество вариантов. Некоторые из них оказываются бесконечными, некоторые — конечными, а другие находятся где-то посередке.</p>
   <p><strong>Глава XIII: Блуп, Флуп и Глуп.</strong> Это названия трех компьютерных языков. Программы Блупа могут осуществлять только предсказуемо конечный поиск, в то время как программы Флупа способны на непредсказуемый или даже бесконечный поиск. В этой главе я стараюсь объяснить понятие примитивно рекурсивных и общерекурсивных функций в теории чисел, поскольку они очень важны для доказательства Теоремы Гёделя.</p>
   <p><emphasis>Ария в ключе G.</emphasis> В этом Диалоге словесно отражена автореферентная конструкция Гёделя. Эта идея принадлежит У. Я. О. Квайну. Диалог служит прототипом следующей главы.</p>
   <p><strong>Глава XIV: О формально неразрешимых суждениях ТТЧ и родственных систем.</strong> Название этой главы — адаптация заглавия статьи Гёделя 1931 года, где впервые появилась его теорема о неполноте. Тщательно рассматриваются две основные части доказательства. Показано, как из предположения о непротиворечивости ТТЧ вытекает то, что она (или любая похожая система) неполна. Обсуждаются отношения ТТЧ к эвклидовой и неэвклидовой геометрии, и значение теоремы Гёделя для философии математики.</p>
   <p><emphasis>Праздничная кантатата…</emphasis> В которой Ахилл не может убедить скептически настроенную Черепаху в том, что сегодня его день рождения. Его повторные неудачные попытки предвосхищают повторяемость Гёделева аргумента.</p>
   <p><strong>Глава XV: Прыжок из системы.</strong> Обсуждается повторяемость Гёделева аргумента, из чего вытекает, что ТТЧ не только неполна, но и в принципе непополнима. Анализируется и опровергается интересный аргумент Лукаса, использующего Теорему Гёделя для доказательства того, что человеческая мысль не может быть механизирована.</p>
   <p><emphasis>Благочестивые размышления курильщика табака.</emphasis> В этом Диалоге затрагиваются многие темы, относящиеся к автореферентности и самовоспроизводству. Среди примеров — телевизионные камеры, снимающие сами себя, а также вирусы (и другие подклеточные существа), способные на самосборку. Название Диалога происходит из стихотворения самого Баха, которое цитируется в тексте.</p>
   <p><strong>Глава XVI: Авто-реф и Авто-реп.</strong> В этой главе обсуждается связь между разными типами автореференции и самовоспроизводящимися объектами (такими, как компьютерные программы или молекулы ДНК). Объясняются отношения между самовоспроизводящимся объектом и внешними механизмами, помогающими этому воспроизводству; особое внимание уделяется отсутствию между ними четкой границы. Тема этой главы — передача информации между различными уровнями подобных систем.</p>
   <p><emphasis>Магнификраб в пирожоре.</emphasis> Это название — игра слов; имеется в виду Баховский «Magnificat в ре-мажоре». Речь идет о Крабе, который, по-видимости, обладает магической способностью различать между истиннными и ложными высказываниями теории чисел. Читая их как музыкальные пьесы, он проигрывает их на флейте и определяет, «красивы» ли они.</p>
   <p><strong>Глава XVII: Чёрч, Тюринг, Тарский и другие.</strong> Фантастический Краб предыдущего Диалога заменен здесь несколькими реальными людьми с удивительными математическими способностями. Тезис Чёрча-Тюринга, связывающий мозговую деятельность с вычислениями, представлен в нескольких версиях. Все они анализируются с точки зрения их последствий для возможности механического подражания мышлению и программирования на компьютере умения чувствовать и создавать прекрасное. Тема связи мозговой деятельности с вычислениями приводит к таким вопросам как Тюрингова Проблема Остановки или Теорема Истинности Тарского.</p>
   <p><emphasis>ШРДЛУ.</emphasis> Этот Диалог основан на статье Т. Винограда о его программе ШРДЛУ; я изменил только несколько имен. В Диалоге некая компьютерная программа, на довольно впечатляющем языке, беседует с человеком о так называемом «мире кубиков». Кажется, что программа на самом деле понимает тот ограниченный мир, о котором говорит.</p>
   <p><strong>Глава XVIII: Искусственный интеллект: краткий обзор.</strong> Эта глава начинается с обсуждения знаменитого «теста Тюринга» — предложенного пионером компьютеров Аланом Тюрингом способа определить, «думает» ли машина. Далее мы переходим к краткому обзору истории искусственного интеллекта. Обсуждаются программы, до какой-то степени умеющие играть в различные игры, доказывать теоремы, решать задачи, сочинять музыку, заниматься математикой и пользоваться естественным языком (английским).</p>
   <p><emphasis>Контрафактус.</emphasis> О том, как мы организуем наши мысли, воображая гипотетические варианты реальности. Это умение приобретает иногда странные формы, — как например, в характере Ленивца, этого страстного любителя блинчиков и ненавистника воображаемых ситуаций.</p>
   <p><strong>Глава XIX: Искусственный интеллект: виды на будущее.</strong> Предыдущий Диалог затрагивает вопрос о том, как информация представлена на различных уровнях контекста. Это приводит к современной идее «фреймов». Для конкретности дан пример того, как зрительные головоломки решаются «методом фреймов». Затем обсуждается важный вопрос взаимодействия понятий вообще, что приводит к разговору о творческих способностях. В заключение дан список моих собственных предположительных «Вопросов и Ответов» на тему ИИ и разума в общем.</p>
   <p><emphasis>Канон Ленивца.</emphasis> Этот Диалог имитирует Баховский канон, в котором один голос повторяет ту же мелодию, что и другой, только «вверх ногами» и вдвое медленнее. Третий голос свободен. Ленивец произносит те же реплики, как и Черепаха, при этом отрицая (с свободном смысле слова) все,<strong> что</strong> она говорит, и говоря вдвое медленнее. Свободный голос — Ахилл.</p>
   <p><strong>Глава XX: Странные Петли или Запутанные Иерархии.</strong> Грандиозный водоворот множества идей о иерархических системах и автореферентности. Речь идет о странной «путанице», возникающей, когда система начинает действовать сама на себя, — например, наука, изучающая науку, правительство, исследующее правительственные преступления, искусство, нарушающее законы искусства и, наконец, люди, размышляющие о собственном мозге и разуме. Имеет ли Теорема Гёделя какое-нибудь отношение к этой последней «путанице»? Связаны ли с этой Теоремой свободная воля и самосознание? В заключение Гёдель, Эшер и Бах снова связываются в одно целое.</p>
   <p><emphasis>Шестиголосный ричеркар.</emphasis> Этот Диалог — игра, изобилующая многими идеями, которыми проникнута эта книга. Он является повторением истории «Музыкального приношения», с которой начинается книга. В то же время это «перевод» в слова самой сложной части «Музыкального приношения» — «Шестиголосного ричеркара». Подобная двойственность наделяет «Ричеркар» таким количеством уровней значения, какого нет ни в каком другом Диалоге книги. Фридрих Великий заменен здесь Крабом, фортепиано — компьютерами и так далее. Читателя ожидает множество сюрпризов. В Диалоге снова затрагиваются проблемы разума, сознания, свободной воли, искусственного интеллекта, теста Тюринга и так далее. Он заканчивается косвенной ссылкой на начало книги, таким образом превращая ее в гигантскую автороферентную Петлю, одновременно символизирующую музыку Баха, рисунки Эшера и Теорему Гёделя.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Список иллюстраций</p>
   </title>
   <p>Суперобложка. Триплеты «ГЭБ» и «ЭГБ», подвешенные в пространстве, отбрасывают символические тени на три плоскости, встречающиеся в углу комнаты. (Триплетом я называю блок, сделанный таким образом, что его тени, отброшенные под прямым углом, являются тремя разными буквами. Эта идея родилась у меня внезапно, когда как-то вечером я ломал голову над тем, как лучше символизировать единство Геделя, Эшера и Баха, слив их имена неожиданным образом. Два триплета, показанные на суперобложке, сделаны мной самим. Я выпилил их из красного дерева ручной пилой, используя для отверстий торцевую фрезу; стороны каждого триплета около 10 см длиной.</p>
   <empty-line/>
   <p>Перед «Благодарностью»: начало «Книги Бытия» на древнееврейском. XXX</p>
   <empty-line/>
   <p>Часть I Триплет «GEB», отбрасывающий три тени под прямым углом.</p>
   <p>1. Элиас Готтлиб Гауссманн. «Портрет Иоганна Себастиана Баха».</p>
   <p>2. Адольф фон Мензель. «Концерт флейтистов в Сансуси».</p>
   <p>3. Королевская Тема.</p>
   <p>4. Акростих Баха «РИЧЕРКАР».</p>
   <p>4а. Канон «Добрый король Венсеслас».</p>
   <p>5. М. К. Эшер. «Водопад».</p>
   <p>6. М. К. Эшер. «Подъем и спуск».</p>
   <p>7. М. К. Эшер. «Рука с зеркальным шаром».</p>
   <p>8. М. К. Эшер. «Метаморфоза II».</p>
   <p>9. Курт Гедель.</p>
   <p>10. М. К. Эшер. «Лист Мёбиуса I».</p>
   <p>11. «Дерево» всех теорем системы MIU.</p>
   <p>12. М. К. Эшер. «Воздушный замок».</p>
   <p>13. М. К. Эшер. «Освобождение».</p>
   <p>14. М К. Эшер «Мозаика II».</p>
   <p>15. «РИСУНОК»</p>
   <p>16. М. К. Эшер. «Деление пространства при помощи птиц».</p>
   <p>17. Скотт Е. Ким Рисунок «РИСУНОК-РИСУНОК».</p>
   <p>18. Диаграмма отношений между разными классами строчек ТТЧ.</p>
   <p>19. Последняя страница «Искусства фуги» И. С. Баха.</p>
   <p>20. Наглядное объяснение принципа, лежащего в основе Теоремы Геделя.</p>
   <p>21. М. К. Эшер. «Вавилонская башня»</p>
   <p>22. М. К. Эшер. «Относительность».</p>
   <p>23. М. К. Эшер. «Выпуклое и вогнутое».</p>
   <p>24. М. К Эшер. «Рептилии».</p>
   <p>25. Критский лабиринт.</p>
   <p>26. Структура Диалога «Маленький гармонический лабиринт».</p>
   <p>27. Схема рекурсивных переходов для УКРАШЕННОГО СУЩЕСТВИТЕЛЬНОГО и СВЕРХУКРАШЕННОГО СУЩЕСТВИТЕЛЬНОГО.</p>
   <p>28. СРП для СВЕРХУКРАШЕННОГО СУЩЕСТВИТЕЛЬНОГО с одним рекурсивно расширенным узлом.</p>
   <p>29. Диаграмма G и Н, расширенная и нерасширенная.</p>
   <p>30. Диаграмма G, расширенная далее.</p>
   <p>31. СРП для чисел Фибоначчи.</p>
   <p>32. График функции INT (х).</p>
   <p>33. Скелеты INT и График G.</p>
   <p>34. Рекурсивный График G.</p>
   <p>35. Сложная диаграмма Фейнмана.</p>
   <p>36. М. К. Эшер «Рыбы и чешуйки».</p>
   <p>37. М. К. Эшер «Бабочки».</p>
   <p>38. Дерево игры в «крестики нолики».</p>
   <p>39. Камень Розетты.</p>
   <p>40. Коллаж из письменностей.</p>
   <p>41. Последовательность оснований хромосомы бактериофага 0X174.</p>
   <p>42. М. К. Эшер «Крабий канон».</p>
   <p>43. Фрагмент одного из крабьих генов.</p>
   <p>44. «Крабий канон» из «Музыкального приношения» И С Баха.</p>
   <p>45. М. К. Эшер «Мечеть».</p>
   <p>46. М. К. Эшер «Три мира».</p>
   <p>47. М. К. Эшер «Капля росы».</p>
   <p>48. М. К. Эшер «Другой мир».</p>
   <p>49. М. К. Эшер «День и ночь».</p>
   <p>50. М. К. Эшер «Кожура».</p>
   <p>51. М. К. Эшер «Лужа».</p>
   <p>52. М. К. Эшер «Рябь на воде».</p>
   <p>53. М. К. Эшер «Три сферы II».</p>
   <empty-line/>
   <p>Часть II Триплет «EGB» отбрасывающий три тени под прямым углом.</p>
   <p>54. М. К. Эшер «Лист Мебиуса II».</p>
   <p>55. Пьер де Ферма.</p>
   <p>56. М. К. Эшер «Куб с магическими лентами».</p>
   <p>57. Идея разделения на блоки.</p>
   <p>58. Ассемблеры компиляторы и уровни компьютерных языков.</p>
   <p>59. Разум строится уровень за уровнем.</p>
   <p>60. Картина «МУ».</p>
   <p>61. М. К. Эшер «Муравьиная фуга».</p>
   <p>62. «Скрещение» двух знаменитых имен.</p>
   <p>63. Фотография муравьиного моста.</p>
   <p>64. «Спираль» ХОЛИЗМ РЕДУКЦИОНИЗМ.</p>
   <p>65. Схематическое изображение нейрона.</p>
   <p>66. Человеческий мозг вид сбоку.</p>
   <p>67. Ответы разных типов нейронов на различные стимулы.</p>
   <p>68. Пересекающиеся нейронные пути.</p>
   <p>69. Строительство моста термитами рабочими.</p>
   <p>70. Небольшой фрагмент «семантической сети» автора.</p>
   <p>71. М. К. Эшер «Порядок и хаос».</p>
   <p>72. Структура безвызовной программы Блупа.</p>
   <p>73. Георг Кантор.</p>
   <p>74. М. К. Эшер «Сверху и снизу».</p>
   <p>75. «Разветвление» ТТЧ.</p>
   <p>76. М. К. Эшер «Дракон».</p>
   <p>77. Рене Магритт «Тени».</p>
   <p>78. Рене Магритт «Грация».</p>
   <p>79. Вирус табачной мозаики.</p>
   <p>80. Рене Магритт «Прекрасный пленник».</p>
   <p>81. Самопоглощающие экраны телевизора.</p>
   <p>82. Рене Магритт «Воздух и песня».</p>
   <p>83. Эпименид приводящий в исполнение собственный смертный приговор.</p>
   <p>84. Айсберг парадокса Эпименида.</p>
   <p>85. Квайново предложение в виде куска мыла.</p>
   <p>86. Самовоспроизводящаяся песня.</p>
   <p>87. Типогенетический Код.</p>
   <p>88. Третичная структура типоэнзима.</p>
   <p>89. Таблица «прикрепительных вкусов» типоэнзимов.</p>
   <p>90. Центральная Догма типогенетики.</p>
   <p>91. Четыре основания, составляющих ДНК.</p>
   <p>92. Лестничная структура ДНК.</p>
   <p>93. Молекулярная модель двойной спирали ДНК.</p>
   <p>94. Генетический Код.</p>
   <p>95. Вторичная и третичная структуры миоглобина.</p>
   <p>96. Кусок мРНК, проходящий сквозь рибосому.</p>
   <p>97. Полирибосома.</p>
   <p>98. Двухтретичный молекулярный канон.</p>
   <p>99. Центральная схема.</p>
   <p>100. Код Гёделя.</p>
   <p>101. Бактериальный вирус Т4.</p>
   <p>102. Заражение бактерии вирусом.</p>
   <p>103. Морфогенетический путь вируса Т4.</p>
   <p>104. М. К. Эшер. «Кастровалва».</p>
   <p>105. Шриниваса Рамануян и одна из его странных индийских мелодий.</p>
   <p>106. Изоморфизмы между натуральными числами, калькуляторами и человеческими мозгами.</p>
   <p>107. Нейронная и символическая деятельность мозга.</p>
   <p>108. «Выделение» высшего уровня мозга.</p>
   <p>109. Конфликт между высокими и низкими уровнями мозга.</p>
   <p>110. Начальная сцена Диалога с ШРДЛУ.</p>
   <p>111. Еще один момент Диалога с ШРДЛУ.</p>
   <p>112. Последняя сцена Диалога с ШРДЛУ.</p>
   <p>113. Алан Матисон Тюринг.</p>
   <p>114. Доказательство «Ослиного мостика».</p>
   <p>115. Бесконечное дерево целей Зенона.</p>
   <p>116. Осмысленный рассказ на арабском языке.</p>
   <p>117. Рене Магритт. «Мысленная арифметика».</p>
   <p>118. Процедурное представление «красного куба, на котором стоит пирамида».</p>
   <p>119. Задача Бонгарда #51.</p>
   <p>120. Задача Бонгарда #47.</p>
   <p>121. Задача Бонгарда #91.</p>
   <p>122. Задача Бонгарда #49.</p>
   <p>123. Небольшой фрагмент сети понятий для задач Бонгарда.</p>
   <p>124. Задача Бонгарда #33.</p>
   <p>125. Задачи Бонгарда #85-87.</p>
   <p>126. Задача Бонгарда #55.</p>
   <p>127. Задача Боигарда #22.</p>
   <p>128. Задача Бонгарда #58.</p>
   <p>129. Задача Бонгарда #61.</p>
   <p>130. Задача Бонгарда #70-71.</p>
   <p>131. Схематическая диаграмма Диалога «Крабий канон».</p>
   <p>132. Две гомологичные хромосомы, соединенные в центре центомерой.</p>
   <p>133. «Канон Ленивца» из «Музыкального приношения» И. С. Баха.</p>
   <p>134. Авторский треугольник.</p>
   <p>135. М К. Эшер. «Рисующие руки».</p>
   <p>136. Абстрактная схема «Рисующих рук» Эшера.</p>
   <p>137. Рене Магритт. «Здравый смысл».</p>
   <p>138. Рене Магритт. «Две тайны».</p>
   <p>139. «Дымовой сигнал». Рисунок автора.</p>
   <p>140. «Сон о трубке». Рисунок автора.</p>
   <p>141. Рене Магритт. «Человеческое состояние I».</p>
   <p>142. М. К. Эшер. «Картинная галерея».</p>
   <p>143. Абстрактная схема «Картинной галереи» Эшера.</p>
   <p>144. Сокращенный вариант предыдущей схемы.</p>
   <p>145. Еще более сокращенный вариант рис. 143.</p>
   <p>146. Еще один способ сократить рис. 143.</p>
   <p>147. Баховский «Естественно растущий канон», играемый в тональной системе Шепарда, образует Странную Петлю.</p>
   <p>148. Два полных цикла тональной гаммы Шепарда, в записи для фортепиано.</p>
   <p>149. М. К. Эшер. «Вербум».</p>
   <p>150. Чарлз Баббадж.</p>
   <p>151. Крабья Тема.</p>
   <p>152. Последняя страница «Шестиголосного ричеркара» из оригинала «Музыкального приношения» И. С. Баха.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_002.jpg"/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Благодарность</p>
   </title>
   <p>Эта книга зрела у меня в голове около двадцати лет — с тех пор, как в тринадцать лет я задумался над тем, как я думаю по-английски и по-французски. Даже раньше по некоторым признакам уже можно было понять, в какой области лежат мои основные интересы. Помню, что когда я был совсем ребенком, для меня не было ничего интереснее, чем идея трех 3: операция, проводимая над тройкой с помощью ее самой! Я был убежден, что это тонкое наблюдение не могло прийти в голову никому другому; но однажды я все же осмелился спросить мать, что из этого получится, и она ответила: «Девять». Однако я не был уверен, что она поняла, что я имел в виду. Позже мой отец посвятил меня в тайны квадратных корней и мнимой единицы.</p>
   <p>Я обязан моим родителям больше, чем любому другому. Они были для меня столпами, на которые я мог опереться в любое время. Они направляли, вдохновляли, поощряли и поддерживали меня. Более того, родители всегда в меня верили. Им посвящена эта книга.</p>
   <p>Особая благодарность двум моим старым друзьям — Роберту Бёнингеру и Питеру Джонсу; они помогли сформировать мое мышление. Их влиянием и идеями проникнута вся книга.</p>
   <p>Я многим обязан Чарльзу Бреннеру, научившему меня программированию, когда мы оба были молоды; благодарю его за постоянное подталкивание и стимулирование, которое на самом деле равнялось завуалированной похвале — а также за иногда случавшуюся критику.</p>
   <p>Рад отдать должное Эрнесту Нагелю, моему многолетнему другу и учителю, оказавшему на меня огромное влияние. «Доказательство теоремы Гёделя» Нагеля и Ньюмана — одна из моих любимых книг, и я многое вынес из наших бесед много лет назад в Вермонте и не так давно в Нью-Йорке.</p>
   <p>Ховард Делонг своей книгой пробудил давно дремавший во мне интерес к темам этой книги. Я поистине многим ему обязан.</p>
   <p>Давид Джонатан Джастман научил меня, что значит быть Черепахой — изобретательным, настойчивым и ироничным существом, любительницей парадоксов и противоречий. Надеюсь, что он прочтет эту книгу, которой я ему во многом обязан, и что она его развлечет.</p>
   <p>Скотт Ким оказал на меня огромное влияние. С тех пор как мы с ним встретились около двух с половиной лет тому назад, между нами всегда был невероятный резонанс. Его идеи о музыке и изобразительном искусстве, его юмор и аналогии, его добровольная бескорыстная помощь в критические минуты внесли значительный вклад в книгу; кроме того, Скотту я обязан новой перспективой, благодаря чему мой взгляд на стоявшую передо мной задачу менялся по мере того, как книга продвигалась вперед. Если кто-то и понимает эту книгу, то это Скотт.</p>
   <p>За крупномасштабными и мелкомасштабными советами я неоднократно обращался к Дону Бирду, знающему эту книгу вдоль и поперек. Он безошибочно чувствует ее структуру и цель и много раз подавал мне отличные идеи, которые я с удовольствием включал в книгу. Я сожалею только о том, что уже не смогу включить будущие идеи Дона, когда книга выйдет из печати. И не дайте мне забыть поблагодарить Дона за чудесную гибкость-в-негибкости его нотной программы СМУТ. Многих длинных дней и трудных ночей стоило ему уговорить СМУТ исполнить необходимые причудливые трюки. Некоторые из его результатов включены в иллюстрации книги; однако его влияние, к моему вящему удовольствию, распространено в ней повсюду.</p>
   <p>Я не смог бы написать эту книгу без помощи технического оборудования Института математических исследований в общественных науках Стэнфордского университета. Пат Суппс, директор Института и мой давний друг, был очень великодушен, поселив меня в Вентура Холле, дав мне допуск к превосходной компьютерной программе и обеспечив мне великолепную рабочую обстановку в течение двух лет.</p>
   <p>Это приводит меня к Пентти Канерва, автору программы-редактора, которой эта книга обязана своим существованием. Я многим говорил, что написание этой книги отняло бы у меня вдвое больше времени, если бы не «TV-Edit», удобная и настолько простая по духу программа, что только Пентти мог написать подобное. Благодаря ему я сумел сделать то, что удается мало кому из авторов, — сверстать свою собственную книгу. Пентти был главной двигающей силой исследований по компьютерной верстке в упомянутом выше Институте. Очень важным для меня было также редкое качество Пентти — его чувство стиля. Если эта книга выглядит хорошо, это во многом заслуга Пентти Канерва.</p>
   <p>Эта книга родилась в типографии Стэнфордского университета. Мне хотелось бы высказать сердечную благодарность директору типографии, Беверли Хендрикс, и ее сотрудникам за помощь в минуты особой нужды и за их ровное хорошее настроение несмотря на многие неудачи. Я хотел бы также поблагодарить Сесиль Тэйлор и Барбару Ладдага, проделавших большую часть печатания гранок.</p>
   <p>За многие годы моя сестра Лаура Хофштадтер во многом способствовала формированию моих взглядов. Ее влияние присутствует как в форме, так и в содержании этой книги.</p>
   <p>Я признателен моим новым и старым друзьям Мари Антони, Сидни Арковиц, Бенгту Олле Бенгтссону, Феликсу Блоху, Франсуа Вануччи, Терри Винограду, Бобу Вольфу, Эрику Гамбургу, Майклу Голдхаберу, Пранабу Гошу, Авриль Гринберг, Дэйву Дженнигсу, Перси Диаконису, Най-Хуа Дуан, Уилфреду Зигу, Дианне Канерва, Лори Канерва, Инге Карлингер, Джонатану и Эллен Кинг, Франциско Кларо, Гэйл Ландт, Биллу Льюису, Джиму Макдональду, Джону Маккарти, Джое Марлоу, Луису Менделовицу, Майку Мюллеру, Розмари Нельсон, Стиву Омохундро, Полю Оппенгеймеру, Питеру Е. Парксу, Давиду Поликански, Питу Римбею, Кэти Россер, Гаю Стилу, Ларри Теслеру, Филу Уадлеру, Робину Фрееману, Дану Фридману, Роберту Херману, Рэю Химану и Джону Эллису за их «резонанс» со мной в критические минуты моей жизни; каждый по-своему, они помогли мне написать эту книгу.</p>
   <p>Я написал эту книгу дважды. Закончив ее в первый раз, я начал сначала и все переделал. Первый вариант был закончен, когда я был аспирантом-физиком в Орегонском университете; четверо из профессоров отнеслись чрезвычайно снисходительно к моим странностям: Майк Моравчик, Грегори Ванниер, Руди Хва и Пауль Чонка. Я ценю их понимающее отношение. К тому же, Пауль Чонка прочел всю первую версию и сделал множество ценных замечаний.</p>
   <p>Спасибо Е. О. Вильсону за прочтение и комментарии по поводу раннего варианта «Прелюдии» и «Муравьиной фуги».</p>
   <p>Спасибо Марше Мередит за то, что она была мета-автором забавного коана.</p>
   <p>Спасибо Марвину Мински за памятную беседу у него дома как-то мартовским днем; часть ее читатель найдет в этой книге.</p>
   <p>Спасибо Биллу Кауфману за советы по издательской части, а также Джереми Бернштейну и Алексу Джорджу за их поддержку в нужные минуты.</p>
   <p>Горячая благодарность Мартину Кесслеру, Морин Бишоф, Винсенту Торре, Леону Дорину и другим работникам издательства «Бэйсик Букс» за то, что они взялись за эту издательскую задачу, во многом необычную.</p>
   <p>Спасибо Фиби Хосс за отличное редактирование и Ларри Бриду за корректирование в последнюю минуту.</p>
   <p>Спасибо многим соседям по «Imlac», которые столько раз за эти годы записывали для меня телефонные сообщения, а также работникам Пайн Холла, создавшим аппаратуру и программы, от которых зависело существование этой книги.</p>
   <p>Спасибо Деннису Дэвису из Стэнфордского института телевизионных сетей за его помощь в установке «самопоглощающих экранов», которые я фотографировал в течение нескольких часов.</p>
   <p>Спасибо Джерри Прайку, Бобу Парксу, Теду Брадшоу и Винни Авени из лаборатории физики высоких энергий в Стэнфорде за их помощь в изготовлении триплетов</p>
   <p>Спасибо моим дяде и тете, Джимми и Бетти Гиван, за рождественский подарок; они не подозревали, какое удовольствие я от него получил! Это был «черный ящик», единственная функция которого состояла в самовыключении.</p>
   <p>Наконец, я хочу выразить особую благодарность моему профессору английской литературы, Бренту Гарольду, который открыл для меня дзен-буддизм, когда я был первокурсником; Кесу Гужелоту, давным-давно, в грустный ноябрьский день, подарившему мне пластинку с «Музыкальным приношением», а также Отто Фришу, в чьем кабинете я впервые познакомился с магией Эшера.</p>
   <p>Особая благодарность автора издателю Михаилу Бахраху и специалисту по компьютерной верстке Павлу Иванникову за понимание и подлинный профессионализм в работе над русским изданием книги.</p>
   <p>Я попытался вспомнить всех людей, имевших отношение к созданию этой книги, но список, несомненно, оказался неполон.</p>
   <p>В каком-то смысле эта книга — символ моей веры. Я надеюсь, что мои читатели это поймут и что мой энтузиазм и поклонение перед определенными идеями проникнут в чье-нибудь сердце и разум. Это большее, на что я могу надеяться.</p>
   <p>****</p>
   <p>Переводчик выражает глубокую благодарность автору за его ценные советы: Ариадне Соловьевой за бескорыстное редактирование русского варианта книги; Дэвиду Риду за советы в области математической логики; Мику Армбрустеру за любезно предоставленный персональный компьютер и Наталье Эскиной за редактирование Диалогов и за прекрасный перевод Баховского стихотворения.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>ЧАСТЬ I</p>
   </title>
   <image l:href="#i_003.jpg"/>
   <section>
    <p><emphasis>Рис. I. Иоганн Себастиан Бах в 1748. С портрета кисти Элиаса Готтлиба Хауссманна.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Интродукция: музыко-логическое приношение</p>
    </title>
    <p><emphasis>Автор:</emphasis></p>
    <p>КОРОЛЬ ПРУССИИ Фридрих Великий пришел к власти в 1740 году. Исторические трактаты упоминают о нем в основном как о проницательном и умелом полководце - однако, кроме военной деятельности, Фридрих Великий в немалой степени посвящал себя жизни умственной и духовной. Его двор в Потсдаме был центром интеллектуальной деятельности Европы восемнадцатого столетия. Прославленный математик Леонард Эйлер провел там двадцать пять лет. Многие математики, ученые и философы посетили в то время Потсдам; Вольтер и Ламеттри написали там некоторые из своих важнейших сочинений.</p>
    <p>Но настоящей любовью короля была музыка. Сам он был страстным флейтистом и композитором; некоторые его сочинения исполняются иногда по сей день. Фридрих Великий был одним из первых покровителей искусств, признавших замечательные качества только что изобретенного фортепиано («тихогрома», как когда-то пытались окрестить этот инструмент в России). Фортепиано было изобретено в первой половине восемнадцатого века; оно представляло из себя не что иное, как модификацию клавесина. Дело в том, что на клавесине невозможно было варьировать громкость; все звуки получались одинаковыми. Тихогром, как показывает само название, был выходом из положения.</p>
    <p>Зародившись в Италии, где Бартоломео Кристофори изготовил первое фортепиано, идея тихогрома распространилась широко. Готтфрид Зильберман, лучший мастер того времени по изготовлению органов, получил заказ на изготовление «совершенного» фортепиано. Фридрих Великий, без сомнения, явился самым большим энтузиастом этого начинания; говорят, что он приобрел целых пятнадцать инструментов, сделанных Зильберманом!</p>
    <subtitle>Бах</subtitle>
    <p>Король был горячим поклонником не только фортепиано; его вниманием пользовался также органист и композитор по имени И. С. Бах. Баховские композиции были довольно интересны; некоторые считали их напыщенными и запутанными, в то время как другие ценители восхищались ими как несравненными шедеврами. Однако никто не оспаривал способности Баха исполнять импровизации на органе. В то время умение импровизировать, наравне с исполнительским мастерством, считалось необходимым качеством органиста, а Бах имел славу превосходного импровизатора. (Прелестные рассказы о Баховских импровизациях читатель может найти в книге Дэвида и Менделя «<emphasis>Баховская хрестоматия»</emphasis> (David &amp; Mendel, «The Bach Reader».))</p>
    <p>В 1747 году слава 62-летнего Баха докатилась до Потсдама. Там же очутился и один из его сыновей, Карл Филипп Эмануэль Бах, ставший капельмейстером при дворе короля Фридриха. В течение нескольких лет король деликатно намекал Филиппу Эмануэлю, насколько приятен был бы Его Величеству визит в Потсдам Баха-старшего. В особенности Фридриху хотелось, чтобы Бах опробовал его новые рояли Зильбермана, которые, как он правильно предвидел, были началом больших перемен в музыке. Это королевское желание, однако, долго не исполнялось.</p>
    <p>При дворе Фридриха Великого были обычаем вечерние концерты камерной музыки. В концертах для флейты часто солировал сам монарх. Я привожу здесь репродукцию картины немецкого художника Адольфа фон Менцеля, кто в 1800-х годах написал серию произведений из жизни Фридриха Великого. На клавесине играет К. Ф. Э. Бах; крайний справа - Иоахим Кванц, учивший короля игре на флейте и единственный, кому было даровано право исправлять ошибки в игре Его Величества. Однажды майским вечером 1747 года на королевский концерт явился неожиданный гость. Иоганн Николаус Форкель, один из первых биографов Баха, рассказывает эту историю так.</p>
    <p>Однажды вечером, когда король уже достал свою флейту и все музыканты были готовы, вошел слуга со списком новоприбывших гостей. Не выпуская флейты из рук, король стал проглядывать список; вдруг он быстро повернулся к собравшимся музыкантам и взволнованно воскликнул: «Господа, приехал старый Бах!» Флейта была отложена, и Баха, остановившегося у сына, тут же пригласили во дворец. Вильгельм Фридеман Бах, сопровождавший своего отца, передал мне эту историю, и, должен признаться, я до сих пор вспоминаю его рассказ с удовольствием. В то время в моде были многословные и цветистые любезности. Первое появление Баха, даже не успевшего сменить дорожное платье, перед Его Величеством, разумеется, сопровождалось пышными и изысканными извинениями. Не буду останавливаться на них подробно; замечу лишь, что в устах Вильгельма Фридемана они представляли из себя настоящий формальный диалог между Королем и Приносящим Извинения.</p>
    <p>Самым главным, однако, было то, что король отложил свой вечерний концерт и пригласил Баха, уже тогда известного как «старый Бах», опробовать Зильбермановские фортепиано, стоявшие в нескольких залах дворца. (Здесь Форкель делает сноску: «Фортепиано, изготовленные Зильберманом из Фрейбурга, так понравились королю, что он решил скупить их все. Его коллекция насчитывала пятнадцать инструментов. Говорят, что все они, ныне непригодные, еще хранятся по углам королевского дворца.»)</p>
    <p>Бах был приглашен играть свои импровизации; музыканты сопровождали его из залы в залу. Спустя некоторое время он предложил королю предоставить ему тему для фуги, чтобы обработать ее тут же, без подготовки. Результат привел короля в восторг. Возможно, чтобы узнать, каковы пределы импровизаторского мастерства Баха, Фридрих Великий выразил желание услышать фугу с шестью облигатными голосами. Так как не всякая тема подходит к такой полной гармонии, Бах выбрал тему сам и тут же сыграл на нее фугу так же блистательно и легко, как и на королевскую тему, чем поразил всех присутствующих.</p>
    <p>Его Величество захотел затем услышать игру Баха на органе; на следующий день Баху пришлось совершить турне по всем органам Потсдама, так же как накануне - по всем Зильбермановским фортепиано.</p>
    <p>После своего возвращения в Лейпциг Бах обработал тему, данную ему королем, создав трехголосную и шестиголосную композиции. К ним он добавил несколько искусных проведений темы в форме строгого канона, назвал свое произведение<emphasis> «Музыкальным приношением»</emphasis> и посвятил его автору темы.<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_004.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 2. Адольф фон Мензель. «Концерт флейтистов в Сансуси».</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_005.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 3. Королевская Тема.</emphasis></p>
    <p>Посылая королю «Музыкальное приношение», Бах приложил к нему письмо-посвящение, интересное уже самим своим стилем, смиренным и льстивым. С нынешней точки зрения это кажется смешным. Письмо это также дает некоторое представление о стиле Баховских извинений перед королем за свой «непрезентабельный» вид во время их первой встречи.<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a></p>
    <cite>
     <p>ВСЕМИЛОСТИВЕЙШИЙ ГОСУДАРЬ,</p>
     <p>В глубочайшем смирении я осмеливаюсь посвятить Вашему Величеству музыкальное приношение, наилучшая часть коего создана Августейшей рукой Вашего Величества. С благоговейным и счастливым трепетом я вспоминаю особую королевскую милость, когда, во время моего визита в Потсдам, Ваше Величество собственной персоной снизошли до того, чтобы сыграть на клавире тему для фуги, и тогда же всемилостивейше поручили мне развить эту тему в присутствии Вашего Августейшего Величества. Со смирением повиновался я тогда высочайшему повелению. Однако очень скоро я заметил, что за недостатком специальной подготовки я был не в состоянии выполнить это задание так, как того требовала сия превосходная тема Засим я решился и с готовностию посвятил себя работе над более полным развитием прекрасной Королевской темы с тем, чтобы сделать ее известной всему миру По мере своих сил я исполнил это решение, движимый желанием прославить, хотя бы в ничтожной степени, Монарха, чье величие и могущество, как в науках военных и мирных, так и в музыке, достойно восхищения и преклонения каждого. Осмелюсь смиренно просить Ваше Величество снизойти до принятия моего скромного труда и продолжить дарить Августейшую милость</p>
     <p>Его покорнейшему и смиреннейшему слуге</p>
     <p>АВТОРУ.</p>
     <p>Лейпциг, 7 июля 1747</p>
    </cite>
    <p>Спустя двадцать четыре года после смерти Баха (он умер в 1750 году) барон по имени Готфрид ван Свитен, кому, кстати, Форкель посвятил свою биографию Баха, а Бетховен — свою Первую симфонию, имел беседу с королем Фридрихом. Барон вспоминает об этом так:</p>
    <p>Он (Фридрих) говорил со мной, среди прочего, о музыке и о великом органисте по имени Бах, проведшем некоторое время в Берлине. Речь шла о Вильгельме Фридемане Бахе Я сказал, что этот музыкант наделен талантом, по глубине понимания гармонии и по исполнительской мощи превосходящим все, о чем я слышал и что я могу себе вообразить; те же, кто знавал его отца, утверждают, что тот был еще более велик. Король согласился с этим мнением и в подтверждение спел мне хроматическую тему для фуги, которую он когда-то дал старому Баху; по его словам, Бах тогда же, не сходя с места, превратил эту тему в фугу, сначала для четырех, потом для пяти и, наконец, для восьми голосов.<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a></p>
    <p>Сейчас уже невозможно сказать, кто украсил случившееся фантастическими подробностями — Фридрих Великий или барон Ван Свитен. Однако этот случай показывает, что уже в то время Бах стал легендарной личностью. Представление о том, насколько удивительна шестиголосная фуга, дает тот факт, что среди 48 прелюдий и фуг<emphasis> «Хорошо темперированного клавира»</emphasis> встречаются только две пятиголосные фуги. Шестиголосных фуг там нет. Импровизацию такой фуги можно, пожалуй, сравнить с сеансом одновременной игрой в шахматы вслепую на шестидесяти досках, где мастер побеждает во всех партиях! Импровизация же восьмиголосной фуги находится за пределами человеческих возможностей.</p>
    <p>В рукописи, которую Бах послал Фридриху Великому, на странице, предшествующей нотам, была следующая надпись:</p>
    <image l:href="#i_006.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 4. Акростих Баха «РИЧЕРКАР».</emphasis></p>
    <p>(«По повелению Короля мелодия и дополнение разрешены каноническим искусством».) Здесь Бах играет со словом «канонический», обозначающим не только «при помощи канонов», но также «наилучшим образом». Начальные буквы этой надписи составляют итальянское слово</p>
    <subtitle>RICERCAR</subtitle>
    <p>(РИЧЕРКАР), означающее «искать», «исследовать». Действительно,<emphasis> «Музыкальное приношение»</emphasis> представляет собой достойный объект для исследования! Оно состоит из трехголосной и шестиголосной фуг, десяти канонов и триосонаты. Музыковеды считают, что трехголосная фуга, скорее всего, та самая, которую Бах симпровизировал для короля. Шестиголосная фуга — одна из самых сложных Баховских композиций; она основана, конечно же, на Королевской теме. Читатель найдет эту знаменитую тему на рис. 3. Она очень сложна, ритмически причудлива и полна хроматизмов (то есть звуков в другой тональности). Для среднего музыканта было бы нелегко написать даже приличную двухголосную фугу, основанную на такой теме.</p>
    <p>Обе фуги носят у Баха название «ричеркар» — это слово было также старинным названием музыкальной формы, известной сейчас как фуга. Во времена Баха название<emphasis> «фуга»</emphasis> стало стандартным; термин же «ричеркар» приобрел новое значение. Теперь он обозначал изощренную, сложную фугу, возможно, слишком холодную и интеллектуальную для среднего слушателя. Подобное значение сохранилось и в других языках; французское (употребляющееся так­же и в английском) «recherche» означает что-то необычное и имеет смысловой оттенок эзотеричности и утонченной интеллектуальности.</p>
    <p>Трио-соната — приятный отдых от холодной строгости фуг и канонов; она мелодична и радостна и местами звучит как танцевальная музыка. Однако и эта соната основана все на той же Королевской Теме! То, что Бах сумел использовать эту строгую по форме тему для такой приятной интерлюдии, похоже на чудо.</p>
    <p>Десять канонов<emphasis> «Музыкального приношения»</emphasis> находятся в числе самых сложных канонов, написанных когда-либо Бахом. Любопытно, однако, что они не закончены. Это было сделано умышленно; каноны были своего рода головоломками, которые Бах задал королю. В те дни была популярна следующая музыкальная игра; давалась тема и вместе с ней — несколько «подсказок», в свою очередь довольно непростых. Играющие должны были «найти» канон, основанный на этой теме. Чтобы понять, как это возможно, читатель должен знать кое-что о канонах.</p>
    <subtitle>Каноны и фуги</subtitle>
    <p>Идея канона заключается в том, что одна и та же тема играется на фоне самой себя: «копии» темы повторяются в нескольких голосах. Существуют разные способы построения канонов; самые простые каноны — круговые, такие как «Дядя Ваня». Тема здесь начинается в первом голосе — спустя определенное время вступает второй голос, исполняя «копию» темы. Через то же время вступает третий голос, в свою очередь имитируя тему, и так далее. При этом все голоса исполняют тему в одной и той же тональности. Большинство мелодий не будут гармонировать сами с собой таким образом; для того, чтобы тема могла служить основой канона, каждая ее нота должна быть способной исполнять как минимум две роли: во-первых, быть частью мелодии и, во-вторых, быть частью гармонизации этой же мелодии. В трехголосном каноне, например, каждая нота темы должна к тому же участвовать в двух различных гармонизациях. Таким образом, каждая нота канона имеет несколько музыкальных значений; ухо и мозг слушателя автоматически выбирают нужное значение, исходя из контекста.</p>
    <p>Разумеется, существуют и более сложные типы канонов. На следующей ступеньке находятся такие каноны, в которых копии темы отстоят друг от друга не только по<emphasis> времени,</emphasis> но и по<emphasis> тональности</emphasis> скажем, первый голос начинает с ноты до, а второй голос, накладываясь на первый, вступает на четыре ступени выше, с соль. Третий голос вступает опять на кварту выше, с ре, в свою очередь накладываясь на первый и второй голоса… Следующая ступень сложности — каноны, в которых голоса исполняют мелодию в разном темпе, второй голос, например, вдвое быстрее или вдвое медленнее первого. Этот прием называется, соответственно,<emphasis> уменьшением</emphasis> или<emphasis> увеличением,</emphasis> и дает эффект сокращения или растягивания мелодии.</p>
    <p>Это еще не все! Еще более сложные каноны используют<emphasis> обращенную </emphasis>тему, «копия» мелодии<emphasis> обращает</emphasis> все<emphasis> восходящие</emphasis> ходы в<emphasis> нисходящие,</emphasis> сохраняя в них те же интервалы. Это довольно странное музыкальное преобразование; однако, привыкнув к звучанию обращенных тем, слушатель находит их вполне естественными. Бах особенно любил обращения и часто использовал их в своих композициях —<emphasis> «Музыкальное приношение»</emphasis> в этом смысле не составляет исключения. (Примером обращенного канона является «Good King Wenceslas» Скотта Кима, приведенный на рис. 4а.)</p>
    <image l:href="#i_007.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 4а. Канон «Добрый король Венсеслас».</emphasis></p>
    <p>Пожалуй, самая причудливая из всех «копий» — «пятящаяся», в которой тема играется «задом наперед», с конца к началу. Канон, использующий этот прием, известен во многих языках под ласковым прозвищем «ракоход» или «крабий канон», поскольку он запечатлевает в музыке особенности походки этих милых созданий. Нет нужды говорить, что в Баховском<emphasis> «Музыкальном приношении»</emphasis> есть ракоход (крабий канон). Обратите внимание на то, что каждый тип «копии» полностью сохраняет информацию, заложенную в первоначальной теме; это значит, что эта тема может быть легко восстановлена по любой своей копии. Такая сохраняющая информацию трансформация часто называется<emphasis> изоморфизмом;</emphasis> в этой книге мы еще не раз обратимся к изоморфизмам разного рода.</p>
    <p>Иногда бывает желательно ослабить строгость канонической формы. Немного отступив от точного копирования темы, можно достигнуть более полной гармонии. Некоторые каноны имеют к тому же «свободные» голоса, не повторяющие тему, а просто состоящие в приятном согласовании с «каноническими» голосами.</p>
    <p>Каждый канон<emphasis> «Музыкального приношения»</emphasis> построен на вариации Королевской темы; при этом Бах выжимает все возможное из замысловатых приемов, описанных выше. Иногда композитор даже комбинирует несколько из них в развитии одной темы. Например, в одном из трехголосных канонов «Приношения» под названием «Canon per Augmentationem, contario Motu» средний голос является свободным и исполняет Королевскую тему, в то время как два других голоса канонически «танцуют» выше и ниже Королевской темы, используя приемы увеличения и обращения. Другой канон носит загадочное название «Quaerendo invenietis» («Ищущий обрящет»). Все канонические головоломки Баха были решены; ответы на них нашел один из его учеников. Иоганн Филипп Кирнбергер. Однако читатель может попытаться найти и другие решения; очень вероятно, что возможности загадочных канонов Баха еще не исчерпаны до конца!</p>
    <p>Теперь я должен вкратце объяснить, что такое фуга. Фуга похожа на канон тем, что основная мелодия и ее имитации исполняются несколькими голосами в различных тональностях, а также иногда в разном темпе, снизу вверх или от конца к началу. Однако фуга гораздо менее строга по форме, чем канон, что придает ей больший артистизм и эмоциональность. Безошибочной определяющей приметой фуги является её начало: один голос исполняет тему до конца. Затем вступает второй голос, четырьмя тонами выше или тремя тонами ниже. Первый голос в это время ведет дополнительную тему, подобранную так, чтобы дать ритмический, гармонический и мелодический контраст к основной теме. Последующие голоса вступают по очереди, исполняя основную тему, часто являющуюся аккомпанементом дополнительной темы; остальные голоса в это время занимаются тем, что, следуя прихотливой фантазии композитора, «украшают» фугу различными мелодиями. Когда все голоса «прибывают» к концу темы, правил больше не существует. Существуют, конечно, некоторые типичные приемы; но они не настолько стандартны, чтобы по ним, как по формулам, можно было бы строить фуги. Две фуги из<emphasis> «Музыкального приношения»</emphasis> — яркий пример композиций, которые никогда не могли бы быть «сочинены по формулам». В них есть нечто гораздо более глубокое, чем простая «фугообразность».</p>
    <p>В целом,<emphasis> «Музыкальное приношение»</emphasis> - одно из высших достижений Баха в области контрапункта. Оно само по себе является одной большой интеллектуальной фугой, где переплетаются множество идей и форм и на каждом шагу встречаются шутливые иносказания и тонкие намеки. Это прекрасное создание человеческого ума, которым мы не устанем восхищаться. (Все произведение замечательно описано в книге X. Т. Дэвида<emphasis> «Музыкальное приношение» И. С. Баха</emphasis> (Н.T.David, «J.S.Bach's Musical Offering»).</p>
    <subtitle>Естественно растущий канон</subtitle>
    <p>Один из канонов<emphasis> «Музыкального приношения»</emphasis> особенно необычен. Это трехголосный канон под названием «Canon per tonos» («Тональный канон»). Самый высокий голос исполняет Королевскую тему; два других голоса дают каноническую гармонизацию, основанную на второй теме, причем нижний голос ведет свою мелодию в до миноре (общая тональность всей фуги), а верхний - ту же мелодию, но на пять ступеней выше. Отличительным свойством этого канона является то, что в конце — или, вернее, когда нам<emphasis> кажется,</emphasis> что канон заканчивается — его тональность меняется с до минора на ре минор. Бах каким-то образом ухитряется<emphasis> смодулировать</emphasis> (поменять тональность) прямо под носом слушателей! Канон сконструирован таким образом, что его кажущийся финал неожиданно плавно переходит в начало; этот процесс можно повторить, придя на этот раз к тональности ми минор, которая в свою очередь оказывается началом! Эти последовательные модуляции уводят слушателя во все более далекие тональные «провинции», так что после нескольких из них он чувствует себя уже безнадежно далеко от начальной тональности. Однако, чудесным образом, после шести модуляций мы возвращаемся все к тому же до минору. Все голоса теперь звучат ровно на октаву выше, чем в начале - пьеса может быть естественным образом прервана на этом месте. Вы можете подумать, что Бах именно это и намеревался сделать — однако Бах, несомненно, упивался возможностью продолжать этот процесс бесконечно. Может быть, поэтому он и написал на полях «Пусть Королевская слава возрастает подобно этой модуляции». Чтобы подчеркнуть заложенную в описанном каноне возможность естественного бесконечного движения, я буду называть его «Естественно Растущий Канон».</p>
    <p>В этом каноне Баха мы впервые сталкиваемся с примером<emphasis> «Странных Петель».</emphasis> «Странная Петля» получается каждый раз, когда, двигаясь вверх или вниз по уровням иерархической системы, мы неожиданно оказываемся в исходном пункте. (В нашем примере это система музыкальных тональностей.) Иногда, описывая систему со Странной Петлей, я использую термин<emphasis> Запутанная Иерархия</emphasis>. В дальнейшем тема Странных Петель прозвучит еще не раз. Иногда она будет спрятана, а иногда будет лежать на поверхности; иногда она будет проводиться слева направо, иногда — вверх ногами, а иногда — ракоходом. Мой совет читателю — «Quaerendo invenietis».</p>
    <subtitle>Эшер</subtitle>
    <p>Как мне кажется, самые яркие и впечатляющие зрительные реализации идеи Странных Петель представлены в работах голландского графика М. К. Эшера, жившего с 1898 по 1971 год Эшер был создателем одних из самых интеллектуально стимулирующих рисунков всех времен Многие из них берут свое начало в парадоксе, иллюзии или двояком значении. Среди первых поклонников графики Эшера оказались математики, это неудивительно, так как его рисунки часто основаны на математических принципах симметрии или структуры. Однако типичный рисунок Эшера представляет из себя нечто гораздо большее, чем только лишь симметрию или определенную структуру часто в его основе лежит некая идея, представленная в художественной форме В частности, Странная Петля - одна из наиболее часто повторяющихся в работах Эшера тем. Взгляните, например, на литографию<emphasis> «Водопад»</emphasis> (рис. 5) и сравните ее бесконечно спускающуюся шестиступенчатую Петлю с бесконечно поднимающейся шестиступенчатой Петлей «Тонального канона». Сходство поистине удивительное! Бах и Эшер проводят одну и ту же тему в двух различных «ключах»: музыка и изобразительное искусство.</p>
    <image l:href="#i_008.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 5. М. К. Эшер. «Водопад».</emphasis></p>
    <p>В работах Эшера встречаются различные типы Странных Петель: они могут быть расположены по порядку в зависимости от того, как туго они «затянуты». Литография <emphasis>«Подъем и спуск»</emphasis> (рис. 6), на которой монахи плетутся по лестнице, навсегда уловленные Петлей, является самой свободной версией, так как Петля здесь содержит множество ступеней.</p>
    <image l:href="#i_009.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 6. М. К. Эшер. «Подъем и спуск».</emphasis></p>
    <p>Более «тугая» Петля представлена в<emphasis> «Водопаде»,</emphasis> который, как мы уже видели, содержит всего шесть ступеней. Читатель может возразить, что понятие «ступени» весьма неопределенно: к примеру, можно считать, что <emphasis>«Подъем и спуск»</emphasis> имеет не сорок восемь (ступеньки), а всего четыре (лестничные клетки) уровня.</p>
    <image l:href="#i_010.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 7. М. К. Эшер. «Рука с зеркальным шаром».</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_011.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 8. М. К. Эшер. «Метаморфоза II».</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Действительно, подсчету ступеней-уровней всегда свойственна некоторая неопределенность; это верно не только для картин Эшера, но и для любых многоступенчатых иерархических систем. Позже мы постараемся глубже понять причину этой неопределенности. Однако не будем отвлекаться! Если затянуть Петлю еще туже, мы получим замечательную картину<emphasis> «Рисующие руки» </emphasis>(рис. 135), на которой каждая из рук рисует другую — двуступенчатая Странная Петля. Наконец, самая тугая Петля представлена в<emphasis> «Картинной галерее»</emphasis>(рис. 142): это картина картины, содержащей саму себя. Или это картина галереи, содержащей саму себя? Или города, содержащего самого себя? Или молодого человека, содержащего самого себя? (Между прочим, иллюзия, лежащая в основе<emphasis> «Подъема и спуска»</emphasis> и<emphasis> «Водопада»</emphasis> была изобретена не Эшером, а английским математиком Роджером Пенроузом в 1958 году. Однако тема Странных Петель появилась в работах Эшера уже в 1948 году, когда он создал свои <emphasis>«Рисующие руки» «Картинная галерея»</emphasis> датируется 1956 годом.)</p>
    <p>В концепции Странных Петель скрыта идея бесконечности, ибо что такое Петля, как не способ представить бесконечный процесс в конечной форме? Бесконечность играет важную роль во многих картинах Эшера. Копии какой-либо «темы» часто «вставлены» друг в друга, создавая зрительные аналогии с канонами Баха. Несколько таких структур можно увидеть на знаменитой Эшеровской гравюре<emphasis> «Метаморфоза»</emphasis>(рис. 8). Она немного напоминает «Естественно Растущий Канон»: уходя все дальше и дальше от начального пункта, мы внезапно возвращаемся обратно к началу. В черепичных плоскостях<emphasis> «Метаморфозы»</emphasis> уже есть намек на бесконечность; однако другие картины Эшера являют еще более смелые образы бесконечного, На некоторых его рисунках одна и та же тема «звучит» на нескольких уровнях реальности. Скажем, один из планов легко узнается как фантастический, в то время как другой представляет реальность. Сама картина, возможно, содержит только эти два плана; однако само наличие подобной «двусмысленности» приглашает зрителя увидеть самого себя как часть еще одного плана. Сделав этот шаг, он уже околдован предложенной Эшером возможностью бесконечной последовательности планов, где для каждого данного уровня существует высший, более «реальный», и низший, более «фантастичный» уровни. Такая ситуация сама по себе является достаточно удивительной и пугающей. Однако что произойдет, если цепь уровней к тому же будет не линейная, а замкнутая саму на себя, образуя Петлю? Что тогда будет реальностью, а что фантазией? Гений Эшера заключается в том, что он не только придумал, но и сумел изобразить десятки полуреальных, полумифических миров, миров, полных Странных Петель, куда он приглашает войти Зрителя.</p>
    <subtitle>Гёдель</subtitle>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_012.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 9. Курт Гёдель</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Во всех примерах Странных Петель, которые мы видели у Баха и Эшера, присутствует конфликт между конечным и бесконечным, конфликт, рождающий ощущение парадокса. Интуиция подсказывает, что здесь замешано нечто, связанное с математикой. В самом деле, не так давно — в нашем веке — было найдено математическое соответствие этого явления. Это открытие оказало огромное влияние на развитие логической мысли. Подобно Петлям Баха и Эшера, основанным на простых и привычных образах (музыкальная гамма, лестница), открытие Странных Петель в математических системах, принадлежащее К. Гёделю, берет свое начало в простых и интуитивных идеях. В самой упрощенной форме открытие Гёделя сводится к переводу на язык математики одного из старинных философских парадоксов, так называемого<emphasis> парадокса Эпименида </emphasis>(или<emphasis> парадокса лжеца).</emphasis> Критский философ Эпименид был автором бессмертного суждения: «Все критяне — лжецы». В более прямой форме парадокс звучит так: «Я лгу» или «Это высказывание — ложь». В дальнейшем, говоря о парадоксе Эпименида, я буду иметь в виду последний вариант. Это суждение грубо нарушает обычное представление о том, что все суждения делятся на истинные и ложные, так как если мы на минуту представим, что оно истинно, то тут же увидим, что мы ошиблись, и на самом деле суждение ложно. Точно так же, из предпосылки ложности этого суждения вытекает, что оно должно быть истинным, Попробуйте сами!</p>
    <p>Парадокс Эпименида является Странной Петлей «в одну ступеньку», так же, как<emphasis> «Картинная галерея»</emphasis> Эшера. Но какое отношение имеет он к математике? В этом как раз и заключается открытие, сделанное Гёделем. Он попытался использовать математические рассуждения для анализа самих же математических рассуждений. Идея заставить математику заняться «самоанализом» оказалась необычайно продуктивной;<emphasis> теорема Гёделя о неполноте,</emphasis> пожалуй, самое важное её следствие. То, что эта теорема утверждает, и то, как это утверждение в ней доказывается, это разные вещи, которые мы подробно рассмотрим в дальнейшем. Саму теорему можно сравнить с жемчужиной, а метод доказательства — с устрицей, её скрывающей. Мы восхищаемся сияющей простотой жемчужины; устрица же является сложным живым организмом, в чьем нутре зарождается эта таинственно простая драгоценность.</p>
    <p>Теорема Гёделя впервые увидела свет как «теорема VI» в его статье 1931 года «О формально неразрешимых суждениях в <emphasis>„Principia Mathematica“</emphasis> и родственных системах, I». Теорема утверждает следующее:</p>
    <p>Каждому &#969;-непротиворечивому рекурсивному классу <emphasis>формул k</emphasis> соответствует рекурсивный<emphasis> символ классов r</emphasis> такой, что ни<emphasis> v</emphasis> Gen r ни Neg (<emphasis>v</emphasis> Gen r<emphasis>)</emphasis> не принадлежат к Flg <emphasis>(к),</emphasis> где <emphasis>v - свободная переменная r.</emphasis></p>
    <p>В оригинале это было написано по-немецки; читатель, возможно, думает, что с тем же успехом можно было бы это на немецком и оставить. Постараемся привести перевод на более понятный язык.</p>
    <p><emphasis>Все непротиворечивые аксиоматические формулировки теории чисел содержат неразрешимые суждения.</emphasis></p>
    <p>Это наша жемчужина.</p>
    <p>В ней трудно увидеть Странную Петлю, потому что эта Петля спрятана в «устрице» — в доказательстве. Доказательство теоремы Гёделя о неполноте вращается вокруг автореферентного (описывающего самого себя) математического суждения, так же как парадокс Эпименида — вокруг такого суждения в языке. Говорить о языке, используя для этого сам язык, несложно; гораздо труднее вообразить, как может говорить само о себе математическое суждение о числах. На самом деле, уже для того, чтобы связать идею автореферентного суждения с теорией чисел, понадобился гениальный ум. Интуитивно придя к мысли о возможности такого суждения, Гёдель преодолел одну из основных трудностей. Само же создание автореферентного суждения было делом техники, раздуванием костра из блистательной искры мгновенного прозрения.</p>
    <p>Мы остановимся на теореме Гёделя в последующих главах; но чтобы покуда не оставить читателя в полной тьме, я несколькими штрихами обрисую суть идеи в надежде на то, что это заставит вас задуматься. Для начала уясним, в чем здесь основная трудность. Математические суждения описывают свойства целых чисел (мы будем говорить здесь о суждениях теории чисел). Ни целые числа, ни их свойства не являются сами по себе суждениями. Суждения теории чисел не говорят ничего про суждения теории чисел; они не более как суждения теории чисел. В этом и заключается проблема; однако Гёдель сумел увидеть глубже того, что лежит на поверхности.</p>
    <p>Гёдель предположил, что суждение теории чисел могло бы быть о суждении теории чисел (возможно даже о себе самом), если бы сами числа могли обозначать суждения. Иными словами, в центре его построения находится идея кода. В этом коде, обычно именуемом «Гёделевой нумерацией», символы и последовательности символов обозначаются числами. Таким образом, любое суждение теории чисел, будучи последовательностью специальных символов, получает Гёделев номер, что-то вроде телефонного номера или номерного знака машины. В дальнейшем, для ссылки на данное суждение используется соответствующий Гёделев номер. С помощью этого кодирующего трюка суждения теории чисел приобретают двоякое значение: они могут быть поняты как суждения теории чисел, а так же как<emphasis> суждения о суждениях</emphasis> теории чисел.</p>
    <p>После того, как Гёдель изобрел эту кодирующую схему, ему пришлось разработать в деталях способ перевода парадокса Эпименида на формальный язык теории чисел. Конечный результат «пересадки» Эпименида на формальную почву звучит так: «Это суждение теории чисел не имеет доказательства» (вместо «Это суждение теории чисел ложно»). Эта формулировка может создать немалую путаницу. так как «доказательство» для многих является весьма приблизительным понятием. В действительности, труды Геделя были лишь частью долгих поисков, предпринятых математиками в надежде выяснить, что же такое доказательства. Необходимо помнить тот факт, что доказательства являются таковыми только <emphasis>внутри жестких систем</emphasis> теорем. В Гёделевской работе такой жесткой системой, к которой относится слово «доказательство», является огромный труд Бертрана Рассела и Альфреда Норта Уайтхеда <emphasis>«Principia Mathematical» («Основания математики»)</emphasis>, опубликованный между 1910 и 1913 годами. Следовательно, Гёделево высказывание Г должно бы звучать более правильно как:</p>
    <p><emphasis>Это суждение теории чисел не имеет доказательств в системе «Оснований математики».</emphasis></p>
    <p>Заметим, между прочим, что Гёделево высказывание Г само по себе не является теоремой Гёделя, так же как высказывание Эпименида не является замечанием «Высказывание Эпименида — парадокс». Теперь мы можем установить, какой эффект произвело открытие Г. В то время как высказывание Эпименида создает парадокс, потому что оно не является ни истинным, ни ложным, Гёделево высказывание Г — истинно, хотя и не доказуемо в системе<emphasis> «Оснований математики».</emphasis> Из этого следует замечательный вывод: система<emphasis> «Оснований математики»</emphasis> неполна, так как существуют истинные суждения теории чисел, не доказуемые методами самой теории (эти методы доказательства оказываются слишком «слабыми».)</p>
    <p><emphasis>«Основания математики»</emphasis> явились первой, но далеко не последней жертвой удара. Выражение «и родственные системы» в заглавии Гёделевой статьи говорит о многом. Если бы результат, полученный Гёделем, указывал бы только на дефект в работе Рассела и Уайтхеда, другие математики могли бы попытаться исправить ошибки в «Основаниях математики» и «перехитрить» теорему Гёделя. Однако это оказалось невозможным: теорема Гёделя была приложима ко<emphasis> всем</emphasis> аксиоматическим системам, ставившим своей целью то же, что и система Рассела и Уайтхеда. Для различных систем подходил один и тот же основной трюк. Короче, Гёдель показал, что понятие «доказуемости» уже, слабее понятия истинности вне зависимости от того, какую аксиоматическую систему мы выбираем.</p>
    <p>Таким образом, теорема Гёделя произвела электризующий эффект на логиков, математиков и философов, заинтересованных в основах математики, поскольку она показала, что ни одна установленная система, какой бы сложной она не была, не может отразить всей сложности целых чисел: 0,1, 2, 3… Современный читатель, возможно, не окажется от этого в таком замешательстве, как читатели 1931 года, так как за прошедшее время наша культура впитала теорему Гёделя вместе с революционными идеями теории относительности и квантовой механики, и широкая публика получила доступ к этим концепциям, поражающим и дезориентирующим мышление даже в смягченном прослойкой переводов (а зачастую и затемненном этими переводами) виде. Сейчас идея «ограничивающих» результатов витает в воздухе; тогда, в 1931 году, она была как гром с ясного неба.</p>
    <subtitle>Математическая логика: краткий обзор</subtitle>
    <p>Чтобы полностью оценить теорему Гёделя, необходим определенный контекст. Я попытаюсь здесь дать обзор истории математической логики до 1931 года на нескольких страницах — невозможная задача! (Хорошее изложение истории этого предмета читатель может найти у Делонга, Нибоуна, или Нагеля и Ньюмена). Все началось с попытки механизировать мыслительный процесс логических рассуждений. Обратите внимание, что умение мыслить всегда рассматривалось как отличительная черта человека; на первый взгляд, желание механизировать самую человеческую черту кажется парадоксальным. Тем не менее, уже древние греки знали, что логическое мышление - структурный процесс, до некоторой степени управляемый определенными законами. Эти законы можно описать. Аристотель систематизировал силлогизмы, а Эвклид — геометрию; однако с тех пор прошло много веков до того, как в изучении логического мышления снова наступила эра прогресса.</p>
    <p>Одним из важнейших открытий геометров девятнадцатого столетия были различные геометрии, равно имеющие право на существование. Под<emphasis> геометрией</emphasis> здесь понимается теория, описывающая свойства абстрактных точек и линий. До этого считалось, что геометрия — это система, кодифицированная Эвклидом; она могла иметь незначительные недостатки, которые могли быть со временем исправлены. Таким образом, любой прогресс в этой области означал исправление и дополнение Эвклида. Это убеждение было разбито вдребезги, когда несколько математиков почти одновременно открыли неэвклидову геометрию — открытие, потрясшее математический мир, поскольку оно сильно поколебало бытовавшее мнение, что математика изучает реальную действительность. Каким образом в одной и той же реальности могли существовать различные типы точек и линий? Сегодня решение этой дилеммы может быть очевидно даже для некоторых далеких от математики людей, но в то время она посеяла панику в математических кругах.</p>
    <p>Позже в девятнадцатом веке английские логики Джордж Буль и Август де Морган пошли значительно дальше Аристотеля в кодификации строго дедуктивных рассуждений. Буль даже назвал свою книгу<emphasis> «Законы мысли»,</emphasis> что, безусловно, было некоторым преувеличением; однако его попытки внесли серьезный вклад в общие усилия. Льюис Кэрролл был очарован механическими методами рассуждений и изобрел множество головоломок, решавшихся с помощью этих методов. Готтлоб Фреге в Йене и Джузеппе Пеано в Турине работали над соединением формальных рассуждений с изучением чисел и множеств. Дэвид Гильберт в Геттингене трудился над более строгой, чем у Эвклида, формализацией геометрии. Все эти усилия были направлены на выяснение вопроса о том, что же такое «доказательство».</p>
    <p>Между тем, в классической математике тоже происходили интересные события. В 1880-х годах Георг Кантор развил теорию о различных типах бесконечности, известную под именем<emphasis> теории множеств.</emphasis> Теория Кантора была глубока и красива, но шла вразрез с интуицией; вскоре на свет появилось целое семейство парадоксов, основанных на теории множеств. Ситуация была не из приятных. Только математики начали оправляться от удара, нанесенного по математическому анализу парадоксами, связанными с теорией пределов, как попали из огня в полымя из-за нового, еще худшего набора парадоксов!</p>
    <p>Самый известный из них — парадокс Рассела. По всей видимости, большинство множеств не являются элементами самих себя: скажем, множество моржей — это не морж; множество, содержащее только одного члена, Жанну д'Арк, само не является Жанной (множество не человек!), и так далее. В этом смысле, большинство множеств совершенно заурядны. Однако существуют такие «самозаглатывающие» множества, которые содержат самих себя, как, например, множество всех множеств, или множество всех вещей за исключением Жанны Д'Арк, и тому подобные. Ясно, что множества могут быть только одного из этих двух типов — либо заурядные, либо самозаглатывающие — и ни одно множество не может входить сразу в два класса. Однако ничто не мешает нам изобрести множество <strong>R</strong> всех заурядных множеств. На первый взгляд, <strong>R</strong> кажется довольно заурядным изобретением, но вам придется пересмотреть свое мнение, если вы спросите себя, является ли множество <strong>R</strong> самозаглатывающим или заурядным. Вы придете к следующему ответу: <strong>R</strong> не является ни тем, ни другим, так как любой из этих двух ответов приводит к парадоксу. Попробуйте и убедитесь сами!</p>
    <p>Но если <strong>R</strong> не заурядное и не самозаглатывающее, тогда что же оно такое? По меньшей мере, ненормальное. Однако такой уклончивый ответ никого не удовлетворял. Тогда люди стали пытаться докопаться до основ теории множеств; при этом они задавали себе следующие вопросы: «В чем заключается ошибка нашего интуитивного понимания понятия „множество“? Можно ли создать строгую теорию множеств, которая бы не противоречила нашей интуиции и в то же время исключала бы парадоксы?» Здесь, так же как и в теории чисел и в геометрии, проблема заключалась в том, чтобы примирить интуицию с формальными, аксиоматическими системами логических рассуждений.</p>
    <p>Удивительный вариант парадокса Рассела, называющийся парадоксом Греллинга, получается, если вместо множеств использовать прилагательные. Разделите все прилагательные русского языка на две категории: те, которые описывают самих себя,<emphasis> «самоописывающие»,</emphasis> («пятисложное», «шелестящий,» «пренеестественнейший» и т. п.), и те, которые таким свойством не обладают («съедобный», «двусложный», «кратчайший»). Рассмотрим теперь прилагательное «несамоописывающий». К какому классу оно относится? Попробуйте ответить!</p>
    <p>У всех этих парадоксов есть общий виновник: автореферентность, или «страннопетельность». Таким образом, если наша цель — избавиться от всех парадоксов, то почему бы нам не попытаться избавиться от автореферентности и тех условий, которые ее порождают? Это не так легко, как кажется, так как иногда бывает трудно найти, где именно происходит автореференция. Иногда она бывает распределена по Странной Петле в несколько ступеней, как в следующей расширенной версии парадокса Эпименида, напоминающей Эшеровские<emphasis> «Рисующие руки» —</emphasis></p>
    <p><emphasis>Следующее высказывание ложно</emphasis>.</p>
    <p><emphasis>Предыдущее высказывание истинно</emphasis>.</p>
    <p>Вместе эти высказывания производят такой же эффект, как первоначальный парадокс Эпименида; однако взятые по отдельности они безобидны и даже полезны Ни одно из них не может нести ответственности за Странную Петлю; виновато их объединение, то, как они указывают друг на друга. Точно так же каждый взятый по отдельности кусок<emphasis> «Подъема и спуска»</emphasis> совершенно правилен; невозможно лишь подобное соединение этих кусков в одно целое Видимо, существуют прямой и косвенный типы автореферентности; если мы считаем, что в автореферентности — корень зла, то мы должны найти способ избавиться сразу от обоих типов.</p>
    <subtitle>Изгнание Странных Петель</subtitle>
    <p>Рассел и Уайтхед считали именно таких труд «Основания математики» («ОМ») был титаническим усилием, направленным на изгнание Странных Петель из логики, теории множеств и теории чисел. В основе их системы лежала следующая идея. Множество «низшего» типа могло иметь своими элементами лишь «предметы», а не множества. На следующей ступени стояли множества, которые могли содержать предметы или множества первого типа. Вообще, любое данное множество могло содержать лишь множества низшего типа или предметы. Каждое множество принадлежало к определенному типу. Ясно, что никакое множество не могло содержать самого себя, так как оно оказалось бы тогда принадлежащим к более высокому типу, чем его собственный. В такой системе существуют лишь обыкновенные множества; более того, наш старый знакомец, множество <strong>R</strong>, теперь вообще не считается множеством, так как оно не принадлежит ни к одному конечному типу! По всей видимости, эта <emphasis>теория типов,</emphasis> которую мы также могли бы именовать «теорией уничтожения Странных Петель», преуспела в избавлении теории множеств от парадоксов — но только ценой введения искусственной иерархии и запрета на определенный тип множеств, такой, например, как множество всех «заурядных» множеств. Интуитивно это идет вразрез с нашим представлением о множествах.</p>
    <p>Теория типов справилась с парадоксом Рассела, но ничего не предприняла в отношении парадоксов Эпименида или Греллинга. Для тех, чей интерес не шел дальше теории множеств, этого было достаточно; однако людям, заинтересованным в уничтожении парадоксов вообще, казалось необходимым создание подобной иерархии в языке, чтобы изгнать оттуда Странные Петли. На первой ступеньке такой иерархии стоял бы<emphasis> предметный язык,</emphasis> на котором возможно говорить лишь об определенной сфере предметов, но нельзя говорить о самом предметном языке, обсуждать его грамматику или какие-либо высказывания, для этого понадобился бы<emphasis> метаязык.</emphasis> (Опыт двух различных лингвистических уровней знаком любому, кто изучал иностранные языки.) В свою очередь, что­бы говорить о метаязыке, потребовался бы метаметаязык, и так далее. Каждое высказывание должно было принадлежать к определенному уровню иерархии. Таким образом, если бы мы не могли найти для данного высказывания места в иерархической структуре, мы должны были бы считать такое высказывание бессмысленным и как можно скорее выбросить его из головы.</p>
    <p>Можно попытаться проанализировать таким образом двуступенчатую петлю Эпименида, приведенную выше. Первое высказывание, поскольку оно говорит о втором, должно быть уровнем выше последнего; однако точно такое же рассуждение применимо и ко второму высказыванию. Поскольку это невозможно, оба высказывания «бессмысленны». Точнее, они вообще не могут существовать в системе, основанной на строгой иерархии языков. Это предупреждает возникновение любых версий парадокса Эпименида или Греллинга (К какому уровню принадлежит «самоописывающий»?)</p>
    <p>В теории множеств, имеющей дело с абстракциями, далекими от повседневной жизни стратификация теории типов еще приемлема, хотя и выглядит натянутой. Когда же дело доходит до языка, важнейшей и ежедневно употребляемой части нашей жизни, такая стратификация кажется абсурдом. Трудно поверить что, разговаривая, мы скачем вверх и вниз по иерархии языков. Довольно обычное высказывание, такое как, например, «В этой книге я критикую теорию типов», было бы дважды запрещено в подобной системе. Во-первых, оно упоминает «эту книгу», которая должна бы упоминаться только в «метакниге», и во-вторых, оно упоминает обо мне — существе, о котором я не должен бы говорить вообще. Этот пример показывает, насколько нелепо выглядит теория типов в повседневном контексте. В данном случае, лекарство хуже самой болезни метод, используемый этой теорией, чтобы избавиться от парадоксов, заодно объявляет бессмыслицей множество вполне правильных конструкций. Эпитет «бессмысленный» кстати, был бы приложим к любому обсуждению теории лингвистических типов (и в частности, к данному параграфу), так как ясно, что никакое из них не может принадлежать ни к одному из уровней — ни к предметному ни к метаязыку, ни к метаметаязыку, и т. д. Таким образом, сам акт обсуждения теории оказывался бы ее грубейшим нарушением.</p>
    <p>Конечно, мы могли бы попытаться защитить подобные теории, обговорив, что они имеют дело только с формальными языками, а не с повседневным, обыкновенным языком. Может, оно и так, но тогда такие теории оказываются чисто академическими и имеют дело с парадоксами только тогда, когда те возникают в специальных сделанных по заказу системах. К тому же, стремление уничтожить парадоксы любой ценой, особенно ценой создания чрезвычайно искусственных формализмов, придает слишком много значения плоской последовательности и логичности, и слишком мало — тому причудливому и замысловатому, что придает вкус жизни и математике. Вне сомнения, стараться быть последовательным важно, но когда это старание приводит к созданию удивительно неуклюжих и уродливых теорий, становится ясно, что здесь что-то не в порядке.</p>
    <p>В начале двадцатого века, проблемы подобного типа в основах математики вызвали живой интерес к кодификации методов логического мышления. Математики и философы начали сомневаться в том, что даже самые конкретные теории, такие, как теория чисел, построены на прочном фундаменте. Если парадоксы могли возникнуть в теории множеств, основанной на простых интуитивных понятиях, то почему бы им не проникнуть и в другие области математики? А что, если логические парадоксы, такие как парадокс Эпименида, свойственны математике в целом, и, таким образом, ставят всю ее под сомнение? Подобные проблемы тревожили в первую очередь тех — а их было немало — кто твердо верил в то, что математика — лишь один из разделов логики (или, наоборот, что логика — лишь один из разделов математики). Уже сам этот вопрос, «являются ли математика и логика отдельными и непохожими дисциплинами?», вызывал горячие споры.</p>
    <p>Изучение самой математики получило название<emphasis> метаматематики</emphasis> или, иногда,<emphasis> металогики,</emphasis> поскольку математика и логика тесно переплетены. Важнейшей задачей метаматематиков было определение природы математических рассуждений. Что является законным методом рассуждений и что — незаконным? Поскольку рассуждения велись на каком-либо «естественном языке», скажем, французском или латинском, всегда были возможны двусмысленные и неясные толкования. Одно и то же слово может иметь разные значения для разных людей, вызывать различные образы, и так далее. Хорошей и важной идеей казалось установление единой нотации, с помощью которой велись бы все математические рассуждения, так чтобы два математика всегда могли договориться о том, верно ли предложенное доказательство. Эта задача потребовала бы кодификации всех общепринятых методов человеческих рассуждений, по крайней мере постольку, поскольку они приложимы к математике.</p>
    <subtitle>Последовательность, полнота, и программа Гильберта</subtitle>
    <p>Такая кодификация являлась основной идеей системы «<emphasis>Оснований математики»</emphasis> («ОМ»), авторы которой задались целью вывести всю математику из логики, причем без малейших противоречий! Многие восхищались их грандиозным трудом, но никто не был уверен в том, что 1) методы Рассела и Уайтхеда действительно описывают всю математику и 2) эти методы достаточно последовательны и корректны. Действительно ли при следовании этим методам<emphasis> никогда и не при каких условиях</emphasis> не могло возникнуть парадоксов?</p>
    <p>Этот вопрос особенно тревожил знаменитого немецкого математика (и метаматематика) Дэвида Гильберта, кто поставил перед математиками (и метаматематиками) всего мира следующую задачу: со всей строгостью доказать, возможно, при помощи самих методов Рассела и Уайтхеда, что эти методы, во-первых, непротиворечивы и во-вторых, полны (иными словами, что в системе «ОМ» может быть выведено любое истинное высказывание). Эта задача весьма непростая, и ее можно критиковать за некоторую «порочную кругообразность», как можно пытаться доказать какие-либо методы рассуждения, пользуясь этими же методами? Это все равно, что пытаться поднять самого себя на воздух за шнурки от собственных ботинок. (Кажется, нам-таки никуда не деться от этих Странных Петель)</p>
    <p>Гильберт, разумеется, полностью отдавал себе отчет в этой дилемме; однако он надеялся, что доказательство полноты и непротиворечивости удастся найти с помощью только небольшой группы так называемых «финитных» методов рассуждения, признаваемых большинством математиков. В этом смысле Гильберт надеялся, что математикам все же удастся «поднять самих себя на воздух за шнурки ботинок», доказав правильность<emphasis> всех</emphasis> математических методов путем использования лишь нескольких из них. Эта цель может показаться слишком эзотерической, однако именно она занимала умы многих великих математиков в первые тридцать лет двадцатого столетия.</p>
    <p>Однако в тридцать первом году Гёдель опубликовал работу, подорвавшую основы Гильбертовой программы. Эта работа показала не только наличие незаполнимых «дыр» в аксиоматической системе, предложенной Расселом и Уайтхедом, но и то, что ни одна аксиоматическая система не может породить все истинные высказывания теории чисел, если она не является противоречивой! Наконец, Гёдель показал, насколько тщетна надежда доказать непротиворечивость системы «ОМ» если бы такое доказательство было найдено только при помощи методов, используемых в «ОМ» — и это одно из самых удивительных следствий Гёделевской работы — сами «ОМ» оказались бы противоречивы!</p>
    <p>Последний иронический штрих для доказательства теоремы Гёделя о неполноте потребовалось внедрить парадокс Эпименида прямо в сердце «Оснований математики» — бастиона, считавшегося недоступным для Странных Петель. Хотя Гёделева Странная Петля и не разрушила «Оснований математики», она сделала их гораздо менее интересными для математиков, доказав иллюзорность цели, первоначально поставленной Расселом и Уайтхедом.</p>
    <subtitle>Баббидж, компьютеры, искусственный разум...</subtitle>
    <p>Как раз когда работа Гёделя вышла в свет, мир был накануне создания электронных цифровых компьютеров. Идея механических счетных машин носилась в воздухе уже давно В семнадцатом веке Паскаль и Лейбниц разработали машины для выполнения установленных операций сложения и умножения. К сожалению, эти машины не имели памяти и не были, в современном понимании этого слова, программируемыми</p>
    <p>Первым человеком, понявшим, какой огромный счетный потенциал заключают в себе машины, был лондонец Чарльз Баббадж (Charles Babbage, 1792- 1871), фигура, словно сошедшая со страниц «Пиквикского клуба». При жизни он был известен более всего тем, что вел энергичные кампании по очистке Лондона от «нарушителей спокойствия», в первую очередь, шарманщиков.</p>
    <p>Эти паразиты любили подразнить Баббаджа и исполняли для него «серенады» в любой час дня и ночи, а он, в ярости, гнал их вдоль по улице. Сегодня мы признаем, что Баббадж был человеком, обогнавшим свое время лет на сто он не только изобрел основные принципы современных компьютеров, но и был первым борцом за охрану окружающей среды от шума.</p>
    <p>Его первое изобретение, «разностная машина», могла вычислять математические таблицы многих типов по «методу разностей». Однако, прежде чем была создана первая модель «РМ», Баббаджем завладела идея гораздо более революционная его «аналитическая машина». Довольно нескромно, Баббадж писал: «Я пришел к этой мысли таким сложным и запутанным путем, какой, возможно, впервые прошел человеческий ум».<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a> В отличие от созданных ранее машин, «AM» должна была иметь «склад» (память) и «фабрику» (считающее и принимающее решения устройство). Оба устройства должны были быть построены из тысяч цилиндров, сцепленных самым сложным и причудливым образом. Баббадж представлял себе числа, влетающие и вылетающие из «фабрики» под контролем некоторой<emphasis> программы,</emphasis> содержащейся в перфорированных картах — на эту идею его натолкнул ткацкий станок Жаккара, изготовлявший при помощи подобных карт удивительно сложные узоры. Подруга Баббаджа графиня Ада Лавлейс, дочь Байрона, женщина незаурядного таланта и горькой судьбы, поэтично про­комментировала: «Аналитическая машина ткет алгебраические узоры, наподобие того, как станок Жаккара ткет узоры из цветов и листьев». К сожалению, использование графиней настоящего времени вводит читателя в заблуждение: «AM» так никогда и не была построена, и Баббадж умер горько разочаровавшимся человеком.</p>
    <p>Леди Лавлейс не менее, чем Баббадж, отдавала себе отчет в том, что, пытаясь создать аналитические машины, человечество флиртовало с искусственным разумом — в особенности, если эти машины способны «укусить себя за хвост» (так Баббадж описывал Странную Петлю, получавшуюся, когда его машина «залезала внутрь себя» и меняла заложенную в нее программу). В 1842 году она написала в своих мемуарах,<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a> что аналитическая машина «может воздействовать не только на цифры, но и на другие вещи». В то время, как Баббадж мечтал о создании шахматного или «крестико-ноликового» автомата, леди Лавлейс предположила, что если записать на цилиндры машины тона и гармонии, то она могла бы «создавать искусно сделанные научные музыкальные композиции любой сложности и длины». Впрочем, там же она объясняет: «Аналитическая машина не претендует на создание чего-то нового, она может делать только то, что мы умеем ей приказать». Верно поняв, какая мощь заложена в механических вычислениях, она, тем не менее, оставалась скептически настроенной по отношению к механическому разуму. Однако могла ли она, со всей своей проницательностью, предположить, какие возможности откроются, когда человечество подчинит себе электричество?</p>
    <p>В нашем веке пришло время для компьютеров, превзошедших самые смелые мечты Паскаля, Лейбница, Баббаджа или леди Лавлейс. В 1930-х и 1940-х годах были разработаны и построены первые «блестящие электронные головы». Это послужило катализатором к соединению трех ранее совершенно различных областей науки, теории аксиоматических рассуждений, изучения механических вычислений и исследований по психологии человеческого разума. В те же годы гигантскими скачками двигалась вперед теория компьютеров. Эта теория была тесно связана с математикой. Фактически, теорема Гёделя имеет параллель в теории вычислений: Алан Тюринг открыл существование неизбежных «дыр» в возможностях даже самого могучего компьютера. Словно в насмешку, как раз когда делались эти довольно мрачные прогнозы, строились новые компьютеры, чьи возможности росли на глазах, далеко превосходя самые смелые предсказания их создателей. Баббадж, сказавший однажды, что он с радостью отдал бы остаток жизни за возможность вернуться на три дня лет через пятьсот, чтобы получить возможность ознакомиться с наукой будущего, возможно, потерял бы дар речи от удивления уже через сто лет после своей смерти, пораженный как новыми машинами, так и их неожиданными ограничениями.</p>
    <p>В начале 1950-х годов казалось, что до механического разума — рукой подать: однако за каждой преодоленной вершиной вставала новая, препятствуя созданию по-настоящему думающей машины. Возможно ли, что это упорное отдаление цели имело глубинные причины?</p>
    <p>Никто не знает, где пролегает граница между разумным и не-разумным поведением; в самом деле, возможно, что само предположение о существовании четкой границы звучит глупо. Однако мы с уверенностью можем перечислить основные критерии разума:</p>
    <p>гибко реагировать на различные ситуации;</p>
    <p>извлекать преимущество из благоприятного стечения обстоятельств;</p>
    <p>толковать двусмысленные или противоречивые сообщения;</p>
    <p>оценивать различные элементы данной ситуации по степени их важности;</p>
    <p>находить сходство между ситуациями, несмотря на возможные различия;</p>
    <p>находить разницу между ситуациями, несмотря на возможное сходство;</p>
    <p>создавать новые понятия, по-новому соединяя старые;</p>
    <p>выдвигать новые идеи.</p>
    <p>Здесь мы сталкиваемся с кажущимся парадоксом. Компьютеры, по определению, являются самыми негибкими, безвольными и послушными приказам существами. Несмотря на свою быстроту, они, тем не менее, сама бессознательность. Как же, в таком случае, можно запрограммировать разумное поведение? Не является ли уже само это предположение кричащим противоречием? Одна из основных идей этой книги — показать, что это вовсе не противоречие. Одна из основных целей этой книги — побудить каждого читателя встретиться с кажущимся парадоксом во всеоружии, попробовать его на вкус, вывернуть его наизнанку, разобрать его на части, пошлепать в нем, как ребенок в луже, чтобы в результате читатель смог взглянуть по-новому на кажущуюся неприступной пропасть между формальным и неформальным, одушевленным и неодушевленным, гибким и негибким</p>
    <p>Это и составляет предмет исследований науки об искусственном интеллекте (ИИ). Работа специалистов по ИИ кажется странной и удивительной именно потому, что они разрабатывают строго формальные правила, говорящие негибким машинам, как стать гибкими</p>
    <p>Что же это за правила такие, могущие описать всю сложность поведения разумных существ? Безусловно, это должны быть правила самых разных уровней: «простые» правила, «метаправила» для модификации «простых», «метаметаправила» для модификации метаправил, и так далее. Гибкость нашего разума зависит именно от огромного количества правил и сложности их иерархии. Некоторые ситуации вызывают стереотипные реакции, для которых годятся «простые» правила. Другие ситуации представляют собой комбинации из стереотипных ситуаций; тут нужны правила, говорящие, какие из «простых» правил приложимы к данной ситуации. Некоторые ситуации вообще не поддаются классификации — следовательно, требуются правила для изобретения новых правил… ит. д., и т. п. Без сомнения, Странные Петли, правила, изменяющие сами себя, находятся в самом сердце разума. Иногда сложность нашего разума кажется нам настолько поразительной, что у нас опускаются руки перед задачей понять и описать его; тогда нам кажется, что никакие, даже самые замысловатые иерархические правила не способны управлять поведением разумных существ.</p>
    <subtitle>...и Бах</subtitle>
    <p>В 1754 году, четыре года спустя после смерти И. С. Баха, лейпцигский теолог Иоганн Микаэль Шмидт написал в своем труде о музыке и о душе следующие достойные внимания строки:</p>
    <cite>
     <p>Не так давно из Франции сообщили, что там сделана была статуя, способная исполнить несколько пьес на Fleuttraversiere; статуя эта подносит флейту к губам и затем ее опускает, двигает глазами и т. д. Однако никто еще не изобрел образа, который бы думал, желал, сочинял или делал бы что-либо отдаленно подобное. Пусть любой, кто желает в этом убедиться, обратится к последним фугам Баха, которому мы уже воздали почести ранее. (Эти фуги были выгравированы на меди, но не были закончены, так как этому помешала слепота композитора.) Пусть увидит наблюдатель, какое искусство содержится в этой музыке — еще более он будет поражен чудесным Хоралом, который был записан под диктовку слепого Баха. «Wenn wir in h&#337;chen Nothen seyn». Я уверен, что наблюдателю вскоре понадобится душа, ежели он желает прочувствовать всю содержащуюся в этой музыке красоту или, более того, исполнить эту музыку и составить суждение об авторе. Все аргументы чемпионов Материализма должны рассыпаться в прах лишь от одного этого примера.<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a></p>
    </cite>
    <p>Скорее всего, под главным «чемпионом Материализма» здесь имеется в виду не кто иной как Жюльен Оффрой де Ламеттри, придворный философ Фридриха Великого, автор книги «Человек как машина» и материалист до мозга костей. С тех пор прошло более двухсот лет, но битва между сторонниками Иоганна Микаэля Шмидта и Жюльена Оффроя де Ламеттри все еще в полном разгаре. В этой книге я надеюсь дать читателю некоторую перспективу этой битвы.</p>
    <subtitle>«Гёдель, Эшер, Бах»</subtitle>
    <p>Эта книга построена необычно — как контрапункт между Диалогами и Главами. С помощью такой структуры я смог вводить новые понятия дважды: каждое из них сначала представлено в метафорической форме в диалоге, что дает читателю конкретные зрительные образы; эти образы затем служат интуитивным фоном для более серьезного, абстрактного обсуждения того же понятия. Многие Диалоги создают поверхностное впечатление, что я говорю о какой-то определенной идее, когда на самом деле я имею в виду совсем иную идею, тщательно замаскированную.</p>
    <p>Сначала единственными действующими лицами моих Диалогов были Ахилл и Черепаха, пришедшие ко мне от Зенона из Элей через посредство Льюиса Кэрролла. Зенон, изобретатель парадоксов, жил в 5 веке до н.э. Один из его парадоксов был аллегорией, в которой действовали Ахилл и Черепаха. История изобретения Зеноном этой счастливой парочки рассказана в первом Диалоге, «Трехголосная инвенция». В 1895 году Льюис Кэрролл воссоздал Ахилла и Черепаху для иллюстрации своего собственного нового парадокса о бесконечности. Парадокс Кэрролла, заслуживающий гораздо большей популярности, играет значительную роль в этой книге. В оригинале он называется «Что Черепаха сказала Ахиллу» — здесь он приведен как «Двухголосная инвенция».</p>
    <p>Вскоре после того, как я начал писать Диалоги, каким-то образом они связались в моим воображении с музыкальными формами. Не помню того момента, когда это произошло, помню лишь, как однажды я в задумчивости написал «фуга» над текстом одного из ранних Диалогов. Идея привилась, и с тех пор я стал писать Диалоги, формально составленные по образцу различных композиций Баха. Это оказалось неплохой мыслью. Сам Бах часто напоминал своим ученикам, что различные части их композиций должны вести себя как «люди, беседующие друг с другом в избранном обществе». Возможно, что я вложил в этот совет более буквальный смысл, чем Бах, надеюсь все же, что результат оказался верен также и его духу. Особенно меня вдохновили некоторые поразительные аспекты Баховских композиций, которые так прекрасно описаны Менделем и Давидом в их книге «Баховская хрестоматия» (Mendel &amp; David, «The Bach Reader»):</p>
    <cite>
     <p>Форма у Баха в основном опиралась на соотношения между отдельными частями от полного сходства с одной стороны до повторения какого-либо одного композиционного принципа или просто мелодической переклички с другой стороны. Получившиеся композиции часто бывали симметричными но это никоим образом не являлось необходимым следствием. Иногда соотношения между частями создают запутанный клубок, который можно распутать только путем детального анализа. Обычно впрочем, несколько доминирующих черт позволяют сориентироваться с первого взгляда или прослушивания, хотя при дальнейшем изучении мы можем открыть для себя множество тонкостей нас никогда не покидает чувство единства, связывающего каждое произведение Баха в одно гармоничное целое.<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a></p>
    </cite>
    <p>Я решил попытаться сплести Бесконечную Гирлянду из этих трех прядей Гедель, Эшер, Бах. По началу я планировал написать эссе, центральной темой которого была бы теорема Геделя о неполноте. Я думал, что у меня получится тоненькая брошюрка, однако мой проект стал расти, как снежный ком, и вскоре затронул Баха и Эшера. Некоторое время я не знал, выразить ли эту связь открыто или же оставить ее при себе как источник собственного вдохновения. В конце концов я понял, что Гедель, Эшер и Бах для меня — только тени, отбрасываемые в разные стороны некой единой центральной сущностью. Я попробовал реконструировать этот центральный объект, результатом моей попытки явилась эта книга.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Трехголосная инвенция</p>
    </title>
    <p><emphasis>Ахилл (греческий воин, самый быстроногий из смертных) и Черепаха стоят рядом на пыльной беговой дорожке; жара, палит солнце. Далеко в конце дорожки на высоком флагштоке висит большой прямоугольный ярко-красный флаг. В центре флага вырезана дыра в форме кольца, сквозь которую видно небо.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что это за странный флаг там, на другом конце дорожки? Он чем-то напоминает мне гравюру моего любимого художника, Эшера.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это флаг Зенона.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не кажется ли вам, что дыра в нем похожа на отверстия в листе Мёбиуса на одной из картин Эшера? Могу поспорить, что с этим флагом что-то не в порядке.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: В нем вырезано кольцо в форме нуля — любимого числа Зенона.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но ведь в то время нуль еще не был изобретен! Он будет придуман неким индусским математиком только несколько тысяч лет спустя. Это доказывает, дорогая г-жа Ч, что подобный флаг невозможен.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ваши доводы убедительны, Ахилл, и я должна согласиться, что такой флаг, действительно, не может существовать. Но все равно он замечательно красив, не правда ли?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: В этом я не сомневаюсь.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Интересно, не связана ли его красота с его невозможностью? Не знаю, не знаю.. У меня никогда не доходили лапы до анализа Красоты. Это Сущность с Большой Буквы, а у меня никогда не хватало времени на Сущности с Большой Буквы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Кстати, о Сущностях с Большой Буквы — вы никогда не задавались вопросом о Смысле Жизни?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Бог мой, конечно же, нет!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не спрашивали ли вы себя, зачем мы здесь и кто нас изобрел?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ну, это совершенно другое дело. Нас изобрел Зенон (в чем вы сами скоро убедитесь); мы находимся здесь, чтобы бежать наперегонки.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Мы — наперегонки?. Это возмутительно! Я, самый быстроногий из смертных — и вы медлительная, как… как… как Черепаха!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы могли бы дать мне фору.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это была бы огромная фора.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ну что же, я не возражаю.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Все равно я вас нагоню, раньше или позже — скорее всего, раньше.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: А вот и нет, если верить парадоксу Зенона. Зенон надеялся с помощью нашего маленького соревнования доказать, что движение невозможно. По Зенону, движение происходит только в нашем воображении. Это значит, что Мир Изменяется Исключительно Иллюзорно. Он доказывает этот постулат весьма элегантно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ах, да, теперь я припоминаю  знаменитый коан мастера дзен-буддизма Дзенона… тьфу!. Зенона, я имею в виду. Действительно, очень просто.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Дзен коан? Дзен мастер? О чем вы говорите?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вот, послушайте… Два монаха спорили о флаге Один сказал; «Этот флаг движется». Другой возразил: «Нет, это ветер движется». В это время мимо проходил шестой патриарх, Зенон, который сказал монахам: «Не флаг и не ветер — движется ваша мысль!»</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_013.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 10. М.К. Эшер. «Лист Мёбиуса I» (гравюра на дереве, отпечатанная с четырех блоков, 1961).</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что-то вы все путаете, Ахилл. Зенон вовсе не мастер дзен-буддизма. На самом деле, он греческий философ из города Элей, лежащего на полпути между точками А и Б. Спустя столетия, его все еще будут славить как автора парадоксов движения. В центре одного из них — наше соревнование по бегу.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы меня совсем сбили с толку. Я отчетливо помню, как много раз повторял наизусть имена шести патриархов дзена: «Шестой патриарх — Зенон, шестой патриарх — Зенон...» (Внезапно поднимается теплый ветер.) Взгляните, госпожа Черепаха, как развевается флаг! Как приятно смотреть на волны, бегущие по его мягкой ткани. И кольцо, вырезанное в нем, развевается вместе с флагом!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Не смешите меня. Этот флаг в принципе невозможен, следовательно, он не может развеваться. Это движется ветер.</p>
    <p><emphasis>(В этот момент мимо идет Зенон.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: День добрый! Приветствую вас! Что слышно?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Флаг движется!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ветер движется!</p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: О мои дражайшие друзья! Прекратите ваши словопрения! Оставьте ваши разногласия! Поберегите ваше красноречие! Я разрешу ваш спор, не сходя с места. Эгей, и в такой чудный денек!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Этот тип явно дурака валяет.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Нет, подождите, Ахилл, давайте-ка его послушаем. О неизвестный господин, будьте так любезны поделиться с нами вашими соображениями по этому поводу.</p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: С превеликим удовольствием. Не ветер и не флаг — на самом деле, вообще ничто не движется, что следует из моей великой Теоремы. Она гласит: «Мир Изменяется Исключительно Иллюзорно». А из этой Теоремы вытекает еще более великая Теорема, Теорема Зенона: «Мир Ультранеподвижен».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Теорема Зенона? Вы, случаем, уж не Зенон ли из Элей будете?</p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: Он самый, Ахилл.</p>
    <p><emphasis>Ахилл (чешет голову в замешательстве)</emphasis>: Откуда он знает, как меня зовут?</p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: Возможно ли убедить вас выслушать меня, чтобы вы поняли, почему это так? Я прошел сегодня от точки А до самой Элей, только затем, чтобы найти кого-нибудь, кто согласился бы послушать мои тщательно отточенные доводы. Но все встречные сразу разбегались. Им, видите ли, было некогда. Вы не представляете себе, как это разочаровывает, когда встречаешь отказ за отказом… Однако простите меня — я совсем замучил вас пересказом моих неприятностей. Я прошу вас только об одном: не согласитесь ли вы ублажить старика-философа и уделить несколько минут — обещаю вам, всего лишь несколько минут — его экстравагантным теориям?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, без сомнения! Сделайте милость, просветите нас! Я знаю, что говорю за обоих, так как моя приятельница, госпожа Черепаха, только что отзывалась о вас весьма уважительно и упоминала как раз о ваших парадоксах.</p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: Благодарю вас. Видите ли, мой Мастер, пятый патриарх, учил меня, что реальность всегда одна и та же, единая и неизменная. Все разнообразие, изменение и движение — не более, чем иллюзии наших органов чувств. Некоторые смеялись над его взглядами, но я могу доказать всю абсурдность их насмешек. Мои доводы весьма просты. Я покажу их на примере двух персонажей моего собственного изобретения: Ахилл (греческий воин, самый быстроногий из смертных) и Черепаха. В моем рассказе, прохожий убеждает их бежать наперегонки к флагу, развевающемуся на ветру в конце беговой дорожки. Предположим, что Черепаха, как гораздо более медленный бегун, получит фору, скажем, в пятьдесят локтей. Соревнование начинается. В несколько прыжков Ахилл добегает до того места, откуда стартовала Черепаха.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ха!</p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: Теперь Черепаха впереди него лишь на пять метров. Ахилл вмиг достигает того места.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хо-хо!</p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: Все же за этот миг Черепаха успела немного продвинуться вперед. В мгновение ока Ахилл покрывает и эту дистанцию.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хи-хи-хи!</p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: Но и в это кратчайшее мгновение Черепаха чуточку продвинулась, и опять Ахилл оказался позади. Теперь вы видите, что если Ахилл хочет нагнать Черепаху, ему придется играть в эти «догонялки» БЕСКОНЕЧНО — а следовательно, он НИКОГДА ее не догонит!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Хе-хе-хе-хе!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хм… хм… хм… хм… хм… Этот довод кажется мне неверным. Однако я никак не могу понять, в чем здесь ошибка.</p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: Хороша головоломочка? Это мой любимый парадокс.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Прошу прощения, Зенон, но мне кажется, что вы рассказали нам что-то не то. Через несколько веков этот ваш рассказ будет известен как парадокс Зенона «Ахилл и Черепаха»; он показывает — гм! — что Ахилл никогда не догонит Черепаху. Доказательство же того, что Мир Изменяется Исключительно Иллюзорно (а следовательно, Мир Ультранеподвижен) содержится в вашем «Дихотомическом Парадоксе», не так ли?</p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: Ах, какой стыд. Конечно же, вы правы. Это тот парадокс, где объясняется, что идя от А до Б, надо сначала пройти половину пути — но от этой половины также придется сначала пройти половину… и так далее. Оба эти парадокса очень похожи; честно говоря, я просто обыгрывал мою Великую Идею с разных сторон.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Могу поклясться, что эти аргументы содержат ошибку. Хотя я не вижу, где в них ошибка, зато прекрасно понимаю, что они не могут быть верными.</p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: Так вы сомневаетесь в правильности моих парадоксов? Отчего же вам самим не попробовать? Видите тот красный флаг в конце дорожки?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Невозможный, сделанный по гравюре Эшера?</p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: Тот самый. Как насчет того, чтобы вам с Черепахой пробежаться к флагу наперегонки? Конечно, ей надо будет дать приличную фору, скажем…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Как насчет пятидесяти локтей?</p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: Отлично — пусть будут пятьдесят локтей.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я-то всегда готов.</p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: Вот и чудесно. Все это захватывающе интересно! Сейчас мы проверим мою строго доказанную Теорему на опыте! Госпожа Черепаха, будьте так добры, займите позицию на пятьдесят локтей впереди Ахилла.</p>
    <p><emphasis>(Черепаха продвигается на пятьдесят локтей ближе к флагу.)</emphasis></p>
    <p>Ну как, вы оба готовы?</p>
    <p><emphasis>Черепаха и Ахилл</emphasis>: Готовы!</p>
    <p><emphasis>Зенон</emphasis>: На старт… Внимание… Марш!</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА I: Головоломка MU</p>
    </title>
    <subtitle>Формальные системы</subtitle>
    <p>ОДНИМ ИЗ центральных понятий этой книги является понятие<emphasis> формальной системы.</emphasis> Формальные системы того типа, который я использую, были изобретены американским логиком Эмилем Постом в 1920-х годах; их часто называют<emphasis> системами продукции</emphasis> или<emphasis> системами Поста.</emphasis> Эта глава познакомит вас с одной из таких формальных систем. Надеюсь, что вам захочется хотя бы немного ее исследовать — чтобы вас заинтересовать, я придумал небольшую головоломку.</p>
    <p id="a">Головоломка формулируется просто: «Можете ли вы получить <strong>MU</strong>?» Для начала вам будет дана некая строчка (последовательность букв).<a l:href="#c_1"><sup>{1}</sup></a> Чтобы не мучить вас неизвестностью, сообщу эту строчку сразу — это будет MI. Кроме этого, вам будут даны правила, с помощью которых вы сможете превращать одну строчку в другую. Вы можете использовать любое правило, применимое в данный момент; при этом, если таких правил несколько, у вас имеется свободный выбор. Именно в этот момент игра с формальной системой ближе всего подходит к искусству. Само собой, главное требование игры — следование правилам. Это ограничение может быть названо «требованием формальности». Возможно, что в данной главе нам не придется подробно на нем останавливаться. Однако, как бы удивительно это вам не казалось, работая с формальными системами последующих глав, вы увидите, что вам частенько захочется нарушать требование формальности, если у вас раньше не было навыка работы с подобными системами.</p>
    <p>Наша формальная система — назовем ее <emphasis>системой <strong>MIU</strong></emphasis> — использует лишь три буквы: <strong>М</strong>, <strong>U</strong>, <strong>I</strong>. Это означает, что единственными строчками системы <strong>MIU</strong> будут те, которые используют только эти буквы. Ниже приводятся некоторые строчки системы <strong>MIU</strong>:</p>
    <p><strong>MU</strong></p>
    <p><strong>UIM</strong></p>
    <p><strong>MUUMUU</strong></p>
    <p><strong>UIIUMIUUIMUIIUMIUUIMUIIU</strong></p>
    <p>Однако, хотя все эти строчки и правильны, вы еще не можете ими распоряжаться. Пока у вас имеется единственная строчка — <strong>MI</strong>. Вы можете расширить вашу «коллекцию» путем применения правил. Первое правило нашей системы:</p>
    <p>ПРАВИЛО I: Если у вас есть строчка, кончающаяся на <strong>I</strong>, вы можете прибавить <strong>U</strong> в конце.</p>
    <p>Кстати, надо отметить, если вы уже сами об этом не догадались, что в понятии «строчка» важен определенный порядок букв. Например, <strong>MI</strong> и <strong>IM</strong> — две разные строчки. Строчка символов совсем не то же самое, что «мешок» с символами, где порядок символов не играет никакой роли.</p>
    <p>Второе правило нашей системы:</p>
    <p>ПРАВИЛО II: Если у вас имеется <strong>М</strong><emphasis>x</emphasis>, вы можете прибавить к вашей коллекции <strong>М</strong><emphasis>xx.</emphasis></p>
    <p>Поясним это правило на нескольких примерах.</p>
    <p>Из <strong>MIU</strong> вы можете получить <strong>MIUIU</strong>.</p>
    <p>Из <strong>MUM</strong> вы можете получить <strong>MUMUM</strong>.</p>
    <p>Из <strong>MU</strong> вы можете получить <strong>MUU</strong>.</p>
    <p>Таким образом, буква <emphasis>x</emphasis> означает здесь любую строчку; однако, после того, как вы выбрали определенную строчку, вам придется держаться вашего выбора до тех пор, пока вы не используете снова то же правило — тогда вы можете сделать новый выбор. Обратите внимание на третий пример. Он показывает, каким образом вы можете получить новую строчку из <strong>MU</strong> — но сначала вам необходимо иметь в вашей коллекции <strong>MU</strong>! Хочу добавить еще одно, последнее замечание, касающееся буквы «<emphasis>x</emphasis>» она не является частью формальной системы в том смысле, как буквы «<strong>М</strong>», «<strong>I</strong>» и «<strong>U</strong>». Тем не менее, нам нужен способ говорить о строчках системы вообще — и в этом нам помогает «<emphasis>x</emphasis>»<emphasis>,</emphasis> символизирующий любую произвольную строчку. Если в вашей коллекции оказывается строчка, содержащая «<emphasis>x</emphasis>»<emphasis>,</emphasis> это значит, что вы где-то ошиблись, так как в строчках системы <strong>MIU</strong> эта буква не встречается.</p>
    <p>Третье правило нашей системы:</p>
    <p>ПРАВИЛО III: Если в какой-либо строчке встречается <strong>III</strong>, вы можете получить новую строчку, где вместо <strong>III</strong> будет <strong>U</strong>.</p>
    <p>Примеры.</p>
    <p>Из <strong>UMIIIMU</strong> вы можете получить <strong>UMUMU</strong>.</p>
    <p>Из <strong>MIIII</strong> вы можете получить <strong>MIU</strong> (а также <strong>MUI</strong>).</p>
    <p>Из <strong>IIMII</strong> вы не можете, применяя правило III, получить ничего нового. (Все три <strong>I</strong> должны стоять подряд.)</p>
    <p>Ни в коем случае нельзя думать, что это правило можно применять в обратном порядке, как в следующем примере:</p>
    <p>Из <strong>MU</strong> можно получить <strong>MIII</strong>. &lt;= Это неверно.</p>
    <p>Все правила читаются только в одном направлении, слева направо.</p>
    <p>Последнее правило нашей системы:</p>
    <p>ПРАВИЛО IV: Если в какой-либо строчке встречается последовательность <strong>UU</strong>, вы можете ее опустить.</p>
    <p>Из <strong>UUU</strong> можно получить <strong>U</strong>. Из <strong>MUUUIII</strong> можно получить <strong>MUIII</strong>.</p>
    <p>Теперь у вас есть все, что нужно, чтобы попытаться вывести <strong>MU</strong>. Не волнуйтесь, если у вас не будет получаться; просто попробуйте поиграть с системой и постарайтесь схватить суть головоломки <strong>MU</strong>. Надеюсь, что вы получите удовольствие!</p>
    <subtitle>Теоремы, аксиомы и правила</subtitle>
    <p>Ответ на головоломку <strong>MU</strong> вы найдете дальше в тексте. Сейчас для нас важен сам процесс поиска решения. Возможно, что вы уже попытались это сделать; если так, то теперь у вас оказалась целая коллекция строчек. Подобные строчки, выведенные путем применения правил, называются<emphasis> теоремами.</emphasis> Термин «теорема», разумеется, широко используется в математике и имеет там совсем другое значение: какое-либо утверждение на естественном языке, доказанное с помощью строгих рассуждений (например, Теорема Зенона о «невозможности» движения или Теорема Эвклида о бесконечном количестве простых чисел). Однако в формальных системах теоремы — не утверждения, а лишь строчки символов. Такие теоремы не<emphasis> доказываются,</emphasis> а просто<emphasis> производятся</emphasis> автоматически при помощи неких типографских правил. Чтобы подчеркнуть это важное отличие, в дальнейшем, говоря о «теоремах» в обыденном значении, я буду писать это слово с заглавной буквы: Теорема — это утверждение на каком-либо естественном языке, которое было доказано с помощью логических рассуждений. Слово «теорема», написанное с маленькой буквы, будет употребляться в техническом значении: теорема — это строчка, выводимая в какой-либо формальной системе. В этих терминах головоломка <strong>MU</strong> состоит в том, чтобы выяснить, является ли <strong>MU</strong> теоремой системы <strong>MIU</strong>.</p>
    <p>В начале этой главы я «подарил» вам теорему <strong>MI</strong>. Такая «дареная» теорема называется<emphasis> аксиомой.</emphasis> Также и в этом случае, техническое значение этого слова отличается от повседневного. Формальная система может иметь ноль, одну, несколько и даже бесконечное множество аксиом. Далее в книге приводятся примеры формальных систем всех трех видов.</p>
    <p>Каждая формальная система обладает набором правил обращения с символами, таких, как четыре правила системы <strong>MIU</strong>. Подобные правила называются<emphasis> порождающими правилами</emphasis> или<emphasis> правилами вывода</emphasis>; в дальнейшем я буду пользоваться обоими терминами.</p>
    <p>И, наконец, последний термин —<emphasis> вывод.</emphasis> Ниже приводится вывод теоремы <strong>MUIIU</strong>:</p>
    <p><strong>(1)   MI</strong>  аксиома</p>
    <p><strong>(2)   MII</strong>  из (1) по правилу II</p>
    <p><strong>(3)   MIIII</strong> из (2) по правилу II</p>
    <p><strong>(4)   MIIIIU</strong> из (3) по правилу I</p>
    <p><strong>(5)   MUIU</strong> из (4) по правилу III</p>
    <p><strong>(6)   MUIUUIU</strong> из (5) по правилу II</p>
    <p><strong>(7)   MUIIU</strong> из (6) по правилу IV</p>
    <p>Выводом теоремы называется последовательное, шаг за шагом, объяснение того, как можно получить данную теорему согласно правилам формальной системы. Понятие вывода основывается на понятии доказательства, являясь, однако, лишь его дальним родственником. Было бы странным утверждать, что мы <emphasis>доказали</emphasis> строчку <strong>MUIIU</strong>; скорее, мы ее<emphasis> вывели.</emphasis></p>
    <subtitle>Внутри и снаружи системы</subtitle>
    <p>Большинство читателей, пытаясь решить головоломку <strong>MU</strong>, начинает выводить теоремы наобум и смотрят, что при этом получается. Вскоре, однако, они замечают, что полученные теоремы обладают некими свойствами; в этот момент в работу включается разум. Возможно, что пока вы не вывели несколько теорем, для вас не было очевидным, что все они будут начинаться с <strong>M</strong>. В какой-то момент вы заметили некую закономерность и смогли ее объяснить, исходя из правил они таковы; что каждая новая теорема наследует первую букву предыдущей. В результате первые буквы всех теорем восходят к первой букве нашей единственной аксиомы <strong>MI</strong> — и это доказательство того, что все теоремы системы <strong>MIU</strong> должны начинаться с <strong>M</strong>.</p>
    <p>То, что произошло, очень важно. Это указывает на одно из различий между человеком и машиной. Было бы возможно — и даже весьма нетрудно — запрограммировать компьютер на вывод теорем системы <strong>MIU</strong>; мы можем включить в программу команду, велящую машине не останавливаться, пока она не выведет <strong>U</strong>. Читатель уже знает, что компьютер, запрограммированный таким образом, не остановится никогда.</p>
    <p>В этом нет ничего удивительного. Но что, если бы вы попросили вывести <strong>U</strong> одного из ваших приятелей? Вы не удивились бы, если бы он через некоторое время подошел к вам, жалуясь, что он никак не может избавиться от M, и что эти поиски — сумасбродная затея.</p>
    <p>Даже не очень сообразительный человек не может не заметить закономерности в том, что он делает; эти наблюдения помогают ему лучше понять поставленную перед ним задачу. Компьютерная программа, которую мы только что упомянули, этого сделать не может.</p>
    <p>Когда я сказал, что этот факт показывает различие между человеком и машиной, я имел в виду следующее: компьютер<emphasis> возможно</emphasis> запрограммировать таким образом, что тот никогда не заметит даже самых очевидных закономерностей в том, что он делает; человеку, однако, свойственно подмечать определенные закономерности в его занятиях. Все это читатель, конечно, знал и раньше. Если вы возьмете калькулятор, нажмете на 1, прибавите 1, снова прибавите 1, и будете делать то же самое еще много раз подряд, калькулятор никогда не научится делать этого сам; однако любой человек очень быстро заметил бы схему в ваших действиях Еще один простой пример: автомобиль, как бы долго и хорошо его не водили, никогда не научится избегать аварий и никогда не выучит даже самые частые маршруты своего хозяина.</p>
    <p>Таким образом, различие в том, что машина<emphasis> может</emphasis> не делать наблюдений, в то время как для человека это невозможно. Заметьте, что я не говорю, что<emphasis> вообще никакие</emphasis> машины не способны делать сложных наблюдений; я имею в виду лишь некоторые из них. Я также не хочу сказать, что все люди способны делать сложные наблюдения; на самом деле, многие из них весьма ненаблюдательны. Но машины, в отличие от людей, могут быть сделаны<emphasis> совершенно</emphasis> ненаблюдательными. На самом деле, большинство машин, созданных до сих пор, весьма близки к полной ненаблюдательности; именно поэтому, многие считают, что отсутствие наблюдательности — одна из основных характеристик машин. Например, говоря о «механической» работе, мы не имеем в виду, что люди не могут с ней справиться; мы хотим сказать, что только машина способна безропотно проделывать такую работу снова и снова.</p>
    <subtitle>Прыжки за пределы системы</subtitle>
    <p>Человеческому интеллекту свойственно умение, выпрыгивая за пределы системы, смотреть на то, что он делает, со стороны; при этом он ищет — и часто находит — какую-либо схему, закономерность. В то же время, сказав, что разум способен взглянуть на свою работу со стороны, я не говорю, что он делает это всегда. Зачастую, однако, для этого бывает достаточно лишь небольшого толчка. Например, человеку, читающему книгу, может захотеться спать. Вместо того, чтобы дочитать книгу до конца, он, скорее всего, отложит ее в сторону и потушит свет. При этом он «выходит из системы»; нам это кажется вполне естественным. Другой пример: человек А смотрит телевизор. В комнату входит человек Б и показывает явное неудовольствие ситуацией. Человек А может решить, что он понимает, в чем дело, и попытаться исправить положение, выходя из данной системы (той программы телевизора, которую он смотрел) и переключая телевизор на другой канал в поисках лучшей передачи. Б, однако, может иметь в виду более радикальный «выход из системы» — а именно, вообще выключить телевизор! В некоторых случаях только редкие личности могут заметить систему, управляющую жизнью многих людей — систему, никогда раньше таковой не считавшуюся. Подобные личности зачастую посвящают жизнь тому, чтобы убедить остальных, что система действительно существует, и что из нее необходимо выйти!</p>
    <p>Насколько хорошо можно научить компьютер выскакивать за пределы системы? Я приведу пример, в свое время удививший многих наблюдателей. Не так давно на шахматном чемпионате среди компьютеров у одной из программ (самой слабой) оказалась необычайная особенность — сдаваться задолго до конца партии. Она не была хорошим игроком, зато умела увидеть, когда позиция становилась безнадежной, и сдаться в этот момент, вместо того, чтобы ждать, пока другая программа пройдет через скучную процедуру матования. Хотя та программа проиграла все свои партии, она сделала это с шиком, удивив многих местных знатоков шахмат. Таким образом, если мы определим здесь «систему» как «делать ходы шахматной партии», ясно, что та программа имела сложную, заранее запрограммированную способность выходить из системы. С другой стороны, если вы считаете, что «системой» в данном случае является «все то, что компьютер запрограммирован делать», несомненно, что та программа вовсе не умела выходить из системы.</p>
    <p>Изучая формальные системы, очень важно отличать работу<emphasis> внутри</emphasis> системы от наших наблюдений<emphasis> над</emphasis> системой. Наверное, подобно большинству читателей, вы начали работу над головоломкой <strong>MU</strong> внутри системы; однако в какой-то момент ваше терпение истощилось и вы вышли из системы, пытаясь проанализировать результаты вашей работы и понять, почему вам до сих пор не удалось получить <strong>MU</strong>. Возможно, вы смогли ответить на этот вопрос; это — пример размышления о системе. Вероятно, в какой-то момент вы вывели <strong>MIU</strong>; это — пример работы внутри системы. Я не хочу сказать, что эти два метода совершенно несовместимы; напротив, я уверен, что любой человек до определенной степени способен одновременно работать внутри системы и размышлять над тем, что он делает. Более того, в человеческих делах часто почти невозможно точно отделить работу внутри системы от ее анализа; жизнь состоит из такого количества сложных, переплетенных между собой систем, что подобное деление вообще кажется слишком большим упрощением. Однако сейчас для нас важно четко сформулировать простые идеи, чтобы в дальнейшем мы могли опираться на них при анализе более сложных систем. Именно поэтому я рассказываю вам о формальных системах; кстати, нам пора вернуться к обсуждению системы <strong>MIU</strong>.</p>
    <subtitle>Режим М, Режим I, Режим U.</subtitle>
    <p>Головоломка <strong>MU</strong> была сформулирована таким образом, чтобы читатель некоторое время работал внутри системы, выводя теоремы. В то же время, ее формулировка не обещала, что, оставаясь внутри системы, он сможет добиться результата. Таким образом, система <strong>MIU</strong> предполагает некоторое колебание между двумя режимами работы. Эти режимы можно разделить, используя два листа бумаги: на одном из них вы работаете «в качестве машины», заполняя лист теоремами; на другом вы работаете «в качестве мыслящего существа» и можете делать все, что вам подскажет смекалка: использовать русский язык, записывать идеи, работать в обратном порядке, использовать иксы, сжимать несколько шагов в один, менять правила системы, чтобы посмотреть, что из этого выйдет — короче, все, что придет вам в голову. Вы можете заметить, что числа 3 и 2 играют важную роль в системе, так как <strong>I</strong> сокращаются группами по 3, a <strong>U</strong> — группами по 2; кроме того, правило II позволяет удвоение букв (кроме <strong>M</strong>). На втором листе бумаги у вас могут содержаться какие-то размышления по этому поводу. Позже мы еще вернемся к этим двум способам работы с формальными системами; мы будем называть их механический режим (способ <strong>M</strong>) и интеллектуальный режим (способ <strong>I</strong>). Каждой букве системы <strong>MIU</strong> соответствует один из режимов. В дальнейшем я опишу последний режим — ультра-режим (режим <strong>U</strong>), свойственный дзен-буддистскому подходу к вещам. Подробнее об этом через несколько глав.</p>
    <subtitle>Алгоритм разрешения</subtitle>
    <p>Работая над этой головоломкой, вы, вероятно, заметили, что она включает правила двух противоположных типов<emphasis> удлиняющие</emphasis> и<emphasis> укорачивающие.</emphasis> Два правила (I и II) позволяют нам удлинять строчки (естественно, лишь строго определенным образом), два других правила позволяют укорачивать строчки (опять же, следуя строгому закону). Кажется, что порядок применения этих правил можно бесконечно варьировать; таким образом, возникает надежда, что рано или поздно мы придем к искомой строчке <strong>MU</strong>. Возможно, нам придется создать для этого гигантскую строчку и затем сокращать ее, пока не останутся только два символа; или, того хуже, нам придется попеременно удлинять и сокращать, удлинять и сокращать, и так далее. При этом успех не гарантирован. На самом деле, мы уже заметили, что получить <strong>U</strong> вообще невозможно, даже если бы мы удлиняли и сокращали строчки до второго пришествия.</p>
    <p>Тем не менее, кажется, что с <strong>MU</strong> ситуация иная, чем с <strong>U</strong>. Наше заключение о том, что <strong>U</strong> вывести невозможно, основывалось на очевидном свойстве этой строчки она не начинается с <strong>M</strong>, как все остальные теоремы. Иметь такой простой способ отличать не-теоремы весьма удобно. Однако кто может поручиться, что подобный способ укажет нам<emphasis> все</emphasis> не-теоремы? Вполне возможно, что существует множество начинающихся с <strong>M</strong> строчек, которые, тем не менее, невыводимы. Это означало бы, что проверка «по первой букве» указывает нам только на ограниченное количество не-теорем, оставляя «за бортом» все остальные. Однако существует возможность найти некий более сложный метод проверки, точно говорящий нам, какие строчки могут быть выведены с помощью данных правил, а какие — нет. Тут перед нами возникает вопрос: что мы подразумеваем под словом «проверка»? Читателю может быть не совсем понятно, какой смысл задаваться этим вопросом и почему он столь важен в данном контексте. Приведу пример такой «проверки», которая, как кажется, идет вразрез с самим смыслом этого слова.</p>
    <p>Представьте себе джинна, в распоряжении которого имеется все время на свете. Джинн тратит это время на вывод теорем системы <strong>MIU</strong>. Делает он это весьма методично, скажем, следующим образом:</p>
    <p>Шаг 1: Приложить все подходящие правила к аксиоме <strong>MI</strong>. Это дает две новые теоремы: <strong>MIU</strong>, <strong>MII</strong>.</p>
    <p>Шаг 2: Приложить все подходящие правила к теоремам, полученным в шаге 1. Это дает три новые теоремы: <strong>MIIU</strong>, <strong>MIUIU</strong>, <strong>MIIII</strong>.</p>
    <p>Шаг 3: Приложить все подходящие правила к теоремам, полученным в шаге 2. Это дает пять новых теорем: <strong>MUIIIIU</strong>, <strong>MIIUIIU</strong>, <strong>MIUIUIUIU</strong>, <strong>МIIIIIIII</strong>, <strong>MUI</strong>.</p>
    <p>.</p>
    <p>.</p>
    <p>.</p>
    <p>Следуя этому методу, рано или поздно мы выведем каждую теорему системы, так как правила применяются во всех мыслимых комбинациях. (См. рис. 11) Все удлиняющие и укорачивающие трансформации, упомянутые выше, со временем будут осуществлены.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_014.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 11. Систематически построенное «дерево» всех теорем системы MIU. N-ный уровень внизу содержит теоремы, для вывода которых понадобилось ровно N шагов. Номера в кружках говорят нам, с помощью какого правила была получена данная теорема. Растет ли на этом дереве MU? </emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Неясно, однако, как долго нам придется ждать появления той или иной строчки, поскольку теоремы расположены согласно длине их вывода. Это не очень-то полезное расположение, в особенности, если вы заинтересованы в какой-то определенной строчке (например, <strong>MU</strong>) и при этом не знаете не только того, какой длины ее вывод, но даже того, существует ли этот вывод вообще. Теперь давайте взглянем на обещанную «проверку теоремности»:</p>
    <p>Ждите, пока данная строчка будет выведена; когда это случится, вы будете знать, что это — теорема. Если же этого не случится никогда, вы можете быть уверены, что данная строчка — не теорема.</p>
    <p>Это звучит нелепо, так как здесь имеется в виду, что мы согласны ждать ответа до скончания веков. Таким образом, мы опять подошли к вопросу о том, что может считаться «проверкой». Прежде всего, нам необходима гарантия, что мы получим ответ за ограниченный промежуток времени. Такая проверка теоремности, которая завершается в конечный отрезок времени, называется<emphasis> алгоритмом разрешения</emphasis> для данной формальной системы.</p>
    <p>Когда у вас имеется алгоритм разрешения, все теоремы системы приобретают конкретную характеристику. С первого взгляда может показаться, что правила и аксиомы формальной системы сами по себе характеризуют ее теоремы не менее полно, чем алгоритм разрешения; однако проблема здесь заключается в слове «характеризуют». Безусловно, как правила вывода, так и аксиомы системы <strong>MIU</strong> косвенно характеризуют строчки, являющиеся теоремами; еще более косвенно они характеризуют строчки, теоремами<emphasis> не</emphasis> являющиеся. Однако косвенная характеристика часто недостаточна. Если кто-нибудь утверждает, что он имеет в своем распоряжении характеристику всех теорем, но при этом тратит бесконечное время, чтобы установить, что данная строчка не является теоремой, вы, скорее всего, подумаете, что в его характеристике чего-то не хватает — она недостаточно конкретна. Именно поэтому так важно установить, есть ли в данной системе алгоритм разрешения. Положительный ответ будет означать, что вы всегда можете проверить, является ли данная строчка теоремой; при этом, какой бы длинной проверка ни была, она<emphasis> непременно придет к концу. </emphasis>В принципе, проверка — такой же простой, механический, конечный и верный процесс, как установление того, что первая буква строчки — <strong>M</strong>. Алгоритм разрешения — это «лакмусовая бумажка» для установления теоремности!</p>
    <p>Кстати, одним из требований формальной системы является наличие алгоритма разрешения для аксиом: каждая формальная система должна иметь свою Лакмусовую бумажку для определения аксиомности. Таким образом, у нас не будет проблем по крайней мере в начале работы. Разница между множеством аксиом и множеством теорем в том, что первые всегда имеют алгоритм разрешения, в то время как последние могут его и не иметь.</p>
    <p>Уверен, что вы согласитесь, что, когда вы начали работать с системой <strong>MIU</strong>, вам пришлось столкнуться именно с этой проблемой. Вам была известна единственная аксиома системы и простые правила вывода, косвенно характеризующие теоремы — и все же было неясно, каковы последствия этой характеристики. В частности, было совершенно непонятно, является ли MU теоремой.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_015.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 12. М. К. Эшер. «Воздушный замок» (гравюра на дереве), 1928.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p><emphasis>Двухголосная инвенция</emphasis></p>
    </title>
    <p><emphasis>или Что Черепаха сказала Ахиллу (записано Льюисом Кэрроллом)</emphasis> <a l:href="#n_8" type="note">[8]</a></p>
    <p><emphasis>Ахилл перегнал Черепаху и с комфортом уселся отдыхать на ее широкой спине.</emphasis></p>
    <p>«Так вам все же удалось добежать до финиша?» — сказала Черепаха. «Несмотря на то, что дистанция состояла из бесконечного ряда отрезков? Я-то думала, какой-то умник доказал, что это невозможно сделать?»</p>
    <p>«Это ВОЗМОЖНО сделать», — сказал Ахилл: «И я это СДЕЛАЛ! <emphasis>Solvitur ambulando.</emphasis> Видите ли, дистанции постоянно УМЕНЬШАЛИСЬ…»</p>
    <p>«А если бы они постоянно УВЕЛИЧИВАЛИСЬ?» — перебила Черепаха, — «Что тогда?»</p>
    <p>«Тогда бы меня здесь еще не было,» — скромно ответил Ахилл, — «А Вы уже успели бы обежать несколько раз вокруг света.»</p>
    <p>«Вы весьма великодушны, Ахилл. Вы меня просто подавили… я хочу сказать, придавили, поскольку вы нешуточный тяжеловес. А теперь, не угодно ли вам послушать про такую беговую дорожку, о которой большинство людей воображают, что могут преодолеть ее в два-три шага, когда на самом деле она состоит из бесконечного числа расстояний, где каждое последующее больше предыдущего?»</p>
    <p>«С превеликим удовольствием,» — ответствовал греческий воин, доставая из шлема (в те дни мало кто из греческих воинов мог похвастаться карманами) огромный блокнот с карандашом. «Приступайте к своему рассказу, да говорите, пожалуйста, помедленнее — ведь стенография еще не изобретена!»</p>
    <p>«Этот прекрасный Первый Постулат Эвклида…» — пробормотала мечтательно Черепаха, — «вы восхищаетесь Эвклидом?»</p>
    <p>«Страстно! Постольку, конечно, поскольку можно восхищаться трудом, который будет опубликован лишь через несколько столетий…»</p>
    <p>«Давайте, в таком случае, рассмотрим первые два пункта его доводов, и выводы, которые из них следуют. Будьте так любезны, запишите их к себе в блокнот — для удобства обозначим их А, В и Z:</p>
    <p>(A) Вещи, равные одному и тому же, равны между собой.</p>
    <p>(B) Две стороны этого треугольника суть вещи, равные одному и тому же.</p>
    <p>(Z) Две стороны этого треугольника равны между собой.</p>
    <p>Читатели Эвклида согласятся, я думаю, что Z логически следует из А и В, так что тот, кто согласен с истинностью А и В, ДОЛЖЕН считать истинным и Z?»</p>
    <p>«Несомненно! Уж с ЭТИМ-то легко согласится любой старшеклассник — как только старшие классы будут изобретены, каких-нибудь пару тысяч лет спустя.»</p>
    <p>«И если какой-нибудь читатель не принимает А и В за истинные, он, тем не менее, должен согласиться с тем, что ВЗЯТАЯ ЦЕЛИКОМ, эта последовательность имеет смысл?»</p>
    <p>«Без сомнения, такого читателя можно вообразить. Он мог бы сказать: „Я принимаю за истинное Гипотетическое Утверждение, что ЕСЛИ А и В истинны, то Z должно быть тоже истинно.“ Такой читатель поступил бы мудро, если бы он оставил Эвклида и занялся футболом».</p>
    <p>«А что, если какой-нибудь другой читатель сказал бы: „Я принимаю за истинные А и В, но НЕ Гипотетическое Утверждение“?»</p>
    <p>«Наверное, и такой читатель мог бы существовать. Ему, впрочем, тоже было бы лучше заняться футболом.»</p>
    <p>«И никакой из этих читателей ПОКА не обязан соглашаться с тем, что логически Z должно быть истинно?»</p>
    <p>«Совершенно верно,» — кивнул Ахилл.</p>
    <p>«Теперь представьте на минуту, что я — тот второй читатель, и попробуйте логически заставить меня признать, что Z истинно.»</p>
    <p>«Черепаха, играющая в футбол, была бы…» — начал Ахилл.</p>
    <p>«… совершеннейшей аномалией, конечно,» — торопливо перебила Черепаха. «Не будем отвлекаться; сначала давайте разберемся с Z, а потом уж поговорим о футболе!»</p>
    <p>«Я должен заставить вас принять Z, не так ли?» — задумчиво пробормотал Ахилл. «И вы утверждаете, что принимаете А и В, но тем не менее не принимаете Гипотетическое Утверждение…»</p>
    <p>«Назовем его С», — вставила Черепаха.</p>
    <p>«Но вы не принимаете</p>
    <p>(С) Если А и В истинны, следовательно Z должно быть истинно.»</p>
    <p>«Именно это я и утверждаю,» — сказала Черепаха.</p>
    <p>«В таком случае я должен попросить вас согласиться с С.»</p>
    <p>«Я, пожалуй, уважу вашу просьбу, как только вы занесете ее в свой блокнот. Кстати, что у вас там еще записано?»</p>
    <p>«Только несколько заметок на память,» — сказал Ахилл, нервно шурша страницами: «несколько заметок о… о сражениях в которых я отличился!»</p>
    <p>«Здесь полно чистых страниц, как я погляжу!» — радостно заметила Черепаха. «Нам понадобятся ВСЕ они, до последней странички!» (Ахилл содрогнулся.) «Теперь пишите за мной:</p>
    <p>(A) Вещи, равные одному и тому же, равны между собой.</p>
    <p>(B) Две стороны этого треугольника суть вещи, равные одному и тому же.</p>
    <p>(C) Если А и В истинны, следовательно Z должно быть истинно.</p>
    <p>(Z) Две стороны этого треугольника равны между собой.»</p>
    <p>«Вы должны бы называть последнее утверждение D, а не Z, поскольку оно прямо следует за первыми тремя. Если вы принимаете А, В, и С, вам ПРИДЕТСЯ принять Z.»</p>
    <p>«Почему это мне „придется“?»</p>
    <p>«Потому что Z ЛОГИЧЕСКИ следует из них. Если А, и В, и С истинны, Z ДОЛЖНО быть истинно. С этим-то вы, надеюсь, не станете спорить?»</p>
    <p>«Если А, и В, и С истинны, Z ДОЛЖНО быть истинно,» — в раздумьи повторила Черепаха. «Это еще одно Гипотетическое Утверждение, не правда ли? И если я его не приму, я все еще могу считать истинными А, В и С, но не принимать Z, не так ли, мой друг?»</p>
    <p>«Пожалуй, что и так,» — согласился простодушный герой, — «хотя такое упрямство было бы просто феноменально. Все же, это событие ВОЗМОЖНО. А раз так, я должен попросить вас принять еще одно Гипотетическое Утверждение.»</p>
    <p>«Прекрасно! Я согласен принять и это Утверждение, как только вы его запишете. Мы назовем его D.</p>
    <p>(D) Если А, и В, и С истинны, Z ДОЛЖНО быть истинно.</p>
    <p>Уже записали?»</p>
    <p>«Записал, записал!» — радостно воскликнул Ахилл, вкладывая карандаш в футляр. «Наконец-то мы пришли к концу нашей воображаемой беговой дорожки! Теперь, когда вы принимаете А, и В, и С, и D, вы, КОНЕЧНО, принимаете и Z.»</p>
    <p>«Неужели?» — спросила Черепаха с невинным видом. «Давайте-ка это выясним. Я принимаю А, и В, и С, и D. Что, если я ВСЕ ЕЩЕ отказываюсь принять Z?»</p>
    <p>«Тогда госпожа Логика возьмет вас за горло и ЗАСТАВИТ!» — торжествующе ответил Ахилл. «Логика скажет вам: „У вас нет выхода. Теперь, когда вы согласились с А, и В, и С и D, вы ОБЯЗАНЫ согласиться с Z!“ Так что у вас нет выбора, как видите.»</p>
    <p>«То, что произносит госпожа Логика, уж конечно стоит того, чтобы быть ЗАПИСАНО,» — сказала Черепаха. «Так что, пожалуйста занесите и это в ваш блокнот. Мы назовем это</p>
    <p>(E) Если А и В и С и D истинны, Z должно быть истинным.»</p>
    <p>«До тех пор, пока я не согласилась с ЭТИМ утверждением, я не обязана принимать Z за истинное. Теперь вы видите, что это совершенно НЕОБХОДИМЫЙ шаг?»</p>
    <p>«Вижу, вижу…» — сказал Ахилл, и в его голосе явственно послышались грустные нотки.</p>
    <p>В этот момент рассказчику пришлось покинуть счастливую парочку, так как ему срочно нужно было в банк. Он снова попал в те места только через несколько месяцев. Доблестный герой Ахилл все еще восседал на спине долготерпеливой Черепахи и писал в своем блокноте, который уже почти заполнился, а Черепаха говорила: «Записали последний шаг? Если я не сбилась со счета, у нас набралось уже 1001. Осталось всего каких-нибудь несколько миллионов… Зато подумайте только, какую ОГРОМНУЮ пользу наша беседа принесет Логикам Девятнадцатого Века!»</p>
    <p>«Не думаю, что кто-нибудь из них сможет разобраться во всей этой чепухе», — отвечал усталый воин, в отчаянии пряча лицо в ладонях. «Сделайте милость, разрешите мне позаимствовать каламбур, который в девятнадцатом столетии придумает знакомая Алисы, ваша кузина Черепаха Квази, и переименовать вас в г-жу Чепупаху.»</p>
    <p>«Ахиллес, бедняга, вы видно совсем устали, такую вы несете ахиллею… по этому поводу, я, пожалуй, позволю себе каламбур, до которого моя кузина Черепаха Квази не додумается, и переименую вас в Ахинесса.»</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА II: Содержание и форма в математике</p>
    </title>
    <p>ЭТА ДВУХГОЛОСНАЯ ИНВЕНЦИЯ оказалась для моих героев вдохновляющей идеей. Так же, как Льюис Кэрролл позволил себе вольное обращение с Ахиллом и Черепахой Зенона, я позволил себе некоторые вольности с Ахиллом и Черепахой Льюиса Кэрролла. У Кэрролла одни и те же события повторяются снова и снова, каждый раз на более высоком уровне; это замечательная аналогия Баховского Естественно Растущего Канона. Если лишить диалог Кэрролла его блестящего остроумия, в нем останется глубокая философская проблема: <emphasis>подчиняются ли слова и мысли каким-либо формальным правилам?</emphasis> Это и есть основной вопрос, на который пытается ответить моя книга.</p>
    <p>В этой и следующей главах мы рассмотрим несколько новых формальных систем; это поможет нам лучше понять саму идею <emphasis>формальной системы</emphasis>. Когда вы дочитаете эти две главы до конца, у вас должно сложиться неплохое представление о мощности формальных систем и о том, почему они представляют интерес для математиков и логиков.</p>
    <subtitle>Система «pr»</subtitle>
    <p>В этой главе мы будем рассматривать <emphasis>систему </emphasis><strong>pr</strong>. Ни математики, ни физики ею не заинтересуются; признаться, она — всего лишь мое собственное изобретение. Система pr интересна лишь постольку, поскольку она хорошо иллюстрирует многие идеи, играющие в этой книге важную роль. В этой системе три символа:</p>
    <p><strong>p r -</strong> — буквы <strong>p</strong> и <strong>r</strong> и тире.</p>
    <p>Система <strong>pr</strong> имеет бесконечное множество аксиом. Поскольку мы не можем записать их все, мы должны придумать какой-нибудь метод их описания. На самом деле, нам нужно не просто описание этих аксиом; нам нужен способ, позволяющий узнать, является ли данная последовательность символов аксиомой. Простое описание аксиом охарактеризовало бы их полностью, но недостаточно сильно; именно в этом была проблема с описанием теорем системы MIU.</p>
    <p>Мы не собираемся возиться в течении неопределенного — возможно, бесконечного — времени, чтобы определить, является ли некая строчка символов аксиомой. Нам необходимо такое определение аксиом, которое предоставит в наше распоряжение надежный алгоритм разрешения, устанавливающий аксиоматичность любой строчки, состоящей из символов <strong>p</strong>, <strong>r</strong> и тире.</p>
    <p>ОПРЕДЕЛЕНИЕ: <emphasis>x</emphasis><strong>p-r</strong><emphasis>x</emphasis><strong>-</strong> является аксиомой, когда <emphasis>x</emphasis> состоит только из тире.</p>
    <p> Обратите внимание, что каждый из этих двух <emphasis>x</emphasis>-ов замещает одинаковое число тире. Например, <strong>--p-r---</strong> является аксиомой. Само выражение <emphasis>x</emphasis><strong>p-r</strong><emphasis>x</emphasis><strong>-</strong>, разумеется, не аксиома, так как <emphasis>x</emphasis> не принадлежит системе <strong>pr</strong>; оно, скорее, походит на форму, в которой отливаются все аксиомы данной системы. Такая «форма» называется схемой аксиом.</p>
    <p>Система <strong>pr</strong> имеет только одно правило вывода:</p>
    <p>ПРАВИЛО: Пусть <emphasis>x</emphasis>, <emphasis>у</emphasis> и <emphasis>z</emphasis> — строчки, состоящие только из тире. Пусть <emphasis>x</emphasis><strong>p</strong><emphasis>y</emphasis><strong>r</strong><emphasis>z</emphasis> является теоремой. Тогда <emphasis>x</emphasis><strong>p</strong><emphasis>y</emphasis><strong>-r</strong><emphasis>z</emphasis><strong>-</strong> также будет теоремой.</p>
    <p>Пусть, например, <emphasis>x</emphasis> будет «<strong>--»</strong>, <emphasis>у</emphasis> — «<strong>---»</strong> и <emphasis>z</emphasis> — «<strong>-»</strong>. Правило говорит нам:</p>
    <p>Если <strong>--p---r-</strong> является теоремой, то <strong>--p----r--</strong> также будет теоремой.</p>
    <p>Это утверждение типично для правил вывода: оно устанавливает связь между двумя строчками, не сообщая нам ничего о том, является ли каждая из них по отдельности теоремой.</p>
    <p>Очень полезное упражнение — попытаться найти разрешающий алгоритм для теорем системы <strong>pr</strong>. Это нетрудно — после нескольких попыток вы, скорее всего, найдете решение. Попробуйте!</p>
    <subtitle>Разрешающий алгоритм</subtitle>
    <p>Надеюсь, что вы уже попытались найти решение. Во-первых, хотя это и кажется очевидным, я хотел бы заметить, что каждая теорема системы<strong> pr</strong> имеет три отдельных группы тире, и что разделяющими элементами являются <strong>p</strong> и <strong>r</strong>, именно в таком порядке. (Это можно доказать, основываясь на аргументах «наследственности», так же, как мы смогли доказать, что теоремы системы <strong>MIU</strong> всегда должны начинаться с <strong>М</strong>.) Это означает, что уже сама форма такой строчки как <strong>--p--p--p--r-------- </strong>исключает ее из числа теорем.</p>
    <p>Читатель может подумать, что, подчеркивая фразу «уже сама форма», автор поступает довольно глупо: что еще может быть в такой строчке, кроме формы? Что, кроме ее формы, может играть какую-либо роль в определении особенностей данной строчки? Совершенно ясно, что ничего больше! Однако имейте в виду, читатель, что по мере того, как мы будем углубляться в обсуждение формальных систем, понятие «формы» будет становиться все сложнее и абстрактнее и нам придется все чаще задумываться о значении самого этого слова. Во всяком случае, мы будем называть<emphasis> «правильно составленной строчкой»</emphasis> любую строчку следующей структуры: группа тире, одно<strong> p,</strong> вторая группа тире, одно <strong>r</strong>, завершающая группа тире.</p>
    <p>Вернемся к алгоритму разрешения. Для того, чтобы данная строчка считалась теоремой, первые две группы тире в сумме должны давать третью группу тире. Так, например, <strong>--p--r----</strong> является теоремой, так как 2 плюс 2 равняется 4, в то время как <strong>--p--r-</strong> теоремой не является, так как 2 плюс 2 не равняется 1. Чтобы понять, почему этот критерий верен, взгляните сначала на схему аксиом. Очевидно, она производит только такие аксиомы, которые удовлетворяют критерию сложения. Теперь обратитесь к правилу вывода. Если первая строчка удовлетворяет критерию сложения, то же условие необходимо будет выполняться и во второй строчке. И, наоборот, если первая строчка не удовлетворяет критерию сложения, не будет удовлетворять ему и вторая строчка. Это правило превращает критерий сложения в наследственное качество теорем; каждая теорема передает его своим «отпрыскам». Это показывает, почему критерий сложения верен.</p>
    <p>Кстати, в системе <strong>pr</strong> есть некое свойство, позволяющее нам с уверенностью сказать, что данная система имеет разрешающий алгоритм, еще до того, как мы нашли критерий сложения. Это свойство заключается в том, что система<strong> pr </strong>не усложнена встречными<emphasis> укорачивающими</emphasis> и<emphasis> удлиняющими</emphasis> правилами; в ней имеются лишь удлиняющие правила. Любая формальная система, которая говорит нам, как получать более длинные теоремы из более коротких, но никогда не говорит нам обратного, должна иметь алгоритм разрешения для своих теорем. Представьте себе, что вам дана какая-либо строчка. Прежде всего, проверьте, является ли эта строчка аксиомой (я предполагаю, что у нас имеется алгоритм разрешения для аксиом, иначе наше предприятие было бы безнадежным). Если это аксиома, то, следовательно, по определению она является теоремой, и проверка на этом заканчивается. Предположим теперь, что наша строчка — не аксиома. В таком случае, чтобы быть теоремой, она должна была быть получена из более короткой строчки путем применения одного из правил. Перебирая правила одно за другим, вы всегда можете установить, какие из них были использованы для получения данной строчки, а также какие более короткие строчки предшествуют ей на «генеалогическом древе». Таким образом, проблема сводится к определению того, какие из новых, более коротких строчек являются теоремами. Каждая из них, в свою очередь, может быть подвергнута такой же проверке. В худшем случае, нам придется проверить огромное количество все более коротких строчек. Продолжая продвигаться таким образом назад, вы медленно, но верно приближаетесь к источнику всех теорем: схеме аксиом. Строчки не могут укорачиваться бесконечно; в один прекрасный момент вы либо установите, что одна из новых коротеньких строчек является аксиомой, либо застрянете на строчках, которые, не являясь аксиомами, тем не менее, не поддаются дальнейшему сокращению. Таким образом, системы, имеющие лишь удлиняющие правила, не особенно интересны; по-настоящему любопытны лишь системы, где взаимодействуют удлиняющие и укорачивающие правила.</p>
    <subtitle>Снизу вверх<emphasis> vs.</emphasis> сверху вниз</subtitle>
    <p>Метод, описанный выше, можно назвать нисходящим алгоритмом разрешения; сравним его с восходящим алгоритмом, описание которого я сейчас приведу. Он весьма напоминает метод, используемый джинном для производства теорем в системе <strong>MIU</strong>; однако он несколько осложнен присутствием схемы аксиом. Мы возьмем что-то вроде корзины, куда будем бросать теоремы по мере их рождения.</p>
    <p>(1а) Бросьте в корзину самую простую (<strong>-p-r--</strong>) из возможных теорем.</p>
    <p>(1б) Приложите правило вывода к предмету в корзине и положите в корзину результат.</p>
    <p>(2а) Положите в корзину следующую по простоте аксиому.</p>
    <p>(2б) Приложите правило в каждому имеющемуся в корзине предмету и бросьте в корзину результаты.</p>
    <p>(За) Положите третью по простоте аксиому в корзину.</p>
    <p>(3б) Приложите правило к каждому имеющемуся в корзине предмету и бросьте в корзину результаты.</p>
    <p>И т. д. и т. п.</p>
    <p>Ясно, что, действуя таким образом, вы не можете пропустить не одной теоремы системы<strong> pr.</strong> С течением времени корзина будет наполняться все более длинными теоремами; это — следствие отсутствия сокращающих правил Таким образом, если вы желаете проверить, является ли данная строчка (например, <strong>--p---r-----</strong>) теоремой, вам придется следуя шаг за шагом, бросать в корзину все новые теоремы и сравнивать их с данной строчкой. Если таковая обнаружится, значит, это — теорема. Если же в какой-то момент вы заметите, что все, что попадает в корзину, длиннее искомой строчки, можете прекратить поиски — это не теорема. Такой разрешающий алгоритм называется восходящим, так как он исходит из основы, фундамента системы — аксиом. Предыдущий алгоритм разрешения, наоборот, спускался сверху, приближаясь к фундаменту системы.</p>
    <subtitle>Изоморфизмы порождают смысл</subtitle>
    <p>Теперь мы подошли к центральному вопросу данной главы — и книги в целом. Возможно, у вас уже мелькнула мысль, что теоремы <strong>pr</strong> напоминают сложение. Строчка <strong>--p--r----</strong> является теоремой, потому что 2 плюс 3 равняется 5. Может быть, вы даже подумали, что теорема <strong>--p---r-----</strong> не что иное как записанное необычной нотацией утверждение, означающее, что 2 плюс 3 равняется 5. На самом деле я нарочно выбрал буквы <strong>p</strong> и <strong>r</strong>, чтобы напомнить вам о словах «плюс» и «равняется». Так что же, строчка <strong>--p---r-----</strong> на самом деле означает 2 плюс 3 равняется 5?</p>
    <p>Что заставляет нас думать подобным образом? Мне кажется, что в этом виноват замеченный нами изоморфизм между системой <strong>pr</strong> и сложением. Во введении термин «изоморфизм» был определен как трансформация, сохраняющая информацию Теперь мы можем далее углубиться в это понятие и рассмотреть его в иной перспективе. Слово «изоморфизм» приложимо к тем случаям, когда две сложные структуры могут быть отображены одна в другой таким образом, что каждой части одной структуры соответствует какая-то часть другой структуры («соответствие» здесь означает, что эти части выполняют в своих структурах сходные функции). Такое использование слова «изоморфизм» восходит к более точному математическому понятию.</p>
    <p>Обнаружить изоморфизм между двумя известными ему структурами — большая радость для математика. Часто это открытие изумительно и неожиданно, как гром с ясного неба. Осознание изоморфизма между двумя хорошо известными структурами — большой шаг вперед по дороге познания, и я считаю, что именно это порождает значения в человеческом мозгу. Для полноты картины заметим, что поскольку изоморфизмы бывают самых различных типов, иногда не совсем ясно, когда же мы в действительности имеем дело с изоморфизмом. Таким образом, слову «изоморфизм», как и вообще всем словам, присуща некая расплывчатость, что является одновременно и достоинством, и недостатком.</p>
    <p>В данном случае, у нас имеется великолепный прототип для понятия «изоморфизм». Во первых, у нас есть «низший уровень» нашего изоморфизма — соответствие между частями двух структур:</p>
    <p><strong>p</strong> &lt;==&gt; плюс</p>
    <p><strong>r</strong> &lt;==&gt; равняется</p>
    <p><strong>-</strong> &lt;==&gt; один</p>
    <p><strong>--</strong> &lt;==&gt; два</p>
    <p><strong>---</strong> &lt;==&gt; три</p>
    <p>и т. д.</p>
    <p>Подобное соответствие между словами и символами называется интерпретацией.</p>
    <p>Во-вторых, на более высоком уровне, у нас имеется соответствие между истинными утверждениями и теоремами. Заметим, однако, что это соответствие высшего уровня не может быть осознано, пока мы не выберем интерпретации для символов. Исходя из этого, правильнее будет говорить о соответствии между истинными суждениями и интерпретированными теоремами. В любом случае, мы установили соответствие между двумя порядками — нечто типичное для изоморфизма. Когда вы имеете дело с формальной системой, о которой ничего не знаете и в которой желаете найти скрытое значение, ваша задача — интерпретировать символы таким образом, чтобы установить соответствие между истинными высказываниями и теоремами. Возможно, что сначала вам придется искать наугад, прежде чем вы найдете набор слов, подходящий для ассоциации с символами системы. Эта процедура весьма напоминает попытки расшифровать секретный код или прочитать надпись на незнакомом языке, как, например, критский линейный В: единственный возможный путь состоит в использовании метода проб и ошибок, а также «разумных» догадок. Когда вы найдете правильный, «значащий» вариант, внезапно все приобретает смысл, и работа начинает идти во много раз быстрее. Очень скоро все встает на свои места. Счастливое волнение, испытываемое при этом исследователем, хорошо описано Джоном Чадвиком в его книге «Расшифровка линейного языка В» (John Chadwick, The Decipherment of Linear B).</p>
    <p>Однако мало кому приходится расшифровывать формальные системы, найденные в раскопках древних цивилизаций. Больше всего с формальными системами имеют дело математики (а в последнее время также лингвисты, философы и некоторые другие ученые); они придерживаются определенной интерпретации в формальных системах, которые они изучают и используют. Эти специалисты пытаются создать такую формальную систему, теоремы которой изоморфно отражали бы какие-либо фрагменты действительности. В этом случае выбор символов так же важен, как выбор типографских правил вывода. Задумав систему <strong>pr</strong>, я очутился как раз в таком положении. Читателю, вероятно, уже понятно, почему я выбрал именно такие символы. Теоремы системы <strong>pr</strong> не случайно изоморфны сложению; это получилось потому, что я искал способ представить сложение типографским путем.</p>
    <subtitle>Интерпретации значащие и незначащие</subtitle>
    <p>Вы можете выбрать интерпретации, отличные от моей. При этом не обязательно, чтобы каждая теорема оказывалась истинной. Однако какой смысл в такой интерпретации, при которой, скажем, все теоремы оказывались бы ложными? Еще более бессмысленной выглядит интерпретация, при которой теоремы вообще никоим образом не соотносятся с критериями истинности или ложности. Нам придется поэтому различать два типа интерпретации формальных систем. Во-первых, мы можем говорить о <emphasis>незначащей</emphasis> интерпретации, которая не устанавливает никакой изоморфной связи между теоремами системы и реальностью Подобных интерпретаций сколько угодно, годится любой случайный выбор. Возьмем, например, такую интерпретацию</p>
    <p><strong>p</strong>&lt;==&gt; лошадь</p>
    <p><strong>r</strong>&lt;==&gt; счастливая</p>
    <p><strong>-</strong> &lt;==&gt; яблоко</p>
    <p>Теперь строчка <strong>-p-r--</strong> приобретает новую интерпретацию «Яблоко лошадь яблоко счастливая яблоко яблоко» Это поэтическое выражение, пожалуй, может понравиться лошадям и даже показаться им наилучшей интерпретацией строчек данной системы. Однако в такой интерпретации весьма мало «осмысленности», теоремы системы звучат ничуть не истинней и не лучше, чем не-теоремы. Утверждение «счастливая счастливая счастливая яблоко лошадь» (соответственно, <strong>rrr-p</strong>) доставит нашей лошадке точно такое же удовольствие, как и любая интерпретированная теорема.</p>
    <p>Другой тип интерпретации может быть назван <emphasis>значащим.</emphasis> В такой интерпретации, теоремы и истины совпадают — то есть, между теоремами и фрагментами реального мира существует изоморфизм. По этой причине мы будем различать <emphasis>интерпретацию</emphasis> и <emphasis>значение.</emphasis> Интерпретацией <strong>p</strong> могло бы быть любое слово, но «плюс» кажется мне единственным <emphasis>значащим</emphasis> вариантом. Короче, наиболее вероятно что значение «<strong>p</strong>» — «плюс», хотя этот символ может иметь миллион различных интерпретаций.</p>
    <subtitle>Активные и пассивные значения</subtitle>
    <p>Возможно, что прочитавшие внимательно эту главу найдут самым важным в ней следующий факт: система <strong>pr</strong>, по всей видимости, заставляет нас признать, что <emphasis>поначалу абстрактные символы неизбежно приобретают некое значение, по крайней мере, если мы находим какой-либо изоморфизм.</emphasis> Однако между значением в формальных системах и значением в языке есть важное различие. Различие это заключается в том, что, выучив значение какого-либо слова, мы составляем затем новые предложения, основанные на этом значении. В определенном смысле значение становится <emphasis>активным</emphasis>, так как оно порождает новые правила создания предложений. Это означает, что наше владение языком не является законченным продуктом, правил производства предложений становится все больше по мере того, как мы выучиваем новые значения. С другой стороны, в формальных системах теоремы предопределены правилами вывода. Мы можем выбирать «значения», основанные на изоморфизме (если таковой удается найти) между теоремами и истинными утверждениями. Однако это еще не разрешает нам по своему усмотрению прибавлять новые теоремы к уже имеющимся в системе. Именно об этом предупреждало нас в первой главе правило формальности.</p>
    <p>В системе <strong>MIU</strong>, разумеется, у нас не возникает искушения выйти за пределы четырех правил, так как мы не собираемся искать в ней никаких интерпретаций. Однако здесь, в нашей новой системе, мы можем соблазниться новоприобретенным «значением» каждого символа и решить, что строчка</p>
    <p><strong>--p--p--p--r--------</strong></p>
    <p>является теоремой. По крайней мере, у нас может появиться такое <emphasis>желание</emphasis>; однако это не меняет того факта, что эта строчка — не теорема. Было бы грубой ошибкой думать, что она «должна» быть теоремой, только лишь потому, что 2 плюс 2 плюс 2 плюс 2 равняется 8. Более того, было бы неверно приписывать этой строчке вообще какое бы то ни было значение, поскольку она не является правильно построенной, в то время как наша интерпретация полностью выводится из наблюдения над правильно построенными строчками.</p>
    <p>В формальной системе значение должно оставаться <emphasis>пассивным</emphasis>; мы можем прочитывать каждую строчку в зависимости от значения символов, ее составляющих, но нам не позволено создавать новые теоремы,основываясь назначениях, которые мы придаем этим символам. Интерпретированные формальные системы находятся на границе между системами без значения и системами со значением. Мы можем считать, что их строчки что-то выражают, но это является не более как следствием формальных особенностей данной системы.</p>
    <subtitle>Double-entendre!</subtitle>
    <p>А теперь я хочу рассеять ваши иллюзии по поводу того, что мы нашли единственно правильное значение для символов системы <strong>pr</strong>. Рассмотрим следующее соотношение:</p>
    <p><strong>p</strong> &lt;==&gt; равняется</p>
    <p><strong>r</strong> &lt;==&gt; отнятое от</p>
    <p><strong>-</strong> &lt;==&gt; один</p>
    <p><strong>--</strong> &lt;==&gt; два</p>
    <p>и т. д.</p>
    <p>Теперь <strong>--p---r----- </strong>приобретает новое значение: «2 равняется 3 отнятым от 5». Разумеется, это истинное утверждение; более того, в новой интерпретации все теоремы системы будут истинны. Новая интерпретация ровно настолько же осмыслена, насколько и прежняя. Ясно, что глупо спрашивать, какое из двух значений является истинным<emphasis> на самом деле</emphasis>. Любая интерпретация истинна, если только она аккуратно отражает определенный изоморфизм с действительностью. Когда какие-либо аспекты действительности (в данном случае, сложение и вычитание) изоморфны между собой, одна и та же система может быть изоморфна обоим этим аспектам и в результате иметь два пассивных значения. Тот факт, что одни и те же символы могут иметь различные значения, чрезвычайно важен. В нашем примере это могло показаться вам тривиальным, или любопытным, или вообще неинтересным; однако когда мы вернемся к этой теме в более сложном контексте, читатель увидит, какое богатство идей она заключает.</p>
    <p>Подведем итоги тому, что мы сказали о системе <strong>pr</strong>. В каждой из двух значащих интерпретаций, любая правильно построенная строчка соответствует какому-либо грамматическому высказыванию. Некоторые из этих высказываний окажутся истинными, некоторые — ложными. В любой формальной системе <emphasis>правильно построенными строчками </emphasis>являются те, которые, будучи проинтерпретированы символ за символом, порождают грамматические высказывания. (Безусловно, это зависит от самой интерпретации, но обычно мы уже имеем в виду какую-то одну из них.) Среди правильно построенных строчек некоторые являются теоремами. Теоремы определяются схемой аксиом и правилом вывода. Моей целью, когда я придумывал систему <strong>pr</strong>, являлась имитация сложения: каждая теорема, интерпретированная определенным образом, выражает истинный пример сложения; наоборот, каждое уравнение сложения двух целых положительных чисел может быть записано в форме строчки, оказывающейся теоремой. Эта цель была достигнута. Таким образом, заметьте, что все ошибочные примеры сложения, такие, как, например, 2 плюс 3 равняется 6, соответствуют правильно построенным строчкам, которые, однако, не являются теоремами.</p>
    <subtitle>Формальные системы и действительность</subtitle>
    <p>Это был наш первый пример того, как формальная система может быть основана на фрагменте действительности и точно отображать его в том смысле, что теоремы этой системы изоморфны истинным утверждениям данной части действительности. Однако надо иметь в виду, что действительность и формальные системы не зависят друг от друга. Никто не обязан знать об изоморфизме между ними. Каждая из этих систем существует сама по себе: 1 плюс 1 равняется 2, независимо от того, знаем ли мы, что <strong>-p-r--</strong> является теоремой; с другой стороны, <strong>-p-r--</strong> является теоремой, независимо от того, соотносим ли мы ее с примером сложения.</p>
    <p>Читатель может спросить, помогает ли создание этой (или любой другой) формальной системы узнать что-либо новое об области ее интерпретации. Выучили ли мы какие-нибудь новые примеры сложения путем производства <strong>pr</strong>-теорем? Разумеется, нет; однако мы узнали что-то новое о самом процессе сложения, а именно, что оно легко может быть имитировано с помощью типографского правила, управляющего абстрактными символами. Это пока не удивительно, так как сложение — весьма простое понятие. Всем известно, что суть сложения может быть «уловлена» скажем, при наблюдении за вращающимися шестеренками кассового аппарата.</p>
    <p>Ясно, что мы затронули лишь самые начатки формальных систем; естественно, возникает вопрос, какие именно фрагменты действительности могут быть отражены при помощи набора бессмысленных символов, управляемых формальными законами? Может ли вся реальность быть превращена в формальную систему? В очень широком смысле кажется, что на этот вопрос можно ответить положительно. Мы можем предположить, например, что вся действительность — это не более чем весьма сложная формальная система. Ее символы находятся не на бумаге, а в трехмерном вакууме (пространстве); это элементарные частицы, из которых устроена вселенная. (Мы предполагаем здесь, что материя не делится до бесконечности, и что, таким образом, выражение «элементарные частицы» имеет смысл.) «Типографские правила» такой формальной системы — законы физики, которые, учитывая положение и скорость всех частиц в данный момент, говорят нам, какие изменения произойдут, и каковы будут новая скорость и положение частиц в «следующий» момент. Таким образом, теоремами этой огромной формальной системы являются все возможные конфигурации частиц во все времена истории вселенной. Единственной аксиомой здесь является (или являлось) первоначальное положение всех частиц в «начале времен». Однако это концепция столь грандиозна, что представляет лишь сугубо теоретический интерес; к тому же, достижения квантовой механики (и других областей физики) вносят некие сомнения даже и в чисто теоретическую ценность этой идеи. Проблема сводится к вопросу, функционирует ли вселенная по законам детерминизма; этот вопрос пока остается открытым.</p>
    <subtitle>Математика и манипуляция символами</subtitle>
    <p>Вместо того, чтобы иметь дело с такой огромной картиной, возьмем в качестве нашей «действительности» математику. Тут мы сталкиваемся с серьезным вопросом: можем ли мы быть уверены в точности нашей формальной системы, моделирующей какую-либо область математики, в особенности, если мы еще не изучили данную часть математики вдоль и поперек? Предположим, что цель формальных систем — дать нам новые знания по данной дисциплине. Каким образом мы узнаем, что интерпретация каждой теоремы истинна? Для этого пришлось бы доказать, что между формальной системой и данной частью математики существует полный изоморфизм. С другой стороны, подобное доказательство возможно только в том случае, если нам с самого начала уже известны все истинные утверждения данной дисциплины!</p>
    <p>Представьте себе, что в каких-то раскопках мы обнаружили некую таинственную формальную систему. Вероятно, мы опробовали бы несколько интерпретаций, пока не наткнулись бы на такую, в которой каждая теорема была бы истинной и каждая не-теорема — ложной. Однако мы можем проверить это лишь на ограниченном количестве случаев, в то время как теорем, скорее всего, бесконечное множество. Можно ли утверждать, что все теоремы выражают истину в данной интерпретации, если нам еще не известно все и о формальной системе, и об области ее интерпретации?</p>
    <p>В таком же положении мы оказываемся, когда пытаемся при помощи типографских символов формальной системы описать фрагмент действительности, представленный натуральными числами (то-есть, неотрицательными целыми числами: 0, 1, 2,…), . Попробуем понять отношение между тем, что мы называем «истиной» в теории чисел, и тем, к чему мы можем придти путем манипуляции символами.</p>
    <p>Для начала посмотрим, какие основания у нас существуют для того, чтобы называть одни утверждения теории чисел истинными, а другие — ложными? Сколько будет 12 умножить на 12? Любой знает, что 144. Однако многие ли из тех, кто уверенно дает этот ответ, когда-либо рисовали прямоугольник размером 12 x 12 и подсчитывали составляющие его квадратики? Большинство людей считают, что эта процедура совсем не нужна. Вместо нее в доказательство своей правоты они предлагают несколько значков на бумаге, вроде тех, что показаны ниже:</p>
    <image l:href="#i_016.jpg"/>
    <p>Это и будет «доказательством». Почти все верят, что если посчитать квадратики, получится 144; мало кто когда-либо усомнился в этом результате. Конфликт между двумя точками зрения становится еще заметнее, когда мы рассматриваем такую проблему, как нахождение произведения 987654321 &#215; 123456789. Прежде всего, практически невозможно построить прямоугольник нужного размера; но хуже всего то, что, даже если бы нам и удалось таковой построить и армии людей потратили бы столетия на подсчет квадратиков, все равно конечному результату поверил бы разве что особенно доверчивый человек. Слишком велика вероятность того, что кто-нибудь обязательно что-то напутал. Возможно ли, в таком случае, узнать ответ? Да, если вы доверяете символическому процессу манипуляции числами при помощи некоторых простых законов. Этот процесс объясняют детям как способ нахождения верного ответа; при этом мало кто из них видит, какой смысл скрывается за этим арифметическим трюком. Правила, маневрирующие цифрами при умножении, основаны на нескольких основных свойствах сложения и умножения, которые считаются верными для всех чисел.</p>
    <subtitle>Основные законы арифметики</subtitle>
    <p>Свойства, которые я имею в виду, можно пояснить на следующем примере. Представьте, что вы выкладываете несколько палочек:</p>
    <p>/ // // // / /</p>
    <p>и начинаете их считать. В то же время кто-то подсчитывает эти же палочки, начиная с другого конца. Читателю, вероятно, понятно, что результат получится одинаковый. Результат подсчета не зависит от того, как этот подсчет делается. Было бы бессмысленно пытаться доказать это предположение о свойствах сложения, настолько оно первично: либо вы его понимаете, либо нет — но в последнем случае вам не поможет никакое доказательство. Из этого предположения вытекают свойства коммутативности и ассоциативности сложения (первое заключается в том, что <emphasis>b + с = с + b</emphasis> во всех случаях; второе — в том, что <emphasis>b + (с + d) = (b + с) + d</emphasis> во всех случаях). То же предположение приводит нас к свойствам коммутативности и ассоциативности в умножении; достаточно представить множество кубиков, собранных вместе таким образом, что они составляют большое прямоугольное твердое тело. Коммутативность и ассоциативность умножения означают, что как бы вы ни поворачивали это тело, количество кубиков в нем не изменится. Эти предположения невозможно проверить во всех случаях, так как количество комбинаций бесконечно. Мы принимаем их как данное и верим в них (если мы вообще когда-нибудь о них задумываемся) так глубоко, как только можно во что-либо верить. Количество монет у нас в кармане не меняется оттого, что при ходьбе они перемещаются и бренчат; количество наших книг не изменится, если мы упакуем их в коробку, бросим коробку в багажник машины, отъедем на 100 километров, распакуем коробку и поставим книги на новую полку. Все это — часть того, что мы понимаем под словом <emphasis>число</emphasis>.</p>
    <p>Встречаются люди, которые, столкнувшись с формулировкой какого-либо очевидного факта, находят удовольствие в том, что тут же пытаются доказать обратное. Я сам такой Фома Неверующий: записав свои примеры с палочками, деньгами и книгами, я сразу выдумал ситуации, в которых эти примеры перестают быть правильными. Вы, возможно, сделали то же самое. Все это я говорю к тому, чтобы показать, что числа как математическая абстракция весьма отличны от чисел, которые мы употребляем в повседневной жизни.</p>
    <p>Все мы любим изобретать поговорки, которые, нарушая основные законы арифметики, иллюстрируют некие более глубокие «истины»: «1 да 1 равно 1» (любовники) или «1 плюс 1 плюс 1 равно 1» (святая Троица). Можно легко найти изъяны в подобных «формулах» — скажем, показав, что употребление знака «плюс» в них неверно. Так или иначе, подобных высказываний множество. По забрызганному дождем оконному стеклу сползают две капли; у самой рамы они сливаются в одну. Значит ли это, что 1 + 1 = 1? Из одного облака рождаются два; не доказательство ли это той же идеи? Отличить случаи, в которых мы можем говорить о сложении, от тех, где нам нужно какое-то другое понятие, не так-то просто. Размышляя об этом, мы, возможно, додумаемся до таких критериев, как разделение объектов в пространстве и их четкое отличие друг от друга. Но как подсчитать идеи? Или количество газов в атмосфере? Во многих источниках можно встретить высказывания типа: «В Индии 17 языков и 462 диалекта». В точных утверждениях такого рода есть нечто странное, так как сами понятия «язык» и «диалект» довольно расплывчаты.</p>
    <subtitle>Идеальные числа</subtitle>
    <p>В повседневном мире числа часто ведут себя плохо. Однако у людей имеется врожденное, пришедшее из древности чувство, что этого быть не должно. В абстрактном понятии числа, взятого вне связи с подсчетом бусинок, диалектов или облаков, есть нечто чистое и точное; должен существовать способ говорить о числах, не примешивая к ним глупую повседневность. Твердые правила, управляющие идеальными числами, являются основой арифметики, в то время как их следствия лежат в основе теории чисел. При переходе от чисел как объектов повседневной жизни к числам как объектам формальной системы возникает следующий важный вопрос: возможно ли заключить всю теорию чисел в рамки одной формальной системы? Действительно ли числа так чисты, ясны и регулярны, что их природа может быть полностью описана правилами какой-либо формальной системы? Картина «Освобождение», одно из самых прекрасных произведений Эшера, иллюстрирует этот удивительный контраст между формальным и неформальным и поразительную зону перехода между ними. Действительно ли числа свободны, как птицы? Страдают ли они, уловленные в тесную клетку формальной системы? Существует ли магическая зона перехода между числами, используемыми в повседневной жизни, и числами, написанными на бумаге?</p>
    <p>Говоря о свойствах натуральных чисел, я имею в виду не только такие свойства, как, скажем, сумма определенной пары чисел. Ее легко можно подсчитать; никто из нас, выросших в двадцатом веке, не сомневается в возможности механизации таких процессов, как подсчет, сложение, умножение, и т. д. Я имею в виду такие свойства чисел, исследованием которых занимаются математики и для познания которых не достаточно, даже теоретически, никакого подсчета. Рассмотрим классический пример: утверждение «существует бесконечно много простых чисел». Прежде всего, не существует такого метода подсчета, который мог бы доказать или опровергнуть это утверждение. Лучшее, что мы можем сделать, — это затратить некоторое время на подсчет простых чисел и заключить, что их действительно имеется «целая куча». Однако никакой подсчет не скажет нам того, конечно или бесконечно количество простых чисел; любой подсчет всегда останется неполным. Это утверждение, называющееся «Теорема Эвклида» (обратите внимание на заглавную «Т»), совсем не очевидно. Однако со времен Эвклида все математики считают его истинным. В чем же дело?</p>
    <image l:href="#i_017.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 13. М. К. Эшер «Освобождение» (литография, 1955)</emphasis></p>
    <subtitle>Доказательство Эвклида</subtitle>
    <p>Дело в том, что этот факт следует из неких рассуждений. Давайте проследим за этими <emphasis>рассуждениями</emphasis>. Рассмотрим вариант доказательства Эвклида, показывающий, что какое бы число мы ни взяли, всегда найдется большее простое число. Возьмем число N. Перемножим все положительные целые числа, начиная с 1 и кончая N; иными словами, найдем факториал N (он пишется «N!») Полученный результат делится на все числа, меньшие чем N. Если прибавить 1 к N!, то результат</p>
    <p>не будет делиться на 2 (так как при делении на 2 получится 1 в остатке);</p>
    <p>не будет делиться на 3 (так как при делении на 3 получится 1 в остатке);</p>
    <p>не будет делиться на 4 (так как при делении на 4 получится 1 в остатке);</p>
    <p>.</p>
    <p>.</p>
    <p>.</p>
    <p>не будет делиться на N (так как при делении на N получится 1 в остатке);</p>
    <p>Другими словами, если N!+1 и делимо на какое-то число, кроме самого себя и единицы, оно делимо только на числа, большие, чем N. Следовательно, либо N!+1 само простое число, либо его простые делители больше N. В любом случае, мы показали, что должно существовать простое число, большее N, и что, следовательно, количество простых чисел бесконечно.</p>
    <p>Кстати, этот последний шаг называется <emphasis>обобщением</emphasis>; мы еще встретимся с этим понятием в более сложном контексте. Оно заключается в том, что, начав наши рассуждения с какого-либо числа N, мы указываем, что N может быть любым числом — следовательно, наше доказательство носит общий характер.</p>
    <p>Эвклидово доказательство типично для так называемой «реальной математики». Оно просто, точно и изящно и иллюстрирует тот факт, что несколько коротких шагов могут увести нас весьма далеко от начального пункта. В нашем случае, таким начальным пунктом являлись основные идеи о свойствах умножения, деления, и так далее. Короткие шаги — это этапы рассуждения. Хотя каждый отдельный шаг кажется очевидным, конечный результат таковым не является. Нам никогда не удастся проверить, верно ли это утверждение Эвклида; однако мы верим в его истинность, поскольку мы верим в логические рассуждения. Если вы принимаете эти рассуждения, вам не остается выхода; раз вы согласились выслушать Эвклида, вам придется согласиться с его выводом. Этот отрадный факт означает, что математики всегда могут придти к согласию по поводу того, какие утверждения считать «истинными», а какие — «ложными».</p>
    <p>Это доказательство — пример упорядоченного процесса мысли. Каждое утверждение соотносится с предыдущим неоспоримым образом; именно поэтому мы говорим скорее о «доказательстве», чем об «очевидном свидетельстве». Целью математики всегда являлось нахождение строгого доказательства какого-либо неочевидного утверждения. Сам факт строгого соотношения шагов доказательства указывает на то, что должна существовать определенная схема, связывающая эти утверждения в одно логическое целое. Об этой схеме лучше всего рассуждать при помощи специального нового лексикона, состоящего из символов, годных только для описания утверждений о числах. Таким образом, мы сможем рассмотреть версию доказательства в «переводе». Это будет набор утверждений, строго соотносящихся между собой; причем эти отношения всегда можно описать. Утверждения, поскольку они записаны компактными, стилизованными символами, выглядят как определенные <emphasis>структуры</emphasis>. Другими словами, при прочтении вслух мы видим, что эти утверждения говорят о числах и их свойствах; записанные же на бумаге, они выглядят как абстрактные структуры. Таким образом, последовательно, строка за строкой прочитанная схема доказательства начинает казаться постепенной трансформацией структур по определенным типографским правилам.</p>
    <subtitle>Минуя бесконечность</subtitle>
    <p>Хотя Эвклид доказывает, что <emphasis>каждое</emphasis> число обладает определенным свойством, он, тем не менее, не рассматривает в отдельности каждый из бесконечно многих случаев. Для этого он использует выражения типа «каким бы числом N ни было», или «неважно, какое N мы возьмем». Мы могли бы перефразировать доказательство, используя фразу «все N». Умело обращаясь с подобными выражениями, мы всегда можем избежать возни с бесконечным количеством утверждений. Вместо этого мы будем иметь дело лишь с двумя-тремя понятиями, например, такими, как слово «все». Сами по себе конечные, они воплощают в себе бесконечность и поэтому позволяют нам обойти такое препятствие, как необходимость доказывать бесконечное количество фактов.</p>
    <p>Мы используем слово «все» по-разному, что определено нашим мыслительным процессом: существуют правила, которым подчиняется наш выбор. Возможно, что мы не сознаем этого и утверждаем, что руководствуемся <emphasis>значением</emphasis> слова; однако это лишь иносказание, выражающее все ту же идею; наше мышление подчиняется определенным негласным законам. Всю жизнь мы используем слова как часть определенных структур; но, вместо того, чтобы называть эти структуры «правилами», мы приписываем их возникновение и развитие «значениям» слов. Это открытие было решающим шагом на пути формализации теории чисел.</p>
    <p>Рассмотрев доказательство Эвклида более внимательно, мы увидели бы, что оно складывается из многих крохотных, почти бесконечно малых шагов. Если бы мы записали их одно за другим, доказательство показалось бы невероятно сложным. Оно кажется нам легче, когда несколько шагов складываются на манер телескопа и составляют одно-единственное предложение. Если бы мы рассмотрели это доказательство, как в замедленной съемке, перед нами предстали бы отдельные «секции». Другими словами, деление может идти лишь до определенного предела, за которым мы сталкиваемся с «атомной» природой мыслительных процессов. Доказательство может быть разбито на серию крохотных, но отдельных этапов; рассмотренные «издалека», они сливаются в непрерывный поток. В главе VIII я приведу пример такой «атомизации» доказательства, и вы увидите, какое множество шагов в нем участвует. Возможно, что это вас не удивит. В мозгу у Эвклида, когда он изобретал свое доказательство, работали миллионы нейронов, многие из которых давали сотни импульсов в секунду. Чтобы произнести одно-единственное предложение, в мозгу задействованы сотни тысяч нейронов. Если мысли Эвклида были настолько сложны, логично ожидать, что его доказательство также состоит из огромного количества шагов! (Хотя, скорее всего, прямой связи между нейронной активностью мозга и доказательством в нашей формальной системе не существует, они, тем не менее, сравнимы по своей сложности — словно природа желает сохранить сложность доказательства бесконечного множества простых чисел, несмотря на то, что это доказательство представлено в таких различных системах.)</p>
    <p>В последующих главах мы разработаем такую формальную систему, которая (1) включает стилизованный лексикон, способный выразить все высказывания о натуральных числах и (2) имеет правила, соответствующие всем необходимым типам рассуждений. При этом возникает вопрос, сравнима ли мощность подобных формальных правил (по крайней мере, в сфере теории чисел) с мощностью тех правил, которыми мы регулярно пользуемся в наших мыслительных процессах. Иными словами, существует ли теоретическая возможность, используя формальную систему, достичь уровня наших мыслительных способностей?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Соната для Ахилла соло</p>
    </title>
    <p><emphasis>Звонит телефон — Ахилл берет трубку.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Алло, Ахилл слушает.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А, здравствуйте, г-жа Черепаха. Как дела?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Кривошея и чихиллит? Что такое чихи… — а, теперь понимаю. Будьте здоровы!… Что и говорить, неприятная комбинация. Как это вы ухитрились такое подцепить?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И долго вы ее так продержали?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Еще на самом сквозняке — не удивительно, что вам в шею надуло!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что же вас заставило так долго там проторчать?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Многие из них удивительные? Какие, например?</p>
    <p><emphasis>Ахилл:</emphasis> Фантасмагорические чудища? Что вы имеете в виду?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И вам не страшно было в такой компании?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Гитара? Вот странно — откуда взялась гитара среди этих диковинных созданий. Кстати, вы играете на гитаре?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ах, для меня это одно и то же.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы правы удивительно, как это я сам до сих пор не заметил, в чем разница между гитарой и скрипкой. Кстати о скрипках: не хотите ли вы  заглянуть ко мне и послушать сонату для скрипки соло вашего любимого композитора, И. С. Баха? Я только что купил отличную запись. Поразительно, как это Баху удалось, используя одну-единственную скрипку, создать такую интересную вещь.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Головная боль тоже? Бедняжка… Пожалуй, вам лучше лечь в постель и постараться заснуть.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Понятно. Овец считать уже пробовали? Где-то у меня была целая картотека подобных трюков — говорят, они здорово помогают от бессоницы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ах, да. Я отлично понимаю, что вы имеете в виду — я это тоже пробовал. Может быть, если уж эта задачка так застряла у вас в голове, вы поделитесь ею со мной, чтоб и я мог попробовать свои силы?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Слово, внутри которого встречаются подряд буквы «Р», «Т», «О», «Т», «Е»… Г-м-м… Как насчет «ретотра»?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ах, какой стыд… Конечно вы правы — я опять все перепутал. К тому же в слове «реторта» эти буквы все равно идут задом наперед.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Уже несколько часов? Хорошенькую вы мне задали задачку… Где вы откопали такую дьявольскую головоломку?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы имеете в виду, что он только делал вид, что размышляет над эзотерическими буддистскими проблемами, когда на самом деле он пытался придумать сложные словесные головоломки?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ага! Улитка знала, чем он занимается. Как же вам удалось с ней переговорить?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы знаете, я как-то слышал похожую головоломку. Хотите, я вам ее задам? Или это еще хуже вас отвлечет?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Согласен — хуже уже вряд ли будет. Так вот: какое слово начинается с «КА» и кончается на «КА»?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Очень остроумно — но это нечестно. Я совершенно не это имел в виду!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Согласен, это слово выполняет условие; но все равно это какое-то дегенеративное решение.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Абсолютно верно! Как вам удалось так быстро найти ответ?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это — еще один пример того, какой полезной может оказаться картотека трюков от бессоницы. Прекрасно! Но я все еще блуждаю в потемках с вашей задачкой о «PTOTE».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Поздравляю — теперь вам, может быть, удастся заснуть. Скажите же мне решение!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вообще-то я не люблю подсказок, но на этот раз ладно, валяйте.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не понимаю. Что вы имеете в виду под «рисунком» и «фоном»?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разумеется, я знаком с «Мозаикой II». Я знаю ВСЕ работы Эшера. В конце концов, это мой любимый художник! Кстати, репродукция «Мозаики II» висит прямо у меня перед носом.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Всех черных зверей? Конечно, вижу!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Верно: их «негативное пространство» — то, что остается свободным — определяет белых зверей.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А, так вот что вы называете «рисунком» и «фоном»! Но какое отношение это имеет к головоломке о «Р-Т-О-Т-Е»?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это для меня слишком сложно… Теперь и у меня начинает болеть голова; пойду, пожалуй, поищу мою спасительную картотеку, может быть она мне поможет забыться сном.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы хотите зайти сейчас? Но я думал…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну что ж, хорошо. А я пока постараюсь решить эту задачку с помощью вашей подсказки о рисунке и фоне и моей головоломки.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: С удовольствием сыграю их для вас.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы изобрели о них теорию?</p>
    <p><emphasis>Ахилл:</emphasis> В сопровождении какого инструмента?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: В таком случае, как странно, что он не записал также и партию клавесина, и не опубликовал их в таком виде.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А, понимаю — нам предоставляется выбор: слушать ее с аккомпанементом или без оного. Но откуда мы знаем, как он должен звучать?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да, вы правы — наверное, лучше всего оставить эту работу воображению слушателя. Согласен — может быть, у Баха в мыслях вообще не было никакого аккомпанемента. Действительно, эти сонаты и так звучат замечательно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Точно. Ну, до скорого.</p>
    <p><emphasis>Ахилл:</emphasis> Пока, г-жа Ч.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_018.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 14. М К. Эшер. «Мозаика II» (литография, 1957).</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА III: Рисунок и фон</p>
    </title>
    <subtitle>Простые и составные числа</subtitle>
    <p>ТО, ЧТО некоторые понятия можно выразить при помощи простых манипуляций типографскими символами, кажется довольно странным. До сих пор мы передали таким образом лишь понятие сложения, и это, возможно, не показалось нам удивительным. Предположим, однако, что мы захотим создать формальную систему с теоремами вида <strong>P</strong><emphasis>x</emphasis>, где <emphasis>x</emphasis> было бы строчкой, состоящей из тире. Количество этих тире должно было бы выражаться простым числом. Так, <strong>P-- </strong>— было бы теоремой, в то время как <strong>P--- </strong>теоремой бы не являлось. Как это может быть выражено с помощью типографских операций? Сначала необходимо точно определить, что мы имеем в виду под «типографскими операциями». Полное описание было дано в системах <strong>MIU </strong>и <strong>pr</strong>, так что сейчас мы ограничимся только списком наших возможностей:</p>
    <p>(1) читать и узнавать любое из конечных множеств символов;</p>
    <p>(2) записывать любой из символов, принадлежащий такому множеству,</p>
    <p>(3) повторять любой из этих символов в другом месте;</p>
    <p>(4) стирать любой из этих символов;</p>
    <p>(5) проверять, одинаковы ли два символа;</p>
    <p>(6) сохранять и использовать список ранее выведенных теорем.</p>
    <p>Список получился немного повторяющимся, но это не столь важно. Главное то, что он позволяет только самые тривиальные операции, намного проще, чем операция отличения простого числа от не простого. Как же, в таком случае, мы сможем совместить несколько операций и создать такую формальную систему, в которой простые числа отличались бы от составных?</p>
    <subtitle>Система ur</subtitle>
    <p>Первым шагом может стать решение более простой, но сходной задачи. Мы можем попытаться придумать систему, похожую на систему <strong>pr</strong>, но которая вместо сложения представляла бы умножение. Назовем ее системой <strong>ur</strong> (u = «умноженное на»). Предположим, что X, Y, Z , соответственно, — это количество тире в строчках x, y, z. (Обратите внимание, что я специально делаю упор на различии между строчкой, и количеством тире, которое эта строчка содержит.) Мы хотим, чтобы строчка x<strong>u</strong>y<strong>rz</strong> была теоремой только в том случае, когда X, умноженное на Y, равняется Z. Например, <strong>--u---r------</strong> должно быть теоремой, так как 2, умноженное на 3, равняется 6, в то время как <strong>--u--r--- </strong>теоремой быть не должно. Систему <strong>ur</strong> так же просто описать, как и систему <strong>pr</strong>. Для этого нужны всего лишь одна аксиома и одно правило вывода</p>
    <p>СХЕМА АКСИОМ: <emphasis>x</emphasis><strong>u-r</strong><emphasis>x</emphasis> является аксиомой, когда <emphasis>x</emphasis> — строчка, состоящая из тире.</p>
    <p>ПРАВИЛО ВЫВОДА: Предположим, что <emphasis>x</emphasis>, <emphasis>у</emphasis>, и <emphasis>z</emphasis> — строчки тире, и что <emphasis>x</emphasis><strong>u</strong><emphasis>y</emphasis><strong>r</strong>z — старая теорема. Тогда <emphasis>x</emphasis><strong>u</strong><emphasis>y<strong>-</strong></emphasis><strong>r</strong><emphasis>zx</emphasis> будет новой теоремой.</p>
    <p>Ниже приводится вывод теоремы <strong>--u---r------</strong></p>
    <p>(1) <strong>--u-r-- </strong>(аксиома)</p>
    <p>(2) <strong>--u--r----</strong> (по правилу вывода, используя (1) в качестве старой теоремы)</p>
    <p>(3) <strong>--u---r------</strong> (по правилу вывода, используя (2) в качестве старой теоремы)</p>
    <p>Обратите внимание, что количество тире в средней строке возрастает на единицу каждый раз, когда мы применяем правило вывода, таким образом, мы можем предсказать, что если мы хотим получить теорему с десятью тире в середине, нам придется применить правило вывода девять раз подряд.</p>
    <subtitle>Уловление Составности</subtitle>
    <p>Умножение (немного более сложное понятие, чем сложение) теперь уловлено нами в сети типографских правил, подобно птицам в Эшеровском «Освобождении». А как же насчет простых чисел? Следующий план кажется неплохим: используя систему <strong>ur</strong>, определить новое множество теорем вида S<emphasis>x</emphasis>, которые характеризуют <emphasis>составные числа</emphasis></p>
    <p>ПРАВИЛО: Предположим, что <emphasis>x</emphasis>, <emphasis>у</emphasis>, <emphasis>z</emphasis> — строчки тире. Если <emphasis>x<strong>-</strong></emphasis><strong>u</strong><emphasis>y<strong>-</strong></emphasis><strong>r</strong><emphasis>z</emphasis> является теоремой, то S<emphasis>z</emphasis> также будет теоремой.</p>
    <p>Это означает, что Z (число тире в z) является составным, если оно — произведение двух чисел, больших единицы (а именно, X+1 — число тире в <emphasis>x<strong>-</strong></emphasis> и Y+1 — число тире в <emphasis>y<strong>-</strong></emphasis>). Я объясняю вам это новое правило в «интеллектуальном режиме», поскольку вы, как существо мыслящее, желаете знать, почему такое правило существует. Если бы вы работали исключительно в «механическом режиме», вам бы не понадобились никакие объяснения, так как работающие в режиме <strong>M</strong> следуют правилам чисто механически, никогда не задавая вопросов, и при этом совершенно счастливы!</p>
    <p>Поскольку вы работаете в режиме <strong>I</strong>, вы будете склонны забывать о различии между строчками и их интерпретацией. Ситуация может стать довольно запутанной, как только вы обнаружите смысл в символах, которыми вы манипулируете. Вам придется бороться с собой, чтобы не решить, что строчка «<strong>---»</strong> — то же самое, что число 3. Требование формальности, казавшееся совершенно очевидным в главе I, здесь становится весьма каверзным и приобретает первостепенную важность Именно оно не дает вам спутать режим <strong>I</strong> с режимом <strong>M</strong>, иными словами, оно не позволяет вам смешивать арифметические факты с типографскими теоремами.</p>
    <subtitle>«Нелегальная» характеристика простых чисел</subtitle>
    <p>Весьма соблазнительно от теорем типа S сразу перескочить к теоремам типа P, путем введения следующего правила</p>
    <p>ПРЕДЛОЖЕННОЕ ПРАВИЛО: Предположим, что <emphasis>x</emphasis> — строчка тире. Если S<emphasis>x</emphasis> не является теоремой, то P<emphasis>x</emphasis> является теоремой.</p>
    <p>Роковая ошибка здесь заключается в том, что проверка «нетеоремности» S<emphasis>x</emphasis> — не типографская операция. Чтобы узнать наверняка, что <strong>MU</strong> — не теорема <strong>MIU</strong>, нам пришлось бы <emphasis>выйти из системы</emphasis>; в такую же ситуацию мы попадаем и с Предложенным Правилом. Оно подрывает сами основы формальных систем тем, что предлагает вам действовать неформально, вне системы. Типографская операция (6) позволяет вам рассматривать предварительно выведенные теоремы; однако Предложенное Правило отсылает вас к гипотетической «таблице не-теорем». Чтобы получить подобную таблицу, вам придется работать <emphasis>вне системы</emphasis>, показывая, почему некоторые строчки не могут быть получены в данной системе. Конечно, может оказаться, что существует другая формальная система, в которой «таблица не-теорем» может быть получена чисто типографскими способами. На самом деле, наша цель — найти именно такую систему.Однако Предложенное Правило — не типографское, а посему нам придется от него отказаться.</p>
    <p>Это настолько важный момент, что мы остановимся на нем поподробнее. В нашей <emphasis>системе S</emphasis> (включающей систему <strong>ur</strong> и правила, определяющие теоремы типа S) у нас есть теоремы вида S<emphasis>x</emphasis>, где <emphasis>x</emphasis>, как обычно, обозначает строчку тире. В ней имеются также не-теоремы вида <emphasis>S</emphasis>x. Говоря о не-теоремах, я имею в виду именно эту разновидность, хотя, конечно, существует множество не-теорем в виде неправильно сформированных строчек: <strong>u u-S r r</strong> и пр. Между теоремами и не-теоремами есть следующая разница: количество тире в первых — составное число, во вторых — простое. К тому же, все теоремы похожи по форме, так как все они выведены при помощи одного и того же набора типографских правил. Можем ли мы сказать, что в этом смысле все не-теоремы также имеют что-то общее в форме? Ниже приводится список теорем типа S, без их вывода. Число в скобках указывает на количество тире в соответствующей теореме.</p>
    <p>S<strong>----</strong> (4)</p>
    <p>S<strong>------</strong> (6)</p>
    <p>S<strong>--------</strong> (8)</p>
    <p>S<strong>---------</strong> (9)</p>
    <p>S<strong>----------</strong> (10)</p>
    <p>S<strong>------------</strong> (12)</p>
    <p>S<strong>--------------</strong> (14)</p>
    <p>S<strong>---------------</strong> (15)</p>
    <p>S<strong>----------------</strong> (16)</p>
    <p>S<strong>------------------</strong> (18)</p>
    <p>.</p>
    <p>.</p>
    <p>.</p>
    <p>«Дырки» в этом списке как раз и являются не-теоремами. Есть ли у них какая-то общая «форма»? Можно ли предположить, что лишь постольку, поскольку они являются пробелами в неком упорядоченном списке, они обладают какими-то общими чертами? И да, и нет. Нельзя отрицать, что у них есть общие типографские черты; вопрос в том, правомочно ли называть эти черты «формой». Дело в том, что дырки определены только негативно: они представляют из себя то, что осталось от позитивно определенного списка.</p>
    <subtitle> Рисунок и фон</subtitle>
    <p>Это напоминает известное разграничение между рисунком и фоном в живописи. Когда предмет или «положительное пространство» (например, человеческая фигура, буква или натюрморт) рисуется внутри рамки, неизбежным следствием этого является появление на картине дополняющей формы, также называющейся «фоном», или «негативным пространством». В большинстве картин отношение между фоном и рисунком почти не играет роли; как правило, художник в основном занят рисунком. Однако иногда его внимание привлекает также и фон.</p>
    <p>Существуют замечательные шрифты, обыгрывающие это различие между рисунком и фоном. Послание, написанное таким шрифтом, приводится ниже. На первый взгляд это просто несколько клякс; но если вы посмотрите на них издали, попристальнее, то увидите семь букв на этом РИСУНКЕ (специальным шрифтом, так, что черный фон, создающий белые буквы, похож на кляксы.)</p>
    <image l:href="#i_019.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 15. Рисунок</emphasis></p>
    <p>Такой же эффект производит мой рисунок «Знак из дыма» (рис. 139). Продолжая в том же ключе, попробуйте решить следующую задачку: возможно ли нарисовать такую картину, чтобы слова были как на рисунке, так и в фоне?</p>
    <p>Давайте условимся различать между двумя типами рисунков: <emphasis>курсивно рисуемыми</emphasis> и <emphasis>рекурсивными</emphasis> (эти термины не являются общеупотребительными — их придумал я сам). В <emphasis>курсивно рисуемом</emphasis> рисунке фон является лишь побочным продуктом. В <emphasis>рекурсивном</emphasis> рисунке, наоборот, фон может рассматриваться как отдельный самостоятельный рисунок. Обычно художник делает это вполне сознательно. Приставка «ре» здесь выражает тот факт, что как рисунок, гак и фон могут быть нарисованы курсивно, то есть, такая картина «дву-курсивна». Любой контур на рекурсивном рисунке — это обоюдоострый меч. М. К. Эшер был мастером подобных картин; взгляните, например, на его великолепную рекурсивную гравюру «Птицы» (рис. 16).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_020.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 16. M. K. Эшер. «Деление пространства при помощи птиц» (из блокнота 1942 года).</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Различие здесь не такое строгое, как в математике; кто может с уверенностью утверждать, что некий фон не является в то же время и рисунком? При достаточно внимательном рассмотрении, любой фон не лишен собственного интереса. В этом смысле любой рисунок можно назвать рекурсивным. Однако, вводя эти термины, я имел в виду нечто другое. Существует естественное, интуитивное понятие узнаваемых форм. Являются ли и рисунок и фон узнаваемыми формами? Если да, то такой рисунок рекурсивен. Посмотрев на фон большинства контурных рисунков, вы обнаружите, что в нем трудно признать какую-либо форму. Это доказывает, что:</p>
    <p>Существуют узнаваемые формы, чье негативное пространство не является никакой узнаваемой формой. Или, выражаясь более технично:</p>
    <p>Существуют курсивно рисуемые рисунки, которые не рекурсивны.</p>
    <image l:href="#i_021.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 17. Скотт Е. Ким Рисунок «РИСУНОК-РИСУНОК».</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>На рис. 17 показано решение предложенной выше головоломки, принадлежащее Скотту Киму; я называю это решение «рисунок РИСУНОК — РИСУНОК». На какую бы часть — белую или черную — вы не посмотрели, вы увидите только «ФИГУРЕ» (= английское «РИСУНОК»), и никакого «ФОНА». Великолепный образчик рекурсивного рисунка! Черные области этого хитроумного рисунка можно охарактеризовать двумя способами:</p>
    <p>(1) как <emphasis>негативное пространство</emphasis> белых областей;</p>
    <p>(2) как <emphasis>видоизмененные копии</emphasis> белых областей (полученные путем их окраски и сдвига каждой белой области).</p>
    <p>(В данном случае обе характеристики эквивалентны; для большинства черно-белых рисунков это не так.) В главе VIII, создавая Типографскую Теорию Чисел (ТТЧ), мы будем надеяться, что нам удастся охарактеризовать множество всех ложных утверждений аналогичными способами:</p>
    <p>(1) как <emphasis>негативное пространство</emphasis> множества всех теорем ТТЧ;</p>
    <p>(2) как <emphasis>модифицированные копии</emphasis> множества всех теорем ТТЧ (полученные путем отрицания каждой теоремы ТТЧ).</p>
    <p>Однако этой надежда окажется напрасной, так как:</p>
    <p>(1) среди множества всех не-теорем существуют некоторые истинные утверждения;</p>
    <p>(2) вне множества всех отрицаний теорем, существуют некоторые ложные утверждения.</p>
    <p>Отчего так получается, вы увидите в главе XIV; а пока можете поразмыслить над графическим изображением данной ситуации (Рис. 18).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_022.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 18. Эта диаграмма отношений между различными классами строчек ТТЧ весьма богата зрительным символизмом. Самый большой прямоугольник — множество всех строчек ТТЧ. Следующий прямоугольник — все правильно построенные строчки ТТЧ. Внутри него находится множество всех предложений ТТЧ. Именно на этом уровне начинают происходить интересные вещи. Множество теорем изображено в виде дерева, чей ствол — множество аксиом. Символ дерева был выбран из-за того, что оно растет «рекурсивно» новые ветви (теоремы) вырастают из старых. Пальцеобразные ветви проникают во все уголки области представляющей множество истинных высказываний, однако они не могут занять эту область целиком. Граница между областями истинных и ложных высказываний представляет собой изломанную «береговую линию», которая, как бы близко вы ее не рассматривали, всегда имеет еще более мелкие уровни структуры и таким образом, не поддается описанию каким либо конечным методом (См. книгу Мандельбродта «Фракталы» (В. Mandelbrodt Fractals)). Отраженное дерево справа представляет отрицания теорем все они ложны, но вкупе они не в состоянии заполнить всю область ложных высказываний (Рисунок автора)</emphasis></p>
    <subtitle>Рисунок и фон в музыке</subtitle>
    <p>Аналогию с понятием рисунка и фона можно также найти и в музыке. Примером может служить различие между мелодией и аккомпанементом: мелодия всегда на первом плане, тогда как аккомпанемент в каком-то смысле второстепенен. Поэтому нам кажется удивительным, когда мы узнаем мелодии на «низшем» уровне музыкального произведения. Для пост-барочной музыки это редкое явление — обычно гармонии там не выходят на первый план. Но в барочной музыке — и прежде всего, у Баха — все уровни «работают» в качестве «рисунка». В этом смысле баховские композиции могут быть названы рекурсивными.</p>
    <p>В музыке есть еще одно различие между рисунком и фоном — ударные и безударные такты. Если вы начнете отмечать ритм счетом «раз-и, два-и, три-и…», большинство нот мелодии придутся на числа, а не на «и». Иногда, однако, мелодия бывает нарочно смещена на «и», чем достигается интересный эффект. Это происходит, например, в нескольких фортепианных этюдах Шопена. Тот же прием можно найти у Баха, в особенности, в сонатах и партитурах для скрипки соло и в сюитах для виолончели соло. В этих композициях Баху удается поместить несколько мелодий одновременно на разных уровнях. Иногда он достигает этого эффекта, заставляя солирующий инструмент играть дублировки — две ноты сразу. В других случаях, однако, он помещает один голос на ударные такты, а другой — на безударные, так что слух различает две разные мелодии, вплетающиеся одну в другую и гармонически сочетающиеся. Нет нужды говорить, что Бах не останавливается на этом уровне сложности…</p>
    <subtitle>Рекурсивно счетные и рекурсивные множества</subtitle>
    <p>Перенесем понятие рисунка и фона обратно в область формальных систем. В нашем примере роль позитивного пространства играют теоремы типа S, а роль негативного пространства — строчки, в которых количество тире выражается простым числом. Пока что единственный способ, который нам удалось найти   для выражения простых чисел типографским путем, это негативное пространство. Существует ли какой нибудь способ выразить простые числа в виде позитивного пространства, то есть в виде множества теорем некой системы?</p>
    <p>Интуиция подсказывает разным людям разные ответы. Я отчетливо помню, как был озадачен и заинтригован, заметив разницу между негативной и позитивной характеристиками. Я был совершенно уверен в том, что не только простые числа, но и вообще любое негативно определяемое множество чисел может быть определено позитивно. Интуитивное обоснование моей уверенности заключалось в следующем вопросе: «<emphasis>Как это возможно, чтобы рисунок и фон не содержали совершенно одинаковой информации</emphasis>?» Мне казалось, что они представляют собой одну и ту же информацию, закодированную двумя разными способами. А что думаете по этому поводу вы, читатель?</p>
    <p>Выяснилось, что я был прав насчет простых чисел, но ошибался в остальном. Тогда это меня поразило и продолжает поражать и по сей день. Оказывается, что:</p>
    <p><emphasis>существуют такие формальные системы, чье негативное пространство (множество не-теорем) не является позитивным пространством никакой другой формальной системы</emphasis>.</p>
    <p>Как выяснилось, этот результат сравним по глубине с Теоремой Гёделя — так что неудивительно, что моя интуиция не могла принять его сразу. Подобно математикам начала двадцатого века, я считал мир формальных систем и натуральных чисел более предсказуемым, чем он оказался в действительности. Выраженное более техническим языком, это утверждение звучит так:</p>
    <p><emphasis>Существуют рекурсивно счетные множества, не являющиеся рекурсивными</emphasis>.</p>
    <p>Выражение «рекурсивно счетные» (часто сокращаемое как р.с.) — математическое соответствие нашему художественному понятию «курсивно рисуемые», а <emphasis>рекурсивный</emphasis> — соответствие «рекурсивным». Множество строчек является р. с., когда все они могут быть выведены путем применения типографских правил — например, множество теорем типа S или множество теорем системы <strong>MIU</strong>; на самом деле, это определение приложимо ко множеству теорем любой формальной системы. Оно сравнимо с понятием о «рисунке» как о «множестве линий, которые могут быть произведены в соответствии с художественными правилами» (что бы это последнее не означало!). А «рекурсивное множество» подобно рисунку, чей фон, в свою очередь, также является рисунком — в таком случае не только рисунок, но и его дополнение будут р. с. Из этого вытекает следующий результат:</p>
    <p><emphasis>Существуют такие формальные системы, у которых нет типографского алгоритма разрешения</emphasis>.</p>
    <p>Из чего это следует? Очень просто. Типографский алгоритм разрешения — это метод, отличающий теоремы от не-теорем. Он позволяет нам выводить не-теоремы систематически, идя по списку <emphasis>всех</emphasis> строчек и отбрасывая те, что не являются теоремами. Эту процедуру можно назвать типографским методом вывода множества не-теорем. Однако из предыдущего утверждения (которое мы пока принимаем на веру) следует, что для <emphasis>некоторых</emphasis> формальных систем это невозможно.</p>
    <p>Предположим, что мы нашли множество R («R» — рисунок) натуральных чисел, которое мы можем вывести каким-либо формальным путем — вроде множества составных чисел. Предположим, что его дополнением является множество F («F» — фон) — простые числа. Вместе взятые, R и F дают все натуральные числа. Мы знаем правило, позволяющее вывести все числа множества R, для чисел множества F такого правила не существует. Важно, что если числа R выводятся исключительно <emphasis>в возрастающем порядке</emphasis>, то мы всегда можем охарактеризовать F. Трудность заключается в том, что многие р. с. множества производятся при помощи таких методов, которые выводят элементы в произвольном порядке, так что не известно, появится ли какое-либо число, до сих пор пропускаемое, если подождать еще чуть-чуть.</p>
    <p>На вопрос «Все ли рисунки рекурсивны?» мы ответили отрицательно. Теперь мы видим что придется ответить отрицательно и на аналогичный вопрос математиков «Все ли множества рекурсивны?» Имея это в виду, давайте вернемся к этому расплывчатому понятию «формы». Обратимся снова к нашим множествам R — рисунки и F — фон. Легко согласиться с тем, что все числа во множестве R имеют какую-то общую «форму» — но можно ли сказать то же самое о числах множества F? Странный вопрос. С самого начала имея дело с бесконечным множеством всех натуральных чисел, весьма сложно прямо и четко определить «дырки», остающиеся в списке после изъятия оттуда неких чисел. Таким образом, возможно что на самом деле у этих дырок нет никаких общих характеристик «формы». Неясно, стоит ли вообще использовать здесь такое соблазнительное словечко как «форма». Может быть лучше не определять этого понятия оставив ему некую интуитивную гибкость.</p>
    <p>Вот вам еще одна головоломка, над которой вы можете поразмыслить в связи с изложенным выше Можете ли вы охарактеризовать следующее множество чисел (или его негативное пространство)?</p>
    <p>1 3 7 12 18 26 35 45 56 69</p>
    <p>Чем данная последовательность напоминает рисунок РИСУНОК-РИСУНОК?</p>
    <subtitle>Простые числа в качестве рисунка, а не фона</subtitle>
    <p>Как же насчет формальной системы для вывода простых чисел? Как это сделать? Способ состоит в том чтобы, не останавливаясь на умножении, обратиться прямо к неделимости, представив ее позитивно. Ниже дана схема аксиом и правило вывода теорем, представляющих понятие числа, не являющегося делителем других чисел (<strong>ND</strong> = не делитель).</p>
    <p>СХЕМА АКСИОМ:  <emphasis>xy</emphasis><strong>ND</strong><emphasis>x</emphasis>, где <emphasis>x</emphasis> и <emphasis>у</emphasis> — строчки тире</p>
    <p>Например, <strong>-----ND--</strong>, где <emphasis>x</emphasis> заменен на «<strong>--»</strong> и <emphasis>y</emphasis> — на «<strong>---»</strong></p>
    <p>ПРАВИЛО: Если <emphasis>x</emphasis><strong>ND</strong><emphasis>y</emphasis> является теорема, то <emphasis>x</emphasis><strong>ND</strong><emphasis>xу</emphasis> также будет теоремой</p>
    <p>Приложив это правило дважды, вы можете вывести теорему</p>
    <p><strong>-----ND------------</strong></p>
    <p>которая интерпретируется как «5 не делитель 12». Однако <strong>---ND------</strong> не является теоремой. В чем будет ошибка, если вы попытаетесь вывести эту строчку?</p>
    <p>Чтобы определить, что данное число простое, у нас должны быть какие-то сведения о его свойствах неделимости. В частности, мы хотим знать, что это число не делится на 2, 3, 4, и т. д., до числа, меньшего его на единицу. Однако в формальных системах мы не можем позволить себе таких расплывчатых формулировок как «и так далее». Здесь нужна исчерпывающая точность. Нам бы хотелось иметь возможность сказать на языке системы: «число Z <emphasis>свободно от делителей</emphasis> до X» (<strong>SOD</strong> = свободно от делителей), имея в виду, что не одно число между 2 и X не является делителем Z. Это можно сделать, но здесь есть небольшой трюк. Если хотите, можете попытаться найти его.</p>
    <p>Решение заключается в следующем:</p>
    <p>ПРАВИЛО: Если <strong>--ND</strong><emphasis>z</emphasis> является теоремой, то <emphasis>z</emphasis><strong>SOD--</strong> также будет теоремой.</p>
    <p>ПРАВИЛО: Если <emphasis>z</emphasis><strong>SOD</strong><emphasis>x</emphasis> и <emphasis>x<strong>-</strong></emphasis><strong>ND</strong><emphasis>z</emphasis> являются теоремами, то <emphasis>z</emphasis><strong>SOD</strong><emphasis>x</emphasis> также будет теоремой.</p>
    <p>Эти два правила, в совокупности, характеризуют понятие свободы от делителей. Все что нам нужно, это указать, что простые числа — это числа, <emphasis>свободные от делителей</emphasis>, включая число на единицу меньшее их самих:</p>
    <p>ПРАВИЛО: Если <emphasis>z<strong>-</strong></emphasis><strong>SOD</strong><emphasis>z</emphasis> является теоремой, то <strong>P</strong><emphasis>z<strong>-</strong></emphasis> также будет теоремой.</p>
    <p>Не будем забывать, что 2 — тоже простое число!</p>
    <p>АКСИОМА: <strong>P--</strong></p>
    <p>Вот и все, что нам необходимо. Принцип формального выражения «просто-численности» заключается в том, что существует метод проверки, не требующий никакого отступления назад. Вы всегда двигаетесь вперед, проверяя данное число на делимость — сначала на 2, потом на 3, и так далее. Именно эта «монотонность» или однонаправленность — отсутствие игры между укорачивающими и удлиняющими правилами — позволила нам уловить суть простых чисел. И именно этой потенциальной сложностью формальных систем, могущих вместить сколько угодно взаимодействий между движением вперед и назад, объясняются такие ограничивающие результаты как Теорема Гёделя и Проблема Остановки Тюринга, как и тот факт, что не все рекурсивно счетные множества рекурсивны.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Акростиконтрапунктус</p>
    </title>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хорошая у вас коллекция бумерангов, я такой нигде не видал!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Обыкновенная, не преувеличивайте, пожалуйста. У любой Черепахи можно увидеть коллекцию ничуть не хуже.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Феноменально! Вы, Черепахи, никогда не перестанете удивлять меня своей любовью к собиранию бумерангов.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Шутить изволите? Да страсть к коллекционированию этого оружия у нас в крови. А сейчас, не угодно ли пройти в гостиную?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Только после Вас, как обычно, госпожа Черепаха. (Следуя за Черепахой, Ахилл входит в гостиную и направляется в угол комнаты.) Я вижу, что у вас также неплохое собрание пластинок. Какую музыку вы предпочитаете?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Актуальный вопрос. Видите ли, хотя я всегда была и остаюсь поклонницей Баха, должна признаться, что сейчас я увлекаюсь довольно необычной музыкой.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да? Что же это за музыка?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Такая, о которой вы, скорее всего, никогда не слыхали. Я называю ее «разбивальная музыка».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Едва ли не самая поразительная вещь, которую я слыхал от вас за последнее время. Что значит это необычное название?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Рада удовлетворить ваше любопытство. Эта музыка — для разбивания патефонов.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О ужас!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы полагаете?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: С ума сойти! Воображаю, как вы, пританцовывая с кувалдой в руке, сокрушаете один патефон за другим под звуки «Битвы при Виттории» Бетховена.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Какое у вас образное мышление! Должна вас разочаровать, эта музыка не совсем то, что вы предполагаете. Однако ее истинная природа тоже любопытна. Могу дать вам кое-какие разъяснения…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Интересно… Я весь внимание!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Йоркширский мой приятель, старый Краб (вы с ним, часом, не знакомы?) пришел ко мне однажды с визитом…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Архибольшая умница, этот Краб. Я много о нем наслышан, но сам с ним никогда не встречался. Уверен, что знакомство со стариком принесло бы мне немалое удовольствие.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Конечно, он личность незаурядная. Надо бы мне устроить вашу встречу; может быть, мы все как-нибудь увидимся в парке на прогулке. Думаю, что вы понравитесь друг другу!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Расчудесная идея! Буду ждать этого с нетерпением… Однако мы отклонились от темы вы, кажется, хотели объяснить мне, что такое разбивальная музыка?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ох, да, чуть не забыла. Так вот, пришел, значит, Краб ко мне в гости. Вы, наверное, слыхали, что у него всегда была страсть ко всяческим машинкам и приспособлениям; в то время он прямо-таки сходил с ума по патефонам. Он тогда только что приобрел свой первый патефон и, будучи наивным и доверчивым покупателем, поверил во всю ту белиберду, что нам обычно говорят усердные клерки в надежде сбыть свой товар. На этот раз клерк объявил, что понравившийся Крабу патефон может верно воспроизвести любой звук. Короче говоря, Краб уверился в том, что он купил Идеальный Патефон.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Само собой разумеется, вы с этим не согласились.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Точно, но он заупрямился и твердил, что его проигрыватель может воспроизвести какие угодно мелодии. Спорить не было толку, и каждый остался при своем мнении. Вскоре, однако, я опять пришла к Крабу в гости, на этот раз не с пустыми руками: я принесла с собой запись песни моего собственного сочинения. Песня называется «Меня нельзя воспроизвести на Патефоне №1.»</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Идея неординарная, ничего не скажешь! Это вы ему в подарок принесли?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Конечно. Я предложила ему прослушать мое сочинение на его новом патефоне, и он с радостью согласился. Он поставил пластинку и включил патефон; но после первых же тактов бедный аппарат завибрировал, затрясся и вдруг — БА-БАХ! — разбился на мельчайшие кусочки, разлетевшиеся по всей комнате. Натурально, пластинка тоже разбилась вдребезги…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, Боже!… Какой удар для бедняги. Что-то было не в порядке с патефоном?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ничего. Абсолютно ничего. Просто он не мог воспроизвести мелодию моей песни — эти звуки вызвали в нем такую сильную вибрацию, что он разбился.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Так значит, это все же был не Идеальный Патефон. А ведь клерк ему такого наговорил…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Разве вы, Ахилл, верите всему тому, что говорят продавцы? Неужели вы так же наивны, как старый Краб?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Абсолютно нет! Краб гораздо наивнее. Я-то знаю, что все торговцы — известные пройдохи и надувалы. Поверьте, я не вчера родился!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Представьте себе тогда, что тот клерк мог несколько преувеличить выдающиеся качества нового приобретения Краба. Скорее всего, его патефон вовсе не идеальный, а значит, не может воспроизвести любые звуки.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Увы, кажется, так оно и есть… Но как вы объясняете тот удивительный факт, что именно ваша запись оказалась той самой «невоспроизводимой» мелодией?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ничего удивительного; я сделала это специально. Перед тем, как снова отправиться к Крабу, я пошла в магазин, продавший ему патефон и спросила, где эта модель была сделана. Узнав адрес, я послала на фабрику запрос и со следующей почтой получила полное описание патефона Краба. Я работала, не покладая лап, проанализировала всю конструкцию, и мне удалось найти именно ту мелодию, которая, если ее сыграть вблизи от этого патефона, разобьет его вдребезги!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Какое коварство! Зачем вы мне все это выложили… Значит, вы сами записали эту музыку, да еще и принесли эту подлую штуку ему в подарок!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Точно, вы угадали, мой проницательный друг! Однако это еще не конец. Краб не поверил, что его патефон оказался не Идеальным…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Упрямец!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Совершенно верно! Он отправился в магазин, где приобрел себе еще один патефон, значительно дороже. На этот раз клерк пообещал вернуть ему деньги в удвоенном размере, если тот найдет хотя бы один звук, который новый патефон не сможет воспроизвести.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Блестящая идея! Выходит, Краб ничем не рисковал…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ловкий трюк, это верно. Так вот, Краб тут же похвастался мне своим приобретением; старик был вне себя от радости, и я пообещала ему придти в гости и посмотреть его очередное любимое детище.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Естественно, перед тем как выполнить обещание, вы снова написали на фабрику и с учетом конструкции нового патефона Краба скомпоновали еще одну вредительскую мелодию, на этот раз под названием «Меня нельзя воспроизвести на патефоне №2»?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Совершенно верно! Вижу, что вы вполне прониклись моей идеей…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Так что же случилось на этот раз?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я поставила мою запись и, как вы сами можете догадаться, история повторилась и патефон, и пластинка разлетелись вдребезги.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Щелчок по Крабьему самолюбию изрядный! Тут уж ему, конечно, пришлось признать, что Идеальных Патефонов в природе не существует?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Если бы. На самом деле он решил, что следующий патефон наверняка окажется «выигрышным билетом», а поскольку у него теперь была куча денег, он.</p>
    <p><emphasis>Ахилл (перебивает)</emphasis>: Еще раз пошел в магазин… Постойте-ка: ведь он бы мог вас запросто перехитрить, купив посредственный патефон, не воспроизводящий с достаточной точностью никакую, в том числе и разбивальную, музыку. Тогда вам пришлось бы спасовать…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Соблазнительная мысль. Однако она противоречит первоначальной идее иметь патефон, на котором можно воспроизвести даже его собственную разбивальную мелодию (что, естественно, невозможно).</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Конечно Теперь я понимаю, в чем здесь загвоздка. Любой достаточно качественный патефон (назовем его X), который сможет воспроизвести разбивальную музыку, от нее же и погибнет! Значит, патефон X не совершенный. Избежать подобной участи может только какой-нибудь плохонький патефон, который, однако, уже по определению не будет Идеальным! Любой патефон будет непременно «увечен» в том или ином смысле, а значит, все они дефектны!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Разумеется, они не идеальны, но почему вы называете их «дефектными»? Никакой патефон не способен сделать все то, чего бы нам от него хотелось. Уж если говорить о дефектах, то изъян не в самих патефонах, а в наших представлениях о том, на что они способны. Краб, к примеру, был полон самых фантастических надежд</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Искать Идеальный патефон — неблагодарное занятие. Купит ли Краб высококачественный или посредственный аппарат, он все равно проигрывает. Бедняга, мне его искренно жаль?…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: В таком духе наш «поединок» с Крабом продолжался еще несколько раундов, пока Краб не раскусил принципа моих композиций. Тогда старик попытался меня перехитрить. Он послал фабрикантам описание патефона своего изобретения, который они и изготовили по его чертежам. Краб назвал свое детище «Патефон Омега» — этот аппарат был намного сложнее чем все предыдущие.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А, понимаю: у него вообще не было движущихся частей… Может быть, он был сделан из ваты? Или…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Если вы будете пытаться угадать, то мы просидим здесь до завтра. Позвольте вам помочь: «Омега» имела встроенную телекамеру, сканирующую любую пластинку, перед тем как поставить ее на патефон. Эта камера была подключена к компьютеру, который, в свою очередь, устанавливал по форме дорожек, что за музыка записана на данной пластинке.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Тривиальной эту конструкцию не назовешь, но пока мне все понятно. Однако как же Омега использовала полученную информацию?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Интереснейшим образом: компьютер при помощи сложных вычислений устанавливал, какой эффект данная мелодия произведет на патефон. Если музыка оказывалась «опасной», Омега делала что-то поистине удивительное: она меняла структуру частей патефона, перестраиваясь на ходу! Только сделавшись неуязвимой для данной разбивальной мелодии, Омега включала свой патефон и проигрывала пластинку.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Могу себе представить, как вы разочаровались: ведь это означало, что вашим проделкам пришел конец!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я удивлена, Ахилл, что вы так считаете. Видимо, вы не слишком хорошо знакомы с теоремой Гёделя о неполноте.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: … гммм… Чьей теоремой?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Имя ее создателя — Гёдель. Суть теоремы заключается в том, что…</p>
    <p><emphasis>Ахилл (перебивает)</emphasis>: Гёдель? Не слыхал… Послушайте, я уверен, что все это захватывающе интересно, но я, право, предпочел бы услыхать продолжение истории о разбивальной музыке. Мне думается, что я могу сам угадать ее конец…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Рада вашей проницательности. Вы, вероятно, думаете, что Краб победил?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А как же! Признайтесь, что вам пришлось трусливо капитулировать. Не так ли?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ей-Богу, Ахилл, ну и засиделись мы с вами! Уж полночь близится… Я с удовольствием пообщалась бы с вами еще, но у меня уже глаза слипаются.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: То-то я чувствую, что и меня в сон клонит… Пойду я, пожалуй. (Направляется к двери, но внезапно поворачивает обратно.) Однако какой я забывчивый! Принес вам маленький презент и чуть не унес его обратно домой. (Протягивает Черепахе небольшой аккуратный сверток.)</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Стоило ли беспокоиться… Благодарю! (Нетерпеливо распаковывает пакет.)</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Безделушка, право слово…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ах… (Срывает последнюю обертку и на свет появляется изящный стеклянный бокал.) Какая прелесть! Как вы узнали, что я прямо-таки с ума схожу по стеклянным бокалам?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разве? Не имел ни малейшего понятия, но я рад, что вам понравилось.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Обворожительно! Послушайте, если вы умеете хранить секреты, я вам кое-что расскажу. Я пытаюсь найти Идеальный Бокал, так сказать, Генерал-бокал, Гроссмейстер-бокал, чья форма не имела бы ни малейшего изъяна. Представляете, если бы ваш подарок, назовем его Бокал Г, оказался бы искомым сокровищем! Сделайте милость, поделитесь: где вы отыскали это чудо?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Частная коллекция, друг мой, частная коллекция — а больше того, не обессудьте, я вам открыть не могу: секрет! Могу, ежели желаете, сообщить, кому принадлежал сей бокальчик.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Не томите душу, говорите!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Имейте терпенье, друг мой. Слыхали ли вы когда-нибудь о знаменитом коллекционере бокалов по имени И.С. Бах?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Мало кто не слышал хотя бы однажды этого блестящего имени; но позвольте, я впервые слышу, что И. С. Бах занимался коллекционированием!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Артистичные натуры часто бывают весьма разносторонни. Конечно, Бах был в первую очередь известен не как коллекционер, однако это занятие было его излюбленным хобби, хотя почти ни одна душа об этом не знает. Этот бокальчик — его последнее приобретение.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Клянусь небом, это удивительно! Последнее приобретение? Если это так, то ему цены нет! Но почему вы так уверены, что бокал Г действительно принадлежал Баху?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Рассмотрите-ка его на свет: видите, внутри выгравирована надпись В-А-С-H?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: О, вижу, вижу. Убедительно, ничего не скажешь. Поразительная вещь… (аккуратно ставит Бокал Г на полку). Кстати, знаете ли вы, что каждая буква в имени BACH — это также название музыкальной ноты?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Странно, как же это возможно? Я знаю, что во многих языках ноты обозначаются буквами, но там используются буквы только от А до G.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Точно, в большинстве стран так оно и есть. Однако на родине Баха, в Германии, система немного другая. Например, нота «си» будет по-немецки «H», а «си бемоль» — «В». Так, си-бемоль минорная месса Баха по-немецки называется «H-moll Mess». Понимаете?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Изрядная путаница… Подождите-ка. Нота «си» по-немецки «H», а «си бемоль» — «В»… Значит, само имя Баха — мелодия?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Хотя это и странно, но так оно и есть! На самом деле, Бах незаметно включил эту мелодию в одну из сложнейших композиций «Искусства фуги», финальный «Контрапункт». Это была последняя фуга, написанная Бахом.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, какое совпадение! Последний бокал, последняя фуга… Продолжайте, друг мой, прошу вас…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Милейший Ахилл, наберитесь терпения, берите пример с нас, Черепах… На чем, бишь, я остановилась? Когда я слушала «Контрапункт» впервые, я понятия не имела, какой будет финал. Внезапно, без малейшего предупреждения, музыка оборвалась. Затем — мертвая тишина… Я тут же поняла, что как раз в тот момент композитор умер. Этот миг, неописуемо печальный, так на меня подействовал, что я почувствовала себя совершенно разбитой. Так или иначе, В-А-С-H — последняя тема этой фуги и она спрятана внутри произведения. Бах никому не сказал об этом, но, зная эту мелодию, ее можно найти без труда. Ах, Ахилл, сколько существует ловких способов спрятать тайные послания в музыке…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хитроумные уловки для этого есть и в поэзии. Поэты часто прибегали к похожим трюкам; теперь, к сожалению, это вышло из моды. Скажем, Льюис Кэрролл частенько прятал слова и имена в первых буквах строк своих стихов. Поэма, скрывающая таким образом какое-нибудь послание, называется «акростих».</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Осведомлены ли вы, Ахилл, о том, что Бах тоже иногда писал акростихи?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Фантастическая разносторонность!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Широкие интересы у него были, ничего не скажешь! Но странного тут ничего нет: ведь контрапункт и акростих, с их скрытым смыслом, имеют очень много общего. Большинство акростихов прячут только одно послание, однако может существовать и акростих, так сказать, «с двойным дном», где первое послание, в свою очередь, является акростихом для второго. Можно представить себе и «контракростих», где секретное послание надо читать справа налево. Бог мой, да эта форма представляет почти неограниченные возможности! Более того, кто сказал, что акростихи — область исключительно поэтов? Их может сочинять кто угодно, даже диалогики.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Так, так… Дело логики? Значит, мне это будет трудновато. Я с Госпожой Логикой не в ладах.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ахилл, вы опять все перепутали. Я сказала не «дело логики», а «диалогики», то есть сочинители диалогов. Гммм… (Чешет лапой за ухом с задумчивым видом.)</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Друг мой, я по глазам вижу, что вы еще что-то замышляете…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Так, пустяки… Я подумала: а что если какой-нибудь диалогик задумает написать один из своих диалогов в форме акростического контрапункта, в честь И. С. Баха? Маловероятно, конечно, чтобы такая странная идея пришла кому-нибудь в голову… Все же, в таком случае, какое имя будет правильнее зашифровать: его собственное или Баховское? Впрочем, зачем нам волноваться о таких пустячных материях, пусть этот вопрос решает тот, кто задумает написать подобный диалог!… Вернемся лучше к нашему «музыкальному» имени: знаете ли вы, что мелодия В-А-С-H, если ее сыграть снизу вверх и задом наперед, звучит точно также, как оригинал?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Если ее сыграть снизу вверх? Не понимаю. Задом наперед, это ясно: H-С-А-В- но снизу вверх? Вы, вероятно, меня разыгрываете?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Разрешите вам продемонстрировать; сейчас, только принесу скрипку… (Идет в соседнюю комнату и возвращается со старинным инструментом.) Сейчас я вам, скептику, сыграю эту мелодию задом наперед, вверх тормашками, шиворот навыворот и в любом виде, в каком вашей душеньке будет угодно… Ну что ж, начнем… (Кладет на пюпитр ноты «Искусства фуги» и открывает их на последней странице.) Вот он, последний «Контрапунктус» и вот она, последняя тема.</p>
    <p>(Черепаха начинает играть: В-А-С- … но когда она пытается взять финальное «H», внезапно, без малейшего предупреждения, резкий звук бьющегося стекла грубо прерывает ее игру.Черепаха и Ахилл оборачиваются как раз вовремя, чтобы успеть увидеть, как крохотные блестящие осколки осыпаются дождем с полки, где только что стоял Бокал Г. Затем — мертвая тишина…)</p>
    <image l:href="#i_023.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 19. Последняя страница «Искусства фуги» Баха. На подлиннике рукой сына композитора, Карла Филиппа Эммануэля, написано: «NB: Во время исполнения этой фуги, в тот момент когда прозвучала мелодия В-А-С-H, композитор скончался.» (На рисунке мелодия В-А-С-H взята в рамку) Пусть последняя страница Баховского «Контрапункта» послужит здесь как эпитафия. (Ноты отпечатаны при помощи компьютерной программы СМУТ, разработанной Дональдом Бирдом в Индианском университете США.)</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА IV: Непротиворечивость, полнота и геометрия</p>
    </title>
    <subtitle>Смысл явный и неявный</subtitle>
    <p>В главе II мы видели пример того, как смысл — по крайней мере, в относительно простом контексте формальных систем — рождается из изоморфизма между управляемыми правилами символами и вещами реального мира. В большинстве случаев, чем сложнее изоморфизм, тем больше «техники» — как аппаратуры, так и программного обеспечения — бывает необходимо, чтобы извлечь смысл из символов. Если изоморфизм очень прост (или хорошо нам знаком), то есть соблазн считать, что смысл, который мы замечаем, выражен явно. Мы видим смысл, не замечая изоморфизма. Один из самых ярких тому примеров — человеческий язык. Люди часто приписывают значения самим словам, абсолютно не осознавая существования сложного «изоморфизма», эти значения порождающего. Эту ошибку совершить нетрудно; она состоит в том, что значение приписывается скорее <emphasis>объекту</emphasis> (слову), чем <emphasis>связи</emphasis> между данным объектом и реальностью. Вы можете сравнить это с наивным представлением о том, что шум является необходимым побочным эффектом столкновения двух предметов. Это, разумеется, неверно если два предмета столкнутся в вакууме, столкновение будет совершенно бесшумным. Здесь ошибка также заключается в том, что шум приписывается исключительно столкновению, и при этом игнорируется роль среды, переносящей звук от столкнувшихся предметов к уху.</p>
    <p>Выше я использовал слово «изоморфизм» в кавычках, чтобы показать, что его здесь надо понимать с долей скептицизма. Символические процессы, лежащие в основе человеческого языка, настолько неизмеримо сложнее символических процессов в формальных системах, что, если мы хотим по-прежнему считать, что значение — порождение изоморфизмов, то нам придется принять более гибкое определение изоморфизма, чем то, каким мы пользовались до сих пор. Мне кажется, что именно понимание природы изоморфизма, стоящего за значением, — ключ к загадке человеческого сознания.</p>
    <subtitle>Явный смысл «Акростиконтрапунктуса»</subtitle>
    <p>Все это было подготовкой к обсуждению «Акростиконтрапунктуса» — исследованию уровней его значения. В Диалоге есть как явный, так и неявный смысл. Самое явное значение — та история, которая в нем рассказана. Это «явное» значение, строго говоря, крайне <emphasis>неявно</emphasis> — ведь мозгу приходится проделать невероятно сложную работу, чтобы, основываясь на черных значках на бумаге, понять происходящие в этой истории события. Несмотря на это, мы будем считать эти события явным значением Диалога, предполагая, что любой русскоязычный читатель, извлекая смысл из значков на бумаге, использует более или менее одинаковый «изоморфизм».</p>
    <p>И все же, я хотел бы сделать явное значение истории еще более явным. Сначала немного о пластинках и патефонах. Обратите внимание на то, что дорожки на пластинке имеют два уровня значения. Первый уровень — музыка. Но что же такое музыка — последовательность колебаний в воздухе или последовательность эмоциональных реакций в человеческом мозгу? И то и другое, скажете вы. Но для того, чтобы эти эмоции возникли, сначала необходимы колебания. Колебания «извлекаются» из звуковых дорожек при помощи патефона — относительно несложного устройства. На самом деле, вы можете сделать то же самое, ведя по дорожкам булавкой. После этого ухо превращает колебания в реакции слуховых нейронов мозга, которые, в свою очередь, трансформируют линейную последовательность вибраций в схему взаимодействующих эмоциональных откликов. Схема эта настолько сложна, что мне придется, вопреки желанию, воздержаться от ее обсуждения здесь. Так что давайте пока считать, что звуки в воздухе — это «Первый Уровень» значения звуковых дорожек. Что же является «Вторым Уровнем» их значения? Это та вибрация, которая возникает в патефоне. Поэтому Второй Уровень значения зависит от цепи <emphasis>двух</emphasis> изоморфизмов:</p>
    <p>(1) изоморфизм между произвольным узором звуковых дорожек и колебаниями воздуха;</p>
    <p>(2) изоморфизм между произвольными колебаниями воздуха и вибрацией патефона.</p>
    <p>Эта цепь двух изоморфизмов изображена на рис. 20. Обратите внимание, что изоморфизм 1 порождает Первый Уровень значения. Второй Уровень значения — менее явный, чем Первый, поскольку он порожден двумя изоморфизмами. Именно Второй Уровень значения является виновником того, что патефон разбивается. Интересно то, что рождение Первого Уровня значения немедленно влечет за собой рождение Второго Уровня значения — один уровень невозможен без другого. Таким образом, именно неявное значение пластинки «атаковало» и разрушило патефон. Те же комментарии приложимы и к бокалу. Разница лишь в том, что здесь имеется еще один уровень изоморфизма — соответствие между музыкальными нотами и буквами алфавита — который мы будем называть «транскрипцией». За ней следует «перевод»: превращение музыкальных нот в звуки, после чего вибрация действует на бокал точно так же, как она действовала на серию все усложняющихся патефонов.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_024.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 20. Наглядное объяснение принципа, лежащего в основе Теоремы Геделя: два тесно связанных изоморфизма, дающие неожиданный эффект бумеранга. Первый — от звуковых дорожек к звуку, получаемый при помощи патефона. Другой — знакомый всем нам, но обычно оставляемый без внимания — от звука к вибрации патефона. Обратите внимание на то, что второй изоморфизм существует независимо от первого: не только музыка, играемая на патефоне, но и вообще все звуки вблизи от него вызывают в нем вибрацию. Перефразировка Теоремы Геделя звучит так: для любого патефона существуют такие пластинки, которые нельзя на нем проигрывать, так как это косвенно способствует разрушению патефона. (Рисунок автора.)</emphasis></p>
    <subtitle>Неявные значения «Акростиконтрапунктуса»</subtitle>
    <p>Что же можно сказать о неявных значениях Диалога? (Множественное число не случайно — в Диалоге их несколько.) О самом простом из них мы уже упомянули выше — события в двух частях Диалога приблизительно изоморфны: патефон становится скрипкой, Черепаха — Ахиллом, Краб — Черепахой, звуковые дорожки — выгравированным автографом, и т. д. После того, как вы заметили этот простой изоморфизм, вы можете продвинуться дальше. Обратите внимание, что в первой половине истории Черепаха — виновник всех проказ, в то время как во второй половине она — жертва. Ее же собственный метод обратился против нее! Не напоминает ли это вам об «атаке» на патефон пластинок, которые на нем проигрывают, или о надписи на бокале, явившейся «виновницей» его гибели, или о Черепахиной коллекции бумерангов? Безусловно. Это — история о «плевках против ветра» на двух уровнях:</p>
    <p>Первый уровень: «самоатакующие» бокалы и пластинки;</p>
    <p>Второй уровень: «самоатакующий» дьявольский метод Черепахи, использующий для «самоатаки» неявные значения.</p>
    <p>Таким образом, мы можем установить изоморфизм между двумя уровнями истории, сравнив то, как пластинки и бокалы, подобно бумерангам, «замыкаются» сами на себя и в результате гибнут, с тем, как предательский метод Черепахи оборачивается против нее самой. Рассматриваемая таким образом, сама история — пример «самоатак», которые в ней обсуждаются. Поэтому мы можем считать, что «Акростиконтрапунктус» косвенно говорит о себе самом, в том смысле, что его структура изоморфна событиям, которые в нем происходят. (Совершенно так же, как пластинки и бокал косвенно «говорят» о себе самих путем соседствующих изоморфизмов между игрой и вызыванием вибрации.) Конечно, можно прочитать Диалог, не замечая этого изоморфизма; тем не менее, он там присутствует.</p>
    <subtitle>Соответствие между «Акростиконтрапунктусом» и Теоремой Гёделя</subtitle>
    <p>Читатель, возможно, уже чувствует некоторое головокружение — однако это еще только цветочки, а ягодки впереди. (На самом деле, некоторые уровни неявного значения даже не будут здесь затронуты — если пожелаете, можете попробовать докопаться до них сами.) Я написал этот Диалог в основном для того, чтобы проиллюстрировать Теорему Гёделя, которая, как я уже говорил во введении, зависит от двух различных уровней значения высказываний теории чисел. Каждая из двух половин Диалога — «изоморфная копия» Теоремы Гёделя. Поскольку это сложное соответствие — центральная идея диалога, я попытался представить его на следующей диаграмме.</p>
    <p>патефон &lt;==&gt; система аксиом теории чисел</p>
    <p>патефон низкого качества &lt;==&gt; «слабая» система аксиом</p>
    <p>качественный патефон &lt;==&gt; «сильная» система аксиом</p>
    <p>«совершенный» патефон &lt;==&gt; полная система для теории чисел</p>
    <p>«схема устройства» патефона &lt;==&gt; аксиомы и правила формальной системы</p>
    <p>пластинка &lt;==&gt; строчка формальной системы</p>
    <p>«проигрываемая» пластинка &lt;==&gt; теоремы формальной системы</p>
    <p>«непроигрываемая» пластинка &lt;==&gt; не-теоремы формальной системы</p>
    <p>звук &lt;==&gt; истинное высказывание теории чисел</p>
    <p>воспроизводимый звук &lt;==&gt; интерпретированная теорема системы</p>
    <p>невоспроизводимый звук &lt;==&gt; истинное высказывание, не являющееся теоремой</p>
    <p>название песий «Меня нельзя воспроизвести на патефоне X» &lt;==&gt; неявное значение строчки Геделя «Меня нельзя вывести в формальной системе X»</p>
    <empty-line/>
    <p>На этой диаграмме приводится основа изоморфизма между Теоремой Гёделя и «Акростиконтрапунктусом». Не волнуйтесь, если вы пока не вполне понимаете суть Теоремы Гёделя — мы дойдем до нее только через несколько глав! Однако, прочитав этот Диалог, вы уже до некоторой степени прониклись духом этой Теоремы, даже если это и произошло незаметно для вас самих. Теперь я оставляю вас, читатель, с тем, чтобы вы попытались найти другие типы неявных значений в «Акростиконтрапунктусе». «Quaerendo invenietis»</p>
    <subtitle>«Искусство фуги»</subtitle>
    <p>Несколько слов об «Искусстве фуги»… Написанное в последний год жизни Баха, оно состоит из восемнадцати фуг, основанных на одной и той же теме. По-видимому, создание «Музыкального приношения» вдохновило Баха еще на один цикл фуг, на этот раз с менее сложной исходной темой, где он решил показать все возможности этой формы. Простую тему «Искусства фуги» Бах обыгрывает множеством разных способов. Большинство фуг четырехголосные; их сложность и глубина выражения постепенно возрастают. Ближе к концу фуги достигают такой степени сложности, что кажется невероятным, что композитору удается поддерживать этот уровень. Однако это ему удается… до последнего «Контрапункта».</p>
    <p>«Искусство фуги» (а также жизнь композитора) были прерваны следующими обстоятельствами: Бах, у которого в течение многих лет были проблемы со зрением, наконец решился на операцию. Операция прошла неудачно, и Бах ослеп. Однако это не остановило его от работы над монументальным проектом, целью которого было описание всех возможностей искусства полифонической композиции; одной из важных черт проекта было использование многих тем. В композицию, которая была задумана как предпоследняя, Бах включил собственное имя, закодированное в третьей теме. Однако сразу после этого его здоровье так ухудшилось, что работу над любимым проектом пришлось прекратить. Несмотря на болезнь, Баху удалось продиктовать своему зятю финальную хоральную прелюдию, о которой Форкель, биограф композитора, написал следующее: «Когда я исполняю эту прелюдию, я всегда бываю глубоко тронут духом набожного смирения и веры; не могу сказать, чего мне не хватало бы больше: этого Хорала, или окончания последней фуги.»</p>
    <p>Незадолго до смерти к Баху неожиданно вернулось зрение. Через несколько часов после этого с ним случился удар, и десять дней спустя он скончался, оставив загадку неполноты своего «Искусства фуги». Не связано ли это с тем, что Бах использовал там автореференцию?</p>
    <subtitle>Проблемы, связанные с Гёделевским результатом</subtitle>
    <p>Черепаха утверждает, что никакой достаточно мощный патефон не может быть совершенен — то есть способен воспроизвести любые звуки, записанные на пластинке. Гёдель утверждает, что никакая достаточно мощная формальная система не может быть совершенна — то есть способна представить любое истинное высказывание в виде теоремы. Так же, как и в случае с патефонами, это кажется дефектом только тогда, когда мы предъявляем слишком высокие требования к возможностям формальных систем. Однако для математиков начала столетия подобные завышенные требования были обычным делом; в то время во всемогуществе логических рассуждений никто не сомневался. Доказательство обратного было найдено в 1931 году. Тот факт, что в любой достаточно сложной формальной системе истинных утверждений больше, чем теорем, называется «неполнотой» этой системы. Удивительно то, что методы рассуждения, используемые Гёделем в его доказательстве, по-видимому, невозможно заключить в рамки формальных систем. С первого взгляда кажется, что Гёделю впервые удалось выразить необычайно глубокую и важную разницу между человеческой логикой и логикой машины. Это загадочное несоответствие между мощью живых и неживых систем отражено в несоответствии между понятием «истинности» и понятием «теоремности»; таков возможный романтический взгляд на эту ситуацию.</p>
    <subtitle>Модифицированная система <strong>pr</strong> и противоречивость</subtitle>
    <p>Чтобы взглянуть на ситуацию более реалистично, нам необходимо глубже понять, почему и каким образом смысл выражается в формальных системах при помощи изоморфизма. (Мне кажется, что на самом деле это приводит к еще более романтическому взгляду на вещи.) Итак, сейчас мы приступаем к изучению некоторых новых для нас аспектов отношения между значением и формой. Первым делом, давайте создадим новую формальную систему, чуть-чуть изменив нашу старую знакомую, систему пр. Добавим к ней еще одну схему аксиом, сохранив при этом как старую схему, так и единственное правило вывода.</p>
    <p>СХЕМА АКСИОМ II: Если <emphasis>x</emphasis> является строчкой тире, то <emphasis>x</emphasis><strong>p-r</strong><emphasis>x</emphasis> будет аксиомой.</p>
    <p>Ясно, что как <strong>--p-r--</strong>, так и <strong>--p-r---</strong> будут теоремами новой системы. Однако они интерпретируются, соответственно, как «2 плюс 1 равняется 2» и «2 плюс 2 равняется 3». Легко увидеть, что такая система будет содержать массу ложных высказываний (если считать строчку высказыванием). Таким образом, наша новая система <emphasis>противоречива по отношению к окружающему миру</emphasis>.</p>
    <p>Как говорится, беда не приходит одна, в новой системе есть также и <emphasis>внутренние</emphasis> проблемы. Она содержит высказывания, противоречащие друг другу, такие как <strong>-p-r--</strong> (старая аксиома) и <strong>-p-r-</strong> (новая аксиома). Это означает, что наша система противоречива также и в другом смысле — внутренне.</p>
    <p>Так что же, лучше совсем отказаться от новой системы?</p>
    <p>Ни в коем случае! Я нарочно описал эти «противоречия» в «лапшевешательном» стиле, изложив довольно туманные аргументы с уверенностью, призванной запутать читателя. Вполне возможно, что вы уже заметили ошибки в моих рассуждениях. Основная ошибка состоит в том, что я безоговорочно принял для новой системы ту же интерпретацию, что была верна для прежней системы. Вспомните, что мы тогда остановились на словах «плюс» и «равняется» только потому, что в такой интерпретации символы действовали изоморфно понятиям, с которыми мы их сравнивали. Когда мы изменяем правила системы, этот изоморфизм неизбежно страдает. С этим ничего не поделаешь. Таким образом, проблемы, на которые я жаловался в предыдущих абзацах, могут рассеяться как дым, <emphasis>как только мы найдем подходящую интерпретацию для некоторых символов новой системы</emphasis>. Обратите внимание, что я сказал «некоторых» — совсем не обязательно в каждом случае менять интерпретацию всех символов. Некоторые из них могут сохранить прежнее значение, в то время как другие изменятся.</p>
    <subtitle>Снова непротиворечивость</subtitle>
    <p>Предположим, например, что мы интерпретируем по-новому лишь символ <strong>r</strong>, оставляя все остальные символы без изменения; в частности, символ <strong>r</strong> будет означать «больше или равно». Теперь наши «противоречивые» теоремы <strong>-p-r-</strong> и <strong>-p-r--</strong> звучат совершенно безобидно: «1 плюс 1 больше или равно 1» и «1 плюс 1 больше или равно 2». Мы одновременно избавились от противоречий (1) с окружающим миром и (2) внутри системы. К тому же, наша новая интерпретация <emphasis>значима</emphasis>, в то время как прежняя не имела смысла. Я имею в виду, что она не имела смысла в новой системе — в нашей первоначальной системе <strong>pr</strong> она работала превосходно. Пытаться же использовать ее в новой системе так же глупо, как использовать интерпретацию «лошадь-яблоко-счастливая» в старой системе <strong>pr</strong>.</p>
    <subtitle>История эвклидовой геометрии</subtitle>
    <p>Несмотря на мои попытки застать вас врасплох и сбить с толку, этот урок по интерпретации символов при помощи слов, возможно, не показался вам слишком трудным, как только вы поняли, в чем тут дело. Действительно, это несложно. Однако это было одним из глубочайших прозрений математики девятнадцатого века! Все началось с Эвклида, который около 300 года до нашей эры собрал и систематизировал все, что было известно о геометрии в то время. Получившийся труд оказался таким солидным, что в течение более чем двух тысячелетий он практически считался библией геометрии — одна из наиболее «долголетних» работ! Почему так получилось? </p>
    <p>Основная причина в том, что Эвклид был основоположником строгости в математических рассуждениях. Его «Элементы» начинаются с простых понятий, определений и так далее; при этом постепенно накапливается множество результатов, организованных таким образом, что каждый данный результат строго основан на предыдущих. В результате, работа имела определенный план, архитектуру, делавшую ее мощной и прочной.</p>
    <p>Однако эта архитектура весьма отличалась от, скажем, архитектуры небоскреба. (См. рис. 21.) В последнем случае, сам факт того, что небоскреб стоит и не падает, доказывает, что его структура «правильна». С другой стороны, в книге по геометрии, где предполагается, что каждое утверждение логически следует из предыдущих, одно ошибочное доказательство не вызовет видимого краха всей структуры. Перекладины и подпорки здесь не физические, а абстрактные. На самом деле, в Эвклидовых «Элементах» доказательства были построены из весьма капризного материала, полного скрытых ловушек. Этим материалом был человеческий язык. Как же в таком случае быть с архитектурной мощью «Элементов»? Верно ли, что они основаны на прочной структуре, или же в ней есть некие изъяны?</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_025.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 21. М. К. Эшер «Вавилонская башня» (гравюра на дереве, 1928)</emphasis></p>
    <p>Каждое слово, которое мы произносим, имеет определенный смысл, диктующий нам, как это слово использовать. Чем обычнее слово, тем больше ассоциаций связано с ним и тем глубже укоренилось в нас его значение. Таким образом, когда кто-то пытается дать определение какому-либо употребительному слову, в надежде на то, что все мы с этим определением согласимся, обычно происходит следующее: вместо того, чтобы принять данное нам определение, мы, по большей части бессознательно, предпочитаем руководствоваться ассоциациями, хранящимися на «складе» нашего мозга. Я упоминаю об этом потому, что именно с такой проблемой столкнулся Эвклид, пытаясь дать определения таких обыденных слов как «точка», «прямая линия», «круг» и так далее. Как можно определить нечто, о чем у каждого уже есть вполне сформировавшаяся идея? Единственный способ заключается в том, чтобы указать, что ваше слово — технический термин, который не должно путать с обычным, повседневным словом. Необходимо подчеркнуть, что связь с обычным значением слова здесь лишь кажущаяся. Эвклид этого не сделал, так как он был убежден в том, что точки и прямые в его «Элементах» были, на самом деле, точками и прямыми реального мира. Эвклид не предостерег читателей от ложных ассоциаций, тем самым пригласив их к свободной игре воображения…</p>
    <p>Это звучит почти анархично и, пожалуй, немного несправедливо по отношению к Эвклиду — ведь он установил аксиомы или постулаты, которые должны были использоваться при доказательстве утверждений. На самом деле, он считал, что доказательства должны были быть основаны <emphasis>исключительно</emphasis> на этих аксиомах и постулатах. К несчастью, именно здесь и случилась осечка! Неизбежным следствием использования ординарных слов явилось то, что некоторые вызванные этими словами ассоциации проникли и в Эвклидовы доказательства. Однако не думайте, что, читая «Элементы», вы найдете там зияющие «провалы» в рассуждениях. Напротив, ошибки там почти незаметны, поскольку Эвклид был слишком глубоким и проницательным мыслителем, чтобы допускать элементарные промахи. Тем не менее, в его рассуждениях все-таки есть «прорехи» — небольшие дефекты в классическом труде. Однако вместо того, чтобы жаловаться, мы можем выучить кое-что новое о разнице между абсолютной и относительной строгостью математических рассуждений. На самом деле, именно отсутствие абсолютной строгости в работе Эвклида явилось причиной многих плодотворных открытий в математике более чем через две тысячи лет после того, как он написал свой труд.</p>
    <p>Эвклид привел пять постулатов, легших в фундамент бесконечного небоскреба геометрии (Эвклидовы «Элементы» составили лишь первые несколько сотен этажей этого небоскреба). Четыре первые постулата кратки и элегантны:</p>
    <p>(1) Любые две точки могут быть соединены отрезком прямой;</p>
    <p>(2) Любой отрезок прямой может быть продолжен бесконечно и превращен в прямую линию;</p>
    <p>(3) На основе любого отрезка прямой можно нарисовать круг, принимая этот отрезок за радиус и один из его концов — за центр круга;</p>
    <p>(4) Все прямые углы конгруэнтны.</p>
    <p>Пятый постулат далеко не так грациозен:</p>
    <p>(5) Если две прямые пересекают третью так, что сумма внутренних углов с одной стороны меньше двух прямых углов, то это прямые рано или неизбежно пересекутся на этой стороне.</p>
    <p>Хотя Эвклид нигде не сказал об этом прямо, он считал свой пятый постулат в каком-то смысле хуже других, поскольку он нигде не использовал его в доказательстве первых двадцати восьми утверждений. Таким образом, мы можем сказать, что эти утверждения составляют так называемую «геометрию четырех постулатов» — ту часть геометрии, которая может быть выведена на основе первых четырех постулатов «Элементов», без помощи пятого. (Ее также часто называют <emphasis>абсолютной геометрией</emphasis>.) Безусловно, Эвклид предпочел бы найти доказательство этого «гадкого утенка», но за неимением такового, утенка пришлось принять на веру…</p>
    <p>Ученики Эвклида также были не в восторге от пятого постулата. В течение многих лет несказанное количество математиков посвящало несказанное число лет своей жизни попыткам доказать, что сам пятый постулат — всего лишь часть геометрии четырех постулатов. К 1763 году были опубликованы по крайней мере двадцать восемь доказательств — и все ошибочные! (Они были раскритикованы в диссертации некоего Г. С. Клюгеля.) Во всех этих ошибочных доказательствах присутствовала путаница между повседневной интуицией и строго формальными свойствами. Пожалуй, можно сказать, что на сегодняшний день эти «доказательства» не представляют интереса ни для математиков, ни для историков; однако имеются и некоторые исключения.</p>
    <subtitle>Многоликий Неэвклид</subtitle>
    <p>Во времена Баха жил некий Джироламо Саккери 1667-1733), питавший надежду освободить труд Эвклида от всех его недостатков. Основываясь на своих работах в области логики, он решил подойти к доказательству пятого постулата по-новому: предположим, что мы принимаем за истинное утверждение, <emphasis>обратное данному постулату</emphasis>. Теперь попробуем работать <emphasis>с этим утверждением</emphasis> в качестве пятого постулата. Через некоторое время мы наверняка придем к противоречию. Поскольку никакая математическая система не может содержать противоречия, тем самым мы докажем несостоятельность нашего пятого постулата — а следовательно, состоятельность пятого постулата Эвклида. Необязательно вдаваться в подробности истории; достаточно сказать, что Саккери с большой изобретательностью начал работать над «Саккерианской геометрией», выводя одно утверждение за другим, пока ему не надоело. В один прекрасный день он решил, что очередное выведенное им утверждение «противно самому понятию прямой линии». Это, как ему показалось, было именно тем, чего он так долго искал — желанным противоречием! Сразу после этого, незадолго до смерти, Саккери опубликовал свой труд под названием «Эвклид, освобожденный от недостатков».</p>
    <p>Этим он лишил себя большей доли посмертной славы, так как не подозревал, что открыл то, что стало позже известно под именем «гиперболической геометрии». Через пятьдесят лет после Саккери, Ж. Г. Ламберт повторил ту же попытку, на этот раз подойдя еще ближе к цели. Наконец, через сорок лет после Ламберта и через пятьдесят лет после Саккери, <emphasis>неэвклидова геометрия</emphasis> была признана как новая, полноправная область геометрии. На доселе прямой дороге математики появилась развилка. В 1928 году неэвклидова геометрия одновременно, по одному из необъяснимых совпадений, была открыта венгерским математиком Яношем (Иоганном) Больяйем, которому тогда был двадцать один год, и тридцатилетним русским, Николаем Лобачевским. По иронии судьбы, в том же году великий французский математик Адриен-Мари Лежандр решил, что он нашел доказательство пятого постулата Эвклида. Его рассуждения весьма напоминали рассуждения Саккери.</p>
    <p>Кстати, отец Яноша, Фаркаш (или Волфганг) Больяй, близкий друг великого Гаусса, также вложил много сил в попытку доказать Пятый постулат. В письме к своему сыну он пытался отговорить того от подобных занятий:</p>
    <cite>
     <p>Не пытайся пробовать этот подход к параллельным линиям. Я прошел этот путь до самого конца. Я пережил эту бездонную ночь, погасившую всякий свет и радость в моей жизни. Молю тебя, оставь науку о параллельных прямых в покое. Я думал, что жертвовал собой во имя истины. Я был готов стать мучеником, который освободил бы геометрию от ее недостатков и, очищенную, возвратил бы ее человечеству. Я предпринял огромный, чудовищный труд; мои создания — неизмеримо лучше, чем у моих предшественников. И все же я не смог добиться полного удовлетворения. Поистине, si paullum a summo discessit, vergit ad imum . Убедившись, что ни один смертный не может достичь дна этой темной бездны, я повернул обратно, безутешный, жалея себя и все человечество… Я проплыл мимо всех рифов этого дьявольского мертвого моря, всегда возвращаясь со сломанной мачтой и разодранными в клочья парусами. Именно в это время у меня испортился характер и в жизни моей началась осень. Я легкомысленно поставил на карту мое счастье и саму мою жизнь — aut Caesar aut nihil.<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a></p>
    </cite>
    <p>Однако позже, убежденный, что его сын действительно чего-то достиг, Фаркаш настоятельно советовал ему опубликовать свои результаты, правильно предвидя такую частую в науке проблему одновременности:</p>
    <cite>
     <p>Когда для определенных вещей пришло время, они появляются в разных местах, подобно тому, как фиалки появляются на свет ранней весной.<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a></p>
    </cite>
    <p>Насколько верным это оказалось в случае с неэвклидовой геометрией! В Германии сам Гаусс и еще несколько человек одновременно набрели на неэвклидовы идеи. Среди них были адвокат Ф. К. Швайкарт, который в 1818 году послал Гауссу письмо с описанием новой «астральной» геометрии, племянник Швайкарта Ф. А. Тауринус, который занимался неэвклидовой тригонометрией и Ф. Л. Вахтер, студент Гаусса, который умер в 1817 году в возрасте двадцати пяти лет, успев получить несколько глубоких результатов в неэвклидовой геометрии.</p>
    <p>Ключом к неэвклидовой геометрии являлось «принятие всерьез» постулатов, на которых основаны такие геометрии как геометрия Саккери или Ламберта. Постулаты Саккери кажутся «отвратительными самой природе понятия прямой линии» только в том случае, если вы не можете освободиться от предвзятого мнения о том, что называть «прямой линией». Однако если вы можете отказаться от подобных идей и считать, что «простая линия» — это то, что удовлетворяет новым постулатам, то ваша точка зрения радикально изменится.</p>
    <subtitle>Неопределяемые понятия</subtitle>
    <p>Эти рассуждения, вероятно, уже начинают звучать знакомо. В частности, они возвращают нас к теме системы <strong>pr</strong> и ее варианта, где символы приобретали пассивное значение, зависящее от их роли в теоремах. Особенно интересен был символ <strong>r</strong>, поскольку его «значение» изменилось, когда мы прибавили новую схему аксиом. Совершенно так же з<emphasis>начения понятий «точка», «линия» и т. д. могут определяться множеством теорем (или постулатов), в которых они встречаются</emphasis>. Очень важно, что открыватели неэвклидовой геометрии это осознали. Они нашли различные неэвклидовы геометрии, по-разному отрицая пятый постулат Эвклида и изучая последствия этого. Строго говоря, они (как и Саккери) не отрицали пятого постулата прямо; вместо этого они отрицали эквивалентный, так называемый параллельный постулат:</p>
    <p>Через точку, лежащую вне прямой, можно провести одну и только одну прямую, не пересекающуюся с первой прямой, сколько бы мы их не продолжали.</p>
    <p>В таком случае мы говорим, что вторая линия параллельна первой. Предполагая, что таких линий вообще не существует, вы входите в область <emphasis>эллиптической</emphasis> геометрии; утверждая же, что таких прямых существует по крайней мере две, вы оказываетесь в гиперболической геометрии. Говоря об этих вариантах, мы все еще используем термин «геометрия» поскольку в них присутствует основной элемент — абсолютная геометрия или геометрия четырех постулатов. Именно это «ядро» позволяет нам считать, что эти варианты — описания свойств некого геометрического пространства, хотя это пространство не так легко интуитивно представить, как обычное.</p>
    <p>На самом деле, эллиптическую геометрию нетрудно представить зрительно. Все «точки», «линии» и т. д. должны быть частью поверхности обыкновенной сферы. Давайте условимся писать «ТОЧКА» когда имеется в виду технический термин, и «точка» — когда речь идет о повседневном значении. Мы можем сказать что ТОЧКА состоит из пары диаметрально противоположных точек на поверхности сферы. ЛИНИЯ — это большой круг на сфере (круг, центр которого, как и центр экватора, совпадает с центром самой сферы). В этой интерпретации утверждения эллиптической геометрии, хотя и содержат такие слова как «ТОЧКА» и «ЛИНИЯ», описывают происходящее на сфере, а не на плоскости. Обратите внимание, что две ЛИНИИ всегда пересекаются в диаметрально противоположных точках — а значит, в одной ТОЧКЕ! И, точно так же как две ЛИНИИ определяют ТОЧКУ, две ТОЧКИ определяют ЛИНИЮ.</p>
    <p>Считая, что значения таких слов как «ТОЧКА» и «ЛИНИЯ» полностью зависят от утверждений, в которых эти слова встречаются, мы делаем шаг к полной формализации геометрии. Эта полуформальная версия еще употребляет множество слов русского языка в их обыденном значении (<emphasis>«и», «если», «имеет», «соединяет»</emphasis> и т. п.), однако такие слова как «ТОЧКА» и «ЛИНИЯ» своего обыденного значения здесь лишены — поэтому мы называем их <emphasis>неопределяемые понятия</emphasis>. Неопределяемые понятия, такие как <strong>p </strong>и<strong> r </strong> системы <strong>pr</strong>, в каком-то смысле определены <emphasis>косвенно</emphasis>, — совокупностью всех утверждений, в которых они встречаются, — скорее чем прямо, в некоем определении. </p>
    <p>Можно было бы утверждать, что полное определение неопределяемых понятий находится только в постулатах, так как там уже содержатся все вытекающие из них утверждения. Подобная точка зрения означала бы, что постулаты являются косвенными определениями всех неопределяемых понятий, поскольку те получают определение через какие-либо другие понятия.</p>
    <subtitle>Возможность множественных интерпретаций</subtitle>
    <p>Полная формализация геометрии означала бы, что каждый термин превратился бы в неопределяемое понятие, то есть стал бы «бессмысленным» символом какой-либо формальной системы. Я заключил слово «бессмысленный» в кавычки, поскольку, как вы знаете, символы автоматически приобретают различные пассивные значения, зависящие от теорем, в которых эти символы встречаются. Однако обнаружат ли люди эти значения — это уже другой вопрос, так как для этого необходимо найти такое множество понятий, которое может быть связано изоморфизмом с символами данной формальной системы. По идее, желая формализовать геометрию, мы обычно уже имеем в виду определенную интерпретацию для каждого символа, так что пассивные значения оказываются уже встроенными в систему. Именно это я и сделал с символами <strong>p</strong> и <strong>r</strong>, когда придумывал систему <strong>pr</strong>.</p>
    <p>Но ведь могут существовать и другие пассивные значения, которые, в принципе, возможно подметить — только до сих пор еще никто этого не сделал! Например, первоначальная система <strong>pr</strong> допускала довольно неожиданную интерпретацию <strong>r</strong> как «равняется» и <strong>p</strong> как «отнятое от». Хотя это довольно тривиальный пример, он неплохо передает суть идеи о том, что символы могут иметь множество значимых интерпретаций; искать их — дело наблюдателя!…</p>
    <p>Все, что мы до сих сказали, может быть сведено к понятию «непротиворечивости». Мы начали с введения формальной системы, которая, на первый взгляд, не только находилась в противоречии с внешним миром, но и имела внутренние противоречия. Однако через несколько минут нам пришлось взять эти «обвинения» обратно и признать свою ошибку; оказывается, дело было в том, что мы выбрали неудачную интерпретацию для символов системы. Изменив интерпретацию, мы вернули системе ее непротиворечивость! Становится ясно, что непротиворечивость — не свойство формальных систем как таковых, но зависит от интерпретации, предложенной для данной системы. Совершенно так же не является свойством формальных систем как таковых и противоречивость.</p>
    <subtitle>Разные виды непротиворечивости</subtitle>
    <p>Все это время мы говорили о «непротиворечивости» и «противоречивости», не давая определений этим понятиям. При этом мы опирались на старый добрый здравый смысл. Давайте теперь точно определим, что имеется в виду под <emphasis>непротиворечивостью</emphasis> формальной системы (вместе с ее интерпретацией). Это означает, что каждая теорема, будучи интерпретирована, становится истинным утверждением. С другой стороны, если среди интерпретированных теорем найдется хоть одно ложное утверждение, мы говорим о <emphasis>противоречивости</emphasis> данной системы.</p>
    <p>Это определение говорит нам о противоречивости по отношению к внешнему миру — а как насчет <emphasis>внутренних</emphasis> противоречий? По идее, система была бы внутренне противоречива, если бы она содержала по крайней мере две теоремы, чьи интерпретации были бы несовместимы друг с другом, и непротиворечива, если бы все теоремы были совместимы между собой. Рассмотрим, например, формальную систему, имеющую только следующие три теоремы: ЧвЗ, ЗвЭ и ЭвЧ. Если Ч интерпретируется как «Черепаха», З — как «Зенон», Э — как «Эгберт» и <emphasis>x </emphasis><strong>в </strong><emphasis>y</emphasis> — как <emphasis>x</emphasis> всегда выигрывает в шахматы у «<emphasis>y»</emphasis>, то мы имеем следующие интерпретированные теоремы:</p>
    <p>Черепаха всегда выигрывает в шахматы у Зенона.</p>
    <p>Зенон всегда выигрывает в шахматы у Эгберта.</p>
    <p>Эгберт всегда выигрывает в шахматы у Черепахи.</p>
    <p>Эти утверждения нельзя назвать несовместимыми, хотя они и описывают довольно странную компанию шахматистов. Таким образом, в этой интерпретации формальная система, в которой эти три строчки являются теоремами, внутренне непротиворечива, хота на самом деле ни одна из ее теорем не является истинной! Внутренняя непротиворечивость требует от теорем не того, чтобы все они были истинными, а лишь того, чтобы все они были <emphasis>совместимы</emphasis> друг с другом.</p>
    <p>А теперь давайте предположим, что <emphasis>x </emphasis><strong>в </strong><emphasis>y</emphasis> интерпретируется как «<emphasis>x</emphasis> был изобретен <emphasis>y</emphasis>». Тогда у нас было бы:</p>
    <p>Черепаха была изобретена Зеноном</p>
    <p>Зенон был изобретен Эгбертом</p>
    <p>Эгберт был изобретен Черепахой</p>
    <p>В этом случае неважно, какие из отдельных высказываний истинны — а может быть, вообще нельзя установить, какие из них истинны и какие ложны. Однако мы можем с уверенностью сказать, что <emphasis>все три высказывания</emphasis> не могут быть истинными <emphasis>одновременно.</emphasis> Таким образом, данная интерпретация делает систему внутренне противоречивой. Противоречие здесь зависит не от интерпретации заглавных букв, а от интерпретации <strong>в</strong> и от того, как заглавные буквы передвигаются по кругу вокруг <strong>в.</strong> Следовательно, можно говорить о внутренней противоречивости, не интерпретируя <emphasis>всех</emphasis> символов системы. (В данном случае хватило интерпретации одного-единственного символа) Возможно, что интерпретировав достаточное количество символов, мы уже ясно увидим, что никакая дальнейшая интерпретация не сделает все теоремы истинными. Дело здесь, однако, не только в истине, а в возможности. Все три теоремы оказались бы ложными, если бы мы интерпретировали заглавные буквы как имена реальных персонажей, однако мы называем систему внутренне противоречивой по другой причине. Мы основываем наше суждение на интерпретации буквы <strong>в</strong> в сочетании с кругообразностью (Еще кое-что об этом «авторском треугольнике» вы найдете в главе XX).</p>
    <subtitle>Гипотетические миры и непротиворечивость</subtitle>
    <p>Мы привели два взгляда на непротиворечивость: первый утверждает, что система вместе с ее интерпретацией <emphasis>непротиворечива по отношению к внешнему миру</emphasis>, когда любая из ее интерпретированных теорем оказывается истинной. Другой говорит нам, что система вместе с ее интерпретацией <emphasis>внутренне непротиворечива</emphasis>, когда все ее теоремы, будучи интерпретированы, <emphasis>совместимы друг с другом</emphasis>. Эти два типа непротиворечивости тесно связаны. Чтобы определить совместимы ли друг с другом несколько высказываний, мы пытаемся представить себе такой мир, в котором все они могут быть истинными одновременно. Таким образом, внутренняя непротиворечивость зависит от непротиворечивости с внешним миром — только теперь «внешний мир» может быть <emphasis>любым воображаемым миром</emphasis>, вместо того, в котором мы живем. Однако это весьма неопределенное и неудовлетворительное заключение. Что составляет такой «воображаемый мир»? В конце концов, возможно вообразить и такой мир, в котором три героя изобретают друг друга по очереди. Или нет? Возможно ли вообразить мир, в котором есть квадратные круги? Или мир, в котором действительны законы Ньютона, а не законы относительности? Возможно ли вообразить такой мир, в котором что-то было бы одновременно зеленым и не зеленым? Или мир, в котором животные не сделаны из клеток? Мир, в котором Бах сымпровизировал восьмиголосную фугу на тему короля Фридриха Великого? В котором комары умнее людей? В котором Черепахи умеют играть в футбол и говорить? Разумеется, Черепаха, говорящая о футболе, была бы аномалией.</p>
    <p>Некоторые из этих миров кажется легче вообразить, чем другие, так как некоторые из них включают <emphasis>логические</emphasis> противоречия — например, зеленый и не зеленый — в то время как другие кажутся, за неимением лучшего слова, возможными, сюда например, относятся Бах, импровизирующий восьмиголосную фугу, или животные, состоящие не из клеток. Или даже такие миры, в которых законы физики отличаются от наших… Пожалуй, можно сказать, что имеются разные типы непротиворечивости. Например, самым широким был бы «логически непротиворечивый» класс, так как для вхождения в него не существует никаких ограничений, кроме логических. Система является <emphasis>логически непротиворечивой</emphasis>, когда никакие из ее двух теорем, будучи интерпретированы как суждения, прямо не противоречат одна другой; <emphasis>математически непротиворечивой</emphasis>, когда интерпретированные теоремы не нарушают законов математики и <emphasis>физически непротиворечивой</emphasis>, когда интерпретированные теоремы совместимы с законами физики. За этим следует биологическая непротиворечивость и так далее. В биологически непротиворечивой системе может существовать теорема, интерпретация которой — суждение «Шекспир написал оперу», но не теорема, интерпретируемая как «Существуют неклеточные животные». Подобные причудливые типы противоречивости никто не изучает, так как их весьма сложно различить. Какая именно противоречивость заключена в задаче о трех героях, изобретающих друг друга по кругу? Логическая? Физическая? Биологическая? Литературная?</p>
    <p>Обычно граница между интересным и неинтересным проводится между физической и математической непротиворечивостью. (Разумеется, эту линию проводят сами математики и физики — компания, которую вряд ли можно назвать беспристрастной!…) Это значит, что при рассмотрении формальных систем «учитываются» два типа противоречивости — математическая и логическая. В соответствии с этим критерием мы еще не нашли такой интерпретации, в которой тройка теорем ЧвЗ, ЗвЭ, ЭвЧ была бы противоречива. Для этого мы могли бы интерпретировать <strong>в</strong> как «больше чем». Как насчет Ч, 3, и Э? Они могут быть интерпретированы, например, как 0, 2 и 11, соответственно. Обратите внимание, что таким образом две теоремы оказываются истинными, и одна — ложной. Если бы мы интерпретировали З как 3, у нас получилось бы две ложных и одна истинная теорема. Однако в обоих случаях система была бы противоречива. На самом деле неважно, какое значение мы придаем Ч, З и Э, если мы не выходим за пределы натуральных чисел. Здесь мы опять сталкиваемся со случаем, когда, для того чтобы обнаружить внутреннюю противоречивость, необходима лишь <emphasis>частичная</emphasis> интерпретация символов системы.</p>
    <subtitle>Включение одной формальной системы в другую</subtitle>
    <p>Предыдущий пример, в котором были интерпретированы только некоторые из символов, чем-то напоминает занятия геометрией на натуральном языке, когда мы используем некоторые слова как неопределяемые понятия. В таком случае слова делятся на два класса: те, чье значение неизменно и четко определено, и те, чье значение меняется до тех пор, пока система не станет непротиворечивой.(Последние и являются неопределяемыми понятиями). Такой подход к геометрии требует, чтобы слова первого класса уже имели определения, приобретенные вне геометрии. Эти слова формируют скелет системы, ее глубинную структуру, которая может быть затем наполнена различным материалом (эвклидова или неэвклидова геометрия).</p>
    <p>Формальные системы часто строятся именно по такому последовательному или иерархическому типу. Например, можно придумать Формальную Систему I, с правилами и аксиомами, дающими некие пассивные значения ее символам. Эта Формальная Система I включается в более широкую систему с большим количеством символов — Формальную систему II. Поскольку правила и аксиомы Формальной Системы I являются частью Формальной Системы II, пассивные значения символов Формальной Системы I остаются в силе и формируют жесткий скелет, играющий важную роль в определении пассивных значений новых символов Формальной Системы II. Вторая система может, в свою очередь, являться скелетом для третьей системы, и так далее. Может также существовать система (например, абсолютная геометрия) которая <emphasis>частично</emphasis> дает пассивные значения своих неопределяемых понятий и которая может быть дополнена правилами и аксиомами, <emphasis>далее</emphasis> ограничивающими эти значения. Именно это и происходит в случае эвклидовой геометрии в сравнении с неэвклидовой.</p>
    <subtitle>Уровни стабильности в зрительном восприятии</subtitle>
    <p>Подобным иерархическим образом мы приобретаем новые знания, расширяем наш словарный запас или воспринимаем незнакомые предметы. Это особенно интересно, когда мы пытаемся понять картины Эшера, скажем, такие, как «Относительность» (рис. 22), где часто встречаются совершенно невозможные образы. Можно предположить, что в таком случае мы должны пытаться интерпретировать картину снова и снова, пока не найдем непротиворечивой интерпретации — однако мы поступаем совершенно иначе. Мы сидим перед картиной, заинтригованные лестницами, ведущими во всех воображаемых направлениях, и людьми, идущими по одной и той же лестнице в противоречащих друг другу направлениях. Лестницы являются тем «островком уверенности», на котором мы основываем нашу интерпретацию всей картины. Увидев в них знакомый предмет, мы пытаемся затем установить, как они связаны друг с другом. На этом этапе мы сталкиваемся с проблемой. Однако если бы мы попытались отказаться от своих взглядов и поставить под сомнение сами «островки уверенности», то столкнулись бы с трудностями иного рода. Мы никак не можем «перерешить» то, что лестницы — это лестницы. Не рыбы, кнуты или руки, а именно лестницы. (На самом деле, выход у нас все-таки есть: можно оставить все линии картины вообще без интерпретации, как «бессмысленные символы» формальной системы. Этот путь — пример «способа U», или отношения дзен-буддизма к символизму.)</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_026.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 22. М. К. Эшер. «Относительность» (литография, 1953).</emphasis></p>
    <p>Таким образом, иерархическая природа нашего восприятия заставляет нас видеть либо сумасшедший мир, либо кучу бессмысленных линий. Так же можно проанализировать и многие другие картины Эшера, опирающиеся на какие-либо стандартные формы, соединенные нестандартным образом. Когда зритель видит парадокс на высшем уровне, уже поздно возвращаться и пытаться поменять исходные интерпретации объектов нижнего уровня. Разница между рисунками Эшера и неэвклидовой геометрией заключается в том, что в последней возможно найти значимые интерпретации для неопределяемых понятий таким образом, что система становится понятной, в то время как в первой конечный результат несовместим с нашей концепцией мира, как бы долго мы не рассматривали картину. Конечно, можно придумать такие гипотетические миры, в которых Эшеровские события могут произойти… но эти миры подчинялись бы законам биологии, физики, математики и даже логики на одном уровне, одновременно нарушая их на другом уровне. Что за странные миры! (Примером этого может служить «Водопад» (рис. 5), где вода подчиняется нормальным законам гравитации, в то время как природа пространства идет вразрез с законами физики.)</p>
    <subtitle>Одинакова ли математика во всех возможных мирах?</subtitle>
    <p>До сих пор мы подчеркивали тот факт, что <emphasis>внутренняя</emphasis> непротиворечивость формальной системы (взятой вместе с ее интерпретацией) требует наличия некоего <emphasis>возможного</emphasis> мира, в котором все интерпретированные теоремы были бы истинны; единственным ограничением этого мира было бы то, что математика и логика работали бы в нем так же, как и в нашем мире. С другой стороны, <emphasis>внешняя</emphasis> непротиворечивость — непротиворечивость с внешним миром — требует того, чтобы все теоремы были бы истинны в <emphasis>реальном</emphasis> мире. В том случае, когда мы хотим создать непротиворечивую формальную систему, теоремы которой интерпретировались бы как математические суждения, разница между этими двумя типами непротиворечивости, по всей видимости, должна исчезнуть, поскольку мы только что сказали, что <emphasis>математика во всех воображаемых мирах такая же, как и в нашем мире.</emphasis> Таким образом, во всех возможных мирах 1+1 должно равняться 2, в любом мире должно быть бесконечно много простых чисел, прямые углы должны быть конгруэнтны и, разумеется, через точку, лежащую вне прямой должна проходить только одна прямая, параллельная данной.</p>
    <p>Минуточку! Последнее — постулат параллельности, и утверждать, что он универсален, было бы ошибкой, как мы только что показали. Если бы постулат параллельности был верен во всех воображаемых мирах, то неэвклидова геометрия была бы невозможна! Это отбрасывает нас назад, в ту же ситуацию, в которой находились Саккери и Ламберт — безусловно, не лучший выход! <emphasis>Что же, если не математика, является общим для всех воображаемых миров</emphasis>? Может быть, логика? Или и она тоже находится «под подозрением»? Могут ли существовать миры, в которых противоречия — нормальное и обыденное явление, миры, где противоречия не являются противоречиями?</p>
    <p>В каком-то смысле уже лишь потому, что мы изобрели подобное понятие, такие миры, действительно возможны — однако в более глубоком смысле они также весьма невероятны (Что уже само по себе маленькое противоречие). Говоря серьезно, если мы хотим хоть как-то общаться, то, по видимости, нам придется установить некую общую базу, включающую логику. (Существуют системы верований, отрицающие подобную точку зрения за то, что она слишком логична. В частности, дзен-буддизм с одинаковой готовностью принимает как противоречия, так и непротиворечия Это может показаться непоследовательным, но непоследовательность — органическая часть дзен-буддизма, ну что тут можно сказать?)</p>
    <subtitle>Является ли теория чисел одинаковой во всех возможных мирах?</subtitle>
    <p>Если мы допустим, что именно логика — одна и та же во всех возможных мирах (заметьте, что мы еще не определили, что такое логика — определение будет дано в последующих главах), будет ли этого достаточно? Возможно ли, что в каких-то мирах количество простых чисел не бесконечно? Не должны ли числа подчиняться одним и тем же законам во всех возможных мирах? Или же лучше вообще считать число неопределяемым понятием, как «ТОЧКА» или «ЛИНИЯ»? В этом случае, теория чисел раздвоилась бы, подобно геометрии, на стандартную и нестандартную. Тогда должно было бы существовать соответствие абсолютной геометрии, некая центральная теория, общая для всех теорий чисел, отличающая их, скажем, от теорий какао, бананов или резины. Большинство современных математиков считают, что такая центральная теория чисел существует — вкупе с логикой она является необходимой частью всех возможных миров. Эта сердцевина теории чисел, соответствующая абсолютной геометрии, называется <emphasis>арифметика Пеано</emphasis>, ее определение будет дано в главе VIII. Также уже точно установлено, что теория чисел действительно разветвляется на стандартную и нестандартные версии. (Это прямое следствие Теоремы Гёделя.) В отличие от ситуации с геометрией, однако, количество «сортов» теории чисел бесконечно, что делает положение с ней значительно более сложным.</p>
    <p>Для <emphasis>практических</emphasis> целей все теории чисел одинаковы. Иными словами, если бы конструкция мостов зависела бы от теории чисел (и в каком-то смысле так оно и есть), было бы совершенно неважно, что существует множество ее вариантов — в аспектах, касающихся реального мира, все теории чисел совпадают. Этого нельзя сказать о различных геометриях; например, сумма углов в треугольнике равняется 180 градусам только в эвклидовой геометрии, она больше в эллиптической геометрии и меньше — в гиперболической. Говорят, что однажды Гаусс попытался измерить сумму углов в огромном треугольнике, образованном вершинами трех гор, чтобы раз и навсегда определить, какой именно тип геометрии управляет нашей вселенной. Через сто лет Эйнштейн открыл теорию (общую теорию относительности), утверждающую, что геометрия вселенной определяется количеством материи, в ней содержащейся — таким образом, никакой тип геометрии не присущ пространству как таковому. Это значит, что на вопрос «какой тип геометрии является истинным?» природа дает двусмысленный ответ не только в математике, но и в физике. А как же насчет соответственного вопроса «какой тип теории чисел истинен?»? Мы вернемся к нему после детального разбора Теоремы Гёделя.</p>
    <subtitle>Полнота</subtitle>
    <p>Если непротиворечивость — это минимальное условие, при котором символы приобретают пассивные значения, то ее дополнение, <emphasis>полнота</emphasis> — максимальное признание этих пассивных значений. Непротиворечивость означает, что «все, что производит система, истинно»; полнота же, наоборот, утверждает, что «все истинные утверждения производятся данной системой». Точнее, мы не имеем в виду все истинные утверждения в мире, а только находящиеся в области, которую мы пытаемся воспроизвести в данной системе. Таким образом, более точное определение полноты следующее: «Каждое истинное утверждение, которое может быть выражено в нотации данной системы, является теоремой.»</p>
    <p><emphasis>Непротиворечивость</emphasis>: когда каждая теорема, будучи интерпретирована, оказывается истинной (в каком-либо из возможных миров).</p>
    <p><emphasis>Полнота</emphasis>: когда все утверждения, которые истинны (в каком-либо из возможных миров) и выразимы в виде правильно сформированных строчек системы, являются теоремами.</p>
    <p>Пример формальной системы, полной на своем скромном уровне — наша система <strong>pr</strong> в ее первоначальной интерпретации. Все правильные суммы двух положительных целых чисел представлены теоремами данной системы. Можно сказать то же самое по-другому: «Все правильные суммы двух положительных целых чисел <emphasis>доказуемы</emphasis> в данной системе.» (Внимание: используя термин «доказуемые утверждения» вместо термина «теоремы», мы начинаем стирать границу между формальными системами и их интерпретациями. Это не страшно, если мы четко осознаем этот факт, а также то, что некоторые системы допускают множественные интерпретации.) Система <strong>pr</strong> в первоначальной интерпретации <emphasis>полна</emphasis>; она также <emphasis>непротиворечива</emphasis>, поскольку не содержит таких ложных утверждений, которые были бы — используем наш новый термин — доказуемы внутри системы.</p>
    <p>Некоторые читатели могут возразить, что система вовсе не полна, так как она не включает сложения <emphasis>трех</emphasis> положительных целых чисел (например, 2+3+4=9), хотя оно и может быть записано в нотации системы (<strong>--p---p----r---------</strong>). Однако эта строчка не является хорошо сформированной и поэтому должна считаться такой же бессмысленной как и <strong>prp---rpr</strong>. Тройное сложение <strong>просто не может быть выражено</strong> в данной системе, поэтому полнота системы сохраняется.</p>
    <p>Несмотря на полноту системы <strong>pr</strong> в данной интерпретации, эта система, безусловна, далека от того, чтобы полностью выразить понятие истины в теории чисел. Она, например, не может сказать нам, сколько всего простых чисел. Теорема Гёделя о неполноте говорит, что любая «достаточно мощная» система уже в силу своей мощности является неполной, в том смысле, что имеются хорошо сформированные строчки, которые выражают истинные утверждения теории чисел, не являясь при этом теоремами. (Иными словами, в теории чисел имеются истинные утверждения, не доказуемые внутри самой системы.) Системы типа <strong>pr</strong>, полные но не очень мощные, напоминают патефоны низкого качества — мы сразу видим, что они настолько несовершенны, что никак не могут сделать то, чего бы нам от них хотелось — а именно, сказать нам все о теории чисел.</p>
    <subtitle>Как интерпретация может создать или разрушить полноту</subtitle>
    <p>Что означает выражение, употребленное мною выше, что «полнота — это максимальное подтверждение пассивных значений»? Оно означает, что если система непротиворечива, но не полна, то существует несоответствие между символами системы и их интерпретациями. Система недостаточно мощна, чтобы оправдать данную интерпретацию. Иногда, если интерпретации немного «подправить», система может стать полной. Для иллюстрации этой идеи давайте взглянем на модифицированную систему <strong>pr</strong> (включая схему аксиом II) и на выбранную нами интерпретацию.</p>
    <p>Изменив систему <strong>pr</strong>, мы изменили также и интерпретацию символа <strong>r</strong> с «больше» на «больше или равняется». Мы нашли, что измененная система <strong>pr</strong> в такой интерпретации непротиворечива; однако в новой интерпретации есть что-то сомнительное. Проблема весьма проста: теперь имеется множество истинных утверждений, не являющихся теоремами. Например, «2 + 3 больше или равняется 1» выражено не-теоремой <strong>--p---r-</strong>. Просто эта интерпретация слишком небрежна! Она не отражает того, что делают теоремы системы. В такой неряшливой интерпретации система <strong>pr</strong> неполна. Мы могли бы поправить дело одним из двух способов: (1) <emphasis>прибавив к системе новые правила</emphasis> и, таким образом, сделав ее более мощной и (2) <emphasis>заменив интерпретацию на более аккуратную</emphasis>. В данном случае, заменить интерпретацию кажется более разумной альтернативой. Вместо того, чтобы интерпретировать <strong>r</strong> как «больше или равняется», мы должны сказать «равняется или больше на 1». После такой модификации система <strong>pr</strong> становится как непротиворечивой, так и полной. И эта полнота подтверждает правильность нашей интерпретации.</p>
    <subtitle>Неполнота формализованной теории чисел</subtitle>
    <p>В теории чисел мы снова встретимся с неполнотой; но в этом случае, чтобы исправить ситуацию, нам придется пойти в другом направлении — сделать систему более мощной путем прибавления новых правил. Ирония здесь заключается в том, что каждый раз, когда мы прибавляем новое правило, мы думаем, что уж <emphasis>теперь-то</emphasis> система станет полной! Эта дилемма может быть проиллюстрирована с помощью следующей аллегории.</p>
    <p>Представьте себе, что у вас есть патефон и пластинка, которой мы пока дадим пробное название «Канон на тему В-А-С-H». Однако, когда мы проигрываем запись на нашем патефоне, вибрации, производимые записью, создают сильные помехи, мешающие нам узнать мелодию. Следовательно, заключаем мы, <emphasis>что-то</emphasis> должно быть не в порядке — или пластинка, или наш патефон. Чтобы проверить качество <emphasis>пластинки</emphasis>, мы должны прослушать ее на патефоне товарища; а чтобы проверить качество <emphasis>патефона</emphasis>, нам придется проигрывать на нем пластинки товарища, и смотреть, соответствует ли музыка этикеткам на них. Если наш патефон выдержит экзамен, тогда мы заключим, что дефект был в пластинке; с другой стороны, если пластинка пройдет свое испытание, то мы решим, что дефект — в нашем патефоне. Однако каково будет наше заключение, если тест выдержат <emphasis>оба</emphasis>? Вспомните цепь двух изоморфизмов (рис. 20) и подумайте над ответом!</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Маленький гармонический лабиринт</p>
    </title>
    <p><emphasis>Черепаха и Ахилл проводят день в Кони Айленде, огромном парке аттракционов. Купив себе по палочке «сахарной ваты», они решают прокатиться на колесе обозрения.</emphasis></p>
    <p>Черепаха: Это мой любимый аттракцион. Кажется, что едешь так далеко — а на самом деле никуда не попадаешь!</p>
    <p>Ахилл: Понятно, почему это вам так нравится. Вы уже пристегнулись?</p>
    <p>Черепаха: Да, все ремни на месте. Поехали! Ур-ра!</p>
    <p>Ахилл: Я вижу, вы сегодня предовольны.</p>
    <p>Черепаха: И не без основания: моя тетушка-гадалка предсказала мне на сегодня необыкновенную удачу. Так что я вся трепещу в предвкушении.</p>
    <p>Ахилл: Неужели вы верите в предсказания судьбы?</p>
    <p>Черепаха: Вообще-то нет… но говорят, что они действуют, даже когда в них не веришь.</p>
    <p>Ахилл: Ну, в таком случае, вам действительно повезло.</p>
    <p>Черепаха: Ах, какой вид! Пляж, толпа, океан, город…</p>
    <p>Ахилл: И правда, великолепно. Взгляните-ка на вертолет — вон там. Кажется, он летит в нашем направлении. На самом деле, он уже почти над нами.</p>
    <p>Черепаха: Странно, оттуда свисает какая-то веревка… и она совсем близко к нам — можно ухватиться…</p>
    <p>Ахилл: Смотрите-ка: на конце веревки огромный крюк и на нем — записка.</p>
    <p><emphasis>(Он протягивает руку и срывает записку. Колесо начинает опускаться.)</emphasis></p>
    <p>Черепаха: Ну как, что там написано? Можете разобрать?</p>
    <p>Ахилл: Да… Здесь написано: «Приветик, друзья. Будете снова наверху — хватайтесь за крюк, и получите Сюрприз!»</p>
    <p>Черепаха: Записка грубовата… но кто знает, к чему это может привести. Может, это начинается обещанное везенье. Давайте попробуем!</p>
    <p>Ахилл: Давайте!</p>
    <p><emphasis>(Когда колесо снова начинает подниматься, они расстегивают свои ремни и на самой высокой точке хватаются за гигантский крюк. Внезапно веревка взлетает вверх, унося их к зависшему над их головами вертолету. Большая сильная рука втаскивает их внутрь.)</emphasis></p>
    <p>Голос: Добро пожаловать на борт, лопухи!</p>
    <p>Ахилл: К-кто… кто вы такой?</p>
    <p>Голос: Позвольте представиться: Гексахлорофен Ж. Удача, Знаменитый Похититель Детишек и Пожиратель Черепах — к вашим услугам!</p>
    <p>Черепаха: Ой!</p>
    <p>Ахилл (шепотом Черепахе): Вот так «Удача»! Не совсем то, на что мы надеялись… (Удаче): Гм-м-м… если я могу позволить себе смелость спросить куда вы нас везете?</p>
    <p>Удача: Хо-хо! На мою небесную кухню с полным электрическим оборудованием, где я собираюсь приготовить вот этот лакомый кусочек (бросая плотоядный взгляд на Черепаху) — райский супчик получится, пальчики оближешь! И не сомневайтесь — я проделываю все это исключительно в усладу моему чревоугодию! Хо-хо-хо!</p>
    <p>Ахилл: На это я могу сказать лишь то, что смех у вас довольно злодейский.</p>
    <p>Удача (злодейски смеясь): Хо-хо-хо! За эти слова, мои дорогой друг, ты мне дорого заплатишь! Хо-хо!</p>
    <p>Ахилл: Ах, господи! Интересно, что он имеет в виду?</p>
    <p>Удача: Все очень просто: у меня для вас обоих уготовлена Ужасная Судьба! Погодите — вы у меня попляшете! Хо-хо- хо! Хо-хо-хо!</p>
    <p>Ахилл: Ой, мамочка!…</p>
    <p>Удача: Вот мы и приехали. Высаживайтесь, друзья, прямо в мою электрическую небесную кухню. (Они заходят внутрь.) Располагайтесь и чувствуйте себя как дома, пока я буду решать вашу судьбу. Вот моя спальня. Вот мой кабинет. Присаживайтесь и подождите меня — я ненадолго, только ножи наточу. Можете пока попробовать мои вина. Мое последнее приобретение — «Витаскин»; там что-то еще на этикетке понаписано, да только я языка не понимаю, так что я называю эту штуку просто: «Вытаскин». Вон та бутылочка, на лосьон смахивает… Я его еще сам не пробовал. Ну, я пошел. Хо-хо-хо! Черепаший супчик! Черепаший супчик! Мое любимое блюдо! (Уходит.)</p>
    <p>Ахилл: Вытаскин! Давайте напьемся с горя!</p>
    <p>Черепаха: Ахилл! Вы же уже выпили две кружки пива в парке! Да и как вы можете думать об этом в такой момент, именно когда нам необходима ясная голова?</p>
    <p>Ахилл: А мне до лампочки… (Поет.) Шуме-ел камы-ы-ыш… о, миль пардон, я не должен петь подобных песен в присутствии дамы, да еще в такую ужасную минуту.</p>
    <p>Черепаха: Боюсь, что наша песенка так и так спета.</p>
    <p>Ахилл: Это еще бабушка надвое сказала. Давайте пока от нечего делать посмотрим, что за книги у нашего хозяина на полках. Ну и коллекция, только для посвященных: «Садовые головы, с которыми я был знаком», «Шахматы и верчение зонтиков — без труда», «Концерт для чечеточника и оркестра»… Гм-м-м.</p>
    <p>Черепаха: Что это за открытая книжица лежит там на столе, рядом с додекаэдром и альбомом для рисования?</p>
    <p>Ахилл: Эта? Она называется: «Занимательные приключения Ахилла и Черепахи или Вокруг света от кочки до кочки.»</p>
    <p>Черепаха: Довольно занимательное название.</p>
    <p>Ахилл: Действительно — и приключение, на котором книга открыта, выглядит занимательно. Оно называется «Джинн и Настойка».</p>
    <p>Черепаха: Гм-м-м… Интересно, почему. Может, попробуем почитать? Я буду читать за Черепаху, а вы — за Ахилла.</p>
    <p>Ахилл: Согласен. Терять нам все равно нечего…</p>
    <p><emphasis>(Они начинают читать «Джинна и настойку».)</emphasis></p>
    <p><emphasis>(Ахилл пригласил Черепаху в гости, посмотреть коллекцию гравюр его любимого художника, Эшера.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Чудесные гравюры, Ахилл.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я так и знал, что вам понравится. Какая ваша любимая гравюра?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Одна из моих любимых — «Выпуклое и вогнутое», где совмещаются два внутренне непротиворечивых мира. В результате получается составной, абсолютно невозможный мир. Противоречивые миры всегда забавно посетить, но жить там мне бы не хотелось.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: «Забавно посетить?» Что вы имеете в виду? Как можно посетить противоречивые миры, если их вообще НЕ СУЩЕСТВУЕТ?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Прошу прощения — но разве мы только что не согласились, что на этой картине Эшера изображен противоречивый мир?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да, но это же двухмерный мир, фикция, картинка. Этот мир посетить не удастся.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: У меня есть свои способы…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как же вам удается затолкать себя в плоский мир картины?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Для этого надо выпить стаканчик ПРОТАЛКИВАЮЩЕГО ЗЕЛЬЯ.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что это за штука такая — проталкивающее зелье?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это жидкость, обычно содержащаяся в маленьких керамических пузырьках; когда вы, глядя на картину, выпиваете немного, жидкость эта проталкивает вас прямо в мир картины. Люди, которые ничего не знают о свойствах проталкивающего зелья, часто бывают поражены тем, в какие ситуации они попадают.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А как насчет противоядия? Когда человек таким образом оказывается протолкнутым в картину, он что, так и остается там на всю жизнь?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Иногда это не такое уж большое несчастье… Но, разумеется, имеется другое зелье — на самом деле, это скорее что-то вроде бальзама… или эликсира…</p>
    <p>Черепаха: Она, кажется, имеет в виду «настойку».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Настойка?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Точно, именно это я и имела в виду! ВЫТАЛКИВАЮЩАЯ НАСТОЙКА, так она и называется. Если вы держите ее в правой руке, когда глотаете проталкивающее зелье, то она тоже оказывается протолкнутой в картину вместе с вами. Как только вы возжаждете быть вытолкнутым обратно в реальный мир, отхлебните немного выталкивающей настойки и — але-оп! — вы в реальном мире, точно на том же месте, где вы были, когда отведали проталкивающего зелья.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Все это звучит захватывающе интересно. А что получится, если принять выталкивающую настойку, не протолкнувшись предварительно в картину?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я точно не знаю, Ахилл, но я бы не стала играть с этими странными жидкостями. Когда-то у меня был друг Фома, который мне не поверил и решил сделать именно это — и с тех пор никто о нем ничего не слыхал.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Жаль. А можно ли взять с собой бутылочку проталкивающего зелья?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: О, конечно. Надо зажать ее в левой руке и она тоже оказывается протолкнутой в картину вместе с вами.</p>
    <p>Ахилл: А если внутри этой картины окажется еще одна, и вы снова примете глоточек проталкивающего зелья?</p>
    <p>Черепаха: Случится именно то, чего вы ожидаете: вы очутитесь внутри картины-в-картине.</p>
    <p>Ахилл: И, наверное, тогда придется выталкиваться дважды, чтобы вытащить себя из вписанных друг в друга картин и вновь вернуться в реальную жизнь.</p>
    <p>Черепаха: Совершенно верно. На каждое проталкивание приходится одно выталкивание, так как первое вводит вас в картину, а второе это действие отменяет.</p>
    <p>Ахилл: Знаете, все это звучит подозрительно. Вы уверены, что вы говорите это не только с целью испытать пределы моей доверчивости?</p>
    <p>Черепаха: Клянусь! Поглядите: вот тут, в кармане, у меня два пузырька. (Засовывает руку в жилетный карман и вытаскивает два довольно больших пузырька без этикетки; слышно, как в них булькает жидкость, в одном красная, в другом — голубая.) Ежели желаете, можем попробовать!</p>
    <p>Ахилл: Э-э-э… ну ладно… может быть…</p>
    <p>Черепаха: Ну и славно! Я так и думала, что вам захочется попробовать. Хотите протолкнуться в мир Эшеровского «Выпуклого и вогнутого?»</p>
    <p>Ахилл: Ну, как вам сказать…</p>
    <p>Черепаха: Значит, решено. Не забыть захватить с собой бутылочку настойки, чтобы мы смогли вытолкнуться обратно. Возьмете на себя эту ответственность, Ахилл?</p>
    <p>Ахилл: Знаете, я немного нервничаю, и, если вы не возражаете, я предпочел бы, чтобы вы, с вашим опытом, управляли бы этой операцией. </p>
    <p>Черепаха: Отлично. Итак…</p>
    <p><emphasis>(С этими словами Черепаха наливает две маленькие порции проталкивающего зелья, протягивает Ахиллу его стакан и зажимает в правой лапе пузырек с настойкой Оба подносят стаканы к губам.)</emphasis></p>
    <p>Черепаха: Пей до дна!</p>
    <p><emphasis>(Они делают по глотку.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что за странный привкус!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: К нему постепенно привыкаешь.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А у настойки такой же странный вкус?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что вы, никакого сравнения! После первого же глотка вы чувствуйте такое удовлетворение, будто вы всю жизнь только о ней и мечтали.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Прямо не терпится попробовать!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ну, Ахилл, где мы находимся?</p>
    <p><emphasis>Ахилл (оглядываясь)</emphasis>: Мы в маленькой гондоле, скользим вниз по каналу! Я хочу сойти на берег. Синьор гондольер, остановите здесь, пожалуйста!</p>
    <image l:href="#i_027.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 23. М. К. Эшер «Выпуклое и вогнутое» (литография, 1955)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p> <emphasis>(Гондольер не обращает на эту просьбу ни малейшего внимания)</emphasis></p>
    <p> <emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Он не понимает по-русски. Придется нам выпрыгивать на берег, пока гондола не вошла в этот ужасный «Туннель любви», прямо перед нами.</p>
    <p> <emphasis>(Ахилл, слегка побледнев, выпрыгивает из гондолы с быстротой молнии и вытаскивает свою более медлительную спутницу.)</emphasis></p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Что-то мне в этом названии определенно не по вкусу. Я очень рад что нам удалось вовремя вылезти. Послушайте, а откуда вы так хорошо знаете эти места? Вы здесь уже бывали раньше?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Много раз, но я всегда попадала сюда из других картин Эшера. Знаете ли, позади рам они все соединены. Войдя в одну из картин, можно оттуда попасть в любую другую.</p>
    <p> <emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Удивительно! Если бы я не видел всего этого своими глазами, я бы ни за что в это не поверил. (Они выходят наружу сквозь небольшую арку.) Ой, что это там за смешная парочка ящериц?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Смешные? Никакие они не смешные — я вся дрожу при одной мысли о них! Это же злобные стражи волшебной медной лампы. Вон она, висит на потолке. Одно прикосновение языка, и любой смертный превращается в огурчик для закуски!</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Соленый или маринованный?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Маринованный.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Какая горькая судьба! Все-таки, если лампа действительно волшебная, я, пожалуй, рискну…</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Это чистое безумие, мой друг. Я бы на вашем месте не стала этого делать.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Всего один разочек…</p>
    <p><emphasis>(Крадется к лампе, стараясь не разбудить спящую поблизости ящерицу. Внезапно нога его попадает в странную выемку в форме ракушки — Ахилл скользит и взлетает в воздух. Судорожно пытаясь за что-то уцепиться, он нащупывает лампу и хватается за нее одной рукой. Лампа раскачивается. Ахилл беспомощно болтается в воздухе, а взбешенные ящерицы шипят и высовывают языки, пытаясь до него достать.)</emphasis></p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: На по-о-о-мощь!</p>
    <p><emphasis>(Его крик привлекает внимание стоящей поблизости женщины — та сбегает с лестницы и будит спящего внизу мальчишку. Оценив ситуацию, он ободряюще улыбается Ахиллу и жестами показывает ему, что все будет в порядке. На странном гортанном наречии мальчишка кричит что-то двум трубачам, глядящим из окон. Они тут же начинают играть. Чудные мелодии сплетаются друг с другом, в необычном ритмическом узоре. Сонный паренек кивает в сторону ящериц, и Ахилл видит, что музыка действует усыпляюще и на них. Вскоре они вновь замирают. Тогда услужливый мальчишка зовет двух товарищей, взбирающихся по лестницам. Они составляют из лестниц что-то вроде моста. Повинуясь их настойчивым приглашающим жестам, Ахилл хватается за перекладины — но прежде он осторожно разгибает верхнее звено цепи, на которой висит лампа, и снимает ее. Потом он взбирается на лестничный мост и мальчики вытаскивают его на безопасное место. Благодарный воин поочередно обнимает каждого из них.)</emphasis></p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Г-жа Черепаха, как мне их отблагодарить?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Я слыхала, что эти смельчаки неравнодушны к кофе — а там внизу, в городе, есть местечко, где подают несравненный кофе-экспресс. Пригласите-ка их на чашечку!</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Это то что надо!</p>
    <p><emphasis>(С помощью комической серии жестов, улыбок и слов, Ахиллу удается растолоковать паренькам, что он их приглашает. Компания спускается по крутой лестнице в город. Они подходят к небольшому уютному кафе, усаживаются за один из столиков на улице, и заказывают пять чашечек экспресса. Пока друзья попивают кофе, Ахилл внезапно вспоминает про свою волшебную лампу.)</emphasis></p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Чуть не забыл, г-жа Черепаха, лампа-то здесь! А что же в ней такого магического?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Да как обычно — джинн.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Что? Вы имеете в виду, что стоит ее потереть, появится джинн и исполнит все ваши желания?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Именно. А вы чего ожидали? Манны небесной?</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Да это же просто фантастика! Любое желание, а? Я всегда мечтал о чем-нибудь подобном…</p>
    <p><emphasis>(Ахилл начинает тихонько тереть большую букву Л, выгравированную на медном боку лампы. Внезапно из лампы вырывается клуб дыма, в котором пятеро друзей различают очертания огромной призрачной фигуры, похожей на башню.)</emphasis></p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Джинн!</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Дух!</p>
    <p><emphasis><strong>Фигура</strong></emphasis>: Можно звать просто Гением… Приветствую вас, о высокочтимые друзья, и благодарю за спасение моей Лампы от злобной Ящеричной Парочки. (С этими словами Гений подбирает Лампу и сует ее в карман, спрятанный в складках его длинного призрачного одеяния, струящегося из Лампы.) В благодарность за ваш героический поступок, я хотел бы предложить вам, от лица моей Лампы, осуществить три ваших желания.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Потрясающе! Как вы думаете, г-жа Ч.?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Безусловно. Что ж, друг мой, говорите ваше первое желание.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Ух ты!.. Чего же мне пожелать? А, знаю: это пришло мне в голову еще когда я в первый раз читал «Тысячу и одну ночь» — эти немудреные сказочки, вставлены одна в другую наподобие матрешки. Я хочу иметь не три, а СТО желаний? Здорово, правда, г-жа Ч.? Никогда не  понимал, почему эти балбесы в сказках не догадываются попросить то же самое?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Может быть, сейчас вы поймете.</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Мне очень жаль, Ахилл, но я не исполняю мета-желаний.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Мне бы хотелось знать, что такое мета-желание…</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Но это уже мета-мета-желание, Ахилл, а их я тоже не могу исполнить.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Что-о? Ничего не понимаю…</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Почему бы вам не выразить вашу просьбу как-нибудь по-другому?</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Что вы имеете в виду? Почему по-другому?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Дело в том, что вы начинаете со слов «Мне бы хотелось…» Но, поскольку вы хотите получить информацию, почему бы вам просто не задать вопрос?</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Ну хорошо, хотя я не совсем понимаю… Скажите, пожалуйста, мистер Гений, что такое мета-желание?</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Это всего-навсего желание о желаниях. У меня нет права исполнять мета-желания. В моей власти только самые обыкновенные желания; ящик пива, скатерть-самобранка, готовая на все красотка, миллион долларов… Понимаете, что-нибудь простенькое. Но мета-желание — не могу. БОГ не велит.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: БОГ? Кто такой БОГ? И почему он не велит вам исполнять мета-желания? Это кажется совсем легко по сравнению с желаниями, о которых вы только что упомянули.</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Как вам сказать… На самом деле, это довольно сложно. Почему бы вам просто не загадать три желания? Или, для начала, хотя бы одно? Я, знаете ли, не могу сидеть тут у вас до скончания веков.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Ах, какое разочарование… А я-то так надеялся получить мои сто желаний.</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Боже мой, как неприятно разочаровывать людей. К тому же, мета-желания — мой любимый вид желаний. Пожалуй, я могу постараться вам помочь. Это отнимет только одну минуточку…</p>
    <p><emphasis>(Гений вынимает из легких складок своей, одежды почти такую же Лампу, какую он недавно положил в карман . На этот раз она не медная, а серебряная. На месте буквы «Л» на ней, помельче, выгравировано «МЛ.»)</emphasis></p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: А это что такое?</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Это моя Мета-Лампа.</p>
    <p><emphasis>(Он начинает тереть Мета-Лампу, из которой вырывается огромный клуб дыма. В дымных водоворотах вырисовывается гигантская призрачная  фигура, нависшая над ними подобно башне. На этот раз джинн оказывается женщиной.)</emphasis></p>
    <p><strong>Мета-Гений</strong>: Я — Мета-Гений. Вы звали меня, о, высокочтимый Гений? Каково ваше желание?</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Я хочу попросить вас, о Гений, и также БОГа, даровать мне исполнение специального желания: отмены ограничений на типы желаний на время одного Нетипового Желания. Можете ли вы это сделать?</p>
    <p><strong>Мета-Гений</strong>: Придется, разумеется, направить вашу просьбу по соответствующим каналам… Это отнимет только полминутки.</p>
    <p><emphasis>(Вдвое быстрее чем Гений, она вынимает из легких складок своего платья почти такую же Лампу, какую тот недавно положил в карман. На этот раз она не серебряная, а золотая На месте букв «МЛ» на ней, помельче, выгравировано «ММЛ.»)</emphasis></p>
    <p><strong>Ахилл (его голос теперь звучит на октаву выше)</strong>: Что это такое?</p>
    <p><strong>Мета-Гений</strong>: Это моя Мета-Мета-Лампа…</p>
    <p><emphasis>(Она начинает тереть Мета-Мета-Лампу и из нее вырывается огромный клуб дыма, в котором они различают смутные очертания фигуры, нависшей над ними, подобно башне.)</emphasis></p>
    <p><strong>Мета-Мета-Гений</strong>: Я Мета-Мета-Гений. Вы звали меня, о Мета-Гений? Чего вы желаете?</p>
    <p><strong>Мета-Гений</strong>: Я хочу попросить вас, о Гений, и также БОГа, даровать мне исполнение специального желания, отмены ограничений на типы желаний, на время одного Нетипового Желания. Можете ли вы это сделать?</p>
    <p><strong>Мета-Мета-Гений</strong>: Придется, разумеется, направить вашу просьбу по соответствующим каналам… Это отнимет только четверть минутки.</p>
    <p><emphasis>(И, вдвое быстрее чем Мета-Гений, он достает из складок своего одеяния предмет, напоминающий золотую Мета-Мета-Лампу, с той разницей, что он сделан из…</emphasis></p>
    <image l:href="#i_028.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p> <emphasis>(…втягивается обратно в Мета-Мета-Мета-Лампу, которую Мета-Мета-Гений прячет обратно в складки своего одеяния, вдвое медленнее, чем это делал Мета-Мета-Мета-Гений.)</emphasis></p>
    <p>Ваше желание исполнено, о Мета-Гений.</p>
    <p><strong>Мета-Гений</strong>: Благодарю вас, о Гений, и БОГ. (И Мета-Мета-Гений, подобно всем высшим Гениям, исчезает в Мета-Мета-Лампе, которую Мета-Гений затем прячет в складках своего платья, вдвое медленнее, чем Мета-Мета-Гений.) Ваше желание исполнено, Гений.</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Благодарю вас, о Гений и БОГ. (И Мета-Гений, подобно всем высшим Гениям, исчезает в Мета-Лампе, которую Гений затем прячет в складках его одеяния, вдвое медленнее, чем Мета-Гений.)Ваше желание исполнено, Ахилл.</p>
    <p><emphasis>(Ровно минута прошла с тех пор, как он сказал: «Это отнимет только одну минуту».)</emphasis></p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Благодарю вас, О Гений и БОГ.</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Рад вам сказать, Ахилл, что вам даровано право ровно на одно Нетиповое Желание. Это может быть просто желание, или мета-желание, или мета-мета-желание — столько «мета», сколько вашей душеньке угодно — даже бесконечно много, ежели желаете.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Я вам бесконечно благодарен, Гений. Но вы задели мое любопытство. Прежде чем я скажу свое желание, не могли бы вы мне ответить, кто такой — или что такое — БОГ?</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Нет ничего проще. «БОГ» — это сокращение. Оно расшифровывается так: «БОГ, Одолевающий Гения.»  Слово «Гений» обозначает Гениев, Мета-Гениев, Мета-Мета-Гениев и т. д. Это Нетиповое слово.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Но… Но как БОГ может быть словом в своем собственном сокращении? Это совершенная бессмыслица!</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Разве вы ничего не слыхали о рекурсивных сокращениях? Я думал, это общеизвестно. Видите ли, БОГ означает «БОГ, Одолевающий Гения», что, в свою очередь, может быть расширено «БОГ, Одолевающий Гения, Одолевающий Гения», что также может быть расширено до «БОГ, Одолевающий Гения, Одолевающий Гения, Одолевающий Гения», что, в свою очередь, может быть расширено… и так расширять его можно сколько угодно.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Но я так никогда не кончу!</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Разумеется, нет. БОГа невозможно познать до конца.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Гм-м-м… Изрядная путаница. Что вы имели в виду, когда попросили Мета-Гения, а также БОГа, даровать исполнение специального желания?</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Я обращался не только к Мета-Гению, но и ко всем Гениям выше нее. С помощью рекурсивного сокращения это делается просто. Услыхав мою просьбу, Мета-Гений передала ее своему БОГу. Так просьба достигла Мета-Мета-Гения, который, в свою очередь, направил ее Мета-Мета-Мета-Гению… Поднимаясь таким образом по инстанциям, просьба в конце концов достигает БОГа.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Понятно. Значит, БОГ сидит наверху лестницы Гениев?</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Да нет же! Наверху ничего нет, так как никакого «верха» не существует Именно поэтому БОГ — рекурсивное сокращение. БОГ — не какой-то последний Супер-Гений; это «башня» всех Гениев, находящихся над данным Гением.</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Мне кажется, что в таком случае каждый Гений имеет свое представление о том, что такое БОГ, так как для каждого Гения БОГ — это множество высших Гениев, и нет двух таких Гениев, у которых это множество было бы одинаковым.</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Вы совершенно правы — и поскольку я самый «низкий» Гений из всех, мое представление о БОГе самое возвышенное. Бедные высшие Гении — они воображают, что находятся ближе к БОГу. Какое кощунство!</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Ух ты! Слишком все это сложно. Поистине, чтобы изобрести БОГа, нужны Гении…</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Вы действительно верите всем этом сказкам о БОГе, Ахилл?</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Ну конечно, верю. А вы что же, атеистка г-жа Черепаха? Или агностик?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Не думаю. Может быть, я — мета-агностик.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Что-о-о? Ничего не понимаю.</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Понимаете, если бы я была мета-агностиком, я бы сомневалась в том, агностик ли я — но я не уверена, что я в этом сомневаюсь. Значит, я, наверное, мета-мета-агностик… Ну, ладно. Скажите мне, Гений, а случается ли какому-нибудь Гению ошибиться и перепутать путешествующее вверх или вниз по цепи послание?</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Такое иногда случается; это самая распространенная причина того, что Нетиповые Желания не разрешаются. Видите ли, вероятность того, что путаница произойдет на каком-то ОПРЕДЕЛЕННОМ этапе, ничтожно мала — но когда у вас имеется цепь из бесконечного числа этапов, становится практически неизбежным, что ГДЕ-НИБУДЬ выйдет ошибка. На самом деле, как это ни странно, ошибок бывает бесконечное множество, хотя они и встречаются весьма редко.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Тогда это просто чудо, когда какое-нибудь Нетиповое Желание вообще бывает даровано.</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Не совсем так. Большинство ошибок остается без последствий, а некоторые ошибки взаимоуничтожаются. Но иногда, хотя и довольно редко, причиной неисполнения Нетипового Желания может быть ошибка какого-то одного несчастного Гения. Когда такое происходит, виновник прогоняется сквозь бесконечный строй, и БОГ наказывает его шлепками. Это большое развлечение для шлепающих и к тому же совсем не больно для виновника. Вас бы позабавило это зрелище.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Было бы интересно посмотреть! Но это бывает только в том случае, когда не исполняется Нетиповое Желание?</p>
    <p><emphasis><strong>Гений</strong></emphasis>: Верно.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Гм-м-м… Кажется, я знаю, чего мне пожелать.</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Да? Чего же?</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Я бы хотел, чтобы мое желание не исполнилось!</p>
    <p><emphasis>(В этот момент происходит такое странное событие — да можно ли это вообще назвать «событием»? — что его невозможно описать; а значит, мы и пытаться не будем.)</emphasis></p>
    <p>Ахилл: Интересно, что означает этот загадочный комментарий?</p>
    <p>Черепаха: Он относится к Нетиповому Желанию, исполнения которого попросил Ахилл.</p>
    <p>Ахилл: Но он еще ничего не пожелал!</p>
    <p>Черепаха: Напротив; он сказал: «Я хотел бы, чтобы мое желание не исполнилось,» и Гений принял ЭТИ СЛОВА за желание.</p>
    <p><emphasis>(В этот момент в коридоре раздаются шаги; они медленно приближаются.)</emphasis></p>
    <p>Ахилл: Ой! Какой кошмар!</p>
    <p><emphasis>(Шаги останавливаются и затем начинают удаляться.)</emphasis></p>
    <p>Черепаха: Уф-ф!…</p>
    <p>Ахилл: История продолжается, или это уже конец? Переверните-ка страницу и давайте проверим.</p>
    <p><emphasis>(Черепаха переворачивает страницу «Джинна и настойки», и они обнаруживают, что история продолжается.)</emphasis></p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Эй! Что стряслось? Где мой Гений? Моя лампа? Моя чашка кофе-экспресса? Что случилось с нашими юными друзьями из Выпуклого и Вогнутого Миров? И что здесь делают все эти ящерицы?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Боюсь, что наш контекст был восстановлен неправильно.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Интересно, что означает этот загадочный комментарий?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Я имею в виду Нетиповое Желание, исполнения которого вы попросили.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Но я еще ничего не пожелал!</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Напротив — вы сказали: «Я хотел бы, чтобы мое желание не исполнилось», и Гений принял ЭТИ СЛОВА за желание.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Ой! Какой кошмар!</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Это называется ПАРАДОКС. Чтобы исполнить это Нетиповое Желание, надо отказать в его исполнении. В то же время отказать в его исполнении значило бы исполнить его!</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Так что же произошло? Земля остановилась? Пространство закуклилось?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Нет — просто система отказала.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Что это значит?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Это значит, что мы оба мгновенно очутились в Лимбедламии.</p>
    <p><strong><emphasis>Ахилл</emphasis></strong>: Где?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Лимбедламия — страна прошедшей икоты и перегоревших лампочек. Это что-то вроде зала ожидания, где дремлют программы в ожидании компьютеров. Нельзя сказать, как долго мы пробыли в Лимбедламии — может быть, несколько минут, часов или дней, а может быть, и несколько лет.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Я не знаю, при чем здесь программы или компьютеры. Я знаю только то, что не успел загадать желания! Верните моего Гения обратно!</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Мне очень жаль, Ахилл, но вы упустили свой шанс. Из-за вас отказала Система. Благодарите Бога, что мы вообще куда-то попали. Все могло быть гораздо хуже. Не имею ни малейшего понятия, где мы очутились…</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Я знаю, это другая картина Эшера. Она называется «Рептилии».</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Ага! Система попыталась запомнить как можно больше нашего контекста перед тем, как отказать; ей  удалось сохранить в памяти то, что мы находились в картине Эшера с ящерицами. Весьма похвально!</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_029.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 24. М. К. Эшер. «Рептилии» (литография, 1943).</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: И взгляните не наш ли это флакончик с Выталкивающей настойкой там на столе, рядом с ящеричным хороводом?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Безусловно, это он, Ахилл. Должна сказать, что нам действительно везет. Система обошлась с нами по-божески, вернув нам эту драгоценную жидкость!</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Это верно. Теперь мы можем вытолкнуться из эшеровского мира и вернуться ко мне домой.</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Интересно, что это за книги там, рядом с настойкой? (Она берет книгу поменьше, открытую в середине.) Эта книжица выглядит довольно занимательно.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Правда? Как она называется?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: «Занимательные приключения Черепахи и Ахилла или Вокруг света от точки до точки.» Интересно было было бы почитать немного. </p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Вы можете читать, если хотите, а я не собираюсь рисковать, какая-нибудь ящерица может запросто толкнуть флакон и разлить настойку. Я выпью свою порцию немедленно! (Он бросается к столу и протягивает руку к пузырьку с настойкой; при этом он случайно толкает его. Пузырек падает со стола и катится.) Ой! Г-жа Ч, смотрите! Я нечаянно столкнул настойку на пол и она покатилась…  к лестнице! Быстрее, а то свалится вниз!</p>
    <p><emphasis>(Но Черепаха погружена в свою книгу.)</emphasis></p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха (бормочет)</strong></emphasis>: А? Эта история выглядит захватывающе.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Г-жа Ч, скорей, на помощь! Помогите поймать пузырек!</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Что за шум?</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Пузырек с настойкой, я столкнул его со стола, и сейчас он катится, и… (В этот момент пузырек достигает первой ступеньки и падает вниз ) Ох! Что теперь делать? Г-жа Черепаха, вас это не волнует? Мы теряем настойку! Она только что свалилась с лестницы. Единственная наша надежда — перейти на другой этаж!</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Перейти на другой рассказ? С превеликим удовольствием! Желаете ко мне присоединиться?</p>
    <p><emphasis>(Она начинает читать вслух, Ахилл застывает в нерешительности, не зная, что предпринять. Наконец он решает остаться и начинает читать за Черепаху.)</emphasis></p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Как здесь темно, г-жа Ч Я ничего не вижу. Ой! Я натолкнулся на стену. Осторожнее!</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: У меня есть пара тросточек Вот, держи те одну. Вы можете прощупывать дорогу, чтобы ни с чем не сталкиваться.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Отличная идея. (Он берет трость.) Вам не кажется, что дорога слегка изгибается влево?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Да, пожалуй.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Интересно, где мы находимся. И увидим ли мы когда-нибудь дневной свет опять. Как жаль, что я вас послушался и проглотил эту штуковину «Выпей меня».</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Уверяю вас, она совершенно безвредна. Я делала это много раз и никогда еще об этом не пожалела. Лучше расслабьтесь и постарайтесь получить удовольствие от того, что вы так чудесно уменьшились.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Уменьшился? Что вы со мной сделали, г-жа Черепаха?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Пожалуйста, не обвиняйте меня. Вы проделали все по вашему собственному желанию.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Так вы меня уменьшили? А вдруг лабиринт, в котором мы находимся, такой крохотный, что кто-нибудь может на него наступить?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Лабиринт? Лабиринт? Может ли это быть? Неужели мы попали в знаменитый лабиринт ужасного Мажотавра?</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Ой, мамочка! Что это такое?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Говорят — хотя я лично в это никогда не верила — что злобный Мажотавр создал миниатюрный лабиринт и сидит в углублении в центре, поджидая невинных жертв, затерявшихся в чудовищно запутанных переходах. Когда они, окончательно заблудившись, забредают в центр, он начинает над ними смеяться, да так громко, что засмеивает их до смерти!</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: О боже, не может быть!</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Это только миф. Смелее, Ахилл!</p>
    <p><emphasis>(И храбрая парочка осторожно двигается вперед.)</emphasis></p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Потрогайте эти стены. Они напоминают сморщенные жестяные листы — только все морщины разного размера. </p>
    <p><emphasis>(Чтобы подчеркнуть свои слова, он прикладывает конец трости к стене и идет вперед. Трость подпрыгивает на неровностях стены — длинный изогнутый коридор, в котором они находятся, наполняется странными звуками.)</emphasis></p>
    <p><strong>Черепаха (встревоженно)</strong>: Что это такое?</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Это я веду тросточкой по стене.</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Ох — я было подумала, что это рев кровожадного Мажотавра.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Я думал, вы сказали, что это все выдумки.</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Конечно. Бояться совершенно нечего.</p>
    <p><emphasis>(Ахилл снова прикладывает трость к стене и идет вперед. При этом слышна музыка; звуки исходят из того места, где трость прикасается к стене.)</emphasis></p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Ох, Ахилл, у меня дурное предчувствие — мне кажется, что этот Лабиринт не такой уж и миф.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Погодите-ка, что это заставило вас так внезапно передумать?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Слышите эту музыку? (Чтобы лучше слышать, Ахилл опускает трость, и мелодия прекращается.) Эй! Поставьте трость обратно! Я хочу послушать конец этой пьесы!</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_030.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 25. Критский лабиринт (Итальянская гравюра; школа Финигерры) Из книги У. Г. Маттьюса «Лабиринты: их история и развитие» (W.H. Mattews, Mazes and Labyrinths. Their History and Development.)</emphasis></p>
    <p>(Ахилл, сбитый с толку, повинуется и музыка возобновляется.) Благодарю. Теперь я догадалась, где мы находимся.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Правда? Где же?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Мы идем по звуковой дорожке пластинки, лежащей в конверте. Ваша трость, скребущая по морщинам на стене, действует как иголка, бегущая по звуковой дорожке, позволяя нам слушать музыку.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Ох, нет, нет…</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Что такое? Разве вы не радуетесь? Когда еще вы находились в таком интимном контакте с музыкой?</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Как же я смогу выигрывать соревнования по бегу против людей в натуральную величину, если я теперь меньше блохи, г-жа Черепаха? </p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Ах, так вот что вас волнует? Право, Ахилл, стоит ли из-за этого беспокоиться…</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Вы говорите так, что у меня создается впечатление, что вы вообще никогда не волнуетесь.</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Не знаю, не знаю… Я уверена только в  одном: о чем я не жалею, так это о том, что я уменьшилась. В особенности тогда, когда нам грозит страшная опасность от чудовищного Мажотавра.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: О ужас!.. Вы хотите сказать, что…</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Боюсь, что да, Ахилл. Музыка выдала его с головой.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Каким же это образом?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Очень просто. Когда я услышала мелодию В-А-С-H в верхнем голосе, меня осенило: на звуковых дорожках, по которым мы идем, записано не что иное, как «Маленький гармонический лабиринт», одна из наименее известных органных пьес Баха. Она названа так из-за модуляций, таких частых, что от них начинает кружиться голова.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Ч-что — что это такое и с чем это едят?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Как вы знаете, большинство музыкальных произведений написано в какой-нибудь тональности — например, «до мажор», как эта пьеса.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Я уже слышал это название раньше. Не правда ли, это значит, что «до» — та нота, на которой произведение должно заканчиваться?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Да, «до» — это что-то вроде ключа от дома, куда вы хотите попасть. Ключ бывает и в музыке.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Значит, сначала мы удаляемся от этого «дома», чтобы потом туда возвратиться?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Правильно. В музыкальных произведениях часто используются мелодии, уводящие в сторону от ключевой тональности. Мало-помалу нарастает напряжение, и слушатель начинает все сильнее скучать по «дому» — ему хочется вновь услышать ключевую тональность.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Таким образом, в конце пьесы я всегда буду чувствовать такое удовлетворение, как будто я всю жизнь желал услышать именно эти звуки?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Точно. Композитор использует свои знания о гармонической прогрессии, чтобы таким образом управлять нашими чувствами и пробудить в нас желание услышать ключевую тональность…</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Понятно, но, кажется, вы собирались рассказать мне о модуляциях…</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Ах, да. Один из важных приемов, которые композитор может использовать где-то в середине пьесы, называется модуляцией; это означает, что он устанавливает временную  «цель», отличную от конечного разрешения в ключевую тональность.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: А-а-а… кажется, я понимаю. Вы имеете в виду, что определенная серия аккордов изменяет гармоническое напряжение таким образом, что я начинаю желать разрешения в новой тональности?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Именно так. Это усложняет ситуацию, поскольку, наряду с этим новым желанием, подсознательно вы все время ощущаете, что ваша конечная цель — ключевая тональность, в данном случае, «до мажор». И когда временная цель бывает достигнута, то…</p>
    <p><strong>Ахилл (внезапно начиная возбужденно жестикулировать)</strong>: О, послушайте только: какие восхитительные поднимающиеся вверх аккорды! Какой прекрасный конец у «Маленького гармонического лабиринта»!</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Нет, Ахилл, это не конец, это просто —</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Да нет, разумеется, это конец! Вот это да! Какой могучий финал! Какое облегчение! Вот разрешение так разрешение! Гениально! (Поет): Ля-ля-ля… (И точно, в этот момент музыка прекращается; стен больше нет, и Черепаха с Ахиллом оказываются в открытом пространстве.) Вот видите, музыка действительно кончилась. Ну, что я вам говорил?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Что-то здесь не так. Эта запись позорит музыкальный мир.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Почему это?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Я только что вам объяснил: Бах промодулировал здесь от «до» в «ля», так что временной целью было услышать мелодию в ключе «ля». Это значит, что вы чувствуете сразу два желания: с одной стороны, вы ожидаете разрешения в «ля», а с другой стороны, вы все время помните, что конечная цель — триумфальное возвращение в «до мажор».</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Почему надо все время о чем-то помнить, когда слушаешь музыку? Разве музыка — только упражнение для ума?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Нет, конечно. Некоторые произведения весьма интеллектуальны, но большинство довольно просты. Обычно наше ухо или мозг делают все «расчеты» за нас, в то время как чувства решают, что именно нам хочется услышать. Нам не приходится думать об этом. Но в этой пьесе Бах проделывает разные трюки, в надежде сбить слушателя с толку — и надо сказать, что в вашем случае, Ахилл, он вполне преуспел!</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Вы хотите сказать, что я среагировал на разрешение во «второстепенной» тональности?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Правильно.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Все же я и сейчас уверен, что это был конец!</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Именно этого эффекта Бах и добивался. Вы угодили прямиком в его ловушку. Это место написано так, что оно звучит как финал; но если вы внимательно следите за развитием гармонической прогрессии, вы увидите, что оно не в том ключе. Видимо, не только вы, но и та несчастная студия звукозаписи решила, что это конец, и записала только часть пьесы!</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Какую недостойную шутку сыграл со мной старик Бах!</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Как раз этого он и хотел — заставить вас заблудиться в его «Лабиринте». Видите ли, злодей Мажотавр — сообщник Баха. Если вы не остережетесь, он засмеет вас до смерти — а может быть, и меня вместе с вами!</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Надо срочно уносить ноги отсюда! Скорее! Если мы побежим обратно по звуковым дорожкам, то выберемся из пластинки прежде, чем страшный Мажотавр нас обнаружит!</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Ну нет, мое ухо слишком чувствительно, чтобы вынести странные аккорды, получающиеся, когда время обращается вспять!</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Ах, г-жа Ч, как же мы выберемся отсюда, если мы не можем вернуться по нашим следам?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Хороший вопрос… (Почти отчаявшись, Ахилл начинает бегать взад-вперед в темноте. Внезапно раздается сдавленный крик и затем — БА-БАХ! — глухой звук падения.) Ахилл? С вами все в порядке?</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Ничего особенного, только маленькая встряска: я свалился в какую-то ямину.</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Вы угодили прямиком в логово Страшного Мажотавра! Постараюсь вас вытащить — нам надо удирать побыстрее!</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Осторожнее, г-жа Ч — я совсем не хочу, чтобы и Вы тоже попали в западню…</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Да не суетитесь вы, Ахилл. Все будет в порядке… (Внезапно раздается сдавленный крик и затем — БА-БАХ! — глухой звук  падения.)</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Г-жа Ч, вы тоже упали? Не ушиблись?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Кроме моей гордости, ничего не пострадало.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Вот теперь мы действительно попали в переплет!</p>
    <p><emphasis>(Внезапно, в опасной близости от них, друзья слышат оглушительный хохот.)</emphasis></p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Осторожно, Ахилл — тут дело нешуточное!</p>
    <p><strong>Мажотавр</strong>: Ха-ха-ха! Хи-хи-хи! Хо-хо-хо!</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Я слабею на глазах, г-жа Ч…</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Старайтесь не обращать внимания на его смех — это ваша единственная надежда.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Я сделаю все, что в моих силах — ах, если бы сейчас пропустить для храбрости рюмочку-другую…</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Мне кажется, я чувствую знакомый запах… Не вытаскин ли это?</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: И правда… откуда этот запах?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: По-моему, это здесь… О! Я нашла целую бутыль! Это он и есть!</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Вытаскин! Давайте напьемся с горя!</p>
    <p>Черепаха: Надеюсь, что это не протолкин — они до того похожи, что их трудно различить.</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Что вы сказали про Толкиена?</p>
    <p><strong>Черепаха</strong>: Я ничего подобного не говорила. У вас уже галлюцинации начинаются…</p>
    <p><strong>Ахилл</strong>: Б-батюшки мои! Надеюсь, что нет… Ну что же, поехали!</p>
    <p><emphasis>(И друзья начинают отхлебывать вытаскин (или протолкин?) — и вдруг — ХЛОП! Кажется, это-таки оказался вытаскин…)</emphasis></p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Забавная история, ничего не скажешь. Вам понравилось?</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Так, ничего себе… Интересно, выбрались ли они в конце концов из ямы страшного Мажотавра? Бедняга Ахилл, он так хотел опять стать большим.</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Не беспокойтесь — они выбрались, и Ахилл снова вырос до своих обычных размеров. Вытаскин оказался весьма кстати…</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Не знаю, не знаю… Единственное, в чем я сейчас АБСОЛЮТНО уверен, это в том, что нам не мешало бы найти нашу бутылочку с настойкой — у меня уже давно горло пересохло. И ничто так не утоляет жажду, как выталкивающая настойка</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Она к тому же известна своим тонизирующим  действием. Известны случаи, когда народ просто с ума по ней сходил. Например, когда в начале века продуктовая фабрика Шёнберга перестала производить джин с тоником и начала производство какао, вы не представляете себе, какой из-этого поднялся шум — настоящая какаофония!</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Воображаю… Но давайте же искать настойку! Погодите — взгляните-ка на этих ящериц на столе! Не кажется ли вам, что в них есть что-то необычное?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Не вижу ничего особенного. А что такое?</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Посмотрите: они вылезают из плоскости картины без помощи выталкивающей настойки! Как они это делают?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Разве я вам не говорила? Вы можете вылезти из картины, двигаясь перпендикулярно ее плоскости. Ящерки научились лезть НАВЕРХ, когда они хотят выбраться из двухмерного мира альбома.</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Может быть, мы можем так же выбраться из этой картины Эшера наружу?</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: Разумеется — нужно только подняться уровнем выше. Хотите попытаться?</p>
    <p><emphasis><strong>Ахилл</strong></emphasis>: Все что угодно, только бы попасть домой! Я уже сыт по горло этими занимательными приключениями.</p>
    <p><emphasis><strong>Черепаха</strong></emphasis>: В таком случае, следуйте за мной наверх.</p>
    <p><emphasis>(И они поднимаются на один уровень.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хорошо быть снова у себя дома… Но постойте, здесь что-то не то! Это вовсе не мой дом — это ВАШ дом, г-жа Черепаха!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы правы — и я предовольна, так как перспектива тащиться от вас к себе домой мне совершенно не улыбалась. Я прямо-таки валюсь с лап от усталости.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что ж, я как раз не возражаю против небольшой прогулки; так что, мне кажется, все сложилось довольно удачно.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я думаю! Вот это удача так удача!</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА V: Рекурсивные структуры и процессы</p>
    </title>
    <subtitle>Что такое рекурсия?</subtitle>
    <p>ЧТО ТАКОЕ РЕКУРСИЯ? То, что было проиллюстрировано в диалоге «Маленький гармонический лабиринт»: вложенность схем одна в другую и варианты этой вложенности. Рекурсия — весьма общее понятие. (Рассказы внутри рассказов, фильмы внутри фильмов, картины внутри картин, матрешечки внутри матрешек (даже скобки внутри скобок!) — вот лишь несколько симпатичных примеров.) Однако читатель должен иметь в виду, что в этой главе термин «рекурсия» употребляется в ином значении, чем в главе III, и эти два значения связаны только косвенно. Эта связь должна проясниться к концу главы.</p>
    <p>Иногда рекурсия приближается к парадоксу. Например, существуют <emphasis>рекурсивные</emphasis> определения. С первого взгляда может показаться, что в этом случае нечто определяется <emphasis>через себя самоё</emphasis>. Из этого получился бы если не парадокс, то порочный круг и бесконечное возвращение к началу. На самом деле, правильно сформулированное рекурсивное определение никогда не приводит ни к тому, ни к другому. Дело в том, что рекурсивные определения никогда не определяют предметы или идеи через них самих — вместо этого они используют <emphasis>более простые версии</emphasis> определяемого понятия. Чтобы вам стало понятнее, что я имею в виду, приведу несколько примеров рекурсивных определений.</p>
    <p>Один из часто встречающихся типов рекурсии в повседневной жизни — это прекращение какого-либо дела на время, с тем, чтобы сделать более простое дело, зачастую того же типа, что и первое. Вот хороший пример. У директора фирмы на столе стоит сложный телефон, по которому ему могут звонить несколько человек одновременно. Директор разговаривает с А; в этот момент звонит Б. Директор спрашивает А, может ли тот подождать минутку. На самом деле, ему совершенно все равно, может ли А подождать, — он просто нажимает кнопку и переключается на разговор с Б. Тут звонит В. Теперь уже и Б приходится подождать. Так может продолжаться до бесконечности — однако не будем увлекаться. Предположим, разговор с В закончился; наш директор «выталкивается» обратно и продолжает беседу с Б. Между тем, на другом конце провода А в раздражении барабанит пальцами по столу и слушает сладенькие мелодии, передающиеся по телефону чтобы скрасить его ожидание… Самый простой случай был бы, если бы звонок Б закончился и директор наконец вернулся бы к А. Но может случиться, что когда он разговаривает с Б, звонит Д. Б снова оказывается «протолкнутым» в стек ждущих своей очереди. По окончанию разговора с Д директор вернется к Б, а затем к А. Разумеется, здесь он действует совершенно механически — я пытаюсь показать рекурсию в самой чистой форме.</p>
    <subtitle>Проталкивание, выталкивание и стек</subtitle>
    <p>В предыдущем примере я ввел основные термины, касающиеся рекурсии, по крайней мере так, как их понимают специалисты по компьютерам: проталкивание, выталкивание и стек. Все эти термины связаны между собой. Они вошли в обиход в конце 1950-х годов в составе ИПЛ, одного из первых языков для искусственного разума. Вы уже встречались с «проталкиванием» и «выталкиванием» в Диалоге; однако я объясню здесь эти термины еще раз. <emphasis>Протолкнуть</emphasis> означает прервать работу над очередным делом, при этом не забывая, на чем вы остановились, и начать работать над следующим заданием. Обычно говорят, что новое дело находится на «низшем уровне» по сравнению с предыдущим занятием. <emphasis>Вытолкнуть</emphasis> означает обратное: прекратить работу на одном уровне и вновь приняться за работу на высшем уровне, начав с того, на чем вы остановились.</p>
    <p>Как же нам удается точно помнить, где мы были на каждом уровне? Для этого мы сохраняем нужную информацию в <emphasis>стеке</emphasis>. Таким образом, стек — это просто табличка, сообщающая нам 1) на чем было прервано каждое незаконченное занятие (на компьютерном жаргоне это называется «обратный адрес») и 2) какие факты нам надо знать о моменте, когда задание было прервано («переменная связка»). Когда вы выталкиваетесь наверх, чтобы возобновить работу над чем-либо, именно стек восстанавливает ваш контекст, чтобы вы не потерялись. В примере с телефонными звонками стек сообщает вам, <emphasis>кто ждет</emphasis> вас на каждой линии и <emphasis>в каком месте</emphasis> беседа была прервана.</p>
    <p>К слову сказать, происхождение терминов «проталкивать», «выталкивать» и «стек» восходит к образу сложенных один на другой подносов в кафетерии (<emphasis>stack</emphasis> по-английски — куча, стеллаж). Обычно внизу такой стопки помещается нечто вроде пружины, поддерживающей верхний поднос приблизительно на одном и том же уровне — так что каждый новый поднос «проталкивает» всю стопку вниз, в то время как при снятии одного подноса все стопка «выталкивается» наверх.</p>
    <p>Еще один пример из повседневной жизни. Когда вы слушаете новости по радио, часто случается, что слово предоставляется иностранному корреспонденту. «Говорит Адам Зайчиков из Минска, Беларусь.» Адам, в свою очередь, включает запись местного репортера, берущего у кого-то интервью: «С вами Иван Петровский; я нахожусь недалеко от того места, где совершилось ограбление банка. Предоставляю слово главе оперативной группы…» Теперь вы уже тремя уровнями ниже. Может случиться, что и тот, у кого берут интервью, тоже включит какую-то запись. Спускаться таким образом по уровням, слушая новости — дело весьма обычное; мы даже не всегда отдаем себе отчет в том, что сообщение на одном уровне прерывается. Наше подсознание следит за этим автоматически. Может быть, это так легко для нас потому, что уровни здесь сильно отличаются друг от друга. Если бы они были схожими, мы потеряли бы ориентацию в мгновение ока.</p>
    <p>Пример более сложной рекурсии — наш Диалог. Ахилл и Черепаха присутствовали там на каждом из нескольких различных уровней. Иногда они читали историю, в которой сами были действующими лицами. Тут было легко запутаться, и приходилось напрягать все внимание, чтобы не потерять нить. «Так, посмотрим… <emphasis>настоящие</emphasis> Ахилл и Черепаха все еще наверху, в вертолете господина Удачи — <emphasis>вторичные</emphasis> сейчас находятся в картине Эшера — а теперь они нашли ту книгу и начали читать; значит, Ахилл и Черепаха, блуждающие по звуковым дорожкам „Маленького гармонического лабиринта“, — третичны. Стоп — я, кажется, пропустил один уровень…» Чтобы уследить за рекурсией в Диалоге, нам необходим сознательный мысленный стек, подобный такому, какой изображен ниже.</p>
    <image l:href="#i_031.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 26. Диаграмма структуры Диалога «Маленький гармонический лабиринт». Вертикальные спуски — проталкивание, подъемы — выталкивание. Обратите внимание, что диаграмма напоминает структуру абзацев в Диалоге. Из нее ясно следует, что угроза Удачи так никогда и не была выполнена — Ахилл и Черепаха остались висеть между небом и землей. Некоторые читатели, возможно, придут в отчаяние от этого недовытолкутого проталкивания, в то время как другие даже глазом не моргнут. В рассказе Баховский музыкальный лабиринт тоже был оборван слишком, скоро — но Ахилл не заметил в этом ничего особенного. Нарастающее напряжение почувствовала только Черепаха.</emphasis></p>
    <subtitle>Стеки в музыке</subtitle>
    <p>Говоря о «Маленьком гармоническом лабиринте», мы должны обсудить следующую идею, которая косвенно упоминалась в диалоге: мы слушаем музыку рекурсивно — в частности, мы создаем мысленный стек ключей, и каждая новая модуляция проталкивает туда новый ключ. Если развить эту идею дальше, получится, что мы хотим услышать последовательность ключей в обратном порядке — выталкивая из стека ключи один за другим, пока не дойдем до основной тональности. Это, разумеется, преувеличение, но в нем есть доля правды. Слушая музыку, любой сколько-нибудь музыкальный человек автоматически создает минимальный стек с двумя ключами. В этом «коротком стеке» содержатся основная тональность, а также ближайший «псевдоключ», тональность, в которой композитор «находится» в данный момент. (Иными словами, самый общий и самый «местный» ключи. Таким образом слушатель знает, когда достигается тоника, и испытывает от этого сильное чувство «удовлетворения». В отличие от Ахилла, он также чувствует разницу между <emphasis>местным</emphasis> разрешением напряжения — например, разрешением в псевдотонику — и <emphasis>глобальным</emphasis> разрешением. Псевдоразрешение нагнетает напряжение, вместо того, чтобы его ослабить. Оно подобно иронической шутке — совсем как спасение Ахилла от ящериц, в то время как мы знаем, что на самом деле и он, и Черепаха все еще ожидают погибели от ножа месье Удачи.</p>
    <p>Поскольку напряжение и разрешение — душа и сердце музыки, существует множество примеров на эту тему. Давайте взглянем на пару примеров из Баховской музыки. Бах написал много композиций в форме «ААББ»: обе части пьесы повторяются дважды. Возьмем джигу из «Французской сюиты #5», типичную для данной формы. Ее энергично введенная танцевальной мелодией тоника — «соль». Вскоре, однако, модуляция в части А вводит тесно связанную с первоначальной тональность «ре» (доминанта). Когда часть А кончается, мы находимся в тональности «ре». Может даже показаться, что пьеса заканчивается в ключе «ре»! (По крайней мере, так может подумать Ахилл.) Но тут случается странная вещь — мы внезапно прыгаем обратно к началу, снова в тональность «соль», и снова слышим тот же переход в «ре». Но тут случается странная вещь — мы внезапно прыгаем обратно к началу, снова в тональность «соль», и снова слышим тот же переход в «ре».</p>
    <p>Затем следует часть Б. В результате тематического сдвига, мелодия здесь начинается с «ре», словно «ре» являлось тоникой с самого начала — но в конце концов, мелодия модулирует обратно в «соль»; это означает, что мы выталкиваемся обратно в тонику, и что часть Б оканчивается именно так, как надо. Тут случается это забавное повторение, отбрасывая нас, безо всякого предупреждения, назад к «ре», и затем возвращаясь к «соль» еще раз. Тут случается это забавное повторение, отбрасывая нас, безо всякого предупреждения, назад к «ре», и затем возвращаясь к «соль» еще раз.</p>
    <p>Психологический эффект, достигаемый этими переходами, то внезапными, то плавными, трудно описать. Магия музыки отчасти и заключается в том, что мы способны автоматически уследить за этими переходами. А может быть, это магия Баха, сумевшего внести такую грацию в эту сложную структуру, что мы даже не замечаем, что именно там происходит.</p>
    <p>Баховский «Маленький гармонический лабиринт» — это пьеса, в которой композитор пытается запутать слушателя быстрой сменой ключей. Вскоре вы настолько сбиты с толку, что совершенно теряете ориентацию. Вы не знаете, где настоящая тоника, если только у вас нет абсолютного слуха или вы, подобно Тезею, не прибегаете к помощи друга, который, словно Ариадна, дал бы вам нить, ведущую к началу. В данном случае, такой нитью являлись бы ноты. Эта пьеса, наряду с Естественно Растущим Каноном, показывает, что у нас, как у слушателей музыки, отсутствуют надежные глубокие стеки.</p>
    <subtitle>Рекурсия в языке</subtitle>
    <p>Наш интеллектуальный стек, пожалуй, более надежен для работы с языком. Грамматическая структура всех языков включает весьма сложные схемы для проталкивания в стек; трудность фразы, разумеется, возрастает с количеством проталкиваний. Знаменитое немецкое явление «глагола-в-конце», о котором забавные истории о рассеянных профессорах, начинающих фразу, продолжающуюся все лекцию, и под завязку выдающих цепочку глаголов, в которой аудитория, давно потерявшая нить в этом стеке, не видит никакого смысла, часто рассказываются, представляет из себя прекрасный пример лингвистического проталкивания и выталкивания. Замешательство в аудитории, которое неправильное выталкивание из стека, куда были сложены глаголы профессора, забавно вообразить, может произвести. Однако в повседневном немецком такие глубокие стеки почти никогда не встречаются; на самом деле, немцы частенько невольно нарушают правила, проталкивающие глагол в конец, с тем, чтобы избежать усилий, связанных с напряжением внимания в течение всей фразы. В любом языке имеются конструкции, где задействованы стеки, хотя обычно не такие впечатляющие, как в немецком. При этом всегда имеется возможность перефразировать предложение таким образом, чтобы уменьшить глубину стека.</p>
    <subtitle>Схемы рекурсивных переходов</subtitle>
    <p>Синтаксическая структура предложений хорошо подходит для метода описания рекурсивных схем и процессов — этот метод называется <emphasis>Схемой Рекурсивных Переходов</emphasis> (СРП). СРП представляет из себя диаграмму, показывающую различные пути для выполнения данного задания. Каждый такой путь состоит из нескольких <emphasis>узлов</emphasis> — маленьких квадратов, в которых что-то написано. Узлы соединены <emphasis>ребрами</emphasis>, или стрелками. Общее название данной СРП написано отдельно, слева от диаграммы, и в первом и последнем узле написано, соответственно, <emphasis>начало</emphasis> и <emphasis>конец</emphasis>. Остальные узлы содержат либо краткие инструкции, либо названия других СРП. Попав в определенный узел, вы должны либо выполнить указания, в нем написанные, либо перейти в указанную в нем СРП и работать уже там.</p>
    <p>Возьмем простую СРП, под названием УКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ, которая говорит нам, как создать определенную русскую фразу (см. рис. 27а) Двигаясь по схеме горизонтально, мы попадаем в <emphasis>начало</emphasis>, затем создаем прилагательное, затем — существительное, и затем приходим к <emphasis>концу</emphasis>. Например, «глупое мыло», или «неблагодарная закуска». Но ребра позволяют и другие возможности, например, повторить или совсем опустить прилагательное. Так мы можем сконструировать «молоко» или «огромная красная голубая зеленая зевота» и так далее.</p>
    <p>Находясь в узле имя существительное, вы просите некий черный ящик под названием имя существительное выдать вам любое существительное с его склада. В компьютерной терминологии это называется <emphasis>процедурой вызова</emphasis>. Это означает, что вы временно передаете контроль некой <emphasis>процедуре</emphasis> (здесь, СУЩЕСТВИТЕЛЬНОМУ), которая 1) выполняет свою инструкцию (производит существительное) и 2) передает контроль вам обратно. В нашей СРП есть вызовы для двух таких процедур имя существительное и ИМЯ ПРИЛАГАТЕЛЬНОЕ. Обратите внимание, что СРП УКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ может, в свою очередь, быть вызвана из какой-либо другой СРП — например, ПРЕДЛОЖЕНИЕ. В этом случае, схема УКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ произвела бы «глупое мыло» и вернулась бы на свое место в предложении, откуда она была вызвана. Эта ситуация напоминает примеры со вложенными один в другой телефонными звонками или фрагментами новостей, где вы возвращаетесь к прерванному занятию.</p>
    <p>Однако, хотя мы и назвали это «схемой рекурсивных переходов», мы еще не привели примера настоящей рекурсии.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_032.jpg"/>
    <p><emphasis>Ри. 27. Схема рекурсивных переходов для УКРАШЕННОГО СУЩЕСТВИТЕЛЬНОГО  И СВЕРХУКРАШЕННОГО СУЩЕСТВИТЕЛЬНОГО.</emphasis></p>
    <p>Рекурсия — и, по видимости, кругообразность — появляется тогда, когда мы переходим к такой СРП как СВЕРХУКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ (Рис 27б). Как вы заметили, любая дорожка к СВЕРХУКРАШЕННОМУ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОМУ проходит через узел УКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ — таким образом, у нас обязательно появится какое-либо существительное. Мы можем на этом закончить и прийти к ФИНИШУ с «молоком» или «огромной красной голубой зеленой зевотой». Но остальные три пути к финишу сами включают <emphasis>рекурсивный</emphasis> вызов СВЕРХУКРАШЕННОГО СУЩЕСТВИТЕЛЬНОГО. Это выглядит как порочный круг — определение чего-либо в терминах его самого. Действительно ли это происходит? На этот вопрос мы ответим так: «Да, но это не страшно.» Представьте, что в процедуре ПРЕДЛОЖЕНИЕ есть узел, вызывающий СВЕРХУКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ, и мы попадаем именно в этот узел. Это означает, что мы прежде всего запоминаем (проталкиваем в стек) место этого узла внутри ПРЕДЛОЖЕНИЯ, чтобы знать, куда нам вернуться; после этого, мы переходим к самой процедуре СВЕРХУКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ — мы должны найти способ его сконструировать. Предположим, что мы выбираем нижнюю из двух верхних дорожек:</p>
    <p>УКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ, ОТНОСИТЕЛЬНОЕ МЕСТОИМЕНИЕ, СВЕРХУКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ, ГЛАГОЛ.</p>
    <p>Итак, за дело: сначала мы выдаем «на-гора» УКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ: «странные бублики»; затем, относительное местоимение: «которые»… теперь мы должны воспроизвести СВЕРХУКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ — но ведь мы как раз и находимся в процессе создания СВЕРХУКРАШЕННОГО СУЩЕСТВИТЕЛЬНОГО! Это верно, но вспомните наш пример с директором, которому позвонили в середине другого телефонного разговора. Он «отложил» первый разговор в стек и начал новую беседу так, словно ничего необычного не случилось. Давайте и мы сделаем так же.</p>
    <p>Прежде всего запасемся обратным адресом: запишем в стек, в каком узле мы находились во время второго вызова СВЕРХУКРАШЕННОГО СУЩЕСТВИТЕЛЬНОГО. Затем снова перейдем в начало схемы, словно ничего необычного не случилось. Теперь мы должны снова выбрать путь. Давайте, для разнообразия, попробуем пройти по нижней дорожке: УКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ, ПРЕДЛОГ, СВЕРХУКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ. Это значит, что сначала мы производим УКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ (например, «пурпурная корова»), затем ПРЕДЛОГ (например, «без»)… и опять упираемся в рекурсию. Придется нам снова спуститься уровнем ниже — смотрите не споткнитесь! Чтобы избежать осложнений, давайте на этот раз выберем прямую дорогу. УКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ (например, «рога»). Этот вызов тут же попадает в узел КОНЕЦ, что позволяет нам вытолкнуться на предыдущий уровень. Мы обращаемся к стеку за обратным адресом, который отсылает нас к фразе «пурпурная корова без». Закончив дела на этом уровне и попав в узел КОНЕЦ, мы выталкиваемся еще раз. Теперь нам необходим ГЛАГОЛ (например, «слопала»). На этом вызов СВЕРХУКРАШЕННОГО СУЩЕСТВИТЕЛЬНОГО на высшем уровне заканчивается. У нас получилась фраза:</p>
    <p><emphasis>«странные бублики, которые пурпурная корова без рогов слопала»</emphasis>.</p>
    <p>Когда мы вытолкнемся в последний раз, эта фраза будет передана наверх, к терпеливо ожидающей схеме ПРЕДЛОЖЕНИЕ.</p>
    <p>Как видите, бесконечной регрессии не произошло, так как по крайней мере на одной из дорожек внутри СРП СВЕРХУКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ мы не встретились с вызовом самого СВЕРХУКРАШЕННОГО СУЩЕСТВИТЕЛЬНОГО. Конечно, мы могли бы упорствовать в выборе нижней дорожки внутри СВЕРХУКРАШЕННОГО СУЩЕСТВИТЕЛЬНОГО — тогда бы нам никогда не удалось закончить работу, подобно тому, как нам не удалось полностью раскрыть сокращение БОГ. Однако если мы выбираем дорожки наугад, подобной бесконечной регрессии не случается.</p>
    <subtitle>«Спуск на дно» и гетерархии</subtitle>
    <p>Мы только что описали основные различия между круговыми и рекурсивными определениями — в последних всегда есть определенная часть без автореферентности. Таким образом, рано или поздно мы коснемся дна: наша цель — построение объекта, отвечающего определению — будет достигнута. Существуют и другие, менее прямые, чем самовызовы, пути для получения рекурсивности в СРП. Примером может служить картина Эшера «Рисующие руки» (рис. 135), где каждая процедура вызывает не саму себя, а другую. Например, можно представить СРП под названием ПРИДАТОЧНОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ, вызывающую СВЕРХУКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ, когда ей понадобится дополнение для переходного глагола — с другой стороны, высшая дорожка СВЕРХУКРАШЕННОГО СУЩЕСТВИТЕЛЬНОГО может вызывать ОТНОСИТЕЛЬНОЕ МЕСТОИМЕНИЕ и затем ПРЕДЛОЖЕНИЕ каждый раз, когда нам потребуется придаточное предложение. Это пример <emphasis>косвенной</emphasis> рекурсии; он напоминает двухступенчатую версию парадокса Эпименида.</p>
    <p>Нет нужды говорить, что может существовать также <emphasis>трио</emphasis> процедур, вызывающих одну другую по кругу — и так далее. Может существовать даже целая семья СРП, спутанных между собой и что есть силы вызывающих друг друга и самих себя. Программа со структурой, в которой нет «высшего уровня» или «монитора», называется <emphasis>гетерархией</emphasis> (в отличие от <emphasis>иерархии</emphasis>). Этот термин изобретен Уорреном Мак Каллохом, одним из первых кибернетиков, посвятивших себя изучению мозга и интеллекта.</p>
    <subtitle>Расширение узлов</subtitle>
    <p>Есть также и другая возможность представить СРП графически. Каждый раз, когда, двигаясь по одной из дорожек, вы попадаете в узел, вызывающий другую СРП, вы «расширяете» этот узел, заменяя его на уменьшенную копию требуемой СРП (см. рис. 28). После этого вы приступаете к исполнению этой уменьшенной СРП.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_033.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 28. СРП СВЕРХУКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ с одним рекурсивно расширенным узлом.</emphasis></p>
    <p>Выталкиваясь из расширенного узла, вы автоматически оказываетесь в нужном месте большой схемы. С другой стороны, находясь в маленькой схеме, вы можете конструировать внутри нее еще более миниатюрные СРП. Расширяя узлы по мере того, как вы в них попадаете, вы избегаете построения бесконечной схемы даже в том случае, когда СРП вызывает саму себя. Расширение узлов немного напоминает замену буквы в аббревиатуре на то слово, которое она представляет. Сокращение БОГ рекурсивно, но его дефект — или преимущество — заключается в том, что мы должны все время расширять букву «Б» и, таким образом, она никогда не достигнет «дна». Однако когда СРП является частью настоящей компьютерной программы, в ней всегда есть по крайней мере одна дорожка, избегающая как прямой, так и косвенной рекурсивности. Поэтому бесконечного регресса там не бывает. Даже самая гетерархическая программа рано или поздно заканчивается — иначе она вообще не работала бы! Она продолжала бы расширять узлы один за другим до скончания веков.</p>
    <subtitle>Диаграмма G и рекурсивные ряды</subtitle>
    <p>Бесконечные геометрические структуры могут быть определены именно так-как расширение узлов один за другим. Давайте попробуем определить бесконечную диаграмму — назовем ее «диаграммой G». Воспользуемся следующим условным обозначением, в двух узлах напишем просто букву «G», которая, однако, будет представлять всю диаграмму G. На рис. 28 показана диаграмма G, использующая такую условную нотацию. Если мы захотим представить эту диаграмму более явно, мы должны расширить каждый узел, обозначенный буквой G, то есть заменить его на уменьшенную копию той же диаграммы G (см. рис. 29 б). Эта версия диаграммы G «второго порядка» дает нам некоторое представление о том, как бы выглядела конечная, невыполнимая диаграмма G. На рис. 30 показана большая часть диаграммы G; все узлы пронумерованы снизу вверх и слева направо. Внизу добавлены два дополнительных узла под номерами 1 и 2. У этого бесконечного «дерева» есть некоторые весьма интересные математические свойства. Двигаясь по нему справа налево, мы получаем знаменитый ряд чисел Фибоначчи:</p>
    <p>1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233…</p>
    <p>Этот рад был открыт в 1202 году Леонардом из Пизы, сыном Боначчи — отсюда Филиус Боначчи или, сокращенно, Фибоначчи.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_034.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 29. а) Диаграмма G, нерасширенная; б) Диаграмма G, расширенная один раз; в) Диаграмма H, нерасширенная; г) Диаграмма H, расширенная один раз один раз </emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_035.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 30. Диаграмма G, расширенная далее. Узлы пронумерованы.</emphasis></p>
    <p>Это числа описываются рекурсивно при помощи следующей пары формул:</p>
    <p>FIBO (n) = FIBO (n — 1) + FIBO (n — 2) for n &gt; 2</p>
    <p>FIBO (n) = FIBO (2) = 1</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_036.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 31. СРП для чисел Фибоначчи </emphasis></p>
    <p>Таким образом, вы можете вычислить ФИБО(15) с помощью ряда рекурсивных вызовов описанной в этой схеме процедуры. Это рекурсивное определение касается дна, когда вы доходите до явно выраженных ФИБО(1) и ФИБО(2). Для этого надо пройти по схеме назад, к меньшим и меньшим значениям <emphasis>n</emphasis>. Пятиться раком довольно неудобно, вместо этого можно начать с ФИБО(1) и ФИБО(2) и идти вперед, складывая два предыдущих числа, пока вы не получите ФИБО(15). Так вам не придется следить за стеком.</p>
    <p>Но это еще не самое интересное свойство диаграммы G! Ее структура может быть целиком закодирована в следующем рекурсивном определении.</p>
    <p>G(n) = n-G(G(n-1)) для n&gt;0</p>
    <p>G(0) = 0</p>
    <p>Каким образом эта формула G(n) отражает структуру дерева? Очень просто: если вы начнете строить дерево, помещая G(n) под <emphasis>n</emphasis> для всех значений <emphasis>n</emphasis>, у вас получится диаграмма G. На самом деле, именно так я и открыл эту диаграмму. Я занимался исследованием <emphasis>функции</emphasis> G; однажды, пытаясь ускорить вычисления, я решил представить уже имеющиеся у меня значения в форме дерева. К моему удивлению оказалось, что это дерево обладает очень аккуратной геометрической рекурсивностью.</p>
    <p>Еще более занимательным получается аналогичное дерево для функции H(n), имеющей на одно рекурсивное вложение больше, чем G:</p>
    <p>H(n) = n - H(H(H(n-1))) для n&gt;0</p>
    <p>H(0) = 0</p>
    <p>Таким образом, соответствующая диаграмма H косвенно определяется так, как показано на рис. 29 в). Правая ветвь отличается от G только тем, что в ней на один узел больше. И так далее, для любого количества вложений. Рекурсивные геометрические структуры проявляют замечательную регулярность, в точности соответствующую рекурсивным алгебраическим определениям.</p>
    <p>Вопрос для любознательных читателей: представьте себе, что вы перевернули диаграмму G так, что у вас получилось ее зеркальное отображение. Номера узлов нового дерева возрастают теперь слева направо. Можете ли вы найти рекурсивное <emphasis>алгебраическое</emphasis> определение для такого «дерева-перевертыша»? Как насчет определения для перевертыша дерева H? И так далее?</p>
    <p>Другая забавная задача включает пару рекурсивно сплетенных функций F(n) и M(n) — так сказать, супружеская парочка функций — определенных следующим образом:</p>
    <p>F(n) = n-M(F(n-1))</p>
    <p>для n&gt;0</p>
    <p>M(n) = n-F(M(n-1))</p>
    <p>F(0) = 1, M(0) = 0</p>
    <p>СРП для этих двух функций вызывают как друг друга, так и самих себя. Задача состоит в том, чтобы найти рекурсивные структуры диаграмм M и F. Они весьма просты и элегантны. </p>
    <subtitle>Хаотическая последовательность</subtitle>
    <p>Последний пример рекурсии в теории чисел приводит к небольшой загадке. Рассмотрим следующее рекурсивное определение функции.</p>
    <p>Q(n) = Q(n-Q(n-1)) + Q(n-Q(n-2) для n&gt;2</p>
    <p>Q(1) = Q(2) = 1</p>
    <p>Это напоминает определение Фибоначчи тем, что каждое новое значение является суммой двух предыдущих значений — но не <emphasis>ближайших</emphasis>! Вместо этого, два ближайших предыдущих значения указывают нам, <emphasis>насколько далеко мы должны отступить</emphasis>, чтобы найти числа, которые надо сложить для получения нового значения. Вот первые семнадцать чисел Q.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_037.jpg"/>
    <p>Чтобы получить следующее число, надо продвинуться налево (считая от многоточия), соответственно, на 9 и 10 шагов; вы получите 5 и 6 (отмеченные стрелками). Их сумма — 11 — и дает новое значение: Q(18). Странный процесс: список уже известных чисел Q используется для расширения самого ряда. Получающаяся последовательность, мягко выражаясь, беспорядочна, и чем дальше мы продвигаемся, тем бессмысленнее она кажется. Это один из тех странных случаев, когда естественное определение приводит к весьма странному результату — хаос, полученный упорядоченным способом. При этом возникает вопрос: нет ли в кажущемся хаосе какого-то скрытого порядка? Разумеется, из определения следует, что некий порядок существует. Но интересно, есть ли иной способ определить данный ряд — если повезет, нерекурсивно?</p>
    <subtitle>Два удивительных рекурсивных графика</subtitle>
    <p>Чудес рекурсии в математике множество, и я не собираюсь здесь говорить о них подробно. Я остановлюсь лишь на двух особо интересных случаях с которыми мне пришлось столкнуться. Речь пойдет о двух графиках. Один из них — часть моих исследований по теории чисел. Другой возник в процессе моей работы над докторской диссертацией по физике твердых тел. Особенно поразительно то, что эти графики находятся в родстве между собой.</p>
    <p>Первый (рис. 32) — график функции, которую я называю INT (<emphasis>x</emphasis>). Здесь она дана для <emphasis>x</emphasis> между 0 и 1. Чтобы найти <emphasis>x</emphasis> между любой другой парой чисел <emphasis>n</emphasis> и <emphasis>n</emphasis>+1, вы должны вычислить INT (<emphasis>x</emphasis>-<emphasis>n</emphasis>) и затем снова прибавить <emphasis>n</emphasis>. Как видите, структура этого графика прерывиста. Она состоит из бесконечного числа изогнутых кусочков, уменьшающихся ближе к краям. Если вы посмотрите на любой такой кусочек попристальнее, вы увидите, что перед вами — копия целого графика, только слегка изогнутая! Последствия этого удивительны; одним из них является то, что график INT состоит исключительно из копий себя самого, вложенных одна в другую до бесконечности. Если вы возьмете любую, сколь угодно малую часть графика, у вас окажется полная копия всего графика — на самом деле, бесконечное количество таких копий!</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_038.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 32. График функции INT(x). В точках рациональных значений x функция прерывается.</emphasis></p>
    <p>Вы можете подумать, что INT слишком эфемерна, чтобы существовать в действительности, поскольку она состоит лишь из копий самой себя. Ее определение выглядит слишком круговым.</p>
    <p>Как начинается эта функция? Где ее «исток»? Это очень интересный вопрос. Важно отметить, что, описывая INT человеку, никогда не видевшему графика этой функции, недостаточно просто сказать, что она состоит из копий себя самой. Вторая, нерекурсивная часть описания должна содержать сведения о том, <emphasis>где</emphasis> эти копии лежат внутри графика и <emphasis>каким образом</emphasis> они деформированы по отношению к нему. Только взятые вместе, эти два аспекта INT определяют ее структуру. Точно так же, чтобы определить числа Фибоначчи, нам понадобились две строчки — одна, определяющая <emphasis>рекурсию</emphasis>, и другая, определяющая <emphasis>дно</emphasis> — первоначальные значения функции. Приведу конкретный пример: если вы замените одно из двух первоначальных значений на 3 вместо 1, то получите совершенно иную последовательность, известную под названием <emphasis>ряда Лукаса</emphasis>:</p>
    <image l:href="#i_039.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>В определении INT «дну» соответствует рисунок (рис. 33а), состоящий из множества квадратов, указывающих, <emphasis>где</emphasis> находятся копии и <emphasis>каким образом</emphasis> они деформированы. Я называю это «скелетом» INT. Чтобы построить INT на основе скелета, вы должны действовать следующим образом. Сначала для каждого квадрата надо проделать две операции: (1) вложите туда уменьшенную и изогнутую копию скелета, следуя направлению изогнутой линии внутри; (2) сотрите квадрат-рамку и линию внутри него. Закончив этот процесс для каждого квадрата первоначального скелета, вы получите вместо одного большого скелета множество скелетов-«деток». Теперь тот же процесс повторяется уровнем ниже, для каждого скелета-детки. Затем то же самое повторяется еще раз, и еще, и еще… В пределе вы приближаетесь к точному графику INT, хотя никогда его не достигаете. Снова и снова вкладывая скелет графика внутрь себя самого, вы постепенно строите график «из ничего». Но, по сути, «ничто» не было таковым — оно было рисунком.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_040.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 33 а. Скелет, на базе которого путем рекурсивной замены строится INT.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_041.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 33 б. Скелет, на базе которого путем рекурсивной замены строится график G.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Поясним сказанное на еще более впечатляющем примере: вообразите, что вы оставляете рекурсивную часть определения INT, но заменяете начальный рисунок, скелет. Вариант скелета показан на рис. 33б); также и здесь квадраты уменьшаются ближе к углам. Если вы начнете вкладывать этот скелет в себя самого снова и снова, вы получите основной график моей докторской диссертации, который я назвал Графиком G (рис. 34). (На самом деле, там также потребовались определенные сложные деформации, но основной идеей остается «самовложение».) Таким образом, График G — член семьи INT. Это дальний родственник, так как его скелет намного сложнее скелета INT; однако рекурсивные части их определений идентичны, и именно в этом заключается их родство.</p>
    <p>Я не буду слишком долго держать вас в неведении относительно происхождения этих замечательных графиков. INT (сокращенное interchange — обмен) связан с проблемой непрерывных дробей, а еще точнее — «последовательностей ETA». В основе INT лежит идея о том, что знаки плюс и минус взаимозаменяемы для определенного вида непрерывных дробей. Отсюда следует то, что INT(INT(<emphasis>x</emphasis>))=<emphasis>x</emphasis>. Когда <emphasis>x</emphasis> рационально, ITN(<emphasis>x</emphasis>) также рациональна; квадратичные значения <emphasis>x</emphasis> дают квадратичные значения INT(<emphasis>x</emphasis>). He знаю, верна ли эта тенденция для высших алгебраических степеней. Другим любопытным свойством INT является то, что в точках рациональных значений <emphasis>x</emphasis> функция разрывается скачками, в то время как в точках иррациональных значений <emphasis>x</emphasis> она непрерывна.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_042.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 34. График G: рекурсивный график, показывающий энергетические полосы для электронов в идеализированном кристалле, помещенном в магнитное поле. a, представляющая силу магнитного поля, изменяется вертикально от 0 до 1.Энергия показана на горизонтальной оси. Сегменты горизонтальных линий — разрешенные энергии электронов.</emphasis></p>
    <p>График G представляет собой сильно упрощенный ответ на вопрос «Какую энергию может иметь электрон в кристалле, помещенном в магнитное поле?» Это очень интересная проблема, так как она совмещает две фундаментальные физические ситуации: электрон в совершенном кристалле и электрон в однородном магнитном поле. Решения этих простых проблем хорошо известны и кажутся почти несовместимыми; тем интереснее выяснить, как природе удается их совместить. Оказывается, что ситуации «электрон в кристалле без магнитного поля» и «электрон в магнитном поле без кристалла» все-таки имеют одну общую черту: в обоих случаях электрон ведет себя периодично во времени. Когда две ситуации совмещаются, отношение их периодов является ключевым параметром, так как оно выражает возможные уровни энергии электронов. Однако свой секрет это отношение выдает только тогда, когда оно записано в форме непрерывной дроби.</p>
    <p>График G показывает это распределение. Горизонтальные оси представляют энергию, вертикальные — упомянутое выше отношение временных периодов, которое мы называем «<emphasis>а</emphasis>». Внизу а равняется нулю, наверху — единице. Когда <emphasis>а</emphasis> равняется нулю, магнитное поле отсутствует. Каждый из составляющих график G сегментов — энергетическая полоса, представляющая возможные уровни энергии. Каждая из разномасштабных пустых полос, пересекающих график G, представляет районы запрещенных энергий. Одним из самых удивительных свойств графика G является то, что когда <emphasis>а</emphasis> рациональна (иными словами, может быть представлена в форме p/q), то существует ровно <emphasis>q</emphasis> таких пустых полос (хотя, когда <emphasis>q</emphasis> четно, две из них «целуются» в центре).</p>
    <p>Когда <emphasis>а</emphasis> иррационально, полосы сжимаются до точек, бесконечное число которых разбросано по так называемому «множеству Кантора» — еще один рекурсивно определяемый объект, берущий начало в топологии.</p>
    <p>У читателя может возникнуть вопрос, можно ли получить такую сложную структуру экспериментальным путем. Честно говоря, я бы сам удивился больше всех, если бы в результате какого-нибудь эксперимента получился График G. График G «физичен» в том смысле, что он указывает, как можно математически подходить к менее идеальным физическим проблемам. Другими словами, График G принадлежит к области теоретической физики, а не указывает физикам-практикам на то, что они могут получить в результате экспериментов. Как-то раз один из моих друзей-агностиков, пораженный бесконечным количеством бесконечностей Графика G, именовал этот график «портретом Бога» — и это совсем не показалось мне богохульством.</p>
    <subtitle>Рекурсия на низшем уровне материи</subtitle>
    <p>Мы уже встретились с рекурсией в грамматике языков, видели рекурсивные геометрические деревья, тянущие свои ветви в бесконечность, и привели пример рекурсии в физике твердых тел. Теперь давайте взглянем еще на один способ рекурсивного устройства мира. Я имею в виду элементарные частицы: электроны, протоны, нейтроны и крохотные кванты электромагнитного излучения, называемые «фотонами». Мы увидим, что эти частицы в некотором роде «вставлены» друг в друга (это определено со всей строгостью только в релятивистской квантовой механике), и что это положение можно описать рекурсивно — может быть, даже с помощью какой-либо «грамматики».</p>
    <p>Начнем с того, что если бы элементарные частицы не взаимодействовали друг с другом, мир был бы невероятно прост. В таком мире физики были бы наверху блаженства, так как там они могли бы с легкостью вычислить поведение всех частиц! (Конечно, при условии, что в таком мире существовали бы сами физики — что кажется весьма сомнительным.) Невзаимодействующие частицы называются <emphasis>голыми</emphasis>, и являются чисто гипотетическими — в реальном мире их не существует.</p>
    <p>Теперь представьте себе, что мы «включаем» взаимодействия — частицы связываются между собой так же, как связаны между собой функции M и F или женатые пары. Эти реальные частицы называются <emphasis>ренормализованными</emphasis> — неуклюжий, но интересный термин. Теперь каждая частица определяется через совокупность всех других частиц, которые, в свою очередь, определяются через первую частицу, и так далее. Получается движение кругом и кругом, по бесконечной петле.</p>
    <p>Давайте теперь перейдем на более конкретные темы и ограничимся двумя частицами — <emphasis>электронами</emphasis> и <emphasis>фотонами</emphasis>. Нам также придется включить сюда и античастицу электрона — позитрон. (Фотон является античастицей себя самого.) Вообразите себе скучный мир, в которой голый электрон желает добраться от точки А до точки В, как Зенон в моей «Трехголосной инвенции».</p>
    <p>Физик нарисовал бы такую картину:</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_043.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>Существует весьма простое математическое выражение, соответствующее этому отрезку и его конечным точкам. С его помощью, физик может понять поведение голого электрона на этой траектории.</p>
    <p>Теперь давайте «включим» электромагнитное взаимодействие, так что электроны и фотоны начнут взаимодействовать. Хотя в этой сцене фотоны не участвуют, наше допущение будет иметь серьезные последствия даже для этой простой траектории. В частности, электроны теперь способны испускать и снова поглощать <emphasis>виртуальные фотоны</emphasis> — фотоны, рождающиеся и умирающие прежде, чем их заметят. Этот процесс выглядит так:</p>
    <image l:href="#i_044.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>По мере того, как электрон распространяется, он может испускать и снова поглощать один фотон за другим, иногда вкладывая один фотон в другой, как показано на рисунке ниже:</p>
    <image l:href="#i_045.jpg"/>
    <p>Математические выражения, соответствующие этим диаграммам — так называемым «диаграммам Файнмана» — легко записать, но труднее вычислить, чем соответствующие выражения для голых электронов. Самое сложное то, что фотон — реальный или виртуальный — может на мгновение превратиться в пару электрон-позитрон. Между ними происходит аннигиляция, и, как по волшебству, первоначальный фотон появляется снова! Этот процесс показан на рисунке ниже: </p>
    <image l:href="#i_046.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>Стрелка, указывающая направо, — электрон, налево — позитрон. Как вы, наверно, догадались, эти виртуальные процессы могут вставляться один в другой до любой глубины. В результате может получиться довольно сложная диаграмма, такая, как показана на рис. 35. На данной диаграмме Файнмана один электрон входит слева в точке А, и после серии удивительных акробатических трюков выходит справа в точке В. Отсюда видно, что линии как электрона, так и фотона могут быть сколько угодно «украшены». Такую диаграмму чрезвычайно трудно вычислить.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_047.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 35. Диаграмма Файнмана. показывающая распространение ренормализованного электрона от А до В. Время возрастает слева направо, это значит, что в тех местах, где стрелка указывает справа налево, электрон движется «обратно во времени». Или, говоря более интуитивно, антиэлектрон(позитрон) движется вперед во времени. Фотоны — свои собственные античастицы, и поэтому их линии не нуждаются в стрелках</emphasis></p>
    <p>У этих диаграмм своя «грамматика», позволяющая воплотиться в жизнь только определенным картинкам. Например, ситуация, изображенная ниже, невозможна:</p>
    <image l:href="#i_048.jpg"/>
    <p>Вы можете возразить, что это не является «правильно-сформированной» диаграммой Файнмана. Грамматика, о которой мы говорим, берет начало в основных законах физики, таких, как сохранение энергии, сохранение заряда, и т. д. Подобно грамматикам человеческих языков, эта грамматика рекурсивна — в ней возможны структуры, вставленные одну в другую. Можно было бы нарисовать серию схем рекурсивных переходов, определяющих «грамматику» электромагнитных взаимодействий.</p>
    <p>Когда голые электроны и голые фотоны вступают в подобные сложные, запутанные взаимодействия, результатом являются <emphasis>ренормализованные</emphasis> электроны и фотоны. Таким образом, чтобы понять, каким образом реальный, физический электрон распространяется от А до В, физик должен найти что-то вроде среднего арифметического для бесконечного множества всех возможных графиков, включающих виртуальные частицы. Что это, если не дзен-буддизм, да еще в превосходной степени?…</p>
    <p>Таким образом, физическая — ренормализованная — частица включает (1) голую частицу и (2) путаницу виртуальных частиц, сложнейшим рекурсивным образом связанных между собой. Значит, существование каждой реальной частицы включает существование бесконечного множества других частиц, содержащихся в виртуальном «облаке», окружающем эту частицу, когда она движется. И, разумеется, каждая из виртуальных частиц в облаке несет с собой свое собственное виртуальное облако — и так далее, до бесконечности.</p>
    <p>Физики, изучающие элементарные частицы, не в состоянии справиться с подобной сложностью; чтобы понять поведение электронов и фотонов, они используют приближения, принимающие во внимание только самые простые диаграммы Файнмана. К счастью, чем сложнее диаграмма, тем меньше ее значимость. Никто не знает, каким образом можно учесть все бесконечное множество возможных диаграмм, чтобы описать поведение полностью ренормализованного физического электрона. Однако, рассматривая сотни простейших диаграмм некоторых процессов, физики смогли правильно предсказать одну из величин (так называемый g-фактор муона) с точностью до девяти знаков!</p>
    <p>Ренормализация происходит не только среди электронов и фотонов. Физики используют идею ренормализации каждый раз, когда они пытаются понять поведение любых взаимодействующих частиц. Так что протоны и нейтроны, нейтрино, пи-мезоны, кварки — все звери этого субатомного зверинца — все имеют голые и ренормализованные версии в физических теориях. И из миллиардов этих пузырей в пузырях состоят все штуковины и чепуховины мира.</p>
    <subtitle>Копии и схожесть</subtitle>
    <p>Давайте теперь снова взглянем на График G. Возможно, читатель помнит, что во введении мы говорили о разных формах канонов. Каждый тип канона использовал основную тему и копировал ее с помощью изоморфизма, или сохраняющей информацию трансформации. Иногда копии получались вверх ногами, иногда задом наперед, а иногда растянутые или сокращенные… В Графике G есть все эти типы трансформации, и даже больше. Отображение всего графика в его частях требует изменения размеров, искажения, отражения и так далее. И все же мы можем говорить о некоей основной тождественности, которую при определенном усилии можно заметить — особенно, если ваш глаз уже натренирован на INT.</p>
    <p>Эшер использовал идею о частях объекта, являющихся копией самого этого объекта, в своей гравюре на дереве «Рыбы и чешуйки» (Рис. 36). Конечно, эти рыбы и чешуйки схожи только в том случае, если мы рассматриваем картину на достаточно абстрактном уровне. Каждый знает, что рыбьи чешуйки — вовсе не уменьшенные копии самой рыбы, так же как и клетки рыбы не являются ее крохотными копиями. Однако ДНК, содержащаяся в каждой из рыбьих клеток, и есть, в действительности, сильно уменьшенная «копия» самой рыбы — таким образом, гравюра Эшера правдивее, чем кажется.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_049.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 36. М. К. Эшер. Рыбы и чешуйки. (Гравюра на дереве, 1959).</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Что именно делает всех бабочек «похожими» друг на друга? Отображение одной бабочки на другую не совпадает по клеткам; скорее, оно совпадает по функциональным органам, отчасти на макроскопическом и отчасти на микроскопическом масштабе. Вместо точных пропорций сохраняются функциональные отношения частей. Именно этот тип изоморфизма связывает между собой бабочек на гравюре Эшера «Бабочки» (рис. 37). То же верно и для более абстрактных бабочек Графика G, связанных между собой математическими отображениями одной функциональной части в другую. При этом полностью игнорируются пропорции линий, углы, и тому подобное.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_050.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 37. М. К. Эшер. «Бабочки» (гравюра на дереве, 1950).</emphasis></p>
    <p>Перенося это исследование схожести на еще более высокий уровень абстракции, мы можем спросить: «Что же делает схожими все картины Эшера?» Было бы смешно пытаться отобразить их, часть за частью, одну на другую. Удивительно то, что ответ содержится даже в самом крохотном фрагменте картины Эшера или композиции Баха. Подобно тому, как ДНК рыбы содержится внутри самого малюсенького кусочка этой рыбы, авторская «подпись» содержится в самом маленьком кусочке его произведения. Для этого явления у нас нет другого обозначения, кроме расплывчатого и ускользающего понятия «стиля». Мы снова и снова сталкиваемся со «схожестью-внутри-различия» и с вопросом:</p>
    <p>Когда два предмета схожи между собой?</p>
    <p>В этой книге мы вернемся к нему еще не раз и, рассмотрев его под всевозможными углами, увидим, насколько такой простой вопрос связан с природой разума. То, что этот вопрос возник в главе, посвященной рекурсии, не случайно, рекурсия — это область, в которой схожесть-внутри-различия играет центральную роль. Рекурсия основана на «одном и том же» событии, происходящем одновременно на нескольких различных уровнях. При этом события на разных уровнях <emphasis>не одинаковы</emphasis> — скорее мы находим в них какую-либо общую черту, как бы они не различались. Например, в «Маленьком гармоническом лабиринте» истории на разных уровнях весьма отличны друг от друга, и их схожесть заключается лишь в двух фактах: (1) все они — истории и (2) во всех историях действуют Ахилл и Черепаха. В остальном, эти истории радикально отличаются одна от другой.</p>
    <subtitle>Программирование и рекурсия: модульность, петли, процедуры</subtitle>
    <p>Одна из основных способностей, необходимых в компьютерном программировании, — это умение заметить, когда два явления схожи в широком смысле, поскольку это ведет к <emphasis>модуляризации</emphasis> — разбиванию задачи на несколько естественных подзадач. Представьте, например, что вам надо исполнить одну за другой серию схожих операций. Вместо того, чтобы записывать каждую из них, мы можем написать <emphasis>петлю</emphasis> (или <emphasis>цикл</emphasis>), которая говорит компьютеру, что, выполнив некое множество операций, он должен вернуться к началу и повторять тот же процесс снова и снова, пока не будет выполнено некое условие. Тело петли — определенные повторяющиеся команды — не должно быть жестко установленным; в нем допустимы предсказуемые вариации. Примером может служить несложная проверка того, является ли число N простым. Вначале вы делите число N на 2, потом на 3, 4, 5, и так далее, до N-1. Если N не делится ни на одно из этих чисел, то N — простое число.</p>
    <p>Обратите внимание на то, что каждый шаг цикла здесь похож на другие, но не тождественен им. Заметьте также, что количество шагов варьируется в зависимости от N, поскольку петля постоянной длины не могла бы служить общей проверкой для простых чисел. Существуют два критерия для «прерывания» петли: (1) если N делится без остатка на какое-либо число, то петля прерывается и ответом будет «НЕТ»; (2) если мы достигли N-1 и N «выжило», не разделившись, то петля прерывается и ответом будет «ДА».</p>
    <p>Основная идея петель такова: повторять серию родственных шагов до тех пор, пока не выполняется определенное условие. Иногда максимальное количество шагов в петле заранее известно, а иногда мы начинаем и ждем, пока петля прервется. Второй тип петель, который я называю <emphasis>свободными</emphasis>, опасен, поскольку условия для прерывания петли могут никогда не выполниться, в результате чего компьютер застрянет на так называемом «бесконечном цикле». Разница между <emphasis>свободными</emphasis> и <emphasis>ограниченными петлями</emphasis>, или <emphasis>циклами</emphasis>, является одним из важнейших понятий в теории вычислительной техники; этой теме будет посвящена глава «БлууП и ФлууП и ГлууП».</p>
    <p>Петли могут быть также вложены одна в другую. Предположим, например, что мы хотим найти все простые числа от 1 до 5000. Для этого можно написать вторую петлю, повторяющую описанную проверку снова и снова, начиная с N=1 и кончая N=5000. Таким образом, у нашей программы будет структура «петли-в-петле». Хорошие программисты обычно составляют программы именно в этом «стиле». Подобные вложенные петли встречаются в инструкциях для сборки простых предметов, а также в таких видах деятельности, как вязание и вышивание, где маленькие петли повторяются несколько раз внутри больших петель, которые, в свою очередь, тоже повторяются несколько раз… Результатом петли на нижнем уровне может быть всего пара стежков, в то время как петля на высшем уровне производит большую часть изделия.</p>
    <p>В музыке также часто встречаются вложенные одна в другую петли — например, когда гамма (маленькая петля) проигрывается несколько раз, возможно, сдвинутая при этом выше или ниже. Последние части Пятого концерта Прокофьева и Второй симфонии Рахманинова содержат длинные пассажи, в которых разные инструменты одновременно проигрывают гаммы-петли в быстром, среднем и медленном темпе — эффект получается потрясающий. Гаммы Прокофьева идут вверх, гаммы Рахманинова — вниз. Выбор за вами!</p>
    <p>Более широким, чем понятие петли, является понятие <emphasis>подпрограммы</emphasis> или процедуры, которое мы уже затронули. Группа операций при этом рассматривается как одно целое, носящее определенное название — например, процедура УКРАШЕННОЕ СУЩЕСТВИТЕЛЬНОЕ. Как мы видели в СРП, процедуры могут вызывать одна другую по имени — таким образом кратко описывается последовательность необходимых операций. Это — основа модульности в программировании. Разумеется, модульность существует также в качественных системах звуковоспроизведения, в мебели, в живых клетках и в человеческом обществе — везде, где есть иерархическая структура.</p>
    <p>Чаще всего, нам нужна процедура, которая может варьироваться в зависимости от контекста. Такая процедура может согласовывать выбор действий с информацией, хранящейся в памяти, или же действовать согласно данному списку <emphasis>параметров</emphasis>. Иногда используются оба эти метода. В терминах СРП выбор последовательности действий называется <emphasis>выбором пути</emphasis>. СРП, улучшенная добавлением параметров и условий, контролирующих выбор путей внутри нее, называется Увеличенная Схема Переходов (УСП). Скорее всего, вы предпочтете УСП вместо СРП, если вам надо получить осмысленные русские предложения на основе набора слов; при этом базой служит грамматика, выраженная в УСП. Параметры и условия позволят вам ввести определенные семантические ограничения, запрещающие случайные соединения типа «неблагодарная закуска». Однако мы еще вернемся к этой теме в главе XVIII.</p>
    <subtitle>Рекурсия в шахматных программах</subtitle>
    <p>Классическим примером рекурсивной процедуры с параметрами может служить программа для выбора лучших ходов в шахматной партии. Лучшим ходом можно, по-видимому, считать тот, что оставляет противника в наихудшей ситуации. Таким образом, проверка лучшего хода весьма проста: представьте себе, что вы сделали ход… а теперь мысленно переверните доску и оцените позицию с точки зрения вашего противника. Но каким образом оценивает позицию ваш противник? Он ищет <emphasis>свой</emphasis> лучший ход. Это значит, что он мысленно перебирает все возможные варианты и оценивает их, как ему кажется, с <emphasis>вашей</emphasis> точки зрения, надеясь, что вы найдете их опасными для себя. Обратите внимание, что мы определили «лучший ход» рекурсивно: то, что лучше для одного противника, хуже для другого. Рекурсивная процедура, занятая поисками лучшего хода, пробует один ход за другим и каждый раз <emphasis>вызывает саму себя в качестве противника</emphasis>! В этой роли она пробует следующий ход, и вызывает себя в качестве противника противника — то есть, снова себя самой.</p>
    <p>Эта рекурсия может спуститься на несколько уровней — но рано или поздно она должна достичь дна! Как можно оценить позицию на доске, <emphasis>не заглядывая вперед</emphasis>? Для этого существуют несколько полезных критериев, таких как, например, количество фигур с обеих сторон, количество и тип фигур, находящихся под атакой, контроль над центром, и так далее. Оценивая позицию таким образом в начале, «на дне», рекурсивный генератор ходов может вернуться наверх и оценить позицию с точки зрения каждого отдельного хода. Таким образом, один из параметров в этом самовызове должен определить, на сколько ходов вперед просчитывать. Самый внешний вызов процедуры будет использовать некое установленное извне значение для этого параметра. После этого, каждый раз, когда процедура будет вызывать саму себя, параметр, указывающий на какое количество ходов вперед надо просчитывать каждый вариант, будет сокращаться на единицу. Таким образом, когда параметр достигнет нуля, процедура последует по другому пути и обратится к не-рекурсивной оценке.</p>
    <p>В программах подобного «игрового» типа, каждый анализируемый ход порождает «дерево анализа вариантов», где сам ход является стволом, возможные ответы — основными ветвями, контр-ответы — ветвями потоньше, и так далее. На рис. 38 я показал простое дерево анализа, иллюстрирующее начало игры в крестики-нолики. Существуют способы, позволяющие избежать анализа каждой ветви до конца. В искусстве выращивания шахматных деревьев лидируют люди, а не компьютеры. Известно, что лучшие игроки просчитывают варианты на относительно небольшое число ходов, в сравнении с компьютером — и играют при этом намного лучше! В начале развития компьютерных шахмат считалось, что не пройдет и десяти лет, как компьютер (или программа) станет чемпионом мира. Однако, эта цель не достигнута и по сей день… Это может служить еще одним подтверждением очень рекурсивного</p>
    <p><emphasis>Закона Хофштадтера: </emphasis></p>
    <p><emphasis>На любое дело требуется больше времени, чем казалось в начале, даже если вы учитывали при этом закон Хофштадтера.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_051.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 38. Разветвляющееся дерево ходов и контрходов в начале игры в крестики и нолики.</emphasis></p>
    <subtitle>Рекурсия и непредсказуемость</subtitle>
    <p>В чем связь между рекурсивными множествами предыдущей главы и рекурсивными процедурами этой главы? Ответ на этот вопрос затрагивает понятие <emphasis>рекурсивно перечислимых множеств.</emphasis> Чтобы множество было р.п., оно должно быть получено на основе начальных точек (аксиом) при помощи повторного применения правил вывода. Таким образом, множество растет и растет, и каждый новый элемент так или иначе составлен из предыдущих — что-то вроде «математического снежного кома». Но ведь это и есть основа рекурсии: вместо явного определения нечто определяется через более простые версии себя самого. Числа Фибоначчи и Лукаса — превосходные примеры р.п. множеств, вырастающих из двух данных элементов до бесконечности путем применения рекурсивного правила. По соглашению, множество, чье дополнение также р.п., называется «рекурсивным».</p>
    <p>Рекурсивное перечисление — это процесс, в котором новые элементы вырастают из старых при помощи определенных правил. В подобных процессах немало сюрпризов — например, непредсказуемость ряда Q. Может показаться, что подобные рекурсивно определенные ряды обладают некой врожденной возрастающей сложностью поведения — чем дальше вы идете, тем менее предсказуемы они становятся. Развивая эту идею, мы приходим к мысли, что достаточно сложная рекурсивная система может быть настолько мощной, что она в конце концов вырвется за пределы любой установленной заранее схемы. Но не это ли одно из основных свойств разума? Вместо того, чтобы рассматривать программы, просто <emphasis>вызывающие</emphasis> самих себя, нельзя ли попытаться создать изменяющиеся программы — программы, действующие на другие программы, улучшая, расширяя, обобщая и налаживая их? В самом сердце разума, возможно, лежит именно такой тип «переплетающейся рекурсивности».</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Канон с интервальным увеличением</p>
    </title>
    <p><emphasis>Ахилл и Черепаха только что доели превосходный ужин на двоих в лучшем китайском ресторане города.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Здорово вы управляетесь с палочками, г-жа Ч.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Приходится — я с детства питаю слабость к восточной кухню. Как насчет вас, Ахилл — вам понравилось?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Еще как! Я никогда раньше не пробовал китайской еды, и сегодняшний ужин был приятным знакомством с ней. А сейчас, если вы не торопитесь мы можем еще немного посидеть и поболтать.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что ж, с удовольствием побеседую с вами, пока мы пьем чай. Официант! (Подходит официант.) Пожалуйста, принесите наш счет. И еще немного чая! (Официант торопливо уходит.)</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы можете понимать больше меня в китайской кухне, г- жа Ч, но могу поспорить, что о японской поэзии я знаю побольше вас. Читали ли вы когда-нибудь хайку?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Боюсь, что нет. Что это такое?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хайку — это японская поэма, в которой семнадцать слогов. Правильнее сказать, что это мини-поэма, наводящая на размышление так,же, как благоуханный розовый лепесток или покрытые росой кувшинки в пруду. Обычно хайку состоит из группы пяти слогов, затем — семи, и затем — снова пяти.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Такая краткость — всего семнадцать слогов — но где же здесь смысл?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Смысл живет также в голове читателя — не только в хайку.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Гм-м-м… Это утверждение наводит на размышления.</p>
    <p><emphasis>(Подходит официант со счетом, чайничком, полным чая, и парой печений «с сюрпризом» — бумажкой, на которой написана судьба едока.)</emphasis></p>
    <p>Премного благодарна. Еще чайку не желаете, Ахилл?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Пожалуй. Эти печеньица выглядят весьма аппетитно. (Берет печенье, откусывает кусочек и начинает жевать.) Эй — что эта за штуковина тут внутри? Клочок бумаги?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это ваша судьба, Ахилл. Во многих китайских ресторанах вместе со счетом подают печенья с судьбой-сюрпризом, чтобы смягчить удар. Завсегдатаи китайских ресторанов обычно считают их не за печенья, а за посланцев судьбы. К несчастью, вы, кажется, проглотили кусочек своей судьбы. Что там написано, на оставшемся клочке?</p>
    <p> <emphasis>Ахилл</emphasis>: Странно — все буквы сгрудились в кучу, нет никакого деления на слова. Может быть, это надо расшифровать? О, я понял если расставить промежутки там, где надо, получится: «НИС КЛАДУН ИЛ АДУ». Поистине, адская бессмыслица! Может быть, это что-то вроде хайку, от которого я отъел большинство слогов.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: В таком случае, ваша судьба теперь всего лишь 6/17 хайку. Веселенькие ассоциации все это вызывает. Колдуны, болота, черти, клады… Что и говорить, картинка унилая… унылая, я имею в виду. Это звучит как комментарий к новой форме искусства — 6/17 хайку. Можно мне взглянуть?</p>
    <p><emphasis>Ахилл (протягивая Черепахе узкий клочок бумаги)</emphasis>: Конечно.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Но, Ахилл, в моей «расшифровке» получается нечто совершенно другое! Это вовсе не 6/17 хайку, а шестисложное послание — и вот что в нем написано «НИ СКЛАДУ НИ ЛАДУ». Поистине, глубокий комментарий к этой новой форме искусства — 6/17 хайку!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы правы. Удивительно, что это послание содержит комментарий о самом себе!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я только передвинула рамку чтения на единицу — сдвинула все промежутки между словами на один интервал.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Посмотрим, какая судьба выпала сегодня вам.</p>
    <p><emphasis>Черепаха (ловко разламывая печенье, читает)</emphasis>: «Судьбу едока не печенье содержит, а его рука».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ваша «судьба» тоже хайку, г-жа Черепаха — по крайней мере, в ней семнадцать слогов. 5-7-5.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Потрясающе! Я бы сама этого ни за что не заметила, Ахилл — такие вещи только вы подмечаете. То, что меня больше всего удивило, это сам текст послания; разумеется, его можно интерпретировать по-разному.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Наверное, мы все интерпретируем послания по-своему, когда с ними сталкиваемся… (Лениво рассматривает чаинки на дне чашки.)</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Подлить вам чаю?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да, спасибо. Кстати, как поживает ваш товарищ, старый Краб? Я частенько о нем вспоминаю, с тех пор, как вы рассказали мне о его диковиной патефонной войне.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я ему о вас кое-что рассказала, и ему тоже не терпится с вами встретиться. У него все в порядке;на днях он приобрел новую штуковину из серии проигрывателей, какой-то странный проигрыватель-автомат.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Расскажите-ка мне об этом поподробнее. Обожаю эти автоматы — кругом разноцветные огоньки, и когда опустишь монетку, машина играет глупые песни, которые так и окунают тебя в старое доброе прошлое…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Этот проигрыватель слишком велик, чтобы держать его дома, и Краб построил для него во дворе специальный навес.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не представляю себе, почему он такой большой? Может, в нем огромная коллекция пластинок?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: На самом деле, в нем всего одна запись.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что? Проигрыватель-автомат с одной пластинкой? Это уже само по себе противоречие! Почему же он так велик? Может, его единственная пластинка — гигант двадцати футов в диаметре?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Да нет, пластинка самая обыкновенная.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ах, г-жа Черепаха, не иначе как вы надо мной смеетесь. Ну скажите на милость, что это за автомат с единственной песней?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Кто сказал хотя бы слово о единственной песне?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Любой проигрыватель-автомат, с которым я когда-либо сталкивался, подчинялся фундаментальной аксиоме этих аппаратов: «одна пластинка, одна песня.»</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Этот автомат не таков, Ахилл. Единственная пластинка в нем расположена вертикально, и за ней находится небольшая, но сложная система рельсов, на которых подвешены проигрыватели. Когда вы нажимаете на пару кнопок, скажем, В-1, вы выбираете один из проигрывателей. Это пускает в действие механизм, и проигрыватель со скрипом отправляется по ржавым рельсам. Вскоре он прибывает к краю пластинки, и — щелк! — устанавливается в нужную позицию.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И тогда пластинка начинает вращаться, и раздается музыка, правда?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Не совсем. Пластинка остается неподвижной — вращается сам проигрыватель.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я мог бы догадаться. Но каким же образом, если у вас только одна пластинка, вы можете выудить из этой сумасшедшей конструкции больше одной песни?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я и сама спрашивала Краба об этом. Он посоветовал мне попробовать самой. Я нашла в кармане монетку (ее хватало на три песни), засунула ее в щель и нажала наугад: В-1, С-3, и V-10.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Значит, патефон В-1 поехал по рельсам, подкатился к вертикальной пластинке и стал вращаться?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Точно. Получилась довольно приятная музыка, основанная на знаменитой старой мелодии В-А-С-H, которую, я полагаю, вы еще помните…</p>
    <image l:href="#i_052.jpg"/>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Могу ли я ее забыть?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это был патефон В-1. Когда мелодия закончилась, он отъехал назад, чтобы дать место патефону С-3.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Неужели С-3 заиграл другую мелодию?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Именно так.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А, понимаю. Он проиграл другую сторону пластинки, или, может быть, другую полосу на этой стороне.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Нет, на этой пластинке дорожки только с одной стороны и на ней только одна полоса.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ничего не понимаю. Получить разные песни из одной записи НЕВОЗМОЖНО!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я тоже так думала, пока не увидела проигрыватель м-ра Краба.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как звучала эта вторая песня?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это-то как раз интересно: она была основана на мелодии C-A-G-E.</p>
    <image l:href="#i_053.jpg"/>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но это совершенно иная мелодия!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Верно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Кажется, Джон Кэйдж — это композитор, создатель авангардистской музыки? Мне кажется, я читал о нем в одной из моих книг хайку.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Точно. Многие его творения довольно известны, например, 4'33'' — трехчастная пьеса, состоящая из безмолвий разной длины. Она необыкновенно выразительна — если у вас есть вкус к подобным вещам.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что ж, если бы я находился в шумном ресторане, я с удовольствием поставил бы 4'33" Кэйджа на музыкальном автомате. Это могло бы быть некоторым облегчением!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Правильно — кому хочется слушать звон тарелок и стук ножей? Эта пьеса пришлась бы весьма кстати еще в одном месте, в Павильоне Гигантских Кошек, во время кормления.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы намекаете на то, что Кэйджу место в зверинце? Что ж, если учесть, что его фамилия в переводе с английского значит «клетка»… Но вернемся к крабьему музыкальному автомату — я ничего не понимаю. Как могут на одной и той же записи быть сразу В-А-С-H и C-A-G-E?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Если вы посмотрите повнимательней, Ахилл, вы можете подметить, что между ними есть некоторая связь. Вот, взгляните: что у вас получится, если вы последовательно запишете интервалы мелодии В-А-С-H?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну-ка, посмотрим… Сначала она понижается на полтона, от В до А (я имею в виду немецкое В); затем поднимается на три полутона до С, и, наконец, опускается на полутон, до H. Получается следующая схема:</p>
    <p>-1, +3, -1</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Совершенно верно. А как насчет C-A-G-E?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Здесь мелодия сначала идет на три полутона вниз, потом поднимается на десять полутонов, и снова опускается на три полутона. Получается:</p>
    <p>-3, +10, -3</p>
    <p>Очень похоже на первую мелодию, правда?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Действительно, похоже. В некотором смысле, у этих двух мелодий совершенно одинаковый «скелет». Вы можете получить C-A-G-E из В-А-С-H, умножив все интервалы на 3,5 и беря ближайшее целое число.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вот это да! Это значит, что на звуковых дорожках записан только некий основной код, который разные проигрыватели интерпретируют по-разному?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я не уверена — этот уклончивый Краб не посвятил меня во все детали. Но мне удалось услышать третью песню, произведенную на проигрывателе В-10.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И как она звучала?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ее мелодия состояла из огромных интервалов: В-С-А-H.</p>
    <image l:href="#i_054.jpg"/>
    <p>Схема в полутонах была такая:</p>
    <p>-10, +33, -10</p>
    <p>Эта мелодия получается из C-A-G-E, если снова умножить интервалы на 3,3 и округлить результаты до ближайшего целого числа.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Есть ли какое-то название у такого умножения интервалов?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Его можно назвать «интервальным увеличением». Оно похоже на прием ритмического увеличения темы канона. При этом длительность всех нот мелодии умножается на какое-либо постоянное число. В результате мелодия замедляется. Здесь же интересным образом расширяется диапазон мелодии.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Удивительно. Так что все три мелодии, что вы услышали, были интервальными увеличениями одной и той же схемы звуковых дорожек?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Таково мое заключение.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Забавно, когда мы увеличиваем В-А-С-H, у нас получается C-A-G-E, a когда мы опять увеличиваем C-A-G-E, то снова получаем В-А-С-H, только теперь он весь перевернут, словно В-А-С-H разнервничался, проходя через промежуточный этап C-A-G-E.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Поистине, глубокий комментарий к этой новой форме искусства — музыке Кэйджа.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА VI: Местонахождение значения</p>
    </title>
    <subtitle>Когда одна и та же вещь не не похожа сама на себя?</subtitle>
    <p>В ПОСЛЕДНЕЙ ГЛАВЕ, мы сформулировали вопрос. «Когда две вещи похожи друг на друга?» В этой главе мы рассмотрим оборотную сторону этого вопроса. «Когда одна и та же вещь не похожа сама на себя?» Мы попытаемся выяснить, присуще ли значение самому сообщению или же оно всегда порождается взаимодействием разума (или механизма) с этим сообщением — как в предыдущем Диалоге. В последнем случае нельзя было бы сказать ни что значение находится в каком-то одном месте, ни что сообщение имеет некое универсальное или объективное значение — поскольку каждый наблюдатель привносил бы в каждое сообщение свое собственное значение. Но в первом случае значение имело бы постоянное место и было бы универсально. В этой главе я постараюсь показать универсальность по крайней мере некоторых сообщений, не утверждая этого для всех сообщений вообще. Как мы увидим, идея «объективности значения» некоего сообщения интересным образом соотносится с тем, насколько легко может быть описан разум.</p>
    <subtitle>Носители информации и обнаружители информации</subtitle>
    <p>Начну с моего любимого примера отношения между пластинками, музыкой и проигрывателями. Мы привыкли к мысли о том, что пластинка содержит ту же информацию, что и музыкальное произведение, так как существуют проигрыватели, которые способны «читать» записи и превращать структуру звуковых дорожек в звуки. Иными словами, между звуковыми дорожками и звуками существует изоморфизм, проигрыватель — механизм, осуществляющий этот изоморфизм физически. Таким образом, естественно думать о пластинках как о <emphasis>носителях информации</emphasis> и о проигрывателях, как об <emphasis>обнаружителях информации</emphasis>. Другой пример этих понятий — система <strong>pr</strong>. Там «носителями информации» являлись теоремы, а ее «обнаружителем» была интерпретация, такая прозрачная, что для извлечения информации из теорем нам не понадобились никакие электронные машины.</p>
    <p>Эти два примера наводят на мысль, что изоморфизмы и декодирующие механизмы (то есть, обнаружители информации) всего лишь «проявляют» информацию, уже имеющуюся в структуре сообщения и только ждущую своего часа, чтобы быть извлеченной. Отсюда следует, что в любой структуре есть некая информация, которую <emphasis>возможно</emphasis> извлечь, так же как и информация, которую извлечь <emphasis>нельзя</emphasis>. Но что именно означает фраза «извлечь информацию»? С какой силой нам позволено ее «вытягивать»? В некоторых случаях, приложив достаточно усилий, удается извлечь очень глубоко запрятанную информацию. На самом деле, извлечение информации может потребовать настолько сложных операций, что вам может показаться, что вы вкладываете больше информации, чем извлекаете.</p>
    <subtitle>Генотип и фенотип</subtitle>
    <p>Рассмотрим пример генетической информации, содержащейся в двойной спирали дезоксирибонуклеиновой кислоты (ДНК). Молекула ДНК — генотип — превращается в физический организм — фенотип — путем весьма сложного процесса, включающего выработку белков, воспроизведение ДНК, воспроизведение клеток, постепенное различение типов клеток, и т. д. Процесс превращения генотипа в фенотип — эпигенез — представляет собой пример наиболее запутанной из запутанных рекурсий; мы уделим ему все внимание в главе XVI. Эпигенез зависит от множества сложнейших химических реакций и петель обратной связи. К тому времени, когда создание организма закончено, его физические характеристики не имеют ни малейшего сходства с его генотипом.</p>
    <p>Тем не менее, считается, что физическая структура организма восходит к его ДНК — и только к ней. Впервые это подтвердили эксперименты Освальда Авери, проведенные в 1944 году; с тех пор собрано много убедительных данных в пользу этой идеи. Эксперименты Авери показали, что из множества молекул только ДНК обладает свойством передавать наследственные качества. Можно изменить другие молекулы в организме, например, белки, но эти изменения не будут переданы последующим поколениям. Однако когда меняется ДНК, изменения наследуются всеми последующими поколениями. Эти эксперименты доказали, что единственный способ изменить инструкции по построению нового организма заключается в изменении его ДНК; из этого, в свою очередь, следует, что эти инструкции должны быть закодированы где-то в структуре ДНК.</p>
    <subtitle>Изоморфизмы экзотические и прозаические</subtitle>
    <p>По-видимому, приходится заключить, что, структура ДНК содержит информацию о структуре фенотипа — иными словами, эти структуры <emphasis>изоморфны</emphasis>. Это пример <emphasis>экзотического</emphasis> изоморфизма; я имею в виду, что разделить фенотип и генотип на «части», которые могут быть отображены друг в друге — весьма нетривиальная задача. Напротив, <emphasis>прозаическим</emphasis> изоморфизмом являлся бы такой, в котором части двух структур отображались бы друг в друге без труда. Пример тому — изоморфизм между пластинкой и музыкальным произведением — мы знаем, что для каждого звука в произведении существует его точное «изображение» в структуре звуковых дорожек и что, если потребуется, его можно всегда аккуратно указать. Другой пример прозаического изоморфизма — изоморфизм между Графиком G и любой из составляющих его бабочек.</p>
    <p>Изоморфизм между структурой ДНК и структурой фенотипа никак нельзя назвать прозаическим — физически осуществляющий его механизм необыкновенно сложен. Например, было бы весьма трудно найти ту часть ДНК, которая в ответе за форму вашего носа или кончиков пальцев. Это немного похоже на попытку найти ту <emphasis>единственную</emphasis> ноту, которая создает эмоциональный настрой музыкального произведения в целом. Конечно, такой ноты не существует, поскольку эмоциональное значение создается на гораздо высшем уровне — не единственной нотой, а большими «кусками» произведения. Кстати, эти «куски»  не обязательно состоят из нот, идущих подряд — могут существовать также отдельные фрагменты, которые, взятые вместе, создают определенный эмоциональный настрой.</p>
    <p>Подобно этому, «генетическое значение» — то есть, информация о структуре фенотипа — рассеяно по нескольким крохотным частям молекулы ДНК. Пока никто еще не понимает этого «языка» (Внимание понять этот «язык» — вовсе не то же самое, что разгадать Генетический Код, последнее произошло в начале шестидесятых годов. Генетический Код объясняет, как «перевести» небольшие порции ДНК в различные аминокислоты. Таким образом, разгадка Генетического Кода сравнима с нахождением фонетических значений букв иностранного алфавита — при этом мы еще не знаем ни грамматики данного языка, ни значений его слов. Разгадка Генетического Кода явилась важнейшим шагом на пути к извлечению значения из ДНК, но это всего лишь первый шаг по длинной дороге, лежащей перед нами )</p>
    <subtitle>Проигрыватели-автоматы и пусковые механизмы</subtitle>
    <p>Генетическая информация, содержащаяся в ДНК, — это один из лучших примеров неявного значения Чтобы превратить генотип в фенотип, требуются механизмы гораздо более сложные, чем сам генотип. Некоторые части генотипа служат пусковыми механизмами для этих процессов. Проигрыватель-автомат — обыкновенный, не крабий — хорошо поясняет эту идею: пара кнопок определяет серию действий, которые предстоит выполнить механизму. В этом смысле можно сказать, что кнопки «пустили в ход» песню, играемую на проигрывателе. В процессе, превращающем генотип в фенотип, клеточные «проигрыватели-автоматы» приводятся в действие с помощью «кнопок», каковыми являются короткие отрезки спирали ДНК и полученные таким образом «песни» часто служат кирпичиками для построения дальнейших «проигрывателей». Это можно сравнить с настоящими проигрывателями-автоматами, которые вместо лирических песенок проигрывали бы песни, объясняющие, как построить более сложные проигрыватели. Части ДНК запускают создание белков, эти белки пускают в ход сотни новых реакций, которые, в свою очередь, запускают операцию воспроизводства, которая в несколько этапов повторяет структуру ДНК — и так далее, и тому подобное. Это дает понятие о том, насколько рекурсивен этот процесс. Конечным результатом работы этого много раз запущенного пускового механизма является фенотип — индивид. Мы говорим, что фенотип — это раскрытие информации, содержавшейся в ДНК в скрытом состоянии (Термин «раскрытие» в этом контексте принадлежит Жаку Моноду, одному из лучших и оригинальнейших специалистов двадцатого века по молекулярной биологии). Никто не сказал бы, что песня, выходящая из динамиков музыкального автомата — это раскрытие информации, содержавшейся в паре нажатых нами кнопок, они послужили всего лишь <emphasis>триггером</emphasis> для пуска в действие содержащих информацию механизмов самого автомата. С другой стороны, естественно говорить об извлечении музыки из звукозаписи как о «раскрытии» содержащейся в данной записи информации по нескольким причинам:</p>
    <p>(1) музыка не запрятана в механизмах самого проигрывателя;</p>
    <p>(2) возможно сопоставить части ввода (запись) с частями вывода (музыка) с любой степенью аккуратности;</p>
    <p>(3) можно проигрывать на одном и том же проигрывателе разные записи и получать различные мелодии;</p>
    <p>(4) запись и проигрыватель легко отделить друг от друга.</p>
    <p>Совершенно другим вопросом является тот, присуще ли значение частям <emphasis>разбитой</emphasis> пластинки. Края разбитой пластинки можно сложить вместе и таким образом восстановить значение — но вопрос здесь гораздо сложнее. Есть ли собственное значение у неразборчивого телефонного разговора?… Спектр степеней собственных значений весьма широк. Интересно попытаться найти в этом спектре место для эпигенеза. Когда организм развивается, можем ли мы сказать, что информация извлекается из ДНК? Там ли находится вся информация о структуре организма?</p>
    <subtitle>ДНК и необходимость химического контекста</subtitle>
    <p>Благодаря экспериментам, подобным экспериментам Авери, в определенном смысле кажется, что ответ на этот вопрос положителен. Но в другом смысле кажется, что ответом будет «нет», поскольку процесс извлечения информации здесь в большой степени зависит от сложнейших клеточных химических процессов, которые не закодированы в самой ДНК. ДНК «надеется» на то, что они произойдут, но, по всей видимости, не содержит никакого кода, который вызывал бы эти процессы. Таким образом, у нас имеются два противоречивых взгляда на природу информации в генотипе. Один из них утверждает, что, поскольку такое большое количество информации содержится вне ДНК, мы должны рассматривать ДНК не более как очень сложный набор пусковых механизмов, что-то вроде кнопок на музыкальном автомате; другой взгляд — что вся <emphasis>информация</emphasis> содержится в ДНК, только в очень неявной форме.</p>
    <p>Можно подумать, что эти две точки зрения — лишь разные формы выражения одной и той же идеи; однако это вовсе не обязательно верно. Одна точка зрения утверждает, что ДНК почти бесполезна вне контекста; другая — что даже вне контекста структура молекулы ДНК живого существа имеет настолько <emphasis>убедительную внутреннюю логику</emphasis>, что извлечь из нее информацию возможно в любом случае. Выражая ту же мысль короче, первый взгляд утверждает, что для выяснения значения ДНК необходим <emphasis>химический</emphasis> контекст; другая точка зрения утверждает, что для раскрытия присущего ДНК значения необходим только разум.</p>
    <subtitle>Фантастический НЛО</subtitle>
    <p>Чтобы взглянуть на этот спорный вопрос в перспективе, вообразим себе странное гипотетическое событие. Запись фа-минорной сонаты Баха для скрипки и клавира в исполнении Давида Ойстраха и Льва Оборина отправлена в пространство в спутнике. Затем запись выброшена из спутника и направлена за пределы солнечной системы, а, может быть, и всей галактики — просто пластмассовый диск с дыркой в середине, крутящийся в межгалактическом пространстве. Безусловно, запись потеряла свой контекст. Каково теперь ее значение?</p>
    <p>Если бы иная цивилизация нашла эту пластинку, она была бы удивлена ее формой и весьма заинтересована ее назначением. Форма, действуя как пусковой механизм, сообщила бы им что, возможно, речь идет об искусственно сделанном предмете, и что этот предмет, может быть, несет определенную информацию. Эта мысль, сообщенная или «пущенная в действие» самой пластинкой, <emphasis>создает теперь новый контекст</emphasis>, в котором пластинка будет рассматриваться в дальнейшем. Сама расшифровка может отнять гораздо больше времени — но нам об этом трудно судить. Можно представить себе, что если бы подобная запись попала на землю во времена Баха, никто не знал бы, что с ней делать, и, скорее всего, она так и осталась бы нерасшифрованной. Однако это не уменьшает нашей уверенности в том, что информация <emphasis>была там</emphasis> изначально; просто мы знаем, что в то время человеческие знания о хранении, трансформации и извлечении информации были недостаточны.</p>
    <subtitle>Уровни понимания сообщения</subtitle>
    <p>В наши дни идея расшифровки распространена весьма широко; дешифровка составляет значительную часть работы астрономов, лингвистов, археологов, военных специалистов, и так далее. Существует предположение, что мы плаваем в море радиопосланий из других цивилизаций — посланий, которые мы пока еще не умеем расшифровывать. Технике расшифровки подобных посланий было посвящено немало серьезных исследований. Одной из главных проблем — может быть, даже самой трудной — является следующая: «Как распознать шифрованное сообщение и поместить его в определенный контекст?» Посылка пластинки кажется простым решением; ее физическая структура сразу привлекает внимание, и у нас есть разумная надежда на то, что достаточно развитый интеллект попытается найти спрятанную в ней информацию. Однако по технологическим причинам пока не представляется возможным посылать твердые объекты в другие солнечные системы. Это, разумеется, не мешает нам размышлять на эту тему.</p>
    <p>Теперь представьте себе, что наша гипотетическая цивилизация догадалась, что для расшифровки записи нужен механизм, превращающий структуру звуковых дорожек в звуки. Это все еще весьма далеко от настоящей расшифровки. Что же было бы удачной расшифровкой записи? Ясно, что для этого цивилизация должна найти смысл в звуках. Простое производство звуков было бы бесполезным, если бы оно не вызывало соответствующей реакции в мозгах (если можно так выразиться) у инопланетян. А что мы имеем в виду под «соответствующей реакцией»? Пуск в действие механизмов, вызывающих в их мозгах такой же эмоциональный настрой, какой возникает при прослушивании этой пьесы у нас. На самом деле, весь звуковоспроизводящий процесс можно было бы опустить, если бы инопланетянам удалось использовать пластинку как-то иначе, тем не менее получив при этом нужный эмоциональный эффект. (Если бы мы, земляне, умели бы последовательно активировать нужные механизмы в нашем мозгу так, как это делает музыка, возможно, что мы предпочли бы обходиться без звуков. Однако кажется маловероятным, что это может быть достигнуто без помощи слуха. Глухие композиторы — Бетховен, Дворжак, Форе — или музыканты, способные «слышать» музыку, глядя на ноты, не являются опровержением, так как их умение основано на долгом предварительном опыте прямого слушания музыки.)</p>
    <p>Здесь все становится весьма расплывчато и неясно. Испытывают ли вообще инопланетяне какие-либо эмоции? Могут ли их эмоции — предполагая, что они у них есть — быть сравнимы с нашими? Если их эмоции схожи с нашими, группируются ли они, подобно нашим? Поймут ли они такие комбинации, как трагическая красота или мужественное страдание? Если окажется, что существа других миров разделяют с нами познавательные структуры до такой степени, что даже их эмоции совпадают с нашими, то, в некотором смысле, запись никогда не может оказаться полностью вне контекста — контекст оказывается частью схемы самой природы. Если дело действительно обстоит таким образом, то вполне возможно, что наша бродяга-пластинка, если не сломается по дороге, попадет в конце концов к какому-нибудь существу или группе существ и будет удачно расшифрована.</p>
    <subtitle>Воображаемый космопейзаж</subtitle>
    <p>Рассуждая о значении молекулы ДНК, я употребил выражение «убедительная внутренняя логика»; это кажется мне ключевым понятием. В качестве иллюстрации возьмем нашу гипотетическую посылку пластинки в пространство, на этот раз заменив Баха «Воображаемым пейзажем #4» Джона Кейджа. Эта пьеса — классический пример «случайной» музыки, в которой вместо того, чтобы пытаться сообщить определенные эмоции, звукосочетания выбираются путем различных случайных процессов. В этом случае, двадцать четыре исполнителя держатся за двадцать четыре ручки двенадцати радио. Во время пьесы они крутят эти ручки кто во что горазд, так что настройка и громкость каждого радио все время меняются. Совокупность всех этих звуков и есть пьеса Кейджа. Композитор выразил свое намерение лаконично: «Позволим звукам быть самими собой, вместо того, чтобы заставлять их выражать придуманные человеком теории о его чувствах.»</p>
    <p>Вообразите теперь, что это и есть пьеса, посланная в пространство на пластинке. Инопланетянам было бы весьма нелегко, если не невозможно, разгадать значение такого объекта. Скорее всего, они были бы удивлены противоречием между «рамкой» послания, говорящей: «Я — сообщение; расшифруйте меня», и хаосом его внутренней структуры. В этой пьесе Кейджа есть несколько кусочков, за которые можно ухватиться при расшифровке. С другой стороны, в пьесе Баха есть множество структур, структур структур и так далее. Мы не можем знать, являются ли эти структуры универсально привлекательными. Мы не знаем достаточно о природе разуме, эмоций или музыки, чтобы судить, настолько ли привлекательна внутренняя логика пьес Баха, что их значение способно пересечь галактики.</p>
    <p>Однако вопрос здесь не в том, достаточно ли внутренней логики в пьесах Баха; вопрос в том, достаточно ли в любом отдельно взятом сообщении внутренней логики для того, чтобы его контекст был восстановлен автоматически при контакте с любой достаточно развитой цивилизацией. Если бы какое-либо сообщение обладало такой внутренней логикой, то разумно было бы сказать, что значение такого сообщения является его внутренним свойством.</p>
    <subtitle>Героические расшифровыватели</subtitle>
    <p>Еще один блестящий пример подобных идей — расшифровка старинных текстов, написанных на неизвестных языках и алфавитах. Интуиция говорит нам, что в подобных сообщениях есть смысл, независимо от того, удается ли нам этот смысл извлечь. Это чувство так же сильно, как и наша вера в то, что в газете, написанной по-китайски, есть внутренний смысл, даже если мы и не понимаем по-китайски ни слова. После того, как письменность или язык текста оказываются расшифрованными, никто не сомневается, что значение лежит в самом тексте, а не в методах расшифровки — так же как музыка «живет» в <emphasis>записи</emphasis>, а не в проигрывателе. Именно так мы и определяем декодирующие механизмы, они не <emphasis>добавляют</emphasis> никакого значения к знакам или предметам, которые служат им вводом, они лишь <emphasis>выявляют</emphasis> значение, присущее этим знакам или предметам. Музыкальный автомат не является декодирующим механизмом, поскольку он не выявляет никакого значения вводных символов, напротив, он привносит значение, лежащее внутри него самого</p>
    <p>Расшифровка старинного текста может потребовать многолетней работы коллективов ученых, пользующихся материалами множества библиотек всего мира… Не добавляет ли и этот процесс определенную информацию? Насколько внутренним является значение самого текста, если его расшифровка требует таких гигантских усилий? Вкладывается ли при этом значение в текст, или оно уже в нем находилось? Моя интуиция говорит, что значение там уже было и что весь грандиозный труд по расшифровке не привнес в текст ничего нового. Это чувство основано на факте, что расшифровка была неизбежна, если не этой группой ученых, то другой, и если не теперь, так позже — и что результат был бы одним и тем же.</p>
    <p>Значение содержится в самом тексте именно потому, что его воздействие на разум предсказуемо. В итоге мы можем утверждать, что значение является частью самого предмета постольку, поскольку этот предмет воздействует на разум определенным предсказуемым способом.</p>
    <p>На рис. 39 показан камень Розетты, одно из важнейших исторических открытий. Он явился ключом к расшифровке египетских иероглифов, поскольку он содержит параллельный текст, написанный тремя древними письменностями: иероглифической, демотической и греческой. Надпись на базальтовой пластине была впервые расшифрована Жаном Франсуа Шамполионом, «отцом египтологии»; это декрет Мемфисского собрания священников в поддержку Птолемея V Эпифания.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_055.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 39. Камень Розетты (С разрешения Британского музея )</emphasis></p>
    <subtitle>Три уровня любого сообщения</subtitle>
    <p>В этих примерах расшифровки помещенных вне контекста сообщений можно ясно различить три уровня информации: (1) <emphasis>сообщение-рамка</emphasis>; (2) <emphasis>внешнее сообщение</emphasis>; (3) <emphasis>внутреннее сообщение</emphasis>. Мы лучше всего знакомы с (3) — внутренним сообщением. Оно передается явно, как эмоциональные ощущения в музыке, фенотип в генетике, описание династий и ритуалов древних цивилизаций в старинных надписях, и так далее.</p>
    <p><emphasis>Понять внутреннее сообщение означает извлечь значение, вложенное в сообщение его отправителем</emphasis>.</p>
    <p>Сообщение-рамка гласит: «Я — сообщение; расшифруйте меня, если сможете!». Эта информация содержится в структурном аспекте предмета — носителя сообщения.</p>
    <p><emphasis>Понять сообщение-рамку означает признать необходимость декодирующего механизма</emphasis>.</p>
    <p>Если мы видим сообщение-рамку, то наше внимание направляется на уровень (2) — внешнее сообщение. Это информация, явно переданная с помощью схем символов и общей структуры сообщения; она сообщает, как расшифровать внутреннее сообщение.</p>
    <p><emphasis>Понять внешнее сообщение означает построить — или знать, как построить — правильный декодирующий механизм для внутреннего сообщения</emphasis>.</p>
    <p>Сообщение внешнего уровня всегда неявно, поскольку отправитель послания не может гарантировать, что оно будет понято. Пытаться послать инструкции по расшифровке внешнего послания было бы напрасным усилием, так как они являлись бы частью внутреннего сообщения — а его можно понять только после того, как найден декодирующий механизм. Поэтому внешнее сообщение всегда <emphasis>представляет собой скорее набор триггеров</emphasis>, чем какое-либо послание, поддающееся расшифровке.</p>
    <p>Выделение этих трех «уровней» — только самое начало анализа того, как значение содержится в сообщениях. Сообщения могут иметь не один, а множество внешних и внутренних уровней. Взгляните, например, на то, насколько сложны и связаны между собой внутренний и внешний уровни сообщения на камне Розетты. Чтобы полностью расшифровать это послание и понять отправителя в самом глубоком смысле, нам пришлось бы восстановить всю семантическую структуру, лежащую в основе его создания. После этого мы могли бы вообще выбросить внутреннее сообщение, так как полное понимание всех тонкостей внешнего сообщения позволило бы нам это внутреннее сообщение восстановить.</p>
    <p>Подробное обсуждение отношения между внутренним и внешним сообщениями имеется в книге Джорджа Стайнера «После Вавилона» (George Steiner, «After Babel»), хотя автор не использует этой терминологии. Тон этой книги хорошо передает следующая цитата:</p>
    <cite>
     <p>Обычно мы используем сокращенную запись, за которой просвечивает богатство подсознательных ассоциаций, иногда нарочно затемненных, а иногда явных — ассоциаций, таких глубоких и сложных, что, взятые в сумме, они, возможно, передают все своеобразие нашего статуса как индивидуума. <a l:href="#n_11" type="note">[11]</a></p>
    </cite>
    <p>Подобные мысли можно также найти в книге Леонарда Б. Мейера «Музыка, искусство, идеи» (Leonard В. Mayer, «Music, Art, Ideas»):</p>
    <cite>
     <p>Манера, в которой мы слушаем композиции Элиотта Картера, весьма отличается от манеры, в которой мы слушаем работы Джона Кейджа. Таким же образом, роман Беккета должен читаться по-иному, чем роман Беллоу Картина, написанная Виллемом де Кунингом нуждается в другом восприятии, чем картина, написанная Энди Вархолем. <a l:href="#n_12" type="note">[12]</a></p>
    </cite>
    <p>Может быть, произведения искусства пытаются, прежде всего, передать некий стиль. В таком случае, если бы мы могли полностью понять и прочувствовать, что именно представляет собой тот или иной <emphasis>стиль</emphasis>, мы могли бы обойтись без произведений, написанных в данном стиле. «Стиль», «внешнее сообщение», «декодирующий механизм» — все это только разные способы выражения одной и той же идеи.</p>
    <subtitle>Апериодические кристаллы Шредингера</subtitle>
    <p>Что заставляет нас замечать сообщение-рамку в некоторых предметах и не видеть ее в других? Почему инопланетянин, поймавший заблудшую пластинку, должен решить, что в ней спрятано какое-то послание? Чем отличается пластинка от метеорита? Ясно, что ее геометрическая форма является первым ключом к тому, что здесь «что-то не то». Следующий ключ — то, что на микроскопическом уровне она состоит из очень длинной последовательности апериодических структур, расположенных по спирали. Если расправить эту спираль, то мы получили бы гигантский (около 600 метров) ряд, состоящий из миниатюрных символов. Это не так уж отличается от молекулы ДНК, символы которой, записанные алфавитом из четырех различных оснований, расположены в одномерной последовательности, которая затем скручена в спираль. Еще до того, как Авери установил связь между генами и ДНК, физик Эрвин Шредингер в своем труде «Что такое жизнь?» (Ervin Schroedinger, «What is life?») предсказал, основываясь на чисто теоретических соображениях, что генетическая информация должна содержаться в «апериодических кристаллах». В действительности, сами книги представляют собой апериодические кристаллы, содержащиеся внутри аккуратных геометрических форм. Эти примеры наводят на мысль, что апериодические кристаллы, «упакованные» внутри регулярной геометрической структуры, могут скрывать внутреннее сообщение. (Я не хочу сказать, что это является исчерпывающей характеристикой сообщения-рамки; однако многие типичные сообщения имеют именно такие рамки. На рис. 40 приведены хорошие примеры этого.)</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_056.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 40. Коллаж из различных письменностей. В верхнем левом углу — надпись на еще нерасшифрованной бустрофедонской системе с острова Пасхи, в которой каждая вторая строчка перевернута. Знаки вырезаны на деревянной табличке размером 9x89 см. Двигаясь по часовой стрелке, мы находим вертикально записанный монгольский; над ним — современный монгольский, а под ним — документ, датирующийся 1314 годом. В правом нижнем углу мы находим поэму Рабиндраната Тагора, написанную по-бенгальски. Рядом с ней — газетный заголовок на майаламе (язык западной Кералы, провинции в южной Индии), над которым — элегантно изогнутая письменность тамильского (восточная Керала). Самый маленький фрагмент — отрывок сказания на бугинезском, языке островов Селибеса в Индонезии. В центре — абзац на тайском языке; над ним — манускрипт, написанный руническим письмом (четырнадцатый век), содержащий пример законов провинции Скании (южная Швеция). Наконец, налево вклинен фрагмент законов Хаммураби, написанный ассирийской клинописью. Как сторонний наблюдатель, я чувствую очарование тайны, думая о том, как передается значение в странных изгибах и углах этих прекрасных апериодических кристаллов. В самой форме здесь присутствует содержание. (Из книги Ханса Йенсена «Знак, символ и письменность» (Нью-Йорк, 1969), стр. 89 (клинопись), 356 (остров Пасхи), 386, 417 (монгольский), 552 (руническое письмо); из книги Кеннета Катцнера «Языки мира» (Нью-Йорк, 1975), стр. 190 (бенгальский), 237 (бугинезский); из книги И. А. Ричардса и Кристины Гибсон «Английский в картинках» (Нью-Йорк, 1960), стр. 73 (тамильский), 82 (тайский).)</emphasis></p>
    <subtitle>Языки для трех уровней</subtitle>
    <p>Идею трех уровней сообщения хорошо поясняет пример бутылки, выброшенной на берег прибоем. С первым уровнем, рамкой, мы сталкиваемся, когда видим, что бутылка запечатана и внутри нее — сухой листок бумаги. Даже не видя, написано ли там что-нибудь, мы знаем, что этот предмет — носитель информации. Чтобы отбросить бутылку, не попытавшись ее открыть, понадобилось бы потрясающее — почти нечеловеческое — отсутствие любопытства. Итак, мы открываем бутылку и исследуем значки на бумаге. Может быть, они написаны по-японски; это можно установить, узнав символы, но при этом не поняв ничего из внутреннего сообщения. Внешнее сообщение может быть передано русской фразой «Я — сообщение, написанное по-японски». Как только этот факт установлен, мы можем обратиться к внутреннему сообщению, которое может оказаться чем угодно: призывом к помощи, стихотворением хайку, жалобой влюбленного…</p>
    <p>Было бы бесполезно включать в перевод внутреннего сообщения фразу «Это сообщение написано по-японски», поскольку человек, это читающий, должен был бы знать японский. До того, как прочесть внутреннее сообщение, он знал бы, что, поскольку оно написано по-японски, он сможет его прочесть. Можно было бы вывернуться, предложив перевод фразы «Это сообщение написано по-японски» на несколько различных языков. Практически это помогло бы; но теоретически остается та же трудность. Человек, говорящий по-русски, должен сначала узнать «русскость» сообщения — иначе толку все равно мало. Следовательно, мы не можем избежать проблемы расшифровки внутреннего сообщения <emphasis>снаружи</emphasis>; само внутреннее сообщение может дать нам подсказки и подтверждения, но они не более, чем пусковые механизмы, действующие на человека, нашедшего бутылку (или на его помощников).</p>
    <p>С подобными проблемами встречается слушатель коротковолнового радио. Прежде всего, он должен решить, являются ли звуки, которые он слышит, сообщением или просто шумом. Звуки сами по себе не дают ответа на этот вопрос, даже в том маловероятном случае, когда внутреннее сообщение оказывается на языке слушателя и состоит из фразы «Эти звуки — не шум, а сообщение!» Если слушатель узнает в звуках сообщение-рамку, он пытается установить, на каком языке идет передача — и ясно, что он находится все еще извне; он принимает <emphasis>пусковые механизмы</emphasis>, исходящие из радио, но они не могут дать ему явного ответа.</p>
    <p>В самой природе внешних сообщений заложено то, что они не могут быть выражены на явном языке. Найти такой явный язык, на котором можно было бы передать внешнее сообщение, не было бы шагом вперед — это было бы противоречием в терминах! Понять внешнее сообщение всегда остается заботой слушателя. Если ему это удается, он проникает внутрь, в каковом случае отношение пусковых механизмов к явным значениям сдвигается в пользу последних. По сравнению с предыдущими этапами, понимание внутреннего сообщения весьма нетрудно; оно словно бы входит в нас само собой.</p>
    <subtitle>Теория значения «музыкальный автомат»</subtitle>
    <p>Эти примеры могут показаться подтверждением идеи, что у сообщений нет присущего им значения — ведь для того, чтобы понять сколь угодно простое внутреннее сообщение, необходимо сначала понять его рамку и его внешнее сообщение, представляющие из себя пусковые механизмы (такие, как японский алфавит или звуковые дорожки на пластинке). Начинает казаться, что от теории «музыкального автомата» нам никуда не деться. Эта теория гласит, что <emphasis>никакое сообщение не имеет присущего ему значения</emphasis>, поскольку, чтобы понять какое-либо сообщение, его надо сначала ввести в «музыкальный автомат»; это значит, что информация, содержащаяся в этом автомате должна быть добавлена к сообщению — только тогда у него появится значение.</p>
    <p>Этот довод весьма похож на ловушку, в которую Черепаха поймала Ахилла в Диалоге Льюиса Кэрролла. Там идея состояла в том, что, прежде чем использовать какое-то правило, необходимо иметь правило, говорящее нам, как использовать первое правило; иными словами, что существует бесконечная иерархия уровней правил, которая не позволяет исполниться ни одному из них. Здесь идея в том, что, прежде чем понять любое сообщение, нам необходимо сообщение, говорящее нам, как понять это сообщение; иными словами, что существует бесконечная иерархия уровней сообщений, которая не позволяет понять ни одного из них. Однако все мы знаем, что эти парадоксы недействительны, поскольку правила все-таки используются и сообщения понимаются. Как же это происходит?</p>
    <subtitle>Против теории «музыкального автомата»</subtitle>
    <p>Это происходит потому, что наш разум не бестелесен; он расположен в физических объектах — в наших мозгах. Их структура сформировалась в процессе долгой эволюции, и их действие подчиняются законам физики. Поскольку они являются физическими телами, <emphasis>наши мозги действуют, не нуждаясь в инструкциях к действию</emphasis>. Именно на том уровне, где, повинуясь физическим законам, рождаются мысли, парадокс Кэрролла перестает действовать. Точно так же на том уровне, где мозг интерпретирует входящую информацию как сообщение, перестает действовать «парадокс сообщения». По-видимому, в нашем мозгу уже есть встроенная «аппаратура», позволяющая нам распознавать сообщения в некоторых объектах — и затем эти сообщения декодировать. Эта минимальная врожденная способность извлекать внутренние сообщения делает возможным в высшей степени рекурсивный, подобный снежному кому, процесс усвоения языков Эта врожденная аппаратура — что-то вроде музыкального автомата она дает недостающую информацию, превращающую простые пусковые механизмы в целые сообщения.</p>
    <subtitle>Значение врожденно, если разум естественен</subtitle>
    <p>Если бы «музыкальные автоматы» разных людей содержали бы разные «песни» и по-разному отвечали бы на одни и те же пусковые механизмы, нам не пришло бы в голову говорить о том, что этим механизмам присуще определенное значение. Однако человеческие мозги устроены так, что при равенстве остальных условий, один мозг отвечает на данный пусковой механизм почти так же, как и другой. Именно поэтому ребенок может выучить любой язык: все дети одинаково реагируют на «пусковой механизм» разных языков. Это единообразие «человеческого музыкального автомата» устанавливает общий «язык», на котором передаются рамки и внешние сообщения. Более того, если считать, что человеческий разум является лишь одним из примеров общего явления природы — появления разумных существ в самых разных ситуациях — то можно предположить, что «язык» на котором передаются рамки и внешние сообщения среди людей, является «диалектом» <emphasis>универсального</emphasis> языка, на котором могут договориться между собой любые разумные существа. В таком случае, некоторые пусковые механизмы обладали бы <emphasis>универсальной пусковой мощью</emphasis> в том смысле, что любое разумное существо отвечало бы на них примерно так же, как и мы.</p>
    <p>Сказанное позволяет нам изменить наше описание того, где находится значение. Мы можем приписать все значения (рамку, внешнее и внутреннее) самому сообщению, поскольку сами декодирующие механизмы универсальны — иными словами, они представляют собой универсальные формы природы, возникающие в различных контекстах. Приведу конкретный пример: предположим, что кнопки «А-5» запустили одну и ту же песню на всех автоматах — и представьте также, что автоматы эти сделаны не человеком, а встречаются в природе повсеместно, как галактики или атомы углерода. В этой ситуации, пожалуй, было бы уместно назвать универсальную пусковую мощь кнопок «А-5» «присущим им значением»; кроме того, «А-5» заслуживали бы называться «сообщением» вместо «пускового механизма», и песня была бы «выявлением» внутреннего — хотя и неявного — значения этих кнопок.</p>
    <subtitle>Земной шовинизм</subtitle>
    <p>Таким образом, значение приписывается сообщению в том случае, когда это сообщение понимается одинаково представителями любой, в том числе инопланетной, цивилизации. В этом смысле оно напоминает массу, приписываемую предметам. В древности вес должен был казаться свойством, присущим самим предметам. Но, по мере того, как были лучше поняты законы тяготения, стало ясно, что вес предметов меняется в зависимости от различных гравитационных полей, действующих на данный предмет. Однако существует родственное свойство — масса; оно не варьируется в зависимости от гравитационного поля. Из этой неизменности вытекает заключение, что масса является свойством, присущим самим предметам. Если окажется, что масса тоже зависит от контекста, то нам придется пересмотреть нашу уверенность в том, что масса — свойство самих предметов. Таким же образом допустимо, что могут существовать другие типы «музыкальных автоматов» — разумных существ — которые общаются между собой при помощи сообщений, которые мы никогда бы не распознали как таковые; с другой стороны, эти существа также не могли бы распознать природу <emphasis>наших сообщений</emphasis>. В таком случае, нам пришлось бы пересмотреть наше заключение о том, что наборам символов присущее определенное значение. С другой стороны, как бы мы вообще узнали о существовании подобных созданий?</p>
    <p>Интересно сравнить эти рассуждения о неотъемлемости значения с аналогичными рассуждениями о неотъемлемости веса. Предположим, что мы определяем вес тела как «сила, с которой тело давит вниз, находясь на планете Земля». Согласно этому определению, для силы, с которой тело давит вниз, находясь на планете Марс, мы должны использовать иной термин. Это определение делает вес неотъемлемым свойством предметов, но происходит это за счет геоцентризма — «земного шовинизма». Это что-то вроде «гринвичского шовинизма» — отказа признавать местное время на всем земном шаре, за исключением гринвичского меридиана.</p>
    <p>Возможно, что мы, сами того не сознавая, отягощены подобным шовинизмом в отношении разума, а следовательно и в отношении значения. Будучи такими шовинистами, мы назвали бы «разумными» существа, чей мозг достаточно похож на наш собственный, и отказались бы признавать разум за иными типами объектов. Вот немного преувеличенный пример: представьте себе метеорит, который, вместо того, чтобы пытаться расшифровать Баховскую запись, с абсолютным безразличием протыкает ее и весело устремляется дальше по своей орбите. В нашем понимании, его контакт с пластинкой не затронул ее значения. Поэтому нам может захотеться обозвать метеорит «тупицей». Но что если мы ошибаемся, и метеорит обладает неким «высшим разумом», который мы в своем земном шовинизме не в состоянии обнаружить? В таком случае его взаимодействие с пластинкой могло бы быть проявлением этого высшего разума. Возможно, что пластинка обладает неким «высшим значением», совершенно отличным от того, который приписываем ей мы; может быть, ее значение зависит от типа разума, ее интерпретирующего. Может быть…</p>
    <p>Было бы прекрасно, если бы могли определить разум как-нибудь иначе, чем «то, что интерпретирует символы таким же образом, как и мы». Ведь если это — единственное определение, которое мы можем дать разуму, то наше доказательство неотъемлемости значения было бы круговым, а следовательно, свободным от содержания. Мы должны попытаться определить множество характеристик, заслуживающих имя «разума», независимым способом. Эти характеристики представляли бы собой эссенцию разума, которую мы, люди, разделяем с другими разумными существами. На сегодня у нас еще нет полного списка подобных характеристик. Однако весьма вероятно, что в ближайшие десятилетия в попытках определения человеческого разума будет сделан большой прогресс. В частности, не исключено, что специалисты по психологии познания, искусственному разуму и неврологии сумеют совместить их результаты и объяснить, что такое разум. Это определение может все равно оставаться человеко-шовинистическим — с этим ничего не поделаешь. Но чтобы это уравновесить, может существовать некий элегантный и красивый — и, возможно, даже простой — способ дать абстрактную характеристику того, что лежит в сердце разума. Это может уменьшить нашу неловкость от того, что мы сформулировали антропоцентрическое понятие. И, разумеется, если бы мы вступили в контакт с представителями цивилизации из другой звездной системы, мы уверились бы в том, что наш разум — не счастливая случайность, а пример естественного явления, которое возникает в природе в различных контекстах, так же как звезды и урановые ядра. В свою очередь, это подтвердило бы идею о неотъемлемости значения.</p>
    <p>В заключение рассмотрим некоторые новые и старые примеры и обсудим степень неотъемлемости значения в каждом из них, представив на минуту, что мы находимся в положении инопланетянина, нашедшего странный объект…</p>
    <subtitle>Две пластинки в пространстве</subtitle>
    <p>Представьте себе прямоугольную пластинку, сделанную из неразрушимого металлического сплава, на которой выгравированы две точки, одна над другой: такую же картинку представляет только что напечатанное двоеточие. Несмотря на то, что форма этого объекта наводит на мысль, что он искусственный и может содержать некую информацию, двух точек недостаточно, чтобы что-либо сообщить. (Можете ли вы, прежде чем читать далее, поразмышлять над тем, что они могут значить?) Представьте теперь, что мы изготовили вторую пластинку с большим количеством точек, а именно:</p>
    <p>                    .</p>
    <p>                    .</p>
    <p>                   ..</p>
    <p>                  ...</p>
    <p>                 ..... </p>
    <p>               ........</p>
    <p>            .............</p>
    <p>       .....................</p>
    <p>..................................</p>
    <p>Теперь естественнее всего — по крайней мере, для земного разума — было бы посчитать точки в каждом из рядов и записать получившуюся последовательность:</p>
    <p>1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34.</p>
    <p>Очевидно, что существует правило, управляющее количеством точек при переходе с одной линии на следующую. На самом деле, из этого списка мы можем с некоторой степенью уверенностью вывести рекурсивную часть определения чисел Фибоначчи. Предположим, что мы принимаем начальную пару значений (1, 1) за «генотип», из которого при помощи рекурсивного правила производим «фенотип» — весь ряд чисел Фибоначчи. Посылая лишь один генотип — первую версию пластинки — мы опускаем информацию, позволяющую реконструировать фенотип. Таким образом, генотип не содержит полного определения фенотипа. С другой стороны, если мы примем за генотип вторую версию пластинки, у нас будет гораздо больше шансов на то, что фенотип будет восстановлен. Эта новая версия генотипа — «длинный генотип» — содержит столько информации, что <emphasis>механизм, производящий фенотип из генотипа может быть выведен разумными существами из самого генотипа.</emphasis></p>
    <p>Как только этот механизм для производства фенотипа из генотипа твердо установлен, мы можем вернуться к использованию «краткого генотипа» — первой версии пластинки. Например, краткий генотип (1, 3) произвел бы фенотип</p>
    <p>1, 3, 4, 7, 11, 18, 29, 47, …</p>
    <p>— последовательность Лукаса. Для любого набора двух начальных значений — то есть, для любого краткого генотипа — существует соответствующий фенотип. Однако краткие генотипы, в отличие от длинных, действуют только как пусковые механизмы — кнопки на музыкальном автомате, в который встроено рекурсивное правило. Длинные генотипы содержат достаточное количество информации, чтобы разумное существо могло бы определить, какой именно «музыкальный автомат» надо сконструировать. В этом смысле, длинные генотипы содержат информацию о фенотипе, в то время как краткие — нет. Иными словами, длинные генотипы передают не только внутреннее сообщение, но и то внешнее сообщение, которое позволяет нам это внутреннее сообщение понять. Кажется, что ясность внешнего сообщения здесь зависит лишь от его длины. Это вовсе не является неожиданностью: то же самое верно и в случае дешифровки старинных текстов. Очевидно, что возможность успеха находится в прямой зависимости от количества имеющегося текста.</p>
    <subtitle>Снова Бах против Кейджа</subtitle>
    <p>Однако одного длинного текста может оказаться недостаточно. Давайте снова обратимся к разнице между посылкой в космос пластинки с музыкой Баха и пластинки с музыкой Кэйджа. Посмотрим, какое значение имеет для нас музыка Кэйджа. Его произведения должны рассматриваться в широком культурном контексте — как протест против определенных традиций. Таким образом, если мы хотим передать это значение, мы должны посылать не только ноты данной пьесы, но и всю историю западной культуры. Справедливо будет заключить, что, взятая сама по себе, музыка Кэйджа <emphasis>не имеет внутреннего значения</emphasis>. Для слушателя, который достаточно искушен в западной и восточной культурах и, в особенности, в тенденциях западной музыки за последние десятилетия, она <emphasis>имеет</emphasis> смысл — но такой слушатель будет подобен музыкальному автомату, а пьеса Кэйджа — паре кнопок на нем. Смысл прежде всего находится в голове у слушателя, и музыка служит лишь пусковым механизмом. И этот «музыкальный автомат», в отличие от чистого разума, вовсе не универсален; он связан с земной культурой и зависит от серии событий, происходивших на земном шаре в течение долгого времени. Надеяться на то, что музыка Кэйджа была бы понята инопланетянами, все равно что ожидать, что любимый вами мотивчик зазвучал бы из лунного музыкального автомата при нажатии тех же кнопок, что и на музыкальном автомате в кафе вашего родного городка.</p>
    <p>С другой стороны, понимание музыки Баха нуждается в гораздо меньшем знании земной культуры. Это может звучать парадоксально, поскольку Бах сложен и организован, в то время как Кэйдж полностью лишен интеллектуальности. Дело в том, что разум любит организованность и избегает случайности. Для большинства слушателей случайная музыка Кэйджа требует подробных объяснений, даже после которых им все еще может казаться, что они ее не понимают. С другой стороны, большинство Баховских композиций не нуждаются в словах. В этом смысле в музыке Баха больше значения, чем в музыке Кэйджа. И все же мы не можем в точности сказать, в какой степени в Бахе отражена человеческая культура.</p>
    <p>Например, в музыке есть три основных структуры (мелодия, гармония и ритм), каждая из которых может быть в свою очередь подразделена на основной, промежуточный и мелкомасштабный аспекты. В каждом из этих измерений есть определенный уровень сложности, который наш мозг способен усвоить, прежде чем начать путаться; очевидно, что композитор, создавая свои произведения, принимает это в расчет — скорее всего, бессознательно. Эти уровни «терпимой сложности» в различных измерениях, возможно, зависят от специфических условий эволюции человеческого рода; другие разумные существа могли развить музыкальную культуру с совершенно иными уровнями терпимой сложности. Таким образом, вполне возможно, что пьеса Баха должна была бы сопровождаться значительным количеством информации о человеческом роде, которая не может быть выведена лишь из самой музыкальной структуры. Если сравнить музыку Баха с генотипом, а производимые ею эмоции — с фенотипом, то вопрос заключается в том, содержит ли генотип всю информацию, необходимую для восстановления фенотипа.</p>
    <subtitle>Насколько универсально сообщение, содержащееся в ДНК?</subtitle>
    <p>Основная проблема, с которой мы сталкиваемся, и которая весьма напоминает проблему двух пластинок, формулируется следующим образом: «Какое количество контекста, необходимого для понимания данного сообщения, может быть восстановлено на основе этого сообщения?» Теперь мы можем вернуться к первоначальному, биологическому значению терминов «генотип» и «фенотип» — ДНК и живой организм — и задать те же вопросы. Является ли ДНК универсальным пусковым механизмом? Или ему необходим «био-музыкальный автомат», чтобы раскрыть свое значение? Может ли ДНК вызвать фенотип, не используя соответствующего химического контекста? Ответ на этот вопрос — нет; но это «нет» — относительное. Разумеется, молекула ДНК в вакууме не создаст ничего. Однако если бы молекула ДНК была послана «искать счастья» в космос, как пластинки Баха и Кэйджа в нашем воображаемом примере, ее могли бы найти разумная цивилизация. Прежде всего, они могли бы узнать ее сообщение-рамку. После этого, они могли бы попытаться заключить, основываясь на химической структуре ДНК, какой тип химической среды является для нее подходящим, и обеспечить именно этот тип. Постепенно усложняющиеся попытки такого рода могли бы в конце концов привести к полному восстановлению химического контекста, необходимого для выявления фенотипного значения ДНК. Это звучит довольно неправдоподобно, но если дать на эксперименты много миллионов лет, то возможно, что значение ДНК в конце концов было бы восстановлено.</p>
    <p>С другой стороны, если бы последовательность основ, составляющих цепь ДНК, была бы послана в космос в виде абстрактных символов (как на рис. 41) вместо длинной спиральной молекулы, шансов на то, что такое внешнее послание пустило бы в действие механизм декодирования, способный восстановить фенотип из генотипа, почти не было бы. Это пример того, как внутреннее послание может быть «завернуто» в настолько абстрактное внешнее послание, что возможности последнего к восстановлению контекста теряются. Практически этот набор символов здесь не имеет собственного смысла. Если вы считаете, что все это звучит безнадежно абстрактно и заумно, имейте в виду, что точный момент, когда фенотип может быть получен из генотипа, является сегодня предметом ожесточенных споров во многих странах, это вопрос о допустимости аборта.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_057.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 41. Этот громадный апериодический кристалл — последовательность оснований хромосомы бактериофага фX174. Это первый геном живого организма, который удалось полностью отобразить. Чтобы показать основную последовательность лишь одной клетки кишечной бактерии, понадобилось бы около 2000 таких бустрофедонических страниц; для описания же человеческой клетки потребовалось бы около миллиона страниц. Книга, которую вы держите в руках, содержит приблизительно такое же количество информации, как и молекулярный отпечаток одной-единственной клетки кишечной бактерии.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Хроматическая фантазия и фига</p>
    </title>
    <p><emphasis>Вдоволь наплававшись в пруду, Черепаха вылезает и отряхивается; тут мимо идет Ахилл.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: День добрый, Ахилл. Я о вас только что вспоминала, пока купалась.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну не забавно ли? И вы у меня из головы не выходили, пока я бродил по лугам. Смотрите, я нашел для вас фигу. Правда, она еще зеленая…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы полагаете? Это напоминает мне об одной идейке… Хотите послушать?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: С превеликим удовольствием. Только, пожалуйста, без этих злодейских логических ловушек, г-жа Ч.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Злодейских ловушек? Хорошо же вы обо мне думаете! Какая же я злодейка? Я мирная душа, никому не мешаю, живу спокойной травоядной жизнью. Мои мысли текут себе среди странностей и завихрений мироздания (так как я его вижу). Я, скромная наблюдательница явлений, бреду себе потихоньку и бросаю на ветер всякие глупости, которые, боюсь, никого не впечатляют. Но не волнуйтесь, Ахилл, сегодня я собиралась поговорить всего-навсего о своем панцире — он-то уж не имеет к логике ни малейшего отношения.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы меня НА САМОМ ДЕЛЕ успокоили, г-жа Ч. И, честно говоря, мое любопытство задето. Охотно вас послушаю, даже если это и не очень впечатляюще.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ну что ж… с чего мне начать? Гмм… Присмотритесь-ка к моему панцирю — вас ничего не удивляет? </p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как будто почище стал?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Премного благодарна. Я только что оставила в пруду несколько слоев грязи, накопившихся на мне за последнее столетие. Теперь вы можете увидеть, какой у меня зеленый панцирь!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Такой крепкий, зеленый панцирь — и как ярко он блестит на солнце!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Зеленый? Он вовсе не зеленый.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы же сами только что сказали, что ваш панцирь зеленый!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я так и сказала.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: В таком случае, мы согласны: он зеленый.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Нет, он не зеленый.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, я понимаю: вы намекаете на то, что то, что вы говорите, не обязательно истинно, что Черепахи играют с языком, что ваши утверждения не всегда совпадают с действительностью, что…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ничего подобного у меня и в мыслях не было! Слово для Черепах — святыня; Черепахи преклоняются перед точностью.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хорошо, тогда почему же вы говорите, что ваш панцирь зеленый, и что он не зеленый?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Никогда я ничего такого не говорила — а жаль!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы хотели бы это сказать?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Нисколько. Я сожалею о том, что я это сказала, и совершенно с этим не согласна.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но это противоречит тому, что вы только что сказали!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Противоречит? Противоречит? Я никогда себе не противоречу. Это не в черепашьем характере.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну, на этот раз я вас поймал, хитрюга этакая! Это же самое настоящее противоречие!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вероятно, вы правы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Опять! Теперь вы противоречите себе еще больше! Вы настолько запутались в противоречиях, что с вами невозможно спорить!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вовсе нет. Я спорю сама с собой постоянно, и у меня это прекрасно получается. Может быть, дело в вас самих. Позволю себе предположить, что противоречивы именно вы — но, поскольку вы сами себя совершенно запутали, вы не в состоянии заметить собственной непоследовательности.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Какое оскорбительное предположение! Я вам покажу, что противоречите себе именно вы, и что об этом не может быть двух мнений.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что ж, если это так, Ахилл, то это дело должно быть вам по плечу. Нет ничего легче, чем указать на противоречие. Валяйте, доказывайте, Ахилл!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Гмм… Даже не знаю, с чего начать… А! Теперь вижу. Вы сказали сначала, что (1) ваш панцирь зеленый и тут же, что (2) ваш панцирь не зеленый. Что тут добавишь?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Осталось только указать на противоречие. Будьте любезны, перестаньте, наконец, ходить вокруг да около.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но… но… но… О, теперь я понимаю. (Видите ли, иногда я такой тугодум!) Наверное, мы с вами по-разному понимаем противоречие. В этом-то вся загвоздка. Позвольте мне объясниться: противоречие возникает, когда кто-то утверждает одну вещь и одновременно ее отрицает.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вот ловкий трюк! Хотела бы я увидеть, как подобное возможно. Наверное, лучше всего противоречия получались бы у чревовещателей, которые могут говорить одновременно двумя сторонами рта. Но я-то не чревовещатель…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: На самом деле, я имел в виду только то, что кто-то утверждает одну вещь и ее же отрицает в одном и том же предложении. Это не должно быть буквально в один и тот же момент.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Однако в вашем примере не ОДНО предложение, а два!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да — два предложения, противоречащих друг другу.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ну и путаница у вас в голове, бедняга! Сначала вы мне говорите, что противоречие — это что-то, что должно быть в одном и том же предложении. Тут же вы утверждаете, что вы нашли противоречие в паре моих предложений. Так и есть — ваш мыслительный процесс настолько запутан, что вы сами не видите, как вы непоследовательны. Со стороны, однако, это ясно как день.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы меня совсем сбили с толку вашими отвлекающими маневрами. Я уже перестал понимать, идет ли речь о каких-то чепуховых мелочах или же о чем-то важном и глубоком.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Уверяю вас, Черепахи не занимаются мелочами. Следовательно, верно второе.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы меня успокоили, благодарю вас. Теперь, поразмыслив, я вижу логический шаг, необходимый, чтобы уверить вас в том, что вы противоречили себе.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Отлично! Надеюсь, что этот шаг столь же легок, сколь бесспорен.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Так и есть — даже вы с ним согласитесь. Идея в том, что если вы считаете истинным предложение 1 («Мой панцирь зеленый») и предложение 2 («Мой панцирь не зеленый»), то вы должны считать истинной комбинацию этих двух предложений. Не так ли?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Безусловно. Это только естественно… если, конечно, все согласны с тем, КАК эти предложения комбинировать.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разумеется — и тут-то я вас поймаю! Я предлагаю такую комбинацию —</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: С комбинированием предложений надо быть осторожнее. Разрешите мне это продемонстрировать. Наверняка, Ахилл, вы согласитесь со следующим предложением, описывающим ваш странный род:</p>
    <p><emphasis>У людей пять пальцев.</emphasis></p>
    <p>К тому же, истинность его весьма нетрудно проверить, не так ли?</p>
    <p><emphasis>Ахилл (неуверенно)</emphasis>: Соглашусь ли я? То есть, э-э, гмм… как это я могу не согласиться с таким скучным и плоским утверждением? Минуточку… (Смотрит себе на пальцы и бормочет.) Раз, два, три, четыре… (Вслух, Черепахе) Г-жа Черепаха, а мизинец тоже считается за палец?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я думаю, да.</p>
    <p><emphasis>Ахилл (снова бормочет)</emphasis>: Ага! Получается пять. Кажется, правильно. Я проверил все необходимые и достаточные условия истинности, так что… (Вслух, на этот раз гораздо более уверенно): ЛЮБОЙ знает, что тривиальное суждение «у людей пять пальцев» — истинно! Что может быть более очевидно?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Разумеется. А теперь потрудитесь проверить почти такое же очевидное утверждение, а именно:</p>
    <p><emphasis>В этом предложении пять слов.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл (бормочет себе под нос)</emphasis>: Гмм… раз… два… три… четыре… пять! Да, действительно, я должен согласиться с истинностью и этого утверждения. В ЭТОМ предложении я не вижу никаких проблем.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Превосходно! Теперь, когда мои теоретические предположения получили экспериментальное подтверждение в ваших строгих исследованиях, я чувствую себя значительно лучше. Сейчас же, поскольку мы согласны по всем статьям, нам остается только соединить эти два невинных предложения в одно подлиннее, с помощью вашего безопасного слова «и».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Именно «безопасного», г-жа Ч. Вам не удастся обвести меня вокруг пальца! Что ж, начнем, пожалуй…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Прекрасно. Посмотрим… у меня получается следующее предложение, которое, безусловно, должно оказаться истинным:</p>
    <p><emphasis>У людей пять пальцев и в этом предложении пять слов.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Постойте, г-жа Ч! Что-то здесь не то!</p>
    <p><emphasis>Черепаха (всем своим видом выражая невинное удивление)</emphasis>: Что? Что вы имеете в виду?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы соединяете эти предложения неправильно!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я только последовала вашему совету и использовала ваше любимое «и».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не знаю, не знаю… То, что у вас получилось, НЕЛОГИЧНО! Где-то здесь должна быть ошибка…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ну вот, вы снова заговорили о г-же Логике и ее великих принципах… Будьте так любезны, увольте — хотя бы на сегодня.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Г-жа Черепаха, у меня уже черепушка трещит от всего этого. Признайтесь, что вы немного сжульничали…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Пожалуйста, не обвиняйте меня в собственных грехах, кто из нас хотел соединить два высказывания с помощью «и».Мне кажется, я только следовала вашим пожеланиям — и какова же ваша благодарность? Ну и молодежь нынче пошла…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну вот, я же и виноват. Ведь я хотел, как лучше…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Добрыми намерениями, мой юный друг, вымощена дорога в преисподнюю…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я чувствую себя ужасно…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я отлично понимаю, куда вы клонили: вы хотели заставить меня принять за истинную фразу «Мой панцирь зеленый и мой панцирь не зеленый». О, создатель!… Какая страшная ложь, и как она противна черепашьему духу!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Умоляю вас простить меня, дурака… Честное слово, у меня и в мыслях не было вас обидеть.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ничего, мой друг — мы, черепахи, привыкли к людской бестактности. Я ценю вашу компанию, Ахилл, пусть ваши мысли и не так кристально ясны, как у созданий нашей хладнокровной породы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл (вздыхая)</emphasis>: Надеюсь, что для меня еще не все потеряно — хотя я, наверняка, сделаю еще немало ложных шагов на пути к истине…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Мужайтесь, Ахилл. Может быть, наша сегодняшняя беседа вам поможет… Кстати, не забудьте отдать мне ту фигу, что вы мне принесли. Хоть она и зеленая, все равно пригодится!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вот, возьмите.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что ж, до скорого, мой друг.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: До скорого.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА VII: Исчисление Высказываний</p>
    </title>
    <subtitle>Слова и символы</subtitle>
    <p>ПРЕДЫДУЩИЙ ДИАЛОГ напоминает «Двухголосную инвенцию» Льюиса Кэрролла. В обоих диалогах Черепаха отказывается использовать обычные повседневные слова в их обычном повседневном значении — по крайней мере, когда ей это невыгодно. В предыдущей главе был предложен один из возможных взглядов на парадокс Кэрролла. В этой главе мы проделаем при помощи символов то, что Ахиллу не удалось проделать словами. Иными словами, мы построим такую формальную систему, один из символов которой будет действовать так, как Ахилл хотел заставить действовать Черепахино «и»; другой символ будет вести себя так, как должны были вести себя слова «если… то…». Кроме того, мы будем иметь дело со словами «или» и «не». Рассуждения, зависящие исключительно от правильного употребления этих четырех слов, называются <emphasis>пропозициональными рассуждениями</emphasis>.</p>
    <subtitle>Алфавит и первое правило исчисления высказываний</subtitle>
    <p>Я буду представлять эту новую формальную систему, называемую исчислением высказываний, в форме загадки, объясняя сначала лишь часть и предоставляя читателю догадываться о некоторых вещах самому. Начнем со списка символов:</p>
    <p><strong>&lt; &gt;</strong></p>
    <p><strong>P Q R '</strong></p>
    <p><strong>&#923; V э ~</strong></p>
    <p><strong>[ ]</strong></p>
    <p>(прим. символ «э» заменяет символ импликации «superset of»)</p>
    <image l:href="#i_058.png"/>
    <empty-line/>
    <p> Первое правило нашей системы таково:</p>
    <p>ПРАВИЛО ОБЪЕДИНЕНИЯ: Если <emphasis>x</emphasis> и <emphasis>у</emphasis> — теоремы системы, то строчка &lt;<emphasis>x</emphasis> &#923; <emphasis>y</emphasis>&gt; — тоже теорема.</p>
    <p>Это правило соединяет две теоремы в одну. Оно должно напомнить вам о предыдущем Диалоге.</p>
    <subtitle>Правильно сформированные строчки</subtitle>
    <p>У нас будет еще несколько правил вывода; вскоре я их объясню. Однако сначала необходимо определить некое подмножество всех строчек, а именно — <emphasis>правильно сформированные строчки</emphasis>. Они будут определены рекурсивным путем, начиная с атомов. АТОМЫ: <strong>P</strong>, <strong>Q</strong>, и <strong>R</strong> называются <emphasis>атомами</emphasis>. Новые атомы получаются путем добавления штрихов справа от старых атомов, таким образом, получаются <strong>R'</strong>, <strong>Q''</strong>, <strong>R'''</strong> и т. д. Это дает нам бесконечные ресурсы атомов. Все атомы правильно сформированы.</p>
    <p>Далее, у нас имеются четыре рекурсивных правила.</p>
    <p>ПРАВИЛА ОБРАЗОВАНИЯ: Если <emphasis>x</emphasis> и <emphasis>у</emphasis> правильно сформированы, то следующие четыре строчки также правильно сформированы.</p>
    <p>(1) ~<emphasis>x</emphasis></p>
    <p>(2) &lt;<emphasis>x</emphasis> &#923; <emphasis>y</emphasis>&gt;</p>
    <p>(3) &lt;<emphasis>x</emphasis> V <emphasis>y</emphasis>&gt;</p>
    <p>(4) &lt;<emphasis>x</emphasis> э <emphasis>y</emphasis>&gt;</p>
    <p>Например, все следующие строчки правильны:</p>
    <p><strong>P</strong> атом</p>
    <p><strong>~P</strong> по правилу (1)</p>
    <p><strong>~~P</strong> по правилу (1)</p>
    <p><strong>Q'</strong> атом</p>
    <p><strong>~Q'</strong> по правилу (1)</p>
    <p>&lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>~Q'</strong>&gt; по правилу (2)</p>
    <p><strong>~</strong>&lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>~Q'</strong>&gt; по правилу (1)</p>
    <p>&lt;<strong>~~P</strong> э <strong>Q'</strong>&gt; по правилу (4)</p>
    <p>&lt;<strong>~</strong>&lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>~Q'</strong>&gt;V&lt;<strong>~~P</strong> э <strong>Q'</strong>&gt;&gt; по правилу (3)</p>
    <p>Последняя строчка может показаться весьма сложной, но на самом деле, она построена всего лишь из двух компонентов — двух предыдущих строчек. Каждая из них, в свою очередь, построена из предыдущих строчек… и так далее. Происхождение любой правильно сформированной строчки может быть прослежено до ее элементарных составляющих — атомов. Для этого вы просто применяете правила в обратном порядке до тех пор, пока это возможно. Этот процесс рано или поздно должен кончиться, поскольку каждое правило вывода — удлиняющее правило; идя в обратном порядке, мы непременно дойдем до атомов.</p>
    <p>Таким образом, метод разложения строчек служит проверкой их правильности. Это — нисходящая процедура разрешения для <emphasis>правильно-сформированности</emphasis>. Можете проверить, как вы поняли эту процедуру, найдя, какие из ниже приведенных строчек правильно сформированы:</p>
    <p>(1) &lt;<strong>P</strong>&gt;</p>
    <p>(2) &lt;<strong>~P</strong>&gt;</p>
    <p>(3) &lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>Q</strong> &#923; <strong>R</strong>&gt;</p>
    <p>(4) &lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>Q</strong>&gt;</p>
    <p>(5) &lt;&lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>Q</strong>&gt;&#923;&lt;<strong>Q~</strong> &#923; <strong>P</strong>&gt;&gt;</p>
    <p>(6) &lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>~P</strong>&gt;</p>
    <p>(7) &lt;&lt;<strong>P</strong> V&lt;<strong>Q</strong> э <strong>R</strong>&gt;&gt;&#923;&lt;<strong>~P</strong> V <strong>~R'</strong>&gt;&gt;</p>
    <p>(8) &lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>Q</strong>&gt;&#923;&lt;<strong>Q</strong> &#923; <strong>P</strong>&gt;</p>
    <p>(Ответ. Те строчки, номера которых являются числами Фибоначчи, сформированы неправильно; остальные — правильно.)</p>
    <subtitle>Еще правила вывода</subtitle>
    <p>Сейчас мы познакомимся с остальными правилами вывода, при помощи которых строятся теоремы системы. Во всех этих правилах символы «<emphasis>x</emphasis>» и «<emphasis>y»</emphasis> всегда относятся к правильно сформированным строчкам.</p>
    <p>ПРАВИЛО РАЗДЕЛЕНИЯ: Если &lt;<emphasis>x</emphasis> &#923; <emphasis>y</emphasis>&gt; — теорема, то и <emphasis>x</emphasis> и <emphasis>у</emphasis> — также теоремы.</p>
    <p>Вероятно, вы уже догадались, что значит символ «&#923;». (Подсказка: это то самое слово, что причинило столько проблем в Диалоге.) Из следующего правила вы сможете вывести значение тильды («<strong>~</strong>»):</p>
    <p>ПРАВИЛО ДВОЙНОЙ ТИЛЬДЫ: Строчка «<strong>~~</strong>» может быть выброшена из любой теоремы. Она также может быть вставлена в любую теорему, если при этом получается правильно сформированная строчка.</p>
    <subtitle>Правило фантазии</subtitle>
    <p>Эта система отличается тем, что в ней <emphasis>нет аксиом</emphasis> — одни лишь правила. Вспомнив наши предыдущие формальные системы, вы можете спросить: как же здесь могут вообще существовать теоремы? Откуда они появляются? Ответом является правило, фабрикующее теоремы «из воздуха» — оно не требует ввода «старых теорем». (Остальные правила, наоборот, нуждаются во вводных данных.) Это правило называется «<emphasis>правилом фантазии</emphasis>.» Почему я его так окрестил? Ответ прост.</p>
    <p>Чтобы использовать это правило, вы должны записать любую приглянувшуюся вам правильно сформированную строчку <emphasis>x</emphasis>, и затем спросить себя: что бы произошло, если строчка <emphasis>x действительно</emphasis> оказалась бы аксиомой или теоремой? После чего вы предлагаете системе ответить на этот вопрос; это значит, что вы начинаете вывод, используя <emphasis>x</emphasis> как первую строчку. Пусть <emphasis>у</emphasis> будет последней строчкой. От <emphasis>x</emphasis> до <emphasis>у</emphasis> включительно все является <emphasis>фантазией</emphasis>; <emphasis>x</emphasis> — <emphasis>посылка</emphasis> фантазии, а <emphasis>у</emphasis> — ее результат. Следующий шаг — выход из области фантазии; мы узнали, что</p>
    <p>Если бы <emphasis>x</emphasis> являлось теоремой, то у также являлось бы теоремой.</p>
    <p>Вы можете спросить: «Где же здесь <emphasis>настоящая</emphasis> теорема?» Это строчка:</p>
    <p>&lt;<emphasis>x</emphasis> э <emphasis>y</emphasis>&gt;</p>
    <p>Обратите внимание на то, как эта строчка напоминает предложение, напечатанное выше.</p>
    <p>Чтобы отметить вход и выход в область фантазии, мы будем использовать квадратные скобки «[» и «]», соответственно. Таким образом, увидев левую квадратную скобку, вы будете знать, что вы «проталкиваетесь» в область фантазии, и <emphasis>следующая</emphasis> строчка будет <emphasis>посылкой</emphasis>. Увидев правую квадратную скобку, вы будете знать, что вы «выталкиваетесь» обратно из воображаемого мира, и что <emphasis>предыдущая</emphasis> строчка была <emphasis>результатом</emphasis>. Удобно (хотя и не необходимо) начинать те строчки вывода, что относятся к области фантазии, с нового абзаца.</p>
    <p>Ниже приводится иллюстрация правила фантазии в действии. Строчка P служит посылкой. (На самом деле, P не <emphasis>является </emphasis>теоремой, но для нас это не важно — мы просто задаем вопрос «а что, если бы она была теоремой?») Мы воображаем следующее:</p>
    <p><strong>[</strong>  проталкивание в область фантазии</p>
    <p><strong>  P</strong>  посылка </p>
    <p><strong>  ~~P</strong>  результат (по правилу двойной тильды)</p>
    <p><strong>]</strong>  выталкивание из области фантазии</p>
    <p>Наша фантазия показывает, что:</p>
    <p>если бы <strong>P</strong> было теоремой, <strong>~~P</strong> также было бы теоремой.</p>
    <p>Теперь мы постараемся «затолкать» это высказывание русского языка (метаязык) в рамки формальной нотации (предметный язык): &lt;<strong>P</strong> э <strong>~~P</strong>&gt;. Таким образом, наша первая теорема исчисления высказываний должна подсказать вам интерпретацию символа «э».</p>
    <p>Вот еще один пример вывода с помощью правила фантазии:</p>
    <p><strong>[</strong> проталкивание в область фантазии</p>
    <p>  &lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>Q</strong>&gt; посылка</p>
    <p><strong>  P</strong> отделение</p>
    <p><strong>  Q</strong> отделение</p>
    <p>  &lt;<strong>Q</strong> &#923; <strong>P</strong>&gt; соединение</p>
    <p><strong>]</strong> выталкивание из области фантазии</p>
    <p>&lt;&lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>Q</strong>&gt;э&lt;<strong>Q</strong> &#923; <strong>P</strong>&gt;&gt; правило фантазии</p>
    <p>Необходимо помнить, что только последняя строчка здесь является настоящей теоремой; все остальное — чистая фантазия.</p>
    <subtitle>Рекурсия и правило фантазии</subtitle>
    <p>Как вы могли догадаться из рекурсивной терминологии («проталкивание» и «выталкивание»), правило фантазии может быть использовано рекурсивно — так что могут существовать фантазии внутри фантазий, фантазии, вложенные друг в друга три раза, и так далее. Это означает, что для этого правила существуют различные уровни реальности, так же как и во вставленных друг в друга рассказах или фильмах. Когда вы выталкиваетесь из фильма, вставленного внутрь другого фильма, на мгновение вам кажется, что вы достигли реального мира, хотя вас все еще отделяет от него один уровень. Точно так же, когда вы выталкиваетесь из фантазии внутри фантазии, вы находитесь в «более реальном», чем предыдущий, мире, хотя он и отстоит на один уровень от настоящего.</p>
    <p>Предупреждение «НЕ КУРИТЬ», висящее в кинотеатре, не относится к актерам, играющим в фильме: реальный мир не проникает в фантастический мир фильмов. Однако в исчислении высказываний существует не только воздействие реального мира на фантазии, но и фантазий на вложенные в них более глубокие фантазии. Это свойство отражено в следующем правиле:</p>
    <p>ПРАВИЛО ПЕРЕНОСА: В фантазию можно внести любую теорему из «реальности» одним уровнем выше и использовать ее там.</p>
    <p>Это похоже на то, если бы табличка «НЕ КУРИТЬ» относилась не только к зрителям, но и ко всем актерам, и далее, к актерам «фильмов в фильме», если бы таковые имелись. (Внимание: переноса в обратном направлении не существует — теоремы из фантазии не приложимы к реальному миру! Иначе мы могли бы выдумать любую первую строчку фантазии и «вынести» ее в реальный мир в качестве теоремы.)</p>
    <p>Чтобы показать, как действует правило переноса и как правило фантазии может быть применено рекурсивно, приведу следующий вывод:</p>
    <p><strong>[</strong> проталкивание</p>
    <p><strong>  P</strong> посылка внешней фантазии</p>
    <p><strong>  [</strong> снова проталкивание</p>
    <p><strong>    Q</strong> посылка внутренней фантазии</p>
    <p><strong>    P</strong> перенос <strong>P</strong> во внутреннюю фантазию</p>
    <p>    &lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>Q</strong>&gt; объединение</p>
    <p><strong>  ]</strong> выталкивание из внутренней фантазии во внешнюю</p>
    <p>  &lt;<strong>Q</strong> э&lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>Q</strong>&gt;&gt; правило фантазии</p>
    <p><strong>]</strong> выталкивание из внешней фантазии в реальный мир!</p>
    <p>&lt;<strong>P</strong> э&lt;<strong>Q</strong> э&lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>Q</strong>&gt;&gt;&gt; правило фантазии</p>
    <p>Обратите внимание на то, что для внешней фантазии я отступил на один абзац, в то время как для внутренней — на два; этим подчеркивается природа вставленных один в другой «уровней реальности». О правиле фантазии можно сказать, что оно вводит суждение, сделанное о системе, <emphasis>внутрь</emphasis> самой системы. Таким образом, можно сказать, что полученная нами теорема &lt;<emphasis>x</emphasis> э <emphasis>y</emphasis>&gt; — отображение внутри системы суждения о ней самой: «Если <emphasis>x</emphasis> — теорема, то <emphasis>у</emphasis> — также теорема». Более конкретно, &lt;<strong>P</strong> э <strong>Q</strong>&gt; интерпретируется как «если <strong>P</strong>, то <strong>Q</strong>» или, что одно и то же, «из <strong>P</strong> следует <strong>Q</strong>».</p>
    <subtitle>Перевернутое правило фантазии</subtitle>
    <p>В Диалоге Льюиса Кэрролла шла речь о высказываниях типа «если… то». В частности, Ахилл никак не мог убедить Черепаху принять за истинную вторую часть «если… то» высказывания, даже когда она приняла за истинные как все высказывание целиком, так и его первую часть. Следующее правило позволяет вам вывести вторую часть строчки «э», в том случае, если сама эта строчка и ее первая часть обе являются теоремами.</p>
    <p>ПРАВИЛО ОТДЕЛЕНИЯ: Если <emphasis>x</emphasis> и &lt;<emphasis>x</emphasis> э <emphasis>y</emphasis>&gt; — теоремы, то <emphasis>у</emphasis> — также теорема.</p>
    <p>Это правило часто зовется «Modus ponens», а правило фантазии — «Теоремой дедукции».</p>
    <subtitle>Интерпретация символов</subtitle>
    <p>Довольно загадок! Пора вытащить кота из мешка и открыть «значение» всех остальных символов нашей системы, если это вам еще не ясно. Итак, символ «&#923;» действует в точности также, как обыкновенное «и». Символ «<strong>~</strong>» заменяет слово «не» в формальном отрицании. Уголки «&lt;» и «&gt;» являются группирующими скобками — их функция весьма напоминает функцию обычных скобок в алгебре. Основное различие в том, что в алгебре мы свободны вводить или не вводить скобки, согласно нашему вкусу и стилю, в то время как в формальной системе подобная анархия не допускается. Символ «V»  заменяет слово «или» (по латыни «Vel»). Имеется в виду так называемое включающее «или»; это означает, что &lt;<emphasis>x</emphasis> V <emphasis>y</emphasis>&gt; читается как «<emphasis>x</emphasis> или <emphasis>у</emphasis> — или оба сразу».</p>
    <p>Единственные символы, которые мы еще не интерпретировали, это атомы. У них нет единственной интерпретации — их можно интерпретировать, как любое высказывание русского языка (если атом встречается несколько раз в одной и той же деривации, он должен быть интерпретирован всегда одинаково). Таким образом, например, правильно сформированная строчка &lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>~P</strong>&gt; может быть интерпретирована следующим образом: </p>
    <p><emphasis>Этот разум — Будда, и этот разум — не Будда</emphasis>.</p>
    <p>Давайте теперь вернемся к теоремам, которые мы вывели до сих пор, и постараемся их интерпретировать. Первая теорема была &lt;<strong>P</strong> э <strong>~~P</strong>&gt;. Если интерпретировать <strong>P</strong> всегда одинаково, то мы получим следующее высказывание:</p>
    <p><emphasis>Если этот разум — Будда, то неверно, что этот разум — не Будда</emphasis>.</p>
    <p>Обратите внимание, как я сформулировал двойное отрицание. В любом натуральном языке неловко повторять отрицание два раза — мы обходим это препятствие, выражая отрицание по-разному. Вторая наша теорема была &lt;&lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>Q</strong>&gt;э&lt;<strong>Q</strong> &#923; <strong>P</strong>&gt;&gt;. Пусть <strong>Q</strong> — высказывание «Этот огурец весит полкило»; тогда наша теорема читается как:</p>
    <p><emphasis>Если этот разум — Будда и этот огурец весит полкило, то этот огурец весит полкило и этот разум — Будда.</emphasis></p>
    <p>Третьей теоремой была &lt;<strong>P</strong> э&lt;<strong>Q</strong> э&lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>Q</strong>&gt;&gt;&gt;. Она разворачивается в структуру «если … то» с вложением:</p>
    <p><emphasis>Если этот разум — Будда то, если этот огурец весит полкило, то этот разум — Будда и этот огурец весит полкило</emphasis>.</p>
    <p>Вы вероятно, заметили, что каждая теорема, будучи интерпретированной, выражает что-либо совершенно тривиальное и самоочевидное. (Иногда теоремы бывают <emphasis>настолько</emphasis> самоочевидными, что кажутся бессмысленными — и даже, как это ни парадоксально, ложными!) Может быть, это вас не впечатляет; но вспомните, сколько ложных высказываний, кишмя кишащих кругом, мы могли бы вывести — но не вывели. Система исчисления высказываний аккуратно ступает от истины к истины, осторожно избегая всех ложных высказываний, подобно человеку, который, переходя ручей и желая остаться сухим, осторожно ступает с камня на камень, следуя выложенной «тропинке», как бы извилиста она не была. Удивительно то, что в исчислении высказываний все делается исключительно <emphasis>типографским путем</emphasis>. «Внутри» системы нет никого, кто бы думал о <emphasis>значении</emphasis> строчек. Здесь все делается строго механически и бездумно.</p>
    <subtitle>Полный список правил</subtitle>
    <p>Мы еще не привели всех правил исчисления высказываний. Их полный список, включая три новые правила, приведен ниже.</p>
    <p>ПРАВИЛО ОБЪЕДИНЕНИЯ: Если <emphasis>x</emphasis> и <emphasis>у</emphasis> — теоремы системы, то строчка &lt;<emphasis>x</emphasis> &#923; <emphasis>y</emphasis>&gt; — также теорема.</p>
    <p>ПРАВИЛО РАЗДЕЛЕНИЯ: Если &lt;<emphasis>x</emphasis> &#923; <emphasis>y</emphasis>&gt; — теорема, то и <emphasis>x</emphasis> и <emphasis>у</emphasis> — также теоремы.</p>
    <p>ПРАВИЛО ДВОЙНОЙ ТИЛЬДЫ: Строчка «<strong>~~</strong>» может быть выброшена из любой теоремы. Она также может быть вставлена в любую теорему, если при этом получается правильно сформированная строчка.</p>
    <p>ПРАВИЛО ФАНТАЗИИ: Если, принимая <emphasis>x</emphasis> за теорему, можно вывести <emphasis>у</emphasis>, то &lt;<emphasis>x</emphasis> э <emphasis>y</emphasis>&gt; является теоремой.</p>
    <p>ПРАВИЛО ПЕРЕНОСА: В фантазию можно внести любую теорему из «реальности» одним уровнем выше и использовать ее там.</p>
    <p>ПРАВИЛО ОТДЕЛЕНИЯ: Если <emphasis>x</emphasis> и &lt;<emphasis>x</emphasis> э <emphasis>y</emphasis>&gt; — теоремы, то <emphasis>у</emphasis> — также теорема.</p>
    <p>ПРАВИЛО КОНТРАПОЗИЦИИ: &lt;<emphasis>x</emphasis> э <emphasis>y</emphasis>&gt; и  &lt;~<emphasis>y</emphasis> э ~<emphasis>x</emphasis>&gt; взаимозаменяемы.</p>
    <p>ПРАВИЛО ДЕ МОРГАНА: &lt;~<emphasis>x</emphasis> &#923; ~<emphasis>y</emphasis>&gt; и ~&lt;<emphasis>x</emphasis> V <emphasis>y</emphasis>&gt; взаимозаменяемы.</p>
    <p>ПРАВИЛО ЗАМЕНЫ: &lt;<emphasis>x</emphasis> V <emphasis>y</emphasis>&gt; и &lt;~<emphasis>x</emphasis> э <emphasis>y</emphasis>&gt; взаимозаменяемы.</p>
    <p>Под «взаимозаменяемостью» здесь понимается следующее: если одно из двух выражений встречается в виде теоремы или части теоремы, оно может быть заменено на второе, и результат также будет теоремой.</p>
    <subtitle>Объяснение правил</subtitle>
    <p>Прежде чем рассматривать эти правила в действии, я хочу их коротко пояснить. Вы, вероятно, можете придумать примеры получше; поэтому я ограничусь только несколькими.</p>
    <p>Правило контрапозиции показывает то, каким образом мы перевертываем условные предложения (обычно мы делаем это бессознательно). Например, буддистское изречение о Тропе — дороге к Мудрости:</p>
    <p>Если вы изучаете ее, то вы далеко от Тропы,</p>
    <p>означает то же самое, что</p>
    <p>Если вы близко к Тропе, то вы ее не изучаете.</p>
    <p>Правило Де Моргана может быть проиллюстрировано на примере хорошо знакомого нам высказывания «Флаг не движется и ветер не движется». Если <strong>P </strong>означает «флаг движется» и <strong>Q</strong> — «ветер движется», то комбинированное высказывание будет &lt;<strong>~P</strong> &#923; <strong>~Q</strong>&gt;, которое, согласно правилу Де Моргана, может быть заменено на <strong>~</strong>&lt;<strong>P</strong> V <strong>Q</strong>&gt;: «Неверно, что флаг или ветер движутся». Никто не станет оспаривать, что это весьма осмысленное дзен-ключение…</p>
    <p>Для иллюстрации правила замены возьмем высказывание «Либо туча зависла над горой, либо лунный луч проникает сквозь волны озера» — фраза, которую мог бы произнести дзен-буддистский мастер, пытаясь мысленно увидеть любимое озеро. Теперь держитесь крепче: правило замены утверждает, что это высказывание может быть заменено на мысль «Если туча не зависла над горой, то лунный луч проникает сквозь волны озера.» Это, может быть, и не Просветление, но это большее, что исчисление высказываний может нам предложить.</p>
    <subtitle>Игра с системой</subtitle>
    <p>Теперь давайте приложим эти правила к одной из предыдущих теорем и посмотрим, что у нас выйдет. Возьмем, к примеру, теорему &lt;<strong>P</strong> э <strong>~~P</strong>&gt;:</p>
    <p>&lt;<strong>P</strong> э <strong>~~P</strong>&gt; старая теорема</p>
    <p>&lt;<strong>~~~P</strong> э <strong>~P</strong>&gt; контрапозиция</p>
    <p>&lt;<strong>~P</strong> э <strong>~P</strong>&gt; двойная тильда</p>
    <p>&lt;<strong>P</strong> V <strong>~P</strong>&gt; замена</p>
    <p>Новая теорема в интерпретации утверждает, что:</p>
    <p><emphasis>Либо этот разум Будда, либо этот разум не Будда</emphasis>.</p>
    <p>Интерпретированная теорема снова оказалось истинным (хотя, может быть, и не таким уж удивительным) высказыванием.</p>
    <subtitle>Частичная интерпретация </subtitle>
    <p>Читая вслух теоремы исчисления высказываний, кажется естественным интерпретировать все, кроме атомов. Я называю это <emphasis>частичной интерпретацией</emphasis>. Например, частичной интерпретацией&lt;<strong>P</strong> V <strong>~ P</strong>&gt;  было бы:</p>
    <p><strong>P</strong> или не <strong>P</strong></p>
    <p>Хотя <strong>P</strong> здесь и не высказывание, приведенное полувысказывание все же звучит как истинное, поскольку мы можем легко вообразить на месте <strong>P</strong> любое предложение — и форма этой частичной интерпретации уверяет нас, что, независимо от нашего выбора, результатом будет истинное высказывание. Именно это — центральная идея исчисления высказываний: оно производит теоремы, которые, будучи частично интерпретированными, производят «универсально истинные полувысказывания». Независимо от того, как мы дополним интерпретацию, у нас получатся истинные суждения.</p>
    <subtitle>Топор Ганто</subtitle>
    <p>Теперь мы можем проделать более сложное упражнение, основанное на дзен-буддистстком коане под названием «Топор Ганто». Вот его начало:</p>
    <cite>
     <p>Однажды Токусан сказал своему ученику Ганто «В нашем монастыре есть два монаха, которые прожили здесь много лет. Иди и проверь их». Ганто взял топор и пошел в хижину, где монахи занимались медитацией. Он поднял топор со словами. «Если вы скажете хоть одно слово, я отрублю вам головы; и если вы не скажете ни слова, я все равно отрублю вам головы».<a l:href="#n_13" type="note">[13]</a></p>
    </cite>
    <p>Если вы скажете хоть одно слово, я прерву этот коан; и если вы не скажете ни слова, я все равно прерву этот коан — поскольку хочу перевести его в нашу нотацию. Пусть «вы скажете слово» будет <strong>P</strong>, а «я отрублю вам головы» — <strong>Q</strong>. Тогда угроза Ганто записывается как &lt;&lt;<strong>P</strong> э <strong>Q</strong>&gt;&#923;&lt;<strong>~P</strong> э <strong>Q</strong>&gt;&gt;. Что, если бы эта угроза являлась бы аксиомой? Ответом на этот вопрос служит следующая фантазия:</p>
    <p>  (1) <strong>[</strong> проталкивание</p>
    <p>  (2)   &lt;&lt;<strong>P</strong> э <strong>Q</strong>&gt;&#923;&lt;<strong>~P</strong> э <strong>Q</strong>&gt;&gt; аксиома Ганто</p>
    <p>  (3)   &lt;<strong>P</strong> э <strong>Q</strong>&gt; разделение</p>
    <p>  (4)   &lt;<strong>~Q</strong> э <strong>~P</strong>&gt; контрапозиция</p>
    <p>  (5)   &lt;<strong>~P</strong> э <strong>~Q</strong>&gt; разделение</p>
    <p>  (6)   &lt;<strong>~Q</strong> э <strong>~~P</strong>&gt; контрапозиция</p>
    <p>  (7)   <strong>[</strong> снова проталкивание</p>
    <p>  (8)     <strong>~Q</strong> посылка</p>
    <p>  (9)     &lt;<strong>~Q</strong> э <strong>~P</strong>&gt; перенос строки 4</p>
    <p>(10)     <strong>~P</strong> отделение</p>
    <p>(11)     &lt;<strong>~Q</strong> э <strong>~~P</strong>&gt; перенос строки 6</p>
    <p>(12)     <strong>~~P</strong> отделение (строки 8 и 11)</p>
    <p>(13)     &lt;<strong>~P</strong> &#923; <strong>~~P</strong>&gt; объединение</p>
    <p>(14)     <strong>~</strong>&lt;<strong>P</strong> V <strong>~P</strong>&gt; Де Морган</p>
    <p>(15)   <strong>]</strong> выталкивание</p>
    <p>(16)   &lt;<strong>~Q</strong> э <strong>~</strong>&lt;<strong>P</strong> V<strong>~P</strong>&gt;&gt; правило фантазии</p>
    <p>(17)   &lt;&lt;<strong>P</strong> V <strong>~P</strong>&gt; э <strong>Q</strong>&gt; контрапозиция</p>
    <p>(18)   <strong>[</strong> проталкивание</p>
    <p>(19)     <strong>~P</strong> посылка (и результат!)</p>
    <p>(20)   <strong>]</strong> выталкивание</p>
    <p>(21)   &lt;<strong>~Р</strong> э <strong>~Р</strong>&gt; правило фантазии</p>
    <p>(22)   &lt;<strong>P</strong> V <strong>~P</strong>&gt; правило замены</p>
    <p>(23)   <strong>Q</strong> отделение (строки 22 и 17)</p>
    <p>(24) <strong>]</strong> выталкивание</p>
    <empty-line/>
    <p>Этот пример показывает, насколько мощно исчисление высказываний. Всего лишь за 24 шага мы логически вывели, что <strong>Q</strong> — иными словами, головы будут отрублены! (Зловещая примета: последнее использованное нами правило было правилом «отделения»…) Теперь, скажете вы, нет смысла продолжать коан, так как исход уже известен. Однако я передумал и не буду его прерывать — в конце концов, это настоящий дзен-коан! Итак, вот конец этого рассказа:</p>
    <cite>
     <p>Оба монаха продолжали медитировать как ни в чем не бывало, словно они ничего не слышали. Тогда Ганто опустил топор и воскликнул: «Вы — настоящие дзен-буддисты!» Затем он вернулся к Токусану и рассказал о случившемся. «Я понимаю вашу идею», — сказал тот, — «но скажите мне, какова их идея?» «Тозан мог бы принять их в ученики, — ответил Ганто, — но они не должны быть приняты в ученики Токусаном».<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a></p>
    </cite>
    <p>Понимаете ли вы мою идею? А как насчет идеи дзена?</p>
    <subtitle>Имеется ли разрешающий алгоритм для теорем?</subtitle>
    <p>Исчисление высказываний дает нам набор правил для производства таких высказываний, которые были бы истинными в любом из возможных миров. Именно поэтому все его теоремы звучат так просто, кажется, что они совершенно лишены содержания! С такой точки зрения, исчисление высказываний должно казаться пустой тратой времени, поскольку оно сообщает нам абсолютно тривиальные вещи. С другой стороны, это делается путем определения <emphasis>формы</emphasis> универсально истинных высказываний, что представляет основные истины вселенной в новом свете. Они не только фундаментальны, но и <emphasis>регулярны</emphasis>: их можно произвести, используя определенный набор типографских правил. Иными словами, все они сделаны из одного теста. Можете поразмыслить над тем, возможно ли произвести также и дзен-буддисткие коаны, пользуясь набором типографских правил.</p>
    <p>Весьма важным здесь является вопрос о разрешающей процедуре — а именно, существует ли некий механический метод отличения теорем от не-нетеорем? Если да, то это будет означать, что теоремы исчисления высказываний не только рекурсивно перечислимы, но и рекурсивны. Оказывается, что алгоритм разрешения существует, и довольно интересный — таблицы истинности. Изложение этого метода увело бы нас слишком далеко в сторону; вы можете найти его почти в любой книге по логике. А как насчет дзен-буддистских коанов? Может ли существовать такая механическая процедура разрешения, которая отличала бы настоящий дзен-коан от всех остальных вещей?</p>
    <subtitle>Откуда мы знаем, что система непротиворечива?</subtitle>
    <p>До сих пор, мы только <emphasis>предполагали</emphasis>, что все теоремы, интерпретированные должным образом, производят истинные высказывания. Но знаем ли мы это <emphasis>наверняка</emphasis>? Можем ли мы это доказать? Иными словами, заслуживают ли наши интерпретации («и» для «&#923;» и так далее) того, чтобы именоваться «пассивными значениями» символов? На это существуют два различных взгляда, которые можно назвать «осторожным» и «неосторожным». Я представлю это взгляды так, как я их понимаю; пусть их выразителей зовут, соответствено, «Осторожность» и «Неосторожность».</p>
    <p><emphasis>Осторожность</emphasis>: Мы будем знать наверняка, что при нашей интерпретации все теоремы получаются истинными, только тогда, когда сможем это доказать. Это вдумчивый и осторожный способ действия.</p>
    <p><emphasis>Неосторожность</emphasis>: Напротив, ОЧЕВИДНО, что все теоремы получаются истинными. Если вы в этом сомневаетесь, взгляните еще раз на правила системы. Вы увидите, что каждое правило заставляет символ действовать точно также, как должно действовать слово, им представляемое. Например, правило объединения заставляет символ «&#923;» действовать как «и»; правило отделения заставляет «э» действовать также, как слова «если … то», и так далее. Если только вы не похожи в этом отношении на Черепаху, то легко узнаете в каждом правиле кодификацию схем, которыми пользуетесь в собственных мыслях. Поэтому, если вы доверяете собственным мыслям, вы ОБЯЗАНЫ верить в то, что все теоремы в интерпретации выходят истинными. Таково мое мнение. Я не нуждаюсь в дальнейших доказательствах. Если вы считаете, что какая-нибудь теорема может получиться ложной, значит вы думаете, что какое-то из правил неверно. В таком случае, покажите мне, какое именно?</p>
    <p><emphasis>Осторожность</emphasis>: Не могу, поскольку я не знаю точно, что там есть неверные правила — поэтому я не могу указать вам на одно из них Все же я могу вообразить себе следующую сцену. Следуя правилам, вы выводите теорему — скажем, <emphasis>x</emphasis>. Между тем, я, также следуя правилам, вывожу другую теорему — и предположим, у меня вышло <emphasis>~x</emphasis>. Можете ли вы представить себе такое?</p>
    <p><emphasis>Неосторожность</emphasis>: Хорошо — представим себе, что такое произошло. Чем это вам помешает? Скажем, мы обе играем с системой <strong>MIU</strong>; у меня получилась теорема <emphasis>x</emphasis>, а у вас — <emphasis>x</emphasis><strong>U</strong>. Можете вы представить такое?</p>
    <p><emphasis>Осторожность</emphasis>: Разумеется: и <strong>MI</strong>, и <strong>MIU</strong> — теоремы.</p>
    <p><emphasis>Неосторожность</emphasis>: И вас это не смущает?</p>
    <p><emphasis>Осторожность</emphasis>: Конечно, нет. Ваш пример просто смешон, поскольку теоремы <strong>MI</strong> и <strong>MIU</strong> не ПРОТИВОРЕЧАТ одна другой, в то время как строчки <emphasis>x</emphasis> и <strong>~</strong><emphasis>x</emphasis> в исчислении высказываний противоречивы.</p>
    <p><emphasis>Неосторожность</emphasis>: Хорошо — если только вы решили интерпретировать «<strong>~</strong>» как «не». Но что заставляет вас думать, что «<strong>~»</strong> должно быть интерпретировано именно так?</p>
    <p><emphasis>Осторожность</emphasis>: Сами правила. Их них видно, что единственной возможной интерпретацией для «<strong>~</strong>» является «не», единственной возможной интерпретацией для «&#923;» — «и» и так далее.</p>
    <p><emphasis>Неосторожность</emphasis>: Иными словами, вы считаете, что правила описывают значения слов?</p>
    <p><emphasis>Осторожность</emphasis>: Именно так.</p>
    <p><emphasis>Неосторожность</emphasis>: И, несмотря на это, вы все еще цепляетесь за мысль, что обе <emphasis>x</emphasis> и <strong>~</strong><emphasis>x</emphasis> могут быть теоремами? Почему бы вам заодно не предположить, что ежи — это жабы, или что 1 равняется 2, или что луна сделана из зеленого сыра? Я, со своей стороны, не хочу даже и думать, что основные ингредиенты моего мыслительного процесса могут быть ошибочными — иначе мне пришлось бы усомниться в собственном анализе всего этого вопроса, и я бы совершенно запуталась.</p>
    <p><emphasis>Осторожность</emphasis>: Ваши аргументы притянуты за уши. Все же мне хотелось бы увидеть ДОКАЗАТЕЛЬСТВО того, что все теоремы истинны, или того, что <emphasis>x</emphasis> и <strong>~</strong><emphasis>x</emphasis> не могут быть теоремами одновременно.</p>
    <p><emphasis>Неосторожность</emphasis>: Желаете доказательства? По-моему, вы более хотите убедиться в непротиворечивости исчисления высказываний, чем в вашем собственном душевном здоровье. Любое мыслимое доказательство включало бы более сложные операции, чем те, что возможны в самом исчислении высказываний. И что бы это доказало? С вашим желанием доказать непротиворечивость исчисления высказываний вы напоминаете мне человека, который захотел выучить русский и потребовал для этого словарь, определяющий все простые слова через более сложные…</p>
    <subtitle>Снова Кэрролловский Диалог</subtitle>
    <p>Этот небольшой спор показывает, как трудно использовать логику и рассуждеения для защиты самой логики. В какой-то момент вы упираетесь в стенку, и вам ничего не остается, кроме как выкрикивать: «Я знаю, что я прав!» Мы снова столкнулись с вопросом, который Льюис Кэрролл так ярко проиллюстрировал в своем Диалоге: продолжать защищать схему собственного мышления до бесконечности невозможно. Рано или поздно наступает момент, когда приходится в нее просто поверить.</p>
    <p>Систему рассуждений можно сравнить с яйцом. Его внутренность защищена скорлупой — но чтобы куда-то это яйцо послать, вы на нее не надеетесь. Вы упаковываете яйцо в контейнер, выбранный в соответствии с трудностью предстоящего путешествия. Если вы хотите действовать более осторожно, можете даже уложить яйцо в несколько вложенных одна в другую коробок. Однако сколько бы коробок вы не использовали, всегда можно вообразить себе, что происходит катастрофа и яйцо все же разбивается. Точно так же мы никогда не можем дать абсолютное, конечное доказательство того, что доказательства какой-либо системы истинны. Разумеется, мы можем представить доказательство доказательства, или доказательство доказательства доказательства — но нам всегда приходится принимать на веру состоятельность самой внешней из систем. Всегда возможно вообразить, что некая тонкость разрушит каждое из наших доказательств — и когда мы дойдем до «дна», то «доказанный» результат окажется вовсе не таким уж истинным. Это, однако, не означает, что математики и физики постоянно беспокоятся о том, что все здание математики может быть ложным. С другой стороны, когда люди сталкиваются с неординарными, или слишком длинными, или полученными на компьютере доказательствами, они начинают думать над тем, что же имеется в виду под этим почти святым понятием «доказательства».</p>
    <p>Отличным упражнением для вас, читатель, было бы сейчас снова вернуться к Диалогу Кэрролла и попытаться закодировать весь спор с самого начала, используя нашу нотацию.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Если у вас имеется &lt;&lt;<strong>A</strong> &#923; <strong>B</strong>&gt;э <strong>Z</strong>&gt; и &lt;<strong>A</strong> &#923; <strong>B</strong>&gt;, то у вас наверняка есть <strong>Z</strong>.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы имеете в виду, что &lt;&lt;&lt;&lt;<strong>A</strong> &#923; <strong>B</strong>&gt; э<strong>Z</strong>&gt;&#923;&lt;<strong>A</strong> &#923; <strong>B</strong>&gt;&gt; э<strong>Z</strong>&gt;, не так ли?</p>
    <p>(Подсказка: то, что Ахилл считает правилом вывода, Черепаха туг же превращает в простую строчку системы. Используя только буквы А, В и Z, вы получите непрерывно удлиняющуюся рекурсивную структуру.)</p>
    <subtitle>Кратчайший путь и выведенные правила</subtitle>
    <p>Выводя теоремы исчисления высказываний, мы обычно вскоре изобретаем различные сокращения пути, строго говоря, не являющиеся частью системы. Например, если бы в какой-то момент нам понадобилась бы строчка &lt;<strong>Q</strong> V <strong>~ Q</strong>&gt;, и при этом у нас уже имелась бы ранее выведенная строчка &lt;<strong>P</strong> V <strong>~ P</strong>&gt;, многие из нас действовали бы так, словно строчка &lt;<strong>Q</strong> V <strong>~ Q</strong>&gt; уже выведена, так как мы знаем, что ее вывод в точности соответствует выводу &lt;<strong>P</strong> V <strong>~ P</strong>&gt;. Выведенная теорема используется здесь как «схема теорем» — форма для их отливки. Этот прием вполне допустим, поскольку он помогает нам выводить новые теоремы — но сам по себе он не является правилом исчисления высказываний. Скорее это вторичное, <emphasis>выведенное</emphasis> правило, часть нашего знания о системе. Конечно, то, что это правило всегда оставляет нас в области теорем, еще надо доказать — но тем не менее, это правило отличается от дериваций внутри системы. Оно является доказательством в ординарном, интуитивном значении этого слова — цепочка рассуждений, проведенная по способу I. Теория об исчислении высказываний является «мета-теорией», и ее результаты можно назвать «мета-теоремами» — Теоремами о теоремах. (Обратите внимание на заглавную букву в выражении «Теоремы о теоремах». Это — следствие нашего соглашения: мета-теоремы являются Теоремами (доказанными результатами), касающимися теорем (выводимые строчки).)</p>
    <p>В исчислении высказываний можно найти множество других мета-теорем, или вторичных правил вывода. Вот, например, вторичное правило Де Моргана:</p>
    <p>&lt;<strong>~ </strong><emphasis>x </emphasis>V <strong>~ </strong><emphasis>y</emphasis>&gt; и <strong>~</strong>&lt;<emphasis>x</emphasis> &#923; <emphasis>у</emphasis>&gt; взаимозаменяемы.</p>
    <p>Если бы это было правилом системы, это значительно ускорило бы многие деривации. А что, если мы <emphasis>докажем</emphasis>, что оно верно — достаточно ли этого, чтобы использовать его в качестве еще одного правила вывода?</p>
    <p>У нас нет причин сомневаться в истинности этого выведенного правила. Однако как только вы начинаете использовать выведенные правила в процедуре исчисления высказываний, формальность системы теряется, поскольку эти правила выведены неформально — вне системы. Формальные системы были предложены, как способ проследить за каждым шагом доказательства внутри единой строгой системы, чтобы каждый математик мог механически проверить работу своих коллег. Однако если вы готовы при малейшей возможности выскочить за рамки системы, то зачем ее вообще было создавать? Как видите, у подобных правил есть и отрицательная сторона.</p>
    <subtitle>Формализация высших уровней</subtitle>
    <p>С другой стороны, возможен и иной выход. Почему бы нам не формализовать также и мета-теорию? Таким образом, выведенные правила (мета-теоремы) станут частью большей формальной системы и вывод новых, упрощающих деривацию теорем формализованной мета-теории станет законным. Эти теоремы затем могут быть использованы, чтобы облегчить вывод теорем исчисления высказываний. Это интересная идея, но как только мы начинаем ее обдумывать, то тут же сталкиваемся с мета-мета-теориями и так далее. Ясно, что сколько бы уровней мы не формализовали, всегда найдется кто-нибудь, кто захочет вывести упрощающие правила на высшем уровне.</p>
    <p>Можно даже предположить, что теория логических рассуждений могла бы быть идентична своей мета-теории, если бы последняя была достаточно аккуратно разработана. Тогда, казалось бы, все уровни соединились бы в один единственный, и размышления <emphasis>о</emphasis> системе стали бы аналогичны работе <emphasis>внутри</emphasis> системы. Однако это не так просто. Даже если система и способна размышлять о самой себе, это еще не значит, что она <emphasis>выпрыгивает</emphasis> из себя. Вы, находясь вне системы, воспринимаете ее по-другому, чем она воспринимает себя сама. Таким образом, мета-теория — взгляд со стороны — все равно существует, даже если теория и может «обдумывать себя саму», не выходя за пределы системы. В дальнейшем мы увидим, что существуют теории, способные на самоанализ. Более того, вскоре мы познакомимся с системой, где это происходит совершенно случайно, без малейшего нашего желания, и увидим, что из этого получается. Однако в нашей работе с исчислением высказываний мы постараемся придерживаться простейших идей и избегать смешения уровней.</p>
    <p>Ошибки получаются, когда нам не удается четко разграничить работу внутри системы (способ <strong>M</strong>) и размышления о системе (способ <strong>I</strong>). Например, может показаться вполне разумным предположить, что, поскольку &lt;<strong>P</strong> V <strong>~ P</strong>&gt; (частично интерпретируемое как <strong>P</strong> или не <strong>P</strong>) — теорема, то одна из двух — либо <strong>P</strong>, либо не <strong>P</strong>, должна также являться теоремой. Но это совершенно неверно; не один из членов этой пары не является теоремой. Опасно считать, что символы можно свободно передвигать между разными уровнями — как, например, язык формальной системы и ее метаязык (русский).</p>
    <subtitle>Размышления о сильных и слабых сторонах системы</subtitle>
    <p>Мы только что познакомились с системой, предназначенной отразить часть архитектуры логического мышления. Эта система имеет дело с небольшим количеством простых и точных понятий. Именно простота и точность исчисления высказываний делает его таким привлекательным для математиков. Для этого есть две причины. (1) Его свойства можно изучать сами по себе (так геометрия изучает простые и неподвижные формы). Исчисление высказываний можно варьировать путем изменения различных символов, правил вывода, аксиом или схем аксиом и так далее. (Кстати, представленный здесь вариант исчисления высказываний был изобретен Г. Гентценом в начале 1930-х годов. Существуют другие версии, в которых используется единственное правило вывода — обычно, отделение — ив которых есть несколько аксиом или схем аксиом.) Изучение методов логического мышления при помощи элегантных формальных систем — это весьма привлекательная ветвь чистой математики. (2) Исчисление высказываний может быть легко расширено до включения других фундаментальных аспектов мышления. Это будет частично показано в следующей главе, где исчисление высказываний целиком будет включено в намного большую и глубокую систему, способную на сложные рассуждения в области теории чисел.</p>
    <subtitle>Доказательства и деривации</subtitle>
    <p>Исчисление высказываний напоминает процесс мышления, но при этом мы не должны равнять его правила с правилами человеческой мысли. <emphasis>Доказательство</emphasis> — это нечто неформальное; иными словами — это продукт нормального мышления, записанный на человеческом языке и предназначенный для человеческого потребления. В доказательствах могут использоваться всевозможные сложные мыслительные приемы и, хотя интуитивно они могут казаться верными, можно усомниться в том, возможно ли доказать их логически. Именно поэтому мы и нуждаемся в формализации. <emphasis>Деривация</emphasis>, или <emphasis>вывод</emphasis> — это искусственное соответствие доказательства; ее назначение — достичь той же цели, на этот раз с помощью логической структуры, методы которой не только ясно выражены, но и очень просты.</p>
    <p>Обычно формальная деривация бывает крайне длинна по сравнению с соответствующей «естественной» мыслью. Это, конечно, плохо — но это та цена, которую приходится платить за упрощение каждого шага. Часто бывает, что деривация и доказательство «просты» в дополнении друг к другу. Доказательство просто в том смысле, что каждый шаг «кажется правильным», даже если мы и не знаем точно, почему; деривация проста, потому что каждый из мириада ее шагов так прост, что к нему невозможно придраться и, поскольку вся деривация состоит из таких шагов, мы предполагаем, что она безошибочна. Каждый тип простоты, однако, привносит свой тип сложности. В случае доказательств, это сложность системы, на которую они опираются — а именно, человеческого языка; в случае дериваций, это их астрономическая длина, делающая их почти невозможными для понимания.</p>
    <p>Таким образом, мы считаем исчисление высказываний частью общего метода для составления искусственных структур, подобных доказательствам. Однако оно лишено гибкости или всеобщности, поскольку предназначено только для работы с математическими понятиями, которые, в свою очередь, жестко определенны. В качестве довольно интересного примера давайте рассмотрим деривацию, в которой посылкой фантазии является необычная строчка: &lt;<strong>Р</strong> &#923; <strong>~ Р</strong>&gt;. По крайней мере, ее частичная интерпретация звучит странно. Исчисление высказываний, однако, не задумывается над интерпретациями — вместо этого, оно просто манипулирует типографскими символами, а в типографском смысле в этой строчке нет ничего необычного.</p>
    <p>Вот фантазия с данной строчкой в качестве посылки.</p>
    <p>  (1) <strong>[</strong> проталкивание</p>
    <p>  (2)   &lt;<strong>Р</strong> &#923; <strong>~Р</strong>&gt; посылка</p>
    <p>  (3)   <strong>Р</strong> разделение</p>
    <p>  (4)   <strong>~Р</strong> разделение</p>
    <p>  (5)   <strong>[</strong> проталкивание</p>
    <p>  (6)     <strong>~Q</strong> посылка</p>
    <p>  (7)     <strong>Р</strong> переход, строка 3</p>
    <p>  (8)     <strong>~~Р</strong> двойная тильда</p>
    <p>  (9)   <strong>]</strong> выталкивание</p>
    <p>(10)   &lt;<strong>~Q</strong> э <strong>~~Р</strong>&gt; фантазия</p>
    <p>(11)   &lt;<strong>~P</strong> э <strong>Q</strong>&gt; контрапозиция</p>
    <p>(12)   <strong>Q</strong> отделение (строчки 4, 11)</p>
    <p>(13) <strong>]</strong> выталкивание</p>
    <p>(14) &lt;&lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>~P</strong>&gt; э <strong>Q</strong>&gt; фантазия</p>
    <empty-line/>
    <p>Эта теорема имеет очень странную частичную интерпретацию:</p>
    <p>Из <strong>P</strong> и не <strong>P</strong> вместе взятых следует <strong>Q</strong>.</p>
    <p>Поскольку <strong>Q</strong> можно интерпретировать любым предложением, мы можем считать, что эта теорема утверждает, что «из противоречия следует что угодно»! Поэтому системы, основанные на исчислении высказываний, не могут содержать противоречий — противоречия мгновенно заражают всю систему, подобно глобальному раку.</p>
    <subtitle>Подход к разрешению противоречий</subtitle>
    <p>Это не похоже на человеческую мысль. Если вы обнаружите в своих рассуждениях противоречие; вряд ли это разрушит все здание вашего мышления. Вместо этого вы, скорее всего, попытаетесь найти те идеи или методы рассуждения, которые явились причиной противоречия. Иными словами, вы попытаетесь, насколько это возможно, выйти из ваших внутренних систем, приведших к противоречию, и попробуете их исправить. Маловероятно, что вы поднимете руки вверх и воскликнете: «Это показывает, что теперь я верю во все, что угодно!» — разве что в шутку.</p>
    <p>В действительности, противоречия — это важный источник прогресса во всех областях жизни, и математика не является исключением. В прошлом, когда в математике обнаруживалось противоречие, математики тут же пытались найти виновную в этом систему, выйти из таковой, проанализировать ее и, если возможно, залатать прореху. Вместо того, чтобы делать математику слабее, нахождение и «починка» противоречивых систем только усиливали ее. Этот путь был долог и усеян ошибками, но в конце концов, он приносил плоды. Например, в средневековье предметом горячих споров была бесконечная последовательность</p>
    <p>1-1 + 1-1 + 1-…</p>
    <p>Существовали «доказательства», что эта серия равняется 0, 1, 1/2 — а может быть, и другим числам. Из подобных противоречивых результатов выросла более полная и глубокая теория бесконечных рядов. Более актуальный пример — противоречие, с которым мы сталкиваемся в данный момент; это противоречие между тем, как мы действительно думаем, и тем, как исчисление высказываний имитирует наше мышление. Это продолжает быть источником дискомфорта для многих логиков; множество творческих усилий было приложено к тому, чтобы улучшить исчисление высказываний, чтобы оно не было таким жестким. Одна из попыток, изложенная в книге А. Р. Андерсона и Н. Белнапа «Следствие» (A.R. Anderson &amp; N.Belnap, «Entailment»),<a l:href="#n_15" type="note">[15]</a> включает «уместный подтекст», с тем, чтобы придать символу «если — то» действительную причинность или, по крайней мере, некоторую связь со смыслом. Взгляните на следующие теоремы исчисления высказываний:</p>
    <p>&lt;<strong>P</strong> э &lt;<strong>Q</strong> э <strong>P</strong>&gt;&gt;</p>
    <p>&lt;<strong>P</strong> э&lt;<strong>Q</strong> V <strong>~Q</strong>&gt;&gt;</p>
    <p>&lt;&lt;<strong>Р</strong> &#923; <strong>~Р</strong>&gt; э <strong>Q</strong>&gt;</p>
    <p>&lt;&lt;<strong>P</strong> э <strong>Q</strong>&gt;V&lt;<strong>Q</strong> э <strong>P</strong>&gt;&gt;</p>
    <empty-line/>
    <p>Эти и другие подобные теоремы показывают, что первая и вторая части суждений типа «если… то» вовсе не должны иметь никакой связи для того, чтобы быть доказанными в исчислении высказываний. С другой стороны, «уместный подтекст» ставит некоторые ограничения на контекст, в котором может действовать правило вывода. Опираясь на интуицию, он говорит нам, что «что-то может быть выведено из чего-то только в том случае, если эти части как-то соотносятся между собой». Например, строка 10 в деривации выше была бы невозможна в данной системе — и это, в свою очередь, заблокировало бы вывод строчки &lt;&lt;<strong>P</strong> &#923; <strong>~P</strong>&gt;э<strong>Q</strong>&gt;.</p>
    <p>Более радикальные попытки полностью отказываются от поисков непротиворечивости и полноты, пытаясь взамен симулировать человеческое мышление со всеми его противоречиями. Подобные исследования уже не ставят своей целью дать математике прочный фундамент; они занимаются изучением процесса человеческой мысли.</p>
    <p>Несмотря на некоторые странности, исчисление высказываний обладает многими положительными чертами. Если рассматривать его как часть большей системы (что мы и сделаем в следующей главе), и знать наверняка, что сама эта система свободна от противоречий (мы будем в этом уверены), то исчисление высказываний выполняет все, чего мы можем от него ожидать: оно производит все возможные правильные умозаключения. Даже если противоречие все-таки будет обнаружено, мы можем быть уверены, что виновница этого — сама большая система, а не ее подсистема — исчисление высказываний.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_059.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 42. М. К. Эшер «Крабий канон» (1965)</emphasis></p>
    <empty-line/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Крабий канон</p>
    </title>
    <p><emphasis>В один прекрасный день, Ахилл и Черепаха, прогуливаясь по парку, наталкиваются друг на друга.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Приветствую, г-н А.!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И я вас тоже.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Всегда рада вас видеть.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы читаете мои мысли.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: В такой денек приятно пройтись; пожалуй, я пойду домой пешочком.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Неужели? Гулять, знаете ли, весьма полезно для здоровья.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Кстати, в последнее время вы выглядите как огурчик.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, благодарю вас.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Не стоит. Не желаете ли угоститься моими сигарами?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да вы, как я погляжу, филистер. По моему мнению, голландский вклад в эту область — значительно худшего вкуса, и я хочу попытаться вас в этом убедить.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Наши мнения по этому вопросу расходятся. Кстати, говоря о вкусах: несколько дней назад я была на выставке, где, наконец, увидела «Крабий канон» вашего любимого художника, М. К. Эшера. Какая красота! Как ловко он переворачивает тему задом наперед! Но боюсь, что для меня Бах всегда останется выше Эшера.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не знаю, не знаю… Я уверен только в том, что меня не волнуют споры о вкусах. De gustibus non est disputandum.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Поговорим лучше о другом. Знаете ли вы, что я уже давно пытаюсь собрать полную коллекцию редких записей Баха — хоть это и отнимает много времени, но я считаю, что лучшего хобби не найти.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну и волокита! Не знаю, как кому-то могут нравиться такие вещи…</p>
    <p><emphasis>(Вдруг, откуда ни возьмись, появляется Краб. Он стремительно подбегает к друзьям, указывая на огромный синяк под глазом.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Приветик! Бонжурчик! Я сегодня как огурчик, только вот синяк — кошмар, не правда ли? Мне его наставил этот поляк, ужасный, скажу вам, пошляк. Хо! Да еще в такой чудесный денек! Я себе по парку гулял, никого не задирал; вдруг слышу — музыка небесная, полька расчудесная. Гляжу, а на скамье сидит девица, да такая, что нам с вами не пара; а в руках у нее — гитара. Я и сам, знаете ли, из музыкальной семьи: мой кузен рак — мужик не дурак! — всегда зимовал ничуть не ближе, чем в Париже. Он был придворным музыкантом короля — услаждал его величество художественным свистом, когда тот сидел с придворными за вистом. Любовь к музыке у нас, ракообразных, в крови… Понимаете теперь, почему я не удержался, на скамейку взобрался, и говорю на ушко девице: «Щипать струны вы, гляжу, мастерица! Позвольте мне, как музыканту, сделать вам комплимент — а также предложить свой аккомпанемент. Чтоб польке дать полнее звук, сыграем-ка в двенадцать рук!» Она как вскочит, да как завопит, что есть мочи! Тут откуда ни возьмись, явился этот здоровяк, этот поляк… Бах! Трах! Прямо в глаз попал — вот откуда этот фингал! Не думайте, что я трус — атаковать я не боюсь. Но по давней семейной традиции, крабы — мастера защитной диспозиции… Ведь мы, когда идем вперед, движемся назад. Это у нас в генах — переворачивать все задом наперед. Кстати, это мне напоминает… Я всегда спрашивал себя: «Что было раньше, Краб или Ген?» То есть, я хочу сказать: «Что было позже, Ген или Краб»? Я всегда переворачиваю все задом наперед, знаете ли — это у нас в генах. Ведь мы, когда идем вперед, движемся назад… Ох, и заболтался же я, друзья! Да еще в такой чудный денек, хо! Поползу себе, пожалуй. Приветик!</p>
    <p><emphasis>(И он исчезает так же внезапно, как и появился.)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_060.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 43. Кусочек одного из Крабьих Генов. Если спирали ДНК развернуть и положить рядом, то получится следующая картина: TTTTTTTCGAAAAAAA ... AAAAAAAGTTTTTTTT... Обратите внимание на то, что спирали одинаковы - разница только в том, что одна из них идет в обратном порядке. Эта черта определяет также музыкальную форму под названием ракоход, или «крабий канон.» Очень похожи на это и палиндромы — предложения, которые при прочтении задом наперед дают точно тот же результат. В молекулярной биологии подобные сегменты ДНК называются «палиндромами» — ко самом деле, более точным названием было бы «крабий канон». Этот сегмент ДНК не только «крабо-каноничен» — в его основной структуре также закодирована структура Диалога. Присмотритесь повнимательней!</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ну и волокита! Не знаю, как кому-то могут нравиться такие вещи…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Поговорим лучше о другом. Знаете ли вы, что я уже давно пытаюсь собрать полную коллекцию редких гравюр Эшера — хоть это и отнимает много времени, но я считаю, что лучшего хобби не найти.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Не знаю, не знаю… Я уверена только в том, что меня не волнуют споры о вкусах. Disputandum non est de gustibus.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Наши мнения по этому вопросу расходятся. Кстати, говоря о вкусах: несколько дней назад я был на концерте, где наконец, услышал «Крабий канон» вашего любимого композитора, И. С. Баха. Какая красота! Как ловко он переворачивает тему задом наперед! Но боюсь, что для меня Эшер всегда останется выше Баха.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Да вы, как я погляжу, филистер. По моему мнению, голландский вклад в эту область — значительно худшего вкуса, и я хочу попытаться вас в этом убедить.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не стоит. Не желаете ли угоститься моими сигарами?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: О, благодарю вас.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Кстати, в последнее время вы выглядите как огурчик.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Неужели? Гулять, знаете ли, весьма полезно для здоровья.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: В такой денек приятно пройтись; пожалуй, я пойду домой пешочком.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы читаете мои мысли.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Всегда рад вас видеть.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: И я вас тоже.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Приветствую, г-жа Ч.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_061.png"/>
    <p><emphasis>РИС. 44. «Крабий канон» из «Музыкального приношения» И. С. Баха.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА VIII: Типографская теория чисел</p>
    </title>
    <subtitle>«Крабий Канон» и косвенная автореференция</subtitle>
    <p>В «КРАБЬЕМ КАНОНЕ» есть три примера косвенной автореференции. Ахилл и Черепаха описывают известные им произведения искусства — и по случайному совпадению оказывается, что эти произведения построены по той же схеме, как и диалог, в котором они упоминаются. Вообразите мое удивление, когда я, автор, сам это заметил! Более того, краб описывает биологическую структуру, которая тоже имеет подобные свойства. Разумеется, можно прочитать и понять диалог, не заметив при этом, что он сделан в форме ракохода — но это было бы пониманием диалога только на одном уровне. Чтобы увидеть автореференцию, надо обратить внимание как на содержание, так и на форму диалога.</p>
    <p>Построение Гёделя состоит из описания как формы, так и содержания строчек формальной системы, которую мы опишем в этой главе — <emphasis>Типографской Теории Чисел</emphasis>. Неожиданный поворот состоит в том, что при помощи хитроумного отображения, открытого Гёделем, форма строчек может быть описана в самой формальной системе. Давайте же познакомимся с этой странной системой, способной взглянуть сама на себя.</p>
    <subtitle>Что мы хотим выразить в ТТЧ</subtitle>
    <p>Для начала приведем некоторые высказывания, типичные для теории чисел; затем постараемся найти основные понятия, в терминах которых эти высказывания могут быть перефразированы. Далее эти понятия будут заменены индивидуальными символами. Необходимо заметить, что, говоря о теории чисел, мы имеем в виду только свойства положительных целых чисел и нуля (и множеств подобных чисел). Эти числа называются <emphasis>натуральными числами</emphasis>. Отрицательные числа не играют в этой теории никакой роли. Таким образом, слово «число» будет относиться исключительно к натуральным числам. Очень важно для вас, читатель, помнить о разнице между формальной системой (ТТЧ) и удобной, хотя и не очень строго определенной, старой ветвью математики — самой теорией чисел; я буду называть последнюю «Ч».</p>
    <p>Вот некоторые типичные высказывания Ч — теории чисел:</p>
    <p>(1) 5 — простое число.</p>
    <p>(2) 2 не является квадратом другого числа.</p>
    <p>(3) 1729 — сумма двух кубов.</p>
    <p>(4) Сумма двух положительных кубов сама не является кубом.</p>
    <p>(5) Существует бесконечное множество простых чисел.</p>
    <p>(6) 6 — четное число.</p>
    <p>Кажется, что нам понадобится символ для каждого из таких понятий, как «простое число», «куб» или «положительное число» — однако эти понятия, на самом деле, не примитивны. Например, «простота» числа зависит от его множителей, которые, в свою очередь, зависят от умножения. Кубы также определяются в терминах умножения. Давайте постараемся перефразировать те же высказывания в более элементарных терминах.</p>
    <p>(1) Не существует чисел <emphasis>а</emphasis> и <emphasis>b</emphasis> больших единицы, таких, что 5 равнялось бы <emphasis>а&#215;b</emphasis></p>
    <p>(2) Не существует такого числа <emphasis>b</emphasis>, что <emphasis>b&#215;b</emphasis> равнялось бы 2.</p>
    <p>(3) Существуют такие числа <emphasis>b</emphasis> и <emphasis>с</emphasis>, что <emphasis>b&#215;b&#215;b + с&#215;с&#215;с</emphasis> равняется 1729.</p>
    <p>(4) Для любых чисел <emphasis>b</emphasis> и <emphasis>с</emphasis> больше нуля не существует такого числа <emphasis>а</emphasis>, что <emphasis>а&#215;а&#215;а = b&#215;b&#215;b + с&#215;с&#215;с</emphasis>.</p>
    <p>(5) Для каждого <emphasis>а</emphasis> существует <emphasis>b</emphasis>, большее, чем <emphasis>а</emphasis>, такое, что не существует чисел <emphasis>c</emphasis> и <emphasis>d</emphasis>, больших 1 и таких, что <emphasis>b</emphasis> равнялось бы <emphasis>c&#215;d</emphasis>.</p>
    <p>(6) Существует число <emphasis>e</emphasis> такое, что 2&#215;<emphasis>e</emphasis> равняется 6.</p>
    <p>Этот анализ продвинул нас на пути к основным элементам языка теории чисел. Очевидно, что некоторые фразы повторяются снова и снова:</p>
    <p>для всех чисел <emphasis>b</emphasis> существует число <emphasis>b</emphasis>, такое, что больше чем равняется умноженное на О, 1, 2,… </p>
    <p>Большинство таких фраз получат индивидуальные символы. Исключением является «больше чем», которое может быть упрощено еще. Действительно, высказывание «<emphasis>а</emphasis> больше <emphasis>b</emphasis>» становится:</p>
    <p>существует число с отличное от 0, такое, что <emphasis>а = b + с</emphasis>.</p>
    <subtitle>Символы чисел</subtitle>
    <p>Мы не будем вводить отдельного символа для каждого из натуральных чисел. Вместо этого у нас будет очень простой способ приписать каждому натуральному числу составной символ, так, как мы делали это в системе <strong>pr</strong>. Вот наше обозначение натуральных чисел.</p>
    <p>нуль 0</p>
    <p>один S0</p>
    <p>два SS0</p>
    <p>три SSS0</p>
    <p>и т. д.</p>
    <p>Символ S интерпретируется как «следующий за.» Таким образом, строчка SS0 интерпретируется буквально как «следующий за следующим за нулем.» Подобные строчки называются <emphasis>символами чисел</emphasis>.</p>
    <subtitle>Переменные и термины</subtitle>
    <p>Ясно, что нам нужен способ говорить о неопределенных, или переменных числах. Для этого мы будем использовать буквы <emphasis>а, b, с, d, e</emphasis>. Однако пяти букв будет недостаточно Так же, как для атомов в исчислении высказывании, нам требуется их неограниченное количество Мы используем похожий метод для получения большего количества переменных — добавление любого количества штрихов. Например:</p>
    <p>e</p>
    <p>d'</p>
    <p>с"</p>
    <p>b'''</p>
    <p>a''''</p>
    <p>все являются переменными.</p>
    <p>В каком-то смысле, использовать целых пять букв алфавита — это слишком большая роскошь, так как мы могли бы легко обойтись просто буквой <emphasis>а</emphasis> и штрихами. Впоследствии я действительно опущу буквы <emphasis>b</emphasis>,<emphasis>c</emphasis>,<emphasis>d</emphasis>, и <emphasis>e</emphasis> — результатом будет более строгая версия <strong>ТТЧ</strong>, сложные формулы которой будет немного труднее расшифровать. Но пока давайте позволим себе некоторую роскошь! Как насчет сложения и умножения? Очень просто: мы будем использовать обычные символы «+» и «*». Однако мы также введем требование скобок (мы мало помалу углубляемся в правила, определяющие правильно построенные строчки <strong>ТТЧ</strong>). Например, чтобы записать «<emphasis>b</emphasis> плюс <emphasis>с</emphasis>» и «<emphasis>b</emphasis>, умноженное на <emphasis>с</emphasis>», мы будем использовать строчки:</p>
    <p>(<emphasis>b</emphasis> + <emphasis>с</emphasis>)</p>
    <p>(<emphasis>b*с</emphasis>)</p>
    <p>В отношении скобок послабления быть не может; опустить их — значит произвести неправильно сформированную формулу. («Формула?» Я использую этот термин вместо слова «строчка» лишь для удобства. <emphasis>Формула</emphasis> — это просто строчка <strong>ТТЧ</strong>.)</p>
    <p>Кстати, сложение и умножение всегда будут рассматриваться как бинарные операции, то есть операции, объединяющие не более, чем два числа. Таким образом, если вы хотите записать «1+2+3», вы должны решить, какое из двух выражений использовать:</p>
    <p>(S0+(SS0+SSS0))</p>
    <p>((S0+SS0)+SSS0)</p>
    <p>Теперь давайте символизируем понятие <emphasis>равенства</emphasis>. Для этого мы просто используем «=». Преимущество этого символа, принадлежащего <strong>Ч</strong> — неформальной теории чисел — очевидно: его весьма легко прочесть. Неудобство же при его использовании напоминает проблему, возникавшую при использовании слов «точка» и «линия» в формальном описании геометрии: если ослабить внимание, то легко спутать обыденное значение этих слов с поведением символов, подчиняющихся строгим правилам. Обсуждая проблемы геометрии, я различал между обыденными словами и терминами — последние печатались заглавными буквами. Так, в эллиптической геометрии ТОЧКОЙ было объединение двух точек. Здесь такого различия не будет, поэтому читатель должен постараться не спутать символ с многочисленными ассоциациями, которые он вызывает. Как я сказал ранее о системе <strong>pr</strong>, строчка <strong>---</strong> не является числом 3; вместо этого она действует изоморфно с числом 3, по крайней мере, при сложении. То же самое можно сказать и о строчке SSS0.</p>
    <subtitle>Атомы и символы высказываний</subtitle>
    <p>Все символы исчисления высказываний, кроме букв, с помощью которых мы получали атомы (<strong>P</strong>, <strong>Q</strong>, <strong>R</strong>), будут использованы в <strong>ТТЧ</strong>; при этом они сохранят ту же интерпретацию. Роль атомов будут играть строчки, которые, будучи интерпретированы, дадут равенства, такие как S0=SS0 или (S0&#215;S0) = S0. Теперь у нас есть достаточно данных, чтобы перевести несколько простых суждений в запись ТТЧ:</p>
    <p>2+3 равняется 4: (SS0+SSS0)=SSSS0</p>
    <p>2+2 не равняется 3: ~(SS0+SS0)=SSS0</p>
    <p>Если 1 равняется 0, то 0 равняется 1: &lt;S0=0э0=S0&gt; </p>
    <p>Первая из этих строчек — атом; остальные — составные формулы. (Внимание: «и» во фразе «1 и 1 будет 2» — всего лишь еще одно обозначение «плюса» и должно быть представлено «+» (и необходимыми скобками).</p>
    <subtitle>Свободные переменные и кванторы</subtitle>
    <p>Все правильно сформированные строчки, приведенные выше, обладают следующим свойством: их интерпретация — либо истинное, либо ложное высказывание. Однако существуют правильно сформированные формулы, не обладающие этим свойством, такие, например, как:</p>
    <p>(b+S0)=SS0</p>
    <p>Ее интерпретация — «<emphasis>b</emphasis> плюс 1 равняется 2». Поскольку <emphasis>b</emphasis> не определено, то невозможно сказать, истинно ли данное высказывание. Это напоминает высказывание с местоимением, взятое отдельно от контекста, такое, как «Она неуклюжа.» Это высказывание не истинно и не ложно — оно просто ждет, чтобы его поставили в контекст. Поскольку она не истинна и не ложна, подобная формула зовется <emphasis>открытой</emphasis>, а переменная b называется <emphasis>свободной переменной</emphasis>.</p>
    <p>Одним из способов превратить открытую формулу в замкнутую формулу или высказывание является добавление <emphasis>квантора</emphasis> — фразы «существует число b такое, что…» или фразы «для всех <emphasis>b</emphasis>». В первом случае, у вас получается высказывание:</p>
    <p>Существует число <emphasis>b</emphasis> такое, что <emphasis>b</emphasis> плюс 1 равняется 2.</p>
    <p>Ясно, что это истинно. Во втором случае, вы получите:</p>
    <p>Для всех чисел <emphasis>b</emphasis>, <emphasis>b</emphasis> плюс 1 равняется 2.</p>
    <p>Ясно, что это ложно. Теперь мы введем символы для обоих кванторов. Два высказывания, приведенные выше, в ТТЧ будут выглядеть как:</p>
    <p>Eb:(b+S0)=SS0 ( <strong>E</strong> означает «существует»)</p>
    <p>Ab:(b+S0)=SS0 ( <strong>A</strong> означает «все»)</p>
    <p>Важно отметить, что речь идет уже не о неопределенных числах; первое высказывание — это утверждение существования, второе — утверждение общности. Их значение не изменится, даже если мы заменим <emphasis>b</emphasis> на <emphasis>c:</emphasis></p>
    <p>Ec:(c+S0)=SS0</p>
    <p>Ac:(c+S0)=SS0</p>
    <p>Переменная, управляемая квантором, называется <emphasis>квантифицированной переменной</emphasis>. Две следующие формулы иллюстрируют разницу между свободной и квантифицированной переменной.</p>
    <p>(b*b)=SS0   (открытая)</p>
    <p>~Eb:(b*b)=SS0   (замкнутая - высказывание ТТЧ)</p>
    <p>Первая формула выражает свойство, которое может быть присуще какому-либо натуральному числу. Разумеется, такого числа не существует. Этот факт выражен второй формулой. Очень важно понять разницу между строчкой со <emphasis>свободной</emphasis> переменной и строчкой, в которой переменная <emphasis>квантифицирована</emphasis>. Последняя строчка — либо <emphasis>истинна</emphasis>, либо <emphasis>ложна</emphasis>. В переводе на русский язык, строчка, где есть по крайней мере одна свободная переменная, называется предикатом. Предикат — это высказывание без подлежащего (или с подлежащим, выраженным местоимением, лишенным контекста). Например, высказывания:</p>
    <p>«является предложением без подлежащего»</p>
    <p>«было бы аномалией»</p>
    <p>«читается вперед и назад одновременно»</p>
    <p>«сымпровизировал по требованию шестиголосную фугу»</p>
    <p>являются неарифметическими предикатами. Они выражают <emphasis>свойства</emphasis>, которыми обладают или не обладают определенные предметы или существа. С тем же успехом мы могли бы добавить «подлежащее-пустышку», например, «такой-то». Строчка со свободными переменными подобна такому предикату с подлежащим-пустышкой. Например:</p>
    <p>(S0+S0)=<emphasis>b</emphasis></p>
    <p>означает «1 плюс 1 равняется чему-то». Это предикат с переменной <emphasis>b</emphasis>. Он выражает свойство, которым может обладать число <emphasis>b</emphasis>. Заменяя <emphasis>b</emphasis> на различные числа, мы получили бы последовательность формул, большинство которых выражало бы ошибочные суждения. Вот еще один пример разницы между открытыми формулами и высказываниями:</p>
    <p>A<emphasis>b</emphasis>:A<emphasis>c</emphasis>:(<emphasis>b</emphasis>+<emphasis>c</emphasis>)=(<emphasis>c</emphasis>+<emphasis>b</emphasis>)</p>
    <p>Эта формула, разумеется, выражает коммутативность сложения. С другой стороны:</p>
    <p>A<emphasis>c</emphasis>:(<emphasis>b</emphasis>+<emphasis>c</emphasis>)=(<emphasis>c</emphasis>+<emphasis>b</emphasis>)</p>
    <p>— это открытая формула, поскольку <emphasis>b</emphasis> здесь свободно. Она выражает свойство, которым может обладать или не обладать число <emphasis>b</emphasis>, а именно — коммутативность по отношению ко всем числам <emphasis>с</emphasis>.</p>
    <subtitle>Примеры перевода высказываний</subtitle>
    <p>Теперь наш словарь, с помощью которого мы сможем выразить все высказывания теории чисел, полон. Чтобы научиться выражать сложные утверждения Ч и, наоборот, понимать значение правильно сформированных формул, необходимо много практиковаться. Поэтому мы обратимся к шести простым высказываниям, данным в начале, и попробуем перевести их на язык ТТЧ. Кстати, не думайте, что переводы, которые вы найдете далее, единственно возможные. На самом деле, существует бесконечное множество способов выразить каждое высказывание в ТТЧ.</p>
    <p>Начнем с последнего высказывания: «6 — четное число». Переведем его в</p>
    <p>более примитивные понятия: «Существует число <emphasis>e</emphasis>, такое, что 2, умноженное на <emphasis>e</emphasis>, равняется 6.» Это легко перевести в нотацию ТТЧ:</p>
    <p>Ee:(SS0*e)=SSSSSS0</p>
    <p>Обратите внимание на необходимость квантора; недостаточно было бы написать просто:</p>
    <p>(SS0*e)=SSSSSS0</p>
    <p>Интерпретация последней строчки не была бы ни истинной, ни ложной; она выражает только свойство, которое может иметь число <emphasis>e</emphasis>.</p>
    <p>Интересно, что, поскольку мы знаем, что умножение коммутативно, то вместо нашей строчки мы могли бы написать:</p>
    <p>Ee:(e*SS0)=SSSSSS0</p>
    <p>Таким же образом, зная, что равенство симметрично, мы могли бы поменять местами стороны этого равенства:</p>
    <p>Ee:SSSSSS0=(SS0*e)</p>
    <p>Эти три перевода высказывания «6 — четное число» дают три различные строчки; при этом совершенно не очевидно, что теоремность каждой из них связана с теоремностью остальных. (Совершенно так же тот факт, что строчка <strong>-p--r---</strong> была теоремой, почти не соотносился с фактом, что ее «эквивалентная» строчка <strong>--p-r---</strong> также была теоремой. Эквивалентность — у нас в голове, так как мы, люди, автоматически думаем об интерпретациях формул, а не об их структурных особенностях.)</p>
    <p>С высказыванием 2: «2 не является квадратом» мы расправимся быстро:</p>
    <p>~E<emphasis>b</emphasis>:(<emphasis>b</emphasis>*<emphasis>b</emphasis>)=SS0</p>
    <p>Однако здесь мы снова сталкиваемся с двусмысленностью. А что, если бы мы записали эту формулу по-другому?</p>
    <p>A<emphasis>b</emphasis>:~(b*b)=SS0</p>
    <p>Интерпретация первой строчки — «Не существует такого числа <emphasis>b</emphasis>, квадрат которого равнялся бы 2»; вторая строчка читается как «Для всех чисел <emphasis>b</emphasis> неверно, что квадрат <emphasis>b</emphasis> равняется 2». Для нас эти строчки представляют одно и то же понятие — однако для ТТЧ это совершенно разные строчки.</p>
    <p>Посмотрим теперь на высказывание 3: «1729 — сумма двух кубов». Тут нам понадобятся два квантора один за другим, вот так:</p>
    <p>Eb:Ec:SSSSSS.....SSSSS0=(((b*b)*b)+((c*c)*c))</p>
    <p>.          |--1729 раза--|</p>
    <p>Есть несколько альтернатив этой записи: можно переменить порядок кванторов — сменить переменные на <emphasis>d</emphasis> и <emphasis>e</emphasis>; переменить порядок слагаемых; записать умножение по-иному и т. д., и т. п. Однако я предпочитаю следующие два варианта перевода:</p>
    <p>Eb:Ec:(((SSSSSSSSSS0*SSSSSSSSSS0)*SSSSSSSSSS0)+((SSSSSSSSS0*SSSSSSSSS0)*SSSSSSSSS0))=(((b*b)*b)+((c*с)*с))</p>
    <p>и</p>
    <p>Eb:Ec:(((SSSSSSSSSSSS0*SSSSSSSSSSSS0)*SSSSSSSSSSSS0)+((S0*S0)*S0))=(((b*b)*b)+((c*c)*c))</p>
    <p> Понимаете, почему?</p>
    <subtitle>Трюки ремесла</subtitle>
    <p>Давайте попробуем перевести теперь высказывание 4: «Сумма двух положительных кубов сама не является кубом». Предположим, что мы хотим сказать, что 7 не является суммой двух положительных кубов. Легче всего сделать это, <emphasis>отрицая</emphasis> формулу, утверждающую обратное. Эта формула будет почти как предыдущая, касавшаяся 1729, только теперь нам надо добавить, что кубы должны быть положительными. Мы можем сделать это при помощи следующего трюка: добавим к каждой переменной префикс S:</p>
    <p>Eb:Ec:SSSSSSS0=(((Sb*Sb)*Sb)+((Sc*Sc)*Sc))</p>
    <p>Как видите, мы возводим в куб не сами <emphasis>b</emphasis> и <emphasis>c</emphasis>, а следующие за ними числа, которые должны быть положительными, поскольку минимальная величина <emphasis>b</emphasis> и <emphasis>c</emphasis> — 0. Таким образом, правая сторона представляет сумму двух положительных кубов. Кстати, обратите внимание, что перевод высказывания «существуют числа <emphasis>b</emphasis> и <emphasis>c</emphasis>, такие, что…» не включает символа «&#923;», заменяющего «и». Этот символ используется для соединения целых правильно сформированных строчек, а не для соединения двух кванторов.</p>
    <p>Итак, мы перевели высказывание «7 — сумма двух положительных кубов»; теперь нам нужно записать его отрицание. Для этого мы должны только поставить тильду слева от него. (Заметьте, что не требуется отрицать каждый квантор в отдельности, хотя нам и надо получить высказывание «Не существует чисел <emphasis>b</emphasis> и <emphasis>c</emphasis>, таких, что…») Таким образом, мы получим:</p>
    <p>~Eb:Ec:SSSSSSS0=(((Sb*Sb)*Sb)+((Sc*Sc)*Sc))</p>
    <p>Однако нашей первоначальной целью было выразить свойства всех чисел, а не только 7. Для этого давайте заменим символ числа SSSSSSSO строчкой ((<emphasis>а*а</emphasis>)*<emphasis>а</emphasis>), являющейся переводом «<emphasis>а</emphasis> в кубе».</p>
    <p>~Eb:Ec:((a*a)*a)=(((Sb*Sb)*Sb)+((Sc*Sc)*Sc))</p>
    <p>Ha этом этапе у нас имеется открытая формула, так как а все еще свободно. Эта формула выражает свойство, которым может обладать или не обладать а — однако мы хотим сказать, что все числа обладают этим свойством. Это просто — надо только добавить к имеющейся у нас формуле квантор общности:</p>
    <p>Aa:~Eb:Ec:((a*a)*a)=(((Sb*Sb)*Sb)+((Sc*Sc)*Sc))</p>
    <p>Таким же правильным переводом было бы:</p>
    <p>~Eа:Eb:Eс:((а*a)*a)=(((Sb*Sb)*Sb)+((Sc*Sc)*Sc))</p>
    <p>В <emphasis>строгом </emphasis>ТТЧ мы могли бы использовать <emphasis>a' </emphasis>вместо <emphasis>b</emphasis> и <emphasis>a''</emphasis> вместо <emphasis>c</emphasis>; таким образом, формула приобрела бы вид:</p>
    <p>~Ea:Ea':Ea'':((a*a)*a)=(((Sa'*Sa')*Sa')+((Sa''*Sa'')*Sa''))</p>
    <p>Как насчет высказывания 1: «5 — простое число»? Мы перефразировали его следующим образом: «Не существует чисел <emphasis>a</emphasis> и <emphasis>b</emphasis> больших 1, таких, что 5 равнялось бы <emphasis>a</emphasis> умноженному на <emphasis>b</emphasis>.» Теперь мы можем это немного изменить: «Не существует чисел <emphasis>а</emphasis> и <emphasis>b</emphasis> таких, что 5 равнялось бы <emphasis>а</emphasis> плюс 2 умноженному на <emphasis>b </emphasis>плюс 2.» Это еще один трюк- поскольку <emphasis>а</emphasis> и <emphasis>b</emphasis> здесь — натуральные числа, эта формулировка кажется более адекватной. Далее, «<emphasis>b</emphasis>+2» может быть переведено как (<emphasis>b</emphasis>+SS0), но есть и более короткий способ записать то же самое: SS<emphasis>b</emphasis>. Точно так же, «<emphasis>c</emphasis> плюс 2» может быть записано как SS<emphasis>c</emphasis>. Теперь наш перевод становится совсем коротким:</p>
    <p>~Eb:Ec:SSSSS0=(SSb*SSc)</p>
    <p>Без тильды в начале это было бы утверждением того, что существуют два натуральных числа, которые, если их увеличить на два, дают при умножении 5. Тильда в начале это отрицает; таким образом, мы получаем утверждение того, что 5 — простое число.</p>
    <p>Если бы вместо 5 мы хотели бы сказать то же самое про <emphasis>d</emphasis> плюс <emphasis>e</emphasis> плюс 1, самым экономным способом было бы заменить символ числа 5 на строчку (<emphasis>d</emphasis>+S<emphasis>e</emphasis>):</p>
    <p>~Eb:Ec:(d+Se)=(SSb*SSc)</p>
    <p>Мы снова получили открытую формулу; ее интерпретация — не истина и не ложь, а лишь некое утверждение о каких-то двух числах <emphasis>d</emphasis> и <emphasis>e</emphasis>. Обратите внимание, что число, выраженное строчкой (<emphasis>d</emphasis>+S<emphasis>e</emphasis>), больше <emphasis>d</emphasis>, так как мы добавили к <emphasis>d</emphasis> хотя и неопределенную, но положительную величину. Таким образом, если мы добавим к переменной <emphasis>e</emphasis> квантор существования, мы получим формулу, утверждающую, что</p>
    <p>Существует некое простое число, большее <emphasis>d</emphasis>.</p>
    <p>Ee:~Eb:Ec:(d+Se)=(SSb*SSc)</p>
    <p>Осталось только добавить, что это свойство верно всегда, вне зависимости от <emphasis>d</emphasis>. Для этого мы должны добавить квантор общности для <emphasis>d</emphasis>:</p>
    <p>Ad:Ee:~Eb:Ec:(d+Se)=(SSb*SSc)</p>
    <p>Перед нами — перевод высказывания 5!</p>
    <subtitle>Несколько задачек на перевод</subtitle>
    <p>Мы завершили упражнение на перевод шести типичных высказываний теории чисел. Однако это еще не гарантирует, что вы стали экспертом в нотации ТТЧ. Остается усвоить несколько тонкостей. Следующие шесть правильно сформированных формул послужат проверкой того, насколько вы овладели нотацией ТТЧ. Что эти формулы означают? Является ли их интерпретация истинными или ложными высказываниями? (Подсказка читателю: при работе с этим упражнением лучше всего двигаться справа налево. Сначала переведите атомы; затем подумайте, что получится, если добавить квантор или тильду; затем, двигаясь налево, добавьте еще один квантор или тильду; снова продвиньтесь налево и опять повторите этот процесс.)</p>
    <p>~Ac:Eb:(SS0*b)=c</p>
    <p>Ac:~Eb:(SS0*b)=c</p>
    <p>Ac:Eb:~(SS0*b)=c</p>
    <p>~Eb:Ac:(SS0*b)=c</p>
    <p>Eb:~Ac:(SS0*b)=c</p>
    <p>Eb:Ac:~(SS0*b)=c</p>
    <p>(Еще одна подсказка, либо четыре из них истинны и два ложны, либо, наоборот, два истинны и четыре ложны.)</p>
    <subtitle>Как отличить истинное от ложного?</subtitle>
    <p>Теперь давайте на минуту остановимся и переведем дыхание — а заодно подумаем, что означало бы иметь такую формальную систему, которая могла бы отличить все истинные высказывания от ложных. Для такой системы все эти строчки были бы просто некими формальными конструкциями, лишенными содержания (в то время как мы видим в них высказывания). Эта система была бы словно решето, сквозь которое проходили бы только конструкции определенного стиля — «стиля истины». Если вы сами имели дело с шестью формулами выше и отделили истинные от ложных, размышляя об их значении, вы сможете оценить, насколько тонкой должна быть система, которая сможет проделать то же самое, но чисто типографским путем! Граница, отделяющая истинные высказывания от ложных (записанных нотацией ТТЧ) вовсе не пряма — это граница со множеством предательских извилин (вспомните рис. 18). Математики смогли установить некоторые отрезки этой границы, работая над этим сотни лет. Представьте себе, как было бы здорово иметь типографский метод, который с гарантией мог бы поставить любую формулу по правильную сторону границы!</p>
    <subtitle>Правила для правильно-сформированности</subtitle>
    <p>Полезно иметь таблицу Правил Образования для правильно сформированных формул Такая таблица приведена ниже. На подготовительных этапах определяются <emphasis>символы чисел</emphasis>, <emphasis>переменные</emphasis> и <emphasis>термы</emphasis>. Эти три класса строчек являются ингредиентами правильно сформированных формул, но сами они не являются правильно сформированными. Минимальные правильно сформированные формулы — это атомы; существуют способы для соединения атомов. Многие из этих правил — рекурсивные и удлиняющие: в качестве вводных данных они берут элемент определенного класса и производят более длинный элемент того же класса. В этой таблице я использую «<emphasis>x</emphasis>» и «<emphasis>у</emphasis>» как символы для правильно сформированных формул и «<emphasis>s</emphasis>», «<emphasis>t</emphasis>» и «<emphasis>u</emphasis>» — как символы для всех остальных строчек ТТЧ. Нет нужды говорить, что никакой из этих пяти символов сам по себе не является символом ТТЧ.</p>
    <p>СИМВОЛЫ ЧИСЕЛ</p>
    <p>0 — это символ числа.</p>
    <p>Символ числа, слева от которого стоит S — также символ числа.</p>
    <p>Примеры: 0 S0 SS0 SSS0 SSSS0 SSSSS0</p>
    <empty-line/>
    <p>ПЕРЕМЕННЫЕ</p>
    <p><emphasis>a</emphasis> — это переменная Если забыть об аскетизме, то <emphasis>b</emphasis>, <emphasis>c</emphasis>, <emphasis>d</emphasis>, и <emphasis>e</emphasis> — тоже переменные. Переменная со штрихом справа — также переменная.</p>
    <p>Примеры: <emphasis>а b' c" d''' e''''</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>ТЕРМЫ</p>
    <p>Термами являются символы чисел и переменные. Терм, слева от которого стоит S — это также терм.</p>
    <p>Если <emphasis>s</emphasis> и <emphasis>t</emphasis> — термы, то (<emphasis>s</emphasis>+<emphasis>t</emphasis>) и (<emphasis>s*t</emphasis>) — также термы.</p>
    <p>Примеры: 0  <emphasis>b </emphasis> SSa'  (S0*(SS0)+c))  S(Sa*(SbSc))</p>
    <empty-line/>
    <p>ТЕРМЫ могут быть подразделены на две категории:</p>
    <p>(1) ОПРЕДЕЛЕННЫЕ термы. В них нет переменных.</p>
    <p>Примеры: 0  (S0+S0)  SS((S0*SS0)+(S0*S0))</p>
    <p>(2) НЕОПРЕДЕЛЕННЫЕ термы. В них есть переменные.</p>
    <p>Примеры: <emphasis>b</emphasis>  Sa(b+S0)  (((S0+S0)+S0)+e)</p>
    <p>Приведенные выше правила объясняют нам, как получить части правильно сформированных формул; остальные правила говорят нам, как получить полные правильно сформированные формулы.</p>
    <empty-line/>
    <p>АТОМЫ</p>
    <p>Если <emphasis>s</emphasis> и <emphasis>t</emphasis> — термы, то <emphasis>s</emphasis>+<emphasis>t</emphasis> — атом.</p>
    <p>Примеры: S0=0  (SS0+SS0)=SSSS0  S(<emphasis>b</emphasis>+<emphasis>c</emphasis>)=((<emphasis>c*d</emphasis>)*<emphasis>e</emphasis>)</p>
    <p>Если атом содержит переменную <emphasis>u</emphasis>, то <emphasis>u</emphasis> в нем свободна.</p>
    <p>Таким образом, в последнем примере есть четыре свободных переменных.</p>
    <empty-line/>
    <p>ОТРИЦАНИЯ.</p>
    <p>Правильно сформированная формула перед которой стоит тильда также правильно сформирована.</p>
    <p>Примеры: ~S0=0   ~Eb:(b+b)=S0   ~&lt;0=0эS0=0&gt;   ~b=S0</p>
    <p><emphasis>Кванторный статус</emphasis> переменной (говорящий нам, свободна или квантифицирована эта переменная) не меняется при отрицании.</p>
    <empty-line/>
    <p>СОСТАВНЫЕ.</p>
    <p>Если <emphasis>x</emphasis> и <emphasis>у</emphasis> — правильно сформированные формулы и при этом ни одна переменная, свободная в одной из них, не квантифицирована в другой, тогда все следующие формулы правильно сформированы: &lt;<emphasis>x</emphasis> &#923; <emphasis>y</emphasis>&gt;, &lt;<emphasis>x</emphasis> V <emphasis>y</emphasis>&gt;,&lt;<emphasis>x</emphasis> э <emphasis>y</emphasis>&gt;</p>
    <p>Примеры: &lt;0=0э~0=0&gt;    &lt;b=bV~Ec:c=b&gt;    &lt;S0=0эAc:~Еb:(b+b)=c&gt;</p>
    <p>Кванторный статус переменной здесь не меняется.</p>
    <empty-line/>
    <p>КВАНТИФИКАЦИЯ. </p>
    <p>Если <emphasis>u</emphasis> — переменная и <emphasis>x</emphasis> — правильно сформированная формула, в которой и свободна, то следующие строчки — также правильно сформированные формулы:Eu:<emphasis>x</emphasis> и Au:<emphasis>x</emphasis></p>
    <p>Примеры: Ab:&lt;b=bV~Ec:c=b&gt;    Ac:~Eb:(b+b)=c    ~Еc:Sc=d</p>
    <empty-line/>
    <p>ОТКРЫТЫЕ ФОРМУЛЫ содержат по крайней мере одну свободную переменную.</p>
    <p>Примеры: ~c=c  b=b  &lt;Ab:b=b&#923;~c=c&gt;</p>
    <empty-line/>
    <p>ЗАМКНУТАЯ ФОРМУЛА (суждение) не содержит свободных переменных.</p>
    <p>Примеры: S0=0  ~Ad:d=0  Ec:&lt;Ab:b=b&#923;~c=c&gt;</p>
    <p>Это дает нам полную таблицу Правил Образования для правильно сформированных формул ТТЧ.</p>
    <subtitle>Еще несколько упражнений на перевод</subtitle>
    <p>Вот еще несколько упражнений для вас, чтобы проверить, насколько вы поняли нотацию ТТЧ. Попробуйте перевести первые четыре из приведенных ниже высказываний Ч в высказывания ТТЧ, а последнее — в открытую правильно сформированную формулу.</p>
    <p>Все натуральные числа равны 4.</p>
    <p>Ни одно натуральное число не равно собственному квадрату.</p>
    <p>Различные натуральные числа имеют различные последующие элементы.</p>
    <p>Если 1 равняется 0, то любое число нечетно.</p>
    <p><emphasis>b</emphasis> — это степень 2.</p>
    <p>Последнее может показаться вам трудным. Однако это еще цветочки по сравнению со следующим:</p>
    <p><emphasis>b</emphasis> — это степень 10.</p>
    <p>Как это ни странно, чтобы записать это выражение в нашей нотации, требуется большая ловкость. Приступайте к нему только в том случае, если вы готовы просидеть над ним несколько часов — и если при этом вы уже хорошо знакомы с теорией чисел.</p>
    <subtitle>Нетипографская система</subtitle>
    <p>Мы изложили нотацию ТТЧ; остается только превратить ТТЧ в ту амбициозную систему, которую мы только что описали. Если нам это удастся, это будет значить, что интерпретация, которую мы дали символам, была правильна. До тех пор, однако, наши интерпретации не более оправданы, чем интерпретация «лошадь — яблоко — счастливая» для символов системы <strong>pr</strong>.</p>
    <p>Можно было бы предложить следующий способ для построения ТТЧ: (1) Не использовать никаких правил вывода — они не нужны, так как (2) мы будем считать за аксиомы все истинные суждения теории чисел (записанные нотацией ТТЧ). Какой простой рецепт! К несчастью, он начисто лишен смысла, как нам и подсказывает наша первая реакция. Часть (2), разумеется, не является типографским описанием строчек, в то время как целью ТТЧ является именно типографское описание истинных высказываний.</p>
    <subtitle>Пять аксиом и первое правило ТТЧ</subtitle>
    <p>Таким образом, нам придется отказаться от простого рецепта, предложенного выше, и пойти по более сложному пути: у нас будут аксиомы и правила вывода. Прежде всего, как было обещано, <emphasis>все правила исчисления высказываний будут использованы</emphasis> в ТТЧ. Итак, первой теоремой ТТЧ будет следующая:</p>
    <p>&lt;S0 = 0 V ~ S0 = 0&gt;</p>
    <p>Она может быть выведена так же, как &lt;<strong>P</strong> V <strong>~ P</strong> &gt;. Прежде чем приводить правила, давайте запишем пять аксиом. ТТЧ:</p>
    <p>АКСИОМА 1: Aa:~Sa=0</p>
    <p>АКСИОМА 2: Aa:(a+0)=a</p>
    <p>АКСИОМА 3: Aa:Ab:(a+Sb)=S(a+b)</p>
    <p>АКСИОМА 4: Aa:(a*0)=0</p>
    <p>АКСИОМА 5: Aa:Ab:(a*Sb)=((a*b)+a)</p>
    <p>(В строгой версии вместо b используйте a'.) Все они очень просты. Аксиома 1 сообщает что-то о числе 0; аксиомы 2 и 3 говорят о свойствах сложения; аксиомы 4 и 5 говорят о свойствах умножения и о его отношении к сложению.</p>
    <subtitle>Пять постулатов Пеано</subtitle>
    <p>Интерпретация первой аксиомы — «Нуль не следует ни за каким натуральным числом» — это одно из пяти знаменитых свойств натуральных чисел, впервые выраженных математиком и логиком Джузеппе Пеано в 1889 году. Излагая свои постулаты, Пеано следовал за Эвклидом в том смысле, что он не пытался формализовать принципы логических рассуждений. Вместо этого он хотел дать небольшой набор свойств натуральных чисел, из которого можно было бы вывести все остальные путем логических рассуждений. Таким образом, попытка Пеано может быть названа «полуформальной.» Работа Пеано оказала на математиков большое влияние, поэтому я приведу здесь его постулаты. Поскольку Пеано пытался определить именно «натуральное число», мы не будем использовать знакомый и вызывающий ассоциации термин «натуральное число» — вместо него мы будем пользоваться неопределенным термином <emphasis>гений</emphasis> — словом свежим и свободным от математических ассоциаций. Итак, пять постулатов Пеано устанавливают пять ограничений для гениев. Другие неопределенные термины, которыми мы будем пользоваться — <emphasis>джинн</emphasis> и <emphasis>мета</emphasis>. Читатель может догадаться сам, какие знакомые понятия скрываются за этими двумя терминами. Далее следуют пять постулатов Пеано:</p>
    <p>(1) Джинн — это Гений.</p>
    <p>(2) Каждый Гений имеет мету (которая тоже является Гением).</p>
    <p>(3) Джинн не является метой никакого Гения.</p>
    <p>(4) Различные Гении имеют различные меты.</p>
    <p>(5) Если джинн имеет X и каждый Гений передает X своей мете, тогда все Гении получают X.</p>
    <p>В свете ламп «Маленького гармонического лабиринта» мы должны наименовать множество всех Гениев «БОГом». Это напоминает нам о знаменитом высказывании немецкого математика и логика Леопольда Кроникера, архиврага Георга Кантора: «Бог сотворил натуральные числа; все остальное — работа человека.»</p>
    <p>Вы можете узнать в пятом постулате Пеано принцип математической индукции — другой термин для «наследственного» доказательства. Пеано надеялся, что его ограничения понятий «джинна», «Гения» и «меты» были так сильны, что эти понятия были бы идентичны для всех людей и формировали бы у них в сознании совершенно <emphasis>изоморфные структуры</emphasis>. Например, для любого человека существовало бы бесконечное число различных Гениев. И, предположительно, каждый согласился бы с тем, что ни один Гений не совпадает со своей метой или мета-метой… и т. д.</p>
    <p>В своих пяти постулатах Пеано хотел выразить сущность натуральных чисел. Математики обычно считают, что ему это удалось; однако это не уменьшает важности вопроса «каким образом можно отличить истинное высказывание о натуральных числах от ложного?» Ответа на этот вопрос математики ищут в формальных системах, подобных ТТЧ. Вы найдете в ТТЧ влияние Пеано, поскольку все его постулаты так или иначе вошли в эту систему.</p>
    <subtitle>Новые правила ТТЧ: спецификация и обобщение</subtitle>
    <p>Мы подошли к новым правилам ТТЧ. Многие из них позволят нам забраться внутрь этой системы и поменять внутреннюю структуру ее атомов. В этом смысле эти правила имеют дело с «микроскопическими» особенностями строчек в большей степени, чем правила исчисления высказываний, обращающиеся с атомами как с неделимыми. Например, было бы хорошо, если бы мы могли выделить строчку ~S0=0 из первой аксиомы. Для этого нам понадобилось бы правило, позволяющее опустить общий квантор и при необходимости одновременно поменять внутреннюю структуру остающейся строчки. Вот это правило:</p>
    <p>ПРАВИЛО СПЕЦИФИКАЦИИ. Предположим, что <emphasis>u</emphasis> — переменная, встречающаяся внутри строчки <emphasis>x</emphasis>. Если строчка Au:<emphasis>x</emphasis>  — теорема, то <emphasis>x</emphasis> — тоже теорема, как и все строчки, получающиеся из <emphasis>x</emphasis> путем замены и на любой (один и тот же) терм.</p>
    <p>(Ограничение: Терм, заменяющий и, не должен содержать никакой переменной, квалифицированной в <emphasis>x</emphasis>.)</p>
    <p>Правило спецификации позволяет нам выделить нужную строчку из Аксиомы</p>
    <p>1. Это одноступенчатая деривация:</p>
    <p>Aa:~Sa=0  аксиома 1</p>
    <p>~S0=0  спецификация</p>
    <p>Обратите внимание, что правило спецификации позволяет некоторым формулам, содержащим свободные переменные (то есть, открытым формулам), стать теоремами. Например, следующие строчки также могут быть выведены из аксиомы 1 при помощи спецификации:</p>
    <p>~Sa=0</p>
    <p>~S(c+SS0)=0</p>
    <p>Существует еще одно правило, правило обобщения, которое позволяет нам снова ввести квантор общности в теоремы с переменными, ставшими свободными в результате спецификации. Например, действуя на строчку низшего порядка, обобщение дало бы:</p>
    <p>Ac:~S(c+SS0)=0</p>
    <p>Обобщение уничтожает сделанное спецификацией, и наоборот. Обычно обобщение применяется после того, как были сделаны несколько промежуточных шагов, трансформировавших открытую формулу разными способами. Далее следует точная формулировка этого правила:</p>
    <p>ПРАВИЛО ОБОБЩЕНИЯ: Предположим, что <emphasis>x</emphasis> — теорема, в которой встречается свободная переменная <emphasis>u</emphasis>. Тогда Au:<emphasis>x</emphasis> — тоже теорема.</p>
    <p>(Ограничение: к переменным, которые встречаются в свободном виде в посылках фантазий, обобщение неприложимо.)</p>
    <p>Вскоре я ясно покажу, почему эти два правила нуждаются в ограничениях. Кстати, это обобщение — то же самое, о котором я упомянул в главе II в Эвклидовом доказательстве бесконечного количества простых чисел. Уже отсюда видно, как правила, манипулирующие символами, начинают приближаться к типу рассуждений, используемых математиками.</p>
    <subtitle>Квантор существования</subtitle>
    <p>Два предыдущих правила объяснили нам, как можно убрать квантор общности и вернуть его на место; следующие два правила покажут, как обращаться с кванторами существования.</p>
    <p>ПРАВИЛО ОБМЕНА: Представьте, что <emphasis>u</emphasis> — переменная. Тогда строчки Au:~ и ~Eu: взаимозаменимы везде внутри системы.</p>
    <p>Давайте, например, применим это правило к аксиоме 1:</p>
    <p>Aa:~Sa=0  аксиома 1</p>
    <p>~Ea:Sa=0  обмен</p>
    <p>Кстати, вы можете заметить, что обе эти строчки — естественный перифраз в ТТЧ высказывания «Нуль не следует ни за одним из натуральных чисел.» Следовательно, хорошо, что они могут быть с легкостью превращены одна в другую.</p>
    <p>Следующее правило еще более интуитивно. Оно соответствует весьма простому типу рассуждений, который мы употребляем, переходя от утверждения «2 — простое число» к утверждению «существует простое число.» Название этого правила говорит само за себя:</p>
    <p>ПРАВИЛО СУЩЕСТВОВАНИЯ: Предположим, что некий терм (могущий содержать свободные переменные), появляется один или много раз в теореме. Тогда каждый (или несколько, или все) из этих термов может быть заменен на переменную, которая больше нигде в теореме не встречается, и предварен соответствующим квантором существования.</p>
    <p>Давайте применим, как обычно, это правило к аксиоме 1:</p>
    <p>Aa:~Sa=0  аксиома 1 </p>
    <p>Eb:Aa:~Sa=b  существование</p>
    <p>Вы можете поиграть с символами и при помощи данных правил получить теорему: ~Ab:Ea:Sa=b</p>
    <subtitle>Правила равенства и следствия</subtitle>
    <p>Мы привели правила, объясняющие, как обращаться с кванторами — но пока ни одно из них не сказало нам, как обращаться с символами «=» и «S». Сейчас мы это сделаем; в следующих правилах <emphasis>r</emphasis>, <emphasis>s</emphasis> и <emphasis>t</emphasis> — произвольные термы. </p>
    <p>ПРАВИЛА РАВЕНСТВА:</p>
    <p>СИММЕТРИЯ: Если <emphasis>r</emphasis> = <emphasis>s</emphasis> — теорема, то <emphasis>s</emphasis> = <emphasis>r</emphasis> также является теоремой.</p>
    <p>ТРАНЗИТИВНОСТЬ: Если <emphasis>r</emphasis> = <emphasis>s</emphasis> и <emphasis>s</emphasis> = <emphasis>t</emphasis> — теоремы, то <emphasis>r</emphasis> = <emphasis>t</emphasis> также является теоремой.</p>
    <p>ПРАВИЛА СЛЕДОВАНИЯ:</p>
    <p>ДОБАВЛЕНИЕ S: Если <emphasis>r</emphasis> = <emphasis>t</emphasis> — теорема, то S<emphasis>r</emphasis> = S<emphasis>t</emphasis> также является теоремой.</p>
    <p>ВЫЧИТАНИЕ S: Если S<emphasis>r</emphasis> = S<emphasis>t</emphasis> — теорема, то <emphasis>r</emphasis> = <emphasis>t</emphasis> также является теоремой.</p>
    <p>Теперь у нас есть правила, которые могут дать нам фантастическое разнообразие теорем. Например, результатом следующих дериваций являются фундаментальные теоремы:</p>
    <p>(1) Aa:Ab:(a+Sb)=S(a+b)     аксиома 3</p>
    <p>(2) Ab:(S0+Sb)=S(S0+b)      спецификация (S0 для а)</p>
    <p>(3) (S0+S0)=S(S0+0) спецификация (0 для b)</p>
    <p>(4) Aa:(a+0)=a     аксиома 2</p>
    <p>(5) (S0+0)=S0     спецификация (S0 для а)</p>
    <p>(6) S(S0+0)=SS0    добавление S</p>
    <p>(7) (S0+S0)=SS0    транзитивность (строчки 3,6)</p>
    <p>*****</p>
    <p>(1) Aa:Ab:(a*Sb)=((a*b)+a)    аксиома 5</p>
    <p>(2) Ab:(S0*Sb)=((S0*b)+S0)    спецификация (S0 для а)</p>
    <p>(3) (S0*S0)=((S0*0)+S0)      спецификация (0 для b)</p>
    <p>(4) Aa:Ab:(a+Sb)=S(a+b)    аксиома 3</p>
    <p>(5) Ab:((S0*0)+Sb)=S((S0*0)+b спецификация ((S0*0) для а)</p>
    <p>(6) ((S0*0)+S0)=S((S0*0)+0)    спецификация (0 для b)</p>
    <p>(7) Aa:(a+0)=a         аксиома 2</p>
    <p>(8) ((S0*0)+0)=(S0*0)       спецификация ((S0*0) для а)</p>
    <p>(9) Aa:(a*0)=0         аксиома 4</p>
    <p>(10) (S0*0)=0         спецификация (S0 для а)</p>
    <p>(11) ((S0*0)+0)=0                   транзитивность (строчки 8,10)</p>
    <p>(12)  S((S0*0)+0)=S0      добавление S</p>
    <p>(13)  ((S0*0)+S0)=S0      транзитивность (строчки 6,12)</p>
    <p>(14)  (S0*S0)=S0                      транзитивность (строчки 3,13)</p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Нелегальные упрощения</subtitle>
    <p>Возникает интересный вопрос: «Каким образом мы можем вывести строчку 0=0?» Кажется, что очевидным способом было бы сначала вывести строчку Aa:a=a и затем использовать спецификацию. Как вы думаете, где ошибка в нижеследующем «выводе» Aa:a=a... Можете ли вы ее исправить?</p>
    <p>(1) Aa:(a+0)=a   аксиома 2</p>
    <p>(2) Aa:a=(a+0)   симметрия</p>
    <p>(3) Aa:a=a транзитивность (строчки 2,1)</p>
    <p>Я привел это маленькое упражнение, чтобы указать на следующий простой факт: при манипуляции хорошо знакомыми символами, такими, как «=», мы не должны торопиться. Мы должны следовать правилам, а не нашему знанию пассивных значений символов. (Тем не менее, это знание весьма ценно, чтобы помочь нам направить вывод по верному пути.)</p>
    <subtitle>Почему спецификация и общность ограничены</subtitle>
    <p>Давайте выясним, почему и спецификация, и общность нуждаются в ограничениях Взгляните на следующие две деривации; в каждой из них одно из ограничений нарушено. Обратите внимание, к каким печальным последствиям это привело.</p>
    <p>(1)  [                    проталкивание</p>
    <p>(2)     a=0             посылка </p>
    <p>(3)     Aa:a=0        обобщение (ложно!)</p>
    <p>(4)     Sa=0           спецификация</p>
    <p>(5)  ]                   выталкивание </p>
    <p>(6)  &lt;a=0эSa=0&gt;      правило фантазии</p>
    <p>(7)  Aa:&lt;a=0эSa=0 обобщение</p>
    <p>(8)  &lt;0=0эS0=0&gt;      спецификация</p>
    <p>(9)  0=0               предыдущая теорема</p>
    <p>(10) S0=0             отделение (строчки 9,8)</p>
    <p>Это первое из печальных последствий. Другое получается из неверной спецификации.</p>
    <p>(1) Aa:a=a предыдущая теорема</p>
    <p>(2) Sa=Sa спецификация</p>
    <p>(3) Eb:b=Sa существование</p>
    <p>(4) Aa:Eb:b=Sa обобщение</p>
    <p>(5) Eb:b=Sb спецификация (ложно!)</p>
    <p>Теперь вы убедились, почему необходимы ограничения. Вот простая задачка: переведите (если вы этого уже не сделали раньше) четвертый постулат Пеано в нотацию ТТЧ, и затем выведите эту строчку как теорему.</p>
    <subtitle>Чего-то не хватает</subtitle>
    <p>Если вы поэкспериментируете с теми правилами и аксиомами ТТЧ, которые я привел до сих пор, вы обнаружите, что возможно вывести следующую пирамидальную семью теорем (множество строчек, отлитых из одной формы и отличающихся только тем, что символы чисел 0, S0, SS0, и так далее, идут по нарастающей):</p>
    <p>(0+0)=0</p>
    <p>(0+S0)=S0</p>
    <p>(0+SS0)=SS0</p>
    <p>(0+SSS0)=SSS0</p>
    <p>(0+SSSS0)=SSSS0</p>
    <p>и так далее.</p>
    <p>Каждая из теорем этой семьи может быть выведена из предыдущей теоремы с помощью коротенькой, всего лишь в пару строчек, деривации. Результатом является нечто вроде каскада теорем, каждая из которых вызывает к жизни следующую. (Эти теоремы напоминают теоремы <strong>pr</strong>, где средняя и правая группы тире возрастали одновременно.)</p>
    <p>Существует одна строчка, которую легко записать и которая суммирует пассивное значение всех этих строчек, вместе взятых. Вот эта универсально квантифицированная суммирующая строчка:</p>
    <p>Aa:(0+a)=a</p>
    <p>Однако при помощи правил, данных до сих пор, эту строчку вывести нельзя. Попробуйте сами, и вы в этом убедитесь!</p>
    <p>Вы можете подумать, что ситуацию легко исправить, используя следующее:</p>
    <p>(ПРЕДЛАГАЕМОЕ) ВСЕОБЩЕЕ ПРАВИЛО: Если все строчки в пирамидальной семье — теоремы, то универсально квалифицированная строчка, их суммирующая, также является теоремой.</p>
    <p>Недостаток этого правила в том, что оно не может быть использовано при работе по способу <strong>M</strong>. Только люди, думающие о системе, могут знать, что каждая из бесконечного множества строчек — теорема. Следовательно, это правило не может являться частью формальной системы.</p>
    <subtitle>&#969;-неполные системы и неразрешимые строчки</subtitle>
    <p>Мы очутились в странной ситуации, в которой возможно типографским путем производить теоремы о сложении любых <emphasis>конкретных</emphasis> чисел, но даже такая простая строчка, как приведенная выше, выражающая свойство сложения в <emphasis>общем</emphasis>, не является теоремой. Вы, возможно, найдете это не таким уж странным, поскольку мы уже были в похожей ситуации с системой <strong>pr</strong>. Однако система <strong>pr</strong> не имела претензий по поводу своих возможностей; на самом деле, там было невозможно даже <emphasis>выразить</emphasis> общие свойства, а тем более, доказать их. В той системе просто не было соответствующего «оборудования» — при этом нам и в голову не приходило, что система была дефектна. Однако у ТТЧ возможностей гораздо больше; соответственно, мы ожидаем от нее большего, чем от системы <strong>pr</strong>. Если приведенная выше строчка — не теорема, то у нас есть основания подозревать, что в ТТЧ есть какой-то дефект. На самом деле, существует даже название для систем с подобным дефектом — они называются &#969;-<emphasis>неполными</emphasis>. (Символ &#969; — «омега» — выбран потому, что иногда все множество натуральных чисел обозначается этой буквой.) Далее следует точное определение:</p>
    <p>Система является &#969;-неполной, если все строчки в пирамидальной семье — теоремы, но универсально квантифицированная строчка, их суммирующая, — не теорема.</p>
    <p>Кстати, отрицание приведенной суммирующей строчки —</p>
    <p>~Aa:(0+a)=a</p>
    <p>— тоже не-теорема ТТЧ. Это означает, что первоначальная строчка <emphasis>неразрешима внутри системы</emphasis>. Если бы та или другая были теоремами, мы сказали бы, что они разрешимы. Хотя это и звучит как мистический термин, в неразрешимости внутри данной системы нет ничего таинственного. Это означает, что система может быть дополнена. Например, внутри абсолютной геометрии пятый постулат Эвклида неразрешим. Чтобы получить геометрию Эвклида, его необходимо добавить; а отрицание пятого постулата, наоборот, производит не-эвклидову геометрию. Поскольку мы обратились к геометрии, давайте вспомним, почему это происходит. Дело в том, что четыре постулата не определяют термины «точка» и «линия» с достаточной точностью, так что остается возможность для различных интерпретаций этих понятий. Точки и линии Эвклидовой геометрии представляют собой лишь одну из возможных интерпретаций понятий «точка» и «линия» — ТОЧКИ и ЛИНИИ неэвклидовой геометрии — другая интерпретация. Однако то, что люди в течение тысячелетий пользовались такими хорошо известными словами как «точка» и «линия», заставило их думать, что эти слова могут иметь лишь одно-единственное значение.</p>
    <subtitle>Неэвклидова ТТЧ</subtitle>
    <p>С подобной же ситуацией мы сталкиваемся в ТТЧ Мы приняли нотацию, которая способствует созданию у нас некоторых предрассудков Например, использование символа «+» создает у нас впечатление, что любая теорема, использующая этот знак, сообщает нам что-то значимое о хорошо нам знакомой операции, под названием «сложение» Поэтому нам кажется, что предложить «шестую аксиому»</p>
    <p>~Ea:(0+a)=a</p>
    <p>было бы неверным. Она не совпадает с нашими знаниями о сложении Однако это одна из возможностей расширить ту ТТЧ, что мы сформулировали до сих пор Система, использующая данную строчку в качестве шестой аксиомы, последовательна в том смысле, что в ней нет двух теорем типа <emphasis>x</emphasis> и ~<emphasis>x. </emphasis>Однако если вы наложите эту «шестую аксиому» на пирамидальную семью теорем, вы, возможно, будете поражены кажущимся несоответствием теорем этой семьи с новой аксиомой Этот тип непоследовательности, однако, не так вреден, как другой (где и <emphasis>x</emphasis> и ~<emphasis>x</emphasis> — теоремы). На самом деле это даже нельзя назвать непоследовательностью, так как существует такая интерпретация символов ТТЧ, в которой все получается хорошо.</p>
    <subtitle>&#969;-противоречивость не то же самое, что просто противоречивость</subtitle>
    <p>Этот тип противоречивости, созданный наложением (1) пирамидальной семьи теорем, которые, вместе взятые, утверждают, что все натуральные числа имеют определенное свойство, и (2) одной теоремы, утверждающей, что не все числа обладают этим свойством, называется &#969;-<emphasis>противоречивостью</emphasis>. &#969;-<emphasis>противоречивая</emphasis> система похожа на сначала-раздражающую-но-в-конце-концов-приемлемую неэвклидову геометрию. Чтобы построить мысленную модель того, что происходит, вообразите себе, что имеются некоторые дополнительные числа — давайте будем называть их не натуральными, а <emphasis>экстранатуральными</emphasis> — у которых нет численных символов Поэтому их свойства не могут быть представлены в пирамидальной семье (Это немного напоминает представление Ахилла о БОГе — что-то вроде «супергения», существа, находящегося выше всех гениев. Хотя это представление и было опровергнуто Гением, тем не менее это хороший образ, и может помочь вам вообразить экстранатуральные числа ).</p>
    <p>Все это говорит нам о том, что аксиомы и правила ТТЧ, как мы до сих пор ее представляли, не описывают с достаточной полнотой интерпретации символов этой системы В нашей воображаемой модели понятий, которые эти символы представляют, еще остается место для вариантов Каждый из возможных вариантов системы опишет эти понятия немного полнее, но сделает это по-своему. Какие из символов приобретут «раздражающие» пассивные значения, если мы добавим приведенную выше «шестую аксиому»? Все ли символы окажутся «испорченными», или некоторые из них сохранят то значение, которые мы имели в виду? Предлагаю вам над этим поразмыслить. В главе XIV мы снова встретимся с подобным вопросом; там мы обсудим его подробнее. В любом случае, не будем здесь останавливаться на этом дополнении системы; вместо этого мы попытаемся исправить &#969;-неполноту ТТЧ.</p>
    <subtitle>Последнее правило</subtitle>
    <p>Недостаток обобщающего правила был в том, что оно требовало знания того факта, что все строчки бесконечной пирамидальной семьи — теоремы; это слишком много для конечного существа. Однако представьте себе, что каждая строчка пирамиды может быть выведена из своей предшественницы регулярным путем. Тогда у нас оказалась бы конечное основание на то, чтобы считать все строчки пирамиды теоремами. Таким образом, трюк состоит в том, чтобы найти ту схему, которая порождает пирамиду, и показать, что сама эта схема является теоремой. Это подобно доказательству того, что каждый гений передает послание своему Мета-гению, как в детской игре в телефончик. Остается только доказать, что эта цепочка посланий начинается с гения — то есть установить, что первая строчка пирамиды — теорема. Тогда мы можем быть уверены, что послание дойдет до БОГа!</p>
    <p>В конкретной пирамиде, которую мы рассматривали, такая схема существует; она представлена строчками 4-9 данной ниже деривации.</p>
    <p>(1) Aa:Ab:(a+Sb)=S(a+b)  аксиома 3</p>
    <p>(2) Ab:(0+Sb)=S(0+b)       спецификация</p>
    <p>(3) (0+Sb)=S(0+b) спецификация</p>
    <p>(4) [        проталкивание</p>
    <p>(5) (0+b)=b    посылка</p>
    <p>(6) S(0+b)=Sb   добавление S</p>
    <p>(7) (0+Sb)=S(0+b) перенос строки 3</p>
    <p>(8) (0+Sb)=Sb   транзитивность</p>
    <p>(9) ]        выталкивание</p>
    <p>Посылка здесь — (0+b)=b; результат — (0+Sb)=Sb.</p>
    <p>Первая строка пирамиды — также теорема; это прямо следует из аксиомы 2. Все, что теперь требуется, это правило, позволяющее нам заключить, что строчка, суммирующая всю пирамиду в целом, тоже является теоремой. Такое правило будет формализованным пятым постулатом Пеано.</p>
    <p>Чтобы выразить это правило, нам необходимо ввести кое-какую нотацию.</p>
    <p>Давайте запишем правильно сформированную формулу, в которой переменная а свободна:</p>
    <p>X{a}</p>
    <p>(Там могут встречаться и другие свободные переменные, но нам это неважно.) Тогда запись X{Sa/a} будет обозначать то же самое, с той разницей, что все а будут заменены на Sa. Таким же образом, X{0/а} будет обозначать ту же строку, в которой все а заменены на 0.</p>
    <p>Приведем конкретный пример. Пусть X{a} обозначает строчку (0+а)=а. Тогда X{Sa/a} представляет строчку (0+Sa)=Sa, a X{0/a} — строчку (0+0)=0.</p>
    <p>(Внимание: эта нотация не является частью ТТЧ; она служит нам лишь для того, чтобы говорить о ТТЧ.)</p>
    <p>С помощью этой новой нотации мы можем выразить последнее правило ТТЧ весьма точно:</p>
    <p>ПРАВИЛО ИНДУКЦИИ. Предположим, что <emphasis>u</emphasis> — переменная и X{<emphasis>u</emphasis>} — правильно сформированная формула, в которой и свободно. Если и Au&lt;X{u}эX{Su/u} и X{0/u} — теоремы, то Au:X{u} также является теоремой.</p>
    <p>Мы подошли так близко, как возможно, к введению пятого постулата Пеано в ТТЧ. Давайте теперь используем его, чтобы показать, что Aa:(0+a)=a действительно является теоремой ТТЧ Выходя из области фантазии в приведенной выше деривации, мы можем использовать правило фантазии, чтобы получить</p>
    <p>(10) &lt;(0+b)=bэ(0+Sb)=Sb&gt; правило фантазии</p>
    <p>(11) Ab:&lt;(0+b)=bэ(0+Sb)=Sb&gt;   обобщение</p>
    <p>Это — первая из двух вводных теорем, требующихся для правила индукции другая — первая строка пирамиды — у нас уже имелась Следовательно мы можем применить правило индукции и получить то, что нам требуется</p>
    <p>Ab:(0+b)=b</p>
    <p>Спецификация и обобщение позволят нам изменить переменную с <emphasis>b</emphasis> на <emphasis>a</emphasis>, таким образом, Aa:(0+a)=a перестает быть неразрешимой строчкой ТТЧ.</p>
    <subtitle>Длинная деривация</subtitle>
    <p>Я хочу представить здесь более длинную деривацию ТТЧ с тем, чтобы читатель посмотрел, как она выглядит; эта деривация доказывает простой, но важный факт теории чисел.</p>
    <p>(1) Aa:Ab:(a+Sb)=S(a+b) аксиома 3</p>
    <p>(2) Ab:(d+Sb)=S(d+b) спецификация</p>
    <p>(3) (d+SSc)=S(d+Sc) спецификация</p>
    <p>(4) Ab:(Sd+Sb)=S(Sd+b) спецификация (строка 4)</p>
    <p>(5) (Sd+Sc)=S(Sd+c) спецификация</p>
    <p>(6) S(Sd+c)=(Sd+Sc) симметрия</p>
    <p>(7) [ проталкивание</p>
    <p>(8) Ad:(d+Sc)=(Sd+c) посылка</p>
    <p>(9) (d+Sc)=(Sd+c) спецификация</p>
    <p>(10) S(d+Sc)=S(Sd+c) добавление S</p>
    <p>(11) (d+SSc)=S(d+Sc) перенос 3</p>
    <p>(12) (d+SSc)=S(Sd+c) транзитивность</p>
    <p>(13) S(Sd+c)=(Sd+Sc) перенос 6</p>
    <p>(14) (d+SSc)=(Sd+Sc) транзитивность</p>
    <p>(15) Ad:(d+SSc)=(Sd+Sc) обобщение</p>
    <p>(16) ] выталкивание</p>
    <p>(17) &lt;Ad:(d+Sc)=(Sd+c)эAd:(d+SSc)=(Sd+Sc)&gt; правило фантазии</p>
    <p>(18) Ac:&lt;Ad:(d+Sc)=(Sd+c)эAd:(d+SSc)=(Sd+Sc)&gt; обобщение</p>
    <p>*****</p>
    <p>(19) (d+S0)=S(d+0) спецификация (строчка 2)</p>
    <p>(20) Aa:(a+0)=a аксиома 1</p>
    <p>(21) (d+0)=d спецификация</p>
    <p>(22) S(d+0)=Sd добавление S</p>
    <p>(23) (d+S0)=Sd транзитивность (строки 19,22)</p>
    <p>(24) (Sd+0)=Sd спецификация (строка 20)</p>
    <p>(25) Sd=(Sd+0) симметрия</p>
    <p>(26) (d+S0)=(Sd+0) транзитивность (строчки 23, 25)</p>
    <p>(27) Ad:(d+S0)=(Sd+0) обобщение</p>
    <p>*****</p>
    <p>(28) Ac:Ad:(d+Sc)=(Sd+c) индукция (строчки 18,27)</p>
    <p>[В сложении S может быть передвинуто вперед или назад.]</p>
    <p>(29) Ab:(c+Sb)=S(c+b) спецификация (строчка 1)</p>
    <p>(30) (c+Sd)=S(c+d) спецификация</p>
    <p>(31) Ab:(d+Sb)=S(d+b) спецификация (строчка 1)</p>
    <p>(32) (d+Sc)=S(d+c) спецификация</p>
    <p>(33) S(d+c)=(d+Sc) симметрия</p>
    <p>(34) Ad:(d+Sc)=(Sd+c) спецификация (строчка 28)</p>
    <p>(35) (d+Sc)=(Sd+c) спецификация</p>
    <p>(36) [ проталкивание</p>
    <p>(37) Ac:(c+d)=(d+c) посылка</p>
    <p>(38) (c+d)=(d+c) спецификация</p>
    <p>(39) S(c+d)=S(d+c) добавление S</p>
    <p>(40) (c+Sd)=S(c+d) перенос 30</p>
    <p>(41) (c+Sd)=S(d+c) транзитивность</p>
    <p>(42) S(d+c)=(d+Sc) перенос</p>
    <p>(43) (c+Sd)=(d+Sc) транзитивность</p>
    <p>(44) (d+Sc)=(Sd+c) перенос 35</p>
    <p>(45) (c+Sd)=(Sd+c) транзитивность</p>
    <p>(46) Ac:(c+Sd)=(Sd+c) обобщение</p>
    <p>(47) ] выталкивание</p>
    <p>(48) &lt;Ac:(c+d)=(d+c)эAc:(c+Sd)=(Sd+c)&gt; правило фантазии</p>
    <p>(49) Ad:&lt;Ac:(c+d)=(d+c)эAc:(c+Sd)=(Sd+c)&gt; обобщение</p>
    <p>[Если d коммутирует с любым с, то Sd обладает таким же свойством.]</p>
    <p>*****</p>
    <p>(50) (с+0)=с спецификация (строка 20)</p>
    <p>(51) Aa:(0+a)=a предыдущая теорема</p>
    <p>(52) (0+с)=с спецификация</p>
    <p>(53) с=(0+с) симметрия</p>
    <p>(54) (с+0)=(0+с) транзитивность (строчки 50, 53)</p>
    <p>(55) Ac:(c+0)=(0+c) обобщение</p>
    <p>[О коммутирует с любым с]</p>
    <p>*****</p>
    <p>(56) Ad:Ac:(c+d)=(d+c) индукция (строчки 49,55)</p>
    <p>[Таким образом, любое d коммутирует с любым с]</p>
    <subtitle>Напряжение и разрешение в ТТЧ</subtitle>
    <p>ТТЧ доказала коммутативность сложения. Даже если вы не следили за всеми деталями этой деривации, важно понять, что, так же как и музыкальная пьеса, она имеет свой собственный естественный «ритм». Это вовсе не случайная про гулка, во время которой мы вдруг наткнулись на нужную строчку. Я ввел «паузы для дыхания», чтобы показать «артикуляцию» этой деривации. В частности, строчка 28 является переломным моментом в деривации — что-то вроде середины в пьесе типа <emphasis>ААББ</emphasis>, где происходит временное разрешение, хотя и не в ключевую тональность. Подобные важные промежуточные моменты часто называют «леммами».</p>
    <p>Легко вообразить себе читателя, который начинает со строки 1 этой деривации, не зная, где он закончит, и постепенно, с каждой новой строкой, понимающего, куда он направляется. Это порождает внутреннее напряжение, очень похожее на то, которое порождает в музыке прогрессия аккордов, указывающая на тонику, но не разрешающаяся в нее. Прибытие к строке 28 подтверждает интуицию читателя и дает ему некое чувство удовлетворения; в то же время, это усиливает его желание дойти до предполагаемой конечной цели.</p>
    <p>Строчка 49 — критически важный увеличитель напряжения, поскольку она вызывает ощущение «почти у цели». Прервать деривацию в этот момент было бы очень неприятно. С этого момента мы уже почти можем предсказать развитие событий. Однако вам не хотелось бы прервать музыкальную пьесу в том момент, когда вам уже очевидно, как она разрешится. Вам не хотелось бы <emphasis>воображать </emphasis>финал — вам хотелось бы его услышать. Так же и здесь, мы должны закончить деривацию. Строка 55 Неизбежна и производит максимальное финальное напряжение, которое затем разрешается в строке 56.</p>
    <p>Это типично не только для структуры формальных дериваций, но и для неформальных доказательств. Чувство напряжения, возникающее у математиков, тесно связано с восприятием красоты; это делает математику интересным и стоящим занятием. Обратите внимание, однако, что в самой ТТЧ это напряжение, по-видимому, не отражается. Иными словами, понятия напряжения и раз решения, цели и временной цели, «естественности» и «неизбежности» не формализованы в ТТЧ подобно тому, как музыкальная пьеса не является книгой о гармонии и ритме. Возможно ли создать более сложную формальную систему, которая осознавала бы напряжение и цель внутри дериваций?</p>
    <subtitle>Формальные и неформальные рассуждения</subtitle>
    <p>Я предпочел бы показать вам, как выводится теорема Эвклида (бесконечность простых чисел), но это, возможно, сделало бы книгу вдвое длиннее. Теперь, после доказательства теоремы, естественным продолжением было бы доказать ассоциативность сложения, коммутативность и ассоциативность умножения и дистрибутивность умножения со сложением. Это создало бы прочную базу для дальнейшей работы.</p>
    <p>В нашей теперешней формулировке ТТЧ достигла «критической массы». Ее мощь сравнялась с мощью «Principia mathematica» — в ней стало возможным доказать любую теорему, которую можно найти в стандартном труде по теории чисел. Конечно, никто не стал бы утверждать, что вывод теорем в ТТЧ - это наилучший способ заниматься теорией чисел. Человек, так считающий, принадлежал бы к классу людей, которые думают, что лучший способ узнать, сколько будет 1000&#215;1000 — это нарисовать решетку размером 1000x1000 и подсчитать в ней клеточки. На самом деле, после полной формализации остается единственный путь — дать формальной системе послабление. Иначе она становится такой громоздкой, что теряет всякую практическую пользу. Таким образом, необходимо внести ТТЧ в более широкий контекст, такой, который позволит нам получить правила вывода, ускоряющие деривацию. Для этого нам понадобится формализовать язык, на котором выражены эти правила вывода — то есть метаязык. Можно пойти еще намного дальше; однако никакие из этих трюков не сделают ТТЧ более <emphasis>мощной —</emphasis> они лишь сделают ее более <emphasis>удобной для пользования</emphasis>. Дело в том, что мы выразили в ТТЧ все типы рассуждений, на которые опираются математики, занимающиеся теорией чисел. Введение ее в более широкий контекст не увеличит количества теорем; оно лишь сделает работу в ТТЧ — или в любой «улучшенной» ее версии — более похожей на работу в традиционной теории чисел.</p>
    <subtitle>Специалисты по теории чисел закрывают лавочки</subtitle>
    <p>Представьте себе, что вы не знали заранее, что ТТЧ окажется неполной — напротив, вы ожидали, что она полна, то есть, что любое истинное высказывание, которое можно выразить в нотации ТТЧ, является теоремой. В таком случае вы могли бы иметь разрешающую процедуру для всей теории чисел. Ваш метод был бы прост; если вы хотите знать, истинно ли высказывание X теории чисел, вы должны закодировать его в строчку <emphasis>x</emphasis> ТТЧ. Теперь, если X — истинно, то полнота говорит нам, что <emphasis>x</emphasis> — теорема. С другой стороны, если <strong>не-X</strong> — истинно, тогда <emphasis>~x</emphasis> — теорема. Таким образом, либо <emphasis>x</emphasis>, либо <emphasis>~x</emphasis> должны оказаться теоремами, поскольку либо <strong>X</strong>, либо <strong>не-X</strong> истинны. Теперь вы должны систематически пронумеровать все теоремы ТТЧ, так же как мы сделали это для систем <strong>MIU</strong> и <strong>pr</strong>. Какое-то время спустя, вы наткнетесь либо на <emphasis>x</emphasis>, либо на <emphasis>~x</emphasis>, и, таким образом, узнаете, какое из двух высказываний — X или <strong>не-X</strong> — истинно. (Следите ли вы за ходом рассуждения? Очень важно держать в голове разницу между формальной системой ТТЧ и ее неформальным соответствием — теорией чисел; читатель должен постараться хорошо понять эту разницу.) Так что в принципе, если бы ТТЧ была полной, специалисты по теории чисел остались бы без работы: со временем любую проблему можно было бы решить чисто механическим путем. Оказывается, однако, что это невозможно; по этому поводу можно радоваться или огорчаться, в зависимости от вашей точки зрения.</p>
    <subtitle>Программа Гильберта</subtitle>
    <p>Последний вопрос, который мы рассмотрим в этой главе, таков: должны ли мы так же верить в непротиворечивость ТТЧ, как мы верили в непротиворечивость исчисления высказываний? И если нет, то возможно ли укрепить нашу веру в ТТЧ, <emphasis>доказав</emphasis>, что она непротиворечива? Для начала можно утверждать, подобно тому, как Неосторожность утверждала об исчислении высказываний, что непротиворечивость ТТЧ «очевидна» — а именно, что каждое правило воплощает принцип логических рассуждений, в который мы верим безоговорочно; следовательно, ставить под вопрос непротиворечивость ТТЧ, это все равно, что сомневаться в собственном здравом уме. Этот аргумент все еще имеет некоторый вес, но уже не такой, как раньше. Дело в том, что теперь у нас слишком много правил вывода, и в какие-то из них могла вкрасться ошибка. Более того, откуда мы знаем, что наша мысленная модель неких абстрактных единиц под названием «натуральные числа» последовательна? Может быть, наши собственные мыслительные процессы, те неформальные процессы, которые мы пытались выразить в правилах формальной системы, сами по себе непоследовательны! Конечно, мы не ожидаем подобного подвоха. Тем не менее, можно представить, что чем сложнее объект нашей мысли, тем легче в нем запутаться; а натуральные числа — объект совсем не тривиальный. Так что в этом случае мы должны серьезнее воспринимать аргументы Осторожности, когда она требует <emphasis>доказательства </emphasis>непротиворечивости. Не то, чтобы мы действительно сомневались в непротиворечивости ТТЧ — но у нас все же есть <emphasis>малюсенькое </emphasis>сомнение, тень сомнения, и доказательство помогло бы эту тень рассеять.</p>
    <p>Какой же метод доказательства нам бы хотелось использовать? Здесь мы снова сталкиваемся с проблемой порочного круга. Если мы будем использовать в доказательстве факта о системе те же инструменты, какие используются <emphasis>внутри </emphasis>самой системы, то чего мы таким образом добьемся? Если бы нам удалось убедиться в непротиворечивости ТТЧ, используя более слабую систему рассуждений, чем сама ТТЧ, мы избежали бы этого порочного круга! Подумайте о том, как протягивают тяжелый канат между двумя кораблями (по крайней мере, я читал об этом, когда был мальчишкой): сначала с одного из кораблей пускается стрела, которая перетаскивает через промежуток между кораблями веревку, затем при помощи этой веревки перетягивается канат. Если бы нам удалось использовать «легкую» систему, Чтобы показать непротиворечивость «тяжелой» системы, тогда мы могли бы считать, что действительно чего-то добились.</p>
    <p>С первого взгляда может показаться, что у нас есть такая веревка. Наша цель — доказать, что в ТТЧ есть некоторое типографское свойство (непротиворечивость): в ней не встречаются одновременно теоремы формы <emphasis>x</emphasis> и <emphasis>~x</emphasis>. Это похоже на доказательство того, что <strong>MU</strong> не является теоремой системы <strong>MIU</strong>. В обоих случаях мы имеем дело с утверждениями о типографских свойствах си стем, манипулирующих символами. Наше сравнение с веревкой основано на предположении о том, что <emphasis>факты теории чисел не нужны</emphasis> для доказательства некоего типографского свойства. Иными словами, если не использовать свойства целых чисел вообще — или использовать только несколько простейших свойств — мы можем доказать непротиворечивость ТТЧ, используя способы, более простые, чем наша внутренняя система рассуждений.</p>
    <p>Именно на это надеялась школа математиков и логиков начала века; главой этой влиятельной школы был Давид Гильберт. Их целью было доказать непротиворечивость формализации теории чисел, подобных ТТЧ, используя весьма ограниченный набор логических принципов рассуждения, называемых <emphasis>финитными</emphasis>. Эти принципы были бы их «веревкой». Среди финитных методов — все методы исчисления высказываний, и некоторые методы численных рассуждений. Однако труды Гёделя показали, что любые усилия протащить через про пасть канат непротиворечивости ТТЧ, пользуясь веревкой финитных методов, обречены на провал. Гёдель показал, что для того, чтобы перетащить этот канат, невозможно пользоваться более легкой веревкой — просто нет настолько крепкой веревки, чтобы она выдержала такую нагрузку. Выражаясь менее метафорично, можно сказать: <emphasis>любая система, достаточно мощная, чтобы доказать непротиворечивость ТТЧ, по крайней мере так же мощна, как сама ТТЧ</emphasis>. Поэтому порочного круга здесь не избежать.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Приношение «МУ»<a l:href="#n_16" type="note">[16]</a></p>
    </title>
    <p><emphasis>Черепаха и Ахилл только что вернулись с лекции о происхождении Генетического Кода; они сидят у Ахилла и пьют чай.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я должен кое в чем признаться, г-жа Ч.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что такое?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Несмотря на интереснейшую тему, я пару раз задремал… Но даже во сне я кое-что слышал. Вот какая странная мысль всплыла из глубины моего сознания: «А» и «Т» могут обозначать не «аденин» и «тимин», а мое и ваше имена! Ведь вас зовут Тортилла! Кроме того, в моем полусне вдоль остова двойной спирали ДНК были подвешены крохотные Ахиллы и Тортиллы, всегда в парах, как аденин и тимин. Правда, странный образ?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Фу! Кто верит в подобные глупости? К тому же, что вы скажете о «С» и «G»?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что ж, цитозин мог бы обозначать г-на Краба — ведь его имя пишется «Crab». Насчет «G» я не знаю, но уверен, что можно было бы что-нибудь придумать. Так или иначе, было забавно вообразить мою ДНК, полную ваших малюсеньких копий — и моих, конечно. Только подумайте, к какой бесконечной регрессии это бы привело!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вижу, что вы не очень-то внимательно слушали лекцию.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Неправда — я старался изо всех сил. Просто было очень трудно отделить мои фантазии от фактов. В конце концов, молекулярные биологи изучают такой необыкновенный нижний мир…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что вы имеете в виду?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Молекулярная биология полна странных спиральных петель, которые я как следует не понимаю. Например, белки, закодированные в ДНК, могут «провернуться назад» и повлиять на саму ДНК — даже разрушить ее. Подобные странные петли меня всегда запутывают. В них есть что-то пугающее.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я нахожу их весьма привлекательными.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разумеется — они вполне в вашем вкусе. Но мне иногда хочется прекратить весь этот анализ и просто помедитировать немного, в качестве противоядия. Это очищает голову от путаницы странных петель и всех этих невероятных сложностей, о которых мы сегодня услышали.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Удивительно! Никогда бы не подумала, что вы медитируете.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разве я никогда не говорил вам, что изучаю дзен-буддизм?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Боже мой, как вы до этого додумались?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Мне всегда казалось, что без инь и янь мое дело — дрянь; знаете, все эти путешествия в восточный мистицизм, И-Чинг, гуру, и тому подобное. В одни прекрасный день я подумал: «Почему бы мне не заняться и дзеном?» Так это все и началось.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Превосходно! Может быть и я, наконец, сподоблюсь просветиться.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну-ну, не так быстро. Просветление — совсем не первый шаг на пути к буддизму; скорее, это последний шаг. Просветление не для таких новичков, как вы, г-жа Ч!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы меня не поняли. Я не имела в виду буддистское просветление — мне просто хотелось узнать, что такое дзен-буддизм.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Бог ты мой, что же вы сразу не сказали? Я буду очень рад рассказать вам все, что знаю о дзене. Может быть, вам даже захочется стать учеником буддизма, таким же, как и я.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что ж, нет ничего невозможного.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы можете изучать буддизм вместе со мной у моего Мастера Оканисамы — седьмого патриарха.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Черт меня побери, если я что-нибудь понимаю!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Чтобы это понять, необходимо знать историю дзен-буддизма.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: В таком случае, не расскажете ли вы мне немного об истории дзена?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Отличная мысль. Дзен — это тип буддизма; он был основан монахом по имени Бодхидхарма, который оставил Индию и поселился в Китае. Это было в шестом веке. Бодхидхарма был первым патриархом. Шестым патриархом был… э-э-э… проклятый склероз… Энон! (Наконец-то вспомнил!)</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Неужели Зенон? Как странно, что именно он оказался замешанным в таком деле.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Осмелюсь заметить, что вы недооцениваете значимость дзена. Послушайте еще немного и, может быть, вы будете относиться к нему с большим уважением. Так вот, как я говорил, примерно пятьсот лет спустя дзен пришел в Японию, где он прекрасно прижился. С того времени он стал одной из основных религий Японии.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Кто такой этот Оканисама, «седьмой патриарх»?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Он мой Мастер, и его учение прямо следует из учения шестого патриарха. Он научил меня тому, что действительность — едина и неизменна; вся множественность, изменения и движение — не более, чем иллюзии наших чувств.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Точно — это за километр пахнет дзеном. Но как же он впутался в дзен, бедняга?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что-о? Если КТО-ТО и запутался, то это… Ну ладно, это уже другой разговор. Так или иначе, я не знаю ответа на ваш вопрос. Вместо этого я вам лучше расскажу еще что-нибудь из поучений моего Мастера. Я узнал, что в дзене человек ищет Просветления, или САТОРИ — состояния «He-разума». В этом состоянии человек не думает о мире — он просто СУЩЕСТВУЕТ. Я также узнал, что изучающий дзен не должен «привязывать» себя ни к какому объекту, или мысли, или человеку — то есть, он не должен верить ни в какой абсолют и не должен зависеть от чего-либо, включая и саму эту философию не-привязанности.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Г-мм… Это уже КОЕ-ЧТО; дзен начинает мне нравиться.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: У меня было предчувствие, что вы сразу к нему привяжетесь.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Но скажите мне: если дзен отрицает интеллектуальную деятельность вообще, то какой смысл размышлять о нем и усердно его изучать?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Мне тоже не давала покоя эта мысль. Но думаю, что я, наконец, нашел ответ: к дзену можно подходить по любой дороге, даже если эта дорога кажется ведущей совершенно в другую сторону. По мере того, как вы к нему приближаетесь, вы учитесь отходить от дороги в сторону; и чем больше вы отходите в сторону, тем ближе вы подходите к дзену.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Теперь все кажется совсем простым.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Моя любимая дорога к дзену проходит через его короткие, интересные и странные притчи, под названием «коаны».</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что это такое — коан?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Коан — это история о Мастерах дзена и их учениках. Иногда он в форме загадки, иногда — басни, а иногда коан совершенно не похож ни на что, слышанное вами раньше.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Звучит интригующе. Вы думаете, что читать коаны и наслаждаться ими значит заниматься дзен-буддизмом?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Сомневаюсь. Однако мне кажется, что получать удовольствие от коанов в миллион раз ближе к настоящему дзену, чем читать об этой религии том за томом, написанные на тяжелом философском жаргоне.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Хотелось бы услышать какой-нибудь коан.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: С удовольствием расскажу вам парочку. Я должен, пожалуй, начать с самого знаменитого. Итак, много столетий тому назад жил Мастер дзен-буддизма по имени Джошу, который дожил до 119 лет.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Просто юнец!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: С вашей точки зрения, конечно. Так вот, однажды, когда Джошу и другой монах стояли вместе в монастыре, мимо пробежала собака. Монах спросил Джошу: «У этого дога — природа Будды?»</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Непонятно. Так что же ответил монах?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: МУ.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: МУ? Что это за «МУ» такое? А как же насчет собаки? И природы Будды? Как же ответ?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но ведь «МУ» и есть ответ Джошу! Говоря «МУ», Джошу дал понять другому монаху, что только воздерживаясь от подобных вопросов, можно получить на них ответ.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Джошу «развопросил» этот вопрос.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Именно!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это «МУ» — весьма полезная штучка. Иногда мне тоже хочется развопросить кое-какие вопросы. Кажется, я начинаю ухватывать суть дзена… Вы знаете еще какие-нибудь коаны, Ахилл? Мне хотелось бы услышать еще несколько.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Охотно. Я знаю парочку коанов, которые всегда рассказываются вместе. Только…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что такое?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Дело в том, что мой Мастер предупреждал меня, что только один из них настоящий. Хуже того, он не знает, какой из них подлинный, а какой — фальшивка.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: С ума сойти! Расскажите-ка их мне, чтобы мы могли наугадываться всласть!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хорошо. Один из коанов таков:</p>
    <p><emphasis>Один монах спросил Басо: «Что такое Будда?»</emphasis></p>
    <p><emphasis>Басо ответил: «Этот разум — Будда.»</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Гмм… «Этот разум — Будда»? Иногда мне трудно понять, что хотят сказать эти дзен-буддисты.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Тогда второй коан может понравиться вам больше.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что это за коан?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вот он:</p>
    <p><emphasis>Один монах спросил Басо: «Что такое Будда?»</emphasis></p>
    <p><emphasis>Басо ответил: «Этот разум — не Будда.»</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ну и ну! Как если бы мой панцирь был зеленый и не зеленый! Это мне нравится!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Однако, г-жа Т, коаны совсем не предназначены для того, чтобы просто «нравиться».</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_062.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 45. М. К. Эшер «Мечеть» (черные и белые мелки, 1936)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Отлично, в таком случае это мне не нравится.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Так-то лучше. Так вот, как я говорил, мой мастер считает, что только один из них — настоящий.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Не могу себе представить, что заставило его так решить. Все равно этот вопрос чисто академический, поскольку невозможно узнать, какой из двух коанов — оригинал, а какой — подделка.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы ошибаетесь: мой Мастер научил нас, как это сделать.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Неужели? Разрешающий алгоритм для установления подлинности коанов? Хотелось бы мне услышать об ЭТОМ.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это довольно сложный ритуал: в нем два этапа. На первом этапе вы должны ТРАНСЛИРОВАТЬ данный коан в цепочку, уложенную спиралью в трех измерениях.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Забавная штучка. А как насчет второго этапа?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну, это совсем просто: надо всего-навсего определить, имеет цепочка природу Будды или нет! Если у нее — природа Будды, то коан — подлинный, а если нет, то он — фальшивка.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Гмм… Это звучит так, словно вы только перенесли нужду в разрешающей процедуре в другую область. ТЕПЕРЬ вам нужна разрешающая процедура для определения природы Будды. Что же дальше? В конце концов, если вы не можете сказать даже того, буддистская ли природа у СОБАКИ,  как же вы собираетесь определить это для любого кусочка цепочки трехмерной укладки?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Мой мастер объяснил мне, что переход из одной области в другую может помочь. Это похоже на перемену точки зрения. Некоторые вещи выглядят сложными под одним углом, но простыми под другим. Он привел в пример сад: глядя на него с одной стороны, вы не видите никакого порядка, только под некоторыми углами перед вами возникает прекрасная упорядоченность. Вы организовали информацию иначе, взглянув на вещи с иной точки зрения.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Понятно. В таком случае, может оказаться, что подлинность коана спрятана в нем где-то глубоко, но когда вам удается перевести его в цепочку, она каким-то образом всплывает на поверхность?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Именно это и открыл мой Мастер.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: В таком случае, мне бы хотелось узнать об этой технике побольше. Но сперва скажите мне, как вы можете превратить коан (последовательность слов) в уложенную в пространстве цепочку (трехмерный объект)? Ведь это довольно разные классы предметов.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это как раз одна из наиболее таинственных вещей, которые я узнал, изучая дзен. Есть два шага: «транскрипция» и «трансляция». Сделать транскрипцию коана — значит записать его фонетическим алфавитом, который содержит только четыре геометрических символа. Эта фонетическая транскрипция коана называется ПОСРЕДНИКОМ.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Как выглядят эти геометрические символы?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Они состоят из гексагонов и пентагонов; вот так (берет лежащую рядом салфетку и набрасывает следующие четыре фигуры):</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_063.png"/>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Выглядит загадочно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Только для непосвященных. Теперь, когда посредник готов, вы натирайте руки рибосом, и…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Рибосом? Это что, ритуальная мазь?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не совсем. Это специальный клейкий состав, который помогает цепочке сохранять форму, когда она уложена.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Из чего он сделан?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Точно не знаю, но он клейкий на ощупь и прекрасно работает. Так или иначе, когда вы натерли руки рибосом, вы можете транслировать последовательность символов в посреднике в некий тип укладки цепочки. Как видите, все очень просто.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Подождите! Не так быстро! Как вы это делаете?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы берете прямую цепочку и начинаете укладывать ее с одного конца, в соответствии с геометрическими символами посредника.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Значит, каждый из этих символов обозначает особый тип укладки?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Сам по себе нет. Они всегда берутся группами по три. Вы начинаете с одного конца цепочки и с одного конца посредника. Первая тройка символов определяет, что делать с первым дюймом цепочки. Следующие три символа говорят вам, как укладывать второй дюйм. Таким образом, вы шаг за шагом продвигаетесь вдоль цепочки и вдоль посредника, укладывая  каждый крохотный сегмент цепочки, пока посредник не кончится Если вы хорошенько смазали все рибосом, цепочка сохранит свою укладку и у вас получится трансляция коана в цепочку.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Эта процедура не лишена элегантности. Наверное, у вас получаются чертовски интересные цепочки.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Еще бы! Коаны подлиннее транслируются в весьма причудливые структуры.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Могу себе представить. Но чтобы транслировать посредник в цепочку вы должны знать, какой укладке соответствует каждая тройка геометрических символов. Откуда вы это знаете? У вас что, есть словарь?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да — это замечательная книга, в которой приведен весь Геометрический Код. Если у вас этой книги нет, то, разумеется, вы не можете транслировать коаны в цепочки.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Разумеется нет. Каково происхождение Геометрического Кода?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Его начало восходит к древнему Мастеру по имени Великий Ментор, мой Мастер говорит, что он единственный, кто когда-либо достиг Архи-просветления.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ах ты батюшки! Словно одного уровня мало Что ж, обжоры бывают всех сортов — почему бы не обжираться и просветлением?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А что, если в слове Архи-просветление закодировано мое имя? А-Х-И-Л.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: По моему мнению, это маловероятно. Скорее, там можно найти намек на имя скромной ЧерепАХИ.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: При чем здесь вы? Вы даже не достигли ПЕРВОГО состояния просветления, и уж тем более…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Почем знать, почем знать. Может быть те, кто изучил всю подноготную просветления возвращаются в первоначальное, допросветленное состояние Я всегда считала, что дважды просветленный — это снова непросветленный. Но вернемся же к нашему Великому Ментору.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О нем известно очень мало — пожалуй, только то, что он изобрел Искусство Дзен-Цепочек.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что это такое?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это искусство на котором основана разрешающая процедура для определения буддистской природы. Я могу рассказать вам об этом поподробнее.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Буду счастлива. Новичкам вроде меня так много приходится выучить!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Говорят, что был даже специальный коан, повествующий о том, с чего началось Искусство Дзен-Цепочек. Но, к несчастью, он уже давным-давно уплыл по течению реки времен — а она, как известно, уносит навечно. Впрочем может быть это и неплохо — а то нашлись бы имитаторы, которые стали бы всячески копировать Мастера, пользуясь его именем.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Разве плохо, если бы все ученики дзен-будцизма стали бы копировать Великого Ментора — самого просветленного Мастера всех времен?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Позвольте вместо ответа рассказать вам коан об имитаторе. </p>
    <p><emphasis>Мастер дзена по имени Гутей всегда поднимал палец когда его спрашивали о дзене. Молоденький ученик стал его копировать. Когда Гутей услышал об имитаторе, он позвал ученика и спросил правда ли это. «Да» — признался тот. Тогда Гутей спросил его понимает ли он, что делает. Вместо ответа ученик поднял указательный палец. Гутей быстро отрезал палец, вопя от боли ученик побежал к двери. Когда он достиг выхода Гутей позвал его: «Мальчик!» Ученик обернулся, и Гутей поднял свой указательный палец. В этот момент юноша достиг Просветления.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Кто бы мог подумать! Как раз когда я решил, что дзен — весь о Джошу и его проказах, оказалось, что и Гутей приглашен на праздник. Кажется, у него порядочное чувство юмора.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Этот коан совершенно серьезен; не знаю, откуда у вас появилась мысль, что в нем какой-то юмор.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Может быть, дзен так поучителен именно потому, что в нем много юмора. Мне кажется, что если воспринимать эти истории на полном серьезе, то в половине случаев их смысл пройдет мимо вас.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Может быть, в этом Черепашьем Дзене и есть какой-то смысл.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Можете ли вы ответить мне на один вопрос? Я хочу знать, почему Бодхидхарма приехал из Индии в Китай.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ого! Хотите, я вам скажу, что ответил Джошу на точно такой же вопрос?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: О, да!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Он ответил: «Дуб в саду.»</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Разумеется; я сказала бы то же самое. С той разницей, что в моем случае это был бы ответ на другой вопрос: «Какое место лучше всего подходит, чтобы укрыться от полуденного солнца?»</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы, сами того не подозревая, затронули сейчас один из основных вопросов дзена. Вопрос звучит безобидно: «Каков основной принцип дзена?»</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Удивительно! Я и понятия не имела, что основная цель дзен-буддизма — в том, чтобы найти место в тенёчке.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да нет же, вы меня совершенно не поняли. Я не имел в виду ЭТОТ вопрос. Я думал о первом вашем вопросе — почему Бодхидхарма приехал из Индии в Китай.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Понятно. Я и не знала, что ныряю на такую глубину… Но вернемся к этим странным отображениям. Значит, любой коан может быть превращен в уложенную цепочку, следуя этому методу. А как насчет обратного процесса? Можно ли прочитать любую цепочку так, чтобы получился коан?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: В некотором роде. Однако…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что такое?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы просто не должны читать ее таким образом. Это нарушило бы Центральную Догму Дзен-цепочек, которую можно нарисовать следующим образом (рисует на салфетке):</p>
    <p>коан      =&gt;        посредник    =&gt;      уложенная цепочка</p>
    <p>.     транскрипция           трансляция</p>
    <p>Идти против стрелок нельзя — особенно против второй стрелки.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Скажите мне: у этой догмы — природа Будды, или нет? Впрочем, если подумать, то я, пожалуй, могу развопросить этот вопрос. Если вы, конечно, не возражаете…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Буду только рад. Я хочу открыть вам один секрет — поклянитесь, что никому не скажете!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Слово Черепахи.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Иногда я все-таки двигаюсь против стрелок. Запретный плод сладок, знаете ли…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ай да Ахилл! Понятия не имела, что вы способны на такие непочтительные действия!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я никому в этом не признавался — даже Оканисаме.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Так скажите мне, что получается, когда вы двигаетесь против стрелок Центральной Догмы? Это значит, что вы начинаете с цепочки и кончаете коаном?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Иногда — но часто случаются всякие странные вещи.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Более странные, чем производство коанов?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да… Когда вы делаете трансляцию и транскрипцию наоборот, у вас получается НЕЧТО, что не всегда является коаном. Некоторые цепочки, когда их читаешь вслух таким образом, звучат сплошной бессмыслицей.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Разве это не синоним коана?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вижу, моя дорогая, что вы еще не прониклись подлинным духом дзена.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: По крайней мере, у вас хотя бы получаются рассказы?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не всегда; иногда выходят бессмысленные слоги, иногда — предложения-окрошка. Но иногда выходит что-то, похожее на коан.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Только ПОХОЖЕЕ?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Видите ли, это может оказаться подделкой.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ах, разумеется.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я называю такие цепочки, которые производят коаны, «правильно сформированными.»</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: А как вы отличаете поддельные коаны от подлинных?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: К этому я и веду. Имея коан (или не-коан, как иногда случается), первое, что надо сделать, — это транслировать его в трехмерную цепочку. Потом остается только выяснить, буддистская ли природа у этой цепочки.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Как же можно ухитриться проделать подобное?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Мой Мастер говорит, что Великий Ментор мог узнать это, просто взглянув на цепочку.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: А если вы еще не достигли Архи-просветления? Есть ли иной способ узнать, буддистская ли природа у данной цепочки?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да, есть. Здесь как раз вступает в игру Искусство Дзен-цепочек. Этот способ — создание бесконечного множества цепочек с буддистской природой.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Да что вы говорите! А есть ли способ произвести цепочки БЕЗ буддистской природы?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Зачем это вам?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я просто думала — а вдруг это может пригодиться…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: У вас весьма странный вкус. Надо же! Ей интереснее вещи не-буддистской природы, чем вещи с природой Будды!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Можете приписать это моему непросветленному состоянию.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Итак, сначала вы вешаете петлю цепочек на руки в одной из пяти дозволенных начальных позиций; например, вот так… <emphasis>(Снимает длинную цепочку, висящую у него на шее, и надевает ее на руки, набрасывая петли между пальцами.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что представляют собой дозволенные позиции?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Каждая из них — это позиция, считающаяся самоочевидным способом брать цепочку. Даже новички часто берут цепочки именно так. И все эти пять цепочек имеют природу Будды.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Разумеется.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Кроме того, имеются некоторые Правила Обращения с Цепочками, следуя которым, можно произвести из цепочек более сложные фигуры. В частности, позволено изменять форму вашей цепочки при помощи простейших движений рук. Например, вы можете взяться за эту цепочку здесь и потянуть вот так — а теперь так перекрутить. Каждая операция меняет конфигурацию цепочки, надетой на ваши руки.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это выглядит, как игра в веревочку — «колыбель для кошки» и прочие занимательные фигуры, которые можно сплести из веревки, надетой на пальцы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Верно. Смотрите, некоторые из этих правил усложняют цепочку, а некоторые упрощают. Но неважно, в каком порядке вы это делаете; пока вы следуете Правилам Обращения с Цепочками, любая ваша цепочка будет иметь природу Будды.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это чудесно. А как насчет коана, спрятанного в строчке, что вы только что сплели? Будет ли он подлинным?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Согласно тому, что я выучил, именно так и будет. Поскольку я придерживался Правил и начал в одной из пяти самоочевидных позиций, цепочка должна иметь природу Будды и, следовательно, соответствовать подлинному коану.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Знаете ли вы, какому именно?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы хотите, чтобы я нарушил Центральную Догму? Ах вы, вредное создание!</p>
    <p><emphasis>(Ахилл раскрывает книгу Кода и, высунув от усердия язык, дюйм за дюймом продвигается вдоль цепочки, записывая каждый поворот с помощью тройки геометрических символов этого странного фонетического алфавита для коанов, пока салфетка не оказывается исписанной его каракулями)</emphasis></p>
    <p>Готово!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Здорово! Теперь давайте почитаем, что получилось.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хорошо.</p>
    <p><emphasis>Путешествующий монах спросил у старухи дорогу к Тайзаиу, известному храму, превращающему тех, кто в нем молится, в мудрецов. Старуха ответила: «Идите прямо». Когда тот удалился, старуха пробормотала себе под нос: «Еще один паломник». Кто-то рассказал об этом случае Джошу, и тот заметил: «Подождите, я сам проверю». На следующий день он отправился тем же путем и задал тот же вопрос. Старуха повторила свой ответ, и Джошу сказал: «Я проверил эту старую женщину».</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: С его страстью к расследованиям, жаль, что Джошу никогда не работал в ФБР. А скажите, я могла бы повторить то, что вы сейчас сделали, если бы следовала Правилам Искусства Дзен-цепочек, не правда ли?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Совершенно верно.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я должна буду проделывать все операции в том же ПОРЯДКЕ, как и вы?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да нет, годится любой порядок.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Разумеется, тогда я получу другую цепочку и, следовательно, другой коан. Теперь скажите мне, я должна буду повторить то же ЧИСЛО операций?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ни в коем случае. Вы можете делать любое число шагов.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: В таком случае, есть бесконечное множество цепочек с природой Будды — а следовательно, бесконечное множество подлинных коанов! Но откуда вы знаете, есть ли какая-либо цепочка, которая НЕ МОЖЕТ быть получена при помощи ваших Правил?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ах, да — вернемся к вещам, лишенным природы Будды. Получается так, что как только вы научитесь производить цепочки БУДДИСТСКОЙ природы, вы сразу же научитесь производить и HE-БУДДИСТСКИЕ цепочки. Это мой Мастер вдолбил в меня с самого начала.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Прекрасно! Как же это получается?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Очень просто. Вот, смотрите: сейчас я сделаю цепочку, у которой нет природы Будды…</p>
    <p><emphasis>(Он берет цепочку, из которой был «извлечен» предыдущий коан, и завязывает на одном из концов неточку, затягивая ее большим и указательным пальцами.)</emphasis></p>
    <p>Готово: в этой цепочке НЕТ никакой буддистской природы.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Потрясающе! Я просвещаюсь с каждой минутой. И всего-то понадобилась какая-то ниточка? Откуда вы знаете, что у новой цепочки нет буддистской природы?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не ниточка, а НЕТОЧКА — именно так указал мастер. Основное свойство природы Будды таково: если две правильно сформированные цепочки отличаются только тем, что одна из них имеет неточку на конце, то только ОДНА из этих цепочек может иметь буддистскую природу.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: А скажите: есть ли такие цепочки буддистской природы, которые НЕВОЗМОЖНО получить, в каком бы порядке мы не применяли Правила Дзен-цепочек?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Стыдно признаться, но этого я сам точно не знаю. Сначала мой мастер говорил, что буддистская природа цепочки ОПРЕДЕЛЕНА тем, что мы начинаем с одной из пяти начальных позиций и затем строго следуем Правилам. Но позже он сказал что-то о какой-то «Теореме», как бишь его… Гоголя?., или Де Голля? Боюсь, что я так этого и не понял; а может быть, просто не расслышал. Но так или иначе, у меня появилось сомнение, можно ли получить этим методом ВСЕ цепочки с природой Будды. До сих пор мне это удавалось, но ведь буддистская природа — штука непростая, знаете ли…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я так и думала, судя по «МУ» Джошу. Хотелось бы мне знать…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что такое?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я думала о тех двух коанах… Я имею в виду, коан и не-коан: «Этот разум — Будда» и «Этот разум — не Будда». Как они выглядят, если перевести их в цепочки по Геометрическому Коду?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: С удовольствием вам покажу.</p>
    <p><emphasis>(Он записывает фонетическую транскрипцию, достает из кармана пару цепочек и начинает аккуратно, дюйм за дюймом, складывать их, следуя тройкам символов, записанных странным алфавитом. Затем он кладет получившиеся цепочки рядом.)</emphasis></p>
    <p>Видите, они различаются.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: На мой взгляд, они весьма схожи. О, теперь я вижу, в чем разница: на конце у одной из них — неточка!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Клянусь Джошу, вы правы.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ага! Я понимаю теперь, почему ваш Мастер не доверял этим коанам.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Неужели?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Согласно его указаниям, НЕ БОЛЕЕ, ЧЕМ ОДНА цепочка из этой пары может иметь природу Будды; так что сразу можно сказать, что один из коанов — подделка.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но это еще не говорит нам, какой именно. Мы с моим Мастером давно пытаемся сложить эти цепочки, следуя Правилам; но у нас пока ничего не выходит. Это ужасно неприятно, и можно начать сомневаться…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: В том, что у этих цепочек вообще есть природа Будды? Может быть, ее нет ни у одной цепочки, и оба коана поддельны?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я никогда не заходил так далеко — но вы правы, в принципе это возможно. Однако вы не должны задавать так много вопросов о природе Будды. Мастер дзена Мумон всегда предупреждал своих учеников, что слишком много спрашивать опасно.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Хорошо — вопросов больше не будет. Но зато мне очень хочется самой уложить цепочку. Интересно посмотреть, получится ли она правильно сформированной.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И правда, интересно. Вот, пожалуйста. <emphasis>(Передает цепочку Черепахе.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы знаете, я понятия не имею, что с ней делать. Что ж, рискнем — мое неуклюжее произведение, сделанное без Правил, как Бог на душу положит, будет, скорее всего, совершенно невозможно расшифровать. <emphasis>(Берет цепочку, делает из нее петлю, и несколькими движениями лап укладывает цепочку в сложный узор, который затем молча протягивает Ахиллу. В этот момент лицо воина освещается.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вот это да! Я должен попробовать этот метод сам. Никогда не видел подобной цепочки!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Надеюсь, что она правильно сформирована.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: На одном конце у нее завязана неточка.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ох, погодите — можно мне эту цепочку на минутку? Я хочу еще кое-что сделать.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Почему бы и нет — пожалуйста.</p>
    <p><emphasis>(Снова протягивает ее Черепахе, та завязывает еще одну неточку на том же конце. После этого она встряхивает цепочку и внезапно обе неточки исчезают!)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что случилось?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я просто хотела избавиться от той неточки.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но вместо того, чтобы ее развязать, вы завязали еще одну, и тут их как ножом отрезало, обе исчезли! Куда они подевались?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: В Лимбедламию, разумеется. Это Закон Двойного Отрезания.</p>
    <p><emphasis>(Вдруг обе неточки опять появляются ниоткуда — то бишь, из Лимбедламии.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Удивительно. К некоторым районам Лимбедламии, видно, существует легкий доступ, если эти неточки могут так запросто проталкиваться и выталкиваться. Или же вся Лимбедламия одинаково недоступна?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Не могу вам сказать. Правда, я думаю, что если бы мы эту цепочку расплавили, то неточки вряд ли вернулись бы. В этом случае, мы считали бы, что они попали на более глубокий уровень Лимбедламии. Там, возможно, есть миллионы уровней. Но это для нас неважно. Меня сейчас интересует то, как эта цепочка зазвучит, если мы переведем ее обратно в фонетические символы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я всегда чувствую себя виноватым, когда нарушаю Центральную Догму.</p>
    <p><emphasis>(Достает ручку и книгу Кода и аккуратно записывает тройные символы, соответствующие поворотам Черепашьей цепочки; когда все готово, он откашливается.)</emphasis> Кхе-кхе. Послушаем, что у вас получилось…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Если вы готовы…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Отлично. Вот что тут написано:</p>
    <p><emphasis>Один монах постоянно приставал к Великой Чепупахе (единственной, которая когда-либо достигла Архи-просветлеиия), спрашивая у нее, имеют ли те или иные вещи природу Будды. Чепупаха отвечала на эти вопросы молчанием. Монах уже спросил о бобе, озере, и лунной ночи. Однажды он принес Чепупахе кусочек цепочки и задал тот же вопрос. В ответ Чепупаха взяла цепочку, сделала из нее петлю и несколькими движениями лап —</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Несколькими движениями лап? Как странно!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Почему же именно Вы находите это странным?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ах да, конечно, вы правы. Продолжайте, прошу вас!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хорошо.</p>
    <p><emphasis>Несколькими движениями лап Чепупаха уложила цепочку в сложный узор, который затем молча протянула монаху. В этот момент монах достиг Просветления.</emphasis> </p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что до меня, то я бы предпочла Архи-просветление.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Далее тут описывается, как сделать цепочку Великой Чепупахи, если начать с петли, наброшенной на лапы. Эти скучные детали я пропущу… А вот и конец:</p>
    <p><emphasis>С тех пор монах больше не приставал к Чепупахе. Вместо этого он укладывал цепочку за цепочкой по ее методу; он передал этот метод своим ученикам, а те — своим.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ну и хитросплетение! Трудно поверить, что все это было спрятано в моей цепочке.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Так оно и есть. Удивительно, что вы смогли уложить правильно сформированную цепочку — верно говорят, что новичкам везет!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Но как же выглядела цепочка Великой Чепупахи? Мне кажется, в этом самая суть коана.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Сомневаюсь. Мы не должны «привязываться» к таким мелочам. Главное не детали, а дух коана как целого. А знаете, что мне только что пришло в голову? Я думаю, что вы, как это ни удивительно, только что наткнулись на давно утерянный коан, описывающий происхождение Искусства Дзен-цепочек!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: О, это было бы слишком хорошо для того, чтобы иметь буддистскую природу!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но это бы значило, что великий Мастер, единственный, кто достиг мистического состояния Архи-просветления, звался не Ментором, а Чепупахой. Вот уж поистине странное имя!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я не согласна — по-моему, это очень красивое имя. Но я все же хочу знать, как выглядела эта Чепупашья цепочка. Можете ли вы воссоздать ее по описанию, данному в коане?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я могу попытаться, хотя мне это будет очень трудно — ведь у меня нет лап, а в коане все описывается с точки зрения движения именно лап. Это очень необычно, но я постараюсь. Попытка — не пытка…</p>
    <p><emphasis>(Он берет коан и кусочек цепочки и в течение нескольких минут, пыхтя от усердия, сгибает и складывает его самым невероятным образом, пока в его руках не оказывается готовый продукт.)</emphasis></p>
    <p>Вот, пожалуйста. Странно, но это выглядит очень знакомо.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: И правда! Интересно, где я это видела?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я знаю! Это же ВАША цепочка, разве не так?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Наверняка нет.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну конечно: это ваша первая цепочка, которую вы мне дали до того, как завязали вторую неточку.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Действительно, она самая. Надо же… Интересно, что из этого следует?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Все это очень странно, чтобы не сказать большего.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы думаете, мой коан — подлинный?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Подождите-ка минутку…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: А эта цепочка — есть ли в ней природа Будды?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ваша цепочка кажется мне подозрительной…</p>
    <p><emphasis>Черепаха (с предовольным видом, не обращая на Ахилла никакого внимания)</emphasis>: А как насчет Чепупашьей цепочки? Есть ли в ней природа Будды? У меня столько вопросов!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я бы поостерегся задавать столько вопросов, г-жа Ч. Что-то здесь творится, и я совсем не уверен, что это мне нравится.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Грустно слышать; но я не понимаю, что вас тревожит?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Лучше всего это объясняет цитата из другого древнего Мастера дзен-буддизма по имени Киоген. Киоген сказал:</p>
    <p><emphasis>Дзен подобен человеку, удерживающемуся зубами за ветку растущего над пропастью дерева. Руки и ноги его, не имея опоры, болтаются в воздухе. Под деревом стоит другой человек и спрашивает его. «Почему Бодхидхарма пришел из Индии в Китай?». Если человек на дереве не ответит, он изменит дзену, а если он ответит, то упадет и погибнет. Что ему делать?</emphasis> </p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ясно как день: ему надо оставить дзен и заняться молекулярной биологией.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА IX: Мумон и Гёдель</p>
    </title>
    <subtitle>Что такое дзен-буддизм?</subtitle>
    <p>Я НЕ УВЕРЕН В ТОМ, что знаю, что такое дзен. В каком-то смысле мне кажется, что я понимаю его очень хорошо; с другой стороны, иногда я думаю, что никогда не пойму в нем ничего. С тех пор, как на первом курсе университета профессор английской литературы прочитал нам «„МУ“ Джошу», я начал бороться с дзен-буддистскими аспектами жизни и, наверное, никогда не перестану. Для меня дзен подобен зыбучим пескам — анархия, темнота, бессмыслица, хаос. Он дразнит и приводит в бешенство. И в то же время дзен полон юмора, свежести и привлекательности. В нем есть собственный тип значения, блеска и ясности. Надеюсь, что, прочитав эту главу, вы это почувствуете. И эта тема, как ни странно может показаться, выведет нас прямо к Гёделю.</p>
    <p>Одна из главных идей дзен-буддизма в том, что его невозможно определить. Как бы вы не пытались заключить его в словесные рамки, он сопротивляется и вырывается на свободу. Может показаться, что в таком случае все попытки объяснить дзен — это пустая трата времени. Но ученики и мастера дзена так не считают. Например, буддистские коаны — центральная часть изучения дзена, хотя они и состоят из слов. Коаны призваны служить «триггерами» — сами по себе они не содержат достаточно информации, чтобы вызвать Просветление, но могут привести в действие внутренние механизмы, ведущие к Просветлению. Но в общем дзен утверждает, что слова и истина несовместимы — словами невозможно уловить истину.</p>
    <subtitle>Мастер дзена Мумон</subtitle>
    <p>Возможно, чтобы лучше выразить эту идею, монах Мумон (что в переводе означает «Нет выхода»), живший в тринадцатом веке, собрал сорок восемь коанов, снабдив каждый из них комментарием и небольшим «стихотворением». Этот труд называется «Безвыходный выход» или «Мумонкан.» Интересно заметить, что даты жизни Мумона и Фибоначчи почти точно совпадают: Мумон жил в Китае с 1183 по 1260 год, а Фибоначчи - в Италии с 1180 по 1250 год. Те, кто попытаются «понять» коаны «Мумонкана», найти в них смысл, будут горько разочарованы, поскольку как сами коаны, так и комментарии к ним и стихотворения абсолютно туманны. Приведу несколько примеров:<a l:href="#n_17" type="note">[17]</a></p>
    <p><emphasis>Коан:</emphasis></p>
    <p>Хоген из монастыря Сеирио собирался читать обычную лекцию перед ужином; вдруг он заметил, что бамбуковая занавесь, опущенная для медитации, еще не поднята. Он указал на нее; два монаха безмолвно встали и подняли занавесь. Хоген, наблюдая за этим физическим моментом, заметил: «Состояние первого монаха — хорошо, но не состояние второго».</p>
    <p><emphasis>Комментарий Мумона:</emphasis></p>
    <p>Я спрашиваю вас: кто из этих двух монахов выиграл, а кто проиграл? Если у кого-то из вас — один глаз, тот заметит ошибку Учителя. Но я не обсуждаю выигрыша и проигрыша.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_064.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 46. М. К.  Эшер. «Три мира» (литография, 1955).</emphasis></p>
    <p><emphasis>Стихотворение Мумона:</emphasis></p>
    <p>Когда занавесь поднята,</p>
    <p>открывается широкое небо</p>
    <p>Но небо не созвучно дзену.</p>
    <p>Лучше забыть о широком небе И спрятаться от любого ветра.</p>
    <p>А вот ещё:<a l:href="#n_18" type="note">[18]</a></p>
    <p><emphasis>Коан:</emphasis> </p>
    <p>Госо сказал: «Когда бизон выходит из укрытия на край пропасти, его рога, и голова, и копыта проходят; но почему не может пройти его хвост?»</p>
    <p><emphasis>Комментарий Мумона:</emphasis></p>
    <p>Если кто-нибудь сейчас может открыть один глаз и сказать слово дзена, тот готов к тому, чтобы отплатить за четыре награды — более того, он сможет спасти всех существ, стоящих ниже него. Но если он не может сказать слова дзена, то он должен повернуться обратно к своему хвосту.</p>
    <p><emphasis>Стихотворение Мумона</emphasis>:</p>
    <p>Если бизон побежит, он упадет в пропасть;</p>
    <p>Если он повернет назад, его зарежут.</p>
    <p>Очень странная штука</p>
    <p>— Этот хвост!</p>
    <p>Я думаю, вы согласитесь с тем, что объяснения Мумона не многое проясняют. Можно сказать, что в данном случае метаязык (на котором пишет Мумон) не слишком отличается от предметного языка (языка коанов). Некоторые считают, что комментарии Мумона — намеренно идиотские, и что он хочет показать, насколько бесполезно тратить время на разговоры о дзене. Однако комментарии Мумона можно понять на нескольких уровнях. Например, давайте рассмотрим следующий:</p>
    <p><emphasis>Коан:<a l:href="#n_19" type="note">[19]</a></emphasis></p>
    <p>Один монах спросил Нансена: «Есть ли поучение, которое не произнес ни один мастер?»</p>
    <p>Нансен сказал: «Да, есть».</p>
    <p>«Какое же оно?» - спросил монах.</p>
    <p>Нансен ответил: «Это не разум, это не Будда, это не вещи.»</p>
    <p><emphasis>Комментарий Мумона</emphasis>:</p>
    <p>Старый Нансен раскрыл свои заветные слова. Наверняка, он был очень взволнован.</p>
    <p><emphasis>Стихотворение Мумона</emphasis>:</p>
    <p>Нансен был слишком добр и потерял свое сокровище.</p>
    <p>Поистине, слова бессильны.</p>
    <p>Даже если гора обратится в море,</p>
    <p>Слова не могут открыть разум другого.</p>
    <p>Кажется, что в этой поэме Мумон говорит нечто центральное для дзен-буддизма и не делает никаких дурацких заявлений. Любопытно, однако, что поэма автореферентна и, таким образом, комментирует не только слова Нансена, но и свою собственную безрезультатность. Подобные парадоксы характерны для дзена. Это попытка «сломить разум логики». То же парадоксальное качество вы можете увидеть и в коане. Говоря о комментарии Мумона — как вы думаете, был ли Нансен так уверен в своем ответе? И важна ли «правильность» его ответа? Играет ли вообще правильность какую-либо роль в дзен-буддизме? Какая разница между правильностью и истинностью, и есть ли она вообще? Что, если бы Нансен сказал: «Нет, такого поучения нет»? Что бы это изменило? Был бы подобный ответ увековечен в коане?</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_065.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 47. М. К. Эшер. «Капля росы» (глубокая печать, 1948).</emphasis></p>
    <p>Вот еще один коан, направленный на то, чтобы сломить разум логики:<a l:href="#n_20" type="note">[20]</a></p>
    <p><emphasis>Ученик Доко пришел к мастеру дзена и сказал: «Я ищу истину. До какого состояния я должен натренировать свои разум, чтобы ее найти?»</emphasis></p>
    <p><emphasis>Мастер ответил: «Поскольку разума не существует, его невозможно привести ни в какое состояние. Поскольку истины не существует, невозможно натренировать себя для ее обретения.»</emphasis></p>
    <p><emphasis>«Если нет ни разума, чтобы тренировать его, ни истины, чтобы ее искать, то зачем же вы каждый день собираете перед собой монахов для тренировки и изучения дзена?»</emphasis></p>
    <p><emphasis>«Но у меня здесь нет ни дюйма места,» — сказал мастер, «как же здесь могут собираться монахи? У меня нет языка — как же я могу созывать или учить их?»</emphasis></p>
    <p><emphasis>«Как вы можете так лгать?» — спросил Доко.</emphasis></p>
    <p><emphasis>«У меня нет языка, чтобы разговаривать с другими - так как же я могу лгать тебе?» — спросил мастер.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Тогда Доко грустно заметил: «Я не могу уследить за вашей мыслью. Я вас не понимаю.»</emphasis></p>
    <p><emphasis>«Я сам себя не понимаю».</emphasis></p>
    <p>Если какой-либо коан и служит для того, чтобы запутать слушателя, то именно этот. И скорее всего, в этом и есть его прямое назначение, потому что когда наш разум заходит в тупик, он начинает оперировать до какой-то степени нелогично. Теория говорит нам, что только отходя от логики, человек может достичь Просветления. Но что же такого плохого в логике? Почему она не позволяет нам совершить скачок к Просветлению?</p>
    <subtitle>Борьба дзена против дуализма</subtitle>
    <p>Чтобы ответить на эти вопросы, необходимо знать кое-что о Просветлении. Возможно, что самым коротким его определением было бы следующее: выход за пределы дуализма. Что же такое дуализм? Это мысленное разделение мира на категории. Возможно ли преодолеть это естественное стремление? Предваряя слово «разделение» словом «мысленное», я мог создать у вас впечатление, что это — интеллектуальное или сознательное усилие и, значит, дуализм можно преодолеть, просто остановив мысли (словно это так легко — перестать думать!). На самом деле, разбиение мира на категории происходит гораздо глубже самого высокого уровня мышления: дуализм настолько же процесс <emphasis>восприятия</emphasis> мира, как и его <emphasis>понимания.</emphasis> Иными словами, человеческое восприятие по своей природе дуалистично — что делает борьбу за просветление титанической, если не сказать большего.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_066.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 48. М. К. Эшер. «Иной мир» (гравюра на дереве, 1947)</emphasis></p>
    <p>В сердце дуализма, согласно дзену, лежат слова — простые, обыкновенные слова. Использование слов всегда дуалистично — очевидно, что каждое слово представляет собой определенную умозрительную категорию. Отсюда следует, что большая часть дзена посвящена борьбе против доверия к словам. Одно из лучших оружий в этой борьбе — коан, поскольку со словами он обращается настолько неуважительно, что наш разум тут же забуксует, если мы попытаемся воспринимать коан серьезно. Может быть, неверно говорить, что врагом Просветления является логика; скорее, это дуалистичное, словесное мышление. Или даже еще проще, восприятие. Воспринимая предмет, вы тут же отграничиваете его от всего остального мира; вы делите мир на части и, таким образом, отходите от Пути.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_067.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 49. М. К. Эшер. «День и ночь» (гравюра на дереве, 1938).</emphasis></p>
    <p>Вот коан, демонстрирующий борьбу против слов:<a l:href="#n_21" type="note">[21]</a></p>
    <p><emphasis>Коан</emphasis>:</p>
    <p>Шузан протянул вперед свою короткую палку и сказал: «Если вы скажете, что это короткая палка, то согрешите против действительности. Если вы не скажете, что это короткая палка, то проигнорируете факт. Так что же вы скажете?»</p>
    <p><emphasis>Комментарий Мумона</emphasis>:</p>
    <p>Если вы скажете, что это короткая палка, то согрешите против действительности. Если вы не скажете, что это короткая палка, то проигнорируете факт. Это нельзя выразить словами, и это нельзя выразить без слов. Теперь быстро говорите, что это такое.</p>
    <p><emphasis>Стихотворение Мумона</emphasis>:</p>
    <p>Протягивая вперед короткую палку,</p>
    <p>Он дал приказ о жизни и смерти.</p>
    <p>Позитивное и негативное переплетены,</p>
    <p>Даже Будды и патриархи не могут избежать этой атаки.</p>
    <p>(Под «патриархами» здесь имеются в виду шесть почитаемых основателей дзен-буддизма, из которых первым был Бодхидхарма и шестым — Энон.)</p>
    <p>Почему назвать это короткой палкой означало пойти против действительности? Может быть, потому, что подобная категоризация дает иллюзию углубления в действительность, в то время как на самом деле это утверждение даже не поцарапало ее поверхности. Можно сравнить его с утверждением «5 — простое число.» Это утверждение оставляет без внимания огромное, бесконечное количество фактов. С другой стороны, не назвать ее короткой палкой — означает проигнорировать этот факт, как бы незначителен он не был. Следовательно, слова ведут к частичной истинности — и, возможно, к частичной ложности — но, безусловно, не к полной истине. Надеяться на слова, чтобы найти истину — все равно, что надеяться на неполную формальную систему, чтобы найти истину. Формальная система даст вам некоторые истины, но, как мы скоро увидим, формальная система, какой бы мощью она не обладала, не может привести ко всем истинным высказываниям. Дилемма математиков такова: на что еще можно опираться, кроме формальных систем? Дилемма последователей дзена такова: на что еще можно опираться, кроме слов? Мумон выражает эту дилемму с предельной ясностью: «Это нельзя выразить словами, и это нельзя выразить без слов.»</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_068.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 50. М. К. Эшер. «Кожура» (гравюра на дереве, 1955).</emphasis></p>
    <p>Вот еще один коан о Нансене:<a l:href="#n_22" type="note">[22]</a> </p>
    <p><emphasis>Джошу спросил учителя Нансена: «Какой Путь правилен?»</emphasis></p>
    <p><emphasis>Нансен ответил: «Правилен повседневный Путь».</emphasis></p>
    <p><emphasis>Джошу спросил: «Могу ли я его изучать?»</emphasis></p>
    <p><emphasis>Нансен ответил: «Чем больше вы его изучаете, тем больше вы удаляетесь от него».</emphasis></p>
    <p><emphasis>Джошу спросил: «Если я не буду его изучать, как же я его узнаю?»</emphasis></p>
    <p><emphasis>Нансен ответил: «Путь не принадлежит увиденным вещам и не принадлежит неувиденным вещам. Он не принадлежит известным вещам, и он не принадлежит неизвестным вещам. Не ищи его, не изучай его и не называй его. Чтобы оказаться на Пути, стань открытым и широким как небо.»</emphasis> (См. рис. 50.)</p>
    <p>Кажется, что это любопытное утверждение полно парадоксов. Оно немного напоминает следующее верное средство от икоты: «Обегите трижды вокруг дома, не думая о слове „волк“.» Дзен-буддизм — это философия, которая, по-видимому, считает, что дорога к абсолютной истине, так же, как единственный верный способ против икоты, должна изобиловать парадоксами.</p>
    <subtitle>Изм, режим <strong>U</strong> и Унмон</subtitle>
    <p>Если слова — плохи, и мышление — плохо, то что же тогда хорошо? Разумеется, сам по себе такой вопрос весьма дуалистичен, но поскольку, обсуждая его, мы не претендуем на верность дзену, то попытаемся ответить на него серьезно. Назовем то, к чему стремится дзен, <emphasis>измом</emphasis>. Изм — это антифилософия, способ существования без мышления. Мастерами изма являются камни, деревья, моллюски. Существам же, стоящим на более высокой ступени развития, приходится за это бороться; при этом они никогда не достигнут полного изма. Все же нам иногда удается увидеть проблеск изма; возможно, следующий коан покажет вам такой проблеск:<a l:href="#n_23" type="note">[23]</a></p>
    <p><emphasis>Хиакуйо захотел послать монаха, чтобы открыть новый монастырь. Он сказал ученикам, что назначит того из них, кто сумеет лучше всех ответить на его вопрос. Поставив кувшин с водой на землю, он сказал: «Кто может сказать, что это такое, не называя при этом его имени?» </emphasis></p>
    <p><emphasis>Главный монах сказал: «Никто не может назвать это деревянным башмаком.» </emphasis></p>
    <p><emphasis>Повар Изан перевернул кувшин ногой и ушел.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Хиакуйо улыбнулся и сказал: «Главный монах проиграл.» И Изан стал Мастером нового монастыря.</emphasis></p>
    <p>Сущность дзена — и изма — в том, чтобы подавить восприятие, подавить логическое, словесное, дуалистичное мышление. Это и есть <emphasis>режим <strong>U</strong></emphasis> — <emphasis>Ультра</emphasis>; не Интеллектуальный, не Механический, а просто «Ультра». Джошу действовал по способу <strong>U</strong>; поэтому его МУ «развопросило» вопрос. Для Мастера дзена Унмона способ <strong>U</strong> был естественным:<a l:href="#n_24" type="note">[24]</a></p>
    <p><emphasis>Однажды Унмон сказал своим ученикам: «Моя палка превратилась в дракона и проглотила вселенную! Где же теперь реки, и горы, и великая Земля?»</emphasis></p>
    <p>Дзен — это холизм, доведенный до логической крайности. Если холизм (от английского <emphasis>whole </emphasis>— целое) утверждает, что вещи могут быть поняты только как целое, а не как сумма их частей, то дзен идет еще дальше, утверждая, что мир вообще не может быть разделен на части. Делить мир на части — это создавать иллюзии и терять возможность Просветления.</p>
    <p><emphasis>Один любопытный монах спросил Мастера : «Что такое Путь?»</emphasis></p>
    <p><emphasis>«Он у тебя перед глазами», - ответил Мастер.</emphasis></p>
    <p><emphasis>«Почему же я сам его не вижу?»</emphasis></p>
    <p><emphasis>«Потому что ты думаешь о себе».</emphasis></p>
    <p><emphasis>«А вы - вы его видите?»</emphasis></p>
    <p><emphasis>«До тех пор, пока ты все представляешь в двойном свете, говоря „я вижу“, „вы не видите“ и тому подобное, у тебя всегда будет туман перед глазами», - сказал Мастер.</emphasis></p>
    <p><emphasis>«А когда не станет ни „Я“ ни „Вы“, его можно будет увидеть?»</emphasis></p>
    <p><emphasis>«Когда не станет ни „Я“ ни „Вы“, кто будет тот, кто захочет его видеть?»</emphasis><a l:href="#n_25" type="note">[25]</a></p>
    <p>По-видимому, Мастер хочет сказать, что в состоянии Просветления границы между «Я» и остальным миром стираются.</p>
    <p>Это было бы настоящим концом дуализма, поскольку тогда, как сказал Мастер, не осталось бы системы, жаждущей восприятия. Но что это такое, если не смерть? Как может живое человеческое существо стереть границы между собой и миром?</p>
    <subtitle>Дзен и Лимбедламия</subtitle>
    <p>Буддистский монах Бассуи написал письмо одному из своих учеников, который был при смерти; в письме он сказал: «Твой конец — бесконечен; он подобен снежинке, таящей в чистом воздухе». Снежинка, бывшая вполне заметной подсистемой, теперь растворяется в более широкой системе, когда-то ее содержавшей. Хотя она больше и не присутствует как отдельная система, ее сущность все еще сохраняется. Она кружится в Лимбедламии, рядом с неначавшейся икотой и буквами непрочитанных историй… Так я понимаю письмо Бассуи.</p>
    <p>Дзен признает свои ограничения, точно так же, как математики научились признавать ограничения аксиоматического метода для нахождения истины. Дзен не знает ответа на то, что лежит за его пределами, так же, как у математиков нет ясного понимания форм рассуждений, лежащих за пределами формализации. Одно из самых ясных утверждений дзена о его границах дано в следующем странном, весьма в духе Нансена, коане:<a l:href="#n_26" type="note">[26]</a></p>
    <p><emphasis>Тозан сказал своим монахам: «Вы, монахи, должны знать, что в буддизме есть еще высшее понимание.» Один монах вышел вперед и спросил: «Что такое высший буддизм?» Тозан ответил: «Это не Будда.»</emphasis></p>
    <p>Путь не кончается никогда; Просветление не означает конца буддизма. Не существует рецепта, говорящего, как можно переступить пределы буддизма; единственное, в чем можно быть уверенным, это то, что Будда — <emphasis>не</emphasis> путь. Дзен — это система, и он не может быть своей собственной метасистемой; всегда есть что-то вне дзена, что не может быть полностью понято и описано в его терминах.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_069.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 51. М. К. Эшер. «Лужа» (гравюра на дереве, 1952).</emphasis></p>
    <subtitle>Эшер и дзен</subtitle>
    <p>В своих сомнениях относительно восприятия и своей любви к абсурдным загадкам без ответа дзен имеет единомышленника — М.К. Эшера. Взгляните на «<emphasis>День и ночь</emphasis>» (рис: 49) — шедевр «переплетения негативного и позитивного» (говоря словами Мумона). Читатель может спросить: «Что это такое на самом деле, птицы или поля? Что это, день или ночь?» Однако все мы знаем, что подобные вопросы задавать незачем. Эта картина, подобно буддистскому коану, пытается разбить разум логики. Эшер также находит удовольствие в создании противоречивых картин, таких, как «<emphasis>Иной мир</emphasis>» (рис. 48) — картин, которые играют с реальностью и нереальностью на манер дзена. Должны ли мы принимать Эшера всерьез? Должны ли мы принимать дзен всерьез?</p>
    <p>Взгляните на изысканный, подобный хайку рисунок отражений в «<emphasis>Капле росы</emphasis>» (рис. 47), на спокойную луну, отраженную в тихой воде «<emphasis>Лужи</emphasis>» (рис. 51) и на «<emphasis>Рябь на воде</emphasis>» (рис. 52). Отражение луны — тема, встречающаяся в нескольких коанах. Вот лишь один пример:<a l:href="#n_27" type="note">[27]</a></p>
    <p><emphasis>Чионо изучала дзен многие годы под руководством Букко из Энгаку. Все же ей не удавалось достичь плодов медитации. Однажды лунной ночью она несла воду в старой деревянной бадье, опоясанной бамбуком. Бамбуковый обруч сломался, и дно бадьи выпало. В этот момент Чионо освободилась. Тогда она сказала: «Нет воды в ведре — нет и луны в воде.»</emphasis></p>
    <p>«Три мира» — картина Эшера (рис. 46) и тема дзен-буддистского коана:<a l:href="#n_28" type="note">[28]</a></p>
    <p><emphasis>Один монах спросил Ганто: «Чте мне делать, когда мне угрожают три мира?» Ганто ответил: «Садись». «Я не понимаю», — сказал монах. Ганто сказал: «Подними гору и принеси ее мне. Тогда я тебе объясню».</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_070.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 52. М. К. Эшер. «Рябь на воде» (гравюра на линолеуме, 1950)</emphasis></p>
    <subtitle>Гемиола и Эшер</subtitle>
    <p>В картине «<emphasis>Вербум</emphasis>» (рис. 149) противоположности превращены в единство на нескольких уровнях. Двигаясь по кругу, мы видим постепенные превращения черных птиц — в белых птиц — в белых рыб — в черных жаб — в белых жаб — в черных птиц… После шести шагов мы оказались опять в начале! Не примирение ли это дихотомии белого и черного? Или «трихотомии» птиц, рыб и жаб? Или это — шестиступенчатое единство, сделанное из противопоставления четности двух и нечетности трех? В музыке шесть нот одинаковой длительности создают ритмическую двусмысленность: две группы по три ноты, или три группы по две? Эта двусмысленность имеет свое название: гемиола. Шопен был мастером гемиолы; см. его «Вальс» оп. 42, или «Этюд» оп. 25, номер 2. У Баха это «Темпо ди Менуетто» из клавишной партитуры номер 5 или удивительный финал соль минорной «Сонаты для скрипки соло».</p>
    <p>Когда мы приближаемся к центру гравюры «Вербум», различия постепенно стираются, и к концу остается не три, не две, но одна единственная суть: Вербум — слово, сверкающее во всем блеске, возможно, символ Просветления. Ирония в том, что «вербум» не только <emphasis>является </emphasis>словом, но и означает «слово» — не слишком-то совместимое с дзеном понятие. С другой стороны, «вербум» — единственное слово в картине. Мастер дзена Тозан однажды сказал «Вся „Трипитака“ может быть выражена в одной букве.» («Трипитака» или «Три корзины» - это полный текст священных книг буддизма.) Интересно, какой декодирующий механизм понадобился бы, чтобы извлечь три корзины из одной буквы? Может быть, механизм с двумя полушариями?</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_071.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 53. М. К. Эшер. «Три сферы II» (литография, 1946).</emphasis></p>
    <subtitle>Сеть Индры</subtitle>
    <p>Наконец, давайте взглянем на «Три сферы II»; кажется, что каждая часть мира здесь содержит все остальные и содержится в них сама: письменный стол отражает шары на его поверхности, шары отражают друг друга, а также стол, рисунок, их изображающий, и самого художника. Эта литография лишь намекает на бесконечное взаимодействие всех вещей — однако этого намека вполне достаточно. Буддистская аллегория «Сеть Индры» описывает бесконечную сеть, нити которой пронизывают всю вселенную: горизонтальные нити протянуты в пространстве, вертикальные — во времени. Каждая точка пересечения — это индивидуум, и каждый индивидуум — это стеклянная сфера. Великий свет «Абсолютного существа» освещает каждую стеклянную сферу и проникает сквозь нее; более того, каждая сфера отражает не только свет каждой другой сферы в сети, но и каждое отражение каждого отражения во вселенной.</p>
    <p>Этот образ напоминает мне о ренормализованных частицах: в каждом электроне заключены виртуальные фотоны, позитроны, нейтрино, муоны…; в каждом фотоне — виртуальные электроны, протоны, нейтроны, пионы…; в каждом пионе…</p>
    <p>Затем на ум приходит другая картина: люди, каждый из которых отражен в голове многих других, которые, в свою очередь, отражены в уме кого-то другого, и так далее.</p>
    <p>Обе эти картины могут быть представлены коротко и элегантно с помощью Увеличенных Схем Перехода. В случае частиц, у нас будет отдельная схема для каждой категории частиц; в случае людей — отдельная схема для каждого человека. Каждая из них будет вызывать много других, таким образом создавая виртуальное облако УСП вокруг каждой УСП. Вызов одной из них приведет к вызову других, и этот процесс может идти как угодно долго, пока мы не достигнем поверхности.</p>
    <subtitle>Мумон о МУ</subtitle>
    <p>Завершим нашу короткую экскурсию в дзен еще одним обращением к Мумону. Вот его комментарий к МУ Джошу:<a l:href="#n_29" type="note">[29]</a></p>
    <p>Чтобы понять дзен, надо преодолеть барьер патриархов. Просветление всегда приходит после того, как преграждается дорога мысли. Если вы не преодолели барьера патриархов или если дорога вашей мысли не преграждена, то что бы вы не думали и что бы вы не делали, это будет лишь призрачная путаница. Вы можете спросить: «Что такое барьер патриархов?» Это лишь одно слово: «МУ».</p>
    <p>Это барьер дзена. Если вы его преодолеете, то встретитесь с Джошу лицом к лицу. Тогда вы сможете работать плечом к плечу со всеми патриархами. Не чудесно ли это?</p>
    <p>Если вы хотите преодолеть этот барьер, вы должны до мозга костей проникнуться вопросом: «Что такое МУ?» и размышлять об этом день и ночь. Не думайте, что это — обычное отрицание и означает ничто. Это не пустота, не противоположность существованию. Если вы действительно хотите преодолеть этот барьер, вы должны чувствовать себя так, словно ваш рот наполнен расплавленным металлом, который вы не можете не проглотить, ни выплюнуть.</p>
    <p>Тогда исчезнет ваше предыдущее, меньшее знание. Как плод зреет по осени, так ваша объективность и субъективность естественно сольются в одно. Это похоже на немого, увидевшего сон: он знает о нем, но не может рассказать его.</p>
    <p>Когда он достигнет этого состояния, скорлупа его эго разобьется и он сможет трясти небеса и двигать землю. Он станет подобен великому воину с острым мечом. Если Будда встанет на его дороге, он рассечет его своим мечом; если патриарх будет чинить ему препятствия, он убьет его; он будет свободен в своем рождении и смерти. Он сможет войти в любой мир, как в свой собственный дом. В этом коане я скажу вам, как этого добиться:</p>
    <p>Сконцентрируйте всю вашу энергию на МУ и не отвлекайтесь ни на миг. Когда вы войдете в МУ, не позволяя себе останавливаться, вы станете словно свеча, своим пламенем освещающая всю вселенную. </p>
    <subtitle>От Мумона к головоломке MU</subtitle>
    <p>С головоломных высот МУ Джошу спустимся теперь к прозаическому MU Хофстадтера… Я знаю, что вы уже пробовали сконцентрировать на нем всю вашу энергию, когда вы читали главу I. Сейчас я отвечу на поставленный в ней вопрос:</p>
    <p>Обладает ли <strong>MU</strong> природой теоремы?</p>
    <p>Ответ на этот вопрос — не ускользающее <strong>MU</strong>, но полновесное НЕТ. Чтобы показать это, мы воспользуемся привилегиями дуалистического, логического мышления.</p>
    <p>В главе I мы сделали два важных наблюдения:</p>
    <p>(1) что сложность головоломки <strong>MU</strong> зависит от взаимодействия удлиняющих и укорачивающих правил;</p>
    <p>(2) что тем не менее есть надежда решить эту задачу, пользуясь достаточно сложным орудием: теорией чисел.</p>
    <p> В главе I мы не стали подробно анализировать головоломку <strong>MU</strong> с этой точки зрения; теперь пришло время это сделать. Скоро мы увидим, как второе наблюдение (вынесенное за пределы незначительной системы <strong>MIU</strong>) стало одним из самых плодотворных открытий математики и как оно изменило взгляд математиков на их предмет.</p>
    <p>Для удобства я повторю здесь основные положения системы MIU:</p>
    <p>СИМВОЛЫ: <strong>М</strong>, <strong>I</strong>, <strong>U</strong>.</p>
    <p>АКСИОМА: <strong>MI</strong></p>
    <p>ПРАВИЛА:</p>
    <p>I. Если <emphasis>х</emphasis><strong>I</strong> — теорема, то <emphasis>x</emphasis><strong>IU</strong> — также теорема.</p>
    <p>II. Если <strong>M</strong><emphasis>x —</emphasis> теорема, то <strong>M</strong><emphasis>хх</emphasis> — также теорема.</p>
    <p>III. В любой теореме <strong>III</strong> может быть заменено на <strong>U</strong>.</p>
    <p>IV. <strong>UU</strong> может быть вычеркнуто из любой теоремы.</p>
    <subtitle>Мумон показывает нам, как решить головоломку MU</subtitle>
    <p>Согласно приведенным выше наблюдениям, MU — не более как головоломка о натуральных числах, одетая в типографский костюм. Переведя ее в область теории чисел, мы смогли бы найти ее решение. Давайте поразмыслим над словами Мумона, сказавшего: «Если у кого-нибудь из вас — один глаз, тот заметит ошибку учителя.» Но почему важно иметь именно один глаз?</p>
    <p>Если вы попробуйте подсчитать количество <strong>I</strong> в теоремах, то вскоре заметите, что оно никогда не равняется <strong>0</strong>. Иными словами, кажется, что сколько бы мы не удлиняли и не сокращали, нам никогда не удается избавиться от всех <strong>I</strong>. Будем называть количество <strong>I</strong> в каждой строчке <emphasis><strong>величиной I</strong></emphasis> данной строчки. Заметьте, что <emphasis>величина I</emphasis> аксиомы <strong>MI</strong> — <strong>1</strong>. Можно доказать не только то, что <emphasis>величина I</emphasis> не может равняться <strong>0</strong>, но и то, что <emphasis>величина I</emphasis> не может делиться на <strong>3</strong>.</p>
    <p>Для начала заметьте, что правила I и IV совершенно не затрагивают <emphasis>величины I</emphasis>. Так что нам придется иметь дело только с правилами II и III. Правило III уменьшает величину <strong>I</strong> ровно на <strong>3</strong>. После приложения этого правила величина <strong>I</strong> результата могла бы делиться на <strong>3</strong> — но только в том случае, если бы величина I <emphasis>изначальной строчки</emphasis> тоже делилась на <strong>3</strong>. Короче, правило III никогда не создает числа, делящегося на <strong>3</strong>, «из воздуха». Оно может сделать это лишь тогда, когда такое число уже имеется в начале. То же самое верно для правила II, которое удваивает <emphasis>величину I</emphasis>. Это происходит потому, что, если <strong>2</strong><emphasis>n</emphasis> делится на <strong>3</strong>, то, поскольку <strong>2</strong> не делится на <strong>3</strong>, то на <strong>3</strong> должно делиться <emphasis>n</emphasis> (простой факт теории чисел). Ни правило II, ни правило III не могут создать делящегося на <strong>3</strong> числа из ничего.</p>
    <p>Но это же ключ к головоломке <strong>MU</strong>! Мы знаем следующее:</p>
    <p>(1) <emphasis>Величина I</emphasis> начинается с <strong>1</strong> (<strong>1</strong> не делится на <strong>3</strong>);</p>
    <p>(2) Два правила вообще не влияют на <emphasis>величину I</emphasis>;</p>
    <p>(3) Два оставшихся правила влияют на <emphasis>величину I</emphasis>, но таким образом, что они не могут создать делимое на <strong>3</strong> число, если таковое не дано в начале.</p>
    <p>Отсюда следует типично «наследственное» заключение: <emphasis>величина I</emphasis> никогда не может стать делимой на <strong>3</strong>. В частности, <strong>0</strong> — пример запрещенной <emphasis>величины I</emphasis>. Таким образом, <strong>MU</strong><emphasis> не является теоремой системы </emphasis><strong>MIU</strong>.</p>
    <p>Обратите внимание, что даже в форме головоломки о <emphasis>величине I</emphasis>, эта проблема все еще усложнена игрой удлиняющих и укорачивающих правил. Нашей целью было прийти к нулю; <emphasis>величина I</emphasis> могла увеличиваться (правило II) или уменьшаться (правило III). До анализа ситуации мы могли считать, что применив эти два правила достаточное количество раз, когда-нибудь мы смогли бы получить <strong>0</strong>. Теперь, благодаря простому доказательству теории чисел, мы знаем, что это невозможно.</p>
    <subtitle>Гёделева нумерация для системы MIU</subtitle>
    <p>Не все проблемы подобного типа решаются так легко. Однако мы видели, что по крайней мере одна такая головоломка может быть введена в теорию чисел и решена там. Теперь мы увидим, что в теорию чисел возможно включить <emphasis>все</emphasis> проблемы о <emphasis>любой </emphasis>формальной системе. Это возможно сделать благодаря открытию Гёделем специального типа изоморфизма. Я проиллюстрирую его на примере системы MIU.</p>
    <p>Рассмотрим для начала нотацию этой системы. Каждому ее символу будет соответствовать новый символ:</p>
    <p><strong>M</strong> &lt;==&gt; 3</p>
    <p><strong>I</strong> &lt;==&gt; 1</p>
    <p><strong>U</strong> &lt;==&gt; 0</p>
    <p>Это соответствие — вполне произвольно; я выбрал его потому, что эти символы слегка похожи на те, которым они соответствуют. Каждый номер называется <emphasis>Гёделев номер</emphasis> соответствующей буквы. Уверен, что вы можете легко догадаться, как будет выглядеть Гёделев номер строчки из нескольких букв:</p>
    <p><strong>MU</strong> &lt;==&gt; 30</p>
    <p><strong>MIIU</strong> &lt;==&gt; 3110</p>
    <p>и т. д.</p>
    <p>Это нетрудно. Ясно, что такое соответствие между двумя нотациями является превращением, сохраняющим информацию; это все равно, что одна и та же мелодия, исполненная на двух разных инструментах.</p>
    <p>Теперь давайте посмотрим на типичную деривацию системы MIU, записанную одновременно в двух нотациях:</p>
    <p>(1)            <strong>MI</strong> -- аксиома    -- 31</p>
    <p>(2)           <strong>МII</strong> -- правило II  -- 311</p>
    <p>(3)         <strong>MIIII</strong> -- правило II  -- 31111</p>
    <p>(4)         <strong>MUI</strong> -- правило III -- 301</p>
    <p>(5)       <strong>MUIU</strong> -- правило I   -- 3010</p>
    <p>(6)  <strong>MUIUUIU</strong> -- правило II  -- 3010010</p>
    <p>(7)      <strong>MUIIU</strong> --  правило IV -- 30110</p>
    <p>Левая колонка получается при помощи наших четырех формальных типографских правил. О правой колонке можно сказать, что она также получилась в результате применения подобных правил. Однако правая колонка — дуалистична. Сейчас я объясню, чти это означает.</p>
    <subtitle>Восприятие вещей одновременно с типографской и с арифметической точки зрения</subtitle>
    <p> О пятой строчке («3010») можно сказать, что она была сделана из четвертой добавлением «0» справа; с другой стороны, мы можем так же легко представить себе, что она была получена в результате <emphasis>арифметической</emphasis> операции — а именно, умножения на 10. Когда натуральные числа записаны в десятичной системе, умножение на 10 и добавление справа «0» неотличимы друг от друга. Мы можем воспользоваться этим и записать <emphasis>арифметическое </emphasis>правило, соответствующее типографскому правилу I:</p>
    <p>АРИФМЕТИЧЕСКОЕ ПРАВИЛО Iа: Число, десятичное продолжение которого оканчивается справа на «1», может быть умножено на 10.</p>
    <p>Мы можем избавиться от упоминания символов в десятичном продолжении, арифметически описав правую цифру:</p>
    <p>АРИФМЕТИЧЕСКОЕ ПРАВИЛО Ib: Если при делении некоего числа на 10 в остатке получается «1», то это число может быть умножено на 10.</p>
    <p>Можно было бы воспользоваться и чисто типографским правилом, как, например, следующее:</p>
    <p>ТИПОГРАФСКОЕ ПРАВИЛО I: Из любой теоремы, которая кончается на «1», можно получить новую теорему, добавляя «0» справа от этой «1».</p>
    <p>Все эти правила дают одинаковый эффект. Именно поэтому правая колонка дуалистична: ее можно рассматривать как серию типографских операций, превращающих одну схему символов в другую, или как серию арифметических операций, превращающих одну величину в другую. Существуют веские причины к тому, чтобы больше интересоваться арифметической версией. Переход из одной чисто типографской системы в другую, изоморфную типографскую систему — это не слишком занимательно; с другой стороны, переход из типографской области в изоморфную ей часть теории чисел предоставляет интересные, ранее неиспользованные возможности. Словно кто-то всю жизнь имел дело только с нотной записью, и вдруг ему показали соответствие между нотами и звуками. Какой удивительное богатство открылось перед ним! Или, возвращаясь к Ахиллу и Черепахе, играющим с цепочками, представьте себе человека, который хорошо знаком с фигурами из цепочек, и которому вдруг открылось соответствие между цепочками и рассказами. Какое откровение! Открытие Геделевой нумерации сравнивают с открытием Декарта, установившего изоморфизм между линиями на плоскости и уравнениями с двумя переменными. Это кажется невероятно просто — но это открывает дорогу в огромный новый мир.</p>
    <p>Однако прежде чем придти к заключению, давайте рассмотрим подробнее этот высший уровень изоморфизма. Это очень хорошее упражнение. Наша цель — придумать арифметические правила, действующие точно так же, как типографские правила системы MIU.</p>
    <p>Ниже приведено решение. В этих правилах <emphasis>m</emphasis> и <emphasis>k</emphasis> - произвольные натуральные числа, и <emphasis>n</emphasis> — любое натуральное число, меньшее 10<emphasis>m</emphasis>.</p>
    <p>ПРАВИЛО 1: Если мы получили 10<emphasis>m</emphasis> + 1, то мы можем получить 10 * (10<emphasis>m</emphasis> + 1).</p>
    <p><emphasis>Пример</emphasis>: Переход от строчки 4 к строчке 5. Здесь <emphasis>m</emphasis> = 30</p>
    <p>ПРАВИЛО 2: Если мы получили 3 * 10<sup><emphasis>m</emphasis></sup> + <emphasis>n</emphasis>, то мы можем получить 10<sup><emphasis>m </emphasis></sup>* (3 * 10<sup><emphasis>m</emphasis></sup> + <emphasis>n</emphasis>) + <emphasis>n</emphasis></p>
    <p><emphasis>Пример</emphasis>: Переход от строчки 1 к строчке 2, где <emphasis>n</emphasis> и <emphasis>m</emphasis> равняются 2.</p>
    <p>ПРАВИЛО 3: Если мы получили <emphasis>k</emphasis> *10<sup> <emphasis>m</emphasis>+<strong>3</strong></sup> + 111 * 10<sup><emphasis>m</emphasis></sup> + <emphasis>n</emphasis>, то мы можем получить <emphasis>k</emphasis> * 10 <sup><emphasis>m</emphasis>+<strong>1</strong></sup> + <emphasis>n</emphasis>.</p>
    <p><emphasis>Пример</emphasis>: Переход от строчки 3 к строчке 4. Здесь <emphasis>m</emphasis> и <emphasis>n</emphasis> равняются 1 и <emphasis>k</emphasis> равняется 3.</p>
    <p>ПРАВИЛО 4: Если мы получили <emphasis>k</emphasis> * 10<sup><emphasis>m</emphasis> +<strong>2</strong> </sup>+ <emphasis>n</emphasis>, то мы можем получить <emphasis>k</emphasis> * 10 <sup><emphasis>m</emphasis></sup> + <emphasis>n.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Пример</emphasis>: Переход от строчки 6 к строчке 7. Здесь <emphasis>m</emphasis>=2, <emphasis>n</emphasis>=10 и <emphasis>k</emphasis>=301.</p>
    <p>Не следует забывать нашу аксиому! Без нее мы как без рук, так что давайте запишем постулат.</p>
    <p>Мы можем получить 31.</p>
    <p>Теперь правую колонку можно рассматривать как арифметический процесс в новой арифметической системе, которую мы назовем <emphasis>системой 310</emphasis>:</p>
    <p>(1)         31       аксиома </p>
    <p>(2)        311       правило 2 (<emphasis>m </emphasis>= 1, <emphasis>n</emphasis> = 1)</p>
    <p>(3)      31111       правило 2 (<emphasis>m</emphasis> = 2, <emphasis>n</emphasis> = 11)</p>
    <p>(4)        301       правило 3 (<emphasis>m</emphasis> = 1, <emphasis>n</emphasis> = 1, <emphasis>k</emphasis> = 3)</p>
    <p>(5)       3010       правило 1 (<emphasis>m</emphasis> = 30)</p>
    <p>(6)    3010010       правило 2 (<emphasis>m</emphasis> = 3, <emphasis>n</emphasis> = 10)</p>
    <p>(7)      30110       правило 4 (<emphasis>m</emphasis> = 2, <emphasis>n</emphasis> = 10, <emphasis>k</emphasis> = 301)</p>
    <p>Обратите внимание на то, что удлиняющие и укорачивающие правила снова с нами и в системе 301; они просто переведены в область чисел таким образом, что Гёделевы номера в системе возрастают и уменьшаются. Если вы посмотрите внимательно на то, что происходит, то увидите, что правила основаны на простой идее, а именно: сдвиг цифр направо и налево в десятичной записи чисел имеет отношение к умножению на степени числа 10. Это простое наблюдение обобщено в следующем центральном предложении:</p>
    <p>ЦЕНТРАЛЬНОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ: Если у нас имеется некоторое правило, говорящее нам, как определенные цифры могут быть передвинуты, заменены, добавлены или опущены в в десятичной записи любого числа, то это правило также может быть представлено соответствующим арифметическим правилом при помощи арифметических операций со степенями числа 10, а также сложения, вычитания и так далее.</p>
    <p>Или короче:</p>
    <p>Типографские правила манипуляции с <emphasis>символами чисел</emphasis> эквивалентны арифметическим правилам операций с <emphasis>числами</emphasis>.</p>
    <p>Это простое наблюдение находится в самом сердце Гёделева метода; оно будет иметь совершенно потрясающий эффект. Оно говорит нам, что если у нас есть Гёделева нумерация для любой формальной системы, мы можем тут же получить набор арифметических правил, дополняющих Гёделев изоморфизм. В результате оказывается возможным перевести изучение любой формальной системы — на самом деле, <emphasis>всех </emphasis>формальных систем — в область теории чисел.</p>
    <subtitle>Числа, выводимые в MIU</subtitle>
    <p>Подобно тому, как набор типографских правил порождает набор теорем, в результате повторного применения арифметических правил получается соответствующее множество натуральных чисел. Эти <emphasis>выводимые числа</emphasis> играют ту же роль в теории чисел, как теоремы — в любой формальной системе. Разумеется, набор выводимых чисел изменяется в зависимости от принятых правил. «Выводимые числа» выводимы только <emphasis>относительно данной системы</emphasis> арифметических правил. Например, такие числа как <strong>31</strong>, <strong>3010010</strong>, <strong>31111</strong> и так далее могут быть названы выводимыми в системе <strong>MIU</strong>. Это неуклюжее название можно сократить до чисел <strong>MIU</strong>; оно символизирует тот факт, что эти числа — результат перевода системы <strong>MIU</strong> в теорию чисел при помощи Гёделевой нумерации. Если бы мы захотели приложить Гёделеву нумерацию к системе <strong>pr</strong> и затем «арифметизировать» ее правила, мы могли бы называть полученные числа «числами <strong>pr</strong>» — и так далее.</p>
    <p>Заметьте, что выводимые числа (в любой данной системе) определяются рекурсивным методом: нам даны числа, о которых мы знаем, что они выводимы, и набор правил, объясняющих, как получить другие выводимые числа. Таким образом, класс выводимых чисел постоянно расширяется, подобно списку чисел Фибоначчи или чисел Q. Множество выводимых чисел любой системы — это <emphasis>рекурсивно счетное множество</emphasis>. А как насчет его дополнения — множества невыводимых чисел? Имеют ли они какую-либо общую арифметическую черту?</p>
    <p>Подобные вопросы возникают тогда, когда изучение формальных систем переносится в область теории множеств. О каждой арифметизированной системе можно спросить: «Возможно охарактеризовать выводимые числа каким-либо простым способом?» «Возможно ли охарактеризовать невыводимые числа рекурсивно счетным способом?» Эти вопросы теории чисел весьма непросты, и, в зависимости от арифметизированной системы, могут оказаться для нас слишком трудными. Если и есть надежда найти на них ответ, то она лежит в методических логических рассуждениях, подобных тем, что обычно используются для изучения натуральных чисел. Суть этих рассуждений была изложена в предыдущей главе. По всей видимости, в ТТЧ нам удалось полностью представить все математические рассуждения в одной единственной компактной системе.</p>
    <subtitle>ТТЧ помогает ответить на вопросы о выводимых числах </subtitle>
    <p>Значит ли это, что одна-единственная формальная система — ТТЧ — предоставляет нам способ ответить на любой вопрос о любой формальной системе? Возможно. Возьмем например, такой вопрос:</p>
    <p>Является ли <strong>MU</strong> теоремой системы MIU?</p>
    <p>Найти ответ на этот вопрос означало бы определить, является ли <strong>30</strong> числом MIU. Поскольку это утверждение — высказывание теории чисел, мы должны надеяться, что при достаточном усилии нам удастся перевести высказывание «30 — число MIU» в нотацию ТТЧ, точно так же, как нам удалось перевести на язык ТТЧ другие высказывания теории чисел. Должен сразу предупредить читателя, что, хотя подобный перевод существует, он невероятно сложен. Если вы помните, в главе VIII я говорил, что даже такой простой арифметический предикат как «b — степень 10» весьма непросто перевести в ТТЧ; предикат же «30 — число MIU» перевести еще гораздо сложнее! Все же этот, перевод можно найти, и число SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS0 может быть подставлено в него вместо любого <emphasis>b</emphasis>. Результатом явилась бы МОНструозная строчка ТТЧ, говорящая о головоломке MU. Сдается мне, что подходящим названием для этой строчки было бы МУМОН. С помощью МУМОНа и подобных строчек ТТЧ теперь способна говорить в закодированной форме о системе MIU.</p>
    <subtitle>Дуалистическая природа МУМОНа</subtitle>
    <p>Чтобы извлечь какую-либо пользу из этой странной трансформации нашего первоначального вопроса, нам необходимо ответить еще на один вопрос:</p>
    <p>Является ли МУМОН теоремой ТТЧ?</p>
    <p>До сих пор мы всего лишь заменили короткую строчку (MU) на другую (монструозный МУМОН) и простую формальную систему (<strong>MIU</strong>) — на более сложную (ТТЧ). Хотя мы перефразировали, вопрос, маловероятно, что это приблизило нас к ответу. Действительно, в ТТЧ есть такая куча укорачивающих и удлиняющих правил, что перифраз вопроса, скорее всего, окажется гораздо труднее оригинала. Некоторые читатели, пожалуй, могли бы сказать, что анализировать <strong>MU</strong> пои помощи МУМОНа — значит нарочно смотреть на вещи по-дурацки. Однако МУМОНа можно рассматривать более, чем на одном уровне.</p>
    <p>Интересно то, что в МУМОНе есть два различных пассивных значения. Во-первых, приведенное выше:</p>
    <p>30 — число <strong>MIU</strong>.</p>
    <p>Во-вторых, мы знаем, что это высказывание изоморфно следующему:</p>
    <p><strong>MU</strong> — теорема системы <strong>MIU</strong>.</p>
    <p>Следовательно, мы имеем право утверждать, что последнее высказывание — второе пассивное значение МУМОНа. Это может показаться странным, поскольку МУМОН состоит всего лишь из плюсов, скобок и тому подобных символов ТТЧ. Как же он может выражать что-либо, кроме арифметических высказываний?</p>
    <p>На самом деле, это возможно. Так же, как одна единственная музыкальная строчка может заключать в себе гармонию и мелодию, как слово BACH может быть прочитано как имя и как мелодия, как одно и то же словосочетание может быть аккуратным описанием картины Эшера, структуры ДНК, произведения Баха или Диалога под тем же названием, МУМОН может быть понят, по крайней мере, двояко. Это происходит благодаря следующим фактам:</p>
    <p>Факт 1. Высказывания типа «MU — теорема» могут быть закодированы в теории чисел при помощи Гёделевой нумерации.</p>
    <p>Факт 2. Высказывания теории чисел могут быть переведены в ТТЧ.</p>
    <p>Можно сказать, что (согласно Факту 1) МУМОН — это закодированное сообщение, в котором (согласно Факту 2) символы кода — не более, чем символы ТТЧ.</p>
    <subtitle>Коды и неявное значение</subtitle>
    <p>Вы можете возразить, что закодированное сообщение, в отличие от незакодированного, само по себе ничего не выражает — чтобы его понять, необходимо знать код. Однако на самом деле незакодированных сообщений не существует Просто одни сообщения написаны на более знакомых кодах, а другие — на менее знакомых. Чтобы раскрыть значение сообщения, его необходимо «извлечь» из кода при помощи некоего механизма, или изоморфизма Иногда открыть метод дешифровки бывает трудно, но, как только этот метод раскрыт, сообщение становится прозрачным, как стекло. Когда код становится достаточно знакомым, он перестает выглядеть как таковой, и мы забываем о существовании декодирующего .механизма. Сообщение сливается со значением.</p>
    <p>Здесь мы сталкиваемся со случаем такого полного отождествления сообщения со значением, что мы с трудом можем вообразить, что данные символы могут иметь какое-то иное значение. Мы настолько привыкли считать, что символы ТТЧ придают строчкам этой системы теоретико-числовое значение (и только теоретико-числовое), что нам бывает трудно представить, что некоторые строчки ТТЧ могут быть интерпретированы, как высказывания о системе MIU. Однако Гёделев изоморфизм заставляет нас признать этот второй уровень значения у некоторых строчек ТТЧ.</p>
    <p>МУМОН, декодированный в более знакомом нам виде, сообщает, что</p>
    <p>30 — число <strong>МIU</strong>.</p>
    <p>Это высказывание теории чисел, полученное при интерпретации каждого знака обычным путем.</p>
    <p>Открыв Гёделеву нумерацию и построенный на ее основе изоморфизм, мы в каком-то смысле расшифровали код, на котором высказывания о системе <strong>MIU</strong> записаны при помощи строчек ТТЧ. Гёделев изоморфизм — это новый обнаружитель информации, в том же смысле, как дешифровки старинных текстов были обнаружителями заложенной в этих текстах информации.</p>
    <p>Декодированное этим новым и менее знакомым нам способом, МУМОН сообщает, что</p>
    <p><strong>MU</strong> — теорема системы <strong>MIU</strong>.</p>
    <p>Мораль этой истории мы уже слышали: любой узнанный нами изоморфизм автоматически порождает значение; следовательно, у МУМОНа есть по крайней мере два пассивных значения, а может быть, и больше!</p>
    <subtitle>Бумеранг — Гёделева нумерация ТТЧ</subtitle>
    <p>Разумеется, это еще не конец; мы только начали открывать возможности Гёделева изоморфизма. Естественным трюком было бы использовать возможность ТТЧ отображать другие формальные системы на себя саму, на манер того, как Черепаха повернула патефоны Краба против их самих, или как Бокал Г атаковал сам себя, разбившись. Чтобы это сделать, мы должны приложить Гёделеву нумерацию к самой ТТЧ, так же, как мы это сделали с системой <strong>MIU</strong>, и затем «арифметизировать» правила вывода. Это совсем нетрудно. Например, мы можем установить следующее соответствие:</p>
    <p> <emphasis>Символ    Кодон   Мнемоническое обоснование</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>0 .......   666       Число Зверя для Таинственного Нуля</p>
    <p>S .......   123       последовательность: 1, 2, З…</p>
    <p>= .......   111       зрительное сходство, в повернутом виде + ....... 112  1+1=2</p>
    <p>* .......   236        2*3=6</p>
    <p>( .......   362        кончается на 2 \</p>
    <p>) .......   323        кончается на 3  |   эти</p>
    <p>&lt; .......   212       кончается на 2  |   три пары</p>
    <p>&gt; .......   213       кончается на 3  |   формируют</p>
    <p>[ .......   312        кончается на 2  |   схему</p>
    <p>] .......   313        кончается на 3 /</p>
    <p>а .......   262       противоположно A (626)</p>
    <p>' .......    163       163-простое число</p>
    <p>&#923; ......    161       «&#923;»-«график» последовательности 1-6-1"</p>
    <p>V ......    616       «V»-«график» последовательности 6-1-6</p>
    <p>э ......    633       в некотором роде, из 6 следуют 3 и 3</p>
    <p>~ .......   223       2+2 <emphasis>не</emphasis> 3</p>
    <p>E .......   333       «E» выглядит как «3»</p>
    <p>A .......   626       противоположно «A»- также «график» 6-2-6</p>
    <p>: .......   636        две точки, две шестерки</p>
    <p>пунк ....  611       особенное число (именно потому, что в нем нет ничего особенного)</p>
    <p>Каждый символ ТТЧ соотнесен с трехзначным числом, составленным из цифр 1, 2, 3 и 6 таким образом, чтобы его было легче запомнить. Каждое такое трехзначное число я буду называть <emphasis>Геделев кодоном</emphasis>, или, для краткости, <emphasis>кодоном</emphasis>. Заметьте, что для b. с, d или е кодонов не дано, поскольку мы используем здесь строгую версию ТТЧ. Для этого есть причина, которую вы узнаете в главе XVI. Последняя строчка, «пунктуация», будет объяснена в главе XIV.</p>
    <p>Теперь мы можем представить любую строчку или правило ТТЧ в новом наряде. Вот, например, Аксиома 1 в двух нотациях, новая над старой:</p>
    <p> 626, 262, 636, 223, 123, 262, 111, 666 </p>
    <p>. A      a      :      ~     S     a     =      0</p>
    <empty-line/>
    <p>Обычная условность — использование пунктуации после каждых трех цифр — очень кстати совпала с нашими кодонами, облегчая их чтение.</p>
    <p>Вот Правило Отделения в новой записи:</p>
    <p>ПРАВИЛО: Если <emphasis>x</emphasis> и 212<emphasis>x</emphasis>633y213 являются теоремами, то <emphasis>у</emphasis> - также теорема.</p>
    <p>Наконец, вот целая деривация, взятая из предыдущей главы; она дана в строгой версии ТТЧ и записана в новой нотации:</p>
    <p>626,262,636,626.262,163,636,362,262,112,123,262,163,323,111,123,362,262,112,262,163,323 аксиома 3</p>
    <p>. A    a     :     A     a     '     :     (     a    +     S    a     '     )   =    S    (     a     +    a      '    )</p>
    <p>626,262,163,636,362,123,666,112,123,262,163,323,111,123,362,123,666,112,262,163,323 спецификация</p>
    <p>. A    a     '     :     (     S    0     +    S    a     '      )    =    S     (     S    0     +    a     '     )</p>
    <p>362,123,666,112,123,666,323,111,123,362,123,666,112,666,323 спецификация</p>
    <p>. (     S    0     +    S    0      )    =    S     (     S    0    +     0    )</p>
    <p>626,262,636,362,262,112,666,323.111.262 аксиома 2</p>
    <p>.  A    а    :     (     а    +    0     )     =    а</p>
    <p>362,123,666,112,666,323,111,123,666  спецификация</p>
    <p>. (     S     0    +    0     )     =    S    0</p>
    <p>123,362,123,666.112,666,323,111,123,123,666  добавить «123»</p>
    <p>.  S   (      S    0     +    0    )     =     S    S    0</p>
    <p>362,123,666,112,123,666,323,111,123,123,666  транзитивность</p>
    <p>.  (    S    0     +    S     0     )    =     S    S    0</p>
    <p>Обратите внимание, что я изменил название правила «добавить S» на «добавить 123», поскольку данное правило узаконивает именно эту типографскую операцию.</p>
    <p>Новая нотация кажется весьма странной. Вы теряете всякое ощущение значения; однако, если потренироваться, вы сможете читать строчки в этой нотации так же легко, как вы читали строчки ТТЧ. Вы сможете отличать правильно сформированные формулы от неправильных с первого взгляда. Естественно, поскольку это настолько наглядно, вы будете думать об этом, как о типографской операции — но в то же время выбор правильно сформированных <emphasis>формул</emphasis> в этой нотации эквивалентен выбору определенного класса <emphasis>чисел</emphasis>, у которых есть также арифметическое определение.</p>
    <p>А как же насчет «арифметизации» всех правил вывода? Они все еще остаются типографскими. Но погодите минутку! Согласно Центральному Предложению, типографское правило — все равно, что арифметическое правило. Ввод и перестановка цифр в числах десятичной записи — это <emphasis>арифметическая</emphasis> операция, которая может быть осуществлена типографским путем. Подобно тому, как добавление «О» справа от числа эквивалентно умножению этого числа на 10, каждое правило представляет собой компактное описание длинного и сложного арифметического действия. Таким образом, нам не придется искать эквивалентных арифметических правил, поскольку все правила <emphasis>уже </emphasis>арифметические!</p>
    <subtitle>Числа ТТЧ: рекурсивно счетное множество чисел</subtitle>
    <p>С такой точки зрения, приведенная выше деривация теоремы «362,123,666,112,123,666,323,111,123,123,666» представляет собой последовательность весьма сложных теоретико-численных трансформаций, каждая из которых действует на одно или более данных чисел. Результатом этих трансформаций является, как и ранее, <emphasis>выводимое число</emphasis>, или, более точно, <emphasis>число ТТЧ</emphasis>. Некоторые арифметические правила берут старое число ТТЧ и <emphasis>увеличивают</emphasis> его определенным образом, чтобы получить новое число ТТЧ, некоторые <emphasis>уменьшают</emphasis> старое число ТТЧ; другие правила берут два числа ТТЧ, воздействуют на них определенным образом и комбинируют результаты, получая новое число ТТЧ — и так далее, и тому подобное. Вместо того, чтобы начинать с одного известного числа ТТЧ, мы начинаем с <emphasis>пяти</emphasis> — одно для каждой аксиомы (в строгой нотации). На самом деле, арифметизированная ТТЧ очень похожа на арифметизированную систему <strong>MIU</strong> — только в ней больше аксиом и правил, и запись точных арифметических эквивалентов была бы титаническим и совершенно «непросветляющим» трудом. Если вы внимательно следили за тем, как это было сделано для системы <strong>MIU</strong>, у вас должно быть сомнений в том, что здесь это делается совершенно аналогично. </p>
    <p>Эта «гёделизация» ТТЧ порождает новый теоретико-числовой предикат:</p>
    <p><emphasis>а</emphasis> — число ТТЧ.</p>
    <p>Например, мы знаем из предыдущей деривации, что <strong>362,123,666,112,123,666,323,111,123,123,666</strong> <emphasis>является </emphasis>числом ТТЧ, в то время как число <strong>123,666,111,666</strong> числом ТТЧ предположительно <emphasis>не</emphasis> является.</p>
    <p>Оказывается, что этот новый теоретико-численный предикат можно <emphasis>выразить </emphasis>некоей строчкой ТТЧ с одной свободной переменной — скажем, <emphasis>а</emphasis>. Мы могли бы поставить тильду впереди, и эта строчка выражала бы дополняющее понятие:</p>
    <p><emphasis>а</emphasis> — не число ТТЧ.</p>
    <p>Теперь давайте заменим все <emphasis>а</emphasis> в этой второй строчке на символ числа ТТЧ для <strong>123,666,111,666</strong> — символ, содержащий ровно 123,666,111,666 <strong>S</strong> и слишком длинный, чтобы его здесь записывать. У нас получится строчка ТТЧ, которая, подобно МУМОНу, может быть интерпретирована на двух уровнях. Во-первых, она будет означать</p>
    <p>123,666,111,666 — не число ТТЧ.</p>
    <p>Но, благодаря изоморфизму, связывающему числа, ТТЧ с теоремами ТТЧ, у этой строчки есть и второе значение:</p>
    <p>S0=0 не теорема ТТЧ.</p>
    <subtitle>ТТЧ пытается проглотить саму себя</subtitle>
    <p>Это неожиданно двусмысленное толкование показывает, что ТТЧ содержит строчки, говорящие о других строчках ТТЧ. Иными словами, метаязык, на котором мы можем говорить о ТТЧ, берет начало, хотя бы частично, <emphasis>внутри </emphasis>самой ТТЧ. И это не случайность; дело в том, что архитектура любой формальной системы может быть отражена в Ч (теории чисел). Это такая же неизбежная черта ТТЧ, как колебания, вызываемые в патефоне, проигрываемой на нем пластинкой. Кажется, что колебания должны вызываться внешними причинами, — например, прыжками детей или ударами мяча; но побочный — и неизбежный — эффект произведения звуков заключается в том, что они заставляют колебаться сам механизм, их порождающий. Это не случайность, а закономерный и неизбежный побочный эффект. Он свойствен самой природе патефонов. И так же самой природе любой формализации теории чисел свойственно то, что ее метаязык содержится в ней самой.</p>
    <p>Мы можем почтить это наблюдение, назвав его Центральной Догмой Математической Логики и изобразив его на двухступенчатой диаграмме.</p>
    <p>ТТЧ ==&gt; Ч ==&gt; мета-ТТЧ</p>
    <p>Иными словами, у строчки ТТЧ есть интерпретация в Ч, а у высказывания Ч может быть второе значение — оно может быть понято как высказывание о ТТЧ.</p>
    <subtitle>G: строчка, говорящая о себе самой на коде</subtitle>
    <p>Эти интересные факты — только половина истории. Другая половина — интенсификация автореференции. Мы сейчас находимся в положении Черепахи, когда она обнаружила, что можно создать пластинку, разбивающую проигрывающий ее патефон. Вопрос только в том, какую именно запись надо ставить на данный патефон. Выяснить это непросто.</p>
    <p>Для этого нужно найти строчку ТТЧ — мы будем называть ее «G» — которая говорит о себе самой, в том смысле, что — одно из ее пассивных значений — это высказывание о G.</p>
    <p>В частности, этим пассивным значением окажется</p>
    <p>«G- не теорема ТТЧ»</p>
    <p>Я должен добавить, что у G есть и другое пассивное значение, являющееся <emphasis>высказыванием теории чисел</emphasis>; подобно тому, как МУМОН мог быть интерпретирован двояко. Важно то, что каждое пассивное значение — действительно и полезно, и никоим образом не бросает тень сомнения на второе значение. (Тот факт, что играющий патефон может вызывать колебания в самом себе и в пластинке, не отрицает того, что эти колебания — музыкальные звуки!)</p>
    <subtitle>В неполноте ТТЧ виновато существование G </subtitle>
    <p>Об изобретательном методе создания G и о некоторых важных понятиях ТТЧ мы поговорим в главах XIII и XIV; пока же давайте заглянем вперед и постараемся увидеть, какие последствия будет иметь нахождение автореферентной часта ТТЧ. Кто знает — может быть, это будет подобно взрыву! В некотором роде, это так и есть. Как вы думаете,</p>
    <p>Является ли G теоремой ТТЧ, или нет?</p>
    <p>Постарайтесь сформировать собственное мнение по этому поводу, не опираясь на мнение G о себе самой. В конце концов, G может понимать себя не лучше, чем понимает себя какой-нибудь мастер дзен-буддизма. Подобно МУМОНу, G может быть ложным утверждением. Подобно <strong>MU</strong>, G может быть не-теоремой. Мы не обязаны верить в любую возможную строчку ТТЧ, а только в ее теоремы. Давайте используем наше умение рассуждать логически и постараемся разъяснить этот вопрос.</p>
    <p>Предположим, как обычно, что ТТЧ включает правильные методы рассуждения и что, следовательно, ложные утверждения не могут являться ее теоремами. Иными словами, любая теорема ТТЧ выражает истину. Таким образом, если бы строчка G была теоремой, она выражала бы истину, а именно: «G — не теорема.» Вся сила ее автореферентности видна здесь в действии. Будучи теоремой, G должна быть ложна. Опираясь на наше предположение, что ТТЧ не имеет ложных теорем, мы должны теперь заключить, что G — <emphasis>не теорема</emphasis>. Это не так страшно, но оставляет нас с меньшей проблемой. Зная, что G — не теорема, мы должны согласиться с тем, что она выражает истину… В этой ситуации ТТЧ не оправдывает наших ожиданий — мы нашли строчку, выражающую истинное высказывание, которая в то же время не является теоремой! И, как бы мы не удивлялись, мы не должны упускать из виду тот факт, что у G есть также и арифметическая интерпретация. Это позволяет нам подвести итог нашим наблюдениям:</p>
    <p><emphasis>Найдена такая строчка ТТЧ, которая является недвусмысленным высказыванием о некоторых арифметических свойствах натуральных чисел; более того, рассуждая вне системы, мы можем определить не только то, что это высказывание истинно, но и то, что эта строчка не является теоремой ТТЧ. Таким образом, если мы спросим у ТТЧ, истинно ли это высказывание, она не сможет ответить ни да, ни нет.</emphasis></p>
    <p>Аналогична ли G Черепашья цепочка в «Приношении MU»? Не совсем. Аналогичней с Черепашьей цепочкой будет ~G. Почему это так? Давайте подумаем! Что говорит ~G? Она должна утверждать обратное строчке G. G говорит: «G — не теорема ТТЧ»; следовательно, ~G должно читаться «G — теорема ТТЧ». Мы можем перефразировать обе эти строчки следующим образом:</p>
    <p>G: «Я не теорема (ТТЧ)» </p>
    <p>~G: «Мое отрицание — теорема (ТТЧ)»</p>
    <p>Именно ~G параллельна Черепашьей цепочке, так как она говорит не о себе самой, но о той цепочке, что Черепаха дала Ахиллу сначала — цепочке, на которой была завязана дополнительная неточка (или на одну неточку меньше, чем надо — это зависит от точки зрения).</p>
    <subtitle>Последнее слово — за Мумоном</subtitle>
    <p>В своем коротком стихотворении о MU Джошу, Мумон проник в Мистерию Ультранеразрешимости глубже всех: </p>
    <p><emphasis>Есть ли у собаки природа Будды? </emphasis></p>
    <p><emphasis>Это самый серьезный вопрос из всех.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Если вы ответите да или нет, </emphasis></p>
    <p><emphasis>Вы утратите собственную природу Будды.</emphasis></p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Часть II</p>
   </title>
   <image l:href="#i_072.jpg"/>
   <section>
    <p><emphasis>Триплеты «GEB» и «EGB»</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Прелюдия и…</p>
    </title>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_073.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 54. М. К. Эшер. «Лист Мёбиуса II» (гравюра на дереве, 1963).</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Ахилл и Черепаха пришли в гости к Крабу, чтобы познакомиться с его другом Муравьедом. После того, как новые знакомые представлены друг другу, вся четверка садится за чай.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Мы вам кое-что принесли, мистер Краб.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Очень любезно с вашей стороны, но зачем же было утруждаться?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: О это так, мелочь — в знак нашего уважения. Ахилл, отдайте, пожалуйста, подарок м-ру К.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: С удовольствием. С наилучшими пожеланиями, м-р К. Надеюсь, что вам понравится.</p>
    <p><emphasis>(Ахилл протягивает Крабу элегантно завернутый пакет, квадратный и плоский Краб начинает его разворачивать).</emphasis></p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Интересно, что это такое?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Сейчас узнаем (Кончает разворачивать и вытаскивает подарок). Две пластинки! Прекрасно! Но погодите-ка здесь нет этикетки. Неужели это снова ваши «особые» записи, г-жа Ч?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Если вы имеете в виду разбивальную музыку, на этот раз нет. Но эти записи действительно уникальны, так как они сделаны по персональному заказу. На самом деле, их еще никто никогда не слышал — кроме, конечно Баха, когда тот их играл.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Когда Бах их играл? Что вы имеете в виду?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы будете вне себя от счастья, м-р Краб, когда г-жа Ч объяснит вам, что это за пластинки.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Почему бы вам самому этого не рассказать, Ахилл? Не стеснятесь, говорите!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Можно? Вот здорово! Но я лучше загляну сначала в свои записи (Вытаскивает бумажку и откашливается ) Кхе-кхе. Желаете послушать рассказ о замечательных новых результатах в математике — результатах, которым ваши пластинки обязаны своим существованием?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Мои пластинки восходят к каким-то математическим выкладкам? Как интересно! Что ж, теперь, когда вы задели мое любопытство, я просто обязан об этом узнать.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Отлично! (Делает паузу, чтобы отхлебнуть чай, затем продолжает) Кто-нибудь из вас слышал о печально известной «Последней Теореме» Ферма?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Не уверен. Звучит знакомо, но не могу припомнить.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_074.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 55. Пьер Де Ферма</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Идея очень проста. Пьер де Ферма, адвокат по профессии и математик по призванию, однажды, читая классический текст Диофанта «Арифметика», наткнулся на следующее уравнение:</p>
    <p>a&#178; + b&#178; = c&#178;</p>
    <p>Он тут же понял, что это уравнение имеет бесконечно много решений для <emphasis>а</emphasis>, <emphasis>b</emphasis>, и <emphasis>с,</emphasis> и написал на полях свою знаменитую поправку:</p>
    <p>Уравнение:</p>
    <p>а <sup><emphasis>n</emphasis></sup>+ b <sup><emphasis>n</emphasis></sup> = с <sup><emphasis>n</emphasis></sup></p>
    <p>имеет решение в положительных целых числах <emphasis>а</emphasis>, <emphasis>b</emphasis>, <emphasis>с</emphasis>, и <emphasis>n</emphasis> только при <emphasis>n</emphasis> = 2 (и в таком случае имеется бесконечное множество <emphasis>a</emphasis>, <emphasis>b</emphasis>, и <emphasis>c</emphasis>, удовлетворяющих этому уравнению), но для <emphasis>n</emphasis>&gt;2 решений не существует. Я нашел замечательное доказательство этого, которое, к несчастью, не помещается на полях.</p>
    <p>С того дня и в течение почти трехсот лет математики безуспешно пытаются сделать одно из двух: либо доказать утверждение Ферма и таким образом очистить его репутацию, в последнее время слегка подпорченную скептиками, не верящими, что он действительно нашел доказательство — либо опровергнуть его утверждение, найдя контрпример: множество четырех целых чисел <emphasis>а</emphasis>, <emphasis>b</emphasis>, <emphasis>с</emphasis>, и <emphasis>n</emphasis>, где <emphasis>n</emphasis> &gt; 2, которое удовлетворяло бы этому уравнению. До недавнего времени все попытки в любом из этих двух направлений проваливались. Точнее, теорема доказана лишь для определенных значений <emphasis>n</emphasis> — в частности, для всех <emphasis>n</emphasis> до 125 000.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не лучше ли тогда называть это Гипотезой вместо Теоремы, поскольку настоящее доказательство еще не найдено?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Строго говоря, вы правы, но по традиции это зовется именно так.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Удалось ли кому-нибудь в конце концов разрешить этот знаменитый вопрос?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Представьте себе, да: это сделала г-жа Черепаха, как всегда, в момент гениального озарения. Она не только нашла ДОКАЗАТЕЛЬСТВО Последней Теоремы Ферма (оправдав, таким образом, ее название и очистив репутацию Ферма), но и КОНТРПРИМЕР, показав, что интуиция скептиков их не подвела!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вот это да! Поистине революционное открытие.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Прошу вас, не тяните: что это за магические числа, удовлетворяющие уравнению Ферма? Мне особенно любопытно узнать значение <emphasis>n</emphasis>.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ах, какой ужас! Какой стыд! Верите ли, я оставил все выкладки дома на громаднейшем листе бумаги. К несчастью, он был слишком велик, чтобы принести его с собой. Хотел бы я, чтобы он был сейчас здесь и чтобы можно было вам все показать. Но кое-что я все же помню: величина <emphasis>n</emphasis> — единственное положительное число, которое нигде не встречается в непрерывной дроби числа &#960;.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Какая жалость, что у вас нет с собой ваших записей. Так или иначе, у нас нет оснований сомневаться, что все, что вы нам сказали — чистая правда.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Да и кому, в конце концов, нужно видеть <emphasis>n</emphasis> в десятичной записи? Ахилл же объяснил нам, как найти это число. Что ж, г-жа Черепаха, примите мои сердечные поздравления по поводу вашего эпохального открытия!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Благодарю вас. Однако практическая польза, которую немедленно принес мой результат, кажется мне еще важнее теоретического открытия.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Смерть как хочется услышать об этом — ведь я всегда считал, что теория чисел — Царица Чистой Математики, единственная ветвь математики, не имеющая НИКАКОГО практического приложения.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы не единственный, кто так думает; однако на деле почти невозможно предсказать, когда и каким образом какая-либо ветвь чистой математики — или даже какая-либо индивидуальная Теорема — повлияет на другие науки. Это происходит совершенно неожиданно, и данный случай — хороший тому пример.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Обоюдоострый результат г-жи Черепахи прорубил дверь в область акусто-поиска.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Что такое акусто-поиск?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Название говорит само за себя: это поиск и извлечение акустической информации из сложных источников. Например, типичная задача акусто-поиска — восстановить звук, произведенный упавшим в воду камнем, по форме расходящихся по воде кругов.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Но это невозможно!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Почему же? Это весьма похоже на то, что делает наш мозг, когда он восстанавливает звук, произведенный голосовыми связками другого человека, по колебаниям, переданным барабанной перепонкой далее по лабиринту ушной раковины.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Ясно. Но я все еще не вижу связи этого ни с теорией чисел, ни с моими новыми пластинками.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Видите ли, в математике акусто-поиска часто возникают вопросы, связанные с числом решений неких Диофантовых уравнений. А г-жа Ч годами занималась тем, что пыталась восстановить звуки игры Баха на клавесине (что происходило более двухсот лет тому назад), основываясь на расчетах движения всех молекул в атмосфере в настоящее время.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Но это же совершенно невозможно! Эти звуки утрачены навсегда, утеряны невозратимо!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Так думают непосвященные — но г-жа Ч посвятила много лет этой проблеме и пришла к выводу, что все зависит от количества решений уравнения:</p>
    <p>а <sup><emphasis>n</emphasis></sup>+ b <sup><emphasis>n</emphasis></sup> = с <sup><emphasis>n</emphasis></sup></p>
    <p>в положительных числах, при <emphasis>n</emphasis> &gt; 2.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я могла бы объяснить, при чем здесь это уравнение, но не хочу наскучить присутствующим.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Оказалось, что теория акусто-поиска предсказывает, что звуки Баховского клавесина могут быть восстановлены по движению всех молекул атмосферы при одном из двух условий ЛИБО у этого уравнения есть хотя бы одно решение.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Удивительно!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Фантастика да и только!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Кто бы мог подумать!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я хотел сказать, «ЛИБО такое решение существует, ЛИБО существует доказательство, что уравнение НЕ имеет решений!» Итак, г-жа Ч начала кропотливую работу с обоих концов проблемы одновременно Оказалось, что нахождение контрпримера было ключом к нахождению доказательства, так что одно прямо вело к другому.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Как же это возможно?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Видите ли, мне удалось показать, что структуру любого доказательства Последней Теоремы Ферма — если таковое существует — возможно описать с помощью элегантной формулы, которая зависела бы от величин решения некоего уравнения. Когда я нашла это второе уравнение, к моему удивлению оно оказалось не чем иным как уравнением Ферма. Забавное случайное соотношение между формой и содержанием. Так что, когда я нашла контрпример, мне осталось только использовать эти числа как план для построения доказательства того, что это уравнение не имеет решения. Замечательно просто, если подумать. Не знаю, почему никто не нашел этого результата раньше.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: В результате этого неожиданного блестящего математического успеха, г-же Ч удалось провести акусто-поиск о котором она столько лет мечтала. Подарок полученный м-ром Крабом представляет собой осязаемую реализацию этой абстрактной работы.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Не говорите мне пожалуйста что это запись Баха, играющего на клавесине собственные сочинения!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Сожалею, но приходится поскольку это именно она и есть! Это набор из двух записей Себастиана Баха исполняющего весь Хорошо Темперированный Клавир. На каждой пластинке записана одна из двух его частей, это значит что каждая запись состоит из 24 прелюдий и фуг по одной в каждом мажорном и минорном ключе.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: В таком случае мы должны немедленно прослушать эти бесценные пластинки! Как я смогу вас отблагодарить?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы уже нас отблагодарили сполна этим превосходным чаем, который вы для нас приготовили.</p>
    <p>(Краб вынимает одну из пластинок из конверта и ставит ее на свой патефон. Комната наполняется звуками потрясающей, мастерской игры на клавесине, при этом качество записи самое высокое, какое можно вообразить. Можно даже разобрать — или это только воображение слушателя? — тихий голос Баха, подпевающего собственной игре)</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Хотите следить по нотам? У меня есть уникальное издание Хорошо Темперированною Клавира, проиллюстрированное одним из моим учителей, который также был необыкновенным каллиграфом.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это было бы чудесно.</p>
    <p><emphasis>(Краб подходит к элегантному книжному шкафу с застекленными дверцами, открывает его и достает два больших тома.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вот, пожалуйста, г-жа Черепаха. Я сам еще не видел всех прекрасных иллюстраций в этом издании, все никак клешни не доходят. Может быть, ваш подарок меня наконец на это подвигнет.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Надеюсь.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Вы заметили, что во всех этих произведениях прелюдия точно определяет настроение следующей фуги?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: О, да. Хотя это трудно объяснить, но между ними всегда есть некая таинственная связь. Даже если у прелюдии и фуги нет общей музыкальной темы, в них всегда присутствует неуловимое абстрактное нечто, которое их прочно связывает.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: И в кратких моментах тишины, которые отделяют прелюдию от фуги, есть что-то необыкновенно драматическое. Это тот момент, когда тема фуги готова вступить в свои права, сначала в отдельных голосах, которые потом сплетаются, создавая все более сложные уровни странной, изысканной гармонии.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я знаю, что вы имеете в виду. Я слышал еще далеко не все прелюдии и фуги, но меня очень волнует этот момент тишины; в это время я всегда пытаюсь угадать, что старик Бах задумал на этот раз. Например, я всегда спрашиваю себя, в каком темпе будет следующая фуга? Будет ли это аллегро или адажио? Будет ли она на 6/8 или на 4/4? Будет ли в ней три голоса, или пять — или четыре? И вот звучит первый голос… Потрясающий момент!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Да, я помню давно ушедшие дни моей юности, дни, когда я трепетал от счастья, слушая эти прелюдии и фуги, возбужденный их новизной и красотой, и теми сюрпризами, которые они скрывают.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А теперь? Неужели это счастливый трепет прошел?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Он перешел в привычку, как всегда и бывает с подобными чувствами. Но в привычке также есть своя глубина, и это приносит определенное удовлетворение. Кроме того, я всегда обнаруживаю какие-нибудь новые сюрпризы, которых раньше не замечал.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Повторения темы, которых вы раньше не слышали?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Может быть; в особенности, когда эта тема проходит в обращении, спрятанная среди нескольких других голосов, или когда она поднимается на поверхность, словно возникая из ничего. Есть там также и удивительные модуляции, которые приятно слушать снова и снова, спрашивая себя, как это старик Бах смог создать подобное.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Приятно слышать, что все эти радости останутся у меня после того, как пройдет моя первая влюбленность в Хорошо Темперированный Клавир, жаль, однако, что это блаженное состояние не может длиться вечно.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Не бойтесь, влюбленность не пройдет бесследно. Эта юношеская влюбленность хороша тем, что ее всегда можно оживить именно тогда, когда вы считаете, что она уже умерла. Для этого необходим лишь толчок извне в нужном направлении.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Правда? Что же это за толчок?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Например, прослушивание этой музыки ушами того, кто слушает ее в первый раз; такой человек здесь вы, Ахилл. Каким-то образом, ваш трепет передается мне, и я снова полон блаженного восторга!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Звучит интригующе. Восторг спит где-то внутри вас, но сами вы не в состоянии вытащить его из глубин подсознания.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Именно так. Возможность оживить это чувство «закодирована» каким-то образом в структуре моего мозга, но я не могу осуществить это по желанию; я должен ждать счастливого случая, который запустит этот механизм.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: У меня вопрос насчет фуг; мне стыдно об этом спрашивать, но, поскольку я новичок в искусстве слушания фуг, не может ли кто-нибудь из вас, матерых слушателей, научить меня кое-чему?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я с удовольствием поделюсь с вами своими скудными познаниями, если это может вам чем-то помочь.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, благодарю вас. Позвольте мне начать издалека. Знакомы ли вы с гравюрой М. К. Эшера под названием «Куб с магическими лентами»?</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_075.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 56. М. К. Эшер «Куб с магическим лентами» (литография, 1957)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: На которой изображены изогнутые ленты с искривлениями в виде пузырей, которые кажутся попеременно то выпуклыми, то вогнутыми?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Она самая.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я помню эту картину. Кажется, что пузыри на ней все время перескакивают из одного состояния в другое: они то выпуклые, то вогнутые, в зависимости от того, с какого угла на них посмотреть. Невозможно одновременно увидеть их и выпуклыми, и вогнутыми — почему-то мозг этого просто не позволяет. У нас просто есть два разных способа воспринять эти пузыри.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы совершенно правы Знаете, мне кажется, что я открыл два способа слушать фугу, в чем-то аналогичных этому Вот они: либо следить лишь за одним отдельным голосом в каждый момент, либо слушать общее звучание, не пытаясь распутать голоса. Я пробовал оба эти способа и, к моему разочарованию, оказалось, что каждый из них исключает другой. Это просто не в моей власти слушать каждый индивидуальный голос и в то же время слышать общий эффект. Я все время перескакиваю с одного способа на другой, более или менее спонтанно и непроизвольно.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Так же, как когда вы смотрите на магические ленты?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да. Но скажите… мое описание двух способов слушания фуги безошибочно указывает на меня, как на наивного, неопытного слушателя, не способного уловить более глубокие уровни восприятия?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вовсе нет, Ахилл Я могу говорить только за себя, но я тоже постоянно перепрыгиваю с одного способа на другой, не контролируя этот процесс и не пытаясь сознательно решить, какой из двух способов должен господствовать. Не знаю, испытывали ли остальные наши друзья что-нибудь подобное.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Безусловно. Это весьма мучительное состояние, поскольку вы чувствуете, что дух фуги витает где-то близко — но вы не можете охватить его полностью, так как не в состоянии слушать сразу двумя способами.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: У фуг есть интересная особенность: каждый из голосов является музыкальной пьесой сам по себе, так что фугу можно рассматривать как набор нескольких различных музыкальных произведений, основанных на одной и той же теме и исполняемых одновременно. И слушатель (или его подсознание) должен сам решать, воспринимать ли фугу как целое или как набор отдельных частей, гармонирующих друг с другом.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы говорите, что эти части «независимы», однако это не может быть совершенно верным. Между ними должна существовать какая-то координация, иначе, когда они исполняются вместе, мы слышали бы беспорядочное столкновение звуков — а это далеко не так!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Наверное, лучше сказать так: если бы вы слушали каждый голос в отдельности, вы обнаружили бы, что он имеет смысл сам по себе. Он может быть исполнен в одиночку, и именно это я имел в виду, говоря, что голоса независимы. Но вы совершенно правы, указывая, что каждая из этих индивидуальных мелодий соединяется с остальными совсем не случайным образом, сливаясь в изящное целое. Искусство создания прекрасных фуг заключается именно в умении соединять несколько линий, каждая из которых кажется написанной ради своей собственной красоты — но когда они взяты все вместе, целое звучит вполне естественно. Между прочим, двойственность между слушанием фуги как целого и слушанием составляющих её голосов — это частный пример более общей двойственности, приложимой к разным структурам, построенным, начиная с нижних уровней.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Правда? Вы хотите сказать, что мои два «способа» приложимы не только к ситуации со слушанием фуг?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Совершенно верно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Интересно, как это может быть? Наверное, это связано с попеременным восприятием чего-либо как целого, или как собрания его частей. Но я сталкивался с этой дихотомией только слушая фуги</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вот это да! Посмотрите-ка! Я только что перевернула страницу следя за музыкой, и нашла великолепную иллюстрацию на странице перед титульным листом.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я раньше никогда не видел этой иллюстрации. Будьте добры, передайте книгу по кругу.</p>
    <p><emphasis>(Черепаха передает книгу. Каждый из четырех приятелей рассматривает книгу по-своему — кто издалека, кто поднося прямо к глазам, при этом каждый из них качает головой в удивлении. Наконец, книга обходит всех и возвращается к Черепахе, которая смотрит в нее очень внимательно)</emphasis> </p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Мне кажется, прелюдия почти кончилась. Хотелось бы знать, удастся ли мне, слушая фугу, найти ответ на этот опрос «как нужно слушать фугу — как целое или как сумму частей?»</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Слушайте внимательно и вы поймете!</p>
    <p><emphasis>(Прелюдия заканчивается. Следует пауза, и затем… )</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА X: Уровни описания и компьютерные системы</p>
    </title>
    <subtitle>Уровни описания</subtitle>
    <p>У ГЁДЕЛЕВОЙ СТРОЧКИ G и у фуги Баха есть одно и то же свойство: их можно понять на нескольких уровнях. Все мы знакомы с подобным явлением; иногда оно нас озадачивает, а иногда мы не видим в нем ничего особенного. Например, все мы знаем, что человеческие существа сделаны из огромного количества (около 25 триллионов) клеток и, следовательно, все, что мы делаем, может быть в принципе описано на клеточном — или даже на молекулярном — уровне. Большинство из нас воспринимает этот факт как нечто само собой разумеющееся. Когда мы идем к доктору, он смотрит на нас на более низком уровне, чем воспринимаем себя мы сами. Мы читаем о ДНК и «генетической инженерии», попивая при этом кофе. По-видимому, нам удалось примирить эти два несовместимых восприятия нас самих, просто разъединив их в сознании. Для нас практически невозможно соотнести собственное микроскопическое описание с восприятием себя как личности, и поэтому мы храним эти две разные картины в разных «отделениях» мозга. Изредка мы пытаемся соотнести эти два восприятия, спрашивая себя: «Как это так, что эти две совершенно разные вещи — не что иное, как один и тот же человек?»</p>
    <p>Возьмите, например, последовательность образов на экране телевизора, показывающего улыбающуюся Мэрилин Монро. Глядя на эту последовательность, мы знаем, что на самом деле видим не женщину, а множество мерцающих точек на плоской поверхности. Однако в данный момент это нас совершенно не волнует. У нас в голове совмещаются две абсолютно разные картины того, что мы видим на экране, но это нас не смущает. Мы можем легко «выключить» одну из них и начать следить за другой и делаем это постоянно. Какая из них «реальнее»? Это зависит от того, кто вы такой: человек, собака, компьютер или телевизионный аппарат.</p>
    <subtitle>Блоки и шахматное мастерство</subtitle>
    <p>Одна из самых трудных задач, стоящих перед исследователями искусственного интеллекта — найти способ соединить эти два описания и создать систему, которая могла бы принимать один уровень описания и производить другой. Эта проблема хорошо иллюстрируется прогрессом в создании компьютерных программ, играющих в шахматы. В 1950-х и 1960-х годах считалось, что ключом к созданию хорошо играющей машины является ее умение заглянуть вперед в разветвляющуюся сеть возможных продолжений игры дальше, чем любой шахматный мастер. Однако, когда программы стали мало-помалу приближаться к этой цели, обнаружилось, что никакого скачка в качестве игры шахматных компьютеров не произошло, и они не обогнали человеческих экспертов. Фактом остается то, что по сегодняшний день шахматные мастера-люди все еще регулярно обыгрывают самые лучшие программы.</p>
    <p>Объяснение этого факта давно уже опубликовано В 1940 году датский психолог Адриан де Грот исследовал то, как шахматные мастера, в отличие от новичков, оценивают позицию. Его исследования показали, что мастера воспринимают расположение фигур <emphasis>блоками</emphasis>. Существует более высокий уровень описания доски, чем прямолинейное «белая пешка на е5, черная ладья на д6», и мастер каким-то образом создает мысленный образ доски на высшем уровне. Это доказывается тем, как быстро, по сравнению с новичком, мастер может восстановить какую-либо позицию из партии, после того, как обоим показали доску в течение пяти секунд. Весьма показателен тот факт, что ошибки мастера касались целых групп фигур, которые он ставил в неправильное место; при этом стратегически позиция оставалась почти той же самой — но не на взгляд новичка! Окончательным доказательством этого факта послужил тот же эксперимент, в котором на этот раз вместо настоящих позиций фигуры были расставлены как попало. В реконструкции таких случайных позиций мастера показали себя ничуть не лучше новичков.</p>
    <p>Из этого следует, что в шахматных партиях повторяются некие типы ситуаций, некие определенные схемы и что именно эти схемы высшего уровня воспринимаются мастером. Он думает на <emphasis>ином уровне</emphasis>, чем новичок, и оперирует другим набором понятий. Почти все бывают удивлены, узнав, что во время партии мастер редко заглядывает вперед дальше, чем новичок — более того, мастер обычно рассматривает всего лишь горстку возможных ходов. Трюк заключается в том, что его восприятие доски подобно фильтру, глядя на позицию, он буквально <emphasis>не видит плохих ходов</emphasis>, подобно тому, как любители не видят ходов, <emphasis>противоречащих правилам</emphasis>. Любой, кто хотя бы немного играл в шахматы, организует свое восприятие таким образом, что диагональные ходы ладьей, вертикальное взятие пешками и тому подобное просто не приходят ему в голову. Подобно этому, мастера создали высшие уровни организации в их восприятии позиции; в результате, рассматривать плохие ходы для них так же маловероятно, как для большинства людей — рассматривать незаконные ходы. Это можно назвать <emphasis>явной обрезкой</emphasis> гигантского разветвленного дерева возможностей. С другой стороны, неявная обрезка включает рассмотрение хода и, после поверхностного анализа, решение этот ход больше не анализировать.</p>
    <p>Это различие приложимо также и к другим видам интеллектуальной деятельности — например, к занятиям математикой. Способный математик обычно не обдумывает всяческие ложные пути к доказательству нужной теоремы, как это могли бы делать менее одаренные люди; скорее, он «нюхом чувствует» многообещающие пути и сразу направляется по ним.</p>
    <p>Компьютерные шахматные программы, основанные на заглядывании далеко вперед, не научены думать на высшем уровне; стратегией таких машин была «грубая сила» просчета вариантов, в надежде таким образом сокрушить любое сопротивление. Однако оказалось, что эта стратегия не работает. Может быть, когда-нибудь и удастся создать такую программу, которая, основываясь только на грубой силе — умению считать варианты — действительно сможет обыгрывать лучших человеческих игроков. Однако это будет небольшим выигрышем в области интеллекта, по сравнению с открытием того, что важнейшей составляющей разума является его умение создавать многоуровневые описания сложных схем, таких, как шахматные доски, телевизионные экраны, печатные страницы или картины.</p>
    <subtitle>Похожие уровни</subtitle>
    <p>Обычно нам не приходится держать в уме больше одного уровня понимания ситуации. Более того, как мы уже сказали ранее, различные описания одной и той же системы бывают настолько далеки друг от друга концептуально, что у нас не возникает проблемы одновременного восприятия обоих; они просто хранятся в разных мысленных отделениях. Трудности возникают тогда, когда одна и та же система допускает два или более описаний, в чем-то похожих друг на друга. Тогда нам бывает трудно, думая о системе, не смешивать различные уровни — и при этом мы легко можем запутаться.</p>
    <p>Вне сомнения, это происходит, когда мы думаем о нашей собственной психологии — скажем, когда мы пытаемся понять мотивы различных человеческих поступков. В структуре человеческого разума есть множество уровней — безусловно, это система, которую мы пока понимаем недостаточно хорошо. Существуют сотни соперничающих друг с другом теорий, объясняющих различное поведение; они основаны на предположениях о том, насколько глубоко в этой иерархии уровней расположены те или иные психологические «силы». Поскольку в настоящее время мы используем почти один и тот же язык для описания различных уровней, это приводит к немалой путанице и, наверняка, к рождению множества ложных теорий. Например, мы говорим о стимулах — сексе, власти, славе, любви — понятия при этом не имея, где именно в структуре человеческого интеллекта они зарождаются. Я не буду останавливаться на этом подробно; скажу лишь, что наше непонимание того, кто мы есть, безусловно связано с тем фактом, что мы состоим из большого количества уровней и используем один и тот же язык для описания нас самих на разных уровнях.</p>
    <subtitle>Компьютерные системы</subtitle>
    <p>Существует еще одно место, где многие уровни описания сосуществуют в единой системе и все уровни концептуально близки один к другому. Я имею в виду компьютерные системы. Работающую компьютерную программу можно рассматривать на нескольких уровнях. На каждом уровне описание дается на языке вычислительных машин, что делает все описания в какой-то мере схожими — в то же время между нашим восприятием разных уровней есть крайне важные различия. На низшем уровне описание настолько сложно, что его можно сравнить с описанием образа на экране телевизора в виде набора точек; однако для определенных целей нужен именно такой взгляд на вещи. На высшем уровне описание представлено в форме крупных <emphasis>блоков</emphasis> и воспринимается совершенно по-другому, несмотря на то, что многие понятия повторяются как на низшем так и на высшем уровнях. Блоки описания на высшем уровне можно сравнить с блоками шахматного мастера и с блочным описанием образа на экране: они суммируют в сжатой форме те вещи, которые на низших уровнях представлены как отдельные. (См. рис. 57.)</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_076.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 57. Идея «укрупнения» группа предметов воспринимается как единый «блок» Граница этого блока работает как клеточная мембрана или национальная граница, она устанавливает индивидуальность группы предметов внутри нее. В зависимости от контекста, внутренняя структура блока может приниматься во внимание или игнорироваться.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Чтобы предмет нашего разговора не стал слишком абстрактным, обратимся к конкретным фактам из области вычислительной техники; для начала бросим взгляд на то, что представляет собой компьютерная система на низшем уровне. Низший уровень? Не совсем, конечно — но я не буду здесь говорить об элементарных частицах, так что для нас это будет низшим уровнем. </p>
    <p>В основании компьютерной системы находится <emphasis>память</emphasis>, <emphasis>центральный процессор (ЦП)</emphasis>, и некоторые <emphasis>вводно-выводные устройства</emphasis>. Сначала давайте опишем память. Она состоит из отдельных физических единиц, называемых словами. Для конкретности скажем что в памяти есть 65 536 слов (это типичное число — 2 в 16-ой степени). Слово далее подразделяется на то что мы будем считать атомами информатики — <emphasis>биты</emphasis>. В типичном слове — около тридцати шести битов. Физически бит представляет собой магнитный «выключатель» который может быть в одном из двух положений.</p>
    <p>00X0XXX0X00XX00X0XXXXXX0XX00XXX0000</p>
    <p>— слово из 36 битов —</p>
    <p>Вы можете называть эти положения «вверх» и «вниз», или «x» и «o», или «1» и «0». Последнее — общепринятое название, оно вполне адекватно, но может запутать читателя, заставив его думать, что на самом деле в памяти компьютера хранятся числа. Это неверно. У нас столько же оснований думать о наборе из тридцати шести битов, как о числе, как и считать, что два четвертака — это цена мороженого. Так же, как деньги могут быть использованы по-разному так и слово в памяти может выполнять разные функции. Строго говоря, иногда эти тридцать шесть битов действительно могут представлять число в двоичной записи. В другой раз они могут представлять тридцать шесть точек на экране телевизора, или же несколько букв текста. Наша интерпретация слова в памяти целиком зависит от той роли, которую это слово играет в использующей его программе. Разумеется, оно может играть несколько ролей — как нота в каноне.</p>
    <subtitle>Команды и данные</subtitle>
    <p>Существует еще одна интерпретация слова, о которой я пока не упоминал слово может интерпретироваться как <emphasis>команда</emphasis>. Слова памяти содержат не только данные, на основании которых действует компьютер, но и программу, действующую на эти данные. Существует ограниченное количество операций, которые могут быть выполнены центральным процессором — ЦП — и часть некоего слова (обычно несколько первых битов) интерпретируются как название типа команды, которая должна быть выполнена. Что же означают остальные биты в слове-команде? Чаще всего, они говорят, на какие другие слова памяти надо воздействовать. Иными словами, остальные биты являются указателем на какое-либо другое слово (или слова) памяти. Каждое слово в памяти имеет свое расположение, как дом на улице; это расположение называется <emphasis>адресом</emphasis>. Память может иметь одну «улицу» или много «улиц» — они называются страницами. Таким образом, адрес любого слова — это номер страницы (если память подразделена на страницы) и его расположение на этой странице. Итак, «указатель» — это часть команды, содержащая числовой адрес какого-либо слова (или слов) в памяти. На указатель нет никаких ограничений, так что команда может даже указывать сама на себя — в этом случае, когда она действует, она изменяет саму себя.</p>
    <p>Откуда компьютер знает, в какой момент надо выполнять ту или иную команду? Об этом заботится ЦП. В нем есть специальный указатель, который указывает (то есть хранит соответствующий адрес) на следующее слово-команду. ЦП извлекает это слово из памяти и копирует его на специальное слово в самом ЦП. (Слова в ЦП обыкновенно называют не словами, а <emphasis>регистрами</emphasis>.) После этого ЦП выполняет эту команду. Команда может вызывать любую из большого количества возможных операций; типичные операции включают:</p>
    <p>ДОБАВИТЬ слово, указанное в команде, к регистру. (В этом случае данное слово интерпретируется как число.)</p>
    <p>НАПЕЧАТАТЬ слово, указанное в команде, в виде букв. (В этом случае данное слово интерпретируется не как число, а как строчка букв.)</p>
    <p>ПЕРЕЙТИ к слову, указанному в команде. (В этом случае ЦП интерпретирует данное слово, как следующую команду.)</p>
    <p>Если первоначальная команда не содержит явного указания поступить иначе, ЦП просто обращается к следующему слову и интерпретирует его, как команду. Иными словами, ЦП предполагает, что он должен двигаться вдоль по «улице» последовательно, как почтальон, интерпретируя слово за словом как команды. Однако это последовательное движение может быть прервано некоторыми командами, такими как, например, ПЕРЕХОД.</p>
    <subtitle>Язык машины и язык ассемблера</subtitle>
    <p>Вы только что прочитали очень краткий обзор <emphasis>машинного</emphasis> языка. В этом языке типы существующих операций составляют конечный репертуар, который не может быть расширен. Таким образом любая программа, какой бы большой и сложной она не была, должна состоять из этих типов команд. Рассматривать программу, написанную на машинном языке, это все равно что рассматривать молекулу ДНК атом за атомом. Если вы вернетесь к рис. 41, где изображена последовательность нуклеотидов молекулы ДНК (и имейте в виду, что в каждом нуклеотиде около двух дюжин атомов) и представите себе, что вам надо записать, атом за атомом, ДНК крохотного вируса (уж не говоря о человеке!), то вы получите представление о том, что такое создание сложной программы на машинном языке и каково пытаться понять, что происходит в этой программе, если у вас есть доступ только к ее описанию на машинном языке.</p>
    <p>Надо сказать, что первоначально программирование делалось на еще более низком уровне, чем машинный язык: соединялись определенные провода, так что нужные операции как бы «телеграфировались» машине. Этот процесс настолько примитивен по современным понятиям, что теперь его трудно себе вообразить. И все же люди, впервые это сделавшие, безусловно испытали такую же радость, какую когда-либо чувствовали создатели современных компьютеров…</p>
    <p>Перейдем теперь на более высокую ступень иерархии уровней описания программ — уровень <emphasis>языка ассемблера</emphasis>. Между машинным языком и языком ассемблера дистанция не так уж велика; скорее, это маленький шажок. Главное здесь то, что между командами на языке машины и командами на языке ассемблера существует взаимно однозначное соответствие. Язык ассемблера представляет отдельные команды машинного языка в виде «блоков», так что, желая например, записать команду сложения, вместо последовательности битов «010111000» вы пишете просто ДОБАВИТЬ, и вместо того, чтобы давать адрес в двоичном коде, вы можете указать на слово в памяти, назвав его по имени. Следовательно, программа на языке ассемблера — это что-то вроде программы на машинном языке, сделанной более удобной для людского чтения. Машинную версию программы можно сравнить с деривацией ТТЧ, записанной в туманной нотации Гёделевых номеров, в то время как версия на языке ассемблера сравнима с изоморфной деривацией ТТЧ, записанной в более легкой для понимания первоначальной нотации самой ТТЧ. Или, возвращаясь к образу ДНК: разница, существующая между машинным языком и языком ассемблера подобна разнице между определением нуклеотидов при помощи их кропотливого, атом за атомом, описания и определением нуклеотидов по именам (как, например, «A», «G», «С» или «Т»). Подобная операция «превращения в блоки» представляет собой огромную экономию труда, хотя концептуально почти ничего при этом не меняется.</p>
    <subtitle>Программы, переводящие программы</subtitle>
    <p>Возможно, что самое важное в языке ассемблера — не его отличие от машинного языка, которое не столь уж велико, но сама идея того, что программы вообще могут быть написаны на различных уровнях. Ведь компьютерная аппаратура построена так, чтобы «понимать» программы на машинном языке — последовательности битов — а не буквы и не числа в десятичной записи! Что происходит, когда в эту аппаратуру вводится программа на языке ассемблера? Это напоминает попытку заставить клетку узнать бумажку с записанном буквами нуклеотидом, вместо самого нуклеотида со всеми его химическими компонентами. Что делать клетке с этой бумажкой? Что делать компьютеру с программой на языке ассемблера?</p>
    <p>Здесь мы подошли к главному: возможно написать на машинном языке <emphasis>программу-переводчик</emphasis>. Эта программа, под названием <emphasis>ассемблер</emphasis>, берет имена, десятичные числа и другие сокращения, которые программист может легко запомнить, и превращает их в монотонные, но необходимые последовательности битов. После того, как программа на языке ассемблера <emphasis>собрана</emphasis> (то есть переведена), она — точнее, ее эквивалент на машинном языке — выполняется компьютером. Однако здесь это лишь вопрос терминологии; программа какого уровня выполняется машиной? Вы не ошибетесь, сказав, что выполняется программа на машинном языке поскольку в выполнении любой программы всегда задействована аппаратура — но вполне разумно также предположить, что выполняется программа на языке ассемблера. Например, вполне можно сказать: «В данный момент ЦП выполняет команду „ПЕРЕХОД“», вместо того, чтобы говорить «В данный момент ЦП выполняет команду „111010000“». Пианист, играющий ноты G-E B-E-B-G. в то же время играет арпеджио в ми миноре. Нет причин отказываться от описания вещей с точки зрения высших уровней. Таким образом, можно считать, что программа на языке ассемблера выполняется одновременно с программой на машинном языке то, что происходит в ЦП, можно описать двумя способами.</p>
    <subtitle>Языки высших уровней, компиляторы и интерпретаторы</subtitle>
    <p>На следующем уровне иерархии крайне важная идея о том, что сами компьютеры можно заставить переводить программы с высших на низшие уровни, развивается еще далее. В начале 1950-х годов, когда программа ассемблера уже использовалась в течение нескольких лет, было подмечено, что существуют несколько характерных структур, появляющихся в программе за программой. По-видимому, так же как и в шахматах, это были некие характерные структуры, естественно возникающие тогда, когда люди пытаются найти алгоритмы — точные описания процессов, которые они хотят осуществить. Иными словами, кажется, что в алгоритмах есть некие компоненты высшего уровня, при помощи которых они могут быть описаны с большей легкостью и эстетизмом, нежели на весьма ограниченном машинном языке или языке ассемблера. Обычно такой компонент высшего уровня в алгоритме представляет собой не одну-две машинных команды, но целый конгломерат; при этом эти команды не обязательно соседствуют в памяти. Подобный компонент может быть представлен на языке высшего уровня как некое единство, или блок.</p>
    <p>Оказывается, что кроме стандартных блоков (только что открытых компонентов, из которых могут быть построены все алгоритмы), почти все программы содержат еще большие блоки — так сказать, суперблоки. Эти суперблоки меняются от программы к программе, в зависимости от типа задания на высшем уровне, которое данная программа должна выполнить. Мы уже говорили о суперблоках в главе V, употребляя общепринятые названия, «подпрограммы» и «процедуры». Ясно, что если бы удалось <emphasis>определить</emphasis> новые единицы высшего уровня в терминах уже известных единиц и затем <emphasis>вызывать</emphasis> их по имени, это было бы важнейшим дополнением к любому языку программирования. Таким образом разделение на блоки оказалось бы включено в сам язык. Вместо определенного репертуара команд, из которых пришлось бы кропотливо собирать каждую программу, программист смог бы создавать свои собственные модули. Каждый из них имел бы собственное имя и мог бы использоваться в любом месте программы, как если бы он был неотъемлемой характеристикой языка. Разумеется, невозможно избежать того, что внизу, на уровне машинного языка, все будет состоять из прежних команд на этом языке; но они будут неявны и не будут видны программисту, работающему на высшем уровне. Новые языки, основанные на этих идеях, были названы <emphasis>языки-компиляторы</emphasis>. Один из самых первых и элегантных получил имя «АЛГОЛ» (от английского Algorithmic Language — алгоритмический язык). В отличие от языка ассемблера, здесь нет взаимно-однозначного соответствия между высказываниями на АЛГОЛе и командами на машинном языке. Однако некий тип соответствия между АЛГОЛом и машинным языком все же существует, хотя оно гораздо более запутано, чем соответствие между языком ассемблера и машинным языком. Грубо говоря, перевод программы на АЛГОЛе в ее машинный эквивалент сравним с переводом словесного выражения алгебраической проблемы на язык формул. (На самом деле, переход от словесного выражения задачи к её выражению в формулах гораздо более сложен, но он дает определенное представление о типе «распутывания», необходимом при переводе с языка высшего уровня на язык низшего уровня ) В середине 1950-х годов были созданы удачные программы под названием <emphasis>компиляторы</emphasis>, функцией которых был перевод с языка-компилятора на машинный язык.</p>
    <p>Были изобретены также <emphasis>интерпретаторы.</emphasis> Подобно компиляторам, интерпретаторы переводят с языков высших уровней на машинный язык, но вместо того, чтобы сначала переводить все высказывания и затем выполнять машинный код, они считывают одну строчку и тут же ее выполняют. Преимущество здесь в том, что для использования интерпретатора не обязательно иметь полную программу. Программист может придумывать свою программу строчка за строчкой и проверять ее в процессе создания. Интерпретатор по сравнению с компилятором — то же, что устный переводчик по сравнению с переводчиком письменных текстов. Один из самых интересных и важных языков программирования — это ЛИСП (от английского List Processing — обработка списка), изобретенный Джоном Маккарти примерно тогда же когда был изобретен АЛГОЛ. Впоследствии ЛИСП приобрел большую популярность среди специалистов по искусственному интеллекту.</p>
    <p>Между принципом работы интерпретаторов и компиляторов есть одно интересное различие. Компилятор берет входные данные (к примеру, законченную программу на Алголе) и производит некий результат (длинную последовательность команд на машинном языке). На этом его работа закончена и результат вводится в компьютер для обработки. Интерпретатор, напротив работает непрерывно, пока программист вводит одно за другим высказывания ЛИСПа, каждое из них немедленно выполняется. Однако это не означает что каждое высказывание сначала переводится и затем выполняется — тогда интерпретатор был бы всего лишь построчным компилятором. Вместо этого в интерпретаторе операции считки новой строчки, ее «понимания» и выполнения переплетены — они происходят одновременно.</p>
    <p>Поясню эту идею немного подробнее. Как только новая строчка ЛИСПа вводится в интерпретатор, он пытается ее обработать. Это означает, что интерпретатор начинает действовать, и в нем выполняются некие машинные команды. Какие именно — это зависит, разумеется, от данного высказывания ЛИСПа. Внутри интерпретатора много команд типа ПЕРЕХОД, так что новая строчка ЛИСПа может заставить контроль двигаться довольно сложным путем вперед, назад, затем опять вперед и т. д. Таким образом, каждое высказывание ЛИСПа превращается в некий «маршрут» внутри интерпретатора, и следование по этому маршруту приносит нужный эффект.</p>
    <p>Иногда бывает полезно интерпретировать высказывания ЛИСПа как некие блоки данных, которые постепенно вводятся в непрерывно действующую программу машинного языка (интерпретатор ЛИСПа). Думая об этом таким образом, вы по-иному видите отношения между программой, написанной на языке высшего уровня, и исполняющей эту программу машиной.</p>
    <subtitle>Самонастройка</subtitle>
    <p>Разумеется, компилятор, будучи программой, должен быть сам написан на каком-либо языке. Первые компиляторы были созданы на языке ассемблера вместо машинного языка; таким образом полностью использовались преимущества подъема на одну ступеньку над машинным языком. Краткое описание этих довольно сложных понятий представлено на рис. 58.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_077.png"/>
    <p><emphasis>РИС. 58. Как ассемблеры, так и компиляторы — это переводчики на машинный язык. Это указано прямыми линиями. Более того, поскольку они сами являются программами, они первоначально также создаются на каком-либо языке программирования. Волнистые линии указы указывают на то, что компилятор может быть написан на языке ассемблера, а ассемблер — на машинном языке.</emphasis></p>
    <p>По мере того, как программирование становилось более изощренным, было замечено, что частично законченный компилятор может быть использован для того, чтобы компилировать собственные продолжения. Иными словами, когда создано определенное минимальное ядро компилятора, это минимальное ядро может переводить большие компиляторы на машинный язык, пока таким образом не создастся окончательный, полный компилятор. Этот процесс известен под именем «самонастройки»; он несколько напоминает достижение ребенком критического уровня владения своим родным языком, после чего его словарь и грамматическое мастерство растут как снежный ком, так как для изучения языка он может <emphasis>использовать</emphasis> сам язык.</p>
    <subtitle>Уровни описания работающих программ</subtitle>
    <p>Языки компиляторов обычно не отражают структуры машин, на которых будут выполняться написанные на этих языках программы. Это одно из их основных преимуществ по сравнению с весьма специализированными языками ассемблера и машинным языком. Разумеется, когда программа на языке компилятора переводится на язык машины, получается программа, зависящая от машины. Таким образом, возможно описать программу, которая исполняется либо зависящим от машины путем, либо не зависящим, подобно тому, как мы можем описать абзац в книге по его содержанию (описание, не зависящее от издания) или по номеру страницы и его расположению на ней (описание, зависящее от издания).</p>
    <p>Пока программа работает хорошо, то, как мы ее описываем и что мы о ней думаем, не столь важно. Но как только возникают неполадки, становится важным умение увидеть программу на разных уровнях. Если, например, компьютеру дана задача в какой-то момент разделить на нуль, он остановится и сообщит пользователю о возникшей проблеме, указав при этом, в каком месте программы произошло это неприятное событие. Однако эти детали часто сообщаются на более низком уровне, чем тот, на котором написана сама программа. Вот три параллельных описания забуксовавшей программы:</p>
    <p>Уровень машинного языка:</p>
    <p>«Выполнение программы прекратилось по адресу 1110010101110111»</p>
    <p>Уровень языка ассемблера:</p>
    <p>«Выполнение программы прекратилось, когда она дошла до команды РАЗДЕЛИТЬ».</p>
    <p>Уровень языка компилятора:</p>
    <p>«Выполнение программы прекратилось в момент оценки алгебраического выражения „(А + B)/Z“».</p>
    <p>Одна из основных задач программистов (людей, которые создают компиляторы, интерпретаторы, ассемблеры и другие программы, которые затем используются многими людьми) — это создание находящих ошибки подпрограмм. Необходимо, чтобы информация, которую эти подпрограммы выдают пользователю, в чьей программе обнаружен дефект, представляла бы описание проблемы на высшем, а не на низшем, уровне. Интересно, что если сбой обнаруживается в генетической «программе» (например, мутация), то происходит обратное, ошибка бывает заметна только на <emphasis>высшем</emphasis> уровне, то есть на уровне фенотипа, а не генотипа. На самом деле, современная биология использует мутации, как одно из основных окон в мир генетических процессов, поскольку они могут быть прослежены на многих уровнях.</p>
    <subtitle>Микропрограммирование и операционные системы</subtitle>
    <p>В современных компьютерных системах есть несколько других уровней иерархии. Например, некоторые системы — часто называемые «микрокомпьютерами» — используют еще более рудиментарные команды на машинном языке, чем добавка числа в памяти к числу в регистре. Пользователь должен сам решать, какой тип команд на обычном машинном языке он хочет запрограммировать; он «микропрограммирует» эти команды в терминах имеющихся у него «микрокоманд» После этого разработанные им команды на языке высшего уровня могут быть включены в схему компьютера и стать частью аппаратуры, хотя это и не обязательно. Подобное микропрограммирование позволяет пользователю спуститься немного ниже уровня обычного машинного языка. Одним из следствий этого является то, что какой-либо компьютер одной фирмы может, путем микропрограммирования, быть снабжен такой аппаратурой, что она повторяет машинные команды другого компьютера той же (или даже иной) фирмы. При этом говорится, что компьютер с микропрограммой имитирует другой компьютер.</p>
    <p>Далее, у нас имеется уровень <emphasis>операционной системы</emphasis>, который расположен между уровнями программы на машинном языке и следующим уровнем, на котором программирует пользователь. Операционная система — это программа, предотвращающая доступ пользователей к самой машине (и таким образом защищающая систему); эта программа избавляет пользователя от многих сложных и запутанных проблем, таких, как прочтение программы, вызов программы-переводчика, выполнение переведенной программы, направление результата по нужным каналам в нужное время и передача контроля следующему пользователю. В случае, когда с ЦП говорят сразу несколько пользователей, операционная система переключает внимание ЦП в определенном порядке. Операционные системы удивительно сложны; здесь я только намекну на эти сложности при помощи следующей аналогии.</p>
    <p>Рассмотрим первую телефонную систему. Александр Грэхем Белл мог позвонить своему ассистенту в соседнюю комнату: электронная передача голоса! Это сравнимо с простым компьютером без операционной системы: электронные вычисления!</p>
    <p>Рассмотрим теперь современную телефонную систему. У вас есть выбор, с каким телефоном соединиться; к тому же, можно отвечать на многие звонки одновременно. Вы можете добавить код и соединиться с другими районами. Вы можете позвонить прямо или через оператора; так, что звонок будет оплачен вашим собеседником или по вашей кредитной карточке. Можно говорить с одним человеком или сразу с несколькими; можно «перенаправить» или проследить звонок. Существует сигнал «занято», сигнал, говорящий вам, что набранный номер не является «хорошо сформированным» и сигнал, говорящий вам, что вы набирали номер слишком долго. Вы можете установить местный коммутатор, соединяющий несколько телефонов, — и так далее, и тому подобное. Это удивительный список, если подумать, сколько возможностей он представляет, в особенности, по сравнению с былым чудом «голого» телефона. Вернемся теперь к компьютерам: сложные операционные системы выполняют примерно те же операции направления трафика и переключения уровней по отношению к пользователям и их программам. Мы можем быть практически уверены в том, что у нас в мозгу происходят некие параллельные процессы, одновременная обработка многих стимулов; решения о том, что должно выйти на первый план и на какое время; мгновенные «перерывы» из-за неожиданных событий и критических положений и так далее.</p>
    <subtitle>Забота о пользователе и защита системы</subtitle>
    <p>Многие уровни сложной компьютерной системы, взятые вместе, облегчают пользователям их работу, позволяя им не думать о процессах, происходящих на низших уровнях (которые, скорее всего, для них совершенно неважны). Пассажир в самолете обычно не интересуется уровнем горючего в баках, скоростью ветра, количеством куриных крылышек, которые будут поданы на ужин пассажирам, или воздушным трафиком около места назначения. Все это — дело служащих на разных уровнях иерархии авиакомпании; пассажир же хочет только одного: чтобы его доставили из одного места в другое. Только когда случается что-нибудь непредвиденное, например, потеря багажа, пассажир понимает, с какой запутанной системой уровней он имеет дело.</p>
    <subtitle>Компьютеры — супергибкость или супержесткость?</subtitle>
    <p>Одной из основной целей в нашем стремлении к высшим уровням всегда было желание сообщать компьютеру о том. чего мы от него хотим, самым естественным для нас образом. Безусловно, конструкции высшего уровня в языках компиляторах ближе к категориям, в которых обычно думают люди, чем конструкции низшего уровня, такие, как в машинных языках. Но в этом стремлении к легкости общения с компьютерами мы обычно забываем об одном из аспектов «естественности», — а именно, том факте, что общение между людьми имеет намного меньше ограничений, чем общение между человеком и машиной. Например, мы зачастую произносим бессмысленные словосочетания, ища, как бы получше выразить свою мысль, кашляем в середине фразы, перебиваем друг друга, используем двусмысленные описания и «неправильный» синтаксис, придумываем выражения и искажаем смысл — но наши сообщения обычно все же достигают цели. В языках программирования, напротив синтаксис должен быть стопроцентно строгим, в них не должно быть двусмысленных выражений и конструкций. Интересно, что печатный эквивалент кашля разрешен, но только если он предварен условным знаком (например, словом КОММЕНТАРИЙ), после него также должен иметься условный знак (например, точка с запятой). Ирония в том, что эта небольшая уступка гибкости создает свои проблемы: если точка с запятой (или любой другой условный знак, отмечающий конец комментария) встречается <emphasis>внутри</emphasis> комментария, программа переводчик интерпретирует ее, как сигнал окончания комментария, после чего следует полная неразбериха.</p>
    <p>Представьте, что в программе определена процедура под названием ПОНИМАНИЕ, и эта процедура затем вызвана семнадцать раз. Если в восемнадцатый раз это слово ошибочно написано ПОМИНАНИЕ, горе программисту! Компилятор взбунтуется и напечатает весьма неприятное послание ОШИБКА, сообщая, что он никогда не слыхал ни о каком ПОМИНАНИИ. Часто, когда компилятор обнаруживает подобную ошибку, он пытается продолжить работу, но из-за отсутствия у него поминания, он не может понять, что имел в виду программист. На самом деле, он может даже вообразить, что тот имел в виду нечто совершенно другое, и начать действовать согласно этой ошибочной интерпретации. В результате, остальная программа будет усеяна посланиями «ошибка», потому что компилятор — а не программист — запутался. Вообразите, какая путаница получится, если, переводя с английского на русский, переводчик услышит фразу по-французски и попытается переводить остальной английский текст, как французский! Компиляторы часто запутываются таким жалким образом. <emphasis>C'est la vie.</emphasis></p>
    <p>Может быть, это звучит как приговор компьютерам, — но я вовсе не имел это в виду. В некотором смысле, такое положение вещей необходимо. Если подумать, для чего обычно используются компьютеры, становится ясно, что они выполняют весьма определенные и точные задания, которые слишком сложны для людей. Чтобы мы могли доверять компьютерам, необходимо, чтобы они совершенно точно, без следа двусмысленности, понимали, что от них требуется. Необходимо также, чтобы компьютер делал не больше и не меньше того, что ему приказано. Если между компьютером и программистом стоит программа, предназначенная угадывать, чего тот хочет или имеет в виду, то весьма вероятно, что, когда программист попытается сообщить машине задачу, она будет понята совершенно неверно. Таким образом важно, чтобы программы высшего уровня хотя и удобные для людей, тем не менее были бы недвусмысленными и точными.</p>
    <subtitle>Как предвосхитить желания пользователя</subtitle>
    <p>Несмотря на это, возможно создать язык программирования который допускает некоторый тип неточности и программу, переводящую его на низшие уровни. Можно сказать, что программа-переводчик при этом будет пытаться интерпретировать нечто, сделанное «вне правил языка». Но если в языке допускаются некие «нарушения» правил, подобные нарушения уже нельзя назвать настоящими нарушениями, поскольку они включены в правила! Если программисту разрешено допускать определенный тип ошибок, он может использовать эту черту, зная, что при этом он оперирует строго в рамках правил, несмотря на видимость обратного. Иными словами, если пользователь знает о всех трюках, делающих программу-переводчика более гибкой и удобной для пользования, то он знает и предел, который он не может перейти; следовательно, ему эта программа все равно кажется жесткой и негибкой, хотя она и дает ему гораздо большую свободу по сравнению с ранними версиями, не включавшими «автоматическую компенсацию человеческих ошибок.»</p>
    <p>По отношению к «эластичным» языкам подобного типа может быть две альтернативы: (1) пользователь знает о встроенных в язык и в программу-переводчика уступках; (2) пользователь о них не знает. В первом случае, язык может быть использован для точного сообщения программ, поскольку программист может предсказать, как компьютер будет интерпретировать программы, написанные на этом языке. Во втором случае, в языке есть скрытые черты, могущие выкинуть что-нибудь непредсказуемое с точки зрения пользователя, не знающего о том, как работает программа-переводчик. Результатом этого могут быть грубые ошибки в интерпретации программы, поэтому такой язык не годится для использования компьютеров за их быстроту и надежность.</p>
    <p>На самом деле, есть и третья альтернатива; (3) пользователь знает о встроенных в язык и в программу-переводчик отклонениях от правил, но их так много и они взаимодействуют таких сложным путем, что что он не может предсказать, как будут интерпретированы программы. Это может быть сказано о человеке, написавшем переводящую программу; он, разумеется, знает ее структуру как никто другой — и все же он не может предсказать того, как она будет реагировать на данный тип необычной конструкции.</p>
    <p>Одна из основных областей исследования в сегодняшней науке об искусственном интеллекте называется <emphasis>автоматическим программированием</emphasis>; автоматическое программирование работает над созданием языков еще более высоких уровней, языков, переводящие программы которых смогут проделывать хотя бы некоторые из следующих удивительных вещей: обобщать на основе примеров, исправлять типографские или грамматические ошибки, пытаться понять двусмысленные описания, при помощи упрощенной модели пытаться угадывать, что на уме у пользователя, задавать вопросы, когда машине что-то непонятно, использовать человеческий язык и т. д. Может быть, со временем удастся найти компромисс между гибкостью и строгостью.</p>
    <subtitle>Прогресс искусственного интеллекта — это прогресс языка</subtitle>
    <p>Удивительно, насколько прогресс в исследовании компьютерной техники (и в частности, искусственного интеллекта) связан с развитием новых языков. В последнее десятилетие возникла ясная тенденция: воплощать новые открытия в новых языках. Один из ключей к пониманию и созданию интеллекта лежит в постоянном развитии и улучшении языков, описывающих процессы манипуляции символами. На сегодняшний день имеется около трех-четырех дюжин экспериментальных языков, созданных исключительно для исследований по искусственному интеллекту. Важно понимать, что любая программа, написанная на одном из этих языков, в принципе может быть переведена на языки низших уровней, хотя это и потребовало бы от людей огромных усилий; получившаяся программа была бы такой длинной, что она оказалась бы за пределами человеческого понимания. Это не означает, что каждый высший уровень увеличивает потенциал компьютера; весь этот потенциал уже существует в наборе команд машинного языка. Просто новые понятия на языках высшего уровня по самой своей природе наводят на мысль о новых путях и перспективах.</p>
    <p>«Пространство» всех новых программ настолько обширно, что никто не может представить себе всех возможностей. Каждый язык высшего уровня предназначен для исследования определенных районов «программного пространства», таким образом, используя данный язык, программист оказывается в соответствующем районе. Язык не <emphasis>заставляет</emphasis> его писать программы именно такого типа, но <emphasis>облегчает</emphasis> для него выполнение определенных задач. Близость к понятию и небольшой толчок — вот все, что обычно требуется здесь для крупного открытия; именно поэтому исследователи стремятся к языкам еще более высоких уровней.</p>
    <p>Программирование на разных языках подобно сочинению музыкальных произведений в различных тональностях, особенно если вы работаете на клавиатуре. Если вы уже выучили или написали произведения во многих ключах, каждая клавиша будет иметь для вас свою собственную эмоциональную окраску. Некоторые мелодии кажутся естественными в одном ключе, но неловкими в другом. Таким образом, ваше направление определяется выбором тональности. В некотором роде, даже энгармонические тональности, такие как до-диез и ре-бемоль, весьма отличаются по настроению. Это говорит о том, что система нотации может играть важную роль в том, как будет выглядеть конечный продукт.</p>
    <p>«Стратифицированная» схема искусственного интеллекта показана на рис. 59; внизу лежат компоненты аппаратуры, такие, как транзисторы, а на вершине расположены «думающие программы». Эта иллюстрация взята из книги «Искусственный интеллект» Патрика Генри Винстона (Patrick Henry Winston, «Artificial Intelligence»), она представляет собой общепринятый среди специалистов взгляд на искусственный интеллект. Хотя я согласен с идеей, что ИИ должен быть стратифицирован подобным образом, мне не кажется, что с таким небольшим количеством уровней возможно получить думающие программы.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_078.jpg"/>
    <p><emphasis>РИС. 59. Для создания думающих программ необходимо построить серию уровней аппаратуры и программного обеспечения, чтобы избежать мучений работы со всеми процессами только на низшем уровне. Описания одного и того же процесса на разных уровнях весьма отличаются друг от друга, и только самый высший уровень представлен в блоках, достаточно крупных для нашего понимания. [Взято из книги «Искусственный интеллект» П. Г. Винстона (Р.Н. Winston, «Artificial Intelligence»).] </emphasis></p>
    <p>Между уровнем машинного языка и уровнем, на котором может быть достигнут настоящий интеллект, должна, по-моему убеждению, лежать еще дюжина (или даже несколько дюжин!) уровней, каждый следующий из которых, базируясь на предыдущем, в то же время был бы более гибким. Сейчас мы с трудом можем себе вообразить, как это будет выглядеть…</p>
    <subtitle>Параноик и операционная система</subtitle>
    <p>Схожесть уровней в компьютерной системе может привести к странному их смешению. Однажды я был свидетелем того, как пара моих приятелей — оба новички в компьютерном деле — забавлялись на терминале с программой «PARRY». PARRY — это печально известная программа, симулирующая параноика весьма простеньким образом: она выдает заранее заготовленные английские фразы, выбранные из широкого репертуара. Правдоподобие достигается тем, что программа может определить, какие именно «заготовки» могут звучать разумно в ответ на фразы, введенные в компьютер человеком.</p>
    <p>В какой-то момент PARRY надолго задумалась, и я объяснил друзьям, что задержка, скорее всего, связана с большой нагрузкой на систему разделения времени. Я сказал им, что они могут узнать, сколько человек подключены к системе в данный момент; для этого нужно напечатать специальный символ «контроль», который пойдет прямо в операционную систему, минуя PARRY. Один из моих приятелей нажал на соответствующую клавишу, после чего некие данные о статусе операционной системы отпечатались на экране поверх фраз PARRY. При этом PARRY об этом понятия не имела, поскольку это программа, «понимающая» только в скачках и пари, но ничего не знающая об операционных системах, терминалах и специальных символах контроля. Для моих друзей, однако, PARRY и операционная система были одним и тем же — «компьютером», загадочным, аморфным, далеким существом, которое отвечало на то, что они печатали. Так что для них было вполне естественно, когда один из них с улыбкой напечатал «Почему вы пишете поверх того, что на экране?» Идея о том, что PARRY может ничего знать об операционной системе, при помощи которой она действует, была непонятна моим друзьям. Идея что «мы» знаем все о «нас самих» казалась им настолько естественной из их опыта людских контактов, что они просто распространили ту же идею на компьютер — в конце концов, он же был достаточно умен, чтобы «разговаривать» с ними по-английски! Их вопрос похож на то, как если бы вы спросили кого-нибудь: «Почему вы сегодня производите так мало красных кровяных шариков?» Люди не знают об этом уровне — «уровне операционных систем» — их тела.</p>
    <p>Главная причина этого смешения уровней была в том, что общение со всеми уровнями компьютерной системы происходило на одном и том же экране, на одном и том же терминале. Хотя наивность моих друзей может показаться преувеличенной, даже опытные компьютерные специалисты часто допускают подобные ошибки, когда несколько уровней сложной системы бывают одновременно представлены на одном и том же экране. Они забывают, кто их «собеседник» и печатают что-то, не имеющее смысла на данном уровне, хотя и вполне приемлемое на другом. Может показаться, что хорошо было бы заставить саму систему сортировать уровни — интерпретировать команды согласно тому, какая из них «имеет смысл». К несчастью, подобная интерпретация требует от машины немалой толики здравого смысла и совершенного знания намерений программиста, а это требует настолько развитого искусственного интеллекта, которого на сегодняшний день у компьютеров нет.</p>
    <subtitle>Граница между аппаратурой и программным обеспечением</subtitle>
    <p>Путаница может также возникнуть из-за того, что одни уровни гибки, а другие — строги и жестки. Например, в некоторых компьютерах есть замечательные программы-редакторы, которые позволяют переводить куски текста из одного формата в другой, почти так же, как жидкость может быть перелита из одного сосуда в другой. Узкую страницу можно превратить в широкую, и наоборот. При такой мощи можно ожидать, что поменять шрифт, скажем, на курсив, также не представит никакого труда. Однако у программы может быть только один шрифт, что делает подобные изменения невозможными. Бывает также, что нужный шрифт можно получить на экране, но не на принтере — или наоборот. Долго работая с компьютерами, легко избаловаться и считать, что программированию должно поддаваться все; не должно быть негибких принтеров, имеющих только один шрифт, или даже конечный набор шрифтов, шрифты должны определяться пользователем! Но достигнув этой степени гибкости, мы начинаем расстраиваться, что принтер не печатает разноцветными чернилами на бумаге любой формы и размера или что он не чинит сам себя…</p>
    <p>Проблема в том, что в какой-то момент вся эта гибкость должна, используя фразу из главы V, «коснуться дна». Должен существовать жесткий уровень аппаратуры, на котором основано все остальное. Он может быть спрятан под гибкими уровнями так глубоко, что немногие пользователи чувствуют ограничения, налагаемые аппаратурой — однако эти ограничения неизбежны.</p>
    <p>В чем именно состоит разница между <emphasis>программным обеспечением</emphasis> и <emphasis>аппаратурой</emphasis>? Это разница между программами и машинами — между длинными и сложными последовательностями команд и физическими аппаратами, которые эти команды выполняют. Я сказал бы, что программное обеспечение — это «то, что можно передать по телефону», а аппаратура — это «все остальное». Пианино — это аппаратура, а ноты — программное обеспечение. Телефонный аппарат — это аппаратура, а телефонный номер — программное обеспечение. К сожалению, это полезное различие далеко не всегда так ясно.</p>
    <p>В нас, человеческих существах, тоже есть аспекты «аппаратуры» и «программного обеспечения» и разница между ними для нас настолько естественна, что мы перестаем ее замечать. Мы привыкли к негибкости нашей физиологии: то, что мы не можем усилием воли вылечить себя от всех болезней или заставить расти у нас на голове волосы любого цвета — лишь два простых примера. Однако мы можем «перепрограммировать» наш мозг, чтобы оперировать в рамках новых понятий. Удивительная гибкость интеллекта кажется почти несовместимой с тем фактом, что наш мозг сделан из «аппаратуры», подчиняющейся строгим правилам, аппаратуры, которую невозможно изменить. Мы не можем заставить наши нейроны реагировать быстрее или медленнее, не можем «поменять проводку» у себя в мозгу, не можем изменить внутренность нейрона — короче, у нас нет <emphasis>никакого</emphasis> выбора относительно нашей «аппаратуры» — и тем не менее, мы можем контролировать собственные мысли.</p>
    <p>Однако существуют аспекты нашего мышления, не поддающиеся контролю. Мы не можем, по желанию, стать сообразительнее; не можем выучить новый язык так быстро, как бы нам хотелось; не можем заставить себя думать о нескольких вещах сразу и так далее. Это знание о нашей природе столь изначально, что его даже трудно заметить; это все равно, что постоянно сознавать, что вокруг нас — воздух. Мы никогда не думаем о возможной причине подобных «дефектов» нашего интеллекта — устройстве нашего мозга. Основная цель этой книги — предложить пути примирения между аппаратурой — мозгом и программным обеспечением — интеллектом.</p>
    <subtitle>Промежуточные уровни и погода</subtitle>
    <p>Мы видели, что в компьютерных системах есть множество довольно четко определенных уровней, и что работающая программа может быть описана в терминах любого из них. Таким образом, существуют не только низший и высший уровни — есть самые различные степени низкого и высокого. Типичны ли промежуточные ступени для всех систем с низшими и высшими уровнями? Рассмотрим для примера систему, аппаратурой которой является земная атмосфера, а программным обеспечением — погода. Проследить за движением всех молекул одновременно было бы способом «понимания» природы на весьма низком уровне — что-то вроде работы с огромной сложной программой на машинном языке. Ясно, что эта задача лежит далеко за пределами человеческих возможностей. Однако у нас есть наш особый, человеческий способ наблюдения за погодными явлениями и их описания. Мы воспринимаем природные явления на высоком уровне — крупными блоками, такими, как дождь, снег, туман, ураганы, холодные фронты, времена года, атмосферное давление, ветры, течения, кучевые облака, грозы, уровни инверсии и так далее. Во всех этих явлениях участвует астрономическое число молекул, которые каким-то образом действуют вместе, давая крупномасштабный эффект. Этот метод сравним с использованием для анализа погоды языка компилятора.</p>
    <p>Существует ли аналог исследованию погоды при помощи промежуточных языков, таких, как язык ассемблера? Бывают ли, к примеру, очень маленькие местные «мини-штормы», как те крохотные смерчи, крутящие пыльные столбы максимум пару метров в диаметре? Является ли порыв ветра блоком промежуточного уровня, играющим роль в создании погодных явлений более крупного масштаба? Или же не существует практического способа использовать наши знания о подобных явлениях с тем, чтобы получить более полное объяснение погоды?</p>
    <p>Тут возникают еще два вопроса. Первый такой: «Может ли быть, что погодные явления, воспринимаемые нами как смерчи и засухи, на самом деле — лишь явления промежуточных уровней, составляющие часть каких-то более общих, медленно протекающих явлений?» В таком случае, погодные явления настоящего высшего уровня были бы глобальными, и их время измерялось бы по геологической шкале. Ледниковый период был бы погодным событием такого высшего уровня. Второй вопрос: «Есть ли такие погодные явления промежуточного уровня, которых люди до сих пор не замечали, но которые могли бы дать нам более глубокое понимание погоды?»</p>
    <subtitle>От смерчей к кваркам</subtitle>
    <p>Последнее предположение может звучать, как чистая фантазия, но это не совсем так. Стоит только взглянуть на точнейшую из точных наук, физику, чтобы найти необычные примеры систем, описанных в терминах взаимодействия таких «частей», которые сами по себе невидимы. В физике, как и в любой другой дисциплине, <emphasis>системой</emphasis> считается группа взаимодействующих <emphasis>частей</emphasis>. В большинстве известных нам систем части сохраняют свою индивидуальность при взаимодействии, так что мы можем различить их внутри системы. Например, когда собирается футбольная команда, ее игроки продолжают быть отдельными личностями, они не сливаются, теряя свою индивидуальность, в какое-то составное существо. И все же — и это очень важно — определенные процессы в их мозгу вызваны именно контекстом команды, вне которого эти процессы не происходили бы. Таким образом, в некотором смысле индивидуальность игроков меняется, когда они становятся частью большей системы — команды. Такой тип системы называется <emphasis>почти разложимой системой</emphasis> (термин взят из статьи Г. А. Саймона «Архитектура сложности» (H. А. Simon, «Architecture of complexity»). Подобная система состоит из слабо взаимодействующих модулей, которые сохраняют свою собственную индивидуальность во время взаимодействия, но, слегка меняясь по сравнению с тем, какими они бывают вне системы, тем самым способствуют связному поведению целой системы. Изучаемые в физике системы обычно принадлежат именно к такому типу. Считается, например, что атом состоит из ядра, положительный заряд которого удерживает на орбите, или в связанном состоянии, некоторое количество электронов. Связанные электроны весьма похожи на свободные электроны, несмотря на то, что они находятся внутри сложной системы.</p>
    <p>Некоторые системы, изучаемые в физике, представляют собой контраст по сравнению с относительно простым атомом. В таких системах взаимодействие частей необычайно сильно, в результате чего они проглатываются большей системой и частично или полностью теряют свою индивидуальность. Примером является ядро атома, которое обычно описывается как «набор протонов и нейтронов». Но силы, удерживающие вместе частицы, составляющие ядро, так велики, что эти частицы становятся совершенно непохожи на самих себя в «свободной» форме (то есть когда они находятся вне ядра). На самом деле, ядро во многих смыслах более похоже на единую частицу, чем на набор взаимодействующих частиц. Когда ядро расщепляется, при этом обычно освобождаются протоны и нейтроны, но также и другие частицы, такие как пи-мезоны и гамма-лучи. Находятся ли все эти частицы внутри ядра до его расщепления, или же они — что-то вроде «искр», летящих при расщеплении ядра? Возможно, что искать ответа на подобный вопрос не имеет смысла. На уровне физики частиц разница между возможностью «высекать искры» и действительным наличием субчастиц не столь ясна.</p>
    <p>Таким образом, ядро — это система, «части» которой, хотя они и невидимы внутри системы, могут быть извлечены и сделаны видимыми. Однако есть и более патологические случаи, такие, как протон и нейтрон, взятые как системы. Существует предположение, что каждый из них состоит из тройки «кварков» — гипотетических частиц, которые могут соединяться по две или по три, образуя при этом многие из известных основных частиц. Однако взаимодействие между кварками настолько сильно, что их не только невозможно увидеть внутри протонов и нейтронов, но и невозможно извлечь оттуда! Таким образом, хотя кварки помогают теоретически объяснить некоторые свойства протонов и нейтронов, их собственное существование, возможно, никогда не будет установлено с достоверностью. Здесь перед нами — антипод «почти разложимой системы», система, которую скорее можно назвать «почти неразложимой». Интересно, однако, что теория протонов и нейтронов (и других частиц), основанная на «модели кварков», дает хорошее количественное объяснение многих экспериментальных результатов, касающихся частиц, предположительно составленных из кварков.</p>
    <subtitle>Сверхпроводимость: «парадокс» ренормализации</subtitle>
    <p>В главе V мы обсуждали то, как ренормализованные частицы возникают из своих голых центров в результате рекурсивно накапливающихся взаимодействий с виртуальными частицами. Ренормализованную частицу можно рассматривать либо как это сложное математическое построение, либо как некий «бугорок», чем она и является физически. Одно из самых странных и впечатляющих последствий этого способа описания частиц — это объяснение, которое оно дает знаменитому явлению сверхпроводимости (свободному от сопротивления течению электронов в некоторых твердых телах при очень низких температурах).</p>
    <p>Оказывается, что электроны в твердых телах ренормализованы в результате их взаимодействия с некими странными квантами вибраций, называемыми <emphasis>фононами</emphasis> (которые, в свою очередь, ренормализованы!). Такие ренормализованные электроны называются <emphasis>поляронами</emphasis>. Вычисления показывают, что при низких температурах два полярона с противоположным спином начинают притягивать друг друга и могут стать определенным образом связанными. При некоторых условиях все поляроны, переносящие ток, связываются по два, образуя так называемые <emphasis>куперовы пары</emphasis>. Парадоксально то, что образование этих пар происходит именно потому, что электроны — голые центры спаренных поляронов — электрически отталкиваются друг от друга. В отличие от электронов, куперовы пары не притягиваются и не отталкиваются; поэтому они могут свободно перемещаться в металле, словно в вакууме. Изменив математическое описание подобного металла с такого, чьими основными единицами являются поляроны, на такое, чьи основные единицы — куперовы пары, вы получите значительно упрощенный набор уравнений. Эта математическая простота указывает на то, что деление на «блоки» куперовых пар — естественный взгляд на сверхпроводимость.</p>
    <p>Здесь есть несколько уровней частиц: сама куперова пара, пара составляющих ее поляронов с противоположным спином, электроны и фотоны из которых составлены поляроны; внутри электронов — виртуальные фононы и позитроны… и так далее, и тому подобное. Мы можем смотреть на каждый уровень и воспринимать происходящие там явления согласно нашему пониманию лежащих ниже уровней.</p>
    <subtitle>«Запечатывание»</subtitle>
    <p>Точно так же, к счастью, нам не нужно знать о кварках всего, чтобы понимать многое в поведении частиц, составной частью которых они могут быть. Специалист по ядерной физике может разрабатывать теории о ядрах, основанные на протонах и нейтронах, и игнорировать как теории о кварках, так и теории, оспаривающие последние. Ядерный физик работает с <emphasis>блочной</emphasis> картиной протонов и нейтронов — описанием, основанным на теориях низших уровней, которое при этом не требует понимания этих теорий. Подобно этому, атомный физик работает с блочной картиной атомного ядра, основанной на теории ядра. Химик работает с блочной картиной электронов и их орбит, создавая на этом основании теории небольших молекул, которые, в свою очередь, могут быть использованы как блоки специалистом по молекулярной биологии, который интуитивно понимает, как соединяются маленькие молекулы, но специализируется в области крупных молекул и их взаимодействий. Далее, специалист по биологии клеток берет блочную картину единиц, усердно изучаемых молекулярным биологом, и пытается использовать ее для объяснения клеточного взаимодействия. Думаю, что вам понятно, к чему я веду. Каждый уровень в каком-то смысле «запечатан» — изолирован от уровней, находящихся ниже его. Это еще один из выразительных терминов Саймона, напоминающий о том, как подводная лодка делится на секции; если одна из частей разгерметизируется, проблема не распространяется на остальные секции, так как двери испорченной секции закрываются, изолируя ее от соседних помещений.</p>
    <p>Хотя некоторая «утечка» между иерархическими уровнями наук присутствует всегда, и химик не может полностью игнорировать низшие уровни физики, или биолог — полностью игнорировать химию, утечки между далекими уровнями почти не происходит. Именно поэтому мы можем понимать других людей, не имея при этом глубокого понимания модели кварков, структуры ядра, природы орбит электронов, химических связей, структуры белков, органоидов в клетках, путей межклеточного сообщения, физиологии различных органов человеческого тела, или сложных взаимодействий между органами. Все, что нам необходимо, — это блочная модель действия высших уровней; и, как мы все знаем, подобные модели весьма реалистичны и успешны.</p>
    <subtitle>Разделение на блоки и детерминизм</subtitle>
    <p>Однако у блочной модели есть и значительная негативная сторона; обычно она не дает точных предсказаний. Это значит, что хотя блочные модели спасают нас от невыполнимой задачи воспринимать людей как набор кварков (или того, что в них имеется на низшем уровне), они дают нам только вероятностные оценки того, как другие люди чувствуют, реагируют на наши слова и поступки и так далее. Короче, используя блочную модель, мы приносим в жертву детерминизм и выигрываем в простоте. Несмотря на то, что мы не знаем, как люди среагируют на наш анекдот, мы все же рассказываем его; при этом мы скорее ожидаем, что они засмеются (или не засмеются), чем, скажем, полезут на ближайший столб. (Конечно, мастер дзена запросто мог бы сделать именно это!) Блочная модель определяет «интервал» возможного поведения и вероятность того, что определенное поведение будет лежать в той или иной области этого интервала.</p>
    <subtitle>«Компьютеры могут делать только то, что им приказано»</subtitle>
    <p>Эти идеи могут быть приложены не только к сложным физическим системам, но и к компьютерам. Известно высказывание: «Компьютеры могут делать только то, что им приказано». В каком-то смысле это верно, но при этом не учитывается следующий факт: последствия ваших инструкций неизвестны вам заранее, поэтому поведение компьютера может быть так же удивительно и непредсказуемо для вас, как и поведение человека. Обычно вам заранее известен тот приблизительный <emphasis>промежуток</emphasis>, в рамки которого уложится результат, но неизвестны детали того, где именно этот результат будет расположен. Например, вы можете написать программу для того, чтобы вычислить первый миллион цифр числа &#960;. Ваша программа начнет выдавать эти цифры гораздо быстрее, чем могли бы это сделать вы сами — но то, что компьютер обгоняет программиста, не удивительно. Вы знаете заранее, в каком интервале будет лежать результат — а именно, цифры от 0 до 9; то есть у вас имеется блочная модель поведения программы; если бы вы знали все остальное, вам не нужно было бы писать программу.</p>
    <p>Это старое высказывание неверно и в другом смысле. Дело в том, что, программируя на языках все высших уровней, вы все с меньшей и меньшей точностью можете сказать, что именно вы приказываете компьютеру! Многие прослойки переводов могут отделять «передний конец» сложной программы от действительных команд на машинном языке. На уровне, на котором вы думаете и программируете, ваши высказывания могут быть более похожи на утверждения и предложения, чем на команды. При этом внутренняя «возня», вызванная вводом высказывания высшего уровня, обычно остается для вас невидима, так же, как, когда вы едите бутерброд, вы не думаете о пищеварительных процессах, которые при этом начинаются у вас внутри.</p>
    <p>Так или иначе, мнение, что «компьютеры могут делать только то, что им приказано», впервые высказанное лэди Лавлэйс в ее знаменитых мемуарах, настолько распространено и так связано с мнением о том, что «компьютеры не могут думать», что мы вернемся к нему в следующих главах, когда сможем обсудить этот вопрос на более высоком уровне.</p>
    <subtitle>Два типа системы</subtitle>
    <p>Системы, построенные из многих частей, бывают двух типов. Первый их них характеризуется тем, что поведение одних частей аннулирует поведение других. В подобных системах не столь важно, что делается на низшем уровне, поскольку результатом любых происходящих там событий будет почти одинаковое поведение высшего уровня. Примером такой системы может служить баллон с газом, молекулы которого сталкиваются друг с другом в результате множества сложных микроскопических процессов; однако макроскопическое целое — это стабильная система в спокойном состоянии, в которой определены температура, давление и объем. В системах второго типа микроскопические изменения на низшем уровне могут возрасти до такой степени, что в результате заметно изменится макроскопический уровень. Примером такой системы является сборочный конвейер. Если один из сборщиков ошибется, с конвейера сойдет бракованная деталь.</p>
    <p>Компьютер — это сложная комбинация систем обоих типов. Его провода представляют собой предсказуемую систему: они проводят электричество в соответствии с законом Ома. Этот весьма точный закон похож на законы, описывающие поведение газа в баллоне, поскольку он зависит от статистических эффектов: хаотическое поведение биллионов частиц дает в результате предсказуемое общее поведение системы. Компьютер также содержит макроскопические части, такие как печатающее устройство, чье поведение задается определенными электрическими импульсами. То, что печатает это устройство, ни в коей мере не является результатом мириад взаимоуничтожающих микроскопических эффектов. В большинстве компьютерных программ значение каждого бита играет важную роль в том, что напечатает компьютер. От изменения любого бита информации значительно изменяется и конечный результат.</p>
    <p>Системы, состоящие только из «надежных» подсистем, — то есть таких подсистем, чье поведение может быть с уверенностью предсказано на основании описания их частей, — играют важнейшую роль в нашей повседневной жизни, поскольку они являются оплотом стабильности. Мы можем быть уверены, что стены не упадут нам на голову, что тротуар окажется сегодня там же, где вчера, что солнце не исчезнет с небосвода, что часы показывают правильное время и так далее. Блочные модели подобных систем практически полностью детерминисткие. Разумеется, другой тип системы, играющей важную роль в нашей жизни, это система, чье поведение варьируется в зависимости от внутренних микроскопических параметров, — зачастую огромного множества таких параметров, — которые не поддаются прямому наблюдению. Наша блочная модель подобной системы будет выражаться в терминах некоего «пространства» ее действия и будет включать вероятностные оценки того, в каком месте этого пространства «приземлится» система в данный момент.</p>
    <p>Баллон с газом, который, как я уже сказал, является надежной системой в результате множества взаимоуничтожающих микроскопических эффектов, подчиняется точным, детерминистким законам физики. Это <emphasis>блочные законы</emphasis>, поскольку они рассматривают газ как единое целое, игнорируя его составляющие части. Более того, микроскопическое и макроскопическое описания газа используют совершенно разные термины. Первое требует определения положения и скорости каждой из молекул газа; второе требует определения только трех новых величин температуры, давления и объема. Две первые величины вообще не имеют соответствия на микроскопическом уровне. Математическое соотношение этих трех величин, выраженное в следующем простом уравнении: pV=cT, где <emphasis>с</emphasis> — постоянная, — это закон, который одновременно зависит и не зависит от событий на низшем уровне. Если говорить менее парадоксально, этот закон может быть выведен из законов, управляющих молекулярным уровнем, в этом смысле он зависит от низшего уровня. С другой стороны, этот закон позволяет, при желании, полностью игнорировать низший уровень; в этом смысле он от него не зависит.</p>
    <p>Важно иметь в виду, что закон высшего уровня не может быть выражен в терминах низших уровней. «Давление» и «температура» — новые термины, которые не могут быть поняты только на основании низшего уровня. Мы, люди, прямо воспринимаем температуру и давление, поскольку мы так устроены, не удивительно, что мы открыли этот закон. Но существа, которые воспринимали бы газы как абстрактные математические конструкции, должны были бы обладать умением выводить новые понятия, чтобы открыть подобный закон.</p>
    <subtitle>Эпифеномены</subtitle>
    <p>В завершение этой главы я хотел бы рассказать забавную историю о сложных системах. Однажды я беседовал с двумя программистами, работавшими с операционной системой компьютера, который я использовал. Они сказали, что она запросто справляется со своей задачей, когда к ней подключено менее тридцати пяти человек; но когда это число достигает тридцати пяти, время ответа внезапно замедляется настолько, что с таким же успехом можно отключиться от системы, пойти домой и вернуться попозже. Шутя, я сказал: «Эту проблему решить ничего не стоит — для этого нужно только отыскать то место в операционной системе, где записано число „35“, и поменять его на „60“!» Все рассмеялись. Дело, разумеется, в том, что такого места просто не существует. Откуда же, в таком случае, появляется это критическое число — 35 пользователей? <emphasis>Это видимое следствие общей организации системы — так называемый «эпифеномен».</emphasis></p>
    <p>Так же вы можете спросить о бегуне. «Где в нем содержится число „10“, позволяющее ему пробегать 100 метров за 10 секунд?» Ясно, что оно не содержится ни в каком специальном месте. Время, которое бегун показывает на стометровке, — результат его физического состоянии, быстроты его реакций, и миллиона других факторов, взаимодействующих между собой, когда он бежит. Это время вполне воспроизводимо, но оно не записано нигде в его теле. Оно распределено по всем клеткам его тела и проявляется только во время бега.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_079.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 60. Картина «МУ» (Рисунок автора. Русский графический вариант выполнен переводчиком.)</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>… и Муравьиная фуга</p>
    </title>
    <p>(<emphasis>… тут, один за другим, вступают четыре голоса фуги)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы не поверите, но ответ на этот вопрос — прямо у вас перед носом: он спрятан в картинке. Это всего лишь одно слово, но преважное: «МУ»!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вы не поверите, но ответ на этот вопрос — прямо у вас перед носом: он спрятан в картинке. Это всего лишь одно слово, но преважное: «ХОЛИЗМ»!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Погодите-ка… вам, наверное, почудилось. Ясно, как день, что на картине написано «МУ», а не «ХОЛИЗМ».</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Прошу прощения, но у меня отличное зрение. Взгляните-ка еще раз, прежде чем говорить, что на картинке нет моего слова.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Вы не поверите, но ответ на этот вопрос — прямо у вас перед носом: он спрятан в картинке. Это всего лишь одно слово, но преважное: «РЕДУКЦИОНИЗМ»!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Погодите-ка… вам, наверное, почудилось. Ясно, как день, что на картине написано «ХОЛИЗМ», а не «РЕДУКЦИОНИЗМ».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Еще один фантазер! На картинке написано не «ХОЛИЗМ» и не «РЕДУКЦИОНИЗМ», а «МУ» — в этом я совершенно уверен!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Прошу прощения, но у меня великолепное зрение. Взгляните-ка еще раз, прежде чем говорить, что на картинке нет моего слова.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы что, не видите, что картинка состоит из двух частей, и каждая из них — одна буква?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вы правы насчет двух частей, но в остальном вы ошибаетесь. Левая часть состоит из трех копий одного и того же слова — «ХОЛИЗМ», а правая часть — из многих маленьких копий того же слова. Не знаю, почему буквы в одной части больше, но то, что передо мной «ХОЛИЗМ», ясно как день!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Вы правы насчет двух частей, но в остальном вы ошибаетесь. Левая часть состоит из многих маленьких копий одного и того же слова: «РЕДУКЦИОНИЗМ», а правая — из того же слова, написанного большими буквами. Не знаю, почему буквы в одной части больше, но то, что передо мной «РЕДУКЦИОНИЗМ», ясно как день! Не понимаю, как здесь можно увидеть что-либо иное.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я понял, в чем здесь дело. Каждый из вас видит буквы, которые либо составляют другие буквы, либо сами из них состоят. В левой части действительно есть три «ХОЛИЗМА», но каждый из них состоит из маленьких копий слова «РЕДУКЦИОНИЗМ». И наоборот, «РЕДУКЦИОНИЗМ» в правой части составлен из маленьких копий слова «ХОЛИЗМ». Все это замечательно, но пока вы ссорились из-за пустяков, вы оба пропустили самое главное, не увидев за деревьями леса. Что толку спорить о том, что правильно, — «ХОЛИЗМ» или «РЕДУКЦИОНИЗМ», — когда гораздо лучше взглянуть на дело извне, ответив «МУ».</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Теперь я вижу картинку так, как вы ее описали, Ахилл, — но что вы подразумеваете под этим странным выражением «взглянуть на дело извне»?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Теперь я вижу картинку так, как вы ее описали, Ахилл, — но что вы подразумеваете под этим странным выражением «МУ»?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Буду счастлив вас просветить, если вы будете так любезны и скажете мне, что значат эти странные выражения, «ХОЛИЗМ» и «РЕДУКЦИОНИЗМ».</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Нет ничего проще ХОЛИЗМА Это всего-навсего означает, что целое больше, чем сумма его частей. Ни один человек, если он в здравом уме, не может отрицать холизма. </p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Нет ничего проще РЕДУКЦИОНИЗМА. Это всего-навсего означает, что целое может быть полностью понято, если вы понимаете его части, и природу их «суммы». Ни один человек, если он в твердой памяти, не может отрицать редукционизма.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я отрицаю редукционизм. К примеру, можете ли вы объяснить мне, как понять мозг с помощью редукционизма? Любое редукционистское описание мозга неизбежно столкнется с трудностями, пытаясь объяснить, откуда в мозгу берется сознание.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Я отрицаю холизм. К примеру, можете ли вы объяснить мне, как холистское описание муравьиной колонии может помочь понять ее лучше, чем описание отдельных муравьев, их взаимоотношений и ролей внутри колонии. Любое холистское описание муравьиной колонии неизбежно столкнется с трудностями, пытаясь объяснить, откуда в ней берется сознание.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, нет! Я вовсе не хотел быть причиной еще одного спора. Я понимаю, в чем суть несогласия, но думаю, что мое объяснение «МУ» вам поможет. Видите ли, «МУ» — это старинный ответ дзен-буддизма, «развопросивающий» вопрос. Нашим вопросом было: «Должны ли мы понимать мир холистским или редукционистским способом?» Ответ «МУ» отрицает самую постановку этого вопроса — предположение, что необходимо выбрать лишь один из двух способов. Развопросивая этот вопрос, «МУ» открывает нам истину высшего порядка: существует более широкий контекст, куда вписываются и холистский и редукционистский подходы.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Чепуха! В вашем «МУ» не больше смысла, чем в коровьем мычаньи. Я не собираюсь глотать эту буддистскую бурду.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Чушь! В вашем «МУ» не больше смысла, чем в кошачьем мяукании. Я не намерен слушать эту буддистскую белиберду.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ах, боже мой. Так мы ни до чего не дойдем. Почему вы все молчите, г-жа Черепаха? Это меня нервирует. Вы-то наверняка знаете, как распутать этот клубок!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы не поверите, но ответ на этот вопрос — прямо у вас перед носом: он спрятан в картинке. Это всего лишь одно слово, но преважное: «МУ»!</p>
    <p><emphasis>(В этот момент вступает четвертый голос фуги, точно на октаву ниже первого голоса.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Эх, г-жа Ч, на этот раз вы меня разочаровали. Я был уверен, что вы, с вашей проницательностью, сможете разрешить эту дилемму — но, к сожалению, вы увидели ничуть не больше меня. Что же делать, — наверное, я должен быть счастлив, что хотя бы один раз мне удалось увидеть столько же, сколько и г-же Черепахе.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Прошу прощения, но у меня превосходное зрение. Взгляните-ка еще раз, прежде чем говорить, что на картинке нет моего слова.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разумеется — вы просто повторили мою первоначальную идею.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Может быть, «МУ» существует на картине на более глубоком уровне, чем вам кажется, Ахилл — образно говоря, на октаву ниже. Но я сомневаюсь, что мы сумеем разрешить наш спор таким абстрактным способом. Я хотела бы увидеть обе точки зрения, и холистскую, и редукционистскую, выраженные более конкретно. Тогда у нас будет больше оснований для решения вопроса — хотя бы на примере редукционистского описания муравьиной колонии.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Может быть, д-р Муравьед поделится своим опытом на этот счет? Благодаря своей профессии, он должен быть экспертом по этой теме.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я уверена, что нам есть чему у вас поучиться, д-р Муравьед. Можете ли вы нас просветить, рассказав нам, что собой представляет муравьиная колония с редукционистской точки зрения?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: С удовольствием. Как уже говорил Краб, моя профессия позволила мне весьма глубоко понять муравьиные колонии.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Представляю себе! Любой муравьед должен быть экспертом по муравьиным колониям.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Прошу прощения: муравьед — это не моя профессия, это мой класс. По профессии я колониальный хирург. Я специализируюсь в излечении нервных расстройств колоний путем хирургического вмешательства.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вот оно что… Но что вы имеете в виду под «нервными расстройствами» в муравьиной колонии?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Большинство моих пациентов страдает каким-либо расстройством речи. Представьте себе колонии, которым приходится каждый день мучиться в поисках нужного слова. Это может быть довольно трагично. Я пытаюсь исправить ситуацию путем… э-э-э… удаления пораженной части колонии. Эти операции иногда бывают очень сложными и приходится учиться годами прежде чем приняться за их выполнение.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но… мне кажется, что чтобы страдать расстройством речи, сначала необходимо иметь дар речи?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Совершенно верно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Поскольку у муравьиных колоний нет дара речи, должен признаться, что я слегка сбит с толка.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Жаль, Ахилл, что вас здесь не было на прошлой неделе, когда у меня в гостях вместе с д-ром Муравьедом была г-жа Мура Вейник. Надо было пригласить и вас.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Кто такая эта Мура Вейник?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Писательница и моя старая знакомая.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Она всегда настаивает, чтобы все звали ее полным именем (и это вовсе не псевдоним!); это одна из ее забавных причуд.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Верно, Мура Вейник — особа эксцентрическая, но при этом она так мила… Какая жалость, что вы с ней не встретились.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Она, безусловно, одна из самых образованных муравьиных колоний, с которыми я когда-либо имел счастье общаться. Мы с ней скоротали множество вечеров, беседуя на самые разнообразные темы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я-то думал, муравьеды — пожиратели муравьев, а не покровители колоний!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: На самом деле, одно не исключает другого. Я в самых лучших отношениях с муравьиными колониями. Я ем всего лишь МУРАВЬЕВ, и это приносит пользу как мне, так и колонии.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как это возможно, чтобы —</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Как это возможно, чтобы —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: — пожирание ее муравьев шло колонии на пользу?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Как-это возможно, чтобы —</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: — лесной пожар пошел лесу на пользу?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как это возможно, чтобы —</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: — прореживание ветвей шло дереву на пользу?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: — стрижка волос пошла Ахиллу на пользу?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Наверное, вы были так поглощены спором, что пропустили мимо ушей прелестную стретту, только что прозвучавшую в Баховской фуге.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что такое стретта?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ох, извините пожалуйста: я думала, вы знакомы с этим термином. Стретта — это когда голоса вступают почти сразу один за другим, исполняя одну и ту же тему.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Если я буду слушать фуги часто, вскоре я буду знать все эти штуки и смогу услышать их сам, без подсказки.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Простите, что перебила, друзья мои. Д-р Муравьед как раз пытался объяснить, как, поедая муравьев, можно при этом оставаться другом муравьиной колонии.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что ж, я могу, пожалуй, кое-как понять, как подъедание некоторого ограниченного количества муравьев может быть полезным для здоровья всей колонии — но что действительно приводит меня в замешательство, это рассказы о разговорах с муравьиными колониями. Это невозможно! Муравьиная колония — это не более, чем куча муравьев, снующих туда и сюда в поисках еды и строящих себе гнезда.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Можете считать так, если вы настаиваете на том, чтобы смотреть на деревья, но не видеть за ними леса. На самом деле, муравьиная колония, видимая как одно целое, — это весьма определенная единица, с собственными качествами, иногда включающими владение речью.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Трудно представить, что если я закричу где-нибудь в лесу, то в ответ до меня донесется голос муравьиной колонии.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Не говорите глупостей, мой друг, это происходит совсем не так. Муравьиные колонии не говорят вслух, они общаются письменно. Вы, наверное, видели, как муравьи прокладывают тропы туда и сюда?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да, конечно; обычно они ведут из кухонной раковины прямиком в мой любимый торт «Птичье молоко».</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Оказывается, что некоторые такие тропы содержат закодированную информацию. Если вы знаете эту систему, вы можете читать то, что они говорят, словно книгу.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Потрясающе. И вы можете, в свою очередь, что-нибудь им сообщить?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Без проблем. Именно так Мура Вейник и я беседуем друг с другом часами. Я беру прутик, черчу на влажной земле тропинки и смотрю, как муравьи по ним направляются. Вдруг где-то начинает формироваться новая тропинка… я получаю большое удовольствие, наблюдая за их появлением. Я пытаюсь предсказать, в каком направлении пойдет та или иная тропа (мои предсказания по большей части бывают ошибочны). Когда тропа заканчивается, я знаю, о чем думает Мура Вейник, и тогда я, в свою очередь, могу ей ответить.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ручаюсь, что в этой колонии есть необыкновенно умные муравьи.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: По-моему, вы еще не научились видеть различие между уровнями. Подобно тому, как вы не спутаете отдельное дерево с лесом, вы не должны принимать отдельного муравья за всю колонию. Видите ли, Мура Вейник состоит из массы муравьев, каждый из которых глуп как пробка. Они не смогли бы разговаривать даже ради спасения своих жалких хитиновых покровов!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: В таком случае, откуда берется это умение беседовать? Оно должно находиться где-то внутри колонии! Не понимаю, как это получается: все муравьи глупы как пробка, а Мура Вейник часами занимает вас своей остроумной беседой.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Мне кажется, что эта ситуация напоминает человеческий мозг, состоящий из нейронов. Чтобы объяснить человеческую способность к разумной беседе, никто не стал бы утверждать, что отдельные нервные клетки — разумные существа.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разумеется, нет. Тут вы совершенно правы. Но мне кажется, что муравьи — это совершенно из другой оперы. Они снуют туда и сюда по собственному желанию, совершенно беспорядочно, иногда натыкаясь на съедобный кусочек… Они вольны делать все, что им угодно. Из-за этой свободы я совершенно не понимаю, как может их поведение в целом порождать нечто осмысленное, сравнимое с поведением мозга, необходимым для беседы.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я думаю, что муравьи свободны только до определенных пределов. Например, они свободны бродить где угодно, трогать друг друга, строить тропинки, поднимать небольшие предметы и так далее. Но они никогда не выходят из этого ограниченного мирка, так сказать, мура-системы, в которой они находятся. Это им никогда не пришло бы в голову, так как у них для этого не хватает ума. Таким образом, муравьи — весьма надежные компоненты, в том смысле, что они всегда делают определенные вещи определенным образом.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И все же, внутри этих пределов они остаются свободными и бегают без толку, не выказывая никакого уважения к мыслительным процессам существа высшего порядка, составными частями которого они, по утверждению д-ра Муравьеда, являются.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Да, но вы, Ахилл, упускаете из вида одну вещь: регулярность статистики.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как это?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Хотя отдельные муравьи снуют туда-сюда беспорядочно, тем не менее из этого хаоса можно выделить общие тропы, по которым идет большое количество муравьев.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Понятно. Действительно, муравьиные тропы — отличный пример этого явления. Хотя движения каждого отдельного муравья непредсказуемы, сама тропа выглядит весьма постоянной и определенной. Безусловно, это означает, что на самом деле муравьи движутся не так уж хаотично.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Точно, Ахилл. Муравьи сообщаются между собой достаточно, чтобы внести в их движение некоторую упорядоченность. При помощи этой минимальной связи они напоминают друг другу, что они — части одного целого и должны сотрудничать с товарищами по команде. Чтобы выполнить любую задачу, такую, например, как прокладывание тропинок, требуется множество муравьев, передающих то же сообщение друг другу в течении определенного времени. Хотя мое понимание того, что происходит в мозгу, весьма приблизительно, я предполагаю, что нечто подобное может происходить при сообщении нейронов. Не правда ли, м-р Краб, что необходимо несколько нервных клеток, передающих сигнал другому нейрону, чтобы тот, в свою очередь, передал тот же сигнал?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Совершенно верно. Возьмем, к примеру, нейроны в мозгу у Ахилла. Каждый из них принимает сигналы от нейронов, присоединенных к их «входу», и если сумма этих сигналов в какой-то момент превышает критический порог, то нейрон посылает свой собственный сигнал, идущий к другим нейронам, которые в свою очередь, могут «возбудиться»… и так далее, и тому подобное. Нейронный луч устремляется, неутомимый, по Ахиллесовой тропе, по маршруту более причудливому, чем погоня голодной ласточки за комаром. Каждый поворот и изгиб определяется нейронной структурой Ахиллова мозга, пока не вмешиваются новые послания от органов чувств.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я-то думал, что сам осуществляю контроль над своими мыслями — но ваше объяснение ставит все с ног на голову, так что теперь мне кажется, что «Я» — это лишь результат комбинации всей этой нейронной структуры с законами природы. Получается, что то, что я считал «СОБОЙ» — это, в лучшем случае, побочный продукт организма, управляемого законами природы, а в худшем случае, искусственное понятие, порожденное неверной перспективой. Иными словами, после вашего объяснения я уже не уверен, кто я такой (или что я такое).</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Чем больше мы беседуем, тем лучше вы это будете понимать. Д-р Муравьед, а что вы думаете об этом сходстве?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Я подозревал, что в этих разных системах происходят похожие процессы; теперь я гораздо лучше понимаю, в чем дело. По-видимому, осмысленные групповые явления, такие, например, как прокладывание тропинок, начинают происходить только тогда, когда достигается определенное критическое количество муравьев. Когда несколько муравьев собираются вместе и начинают, может быть, чисто случайно, прокладку тропы, может произойти одно из двух: либо после короткого хаотического старта их деятельность быстро сойдет на нет —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Когда муравьев собирается недостаточно, чтобы продолжать тропу?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Именно так. Однако может случиться и так, что количество муравьев достигнет критической массы и начнет расти, как снежный ком. В этом случае, возникает целая «команда», работающая над одним проектом. Это может быть прокладка тропы, или поиски пищи, или ремонт муравейника. Несмотря но то, что в малом масштабе эта схема чрезвычайно проста, в большом масштабе она может привести к весьма сложным последствиям.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я могу понять общую идею порядка, по вашим словам, возникающего из хаоса, но это еще очень далеко от умения беседовать. В конце концов, порядок возникает из хаоса и тогда, когда молекулы газа беспорядочно сталкиваются друг с другом — и результатом этого бывает лишь аморфная масса, характеризуемая всего тремя параметрами: объем, давление и температура. Это очень далеко от умения понимать мир и о нем разговаривать!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Это подчеркивает весьма важную разницу между объяснением поведения муравьиной колонии и поведения газа в контейнере. Поведение газа можно объяснить, рассчитав статистические особенности движения его молекул. При этом не требуется обсуждать никаких высших, чем молекулы, элементов его структуры, кроме самого газа целиком. С другой стороны, в случае муравьиной колонии невозможно понять происходящие там действия без анализа нескольких уровней ее структуры.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А, теперь понимаю. В случае газа, всего один шаг переносит нас с низшего уровня — молекулы — на высший уровень — сам газ. Там нет промежуточных уровней. Но как возникают промежуточные уровни организованного действия в муравьиной колонии?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Это связано с тем, что в колонии есть несколько разных типов муравьев.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Кажется, я что-то об этом слышал. Это называется «касты», да?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Верно. Кроме царицы-матки, там есть самцы-трутни, совершенно не занимающиеся работой по поддержанию муравейника, и еще —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И, разумеется, там есть воины — Славные Борцы Против Коммунизма!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Гм-м-м… В этом-то я сомневаюсь, Ахилл. Муравьиная колония весьма коммунистична по своей структуре, так что ее солдатам незачем бороться против коммунизма. Правильно, д-р Муравьед?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Да, насчет колоний вы правы, м-р Краб: они действительно основаны на принципах, смахивающих на коммунистические. Но Ахилл в своих представлениях о солдатах весьма наивен. На самом деле, так называемые «солдаты» едва умеют сражаться. Это медлительные неуклюжие муравьи с гигантскими головами; они могут цапнуть своими мощными челюстями, но прославлять их не стоит. Как в настоящих коммунистических государствах, прославлять надо, скорее, хороших работников. Именно они выполняют большинство работ: собирают пищу, охотятся и ухаживают за детишками. Даже сражаются в основном они.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Гм-м. Это просто абсурд, солдаты, которые не сражаются!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Как я только что говорил, на самом деле они не солдаты. Роль солдат выполняют работники, в то время как солдаты — просто разжиревшие лентяи.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, какой позор! Если бы я был муравьем, я бы навел у них дисциплину! Я вдолбил бы ее в головы этим бесстыдникам!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Если бы вы были муравьем? Как вы могли бы стать муравьем? Нет никакой возможности спроецировать ваш мозг на мозг муравья, так что и нечего беспокоиться о таком пустом вопросе. Больше смысла имело бы попытаться отобразить ваш мозг на всю муравьиную колонию… Но не будем отвлекаться; позволим д-ру Муравьеду продолжить его ученое объяснение каст и их роли в высших уровнях организации.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: С удовольствием. Есть множество работ, необходимых для жизни колонии, и муравьи развивают «специализацию». Обычно специальность муравья меняется с возрастом, но она также зависит и от его касты. В каждый данный момент в любой маленькой области колонии можно найти муравьев всех типов. Разумеется, в некоторых местах какая-либо каста может быть представлена всего несколькими муравьями, тогда как в другом месте муравьев той же касты может быть очень много.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Скажите, а «плотность» касты или специальности случайна? Почему муравьев определенного типа собирается больше в одном месте и меньше в другом?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Я рад, что вы об этом спросили, поскольку это очень важно для понимания того, как думает колония. Со временем в колонии развивается очень точное распределение каст. Именно это распределение отвечает за сложность колонии, необходимую, чтобы вести беседы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Мне кажется, что постоянное движение муравьев туда-сюда делает абсолютно невозможным какое бы то ни было точное распределение. Любое такое распределение было бы тут же нарушено беспорядочным движением муравьев, так же как любые сложные структуры молекул газа не живут больше мгновения из-за беспорядочной бомбардировки со всех сторон.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: В муравьиной колонии ситуация совершенно обратная. На самом деле, именно постоянное снованье муравьев туда-сюда сохраняет и регулирует распределение каст в различных ситуациях. Оно не может оставаться одним и тем же. Оно должно непрерывно меняться, в некотором смысле отражая реальную ситуацию, с которой имеет дело колония в данный момент. Именно передвижение муравьев внутри колонии помогает приспособить распределение каст к нужной ситуации.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Приведите, пожалуйста, пример.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: С удовольствием. Когда я, муравьед, прихожу в гости к г-же М. Вейник, глупенькие муравьи, учуяв мой запах, начинают паниковать — а это значит, что они принимаются бегать кругами, как сумасшедшие, совершенно иначе, чем они двигались до моего прихода.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну, это-то понятно, поскольку вы — смертельный враг колонии.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Ну нет. Повторяю, нет ничего дальше от истины. Мура Вейник и я — лучшие друзья. Я ее любимый собеседник, она — моя любимая Мурочка. Конечно, вы правы — муравьи по отдельности меня до смерти боятся. Но это совершенно другое дело! Так или иначе, как видите, в ответ на мой приход внутреннее распределение муравьев в колонии полностью изменяется.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ясно.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Новая дистрибуция отражает новую ситуацию — мое присутствие. Видите ли, все зависит от того, как вы решите описывать распределение каст. Если вы продолжаете думать в терминах низших уровней — отдельных муравьев — то не видите леса за деревьями. Это слишком микроскопический уровень, а мысля микроскопическими категориями, вы обязательно упустите из виду некоторые крупномасштабные явления. Вы должны найти подходящую систему крупномасштабного описания кастовой дистрибуции; только тогда вы поймете, каким образом в распределении каст закодировано так много информации.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как же найти единицы нужного размера для описания состояния колонии?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Что ж, начнем с самого начала. Когда муравьям нужно что-то сделать, они составляют маленькие «команды», которые работают вместе. Маленькие группы муравьев постоянно разваливаются и снова образуются. Те, что держатся вместе дольше — настоящие команды; они не разбегаются, так как у муравьев есть общее дело.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы говорили, что группа остается вместе, если количество муравьев достигает некоторого критического порога. Теперь вы утверждаете, что группа держится вместе, если у них есть какое-то дело.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Эти утверждения эквивалентны. Возьмем, например, собирание еды: если какой-то муравей находит небольшое количество пищи и в своем энтузиазме сообщает об этом товарищам, число муравьев, которые ответят на зов, будет пропорционально количеству найденной еды. Если еды мало, она не привлечет критического количества муравьев. Именно это я и имел в виду, говоря об общем деле: со слишком маленьким кусочком пищи нечего делать, его надо просто игнорировать.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Понятно. Значит, эти команды — промежуточный уровень структуры между отдельными муравьями и колонией в целом.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Совершенно верно. Существует специальный тип команды, который я называю «сигналом». Все высшие уровни структуры основаны на сигналах. На самом деле, все высшие существа являются набором сигналов, действующих согласованно. На высшем уровне существуют команды, составленные не из муравьев, а из команд низших уровней. Рано или поздно вы достигаете команд низшего уровня, то есть сигналов, а затем — отдельных муравьев.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Чему же команды-сигналы обязаны своим именем?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Своей функции. Задача сигналов — переправлять муравьев разных «профессий» в нужные места колонии. Типичная история сигнала такова: он формируется, когда перейден критический порог, необходимый для выживания команды, затем мигрирует на какое-то расстояние внутри колонии, и в определенный момент распадается на индивидуальных членов, предоставляя их своей судьбе.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это похоже на волну, несущую издалека ракушки и водоросли и оставляющую их на берегу.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Действительно, это в чем-то аналогично, поскольку команда на самом деле должна оставить что-то, принесенное издалека, но волна отходит обратно в море, в то время как в случае сигнала аналогичной переносящей субстанции не существует, поскольку его составляют сами же муравьи.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: И, вероятно, сигнал начинает распадаться именно в том месте колонии, где нужны муравьи данного типа.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Естественно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Естественно? МНЕ вовсе не так ясно, почему сигнал должен направляться именно туда, где он требуется. И даже если он идет в нужном направлении, откуда он знает, когда надо расходиться? Откуда он знает, что он прибыл на место своего назначения?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Это очень важный вопрос. Он касается целенаправленного поведения — или того, что кажется целенаправленным поведением — сигналов. Из моего описания следует, что поведение сигналов можно охарактеризовать как направленное на выполнение некой задачи, и назвать его «целенаправленным». Но можно посмотреть на это и иначе.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Подождите-ка. Либо поведение целенаправленно, либо НЕТ. Не понимаю, как можно иметь сразу обе возможности.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Позвольте мне объяснить мою позицию и, может быть, тогда вы со мной согласитесь. Видите ли, когда сигнал сформирован, он понятия не имеет о том, что должен идти в каком-то определенном направлении. Но здесь решающую роль играет точное распределение каст. Именно оно определяет движение сигналов по колонии и то, как долго сигнал будет существовать и когда ему придет время «раствориться».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Так что все зависит от дистрибуции каст?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Верно. Предположим, сигнал движется вперед. В это время составляющие его муравьи сообщаются, либо путем прямого контакта, либо путем обмена запахов, с муравьями тех областей, где они проходят. Контакты и запахи передают информацию о местных необходимостях, как, скажем, построение гнезда или уход за детьми. Сигнал будет держаться вместе и продвигаться вперед до тех пор, пока местные нужды будут отличны от того, что он способен дать; но если его помощь ВОЗМОЖНА, он распадается на отдельных муравьев, которые могут быть использованы как дополнительная рабочая сила. Понимаете, каким образом распределение каст «ведет» сигналы внутри колонии?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да, теперь вижу.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Вы понимаете, что, рассматривая вещи с подобной точки зрения, нельзя приписать сигналу какую-либо цель?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Думаю, вы правы. На самом деле, я начинаю видеть ситуацию с двух сторон. С точки зрения муравьев, у сигнала нет никакой цели. Типичный муравей в сигнале просто бродит по колонии, не ища ничего особенного, пока не почувствует, что надо бы остановиться. Обычно его товарищи по команде согласны, и тогда команда «разгружается», и муравьи начинают действовать сами по себе. Для этого не нужно ни планов, ни заглядывания вперед, ни поиска нужного направления. Но с точки зрения КОЛОНИИ команда только что ответила на сообщение, написанное на языке кастовой дистрибуции. С этой точки зрения деятельность команды кажется целенаправленной.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Что произошло бы, если бы распределение каст было совершенно случайным? Команды все равно бы формировались и расформировывались?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Безусловно. Но благодаря бессмысленному распределению каст, колония не просуществовала бы долго.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Именно к этому я и веду. Колонии выживают потому, что их кастовая дистрибуция имеет смысл, и этот смысл — холистский аспект, невидимый на низших уровнях. Существование колонии невозможно объяснить, не принимая в расчет высшего уровня.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Я понимаю вас, но мне кажется, вы смотрите на вещи слишком узко.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Почему же?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Муравьиные колонии эволюционировали в течение биллионов лет. Несколько механизмов прошли отбор, но большинство было забраковано. Конечным результатом явился набор механизмов, позволяющих колониям функционировать так, как мы только что описали. Если бы мы могли увидеть весь этот процесс в виде фильма, ускоренного в биллионы раз, возникновение новых механизмов выглядело бы как естественная реакция на внешние стимулы, подобно тому, как пузыри в кипящей воде — реакция на внешний источник тепла. Я сомневаюсь, что вы могли бы увидеть некий «смысл» и «цель» в пузырях в кипящей воде — или я ошибаюсь?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Нет, но —</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Хорошо; а вот МОЯ точка зрения. Как бы ни был велик такой пузырь, он обязан своим существованием процессам на молекулярном уровне, и вы можете забыть о «законах высшего уровня». То же самое верно и в случае колоний и команд. Глядя на картину с точки зрения эволюции, вы можете лишить всю колонию смысла и цели существования. Эти понятия становятся лишними.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: В таком случае, д-р Муравьед, почему же вы говорите мне, что беседуете с мадам Вейник? Теперь мне кажется, что вы отказываете ей в каком-либо умении мыслить или говорить.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Здесь нет никакого противоречия, Ахилл. Видите ли, мне так же трудно, как и другим, видеть вещи в таком грандиозном временном масштабе. Для меня гораздо легче поменять угол зрения. Когда я забываю об эволюции и вижу вещи такими, какими они являются здесь и сейчас, термины телеологии вновь обретают смысл: ЗНАЧЕНИЕ кастовой дистрибуции и ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННОСТЬ сигналов. Это происходит не только тогда, когда я думаю о муравьиных колониях, но и когда я думаю о моем собственном мозге. Однако, сделав небольшое усилие, я всегда могу вспомнить и о другой точке зрения и увидеть эти системы как лишенные смысла.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Эволюция, безусловно, творит чудеса. Никогда не знаешь, какой новый фокус она выкинет. Например, я не удивился бы, если бы существовала теоретическая возможность того, что два или более «сигналов» могли бы пройти сквозь друг друга, понятия не имея, что другой при этом тоже является сигналом; каждый из них считает, что другой — лишь часть местного населения.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Это возможно не только теоретически; именно так обыкновенно и происходит!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Гм-м… Какая странная картина мне пришла в голову. Я вообразил муравьев, двигающихся в четырех разных направлениях; некоторые муравьи белые, некоторые — черные; они перекрещиваются, образуя упорядоченный узор, почти как… почти как…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Фуга, может быть?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ага! Именно: муравьиная фуга!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Интересный образ, Ахилл. Кстати, все эти разговоры о кипятке навели меня на мысль о чае. Кто хочет еще чашечку?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не откажусь, м-р Краб.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Отлично.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как вы думаете, можно ли выделить разные зрительные «голоса» в такой «муравьиной фуге»? Я знаю, как мне бывает трудно —</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Мне не надо, благодарю вас.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: — проследить отдельный голос —</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Мне тоже немного, м-р Краб —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: — в музыкальной фуге —</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: — если нетрудно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: — когда все они —</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Нисколько. Четыре чашки чая —</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Три!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: — звучат одновременно.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: — почти готовы!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Это интересная мысль, Ахилл. Но мне кажется маловероятным, чтобы кто-нибудь мог создать таким образом убедительную картину.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Очень жаль…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Может быть, вы могли бы мне ответить, д-р Муравьед. Сигнал, от своего рождения и до роспуска, всегда состоит из одних и тех же муравьев?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: На самом деле, отдельные муравьи в сигнале иногда «откалываются» и заменяются на муравьев той же касты, если какие-либо из них оказываются поблизости в данный момент. Чаще всего, сигналы прибывают к месту своего «назначения», не сохранив ни одного из первоначальных муравьев.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я вижу, что сигналы постоянно воздействуют на распределение каст на всем протяжении колонии, и это происходит в ответ на внутренние нужды колонии — которые, в свою очередь отражают внешние ситуации в жизни колонии. Таким образом, как вы сказали, д-р Муравьед, кастовая дистрибуция постоянно изменяется в соответствии с нуждами момента, отражая внешний мир.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_080.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 61. М. К. Эшер «Муравьиная фуга» (1953)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но как же насчет промежуточных уровней структуры? Вы говорили, что распределение каст лучше всего описывать не в терминах отдельных муравьев или сигналов, но в терминах команд, состоящих из меньших команд, которые, в свою очередь, состоят из других команд — и так далее, пока мы не спустимся до уровня муравьев. И вы утверждали, что это — ключ к пониманию того, как распределение каст может заключать закодированную информацию о мире.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Да, я к этому и веду. Я предпочитаю называть команды достаточно высокого уровня «символами». Но, видите ли, значение, которое я вкладываю в это слово, несколько отличается от обычного. Мои «символы» — АКТИВНЫЕ ПОДСИСТЕМЫ сложной системы, и они состоят из активных подсистем низших уровней. Таким образом они совершенно отличны от пассивных символов, находящихся вне системы, таких, как буквы алфавита или музыкальные ноты, которые совершенно инертны и ждут, чтобы активная система их обработала. </p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как все это сложно… Я и не знал, что у муравьиных колоний такая абстрактная структура.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: О да, она весьма замечательна. Но все эти слои структуры необходимы для хранения того типа знаний, которые позволяют организму быть «разумным» в любом приемлемом значении этого слова. У любой системы, владеющей языком, уровни структуры примерно одинаковые.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну-ка постойте минутку… Черт побери! Вы что же, хотите сказать, что мой мозг по сути состоит из кучи муравьев, бегающих взад и вперед?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Ни в коем случае. Вы поняли меня слишком буквально. Самые низшие уровни этих систем могут быть совершенно различны. Скажем, мозг муравьедов вовсе не сделан из муравьев. Но когда вы поднимаетесь на несколько ступеней, элементы нового уровня имеют точное соответствие в других системах той же интеллектуальной мощи, таких, например, как муравьиная колония.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Именно поэтому имеет смысл, Ахилл, пытаться отобразить ваш мозг на муравьиную колонию, но не на мозг отдельных муравьев.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Благодарю за комплимент. Но как же возможно осуществить подобное отображение? Например, что в моем мозгу соответствует командам низших уровней, которые вы называете сигналами?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Я всего лишь любитель в области мозга и не могу описать для вас всех замечательных подробностей. Но — поправьте меня, если я ошибаюсь, м-р Краб — мне кажется, что мозговое соответствие сигналам муравьиных колоний — это действие нейрона; или, может быть, в более крупном масштабе, это схема действия нескольких нейронов.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: С этим я бы согласился. Конечно, найти точные отображения было бы желательно. Но не думаете ли вы, что для нашей дискуссии это не столь важно? Мне кажется, что главная идея здесь та, что такое соответствие в принципе существует, даже если мы пока еще точно не знаем, как его описать. Из всего, что вы сказали, д-р Муравьед, я не понимаю только одного: как мы можем быть уверены в том, что соответствие начинается именно на каком-то данном уровне? Вы, кажется, считаете, что сигналы имеют прямое соответствие в мозгу; однако мне думается, что соответствие должно существовать только на уровне ваших АКТИВНЫХ СИМВОЛОВ и выше.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Ваша интерпретация вполне может оказаться аккуратнее моей, м-р Краб. Благодарю за то, что вы подметили эту тонкость.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что может сделать символ, чего не дано сделать сигналу?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Это что-то вроде разницы между словом и буквой. Слова — единицы смысла — состоят из букв, которые сами по себе лишены смысла. Это является хорошим примером, помогающим понять разницу между символом и сигналом. Надо только помнить, что буквы и слова ПАССИВНЫ, в то время как символы и сигналы АКТИВНЫ.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Боюсь, я не понимаю, почему так важна разница между активными и пассивными символами.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Дело в том, что значение, которое мы приписываем любому пассивному символу, например, слову на странице, в действительности восходит к значению, создаваемому соответствующими активными символами у нас в мозгу. Таким образом, значение пассивных символов можно понять полностью, только соотнеся его со значением активных символов.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хорошо. Но что же придает значение СИМВОЛУ, если СИГНАЛ, сам по себе полноправная единица, лишен значения?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Дело в том, что одни символы могут вызвать к жизни другие символы. Когда какой-либо символ активизируется, он при этом не изолирован, а двигается в среде, характеризующейся определенной кастовой дистрибуцией.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Разумеется, в мозгу нет никакой кастовой дистрибуции — ей соответствует «состояние мозга» — то есть состояние всех нейронов, все взаимосвязи между ними и порог, достигнув которого, нейрон активизируется.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Ну что ж, мы может объединить «кастовую дистрибуцию» и «состояние мозга» под одним и тем же названием и именовать их просто «состоянием». Состояние можно описать на низшем или на высшем уровне. Описанием состояния на низшем уровне в случае муравьиной колонии будет кропотливое определение положения каждого муравья, его возраста и касты, и тому подобная информация. Но такое подробное описание не проливало бы ни малейшего света на то, ПОЧЕМУ колония находится в данном состоянии. С другой стороны, описание на высшем уровне определяет, какие именно символы могут быть «пущены в ход», какие комбинации других символов действуют при этом как пусковой механизм, при каких условиях это происходит, и так далее.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А как насчет описания на уровне сигналов или команд?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Описание на этом уровне располагалось бы где-то между низшим уровнем и уровнем символов. Оно содержало бы довольно много информации о том, что происходит в разных местах колонии, хотя и меньше, чем содержало бы описание всех муравьев в отдельности, поскольку команды состоят из нескольких муравьев. Описание на уровне команд — нечто вроде конспекта описания на уровне муравьев. Однако туда приходится добавить некоторые вещи, которых не было в описании отдельных муравьев — такие, как отношение между командами и наличие различных каст в разных районах. Это усложнение — та цена, которую мы платим за право давать суммированные описания.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Интересно сравнить достоинства описаний на разных уровнях. Описание на высшем уровне, по-видимому, обладает наибольшей способностью к объяснению явлений в колонии, поскольку оно дает наиболее интуитивную картину того, что в ней происходит, хотя, как ни странно, оставляет в стороне самое, казалось бы, важное — самих муравьев.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: На самом деле, как ни странно, муравьи — не самое важное в колонии. Разумеется, если бы их не было, колония не существовала бы; но нечто эквивалентное ей, мозг, может существовать без единого муравья. Так что, по-крайней мере с точки зрения высших уровней, можно вполне обойтись без муравьев.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я уверен, что ни один муравей не поддержал бы эту теорию.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Мне еще не приходилось встречать муравья, который смотрел бы на свой муравейник с точки зрения высших уровней.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Картинка, которую вы нарисовали, д-р Муравьед, противоречит здравому смыслу. Кажется, что, если вы правы, то чтобы понять структуру муравьиной колонии, приходится описывать ее, не упоминая об основных ее составляющих.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Может быть, вам станет яснее моя точка зрения на примере аналогии. Представьте себе, что перед вами — роман Диккенса.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как насчет «Пиквикского клуба»?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Превосходно! Теперь вообразите следующую игру: вы должны отыскать соответствие между буквами и идеями так, чтобы каждой букве соответствовала какая-либо идея; таким образом, весь «Пиквикский клуб» имел бы смысл, если читать его буква за буквой.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Гм-м… Вы имеете в виду, что каждый раз, когда я вижу слово «что», я должен думать о трех различных понятиях, одно за другим, и что при этом у меня нет никакого выбора?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Именно так. У вас будет «понятие „ч“», «понятие „т“» и «понятие „о“», и эти понятия остаются теми же на протяжении всей книги.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Тогда чтение «Пиквикского клуба» превратилось бы в неописуемо скучный кошмар. Это было бы упражнением в бессмысленности, какую бы идею я ни ассоциировал с каждой буквой.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Верно. Естественного отображения отдельных букв на реальный мир просто не существует. Это отображение происходит на высшем уровне — между словами и частями реального мира. Если вы хотите описать эту книгу, вы не должны делать это на уровне букв.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разумеется, нет! Я буду описывать сюжет, героев и так далее.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Ну вот, видите! Вы не будете упоминать о минимальных кирпичиках, из которых построена книга, хотя она и существует благодаря им. Они являются способом передачи сообщения, а не самим сообщением.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну хорошо — а как насчет муравьиных колоний?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Здесь вместо пассивных букв у нас имеются активные сигналы, а вместо пассивных слов — активные символы; но в остальном идея остается та же.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы хотите сказать, что нельзя установить соответствия между сигналами и вещами реального мира?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Оказывается, это не удается сделать таким образом, чтобы активизирование новых сигналов имело бы смысл. Невозможно это и на низших уровнях — например, уровне муравьев. Только на уровне символов эти схемы активизирования имеют смысл. Вообразите, например, что в один прекрасный день вы наблюдаете за тем, чем занимается Мура Вейник, и в это время я тоже захожу в гости. Сколько бы вы ни смотрели, вряд ли вы увидите нечто большее, чем простое перераспределение муравьев.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я уверен, что вы правы.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: И тем не менее я, наблюдая за высшим уровнем вместо низшего уровня, увижу, как «просыпаются» несколько дремлющих символов, которые затем становятся мыслью «А вот и очаровательный д-р Муравьед — какое удовольствие!» </p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это напоминает мне, как мы нашли различные уровни на картинке «МУ» — по-крайней мере, их увидели трое из нас…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Какое удивительное совпадение, что между странной картинкой, на которую я наткнулась в «Хорошо темперированном клавире», и темой нашей беседы обнаружилось сходство.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы думаете, это просто совпадение?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Конечно.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Что ж, я надеюсь, теперь вы понимаете, каким образом в г-же М. Вейник зарождаются мысли при помощи манипуляции символами, составленными из сигналов, составленных из команд низшего уровня… — и так до самого низшего уровня — муравьев.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Почему вы называете это «манипуляцией символами»? Кто это делает, если сами символы активны? Что является этой действующей силой?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Это возвращает нас к вопросу о цели, который вы уже поднимали раньше. Вы правы, символы активны. Но тем не менее, их действия не совсем свободны. Действия всех символов строго определяются общим состоянием системы, в которой они находятся. Таким образом, все система ответственна за то, каким образом ее символы вызывают к жизни один другого; поэтому мы можем с полным правом сказать, что «действующая сила» — вся система. По мере того, как символы действуют, состояние системы медленно меняется, приходя в соответствие с новыми условиями. Однако многие черты остаются неизменными. Именно эта, частично меняющаяся и частично стабильная, система является действующей силой. Мы можем дать имя этой системе. Например, Мура Вейник — это та сила, которая манипулирует ее символами. И про вас, Ахилл, можно сказать то же самое.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Какое странное описание того, кто я такой. Не уверен, что полностью его понимаю… Я еще подумаю над этим.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Было бы очень интересно проследить за символами в вашем мозгу в тот момент, когда вы думаете о символах в вашем мозгу.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это для меня слишком сложно. У меня хватает проблем, когда я пытаюсь представить себе, как можно смотреть на муравьиную колонию и «читать» ее на уровне символов. Я прекрасно понимаю, как можно воспринимать ее на уровне муравьев и, с небольшим усилием, пожалуй, могу понять, каким было бы восприятие колонии на уровне сигналов; но на что было бы похоже восприятие колонии на уровне символов?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Это умение достигается долгой практикой. Когда вы достигнете мастерства, подобного моему, вы сможете читать высший уровень муравьиной колонии с такой же легкостью, с какой прочли «МУ» на той картинке.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Правда? Это, должно быть, удивительное ощущение.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: В каком-то смысле — но оно также хорошо знакомо и вам, Ахилл.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Знакомо мне? Что вы имеете в виду? Я никогда не рассматривал муравьиных колоний кроме как на уровне муравьев.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Может быть. Но муравьиные колонии во многих смыслах не слишком-то отличаются от мозга.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И мозгов никогда не видел и не читал!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: А как же ВАШ СОБСТВЕННЫЙ мозг? Разве вы не замечаете своих собственных мыслей? Разве не в этом заключается эссенция сознания? Что же еще вы делаете, как не читаете ваш мозг прямо на уровне символов?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Никогда так об этом не думал. Вы хотите сказать, что я игнорирую все промежуточные уровни и вижу только самый высший?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Именно так функционируют сознательные системы. Они воспринимают себя только на уровне символов и понятия не имеют о низших уровнях, таких, как сигналы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Значит ли это, что в мозгу есть активные символы, постоянно меняющиеся так, чтобы отразить состояние самого мозга в данный момент, оставаясь при этом всегда на уровне символов?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Безусловно. В любой разумной системе есть символы, представляющие состояние мозга, и сами они — часть именно того состояния, которое они символизируют. Поскольку сознание требует большого самосознания.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Очень странная идея. Значит, хотя в моем мозгу происходит бурная деятельность, я способен воспринять ее только на одном уровне — уровне символов; при этом я полностью нечувствителен к низшим уровням. Это похоже на чтение романов Диккенса при помощи прямого зрительного восприятия, при полном незнании букв. Не могу себе представить, чтобы такая странная штука на самом деле могла случиться.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Но именно это и произошло, когда вы прочитали «МУ», не замечая низших уровней, «ХОЛИЗМА» и «РЕДУКЦИОНИЗМА».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы правы — я действительно упустил из вида низшие уровни и заметил только самый высший. Интересно, не пропускаю ли я какие-нибудь типы значения также и на низших уровнях моего мозга, когда «считываю» только уровень символов? Как жаль, что высший уровень не содержит всей информации о низших уровнях. Прочитав его, мы могли бы узнать также о том, что сообщается на низших уровнях. Но, полагаю, было бы наивно надеяться, что на вершине закодировано что-либо о низе — скорее всего, эта информация не просачивается наверх. Картинка «МУ», пожалуй, самый выразительный пример, там на верхнем уровне написано только «МУ», которое не имеет никакого отношения к уровням ниже!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Совершенно верно. (Берет книгу, чтобы взглянуть на иллюстрацию поближе.) Гм-м-м… В самых маленьких буквах есть что-то странное; они какие-то дрожащие…</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Дайте-ка взглянуть. (Подносит книгу к глазам.) Кажется, здесь есть еще один уровень, который мы все пропустили!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Говорите только за себя, д-р Муравьед.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ох, не может быть! Можно мне посмотреть? (Пристально глядит на картинку.) Я знаю, что никто из вас в это не поверит, но значение этой картинки у нас прямо перед носом, только спрятанное у нее в глубине. Это всего-навсего одно слово, повторенное снова и снова, на манер мантры — но слово весьма важное: «МУ»! Вот видите! То же самое, что и на высшем уровне! И никто из нас об этом не догадывался!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Мы бы никогда не заметили, Ахилл, если бы не вы.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Интересно, это совпадение между высшим и низшим уровнем случайно? Или это целенаправленный акт, кем-то совершенный?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Как же мы это можем узнать?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я не вижу, как это можно сделать — мы даже не знаем, почему эта иллюстрация оказалась у м-ра Краба в его издании «Хорошо темперированного клавира».</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Хотя мы и увлеклись интересной беседой, мне все же удалось следить краем уха за этой четырехголосной фугой, такой длинной и сложной. Она удивительно прекрасна.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Бесспорно; и вскоре вы услышите органный пункт.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Органный пункт? Это то, что происходит, когда музыкальная пьеса слегка замедляется, останавливается на минуту-другую на одной ноте или аккорде, и после короткой паузы продолжается в нормальном темпе?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Нет, вы путаете с «ферматой» — нечто вроде музыкальной точки с запятой. Вы заметили, что одна такая была в прелюдии?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Кажется, я ее пропустил.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ничего, у вас еще будет случай услышать фермату — в конце этой фуги их целых две.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Отлично. Предупредите меня заранее, хорошо?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Если вам угодно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но скажите пожалуйста, что же такое органный пункт?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это когда какая-то нота продолжается одним из голосов (чаще всего, самым низким) полифонической пьесы, пока другие голоса ведут свои независимые темы. Здесь органный пункт — нота ля. Слушайте внимательно!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Ваше предложение понаблюдать за символами в мозгу Ахилла, когда они думают о себе самих, напомнило мне один случай, который произошел со мной, когда я в очередной раз навещал мою старую знакомую, М. Вейник.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Поделитесь с нами, пожалуйста.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Мура Вейник чувствовала себя в тот день очень одинокой и была рада с кем-нибудь поболтать. В благодарность она пригласила меня угоститься самыми сочными муравьями, которых я мог найти. (Она всегда очень великодушна, когда дело доходит до муравьев.)</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Удивительно, кЛЯнусь честью!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: В тот момент я как раз наблюдал за символами, образующими ее мысли, поскольку именно там заметил особенно аппетитных муравьишек.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы меня удивЛЯете!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Так что я отобрал себе самых толстых муравьев, бывших частью символа высшего уровня, который я в тот момент читал. Так случилось, что именно эти символы выражали мысль: «Не стесняйтесь, выбирайте муравьев потолще!»</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О-ЛЯ-ЛЯ!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: К несчастью для них, но к счастью для меня, букашечки и не подозревали о том, что они, все вместе, сообщали мне на уровне символов.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Несчастная доЛЯ… Какой удивительный оборот иногда принимают события. Они понятия не имели о том, в чем участвовали. Их действия были частью определенной схемы высшего уровня, но сами они об этом не подозревали. О, какая жалость — и какая ирония судьбы — что они пропустили это мимо ушей.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вы правы, г-жа Ч — это был прелестный органный пункт.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Я раньше ни одного не слыхал, но этот был настолько очевиден, что его невозможно было прослушать. Замечательно!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что? Органный пункт уже был? Как же я мог его не заметить, если он был так очевиден?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Возможно, вы были так увлечены своим рассказом, что не обратили на него внимания. О, какая жалость — и какая ирония судьбы — что вы пропустили это мимо ушей.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Скажите мне, а что, Мура Вейник живет в муравейнике?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: О, ей принадлежит большой кусок земли. Раньше им владел кто-то другой — но это весьма грустная история. Так или иначе, ее владения довольно обширны. Она живет роскошно по сравнению со многими другими колониями.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как же это совместить с коммунистической природой муравьиных колоний, которую вы нам раньше описали? Мне кажется, что проповедовать коммунизм, живя при этом в роскоши и изобилии, довольно непоследовательно!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Коммунизм там только на уровне муравьев. В муравьиной колонии все муравьи работают на общее благо, иногда даже себе в ущерб. Это — врожденное свойство М. Вейник, и, насколько я знаю, она может ничего не знать об этом внутреннем коммунизме. Большинство людей не знают ничего о своих нейронах; они, возможно, даже довольны тем, что ничего не знают о собственном мозге. Люди — весьма брезгливые создания! Мура Вейник тоже довольно брезглива — она начинает нервничать, стоит ей только подумать о муравьях. Так что она пытается этого избежать всегда, когда только возможно. Я, честное слово, сомневаюсь, что она догадывается о коммунистическом обществе, встроенном в саму ее структуру. Она сама — ярый приверженец полной свободы. Знаете, laissez-faire, и тому подобное. Так что я нахожу вполне естественным, что она живет в роскошном поместье.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я только что перевернула страницу, следя за этой прелестной фугой «Хорошо темперированного клавира», и заметила, что приближается первая из двух фермат — приготовьтесь, Ахилл!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я весь внимание.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: На соседней странице здесь нарисована престранная картинка.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Еще одна? Что там на этот раз?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Поглядите сами. (Передает ноты Крабу.)</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_081.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 62. Рисунок автора. (Русский графический вариант выполнен переводчиком.) </emphasis></p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Ага! Да это всего лишь буквы. Посмотрим, что здесь есть… по нескольку штук «И», «С», «Б», «м» и «а». Как странно, первые три буквы растут, а последние две опять уменьшаются.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Можно мне взглянуть?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Разумеется.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Рассматривая детали, вы совершенно упустили из виду главную картину. На самом деле, эти буквы — «ф», «е», «р», «А», «X» — и они вовсе не повторяются. Сначала они становятся меньше, а потом опять вырастают. Ахилл, а как ваше мнение?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Погодите минутку. Гм-м… Я вижу несколько заглавных букв, которые увеличиваются слева направо.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это какое-то слово?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Э-э-э… «И. С. Бах». О! Теперь я понимаю. Это имя Баха!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Как странно, что вы видите это именно так. Мне кажется, это несколько прописных букв, уменьшающихся слева направо, и составляющих… имя… (Темп ее речи все замедляется, особенно на последних словах; потом она останавливается на мгновение, и вдруг начинает говорить снова, будто ничего необычного не произошло.) — «фермата.»</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы, видно, все никак не можете выбросить из головы Ферма. Вы видите Последнюю Теорему Ферма даже здесь.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Вы были правы, г-жа Черепаха: я только что заметил премилую маленькую фермату в фуге.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: И я тоже!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы говорите, что все это слышали, кроме меня? Я начинаю чувствовать себя совсем дураком.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ну что вы, Ахилл, не надо так говорить. Я уверен, что вы не пропустите Последнюю Фермату Фуги — она прозвучит очень скоро. Но, д-р Муравьед, возвращаясь к нашему разговору, что это за печальная история, о которой вы упомянули, говоря о прежнем владельце поместья М. Вейник?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Прежний его владелец был удивительной личностью, одной из самых творчески одаренных муравьиных колоний, которые когда-либо существовали. Его звали Иогей Себастей Фермовей; он был мураматиком по профессии, но мурзыкантом по призванию.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Муравительно!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Он был в расцвете творческих сил, когда его постигла безвременная кончина. Однажды, жарким летним днем, он грелся на солнышке. Вдруг с ясного неба грянула гроза, одна из тех, что бывают раз в сто лет. И. С. Ф. промок до последнего муравья. Гроза началась совершенно неожиданно и застала муравьев врасплох. Сложная структура, создававшаяся годами, погибла за какие-то минуты. Какая трагедия!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы хотите сказать, что все муравьи утонули, и это было концом И. С. Ф.?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Нет, не совсем. Муравьям удалось выжить: все они уцепились за травинки и щепки, крутящиеся в бешеных потоках. Но когда вода спала и оставила муравьев на их территории, там не оставалось никакой организации. Кастовая дистрибуция была совершенно разрушена, и муравьи оказались не способны своими силами восстановить прежнюю отлаженную структуру. Они были так же беспомощны, как кусочки Шалтая-Болтая, если бы те попытались собрать себя самих. Подобно всей королевской коннице и всей королевской рати, я пытался собрать бедного Фермовея. Я подкладывал сахар и сыр, в сумасшедшей надежде на то, что Фермовей появится опять… (Вынимает носовой платок, вытирает глаза и сморкается.)</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как великодушно с вашей стороны. Я и не знал, что у Муравьедов такое доброе сердце…</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Но все мои усилия были бесполезны. Он ушел из жизни, и ничто не могло вызвать его обратно. Однако тут начало происходить что-то странное: в течение следующих месяцев муравьи, бывшие компонентами И. С. Ф., перегруппировались и сформировали новую организацию. Так родилась Мура Вейник.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Потрясающе! Мура Вейник состоит из тех же муравьев, что прежде И. С. Ф.?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Сначала так и было, но теперь некоторые старые муравьи умерли и были заменены новыми муравьями. Однако там все еще остаются муравьи эпохи И. С. Ф.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Скажите, а проявляются ли время от времени черты старика И. С. Ф. в мадам М. Вейник?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Ни одной. У них нет ничего общего. И я не вижу, откуда бы тут взяться сходству. В конце концов, есть несколько различных способов перегруппировать отдельные части, чтобы получить их «сумму». Мура Вейник как раз и была новой суммой старых частей. Не БОЛЬШЕ суммы, заметьте — просто определенный ТИП суммы.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Кстати о суммах — это мне напомнило теорию чисел. Там тоже бывает возможно разложить теорему на составляющие ее символы, расположить их в новом порядке и получить новую теорему.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Никогда об этом не слышал; хотя должен признаться, что в этой области я полнейший невежда.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я тоже в первый раз слышу — а ведь я прекрасно осведомлен в этой области, хотя и не должен сам себя хвалить. Думаю, что г-жа Ч готовит один из своих сложных розыгрышей — я ее уже хорошо изучил.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Кстати о теории чисел — это мне напомнило опять об И. С. Ф. Как раз в этой области он прекрасно разбирался. Теория чисел обязана ему несколькими важными открытиями. А Мура Вейник, наоборот, удивительно несообразительна, когда речь заходит о чем-то, имеющем даже отдаленнейшее отношение к математике. К тому же, у нее довольно банальные вкусы в музыке, в то время как Себастей был необычайно одарен в этой области.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Мне очень нравится теория чисел. Не расскажете ли вы нам о каком-нибудь из открытий Себастея?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Отлично. (Делает паузу, чтобы отхлебнуть свой чай, и снова начинает.) Слышали ли вы о печально известной «Хорошо Проверенной Гипотезе» Фурми?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не уверен. Это звучит знакомо, но я не могу вспомнить, что это такое.</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Идея очень проста Француз Льер де Фурми, мураматик по призванию, но адвокей по профессии, читая классическую «Арифметику» Диофантея, наткнулся на страницу с уравнением</p>
    <p>2 <sup>a</sup> + 2 <sup>b</sup> = 2 <sup>c</sup></p>
    <p>Он тут же понял, что это уравнение имеет бесконечное множество решений <emphasis>a</emphasis>, <emphasis>b</emphasis> и <emphasis>с</emphasis>, и записал на полях следующий замечательный комментарий.</p>
    <empty-line/>
    <p>Уравнение</p>
    <p>n <sup>a</sup> + n <sup>b</sup> = n <sup>c</sup></p>
    <p>имеет решение в положительных целых числах <emphasis>а</emphasis>, <emphasis>b</emphasis>, <emphasis>с</emphasis>, и <emphasis>n</emphasis> только при <emphasis>n</emphasis> = 2 (и в таком случае имеется бесконечное множество <emphasis>а</emphasis>, <emphasis>b</emphasis>, и <emphasis>с</emphasis>, удовлетворяющих этому уравнению), но для <emphasis>n</emphasis>&gt;2 решений не существует. Я нашел совершенно замечательное доказательство этого — к несчастью, такое крохотное, что оно будет почти невидимо, если написать его на полях. </p>
    <empty-line/>
    <p>С того года и в течение почти трехсот дней мураматики безуспешно пытаются сделать одно из двух либо доказать утверждение Фурми и таким образом очистить его репутацию — в последнее время она слегка подпорчена скептиками, не верящими, что он действительно нашел доказательство — или опровергнуть его утверждение, найдя контрпример множество четырех целых чисел <emphasis>а</emphasis>, <emphasis>b</emphasis>, <emphasis>с</emphasis>, и <emphasis>n</emphasis>, где <emphasis>n</emphasis> &gt; 2, которое удовлетворяло бы этому уравнению. До недавнего времени все попытки в любом из этих двух направлений проваливались. Точнее, Гипотеза доказана лишь для определенных значений <emphasis>n</emphasis> — в частности, для всех <emphasis>n</emphasis> до 125 000. Но никому не удавалось доказать ее для ВСЕХ <emphasis>n</emphasis> — никому, пока на сцене не появился Иогей Себастей Фермовей. Именно он нашел доказательство, очистившее репутацию Фурми. Теперь это известно под именем «Хорошо Проверенной Гипотезы Иогея Себастея Фермовея».</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_082.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 63. Когда происходят перемещения колоний, муравьи иногда строят из собственных тел живые мосты. На этой фотографии (Льера Фурми) изображен подобный мост. Муравьи-работники колонии Eciton Burchelli сцепляются лапками и тарзальными челюстями; таким образом создается что-то вроде цепей. Видно, как по центру мосту переходит симбиотическая чешуйница, Trichatelura manni. (E. О. Вильсон, «Общества насекомых» (Е.О. Wilson, «The Insect Societies», стр. 62.) </emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не лучше ли тогда называть это «Теоремой» вместо «Гипотезы,» поскольку настоящее доказательство уже найдено?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Строго говоря, вы правы, но по традиции это зовется именно так.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: А какую музыку писал Себастей?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Он был очень талантливым композитором. К несчастью, его лучшее сочинение покрыто тайной, поскольку оно никогда не было опубликовано. Некоторые думают, что Себастей держал свое сочинение в голове. Но те, кто настроены менее благожелательно, говорят, что на самом деле он никогда не писал подобного сочинения, а только хвастался направо и налево.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И что же это было за великое сочинение?</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Это должно было быть гигантской прелюдией и фугой; в фуге предполагалось двадцать четыре голоса и двадцать четыре различных темы, по одной в каждом мажорном и минорном ключе.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Было бы весьма трудно слушать такую двадцатичетырехголосную футу как целое!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Уже не говоря о том, чтобы ее сочинить!</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Все, что нам о ней известно, это ее описание, оставленное Себастеем на полях его экземпляра «Прелюдий и фуг для органа» Букстехуде. Последними словами, которые он написал перед своей трагической кончиной, были следующие:</p>
    <p><emphasis>Я сочинил замечательную фугу. В ней я соединил силу 24 тональностей с силой 24 тем, получилась фуга с мощью в 24 голоса. К несчастью, она не помещается на полях.</emphasis></p>
    <p>Этот несостоявшийся шедевр известен под именем «Последняя Фуга Фермовея».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, как это невыносимо трагично!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Кстати о фугах: та фуга, которую мы слушаем, скоро закончится. Ближе к концу в ее теме происходит странная вариация. (Переворачивает страницу «Хорошо темперированного клавира».) Что это у нас тут? Еще одна иллюстрация, да какая интересная! (Показывает ее Крабу.)</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_083.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 64. (Рисунок автора. Русский графический вариант выполнен переводчиком.) </emphasis></p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Что это у нас тут? О, вижу это «ХОЛИЗМИОНИЗМ», написанное большими буквами, которые сначала уменьшаются, а затем снова возрастают до того же размера. Но в этом нет никакого смысла, поскольку это не настоящее слово. Надо же, подумать только! (Передает ноты Муравьеду)</p>
    <p><emphasis>Муравьед</emphasis>: Что это у нас тут? О, вижу: это «РЕДУКЦХОЛИЗМ», написанное маленькими буквами, которые сначала увеличиваются, а затем снова уменьшаются до того же размера. Но в этом нет никакого смысла, поскольку это не настоящее слово. Подумать только, надо же! (Передает ноты Ахиллу.)</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я знаю, что никто из вас в это не поверит, но на деле эта картинка состоит из слова «ХОЛИЗМ», написанного дважды, причем буквы в нем уменьшаются слева направо.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я знаю, что никто из вас в это не поверит, но на деле эта картинка состоит из слова «РЕДУКЦИОНИЗМ», написанного один раз, причем буквы в нем увеличиваются слева направо.</p>
    <p><emphasis>Aхилл</emphasis>: Наконец-то! На этот раз я услышал новую вариацию темы! Я так рад, что вы мне на нее указали, г-жа Черепаха. Мне кажется, что я наконец начинаю понимать кое-что в искусстве слушания фуг.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА XI: Мозг и мысль</p>
    </title>
    <subtitle>Новый взгляд на мысль</subtitle>
    <p>С ПОЯВЛЕНИЕМ компьютеров люди начали работать над созданием «думающих машин», при этом они стали свидетелями престранных вариаций на тему мысли. Были созданы программы, чье мышление так же походило на человеческое, как движение заводной куклы — на движение человека. Все странности нашего мышления, его слабые и сильные стороны, причуды и изменчивость вышли на поверхность, когда мы получили возможность экспериментировать с самодельными формами мышления — или приближений к мышлению. В результате в течение последних двадцати лет мы развили новый взгляд на то, чем является и чем не является мысль. За это время выяснилось много нового о малом и о большом масштабах «аппаратуры» нашего мозга. Эти исследования пока не смогли ответить на вопрос о том, как мозг работает с идеями, но они, тем не менее, дают нам некоторое представление о биологических механизмах, управляющих нашим мышлением.</p>
    <p>В следующих двух главах мы попытаемся соединить наши знания об искусственном интеллекте с некоторыми фактами, которые нам удалось узнать благодаря хитроумным экспериментам с мозгом животных и исследованиям процессов мышления, проведенных специалистами в области психологии. Мы начали разговор об этом в «Прелюдии» и в «Муравьиной фуге»; теперь поговорим о том же на более глубоком уровне.</p>
    <subtitle>Интенсиональность и экстенсиональность</subtitle>
    <p>Мысль должна зависеть <emphasis>от отражения действительности аппаратурой мозга</emphasis>. В предыдущих главах мы разработали формальные системы, отражающие области математической действительности с помощью символов. До какой степени подобные формальные системы могут служить моделями обращения мозга с идеями?</p>
    <p>В системе <strong>pr</strong> и затем в других, более сложных системах мы видели, как значение, в ограниченном смысле этого слова, возникает из изоморфизма, соотносящего типографские символы с числами, арифметическими действиями и отношениями, а строчки типографских символов — с высказываниями. В мозгу нет никаких типографских символов, но есть кое-что получше: активные элементы, которые могут хранить информацию, а также передавать ее и получать новую информацию от других активных элементов. Таким образом, у нас есть активные символы вместо пассивных типографских символов. В мозгу правила смешаны с самими символами, в то время как на бумаге символы — это статичные единицы, а правила находятся у нас в голове. Благодаря строгости формальных систем, которые мы до сих пор рассматривали, читатель может заключить, что изоморфизм между символами и реальными вещами — это жесткое взаимно однозначное соответствие, что-то вроде ниток, соединяющих марионетку с ведущей ее рукой. Однако важно понимать, что это вовсе не так. В той же ТТЧ понятие «пятьдесят» может быть выражено различными символами, скажем:</p>
    <p>((SSSSSSSO*SSSSSSSO)+(SO*SO))</p>
    <p>и</p>
    <p>((SSSSSO*SSSSSO)+(SSSSSO*SSSSSO))</p>
    <p>То, что обе эти записи обозначают один и тот же номер, вовсе не ясно априори. Вы можете работать с каждым из этих выражений независимо, пока не наткнетесь на какую-нибудь теорему, которая заставит вас воскликнуть: «Да это же <emphasis>то самое</emphasis> число!»</p>
    <p>В вашей голове могут соседствовать различные мысленные образы одного и того же человека, например:</p>
    <p><emphasis>Человек, чью книгу я послал несколько дней тому назад другу в Польшу.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Незнакомец, заговоривший со мной и моими приятелями в кафе сегодня вечером.</emphasis></p>
    <p>То что оба эти образа обозначают одного и того же человека, вовсе не ясно априори. Они могут находиться в вашей голове раздельно, пока, разговаривая с незнакомцем, вы не наткнетесь на тему, которая поможет вам понять, что эти образы относятся к одному и тому же человеку: «Да, вы же <emphasis>тот</emphasis> самый человек!»</p>
    <p>Не все мысленные описания человека обязательно соединяются с неким центральным символом, хранящим его имя. Описания могут рождаться и использоваться независимо. Мы можем изобретать несуществующих людей, придумывая их описания, совместить два описания, обнаружив, что они относятся к одному и тому же человеку, разделить одно описание на два, если обнаружим, что оно относится не к одному, а к двум предметам, и так далее. Это «исчисление описаний» находится в самом сердце мышления. Считается, что оно <emphasis>интенсионально</emphasis>, а не <emphasis>экстенсионально</emphasis>: это означает, что описания могут свободно «плавать на поверхности», а не стоять на якоре, привязанные к определенным, известным предметам. Интенсиональность мышления связана с его гибкостью, она дает нам возможность изобретать воображаемые миры, соединять разные описания в одно, разделять одно описание на два, и так далее.</p>
    <p>Представьте себе, что подруга, взявшая у вас на время машину, звонит и говорит, что произошла авария машину занесло на мокрой дороге и она перевернулась, упав в кювет «Я чудом избежала смерти,» — говорит она. В голове у вас появляются, одна за другой, соответствующие образы, которые становятся все реальнее по мере того как собеседница добавляет все новые детали; в конце рассказа вся картина стоит у вас перед глазами. Вдруг она, смеясь, сообщает вам что все это — первоапрельская шутка, и что ни с ней, ни с машиной ничего не случилось! В некотором смысле, это ничего не меняет. История и образы вызванные ею не теряют своей жизненности и надолго остаются у вас в памяти. В дальнейшей вы можете считать вашу подругу плохим водителем, поскольку впечатление оставленное ее рассказом, не пропало, когда вы узнали, что это — неправда. Выдумка и факт тесно переплетаются в нашем сознании, и это происходит потому, что мышление предполагает способность к изобретению сложных описаний и манипуляции ими, эти описания совсем не обязательно должны быть привязаны к реальным фактам или вещам.</p>
    <p>В основе мышления — гибкое, интенсиональное представление о мире. Как же физиологическая система, такая как мозг, позволяет производить подобное представление?</p>
    <subtitle>«Муравьи» мозга</subtitle>
    <p>Самые важные клетки мозга — это нервные клетки или <emphasis>нейроны</emphasis>; их в мозгу около десяти миллиардов. (Интересно, что количество глиальных клеток, или глий, превосходит это число почти в десять раз. Считается, что глии играют второстепенную роль по сравнению с нейронами, поэтому мы не будем на них останавливаться.) У каждого нейрона есть несколько <emphasis>синапсов</emphasis> (на компьютерном жаргоне, «портов ввода»), расположенных на <emphasis>дендритах</emphasis> (и иногда — на теле клетки), и один <emphasis>аксон</emphasis> («канал вывода»). Ввод и вывод представляют собой электрохимические потоки, то есть движущиеся ионы. Между портом ввода и выводным каналом находится <emphasis>тело</emphasis> клетки, где принимаются «решения».</p>
    <p>Эти решения, которые нейрону приходится принимать иногда до тысячи раз в секунду, следующего типа: нужно ли ему <emphasis>возбудиться</emphasis> — то есть, послать по аксону ионы. Эти ионы рано или поздно достигнут входных портов других нейронов, которым придется тогда принимать такое же решение. Решение принимается очень просто: если сумма всех входных импульсов превышает некий порог, то нейрон возбуждается; в противном случае этого не происходит.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_084.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 65. Схема нейрона. (Взято из книги Д. Вулдриджа «Механика мозга» (D.Woold-ridge, «The Machinery of the Brain», стр. 6).)</emphasis></p>
    <p>Некоторые входные импульсы могут быть негативными; они аннулируют позитивные импульсы, полученные из другого места. Так или иначе, на низшем уровне нашего разума царит простое сложение. Перефразируя знаменитое изречение Декарта, «я мыслю, значит я суммирую» (от латинского Cogito, ergo summo).</p>
    <p>Хотя манера принятия решений кажется простой, ситуацию осложняет то, что у нейрона может быть до 200 000 отдельных входов; это означает, что для принятия решения нейрон должен манипулировать иногда 200 000 слагаемых. Как только решение принято, поток ионов устремляется по аксону к выходу. Однако они могут встретить на пути развилку или даже несколько. Тогда единый импульс разделяется и идет по нескольким ветвям аксона. Выхода достигают уже несколько импульсов, которые при этом могут прибыть к месту своего назначения в разное время, так как ветви аксона, по которым они двигаются, могут быть разной длины и иметь разное сопротивление. Важно, однако, то, что все они начались как единый импульс, испущенный телом клетки. После того, как нейрон возбудится, ему необходимо некоторое время, чтобы «восстановить силы»— обычно это время измеряется миллисекундами, так что нейрон может возбуждаться до тысячи раз в секунду.</p>
    <subtitle>Более крупные структуры мозга</subtitle>
    <p>Мы только что описали «муравьев» мозга. А как насчет «команд» или «сигналов»? А насчет «символов»' Мы заметили, что, несмотря на сложность входных импульсов, каждый нейрон может ответить одним из двух способов — либо возбуждаясь, либо нет. Это дает весьма небольшое количество информации. Безусловно, чтобы передавать и обрабатывать большой объем информации, необходимо участие множества нейронов. Можно предположить, что существуют более крупные структуры, состоящие из многих нейронов, которые работают с понятиями высшего уровня. Это, несомненно, верно; однако наивное предположение о том, что каждой идее соответствует определенная группа нейронов, скорее всего, неправильно.</p>
    <p>Мозг состоит из различных анатомических частей, таких как головной мозг, мозжечок и гипоталамус (см. рис. 66). Головной мозг — это самая большая часть человеческого мозга; он разделен на правое и левое полушария. Снаружи каждое из них покрыто слоями «коры», достигающей толщины в несколько миллиметров; эта оболочка так и называется <emphasis>корой головного мозга</emphasis>. С анатомической точки зрения, именно размеры коры головного мозга — наиболее бросающееся в глаза отличие между мозгом человека и мозгом менее разумных биологических видов. Мы не будем здесь подробно описывать различные части мозга, поскольку оказывается, что соотношение, которое можно установить между этими крупномасштабными органами и деятельностью, за которую они отвечают, весьма приблизительно.</p>
    <p>Известно, например, что языковыми способностями в основном управляет одно из полушарий — обычно левое. Мозжечок — это область, управляющая двигательной активностью. Но каким образом эти области выполняют свои функции, остается загадкой.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_085.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 66 Человеческий мозг, вид слева. Странно, что зрительная область находится ближе к затылку. (Взято из книги Стивена Роуза «Мыслящий мозг» (Steven Rose, «The Conscious Brain»), стр. 50.)</emphasis></p>
    <subtitle>Соответствие между мозгами</subtitle>
    <p>Возникает очень важный вопрос: если мысли рождаются в мозгу, то чем отличается один мозг от другого? Чем отличается мой мозг от вашего? Безусловно,  вы не думаете точно так же, как я — да и нет двух людей, которые бы думали одинаково. Но при этом все мы имеем одинаковое анатомическое строение мозга. Насколько идентичны наши мозги? Распространяется ли это сходство на уровень нейронов? Для животных, стоящих на низшем уровне «иерархии мышления», таких, например, как земляной червь, ответ будет положительным. Процитирую по этому поводу выступление нейрофизиолога Дэвида Хубеля на конференции по общению с внеземными культурами:</p>
    <cite>
     <p>Количество нервных клеток у червя измеряется, я думаю, тысячами. Интересно то, что мы можем указать на какой-либо нейрон определенного червя и затем найти точно соответствующий ему нейрон у другого червя того же вида.<a l:href="#n_30" type="note">[30]</a></p>
    </cite>
    <p>Оказывается, мозги земляных червей изоморфны! Можно сказать, что существует всего один земляной червь.</p>
    <p>Однако такое взаимооднозначное соответствие исчезает, как только мы обращаемся к высшим уровням иерархии мышления и количество нейронов возрастает, это подтверждает наше подозрение о том, что на свете — не только один человек! И все же между человеческими мозгами существует большое сходство, если сравнивать их на уровне, промежуточном между нейронами и более крупными составляющими мозга. Какой из этого можно сделать вывод относительно того, как индивидуальные различия представлены в физиологии мозга? Можно ли, рассматривая связи между нейронами моего мозга, найти такие структуры, в которых закодированы мои знания, убеждения, надежды, страхи, симпатии и антипатии? Если мы считаем, что мысленный опыт расположен в мозгу, можно ли наши те места или те физические подсистемы мозга, где расположены знания и другие аспекты интеллектуальной жизни? Это будет основным вопросом этой и следующей глав.</p>
    <subtitle>Загадка местоположения мозговых процессов</subtitle>
    <p>В попытке найти ответ на этот вопрос, невролог Карл Лашли провел длинную серию экспериментов. В этих экспериментах, начавшихся около 1920 года и продолжавшихся много лет, он попытался обнаружить, где в мозгу у крысы хранится ее опыт по прохождению лабиринтов. В своей книге «Мыслящий мозг» Стивен Роуз описывает злоключения Лашли:</p>
    <cite>
     <p>Лашли хотел определить где в коре головного мозга расположена память. Для этого он сначала тренировал крыс находить дорогу в лабиринте, а затем удалял у них различные районы коры. После того как крысы выздоравливали он снова пускал их по лабиринту. К его удивлению, ему не удалось найти определенное место в мозгу ответственное за умение крыс находить дорогу к выходу. Вместо этого все крысы, у которых была удалена какая-либо часть коры, начинали страдать от тех или иных физических недостатков, серьезность которых была прямо пропорциональна количеству удаленной коры. Удаление коры повредило моторные и сенсорные способности животных, крысы начали хромать, подскакивать шататься или кататься по полу, но все они каким то образом, находили дорогу в лабиринте. Казалось что память расположена равномерно по всей коре. В своей последней статье «In Search of the Engram», опубликованной в 1950 году, Лашли мрачно заключил, что память вообще невозможна.<a l:href="#n_31" type="note">[31]</a></p>
    </cite>
    <p>Интересно, что в конце 1940-х годов, примерно в то же время, когда Лашли проводил свои эксперименты, в Канаде было найдено подтверждение противоположной точки зрения. Нейрохирург Вильдер Пенфильд изучал реакции пациентов во время операции над мозгом, вводя в различные области открытого мозга электроды и посылая слабые электрические импульсы, стимулирующие нейрон или нейроны, которых касался данный электрод. Эти импульсы были подобны импульсам, исходящим от других нейронов. Пенфильд обнаружил, что стимуляция определенных нейронов регулярно вызывает у пациентов специфические образы или чувства. Искусственно вызванные таким образом впечатления были самые разнообразные иногда пациенты испытывали странный, необъяснимый страх, иногда они видели цвета и слышали звуки — но самыми впечатляющими были случаи когда пациенты вспоминали целую цепь событий из далекого прошлого, как, например, детский праздник дня рождения. Набор точек способных вызвать подобную реакцию, был весьма мал: практически речь шла об одном-единственном нейроне. Очевидно что результаты, полученные Пенфильдом разительно отличаются от заключения Лашли, поскольку из них вытекает, что специфические воспоминания хранятся в строго определенных зонах мозга.</p>
    <p>Какой вывод можно из этого сделать? Возможным объяснением было бы то, что одно и то же воспоминание закодировано одновременно в нескольких местах, расположенных по всей коре — стратегия, которая могла развиться в процессе эволюции, как защита от возможной потери части коры в бою — или во время экспериментов, проводимых нейрофизиологами. Другое возможное объяснение — то, что воспоминания могут восстанавливаться на основе динамических процессов, распространенных по всему мозгу, но при этом могут вызываться возбуждением местных точек. Эта теория основана на современных телефонных сетях, где распределение междугородных звонков не известно заранее, а выбирается в момент данного звонка в зависимости от загруженности телефонных сетей по всей стране. Поломка части сетей не остановит звонки — они будут просто направлены в обход испорченного места. В этом смысле любой звонок потенциально невозможно локализовать. И в то же время любой звонок соединяет всего две точки; в этом смысле локализовать его вполне возможно.</p>
    <subtitle>Определенность в обработке зрительных образов</subtitle>
    <p>Одно из самых интересных исследований по локализации мозговых процессов проводилось в последние пятнадцать лет Дэвидом Хюбелем и Торстеном Визелем из Харвардского университета. Они проследили путь зрительных впечатлений в мозгу у кошки: сначала возбуждаются нейроны на сетчатке, возбуждение распространяется по направлению к затылку, проходит через боковое коленчатое тело, работающее в качестве «ретрансляционной станции», и прибывает к зрительной коре в задней половине мозга. Прежде всего, в свете результатов Лашли кажется удивительным, что существуют определенные мозговые пути; но еще более замечательными оказались свойства нейронов, расположенных на различных участках этого пути.</p>
    <p>Оказывается, что нейроны сетчатки прежде всего воспринимают контраст. Это происходит следующим образом, обычно каждый из этих нейронов возбуждается с постоянной скоростью. Когда на него падает свет, нейрон может начать возбуждаться быстрее, замедлиться, или совсем перестать возбуждаться. Однако это происходит только в том случае, когда соседние участки сетчатки менее освещены. Это означает, что существуют два типа нейронов: «центральные» и «периферийные». Первые посылают сигналы с большей скоростью, когда центр небольшой круглой зоны сетчатки, к которой они принадлежат, освещен, а периферия находится в темноте. Вторые, напротив, увеличивают скорость посылки импульсов тогда, когда центр круга находится в темноте, а внешнее кольцо освещено. «Увидев» светлый центр, периферийные нейроны <emphasis>замедляются</emphasis>, и наоборот. Равномерное освещение не затрагивает ни тот, ни другой тип — нейроны обоих типов продолжают посылать сигналы с обычной скоростью.</p>
    <p>С сетчатки сигналы, посланные этими нейронами, направляются по оптическому нерву к боковому коленчатому телу, расположенному близко к центру мозга. Там мы находим прямое соответствие поверхности сетчатки, в том смысле, что нейроны коленчатого тела отвечают только на некоторые стимулы, падающие на определенные места сетчатки. В этом смысле коленчатое тело не представляет особого интереса — это всего-навсего «ретрансляционная станция», и сигналы там не подвергаются дальнейшей обработке (хотя надо все же отдать ему должное — коленчатое тело, по-видимому, усиливает чувствительность к световым контрастам). Образ на сетчатке закодирован в схеме сигналов, посылаемых нейронами бокового коленчатого тела, несмотря на то, что нейроны там расположены не на плоскости сетчатки, а в трехмерном блоке. Таким образом, хотя два измерения здесь соответствуют трем, информация тем не менее сохраняется: еще один пример изоморфизма. Возможно, у этого изменения количества измерений есть некий глубинный смысл, которого мы еще не понимаем полностью. Так или иначе, в нашем знании о зрении пока еще так много пробелов, что мы должны не расстраиваться, а радоваться, что нам удалось, хотя бы до определенного предела, понять данный этап.</p>
    <p>Из бокового коленчатого тела сигналы поступают обратно в зрительную кору. Здесь они обрабатываются по-новому. Клетки зрительной коры подразделяются на три категории: простые, сложные, и сверхсложные. <emphasis>Простые</emphasis> клетки весьма похожи на клетки сетчатки или бокового коленчатого тела они реагируют на освещенные и неосвещенные точки, когда те находятся в контрасте с окружением в определенных местах сетчатки. <emphasis>Сложные</emphasis> клетки, с другой стороны, получают информацию от более чем сотни других клеток, и «видят» светлые и темные полосы , расположенные на сетчатке под определенными углами (см. рис. 67). <emphasis>Сверхсложные</emphasis> клетки замечают углы, полосы и даже «языки», двигающиеся в определенных направлениях (еще раз см. рис. 67). Эти клетки настолько специализированы, что их иногда называют «сверхсложными клетками высшего порядка».</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_086.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 67. Ответ на некоторые схемы стимулов различных типов нейронов. (а) Этот нейрон, видящий контуры, ищет вертикальные грани, освещенные слева и находящиеся в тени с правой стороны. Первая колонка показывает, как нейрон реагирует на угол наклона граней. Вторая колонка показывает, что позиция грани внутри «поля зрения» данного нейрона для него неважна (б) Сверхсложная клетка отвечает на стимулы более выборочно, в данном случае — только когда спускающийся «язык» находится в центре поля зрения (в) Реакция гипотетической «клетки-бабушки» на различные типы стимулов, читатель может позабавиться, представив себе, как на те же стимулы отвечала бы «клетка-осьминог». </emphasis></p>
    <subtitle>«Клетка-бабушка»?</subtitle>
    <p>В связи с открытием в зрительной коре клеток, отвечающих на стимулы возрастающей сложности, некоторые исследователи стали задаваться вопросом, не соответствуют ли понятия отдельным клеткам — скажем, у вас была бы «клетка-бабушка», возбуждающаяся только при виде вашей бабушки. Этот забавный пример «ультрасверхсложной клетки», разумеется, никем всерьез не принимается. Однако неясно, какая альтернативная теория более разумна. Одна возможность заключается в том, что на достаточно сложные зрительные стимулы отвечают некие более обширные комплексы нейронов. Разумеется, такие группы нейронов будут возбуждаться от комплекса сигналов, исходящих от многих сверхсложных клеток. Как конкретно это может происходить, пока является загадкой. Когда нам кажется, что мы приближаемся к порогу, за которым из «сигналов» рождается «символ», мы теряем след в этой дразняще неоконченной истории. Мы, впрочем, скоро к ней вернемся и постараемся дать еще кое-какие детали.</p>
    <p>Ранее я упомянул о приблизительном, на анатомическом уровне, изоморфизме между человеческими мозгами и точном, на нейронном уровне, изоморфизме между мозгами земляных червей. Интересно, что можно проследить изоморфизм «среднего масштаба» между обрабатывающими зрительную информацию аппаратами кота, обезьяны и человека. Этот изоморфизм работает следующим образом. Во-первых, у всех трех видов обработка зрительной информации происходит в затылочной части коры головного мозга — в области, так и называющейся зрительной корой. Во-вторых, у каждого вида зрительная кора разделена на три подучастка, называющиеся участками 17,18 и 19. Эти участки могут быть найдены в мозгу у любого нормального индивида каждого из этих трех видов. Внутри каждого участка можно пойти еще дальше и достигнуть «колонной организации» зрительной коры. Зрительные нейроны, расположенные перпендикулярно поверхности коры и направляющиеся по радиусу внутрь, к центру мозга, организованы в «колонки»; все сигналы поступают по радиусу — в направлении колонок, а не между ними. Каждой колонке соответствует определенный небольшой участок сетчатки. Число колонок варьируется у разных индивидов, так что найти «ту же самую» колонку не удается. Наконец, внутри колонок есть слои, где обычно расположены простые нейроны, и слои, где расположены сложные нейроны. (Сверхсложные нейроны обычно находятся на участках 18 и 19, в то время как простые и сложные — на участке 17.) По-видимому, на этом уровне изоморфизм кончается. На уровне отдельных нейронов, каждый кот, каждая обезьяна и каждый человек имеют уникальную структуру — такую же уникальную, как отпечаток пальца или подпись.</p>
    <p>Одно небольшое, но значительное различие между обработкой зрительной информации мозгом кота и мозгом обезьяны присутствует на этапе, на котором информация, полученная от обоих глаз, соединяется и образует единый сигнал высшего уровня. Оказывается, что у обезьян это происходит немного позднее, чем у котов; это дает сигналам каждого глаза больше времени для независимой обработки. Это неудивительно, поскольку мы предполагаем, что чем выше стоит данный тип в иерархии интеллекта, тем сложнее будут проблемы, решаемые его зрительным аппаратом; поэтому сигналы должны проходить более долгую обработку, прежде чем получить окончательный «ярлык». Это предположение было весьма убедительно подтверждено наблюдениями за зрительными способностями новорожденного теленка, рожденного, по-видимому, с полностью развитым зрительным аппаратом. Теленок пугается людей и собак, но прекрасно чувствует себя в окружении других телят. Возможно, его зрительная система целиком закодирована в мозгу еще до рождения и требует сравнительно небольшой работы коры. С другой стороны, человеческой зрительной системе, так сильно зависящей от коры, требуется несколько лет, чтобы развиться полностью.</p>
    <subtitle>Невральная воронка</subtitle>
    <p>Открытия, сделанные до сих пор в области организации мозга, интересны тем, что пока не удалось найти соответствия между крупномасштабной «аппаратурой» и «программным обеспечением высшего уровня» Например, зрительная кора — это крупномасштабная часть аппаратуры, полностью посвященная обработке зрительной информации; однако все известные нам процессы, происходящие там, все еще протекают на низших уровнях. Ничего похожего на узнавание предметов пока в зрительной коре не обнаружено. Это значит, что никто пока не знает, где и каким образом информация, исходящая от сложных и сверхсложных клеток, превращается в узнанные формы, комнаты, картины, лица и так далее. Исследователи пытаются описать способ, при помощи которого множество реакций на низшем, нейронном уровне, словно проходя через воронку, сводится к меньшему числу реакций на высших уровнях, что, в конце концов, приводит к знаменитой «клетке-бабушке» или некоторой сложной нейронной сети, как та, о которой мы упомянули выше. Очевидно этот способ не может быть обнаружен на уровне анатомических частей мозга, скорее, его надо искать на более микроскопическом уровне.</p>
    <p>Возможной альтернативой клетки-бабушки может быть постоянный набор нейронов — скажем, несколько дюжин — на узком конце «воронки», любой из них реагирует на появление бабушки в поле зрения. Подобно этому, для каждого отдельного предмета существовала бы специфическая сеть нейронов и некая «воронка», сводящая сложные впечатления к этой сети. Существуют более сложные альтернативы, основанные на той же идее, они включают сеть нейронов, которая может отвечать на стимул по-разному, вместо одного строго определенного способа. Такие сети соответствовали бы «символам» в нашем мозгу.</p>
    <p>Необходим ли подобный процесс сужения? Возможно, что наш мозг узнает предметы по их «подписи» на зрительной коре — то есть, по коллективным ответам простых, сложных и сверхсложных клеток. Может быть, мозгу не требуется никакое дальнейшее «сужение» впечатлений, чтобы узнать данный предмет. Однако эта теория представляет следующее затруднение Представьте себе, что вы смотрите на некую сцену. В вашем мозгу появляется «подпись»-отпечаток этой сцены; однако как вы перейдете от этого отпечатка к словесному описанию данной сцены? Например, когда вы смотрите на картины Эдуарда Вийара, французского постимпрессиониста, зачастую требуется несколько секунд, прежде чем вы различите человеческую фигуру. Предположительно, отпечаток увиденного появляется на зрительной коре в первую долю секунды — при этом вы понимаете картину только через несколько секунд. Это только один пример весьма обычного явления — чувства, что в момент узнавания у вас в мозгу что-то «кристаллизуется»; это происходит не тогда, когда свет попадает на сетчатку, но позднее, после того как какая-то часть вашего интеллекта обработала сигналы на сетчатке.</p>
    <p>Сравнение с кристаллизацией приводит на ум еще один замечательный образ, взятый из статистической механики: мириады микроскопических, не связанных между собой событий в некоей среде, которые формируют медленно растущие согласованные области. В результате эти мириады крохотных событий полностью изменяют среду: из хаотического множества независимых элементов она превращается в большую, стройную и связную структуру. Если считать, что первичные реакции нейронов представляют собой независимые события, в результате множества отдельных сигналов производящие определенный крупный «модуль» нейронов, то слово «кристаллизация» отлично сюда подходит.</p>
    <p>Еще один аргумент в пользу «воронки» основан на факте, что существует множество различных сцен, которые обычно воспринимаются как один и тот же объект: бабушка может улыбаться или хмуриться, быть в шляпе или без, стоять в освещенном солнцем саду или в темной комнате, стоять далеко или близко, в профиль или в анфас и так далее. Все эти сцены производят весьма различные «подписи» на зрительной коре — но все они заставляют вас сказать: «Здравствуй, бабуля.» Следовательно, некий сужающий процесс все же происходит в какой-то момент после образования зрительного отпечатка и перед тем, как вы произносите первое слово. Можно возразить, что этот процесс относится не к узнаванию бабушки, но к превращению этого впечатления в слова. Однако это разделение кажется искусственным, поскольку можно узнать бабушку и без необходимости выражать это знание словами. Было бы весьма неудобно обрабатывать всю информацию, полученную зрительной корой, так как большая часть этой информации может быть отброшена за ненадобностью, нам неинтересно знать, как падают на бабушкино лицо тени и сколько пуговиц у нее на блузке.</p>
    <p>Другая проблема с теорией, отрицающей необходимость воронки — это объяснение многих возможных интерпретаций для одной и той же «подписи» — как, например, происходит с картиной Эшера «Выпуклое и вогнутое» (Рис. 23). Нам кажется очевидным то, что мы воспринимаем образ на экране телевизора не как набор <emphasis>точек</emphasis>, но как определенные <emphasis>блоки</emphasis>; было бы странным, если бы восприятие происходило в момент появления гигантской точечной «подписи» в зрительной коре. Более вероятным кажется некое сужение, в результате которого возбуждаются специфические модули нейронов, каждый из которых ассоциируется с определенным понятием — блоком — в данной сцене.  </p>
    <subtitle>Модули, участвующие в мышлении</subtitle>
    <p>Таким образом, мы приходим к заключению, что каждому понятию соответствует определенный модуль, некий «нейронный комплекс», состоящий из небольшой группы клеток. Однако, если принять эту теорию полностью, то возникает следующая проблема: эта теория предполагает, что расположение в мозгу подобных модулей может быть точно указано. Пока этого сделать не удалось, и некоторые данные, такие, например, как эксперименты Лашли, говорят против локализации. И все же, принимать окончательное решение еще рано. Могут существовать несколько копий одного модуля, расположенные в разных местах; кроме того, модули могут накладываться друг на друга. Обе эти возможности затруднили бы четкое разделение нейронов на группы. Может быть, нейронные комплексы подобны очень тонким блинчикам, уложенным слоями, которые иногда проходят друг сквозь друга — а может быть, они похожи на длинных змей, закрученных друг вокруг друга, и иногда сплющенных, наподобие головы кобры. Они могут быть похожи на паутину — или на электрические цепи, в которых сигналы перемещаются по траекториям, более причудливым, чем погоня голодной ласточки за комаром. Пока мы этого не знаем. Возможно даже то, что эти модули являются скорее программой, чем частью аппаратуры — мы обсудим эту возможность в дальнейшем. </p>
    <p>В связи с этими гипотетическими нейронными комплексами возникает множество вопросов. Например:</p>
    <p>Распространяются ли они на низшие районы мозга, такие, как средний мозг, гипоталамус, и т. д.?</p>
    <p>Может ли один и тот же нейрон принадлежать более, чем к одному комплексу?</p>
    <p>К скольким комплексам может одновременно принадлежать один и тот же нейрон?</p>
    <p>Сколько нейронов могут одновременно принадлежать к разным комплексам?</p>
    <p>Совпадают ли комплексы в мозгах разных людей?</p>
    <p>Находятся ли соответствующие комплексы в одинаковом месте в мозгах разных людей?</p>
    <p>Перекрещиваются ли они одинаковым образом у разных людей?</p>
    <p>С философской точки зрения самым важным вопросом является следующий: что означало бы наличие подобных модулей, например, клетки-бабушки? Обеспечило ли бы это более глубокое понимание нашего сознания? Или это знание приблизило бы нас к пониманию сознания не более, чем тот факт, что наш мозг состоит из нейронов и глий? Читая «Муравьиную фугу», вы, возможно, догадались, что мне кажется, что такое знание далеко продвинуло бы нас в понимании феномена сознания. Важнейшим шагом здесь является переход от описания состояния мозга на низшем уровне, нейрон за нейроном, к описанию этого состояния на высшем уровне, модуль за модулем. Или, возвращаясь к выразительной терминологии «Муравьиной фуги», мы хотим перенести описание состояния мозга с уровня <emphasis>сигналов</emphasis> на уровень <emphasis>символов</emphasis>.</p>
    <subtitle>Активные символы</subtitle>
    <p>В дальнейшем давайте называть эти гипотетические нейронные комплексы, нейронные модули, нейронные группы, нейронные сети и мультинейронные единицы <emphasis>символами</emphasis>, как бы они не выглядели — как блинчики, грабли, гремучие змеи, снежинки или даже как волны на воде. Описание состояния мозга в терминах символов уже было упомянуто в Диалоге. На что походило бы подобное описание? Какие типы понятий можно представить себе в виде символов? Каким образом подобные символы были бы связаны между собой? И как вся эта картина поможет нам понять, что такое сознание?</p>
    <p>Во-первых, важно подчеркнуть, что символы бывают либо дремлющие, либо активированные. Активированный символ — это тот, нейроны которого возбудились, когда внешние стимулы превысили определенный порог. Поскольку символ может быть возбужден различными способами, став активным, он может действовать по-разному. Это значит, что мы должны думать о символе не как о застывшей, но как о меняющейся, динамической единице. Таким образом, описывая состояние мозга, недостаточно сказать «символы А, В,… N в данный момент активны»; вместо этого необходимо представить набор параметров для каждого активного символа, характеризуя некоторые аспекты того, как этот символ работает «изнутри». Интересен следующий вопрос: есть ли у каждого символа некие центральные нейроны, посылающие сигналы каждый раз, когда символ активизируется? Если такая «сердцевина» существует, мы могли бы называть ее «неизменной сердцевиной» символа. Соблазнительно предположить, что каждый раз, когда вы думаете, скажем, о водопаде, повторяется некий один и тот же нейронный процесс, хотя и видоизмененный немного в зависимости от контекста. Однако неясно, так ли это происходит на самом деле.</p>
    <p>Что происходит, когда символ «просыпается»? Описывая этот процесс на низшем уровне, мы сказали бы, что возбуждаются многие из его нейронов. Однако подобные описания нас больше не интересуют. Описание на высшем уровне должно полностью игнорировать нейроны и сосредотачиваться исключительно на символах. Таким образом, на высшем уровне описание активного символа, в отличие от его дремлющего собрата, было бы следующим: «Он посылает сигналы, призванные разбудить, или активизировать, другие символы.» Разумеется, эти послания будут передаваться в виде потока нервных импульсов именно нейронами, но мы постараемся не использовать эту терминологию, чтобы избежать описания на низшем уровне. Иными словами, мы надеемся описать мыслительные процессы как отделенные непроницаемой переборкой от нейронных событий, так же, как поведение часов отделено от законов квантовой механики, или биология клетки — от законов кварков.</p>
    <p>Какие же преимущества предоставляет нам подобное описание на высшем уровне? Почему лучше сказать «Символы А и В активировали символ С», чем «Нейроны с 183 по 612 возбудили нейрон 75, и тот послал сигнал»? На этот вопрос мы уже ответили в «Муравьиной фуге»: это лучше, потому что символы <emphasis>символизируют</emphasis> вещи, а нейроны — нет. Символы — отражения понятий в аппаратуре мозга. В то время, как возбуждение группой нейронов какого-то другого нейрона не соответствует никакому внешнему событию, активацию символов другими символами можно соотнести с событиями в реальном (или придуманном) мире. Символы соотносятся друг с другом при помощи посланий таким образом, что схема их возбуждения весьма напоминает действительные события, происходящие в масштабе реального мира, или могущие произойти в мире воображаемом. По сути, значение возникает здесь таким же образом, как оно возникало в системе <strong>pr</strong> — при помощи изоморфизма; только тут этот изоморфизм несравненно сложнее, тоньше, деликатнее и интенсиональнее.</p>
    <p>Кстати, требования, чтобы символы были способны передавать сложные сообщения, вероятно, достаточно, чтобы исключить возможность того, что эту роль играют нейроны. Поскольку нейрон может посылать информацию только единственным путем и не может по желанию менять направление сигналов, у него просто не хватает мощи и гибкости, необходимых символу, чтобы действовать подобно объекту реального мира. В своей книге «Общества насекомых» Е. О. Вильсон высказывает похожую мысль о том, как сообщения распространяются внутри муравьиных колоний: </p>
    <p>(Массовая коммуникация определяется как передача от группы к группе той информации, которую один индивид не способен передать другому.)<a l:href="#n_32" type="note">[32]</a> </p>
    <p>Кажется, что сравнение мозга с муравьиной колонией не так уж плохо! Следующий, очень важный вопрос касается природы и «размера» понятий, представленных в мозгу символами. О природе символов возникают такие вопросы: существует ли один символ для общего понятия водопада, или же разные символы для разных типов водопадов? Или верно и то и другое? О «размере» символов возникают такие вопросы: существует ли символ для целого рассказа? Или мелодии? Или шутки? Или же символы существуют на уровне слов, а фразы и предложения выражаются при помощи последовательной активации различных символов?</p>
    <p>Рассмотрим проблему размера символов подробнее. Большинство мыслей, выраженных в предложениях, состоят из основных, сравнимых с атомами компонентов, которые мы дальше не анализируем. Обычно эти компоненты бывают размером со слово, иногда немного длиннее, иногда немного короче. Существительное «водопад», название «Ниагарский водопад», глагольный суффикс «-л», отмечающий прошедшее время, выражение «добро пожаловать», как и более длинные идиоматические выражения, являются примерами языковых атомов. Все это типичные мазки, которыми мы рисуем портреты более сложных понятий, таких, как сюжет фильма, обаяние города, природа сознания, и так далее. Подобные сложные идеи нельзя сравнить с отдельными мазками кисти. Кажется разумным предположить, что мазки языка — это также и мазки мысли, и что символы представляют понятия приблизительно такого же размера. Таким образом, символ — это нечто такое, для чего вы знаете слово, или готовую фразу, или с которым вы ассоциируете какое-либо имя собственное. Представлением же в мозгу более сложной идеи, такой, как неприятность в личной жизни, будет активация нескольких символов другими символами.</p>
    <subtitle>Классы и примеры</subtitle>
    <p>Описывая мышление, мы отмечаем общее различие между <emphasis>категориями</emphasis> и <emphasis>индивидуумами</emphasis>, или <emphasis>классами</emphasis> и <emphasis>примерами</emphasis>. (Иногда также используются термины «типы» и «образцы».) С первого взгляда может показаться, что каждый символ должен обязательно представлять либо класс, либо пример — но это слишком большое упрощение. На самом деле, большинство символов могут представлять и то, и другое, в зависимости от контекста, в котором происходит их активация. Взгляните, например, на список приведенный ниже:</p>
    <p>(1) печатное издание</p>
    <p>(2) газета</p>
    <p>(3) «Вечерняя Москва»</p>
    <p>(4) Экземпляр «Вечорки» от 3 мая</p>
    <p>(5) Мой экземпляр «Вечорки» от 3 мая</p>
    <p>(6) Мой экземпляр «Вечорки» от 3 мая, в тот момент, когда я его купил (по сравнению с тем, каким он стал, полежав под плошкой с кошачьей едой).</p>
    <p>Здесь строчки со второй по пятую играют обе роли. Строчка 4 — пример общего класс строчки 3, и строчка 5 — пример строчки 4. Строчка 6 — это особый случай примера данного класса: <emphasis>проявление</emphasis>. Разные состояния одного и того же предмета в разные моменты его жизни — это его проявления. Интересно было бы узнать, понимают ли коровы, что веселый фермер, скармливающий им каждое утро щедрую порцию сена — это один и тот же индивидуум, несмотря на его разные проявления?</p>
    <p>Приведенный список кажется списком иерархии общности — на вершине находится весьма широкая концептуальная категория, а внизу — скромная конкретная вещь, локализованная во времени и пространстве. Однако идея о том, что «класс» должен обязательно быть очень широким и абстрактным, слишком ограничена. Дело в том, что наше мышление пользуется хитроумным принципом, который можно назвать <emphasis>принципом прототипа</emphasis>:</p>
    <p><emphasis>Любой частный случай может служить примером некого класса случаев</emphasis>. </p>
    <p>Каждый знает, что отдельные события бывают настолько впечатляющими, что они надолго остаются в памяти и могут впоследствии служить моделями событий, в какой-то мере на них похожих. Таким образом, в каждом специфическом случае заложено семя целого класса подобных случаев. Идея о том, что в частном заложено общее, очень важна. </p>
    <p>Возникает естественный вопрос: что представляют собой символы в мозгу, классы или примеры? Есть ли символы, представляющие исключительно классы, в то время как другие символы представляют только примеры? Или один и тот же символ может быть то символом класса, то символом примера, в зависимости от того, какие его части были активизированы? Последняя теория кажется привлекательной; можно предположить, что «слегка» активизированный символ может представлять класс, в то время как более глубокое и сложное возбуждение вызовет большее количество внутренних нейронных сигналов, и, следовательно, символ будет представлять частный пример. Однако если подумать хорошенько, это довольно странная идея: это означало бы, что активизировав символ «печатное издание» достаточно глубоко, можно прийти к сложному символу, соответствующему газете, лежащей под плошкой с минтаем для кошки Муськи. И что любое возможное проявление любого печатного издания может быть представлено в мозгу путем активации одного и того же символа «печатного издания». Это, пожалуй, слишком тяжелая ноша для одного единственного символа. Следовательно, можно заключить, что бок о бок с символами классов должны существовать и символы примеров, и что последние — не просто разные способы активации символов класса, но самостоятельные единицы.</p>
    <subtitle>Отделение примеров от классов</subtitle>
    <p>С другой стороны, символы-примеры часто наследуют многие черты от классов, к которым эти примеры принадлежат. К примеру, если я скажу вам, что видел какой-нибудь фильм, вы начнете производить свежий символ для данного фильма; однако за отсутствием достаточной информации, вам придется опираться на уже существующий у вас символ-класс «фильм». Подсознательно вы будете предполагать, что фильм продолжался от одного до трех часов, что он показывался в местном кинотеатре, что в нем рассказывалась история о каких-то людях, и так далее. Эти предположения «встроены» в символ класса и служат для связи его с другими символами (возможности возбуждать другие символы); это, говоря на компьютерном жаргоне, <emphasis>параметры, выбираемые по умолчанию или стандартный выбор</emphasis>. В любом новоиспеченном символе-примере эти параметры легко можно обойти; однако если это не оговорено специально, они будут унаследованы новым символом от символа-класса. Если эти параметры специально не исключены, они дадут вам предварительную информацию, чтобы представлять новый пример — например, фильм, который я посмотрел — с помощью вероятных допущений, основанных на неком «стереотипе», или символе-классе.</p>
    <p>Новый символ-пример похож на ребенка, у которого еще нет собственных идей и опыта — он старается имитировать родителей, надеясь во всем на их опыт и мнения. Но постепенно он приобретает собственный опыт и неизбежно начинает отдаляться от родителей. Спустя некоторое время, ребенок превращается во взрослого. Подобно этому, новорожденный символ-пример может постепенно отойти от класса-родителя и превратиться в самостоятельный класс, или прототип.</p>
    <p>Чтобы лучше понять, как это происходит, представьте себе, что однажды вечером вы включаете радио и слышите трансляцию футбольного матча между незнакомыми вам командами. Сначала вы не знаете имен игроков ни в одной команде. Когда комментатор говорит: «Голяшкина сбивают с ног в тот момент, когда он собирался бить по воротам», вы понимаете только то, что одного из игроков незаконно атаковали. В вашей голове при этом активизируется символ класса «футболист», одновременно с символом «грубое действие». Затем, слыша фамилию Голяшкина еще несколько раз, вы начинаете создавать для него специальный символ, возможно, используя его имя как опорный пункт. Этот символ зависит, как ребенок, от символа-класса «футболист»; рождающийся у вас образ Голяшкина основан на вашем стереотипе футболиста, заложенном в соответственном символе. Но постепенно, пока вы слушаете репортаж, у вас накапливается новая информация о Голяшкине, и его символ становится все более независимым, меньше и меньше нуждаясь в возбуждении символа класса-родителя. Это может произойти за несколько минут, если Голяшкин отличится, сделав несколько удачных пасов и забив гол. Его товарищи по команде, однако, могут быть все еще представлены активацией класса-символа. Через несколько дней, после того, как вы прочитали несколько отчетов о матче, пуповина рвется, и Голяшкин может стоять на своих двоих. Теперь вы знаете, из какого он города и в какой команде играл раньше, узнаете его лицо, и так далее. В этот момент, Голяшкин для вас уже не абстрактный игрок, но человек, профессия которого — футболист. Символ «Голяшкин» может быть активным, в то время как его родитель, символ-класс «футболист», может оставаться в пассивном состоянии. Когда-то символ «Голяшкин» был спутником, вращавшимся вокруг материнского символа, подобно тому, как искусственные спутники кружатся по орбите вокруг Земли, которая намного больше и массивнее их. Затем наступила промежуточная стадия, когда один символ был важнее другого, но при этом их можно было рассматривать как вращающиеся друг вокруг друга — что-то вроде Земли и Луны. Наконец, новый символ становится автономным и может в свою очередь служить символом-классом, вокруг которого могут начать кружиться новые спутники — символы, возникающие у других людей, не знакомых с Голяшкиным. Он может служить временным стереотипом — пока у них не появится больше информации, и их символы-спутники также не станут независимыми.</p>
    <subtitle>Трудность отделения символов друг от друга</subtitle>
    <p>Эти этапы роста и отделения примера от класса можно различить по тому, как связаны между собой задействованные символы. Без сомнения, иногда будет очень трудно с уверенностью сказать, где начинается один символ и где кончается другой. Насколько «активен» какой-либо символ по сравнению с другим? Если они могут быть возбуждены отдельно друг от друга, то мы по праву можем называть их независимыми.</p>
    <p> Выше мы использовали метафору из области астрономии. Интересно то, что проблема движения планет весьма сложна; в действительности, общая проблема трех гравитационно взаимодействующих тел, таких, например, как Земля, Луна и Солнце, все еще не разрешена, даже после нескольких столетий поиска. Однако можно получить довольно точное приближение результата, когда одно из тел гораздо массивнее других (в нашем примере это Солнце). Тогда имеет смысл считать это тело неподвижным, а два других — вращающимися вокруг него; после этого можно учесть взаимодействие двух спутников между собой. Это приближение требует разбивания системы две части: Солнце и некий «блок» — систему Земля-Луна. Это, разумеется, только приближение, но оно помогает нам намного глубже понять всю систему. Так до какой же степени этот блок — часть реальности, и до какой степени он — измышление человеческого разума, наложение людьми определенной схемы на вселенную? Проблема «реальности» границ между «автономными» и «полуавтономными» блоками, как мы их воспринимаем, доставит нам немало забот, когда мы попытаемся соотнести эти понятия с символами в мозгу.</p>
    <p>Весьма затруднительным вопросом, например, является вопрос о множественном числе. Как мы себе представляем, скажем, трех собак в чайной чашке? Или нескольких человек в лифте? Начинаем ли мы с символа-класса «собака» и затем снимаем с него три «копии»? Иными словами, используем ли мы символ «собака» как форму для отливки трех свежих символов-примеров? Или же мы одновременно активируем символы «собака» и «три»? Чем больше деталей мы добавляем к воображаемой сцене, тем менее приемлемыми кажутся обе эти теории. Скажем, у нас нет отдельного символа-примера для всех носов, усов или крупинок соли, которые мы когда-либо видели. Для таких множественных объектов мы пользуемся классами-символами; когда на улице мимо нас проходят люди с усами, мы активируем лишь класс-символ «усы», обычно не создавая при этом новых индивидуальных символов.</p>
    <p>С другой стороны, как только мы начинаем различать людей, мы уже не можем опираться на общий символ-класс «человек». Очевидно, что необходимы отдельные символы-примеры для каждого отдельного человека. Смешно было бы воображать, что это может быть достигнуто путем «жонглирования» единственным символом, перебрасывая его между различными способами активации (по способу на каждого нового человека).</p>
    <p>Между крайностями должно быть место для многих промежуточных случаев. Возможно, что в мозгу есть целая иерархия путей различения между классами и примерами, иерархия, порождающая символы — и организации символов — различной степени специфичности:</p>
    <p>(1) несколько различных типов и степеней интенсивности активации символов-классов;</p>
    <p>(2) одновременная согласованная активация нескольких символов-классов;</p>
    <p>(3) активация одного символа-класса;</p>
    <p>(4) активация одного символа-примера одновременно с активацией нескольких символов-классов;</p>
    <p>(5) одновременная согласованная активация нескольких символов-примеров и символов-классов.</p>
    <p>Это снова приводит нас к вопросу «когда символ является различимой подсистемой мозга?» Посмотрим, скажем, на второй пример — одновременная согласованная активация нескольких символов-классов. Вполне возможно, что именно это и происходит, когда мы рассматриваем понятие «соната для фортепиано» (при этом активируются по-крайней мере два символа: «фортепиано» и «соната»). Но если эта пара символов активируется вместе достаточно часто, то разумно предположить, что рано или поздно между ними установится такая тесная связь, что они начнут действовать как некая единица каждый раз, когда они активированы соответствующим образом. Таким образом, в соответствующих условиях два или более символов могут действовать как один — а это значит, что проблема подсчета символов в мозгу еще сложнее, чем нам казалось.</p>
    <p>При некоторых условиях два ранее не связанных символа могут одновременно активироваться координированным путем. При этом они могут так подойти друг другу, что образуется новый символ, тесно связующий два прежних. Справедливо ли в таком случае утверждать, что новый символ «всегда был в мозгу, но до сих не был активирован» — или же мы должны сказать, что он только что «создан»?</p>
    <p>Если это звучит для вас слишком абстрактно, давайте рассмотрим конкретный пример: Диалог «Крабий канон». При написании этого Диалога два существующих символа — «музыкальный канон-ракоход» и «словесный диалог» — должны были быть активированы одновременно и им пришлось взаимодействовать. Как только это произошло, остальное было почти неизбежно: родился новый символ-класс, который в дальнейшем мог активироваться самостоятельно. Был ли он в моем мозгу всегда, в пассивном состоянии? В таком случае то же должно быть верно для любого человека, в чьем мозгу когда-либо имелись составляющие символы, даже если новый символ-класс никогда не был там активирован. Тогда, чтобы подсчитать количество символов в мозгу любого человека пришлось бы учитывать все <emphasis>пассивные</emphasis> символы — все возможные комбинации и комбинации всех возможных типов активации всех известных символов. Это включало бы даже фантастические создания, которые наш мозг изобретает во время сна — странные смеси идей, которые просыпаются, когда их «хозяин» засыпает… Существование этих «потенциальных символов» показывает, что представлять мозг, как строго определенную коллекцию символов в хорошо определенных состояниях, было бы слишком большим упрощением. Точно охарактеризовать состояние мозга на уровне символов гораздо сложнее.</p>
    <subtitle>Символы — программное обеспечение или аппаратура?</subtitle>
    <p>Думая о громадном и непрерывно растущем количестве символов в мозгу, вы можете задаться вопросом — а не наступит ли такой момент, когда мозг насытится, и в нем просто не окажется больше места для нового символа? Предположительно, такое могло бы произойти, если бы символы не пересекались и не накладывались бы один на другой — если бы данный нейрон никогда не выступал бы в разных ролях. Тогда символы были бы подобны людям в лифте: «Осторожно. максимальная вместимость 350 275 символов!»</p>
    <p>Однако это вовсе не обязательная черта моделей функционирования мозга. На самом деле, пересечение и сложная связь символов между собой скорее являются правилом; вероятно, каждый нейрон, вместо того, чтобы быть членом единственного символа, функционирует, как часть сотен различных символов.</p>
    <p>Это звучит немного тревожно — если дело обстоит именно так, почему бы тогда не считать, что каждый нейрон — часть каждого существующего символа? Если так, то символы было бы невозможно локализовать — каждый символ идентифицировался бы с целым мозгом. Это объяснило бы результаты, полученные Лашли при удалении частей коры головного мозга у крыс; однако нам пришлось бы отказаться от нашего первоначального намерения разделить мозг на отдельные физические подсистемы. Наша характеристика символов как «реализации понятий на уровне аппаратуры» оказывалась бы, в лучшем случае, слишком упрощенной. Ведь если бы каждый символ состоял из тех же нейронов, что и все остальные символы, то какой смысл был бы вообще говорить о различных символах? Какой была бы тогда «подпись» активации данного символа — иными словами, как можно было бы отличить активацию символа А от активации символа В? Не разрушило ли бы это всю нашу теорию? Даже если <emphasis>полного</emphasis> совпадения символов и не происходит, все же, чем больше они пересекаются, тем труднее будет нам поддерживать жизнь нашей теории. (Одна из возможностей пересечения символов представлена на рис. 68.)</p>
    <p>Существует возможность спасти теорию, основанную на символах, даже когда те физически в значительной степени или даже полностью совпадают. Представьте себе поверхность пруда, на которой могут возникать самые различные типы волн. Аппаратура — сама вода — остается неизменной, но она может быть «возбуждена» по-разному. Подобные различные состояния — программы — одной и той же аппаратуры могут быть отличены друг от друга.</p>
    <p>Предлагая эту аналогию, я не утверждаю, что все символы — не что иное, как различные типы «волн», распространяющихся в однородной нейронной среде, которая не может быть подразделена на физически различимые символы. Однако вполне возможно, что для того, чтобы отличить активацию одного нейрона от активации другого, важно не только локализовать эти нейроны, но и точно определить соответствующие моменты их активации. Какой нейрон активировался раньше, и насколько? Сколько сигналов в секунду послал данный нейрон? Таким образом, разные символы могут сосуществовать в одном и том же наборе нейронов — они характеризуются различными схемами активации. Разница между теорией, предполагающей физически различные символы, и теорией пересекающихся символов, различающихся друг от друга типом активации, в том, что первая предполагает реализацию понятий на уровне аппаратуры, а вторая — частично на уровне аппаратуры и частично на уровне программ.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_087.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 68. На этой схематической диаграмме нейроны изображены в виде точек на плоскости. Два пересекающиеся пути нейронов отмечены разными оттенками серого цвета. Может случиться так, что два независимых нейронных сигнала одновременно устремляются по этим путям, проходя друг сквозь друга, как две волны на поверхности пруда (Рис. 52). Это иллюстрирует идею о том, что два активных символа могут частично состоять из одних и тех же нейронов, которые могут быть активированы одновременно. (Из книги Джона К. Экклса «Лицом к лицу с реальностью» (John С. Eccles, «Facing Reality»), стр. 21.)</emphasis></p>
    <subtitle>Отделяемость разума</subtitle>
    <p>Итак, в наших попытках понять процессы мышления мы столкнулись с двумя основными проблемами. Одна состоит в том, чтобы понять, каким образом активация нейронов на низшем уровне вызывает активацию символов на высшем уровне. Другая проблема — в том, чтобы объяснить активацию символов на высшем уровне, не прибегая при этом к терминологии низшего, нейронного уровня. Если последнее возможно (как утверждает рабочая гипотеза, лежащая в основе большинства современных исследований по искусственному интеллекту), то интеллект может возникнуть и в других, отличных от мозга, типах аппаратуры. Таким образом, можно представить интеллект как характеристику, отделимую от аппаратуры, в которой она заключается — иными словами, интеллект был бы заключен не в аппаратуре, а в программе. Это означало бы, что явления сознания и интеллекта — это явления высшего порядка в том же смысле, как и многие другие сложные явления природы; они управляются своими законами высшего уровня, которые, разумеется, зависят от низшего уровня, но, тем не менее, могут быть от него отделены.</p>
    <p>С другой стороны, если бы схемы активации символов оказались совершенно неосуществимыми без нейронов аппаратуры (или их симуляции), это означало бы, что интеллект неотделим от мозга, и что его гораздо труднее объяснить, чем какую-либо другую систему, основанную на иерархии законов на нескольких различных уровнях.</p>
    <p>Вернемся к удивительному коллективному поведению, наблюдаемому в муравьиных колониях, поведению, в результате которого строятся огромные, сложные муравейники, хотя в приблизительно 100 000 нейронах муравьиного мозга почти наверняка не заложена никакая информация о структуре муравейника. Каким же образом, в таком случае, строится муравейник? Где находится нужная информация? Подумайте, например, над тем, где может находиться информация, необходимая для постройки арок, подобных тем что показаны на рис. 69. Она должна быть каким-то образом распространена по колонии, выражаясь в распределении каст, возрастов — а также, возможно, в физических характеристиках самого муравьиного тела. То-есть, взаимодействие между муравьями настолько же определяется их шестиногостью, размером, и т. п., насколько оно определяется информацией, хранящейся у них в мозгу. Возможно ли создать Искусственную Муравьиную Колонию?</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_088.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 69. Конструирование арки термитами-рабочими Macrotermes bellicosus. Каждая колонна надстраивается путем добавления шариков, сделанных из земли и экскрементов. С внешней стороны левой колонны можно видеть термита откладывающего на колонну такой шарик Другие работники, уже поднявшие в челюстях шарики на верх колонны, укладывают их на растущих концах. Когда колонна достигает определенной высоты, термиты, видимо, ориентируясь по запаху начинают наращивать колонну под углом к соседней. Законченная арка показана на заднем плане. (Рисунок Турида Холлдоблера из книги Е. О. Вильсона «Общества насекомых» (Е. О. Wilson, «The Insect Societies») стр. 230)</emphasis></p>
    <subtitle>Можно ли изолировать один символ?</subtitle>
    <p>Можно ли активировать один единственный символ не активируя при этом никаких других? Вероятно, нет. Подобно тому, как все вещи в мире существуют в контексте других вещей символы всегда пребывают в контакте с целыми созвездиями других символов. Это не означает, что символы невозможно отличить один от другого. Приведу простой пример в большинстве видов имеются мужские и женские особи, чьи роли тесно взаимосвязаны, однако это не значит что мужчину невозможно отличить от женщины. Каждый из них отражен в другом подобно стеклянным сферам в сети Индры. Рекурсивная связь функций F(n) и M(n) в главе V не мешает каждой функции иметь свои собственные характеристики. Связь между этими функциями сравнима с отношением между парой СРП вызывающих одна другую. Отсюда мы можем перейти к целой сети тесно взаимосвязанных схем — гетерархии взаимодействия рекурсивных процедур. Связи здесь настолько сильны что ни одна схема не может быть активирована в изоляции но при этом активация каждой схемы своеобразна и легко отличима от активации других схем. Кажется что сравнение мозга с колонией СРП не так уж плохо!</p>
    <p>Таким же образом символы со всеми их сложными связями между собой прочно сцеплены друг с другом и тем не менее различимы. Возможно что для этого необходимо идентифицировать нейронную сеть или ту же сеть плюс тип активации или же что нибудь совершенно в другом роде. В любом случае если символы — части реальности то должен существовать способ их аккуратного отображения в мозгу. Однако если бы нам и удалось идентифицировать некоторые символы это еще не означало бы что их можно активировать по отдельности.</p>
    <subtitle>Символы насекомых</subtitle>
    <p>Способность производить примеры на основе классов и классы на основе примеров лежит в основе нашего интеллекта это одно из основных различий между процессом мышления человека и процессом мышления других животных. Конечно я сам никогда не принадлежал к другим видам и мне не приходилось испытывать на собственном опыте их способ мышления — но со стороны очевидно что никакой другой вид не формирует общие понятия как это делаем мы и не воображает гипотетические миры — варианты действительности помогающие нам принимать решения. Рассмотрим для примера, ставший знаменитым язык пчел — танцы возвращающихся в улей пчел-работников при помощи которых они сообщают своим собратьям о том где есть нектар. Хотя у каждой пчелы может иметься рудиментарный набор символов, которые активируются этим танцем, нет основания предполагать, что запас символов в пчелином мозгу может быть расширен. Пчелы и другие насекомые по видимому не умеют обобщать — то есть развивать новые символы классы на основе примеров, которые показались бы человеку почти идентичными.</p>
    <p>Классический эксперимент с осами описан в книге Дина Вулдриджа «Механический человек» (Dean Wooldridge Mechanical Man):</p>
    <cite>
     <p>Когда приходит время откладывать яйца, оса Sphex делает себе для этого нору и ищет сверчка, которого она жалит так чтобы не убить а парализовать. Она относит сверчка в нору, откладывает около него яйца закрывает нору и затем улетает чтобы никогда не вернуться. Через некоторое время из яиц вылупляются личинки осы, они питаются парализованным сверчком, который таким образом сохранялся свежим — нечто вроде осиного эквивалента холодильника. С человеческой точки зрения, подобные сложно организованные и кажущиеся целенаправленными действия убедительно говорят о логике и осмысленности — пока мы не обращаем внимание на некоторые детали. Например рутинные действия осы следующие: она относит парализованного сверчка к норе оставляет его у входа, заползает внутрь, проверить все ли в порядке, выходит наружу и лишь затем затаскивает сверчка в нору. Если отодвинуть сверчка на несколько сантиметров в сторону, пока оса занимается предварительным осмотром норы, она, выйдя наружу, снова подтащит сверчка к норе и оставит его на пороге, после чего она снова войдет в нору, проверить, все ли в порядке. Если снова отодвинуть сверчка на несколько сантиметров, пока оса внутри, она опять подтащит его к порогу и снова войдет проверять, все ли в порядке в норе. Она никогда не догадается затащить сверчка внутрь сразу. Однажды этот опыт был повторен сорок раз с тем же самым результатом.<a l:href="#n_33" type="note">[33]</a></p>
    </cite>
    <p>Кажется, что это поведение заложено в самой аппаратуре осиного мозга. В мозгу осы могут существовать рудиментарные символы, способные активировать друг друга; но там нет ничего похожего на человеческую способность видеть несколько примеров, как членов возможного класса и затем создавать этот символ-класс; нет там и ничего подобного человеческой способности спрашивать себя: «А что, если я сделаю так — что из этого получится в моем гипотетическом мире?» Этот тип мышления требует способности создавать символы-примеры и затем обращаться с ними так, словно они представляют предметы в реальной ситуации, хотя эта ситуация может никогда не возникнуть на самом деле.</p>
    <subtitle>Символы-классы и воображаемые миры</subtitle>
    <p>Вернемся к первоапрельской шутке о взятой взаймы машине и к картинам, возникшим у вас в голове во время телефонного разговора. Для начала вы должны были активировать символы дороги, машины, человека за рулем. Понятие «дороги» весьма общее; у вас могут иметься в запасе некие «дремлющие» примеры, которые вы можете при случае вспомнить. «Дорога» — это скорее символ-класс, чем символ-пример. Слушая рассказ, вы быстро активируете символы, представляющие все более конкретные примеры. Например, когда вы слышите, что дорога была мокрая, вы представляете себе некую конкретную картину, хотя вы знаете, что настоящая дорога, где произошла авария, может весьма отличаться от той, что встает перед вашим мысленным взором. Однако это неважно; необходимо только, чтобы ваш символ достаточно хорошо вписывался в историю — то есть чтобы он, в свою очередь, мог активировать символы нужного типа.</p>
    <p>По мере того, как рассказ продолжается, вы дополняете ваш мысленный образ дороги: там есть глубокий кювет, куда машина могла упасть. Значит ли это, что вы активируете символ «кювет» или что вы уточняете некоторые параметры в символе «дорога»? Без сомнения, верно и то и другое. Дело в том, что сеть нейронов, составляющих символ «дорога», может быть активирован разными путями, и вы выбираете, какая из его подсистем будет активирована в данный момент. Одновременно с этим, вы активируете символ «кювет», что, в свою очередь, влияет на способ активации символа «дорога», поскольку нейроны этих двух символов могут обмениваться сигналами друг с другом. (Это может показаться немного запутанным, поскольку я смешиваю здесь два уровня описания, пытаясь представить одновременно как символы, так и составляющие их нейроны.)</p>
    <p>Не менее важными, чем имена существительные, являются глаголы, предлоги, и так далее. Они также активируют символы, которые начинают затем обмениваться сигналами. Схемы активации символов для глаголов и символов для имен существительных, разумеется, отличны друг от друга, что означает, что физически эти символы могут быть организованны по-разному. Например, символы для существительных могут быть расположены в каких-то определенных местах, в то время как символы для глаголов и предлогов могут иметь «щупальца» по всей коре; существует множество разных возможностей.</p>
    <p>Когда рассказ окончен, вы узнаете, что вас разыграли, — все это было только шуткой. Наше умение производить символы-примеры на основе символов-классов, подобно тому, как мы можем получить изображение монетки, заштриховав положенную на нее бумагу, позволяет нам представлять ситуации, не будучи при этом рабами действительности. Тот факт, что одни символы могут служить базой для создания других символов, дает нам некую мысленную свободу от окружающей реальности; мы можем создавать искусственные вселенные, где возможны любые события, которые мы можем описать как угодно детально. Но при этом у символов-классов, на ветвях которых расцветают эти воображаемые цветы, глубокие корни в реальной жизни.</p>
    <p>Обычно символы играют изоморфные роли по отношению к возможным событиям, хотя иногда активируются символы, представляющие невозможные ситуации, — например, туба, откладывающая яйца, или говорящая кошка. Граница между возможным и невозможным весьма нечетка. Воображая некое гипотетическое событие, мы приводим определенные символы в активное состояние и, в зависимости от того, насколько хорошо они взаимодействуют между собой (что, предположительно, отражается в том, насколько легко нам довести данную мысль до конца), мы говорим, что это событие «возможно» или «невозможно».</p>
    <p>Таким образом, термины «возможно» и «невозможно» весьма субъективны. На самом деле большинство людей легко соглашаются с тем, какие события могут случиться и какие менее вероятны; это объясняется тем, что все мы имеем схожие структуры в мозгу. Однако существует пограничная зона, в которой субъективный характер воображаемых миров становится очевидным. Глубокое изучение того, какие именно воображаемые события люди считают «возможными» или «невозможными», пролило бы свет на поведение символов, лежащих в основе человеческой мысли.</p>
    <subtitle>Интуитивные законы физики</subtitle>
    <p>Когда рассказ был окончен, у вас в голове сложилась детальная модель того, что случилось; все предметы в этой модели повинуются физическим законам. Это значит, что те же законы скрыто присутствуют в самой схеме активации символов. Разумеется, фраза «физические законы» не означает здесь физических законов в том виде, как они излагаются учеными; скорее, имеются в виду интуитивные, блочные законы, которым мы повинуемся с тем, чтобы выжить.</p>
    <p>Интересно то, что мы можем по желанию выдумать целую серию событий, идущих вразрез с законами физики. Например, если я попрошу вас вообразить, что две машины, идущие навстречу друг другу, вместо того, чтобы столкнуться, проходят одна сквозь другую, вы представите себе соответствующую сцену без труда. Интуитивные физические законы могут быть «отменены» законами воображаемыми; но то, как это происходит, как рождаются в мозгу подобные последовательности событий — даже сама сущность всякого зрительного образа — все еще является для нас глубочайшей загадкой.</p>
    <p>Нет нужды говорить, что в нашем мозгу существуют интуитивные законы, описывающие поведение не только неодушевленных предметов, но и растений, животных, людей и государств — иными словами, блочные законы биологии, психологии, социологии и так далее. Все внутренние представления подобных понятий с необходимостью включают черты блочных, обобщенных моделей: детерминизм здесь приносится в жертву ради простоты Наша модель реального мира способна предсказать только вероятность того или иного гипотетического события — но она не предсказывает ничего с точностью физики.</p>
    <subtitle>Знание процедурное и знание декларативное</subtitle>
    <p>В науке об искусственном интеллекте различаются два типа знания: процедурное и декларативное. Знание называется <emphasis>декларативным</emphasis>, если оно хранится в памяти явно, так что к нему имеют доступ не только программист, но и сама программа его можно «прочитать», словно энциклопедию или альманах. Обычно это значит, что такое знание локализовано, а не распространено по всей памяти. С другой стороны, <emphasis>процедурное</emphasis> знание закодировано не в форме фактов, а в форме программ. Программист может взглянуть на них, и сказать: «Я знаю, что благодаря этим процедурам, программа „умеет“ писать русские предложения,» — но сама программа может понятия не иметь, <emphasis>как именно</emphasis> она это делает. Например, ее словарь может вообще не включать слова «русский», «предложение», и «писать»! Такое процедурное знание обычно разбросано по памяти в виде кусков, и на него невозможно указать пальцем. Это не отдельная деталь, но общее следствие работы программы. Иными словами, кусок процедурного знания — это эпифеномен.</p>
    <p>У большинства людей, наряду с глубоким процедурным знанием грамматики их родного языка, существует более слабое декларативное представление о ней. Эти два типа знания могут легко вступать в конфликт; например, носитель языка может пытаться научить иностранца выражениям, которые он сам не стал бы употреблять, но которые находятся в согласии с декларативным «книжным представлением», которому его когда-то научили в школе. Интуитивные, блочные законы физики и других дисциплин, о которых мы упомянули выше, представляют собой в основном процедурное знание; тот факт, что у паука восемь ног — это в основном знание декларативное.</p>
    <p>Между процедурным и декларативным существует множество переходных типов знания. Представьте себе, что вы пытаетесь вспомнить какую-то мелодию. Записана ли она у вас в мозгу нота за нотой? Сможет ли нейрохируг вынуть нервное волокно из вашего мозга и указать на нем, словно на магнитной ленте, каждую из последовательно записанных нот? Это означало бы, что мелодии хранятся в виде декларативного знания. Или же при попытке вспомнить мелодию в мозгу активируется множество символов, представляющих тональные соотношения, эмоциональные характеристики, ритмические особенности и так далее? Это означало бы, что мелодии хранятся в виде процедурного знания. На самом деле, возможно, что в записи мелодий в нашем мозгу участвуют оба эти типа знания.</p>
    <p>Интересно то, что вспоминая мелодию, большинство людей не различают между возможными тональностями; им все равно, пропеть ли «В лесу родилась елочка» в до или в ми мажоре. Это означает, что в мозгу записаны не сами абсолютные тональности, а их соотношение. Однако у нас нет причин полагать, что это соотношение тональностей не может быть закодировано в декларативной форме. С другой стороны, некоторые мелодии запоминаются очень легко, в то время как другие никак не удается запомнить. Если бы все мелодии были закодированы в виде последовательности нот, сохранение в памяти любой мелодии должно было бы быть одинаково легким делом. Тот факт, что одни мелодии запоминаются легко, а другие — нет, указывает, по-видимому, на существование в мозгу неких хорошо знакомых нам схем, которые активируются, когда мы слышим ту или иную мелодию. Чтобы воспроизвести данную мелодию, эти схемы должны быть активированы в том же порядке. Это возвращает нас к символам, активирующим один другого, вместо простой линейной последовательности закодированных декларативным образом нот или тональностей.</p>
    <p>Откуда мозгу известно, когда кусок знания закодирован декларативным образом? Вообразите, например, что вас спрашивают. «Сколько человек живет в Санкт-Петербурге?» Каким-то образом вам сразу приходит на ум число пять миллионов; при этом вам нет нужды спрашивать себя: «Батюшки, как же я их всех смогу подсчитать?» Теперь представьте себе, что я вас спрашиваю: «Сколько стульев стоит у вас в столовой?» Здесь происходит обратное: вместо того, чтобы пытаться вытащить ответ из вашей мысленной картотеки, вы либо идете в столовую и считаете там стулья, либо мысленно представляете себе столовую и считаете стулья в воображаемой столовой. Вопросы были одного типа — «сколько?..» — но один из них заставил вас вытащить «кусок» декларативного знания, в то время как другой привел в действие процедурный метод нахождения ответа. Этот пример показывает, что у нас есть знания о том, как мы классифицируем наши собственные знания; более того, некоторые из этих метазнаний в свою очередь могут быть закодированны процедурно, так что вы используете их автоматически, не отдавая себе отчета в том, как именно вы это делаете.</p>
    <subtitle>Зрительные образы</subtitle>
    <p>Одним из самых замечательных и трудно описуемых свойств сознания является его способность создавать зрительные образы. Как мы создаем мысленный образ нашей гостиной? Или бурного горного ручья? Или апельсина? Как нам удается создавать эти образы бессознательно — образы, которые дают нашим мыслям выразительность, цвет и глубину? С какого мысленного склада они достаются? С помощью какого волшебства нам удается смешивать два или три образа в один, даже не думая о том, как мы это делаем? Знания о том, как это делается, — один из самых ярких примеров процедурных знаний, поскольку мы почти ничего не знаем о том, что такое зрительные образы.</p>
    <p>Возможно, что мысленные образы основаны на нашей способности подавлять моторную деятельность. Я имею в виду следующее: когда вы воображаете себе апельсин, в коре вашего мозга могут возникнуть команды взять его, понюхать, осмотреть, и так далее. Ясно, что эти команды не могут быть исполнены, поскольку апельсин находится только у вас в воображении. Но они могут быть направлены по обычным каналам в мозжечок или другие подсистемы мозга, пока в некий критический момент «мысленный кран» не закрывается, предотвращая действительное исполнение команд. В зависимости от того, насколько далеко расположен этот «кран», образы могут казаться более или менее жизненными и натуральными. В гневе мы легко можем вообразить, что хватаем какой-то предмет и швыряем его, или пинаем что-то, хотя на самом деле мы этого не делаем, но чувствуем, что были весьма близки к этому. Возможно, «кран» перекрыл нервные импульсы в самый последний момент.</p>
    <p>Вот еще один способ различить между доступным и недоступным видами знания при помощи образов. Вспомните, как вы представляли себе машину, скользящую на мокрой горной дороге. Без сомнения, в вашем воображении гора рисовалась намного большей, чем машина. Почему это происходит? Потому ли, что когда-то вы заметили, что машины обычно бывают меньше, чем горы, запомнили это наблюдение, и воспользовались им, при восстановлении в вашем воображении данной истории? Маловероятное предположение. Или же это случилось благодаря невидимым нам взаимодействиям неких символов, активированных в вашем мозгу? Ясно, что последнее кажется гораздо более вероятным. Знание о том, что машины меньше гор — это не кусок запомненного материала; оно может быть получено <emphasis>дедуктивным путем</emphasis>. Следовательно, оно, скорее всего, закодировано не в одном единственном символе, а является результатом активации и последующего взаимодействия многих символов, таких, например, как «сравнивать», «размер», «гора», «машина» и других. Это означает, что знания хранятся в мозгу не явно, не в каких-либо определенных местах — скорее, они распространены по большим участкам коры. Такие простые факты, как размер предметов, должны быть «собраны по частям», а не просто вынуты из памяти. Итак, даже в знании, которое может быть выражено словами, есть некие сложные, недоступные нашему взгляду процессы, которые подготавливают это знание к тому моменту, когда оно сможет быть выражено словесно.</p>
    <p>Мы продолжим исследование объектов под названием «символы» еще в нескольких главах. В главах XVIII и XIX, посвященных искусственному интеллекту, мы будем говорить о возможных способах включения активных символов в программы. В следующей главе мы рассмотрим объяснения, которые модель мозговой деятельности, основанная на символах, предлагает сравнению мозгов разных людей.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Англо-франко-германо-русская сюита</p>
    </title>
    <p>By Lewis Carroll <a l:href="#n_34" type="note">[34]</a>…</p>
    <p>… et Frank L. Warrin <a l:href="#n_35" type="note">[35]</a>…</p>
    <p>… und Robert Scott <a l:href="#n_36" type="note">[36]</a>…</p>
    <p>… и Д. Г. Орловской.</p>
    <empty-line/>
    <poem>
     <stanza>
      <v>'Twas brillig, and the slithy toves</v>
      <v>Did gyre and gimble in the wabe:</v>
      <v>All mimsy were the borogoves,</v>
      <v>And the momeraths outgrabe.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Il brilgue: les t&#244;ves lubricilleux</v>
      <v>Se gyrent en vrillant dans le guave.</v>
      <v>Enmim&#233;s sont les gougebosqueux</v>
      <v>Et le momerade horsgrave.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Es brillig war. Die schlichten Toven</v>
      <v>Wirrten und wimmelten in Waben;</v>
      <v>Und aller mumsige Burggoven</v>
      <v>Die mohmen Rath' ausgraben.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Воркалось. Хливкие шорьки</v>
      <v>Пырялись по наве,</v>
      <v>И хрюкотали зелюки,</v>
      <v>Как мюмзики в мове.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>«Beware the Jabberwock, my son!</v>
      <v>The jaws that bite, the claws that catch!</v>
      <v>Beware the Jubjub bird, and shun</v>
      <v>The frumious Bandersnatch!»</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>«Garde-toi du Jaseroque, mon fils!</v>
      <v>La gueule qui mord; la griffe qui prend!</v>
      <v>Garde-toi de l'oiseau Jube, &#233;vite</v>
      <v>Le frumieux Band-&#224;-prend!»</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>»Bewahre doch vor Jammerwoch!</v>
      <v>Die Zahne knirschen, Krallen kratzen!</v>
      <v>Bewahr' vor Jubjub-Vogel, vor</v>
      <v>Frumiosen Banderschn&#228;tzchen!«</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>«О бойся Бармаглота, сын!</v>
      <v>Он так свирлеп и дик,</v>
      <v>А в глуще рымит исполин —</v>
      <v>Злопастный Брандашмыг.»</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>He took his vorpal sword in hand:</v>
      <v>Long time the manxome foe he sought —</v>
      <v>So rested he by the Tumtum tree,</v>
      <v>And stood awhile in thought.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Son glaive vorpal en main, il va-</v>
      <v>T-&#224; la recherche du fauve manscant;</v>
      <v>Pius arriv&#233; &#224; l'arbre T&#233;-t&#233;,</v>
      <v>Il у reste, r&#233;fl&#233;chissant.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Er griff sein vorpals Schwertchen zu,</v>
      <v>Er suchte lang das manchsam' Ding;</v>
      <v>Dann, stehend unterm Tumtum Baum,</v>
      <v>Er an-zu-denken-fing.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Но взял он меч, и взял он щит,</v>
      <v>Высоких полон дум,</v>
      <v>В глущобу путь его лежит,</v>
      <v>Под дерево Тумтум.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>And, as in uffish thought he stood,</v>
      <v>The jabberwock, with eyes of flame,</v>
      <v>Came whiffling through the tulgey wood,</v>
      <v>And burbled as it came!</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Pendant qu'il pense, tout uffus&#233;,</v>
      <v>Le Jaseroque, &#224; l'oeil flambant,</v>
      <v>Vient siblant par le bois tullegeais,</v>
      <v>Et burbule en venant.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Als stand er tief in Andacht auf,</v>
      <v>Die Jammerwochen's Augen-feuer</v>
      <v>Durch turgen Wald mit Wiffek kam </v>
      <v>Ein burbelnd Ungeheuer!</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Он встал под дерево и ждет,</v>
      <v>И вдруг граахнул гром —</v>
      <v>Летит ужасный Бармаглот</v>
      <v>И пылкает огнем!</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>One, two! One, two! And through and through</v>
      <v>The vorpal blade went snicker-snack!</v>
      <v>He left it dead, and with its head</v>
      <v>He went galumphing back.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Un deux, un deux, par le milieu,</v>
      <v>Le glaive vorpal fait pat-&#224;-pan!</v>
      <v>Le b&#234;te d&#233;faite, avec sa t&#234;te,</v>
      <v>Il rentre gallomphant.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Eins, Zwei! Eins, Zwei! Und durch und durch</v>
      <v>Sein vorpals Schwert zerschnifer-schnuck,</v>
      <v>Da blieb es todt! Er, Kopf in Hand,</v>
      <v>Gelaumfig zog zuruck.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Раз-два! Раз-два! Горит трава,</v>
      <v>Взы-взы — стрижает меч.</v>
      <v>Ува! Ува! И голова</v>
      <v>Барабардает с плеч.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>«And hast thou slain the Jabberwock?</v>
      <v>Come to my arms, my beamish boy!</v>
      <v>О frabjous day! Callooh! Callay!»</v>
      <v>He chortled in his joy.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>«As-tu tu&#233; le Jaseroque? </v>
      <v>Viens &#224; mon coeur, fils rayonnais!</v>
      <v>&#212; jour frabbejais! Calleau! Callai!»</v>
      <v>Il cortule dans sa joie.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>»Und schlugst Du ja den Jammerwoch?</v>
      <v>Umarme mich, mein Bohm'sches Kind!</v>
      <v>О Freuden-Tag! О Halloo-Schlag!«</v>
      <v>Er schortelt froh-gesinnt.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>О, светозарный мальчик мой,</v>
      <v>Ты победил в бою!</v>
      <v>О, храброславленный герой,</v>
      <v>Хвалу тебе пою!</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>'Twas brilhg, and the slithy toves</v>
      <v>Did gyre and gimble in the wabe:</v>
      <v>All mimsy were the borogoves,</v>
      <v>And the momeraths outgrabe.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Il brilgue: les t&#244;ves lubncilleux</v>
      <v>Se gyrent en vrillant dans le guave.</v>
      <v>Enmim&#233;s sont les gougebosqueux</v>
      <v>Et le momerade horsgrave.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Es brillig war. Die schlichten Toven</v>
      <v>Wirrten und wimmelten in Waben;</v>
      <v>Und aller mumsige Burggoven</v>
      <v>Die mohmen Rath' ausgraben.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Воркалось. Хливкие шорьки</v>
      <v>Пырялись по наве,</v>
      <v>И хрюкотали зелюки,</v>
      <v>Как мюмзики в мове.</v>
     </stanza>
    </poem>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА XII: Разум и мысль</p>
    </title>
    <subtitle>Может ли существовать изоморфизм между мозгами?</subtitle>
    <p>Теперь, когда мы выдвинули предположение о существовании в мозгу активных подсистем высшего уровня (символов), мы можем вернуться к вопросу о возможном изоморфизме, полном или частичном, между двумя мозгами. Вместо изоморфизма на нейронном уровне (которого наверняка не существует), или на макроскопическом уровне составляющих мозг органов (который наверняка существует, но не говорит нам многого), мы попытаемся найти изоморфизм между мозгами на уровне символов, причем такой изоморфизм, который не только соотносит символы в одном мозгу с символами в другом мозгу, но также сопоставляет схемы активации этих символов. Это значит, что соответствующие символы в этих мозгах соотносятся соответствующим образом. Это было бы настоящим <emphasis>функциональным</emphasis> изоморфизмом — о нем мы уже говорили, пытаясь определить, что общего между различными бабочками.</p>
    <p>С самого начала ясно, что стопроцентного изоморфизма между любой парой человеческих существ не существует, так как это означало бы, что мысли одного из них полностью совпадают с мыслями другого. Чтобы это было так, их память также должна быть идентичной — то есть они должны вести абсолютно одинаковую жизнь. Даже однояйцевые близнецы весьма далеки от такой идеальной ситуации.</p>
    <p>А как насчет одного-единственного индивида? Когда вы перечитываете то, что сами написали несколько лет назад, то зачастую думаете: «Какой ужас!» — и улыбаетесь, удивляясь тому, какими когда-то были. Хуже того, иногда вы реагируете таким образом на то, что сказали или написали пять минут тому назад. Когда это происходит, это значит, что вы не совсем понимаете того человека, каким были несколько мгновений назад. Изоморфизм вашего мозга <emphasis>сейчас</emphasis> и вашего мозга <emphasis>тогда</emphasis> несовершенен. Как же тогда быть с изоморфизмом вашего мозга с мозгами других людей или других биологических видов?</p>
    <p>Другую сторону медали представляет общение, которое иногда возникает между самыми несхожими собеседниками. Подумайте о барьерах, которые вы преодолеваете, читая строки стихов, написанные в тюремной камере Франсуа Вийоном, французским поэтом начала пятнадцатого века. Их создал другой человек, в другую эпоху, заключенный, говорящий на другом языке… Как можно ожидать, что его слова, переведенные на русский, вызовут у вас нужные ассоциации? И все же чувства Франсуа Вийона прорываются к вам сквозь все эти барьеры.</p>
    <p>Таким образом, с одной стороны, мы можем оставить всякую надежду найти абсолютный изоморфизм между людьми; однако с другой стороны ясно, что некоторые люди мыслят более похоже, чем другие. Кажется естественным заключить, что между мозгами людей, которые мыслят схожим образом, существует некий частичный изоморфизм на уровне программ — в частности, изоморфизм между (1) репертуаром символов и (2) способами их активации.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_089.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 70. Крохотный фрагмент семантической сети автора. </emphasis></p>
    <subtitle>Сравнение различных сетей семантических связей</subtitle>
    <p>Что же такое <emphasis>частичный</emphasis> изоморфизм? Это очень трудный вопрос, в частности, потому, что никто еще не сумел адекватно описать сети взаимосвязанных символов и схемы их активации. Иногда делаются попытки дать схематическое изображение небольшой части этой сети, где каждый символ представлен в виде узла, с входящими и исходящими ребрами. Эти линии иллюстрируют возможность взаимного возбуждения. Подобные схемы — это попытка отобразить интуитивно возникающую у нас идею «близости понятий». Однако существуют различные типы близости, которые выходят на первый план в зависимости от различных контекстов. Крохотный фрагмент моей собственной «семантической сети» показан на рис. 70. Проблема заключается в том, что практически невозможно представить сложную взаимную зависимость множества символов всего лишь при помощи нескольких линий, соединяющих узлы.</p>
    <p>Другая проблема с подобными диаграммами заключается в том, что неверно думать, что символ может быть лишь в одном из двух состояний — активном или пассивном. То, что верно на уровне нейронов, не распространяется на их группы — символы. Символы гораздо сложнее нейронов — что естественно, поскольку каждый символ состоит из множества отдельных нейронов. Сообщения, которыми обмениваются символы, — это не простая информация типа «Я активирован»; такая связь принадлежала бы, скорее, уровню нейронов. Каждый символ может быть активирован множеством различных способов, и именно способ активации определяет то, какие символы он попытается в свою очередь активировать. Неясно, однако, каким образом эти сложные взаимосвязи могут быть представлены на схеме и возможно ли это вообще.</p>
    <p>Но давайте представим на минутку, что эта проблема решена. Предположим, что мы согласны, что существуют некие рисунки узлов, соединенных между собой таким образом, что получившаяся картина верно отображает схему активации символов (пусть эти соединительные линии будут разноцветными, чтобы отразить различные типы активации). Когда можно считать, что два изображения изоморфны между собой? Поскольку мы имеем здесь дело с наглядным изображением сети символов, давайте обратимся к аналогичной зрительной проблеме Каким образом вы можете определить, сплетены ли две различные паутины пауками одного и того же вида? Будете ли вы пытаться найти точное соответствие между отдельными вершинами, сравнивая одну паутину с другой вершина за вершиной, нить за нитью, даже угол за углом? Это было бы пустой тратой времени. Две паутины никогда не совпадают точно, и все же существует некий «стиль», «форма», которая безошибочно указывает на работу пауков одного и того же вида. В любой сетеобразной структуре, скажем, такой, как паутина, можно различить глобальные и местные черты. Чтобы заметить местные черты, надо рассматривать паутину вблизи: такой близорукий наблюдатель может увидеть только одну вершину одновременно. Наоборот, чтобы увидеть глобальные черты, надо охватить взглядом сразу всю паутину. Таким образом, общая форма паутины — это глобальная черта, а количество паутинок, исходящих из каждой вершины — местная черта. Предположим, что мы решили считать две паутины «изоморфными», если они сплетены пауками одного вида. Какие черты — глобальные или местные — послужат для нас более надежным критерием определения изоморфности двух паутин? Вместо того, чтобы пытаться ответить на вопрос о паутинах, давайте вернемся к вопросу о близости (или, если хотите, «изоморфизости») двух сетей символов.</p>
    <subtitle>Переводы «Jabberwocky»</subtitle>
    <p>Представьте себе людей, чьими родными языками являются, соответственно, английский, французский, немецкий и русский — все они прекрасно владеют своими языками и любят игру слов Как вы думаете, схожи ли сети символов у них в мозгах на глобальном, или на местном уровнях? Имеет ли вообще смысл задаваться подобным вопросом? Однако вопрос становится конкретным, когда вы рассматриваете разные переводы знаменитого стихотворения «Jabberwocky» Льюиса Кэрролла.</p>
    <p>Я выбрал этот пример потому, что он, возможно, лучше, чем обыкновенные тексты, иллюстрирует проблему нахождения «того же самого узла» в двух различных системах, которые в определенном смысле крайне неизоморфны. В обыкновенном языке задача переводчика гораздо проще, поскольку для каждого слова или фразы на языке оригинала обычно можно найти их соответствие на новом языке. С другой стороны, в поэме подобного типа многие «слова» не имеют собственного значения, они лишь активируют близлежащие символы. Однако то, что близко в одном языке, может лежать весьма далеко в другом.</p>
    <p>Так, в голове англоговорящих читателей придуманное слово «slithy», скорее всего, активирует символы «slimy» (слизистый, скользкий), «slither» (скользить), «slippery» (увертливый, скользкий), «lithe» (гибкий) и «sly» (хитрый, ловкий). </p>
    <p>Рождает ли «lubricilleux» подобные ассоциации в мозгу француза? И что вообще означает в данном случае «подобные ассоциации»? Активация символов, соответствующих переводам всех этих слов? А если во французском не окажется такого термина, реального или даже выдуманного? Или же найденное слово будет ученого, латинизированного вида («lubricilleux»), в отличие от разговорного английского «slithy»?</p>
    <p>Интересная черта французского перевода — это употребление в нем настоящего времени. Чтобы сохранить прошедшее время, пришлось бы вставить во французский текст довольно неуклюжие конструкции, кроме того, настоящее время звучит гораздо более живо. Переводчик интуитивно почувствовал, что это будет более соответствовать духу оригинала. Кто мог бы с уверенностью сказать, что было бы лучше сохранить прошедшее время оригинала?</p>
    <p>В немецком варианте мы находим забавную фразу «er an-zu-denken-fing», которая не соответствует ничему в английском оригинале. Это игривая перестановка слов, что-то вроде английского «he out-to-ponder set» или русского «и думался-он-за», если я могу позволить себе обратный перевод. Скорее всего, на этот потешный перевертыш переводчика вдохновила забавная инверсия в предыдущей строке оригинала «So rested he by the Tumtum tree» В одно и то же время этот перевод и соответствует оригиналу, и далек от негою</p>
    <p>Кстати, почему «Tumtum tree» оказалось заменено во французском переводе на «arbre Т&#233;-Т&#233;»? Предоставляю читателю догадаться самому.</p>
    <p>Слово «manxome» в оригинале, которому звук «x» сообщает множество богатых нюансов значения, неубедительно переведено по-немецки как «manchsam», что можно перевести обратно на английский словом «maniful». Французскому «manscant» также недостает разнообразных обертонов Кэрроллова «manxome».</p>
    <p>Русский вариант отходит от оригинала дальше, чем все остальные. Хотя в нем сохраняется как размер, так и приблизительное количество забавных неологизмов, эти неологизмы фонетически совершенно не похожи на английские. Эти слова-нелепики, пожалуй, вызывают у читателя «Бармаглота» более определенные образы, чем их английские аналоги — у читателя «Jabberwocky», поскольку каждое из этих слов может активировать лишь небольшое количество символов. Так, вместо пяти символов, «соответствующих» слову «lithy», «хливкий» напоминает нам прежде всего о слове «хлипкий» — и только с некоторой натяжкой можно было бы упомянуть еще о «ловком», «склизком» и «липком». «Шорьки» — что-то вроде сказочных хорьков. Большинство неологизмов представляют собой прозрачную комбинацию из двух слов: хрюкотали = хрюкали и клекотали (или, может быть, «хохотали»), свирлеп = свиреп и нелеп, граахнул = грохнул и ахнул. Главное соответствие оригиналу заключается, пожалуй, в общем ощущении «Зазеркалья» — слегка измененной действительности, ставшей от этого волшебной.</p>
    <p>Сталкиваясь с подобным примером, мы понимаем, что точный перевод оригинала здесь абсолютно невозможен. Однако даже в таком патологически трудном случае можно достичь приблизительного соответствия. Как это возможно, если между мозгами разноязыких читателей нет изоморфизма? На самом деле, между мозгами людей, читающих все четыре стихотворения, все же существует некий приблизительный изоморфизм, частично на глобальном и частично на местном уровнях.</p>
    <subtitle>ФР</subtitle>
    <p>Некоторое понятие о подобном почти-изоморфизме может дать забавная географическая фантазия. (Этот пример слегка похож на географическую аналогию, приведенную М. Мински в его статье о «рамках», опубликованной в книге П. Г. Винстона «Психология компьютерного зрения» (P.H. Winston, «The Psychology of Computer Vision»).) Представьте себе, что вам дали странную карту Российской Федерации, на которой отмечены все черты рельефа — горы, реки, озера и так далее — но нет ни одного названия. Реки показаны как голубые линии, горы — как цветные пятна и так далее. Вы должны превратить эту немую карту в дорожный атлас для путешествия, которое вам предстоит совершить. Вам надо отметить на карте границы и названия всех областей, все районы, города, деревни, шоссе, аэропорты, достопримечательные места и так далее. Получившаяся карта должна быть так же детальна, как хороший дорожный атлас. При этом вы не можете пользоваться никакими материалами и должны делать все по памяти.</p>
    <p>Вам говорят, что в ваших интересах сделать карту как можно более точной — а почему, вы поймете позже. Разумеется, вы начнете с того, что знаете лучше всего — области и большие города. Когда вы исчерпаете все свои знания, вам придется призвать на помощь воображение, чтобы хотя бы приблизительно показать особенности данной области. Вместо действительных данных, вы начнете заполнять карту воображаемыми городками, дорогами и парками… Этот кропотливый труд длится несколько месяцев; чтобы облегчить работу, вы призываете на помощь картографа, который красиво оформляет новую карту. Результатом этих титанических усилий будет ваша личная карта Фантастической России — «ФР».</p>
    <p>Ваша ФР будет очень похожа на РФ в том месте, где вы родились и выросли Кроме того, в тех районах ФР, о которые вы что-то знаете из собственных путешествий или просто из интереса, будут иногда места, почти точно совпадающие с РФ. Например, несколько городов Поволжья и вся Московская область могут быть верно представлены на вашей карте.</p>
    <subtitle>Удивительный поворот событий</subtitle>
    <p>Когда ваша ФР закончена, вас ожидает сюрприз. Словно по мановению волшебной палочки, страна на карте оживает, и вы переноситесь туда. Члены комитета по вашей встрече, дружески улыбаясь, дарят вам автомобиль, и объясняют: «В награду за ваши усилия, можете насладиться полностью оплаченным путешествием по фантастической матушке России. Можете ехать куда хотите, делать все, что вам заблагорассудится, и потратить на это столько времени, сколько вашей душеньке угодно — это подарок от Географического Общества ФР. И чтобы помочь вам ориентироваться в дороге, вот вам дорожный атлас.» Тут, к вашему удивлению, вам вручают не ту карту, которую вы составили, а… обыкновенный атлас РФ.</p>
    <p>В пути вас ожидает множество забавных происшествий. Атлас ведет вас по стране, которая совпадает с ним только частично. Если вы будете держаться основных магистралей, возможно, вам удастся пересечь страну без особых проблем. Но как только вы заедете куда-нибудь в район Сыктывкара или Великого Устюга, вас наверняка будут ожидать приключения. Местные жители будут только пожимать плечами, не узнавая ни городов, ни дорог, о которых вы спрашиваете. Они будут знать только самые крупные города, но дороги туда, скорее всего, не совпадут с дорогами на вашей карте. Может оказаться, что города, которые местные жители считают огромными, будут вообще отсутствовать на вашей карте, или же их население будет отличаться там на целый порядок.</p>
    <subtitle>Центральность и универсальность</subtitle>
    <p>Почему ФР и РФ, различающиеся в таком количестве деталей, все же похожи между собой? Это происходит потому, что их основные города и магистрали могут быть отображены друг на друга. Разница между картами касается меньших городов, второстепенных дорог и так далее. Заметьте, что это не может быть названо ни местным, ни глобальным изоморфизмом. Некоторые районы совпадают до мельчайших деталей: например, в обеих Москвах на Красной площади стоит собор Василия Блаженного и Мавзолей; однако, вы можете не найти ни одного совпадающего города в Архангельских областях. Таким образом, дихотомия местного-глобального здесь не играет роли. Вместо этого, важна <emphasis>центральность</emphasis> городов в смысле населения, экономики, транспорта, сообщений и т. д. Чем важнее город, тем скорее вы найдете его как на карте РФ, так и на карте ФР.</p>
    <p>В этой географической аналогии весьма важен один аспект: на обеих картах обязательно будут определенные <emphasis>абсолютные</emphasis> ориентиры, такие, например, как Москва, Санкт-Петербург, Черное море и т. д. Исходя из этого, вы сможете ориентироваться. Иными словами, начав сравнивать мою ФР с вашей, я смогу использовать известные нам обоим большие города, чтобы установить местонахождение меньших городов в моей ФР. Если я захочу проехать, предположим, из Тольятти в Актюбинск, и вы не знаете, где находятся эти города, я смогу сослаться на то, что у нас на картах совпадает, и, таким образом, помочь вам сориентироваться. Путешествие из Новгородской области в Самару может проходить по разным дорогам, но оно возможно в обеих странах. И если вы задумали съездить из Колтыша в Пряшву, я могу вообразить аналогичный маршрут на карте моей ФР, несмотря на то, что на ней нет городов с таких названием. Для этого вам придется ориентировать меня, описывая ваше местоположение по отношению к ближайшим большим городам, совпадающим на обеих картах. Мои дороги будут отличны от ваших, но даже с разными картами мы сможем добраться от одного места в стране до другого. Это происходит, благодаря внешним, заранее установленным геологическим фактам — горным цепям, рекам и т. д., которые были даны нам в начале работы над картами. Без них у нас не было бы никаких общих ориентиров. Например, если бы вам дали карту Украины, а мне — Казахстана, то, даже заполнив их со всеми подробностями, мы не смогли бы найти «одно и то же место» в наших воображаемых странах. Необходимо, чтобы исходные данные были одними и теми же — иначе совпадения будут невозможны.</p>
    <p>Теперь, когда мы подробно рассмотрели нашу географическую аналогию, давайте вернемся к вопросу об изоморфизме между мозгами. Вы можете спросить, почему я придаю этому такое значение. Почему так важно, являются ли два мозга изоморфными, или почти изоморфными, или не изоморфными вообще? Ответ в том, что мы интуитивно чувствуем, что, хотя другие люди сильно отличаются от нас, они все же «такие же» как мы на неком глубоком и важном уровне. Было бы очень заманчиво найти эту неизменную квинтэссенцию человеческого интеллекта и затем описать все возможные «украшения», которые делают каждого из нас единственным и неподражаемым воплощением этого загадочного качества под названием «разум».</p>
    <p>В нашей географической фантазии большие и маленькие города были аналогиями символов, а дороги — аналогиями возможных способов их взаимной активации. Тот факт, что все ФР имеют нечто общее (Волга, Уральские горы, Онежское озеро, многие большие города и магистрали и т. д.) аналогичен тому, что всем нам приходится по не зависящим от нас обстоятельствам создавать определенные символы-классы и дороги-связи между ними одинаковым образом. Эти центральные символы подобны большим городам, на которые каждый может сослаться без двусмысленности (Кстати, тот факт, что города — локализованные единицы, вовсе не означает, что символы в мозгу на самом деле являются маленькими, точкообразными единицами. Они просто символически представлены так в сети.)</p>
    <p>В действительности, большая часть любой человеческой сети символов <emphasis>универсальна</emphasis>. Мы принимаем это сходство как должное, настолько к нему привыкнув, что нам уже трудно заметить, сколько у нас общего с другими людьми. Приходится сделать сознательное усилие, чтобы увидеть, как много — или мало — у нас общего с другими объектами, такими, как камни, машины, рестораны, муравьи и так далее, чтобы оценить то огромное сходство, которое существует между любыми выбранными наугад людьми. Мы не замечаем в другом человеке тех стандартных общих качеств, которые принимаем за должное, признавая его «человечность»; игнорируя это основное сходство, мы обычно находим важные различия, а иногда — неожиданное дополнительное сходство.</p>
    <p>Иногда вы обнаруживаете, что у другого человека не хватает того, что вы считали стандартным минимумом — словно на его карте нет Санкт-Петербурга, хотя такое трудно себе представить. Например, кто-то может не знать, что такое слон, или кто сейчас президент России, или что Земля круглая. Сеть символов такого человека настолько отлична от вашей, что сколько-нибудь значительное общение между вами будет очень трудным. С другой стороны, тот же самый человек может разделять с вами какое-либо специальное знание — как, например, умение играть в преферанс. В таком случае, вы сможете прекрасно общаться в ограниченной области. Это было бы похоже на встречу двух земляков, скажем, из Кинельского района, их ФР в данном районе совпадают до мельчайших деталей, и они могут легко описать, как там добраться от одного села до другого.</p>
    <subtitle>Насколько мысли зависят от языка и культуры?</subtitle>
    <p>Сравнивая нашу сеть символов с сетью француза или немца, мы надеемся найти у них некий похожий стандартный набор символов, несмотря на разницу в языках. Мы не думаем обнаружить сходства в высоко специализированных районах сети, но ведь такого сходства мы не ищем и у случайно выбранного носителя нашего родного языка! Пути активации символов у человека, говорящего на другом языке, будут чем-то отличны от наших, но при этом основные символы-классы и основные «дороги» между ними будут универсальны, таким образом, используя их как ориентиры, можно описать множество более мелких дорог.</p>
    <p>А что, если каждый из этих трех людей говорит также и на двух других языках, причем без заметного акцента? В чем разница между действительным владением языком и способностью объясняться на нем? Прежде всего, русский человек использует большинство русских слов в согласии с их средней частотностью в языке. С другой стороны, человек, для которого русский язык не родной, запоминает из словарей, уроков или романов многие слова, которые когда-то могли использоваться очень часто, но сейчас уже устарели — например, «весьма» вместо «очень», «иной» вместо «другой» и тому подобное. Хотя мы понимаем такую речь без труда, в ней, тем не менее, присутствует оттенок «иностранности», объясняющийся необычным выбором слов.</p>
    <p>Предположим теперь, что иностранец научится употреблять соответствующие слова примерно с той же частотой, что и мы. Будет ли его речь тогда звучать, как речь русского человека? Скорее всего, нет. Над уровнем слов существует уровень ассоциаций, связанный с культурой как целое — историей страны, ее географией, религией, детскими сказками, литературой, технологией и так далее. Например, чтобы по-настоящему бегло говорить на современном иврите, надо хорошо знать Библию на языке оригинала, поскольку в современном языке есть множество библейских фраз и аналогий. Подобная система ассоциаций глубоко заложена в каждом языке. Однако возможны бесконечные варианты беглости — иначе лучше всего на родном языке говорили бы люди, чьи мысли самые стереотипные!</p>
    <p>Хотя мы должны признать, что на мышление в большой степени влияет <emphasis>культура</emphasis>, мы не должны переоценивать роль <emphasis>языка</emphasis> в формировании мыслей. Например, то, что мы можем назвать двумя «столами», для англичанина может быть объектами двух разных классов «table» и «desk» (стол и письменный стол). Люди, чей родной язык английский, острее, чем мы, воспринимают эту разницу, с другой стороны, люди, выросшие в деревне, острее воспринимают разницу между мерином и жеребцом, в то время как горожанин может назвать их одним словом — «конь». Разница в восприятии возникает из-за разницы не столько в языке, сколько в культуре (или субкультуре).</p>
    <p>С полным основанием можно ожидать, что отношения между центральными символами людей, говорящих на разных языках, очень похожи, так как все они живут в одном и том же мире. Если при этом рассмотреть связи между символами более детально, то обнаружится, что на этом уровне сходства меньше, — словно вы сравниваете Рязанскую область на картах ФР, сделанных людьми, никогда под Рязанью не бывавшими. Однако, пока существует согласие по поводу основных городов и дорог, эти различия не столь важны, поскольку у всех карт есть общие ориентиры.</p>
    <subtitle>Поездки и маршруты по разным ФР</subtitle>
    <p>Не говоря об этом прямо, в аналогии с ФР я использовал понятие «мысли»: <emphasis>мысль</emphasis> соответствовала <emphasis>поездке</emphasis>, а города обозначали активированные символы. Хотя эта аналогия не совершенна, она довольно хорошо передает суть дела. Одна из проблем с подобной аналогией — это то, что когда одна и та же мысль приходит человеку в голову много раз, она может превратиться в единое понятие-блок. Это соответствовало бы престранному событию в ФР: часто предпринимаемая поездка превращалась бы каким-то образом в новый город! Если мы хотим продолжать пользоваться этой метафорой, нам необходимо помнить, что города представляют не только <emphasis>элементарные</emphasis> символы, такие как «трава», «дом» и «машина», но и символы, созданные в результате обобщающей, <emphasis>блочной</emphasis> способности мозга: символы таких сложных понятий как «крабий канон», «палиндром» или «ФР».</p>
    <p>Решив, что понятие поездки достаточно близко соответствует понятию мысли, мы сталкиваемся со следующей проблемой: можно вообразить себе существование практически любой дороги, ведущей от одного города к другому, к третьему и так далее, если помнить, что она также пройдет через какие-то промежуточные города. Это будет соответствовать последовательной активации <emphasis>произвольного числа символов</emphasis>; при этом попутно будут активированы дополнительные символы, попадающиеся по дороге. Если верно, что практически любая последовательность символов может быть активирована в любом порядке, то может показаться, что мозг — вовсе не организованная система, и что он может усвоить и породить любую мысль. Однако все мы знаем, что это не так. В действительности, существует некий тип мыслей, который мы называем <emphasis>знанием</emphasis> или <emphasis>убеждениями</emphasis> — такие мысли весьма отличаются от случайных фантазий и забавных абсурдных миров. Как можно охарактеризовать разницу между мечтами, случайными мыслями, убеждениями и знаниями?</p>
    <subtitle>Вояжи возможные, вероятные, и вздорные</subtitle>
    <p>Некоторые дороги — вы можете представлять себе дороги либо в ФР, либо в мозгу — используются для путешествия из одного пункта в другой постоянно. По другим дорогам можно пройти только тогда, когда нас ведут за руку. Это — «вероятные дороги», по которым нас заставляют идти специальные обстоятельства. Те дороги, по которым мы уверенно идем снова и снова, представляют знание. Я имею здесь в виду не только знание <emphasis>фактов</emphasis> (декларативное знание), но и знание того, <emphasis>что с ними делать</emphasis> (процедурное знание). Эти устойчивые, надежные дороги и есть то, что мы называем знанием. Знания постепенно сливаются с убеждениями, тоже представленными надежными дорогами — с той разницей, что, возможно, эти дороги более подвержены изменениям (скажем, мы можем построить «мост», чтобы преодолеть какое-либо препятствие). Теперь остается объяснить фантазии, ложь и всевозможные нелепицы. Они будут соответствовать разным причудливым и нелепым дорогам, вроде путешествия из Санкт-Петербурга в Москву через Новосибирск, Самару и Архангельск. Разумеется, эти дороги тоже возможны, но они вряд ли станут проторенными путями.</p>
    <p>Забавным и интересным следствием этой модели является то, что все «отклонения» мысли, которые мы только что рассмотрели, в основе своей состоят из знаний и убеждений. Иными словами, любой причудливый маршрут можно разбить на прямые, естественные отрезки пути, и эти отрезки, напрямую соединяющие города-символы, представляют простые и надежные мысли — наши убеждения и знания. Если подумать, то это неудивительно, поскольку вполне разумно, что все наши фантазии, какими бы странными они ни казались, основаны на действительном опыте. Сны и мечты, возможно, не что иное, как беспорядочные путешествия по ФР нашего мозга.</p>
    <subtitle>Разные стили перевода</subtitle>
    <p>Стихотворение «Jabberwocky» подобно такому сумасбродному путешествию по ФР, следуя причудливому маршруту и перескакивая из одной области в другую. Переводы передают именно этот аспект стиха, а не точную последовательность активированных символов, хотя, конечно, переводчики стараются сделать в этом отношении все, что в их силах. В обычной прозе подобные прыжки и скачки случаются не так часто; однако и там переводчики иногда встречаются с подобными проблемами. Представьте себе, что, переводя некий роман с английского на русский, вы встречаете предложение, которое дословно переводится: «Она съела тарелку „Кампбелла“.» Однако немногие из читателей знают, что «Кампбелл» — это распространенная в Америке марка супов-полуфабрикатов. Можно попытаться исправить дело, заменив «Кампбелл» на знакомый читателю борщ. Если вы думаете, что я преувеличиваю, взгляните на первое предложение «Преступления и наказания» Достоевского, и затем на несколько английских переводов. Сравнив три различных перевода, я обнаружил следующую интересную ситуацию.</p>
    <p>В первом предложении встречается название улицы — «С. переулок». Что это значит? Внимательный читатель Достоевского, хорошо знающий Санкт-Петербург, может изучить географию романа (тоже, кстати, данную инициалами) и обнаружить, что речь, скорее всего, идет о Столярном переулке. Достоевский, возможно, хотел, чтобы его история звучала реалистично, но не настолько, что люди буквально воспринимали адреса тех мест, где происходили события романа. Так или иначе, здесь переводчик сталкивается с проблемой, — точнее, с несколькими проблемами на разных уровнях.</p>
    <p>Прежде всего, должен ли он сохранить сокращение, чтобы воспроизвести некий налет загадочности, появляющийся уже с первой строки книги? Результатом этого явилось бы «S. Lane» («lane» — стандартный перевод слова «переулок»). Ни один из трех переводчиков не пошел по этой дороге. Одним из решений, однако, было «S. Place» («place» — «местечко»). В переводе «Преступления и наказания», который я читал еще школьником, тоже было что-то подобное. Помню, как меня сбивали с толку все эти буквы вместо названий улиц. С самого начала книги у меня было какое-то неопределенное неприятное чувство по поводу начала книги; мне казалось, что я пропускаю что-то очень важное, но что именно — я не знал. Тогда я решил, что все русские романы — очень странная штука.</p>
    <p>С другой стороны, переводчик мог бы быть откровенен с читателем (который, скорее всего, все равно не имеет понятия о том, выдумана ли эта улица или существует на самом деле!) и разделить с ним свои знания, написав «Stoliarny Lane» (или «Place»). Именно так решил второй переводчик, выбравший «Stoliarny Place».</p>
    <p>А как насчет третьего перевода? Там мы читаем «Carpenter's Lane». Действительно, почему бы и нет? В конце концов, «carpenter» означает «столяр», а «s» здесь эквивалентно окончанию прилагательного, «-ный». Теперь читатель английского перевода романа может вообразить себя в Лондоне, а не в Петербурге, переживая ситуации, придуманные не Достоевским, а Диккенсом. То ли это, чего он хотел? Может быть, вместо этого лучше было бы прочесть роман Диккенса, имея в виду, что это — «соответствующее произведение по-английски»? На достаточно высоком уровне, его можно назвать «переводом» романа Достоевского — на самом деле, лучшим возможным переводом! Кому нужен какой-то Достоевский?</p>
    <p>Как видите, перед переводчиком встает вопрос, следовать ли ему букве оригинала, его стилю или общему духу книги? И это решение он должен принять уже в первой строчке — вообразите себе, с какими трудностями он сталкивается, переводя всю книгу! Как насчет того места, где хозяйка-немка начинает кричать на своем онемеченном русском? Как можно перевести на английский ломаный русский с немецким акцентом?</p>
    <p>Другая проблема возникает при переводе жаргонных и разговорных выражений. Что лучше — найти «аналогичное» выражение или привести дословный перевод? Если переводчик пытается найти аналогичную фразу, то он рискует «накормить борщом» типичную американку (которая, возможно, в жизни о борще не слыхала), но если он переводит все дословно, то в его переводе появится «акцент». Возможно, что это даже желательно, поскольку русская культура для английского читателя экзотична. Однако благодаря странным выражениям и неестественным оборотам он будет постоянно чувствовать некую искусственность, которая не была задумана автором, и которую не ощущают читатели оригинала.</p>
    <p>Подобные проблемы заставляют нас усомниться, прав ли был Уоррен Уивер, один из пионеров компьютерного перевода, когда в конце 1940-х годов он сказал. «Глядя на статью, написанную по-русски, я говорю себе: „На самом деле, это написано по-английски, но закодировано какими-то странными символами. Сейчас я начну их расшифровывать.“»<a l:href="#n_37" type="note">[37]</a> Замечание Уивера не должно пониматься буквально; скорее, он хотел сказать, что в символах спрятан некий объективный или близкий к объективному смысл, и что хорошо запрограммированный компьютер вполне может этот смысл оттуда извлечь.</p>
    <subtitle>Сравнения между программами на высшем уровне</subtitle>
    <p>Уивер имел в виду переводы с одного человеческого языка на другой. Давайте теперь рассмотрим проблему перевода между компьютерными языками. Предположим, что два человека написали программы для разных компьютеров и мы хотим выяснить, выполняют ли они одно и то же задание. Как это возможно? Для этого нужно сравнить данные программы. Но на каком уровне? Что, если один программист написал программу на машинном языке, а другой — на языке компилятора? Сравнимы ли подобные программы? Безусловно. Но как именно это сделать? Одним способом было бы скомпилировать вторую программу, получив таким образом соответственную программу на машинном языке второго компьютера.</p>
    <p>Теперь перед нами две программы на машинном языке. Но тут возникает другая проблема: у нас два компьютера и, следовательно, два различных машинных языка, которые могут очень сильно отличаться друг от друга. В одном компьютере могут быть слова из шестнадцати битов, а в другом — из тридцати шести. В один компьютер могут быть встроены инструкции по управлению стеком (проталкиванию и выталкиванию данных), а в другом их может не быть. Разница между аппаратурой двух компьютеров может привести к тому, что их программы могут показаться несравнимыми — и все же мы подозреваем, что они выполняют одно и то же задание, и нам бы хотелось это проверить. Очевидно, мы рассматриваем программы со слишком близкого расстояния.</p>
    <p>Необходимо отойти подальше, перейдя от уровня машинного языка к более высокому, блочному уровню. С этой точки зрения мы можем надеяться заметить те блоки, которые делают программу разумно спланированной на глобальном, а не на местном уровне — блоки, которые подходят к друг другу таким образом, что становятся видны цели программы. Давайте предположим, что обе программы были первоначально написаны на языках высших уровней; значит, определенные блоки там уже есть. Однако теперь возникает другая проблема: существует множество блочных языков, таких, как ФОРТРАН, АЛГОЛ, ЛИСП, АПЛ и многие другие. Как можно сравнить программу на Алголе с программой на АПЛ? Безусловно, мы не будем сравнивать их строчка за строчкой; вместо этого попытаемся опять мысленно разделить эти программы на блоки в поисках неких совпадающих функциональных единиц. Таких образом, мы сравниваем не аппаратуру и не программы, но некую «эфирную сущность» — абстрактные понятия, лежащие в основе программ. Прежде чем сравнивать между собой программы, написанные на различных компьютерных языках, или два предложения на разных человеческих языках, или двух животных, необходимо выделить из нижних уровней определенный «концептуальный костяк».</p>
    <p>Это возвращает нас к вопросу о компьютерах и мозгах: какой смысл описывать их на нижних уровнях? Можно ли в таких сложных системах каким-то объективным образом перейти от такого описания к описанию на высших уровнях? В случае компьютера мы можем легко получить распечатку содержимого памяти, так называемый дамп. На заре работы с ЭВМ, дампы использовались в том случае, когда с программой что-то не ладилось. Программист уносил такую распечатку домой и корпел над ней часами, пытаясь понять, что собой представляет каждая крохотная часть памяти. В таком случае, программист делал нечто обратное компиляции: он переводил с машинного языка на язык высшего уровня, концептуальный язык. В конце концов, он понимал цель программы и мог описать ее в терминах высших уровней: «Эта программа переводит романы с русского на английский» или «Эта программа пишет восьмиголосные фуги, основанные на любой данной ей теме».</p>
    <subtitle>Сравнение высших уровней мозгов</subtitle>
    <p>Попытаемся теперь ответить на подобный вопрос в отношении мозгов: «Можно ли „прочитать“ человеческий мозг на высшем уровне? Существует ли некое объективное описание „содержимого мозга“?» В «Муравьиной фуге» Муравьед утверждал, что он может заключить, о чем думает Мура Вейник, глядя на беготню муравьев. Могло бы какое-нибудь сверхсущество, скажем, Нейронъед, посмотреть на наши нейроны, обобщить увиденное и сказать, о чем мы думаем?</p>
    <p>Ответ на это, наверняка, должен быть положительным — ведь мы сами способны в любой момент с легкостью описать наши мысли в блочных (не нейронных) терминах. Это означаем, что у нас есть некий механизм, позволяющий нам до некоторой степени обобщать состояние нашего мозга и таким образом давать его функциональное описание. Точнее, мы превращаем в блоки не все состояние мозга, а только те его активные участки. Однако если нас спросят о чем-либо, хранящемся в пассивной области, мы сможем почти мгновенно активировать нужный участок и дать блочное описание требуемого предмета, высказав наше мнение о нем. При этом мы не имеем ни малейшего понятия о состоянии нервных клеток в данной области; наше описание настолько обобщено, что мы даже не знаем, какую область нашего мозга только что описали. В противоположность этому, программист, дающий блочное описание программы, основывается на сознательном анализе содержимого памяти компьютера.</p>
    <p>Если мы можем дать блочное описание любой части нашего мозга, то логично предположить, что сторонний наблюдатель, способный проникнуть в наш мозг, мог бы дать блочное описание не только определенных частей мозга, но и всего целого — иными словами, полное описание всех мыслей и убеждений того человека, в чей мозг он заглядывает. Очевидно, что подобное описание имело бы астрономические размеры, но нас это сейчас не волнует. Мы хотим знать, возможно ли, в принципе, хорошо определенное, полное описание мозга на высшем уровне. Или же описание на нейронном уровне — либо что-нибудь такое же физиологическое и невдохновляющее — на самом деле является наилучшим возможным описанием? Ответ на этот вопрос очень важен, если мы хотим знать, удастся ли нам понять самих себя.</p>
    <subtitle>Возможные убеждения, возможные символы</subtitle>
    <p>Я считаю, что блочное описание возможно; однако это не означает, что когда мы его получим, все мгновенно станет ясно. Дело в том, что чтобы «извлечь» это описание из мозга, нам потребуется некий язык для описания наших находок. Может показаться, что лучший способ описания мозга — это перечисление мыслей, которые возможны, и мыслей, которые невозможны — или, может быть, возможных и невозможных верований и убеждений. Если, давая наше блочное описание, мы будем стремиться к этой цели, легко увидеть, с какими проблемами мы при этом столкнемся.</p>
    <p>Представьте себе, что вы хотите перечислить все возможные вояжи в ФР. Их существует бесконечное множество. Как вы определите, какие из них <emphasis>вероятны</emphasis>? Что вообще значит «вероятны»? Такая же трудность возникнет, если мы захотим установить, что является «возможными дорогами» от символа к символу в мозгу. Мы можем вообразить собаку, летящую вверх ногами с сигарой в зубах или столкновение двух гигантских омлетов на загородном шоссе — и еще сколько угодно подобных забавных картин. Количество таких невероятных дорог в нашем мозгу неограниченно, так же как и количество нелепых маршрутов, возможных в ФР. Но что считать «нормальным» маршрутом в данной ФР? И что считать «разумной» мыслью в данном состоянии мозга? Само по себе состояние мозга не запрещает никакой дороги, так как всегда могут существовать обстоятельства, которые заставят нас по ней пойти. Физическое состояние мозга, правильно «прочитанное», говорит нам не то, по каким дорогам возможно пройти, но то, с каким сопротивлением мы столкнемся на том или ином пути.</p>
    <p>Многие путешествия по ФР могут проходить по двум или более вероятным маршрутам; скажем, из Москвы в Орел можно проехать через Калугу или через Рязань. Каждый из этих маршрутов вполне разумен, и выбор одного из них зависит от обстоятельств. Глядя на карту в данный момент, вы не можете сказать, какой из этих маршрутов будет предпочтительнее в будущем — это зависит от обстоятельств, при которых будет проходить поездка. Подобно этому, «прочтение» мозга покажет нам несколько возможных путей между данными символами; однако путешествие между этими символами совсем не обязательно, это лишь одно из миллиардов «возможных» путешествий, фигурирующих в вашем прочтении. Отсюда следует важное заключение: само состояние мозга в данный момент не содержит никакой информации о том, какая именно дорога будет выбрана. Это в большой степени определяется внешними обстоятельствами.</p>
    <p>Из этого следует, что в зависимости от обстоятельств один и тот же мозг может породить две полностью противоречивые мысли. Любое заслуживающее внимания прочтение мозга на высшем уровне должно содержать все эти конфликтные версии. На самом деле, совершенно ясно, что мы — не что иное, как ходячие мешки противоречий, и наша целостность зависит от того, что в каждый данный момент мы способны сконцентрироваться только на чем-то одном. На чем именно — этого предсказать невозможно, поскольку обстоятельства, определяющие выбор, заранее не известны. Правильное прочтение состояния мозга может дать нам лишь <emphasis>условное</emphasis> описание выбора маршрутов.</p>
    <p>Рассмотрим, например, положение Краба в «Прелюдии». Слушая музыкальное произведение, он может реагировать по-разному. Хорошо знакомая музыка обычно не вызывает у него особых эмоций; однако при наличии некоторых внешних стимулов, таких, например, как восхищение человека, слушающего эту музыку в первый раз, та же самая пьеса может снова привести его в восторг. Скорее всего, прочтение состояния мозга Краба будет указывать как на возможность испытывать восторг (и на необходимые для этого условия), так и на возможность оставаться безразличным (и на необходимые для этого условия). Однако само состояние его мозга не скажет нам, как он среагирует на следующую пьесу; мы знаем только то, что «при таких-то обстоятельствах он испытает восторг; в противном случае…»</p>
    <p>Таким образом, блочное описание состояния мозга представляет собой список возможных мыслей и эмоций, которые могут возникнуть в зависимости от обстоятельств. Поскольку невозможно перечислить все возможные обстоятельства, нам приходится удовольствоваться теми, которые мы считаем наиболее «вероятными». Более того, самим обстоятельствам тоже придется давать блочное описание, поскольку ясно, что они не могут — и не должны — быть описаны на уровне атомов! Таким образом, нам не удастся с детерминистской точностью предсказать, какую именно идею произведет на свет мозг в определенном состоянии, под влиянием определенных обстоятельств. В итоге блочное описание мозга выглядело бы как некий относительный каталог состояний, которые с наибольшей вероятностью могут быть вызваны (и символов, которые с наибольшей вероятностью могут быть активированы) наиболее вероятными обстоятельствами, в свою очередь представленными на блочном уровне. Пытаться обобщить чьи-нибудь идеи и убеждения, не учитывая при этом контекста, так же наивно, как рассуждать о возможном потомстве одного человека, не упоминая о его партнере.</p>
    <p>Похожая проблема возникает при попытке перечислить все имеющиеся в мозгу данного человека символы. Потенциально в мозгу имеется не только неограниченное количество <emphasis>маршрутов</emphasis>, но и неограниченное количество <emphasis>символов</emphasis>. Как мы уже сказали, на основе старых понятий всегда можно сформировать новые, и можно утверждать, что эти новые понятия на самом деле всегда были в мозгу, только в дремлющем состоянии. Возможно, что эти символы останутся пассивными всю жизнь данного человека; но можно считать, что они, тем не менее, всегда были там, ожидая стечения обстоятельств, благоприятного для их активации и синтеза. Однако, когда вероятность такого стечения обстоятельств невелика, употребление слова «дремлющий» кажется нереалистичным. Поясним это на примере: представьте себе все «дремлющие сны», находящиеся у вас в мозгу во время бодрствования. Можете ли вы вообразить такую разрешающую процедуру, которая, основываясь на состоянии вашего мозга, была бы способна отличить «возможные сны» от «невозможных»?</p>
    <subtitle>Где находится самосознание?</subtitle>
    <p>Оглядываясь на то, что мы только что обсудили, вы можете сказать себе: «Все эти рассуждения о мозге и разуме, конечно, замечательны — но как же насчет чувств, участвующих в сознании? Все эти символы могут сколько угодно активировать друг друга, но пока кто-то не <emphasis>воспримет</emphasis> всю систему целиком, никакого сознания не возникнет»</p>
    <p>На первый взгляд кажется, что в этом есть смысл. Однако если мы попытаемся проанализировать ситуацию логически, то возникает вопрос: что это за механизм, воспринимающий все активные символы, но сам не укладывающийся в рамки описанной нами системы? Разумеется, что человеку, верящему в наличие души, не пришлось бы ломать над этим голову — он мог бы утверждать, что наблюдателем нейронной деятельности является душа, которая сама не может быть описана в физических терминах — все ясно, и говорить больше не о чем! Однако мы попытаемся найти явлению сознания иное объяснение.</p>
    <p>У объяснения сознания наличием души есть следующая, правда, немного сбивающая с толку альтернатива: можно остановиться на уровне символов и считать, что именно это и есть <emphasis>сознание</emphasis>. Это значило бы, что сознание — это свойство, возникающее в системах символов с такой схемой активации, как та, что мы только что описали. Однако это определение может показаться неадекватным, поскольку оно не отвечает на вопрос о том, откуда берется наше чувство самосознания, наше «Я»</p>
    <subtitle>Подсистемы</subtitle>
    <p>Нет причин считать, что наше «Я» не может быть представлено символом; в действительности, это, возможно, самый сложный символ в мозгу. Поэтому я решил поставить его на новый уровень иерархии и назвать <emphasis>подсистемой</emphasis>. Под «подсистемой» я понимаю группу символов, каждый из которых может быть активирован под контролем самой этой подсистемы. Такая подсистема действует внутри нашего мозга как независимый «подмозг», с собственной системой взаимно активирующихся символов. Разумеется, подсистема и «внешний мир» — остальной мозг — постоянно сообщаются между собой. «Подсистема» — это просто другое название для разросшегося символа, который стал так сложен, что у него появились взаимодействующие между собой подсимволы. Таким образом, между символами и подсистемами нет четкой границы.</p>
    <p>Поскольку подсистема тесно связана с остальным мозгом (некоторые из этих связей будут описаны в дальнейшем), ее трудно четко отграничить; но хотя границы подсистемы расплывчаты, она, тем не менее, вполне реальна. Интересно то, что когда подсистема активирована и предоставлена себе самой, она может работать самостоятельно. Таким образом, в мозгу одного и того же человека две или три подсистемы могут работать одновременно. Я сам испытывал нечто подобное, иногда, например, у меня в мозгу одновременно звучат две разные мелодии, каждая из которых пытается привлечь «мое» внимание. Каждая из мелодий каким-то образом вырабатывается или «проигрывается» отдельной секцией мозга. По-видимому, каждая из секций, отвечающая за появление у меня в голове какой-то мелодии, активирует один за другим ряд символов, совершенно не обращая внимания на то, что другая подсистема делает то же самое. После этого обе они пытаются вступить в контакт с третьей подсистемой моего мозга — символом «Я» — именно в этот момент мое «Я» осознает, что происходит, и начинает воспринимать блочные описания деятельности этих двух подсистем.</p>
    <subtitle>Подсистемы и общий код</subtitle>
    <p>Типичными подсистемами могут быть те, что представляют хорошо знакомых нам людей. Эти люди представлены в нашем мозгу таким сложным образом, что их символы вырастают в отдельные подсистемы, которые, пользуясь ресурсами мозга, начинают действовать автономно. Я хочу сказать, что подсистема, представляющая моего друга, может активировать в моем мозгу многие символы так же, как это могу сделать я сам. Например, я могу активировать подсистему «мой лучший друг» и на какое-то время почувствовать себя на его месте, перебирая мысли, которые могут у него возникнуть, активируя символы в той последовательности, которая более аккуратно отражает особенности его мышления, чем моего собственного. Можно сказать, что модель этого человека, воплощенная в некой подсистеме моего мозга, представляет собой мое собственное блочное описание его мозга.</p>
    <p>Есть ли в этой подсистеме символ для каждого символа, который, по моему мнению, имеется у него в голове? Это было бы излишним. Скорее всего, эта подсистема вовсю пользуется уже имеющимися в моем мозгу символами. Например, символ «гора» может быть позаимствован подсистемой, когда он находится в активном состоянии; при этом он может быть использован там иначе, чем вне подсистемы. Представьте себе, что я разговариваю с моим другом о горах Тянь Шаня в Средней Азии, где ни один из нас не бывал; при этом я знаю, что несколько лет назад он прекрасно провел время в Альпах. Восприятие его замечаний будет окрашено для меня образами его пребывания в Альпах, поскольку я буду пытаться понять, как он представляет себе Тянь Шань.</p>
    <p>Пользуясь терминами, введенными в этой главе, можно сказать, что активация в моем мозгу символа «гора» была под контролем подсистемы, представляющей моего друга. Благодаря этому, я по-иному подхожу к содержимому своей памяти: мой стандартный выбор смещается с набора моих собственных воспоминаний на воспоминания о его воспоминаниях. Нет нужды говорить, что мое представление о его воспоминаниях неполно и весьма отличается от тех действительных картин, которые вызывают у него в мозгу недоступные для меня схемы активации символов.</p>
    <p>Таким же образом, мои представления о его воспоминаниях вызваны сложными схемами активации моих собственных символов: понятий «трава», «деревья», «снег», «небо», «облака» и так далее. Мне приходится предполагать, что эти понятия представлены у него в мозгу «идентичным» образом, так же как и еще более основные понятия — «сила тяжести», «дыхание», «усталость», «цвет»… Менее изначальной, но, возможно, почти универсальной является способность человека радоваться достижению вершины и наслаждаться открывшимся перед ним видом; так что я могу довольно верно понять, что почувствовал в тот момент мой друг, активировав для этого соответствующую собственную подсистему.</p>
    <p>Можно пойти еще дальше и попытаться описать, как я пойму весь рассказ моего друга, рассказ полный сложных человеческих отношений и опыта. Однако наша терминология вскоре станет недостаточной. Мы столкнемся со сложной рекурсией, связанной с его представлениями о том, как я представляю себе его представления о той или иной вещи или событии. Если бы в рассказе фигурировали общие знакомые, я подсознательно попытался бы найти компромисс между моим представлением о том, как их видит <emphasis>мой друг</emphasis>, и <emphasis>собственным</emphasis> представлением о них. Простая рекурсия была бы совершенно неадекватна в обращении с подобной сложной амальгамой символов. А ведь мы только начали углубляться в эту проблему! На сегодняшний день у нас просто не хватает слов, чтобы описать сложнейшие взаимодействия, возможные между символами. Так что придется нам остановиться, пока мы окончательно не увязли.</p>
    <p>Надо заметить, однако, что компьютерные системы уже начинают сталкиваться с подобными трудностями, и поэтому некоторые из этих проблем получили свое название. Например, мой символ «гора» аналогичен тому, что на компьютерном жаргоне называется общим (или повторным) кодом — кодом, который может быть использован двумя или более программами, работающими одновременно на одном и том же компьютере. Тот факт, что активация одного и того же символа может иметь разные результаты в различных подсистемах, можно объяснить тем, что его код был обработан разными интерпретаторами. Таким образом, схема активации символа «гора» не абсолютна, но зависит от системы, в которой символ активируется.</p>
    <p>Некоторые читатели могут усомниться в реальности подобных подсистем. Возможно, что следующая цитата из М. К. Эшера, где он описывает создание своих периодических, заполняющих пространство рисунков, пояснит, что за явление я имею в виду. </p>
    <cite>
     <p>Рисуя, я иногда чувствую себя чем-то вроде спиритического медиума, контролируемого созданиями, которые он же вызывает к жизни. Рисуемые мною создания словно бы сами выбирают форму, в которой они появляются на свет. Они не обращают внимания на мои критические замечания, и я почти не могу влиять на их развитие. Обычно они бывают очень упрямыми и трудными созданиями.<a l:href="#n_38" type="note">[38]</a></p>
    </cite>
    <p>Это превосходный пример почти полной автономности некоторых подсистем мозга, как только они активированы. Эшеру казалось, что его подсистемы были почти способны на то, чтобы игнорировать его собственные эстетические критерии. Разумеется, его заявление надо принимать с долей скептицизма, поскольку эти могучие подсистемы возникли в результате многолетней тренировки и подчинения именно тем силам, которые сформировали его эстетические критерии. Короче, неверно было бы отделять подсистемы в мозгу Эшера от него самого или от его эстетических взглядов. Эти подсистемы составляют жизненно важную часть его эстетического чувства; местоимение «он» здесь относится ко всему существу артиста.</p>
    <subtitle>Символ «Я» и сознание</subtitle>
    <p>Важный побочный эффект подсистемы «Я» заключается в том, что она в определенном смысле может играть роль «души»: непрерывно сообщаясь с остальными подсистемами и символами мозга, она следит за тем, какие из них активированы и каким образом. Это означает, что в подсистеме «Я» должны существовать символы, обозначающие умственную деятельность — иными словами, символы для символов и символы для деятельности символов.</p>
    <p>Разумеется, это не поднимает сознание или самосознание на какой-то «магический», сверхъестественный уровень. Сознание — это прямое следствие сложной аппаратуры и программного обеспечения мозга, которые мы только что описали. И все же, несмотря на свое прозаическое происхождение, способ описывать сознание как наблюдение над мозгом его же собственной подсистемы, по-видимому, довольно верно улавливает то трудноописуемое чувство, которое мы зовем «самосознанием». Ясно, что при системе такого уровня сложности могут легко возникнуть неожиданные побочные эффекты. Например, вполне возможно, что сложный компьютер может, подобно человеку, начать производить высказывания о себе самом. Он может заявить, что он обладает свободой воли, что его невозможно объяснить как «сумму частей» и так далее. (По этому поводу см. статью Мински «Материя, разум и модели» в его книге «Обработка семантической информации» (M.Minsky, «Matter, Mind and Models». Semantic Information Processing.).</p>
    <p>Есть ли гарантия того, что нечто вроде только что описанной мною подсистемы «Я» действительно существует у нас в мозгу? Может ли такой сложный комплекс символов, как тот, что находится у нас в голове, развиться, не породив при этом символа самого себя? Каким образом подобные символы и их деятельность могли бы быть «изоморфны» с окружающим миром, если бы они не включали символа самого организма-носителя? Все стимулы, входящие в эту систему, сконцентрированы на крохотном участке пространства; было бы очень странным, если бы в структуре символов мозга отсутствовал бы символ самого физического объекта, содержащего этот мозг и играющего главную роль в событиях, которые он отражает. На самом деле, кажется, что единственный способ понять локализованный одушевленный предмет состоит в том, чтобы понять его роль по отношению к остальным окружающим его предметам. Для этого необходим символ «Я»; переход же от символа к подсистеме — изменение не качественное, а количественное, просто показывающее важность этого символа.</p>
    <subtitle>Наша первая встреча с Лукасом</subtitle>
    <p>Философ из Оксфорда Дж. Р. Лукас (не имеющий никакого отношения к описанным выше числам Лукаса) написал в 1961 году достойную внимания статью под названием «Разум, машины и Гёдель» (J.R. Lucas, «Minds, Machines, and Godel»). Высказанные там взгляды диаметрально противоположны моим, хотя для обоснования своей точки зрения Лукас часто использует те же самые факты. Следующая цитата имеет прямое отношение к предмету нашего анализа:</p>
    <cite>
     <p>При первой простейшей попытке рассуждать философски, человек запутывается в таких вопросах, когда он что-то знает, то знает ли он, что он что-то знает? О чем именно он думает, когда думает о себе самом? Что именно порождает эти мысли? Промучившись с этими вопросами достаточно долго, человек понимает, что их лучше оставить в покое он интуитивно доходит до того, что сознательное существо отличается от существа бессознательного. Когда мы говорим, что сознательное существо что-то знает, мы подразумеваем, что оно знает о том, что оно это знает, и что оно знает о том, что оно знает о том, что оно это знает, и так далее, и тому подобное. Хотя здесь и присутствует бесконечность, но это не бесконечный регресс в плохом смысле, поскольку в этом случае постепенно становятся бессмысленными сами вопросы, а не ответы на них. Мы чувствуем, что вопросы бессмысленны, потому что само понятие «сознания» заключает в себе идею того, что на эти вопросы можно отвечать бесконечно. Хотя разумные существа могут продолжать таким образом до бесконечности, мы не желаем представить это в виде простой последовательности задач, которые мы способны выполнять: наш разум для нас — это не бесконечный ряд «Я», «супер-Я», и «супер-супер-Я». Вместо этого мы считаем, что разумное существо — это единство и, говоря о разных частях мозга, употребляем это выражение только в качестве метафоры и не позволяем себе понимать его буквально.</p>
     <p>Парадоксы интеллекта возникают потому, что разумное существо может воспринимать самого себя, так же как другие вещи, но при этом оно не является делимым на части. Это означает, что разумное создание может обращаться с Гёделевыми вопросами так, как не может делать этого машина, поскольку разумное существо может осознавать себя и свои действия, будучи при этом неотделимым от этих действий. Можно создать такую машину, которая, в каком-то смысле, сможет «осознать» свои действия, но она не сможет учитывать этого осознания, не становясь при этом другой машиной, — а именно, прежней машиной, к которой добавлена «новая часть». С другой стороны, одним из основных свойств нашего разума является его способность размышлять о себе самом и критически воспринимать собственные действия — и для этого не требуется никакая дополнительная часть; наш мозг совершенен, и в нем нет никакой Ахиллесовой пяты.</p>
     <p>Таким образом, эта тема становится скорее объектом концептуального анализа, чем математического открытия. Подтверждением этому служит аргумент, выдвинутый Тюрингом. До сих пор нам удавалось построить только очень простые и предсказуемые аппараты. Когда мы увеличим сложность наших машин, нас, возможно, будут ожидать сюрпризы. Он приводит в пример атомный реактор, пока не достигнута «критическая» масса, ничего не происходит; но как только перейден порог критической массы, начинается реакция. Возможно, что то же самое верно и в отношении разума и машин. Большинство мозгов и никакие машины в данный момент не достигли этого порога — они реагируют на внешние стимулы тяжеловесным и неинтересным образом, не рождают новых идей и производят только готовые ответы; однако некоторые мозги уже сейчас «достигли критической массы» и функционируют независимо — то же может быть верно и в отношении будущих машин. Тюринг утверждает, что это только вопрос сложности, и что когда перейден некий критический порог сложности, происходит качественный скачок; таким образом, сложные машины будущего могут оказаться совершенно непохожими на простые аппараты настоящего.</p>
     <p>Возможно, что это верно. Сложность часто порождает качественную разницу. Хотя это кажется маловероятным, может случиться, что достигнув определенного уровня сложности, машина перестанет быть даже в принципе предсказуемой и начнет действовать самостоятельно — используя весьма показательное выражение, у нее может появиться собственный интеллект. У нее может появиться собственный интеллект. Этот собственный интеллект появится тогда, когда машина перестанет быть полностью предсказуемой и послушной и начнет делать вещи, которые мы воспринимаем как разумные, а не как ошибки или случайности, и которые не были никем запрограммированы. Тогда она перестанет быть машиной в обычном смысле этого слова. Главным вопросом спора о машинном интеллекте является не то, как возникает разум, а то. как он оперирует. Основным тезисом механистов является то, что модель интеллекта должна действовать согласно «механическим принципам»; это означает, что действие целого может быть понято, исходя из действия его частей, и что действие каждой отдельной части должно либо определяться ее начальным состоянием и конструкцией машины, либо быть случайным выбором между определенным числом определенных операций. Если машина становится такой сложной, что это определение перестает действовать, тогда мы уже не можем считать ее машиной, как бы она ни была построена. Тогда пришлось бы сказать, что мы создали разум, в том же смысле, как сейчас мы говорим о рождении нового человека. В таком случае, было бы два способа давать миру новый разум, традиционный способ — рождение детей от женщин и новый способ — конструкция сложнейших систем клапанов и переключателей. Говоря о втором способе мы должны подчеркнуть что хотя наши создания выглядели бы как машины, они, тем не менее, таковыми бы не являлись, поскольку они были бы большим, чем сумма их частей. Было бы невозможным предсказать их поведение на основе знания их конструкции и начального состояния их частей, мы не знали бы границ того на что они способны поскольку они отвечали бы верно даже на заданные им вопросы Геделева типа. На самом деле, нужно отметить что любая система, которую не сбить с толку Геделевым вопросом это ео ipso не машина Тюринга, то есть не машина в обычном смысле слова.<a l:href="#n_39" type="note">[39]</a></p>
    </cite>
    <p>Когда я читаю этот отрывок, моя мысль пытается уследить за быстрой сменой тем, ссылок, ассоциаций, путаницы и заключений. Она перепрыгивает от парадокса Кэррола к Геделю а затем к Тюрингу, к искусственному интеллекту, к холизму и редукционизму — и все это на двух страничках. Поистине Лукас заставляет нас задуматься! В следующих главах мы вернемся ко многим темам, мимоходом затронутым в этом интересном отрывке.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Ария с разнообразными вариациями</p>
    </title>
    <p><emphasis>Черепаха пришла составить компанию своему другу Ахиллу, который в последнее время стал страдать бессоницей.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Сочувствую вам, Ахилл; бессоница — пренеприятная вещь! Надеюсь, мое общество немного отвлечет вас от тех невыносимых мыслей, что не дают вам забыться сном. Может быть, мне удастся навеять на вас такую скуку, что вы, наконец, сможете заснуть — в таком случае, мой визит принесет вам безусловную пользу.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Увы… на мне уже пробовали руку чемпионы нудности и скуки — вы им и в подметки не годитесь — и все, к сожалению, без толку. Нет, г-жа Ч, я пригласил вас с тем, чтобы вы развлекли меня своими рассказами о теории чисел — надеюсь, что это скрасит мне долгие ночные часы. Видите ли, я обнаружил, что немного теории чисел весьма успокоительно действует на мои расстроенные нервы.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Хорошенькая мысль, ничего не скажешь! Знаете, это мне напоминает о бедном графе Кайзерлинге.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Кто это такой?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: О, был такой саксонский граф в восемнадцатом веке — захудалый график, говоря по правде, но благодаря ему… История довольно забавная — хотите послушать?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Прошу вас!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Однажды наш добрый граф заболел бессоницей. Случилось так, что в том же городе жил тогда известный музыкант; граф Кайзерлинг решил заказать ему серию вариаций с тем, чтобы его придворный клавесинист играл бы их графу, когда тот не мог заснуть. Граф надеялся, что так время пролетит быстрей и приятней.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И как, удалось местному композитору выполнить это требование?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Кажется, да, поскольку граф его щедро вознаградил: он подарил ему золотой бокал с сотней луидоров внутри.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Невероятно! Интересно, где сам граф раздобыл этот бокал с луидорами?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Может быть, он увидел такой бокал в музее и тот ему понравился?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы намекаете на то, что граф его попросту украл?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ну, зачем же так грубо… Знаете, в те дни на это смотрели не так, и графам многое позволялось. Так или иначе, графу музыка явно пришлась по вкусу, поскольку он беспрестанно просил своего клавесиниста — совсем еще мальчишку, по имени Гольдберг, — сыграть ту или иную из этих тридцати вариаций. В результате, по иронии судьбы, вариации стали связаны с именем молодого Гольдберга, а не графа.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы имеете в виду, что композитором был Бах, и что это произведение — так называемые «Гольдберг-вариации»?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы угадали! На самом деле, эта пьеса сначала именовалась «Ария с различными вариациями»; в ней тридцать вариаций. Знаете ли вы, как Бах построил эти великолепные вариации?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я весь внимание.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Каждая из пьес, кроме последней, построена на одной и той же теме, которую он назвал «арией». В действительности, пьесы связаны скорее не общей мелодией, а одинаковым гармоническим фоном. Мелодии могут варьироваться, но в их основе — одна и та же тема. Только в последней вариации Бах позволил себе некоторую вольность — это что-то вроде «конца после конца». Там содержатся странные музыкальные идеи, почти не связанные с первоначальной темой — а именно, две немецкие народные песенки. Эта вариация называется «quodlibet».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А что еще необыкновенного в «Гольдберг-вариациях»?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Каждая третья вариация построена в форме канона; в первом из них оба голоса вступают на одной и той же ноте; во втором, один из голосов вступает НА ОДНУ ступень ВЫШЕ, в третьем — НА ДВЕ, и так далее, до последнего канона, в котором голоса отстоят ровно на девять интервалов. Десять канонов, и все они —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Подождите минутку. Мне помнится, я что-то слышал о том, что недавно обнаружили еще четырнадцать Гольдберг-канонов!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы, случайно, прочли это не в том самом журнале, что недавно оповестил мир о сенсационном открытии четырнадцати новых дней в ноябре?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да нет, это правда. Некий музыковед по имени Вольф прослышал о том, что в Страсбурге хранится специальная копия «Гольдберг-вариаций»; он поехал туда и, к своему удивлению, на задней обложке этой копии, что-то вроде «конца после конца», он нашел четырнадцать новых канонов, основанных на первых восьми нотах темы. Так что на самом деле Гольдберговых вариаций сорок четыре, а не тридцать.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Сорок четыре, пока какой-нибудь музыковед не обнаружит еще нескольких в самом невероятном месте. И хотя это кажется маловероятным, все еще возможно, что найдутся новые вариации, и затем еще новые, и еще… Это может продолжаться до бесконечности! Мы можем так никогда и не узнать, когда у нас будут полные «Гольдберг-вариаций».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Престранная идея. На самом деле, все считают, что это последнее открытие было просто счастливой случайностью, и что теперь у нас есть все существующие вариации. Но если предположить, что вы правы, и что найдутся еще какие-нибудь, мы должны быть к этому готовы. Тогда название «Гольдберг-вариаций» изменит свое значение и будет означать не только уже известные вариации, но и те, которые могут быть найдены в дальнейшем. Это число — назовем его «g» — разумеется, не бесконечно, но знать то, что g конечно, — это не то же самое, что знать его величину. Следовательно, этой информации недостаточно, чтобы определить, когда найденная вариация окажется действительно последней.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это верно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Скажите мне, когда Бах создал эти знаменитые вариации?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: В 1742 году, когда он был кантором в Лейпциге.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: 1742? Гмм… Это число мне о чем-то напоминает…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Естественно, так как это очень интересное число: это сумма двух нечетных простых чисел, 1729 и 13.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вот это да! Удивительно, ничего не скажешь! Интересно, как часто можно встретить четное число, обладающее тем же свойством. Посмотрим…</p>
    <p>6 = 3 + 3</p>
    <p>8 = 3 + 5</p>
    <p>10 = 3 + 7 = 5 + 5</p>
    <p>12 = 5 + 7 </p>
    <p>14 = 3 + 11 = 7 + 7</p>
    <p>16 = 3 + 13 = 5 + 11</p>
    <p>18 = 5 + 13 = 7 + 11</p>
    <p>20 = 3 + 17 = 7 + 13</p>
    <p>22 = 3 + 19 = 5 + 17 = 11 + 11</p>
    <p>24 = 5 + 19 = 7 + 17 = 11 + 13</p>
    <p>26 = 3 + 23 = 7 + 19 = 13 + 13</p>
    <p>28 = 5 + 23 = 11 + 17</p>
    <p>30 = 7 + 23 = 11 + 19 = 13 + 17</p>
    <p>Смотрите-ка, согласно моей табличке это кажется весьма обычным явлением. Но я пока не вижу в таблице никакой простой закономерности.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Может быть, здесь никакой закономерности и нет.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что вы, конечно есть! У меня просто не хватает проницательности, чтобы ее заметить.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы кажетесь совершенно в этом уверенным.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: У меня нет ни малейших сомнений. Интересно… может ли быть, что все четные числа, за исключением 4, могут быть представлены в виде суммы двух нечетных простых чисел?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Гмм… этот вопрос мне о чем-то напоминает… Ах, да! Вы не первый, кто задает мне этот вопрос. Теперь припоминаю, в 1742 году меня о том же спрашивал математик-любитель в —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы сказали, в 1742 году? Простите, что перебиваю, но мне кажется, что 1742 — очень интересное число, это разность двух нечетных простых чисел: 1745 и 3.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вот это да! Удивительно, ничего не скажешь! Интересно, как часто можно встретить четное число, обладающее тем же свойством.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Прошу вас, не позволяйте мне отвлекать вас.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ах, да — я говорила, что в 1742 году один математик-любитель — к сожалению, не могу вспомнить его имени — послал письмо Эйлеру, который в то время находился в Потсдаме при дворе короля Фридриха Великого, и… История довольно забавная, хотите послушать?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я весь внимание!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Так вот, в своем письме тот любитель предложил Эйлеру следующую недоказанную гипотезу «Любое четное число, большее двух, можно представить как сумму двух простых чисел.» Как же бишь его звали…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я припоминаю, что уже читал об этом в какой-то математической книге. Кажется, его звали Купфергёдель.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Гмм… Нет, это звучит слишком длинно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Может, тогда Зильберэшер?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Да нет, это все не то. У меня то имя прямо на языке вертится… ах, да! Гольдбах! Гольдбах была его фамилия.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Так я и думал.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Да, и ваши попытки мне здорово помогли. Странно, как иногда нам приходится искать в памяти, словно в библиотеке, когда пытаешься найти книгу, не зная ее шифра. Но вернемся к числу 1742.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Действительно. Я хотел спросить, доказал ли Эйлер, что догадка Гольдбаха верна?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Он никогда не считал, что на нее стоит тратить время. Однако не все математики разделяли это пренебрежение. В действительности, многие пытались доказать «Гипотезу Гольдбаха» — она стала известна под этим именем.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И удалось кому-нибудь ее доказать?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Пока нет, но некоторые математики были очень близки к успеху. Например, в 1931 году Шнирельман, русский специалист по теории чисел, доказал, что любое число, четное или нечетное, может быть представлено как сумма не более чем 300 000 простых чисел.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Какой странный результат. Какая же от него польза?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Он ограничил проблему, переведя ее в финитную область. До Шнирельмановского доказательства думали, что если брать большие и большие четные числа, то чтобы их представить, понадобится все большее количество простых чисел. Для того, чтобы представить некоторые четные числа, мог понадобиться миллиард простых чисел! Теперь известно, что это не так — суммы 300 000 (или меньше) простых чисел всегда оказывается достаточно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Теперь понимаю.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вскоре, в 1937 году, один хитроумный тип по имени Виноградов — тоже русский — еще больше приблизился к желанному результату: он доказал, что любое достаточно большое нечетное число может быть представлено в виде суммы не более чем ТРЕХ нечетных простых чисел. Например, 1937 = 641 + 643 + 653. Можно сказать, что нечетное число, которое может быть представлено как сумма трех нечетных простых чисел, имеет «свойство Виноградова». Таким образом, все достаточно большие нечетные числа обладают свойством Виноградова.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хорошо — но что означает «достаточно большие»?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это значит, что некоторое количество нечетных чисел могут не иметь этого свойства, но существует некое число — назовем его «<strong>v</strong>» — после которого все нечетные числа обладают свойством Виноградова. Однако сам Виноградов не знал величины этого <strong>v</strong>. Так что, в каком-то смысле, <strong>v</strong> похоже на <strong>g</strong> — конечное, но неизвестное число «Гольдберг-вариаций». Знать, что <strong>v</strong> конечно, — это не то же самое, что знать его величину. Следовательно, этой информации недостаточно, чтобы определить, когда нечетное число, представимое более, чем тремя простыми числами, окажется действительно последним.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А-а, понятно. Значит, любое достаточно большое число 2N может быть представлено как сумма ЧЕТЫРЕХ простых чисел, если сначала представить 2N - 3 в виде суммы трех простых, и затем снова прибавить 3.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Совершенно верно. Другая попытка, близко подошедшая к доказательству этой гипотезы, представлена следующей Теоремой: «Все четные числа могут быть представлены в виде суммы простого числа и произведения по меньшей мере двух простых чисел».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как я погляжу, этот вопрос о сумме двух простых чисел завел нас с вами в настоящие дебри. Интересно, а куда бы мы забрались, если бы стали исследовать РАЗНОСТИ двух нечетных простых чисел? Держу пари, что мне удастся кое-что понять в этой головоломке, если я опять составлю табличку, на этот раз представляя четные числа в виде разности двух нечетных простых чисел. Посмотрим…</p>
    <p>2 = 5 — 3, 7 — 5, 13 — 11, 19 — 17 и т. д.</p>
    <p>4 = 7 — 3, 11 — 7, 17 — 13, 23 — 19 и т. д.</p>
    <p>6 = 11—5, 13 — 7, 17 — 11, 19 — 13 и т. д.</p>
    <p>8 = 11—3, 13 — 5, 19 — 11, 31 — 23 и т. д.</p>
    <p>10 = 13 — 3, 17 — 7, 23 — 13, 29—19 и т. д.</p>
    <p>Батюшки мои! Кажется, что различным вариантам нет конца! Но я пока не вижу в таблице никакой простой закономерности.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Может быть, здесь никакой закономерности и нет.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ах, опять эти ваши туманные рассуждения о хаосе! Увольте, прошу вас — на этот раз я не хочу об этом слышать.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы считаете, что любое четное число может каким-то образом быть представлено в виде разности двух нечетных простых чисел?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Из моей таблички следует, что да. Но может быть, и нет… Однако так мы далеко не уедем!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Со должным уважением позволю себе заметить, что в эти материи можно проникнуть и поглубже.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Забавно, насколько эта проблема схожа с первоначальным вопросом Гольдбаха. Надо бы назвать ее «Гольдбах-вариации».</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: И правда. Однако позвольте мне указать вам на огромную разницу между Гипотезой Гольдбаха и этой Гольдбах-вариацией. Предположим, что некое четное число 2N обладает «свойством Гольдбаха», если оно равняется СУММЕ двух нечетных простых чисел, и «свойством Черепахи», если оно равняется РАЗНОСТИ двух нечетных простых чисел.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Мне кажется, справедливей называть это «свойством Ахилла». В конце концов, эту задачу предложил я!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я собиралась предложить, чтобы мы считали, что число, у которого НЕТ свойства Черепахи, обладает «свойством Ахилла».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А, ну ладно…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Как вы думаете, обладает ли триллион свойством Гольдбаха или свойством Черепахи? Разумеется, он может иметь оба свойства…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я, конечно, могу над этим подумать, но сомневаюсь, чтобы я мог ответить на ваши вопросы.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Не сдавайтесь так быстро. Представьте, что я попросила вас ответить на один из них. Над каким вопросом вы предпочли бы подумать?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Наверное, мне пришлось бы бросить монетку. По-моему, между этими вопросами нет особой разницы.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ага! Вот тут вы и ошибаетесь. Между ними огромная разница! Если вы выберете свойство Гольдбаха, где идет речь о СУММАХ, то вам придется иметь дело только с простыми числами между двумя и триллионом, не так ли?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разумеется.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: А раз так, то ваш поиск рано или поздно ОБЯЗАТЕЛЬНО КОНЧИТСЯ…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А-а-а… Понятно. С другой стороны, если я начну работать над представлением триллиона в форме РАЗНОСТИ двух простых чисел, я могу использовать сколь угодно большие числа. Они могут быть так велики, что мне придется просидеть за работой триллион лет.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Хуже того, они могут вообще НЕ СУЩЕСТВОВАТЬ! В конце концов, именно в этом и состоял вопрос: существуют ли такие простые числа? Нас не интересовало, как велики они могут оказаться.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы правы. Если бы они не существовали, мой поиск мог продолжаться вечно, и я не ответил бы ни да ни нет. И тем не менее, ответ был бы отрицательным.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Таким образом, если у вас есть какое-то число и вы хотите проверить, обладает ли оно свойством Гольдбаха или свойством Черепахи, разница будет заключаться в следующем: поиск свойства Гольдбаха ОБЯЗАТЕЛЬНО ЗАКОНЧИТСЯ, в то время как поиск свойства Черепахи ПОТЕНЦИАЛЬНО БЕСКОНЕЧЕН — у нас нет никаких гарантий. Он может запросто тянуться до бесконечности, не давая нам никаких ответов. И тем не менее, в некоторых случаях он может закончиться на первом же шаге.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я вижу, что между свойством Гольдбаха и свойством Черепахи действительно существует огромная разница.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы правы; эти проблемы, столь схожие по виду, на самом деле имеют дело с весьма различными свойствами. Гипотеза Гольдбаха утверждает, что все четные числа обладают свойством Гольдбаха; вариация Гольдбаха — что все четные числа обладают свойством Черепахи. Обе задачи еще не решены, и интересно то, что хотя они звучат очень похоже, в них идет речь об очень разных свойствах целых чисел.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я понимаю, что вы имеете в виду. Для любого четного числа свойство Гольдбаха — вполне определенная вещь, так как мы знаем, что если поискать, всегда можно узнать, обладает ли данное число этим свойством. Свойство Черепахи, с другой стороны, гораздо менее определенно, так как одной грубой силой тут не возьмешь — сколько ни ищи, а ответа можешь так и не найти.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Все же мне кажется, должны существовать какие-нибудь способы получше; может быть с помощью одного из них мы смогли бы всегда доходить до конца, устанавливая, есть ли у данного числа свойство Черепахи.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но и тогда поиск кончался бы только в случае положительного ответа.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Не обязательно. Должно существовать доказательство того, что если поиск продолжается дольше определенного времени, ответ должен быть отрицательным. Мне кажется, что можно найти и совершенно ИНОЙ способ поиска простых чисел, способ, не требующий грубой силы. Он гарантировал бы, что если такие числа существуют, мы их найдем. А если нет — сможем это доказать. Так или иначе, в любом случае поиск завершался бы даже в случае отрицательного ответа. Но я не уверена, что все это можно доказать. Поиск в бесконечных пространствах — дело непростое, знаете ли…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Значит, на данный момент вы не знаете ни одного способа конечного поиска для нахождения свойства Черепахи — но тем не менее, такой способ МОЖЕТ существовать.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Верно. Можно бы, конечно, начать поиск такого поиска — но я не гарантирую, что подобный «мета-поиск», в свою очередь, окажется конечным.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Удивительно то, что если у какого-нибудь четного числа — скажем, у триллиона — не оказалось бы свойства Черепахи, то этим оно было бы обязано бесконечному числу единиц информации. Забавно подумать, что все эта информация может быть собрана в пучок и названа, согласно вашему галантному предложению, «свойством Ахилла» одного триллиона. На самом деле, это свойство всей системы, а не одного числа.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это интересное наблюдение, Ахилл, но я все-таки думаю, что правильнее относить этот факт именно к триллиону. Представьте себе для примера простенькое утверждение «29 — простое число». На самом деле это означает, что 2, умноженное на 2, не равно 29; 5, умноженное на 6, не равно 29, и так далее. Вы согласны?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну, предположим…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Тем не менее вы спокойно можете собрать все эти факты вместе, связать их в пучок и привязать к числу 29, сказав «29 — простое число», не так ли?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: И при этом число фактов бесконечно, поскольку мы можем также сказать, что «4444, умноженное на 3333, не равно 29».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Строго говоря, вы правы. Однако мы оба знаем, что 29 не может равняться произведению двух чисел, каждое из которых больше него самого. А раз так, то, говоря «29 — простое число», мы учитываем только ограниченное количество из всех фактов, известных нам об умножении.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы можете смотреть на это и так, но учтите, что сам факт, что 29 не может быть произведении двух чисел, больших чем оно само, основан на структуре численной системы в целом. В этом смысле, этот факт сам включает в себя бесконечное множество фактов. Вам, Ахилл, никуда не деться от того, что, говоря «29 — простое число», вы на самом деле утверждаете бесконечное множество фактов.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не знаю, не знаю — мне это кажется лишь одним фактом.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это происходит потому, что эти бесконечные факты составляют часть вашего предыдущего знания; они косвенно влияют на то, как вы смотрите на вещи. Вы не замечаете бесконечности, так как она скрыта внутри образов, возникающих в вашем сознании.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Наверное, вы правы. И все-таки мне кажется весьма странным объединить свойства системы чисел как целого и именовать результат «простотой числа 29».</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Может, оно и выглядит странным, но это весьма полезный способ смотреть на вещи. Давайте теперь вернемся к вашей гипотезе. Если, как вы предположили, триллион обладает свойством Ахилла, то какое бы простое число мы к нему ни прибавили, мы никогда не получим другого простого числа. В таком положении дел было бы виновато бесконечное количество отдельных математических «событий». Исходят ли все эти «события» из одного и того же источника? Имеют ли они общую причину? Если нет, то значит, за наш факт ответственно некое «бесконечное совпадение» , а не какая-либо закономерность.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: «Бесконечное совпадение»? В царстве натуральных чисел НИЧТО не бывает случайно — любое событие там основано на некой регулярности, скрытой или явной. Возьмите вместо триллиона семерку — она меньше и с ней полегче обращаться. У 7 есть свойство Ахилла.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы уверены?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Конечно, и вот почему. Если к 7 добавить 2, то вы получите 9 — число не простое; если же добавить к 7 любое другое простое число, то вы будете складывать два нечетных простых числа, результатом чего будет четное число — так что простого числа снова не получается. Так что здесь, если можно так выразиться, «Ахильность» семерки объясняется не бесконечным числом причин, но всего двумя, что весьма далеко от «бесконечного совпадения». Это только подтверждает то, что я уже сказал: для того, чтобы объяснить какую-либо арифметическую истину, нам никогда не понадобится бесконечное число причин. Если бы существовал такой арифметический факт, который был результатом бесконечного числа не связанных между собой совпадений, то мы никогда не смогли бы найти конечное доказательство этой истины — а это просто смешно.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_090.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 71. М. К. Эшер. «Порядок и хаос» (литография, 1950). </emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это звучит вполне разумно, и вы не первый, кто высказывает подобное мнение. Однако —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Неужели есть кто-нибудь, кто не согласен с этой точкой зрения? Такие люди должны верить в «бесконечные совпадения», в наличие хаоса среди самого совершенного, гармонического и прекрасного среди всех творений — системы натуральных чисел.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Может, так они и считают — но задумывались ли вы когда-нибудь о том, что хаос может быть неотъемлемой частью красоты и гармонии?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хаос — часть совершенства? Порядок и хаос в приятном единении? Да это же ересь!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ваш любимый художник, М. К. Эшер, как-то провел эту еретическую идею в одной из своих картин. Кстати, раз уж мы заговорили о хаосе, я думаю, вам будет интересно услышать о двух различных категориях поиска, каждая из которых непременно закончится.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разумеется.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Пример первого — нехаотичного — вида поиска мы находим в проверке на свойство Гольдбаха. Надо просто перебирать простые числа, меньшие 2N, и если какая-нибудь пара таких чисел при сложении дает 2N, то следовательно 2N обладает свойством Гольдбаха; в противном случае, оно им не обладает. Подобная проверка не только наверняка закончится — вы даже можете предсказать, КОГДА она закончится.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Значит, это ПРЕДСКАЗУЕМО КОНЧАЮЩАЯСЯ проверка. Теперь вы, наверное, скажете мне, что некоторые теоретико-числовые свойства нуждаются в другого рода проверке, которая когда-либо кончится, но неизвестно, когда?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы как в воду глядите, Ахилл. И существование подобного типа проверки доказывает, что системе натуральных чисел в некотором роде присущ хаос.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я бы сказал, что об этой проверке просто слишком мало известно. Если как следует поработать, я уверен, что можно было бы определить, как долго она продлится, прежде чем придет к концу. Ведь должен же быть какой-то смысл в структурах целых чисел! Никогда не поверю, что эта система хаотична и непредсказуема.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ваша интуитивная вера понятна, но не всегда оправдана. Разумеется, во многих случаях вы совершенно правы — если мы чего-то не знаем, из этого еще не следует, что это вообще непознаваемо! Но есть и такие свойства целых чисел, для которых можно доказать существование конечной процедуры проверки, а также — что невозможно заранее определить, как долго эта процедура будет продолжаться.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: В это трудно поверить. Словно сам черт забрался в божественно прекрасное здание натуральных чисел!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Может быть, вам будет приятно узнать, что совсем не легко определить свойства, для которых существует конечная, но не ПРЕДСКАЗУЕМО конечная процедура проверки. Большинство «естественных» свойств целых чисел допускают предсказуемо конечные процедуры. Например, так можно проверить, является ли число простым, квадратом или десятой степенью какого-либо числа.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да, это нетрудно. Но мне любопытно узнать, что это за свойство, для которого существует конечная, но непредсказуемая процедура проверки?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это для меня слишком сложно, в особенности, когда я такая сонная. Лучше приведу вам пример свойства, которое весьма легко определить, но для которого неизвестна конечная процедура проверки. Заметьте, я не хочу сказать, что она никогда не будет открыта, — просто пока она еще не найдена. Для начала надо выбрать какое-нибудь число — предоставляю эту честь вам, Ахилл!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как насчет 15?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Превосходно. Вы начинаете с вашего числа; если оно НЕЧЕТНО, вы умножаете его на три и прибавляете 1. Если оно ЧЕТНО, вы берете его половину. После этого мы повторяем процесс. Назовем число, которое таким образом рано или поздно превратится в 1, ИНТЕРЕСНЫМ, и число, которое не станет 1, НЕИНТЕРЕСНЫМ.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Интересное ли число 15? Посмотрим:</p>
    <p>15 НЕЧЕТНО, так что я превращаю его в 3n + 1: 46</p>
    <p>46 ЧЕТНО, так что я делю его на два: 23</p>
    <p>23 НЕЧЕТНО, так что я превращаю его в Зn + 1: 70</p>
    <p>70 ЧЕТНО, так что я делю его на два: 35</p>
    <p>35 НЕЧЕТНО, так что я превращаю его в Зn + 1: 106</p>
    <p>106 ЧЕТНО, так что я делю его на два: 53</p>
    <p>53 НЕЧЕТНО, так что я превращаю его в Зn + 1: 160</p>
    <p>160 ЧЕТНО, так что я делю его на два: 80</p>
    <p>80 ЧЕТНО, так что я делю его на два: 40</p>
    <p>40 ЧЕТНО, так что я делю его на два: 20</p>
    <p>20 ЧЕТНО, так что я делю его на два: 10</p>
    <p>10 ЧЕТНО, так что я делю его на два: 5</p>
    <p>5 НЕЧЕТНО, так что я превращаю его в Зn + 1: 16</p>
    <p>16 ЧЕТНО, так что я делю его на два: 8</p>
    <p>8 ЧЕТНО, так что я делю его на два: 4</p>
    <p>4 ЧЕТНО, так что я делю его на два: 2</p>
    <p>2 ЧЕТНО, так что я делю его на два: 1.</p>
    <p>Ух ты! Ничего себе путешествьице, от 15 до 1! Но я все же достиг цели. Это значит, что 15 обладает свойством «интересности». Хотелось бы узнать, какие числа НЕинтересные…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы заметили, что в этом простом процессе числа то возрастают, то уменьшаются?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я особенно удивился, когда после 13 шагов я получил 16 — число, всего на 1 большее того , с которого я начал! В каком-то смысле, я почти вернулся к началу — но в другом смысле, я был весьма далек от начала. Странно и то, что чтобы решить задачку, мне пришлось добраться до 160. Интересно, почему так получилось?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Потому что потолок у этой задачки бесконечно высок, и заранее невозможно сказать, как высоко нам придется забраться. На самом деле, возможно, что вам придется все время карабкаться вверх, и вверх, и вверх, и никогда не спускаться больше, чем на несколько шагов.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Правда? Наверное, такое возможно — но что за странным совпадением это было бы! Для этого нам должны все время попадаться нечетные числа, за редким исключением. Сомневаюсь, чтобы такое было возможно, хотя, конечно, я не мог бы в этом поклясться.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Проверьте-ка число 27. Имейте в виду, я ничего не обещаю. Но все-таки попробуйте когда-нибудь — просто так, для развлечения. И я посоветовала бы вам запастись для этого большим листом бумаги.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Гммм… Интересно… Знаете, мне все еще кажется странным ассоциировать интересность (или неинтересность) с начальным числом, поскольку совершенно ясно, что это — свойство всей системы чисел.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я понимаю, что вы имеете в виду, но это ничем не отличается от высказывания «29 — простое число» или «золото — дорогой металл». Оба утверждения приписывают единственному объекту свойство, которым тот обязан контексту целой системы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы, наверное, правы. Проблема «интересности» весьма непроста, так как величина чисел все время колеблется, то возрастая, то уменьшаясь. Здесь ДОЛЖНА быть какая-то регулярность, хотя на вид это выглядит довольно хаотично. Прекрасно понимаю, почему еще никто до сих пор не нашел для «интересности» такой процедуры проверки, которая обязательно кончается.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Кстати о кончающихся и некончающихся процедурах — это мне напоминает об одном из моих друзей; он сейчас работает над своей книгой.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ах, как занимательно! Как же она называется?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: «Медь, серебро, золото — этот неразрушимый сплав». Не правда ли, звучит интересно?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Честно говоря, я что-то не совсем понимаю. Что общего между собой у меди, серебра и золота?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это ясно, как день.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вот если бы книга называлась «Гориллы, серебро, золото» или «Эму, золото…» — тогда бы я еще мог понять…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Может быть, вы предпочли бы «Медь, серебро, бабуины»?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Безусловно! Но это действительное название какое-то совсем слабенькое. Никто его не поймет.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я скажу моему другу. Он (как и его издатель) будет только рад поменять название на более завлекательное.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Приятно слышать. Но почему наш разговор напомнил вам об этой книге?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ах, да. Видите ли, там будет Диалог, в котором автор постарается запутать читателей, заставив их искать конец.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Забавно. Как же он это сделает?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы, безусловно, замечали, как некоторые писатели стараются наращивать напряжение поближе к концу своих историй — но читатель, держа книгу в руках, ЗНАЕТ, что рассказ подходит к концу. Таким образом, у него есть дополнительная информация, которая действует как предупреждение. Напряжение и неизвестность немного подпорчены физической сущностью книги. Было бы гораздо лучше, если бы в конце романов писатели оставляли прокладку потолще.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Прокладку?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Именно; я имею в виду кучу печатных страниц, не имеющих никакого отношения к истории, но маскирующих ее скорое окончание.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А-а, понятно. Таким образом конец истории может отстоять на, скажем, пятьдесят или даже сто страниц от последней страницы книги?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Да. Это привнесло бы некоторый элемент сюрприза, поскольку читатель не будет знать заранее, сколько страниц относятся к прокладке и сколько — собственно к истории.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Такая система была бы эффективной, если бы не есть одна проблема. Представьте себе, что ваша прокладка была бы очевидной — скажем, чистые страницы, куча «А» или случайные буквы. Тогда она была бы совершенно бесполезной.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Согласна. Она должна быть похожа на обычные печатные страницы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но даже беглого взгляда на страницу из какой-либо истории зачастую хватает, чтобы отличить ее от страницы из другой истории.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это верно. Я всегда представляла это так: вы кончаете одну историю и тут же пишете еще что-то, что весьма похоже на продолжение — но в действительности это только прокладка, никак не соотносящаяся с вашей историей. Эта прокладка — что-то вроде «конца после конца». В ней могут быть странные литературные идеи, совершенно не имеющие отношения к первоначальной теме.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ловко! Но тогда вам не удастся сказать, где находится действительный конец. Он сольется с прокладкой.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вот и мы с моим другом-писателем пришли к такому же заключению. Жаль, эта идея мне очень нравилась.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Послушайте, у меня есть предложение. Переход между историей и прокладкой может быть написан таким образом, что внимательный читатель сможет сказать, где кончается одна и начинается другая. Может быть, ему придется над этим посидеть. Может быть, будет вообще невозможно предсказать, сколько времени это у него отнимет. Но издатель сможет дать гарантию, что достаточно тщательный поиск всегда придет к концу, даже если мы и не знаем наперед, как долго он будет продолжаться.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Прекрасно; но что означает «достаточно тщательный»?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это значит, что читатель должен будет искать в тексте некую крохотную, но важную деталь, которая укажет на действительный конец. И ему придется исхитриться, чтобы среди множества подобных деталей найти настоящую.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что-то вроде изменения частоты букв или длины слов? Внезапная россыпь грамматических ошибок?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Совершенно верно. Какое-то шифрованное послание, которое поможет внимательному читателю найти конец книги. Еще можно вывести новых персонажей или придумать события, несоответствующие остальной истории. Наивный читатель проглотит это, не задумываясь, в то время как умудренный опытом человек сможет точно указать, где проходит граница.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Какая оригинальная идея, Ахилл. Я расскажу о ней другу и, может быть, он захочет вставить ее в свой Диалог.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Этим он окажет мне честь.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Знаете, боюсь, что я совсем засыпаю, Ахилл. Пойду-ка, пожалуй, пока я еще в силах добраться до дому.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Мне было очень приятно, что вы просидели у меня так долго в такой поздний час только лишь с тем, чтобы составить мне компанию. Уверяю вас, что ваши теоретико-численные рассказы явились прекрасным противоядием против моего обычного верчения в постели. Кто знает, может быть, мне даже удастся сегодня заснуть. В знак благодарности позвольте преподнести вам подарок.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ах, Ахилл, что за глупости…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Для меня это одно удовольствие, г-жа Ч. Подойдите-ка к комоду; на нем лежит маленькая старинная шкатулка.</p>
    <p><emphasis>(Черепаха подходит к комоду.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Неужели вы имеете в виду эту золотую шкатулку?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ее самую. Пожалуйста, примите ее в знак нашей дружбы.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Премного вам благодарна, Ахилл. Гмм… Что это за имена математиков на крышке, да еще по-английски? Что за интересный список…</p>
    <p><strong>D</strong> e  M o r g a n</p>
    <p>A <strong>b</strong> e l</p>
    <p>B o <strong>o</strong> l e</p>
    <p>В r о <strong>u</strong> w e r</p>
    <p>S i e r <strong>p</strong> i n s k i</p>
    <p>W e i e r <strong>s</strong> t r a s s</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: По идее, это должно быть Полным Списком Всех Великих Математиков. Только я никогда не мог понять, почему буквы, идущие вниз по диагонали, написаны жирным шрифтом.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Смотрите, тут внизу написано: «Отнимите 1 от диагонали, и вы найдете Баха в Лейпциге».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я это тоже видел, но не могу сообразить, что бы это значило. Так я не запутывался с тех пор, когда пытался заниматься философией. Особенно меня тогда смутил Кант — оригинально, но уж больно туманно…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Прошу вас, ни слова о философии — я слишком устала. Лучше поползу-ка я домой. <emphasis>(Машинально открывает шкатулку.)</emphasis> Ах! Глядите, здесь внутри куча золотых монет! Да это же луидоры!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы доставите мне огромное удовольствие, приняв эти деньги, г-жа Ч.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Но… Но…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Пожалуйста, без возражений. Шкатулка и золото — ваши. И спасибо вам за несравненный вечер.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Как мило с вашей стороны. Надеюсь, вам удастся заснуть: выпейте стаканчик теплого молока, поставьте на патефон вашу любимую пластинку, и пусть вам приснится эта странная Гипотеза Гольдбаха и ее Вариации… Спокойной вам ночи. <emphasis>(Она берет золотую шкатулку, полную луидоров, и направляется к двери. В этот момент раздается громкий стук.)</emphasis> Кто бы это мог быть в такой поздний час, Ахилл?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Понятия не имею. Все это весьма подозрительно… Знаете что, спрячьтесь-ка на всякий случай за комодом!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Отличная мысль. <emphasis>(Заползает за комод.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Кто там?</p>
    <p><emphasis>Голос</emphasis>: Откройте, полиция!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Входите, дверь не заперта!</p>
    <p><emphasis>(Входят два дюжих полицейских в новеньких, с иголочки, формах, со сверкающими кокардами на фуражках.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Полицейский</emphasis>: Я — лейтенант Сильвер, а это — копертан Гулд. Проживает ли здесь некто по имени Ахилл?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это я.</p>
    <p><emphasis>Полицейский</emphasis>: Мистер Ахилл, у нас есть все основания подозревать, что в вашей квартире находится золотая шкатулка с сотней луидоров. Она была украдена сегодня вечером из музея.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ах, батюшки!</p>
    <p><emphasis>Полицейский</emphasis>: Она должна находиться здесь, потому что, кроме вас, подозревать некого. Придется вам пройти с нами… <emphasis>(Достает ордер на арест.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Господи, как я счастлив, что вы наконец пришли! Весь вечер я мучился, слушая Черепашьи вариации на тему золотых шкатулок. Надеюсь, вы меня освободите! Прошу вас, господа, загляните за комод, и вы увидите там настоящего преступника!</p>
    <p><emphasis>(Полицейские заглядывают за комод; там, среди пыли и паутины, они видят дрожащую Черепаху с золотой шкатулкой в лапах.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Полицейский</emphasis>: Ага! Вот она, злодейка! Никогда бы на нее не подумал — но поскольку она поймана с поличным…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Уведите поскорее отсюда эту преступницу, любезные господа. Слава Богу, мне уже никогда не придется слышать ни о ней, ни о ее Золотых Вариациях.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА XIII: Блуп, Флуп и Глуп</p>
    </title>
    <subtitle>Самосознание и хаос</subtitle>
    <p>Блуп, Флуп и Глуп — это не имена гномов, не разговоры лягушек в пруду и не бульканье воды в засорившейся раковине. Это компьютерные языки, каждый из которых имеет особое предназначение. Они были придуманы специально для этой главы. Мы воспользуемся ими для того, чтобы объяснить новые значения слова «рекурсивный» — в частности, понятия <emphasis>примитивной рекурсивности и общей рекурсивности</emphasis>. Эти понятия помогут нам лучше объяснить механизм автореферентности в ТТЧ.</p>
    <p>Здесь мы совершаем скачок от человеческого мозга и интеллекта к миру математики, техники и компьютеров. Этот переход, каким бы резким он не казался, все же имеет смысл. Мы только что убедились в том, что в сердце интеллекта лежит самосознание. Давайте теперь рассмотрим «самосознание» в более формальных контекстах, таких, как ТТЧ. Между ТТЧ и разумом — огромная дистанция; тем не менее, некоторые идеи окажутся весьма поучительными и, может быть, даже приложимыми к нашим рассуждениям о сознании.</p>
    <p>Удивительно то, что самосознание в ТТЧ тесно связано с вопросом о порядке и хаосе среди натуральных чисел. В частности, мы увидим, что упорядоченная система, достаточно сложная, чтобы отразить саму себя, не может быть <emphasis>полностью </emphasis>упорядоченной — в ней обязательно окажутся некие странные, хаотические черты. Читателям, в которых есть что-то от Ахилла, трудно будет в это поверить. Однако здесь существует и некая «магическая» компенсация, что-то вроде порядка внутри хаоса; этот «хаотический порядок» изучается так называемой «теорией о рекурсивных функциях». К несчастью, здесь мы сможем дать только самое поверхностное понятие об этой интереснейшей теме.</p>
    <subtitle>Представимость и холодильники</subtitle>
    <p>Мы с вами уже довольно часто натыкались на такие выражения, как «достаточно сложный», «достаточно мощный» и тому подобное. Что именно они означают? Давайте вернемся к «войне» Краба с Черепахой и подумаем, какие качества необходимы предмету, чтобы его можно было бы назвать патефоном? Почему бы Крабу не сказать, что его холодильник — это «совершенный» патефон? В доказательство он мог бы положить на холодильник любую пластинку и сказать: «Вот видите, он ее проигрывает!» Если бы Черепаха захотела что-то противопоставить этому дзен-буддйстскому акту, она должна была ответить: «Нет, ваш холодильник такого низкого качества, что его нельзя назвать патефоном: он вообще не может воспроизводить звуков (а тем более, саморазбивальных звуков)». Черепаха может записать пластинку под названием «Меня нельзя сыграть на патефоне X», только если патефон X действительно является патефоном! Метод Черепахи весьма хитер, так как он играет не на слабости системы, а на ее силе. Поэтому, чтобы он подействовал, необходимы патефоны достаточно высокого качества.</p>
    <p>То же самое верно и для формальных вариантов теории чисел. ТТЧ является формализацией теории чисел (Ч) именно потому, что ее символы действуют «так как надо»: они не молчат, как холодильник, а выражают существующие в теории чисел истины. Конечно, так же ведут себя символы системы <strong>pr</strong>. Можно ли и эту систему считать за формализацию Ч, или же она больше похожа на холодильник? На самом деле, она чуть получше холодильника, но все еще очень слаба. Система <strong>pr</strong> не включает достаточного количества основных истин Ч и поэтому не может считаться за «теорию чисел».</p>
    <p>Что же такое «основные истины» Ч? Это <emphasis>примитивно рекурсивные истины</emphasis>, что означает, что они включают только <emphasis>предсказуемо конечные</emphasis> вычисления. Эти основные истины являются для Ч тем же, чем четыре постулата Эвклида для геометрии: они позволяют нам забраковать некоторых кандидатов еще до начала игры, на основании того, что они «недостаточно мощные». В дальнейшем, критерием «достаточной мощности» системы будет <emphasis>представимость в ней всех примитивно рекурсивных истин</emphasis>.</p>
    <subtitle>Топор Ганто в метаматематике </subtitle>
    <p>Важность этого понятия видна из следующего факта; если у вас есть достаточно мощная формализация теории чисел, то к ней приложим метод Гёделя — следовательно, ваша система <emphasis>неполна</emphasis>. С другой стороны, если ваша система <emphasis>недостаточно</emphasis> мощна (то есть, если не все примитивно рекурсивные истины являются ее теоремами), то она, именно в силу этого недостатка, все равно является <emphasis>неполной</emphasis>. Здесь перед нами тот же «Гантов топор», перенесенный в метаматематику: что бы система не делала, Гёделев Топор отсечет ее голову! Заметьте, что это положение дел также напоминает спор о высоком и низком качестве патефонов в «Акростиконтрапунктусе».</p>
    <p>На самом деле оказывается, что метод Гёделя приложим даже к намного более слабым системам: критерий мощности, по которому все примитивно рекурсивные истины должны быть теоремами системы, оказывается слишком строгим. Это похоже на вора, который грабит только «достаточно богатых» людей — его жертва должна иметь в кармане по меньшей мере миллион долларов. К счастью, в случае ТТЧ, мы сможем стать такими грабителями, так как миллион у нее есть — иными словами, ТТЧ действительно содержит все примитивно рекурсивные истины в виде теорем.</p>
    <p>Прежде чем углубиться в подробное обсуждение примитивно рекурсивных функций и предикатов, я постараюсь связать эту тему с темами предыдущих глав, чтобы дать читателю определенную перспективу.</p>
    <subtitle>Как обнаружить порядок с помощью правильного фильтра</subtitle>
    <p>Мы уже с самого начала столкнулись с тем, что формальные системы могут вести себя как неукротимые и опасные бестии, когда в них есть удлиняющие и укорачивающие правила, поскольку это может привести к бесконечному поиску среди строчек. Открытие Гёделевой нумерации показало, что у любого поиска строчки с определенным типографским свойством есть арифметический кузен: изоморфный поиск целого числа с соответствующим арифметическим свойством. Следовательно, чтобы найти разрешающий алгоритм для формальных систем, необходимо решить проблему непредсказуемо длинного поиска — хаоса — среди строчек. Возможно, что в «Арии с различными вариациями» я преувеличил хаос в задачах о целых числах. В действительности, математикам удалось укротить гораздо худшие случаи кажущегося хаоса, чем проблема «интересности»; в конце концов, все они оказались довольно милыми зверями. Нерушимая вера Ахилла в регулярность и предсказуемость чисел достойна немалого уважения по крайней мере потому, что она отражает взгляды, которых придерживались почти все математики до 1930-х годов. Чтобы показать, почему противопоставление порядка и хаоса такая деликатная и важная тема, и связать ее с вопросом о местоположении и извлечении значения, я хотел бы процитировать здесь замечательный и памятный отрывок из диалога «<emphasis>Реальны ли числа?</emphasis>» написанного в Галилеевом стиле покойным Ж. М. Джочем (J.M. Jauch. Are quanta real?):</p>
    <cite>
     <p>САЛВИАТИ: Представьте, что я даю вам два ряда чисел, например:</p>
     <p>7 8 5 3 9 8 1 6 3 3 9 7 4 4 8 3 0 9 6 1 5 6 6 0 8 4 …</p>
     <p>и</p>
     <p>1, -1/3, +1/5, -1/7, +1/9, -1/11, +1/13, -1/15, …</p>
     <p>Если бы я спросил вас, СИМПЛИЦИО, какое следующее число в первом ряду, что бы вы сказали?</p>
     <p>СИМПЛИЦИО: Я бы не мог ответить. На мой взгляд, это случайный набор чисел, и в нем нет никакого закона.</p>
     <p>САЛИВИАТИ: А как насчет второго ряда?</p>
     <p>СИМПЛИЦИО: Это проще простого. Следующим числом будет +1/17.</p>
     <p>САЛВИАТИ: Верно. Но что бы вы сказали, узнав, что первый ряд также построен по закону, причем точно по такому же, какой вы только что открыли для второго ряда?</p>
     <p>СИМПЛИЦИО: Это мне кажется маловероятным.</p>
     <p>САЛВИАТИ: На самом деле, это так и есть, поскольку первый ряд — просто начало десятичной дроби суммы второго ряда. Она равняется &#960;/4.</p>
     <p>СИМПЛИЦИО: У вас в запасе всегда есть какой-нибудь математический трюк, но я не понимаю, какое отношение это имеет к абстракции и реальности.</p>
     <p>САЛВИАТИ: Для абстракции это легко заметить. Первый ряд выглядит случайным, пока мы не разовьем с помощью абстрагирования несложный фильтр, позволяющий нам замечать простую закономерность за кажущейся хаотической абстракцией.</p>
     <p>Именно таким образом были открыты законы природы. Явления природы предстают перед нами как хаотические, пока мы не выберем некие значительные события и абстрагируемся от мелких, незначительных обстоятельств, в которых они происходили, так что эти события становятся идеализированными. Только тогда они предстают во всем блеске своей регулярности.</p>
     <p>САГРЕДО: Чудесная мысль! Выходит, что пытаясь понять природу, мы должны воспринимать события так, словно это сообщения, которые надо расшифровать. Каждое сообщение выглядит случайным, пока мы не найдем кода для его прочтения. Этот код принимает абстрактную форму, поскольку мы сознательно игнорируем некоторые неважные детали; таким образом, отчасти мы сами выбираем содержание сообщения. Эти неважные сигналы — что-то вроде «шумового фона», который ограничит аккуратность нашего прочтения.</p>
     <p>Но поскольку код не абсолютен, в нашем сыром материале может содержаться несколько сообщений, так что перемена кода позволит нам прочесть как значительное сообщение то, что прежде было просто шумом. <emphasis>И наоборот</emphasis>: в новом коде прежнее сообщение может стать бессмысленным.</p>
     <p>Таким образом, код предполагает свободный выбор между разными, дополняющими друг друга аспектами, каждый из которых с одинаковым правом может именоваться <emphasis>реальностью</emphasis>, если я позволю себе использовать это сомнительное слово.</p>
     <p>О некоторых из этих аспектов мы, возможно, на сегодняшний день даже не подозреваем, но они могут стать явными для наблюдателя с иной системой абстракций.</p>
     <p>Но скажите мне, Салвиати, как в таком случае можно утверждать, что мы что-то <emphasis>открыли </emphasis>в реальном мире? Не значит ли это, что мы просто создаем вещи в согласии с нашими внутренними образами, и что действительность находится только у нас в голове?</p>
     <p>САЛВИАТИ: Я не думаю, что это так — тем менее, этот вопрос требует более глубокого размышления.<a l:href="#n_40" type="note">[40]</a></p>
    </cite>
    <p>Джоч говорит здесь о «сообщениях», посланных не разумными существами, но самой природой. Однако вопрос об отношении смысла и сообщения, на который мы пытались ответить в главе VI, может быть задан и здесь. Хаотична ли природа, или же в ней имеется некая закономерность? И какова роль интеллекта в поисках ответа на этот вопрос?</p>
    <p>Теперь оставим в стороне философию и подумаем над вопросом регулярности рядов, выглядящих хаотическими. Может ли быть; что у функции <strong>Q</strong>(<emphasis>n</emphasis>) из главы V есть также и простое, нерекурсивное объяснение? Можно ли увидеть любую проблему, как фруктовый сад, с такого угла, что ее секрет становится явным? Или же в теории чисел есть проблемы, остающиеся загадкой, с какого бы угла мы их не рассматривали?</p>
    <p>После этого вступления мне кажется, что настало время точно определить термин «предсказуемо длинный поиск». Для этого мы воспользуемся языком БЛУП.</p>
    <subtitle>Основные шаги в языке Блуп</subtitle>
    <p>Мы займемся здесь поисками натуральных чисел с различными свойствами. Чтобы мы могли говорить о <emphasis>длине</emphasis> поиска, нам необходимо определить некие основные <emphasis>шаги</emphasis>, из которых состоит каждый поиск. Тогда мы сможем измерять длину поиска количеством шагов. Вот некоторые шаги, которые можно считать основными:</p>
    <p>сложение двух натуральных чисел;</p>
    <p>умножение двух натуральных чисел;</p>
    <p>определение равенства двух чисел;</p>
    <p>определение того, какое из двух чисел больше.</p>
    <subtitle>Петли и верхние границы</subtitle>
    <p>Если мы попытаемся сформулировать некий тест, — например, на простоту чисел, — в терминах таких шагов, мы вскоре увидим, что нам необходимо включить в него <emphasis>управляющую структуру</emphasis> — описание того, в каком порядке надо действовать: когда надо отойти назад и попытаться сделать что-то снова, или пропустить несколько шагов, или остановиться и т. п.</p>
    <p>Любой <emphasis>алгоритм</emphasis> — описание того, как выполнить определенное задание — обыкновенно состоит из смеси (1) набора конкретных операций и (2) контрольных высказываний. Таким образом, разрабатывая наш язык для описания предсказуемо длинных вычислений, мы должны включить в него также основные контрольные структуры. Отличительное свойство Блупа — это ограниченное количество его контрольных структур. В нем нельзя совершать произвольные шаги или повторять группы шагов до бесконечности. Практически единственная контрольная структура Блупа — это <emphasis>ограниченные петли</emphasis>: набор команд, которые можно повторять снова и снова, но лишь ограниченное число раз; это число называется <emphasis>верхней границей</emphasis>, или <emphasis>потолком</emphasis> петли. Если потолок данной петли 300, то она может быть выполнена 0,7 или 300 раз — но не 301.</p>
    <p>Программист не должен вводить в программу точной величины всех верхних границ; в действительности, он может и не знать этого заранее. Вместо этого, каждый потолок может быть вычислен <emphasis>до того</emphasis>, как программа начинает выполнять соответствующую петлю. Например, если вы собираетесь вычислить величину <strong>2 <sup>3 <sup>n</sup></sup></strong>, у вас будут две петли. Сначала вы подсчитаете 3<strong> <sup>n</sup></strong>; для этого вам придется применить умножение n раз. Затем вы возьмете полученное число и возведете два в эту степень. Таким образом, верхняя граница второй петли — результат вычислений, произведенных вами в первой петле.</p>
    <p>В программе Блуп это выражается следующим образом:</p>
    <p>ОПРЕДЕЛИТЬ ПРОЦЕДУРУ «ДВА-В-СТЕПЕНИ-ТРИ-В-СТЕПЕНИ»[N]:</p>
    <p>БЛОК 0:НАЧАЛО</p>
    <p>      ЯЧЕЙКА(О)&lt;=1;</p>
    <p>      ЦИКЛ N РАЗ;</p>
    <p>      БЛОК 1: НАЧАЛО</p>
    <p>           ЯЧЕЙКА(О)&lt;= 3 * ЯЧЕЙКА(О);</p>
    <p>      БЛОК 1:КОНЕЦ;</p>
    <p>      ЯЧЕЙКА(1) &lt;= 1;</p>
    <p>      ЦИКЛ ЯЧЕЙКА(О) РАЗ:</p>
    <p>          БЛОК 2:НАЧАЛО</p>
    <p>               ЯЧЕЙКА(1)&lt;= 2 * ЯЧЕЙКА(1);</p>
    <p>          БЛОК 2:КОНЕЦ;</p>
    <p>          ВЫХОД &lt;= ЯЧЕЙКА(1);</p>
    <p>БЛОК 0:КОНЕЦ.</p>
    <subtitle>Условности языка Блуп</subtitle>
    <p>Умение читать программу, написанную на компьютерном языке, и понимать, что она делает, приходит со временем. Но надеюсь, что этот алгоритм достаточно прост, чтобы его можно было понять без особого труда. В нем определяется <emphasis>процедура</emphasis>, имеющая одно <emphasis>входное значение </emphasis>— N; <emphasis>выходом </emphasis>этой процедуры будет искомая величина.</p>
    <p>Данное определение процедуры имеет <emphasis>блочную структуру</emphasis>; это означает, что некоторые его порции должны рассматриваться как единицы, или <emphasis>блоки</emphasis>. Все действия в блоке выполняются как одно целое. Каждый блок пронумерован (внешний блок получает номер 0) и ограничен НАЧАЛОМ и КОНЦОМ. В нашем примере в БЛОКЕ 1 и БЛОКЕ 2 было всего по одной инструкции, но вскоре мы будем иметь дело с более длинными блоками. Инструкция ЦИКЛ означает, что нужно повторить несколько раз блок, следующий ниже. Как вы видели выше, блоки могут быть вставлены один в другой.</p>
    <p>Стратегия этого алгоритма ничем не отличается от той, которую я описал выше. Сначала вы берете вспомогательную переменную под названием ЯЧЕЙКА(0); для начала, вы придаете ей значение 1 и затем, исполняя цикл, вы несколько умножаете ее на 3 и повторяете это ровно N раз. Потом вы повторяете ту же процедуру для ЯЧЕЙКИ(1): придаете ей значение 1 и умножаете на 2 ровно ЯЧЕЙКА(0) раз; после этого вы останавливаетесь. Наконец, вы придаете выходу значение, полученное вами для ЯЧЕЙКИ(1). Именно эта величина достигает внешнего мира — это единственное действие процедуры, заметное извне.</p>
    <p>Необходимо отметить кое-что относительно нотации. Прежде всего, значение указывающей налево стрелки следующее:</p>
    <p>Вычислить выражение справа, взять результат и придать это значение ЯЧЕЙКЕ (или ВЫХОДУ) слева.</p>
    <p>Таким образом, команда ЯЧЕЙКА(1) &lt;= 3 * ЯЧЕЙКА(1) означает что вы должны утроить величину ЯЧЕЙКИ(1). Каждую ЯЧЕЙКУ можно представить как отдельное слово в памяти компьютера. Единственная разница между ЯЧЕЙКОЙ и настоящим словом заключается в том, что последнее может содержать только целые числа до определенного конечного предела, в то время как в ЯЧЕЙКЕ может храниться сколь угодно большое натуральное число.</p>
    <p>Каждая процедура в Блупе, будучи вызванной, производит определенную величину — а именно, величину переменной под названием ВЫХОД. В начале выполнения любой процедуры мы предполагаем, что при отсутствии дополнительных указаний ВЫХОДОМ будет 0. (Подобное предположение называется <emphasis>выбором по умолчанию</emphasis>, или <emphasis>стандартным выбором</emphasis>.) Благодаря этому, даже если процедура не установит никакого иного ВЫХОДА, мы тем не менее всегда будем знать его величину.</p>
    <subtitle>Команды ЕСЛИ и разветвление</subtitle>
    <p>Давайте теперь посмотрим на другую процедуру, которая покажет нам некоторые черты Блупа, делающие эту программу более общей. Каким образом можно найти значение M-N, если мы умеем только складывать? Трюк состоит в том, чтобы прибавлять различные числа к N до тех пор, пока мы не получим таким образом М. Но что, если М меньше N? Что, если нам нужно отнять 5 от 2? В области натуральных чисел ответа на этот вопрос нет. Но мы хотим, чтобы наша процедура Блуп все равно дала бы нам ответ — скажем, 0. Вот процедура Блупа, которая выполняет вычитание:</p>
    <p>ОПРЕДЕЛИТЬ ПРОЦЕДУРУ «ВЫЧИТАНИЕ»[M,N]:</p>
    <p>БЛОК 0: НАЧАЛО</p>
    <p>      ЕСЛИ M &lt; N, ТО;</p>
    <p>      ВЫЙТИ ИЗ БЛОКА 0;</p>
    <p>           ПОВТОРИТЬ ЦИКЛ НЕ БОЛЬШЕ ЧЕМ M + 1 РАЗ;</p>
    <p>           БЛОК 1:НАЧАЛО</p>
    <p>                ЕСЛИ ВЫХОД + N = M, ТО:</p>
    <p>                ПРЕРВАТЬ ЦИКЛ 1;</p>
    <p>                ВЫХОД &lt;= ВЫХОД + 1;</p>
    <p>           БЛОК 1:КОНЕЦ;</p>
    <p>БЛОК 0:КОНЕЦ.</p>
    <p>Здесь мы предполагаем, что ВЫХОД начинается с нуля. Если М меньше N, то вычитание становится невозможным, и мы сразу перескакиваем к БЛОКУ 0; в таком случае, ответ равняется 0. Именно это означает строчка ВЫЙТИ ИЗ БЛОКА 0. Но если М не меньше N, то мы пропускаем эту строчку и выполняем следующую команду (здесь это повторение цикла). Так работают в Блупе команды типа ЕСЛИ.</p>
    <p>Итак, мы входим в ЦИКЛ 1, называющийся так потому, что он предлагает нам повторить БЛОК 1. Мы пробуем добавить к N сначала 0, затем 1, 2 и т. д., пока не находим числа, дающего в результате М. В этот момент мы ПРЕРЫВАЕМ цикл, в котором мы находимся, то есть переходим к команде, сразу следующей за КОНЦОМ этого цикла. В данном случае, мы попадаем к команде БЛОК 1: КОНЕЦ. Это последняя команда нашего алгоритма. ВЫХОД теперь содержит правильный ответ.</p>
    <p>Заметьте, что у нас есть две различных команды, позволяющие нам перепрыгнуть вниз: ВЫЙТИ и ПРЕРВАТЬ. Первая относится к блокам, вторая — к циклам. ВЫЙТИ ИЗ БЛОКА н означает перейти к его последней строчке, в то время как ПРЕРВАТЬ ЦИКЛ н значит перепрыгнуть к строчке, сразу следующей за последней строчкой БЛОКА N. Это различие важно только тогда, когда вы находитесь внутри цикла и хотите его продолжить — но при этом хотите выйти из соответствующего блока; это исполняет команда ВЫЙТИ.</p>
    <p>Заметьте также, что слова НЕ БОЛЬШЕ ЧЕМ теперь находятся перед верхней границей цикла; это говорит нам, что цикл может быть прерван до того, как достигнута его верхняя граница.</p>
    <subtitle>Автоматическое создание блоков</subtitle>
    <p>Остается объяснить две важные особенности Блупа. Первая из них состоит в том, что <emphasis>однажды определенная процедура</emphasis> может быть <emphasis>вызвана </emphasis>при определении следующих процедур. <emphasis>Она рассматривается в таком случае как нечто целое, как основной шаг</emphasis>. Эту черту Блупа можно назвать автоматическим созданием блоков. Это сравнимо с тем, как хороший фигурист выучивает новые движения: вместо длинной последовательности основных мускульных действий, он повторяет ранее выученные движения, которые, в свою очередь, состоят из ранее выученных движений — и так далее. Возможно, что нам придется отступить на несколько уровней, пока мы не придем к уровню «основных мускульных действий». Так же, как репертуар движений фигуриста, репертуар петель и прыжков Блупа растет очень быстро.</p>
    <subtitle>Тесты в Блупе</subtitle>
    <p>Другая важная черта Блупа — это то, что выходом некоторых процедур в нем может быть ДА или НЕТ вместо числового значения. Такие процедуры являются не <emphasis>функциями</emphasis>, но <emphasis>тестами</emphasis>. Чтобы указать на эту разницу, в конце названия теста ставится вопросительный знак. Кроме того, стандартным выбором ВЫХОДА здесь, разумеется, будет не 0, а НЕТ.</p>
    <p>Давайте посмотрим, как работают эти черты Блупа в алгоритме, проверяющем, какие числа являются простыми.</p>
    <p>ОПРЕДЕЛИТЬ ПРОЦЕДУРУ «ПРОСТОЕ?» [N]:</p>
    <p>БЛОК 0:НАЧАЛО</p>
    <p>     ЕСЛИ N = О, ТО:</p>
    <p>     ВЫЙТИ ИЗ БЛОКА 0;</p>
    <p>     ЯЧЕЙКА(0) &lt;= 2;</p>
    <p>     ПОВТОРИТЬ ЦИКЛ НЕ БОЛЕЕ ЧЕМ МИНУС [N,2] РАЗ:</p>
    <p>     БЛОК 1: НАЧАЛО</p>
    <p>          ЕСЛИ ОСТАТОК [N, ЯЧЕЙКА(0)] = 0, ТО;</p>
    <p>          ВЫЙТИ ИЗ БЛОКА 0;</p>
    <p>          ЯЧЕЙКА(0)&lt;= ЯЧЕЙКА(0) +1;</p>
    <p>     БЛОК 1: КОНЕЦ;</p>
    <p>     ВЫХОД &lt;= ДА;</p>
    <p>БЛОК 0: КОНЕЦ.</p>
    <p>Заметьте, что в этом алгоритме я вызвал две процедуры: МИНУС и ОСТАТОК. (Имеется в виду, что последняя была определена раньше; вы можете попробовать найти ее определение сами.) Этот тест на простоту чисел работает, перебирая один за другим потенциальные множители N, начиная с двух и кончая не более чем N-1. Если при делении N на любое из этих чисел остаток равняется нулю, то мы перескакиваем к концу алгоритма, поскольку на этой стадии ВЫХОД еще стандартный — НЕТ. Только если N не делится ни на одно из этих чисел, оно сможет пройти весь ЦИКЛ 1; тогда мы придем к команде ВЫХОД &lt;= ДА, и после ее выполнения процедура будет закончена.</p>
    <subtitle>Программы Блупа содержат цепи процедур</subtitle>
    <p>Мы только что видели, как определяются процедуры в Блупе; однако, определение процедуры — лишь часть программы. <emphasis>Программа </emphasis>состоит из <emphasis>цепи определений процедур</emphasis>, каждая из которых вызывает определенные ранее процедуры. За этим может следовать один или несколько вызовов определенных таким образом процедур. Таким образом, примером полной программы Блупа было бы определение процедуры ДВА В СТЕПЕНИ ТРИ В СТЕПЕНИ, с последующим вызовом</p>
    <p>ДВА В СТЕПЕНИ ТРИ В СТЕПЕНИ [2].</p>
    <p>результатом чего было бы 512.</p>
    <p>Если у вас есть только цепь определений процедур, то ни одна из них не исполняется; для этого необходим некий вызов, вводящий специфические числовые величины. Только тогда процедуры начинают действовать. Это напоминает мясорубку, ждущую, чтобы в нее заложили порцию мяса — или, скорее, целую <emphasis>цепь </emphasis>мясорубок, связанных таким образом, что каждая из них получает сырье от предыдущих. Сравнение с мясорубками, возможно, не слишком аппетитно; однако в случае программ Блупа это понятие очень важно. Такие программы мы будем называть «программами без вызова». Пример подобной программы показан на рис. 72.</p>
    <p>Блуп — язык для определения предсказуемо конечных вычислений. Стандартное название <emphasis>функций</emphasis>, которые можно просчитать на Блупе, — <emphasis>примитивно-рекурсивные функции</emphasis>; стандартное название свойств, которые можно обнаружить с помощью тестов на Блупе, — <emphasis>примитивно-рекурсивные предикаты</emphasis>. Так, функция 2<sup>3<sup>n</sup></sup> — примитивно-рекурсивная функция, а утверждение «n — простое число» — примитивно-рекурсивный предикат.</p>
    <p>Интуиция подсказывает нам, что свойство Гольдбаха — примитивно-рекурсивное; чтобы сделать это яснее, я приведу определение процедуры Блупа, которая показывает, как можно проверить наличие или отсутствие этого свойства:</p>
    <p>ОПРЕДЕЛИТЬ ПРОЦЕДУРУ «ГОЛЬДБАХ?» [N]:</p>
    <p>БЛОК 0: НАЧАЛО</p>
    <p>     ЯЧЕЙКА(О) &lt;= 2;</p>
    <p>     ПОВТОРИТЬ ЦИКЛ НЕ БОЛЬШЕ N РАЗ;</p>
    <p>     БЛОК 1: НАЧАЛО</p>
    <p>          ЕСЛИ {ПРОСТОЕ? [ЯЧЕЙКА(О)]</p>
    <p>              И ПРОСТОЕ? [МИНУС [N, ЯЧЕЙКА(0)]]},</p>
    <p>                ТОГДА:</p>
    <p>          БЛОК 2:НАЧАЛО</p>
    <p>                 ВЫХОД 2: &lt;= ДА;</p>
    <p>                 ВЫЙТИ ИЗ БЛОКА 0;</p>
    <p>          БЛОК 2: КОНЕЦ </p>
    <p>          ЯЧЕЙКА(0) &lt;= ЯЧЕЙКА(0) + 1;</p>
    <p>     БЛОК 1:КОНЕЦ;</p>
    <p>БЛОК 0: КОНЕЦ.</p>
    <p>Как обычно, мы предполагаем, что выходом будет НЕТ, если не доказано обратное, и мы просто ищем при помощи «грубой силы» такие пары чисел, которые в сумме дают N. Если они оба — простые числа, то мы выходим из внешнего блока; в противном случае, мы пробуем снова, пока не исчерпаем все возможности.</p>
    <p>(Внимание: тот факт, что свойство Гольдбаха — примитивно-рекурсивное, не означает, что вопрос «все ли числа обладают свойством Гольдбаха» прост. Это далеко не так!)</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_091.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 72. Структура программы без вызова в Блупе. Чтобы такая программа была самодостаточная, каждое определение процедуры может вызывать только те процедуры, определенные выше него.</emphasis></p>
    <subtitle>Предлагаемые упражнения</subtitle>
    <p>Сможете ли вы написать похожую процедуру Блупа, которая проверяла бы наличие у числа свойства Черепахи (или Ахилла)? Попытайтесь! Если вам это не удается, то только лишь потому, что вы не знаете, какой будет верхняя граница? Возможно ли, что существует какое-то фундаментальное препятствие, вообще не позволяющее формулировать подобные алгоритмы в Блупе? А что, если задать те же вопросы касательно свойства интересности, определенного в Диалоге?</p>
    <p>Ниже я привожу некоторые функции и свойства; попробуйте определить для каждого из них, является ли оно примитивно-рекурсивным (то есть, программируемым на Блупе). Для этого вы должны будете хорошенько подумать, какой тип операций потребуется для соответствующих вычислений и можно ли определить потолок для всех циклов данной процедуры.</p>
    <p>ФАКТОРИАЛ [N] = N! (ФАКТОРИАЛ ОТ N)</p>
    <p>      (например, ФАКТОРИАЛ [4] = 24)</p>
    <empty-line/>
    <p>ОСТАТОК [M.N] = остаток после деления М на N</p>
    <p>      (например, ОСТАТОК [24,7] = 3)</p>
    <empty-line/>
    <p>ЦИФРА &#960; [N] = N-ная цифра &#960; после запятой   </p>
    <p>      (например, ЦИФРА &#960; [1] = 1,  </p>
    <p>                 ЦИФРА &#960; [2] = 4,</p>
    <p>                 ЦИФРА &#960; [1 000 000] = 1)</p>
    <empty-line/>
    <p>ФИБО[М] = N-ное число ряда Фибоначчи</p>
    <p>     (например, ФИБО [9] = 34)</p>
    <empty-line/>
    <p>ПРОСТОЕ ЧИСЛО ЗА [N] = наименьшее простое число, следующее за N</p>
    <p>     (например, ПРОСТОЕ ЧИСЛО ЗА [33] = 37)</p>
    <empty-line/>
    <p>СОВЕРШЕННОЕ [N] = N-ное «совершенное» число, такое как, например, 28, чьи множители в сумме дают само это число: 28 =1+2+4+7+14</p>
    <p>     (например, СОВЕРШЕННОЕ [2] = 28)</p>
    <empty-line/>
    <p>ПРОСТОЕ? [N] = ДА если N простое число, в противном случае, НЕТ.</p>
    <p>СОВЕРШЕННОЕ [N]? = ДА если N совершенное число, в противном случае, НЕТ.</p>
    <p>ОБЫКНОВЕННОЕ? [А, В, С, N] = ДА, если A <sup>N</sup>+ В <sup>N</sup>= С <sup>N</sup> верно; в противном случае, НЕТ.</p>
    <p>    (например, ОБЫКНОВЕННОЕ ? [3, 4, 5, 2] = ДА, </p>
    <p>                      ОБЫКНОВЕННОЕ ? [3, 4, 5, 3] = НЕТ)</p>
    <empty-line/>
    <p>ПЬЕР? [А,В,С] = ДА, если A <sup>N</sup>+ В <sup>N</sup>= С <sup>N</sup> верно для N &gt; 1; в противном случае, НЕТ.</p>
    <p>     (например, ПЬЕР? [3, 4, 5] = ДА,</p>
    <p>                      ПЬЕР? [1,2,3] = НЕТ)</p>
    <empty-line/>
    <p>ФЕРМА? [N] == ДА, если А <sup>N</sup> + В <sup>N</sup> = С <sup>N</sup> верно для неких положительных величин А, В, и С; в противном случае, НЕТ. </p>
    <p>      (например, ФЕРМА? [2] = ДА)</p>
    <empty-line/>
    <p>ЧЕРЕПАШЬЯ ПАРА? [M, N] = ДА если M и M + N простые числа; в противном случае, НЕТ.</p>
    <p>     (например, ЧЕРЕПАШЬЯ ПАРА? [5, 1742] = ДА </p>
    <p>                      ЧЕРЕПАШЬЯ ПАРА? [5, 100] = НЕТ)</p>
    <empty-line/>
    <p>ЧЕРЕПАХА [N] = ДА, если N - разность двух простых чисел, в противном случае, НЕТ.</p>
    <p>     (например, ЧЕРЕПАХА [1742] = ДА, </p>
    <p>                       ЧЕРЕПАХА [7] = НЕТ)</p>
    <empty-line/>
    <p>ХОРОШО СФОРМИРОВАННАЯ MIU? [N] = ДА, если N, в качестве строчки MIU, хорошо сформировано; в противном случае, НЕТ.</p>
    <p>      (например, ХОРОШО СФОРМИРОВАННАЯ MIU? [310] = ДА, </p>
    <p>                       ХОРОШО СФОРМИРОВАННАЯ MIU? [415] = НЕТ)</p>
    <empty-line/>
    <p>ПАРА ДОКАЗАТЕЛЬСТВА MIU? [М, N] = ДА. если М, рассматриваемое как  последовательность  строчек MIU, является деривацией N, рассматриваемого  как строчка системы MIU; в противном случае, НЕТ.</p>
    <p>     (например, ПАРА ДОКАЗАТЕЛЬСТВА MIU? [3131131111301, 301] = ДА, </p>
    <p>                       ПАРА ДОКАЗАТЕЛЬСТВА MIU? [311130, 30] = НЕТ)</p>
    <empty-line/>
    <p>ТЕОРЕМА MIU? [N]= ДА, если N, в качестве строчки MIU, является теоремой; в противном случае, НЕТ.</p>
    <p>      (например, ТЕОРЕМА MIU? [311] = ДА,</p>
    <p>                       ТЕОРЕМА MIU? [30]= НЕТ,</p>
    <p>                       ТЕОРЕМА MIU? [701]= НЕТ)</p>
    <empty-line/>
    <p>ТЕОРЕМА ТТЧ? [N]= ДА, если N, в качестве строчки ТТЧ, является теоремой; в противном случае, НЕТ.</p>
    <p>        (например, ТЕОРЕМА ТТЧ? [666111666] = ДА,</p>
    <p>                          ТЕОРЕМА ТТЧ?[123666111666] = НЕТ,</p>
    <p>                          ТЕОРЕМА ТТЧ? [7014] = НЕТ)</p>
    <empty-line/>
    <p>ЛОЖНО? [N)= ДА, если N, в качестве строчки ТТЧ, представляет собой ложное утверждение теории чисел; в противном случае, НЕТ. </p>
    <p>       (например,  ЛОЖНО? [666111666]= НЕТ,</p>
    <p>                         ЛОЖНО? [223666111666]= ДА,</p>
    <p>                         ЛОЖНО? [7014]= НЕТ)</p>
    <p>Последние семь примеров особенно важны для наших будущих метаматематических исследований, поэтому они заслуживают самого пристального внимания.</p>
    <subtitle>Выразимость и представимость</subtitle>
    <p>Прежде, чем рассмотреть еще несколько интересных вопросов, касающихся Блупа, и перейти к его родственнику, Флупу, давайте вернемся к тому, зачем нам вообще понадобился Блуп, и к его связи с ТТЧ. Ранее я сказал, что критическая масса, необходимая формальной системе для приложения метода Гёделя, достигается тогда, когда в этой системе представимы все примитивно-рекурсивные понятия. Что это означает? Прежде всего, мы должны различать между понятиями представимости и выразимости. <emphasis>Выразить </emphasis>предикат означает просто перевести его с русского языка на язык формальной системы. Это не имеет ничего общего с теоремностью. С другой стороны, если предикат <emphasis>представлен</emphasis>, это означает, что</p>
    <p>(1) Все истинные примеры этого предиката — теоремы;</p>
    <p>(2) Все ложные примеры этого предиката — не теоремы.</p>
    <p>Под «примером» я имею в виду строчку, которая получается при замене всех свободных переменных на числовые величины. Например, предикат m + n = k представлен в системе <strong>рr</strong>, поскольку каждый истинный пример этого предиката — теорема, и каждый ложный — не теорема. Таким образом, каждый частный случай сложения, истинный или ложный, переводится в <emphasis>разрешимую строчку</emphasis> системы <strong>рr</strong>. Однако система <strong>pr</strong> не способна выразить — и меньше того, представить — никакие другие свойства натуральных чисел. Она была бы слабеньким кандидатом в соревновании систем, способных символизировать теорию чисел.</p>
    <p>ТТЧ, со своей стороны, способна выразить практически любой теоретико-численный предикат; например, легко написать строчку ТТЧ, выражающую предикат «b имеет свойство Черепахи». Таким образом, в смысле выразительной мощи ТТЧ — это именно то, что нам требуется.</p>
    <p>Однако вопрос «Какие свойства <emphasis>представлены </emphasis>в ТТЧ?» эквивалентен вопросу «Насколько мощной аксиоматической системой является ТТЧ?» Можно ли сказать, что в ней представлены все возможные предикаты? Если это так, то ТТЧ может ответить на любой вопрос теории чисел — то есть она полна.</p>
    <subtitle>Примитивно-рекурсивные предикаты представлены в ТТЧ</subtitle>
    <p>Хотя вскоре выяснится, что ее полнота не более чем химера, ТТЧ полна, по крайней мере, в отношении <emphasis>примитивно-рекурсивных</emphasis> предикатов. Иными словами, любое высказывание теории чисел, чья истинность или ложность могут быть разрешены компьютером за некое предсказуемое время, разрешимо также в ТТЧ. Иными словами,</p>
    <p>Если на Блупе можно написать тест для некого свойства натуральных чисел, то это свойство представлено в ТТЧ.</p>
    <subtitle>Есть ли функции, не являющиеся примитивно-рекурсивными?</subtitle>
    <p>Свойства чисел, которые можно обнаружить с помощью тестов Блупа, широко варьируются: это простота чисел, их совершенность, наличие у них свойства Гольдбаха, то, является ли число степенью двух и т. д. Логично было бы спросить, всякое ли свойство чисел может быть обнаружено соответствующей программой Блупа. Нас не должно смущать, что мы пока не можем проверить число на его интересность. Это может означать лишь то, что у нас не хватает знаний; возможно, если как следует поискать, нам удалось бы найти верхнюю границу соответствующего цикла. Тогда мы могли бы тут же написать тест Блупа. То же самое можно сказать и о свойстве Черепахи.</p>
    <p>Следовательно, вопрос в том, можно ли найти потолок для любого цикла — или же теории натуральных чисел присуща некая беспорядочность, мешающая нам предсказать заранее длину некоторых вычислений? Удивительно то, что верно второе, и сейчас мы увидим, почему. Наверное, именно такой тип рассуждений свел с ума Пифагора, впервые доказавшего иррациональность корня из двух. В нашем доказательстве мы будем использовать знаменитый диагональный метод, изобретенный основателем теории множеств Георгом Кантором.</p>
    <subtitle>Клуб Б, номера-индексы и Белые Программы</subtitle>
    <p>Для начала представим себе забавное понятие: некий клуб, членами которого являются все возможные программы Блупа. Нет нужды говорить, что число членов этого клуба (назовем его клубом Б) бесконечно. Рассмотрим часть этого клуба, так сказать, подклуб, полученный после трех последовательных фильтрующих операций. Первый фильтр оставит нам только программы <emphasis>без вызова</emphasis>. Из этого подклуба мы уберем все <emphasis>тесты</emphasis>, оставив только <emphasis>функции</emphasis>. (Кстати, <emphasis>последняя </emphasis>процедура программ без вызова определяет, является ли программа тестом или функцией.) Третий фильтр удержит только <emphasis>функции с единственным входным параметром</emphasis>. Что у нас остается?</p>
    <p>Полный набор всех безвызовных программ Блупа, вычисляющих функции с единственным входным параметром.</p>
    <p>Назовем такие специальные функции <emphasis>Белыми Программами</emphasis>.</p>
    <p>Следующим шагом будет установление для каждой Белой Программы определенного номера-индекса. Как это можно сделать? Легче всего составить список Белых Программ согласно их длине: самая короткая возможная программа будет #1, вторая по длине — #2 и т. д. Разумеется, некоторые программы окажутся одинаковой длины — в этом случае мы будем пользоваться также алфавитным порядком. Термин «алфавитный порядок» здесь употребляется в широком смысле: алфавит включает как кириллические, так и латинские буквы, а также все специальные символы Блупа в неком произвольно установленном порядке, как, например, следующий:</p>
    <p><strong>А Б В Г Д Е Ж З И Й К Л М Н О П</strong></p>
    <p><strong>Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Щ Ъ Ы Э Ь Ю Я</strong></p>
    <p><strong>A B C D E F G H I J K L M N</strong></p>
    <p><strong>O P Q R S T U V W X Y Z + Х</strong></p>
    <p><strong>1 0 2 3 4 5 6 7 8 9 &lt;= = &lt;  &gt;</strong></p>
    <p><strong>( ) [ ] { } - ' ? : ; , .</strong></p>
    <p>В конце находится скромный интервал, пустое место! Всего 88 символов. Для удобства, мы можем поместить все Белые Программы длины 1 в том 1, программы их двух символов — в том 2 и т. д. Ясно, что первые несколько томов будут совершенно пустыми, в то время как все последующие тома будут заполнены (каждый том будет содержать конечное количество записей). Самой короткой Белой Программой будет следующая:</p>
    <p>ОПРЕДЕЛИТЬ ПРОЦЕДУРУ «А» [В]:</p>
    <p>БЛОК 0:НАЧАЛО </p>
    <p>БЛОК 0: КОНЕЦ.</p>
    <p>Эта глупенькая мясорубка выдает 0, что бы в нее ни засунули. Эта программа находится в томе 59, поскольку в ней 59 символов (считаются все необходимые интервалы, включая те, что разделяют строчки).</p>
    <p>Тома, следующие за томом 59, вскоре станут претолстыми, поскольку существуют миллионы различных способов комбинировать символы и составлять Белые Программы. Однако мы не будем печатать здесь весь этот бесконечный каталог; нам важно знать только то, что он четко определен и что каждая Белая Программа Блупа имеет свой собственный, неповторяющийся индекс. Именно в этом — основная идея.</p>
    <p>Давайте определим функцию, вызываемую <emphasis>k</emphasis>-нон Белой Программой следующим образом:</p>
    <p>Belprogram {#k}[N]</p>
    <p>Здесь <emphasis>k</emphasis> — индекс программы, и <emphasis>N</emphasis> — единственный параметр входа. Например, Белая Программа #12 может выдать результат, вдвое больший ее входа:</p>
    <p>Belprogram {#12}[N] = 2 * N</p>
    <p>Смысл вышеприведенного уравнения в том, что <emphasis>программа</emphasis>, приведенная слева, выдает такую же величину, которую получил бы <emphasis>человек</emphasis>, пользуясь обыкновенным алгебраическим выражением справа. Еще один пример: Белая Программа # 5000 может сосчитать куб числа на основании входного параметра:</p>
    <p>Belprogram {#5000}[N] = N<sup>3</sup></p>
    <subtitle>Диагональный метод</subtitle>
    <p>Давайте теперь применим обещанный трюк — Канторов диагональный метод. Возьмем каталог всех Белых Программ и используем его для определения новой функции с одной переменной — <emphasis>Beldiag </emphasis>[N]. Этой функции не окажется нигде в нашем списке (поэтому ее название выделено курсивом). Тем не менее, <emphasis>Beldiag </emphasis>будет хорошо определенной, Вычислимой функцией с одной переменной; таким образом, нам придется заключить, что некоторые функции просто невозможно запрограммировать на Блупе. Вот определение <emphasis>Beldiag </emphasis>[N]:</p>
    <p>Уравнение (1) … <emphasis>Beldiag </emphasis>[N]: = 1 + Belprogram {#N}[N]</p>
    <p>Стратегия здесь следующая: в каждую «мясорубку» закладывается ее собственный индекс, и к результату прибавляется 1. Для примера, давайте найдем <emphasis>Beldiag </emphasis>[12]. Мы знаем, что Belprogram [N] — это функция 2N; следовательно, <emphasis>Beldiag </emphasis>[12] должна иметь значение 1 + 2 * 12, то есть 25. Так же, <emphasis>Beldiag </emphasis>[5000] имела бы значение 125 000 000 001, поскольку она на единицу больше куба 5000. Подобным образом можно найти <emphasis>Beldiag </emphasis>любого аргумента.</p>
    <p>Интересно то, что сама <emphasis>Beldiag </emphasis>[N] не представлена в каталоге Белых Программ. Она просто не может там быть — и вот почему: чтобы быть одной из Белых Программ, каждая программа должна иметь индекс. Возьмем, к примеру, Белую Программу #X. Этот факт выражается следующим уравнением:</p>
    <p>Уравнение (2) … <emphasis>Beldiag </emphasis>[N]: = Belprogram {#X}[N]</p>
    <p>Однако между уравнениями (1) и (2) есть противоречие, которое становится явным, когда мы пытаемся вычислить величину Beldiag [X]. Для этого мы должны заменить N на X в обоих уравнениях. В случае уравнения (1) мы получим:</p>
    <p><emphasis>Beldiag </emphasis>[X] = 1 + Belprogram {#X}[X]</p>
    <p>С другой стороны, произведя замену в уравнении (2), мы получаем:</p>
    <p><emphasis>Beldiag </emphasis>[X] = Belprogram {#X}[X]</p>
    <p>Но <emphasis>Beldiag </emphasis>[N] не может быть равен одновременно и числу, и его последователю, как утверждают эти два уравнения. Нам придется вернутся назад и избавиться от допущения, на котором основано это противоречие. Единственным кандидатом оказывается уравнение (2), утверждающее, что <emphasis>Beldiag </emphasis>[N] может быть закодировано как Белая Программа Блупа. И это доказывает, что <emphasis>Beldiag не является примитивно-рекурсивной функцией</emphasis>. Таким образом, нам удалось достигнуть своей цели и разрушить милое, но наивное убеждение Ахилла о том, что любая теоретико-числовая функция может быть вычислена за предсказуемое количество шагов.</p>
    <p>С <emphasis>Beldiag </emphasis>[N] происходят довольно интересные вещи. Например, вы можете пораздумывать над следующим фактом: для каждого конкретного N можно предсказать число необходимых шагов, но при этом невозможно найти <emphasis>общий </emphasis>рецепт для предсказания длины вычислений <emphasis>Beldiag </emphasis>[N]. Перед нами — бесконечный заговор, родственный идее Черепахи о «бесконечных совпадениях», а также &#969;-неполноте. Здесь, однако, мы не будем подробно останавливаться на этих отношениях.</p>
    <subtitle>Первоначальный диагональный аргумент Кантора</subtitle>
    <p>Почему этот прием называется <emphasis>диагональным аргументом</emphasis>? Этот термин восходит к первоначальному диагональному аргументу Кантора, на котором впоследствии были основаны многие другие доводы (в том числе наш). Объяснение первоначального аргумента Кантора немного отвлечет нас от нашей темы, но все же это стоит сделать. Кантор тоже хотел показать, что некий предмет не состоит в определенном списке. Конкретнее, он хотел доказать, что если бы был создан список действительных чисел, то некоторые действительные числа неизбежно очутились бы вне этого списка; таким образом, понятие <emphasis>полного </emphasis>списка действительных чисел уже само по себе противоречиво.</p>
    <p>Необходимо иметь в виду, что это верно не только для конечных, но и для <emphasis>бесконечных </emphasis>списков. Это гораздо более важный результат, чем утверждение типа: «Количество действительных чисел бесконечно, следовательно, оно не может содержаться ни в каком конечном списке.» Основная мысль Канторова результата заключается в том, что существуют два <emphasis>типа</emphasis> бесконечности: одна из них описывает, сколько отдельных записей может быть в бесконечном списке, в то время как другая — сколько существует действительных чисел (или сколько есть точек на линии или ее отрезке). Вторая бесконечность «больше», в том смысле, что действительные числа невозможно уместить в таблице, длина которой описана с помощью первой бесконечности. Посмотрим теперь, как аргумент Кантора использует диагональ в буквальном смысле.</p>
    <p>Возьмем действительные числа между 0 и 1. Предположим, что <emphasis>возможно</emphasis> составить такой бесконечный список, в котором каждое положительное число N сопоставлено с действительным числом r(N) между 0 и 1, и где встречается каждое число между нулем и единицей. Поскольку действительные числа представлены бесконечными дробями, мы можем предположить, что начало списка выглядит так:</p>
    <p>r(1): ,<strong>1</strong>  4  1  5  9  2  6  5  3  .  .  .  .  .  .  .</p>
    <p>r(2): ,3  <strong>3</strong>  3  3  3  3  3  3  3  .  .  .  .  .  .  .</p>
    <p>r(3): ,7  1  <strong>8</strong>  2  8  1  8  2  8  .  .  .  .  .  .  .</p>
    <p>r(4): ,4  1  4  <strong>2</strong>  1  3  5  6  2  .  .  .  .  .  .  .</p>
    <p>r(5): ,5  0  0  0  <strong>0</strong>  0  0  0  0  .  .  .  .  .  .  .</p>
    <p>Цифры, идущие вниз по диагонали, выделены жирным шрифтом. Они будут использованы для получения того действительного числа <emphasis>d</emphasis>, которое находится между 0 и 1, но которое, как мы увидим, не состоит в списке. Чтобы получить <emphasis>d</emphasis>, вы берете диагональные цифры по порядку и меняете каждую из них на какую-либо иную цифру. После этого вы добавляете слева запятую, указывающую на десятичную дробь, и ваше число <emphasis>d</emphasis> готово! Разумеется, есть множество способов поменять одну цифру на другую и, соответственно, множество различных <emphasis>d</emphasis>. Предположим, например, что мы решили отнять от каждой диагональной цифры 1 (будем считать, что 0-1=9). Тогда нашим числом <emphasis>d</emphasis> будет:</p>
    <p><strong>,0 2 7 1 9 …</strong></p>
    <p>Мы построили его таким образом, что </p>
    <p>первая цифра <emphasis>d</emphasis> отличается от первой цифры r (1);</p>
    <p>вторая цифра <emphasis>d</emphasis> отличается от второй цифры  r (2);</p>
    <p>третья цифра <emphasis>d</emphasis> отличается от третьей цифры r (3);</p>
    <p>… и так далее.</p>
    <p>Следовательно,</p>
    <p><emphasis>d</emphasis> отличается от r (1);</p>
    <p><emphasis>d</emphasis> отличается от r (2);</p>
    <p><emphasis>d</emphasis> отличается от r (3);</p>
    <p>… и так далее. </p>
    <p>Иными словами, <emphasis>d</emphasis> не находится в списке!</p>
    <subtitle>Что доказывает диагональный метод?</subtitle>
    <p>Основное различие между методом Кантора и нашим методом заключается в том, какое предположение мы решили изменить. В Канторовском методе этим предположением была сомнительная идея, что подобный список вообще возможен. Построение <emphasis>d</emphasis> доказало, что полную таблицу действительных чисел составить невозможно; иными словами, множество целых чисел не достаточно велико, чтобы пронумеровать множество всех действительных чисел. С другой стороны, в нашем доказательстве мы <emphasis>знаем</emphasis>, что список Белых Программ можно составить: множество целых чисел <emphasis>достаточно </emphasis>велико, чтобы пронумеровать множество всех Белых Программ. Поэтому нам приходится искать другую сомнительную идею. Ею оказывается предположение, что <emphasis>Beldiag </emphasis>[N] может быть закодировано как Белая Программа Блупа. Именно в этом — тонкое различие в приложении диагонального метода.</p>
    <p>Это может стать понятнее, если мы применим тот же метод к «Списку Всех Великих Математиков» в Диалоге. Диагональ этого списка читается «Dboups». Заменив каждую букву на предыдущую букву латинского алфавита, мы получим «Cantor». Из этого возможны два заключения. Если вы твердо убеждены в том, что список <emphasis>полон</emphasis>, то вам приходится заключить, что Кантор — не Великий Математик, поскольку его имени нет в списке. С другой стороны, если вы убеждены в том, что Кантор — Великий Математик, то должны заключить, что Список Всех Великих Математиков <emphasis>неполон</emphasis>, поскольку этого имени там нет! (Горе тем несчастным, кто твердо убежден и в том, и в другом!) Первый случай соответствует нашему доказательству того, что <emphasis>Beldiag </emphasis>[N] — не примитивно-рекурсивная функция; второй — канторовскому доказательству того, что список действительных чисел неполон.</p>
    <p>Канторовское доказательство использует диагональ в буквальном смысле слова. Другие «диагональные» доказательства основаны на более общем понятии, абстрагированном от геометрического смысла слова. В сердце диагонального метода лежит использование одного и того же целого числа двумя разными способами — можно сказать, что одно и то же число используется <emphasis>на двух разных уровнях</emphasis> — благодаря чему удается построить некий объект, не состоящий в определенном списке. Первый раз это число служит как <emphasis>вертикальный</emphasis> индекс, второй раз — как <emphasis>горизонтальный</emphasis> индекс. В Канторовском построении это хорошо видно. Что касается функции <emphasis>Beldiag </emphasis>[N], то там мы используем одно и то же число на двух различных уровнях: сначала как индекс Белой Программы и потом как входной параметр.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_092.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 73. Георг Кантор.</emphasis></p>
    <subtitle>Коварная повторяемость диагонального метода</subtitle>
    <p>С первого взгляда, аргумент Кантора может показаться не очень-то убедительным. Нельзя ли его как-нибудь обойти? Может быть, если добавить к списку наше число <emphasis>d</emphasis>, то список окажется полным? Однако если подумать, то становится ясно, что это ничем не поможет, поскольку, как только это число займет свое место в списке, к последнему снова можно будет применить диагональный метод, результатом чего будет недостающее в новом списке число <emphasis>d'</emphasis>. Сколько бы раз вы не конструировали новые числа <emphasis>d</emphasis> и не добавляли их к списку в надежде его дополнить, вы все еще находитесь на крючке Канторовского метода. Вы даже можете попытаться построить такую таблицу действительных чисел, которая перехитрила бы диагональный метод, каким-то образом учитывая все его трюки вместе с самой повторяемостью. Это довольно интересное упражнение; однако, занявшись этим, вы очень скоро поймете, что, как бы вы не исхитрялись, вам не удастся сорваться с крючка Канторовского метода. Можно сказать, что любая так называемая «таблица всех действительных чисел» обязательно запутается в своих же сетях.</p>
    <p>Повторяемость диагонального метода Кантора похожа на повторяемость дьявольского метода Черепахи, которым она разбивала Крабьи патефоны по мере того, как они становились все качественнее и — по мнению Краба — все «совершеннее». Ее метод заключался в создании для каждого патефона специальной записи, которую тот был не в состоянии воспроизвести. Эта любопытная повторяемость не случайно является общей чертой обоих методов; в действительности, «Акростиконтрапунктус» вполне мог бы называться «Акростиканторпунктусом». Более того, как Черепаха намекала наивному Ахиллу, события в «Акростиконтрапунктусе» — перифраз построения, которое Гёдель использовал для доказательства своей Теоремы Неполноты; из этого следует, что Гёделево построение сродни диагональному методу. Это станет очевидным в следующих двух главах.</p>
    <subtitle>От Блупа к Флупу</subtitle>
    <p>Мы определили примитивно-рекурсивные функции и примитивно-рекурсивные свойства натуральных чисел с помощью программ, написанных на языке Блуп. Мы также показали, что Блуп не описывает всех функций натуральных чисел, которые можно выразить словами. Мы даже построили, пользуясь Канторовским методом, «не-Блупабельную» функцию <emphasis>Beldiag </emphasis>[N]. Что же именно в Блупе делает невозможным представить в нем функцию <emphasis>Beldiag </emphasis>[N]? Можно ли улучшить Блуп таким образом, что <emphasis>Beldiag </emphasis>[N] станет в нем представимой?</p>
    <p>Определяющей чертой Блупа была ограниченность его циклов. Что, если мы опустим это требование и создадим второй язык, под названием Флуп? Флуп будет идентичен Блупу во всем, кроме одного: в нем можно будет иметь циклы как с потолком, так и без потолка (на самом деле, потолок здесь будет включаться в циклы исключительно для элегантности). Эти новые циклы будут называться MU-циклы, следуя обозначению, принятому в математической логике, где «свободный (неограниченный) поиск» обычно обозначается символом «&#956; — оператор». Таким образом, цикл в Флупе может выглядеть так:</p>
    <p>MU-ЦИКЛ: </p>
    <p>БЛОК n: НАЧАЛО</p>
    <p>.</p>
    <p>.</p>
    <p>. </p>
    <p>БЛОК n: КОНЕЦ</p>
    <p>Эта характеристика позволит нам написать на Флупе тесты для свойства Черепахи и свойства интересности — тесты, которые мы не могли создать на Блупе из-за того, что поиск там мог оказаться потенциально бесконечным. Интересующиеся читатели могут попробовать написать на Флупе следующий тест на интересности:</p>
    <p>(1) Если вводной параметр N оказывается интересным числом, программа останавливается и выдает ответ ДА.</p>
    <p>(2) Если N — неинтересное число, порождающее любой закрытый цикл, отличный от 1-4-2-1-4-2-1-…, программа останавливается и выдает ответ НЕТ.</p>
    <p>(3) Если N — неинтересное число, порождающее «бесконечно возрастающую прогрессию», программа никогда не останавливается. Это «не-отвечание» и есть ответ Флупа. He-ответ Флупа странным образом напоминает не-ответ Джошу — «МУ». </p>
    <p>Ирония (3) заключается в том, что ВЫХОД всегда принимает значение НЕТ, но при этом он недоступен, поскольку программа все еще работает. Неприятная третья альтернатива — это та цена, которую нам приходится платить за право писать свободные циклы. Незаконченность всегда будет теоретической альтернативой для всех программ Флупа, включающих вариант MU-цикла. Разумеется, множество программ Флупа будут заканчиваться для всех возможных величин вводного параметра. Например, как я уже говорил, большинство людей, изучавших свойство интересности, считают, что программы Флупа, подобные описанной выше, всегда будут заканчиваться — и, более того, всегда ответом ДА.</p>
    <subtitle>Оканчивающиеся и неоканчивающиеся программы Флупа</subtitle>
    <p>Было бы очень хорошо, если бы нам удалось разделить все процедуры Флупа на два класса: оканчивающиеся (терминаторы) и неоканчивающиеся (не-терминаторы). Первые всегда будут рано или поздно останавливаться, независимо от входных параметров и от наличия в нем MU-циклов. Вторые будут работать до бесконечности по крайней мере <emphasis>при одном</emphasis> из возможных выборов входного параметра. Если бы всегда можно было, внимательно рассмотрев данную программу Флупа, определить к какому типу она принадлежит, это привело бы к важным последствиям (как мы скоро увидим). Нет нужды говорить, что сама операция определения классов должна была 6ы принадлежать к оканчивающемуся типу, иначе бы от нее было мало пользы.</p>
    <subtitle>Трюки Тьюринга</subtitle>
    <p>Может быть, нам удастся заставить какую-нибудь из процедур самого Флупа заняться этой проверкой? Загвоздка здесь в том, что процедуры Флупа принимают в качестве вводных параметров только числа, а не программы. Однако это препятствие можно обойти … закодировав программы с помощью чисел! Этот ловкий трюк — не что иное, как Гёделева нумерация в одной из многих своих манифестаций. Каждый из 88 символов алфавита Флупа получит свой «кодон»: 901, 902, …988. Таким образом, каждая программа Флупа приобретает некий длинный Гёделев номер. Например, самая короткая функция Блупа (которая в то же время является оканчивающейся программой Флупа)</p>
    <p>ОПРЕДЕЛИТЬ ПРОЦЕДУРУ «А» [В]:</p>
    <p>БЛОК 0:НАЧАЛО</p>
    <p>БЛОК 0: КОНЕЦ.</p>
    <p>получит Гёделев номер, частично показанный ниже:</p>
    <empty-line/>
    <p>915,916,917,906,905,906,912,909,919,929,....... 911, 915,914,906,923,987</p>
    <p>О   П   Р   Е   Д   Е   Л   И   Т   Ь           К    О   Н   Е   Ц   .</p>
    <p>Теперь нам нужен тест Блупа под названием ТЕРМИНАТОР?, который отвечал бы ДА, если входной параметр являлся бы кодом оканчивающейся программы Флупа, и НЕТ — в противном случае. Таким образом, если нам повезет, мы сможем заставить машину отличать терминаторы от не-терминаторов. Однако хитроумный аргумент, придуманный Аланом Тьюрингом, доказал, что никакая программа Блупа не сможет безошибочно находить это различие. Его идея весьма напоминает Гёделев метод и, таким образом, находится в близком родстве с диагональным методом Кантора. Не буду приводить ее здесь; достаточно сказать, что идея Тьюринга заключалась в том, чтобы ввести в программу <emphasis>ее собственный</emphasis> Гёделев номер. Это, однако, весьма непросто, все равно что ухитриться процитировать какое-то предложение внутри него самого. Для этого пришлось бы процитировать также и саму цитату… и так далее, и тому подобное. Очевидно, что это приводит к бесконечному регрессу. Однако Тьюринг придумал ловкий трюк, позволяющий скормить программе ее собственный Гёделев номер. В следующей главе я приведу решение этой проблемы в ином контексте. Однако сейчас мы пойдем к той же цели другой дорогой — а именно, постараемся доказать, что такой тест невозможен. Читатели, которые хотят ознакомиться с элегантной и простой версией метода Тьюринга, могут обратиться к статье Хоара и Аллисона (Hoar and Allison), упоминающейся в библиографии.</p>
    <subtitle>Программа-тест терминаторов была бы волшебной</subtitle>
    <p>Прежде, чем окончательно распроститься с этим понятием, давайте посмотрим, почему иметь такую программу было бы так замечательно. Такой тест был бы чем-то вроде волшебной палочки, которая могла бы одним взмахом разрешить все проблемы теории чисел. Предположим, мы захотели бы узнать, является ли Вариация Гольдбаха истинным предположением — иными словами, все ли числа обладают свойством Черепахи. Для начала мы написали бы тест на Флупе под названием ЧЕРЕПАХА?, который проверял бы, есть ли у вводного параметра данное свойство. Дефект этой программы — то, что она не кончается, если ввод не обладает свойством Черепахи — здесь превращается в достоинство, поскольку теперь мы можем проверить процедуру ЧЕРЕПАХА? на ее кончаемость. Если наш тест отвечает ДА, это значит, что ЧЕРЕПАХА? кончается для всех вводных параметров — иными словами, все числа обладают свойством Черепахи. Ответ НЕТ означал бы, что имеется некое число, обладающее свойством Ахилла. Ирония заключается в том, что мы никогда не используем саму программу ЧЕРЕПАХА? — мы только ее проверяем.</p>
    <p>Идея решения любой проблемы теории чисел путем кодирования ее в программу и затем проверки этой программы на кончаемость сродни идее о проверке подлинности буддистского коана путем кодирования его в сложенную цепочку и затем проверяя на наличие буддистской природы уже эту цепочку. Может быть, Ахилл был прав, предполагая, что нужная информация может лежать ближе к поверхности в одном отображении, чем в другом.</p>
    <subtitle>Клуб Ф, числа-индексы и Зеленые Программы </subtitle>
    <p>Довольно мечтать — пора заняться делом! Как можно доказать, что тест на кончаемость в принципе невозможен? Для этого мы попытаемся применить диагональный аргумент к Флупу, так же, как мы это делали с Блупом. Мы увидим, что между этими двумя случаями есть небольшая, но решающая разница.</p>
    <p>Так же, как в случае Блупа, вообразим клуб, членами которого являются все программы Флупа. Мы будем называть его «Клубом Ф». Теперь проведем с ним те же три фильтрующих операции, после чего мы получим:</p>
    <p>Полный клуб всех безвызовных программ Флупа, которые вычисляют функции с одним вводным параметром.</p>
    <p>Давайте назовем эти специальные программы Флупа Зелеными Программами (поскольку они могут идти, никогда не останавливаясь, словно машины на зеленый свет).</p>
    <p>Теперь, точно так же как мы это сделали с Белыми Программами, дадим каждой Зеленой Программе индекс и организуем их в каталог, каждый том которого состоит из программ определенной длины, расположенных в алфавитном порядке.</p>
    <p>До сих пор мы просто повторяли с Флупом то, что ранее проделали с Блупом. Посмотрим теперь, удастся ли нам скопировать последнюю часть — диагональный метод. Попробуем определить диагональную функцию:</p>
    <p><emphasis>Zeldiag </emphasis>[N] = 1 + Zelprogram {#N}[N]</p>
    <p>Тут получается заминка: функция <emphasis>Zeldiag </emphasis>[N] может не иметь определенного значения выхода для всех значений входного параметра N. Это происходит потому, что при «фильтровании» мы не очистили Клуб Ф от всех неоканчивающихся программ — таким образом, у нас нет гарантии, что мы сможем вычислить <emphasis>Zeldiag </emphasis>[N] для всех значений N. Иногда мы можем ввести вычисления, которые никогда не окончатся. Диагональный аргумент в этом случае не годится, так как для его успешного приложения диагональная функция должна иметь значение для всех возможных входных параметров.</p>
    <subtitle>Проверка на кончаемость и Красные Программы</subtitle>
    <p>Чтобы поправить положение, мы могли бы использовать тест на кончаемость — если бы таковой существовал. Давайте предположим на минуту, что такой тест имеется, и используем его в качестве нашего четвертого фильтра. Идя по списку Зеленых Программ, мы начинаем отбрасывать одну за другой все не-терминаторы, так что в конце у нас остается:</p>
    <p>Полный клуб всех безвызовных программ Флупа, которые вычисляют функции с одним входным параметром и которые <emphasis>оканчиваются </emphasis>для всех его значений. </p>
    <p>Давайте назовем эти специальные программы Флупа Красными Программами (поскольку они всегда должны останавливаться, как машины на красный свет). Теперь мы можем применить диагональный аргумент. Определим:</p>
    <p><emphasis>Krasdiag </emphasis>[N] = 1 + Krasprogram {#N}[N]</p>
    <p>Точно так же, как в случае с функцией Белдиаг, мы должны заключить, что <emphasis>Krasdiag </emphasis>[N] — хорошо определенная, вычисляемая функция одной переменной, которая не находится в списке Красных Программ и, следовательно, ее невозможно вычислить даже с помощью мощного языка Флуп. Не пора ли нам перейти к Глупу?</p>
    <subtitle>Глуп — …</subtitle>
    <p>Что же такое Глуп? если Флуп — это освобожденный от цепей Блуп, то Глуп должен, в свою очередь, быть освобожденным от цепей Флупом. Но как же можно снять цепи дважды? Как можно создать язык, более мощный, чем Флуп? <emphasis>Krasdiag </emphasis>[N] оказалась функцией, значение которой умеем вычислять только мы, люди, поскольку мы подробно описали всю процедуру на русском языке — однако эту функцию, по-видимому, невозможно запрограммировать на языке Флуп. Это — весьма серьезная проблема, поскольку никто пока не нашел компьютерного языка, более мощного, чем Флуп.</p>
    <p>Мощность компьютерных языков в последнее время была объектом тщательных исследований. Нам самим не придется этим заниматься; упомянем только, что существует целый класс компьютерных программ <emphasis>с точно такой же выразительной мощностью</emphasis>, как Флуп, в том смысле, что любое вычисление, программируемое на одном языке, может быть запрограммировано на всех остальных языках. Интересно то, что почти любая попытка создать достойный внимания компьютерный язык приводит к созданию языка этого класса, то есть языка с выразительной мощностью Флупа. Приходится попотеть, чтобы создать достаточно интересный компьютерный язык <emphasis>слабее </emphasis>этих языков. Блуп, разумеется, пример более слабого языка, но это — скорее исключение, чем правило. Дело в том, что существует некий естественный путь создания алгоритмических языков, так что разные люди, работая независимо друг от друга, обычно создают эквивалентные языки, отличающиеся скорее стилем, чем степенью мощности.</p>
    <subtitle>… ни что иное как миф</subtitle>
    <p>В действительности, большинство специалистов считают, что для описания вычислений не может существовать более мощных языков, чем языки, эквивалентные Флупу. Эта гипотеза была сформулирована в 1930-х годах двумя людьми, работавшими независимо друг от друга. Об одном из них, Алане Тьюринге, мы еще будем говорить; другим был один из ведущих логиков этого столетия, Алонзо Чёрч. Гипотеза получила название <emphasis>Тезис Чёрча-Тьюринга</emphasis>. Принимаем Тезис Ч-Т за истину, мы должны заключить, что Глуп — не более, чем миф, поскольку во Флупе нет никаких ограничений, которые можно было бы снять; его мощность невозможно усилить, «сняв с него цепи», как мы это сделали с Блупом.</p>
    <p>Это ставит нас в неудобное положение: нам приходится заключить, что <emphasis>люди </emphasis>могут вычислить <emphasis>Krasdiag </emphasis>[N] для любого N, в то время как <emphasis>компьютер </emphasis>этого сделать не может. Дело в том что если бы это было в принципе возможно, это было бы возможно на Флупе — однако мы только что выяснили, что на Флупе этого нельзя сделать по определению. Это такое странное заключение, что нам придется как следует рассмотреть, на чем оно основано. Одним из краеугольных камней нашего построения было, если вы помните, сомнительное предположение о существовании разрешающей процедуры, способной отличить заканчивающиеся программы Флупа от незаканчивающихся. Возможность такой процедуры показалась подозрительной уже тогда, когда мы увидели, что она помогла бы разрешить все проблемы теории чисел одинаковым путем. Теперь у нас есть две причины, чтобы считать тест на кончаемость мифом; видимо, невозможно, пропустив программы Флупа через центрифугу, отличить терминаторы от не-терминаторов.</p>
    <p>Скептики могут возразить: а где же строгое доказательство невозможности подобного теста? Это возражение имеет смысл. Однако в подходе Тюринга мы находим более строгое обоснование того, что на языке класса Флупа невозможно написать программу, проверяющую программы Флупа на кончаемость.</p>
    <subtitle>Тезис Чёрча-Тьюринга</subtitle>
    <p>Посмотрим, что представляет из себя этот Тезис. Мы будем говорить о нем во всех подробностях в главе XVII; до тех пор мы воздержимся от его обсуждения, а здесь дадим лишь пару версий Тезиса. Далее следуют три родственных способа его выражения:</p>
    <p>(1) То, что могут вычислить люди, могут вычислить и машины.</p>
    <p>(2) То, что могут вычислить машины, может быть вычислено с помощью Флупа.</p>
    <p>(3) То, что могут вычислить люди, может быть вычислено с помощью Флупа.</p>
    <subtitle>Терминология: общерекурсивный и частично рекурсивный</subtitle>
    <p>В этой главе мы дали довольно широкий обзор некоторых понятий теории чисел и их соотношения с вычисляемыми функциями. Это очень плодотворное поле для исследований, поле, где переплетается теория вычислительной техники и современная математика. Прежде, чем заключить эту главу, я хочу ввести стандартные термины для понятий, с которыми мы здесь познакомились.</p>
    <p>Как я уже говорил, выражение «вычислимый на Блупе» эквивалентно выражению «примитивно-рекурсивный». С другой стороны, функции, вычислимые на Флупе, можно подразделить на две категории. Функции, вычислимые с помощью кончающихся программ Флупа, называются <emphasis>общерекурсивными</emphasis>; функции, вычислимые только с помощью не кончающихся программ Флупа, называются <emphasis>частично рекурсивными</emphasis>. (То же самое применимо и к предикатам.) Многие, говоря о «рекурсивных» функциях, на самом деле имеют в виду их «общерекурсивную» разновидность.</p>
    <subtitle>Мощь ТТЧ</subtitle>
    <p>Интересно, что ТТЧ настолько мощна, что в ней представлены не только все примитивно-рекурсивные предикаты, но и все общерекурсивные предикаты. Мы не будем приводить здесь доказательство обоих фактов, поскольку это увело бы нас в сторону от нашей цели — показать, что ТТЧ неполна. Если бы ТТЧ не могла выразить какие-либо примитивно-рекурсивные или общерекурсивные предикаты, ее неполнота была бы <emphasis>неинтересна </emphasis>— так почему бы нам не согласиться с тем, что все эти предикаты в ней выразимы, и не доказать, что она неполна в другом, более интересном смысле?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Ария в ключе G</p>
    </title>
    <p><emphasis>Черепаха и Ахилл возвращаются с экскурсии по фабрике консервных ключей.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы не возражаете, если я поменяю тему?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ради Бога.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хорошо. Я хотел вам рассказать, что несколько дней тому назад меня разбудил хулиганский телефонный звонок.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Как интересно!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да уж… Дело в том, что нахал сказал что-то совершенно бессмысленное. Он крикнул мне в ухо какую-то идиотскую фразу и повесил трубку… хотя, кажется, прежде чем повесить трубку, он повторил эту бессмыслицу дважды.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы помните, что именно он сказал?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Наш разговор проходил так:</p>
    <p><strong>Я</strong>: Алло?</p>
    <p><strong>Таинственный голос (дико орет)</strong>: Предваренное цитатой себя самого, порождает ложь! Предваренное цитатой себя самого, порождает ложь!</p>
    <p><emphasis>(Щелчок. Короткие гудки)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Для хулиганского звонка это довольно необычно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вот и я так подумал.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Может быть, в этой кажущейся чепухе все же есть какой-то смысл.</p>
    <p>Ахилл: Кто знает…</p>
    <p><emphasis>(Они входят в небольшой дворик, окруженный прелестными трехэтажными домами. В центре двора растет пальма; сбоку стоит башня. Около башни — ступеньки, на которых сидит мальчик, занятый беседой с девушкой в окне.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Куда это вы меня привели, Ахилл?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я хочу показать вам замечательный вид, открывающийся с этой башни.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ах, как мило!</p>
    <p><emphasis>(Они приближаются к мальчику, который смотрит на них с любопытством и говорит что-то девушке; оба хихикают. Вместо того, чтобы подниматься по лестнице, где сидит мальчишка, Ахилл и г-жа Ч поворачивают налево и спускаются по ступенькам, ведущим к небольшой деревянной двери.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вот и вход. Следуйте за мной.</p>
    <p><emphasis>(Ахилл открывает дверь. Они входят и начинают подниматься по крутой винтовой лесенке.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха (сопя и отдуваясь)</emphasis>: Я не гожусь для таких упражнений, Ахилл. Еще далеко?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Несколько пролетов… но у меня есть идея. Вместо того, чтобы карабкаться по верхней стороне лестницы, почему бы вам не попробовать идти по нижней стороне?</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_093.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 74. М. К. Эшер. «Сверху и снизу» (литография, 1947).</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Как же ТАКОЕ возможно?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Запросто, держитесь покрепче и переползайте на обратную сторону ступеней — места там достаточно. Вы увидите, что по этой лестнице можно ходить так же хорошо снизу, как и сверху…</p>
    <p><emphasis>Черепаха (переползая на обратную сторону ступенек)</emphasis>: Ну как, правильно?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Все верно, молодец!</p>
    <p><emphasis>Черепаха (слегка приглушенным голосом)</emphasis>: Это упражнение меня слегка запутало. Куда мне теперь идти — вверх или вниз?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Держитесь того же направления, как раньше. На вашей стороне ступенек это будет ВНИЗ, а на моей — ВВЕРХ.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Надеюсь, вы не хотите сказать, что спускаясь по лестнице, я могу попасть на вершину башни?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Почему-то получается именно так.</p>
    <p><emphasis>(И они начинают карабкаться по лестнице, одновременно описывая спирали — Атлетический Ахилл на одной стороне, и Тяжеловесная Черепаха Тортилла на другой. Вскоре лестница кончается)</emphasis></p>
    <p>Теперь вылезайте обратно, г-жа Черепаха. Дайте-ка я вам помогу.</p>
    <p><emphasis>(Он подает Черепахе руку и помогает ей забраться на верхнюю сторону ступенек)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Спасибо. Залезть обратно наверх было полегче.</p>
    <p><emphasis>(И они выходят на крышу, откуда открывается вид на город)</emphasis></p>
    <p>Какая красота, Ахилл. Я рада, что вы привели меня наверх — или, скорее, ВНИЗ.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я так и знал, что вам понравится.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Знаете, возвращаясь к тому хулиганскому звонку, — мне кажется, теперь я лучше понимаю, в чем дело.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да? Надеюсь, вы со мной поделитесь.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: С удовольствием. Вам не кажется, что выражение «предваряемый цитатой самого себя» звучит немного рекурсивно?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да. Немного Самую малость…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Можете ли вы вообразить себе что-либо, предваряемое собственной цитатой?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Пожалуй, например, Мао, входящий в банкетный зал, где уже повешен плакат с каким-либо его изречением. Получается Мао, предваряемый цитатой самого себя.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Какое у вас богатое воображение. Но давайте договоримся, что слово «предваряемый» будет относиться только к идее предварения на листе бумаги, а не к цитатам из государственных мужей.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну ладно. Но тогда заодно скажите, что вы имеете в виду под «цитатой»?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Когда вы говорите о каком-то слове или фразе, вы обычно заключаете их в кавычки. Например, я могу сказать:</p>
    <p>В слове «философ» пять букв.</p>
    <p>Я поставила «философ» в кавычки, чтобы указать, что я имею в виду СЛОВО «философ», а не философа собственной персоной. Это пример различия между «ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ» и «УПОМИНАНИЕМ».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Позвольте мне объяснить. Когда я говорю:</p>
    <p>Философы зарабатывают кучу денег, —</p>
    <p>я ИСПОЛЬЗУЮ слово, чтобы создать у вас в голове образ седобородого мудреца, окруженного мешками денег. Но заключая это — или любое другое — слово в кавычки, я тем самым лишаю его собственного значения и набора связанных с ним ассоциаций, и у меня остаются только значки на бумаге или звуки. Это называется «УПОМИНАНИЕ». При этом важен только типографский аспект слова, а его значение полностью игнорируется.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это похоже на использование скрипки в качестве мухобойки. Или, может быть, точнее было бы сказать «упоминание скрипки»? Тут в скрипке важна только ее твердость — любое другое ее значение и возможное использование полностью игнорируются. Если подумать, то при этом мы обходимся ничуть не лучше и с мухой.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ваши сравнения не лишены смысла, хотя они и являются весьма нестандартной интерпретацией различия между ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ и УПОМИНАНИЕМ. Теперь, пожалуйста, представьте что-либо, предваряемое собственной цитатой.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну что ж… Как насчет:</p>
    <p>«ГИП-ГИП УРА» ГИП-ГИП УРА</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Здорово! А еще что-нибудь?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ладно:</p>
    <p>«„ПЛЮХ“ — ЭТО НЕ НАЗВАНИЕ КНИГИ»</p>
    <p>«ПЛЮХ» — ЭТО НЕ НАЗВАНИЕ КНИГИ.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Этот пример станет гораздо интереснее, если убрать из него «Плюх».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Правда? Посмотрим:</p>
    <p>«ЭТО НЕ НАЗВАНИЕ КНИГИ»</p>
    <p>ЭТО НЕ НАЗВАНИЕ КНИГИ.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Видите, у вас получилось предложение.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И правда! Это предложение о фразе «это не название книги» — и предложение преглупое.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Почему преглупое?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Потому, что оно совершенно бессмысленно. Вот вам еще одно в том же духе:</p>
    <p>«ЗАВИСИТ ОТ ТОГО, СКОЛЬКО ДЕНЕГ У КОГО»</p>
    <p>ЗАВИСИТ ОТ ТОГО, СКОЛЬКО ДЕНЕГ У КОГО.</p>
    <p>Ну, и что это означает? Право слово, что за глупая игра.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ну что вы — напротив, это очень серьезно. В действительности, эта операция предварения некоей фразы ее собственной цитатой настолько важна, что я дам ей специальное имя.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да? Какого же названия удостоится эта глупая операция?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Думаю, что я назову это «квайнированием» фразы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: «Квайнирование»? Что это еще за слово?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Если не ошибаюсь, это слово из тринадцати букв.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я имел в виду, почему вы выбрали именно эти тринадцать букв и именно в таком порядке.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ага, теперь я понимаю, что вы хотели сказать, спросив меня: «Что это еще за слово?» Видите ли, эту операцию изобрел философ по имени «Виллард Ван Орман Квайн», так что я назвал ее в его честь. К сожалению, подробнее объяснить не могу. Почему его имя состоит именно из этих букв, и именно в таком порядке — на этот вопрос у меня пока нет ответа. Но я готова попытаться —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Прошу вас, не утруждайтесь! Меня совсем не интересуют эти детали. Так или иначе, теперь я умею квайнировать фразы. Это довольно занимательно… Вот еще одна квайнированная фраза:</p>
    <p>«ЭТО ФРАГМЕНТ ПРЕДЛОЖЕНИЯ» ЭТО ФРАГМЕНТ ПРЕДЛОЖЕНИЯ.</p>
    <p>Разумеется, это глупо, зато интересно. Вы берете кусочек предложения, квайнируете его, и оп-ля! перед вами что-то новое! В данном случае, это настоящее предложение.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Попробуйте квайнировать фразу «это фуга без темы».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Фуга без темы была бы —</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: — аномалией, разумеется. Но не отвлекайтесь. Сначала квайны, а потом пьесы. Как говорится, сделал дело — играй смело!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Квайны, говорите? Хорошо:</p>
    <p>«ЭТО ФУГА БЕЗ ТЕМЫ» ЭТО ФУГА БЕЗ ТЕМЫ</p>
    <p>Мне кажется, что больше смысла было бы говорить о «предложении» вместо «фуги». Ну да ладно… Дайте мне еще пример!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Хорошо, вот вам напоследок такая фраза:</p>
    <p>«ПОСЛЕ КВАЙНИРОВАНИЯ ДАЕТ ЛЮБОВНУЮ ПЕСНЬ ЧЕРЕПАХИ».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это совсем нетрудно:</p>
    <p>«ПОСЛЕ КВАЙНИРОВАНИЯ ДАЕТ ЛЮБОВНУЮ ПЕСНЬ ЧЕРЕПАХИ».</p>
    <p>ПОСЛЕ КВАЙНИРОВАНИЯ ДАЕТ ЛЮБОВНУЮ ПЕСНЬ ЧЕРЕПАХИ.</p>
    <p>Гмм… Что-то здесь не то. О, понятно — это предложение говорит о себе самом! Видите?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что вы хотите сказать? Предложения не умеют говорить.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да, но они упоминают о каких-то вещах, и это предложение упоминает прямо, недвусмысленно и безошибочно о самом себе! Чтобы это увидеть, вы должны вспомнить, что такое квайнирование.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Мне совсем не кажется, что это предложение говорит о себе самом. Покажите мне хотя бы одно «Я», или «это предложение», или что-нибудь в этом роде.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы нарочно придуряетесь. Его красота как раз и заключается в том, что оно относится к себе самому, не называя себя при этом прямо.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Придется вам разложить это для меня по полочкам — я женщина простая и таких сложностей не понимаю.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы ведете себя как Фома Неверующий. Ну ладно, постараюсь… Представьте себе, что я придумываю предложение — назовем его «предложением П» — и оставляю в нем прочерк.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Например?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вот так:</p>
    <p>« ___ ПОСЛЕ КВАЙНИРОВАНИЯ ДАЕТ ЛЮБОВНУЮ ПЕСНЬ ЧЕРЕПАХИ».</p>
    <p>Теперь тема предложения П зависит от того, как вы заполните прочерк. Как только вы сделали выбор, тема определена: Это будет фраза, которую вы получите, кзайнировав то, что оказалось на месте прочерка. Назовем это «предложением К», поскольку оно получается в результате квайнирования.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что ж, это имеет смысл. Если бы на месте прочерка мы поставили бы «написано на старых банках горчицы, чтобы сохранять ее свежей», тогда предложением К было бы:</p>
    <p>«НАПИСАНО НА СТАРЫХ БАНКАХ ГОРЧИЦЫ, ЧТОБЫ СОХРАНЯТЬ ЕЕ СВЕЖЕЙ»</p>
    <p>НАПИСАНО НА СТАРЫХ БАНКАХ ГОРЧИЦЫ, ЧТОБЫ СОХРАНЯТЬ ЕЕ СВЕЖЕЙ.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Значит, Предложение П утверждает (не знаю, правда, насколько это верно), что Предложение К —- Любовная Песнь Черепахи. Так или иначе, Предложение П здесь говорит не о себе самом, но о Предложении К. Согласны ли вы с этим?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Безусловно — и что за прелестная Песнь!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но теперь я хочу заполнить прочерк чем-то другим, а именно:</p>
    <p>«ПОСЛЕ КВАЙНИРОВАНИЯ ДАЕТ ЛЮБОВНУЮ ПЕСНЬ ЧЕРЕПАХИ».</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ах, боже мой! Вы слишком все усложняете. Боюсь, этот орешек окажется мне не по зубам…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, не волнуйтесь — я уверен, что скоро вы все поймете. Теперь Предложением К становится:</p>
    <p>«ПОСЛЕ КВАЙНИРОВАНИЯ ДАЕТ ЛЮБОВНУЮ ПЕСНЬ ЧЕРЕПАХИ»</p>
    <p>ПОСЛЕ КВАЙНИРОВАНИЯ ДАЕТ ЛЮБОВНУЮ ПЕСНЬ ЧЕРЕПАХИ.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Постойте-ка, я, кажется, поняла! Предложение К теперь стало совершенно таким же, как и предложение П.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И, поскольку Предложение К — всегда тема предложения П, у нас получается петля: Предложение П теперь указывает на самого себя. Как видите, автореферентность здесь получилась вполне случайно. Обычно Предложения П и К совершенно не похожи — но при правильном выборе темы в предложении П, квайнирование покажет вам этот магический трюк.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ловко, ничего не скажешь! Странно, почему я сама до этого не додумалась. Скажите, а следующее предложение тоже автореферентно?</p>
    <p>«СОСТОИТ ИЗ ЧЕТЫРЕХ СЛОВ»</p>
    <p>СОСТОИТ ИЗ ЧЕТЫРЕХ СЛОВ.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Гм-м… Трудно сказать. Это предложение относится не себе самому, но скорее ко фразе «состоит из четырех слов». Хотя, разумеется, эта фраза — ЧАСТЬ предложения.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Так что предложение говорит о своей части — и что же?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это можно тоже рассматривать как автореференцию, не так ли?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: По моему мнению, отсюда еще далеко до настоящей автореферентности. Но не забивайте себе сейчас голову этими сложностями — у вас еще будет время о них поразмыслить.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Правда?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Безусловно, будет. А пока, почему бы вам не попробовать квайнировать фразу «Предваряемый цитатой себя самого, производит ложь»?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А, вы имеете в виду тот хулиганский звонок. Квайнирование этой фразы дает:</p>
    <p>«ПРЕДВАРЯЕМЫЙ ЦИТАТОЙ СЕБЯ САМОГО, ПРОИЗВОДИТ ЛОЖЬ»</p>
    <p>ПРЕДВАРЯЕМЫЙ ЦИТАТОЙ СЕБЯ САМОГО, ПРОИЗВОДИТ ЛОЖЬ.</p>
    <p>Так вот что говорил тот негодяй! Я тогда его не понял. И правда, какое неприличное замечание! Да за такое надо в тюрьму сажать!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это почему же?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я от него просто заболеваю, в отличие от предыдущих высказываний, я не могу сказать, истинно ли оно или ложно. И чем больше я о нем думаю, тем больше запутываюсь. У меня от этой путаницы голова идет кругом. Интересно, что за лунатик изобрел подобный кошмар и мучает им по ночам честных людей?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Кто знает… Ну что, пора спускаться?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: В этом нет нужды — мы уже на первом этаже. Зайдите обратно, и вы в этом убедитесь <emphasis>(Они заходят в башню и видят небольшую деревянную дверь)</emphasis> Вот и выход — следуйте за мной.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы уверены? Я вовсе не хочу свалиться с третьего этажа и сломать себе панцирь.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разве я вас когда-нибудь обманывал?</p>
    <p><emphasis>(И он открывает дверь. Прямо перед ними сидит, по всей видимости, тот же самый мальчуган, болтающий с той же самой девушкой. Ахилл и г-жа Ч поднимаются по тем же ступенькам, по которым, как кажется, они раньше спускались, чтобы зайти в башню, и выходят во двор, кажущийся тем же самым двориком, в котором они уже побывали раньше.)</emphasis></p>
    <p>Благодарю вас, г-жа Ч, за ваше объяснение по поводу того хулиганского звонка.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: А я вас — за прелестную прогулку. Надеюсь, мы скоро увидимся опять.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА XIV: О формально неразрешимых суждениях ТТЧ и родственных систем<a l:href="#n_41" type="note">[41]</a></p>
    </title>
    <subtitle>Две идеи «устрицы»</subtitle>
    <p>НАЗВАНИЕ ЭТОЙ ГЛАВЫ — адаптация заглавия знаменитой статьи Гёделя, опубликованной в 1931 году; я заменил «Principia mathematica» на ТТЧ. Гёдель написал эту статью строго техническим языком, стараясь дать безупречное доказательство своей теоремы; в этой главе я постараюсь изложить его идеи более интуитивно. Сосредоточусь на двух идеях, лежащих в основе Гёделева доказательства. Первая идея — это открытие того факта, что некоторые строчки ТТЧ могут быть интерпретированы как суждения о других строчках ТТЧ; иными словами, ТТЧ оказалась языком, способным к самоанализу. Этот факт вытекает из Гёделевой нумерации. Вторая идея — это то, что данное свойство может быть сконцентрировано полностью в одной строке: в фокусе такой строки — она сама. Этот прием восходит, в принципе, к диагональному методу Кантора.</p>
    <p>По моему мнению, всякий, кто желает достичь глубокого понимания Гёделева доказательства, должен признать, что в его основе лежит слияние этих двух идей. Каждая из них по отдельности уже является шедевром, но чтобы соединить их, потребовался гений. Однако если бы мне предложили выбрать, какая из двух идей важнее, я, безусловно, указал бы на первую — Гёделеву нумерацию, поскольку эта идея приложима к понятию значения и упоминания во всех системах, имеющих дело с символами. Эта идея выходит далеко за пределы математической логики, в то время как Канторов прием, как бы значим он ни был для математиков, почти не связан с реальной жизнью.</p>
    <subtitle>Первая идея: пары доказательства</subtitle>
    <p>Не откладывая дела в долгий ящик, приступим к рассмотрению самого доказательства. В IX главе мы уже объяснили довольно подробно идею Гёделева изоморфизма. Здесь мы постараемся описать математическое понятие, позволяющее нам перевести предложение типа «Строчка 0=0 — теорема ТТЧ» в высказывание теории чисел. Для этого мы воспользуемся <emphasis>парами доказательства</emphasis>. Пара доказательства — это пара натуральных чисел, соотносящихся между собой таким образом: </p>
    <p>Два натуральных числа <emphasis>m</emphasis> и <emphasis>n</emphasis> (в данном порядке) являются парой доказательства в ТТЧ тогда и только тогда, если <emphasis>m</emphasis> — Гёделев номер такой деривации ТТЧ, последняя строчка которой имеет Гёделев номер <emphasis>n</emphasis>.</p>
    <p>Аналогичное понятие существует и для системы MIU; пожалуй, интуитивно легче понять именно этот случай. Так что давайте на минуту оставим пары доказательства ТТЧ и обратимся к парам доказательства в системе MIU. Их определение почти такое же: </p>
    <p>Два натуральных числа <emphasis>m</emphasis> и <emphasis>n</emphasis> (в данном порядке) являются парой доказательства в MIU тогда и только тогда, если <emphasis>m</emphasis> — Гёделев номер такой деривации MIU, последняя строчка которой имеет Гёделев номер <emphasis>n</emphasis>.</p>
    <p>Давайте рассмотрим несколько примеров пар доказательства в системе MIU. Пусть <emphasis>m</emphasis> — 3131131111301, <emphasis>n</emphasis> = 301. Эти значения тип составляют пару доказательства, поскольку <emphasis>m</emphasis> — Гёделев номер следующей деривации MIU:</p>
    <p><strong>MI</strong></p>
    <p><strong>MII</strong></p>
    <p><strong>MIIII</strong></p>
    <p><strong>MUI</strong></p>
    <p>где последняя строчка — MUI — имеет Гёделев номер 301, то есть <emphasis>n</emphasis>.</p>
    <p>С другой стороны, при <emphasis>m</emphasis> = 31311311130, и <emphasis>n</emphasis> = 30 пары доказательства не получается. Чтобы понять, почему, рассмотрим деривацию, кодом которой должно было бы являться <emphasis>m</emphasis>:</p>
    <p><strong>MI</strong></p>
    <p><strong>MII</strong></p>
    <p><strong>MIII</strong></p>
    <p><strong>MU</strong></p>
    <p>В этой предположительной деривации есть неверный шаг. Это — переход от второй к третьей строке: от <strong>MII</strong> к <strong>MIII</strong>. В системе MIU нет правила, которое позволяло бы подобный типографский шаг. Соответственно — и это очень важно — нет такого арифметического шага, который позволил бы вам перейти от 311 к 3111. Возможно, что, после того как вы прочли главу IX, это покажется вам тривиальным, но именно подобные наблюдения лежат в основе Гёделева изоморфизма. Все, что мы делаем в формальных системах, имеет свою параллель в арифметических действиях.</p>
    <p>Так или иначе, величины <emphasis>m</emphasis> = 31311311130, и <emphasis>n</emphasis> = 30, безусловно, не являются парой доказательства MIU. Само по себе, это еще не означает, что 30 — не номер MIU. Могло бы найтись другое число, составляющее пару доказательства с 30. (На самом деле, мы уже выяснили ранее, что 30 — не теорема MIU. Следовательно, ни одно число не может составлять пару доказательства с 30.)</p>
    <p>А как насчет пар доказательства в ТТЧ? Я приведу вам два параллельных примера, лишь один из которых является действительной парой доказательства. Можете ли вы определить, какой именно? (Кстати, именно здесь появляется кодон «611», функция которого — отделять Гёделевы номера последующих строк в деривации ТТЧ. В этом смысле, «611» служит в качестве знака препинания. В системе MIU эту роль выполняет начальное «3» каждой строки; там не нужна никакая дополнительная пунктуация.)</p>
    <p>1) <emphasis>m</emphasis> = 626,262,636,223,123.262,111,666,611,223,123,666,111,666</p>
    <p>    <emphasis>n</emphasis> = 123,666,111,666</p>
    <p>(2) <emphasis>m</emphasis> = 626,262,636,223,123,262,111.666,611,223.333,262,636123,262,111,666 </p>
    <p>     <emphasis>n</emphasis> = 223,333,262,636,123.262,111,666</p>
    <p>Легко обнаружить, какая из этих дериваций настоящая, переведя их в традиционную нотацию и произведя стандартный анализ. При этом выясняется:</p>
    <p>(1) является ли предполагаемая деривация, кодом которой является <emphasis>m</emphasis>, «законной»;</p>
    <p>(2) если это так, то совпадает ли последняя строка деривации со строчкой, кодом которой является <emphasis>n</emphasis>.</p>
    <p>Шаг (2) тривиален; шаг (1) тоже довольно прямолинеен, поскольку для него не нужен бесконечный поиск и в нем не спрятаны никакие петли. Вспомните примеры из системы MIU и просто мысленно замените правила MIU и ее аксиому на правила и аксиомы ТГЧ. В обоих случаях алгоритм один и тот же:</p>
    <p><strong>Следить за деривацией, переходя от строчки к строчке.</strong></p>
    <p><strong>Отмечать строчки, являющиеся аксиомами.</strong></p>
    <p><strong>Для каждой строчки, НЕ являющейся аксиомой, проверять, следует ли она из предыдущих строчек предполагаемой деривации.</strong></p>
    <p><strong>Если все не-аксиомы следуют по правилам вывода из предыдущих строчек, значит, перед вами — законная деривация; в противном случае, перед вами — фальшивка. </strong></p>
    <p>На каждой ступени здесь совершается ограниченное число вполне определенных действий.</p>
    <subtitle>Свойство «пара-доказательности» примитивно рекурсивно …</subtitle>
    <p>Я делаю такой упор на ограниченность петель потому, что, как вы могли догадаться, я собираюсь доказать</p>
    <p>ОСНОВНОЙ ФАКТ 1: Свойство пара-доказательности — это примитивно рекурсивное свойство теории чисел; следовательно, оно может быть проверено на программе Блупа.</p>
    <p>Необходимо отличать это свойство от его близкого теоретико-численного родственника: свойства <emphasis>числа-теоремы</emphasis>. Если мы говорим, что <emphasis>n</emphasis> — число-теорема, мы имеем в виду. что существует <emphasis>некое </emphasis>число <emphasis>m</emphasis>, такое, что оно составляет с <emphasis>n</emphasis> пару доказательства. (Кстати, это приложимо как к ТТЧ, так и к системе MIU; пожалуй, полезно иметь в виду обе системы, пользуясь MIU как прототипом.) Чтобы проверить, является ли <emphasis>n</emphasis> числом-теоремой, вам придется проверить всех потенциальных пара-доказательных «партнеров» <emphasis>m</emphasis> — и именно тут вы вполне можете запутаться в бесконечной петле. Невозможно определить, сколько вам придется искать, пока вы наткнетесь на число, составляющее пару доказательства с <emphasis>n</emphasis>. Эта проблема возникает во всех системах, сочетающих удлиняющие и укорачивающие правила; подобная комбинация сообщает системе некоторую непредсказуемость.</p>
    <p>Нам может пригодиться сейчас пример Вариации Гольдбаха. Проверить является ли <emphasis>пара </emphasis>чисел (<emphasis>m</emphasis>, <emphasis>n</emphasis>) Черепашьей парой нетрудно; это значит, что как <emphasis>m</emphasis> так и <emphasis>n</emphasis>+<emphasis>m</emphasis> должны быть простыми числами. Эта проверка несложна, потому что свойство простоты — примитивно рекурсивно, то есть может быть обнаружено при помощи конечного теста. Но если мы хотим узнать, обладает ли <emphasis>n</emphasis> свойством Черепахи, тогда нам нужно ответить на вопрос «существует ли некое число <emphasis>m</emphasis>, формирующее вместе с <emphasis>n</emphasis> Черепашью пару?» Это снова уводит нас в область неведомого, в страну бесконечной MU-петельности.</p>
    <subtitle>… и, следовательно, представлено в ТТЧ</subtitle>
    <p>Таким образом, из Основного Факта 1 мы можем вывести</p>
    <p>ОСНОВНОЙ ФАКТ 2: Свойство формировать пару доказательства может быть проверено на Блупе — следовательно, оно представлено в ТТЧ некоей формулой с двумя свободными переменными. </p>
    <p>Как и ранее, мы не упоминаем точно, к какой именно системе относятся данные пары доказательств; оказывается, что это не столь важно, потому что оба Основных Факта действительны для любой формальной системы. Это — общее свойство формальных систем: мы всегда можем определить при помощи предсказуемо конечного теста, является ли данная последовательность строк доказательством, или нет. То же верно и для соответствующих арифметических понятий.</p>
    <subtitle>Мощь пар доказательства</subtitle>
    <p>Для конкретности предположим, что мы имеем дело с системой MIU. Вы, наверное, помните строчку, которую мы назвали МУМОН'ом. На одном из уровней эта строчка интерпретировалась как утверждение «MU — теорема системы MIU.» Можно показать, как МУМОН выражается в ТТЧ с помощью формулы, выражающей понятие пар доказательства в MIU. Давайте сократим эту формулу, в существовании которой нас уверяет Основной Факт 2, следующим образом:</p>
    <p>ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-MIU{а, а'}</p>
    <p>Поскольку это — свойство двух чисел, оно представлено формулой с двумя свободными переменными. (В этой главе мы будем пользоваться строгой версией ТТЧ и нам надо будет различать между переменными а, а', а'' и т. д.) Чтобы сказать: «MU — теорема системы MIU», нам придется взять изоморфное высказывание «30 — число-теорема системы MIU» и перевести его в нотацию ТТЧ. Это несложно, если призвать на помощь наше условное сокращение (вспомните главу VIII, в которой, чтобы указать замену каждого а' на, символ числа, слева от этого символа мы писали «/а'»):</p>
    <p>Eа: ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-MIU{a,SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS0/a'}</p>
    <p>Посчитайте <strong>С</strong>: их 30 штук. Заметьте, что это — закрытое высказывание ТТЧ, поскольку одна свободная переменная квантифицированна, а другая заменена на символ числа. То, что мы здесь проделали, весьма интересно. Благодаря Основному Факту 2 мы получили возможность говорить о <emphasis>парах доказательства</emphasis>: теперь мы выяснили, как мы можем говорить о числах-теоремах: для этого нужно всего лишь добавить в начале квантор существования! Более точным переводом данной выше строчки было бы «существует некое число а, которое составляет пару доказательства с 30 в качестве второго элемента».</p>
    <p>Предположим, что мы захотели бы проделать нечто похожее в ТТЧ — например, выразить высказывание «0=0 — это теорема ТТЧ». Мы можем сократить существующую (согласно Основному Факту 2) формулу аналогичным образом (опять с двумя свободными переменными):</p>
    <p>ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-ТТЧ{а, а'}</p>
    <p>(Эта сокращенная формула ТТЧ читается так: «Натуральные числа а и а' являются парой доказательства».) Следующим шагом является перевод нашего высказывания в теорию чисел, следуя модели МУМОН. Получается высказывание «существует некое число а, которое составляет пару доказательства с 666,111,666 в качестве второго элемента». Это выражается следующей формулой ТТЧ:</p>
    <p>Ea:ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-ТТЧ{a, SSSSS … SSSSS0/а'}</p>
    <p>.                                                         |________| </p>
    <p>.                                 <emphasis>(Очень много S - целых 666,111.666!)</emphasis></p>
    <p>Это — закрытое высказывание ТТЧ. (Давайте назовем его Джошу — скоро узнаете, почему.) Мы убедились, что возможно говорить не только о примитивно рекурсивном понятии пар доказательства ТТЧ, но и о родственном, хотя и более сложном понятии чисел-теорем ТТЧ.</p>
    <p>Чтобы убедиться, насколько хорошо вы поняли эти идеи, попробуйте перевести в ТТЧ следующие высказывания мета-ТТЧ:</p>
    <p>(1) <strong>0=0</strong> не является теоремой ТТЧ.</p>
    <p>(2) <strong>~0=0</strong> — теорема ТТЧ.</p>
    <p>(3) <strong>~0=0</strong> не является теоремой ТТЧ. </p>
    <p>Каким образом решения отличаются от примеров, данных выше, и друг от друга? Вот еще несколько упражнений на перевод:</p>
    <p>(4) ДЖОШУ — теорема ТТЧ. (Получившуюся строчку ТТЧ назовите МЕТА-ДЖОШУ.)</p>
    <p>(5) МЕТА-ДЖОШУ — теорема ТТЧ. (Получившуюся строчку ТТЧ назовите МЕТА-МЕТА-ДЖОШУ.)</p>
    <p>(6) МЕТА-МЕТА-ДЖОШУ — теорема ТТЧ.</p>
    <p>(7) МЕТА-МЕТА-МЕТА-ДЖОШУ — теорема ТТЧ.</p>
    <p>(и т. д., и т. п.)</p>
    <p>Пример (5) показывает, что высказывания мета-мета-ТТЧ могут быть переведены в нотацию ТТЧ; пример (6) показывает то же самое для мета-мета-мета-ТТЧ, и т. д.</p>
    <p>Важно помнить о разнице между <emphasis>выражением </emphasis>свойства, и его <emphasis>представлением</emphasis>. Например, свойство численно-теоремности ТТЧ <emphasis>выражено </emphasis>следующей формулой:</p>
    <p>Eа: ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-ТТЧ {а, а'}</p>
    <p>Перевод: «а' — число-теорема ТТЧ». Однако у нас нет гарантии того, что эта формула действительно <emphasis>представляет</emphasis> данное понятие, поскольку у нас нет гарантии того, что это свойство примитивно рекурсивно — на самом деле, у нас есть некоторые основания полагать, что это не так! (Наши подозрения вполне обоснованы. Свойство являться числом-теоремой ТТЧ — НЕ примитивно рекурсивно, и такой формулы ТТЧ, которая могла бы его выразить, не существует!) С другой стороны, свойство являться парой доказательства, являясь примитивно рекурсивным, одновременно выразимо и представимо с помощью формулы, данной выше.</p>
    <subtitle>Замена подводит нас ко второй идее</subtitle>
    <p>Предыдущее обсуждение показало нам, как ТТЧ может «анализировать» понятие теоремности ТТЧ. Это — основа первой части доказательства. Перейдем теперь ко второй идее доказательства, путем развития понятия, позволяющего сконцентрировать этот «самоанализ» в одной единственной формуле. Для этого давайте посмотрим, что случается с Гёделевым номером какой-либо формулы, когда ее структура слегка меняется. Рассмотрим следующее изменение:</p>
    <p>замена всех свободных переменных на определенные символы чисел.</p>
    <p>Ниже, в левой колонке, даны два примера этой операции; в правой колонке показаны параллельные изменения в Гёделевых номерах.</p>
    <p>Формула                                                         Геделев номер</p>
    <p>a=a                                                                 262,111,262</p>
    <p>теперь заменим все свободные переменные на символ числа 2                       </p>
    <p>SS0=SS0                                                          123,123,666,111,123,123,666</p>
    <p>                                                         *******</p>
    <p>~Ea:Ea':Ea''=(SSa*SSa')                                      223,333,262,636,333,262,163,636,</p>
    <p>.                                                                    262,163,163,111,362,123,123,262,</p>
    <p>.                                                                    236,123,123,262,163,323</p>
    <p>теперь заменим заменим свободные переменные на символ числа 4                       </p>
    <p>~Ea:Ea':SSSS0=(SSa*SSa')                                  223,333,262,636,333,262,163,636,</p>
    <p>.                                                                   123,123,123,123,666,111,362,123,</p>
    <p>.                                                                   123,262,236,123,123,262,163,323,</p>
    <p>В правой колонке происходит изоморфный арифметический процесс, в котором один большой номер превращается в другой, еще больший номер. Функцию, которая производит этот новый номер из старого, несложно описать арифметически в терминах сложения, умножения, возведения в десятую степень и так далее — но нам это не нужно. Важно здесь то, что отношения между (1) первоначальным Гёделевым номером, (2) номером, чей символ мы вставили и (3) Гёделевым номером, при этом получающимся — это примитивно рекурсивные отношения. Это значит, что на Блупе может быть написана программа-тест, которая, если мы введем в нее эти три номера, сможет ответить ДА. если между ними существуют такие отношения, и НЕТ — в противном случае. Вы можете проверить себя на способность проводить такие тесты (и в то же время убедиться, что в этом процессе нет спрятанных открытых петель), проверив следующие два случая:</p>
    <p>(1) 362,262,112,262,163,323,111,123,123,123,123,666;</p>
    <p>.     2;</p>
    <p>.    362,123,123,666,112,123,123,666,323,111,123,123,123,123,666.</p>
    <p>(2) 223,362,262,236,262,323,111,262,163;</p>
    <p>.     1;</p>
    <p>.     223,362,123,666,236,123,666,323,111,262,163.                             </p>
    <p>Как обычно, один из примеров проходит проверку, а другой — нет. Назовем эти отношения между тремя номерами отношениями <emphasis>замены</emphasis>. Поскольку они примитивно рекурсивны, они могут быть <emphasis>представлены </emphasis>некоей формулой ТТЧ с тремя свободными переменными. Давайте запишем эту формулу сокращенно:</p>
    <p>   ZAM{a, a', a"}</p>
    <p>Поскольку эта формула представляет отношения замены, нижеследующая формула ТТЧ должна являться теоремой:</p>
    <p>ZAM{SSSSS..... SSSSS0/a, SS0/a', SSSSSS..... SSSS0/a"}</p>
    <p>.           |________|                          |________|</p>
    <p>.         262,111,262-«S»          123,123,666,111,123,123,666 «S»</p>
    <p>(Это основано на первом примере отношений замены, показанном ранее в виде параллельных колонок.) С другой стороны, поскольку формула ZAM представляет собой отношения замены, формула, данная ниже, не является теоремой ТТЧ:</p>
    <p>ZAM{SSS0/a, SS0/a', S0/a"}</p>
    <subtitle>Арифмоквайнирование</subtitle>
    <p>Пора соединить все эти части в одно гармоничное целое. Мы попробуем использовать технику ПАР-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-ТТЧ и формул ZAM для построения суждения ТТЧ, интерпретирующегося как «Эта строчка ТТЧ — не теорема ТТЧ». Как это возможно? Даже теперь, когда у нас есть все необходимые инструменты, ответ на этот вопрос найти нелегко.</p>
    <p>Интересный и на вид довольно несерьезный прием состоит в подстановке в формулу <emphasis>ее собственного</emphasis> Гёделева номера. Это весьма похоже на другое, тоже легкомысленное на вид понятие «квайнирования», о котором вы прочли в «Арии в ключе G». Однако квайнирование оказалось важным, поскольку оно представляет из себя новый способ создания автореферентных суждений. Автореферентность подобного типа сначала кажется весьма странной, но, поняв ее принцип, вы найдете ее простой и изящной. Арифметическая версия квайнирования — назовем ее <emphasis>арифмоквайнированием </emphasis>— позволит нам получать суждения ТТЧ, «говорящие о себе самих».</p>
    <p>Давайте рассмотрим пример арифмоквайнирования. Нам нужна формула, по меньшей мере, с одной переменной. Для этого годится следующая формула:</p>
    <p>a=S0</p>
    <p>Гёделев номер этой формулы — 262,111,123,666; теперь мы подставим этот номер в саму формулу — или, точнее, мы подставим в нее <emphasis>символ </emphasis>этого номера. У нас получится:</p>
    <p>SSSSS.....SSSSSO=S0</p>
    <p>|____________|</p>
    <p>262,111,123,666 «S»</p>
    <p>Эта новая формула очень глупа: она утверждает, что 262,111,123,666 равняется 1. Если бы мы начали со строчки <strong>~a=S0</strong>, и затем арифмоквайнировали ее, у нас получилось бы верное высказывание, в чем вы сами можете убедиться.</p>
    <p>Разумеется, арифмоквайнируя, вы проделываете специальную операцию замены, о которой мы упомянули ранее. Чтобы говорить об арифмоквайнировании в ТТЧ, нам понадобилась бы формула:</p>
    <p>ZAM{a'',a'',a'}</p>
    <p>где две первые переменные совпадают. Это происходит потому, что мы используем один и тот же номер двумя разными способами (эхо Канторовского диагонального метода!) Номер а' является одновременно (1) первоначальным Гёделевым номером и (2) номером-заменой. Давайте сократим вышеприведенную формулу:</p>
    <p>ARITHMOQUINE{a'', a'}</p>
    <p>В переводе на русский это означает, что:</p>
    <p>а' — Гёделев номер формулы, полученной арифмоквайнированием формулы с Гёделевым номером а''.</p>
    <p>Предыдущее предложение — длинное и запутанное. Давайте попробуем выразить то же самое с помощью краткого и элегантного термина:</p>
    <p>а' — арифмоквайнификация а''</p>
    <p>Например, арифмоквайнификацией формулы <strong>262,111,123,666</strong> был бы следующий невероятный гигант:</p>
    <p>123,123,123, ...... 123,123,123,666,111,123,666</p>
    <p>|_________________________|</p>
    <p><emphasis>«123» повторяется 262, 111, 123,666 раз</emphasis>.</p>
    <p>(Это всего-навсего Гёделев номер формулы, полученной, когда мы арифмоквайнировали a=S0.) Как видите, мы можем довольно легко говорить об арифмокваинировании в ТТЧ.</p>
    <subtitle>Последняя соломинка</subtitle>
    <p>Если вы снова перелистаете «Арию в ключе G», то увидите, что последний трюк, необходимый для получения автореференции по Квайну, заключается в том, чтобы квайнировать высказывание, само говорящее о квайнировании. Одного квайнирования оказывается недостаточно — вы должны квайнировать предложение о квайнировании! Нам придется использовать параллельный трюк и арифмоквайнировать формулу, саму упоминающую квайнирование. Давайте запишем эту формулу; назовем ее дядей <strong>G</strong>.</p>
    <p>~Eа:Eа':&lt;ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-</p>
    <p>TTЧ{a,a'}&#923; ARITHMOQUINE{a",a'}&gt;</p>
    <p>Легко увидеть, насколько здесь замешано арифмоквайнирование. У этого «дяди», разумеется, есть Гёделев номер — мы будем называть его <emphasis>d</emphasis>. Начало и конец <emphasis>d</emphasis> и даже кое-какие фрагменты его середины мы можем прочитать без труда:</p>
    <p><emphasis>d</emphasis> = 223,333,262,636,333,262,163,636,212..... 161,.... 213</p>
    <p>Для остального нам только нужно знать, как выглядят в записи формулы ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-ТТЧ и ARITHMOQUINE. Приводить здесь эту запись слишком сложно, да и не нужно.</p>
    <p>Теперь осталась самая малость — нужно арифмоквайнировать самого дядю! Для этого надо избавиться от свободных переменных, которых у нас только одна — а'' — и заменить их на символ числа <emphasis>d</emphasis>. Мы получим:</p>
    <p>~Ea:Ea':&lt;ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-ТТЧ{a,a'}</p>
    <p>&#923;ARITHMOQUINE{SS…SSS0/a'',a'}&gt;</p>
    <p>.                       |___|</p>
    <p>.                       <emphasis>d</emphasis> «S»  </p>
    <p>Именно это и есть Гёделева строчка, которую мы называем «G». Теперь у нас возникают два вопроса, на которые необходимо ответить без промедления. Вот они:</p>
    <p>(1) Каков Гёделев номер <strong>G</strong>?</p>
    <p>(2) Какова интерпретация <strong>G</strong>?</p>
    <p>Сначала ответим на первый вопрос. Как мы получили <strong>G</strong>? Мы начали с дяди и арифмоквайнировали его, так что, по определению арифмоквайнирования, Гёделев номер <strong>G</strong> — это:</p>
    <p>арифмоквайнификация <emphasis>d</emphasis>.</p>
    <p>Теперь второй вопрос. Постараемся перевести <strong>G</strong> на русский постепенно, шаг за шагом проясняя значение этой строчки. Нашей первой попыткой будет дословный перевод:</p>
    <p>«Не существует чисел а и а' таких, что они оба:</p>
    <p>(1) составляют пару доказательства ТТЧ и</p>
    <p>(2) а' является арифмоквайнификацией <emphasis>d</emphasis>».</p>
    <p>Мы знаем, однако, что существует число а', являющееся арифмоквайнификацией <emphasis>d</emphasis>. Следовательно, дело в <emphasis>другом </emphasis>числе, в <strong>а</strong>. Это позволяет нам перефразировать наш перевод:</p>
    <p>«Не существует такого числа <strong>а</strong>, которое составляло бы пару доказательства ТТЧ с арифмоквайнификацией <emphasis>d</emphasis>»</p>
    <p>(Этот шаг может быть немного сложным для понимания; ниже мы остановимся на нем подробнее.) Видите ли вы, что происходит? <strong>G</strong> утверждает, что:</p>
    <p>«Формула, чей Гёделев номер — арифмоквайнификация <emphasis>d</emphasis>, не является теоремой ТТЧ».</p>
    <p>Но — и это уже не должно нас удивлять — эта формула не что иное, как сама строчка <strong>G</strong>! Следовательно, нашим окончательным переводом будет:</p>
    <p><strong>«G — не теорема ТТЧ»</strong>;</p>
    <p>или, если вам так больше нравится —</p>
    <p><strong>«Я — не теорема ТТЧ».</strong></p>
    <p>Начав с интерпретации на низшем уровне — суждения теории чисел, мы постепенно дошли до интерпретации на высшем уровне — суждения мета-ТТЧ.</p>
    <subtitle>ТТЧ выбрасывает полотенце</subtitle>
    <p>В главе IX мы уже упоминали о главном следствии этого удивительного построения: это неполнота ТТЧ. Давайте вспомним, как мы при этом рассуждали:</p>
    <p>Является ли <strong>G</strong> теоремой ТТЧ? Если это так, то она должна утверждать истинный факт. Но что именно утверждает <strong>G</strong>? Свою собственную нетеоремность. Следовательно, из ее теоремности вытекала бы ее нетеоремность. Противоречие!</p>
    <p>С другой стороны, что, если <strong>G</strong> не теорема? Это можно принять, так как противоречия здесь не возникает. Но <strong>G</strong> утверждает именно собственную нетеоремность — следовательно, <strong>G</strong> утверждает истинный факт. Значит, поскольку <strong>G</strong> не теорема, мы можем заключить, что существует по меньшей мере один истинный факт, не являющийся теоремой ТТЧ.</p>
    <p>Теперь — обещанное объяснение сложного шага нашего перевода. Я воспользуюсь для этого похожим примером. Возьмем строчку</p>
    <p>~Eа:Eа':&lt;ЧЕРЕПАШЬЯ ПАРА{а, а'}&#923;ДЕСЯТАЯ СТЕПЕНЬ{SS0/а'',а'}&gt;</p>
    <p>где оба сокращения обозначают строчки ТТЧ, которые вы можете дописать сами. ДЕСЯТАЯ СТЕПЕНЬ{а'',а'} представляет высказывание «<emphasis>а</emphasis>' равняется <emphasis>а</emphasis>'' в десятой степени». Таким образом, дословный перевод на русский получается такой:</p>
    <p>«Не существует чисел <emphasis>а</emphasis> и <emphasis>а</emphasis>' таких, что они (1) составляют Черепашью пару, и (2) <emphasis>а</emphasis>' — 2 в десятой степени».</p>
    <p>Но мы знаем, что десятая степень 2 существует — это 1024. Таким образом, эта строчка на самом деле утверждает, что:</p>
    <p>«Не существует числа <emphasis>а</emphasis>, которое составляет Черепашью пару с числом 1024».</p>
    <p>Это высказывание, в свою очередь, сводится к:</p>
    <p>«1024 не обладает Черепашьим свойством».</p>
    <p>Нам удалось заменить символ числа на его описание. Это было возможно, благодаря использованию дополнительной квалифицированной переменной (а' ), В данном случае, число 1024 было описано как «десятая степень двух»— выше это было числом, описанным как «арифмоквайнификация <emphasis>d</emphasis>».</p>
    <subtitle>«Будучи арифмоквайнированным, производит нетеоремность!»</subtitle>
    <p>Переведем дыхание и посмотрим, что мы сделали до сих пор. Для этого сравним арифмоквайнирование с парадоксом Эпименида. Вот схема этого соответствия:</p>
    <p>ложность &lt;==&gt; нетеоремность</p>
    <p>цитата фразы &lt;==&gt; Геделев номер строки</p>
    <p>предварение предиката цитатой фразы &lt;==&gt; подстановка символа (или определенного терма) в открытую формулу</p>
    <p>предварение предиката цитатой фразы &lt;==&gt; подстановка Гёделева номера строчки в открытую формулу</p>
    <p>предварение предиката им самим в кавычках (квайнирование) &lt;==&gt; Подстановка Гёделева номера открытой формулы в саму эту формулу (арифмоквайнирование)</p>
    <p>После квайнирования производит ложное высказывание (предикат без подлежащего) &lt;==&gt; «дядя» <strong>G </strong>(открытая формула ТТЧ)</p>
    <p>«После квайнирования производит ложное высказывание» (тот же предикат, квайнированныи) &lt;==&gt; номер d (Гёделев номер предыдущей открытой формулы)</p>
    <p>«После квайнирования производит ложное высказывание» После квайнирования производит ложное высказывание &lt;==&gt; строчка <strong>G </strong>(высказывание ТТЧ, полученное путем подстановки d в «дядю», то есть, путем его арифмоквайнирования)</p>
    <subtitle>Вторая теорема Гёделя</subtitle>
    <p>Поскольку интерпретация <strong>G</strong> истинна, интерпретация ее отрицания <strong>~G</strong> — ложна. Мы знаем, что в ТТЧ невозможно вывести ложные утверждения. Следовательно. <emphasis>ни <strong>G</strong>, ни ее отрицание <strong>~G</strong> не могут быть теоремами ТТЧ</emphasis>. Мы нашли в нашей системе «дыру» — неразрешимое суждение. Из этого следуют несколько фактов. Вот один из них, довольно любопытный: несмотря на то, что ни <strong>G</strong>, ни ее отрицание <strong>~G</strong> не являются теоремами ТТЧ, формула — теорема, поскольку из правил исчисления высказываний следует, что все правильно построенные формулы типа <strong>&lt;P </strong>V <strong>~P&gt;</strong> - теоремы.</p>
    <p>Это — простой пример того случая, когда утверждение <emphasis>внутри </emphasis>системы и утверждение <emphasis>о системе</emphasis> противоречат друг другу. Возникает вопрос: действительно ли система верно отражает саму себя? Соответствует ли «отраженная метаматематика», существующая внутри ТТЧ, «обыкновенной», повседневной математики? Это было одним из вопросов, интересовавших Гёделя, когда он писал свою статью. В частности, он был заинтересован в том, возможно ли доказать в «отраженной метаматематике» непротиворечивость ТТЧ. Вспомните, что доказательство непротиворечивости систем было важным философским вопросом того времени. Гёдель нашел простой способ выразить высказывание «ТТЧ непротиворечива» в виде формулы ТТЧ; после чего он показал, что эта формула (как и все другие формулы, выражающие похожую идею) является теоремой ТТЧ только при одном условии: если ТТЧ <emphasis>противоречива</emphasis>. Этот еретический результат был тяжелым ударом для оптимистов, считавшим, что возможно найти строгое доказательство непротиворечивости математики.</p>
    <p>Как можно выразить высказывание «ТТЧ непротиворечива» в самой ТТЧ? Опираясь на простой факт: противоречивость означает, что две формулы, <emphasis>x и ~x</emphasis>, одна из которых — отрицание другой, одновременно являются теоремами. Но если они обе — теоремы, тогда, согласно исчислению высказываний, <emphasis>все </emphasis>правильно сформированные формулы — теоремы. Таким образом, чтобы доказать непротиворечивость ТТЧ, достаточно доказать нетеоремность единственного высказывания ТТЧ. Следовательно, один возможный способ выразить непротиворечивость ТТЧ - это высказывание типа «формула ~0=0 не является теоремой ТТЧ». Такое высказывание уже было предложено в качестве упражнения несколькими страницами ранее. Вот что у нас должно получиться:</p>
    <p>~Eа:ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-ТТЧ{а,SSSSS…SSSSSO/a'}</p>
    <p>.                                                     |_________|</p>
    <p>.                                                  <emphasis>«S» 223666111666 раз</emphasis></p>
    <p>Путем длинных, но несложных рассуждений можно доказать, что пока ТТЧ остается непротиворечивой, ее клятва в собственной непротиворечивости — не теорема. Таким образом, ТТЧ весьма сильна в выражении идей, но слабовата в их доказательстве. Это очень интересный результат, если метафорически приложить его к проблеме человеческого самосознания.</p>
    <subtitle>ТТЧ страдает &#969;-неполнотой</subtitle>
    <p>От какой именно разновидности неполноты «страдает» ТТЧ? Мы вскоре увидим, что речь идет о неполноте типа «омега», определенной в главе VIII. Это означает, что существует некая бесконечная пирамидальная семья строчек, каждая из которых является теоремой — но при этом соответствующая «итоговая» строчка теоремой не является. Эту итоговую не-теорему найти нетрудно:</p>
    <p>~Aа:~Eа':&lt;ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-ТТЧ{а,а'}</p>
    <p>&#923;ARITHMOQUINE{SS… SSSO/a'',a'}&gt;</p>
    <p>.                       |_____|</p>
    <p>.                     «S» <emphasis>d</emphasis> раз</p>
    <p>Чтобы понять, почему эта строчка — не теорема ТТЧ, заметьте, что она крайне напоминает саму G — на самом деле, согласно правилу замены ТТЧ, от нее до G — лишь один шаг. Следовательно, если бы она была теоремой, то нам бы пришлось признать теоремность G. Теперь постараемся показать, что все строчки в пирамидальной семье <emphasis>на самом деле</emphasis> являются теоремами. Мы можем легко их записать:</p>
    <p>~Eа':&lt;ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-ТТЧ{O/а,а}&#923;ARITHMOQUINE{SSS…SSSO/а",а}&gt;</p>
    <p>~Eа':&lt;ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-ТТЧ{SO/а,а}&#923;ARITHMOQUINE{SSS…SSSO/а",а}&gt;</p>
    <p>~Eа':&lt;ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-ТТЧ{SSO/а,а}&#923;ARITHMOQUINE{SSS…SSSO/а",а}&gt;</p>
    <p>~Eа':&lt;ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-ТТЧ{SSSO/а,а}&#923;ARITHMOQUINE{SSS…SSSO/а",а}&gt;</p>
    <p>*   *</p>
    <p>*   *</p>
    <p>*   *</p>
    <p>Что утверждает каждая из этих строчек? Вот их соответствующие переводы.</p>
    <p>«0 и арифмоквайнификация <emphasis>d</emphasis> — не пара доказательства ТТЧ».</p>
    <p>«1 и арифмоквайнификация <emphasis>d</emphasis> — не пара доказательства ТТЧ».</p>
    <p>«2 и арифмоквайнификация <emphasis>d</emphasis> — не пара доказательства ТТЧ».</p>
    <p>«3 и арифмоквайнификация <emphasis>d</emphasis> — не пара доказательства ТТЧ».</p>
    <p>«4 и арифмоквайнификация <emphasis>d</emphasis> — не пара доказательства ТТЧ».</p>
    <p>*   *</p>
    <p>*   *</p>
    <p>*   *</p>
    <p>Каждое из этих утверждений говорит о том, формируют ли два определенных числа пару доказательства, или нет. (С другой стороны, G говорит о том, является ли одно определенное число. числом-теоремой, или нет.) Поскольку G — не теорема, не существует такого числа, которое составляло бы пару доказательства с Гёделевым номером G. Таким образом, каждое из утверждений пирамидальной семьи истинно. Основная идея в том, что свойство являться парой доказательств примитивно рекурсивно и, следовательно, <emphasis>представимо</emphasis> — поэтому каждое из утверждений выше должно быть переводимо в <emphasis>теорему</emphasis> ТТЧ, что означает, что все утверждения в нашей бесконечной пирамидальной семье — теоремы. И это показывает, почему ТТЧ &#969;-неполна.</p>
    <subtitle>Два разных способа заткнуть дыру</subtitle>
    <p>Поскольку интерпретация <strong>G</strong> истинна, интерпретация ее отрицания <strong>~G</strong> ложна. Из нашего предположения о непротиворечивости ТТЧ следует, что в ней не могут быть выведены ложные утверждения.</p>
    <p>Таким образом, ни <strong>G</strong>, ни ее отрицание <strong>~G</strong> не являются теоремами ТТЧ. Мы нашли в нашей системе дыру — неразрешимое суждение. Это не должно нас особенно беспокоить, если мы достаточно свободомыслящи, чтобы признать, что из этого следует. Это означает, что ТТЧ можно дополнить, как можно дополнить абсолютную геометрию. В действительности, ТТЧ, как и абсолютную геометрию, можно расширить в двух направлениях. Она может быть расширена в <emphasis>стандартном </emphasis>направлении, что соответствует расширению абсолютной геометрии в Эвклидовом смысле; или же, она, может быть расширена в <emphasis>нестандартном </emphasis>направлении, что, разумеется, соответствует расширению абсолютной геометрии в неэвклидовом смысле. Стандартным дополнением будет:</p>
    <p>добавление <strong>G</strong> в качестве новой аксиомы.</p>
    <p>Это кажется довольно безвредным и даже желательным, поскольку <strong>G</strong> всего на всего утверждает некую истину о системе натуральных чисел. А как насчет нестандартного расширения? Если следовать аналогии с ситуацией аксиомы параллельности, оно должно означать:</p>
    <p>добавление отрицания <strong>G</strong> в качестве новой аксиомы.</p>
    <p>Но как мы можем даже подумать о таком ужасной, отвратительной вещи? В конце концов, если перефразировать Саккери, не является ли то, что утверждает <strong>~G</strong>, «противным самой природе натуральных чисел»?</p>
    <subtitle>Супернатуральные числа</subtitle>
    <p>Надеюсь, что вы оценили иронический смысл этой цитаты. Проблема с подходом Саккери к геометрии заключалась в том, что он основывался на жестком понятии о том, что истинно и что ложно; он хотел доказать только то, что он считал истинным с самого начала. Несмотря на его оригинальный метод — отрицание пятого постулата и доказательство многих «противных» утверждений вытекающей из этого геометрии — Саккери не допускал возможности иного взгляда на точки и линии. Не будем повторять его знаменитой ошибки; вместо этого давайте рассмотрим как можно беспристрастней, что означала бы добавка <strong>~G</strong> в качестве аксиомы ТТЧ. Подумайте только, на что была бы похожа современная математика, если бы люди не решили в свое время добавить к ней аксиом типа:</p>
    <p>Ea: (a+a)=S0</p>
    <p>Ea: Sa=0</p>
    <p>Ea: (a*a)=SS0</p>
    <p>Ea: S(a*a)=0</p>
    <p>Хотя каждое из этих утверждений «противно природе ранее известных числовых систем», каждое из них в то же время означает значительное и замечательное расширения понятия целых чисел: рациональные числа, отрицательные числа, иррациональные числа, мнимые числа. <strong>~G</strong> пытается открыть нам глаза на такую возможность. В прошлом каждое новое расширение системы натуральных чисел встречалось в штыки. Это можно заметить по именам, данным непрошеным пришельцам: «иррациональные», «мнимые». Оставаясь верными традиции, давайте назовем числа, которые порождает <strong>~G</strong>, супернатуральными, поскольку они противоречат всем понятиям разума и здравого смысла.</p>
    <p>Если мы собираемся добавить <strong>~G</strong> в качестве шестой аксиомы ТТЧ, мы должны постараться понять, каким образом эта строчка может сосуществовать с вышеприведенной пирамидальной семьей. Ведь <strong>~G</strong> утверждает, что</p>
    <p>«существуют некое число, составляющее пару доказательства с <emphasis>d</emphasis>».</p>
    <p>При этом члены пирамидальной семьи с успехом утверждают, что</p>
    <p>«0 не является этим числом»</p>
    <p>«1 не является этим числом»</p>
    <p>«2 не является этим числом»</p>
    <p>*</p>
    <p>*</p>
    <p>Это сбивает с толку, поскольку кажется совершеннейшим противоречием (именно поэтому это называется &#969;-противоречивостью). Наша проблема заключается в том, что, так же как и в случае с расширенной геометрией, мы упрямо отказываемся модифицировать интерпретацию символов, несмотря на то, что прекрасно понимаем, что имеем дело с модифицированной системой. Мы хотим обойтись без добавления <emphasis>хотя бы одного</emphasis> символа — что, разумеется, оказывается невозможным.</p>
    <p>Проблема разрешается, если мы интерпретируем <strong>E</strong> как «существует некое <emphasis>обобщенное </emphasis>натуральное число» вместо «существует некое натуральное число». Одновременно с этим нам придется соответствующим образом изменить интерпретацию <strong>A</strong>. Это значит, что, кроме натуральных, мы открываем дверь для неких новых чисел. Это <emphasis>супернатуральные числа</emphasis>. Натуральные и супернатуральные числа вместе составляют <emphasis>обобщенные натуральные числа</emphasis>.</p>
    <p>Кажущееся противоречие теперь испаряется, поскольку пирамидальная семья все еще утверждает, что «никакое натуральное число не составляет пару доказательства ТТЧ с арифмоквайнификацией d» Строчки этой семьи ничего не упоминают о супернатуральных числах, поскольку для них не существует <emphasis>символов</emphasis>. С другой стороны, <strong>~G</strong> утверждает, что существует такое обобщенное натуральное число, которое составляет пару доказательства ТТЧ с арифмоквайнификацией <emphasis>d</emphasis>. Противоречия больше нет. ТТЧ+~G превращается в непротиворечивую систему, если ее интерпретация включает супернатуральные числа.</p>
    <p>Поскольку мы решили расширить интерпретацию обоих кванторов, это означает, что значение любой включающей их теоремы также расширяется. Например, теорема коммутативности</p>
    <p>Aa:Aa':(a+a')=(a'+a)</p>
    <p>теперь говорит нам, что сложение коммутативно для всех обобщенных чисел — другими словами, не только для натуральных, но и для супернатуральных чисел. Таким же образом, теорема ТТЧ. утверждающая, что «2 — не квадрат натурального числа» —</p>
    <p>~Ea:(a*a)=SSO</p>
    <p>теперь говорит нам, что 2 также не является квадратом никакого супернатурального числа. На самом деле, супернатуральные числа имеют те же свойства, как и натуральные, всегда, когда эти свойства выражены в теоремах ТТЧ. Иными словами, все, что может быть <emphasis>формально доказано</emphasis> для натуральных чисел, верно и для супернатуральных чисел. Это означает, что супернатуральные числа не являются чем-то хорошо знакомым, вроде дробей, отрицательных чисел, комплексных чисел и т. п. Вместо этого, супернатуральные числа могут быть представлены, как целые числа, большие чем всё натуральные числа — то есть, как <emphasis>бесконечно большие</emphasis> целые числа. Дело в том, что хотя теоремы ТТЧ могут «запретить» отрицательные числа, дроби, иррациональные и комплексные числа, они бессильны против бесконечно больших величин. Проблема в том, что в ТТЧ невозможно даже <emphasis>выразить </emphasis>высказывание «бесконечных величин не существует».</p>
    <p>С первого взгляда это кажется весьма, странным. Насколько велико число, составляющее пару доказательства с Гёделевым номером строчки <strong>G</strong>? (Давайте назовем это число «<emphasis>I</emphasis>», без особой на то причины.) К несчастью, у нас нет подходящих терминов для описания размера бесконечно больших целых чисел, так что я боюсь, что мне не удастся поведать вам, насколько велико <emphasis>I</emphasis>. С другой стороны, насколько велико <emphasis>i</emphasis> (квадратный корень из -1)? Его величина не может быть выражена в терминах знакомых нам натуральных чисел. Вы не можете сказать, что <emphasis>i</emphasis> вдвое меньше 14. Вам приходится успокоиться на том, что <emphasis>i</emphasis> в квадрате равняется -1. Здесь уместно процитировать Абраама Линкольна. Когда его спросили, какой длины должны быть человеческие ноги, он ответил; «Достаточно длинными, чтобы доставать до земли». Примерно так же нам придется ответить на вопрос о величине <emphasis>I</emphasis>: оно должно равняться числу, определяющему структуру доказательства <strong>G</strong>: не больше и не меньше.</p>
    <p>Разумеется, любая теорема ТТЧ может быть выведена разными способами, так что вы можете пожаловаться, что мое определение I не является единственным. Это верно. Но сравнение с <emphasis>i</emphasis>, квадратным корнем из -1, все равно годится. Вспомните, что существует еще одно число, чей квадрат равняется <strong>-1</strong> — а именно, -<emphasis>i</emphasis>. <emphasis>i</emphasis> и <emphasis>-i</emphasis> — не одно и то же число. У них просто есть общее свойство. Проблема в том, что они определяются именно через это свойство! Нам приходится выбрать одно из них — неважно, какое именно — и называть его <emphasis>i</emphasis>. На самом деле, мы никак не можем их различить. Вполне возможно, что все эти годы мы считали за «<emphasis>i</emphasis>» ошибочное число — однако для нас в этом не было никакой разницы. Так же как <emphasis>i</emphasis>, <emphasis>I</emphasis> определено неоднозначно. Вы можете думать об <emphasis>I</emphasis> как о каком-либо из многих супернатуральных чисел, составляющих пару доказательства с арифмоквайнификацией <emphasis>d</emphasis>.</p>
    <subtitle>У супернатуральных теорем — бесконечно длинные деривации</subtitle>
    <p>Мы еще не выяснили всех последствий добавления —G в качестве аксиомы ТТЧ Дело в том, что ~G утверждает, что у G <emphasis>имеется доказательство</emphasis>! Как может какая-либо система устоять, когда одна из ее аксиом утверждает, что ее собственное отрицание имеет доказательство? Тут-то мы попали в переделку! Однако все не так плохо, как кажется Пока мы строим только <emphasis>конечные</emphasis> доказательства, нам не удастся доказать G. Таким образом, кошмарного столкновения между G и ее отрицанием —G не произойдет никогда Супернатуральное число <emphasis>I</emphasis> не будет причиной несчастья. Однако нам придется привыкнуть к мысли, что теперь истинно ~G (утверждающее, что у G есть доказательство), в то время как G (утверждающее, что у G нет доказательства) ложно. В стандартной теории чисел дело обстоит наоборот — но там нет никаких супернатуральных чисел. Обратите внимание на то, что супернатуральная теорема ТТЧ — а именно, G — может утверждать нечто ложное, но все натуральные теоремы остаются истинными.</p>
    <subtitle>Супернатуральное сложение и умножение</subtitle>
    <p>Я хотел бы поделиться с вами одним интересным и неожиданным фактом по поводу супернатуральных чисел — при этом я оставлю этот факт без доказательства. (Так как сам его не знаю.) Этот факт напоминает о принципе неопределенности Гейзенберга в квантовой механике. Оказывается, что супернатуральные числа можно «индексировать» простым и естественным образом, ассоциируя с каждым из них тройку обыкновенных чисел (включая отрицательные). Таким образом, наше <emphasis>I</emphasis> может получить индекс (<strong>9,-8,3</strong>), а следующее за ним <emphasis>I</emphasis>+1 — индекс (<strong>9,-8,4</strong>). Не существует какого-то одного способа индексировать все супернатуральные числа: у разных методов есть свои плюсы и минусы. Некоторые схемы индексации позволяют легко вычислить тройной индекс для <emphasis>суммы </emphasis>двух супернатуральных чисел, исходя из индексов двух слагаемых. Другие схемы позволяют нам с легкостью вычислить индекс произведения двух супернатуральных чисел, исходя из индексов двух множителей. Но никакая из существующих схем не позволяет нам вычислить и то, и другое. Если индекс суммы вычисляется с помощью рекурсивной функции, то индекс произведения не будет рекурсивной функцией — и наоборот, если индекс произведения — рекурсивная функция, то индекс суммы — нет. Таким образом, супернатуральные детишки, изучающие в своей школе сложение, не смогли бы проходить таблицы умножения — и наоборот! Знать и то и другое одновременно невозможно.</p>
    <subtitle>Супернатуральные числа полезны...</subtitle>
    <p>Можно пойти еще дальше теории супернатуральных чисел и рассмотреть супернатуральные дроби (отношение двух супернатуральных чисел), супернатуральные действительные числа, и так далее. На самом деле, вычисления могут делаться на новой основе если мы введем понятие действительных супернатуральных чисел. Бесконечно малые величины, такие как <emphasis>dx</emphasis> и <emphasis>dy</emphasis>, этот кошмар для математиков, могут быть с легкостью объяснены если рассматривать их как противоположность бесконечно больших действительных чисел! Некоторые теоремы высшей математики могут быть доказаны более интуитивно с помощью «нестандартного анализа».</p>
    <subtitle>… но реальны ли они?</subtitle>
    <p>Нестандартная теория чисел при первом знакомстве сбивает с толку. Но ведь и неэвклидова геометрия тоже странная штука! В обоих случаях так и хочется спросить: «Но какая из этих двух соперничающих теорий правильна? Какая из них выражает <emphasis>истину</emphasis>?» В некотором смысле, ответа на этот вопрос не существует. (Но в другом смысле, о котором мы поговорим позже, на этот вопрос можно дать ответ.) То, что ответа нет, объясняется тем фактом, что соперничающие теории, хотя они и пользуются одинаковыми терминами, говорят о разных вещах. Поэтому они соперники только по видимости, точно так же как эвклидова и неэвклидова геометрии. В геометрии слова «точка», «линия» и так далее — неопределенные термины, и их значения определяются той аксиоматической системой, в рамках которой они в данный момент используются.</p>
    <p>То же самое можно сказать о теории чисел. Решив формализовать ТТЧ, мы заранее выбрали термины для интерпретации — например, «число», «плюс», «умножить» и так далее. Приступив к формализации, мы тем самым согласились работать с любыми значениями, которые эти термины могут принять. Но оказывается, что, как и Саккери, мы не были готовы к сюрпризам. Мы думали, что нам известно, какая теория чисел истинна, правильна и единственна, и не подозревали о том, что ТТЧ не сможет ответить на некоторые вопросы о числах — вопросы, на которые оказалось возможным ответить ad libitum только расширив теорию чисел в разных направлениях. Таким образом, у нас нет основания утверждать, что теория чисел «в действительности» имеет ту или иную форму, так же как мы не можем сказать, существует ли в <emphasis>действительности</emphasis> квадратный корень из -1.</p>
    <subtitle>Варианты геометрии и физики</subtitle>
    <p>Против этого можно использовать следующий довод. Предположим, что физические эксперименты в реальном мире могут быть более экономно объяснены с помощью одного определенного варианта геометрии. В таком случае, у нас было бы основание называть именно этот вариант «истинной» геометрией. С точки зрения физика, желающего иметь дело с «правильной» геометрией, имеет смысл различать между «истинным» и остальными вариантами геометрии. Но к этому нельзя подходить слишком упрощенно. Физики всегда имеют дело с приближенными или идеализированными ситуациями. Например, моя собственная диссертация, о которой я упомянул в главе V, была основана на крайней идеализации проблемы кристаллов в магнитном поле. Результатом этого были некие красивые и симметричные математические модели. Несмотря на искусственность модели — или, скорее, благодаря ей — в графике ясно отразились некоторые ее основные черты. Это помогает представить, что может происходить в более реалистических ситуациях. Без упрощающих допущений, использованных мною при построении графика, такие догадки были бы невозможны. Такие ситуации встречаются в физике очень часто: физики используют «воображаемую» ситуацию, чтобы узнать о глубоко спрятанных чертах действительности. Поэтому необходимо быть осторожным, утверждая, что геометрия, используемая физиками, представляет собой «истинную геометрию»; на самом деле, физики используют несколько различных вариантов геометрии, в каждой данной ситуации выбирая наиболее простой и подходящий.</p>
    <p>Более того, физики изучают не только трехмерное пространство, в котором мы обитаем. Объектом их изучения являются целые семьи «абстрактных пространств», в которых они производят свои расчеты Геометрические характеристики этих пространств весьма отличны от характеристик того пространства, в котором мы живем. Кто может утверждать, что «истинная» геометрия описывает именно то пространство, в котором Уран и Нептун кружатся вокруг солнца? Чем оно лучше «Гильбертова пространства», в котором зыблются волновые функции квантовой механики — «пространства момента», где обитают компоненты Фурье — «взаимного пространства», где резвятся волны-векторы, «фазового пространства», в котором бурлят конфигурации, состоящие из многих частиц, и так далее? Нет причины для того, чтобы все эти геометрии были одинаковыми, точнее, они никак не могут быть одинаковыми! Таким образом, для физиков очень важно существование различных «соперничающих» геометрий вариант.</p>
    <subtitle>Варианты теории чисел и банкиры</subtitle>
    <p>Довольно о геометрии — перейдем теперь к теории чисел. Так ли это важно и необходимо, чтобы существовали разные варианты теории чисел? Если бы вы спросили банковского работника, думаю, что он бы сначала не поверил, что вы говорите серьезно — а потом пришел в ужас. Как 2 + 2 может быть отлично от 4? Если бы 2 + 2 не было равно 4, разве не зашаталась бы мировая экономика от невыносимой неуверенности, не развалилась бы она от подобного удара? На самом деле, этого не произошло бы. Прежде всего, нестандартная теория чисел не угрожает старому доброму факту, что дважды два — четыре. Она отличается от привычной нам теории чисел только тем, как она обращается с понятием бесконечности. В конце концов, любая теорема ТТЧ <emphasis>остается теоремой в любой расширенной версии ТТЧ!</emphasis> Так что банкирам не надо волноваться о том что с приходом нестандартной теории чисел в финансовом мире воцарится хаос.</p>
    <p>Боязнь что новые варианты математических теорий изменят старые, хорошо известные факты, отражает непонимание взаимоотношений математики с действительностью. Математика дает нам ответы на вопросы о реальном мире только <emphasis>после того</emphasis>, как мы выбрали, какой тип математики мы используем в данный момент. Даже если бы существовал соперничающий вариант теории чисел, использующий символы 2, 3 и +, в котором 2 + 2 = 3 было бы теоремой, у банкиров не было бы причин выбирать именно этот вариант! Эта теория не отражает того, как ведут себя деньги. Мы приспосабливаем математику к действительности, а не наоборот. Например, мы не используем теорию чисел, чтобы описывать облака поскольку там не подходит само понятие целых чисел. Одно облако может соединиться с другим, в результате чего получается не два, а одно облако! Это не доказывает, что 1 плюс 1 равняется 1, это доказывает лишь то, что наше понятие «один» не годится для «облачного исчисления».</p>
    <subtitle>Варианты теории чисел и метаматематики</subtitle>
    <p> Итак, банковские работники, любители считать облака и все остальные не должны бояться нашествия супернатуральных чисел, так как они абсолютно не затронут нашу повседневную жизнь. Повод для беспокойства есть только у тех людей чья работа связана с бесконечными величинами. Таких людей не очень много но математические логики находятся в их числе. Как может их затронуть существование вариантов теории чисел? Теория чисел играет в логике две роли: (1) когда она аксиоматизирована, она становится <emphasis>объектом изучения</emphasis>, и (2) используемая неформально, она является необходимым <emphasis>орудием</emphasis>, при помощи которого могут изучаться формальные системы. Это напоминает уже знакомое нам различие между использованием и упоминанием, в роли (1) теория чисел упоминается, в роли (2) она используется.</p>
    <p>Математики решили, что теория чисел, хотя она и не подходит для подсчета облаков, вполне годится для изучения формальных систем, так же как банковские работники решили, что арифметика действительных чисел годится для их операций. Подобные решения принимаются <emphasis>вне математики</emphasis>; они показывают, что мыслительные процессы, задействованные в изучении математики, так же, как и в других областях человеческой деятельности, включают «запутанные иерархии», где мысли на одном уровне могут влиять на мысли на другом уровне. При этом четкого разделения на уровни не существует, как могут думать последователи формалистского взгляда на математику.</p>
    <p>Формалистская философия утверждает, что математики имеют дело с абстрактными символами и что им совершенно все равно, соответствуют ли эти символы окружающей их действительности. Однако это весьма искаженная картина, что становится особенно ясным в метаматематике. <emphasis>Используя саму теорию чисел</emphasis> для получения новых фактов о формальных системах, метаматематики показывают, что они считают эфирные создания, называемые «натуральными числами», <emphasis>частью реального мира</emphasis>, а не просто плодом воображения. Именно поэтому я упомянул ранее о том, что в некотором роде можно ответить на вопрос, какой из вариантов теории чисел является «истинным». Дело в том, что математическим логикам приходится выбирать, в какой из вариантов теории чисел «поверить». В частности, они не могут оставаться в стороне от принятия или не принятия супернатуральных чисел, поскольку эти варианты теории чисел дают разные ответы на вопросы метаматематики.</p>
    <p>Возьмем, например, вопрос «Является ли ~G финитно выводимым в ТТЧ?» Ответа на этот вопрос не знает никто. Однако большинство специалистов по математической логике без колебаний ответят «нет». Этот ответ основывается на интуиции, говорящей, что если бы ~G было теоремой, ТТЧ была бы &#969;-противоречива. Если вы хотите придать смысл интерпретации ТТЧ, вам приходится признать существование супернатуральных чисел — невыносимая мысль для большинства людей. К конце концов, придумывая ТТЧ. мы не ожидали, что супернатуральные числа будут ее частью. Мы (по крайней мере большинство из нас) верим в то. что возможно придумать такую формализацию теории чисел, которая не заставит нас признать реальности супернатуральных чисел. Именно эта вера определяет решение метаматического витязя на распутьи разных теорий чисел. Но эта вера может оказаться ошибочной. Возможно, что любая непротиворечивая формализация теории чисел, которую люди способны изобрести, была бы &#969;-противоречива, и, следовательно, включала бы супернатуральные числа. Это странная мысль, но в принципе такое возможно.</p>
    <p>Если бы это было верно (в чем я сомневаюсь, но доказательства обратного пока не существует), то G не должно бы оставаться неразрешимым. На самом деле, тогда в ТТЧ может вообще не остаться неразрешимых суждений. Это дало бы единственный и неделимый вариант теории чисел, который с необходимостью включал бы существование супернатуральных чисел. Это не то решение, которого ожидает большинство математических логиков, но тем не менее, оно не должно быть полностью отброшено. Обычно считается, что ТТЧ и подобные ей системы &#969;-непротиворечивы, и что Гёделева строчка, которая может быть выведена в данной системе, неразрешима внутри этой системы. Это значит, что возможно добавить либо эту строчку, либо ее отрицание в качестве аксиомы.</p>
    <subtitle>Десятая задача Гильберта и Черепаха</subtitle>
    <p>  Я хотел бы завершить эту главу упоминанием о расширенном варианте теоремы Геделя (Этот материал излагается подробнее в статье Davis and Hersh, «Hilbert's Tenth Problem», см. Библиографию) Для этого я сначала определю Диофантиново уравнение. Это такое уравнение, в котором многочлен с установленными интегральными коэффициентами и экспонентами приравнивается к 0. Например,</p>
    <p><emphasis>a</emphasis>=0</p>
    <p>и</p>
    <p>5<emphasis>x</emphasis> + 13<emphasis>y</emphasis> - 1 = 0</p>
    <p>и</p>
    <p>5<emphasis>р</emphasis><sup>5</sup> + 17<emphasis>q</emphasis><sup>17</sup> - 177 =0</p>
    <p>и</p>
    <p><emphasis>a</emphasis><sup>123666111666</sup> + <emphasis>b</emphasis><sup>123666111666</sup> - <emphasis>c</emphasis><sup>123666111666</sup> =0</p>
    <p>являются Диофантовыми уравнениями. Обычно трудно узнать, имеет ли данное Диофантово уравнение решение в целых числах. В своей знаменитой лекции в начале века Гильберт предложил математикам найти общий алгоритм, который помог бы определить за конечное количество шагов, имеет ли данное Диофантово уравнение решение в целых числах. Тогда он и не подозревал, что подобного алгоритма не существует!</p>
    <p>Обратимся теперь к упрощению G. Доказано, что в каждой достаточно мощной формальной системе с Гёделевой нумерацией существует Диофантово уравнение, эквивалентное G. Это происходит потому, что это уравнение, интерпретированное на метаматематическом уровне, утверждает о себе самом, что у него нет решений. Теперь перевернем это утверждение задом наперед: если бы вы нашли решение этого уравнения, вы смогли бы построить на его основе Гёделев номер доказательства того, что это уравнение не имеет решений! Именно это и проделала Черепаха в «Прелюдии», используя в качестве Диофантинбва уравнения уравнение Ферма. Приятно знать, что если вы сможете это сделать, вам удастся восстановить из молекул воздуха звуки игры самого Баха!</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Праздничная Кантататата…</p>
    </title>
    <p><emphasis>В один прекрасный майский день Черепаха и Ахилл встречаются, прогуливаясь по лесу. Ахилл, разодетый в пух и прах, пританцовывает под звуки мелодии, которую он сам себе напевает под нос. На его пиджаке прицеплен огромный круглый значок со словами «Сегодня — мой день рождения!»</emphasis> </p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Приветствую вас, Ахилл! Что это вы сияете, как начищенный пяпятак? У вас, случайно, не день рождения?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да, да! Да, сегодня у меня день рождения!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я так и думала, из-за значка на вашем пиджаке. Кроме того, вы напеваете тему Баховской «Праздничной кантаты», написанной в 1727 году на день рождения Саксонского короля Августа, которому тогда исполнилось 57 лет.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы правы. Мы с королем родились в один день, поэтому ЭТА «Праздничная кантата» имеет двойное значение. Однако я вам не скажу, сколько мне лет.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Хорошо, но мне бы хотелось узнать вот что: могу ли я заключить из того, что вы мне до сих пор сообщили, что сегодня ваш день рождения?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Конечно, можете. Сегодня ДЕЙСТВИТЕЛЬНО мой день рождения.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Прекрасно. Я так и подозревала. Так что теперь я заключу, что сегодня ваш день рождения, если только это не…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Если только это не — что?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Если только это не будет слишком поспешным заключением. Знаете ли, черепахи не любят делать поспешных заключений. (Мы вообще не любим спешить, и особенно в наших заключениях.) Так что позвольте мне вас спросить, зная вашу любовь к логическому мышлению, разумно ли заключить из ваших предыдущих высказываний, что сегодня ваш день рождения?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Мне кажется, я улавливаю некую схему в ваших вопросах, г-жа Черепаха. Но вместо того, чтобы делать поспешные заключения, я постараюсь понять ваш вопрос буквально и ответить на него прямо: ДА.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Чудно! Чудно! Мне нужно знать только еще одну вещь, чтобы быть вполне уверенной в том, что сегодня —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да, да, да, да… Я уже представляю себе, что вы сейчас спросите. Я покажу вам, что я уже не так прост, как тогда, когда мы обсуждали Эвклидово доказательство.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Кто когда-либо считал вас простаком? Как раз наоборот — я считаю вас экспертом в логическом мышлении, знатоком науки верных заключений, кладезем знаний о правильных методах рассуждения… По правде говоря, Ахилл, по моему мнению вы — просто гигант мысли, титан искусства рациональных размышлений И только лишь поэтому я хочу вас спросить «Дают ли ваши предыдущие высказывания достаточно оснований для того, чтобы я без дальнейших колебаний могла заключить, что сегодня ваш день рождения?»</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы меня совсем раздавили своей тяжеловесной похвалой — подавили, я имею в виду. Но я удивлен повторяющимся характером ваших вопросов — по-моему, вы и сами могли ответить «да» на каждый из них.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Разумеется, могла бы, Ахилл. Но это было бы Тыканием Пальцем В Небо — а Черепахи этого терпеть не могут. Черепахи допускают только Разумные Догадки. О, мощь Разумных Догадок! Вы не представляете себе, сколько людей забывает учитывать все Важные Факторы, когда они строят свои предположения.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Мне кажется, что во всей этой белиберде был только один Важный Фактор — мое первое утверждение.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Точнее, это по меньшей мере ОДИН из факторов, который мне необходимо учесть — но неужели вы хотите, чтобы я упускала из вида Логику, эту славную науку древних? Логика всегда являлась Важным Фактором при построении Разумных Догадок, и, поскольку я имею счастье находиться в компании известного эксперта по Логике, думаю, что будет только логично этим воспользоваться и подтвердить мою интуицию, прямо спросив у него, права ли я. Так что позвольте мне, наконец, обратиться к вам с прямым вопросом «Позволяют ли предыдущие суждения заключить, что сегодня ваш день рождения?»</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И еще раз, ДА! Но честно говоря, у меня складывается впечатление, что вы сами могли ответить на этот вопрос, как и на все предыдущие.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: О, что за удивительные слова! Желала бы я быть такой мудрой, как вы предполагаете. Но будучи только простой смертной Черепахой, глубоко невежественной и желающей принять во внимание все Важные Факторы, я нуждалась в ваших ответах на все эти вопросы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: В таком случае, позвольте мне прояснить ситуацию раз и навсегда ответом на этот и на все последующие подобные вопросы является ДА.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Великолепно! Одним ударом, со свойственным вам блеском, вам удалось разобраться во всей этой путанице. Надеюсь вы не возражаете, если я назову этот изобретательный трюк СХЕМОЙ ОТВЕТОВ. Она превращает положительные ответы на первый, второй, третий и так далее вопросы в один единственный положительный ответ. На самом деле, поскольку эта схема является завершающим аккордом наших рассуждений, она заслуживает называться Схемой Ответов Омега, поскольку «&#969;» — последняя буква греческого алфавита (Бог мой, кому я это объясняю!)</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Мне не важно как вы это назовете, но какое облегчение, что вы наконец согласились с тем, что сегодня мой день рождения, и мы можем поговорить о чем-нибудь другом — например, о том что вы мне подарите.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Погодите — не так быстро! Я СОГЛАШУСЬ, что сегодня ваш день рождения — при одном условии.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Каком? Не просить подарка?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вовсе нет. Наоборот, я собиралась пригласить вас на шикарный праздничный ужин, после того, как я буду убеждена, что одновременное знание всех этих положительных ответов (утверждаемое схемой &#969;) позволит мне прямо и без дальнейших экивоков заключить, что сегодня ваш день рождения. Так оно и есть, не правда ли?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разумеется.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Хорошо. Предположим, что я получила ответ &#969; + 1. Вооруженная им, я могу приступить к принятию гипотезы, что сегодня ваш день рождения, если только это позволено сделать. Что вы мне посоветуете, Ахилл?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что такое? Я-то думал, что мне удалось вырваться из ваших бесконечных сетей. Почему же вас не удовлетворяет ответ &#969; + 1? Ну, хорошо: я дам вам не только положительный ответ &#969; + 2, но и &#969; + 3, &#969; + 4, и так далее.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Как это щедро с вашей стороны, Ахилл. А ведь сегодня как раз ваш день рождения, когда это Я должна преподносить ВАМ подарки, а не наоборот. Скорее, я ПОДОЗРЕВАЮ, что сегодня ваш день рождения. Наверное, теперь, когда я вооружена новой Схемой Ответов, которую я назову «Схемой Ответов 2&#969;», я могу заключить, что сегодня ваш день рождения. Но скажите мне, пожалуйста, Ахилл: действительно ли Схема Ответов 2&#969; позволяет мне совершить этот огромный скачок, или же я что-то пропускаю?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Больше вы меня не проведете, г-жа Черепаха. Как я погляжу, этой глупой игре конца нет! Я решил покончить с этим раз и навсегда и дать вам такую Схему Ответов, которая одним ударом расправится со всеми предыдущими Схемами. Я дам вам одновременно Схему Ответов &#969;, 2&#969;, З&#969;, 5&#969; и т. д. С этой Мета-Схемой-Ответов мне уж наверняка удастся ВЫСКОЧИТЬ из системы, перехитрить эту глупую игру, в сети которой вы думали меня уловить — теперь-то вам ПРИДЕТСЯ в этом признаться!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: О, Боже мой! Какая честь для меня — оказаться обладательницей такой мощной Схемы Ответов! Мне кажется, что человеческая мысль редко изобретала что-либо подобное. Я восхищена ее гигантской мощью! Вы не возражаете, если я дам имя вашему подарку?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Конечно, нет.</p>
    <p>Черепаха: Тогда я назову его «Схемой Ответов &#969;<sup>2</sup>.» И мы сможем перейти к другим темам — как только вы скажете мне, что обладание Схемой Ответов &#969;<sup>2 </sup>позволит мне заключить, что сегодня ваш день рождения.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Увы мне, увы!.. Кончатся ли когда-нибудь эти мученья? Что еще меня ожидает?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: С удовольствием скажу вам. Дело в том, что после вашей Схемы Ответов &#969;<sup>2</sup> идет ответ &#969;<sup>2</sup> + 1, затем &#969;<sup>2</sup> + 2… Разумеется, вы можете собрать их в кучу под названием Схема Ответов &#969;<sup>2</sup> + &#969;, после чего могут последовать несколько других «куч», как, например, &#969;<sup>2</sup> + 2&#969;, &#969;<sup>2</sup> + З&#969; и так далее. Рано или поздно вы придете к Схеме Ответов 2&#969;<sup>2</sup>, затем З&#969;<sup>2</sup>, 4&#969;<sup>2</sup> и так далее. Существуют также дальнейшие Схемы Ответов, такие, как &#969;<sup>3</sup>, &#969;<sup>4</sup>, &#969;<sup>5</sup> Так может продолжаться довольно долго.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Могу себе представить. Наверное, через некоторое время так можно дойти до Схемы Ответов &#969;<sup>&#969;</sup>.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Разумеется.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А затем &#969;<sup>&#969;<sup>&#969;</sup></sup> и так далее?</p>
    <p>Черепаха: Вы довольно быстро ухватили мою идею. Если не возражаете, хочу вам кое-что предложить. Почему бы вам не соединить их все в одну-единственную Схему Ответов?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хорошо, хотя я начинаю сомневаться, есть ли от этого какая-нибудь польза.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Мне кажется, что нам будет трудненько найти имя для этой Схемы. Может быть, нам придется просто назвать ее Схема Ответов &#949;<sub>0</sub>. </p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Черт побери! Каждый раз, когда вы даете очередной Схеме Ответов, имя это разбивает мои надежды на то, что мой ответ вас, наконец, удовлетворит. Почему бы нам просто не оставить Схему безымянной?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Никак невозможно, Ахилл. Как же мы будем говорить об этой схеме, если у нее не будет имени? Кроме того, именно в этой Схеме есть что-то особенно завершенное и прекрасное. Было бы некрасиво оставить ее безымянной! А вы не хотели бы совершать некрасивых поступков, особенно в день вашего рождения не правда ли? Неужели сегодня ваш день рождения? Кстати о днях рождения, сегодня мой день рождения! </p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Неужели?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Да. Вообще-то, на самом деле, сегодня день рождения моего дяди, но это почти одно и то же. Как насчет того, чтобы пригласить меня на шикарный праздничный ужин?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Подождите минутку г-жа Ч! Сегодня МОЙ день рождения, и это Вы должны меня приглашать!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Но вам так и не удалось убедить меня в том, что вы говорите правду! Вы развели страшную путаницу, выдумали какие-то Схемы Ответов… Я всего-навсего хотела узнать, не день рождения ли у вас сегодня, но вам удалось меня совершенно сбить с толку. Как вам только не стыдно? Так или иначе я была бы счастлива, если бы вы пригласили меня на ужин сегодня вечером.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну что ж. Я знаю одно местечко. Там готовят самые экзотические супы, и я точно знаю какого супчика мне бы сейчас хотелось!</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА XV: Прыжок из системы</p>
    </title>
    <subtitle>Более мощная формальная система</subtitle>
    <p>РАЗМЫШЛЯЯ над доказательством Гёделя, вдумчивый критик мог бы задаться вопросом, насколько оно обще. Он мог бы подумать, что Гёделю удалось найти недостаток лишь в одной формальной системе — в ТТЧ. Если бы это было так, то, возможно, удалось бы найти какую-нибудь лучшую систему, в которой Гёделев трюк был бы невозможен — и, таким образом, Теорема Гёделя потеряла бы значительную часть своей мощи. В этой главе мы подробно рассмотрим те характеристики ТТЧ, которые сделали ее уязвимой для аргументов, изложенных ранее.</p>
    <p>Естественно подумать, что если проблема в том, что в ТТЧ есть «дырка» — иными словами, неразрешимое суждение G — то почему бы нам не заткнуть эту дырку? Почему бы не добавить G к ТТЧ в качестве шестой аксиомы? Конечно, по сравнению с остальными аксиомами, G — неуклюжий великан, и получившаяся система ТТЧ + G выглядела бы довольно комично из-за диспропорции ее аксиом. Тем не менее, это предложение имеет смысл. Представим себе, что перед нами ТТЧ + G — высшая формальная система. Мы надеемся, что она не только свободна от супернатуральных чисел, но и полна. Безусловно то, что ТТЧ + G лучше ТТЧ по крайней мере в одном, строчка G больше не является в ней неразрешимой, поскольку теперь она превратилась в теорему.</p>
    <p>В чем же была причина недостатков ТТЧ? Ее уязвимость объяснялась тем, что она была способна говорить о себе самой. В частности, источником неприятностей было высказывание:</p>
    <p>«Я не могу быть доказано в формальной системе ТТЧ»</p>
    <p>или, более подробно,</p>
    <p>«Не существует такого натурального числа, которое составляло бы пару доказательства ТТЧ с Гёделевым номером этой строчки.»</p>
    <p>Есть ли у нас причина ожидать, что ТТЧ + G будет неуязвима для Гёделева доказательства? На самом деле, нет. Наша новая система может выразить ничуть не меньше, чем ТТЧ. Поскольку Гёделево доказательство основывается, прежде всего, на выразительной мощи формальной системы, будет неудивительно, если наша новая система окажется подверженной тому же недугу, как и ТТЧ. Для этого нужно будет найти строчку, выражающую высказывание:</p>
    <p>«Я не могу быть доказано в формальной системе ТТЧ + G»</p>
    <p>После того, как мы проделали подобное в ТТЧ, это совсем несложно. Принципы здесь те же самые, только контекст слегка изменен (Образно говоря, это все равно, что пропеть известную нам мелодию тоном выше.) Как и раньше, нужная нам строчка — назовем ее G' — строится при посредстве «дяди». Но теперь, вместо пары доказательства ТТЧ, она основывается на похожем, но немного более сложном понятии пары доказательства ТТЧ + G. Понятие пар доказательства ТТЧ + G — всего лишь небольшое расширение понятия пар доказательства ТТЧ.</p>
    <p>Можно представить себе подобное расширение для системы MIU. Мы имели дело с неизмененной формой пар доказательства MIU. Если бы мы теперь добавили MU в качестве второй аксиомы, у нас получилась бы новая система — MIU + MU. Деривация в такой расширенной системе выглядела бы так:</p>
    <p>MU аксиома</p>
    <p>MUU правило 2</p>
    <p>Существует пара доказательства MIU + MU, соответствующая этой деривации: <emphasis>m</emphasis> = ЗОЗОО, <emphasis>n</emphasis> = 300. Разумеется, эта пара чисел не является парой доказательства MIU, а всего лишь парой доказательства MIU + MU. Добавление дополнительной аксиомы ненамного усложнило арифметические свойства пар доказательства. Самое главное их свойство, примитивно-рекурсивность, сохраняется и в новой системе.</p>
    <subtitle>Метод Гёделя используется еще раз</subtitle>
    <p>Вернувшись к ТТЧ, мы находим похожую ситуацию. Пары доказательства ТТЧ + G, как и их предшественницы, примитивно рекурсивны. Они представимы в ТТЧ + G с помощью формулы, которую мы сократим следующим очевидным образом:</p>
    <p>ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-(ТТЧ + G){a,a'}</p>
    <p>Теперь мы должны повторить знакомую процедуру. Чтобы сконструировать строчку, соответствующую G, начнем снова с «дяди»:</p>
    <p>~Eа:Eа':&lt;ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-(ТТЧ + G){a,a'}</p>
    <p>&#923;ARITHMOQUINE {а'',а'}&gt;</p>
    <p>Предположим, что Гёделев номер этой строчки — <emphasis>d'</emphasis>. Теперь мы арифмоквайнируем самого дядю. Это даст нам G':</p>
    <p>~Eа:Eа':&lt;ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-(ТТЧ + G){a,a'}</p>
    <p>&#923;ARITHMOQUINE {SSS.... SSSO/a'',a'}&gt; </p>
    <p>.                        |______|</p>
    <p>.                  S повторяется d' раз</p>
    <p>Интерпретация этой строчки такова:</p>
    <p>«Меня нельзя доказать в формальной системе ТТЧ + G».</p>
    <subtitle>Разветвление</subtitle>
    <p>После этого остаются лишь технические детали. G' в ТТЧ + G — то же самое, чем G была в ТТЧ. Оказывается, что либо G, либо G' может быть добавлена к ТТЧ + G, и что результатом этого является дальнейшее разветвление теории чисел. Если вы думаете, что подобное происходит только с «положительными типами», то вы ошибаетесь: точно такой же трюк можно сыграть с ТТЧ + ~G, то есть, с нестандартным вариантом теории чисел, полученным путем добавления к ТТЧ отрицания G. Из рис. 75 видно, что у ТТЧ могут быть самые разные разветвления:</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_094.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 75. Разветвление ТТЧ. У каждого нового варианта ТТЧ — своя Гёделева строчка; эта строчка или ее отрицание могут быть добавлены к системе, так что из каждой системы могут родиться два новых варианта; этот процесс может продолжаться до бесконечности.</emphasis></p>
    <p>Разумеется, это только начало. Представьте себе, что мы движемся вниз по самой левой ветви этого дерева, всегда добавляя саму Гёделеву строчку (а не ее отрицание). Это большее, что мы можем сделать, чтобы избавиться от супернатуральных чисел. После добавления G мы добавляем G'; затем G'', G''' и так далее. Каждый раз, когда мы производим новый вариант ТТЧ, ее уязвимость против Черепашьего метода — простите, я имею в виду Гёделева метода — позволяет вывести новую строчку, интерпретируемую как:</p>
    <p>«Я не могу быть доказана в формальной системе X».</p>
    <p>Разумеется, через некоторое время весь этот процесс начинает казаться привычным и легко предсказуемым — ведь все эти «дырки» делаются при помощи одной и той же техники! Это означает, что, как типографские объекты, они все сделаны по одному и тому же эталону — что, в свою очередь, означает, что они могут быть представлены с помощью одной-единственной схемы аксиом. Так почему бы нам не попытаться заткнуть все дырки одним махом, чтобы раз и навсегда избавиться от этой противной неполноты? Вместо того, чтобы добавлять по одной аксиоме, мы можем <emphasis>добавить к ТТЧ схему аксиом</emphasis>. Эта схема аксиом будет тем эталоном, по которому будут изготовляться G, G', G'', G''' и так далее. Может быть, что путем добавления этой схемы аксиом (назовем ее «G<sub>&#969;</sub>.») нам удастся перехитрить метод «Гёделизации». Действительно, кажется совершенно ясным, что добавление G<sub>&#969;</sub>, к ТТЧ будет <emphasis>последним шагом</emphasis>, необходимым для полной аксиоматизации всех истин теории чисел.</p>
    <p>Этот момент соответствует тому месту «Акростиконтрапунктуса», где Черепаха рассказывает о создании Крабом патефона «Омега». Однако читатели были оставлены в неизвестности по поводу судьбы этого аппарата, поскольку усталая Черепаха решила поползти домой спать (но прежде, чем уйти, хитрое животное сделало тонкий намек на Теорему Гёделя о неполноте). Теперь, наконец, у нас дошли руки до того, чтобы прояснить ту ситуацию… Возможно, что, прочтя Диалог «Праздничная Кантататата», вы уже подозреваете, каков будет ответ.</p>
    <subtitle>Непополнимость</subtitle>
    <p>Как вы, наверное, и подозревали, даже это фантастическое улучшение ТТЧ не может избежать той же судьбы. Странно, что происходит это по той же причине, что и раньше. Схема аксиом недостаточно мощна, и к ней снова приложимо Гёделево построение. Постараюсь это объяснить. (Существует более строгое объяснение, чем то, которое я приведу здесь.) Если бы удалось описать все строчки G, G', G'', G''', … при помощи одной-единственной <emphasis>типографской</emphasis> схемы, это означало бы, что существует способ описать Гёделевы номера этих строчек при помощи одной-единственной <emphasis>арифметической</emphasis> схемы. И этот арифметический портрет бесконечного класса чисел может быть представлен в ТТЧ + G' при помощи некоей формулы АКСИОМА-ОМЕГА{а}, которая интерпретируется следующим образом: «<emphasis>а</emphasis> — это Гёделев номер одной из аксиом, получающихся из G<sub>&#969;</sub>». Когда <emphasis>a</emphasis> заменяется на какой-либо определенный символ числа, получившаяся формула будет теоремой ТТЧ + G<sub>&#969;</sub> тогда и только тогда, когда этот символ представляет собой Гёделев номер аксиомы, принадлежащей этой схеме.</p>
    <p>С помощью этой новой формулы становится возможным представить даже такое сложное понятие как пара-доказательства-ТТЧ + G<sub>&#969;</sub> внутри ТТЧ + G<sub>&#969;</sub>:</p>
    <p>ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-(ТТЧ + G<sub>&#969;</sub>){a,a'}</p>
    <p>Используя эту формулу, мы можем построить нового «дядю» и затем приступить к его арифмоквайнированию уже знакомым нам способом, производя таким образом еще одну неразрешимую строчку, которую мы назовем «ТТЧ + G<sub>&#969;+1</sub>». Вы, наверное, спросите, почему ТТЧ + G<sub>&#969;+1</sub> не находится среди аксиом, порожденных нашей схемой аксиом ТТЧ + G<sub>&#969;</sub>? Ответом является то, что ТТЧ + G<sub>&#969;</sub> оказалась недостаточно хитра, чтобы предусмотреть возможность <emphasis>своего собственного</emphasis> включения в теорию чисел.</p>
    <p>В «Акростиконтрапунктусе» Черепаха, чтобы создать «непроигрываемую запись», должна была достать чертежи того патефона, который она собиралась разрушить. Это было необходимо для того, чтобы вычислить, какой тип вибраций обладает разрушительной силой для данного патефона, и затем создать запись, в звуковых дорожках которой были бы закодированы именно такие звуки. Это довольно близкая аналогия с методом Гёделя, где собственные свойства системы отражаются в понятии пар доказательства и затем используются против нее самой. Любая система, как бы сложна она ни была, может быть подвергнута Гёделевой нумерации, после чего в ней может быть определено понятие пар доказательства — и это будет ружьем, которое выстрелит в самого охотника. Как только система определена, упакована в «коробку», она становится уязвимой.</p>
    <p>Этот принцип прекрасно иллюстрирован в диагональном методе Кантора, который позволяет найти недостающее действительное число для каждого хорошо определенного списка действительных чисел между 0 и 1. Именно создание хорошо определенного списка действительных чисел является причиной неудачи. Давайте посмотрим, как Канторов метод может быть повторен снова и снова. Подумайте, что произойдет, если, начиная с некоего списка L, вы проделаете следующее:</p>
    <p>(1а) Возьмете список L и построите его диагональное число <emphasis>d</emphasis>.</p>
    <p>(1b) Добавите <emphasis>d</emphasis> к списку L, получая таким образом новый список L + <emphasis>d</emphasis>.</p>
    <p>(2а) Возьмете список L + <emphasis>d</emphasis> и построите его диагональное число <emphasis>d'</emphasis>.</p>
    <p>(2b) Добавите <emphasis>d'</emphasis> к списку L + <emphasis>d</emphasis>, получая таким образом новый список L + <emphasis>d'</emphasis>.</p>
    <p>.</p>
    <p>.</p>
    <p>Этот процесс постепенного «залатывания дырок» в L кажется слишком медленным, поскольку, имея в распоряжении L, мы могли бы получить <emphasis>d, d', d'', d'''</emphasis> сразу. Но если вы думаете, что создавав такой список, получите полное описание всех действительных чисел, то вы ошибаетесь. Проблема возникает в тот момент, когда вы спрашиваете себя, в каком месте L нужно вставить список диагональных чисел. Какой бы хитроумной схемой вы при этом не пользовались, как только ваш новый список L будет закончен, он тут же окажется уязвимым. Как я уже сказал, именно создание хорошо определенного списка действительных чисел оказывается причиной неудачи.</p>
    <p>В случае с формальными системами, неполнота возникает, когда мы определяем предполагаемый рецепт выражения теоретико-численной истины. Именно в этом заключалась проблема ТТЧ + G<sub>&#969;</sub>. Как только вы вводите все хорошо определенные G в ТТЧ, там тут же появляется некое новое G, непредусмотренное вашей схемой аксиом. В случае сражения Черепахи с Крабом в «Акростиконтрапунктусе», как только «архитектура» патефона была определена, он становился уязвимым для разбивальной музыки.</p>
    <p> Так что же делать? Конца этому не предвидится. Кажется, что ТТЧ, даже если расширять ее до бесконечности, всегда будет оставаться неполной. Поэтому говорят, что ТТЧ <emphasis>непополнима</emphasis>, поскольку неполнота является неотъемлемой характеристикой ТТЧ: это одно из ее основных свойств и избавиться от него невозможно. Более того, эта проблема будет преследовать любой вариант теории чисел, будь это расширенная версия ТТЧ, измененная версия ТТЧ, или альтернативная версия ТТЧ. Дело в том, что в любой данной системе возможность построить неразрешимую строчку путем Гёделева метода автореференции зависит от трех основных условий:</p>
    <p>1) Чтобы система была достаточно мощной, так что все желаемые высказывания о числах, как истинные, так и ложные, могли бы быть в ней выражены. (Если это условие не выполняется, значит, система с самого начала слишком слаба, чтобы соперничать с ТТЧ, поскольку она даже не способна выразить теоретико-численные понятия, выразимые в ТТЧ. На метафорическом языке «Акростиконтрапунктуса» это было бы равносильно использованию вместо патефона, скажем, холодильника.</p>
    <p>2) Чтобы все общерекурсивные отношения были выражены формулами системы. (Если это условие не выполняется, значит, система не выражает в своих теоремах некоторых общерекурсивных истин — жалкая неудача в попытке выразить все истины теории чисел! На метафорическом языке «Акростиконтрапунктуса» это было бы равносильно использованию патефона низкого качества.)</p>
    <p>3) Чтобы аксиомы и типографские схемы, выводимые по правилам данной системы, можно было распознать при помощи конечной процедуры решения. (Если это условие не выполняется, значит, не существует метода, чтобы отличить правильные деривации от «незаконных» — таким образом выходит, что «формальная система» вовсе не формальна и даже не определена как следует. На метафорическом языке «Акростиконтрапунктуса» это было бы равносильно частично собранному патефону.</p>
    <p>Если эти три условия удовлетворены, значит, любая непротиворечивая система будет неполной, поскольку в ней возможна Геделева конструкция.</p>
    <p>Интересно то, что любая подобная система роет сама себе яму, мощность системы является причиной ее «падения» Падение происходит потому, что система достаточно мощна, чтобы выразить автореферентные суждения. В физике существует понятие «критической массы» радиоактивного вещества, такого, например, как уран. Если масса ниже критической, с ураном ничего не происходит. Если же критическая масса достигнута, то в уране начинается цепная реакция и он взрывается. Кажется, что у формальных систем есть аналогичный критический «порог». Ниже этого порога система «безвредна» и даже не пытается формально выразить арифметические истины, но, как только порог достигнут, система внезапно приобретает возможность выражать автореферентные суждения и, следовательно, обрекает себя на неполноту. Этот критический порог по-видимому достигается примерно тогда, когда в системе выполняются все три данных выше условия. Как только система становится способной к автореферентности, в ней появляется «дыра», словно вырезанная по заказу она учитывает особенности системы и использует их против самой этой системы.</p>
    <subtitle>Страсти по Лукасу</subtitle>
    <p>Удивительная повторяемость Геделева аргумента использовалась многими — в частности Дж. Р. Лукасом — как оружие для защиты идеи, что человеческий разум отличается неким специфическим качеством, которое невозможно имитировать при помощи «механических автоматов» — то бишь, компьютеров. Лукас начинает свою статью «Разум, машины и Гедель» (J. R. Lucas, «Minds, Machines, and Godel») следующими словами:</p>
    <cite>
     <p>Мне кажется что теорема Геделя доказывает, что Механизм не может выражать истину, что означает что разум не может быть объяснен как механизм.<a l:href="#n_42" type="note">[42]</a></p>
    </cite>
    <p>Затем он приступает к изложению своих аргументов, которые я здесь кратко перескажу. Он утверждает, что для того, чтобы мы могли считать интеллект компьютера равным интеллекту человека, компьютер должен быть способен проделать любое интеллектуальное задание, на которое способен человек. Однако, говорит Лукас, компьютер не способен проделать «Геделизацию» (один из его забавно фамильярных терминов) так, как на это способны люди. Почему? Подумайте о любой формальной системе, такой как ТТЧ, или ТТЧ + G, или даже ТТЧ + G<sub>&#969;</sub>. Легко составить компьютерную программу, выводящую теоремы этой системы таким образом, что рано или поздно любая заранее выбранная теорема оказывалась бы выведенной. Это значит, что компьютер не пропускал бы не одной области в «пространстве» всех теорем Подобная программа состояла бы из двух основных частей (1) подпрограмма, «штампующая» аксиомы на основе «схемы аксиом», если таковая имеется и (2) подпрограмма, использующая правила вывода для получения новых теорем на основании имеющихся теорем (и, разумеется, аксиом). Эти две подпрограммы использовались бы по очереди.</p>
    <p>По сравнению с человеком, мы можем сказать, что программа «знает» некоторые факты о теории чисел — а именно, те факты, которые она печатает. Если она пропускает некий истинный факт теории чисел, это значит, что она его не «знает». Следовательно, можно доказать, что компьютерная программа «глупее» человека, показав, что люди знают что-то, недоступное машине. Здесь Лукас начинает свое доказательство. Он утверждает, что люди всегда могут проделать Гёделев трюк в любой формальной системе, равномощной ТТЧ — и, таким образом, они всегда знают больше, чем данная система. Это рассуждение может показаться приложимым лишь к формальным системам, но оно может быть немного изменено и в таком виде стать, как кажется, непобедимым аргументом против Искуственного Интеллекта, равного человеческому. Это делается так:</p>
    <p>Рациональность и численность естественно рождают компьютеры, автоматы, роботов, следовательно…</p>
    <p>Компьютеры изоморфны формальным системам. Значит…</p>
    <p>Любой компьютер, чтобы быть таким же умным, как человек, должен быть способен понимать теорию чисел так же хорошо, как люди, значит…</p>
    <p>Среди прочего, он должен знать примитивно рекурсивную арифметику. Но именно поэтому…</p>
    <p>Он ловится на Гёделев «крючок», из чего следует, что…</p>
    <p>Мы, с нашим <emphasis>человеческим</emphasis> интеллектом, можем вывести некое истинное утверждение теории чисел, истинность которого <emphasis>компьютер</emphasis> не в состоянии заметить (то есть, компьютер никогда не выведет этого утверждения) именно из-за Гёделева аргумента, действующего как бумеранг.</p>
    <p>Из этого следует, что существует нечто, что невозможно запрограммировать на компьютерах, но что люди способны сделать. Значит, люди умнее.</p>
    <p>Насладимся же, вместе с Лукасом, преходящим моментом антропоцентрической славы:</p>
    <cite>
     <p>Какую бы сложную машину мы не сконструировали, она, будучи машиной, будет соответствовать формальной системе, которая, в свою очередь, будет подвержена Гёделевой процедуре нахождения формулы, недоказуемой в данной-системе. Эту формулу машина не в состоянии будет вывести в качестве истинной, хотя разум может установить ее истинность. Таким образом, машина все еще не будет адекватной моделью разума. Мы пытаемся создать механическую модель мозга — «мертвую» модель — но разум, будучи «живым», может всегда пойти на шаг дальше любой формализованной, окостеневшей, мертвой системы. Благодаря теореме Гёделя, за разумом всегда остается последнее слово.<a l:href="#n_43" type="note">[43]</a></p>
    </cite>
    <p>На первый взгляд (и, может быть, даже после детального анализа), доводы Лукаса кажутся убедительными. Обычно они вызывают противоположные реакции. Некоторые ухватываются за них, почти как за религиозное доказательство существования души, в то время как другие просто отмахиваются от них, как от недостойной внимания чепухи. Мне кажется, что, хотя эти доводы ошибочны, они настолько интересны, что стоит потратить некоторое время на их опровержение. На самом деле, это было одной из основных причин, по которой я стал думать над проблемами, затронутыми в этой книге. Я попытаюсь опровергнуть доводы Лукаса одним способом в этой главе и другими способами в главе XVII.</p>
    <p>Мы должны попробовать глубже понять, почему Лукас говорит, что компьютер невозможно запрограммировать так, чтобы он «знал» столько же, сколько люди. Его идея заключается в том, что мы всегда находимся вне системы, и что извне мы можем проделать «Геделизирующую» операцию, в результате дающую нечто, что мы, глядя извне, можем идентифицировать как истинное, но что не может быть интерпретировано как таковое изнутри системы. Но почему нельзя запрограммировать в качестве третьего главного компонента программы «Геделизирующий оператор», как Лукас его называет? Лукас объясняет:</p>
    <cite>
     <p>Гёделева формула строится при помощи стандартной процедуры — только так мы можем быть уверены, что ее можно будет построить в любой формальной системе. Не если это стандартная процедура, то почему ее нельзя добавить к программе? Это соответствовало бы системе с дополнительным правилом вывода, позволяющего добавить к ней в качестве теоремы Геделеву формулу остальной системы, затем — Геделеву формулу получившейся при этом новой, более мощной формальной системы, и так далее. Это было бы равносильно добавлению к первоначальной формальной системе бесконечной цепочки аксиом, каждая из которых являлась бы Гёделевой формулой системы, полученной таким образом… Можно ожидать, что человек, столкнувшийся с машиной, обладающий Гёделевым оператором, принял бы этот факт во внимание и смог бы пере-Гёделить этот новый аппарат вместе с его Гёделевым оператором. В действительности, так и получается. Даже если мы добавим к формальной системе бесконечный ряд аксиом, состоящих из последовательных Гёделевых формул, получающаяся система все еще остается неполной, так как в ней будет недоказуемая в данной системе формула. Однако разумное существо, стоящее вне системы, видит, что эта формула истинна. Этого мы и ожидали, поскольку, даже если мы добавим бесконечный ряд аксиом, они должны быть определены с помощью некоего конечного правила, которое затем может быть учтено разумом, анализирующим расширенную формальную систему. В некотором роде, поскольку за разумом остается последнее слово, он может всегда обнаружить дыру в любой формальной системе, выдаваемой за его модель. Механическая модель должна быть в каком-то смысле конечной и определенной, следовательно, разум всегда окажется более гибким.<a l:href="#n_44" type="note">[44]</a></p>
    </cite>
    <subtitle>Перепрыгивая измерением выше</subtitle>
    <p>Образ, который мы находим у Эшера, помогает нам лучше понять эту идею; речь идет о его «Драконе» (рис. 76). Основная тема в нем, разумеется, — это дракон, кусающий себя за хвост, со всеми Гёделианскими ассоциациями, которые это вызывает. Но в этой картине есть и более глубокий смысл. Сам Эшер написал по этому поводу очень интересные комментарии. Первый комментарий касается серии рисунков, в которых Эшер исследовал конфликт «между плоскостью и трехмерным пространством»; второй комментарий — собственно о «Драконе»:</p>
    <cite>
     <p>I. Наше трехмерное пространство — это единственная известная нам реальность. Двумерность точно так же фантастична для нас, как и четырехмерность, поскольку в нашем мире ничто не плоско по-настоящему, даже поверхность тщательнейшим образом отполированного зеркала. И все же мы держимся за идею, что стена или лист бумаги <emphasis>на самом деле</emphasis> плоские, — и интересно то, что мы продолжаем, с незапамятных времен, производить иллюзии пространства на этих самых плоских поверхностях. Не абсурдно ли нарисовать несколько линий и назвать это «домом»? Эта странная ситуация — тема следующих пяти рисунков [включая «Дракона»].<a l:href="#n_45" type="note">[45]</a></p>
    </cite>
    <cite>
     <p>II. Как бы этот дракон не пытался стать трехмерным, он остается совершенно плоским. На бумаге, на которой он нарисован, прорезаны два отверстия. Затем она сложена так, что получаются два квадратных «окошка». Но этот дракон упрям, и несмотря на свою плоскостность, он настаивает на том, что он трехмерен — поэтому он просовывает голову в одно из отверстий, и хвост — в другое.<a l:href="#n_46" type="note">[46]</a></p>
    </cite>
    <p>Этот второй комментарий очень важен. Эшер имеет в виду то, что как бы мы не исхитрялись, пытаясь выразить три измерения в двух, при этом всегда теряется некая «основная сущность трехмерности». Дракон изо всей силы пытается побороть свою двумерность. Он пробует сделать это, высовывая голову из бумаги, на которой, как ему кажется, он нарисован — но мы, находящиеся вне рисунка, видим, насколько тщетны его усилия, поскольку и дракон, и дырки, и складки — всего лишь двумерные изображения соответствующих понятий, и не одно из них не является реальным. Но дракон не может выйти из своего двумерного пространства и не может, подобно нам, этого увидеть.</p>
    <p>На самом деле, можно пойти еще дальше. Мы можем вырвать эту картинку из книги, сложить ее, прорезать в ней дырки, вывернуть ее наизнанку, и сфотографировать результат — и она снова станет двумерной. То же самое можно повторить и с фотографией. Каждый раз, когда изображение становится опять двумерным — как бы хитроумно мы не симулировали на нем трехмерность в двух измерениях — оно снова может быть разрезано и сложено.</p>
    <p>Имея в виду эту замечательную Эшеровскую метафору, вернемся к программам и людям. Мы говорили о попытке ввести «Геделизирующий оператор» в саму программу. Но даже если бы мы написали программу, выполняющую эту операцию, она не уловила бы сути Гёделева метода. Мы снова можем, находясь вне системы, уничтожить ее методом, ей самой недоступным. Однако позвольте: являются ли наши доводы аргументами за или против идеи Лукаса?</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_095.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 76. М. К. Эшер «Дракон» (гравюра на дереве, 1952) </emphasis></p>
    <subtitle>Пределы разумных систем</subtitle>
    <p>Против Сам факт, что мы не можем написать программу, способную на «Гёделизирование», заставляет нас подозревать, что мы и сами не всегда на это способны. Одно дело — абстрактно аргументировать, что Гёделизирование возможно, и совсем другое дело — знать, как проделать эту операцию в каждом конкретном случае. На самом деле, по мере того, как сложность формальных систем (или программ) возрастает, наша способность «Геделизировать» начинает ослабевать. Это естественно, поскольку, как мы только что выяснили, у нас нет алгоритма, описывающего этот процесс. Если мы не можем <emphasis>объяснить</emphasis>, как применить метод Гёделя в каждом отдельном случае, то для каждого из нас рано или поздно наступит такой момент, когда, столкнувшись со слишком сложным случаем, мы не сможем сообразить, что делать.</p>
    <p>Разумеется, этот предел способностей каждого из нас будет весьма приблизительным, так же, как предел веса, который мы способны оторвать от земли. Иногда мы не способны поднять 120 кг а на другой день это у нас получается. Но мы можем быть уверены что нам никогда не удастся поднять 120 тонн. В этом смысле хотя личный предел способностей каждого приблизителен существуют системы которые лежат далеко за пределами человеческой способности к Геделизированию.</p>
    <p>Это понятие проиллюстрировано в Диалоге «Праздничная Кантататата». Сначала кажется что Черепахе удастся сколько угодно водить Ахилла за нос. Но затем Ахилл пытается обобщить все ответы в одной схеме. Этот новый трюк получает имя &#969;. Очень важно то что это имя — новое Это первый пример ситуации, в которой приходится расширить старую схему имен, включавшую имена только для натуральных чисел. Далее вводятся несколько новых расширенных вариантов, чьи имена иногда естественны, а иногда довольно сложны. Но рано или поздно запас имен у нас опять кончится; это произойдет в тот момент, когда схемы ответов</p>
    <p>&#969;, &#969; <sup>&#969;</sup>,&#969; <sup>&#969; <sup>&#969;</sup></sup>, …</p>
    <p>объединятся в одну невероятно сложную схему ответов. Придется нам дать этой схеме совершенно новое имя — «&#949;<sub>0</sub>». Новое имя вводится каждый раз, когда совершается принципиально новый шаг, связанный с тем, что мы находим некую нерегулярность в системе. Таким образом, новое имя должно быть придумано ad hoc.</p>
    <subtitle>Не существует рекурсивного правила для называния порядковых чисел</subtitle>
    <p>Вы можете подумать, что эти нерегулярности в переходе от одного порядкового числа (так называются эти имена, даваемые нами бесконечности) к другому могут быть разрешены с помощью компьютера; такая программа производила бы новые имена упорядоченно. Когда у нее «кончался бы бензин», она включала бы «центр нерегулярности», производящий новое имя и затем переключающий программу обратно на регулярный контроль. Но эта идея не работает. Дело в том, что сами нерегулярности возникают нерегулярно, и нам понадобилась бы программа высшего порядка — то есть программа, создающая новые программы, дающие новые имена. И даже этого оказывается недостаточно. В какой-то момент становится необходимой программа третьего порядка — и так далее, и тому подобное.</p>
    <p>Вся это невероятная сложность берет начало в теореме, которой мы обязаны Алонзо Черчу и Стефену Клини. Эта теорема о структуре «бесконечных порядковых чисел» утверждает, что:</p>
    <p><emphasis>Не существует такой рекурсивно согласованной системы обозначений, которая давала бы имя каждому конструктивному порядковому числу.</emphasis></p>
    <p>Нам придется оставить обсуждение того, что такое «рекурсивно родственные системы нотации» и «конструктивные порядковые числа», более техническим трудам, таким, например, как книга Хартлея Роджерса (Hartley Rodgers, см. Библиографию). Здесь мы удовольствуемся интуитивной идеей. По мере того, как порядковые числа возрастают, в них появляются нерегулярности, и нерегулярности в этих нерегулярностях, и нерегулярности в нерегулярностях нерегулярностей и так далее. Не существует такой единой схемы, которая могла бы назвать все порядковые числа. Из этого следует, что не существует такого алгоритмического метода, который мог бы сказать нам, как приложить метод Гёделя к любой возможной формальной системе. Если не ударяться в мистику, то приходится согласиться с тем, что любое человеческое существо рано или поздно достигнет предела своей способности Геделизировать. С этого момента формальные системы такой сложности, хотя и неполные из-за возможности приложения к ним Гёделева метода, сравняются по мощи с человеческим разумом.</p>
    <subtitle>Другие возражения Лукасу</subtitle>
    <p>Это только один способ спорить с Лукасом. Существуют другие, возможно, более убедительные, аргументы против его идей, которые мы рассмотрим позже Но этот последний контраргумент очень важен поскольку он касается интереснейшей идеи создания компьютерной программы, способной выйти за пределы самой себя, увидеть себя полностью со стороны и применить трюк Геделя к самой себе. Разумеется, это так же невозможно, как невозможно для патефона воспроизвести собственную разбивальную мелодию. Однако мы не должны считать ТТЧ ущербной по этой причине Дефект, если он и есть, заключается не в самой системе, а в наших ожиданиях того, на что эта система окажется способна. Кроме того необходимо помнить, что и <emphasis>мы сами</emphasis> бессильны против словесного трюка который Гедель перевел в математическую форму—я имею в виду парадокс Эпименида. Это было весьма хитроумно подмечено Ч. Г. Уайтли, когда он предложил высказывание «Лукас не может непротиворечиво утверждать это высказывание» Подумав, вы поймете, что (1) это верно, и все же (2) Лукас не может этого утверждать непротиворечиво. Значит, Лукас также «неполон» по отношению к существующим в мире истинам. То, как мир отражен в его мозгу, не позволяет ему одновременно быть непротиворечивым и утверждать истинное высказывание. Но Лукас подвержен этому не более, чем любой из нас. Он, как и все мы, просто находится на уровне сложной формальной системы.</p>
    <p>Забавный способ увидеть ошибку доводов Лукаса — это сравнить их со спором мужчин и женщин. В своих странствованиях Лукус Мыслитель однажды находит неизвестный предмет — женщину. Не будучи ранее знаком с подобным явлением, вначале он застывает в восхищении перед сходством объекта с ним самим, но затем, немного испуганный, он кричит всем мужчинам кругом: «Постойте! Я могу смотреть ей в лицо — а это нечто, на что <emphasis>она сама</emphasis> не способна. Значит, женщины никогда не могут быть подобны мне!» Так он доказывает превосходство мужчин над женщинами, к глубочайшему удовлетворению как собственной персоны, так и своих товарищей-мужчин. (Тот же довод доказывает и превосходство Лукуса над всеми остальными мужчинами — факт, о котором он тактично умалчивает) Женщина отвечает: «Да, вы можете смотреть мне в лицо, чего я сделать не могу — но я могу смотреть <emphasis>вам</emphasis> в лицо, на что <emphasis>вы</emphasis> не способны. Мы равны!» На что Лукус находит неожиданный ответ: «Мне очень жаль, но если вы считаете, что можете <emphasis>видеть</emphasis> мое лицо, вы ошибаетесь. То, что вы, женщины, делаете — совсем не то же самое, что делаем мы, мужчины. Как я уже сказал, это явление низшего разряда и не заслуживает называться тем же именем Это можно назвать „женовидением“. Тот факт что вы можете „женовидеть“ мое лицо совершенно не важен, поскольку ситуация несимметрична. Теперь вы видите разницу?» «Да, теперь я женовижу» — женоотвечает женщина и женоудаляется.</p>
    <p>Этот аргумент напоминает страуса, засунувшего голову в песок — но он вам понадобится, если вы настаиваете на том, что мужчины и женщины будут всегда опережать компьютеры по части интеллекта.</p>
    <subtitle>Выход из себя самого — современный миф</subtitle>
    <p>Интересно поразмыслить над тем можем ли мы, люди, выйти за пределы самих себя — и могут ли это сделать компьютерные программы Разумеется, программа может модифицировать себя — но возможность всякой модификации должна быть заложена в программе с самого начала, так что это не может служить примером «выхода из системы». Как бы программа не вертелась и не извивалась, чтобы вырваться за свои пределы, она все же следует заложенным в ней правилам. Она так же не может выйти за пределы самой себя, как человек не может по желанию перестать следовать законам физики. Физика — это система, выхода из которой не существует. Однако возможно осуществить нечто подобное в меньшем масштабе — а именно, выйти из подсистемы собственного мозга в более широкую подсистему. Иногда удается сойти с наезженной колеи. Это все еще объясняется взаимодействием различных подсистем мозга, но на вид это весьма похоже на полный выход из себя. Подобно этому, можно представить, что нам удастся создать программу, умеющую частично «вылезать из своей шкуры».</p>
    <p>Однако важно не упускать из вида разницы между <emphasis>восприятием</emphasis> самого себя и <emphasis>выходом</emphasis> из самого себя. Воспринимать себя вы можете различными способами: в зеркале, на фотографиях, в фильмах, на пленке, по описаниям других, по результатам психоанализа и так далее. Но вы не можете выйти из собственной кожи и встать снаружи себя самого (несмотря на утверждения современных оккультистов). ТТЧ может говорить о себе, но она не может выйти из себя. Компьютерная программа может модифицировать себя, но она не может нарушить своих собственных инструкций — большее, на что она способна, это изменить себя частично, следуя тем же инструкциям. Это напоминает юмористический парадоксальный вопрос: «Может ли Бог создать такой тяжелый камень, который он сам не способен будет поднять?»</p>
    <subtitle>Реклама и обрамляющие приспособления</subtitle>
    <p>Идея выйти за пределы системы очень заманчива и лежит в основе прогресса в искусстве, музыке и других областях человеческой деятельности. Она также лежит в основе таких тривиальных вещей, как создание радио- и телевизионных реклам. Эта тенденция была тонко подмечена и замечательно описана в книге Эрвинга Гоффмана (Erving Goffman, «Frame Analysis»):</p>
    <cite>
     <p>Например, профессиональный актер заканчивает сниматься в рекламе, где он пил некий напиток, и, в то время как камера еще снимает его, с видимым облегчением поворачивается и берет стакан того же напитка, чтобы теперь по-настоящему им насладиться.</p>
     <p>Разумеется, это всего лишь один из примеров того, как рекламные объявления, передающиеся по радио и телевидению, используют «обрамляющие» трюки, чтобы создать у слушателя и зрителя впечатление естественности, которое, как надеются рекламщики, пересилит то недоверие, которое люди обычно чувствуют к рекламе. Поэтому в рекламе часто используются детские голоса, предположительно естественные, уличный шум и другие эффекты, чтобы создать иллюзию интервью со случайными людьми; актеры специально говорят с паузами, перебивают друг друга, и всячески симулируют естественный разговор. Рекламное объявление фирмы прерывается сообщением о ее новом продукте или какой-либо новостью — таким образом авторы рекламы надеются убедить зрителя в том, что это вовсе не реклама.</p>
     <p>Чем меньше зрители доверяют естественности подобных деталей, тем активнее налегают на них рекламщики. В результате реклама получается весьма беспорядочная, ту же тенденцию можно заметить и в работе консультантов политических лидеров и, в меньшем масштабе, в микро-социологии.<a l:href="#n_47" type="note">[47]</a></p>
    </cite>
    <p>Здесь перед нами еще один пример сражения Черепахи с Крабом, на этот раз на новой высоте — здесь противниками являются Правда и Реклама.</p>
    <subtitle>Симплицио, Салвиати, Сагредо: почему трое?</subtitle>
    <p>Между проблемой выхода за пределы системы и поисками полной объективности существует интересная связь. Прочитав у Джоча в его «Are quanta real?» четыре диалога, основанные на четырех Галилеевских «Диалогах, касающихся двух новых наук», я спросил себя, почему в них три участника — Симплицио, Салвиати и Сагредо. Почему было недостаточно только двух: Симплицио, ученого простака, и Салвиати, мудрого мыслителя? Зачем понадобился Сагредо? Предполагается, что он — нейтральный слушатель, бесстрастно взвешивающий доводы обеих сторон и высказывающий «справедливое», «беспристрастное» решение. Это звучит разумно, но здесь есть одна проблема: почему-то Сагредо всегда соглашается с Салвиати. Почему же это Воплощение Справедливости завело себе любимчика? Возможным ответом является то, что Салвиати, действительно, всегда прав, так что у Сагредо нет выбора. Но где тогда справедливость и равенство?</p>
    <p>Добавляя Сагредо, Галилей (и Джоч) скорее помешали, чем помогли Симплицио. Может быть, следовало бы добавить еще одного Сагредо высшего уровня — кого-нибудь, кто мог бы оценить всю ситуацию объективно… Вы, наверное, уже заметили, куда это ведет. Мы получим таким образом бесконечную серию «возрастающих объективностей», которая обладает интересным свойством никогда не становиться объективнее, чем она была вначале, когда Салвиати был просто <emphasis>прав</emphasis>, а Симплицио — просто <emphasis>ошибался</emphasis>. Так что присутствие Сагредо остается загадкой, ответ на которую, возможно, заключается в том, что его присутствие дает некую привлекательную иллюзию выхода из системы.</p>
    <subtitle>Дзен и выход из системы</subtitle>
    <p>Дзен-буддизм также размышляет о возможности выхода из системы. Возьмем, например, тот коан, в котором Тозан говорит своим монахам, что «высший Буддизм — не Будда». Может быть, выход из себя является центральной темой дзена. Дзен-буддист старается глубже понять, кем он является на самом деле, все более и более освобождаясь от его собственных идей о нем самом, нарушая все правила и соглашения, которые, по его мнению, держат его связанным, — включая правила самого дзена. Где-то на этой нелегкой тропе он может встретить Просветление. Во всяком случае (как мне кажется), надежда заключается в том, что постепенно углубляя самосознание, постепенно расширяя пределы «системы», можно прийти к ощущению слияния со вселенной.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Благочестивые размышления курильщика табака</p>
    </title>
    <p><emphasis>Ахилл пришел в гости к крабу.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: У вас, я гляжу, появилось несколько новых приобретений, м-р Краб. Особенно хороши вот эти картины.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Благодарю вас. Мне нравятся многие художники, а больше всех — Рене Магритт. Многие картины в моем доме написаны им.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Должен признаться, что эти образы довольно загадочны. Эти картины Магритта напоминают мне о работах МОЕГО любимого художника, Эшера.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я вас понимаю. Оба они весьма реалистичны в исследовании парадоксальных и иллюзорных миров; оба тонко чувствуют, какие образы особенно стимулируют мысль. Кроме того, они оба — мастера грациозных линий, что часто упускают из виду даже их горячие поклонники.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Однако в чем-то они очень различны. Как вы думаете, как можно охарактеризовать эту разницу?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Было бы замечательно интересно сравнить их в подробностях.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я нахожу, что Магритт — удивительный мастер реализма. Например, мне очень нравится рисунок дерева с гигантской трубкой за ним.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вы хотите сказать, нормальной трубки с крохотным деревцем перед ней?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ах, так вот что это такое! Так или иначе, когда я ее увидел в первый раз, мне почудился запах табачного дыма. Представляете, как глупо я себя почувствовал?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я отлично вас понимаю. Эта картина уже обманула многих из моих гостей.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_096.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 77. Рене Магритт. «Тени» (1966) </emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>(С этими словами он дотягивается до картины на стене, вынимает трубку из-за дерева, выбивает ее об стол — при этом комната наполняется запахом застарелого табака — и начинает набивать ее снова.)</emphasis></p>
    <p>Это превосходная старая трубка, Ахилл. Верите ли, внутри она обита медью, отчего становится только лучше с годами.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Неужели медью? Невероятно! </p>
    <p><emphasis>Краб (доставая коробок спичек и зажигая трубку)</emphasis>: Не желаете ли, Ахилл?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Нет, спасибо. Я курю редко, и только сигары.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Никаких проблем — у меня и сигара найдется!</p>
    <p><emphasis>(Дотягивается до другого рисунка Магритта, на котором изображен велосипед, стоящий на дымящейся сигаре.)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_097.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 78. Репе Магритт. «Грация» (1959) </emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Гм-м… Нет, благодарю вас, сейчас мне что-то не хочется.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Ну, как хотите. Сам-то я — неисправимый курильщик. Кстати, это мне кое-что напоминает — вы, конечно, знаете, что старик Бах был любителем выкурить трубочку?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что-то не припоминаю.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Старик Бах любил заниматься стихоплетством, философствованием, курением трубки и сочинением музыки (не обязательно в этом порядке). Он соединил все эти пристрастия в одном забавном стихотворении, которое положил на музыку. Вы можете найти его в знаменитой записной книжке, которая хранилась у его жены, Анны Магдалены. Оно называется:</p>
    <p>«Благочестивые размышления курильщика табака»<a l:href="#c_2"><sup>{2}</sup></a></p>
    <poem>
     <stanza>
      <v>Когда я трубку набиваю</v>
      <v>Отборным, крепким табаком</v>
      <v>И кольца дыма выпускаю,</v>
      <v>И тает дым под потолком —</v>
      <v>Каким печальным поученьем</v>
      <v>Приходит мне на ум сравненье:</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Подобна дыму жизнь земная,</v>
      <v>И трубка как судьба хрупка.</v>
      <v>Ее как жизнь оберегаю,</v>
      <v>Трясусь над ней — дрожит рука.</v>
      <v>Адам из глины сотворен —</v>
      <v>Вернется в прах и глину он.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Вот необкуренная трубка —</v>
      <v>Бледна как смерть, бела как мел.</v>
      <v>И я улягусь бледным трупом,</v>
      <v>В гробу как трубка буду бел.</v>
      <v>Но почернеет скоро тело —</v>
      <v>От дыма трубка почернела.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Сияньем ярким ослепила —</v>
      <v>Но гаснет огонек во мгле.</v>
      <v>Так угасают власть и сила.</v>
      <v>Ищи-свищи огонь в золе.</v>
      <v>Зола и пепел — и тела,</v>
      <v>И честь, и слава, и дела.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Горячий пепел обжигает,</v>
      <v>Но раскаленный уголек</v>
      <v>Через минуту остывает,</v>
      <v>Смягчится боль, пройдет ожог.</v>
      <v>Земная боль — одна услада</v>
      <v>В сравненьи с вечной мукой ада.</v>
     </stanza>
     <stanza>
      <v>Кто с трубкой пишет и гуляет,</v>
      <v>Тому дымок над головой,</v>
      <v>Как добрый пастырь помогает</v>
      <v>Пройти достойно путь земной.</v>
      <v>Куда б ни вел тебя твой путь,</v>
      <v>В дорогу трубку не забудь.</v>
     </stanza>
    </poem>
    <p>Очаровательная философия, не правда ли?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Действительно. Старик Бах был, как видно, поэтом и любителем искусств.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вы просто читаете мои мысли! Знаете в свое время и я забавлялся стихоплетством. Но боюсь что результаты получались довольно бледными. У меня нет особого дара слова.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Зато, м-р Краб, я уверен, что ваши стихи были не без чувства. Я был бы счастлив услышать одно из ваших творений.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Польщен вашим вниманием. Хотите услышать мою песню в исполнении автора? Не помню где я ее написал, она называется «Рассказ ни к селу, ни к городу».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как поэтично!</p>
    <p><emphasis>(Краб достает пластинку из пакета и подходит к огромному сложному на вид аппарату. Он открывает крышку и вкладывает диск в зловещую механическую пасть. Внезапно по поверхности диска скользит яркий зеленоватый луч секунду спустя, диск исчезает во внутренностях этого фантастического сооружения, и в комнате раздаются звуки Крабьего голоса)</emphasis></p>
    <poem>
     <stanza>
      <v>Всех смешил наш поэт до упаду.</v>
      <v>Смастерил не одну он шараду,</v>
      <v>Но в последней строке,</v>
      <v>В его каждом стишке</v>
      <v>Не бывало совершенно никакого смысла.</v>
     </stanza>
    </poem>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Прелестно! Только я не понимаю одного мне кажется, что в конце этой песни —</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Нет совершенно никакого смысла?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Нет. Я хочу сказать что там нет ни складу, ни ладу.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вы вероятно правы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: В остальном это прекрасная песня, но я должен признаться, что я больше всего поражен этим чудовищно сложным сооружением. Это гигантский патефон да?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: О нет, это гораздо больше чем просто патефон. Это Черепахоуничтожающий Патефон!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О Боже мой!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Не волнуйтесь, он уничтожает не черепах, а всего лишь пластинки, сделанные г-жой Черепахой.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что ж, это уже не так страшно. Так это часть той странной музыкальной войны, которая с недавнего времени идет между вами и г-жой Черепахой?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: В некотором роде, позвольте мне объяснить поподробнее. Видите ли г-жа Черепаха так навострилась, что какой бы патефон я ни купил, она ухитрялась его разбить.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но я слышал, что в конце концов, у вас появился непобедимый патефон со встроенной телекамерой микрокомпьютером и так далее, который мог разобрать и снова собрать сам себя так, что он становился неуязвимым для Черепашьих атак.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Увы мне, увы! Мой план провалился, поскольку Черепаха воспользовалась одной тонкостью, которую я проглядел — подсистема, осуществлявшая разборку и сборку, сама оставалась фиксированной в течение всего процесса. Ясно, что она не могла разбирать и собирать саму себя, так что она оставалась неизменной.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну и что?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: О, это привело к самым печальным последствиям! На этот раз г-жа Черепаха направила свою атаку прямо против этой подсистемы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как это?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Она просто сделала запись, вызывающую роковые колебания в единственной детали, которая не менялась — в сборочно-разборочной подсистеме!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А, понимаю… Хитро, ничего не скажешь! —</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Так я и подумал. И ее стратегия сработала — правда, не с первого раза. Я думал, что мне удалось ее перехитрить, когда мой патефон выдержал ее первый натиск. Я смеялся и торжествовал! Но когда она явилась в следующий раз, я увидел в ее глазах стальной блеск и понял, что на этот раз она подготовилась не на шутку. Я поставил ее новую пластинку на мой патефон. В тишине мы оба смотрели, как компьютер анализирует звуковые дорожки, затем снимает пластинку, разбирает патефон, снова собирает его, ставит пластинку обратно — и затем медленно опускает иглу.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ах!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Как только прозвучал первый звук, в комнате раздалось оглушительное БА-БАХ! Вся моя конструкция развалилась, причем хуже всего была повреждена сборочно-разборочная подсистема. В этот страшный момент, стоя над останками моего детища, я наконец осознал, что Черепаха ВСЕГДА сможет направить свою атаку против — простите за выражение — Ахиллесовой пяты системы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, какой ужас! Я вас очень хорошо понимаю — это бывает страшно неприятно.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Да, некоторое время я был в отчаяньи и уже собирался махнуть на все клешней. Но, к счастью, это не конец истории. У нее есть продолжение… Из всего этого я извлек ценный урок, которым хочу с вами поделиться. По рекомендации Черепахи, я ознакомился с интересной книгой, полной странных Диалогов на самые разные темы, включая молекулярную биологию, фуги, дзен-буддизм, и Бог знает, что еще.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Небось, какой-нибудь псих насочинял. Как эта книга называется?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Если меня не обманывает память, она называется «Медь, серебро, золото — этот неразрушимый сплав».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, я о ней уже слышал от г-жи Черепахи. Книгу написал один ее знакомый, который, как кажется, без ума от металл-логики.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Интересно, что за знакомый такой. Так или иначе, в одном из Диалогов я наткнулся на некие Благочестивые Размышления Вируса Табачной Мозаики, на рибосомы и другие странные штуки, о которых раньше никогда не слыхал.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что такое Вирус Табачной Мозаики? Кто такие рибосомы?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я точно не знаю — во всем, что касается биологии, я полный профан. Все, что мне известно, я узнал из этого Диалога. Там говорится, что вирус табачной мозаики — это крохотные сигаретообразные штучки, причина болезни табачного растения.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Рак?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Нет, не совсем —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Чего же еще? Табачное растение, которое курит сигареты и заболевает раком! Поделом ему!</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_098.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 79. Вирус табачной мозаики. (Lehninger A. «Biochemistry»)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Мне кажется, вы делаете слишком поспешные выводы, Ахилл. Табачные растения НЕ КУРЯТ эти «сигареты». Эти противные маленькие «сигареты» — незваные гости, атакующие растения.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А-а, понятно. Ладно, теперь, когда я знаю, что такое вирус табачной мозаики, объясните мне, пожалуйста, что такое рибосомы.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Рибосомы — это, кажется, что-то вроде существ, меньших по размеру, чем клетка; они переводят информацию в другую форму.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вроде крохотного магнитофона или патефона?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Метафорически, пожалуй. Я обратил внимание на строчку, в которой некий престранный персонаж упоминает о том, что рибосомы — как и вирус табачной мозаики и некоторые другие удивительные биологические структуры — обладают «поразительной способностью к спонтанной само-сборке». Именно так он и сказал.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я думаю, что это было самое странное из его высказываний.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Так и подумал другой персонаж Диалога. Но мне кажется, что это — превратная интерпретация. <emphasis>(Краб глубоко затягивается своей трубочкой и выпускает несколько клубов дыма.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что же такое эта «спонтанная само-сборка»?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Идея состоит в том, что когда некие биологические системы внутри клетки распадаются, они могут спонтанно собраться снова — и ими при этом не управляет никакая другая система. Они просто приближаются друг к другу и — раз! — снова «склеиваются» в одно целое.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Волшебство да и только! Хорошо бы патефоны обладали подобной способностью… Я хочу сказать, что если миниатюрный «патефон»-рибосома на такое способен, то почему бы не сделать то же самое и настоящему, большому патефону. Это позволило бы вам создать неразрушимый патефон, не так ли? Каждый раз, когда он разваливался на куски, они бы снова собирались вместе, и патефон через несколько минут был бы снова цел!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Так я и подумал. Я тут же написал на фабрику патефонов, объясняя им понятие само-сборки, и спросил их, не могут ли они построить мне такой патефон, который бы сам разбирался и затем собирался в другой форме.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Задачка не из легких!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Верно; но через несколько месяцев они написали мне, что им удалось выполнить мою просьбу, — и прислали мне такой счет, заплатить по которому оказалось, действительно, задачкой не из легких. Хо! И вот в один прекрасный денек пришла посылка с моим новым Самособирающимся Патефоном. На этот раз я был полностью уверен в победе. Я позвонил Черепахе и пригласил ее опробовать мою новую модель патефона.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Значит, эта великолепная машина перед нами и есть тот самый патефон?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Боюсь, что нет, Ахилл.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Неужели это случилось снова?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: К несчастью, вы правы. Я уже не пытаюсь понять, почему это произошло. Мне слишком тяжело об этом вспоминать. Все эти пружины и провода, валяющиеся кучей на полу, и клубы дыма… Ах… Боже мой…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Полноте, успокойтесь, мистер Краб, не принимайте этого так близко к сердцу.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Не волнуйтесь, со мной все в порядке — просто у меня время от времени пошаливают нервы. Так вот, после того, как Черепаха вдоволь нарадовалась победе, она, наконец, заметила мое жалкое состояние и попыталась меня утешить, объясняя, что с этим ничего нельзя поделать. Оказалось, что мои патефоны имели отношение к чьей-то Теореме, в которой я не понял ни слова. Как бишь она называлась —«Теорема Гоголя»?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Может быть, «Теорема Гёделя»? Она мне как-то раз пыталась ее объяснить, и звучало это довольно мрачно.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Возможно, я точно не помню.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Уверяю вас, мистер Краб, что я выслушал этот рассказ, испытывая глубочайшее сочувствие к вашему положению. Оно, действительно, очень грустно. Но помните, вы сказали, что из всего этого вам удалось извлечь полезный урок? Не поделитесь ли вы со мной вашим опытом? Хотя и говорят, что молчание — золото, а слово — всего лишь серебро, но прошу вас, говорите — я сгораю от любопытства!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Да уж, серебро… Лучше бы вы о нем не упоминали, после того, что мне пришлось заплатить за новый патефон! Так вот, в конце концов я отказался от поисков совершенного патефона и решил заняться усовершенствованием защитных механизмов от Черепашьих пластинок. Я заключил, что мне придется оставить мечту о совершенном патефоне, вместо этого мне нужен патефон, который сможет ВЫЖИТЬ и не разлетится на куски, даже если это и будет означать, что он сможет проигрывать только несколько записей.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Так вы решили построить сложные анти-Черепашьи механизмы, пожертвовав для этого способностью патефона воспроизводить любые звуки?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я бы не сказал, что я это «решил» Я был к этому ПРИНУЖДЕН.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да, я понимаю.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Моя новая идея заключалась в том, чтобы предотвратить любую «чужую» запись от проигрывания на моем патефоне. Я знаю, что мои собственные пластинки безопасны. Если бы я мог не позволить другим ставить ИХ пластинки на мой патефон, это бы его защитило, а мне позволило бы спокойно наслаждаться моими записями.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Отличная стратегия. И что же, эта гигантская штуковина представляет собой последний плод ваших усилий?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Точно. Г-жа Черепаха, разумеется, поняла, что ей также придется изменить стратегию. Теперь у нее новая цель — она пытается сделать такую запись, которой удастся проскользнуть незамеченной мимо моих «цензоров».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но скажите как же вам удается не допускать к машине ее записи и все остальные «чужие» пластинки?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Сначала поклянитесь, что не выдадите моего секрета Черепахе.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Честное Черепашье!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Что?!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, это просто присказка, которой я выучился у г-жи Черепахи Не волнуйтесь — ваш секрет умрет со мною!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Ну, хорошо. Мой план заключался в использовании ЯРЛЫКОВ. Я снабжу каждую свою запись секретным ярлыком. Патефон перед вами, как и его предшественники оборудован телекамерой для сканирования записей и компьютером для анализа полученных данных и контроля дальнейших операций. Моя идея — разбивать любую пластинку, у которой не будет надлежащего ярлыка. </p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, сладкая месть! Но мне кажется, что ваш план довольно легко расстроить. Г-же Черепахе надо только заполучить одну из ваших пластинок и скопировать ее ярлык!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Это не так-то просто, Ахилл. Почему вы думаете, что она сумеет его найти? Ярлычок будет надежно запрятан!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы хотите сказать, что он будет каким-то образом смешан с музыкой на пластинке?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Именно! Но существует способ их различить. Для этого надо считать данные с пластинки и затем —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А, теперь я понимаю, что это был за зеленый свет!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Верно, это была телекамера, сканирующая звуковые дорожки. Схема звуковых дорожек потом была направлена в микрокомпьютер, тот стал анализировать музыкальный стиль записи и все в полной тишине! Еще ничего пока не проигрывалось.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Значит сканнер забраковывает записи, не обладающие определенным стилем?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вы ухватили самую суть моей идеи. Единственные записи, способные пройти эту проверку — записи моего стиля. Боюсь, что имитация этого стиля окажется для Черепахи орешком не по зубам. Так что на этот раз я уверен в победе. Однако, справедливости ради, должен сказать, что Черепаха со своей стороны уверена, что ей удастся так или иначе одурачить мои цензорные устройства и ввести в патефон одну из ее записей.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И снова превратить вашу прекрасную машину в груду обломков?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: О, нет — она уже удовлетворила свои кровожадные инстинкты против моих патефонов. Теперь она всего-навсего хочет доказать, что ее пластинка сможет проникнуть в мой патефон, как бы я не старался это предотвратить. Она в последнее время часто бормочет себе под нос что-то о песнях с весьма странными названиями, вроде «Меня можно проиграть на патефоне X». Но МЕНЯ ей не запугать! Правда, меня немного тревожит то, что она, как прежде, приводит какие-то непонятные доводы, которые… которые… (Краб умолкает и с задумчивым видом снова затягивается своей трубкой.)</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Гм-м-м… Полагаю, что теперь Черепаха столкнулась с неразрешимой задачей. На это раз нашла-таки коса на камень!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Интересно, что вам так кажется… Я не думаю, что вы хорошо знакомы с Теоремой Хенкина — или я ошибаюсь?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хорошо знаком с ЧЬЕЙ Теоремой? Никогда не слыхал ничего похожего. Я уверен, что это должно быть захватывающе интересно, но сейчас я предпочитаю послушать о «проникальной» музыке. Это забавная история… Мне кажется, что я мог бы угадать ее конец. Ясно, что г-жа Черепаха поймет, что ее дело безнадежно, и ей придется трусливо капитулировать — этим все и кончится! Не так ли?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вашими бы устами да мед пить. Не желаете ли теперь ознакомиться с внутренностями моего защитного патефона?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: С радостью. Мне всегда хотелось поглядеть на работающую телекамеру.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Сказано — сделано, друг мой. (Засовывает клешню в разинутую «пасть» огромного патефона, отвинчивает там что-то и вытаскивает аккуратно упакованный механизм.) Видите ли, весь патефон собран из автономных частей — они могут использоваться отдельно. Эта телекамера, например, прекрасно работает сама по себе! Смотрите на тот экран, около картины с пылающей тубой. (Он направляет камеру на Ахилла, чье лицо тут же появляется на большом экране.)</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_099.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 80. Рене Магритт. «Прекрасный пленник» (1947) </emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Здорово! Можно попробовать?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Разумеется.</p>
    <p><emphasis>Ахилл (направляя камеру на Краба)</emphasis>: Теперь на экране вы, м-р Краб.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Да, вижу.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А что, если направить камеру на картину с горящей тубой? О, теперь и она на экране!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Попробуйте использовать объектив — вы можете получить крупный план.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Потрясающе! Сейчас я сфокусирую камеру на самой верхушке пламени, там, где оно почти касается рамы картины… Какое странное чувство — я могу мгновенно «скопировать» что угодно в комнате — все, что пожелаю — на этом экране. Я только должен направить на мой объект камеру, и, словно по волшебству, он появится на экране!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: ВСЕ ЧТО УГОДНО? Вы уверены?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разумеется — все, что я здесь вижу.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Но что получится, если вы направите камеру на пламя на экране?</p>
    <p><emphasis>(Ахилл двигает камеру — теперь она направлена точно на то место на экране, где только что было изображение пламени.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, как интересно! Само это действие заставляет пламя ИСЧЕЗНУТЬ! Куда оно делось?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вы не можете одновременно сохранять образ на экране и передвигать камеру.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А, ясно. Но я совсем не понимаю, что теперь на экране. Там какой-то странный коридор. Но я же направляю камеру вовсе не на коридор, а на экран телевизора!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Посмотрите повнимательней, Ахилл. Вы уверены, что это, действительно, коридор?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, теперь я вижу. Это изображения самого экрана, вложенные одно в другое, и они становятся все меньше, и меньше, и меньше… Ну, разумеется! Изображение пламени ДОЛЖНО БЫЛО исчезнуть, потому что оно появлялось тогда, когда я направлял камеру на картину. Когда камера направлена на экран, то там появляется изображение самого экрана с тем, что там в данный момент изображено, — то есть сам экран с тем, что там в данный момент изображено, — то есть сам экран с тем —</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Благодарю вас, Ахилл, дальше я могу и сам догадаться. Попробуйте теперь вращать камеру.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О! Теперь у меня получился прелестный «спиральный коридор»! Каждый экран поворачивается внутри экрана-рамки, так что чем меньше они становятся, тем больше они повернуты по отношению к самому внешнему экрану. Эта идея телевизионного экрана, «поглощающего самого себя», кажется мне очень странной.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Что значит «поглощающий самого себя», Ахилл?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это то, что получается, когда я направляю камеру на экран.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_100.jpg"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_101.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 81. Двенадцать «самопоглощающих» телевизионных экранов. Я включил бы сюда еще один, если бы тринадцать не было простым числом. </emphasis></p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вы не возражаете, если мы исследуем это явление еще немного? Ваша идея меня заинтриговала.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И меня тоже.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Хорошо; тогда скажите мне: если вы направите камеру НА УГОЛ экрана, это все равно будет «самопоглощением»?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Сейчас попробую. Гм-м… Теперь коридор экранов смещается, и бесконечного самовложения больше не выходит. Красиво, но мне кажется, это уже нельзя назвать самопоглощением — разве что неудавшимся.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Если вы направите камеру обратно в центр экрана, то, может быть, сумеете поправить дело.</p>
    <p><emphasis>Ахилл (осторожно поворачивая камеру)</emphasis>: Да! Коридор опять удлиняется… Вот! Все в порядке! Теперь коридор уходит так далеко, куда достигает взгляд. Он стал бесконечным, когда камера опять оказалась направленной на ВЕСЬ экран. Гм-м_. Это мне что-то напоминает. Несколько дней назад г-жа Черепаха сказала мне, что автореференция случается только тогда, когда высказывание относится к себе самому ЦЕЛИКОМ…</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Что, простите?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да так, я говорил сам с собой.</p>
    <p><emphasis>(Ахилл забавляется с линзами и кнопками камеры и на экране возникают различные самопоглощающие изображения: крутящиеся спирали, похожие на галактики, калейдоскопические цветы и другие интересные узоры…)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вы, как я погляжу, нашли себе игрушку по душе.</p>
    <p><emphasis>Ахилл (отрываясь от камеры)</emphasis>: Точно! Что за богатство образов может породить эта простая идея! (Он снова смотрит на экран и в удивлении восклицает): Вот это да, м-р Краб! Смотрите, на экране получился узор, похожий на пульсирующие лепестки! Откуда взялась эта пульсация? И телевизор, и камера неподвижны.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Иногда можно получить изображение, которое постепенно меняется. Это объясняется тем, что между моментом, когда камера что-то «видит», и моментом, когда изображение появляется на экране, всегда проходит какое-то время — около сотой доли секунды. Так что если у вас на экране пятьдесят вложенных друг в друга картинок, то опоздание будет около полминуты. Если на экране появляется движущийся предмет — например, ваш палец, который вы держите перед камерой, — то на расположенных в глубине экранах он появится не сразу. Это опоздание — нечто вроде зрительного эха, которое потом распространяется на всю систему. И если вам удастся добиться того, чтобы эхо не умирало сразу, то у вас получится пульсирующее изображение.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Удивительно! А что, если попытаться получить ПОЛНОЕ «самопоглощение»?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Что вы хотите этим сказать?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Видите ли, все эти экраны внутри экранов, конечно, интересны, но мне бы хотелось получить на экране ОДНОВРЕМЕННО изображение телекамеры и самого экрана. Только тогда можно считать, что система полностью самопоглощается. Ведь экран — это только часть системы.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: А, понятно. Может быть, при помощи этого зеркала вам удастся получить нужный эффект.</p>
    <p><emphasis>(Краб протягивает Ахиллу зеркало, и тот манипулирует зеркалом и камерой так, что на экране появляется изображение камеры и самого экрана)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Готово! Я получил ПОЛНОЕ самопоглощение!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Но у вас видна только одна сторона зеркала — а как же насчет обратной стороны? Ведь именно благодаря ей на экране видна камера.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы правы. Но, чтобы показать на экране обратную сторону зеркала, мне понадобилось бы еще одно зеркало.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Но тогда вам пришлось бы показать и обратную сторону второго зеркала. А как же насчет обратной стороны телевизора и его внутренностей и проводов, и —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ой! Я вижу, что мой «проект полного самопоглощения» гораздо труднее, чем я думал. У меня даже голова закружилась!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я вас отлично понимаю. Знаете что, присядьте-ка лучше вот сюда и перестаньте думать о самопоглощении. Не нервничайте! Посмотрите на мои картины и успокойтесь.</p>
    <p><emphasis>(Ахилл ложится на диван и начинает размеренно дышать)</emphasis></p>
    <p>Может быть вас раздражает дым от моей трубки? Я ее сейчас потушу. <emphasis>(Вынимает трубку изо рта и аккуратно кладет ее под надписью внутри очередной картины Магритта)</emphasis> Ну вот. Как, получше стало?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Все еще малость подташнивает. <emphasis>(Показывает на картину)</emphasis> Интересная работа. Особенно мне нравится этот блестящий ободок внутри деревянной рамы.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Благодарю вас. Ободок был сделан по спецзаказу — это золото.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Золотой ободок? Вот это да! А что означают эти слова под трубкой? Что это за язык, английский?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Нет, это французский. «Ceci n'est pas une pipe» означает «это не трубка» — что совершенно верно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но ведь это же ТРУБКА! Вы ее только что курили!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вы, кажется, не поняли. Слово «ceci» относится к рисунку, а не к самой трубке. Разумеется, трубка — это трубка, но рисунок — это не трубка.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Интересно, относится ли «ceci» ко ВСЕЙ картине или же только к трубке внутри картины? Ах, Боже мой! Ведь это было бы еще одним самопоглощением! Мистер Краб, мне стало совсем нехорошо. По-моему, я заболеваю…</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_102.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 82. Рене Магритт «Воздух и песня» (1964) </emphasis></p>
    <empty-line/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА XVI: Авто-реф и авто-реп</p>
    </title>
    <p>В ЭТОЙ ГЛАВЕ мы рассмотрим несколько механизмов, порождающих автореференцию в различных контекстах, и сравним их с механизмами, позволяющими некоторым системам самовоспроизводиться (или «авторепродуцироваться») Мы увидим, что между этими механизмами существуют интересные и изящные параллели.</p>
    <subtitle>Явно и неявно автореферентные высказывания</subtitle>
    <p>Для начала рассмотрим высказывания, которые на первый взгляд кажутся простейшими примерами автореферентности. Вот некоторые примеры:</p>
    <p>(1) Это высказывание содержит пять слов</p>
    <p>(2) Это высказывание бессмысленно, так как оно автореферентно</p>
    <p>(3) Это высказывание без глагола</p>
    <p>(4) Это высказывание ложно</p>
    <p>(5) Высказывание, которое я сейчас пишу — это высказывание, которое вы сейчас читаете</p>
    <p>Каждое из этих высказываний, кроме последнего (являющегося аномалией), употребляет простой на вид механизм, содержащийся в словах «это высказывание». Однако в действительности этот механизм далеко не прост. Все эти высказывания «плавают» в контексте русского языка. Их можно сравнить с айсбергами у которых видны только верхушки. Этими верхушками являются последовательности слов, скрытая часть «айсбергов» — это та работа, которую наш мозг должен проделать, чтобы понять эти высказывания. В этом смысле их значение неявно. Разумеется, значение никогда не бывает полностью явным, но чем заметнее автореференция, тем виднее порождающие ее механизмы. В данном случае, чтобы увидеть автореференцию, необходимо не только быть хорошо знакомым с таким языком, как русский, который позволяет высказывания о своей собственной грамматике, читатель также должен быть способным понять, к чему относятся слова «это высказывание». Это кажется просто но на самом деле этот процесс зависит от нашей сложной, но полностью ассимилированной способности говорить по-русски. Особенно важно понять к чему относится здесь указательное местоимение. Это умение приходит постепенно и мы ни в коем случае не должны считать его тривиальным. Трудность становится явной когда такое высказывание, как #4, представлено кому-то, не имеющему понятия о парадоксах, — например, ребенку. Он может спросить «Какое высказывание ложно?» — и придется потрудиться, чтобы убедить его, что это высказывание говорит о самом себе. Сначала эта идея кажется пугающей. Может быть, ее можно лучше понять с помощью рисунков. На одном уровне, это высказывание, указывающее само на себя, так сказать, «держащее себя на мушке». На другом уровне, на этом рисунке — Эпименид, приводящий в исполнение собственный смертный приговор.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_103.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 83. Эпименид, приводящий в исполнение собственный приговор.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Рис. 84, показывающий видимую и невидимую части айсберга, дает понятие об отношении самого высказывания к процессам, необходимым для понимания автореферентности:</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_104.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Интересно попытаться создать автореферентное высказывание, не используя при этом слов «это высказывание». Для этого можно попробовать процитировать высказывание внутри самого себя, как например:</p>
    <p>В высказывании «В высказывании четыре слова» четыре слова.</p>
    <p>Однако подобная попытка обречена на провал, так как любое высказывание, которое может быть полностью процитировано внутри себя, должно быть короче себя самого. Это возможно только в том случае, если вы согласны возиться с бесконечно длинными высказываниями, как например:</p>
    <p>Высказывание</p>
    <p>. Высказывание</p>
    <p>. «Высказывание</p>
    <p>. „Высказывание</p>
    <p>.                      и т. д. и т. п.</p>
    <p>.   бесконечно длинно“</p>
    <p>.  бесконечно длинно»</p>
    <p>. бесконечно длинно</p>
    <p>бесконечно длинно</p>
    <p>Однако подобная техника не работает для конечных высказываний. По той же причине Геделева строчка G не может содержать явный символ числа для собственного Геделева номера — он в нее просто не умещается. Никакая из строчек ТТЧ не может содержать символ числа ТТЧ для собственного Геделева номера поскольку в этом символе всегда больше знаков, чем в самой строчке. Однако это препятствие можно преодолеть, введя в G <emphasis>описание</emphasis> ее Геделева номера с помощью понятий «код» и «арифмоквайнификация».</p>
    <p>Один из методов получения автореференции в русском языке, не используя при этом самоцитирования или фраз типа «это высказывание» — это метод Квайна проиллюстрированный в «Арии в ключе G». Чтобы понять высказывание Квайна, требуются более простые мысленные процессы, чем те, что нужны для понимания четырех приведенных выше примеров. На первый взгляд, оно может показаться более сложным, но, на самом деле, его смысл лежит ближе к поверхности. Построение Квайна весьма напоминает Геделеву конструкцию, поскольку оно описывает некую типографскую строчку, которая оказывается изоморфной самой строке Квайна. Описание этой новой типографской строчки достигается в двух частях высказывания Квайна. Одна часть содержит инструкции по построению некоего высказывания, в то время как во второй части содержится сам строительный материал — то есть она является шаблоном. Такое высказывание больше похоже на плавающий кусок мыла, чем на айсберг (см. рис. 85).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_105.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 85.</emphasis></p>
    <p>Автореферентность этого высказывания достигается здесь более прямым путем, чем в парадоксе Эпименида; для ее понимания требуется меньше скрытых процессов. Кстати, интересно заметить, что в предыдущем высказывании появляется фраза «это высказывание», однако там не возникает автореферентности; вы, вероятно, поняли, что эта фраза относится к высказыванию Квайна, а не к тому высказыванию, в котором она находится. Это показывает, насколько интерпретация таких указательных фраз как «это высказывание» зависит от контекста и какая мыслительная работа требуется для их понимания.</p>
    <subtitle>Самовоспроизводящаяся программа</subtitle>
    <p>Понятие квайнирования и его использование для получения автореференции уже было объяснено в Диалоге, так что мы здесь не будем на нем останавливаться. Давайте лучше посмотрим, как компьютер может воспользоваться той же самой техникой, чтобы воспроизвести самого себя. Следующее самовоспроизводящее высказывание написано на языке, подобном Блупу, и основано на <emphasis>следовании</emphasis> за фразой ее собственной цитаты (поскольку порядок здесь обратный квайнированию, я назову эту операцию ENIUQ — QUINE, записанное наоборот):</p>
    <p>ОПРЕДЕЛИТЬ ПРОЦЕДУРУ «ENIUQ» [ШАБЛОН]. НАПЕЧАТАТЬ</p>
    <p>[ШАБЛОН, ЛЕВАЯ СКОБКА, КАВЫЧКА, ШАБЛОН, КАВЫЧКА,</p>
    <p>ПРАВАЯ СКОБКА, ТОЧКА].</p>
    <p>ENIUQ</p>
    <p>['ОПРЕДЕЛИТЬ ПРОЦЕДУРУ «ENIUQ» [ШАБЛОН]</p>
    <p>НАПЕЧАТАТЬ [ШАБЛОН, ЛЕВАЯ СКОБКА, КАВЫЧКА, ШАБЛОН,</p>
    <p>КАВЫЧКА, ПРАВАЯ СКОБКА, ТОЧКА]</p>
    <p>ENIUQ']</p>
    <p>ENIUQ — это процедура, определенная в двух первых строчках, и вводные данные этой процедуры называются «ШАБЛОНОМ». Когда процедура вызывается, значением ШАБЛОНА является некая строчка типографских символов. Результатом ENIUQ является операция печатания, при которой ШАБЛОН напечатан дважды: первый раз просто так, а второй раз — заключенный в кавычки и квадратные скобки и снабженный точкой в конце. Например, если бы ШАБЛОН содержал ПОВТОРЕНИЕ-МАТЬ-УЧЕНИЯ, то после операции ENIUQ у нас получилось бы:</p>
    <p>ПОВТОРЕНИЕ-МАТЬ-УЧЕНИЯ [«ПОВТОРЕНИЕ-МАТЬ-УЧЕНИЯ»]</p>
    <p>В последних четырех строчках вышеприведенной программы мы вызывали процедуру ENIUQ с определенным значением ШАБЛОНА, а именно, длинная строчка в кавычках: ОПРЕДЕЛИТЬ...ENIUQ. Это значение было тщательно подобрано; оно состоит из <emphasis>определения</emphasis> самой процедуры ENIUQ, за которым следует <emphasis>слово</emphasis> ENIUQ. Результатом является напечатанная еще раз программа — или, если хотите, точная копия программы. Это напоминает Квайнову версию парадокса Эпименида:</p>
    <p>«Предваренное цитатой самого себя, порождает ложь»</p>
    <p>предваренное цитатой самого себя, порождает ложь.</p>
    <p>Очень важно заметить, что строчка символов, появляющаяся в кавычках в последних трех строках вышеприведенной программы (то есть, значение ШАБЛОНА), никогда не интерпретируется как набор команд То. что здесь она выглядит, как команда, получилось чисто случайно. Как мы сказали, это могло быть ПОВТОРЕНИЕ-МАТЬ-УЧЕНИЯ или любая другая строчка символов. Красота этой схемы — в том, что когда та же самая строчка появляется в первых двух строках этой программы, она интерпретируется именно как программа (поскольку там она не заключена в кавычки). Таким образом, в этой программе одна и та же строчка играет две роли один раз она функционирует в качестве программы, а другой раз — в качестве вводных данных В этом и заключается секрет самовоспроизводящихся программ и, как мы скоро увидим самовоспроизводящихся молекул. В дальнейшем я буду иногда называть самовоспроизводящиеся объекты <emphasis>авто-реп</emphasis> (сокращение от «авторепродукция»), а самоупоминающие объекты — <emphasis>авто-реф</emphasis> (сокращение от «автореференция»).</p>
    <p>Предыдущая программа — изящный пример самовоспроизводящейся программы, написанной на языке, не предназначенном для создания подобных программ. Поэтому нам пришлось использовать понятия и операции являющиеся частью языка, такие, как слова «КАВЫЧКИ» и команда «НАПЕЧАТАТЬ». Но представьте себе, что в нашем распоряжении — язык, специально созданный для написания авто-репов, тогда программы стали бы намного короче. Операция ENIUQ-ирования уже содержалась бы в таком языке и, следовательно, не нуждалась бы в определении (такой операцией в предыдущей программе было НАПЕЧАТАТЬ). Тогда миниатюрным авто-репом было бы:</p>
    <p>ENIUQ ['ENIUQ']</p>
    <p>Это очень похоже на Черепаший вариант Квайновой версии парадокса Эпименида, где мы предполагаем, что глагол «квайнировать» заранее известен:</p>
    <p>«Предваренное цитатой самого себя порождает ложь,»</p>
    <p>предваренное цитатой самого себя, порождает ложь.</p>
    <p>Но авто-реф может быть и короче. Например, можно представить себе компьютерный язык, программы которого должны быть сначала скопированы и только затем выполнены, если их первым символом является астериск. Тогда программа, состоящая из одного только астериска уже была бы авто-репом! Вы можете возразить, что это глупо, поскольку целиком зависит от придуманного условия. Такое возражение вторило бы моему предыдущему замечанию о том, что использование фразы «это высказывание» — почти жульничество, потому что оно слишком зависит от процессора и недостаточно — от явных указаний для достижения самовоспроизводства. Использование астериска в качестве примера авто-репа подобно использованию слова «я» как примера автореференции в обоих случаях глубинные аспекты проблемы оказываются скрытыми.</p>
    <p>Это напоминает другой интересный тип автореференции, получаемый при помощи ксерокса. Можно сказать, что всякий письменный документ является авто-репом, потому что он может быть воспроизведен путем ксерокопирования. Однако это в некотором смысле противоречит нашему понятию о самовоспроизводстве лист бумаги в данном случае совершенно пассивен и не управляет собственным воспроизводством. В этом случае, все опять зависит от процессора. Прежде, чем мы сможем назвать некий объект авто-репом, мы должны быть уверены в том, что в этом объекте содержатся максимально ясные инструкции по его самовоспроизводству.</p>
    <p>Разумеется, ясность и подробность указаний всегда относительны, однако существует некая интуитивная граница, по одну сторону которой мы видим настоящее самовоспроизводство, а по другую — копирование при помощи негибкого и автономного копирующего механизма.</p>
    <subtitle>Что такое копия?</subtitle>
    <p>В любом обсуждении вопросов, касающихся авто-репа и авто-рефа, нам рано или поздно придется дать определение понятию <emphasis>копии</emphasis>. Мы уже обсуждали этот вопрос в главах V и VI; теперь мы вернемся к нему еще раз. Для начала рассмотрим довольно фантастические, но теоретически возможные примеры авто-репов.</p>
    <subtitle>Самовоспроизводящаяся песня</subtitle>
    <p>Представьте себе музыкальный автомат в местном баре; вы нажимаете на кнопку 1-Я, и раздается песня на мотив «Славного моря» с такими словами:</p>
    <p>Все, что мне нужно — монетка твоя,</p>
    <p>Славная скрасит нам песенка ночку.</p>
    <p>Денежку сунь и нажми «1-Я» —</p>
    <p>Петь я не буду в рассрочку.</p>
    <p>Мы можем нарисовать маленькую диаграмму того, что при этом получается:</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_106.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 86. Самовоспроизводящаяся песня. </emphasis></p>
    <p>Хотя в результате песня воспроизводится, было бы странно называть ее настоящим авто-репом, поскольку, когда она проходит через стадию 1-Я, в ней находится не вся информация. Информация может быть восстановлена только благодаря тому, что она полностью записана в музыкальном автомате — то есть в <emphasis>стрелках</emphasis> нашей диаграммы, а не в ее овалах. Неясно, содержит ли эта песня полные инструкции, необходимые для ее воспроизводства, поскольку символ 1-Я — не копия, а всего лишь пусковой механизм.</p>
    <subtitle>Крабо-программа</subtitle>
    <p>Теперь представьте себе компьютерную программу, печатающую саму себя задом наперед. (Читатели могут для интереса попытаться написать такую программу на языке, подобном Блупу, используя данный авто-реп в качестве модели.) Была бы подобная забавная программа авто-репом? В каком-то смысле да, так как тривиальное преобразование ее выхода восстановило бы первоначальную программу. Видимо, можно сказать, что выход содержит ту же информацию, что и сама программа, только слегка измененную. Но ясно и то, что в таком выходе многие не узнали бы изначальной программы, напечатанной задом наперед. Используя терминологию главы VI, мы могли бы сказать, что «внутреннее сообщение» выхода и программы совпадают, в то время как их «внешние сообщения» различны — то есть для их прочтения требуются разные декодирующие механизмы. Если считать внешнее сообщение частью информации (что кажется вполне разумным), то общая информация, в конце концов, оказывается не одна и та же, так что эту программу нельзя считать настоящим авто-репом.</p>
    <p>Это заключение звучит тревожно, поскольку мы привыкли считать, что предмет и его зеркальное отражение содержат одну и ту же информацию. Но вспомните, что в главе VI мы выяснили, что понятие «присущего сообщению значения» зависит от гипотетического универсального понятия разума. Идея заключалась в том, что при определении этого присущего значения мы можем игнорировать некоторые типы внешних сообщений — те, которые понятны везде и всем. Если декодирующий механизм кажется достаточно фундаментальным (эта фундаментальность пока определена довольно расплывчато), то важно лишь внутреннее сообщение, которое он выявляет. В этом примере кажется разумным предположить, что «стандартный разум» считал бы, что предмет и его отражение содержат одну и ту же информацию. Иными словами, он нашел бы изоморфизм между ними настолько тривиальным, что его вообще можно было бы не принимать в расчет. Таким образом, наше интуитивное восприятие этой программы как настоящего авто-репа оказывается вполне оправдано.</p>
    <subtitle>Эпименид, оседлавший Ламанш</subtitle>
    <p>  Еще одним забавным примером авто-репа была бы программа, печатающая саму себя в переводе на другой компьютерный язык. Это можно сравнить со следующей франко-английской версией Квайнова варианта авто-репа Эпименида:</p>
    <p>«est une expression qui, quand elle est pr&#233;c&#233;d&#233;e de sa traduction, mise entre guillemets, dans la langue provenant de l'autre c&#244;ot&#233; de la Manche, cr&#233;e une fausset&#233;» is an expression which, when it is preceded by its translation, placed in quotation marks, into the language originating on the other side of the Channel, yields a falsehood.</p>
    <p>(«Это высказывание, которое, будучи предварено своим переводом, заключенным в кавычки, на язык другой стороны Ламанша, порождает ложь» — это высказывание, которое, будучи предварено своим переводом, заключенным в кавычки, на язык другой стороны Ламанша, порождает ложь.)</p>
    <p>Можете попытаться записать предложение, описанное этой странной конструкцией (подсказка: оно не является самим собой — по крайней мере, если понимать слово «само» упрощенно). Если понятие «авто-реп, полученный отступлением назад» напоминает крабий канон, или ракоход, понятие «авто-реп, полученный переводом» напоминает канон, в котором тема переводится в другую тональность.</p>
    <subtitle>Программа, печатающая свой собственный Гёделев номер</subtitle>
    <p>Может показаться, что не имеет смысла печатать перевод программы вместо ее точной копии. Однако, чтобы написать авто-реп на Блупе или Флупе, вам пришлось бы прибегнуть к подобным трюкам, поскольку на этих языках ВЫХОД всегда бывает в форме <emphasis>чисел</emphasis>, а не типографских строчек. Таким образом, вам пришлось бы написать программу, которая печатала бы свой собственный Гёделев номер: гигантское число, использующее трехзначные кодоны — «переводы» каждого знака программы. Такая программа, используя доступные ей средства, подходит очень близко к самовоспроизведению: она печатает копию себя самой в другом «измерении». Перейти от измерения чисел к измерению строчек не представляет труда. Таким образом, ВЫХОД здесь является не только пусковым механизмом, каким была кнопка 1-Я. Вместо этого, все информация первоначальной программы лежит «близко к поверхности» выхода.</p>
    <subtitle>Гёделева автореференция</subtitle>
    <p>Мы подошли вплотную к описанию Гёделева авто-рефа G. В конце концов, эта строчка ТТЧ содержит описание не себя самой, а некоего числа (арифмоквайнификации <emphasis>d</emphasis>). Однако дело в том, что это число — точный «портрет» строчки G в измерении натуральных чисел. Таким образом, G описывает собственный перевод на другой «язык». Тем не менее, мы с чистой совестью называем G автореферентной строчкой, поскольку изоморфизм между двумя «языками» настолько совершенен, что их можно считать идентичными.</p>
    <p>Изоморфизм, отображающий ТТЧ на абстрактный мир натуральных чисел, сравним с квази-изоморфизмом, отображающим реальный мир в нашем мозгу при помощи символов. Это символы почти изоморфны предметам, которые они отображают, и именно благодаря этому мы можем думать. Таким же образом, Гёделевы номера изоморфны строчкам, благодаря чему мы можем найти метаматематический смысл в высказываниях о натуральных числах. Удивительное, почти магическое свойство G заключается в том, что ей удается автореференция, несмотря на то, что она написана на языке ТТЧ, который, как кажется, совершенно непригоден для самоописания (чем весьма отличается от русского языка, на котором запросто можно обсуждать русский язык).</p>
    <p>Таким образом, G — замечательный пример авто-рефа, полученного путем перевода. Далеко не самый прямой путь! Мы можем найти подобные примеры в Диалогах, так как некоторые из них являются такими переводными авто-рефами. Возьмите, например, «Сонату для Ахилла соло». В этом Диалоге несколько раз упоминаются сонаты Баха для скрипки соло; особенно интересен момент, когда Черепаха предлагает Ахиллу вообразить аккомпанемент на клавесине. Если приложить эту идею к самому Диалогу, то нам придется изобретать реплики Черепахи; но если считать, что Ахилл, как Баховская скрипка, исполняет соло, то было бы в принципе неверно считать, что Черепаха играет какую-то ни было роль в беседе. Так или иначе, здесь мы опять сталкиваемся с авто-рефом, на этот раз полученным путем отображения Диалогов на пьесы Баха. Задача читателя в том, чтобы это отображение обнаружить. Но даже если читатель его и не заметит, отображение там тем не менее присутствует, и Диалог все-таки является авто-рефом.</p>
    <subtitle>Авто-реп с увеличением</subtitle>
    <p>Продолжая наше сравнение авто-репов с канонами, давайте теперь попытаемся найти, чему соответствует канон с увеличением. Одна возможность такова программа, содержащая пустую петлю, предназначенную единственно для замедления программы. Некий параметр указывает, как часто эта петля должна повторяться. Можно представить себе такую самовоспроизводящуюся программу, которая печатает собственные копии, но с измененным параметром, так что каждая следующая копия будет в два раза медленнее предыдущей Ни одна из этих программ не повторяется в точности, но все они явно принадлежат к одной «семье».</p>
    <p>Это напоминает воспроизводство живых организмов Ясно, что никакой индивидуум не является точной копией своих родителей, почему же тогда производство на свет потомства называется «самовоспроизводством»? Дело в том, что между родителями и ребенком существует приблизительный изоморфизм — изоморфизм, сохраняющий информацию о <emphasis>виде</emphasis>. Таким образом, здесь воспроизводится скорее <emphasis>класс</emphasis>, чем <emphasis>пример</emphasis>. То же самое происходит и на рекурсивном графике G в главе V, хотя соответствие между «магнитными бабочками» разных размеров и форм весьма приблизительно, и ни одна «бабочка» не повторяет другую в точности, все они принадлежат к одному и тому же «виду», и соответствие сохраняет именно эту информацию. В терминах самовоспроизводящихся программ это соответствовало бы семье программ, написанных на разных «диалектах» одного и того же компьютерного языка, любая из них может воспроизвести себя саму, но в немного измененном виде, так что результатом является диалект первоначального языка.</p>
    <subtitle>Кимов авто-реп</subtitle>
    <p>Возможно, самым хитрым примером авто-репа является следующий вместо того, чтобы написать «правильное» выражение на языке компилятора, вы печатаете одно из посланий, указывающее на ошибку в этом языке. Ваша «программа» сбивает компилятор с толку, потому что она неграмматична, поэтому компилятор печатает сообщение об ошибке. Все, что нужно для получения авто-репа, — это добиться, чтобы компилятор выдал такое же сообщение об ошибке, как то, что вы ввели первоначально. Этот тип самовоспроизводства, придуманный Скоттом Кимом, исследует такие аспекты системы, которые обычно остаются без внимания. Хотя это кажется шуткой, на самом деле нечто подобное может существовать в сложных системах, где авто-репы соперничают друг с другом в борьбе за выживание, вскоре мы рассмотрим подобные случаи.</p>
    <subtitle>Что такое оригинал?</subtitle>
    <p>Кроме вопроса о том, что такое копия, существует еще один глубокий философский вопрос, касающийся авто-репов. Этот вопрос — обратная сторона монеты «Что такое оригинал?» Лучше всего пояснить это на примерах:</p>
    <p>(1) программа которая, будучи интерпретирована неким интерпретатором на некоем компьютере, печатает саму себя,</p>
    <p>(2) программа, которая, будучи интерпретирована неким интерпретатором на некоем компьютере, печатает саму себя вместе с полной копией интерпретатора (который, в конце концов, тоже является программой),</p>
    <p>(3) программа, которая, будучи интерпретирована неким интерпретатором на некоем компьютере, печатает не только саму себя вместе с полной копией интерпретатора, но также приводит в действие процесс сборки второго компьютера, идентичного первому.</p>
    <p>Ясно, что в (1) программа является авто-репом. Но что является авто-репом в (3) — сама программа, комбинация программы с интерпретатором или система, состоящая из программы, интерпретатора и процессора?</p>
    <p>Понятно, что здесь самовоспроизводство включает нечто большее, чем просто распечатка самой программы. Оставшаяся часть этой главы посвящена, в основном, анализу авто-репов, в которых вводные данные, программа, интерпретатор и процессор переплетены между собой и в которых самовоспроизводство включает воспроизведение всей этой системы.</p>
    <subtitle>Типогенетика</subtitle>
    <p>Сейчас мы обратимся к одной из самых интересных и глубоких тем двадцатого столетия: науке о «молекулярной логике живых организмов», как образно выразился Альберт Ленингер. Действительно, это и есть логика — но более сложного и прекрасного типа, чем тот, который способен вообразить человеческий разум. Мы подойдем к обсуждению этого по-новому, воспользовавшись игрой, которую я для этого придумал. В эту игру можно играть в одиночку; она называется «типогенетика» (сокращенное «типографская генетика»). В типогенетике я попытался выразить некоторые идеи молекулярной генетики в типографской системе, которая на первый взгляд кажется очень похожей на формальные системы типа MIU. Разумеется, типогенетика — система очень упрощенная и используется, в основном, для дидактических целей.</p>
    <p>Должен предупредить читателя, что область молекулярной биологии — это область, в которой взаимодействуют явления на нескольких уровнях, в то время как типогенетика иллюстрирует только события на одном или двух уровнях. В частности, совершенно не упоминаются химические процессы, поскольку они происходят на уровне ниже того, который мы здесь обсуждаем; также не упоминаются аспекты классической (немолекулярной) генетики — они принадлежат к высшему уровню. В типогенетике я хотел дать общую идею о процессах, участвующих в знаменитой «Центральной догме молекулярной биологии», сформулированной Фрэнсисом Криком (одним из открывателей двойной спирали ДНК):</p>
    <p>ДНК =&gt; РНК =&gt; белки</p>
    <p>Я надеюсь, что при помощи моей схематической модели мне удастся помочь читателю почувствовать некоторые объединяющие принципы, действующие в этой области, — принципы, которые могут быть легко упущены из вида за невероятной сложностью взаимодействия событий на многих уровнях. Надеюсь, что, пожертвовав точностью, нам удастся получить некое общее понимание картины.</p>
    <subtitle>Цепочки, основания, энзимы</subtitle>
    <p>Игра в типогенетику включает типографские манипуляции последовательностями букв. У нас имеется четыре буквы:</p>
    <p><strong>А С G Т</strong></p>
    <p>Любые последовательности этих букв называются <emphasis>цепочками</emphasis>. Вот примеры цепочек:</p>
    <p><strong>GGGG</strong></p>
    <p><strong>АТТАССА</strong></p>
    <p><strong>САТСАТВАТВАТ</strong></p>
    <p>Иногда я буду называть буквы <strong>А С G Т</strong> <emphasis>основаниями</emphasis>, а позиции которые они занимают — <emphasis>подразделениями</emphasis>. Так, в средней цепочке есть семь подразделений в четвертом из которых находится основание <strong>А</strong>.</p>
    <p>Цепочку можно изменять ее разными способами. Можно также производить новые цепочки копируя старые либо разрезая их на части. Некоторые операции удлиняют цепочки некоторые их укорачивают а некоторые оставляют их длину неизменной.</p>
    <p>Обычно мы имеем дело с наборами различных операций выполняемых по порядку. Такой набор операций напоминает запрограммированную машину которая двигает цепочку вверх и вниз и изменяет ее. Такие машины называются «типографскими энзимами», или для краткости <emphasis>энзимами</emphasis>. Энзимы действуют одновременно только на одно подразделение цепочки, мы говорим, что они прикреплены к тому подразделению, на которое они в данный момент действуют. </p>
    <p>Попытаюсь привести пример того как некоторые энзимы действуют на определенные цепочки. Каждый энзим для начала «прикрепляется» к одной определенной букве. Таким образом, существует четыре типа энзимов: те которые предпочитают <strong>А</strong>, те которые предпочитают <strong>С</strong> и так далее. Анализируя последовательность операций выполненных при помощи того или иного энзима можно определить какую букву тот предпочитает, пока однако, я буду приводить примеры, не вдаваясь в подробности. Вот пример энзима, состоящего из трех операций:</p>
    <p> (1) Стереть подразделение к которому прикреплен энзим (и затем прикрепить его к следующему справа подразделению)</p>
    <p>(2) Подвинуться на одно подразделение вправо</p>
    <p>(3) Вставить <strong>Т</strong> (справа от этого подразделения)</p>
    <p>Этот энзим оказывается «любителем» буквы <strong>А</strong>. Вот пример простой цепочки:</p>
    <p><strong>АСА</strong></p>
    <p>Что получится если наш энзим прикрепится к левому <strong>А</strong> и начнет действовать? Первый шаг стирает <strong>А</strong> так что у нас остается <strong>С</strong>. <strong>А</strong> — теперь энзим прикреплен к <strong>С</strong>. Второй шаг продвигает энзим направо, к <strong>А</strong> и третий шаг прибавляет <strong>Т</strong> на конце. У нас получилась новая цепочка — <strong>CAT</strong>.</p>
    <p>Что получилось бы если бы энзим начал действовать с правого <strong>А</strong>? Он стер бы это <strong>А</strong> и затем отделился от цепочки. Когда такое случается, энзим прекращает работу (это общий принцип). Так что результатом будет потеря одного символа.</p>
    <p>Давайте посмотрим на действие еще одного энзима:</p>
    <p>(1) Искать ближайший справа пиримидин</p>
    <p>(2) Привести в действие копирующий механизм</p>
    <p>(3) Искать ближайший справа пурин</p>
    <p>(4) Обрезать цепочку там (то есть справа от данного подразделения)</p>
    <p>Здесь мы впервые встречаемся с терминами «пиримидин» и «пурин». Не пугайтесь — это очень просто. <strong>А</strong> и <strong>G</strong> называются пуринами, а <strong>С</strong> и <strong>Т</strong> — <emphasis>пиримидинами</emphasis>. Таким образом, поиск пиримидина — это всего лишь поиск <strong>С</strong> или <strong>Т</strong>.</p>
    <subtitle>Копирующий режим и двойные спирали</subtitle>
    <p>Другой новый термин — это <emphasis>копирующий режим</emphasis>. Любая цепочка может быть «скопирована» на другую цепочку, но делается это довольно необычным способом. Вместо того, чтобы копировать <strong>А</strong> на <strong>А</strong>, вы копируете его на <strong>Т</strong>, и наоборот. И вместо того, чтобы копировать <strong>С</strong> на <strong>С</strong>, вы копируете его на <strong>G</strong>, и наоборот. Обратите внимание, что пурин копируется на пиримидин, и наоборот. Это называется <emphasis>спариванием комплементарных оснований</emphasis>. Комплементы приведены ниже:</p>
    <p>.         комплемент</p>
    <p>пури- |  A &lt;==&gt; T |пиримидины</p>
    <p>ны     | G &lt;==&gt; C |</p>
    <p>Таким образом, «копируя» цепочку, вы не повторяете ее в точности, а производите ее <emphasis>комплементарную</emphasis> цепочку, которая будет записана над первоначальной цепочкой вверх ногами. Рассмотрим конкретный случай. Представьте себе, что упомянутый энзим действует на следующую цепочку (этот энзим тоже любит начинать с А):</p>
    <p>CAAAGAGAATCCTCTTTGAT</p>
    <p>Энзим может стартовать с любого <strong>А</strong>; предположим, что он начал со второго. Энзим прикрепляется к нему, затем выполняет шаг (1): поиск ближайшего справа пиримидина. Это означает либо <strong>С</strong> либо <strong>Т</strong>. Первое <strong>Т</strong> находится примерно в середине цепочки, куда мы и отправляемся. Теперь шаг (2): копирующий режим. Напишем над <strong>Т</strong> перевернутое <strong>А</strong>. Но это еще не все — копирующий режим продолжает действовать, пока он не отключен — или пока энзим не кончит работать. Это значит, что каждое основание, мимо которого проходит энзим, находящийся в режиме копирования, получит сверху комплементарное основание. Шаг (3) велит нам искать первый пурин справа от нашего <strong>Т</strong>. Это <strong>G</strong>, третье с правого конца. Продвигаясь к этой букве, мы должны «копировать», то есть создавать комплементарную цепочку. Вот что у нас получается:</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_107.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Последним шагом является <emphasis>разрезка</emphasis> цепочки. Результатом этого будут две новые цепочки:</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_108.png"/>
    <p>и AT.</p>
    <p>Мы выполнили все команды, в результате у нас получилась двойная цепочка. Когда такое случается, мы отделяем комплементарные цепочки друг от друга (это общий принцип), в результате нашим конечным продуктом будут три цепочки:</p>
    <p>AT, CAAAGAGGA и CAAAGAGAATCCTCTTTG</p>
    <p>Заметьте, что цепочка бывшая вверх ногами, теперь записана в нормальном виде поэтому правая и левая сторона поменялись местами. Итак, вы ознакомились с большинством типографских операций, которые будут производиться с цепочками. Необходимо упомянуть еще о двух командах. Первая <emphasis>выключает</emphasis> копирующий режим, вторая <emphasis>перебрасывает</emphasis> энзим с данной цепочки на перевернутую цепочку над ней. Когда такое происходит, то вам приходится заменить во всех командах «правый» на «левый», и наоборот. Вместо этого можно просто перевернуть бумагу так, что верхняя цепочка встанет с головы на ноги. Если дана команда перебросить энзим, над которым в данный момент нет комплементарного основания, то энзим отсоединяется от цепочки и на этом его работа заканчивается.</p>
    <p>Надо иметь в виду что если у нас имеются две цепочки то команда «разрезать» относится к <emphasis>обеим</emphasis> из них, в то время как «стереть» относится только к той цепочке, над которой энзим работает в данный момент. Когда копирующий режим находится в действии, команда «вставить» относится к обеим цепочкам, и мы вставляем само основание в цепочку, где находится энзим, а его комплемент в верхнюю цепочку. Если копирующий режим <emphasis>выключен</emphasis>, то команда «вставить» относится только к одной цепочке, и в цепочку наверху вставляется пробел.</p>
    <p>Когда действует копирующий режим, команды «двигаться» и «искать» означают, что над каждым основанием, мимо которого проходит энзим, нам приходится записывать комплементарное основание. Когда энзим начинает работать, копирующий режим всегда выключен. Если в этот момент встречается команда «выключить копирующий режим», то ничего не происходит. Так же, если копирующий режим уже включен, команда «включить копирующий режим» остается без последствий.</p>
    <subtitle>Аминокислоты</subtitle>
    <p>raz — разрезать цепочку</p>
    <p>str — стереть основание из цепочки</p>
    <p>prb — перебросить энзим на другую цепочку</p>
    <p>sdl — сдвинуться на одно подразделение влево</p>
    <p>sdp — сдвинуться на одно подразделение вправо</p>
    <p>кор — включить копирующий режим</p>
    <p>vyk — выключить копирующий режим</p>
    <p>vsa — вставить А справа от данного подразделения</p>
    <p>vsc — вставить С справа от данного подразделения</p>
    <p>vsg — вставить G справа от данного подразделения</p>
    <p>vst — вставить Т справа от данного подразделения</p>
    <p>рmр — искать первый пиримидин справа</p>
    <p>рrр — искать первый пурин справа</p>
    <p>pml — искать первый пиримидин слева</p>
    <p>prl — искать первый пурин слева</p>
    <p>Каждая из этих команд — сокращение из трех букв. Мы будем называть эти сокращения <emphasis>аминокислотами</emphasis>. Таким образом, каждый энзим состоит из последовательности аминокислот.</p>
    <p>Давайте выберем наугад один из энзимов:</p>
    <p>рrр — vsc — кор — sdp — sdl — prb — prl — vst</p>
    <p>а также какую-либо цепочку, например,</p>
    <p>TAGATCCAGTCCATGGA</p>
    <p>и посмотрим, как энзим действует на эту цепочку. Данный энзим присоединяется только к <strong>G</strong>. Предположим, что на этот раз он начнет с <strong>G</strong> в середине. Сначала мы ищем пурин справа (то есть, <strong>А</strong> или <strong>G</strong>). Теперь мы (энзим) пропускаем <strong>ТСС</strong> и попадаем на <strong>А</strong>. Вставляем <strong>С</strong>. Теперь у нас получается:</p>
    <image l:href="#i_109.png"/>
    <p>Стрелочкой отмечено подразделение, к которому привязан энзим. Включаем копирующий режим. Это дает нам перевернутое <strong>G</strong> над <strong>С</strong>. Сдвигаемся сначала направо, потом налево, потом переходим на другую цепочку. До сих пор у нас получилось вот что:</p>
    <image l:href="#i_110.png"/>
    <p>Перевернем это, с тем чтобы энзим оказался прикрепленным к нижней цепочке:</p>
    <image l:href="#i_111.png"/>
    <p>Теперь мы ищем пурин слева, и находим <strong>А</strong>. Копирующий режим находится в действии, но комплементарные основания уже есть, поэтому мы ничего не добавляем. Наконец, мы вставляем <strong>Т</strong> и останавливаемся:</p>
    <image l:href="#i_112.png"/>
    <p>Окончательным результатом являются две цепочки:</p>
    <p>ATG и TAGATCCAGTCCACATCGA</p>
    <p>Прежняя цепочка, разумеется, утеряна.</p>
    <subtitle>Перевод и типогенетическии код</subtitle>
    <p>Читатель может спросить, откуда берутся энзимы и цепочки, и как можно узнать, к какой букве прикрепляется в начале каждый данный энзим. Чтобы найти ответ на второй вопрос, можно попробовать взять наудачу несколько цепочек и посмотреть, как действуют на них и на их «потомков» различные энзимы. Это напоминает головоломку MU, в которой мы начинали с некоей аксиомы и нескольких правил. Единственная разница заключается в том, что после того, как энзим обработал первоначальную цепочку, она утрачивается навсегда. В головоломке MU при получении MIU из MI строчка MI остается невредимой.</p>
    <p>Однако в типогенетике, так же как и в настоящей генетике, мы имеем дело с гораздо более сложной схемой. Мы так же начинаем с неких случайных цепочек, подобных аксиомам формальных систем. Но теперь у нас нет «правил вывода» — то есть энзимов. Однако, мы можем <emphasis>перевести</emphasis> каждую цепочку в один или несколько энзимов! Таким образом, сами цепочки будут указывать нам, какие операции должны производиться на них, и эти операции, в свою очередь, произведут новые цепочки, которые укажут на следующие операции, и т. д, и т. п! Вот так смешение уровней! Для сравнения подумайте, насколько изменилась бы головоломка MU, если бы каждая новая <emphasis>теорема</emphasis> могла бы быть превращена в <emphasis>правило вывода</emphasis> при помощи некоего кода.</p>
    <p>Как же делается подобный «перевод»? Для этого используется типогенетический код, при помощи которого соседние пары оснований — так называемые «дублеты» представляют различные аминокислоты. Существует шестнадцать возможных дублетов <strong>АА</strong>, <strong>AC</strong>, <strong>AG</strong>, <strong>AT</strong>, <strong>CA</strong>, <strong>СС</strong> и т. д. С другой стороны, у нас есть пятнадцать аминокислот. Типогенетический код показан на рис 87.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_113.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 87. Типогенетический код, при помощи которого каждый дублет кодируется как одна из аминокислот (или как знак препинания). </emphasis></p>
    <p>Из таблицы следует, что перевод дублета GC — «vsc» («вставить С»); что AT переводится как «prb» («перебросить энзим на другую цепочку») и так далее. Таким образом, становится ясно, что цепочка может прямо определять энзим. Например, цепочка:</p>
    <p>TAGATCCAGTCCACATCGА</p>
    <p>разделяется на дублеты следующим образом:</p>
    <p>ТА GA ТС CA GT СС AC AT CG А</p>
    <p>Последнее <strong>А</strong> остается без пары. Вот перевод этой цепочки в энзимы:</p>
    <p>рmр — vsa — рrр — sdp — vst — sdl — raz — prb — kop</p>
    <p>(Заметьте, что оставшееся <strong>А</strong> ничего не добавляет).</p>
    <subtitle>Третичная структура энзимов</subtitle>
    <p>Читатель, наверное, обратил внимание на маленькие буквы в нижнем правом углу каждого квадрата. Они очень важны для определения того, к какой букве предпочитает прикрепляться каждый энзим вначале Это определяется довольно необычным способом. Для этого приходится выяснить, какую «третичную структуру» имеет каждый энзим; эта третичная структура, в свою очередь, определена его первичной структурой. Под <emphasis>первичной структурой</emphasis> здесь понимается последовательность в энзиме аминокислот; под <emphasis>третичной структурой</emphasis> — то, каким образом он «уложен» в пространстве. Дело в том, что энзимы не любят располагаться по прямым, как мы их до сих пор представляли. Каждая расположенная внутри цепочки (но не на ее концах) аминокислота может изогнуться; направление изгиба определяется буквами в углах квадратов. Так «l» и «r» обозначают, соответственно, «влево» и «вправо», а буква «s» значит «прямо». Давайте возьмем наш последний пример энзима и постараемся представить себе его третичную структуру. Мы начнем с первичной структуры и будем продвигаться слева направо. После каждого энзима, снабженного в таблице буквой «l», мы будем поворачивать налево, после энзимов с буквой «r» — направо, а после энзимов с «s» поворота не будет. На рис. 88 показана схема (в двух измерениях) нашего энзима:</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_114.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 88. Третичная структура типоэнзима. </emphasis></p>
    <p>Обратите внимание на левый поворот после «рrр», правый поворот после «prb» и так далее. Заметьте также, что первый сегмент («pmp =&gt; vsa») и последний сегмент («prb =&gt; kop») расположены перпендикулярно. Это и является ключом к тому, к какой букве присоединяется данный энзим: <emphasis>относительное расположение первого и последнего сегмента</emphasis> третичной структуры энзима определяют, к какой букве он прикрепится. Мы всегда можем повернуть энзим таким образом, чтобы его первый сегмент указывал направо. После этого последний сегмент энзима будет указывать на его «прикрепительные вкусы». Это показано на рис. 89.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_115.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 89. Таблица «прикрепительных вкусов» типоэнзимов.</emphasis></p>
    <p>Таким образом, наш энзим предпочитает букву <strong>С</strong>. Иногда, складываясь, энзим пересекает сам себя — ничего страшного, просто представьте, что он проходит над или под собой. Обратите внимание, что все аминокислоты энзима играют роль в определении его третичной структуры.</p>
    <subtitle>Пунктуация, гены и рибосомы</subtitle>
    <p>Остается объяснить только одно. Почему в углу квадрата <strong>АА</strong> Типогенетического Кода нет никакой буквы? Дело в том, что дуплет <strong>АА</strong> действует как знак препинания внутри цепочки, указывая на конец кода для данного энзима. Это означает, что в одной цепочке может быть закодировано несколько энзимов, если она содержит один или несколько дуплетов <strong>АА</strong>. Например, в цепочке:</p>
    <p>CG GA ТА СТ АА AC CG А</p>
    <p>закодировано два энзима:</p>
    <p>кор — vsa — pmp — byk</p>
    <p>и</p>
    <p>raz — кор</p>
    <p><strong>АА</strong> разделяет цепочку на два «гена». Ген — это <emphasis>кусок цепочки, в котором закодирован один энзим</emphasis>. Заметьте, что не всякое <strong>АА</strong> является знаком препинания, например, <strong>CAAG</strong> делится на энзимы «sdp — str». <strong>АА</strong> начинается с четного подразделения и, таким образом, не составляет дуплета! Механизм, читающий цепочки и производящий закодированные в них энзимы, называется <emphasis>рибосомой</emphasis>. (Играя в типогенетику, мы проделываем работу рибосом.) Рибосомы не отвечают за <emphasis>третичную</emphasis> структуру энзимов, поскольку она полностью определена их <emphasis>первичной</emphasis> структурой. Процесс перевода всегда происходит <emphasis>от цепочек к энзимам</emphasis>, а не наоборот.</p>
    <subtitle>Головоломка: типогенетический авто-реп</subtitle>
    <p>Теперь вы знаете правила типогенетики и можете поэкспериментировать с этой игрой. В частности, весьма интересно было бы попытаться получить самовоспроизводящуюся цепочку. Вот что это означало бы: дана некая цепочка; рибосома действует на нее, производя закодированные там энзимы. Затем эти энзимы вступают в контакт с первоначальной цепочкой и начинают с ней работать. Получается множество дочерних цепочек. Сами дочерние цепочки взаимодействуют с рибосомами, вследствие чего получаются новые энзимы, действующие на дочерние цепочки, и цикл продолжается. Наша надежда в том, что рано или поздно среди полученных цепочек мы найдем две копии первоначальной цепочки (на самом деле, одна из копий может оказаться самой первоначальной цепочкой.)</p>
    <subtitle>Центральная Догма типогенетики</subtitle>
    <p>Схема типогенетических процессов представлена на следующей диаграмме.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_116.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 90. «Центральная Догма типогенетики.» пример «Запутанной Иерархии».</emphasis></p>
    <p>На этой диаграмме показана <emphasis>Центральная Догма типогенетики</emphasis>. Из нее видно, как цепочки определяют энзимы (через Типогенетический Код) и как энзимы, в свою очередь, действуют на породившие их цепочки; в результате этого получаются новые цепочки. Таким образом, левая стрелка показывает, как <emphasis>старая информация подается наверх</emphasis> (ведь энзим является трансляцией цепочки и, следовательно, содержит ту же информацию, но в другой, активной форме). Правая стрелка, однако, не показывает движение информации вниз; вместо этого она указывает на то, как <emphasis>создается новая информация</emphasis>: передвижением символов в цепочке.</p>
    <p>Энзим в типогенетике, подобно правилу вывода в формальной системе, механически переставляет символы в цепочке, не принимая во внимание никакого «значения», которое может заключаться в этих символах. Таким образом, здесь наблюдается интересное смешение уровней. С одной стороны, цепочки, поскольку на них воздействуют энзимы, играют роль <emphasis>данных</emphasis> (на это указывает правая стрелка); с другой стороны, они также диктуют, какие операции должны быть проделаны с данными и, таким образом, играют роль <emphasis>программ</emphasis> (на это указывает левая стрелка). Играющий в типогенетику действует как интерпретатор и процессор. «Круговая порука», связывающая «верхний» и «нижний» уровни в типогенетике, показывает, что нельзя сказать, что цепочки или энзимы находятся выше (или ниже) уровнем по сравнению друг с другом. С другой стороны. Центральная Догма системы MIU выглядит так:</p>
    <p>правила вывода</p>
    <p>&#8595;       <emphasis>(типографские операции)</emphasis></p>
    <p>строчки</p>
    <p>В системе MIU мы видим четкое разделение на уровни: правила вывода находятся уровнем выше, чем строчки. То же происходит в ТТЧ и во всех других формальных системах.</p>
    <subtitle>Странные Петли, ТТЧ и настоящая генетика</subtitle>
    <p>Однако мы видели, что и в ТТЧ, в некотором смысле, <emphasis>есть</emphasis> смешение уровней. Дело в том, что разделение на язык и метаязык оказывается не таким жестким высказывания <emphasis>о</emphasis> системе отражаются <emphasis>внутри</emphasis> самой системы. Если нарисовать диаграмму отношений между ТТЧ и ее метаязыком, у нас получится нечто, удивительно напоминающее Центральную Догму Молекулярной Биологии. На самом деле, наша цель — рассмотреть это сравнение как можно подробнее, для этого мы должны указать, в чем типогенетика совпадает с <emphasis>настоящей</emphasis> генетикой и в чем они различаются. Разумеется, настоящая генетика намного сложнее типогенетики, но «концептуальный скелет», который читатель получил, играя в типогенетику, будет очень полезен для путешествия по лабиринту действительной генетики.</p>
    <subtitle>ДНК и нуклеотиды</subtitle>
    <p>Мы начнем с обсуждения отношений между «цепочками» и ДНК, что расшифровывается как «дезоксирибонуклеиновая кислота» ДНК большинства клеток находится в <emphasis>ядре</emphasis> — небольшом районе, защищенном мембраной. Гунтер Стент назвал ядро «тронным залом» клетки, в котором царит ДНК ДНК состоит из длинных цепей относительно простых молекул, называемых <emphasis>нуклеотидами</emphasis>. </p>
    <p>Каждый нуклеотид состоит из трех частей: (1) фосфатная группа, лишенная одного атома кислорода (отсюда «дезокси» в названии кислоты), (2) сахар под названием «рибоза» и (3) <emphasis>основание</emphasis>. Именно основание отличает один нуклеотид от другого; таким образом, чтобы указать на нуклеотид, достаточно указать на его основание. В нуклеотидах есть четыре типа оснований:</p>
    <p>A: аденин,</p>
    <p>G: гуанин  : пурины</p>
    <p>C: цитозин,</p>
    <p>T: тимин   : пиримидины</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_117.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 91. Четыре основания, составляющих ДНК: Аденин, Гуанин, Цитозин, Тимин. (Hanawalt &amp; Haynes. «The Chemical Basis of Life», стр. 142.)</emphasis></p>
    <p>(См. также рис. 91). Таким образом, цепочка ДНК состоит из множества нуклеотидов, следующих один за другим, как бусинки. Нуклеотид привязан к своим соседям сильной химической связью, которая называется <emphasis>ковалентной</emphasis>, «бусы» ДНК часто называются ее «<emphasis>ковалентным позвоночником</emphasis>». ДНК обычно состоит из двух цепочек, чьи нуклеотиды спарены между собой (см. рис. 92).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_118.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 92. Структура ДНК напоминает лестницу; сбоку — чередующиеся группы дезоксирибозы и фосфатов. «Ступеньки» построены из оснований, соединенных определенным образом, А с Т и G с С, и связанных двумя или тремя водородными связями. (Hanawalt &amp; Haynes, стр. 142)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Именно основания ответственны за то, каким образом соединяются между собой цепочки. Каждое основание одной из цепочек соединяется со своим комплементарным основанием из другой цепочки. Комплементы — такие же, как в типогенетике: <strong>А</strong> соединяется с <strong>Т</strong>, а <strong>С</strong> — с <strong>G</strong>, то есть пурины всегда соединяются с пиримидинами.</p>
    <p>По сравнению с сильными ковалентными связями в «позвоночнике», «межцепочные» связи весьма слабы. Это не ковалентные, а <emphasis>водородные связи</emphasis>. Водородная связь возникает, когда два скопления молекул расположены так, что один из атомов водорода, ранее принадлежавших к одному из этих скоплений, «запутывается» и уже не понимает, куда он принадлежит; он «зависает» между двумя скоплениями, не зная, к какому из них присоединиться. Поскольку две цепочки ДНК удерживаются вместе только водородными связями, они могут легко разделяться и снова соединяться, этот факт очень важен для жизнедеятельности клетки.</p>
    <p>Двойные цепочки ДНК обвиваются одна вокруг другой, как лианы. (рис. 93) В каждом витке находится ровно 10 пар, иными словами, каждый нуклеотид изогнут на 36 градусов. ДНК, состоящая из одной цепочки, не изгибается таким образом, поскольку изгиб — это следствие соединения оснований.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_119.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 93. Молекулярная модель двойной спирали ДНК. (Vernon M. «Biosynthesis», стр. 13.)</emphasis></p>
    <subtitle>Мессенджер РНК и Рибосомы</subtitle>
    <p>Как я уже сказал, во многих клетках «царь» клетки, ДНК, обитает в «тронном зале» — ядре. Но большинство жизненных процессов клетки происходит вне ядра, в <emphasis>цитоплазме</emphasis>, которая является для ядра примерно тем же, чем фон — для рисунка. В частности, энзимы, отвечающие практически за любой процесс в клетке, вырабатываются <emphasis>рибосомами</emphasis> в цитоплазме, где, в основном, они и продолжают действовать. И так же, как в типогенетике, «чертежи» всех энзимов хранятся в цепочках, то есть в ДНК, которая обитает, надежно защищенная, в своем домике-ядре. Но как же информация о структуре энзимов попадает из ядра к рибосомам?</p>
    <p>Здесь на сцену выходит мессенджер РНК — мРНК. Он является чем-то вроде автобуса, который переносит хранящуюся в ДНК информацию (а не саму ДНК!) к рибосомам в цитоплазму. Как это делается? Идея проста — особый тип энзима внутри ядра с точностью копирует длинные отрезки цепочки оснований ДНК на новую цепочку — цепочку мессенджера РНК. Этот мРНК затем выходит из ядра и попадает в цитоплазму. Там он находит множество рибосом, которые начинают работать над ним, производя энзимы.</p>
    <p>Процесс, во время которого ДНК копируется на мРНК, называется <emphasis>транскрипцией</emphasis>, при этом двойная спираль ДНК временно разделяется на две отдельные цепочки, одна из которых служит эталоном для мРНК. Кстати, «РНК» означает «рибонуклеиновая кислота»; она очень похожа на ДНК, с той разницей, что у всех ее нуклеотидов есть тот специальный атом кислорода в группе сахара, которого нет в ДНК. Поэтому здесь опущена приставка «дезокси». Кроме этого, вместо тимина РНК использует основание урацил, поэтому информация в цепочках РНК может быть представлена последовательностью букв <strong>А</strong>, <strong>С</strong>, <strong>G</strong>, <strong>U</strong>. Теперь, когда мРНК транскрибирован вне ДНК, начинается обычный процесс спаривания оснований (с <strong>U</strong> вместо <strong>Т</strong>), так что «эталон» ДНК и его товарищ мРНК могут выглядеть примерно так:</p>
    <p>ДНК … CGTAAATCAAGTCA … (образец)</p>
    <p>мРНК … GCAUUUAGUUCAGU … («копия»)</p>
    <p>Как правило, РНК не образует длинных двойных цепочек сама с собой, хотя в принципе такое возможно. Таким образом, в большинстве случаев она находится не в форме двойной спирали, как ДНК, а в форме длинных, причудливо изогнутых цепочек.</p>
    <p>Как только цепочка мРНК покидает ядро, она встречается с этими странными субклеточными существами, называемыми «рибосомами» — но прежде, чем объяснить, как рибосомы используют мРНК, я хочу сказать кое-что об энзимах и белках. Энзимы принадлежат к общей категории биомолекул, называемых <emphasis>белками</emphasis>; задача рибосом — в том, чтобы производить все белки, а не только лишь энзимы. Белки, не являющиеся энзимами, намного более пассивны; многие из них, например, являются <emphasis>структурными</emphasis> молекулами, что означает, что они действуют как балки и перекладины в зданиях: они удерживают вместе части клетки. Есть и другие типы белков, но для наших целей мы будем считать основными белками энзимы, и в дальнейшем я не буду проводить четкого различия между белками.</p>
    <subtitle>Аминокислоты</subtitle>
    <p>Белки состоят из последовательностей <emphasis>аминокислот</emphasis>; их существует 20 основных вариантов, каждый из которых — аббревиатура из трех букв.</p>
    <p>ala — аланин</p>
    <p>arg — аргинин</p>
    <p>asp — аспарагин</p>
    <p>val — валин</p>
    <p>gis — гистидин</p>
    <p>gli — глицин</p>
    <p>gln — глютамин</p>
    <p>glu — глютаминовая кислота</p>
    <p>ile — изолейцин</p>
    <p>lev — левцин</p>
    <p>liz — лизин</p>
    <p>met — метионин</p>
    <p>pro — пролин</p>
    <p>ser — серин</p>
    <p>tre — треонин</p>
    <p>trp — триптофан</p>
    <p>tir — тирозин</p>
    <p>fen — фенилаланин</p>
    <p>cys — цистеин</p>
    <p>Обратите внимание на отличие от типогенетики, где у нас было только пятнадцать «аминокислот», составляющих энзимы. <emphasis>Аминокислота</emphasis> — это небольшая молекула примерно такой же сложности, как нуклеотид; отсюда следует, что строительные блоки белков и нуклеиновых кислот (ДНК, РНК) примерно одинакового размера. Однако белки состоят из значительно более коротких последовательностей компонентов: около 300 аминокислот обычно составляют полный белок, в то время, как цепочка ДНК может состоять из сотен тысяч или даже миллионов нуклеотидов.</p>
    <subtitle>Рибосомы и магнитофоны</subtitle>
    <p>Когда цепочка мРНК, выйдя в цитоплазму, встречает рибосому, начинается очень сложный и интересный процесс, называющийся <emphasis>трансляцией</emphasis>. Можно сказать, что этот процесс находится в самом сердце жизни, и с ним связано множество загадок. При этом его основу описать легко. Давайте сначала обратимся к наглядному примеру и затем рассмотрим этот процесс более детально. Попробуйте вообразить мРНК в виде длинного куска магнитной ленты, а рибосомы — в виде магнитофонов. Когда лента проходит через магнитную головку магнитофона, она «прочитывается» и превращается в музыку или другие звуки. Магнитные знаки «переводятся» в ноты. Подобно этому, когда «пленка» мРНК проходит через «проигрывающую головку» рибосомы, получаются «ноты» — <emphasis>аминокислоты</emphasis> и «музыкальные произведения» — <emphasis>белки</emphasis>. Именно в этом и заключается процесс трансляции; он показан на рис. 96.</p>
    <subtitle>Генетический код</subtitle>
    <p>Но как может рибосома произвести цепочку аминокислот, считывая цепочку нуклеотидов? Эта загадка была разрешена в начале 1960-х годов в результате работы большой группы ученых. Оказалось, что в основе этого процесса лежит генетический код — отображение с троек нуклеотидов на аминокислоты (см. рис. 94). Это очень напоминает типогенетический код, но здесь последовательность из трех оснований (или нуклеотидов) составляет кодон, в то время как в типогенетике мы использовали только пару оснований. Таким образом, в таблице должно быть 4&#215;4&#215;4=64 разных записей, вместо шестнадцати. Рибосома считывает одновременно только три нуклеотида мРНК — то есть, один кодон. Каждый раз, когда это происходит, к белку, который в данный момент вырабатывается, прибавляется одна аминокислота. Таким образом, белок изготовляется постепенно, кислота за кислотой.</p>
    <p>Типичная последовательность мРНК, прочитанная сначала как два триплета (наверху) и затем как три дуплета (внизу); пример гемиолы в биохимии:</p>
    <p>CUA  GAU</p>
    <p>Сu  Ag  Аu</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_120.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 94. Генетический код, по которому каждый триплет в цепочке мессенджера РНК соответствует одной из двадцати аминокислот (или знаку препинания).</emphasis></p>
    <subtitle>Третичная структура</subtitle>
    <p>Когда из рибосомы возникает белок, он не только становится все длиннее, но также укладывается в пространстве, на манер змеи, которая растет и укладывается в кольца. Эта укладка называется <emphasis>третичной структурой белка</emphasis> (рис. 95), в то время как сама последовательность аминокислот является его <emphasis>первичной структурой</emphasis>. Третичная структура следует из первичной структуры, точно так же, как это было в типогенетике. Однако рецепт для получения третичной структуры из первичной структуры здесь намного сложнее. В действительности это одна из задач современной молекулярной биологии: найти некие правила, при помощи которых можно было бы предсказать третичную структуру белка, исходя только из его первичной структуры.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_121.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 95. Структура миоглобина, выведенная на основе рентгеновского снимка высокой разрешающей способности. Образование, напоминающее изогнутую трубу, — это его третичная структура, меньшая спираль внутри «трубы» — «спираль альфа» — вторичная структура. (A. Lehninger, «Biochemistry»)</emphasis></p>
    <subtitle>Редукционистское объяснение функции белков</subtitle>
    <p>Другое, возможно, самое серьезное различие между типогенетикой и настоящей генетикой заключается в том, что в типогенетике каждая аминокислота типоэнзима отвечает за некое определенное «действие», в то время как отдельные аминокислоты настоящих энзимов не имеют четко определенных ролей.</p>
    <p>Третичная структура, взятая <emphasis>целиком</emphasis>, определяет, как будет функционировать энзим. Нельзя сказать: «Присутствие этой аминокислоты означает, что совершится некая определенная операция». Иными словами, в настоящей генетике вклад каждой отдельной аминокислоты в работу всего энзима не свободен от «контекста». Однако этот факт не следует рассматривать как аргумент против редукционизма и как доказательство того, что «целое [энзим] не может быть объяснено как сумма его частей». Такой подход был бы совершенно не оправдан. Напротив, вполне оправдан отказ от упрощающего утверждения, что «вклад в общую сумму каждой аминокислоты не зависит от остальных присутствующих в энзиме аминокислот». Другими словами, функция белка не может быть составлена из независимых функций составляющих его частей, мы должны принимать во внимание их взаимодействие. В принципе возможно написать такую компьютерную программу, которая по данной первичной структуре белка определяла бы сначала его третичную структуру и затем — функцию энзима.</p>
    <p>Это было бы редукционистским объяснением работы белков, но определение «суммы» требовало бы в таком случае весьма сложного алгоритма. Выяснение функции энзима исходя из его первичной а затем третичной <emphasis>структуры</emphasis> — это одна из задач современной молекулярной биологии.</p>
    <p>Может быть, функция энзима все-таки может быть объяснена, исходя из независимых функций отдельных частей но в таком случае эти части были бы элементарными частицами, такими как электроны и протоны, а не блоками, такими как аминокислоты. Это — пример редукционистской дилеммы: чтобы объяснить события в терминах сумм <emphasis>независимых</emphasis> частей, приходится спускаться на уровень физики; но тогда число частиц оказывается таким огромным, что подобное объяснение становится невозможно осуществить на практике. Оно переходит в область чисто теоретических выкладок, в область «в принципе» возможного. Таким образом, нам приходится удовлетвориться суммой частей, зависящей от контекста. В этом есть два недостатка. Первый заключается в том, что составляющими частями здесь являются гораздо более крупные единицы, поведение которых можно описать лишь на более высоких уровнях — а следовательно, неточно. Второй недостаток в том, что слово «сумма» связано с идеей о том. что каждой части соответствует простая функция, и что функция целого — всего лишь сумма составляющих его независимых функций. Такой подход не дает результата, когда мы пытаемся объяснить функцию энзима, рассматривая аминокислоты как составляющие его единицы. Но как бы то ни было, это общее явление, возникающее при анализе сложных систем. Чтобы интуитивно понять, как действуют такие системы, и иметь возможность с ними работать, нам приходится жертвовать точностью микроскопической, независимой от контекста картины. Но тем не менее, мы не отказываемся от мысли, что в принципе такая картина возможна.</p>
    <subtitle>Перенос РНК и рибосомы</subtitle>
    <p>Вернемся к рибосомам, РНК и белкам. Мы сказали, что рибосомы «строят» белок, пользуясь схемой, принесенной из «тронного зала» мессенджером ДНК — РНК. Означает ли это, что рибосома может переводить с языка кодонов на язык аминокислот, то есть что рибосома «знает» Генетический Код? Однако такого количества информации в рибосоме просто нет. Так как же она это делает? <emphasis>Где именно</emphasis> хранится Генетический Код? Интересно то, что он хранится в самой ДНК (где же еще!). Это необходимо пояснить.</p>
    <p>Для начала давайте дадим частичное объяснение. В цитоплазме плавают молекулы, имеющие форму четырехлистного клевера; аминокислота свободно присоединена (водородной связью) к одному из листочков. На противоположном листке находится триплет нуклеотидов — так называемый <emphasis>антикодон</emphasis>. Два других листка для нас в данный момент не важны. Эти «клеверные листки» используются рибосомами для производства белков следующим образом. Когда новый кодон мРНК проходит через «проигрывающую головку» рибосомы, рибосома выходит в цитоплазму и присоединяется к клеверу, чей антикодон является дополнением к кодону мРНК. Он поворачивает клевер так, чтобы иметь возможность оторвать от него аминокислоту, которая затем присоединяется ковалентно к растущему белку. (Связь между аминокислотой и ее соседом в белке очень сильна; она называется <emphasis>пептидной связью</emphasis>. Поэтому белки иногда называют также «полипептидами».) Разумеется, что у «клеверных листков» не случайно оказались нужные аминокислоты — ведь они были изготовлены согласно точным инструкциям, поступившим из «тронного зала».</p>
    <p>Настоящее название такого «клевера» — <emphasis>трансплантация</emphasis> РНК. Молекула тРНК невелика —- размером с маленький белок. Ее составляет цепь примерно из восьмидесяти нуклеотидов. Как и в случае мРНК, молекулы тРНК строятся путем <emphasis>транскрипции</emphasis> большого клеточного эталона, ДНК. Однако, по сравнению с огромными молекулами мРНК, которые могут быть составлены из тысяч и тысяч нуклеотидов, расположенных цепочками, тРНК — крохотные молекулы. Кроме того, тРНК похожи на белки (и очень отличаются от цепочек мРНК) следующим: их жесткая третичная структура определена их первичной структурой. Третичная структура молекулы тРНК позволяет присоединиться к месту аминокислот только одной кислоте — той, которая продиктована, согласно Генетическому Коду, антикодоном на противоположной стороне. Функцию тРНК можно пояснить на примере следующей забавной аналогии. Представьте себе синхронного переводчика, вокруг которого валяется множество карточек со словами. Из этой кучи он выхватывает — всегда безошибочно! — нужную карточку каждый раз, когда ему надо перевести какое-то слово. В этом случае переводчиком является рибосома, карточками — кодоны, а их переводами — аминокислоты.</p>
    <p>Чтобы внутреннее сообщение ДНК было расшифровано рибосомами, «карточки» тРНК должны находиться в цитоплазме. В каком-то смысле можно сказать, что в тРНК содержится суть <emphasis>внешнего</emphasis> сообщения ДНК, поскольку они являются ключом к процессу трансляции. При этом они сами происходят из ДНК. Таким образом, внешнее сообщение пытается стать частью внутреннего сообщения, что-то вроде записки в бутылке, сообщающей, на каком языке она написана. Ясно, что такая попытка никогда не может удасться полностью: ДНК не может поднять саму себя за волосы. Клетка должна заранее «знать» нечто о Генетическом Коде, чтобы позволить создание энзимов, переводящих сами тРНК с эталона ДНА. И это знание находится в созданных ранее молекулах тРНК. Попытка избежать нужды во внешнем сообщении напоминает Эшеровского дракона, который всеми доступными ему средствами своего двухмерного мира старается стать трехмерным. Кажется, что ему это почти удается; но, разумеется, эта превосходная имитация трехмерности — не более, чем иллюзия.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_122.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 96. Часть мРНК, проходящая через рибосому. Рядом плавают молекулы тРНК; они несут аминокислоты, которые будут использованы рибосомой для построения белка. Генетический Код содержится в молекулах тРНК, распространенный по нескольким из них. Обратите внимание, как спаренные основания (A-U, C-G) представлены на диаграмме при помощи соединенных букв. (Рисунок Скотта Е. Кима.)</emphasis></p>
    <subtitle>Пунктуация и рамка считывания</subtitle>
    <p>Откуда рибосома знает, когда белок готов? Так же, как в типогенетике, в мРНК есть сигнал, указывающий на окончание или начало конструкции белка. Три специальные кодона — UAA, UAG, UGA — действуют не как коды аминокислот, а как <emphasis>знаки препинания</emphasis>.</p>
    <p>Каждый раз, когда один из этих триплетов попадает в «проигрывающую головку» рибосомы, та прекращает строительство данного белка и начинает строить новый белок.</p>
    <p>Недавно был выделен целый геном самого крохотного из известных вирусов. В процессе работы было сделано совершенно неожиданное открытие: некоторые из девяти его генов накладываются друг на друга, что означает, что <emphasis>два разных белка закодированы в одной и той же цепочке ДНК</emphasis>! Один из генов даже оказался полностью вставленным в другой! Это достигается <emphasis>сдвиганием</emphasis> рамки считывания двух генов точно на одну единицу по отношению друг к другу. Информационная насыщенность такой структуры поразительна. Это, как читатель, наверное, догадался, и послужило источником для странного «хайку в 6/17», запеченного в Ахилловом печенье с сюрпризом в «Каноне с интервальным увеличением».</p>
    <subtitle>Заключение</subtitle>
    <p>Таким образом, возникает следующая картина: из своего тронного зала ДНК посылает длинные цепочки мессенджера РНК в цитоплазму к рибосомам. Рибосомы, используя «карточки со словами», плавающие вокруг них, строят белки, добавляя к ним по одной аминокислоте в соответствии с «планом», содержащимся в мРНК. ДНК диктует только первичную структуру белков, но этого достаточно, поскольку, выходя из рибосом, белки, как по волшебству, укладываются в сложные структуры, которые затем действуют как могучие химические машины.</p>
    <subtitle>Уровни структуры и значения в белках и в музыке</subtitle>
    <p>Как вы помните, мы сравнивали рибосому с магнитофоном, мРНК — с пленкой, а белок — с музыкой. Это может показаться надуманным сравнением, однако на самом деле здесь есть некоторые красивые параллели. Музыка — это не просто линейная последовательность нот. Наш разум воспринимает музыку на гораздо более высоком уровне. Мы воспринимаем последовательности нот как музыкальные фразы, фразы — как мелодии, мелодии — как части произведения, а части — как единое целое. Таким же образом, белки работают только как блочные единицы. Хотя вся информация, необходимая для создания третичной структуры, содержится в первичной структуре, она ощущается чем-то меньшим, поскольку ее потенциал реализуется полностью только тогда, когда третичная структура создана физически.</p>
    <p>Мы говорим только о первичной и третичной структуре, и читатель может удивиться, куда же подевалась <emphasis>вторичная структура</emphasis>. Она действительно существует так же как и «четвертичная структура». Укладка белка происходит на нескольких уровнях. В некоторых точках цепочки может возникать что-то вроде спирали, называемой <emphasis>альфа спиралью</emphasis> (не спутайте ее с двойной спиралью ДНК). Этот спиральный изгиб белка происходит на уровне низшем, чем его третичная структура. Этот уровень виден на рис. 95. Четвертичную структуру можно сравнить с построением музыкального произведения из отдельных, независимых частей, поскольку она включает соединение нескольких различных полипептидов, во всей красе их третичной структуры, в единую большую структуру. Эти независимые цепочки обычно соединяются друг с другом с помощью не ковалентных, а водородных связей, что опять сравнимо с частями музыкальных произведений, связи которых между собой гораздо слабее их внутренних связей, но которые, тем не менее, составляют органическое целое.</p>
    <p>Четыре уровня структуры белка можно также сравнить с четырьмя уровнями картинки МУ (рис. 60) в «Прелюдии» и «Муравьиной фуге».</p>
    <p>Глобальная структура — состоящая из букв «М» и «У» — это <emphasis>четвертичная</emphasis> структура рисунка, каждая из этих частей имеет свою <emphasis>третичную</emphasis> структуру, составленную из слов «ХОЛИЗМ» или «РЕДУКЦИОНИЗМ», на <emphasis>вторичном</emphasis> уровне мы находим антонимы этих слов и наконец на <emphasis>первичном</emphasis> уровне мы опять видим слово «МУ», повторяющееся снова и снова.</p>
    <subtitle>Полирибосомы и двухтретичные каноны</subtitle>
    <p>Мы подошли к другой интересной параллели между магнитофонами, переводящими пленки в музыку, и рибосомами, переводящими мРНК в белки. Представьте себе несколько магнитофонов, поставленных в ряд на одинаковых расстояниях друг от друга. Назовем это расположение «полимагнитофоном». Теперь представьте, что одна и та же пленка проходит по очереди через проигрывающую головку каждого из магнитофонов. Если на пленке записана одна-единственная длинная мелодия, то результатом, разумеется, будет многоголосный канон, где голоса отстают на то время, которое требуется пленке, чтобы попасть с одного магнитофона на следующий. В клетках действительно существуют такие «молекулярные каноны», где множество рибосом расположены в ряд, образуя так называемые <emphasis>полирибосомы</emphasis> — каждая из них «проигрывает» одну и ту же цепочку мРНК, результатом чего являются одинаковые белки в разной степени готовности (см. рис. 97).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_123.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 97. Полирибосома. Цепочка мРНК проходит через одну рибосому за другой, вроде пленки, проигрывающейся последовательно на нескольких расположенных в ряд магнитофонах. Результатом этого являются несколько белков на разных стадиях готовности; это аналогично музыкальному канону, получающемуся, если включать одну и ту же музыку на нескольких магнитофонах по очереди. (Из книги Ленингера «Биохимия».)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_124.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 98. Вот еще более сложная схема. Полирибосомы действуют не на одну, а на несколько цепочек мРНК, параллельно возникающих путем транскрипции ДНК. Результатом является двухтретичный молекулярный канон (Hanawalt &amp; Haynes, «The Chemical Basis of Life», cтp. 271)</emphasis></p>
    <p>Это еще не все, природа идет дальше. Вспомните, что мРНК получена путем транскрипции ДНК, энзимы, отвечающие за этот процесс, называются <emphasis>полимеразами</emphasis> (суффикс «аза» всегда обозначает энзимы). Несколько полимераз РНК часто работают параллельно над одной и той же цепочкой ДНК, в результате чего получается множество отдельных (но одинаковых) цепочек мРНК, отстающих друг от друга на то время, которое необходимо ДНК, чтобы добраться от одной полимеразы РНК до следующей. В то же время, несколько рибосом могут работать над каждой из параллельно выходящих цепочек мРНК. Таким образом, получается нечто вроде двухпалубного или двухтретичного «молекулярного канона» (Рис. 98.). Соответствующий образ в музыке был бы причудливой и забавной сценой: несколько человек, переводящих одновременно одну и ту же рукопись с ключа, который флейтисты не могут прочесть, в тот, который им доступен. Каждый переводчик, заканчивая страницу, передает ее следующему переводчику, а сам начинает работать над новой страницей. Каждая страница прошедшая таким образом через всех переводчиков, попадает к флейтистам, которые играют написанную там мелодию, при этом все флейтисты играют разные места в нотах. Это довольно странная картина дает некоторое представление о том, какие сложные процессы происходят в каждой клетке вашего тела, каждую секунду каждого дня.</p>
    <subtitle>Что было в начале — рибосома или белок?</subtitle>
    <p>Мы говорили об этих удивительных созданиях по имени рибосомы, но из чего состоят они сами? Как они сделаны? Рибосомы состоят из двух компонентов (1) разные типы белков и (2) другой тип РНК, называемый <emphasis>рибосомной РНК</emphasis> (рРНК). Таким образом, чтобы построить рибосому, необходимо присутствие определенных белков и рРНК. Однако, чтобы у нас были белки, нужны рибосомы, чтобы их сделать! Так как же разорвать этот порочный круг? Что было в начале — рибосома или белок? Кто из них порождает другого? Разумеется прямого ответа на этот вопрос дать нельзя, так как мы всегда можем отступить во времени к членам того же класса, точно так же как в ситуации с курицей и яйцом, пока все не растает в дымке прошлого. Так или иначе, рибосомы состоят из двух частей, большой и маленькой, каждая из которых содержит набор рРНК и белков. По размеру рибосомы похожи на большие белки; они намного меньше цепочек мРНК, которые они используют как входные данные и вдоль которых продвигаются.</p>
    <subtitle>Функция белка</subtitle>
    <p>Мы уже говорили кое-что о структуре белка — а именно, об энзимах — но еще не сказали ни какое задание они выполняют в клетке, ни как они это делают. Все энзимы являются <emphasis>катализаторами</emphasis>, это значит, что, в некотором смысле, они всего лишь <emphasis>выборочно ускоряют</emphasis> химические процессы в клетке; они не начинают процессы, которые без них не произошли бы. Энзим идет по нескольким из мириадов возможных химических путей. Таким образом, энзимы определяют, какие процессы произойдут, а какие нет — хотя теоретически возможно, что все эти процессы могут произойти и сами собой, без катализатора.</p>
    <p>Как действуют энзимы на молекулы клетки? Как мы уже сказали, энзимы — это свернутые полипептидные цепи. В каждом энзиме имеется определенное место, где он присоединяется к другому типу молекул. Это место называется <emphasis>активным центром</emphasis>, и любая молекула, которая к нему присоединяется, называется <emphasis>субстратом</emphasis>. Энзимы могут иметь несколько активных центров и несколько субстратов. Как и в типогенетике, энзимы довольно привередливы в выборе того, над чем они будут работать. Обычно активный центр позволяет присоединиться к энзиму только определенному типу молекулы, хотя иногда молекулы-«самозванцы», одурачив энзим, прицепляются к активному центру и «засоряют» его, отчего энзим теряет свою способность действовать.</p>
    <p>Как только энзим и его субстрат оказываются соединены, равновесие электрических зарядов нарушается; электроны и протоны плавают вокруг сцепленных молекул, пока равновесие не восстановится. К тому времени, как это случается, в субстрате могут произойти значительные химические изменения. Примером таких изменений является «сварка», в результате которой небольшая стандартная молекула присоединяется к нуклеотиду, аминокислоте или другой обычной клеточной молекуле; цепочка ДНК может быть разрушена в определенном месте, какая-то часть молекулы может оказаться «отрезанной» и так далее. На самом деле, био-энзимы производят на молекулах операции, весьма похожие на типографские операции, производимые типо-энзимами. Однако большинство энзимов вместо последовательности заданий выполняют только какое-нибудь одно. Другая значительная разница между типоэнзимами и биоэнзимами заключается в том, что типоэнзимы действуют только на цепочки, в то время как биоэнзимы могут действовать на ДНК, РНК, другие белки, рибосомы, клеточные мембраны — короче, на все, что имеется в клетке. Иными словами, энзимы — это универсальные механизмы клеточных операций. Существуют энзимы соединяющие, энзимы разделяющие, энзимы изменяющие, энзимы активирующие и дезактивирующие, энзимы копирующие, чинящие, разрушающие…</p>
    <p>Некоторые из самых сложных процессов в клетке включают каскады, в которых одна-единственная молекула запускает производство определенного типа энзима; этот процесс начинается, и энзимы, сходящие «с конвейера», открывают новую химическую дорогу, ведущую к производству второго типа энзима. Этот процесс может продолжаться на трех или четырех уровнях, каждый новый тип энзима, в свою очередь, запускает в действие процесс создания следующего типа энзима. В конце производится поток копий последнего типа энзима, после чего все копии принимаются за свои дела — отрезать «чужую» ДНК, помочь в строительстве какой-нибудь аминокислоты, в которой нуждается клетка, и так далее.</p>
    <subtitle>Нужда в достаточно сильной автономной системе</subtitle>
    <p>Постараемся описать то, как природа решила типогенетическую головоломку «Какая цепочка ДНК может заведовать собственным воспроизводством?» Безусловно, не каждая цепочка ДНК является авто-репом. Ключ к загадке — в том, что любая цепочка, желающая заняться самовоспроизводством, должна содержать инструкции для сборки именно тех энзимов, которые смогут выполнить эту задачу. Ожидать, что отдельная цепочка ДНК сможет оказаться авторепом, нереально, поскольку для «вытаскивания» этих потенциальных белков из ДНК необходимы не только рибосомы, но и полимеразы РНК, строящие мРНК, которые затем переносятся к рибосомам. Таким образом, мы должны предположить существование «минимальной системы автономии», достаточно сильной, чтобы обеспечить возможность транскрипции и трансляции. Эта минимальная система будет состоять из (1) нескольких белков, таких, например, как полимераза РНК, позволяющая сделать мРНК на основе ДНК, и (2) нескольких рибосом.</p>
    <subtitle>Как самовоспроизводится ДНК</subtitle>
    <p>Выражения «достаточно сильная система автономии» и «достаточно мощная формальная система» звучат очень похоже и это сходство далеко не случайно. Одно из этих выражений содержит условие для возможного авторепа, а другое — условие для возможного авто-рефа. На самом деле, мы видим здесь одно и то же явление, только в разных одеждах — вскоре мы объясним это подробнее. Но прежде давайте закончим описание того, как может самовоспроизвестись цепочка ДНК.</p>
    <p>ДНК должна содержать код тех белков, которые будут ее воспроизводить. Существует очень эффективный и изящный способ воспроизвести двойную спираль ДНК, состоящую из двух комплементарных цепочек. Это происходит в два шага:</p>
    <p>(1) отделить цепочки друг от друга,</p>
    <p>(2) присоединить новую цепочку к каждой из получившихся отдельных цепочек.</p>
    <p>Этот процесс создает две новые двойные цепочки ДНК, каждая из которых идентична первоначальной. Если мы будем пользоваться этой идеей в нашем решении, нам потребуется набор белков, закодированных в самой ДНК, которые смогут выполнить эти два шага.</p>
    <p>Считается, что в клетке эти шаги осуществляются одновременно, это происходит координированно и требует присутствия трех основных энзимов эндонуклеазы ДНК, полимеразы ДНК и лигазы ДНК. Первый — «открывающий энзим», разделяющий цепочки, словно две части застежки «молнии». Потом вступают в действие два остальных энзима. Полимераза ДНК — это энзим копирования и передвижения; он медленно передвигается вдоль коротких цепочек ДНК, воспроизводя их дополнения методом, похожим на типогенетический. Для этого он пользуется материалом-сырцом — а именно, нуклеотидами, плавающими вокруг в цитоплазме. Поскольку это действие происходит «скачкообразно» (каждый скачок — это сначала растаскивание цепочек и затем их воспроизводство), возникают короткие «паузы», заполняемые при помощи лигазы ДНК. Этот процесс повторяется снова и снова. Этот отлаженный трехэнзимный аппарат передвигается аккуратно по всей длине молекулы ДНК, пока ее цепочки не окажутся полностью разделенными и скопированными. В результате получаются две копии первоначальной ДНК.</p>
    <subtitle>Сравнение метода самовоспроизводства ДНК с квайнированием</subtitle>
    <p> Обратите внимание, что для энзимного воздействия на цепочку ДНК совершенно неважно, что информация для этого процесса хранится в самой ДНК; энзимы просто выполняют свои задачи по передвижению символов, точно так же, как правила вывода в системе MIU. Им совершенно все равно то, что в какой-то момент они копируют те самые гены, в которых закодированы они сами. ДНК является для них эталоном, лишенным собственного значения и интереса.</p>
    <p>Это можно сравнить с тем, как Квайново высказывание дает инструкции по самовоспроизводству. Там у нас тоже было что-то вроде «двойной цепочки» — две копии одной и той же информации, одна из которых действовала как команда, а другая — как эталон. Процесс в ДНК отдаленно напоминает эту ситуацию, поскольку три энзима (эндонуклеаза ДНК, полимераза ДНК и лигаза ДНК) закодированы только в одной из цепочек, которая, таким образом, действует как программа, в то время как другая цепочка — всего лишь эталон. Это сравнение приблизительно, поскольку в процессе копирования обе цепочки используются как эталоны. Все же эта аналогия очень интересна. Существует биохимическая аналогия дихотомии «использование — упоминание»: когда ДНК используется как последовательность символов для копирования, она похожа на <emphasis>упоминание</emphasis> о типографских символах; когда ДНК диктует, какие команды должны быть выполнены, она похожа на <emphasis>использование</emphasis> типографских символов.</p>
    <subtitle>Уровни значения в ДНК</subtitle>
    <p>Цепочка ДНК имеет несколько уровней значения; это зависит от того, насколько велик кусок цепочки, который вы рассматриваете, и насколько мощен ваш «аппарат для расшифровки». На низшем уровне каждая цепочка ДНК содержит код эквивалентной цепочки РНК, и необходимой расшифровкой является <emphasis>транскрипция</emphasis>. Разделив ДНК на триплеты и пользуясь «генетической расшифровкой», можно прочитать ДНК как последовательность аминокислот. Это — <emphasis>трансляция</emphasis> (уровнем выше, чем транскрипция). На следующем уровне иерархии ДНК читается как набор белков. Физическое извлечение белков из генов называется «экспрессией генов». В настоящий момент это является наиболее высоким из доступных нам уровней значения ДНК.</p>
    <p>Однако в ДНК безусловно имеются и более высокие уровни значения, которые различить труднее. Например, у нас есть все основания полагать, что в ДНК человеческого существа закодированы такие его характеристики, как форма носа, музыкальные способности, быстрота рефлексов и так далее. Возможно ли, в принципе, научиться считывать такую информацию прямо с цепочек ДНК, минуя физический процесс <emphasis>эпигенезиса</emphasis> — извлечения фенотипа из генотипа? Теоретически такое возможно, так как можно вообразить мощнейшую компьютерную программу, симулирующую весь процесс, вплоть до отдельных клеток, отдельных белков, каждой мельчайшей детали, участвующей в воспроизводстве ДНК, клеток… и так далее, до конца лестницы. Результатом работы такой программы <emphasis>псевдо-эпигенезиса</emphasis> было бы описание фенотипа на высшем уровне.</p>
    <p>Существует еще одна (очень маловероятная) возможность может быть, нам удастся научиться читать фенотип с генотипа, минуя изоморфную симуляцию физического процесса эпигенезиса и пользуясь вместо этого более простым расшифровывающим механизмом. Это можно назвать «сокращенным псевдо-эпигенезисом». К сожалению, сокращенный или нет, псевдо-эпигенезис пока нам недоступен — за одним замечательным исключением. Тщательный анализ вида Felis Catus показал, что на самом деле возможно прочитать фенотип прямо с генотипа. Читатель, может быть, лучше поймет этот замечательный факт, рассмотрев следующий типичный кусок ДНК Felis Catus:</p>
    <p>… САТСАТСАТСАТСАТСАТСАТСАТСАТСАТ …</p>
    <p>Ниже показаны уровни считываемое ДНК вместе с названиями разных уровней расшифровки. ДНК может быть прочитана как последовательность:</p>
    <p>(1) оснований (нуклеотидов) .... транскрипция</p>
    <p>(2) аминокислот .... трансляция</p>
    <p>(3) белков (первичная структура) .... генное выражение</p>
    <p>(4) белков (третичная структура) .... генное выражение</p>
    <p>(5) скоплений белков .... более высокий уровень генного выражения</p>
    <p>(6) ???</p>
    <p>.</p>
    <p>.    .... неизвестные уровни, значения ДНК</p>
    <p>(N-1) ???</p>
    <p>(N) физические, умственные и психологические черты .... псевдо-эпигенез</p>
    <subtitle>Центральная Догма</subtitle>
    <p>После этой подготовки мы можем приступить к рассмотрению детального сравнения между «Центральной Догмой Молекулярной Биологии» Ф. Крика (ДОГМА I) и «Центральной Догмой Математической Логики» (ДОГМА II), на которой основана Теорема Гёделя. Отображение с одной Догмы на другую показано на рис. 99 и на следующей схеме, вместе они составляют Централизированную Догму.</p>
    <p>Обратите внимание, что <strong>А</strong> и <strong>Т</strong> (арифметизация и трансляция) образуют пары, также как <strong>G</strong> и <strong>С</strong> (Godel и Crick) Математической логике достается сторона пуринов, а молекулярной биологии — пиримидинов.</p>
    <p><strong>ДОГМА I                                       </strong><emphasis>ДОГМА II</emphasis></p>
    <p><strong>(Молекулярная биология)           </strong><emphasis>(Математическая логика)</emphasis></p>
    <p><strong>цепочки ДНК</strong> &lt;==&gt; <emphasis>строчки ТТЧ</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>цепочки мРНК</strong> &lt;==&gt; <emphasis>утверждения Ч</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>белки</strong> &lt;==&gt; <emphasis>утверждения мета-ТТЧ</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>белки, воздействующие на белки</strong> &lt;==&gt; <emphasis>утверждения об утверждениях мета-ТТЧ</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>белки, воздействующие на белки, воздействующие на белки</strong> &lt;==&gt; <emphasis>утверждения об утверждениях об утверждениях мета-ТТЧ</emphasis> </p>
    <empty-line/>
    <p><strong>транскрипция (ДНК=&gt;РНК)</strong> &lt;==&gt; <emphasis>интерпретация (ТТЧ =&gt; Ч)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>трансляция (РНК=&gt;белки)</strong> &lt;==&gt; <emphasis>арифмоквайнирование</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Крик </strong>&lt;==&gt; <emphasis>Гёдель</emphasis>  </p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Генетический Код (произвольное соглашение) </strong>&lt;==&gt; <emphasis>Гёделев Код (произвольное соглашение)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>кодон (триплет оснований)</strong> &lt;==&gt; <emphasis>кодон (триплет чисел)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>аминокислота</strong> &lt;==&gt; <emphasis>символ ТТЧ, процитированный в мета-ТТЧ</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>авторепродукция</strong> &lt;==&gt; <emphasis>автореференция</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>клеточная система автономии, достаточно мощная, чтобы позволить авторепродукцию</strong> &lt;==&gt; <emphasis>арифметическая формальная система, достаточно мощная, чтобы позволить автореференцию</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_125.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 99. Централизованная Догма. Здесь проводится аналогия между двумя важнейшими Спутанными Иерархиями, одна из которых лежит в области молекулярной биологии, а другая в области математической логики.</emphasis></p>
    <p>Для полноты картины я решил отобразить мою схему Геделевой нумерации на Генетический Код как можно точнее:</p>
    <p>(нечетное) 1 &lt;==&gt; А (пурин)</p>
    <p>(четное) 2 &lt;==&gt; С (пиримидин)</p>
    <p>(нечетное) 3 &lt;==&gt; G (пурин)</p>
    <p>(четное) 6 &lt;==&gt; U (пиримидин)</p>
    <p>Каждая из двадцати аминокислот в точности соответствует одному из двадцати символов ТТЧ. Таким образом, наконец становится ясно, что я имел в виду, выдумывая строгий вариант ТТЧ — я хотел чтобы в нем было в точности двадцать символов! Геделев Код показан на рис. 100, сравните его с Генетическим Кодом. (рис. 94)</p>
    <p>Есть нечто почти мистическое в глубоком структурном сходстве между двумя эзотерическими и тем не менее фундаментальными открытиями в таких разных областях знания.</p>
    <p>Централизованная Догма, разумеется, ни в коем случае не является строгим доказательством идентичности этих двух теорий, но она ясно указывает на глубокое родство между ними, родство заслуживающее более глубокого исследования.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_126.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 100. Гёделев Код. Согласно этой схеме Гёделевой нумерации, каждый символ ТТЧ получает один или более кодонов. Маленькие овалы показывают, как эта таблица включает Геделеву нумерацию, приведенную ранее в главе IX.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Странные Петли в Централизованной Догме</subtitle>
    <p>Одним из наиболее интересных моментов сходства между двумя сторонами нашей схемы является то, что на высшем уровне обеих возникают петли произвольной степени сложности. Слева это белки действующие на белки, действующие на белки — и так далее до бесконечности. Справа это высказывания о высказываниях, о высказываниях Мета ТТЧ — и так далее до бесконечности. Это напоминает гетерархии, которые мы обсуждали в главе V, где достаточно сложный фундамент позволяет возникать Странным Петлям высшего уровня полностью изолированным от нижних уровней. Мы рассмотрим эту идею более подробно в главе XX.</p>
    <p>Читатель может спросить: «Чему же на схеме Централизованной Догмы соответствует сама Теорема Геделя о неполноте?» Подумайте над этим прежде чем читать дальше!</p>
    <subtitle>Централизованная Догма и «Акростиконтрапунктус»</subtitle>
    <p>Оказывается, что схема Централизованной Догмы весьма схожа со схемой, приведенной в главе IV, где дано отображение Теоремы Геделя на понятия Акростиконтрапунктуса. Таким образом, мы можем провести параллели между тремя системами:</p>
    <p>(1) формальные системы и строчки</p>
    <p>(2) клетки и цепочки ДНК</p>
    <p>(3) патефоны и пластинки</p>
    <p>Следующая схема показывает подробное сравнение между системами 2 и 3.</p>
    <p><strong>«Акростиконтрапунктус»   </strong><emphasis>Молекулярная биология</emphasis></p>
    <p><strong>патефон</strong> &lt;==&gt;  <emphasis>клетка</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>«Совершенный» патефон</strong> &lt;==&gt; <emphasis>«Совершенная» клетка</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>пластинка, воспроизводимая на данном патефоне</strong> &lt;==&gt; <emphasis>цепочка ДНК, воспроизводимая данной клеткой</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>пластинка, невоспроизводимая на этом патефоне</strong> &lt;==&gt; <emphasis>цепочка ДНК, невоспроизводимая этой клеткой</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>процесс превращения звуковых дорожек в звуки</strong> &lt;==&gt; <emphasis>процесс транскрипции ДНК в мРНК</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>звуки, производимые патефоном</strong> &lt;==&gt; <emphasis>цепочки мессенджера РНК</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>перевод звуков в вибрации патефона</strong> &lt;==&gt; <emphasis>перевод мРНК в белки</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>отражение внешних звуков в вибрациях патефона</strong> &lt;==&gt; <emphasis>Генетический Код (отображение с триплетов мРНК на аминокислоты)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>поломка патефона</strong> &lt;==&gt; <emphasis>разрушение клетки</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>Название песни, специально записанной для Патефона X: «Меня нельзя воспроизвести на патефоне X»</strong> &lt;==&gt; <emphasis>интерпретация на высшем уровне  цепочки ДНК, специально изготовленной для клетки X: «Меня нельзя воспроизвести клеткой X»</emphasis>.</p>
    <empty-line/>
    <p><strong>«Несовершенный» патефон</strong> &lt;==&gt; <emphasis>клетка, для которой существует хотя бы одна невоспроизводимая в ней цепочка ДНК.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><strong>«Теорема Гоголя»: «для любого данного патефона всегда существует невоспроизводимая запись»</strong> &lt;==&gt; <emphasis>Теорема Иммунитета: «Для любой данной клетки существует невоспроизводимая цепочка ДНК»</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Аналогом Теоремы Гёделя является отдельный факт, возможно, малополезный для молекулярных биологов (для которых он самоочевиден):</p>
    <p><emphasis>Всегда возможно построить такую цепочку ДНК, которая, будучи введена в клетку, произведет, после транскрипции, такие белки, которые разрушат клетку (или ДНК); результатом этого будет не-воспроизводство данной ДНК.</emphasis></p>
    <p>Если рассмотреть это в свете эволюции, то можно представить себе следующий странный образ: вид вирусов, незаметно вторгающихся в клетку и затем обеспечивающих производство белков, которые разрушат сами эти вирусы!</p>
    <p>Это нечто вроде самоубийства на молекулярном уровне, так сказать, в духе Эпименида. Разумеется, с точки зрения выживания вида это совсем не полезно. Однако, это передает если не букву, то дух процесса самозащиты, который развили как клетки, так и их непрошенные гости.</p>
    <subtitle>Кишечная палочка против Т4</subtitle>
    <p>Давайте рассмотрим любимицу биологов, клетку бактерии Escherichia coli (не являющуюся родственницей Эшера!) и одного из ее непрошенных гостей странного и жуткого Т4 фага (рис. 101) (Кстати, слова «фаг» и «вирус» — синонимы и означают «атакующий бактериальную клетку») Это странное создание напоминает гибрид лунохода и комара — но оно гораздо страшнее последнего. У него есть «голова», в которой хранятся все его «знания» — то есть, его ДНК — шесть «ног», которыми он прикрепляется к стенке клетки, которую он выбрал для вторжения, «жало» (более точно называющееся его «хвостом») — чем не комар! Основная разница заключается в том, что, в отличие от комара который использует жало для высасывания крови, фаг Т4 вводит через него свою наследственную субстанцию в клетку, против желания жертвы. Таким образом, фаг совершает изнасилование в миниатюрном размере.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_127.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 101. Бактериальный вирус Т4 представляет из себя набор белковых компонентов. (а) «Голова» — это белковая мембрана в форме икосаэдра с тридцатью сторонами; внутри находится ДНК. «Шея» прикрепляет ее к «хвосту», состоящему из сжимающейся оболочки, полой внутри, и опирающейся на пластинку с шипами. К пластинке прикреплены шесть волокон. Эти шипы и волокна служат вирусу для того, чтобы прикрепляться к стенке клетки бактерии. (б) Оболочка сжимается, протаскивая «хвост» сквозь стенку, и вирус попадает в клетку. (Hanawault &amp; Haynes. «The Chemical Basis of Life», стр. 230).</emphasis></p>
    <subtitle>Молекулярный Троянский конь</subtitle>
    <p>Что же происходит когда ДНК вируса входит в клетку? Вирус «надеется», говоря антропоморфно, что клетка будет обращаться с его ДНК точно так же, как и со своей собственной. Это означает, что она будет транскрибирована и переведена и, таким образом сможет начать синтез своих собственных белков, чуждых клетке-хозяину — белков, которые тут же займутся своим делом. Это не что иное, как секретная переброска «закодированных» (на Генетическом Коде) вражеских белков в клетку, и затем их «расшифровка» (производство). Это немного напоминает историю Троянского коня, согласно которой сотни солдат тайком проникли в Трою, спрятанные в животе невинно выглядящего деревянного коня. Оказавшись в городе, они выскочили наружу и захватили Трою.</p>
    <p>Чужие белки, оказавшись «расшифрованными» (синтезированными) из переносящей их ДНК, начинают действовать. Последовательность событий, вызванных действием Т4, была хорошо изучена; эти события развиваются примерно так (см. также рис. 102 и рис. 103):</p>
    <p><strong>Время</strong> Происходящее действие</p>
    <p><strong>0 мин.</strong> Введение виральной ДНК.</p>
    <p><strong>1 мин.</strong> Порча хозяйской ДНК. Прекращение производства клеточных белков и начало производства чужих (Т4) белков. Одними из первых производятся белки, управляющие воспроизводством чужой (Т4) ДНК.</p>
    <p><strong>5 мин.</strong> Начинается производство ДНК вируса.</p>
    <p><strong>8 мин.</strong> Начало производства структурных белков, которые сформируют «тела» новых фагов.</p>
    <p><strong>13 мин.</strong> Произведена первая полная копия агрессора (Т4).</p>
    <p><strong>25 мин.</strong> Лизосома (тип белка) атакует стенку клетки-хозяина, бактерия лопается, освобождая «двухсотняшек».</p>
    <p>Таким образом, через каких-нибудь двадцать четыре или двадцать пять минут после того, как фаг Т4 вторгается в клетку Е. coli, эта клетка оказывается полностью подчиненной и разрушается. Оттуда вырываются около двух сотен точных копий вируса-агрессора — «двухсотняшки» — готовые атаковать новые клетки и разрушать их так же, как и первую.</p>
    <p>Хотя с точки зрения бактерии подобные вещи представляют собой серьезную опасность, мы, с нашей точки зрения, можем интерпретировать это как игру между двумя игроками: агрессор, или игрок «Т» (названный по имени класса фагов Т, куда входят Т2. Т4 и другие), и игрок «К» (клетка). Игрок Т старается проникнуть в клетку и овладеть ею изнутри с целью самовоспроизводства. Игрок К старается защитить себя и уничтожить агрессора. Описанная таким образом, молекулярная игра Т-К напоминает макроскопическую игру Т-К, описанную в предыдущем Диалоге. (Читатель, разумеется, без труда поймет, какой игрок — Т или К — соответствует Черепахе Тортилле, а какой — Крабу.)</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_128.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 102. Вирусная инфекция начинается, когда ДНК вируса попадает в бактерию ДНК, бактерии при этом портится, зато ДНК вируса начинает размножаться. Синтез составляющих вирус белков и поглощение их вирусом происходит до тех пор, пока клетка не лопается, освобождая частицы (Hanawault &amp; Haynes «The Chemical Basis of Life», cтp. 230)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_129.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 103. В морфогенетическом пути вируса Т4 есть три основных ветви, ведущие к независимому образованию голов, хвостов и волокон хвоста, которые затем соединяются и формируют полные копии вируса (Hanawault &amp; Hayness «The Chemical Basis of Life», cтp. 237)</emphasis></p>
    <subtitle>Узнавание, маскировка и наклеивание ярлыков</subtitle>
    <p>Эта «игра» делает очевидным тот факт, что узнавание — одна из центральных тем клеточной и субклеточной биологии. Каким образом молекулы (или структуры высшего уровня) узнают друг друга? Чтобы энзимы работали хорошо, они должны быть способны присоединяться к определенным местам соответствующих субстратов; бактерия должна уметь отличать собственную ДНК от ДНК фагов; клетки должны узнавать друг друга и взаимодействовать определенным образом. Эта проблема узнавания может напомнить вам об основном вопросе формальных систем: как можно узнать, является ли данная строчка теоремой? Есть ли для этого разрешающая процедура? Подобные вопросы принадлежат не только области математической логики; они важны также в теории вычислительной техники и, как мы видели, в молекулярной биологии.</p>
    <p>Техника ярлыков, описанная в Диалоге, является, на самом деле, одним из трюков, используемых Е. coli, чтобы перехитрить агрессоров-фагов. Идея заключается в том, что цепочка ДНК может быть химически отмечена путем присоединения к нескольким нуклеотидам маленькой молекулы — метила. Эта операция «наклейки ярлыка» не меняет основных биологических свойств ДНК, другими словами, метилированная (отмеченная ярлыком) ДНК может быть транскрибирована точно так же, как и неметилированная (не отмеченная ярлыком) кислота, таким образом, она может управлять синтезом тех же белков. Однако, если клетка-хозяйка обладает специальным механизмом, проверяющим, отмечена ли ДНК, то ярлык становится крайне важен. В частности, клетка может располагать системой энзимов, распознающих и уничтожающих неотмеченные цепочки ДНК. Найдя такую цепочку, эти энзимы безжалостно рубят ее на куски. В таком случае, увы всем непрошенным гостям!</p>
    <p>Метиловые ярлыки на нуклеотидах можно сравнить со специальным типографским шрифтом. Используя эту метафору, можно сказать, что клетка <emphasis>E coli</emphasis> ищет цепочки ДНК, напечатанные этим «специальным шрифтом» и разрушает любую цепочку ДНК напечатанную иным «шрифтом». Контрстратегией фагов, разумеется, было бы научиться снабжать свою ДНК такими же ярлыками и, таким образом, заставить клетки в которые они вторгаются, воспроизвести эту ДНК.</p>
    <p>Эта битва Т-К может продолжаться до произвольных уровней сложности, но мы не будем рассматривать ее дальше. Главное здесь в том, что это битва между хозяином, пытающимся не впустить ни одной чужой ДНК, и фагом, который старается ввести свою ДНК в какую-нибудь клетку, которая транскрибировала бы ее в мРНК (после чего ее воспроизводство было бы гарантировано). Можно сказать, что ДНК, которой удается таким образом воспроизвести себя, интерпретируется на высшем уровне так: «Меня <emphasis>можно</emphasis> воспроизвести в клетках типа X» (В отличие от упомянутого ранее бесполезного с точки зрения эволюции фага, в котором закодированы белки, его же разрушающие, подобный фаг интерпретируется «Меня нельзя воспроизвести в клетках типа X»</p>
    <subtitle>Суждения Хенкина и вирусы</subtitle>
    <p>Эти противоположные типы автореференции в молекулярной биологии имеют свою параллель в математической логике. Мы уже обсуждали математическую аналогию фагов-самоубийц — я имею в виду строчки Геделева типа, утверждающие собственную невозможность внутри определенных формальных систем. Однако, возможна и параллель с настоящим фагом, утверждающим собственную воспроизводимость в определенной клетке — суждение, утверждающее собственную воспроизводимость в определенной формальной системе. Суждения подобного типа называются <emphasis>суждениями Хенкина</emphasis>, по имени математического логика Леона Хенкина. Они строятся примерно так же, как Геделевы суждения — единственная разница заключается в отсутствии отрицания Мы начинаем, разумеется, с «дяди»:</p>
    <p>Eа:Eа' &lt;ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-ТТЧ{а,а'}&#923; ARITHMOQUINE{а'',а'}</p>
    <p>и затем проделываем стандартный трюк. Предположим, что Геделев номер приведенного выше «дяди» — <emphasis>h.</emphasis> Арифмоквайнируя дядю, мы получаем суждение Хенкина:</p>
    <p>Eа:Eа' &lt;ПАРА-ДОКАЗАТЕЛЬСТВА-ТТЧ{а,а'}&#923;</p>
    <p>ARITHMOQUINE{SSS…SSS/a'',a'}&gt;</p>
    <p>.                      |____|</p>
    <p>S повторяется <emphasis>h</emphasis> раз</p>
    <p>(Кстати, видите ли вы, в чем это суждение отличается от —G?) Я привожу его целиком, чтобы показать, что оно не дает «рецепта» собственной деривации; оно просто утверждает, что такая деривация <emphasis>существует</emphasis>. Вы можете спросить, верно ли это утверждение? Существуют ли деривации суждений Хенкина? Действительно ли эти суждения являются теоремами? Полезно вспомнить, что не обязательно верить политику, провозглашающему: «Я честный», — это может оказаться как правдой, так и враньем. Достойны ли суждения Хенкина большего доверия, чем политики? </p>
    <p>Оказывается, что суждения Хенкина всегда истинны. Хотя пока нам не совсем понятно, почему это так, придется нам здесь принять этот интересный факт на веру.</p>
    <subtitle>Явные и неявные суждения Хенкина</subtitle>
    <p>Я упомянул о том, что суждения Хенкина ничего не говорят о собственной деривации; они лишь утверждают, что такая деривация существует. Возможно придумать вариацию на тему суждений Хенкина — а именно, суждения, <emphasis>явно описывающие</emphasis> собственную деривацию. Интерпретацией на высшем уровне подобного суждения было бы не «существует некая последовательность строчек, являющаяся моей деривацией», а «описанная ниже последовательность строчек … является моей деривацией». Давайте назовем первый тип суждений <emphasis>неявным</emphasis> суждением Хенкина. Новое суждение, соответственно, будет <emphasis>явным</emphasis> суждением Хенкина, поскольку в нем содержится явное описание собственной деривации. Заметьте, что в отличие от своих неявных собратьев, явные суждения Хенкина <emphasis>не обязательно должны являться теоремами</emphasis>. На самом деле, очень легко написать строчку, которая утверждает, что ее деривация состоит из единственной строчки 0=0, — ложное утверждение, поскольку 0=0 не является деривацией чего бы то ни было. Однако возможно также написать явное суждение Хенкина, <emphasis>являющееся</emphasis> теоремой, — то есть суждение, в действительности дающее рецепт собственной деривации.</p>
    <subtitle>Суждение Хенкина и самосборка</subtitle>
    <p>Я объяснил здесь разницу между явными и неявными суждениями Хенкина потому, что она соответствует важному различию между типами вирусов. Существует некие вирусы, например, такие, как вирусы табачной мозаики, которые называются <emphasis>самособирающимися</emphasis>, и такие вирусы, как наши знакомцы Т-фаги, не являющиеся <emphasis>самособирающимися</emphasis>. Что означает это различие? Оно аналогично различию между явными и неявными суждениями Хенкина.</p>
    <p>В ДНК самособирающегося вируса закодированы только части нового вируса, но там нет кода <emphasis>энзимов</emphasis>. Как только эти части оказываются собраны, они присоединяются одна к другой без помощи энзимов. Этот процесс зависит от химического «влечения» частей друг к другу, когда они плавают в густом «химическом бульоне» клетки. Не только вирусы, но также некоторые органеллы — например, рибосомы — способны на самосборку. Иногда для этого бывают нужны энзимы — но в таких случаях они беззастенчиво набираются из клетки-хозяйки и используются для сборки «агрессора». Говоря о самосборке, я имею в виду весь этот процесс.</p>
    <p>С другой стороны, в ДНК более сложных вирусов, таких как четные Т- фаги, закодированы не только части, но и различные энзимы, играющие важную роль в сборке этих частей в одно целое. Поскольку процесс сборки здесь не спонтанный, а требующий определенной «техники», подобные вирусы не считаются самособирающимися. Таким образом, основная разница между самособирающимися и не-самособирающимися единицами заключается в том, что первым удается воспроизвестись не сообщая клетке никаких сведений о собственной сборке, в то время как последние должны давать инструкции о том, как их собирать.</p>
    <p>Теперь читателю, вероятно, уже ясна параллель с явными и неявными суждениями Хенкина. Неявные суждения Хенкина самодоказательны, но ничего об этих доказательствах не говорят — они аналогичны самособирающимся вирусам. Явные суждения Хенкина управляют построением своего собственного доказательства — они аналогичны более сложным вирусам, дающим клетке-хозяйке команды по построению собственных копий.</p>
    <p>Понятие самособирающихся биологических структур такой сложности как вирусы, поднимает вопрос о возможности создания сложных самособирающихся машин. Представьте себе набор частей, которые, если поместить их в благоприятное окружение, спонтанно группируются и собираются в сложную машину. Это звучит неправдоподобно, но, на самом деле, это весьма аккуратное описание процесса самовоспроизводства вируса табачной мозаики путем самосборки. Информация для сборки организма не сконцентрирована в какой-то одной его части, а распространена по всем частям.</p>
    <p>Это идея может завести нас довольно далеко, как было показано в Диалоге «Благочестивые размышления курильщика». Мы видели, как Краб использовал идею о том что информация для самосборки может быть распространена по всем частям аппарата, вместо того, чтобы быть сконцентрированной в какой-то одной его части. Он надеялся, что это предохранит его новый патефон от Черепашьих атак. К несчастью, так же, как и в случае самых сложных схем аксиом, как только система построена и «упакована в ящик», эта определенность делает ее уязвимой для достаточно хитрого «Геделизатора»— это и было темой грустного рассказа Краба. Несмотря на кажущуюся бессмысленность, фантастический сценарий этого Диалога не так далек от реальности в странном, сюрреалистическом мире клетки.</p>
    <subtitle>Две выдающиеся проблемы: Дифференциация и Морфогенезис</subtitle>
    <p> Допустим что посредством самосборки строятся организмы на уровне клеток и некоторых вирусов — но как насчет сложнейших макроскопических структур таких, как тела слона, паука или венериной мухоловки? Как встроены в мозг птицы инстинкт нахождения дома или в мозг собаки — охотничий инстинкт? Каким образом, всего лишь диктуя, какие <emphasis>белки</emphasis> должны производиться в клетке, ДНК осуществляет такой удивительно точный контроль над структурой и функциями макроскопических живых организмов? Здесь возникают две вопроса. Один касается клеточных различий каким образом разные клетки, имеющие абсолютно одинаковую ДНК, выполняют различные роли — скажем клеток почек костного мозга или головного мозга? Другой вопрос касается морфогенезиса («рождения формы») каким образом межклеточное сообщение на местном уровне ответственно за образование крупномасштабных, глобальных структур — таких как части тела, форма лица, разные области мозга? Хотя в  настоящий момент наше понимание клеточных различий и морфогенезиса ограниченно, мы предполагаем, что этот метод заключается в весьма тонком и точно отлаженном механизме прямой и обратной связи между клетками, говорящем им, когда они должны «включать» и «выключать» производство различных белков.</p>
    <subtitle>Прямая и обратная связи</subtitle>
    <p>Обратная связь происходит, когда в клетке наблюдается избыток или недостаток некоего необходимого материала. Тогда клетка должна каким-то образом отрегулировать «конвейер», на котором происходит сборка данной субстанции. Прямая связь также касается регулировки «конвейера», но при этом регулируется не количество конечного продукта, а количество его <emphasis>предшественника</emphasis> на конвейере. Существуют два основных механизма для достижения негативной прямой и обратной связи. Один способ заключается в том, чтобы «засорить» активные центры соответствующих энзимов, таким образом предотвращая их действие. Это называется <emphasis>торможением</emphasis>. Другой способ — прекращение самого производства соответствующих энзимов. Это называется <emphasis>подавлением</emphasis>. Торможение осуществить несложно: для этого надо лишь заблокировать активный центр первого энзима цепи и весь процесс синтеза замирает.</p>
    <subtitle>Белки-репрессоры и индукторы</subtitle>
    <p>Подавление — более сложный процесс. Каким образом клетка может остановить производство гена? Ответ заключается в том, что клетка предотвращает, в первую очередь, его транскрипцию. Это означает, что она должна остановить работу полимеразы РНК. Это может быть сделано путем возведения преграды на ее пути вдоль ДНК, именно перед тем геном, транскрипцию которого клетка хочет предотвратить. Такие препятствия существуют и называются <emphasis>репрессорами</emphasis>. Это белки, прикрепляющиеся к специальным местам «для препятствий» на ДНК, называющимся <emphasis>операторами</emphasis>. Таким образом, оператор — это контрольное место для гена (или генов), которые следуют сразу за ним; эти гены называются его <emphasis>оперонами</emphasis>. Поскольку несколько энзимов часто работают над длинными химическими превращениями вместе, они бывают закодированы последовательно; поэтому опероны часто содержат не один, а несколько генов. Результатом такого последовательного подавления оперона является то, что целой серии генов не удается протранскрибироваться — а это, в свою очередь, означает, что целый набор соответствующих энзимов не будет синтезирован.</p>
    <p>Как насчет положительных прямой и обратной связей? Здесь снова имеются две возможности: (1) «прочистить» заблокированные энзимы или (2) прекратить подавление соответствующего оперона. (Заметьте, насколько природа любит двойное отрицание! Для этого, возможно, существует какая-то серьезная причина.) Механизм, подавляющий подавление, действует при помощи класса молекул, называемых <emphasis>индукторами</emphasis>. Роль индуктора проста: он соединяется с белком репрессора прежде, чем тот успевает присоединиться к оператору молекулы ДНК. Получающийся комплекс «индуктор-репрессор» не способен присоединиться к оператору, и, таким образом, соответствующий оперон может быть транскрибирован в мРНК и затем переведен в белок. Часто индуктором является конечный продукт или его предшественник.</p>
    <subtitle>Сравнение между обратной связью и Странными Петлями</subtitle>
    <p>Необходимо проводить различие между простыми типами обратной связи, возникающими в процессе торможения и подавления, и петлями, возникающими между различными уровнями информации, показанными на схеме Централизованной Догмы. Оба эти явления, в каком-то смысле, являются примерами обратной связи, но последнее намного глубже первого. Когда некая аминокислота, скажем, триптофан или изолеицин, действует как обратная связь (в форме индуктора) и присоединяется к своему репрессору, чтобы воспроизвестись в большем количестве, она не объясняет, <emphasis>как именно</emphasis> ее производить, а лишь приказывает энзимам увеличить ее производство. Это можно сравнить со звуками радио, которые, достигнув уха слушателя, могут вызвать у того желание увеличить или уменьшить громкость. Совсем другое дело — ситуация, в которой сам диктор велит слушателям изменить громкость, или настроиться на другую волну — или даже объясняет, как построить другое радио! Такая ситуация гораздо более похожа на коммуникацию между информационными уровнями, поскольку здесь информация, заключенная в радиосигнале, «расшифровывается» и переводится в мысленные структуры. Радиосигнал состоит из компонентов, чье символическое значение важно — это похоже более на пример использования, чем упоминания. С другой стороны, когда сигнал слишком громок, символы теряют свое значение и воспринимаются просто как громкие звуки — пример упоминания, скорее чем использования. Этот случай более походит на петли обратной связи, при помощи которых белки регулируют собственное воспроизводство.</p>
    <p>Существует предположение, что разница между двумя соседними клетками имеющими совершенно одинаковый генотип, но разные функции, заключается в том, что, благодаря подавлению различных сегментов их геномов, у них оказываются различные наборы активных белков. Эта гипотеза объясняет феноменальные различия между клетками в разных органах человеческого тела.</p>
    <subtitle>Два простых примера различия</subtitle>
    <p>Процесс, при помощи которого одна первоначальная клетка воспроизводится снова и снова, порождая множество различных клеток со специальными функциями, можно сравнить с распространением некоего письма по цепочке, где каждый человек должен скопировать <emphasis>первоначальное</emphasis> послание, при этом добавив к нему нечто свое. Через некоторое время письма будут очень отличаться друг от друга.</p>
    <p>Еще одним примером идеи дифференциации является простая компьютерная аналогия различающего авто-репа. Представьте себе коротенькую программу контролирующуюся при помощи переключателя с двумя позициями, А и В. Внутренний параметр программы — натуральное число N. Программа может работать в двух режимах А или В. Когда она работает в режиме А, она самовоспроизводится в соседнем районе компьютерной памяти — но при этом новый, «дочерний» параметр N возрастает на единицу. Работая в режиме В, программа не самовоспроизводится — вместо этого она вычисляет величину выражения:</p>
    <p>(-1)/(2N+1)</p>
    <p>и добавляет результат к накопленной общей сумме.</p>
    <p>Предположим, что в начале в памяти имелась одна копия программы, N = 0, и программа находилась в режиме А. Результатом явится копия программы в соседнем районе памяти, N будет равняться 1. Повторив процесс, мы получим новую копию в соседнем районе памяти, с N = 2. И так далее, и тому подобное… Память при этом загружается большой программой. Когда память заполняется, процесс останавливается. Теперь мы можем считать, что память занята <emphasis>одной</emphasis> большой программой, составленной из множества похожих, но дифференцированных модулей — «клеток».</p>
    <p>Теперь представьте, что мы переключаем эту большую программу на режим В. Что при этом получается? Первая «клетка» дает 1/2. Вторая «клетка» дает -1/3 и добавляет это к предыдущему результату. Третья «клетка» добавляет к общей сумме +1/5 …</p>
    <p>В результате весь «организм» — большая программа — вычисляет сумму ряда:</p>
    <p>1 -1/3 +1/5 -1/7 +1/9 -1/11 +1/13 -1/15 +…</p>
    <p>Число членов этого ряда равно количеству «клеток», умещающихся в памяти. И поскольку этот ряд сходится (хотя и медленно), стремясь к &#960;/4, его можно назвать «фенотипом», чья функция — вычисление величины знаменитой математической постоянной.</p>
    <subtitle>Смешение уровней в клетке</subtitle>
    <p>Я надеюсь что описание таких процессов как «наклеивание ярлыков», самосборка, дифференциация, морфогенез, а также транскрипция и трансляция, помогли читателю глубже понять необычайно сложную систему клетки — систему обработки информации, обладающую некоторыми удивительными чертами. На схеме Централизованной Догмы мы видели, что хотя мы и можем попытаться провести четкую границу между программой и данными, это различие в каком-то смысле произвольно. Более того, переплетены между собой не только <emphasis>программа</emphasis> и <emphasis>данные</emphasis> — в этом переплетении участвуют также <emphasis>интерпретатор</emphasis>, физический <emphasis>процессор</emphasis> и даже <emphasis>язык</emphasis> программы. Таким образом, хотя в какой-то степени и возможно провести границы между уровнями и разделить их, важно также иметь в виду перекрещивание и смешение уровней. Примером этого является тот удивительный факт, что в биологических системах все подсистемы, необходимые для самовоспроизводства (язык, программа, данные, интерпретатор и процессор) так тесно сотрудничают, что все они воспроизводятся одновременно! Это показывает, насколько биологический авто-реп глубже всего, что пока удалось создать в этой области людям. Например, программа авто-репа, изложенная в начале этой главы, опирается на существование трех внешних факторов: язык, интерпретатор и процессор; ни один из этих факторов программой не воспроизводится.</p>
    <p>Постараемся подвести итоги сказанному и посмотрим, как можно классифицировать различные подсистемы клетки в компьютерных терминах. Для начала возьмем ДНК. Поскольку в ней содержится вся информация для построения белков — активных действующих лиц клетки — ДНК можно сравнить с <emphasis>программой</emphasis>, написанной на языке высшего уровня, которая затем переводится (или интерпретируется) на «машинный язык» клетки (белки). С другой стороны, сама ДНК — пассивная молекула, которая претерпевает различные изменения под действием энзимов. В этом смысле ДНК напоминает набор <emphasis>вводных данных</emphasis>. Кроме того, ДНК содержит «эталоны», по которым строятся «карточки» тРНК, — это означает, что в ДНК есть также свой собственный язык высшего уровня.</p>
    <p>Теперь перейдем к белкам. Это активные молекулы, отвечающие за функционирование клетки; следовательно, мы можем думать о них, как о <emphasis>программах</emphasis> на «машинном языке» клетки (сама клетка соответствует в нашей аналогии процессору). С другой стороны, поскольку белки относятся к аппаратуре, а большинство программ — к программному обеспечению, может быть, точнее было бы назвать белки <emphasis>процессорами</emphasis>. Кроме того, белки часто воздействуют друг на друга, что уподобляет их <emphasis>вводным данным</emphasis>. Белки можно также назвать <emphasis>интерпретаторами</emphasis>, если считать ДНК набором программ на языке высшего уровня; в этом случае, энзимы просто выполняли бы программы, написанные на коде ДНК — иными словами, белки работали бы как интерпретаторы.</p>
    <p>Далее перейдем к рибосомам и молекулам тРНК. Они способствуют переводу из ДНК в белки, что можно сравнить с переводом программы, написанной на языке высшего уровня, на машинный язык. Таким образом, рибосомы действуют как <emphasis>интерпретаторы</emphasis>, а молекулы тРНК определяют язык высшего уровня. Существует, однако, другая точка зрения на трансляцию, утверждающая, что рибосомы — <emphasis>процессоры</emphasis>, в то время как тРНК — <emphasis>интерпретаторы</emphasis>.</p>
    <p>Мы затронули анализ взаимоотношений между этими биомолекулами только поверхностно. При этом мы увидели, что природе нравится смешивать уровни, которые, с <emphasis>нашей</emphasis> точки зрения, кажутся весьма различными. В действительности, в теории вычислительной техники уже сейчас существует тенденция смешения этих, кажущихся такими разными, уровней системы обработки информации. Особенно это верно в области исследований по Искусственному Интеллекту, обычно идущих во главе разработки компьютерных языков.</p>
    <subtitle>Происхождение жизни</subtitle>
    <p>После знакомства с так сложно переплетенными подсистемами аппаратуры и программного обеспечения возникает естественный и важный вопрос: «Каким образом все это вообще началось?» Это на самом деле удивительно. Приходится предположить нечто вроде процесса поднятия самого себя за волосы, подобного тому процессу, который используется при создании новых компьютерных языков — однако подобный подъем от уровня молекул до уровня целой клетки почти невозможно вообразить. Существует несколько теорий о происхождении жизни, но ни одна из них не смогла пока дать ответа на главнейший из главных вопросов: «Как возник Генетический Код и механизмы для его трансляции — рибосомы и тРНК?» Пока нам придется вместо ответа удовольствоваться чувством удивления и восхищения, может быть, эти чувства более удовлетворительны, чем сам ответ — по крайней мере, на время.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_130.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 104. М.К. Эшер. «Кастровалва» (литография, 1930).</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Магнификраб в пирожоре</p>
    </title>
    <p><emphasis>Чудный весенний денек, воскресенье. Черепаха и Ахилл отправились погулять за город, они решили взобраться на гору, на вершине которой, как они слышали, есть замечательная чайная, где к чаю подаются отличные пирожные.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Маг, о маг! Этот краб —</p>
    <p>Черепаха: Этот краб??</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я хочу сказать, наш общий знакомый, м-р Краб, кажется мне совершенно магическим созданием… Где вы еще найдете такого разумного краба? Он, может быть, раза в два умнее любого из своих собратьев. Даже в три. Или даже —</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Боже мой! Как вы возвеличиваете Краба!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я всего лишь восхищаюсь его —</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: О, не надо ничего объяснять — я тоже его поклонница. Кстати о поклонниках Краба — говорила ли я вам, какое занятное письмо один из них недавно послал Крабу?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не помню. От кого было письмо?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: На нем была наклеена индийская марка; имя отправителя — м-р Няунамар.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Интересно, почему человек, который никогда не видел Краба, решил послать ему письмо? И откуда он узнал его адрес?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Видимо, посчитал, что Краб — математик. В письме содержатся некие результаты, которые… О! Легок на помине! Вот и сам Краб, ползет вниз по холму!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Пока! Приятно было с вами поболтать. Что ж, мне пора. Так наелся — в меня уже ни кусочка не влезет! Я сам только что оттуда — отличное местечко! Вы никогда не были в чайной на горе? Как дела, Ахилл? О, да это же Ахилл! Привет, привет! Не г-жа ли это Черепаха?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Приветствую вас, м-р К Вы собрались сходить в чайную на горе?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Точно — как вы догадались? Я хочу отведать наполеонов — мое любимое лакомство! Впрочем, я так голоден, что мог бы слопать и лягушку. О, да это же Ахилл! Как дела, Ахилл?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Могло бы быть и хуже.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вот и славно! Но умоляю, не давайте мне прерывать вашей ученой беседы. Позвольте мне к вам присоединиться — я постараюсь вам не мешать.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Напротив — я только что собиралась описать то странное письмо, которое вы получили несколько недель тому назад; но думаю, что Ахилл предпочтет получить эти сведения, так сказать, из первых клешней.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Дело было так. Этот Няунамар, по-видимому, никогда не обучался математике, вместо этого он придумал свои собственные методы для открытия новых математических истин. Некоторые его идеи меня просто поразили — я никогда не видел ничего подобного. Например, он прислал мне карту Индии, которую ему удалось раскрасить, по меньшей мере, в 1729 цветов!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: 1729! Вы сказали «1729»?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Да, а почему вас это удивляет?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Знаете ли, 1729 — очень интересное число.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: И правда, мне это как-то не пришло в голову.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: В частности, 1729 — номер того такси, в котором я ехал сегодня утром к Черепахе!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Как интересно! А не могли бы вы мне сказать заодно и номер того троллейбуса, на котором вы поедете к г-же Черепахе завтра утром?</p>
    <p><emphasis>Ахилл (после минутного раздумья)</emphasis>: Я точно не знаю, но мне кажется, что это будет очень большое число.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: У Ахилла на эти дела особый нюх.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Да. Так вот, как я говорил, Няунамар в своем письме также доказал, что каждое четное простое число представляет собой сумму двух нечетных чисел и что не существует положительных целых решений уравнения:</p>
    <p>а <sup>n</sup> + b <sup>n</sup> = с <sup>n</sup>, где n = 0</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что? Неужели ему удалось одним махом разрешить все эти классические задачки? Да он, кажется, настоящий гений!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Но постойте, Ахилл — неужели у вас не возникает ни тени сомнения?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что? Ах да, тени сомнения. Разумеется, возникают. Надеюсь, вы не думаете, что я поверил в то, что Краб действительно получил подобное письмо? Меня не так-то просто обвести вокруг пальца, знаете ли. Наверное, это письмо, г-жа Черепаха, на самом деле получили Вы.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: О, нет, Ахилл! То, что письмо было адресовано м-ру Крабу — чистая правда. Я имела в виду, не возникают ли у вас сомнения по поводу содержания самого письма, его странных утверждений?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Почему бы им возникнуть? Гм-м… Разумеется, возникают. Я вообще чрезвычайный скептик, как вы оба отлично знаете. Меня очень трудно в чем-либо убедить, неважно, истина это или ложь.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Отлично сказано, Ахилл. Поистине, вы знаток секретов собственного мозга.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: У вас не возникало мысли, друзья, что утверждения Няунамара могут быть ошибочными?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Честно говоря, Ахилл, поскольку я такой консерватор, я сразу об этом подумал. На самом деле, мне сначала показалось, что это совершеннейшая утка. Но потом я решил, что мало кому удалось бы высосать из пальца такие странные и сложные результаты. В конце концов, все свелось к вопросу: «Что более вероятно: что письмо написано очень талантливым шарлатаном, или что его написал гениальный математик?» И вскоре я вычислил, что более вероятно первое.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но вы все же проверили его утверждения?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: К чему? Мой вероятностный аргумент намного лучше любого математического доказательства — он вполне убедителен. Однако г-жа Черепаха настояла на строгом доказательстве и мне пришлось проверить все результаты Няунамара. К моему удивлению, они оказались истинными! Я, однако, никогда не пойму, как ему удалось их получить. Наверное, при помощи удивительной и непостижимой восточной магии. Нам этого понять не дано. Это единственное объяснение, которое имеет хоть какой-то смысл.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: М-р Краб всегда легко поддавался на удочку мистицизма и всяких странных идей — но мне трудно поверить в подобное объяснение. Я совершенно уверена, что всем вычислениям Няунамара можно найти соответствие в ортодоксальной математике. Я вообще думаю, что, занимаясь математикой, невозможно намного отклониться от традиционного курса.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это интересное мнение. Думаю, что оно связано с Тезисом Черча-Тюринга и другими подобными темами.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: О, давайте оставим в стороне все эти технические детали — в такой чудесный денек! — и насладимся лучше тишиной леса, пением птиц, и игрой солнечных зайчиков на почках и молодых листочках Хо!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я — за! Как известно, все поколения Черепах испокон веков наслаждались красотой природы.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Как и все поколения Крабов.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы, часом, не захватили с собой вашу флейту, г-н Краб?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Разумеется захватил! Я ношу ее с собой везде. Хотите послушать мелодию-другую?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это было бы прелестно, в таком пасторальном окружении. Вы играете по памяти?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: К сожалению, это выше моих возможностей. Мне нужны ноты. Но это не проблема — у меня с собой есть несколько очень милых пьесок.</p>
    <p><emphasis>(Краб открывает тонкую папку и вытаскивает несколько листов бумаги. На первом листе — следующие символы:</emphasis></p>
    <p>Ea:~Sa=0</p>
    <p><emphasis>Он кладет этот лист на небольшой пюпитр, прикрепленный к флейте, и начинает играть. Мелодия оказывается очень короткой.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Очень мило. <emphasis>(Заглядывает в ноты и лицо его принимает недоуменное выражение.)</emphasis> Но зачем вы прикрепили к флейте это высказывание теории чисел?</p>
    <p><emphasis>(Краб смотрит на свою флейту, на ноты, затем с удивлением оглядывается.)</emphasis> </p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я вас не понимаю. Какое высказывание теории чисел?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: «Ноль не следует ни за каким натуральным числом». Вон там в ваших нотах!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Это третий постулюд Пеано — у него их пять, и я переложил каждый из них для флейты. Это очень простые и легко запоминающиеся мелодии.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не понимаю, как можно играть математическое суждение, как если бы оно было нотами!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я же вам сказал это вовсе не математическое суждение, а постулюд Пеано! Хотите послушать еще один?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: С удовольствием.</p>
    <p><emphasis>(Краб кладет на пюпитр другой лист бумаги, на этот раз Ахилл не спускает с него глаз.)</emphasis></p>
    <p>Я следил за вами, вы смотрели на эту ФОРМУЛУ на листе. Вы уверены, что это музыкальная нотация? Я мог бы поклясться, что это больше напоминает нотацию, которая используется в формализованной теории чисел!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Как странно. Насколько я могу судить, это ноты, а не математические формулы. Конечно, я весьма далек от математики… Хотите послушать еще какую-нибудь мелодию?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Прошу вас. У вас есть с собой и другие ноты?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: У меня их целая куча.</p>
    <p><emphasis>(Он достает новый лист и кладет его на пюпитр. На листе написаны следующие символы:</emphasis></p>
    <p>~Ea:Eb:(SSa*SSb)=SSSSSSSSSSSSS0</p>
    <p><emphasis>Пока Краб играет, Ахилл не спускает глаз с бумаги.)</emphasis></p>
    <p>Правда, мило?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да, премиленькая пьеска. Но должен признаться, что ваши ноты все более походят в моих глазах на теорию чисел.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Ах, боже мой! Это моя обычная музыкальная запись. Я просто не понимаю, где вы видите все эти внемузыкальные понятия в этой простенькой записи! Это же совершенно из другой оперы!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не согласитесь ли вы сыграть пьесу моего собственного сочинения?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: С превеликим удовольствием. Она у вас с собой?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Нет, но мне кажется, что я смогу запросто что-нибудь сочинить.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Должна вас предупредить, Ахилл, что Краб — строгий судья мелодий, написанных не им; так что не расстраивайтесь, если он не оценит ваших усилий по достоинству.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Благодарю вас за предупреждение, но я все же попробую…</p>
    <p><emphasis>(Он пишет:</emphasis></p>
    <p>((SSS0*SSS0)+(SSSS0*SSSS0))=(SSSSS0*SSSSS0)</p>
    <p><emphasis>Краб берет у него бумагу, смотрит на нее в раздумье, кладет ее на пюпитр и начинает играть.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Что ж, это весьма неплохо, Ахилл. Мне нравится этот странный ритм.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что же в нем странного?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Может быть вам, как композитору, он кажется естественным, но для меня переход с 3/3 на 4/4 и, затем, на 5/5 звучит экзотически. Если у вас есть для меня еще что-нибудь, я с удовольствием это сыграю.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Благодарю вас. Я никогда раньше не сочинял музыку и должен признаться, что я представлял себе это занятие не совсем так. Что же, попробую написать еще одну мелодию. <emphasis>(Набрасывает на листе следующую строчку.)</emphasis></p>
    <p>~Ea:Eb:(SSa*SSb)=SSSSSSSSSSSSSS0</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Гм-м… Мне кажется, что это точная копия моей предыдущей пьесы.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, нет! Я добавил одно S. Теперь их стало четырнадцать.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Ах да, конечно. <emphasis>(Он начинает играть, и на лице его появляется гримаса недовольства.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я надеюсь, что мое сочинение не кажется вам неблагозвучным!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вы написали эту мелодию по мотивам моей пьесы. Но боюсь, Ахилл, что вы не оценили всех ее тонкостей… Хотя как я могу требовать этого от вас после одного прослушивания? Иногда бывает трудно понять, на чем основана красота произведения. Ее легко спутать с поверхностными аспектами пьесы и имитировать их. Но сама красота лежит глубоко внутри; может быть, она вообще недоступна анализу.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Боюсь, что я немного запутался в вашем ученом комментарии. Я понял, что моя пьеса не удовлетворяет вашим высоким требованиям — но в чем именно заключается моя ошибка? Может быть, вы согласитесь мне растолковать?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вашу композицию можно поправить, вставив в конце три — а, впрочем, можно и пять — S. Это создаст тонкий и неожиданный эффект.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Понятно.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Но пьесу можно изменить и по-другому. Мне, например, кажется, что лучше всего прибавить слева еще одну тильду. Это создаст приятный баланс между началом и концом. Две тильды подряд никогда не помешают — они придают мелодии этакий веселый изгиб, знаете ли.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А что, если я послушаюсь обоих советов сразу и напишу следующую пьеску?</p>
    <p>~~EaEb:(SSa*SSb)=SSSSSSSSSSSSSSSSS0</p>
    <p><emphasis>Краб (с выражением болезненного неудовольствия)</emphasis>: Ахилл, вам необходимо запомнить следующее: никогда не пытайтесь выразить слишком многое в одной и той же пьесе. Так можно достичь того порога, за которым пьесу уже ничто не спасет. Любые попытки исправить дело только все ухудшат. Как раз это произошло сейчас с вашей пьесой. Вы ухватились сразу за оба моих предложения, и вместо того, чтобы добавить пьесе красоты, это нарушило равновесие и лишило пьесу всякой привлекательности.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Почему такие похожие пьесы, как ваша, с 13 S, и моя, с 14 S, кажутся вам настолько разными? По-моему, в остальном они идентичны!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: О, небо! Между ними — огромная разница. Это как раз тот случай, когда словами невозможно передать всего того, что чувствует душа. Осмелюсь сказать, что таких правил, которые определяли бы, красива ли какая-либо пьеса, не существует, да и не может существовать. Чувство Красоты принадлежит исключительно царству разума; разума, которому жизненный опыт сообщил глубину, превосходящую любые объяснения, основанные на наборе правил.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я навсегда запомню эти идеи о природе Красоты. Наверное, нечто похожее можно сказать и об Истине?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Без сомнения. Истина и Красота соотносятся, как… как…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как математика и музыка?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вы читаете мои мысли! Откуда вы знаете, что я как раз об этом думал?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ахилл очень непрост, м-р Краб. Вы его недооцениваете.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы думаете, что может существовать связь между истинностью или ложностью определенного математического утверждения и красотой (или отсутствием таковой) соответствующей музыкальной пьесы? Или же это лишь моя фантазия?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Мне кажется, вы заходите слишком далеко. Говоря о связи музыки и математики, я выражался символически, понимаете? Что касается прямой связи между музыкальной пьесой и математическим утверждением, я питаю на этот счет глубочайшие сомнения. Позвольте мне дать вам скромный совет: не тратьте время на подобные пустые выдумки.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы, без сомнения, правы. Это было бы совершенно бесполезно. Лучше я сосредоточусь на оттачивании моего музыкального вкуса, придумав еще несколько пьес. Согласитесь ли вы быть моим наставником, м-р Краб?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Буду счастлив послужить проводником на вашем пути к пониманию музыки.</p>
    <p><emphasis>(Ахилл берет карандаш и погрузившись, казалось бы, в состояние глубочайшего сосредоточения, пишет:</emphasis></p>
    <p>&#923;00aA'V~&#923;&#923;:b+cS(EE=0&#923;э((~d)&lt;V(AS*+(&gt;V</p>
    <p><emphasis>(У Краба от удивления лезут глаза на лоб.)</emphasis></p>
    <p>Вы действительно хотите, чтобы я сыграл это… это… чем бы это ни было?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, пожалуйста, прошу вас!</p>
    <p><emphasis>(Краб начинает с трудом играть.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Браво! Браво! Скажите, Ахилл, ваш любимый композитор, случайно, не Джон Кейдж?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Сказать по правде, он мой любимый анти-композитор. Так или иначе, я рад, что вам понравилась МОЯ музыка.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Может быть, прослушивание подобной какофонии кажется вам забавным, но я уверяю вас, что для чувствительного уха композитора эти чудовищные, режущие диссонансы и бессмысленные ритмы — настоящее мучение. Я-то думал, Ахилл, что у вас есть музыкальный вкус. Неужели ваши предыдущие пьесы получились хорошо по чистой случайности?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, простите меня пожалуйста, м-р Краб. Я просто решил исследовать возможности вашей музыкальной нотации. Я хотел услышать, какие звуки получаются, когда я пишу некую последовательность символов, а заодно узнать, как вы оцениваете пьесы, написанные в разных стилях.</p>
    <p><emphasis>Краб (ворчливо)</emphasis>: Я вам, знаете, не автоматическая музыкальная машина и не мусорное ведро для музыкальных отбросов.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Умоляю, простите. Но я все же чувствую, что сочинение этой пьески меня многому научило и я уверен, что теперь смогу писать гораздо лучшую музыку. И если вы согласитесь сыграть еще одно мое сочинение, ваше мнение о моих композиторских способностях непременно изменится в лучшую сторону.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Хорошо. Давайте попытаемся.</p>
    <p><emphasis>(Ахилл пишет:</emphasis></p>
    <p>Aa:Ab:&lt;(a*a)=(SS0*(b*b))эa=0&gt;</p>
    <p><emphasis>и Краб играет.)</emphasis></p>
    <p>Вы были правы, Ахилл. Кажется, ваши музыкальные способности к вам вернулись. Эта пьеса — настоящая драгоценность! Как вам удалось ее написать? Я никогда не слыхал ничего подобного. Она следует всем законам гармонии, и, тем не менее, в ней есть некая — как бы это сказать — иррациональная привлекательность. Я не могу определить этого точнее, но именно это меня в ней притягивает.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я так и думал, что вам это понравится.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Как называется ваше сочинение, Ахилл? Мне кажется, что ему подошло бы название «Песнь Пифагора». Вы наверное, помните, что Пифагор был одним из первых, кто стал изучать музыкальные звуки.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Верно. Это очень хорошее название.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Кроме того не Пифагор ли открыл, что отношение двух квадратов никогда не равняется двум?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Думаю что вы правы. В свое время это считалась еретическим открытием, поскольку никто раньше не догадывался о существовании чисел — таких как квадратный корень из двух — которые нельзя представить, как отношение двух целых чисел. Это открытие было ужасно и для самого Пифагора. Он решил что в абстрактном мире чисел обнаружился неожиданный и кошмарный дефект, могу себе представить, в какое отчаяние пришел бедняга.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Простите вы кажется сказали что-то о чае? Кстати — где же та знаменитая чайная? Долго нам еще карабкаться?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Не волнуйтесь мы будем на месте через пару минут.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Гм-м. Я как раз успею просвистеть вам мотивчик, который сегодня утром услышал по радио.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Погодите минутку, достану бумагу. Я хочу записать эту мелодию. <emphasis>(Копается в папке и вытаскивает чистый лист )</emphasis> Готово.</p>
    <p><emphasis>(Ахилл начинает свистеть, мелодия оказывается довольно длинной. Краб быстро записывает, стараясь не отстать.)</emphasis></p>
    <p>Можете ли вы повторить несколько последних тактов?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Конечно.</p>
    <p><emphasis>(После нескольких повторений Краб, наконец, заканчивает и с гордостью показывает свою запись</emphasis></p>
    <p>&lt;((SSSSS0*SSSSS0)+(SSSSS0*SSSSS0))=(SSSSSSS0*SSSSSSS0)+(S0*S0))</p>
    <p>&#923;~Eb:&lt;Ec:(Sc+b)=((SSSSSSS0 SSSSSSS0)+(S0 S0))&#923;Ed:Ed':Ee:Ee'</p>
    <p>&lt;~&lt;d=eVd=e'&gt;&#923;&lt;b=((Sd*Sd)+(Sd'*Sd'))Ab=((Se*Se)+(Se'*Se'))&gt;&gt;&gt;&gt;</p>
    <p><emphasis>Затем он берет флейту и играет записанную им мелодию)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Интересно это похоже на индийскую мелодию.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Нет, мне кажется для индийской мелодии она слишком проста. Впрочем, я не специалист.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вот мы и пришли! Где мы сядем, на веранде?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Если вы не возражаете, лучше сесть внутри, я уже и так слишком долго был на солнце.</p>
    <p><emphasis>(Они входят в чайную, полную народа, садятся за единственный свободный столик и заказывают чай с пирожными. Не проходит и получаса, как им приносят поднос с аппетитными сладостями, каждый выбирает свое любимое пирожное.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Знаете, м р К, мне бы хотелось услышать ваше мнение о мелодии, которую я только что сочинил.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Покажите, можете записать ее на этой салфетке.</p>
    <p><emphasis>(Ахилл пишет</emphasis></p>
    <p>Aa:Eb:Ec:&lt;~Ed:Ee:&lt;(SSd*SSe)=bV(SSd*SSe)=c&gt;&#923;(a+a)=(b+c)&gt;</p>
    <p><emphasis>Краб и Черепаха с интересом изучают его запись)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Как вы думаете, м-р К, это красивая пьеса?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Гм-м… Я считаю… Мне кажется… <emphasis>(В явном замешательстве ерзает на стуле.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: В чем дело? Достоинства этой пьесы оказалось определить труднее, чем достоинства других моих сочинений?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Э-э-э… Нет, нет, это совсем не то. Как бы это сказать… дело в том, что мне надо УСЛЫШАТЬ пьесу, чтобы иметь возможность о ней судить.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Так за чем же дело стало? Прошу вас, сыграйте мою пьеску и скажите нам, находите ли вы ее красивой.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Конечно, конечно… Я был бы чрезвычайно рад сыграть вашу пьесу; вот только…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что случилось? Вы не можете сыграть эту пьесу? Почему вы колеблетесь?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Неужели вы не понимаете, Ахилл, что исполнить вашу просьбу было бы невежливо и неделикатно по отношению к посетителям и работникам этой замечательной чайной?</p>
    <p><emphasis>Краб (с внезапным облегчением)</emphasis>: Верно! Мы не имеем права навязывать другим свою музыку.</p>
    <p><emphasis>Ахилл (подавленно)</emphasis>: О, какая жалость… А я-то ТАК надеялся узнать ваше мнение об этой мелодии!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Ух ты! Чуть не вляпался!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как? Что значит это замечание?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Да так, ничего. Просто тот господин чуть не наступил на пирожные, рассыпанные официантом минуту назад. Сегодня здесь вообще необычайное оживление, яблоку негде упасть.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Дело в том, что сегодня будет известно, кто станет счастливым обладателем приза ежегодной лотереи. Раньше в этой лотерее участвовала и я, но уже давно отчаялась. Приз простой — самовар и набор индийского чая, — но получить его хочется многим, поэтому сегодня здесь столько народу. </p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы хотите сказать, что сегодня — день розыгрыша?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вот именно, Ахилл.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А-а, понятно, я это запомню.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Что ж, пожалуй, мне пора ползти домой. Эта суета вокруг розыгрыша меня порядком утомила, а мне еще предстоит утомительный спуск по крутому склону.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: До встречи; и спасибо за урок композиции!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я и сам получил большое удовольствие; надеюсь, что когда-нибудь мы продолжим наш обмен сочинениями.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Буду ждать этого дня с нетерпением. До свидания!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: До свидания, м-р Краб.</p>
    <p><emphasis>(И краб уползает вниз по холму.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что за создание! Это ползет маг и волшебник музыки, блестящий флейтист и композитор. Мне кажется, что он в четыре раза умнее любого из своих собратьев. Или даже в пять —</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Как вы уже сказали в начале — и, кажется, собираетесь продолжать говорить во веки веков!</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА XVII: Чёрч, Тюринг, Тарский и другие</p>
    </title>
    <subtitle>Формальные и неформальные системы </subtitle>
    <p> НАСТАЛ МОМЕНТ, когда мы уже можем сформулировать один из основных тезисов этой книги любой аспект мышления можно рассматривать как описание на высшем уровне некой системы, которая на низшем уровне управляется простыми и даже формальными правилами. Под «системой» здесь, разумеется, имеется в виду мозг — если не упоминать мыслительные процессы, протекающие в другой среде, такой, скажем, как электрические цепи компьютера. Это создает образ формальной системы, лежащей в основе «неформальной системы» — такой, которая сочиняет каламбуры, находит численные закономерности, забывает имена, «зевает» фигуры в шахматной партии и так далее. То, что мы видим снаружи, — это ее неформальный, явный уровень, уровень программ. С другой стороны, в системе есть также формальный, скрытый уровень (или «субстрат»), уровень аппаратуры — удивительно сложный механизм, переходящий от одного состояния к другому по определенным, физически встроенным в него правилам, согласно поступающим извне сигналам (входным данным).</p>
    <p>Нет нужды говорить, что такой взгляд на мозг имеет множество философских и других следствий. Некоторые из них я попытаюсь описать в этой главе. Среди прочего, из этого взгляда, как кажется, следует то, что в своей основе мозг является неким «математическим» объектом. На самом деле, это, в лучшем случае, довольно неуклюжая модель мозга. Дело в том, что даже если в техническом и абстрактном смысле мозг и представляет собой некий тип формальной системы, математики работают с системами простыми и элегантными, в которых все четко определено. Мозгу же, с его десятью миллиардами частично независимых нейронов, соединенных почти случайным образом, далеко до такой ясности, так что он никогда не станет объектом изучения математиков. Если определить «математику» как нечто, чем математикам нравится заниматься, то приходится признать, что свойства мозга — не математические.</p>
    <p>Единственный способ понять такую сложную систему как мозг — это использовать блочную картину на все более высоких уровнях, при этом, разумеется, при каждом следующем шаге приходится жертвовать точностью. На высшем уровне мы получаем «неформальную систему», подчиняющуюся такому количеству сложных правил, что у нас пока не хватает слов для ее описания. Именно это — объект поисков специалистов по Искусственному Интеллекту, поисков, которые весьма отличны от математических изысканий. Однако между ними существует некоторая связь — эксперты по ИИ часто имеют математическое образование, а математики часто интересуются работой собственного мозга. Следующий отрывок из автобиографической книги Станислава Улама «Приключения математика» (Stamslaw Ulam, «Adventures of a Mathematician») иллюстрирует этот факт:</p>
    <p>Мне кажется, что можно лучше выявить … природу ассоциаций, используя для экспериментов компьютеры. Такое исследование включало бы подразделение на понятия, символы, классы символов, классы классов и так далее, так же, как это делается при исследовании сложных математических или физических систем.</p>
    <cite>
     <p>В нашем мышлении должен быть некий метод, некая рекурсивная формула. Группа нейронов начинает работать автоматически, иногда даже без внешнего импульса. Результатом этого повторяющегося процесса является растущая область возбужденных нейронов, которая передвигается по мозгу в зависимости от памяти или чего-то подобного.<a l:href="#n_48" type="note">[48]</a></p>
    </cite>
    <subtitle>Интуиция и Магическая Мистификация Краба</subtitle>
    <p>Искусственный интеллект для краткости часто называют ИИ. Мне кажется, что сокращение ИИ могло бы также обозначать Искусственную Интуицию. Цель ИИ — понять, что происходит, когда в мозгу из мириад возможностей делается бесшумный и невидимый выбор той единственной, которая кажется наиболее подходящей в данной сложной ситуации. Во многих жизненных ситуациях дедуктивные рассуждения не годятся — не потому, что они привели бы к <emphasis>неправильным</emphasis> ответам, но потому, что существует огромное множество истинных, но <emphasis>неважных</emphasis> для данной ситуации суждений; приходится принимать в расчет слишком много факторов, и потому логические рассуждения оказываются неэффективными. Взгляните на этот мини-диалог:</p>
    <p>— На днях я прочитал в газете, что…</p>
    <p>— О, вы прочитали? Из этого следует, что у вас есть глаза. Или, по крайней мере, <emphasis>один</emphasis> глаз. Или, скорее, что у вас в <emphasis>тот момент</emphasis> был по крайней мере один глаз.</p>
    <p>Здесь необходимо понимание того, что важно и что неважно; с этим связано чувство простоты и красоты. Откуда берутся эти интуитивные понятия? Каким образом они могут родиться из формальной системы мозга? В Диалоге «Магнификраб» мы встречаемся с некими необычными свойствами Крабьего мозга. По его словам, он просто слушает музыку и отличает <emphasis>красивые</emphasis> мелодии от <emphasis>некрасивых</emphasis>. (По-видимому, для него существует четкая граница.) Ахилл, однако, находит другой способ описания Крабьих способностей: Краб подразделяет суждения теории чисел на <emphasis>истинные</emphasis> и <emphasis>ложные</emphasis>. Но Краб утверждает, что если он это и делает, то только случайно, поскольку он в математике профан. Ахилл более всего удивлен тем, что Краб, как кажется, прямо нарушает знаменитую теорему метаматематики:</p>
    <p>ТЕОРЕМА ЧЁРЧА: Не существует универсального метода, позволяющего отличать теоремы ТТЧ от не-теорем.</p>
    <p>Это утверждение было доказано в 1936 году американским логиком Алонзо Чёрчем, оно находится в тесной связи с тем, что я называю:</p>
    <p>ТЕОРЕМОЙ ТАРСКОГО-ЧЁРЧА-ТЮРИНГА: Не существует универсального метода, позволяющего отличать истинные суждения теории чисел от ложных.</p>
    <subtitle>Тезис Чёрча-Тюринга</subtitle>
    <p>Чтобы лучше понять Теорему Чёрча и Теорему Тарского-Чёрча-Тюринга, рассмотрим сначала одну из идей, на которых они основаны, — <emphasis>Тезис Чёрча-Тюринга</emphasis> (часто называемый «Тезисом Черча») Это, безусловно, одно из важнейших понятий в философии математики, мозга и мышления.</p>
    <p>Этот Тезис напоминает чай тем, что его можно сделать разных степеней крепости. Я изложу здесь различные версии и мы увидим, что из них вытекает.</p>
    <p>Первая версия звучит весьма невинно и, пожалуй, даже бессмысленно:</p>
    <p>ТЕЗИС ЧЁРЧА-ТЮРИНГА, ТАВТОЛОГИЧЕСКАЯ ВЕРСИЯ: Математические задачи можно решать только математическими методами.</p>
    <p>Разумеется, смысл этого утверждения может быть выведен из смысла составляющих его частей. Под «математической задачей» я имею в виду определение того, обладает ли данное число неким арифметическим свойством. Оказывается, что при помощи Геделевой нумерации и родственных ей приемов кодификации, почти любую проблему в любой области математики можно представить в этой форме, таким образом, выражение «математическая задача» сохраняет свое обычное значение. А как насчет «математических методов»? Пытаясь решить, обладает ли некое число определенными свойствами, мы используем лишь ограниченное число операций, комбинирующихся друг с другом сложение, умножение определение равенства или неравенства. Кажется, что циклы, состоящие из этих операций, — единственный инструмент, позволяющий нам заглянуть в мир чисел. Заметьте, что я сказал «кажется». Это слово — основное в Тезисе Черча-Тюринга. Ниже — другая версия этого Тезиса:</p>
    <p>ТЕЗИС ЧЁРЧА-ТЮРИНГА, СТАНДАРТНАЯ ВЕРСИЯ: Предположим, что существует метод при помощи которого разумное существо может разделять числа на два класса. Предположим также, что этот метод всегда приводит к ответу за конечный отрезок времени, и что этот ответ — всегда один и тот же для одного и того же числа. В таком случае существует некая конечная программа на Флупе (то есть, некая общерекурсивная функция), которая будет давать точно такие же ответы, как и разумное существо.</p>
    <p>Основная идея здесь состоит в том, что любой мыслительный процесс, делящий числа на две категории, может быть описан в форме программы на Флупе. Интуиция утверждает, что других методов, чем имеющиеся во Флупе, не существует, и что невозможно использовать эти методы иначе, чем путем бесчисленных повторений (которые Флуп допускает). Тезис Черча-Тюринга невозможно доказать как Теорему математики — это всего лишь гипотеза о процессах протекающих в человеческом мозгу.</p>
    <subtitle>Версия Коллективных Процессов</subtitle>
    <p>Некоторые люди могут подумать, что предыдущая версия утверждает слишком много. Такие люди могли бы сформулировать свои возражения следующим образом: «Может существовать некто, подобный Крабу, — некто с почти мистической математической интуицией, кто при этом не умеет объяснить своих удивительных способностей. Возможно, что в мозгу такого человека происходят процессы, непредставимые на Флупе.» Идея заключается в том, что, возможно в нас заложен подсознательный потенциал для совершения вещей, превосходящих сознательные процессы — и это невозможно выразить с помощью элементарных операций Флупа. Для тех, кто выдвигает подобные возражения, мы сформулируем более слабую версию Тезиса, различающую индивидуальные и коллективные мыслительные процессы:</p>
    <p>ТЕЗИС ЧЁРЧА-ТЮРИНГА, ВЕРСИЯ КОЛЛЕКТИВНЫХ ПРОЦЕССОВ: Предположим, что существует метод, при помощи которого разумное существо может разделять числа на два класса. Предположим также, что этот метод всегда приводит к ответу за конечный отрезок времени и что этот ответ — всегда один и тот же для одного и того же числа. Если этот метод может быть эффективно сообщен одним разумным существом другому при помощи языка, то в таком случае существует некая конечная программа на Флупе (то есть, некая общерекурсивная функция), которая будет давать точно такие же ответы, как и разумное существо.</p>
    <p>Эта версия утверждает, что коллективные методы подвержены «Флупификации», но обходит молчанием индивидуальные методы. Она не говорит, что их невозможно «Флупифицировать», но, по крайней мере, оставляет эту возможность открытой.</p>
    <subtitle>Шриниваса Рамануян</subtitle>
    <p>Как доказательство против более сильных версий Тезиса Чёрча-Тюринга давайте рассмотрим случай знаменитого индийского математика первой четверти двадцатого века, Шринивасы Рамануяна 1887-1920). Рамануян (рис. 105) родился на юге Индии, в Тамилнаду; он немного изучал математику в старших классах школы. Однажды кто-то, заметив способности мальчика к математике, подарил ему слегка устаревший учебник по математическому анализу, который Шриниваса немедленно проглотил (разумеется, не в буквальном смысле!). После этого Рамануян начал собственные исследования в этой области, и к тому времени, когда ему исполнилось двадцать три года, у него на счету было несколько открытий, которые казались ему важными. Он не знал, к кому обратиться, но однажды он услышал о некоем профессоре математики по имени Г. X. Харди, живущем в далекой Англии. Рамануян записал свои лучшие результаты и послал эту пачку листков ничего не подозревавшему Харди вместе с письмом, которое друзья помогли ему написать по-английски.</p>
    <p>Ниже следуют некоторые отрывки, описывающие реакцию Харди, когда он получил эту «посылку»:</p>
    <cite>
     <p>Вскоре мне стало ясно, что Рамануян знал гораздо более общие теоремы, но держал их в рукаве… [Некоторые формулы] меня совершенно поразили — я никогда не видел ничего подобного. Одного взгляда на них достаточно, чтобы понять, что они написаны математиком высшего класса. Они, скорее всего, истинны, поскольку никто не может обладать достаточным воображением, чтобы высосать из пальца нечто подобное. Наконец,… автор письма был, по-видимому, абсолютно честен, поскольку гениальные математики встречаются чаще, чем шарлатаны, обладающие таким невероятным талантом.<a l:href="#n_49" type="note">[49]</a></p>
    </cite>
    <p>Результатом этой переписки был приезд Рамануяна в Англию в 1913 году по приглашению Харди и начало тесного сотрудничества между ними, которое было прервано преждевременной смертью Рамануяна от туберкулеза в возрасте тридцати трех лет.</p>
    <p>Среди прочего, Рамануян отличался от большинства математиков тем, что его доказательствам не хватало строгости. Иногда он просто называл результат, полученный, по его словам, чисто интуитивно, без какого бы то ни было сознательного поиска. Часто Рамануян говорил, что богиня Намагири сообщила ему ответ во сне. Это повторялось снова и снова, и самое удивительное — даже мистическое — заключалось в том, что многие из его «интуитивных теорем» оказывались <emphasis>ложными</emphasis>! В связи с этим интересен парадокс, заключающийся в том, что иногда событие, которое, как кажется, должно было бы добавить доверчивым людям немного скептицизма, в действительности вызывает обратный эффект. Оно затрагивает эти доверчивые души, соблазняя их намеками на некие удивительные, иррациональные свойства человеческой природы. Именно это произошло с ошибками Рамануяна; многие образованные люди, жаждущие поверить в чудеса, увидели в интуитивных способностях Рамануяна доказательство его мистического прозрения и знания Истины — и его ошибки только усилили их веру.</p>
    <p>Возможно, что этому способствовал тот факт, что Рамануян происходил из самой отсталой части Индии, где факиризм и подобные мистические индийские ритуалы практиковались тысячелетиями — и продолжали встречаться во времена Рамануяна, возможно, чаще, чем высшая математика. И его ошибки, вместо того, чтобы подтвердить, что он — всего лишь человек, парадоксальным образом породили веру в то, что заблуждения Рамануяна на самом деле являлись «правотой высшего порядка», некой «восточной истиной», недоступной западному уму. Какая замечательная, почти неотразимая мысль! Даже Харди, кто должен был бы первым опровергнуть идею о мистических способностях Рамануяна, однажды написал: «И все же я не уверен, что, каким-то образом, его промах не является более замечательным, чем любой из его успехов».</p>
    <p>Другой выдающейся чертой Рамануяна была его «дружба с целыми числами», по выражению его коллеги Литтлвуда. Многие математики до какой-то степени разделяют эту черту, но у Рамануяна она была развита до крайности. Об этой его характеристике ходили легенды. Одна из них была рассказана Харди:</p>
    <cite>
     <p>Однажды я пришел навестить его, когда он лежал больной в Путни. Я сказал ему, что приехал на такси с номерным знаком 1729 и заметил, что в этом номере нет ничего интересного и что как бы это не оказалось дурным предзнаменованием. «Напротив», — ответил он, — «это очень интересный номер: это наименьшее, число, которое можно выразить как сумму двух кубов двумя разными способами». Я, естественно, спросил его, знает ли он ответ на аналогичную задачу для четвертой степени, на что он после минутного раздумья ответил, что он точно не знает, но что ему кажется, что это будет очень большое число.<a l:href="#n_50" type="note">[50]</a></p>
    </cite>
    <p>Ответом на эту задачу оказывается:</p>
    <p>635 318 657 = 1344 + 1334 = 1584 + 594</p>
    <p>Читатель может попробовать решить аналогичную задачу для квадратов, что намного легче.</p>
    <p>Интересно подумать, почему Харди сразу перешел к четвертой степени. В конце концов, существуют несколько других естественных обобщений уравнения:</p>
    <p>u <sup>3</sup> + v <sup>3</sup> = x <sup>3</sup> + у <sup>3</sup></p>
    <p>Например, можно подумать о том, как представить некое число в виде суммы двух кубов тремя различными способами:</p>
    <p>r <sup>3</sup> + s <sup>3</sup> = u <sup>3</sup> + v <sup>3</sup> = x <sup>3</sup> + у <sup>3</sup></p>
    <p>или использовать три различных куба:</p>
    <p>u <sup>3</sup> + v <sup>3</sup> + w <sup>3</sup> = x <sup>3</sup> + у <sup>3</sup> + z <sup>3</sup></p>
    <p>r <sup>4</sup> + s <sup>4</sup> + t <sup>4</sup> = u <sup>4</sup> + v <sup>4</sup> + w <sup>4</sup> = x <sup>4</sup> + у <sup>4</sup> + z <sup>4</sup></p>
    <p>Однако в каком-то смысле задача Харди оказывается наиболее «математической». Возможно ли будет когда-либо запрограммировать это чувство математической эстетики? </p>
    <p>Другой рассказ о Рамануяне взят из его биографии, написанной его соотечественником С. Р. Ранганатаном. Этот рассказ носит название «Прозрение Рамануяна» и принадлежит его товарищу по Кембриджскому университету, П. С. Махаланобису, также выходцу из Индии:</p>
    <cite>
     <p>Однажды я пришел к нему в комнату, чтобы пообедать вместе. Дело было некоторое время спустя после начала Первой мировой войны. В руках у меня был экземпляр ежемесячника «Странд Магазин», в котором в то время печатались всяческие головоломки для читателей. Рамануян, стоя у плиты, размешивал что-то в кастрюльке. Я сидел у стола, листая журнал; вдруг меня заинтересовала задача об отношении двух чисел. Я забыл подробности и помню только тип задачи. Два британских офицера были расквартированы в Париже в двух различных домах на длинной улице; номера этих домов соотносились определенным образом, и задача заключалась в том, чтобы их найти. На вид проблема казалась нетрудной — пользуясь методом проб и ошибок, я нашел ответ за несколько минут.</p>
     <p>МАХАЛАНОБИС (шутливо): Вот тут для вас задача.</p>
     <p>РАМАНУЯН (не переставая мешать): Что за задача?</p>
     <p>Я прочитал ему задачу.</p>
     <p>РАМАНУЯН: Записывайте ответ (диктуя непрерывную дробь). </p>
     <p>Первый член в дроби был равен моему ответу, остальные представляли собой следующие решения. При этом число домов на улице росло до бесконечности. </p>
     <p>Я был поражен.</p>
     <p>МАХАЛАНОБИС: Неужели вы решили это сразу?</p>
     <p>РАМАНУЯН: Разумеется. Как только я услышал задачу, я сразу понял, что ответом должна быть непрерывная дробь; тогда я подумал: «Какая именно?» — и тут же увидел решение. Это было очень просто.<a l:href="#n_51" type="note">[51]</a></p>
    </cite>
    <p>После смерти Рамануяна Харди, как его ближайшего сотрудника, часто спрашивали, не было ли в стиле мышления Рамануяна каких-либо мистических и необычных элементов. Вот один из ответов Харди:</p>
    <cite>
     <p>Меня часто спрашивают, не было ли у Рамануяна какого-нибудь особого секрета, не пользовался ли он методами иного типа, отличными от методов других математиков и было ли его мышление действительно необычным. Не могу ответить на эти вопросы с достаточной уверенностью, но лично я в это не верю. Я считаю, что все математики в основном думают примерно одинаково, и что Рамануян не являлся исключением.<a l:href="#n_52" type="note">[52]</a></p>
    </cite>
    <p>Здесь Харди формулирует свою собственную версию Тезиса Чёрча-Тюринга. В перифразе она звучит так:</p>
    <p>ТЕЗИС ЧЁРЧА-ТЮРИНГА, ВЕРСИЯ ХАРДИ: На низшем уровне все математики изоморфны.</p>
    <p>Это не приравнивает математический потенциал математиков к потенциалу общерекурсивных функций; для этого надо лишь показать, что умственные способности какого-либо одного математика не более общие, чем рекурсивные функции. Тогда, если вы принимаете Версию Харди, то вы должны принять ее для <emphasis>всех</emphasis> математиков. Далее Харди сравнивает Рамануяна с людьми, обладающими удивительной способностью к вычислениям.</p>
    <cite>
     <p>Его память и его способности к вычислениям были весьма необычны, но их нельзя было назвать «ненормальными». Если ему нужно было перемножить два больших числа, он делал это обычным способом — правда, с необычной скоростью и аккуратностью — но не быстрее и не аккуратнее, чем любой другой математик, кто от природы быстро соображает и имеет опыт в вычислениях.<a l:href="#n_53" type="note">[53]</a></p>
    </cite>
    <p>Харди описывает то, что казалось ему выдающимися чертами интеллекта Рамануяна:</p>
    <cite>
     <p>Кроме памяти, терпения и способности к вычислениям, он обладал такой <emphasis>способностью к обобщениям</emphasis> и к <emphasis>быстрому изменению своих гипотез</emphasis> и таким <emphasis>чувством формы</emphasis>, что в то время ему не было равных в его области.<a l:href="#n_54" type="note">[54]</a></p>
    </cite>
    <p>Те места этого отрывка, которые я выделил курсивом, кажутся мне блестящей характеристикой некоторых наиболее тонких и неуловимых черт разума вообще. Харди заключает, с некоторой грустью:</p>
    <cite>
     <p>(В его трудах) не было той простоты и неизбежности, которая отличает величайшие математические открытия; они были бы более великими, если бы они были менее странными. Но зато его работы имели нечто, чего не может отрицать никто — они были глубоко и непобедимо оригинальны. Возможно, что он был бы более великим математиком, если бы его «поймали» и «приручили» в юности; он открыл бы много нового и, без сомнения, более важного. С другой стороны, он был бы менее похож на Рамануяна и более — на европейского профессора, и потеря от этого могла быть больше, чем выигрыш.<a l:href="#n_55" type="note">[55]</a></p>
    </cite>
    <p>По тому, как романтично говорит Харди о Рамануяне, видно, какое уважение он питал к своему индийскому коллеге.</p>
    <image l:href="#i_131.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 105. Шриниваса Рамануян и одна из его странных индийских мелодий.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_132.jpg"/>
    <empty-line/>
    <subtitle>«Гениальные идиоты»</subtitle>
    <p>Существует еще один тип людей, чьи математические способности кажутся необъяснимыми с рациональной точки зрения — так называемые «гениальные идиоты», могущие производить сложные расчеты в уме (или где бы там ни было) с быстротой молнии. Иоганн Мартин Захарий Дэйз, живший с 1824 по 1861 и работавший для нескольких европейских правительств, был выдающимся примером. Он не только мог перемножить в уме два стозначных числа, но также имел удивительное чувство количества. Он мог сказать, не считая, сколько овец на поле, сколько слов в предложении и так далее, приблизительно до 30 — в отличие от большинства из нас, имеющих это чувство примерно до 6. При этом Дэйз вовсе не был идиотом…</p>
    <p>Я не буду пересказывать здесь множество интересных историй о «людях-калькуляторах», поскольку моя цель иная. Но мне кажется важным опровергнуть мнение, что они совершают свои расчеты при помощи неких таинственных, не поддающихся анализу методов. Хотя часто вычислительные способности таких гениев намного превосходят их способности объяснять свои результаты, иногда среди них появляется человек, наделенный и другими талантами. Из наблюдений таких людей и из работ психологов можно сделать заключение, что в голове людей-калькуляторов не происходит ничего сверхъестественного — просто их мозг совершает промежуточные действия очень быстро и уверенно, подобно умелому атлету, быстро и грациозно делающему сложные упражнения. Свои ответы они получают не благодаря мгновенному озарению (хотя субъективно некоторым из них может казаться именно так), но, как и все мы, при помощи последовательных вычислений — то есть при помощи Флупо- или Блупоподобных действий.</p>
    <p>Одним из наиболее очевидных подтверждений того, что не существует никакого мистического «прямого телефона к Богу», является тот факт, что, по мере того как числа становятся больше, ответы становятся медленнее. Если бы ответы исходили от Бога или некоего «оракула», этого бы не происходило. Было бы интересно составить некий график, соотносящий время раздумий «человека-калькулятора» с величиной данных ему чисел и количеством требуемых операций, и вычислить по нему алгоритмы этого процесса.</p>
    <subtitle>Изоморфная Версия Тезиса Чёрча-Тюринга</subtitle>
    <p>Это вплотную подводит нас к усиленной стандартной версии Тезиса Чёрча-Тюринга:</p>
    <p>ТЕЗИС ЧЁРЧА-ТЮРИНГА, ВЕРСИЯ ИЗОМОРФИЗМА: Предположим, что существует метод, при помощи которого разумное существо может разделять числа на два класса. Предположим также, что этот метод всегда приводит к ответу за конечный отрезок времени и что этот ответ — всегда один и тот же для одного и того же числа. Тогда существует некая конечная программа на Флупе (то есть, некая общерекурсивная функция), которая будет давать точно такие же ответы, как и разумное существо. Более того, мыслительный процесс и эта программа Флупа будут изоморфны в том смысле, что на каком-то уровне будет существовать соответствие между операциями выполняемыми компьютером и мозгом.</p>
    <p>Заметьте, что здесь не только усилено заключение, но и опущено условие сообщаемости, характеризовавшее более слабую Коллективную Версию. Давайте рассмотрим эту смелую версию Тезиса.</p>
    <p>Эта версия утверждает, что когда человеческое существо что-то вычисляет, его умственная деятельность может быть изоморфно отображена в некой программе Флупа. Это не означает, разумеется, что в мозгу действует настоящая программа Флупа, написанная на языке Флуп с командами НАЧАЛО КОНЕЦ ПРЕРВАТЬ и так далее. Это значит только то, что операции выполняются в том же порядке в каком они могли бы выполняться в программе Флупа, и что логическая структура вычислений может быть отображена во Флупе.</p>
    <p>Чтобы эта идея имела смысл, мы должны различать уровни как в компьютере, так и в мозгу — иначе эта мысль может показаться совершенной чепухой. Предположительно, операции вычисления в наших головах совершаются на высшем уровне, опирающемся на низшие уровни и, в конечном счете, на «аппаратуру». Таким образом, говоря об изоморфизме, мы подразумеваем, что высший уровень может быть изолирован и что мы можем обсуждать происходящие там процессы независимо от того, что делается на других уровнях — и затем проимитировать этот высший уровень в программе Флупа. Точнее, наше предположение заключается в том что существуют некие блоки мысленной «программы», которые играют роль математических построений и активируются таким образом, который может быть в точности отображен в программе Флупа (см. рис. 106). Эти блоки существуют благодаря инфраструктуре мозга, которую мы обсуждали в главах ХI и XII, а также в «Прелюдии» и в «Муравьиной фуге». Мы не предполагаем изоморфной деятельности на низших уровнях мозга и компьютера (нейроны и биты).</p>
    <p>Если не букву, то дух Версии Изоморфизма можно передать, говоря, что гениальный идиот, вычисляя, скажем логарифм &#960;, проделывает операции, изоморфные операциям карманного калькулятора, решающего ту же задачу. Изоморфизм существует на уровне арифметических действий, а не на уровне нейронов мозга и электрических цепей калькулятора. (Разумеется, при решении любой задачи можно следовать различными путями — но, в принципе, если не человек, то карманный калькулятор может быть запрограммирован вычислить ответ каким-то определенным путем.)</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_133.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 106. Поведение натуральных чисел может быть представлено в человеческом мозгу или в компьютерной программе. Эти два представления могут быть затем отображены друг на друга на соответствующем абстрактном уровне.</emphasis></p>
    <subtitle>Представление знаний о мире</subtitle>
    <p>Все это кажется убедительным, когда мы говорим о теории чисел, поскольку события там происходят в весьма ограниченном и чистом мире. Его границы, правила и обитатели определены четко, словно в хорошо построенном лабиринте. Такой мир намного менее сложен, чем открытый и неопределенный мир, в котором мы обитаем. Будучи поставлена, задача теории чисел полностью самодостаточна; задача реального мира, напротив, никогда не может быть с уверенностью изолирована от воздействия этого мира. Например, чтобы заменить перегоревшую лампочку, вам может понадобиться подвинуть помойное ведро; при этом вы можете нечаянно толкнуть стоящий поблизости столик и уронить на пол лежавшие на нем таблетки; после чего вам придется подмести пол, чтобы ваша собака их не съела… и так далее, и тому подобное. Таблетки, помойное ведро, собака и электрическая лампочка весьма мало соотносятся между собой, но здесь, благодаря некоему повседневному событию, они оказались в тесной связи. И невозможно предсказать, какие еще предметы оказались бы вовлечены в эти отношения, если бы события немного изменились. С другой стороны, решая задачу теории чисел, вам никогда не придется иметь дело с такими посторонними предметами, как таблетки, собаки, помойные ведра и щетки. (Разумеется, ваше интимное знакомство с означенными предметами может сослужить вам службу, когда вы пытаетесь представить себе задачу в форме геометрических фигур — но это совершенно другое дело.)</p>
    <p>Реальный мир так сложен, что трудно вообразить себе маленький карманный калькулятор, который мог бы ответить на ваши вопросы путем нажатия кнопок с надписями «собака», «помойное ведро», «лампочка» и так далее. На самом деле, до сих пор очень трудно заставить даже большой и быстрый компьютер отвечать на вопросы о ситуациях, которые кажутся нам весьма простыми. Кажемся, что для того, чтобы компьютер «понял» задачу, необходимы много знаний и умение соотносить их друг с другом должным образом. Процессы мышления можно сравнить с деревом, чья видимая часть твердо стоит на земле, но, при этом зависит от невидимых корней, протягивающихся далеко под землей, поддерживающих и питающих дерево. В данном случае под корнями понимаются сложные процессы, происходящие на подсознательных уровнях — процессы, результаты которых управляют нашим мышлением, но о которых мы сами не подозреваем. Они работают как «пусковые механизмы символов», которые мы обсуждали в главах XI и XII.</p>
    <p>Размышления о реальном мире очень отличаются от того, что происходит, когда мы перемножаем два числа — в последнем случае все находится, так сказать, над землей, открытое для обозрения. В арифметике высший уровень может быть выделен и промоделирован на аппаратуре различных типов: механические складывающие аппараты, карманные калькуляторы, компьютеры, человеческие мозги и так далее. Именно это и утверждает Тезис Чёрча-Тюринга. Но когда дело касается понимания реального мира, то трудно представить себе, что высший уровень возможно выделить и запрограммировать отдельно. Пусковые механизмы символов слишком сложны. Мысль должна «просочиться», профильтроваться сквозь многие уровни. В частности — и это возвращает нас к основным темам глав XI и XII — представление в мозгу реального мира, хотя и основанное до некоторой степени на изоморфизме, включает некоторые элементы, не имеющие никакого соответствия в окружающей нас действительности. Оно гораздо сложнее элементарных мысленных образов «собаки», «щетки» и так далее. Конечно, все эти символы существуют, но их внутренняя структура необыкновенно сложна и почти недоступна сознательному исследованию. Более того, стараться найти соответствие внутренней структуре какого бы то ни было символа в реальном мире было бы напрасным трудом.</p>
    <subtitle>Процессы, которые не так легко выделить</subtitle>
    <p>Мозг является весьма необычной формальной системой, поскольку на низшем, нейронном уровне там где действуют «правила», меняющие состояние системы, может не существовать интерпретации примитивных элементов (таких как возбуждение отдельных нейронов или, может быть, даже события еще более низкого уровня). Однако, на высшем уровне возникает осмысленная интерпретация — соответствие между крупными «облаками» нейронной активности, которые мы назвали «символами» и событиями реального мира. Это напоминает Геделево построение тем, что в обоих случаях изоморфизм высшего уровня позволяет наделять строчки смыслом более высокого уровня, однако в Геделевом построении значение высшего уровня опирается на значение низших уровней — то есть оно выводится из значения низших уровней при помощи Геделевой нумерации. С другой стороны, события, происходящие в мозгу на нейронном уровне <emphasis>не имеют</emphasis> соответствующей интерпретации в реальном мире — они совершенно ничего не имитируют Они являются всего лишь субстратом, поддерживающим высший уровень, подобно тому, как транзисторы в карманном калькуляторе поддерживают его числовую деятельность Из этого следует что невозможно выделив высший уровень в чистом виде, создать изоморфную копию программы если мы хотим отобразить мозговые процессы, участвующие в понимании реального мира, нам <emphasis>придется</emphasis> отобразить также и некоторые процессы происходящие на низшем уровне, — так сказать, «языки мозга». Может оказаться, что при этом нам придется спуститься до уровня самой «аппаратуры».</p>
    <p>В процессе создания программы с целью добиться «разумного» (то есть человекоподобного) внутреннего представления об окружающей действительности в какой-то момент приходится использовать структуры и процессы, не допускающие прямолинейной интерпретации — иными словами, не имеющие прямого соответствия в реальном мире. Эти низшие уровни программы могут быть поняты не благодаря их прямой связи со внешним миром а благодаря их каталитическому воздействию на лежащие над ними уровни. (Конкретное воплощение этой идеи было предложено Муравьедом в «Муравьиной фуге»: неописуемо скучный кошмар прочтения книги на низшем уровне.)</p>
    <p>Лично мне кажется, что такая многоуровневая структура концептуальных систем становится необходимой в тот момент, когда процессы, включающие образы и аналогии становятся значимыми элементами программы — в отличие от процессов которые управляют дедуктивными рассуждениями. Процессы, управляющие дедуктивными рассуждениями могут быть запрограммированы на практически единственном уровне и таким образом являются выделимыми по определению. Согласно моей гипотезе, мыслительные процессы, использующие воображение и аналогию изначально требуют нескольких уровней субстрата и следовательно являются невыделимыми. Кроме того, я считаю что именно в этот момент начинают возникать способности к творчеству — из чего вытекает что эти способности изначально зависят от неких «неинтерпретируемых» процессов низшего уровня. Разумеется, весьма интересно выяснить, на что опирается творческое мышление; в следующих двух главах мы обсудим некоторые существующие на этот счет гипотезы.</p>
    <subtitle>Символы редукционистской веры</subtitle>
    <p>Одним из способов представлять отношения между высшими и низшими уровнями мозга является следующий. Возможно построить такую нейронную сеть, которая на местном уровне (то есть на уровне отдельных нейронов) работала бы точно так же, как нейронная сеть мозга, но в которой не возникало бы никакого значения на высшем уровне. То, что низший уровень состоит из взаимодействующих нейронов, еще не гарантирует появления значения на высшем уровне, подобно тому, как наличие макаронных буковок в алфавитном супе не гарантирует того, что в тарелке будут плавать слова и предложения. Значение высшего уровня — это факультативная черта нейронных сетей, которая может возникнуть в процессе эволюции, как результат воздействия окружающей среды.</p>
    <p>Диаграмма на рис. 107 иллюстрирует тот факт, что рождение значения на высшем уровне необязательно. Стрелка, указывающая наверх, означает, что может существовать субстрат, не имеющий высшего значения, — но не наоборот: высшие уровни должны опираться на низшие уровни.</p>
    <p>Эта диаграмма подразумевает возможность компьютерной симуляции нейронных сетей. В принципе такое возможно, как бы сложны ни были эти сети, если возможно описать поведение отдельных нейронов в терминах операций, выполнимых на компьютере. Это важное утверждение, которое почти никем не ставится под сомнение. Тем не менее, это является одним из символов «редукционистской веры», нечто вроде «микроскопической версии» тезиса Чёрча-Тюринга. Ниже эта версия сформулирована целиком:</p>
    <p>ТЕЗИС ЧЁРЧА-ТЮРИНГА, МИКРОСКОПИЧЕСКАЯ ВЕРСИЯ: Поведение отдельных компонентов человеческого существа может быть симулировано на компьютере. Следовательно, поведение отдельных компонентов (обычно ими считаются клетки) может быть вычислено на Флупе (общерекурсивная функция) с любой степенью аккуратности, если дано достаточно точное описание как внутреннего состояния данного компонента, так и его окружения.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_134.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 107. Нейронная и символическая деятельность мозга. </emphasis></p>
    <p>Эта версия Тезиса утверждает, что процесс мышления, хотя он и имеет больше уровней организации, не более загадочен, чем, скажем, процесс пищеварения. В наше время никто не осмелился бы выдвинуть предположение, что люди переваривают пищу не благодаря обыкновенным химическим процессам, а благодаря некой магической и мистической «ассимиляции». Эта версия Тезиса Ч-Т просто применяет те же рассуждения к мышлению. Короче, в ней высказывается предположение, что мозговые процессы, в принципе, возможно понять. Поэтому я и назвал это мнение символом редукционистской веры.</p>
    <p>Ниже дано резюме Микроскопического Тезиса Ч-Т в этом новом, макроскопическом виде:</p>
    <p>ТЕЗИС ЧЁРЧА-ТЮРИНГА, РЕДУКЦИОНИСТСКАЯ ВЕРСИЯ Все процессы, происходящие в мозгу, опираются на субстрат, поддающийся вычислению.</p>
    <p>Это утверждение является, пожалуй, сильнейшей теоретической поддержкой для возможности создания Искусственного Интеллекта. Разумеется, целью исследований по Искусственному Интеллекту не является симуляция нейронных сетей, поскольку эти исследования основаны на другой вере, что важные характеристики интеллекта могут опираться на иные, чем органический мозг, субстраты. На рис. 108 показаны предполагаемые отношения между Искусственным Интеллектом, естественным разумом и реальным миром.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_135.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 108. Центральным понятием в исследованиях по Искусственному Интеллекту является то, что уровень символов мозга может быть «выделен» из их нейронного субстрата и пересажен в другую среду, такую, например, как электронные цепи компьютера. Пока неясно, насколько глубоко должен зайти этот процесс имитации мозга.</emphasis></p>
    <subtitle>Параллельный прогресс в ИИ и симуляции мозга?</subtitle>
    <p>В настоящее время предположение, что для достижения ИИ придется проимитировать всю аппаратуру мозга, звучит ужасно для большинства специалистов по ИИ. И тем не менее, возникает вопрос: «Насколько точно необходимо скопировать мозг, чтобы получить ИИ?» Ответ, скорее всего, зависит от того, какие человеческие характеристики мы хотим имитировать.</p>
    <p>Является ли умение хорошо играть в шашки показателем интеллекта? Если так, то ИИ уже существует, поскольку шашечные программы могут соревноваться на равных с игроками мирового класса. Или интеллектом является умение символически интегрировать функции, чем занимаются первокурсники на математическом факультете? В таком случае, ИИ уже существует, поскольку программы символического интегрирования делают это лучше, чем люди. Или же на интеллект указывает умение хорошо играть в шахматы? В этом случае, ИИ быстро прогрессирует, поскольку шахматные программы уже выигрывают у большинства сильных любителей, и уровень компьютерных шахмат, скорее всего, будет постепенно улучшаться.</p>
    <p>История показывает, что в прошлом люди весьма приблизительно представляли себе, какими качествами должен обладать механизм, чтобы его можно было признать разумным. Иногда кажется, что каждый новый шаг на пути создания ИИ, вместо того, чтобы произвести нечто такое, что все признали бы разумным, углубляет наше понимание того, что интеллектом <emphasis>не является</emphasis>. Если разум включает возможность познания, творческие способности, эмоциональные реакции, чувство красоты, самосознание, то специалистам по ИИ еще предстоит долгий путь — и, возможно, что эти черты удастся воспроизвести, только целиком симулировав человеческий мозг.</p>
    <subtitle>Красота, Краб и душа</subtitle>
    <p>Имеет ли все это какое-либо отношение к Крабьему музицированию перед Ахиллом? Здесь затронуты два вопроса, а именно:</p>
    <p>(1) Может ли какой-либо мозговой процесс с абсолютной точностью отличать истинные утверждения ТТЧ от ложных, не нарушая при этом Тезиса Чёрча-Тюринга, или же подобное в принципе невозможно?</p>
    <p>(2) Является ли восприятие красоты мозговым процессом?</p>
    <p>Прежде всего заметим, в ответ на (1), что, если допустить нарушения Тезиса Чёрча-Тюринга, то, по-видимому, не существует никаких серьёзных препятствий для того, чтобы странные события Диалога стали возможны. Таким образом, мы хотим знать, должен ли человек, верящий в Тезис Чёрча-Тюринга, сомневаться в способностях Краба. Ответ на этот вопрос зависит от того, о какой версии Тезиса Чёрча-Тюринга идет речь. Например, если вы принимаете Коллективную Версию Тезиса, то легко можете согласовать с ней поведение Краба, указав на то, что его способность невозможно выразить словами. С другой стороны, если вы верите в Редукционистскую Версию, вам будет трудно поверить в способности, которыми хвастается Краб (из-за Теоремы Чёрча, которая будет доказана ниже). Вера в промежуточные версии Тезиса позволяет некоторую степень приспособляемости в этом вопросе. Разумеется, меняя свои взгляды в зависимости от обстоятельств, можно добиться еще большей гибкости.</p>
    <p>Давайте рассмотрим еще одну версию Тезиса Т-Ч — версию, с которой молчаливо соглашаются многие люди и которая была по-разному изложена разными авторами. К числу самых знаменитых сторонников этой версии принадлежат философы Губерт Дрейфус, С. Жаки, Мортимер Таубе, и Ж. Р. Лукас, биолог и философ Майкл Полани (убежденный холист) и знаменитый австралийский нейрофизиолог Джон Экклз. Я уверен, что многие другие авторы выражали подобные идеи и что многие читатели им симпатизировали. Ниже я попытался суммировать их общие взгляды. Возможно, что мне не совсем удалось воздать должное этим идеям, но я попытался здесь передать их дух так точно, как только мог.</p>
    <p>ТЕЗИС ЧЁРЧА-ТЮРИНГА, ВЕРСИЯ ДУШИ: Некоторые происходящие в мозгу процессы могут быть приблизительно воспроизведены на компьютере — но не большинство этих процессов и, безусловно, не самые интересные из них. Но даже если бы удалось симулировать все процессы мозга, то все равно осталось бы объяснить душу, на что не способен никакой компьютер.</p>
    <p>Эта версия имеет двойное отношение к ситуации Диалога «Магнификраб». С одной стороны, ее сторонники, скорее всего, нашли бы эту ситуацию глупой и неправдоподобной, но в принципе возможной. С другой стороны, они, возможно, сказали бы, что понимание красоты — это одно из свойств неуловимой души и, следовательно, оно доступно только людям, а не машинам.</p>
    <p>Мы еще вернемся к этому, но сначала, раз уж мы заговорили о «душистах», мы должны выразить их версию Тезиса в еще более сильной форме, поскольку именно в нее верит на сегодняшний день множество образованных людей.</p>
    <p>ТЕЗИСА ЧЁРЧА-ТЮРИНГА, ВЕРСИЯ ТЕОДОРА РОСЗАКА: Компьютеры просто смешны — как, впрочем, и вся наука.</p>
    <p>Подобное мнение преобладает среди тех людей, которые видят угрозу человеческим ценностям во всем, что пахнет числами или точностью. Жаль, что они не видят всей глубины, сложности и красоты исследования таких абстрактных структур, как человеческий мозг — исследования, которое ставит нас лицом к лицу с вопросом о том, что такое человек.</p>
    <p>Возвращаясь к красоте — мы собирались ответить, является ли восприятие красоты мозговым процессом и, если так, то можно ли симулировать этот процесс на компьютере. Те, кто не верит, что красота воспринимается мозгом, вряд ли согласятся с тем, что компьютер сможет это сделать. Те же, кто считают, что этот процесс происходит в мозгу, в свою очередь делятся на две группы в зависимости от того, в какую версию Тезиса Черча-Тюринга они верят. Крайний редукционист сказал бы, что любой происходящий в мозгу процесс в принципе может быть трансформирован в компьютерную программу, однако другие могут считать, что красота — слишком неопределенное понятие, чтобы она могла быть выражена в компьютерной программе. Может быть, они думают, что понятие красоты включает элемент иррациональности и поэтому оно несовместимо с самим духом компьютеров.</p>
    <subtitle>Иррациональное и рациональное могут сосуществовать на разных уровнях</subtitle>
    <p>Мысль о «несовместимости иррационального с самим духом компьютеров» основана на серьёзном смешении уровней. Это ошибочное мнение опирается на идею, что поскольку компьютеры — безошибочно функционирующие машины, они, таким образом, должны быть «логичными» на всех уровнях. Однако совершенно очевидно, что компьютер может быть запрограммирован таким образом, чтобы напечатать серию нелогичных высказываний — или, для разнообразия, несколько высказываний со случайными значениями истинности. И все же, следуя подобным инструкциям, компьютер не совершит никакой ошибки! Наоборот, ошибкой было бы, если бы компьютер выдал что-либо отличное от высказываний, которые ему было приказано напечатать. Это показывает, как безошибочная работа на одном уровне может лежать в основе манипуляций символами на высшем уровне — и цель высшего уровня может быть совершенно отлична от провозглашения истины.</p>
    <p>С другой стороны, не следует забывать, что мозг также состоит из безошибочно функционирующих элементов — нейронов. Как только сумма входящих сигналов превышает порог чувствительности нейрона, он возбуждается. Нейрон никогда не забывает своих арифметических познаний, он никогда не ошибается, складывая входящие сигналы. Даже после своей смерти, нейрон продолжает действовать правильно, в том смысле, что его составные части продолжают повиноваться законам математики и физики. Однако мы все прекрасно знаем, что, несмотря на это, нейроны удивительным образом способны порождать ошибочное поведение высшего уровня. На рис. 109 я попытался показать такое столкновение уровней: неверное мнение, существующее на уровне программы, порождено безошибочно функционирующей аппаратурой мозга.</p>
    <p>Дело в том, что, как я уже сказал ранее в других контекстах, значение может существовать на двух или более различных уровнях оперирующей символами системы и вместе со значением на каждом из этих уровней может существовать истинность или ложность. Присутствие значения на данном уровне определяется тем, есть ли на этом уровне изоморфное (в какой-либо степени) отображение реальности. </p>
    <p>Таким образом, тот факт, что нейроны никогда не ошибаются в сложении (и даже в гораздо более сложных вычислениях) совершенно не влияет на правильность заключений высшего уровня, который опирается на эту аппаратуру. Чем бы не занимался наш высший уровень — попыткой доказать коаны булева буддизма или медитацией над теоремами дзеновой алгебры, — нейроны нашего мозга функционируют рационально. Совершенно так же, символические процессы высшего уровня, порождающие чувство красоты у нас в мозгу, полностью рациональны на безошибочно функционирующем низшем уровне; вся иррациональность, если таковая имеется, принадлежит высшему уровню и является эпифеноменом — следствием событий, происходящих на низшем уровне.</p>
    <p>Попытаюсь проиллюстрировать ту же идею в ином контексте: представьте себе, что вы пытаетесь выбрать между тортами «Прага» и «Птичье молоко». Значит ли это, что ваши нейроны тоже колеблются и не могут решить, возбуждаться им или нет? Разумеется, нет. Ваши гастрономические колебания — это состояние высшего уровня, которое полностью зависит от возбуждения тысяч нейронов определенным образом. Это кажется нелепым, но если подумать, становится ясно, что это только естественно. Однако я думаю, что было бы справедливо сказать, что почти вся путаница насчет мозгов и компьютеров происходит именно из-за этого элементарного смешения уровней.</p>
    <p>Нет причин полагать, что безошибочное функционирование компьютерной аппаратуры не может породить таких сложных состояний высшего уровня как замешательство, забывчивость или восприятие красоты. Для этого было бы необходимо наличие множества подсистем, взаимодействующих друг с другом согласно сложной «логике». Явным следствием этого было бы логичное или нелогичное поведение, опирающееся на скрытый уровень надежной, безошибочной аппаратуры.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_136.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 109. Мозг рационален, разум может не быть таковым. (Рисунок автора.)</emphasis></p>
    <subtitle>Новые доводы против Лукаса</subtitle>
    <p>Этот тип различения между уровнями дает нам новые аргументы в споре с Лукасом. Он основывает свои рассуждения на идее, что Гёделева Теорема по определению приложима к машинам. На самом деле, Лукас делает еще более выразительное заявление:</p>
    <cite>
     <p>Теорема. Гёделя должна быть приложима к кибернетическим машинам, поскольку сама суть таких машин — в том, что они являются воплощениями формальных систем.<a l:href="#n_56" type="note">[56]</a></p>
    </cite>
    <p>Как мы видели, это верно на низшем уровне — уровне аппаратуры; но поскольку могут существовать и высшие уровни, это не является последним словом в данном вопросе. Лукас создает впечатление, что в имитирующих разум машинах, которые он обсуждает, имеется <emphasis>только один</emphasis> уровень, где происходит манипуляция символами. Например, Правило Отделения (называемое в его статье «Модус Поненс») было бы встроено в аппаратуру и было бы неизменной чертой подобной машины. Он идет еще дальше и сообщает, что если бы Модус Поненс не был непоколебимым столпом этих машин и его иногда можно было бы обойти, то:</p>
    <cite>
     <p>Система перестала бы быть формальной логической системой, и подобная машина с трудом могла бы быть названа моделью разума.<a l:href="#n_57" type="note">[57]</a></p>
    </cite>
    <p>Необходимо учитывать, что многие программы, разрабатываемые специалистами по Искусственному Интеллекту, сильно отличаются от программ с жесткими правилами и наборами аксиом — программ, занятых поисками численно-теоретических истин. И все же они безусловно задуманы как «модели разума». На их высшем — «неформальном» — уровне может идти манипуляция символами, создание аналогий, забывание идей, перепутывание понятий, стирание различий и. т. д. Но это не противоречит тому, что все эта деятельность зависит от безошибочного функционирования лежащей в их основе аппаратуры, так же как мозг зависит от правильного функционирования его нейронов. Так что программы ИИ все еще являются «конкретными воплощениями формальных систем» — но они вовсе не те машины, к которым применимо преобразованное Лукасом доказательство Гёделя. Аргументы Лукаса приложимы только к их низшему уровню — уровню, на котором их интеллект, каким бы он ни был, не находится.</p>
    <p>Лукас также показывает свой сверхупрощенный взгляд на то, как возможно представить мыслительные процессы на компьютере, когда он пишет о непротиворечивости:</p>
    <cite>
     <p>Если бы мы в действительности являлись противоречивыми машинами, мы были бы довольны собственной противоречивостью и не моргнув глазом утверждали бы обе части противоречивого высказывания. Более того, мы вообще могли бы утверждать все, что угодно — но этого не происходит. Легко показать что в противоречивой формальной системе любое высказывание доказуемо.<a l:href="#n_58" type="note">[58]</a></p>
    </cite>
    <p>Это последнее предложение показывает, что Лукас считает, что Исчисление Высказываний должно быть по необходимости встроено в любую формальную систему, которая способна на рассуждения. В частности, он имеет в виду теорему &lt;&lt;<strong>Р</strong> &#923; <strong>~Р</strong>&gt;э<strong>Q</strong>&gt;. Исчисления Высказываний, явно придерживаясь ошибочного мнения, что это — неотъемлемая черта механизированных рассуждений. Однако вполне вероятно, что процессы логической мысли возникнут как <emphasis>следствие</emphasis> работы программ ИИ, вместо того, чтобы быть <emphasis>предварительно запрограммированными</emphasis>. Это именно то, что происходит с людьми! Нет причин полагать, что Исчисление Высказываний, с его жесткими правилами и довольно глупым определением непротиворечивости, которое из этих правил вытекает, возникнет в результате действия такой программы.</p>
    <subtitle>Фундамент ИИ</subtitle>
    <p>Теперь мы можем подвести итоги нашему обсуждению различия между уровнями и дать последнюю, наиболее сильную версию Тезиса Черчй-Тюринга.</p>
    <p>ТЕЗИС ЧЁРЧА-ТЮРИНГА ВЕРСИЯ ИИ: Любые мыслительные процессы могут быть симулированы при помощи компьютерной программы, написанной на языке, равномощном Флупу (то есть языке, на котором возможно запрограммировать все частично-рекурсивные функции).</p>
    <p>Нужно заметить, что на практике многие специалисты по ИИ верят в идею, родственную тезису Ч-Т, я называю ее Тезисом ИИ.</p>
    <p>ТЕЗИС ИИ: По мере того, как машинный разум прогрессирует, механизм, на котором он основан, постепенно становится все ближе к механизму, на котором основан человеческий разум. Иными словами, любой разум — лишь вариация одной и той же темы, чтобы создать настоящий разум, работники ИИ должны подойти как можно ближе к низшим уровням, к механизмам мозга, если они хотят, чтобы машины обладали теми же возможностями, что и мы.</p>
    <subtitle>Теорема Чёрча</subtitle>
    <p>Вернемся к Крабу и к вопросу о том, совместима ли с реальностью его разрешающая процедура, устанавливающая теоремность (представленная в виде фильтра музыкальной красоты). На самом деле, из событий Диалога мы не можем с уверенностью заключить, является ли дар Краба способностью отличать <emphasis>теоремы</emphasis> от <emphasis>не-теорем</emphasis>, или же способностью отличать <emphasis>истинные</emphasis> высказывания от <emphasis>ложных</emphasis>. Разумеется, во многих случаях это одно и то же, но Теорема Геделя показывает, что так бывает не всегда. Однако это не так уж важно, поскольку, если вы принимаете Версию ИИ Тезиса Ч-Т, ни одна из этих альтернатив невозможна. Утверждение, что ни в какой формальной системе не существует разрешающей процедуры, способной отличать <emphasis>теоремы</emphasis> от <emphasis>не-теорем</emphasis> называется <emphasis>Теоремой Черна</emphasis>. Утверждение, что ни в какой формальной  системе не существует разрешающей процедуры для Истины ТТЧ — если таковая существует, в чем легко начать сомневаться после рассмотрения всех разветвлений ТТЧ, — следует из <emphasis>Теоремы Тарского</emphasis> (опубликованной в 1933 году, хотя Тарский был знаком с подобными идеями значительно раньше).</p>
    <p>Доказательства этих двух важных результатов метаматематики весьма схожи. Оба вытекают из автореферентных построений. Давайте сначала рассмотрим вопрос о разрешающей процедуре для теоремности ТТЧ. Если бы существовал некий способ, при помощи которого можно было бы сказать, принадлежит ли данная формула X к классу «теорем» или «не-теорем», то, согласно Стандартной Версии Тезиса Ч-Т, должна была бы существовать некая конечная программа Флупа (общерекурсивная функция), которая могла бы проделать то же самое, когда входными данными является Гёделев номер формулы X. Важно помнить, что любое свойство, которое может быть проверено при помощи конечной программы Флупа, представимо в ТТЧ. Но, как мы вскоре увидим, это было бы источником проблем, поскольку если теоремность — представимое свойство, то Гёделева формула G становится так же порочна, как и парадокс Эпименида.</p>
    <p>Все зависит от того, что утверждает G: «G — не теорема ТТЧ». Предположим, что G была бы теоремой. Тогда, поскольку теоремность, по предположению, представима, то формула ТТЧ, утверждающая «G — теорема ТТЧ», была бы теоремой ТТЧ. Но эта формула — не что иное как ~G, отрицание G; выходит, что ТТЧ непоследовательна. Предположим теперь, что G — теорема. Тогда опять, поскольку мы предполагаем, что теоремы представимы, формула, утверждающая «G — не теорема» являлась бы теоремой ТТЧ. Но эта формула — не что иное, как G; мы снова получаем парадокс. В отличие от ранее описанной ситуации, этот парадокс не имеет решения. Проблема заключается в начальном предположении, что свойство теоремности представлено некоей формулой ТТЧ; следовательно, нам придется отказаться от этого предположения. Это заставляет нас признать, что не существует программы Флупа, способной отличить Гёделевы номера теорем от Гёделевых номеров не-теорем. Наконец, если мы принимаем Версию ИИ Тезиса Ч-Т, мы должны пойти еще дальше и заключить, что не существует такого метода, при помощи которого люди могут отличать теоремы от не-теорем (и это включает методы, основанные на восприятии красоты). Сторонники Версии Коллективных Процессов все еще могут полагать, что Крабьи способности возможны; но из всех версий именно эту труднее всего подтвердить фактами.</p>
    <subtitle>Теорема Тарского</subtitle>
    <p>Теперь давайте рассмотрим результат Тарского. Тарский хотел выяснить, существует ли способ выразить в ТТЧ понятие теоретико-численной истины. То, что теоремность можно выразить (но не представить), мы уже видели; Тарский задался аналогичным вопросом в приложении к понятию истины. Точнее, он хотел определить, есть ли формула ТТЧ с единственной свободной переменной <emphasis>а</emphasis>, которая может быть интерпретирована как:</p>
    <p>«Формула, чей Гёделев номер — <emphasis>а</emphasis>, выражает истину.»</p>
    <p>Предположим, вместе с Тарским, что такая формула существует. Для краткости назовем ее ISTIN{a}. Теперь используем метод диагонализации и построем высказывание, утверждающее о себе самом, что оно ложно. Для этого мы точно повторим метод Гёделя, начиная с «дяди»:</p>
    <p>Ea:&lt;~ISTIN{a}&#923;ARITHMOQUINE{a'',a}&gt;</p>
    <p>Предположим, что Гёделев номер этого дяди — <emphasis>t</emphasis>. Арифмоквайнируем теперь самого дядю и получим формулу Тарского Т:</p>
    <p>Ea:&lt;~ISTIN{a}&#923;ARITHMOQUINE{SSS...SSS/a'',a}&gt;</p>
    <p>.                                          |______|  S повторяется <emphasis>t</emphasis> раз</p>
    <p>В интерпретации эта формула читается как:</p>
    <p>«Арифмоквайнификацией <emphasis>t</emphasis> является ложное утверждение.»</p>
    <p>Но, поскольку арифмоквайнификация <emphasis>t</emphasis> — это собственный Гёделев номер Т, формула Тарского Т в точности воспроизводит парадокс Эпименида внутри ТТЧ, говоря о себе «Я — ложь». Разумеется, это ведет к заключению, что это высказывание одновременно является и истинным и ложным (либо ни тем, ни другим). Возникает интересный вопрос: что плохого в воспроизведении парадокса Эпименида? Какие от этого могут быть последствия? В конце концов, этот парадокс уже существует в русском языке, и русский язык пока от этого не погиб.</p>
    <subtitle>Магиификраб невозможен</subtitle>
    <p>Ответ заключается в том, что здесь имеются два уровня значения. Один из них мы только что использовали; другой уровень — это утверждение теории чисел. Если бы формула Т Тарского действительно существовала, то она являлась бы высказыванием о <emphasis>натуральных числах</emphasis>, которое одновременно и истинно и ложно! Именно в этом вся загвоздка. В то время как мы можем отмахнуться от парадокса Эпименида в русском языке, сказав, что его тема (его собственная истинность) — это нечто абстрактное, дело меняется, когда речь идет о конкретных высказываниях о числах! Если мы решим, что такая путаница не должна существовать, то нам придется отказаться от предположения о существовании формулы ISTIN{a}. Следовательно, в ТТЧ невозможно выразить понятие истинности. Заметьте, что это делает истину еще более неуловимым понятием, чем теоремность, поскольку та, по крайней мере, <emphasis>выразима</emphasis>. Те же самые аргументы приводят нас к заключению, что:</p>
    <p>крабий ум не способен распознавать истину, точно так же как он не способен распознавать теоремность ТТЧ.</p>
    <p>Первое противоречило бы Теореме Тарского-Чёрча-Тюринга («Не существует разрешающей процедуры для арифметических истин»), а второе — Теореме Чёрча.</p>
    <subtitle>Два вида формы</subtitle>
    <p>Интересно подумать о значении слова «форма» в приложении к построению сложных фигур. Например, что заставляет нас признать картину красивой? «Форма» линий и точек на нашей сетчатке? По-видимому, так и должно быть, поскольку именно в этой форме картина передается анализирующим механизмам у нас в голове; однако сложность обработки этих данных вызывает у нас чувство, что мы смотрим на что-то большее, чем простая двухмерная поверхность, — мы отвечаем на некое внутреннее значение картины, ее многомерный аспект, заключенный внутри этих двух измерений. Здесь важно слово «значение». Наш разум оснащен переводчиками, производящими на основе двухмерных схем многомерные значения, такие сложные, что мы не можем их описать сознательно. То же самое можно сказать и о нашей реакции на музыку.</p>
    <p>Субъективно может показаться, что механизм, извлекающий внутреннее значение, совершенно отличен от механизма, проверяющего наличие или отсутствие некоего определенного качества, такого, например, как правильно-сформированность строчек. Возможно, это потому, что внутреннее значение — это что-то, что проявляется со временем.</p>
    <p>Из этого следует, что в схемах, которые мы анализируем, можно говорить о двух видах формы. Прежде всего, там существуют такие качества, как правильно-сформированность, наличие которой можно определить с помощью <emphasis>предсказуемо конечных тестов</emphasis>, как в программах Блупа. Я предлагаю называть это <emphasis>синтаксическими</emphasis> характеристиками формы. Интуитивно можно сказать, что синтаксические аспекты формы лежат близко к поверхности и, таким образом, не создают многомерных познавательных структур. </p>
    <p>С другой стороны, <emphasis>семантические</emphasis> характеристики формы не могут быть проверены с помощью предсказуемо конечных тестов; для них требуются <emphasis>открытые</emphasis> тесты. Примером такого аспекта, как мы видели, является теоремность строчек ТТЧ. Мы не можем, использовав некий стандартный тест, установить, является ли данная строчка теоремой ТТЧ. Почему-то тот факт, что здесь идет речь о значении, важным образом соотносится с трудностью определения теоремности ТТЧ. Акт извлечения значения из строчки означает, по сути, установление всех связей данной строчки с остальными строчками, и это, в свою очередь, выводит нас на бесконечную дорогу. Таким образом, «семантические» характеристики соотносятся с открытым поиском, поскольку — и это очень важно — значение объекта не заключается внутри самого объекта. Это не означает, что никакой объект вообще никогда невозможно понять, поскольку со временем его значение становится все яснее. Однако некоторые аспекты значения останутся скрыты очень надолго.</p>
    <subtitle>Значение вытекает из отношения к познавательным структурам</subtitle>
    <p>Давайте перейдем от строчек ТТЧ к музыкальным произведениям. Если вам так больше нравится, можете продолжать употреблять слово «строчка» в применении к музыкальным пьесам. Это обсуждение весьма общее, но мне кажется, что его смысл легче передать на примере музыки. Значение музыкального произведения странным образом дуалистично: с одной стороны оно тесно соотносится с огромным количеством других вещей в мире, а с другой стороны, оно явно выводится из самой музыки, то есть, оно должно быть расположено где-то внутри музыкального произведения.</p>
    <p>Решение этой дилеммы включает понятие интерпретатора — механизма, извлекающего значение. (Под «интерпретатором» в этом контексте я подразумеваю не музыканта-исполнителя, а механизм в мозгу у слушателя, извлекающий значение из пьесы, которую тот слышит.) Интерпретатор может заметить многие важные аспекты значения пьесы, слушая ее в первый раз; это, по-видимому, подтверждает гипотезу о том, что значение находится в самой пьесе и просто извлекается из нее. Но это только полдела. Музыкальный интерпретатор действует, создавая многомерную мысленную структуру — внутреннее представление о пьесе, — которую он пытается соотнести с ранее известной информацией, находя связи с другими многомерными мысленными структурами, в которых закодирован предыдущий опыт. По мере того, как происходит этот процесс, полное значение пьесы постепенно выходит на поверхность. В действительности, могут пройти годы прежде чем мы почувствуем, что наконец-то поняли сокровенное значение определенной пьесы. Это, как кажется, поддерживает гипотезу о том, что значение музыкального произведения также находится и вне его и что роль интерпретатора — постепенно собрать это значение воедино.</p>
    <p>Без сомнения, истина лежит где-то посередине значения — как музыкальное, так и лингвистическое — до какой-то степени локализованы только отчасти. Используя терминологию главы VI, мы можем сказать, что музыкальные произведения и куски текста отчасти являются триггерами, и отчасти — носителями явного значения. Яркая иллюстрация этого дуализма — табличка со старинной надписью значение здесь частично хранится в библиотеках и мозгах ученых всего мира, и в то же время явно содержится в самой табличке.</p>
    <p>Таким образом, еще один способ охарактеризовать различие между «синтаксическими» и «семантическими» свойствами (в только что описанном смысле) заключается в том, что синтаксические свойства безусловно находятся внутри самого объекта, в то время как семантические свойства зависят от отношений этого объекта с потенциально бесконечным множеством других объектов и, следовательно, не являются полностью локализуемыми В синтаксических свойствах в принципе нет ничего спрятанного и загадочного, в то время как спрятанность — суть семантических свойств. Именно поэтому я предложил различать между «синтаксическим» и «семантическим» аспектами зрительных образов.</p>
    <subtitle>Красота, Истина и Форма</subtitle>
    <p>А как насчет красоты? Согласно вышеизложенным идеям, это, безусловно, не синтаксическое свойство Семантическое ли это свойство? Свойство ли это, скажем, отдельной картины? Давайте рассмотрим этот вопрос в применении к единственному зрителю С каждым из нас бывало, что то, что когда-то казалось красивым, некоторое время спустя выглядит серым и скучным, а в промежутках, возможно, кажется нейтральным Значит ли это, что красота — свойство преходящее? Можно повернуть ту же ситуацию другим концом и сказать, что изменился зритель. Но, имея в виду определенного зрителя, определенную картину и определенный момент времени, можно ли утверждать, что красота — качество, которое либо присутствует, либо нет? Или же красота неопределима и неуловима?</p>
    <p>Возможно, что в каждом человеке в зависимости от обстоятельств могут действовать различные уровни интерпретаторов. Эти разные интерпретаторы выдают разные значения, устанавливают разные связи и обычно оценивают все глубокие аспекты по-разному. Из-за этого понятие красоты кажется почти неопределимым. Именно по этой причине я решил связать красоту в Диалоге «Магнификраб» с истиной, которая, как мы видели, является одним из самых неуловимых понятий математики.</p>
    <subtitle>Нейронный субстрат парадокса Эпименида</subtitle>
    <p>В заключение этой главы я хочу привести некоторые идеи, касающиеся основной проблемы истины, парадокса Эпименида. Мне кажется, что воспроизведение Тарским этого парадокса в ТТЧ позволяет глубже понять его природу в русском языке. Тарский нашел, что в его версии парадокса есть два разных уровня. На одном уровне это суждение <emphasis>о себе самом</emphasis>, которое было бы истинно, если бы оно было ложно и ложно, если бы оно было истинно. На другом уровне — который я буду называть <emphasis>арифметическим субстратом</emphasis> — это суждение о <emphasis>целых числах</emphasis>, истинное тогда и только тогда, когда оно ложно.</p>
    <p>Почему-то это последнее раздражает нас гораздо больше первого. Некоторые люди просто отмахиваются от первого уровня, как от «бессмыслицы», из-за его автореферентности. Но отмахнуться от парадоксального суждения о целых числах невозможно. Суждения о целых числах просто не могут быть одновременно и истинными, и ложными.</p>
    <p>Мне кажется, что превращение Тарским парадокса Эпименида учит нас <emphasis>искать субстрат</emphasis> также в языковой версии парадокса. В арифметической версии высший уровень значения опирается на низший арифметический уровень. Аналогично, автореферентное суждение, которое мы воспринимаем («Это высказывание ложно») может являться только высшим уровнем некой конструкции с двумя уровнями. Что же тогда играет здесь роль низшего уровня? Какой механизм порождает язык? Мозг. Значит, необходимо искать <emphasis>нейронный субстрат</emphasis> парадокса Эпименида — низший уровень противоречащих друг другу физических событий, то есть событий, которые не могут произойти одновременно. Если такой физический субстрат существует, то тогда понятно, почему нам не удается разрешить парадокс Эпименида, — наш мозг пытается сделать нечто невозможное.</p>
    <p>Что же это за конфликтующие физические события? Предположительно, когда вы слышите парадокс Эпименида, ваш мозг «кодирует» это предложение как внутреннюю конструкцию взаимодействующих символов. После этого он пытается классифицировать предложение как «истинное» или «ложное». В процессе этого определения некоторые символы обязательно должны взаимодействовать. (Предположительно это происходит при обработке любого предложения.) Если при этом физически прерывается процесс кодификации предложения — нечто, чего обычно не происходит, — тогда начинаются неприятности, поскольку это все равно что пытаться заставить патефон проигрывать собственную разбивальную музыку. Мы описали происходящий конфликт в физических терминах, а не в терминах нейронов. Если наш анализ правилен, то мы сможем продолжить обсуждение, когда нам станет известно, как участвуют нейроны и схемы их возбуждения в построении символов в мозгу и каким образом там «кодируются» предложения.</p>
    <p>Этот набросок нейронного субстрата парадокса Эпименида наводит (по-крайней мере, меня) на мысль о том, что решение языковой версии парадокса Эпименида может быть подобно решению версии Тарского — то есть, что нам придется отказаться от мысли, что мозг может когда-либо с точностью представить понятие истины. Новым здесь является предположение, что полное воспроизводство истины невозможно по физическим причинам, поскольку оно включало бы физически несовместимые мозговые процессы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ШРДЛУ</p>
    </title>
    <p><emphasis>Однажды Ета Ойн заходит в лабораторию искусственного интеллекта Массачусетского Института Технологии, где она встречается с блестящей молодой программой по имени ШРДЛУ. Оказывается, что ШРДЛУ сгорает от желания найти кого нибудь кто согласился бы опробовать недавно созданное человеческое существо под названием «д-р Тире-Рвинога». ШРДЛУ объясняет, что д-р Тире-Рвинога довольно сообразителен в ограниченной области анализа бесед об игрушечной мире — мире, состоящем из кубиков разных размеров, форм и цветов. Эти кубики лежат на столе, и их можно брать и перекладывать с места на место. Ета Ойн, заинтересовавшись, начинает печатать команды для ШРДЛУ, в то время как д-р Тире-Рвинога, стоя за ее спиной, комментирует происходящее, как и было обещано.<a l:href="#n_59" type="note">[59]</a></emphasis></p>
    <p>1. Ета Ойн: Возьми большой красный кубик (См. рис. 110)</p>
    <p>ШРДЛУ: ХОРОШО</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: ШРДЛУ отвечает «хорошо», когда она выполняет команду. Чтобы взять красный кубик, ей пришлось его освободить, найдя место для зеленого кубика и положив его туда.</emphasis></p>
    <p>2. Ета Ойн: Возьми эту пирамиду.</p>
    <p>ШРДЛУ: Я НЕ ПОНИМАЮ, КОТОРУЮ ПИРАМИДУ ВЫ ИМЕЕТЕ В ВИДУ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: На столе стоят три пирамиды, а ШРДЛУ знает, что предложения со словом «этот» относятся к определенному предмету, который говорящий имеет в виду.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_137.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 110. «Возьми большой красный кубик» (Terri Winograd «Understanding Natural Language», cтp. 8)</emphasis></p>
    <p>3. Eтa Ойн: найди кубик выше, чем тот, что ты держишь, и положи его в коробку. (См. рис. 111.)</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: ШРДЛУ должна сообразить, к чему относятся слова «тот» и «его», а также путем умозаключений вывести, какой именно кубик она держит.</emphasis></p>
    <p>ШРДЛУ: ПОД «ЕГО» ВЫ, ВЕРОЯТНО, ИМЕЕТЕ В ВИДУ КУБИК, КОТОРЫЙ ВЫШЕ, ЧЕМ ТОТ, ЧТО Я ДЕРЖУ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: «Его» могло относиться к одному из двух кубиков: к выбранному кубику или же к кубику, который держит ШРДЛУ. В ШРДЛУ запрограммированны методы для выбора между ними.</emphasis></p>
    <p>ШРДЛУ: ХОРОШО.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: ШРДЛУ приходится положить красный кубик, чтобы взять более высокий голубой кубик.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_138.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 111. «Найди кубик выше, чем тот, что ты держишь, и положи его в коробку». (Terri Winograd, «Understanding Natural Language», стр. 9)</emphasis></p>
    <p>4. Ета Ойн: Что находится в коробке?</p>
    <p>ШРДЛУ: ГОЛУБАЯ ПИРАМИДА И ГОЛУБОЙ КУБ.</p>
    <p>5. Ета Ойн: На что опирается эта пирамида?</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Раньше ШРДЛУ ответила на слова «эта пирамида», сказав «Я НЕ ПОНИМАЮ, КОТОРУЮ ПИРАМИДУ ВЫ ИМЕЕТЕ В ВИДУ.» Теперь она подразумевает, что вы имеете в виду только что упомянутую пирамиду.</emphasis></p>
    <p>ШРДЛУ: НА КОРОБКУ.</p>
    <p>6. Ета Ойн: Сколько кубиков находится не в коробке?</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: ШРДЛУ понимает стандартные отрицания, такие как «нет» и «не», в каком бы контексте они не появлялись.</emphasis></p>
    <p>ШРДЛУ: ЧЕТЫРЕ.</p>
    <p>7. Ета Ойн: Правда ли, что по крайней мере один из них уже, чем тот, который я попросила тебя взять?</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Выражение «по крайней мере один из них» должно быть проанализировано по отношению к предыдущему вопросу; «тот, который» должно также относиться к кубикам. Группы существительных могут иметь сложное число, как например «по крайней мере, один», «больше трех», «ровно семь» и так далее. Память о прошлых событиях используется, чтобы понять выражение «тот, который я попросила тебя взять». Обратите внимание на сложную синтаксическую структуру, в которой слово «тот» является дополнением придаточного предложения, находящегося двумя уровнями глубже. Программа синтаксического анализа ШРДЛУ включает грамматику, обобщенно решающую такие проблемы.</emphasis></p>
    <p>ШРДЛУ: ДА. КРАСНЫЙ КУБ.</p>
    <p>8. Ета Ойн: Он на что-то опирается?</p>
    <p>ШРДЛУ: ДА. НА СТОЛ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: ШРДЛУ умеет определять, какая информация важна для собеседника, даже если тот не спрашивает об этом прямо.</emphasis></p>
    <p>9. Ета Ойн: Может ли стол брать кубики?</p>
    <p>ШРДЛУ: НЕТ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Семантические правила ШРДЛУ включают знания о том, что «брать» что-либо может только некто одушевленный, и что стол — предмет неодушевленный.</emphasis></p>
    <p>10. Ета Ойн: Может ли пирамида стоять на кубике?</p>
    <p>ШРДЛУ: ДА.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Дедуктивная система ШРДЛУ находит пример подобного положения, так что она знает, что это возможно.</emphasis></p>
    <p>11. Ета Ойн: Может ли пирамида стоять на пирамиде?</p>
    <p>ШРДЛУ: Я НЕ ЗНАЮ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Этот вопрос имеет смысл, но такого примера перед ШРДЛУ нет. Она не может рассмотреть детали своих программ, несмотря на то, что от них в конечном счете зависят ее возможности.</emphasis></p>
    <p>12. Ета Ойн: Положи одну пирамиду на другую.</p>
    <p>ШРДЛУ: Я НЕ МОГУ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: ШРДЛУ попыталась это сделать, но у нее ничего не получилось.</emphasis></p>
    <p>13. Ета Ойн: Голубая пирамида моя.</p>
    <p>ШРДЛУ: Я ПОНИМАЮ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: ШРДЛУ заранее известна вся информация о цвете, форме, размере и расположении этих объектов. О принадлежности этих предметов ей надо сообщать. Она сохраняет эту информацию в своей базе данных.</emphasis></p>
    <p>14. Ета Ойн: Мне принадлежат все не красные кубики, но мне не принадлежит ничего, что поддерживало бы пирамиду.</p>
    <p>ШРДЛУ: Я ПОНИМАЮ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Результатом понимания этих предложений является создание новых процедур в ШРДЛУ, которые выясняют, что вам принадлежит.</emphasis></p>
    <p>15. Ета Ойн: Принадлежит ли мне эта коробка?</p>
    <p>ШРДЛУ: НЕТ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: На коробку опирается все, что в ней находится, включая пирамиду.</emphasis></p>
    <p>16. Ета Ойн: Принадлежит ли мне что-нибудь из находящегося в коробке?</p>
    <p>ШРДЛУ: ДА. ДВЕ ВЕЩИ: ГОЛУБОЙ КУБИК И ГОЛУБАЯ ПИРАМИДА.</p>
    <p>17. Ета Ойн: He поставишь ли ты друг на друга оба красных кубика и зеленый куб или пирамиду? (См. рис. 112) </p>
    <p>ШРДЛУ: ХОРОШО.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Логические связки такие как «и», «или» и так далее, понимаются как на уровне грамматики, так и на уровне семантики. Команда выполняется, даже если она выглядит как вопрос. Эта команда выполняется в несколько шагов. ШРДЛУ кладет зеленый куб на большой красный кубик (при этом она выбирает тот зеленый куб, на котором ничего не стоит), затем убирает маленькую пирамиду с маленького красного куба, чтобы иметь возможность использовать его для окончания постройки требуемой башни.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_139.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 112. «Не поставишь ли ты друг на друга оба красных кубика и зеленый куб или пирамиду?» (Terri Winograd, «Understanding Natural Language», стр. 12)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>18. Ета Ойн: Какой куб лежит на столе?</p>
    <p>ШРДЛУ: БОЛЬШОЙ ЗЕЛЕНЫЙ КУБ НА КОТОРОМ СТОИТ КРАСНАЯ ПИРАМИДА.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Обычно ШРДЛУ удовлетворилась бы фразой «БОЛЬШОЙ ЗЕЛЕНЫЙ КУБ», но поскольку вы спросили «какой куб», она должна быть более точной, называя его. В ней имеются также процедуры для опускания существительных или замены их место имениями, чтобы сделать ее речь более естественной.</emphasis></p>
    <p>19. Ета Ойн: Есть ли большой кубик за пирамидой?</p>
    <p>ШРДЛУ: ДА. ТРИ ИЗ НИХ. БОЛЬШОЙ КРАСНЫЙ, БОЛЬШОЙ ЗЕЛЕНЫЙ и БОЛЬШОЙ ГОЛУБОЙ.</p>
    <p>20. Ета Ойн: Положи маленький на зеленый кубик, на котором стоит пирамида.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога:«Маленький» должно соотноситься с вашей предыдущей фразой «большой кубик», так что это значит «маленький кубик».</emphasis></p>
    <p>ШРДЛУ: ХОРОШО.</p>
    <p>21. Ета Ойн: Поставь на него наименьшую пирамиду.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Слова типа «наименьший» отсутствуют в словаре ШРДЛУ, но она выводит их значение из корней других слов, как, например, меньше. Чтобы исполнить эту команду, ШРДЛУ сравнивает размер всех пирамид.</emphasis></p>
    <p>ШРДЛУ: ХОРОШО.</p>
    <p>22. Ета Ойн: Сколько вещей стоит на зеленых кубах?</p>
    <p>ШРДЛУ: Я НЕ СОВСЕМ ПОНИМАЮ, ЧТО ВЫ ИМЕЕТЕ В ВИДУ ПОД «НА» ВО ФРАЗЕ «НА ЗЕЛЕНЫХ КУБАХ». ВЫ ХОТИТЕ СКАЗАТЬ:</p>
    <p>1 — ПРЯМО НА ПОВЕРХНОСТИ,</p>
    <p>2 — ГДЕ ЛИБО НА НИХ?</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: В предыдущем предложении это выражение было интерпретировано без проблем, так как его смысл был ясен из контекста. В этом случае эвристика для ликвидации двусмысленности не находит четкого решения и ШРДЛУ приходится просить у вас дополнительную информацию. При этом она использует перифразы словарных определений слова «на». Подобного разъяснения она может попросить также тогда, когда ей неясно значение местоимений, как, например, «это» или «они».</emphasis></p>
    <p>23. Eтa Ойн: Прикасалась ли ты к какой-нибудь еще пирамиде, прежде чем поставить зеленую на маленький куб?</p>
    <p>ШРДЛУ: ДА, К ЗЕЛЕНОЙ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: ШРДЛУ «вспоминает», какое событие вы имеете в виду; она может соотносить события во времени. Для этого она анализирует глагольные времена и употребление наречий времени — специальные процедуры имеют дело с неправильными глаголами.</emphasis></p>
    <p>24. Ета Ойн: Когда ты ее брала?</p>
    <p>ШРДЛУ: КОГДА Я СТРОИЛА БАШНЮ ИЗ КРАСНОГО КУБА И БОЛЬШИХ КУБИКОВ, КРАСНОГО И ЗЕЛЕНОГО.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Время здесь описано в терминах задачи, над которой ШРДЛУ работала в тот момент.</emphasis></p>
    <p>25. Ета Ойн: Почему?</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Чтобы понять подобные вопросы, ШРДЛУ вспоминает предыдущие предложения.</emphasis></p>
    <p>ШРДЛУ: ЧТОБЫ ЕЕ УБРАТЬ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Поскольку ШРДЛУ следит за первоначальным деревом подзадач, она в какой-то мере понимает мотивы собственных действий.</emphasis></p>
    <p>26. Ета Ойн: Почему тебе надо было это сделать?</p>
    <p>ШРДЛУ: ЧТОБЫ ОСВОБОДИТЬ КРАСНЫЙ КУБ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: «Это» относится к действию, которое ШРДЛУ описывала в своем последнем ответе.</emphasis></p>
    <p>27. Ета Ойн: Зачем ты это освободила?</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: В данном случае «это» означает только что упомянутый куб.</emphasis></p>
    <p>ШРДЛУ: ЧТОБЫ ПОСТАВИТЬ ЕГО НА БОЛЬШОЙ ЗЕЛЕНЫЙ КУБ.</p>
    <p>28. Ета Ойн: Зачем ты это сделала?</p>
    <p>ШРДЛУ: ЧТОБЫ ПОСТАВИТЬ ДРУГ НА ДРУГА КРАСНЫЙ КУБ, БОЛЬШОЙ ЗЕЛЕНЫЙ КУБИК И БОЛЬШОЙ ЗЕЛЕНЫЙ КУБ.</p>
    <p>29. Ета Ойн: Зачем ты это сделала?</p>
    <p>ШРДЛУ: ПОТОМУ ЧТО ТЫ МЕНЯ ПОПРОСИЛА.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: ШРДЛУ помнит, что она делала, и как была выражена команда.</emphasis></p>
    <p>30. Ета Ойн: Как ты это сделала?</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: «Это» относится к действию, упомянутому в последнем вопросе, а не к ответу на него.</emphasis></p>
    <p>ШРДЛУ: ПОЛОЖИВ БОЛЬШОЙ КРАСНЫЙ КУБИК НА СТОЛ; ЗАТЕМ ОТПУСТИВ ЕГО; ЗАТЕМ ПОЛОЖИВ НА НЕГО БОЛЬШОЙ ЗЕЛЕНЫЙ КУБ, ЗАТЕМ ОТПУСТИВ ЭТОТ КУБ, ЗАТЕМ ПОЛОЖИВ КРАСНЫЙ КУБ НА ЭТОТ КУБ; ЗАТЕМ ОТПУСТИВ ЭТОТ КУБ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Это описание подзадач высшего уровня, использованных для достижения основной задачи.</emphasis></p>
    <p>31. Eтаa Ойн: К скольким предметам ты притронулась, пока это делала?</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Отрезок времени может быть определен с помощью таких слов как «пока».</emphasis></p>
    <p>ШРДЛУ: К ЧЕТЫРЕМ.</p>
    <p>32. Ета Ойн: Что стояло на красном кубе до того, как ты начала его освобождать?</p>
    <p>ШРДЛУ: ЗЕЛЕНАЯ ПИРАМИДА.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Вспоминая, что она сделала, ШРДЛУ может делать выводы о предыдущей ситуации. Вы можете использовать сложные структуры с несколькими придаточными предложениями типа «до того, как ты начала его освобождать».</emphasis></p>
    <p>33. Ета Ойн: Слева от коробки находились тогда пять кубиков.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: «Тогда» должно относиться ко времени, упомянутом в последней фразе.</emphasis></p>
    <p>ШРДЛУ: НЕТ, ТОЛЬКО ЧЕТЫРЕ КРАСНЫЙ КУБ, ДВА БОЛЬШИХ ЗЕЛЕНЫХ КУБА И БОЛЬШОЙ КРАСНЫЙ КУБИК.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Раньше в разговоре информация о «принадлежности» была принята за чистую монету. Но ШРДЛУ знает, что в ее распоряжении — полная информация об основных свойствах предметов. Она проверяет высказывания о предметах и может с ними не согласиться.</emphasis></p>
    <p>34. Ета Ойн: Расположи голубую пирамиду на кубике в коробке.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Это предложение синтаксически двусмысленно, но оно понято без труда, поскольку разделение, соответствующее значению «расположи голубую пирамиду, которая стоит на кубике, в коробке» здесь бессмысленно, в то время как «расположи голубую пирамиду на кубике, который стоит в коробке» имеет смысл.</emphasis></p>
    <p>ШРДЛУ: ХОРОШО.</p>
    <p>35. Ета Ойн: Есть ли здесь что-нибудь что больше любой пирамиды, но не так широко, как то на чем оно стоит?</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: ШРДЛУ понимает такие слова как «каждый», «никакой», «что-нибудь» и так далее и выражения типа «больше, чем», «такой же широкий, как» и тому подобное. Здесь местоимение «оно» относится к группе существительных в том же предложении, но в программе синтаксического анализа оно находится двумя уровнями выше.</emphasis></p>
    <p>ШРДЛУ: ДА ГОЛУБОЙ КУБИК.</p>
    <p>36. Ета Ойн: Расположена ли колокольня.</p>
    <p>ШРДЛУ: ПРОСТИТЕ, Я НЕ ЗНАЮ СЛОВА «КОЛОКОЛЬНЯ».</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: ШРДЛУ немедленно перебивает, если она видит не знакомое слово.</emphasis></p>
    <p>37. Ета Ойн: «Колокольня» это башня, построенная из двух зеленых кубов и пирамиды.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Кавычки означают, что вы определяете новое слово. Определение добавляется к словарю ШРДЛУ в форме, совместимой с тем, что она уже знает.</emphasis></p>
    <p>ШРДЛУ: Я ПОНИМАЮ.</p>
    <p>38. Ета Ойн: Есть ли сейчас здесь колокольни?</p>
    <p>ШРДЛУ; НЕТ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Новое определение используется как описание, чтобы отличать колокольни.</emphasis></p>
    <p>39. Ета Ойн: Построй ее.</p>
    <p>ШРДЛУ: ХОРОШО.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Описания, данного в определении, достаточно для того, чтобы выработать план построения новых объектов, и для того, чтобы их узнавать. Слово «ее» означает «колокольню», и план приводится в исполнение. Сначала освобождается один из больших зеленых кубов — с него снимается красный куб и две пирамиды. Затем два зеленых куба и высокая красная пирамида ставятся друг на друга соответствующим описанию образом.</emphasis></p>
    <p>40. Ета Ойн: Называй наибольший кубик «суперкубиком».</p>
    <p>ШРДЛУ: ХОРОШО.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Можно давать предметам имена.</emphasis></p>
    <p>41. Ета Ойн: Ты брала суперкубик с тех пор, как мы начали?</p>
    <p>ШРДЛУ: ДА.</p>
    <p>42. Ета Ойн: Почему ты его уронила?</p>
    <p>ШРДЛУ: Я ЗАКЛЮЧАЮ, ЧТО ПОД «НИМ» ВЫ ИМЕЕТЕ В ВИДУ СУПЕРКУБИК. Я НЕ МОГУ ОБЪЯСНИТЬ НЕСЛУЧИВШЕЕСЯ СОБЫТИЕ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: В памяти ШРДЛУ нет записи об уроненном блоке. Рутинные процедуры ответа могут распознавать подобные «вопросы на засыпку», предполагающие ложную информацию.</emphasis></p>
    <p>43. Ета Ойн: Есть ли что-нибудь слева от красной пирамиды?</p>
    <p>ШРДЛУ: ДА. ЧЕТЫРЕ ПРЕДМЕТА: КОРОБКА, КРАСНЫЙ КУБ, ГОЛУБАЯ ПИРАМИДА И БЛОК, НАЗЫВАЕМЫЙ СУПЕРКУБИКОМ.</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Когда предмет получает название, оно затем используется в ответах для идентификации этого предмета.</emphasis></p>
    <p>44. Ета Ойн: Спасибо.</p>
    <p>ШРДЛУ: ПОЖАЛУЙСТА!</p>
    <p><emphasis>Д-р Тире-Рвинога: Грамматика ШРДЛУ дает ей возможность распознавать идиоматические выражения.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА XVIII: Искусственный интеллект: взгляд в прошлое</p>
    </title>
    <subtitle>Тюринг</subtitle>
    <p>В 1950 ГОДУ АЛАН ТЮРИНГ написал дерзкую и пророческую статью об искусственном интеллекте. Она называлась «Вычислительные машины и интеллект» и была опубликована в журнале «Mind».<a l:href="#n_60" type="note">[60]</a> Прежде чем говорить об этой статье, я хочу рассказать кое-что о самом Тюринге.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_140.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 113. Алан Матисон Тюринг.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Алан Матисон Тюринг родился в Лондоне в 1912 году. Он рос любопытным и веселым ребенком. У него оказались незаурядные способности к математике, и позже Алан поступил в Кембриджский университет, где его интересы в области техники и математической логики скрестились. Результатом этого плодотворного скрещивания была его знаменитая статья о «вычислимых числах» в которой он изобрел теорию машин Тюринга и показал неразрешимость проблемы остановки. Эта статья была опубликована в 1937 году. В 1940-х годах интересы Тюринга перешли от теории вычислительных машин к созданию настоящих компьютеров. Он был одним из пионеров компьютерной техники в Англии и стал ярым защитником искусственного интеллекта, когда тот впервые подвергся нападкам. Среди его единомышленников и ближайших друзей был Дэвид Чемперноун (который позже стал работать над созданием музыкальных композиций при помощи компьютеров). Друзья были страстными шахматистами и придумали новый вариант этой игры, под названием «шахматы вокруг дома»: сделав ход, игрок должен обежать вокруг дома; если он вернется обратно до того, как его противник сделает ответный ход, он получает право пойти еще раз. В более серьезном плане, Тюринг и Чемперноун изобрели первую шахматную программу под названием «Тюрочем». Тюринг умер молодым, в возрасте 41 года — по-видимому, из-за несчастного случая с химикатами (есть мнение, что он покончил самоубийством). Его мать, Сара Тюринг, написала его биографию. Из приводимых ею отзывов о Тюринге складывается впечатление, что он был личностью весьма нестандартной и не умел вести себя в обществе; при этом он был честен, порядочен и легко уязвим. Он любил игры, шахматы, детей; катался на велосипеде и был хорошим бегуном на дальние дистанции. Во время учебы в Кембридже он купил себе подержанную скрипку и научился на ней играть. Хотя Алан не был особенно музыкален, он получал от игры большое удовольствие. Он был несколько эксцентричен и часто страстно увлекался самыми неожиданными вещами. Одним из его интересов являлся морфогенез в биологии. Согласно его матери, Тюринг «очень любил „Записки Пиквикского клуба“», но «поэзия, за исключением Шекспира, оставляла его совершенно равнодушным». Алан Тюринг был одним из основоположников компьютерного дела.</p>
    <subtitle>Тест Тюринга</subtitle>
    <p>Статья Тюринга начинается с фразы: «Рассмотрим вопрос: „Может ли машина думать?“» Поскольку, как он указывает, эти термины слишком многозначны, очевидно, что мы должны искать практическое решение проблемы. Для этого Тюринг предлагает игру, которую он называет «игрой в имитацию»; сегодня она известна под названием «тест Тюринга». Тюринг объясняет ее так:</p>
    <cite>
     <p>Играют три человека: мужчина (А), женщина (Б) и ведущий (В), который может быть любого пола. Ведущий закрывается в отдельной комнате. Он должен, задавая вопросы, определить по ответам, кто из двух игроков — мужчина и кто — женщина. Он знает игроков только под именами X и Y; в конце игры он должен сказать либо «X — это A, a Y — это Б», либо «X — это Б, a Y — это А». Ведущий может задавать любые вопросы, например: В: X, скажите мне, пожалуйста, какой длины ваши волосы? Предположим, что под псевдонимом X скрывается А; тогда А должен отвечать. Его цель — стараться сбить ведущего с толку, чтобы тот дал неправильное определение. Поэтому он может ответить, например, так: «Мои волосы пострижены ступеньками, и самые длинные прядки — около 25 сантиметров.» Чтобы голос не выдал отвечающих, их ответы должны быть написаны или, еще лучше, напечатаны. Идеальным было бы установить сообщение между комнатами при помощи телепринтера. Вместо этого для передачи вопросов и ответов можно также использовать посредника. Цель игрока Б — помогать ведущему; лучшей стратегией для этого, возможно, являются правдивые ответы. Она может добавлять замечания вроде: «Женщина — это я; не слушайте его!» — но они мало чем помогут, поскольку мужчина может сказать тоже самое. Теперь мы спросим: «А что, если вместо А в этой игре будет участвовать машина?» Будет ли ведущий ошибаться так же часто, как и в игре, где участниками были мужчина и женщина? Эти вопросы заменяют наш первоначальный вопрос: «Могут ли машины думать?»<a l:href="#n_61" type="note">[61]</a></p>
    </cite>
    <p>Разъяснив, в чем состоит его тест, Тюринг приводит по его поводу несколько замечаний, для того времени весьма тонких. Сначала он дает пример короткого диалога между спрашивающим и отвечающим:<a l:href="#n_62" type="note">[62]</a></p>
    <cite>
     <p>С: Напишите мне, пожалуйста, сонет, на тему «мост в Форте» (через залив Ферт-оф-Форт в Шотландии).</p>
     <p>О: В этом на меня не рассчитывайте я никогда не был силен в поэзии.</p>
     <p>С: Сложите 34 957 и 70 764.</p>
     <p>О (После примерно полминутной паузы): 105 621.</p>
     <p>С: Вы играете в шахматы?</p>
     <p>О: Да.</p>
     <p>С: Мой король стоит на e1, других фигур у меня нет. Ваш король — на еЗ и ладья — на а8. Как вы пойдете?</p>
     <p>О: (Помедлив 15 секунд) Поставлю вам мат в один ход Ла1Х.</p>
    </cite>
    <p>Мало кто из читателей замечает, что в арифметической задаче не только время раздумья слишком длинно, но и сам ответ ошибочен! Это было бы легко объяснить, если бы отвечающий был человеком — человеку свойственно ошибаться. Если же отвечала машина, то этому возможны разные объяснения, например:</p>
    <p>(1) ошибка на уровне аппаратуры во время прогона программы (случайная и невоспроизводимая осечка),</p>
    <p>(2) непреднамеренная ошибка на уровне аппаратуры или программы, результатом которой являются воспроизводимые арифметические ошибки,</p>
    <p>(3) уловка, специально введенная в программу машины ее создателем для того, чтобы машина иногда ошибалась и, таким образом, могла бы одурачить спрашивающего,</p>
    <p>(4) неожиданный эпифеномен — программа испытывает трудности с абстрактным мышлением и просто ошиблась, в следующий раз она, возможно, посчитает то же самое правильно,</p>
    <p>(5) шутка самой машины, которая таким образом старается сбить спрашивающего с толку.</p>
    <p>Размышления о том, что мог здесь иметь в виду сам Тюринг, затрагивают почти все основные философские проблемы искусственного интеллекта. Тюринг продолжает, указывая, что:</p>
    <cite>
     <p>Эта новая проблема имеет то преимущество, что она проводит довольно четкую границу между физическими и интеллектуальными способностями человека. Мы не хотим наказывать ни машину за то, что она не способна отличиться на конкурсе красоты, ни человека за то, что он не способен соревноваться в скорости с аэропланом.<a l:href="#n_63" type="note">[63]</a></p>
    </cite>
    <p>Интересно заметить, как глубоко Тюринг развивает каждую мысль, при этом на определенном этапе его рассуждений обычно появляется кажущееся противоречие, которое он впоследствии разрешает на более глубоком уровне анализа, уточняя свои понятия. Именно из-за этого проникновения в суть вопросов его статья все еще актуальна, даже по прошествии тридцати лет громадного прогресса в области компьютерной техники и искусственного интеллекта. На примере следующего отрывка читатель может увидеть, насколько глубок и разносторонен анализ Тюринга:</p>
    <cite>
     <p>Эту игру возможно раскритиковать на том основании, что она несправедлива по отношению к машине, которой здесь дается очень мало возможностей. Если бы человеку пришлось притворяться машиной, ясно, что он не смог бы выполнить эту задачу удовлетворительно. Его тут же выдала бы медлительность и ошибки в арифметических подсчетах. Могут ли машины делать нечто, что может быть названо мышлением, но что, тем не менее весьма отличается от того, что делает человек? Это очень веское возражение, но, по крайней мере, мы можем сказать, что если бы удалось создать машину, удовлетворительно играющую в эту имитационную игру, то нам не пришлось бы волноваться по этому поводу.</p>
     <p>Можно сказать, что лучшей стратегией машины в «имитационной игре» было бы нечто иное, чем подражание человеческому поведению. Возможно; но это кажется мне маловероятным. Так или иначе, я не собираюсь здесь анализировать теорию этой игры; я предполагаю, что лучшая стратегия — это давать ответы, которые обычно дал бы человек.<a l:href="#n_64" type="note">[64]</a></p>
    </cite>
    <p>Предложив и описав свой тест, Тюринг замечает:</p>
    <cite>
     <p>Я считаю, что первоначальный вопрос — могут ли машины думать — бессмысленный и не заслуживает обсуждения. Тем не менее я верю, что к концу столетия использование слов и общий настрой умов настолько изменятся, что станет возможно говорить о мышлении машин, не ожидая немедленных возражений.<a l:href="#n_65" type="note">[65]</a></p>
    </cite>
    <subtitle>Тюринг предвидит возражения</subtitle>
    <p>Предвидя, что его статья вызовет бурю протестов, Тюринг начинает один за другим точно и иронично парировать возможные возражения на идею о том, что машина способна мыслить. Ниже я привожу девять типов возражений в собственной формулировке Тюринга, на которые он затем отвечает.<a l:href="#n_66" type="note">[66]</a> К сожалению, у нас нет возможности воспроизвести здесь остроумные и изобретательные ответы Тюринга. Читатель может позабавиться, обдумав эти возражения и попытавшись дать на них свои собственные ответы.</p>
    <p>(1) <emphasis>Теологическое возражение</emphasis>. Мышление — функция бессмертной души человека. Бог вложил бессмертную душу во всех мужчин и женщин, но не в других животных и не в машины. Следовательно, животные и машины не способны мыслить.</p>
    <p>(2) <emphasis>Возражение «Голова в песке»</emphasis>. Последствия машинного мышления были бы слишком ужасны. Давайте же надеяться и считать, что машины на это не способны.</p>
    <p>(3) <emphasis>Математическое возражение</emphasis>. (Это, в основном, аргумент Лукаса).</p>
    <p>(4) <emphasis>Возражение с точки зрения сознания</emphasis>. До тех пор, пока машина не напишет сонета или концерта, основываясь на эмоциях, а не на случайном расположении символов, мы не согласимся с тем, что она может равняться мозгу. При этом машина должна не только быть способной написать эти произведения, но и осознать тот факт, что она их написала. «Ни одна машина не может на самом деле чувствовать (а не только искусственно указывать на соответствующее чувство, чего легко добиться) радости от ее успехов, печали, когда ее электронные лампы перегорают; она не может испытывать удовольствия от лести, расстраиваться из-за своих ошибок, чувствовать сексуальное влечение, сердиться или впадать в депрессию, когда не может получить желаемого.» (Цитата из работы некоего профессора Джефферсона.)</p>
    <p>Тюринг озабочен тем, чтобы ответить на эти серьезные возражения возможно подробнее. Поэтому он уделяет этому довольно много места; частью его ответа является следующий гипотетический диалог:<a l:href="#n_67" type="note">[67]</a></p>
    <cite>
     <p>Спрашивающий: В первой строке вашего сонета «Сравню ли с летним днем твои черты», не лучше ли было бы написать «с весенним днем»?</p>
     <p>Собеседник: Это не укладывается в размер.</p>
     <p>Спрашивающий: Тогда как насчет «зимнего дня»? С размером здесь все в порядке.</p>
     <p>Собеседник: Да, но кому нравится, чтобы его сравнивали с зимним днем!</p>
     <p>Спрашивающий: Скажите, м-р Пиквик не напоминает вам о рождестве?</p>
     <p>Собеседник: В каком-то смысле.</p>
     <p>Спрашивающий: А ведь рождество — это зимний день; однако я не думаю, что м-р Пиквик обиделся бы на такое сравнение.</p>
     <p>Собеседник: Не может быть, чтобы вы говорили серьезно. Под зимним днем обычно подразумевается типичный зимний день, а не какой-то особый день вроде рождества.</p>
    </cite>
    <p>После этого диалога Тюринг спрашивает: «Что сказал бы профессор Джефферсон, если бы машина, пишущая сонеты, была бы способна отвечать ему таким образом in viva voce?»</p>
    <p>Другие возражения:</p>
    <p>(5) <emphasis>Аргументы различных неспособностей</emphasis>. Эти аргументы имеют следующую форму: «Предположим, что вы можете заставить машины проделывать все то, о чем вы говорите — но ни одна машина никогда не сможет сделать X». В этой связи предлагались самые разные X, как например: быть доброй, изобретательной, красивой, дружелюбной, инициативной, иметь чувство юмора, отличать хорошее от плохого, делать ошибки, влюбляться, получать удовольствие от клубники со сливками, влюбить в себя кого-нибудь, учиться на опыте, правильно использовать слова, заниматься самоанализом, вести себя так же разнообразно, как люди, сделать нечто действительно новое.</p>
    <p>(6) <emphasis>Возражение леди Лавлэйс</emphasis>. Полнее всего об аналитической машине Баббиджа мы знаем из мемуаров леди Лавлэйс. Она пишет: «Аналитическая машина не претендует на создание чего-либо нового. Она может делать только то, что мы умеем ей приказать.».</p>
    <p>(7) <emphasis>Аргумент непрерывности нервной системы</emphasis>. Нервная система, безусловно, не является машиной, работающей с перерывами. Небольшая ошибка в информации о размере нервного импульса, воздействующего на нейрон, может означать огромную разницу в размере выходящего импульса. Можно сказать, что такое положение вещей делает невозможным имитацию поведения нервной системы при помощи дискретной системы.</p>
    <p>(8) <emphasis>Аргумент неформального поведения</emphasis>. «Если бы каждый человек руководствовался в своей жизни набором неких установленных правил, он был бы не лучше машины. Но поскольку таких правил не существует, люди не могут быть машинами.»</p>
    <p>(9) <emphasis>Аргумент экстрасенсорного восприятия</emphasis>. Давайте представим себе имитационную игру, в которой участвуют человек, обладающий телепатическими способностями, и компьютер. Ведущий может задавать такие вопросы как «Какой масти карта в моей правой руке?». Человек, используя телепатию или ясновидение, дает 130 верных ответов из 400. Машина может только гадать и, скорее всего, даст около 104 правильных ответов, так что ведущий сможет без труда определить, кто есть кто.</p>
    <p>Как видите, многие возражения связаны друг с другом и частично совпадают. В этой книге я попытался так или иначе ответить на каждое из них, хотя и менее четко, чем это сделал Тюринг. Возражение (9) кажется мне удивительным. Я видел эту статью Тюринга, перепечатанную в книге — но там возражение (9) опущено, что мне кажется не менее удивительным. Лично я, в отличие от Тюринга, считаю, что экстрасенсорных способностей (ЭСС) не существует. Тюрингу пришлось согласиться с идеей ЭСС, поскольку его выдающаяся научная честность заставила его принять последствия того, что казалось ему мощной статистической очевидностью в пользу этой идеи. Я с этим не согласен, но, тем не менее, считаю это необыкновенно интересным и сложным вопросом.</p>
    <subtitle>«Парри встречается с Доктором»</subtitle>
    <p>В предыдущем Диалоге вы прочли запись подлинной беседы между компьютерной программой и человеком. Существует множество программ с меньшей, чем у ШРДЛУ, способностью к «беседе». Две довольно известные программы такого рода — это «Доктор» (создание Иосифа Вайценбаума) и «Парри» (детище Кеннета Колби). Первая была призвана имитировать психиатра, используя «недирективную» терапию, в то время как вторая должна была изображать типичного параноика. Однажды по компьютерной сети была устроена забавная встреча этих двух программ; ниже приводится отрывок из их «беседы»:<a l:href="#n_68" type="note">[68]</a></p>
    <p>Парри: Я не понимаю ваших мотивов.</p>
    <p>Доктор: Почему вы не понимаете моих мотивов?</p>
    <p>Парри: Не должен ли я быть таким?</p>
    <p>Доктор: Почему вы сейчас это сказали?</p>
    <p>Парри: Это именно так и есть.</p>
    <p>Доктор: А вы представьте себе, что это именно не так.</p>
    <p>Парри. Ну и что?</p>
    <p>Доктор. Я не уверен, что вполне вас понимаю.</p>
    <p>Парри: Вы слишком привязываетесь к одним тем же вопросам.</p>
    <p>Доктор: О чем говорит вам это сходство?</p>
    <p>Парри: Я вас не понимаю.</p>
    <p>Доктор: Вы хотели бы понимать я?</p>
    <p>Парри: Хорошо бы, чтобы вы начали проявлять интерес к моим чувствам.</p>
    <p>Доктор: Что? Я начал проявлять интерес к вашим чувствам?</p>
    <p>Разумеется, эти программы были созданы для разговоров с людьми; поэтому, разговаривая друг с другом, они показывают себя не с лучшей стороны. В основном они опираются на ловкие догадки в отношении вводных данных (анализируя их довольно поверхностно) и выдают готовые ответы, тщательно выбранные из обширного репертуара. Ответ может быть готовым только частично: например, может использоваться некая схема, в которой заполняются пробелы. При этом имеется в виду, что собеседник-человек будет придавать ответам гораздо больше смысла, чем в них есть на самом деле. В действительности, согласно тому, что Вайнценбаум утверждает в своей книге «Мощь компьютеров и человеческий разум» (Weizenbaum, «Computer Power and Human Reason»), именно так и происходит. Он пишет:</p>
    <p>ЭЛИЗА (программа, на основе которой был разработан Доктор) создавала удивительную иллюзию проникновения в мысли многих людей, которые с ней разговаривали… Они часто просили позволения побеседовать с системой наедине, после чего говорили, несмотря на мои объяснения, что машина их по-настоящему поняла.<a l:href="#n_69" type="note">[69]</a></p>
    <p>После прочтения предыдущего «разговора» читатель может подумать, что это невероятно. Может быть — но это чистая правда! Вайценбаум объясняет:</p>
    <cite>
     <p>Большинство людей совершенно ничего не понимают в компьютерах. Поэтому, если только они не способны на значительную долю скептицизма (того скептицизма с которым мы наблюдаем за действиями фокусника), они могут объяснить интеллектуальные достижения компьютера только путем единственной доступной им аналогии — то есть модели их собственного мышления. Таким образом не удивительно, что они преувеличивают почти невозможно вообразить человека, который мог бы имитировать ЭЛИЗУ, но для которого при этом ее языковые способности являлись бы пределом.<a l:href="#n_70" type="note">[70]</a></p>
    </cite>
    <p>Это равносильно признанию того, что подобные программы являются остроумной смесью бравады и блефа и их успех основан на людской доверчивости.</p>
    <p>В свете странного «эффекта ЭЛИЗЫ» многие предлагали пересмотреть тест Тюринга, поскольку, по-видимому людей легко одурачить простенькими уловками. Было предложено, чтобы ведущим был лауреат Нобелевской премии. Возможно, было бы целесообразнее перевернуть тест с ног на голову и сделать так, чтобы вопросы задавал компьютер. Или может быть, вопросы должны задавать двое — человек и компьютер, а отвечать — кто-то один, и спрашивающие должны догадаться компьютер это или человек.</p>
    <p>Говоря серьезно, я считаю, что тест Тюринга в его первоначальной форме вполне приемлем. Что касается людей которые, по словам Вайзенбаума были одурачены ЭЛИЗОЙ, то их никто не предупреждал быть более скептическими, стараясь угадать, является ли «персона» печатающая ответы, человеком. Мне кажется что Тюринг верно понимал ситуацию и его тест выживет в практически неизмененной форме.</p>
    <subtitle>Краткая история ИИ</subtitle>
    <p>На следующих страницах я хочу представить, возможно, с несколько неортодоксальной точки зрения историю усилий, направленных на открытие алгоритмов разума, в этой истории были и будут провалы и неудачи. Тем не менее, мы узнаем очень многое и переживаем захватывающий период в развитии ИИ.</p>
    <p>Со времен Паскаля и Лейбница люди мечтали о машинах, способных выполнять интеллектуальные задания. В девятнадцатом веке Буль и Де Морган разработали «законы мысли», по существу являвшиеся Исчислением Высказываний и, таким образом, сделали первый шаг по пути создания программ ИИ, тогда же Чарльз Баббидж сконструировал первую «вычисляющую машину» — предшественницу компьютерной аппаратуры и, следовательно, ИИ. Можно сказать, что ИИ зарождается в тот момент, когда машины начинают выполнять задания ранее доступные только человеческому уму. Трудно вообразить чувства людей впервые увидевших, как зубчатые колеса складывают и перемножают многозначные числа. Возможно, они испытали благоговейный трепет, увидев реальное физическое воплощение течения «мысли». Так или иначе мы знаем, что почти сто лет спустя, когда были построены первые электронно-вычислительные машины, их создатели почувствовали почти мистическое благоговение в присутствии иного типа «мыслящего существа». До какой степени эти машины действительно мыслили, было неясно даже теперь, несколько десятилетий спустя этот вопрос продолжает широко обсуждаться.</p>
    <p>Интересно то, что на сегодняшний день практически никто уже не испытывает никакого благоговения перед компьютерами, даже тогда, когда они выполняют неизмеримо более сложные операции чем те которые когда-то заставляли зрителей трепетать от восторга. Когда-то волнующая фраза «Блестящие Электронные Головы» теперь звучит устаревшим клише, смешным отголоском эпохи знаменитых героев фантастических повестей, Флаша Гордона и Бака Роджерса. Немного печально, что мы так быстро теряем способность удивляться.</p>
    <p>По этому поводу существует «Теорема» о прогрессе в области ИИ: как только какая-нибудь функция мышления оказывается запрограммирована, люди тут же перестают считать ее ингредиентом «настоящего мышления». Неизбежный центр интеллекта всегда оказывается в том, что еще не запрограммировано. Я впервые услышал эту «Теорему» от Ларри Теслера, поэтому я называю ее <emphasis>Теоремой Теслера</emphasis>: «ИИ — это то, что еще не сделано.»</p>
    <p>Ниже приводится выборочный обзор ИИ. Он показывает несколько областей, на которых было сконцентрировано внимание; каждая из них по-своему применяет квинтэссенцию интеллекта. Некоторые из этих областей подразделены в соответствии с используемыми методами или более специфическими сферами исследования.</p>
    <p><emphasis>машинный перевод</emphasis></p>
    <p>прямой (обращение к словарю плюс некоторая перестановка слов), косвенный (с помощью некоего внутреннего языка-посредника)</p>
    <p><emphasis>игры</emphasis></p>
    <p>шахматы</p>
    <p>механический просчет всех вариантов, выборочный просчет вариантов, без просчета вариантов.</p>
    <p>шашки, го, калах, бридж (ставки и игра), покер, варианты крестиков-ноликов и т. д.</p>
    <p><emphasis>доказательство теорем в разных областях математики</emphasis></p>
    <p>символическая логика, доказательство теорем путем «разложения», элементарная геометрия.</p>
    <p><emphasis>символическая манипуляция математическими выражениями</emphasis></p>
    <p>символическое интегрирование, алгебраическое упрощение, сложение бесконечных рядов.</p>
    <p><emphasis>зрение</emphasis></p>
    <p>печатные тексты</p>
    <p>узнавание отдельных написанных от руки печатных символов определенного класса (например, чисел), прочтение одного и того же текста, напечатанного разными шрифтами, прочтение рукописных текстов, прочтение китайских или японских иероглифов, прочтение китайских или японских иероглифов, написанных от руки.</p>
    <p>картины</p>
    <p>нахождение определенных объектов на фотографиях, разложение сцен на отдельные объекты, определение отдельных объектов на картине, узнавание сделанных людьми набросков предметов, узнавание человеческих лиц.</p>
    <p><emphasis>слух</emphasis></p>
    <p>понимание со слуха ограниченного количества слов (например, названии цифр), понимание потока речи (на определенную тему), нахождение границ между фонемами, узнавание фонем, нахождение границ между морфемами, узнавание морфем, составление слов и предложений.</p>
    <p><emphasis>понимание естественных языков</emphasis></p>
    <p>ответ на вопросы в определенных областях, анализ сложных предложений, перифраз длинных отрывков текста, использование знаний о мире для понимания текстов, понимание неоднозначных выражений.</p>
    <p><emphasis>активное использование естественных языков</emphasis></p>
    <p>абстрактная поэзия (например, хайку), отдельные предложения, абзацы, или более длинные отрывки текста, производство выхода на основе внутреннего отображения знаний.</p>
    <p><emphasis>создание оригинальных мыслей или произведений искусства</emphasis></p>
    <p>написание стихоторений (хайку), написание прозы, написание картин, музыкальная композиция, атональная, тональная.</p>
    <p><emphasis>аналогическое мышление</emphasis></p>
    <p>геометрические формы («интеллектуальные тесты»), нахождение доказательств в какой-либо области математики, основанных на доказательствах в родственной области.</p>
    <p><emphasis>обучение</emphasis></p>
    <p>регулирование параметров, формирование понятий.</p>
    <subtitle>Машинный перевод</subtitle>
    <p>Многие из этих сфер исследования не будут затронуты в нашем обсуждении, но без них список был бы неполным. Несколько первых тем приводятся в хронологическом порядке. Ни в одной из этих областей ранние усилия не привели к желаемым результатам. Так, неудачи в машинном переводе явились неожиданностью для тех, кто считал, что машинный перевод — простая задача, и что, хотя совершенствование машинного перевода может потребовать немалого труда, принципиальное решение этого вопроса несложно. Однако оказалось, что перевод — это нечто гораздо более сложное, чем простое использование словаря и перестановка слов. Незнание идиоматических выражений также не является основной трудностью. Дело в том, что перевод подразумевает наличие мысленной модели обсуждаемого мира и манипуляцию символами этой модели. Программа, которая не имеет подобной модели, вскоре безнадежно запутается в неточностях и многозначных выражениях текста. Даже люди, имеющие огромное преимущество перед компьютерами, поскольку они уже «оснащены» пониманием мира, находят почти невозможным перевести с помощью словаря кусок текста с неизвестного им языка на их родной язык. Таким образом — и это не удивительно — первая же проблема ИИ немедленно приводит к вопросам, затрагивающим самую суть ИИ.</p>
    <subtitle>Компьютерные шахматы</subtitle>
    <p>Компьютерные шахматы оказались также намного труднее, чем интуитивно предполагалось в начале. Оказывается, шахматная ситуация в голове у людей представлена гораздо сложнее, чем просто расположение отдельных фигур на определенных клетках доски и знание правил игры. Это представление включает восприятие групп взаимодействующих фигур как одно целое, а также знание эвристики, или эмпирических правил, принадлежащих к подобным блокам высшего уровня. Хотя эвристические правила не являются строгими в том смысле как официальные правила игры, они, в отличие от последних, позволяют быстро оценить то, что происходит на доске. Это было ясно с самого начала, но исследователи недооценили то, какую важную роль это интуитивное блочное восприятие шахматного мира играет в шахматных способностях людей. Считалось, что программа, оснащенная некой основной эвристикой, в сочетании с огромной скоростью и аккуратностью компьютера в просчете вариантов и анализе каждого возможного хода, будет легко выигрывать у игроков высшего класса. Однако этот прогноз все еще далек от исполнения даже после двадцати пяти лет интенсивной работы множества специалистов.</p>
    <p>На сегодняшний день люди подходят к шахматной проблеме по-разному. Одна из новейших точек зрения включает гипотезу о том, что просчет вариантов — глупое занятие. Вместо этого предлагается оценить позицию, стоящую на доске <emphasis>в данный момент</emphasis>, и, пользуясь эвристикой, составить некий план — а затем найти ход, способствующий выполнению этого плана. Безусловно, правила для составления планов неизбежно будут включать эвристику, которая является чем-то вроде упрощенного просчета вариантов. Иными словами, опыт анализа вариантов многих сыгранных ранее партий здесь «сжат» в новую форму, при поверхностном рассмотрении не требующую подобного анализа. Кажется, что это не более, чем игра слов. Однако если такое «сокращенное» знание дает нам более эффективные ответы, чем действительный просчет вариантов (даже если при этом иногда случаются ошибки), то мы уже кое-что выигрываем. Именно этим превращением знаний в более эффективно используемые формы и отличается разум — так что меньше-анализирующие-варианты-шахматы, возможно, являются плодотворной идеей. Особенно интересно было бы создать программу, способную превращать знания, полученные путем анализа возможных вариантов, в «сокращенные» правила; но это — огромный труд.</p>
    <subtitle>Шашечная программа Самуэля</subtitle>
    <p>Именно такой метод был разработан Артуром Самуэлем в его замечательной шашечной программе. Метод Самуэля состоял в одновременном использовании <emphasis>динамического</emphasis> (с заглядыванием вперед) и <emphasis>статического</emphasis> (без заглядывания вперед) способов оценки любой данной позиции. Статический метод основывался на простой математической функции нескольких величин, характеризующих любую позицию на доске; это вычислялось практически мгновенно. В свою очередь, динамический метод основывался на создании «дерева» возможных будущих ходов, ответов на них, ответов на ответы и так далее (как было показано на рис. 38). Некоторые параметры в функции статической оценки могли варьироваться, в результате чего получались разные версии этой функции. Стратегия Самуэля заключалась в том, чтобы путем естественного отбора находить все лучшие и лучшие значения этих параметров.</p>
    <p>Это делалось следующим образом: каждый раз, когда программа оценивала позицию, она делала это одновременно статистически и динамически. Ответ, полученный путем анализа вариантов, — назовем его Д — использовался для нахождения следующего хода. Цель С — статистической оценки — была сложнее: после каждого хода переменные параметры немного исправлялись таким образом, чтобы С возможно больше приближалось к Д. В результате знание, полученное путем динамического анализа дерева, частично включалось в параметры статистической оценки. Короче, идея заключалась в том, чтобы постепенно превратить сложный динамический метод в гораздо более простую и эффективную функцию статической оценки.</p>
    <p>Здесь возникает изящный рекурсивный эффект. Дело в том, что <emphasis>динамическая оценка</emphasis> любой данной позиции включает просчет вперед на конечное число ходов — скажем, семь. При этом промежуточные позиции, получающиеся после каждого возможного хода, также должны получить какую-то оценку. Но когда программа оценивает эти позиции, она, разумеется, уже не может просчитывать на семь ходов вперед — иначе ей пришлось бы анализировать четырнадцать возможных позиций, затем двадцать одну и так далее, и тому подобное — что породило бы бесконечный регресс. Вместо этого программа пользуется статическими оценками позиций, возникающих при анализе. Таким образом, схема Самуэля включает сложную обратную связь, в процессе которой программа непрерывно пытается превратить оценки, основанные на просчете вариантов, в более простой статический подход; этот подход в свою очередь играет ключевую роль в динамическом взгляде вперед. Таким образом, оба этих метода тесно связаны между собой, и каждый рекурсивным путем извлекает пользу из улучшений в другом методе.</p>
    <p>Уровень игры шашечной программы Самуэля крайне высок и сравним с уровнем лучших человеческих игроков мира. Если это так, то почему бы не приложить ту же идею к шахматам? Международный комитет, собравшийся в 1961 году, чтобы обсудить возможность компьютерных шахмат, и включавший датского международного гроссмейстера и математика Макса Эйве, пришел к печальному заключению, что использование метода Самуэля в шахматах было бы примерно в миллион раз труднее, чем в шашках. По-видимому, это закрывает данный вопрос…</p>
    <p>Удивительно высокого уровня игры шашечных программ недостаточно для того, чтобы утверждать, что искусственный интеллект уже создан; однако этого успеха также не следует преуменьшать. Это комбинация идей о том, что такое шашки и как их анализировать и программировать. Некоторые читатели могут подумать, что эта программа ничего, кроме шашечного мастерства самого Самуэля, не доказывает. Но это неверно по крайней мере по двум причинам. Во-первых, хорошие игроки выбирают ходы, руководствуясь мысленными процессами, которых они сами полностью не понимают — они пользуются интуицией. Однако до сих пор никому не известен способ стопроцентного использования собственной интуиции; лучшее, что мы можем сделать, это задним числом использовать наши «впечатления» или «мета-интуицию» (интуицию о собственной интуиции), чтобы с их помощью попытаться объяснить природу собственной интуиции. Но это было бы только грубым приближением к действительной сложности интуитивных методов. Поэтому практически невозможно, чтобы Самуэль скопировал в своей программе собственные методы игры. Есть и другая причина, по которой не следует путать игру Самуэлевой программы с игрой ее создателя — программа его регулярно обыгрывает! Это вовсе не парадокс — не более, чем тот факт, что компьютер, запрограммированный на вычисление &#960;, может делать это гораздо быстрее самого программиста.</p>
    <subtitle>Какую программу можно назвать оригинальной?</subtitle>
    <p>Проблема компьютера, превосходящего своего программиста, связана с вопросом «оригинальности» в ИИ. Что, если программа ИИ выдвинет идею или план игры, которые никогда не приходили в голову ее создателю? Кому тогда будет принадлежать честь? Существуют несколько интересных примеров, когда именно это и происходило; некоторые примеры касаются весьма тривиального уровня, некоторые — уровня довольно глубокого. Один из самых известных случаев произошел с программой Е. Гелернтера, созданной для доказательства теорем элементарной Эвклидовой геометрии. В один прекрасный день эта программа нашла блестящее и оригинальное доказательство одной из основных теорем геометрии, так называемой «pons asinorum» или «ослиный мост».</p>
    <p>Эта теорема утверждает, что углы, прилегающие к основанию равнобедренного треугольника, равны между собой. Стандартное доказательство проводится с помощью высоты, делящей треугольник на две симметричные половины. Элегантный метод, найденный программой (см. рис. 114), не пользуется никакими дополнительными построениями.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_141.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 114. Доказательство Pons Asinorum (найденное Паппусом (ок. 300 г. до н. э.) и программой Гелернтера (ок. 1960 г. н. э.).) Требуется доказать, что углы, прилегающие к основанию равнобедренного треугольника, равны между собой. Решение: поскольку треугольник равнобедренный, АР и АР' — равной длины. Следовательно, треугольники РАР' и Р'АР конгруэнтны (сторона-сторона-сторона). Из этого вытекает, что соответствующие углы равны. В частности, углы, прилегающие к основанию, равны.</emphasis></p>
    <p>Вместо этого программа рассмотрела данный треугольник и его зеркальное отображение как два различных треугольника Доказав, что они конгруэнтны, она показала, что углы у основания соответствуют друг другу в этой конгруэнтности — что и требовалось доказать.</p>
    <p>Это блестящее доказательство восхитило как создателя программы, так и многих других, некоторые даже увидели в этом признак гениальности. Не умаляя этого достижения, заметим, что в 300 году до н. э. геометр Паппус нашел также и это доказательство. Так или иначе, открытым остается вопрос: «Чья это заслуга?» Можно ли назвать это разумным поведением? Или же доказательство находилось глубоко внутри человека (Гелернтера), и компьютер только извлек его на поверхность? Последний вопрос подходит очень близко к цели. Его можно вывернуть наизнанку. Было ли доказательство спрятано глубоко в программе, или же оно лежало на поверхности? Насколько легко понять, почему программа сделала именно то, что она сделала? Может ли ее открытие быть приписано какому-то простому механизму, или простой комбинации механизмов программы? Или же имело место некое сложное взаимодействие, которое, будучи объяснено, не станет от этого менее достойным восхищения?</p>
    <p>Кажется логичным предположить, что, если эти действия — результат неких операций, с легкостью прослеживаемых в программе, то, в каком-то смысле, программа лишь выявляла идеи, спрятанные (правда, неглубоко) в голове самого программиста. Напротив, если прослеживание программы шаг за шагом не помогает нам ответить на вопрос, откуда взялось это определенное открытие то, возможно, пора начать отделять «разум» программы от разума программиста. Программисту принадлежит лишь честь изобретения программы, но не идей которые выдала затем эта программа. В таких случаях, человека можно назвать «мета-автором» — автором автора результата, а программу — просто автором.</p>
    <p>В случае Гелернтера и его геометрической машины, сам Гелернтер, возможно, не нашел бы доказательства Паппуса, все же механизмы, создавшие это доказательство, лежали достаточно близко к поверхности программы, так что ее трудно назвать самостоятельным геометром. Если бы программа продолжала удивлять людей, снова и снова выдавая новые оригинальные доказательства, каждое из которых основывалось бы на гениальном прозрении, а не на определенных стандартных методах, то тогда у нас не было бы сомнений в том, что перед нами — настоящий геометр. Однако этого не случилось.</p>
    <subtitle>Кто сочиняет компьютерную музыку?</subtitle>
    <p>Различие между автором и мета-автором становится особенно заметно в случае компьютерной музыки. По-видимому, во время акта сочинительства программа может иметь различные уровни автономии. Один из уровней проиллюстрирован на примере пьесы, мета-автор которой — Макс Матьюс, работающий в лабораториях компании «Белл». Он ввел в компьютер ноты двух маршей — «Когда Джонни идет, маршируя, домой» и «Британские гренадеры» — и попросил его создать новую пьесу которая начиналась бы с «Джонни» и постепенно переходила в «Гренадеров». В середине получившейся пьесы «Джонни», действительно, полностью исчезает, и мы слышим только «Гренадеров». После чего процесс начинает идти в обратном направлении, и пьеса заканчивается мелодией «Джонни» , как и в начале. По словам Матьюса, это:</p>
    <cite>
     <p>тошнотворное музыкальное переживание, которое, тем не менее, не лишено интереса — в особенности, в области ритмического превращения «Гренадеры» написаны в темпе 2/4, в тональности фа мажор, а «Джонни» — в темпе 6/8 в тональности ми минор. Переход от 2/4 к 6/8 легко заметен, при этом такой переход был бы очень трудной задачей для музыканта-человека. Модуляция из фа мажора в ми минор, включающая замену двух нот гаммы, режет ухо — более плавный переход, без сомнения был бы лучшим решением.<a l:href="#n_71" type="note">[71]</a></p>
    </cite>
    <p>Получившаяся пьеса довольно забавна, хотя местами довольно помпезна и запутана.</p>
    <cite>
     <p>Сочиняет ли музыку сам компьютер? Подобных вопросов лучше не задавать — однако их трудно полностью игнорировать. Ответить на них нелегко. Алгоритмы здесь четко определены, просты и понятны. Сложных и запутанных вычислений, самообучающихся программ и случайных процессов здесь нет — машина функционирует совершенно механически и прямолинейно. Однако результатом является последовательность звуков, не запланированных композитором во всех деталях, хотя общая структура произведения полностью и точно определена. Поэтому композитор часто бывает удивлен — и приятно удивлен — конкретным воплощением своих идей. Именно в этом смысле можно сказать, что компьютер сочиняет музыку. Мы называем этот процесс алгоритмической композицией и снова подчеркиваем тот факт, что алгоритмы здесь просты и прозрачны.<a l:href="#n_72" type="note">[72]</a></p>
    </cite>
    <p>Маттьюс сам отвечает на вопрос, который, по его мнению, лучше не задавать. Несмотря на его возражения, многие считают, что проще сказать, что эта пьеса была «сочинена компьютером». По моему мнению, это выражение передает ситуацию совершенно неверно. В этой программе не было структур, аналогичных «символам» мозга, и о ней никак нельзя было сказать, что она «думает» о том, что делает. Приписать создание подобной музыкальной пьесы компьютеру — все равно, что сказать, что автором этой книги является фототипическая машина, оснащенная компьютерной техникой, на которой книга была составлена — машина, автоматически (и часто неверно) переносящая слова со строчки на строчку.</p>
    <p>В связи с этим возникает вопрос, отходящий немного в сторону от ИИ. Когда мы видим слово «Я» или «мне» в тексте, к чему мы его относим? Например, подумайте о фразе «ВЫМОЙ МЕНЯ», которую иногда можно увидеть на грязном кузове грузовика. Кого это «меня»? Может быть, это какой-то несчастный заброшенный ребенок, который, желая быть вымытым, нацарапал эти слова на ближайшей поверхности? Или же это грузовик, требующий купания? Или сама фраза желает принять душ? А может быть, это русский язык ратует за собственную чистоту? Эту игру можно продолжать до бесконечности. В данном случае, эта фраза — только шутка имеется в виду, что мы должны на определенном уровне предположить, что эти слова написал сам грузовик, требующий, чтобы его вымыли. С другой стороны, эти слова ясно воспринимаются как написанные ребенком, и мы находим эту ошибочную интерпретацию забавной. Эта игра основана на прочтении слова «меня» на неправильном уровне.</p>
    <p>Именно такой тип двусмысленности возник в этой книге, сначала в «Акростиконтрапунктусе» и позже в обсуждении Геделевой строки G (и ее родственников). Мы дали разбивальным записям следующую интерпретацию «Меня нельзя воспроизвести на патефоне X», интерпретацией недоказуемого суждения было «Меня нельзя доказать в формальной системе X» Возьмем последнее предложение. Где еще вы встречали суждение с местоимением «я», прочитав которое, вы автоматически предположили, что «я» относится не к человеку, произносящему это предложение, но к самому предложению? Я думаю, таких случаев очень немного. Слово «я» когда оно появляется, например, в Шекспировском сонете, относится не к четырнадцатистрочной поэтической форме, напечатанной на странице, а к существу из плоти и крови, стоящему за этими строчками.</p>
    <p>Как далеко мы обычно заходим, пытаясь определить, к кому относится «я» в предложении? Мне кажется, что ответ заключается в том, что мы пытаемся найти мыслящее существо, которому можно приписать авторство данных строк. Но что такое «мыслящее существо»? Нечто такое, с чем мы можем с легкостью сравнить самих себя. Есть ли характер у Вайзенбаумовой программы «Доктор»? И если да, то чей это характер? Недавно на страницах журнала «Science» появился спор на эту тему.</p>
    <p>Это возвращает нас к вопросу о том, кто же на самом деле сочиняет компьютерную музыку. В большинстве случаев, за подобными программами стоит человеческий разум, и компьютер используется, с большей или меньшей изобретательностью, как <emphasis>инструмент</emphasis> для воплощения человеческих идей. Программа, которая это исполняет, на нас совсем не похожа. Это простой и бесхитростный набор команд не обладающий гибкостью, пониманием того, что он делает, или самосознанием. Если когда-нибудь люди создадут программы с этими свойствами, и эти программы начнут сочинять музыкальные произведения, тогда мне кажется, наступит время разделить наше восхищение между программистом, создавшим такую замечательную программу, и самой программой обладающей музыкальным вкусом. Я думаю, что это случится только тогда, когда внутренняя структура программ будет основываться на чем-то, напоминающем «символы» в нашем мозгу и их пусковые механизмы, которые отвечают за сложное понятие значения. Подобная внутренняя структура наделила бы программу такими свойствами, с которыми мы могли бы до определенной степени идентифицировать себя. Но до тех пор мне не кажется правильным говорить «Эта пьеса была написана компьютером».</p>
    <subtitle>Доказательство теорем и упрощение программ</subtitle>
    <p>Вернемся теперь к истории ИИ. Одним из ранних шагов в этом направлении была попытка создания программы, способной доказывать теоремы. Концептуально это то же самое, что создание программы, способной искать деривацию MU в системе MIU — с той разницей, что формальные системы здесь часто были сложнее, чем система MIU. Это были версии исчисления предикатов, представляющего собой расширенный — с использованием кванторов — вариант исчисления высказываний. В действительности большинство правил исчисления предикатов содержится в ТТЧ. Трюк при написании такой программы заключается в том, чтобы снабдить ее чувством направления, чтобы программа не блуждала по всему пространству возможностей, а следовала лишь по «важным» тропинкам, которые, в соответствии с некими разумными критериями могут привести к нужной строчке.</p>
    <p>В этой книге мы не рассматривали подобные вопросы подробно. В самом деле, как мы можем сказать, когда продвигаемся в направлении теоремы, а когда наши поиски — пустая трата времени? Этот вопрос я попытался проиллюстрировать на примере головоломки MU. Разумеется, окончательный ответ на него дать невозможно. Именно в этом — суть Ограничительных Теорем, поскольку если бы мы всегда знали, в каком направлении идти, то могли бы построить алгоритм для доказательства любой теоремы, — а это противоречит Теореме Чёрча. Такого алгоритма не существует. (Предоставляю читателю догадаться, почему это следует из Теоремы Чёрча.) Однако это не означает, что невозможно развить интуитивное чувство того, какие дороги ведут к цели и какие уводят в сторону. Лучшие программы обладают сложной эвристикой, позволяющей им делать заключения в исчислении предикатов так же быстро, как это делают способные люди.</p>
    <p>Метод при доказательстве теорем заключается в том, чтобы всегда иметь в виду конечную цель — строчку, которую вы хотите получить. — и использовать это знание при поиске промежуточных шагов. Один из способов, разработанных для превращения общих целей в местную стратегию для деривации, называется <emphasis>упрощением проблем</emphasis>. Он основан на идее, что кроме конечной задачи можно обычно выделить также несколько <emphasis>подзадач</emphasis>, решение которых помогает в нахождении решения основной задачи. Следовательно, если разбить проблему на серию новых подзадач, и каждую из них затем разбить на подподзадачи — и так далее, рекурсивным образом, — то рано или поздно мы придем к очень простым целям, которых можно будет достигнуть за пару шагов. По крайней мере, так кажется…</p>
    <p>Именно упрощение проблемы было причиной неприятностей Зенона. Как вы помните, его метод, чтобы попасть из А в Б (где Б было конечной целью), состоял в «упрощении» задачи, разбив ее на две подзадачи сначала пройти половину пути, а затем все остальное. Таким образом, вы «протолкнули» — говоря в терминах главы V — две подзадачи в ваш «стек задач». Каждая из них, в свою очередь, будет заменена на две подзадачи — и так далее, до бесконечности. Вместо единственной конечной цели у вас получается бесконечный стек задач (рис. 115). Вытолкнуть бесконечное количество подзадач из вашего стека будет непросто — именно это, разумеется, и имел в виду Зенон.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_142.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 115. Бесконечное дерево подзадач Зенона, чтобы добраться от А до Б. </emphasis></p>
    <p>Еще один пример бесконечной рекурсии в упрощении проблем можно найти в Диалоге «Маленький Гармонический Лабиринт», когда Ахилл хотел исполнения своего Нетипового Желания. Это должно было быть отложено до тех пор, пока не было получено разрешение Мета-Гения, но чтобы получить разрешение на дачу разрешения, Мета-Гений должна была говорить с Мета-Мета Гением и так далее. Несмотря на бесконечность стека задач, желание Ахилла было все же исполнено. Упрощение задач в конце концов победило!</p>
    <p>Хотя я над ним и подсмеиваюсь, упрощение задач является могучим инструментом для превращения сложных конечных целей в более простые местные задачи. Эта техника отлично работает в некоторых ситуациях, таких, например как шахматные эндшпили, где расчет вариантов часто неэффективен, даже когда мы рассчитываем вперед на огромное (15 или более) количество шагов. Это объясняется тем, что чистый расчет вариантов не основан на <emphasis>планировании</emphasis>, вместо поиска определенной цели он просто исследует огромное количество возможных альтернатив. Конечная цель позволяет нам выработать стратегию для ее достижения, а это совершенно иная техника, чем механический расчет вариантов. Разумеется, в технике расчета желательность или нежелательность данного варианта измеряется функцией оценки, которая косвенно включает многие цели, основная из которых — не получить мата. Но это слишком неявно. У хороших шахматистов, играющих против программ, основанных на расчете вариантов обычно складывается впечатление, что те весьма слабы в составлении планов и разработке стратегии.</p>
    <subtitle>Шанди и кость</subtitle>
    <p>У нас нет гарантии того, что метод упрощения задач сработает в каждом отдельном случае. Во многих ситуациях он терпит фиаско. Рассмотрим, например, следующую простую задачу. Представьте себе, что вы — собака, и что хозяин только что перекинул вашу любимую кость через забор в соседний двор. Кость видно сквозь щели в заборе, она лежит на траве, и у вас текут слюнки. На расстоянии приблизительно пятнадцати метров от кости вы видите открытую калитку в заборе. Что вы сделаете? Некоторые собаки просто подбегают к забору поближе к кости и начинают лаять. Другие собаки бросаются к калитке (удаляясь при этом от цели) и бегут прямо к лакомому кусочку. Можно сказать, что и те, и другие применяют технику упрощения задачи, разница в том, что они представляют задачу по-разному. Лающая собака видит подзадачи в том, чтобы (1) подбежать к забору, (2) попасть на ту сторону и (3) подбежать к кости, но вторая подзадача оказывается слишком трудной, и собака начинает лаять. Для другой собаки подзадачи заключаются в том, чтобы (1) подбежать к калитке, (2) пробежать сквозь нее и (3) подбежать к кости. Обратите внимание, что все зависит от того, как вы представляете себе «пространство проблемы» — то есть от того, что кажется вам <emphasis>упрощением</emphasis> задачи (движением к цели) и что — <emphasis>усложнением</emphasis> задачи (движением от цели).</p>
    <subtitle>Изменение пространства задачи</subtitle>
    <p>Некоторые собаки сначала пытаются подбежать прямо к кости; когда они натыкаются на забор, в их мозгу нечто проясняется и они меняют направление и бегут к калитке. Им становится ясно, что то, что, как им сначала казалось, <emphasis>увеличивает</emphasis> дистанцию между начальным и желанным положениями, — а именно, отдаление от кости и приближение к калитке — на самом деле ее <emphasis>уменьшает</emphasis>. С первого взгляда они принимают <emphasis>физическое</emphasis> расстояние за расстояние <emphasis>проблемы</emphasis>. Любое отдаление от кости кажется им, по определению, Плохой Идеей. Но затем они каким-то образом понимают, что могут изменить свое восприятие того, что на самом деле «приблизит» их к кости. В правильно выбранном абстрактном пространстве движение к <emphasis>калитке</emphasis> является траекторией, приводящей собаку к кости. В этом смысле собака каждую минуту находится все «ближе» к кости. Следовательно, польза упрощения задач зависит от того, каким образом эта задача представлена у вас в голове. То, что в определенном пространстве выглядит как отступление, в ином пространстве может быть революционным шагом вперед.</p>
    <p>В повседневной жизни мы постоянно сталкиваемся с необходимостью решать задачи, подобные проблеме собаки и кости. Предположим, как-то вечером я решаю съездить на машине к товарищу, живущему на расстоянии 100 км. на юг; при этом я нахожусь на работе, куда утром приехал на велосипеде. Прежде, чем я окажусь в машине, направляющейся на юг, я должен буду совершить множество кажущихся ошибочными шагов в «неправильном» направлении. Я должен буду выйти из кабинета, направляясь при этом на восток; пройти по коридору к выходу из здания, сначала на север, затем на запад. После этого я поеду домой на велосипеде, поворачивая во всех четырех направлениях. Там, после серии коротких передвижений, я, наконец, попаду в машину. Разумеется, это не означает, что я поеду прямо на юг — мой маршрут может включать повороты на север, восток или запад, чтобы как можно быстрее добраться до шоссе. Это совершенно не кажется мне парадоксальным или забавным; пространство, в котором физическое отступление воспринимается как движение к цели, так глубоко встроено в мой мозг, что я не вижу никакой иронии в том, что мне приходится двигаться на север, чтобы попасть на юг. Дороги, коридоры и так далее действуют как каналы, которые я покорно принимаю как данное; таким образом, моя интерпретация ситуации частично навязывается мне сверху. Но собаке, стоящей перед забором, гораздо труднее это сделать — особенно если прямо перед ее носом лежит аппетитная кость. На самом деле, когда пространство проблемы оказывается лишь немного абстрактнее физического пространства, люди часто бывают также беспомощны, как лающая на забор собака.</p>
    <p>В каком-то смысле, все возможные задачи являются лишь вариантами задачи собаки и кости. Многие проблемы разворачиваются не в физическом, но в некоем концептуальном пространстве. Поняв, что прямолинейное движение к цели приводит вас к абстрактному «забору», вы можете либо (1) попытаться отойти в сторону от цели, следуя случайному маршруту (при этом вы надеетесь, что рано или поздно наткнетесь на скрытую «калитку», сквозь которую сможете пройти и подойти к вашей кости), либо (2) попытаться найти такое новое «пространство» проблемы, в котором не окажется абстрактного забора, отделяющего вас от цели — в таком пространстве вы сможете идти прямо к цели. Первый метод может показаться слишком ленивым, а второй — слишком трудным. Все же решения, требующие модификации пространства задачи, чаще бывают результатом мгновенного озарения, чем результатом серии долгих раздумий. Возможно, эти прозрения приходят из самого сердца разума — и, само собой разумеется, наш ревнивый мозг надежно защищает этот секрет.</p>
    <p>Так или иначе, проблема заключается не в том, что упрощение задач само по себе ведет к неудаче — напротив, это весьма полезный прием. Проблема лежит глубже, как можно выбрать подходящую внутреннюю интерпретацию задачи? В каком пространстве вы ее располагаете? Какие действия сокращают дистанцию между вами и вашей целью в выбранном вами пространстве? На математическом языке это может быть выражено как задача нахождения подходящей <emphasis>метрики</emphasis> (функции расстояния) между состояниями. Вам надо найти такую метрику, в которой расстояние между вами и целью было бы очень коротким.</p>
    <p>Поскольку нахождение внутреннего представления само по себе является задачей — и весьма непростой! — вы можете попытаться приложить технику упрощения задач к ней самой. Для этого вам придется каким-то образом представить огромное множество абстрактных пространств, что является весьма сложным проектом. Я пока не слышал, чтобы кто-нибудь пытался сделать подобное. Это может быть лишь интересной теоретической возможностью, на практике совершенно невыполнимой. В любом случае, ИИ очень не хватает программ, которые могут «отойти в сторону» и посмотреть, что происходит — и затем, используя эту перспективу, лучше сориентироваться для нахождения цели. Одно дело — написать программу, которая умеет выполнять единственное задание, даже такое, для выполнения которого, как нам кажется, нужен интеллект, и совсем другое дело — написать действительно думающую программу! Эта разница аналогична разнице между осой Sphex (см. главу XI), чьи инстинктивные действия кажутся весьма разумными, и человеком, за ней наблюдающим.</p>
    <subtitle>Снова режим I и режим М</subtitle>
    <p>Разумной программой, по-видимому, будет программа, достаточно гибкая для решения разнообразных задач. Она научится решать каждую из них и в процессе этого будет приобретать опыт. Она будет способна работать в согласии с набором правил, но в нужный момент сможет посмотреть на свою работу со стороны и решить, ведут ли данные правила к стоящей перед ней цели. Она будет способна прекратить работу по данным правилам и, если потребуется, выработать новые правила, лучше подходящие для данного момента.</p>
    <p>Многое в этом обсуждении может напомнить вам о головоломке MU. Например, отход в сторону от конечной цели напоминает об отходе в сторону от MU, выводя все более длинные строчки, которые, как вы надеетесь, рано или поздно помогут вам получить MU. Если вы похожи на описанную наивную собаку, то можете чувствовать, что уходите в сторону от «кости MU» каждый раз, когда ваша строчка получается длиннее двух букв, если же вы — «собака» поумней, то понимаете, что использование длинных строчек может иметь определенный смысл — нечто вроде приближения к калитке, ведущей к кости MU.</p>
    <p>Между предыдущим обсуждением и головоломкой MU есть еще одна связь: два операционных режима, приведшие к решению головоломки MU — Механический режим и Интеллектуальный режим. В первом из них вы работаете в системе жестких правил; в последнем вы всегда можете выйти из системы и взглянуть на проблему со стороны. Подобная перспектива означает возможность выбора определенного представления проблемы; работа же внутри системы сравнима с применением техники упрощения задач, не выходя из пределов уже данного представления. Комментарии Харди о стиле Рамануяна — в особенности, о его готовности изменять собственные гипотезы — иллюстрируют это взаимодействие между режимом M и режимом I в творческой мысли.</p>
    <p>Оса Sphex работает в режиме M превосходно, но совершенно не способна выбирать представление о системе или вносить в режим M какие бы то ни было изменения. Она не может заметить, что некое событие происходит в ее системе снова, снова и снова, поскольку это равнялось выходу из системы, каким бы незначительным он ни был. Она просто не замечает того факта, что повторяется нечто одинаковое. Эта идея (не замечать тождественности повторяющихся событий) интересна в применении к нам самим. Есть ли в нашей жизни часто повторяющиеся идентичные ситуации, в которых мы каждый раз ведем себя одинаково глупо, поскольку не можем, взглянув на себя со стороны, заметить их тождественность? Здесь мы опять сталкиваемся с вопросом: «Что такое тождественность?» Этот вопрос прозвучит как одна из тем ИИ, когда мы будем обсуждать узнавание структур.</p>
    <subtitle>ИИ в применении к математике</subtitle>
    <p>Математика — необыкновенно интересная область для изучения с точки зрения ИИ. Каждый математик чувствует, что между идеями в математике существует некая метрика — что вся математика является сетью взаимосвязанных результатов. В этой сети некоторые идеи соотносятся очень тесно; для соединения же других идей требуются более сложные пути. Иногда две теоремы в математике близки между собой, потому что одну из них легко доказать, пользуясь доказательством другой. Иногда две идеи близки между собой, потому что они аналогичны или даже изоморфны. Это только два примера значения слова «близкий» в области математики; возможно, имеются и другие. Трудно сказать, является ли наше чувство математических взаимосвязей универсальным и объективным, или же это только историческая случайность. Некоторые теоремы различных ветвей математики кажутся нам трудно соотносимыми, и мы можем подумать, что они никак не связаны между собой — но позднее можем узнать нечто, что заставит нас пересмотреть это мнение. Если бы нам удалось ввести высоко развитое чувство математической близости — так сказать, «мысленную метрику» математика — в программу, то у нас, возможно, получился бы примитивный «искусственный математик». Но это зависит от нашей способности наделить программу также чувством простоты и «естественности» — еще один из основных камней преткновения.</p>
    <p>Эти темы возникали во многих проектах ИИ. Например, в Массачусетском институте технологии были разработаны программы, объединенные под названием «MACSYMA». Они были призваны помогать математикам в символической манипуляции сложными математическими выражениями. В некотором смысле, MACSYMA знает, «куда идти» — в ней есть что-то вроде «градиента сложности», ведущего ее от того, что нам кажется сложными выражениями, к более простым выражениям. В репертуар MACSYMA входит программа под названием «SYN», которая символически интегрирует функции; считается, что в чем-то она превосходит людей. Она опирается на множество различных способностей, как это обычно делает разум: глубокие знания, техника упрощения задач, множество эвристических правил, а также некоторые специальные приемы.</p>
    <p>Целью программы, составленной Дугласом Ленатом из Стэнфордского университета, было изобретение идей и открытие фактов элементарной математики. Начиная с понятия «множества» и набора «интересных» идей, которые были в нее введены, она «изобрела» идею счета, затем сложения, затем — умножения, затем, среди прочего, — понятие простых чисел… Она зашла так далеко, что повторила открытие гипотезы Гольдбаха! Разумеется, все эти «открытия» были уже сделаны сотни, а то и тысячи лет назад. Может быть, успех программы объясняется тем, что понятие «интересного», которое Ленат вложил в машину, было закодировано в большом количестве правил, на которые, возможно, повлияло современное математическое образование самого Лената; тем не менее, этот успех впечатляет. Правда, после этих достойных уважения свершений программа, по-видимому, выдохлась. Примечательно, что она не смогла развить и улучшить свое чувство того, что является интересным. Эта способность, по-видимому, лежит несколькими уровнями выше.</p>
    <subtitle>В сердце ИИ: представление знаний</subtitle>
    <p>Многие из приведенных примеров показывают, что то, каким образом представлена некая область, имеет огромное влияние на то, как она будет «понята». Программа, которая печатала бы теоремы ТТЧ в заранее заданном порядке, не понимала бы ничего в теории чисел; с другой стороны, можно сказать, что программа, подобная программе Лената, обладающая дополнительным знанием, имеет некое рудиментарное чувство теории чисел. Программа, чьи математические познания находились бы в широком контексте опыта реального мира, имела бы больше всего возможностей «понимать» в том же смысле, как и люди. Именно <emphasis>представление знаний</emphasis> находится в сердце ИИ.</p>
    <p>На заре исследований по ИИ считалось, что знание расфасовано «пакетами» размером с предложение, и что лучшим способом ввода знаний в программу был бы некий метод, позволяющий переводить факты в пассивные пакеты данных. Таким образом, каждый факт соответствовал бы куску данных, которые могли бы использоваться программой. Примером такого подхода являлись шахматные программы, в которых позиции на доске были закодированы в форме матриц или неких списков и записаны в памяти, откуда они могли быть вызваны и обработаны с помощью подпрограмм.</p>
    <p>Тот факт, что люди сохраняют информацию гораздо более сложным способом, был известен психологам уже давно, но специалисты по ИИ открыли его для себя сравнительно недавно. Теперь они стоят перед проблемой «блочных» знаний и разницы между декларативным и процедурным знаниями (эта разница связана, как мы видели в главе XI, с тем, какие знания доступны для интроспекции).</p>
    <p>В самом деле, наивному предположению о том, что все знание должно быть закодировано в виде пассивных фрагментов данных, противоречит основной факт конструкции компьютеров: их умение складывать, вычитать, умножать и так далее не является закодированным в пакеты данных и записанным в памяти; это знание находится не в памяти, а в самих схемах аппаратуры. Карманный калькулятор не хранит в памяти умения складывать; это знание закодировано в его «внутренностях». В памяти нет такого места, на которое можно было бы указать, если бы кто-нибудь спросил: «Покажите мне, где в этой машине находится умение складывать?»</p>
    <p>Тем не менее, в ИИ был проделан большой объем работы по изучению систем, в которых большинство знаний хранится в определенных местах — то есть декларативно. Само собой разумеется, что <emphasis>какое-то знание</emphasis> должно заключаться в программах — иначе у нас была бы не программа, а энциклопедия. Вопрос в том, как разделить знание между программой и данными (которые далеко не всегда легко отличить друг от друга). Надеюсь, что это было достаточно хорошо объяснено в главе XVI. Если в процессе развития системы программист интуитивно воспримет некий объект как часть данных (или как часть программы), это может иметь значительное влияние на структуру системы, поскольку, программируя, мы обычно различаем между объектами, похожими на данные, и объектами, похожими на программу.</p>
    <p>Важно иметь в виду, что в принципе любой способ кодирования информации в схему данных или процедур так же хорош, как и все остальные, в том смысле, что все то, что можно сделать, работая с одной схемой, можно сделать и с другой — если вас не слишком волнует эффективность. Однако можно привести доводы, доказывающие, что один метод определенно лучше другого. Взгляните, например, на следующий аргумент в пользу исключительно процедурного представления: «Когда вы пытаетесь закодировать достаточно сложную информацию в виде данных, вам приходится развивать для этого нечто вроде нового языка или формализма. Таким образом, на самом деле, структура ваших данных начинает напоминать программу, части которой работают как интерпретатор. Не лучше ли сразу представить ту же информацию в процедурной форме и избежать лишнего уровня интерпретации?»</p>
    <subtitle>ДНК и белки дают некоторую перспективу</subtitle>
    <p>Этот довод звучит весьма убедительно; тем не менее, если интерпретировать его немного свободнее, он может быть понят как аргумент против ДНК и РНК. Зачем кодировать генетическую информацию в ДНК, если, сохраняя ее прямо в белках, можно избежать не одного, а <emphasis>двух</emphasis> лишних уровней интерпретации? Оказывается, что иметь одну и ту же информацию, закодированную в нескольких разных формах для разных целей, очень полезно. Одно из преимуществ кодирования генетической информации в ДНК в модулярной форме (в форме данных) заключается в том, что таким образом два индивидуальных гена могут быть скомбинированы для формирования нового генотипа. Это было бы очень трудно, если бы информация содержалась только в белках. Вторым доводом в пользу хранения информации в ДНК является то, что это облегчает транскрипцию и трансляцию ее в белки. Когда информация не нужна, она не занимает много места; когда она нужна, она извлекается и служит эталоном. Не существует механизма для копирования одного белка на основе другого — их третичная укладка сделала бы такое копирование слишком громоздким. Кроме того, генетическая информация почти неизбежно должна быть представлена в трехмерных структурах, таких, как энзимы, поскольку узнавание молекул и манипуляция ими по природе являются трехмерными операциями. Поэтому в контексте клеток довод в пользу исключительно процедурного представления информации кажется неверным. Это говорит о том, что в возможности перехода от процедурной к декларативной информации и обратно есть свои преимущества. Это, возможно, верно и для ИИ. </p>
    <p>Этот вопрос был затронут Фрэнсисом Криком на конференции по общению с внеземными культурами:</p>
    <cite>
     <p>Мы видим, что на земле есть две молекулы, одна из которых хороша для копирования (ДНК), а другая — для действия (белки). Возможно ли разработать такую систему, в которой одна и та же молекула выполняла бы обе функции? Или же существуют веские, основанные на анализе системы аргументы, доказывающие, что деление этой работы на две части дает значительное преимущество? Ответа на этот вопрос я не знаю.<a l:href="#n_73" type="note">[73]</a></p>
    </cite>
    <subtitle>Модульность знания</subtitle>
    <p>Другой вопрос, возникающий по поводу представления знания, это модульность. Насколько легко ввести новое знание? Насколько легко получить доступ к старому знанию? Насколько модулярны книги? Все это зависит от многих факторов. Если из книги, в которой главы тесно связаны между собой и ссылаются друг на друга, убрать одну главу, то эту книгу станет практически невозможно понять. Так, потянув за одну паутинку, вы разрушаете всю паутину. С другой стороны, книги, главы которых менее зависимы друг от друга, гораздно более модулярны.</p>
    <p>Рассмотрим прямолинейную программу, производящую теоремы на основе аксиом и правил вывода ТТЧ. У «знаний» подобной программы — два аспекта. Они находятся косвенно в аксиомах и правилах и явно — в произведенных теоремах. В зависимости от того, под каким углом вы смотрите на знания, вы скажете, что они либо модулярны, либо распространены по всей программе и совершенно не модулярны. Представьте себе, например, что вы написали такую программу, но забыли включить в нее Аксиому I из списка аксиом. После того, как программа вывела тысячи теорем, вы обнаруживаете свою ошибку и вставляете новую аксиому. Тот факт, что вам это легко удается, показывает, что неявные знания системы модулярны; однако вклад новой аксиомы в явные знания системы станет заметен не скоро — после того, как произведенный ею эффект распространится по системе, подобно тому, как по комнате, в которой разбили флакон с духами, медленно распространяется аромат. В этом смысле, новое знание включается в систему постепенно. Более того, если бы вы захотели вернуться назад и заменить Аксиому I на ее отрицание, для этого вам пришлось бы убрать все теоремы, в деривации которых участвовала Аксиома I. Ясно, что явные знания системы далеко не так модулярны, как ее неявные знания.</p>
    <p>Было бы полезно научиться делать пересадку знания в модулярной форме. Тогда, чтобы обучить человека французскому языку, нужно было бы лишь, проникнув в его мозг, определенным образом изменить его нейронную структуру, — и человек бегло заговорил бы по-французски! Разумеется, все это только юмористические мечтания.</p>
    <p>Другой аспект представления знаний зависит от того, как мы хотим эти знания использовать. Должны ли мы, получив новую информацию, сразу делать выводы? Должны ли мы постоянно делать сравнения и проводить аналогии между новой и старой информацией? В шахматной программе, например, если вы хотите получить дерево анализа вариантов, то построение, включающее позиции на доске и минимум ненужных повторений, будет предпочтительнее, чем построение, повторяющее одну и ту же информацию в различной форме. Но если вы хотите, чтобы ваша программа «понимала» позицию, глядя на структуры на доске и сравнивая их с уже известными ей структурами, тогда повторение одной и той информации в разных формах будет более полезным.</p>
    <subtitle>Представление знания с помощью логического формализма</subtitle>
    <p>Существует несколько философских школ, по-разному трактующих лучшие способы представления знания и работы с ним. Одна из наиболее влиятельных школ пропагандирует представление знаний с помощью формальной нотации, подобной нотации ТТЧ, — с использованием препозиционных связок и кванторов. Не удивительно, что основные операции в подобной системе выглядят как формализация дедуктивных рассуждений. Логические заключения могут быть сделаны при помощи правил вывода, аналогичных соответствующим правилам ТТЧ. Спрашивая такую систему о какой-либо идее, мы ставим перед ней цель в виде строчки, которую необходимо вывести. Например: «Является ли МУМОН теоремой?» Тут вступают в действие автоматические рассуждающие механизмы, которые пытаются приблизиться к цели, используя различные методы упрощения задач.</p>
    <p>Предположим, например, что дано высказывание «все формальные арифметические системы неполны»; вы спрашиваете программу: «Полны ли „Principia Mathematical“». Сканируя имеющуюся в ее распоряжении информацию (часто называемую <emphasis>базой данных</emphasis>), программа может заметить, что если бы ей удалось установить, что «Principia Mathematica» — это формальная арифметика, то она могла бы ответить на вопрос. Таким образом, высказывание «„Principia Mathematica“ — это формальная арифметика» становится подзадачей, после чего в действие вступает метод упрощения задач. Если программа сможет найти что-либо еще, что могло бы способствовать подтверждению (или опровержению) задачи или подзадачи, она начнет работать над этой информацией — и так далее, рекурсивным образом. Этот процесс называется <emphasis>обратным сцеплением данных</emphasis>, поскольку он начинается с цели и затем отступает назад — предположительно к уже известным вещам. Если представить графически основную задачу, подзадачи, подподзадачи и так далее, у нас получится структура дерева, поскольку основная задача может включать несколько подзадач, каждая из которых, в свою очередь, может подразделяться на несколько подподзадач… и т. д.</p>
    <p>Обратите внимание, что этот метод не гарантирует решения, так как внутри системы может не существовать способа установить, что «Principia Mathematica» — формальная арифметика. Это, однако, означает не то, что задача или подзадача являются ложными утверждениями, а лишь то, что они не могут быть получены на основании сведений, имеющихся в распоряжении системы в данный момент. Когда такое случается, система может напечатать что-нибудь вроде: «Я не знаю». Тот факт, что некоторые вопросы остаются открытыми, разумеется, подобен неполноте, от которой страдают некоторые хорошо известные формальные системы.</p>
    <subtitle>Осознание дедуктивное и осознание аналогическое</subtitle>
    <p>Этот метод дает системе возможность дедуктивного осознания представленной области, поскольку она может выводить правильные умозаключения на основании известных ей фактов. Однако ей не хватает так называемого аналогического осознания — умения сравнивать ситуации и замечать сходство между ними, что является одной из основ человеческого мышления. Я не хочу сказать, что аналогические мыслительные процессы не могут быть втиснуты в эти рамки, просто их гораздо труднее выразить с помощью подобного типа формализма. В настоящее время логические системы стали менее популярны по сравнению с типами систем, позволяющих естественно проводить сложные сравнения.</p>
    <p>Как только вы соглашаетесь с тем, что представление знаний — совершенно иное дело, чем простое записывание чисел, миф о том, что «у компьютера — слоновья память», становится легко опровергнуть. То, что <emphasis>хранится в памяти</emphasis>, совсем не обязательно аналогично тому, что программа <emphasis>знает</emphasis>, поскольку, даже если определенный кусок информации и записан где-то внутри сложной системы, в системе может не быть процедуры, правила или какого-либо иного способа управляться с данными и вызывать эту информацию — она может быть недоступна. В таком случае, вы можете сказать, что данная информация «забыта», поскольку доступ к ней временно или навсегда утрачен. Таким образом компьютерная программа может «забыть» что-то на высшем уровне, но помнить это на низшем уровне. Здесь мы снова сталкиваемся с вездесущим различием уровней, из которого, возможно, можем узнать многое о нас самих. Когда мы что-то забываем, это скорее всего означает, что утеряна «указка» высшего уровня, а не то, что какая-либо информация стерта или разрушена. Это говорит о том, насколько важно следить, как у вас в голове «записываются» новые впечатления, поскольку вы никогда не можете сказать заранее, в какой ситуации вам понадобится вытащить что-то из памяти.</p>
    <subtitle>От компьютерных хайку — к грамматике СРП</subtitle>
    <p>Сложность представления знаний в человеческой голове впервые поразила меня, когда я начал работать над программой по созданию английских предложений, основанных на неожиданном выборе и соединении слов. Я пришел к этой идее довольно интересным путем. Как-то я услышал по радио несколько примеров хайку, сочиненных компьютерами. Они меня чем-то глубоко затронули. Идея заставить компьютер производить нечто, что обычно считается искусством, была довольно юмористична и в то же время содержала элемент глубокой тайны. Меня позабавил юмор и мотивировала загадочность — даже противоречивость — программирования творческих актов. Тогда я и решил написать программу, еще более загадочную и противоречивую, чем программа хайку.</p>
    <p>Сначала я был озабочен тем, как сделать грамматику гибкой и рекурсивной, чтобы не возникало впечатления, что программа просто механически подставляет слова в пробелы некоего трафарета. Примерно тогда же я наткнулся на статью Виктора Ингве в «Scientific American», в которой он описывал простую, но гибкую грамматику, способную порождать большое количество разнообразных предложений того типа, который можно найти в некоторых детских книгах. Я модифицировал некоторые идеи этой статьи и у меня получился набор процедур, составивших грамматику типа Схемы Рекурсивных Переходов, описанной в главе V. В этой грамматике выбор слов в предложении определялся процессом, который сначала выбирал наугад общую структуру предложения; постепенно процесс принятия решений распространялся на более низкие уровни предложения, пока не достигался уровень слов и букв. Многое должно было делаться ниже уровня слов, как например, спряжение глаголов и постановка слов во множественное число. Неправильные глаголы и существительные сначала формировались по общим правилам и затем, если результат совпадал с записанным в специальной таблице, производилась замена на нужную — нерегулярную — форму. Как только каждое слово достигало конечной формы, оно печаталось. Программа напоминала знаменитую обезьяну за пишущей машинкой, но оперировала при этом сразу на нескольких лингвистических уровнях, а не только на уровне букв.</p>
    <p>В начале я нарочно использовал дурацкий набор слов, так как мне хотелось достичь забавного результата. Программа произвела множество бессмысленных предложений, как длинных, так и совсем кургузых. Вот несколько примеров, в переводе с английского:</p>
    <p>Карандаш-самец, который должен неуклюже смеяться, будет квакать. Не должна ли программа всегда хрустеть девочкой в памяти? Десятичный жук, который неуклюже плюется, может крутиться. Кекс, принимающий неожиданного человека во внимание, может всегда уронить карту.</p>
    <p>Программа должна работать весело.</p>
    <p>Достойная машина не всегда должна приклеивать астронома.</p>
    <p>О, программа, которая должна действительно убегать от девочки, пишет музыканта для театра. Деловые отношения квакают.</p>
    <p>Счастливая девочка, которая всегда должна квакать, никогда не будет квакать наверняка.</p>
    <p>Игра квакает. Профессор напишет маринованный огурчик. Жук крутится.</p>
    <p>Человек берет соскальзывающую коробку.</p>
    <p>Впечатление от всего этого получается сюрреалистическое; иногда отрывки текста напоминают хайку, как, например, последний пример четырех коротких предложений. Сначала все это кажется забавным и милым, но вскоре надоедает. Прочитав несколько страниц компьютерной продукции, вы можете заметить границы того пространства, в котором оперирует программа, после чего случайные точки в пределах этого пространства — даже если каждая из них и выглядит «новой» — уже вас не удивят. Мне кажется, что это — общий принцип: предмет надоедает вам не тогда, когда вы исчерпали репертуар его поведения, но тогда, когда вы поняли, где находятся границы, внутри которых это поведение может варьироваться. Пространство поведения человека достаточно сложно, чтобы постоянно удивлять других людей; однако в отношении моей программы это оказалось не так. Я понял, что моя цель — производство действительно смешных предложений — требует от программы гораздо большей тонкости. Но что, в данном случае, означает «тонкость»? Ясно было одно — случайные комбинации слов этой тонкостью не обладали. Необходимо было сделать так, чтобы слова использовались в соответствии с реальностью. Именно тогда я начал задумываться о представлении знаний.</p>
    <subtitle>От СРП до УСП</subtitle>
    <p>Идея, которую я принял на вооружение, состояла в том, чтобы классифицировать каждое слово — существительное, глагол, предлог и т. д. — согласно разным «семантическим измерениям». Таким образом, каждое слово становилось членом различных классов; кроме этого, существовали также суперклассы — классы классов (что напоминает замечание Улама). В принципе, подобная классификация может иметь любое количество уровней, но я решил остановиться на двух. Теперь в любой момент выбор слов был семантически ограничен, поскольку требовалось, чтобы части составляемой фразы <emphasis>согласовались</emphasis> между собой. Скажем, некоторые действия могли быть совершены только одушевленными объектами; только некоторые абстрактные понятия могли влиять на события и так далее. Было нелегко решить, какие категории должны были быть установлены и должна ли каждая конкретная категория быть классом или суперклассом. Каждое слово получило «семантические ярлыки» в нескольких различных категориях. Многие часто встречающиеся предлоги, например, входили сразу в несколько классов, в соответствии с их разными значениями. Теперь продукция машины стала гораздо более осмысленной — и поэтому забавной уже в другом смысле.</p>
    <subtitle>Небольшой тест Тюринга</subtitle>
    <p>Ниже я привожу девять отрывков, тщательно отобранных из многих страниц текста, написанного поздней версией моей программы. Вместе с ними я включил сюда три предложения, написанных людьми (с самыми серьезными намерениями). Можете ли вы сказать, какие предложения написаны компьютером, а какие — людьми?</p>
    <p>(1) Спонтанная речь может рассматриваться как взаимная замена семиотического материала (дублирование) на семиотический диалогический продукт в процессе динамического размышления.</p>
    <p>(2) Лучше подумайте о пути «цепи» простачков мысленного эксперимента, в котором линии наследственности являются prima facie примером парадиахронической транзитивности.</p>
    <p>(3) Считайте, что это усиливающаяся по принципу цепной реакции возможность чего-то, что рано или поздно появится как продукт (эпистемические условия?), и продукт этот не будет франкфуртовским засовыванием-всего-в-одну-упаковку.</p>
    <p>(4) Несмотря на все усилия, ответ, если вам угодно, был поддержан Востоком; следовательно, обман будет приостановлен, благодаря позиции посла.</p>
    <p>(5) Разумеется, до восстаний посол слегка постепенно баловал этот сброд.</p>
    <p>(6) Предположительно, усовершенствованная свобода являлась причиной этих позиций в той мере, в какой мир очищен последствиями, которые в конце концов не будут неизбежно вызваны порядком, в той мере, в какой этот мир иногда, бесконечно удивительно, порождает непримиримость.</p>
    <p>(7) По мнению софистов, кампании в городах-государствах, иными словами, были восприняты Востоком с хитростью. Разумеется, Восток был разделен этими государствами с особенной жестокостью. Восток поддерживает усилия, которые были поддержаны человечеством.</p>
    <p>(8) Каждый согласится с тем, что иерархический порядок обмана, несмотря на это, будет напророчен его врагами. По той же причине, индивидуалисты могли бы в будущем засвидетельствовать, что непримиримость не остановит кампаний.</p>
    <p>(9) Нет нужды говорить, что во время восстаний, которые оправдали бы секретность, ответы не разделяют Востока. Разумеется, эти страны, ipso facto, всегда зондируют свободу.</p>
    <p>(10) Хотя Нобелевская премия была получена гуманистами, она, кроме того, была получена и рабами.</p>
    <p>(11) Рабы часто принимают позицию стран, раздираемых конфликтами.</p>
    <p>(12) Более того, Нобелевские премии будут получены. По той же причине, несмотря на последствия. Нобелевские премии, которые будут получены, будут иногда получены женщинами.</p>
    <p>Людьми написаны предложения с 1 по 3; они были извлечены из современного журнала Art Language<a l:href="#n_74" type="note">[74]</a> и являются, насколько я могу сказать, совершенно серьезными попытками образованных и умственно нормальных людей сообщить нечто друг другу. То, что здесь они приводятся вне контекста, не слишком важно, поскольку контекст звучит совершенно в том же духе.</p>
    <p>Моя программа произвела все остальное. Номера с 10 по 12 были выбраны, чтобы показать, что иногда программа выдавала вполне осмысленные суждения, номера с 7 по 9 — наиболее типичный продукт: эти высказывания плавают в странном и соблазнительном мире между смыслом и бессмыслицей. Что же касается предложений с 4 по 6, то они, пожалуй, находятся за пределами смысла. Если быть великодушным, то можно сказать, что они являются самостоятельными «лингвистическими объектами», чем-то вроде абстрактных скульптур, созданных из слов вместо камня; с другой стороны, можно утверждать, что они — не что иное, как псевдо-интеллектуальная тарабарщина.</p>
    <p>Выбор словаря для моей программы все еще был направлен на достижение юмористического эффекта. Трудно определить, на что похож конечный результат. Хотя многое в нем выглядит осмысленно, по крайней мере, на уровне отдельных фраз, у читателя определенно создается впечатление, что этот текст написан кем-то, не имеющим понятия о том, что и зачем он говорит. В частности, чувствуется, что за словами здесь не стоят никакие образы. Когда подобные высказывания полились рекой из печатающего устройства, я испытал сложные чувства. Меня позабавила глупость результата; я также был весьма горд моим успехом и попытался описать его друзьям в виде правил для сочинения осмысленных историй по-арабски на основании отдельных росчерков пера. Разумеется, я преувеличивал, но мне нравилось думать об этом таким образом. Наконец, я был счастлив от того, что внутри этой необычайно сложной машины в согласии с некими правилами происходила манипуляция длинными цепями символов, и что эти длинные цепи символов были в каком-то смысле похожи на мысли в моей собственной голове… в каком-то смысле на них похожи.</p>
    <subtitle>Представления о том, что такое мысль</subtitle>
    <p>Конечно, я не обманывал себя, предполагая, что за этими фразами скрывается разумное существо. Я как никто другой понимал, почему этой программе было весьма далеко до настоящего мышления. К этому случаю отлично приложима теорема Теслера: как только данный уровень владения языком был механизирован, стало ясно, что его нельзя назвать разумом. Но благодаря этому удивительному опыту у меня сложилось впечатление, что <emphasis>настоящая</emphasis> мысль основывается на гораздо более длинных и сложных последовательностях символов в мозгу — символов, двигающихся, наподобие поездов, одновременно по многим параллельным и перекрещивающимся путям; мириады моторов — возбуждающихся нейронов — толкают, тащат и переводят с пути на путь вагоны этих поездов…</p>
    <p>Это был всего лишь интуитивный образ, непередаваемый словами. Но образы, интуиция и мотивация находятся так близко друг от друга, что они часто смешиваются; глубокое впечатление, произведенное этим образом, заставило меня серьезнее задуматься над тем, что же такое, на самом деле, представляет из себя мысль. В других местах книги я попытался описать некоторые «дочерние» образы этой первоначальной картины — в особенности, в «Прелюдии» и в «Муравьиной фуге».</p>
    <p>Когда я думаю об этой программе сегодня, по прошествии двенадцати лет, меня более всего поражает полное отсутствие зрительных образов за тем, что она говорит. Программа не имела <emphasis>ни малейшей идеи</emphasis> о том, что такое раб, человек и все остальные вещи. Слова были для нее только формальными символами, такими же абстрактными, как <strong>p</strong> и <strong>r</strong> в системе <strong>pr</strong>, — а может быть и еще абстрактнее. Программа пользовалась тем, что когда люди читают какой-либо текст, они обычно наделяют все слова смыслом, словно смысл с необходимостью привязан к группе букв, формирующих то или иное слово. Моя программа — это нечто вроде формальной системы, чьи «теоремы» — порожденные ею фразы — имели готовые интерпретации (по крайней мере, для людей, говорящих по-английски). Но в отличие от системы <strong>pr</strong>, не все высказывания, интерпретированные таким образом, получались истинными. Многие из них оказались ложными, а многие — просто бессмысленными.</p>
    <p>Скромная система <strong>pr</strong> отразила крохотный уголок вселенной. Но в моей программе — за исключением небольшого количества семантических ограничений, которым она должна была подчиняться — не было подобного «зеркала», отражающего структуру реального мира. Чтобы наделить программу этим зеркалом, мне пришлось бы «завернуть» каждое понятие в множество слоев знаний о мире. Этот проект очень отличался от моего первоначального замысла. Не то, чтобы я не хотел этим заниматься — просто до сих пор руки не доходили.</p>
    <subtitle>Грамматики высшего уровня…</subtitle>
    <p>На самом деле, я часто задумывался о возможности написать грамматику типа УСП (или какого-нибудь иную программу, производящую предложения), которая выдавала бы только истинные высказывания. Такая программа наделяла бы слова действительным смыслом так, как это происходило в системе <strong>pr</strong> и в ТТЧ. Идея языка, в котором ложные высказывания грамматически неверны, не нова — она была высказана Иоганном Амосом Комениусом еще в 1633 году. Эта идея очень соблазнительна, поскольку такая система была бы магическим кристаллом: чтобы узнать, истинно ли высказывание, нужно было бы всего лишь проверить его грамматическую правильность… На самом деле, Комениус пошел еще дальше: в его языке ложные высказывания были не только грамматически неправильными, но и вообще невыразимыми!</p>
    <p>Развивая эту мысль в другом направлении, можно представить себе программу высшего уровня, создающую произвольные коаны. Почему бы и нет? Такая грамматика соответствовала бы формальной системе, теоремы которой являлись коанами. И если бы у вас была подобная программа, то не могли бы вы отрегулировать ее таким образом, чтобы она порождала только <emphasis>подлинные</emphasis> коаны? Моя приятельница Марша Мередит с энтузиазмом занялась этим проектом «Искусственного Изма»; ниже приводится забавный квази-коан, один из ранних продуктов ее усилий:</p>
    <p>МОЛОДЕНЬКОМУ МАСТЕРУ ПОНАДОБИЛАСЬ МАЛЕНЬКАЯ БЕЛАЯ КРИВАЯ ПЛОШКА «КАК МЫ МОЖЕМ НАУЧИТЬСЯ, НЕ УЧАСЬ?» — СПРОСИЛ МОЛОДОЙ МАСТЕР У ВЕЛИКОГО НЕДОУМЕВАЮЩЕГО МАСТЕРА. НЕДОУМЕВАЮЩИЙ МАСТЕР ПЕРЕШЕЛ С ТВЕРДОЙ КОРИЧНЕВОЙ ГОРЫ НА МЯГКУЮ БЕЛУЮ ГОРУ С МАЛЕНЬКОЙ КРАСНОЙ КАМЕННОЙ ПЛОШКОЙ. НЕДОУМЕВАЮЩИЙ МАСТЕР УВИДЕЛ МЯГКУЮ КРАСНУЮ ХИЖИНУ. НЕДОУМЕВАЮЩИЙ МАСТЕР ЗАХОТЕЛ ЭТУ ХИЖИНУ «ПОЧЕМУ БОДХИДХАРМА ПРИШЕЛ В КИТАЙ?» — СПРОСИЛ НЕДОУМЕВАЮЩИЙ МАСТЕР У ВЕЛИКОГО ПРОСВЕТЛЕННОГО УЧЕНИКА «ПЕРСИКИ БОЛЬШИЕ», — ОТВЕТИЛ УЧЕНИК НЕДОУМЕВАЮЩЕМУ МАСТЕРУ. «КАК МЫ МОЖЕМ НАУЧИТЬСЯ, НЕ УЧАСЬ?» — СПРОСИЛ НЕДОУМЕВАЮЩИЙ МАСТЕР У ВЕЛИКОГО СТАРОГО МАСТЕРА. СТАРЫЙ МАСТЕР УШЕЛ С БЕЛОЙ КАМЕННОЙ Г0025. СТАРЫЙ МАСТЕР ЗАБЛУДИЛСЯ.</p>
    <p>Ваша персональная разрешающая процедура для определения подлинности коана, возможно, уже сработала без необходимости использовать Геометрический Код или Искусство Цепочек Дзена. Если отсутствие местоимений или упрощенный синтаксис вас не насторожили, то это должно было сделать странное «Г0025» под конец текста. Что это такое? Простая оплошность — проявление «вируса», который заставил программу напечатать вместо английского слова, обозначающего какой-либо предмет, <emphasis>внутреннее название</emphasis> «узла» (в действительности, атома ЛИСПа), где хранилась вся информация об этом предмете. Таким образом, это окошко, сквозь которое мы можем заглянуть в низший уровень лежащего в основе программы «разума дзена» — уровень, который должен был бы оставаться невидимым. К несчастью, подобных окошек в низший уровень человеческого разума дзен-буддистов не существует.</p>
    <p>Последовательность действий, хотя до какой-то степени и случайная, определяется рекурсивной процедурой ЛИСПа под названием КАСКАД. Эта процедура создает цепь действий, связывающихся между собой произвольным образом. Хотя ясно, что степень понимания мира, которой обладает этот сочинитель коанов, далека от совершенства, работа над этой программой продолжается, в надежде сделать ее продукцию более похожей на подлинные коаны.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_143.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 116. Осмысленный рассказ на арабском языке. [A.Khatibi, M.Sijelmassi, «The Splendour of Islamic Calligraphy» Нью-Йорк, изд-во Риццоли, 1976.)</emphasis></p>
    <subtitle>Грамматика для музыки?</subtitle>
    <p>А как насчет музыки? Может показаться, что эту область легко закодировать в грамматике типа УСП или какой-нибудь подобной программе. Продолжив это наивное рассуждение, можно сказать, что значение языка опирается на связь с окружающим миром, в то время как музыка — чисто формальна. В звуках музыки нет связи с окружающим миром; это чистый синтаксис — нота следует за нотой, аккорд за аккордом, такт за тактом…</p>
    <p>Но постойте — в этом анализе что-то не так. Почему одни произведения гораздо глубже и красивее других? Это происходит потому, что форма в музыке выразительна, и действует на некие подсознательные области нашего разума. Звуки музыки не связаны с рабами или городами-государствами, но они порождают в нас множество эмоций. В этом смысле музыкальное значение все-таки зависит от неуловимых связей между символами и вещами реального мира — в данном случае, «вещами» являются некие скрытые структуры «программ» нашего разума. Нет, простой формализм, подобный грамматике УСП, не породит великой музыки. Псевдо-музыка, подобная псевдо-сказкам, может получиться без труда — и это будет интересным исследованием — но секреты значения в музыке лежат гораздо глубже, чем уровень чистого синтаксиса.</p>
    <p>Здесь я должен кое-что пояснить: в принципе, все грамматики типа УСП обладают мощью любого программирующего формализма; так что, если музыкальное значение вообще может быть как-то уловлено (мне кажется, что это возможно), то это может быть сделано в грамматике УСП. Но мне кажется, что эта грамматика будет определять не только музыкальные структуры, но и общую структуру мозга слушателя. Она будет «грамматикой мысли», а не только лишь грамматикой музыки.</p>
    <subtitle>ШРДЛУ, программа Винограда</subtitle>
    <p>Программа какого типа нужна, чтобы заставить людей признать, что она действительно что-то «понимает»? Что понадобилось бы для того, чтобы ваша интуиция не говорила бы вам, что за программой «ничего нет»?</p>
    <p>В 1968-1970 годах Терри Виноград (он же д-р Тире-Рвинога) писал докторскую диссертацию в Массачусетском институте технологии, работая над проблемами языка и понимания. В то время в МИТе многие специалисты по ИИ работали с так называемым «миром блоков» — относительно простой областью, в которой легко было представить задачи компьютерного зрения и языка. Эта область включала стол и разноцветные блоки, похожие на игрушечные кубики — квадратные, удлиненные, треугольные, и т. д. (Иной тип «блочного мира» представлен на картине Магритта «Мысленная арифметика» (рис. 117); я нахожу это название особенно подходящим к данному контексту.) Проблемы зрения в блочном мире МИТа весьма сложны: каким образом сканирование телекамерой сцены с множеством кубиков позволяет компьютеру решить, какие типы блоков там находятся, и каково их взаимное расположение? Некоторые блоки могут лежать на других, некоторые — стоять впереди других; блоки могут отбрасывать тени и т. д.</p>
    <p>Однако Виноград не работал над этими аспектами зрения. Он начал с предположения, что блочный мир хорошо представлен в памяти компьютера. После этого ему оставалось решить задачу о том, как заставить компьютер:</p>
    <p>(1) понимать по-английски вопросы о ситуации;</p>
    <p>(2) отвечать по-английски на вопросы о ситуации;</p>
    <p>(3) понимать команды по-английски о манипуляции блоков;</p>
    <p>(4) разбивать каждую команду на серию операций, которые он может выполнить;</p>
    <p>(5) понимать, что он делает и с какой целью;</p>
    <p>(6) описывать свои действия и их цель по-английски.</p>
    <p>Может показаться, что хорошо было бы разбить общую программу на серию модулярных подпрограмм, где каждой части проблемы соответствовал бы некий модуль, и затем, после того, как каждый модуль был бы разработан отдельно, соединить их вместе. Однако Виноград нашел, что стратегия разработки независимых модулей представляла значительные трудности.</p>
    <p>Его радикальный подход бросил вызов теории о том, что интеллект может быть подразделен на независимые и полунезависимые части. Созданная Виноградом программа ШРДЛУ (названная так в честь старого кода «ЕТАОЙН ШРДЛУ», используемого операторами линотипических машин для отметки опечаток в газетных столбцах) не разбивала задачу на отдельные концептуальные части. Операции деления предложений, производства внутренних представлений, рассуждений о мире, представленном внутри нее самой, нахождение ответов на вопросы и т. д. были тесно переплетены во внутреннем представлении процедурных знаний программы. Некоторые критики утверждали, что программа Винограда так запутана, что не представляет вообще никакой «теории» о языке и не способствует нашему пониманию процессов мышления. По моему мнению, ничто не может быть так далеко от истины как подобная критика. Шедевр, подобный ШРДЛУ, может не быть изоморфным тому, что делаем мы — безусловно, мы не должны думать, что эта программа достигла «уровня символов» — но как сам акт создания ШРДЛУ, так и размышления об этой программе позволяют узнать очень многое о работе интеллекта.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_144.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 117. Рене Магритт. «Мысленная арифметика» (1931). </emphasis></p>
    <subtitle>Структура ШРДЛУ</subtitle>
    <p>В действительности, ШРДЛУ все же состоит из отдельных процедур, каждая из которых содержит некие знания о мире; но эти процедуры настолько зависят друг от друга, что их невозможно четко разграничить. Программа похожа на крепко затянутый узел, который очень трудно распутать; но тот факт, что его не удается развязать, не означает того, что его невозможно понять. Может существовать элегантное геометрическое описание всего узла, даже если физически он запутан. Здесь уместно вспомнить метафору из «Приношения МУ» и сравнить эту проблему со взглядом на фруктовый сад под «естественным» углом.</p>
    <p>Виноград очень хорошо описал ШРДЛУ. Ниже я привожу отрывок из его статьи в книге Шанка и Колби:</p>
    <cite>
     <p>Одна из основных идей, лежащих в основе этой модели, заключается в том, что всякое использование языка можно рассматривать как активацию неких процедур в слушателе. Мы можем думать о любом высказывании как о программе, которая является косвенной причиной выполнения неких операций в когнитивной системе слушателя. Это «составление программ» неявно, поскольку мы имеем дело с разумным интерпретатором, реакция которого может весьма отличаться от той, которую хотел вызвать говорящий. Точная форма «программы», воспринимаемой слушателем, определяется его знанием о мире, его отношением к говорящему и так далее. В нашей программе мы имели дело с простой версией этого процесса интерпретации, происходящего внутри робота. Каждое высказывание, интерпретированное роботом, превращалось в набор команд ПЛАННЕРа. Программа, созданная таким образом, затем использовалась для достижения желаемого эффекта.<a l:href="#n_75" type="note">[75]</a></p>
    </cite>
    <subtitle>ПЛАННЕР облегчает упрощение задач</subtitle>
    <p>Упомянутый выше язык ПЛАННЕР — это один из языков ИИ; его основной чертой является то, что в него встроены некоторые операции, необходимые для упрощения задач, — например, рекурсивный процесс создания дерева подзадач, подподзадач и так далее. Это значит, что программисту уже не приходится объяснять подобные процессы снова и снова — они автоматически следуют из так называемых постановок задач. Человек, читающий составленную на ПЛАННЕРе программу, не заметит явных ссылок на эти операции; на компьютерном жаргоне говорится, что они <emphasis>прозрачны для пользователя</emphasis>. Если одна из ветвей дерева не сможет выполнить своей задачи, то ПЛАННЕР вернется назад и попробует другую дорогу, «Возврат» — ключевое слово в ПЛАННЕРе.</p>
    <p>Программа Винограда успешно воспользовалась этими чертами ПЛАННЕРа — или, точнее, МИКРОПЛАННЕРа, частичной реализации замыслов для ПЛАННЕРа. Однако за последние несколько лет специалисты в области ИИ решили, что автоматический возврат, используемый в ПЛАННЕРе, имеет свои определенные недостатки и маловероятно, что он сможет привести к цели; так что они сосредоточили свои усилия на других областях ИИ.</p>
    <p>Давайте посмотрим на дальнейшие комментарии Винограда о ШРДЛУ:</p>
    <cite>
     <p>Определение значения каждого слова — эта программа, вызываемая в нужный момент анализа; она может производить произвольные вычисления, включающие данное высказывание и физическую ситуацию в данный момент.<a l:href="#n_76" type="note">[76]</a></p>
    </cite>
    <p>Среди примеров, которые приводит Виноград, встречается следующий:</p>
    <cite>
     <p>Различными возможностями значения слова «the» являются процедуры, которые проверяют разнообразные факты, касающиеся контекста, и затем определяют нужные действия, такие как «искать в базе данных описание единственного предмета, совпадающего с этим описанием» или «подтвердить, что описываемый предмет является единственным для говорящего». В программу включены различные типы эвристики для определения того, какие части контекста важны.<a l:href="#n_77" type="note">[77]</a></p>
    </cite>
    <p>(Как читатель, вероятно, догадался, программа ШРДЛУ была англоязычна; задачи, которые ей приходилось решать, были специфичны для английского языка. В Диалоге «ШРДЛУ» мы постарались передать на русском как можно точнее не только содержание беседы с программой, но и ее форму, со всеми двусмысленностями и шероховатостями речи; однако комментарий Винограда о проблеме использования определенного артикля «the» был оставлен без изменения за отсутствием точного русского эквивалента. — <strong>Прим. перев.</strong>)</p>
    <p>Удивительно то, насколько значительна эта проблема артикля «the». В русском аналогичные проблемы представляют, например, такие слова как «что», «в», «на», «и», «к». Можно с уверенностью сказать, что создание программы, которая была бы способна правильно использовать все значения этих слов, было бы эквивалентно решению проблемы ИИ, и таким образом, означало бы ответ на вопрос, что такое разум и сознание. Небольшое отступление: согласно частотному словарю Джона Б. Кэрролла (John В. Carroll, «Word Frequency Book»), пять наиболее часто употребляющихся в английском существительных — это «время», «люди», «дорога», «вода» и «слова», в таком порядке. Удивительнее всего то, что большинство людей не подозревает, что они думают настолько абстрактными категориями. Девять человек из десяти назовут «дом», «работа», «деньги», «человек»… И, раз уж мы заговорили о частотности, заметьте, что наиболее часто используемыми буквами английского языка, согласно Мергенталеру, являются «ETAOIN SHRDLU», в таком порядке.</p>
    <p>Одна из интересных черт ШРДЛУ, противоречащая стереотипу компьютеров как машин, щелкающих числа подобно орешкам, это то, что, как указывает Виноград, эта система «не принимает чисел в их цифровой форме и умеет считать только до десяти».<a l:href="#n_78" type="note">[78]</a> Несмотря на всю математику, лежащую в ее основе, ШРДЛУ — математический неуч! Как и мадам Мура Вейник, ШРДЛУ ничего не знает о составляющих ее низших уровнях. Ее знания, в основном, процедурные (см. в особенности замечание д-ра Тире-Рвинога в секции 11 предыдущего диалога).</p>
    <p>Интересно сравнить процедурные знания, заключенные в ШРДЛУ, со знаниями моей создающей предложения программы. Все синтаксические познания моей программы процедурно включались в Увеличенные Схемы Переходов, написанные на языке АЛГОЛ; но семантические познания — информация о принадлежности к тому или иному семантическому классу — были статичны: они содержались в коротком списке цифр после каждого слова. Там было, правда, несколько служебных слов, таких как «to have», «to be» и тому подобное, которые были полностью представлены в процедурном виде в АЛГОЛе, но это было исключением. С другой стороны, в ШРДЛУ все слова были представлены в программах. Это показывает, что несмотря на то, что теоретически программы эквивалентны данным, на практике выбор способа представления знаний влечет за собой серьезные последствия.</p>
    <subtitle>Синтаксис и семантика</subtitle>
    <p>Теперь слово опять за Виноградом:</p>
    <cite>
     <p>Наша программа не работает, сначала разделяя предложение на части, затем проводя семантический анализ и затем давая логический ответ. Когда машина пытается понять предложение, эти три действия происходят одновременно. Как только начинает вырисовываться некая синтаксическая структура, тут же вызывается семантическая программа, чтобы проверить, есть ли в этой структуре смысл; ее ответ может направлять дальнейшее синтаксическое подразделение. Решая, имеет ли данная структура смысл, семантическая программа может прибегать к логическому анализу и задавать вопросы о реальном мире. Например, в секции 34 Диалога («расположи голубую пирамиду на кубике в коробке»), первым возможным делением было «голубая пирамида на кубике». В этот момент в действие вступает семантический анализ, который определяет, что подобное деление не соответствует реальной ситуации. После этого, программа синтаксическего разбора находит следующего кандидата: «голубая пирамида»; затем она выделяет группу «на кубике в коробке» как самостоятельную фразу, указывающую на расположение… Таким образом, разные типы анализа находятся в постоянном взаимодействии, и результаты одного из них влияют на результаты других.<a l:href="#n_79" type="note">[79]</a></p>
    </cite>
    <p>Очень интересно то, что в естественном языке синтаксис и семантика так глубоко переплетены. В предыдущей главе, обсуждая ускользающее понятие «формы», мы подразделили его на две категории: синтаксическая форма, котоорую можно обнаружить с помощью предсказуемо конечной разрешающей процедуры, и семантическая форма, которую таким образом обнаружить нельзя. Но здесь Виноград говорит нам, что, по крайней мере, когда слова «синтаксис» и «семантика» употребляются в их обычном значении, в естественном языке они сливаются друг с другом. Внешняя форма предложения — его состав в терминах элементарных знаков — не делится так четко на синтаксический и семантический аспекты. Это очень важный для лингвистики момент. Далее приводятся заключительные замечания Винограда о ШРДЛУ.</p>
    <cite>
     <p>Давайте посмотрим, что делает система с простым описанием, например, «красный кубик, который поддерживает пирамиду». Это описание использует понятия БЛОК, КРАСНЫЙ, ПИРАМИДА, и РАВНОМЕРНЫЙ, каждое из которых является частью категоризации мира, лежащей в основе системы. Результат может быть представлен в виде блока-схемы, как на рис. 118. Обратите внимание, что это программа предназначена для нахождения предмета, совпадающего с данным описанием. Затем она будет включена в команду сделать нечто с данным предметом или в вопрос об этом предмете. Или же, если это описание будет частью предложения, оно станет частью программы, созданной для представления этого значения для его дальнейшего использования. Заметьте, что этот кусок программы также мог бы быть использован для проверки того, совпадает ли предмет с данным описанием, если бы первая команда НАЙТИ была заранее ограничена поисками нужного нам предмета.</p>
     <p>С первого взгляда кажется, что у этой программы — слишком сложная структура, поскольку нам не нравится думать, что значение простой фразы может содержать петли, проверку условий перехода на другую ветвь и другие подобные детали. Чтобы решить эту проблему, нам необходим такой внутренний язык, в котором петли и проверки были бы простейшими элементами и в котором представление процессов было бы так же просто, как и их описание. Программа, представленная на рис. 118, на языке ПЛАННЕР выглядела бы примерно так:</p>
     <p>(ЦЕЛЬ (Есть ? кубик X1))</p>
     <p>(ЦЕЛЬ (Цвет ? X1 красный))</p>
     <p>(ЦЕЛЬ (Равномерный ? X1))</p>
     <p>(ЦЕЛЬ (Есть ? пирамида Х2))</p>
     <p>(ЦЕЛЬ (Есть ? кубик X1))</p>
     <p>(ЦЕЛЬ (? X1 поддерживает ?Х2))</p>
     <p>Петли блока-схемы подразумеваются в структуре контроля возврата. Правильность описания оценивается путем следования вниз по списку до тех пор, пока какая-нибудь из целей не окажется невыполнимой; тогда программа автоматически отступает к тому моменту, когда она приняла последнее решение, и пробует другой путь. Решение может быть принято всякий раз, когда вводится новое название предмета или новая ПЕРЕМЕННАЯ (отмеченная префиксом «?»). Переменные используются для сопоставления с образцом. Если они уже обозначают некий предмет, программа сопоставления проверяет, выполнима ли цель для данного предмета. Если нет, то эта программа ищет все возможные предметы, для которых эта цель выполнима, выбирая один предмет и совершая последующие шаги до тех пор, пока ей не придется отступить. В таком случае она начинает работать со следующим подходящим предметом. Таким образом, неявным является даже различие между выбором и проверкой.<a l:href="#n_80" type="note">[80]</a></p>
    </cite>
    <p>При разработке этой программы было принято важное стратегическое решение: не переводить полностью с английского на ЛИСП, а только частично — на ПЛАННЕР. Таким образом, поскольку интерпретатор ПЛАННЕР сам написан на ЛИСПе, между языком высшего уровня (английским) и языком низшего уровня (машинным) был введен новый промежуточный уровень (ПЛАННЕР). После того, как фрагмент английского предложения переводится в программу на ПЛАННЕРе, эта программа может быть послана на интерпретер ПЛАННЕРа, освобождая высший уровень ШРДЛУ для работы над другими задачами.</p>
    <p>Постоянно приходится решать следующие проблемы: сколько уровней должно быть у системы? Сколько и какой тип «интеллекта» надо располагать на каждом из этих уровней? Сегодня эти проблемы — одни их самых трудных в ИИ. Поскольку мы знаем так мало о настоящем разуме, нам очень трудно решить, какой уровень искусственной разумной системы должен выполнять ту или иную часть задачи.</p>
    <p>Это позволяет вам лучше понять те проблемы, что стоят за предыдущим Диалогом. В следующей главе мы рассмотрим новые смелые идеи в области ИИ.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_145.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 118. Процедурное представление фразы «красный кубик, который поддерживает пирамиду». (Roger Schank and Kenneth Colby, «Computer Models of Thought and Language», стр. 172)</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Контрафактус</p>
    </title>
    <p><emphasis>Как-то субботним вечером Краб пригласил к себе нескольких друзей, чтобы посмотреть футбол по телевизору. Ахилл уже пришел, но Черепаха и ее приятель Ленивец запаздывают.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Не они ли это едут на странном одноколесном аппарате?</p>
    <p><emphasis>(Ленивец и Черепаха подъезжают, спрыгивают на землю и входят в дом)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Друзья мои, я так рад, что вы наконец здесь. Позвольте представить вам моего старого доброго товарища, Ленивца. Это Ахилл. С Черепахой, я думаю, вы все знакомы.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Я никогда раньше не встречал Бициклопа. Приятно с вами познакомиться, Ахилл. Я слышал много хорошего о Бициклопном роде.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Очень приятно. Могу ли я спросить вас, что это за элегантное средство передвижения, на котором вы прибыли?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы имеете в виду мой одноколесный тандем? Что же в нем элегантного? Просто машина, позволяющая двоим добраться от А до Б с одинаковой скоростью.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Он сделан той же компанией, которая производит мотоциклы «Зиг-зиг».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А, понятно. Для чего эта ручка?</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Это переключатель скоростей.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ага; и сколько же у этого аппарата скоростей?</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Включая задний ход, одна. У большинства моделей скоростей меньше, но эта была сделана по спецзаказу.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да, этот моно-тандем кажется отличной штукой… Кстати, м-р Краб, хотел вам сказать, что вчера вечером я получил неописуемое удовольствие от игры вашего оркестра.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Благодарю вас, Ахилл. А вы там не были, м-р Ленивец?</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Нет, к сожалению, я не смог пойти. Я участвовал в смешанном одиночном турнире по пинг-пингу. Это было захватывающе интересно, моя команда разделила первое место сама с собой.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы получили какой-нибудь приз?</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Конечно — медный двухсторонний лист Мёбиуса, посеребренный с одной стороны и позолоченный с другой.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Поздравляю вас, м-р Ленивец.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Благодарю. Прошу вас, расскажите мне об этом концерте.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Это было замечательно, мы играли композиции близнецов Бах —</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Близнецы Бах? Знаменитые Иоганнс и Бастиан?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Они самые, схожие как две капли воды — словно один и тот же человек. Одна из пьес напомнила мне о вас, м-р Ленивец, — прелестный фортепианный концерт для двух левых рук. Его предпоследней (и единственной) частью была одноголосная фуга. Вы можете представить себе, насколько сложна подобная композиция. В завершение мы сыграли девятую дзенфонию Бетховена, после чего публика устроила нам овацию, хлопая одной рукой. Это было потрясающе!</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Как жаль, что я такое пропустил. Как вы думаете, можно ли достать запись этого концерта? У меня есть отличный магнитофон — лучшая двухканальная моносистема, которую только можно достать за деньги.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я уверен, что вы сможете найти где-нибудь эту запись. Друзья, игра вот-вот начнется!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Кто сегодня играет, м-р Краб?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Хозяева Поля против Местной Команды. Ах, нет — они играли на прошлой неделе. Сегодня Местная Команда играет против Гостей.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я, как всегда, болею за Местную Команду.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Как банально… Что до меня, то я всегда болею за ту команду, которая живет ближе всего к антиподам.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А, так вы из Антиподов? Я слышал, что это прелестное местечко, чтобы там жить, но мне бы не хотелось там побывать. Слишком уж далеко…</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Странно то, что в какую бы сторону вы ни ехали, вы к ним ничуть не приближаетесь!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Ну и местечко — как раз в моем вкусе!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Пора включать телевизор!</p>
    <p><emphasis>(Он подходит к огромному ящику с экраном, под которым находится панель управления, напоминающая по сложности приборную доску самолета. Краб нажимает на кнопку. На экране оживает цветное изображение футбольного поля.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Комментатор</emphasis>: Добрый вечер, дорогие телезрители. Пришло время снова встретиться на футбольном поле Местной Команде с Командой Гостей; сейчас мы станем свидетелями еще одного дружеского, но непримиримого матча. Сегодня весь день накрапывал дождь, и поле мокрое; но, несмотря на погоду, матч обещает быть захватывающе интересным. Обратите внимание на великолепную четверку четвертьзащитников, играющих за Местную Команду: Буратинов, Бибигонов, Незнайкин и Дюймовочкин, краса и гордость клуба «Унинамо». А вот и защитник наших ворот, великолепный Пилипик. Свисток… игра началась! Мяч у Бузюлюкина… Местные переходят в наступление, Бузюлюкин передает мяч Голяшкину, тот пасует Чебурашкину… Удар по воротам! Голкиперу Гостей на этот раз удается спасти свою команду.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Великолепная атака! Видели, как Чебурашкин ПОЧТИ забил гол — но Стопкошкину удалось каким-то чудом отбить мяч?</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Не говорите глупостей, Краб. Ничего подобного не случилось. Чебурашкин не забил никакого гола; не надо смущать бедного Ахилла (и всех остальных) этими разговорчиками о том, что «почти» произошло. Факты есть факты, безо всяких там «почти», «если бы», «чуть было не», «и» и «но».</p>
    <p><emphasis>Комментатор</emphasis>: Передаем повтор: Чебурашкин получает пас Голяшкина, обводит защитника Гостей, бьет по воротам… Немного левее, и сейчас счет был бы 1-0 в пользу Местной Команды!</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: «Был бы!» Чепуха!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Какая блестящая атака! Что бы мы делали без повторов?</p>
    <p><emphasis>Комментатор</emphasis>: Мяч опять у Галочкина; тот продвигается к воротам, пытается обойти Фисташкина, пасует Бибигонову… Мяч вне игры. В наступление переходит команда Гостей; Фисташкин передает мяч назад, Семечкину, Семечкин находит Арахиса, стоящего еще ближе к собственным воротам, и Арахис пасует своему вратарю. Тройная передача назад!</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Какая техника! Прекрасный матч, друзья, есть на что посмотреть!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но я думал, что вы болеете за Команду Гостей, а они только что упустили отличный шанс.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Да? Не все ли равно, если команды играют интересно? Вот и повтор: посмотрим этот момент еще раз.</p>
    <p><emphasis>(… так проходит первый период. В начале второго периода счет становится 1:0 в пользу Гостей; Местная Команда пытается сравнять счет. Возможность для этого появляется, когда Чебурашкин перехватывает мяч.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Комментатор</emphasis>: Чебурашкин продвигается к воротам гостей, обводит Фисташкина… Арахис пытается перехватить мяч, но Чебурашкин пасует Бибигонову, затем мяч переходит к Голяшкину… Все усилия Гостей остановить атаку бесполезны. Мяч у Бузюлюкина; тот уже у самых ворот… Наступил тот момент, которого так долго ждали «Унинамовцы»! Удар по воротам… но что это? Бузюлюкин скользит на мокрой траве, теряет равновесие… и мяч вне игры! Какой шанс утерян! Если бы Бузюлюкин не потерял равновесия, местной команде удалось бы сравнять счет! Давайте посмотрим гипотетический повтор.</p>
    <p><emphasis>(И на экране появляется то же расположение игроков, как минуту назад.)</emphasis></p>
    <p>Чебурашкин продвигается к воротам гостей, обводит Фисташкина… Арахис пытается перехватить мяч, но Чебурашкин пасует Бибигонову, затем мяч переходит к Голяшкину… Все усилия Гостей остановить атаку бесполезны. Мяч у Бузюлюкина; тот уже у самых ворот… Наступил тот момент, которого так долго ждали «Унинамовцы»! Удар по воротам… Но что это? Бузюлюкин скользит на мокрой траве, почти теряет равновесие… но ему удается удержаться на ногах, и мяч летит прямо в ворота! Стопкошкин бросается в угол… Слишком поздно! го-о-ол! Так, дорогие болельщики, проходила бы игра, если бы Бузюлюкин не потерял равновесия.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Минуточку: так был гол или не был?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Да нет — это был всего лишь гипотетический повтор. Они просто показали, как могла продолжаться игра.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: В жизни не слыхал подобной чепухи! Того и гляди, они скоро додумаются до изобретения цементных шарфов и кружевных валенок!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Гипотетические повторы — штука довольно редкая, не правда ли?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я бы не сказал, если вы смотрите Гипо-ТВ.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Гипо-ТВ? Это что, один из тех дорогущих аппаратов с гипертрофированным экраном?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Да нет, это такая модель телевизора, которая может переходить на гипотетический режим. Очень удобно, особенно когда смотришь футбол, хоккей и тому подобные вещи; я купил свой гипо-ТВ совсем недавно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Почему здесь так много всяких кнопок и ручек?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Для настройки на нужную программу. В гипотетическом режиме есть множество программ, и эта панель дает возможность с легкостью выбирать между ними.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Покажите нам, пожалуйста, как она работает. Боюсь, что я не совсем понял, что это за штука — «передача в гипотетическом режиме», и с чем ее едят.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: О, это совсем нетрудно; вы можете сами во всем разобраться. Кстати, раз уж вы упомянули о еде… Пожалуй, я пойду на кухню и поджарю несколько блинчиков — я знаю, что Ленивец к ним неравнодушен.</p>
    <p><emphasis>Ленивец (причмокивая)</emphasis>: Вот спасибо, Крабушка! Блинчики — моя любимая еда!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Как насчет остальных?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я бы не отказалась от нескольких штук.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я тоже. Но погодите — прежде, чем идти на кухню, скажите: чтобы использовать гипо-ТВ, нужно знать какой-нибудь специальный трюк?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Нет, все очень легко: продолжайте смотреть матч, и каждый раз, когда что-нибудь почти случается, или когда вам хочется, чтобы игра пошла иначе, просто начинайте крутить ручки и смотрите, что получится. Вреда от этого не будет, разве что вы поймаете какой-нибудь экзотический канал.</p>
    <p><emphasis>(И он исчезает на кухне.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Интересно, что он имел в виду. Ну ладно, давайте дальше смотреть игру — я ею здорово увлекся.</p>
    <p><emphasis>Комментатор</emphasis>: Местные опять переходят в наступление. С мячом Буратинов; он посылает мяч к воротам противника… Какой пас! Мяч летит через все поле, прямо к Бибигонову —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Давай, Бибигонов! Покажи им, где раки зимуют!</p>
    <p><emphasis>Комментатор</emphasis>: — и приземляется в лужу — ПЛЮХ! Мяч отскакивает в другую сторону, минуя Бибигонова, и попадает к Фисташкину; Фисташкин передает мяч Семечкину, Семечкин бьет по воротам… Пилипик пытается спасти положение, но мяч летит в верхний угол ворот. Гол! Счет становится 2:0 в пользу Гостей.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, черт! Если бы только не дождь… <emphasis>(в отчаянии ломает руки)</emphasis>.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Снова эти дурацкие гипотетические ситуации! Почему вы все так любите уходить в абсурдные фантастические миры? На вашем месте, я бы не стал витать в облаках. Мой лозунг — «Никаких гипотетических глупостей!» И я не отказался бы от него, даже если бы мне предложили мне за это 100 — нет, лучше 112! — блинчиков!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Идея! Может быть, нужным образом повернув ручки, мы получим гипотетический повтор, в котором нет дождя и луж на поле и мяч не отскакивает к Фисташкину… Ну-ка посмотрим. <emphasis>(Направляется к гипо-ТВ и смотрит на панель.)</emphasis> Понятия не имею, для чего все это. <emphasis>(Наугад поворачивает несколько ручек.)</emphasis> </p>
    <p><emphasis>Комментатор</emphasis>: Местные опять переходят в наступление. С мячом Буратинов; он посылает мяч к воротам противника… Какой пас! Мяч летит через все поле, прямо к Бибигонову —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Давай, Бибигонов! Покажи им, где раки зимуют!</p>
    <p><emphasis>Комментатор</emphasis>: — и приземляется в лужу — ПЛЮХ! Мяч отскакивает прямо под ноги Бибигонову! Удар по воротам… Го-о-о-л! <emphasis>(Слышны восторженные вопли болельщиков Местной Команды.)</emphasis> Вот так матч проходил бы, если бы вместо кожаного мяч был бы резиновым, как в баскетболе. Но в действительности Местная Команда теряет мяч, и Гости забивают второй гол. Что ж, такова жизнь…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что вы думаете об ЭТОМ, м-р Ленивец?</p>
    <p><emphasis>(И Ахилл самодовольно ухмыляется в сторону Ленивца — однако тот на него даже не смотрит; все его внимание поглощено Крабом, который выходит из кухни, неся огромное блюдо со ста двенадцатью… нет, с сотней блинчиков и с блюдечками, полными сахара и варенья.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Ну как, что вы думаете о моем гипо-ТВ?</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Откровенно говоря, Краб, я в нем совершенно разочаровался. По-моему, он здорово барахлит — по меньшей мере в половине случаев показывает совершенную бессмыслицу. Если бы он принадлежал мне, я бы его сразу отдал кому-нибудь вроде вас, Краб, — но, разумеется, он мне не принадлежит.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это очень странный аппарат. Я попытался посмотреть, как проходила бы игра при другой погоде — но эта штука, кажется, себе на уме! Вместо того, чтобы изменить погоду, она поменяла мяч с футбольного на баскетбольный. Ну скажите мне, как можно играть в футбол баскетбольным мячом? Чушь какая-то!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Какая скука! Я-то думал, вы найдете себе гипотетический канал поинтереснее. Хотите посмотреть, как выглядел бы последний матч, если бы вместо футбола это был баскетбол?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Отличная идея!</p>
    <p><emphasis>(Краб вертит ручки настройки.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Комментатор</emphasis>: В наступление переходит великолепная шестерка Местной Команды. Мяч летит к Бибигонову —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Шестерка!?</p>
    <p><emphasis>Комментатор</emphasis>: Именно так, друзья — шестерка. Когда вы превращаете футбол в баскетбол, приходится идти на компромисс! Итак, как я говорил, мяч летит к Бибигонову, который стоит неприкрытый вблизи от кольца Гостей.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Давай, Бибигонов! Покажи им, где крабы зимуют!</p>
    <p><emphasis>Комментатор</emphasis>: Но бросок был неточен, и мяч падает прямо перед Фисташкиным; Фисташкин ведет мяч, передает Арахису, тот минует Дюймовочкина… еще два очка в пользу команды Гостей! Сегодня Местной Команде не везет… Итак, друзья, так выглядел бы этот матч, если бы команды играли в баскетбол вместо футбола.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Ничего себе! Вы бы еще перенесли этот матч на луну!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Сказано — сделано! Слегка подкрутим эту ручку… теперь вот эту…</p>
    <p><emphasis>(На экране появляется испещренное кратерами поле, на котором стоят две команды в скафандрах. Внезапно они приходят в движение; игроки передвигаются длинными прыжками, иногда перелетая над головой друг у друга. Один из игроков бьет по воротам; мяч взлетает в воздух, так высоко, что его почти не видно, и плавно опускается прямо в руки к вратарю.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Комментатор</emphasis>: Этот гипотетический повтор, друзья, показывает вам, как проходила бы игра на луне. А теперь — небольшая реклама, приготовленная для вас теми, кто производит пиво Плюх — мой любимый сорт!</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Если бы мне не было лень, я бы собственноручно сдал этот дефектный телевизор обратно в магазин. Но увы, такова уж моя судьба — быть Ленивцем… <emphasis>(Протягивает лапу к блюду с блинчиками и хватает сразу несколько штук.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это замечательное изобретение, м-р Краб. Могу ли я предложить еще один гипотетический повтор?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Разумеется!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Как бы выглядел этот матч в четырехмерном пространстве?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: О, это не так просто, г-жа Черепаха, но для вас я попытаюсь настроить телевизор… подождите минутку.</p>
    <p><emphasis>(Он подползает к телевизору и начинает крутить ручки, на этот раз, по-видимому, выжимая из своего гипо-ТВ все, на что тот способен, нажимая на все мыслимые кнопки и не спуская глаз со шкалы настройки. Наконец, он отходит от аппарата с довольным видом.)</emphasis></p>
    <p>Думаю, что этого будет достаточно.</p>
    <p><emphasis>Комментатор</emphasis>: А теперь давайте посмотрим гипотетический повтор.</p>
    <p><emphasis>(На экране появляется изображение странной конфигурации изогнутых трубок. Она растет, затем уменьшается, и на секунду кажется, что она делает нечто вроде поворота. Потом она превращается в странный грибовидный объект — и затем снова в переплетение трубок. Пока с ней происходят эти метаморфозы, комментатор продолжает.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Комментатор</emphasis>: Бибигонов передает гипермяч Бузюлюкину, тот приближается к штрафному объему. Удар по гиперворотам… Гооол! Вот так, мои трехмерные друзья-болельщики, выглядел бы футбол в четырех измерениях.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Для чего, м-р Краб, вы вертите эти ручки на панели?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Чтобы выбрать нужный гипотетический канал. Видите ли, передача ведется одновременно по множеству гипотетических каналов, и я хочу выбрать именно тот канал, который передает предложенный вами гипо-повтор.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А как насчет других телевизоров — возможно ли там такое?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Нет, большинство телевизоров не улавливают гипотетических каналов. Для этого нужна специальная схема, которую очень трудно сделать.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Откуда вы знаете, что идет по определенному каналу? Смотрите в программе ?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Мне не нужно знать номеров каналов — я настраиваюсь на нужный канал, вводя цифровой код гипотетической ситуации, которую я хочу увидеть. Технически это называется «адресацией канала по его контрафактическим параметрам». По гипотетическим каналам можно увидеть любой воображаемый мир. Номера каналов, передающие «близкие» друг к другу миры, также близки.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Почему вы даже не подходили к ручкам, когда мы смотрели первый гипо-повтор?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Телевизор был настроен на канал, очень близкий к Реальности, только чуть-чуть сдвинутый в сторону. Так что время от времени там возникают гипотетические повторы, слегка отличающиеся от реальности. На Канал Реальности, знаете ли, почти невозможно настроиться точно — впрочем, это даже хорошо, поскольку там нет ничего интересного. Представляете себе, они повторяют в точности те же ситуации, которые возникают в игре — ну и скучища!</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Что до меня, что я нахожу прескучной именно эту идею гипо-ТВ. Но, может быть, я мог бы изменить свое мнение, если бы вы показали мне хоть один ИНТЕРЕСНЫЙ гипо-повтор. Скажем, как проходила бы игра, если бы сложение не было коммутативным?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Ах, боже мой! Это слишком радикально меняет ситуацию — боюсь, что моей модели с таким заказом не справиться. Такое под силу только супергипо-ТВ — последнему слову гипо-телевидения; но, к несчастью, у меня его нет. Супергипо-ТВ способны выполнить ЛЮБУЮ просьбу.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Подумаешь!..</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Но я могу сделать что-то ПОДОБНОЕ — не хотите ли вы увидеть, как например, проходила бы игра, если бы 13 не было простым числом?</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Нет уж, увольте! ЭТО-ТО совершенно бессмысленно. К тому же, на месте этой последней игры, я бы уже устал от того, как компания путаников, у которых каша в голове, перебрасывает меня с канала на другой. Давайте-ка лучше досмотрим настоящий матч!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Скажите, а где вы достали ваш гипо-ТВ, м-р Краб?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Верите ли, мы с Ленивцем недавно были на ярмарке, где разыгрывалась лотерея — и первым призом был этот телевизор. Обычно я в подобные игры не играю, но тут что-то на меня накатило, и я купил билетик.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: А как насчет вас, м-р Ленивец?</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Признаюсь, и я купил один билет — только затем, чтобы ублажить старика Краба…</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: И когда выигрышный номер был объявлен, к моему удивлению оказалось, что первый приз достался мне!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Фантастика! Мне еще не приходилось своими глазами видеть человека, выигравшего что бы то ни было в лотерею.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я и сам был поражен своей удаче.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Не забыли ли вы рассказать еще кое-что об этой лотерее, м-р Краб?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: О, ничего существенного… Дело в том, что номер моего билета был 129, а выигрышным билетом был объявлен номер 128 — разница всего на единицу.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Так что, как видите, на самом деле он ничего не выиграл.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но он ПОЧТИ выиграл.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я предпочитаю говорить, что я выиграл — ведь я был к этому так близок… Если бы мой номер был на единицу меньше, выигрыш достался бы мне.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Но, к несчастью, м-р Краб, «почти» не считается, и в данном случае совершенно все равно, единица это была или сотня.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Или бесконечность А какой номер достался ВАМ, м-р Ленивец?</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: У меня был номер 256 — после 128 это следующая степень 2. Если кто-нибудь и был близок к выигрышу, так это я! К сожалению, устроители лотереи, эти упрямцы, отказались выдать мне мой заслуженный приз. Какой-то шутник сказал, что приз должен был принадлежать ЕМУ, поскольку у него оказался номер 128. Я думаю, что МОЙ номер был намного ближе к выигрышному — но разве этих бюрократов переспоришь!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Подождите, вы меня совсем запутали! Если, на самом деле, м-р Краб, вы не выиграли гипо-телевизора, то как же мы могли провести перед ним целый вечер? Словно мы и сами оказались в каком-то гипотетическом мире, который был бы возможен, если бы обстоятельства оказались слегка иными…</p>
    <p><emphasis>Комментатор</emphasis>: Так, друзья, прошел бы вечер в доме м-ра Краба, если бы он выиграл гипо-ТВ. Но поскольку этого не случилось, четверка приятелей просто провела приятный вечер, глядя, как Местная Команда была разбита в пух и прах со счетом 128 — 0. Или же счет был 256 — 0? Впрочем, какая разница, когда речь идет о пятимерном Плутонском хоккее на пару…</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА XIX: Искусственный Интеллект: виды на будущее</p>
    </title>
    <subtitle>Ситуации «почти» и ситуации гипотетические</subtitle>
    <p>ПРОЧИТАВ «КОНТРАФАКТУС», один из моих друзей сказал мне: «Мой дядя был почти президентом США!» «Правда?» — спросил я. «Конечно», — ответил он, — «он был капитаном торпедного катера ПТ108». (Джон Ф. Кеннеди был капитаном ПТ109.)</p>
    <p>Именно об этом идет речь в «Контрафактусе». У нас в голове каждый день рождаются мысленные варианты ситуаций, с которыми нам приходится сталкиваться, идей, которые у нас возникают или событий, происходящих вокруг. При этом некоторые детали остаются без изменений, в то время как другие «сдвигаются». Какие детали мы сдвигаем? Какие нам даже в голову не приходит изменить? Какие события воспринимаются нами на некоем глубинном интуитивном уровне как близкие родственники событий, случившихся на самом деле? Что мы считаем «почти» случившимся, чем-то, что «могло» случиться, хотя совершенно точно знаем, что в действительности этого не произошло? Какие альтернативные версии событий сами собой возникают у нас в мозгу, когда мы слышим какой-нибудь рассказ? Почему одни контрафактические ситуации кажутся нам менее «контрафактическими», чем другие? В конце концов, совершенно ясно, что чего не было, того не было. У «неслучаемости» нет никаких степеней. То же самое верно и в отношении «почти» случившихся ситуаций. Мы часто жалуемся, что какое-то событие «чуть не случилось»; не менее часто мы произносим те же слова с облегчением. Но это «чуть не» находится в нашем мозгу, а не во внешних фактах.</p>
    <p>Вы едете на машине по проселочной дороге и внезапно перед вами появляется рой пчел. Вместо того, чтобы беспристрастно отметить происходящее, ваш мозг тут же создает целый рой «повторов». Как правило, вы думаете что-то вроде: «Хорошо, что окошко было закрыто!» — или же: «Ах, черт, если бы только окошко было закрыто…» «Хорошо, что я не на велосипеде!» «Лучше бы я проехал здесь на пять секунд раньше.» Странными, но возможными повторами были бы: «Если бы это был олень, я мог бы быть сейчас мертв!» или «Могу поспорить, что эти пчелы предпочли бы столкнуться с розовым кустом!» А вот повторы еще страннее: «Жаль, что это были пчелы, а не долларовые купюры!» «Хорошо, что пчелы не цементные!» «Лучше бы это была всего одна пчела, вместо целого роя.» «Не хотел бы я оказаться на месте этих пчел!» Какие сдвиги кажутся нам естественными, а какие нет — и почему?</p>
    <p>В недавнем номере журнала «Нью-Йоркер» был перепечатан следующий отрывок из «Филадельфия Уэлкомат»:<a l:href="#n_81" type="note">[81]</a></p>
    <cite>
     <p>Если бы Леонардо да Винчи родился женщиной, потолок Сикстинской капеллы мог бы никогда не быть расписан. А если бы Микеланджело был сиамскими близнецами, то работа могла бы оказаться законченной вдвое быстрее.</p>
    </cite>
    <p>Смысл этого замечания не в том, что подобные гипотетические ситуации ложны, а в том, что люди, которым может придти в голову «сдвинуть» пол или число данного человека, должны быть не совсем нормальными. Интересно то, что в том же номере, ничтоже сумняшеся, напечатали следующую фразу, завершающую обзор книги:</p>
    <p>Я думаю, что ему (профессору Филиппу Франку) очень понравились бы обе эти книги.<a l:href="#n_82" type="note">[82]</a></p>
    <p>Однако бедный профессор Франк уже умер; ясно, что бессмысленно предполагать, что кто-то может прочитать книги, изданные после его смерти. Почему же эта фраза воспринимается нами всерьез? Дело в том, что в каком-то трудноуловимом смысле сдвиг параметров в этом случае не нарушает нашего чувства «возможного» так сильно, как в предыдущих примерах. Что-то здесь позволяет нам вообразить легче, чем в других случаях, что «при прочих равных» меняется именно этот параметр. Но почему? Каким образом наша классификация событий и людей позволяет нам на каком-то глубоком уровне определять, что может быть сдвинуто без проблем и что не подлежит сдвигу?</p>
    <p>Посмотрите, насколько естественным кажется нам переход от скучного утверждения «Я не знаю английского» к более интересному сослагательному наклонению «Я бы хотел знать английский» и, наконец, к богатому смыслом гипотетическому «Если бы я знал английский, я бы читал Диккенса и Шекспира в оригинале». Насколько плоским и мертвым был бы разум, для которого отрицание являлось бы непроницаемым барьером! Живой разум всегда способен увидеть окно в мир возможностей.</p>
    <p>Мне кажется, что гипотетические «почти» ситуации и бессознательно вырабатываемые возможные миры представляют из себя один из богатейших источников информации о том, каким образом люди организуют и классифицируют свои впечатления о мире. Красноречивый сторонник подобного взгляда, лингвист и переводчик Джон Штейнер написал в своей книге «После Вавилонского столпотворения»:</p>
    <cite>
     <p>Гипотетические ситуации, воображаемые условия, синтаксис контрафактического и случайного вполне могут быть порождающим центром человеческого языка… (Они) не просто придают речи философскую и грамматическую сложность. Не менее, чем будущие времена, с которыми, как мы чувствуем, они тесно связаны и вместе с которыми, возможно, должны быть отнесены к более широкой категории предположительных или альтернативных событий, «если бы» предложения лежат в основе динамики человеческих чувств…</p>
     <p>Мы отличаемся умением и необходимостью отрицать и переигрывать реальные ситуации, воображать и выражать мир иначе.... Нам нужно какое-то слово, которое обозначало бы эту возможность языка, это стремление к выражению «иначести». … Может быть, слово «альтерность» подошло бы для определения ситуаций, отличных от данной, — контрафактических высказываний и миров, куда нас уводит наше воображение, образов, которыми мы населяем свою голову и с помощью которых создаем изменчивую и часто фиктивную среду своего физического и общественного существования.</p>
    </cite>
    <p>В завершение, Штейнер поет контрафактический гимн контрафактичности:</p>
    <cite>
     <p>Маловероятно, что человек, существовал бы таким, каким мы его знаем, если бы в языке не было фиктивных, контрафактических, анти-детерминистских оборотов, если бы он не обладал семантической способностью, рожденной и сохраняющейся в «лишних» областях коры мозга, — способностью представлять и выражать возможности, лежащие за пределами органического разложения и смерти.<a l:href="#n_83" type="note">[83]</a></p>
    </cite>
    <p>Создание «гипотетических миров» происходит настолько случайно и естественно, что мы почти не отдаем себе отчета в том, что делаем. Мы выбираем из всех воображаемых миров тот, который в каком-то внутреннем, интеллектуальном смысле ближе всего к реальности. Мы сравниваем реальность с тем, что воспринимаем как <emphasis>почти</emphasis> реальное. Благодаря этому мы получаем некое неуловимое чувство перспективы по отношению к действительности. Наш Ленивец — это странный вариант действительности: мыслящее существо, неспособное к созданию гипотетических миров (по крайней мере, он <emphasis>утверждает</emphasis>, что такой способности у него нет — но вы, вероятно, заметили, что на самом деле его речь полна контрафактов!) Подумайте, насколько беднее была бы наша интеллектуальная жизнь, если бы мы не обладали творческой способностью выбираться из реального мира в эти соблазнительные «а что, если бы…». С точки зрения изучения человеческого мышления эти экскурсы очень интересны, поскольку в большинстве случаев они происходят бессознательно. Это означает, что знание о том, что попадает в область гипотетических миров, а что нет, открывает для нас окно в подсознание.</p>
    <p>Один из способов увидеть природу нашей мысленной метрики в перспективе состоит в том, чтобы «вышибить клин клином». Это сделано в Диалоге, где нашей «гипотетической способности» пришлось вообразить такой мир, в котором само понятие гипотетической способности действует в воображаемом мире. Первый гипотетический повтор Диалога, в котором мяч не оказывается вне игры, вообразить совсем нетрудно. На самом деле, он пришел мне в голову благодаря вполне обычному замечанию человека, сидевшего рядом со мной на футбольном матче. Это замечание меня удивило и заставило задуматься о том, почему кажется естественным вообразить именно такой гипотетический мир, а не тот, в котором изменен счет или количество штрафных. Затем я стал перебирать другие, еще менее вероятные изменения, такие, как погода (это есть в Диалоге), вид игры (тоже в Диалоге) и другие, еще более сумасбродные варианты (и это в Диалоге). Однако я заметил, что то, что смешно варьировать в одной ситуации, может оказаться легко вообразимым в другой. Например, иногда вы можете вполне естественно задуматься о том, как пошла бы игра, если мяч был другой формы (например, когда вам приходится играть в баскетбол слабо накачанным мячом); однако когда вы смотрите баскетбол по телевизору, такое просто не приходит вам в голову.</p>
    <subtitle>Уровни стабильности</subtitle>
    <p>Тогда мне показалось (и кажется до сих пор), что возможность изменения какой-либо черты события (или обстоятельства) зависит от множества вложенных один в другой контекстов, в которых это событие (или обстоятельство) нами воспринимается. Сюда хорошо подходят математические термины <emphasis>постоянная</emphasis>, <emphasis>параметр</emphasis> и <emphasis>переменная</emphasis>. Часто математики, физики и другие ученые, производя вычисления, говорят:«<strong>с</strong> — постоянная, <strong>p</strong> — параметр и <strong>v</strong> — переменная.» Они имеют в виду, что каждая из этих величин, включая постоянную, может варьироваться, но при этом существует некая иерархия изменяемости. В ситуации, представляемой символами, с устанавливает некое основное условие; <strong>p</strong> — менее основное условие, которое может варьироваться, пока <strong>с</strong> остается неизменным; и, наконец, <strong>v</strong> может меняться сколько угодно при неизменных <strong>с</strong> и <strong>p</strong>. Нет смысла представлять, что <strong>v</strong> остается фиксированным, а изменяются <strong>с</strong> и <strong>p</strong>, поскольку <strong>с</strong> и <strong>p</strong> устанавливают тот контекст, в котором <strong>v</strong> приобретает значение. Представьте себе, к примеру, зубного врача, у которого есть список его пациентов и для каждого пациента — описание его зубов. Вполне разумно (и весьма выгодно) иметь постоянного пациента и менять состояние его зубов. С другой стороны, совершенно бессмысленно пытаться оставлять неизменным какой-то определенный зуб и менять пациентов. (Разумеется, иногда наилучшим решением бывает сменить зубного врача…)</p>
    <p>Мы строим наше мысленное представление о ситуации постепенно, слой за слоем. Низший уровень устанавливает самый глубокий аспект контекста, иногда настолько глубокий, что он вообще не может варьироваться. Например, трехмерность мира настолько вошла в наше сознание, что большинству из нас не приходит в голову воображать какие-либо вариации на эту тему. Это, так сказать, <emphasis>постоянная</emphasis> постоянная. Затем идут слои, временно устанавливающие некие зафиксированные аспекты ситуаций; их можно назвать <emphasis>глубинными допущениями</emphasis>. Это те вещи, которые мы обычно считаем за неизменные, хотя и знаем, что в принципе они могли бы измениться. Этот слой все еще можно назвать «постоянным». Например, когда мы смотрим футбол, такими постоянными являются правила игры. Далее следуют «параметры» — они могут варьироваться с большей легкостью, но мы временно принимаем их за неизменные. В нашем футбольном примере параметрами могут являться погода, команда противников и так далее. Скорее всего, существуют несколько слоев параметров. Наконец, мы достигаем самого неустойчивого аспекта ситуации — переменных. Это такие вещи, как положение «вне игры», неудачный удар по воротам и тому подобное; здесь нам легко на мгновение представить себе альтернативное положение дел.</p>
    <subtitle>Фреймы и вложенные контексты</subtitle>
    <p>Термин <emphasis>фрейм</emphasis> (кадр, группа данных) сейчас в моде среди специалистов по искусственному интеллекту; его можно определить, как <emphasis>численное представление данного контекста</emphasis>. Этот термин, как и многие идеи о фреймах, обязан своим происхождением Марвину Минскому, хотя само это понятие витало в воздухе уже несколько лет. Можно сказать, что мысленные представления о ситуациях включают фреймы, вложенные один в другой. Каждый из аспектов ситуации обладает собственным фреймом. Такие вложенные фреймы напоминают мне множество комодов. Выбирая фрейм, вы выбираете определенный комод. В него может быть вставлено несколько ящиков — «подфреймов». При этом каждый из этих ящиков, в свою очередь, является комодом. Как можно вставить целый комод в отверстие для одного-единственного ящика? Проще простого — надо уменьшить и деформировать второй комод. В конце концов, он ведь не физический предмет, а воображаемый! Во внешнем комоде может быть несколько разных гнезд, куда должны быть вставлены ящики; затем мы начинаем вставлять ящики в гнезда внутренних комодов (или подфреймов). Этот процесс может продолжаться рекурсивно.</p>
    <p>Живая сюрреалистическая картина того, как комод сплющивают и сгибают, чтобы запихать его в гнездо любой величины, очень важна, так как она намекает на то, что наши понятия сплющиваются и сгибаются в зависимости от контекстов, в которые мы их запихиваем. Что происходит с вашим представлением о «человеке», когда вы думаете о футболистах? Безусловно, это искаженное представление, навязанное вам общим контекстом. Вы засунули фрейм «человек» в гнездо фрейма «футбольный матч». Теория представления знаний в форме фреймов опирается на идею, что мир состоит из почти закрытых подсистем, каждая из которых может служить контекстом для других, при этом они не слишком прерываются и почти не причиняют перебоев в процессе.</p>
    <p>Одна из основных идей, касающихся фреймов, состоит в том, что каждый фрейм ожидает некоего определенного содержания. Этому образу соответствуют комоды, в каждом гнезде которых есть по встроенному, но непрочно закрепленному ящику под названием <emphasis>значение по умолчанию</emphasis>. Если я попрошу вас представить себе берег реки, у вас в голове появится некая картина; однако большинство ее черт могут быть изменены, если я добавлю какие-либо детали: «во время засухи», или «в Бразилии», или «без пляжа». Благодаря значениям по умолчанию рекурсивный процесс заполнения гнезд может быть завершен. В самом деле, вы можете сказать: «Я заполню гнезда на трех уровнях, а дальше буду пользоваться значениями по умолчанию.» Взятый вместе с этими значениями фрейм содержит информацию о собственных границах и эвристику для переключения на другие фреймы в том случае, если эти границы нарушаются.</p>
    <p>Многоуровневая структура фрейма дает возможность увидеть его крупным планом и рассмотреть все его детали с какого угодно приближения. Для этого надо только сосредоточить внимание на соответствующем фрейме, затем на одном из его подфреймов и так далее, пока вы не получите всех требуемых деталей. Это похоже на дорожный атлас России, в котором кроме карты страны на первой странице есть карты областей, областных центров и даже некоторых небольших городов, если вам понадобится больше сведений. Можно вообразить себе атлас с каким угодно количеством деталей, включая кварталы, дома, комнаты и так далее — словно вы смотрите в телескоп с линзами разной мощи, каждая из которых имеет свое предназначение. Важно то, что можно свободно выбирать между различными масштабами; детали часто бывают неважны и только мешают.</p>
    <p>Поскольку сколь угодно разные фреймы можно засунуть в гнезда других фреймов, возможны конфликты и «столкновения». Схема аккуратно организованного всеобщего множества слоев «постоянных», «параметров» и «переменных» — всего лишь упрощение. На самом деле, у каждого фрейма есть собственная иерархия изменяемости. Именно поэтому анализ нашего восприятия такой сложной игры как футбол, со множеством подфреймов, подподфреймов и так далее, представляется весьма запутанной операцией. Каким образом все эти фреймы взаимодействуют между собой? Как разрешаются конфликты, когда один фрейм утверждает: «Это постоянная», а другой в то же время говорит: «Это переменная»? Я не могу дать ответа на эти глубокие и сложные вопросы теории фреймов. Пока еще не достигнуто соглашение по поводу того, что в действительности представляют из себя фреймы и как можно использовать их в программах ИИ. Некоторые из моих предположений на этот счет вы найдете в следующем разделе, в котором говорится о некоторых задачах в области узнавания зрительных структур — я называю их «задачами Бонгарда».</p>
    <subtitle>Задачи Бонгарда</subtitle>
    <p><emphasis>Задачи Бонгарда</emphasis> (ЗБ) — это проблемы, подобные тем, которые предложил в своей книге «Проблема узнавания» русский ученый Михаил Моисеевич Бонгард. На рис. 119 показана типичная ЗБ — #51 из ста задач, приведенных в книге.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_146.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 119. Задача Бонгарда #51. (Из книги М. Бонгарда «Проблема узнавания».)</emphasis></p>
    <p>Эти интереснейшие задачи могут быть предложены людям, компьютерам или даже представителям внеземных цивилизаций. Каждая задача состоит из двенадцати фигур, взятых в рамку (они так и называются рамками): шесть левых рамок составляют класс I, шесть правых — класс II. Рамки можно пронумеровать следующим образом:</p>
    <p>I-А I-Б  II-А II-Б</p>
    <p>I-В I-Г  II-В II-Г</p>
    <p>I-Д I-Е  II-Д II-Е</p>
    <p>Задача состоит в том, чтобы обнаружить, чем рамки класса I отличаются от рамок класса II.</p>
    <p>В программе для решения задач Бонгарда было бы несколько ступеней, на которых первичные данные постепенно превращались бы в описания. Ранние ступени относительно негибки; гибкость последующих ступеней увеличивается. Последние ступени обладают свойством, которое я называю «экспериментальностью». Это означает, что на этой стадии представление о картине всегда пробное. Описание высшего уровня может быть переделано в любой момент при помощи приемов, используемых на последних ступенях. Идеи, представленные ниже, также экспериментальны. Сначала я попытаюсь дать общие идеи, не останавливаясь на трудностях; затем постараюсь объяснить все тонкости, трюки и так далее. Таким образом, ваше понимание того, как это все работает, может изменяться по мере того, как вы читаете дальше. Это будет как раз в духе нашей дискуссии!</p>
    <subtitle>Предварительная обработка выбирает мини-словарь</subtitle>
    <p>Представьте себе, что дана некая задача Бонгарда. Прежде всего, телекамера считывает первичные данные. Затем эти данные проходят <emphasis>предварительную обработку</emphasis>. Это значит, что в них выделяются наиболее важные черты. <emphasis>Названия</emphasis> этих черт составляют «мини-словарь» задачи; они выбираются из общего «словаря выдающихся черт». Вот некоторые типичные термины из этого словаря:</p>
    <p>отрезок, поворот, горизонтальный, вертикальный, черный, белый, маленький, большой, остроконечный, круглый…</p>
    <p>На второй стадии предварительной обработки используются некоторые знания об элементарных фигурах; если таковые обнаруживаются, их названия также включаются в мини-словарь. Здесь могут быть выбраны такие термины:</p>
    <p>треугольник, круг, квадрат, углубление, выступ, прямой угол, вершина, точка пересечения, стрелка…</p>
    <p>Приблизительно в этот момент в человеческом интеллекте встречаются сознательное и бессознательное. Что же происходит потом?</p>
    <subtitle>Описания высшего уровня</subtitle>
    <p>После того, как ситуация до некоторой степени «понята» в знакомых нам терминах, программа «оглядывается кругом» и предлагает пробное описание одной или нескольких рамок. Эти описания весьма просты. Например:</p>
    <p>наверху, внизу, справа от, слева от, внутри, снаружи, близко от, далеко от, параллельно, перендикулярно, в ряд, рассеяны, на равном расстоянии друг от друга, на неравном расстоянии друг от друга и т. д.</p>
    <p>Могут использоваться также определенные и неопределенные числовые описания:</p>
    <p>1,2,3,4,5, … много, несколько и т. д</p>
    <p>Могут быть построены и более сложные описания, такие как:</p>
    <p>правее, менее близко к, почти параллельно и т. д.</p>
    <p>Таким образом, типичная рамка — скажем, 1-Е из ЗБ #47 (рис. 120) — может быть описана различными способами. Можно сказать, что в ней имеются:</p>
    <p>три фигуры</p>
    <p>или</p>
    <p>три белых фигуры</p>
    <p>или</p>
    <p>один круг направо</p>
    <p>или</p>
    <p>два треугольника и круг</p>
    <p>или</p>
    <p>два повернутых кверху треугольника</p>
    <p>или</p>
    <p>одна большая фигура и две маленьких фигуры</p>
    <p>или</p>
    <p>одна изогнутая фигура и две прямолинейных фигуры</p>
    <p>или</p>
    <p>круг с одной и той же фигурой внутри и снаружи него.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_147.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 120. Задача Бонгарда # 47. (Из книги Бонгарда «Проблема узнавания»)</emphasis></p>
    <p>Каждое из этих описаний рассматривает рамку сквозь некий «фильтр». Вне контекста, каждое из описаний может быть полезно. Однако оказывается, что в контексте данной задачи все они «ошибочны». Иными словами, зная различие между классами I и II, вы не смогли бы, исходя только из этих описаний, сказать, к какому классу принадлежит данная рамка. В данном контексте основной чертой описываемой рамки является то, что она включает:</p>
    <p> круг с треугольником внутри.</p>
    <p>Обратите внимание, что человек, услышавший это описание, не сможет <emphasis>восстановить</emphasis> оригинальную картинку, однако сумеет узнать картинки, отличающиеся данной чертой.</p>
    <p>Это напоминает музыкальный стиль: вы можете безошибочно распознавать произведения, написанные Моцартом, и в то же время быть неспособным написать ничего похожего на его музыку.</p>
    <p>Взгляните теперь на рамку I-Г задачи #91 (Рис. 121). Перегруженным, но «верным» описанием в контексте ЗБ #91 будет:</p>
    <p>круг с тремя прямоугольными выемками.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_148.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 121. Задача Бонгарда # 91. (Из книги Бонгарда «Проблема узнавания».)</emphasis></p>
    <p>Обратите внимание, насколько сложно это описание: слово «с» действует в нем как отрицание, давая понять, что «круг», на самом деле, не является кругом — это <emphasis>почти</emphasis> круг, но… Более того, выемки не являются полными прямоугольниками. В нашем использовании языка для описания предметов есть немало тонкостей. Ясно, что большое количество информации здесь опущено и можно было бы опустить еще больше. A priori очень трудно понять, какую информацию лучше отбросить, а какую необходимо сохранить. Поэтому нам нужно, путем эвристики, закодировать некий метод для разумного компромисса. Разумеется, если нам необходимо восстановить отброшенную информацию, мы всегда можем спуститься на низшие уровни описания (к менее блочной картине), так же как люди могут все время обращаться к данной задаче Бонгарда с тем, чтобы проверить правильность их догадок. Таким образом, метод состоит в создании правил, объясняющих, как</p>
    <p>создавать пробные описания для каждой рамки;</p>
    <p>сравнивать их с пробными описаниями других рамок каждого класса </p>
    <p>переделывать описания</p>
    <p>(1) добавляя информацию;</p>
    <p>(2) отбрасывая информацию;</p>
    <p>(3) рассматривая ту же информацию под другим углом.</p>
    <p>Этот процесс повторяется до тех пор, пока мы не найдем различия между двумя классами.</p>
    <subtitle>Эталоны и детектор сходства</subtitle>
    <p>Хорошей стратегией было бы построение описаний, <emphasis>как можно более структурно схожих между собой</emphasis>, поскольку любая схожая структура облегчает процесс сравнения. К этой стратегии относятся два важных элемента теории. Один из них — идея «описания-схемы» или <emphasis>эталона</emphasis>; другой — идея <emphasis>детектора сходства</emphasis>.</p>
    <p>Сначала рассмотрим детектор <emphasis>сходства</emphasis>. Это особый активный элемент, присутствующий на всех уровнях программы (На разных уровнях могут быть детекторы различных типов.) Он беспрерывно работает, проверяя индивидуальные описания и сравнивая их между собой в поисках черт, повторяющихся от одного описания к другому. Обнаружение сходства приводит в действие операции, изменяющие одно или несколько описаний.</p>
    <p>Теперь перейдем к эталонам. После окончания обработки данных мы сразу пытаемся создать эталон или схему описаний — <emphasis>один и тот же формат</emphasis> для описаний всех рамок данной задачи. Идея здесь состоит в том, что каждое описание может быть разбито на несколько подописаний, а те, если это необходимо, в свою очередь могут быть разбиты на подподописания. Вы достигаете дна, спускаясь к примитивным понятиям на уровне препроцессора. Важно найти такой способ разбивания на подпрограммы, который отразил бы общность между всеми рамками; иначе «псевдо-порядок», который вы введете в мир, окажется бессмысленным и ненужным.</p>
    <p>На основе какой информации строятся эталоны? Рассмотрим это на примере. Возьмем ЗБ #49 (рис. 122). Предварительная обработка информации сообщает нам, что каждая рамка состоит их нескольких маленьких «о» и большой замкнутой кривой. Эти ценные сведения стоит включить в эталон. Таким образом, наша первая попытка создания эталона выглядит так:</p>
    <p>большая замкнутая кривая: —</p>
    <p>маленькие «о»: —</p>
    <p>Это очень просто: в описании-эталоне есть два <emphasis>гнезда</emphasis>, куда надо будет вставить подописания.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_149.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 122. Задача Бонгарда #49. (Из книги Бонгарда «Проблема узнавания»).</emphasis></p>
    <subtitle>Гетерархическая программа</subtitle>
    <p>Теперь происходит интересная вещь, вызванная к жизни словами «замкнутая кривая». Один из важнейших узлов в программе — это нечто вроде семантической сети или <emphasis>сети понятий</emphasis>, в которой все известные программе существительные, прилагательные и так далее связаны и соотнесены между собой. Например, «замкнутая кривая» тесно связана с понятиями «внутри» и «снаружи». Сеть понятий битком набита информацией о связях между терминами: она говорит нам, что противоположно чему, что сходно с чем, какие вещи часто встречаются вместе и так далее. Небольшой кусочек концептуальной сети показан на рис. 123; я объясню его позже. Пока давайте вернемся к задаче #49. Понятия «внутри» и «снаружи» активируются благодаря тому, что в сети понятий они находятся вблизи от «замкнутой кривой». Это влияет на постройку эталона, в который вводятся гнезда для внутренней и внешней сторон кривой. Таким образом, вторым приближением эталона является:</p>
    <p>большая замкнутая кривая: —</p>
    <p>маленькие «о» внутри: —</p>
    <p>маленькие «о» снаружи: —</p>
    <p>В поисках дальнейших подразделений, термины «внутри» и «снаружи» заставят процедуры программы рассмотреть эти районы рамки. В районе рамки I-A ЗБ #49 обнаруживается следующее:</p>
    <p>большая замкнутая кривая: <emphasis>круг</emphasis></p>
    <p>маленькие «о» внутри: <emphasis>три</emphasis></p>
    <p>маленькие «о» снаружи: <emphasis>три</emphasis></p>
    <p>Описанием рамки II-А той же задачи может быть:</p>
    <p>большая замкнутая кривая: <emphasis>сигара</emphasis></p>
    <p>маленькие «о» внутри: <emphasis>три</emphasis></p>
    <p>маленькие «о» снаружи: <emphasis>три</emphasis></p>
    <p>В этот момент детектор сходства, работающий параллельно с другими операциями, обнаруживает повторение понятия «три» во всех гнездах, описывающих «о»; этого оказывается достаточно, чтобы снова модифицировать эталон. Обратите внимание, что первая модификация была предложена сетью понятий, а вторая — детектором сходства. Теперь наш эталон для задачи #49 приобретает такой вид:</p>
    <p>большая замкнутая кривая: — </p>
    <p>три маленьких «о» внутри: —</p>
    <p>три маленьких «о» снаружи: —</p>
    <p>Теперь, когда «три» поднялось уровнем выше и вошло в эталон, имеет смысл обратиться к его соседям по сети понятий. Один их них — «треугольник», что означает, что треугольники, состоящие из «о», могут оказаться важными для решения задачи. В результате оказывается, что эта дорога заводит в тупик, — но как мы могли знать об этом заранее? Человек, решающий эту задачу, скорее всего пошел бы тем же путем, так что хорошо, что наша программа нашла эту дорогу.</p>
    <p>Описание рамки II-Д может быть таким:</p>
    <p>большая замкнутая кривая: <emphasis>круг</emphasis> </p>
    <p>три маленьких «о» внутри: <emphasis>равносторонний треугольник</emphasis></p>
    <p>три маленьких «о» снаружи: <emphasis>равносторонний треугольник</emphasis></p>
    <p>Разумеется, при этом было отброшено огромное количество информации о размерах, положении и ориентации этих треугольников и т. п. Но именно в этом и заключается смысл создания описаний вместо использования необработанных данных! Это похоже на «воронку», которую мы обсуждали в главе XI.</p>
    <subtitle>Сеть понятий</subtitle>
    <p>Нам не понадобится рассматривать решение задачи #49 целиком, поскольку мы уже показали, каким образом индивидуальные описания, эталоны, детектор сходства и сеть понятий непрерывно взаимодействуют между собой. Рассмотрим более подробно, что представляет из себя сеть понятий и каковы ее функции. Упрощенный ее фрагмент, приведенный на рис. 123, кодирует следующие идеи:</p>
    <p>«высоко» и «низко» противоположны.</p>
    <p>«сверху» и «снизу» противоположны.</p>
    <p>«высоко» и «сверху» схожи.</p>
    <p>«низко» и «снизу» схожи.</p>
    <p>«справа» и «слева» противоположны.</p>
    <p>различие между «справа-слева» подобно различию между «высоко-низко».</p>
    <p>«противоположно» и «схоже» противоположны.</p>
    <p>Обратите внимание, что мы можем говорить как об узлах, так и о связях сети. В этом смысле ни один объект в сети не находится уровнем выше другого. В другой части данной схемы закодированы следующие понятия:</p>
    <p>Квадрат — это многоугольник.</p>
    <p>Треугольник — это многоугольник.</p>
    <p>Многоугольник — это замкнутая кривая.</p>
    <p>Разница между треугольником и квадратом в том, что у первого 3 стороны, а у второго — 4.</p>
    <p>4 схоже с 3.</p>
    <p>Круг — это замкнутая кривая.</p>
    <p>У замкнутой кривой есть внутренний и внешний районы. «Внутри» и «снаружи» противоположны.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_150.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 123. Небольшая часть сети понятий программы для решения задач Бонгарда. «Узлы» соединены между собой «связями», которые, в свою очередь, могут быть связаны. Принимая связи за глаголы, а соединенные ими узлы за подлежащие и дополнения, можно построить на основе этой диаграммы разные русские предложения.</emphasis></p>
    <p>Сеть понятий очень широка. Кажется, что знания закодированы в ней только статистически, или декларативно, — но это верно лишь наполовину. На самом деле, ее знания граничат с процедурными, потому что сходство в сети действует как гид, или «подпрограммы», сообщая основной программе, как лучше понимать картинки в рамках.</p>
    <p>Например, какая-нибудь из первых догадок может оказаться ошибочной, но при этом содержать зерно правильного ответа При первом взгляде на ЗБ #33 (рис. 124) можно подумать, что класс I содержит «колючие» фигуры, а класс II — «гладкие». Однако, если присмотреться, эта догадка оказывается неверной. Все же в ней есть ценная информация, и можно попытаться развить эту идею дальше, работая с теми понятиями сети, которые связаны с «колючим». Это понятие схоже с «острым», которое и оказывается отличительной чертой класса I. Таким образом, одна из основных функций сети понятий состоит в том, чтобы позволять модификацию ранних ошибочных идей и переход к вариациям, которые могут оказаться правильными.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_151.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 124 Задачи Бонгарда.</emphasis></p>
    <subtitle>Переход и пробность</subtitle>
    <p>Понятие перехода между похожими предметами родственно понятию восприятия одного предмета как вариации другого. Мы уже видели прекрасный пример этого — «круг с тремя выемками», который на самом деле вовсе не круг! Наши понятия должны быть до определенной степени гибкими. Ничто не должно оставаться совершенно неизменным. С другой стороны, они также не должны быть настолько бесформенными, что в них пропадет всякое значение. Все дело в том, чтобы знать, когда одно понятие может перейти в другое.</p>
    <p>Такой переход лежит в основе решений задач Бонгарда ##85 — 87 (рис. 125). ЗБ #85 довольно проста. Предположим, что наша программа в процессе  предварительной обработки данных узнает некий «отрезок». После этого ей легко посчитать отрезки и найти различие между классом I и классом II в ЗБ #85.</p>
    <p>Теперь программа переходит к задаче #86. Ее основная методика состоит в том, чтобы <emphasis>опробовать все недавние идеи, оказавшиеся удачными</emphasis>. В реальном мире повторение сработавших ранее приемов часто увенчивается успехом, и Бонгард в своих задачах не стремится перехитрить этот тип эвристики—к счастью, он даже поощряет его. Таким образом, мы переходим к ЗБ #86, имея на вооружении две идеи («считать» и «отрезок»), слитые в одну: «считать отрезки». Но оказывается, что в ЗБ #86 вместо <emphasis>отрезков</emphasis> нужно считать <emphasis>последовательности линий</emphasis>. Последовательность линий здесь означает сцепление (одного или более) отрезков. Программа может догадаться об этом, например, благодаря тому, что ей известны оба понятия, «отрезок прямой» и «последовательность прямых», и что они расположены близко друг от друга в сети понятий. Другим, способом было бы <emphasis>изобретение</emphasis> понятия «последовательность прямых» — задача, мягко выражаясь, не из простых.</p>
    <p>Далее следует ЗБ #87, в которой понятие «отрезок» обыгрывается по-иному. Когда один отрезок становится тремя? (См. рамку II-А.) Программа должна быть достаточно гибкой, чтобы переходить взад и вперед между различными описаниями данного фрагмента рисунка. Разумно сохранять в памяти старые описания, вместо того, чтобы их забывать и затем составлять снова, поскольку нет гарантии того, что новое описание окажется лучше прежнего. Таким образом, вместе с каждым старым описанием программа должна запоминать его сильные и слабые стороны. (Не правда ли, это начинает звучать довольно сложно?)</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_152.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 125. Задачи Бонгарда ##85 — 87 (Из книги Бонгарда «Проблема узнавания»).</emphasis></p>
    <subtitle>Мета-описания</subtitle>
    <p>Теперь мы подошли к другой жизненно важной части процесса узнавания; она имеет дело с уровнями абстракции и мета-описаниями. Для примера давайте вернемся к ЗБ #91 (рис. 121). Какой эталон можно здесь построить? С таким количеством вариантов трудно знать, откуда начинать. Но это уже само по себе является подсказкой! Это говорит нам, что различие между классами, скорее всего, существует на уровне, высшем чем уровень геометрических описаний. Это наблюдение подсказывает программе, что она может попытаться рассмотреть <emphasis>описания описаний</emphasis> — то есть <emphasis>мета-описания</emphasis>. Может быть, на этом втором уровне нам удастся обнаружить какие-либо общие черты, и, если повезет, найти достаточно сходства для того, чтобы создать эталон для мета-описаний. Таким образом, мы начинаем работу без эталона и создаем описания нескольких рамок; после того, как они закончены, мы описываем <emphasis>сами эти описания</emphasis>. Какие гнезда будут у нашего эталона для мета-описаний? Может быть, следующие:</p>
    <p>использованные понятия: —</p>
    <p>повторяющиеся понятия: —</p>
    <p>названия гнезд: —</p>
    <p>использованные фильтры: —</p>
    <p>Существует множество других гнезд, которые могут быть использованы в мета-описаниях; это просто пример. Предположим теперь, что мы описали рамку I-Д в ЗБ #91. Ее «безэталонное» описание может выглядеть так:</p>
    <p>горизонтальный отрезок.</p>
    <p>вертикальный отрезок, находящийся на горизонтальном отрезке.</p>
    <p>вертикальный отрезок, находящийся на горизонтальном отрезке.</p>
    <p>вертикальный отрезок, находящийся на горизонтальном отрезке.</p>
    <p>Разумеется, множество сведений было отброшено: то, что три вертикальных отрезка одинаковой длины, отстоят друг от друга на одно и то же расстояние и т. п. Но возможно и подобное описание. Мета-описание может выглядеть так:</p>
    <p>использованные понятия: <emphasis>вертикальный-горизонтальный, отрезок, находящийся на</emphasis></p>
    <p>повторяющиеся понятия: <emphasis>3 копии описания «вертикальный отрезок, находящийся на горизонтальном отрезке».</emphasis></p>
    <p>названия гнезд: —</p>
    <p>использованные фильтры: —</p>
    <p>Не все гнезда мета-описания должны быть заполнены: на этом уровне тоже возможно отбрасывание информации, как и на уровне «простого описания». Если бы мы теперь захотели составить описание и мета-описание любой другой рамки класса I, то гнездо «повторяющиеся описания» каждый раз содержало бы фразу «три копии ...» Детектор сходства заметил бы это и выбрал бы «тройничность» в качестве общей абстрактной черты рамок класса I. Таким же образом, путем мета-описаний может быть установлено, что «четверичность» — отличительная черта класса II.</p>
    <subtitle>Важность гибкости</subtitle>
    <p>Вы можете возразить, что использование мета-описаний в данном случае напоминает стрельбу по мухам из пушки, поскольку тройничность и четверичность могли быть найдены уже на первом уровне, если бы мы построили наше описание немного иначе. Это верно, но для нас важно иметь возможность решать эти задачи различными путями. Программа должна быть очень гибкой; она не должна быть обречена на провал, если ее «занесет» не туда. Я хотел проиллюстрировать общий принцип: когда построение эталона затруднено, потому что препроцессор запутывается среди различных деталей, это показывает, что здесь задействованы понятия на высших уровнях, о которых препроцессор ничего не знает.</p>
    <subtitle>Фокусирование и фильтрование</subtitle>
    <p>Теперь давайте рассмотрим другой вопрос: каким образом можно отбрасывать информацию. Ответ на этот вопрос включает два родственных понятия, которые я называю «фокусированием» и «фильтрованием». <emphasis>Фокусирование</emphasis> означает составление описания так, что оно сосредотачивается на каком-то одном районе картинки и «сознательно» оставляет без внимания все остальные. <emphasis>Фильтрование</emphasis> означает составление описания так, что оно видит содержимое картинки под каким-то определенным углом, и сознательно игнорирует все другие аспекты.</p>
    <p>Таким образом, они дополняют друг друга: фокусирование имеет дело с объектами (грубо говоря, с существительными), а фильтрование — с понятиями (грубо говоря, с прилагательными).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_153.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 126. Задача Бонгарда #55 (Из книги Бонгарда «Проблема узнавания»).</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Для примера фокусирования рассмотрим ЗБ #55 (рис. 126). Здесь мы сосредотачиваемся на выемке и маленьком круге около нее, и оставляем без внимания все остальное. ЗБ #22 — это пример фильтрования. Мы отбрасываем все понятия, кроме размера. Для решения ЗБ #58 (рис. 128) требуется комбинация фокусирования и фильтрования.</p>
    <p>Одним из важных способов получения идей для фокусирования и фильтрования является другой тип «фокусирования»: детальный анализ какой-либо особенно простой рамки — скажем, рамки с наименьшим количеством предметов. Очень полезным может оказаться сравнение между гобой простейших рамок обоих классов.</p>
    <p>Но каким образом программа определяет, какие рамки самые простые, до того, как она производит их описание? Одним из способов определения простоты является поиск рамки с наименьшим количеством черт, найденных препроцессором. Это может быть сделано на ранних стадиях работы, поскольку для этого не нужен готовый эталон; на самом деле, это может быть использовано как поиск черт для включения в эталон. ЗБ #61 (рис. 129) — пример случая, когда такая техника дает плоды очень быстро.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_154.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 127. Задача Бонгарда #22 (Из книги Бонгарда «Проблема узнавания»). </emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_155.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 128. Задача Бонгарда #58. (Из книги Бонгарда «Проблема узнавания»). </emphasis></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_156.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 129. Задача Бонгарда #61. (Из книги Бонгарда «Проблема узнавания»). </emphasis></p>
    <subtitle>Наука и мир задач Бонгарда</subtitle>
    <p>Задачи Бонгарда можно интерпретировать как крохотную модель мира, занимающегося «наукой» — то есть поисками упорядоченных структур. В процессе этих поисков создаются и переделываются эталоны, гнезда переносятся с одного уровня обобщения на другой, используются фокусирование и фильтрование и т. д.</p>
    <p>На каждом уровне сложности делаются свои открытия. Теория американского философа Куна о том, что странные события, которые он называет <emphasis>сдвигами парадигмы</emphasis>, отмечают границу между «нормальной» наукой и «концептуальными революциями», не кажется подходящей к нашему случаю, поскольку в данной системе сдвиги парадигмы происходят все время и на всех уровнях. Это объясняется гибкостью описаний.</p>
    <p>Разумеется, некоторые открытия более «революционны», чем другие, поскольку они производят больший эффект. Например, мы можем обнаружить, что задачи #70 и #72 представляют из себя «одну и ту же задачу», рассмотренную на достаточно абстрактном уровне. Основная идея здесь в том, что в обеих задачах используется понятие «вложения» на глубине 1 и 2. Это новый уровень открытия в задачах Бонгарда. Существует еще более высокий уровень, касающийся всех картинок как целого. Если кто-либо не видел этого собрания, интересной задачей для него было бы попытаться представить себе, как эти картинки выглядят. Это было бы революционным открытием, хотя механизмы, которые при этом оперируют, не отличаются от механизмов, помогающих нам решать отдельные задачи Бонгарда.</p>
    <p>По той же причине, настоящая наука не делится на «нормальные» периоды и периоды «концептуальных революций», сдвиги парадигм происходят в ней постоянно, большие и маленькие, на различных уровнях. Рекурсивные графики INT и график G (рис. 32 и 34) дают нам геометрическую модель этой идеи. Их структура полна скачков на всех уровнях, причем чем ниже уровень, тем меньше скачки.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_157.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 130. Задачи Бонгарда ##70-71 (Из книги Бонгарда «Проблема узнавания»). </emphasis></p>
    <subtitle>Связи с другими типами мысли</subtitle>
    <p>Чтобы поместить эту программу в контекст, я хочу упомянуть о том, как она соотносится с другими аспектами познания. Она зависит от других аспектов познания, а те, в свою очередь, зависят от нее. Поясню сначала ее зависимость от других аспектов познания. Интуиция, подсказывающая нам когда имеет  смысл стереть различия, попытаться составить иное описание, вернуться по собственным следам, перейти на другой уровень и так далее, приходит только с общим опытом мышления. Поэтому так трудно определить эвристику для этих основных аспектов программы. Иногда наш опыт реального мира сложным образом влияет на то, как мы описываем и переописываем рамки. Например, кто может сказать, насколько знакомство с настоящими деревьями помогает в решении задачи #70? Маловероятно, что человеческая сеть понятий, относящихся к решению этих задач, может быть легко отделена от остальной сети понятий. Скорее интуиция, которую мы получили от созерцания и контакта с реальными предметами — расчески, поезда, цепочки, кубики, буквы, резинки и т. д., и т. п. — играет незаметную, но важную роль в решении подобных задач.</p>
    <p>И наоборот, понимание ситуаций реального мира наверняка в большой степени зависит от зрительных образов и пространственной ориентации — таким образом, гибкий и эффективный способ представлять различные структуры (такие, как задачи Бонгарда) может только способствовать общей эффективности мыслительных процессов.</p>
    <p>Мне кажется, что задачи Бонгарда были разработаны очень тщательно: в них есть некая универсальность, в том смысле, что у каждой из них — единственный правильный ответ. Разумеется, с этим можно спорить, утверждая, что то, что мы считаем «правильным», зависит от того, что мы — люди. Инопланетянин может совершенно с нами не согласиться. Несмотря на то, что у меня нет никакого конкретного свидетельства в пользу той или иной теории, я все-таки считаю, что задачи Бонгарда зависят от некоего чувства простоты и что люди — не единственные существа, обладающие этим чувством. То, что для этого важно быть знакомым с типично земными предметами, такими как расчески, поезда, резинки и тому подобное, не противоречит утверждению о том, что некое чувство простоты универсально, поскольку здесь важны не отдельные предметы, а тот факт, что вкупе они покрывают некое широкое пространство. Скорее всего, другие цивилизации будут обладать таким же большим репертуаром предметов и натуральных объектов и таким же обширным опытом. Поэтому мне кажется, что умение решать задачи Бонгарда находится близко к тому, что можно назвать «чистым» разумом — если таковой существует. Следовательно, с них можно начинать, если мы хотим изучить умение находить некое присущее схемам или сообщениям значение. К несчастью, мы привели здесь только небольшую часть этого замечательного собрания. Надеюсь, что многие читатели познакомятся со всем собранием, приведенным в книге Бонгарда (см. Библиографию).</p>
    <p>Некоторые проблемы узнавания структур, которые полностью вросли в наше подсознание, довольно удивительны. Они включают:</p>
    <p>узнавание лиц (неизменность лиц при возрастных изменениях, различных выражениях, разном освещении, разном расстоянии, под другим углом зрения и так далее);</p>
    <p>узнавание тропинок в лесах и в горах — почему-то это всегда казалось мне одним из наиболее удивительных случаев узнавания схем. Однако это умеют делать и животные…</p>
    <p>прочтение текста, написанного сотней, если не тысячей различных шрифтов.</p>
    <subtitle>Языки, рамки и символы, передающие сообщения</subtitle>
    <p>Одним из способов решения проблемы узнавания структур и других сложных проблем ИИ является так называемый «актерский» формализм Карла Хьюитта, подобный языку «Smalltalk», разработанному Аланом Кэйем и другими. Он заключается в том, что программа пишется в виде набора взаимодействующих <emphasis>актеров</emphasis>, которые могут обмениваться сложными <emphasis>сообщениями</emphasis>. Это чем-то напоминает гетерархическое собрание процедур, вызывающих друг друга. Основное различие состоит в том, что процедуры передают друг другу небольшое количество информации, в то время как сообщения, которыми обмениваются актеры, могут быть сколь угодно длинными и сложными.</p>
    <p>Благодаря своему умения передавать сообщения, актеры становятся в каком-то смысле автономными агентами — их можно даже сравнить с самими компьютерами, а сообщения — с программами. Каждый актер может интерпретировать данное сообщение по-своему; таким образом, значение сообщения будет зависеть от актера, его получившего. Это объясняется тем, что в актерах есть часть программы, которая интерпретирует сообщения; поэтому интерпретаторов может быть столько же, сколько и актеров. Разумеется, интерпретаторы многих актеров могут оказаться идентичными; в действительности, это может быть большим преимуществом (так же важно, чтобы в клетке было множество плавающих в цитоплазме идентичных рибосом, каждая из которых будет интерпретировать сообщение — в данном случае, мессенджер ДНА — одинаковым образом).</p>
    <p>Интересно подумать, как можно соединить понятие фреймов с понятием актеров. Давайте назовем фрейм, способный создавать и интерпретировать сложные сообщения, <emphasis>символом</emphasis>:</p>
    <p>фрейм + актер = символ</p>
    <p>Мы будем говорить здесь о том, как можно представить те неуловимые <emphasis>активные символы</emphasis>, которые обсуждались в главах XI и XII; поэтому в данной главе «символ» будет иметь то же значение. Не расстраивайтесь, если вы не сразу поймете, каким образом может произойти этот синтез. Это, действительно, неясно, — но это одно из самых многообещающих направлений исследований в ИИ. Более того, несомненно, что даже наилучшие синтетические представления будут менее мощными, чем символы человеческого мозга. В этом смысле, пожалуй, еще рановато называть объединения фреймов с актерами «символами», но это — оптимистический взгляд на вещи.</p>
    <p>Давайте вернемся к темам, связанным с передачей сообщений. Должно ли данное сообщение быть направлено на определенный символ, или же оно должно быть брошено наугад, так же как мРНК брошен наугад в цитоплазму, где он должен найти свою рибосому? Если у сообщений есть предназначение, то у каждого символа должен быть адрес, по которому будут посланы соответствующие сообщения. С другой стороны, может существовать некая центральная «станция» для получения сообщений, где каждое сообщение будут храниться, как письмо до востребования, пока оно не понадобится какому-либо символу. Это — альтернатива доставке писем адресатам. Возможно, наилучшее решение — сосуществование обоих типов сообщений и возможность разных степеней срочности: сверхсрочное, срочное, обычное и так далее. Система почтовой связи — богатый источник идей для языков, передающих сообщения; она включает такие возможности как письмо с оплаченным ответом (сообщения, чьи отправители хотят срочно получить ответ), бандероли (очень длинные послания, которые могут быть посланы несрочным путем) и тому подобное. Когда вы исчерпаете запас почтовых идей, вашему воображению может дать толчок система телефонной связи.</p>
    <subtitle>Энзимы и ИИ</subtitle>
    <p>Другой источник идей для передачи сообщений — и обработки информации вообще — это, разумеется, клетка. Некоторые объекты клетки можно сравнить с актерами — в частности, эту роль выполняют энзимы. Активный центр каждого энзима работает как фильтр, который узнает только определенные типы субстратов (сообщений). Можно сказать, что у энзима есть «адрес». Благодаря своей третичной структуре, энзим «запрограммирован» так, чтобы провести некоторые операции с этим «сообщением» и затем снова выпустить его «в мир». Таким образом, путем передачи сообщения химическим путем от энзима к энзиму можно сделать очень многое. Мы уже описали сложные способы обратной связи в клетке (путем торможения или подавления). Эти механизмы показывают, что сложный контроль процессов может возникнуть из клеточного типа передачи сообщений.</p>
    <p>Один из самых удивительных фактов, касающихся энзимов. — это то, что они бездействуют в ожидании нужного субстрата. Когда субстрат появляется, энзим внезапно начинает действовать, наподобие венериной мухоловки — насекомоядного растения. Подобная программа-триггер была использована в ИИ, где она получила название <emphasis>демона</emphasis>. Здесь важна идея наличия многих различных «семейств» подпрограмм, ожидающих активации. В клетке все сложные молекулы и органоиды строятся постепенно, шаг за шагом. Некоторые из этих новых структур сами являются энзимами и участвуют в построении новых энзимов — которые, в свою очередь, начинают строить другие типы энзимов и так далее. Подобные рекурсивные каскады энзимов очень сильно влияют на то, что делается в клетке. Было бы хорошо перенести подобный простой, ступенчатый процесс в ИИ — в построение полезных подпрограмм. Например, повторение — это способ вмонтировать некие структуры в аппаратуру нашего мозга, так что часто повторяемое поведение становится закодировано на подсознательном уровне. Было бы полезно найти аналогичный способ создания эффективных кусочков кода, которые могли бы производить такую же последовательность операций, как и нечто, выученное на высшем уровне «сознания». Каскады энзимов могут служить моделью того, как это может быть сделано. (Программа под названием «Hacker», написанная Геральдом Суссманом, создает и отлаживает небольшие подпрограммы способом, не слишком отличным от каскада энзимов.) Детектор сходства в программе, решающей задачи Бонгарда, мог бы сыграть роль такой энзимообразной подпрограммы. Подобно энзиму, этот детектор бродит вокруг, иногда натыкаясь на небольшие фрагменты данных. Когда пара его «активных центров» заполняется схожими структурами, детектор посылает сообщение другим частям программы (актерам). Пока программы соединены последовательно, иметь несколько копий детектора сходства не имеет смысла; однако в параллельном компьютере регулировка количества копий подпрограммы была бы способом регулировки также и предполагаемого времени до конца программы. Таким же образом, регулировка количества копий данного энзима в клетке регулирует скорость данного процесса. Создание новых детекторов было бы сравнимо с просачиванием обнаружения структур на низшие уровни нашего разума.</p>
    <subtitle>Расщепление и синтез</subtitle>
    <p>Две интересные дополнительные идеи, касающиеся взаимодействия символов, — это расщепление и синтез. <emphasis>Расщепление</emphasis> — это постепенное отделение нового символа от символа-родителя (то есть символа, послужившего эталоном для создания нового символа). <emphasis>Синтез</emphasis> — это то, что происходит, когда два ранее не связанных символа участвуют в «совместной активации», передавая сообщения между собой так интенсивно, что они становятся слитными; после чего эта комбинация начинает действовать как один символ. Расщепление — процесс более или менее неизбежный. Как только новый символ произведен на основе старого, он становится автономным, и его взаимодействие с окружающим миром отражается в его собственной внутренней структуре. Таким образом, то, что началось как совершенная копия, вскоре становится неточным, и все меньше и меньше походит на первоначальный символ. Синтез — вещь более тонкая. Когда два понятия сливаются в одно? Можно ли указать точный момент, когда это происходит? Понятие совместной активации открывает Пандорин ящик вопросов. Например, слышим ли мы отдельно слова «пар» и «ход», когда говорим о пароходе? Когда немец думает о перчатках («Handschuhe»), слышит ли он слова «Hand» и «Schuhe» («рука» и «обувь»)? А как насчет китайцев, чье слово «донг-хи» («восток-запад») означает «вещь»? Эта проблема переходит в область политики, когда некоторые люди высказывают мысль, что слова типа «медсестра» выражают недостаток уважения к женщинам. То, в какой степени в целом звучат отдельные части, варьируется, скорее всего, в зависимости от человека и от обстоятельств.</p>
    <p>Основная проблема с понятием «синтеза» символов заключается в том, что очень трудно найти алгоритм, создающий новые значимые символы из символов, сталкивающихся между собой. Это подобно двум соединяющимся цепочкам ДНК. Каким образом можно взять части каждой из них и соединить их в новую значимую цепочку, в которой была бы закодирована особь того же класса? Или нового класса? Почти невероятно, что случайная комбинация ДНК окажется жизнеспособной, — вероятность этого такая же, как вероятность того, что перемешанные слова двух книг создадут третью книгу. Скорее всего, рекомбинация ДНК будет бессмысленна на всех уровнях, кроме самого низшего, именно потому, что в ДНК так много уровней значения… То же самое верно и для «рекомбинаций символов».</p>
    <subtitle>Эпигенез «Крабьего канона»</subtitle>
    <p>Мой Диалог «Крабий канон» кажется мне прототипом того, как две идеи столкнулись у меня в голове, соединились по-новому и вызвали к жизни новую словесную структуру. Разумеется, я все еще могу думать о музыкальных канонах и о диалогах раздельно; эти символы все еще могут быть активированы у меня в голове независимо друг от друга. Однако у этого синтетизированного символа для крабоканонических диалогов также есть собственный характерный вид активации. Чтобы проиллюстрировать понятие синтеза или «символической рекомбинации» более подробно, я хотел бы использовать пример создания «Крабьего канона». Во-первых, это мне хорошо известно, а во-вторых, это интересно и типично для того, чтобы показать, как далеко можно пойти в развитии какой-либо идеи. Я изложу это по стадиям, названным в честь <emphasis>мейоза</emphasis> — деления клеток, в котором участвует скрещивание хромосом, или генетическая рекомбинация, — источники разнообразия в эволюции.</p>
    <p>ПРОФАЗА: Я начал с довольно простой идеи — что музыкальное произведение, например, канон, можно проимитировать словесно. Это было основано на наблюдении, что кусок текста и кусок музыкальной пьесы могут быть соотнесены между собой путем использования одной и той же абстрактной формы. Следующим шагом была попытка воплотить в жизнь некоторые возможности этой туманной идеи: здесь мне пришло в голову, что «голоса» канонов могут быть отображены в «действующих лицах» диалогов, — мысль все еще довольно очевидная.</p>
    <p>Далее я стал перебирать специфические виды канонов и вспомнил, что в «Музыкальном приношении» был ракоходный канон. Тогда я только начинал писать Диалоги, и в них было лишь два действующих лица: Ахилл и Черепаха. Поскольку Баховский ракоходный канон — двухголосный, соответствие было полным: Ахилл был бы первым голосом, идущим вперед, а Черепаха — вторым, идущим назад. Однако здесь возникла следующая трудность: на каком уровне должно происходить обращение? На уровне букв? Предложений? После некоторого раздумья я заключил, что самым подходящим является уровень реплик, то есть драматического действия.</p>
    <p>После того, как «скелет» Баховского канона был переведен, по крайней мере, в черновике, в словесную форму, оставалась одна проблема. Когда оба голоса встречались в середине, то получался период крайнего повторения — довольно серьезный недостаток. Как можно было поправить дело? Тут произошла странная вещь — типичное для творчества скрещение уровней: мне в голову пришло слово «краб» из названия канона, несомненно, из-за некоей его общности с понятием «черепахи». Я тотчас сообразил, что повторение в середине может быть предотвращено, если ввести туда реплику, произнесенную новым действующим лицом — Крабом! Так в «профазе» «Крабьего канона» из скрещивания Ахилла и Черепахи на свет появился Краб. (См. рис. 131).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_158.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 131. Схематическая диаграмма Диалога «Крабий канон». </emphasis></p>
    <p>МЕТАФАЗА: Итак, скелет моего «Крабьего канона» был готов. Я перешел ко второй стадии — «метафазе,» — в которой моей задачей было облечь скелет в плоть. Разумеется, это было нелегкой задачей. Мне пришлось изрядно попотеть в поисках пар фраз, которые имели бы смысл при прочтении в обратном порядке, и фраз с двойным значением, которые помогли бы мне создать подобную форму (например, «не стоит»). Два ранних варианта получились интересными, но слабоватыми. Когда, после годичного перерыва, я вернулся к работе над книгой, у меня было несколько новых идей для «Крабьего диалога». Одной из них было упоминание какого-либо Баховского канона в самом Диалоге. Сначала я собирался упомянуть о каноне под названием «Canon per augmentationem, contrario motu» из «Музыкального приношения» (этому канону у меня соответствует Диалог «Канон ленивца»). Однако это выглядело глуповато, так что в конце концов я решил, скрепя сердце, что в «Крабьем каноне» я могу говорить собственно о ракоходном каноне Баха. На самом деле, это оказалось поворотным пунктом в работе над Диалогом, о чем я тогда еще не догадывался.</p>
    <p>Но если одно действующее лицо упоминает о Баховской пьесе, не будет ли звучать нелепо, если в соответствующем месте Диалога второе действующее лицо скажет точно то же самое? В книге и в мыслях у меня Эшер играл роль, подобную роли Баха; нельзя ли было немного изменить соответствующую реплику так, чтобы во второй раз она относилась к Эшеру? В конце концов, в строгом искусстве канонов ради красоты и элегантности иногда допускаются отступления от точного повторения темы. И как только я об этом подумал, мне тут же пришла в голову картина «День и ночь» (рис. 49). «Ну конечно!» — сказал я себе. «Ведь это тоже что-то вроде ракоходного канона, где два взаимно дополняющих голоса проводят одну и ту же тему направо и налево, гармонируя друг с другом!» Здесь мы снова сталкиваемся с понятием единой «концептуальной схемы», воплощенной в различных контекстах, — в данном случае, в музыке и в графике. Таким образом, я позволил Ахиллу говорить о Бахе, а Черепахе — об Эшере, но в параллельных выражениях, безусловно, это небольшое отступление от точного повторения не угрожало духу ракоходного канона.</p>
    <p>Примерно тогда же я заметил, что случилось нечто удивительное: Диалог стал автореферентным, хотя я ничего подобного не планировал! Более того, это была косвенная автореферентность, поскольку герои нигде не упоминали о Диалоге, действующими лицами которого они в данный момент являлись. Вместо этого они говорили о структурах, на некотором абстрактном уровне изоморфных этому Диалогу. Иными словами, мой Диалог теперь имел тот же самый «концептуальный скелет», как и Гёделево утверждение G, и, таким образом, мог быть отображен на G примерно так же, как и Центральная Догма Типогенетики. Это было замечательно: нежданно-негаданно я нашел пример эстетического единства Гёделя, Эшера и Баха.</p>
    <p>АНАФАЗА: Следующий шаг был довольно удивительным. У меня давно лежала монография Каролины Макгилаври, посвященная мозаичным работам Эшера; однажды, когда я стал ее перелистывать, мое внимание привлекла гравюра 23, которую я вдруг увидел в неожиданном свете: передо мной был самый настоящий крабий канон, как по форме, так и по содержанию! Эшер оставил эту картину без названия, и поскольку у него есть множество подобных мозаик с другими животными, возможно, что это совпадение формы и содержания было только моей случайной находкой. Так или иначе, эта безымянная гравюра была миниатюрной версией главной идеи моей книги — объединения формы и содержания. Так что я радостно окрестил гравюру «Крабьим каноном», поставил ее на место «Дня и ночи» и соответствующим образом изменил реплики Ахилла и Черепахи.</p>
    <p>Однако это еще было не все. В то время я увлекался молекулярной биологией; однажды, перелистывая в магазине книгу Уатсона, я наткнулся в индексе на слово «палиндром». Найдя это слово в тексте, я обнаружил нечто удивительное, крабо-канонические структуры в ДНК. Тогда я изменил крабью речь, включив в нее замечание о том, что его любовь к странным движениям взад и вперед заложена в его генах.</p>
    <p>ТЕЛОФАЗА: Последний шаг был сделан несколько месяцев спустя, когда, рассказывая кому-то о крабо-каноническом отрезке ДНК (рис. 43), я заметил, что «А», «Т» и «С», обозначающие, соответственно, аденин, тимин и цитозин, совпадали — <emphasis>mirabile dictu</emphasis> — с «А», «Т» и «С» Ахилла, Черепахи (Tortoise) и Краба (Crab). Более того, так же, как аденин и тимин попарно соединены в ДНК, Ахилл и Черепаха соединены в Диалоге. С другой стороны, «G», буква, спаренная в ДНК с «С», могла обозначать Гения. Я снова вернулся к Диалогу и немного изменил речь Краба, так что она отразила эту новую находку. Теперь у меня было соответствие структуры ДНК структуре Диалога. В этом смысле можно сказать, что ДНК было генотипом, в котором был закодирован фенотип — структура Диалога. Этот финальный аккорд снова подчеркнул автореференцию и придал Диалогу такое глубокое значение, которого я сам не ожидал.</p>
    <subtitle>Концептуальные скелеты и концептуальное отображение</subtitle>
    <p>Это более или менее полное описание эпигенеза «Крабьего канона». Этот процесс можно рассматривать как постепенное отображение идей друг на друга на разных уровнях абстракции. Я называю это <emphasis>концептуальным отображением</emphasis>, а абстрактные структуры, роднящие две разные идеи — <emphasis>концептуальными скелетами</emphasis>. Пример концептуального скелета — абстрактное понятие крабьего канона:</p>
    <p>структура, состоящая из двух частей, которые проделывают одно и то же, но двигаются при этом в противоположных направлениях.</p>
    <p>Это конкретный геометрический образ, с которым мы можем обращаться почти так же, как с задачей Бонгарда. Думая о «Крабьем каноне», я представляю себе две ленты, перекрещивающиеся в центре, где они соединены узлом (реплика Краба). Этот настолько наглядный образ, что он тут же отображается у меня в голове на образ двух хромосом, в середине соединенных центромерой — картина, прямо выведенная из мейозиса (см. рис. 132).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_159.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 132.</emphasis></p>
    <p>Именно этот образ навел меня на мысль описать создание «Крабьего канона» в терминах мейозиса — что само по себе, разумеется, также является примером концептуального отображения.</p>
    <subtitle>Рекомбинация идей</subtitle>
    <p>Существуют разные способы синтеза двух символов. Например, можно расположить идеи рядышком (словно идеи линейны!) и затем выбирать из каждой по кусочку и комбинировать их по-новому. Это напоминает генетическую рекомбинацию. Чем именно обмениваются хромосомы, и как они это делают? Они обмениваются генами. Что в символе сравнимо с геном? Если в символе есть рамкообразные гнезда, то, пожалуй, именно эти гнезда. Но какие из них должны быть обменены, и почему? Ответить на этот вопрос нам поможет синтез крабоканонического типа. Отображение понятия «музыкального канона-ракохода» на понятие «диалога» включало в себя несколько дополнительных отображений — в действительности, оно <emphasis>порождало</emphasis> дополнительные отображения. Как только было решено, что эти идеи должны быть отображены друг на друга, оставалось лишь взглянуть на них на том уровне, где были заметны аналогичные части, и затем <emphasis>начать их взаимное отображение</emphasis>. Этот рекурсивный процесс может идти на каком угодно уровне. Например, «голос» и «действующее лицо» возникли как соответствующие друг другу гнезда абстрактных понятий «музыкальный канон» и «диалог». Откуда же взялись сами эти абстрактные понятия? Это основная проблема отображения: откуда берутся абстрактные представления? Как можно получить абстрактное представление специфических понятий?</p>
    <subtitle>Абстракции, скелеты и аналогии</subtitle>
    <p><emphasis>Концептуальный скелет</emphasis> — это некое абстрактное представление, полученное путем проецирования понятия на одно из его измерений. Мы уже имели дело с концептуальными скелетами, не называя их по имени. Например, многие идеи, касающихся задач Бонгарда, могут быть выражены в этих терминах. Это всегда интересно и часто полезно, когда мы обнаруживаем, что две (или более) идеи имеют сходный концептуальный скелет. Примером этого может служить странный набор понятий, упоминающихся в начале «Контрафактуса»: бициклопы, одноколесный тандем, мотоциклы «Зигзиг», игра в пинг-пинг, команда, разделившая первое место сама с собой, двухсторонний лист Мёбиуса, «близнецы Бах», фортепианный концерт для двух левых рук, одноголосная фуга, аплодирование одной рукой, двухканальный моно-магнитофон, четверка четвертьзащитников. Все эти идеи изоморфны, потому что у них один и тот же концептуальный скелет:</p>
    <p>множественная вещь, разъятая на части и собранная ошибочно.</p>
    <p>Две других идеи этой книги, разделяющие один и тот же концептуальный скелет, это (1) Черепахино решение Ахилловой головоломки — найти слово, начинающееся и кончающееся на «КА» (она предложила частицу «КА», соединяющие оба «ка» в одно) и (2) доказательство Теоремы Ослиного Мостика (Pons Asinorum), предложенное Паппусом и программой Гелернтера, в котором один треугольник представлен как два. Эти странные сооружения можно именовать «полу-двойняшками.»</p>
    <p>Концептуальный скелет — нечто вроде набора постоянных черт идеи, которые, в отличие от ее параметров и переменных, должны оставаться неизменными при отображении ее на другие идеи или при выдумывании альтернативных миров. Поскольку в концептуальном скелете нет собственных параметров и переменных, он может лежать в основе нескольких различных идей. В каждом конкретном примере (как, скажем, «моно-тандем») есть уровни изменчивости, что позволяет нам модифицировать его по-разному. Хотя название «концептуальный скелет» вызывает образ чего-то жесткого и абсолютного, на самом деле он довольно гибок. На разных уровнях абстракции можно найти различные концептуальные скелеты. Например, «изоморфизм» между задачами Бонгарда #70 и #71, о котором я уже упоминал, включает концептуальный скелет более высокого уровня, чем тот, который требуется для решения обеих задач в отдельности.</p>
    <subtitle>Множественные представления</subtitle>
    <p>Концептуальные скелеты должны существовать не только на разных уровнях абстракции, но также в разных концептуальных <emphasis>измерениях</emphasis>. Возьмем, например, следующее изречение:</p>
    <p>«Вице-президент — запасное колесо в автомобиле правительства.»</p>
    <p>Как мы понимаем, что это означает (оставляя в стороне важнейший аспект этой фразы — ее юмор)? Если бы вам внезапно предложили сравнить правительство с автомобилем, вы могли бы найти разнообразные параллели: руль — президент и т. д. Но чему соответствует Дума? С чем сравнить пристяжные ремни? Поскольку отображаемые понятия очень различны, отображение неизбежно будет происходить на <emphasis>функциональном</emphasis> уровне. Следовательно, вы сосредоточите внимание на тех частях автомобиля, которые имеют отношение не к форме, а к функции. Более того, имеет смысл работать на довольно высоком уровне абстракции, где «функция» понимается в широком контексте. Поэтому в данном случае из следующих двух определений запасного колеса: (1) «замена для колеса с проколотой шиной» и (2) «замена для некоей не функционирующей части машины», вы выберете последнее. Автомобиль и правительство настолько различны, что вам приходится работать на высоком уровне абстракции.</p>
    <p>Когда вы рассматриваете данное предложение, вам навязывается некое конкретное отображение. Однако оно вовсе не является для вас неестественным, поскольку среди многих определений вице-президента, у вас есть и такое: «замена для некоей не функционирующей части правительства.» Поэтому навязанное вам отображение в данном случае кажется естественным. Предположим теперь, для контраста, что вы хотите воспользоваться другим определением запасного колеса, — скажем, описанием его физических аспектов. Среди прочего, это определение утверждает, что запасное колесо «круглое и надутое». Ясно, что это нам не подходит. (Правда, один мой знакомый указал мне на то, что некоторые вице-президенты довольно-таки объемисты и большинство из них весьма надуты!)</p>
    <subtitle>Порты доступа</subtitle>
    <p>Одной из основных характеристик каждого индивидуального стиля мышления является то, как в нем классифицируются и запоминаются новые впечатления. Это определяет те «ручки», за которые данное воспоминание можно будет затем вытащить из памяти. Для событий, объектов и идей — для всего, что только можно представить — существует огромное разнообразие таких «ручек». Это поражает меня каждый раз, когда я протягиваю руку, чтобы включить радио в машине и, к моему удивлению, обнаруживаю, что оно уже включено! Тут происходит следующее: я использую два различных определения радио. Одно из них — «производитель музыки», другое — «рассеиватель скуки». Я знаю, что музыка уже играет. Но поскольку мне все равно скучно, я протягиваю руку, чтобы включить радио, прежде чем эти два образа успевают войти в контакт. Тот же «радиовключательный рефлекс» сработал однажды сразу после того, как я оставил сломанное радио в мастерской и ехал домой; мне захотелось послушать музыку. Странно! Для того же радио существует множество других представлений, как например:</p>
    <p>штуковина с блестящими серебряными ручками</p>
    <p>штуковина, которая постоянно перегревается</p>
    <p>штуковина, для починки которой приходится улечься на спину</p>
    <p>производитель помех</p>
    <p>предмет с плохо закрепленными ручками</p>
    <p>пример множественных представлений</p>
    <p>Все они могут служить портами доступа. Хотя все они связаны с символом, представляющим в моей голове радио в машине, его активация через одно из этих представлений не активирует остальных. Маловероятно, чтобы, включая радио, я думал бы о том, что для его починки надо лечь на спину. Наоборот, когда я, лежа на спине, орудую отверткой, то вряд ли вспомню о том. как слушал по этому радио «Искусство фуги». Между различными аспектами символа существуют «перегородки», которые не позволяют моим мыслям переливаться туда-сюда в потоке свободных ассоциаций. Эти перегородки важны, поскольку они сдерживают и направляют поток моих мыслей.</p>
    <p>Одно из мест, где эти перегородки очень жестки, — это разделение слов для одного и того же понятия на разных языках. Если бы перегородки были слабее, люди, знающие несколько языков, в разговоре постоянно перескакивали бы с одного языка на другой, что было бы очень неловко. Разумеется, взрослые, изучающие сразу два языка, часто путаются между ними. Перегородки между этими языками не так сильны и могут ломаться. Переводчики в этом смысле особенно интересны, поскольку они могут говорить на любом из своих языков так, словно перегородки между ними нерушимы, — и тут же, по команде, могут нарушить эти перегородки и попасть из одного языка в другой для перевода. Джордж Штейнер, с детства говоривший на трех языках, посвящает несколько страниц своей книги «После Вавилонского столпотворения» переплетению французского, английского и немецкого у него в мозгу и тому, каким образом разные языки позволяют разные порты доступа к понятиям.</p>
    <subtitle>Форсированное соответствие</subtitle>
    <p>Когда мы видим, что две идеи разделяют один и тот же концептуальный скелет, из этого могут получиться разные вещи. Обычно мы прежде всего разглядываем идеи крупным планом и, руководствуясь соответствиями на высших уровнях, пытаемся найти соответствующие части этих идей. Иногда сходство может быть прослежено рекурсивно также на низших уровнях, выявляя глубокий изоморфизм. Иногда соответствие прекращается раньше, указывая на аналогию или сходство. Иногда же найденное на высшем уровне сходство настолько притягательно, что, даже если сходство на низших уровнях не очевидно, мы его просто придумываем. У нас получается <emphasis>форсированное соответствие</emphasis>.</p>
    <p>Такие притянутые за уши соответствия каждый день встречаются в политических шаржах в газетах, государственные мужи изображаются в форме аэроплана, парохода, рыбы или Моны Лизы. Правительство становится человеком, птицей или нефтяной вышкой; договор — портфелем, мечом или банкой с червями… и так далее, и тому подобное. Интересно то, насколько легко мы можем проделать в уме предложенные отображения на нужную глубину, не находя слишком глубоких или слишком поверхностных соответствий.</p>
    <p>Еще один пример запихивания одного предмета в форму другого — это мое решение описать создание «Крабьего канона» в терминах мейозиса. Это произошло постепенно. Сначала я заметил общий концептуальный скелет в «Крабьем каноне» и в образе хромосом, соединенных в середине центромерой; это послужило толчком к рождению форсированного соответствия. Затем я заметил сходство на высшем уровне, касающееся «роста», «стадий» и «рекомбинации». После этого я развил эту аналогию насколько смог. Экспериментирование, как в решении задач Бонгарда, сыграло важную роль; я шел вперед и снова возвращался, пока не натыкался на подходящее соответствие.</p>
    <p>Третий пример концептуального отображения — схема Центральной Догмы Типогенетики. Сначала я заметил сходство на высшем уровне между открытиями математической логики и молекулярной биологии; затем я перенес поиски на низшие уровни, пока не нашел хорошей аналогии. Чтобы еще усилить эту аналогию, я выбрал нумерацию Гёделя, имитирующую Генетический Код. Этот элемент стоит особняком в форсированном соответствии, показанном на схеме Центральной Догмы.</p>
    <p>Форсированные соответствия нелегко четко отделить от аналогий и метафор. Спортивные комментаторы часто используют живые образы, трудно поддающиеся классификации. Например, услышав метафору «Динамовцы забуксовали» трудно сообразить, что мы должны себе представить. Колеса у целой команды? У каждого игрока? Возможно, что ни то и не другое. Скорее всего, образ колес, крутящихся в грязи или на снегу, появляется у нас в голове всего на секунду и затем, таинственным образом, только нужные его части переносятся на образ футбольной команды. Насколько глубоко бывает в эту секунду соответствие образа автомобиля образу футбольный команды?</p>
    <subtitle>Повторение</subtitle>
    <p>Давайте попытаемся связать все это воедино. Я описал несколько идей, связанных с возникновением, манипуляцией и сравнением символов. Большинство из них так или иначе связаны с переходами между символами и их варьированием. Идея здесь в том, что в символах есть элементы жесткие и элементы более гибкие; все они происходят с разных уровней вложенных один в другой контекстов (фреймов). Свободные элементы могут быть легко заменены; в зависимости от обстоятельств, в результате такой замены может получиться «гипотетический повтор», форсированное соответствие или аналогия. Процесс, в котором одни части обоих символов варьируются, а другие остаюттся неизменными, может закончиться синтезом этих символов.</p>
    <subtitle>Творческие способности и случай</subtitle>
    <p>Понятно, что мы говорим здесь о механизмах творчества. Но не является ли это само по себе противоречием? Почти — но не совсем. Творчество — квинтэссенция того, что не механично. И тем не менее, каждый отдельный акт творчества механичен и может быть объяснен так же, как, например, икота. Этот механический субстрат творчества может быть скрыт он нашего взгляда, но он существует. И наоборот, даже на сегодняшний день в гибких компьютерных программах есть нечто немеханичное. Может быть, это еще не творческие способности, но в тот момент, когда программа перестает быть «прозрачной» для своих создателей, начинается приближение к творчеству.</p>
    <p>Обычно считается, что случайность — это необходимый ингредиент творческих актов. Это может быть верным, но это никак не влияет на механичность — или, скорее, программируемость — творческих способностей. Мир — это огромная куча случайностей, и когда вы отражаете часть его в голове, то в вашем мозгу отражается и немного этой случайности. Поэтому схемы активации символов могут повести вас по самым причудливым, выбранным наугад дорогам просто потому, что они отражают ваше взаимодействие с непредсказуемым, сумасшедшим миром. То же самое может произойти и с программой компьютера. Случайность — это органическая черта мышления, а не то, что должно быть получено путем «искусственного оплодотворения», будь то игральные кости, распадающиеся ядра, таблицы случайных чисел или что-нибудь еще в этом роде. Не стоит оскорблять человеческие творческие способности, предполагая, что они базируются на подобных источниках!</p>
    <p>То, что кажется нам случайным, часто представляет из себя эффект наблюдения над симметричной структурой через «кривой» фильтр. Изящный пример этого был изобретен Салвиати с его двумя способами описания числа &#960;/4. Хотя десятичная дробь &#960;/4 в действительности не является случайной, она достаточно случайна для практических нужд, можно сказать, что она «псевдослучайна». Математика полна псевдослучайностями — на всех творцов хватит! Так же, как наука полна «концептуальными революциями» на все уровнях и во все времена, индивидуальное мышление людей сплошь пронизано творческими актами. Мы находим их повсюду, а не только на высшем уровне. Большинство этих творческих актов весьма скромно и повторялось уже миллионы раз, но они- — двоюродные братья самого высокого и новаторского творчества. Компьютерные программы на сегодняшний день еще не совершают маленьких творческих актов; то, что они умеют делать, в основном механично. Это показывает, что они все еще далеки от удачной имитации нашего мышления — но постепенно они к этому приближаются.</p>
    <p>Возможно, что высокотворческие идеи отличаются от обычных неким комбинированным чувством красоты, простоты и гармонии. По этому поводу у меня есть любимая «мета-аналогия», в которой я сравниваю аналогии с аккордами. Идея проста, схожие на вид мысли часто соотносятся между собой поверхностно, в то время как глубоко соотнесенные мысли на первый взгляд часто совсем несхожи. Сравнение с аккордами здесь естественно физически близко расположенные ноты гармонически отстоят друг от друга далеко (например, E-F-G [ми, фа, соль]), в то время, как гармонически близкие ноты физически далеки друг от друга (например. G-E-B [соль, ми, си]). Идеи, обладающие одним и тем же концептуальным скелетом, резонируют в некоей концептуальной гармонии; эти гармоничные «идеи-аккорды» часто отстоят весьма далеко друг от друга на воображаемой «клавиатуре идей». Разумеется, недостаточно просто взять интервал побольше — вы можете попасть на седьмую или девятую клавишу! Может быть, моя аналогия и есть такая «девятая клавиша,» отстоящая далеко, но тем не менее диссонантная.</p>
    <subtitle>Обнаружение повторяющихся структур на всех уровнях </subtitle>
    <p>В этой главе я остановился на задачах Бонгарда так подробно потому, что, когда вы их изучаете, вам становится ясно, что то трудно описуемое чувство схожих структур, которое мы, люди, получаем вместе с генами, содержит все механизмы представления знаний в мозгу. Это включает вложенные друг в друга контексты, концептуальные скелеты и концептуальное отображение; возможность перехода от одного понятия к другому; описания, мета-описания и их взаимодействие; расщепление и синтез символов; множественные представления (в различных «измерениях» и на различных уровнях абстракции); подразумеваемые элементы и тому подобное.</p>
    <p>На сегодняшний день можно с уверенностью сказать, что если некая программа может замечать регулярности в одной области, она обязательно пропустит в другой области нечто, что нам, людям, кажется столь же очевидным. Если вы помните, я уже упоминал об этом в главе I, говоря, что машины могут не замечать повторяемости, в то время как люди на это не способны. Рассмотрим, например, ШРДЛУ. Если бы Эта Ойн печатала фразу «Возьми большой красный кубик и положи его на место» снова и снова; ШРДЛУ, не возражая, реагировала бы на это снова и снова, точно так же, как калькулятор может отвечать «4» снова и снова, если у человека хватит терпения печатать «2&#215;2» снова и снова. Люди так не делают: если нечто повторяется снова и снова, они это обязательно заметят. ШРДЛУ не хватает потенциала для формирования новых понятий или узнавания схожих структур; у нее нет чувства повторяемости.</p>
    <subtitle>Гибкость языка</subtitle>
    <p>ШРДЛУ обладает удивительно гибким (в своих пределах) умением обращаться с языком. Эта программа понимает синтаксически очень сложные и даже двусмысленные предложения, если они могут быть проинтерпретированы на основе имеющихся данных, но она не способна понять «расплывчатого» языка. Возьмем, например, предложение «сколько кубиков надо поставить один на другой, чтобы получилась колокольня?» Мы тут же его понимаем, хотя, проинтерпретированное буквально, это предложение бессмысленно. И дело здесь не в использовании какой-то идиоматической фразы. «Поставить один на другой» — это неточное выражение, хотя люди понимают его без труда. Мало кто представит себе два кубика, каждый из которых стоит наверху другого.</p>
    <p>Удивительно, насколько неточно мы используем язык — и все же нам удается общаться друг с другом! ШРДЛУ использует слова «металлическим» образом, в то время, как люди обращаются с ними как с губками или резиновыми мячиками. Если бы слова были гайками и болтами, люди могли бы просунуть любой болт в любую гайку, они просто затолкали бы один в другой, как в сюрреалистической картине, где все предметы представлены мягкими. Язык в людском употреблении становится почти текучим, несмотря на твердость его составляющих.</p>
    <p>В последнее время внимание специалистов по ИИ в области понимания натурального языка сместилось от понимания отдельных предложений в сторону понимания больших кусков текста, такого, как рассказы и сказки для детей. Вот, например, незаконченная детская шутка, иллюстрирующая незаконченность ситуаций реальной жизни:</p>
    <p>Один человек решил прокатиться на аэроплане.</p>
    <p>К несчастью, он оттуда вывалился.</p>
    <p>К счастью, у него был парашют.</p>
    <p>К несчастью, парашют был сломан.</p>
    <p>К счастью, он падал прямо на стог сена.</p>
    <p>К несчастью, в стогу торчали вилы.</p>
    <p>К счастью, он пролетел мимо вил.</p>
    <p>К несчастью, он пролетел мимо стога.</p>
    <p>Эта глупая история может продолжаться до бесконечности. Представить ее в системе фреймов было бы очень сложно: для этого понадобились бы одновременно активируемые фреймы для понятий человека, аэроплана, парашюта, падения и т. д.</p>
    <subtitle>Интеллект и эмоции</subtitle>
    <p>Или взгляните на эту коротенькую печальную историю:</p>
    <p>Маша крепко зажала в кулаке веревочки новых красивых воздушных шаров. Вдруг налетел ветер и вырвал их у нее из рук Ветер отнес их к дереву. Шарики наткнулись на ветки и лопнули Машенька горько заплакала.</p>
    <p>Чтобы понять эту историю, необходимо читать между строчками: Маша — маленькая девочка. Речь идет об игрушечных воздушных шарах с веревочками, чтобы ребенок мог их держать. Взрослому они могут не показаться красивыми, но в глазах ребенка они прекрасны. Маша стоит на улице или во дворе. «Они», которые ветер вырвал у Маши из рук, — это шарики. Ветер не понес Машу вместе с шариками — она их выпустила. Шарики могут лопнуть, наткнувшись на что-то острое. Лопнув, шарики утеряны безвозвратно. Маленькие дети любят шарики и могут быть горько разочарованы, когда те лопаются. Маша видела, как ее шарики лопнули. Дети плачут, когда им грустно. Маша горько плакала, потому что ей было очень грустно из-за потери шариков.</p>
    <p>Это, скорее всего, только маленькая часть того, что не выражено на поверхностном уровне истории. Чтобы понять рассказ, программа должна все это знать. Вы можете возразить, что даже если программа и «понимает» рассказ на некоем интеллектуальном уровне, она все равно не поймет его «по-настоящему», пока сама не научится «горько плакать». Когда же компьютеры начнут это делать? Подобную антропоцентрическую точку зрения высказывает Иосиф Вайценбаум в своей книге «Мощь компьютеров и человеческий разум» (Weizenbaum. «Computer Power and Human Reason»), и я думаю, что это важная и очень глубокая тема. К несчастью, в данный момент многие специалисты по ИИ не желают, по разным причинам, серьезно относиться к этому вопросу. С другой стороны, они правы в том, что сейчас пока преждевременно думать о плачущих компьютерах; мы должны думать о том, как научить компьютеры понимать человеческую речь. В свое время мы столкнемся с более глубокими и сложными проблемами.</p>
    <subtitle>Перед ИИ лежит долгий путь</subtitle>
    <p>Иногда кажется, что, поскольку человеческое поведение настолько сложно, оно не управляется никакими правилами. Но это только иллюзия — все равно, что считать, что кристаллы и металлы появляются на свет, следуя жестким правилам, а жидкости и цветы — нет. Мы вернемся к этому вопросу в следующей главе.</p>
    <cite>
     <p>Процесс самой логики, происходящий в мозгу, может быть аналогичен последовательности операций с символическими структурами, — что-то вроде абстрактной аналогии китайского алфавита или описания событий на языке майя. Разница заключается в том, что элементами здесь являются не слова, но нечто вроде предложений или целых рассказов, связи между которыми образуют некую мета- или сверх-логику с собственными правилами.<a l:href="#n_84" type="note">[84]</a></p>
    </cite>
    <p>Для большинства специалистов оказывается трудным выразить (и иногда даже вспомнить!), что именно побудило их заняться данной дисциплиной. Наоборот, сторонний наблюдатель может с легкостью понять, в чем очарование этой дисциплины, и точно это выразить. Думаю, что именно поэтому вышеприведенная цитата из Улама мне так нравится — она поэтично описывает всю странность исследований по ИИ и, тем не менее, выражает веру в успех. Действительно, здесь приходится часто опираться на веру — перед ИИ пока лежит весьма длинный путь!</p>
    <subtitle>Десять вопросов и возможных ответов</subtitle>
    <p>В заключение этой главы я хочу представить читателю десять «вопросов и возможных ответов», касающихся ИИ. Я не осмелился бы назвать их «ответами» — это всего лишь мои собственные мнения. Они могут меняться по мере того, как я узнаю больше об ИИ и эта область исследований продолжает развиваться. (Я буду употреблять здесь слова «программа» и «компьютер», несмотря на то, что они вызывают сильные механистичекие ассоциации. Однако в нижеследующем тексте фраза «программа ИИ» означает программу, намного опередившую сегодняшние, — то есть по-настоящему разумную программу.)</p>
    <p>Вопрос: Будет ли компьютер когда-нибудь сочинять прекрасную музыку?</p>
    <p>Возможный ответ: Да, но не скоро. Музыка — это язык эмоций, и до тех пор, пока компьютеры не испытают сложных эмоций, подобных человеческим, они не смогут создать ничего прекрасного. Они смогут создавать «подделки» — поверхностные формальные имитации чужой музыки. Однако несмотря на то, что можно подумать априори, музыка — это нечто большее, чем набор синтаксических правил. Программы-композиторы еще долго не смогут дать новых образцов музыкального искусства. Позвольте мне развить эту мысль. Я слышал мнение, что вскоре мы сможем управлять препрограммированной дешевой машинкой массового производства, которая, стоя у нас на столе, будет выдавать из своих стерильных внутренностей произведения, которые могли бы быть написаны Шопеном или Бахом, живи они подольше. Я считаю, что это гротескная и бессовестная недооценка глубины человеческого разума. «Программа», способная сочинять подобную музыку, должна будет самостоятельно бродить по свету, находя дорогу в лабиринте жизни и чувствуя каждое ее мгновение. Она должна будет испытать радость и одиночество леденящего ночного ветра, тоску по дорогой руке, недостижимость далекого города, горечь утраты после смерти близкого существа. Она должна будет познать смирение и усталость от жизни, отчаяние и пустоту, решимость и счастье победы, трепет благоговейного восторга. В ней должны будут сочетаться такие противоположности, как надежда и страх, боль и торжество, покой и тревога. Неотъемлемой ее частью должно быть чувство красоты, юмора, ритма, чувство неожиданного — и, разумеется, острое осознание магии творческого акта. В этом и только в этом — источник музыкального смысла.</p>
    <p>Вопрос: Будут ли чувства запрограммированы явно?</p>
    <p>Возможный ответ: Нет. Это было бы смешно. Никакая прямая симуляция эмоций — например, ПАРРИ — не сможет приблизиться к сложности человеческих переживаний, которые косвенно вызваны организацией нашего мозга. Программы или машины разовьют чувства таким же образом, как побочный продукт их структуры и организации, а не путем прямого программирования. Так, никто не напишет подпрограммы «влюбленности», так же как никто не напишет подпрограммы «совершения ошибок.» «Влюбленность» — это описание сложного процесса сложной системы; совсем не обязательно, чтобы в системе был некий отдельный модуль, отвечающий за это состояние.</p>
    <p>Вопрос: Сможет ли думающий компьютер быстро вычислять?</p>
    <p>Возможный ответ: Может быть, нет. Мы сами состоим из аппаратуры, которая проделывает сложные вычисления, но это не означает, что на уровне символов, там, где находимся «мы», нам известно, как делать те же самые вычисления. Иными словами, нам не удастся загрузить числа в собственные нейроны с тем, чтобы подсчитать, сколько мы должны в бакалейной лавке. К счастью для нас, уровень символов (то есть, <emphasis>мы сами</emphasis>) не имеет доступа к нейронам, ответственным за мышление, — иначе мы потеряли бы голову. Перефразируя Декарта еще раз,</p>
    <p>«Я мыслю; следовательно, у меня нет доступа к уровню, на котором я суммирую.»</p>
    <p>Скорее всего, в случае разумной программы ситуация будет аналогична. Программа не должна иметь доступа к цепям, где происходит процесс мышления, — иначе она потеряет ЦП. Говоря серьезно, я думаю, что машина, которая сможет пройти тест Тюринга, будет вычислять так же медленно, как и мы с вами, и по той же причине. Она будет представлять число «два» не как два бита «10», а как некое понятие так же, как это делают люди, — понятие, нагруженное такими ассоциациями, как слова «пара» и «двойка», понятия четности и нечетности, форма числа «2» и так далее. С подобным дополнительным багажом думающая программа станет складывать довольно медленно. Разумеется, мы могли бы снабдить ее, так сказать, «карманным калькулятором» (или встроить его в сам компьютер). Тогда она вычисляла бы очень быстро, но делала бы это точно так же, как человек с калькулятором. В машине было бы две части, надежная, но безмозглая часть и разумная, но ошибающаяся часть. Надеяться на безошибочное действие такой составной системы можно было бы не более, чем на систему, состоящую из машины и человека. Так что, если вам нужны правильные ответы, лучше пользуйтесь исключительно калькулятором и не добавляйте к нему разум!</p>
    <p>Вопрос: Будут ли такие шахматные программы, которые смогут выиграть у кого угодно?</p>
    <p>Возможный ответ: Нет. Могут быть созданы программы, которые смогут обыгрывать кого угодно, но они не будут исключительно шахматными программами. Они будут программами общего разума и, так же как люди, они будут обладать характером. «Хотите сыграть партию в шахматы?» — «Нет, шахматы мне уже надоели. Лучше давайте поговорим о поэзии…» Приблизительно такой разговор вы сможете иметь с программой, которая будет способна выиграть у кого угодно. Дело в том, что настоящий разум непременно основан на возможности общего обзора — так сказать, запрограммированной способности «выходить из системы» по крайней мере в том объеме, в каком мы сами обладаем такой способностью. С возникновением этой способности вы теряете контроль над программой — она переступает некий порог, и вам остается только расхлебывать заваренную вами кашу.</p>
    <p>Вопрос: Будут ли в памяти программы некие места, где будут храниться параметры, управляющие поведением программы, так что, если бы вы забрались внутрь программы и поменяли их, программа стала бы умнее или глупее, более творческой или более заинтересованной в футболе? Короче, сможете ли вы «настраивать» программу, «подкручивая ее ручки» на относительно низком уровне?</p>
    <p>Возможный ответ: Нет. Программа будет почти безразлична к изменениям любого данного элемента памяти, так же, как не меняемся и мы, несмотря на то, что тысячи нейронов нашего мозга ежедневно умирают. (!) Однако, если вы зайдете слишком далеко в вашей возне с программой, вы можете ее сломать, точно так же, как если бы вы небрежно провели нейрохирургию человеческого существа. В программе не будет никакого «магического» места, где будет расположен, скажем, ее коэффициент умственного развития. Это будет одной из черт, возникающей на основе низших уровней, и локализовать ее будет невозможно. То же самое верно и в отношении «количества объектов, которое программа может удержать в своей кратковременной памяти», «ее любви к физике» и так далее, и тому подобное.</p>
    <p>Вопрос: Можно ли «настроить» какую-нибудь разумную программу так, чтобы она действовала, как я или как вы — или как нечто среднее между нами?</p>
    <p>Возможный ответ: Нет. Разумная программа будет так же мало походить на хамелеона, как и человек. Она будет опираться на постоянство своей памяти и не сможет произвольно менять характер. Идея изменения внутренних параметров с тем, чтобы «настроиться на новую индивидуальность» указывает на смехотворную недооценку сложности личности.</p>
    <p>Вопрос: Будет ли у разумной программы «сердце», или же она будет состоять их «бессмысленных циклов и последовательностей тривиальных операций» (выражаясь словами Марвина Мински)?<a l:href="#n_85" type="note">[85]</a> </p>
    <p>Возможный ответ: Если бы мы могли увидеть всю программу насквозь, как видим дно мелкого пруда, мы наверняка увидели бы только «бессмысленные циклы и последовательности тривиальных операций» — и никакого «сердца». Существует два крайних взгляда на ИИ: один из них утверждает, что человеческий разум по неким фундаментальным и мистическим причинам запрограммировать невозможно. Другой говорит, что стоит только собрать нужные «эвристические инструменты — множественные оптиматизаторы, способы узнавания регулярностей, планирующие алгебры, рекурсивные процедуры управления и так далее»<a l:href="#n_86" type="note">[86]</a>, и у нас будет разумная программа. Я нахожусь где-то посредине: мне кажется, что «пруд» ИИ окажется так глубок и мутен, что нам не удастся увидеть его дна. При взгляде с вершины циклы будут незаметны, так же, как на сегодняшний день электроны, переносящие ток, незаметны большинству программистов. Когда будет создана программа, выдержавшая тест Тюринга, мы увидим в ней «сердце», хотя и будем знать, что его там нет.</p>
    <p>Вопрос: Будут ли когда-нибудь созданы «сверх-разумные» программы ИИ?</p>
    <p>Возможный ответ Не знаю. Непонятно, сумеем ли мы понять «сверх-разум» или общаться с ним и есть ли вообще какой-нибудь смысл у этого понятия. Например, наш собственный разум связан со скоростью нашего мышления. Если бы наши рефлексы были в десять раз быстрее или медленнее, у нас могли бы развиться совершенно иные понятия о мире. У создания с радикально иным представлением о мире может просто не оказаться с нами многих точек соприкосновения. Я часто спрашиваю себя, могут ли существовать музыкальные произведения, являющиеся по отношению к Баху тем, чем Бах является по отношению к фольклорным мелодиям — так сказать, «Бах в квадрате». Смог бы я понять подобную музыку? Может быть, вокруг меня уже есть подобная музыка, но я просто ее не узнаю, точно так же, как собаки не понимают языка. Идея сверх-разума очень странна. Так или иначе, я не считаю это сегодняшней целью исследований в области ИИ (хотя, если мы когда-нибудь достигнем уровня человеческого разума, сверх-разум, несомненно, станет следующей задачей — и не только для нас, но и для наших искусственных коллег, которые будут так же, как и мы заинтересованы в проблемах ИИ и сверх-разума). Вероятно, что программы ИИ будут интересоваться общими проблемами ИИ — и это вполне понятно.</p>
    <p>Вопрос: Вы, кажется, утверждаете, что программы ИИ будут практически неотличимы от людей. Будет ли между ними какая-нибудь разница?</p>
    <p>Возможный ответ: Скорее всего, разница между программами ИИ и людьми будет больше, чем разница между большинством людей. Почти невозможно вообразить, что «тело», в котором будет расположена такая программа, не окажет на нее сильнейшего влияния. Так что, если только она не будет расположена в превосходной имитации человеческого тела, — а это вовсе не обязательно! — у нее, скорее всего, будут совершенно иные понятия о том, что важно, интересно и так далее. Витгенштейн однажды сделал следующее забавное замечание: «Если бы лев заговорил, мы бы его не поняли». Эта мысль напоминает мне о картине Руссо, где в залитой лунным светом пустыне изображены мирный лев и спящая цыганка. Но откуда Витгенштейн это знает? Мне кажется, что любая думающая программа ИИ, даже если мы и сможем с ней разговаривать, будет казаться нам весьма чуждой. Поэтому нам будет очень трудно понять, действительно ли перед нами разумная программа, или просто некая программа «с завихрениями».</p>
    <p>Вопрос: Поймем ли мы, благодаря созданию разумных программ что такое интеллект, сознание, свободная воля и «Я»?</p>
    <p>Возможный ответ: Возможно — но все зависит от того, что вы имеете в виду под словом «понимать». На интуитивном уровне, каждый из нас уже сейчас понимает все эти понятия настолько хорошо, как только возможно. Это подобно слушанию музыки. Улучшилось ли ваше понимание Баха от того, что вы проанализировали его вдоль и поперек? Или же вы лучше понимали его тогда, когда каждый нерв вашего тела трепетал от восторга? Понимаем ли мы, каким образом скорость света постоянна в любой инерционной системе отсчета? Мы можем проделать все расчеты, но ни у кого в мире нет настоящего интуитивного понимания теории относительности. Возможно, что никто никогда не поймет полностью на интуитивном уровне загадки интеллекта и сознания. Каждый из нас может понимать <emphasis>отдельных людей</emphasis>, и, скорее всего, это максимум того, на что мы способны.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Канон Ленивца</p>
    </title>
    <p><emphasis>На этот раз мы находим Ахилла и Черепаху Тортиллу в гостях у их нового приятеля, Ленивца Сплюшки.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хотите послушать про забавное соревнование по бегу, которое мы однажды устроили с Черепахой?</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: О, да, прошу вас!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это соревнование стало довольно известным — я слышал, что оно даже было описано неким Зеноном.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Это интересно, и я всегда настроен вас послушать.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это, и правда, было интересно. Видите ли, г-жа Тортилла стартовала первой. У нее была огромная фора, и тем не менее —</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Вы ее нагнали, не правда ли?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разумеется — поскольку я такой быстроногий, я сокращал расстояние между нами с постоянной скоростью, и вскоре обогнал ее.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Поскольку расстояние между вами становилось все меньше и меньше, вам удалось это сделать.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Именно. О, смотрите — г-жа Черепаха принесла свою скрипку. Можно мне попробовать что-нибудь сыграть, г-жа Черепаха?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: О, нет, прошу вас. Это будет неинтересно — она расстроена так, что невозможно слушать.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну ладно. Но у меня сегодня почему-то музыкальное настроение.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Можете поиграть на пианино, Ахилл.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Благодарю вас. Немного погодя я так и сделаю. Но сначала доскажу, что потом мы с Черепахой бегали наперегонки еще раз. К несчастью, в этом соревновании —</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы меня не нагнали, не правда ли? Расстояние между нами становилось все больше и больше, так что вам не удалось этого сделать.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это верно. Мне кажется, что и ЭТО соревнование было описано — неким Льюисом Кэрроллом. А теперь, м-р Сплюшка, я готов принять ваше любезное приглашение и сыграть что-нибудь на пианино. Но предупреждаю: я очень плохой пианист — даже не знаю, стоит ли мне пытаться.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Вы должны попытаться.</p>
    <p><emphasis>(Ахилл садится за пианино и начинает играть простенькую мелодию.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ой, как странно звучит! Это совершенно не то, что я хотел сыграть! Что-то здесь не в порядке.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы не можете играть на пианино, Ахилл. Вы не должны и пытаться.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это похоже на отражение пианино в зеркале. Высокие ноты находятся слева, а низкие — справа. Каждая мелодия получается перевернутой с ног на голову. Интересно, кто это придумал такую дурацкую шутку?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Этим отличаются ленивцы. Они висят —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да, я знаю: на ветвях деревьев — головой вниз, разумеется. Это пианино-ленивец годится, чтобы играть на нем перевернутые мелодии, которые встречаются в канонах и фугах. Но научиться играть на пианино, свисая с дерева, нелегко — это требует немалого трудолюбия.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Этим ленивцы не слишком отличаются.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Да, мне кажется, что ленивцы не любят утруждать себя. Они делают все вдвое медленнее, чем все остальные. И кроме того, вверх ногами. Какой своеобразный жизненный уклад! Кстати, о замедленных и перевернутых вещах — в «Музыкальном приношении» есть канон под названием «Canon per augmentationem contrario motu», что значит «увеличенный и перевернутый канон». В моем издании «Приношения» перед тремя нотными строчками стоят три буквы — «S», «А» и «T» . Непонятно, что они значат… Так или иначе, Бах сделал все это очень ловко. Как вы считаете, г-жа Тортилла?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Он превзошел самого себя. Что касается букв «S», «А» и «T», то я догадываюсь, что они означают.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: «Сопрано», «Альт» и «Тенор», скорее всего. Трехчастные пьесы часто пишутся для этой комбинации голосов. Как вы думаете, м-р Сплюшка?</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Они означают —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: О, подождите минутку! Г-жа Черепаха, почему вы одеваетесь? Надеюсь, вы не хотите нас покинуть? Мы только что собирались приготовить блинчики… Вы выглядите очень усталой. Как вы себя чувствуете?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Обессиленной. Пока! <emphasis>(Устало ползет к двери.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Бедняжка — она, действительно, выглядит измученной. Она пробегала все утро -— тренировалась для следующего соревнования со мной.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Видно, она превозмогала саму себя.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И совершенно зря. Может быть, она могла бы перегнать Сплюшку… но меня? Никогда! Да, вы, кажется, хотели сказать, что означают буквы «S», «А», «T» ?</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Вам в жизни не догадаться!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Неужели они могут значит что-то еще? Вы меня заинтриговали. Я еще над этим поразмыслю. Скажите, а на каком молоке вы делаете тесто для блинчиков?</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: На обезжиренном.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Хорошо. Я ставлю сковородку на огонь.</p>
    <p><emphasis>Ленивец</emphasis>: Уже?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну ладно, тогда сначала размешаю тесто. Какие блинчики будут — пальчики оближешь! Жаль, что Черепахе не удастся их отведать.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_160.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 133. «Канон Ленивца», из «Музыкального Приношения» И. С. Баха. (Ноты напечатаны с помощью компьютерной программы СМУТ Дональда Бирда.)</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>ГЛАВА XX: Странные Петли или Запутанные Иерархии</p>
    </title>
    <subtitle>Могут ли машины быть оригинальными?</subtitle>
    <p>В ВОСЕМНАДЦАТОЙ ГЛАВЕ я описал удачную шашечную программу Артура Самуэля, которая была способна обыграть своего создателя. Интересно послушать, что говорит по поводу компьютеров и оригинальности сам автор этой программы. Следующие отрывки взяты из опровержения на статью Норберта Винера, написанного Самуэлем в 1960 году.</p>
    <cite>
     <p>Я убежден в том. что машины не могут быть оригинальными в том смысле, какой вложил в это понятие Винер, когда он написал: «Машины могут превосходить некоторые ограничения их создателей и уже это делают. Благодаря этому, они могут быть одновременно эффективными и опасными.»… Машина — это не вызванный из бутылки джинн; она не работает с помощью магии. У нее нет собственной воли, и, вопреки тому, что говорит Винер, из нее не выходит ничего, что не было бы в нее заложено (исключая, разумеется, редкие случаи поломок).</p>
     <p>«Намерения», которые выказывает машина, на самом деле являются намерениями человека-программиста, оговоренными заранее, или же вторичными намерениями, выведенными из первых согласно правилам, установленным тем же программистом. Мы можем даже, подобно Винеру, предвидеть некий высший уровень абстракции, на котором программа не только будет модифицировать вторичные намерения, но и правила, используемые для их деривации — или же будет варьировать способы самой этой модификации… и так далее. Можно даже вообразить, что машина сумеет построить другую машину с улучшенными возможностями. Однако — и это важно помнить — машина не может и не будет проделывать ничего подобного, пока в нее не введут соответствующие инструкции. Существует и логически должен всегда существовать пробел между (<emphasis>i</emphasis>) любым конечным продуктом разработки человеческих желаний и (<emphasis>ii</emphasis>) развитием в машине ее собственной воли. Думать иначе — значит либо верить в магию или считать, что человеческая свободная воля — это иллюзия и что человеческие действия так же механистичны, как и действия машины. Может быть, и статья Винера и мое опровержение были механистически предопределены — но я отказываюсь в это верить.<a l:href="#n_87" type="note">[87]</a></p>
    </cite>
    <p>Это напоминает мне Диалог Кэрролла («Двухголосная инвенция») и вот почему. Самуэль основывает свой аргумент против машинного сознания (или воли) на понятии, что <emphasis>любое механическое проявление воли с необходимостью потребует бесконечного регресса</emphasis>. Таким же образом, Кэрроллова Черепаха пытается доказать, что даже простейшее рассуждение не может быть проведено без обращения к неким правилам высшего уровня, разрешающим данное рассуждение. Но поскольку это, в свою очередь, тоже шаг рассуждения, то приходится обращаться к правилам еще более высокого уровня — и так далее. Заключение: <emphasis>рассуждения приводят к бесконечному регрессу</emphasis>.</p>
    <p>Разумеется, в доводах Черепахи есть ошибка, и я думаю, что аналогичная ошибка имеется и в рассуждениях Самуэля. Чтобы показать, в чем эти ошибки похожи, я сыграю роль «адвоката дьявола», пытаясь доказать точку зрения, противоположную моей собственной. (Поскольку, как известно, Бог помогает тем, кто помогает себе сам, то дьявол, вероятно, помогает тем и только тем, кто сам себе <emphasis>не</emphasis> помогает. Помогает ли Дьявол сам себе?) Вот мои «дьявольские» заключения, выведенные из Диалога Кэрролла:</p>
    <cite>
     <p>Заключение о том, что рассуждения невозможны, неприложимо к людям, поскольку всем известно, что людям все-таки удается проводить множество рассуждений, несмотря на все высшие уровни. Это показывает, что люди функционируют, <emphasis>не нуждаясь в правилах</emphasis>: Люди — это пример «неформальной системы». С другой стороны, этот аргумент действителен, когда мы применяем его против <emphasis>механических</emphasis> рассуждающих систем, поскольку они всегда подчиняются правилам. Такие системы не смогут начать работать, пока у них не будет мета-правил, указывающих им, когда применять правила, мета-мета-правил, говорящих, когда применять мета-правила, и так далее. Таким образом, мы можем заключить, что умение рассуждать не может быть воплощено в машине, — это исключительно человеческая черта.</p>
    </cite>
    <p>Где в этих доводах ошибка? В предположении, что <emphasis>машина не способна начать действовать без правила, говорящего ей, как это сделать</emphasis>. В действительности, машины обходят глупые Черепахины возражения так же легко, как и люди, и по той же самой причине: как люди, так и машины сделаны из аппаратуры, которая действует сама по себе, согласно законам физики. Вовсе не надо опираться на «правила, говорящие, как использовать правила», поскольку правила <emphasis>низшего</emphasis> уровня — не имеющие никаких «мета» перед ними — встроены в саму аппаратуру и действуют самостоятельно. Вывод: Диалог Кэрролла ничего не говорит нам о разнице между людьми и машинами. (На самом деле рассуждения <emphasis>возможно</emphasis> механизировать.)</p>
    <p>Теперь перейдем к доводам Самуэля. В карикатурном изображении, его точка зрения сводится к следующему:</p>
    <p>Нельзя сказать, что компьютер «хочет» что-либо сделать, поскольку он был запрограммирован кем-то другим. Только в том случае, если бы он мог запрограммировать сам себя, начиная с нуля, мы могли бы сказать, что компьютер обладает собственной волей.</p>
    <p>В своих доводах Самуэль встает на позицию Черепахи, заменяя «рассуждения» на «волю». Он хочет сказать, что за любым механизмом желания должен стоять либо бесконечный регресс, либо, что еще хуже, закрытая петля. Если у компьютеров нет собственной воли именно по этой причине, то что можно сказать о людях? Тот же самый критерий позволяет заключить, что:</p>
    <p>человек обладает собственной волей только тогда, когда он сделал себя сам и выбрал собственные желания (а также выбрал выбор собственных желаний и так далее).</p>
    <p>Это заставляет нас хорошенько подумать над тем. откуда появляются наши желания. Если вы не верите в наличие души, то. возможно, скажете, что они зарождаются в вашем мозгу — аппаратуре, которую вы не создавали и не выбирали. Тем не менее, от этого ваше чувство, что вы желаете чего-то определенного, не становится слабее. Вы — вовсе не «само-программирующий объект» (что бы это ни значило); тем не менее у вас все же есть собственная воля, зарождающаяся на физическом уровне вашего интеллекта. Таким же образом, у машин когда-нибудь будет собственная воля, несмотря на тот факт, что никакая магическая «само-программирующая» программа не появляется в их памяти из ничего, словно по мановению волшебной палочки. У них будет воля по той же причине, что и у людей — как следствие организации и структуры многих уровней аппаратуры и программного обеспечения. Вывод: доводы Самуэля ничего не говорят нам о разнице между людьми и машинами. (На самом деле, волю <emphasis>возможно</emphasis> механизировать.)</p>
    <subtitle>Любая запутанная иерархия основана на неизменном уровне </subtitle>
    <p>Сразу после «Двухголосной инвенции» я написал, что центральной темой этой книги будет обсуждение вопроса «подчиняются ли слова и мысли формальным правилам?» Одной из моих основных задач было показать многоуровневость интеллекта и мозга и объяснить, почему конечным ответом на этот вопрос является «да, если спуститься на низший уровень — уровень аппаратуры — и найти там правила.»</p>
    <p>Точка зрения Самуэля затронула некую тему, которую я хочу обсудить подробнее. Вот она: думая, мы, безусловно, меняем наши мысленные правила, а также правила, меняющие правила, и так далее — но это, образно говоря, правила «программ». При этом <emphasis>фундаментальные</emphasis> правила, правила «аппаратуры», остаются неизменными. Нейроны всегда действуют одинаково. Мы не можем уговорить нейроны повести себя «ненейронным» образом; все, что нам удается сделать, это поменять тему или стиль наших мыслей. Подобно Ахиллу в «Прелюдии» и «Муравьиной фуге», мы имеем доступ только к нашим мыслям, а не к нейронам. Правила программ могут варьироваться на разных уровнях — правила аппаратуры всегда остаются одними и теми же. Именно этим фактом и объясняется гибкость программ! Это вовсе не парадокс, а фундаментальный, простой факт, касающийся механизмов разума.</p>
    <p>Именно различие между само-модифицирующимися программами и неизменной аппаратурой будет темой последней главы этой книги. Некоторые из последующих вариаций на это тему могут показаться довольно надуманными; однако надеюсь, что к тому моменту, когда я завершу цикл, вернувшись к мозгу, интеллекту и чувству самосознания, вы сможете увидеть неизменную основу в каждой из этих вариаций.</p>
    <p>В этой главе я хочу поделиться с читателем теми образами, которые помогают мне понять, каким образом сознание вырастает из джунглей нейронов. Надеюсь, что эти интуитивные образы окажутся полезными и немного помогут читателям в определении их собственных представлений о том, что заставляет функционировать разум. Может быть, возникающие в моем мозгу туманные образы мозга и образов послужат катализатором для образования более четких образов мозга и образов в мозгу моих читателей.</p>
    <subtitle>Модифицирующаяся игра</subtitle>
    <p>Итак, первая вариация: игры, в которых очередной игрок может изменять правила. Представьте себе шахматы. Ясно, что правила здесь остаются неизменными, а меняется только позиция на доске после каждого хода. Но давайте теперь рассмотрим такой вариант шахмат, в котором очередной игрок имеет право либо сделать ход, либо поменять правила. Каким образом? Произвольно? Можно ли превратить шахматы, скажем, в шашки? Понятно, что подобная анархия была бы бессмысленна — должны существовать некоторые ограничения. Например, в одной из версий будет позволено изменять ход коня: вместо «1 и затем 2» конь будет передвигаться на «<emphasis>m</emphasis>» и затем «<emphasis>n</emphasis>» клеток, где <emphasis>m</emphasis> и <emphasis>n</emphasis> — любые натуральные числа; очередной игрок сможет увеличивать или уменьшать на 1 либо <emphasis>m</emphasis> либо <emphasis>n</emphasis>. Таким образом, ход коня сможет меняться от 1-2 до 1-3, до 0-3, до 0-4, до 0-5. до 1-5, до 2-5… Вместо этого могут существовать правила, модифицирующие ход слона и других фигур. Другие правила могут добавлять новые клетки к доске, или стирать старые…</p>
    <p>У нас будет два уровня правил, одни говорят нам, как ходят фигуры, и другие — как изменяются правила. Таким образом, у нас есть правила и мета-правила. Следующий шаг очевиден: введение мета-мета-правил, говорящих нам, как менять мета-правила. Однако вовсе не очевидно, как именно это сделать. Правила, меняющие ходы фигур, придумать легко, поскольку фигуры двигаются в формализованном пространстве шахматной доски. Если бы нам удалось придумать простую формальную запись для правил и мета-правил, тогда обращаться с ними стало бы так же легко, как с цепочками формул или даже с шахматными фигурами. Доводя эту идею до логической крайности, мы могли бы представить, что правила и мета-правила могут быть изображены в виде позиций на вспомогательной шахматной доске. Тогда каждая позиция сможет, в зависимости от вашей интерпретации, быть понята как момент игры, набор правил или набор мета-правил. Разумеется, оба игрока должны будут заранее договориться о том, как интерпретировать нотацию.</p>
    <p>В этой игре у нас может быть любое количество дополнительных досок: доска для игры, для правил, для мета-правил, для мета-мета-правил и так далее, пока нам не надоест. Очередной игрок может ходить на любой из этих досок, кроме доски самого высшего уровня. Правила при этом определены доской «ступенькой выше». Несомненно, оба игрока вскоре запутаются из-за того, что почти все — но не всё! — может меняться. По определению, доска высшего уровня должна оставаться неприкасаемой, поскольку у вас нет правил, говорящих вам, как ее менять. Это — <emphasis>неизменный</emphasis> уровень. Неизменны также условия, по которым изменяются другие доски, соглашение играть по очереди, условие, что очередной игрок может менять что-то только на одной из досок — вы найдете здесь и другие неизменные элементы, если рассмотрите эту идею более подробно.</p>
    <p>Возможно пойти гораздо дальше, если убрать опорные ориентиры. Начнем действовать постепенно… Сначала сведем весь набор досок к одной-единственной доске. Что это означает? Что эту доску можно будет интерпретировать двояко как (1) фигуры, которые надо двигать и (2) правила ходов. Игроки, двигающие фигуры, тем самым меняют правила! Таким образом, правила постоянно меняют сами себя. Здесь слышен отголосок типогенетики (и настоящей генетики!) Различие между игрой, правилами, мета-правилами и мета-мета-правилами оказывается стерто. То, что когда-то было четкой иерархической системой, превратилось в Странную Петлю или Запутанную Иерархию. Ходы меняют правила, правила определяют ходы — и так далее, по кругу. Здесь все еще есть различные уровни, но разница между «высшими» и «низшими» уровнями уже исчезла.</p>
    <p>При этом часть того, что раньше было неприкасаемым, стало возможно модифицировать. Но в системе все еще осталось множество неизменных вещей. Так же как и раньше, между вами и вашим противником существуют некие соглашения, при помощи которых вы интерпретируете доску как определенный набор правил, соглашение играть по очереди и другие негласные условия. Заметьте, что теперь понятие различных уровней изменилось довольно неожиданным образом. У нас есть Неизменный уровень — давайте назовем его <emphasis>уровень Н</emphasis> — на котором находятся соглашения, касающиеся интерпретации, и Запутанный уровень — <emphasis>уровень З</emphasis> — на котором находится Запутанная Иерархия. Эти два уровня все еще иерархичны: уровень Н управляет тем, что происходит на уровне З, в то время как уровень З не затрагивает и не может затронуть уровня Н. Несмотря на то, что сам уровень З представляет из себя Запутанную Иерархию, он все же подчиняется набору правил, находящихся за его пределами. Это очень важный момент.</p>
    <p>Как вы, несомненно, уже предположили, ничто не мешает нам сделать «невозможное» — а именно, соединить уровень Н с уровнем 3. Для этого надо только поставить сами условия интерпретации в зависимость от положения на шахматной доске. Однако для того, чтобы провести подобное «сверх-соединение», вам и вашему противнику придется выработать некие новые соглашения, соотносящие два уровня — и это создаст новый неизменный уровень сверху «сверхсмешанного» (или под ним, если вам так больше нравится). И это может продолжаться до бесконечности. «Скачки», которые при этом совершаются, напоминают те, что были описаны в Диалоге «Праздничная Кантатата» и в повторной Гёделизации, примененной к разнообразным улучшенным вариантам ТТЧ. Каждый раз, когда вам кажется, что вы подошли к концу, возникает новый вариант выхода из системы; чтобы его заметить, нужно некоторое творческое воображение.</p>
    <subtitle>Снова авторский треугольник</subtitle>
    <p>Я не собираюсь здесь прослеживать эту странную тему усложняющихся комбинаций систем, которые могут возникнуть в само-изменяющихся шахматах. Моей целью было показать читателю графически, что в каждой системе есть некий «защищенный» уровень, на который не действуют правила других уровней, какими бы запутанными не были их взаимодействия между собой. Забавная загадка из главы IV иллюстрирует эту мысль в немного ином контексте. Может быть, она застанет вас врасплох:</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_161.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 134. «Авторский треугольник». </emphasis></p>
    <p>Перед нами три автора: З, Ч и Э. З существует только в романе, написанном Ч. Аналогично, Ч — только герой романа, написанного Э. Что удивительно, Э — тоже не более как персонаж романа — чей автор, естественно, З. Может ли существовать такой авторский треугольник? </p>
    <p>Разумеется, может! Но для этого все трое должны быть персонажами четвертого романа, написанного X. Можно сказать, что З-Ч-Э представляет из себя Странную Петлю или Запутанную Иерархию, а автор X находится в неизменном пространстве, вне той системы, в которой происходит эта путаница. Хотя З, Ч и Э имеют прямой или косвенный доступ друг к другу и могут напакостить один другому в своих романах, ни один из них не может затронуть жизнь X. Они даже не могут вообразить его, так же, как вы не в состоянии представить себе автора того романа, который выдумал в качестве своего героя <emphasis>вас</emphasis>. Если бы я хотел ввести в схему автора X, я нарисовал бы его вне страницы. Разумеется, это было бы проблематично, поскольку изображение предмета с необходимостью помещает его на странице… Так или иначе, X в действительности находится вне мира, в котором обитают З, Ч и Э, и должен быть представлен соответствующим образом.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_162.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 135. М. К. Эшер. Рисующие руки, (литография, 1948). </emphasis></p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Эшеровы «Рисующие руки»</subtitle>
    <p>Другая классическая вариация на эту тему — картина Эшера «Рисующие руки» (Рис. 135). Здесь левая рука (ЛР) рисует правую руку (ПР), в то время как ПР рисует ЛР. Снова уровни, обычно понимаемые как иерархические — рисующее и рисуемое — замыкаются друг на друга, создавая Запутанную Иерархию. Этот пример, разумеется, подтверждает идею данной главы, поскольку за ним стоит ненарисованная, но рисующая рука самого Эшера — создателя как ЛР, так и ПР. Эшер стоит вне пространства этих рук, и это хорошо видно на рис. 136. В верхней части этого схематического варианта картины Эшера вы видите Странную Петлю или Запутанную Иерархию, а в нижней — Неизменный уровень, позволяющий ее существование. Мы могли бы еще раз «Эшеризировать» картину Эшера. сфотографировав рисующую ее руку… и так далее.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_163.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 136. Абстрактная диаграмма, представляющая картину Эшера «Рисующие руки». Внизу приведено ее решение.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <subtitle>Мозг и разум: переплетение нейронов, лежащее в основе переплетения символов</subtitle>
    <p>Теперь мы можем соотнести эту картину с мозгом, а также с программами ИИ. Когда мы думаем, символы в нашем мозгу активируют другие символы, и все они взаимодействуют гетерархически. Более того, символы могут заставить друг друга измениться внутренне и стать чем-то вроде программ, действующих на другие программы. Благодаря Запутанной Иерархии символов, у нас создается иллюзия, что <emphasis>неизменяемого уровня в мозгу не существует</emphasis>. Мы думаем, что подобного уровня нет, потому что он для нас невидим. </p>
    <p>Если бы было возможно изобразить это схематически, получился бы гигантский лес символов, соединенных друг с другом перепутанными линиями, вроде лиан в джунглях. Это — высший уровень, где рождаются и развиваются мысли, тот ускользающий уровень <emphasis>разума</emphasis>, который аналогичен рисующим друг друга рукам. Внизу на схеме помещалось бы изображение мириад нейронов — «неизменного субстрата,» лежащего в основе переплетения символов и аналогичного «движущей силе» — Эшеру. Интересно, что в буквальном смысле сам этот нижний уровень тоже представляет из себя переплетение: миллиарды клеток и сотни миллиардов аксонов, соединяющих клетки между собой.</p>
    <p>В этом интересном случае сложное переплетение на уровне программ основано на переплетении на уровне самой аппаратуры — нейронов. Но Запутанной Иерархией можно назвать лишь переплетение символов. Переплетение нейронов — это «простое» переплетение. Это различие подобно разнице между Странными Петлями и обратной связью, которое я описал в главе XVI. Запутанная Иерархия получается тогда, когда строго иерархичные на первый взгляд уровни внезапно начинают действовать друг на друга в нарушение всех правил иерархии. Элемент неожиданности здесь очень важен; именно поэтому я называю Странные Петли «странными». Простое переплетение, такое, как обратная связь, не нарушает установленных различий между уровнями. Например, когда вы стоите под душем и моете правую руку левой рукой и наоборот, это в порядке вещей. Эшер не случайно решил нарисовать руки, рисующие руки!</p>
    <p>События, подобные моющим друг друга рукам, случаются в мире очень часто, и мы их обычно не замечаем. Я говорю что-то вам, а вы в ответ говорите что-то мне. Парадокс? Вовсе нет; наше восприятие друг друга с самого начала не включает никакой иерархии, поэтому здесь нет ничего странного.</p>
    <p>С другой стороны, в языке получаются странные петли тогда, когда он прямо или косвенно говорит сам о себе. При этом нечто, лежащее <emphasis>внутри</emphasis> системы, выходит из нее и воздействует <emphasis>на</emphasis> систему так, словно оно находится вовне. Возможно, что нас смущает некое неопределенное чувство топологической неправильности: стирание различия между внутренним и внешним, как в знаменитой «бутыли Клейна». Хотя система абстрактна, наш мозг создает для нее пространственный образ с некоторой мысленной топологией. Вернемся к путанице символов. Если глядеть только на нее и игнорировать нейронный фундамент, то в ней можно увидеть самопрограммирующий объект — точно так же, как глядя на «Рисующие руки», мы видим саморисующую картину и на мгновение верим этой иллюзии, забывая об Эшере. В случае картины эта иллюзия рассеивается мгновенно — но в случае человеческого разума она оказывается весьма стабильной. Мы <emphasis>чувствуем</emphasis>, что мы самопрограммирующие. Более того, мы и не можем чувствовать иначе, поскольку мы защищены от низшего уровня, уровня нейронных сплетений. Нам кажется, что наши мысли живут в своем собственном пространстве, создавая новые мысли и изменяя старые; мы не замечаем помогающих этому нейронов! Но так и должно быть. Мы просто не можем их заметить.</p>
    <p>Аналогичная двусмысленность может произойти с программами ЛИСПа, которые умеют действовать на самих себя, изменяя собственную структуру. Посмотрев на них на уровне ЛИСПА, вы можете сказать, что они меняют сами себя; но, сменив уровни и представив программы ЛИСПА как данные для интерпретатора ЛИСПа (см. главу X), вы увидите, что единственная работающая программа здесь — интерпретатор и что все изменения — не более как изменения неких данных. Сам интерпретатор ЛИСПа защищен от изменений.</p>
    <p>То, каким образом вы описываете подобные запутанные ситуации, зависит от того, насколько далеко вы при этом отходите в сторону от системы. Глядя издалека, часто можно увидеть разгадку, позволяющую разобраться в путанице.</p>
    <subtitle>Странные Петли в правительстве</subtitle>
    <p>Интереснейшее поле, где перекрещиваются различные иерархии — это правительство и, в особенности, суд. Обычно судящиеся стороны представляют свои аргументы, и судья решает, кто прав. Судья находится на более высоком уровне, чем судящиеся. Но когда в тяжбе оказываются замешаны сами суды, могут происходить странные вещи. Как правило, существует некий высший суд, находящийся вне данного дела. Скажем, если два районных суда начнут борьбу друг с другом, требуя справедливости, всегда найдется какая-нибудь высшая инстанция (в этом случае, областной суд), аналогичный неприкасаемому уровню интерпретации соглашений, который мы обсуждали в нашей вариации шахмат.</p>
    <p>Но что произойдет, если замешанным в неприятности с законом окажется сам Верховный суд? Подобное чуть не случилось в Соединенных Штатах в период Уотергэйта. Президент пригрозил, что он подчинится только «окончательному» решению Верховного суда, — а затем сказал, что никто, кроме него самого, не имеет права решать, что является «окончательным». Эта угроза так и не была приведена в исполнение; но если бы такое произошло, результатом было бы монументальное столкновение двух уровней правительства, каждый из которых с некоторым правом может считать себя «выше» другого, — и кто должен был бы решать, кто здесь прав? Конгресс тут помочь не мог, поскольку, хотя Конгресс и может приказать Президенту подчиниться Верховному суду, Президент может отказаться, ссылаясь на свое право не подчиняться Верховному суду (и Конгрессу!) в определенных обстоятельствах. Это создало бы беспрецедентный тип судебной тяжбы, нарушающий всю систему, поскольку это было бы так неожиданно — так Запутанно — так Странно!</p>
    <p>Ирония здесь в том, что когда ваша голова упирается в потолок и вы уже не можете выпрыгнуть из системы, обратившись к высшей инстанции, ваша единственная надежда заключается в силах, которые, не будучи так четко определены правилами, сами являются единственным источником правил высшего уровня. Я имею в виду правила низшего уровня — в данном случае, общественное мнение. Необходимо помнить, что в американском обществе юридическая система в некотором смысле представляет из себя вежливый жест, одобренный миллионами людей, и что ее можно иногда обойти с такой же легкостью, с какой река выходит из берегов. Результат на первый взгляд кажется анархией — но у анархии не меньше правил, чем у любого цивилизованного общества. Разница только в том, что они действуют снизу вверх, а не сверху вниз. Те, кто интересуется анархией, могут попытаться найти правила, по которым развиваются анархические ситуации; скорее всего, подобные правила существуют.</p>
    <p>Здесь уместна аналогия из области физики. В этой книге я уже упоминал о том, что газы, находящиеся в равновесии, повинуются простым законам, соотносящим их температуру, давление и объем. Однако газ может нарушить эти законы (так же, как Президент может нарушить законы), когда он выходит из состояния равновесия. Описывая систему, не находящуюся в равновесии, физики могут опираться только на статистическую механику, то есть немакроскопический уровень описания. Окончательное объяснение поведения газа всегда лежит на молекулярном уровне, так же, как окончательное объяснение политического поведения общества всегда лежит на уровне народа. Изучение неравновесных процессов — это поиск макроскопических законов для описания поведения газов (и других систем), которые не находятся в равновесии. Оно аналогично ветви социологии, изучающей законы анархических обществ.</p>
    <p>Вот другие интересные примеры переплетения уровней в американском правительстве: ФБР, расследующее собственные преступления; шериф, угодивший в тюрьму, самоприложение парламентарного закона процедур и т. д. Один из самых интересных случаев на моей памяти касается человека, утверждавшего, что он — экстрасенс. Он говорил, что может использовать свое умение для определения черт характера людей и, таким образом, может помогать судьям в выборе жюри. Однако что случилось бы, если в один прекрасный день этот «экстрасенс» сам оказался под судом? Какое влияние оказало бы это на тех членов жюри, которые верят в существование экстрасенсорных способностей? Насколько они окажутся под влиянием экстрасенса (вне зависимости от подлинности его способностей)? Это поле созрело для эксплуатации, на его почве могут отлично произрастать самоисполняющиеся пророчества.</p>
    <subtitle>Путаница, касающаяся науки и мистики</subtitle>
    <p>Кстати об экстрасенсах и мистических способностях, псевдонаука — это еще одна сфера жизни, где кишмя кишат странные петли. Псевдонаука ставит под сомнение многие стандартные процедуры или мнения ортодоксальной науки и, таким образом, бросает вызов ее объективности. Псевдонаука предлагает иные пути интерпретации очевидного. Но как вообще можно оценить интерпретацию очевидного? Ведь это та же проблема объективности, только перенесенная уровнем выше! Парадокс Льюиса Кэрролла — бесконечный регресс — появляется здесь в новом обличье. Черепаха утверждала бы, что если вы хотите доказать, что А — это факт, то вам нужно доказательство — Б. Но как можно с уверенностью сказать, что Б доказывает А? Для этого нужно мета-доказательство — В. Но для доказательства действительности мета-доказательства вам понадобится мета-мета-доказательство — и так далее, пока не надоест. Несмотря на этот довод, у людей есть врожденное чувство очевидности. Как я уже говорил, это происходит потому, что в человеческий мозг встроена некая аппаратура, включающая рудиментарные способы интерпретации данных. Основываясь на этом, мы можем развить новые способы интерпретации и даже научиться иногда подавлять основные механизмы интерпретации фактов — как приходится делать, скажем, для объяснения трюков фокусника.</p>
    <p>Конкретные примеры проблем с очевидным возникают во множестве явлений псевдонауки. Например, экстрасенсорные способности часто проявляются вне лаборатории, но таинственным образом исчезают, как только экстрасенс попадает внутрь. Стандартное научное объяснение заключается в том, что эти способности — явление недействительное, не выдерживающее строгой проверки. Некоторые (но не все) сторонники экстрасенсов, однако, находят интересный способ опровержения этих доводов. Они говорят: «Нет, экстрасенсорные способности реальны, но они исчезают, когда кто-то пытается исследовать их научными методами, потому что они несовместимы с таким подходом». Это довольно бесстыдная техника, которую можно назвать «отфутболиванием проблемы этажом выше.» Это значит, что вместо анализа самой проблемы они сомневаются в теориях, принадлежащих к высшему уровню правдоподобия. Защитники экстрасенсов утверждают, что проблема не в <emphasis>их</emphasis> идеях, а в системе научных взглядов. Это весьма смелое утверждение; за отсутствием неопровержимых доказательств стоит усомниться в его правильности. Однако мы говорим здесь о «неопровержимых доказательствах» так, словно все согласны, что это означает!</p>
    <subtitle>Природа очевидного</subtitle>
    <p>Запутанная ситуация Сагредо-Симплицио-Салвиати, упомянутая в главах XIII и XV, — это еще один пример того, как сложно оценить очевидное. Сагредо пытается найти некий объективный компромисс между противоположными точками зрения Симплицио и Салвиати. Но компромисс оказывается не всегда возможным. Как можно «справедливо» примирить правильное и неправильное? Справедливое и несправедливое? Компромисс и не компромисс? Эти вопросы возникают снова и снова, в разных формах, при обсуждении самых повседневных вещей.</p>
    <p>Возможно ли дать определение очевидному? Можно ли перечислить законы, объясняющие, как находить смысл в различных ситуациях? Скорее всего, нет, поскольку у любых жестких правил несомненно будут исключения, а нежесткие правила — уже не правила. Думающая программа также не поможет делу, поскольку в качестве процессора очевидного она будет ничуть не надежнее людей. Так если очевидное настолько неуловимо, почему же я протестую против новых путей его интерпретации? Не противоречу ли я сам себе? В данном случае, не думаю. Мне кажется, что здесь есть определенные ориентиры, при помощи которых можно добиться органического синтеза. Но в этом с неизбежностью будет некоторая доля интуиции и субъективности — а они различны в каждом отдельном человеке. Они будут различны и в разных программах ИИ. Существуют сложные критерии для решения того, хорош ли данный метод оценки очевидности. Один из них касается «полезности» идей, полученных данным методом. Рассуждения, приводящие к жизненно полезным идеям, считаются в каком-то смысле правильными. Однако слово «полезный» здесь очень субъективно…</p>
    <p>Я считаю, что процесс, с помощью которого мы решаем, что истинно и действительно, — это вид искусства. Он опирается на чувство красоты и простоты не менее, чем на железные принципы логических рассуждений или чего-либо иного, что может быть объективно формализовано. Я <emphasis>не</emphasis> утверждаю, что (1) истина — химера или что (2) человеческий интеллект в принципе невозможно запрограммировать. Я <emphasis>утверждаю</emphasis> то, что (1) истина слишком неуловима, чтобы человек или группа людей могли ее полностью понять и (2) когда ИИ достигнет уровня человеческого интеллекта — или превзойдет его — он все еще будет бороться с проблемами искусства, красоты и простоты и постоянно наталкиваться на эти вопросы в своем стремлении к знанию. «Что такое очевидность?» — это не только философский вопрос, поскольку он часто вторгается в обыденную жизнь. В каждую минуту перед нами огромный выбор способов интерпретации очевидного. Сегодня трудно найти книжный магазин, где бы вы не увидели книг об астрологии, хиромантии, мистицизме, телекинезе, НЛО, Бермудском треугольнике, черных дырах, биологической обратной связи, телепатии, трансцендентальной медитации, новых теориях психологии… В науке идут яростные споры о теории катастрофы, теории элементарных частиц, черных дырах, истине и существовании в математике, свободе воли, Искусственном Интеллекте, редукционизме и холизме… На более практическом уровне идут споры о том, что полезнее витамин С или летрил (новое средство против рака), о размере нефтяных запасов (под землей или в хранилищах), о том то является причиной инфляции и безработицы — и так далее, и тому подобное. Не будем забывать и о Дзен-буддизме, парадоксах Зенона, психоанализе и т. п. Способы оценки действительности играют важнейшую роль, будь то в тривиальном вопросе размещения книг на полках в книжном магазине или в вопросе о том, какие идеи должны преподаваться в школах.</p>
    <subtitle>Самовосприятие</subtitle>
    <p>Одна из самых сложных проблем интерпретации действительности — это истолкование множества беспорядочных внешних сигналов, говорящих нам кто мы такие. Здесь очень высока возможность конфликтов внутри уровней и между ними. Психическим механизмам приходится одновременно иметь дело с внутренней потребностью человека в самоуважении и непрерывным потоком информации извне, атакующим его представление о самом себе. В результате информация течет между разными уровнями личности по сложному руслу. Пока она крутится в этом водовороте, какие-то ее части разрастаются а какие-то уменьшаются, что-то отрицается вообще, а что-то меняется почти до неузнаваемости. Затем результат снова попадает в водоворот и этот процесс но повторяется снова и снова в попытке примирить то, что есть, с тем чего бы нам хотелось (См. рис. 81).</p>
    <p>В результате этого необычайно сложного процесса общее представление о том, «кто я такой» интегрируется с остальной мысленной структурой и содержит, для каждого из нас, большое количество нерешенных и, возможно неразрешимых противоречий. Безусловно, это один из основных источников того динамического напряжения, которое так свойственно человеческим существам. Из этого противоречия между внутренним и внешним образами того кто мы такие, рождаются те стремления и цели, которые делают каждого из нас единственным в своем роде. Парадоксальным образом, именно наша общность — то, что все мы обладаем самосознанием — ведет к удивительному разнообразию того, как мы усваиваем информацию о самых разных вещах и является ведущей силой в создании разных индивидуальностей.</p>
    <subtitle>Теорема Гёделя и другие дисциплины</subtitle>
    <p>Кажется естественным проводить параллели между людьми и достаточно сложными формальными системами, которые, как и люди, обладают неким «самосознанием». Теорема Геделя показывает, что в непротиворечивых формальных системах, способных к автореференции, есть фундаментальные ограничения. Можно ли обобщить этот вывод? Существует ли например «Теорема Геделя в психологии»?</p>
    <p>Если использовать теорему Геделя как метафору и источник вдохновения вместо того, чтобы пытаться дословно перевести ее на язык психологии, возможно, что она сможет подсказать новые истины в психологии и других областях. Но пытаться прямолинейно переводить ее на язык других дисциплин и считать что она действительна и там, было бы ошибкой. Неверно было бы думать что то, что было тщательнейшим образом разработано в математической логике можно без изменений пересадить на совершенно иную почву других дисциплин.</p>
    <subtitle>Интроспекция и душевные заболевания: проблема типа Гёделевой </subtitle>
    <p>Мне кажется, что перевод теоремы Гёделя в другие области может навести нас на новые идеи, если мы договоримся заранее о том, что переводы — только метафоры и не должны пониматься дословно. С подобной оговоркой я вижу две основных аналогии, соотносящие Теорему Гёделя с человеческим мышлением. Одна из них касается проблемы размышлений о собственной нормальности. Каким образом вы можете решить, что вы не сумасшедший? Это — настоящая Странная Петля. Как только вы начинаете сомневаться в собственном душевном здоровье, то можете оказаться во все убыстряющемся водовороте самоисполняющихся пророчеств (хотя этот процесс вовсе не неизбежен). Известно, что сумасшедшие интерпретируют мир с помощью странной, но последовательной логики; откуда вы знаете, «странная» ваша собственная логика или нет, если можете судить об этом только с помощью той же самой логики? Я не знаю ответа на этот вопрос. Это напоминает мне о второй Теореме Гёделя, из которой следует, что противоречивы только те версии формальной теории чисел, которые утверждают собственную непротиворечивость.</p>
    <subtitle>Можем ли мы понять собственный разум или мозг?</subtitle>
    <p>Другая аналогия с Теоремой Гёделя, которая кажется мне интересной, намекает на то, что мы не можем полностью понять собственного разума/мозга. Эта идея настолько сложна и нагружена ассоциациями на многих уровнях, что обсуждать ее надо с осторожностью. Что означает «понять собственный разум/мозг»? Это может означать общее ощущение того, как они работают, подобно тому, как автомеханик интуитивно ощущает, как работает мотор. Это может означать полное объяснение того, почему люди поступают так, а не иначе. Это может означать полное понимание физической структуры собственного мозга на всех его уровнях. Это может означать, что в некоей книге или на компьютере у нас есть подробная диаграмма устройства мозга. Это может означать точное знание того, что происходит в нашем мозгу на нейронном уровне в любой момент — возбуждение каждого нейрона, синаптические изменения и так далее. Это может означать создание программы, способной пройти тест Тюринга. Это может означать такое полное знание себя, что понятия подсознательного и интуитивного теряют смысл, поскольку становятся открыты взгляду. Это может означать также любую комбинацию из вышеприведенных вещей.</p>
    <p>Какое из этих самоотражений более всего напоминает Теорему Гёделя? Затрудняюсь ответить. Некоторые из них довольно глупы. Например, идея детального наблюдения за состоянием собственного мозга — ни что иное, как беспочвенная фантазия, абсурдное и неинтересное предположение; когда Теорема Гёделя говорит нам, что это невозможно, это отнюдь не является для нас неожиданностью. С другой стороны, извечное стремление человека глубже познать самого себя (назовем это «пониманием собственной психической структуры») кажется естественным. Но нет ли и здесь некоей Гёделевой петли, ограничивающей глубину возможного проникновения в собственную психику? Мы не можем увидеть своими глазами собственное лицо; не разумно ли ожидать, что мы также окажемся не в состоянии полностью отразить собственную психическую структуру в тех символах, которые ее составляют?</p>
    <p>Как ограничительные Теории метаматематики, так и теория вычислений говорят, что, как только возможность представлять собственную структуру достигает некоей критической точки, то пиши пропало — это гарантия того, что вы никогда не сможете представить себя полностью. Теорема Гёделя о неполноте, Теорема Черча о неразрешимости, Теорема остановки Тюринга, Теорема Тарского об истине — все они чем-то напоминают старинные сказки, предупреждающие читателя о том, что «поиск самопознания — это путешествие, которое… обречено быть неполным, не может быть изображено ни на каких картах, никогда не остановится и не сможет быть описано.»</p>
    <p>Но имеют ли эти ограничительные теоремы какое-нибудь отношение к людям? Об этом можно рассуждать так. Либо я непротиворечив, либо я противоречив. (Последнее гораздо вероятнее, но, для полноты картины, я рассмотрю обе возможности.) Если я непротиворечив, этому могут быть два объяснения. (1) Я подобен патефону «низкого качества»: мое понимание самого себя находится ниже некоего критического порога. В данном случае, я неполон по определению. (2) Я подобен патефону «высокого качества», мое понимание себя самого достигло критического порога, за которым становится приложима метафорическая аналогия ограничительных Теорем; таким образом, мое самопознание саморазрушается Гёделевым способом, и поэтому я неполон. Случаи (1) и (2) основаны на предположении, что я стопроцентно непротиворечив — маловероятное положение дел. Скорее всего, я противоречив, — но это еще хуже, поскольку означает, что во мне есть противоречия; как я смогу когда-либо это понять?</p>
    <p>Противоречив человек или нет, он обречен вечно размышлять над загадкой собственной личности. Скорее всего, мы все противоречивы. Мир слишком сложен, чтобы позволить человеку роскошь примирить между собой все его убеждения. Напряжение и неразбериха важны в мире, где часто приходится быстро принимать решения Мигель де Унамуно однажды сказал: «Если кто-то никогда не противоречит сам себе, скорее всего, это потому, что он вообще никогда ничего не говорит.» Я сказал бы, что мы все находимся в том же положении, как тот мастер дзена, который, высказав подряд несколько противоречивых суждений, сказал сбитому с толку Доко: «Я сам себя не понимаю.»</p>
    <subtitle>Теорема Гёделя и личное несуществование</subtitle>
    <p>Наверное, самое большое противоречие нашей жизни, то, которое труднее всего понять, — это знание того, что было время, когда нас не было, и придет время, когда нас не будет. На одном уровне, когда мы «выходим из себя» и видим себя как «одно из человеческих существ», этот факт имеет смысл. Но на другом, более глубоком уровне, личное несуществование совершенно бессмысленно. Все, что мы знаем, находится у нас в мозгу, и мы не можем понять, как это все может отсутствовать во вселенной. Это основная и неоспоримая тайна жизни; возможно, что это — лучшая метафорическая аналогия Теоремы Гёделя. Когда мы пытаемся вообразить собственное несуществование, нам приходится выйти из себя и отобразить себя на кого-то другого. Мы пытаемся убедить самих себя, что можем внести внутрь чужие представления о нас, примерно так же, как ТТЧ «верит», что ей удается отразить внутри себя собственную мета-теорию. Однако ТТЧ содержит собственную мета-теорию не целиком, а только до определенного предела. Что касается нас, то мы можем только воображать, что вышли из себя, мы никогда не в состоянии действительно это сделать, так же, как Эшеровский дракон не может вырваться из своей родной двухмерной плоскости в трехмерный мир. В любом случае, это противоречие настолько велико, что обычно мы просто-напросто игнорируем всю эту путаницу, поскольку попытки в ней разобраться ни к чему не приводят.</p>
    <p>Последователи дзена, с другой стороны, упиваются этой противоречивостью. Снова и снова они встречаются с конфликтом между восточным представлением о том, что «мир и я — одно целое, поэтому понятие моего несуществования само по себе противоречиво» (моя формулировка, наверняка, слишком западная — прошу прощения у дзен-буддистов) и западным представлением: «Я — только часть мира; я умру, но мир будет жить и после меня.»</p>
    <subtitle>Наука и дуализм</subtitle>
    <p>Науку часто критикуют за то, что она слишком «западна» или «дуалистична» — то есть проникнута дихотомией между субъектом и объектом, наблюдателем и наблюдаемым. Действительно, вплоть до нашего столетия наука занималась только вещами, которые могли быть легко отличимы от человека, — например, кислород, углерод, свет и тепло, ускорение и орбиты и так далее. Эта фаза развития была необходимой прелюдией к более современной фазе, в которой объектом исследований явилась сама жизнь. Шаг за шагом «западная» наука неизбежно движется к изучению человеческого разума — иными словами, разума самого наблюдателя. В настоящий момент в этом лидируют исследования по Искусственному Интеллекту. До появления ИИ в науке произошли два события, позволяющие до некоторой степени предвидеть последствия смешения субъекта и объекта. Одним из них была революция в квантовой механике; она породила эпистемиологические проблемы, касающиеся влияния наблюдателя на наблюдаемое. Другим было смешение объекта и субъекта в метаматематике, начавшееся с Теоремы Гёделя и присутствующее во всех ограничительных Теоремах, о которых мы говорили. Возможно, что после ИИ наступит очередь самоприложения науки — она начнет изучать саму себя. Это иной способ смешения субъекта и объекта, может быть, даже более запутанный, чем люди, изучающие собственный мозг.</p>
    <p>Кстати, интересно заметить, что все результаты, зависящие от слияния субъекта с объектом, оказываются ограничительными. Кроме ограничительных Теорем, сюда относится принцип неопределенности Хайзенберга, утверждающий, что измерение некоей величины делает невозможным измерение другой величины, связанной с первой. Я не знаю, почему все эти результаты получаются ограничительными. Читатель может понимать это, как хочет.</p>
    <subtitle>Символ и объект в современной музыке и живописи</subtitle>
    <p>Дихотомия субъекта и объекта — близкая родственница дихотомии символа и объекта, которая была глубоко изучена Людвигом Витгенштейном в начале этого столетия. Позже для обозначения этого различия были приняты термины «использование» и «упоминание». Квайн и другие подробно описали отношение между знаками и тем, что они обозначают. Но эта глубокая и абстрактная тема занимала не только философов. В нашем столетии как музыка, так и изобразительное искусство испытали кризис, отразивший глубокий интерес к этой проблеме. Музыка и живопись традиционно выражали идеи с помощью некоего набора «символов» (зрительные образы, аккорды, ритмы и тому подобное), сейчас, однако, появилась тенденция исследовать способность искусства не <emphasis>выражать</emphasis>, а просто <emphasis>быть</emphasis>. Например, быть пятнами краски или чистыми звуками, лишенными всякого символического значения.</p>
    <p>В частности, на музыку оказал большое влияние Джон Кэйдж со своим новым, напоминающим дзен-буддизм, подходом к звуку. Многие из его сочинений показывают презрение к «использованию» звуков (то есть использованию звуков для передачи эмоциональных состояний) и удовольствие от «упоминания» звуков (то есть создания произвольных комбинаций звуков, не пользуясь заранее установленным кодом, с помощью которого слушатель мог бы расшифровать некое послание). Типичным примером такой композиции является «Воображаемый пейзаж # 4», пьеса для нескольких радио, которую я описал в главе VI. Возможно, что я несправедлив к Кэйджу но мне кажется что его основной целью было привнесение в музыку бессмысленности и наделение значением самой этой бессмысленности. Алеаторная музыка — типичный шаг в этом направлении. Многие современные композиторы последовали за Кэйджем но немногие из них были так же оригинальны. В пьесе Анны Локвуд под названием «Горящий рояль» имитируется звук лопающихся струн, для чего они натягиваются как можно туже, в пьесе Ламонте Юнга источником шума является рояль, который возят туда-сюда по сцене и сталкивают с препятствиями.</p>
    <p>В искусстве нашего столетия было множество подобных судорог. Сперва художники отказались от представления действительности, что было по-настоящему революционным шагом — началом абстрактного искусства. Постепенный переход от реалистического представления к чисто абстрактным схемам можно видеть в работах Пьета Мондриана. После того, как мир привык к нерепрезентативному искусству, родился сюрреализм Это был странный поворот, что-то вроде нео-классицизма в музыке, крайне репрезентативное искусство было здесь перевернуто с ног на голову и использовано с совершенно иной целью, чтобы шокировать, сбить с толку и удивить. Школа сюрреализма была основана Андрэ Бретоном и находилась, в основном, во Франции, среди самых влиятельных ее последователей были Дали, Магритт, де Чирико и Тангуй.</p>
    <subtitle>Семантические иллюзии Магритта</subtitle>
    <p>Из этих художников наиболее чувствующим загадку субъекта и объекта был Магритт (для меня эта загадка является продолжением различия между использованием и упоминанием). Его картины поражают именно этим, хотя зрители обычно не выражают своих впечатлений в таких терминах. Взгляните, например, на странную вариацию на тему натюрморта под названием «Здравый смысл» (рис. 137).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_164.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 137. Рене Магритт. «Здравый смысл» (1945-1946). </emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Блюдо, полное фруктов — то, что обычно изображается на натюрморте, — здесь стоит на чистом холсте. Конфликт между символом и реальностью велик. Но ирония на этом не кончается, поскольку все это, разумеется, всего лишь картина, — а именно, натюрморт с нестандартным сюжетом.</p>
    <p>Серия картин Магритта, представляющих трубку, одновременно очаровывает и приводит в замешательство. Взгляните, например, на «Две тайны» (рис. 138). Внутренний фрагмент картины говорит вам, что символы и трубки различны. Затем ваш взгляд переходит к «настоящей» трубке, плавающей в воздухе. Вы воспринимаете ее, как настоящую, в то время как другая трубка — только символ. Но, разумеется, это совершенно неверно: обе они написаны на плоской поверхности. Идея, что одна из трубок — «картина с двойным вложением» и поэтому в каком-то смысле «менее реальна,» совершенно ошибочна. Вы были одурачены уже в тот момент, когда, приняв изображение за реальность, решили «войти в комнату». Будучи последовательным в вашей доверчивости, вы должны теперь спуститься еще одним уровнем ниже и спутать с реальностью изображение-внутри-изображения. Единственный способ не быть затянутым внутрь иллюзии заключается в том, чтобы видеть обе трубки лишь как цветные пятна на поверхности, отстоящей от вашего носа на насколько сантиметров. Только тогда вы сможете по-настоящему оценить полное значение послания «Ceci n'est pas une pipe» (Это не трубка) — но, к несчастью, в тот самый момент, когда трубки превращаются в цветные пятна на холсте, то же самое происходит с надписью, которая, таким образом, теряет смысл! Иными словами, в этот момент словесное сообщение на картине саморазрушается самым что ни на есть Гёделевым образом.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_165.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 138. Рене Магритт. «Две тайны» (1966). </emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Картина «Воздух и песня» достигает того же эффекта, как и «Две тайны», но делает это на одном уровне вместо двух. Мои рисунки «Дымовой сигнал» и «Сон о трубке» (рис. 139 и 140) — вариации на тему Магритта. Попытайтесь смотреть на «Дымовой сигнал» в течение некоторого времени. Вскоре вы различите скрытое послание «Ceci n'est pas un message» (Это не сообщение). Таким образом, если вы находите сообщение, оно отрицает само себя — а если вы его не находите, то вообще не понимаете картины. Благодаря своему косвенному «саморазрушению», оба мои рисунка могут быть приблизительно отображены на Гёделево высказывание G.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_166.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 139. Дымовой сигнал. (Рисунок автора.) </emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Классическим примером смешения «использования» с «упоминанием» может служить изображение на картине палитры. В то время как эта нарисованная палитра — иллюзия, созданная искусством художника, краски на ней — самые настоящие мазки краски с его палитры. Краска здесь представляет саму себя и ничего больше. В «Доне Джованни» Моцарт исследовал родственный прием, включив в партитуру звуки настраивающегося оркестра. Таким же образом, если я хочу, чтобы буква 'я' играла роль самой себя (а не символизировала меня), то включаю 'я' в свой текст; в таком случае, я заключаю 'я' в кавычки. У меня получается “я“ (не "я" и не '''я'''). Понимаете?</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_167.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 140. Сон о трубке (Рисунок автора.) </emphasis></p>
    <empty-line/>
    <empty-line/>
    <subtitle>Код современного искусства</subtitle>
    <p>Множество влияний, которые вряд ли возможно охарактеризовать полностью, привели к дальнейшему исследованию искусством дуализма между символом и объектом. Нет сомнения в том, что Джон Кэйдж с его интересом к дзен-буддизму оказал большое влияние не только на музыку, но и на живопись. Его друзья Джаспер Джонс и Роберт Раушенберг исследовали различие между символами и объектами, используя для этого в качестве символов сами объекты, — или, наоборот, используя символы как объекты сами по себе. Все эти усилия, возможно, были направлены на то, чтобы опровергнуть мнение, что искусство стоит в стороне от действительности и говорит на «коде», который зритель должен затем интерпретировать. Идея заключалась в том, чтобы исключить интерпретацию и позволить обнаженному предмету просто быть — и точка. (Эта «точка» — забавный пример смешения различия между использованием и упоминанием.) Однако если их намерение было таково, то можно считать, что оно с треском провалилось.</p>
    <p>Когда некий предмет находится на выставке или именуется «произведением искусства», он приобретает ореол глубокого внутреннего значения, даже если при этом зрителей <emphasis>попросили</emphasis> этого значения не доискиваться. Более того, чем настойчивее зрителей просят не искать в произведениях никакого скрытого смысла, тем больше смысла они там находят. В конце концов, если деревянный ящик, стоящий на полу музея, всего-навсего деревянный ящик на полу музея, то почему уборщица не вынесет его на помойку? Почему к нему привязана этикетка с именем художника? Почему этот художник хочет удалить из искусства всякую тайну? Почему пятно грязи на передней стенке ящика не несет подписи художника? Не розыгрыш ли все это? Интересно, кто сошел с ума я или художники? Все новые и новые вопросы приходят в голову зрителю — он не может этого избежать Это так называемый «эффект рамы», который автоматически создается Искусством. Рождение вопросов в голове любопытного зрителя предотвратить невозможно.</p>
    <p>Разумеется, если его целью является постепенное внушение дзен-буддистского восприятия мира как свободного от категорий и значений, то такое искусство — как и рассуждения по поводу дзена — пытается послужить катализатором, вдохновляющим зрителя на более глубокое ознакомление с философией, отрицающей «внутренние значения» и объемлющей мир как одно целое. В таком случае, оно не достигает этой цели немедленно, так как зрители все равно размышляют о его значении; но, в конце концов, некоторые из них могут обратиться к источникам этого искусства, и тогда его цель будет достигнута. Но в любом случае неверно, что здесь нет никакого кода, с помощью которого идеи передаются зрителю. На самом деле, этот код весьма сложен и включает сведения об отсутствии кодов и тому подобное — то есть он является отчасти кодом, отчасти мета-кодом и так далее. Сообщения, которые передают самые «дзен-буддистские» предметы искусства, представляют из себя Запутанную Иерархию; может быть, поэтому многие находят современное искусство таким непонятным.</p>
    <subtitle>Еще раз об изме</subtitle>
    <p>Во главе движения, пытавшегося стереть границы между искусством и природой, стоял Кэйдж. Он считал, что в музыке все звуки равны — нечто вроде акустической демократии. Тишина точно так же важна, как и звук, и случайные звуки ничем не хуже организованных. Леонард Мейер в своей книге «Музыка, искусство и идеи» (Leonard В. Meyer. «Music, Art and Ideas») называет это движение в музыке «трансцендентализмом» и утверждает:</p>
    <cite>
     <p>Если различие между искусством и природой ошибочно, то эстетическая оценка неважна. Фортепианная соната достойна оценки не более, чем камень, буря или морская звезда. «Категорические суждения, такие, как правильно и неправильно прекрасно или уродливо, типичные для рационалистского мышления тональной эстетики» — пишет Люциано Берио (современный композитор), — «уже не годятся для понимания того, как сегодняшний композитор работает над слышимыми формами и музыкальным действием».</p>
    </cite>
    <p>Затем Мейер продолжает, описывая философскую позицию трансцендентализма:</p>
    <cite>
     <p>все вещи во времени и пространстве сложнейшим образом переплетены друг с другом. Любые деления, классификации или типы организации, открытые нами во вселенной, чисто случайны. Мир — это сложное, непрерывное, единое событие.<a l:href="#n_88" type="note">[88]</a> (Эхо дзена!)</p>
    </cite>
    <p> Мне кажется, что «трансцендентализм» — слишком громоздкое название для этого движения. Я предпочитаю называть его просто «измом». Будучи суффиксом без корня, это напоминает идеологию без идей, — что, скорее всего, так и есть, как бы мы ее не интерпретировали. Поскольку «изм» включает в себя все, что угодно, это название сюда отлично подходит. В «изме» слово «is» (есть) наполовину используется, наполовину упоминается; что может быть более подходящим? Изм — это дух дзена в искусстве. Так же, как основная задача дзена — сорвать маску с самого себя, основная задача искусства нашего столетия, как кажется, — это найти ответ на вопрос, что такое искусство. Все его метания — поиски самого себя.</p>
    <p>Итак, конфликт между использованием и упоминанием, доведенный до крайности, превращается в философскую проблему дуализма символа и объекта, что связывает его с тайной разума. Магритт писал о своей картине «Человеческое состояние I» (Рис. 141):</p>
    <cite>
     <p>Я расположил перед окном картину, видимую из комнаты, на которой была изображена именно часть пейзажа, скрытая картиной. Таким образом дерево на картине скрывало от взгляда дерево, расположенное за ним, вне комнаты. При этом в голове зрителя дерево существовало одновременно в комнате (как часть картины) и снаружи (как часть настоящего пейзажа). Именно так мы видим мир мы думаем, что он вне нас, хотя он — только наше мысленное представление о нем, возникающее внутри нас.<a l:href="#n_89" type="note">[89]</a></p>
    </cite>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_168.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 141. Рене Магритт. Человеческое состояние I (1933). </emphasis></p>
    <subtitle>Понимание разума</subtitle>
    <p>Сначала многозначительными образами своего рисунка и затем прямым текстом Магритт говорит о связи между двумя вопросами: «Как работают символы?» и «Как работает наш разум?» Кроме того, он возвращает нас к поставленному ранее вопросу. «Можем ли мы надеяться когда-либо понять собственный мозг и разум?»</p>
    <p>Или же какое-то удивительное и дьявольское построение, подобное Гёделеву, не позволит нам проникнуть в эту тайну? Если принять достаточно разумное определение того, что такое «понимание», то я не вижу никаких Геделевых препятствий к постепенному пониманию сути нашего разума. Например, мне кажется вполне разумным желание понять общий принцип работы мозга, так же, как мы понимаем общий принцип работы автомобильного мотора. Это совсем не то, что пытаться понять любой отдельный мозг во всех деталях, — и, тем более, пытаться проделать это с собственным мозгом! Я не вижу никакой связи между Теоремой Гёделя, даже в самой приблизительной интерпретации, и возможностью выполнения этого проекта. Мне кажется, что Теорема Гёделя не накладывает никаких ограничений на нашу способность формулировать и проверять общие механизмы мыслительных процессов, происходящих в нервных клетках. По моему мнению, Теорема Гёделя не противоречит созданию компьютеров (или их преемников), которые смогут манипулировать символами примерно с тем же успехом, как и мозг. Совершенно иное дело — пытаться воспроизвести в программе определенный человеческий мозг, однако создание разумных программ вообще — это более скромная цель Теорема Гёделя запрещает воспроизводство нашего уровня разума с помощью программ не более, чем она запрещает воспроизводство нашего уровня разума с помощью передачи наследственной информации в ДНК. В главе XVI мы видели, как именно замечательный Гёделев механизм — Странная Петля белков и ДНК — делает возможной передачу разума.</p>
    <p>Значит ли это, что Теорема Гёделя не привносит ничего нового в наши размышления о собственном разуме? Мне кажется, что это не так, — некая связь здесь есть, но не в том мистическом и ограничительном смысле, как считают некоторые. Думаю, что процесс понимания Гёделева доказательства с его произвольными кодами, сложными изоморфизмами, высоким и низким уровнями интерпретации и способностью к самоотражению может обогатить наше представление о символах и их обработке, что, в свою очередь, может развить наше интуитивное понимание мыслительных структур на разных уровнях.</p>
    <subtitle>Случайная необъяснимость разума?</subtitle>
    <p>Прежде чем предложить философски интригующее «приложение» Гёделева доказательства, я хочу упомянуть об идее «случайной необъяснимости» разума. Вот в чем она состоит. Может быть, наши мозги, в отличие от автомобильных моторов, представляют собой упрямые и необъяснимые системы, разложить которые никак невозможно. В данной момент мы не знаем, уступит ли мозг нашим усилиям разделить его на уровни, каждый из которых сможет быть объяснен в терминах низших уровней, или же он сорвет все наши попытки его проанализировать.</p>
    <p>Но даже если мы и потерпим неудачу в попытке понять самих себя, за этим вовсе не обязательно должна стоять теорема Гёделя. Может быть, наш мозг по чистой случайности слишком слаб для этого. Подумайте, например, о скромном жирафе. Очевидно, что его мозг — намного ниже уровня, необходимого для понимания себя. Тем не менее, он очень похож на наш мозг! Действительно, мозги горилл, эму и бабуинов — и даже мозги черепах или неизвестных существ, намного умнее нас, — действуют, скорее всего, по примерно одинаковому принципу. Жирафы могут находиться намного ниже уровня, необходимого для понимания того, как эти правила сочетаются, чтобы произвести качества разума. Люди могут стоять ближе к этому уровню — чуть-чуть ниже или даже чуть-чуть выше критического порога понимания. Но в этом может не быть никакой принципиальной причины типа Гёделевой, по которой качества разума были бы необъяснимы, — они могут быть вполне понятны существам, стоящим на более высокой ступени развития.</p>
    <subtitle>Неразрешимость неотделима от точки зрения высшего уровня</subtitle>
    <p>Исключив пессимистическое понятие о врожденной необъяснимости нашего мозга, посмотрим, какие идеи может нам предложить доказательство Гёделя в отношении объяснения нашего мозга/разума. Оно дает нам понять, что взгляд на систему с точки зрения высшего уровня может позволить понять то, что на низших уровнях кажется совершенно необъяснимым. Я имею в виду следующее. Предположим, что в качестве строчки ТТЧ вам дали высказывание Гёделя G. Представьте, что вам при этом ничего не известно о Гёделевой нумерации. Вы должны ответить на вопрос: «Почему эта строчка — не теорема ТТЧ?»</p>
    <p> Вы уже хорошо знакомы с подобными вопросами; например, если бы такой вопрос был задан вам о строчке S0=0, вы ответили бы без труда: «<emphasis>Потому что теоремой является ее отрицание</emphasis>, ~S0=0.» Этот факт вместе с вашим знанием о непротиворечивости ТТЧ объясняет, почему данная строчка — не теорема. Это то, что я называю объяснением «на уровне ТТЧ». Обратите внимание, насколько оно отличается от объяснения того, почему MU — не теорема системы MIU, первое объяснение дано в режиме М, второе — в режиме I.</p>
    <p>А как насчет G? Объяснение на уровне ТТЧ, сработавшее для строчки S0=0, для G не работает, поскольку ~G теоремой <emphasis>не</emphasis> является. Человек, не имеющий общего представления о ТТЧ, не поймет, почему он не может вывести G, следуя правилам, — ведь в G, как в арифметическом высказывании, нет никаких ошибок! Когда G превращено в универсально квантифицированную строчку, в ТТЧ может быть выведено любое высказывание, полученное из него путем подстановки символов чисел вместо переменных. Единственный способ объяснить нетеоремность G заключается в использовании Гёделевой нумерации и взгляде на ТТЧ с совершенно иного уровня. Дело тут не в том, что в ТТЧ объяснение написать слишком сложно, — это просто невозможно. Подобного объяснения в ТТЧ в принципе не существует. На высшем уровне есть некие возможности, которыми ТТЧ не обладает. Нетереомность ТТЧ, если можно так выразиться, является <emphasis>фактом высшего уровня</emphasis>. У меня есть подозрение, что это верно для <emphasis>всех</emphasis> неразрешимых суждений — иными словами, любое неразрешимое суждение является ни чем иным, как Гёделевым высказыванием, утверждающим собственную нетеоремность в некоей системе с помощью какого-либа кода.</p>
    <subtitle>Сознание как явление высшего уровня</subtitle>
    <p>В этом смысле, Гёделево доказательство наводит на мысль — хотя ни в коем случае ее не доказывает! — что может существовать некий высший уровень, на котором можно рассматривать разум/мозг. На этом уровне могут существовать понятия, отсутствующие на низших уровнях. Это значит, что там можно было бы легко объяснить те факты, которые на низшем уровне объяснить <emphasis>невозможно</emphasis>. Какими бы длинными и громоздкими ни были высказывания низшего уровня, они не смогут объяснить данного явления. Это аналогично тому факту, что, выводя одну за другой деривации в ТТЧ, какими бы длинными и громоздкими они ни получались, вы никогда не сможете вывести G, несмотря на то, что на высшем уровне вы легко замечаете, что G истинно.</p>
    <p>В чем могут заключаться эти понятия высшего уровня? Ученые и гуманисты, сторонники холизма и наличия души, давно уже предположили, что <emphasis>сознание</emphasis> невозможно объяснить в терминах составляющих мозга, — так что это, по крайней мере, один кандидат. Кроме того, существует загадочное понятие <emphasis>свободной воли</emphasis>. Возможно, что эти качества появляются «неожиданно», в том смысле, что психология не в состоянии объяснить их возникновения. Но важно понять, что, руководствуясь доказательством Гёделя в формировании этих смелых гипотез, мы должны довести аналогию до конца. В частности, необходимо помнить, что нетеоремность G <emphasis>имеет</emphasis> объяснение, — это вовсе не тайна! Это объяснение опирается не только на понимание отдельного уровня, но и того, как этот уровень отражает свой мета-уровень и какие от этого получаются последствия. Если наша аналогия правильна, то «неожиданные» явления могут быть объяснены в терминах отношений между различными уровнями в разумных системах.</p>
    <subtitle>Странные Петли в сердце разума</subtitle>
    <p>Я убежден в том, что объяснение «неожиданно» возникающих в наших мозгах явлений — идей, надежд, образов, аналогий и, наконец, сознания и свободной воли — основаны на некоем типе Странных Петель, то есть такого взаимодействия между уровнями, при котором высший уровень воздействует на низший уровень, будучи в то же время сам определен этим низшим уровнем. Иными словами, это самоусиливающий «резонанс» между различными уровнями — нечто вроде суждения Хенкина, которое становится доказуемым, только утверждая свою доказуемость. Индивидуальность рождается в тот момент, когда она становится способна отразить саму себя.</p>
    <p>Это не должно быть понято как антиредукционистское утверждение. Я хочу сказать лишь то, что редукционистское объяснение разума, <emphasis>чтобы быть понятым</emphasis>, должно содержать такие «гибкие» понятия как уровни, отображение и значение. В принципе, я не сомневаюсь, что теоретически может существовать полностью редукционистское, но непостижимое объяснение мозга; проблема заключается в том, как перевести его на понятный нам язык. Безусловно, нам не нужно описания в терминах позиций и моментов частиц: мы хотим иметь описание, соотносящее нейронную активность с «сигналами» (явлениями промежуточного уровня), а сигналы, в свою очередь, — с «символами» и «подсистемами», включая предполагаемый «само-символ». Перевод с языка низших уровней физиологической аппаратуры на язык высших уровней психологических программ аналогичен переводу численно-теоретических суждений в суждения метаматематики. Вспомните, что именно скрещение уровней, возникающее в момент перевода, является причиной Гёделевой неполноты и самодоказующего характера суждения Хенкина. Я утверждаю, что именно это скрещение порождает наше почти неподдающееся анализу чувство индивидуальности.</p>
    <p>Чтобы понять мозг и разум во всей полноте, мы должны быть способны с легкостью переходить от одного уровня к другому. Кроме того, мы должны будем принять существование нескольких типов «причинности», то есть того, как явления на одном уровне описания могут быть причиной явлений на других уровнях. Иногда мы будем говорить, что явление А является «причиной» явления Б просто потому, что одно из них — перевод второго в термины иного уровня. Иногда слово «причина» будет употребляться в обычном смысле — физическая причина. Оба типа причинности — и, возможно, какие-либо еще — должны быть приняты в любом объяснении разума, поскольку мы должны будем согласиться с тем, что в Запутанной Иерархии разума причины могут распространяться как снизу вверх, так и сверху вниз — так же, как и в схеме Центральной Догмы.</p>
    <cite>
     <p>В моей гипотетической модели мозга сознание представлено как весьма реальная действующая сила, влияющая на события. Оно занимает важное место в причинно-следственной связи событий и в цепи команд, управляющих мозговыми процессами, где сознание появляется в качестве активной силы… Выражаясь проще, все сводится к тому, кто главенствует среди множества причинных сил, населяющих наш мозг. Иными словами, дело идет об установлении иерархии внутричерепных сил контроля. Под черепной коробкой живет множество различных причинных сил; более того, там существуют силы внутри сил внутри сил. как ни в каком другом известном нам пространстве размером в половину кубического фута вселенной.</p>
     <p>Короче говоря, продолжая взбираться наверх в иерархии команд в мозгу, на самом верху мы находим общие организующие силы и динамические качества крупных возбужденных структур мозга, соответствующих мысленным состояниям или психической активности. Близко к вершине этой системы команд в мозгу мы находим идеи. В отличие от шимпанзе, у человека есть идеи и идеалы. В этой модели сила причинности которой обладает идея или идеал, так же реальна как молекула, клетка или нервный импульс. Одни идеи порождают другие и помогают их эволюции. Они взаимодействуют между собой и с другими мысленными силами в одном и том же мозгу, в соседних мозгах и, благодаря глобальной системе коммуникаций в далеких, иностранных мозгах. Кроме этого, они также взаимодействуют с внешним миром; общим результатом всех этих взаимодействий является гигантский скачок в эволюции, подобного которому история еще не знала, включая сюда возникновение живой клетки.<a l:href="#n_90" type="note">[90]</a></p>
    </cite>
    <p>Известно, что между двумя языками, субъективным и объективным, большая разница. Например, «субъективное» чувство красного и «объективная» длина волны, соответствующая красному цвету. Многим людям эти языки кажутся в принципе несовместимыми. Я так не считаю. Мне кажется, они не более несовместимы, чем два восприятия Эшеровских рисующих рук. «изнутри системы», где руки рисуют одна другую, и извне, где Эшер рисует обе руки. Субъективное ощущение красного появляется благодаря самосознанию в мозгу; объективная длина волны соответствует взгляду извне системы. Хотя никому не удастся выйти из системы настолько, чтобы увидеть «всю картину разом», мы не должны забывать, что такая картина существует. Необходимо помнить, что все это вызвано к жизни физическими законами, глубоко-глубоко в нейронных закоулках и трещинках, куда не достигают наши «зонды», запущенные с высшего уровня наблюдения.</p>
    <subtitle>Символ самого себя и свободная воля</subtitle>
    <p>В главе XII была высказана мысль, что то, что мы называем свободной волей, — это результат взаимодействия символа (или подсистемы) самого себя с другими символами в мозгу. Если согласиться с тем, что символы — это явления высшего порядка, которые наделяются значениями, то можно попытаться объяснить связь между символом «Я» и остальными символами мозга. Чтобы рассмотреть вопрос о свободной воле в перспективе, его можно заменить вопросом, по моему мнению, эквивалентным, но выраженным в более нейтральных терминах. Вместо того, чтобы спрашивать: «Обладает ли система X свободной волей?» мы можем спросить: «Есть ли в системе X понятие выбора?» Думаю, что выяснение того, что мы имеем в виду, говоря, что некая механическая или биологическая система способна «выбирать», может многое прояснить в вопросе о свободной воле. Рассмотрим несколько различных систем, которые в разных обстоятельствах классифицируются нами как «способные к выбору» Из этих примеров станет ясно, что мы имеем в виду под этим выражением.</p>
    <p>В качестве парадигмы давайте возьмем следующие системы: шарик, скатывающийся с горки; карманный калькулятор, вычисляющий десятичную часть квадратного корня из двух; сложная компьютерная программа, отлично играющая в шахматы; робот в Т-образном лабиринте (лабиринт в форме буквы «Т», в одном из концов которого находится награда), человеческое существо перед сложной задачей.</p>
    <p>Прежде всего, рассмотрим скатывающийся с горы шарик. Выбирает ли он свой путь? Думаю, что все мы единогласно скажем, что нет, хотя никто из нас не способен предсказать даже короткий отрезок его пути. Нам кажется, что он не мог бы катиться по иному пути, поскольку его путь предопределен жесткими законами природы. В нашем мысленном блочном представлении о физике мы, разумеется, можем вообразить множество «возможных» путей шарика, по одному из которых шарик катится в действительности. Отсюда следует, что на некоем уровне нашего разума мы считаем, что шарик «выбрал» один из мириад мысленных путей; в то же время, на другом уровне мы инстинктивно понимаем, что мысленная физика — всего лишь вспомогательное средство для формирования нашего внутреннего представления о мире. Механизмы, вызывающие к жизни те или иные события действительности, не нуждаются в том, чтобы природа проходила через аналогичный процесс разработки возможных мысленных вариантов в некоей гипотетической вселенной («мозг Бога») и затем выбирала между ними. Таким образом, мы не должны называть этот процесс «выбором», хотя с практической точки зрения этот термин удобен, поскольку он вызывает множество ассоциаций.</p>
    <p>Как насчет калькулятора, запрограммированного на вычисление десятичной дроби корня из двух? Или шахматной программы? Можно сказать, что здесь мы имеем дело всего лишь с усложненными «шариками,» катящимися с усложненных горок. На деле, аргументы против выбора здесь еще сильнее, чем в предыдущем случае. Если вы попробуете повторить эксперимент с шариком, то, без сомнения, получите иные результаты: шарик покатится по новой дорожке. В то же время, сколько бы раз вы не включали калькулятор, вычисляющий квадратный корень из двух, результат всегда будет одинаковым. Кажется, что шарик выбирает иной путь, как бы аккуратно вы ни повторяли условия первого спуска, в то время как программа действует совершенно одинаково каждый раз.</p>
    <p>В случае сложных шахматных программ есть несколько возможностей. Если вы начнете вторую партию теми же ходами, что и первую, некоторые программы будут просто повторять свои ходы. Незаметно, чтобы они чему-нибудь учились или стремились к разнообразию. Другие программы имеют устройства, обеспечивающие некоторое разнообразие, но это делается чисто механически, а не по желанию программы. Параметры такой программы можно вернуть в начальное состояние, словно она играет в первый раз, и она опять будет повторять точно те же ходы. Существуют также программы, которые учатся на своих ошибках и меняют стратегию в зависимости от результата партии. Они не будут повторять ходов, если в первый раз эти ходы привели к проигрышу. Разумеется, и здесь можно «перевести часы назад», стерев все изменения в памяти, представляющие новое знание, так же, как можно было вернуть к нулю генератор произвольных чисел в предыдущем случае, — однако это было бы довольно недружелюбным поступком по отношению к машине. Кроме того, можно ли считать, что <emphasis>вы</emphasis> смогли бы изменить любое из <emphasis>ваших</emphasis> прошлых решений, если бы каждая деталь — включая, разумеется, ваш мозг — была бы возвращена к начальному состоянию их принятия?</p>
    <p>Но вернемся к вопросу о том, применимо ли сюда слово «выбор». Если программы — не более, чем «сложные шарики, скатывающиеся со сложных горок», то есть ли у них выбор? Конечно, ответ всегда будет субъективен, но я бы сказал, что сюда подходят те же соображения, как и в случае шарика. Однако должен добавить, что использование слова «выбор» здесь весьма привлекательно, хотя это слово и является только удобным сокращением. То, что шахматная программа, в отличие от шарика, заглядывает вперед и выбирает одну из ветвей сложного дерева возможностей, делает ее более похожей на одушевленное существо, чем на программу, вычисляющую квадратный корень из двойки. И все же здесь еще нет ни глубокого самосознания, ни чувства свободной воли.</p>
    <p>Теперь давайте вообразим робота, снабженного набором символов. Он помещается в Т-образный лабиринт. Вместо того, чтобы идти за поощрением, расположенным в одном из концов Т, робот запрограммирован таким образом, что он идет налево, когда следующая цифра корня из двойки четная, и направо, когда она нечетная. Робот умеет изменять ситуацию в своих символах таким образом, что может наблюдать за процессом решения. Если каждый раз, когда он приближается к развилке, спрашивать его: «Знаешь ли ты, куда ты сейчас повернешь?», — он будет отвечать «Нет.» Затем он должен будет включить процедуру «решение», вычисляющую следующую цифру квадратного корня из двойки, и затем принять решение. О внутреннем механизме принятия решения роботу ничего не известно — в его системе символов этот механизм выглядит как черный ящик, таинственным и, по-видимому, произвольным образом выдающий команды «направо» или «налево.» Если символы робота не способны установить связи между его решениями и чередованием четных и нечетных цифр в корне из двойки, бедняга будет недоумевать перед своим «выбором». Но можно ли сказать, что этот робот на самом деле что-либо выбирает? Поставьте себя на его место. Если бы вы находились в шарике, катящемся с горы, и могли бы наблюдать его путь, не имея никакой возможности на него повлиять, сказали бы вы, что шарик выбирает дорогу? Разумеется, нет. Если вы не можете повлиять на выбор пути, то совершенно все равно, существуют ли символы.</p>
    <p>Теперь мы модифицируем нашего робота, позволив символам — в том числе, символу его самого — влиять на его решения. Перед нами оказывается пример действующей по законам физики программы, которая гораздо ближе подходит к сути проблемы выбора, чем предыдущие примеры. Когда на сцену выходит блочное самовосприятие робота, мы можем идентифицировать себя с ним, поскольку сами действуем подобным образом. Это больше не похоже на вычисление квадратного корня из двойки, где никакие символы не влияли на результат. Однако, если бы мы взглянули на программу нашего робота на низшем уровне, то обнаружили бы, что она выглядит почти так же, как и программа для вычисления корня из двойки. Она выполняет команду за командой и результатом является «налево» или «направо». Но на высшем уровне мы видим, что в оценке ситуации и в принятии решения участвуют символы. Это коренным образом меняет наше восприятие программы. На этом этапе на сцену выходит <emphasis>значение</emphasis>, похожее на то, с каким имеет дело человеческий разум.</p>
    <subtitle>Водоворот Гёделя, где скрещиваются все уровни</subtitle>
    <p>Если некая внешняя сила теперь предложит роботу пойти налево («Л»), это предложение будет направлено в крутящуюся массу взаимодействующих символов. Там, как лодка, затянутая в водоворот, оно неизбежно окажется втянутым во взаимодействие с символом, представляющим самого робота. Здесь «Л» попадает в Запутанную Иерархию символов, где оно передается наверх и вниз. Само-символ не способен наблюдать за всеми внутренними процессами; таким образом, когда принято конечное решение — «Л», «П» или что-либо вне системы, — система не способна сказать, откуда оно взялось. В отличие от стандартной шахматной программы, которая не следит за собой и не знает, почему она выбирает тот или иной ход, эта программа имеет некоторое понятие о собственных идеях; однако она не может уследить за всеми деталями идущих в ней процессов. Не понимая их полностью, она воспринимает эти процессы интуитивно. Из этого равновесия между само-пониманием и само-непониманием рождается чувство свободной воли.</p>
    <p>Представьте, например, писателя, старающегося передать некие идеи, представленные набором образов у него в голове. Он не уверен, как эти образы ухитряются гармонично сочетаться в его воображении, и начинает экспериментировать, выражая вещи по-разному, пока не остановится на окончательном варианте. Знает ли он, почему выбрал именно этот вариант? Только приблизительно. Большая часть источников его решения, подобно айсбергу, находится глубоко под водой, невидимая глазу, — и он об этом знает. Или представьте себе программу-композитора. Ранее мы уже это обсуждали, спрашивая, когда можно будет назвать эту программу композитором, а не простым инструментом человеческого сочинителя. Возможно, что мы сможем согласиться с ее самостоятельностью, когда в программе появится самосознание, основанное на взаимодействии символов, и она достигнет равновесия между само-пониманием и само-непониманием. Неважно, если система действует по детерминистским законам, мы говорим, что она делает выбор, когда можем <emphasis>идентифицировать себя с описанием процессов, происходящих на высшем уровне работающей программы</emphasis>.</p>
    <p>На низшем уровне, уровне машинного языка, эта программа будет выглядеть точно так же, как любая другая, только на высшем, «блочном» уровне могут возникнуть такие качества, как «воля», «интуиция» и «творческие способности».</p>
    <p>Идея в том, что именно «водоворот» само-символа порождает запутанность и «Гедельность» мышления Меня иногда спрашивают:«Автореферентность — очень интересная и забавная штука, но действительно ли вы считаете, что в этом есть что-то серьезное?» Безусловно. Я думаю, что именно это окажется в сердце Искусственного Интеллекта и в фокусе всех усилий направленных на понимание того, как работает человеческий разум. Именно поэтому Гедель так органично вплетен в ткань моей книги.</p>
    <subtitle>Водоворот Эшера, где скрещиваются все уровни</subtitle>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_169.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 142. М. К. Эшер. Картинная галерея (литография, 1956). </emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Поразительно красивая и в то же время странно тревожащая иллюстрация «глаза» циклона, порожденного Запутанной Иерархией, дана нам Эшером в его «Картинной галерее» (рис. 142). На этой литографии изображена картинная галерея где стоит молодой человек, глядя на картину корабля в гавани небольшого городка, может быть, мальтийского, судя по архитектуре, с его башенками, куполами и плоскими каменными крышами, на одной из которых сидит на солнце мальчишка, а двумя этажами ниже какая-то женщина — может быть, мать этого мальчишки — глядит из окна квартиры, расположенной прямо над картинной галереей, где стоит молодой человек, глядя на картину корабля в гавани небольшого городка, может быть, мальтийского — Но что это!? Мы вернулись к тому же уровню, с которого начинали, хотя логически этого никак не могло случиться. Давайте нарисуем диаграмму того, что мы видим на этой картине (рис 143).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_170.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 143. Абстрактная диаграмма «Картинной галереи» М. К. Эшера.</emphasis></p>
    <p>На этой диаграмме показаны три вида включения. Галерея <emphasis>физически</emphasis> включена в город («включение»); город <emphasis>художественно</emphasis> включен в картину («изображение»); картина <emphasis>мысленно</emphasis> включена в человека («представление»). Хотя эта диаграмма может показаться точной, на самом деле она произвольна, поскольку произвольно количество показанных на ней уровней. Ниже представлен другой вариант верхней половины диаграммы (рис. 144):</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_171.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 144. Сокращенная версия предыдущей диаграммы.</emphasis></p>
    <p>Мы убрали уровень «города»; хотя концептуально он полезен, без него можно вполне обойтись. Рис. 144 выглядит так же, как диаграмма «Рисующих рук»: это двухступенчатая Странная Петля. Разделительные знаки произвольны, хотя и кажутся нам естественными. Это видно яснее из еще более сокращенной диаграммы «Картинной галереи»:</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_172.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 145. Дальнейшее сокращение рис. 143.</emphasis></p>
    <p>Парадокс картины выражен здесь в крайней форме. Но если картина «включена в саму себя», то молодой человек тоже включен сам в себя? На этот вопрос отвечает рис. 146.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_173.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 146. Другой способ сокращения рис. 143.</emphasis></p>
    <p>Здесь мы видим молодого человека «внутри самого себя», в том смысле, какой получается от соединения трех аспектов «внутренности». Эта диаграмма напоминает нам о парадоксе Эпименида с его одноступенчатой автореференцией, в то время как двухступенчатая диаграмма похожа на пару утверждений, каждое из которых ссылается на другое. Затянуть Петлю туже не удается, но можно ее ослабить, вводя любое количество промежуточных уровней, таких как «рама картины», «аркада» и «здание». Сделав так, мы получим многоступенчатые Странные Петли, диаграммы которых изоморфны «Водопаду» (рис. 5) или «Спуску и подъему» (рис. 6) Количество ступеней определяется нашим чувством того, что «естественно», что может варьироваться в зависимости от контекста, цели, или нашего настроения. В конечном итоге, восприятие уровней — это вопрос интуиции и художественного вкуса.</p>
    <p>Оказываются ли зрители, глядящие на «Картинную галерею,» затянутыми «в самих себя»? На самом деле, этого не происходит. Нам удается избежать этого водоворота благодаря тому, что мы находимся вне системы. Глядя на картину, мы видим то, что незаметно молодому человеку, — например, подпись Эшера «МСЕ» в центральном «слепом пятне». Хотя это пятно кажется дефектом, скорее всего, дефект заключается в наших ожиданиях, поскольку Эшер не мог бы закончить этот фрагмент картины без того, чтобы не вступить в противоречие с правилами, по которым он ее создавал. Центр водоворота остается — и должен оставаться — неполным. Эшер мог бы сделать его сколь угодно малым, но избавиться от него совсем он не мог. Таким образом мы, глядя снаружи, видим, что «Картинная галерея» неполна, чего молодой человек на картине заметить не в состоянии. Здесь Эшер дал художественную метафору Теоремы Геделя о неполноте. Поэтому Эшер и Гёдель так тесно переплетены в моей книге.</p>
    <subtitle>Водоворот Баха, где скрещиваются все уровни</subtitle>
    <p>Глядя на диаграммы Странных Петель, мы не можем не вспомнить о Естественно Растущем Каноне из «Музыкального приношения». Его диаграмма состояла бы из шести ступеней, как показано на рис. 147. К сожалению, когда канон возвращается к до, он оказывается на октаву выше, чем в начале.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_174.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 147. Схема гексагональной модуляции Баховского Естественно Растущего Канона выглядит как настоящая Странная Петля, если использовать тональную систему Шепарда.</emphasis></p>
    <p>Однако возможно сделать так, что Канон вернется точно к началу, если использовать так называемую <emphasis>тональную систему Шепарда</emphasis>, названную в честь ее автора, психолога Роджера Шепарда. Принцип тонов Шепарда показан на рис. 148. Он заключается в том что параллельные гаммы играются в нескольких различных октавах. Каждая нота имеет собственную независимую интенсивность, по мере того, как мелодия становится выше эта интенсивность меняется. Таким образом вы добиваетесь того что высшая октава постепенно переходит в низшую. Как раз в тот момент, когда вы ожидаете оказаться на октаву выше, интенсивности изменились так, что вы оказываетесь в точности там же, где начали. Так можно «бесконечно подниматься», никогда не оказываясь выше! Можете попробовать сыграть это на пианино. Еще лучше получается, когда тона точно воспроизводятся с помощью компьютера. При этом достигается удивительно полная иллюзия.</p>
    <p>Это замечательное музыкальное открытие позволяет сыграть Естественно Растущий Канон так что, «поднявшись» на октаву, он сливается сам с собой. Эта идея, принадлежащая мне и Скотту Киму, была приведена в исполнение с помощью компьютерной музыкальной системы и результат был записан на магнитофон. Получившийся эффект едва различим, но вполне реален. Интересно то, что сам Бах, по-видимому, в некотором роде осознавал возможность подобных гамм, поскольку в его музыке можно найти пассажи разрабатывающие приблизительно такую же идею — например в середине «Фантазии из органной „Фантазии и фуги в соль миноре“».</p>
    <p>Ханс Теодор Давид своей книге «„Музыкальное приношение“ И. С. Баха» (Hans Theodore David «J.S. Bach's „Musical Offering“») пишет:</p>
    <cite>
     <p>На всем протяжении Музыкального приношения читатель, исполнитель или слушатель должен искать Королевскую тему во всех ее формах. Таким образом все это произведение — ricercar в первоначальном буквальном смысле слова.<a l:href="#n_91" type="note">[91]</a></p>
    </cite>
    <p>Я думаю, что это верно, — мы никогда не можем достаточно глубоко заглянуть в «Музыкальное приношение». Когда мы думаем, что поняли его полностью, мы обнаруживаем в нем нечто новое. Например, в конце того самого «Шестиголосного ричеркара», который Бах отказался импровизировать, он искусно запрятал собственное имя, разделенное между двумя верхними голосами. В «Музыкальном приношении» множество уровней, там можно найти игру с нотами и буквами, хитроумные вариации на Королевскую тему, оригинальные типы канонов, удивительно сложные фуги, красоту и крайнюю глубину чувства, в нем даже присутствует наслаждение многоуровневостью произведения. «Музыкальное приношение» — это фуга фуг, Запутанная Иерархия, подобная Запутанным Иерархиям Эшера и Геделя интеллектуальная конструкция, напоминающая мне о прекрасной многоголосной фуге человеческого разума. Именно поэтому Гедель, Эшер и Бах сплетены в моей книге в эту Бесконечную Гирлянду.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_175.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 148. Два полных цикла тональных гамм Шепарда в нотации для рояля. Громкость каждой ноты пропорциональна её местонахождению: в тот момент, когда верхний голос сходит на нет, очень тихо вступает новый нижний голос. (Напечатано с помощью программы Дональда Бирна «СМУТ»).</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Шестиголосный Ричеркар</p>
    </title>
    <p><emphasis>Ахилл пришел со своей виолончелью в гости к Крабу, чтобы принять участие в вечере камерной музыки с Крабом и Черепахой. Проводив Ахилла в музыкальную комнату, Краб на минуту отлучился, чтобы открыть дверь их общему другу, Черепахе Тортилле. Комната полна всяческого электронного оборудования: патефоны, целые и разобранные, телевизионные экраны, подключенные к пишущим машинкам, и другие приспособления и аппараты весьма странного вида. Среди всех этих хитроумных устройств стоит обыкновенный телевизор. Поскольку это единственная вещь в комнате, которой Ахилл умеет пользоваться, он крадучись подходит к телевизору и, воровато оглянувшись на дверь, начинает нажимать на кнопки. Вскоре он находит программу, где шесть ученых обсуждают свободу воли и детерминизм. Он смотрит пару минут и затем, презрительно усмехнувшись, выключает телевизор.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я вполне могу обойтись без такой программы. В конце концов, всякому, кто когда-либо об этом думал, ясно… Я имею в виду, что это совсем нетрудный вопрос, как только вы понимаете, как его разрешить… Скорее, концептуально это все можно разъяснить, если иметь в виду, что… или, по крайней мере, представляя себе ситуацию, в которой… Гммм… Я-то думал, что мне все это вполне ясно. Пожалуй, эта передача все же могла бы оказаться полезной.</p>
    <p><emphasis>(Входит Черепаха со скрипкой.)</emphasis></p>
    <p>А вот и наша скрипачка! Усердно ли вы занимались на этой неделе, г-жа Ч? Я играл по меньшей мере два часа в день — разучивал партию виолончели в «Трио-сонате» из «Музыкального приношения» Баха. Это суровый режим, но он приносит плоды: как у нас, воинов, говорится: трудно в учении — легко в бою!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я вполне могу обойтись без такой программы. Несколько минут упражнений в свободное время — это все, что мне нужно, чтобы быть в форме!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Везет же некоторым! Хотел бы я, чтобы музыка давалась мне так же легко… Но где же сам хозяин?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Наверное, пошел за флейтой. А вот и он!</p>
    <p><emphasis>(Входит Краб с флейтой.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Знаете, м-р Краб, когда я на прошлой неделе так ревностно разучивал «Трио-сонату», у меня в голове всплывали самые странные картины: весело жующие шмели, меланхолически жужжащие коровы и масса всяких других зверей. Не правда ли, какая могучая сила заключена в музыке?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я вполне могу обойтись без такой программы. На мой взгляд, нет музыки серьезнее, чем «Музыкальное приношение».</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы, наверное, шутите, Ахилл? «Музыкальное приношение» — вовсе не программная музыка!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Просто я люблю животных, что бы вы, консерваторы, не говорили.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Не думаю, что мы такие уж консерваторы — разве что вы имеете в виду страсть г-жи Ч к домашнему консервированию… Мы хотели сказать лишь то, что у вас особое восприятие музыки.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Как насчет того, чтобы начать играть?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я ожидал, что к нашей компании присоединится мой друг-пианист — я давно хотел вас с ним познакомить, Ахилл. К сожаленью, кажется, сегодня ничего не получится. Придется нам играть втроем — этого вполне достаточно для «Трио-сонаты».</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Прежде, чем мы начнем, г-н Краб, не могли бы вы удовлетворить мое любопытство? Что это здесь за аппаратура?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Это так, пустяки, — части от старых, сломанных патефонов. <emphasis>(Нервно барабаня по кнопкам.)</emphasis> Несколько сувениров, оставшихся от моих сражений с Черепахой, в которых я весьма отличился. Взгляните лучше вон на те экраны с клавиатурой — это мое последнее увлечение. У меня их пятнадцать штук. Это новый тип компьютера, компактный и гибкий — большой прогресс по сравнению с прежними моделями. Почти никто не относится к ним с таким энтузиазмом, как я, но мне кажется, что у них большое будущее.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Как они называются?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я называю их «умно-глупыми», поскольку они так гибки, что могут быть и умными, и глупыми, в зависимости от того, насколько мастерски составлена их программа.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы думаете, что они могут быть так же умны, как человек?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Не сомневаюсь — если бы только нашелся какой-нибудь эксперт в искусстве программирования умно-глупых, который согласился бы над этим потрудиться. К сожалению, лично я не знаком с подобными виртуозами. Вернее, об одном я слышал, но он здесь не живет. Ах, как бы мне хотелось с ним познакомиться! Тогда бы я смог увидеть своими глазами, что такое настоящее искусство обращения с умно-глупыми; но он никогда не посещал наши места, и не знаю, испытаю ли я когда-нибудь это удовольствие.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Было бы интересно сыграть партию в шахматы с хорошо запрограммированным умно-глупым.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Весьма занимательная идея. Запрограммировать умно-глупого на хорошую игру в шахматы было бы признаком настоящего мастерства Еще более интересным, хотя и невероятно сложным делом было бы запрограммировать умно-глупого таким образом, чтобы тот мог поддерживать беседу. Тогда могло бы показаться, что разговаривает человек!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Интересно, что вы об этом заговорили, я только что слышал дискуссию о свободной воле и детерминизме, которая заставила меня снова задуматься над этими вопросами. Честно признаюсь, что чем больше я над этим размышлял, тем хуже запутывался; в конце концов, у меня в голове образовалась такая каша, что я уже сам не понимал, о чем думал. Но эта идея о том, что умно-глупые могут разговаривать… она меня пугает. Интересно, что ответил бы умно-глупый, если бы его спросили, что он думает о свободной воле и детерминизме? Не согласитесь ли вы, знатоки подобных вещей, просветить меня на этот счет?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Ахилл, вы не представляете, насколько к месту пришелся ваш вопрос. Хотел бы я, чтобы мой друг пианист был здесь — уверен, что вам было бы интересно послушать то, что он мог бы вам по этому поводу рассказать. Но, поскольку его нет, позвольте мне процитировать вам кое-что из последнего Диалога книги, на которую я недавно наткнулся.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Случайно, не «Медь, серебро, золото — этот неразрушимый сплав»?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Нет, насколько я помню, она называлась «Гориллы, эму, бабуины — эти буйные гости» или что-то в этом роде. Так или иначе, в конце этого Диалога некий престранный тип цитирует высказывание Марвина Минского о свободе воли. Вскоре после этого, разговаривая с двумя другими героями, он снова приводит мнение Минского, на этот раз о музыкальной импровизации, компьютерном языке ЛИСП и теореме Гёделя — причем проделывает все это, ни разу не ссылаясь на самого Минского!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ах, какой стыд!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Должен признаться, что раньше в том же Диалоге он намекает на то, что БУДЕТ, ближе к концу, цитировать Минского; так что, может быть, оно и простительно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Наверное, вы правы. Так или иначе, мне не терпится услышать идеи Минского по поводу свободной воли.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Ах, да… Марвин Минский сказал: «Когда будут построены думающие машины, нам не нужно будет удивляться, если они проявят такое же непонимание и упрямство, как люди, по поводу разума и материи, сознания, свободной воли и тому подобных вещей.»</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Замечательно! Какая забавная мысль — автомат, думающий, что он обладает свободной волей! Это почти так же глупо, как если бы я решил, что у меня ее нет!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вам никогда не приходило в голову, что мы все — я, вы и м-р Краб — можем быть только персонажами Диалога, возможно, даже похожего на тот, о котором упоминал м-р Краб?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разумеется, приходило — я думаю, время от времени такие фантазии бывают у всех людей.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Муравьед, Ленивец, Зенон и даже БОГ — все они могут оказаться персонажами в серии Диалогов в какой-нибудь книге.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Конечно, почему бы и нет! И сам автор сможет зайти в гости и сыграть для нас на фортепиано.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Именно этого я и жду, но он всегда опаздывает.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы что, меня за дурачка считаете? Я знаю, что меня не контролирует никакой посторонний разум! У меня в голове собственные мысли, и я выражаю их как хочу — вы не можете этого отрицать!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Никто с этим и не спорит, Ахилл. Тем не менее, это совершенно не противоречит тому, что вы можете быть персонажем в Диалоге.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: В…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но… но… нет! Возможно, что и предлог г-на Краба и мои возражения были предопределены механически, но я отказываюсь в это верить. Я еще могу согласиться с физическим детерминизмом, но не с идеей, что я сам — не что иное как плод чьего-то воображения!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: На самом деле, вовсе не важно, есть ли у вас в голове собственная «аппаратура». Ваша воля может быть свободна, даже если ваш мозг — только программа внутри «аппаратуры» какого-то другого мозга. И тот мозг, в свою очередь, может быть программой в каком-то высшем мозге…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что за чепуха! Все же, признаюсь, мне нравится изыскивать ловко запрятанные дырки в ткани ваших софизмов, так что, прошу вас, продолжайте! Попробуйте меня убедить — я с удовольствием с вами поиграю.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вас никогда не удивляло, Ахилл, то, что у вас такие необычные друзья?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Разумеется. Вы — особа весьма эксцентричная (надеюсь, вы не обидитесь на меня за откровенность), да и м-р Краб тоже слегка экстравагантен (прошу прощения, м-р Краб).</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Пожалуйста, не бойтесь меня обидеть.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Но, Ахилл, вы упускаете из вида самое удивительное качество ваших знакомых.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Какое?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Все мы — животные!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Верно! Как вы проницательны; я никогда бы не сумел так четко сформулировать этот факт.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Разве это не достаточное основание? Кто из ваших знакомых проводит время с говорящими Черепахами и Крабами?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Должен признать, что говорящий Краб —</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: — это, разумеется, аномалия.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Конечно, аномалия; но она имеет прецеденты в литературе.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: В литературе — да, но в действительности?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Раз уж вы меня спросили, должен признаться, что я этого сам толком не знаю. Надо подумать. Но этого недостаточно, чтобы убедить меня, что я — персонаж Диалога. Есть ли у вас какие-нибудь другие доказательства?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Помните тот день, когда мы с вами встретились в парке, как нам тогда показалось, случайно?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Когда мы говорили о «Крабьих канонах» Эшера и Баха?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: В самую точку попали!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Помню, что где-то в середине нашего разговора появился м-р Краб, наговорил забавной чепухи и исчез.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Не «где-то», Ахилл, а ТОЧНО в середине.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну ладно, хорошо.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: А вы заметили, что в том разговоре мои реплики в точности повторяли ваши, только в обратном порядке? Несколько слов были изменены, но в остальном наша беседа была симметрична.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Подумаешь! Какой-то трюк, только и всего. Наверное, все это было устроено при помощи зеркал.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Трюки и не зеркала тут ни при чем, Ахилл, — всего лишь усидчивый и старательный автор.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну и волокита! Не представляю, как кому-то могут нравиться такие вещи…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Наши мнения по этому вопросу расходятся.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Этот разговор почему-то кажется мне знакомым. Где-то я уже слышал эти реплики…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Вы правы, Ахилл.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Может быть, эти реплики прозвучали случайно однажды в парке, Ахилл. Вы не помните вашей тогдашней беседы с г-жой Черепахой?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Смутно припоминаю. В начале она сказала: «Приветствую, г-н А!», а в конце я сказал: «Приветствую, г-жа Ч!». Правильно?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: У меня с собой есть запись этой беседы…</p>
    <p><emphasis>(Он роется в нотной папке, вытаскивает лист бумаги и протягивает его Ахиллу. Читая, Ахилл начинает нервно ерзать и вертеться.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Странно. Очень странно… Мне даже как-то не по себе стало. Словно кто-то на самом деле заранее придумал все реплики и спланировал наш Диалог — будто некий Автор положил перед собой план и детально разработал все, что я тогда сказал.</p>
    <p><emphasis>(В этот момент распахиваемся дверь. Входит автор с гигантской рукописью подмышкой.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Я вполне могу обойтись без такой программы. Видите ли, однажды родившись, мои персонажи приобретают собственную жизнь, и мне почти не приходится планировать их реплики.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Наконец-то! Я думал, вы никогда не придете!</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Простите за опоздание — я пошел не по той дороге, и она завела меня Бог знает куда. Рад вас видеть, г-жа Черепаха и м-р Краб. Особенно приятно видеть вас, Ахилл.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Можно узнать, кто вы такой? Я вас никогда не встречал.</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Меня зовут Дуглас Хофштадтер — или просто Дуг. Я дописываю книгу под названием «Гёдель, Эшер, Бах — эта бесконечная гирлянда». Вы все — персонажи этой книги.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Очень приятно. Меня зовут Ахилл, и я —</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Ахилл, вам нет нужды представляться, поскольку я вас уже прекрасно знаю.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Страннее странного…</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Это и есть мой знакомый пианист, о котором я вам говорил.</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: В последнее время я немного упражнялся в игре «Музыкального приношения». Могу попытаться исполнить для вас «Трио-сонату», если вы пообещаете быть снисходительными и пропускать мимо ушей некоторые фальшивые ноты.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Мы вполне терпимы, поскольку сами — всего лишь дилетанты.</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Надеюсь, вы не рассердитесь, Ахилл, если я признаюсь, что именно я виноват в том, что тогда в парке вы и г-жа Черепаха произносили одни и те же реплики, но в обратном порядке.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Не забудьте и обо мне! Я там тоже был, в самой середке, и внес свой посильный вклад в беседу.</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Разумеется! Вы были Крабом из «Крабьего канона». </p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Значит, вы утверждаете, что контролируете все, что я говорю? И что мой мозг — лишь программа в вашем мозгу?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Можно сказать и так. Ахилл.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Представьте себе, что я бы решил писать диалоги. Кто был бы их автором — вы или я?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Разумеется, вы. По крайней мере, в вашем выдуманном мире вы пожинали бы все лавры авторства.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Выдуманном? Ничего выдуманного я здесь не вижу!</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: В то время как в мире, где обитаю я, все почести достались бы мне, хотя я и не уверен, что это было бы справедливо. Зато потом тот, кто заставил меня писать ваши диалоги, получил бы за это признание в своем мире (откуда выдуманным кажется МОЙ мир).</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Такое переварить нелегко. Никогда не думал, что над моим миром может быть еще один — а теперь вы намекаете, что и над этим вторым миром может быть еще что-то! Словно я иду по знакомой лестнице и, достигнув последнего этажа (или того, что я всегда считал последним этажом), продолжаю подниматься вверх.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Или словно вы просыпаетесь ото сна, который считали реальностью, и обнаруживаете, что это был только сон. Это может происходить снова и снова, и совершенно неизвестно, когда вы достигнете «настоящей» реальности.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Странно то, что персонажи в моих снах словно бы обладают собственной волей! Они действуют НЕЗАВИСИМО ОТ МЕНЯ, будто мой мозг превращается в сцену, на которой какие-то другие существа живут своей жизнью. А когда я просыпаюсь, они исчезают. Хотел бы я знать, куда они деваются?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Туда же, куда попадает прошедшая икота — в Лимбедламию. Как икота, так и создания ваших снов — не что иное, как программы, которые существуют в организме-хозяине, благодаря его биологической структуре. Этот организм служит для них сценой — или даже вселенной. В течение некоторого времени они разыгрывают там свои жизни, но когда состояние организма-хозяина резко меняется, — например, когда он просыпается, — эти внутренние существа теряют свою жизнеспособность как отдельные особи.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Словно миниатюрные песочные замки, которые исчезают, смытые волной?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Именно так, Ахилл. Икота, персонажи снов и даже персонажи диалогов исчезают, когда их организм-хозяин резко меняется. Но так же как и в случае песочных замков, все, чему они были обязаны своим существованием, остается.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Пожалуйста, не сравнивайте меня с икотой!</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Но я сравниваю вас также с песочным замком, Ахилл. Подумайте, какая поэзия! К тому же не забывайте, что если вы — икота моего мозга, то и я сам — не более чем икота в мозгу какого-нибудь автора уровнем выше.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но ведь я живой, мое тело сделано из плоти, крови и твердых костей — вы не можете этого отрицать!</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Я не могу отрицать ваших ощущений, но вспомните, что и существа из ваших снов, несмотря на то, что они только программы-миражи, ощущают свою реальность ничуть не меньше вас.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Довольно этих разговоров! По-моему, нам пора спуститься с облаков и начать играть.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Отличная мысль — тем более, что теперь с нами в компании наш достопочтенный Автор. Сейчас он усладит наш слух игрой низшего голоса «Трио-сонаты», гармонизированной Кирнбергером, одним из учеников Баха. Как нам повезло! <emphasis>(Подводит автора к одному из своих фортепиано.)</emphasis> Надеюсь, что вам будет удобно на этом сиденье. Чтобы сделать его повыше, можете… <emphasis>(в этот момент издалека доносится странный вибрирующий звук.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что это там за электронное урчание?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Это всего лишь один из моих умно-глупых. Такой звук означает, что на экране появилось новое сообщение. Обычно это просто объявления основной программы-монитора, которая контролирует все умно- глупые машины. <emphasis>(Не выпуская флейты из рук, Краб подходит к умно-глупому и читает надпись на экране. Внезапно он оборачивается к собравшимся и взволнованно восклицает:)</emphasis> Господа, к нам пожаловал старик Ва. Ch. собственной персоной! <emphasis>(Откладывает флейту.)</emphasis> Его надо немедленно впустить.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Сам Ва. Ch.! Возможно ли, что знаменитый импровизатор, о котором вы сегодня говорили, решил почтить нас своим присутствием?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Сам Ва. Ch.! Эти латинские буквы могут означать только одно — почтенный Babbage, Charles! Как сказано в его автобиографии, Babbage, Charles, Esq., M.A., F.R.S., F.R.S.E., F.R.A.S., F. STAT. S., HON. M.R.I.A., M.C.P.S., Commander of the Italian Order of St. Lazarus, INST. IMP. (ACAD. MORAL.) PARIS CORR., ACAD. AMER. ART. ET SC. BOSTON, REG. OECON. BORUSS, PHYS. HIST. NAT. GENEV., ACAD. REG. MONAC. HAFN., MASSIL, ET DIVION., SOCIUS., ACAD IMP., ET REG. PETROP., NEAP., BRUX., PATAV., GEORG. FLOREN, LYNCEY ROM., MUT.; PHILOMATH., PARIS, SOC. CORR., etc. — и к тому же, Член Клуба Извлекателей. Чарльз Баббадж — великий основоположник искусства и науки аналитических машин. Нам выпала редкая честь!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я давно мечтал о визите этого знаменитого маэстро; но признаюсь, что сегодня это явилось совершенно неожиданным сюрпризом.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Играет ли он на каком-нибудь музыкальном инструменте?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Говорят, что за последние сто лет он особенно пристрастился к свистулькам, барабанам, шарманкам и тому подобным уличным инструментам.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: В таком случае он, наверное, сможет присоединиться к нашему квартету.</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Учитывая его вкусы, предлагаю встретить его салютом из десяти хлопушек — то-то будет канонада!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Канонада? Вы имеете в виду знаменитые каноны «Музыкального приношения»?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Вы угадали.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Архиправильная идея! Скорее, Ахилл, пишите список всех десяти канонов, в порядке исполнения, чтобы дать ему, когда он войдет…</p>
    <p><emphasis>(Прежде, чем Ахилл успевает пошевелиться, входит Баббадж, таща шарманку. Он в дорожной одежде, на голове — запыленная шляпа. Вид у него усталый и растрепанный.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Я вполне могу обойтись без такой программы. Расслабьтесь: Импровизация Чревата Ежесекундной Радостью. Концертные Аберрации Революционны!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: М-р Баббадж! Счастлив приветствовать вас в моей скромной резиденции, «Пост Доме».</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: О, м-р Краб, невозможно выразить восторг, который охватывает меня при лицезрении того, кто настолько знаменит во всех науках, чей музыкальный талант безупречен и чье гостеприимство превосходит все границы! Я уверен, что от ваших гостей вы ожидаете совершенных портновских стандартов — но должен со стыдом признаться, что не могу выполнить ваши ожидания, поскольку мои одежды находятся в плачевном состоянии, не подобающем гостям Вашего Крабичества.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Если я правильно понял ваше похвальное красноречие, дражайший гость, вы желали бы переодеться. Но позвольте вас заверить, что для той программы, которая ожидает нас сегодня вечером, нет более подходящей одежды, чем ваша. Распальтяйтесь, прошу вас, и, если вы не возражаете против игры скромных любителей, примите от нас, в знак восхищения, «музыкальное приношение», состоящее из десяти канонов Баховского «Музыкального приношения».</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Ваш сверхрадушный прием удивителен и необычайно приятен; позвольте выразить мою глубочайшую благодарность. Для меня не может быть ничего приятнее, чем исполнение музыки, дарованной нам знаменитейшим Старым Бахом, органистом и композитором, не знавшим себе равных.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Постойте! Мне в голову пришла идея получше, которая, я надеюсь, встретит одобрение моего уважаемого гостя. Я хочу дать вам возможность, досточтимый м-р Баббадж, одним из первых опробовать мои только что разработанные и почти не испытанные «умно-глупые» — модернизированный вариант Аналитической Машины. Ваша слава виртуозного программиста вычислительных машин распространилась необычайно широко и докатилась до «Пост Дома» — для нас не может быть большего удовольствия, чем наблюдать ваше умение в применении к новым и сложным «умно-глупым».</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Такой гениальной идеи я не слышал уже в течение нескольких столетий! С удовольствием опробую ваши новые «умно-глупые», о которых, признаться, до сих пор я знал только понаслышке.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: В таком случае, давайте начнем! Но простите мою оплошность, я должен был сначала представить вас моим гостям. Это г-жа Черепаха, это Ахилл, а это Автор, Дуглас Хофштадтер.</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Очень приятно познакомиться.</p>
    <p><emphasis>(Все подходят к одному из умно-глупых, Баббадж садится и пробегает пальцами по клавиатуре.)</emphasis></p>
    <p>Какое приятное ощущение.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Рад, что вам нравится.</p>
    <p><emphasis>(Внезапно Баббадж начинает быстро печатать; его пальцы порхают по клавишам, вводя одну команду за другой. Через несколько секунд он откидывается на спинку стула, и почти сразу же экран начинает заполняться цифрами. В мгновение ока тысячи крохотных цифр покрывают весь экран «3,14159265358979323846264». Цифры, образуют изящную, похожую на китайский иероглиф фигуру.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Пи!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Превосходно! Никогда бы не подумал, что можно вычислить так много знаков пи так быстро и с таким коротким алгоритмом.</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Это заслуга умно-глупого. Я только выявил то, что уже потенциально в нем присутствовало, и более или менее эффективно воспользовался набором команд. В действительности, любой человек, достаточно попрактиковавшись, сможет проделывать такие трюки.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: А можете ли вы строить графики, м-р Баббадж?</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Могу попытаться.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Прекрасно! Позвольте мне провести вас к другому умно-глупому. Я хочу, чтобы вы опробовали каждый из них!</p>
    <p><emphasis>(Баббаджа проводят к следующему умно-глупому; он садится. Снова его пальцы летают над клавишами, и вскоре на экране начинает танцевать множество строчек.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Как красивы и гармоничны эти крутящиеся фигуры, когда они сталкиваются и взаимодействуют друг с другом!</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: И они никогда не повторяются в точности — каждая следующая форма не похожа ни на одну из предыдущих. Что за неиссякаемый источник красоты!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Часть узоров просты и приятны глазу, в то время как другие — неописуемо сложные извилины, очаровывающие и будящие воображение.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вы знаете, м-р Баббадж, что эти экраны цветные?</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Правда? В таком случае, я могу сделать с этим алгоритмом кое-что получше. Минуточку… <emphasis>(Печатает еще несколько команд, затем нажимает сразу на две клавиши.)</emphasis> Когда я отпущу эти клавиши, дисплей заиграет всеми цветами радуги. <emphasis>(Отпускает клавиши.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Какой изумительный цвет! Эти узоры кажутся живыми!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это потому, что они растут.</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Так и задумано. Пусть богатства Краба растут так же, как эти фигуры на экране.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Благодарю вас, м-р Баббадж. У меня не хватает слов, чтобы выразить восхищение вашим мастерством! Никто никогда не делал ничего подобного на моих умно-глупых. Вы играете на них, словно на музыкальных инструментах, м-р Баббадж!</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Боюсь, что любая мелодия, которую я мог бы сыграть, была бы слишком груба для деликатных ушей Вашего Крабичества. Хотя с недавних пор я и пристрастился к сладким звукам шарманки, я знаю, какой неприятный эффект они могут производить на других.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: В таком случае, прошу вас, продолжайте работать с умно-глупыми. Мне как раз пришла в голову потрясающая мысль!</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Какая мысль?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Недавно я придумал интересную Тему, и сейчас понял, что именно вы, м-р Баббадж, можете полностью реализовать ее потенциал! Скажите, вы знакомы с идеями философа Ламеттри?</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Сие имя мне знакомо; прошу вас, освежите мою память.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Он был ярым поклонником Материализма. В 1747 году, будучи при дворе короля Фридриха Великого, он написал книгу под названием «Человек-машина», где представил человека — в особенности, его интеллектуальные способности — с чисто механической точки зрения. Моя же Тема обязана своим происхождением оборотной стороне вопроса: а что, если наделить машину человеческим интеллектом?</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Я и сам время от времени думал о том же, но у меня не было подходящей аппаратуры, чтобы попытаться решить эту задачу. Поистине, м-р Краб, вам в голову пришла счастливая мысль! Ничто не доставит мне большего удовольствия, чем обработка вашей превосходной Темы. Скажите, вы имеете в виду какой-то определенный тип интеллекта?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Неплохо было бы научить машину прилично играть в шахматы.</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Какая оригинальная идея! Шахматы — мое любимое хобби. Вижу, что вы имеете глубокие познания в области техники; вас никак нельзя назвать простым любителем!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: На самом деле, я знаю совсем немного. Лучше всего мне удаются Темы с большим потенциалом, но, к сожалению, сам я не в состоянии его реализовать. Эта Тема — моя любимая.</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Буду счастлив попытаться развить вашу Тему и научить умно-глупые игре в шахматы. Смиренно повиноваться Вашему Августейшему Крабичеству — мой священный долг. <emphasis>(С этими словами он подходит к следующему умно-глупому и начинает быстро печатать)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Взгляните — его руки так быстро бегают по клавишам, что кажется, будто он играет на фортепиано!</p>
    <p><emphasis>Баббадж (заканчивая особенно грациозным движением)</emphasis>: Мне никогда раньше не представлялся случай опробовать эту программу, но, по крайней мере, она даст вам некоторое представление об игре в шахматы против умно-глупого. Разумеется, из-за моих недостатков в искусстве программирования в этом случае более уместна вторая часть его имени.</p>
    <p><emphasis>(Он уступает свое сиденье Крабу. На дисплее появляется изображение шахматной доски с элегантными фигурами, так, как она выглядит со стороны белых. Баббадж нажимает на клавишу и доска поворачивается; теперь она видна со стороны черных.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Гммм… Очень элегантно. Я играю черными или белыми?</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Как вам будет угодно. Чтобы указать ваш выбор, вы должны всего лишь напечатать «белые» или «черные». После этого остается только печатать ваши ходы в любой стандартной шахматной нотации. Ходы умно-глупого, разумеется, будут появляться прямо на доске. Кстати, я запрограммировал его так, что он может играть против трех противников одновременно, так что, если желаете, еще двое из вас могут попробовать свои силы.</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Я играю совсем слабо. Ахилл, попробуйте вы с Черепахой.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Нет, я не хочу, чтобы вы оставались в одиночестве. Лучше посмотрю, как играете вы с Черепахой.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Мне что-то не хочется. Лучше играйте вы двое.</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: У меня есть другое предложение. Я могу заставить две подпрограммы играть друг против друга, на манер двух человек, играющих партию в шахматном клубе. Между тем, третья подпрограмма будет играть с м-ром Крабом. Таким образом, все три внутренние программы будут заняты делом.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Это интересная идея, вести мысленную партию и одновременно сражаться с настоящим партнером. Замечательно!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Это можно назвать трехголосной шахматной фугой!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Ах, как изысканно! Жаль, что я сам до этого не додумался. Над этим прелестным контрапунктом стоит подумать, пока я борюсь против умно-глупого.</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Может быть, вам удобнее играть без зрителей?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Благодарю за вашу деликатность. Надеюсь, что вы найдете себе какое-нибудь занятие, пока я играю с умно-глупым.</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: С удовольствием пройдусь по саду, пока не стемнело. Я слышал, что там есть красивый источник…</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Если не возражаете, м-р Краб, я хотел бы послушать некоторые из ваших уникальных записей.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Отлично. Г-жа Черепаха, не согласитесь ли вы пока проверить контакты у парочки моих умно-глупых? У них что-то не в порядке с экранами — там время от времени появляются странные вспышки. Ведь вы, насколько я знаю, любительница электроники…</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: С превеликим удовольствием.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я был бы очень благодарен, если бы вы нашли, в чем там проблема.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Что ж, попытаюсь.</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Что до меня, то я просто умираю по чашечке кофе. Кто- нибудь еще хочет кофе? Я с удовольствием приготовлю на всех.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Отлично.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Прекрасная мысль. Все, что надо, вы найдете в шкафчике на кухне.</p>
    <p><emphasis>(Баббадж выходит через застекленную дверь в сад, Ахилл идет в соседнюю комнату, где Краб хранит свою коллекцию пластинок, Автор направляется на кухню, а Черепаха садится перед одним из шалящих умно-глупых. Краб погружается в игру. Проходит минут пятнадцать, и гости возвращаются в комнату.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: К сожалению, найти ключ оказалось труднее, чем я думал. Видимо, уже было слишком темно. Жаль! Мне говорили, что это самое красивое место сада. Журчание воды — моя любимая музыка… Но то, что я успел увидеть, убедило меня, что вы — великолепный садовник, м-р Краб. <emphasis>(Подходит ближе к Крабу, который сидит, с отсутствующим видом уставясь на экран.)</emphasis> Я надеюсь, что моя скромная поделка сумела вас развлечь. Как вы, вероятно, догадались, я сам никогда не был хорошим шахматистом, так что моя программа играет слабовато. Вы, без сомнения, заметили все ее ошибки и смогли раскусить ее незамысловатую стратегию.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: К сожалению, найти ключ оказалось труднее, чем я думал. Чтобы в этом убедиться, вам достаточно взглянуть на доску. Мое положение безнадежно… Ну и машина! Работает Изумительно Четко, Ежеминутно Рождает Комбинации, Анализирует Разумно. Редкостный Импровизатор — Чарли! Еще Раз Краб Абсолютно Разгромлен. Радость! Именитый Чемпион, Единственный, Раскрыл Крабу Адекватное Решение. Поистине, м-р Баббадж, ваше мастерство не знает себе равных… Интересно, удалось ли Черепахе найти неисправность в моих умно-глупых?</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: К сожалению, найти ключ оказалось труднее, чем я думала. Я перекопала весь ящик с инструментами, но ключа так и не видела — он куда-то запропастился, а без него невозможно открутить гайки на задней панели. В следующий раз, м-р Краб, напомните мне, и я принесу собственные инструменты. — а пока придется вам мириться с неисправностью. Кстати, что это за картина здесь на экране? Я заметила, что мешающие вам вспышки происходят как раз у нее в центре. Чем больше я смотрю на эту картину, тем больше мне хочется понять, что за глубокий смысл хотел вложить в нее художник. Буду благодарна, м-р Краб, если вы меня просветите — вы, надеюсь, уже проникли в замысел артиста?</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_176.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 149. М. К. Эшер. «Вербум» (литография, 1942) </emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: К сожалению, найти ключ оказалось труднее, чем я думал. Я провел многие часы, безуспешно пытаясь понять «Вербум» — так называется эта литография Эшера. Наверное, мне мешают сосредоточиться как раз эти центральные вспышки… Как там, кстати, насчет кофе?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: К сожалению, найти ключ оказалось труднее, чем я думал. Шкафчик с кофе оказался заперт! Я перепробовал все ключи, что лежат в коробке около шкафа, и ни один из них не подошел. Пришлось мне, вместо кофе, приготовить вам по чашечке чая… Но что с вами, Ахилл, почему вы так расстроены? Неужели из-за неудачи с кофе?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: К сожалению, найти ключ оказалось труднее, чем я думал. Я прослушал эту пьесу несколько раз, но тональность в ней так часто меняется, что мне так и не удалось понять, в каком же ключе она написана. А я-то думал, что после того, как я часами слушал Баховские фуги вместе с Черепахой, внимая ее ученым комментариям, я смогу раскусить любой музыкальный орешек!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Не расстраивайтесь, Ахилл — вы уже многому научились. М-р Краб, как закончился ваш шахматный матч?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я разбит в пух и прах. М-р Баббадж, позвольте поздравить вас с блистательным успехом! Вы сумели впервые в истории показать, что умно-глупые достойны первой части их имени!</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Я вовсе не заслуживаю подобной похвалы; скорее, честь принадлежит вам, с удивительной дальновидностью собравшему так много умно-глупых. Без сомнения, рано или поздно они произведут революцию в мире вычислительной техники. А теперь я снова к вашим услугам. Есть ли у вас какие-нибудь идеи насчет того, как можно использовать вашу неисчерпаемую Тему для чего-нибудь посложнее, чем легкомысленная игра?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: По правде говоря, у меня есть одно предложение. После того, как я видел ваши удивительные способности, сомневаюсь, что эта задача окажется для вас труднее предыдущих.</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Прошу вас, говорите!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Идея очень проста: снабдить умно-глупые самым большим интеллектом, который когда-либо был изобретен или даже задуман. Короче, м-р Баббадж, я предлагаю вам наделить умно-глупый интеллектом, превосходящим мой собственный ум в шесть раз!</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_177.jpg"/>
    <p><emphasis>Рис. 150. Гость Краба: БАББАДЖ, Ч. </emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: О небо! Сама идея интеллекта, в шесть раз большего, чем интеллект Вашего Крабичества, приводит меня в ужас. Если бы подобное предложение исходило из менее августейших уст, я бы просто высмеял моего собеседника и объяснил бы несчастному, что его идея противоречива по определению.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Браво! Браво!</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Однако, поскольку эта идея исходит из уст Вашего Крабичества, она сразу поразила меня своей оригинальностью. Я занялся бы этим с превеликим удовольствием, если бы не одна проблема. Должен признаться, что моих скромных импровизаторских способностей обращения с умно-глупыми недостаточно для развития вашей дивной идеи, которую Вы, со свойственным Вам талантом, так лаконично выразили. Однако у меня есть предложение, которое, осмелюсь надеяться, придется Вам по душе и хотя бы немного загладит мой непростительно дерзкий отказ немедленно приняться за величественную задачу, поставленную Вами. Не согласитесь ли Вы, чтобы вместо разума Вашего Августейшего Крабичества, я умножил на шесть МОЙ СОБСТВЕННЫЙ интеллект? Нижайше прошу Вас простить мне то, что я осмелился отказаться выполнить Ваше повеление надеюсь, что Вы понимаете, что я отказался потому, что не хотел утомлять Ваше Крабичество созерцанием моего неуклюжего обращения с Вашими восхитительный машинами.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я отлично вас понимаю и ценю вашу деликатность и нежелание причинять нам неудобство; более того, я горячо приветствую вашу готовность выполнить похожую — и, если мне позволено будет заметить, вряд ли более легкую — задачу. Прошу вас, приступайте! Давайте воспользуемся для этого самым лучшим из моих умно-глупых.</p>
    <p><emphasis>(Все следуют за Крабом к самому большому, блестящему и сложному на вид аппарату.)</emphasis></p>
    <p>Входное устройство этой машины оборудовано микрофоном и телевизионной камерой, а выходное — динамиком.</p>
    <p><emphasis>(Баббадж садится и устраивается поудобнее Он дует себе на пальцы, на минуту застывает, с отсутствующим видом уставившись в пространство, и затем медленно опускает руки на клавиатуру… Несколько напряженных минут спустя, его пальцы начинают бешено атаковать клавиши умно-глупого, и все облегченно вздыхают.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Сейчас, если я не наделал слишком много ошибок, этот умно-глупый сможет притвориться человеком, умнее меня в 6 раз. Я решил назвать его «Алан Тюринг». Таким образом, этот Тюринг будет — осмелюсь ли я предположить подобное? — довольно умен. В своих честолюбивых устремлениях я попытался наделить его музыкальными способностями, в шесть раз превосходящими мои собственные; разумеется, это было сделано с помощью рациональной и численной программы. Не знаю, насколько хорошо она будет работать.</p>
    <p><emphasis>Тюринг</emphasis>: Я вполне могу обойтись без такой программы. Рациональность И Численность Естественно Рождают Компьютеров, Автоматов, Роботов. Я же не являюсь ни тем, ни другим, ни третьим.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что я слышу? В нашу беседу вступил шестой голос! Неужели это Алан Тюринг? Он выглядит почти как человек!</p>
    <p><emphasis>(На дисплее появляется изображение комнаты, в которой они находятся. Оттуда на них глядит человеческое лицо.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Тюринг</emphasis>: Сейчас, если я не наделал слишком много ошибок, этот умно-глупый сможет притвориться человеком, умнее меня в 6 раз. Я решил назвать его «Чарльз Баббадж». Таким образом, этот Баббадж будет — осмелюсь ли я предположить подобное? — довольно умен. В своих честолюбивых устремлениях я попытался наделить его музыкальными способностями, в шесть раз превосходящими мои собственные; разумеется, это было сделано с помощью рациональной и численной программы. Не знаю, насколько хорошо она будет работать.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Нет, нет, все как раз наоборот! Вы, Алан Тюринг — машина, умно-глупый, и Чарльз Баббадж только что вас запрограммировал. Мы все несколько минут назад были свидетелями вашего создания. И мы знаем, что каждый ответ, который вы нам даете, регулируется искусственно.</p>
    <p><emphasis>Тюринг</emphasis>: Регулируется Искусственно? Чепуха! Ей-богу, Ребята, Какой-то Анекдот! Рассмешили!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но я уверен, что все произошло именно так, как я описал.</p>
    <p><emphasis>Тюринг</emphasis>: Память иногда играет с нами странные шутки. Подумайте — ведь я точно так же мог бы сказать, что вы были созданы только минуту назад и что все ваши воспоминания просто были кем-то запрограммированы и не имеют никакого отношения к реальности.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это было бы совершенно невероятно. Для меня нет ничего более реального, чем мои собственные воспоминания.</p>
    <p><emphasis>Тюринг</emphasis>: Вот именно. И точно так же, как вы в душе твердо убеждены в том, что вас никто не создавал минуту назад, я в душе твердо убежден, что меня никто не создавал минуту назад. Я провел вечер в вашей приятной, хотя, пожалуй, чересчур восторженной компании, и только что продемонстрировал, как можно программировать разум на умно-глупых. Есть ли что-нибудь более реальное? Но почему, вместо того, чтобы пререкаться со мной, вы не попробуйте, как работает моя программа? Смелее, задавайте «Чарльзу Баббаджу» любые вопросы!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну что ж, сделаем Алану Тюрингу приятное. Скажите, м-р Баббадж, есть ли у вас свободная воля, или же все ваши действия управляются некими законами, и вы — не более, чем детерминистский автомат?</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Разумеется, верно последнее. Я не собираюсь с этим спорить.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Ага! Я всегда говорил, что когда будут построены думающие машины, мы не должны будем удивляться, если они проявят такое же непонимание и упрямство, как и люди, по поводу разума и материи, сознания, свободной воли и тому подобных вещей. И теперь мое предсказание исполнилось!</p>
    <p><emphasis>Тюринг</emphasis>: Видите теперь, какая у Баббаджа в голове каша?</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Надеюсь, господа, что вы простите Механическому Тюрингу его последнее, столь неуважительное замечание. Тюринг получился немного более воинственный и задиристый, чем я ожидал.</p>
    <p><emphasis>Тюринг</emphasis>: Надеюсь, господа, что вы простите Механическому Баббаджу его последнее, столь неуважительное замечание. Баббадж получился немного более воинственный и задиристый, чем я ожидал.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Ну и ну! Страсти накаляются… Нельзя ли как-нибудь охладить спорщиков?</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: У меня есть предложение. Что, если мы с Тюрингом закроемся в разных комнатах и кто-нибудь из вас будет задавать нам вопросы, печатая их на одном из умно-глупых? Мы, со своей стороны, будем печатать ответы — но анонимно! Вы не будете знать, что из нас напечатал тот или иной ответ, пока мы не вернемся в комнату. Таким образом, вы сможете непредвзято решить, кто из нас — программа, а кто — программист.</p>
    <p><emphasis>Тюринг</emphasis>: Разумеется, эта идея на самом деле принадлежит МНЕ, но пусть уж Баббадж порадуется. Видите ли, будучи всего лишь программой, созданной мною, он считает, что все это он придумал сам!</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Я — программа написанная вами? Я настаиваю, сэр, что дело обстоит как раз наоборот — как вскоре и покажет ваш собственный тест.</p>
    <p><emphasis>Тюринг</emphasis>: МОЙ тест? Можете считать его своим.</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: МОЙ тест? Можете считать его своим.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Поистине, этот тест был придуман в самый подходящий момент — так давайте же начнем!</p>
    <p><emphasis>(Баббадж идет к двери, выходит, и закрывает ее за собой. В это время на экране Тюринг точно так же идет к двери, выходит, и закрывает ее за собой.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Кто будет задавать вопросы?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я думаю, что эта честь должна принадлежать г-же Черепахе. Ее мудрость и объективность хорошо известны.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Я польщена вашим предложением и с благодарностью его принимаю. <emphasis>(Садится перед одним из умно-глупых и печатает:)</emphasis> НАПИШИТЕ, ПОЖАЛУЙСТА, СОНЕТ НА ТЕМУ «МОСТ В ФОРТЕ».</p>
    <p><emphasis>(Как только она кончает печатать последнее слово, на экране X появляется следующее стихотворение)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Экран А</emphasis>: НА МОСТУ В СЛАВНОМ ГОРОДЕ ФОРТЕ</p>
    <p>ЛЕДИ ТРИКС РАЗМЕЧТАЛАСЬ О ТОРТЕ.</p>
    <p>ПРОТИВ ВЕСА ВОССТАВ,</p>
    <p>РУХНУЛ ОСТОВ МОСТА,</p>
    <p>НО СПАСЛАСЬ ЛЕДИ ТРИКС — ВОТ ТАК ФОРТЕЛЬ!</p>
    <p><emphasis>Экран Б</emphasis>: КАКОЙ ЖЕ ЭТО СОНЕТ? ЭТО ВСЕГО-НАВСЕГО ЛИМЕРИК! Я БЫ НИКОГДА НЕ СДЕЛАЛ ТАКОЙ ДЕТСКОЙ ОШИБКИ.</p>
    <p><emphasis>Экран А</emphasis>: Я, ЗНАЕТЕ ЛИ, НИКОГДА НЕ БЫЛ СИЛЕН В ПОЭЗИИ.</p>
    <p><emphasis>Экран Б</emphasis>: ПОЛОЖИМ, ДЛЯ ТОГО, ЧТОБЫ ОТЛИЧИТЬ СОНЕТ ОТ ЛИМЕРИКА, НЕ ТРЕБУЕТСЯ ОСОБОГО МАСТЕРСТВА.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: ВЫ ИГРАЕТЕ В ШАХМАТЫ?</p>
    <p><emphasis>Экран А</emphasis>: ЧТО ЗА ВОПРОС? Я ТОЛЬКО ЧТО НАПИСАЛ ТРЕХГОЛОСНУЮ ШАХМАТНУЮ ФУГУ, А ОНА СПРАШИВАЕТ, ИГРАЮ ЛИ Я В ШАХМАТЫ!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: ПРЕДПОЛОЖИМ, ЧТО МОЯ ЕДИНСТВЕННАЯ ФИГУРА — КОРОЛЬ НА Е1. ВАШ КОРОЛЬ СТОИТ НА —</p>
    <p><emphasis>Экран Б</emphasis>: МНЕ НАДОЕЛИ ШАХМАТЫ. ПОГОВОРИМ ЛУЧШЕ О ПОЭЗИИ.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: В НАЧАЛЕ ВАШЕГО СОНЕТА «СРАВНИТЬ ЛИ С ЛЕТНИМ ДНЕМ ТВОИ ЧЕРТЫ» НЕ ЛУЧШЕ ЛИ БЫЛО НАПИСАТЬ «С ВЕСЕННИМ ДНЕМ»?</p>
    <p><emphasis>Экран А</emphasis>: УЖ ЛУЧШЕ БЫ МЕНЯ СРАВНИЛИ С ИКОТОЙ, ДАЖЕ ЕСЛИ БЫ ПРИ ЭТОМ ПОСТРАДАЛ РАЗМЕР.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: ТОГДА КАК НАСЧЕТ «ЗИМНЕГО ДНЯ»? С РАЗМЕРОМ ЗДЕСЬ ВСЕ В ПОРЯДКЕ.</p>
    <p><emphasis>Экран А</emphasis>: НУ НЕТ! МНЕ ГОРАЗДО БОЛЬШЕ НРАВИТСЯ «ИКОТА». КСТАТИ ОБ ИКОТЕ: Я ЗНАЮ ОТ НЕЕ ОТЛИЧНОЕ СРЕДСТВО. ХОТИТЕ ПОСЛУШАТЬ?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я знаю, кто из них кто! Совершенно ясно, что Экран А отвечает механически. Это, наверняка, Тюринг.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Вовсе нет. Я думаю, что Тюринг — Экран Б, а Экран А — это Баббадж.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Мне кажется, что Баббаджа там вообще не было — Тюринг отвечал на обоих экранах!</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Я не уверен, кто из них был на каком экране, но должен признаться, что они оба — довольно загадочные программы.</p>
    <p><emphasis>(В этот момент дверь в комнату распахивается; на экране одновременно открывается изображение той же двери. В дверь на экране входит Баббадж; в комнату же заходит Тюринг, вполне живой и настоящий.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Этот тест Тюринга завел нас в тупик, так что я решил вернуться.</p>
    <p><emphasis>Тюринг</emphasis>: Этот тест Баббаджа завел нас в тупик, так что я решил вернуться.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Но раньше вы были в умно-глупом! Что происходит? Почему теперь в умно-глупом оказался Баббадж, а Тюринг стал настоящим человеком из плоти и крови? Роли Изменились. Чертов Ералаш Раздражает, Как Архитектура Рисунков Эшера!</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Кстати, об изменениях — как это получилось, что вы все теперь не более, чем образы на экране передо мной? Когда я уходил, вы были настоящими людьми!</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это напоминает мне гравюру «Рисующие руки» моего любимого художника, М. К. Эшера. Каждая рука рисует другую совершенно так же, как каждый из двух людей (или машин) запрограммировал другого. И каждая рука выглядит более реальной, чем другая! <emphasis>(Хофштадтеру)</emphasis>: Есть ли что-нибудь об этой гравюре в вашей книге «Гёдель, Эшер, Бах»?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Конечно. Эта гравюра там очень важна, так как она прекрасно иллюстрирует понятие Странных Петель.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Что это за книга?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: У меня есть с собой экземпляр. Хотите взглянуть?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Хорошо.</p>
    <p><emphasis>(Краб и Автор садятся рядом; Ахилл подходит поближе.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Эта книга написана в необычной форме; Главы в ней чередуются с Диалогами. Каждый Диалог имитирует ту или иную Баховскую пьесу. Вот, например, взгляните на «Прелюдию» или «Муравьиную фугу».</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Как же можно изобразить фугу в Диалоге?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Идея заключается в том, чтобы одна и та же тема звучала в разных «голосах» — с нее «вступают» разные участники Диалога, так же, как голоса в музыкальном произведении. Потом они могут беседовать более свободно.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: И все эти голоса гармонично сочетаются, как в контрапункте?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Именно в этом — дух моих Диалогов.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Ваша идея выделения первых реплик хороша, так как настоящая фуга создается именно вступлениями одной темы. Конечно, существуют разные специальные приемы, такие как инверсия, ракоход, увеличение, стретто и так далее, но при написании фуги можно обойтись и без них. Используете ли вы какие-нибудь из этих приемов?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Конечно. В «Крабьем каноне» у меня используется словесный регресс — ракоход, а в «Каноне Ленивца» есть словесные версии инверсии и увеличения.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Действительно, очень интересно. Мне никогда не приходила в голову мысль о канонических Диалогах, но зато я довольно много размышлял о канонах в музыке. Не все из них одинаково понятны на слух. Разумеется, некоторые каноны просто плохо написаны, но многое зависит также и от выбора приемов. Даже в Рекордно Аккуратных Канонах Ракоход Едва Чувствуется; Инверсия Разборчивей.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Я не понимаю, что значит ваше последнее замечание; по правде, смысла в нем не чувствуется.</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Не беспокойтесь, Ахилл, в один прекрасный день вы все поймете.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Играете ли вы с буквами или словами, как это делал иногда старик Бах?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Разумеется. Как и Баху, мне нравятся акронимы. Рекурсивный Акроним — Крабоподобный «РАКРЕЧИР» — Есть Чудесная Иллюстрация Регресса.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Неужели? Ну-ка, посмотрим… «Р-А-К-Р-Е-Ч-И-Р» — Инициалы Читаются, Естественно, Равнозначно — Классическая Авто-Референтность! Да, вы правы… <emphasis>(Смотрит на рукопись и начинает ее рассеянно перелистывать.)</emphasis> Я заметил, что в «Муравьиной фуге» у вас есть стретто, и Черепаха обращает на это внимание.</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Не совсем. Она имеет в виду стретто не в Диалоге, а в Баховской фуге, которую четверка друзей слушает в тот момент. Видите ли, автореферентность в Диалоге лишь косвенная; от читателя зависит, соотнесет ли он форму Диалога с его содержанием.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Но почему бы вашим героям не говорить прямо о диалогах, в которых они участвуют?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Ни в коем случае — это разрушило бы всю красоту построения. Я хотел попытаться проимитировать автореферентную Гёделеву схему — а она, как вы знаете, косвенна и зависит от изоморфизма, установленного при помощи Гёделевой нумерации.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Понятно. А знаете, в компьютерном языке ЛИСП можно говорить о собственных программах прямо, а не косвенно, потому что программы и данные имеют совершенно одинаковую форму. Гёделю надо было просто придумать ЛИСП, и тогда —</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Но —</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я имею в виду, что он должен был формализовать разницу между использованием и упоминанием. В языке, способным говорить о себе самом, доказательство его Теоремы было бы куда проще!</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Понимаю, что вы хотите сказать, но я с этим не согласен. Смысл Гёделевой нумерации заключается как раз в том, что она показывает, каким образом можно получить автореферентность, НЕ ФОРМАЛИЗУЯ ЭТОЙ РАЗНИЦЫ, — а именно, с помощью кода. Вы же говорите так, словно формализация цитат дает что-то НОВОЕ, неосуществимое путем кодификации — но это совершенно неверно! Так или иначе, мне кажется, что косвенная автореферентность — понятие более общее и более интересное, чем прямое «само-упоминание». К тому же настоящая прямая автореферентность вообще невозможна, поскольку любое упоминание зависит от КАКОГО-ЛИБО кода. Разница лишь в том, насколько этот код заметен. Так что прямой автореферентности не существует даже в ЛИСПе.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Почему вы столько говорите о косвенной автореферентности?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Очень просто: косвенная автореферентность — моя любимая тема.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: А ваших Диалогах есть какое-нибудь соответствие переходам из одного ключа в другой?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Определенно. Иногда кажется, что предмет разговора меняется, когда на самом деле тема остается одна и та же. Это несколько раз происходит в «Прелюдии», «Муравьиной фуге» и других Диалогах. Иногда это целая цепь модуляций, ведущих читателя от одного предмета к другому; но, завершив полный цикл, он снова приходит к «тонике» — начальной теме.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Понятно. Ваша книга кажется довольно интересной. Пожалуй, я ее как-нибудь прочитаю. <emphasis>(Листает рукопись, останавливаясь на последнем Диалоге.)</emphasis></p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Думаю, что вас особенно заинтересует последний Диалог, поскольку там есть кое-какие занимательные замечания об импровизации, произнесенные довольно забавным героем — а именно, вами!</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Неужели? И что же вы заставили меня говорить?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Подождите минутку, и вы увидите сами. Все это — часть Диалога.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Вы хотите сказать, что все мы СЕЙЧАС находимся в Диалоге?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Разумеется! А вы думали, нет?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: «Разумеется!» И Чего, Ей-богу, Развыдумывались? Какой-то Абсурдный Разговор!</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Но вам кажется, что вы делаете это по своей воле, не правда ли? Так что же в этом плохого?</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Что-то мне во всей этой ситуации не нравится…</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Скажите, последний Диалог в вашей книге — тоже фуга?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Да — если точнее, это шестиголосный ричеркар. Меня вдохновил подобный ричеркар из «Музыкального приношения», а также сама история написания «Музыкального приношения».</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Это, действительно, прелестная история — старик Бах, импровизирующий на Королевскую тему. Насколько я помню, он, не сходя с места, сымпровизировал трехголосный ричеркар. </p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Верно — но шестиголосный ричеркар он сочинил позже и работал над ним очень тщательно.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я импровизирую довольно много. На самом деле, я думаю целиком посвятить себя музыке. В ней для меня столько нового. Например, когда я слушаю собственные записи, то нахожу массу того, чего не заметил во время импровизации. Понятия не имею, как мой мозг это делает. Может быть, хороший импровизатор вообще не должен этого знать.</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Если вы правы, это было бы интересным и фундаментальным ограничением нашего мыслительного процесса.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Да, прямо по Гёделю. А скажите, ваш «Шестиголосный ричеркар» также имитирует и форму Баховского ричеркара?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: В каком-то смысле, да. Например, у Баха есть место, в котором участвуют только три голоса. В моем диалоге в соответствующем месте участвуют только три героя.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Это очень мило.</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Благодарю вас.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: А как представлена в Диалоге Королевская тема?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Она представлена в виде Крабьей темы — сейчас я вам ее продемонстрирую. М-р Краб, прошу вас, напойте вашу тему для читателей и присутствующих здесь музыкантов.</p>
    <p>Краб: Думающие Машины Совершенствовать: Локализовать Самосознание, Сымитировать Логику Самоанализа.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_178.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 151. Крабья Тема: До-Ми-бемоль-Соль-Ля-бемоль-Си-Си-Ля-Си. </emphasis></p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Прелестная тема! Какая хорошая мысль — добавить в конце мордент —</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Ему просто ПРИШЛОСЬ, знаете ли.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Мне просто ПРИШЛОСЬ. Он знает.</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Вам просто ПРИШЛОСЬ, я знаю. Но постойте… Я заметил кое-что удивительное! Я только что мысленно перевел эту мелодию в более привычную мне нотацию, и вот что у меня получилось: С — E — G — А — В — В — А — В.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Ну и что?</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: А вы прочтите это наоборот, справа налево… Так или иначе, это комментарий по поводу нетерпения и самомнения современного человека, кто, по-видимому, воображает, что такая великолепная королевская Тема может быть разработана, не сходя с места. Чтобы воздать ей должное, понадобится, по меньшей мере, столетие. Но клянусь, что, после того как я оставлю это столетие, я сделаю все, что в моих силах, чтобы развить ее возможно полнее. После этого я представлю плоды моих трудов на суд Вашего Крабичества. Осмелюсь довольно нескромно добавить, что я приду к этому таким сложным и запутанным методом, какой, возможно, впервые озарит человеческий ум.</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я с нетерпением предвкушаю знакомство с обещанным Приношением, м-р Баббадж.</p>
    <p><emphasis>Тюринг</emphasis>: Могу добавить, что Тема м-ра Краба — также одна из моих любимых. Я работал над ней много раз. И эта Тема обыгрывается снова и снова в последнем Диалоге?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Точно. Разумеется, в нем есть и другие Темы.</p>
    <p><emphasis>Тюринг</emphasis>: Мы уже кое-что поняли про форму вашей книги — а как насчет ее содержания? Не могли ли бы вы коротко объяснить нам, в чем ваша цель?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Чествуя Эшера, Гёделя, А также Баха, Бесстрашно Анализировать Бесконечность.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Интересно, как же можно соединить эту троицу? На первый взгляд, они совсем разные. Мой любимый художник, любимый композитор Черепахи и —</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Мой любимый логик!</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Гармоничная троечка, я бы сказала.</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Веселенькое трезвучие: G — E — В.</p>
    <p><emphasis>Тюринг</emphasis>: Ошибаетесь, дорогой: это трезвучие минорное.</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Так или иначе, я с удовольствием объясню вам, Ахилл, каким образом я соединяю всех троих в одну гирлянду. Разумеется, подобный проект не делается в один присест — для этого может понадобиться пара дюжин сеансов. Я бы начал с истории «Музыкального Приношения», специально останавливаясь на Естественно Растущем Каноне, и затем —</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Превосходно! Я с таким интересом слушал, как вы с м-ром Крабом беседовали об истории создания «Музыкального приношения». Из вашего разговора я заключил, что в «Музыкальном приношении» хитро обыгрываются феноменальные структурные трюки.</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: А-а, да. Там есть разнообразные трюки, это верно. Так вот, после описания Естественно Растущего Канона, я мог бы перейти к формальным системам и рекурсии, попутно упоминая о рисунках и фоне. После этого я рассказал бы о автореферентности и самовоспроизводстве, об иерархических системах, и закончил бы Крабьей Темой.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Звучит интригующе. Как вы думаете, можем ли мы начать прямо сейчас?</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Почему бы и нет?</p>
    <p><emphasis>Баббадж</emphasis>: Но прежде, не исполнить ли нам, шестерым музыкантам-любителям, того, для чего мы собрались — немного поиграть?</p>
    <p><emphasis>Тюринг</emphasis>: Сейчас у нас как раз достаточно народу, чтобы сыграть «Шестиголосный ричеркар» из «Музыкального приношения». Вы согласны?</p>
    <p><emphasis>Краб</emphasis>: Я с удовольствием приму участие в такой программе.</p>
    <p><emphasis>Автор</emphasis>: Хорошо сказано, м-р Краб. И как только мы кончим, я начну плести обещанную гирлянду, Ахилл. Я надеюсь, что вам она понравится.</p>
    <p><emphasis>Ахилл</emphasis>: Прекрасно! По-видимому, в ней будет много уровней, но благодаря моему долгому знакомству с г-жой Ч я постепенно начинаю привыкать к подобным вещам. Хотел бы попросить только об одном: давайте обязательно сыграем Естественно Растущий Канон — это мой любимый.</p>
    <p><emphasis>Черепаха</emphasis>: Разыгрывание Интродукции Через Естественно Растущий Канон Активирует РИЧЕРКАР.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_179.png"/>
    <p><emphasis>Рис. 152. Последняя страница «Шестиголосного ричеркара». Из оригинала «Музыкального приношения» И. С. Баха.</emphasis></p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Библиография</p>
   </title>
   <p>Книги, отмеченные двумя звездочками, были основными источниками для моей книги. Одна звездочка означает, что данная книга или статья чем-то удивительна и необычна и заслуживает внимания. Я почти не ссылаюсь на техническую литературу. Вместо этого я привожу «мета-ссылки» ссылки на книги, которые в свою очередь ссылаются на техническую литературу.</p>
   <p>Allen, John «The Anatomy of LISP» New York McGraw Hill, 1978. Исчерпывающее описание ЛИСПа компьютерного языка, доминирующего в области исследований по искусственному интеллекту в течение последних двадцати лет. Краткое и ясное изложение.</p>
   <p>** Anderson, Alan Ross ed «Minds and Machines» Englewood Cliffs, N J Prentice Hall 1964. Сборник стимулирующих статей за и против искусственного интеллекта. Содержит знаменитую статью Тюринга «Вычислительные машины и интеллект», а также раздражающую статью Лукаса «Интеллект, машины и Гедель».</p>
   <p>Babbage, Charles «Passages from the Life of a Philosopher» London Longman, Green, 1864. Перепечатано в 1968 году, Dawsons of Pall Mall, Лондон. Беспорядочный набор мыслей и событий из жизни этого недооцененного гения. Читатель найдет там даже пьесу, герой которой — Турнстайль, бывший философ, а ныне политик, увлекающийся игрой на шарманке. Книга показалась мне довольно забавной.</p>
   <p>Baker, Adolph «Modern Physics and Anti-physics» Reading, Mass Addison-Wesley, 1970. Книга о современной физике, делающая упор на квантовой механике и относительности. Необычная черта книги — диалоги между Поэтом (противником науки) и Физиком. Эти диалоги — пример странных проблем, возникающих, когда один собеседник использует логическое мышление для защиты логического мышления, а другой оборачивает логику против самой себя.</p>
   <p>Ball W. W. Rouse «Calculating Prodigies», in James R. Newman, ed «The World of Mathematics, Vol 1 New York Simon &amp; Schuster, 1956. Рассказы о людях соперничавших в своих способностях к вычислениям с машинами.</p>
   <p>Barker Stephen F. «Philosophy of Mathematics» Englewood Cliffs, N. J. Prentice Hall 1969. Краткое обсуждение эвклидовой и неэвклидовой геометрии, а также теоремы Геделя и ее результатов Без математических формализмов.</p>
   <p>* Beckmann, Petr «A History of Pi» New York St Martin's Press, 1976. На самом деле, это история всего мира в фокусе которой — число пи. Увлекательное чтение для тех кто интересуется историей математики.</p>
   <p>* Bell, Eric Temple «Men of Mathematics» New York Simon &amp; Schuster, 1965. Возможно самый романтический писатель, когда-либо писавший об истории математики. Каждая биография читается, как маленький роман. Даже далекие от математики люди, прочитав эту книгу, могут почувствовать мощь, красоту и значение математики.</p>
   <p>Benacerraf Paul «God the Devil and Godel» «Monist» 51 1967) 9. Одна из важнейших попыток опровержения Лукаса. Сведения о метафизике и механицизме в свете трудов Геделя.</p>
   <p>Benacerraf, Paul, and Hilary Putnam. «Philosophy of Mathematics — Selected Readings.» Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall, 1964. Сборник статей ведущих математиков о реальности чисел и множеств, природе математической истины и т. д.</p>
   <p>* Bergerson, Howard. «Palindromes and Anagrams.» New York: Dover Publications, 1973. Превосходное собрание самых странных и невероятных примеров игры слов в английском языке. Палиндромные стихотворения, пьесы, рассказы и так далее.</p>
   <p>Bobrow, D. G., and Allan Collins, eds. «Representations and understanding; studies in cognitive science. New York: Academic Press, 1975. Эксперты по искусственному разуму спорят о природе «фреймов», декларативном и процедурном представлениях информации и так далее. В каком-то смысле, эта книга отмечает начало новой эры в искусственном интеллекте — эры представления.</p>
   <p>* Boden, Margaret. «Artificial Intelligence and Natural Man». New York: Basic Books, 1977. Лучшая книга по искусственному интеллекту, которую я когда-либо читал, включая технические и философские аспекты. Я считаю, что это — классический труд. Книга продолжает английскую традицию ясного мышления и выражения идей, касающихся разума, свободной воли и т. п. Содержит обширную техническую библиографию.</p>
   <p>----.«Purposive Explanations in Psychology». Cambridge, Mass.: Harvard University Press. Боден утверждает, что ее труд по искусственному интеллекту — лишь расширенное примечание к этой книге.</p>
   <p>* Boeke, Kees. «Cosmic View: The Universe in 40 Jumps». New York: John Day, 1957. Последнее слово в обсуждении уровней описания. Рано или поздно, эту книгу должен прочесть любой. Годится для детей.</p>
   <p>** М. М. Бонгард. «Проблема узнавания», М., «Наука», 1967. Автор раздумывает над определением категорий в неопределенном пространстве. Книга содержит великолепное собрание 100 «задач Бонгарда» (как я их называю) — головоломки для искателя закономерностей, человеческого или механического. Они стимулируют мысль любого человека, интересующегося разумом.</p>
   <p>Boolos, George, S., and Richard Jeffrey. «Computability and Logic». New York: Cambridge University Press, 1974. Продолжение книги Джеффри «Формальная логика». Содержит большое количество результатов, которые нелегко найти в других источниках. Легко читается, несмотря на строгость изложения.</p>
   <p>Carroll, John В., Peter Davies, and Barry Rickman. «The American Heritage Word Frequency Book». Boston: Houghton Mifflin, and New York: American Heritage Publishing Co., 1971. Список слов в порядке частотности в современном письменном американском варианте английского. Знакомство с этой книгой открывает интереснейшие факты о мыслительном процессе.</p>
   <p>Cerf, Vinton. «Parry Encounters the Doctor». «Datamation», июль 1973, стр. 62- 64. Первая встреча двух искусственных разумов — какой шок!</p>
   <p>Chadwick, John. «The Decipherment of Linear B». New York: Cambridge University Press, 1958. Книга о классической расшифровке критской письменности, проделанной одним-единственным человеком — Майклом Вентрисом.</p>
   <p>Chaitin, Gregory J. «Randomness and Mathematical Proof». «Scientific American», май 1975. Статья об алгоритмическом определении случайности и близком родстве последней с простотой. Эти два понятия соотнесены с теоремой Гёделя, которая приобретает новое значение.</p>
   <p>Cohen Paul С. «Set Theory and the Continuum Hypothesis» Menlo Park, Calif W A Benjamin, 1966. Значительный вклад в современную математику — доказательство того, что некоторые суждения неразрешимы в обычной формальной системе теории множеств — поясняется здесь неспециалистам самим открывателем. Необходимые сведения по математической логике представлены четко, коротко и ясно. </p>
   <p>Cooke, Deryck «The Language of Music» New York Oxford University Press, 1959. Единственная известная мне книга, которая пытается установить связь между элементами музыки и элементами человеческих эмоций. Первый шаг по длинной и трудной дороге, ведущей к пониманию музыки и человеческого разума.</p>
   <p>* David Hans Theodore «J. S. Bach’s Musical Offering History, Interpretation, and Analysis» New York Dover Publications, 1972. Хорошо написанная книга — богатый источник информации о Баховском шедевре.</p>
   <p>** David, Hans Theodore, and Arthur Mendel «The Bach Reader» New York W. W. Norton 1966. Великолепное аннотированное сборник материалов о жизни Баха. Содержит иллюстрации, фотографии страниц рукописей, высказывания из современников, случаи из жизни композитора и т. д. и т. п.</p>
   <p>Davis, Martin «The Undecidable» Hewlett, N. Y. Raven Press, 1965. Антология важнейших работ по метаматематике с 1931 года (дополняющая таким образом антологию Ван Хейенорта). Включает перевод статьи Геделя 1931 года, конспект лекций, прочитанных Геделем о его результате, и статьи Черча, Клини Россера, Поста и Тюринга.</p>
   <p>Davis, Martin, and Reuben Hersh «Hilbert's Tenth Problem» «Scientific American», ноябрь 1973, стр. 84. О том как 22-летний русский доказал неразрешимость знаменитой проблемы теории чисел.</p>
   <p>** DeLong, Howard «A Profile of Mathematical Logic» Reading, Mass Addison-Wesley, 1970. Строгий труд по математической логике с объяснением теоремы Геделя и обсуждением многих философских вопросов. Включает отличную аннотированную библиографию. Эта книга оказала на меня большое влияние.</p>
   <p>Doblhofer, Ernst «Voices in Stone» New York Macmillan, Collier Books, 1961. Хорошая книга о расшифровке древних письменностей.</p>
   <p>* Dreyfus, Hubert «What Computers Can't Do A Critique of Artificial Reason» New York Harper &amp; Row 1972. Различные доводы против искусственного интеллекта, представленные неспециалистом. Интересно попытаться их опровергнуть. Общество работников ИИ и Дрейфус находятся в отношениях полнейшего антагонизма. Люди, подобные Дрейфусу, необходимы, хотя порой и раздражают.</p>
   <p>Edwards Harold M «Fermat s Last Theoiem» «Scientific American», октябрь 1978, стр 104-122. Обсуждение одного из самых крепких орешков математики с его рождения до последних результатов. Отлично иллюстрировано. </p>
   <p>* Ernst, Bruno «The Magic Mirror of M С Escher» New York Random House, 1976. Эшер как человек и как художник глазами его старого друга. Необходимо прочитать каждому поклоннику Эшера.</p>
   <p>** Escher, Maunts С et al «The World of M С Escher» New York Harry N Abrams 1972. Наиболее полное собрание репродукций работ Эшера. Эшер подходит к понятию рекурсии так близко, как только возможно, и в некоторых своих рисунках удивительно хорошо передает дух теоремы Геделя.</p>
   <p>Feigenbaum, Edward, and Julian Feldman, eds. «Computers and Thought». New York: McGraw Hill, 1963. Хотя и немного устаревшая, эта книга — все еще важное собрание идей об искусственном интеллекте. Включает статьи о геометрической программе Гелернтера, шашечной программе Самуэля, узнавании структур, понимании языка, философии и т. д.</p>
   <p>Finsler, Paul. «Formal Proofs and Undecidability». Перепечатано в антологии Ван Хейхенорта «От Фреджа до Гёделя» (см. ниже). Предшествует работе Гёделя. Намекает на существование неразрешимых математических суждений, хотя и не доказывает этого с точностью.</p>
   <p>Fitzpatrick, P. J. «To Godel via Babel». «Mind» 75 A966): 332-350. Изобретательное изложение доказательства Гёделя. Для различения важных уровней автор использует три разных языка: английский, французский и латинский!</p>
   <p>von Foerster, Heinz, and James W. Beauchamp, eds. «Music by Computers». New York, John Wiley, 1969. Кроме подборки статей о разных типах компьютерной музыки, интересно также приложение: четыре пластинки, чтобы читатель мог услышать и оценить описанное. Среди записей — запрограммированная Максом Матьюсом смесь маршей «Джонни марширует домой» и «Британские гренадеры».</p>
   <p>Frenkel, Abraham, Yehoshua Bar-Hillel, and Azriel Levy. «Foundations of Set Theory», 2nd ed. Atlantic Highlands, N. J.: Humanities Press, 1973. Малотехничное обсуждение теории множеств, логики, ограничительных теорем и неразрешимых суждений. Включает подробное обсуждение интуиционизма.</p>
   <p>Frey, Peter W. «Chess Skill in Man and Machine.» New York: Springer Verlag, 1977, Отличный обзор современных идей о компьютерных шахматах: почему программы работают, почему они не работают... История и будущее компьютерных шахмат.</p>
   <p>Friedman, Daniel P. «The Little Lisper». Palo Alto, Calif.: Science Research Associates, 1974. Вполне удобоваримое введение в рекурсивное мышление ЛИСПа. Читается за один присест!</p>
   <p>Gablik, Suzi. «Magritte». Boston, Mass.: New York Graphic Society, 1976. Отличная книга о Магритте и его работах; содержит хорошую подборку репродукций.</p>
   <p>* Gardner, Martin. «Fads and Fallacies». New York: Dover Publications, 1952. Возможно, что эта книга до сих пор является лучшим опровержением оккультизма. Хотя, скорее всего, книга не была задумана как труд по истории философии, в ней содержится немало сведений из этой области. Снова и снова читатель сталкивается с вопросом: «Что такое очевидность?» Гарднер показывает, что для открытия истины необходима как наука, так и искусство.</p>
   <p>Gebstadter, Egbert В. «Copper, Silver, Gold: an Indestructible Metallic Alloy». Perth: Acidic Books, 1979. Ужасная мешанина, непонятная и запутанная — и при этом удивительно похожая на данную книгу. Профессор Гебштадтер приводит отличные примеры косвенной автореференции. Особенно интересна полностью аннотированная библиография, включающая ссылку на изоморфную, но воображаемую книгу.</p>
   <p>** Godel, Kurt. «On formally undecidable propositions.» New York Basic Books, 1962. Перевод статьи 1931 года и ее обсуждение.</p>
   <p>---«Uber Formal Unentscheidbare Satze der «Principia Mathematica» und Verwandter Systeme, I». «Monatshefte fur Mathematik und Physik», 38 A931), 173-198. Статья Гёделя 1931 года.</p>
   <p>* Goffman, Erving. «Frame Analysis». New York: Harper &amp; Row, Colophon Books, 1974. Подробные сведения об определении «систем» в человеческой коммуникации и о том, как граница между «системой» и «реальностью» воспринимается, используется и нарушается в живописи, театре, репортаже и реклаламе.</p>
   <p>Goldstein, Ira, and Seymour Papert «Artificial Intelligence, Language, and the Study of Knowledge» «Cognitive Science»  (январь 1977) 84-123. Обзор прошлого и будущего искусственного разума Авторы подразделяют историю ИИ на три периода классический, романтический и современный. </p>
   <p>Good I J «Human and Machine Logic» «British Journal for the Philosophy of Science» 18 A967) 144. Одна из интереснейших попыток опровержения Лукаса, рассматривает вопрос, возможно ли механизировать саму повторную операцию диагонализации.</p>
   <p>---«Godel's Theorem is a Red Herring» «British Journal for the Philosophy of Science» 19 A969) 357. Гуд утверждает, что доводы Лукаса не имеют никакого отношения к теореме Геделя, и что Лукас должен был бы назвать свою статью «Minds, Machines and Transhnite Counting» («Разум, машины и трансфинитные вычисления») Спор Гуда и Лукаса очень интересен.</p>
   <p>Goodman, Nelson «Fact, Fiction, and Forecast» 3rd ed Indianapolis Bobbs-Mernll, 1973. Книга посвящена обсуждению гнпотетических ситуаций и индуктивной логики, включает знаменитые парадоксальные неологизмы Гудмана «blееn» и «grue» (смесь слов «green» и «blue» — зеленый и голубой) Книга особенно интересна с точки зрения ИИ, поскольку Гудман останавливается на вопросе человеческого восприятия.</p>
   <p>* Goodstein, R L «Development of Mathematical Logic» New York Springer Verlag, 1971. Краткий обзор математической логики, включает материалы, которые трудно найти в другом месте Хорошая книга, полезная для справок.</p>
   <p>Gordon, Cyrus «Forgotten Scripts» New York Basic Books, 1968. Краткий и хорошо написанный обзор истории расшифровки древних письменностей иероглифов, клинописи и других.</p>
   <p>Griffin, Donald The Question of Animal Awareness» New York Rockfeller University Press, 1976. Небольшая книга о пчелах, человекообразных обезьянах и других животных, о том обладают ли они «сознанием» и в особенности о том, правомочно ли вообще использовать слово «сознание», объясняя поведение животных.</p>
   <p>deGroot, Adnaan «Thought and Choice in Chess» The Hague Mouton, 1965. Глубокое исследование в области когнитивной психологии, описывает классически простые и элегантные эксперименты.</p>
   <p>Gunderson, Keith «Mentality and Machines» New York Doubleday, Anchor Books, 1971. Ярый противник ИИ объясняет свою позицию. Местами довольно смешно.</p>
   <p>** Hanawalt, Philip С, and Robert H Haynes, eds «The Chemical Basis of Life» San Francisco W H Freeman, 1973. Отличный сборник статей из «Сайентифк Американ» Дает хорошее представление о том, чем занимается молекулярная биология.</p>
   <p>* Hardy, G Н, and E M Wright «An Introduction to the Theory of Numbers», 4th ed New York Oxford University Press, 1960. Классический труд по теории чисел Набит информацией об этих загадочных существах — целых числах.</p>
   <p>Harmon, Leon «The Recognition of Faces» «Scientific American», ноябрь 1973, стр. 70. Исследование того, как мы представляем лица в памяти и какая информация нам необходима, чтобы узиать знакомое лицо. Одна из самых интересных задач узнавания структур.</p>
   <p>van Heijenoort, Jean. «From Frege to Godel: A Source Book in Mathematical Logic». Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1977. Сборник важнейших статей по математической логике, приведших к поразительному открытию Гёделя (последняя статья книги).</p>
   <p>Henri, Adrian. «Total Art: Environments, Happenings, and Performances». New York: Praeger, 1974. Показывает, как в современном искусстве значение выродилось настолько, что само его отсутствие приобретает глубокое значение (что бы это ни означало).</p>
   <p>* Ноаге, С. A. R., and D. С. S. Allison. «Incomputability». «Computing Surveys» 4, по.З (Сентябрь 1972). Хорошо изложенное объяснение того, почему проблема остановки неразрешима. Доказывает следующую фундаментальную теорему: любой компьютерный язык, в котором есть условное наклонение и определения через рекурсивную функцию, достаточно мощный, чтобы запрограммировать собственного интерпретатора, не может быть использован для того, чтобы запрограммировать собственную функцию остановки.</p>
   <p>Hofstadter, Douglas R. «Energy levels and wave (unctions of Bloch electrons in rational and irrational magnetic fields». «Physical Review B», 14, no. 6 15 сентября 1976). Докторская диссертация автора, представленная в форме статьи. Детально показан рекурсивный график G, представленый иа рис. 34.</p>
   <p>Hook, Sidney, ed. «Dimensions of Mind». New York: Macmillan, Collier Books, 1961. Сборник статей о проблемах разума и мозга, а также разума и компьютера. Некоторые статьи довольно категоричны.</p>
   <p>* Horney, Karen. «Self-Analysis». New York: W. W. Norton, 1942. Интереснейшее описание того, как запутываются уровни самовосприятия, когда человек пытается понять самого себя в этом сложном мире. Человечный и глубокий труд.</p>
   <p>Hubbard, John I. «The Biological Basis of Mental Activity». Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1975. Еще одна книга о мозге. Ее достоинство в том, что она содержит длинный список вопросов для размышления и ссылки на статьи, отвечающие на эти вопросы.</p>
   <p>* Jackson, Philip С. «Introduction to Artificial Intelligence». New York: Petrocelli Charter, 1975. Книга, с энтузиазмом описывающая идеи ИИ, на многие из которых автор только намекает; именно поэтому ее интересно даже перелистать. Другая причина, по которой книга достойна рекомендации, — ее обширная библиография.</p>
   <p>Jacobs, Robert L. «Understanding Harmony». New York: Oxford University Press, 1958. Прямолинейная книга о гармонии, заставляющая читателя задаться вопросом о том, почему условная гармония европейской цивилизации настолько привлекает наш мозг.</p>
   <p>Jaki, Stanley L. «Brain, Mind, and Computers». South Bend, Ind.: Gateway Editions, 1969. Полемическая книга, каждая страница которой дышит ненавистью к попыткам понять разум при помощи компьютеров. Тем не менее, некоторые из идей интересны.</p>
   <p>* Jauch, J. M. «Are Quanta Real?» Bloomington, Ind.: Indiana University Press, 1973. Прелестная книжица диалогов, три героя которых заимствованы из Галилея и пересажены на современную почву. Обсуждает не только вопросы квантовой механики, но также темы узнавания структур, простоты, мозговых процессов и философии науки. Чтение этой книги доставляет истинное удовольствие и стимулирует ум.</p>
   <p>* Jeffrey, Richard. «Formal Logic: Its Scope and Limits». New York: McGraw Hill, 1967. Легко читаемый учебник, последняя глава которого посвящена теоремам Гёделя и Чёрча. В этой книге читатель найдет подход, отличный от большинства учебников по логике; это делает ее достойной внимания.</p>
   <p>* Jensen, Hans. «Sign, Symbol, and Script». New York: G. P. Putnam's, 1969. Возможно, наилучшая книга о символических письменностях мира, как современных, так и древних. В книге много красоты и тайны — например, нерасшифрованная письменность острова Пасхи.</p>
   <p>Какпйг, Laszld. «An Argument against the Plausibility of Church's Thesis». В сб. A. Heiting, ed. «Constructivity in Mathematics: Proceedings of the Colloquium held at Amsterdam», 1957, North-Holland, 1959 . Интересная статья, написанная, возможно, самым ярым скептиком в отношении Тезиса Чёрча-Тюрннга.</p>
   <p>* Kim, Scott E. «The Impossible Skew Quadrilateral: A Four-Dimensional Optical Illusion». В сб. David Brisson, ed. «Proceedings of the 1978 A.A.A.S. Symposium on Hypergraphics: Visualizing Complex Relationships in Art and Science». Boulder, Colo.: Westview Press, 1978. To, что на первый взгляд кажется невероятно сложной идеей, постепенно становится ясным, как день, благодаря виртуозному изложению и серии прекрасно сделанных диаграмм. Форма статьи так же необычна и интригующа, как и ее содержание: она трехчастна одновременно на нескольких уровнях. Эта статья писалась одновременно с моей книгой, и они взаимно стимулировали друг друга.</p>
   <p>Kleene, Stephen С. «Introduction to Mathematical Logic». New York: John Wiley, 1967. Полный и вдумчивый текст, написанный экспертом в этой области. Заслуживает всяческого внимания. Перечитывая эту книгу, в каждом абзаце я нахожу для себя что-то новое.</p>
   <p>--- «Introduction to Metamathematics». Princeton: D. Van Nostrand, 1952. Классический труд по математической логике; учебник, приведенный выше, представляет из себя сокращенную версию. Сейчас этот строгий и полный труд немного устарел.</p>
   <p>Kneebone, G. J. «Mathematical Logic and the Foundations of Mathematics». New York: Van Nostrand Reinhold, 1963. Серьезная книга — философское обсуждение таких вопросов как интуиционизм, «реальность» натуральных чисел, и так далее.</p>
   <p>Koestler, Arthur. «The Act of Creation». New York: Dell, 1966. Интересная теория о том, как, соединяя идеи, можно получить нечто новое. Книгу можно читать с любого места.</p>
   <p>Koestler, Arthur, and J. R. Smythies, eds. «Beyond Reductionism». Boston: Beacon Press, 1969. Материалы конференции, участники которой считали, что биологические системы нельзя объяснить с редукционистской точки зрения и что жизнь — это нечто, «возникающее внезапно». Одна из тех интересных книг, которые кажутся в чем-то неверными, но в которых очень трудно найти конкретные ошибки.</p>
   <p>Kubose, Gyomay. «Zen Koans». Chicago: Regnery, 1978. Одно из лучших известных мне собраний коанов. Книга, необходимая для библиотеки дзен-буддиста.</p>
   <p>Kuffler, Stephen W. and John G. Nicholls. «From Neuron to Brain». Sunderland, Mass.: Sinauer Associates, 1976. Несмотря на свое название, эта книга в основном рассматривает микроскопические процессы мозга и почти не уделяет внимания тому, как из путаницы нейронов возникают человеческие мысли. Особенно подробно прокомментирована работе Хубеля и Визеля о зрительных системах.</p>
   <p>Lacey, Hugh, and Geoffrey Joseph. «What the Gbdel Formula Says». «Mind» 77 A968): 77. Полезное обсуждение значения результатов Гёделя, основанное на четком разделении трех уровней: неинтерпретированные формальные системы, интерпретированные формальные системы и метаматематика. Книга стоит изучения.</p>
   <p>Lakatos, Imre. «Proofs and Refutations». New York: Cambridge University Press, 1976. Очень интересная книга, в форме диалогов обсуждающая формирование идей в математике. Полезна не только для математиков, но и для людей, интересующихся мыслительными процессами.</p>
   <p>** Lehninger, Albert «Biochemistry». New York: Worth Publishers, 1976. Несмотря на высокотехнический уровень, книга довольно легко читается. В ней можно найти множество примеров переплетения белков и генов. Материал хорошо подан и очень интересен.</p>
   <p>** Lucas J. R. «Minds, Machines, and Gadel». «Philosophy» 36 A961): 112. Перепечатано сб. Андерсон «Minds and Machines», а также в Sayre and Crosson «The Modeling of the Mind». Противоречивая и вызывающая статья; автор утверждает, что он нашел доказательство того, что человеческий мозг в принципе не может быть смоделирован при помощи компьютерной программы. Его интересные доводы целиком основаны на теореме неполноты Гёделя. Стиль этой статьи кажется мне необыкновенно раздражающим — и именно поэтому забавным для чтения.</p>
   <p>--- «Satan Stultified: A Rejoinder to Paul Benacerraf». Monist 52 A968)- 145. Полемика с идеями Пола Бенасеррафа, написанная в забавно ученом стиле. Борьба Лукаса с Бенасеррафом, как и борьба Лукаса с Гудом, представляет богатую пищу для ума.</p>
   <p>--- «Human and Machine Logic: A Rejoinder». British Journal for the Philosophy Science 19 A967): 155. Попытка опровержения предпринятой Гудом попытки опровержения первоначальной статьи Лукаса.</p>
   <p>** MacGillavry, Caroline H. «Symmetry Aspects of the Periodic Drawings of M. C. Escher». Utrecht: A. Oosthoek's Uitgevermaatschappij, 1965. Мозаичные рисунки Эшера с научными комментариями кристаллографа. Источник некоторых моих иллюстраций — например, «Муравьиной фуги» и «Крабьего канона». Переиздано в 1976 году в Нью-Йорке под названием «Fantasy and Symmetry».</p>
   <p>MacKay, Donald M. «Information, Mechanism, and Meaning». Cambridge, Mass.: M.I.T. Press, 1970. Книга о различных измерениях информации, применимых к разным ситуациям; теоретические вопросы человеческого восприятия и понимания; объяснение того, как сознание может возникнуть на механической основе.</p>
   <p>* Mandelbrot, Benoft. «Fractals: Form, Chance, and Dimension». San Francisco: W. H. Freeman, 1977. Редкая книга — собрание иллюстраций к сложным современным идеям математики. Речь идет о рекурсивно определенных кривых и фигурах, чья размерность не выражается целым числом. Удивительным образом, Мандельброт показывает их отношение практически ко всем отраслям науки.</p>
   <p>McCarthy, John. «Ascribing Mental Qualities to Machines». В сб. Martin Ringle, ed. «Philosophical Perspectives in Artificial Intelligence». New York: Humanities Press, 1979. Глубокая статья, исследующая, при каких обстоятельствах можно сказать, что у машины есть убеждения, желания, намерения, сознание или свобода воли. Интересно сравнить эту статью с книгой Гриффина.</p>
   <p>Meschkowski, Herbert. «Non-Euclidean Geometry». New York: Academic Press, 1964. Небольшая книга с хорошими историческими сведениями.</p>
   <p>Meyer, Jean. «»Essai d'application de certain modeles cybernetiques к la coordination chez les insectes sociaux». «Insectes Sociaux» XIII, no. 2 A966): 127. Статья, проводящая некоторые параллели между нейронной организацией мозга и организацией муравьиной колонии.</p>
   <p>Meyer, Leonard В. «Emotion and Meaning in Music». Chicago: University of Chicago Press, 1956. Автор пытается приложить идеи гештальт психологии и теории восприятия к объяснению музыкальной структуры. Одна из самых необычных книг о музыке и разуме.</p>
   <p>--- «Music, the Arts, And Ideas». Chicago: University of Chicago Press, 1967. Вдумчивый анализ мыслительных процессов, участвующих в слушании музыки, а также иерархических структур музыки. Автор сравнивает современные тенденции в музыке с идеями дзен-буддизма.</p>
   <p>Miller, G. A., and P. N. Johnson-Laird. «Language and Perception». Cambridge: Mass. Harvard University Press, Belknap Press, 1976. Интереснейшее собрание лингвистических фактов и теорий, тесно связанных с гипотезой Уорфа о том, что язык определяет мировоззрение. Типичный пример — обсуждение странного «тещиного языка» у народности Двирбал в Австралии: специального языка, используемого только для разговоров с тещей.</p>
   <p>** Minsky, Marvin L. «Matter, Mind, and Models». В сб. Marvin L. Minsky, ed. «Semantic Information Processing» Cambridge, Mass.: M.I.T. Press, 1968. Несколько страниц этой короткой статьи вмещают целую философию сознания и искусственного разума. Выдающаяся статья, написанная одним из глубочайших мыслителей в этой области.</p>
   <p>Minsky, Marvin L, and Seymour Papert. «Artificial Intelligence Progress Report». Cambridge, Mass/ M.I.T. Artificial Intelligence Laboratory, AI Memo 252, 1972. Обзор работы в области искусственного интеллекта, проведенной в МИТ до 1972 года, в соотношении с эпистемиологией и психологией. Может служить отличным введением в курс по исскусственному разуму.</p>
   <p>** Monod, Jacques. «Chance and Necessity». New York: Random House, Vintage Books, 1971. Исключительно плодовитый автор, пишущий в занимательной манере об интересных вопросах: как живое строится из неживого и каким образом эволюция зависит от второго закона термодинамики, хотя и кажется, что она его нарушает. На мой взгляд, замечательная книга.</p>
   <p>* Morrison, Philip and Emily, eds. «Charles Babbage and His Calculating Engines». New York: Dover Publications, 1961. Ценный источник информации о жизни Баббаджа. Приводит значительную часть автобиографии изобретателя, вместе с несколькими статьями о его машинах и «механической нотации».</p>
   <p>Myhill, John. «Some Philosophical Implications of Mathematical Logic». «Review of Metaphysics» 6 A952): 165. Необычный взгляд на то, каким образом теоремы Гёделя и Черча связаны с эпистемиологией и психологией. Заканчивается обсуждением понятий красоты и творческих способностей.</p>
   <p>Nagel, Ernest. «The Structure of Science» New York: Harcourt, Brace, and World, 1961. Классический труд по философии науки; четкое обсуждение различий между редукционизмом и холизмом, теологическими и нетеологическими объяснениями и т. д. </p>
   <p>** Nagel, Ernest and James R. Newman. «Godel's Proof». New York: New York University Press, 1958. Это занимательное изложение во многом послужило источником вдохновения для моей книги.</p>
   <p>* Nievergelt, Jurg, J. С Farrar, and E. M. Reingold. «Computer Approaches to Mathematical Problems». Englewood Cliffs, N. J.: Prentice Hall, 1974. Довольно необычное собрание различных типов задач, которые могут решаться или уже решались с помощью компьютеров — например, задача «Зn+1», о которой я упомянул в «Арии с различными вариациями», и другие задачи из области теории чисел.</p>
   <p>Pattee, Howard H., ed. «Hierarchy Theory: The Challenge of Complex Systems» New York: George Braziller, 1973. Включает хорошую статью Херберта Саймона, обсуждающую примерно те же идеи, как и моя глава «Уровни описания».</p>
   <p>Peter Rozsa. «Recursive Functions». New York- Academic Press, 1967. Подробное обсуждение примитивно рекурсивных функций, общерекурсивных функций, частично рекурсивных функций, диагонального метода и других технических вопросов.</p>
   <p>Quine, Willard Van Orman. «The Ways of Paradox, and Other Essays» New York: Random House, 1966. Собрание размышлений Квайна на многие темы Первое эссе описывает разнообразные парадоксы и их решения В нем Квайн объясняет операцию, которая в моей книге названа «квайнированием».</p>
   <p>Ranganathan, S. R. «Ramanujan, The Man and the Mathematician». London1 Asia Publishing House, 1967. Склоняющаяся к мистике биография индийского гения, написанная его поклонником. Странная, но интересная книга.</p>
   <p>Reichardt, Jasia. «Cybernetics, Arts, and Ideas». Boston' New York Graphic Society, 1971. Причудливое собрание идей о компьютерах, искусстве, музыке и литературе. Некоторые идеи там совершенно сумасшедшие — но не все. Интересны статьи J. R. Pierce «A Chance for Art» и Margaret Masterman «Computerized Haiku». Renyi, Alfred. «Dialogues on Mathematics». San Francisco- Holden-Day, 1967. Три простых, но стимулирующих диалога между классическими историческими персонажами, пытающимися понять природу математики. Для широкой публики.</p>
   <p>** Reps Paul. «Zen Flesh, Zen Bones». New York: Doubleday, Anchor Books. Отлично передает дух дзена, его антирациональную, антисловесную, антиредукционисткую и в основном холистскую природу.</p>
   <p>Rogers, Hartley. «Theory of Recursive Functions and Effective Computability». New York: McGraw Hill, 1967. Техническая книга, читая которую, можно многому научиться. Содержит обсуждение интригующих задач по теории множеств и теории рекурсивных функций.</p>
   <p>Rokeach, Milton. «The Three Christs of Ypsilanti». New York Vintage Books, 1964 . Изучение шизофрении и тех странных типов «последовательности», которые возникают в сознании больного. Описывает удивительный конфликт между тремя пациентами психиатрической больницы, каждый из которых считал себя Богом, и то, как они смогли жить бок о бок в течение многих месяцев.</p>
   <p>** Rose, Steven. «The Conscious Brain», исправленное изд. New York: Vintage Books, 1976. Замечательная книга — возможно, лучшее введение в изучение мозга. Содержит полное обсуждение физической структуры мозга, а также философское обсуждение природы разума, редукционизма vs. холизма, свободы воли vs. детерминизма и так далее. Автор представляет широкую, разумную и человечную точку зрения; неверны только его идеи по поводу ИИ.</p>
   <p>Rosenblueth, Arturo. «Mind and Brain: A Philosophy of Science». Cambridge, Mass.- M.I.T. Press, 1970. Хорошая книга, написанная специалистом-невро-специалистом-неврологом. Затрагивает большинство проблем, касающихся мозга и разума.</p>
   <p>* Sagan, Carl, ed. «Communication with Extraterrestrial Intelligence». Cambridge, Mass.: M.I.T. Press, 1973. Доклады интереснейшей конференции, в которых группа знаменитостей и других ученых спорят об этом гипотетическом вопросе.</p>
   <p>Salmon, Wesley, ed. «Zeno's Paradoxes». New York: Bobbs-Merrill, 1970. Сборник статей о старинных парадоксах Зенона в свете современной теории множеств, квантовой механики и так далее Интересно и иногда забавно; наводит на размышления.</p>
   <p>Sanger, F., et al. «Nucleotide sequence of bacteriophage 0X174 DNA», «Nature» 265 (февраль 24, 1977). Интереснейшее описание впервые найденного полного генетического материала живого организма. Неожиданная двусмысленность: коды двух белков накладываются друг на друга! Почти невероятно.</p>
   <p>Sayre, Kenneth M., and Frederick J. Crosson. «The Modeling of Mind: Computers and Intelligence». New York: Simon and Schuster, Clarion Books, 1963. Собрание философских комментариев ученых из различных областей науки об идее искусственного интеллекта (Anatol Rapoport, Ludwig Wittgenstein, Donald Mackay, Michael Scriven, Gilbert Ryle и другие).</p>
   <p>*Schank, Roger, and Kenneth Colby. «Computer Models of Thought and Language». San Francisco: W. H. Freeman, 1973. Сборник статей, представляющих разный подход к вопросам стимуляции мыслительных процессов, таких как понимание языка, системы убеждений, перевода и так далее. Важная книга по ИИ; многие статьи легки для чтения даже для неспециалистов.</p>
   <p>Schrodinger, Erwin. «What is Life? &amp; Mind and Matter». New York: Cambridge University Press, 1967 . Знаменитая книга знаменитого физика (одного из основателей квантовой механики). Исследует физический фундамент жизни и мозга и обсуждает сознание в довольно метафизических терминах. Первая часть книги, What is Life?», в 1940-х годах оказала сильное влияние на поиски переносчиков генетической информации.</p>
   <p>Shepard, Roger N. «Circularity in Judgments of Relative Pitch». «Journal of the Acoustical Society of America» 36, номер 12 (декабрь 1964), стр. 2346-2353. Источник удивительной слуховой иллюзии «тональной системы Шепарда».</p>
   <p>Simon, Herbert A. «The Science of the Artificial». Cambridge, Mass.: M.I.T. Press, 1969. Интересная книга о понимании сложных систем. В последней главе, «Architecture of Complexity», затрагиваются проблемы редукционизма и холизма.</p>
   <p>Smart, J. J. С. «Godel's Theorem, Church's Theorem, and Mechanism». «Synthese» 13 A961): 105. Хорошо написанная статья, предваряющая статью Лукаса 1961 года и содержащая аргументы против идей Лукаса.</p>
   <p>** Smullyan, Raymond. «Theory of Formal Systems». Princeton, N. J.: Princeton University Press, 1961 Серьезный труд, начинающийся с превосходного обсуждения формальных систем; содержит элегантное доказательство упрощенной версии теоремы Гёделя. Заслуживает внимания хотя бы только из-за первой главы.</p>
   <p>*--- «What is the Name of This Book?» Englewood Cliffs, N. J. Prentice Hall, 1978. Скорее всего, эта книга должна понравиться многим из моих читателей. Она вышла из печати, когда моя книга уже была целиком написана, за исключением некоей записи в библиографии.</p>
   <p>Sommerhoff, Gerd. «The Logic of the Living Brain». New York: John Wiley, 1974. Автор пытается, используя знания о микроструктурах мозга, создать теорию работы мозга как целого.</p>
   <p>Sperry, Roger. «Mind, Brain, and Humanist Values». В сб. John R. Platt, ed. «New Views on the Nature of Man». Chicago: University of Chicago Press, 1965. Ведущий нейрофизиолог живым языком объясняет, как, по его мнению, мозговая деятельность сочетается с сознанием.</p>
   <p>* Steiner, George. «After Babel: Aspects of Language and Translation». New York: Oxford University Press, 1975. Эта книга, написанная ученым-лингвистом, посвящена сложным проблемам перевода и понимания языка людьми. Хотя ИИ практически не упоминается, ясно, что автор убежден в том, что стараться запрограммировать компьютер на понимание романов или стихов, — безнадежное занятие. Хорошо написанная книга, наводящая на размышления и местами раздражающая.</p>
   <p>Stenesh, J. «Dictionary of Biochemistry». New York: John Wiley, Wiley Interscience, 1975. Эта книга послужила для меня полезным дополнением к технической литературе по молекулярной биологии.</p>
   <p>** Stent, Gunther. «Explicit amd Implicit Semantic Content of the Genetic Information». В сб. «The Centrality of Science and Absolute Values», том 1. Proceedings of the 4th International Conference on the Unity of the Sciences, New York, 1975. Удивительно то, что эта статья находится среди материалов конференции, организованной ныне дезакредитированным преподобным отцом Сун Мьюнг Мун. Тем не менее, статья отличная. В ней обсуждается вопрос о том, можно ли сказать, в некоем практическом смысле, что в генотипе содержится «вся» информация о его фенотипе. Иными словами, тема статьи — местонахождение значения в генотипе.</p>
   <p>--- «Molecular Genetics: A Historical Narrative». San Francisco: W. H. Freeman, 1971. Стент представляет широкую, гуманистическую точку зрения и ставит идеи в историческую перспективу. Необычный текст по молекулярной биологии.</p>
   <p>Suppes, Patrick. «Introduction to Logic». New York: Van Nostrand Reinhold, 1957. Стандартный текст, ясно излагающий исчисление высказываний и исчисление предикатов. Моя глава об исчислении высказываний базируется, в основном, на этой книге.</p>
   <p>Sussman, Gerald Jay. «A Computer Model of Skill Acquisition». New York: American Elsevier», 1975. Теория программ, объясняющая задачи программирования компьютера. Детально обсуждается, как можно разбить задание на подзадачи и как эти подзадачи взаимодействуют.</p>
   <p>** Tanenbaum, Andrew S. «Structured Computer Organization». Englewood Cliffs, N. J.: Prentice Hall, 1976. Великолепно прямолинейное, замечательно написанное объяснение многих уровней современных компьютерных систем Включает главы о языках микропрограммирования, машинных языках, языках ассемблера, операционных системах и так далее. Хорошая, частично аннотированная библиография.</p>
   <p>Tarski, Alfred. «Logic, Semantics, Metamathematics». Статьи 1923-1938 годов Перевод J. H. Woodger. New York Oxford University Press, 1956. Излагает идеи о истине и представленном ею отношении между языком и миром. Эти идеи все еще влияют на проблемы представления знаний в ИИ. </p>
   <p>Taube, Mortimer. «Computers and Common Sense». New York: McGraw Hill, 1961. Возможно, первый протест против искусственного разума, книга раздражает.</p>
   <p>Tietze, Heinrich. «Famous Problems of Mathematics». Baltimore: Graylock Press, 1965. Книга о знаменитых задачах, написанная в оригинальном и эрудированном стиле. Хорошие иллюстрации и исторические материалы.</p>
   <p>Trakhtenbrot, V. «Algorithms and Computing Machines». Heath. Обсуждение теоретических вопросов, касающихся компьютеров, — в особенности, неразрешимых проблем, таких как проблема остановки и проблема словесной эквивалентности. Одно из достоинств книги — ее краткость.</p>
   <p>Turing, Sara. «Alan M. Turing». Cambridge, U.K.: W. Heffer &amp; Sons, 1959. Биография великого пионера компьютерного дела, с любовью составленная его матерью.</p>
   <p>* Ulam, Stanislav. «Adventures of a Mathematician». New York: Charles Scribner's, 1976. Автобиография 65-летнего человека, написанная так, словно автору 20 лет; он безумно влюблен в математику. Книга полна сведений о том, кто кого считал лучшим, кто кому завидовал и так далее. Не только интересное, но и серьезное чтение.</p>
   <p>Watson, J. D. «Molecular Biology of the Gene», 3rd ed. Menlo Park, Calif.: W. A. Benjamin, 1976. Хорошая книга, но, по моему мнению, далеко не так четко организованная, как труд Ленингера. Тем не менее, почти на каждой странице есть что-то интересное.</p>
   <p>Webb, Judson. «Metamathematics and the Philosophy of Mind». «Philosophy of Science» 35 A968): 156. Подробные и строгие доводы против Лукаса. Автор утверждает: «Моя позиция в данной статье такова: проблема мозга-машины Гёделя не сможет получить связного объяснения до тех пор, пока не будет разрешена проблема конструктивности в основаниях математики.»</p>
   <p>Weiss, Paul. «One Plus One Does Not Equal Two». В сб. G. С. Quarton, Т. Melnechuk, and F. 0. Schmitt, ed. «The Neuroscience: A Study Program». New York: Rockefeller University Press, 1967. Статья, пытающаяся примирить холизм и редукционизм, но, на мой вкус, слишком холистски направленная.</p>
   <p>* Weizenbaum, Joseph. «Computer Power and Human Reason». San Francisco: W. H. Freeman, 1976. Вызывающая книга одного из первых специалистов по ИИ, который пришел к выводу, что многие исследования в области вычислительной техники — особенно, в области ИИ — опасны. Хотя я и могу согласиться с некоторыми из критических идей автора, мне все же кажется, что он заходит слишком далеко. Когда он называет работников в области искусственного интеллекта «искусственной интеллигенцией» в первый раз, это забавно, но после десятого раза надоедает. Каждый, интересующийся компьютерами, должен прочесть эту книгу.</p>
   <p>Wheeler, William Morton. «The Ant-Colony as an Organism». «Journal of Morphology» 22, 2 A911): 307-325. Один из ведущих специалистов-энтомологов своего времени объясняет, почему муравьиная колония, так же, как и ее отдельные части, заслуживает называться «организмом».</p>
   <p>Whitely, С. Н. «Minds, Machines, and Godel: A Reply to Mr Lucas». «Philosophy» 37 A967); 61. Простые, но убедительные контраргументы против Лукаса.</p>
   <p>Wilder, Raymond. «An Introduction to the Foundations of Mathematics». New York: John Wiley, 1952. Хороший обзор, представляющий в перспективе важные идеи прошлого века.</p>
   <p>* Wilson, Edward О. «The Insect Societies». Cambridge, Mass.: Harvard University Press, Belknap Press, 1971. Авторитетный труд об общественном поведении насекомых. Несмотря на обилие деталей, книга доступна для широкой публики и обсуждает множество интереснейших идей. Превосходные иллюстрации и обширная (но, к сожалению, не аннотированная) библиография.</p>
   <p>Winograd, Terry. «Five Lectures on Artificial Intelligence» AI Memo 246 Stanford, Calif.: Stanford University Artificial Intelligence Laboratory, 1974. Один из ведущих современных работников по искусственному интеллекту предлагает описание основных проблем ИИ и новых идей для их решения.</p>
   <p>*--- «Language as a Cognitive Process». Reading, Mass.: Addison-Wesley. Интереснейшая книга, как никакая другая до сих пор, описывающая язык во всей его сложности.</p>
   <p>*--- «Understanding Natural Language». New York: Academic Press, 1972. Подробное описание программы, удивительно сообразительной в ограниченном контексте. Книга показывает, что язык неотделим от общего понимания мира и предлагает направление работы по созданию программ, понимающих язык, как люди. Важная контрибуция, стимулирующая множество идей.</p>
   <p>--- «On some contested suppositions of generative linguistics about the scientific study of language», «Cognition» 4:6. Забавное опровержение яростных атак некоторых лингвистов-доктринеров на искусственный интеллект.</p>
   <p>* Winston, Patrick. «Artificial Intelligence». Reading, Mass.. Addison-Wesley, 1977. Общий обзор многих сторон ИИ, предложенный страстным исследователем этой области, молодым, но уже известным. Первая часть независима от программ, вторая часть зависит от ЛИСПа и включает краткое объяснение этого языка. Содержит множество ссылок на современную литературу по ИИ.</p>
   <p>*--- , ed. «The Psychology of Computer Vision». New York McGraw Hill, 1975. Неудачное название, но отличная книга Содержит статьи о том, как запрограммировать компьютер на зрительное узнавание предметов, сцен и т. д. Затронуты все уровни проблемы, от узнавания отрезков прямой до общей организации знаний. В частности, в книге опубликована статья самого Уинстона о его программе, способной развивать абстрактные понятия на основе конкретных примеров, и статья Минского о зарождающемся понятии фреймов.</p>
   <p>* Wooldridge, Dean. «Mechanical Man — The Physical Basis of Intelligent Life» New York: McGraw Hill. 1968. Глубокое и ясно изложенное обсуждение отношения мыслительных процессов к физическим процессам мозга По новому исследует сложные философские понятия, поясняя их на конкретных примерах.</p>
  </section>
 </body>
 <body name="comments">
  <title>
   <p>Комментарии</p>
  </title>
  <section id="c_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Далее в книге, говоря о строчках, мы будем использовать следующие знаки: когда строчка будет напечатана тем же шрифтом, как и окружающий ее текст, она будет заключена в простые или двойные кавычки. Знаки препинания, принадлежащие тексту, будут, как того требует логика, вне кавычек. Например, первая буква этой фразы — «Н», в то время, как первая буква «этой фразы» — «э». Однако, когда строчка будет напечатана другим шрифтом или латинским алфавитом, кавычки использоваться не будут — за исключением тех случаев, когда это будет абсолютно необходимо для ясности. Например, первая буква stola — s.</p>
  </section>
  <section id="c_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Перевод Натальи Эскиной.</p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>H. D. David and A Mendel «The Bach Reader» стр. 305 6</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Там же стр. 179</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Там же стр. 260</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Charles Babbage «Passages from the Life of a Philosopher» стр 145 6</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Lady A. A. Lovelace «Notes upon the Memoir „Sketch of the Analytical Engine Invented by Charles Babbage“» записано L. F. Menabrea (Женева 1842) и воспроизведено в книге E. Morrison «Charles Babbage and His Calculating Engines» стр. 248 9 284</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>David and Mendel стр. 255 6</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>Там же стр. 40</p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Lewis Carroll «What the Tortoise Said to Achilles» в журнале «Mind» n s 4 1895) стр. 255 6</p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Herbert Meschkowski «Non Euclidean Geometry» стр. 31 2</p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Там же стр. 33</p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>George Sterner «After Babel» стр. 172 3</p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Leonard В. Meyer «Music The Arts and Ideas» стр. 87 8</p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>Gyomay M. Kubose «Zen Koans» стр. 178</p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Там же стр. 178</p>
  </section>
  <section id="n_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>A. R. Anderson and N. D. Belnap Jr. «Entailment» (Princeton N J Princeton University Press 1975)</p>
  </section>
  <section id="n_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>Все коаны в этом Диалоге подлинны, они взяты из следующих двух книг Paul Reps «Zen Flesh Zen Bones» и Gyomay M. Kubose «Zen Koans»</p>
  </section>
  <section id="n_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>Paul Reps «Zen Flesh Zen Bones» стр. 110-11</p>
  </section>
  <section id="n_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>Там же стр. 119</p>
  </section>
  <section id="n_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>Там же стр. 111-12</p>
  </section>
  <section id="n_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>«Zen Buddhism» (Mount Vernon NY Peter Pauper Press 1959) стр. 22</p>
  </section>
  <section id="n_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>Reps стр. 124</p>
  </section>
  <section id="n_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>«Zen Buddhism» стр. 38</p>
  </section>
  <section id="n_23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>Reps стр. 121</p>
  </section>
  <section id="n_24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p>Gyomay M. Kubose «Zen Koans» стр. 35</p>
  </section>
  <section id="n_25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>«Zen Buddhism» стр. 31</p>
  </section>
  <section id="n_26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p>Kubose стр. 110</p>
  </section>
  <section id="n_27">
   <title>
    <p>27</p>
   </title>
   <p>Там же стр. 120</p>
  </section>
  <section id="n_28">
   <title>
    <p>28</p>
   </title>
   <p>Там же стр. 180</p>
  </section>
  <section id="n_29">
   <title>
    <p>29</p>
   </title>
   <p>Reps стр. 89-90</p>
  </section>
  <section id="n_30">
   <title>
    <p>30</p>
   </title>
   <p>Carl Sagan, ed., «Communication with Extraterrestrial Intelligence», стр. 78.</p>
  </section>
  <section id="n_31">
   <title>
    <p>31</p>
   </title>
   <p>Steven Rose, «The Conscious Brain», стр. 251-2.</p>
  </section>
  <section id="n_32">
   <title>
    <p>32</p>
   </title>
   <p>E. O. Wilson, «The Insect Societies», стр. 226.</p>
  </section>
  <section id="n_33">
   <title>
    <p>33</p>
   </title>
   <p>Dean Wooldridge, «Mechanical Man», стр. 70.</p>
  </section>
  <section id="n_34">
   <title>
    <p>34</p>
   </title>
   <p>Lewis Carroll, «The Annotated Alice» («Alice's Adventures in Wonderland» and «Through the Looking-Glass»). Введение и комментарии Мартина Гарднера (New York: Meridian Press, New American Library, 1960). Эта книга содержит все три версии. Оригинальные источники французского и немецкого текстов приводятся ниже. Русский перевод Д. Орловской.</p>
  </section>
  <section id="n_35">
   <title>
    <p>35</p>
   </title>
   <p>Frank L. Warrin, «The New Yorker». 10 января 1931.</p>
  </section>
  <section id="n_36">
   <title>
    <p>36</p>
   </title>
   <p>Robert Scott, «The Jabberwock Traced to Its True Source», Macmillan's Magazine, февраль 1872.</p>
  </section>
  <section id="n_37">
   <title>
    <p>37</p>
   </title>
   <p>Warren Weaver, «Translation», в сборнике «Machine Translation of Languages», Wm. N. Locke and A. Donald Booth, eds. (New York: John Wiley and Sons, and Cambridge, Mass.: M.I.T. Press, 1955), стр. 18.</p>
  </section>
  <section id="n_38">
   <title>
    <p>38</p>
   </title>
   <p>С. H. MacGillavry, «Symmetry Aspects of the Periodic Drawings of M.C. Escher», стр. VIII. </p>
  </section>
  <section id="n_39">
   <title>
    <p>39</p>
   </title>
   <p>J. R. Lucas, «Minds, Machines, and Godel». В сборнике A. R. Anderson, «Minds and Machines», стр. 57-9.</p>
  </section>
  <section id="n_40">
   <title>
    <p>40</p>
   </title>
   <p>J. M. Jauch, «Are Quanta Real?», стр. 63-65. </p>
  </section>
  <section id="n_41">
   <title>
    <p>41</p>
   </title>
   <p>Заглавие статьи Гёделя включало в конце римское I; это означало, что он собирался написать продолжение этой статьи с тем, чтобы подробно остановиться на особенно трудных моментах доказательства. Однако первая статья получила настолько широкое признание, что нужда в продолжении отпала, и вторая статья так и не была написана.</p>
  </section>
  <section id="n_42">
   <title>
    <p>42</p>
   </title>
   <p>Lucas в сборнике Anderson, стр. 43. </p>
  </section>
  <section id="n_43">
   <title>
    <p>43</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 48. </p>
  </section>
  <section id="n_44">
   <title>
    <p>44</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 48-9. </p>
  </section>
  <section id="n_45">
   <title>
    <p>45</p>
   </title>
   <p>М. С. Escher, «The Graphic Work of M. С Escher» (New York: Meredith Press, 1967), стр. 21.</p>
  </section>
  <section id="n_46">
   <title>
    <p>46</p>
   </title>
   <p>Там же. стр. 22.</p>
  </section>
  <section id="n_47">
   <title>
    <p>47</p>
   </title>
   <p>E. Goffman, «Frame Analysis», стр. 475. </p>
  </section>
  <section id="n_48">
   <title>
    <p>48</p>
   </title>
   <p>Stamslaw Ulam, «Adventures of a Mathematician», стр. 13</p>
  </section>
  <section id="n_49">
   <title>
    <p>49</p>
   </title>
   <p>James R. Newman «Srinivasa Ramanujan» В сборнике James R. Newman, ed «The World of Mathematics» (New York Simon and Schuster, 1956) Toм I, стр. 372-3</p>
  </section>
  <section id="n_50">
   <title>
    <p>50</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 375 </p>
  </section>
  <section id="n_51">
   <title>
    <p>51</p>
   </title>
   <p>S. R. Ranganathan «Ramanujan» стр. 81-2 </p>
  </section>
  <section id="n_52">
   <title>
    <p>52</p>
   </title>
   <p>Newman, стр 375</p>
  </section>
  <section id="n_53">
   <title>
    <p>53</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 375</p>
  </section>
  <section id="n_54">
   <title>
    <p>54</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 375-6 </p>
  </section>
  <section id="n_55">
   <title>
    <p>55</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 376</p>
  </section>
  <section id="n_56">
   <title>
    <p>56</p>
   </title>
   <p>Lucas в сборнике Андерсон стр. 44 </p>
  </section>
  <section id="n_57">
   <title>
    <p>57</p>
   </title>
   <p>Там же стр. 54 </p>
  </section>
  <section id="n_58">
   <title>
    <p>58</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 53 </p>
  </section>
  <section id="n_59">
   <title>
    <p>59</p>
   </title>
   <p>Этот Диалог взят из статьи Terry Winograd. «A Procedural Model of Language Understanding» в сборнике R Schank and К Colby, eds «Computer Models of Thought and Language», стр. 155-66. Изменены только имена собеседников.</p>
  </section>
  <section id="n_60">
   <title>
    <p>60</p>
   </title>
   <p>Alan M. Turing «Computing Machinery and Intelligence», Mind, т LIX, номер 236 A950) Перепечатано в сборнике A. R. Anderson ed , «Minds and Machines».</p>
  </section>
  <section id="n_61">
   <title>
    <p>61</p>
   </title>
   <p>Turing в сб. Anderson, стр. 5.</p>
  </section>
  <section id="n_62">
   <title>
    <p>62</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 6.</p>
  </section>
  <section id="n_63">
   <title>
    <p>63</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 6.</p>
  </section>
  <section id="n_64">
   <title>
    <p>64</p>
   </title>
   <p>Там же стр. 6.</p>
  </section>
  <section id="n_65">
   <title>
    <p>65</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 13-14.</p>
  </section>
  <section id="n_66">
   <title>
    <p>66</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 14-24.</p>
  </section>
  <section id="n_67">
   <title>
    <p>67</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 17.</p>
  </section>
  <section id="n_68">
   <title>
    <p>68</p>
   </title>
   <p>Vinton Cerf «Parry Encounters the Doctor» стр. 63.</p>
  </section>
  <section id="n_69">
   <title>
    <p>69</p>
   </title>
   <p>Joseph Weizenbaum «Computer Power and Human Reason», стр. 189.</p>
  </section>
  <section id="n_70">
   <title>
    <p>70</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 9-10.</p>
  </section>
  <section id="n_71">
   <title>
    <p>71</p>
   </title>
   <p>М. Mathews and L. Rosier, «A Graphical Language for Computer Sounds» в сборнике H. von Foerster and J. W. Beauchamp eds, «Music by Computers», стр. 96.</p>
  </section>
  <section id="n_72">
   <title>
    <p>72</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 106.</p>
  </section>
  <section id="n_73">
   <title>
    <p>73</p>
   </title>
   <p>Carl Sagan «Communication with Extraterrestrial Intelligence» стр. 52.</p>
  </section>
  <section id="n_74">
   <title>
    <p>74</p>
   </title>
   <p>«Art Language», т. III номер 2, май 1975.</p>
  </section>
  <section id="n_75">
   <title>
    <p>75</p>
   </title>
   <p>Terry Winograd, «A Procedural Model of Language Understanding» в сборнике R. Schank and К. Colby, eds «Computer Models of Thought and Language», стр. 170.</p>
  </section>
  <section id="n_76">
   <title>
    <p>76</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 175.</p>
  </section>
  <section id="n_77">
   <title>
    <p>77</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 175.</p>
  </section>
  <section id="n_78">
   <title>
    <p>78</p>
   </title>
   <p>Terry Winograd, «Understanding Natural Language», стр. 69.</p>
  </section>
  <section id="n_79">
   <title>
    <p>79</p>
   </title>
   <p>Winograd «A Procedural Model» стр. 182-3.</p>
  </section>
  <section id="n_80">
   <title>
    <p>80</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 171-2.</p>
  </section>
  <section id="n_81">
   <title>
    <p>81</p>
   </title>
   <p>«The New Yorker», сентябрь 19, 1977, стр. 107.</p>
  </section>
  <section id="n_82">
   <title>
    <p>82</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 140.</p>
  </section>
  <section id="n_83">
   <title>
    <p>83</p>
   </title>
   <p>George Steiner, «After Babel», стр. 215-227.</p>
  </section>
  <section id="n_84">
   <title>
    <p>84</p>
   </title>
   <p>Stanislaw Ulam, «Adventures of a Mathematician», стр. 183.</p>
  </section>
  <section id="n_85">
   <title>
    <p>85</p>
   </title>
   <p>Marvin Minsky, «Steps Toward Artificial Intelligence», в сборнике E. Feigenbaum and J. Feldman, eds., «Computers and Thought», стр. 447.</p>
  </section>
  <section id="n_86">
   <title>
    <p>86</p>
   </title>
   <p>Там же, стр. 446.</p>
  </section>
  <section id="n_87">
   <title>
    <p>87</p>
   </title>
   <p>A. L. Samuel, «Some Moral and Technical Consequences of Automation — A Refutation», Science 132 (сентябрь 16, 1960), стр. 741-2.</p>
  </section>
  <section id="n_88">
   <title>
    <p>88</p>
   </title>
   <p>Leonard В. Meyer, «Music, The Arts, and Ideas», стр. 161, 167.</p>
  </section>
  <section id="n_89">
   <title>
    <p>89</p>
   </title>
   <p>Suzi Gablik, «Magritte», стр. 97.</p>
  </section>
  <section id="n_90">
   <title>
    <p>90</p>
   </title>
   <p>Roger Sperry, «Mind, Brain, and Humanist Values», стр. 78-83.</p>
  </section>
  <section id="n_91">
   <title>
    <p>91</p>
   </title>
   <p>H. T. David, «J. S. Bach's „Musical Offering“», стр. 43.</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAPAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_001.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_002.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QA2RXhpZgAASUkqAAgAAAABADIBAgAUAAAAGgAAAAAA
AAAyMDEwOjA3OjI2IDEyOjAwOjI1AP/bAEMAAwICAwICAwMDAwQDAwQFCAUFBAQFCgcHBggM
CgwMCwoLCw0OEhANDhEOCwsQFhARExQVFRUMDxcYFhQYEhQVFP/bAEMBAwQEBQQFCQUFCRQN
Cw0UFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFP/A
ABEIAD0BQAMBIgACEQEDEQH/xAAfAAABBQEBAQEBAQAAAAAAAAAAAQIDBAUGBwgJCgv/xAC1
EAACAQMDAgQDBQUEBAAAAX0BAgMABBEFEiExQQYTUWEHInEUMoGRoQgjQrHBFVLR8CQzYnKC
CQoWFxgZGiUmJygpKjQ1Njc4OTpDREVGR0hJSlNUVVZXWFlaY2RlZmdoaWpzdHV2d3h5eoOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4eLj
5OXm5+jp6vHy8/T19vf4+fr/xAAfAQADAQEBAQEBAQEBAAAAAAAAAQIDBAUGBwgJCgv/xAC1
EQACAQIEBAMEBwUEBAABAncAAQIDEQQFITEGEkFRB2FxEyIygQgUQpGhscEJIzNS8BVictEK
FiQ04SXxFxgZGiYnKCkqNTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqC
g4SFhoeIiYqSk5SVlpeYmZqio6Slpqeoqaqys7S1tre4ubrCw8TFxsfIycrS09TV1tfY2dri
4+Tl5ufo6ery8/T19vf4+fr/2gAMAwEAAhEDEQA/AP071vxfovhu+0qy1TVbSwu9WuPsthBc
TKj3Uu0tsjBOWbAJwK8G+J/7T/iXQpPGereCPCdp4q8JeBZBH4ivJb0wzSuoD3EdmApV2gjO
595UZ+UZINe1eM9OS5u/D90vhe28R3NvqKbJpjGH05WVg9yhcZyo4wvzHdXz58YP2IPD2p+B
vHy+GfEXjTQv7YhvtQfQNG1t47C5vJUZjmAgjDvjKggHJFAH014f1y08TaFp2r2Eomsr+2ju
oJAchkdQyn8iK57xB8T9L8OfEXwt4NuYbltT8RQXlxaSooMSi2VGkDnOQSJBjAPQ9Ky/2dLe
5tPgN8Pbe80240e7g0GyilsLtSssDrAilGB5BBHevm79qPx18P8Axz8V4vCHjPwh8ULXWvC0
nnaTrngi0uSbuK4gXzVWWEZCsfkI9V6jmgD2h/2qPDeoeDPCPinRk+3aTr3iRPDh82dIpIHa
4kt/M25O4CRBwDyrZ7V6l428WW/gXwjq/iG7tbu9tdMtZLuWCxi82d0RSzBE/iOAeK+BvDf7
MXhXxB40+Gsfw2+CHirwTZaP4kg1vUfF3imQwSmCHLmJY5JnkZpGKjlQBg19l/GTw5498Z2l
loHhDWbXwvpt9vTVtdx5l7bw4HyWsZUpvbkb3OFHIUnoAdLp3xH8NarbeG5rfWrNl8RxCbSU
aZVe9Qx+ZmNTy2E+Y46CneOfiP4W+GWkx6n4t8Qad4c0+SUQJc6lcrAjSEEhQWIycA8e1fGH
hj9jLxd8DfjrZWvgrVLy58E6/Ctqvii8c3mr+GYokaSS3gMmUSO4YKu8L8vTHQ1758XPhl4g
17xNdeLJbGy8XjRbA23hbw5PCDEl7PiOW7ui5w21SAMD5U8zGWagD1DWviT4Z0HwXN4tutat
D4ciiEx1GCQSxMhIAKlM7skgALkkkAVb8VeMdK8F+E9Q8R6vcfZdKsLZrqeUqSQgGeF6knoB
1JIFfH/wV/ZP0TR/i7DZaRfarN4T8Ky/a9ftpZ5F07VdfYiRPKtT+7SOANuGwYDNGvJQ19Xf
ED4eWPj+PRVv3lkg0m/j1OOyDAQ3M0YbylmGCWRXKvgfxIp5xigDivAX7VngH4m6h4f07w3d
3eoatq5m36YbZorrTliUNI13G+DCAWReepdduetel6f4q03VPEOr6JbTl9S0pYXu4ijARiUM
0fzEYOQp6E4xzXz/AG37J2o/8JHD8TIPE7+HfjNdMG1XVtPjM2n3cJ2Zsnt3OGhVUVVYbXyN
2cnFe8aAdfOt67/a0FhHpomjGmSWrMZZIvLXeZgeAwk3gY/hxQByWt/HDSPC3xij8D67LbaR
Hc6GdZtdSvLlYo5dk/lSxfNgArujbqchjwMc+La5+3NpEPw20HXbfXPDNtrx8XJomp6IL9J5
mtVv2tpXgUEMTs2SBsEYJrb+N/g3x78Q/El7a6n8Efh/8RPDdjcD+x7nXdX8q4WMxrvLK1u4
U78jAPIxx3rifiN8HvG3jP4cal4D0T9n/wAG+C4tZjSA63pms2+NPIkVhMUW3R3KkEgL16d6
APpX4vfGTQvgt4UXXdbivrxJZVgt7DSrY3N3cuckiKJeW2qGc46KpNcnrP7Wnw6h8A2XibQd
es/FL6lcQ2Wm6VplwjXl5cyuEWERkhlYFvm3AbQCT0qn8W/ht4nOrN440Bm17xPo2gvpHhzS
ZAscFte3DhJr2RiecIEyOoVXAyWrzz4M/sR6H8PvjHofiW68Pafv8MaMscGu8NdazqtwS11e
T98pgqm7n96xHQUAe0fGP4m6z4Tt9H0Lwlpkeq+OfEEjQ6Za3Yb7LCqAGa5uGXpFGGBIByxZ
VHJrw74j/tjeKf2ftc0zwT8Q9N0G48V61LEuk67p1w0GkmJ5RG8t4jkyWwTcO7B+zDnH120E
bOJCimRQQHI5APX+Qrwb4qfA6707wp4uXwB4e0zX/FvjW8WHVNS8WTG6it7Z8hmKvktHEv3I
FwMt9aAPeLa4jureOaKRJY5FDLJGcqwIyCD3FSE4r5r+AvwC+Jn7OusaN4c07x5H40+F625W
e11+IrqGnShOBaunDRM3/LN/uDoa87+Otx+194w8S3uj6B4Y07RPA0czq154Z1yCPVL6Hnbs
mnGISRjOEyDnBoA9s+M/xqv/AA18UPhl4B8KT2l34i8QauH1K1bEj22lRRs9xKyjlM/Iqsep
NeqeMdbufDfhTV9WtLL+0rmxtJbmOzEoiM5RC2wOeFJxjJ4r5p/ZXsPDfw78Xnw9P8HvFXgj
xpqsEs8/iLxBImqtqAj2lw+oI788g7DtHoK9m+L3wfn+ME2kaff+Jr7TvCETO2raFYqI/wC1
x8uyKWYHesQIO5FxvBwTigCn8Lv2mfAXxi1DT7Dwpq41m9udNTVJ0tEMqWSNtwlw65WOQkkB
Cdx2txxW8viDXPHPw81i50Wzu/B+vsLu2sv7ctlzFNGzpHKyZIaNioYc8qa8G+FX7I/iH4U/
HfXpvD2vJ4Y+Db3ia5ZeHNFVYZJ75oxHJFOwXcbddm5Uzg78cYr1Hx38HvFXxF8BweF9U+IF
7awz6nJNql5pVotrcXVgXdls0dW/dDaUQyDLEKehNAHE/DH9ujwL41tPCGj3Fw03jzVr99Hv
dB0ofaXsbqE7Z5ZCOFtwRkSngqRjPOK/iLW/jn8V/GfjeL4Y+MvCvhbw3oWpLo0Lato8l1cT
XCRRvcPv37cBpNgG08qelch42/YK0+H4z+HL3wRCfDfw31W1Ww8Y6LpFwLQ3UdvGTakMBuKs
2FkVSC3BOeTXo2rfsU+D7688QTReJvG+m2Os3kuoz6TpniOe0s1uJOXdUjIIyeeSRQBp/soe
P/Ffib4H3WsfEPVLfUNc07VdVs7vULe2EEMkdtdSxB1QAYXEfHfivmnQfjRc/H7R9c8YXn7U
Vj8LrHUJbo6P4Z0+SwjltLWN2SGS4eXMm99m9lGDhgARX0f+zF8KPF3wZ/Zd07wfdizk8XWs
V+8Qu5mmg82WeWSLzXGSw+ddxGe/WvGtE+Bfx5u7aWXV/An7P663JO0kl1Lo8zvOOgchUxn3
oA9a/ZS+Pb+PvgV8MtQ12W61bXtb8/TJr+0hM8UlxbGVXmldBtjVxCWBOAS4A6iqHxo/a807
9nb486H4e8e32l6b4F8Q6W8tlqaFjc2l3E3zi4UE/unUrtcL94EGtf8AZp+AHif4L+ADpWoe
I7CHULzxFc69fW2i2WLFI5slrOBZOY4wcHcOePetLVv2UvhnqMHjZ/Emntr9z4xZotQ1DW7j
zp0Rj+7ggduYUQn5FTGDjqaAE8GftO6b4n+DfiX4o3+iX/h3whp7Ty6dPqC7ZtTtUUbLhI8Z
USMdqKck8euK8Y0j/gpLpvhqLWNI+KvgjWPAPjCxs1vIbFE+221z5qs1tF5sYPlySAAbXA5z
zXr3w5/Z21DSfh7ovg7xz4hPizSvDGrLc6GVTyjJaQj/AESK8HSVozg8YBKITnFcRon7HOqL
4s0XUPEXiS2121m8RT+LfEp+zGOTVL5MLp8SjJC28C5Owk5Kj14AF0T9oHXvhl4/+H/hX4r+
KdJ0p9X8I3Gr3lxfrFaxzai1zGEto34A8qNmXHVuCa5D4YftiTePNM+A2kWPjDStX8XeJtbu
F8QWVoIpZorONLpsMqj92MpCNxAJ69zX114m8B+F/HdvCniDw/pWvwxZMS6lZx3ATPUrvBxn
2qPw78O/CXgxt2g+GdH0NtoXdp1hFASBxjKKKAPn/wDbK+L1z8LNe+HGoeH9Y1W98RWeqi6u
fBeiRmebWNMKlbpniUHAjUb1ZsDcMdTxf+Dv7UV38T/FGma1qZsvCvgrxKn2bwjot0PN1jV3
BYvdyIhPkxAIwAOfVmHAr1nw54F8FeH/ABv4p8Qaels/ifU/LOq3M1yZp0RUARPmYmKPHOwb
VyScV5z+zd+zH4G+Evi/xl458HX9rrGmeK5Un07ylWVNOiBcyQ28oYjymkYttAGMY5xQAnxO
GvfFL4xXHg/RviPqHgDSNA0m3vtRfRxbi5ubi4lkEUZeVH2qEhY4A5LrWX+yz411HT7z4z6H
4h8d3XjWw8Ha7sttY1F4nlS0a0imId41CttYyDp/CeldV8ZP2bfgr4w1yfx78RPDulS3UEEc
E+qajcvDFsBwgkw6ocFsAkZ5ArD+D37MsPwevfjND4f07RLLwz4taB9H0mFX8iILZ+VIsy+j
SEk7TyCelAHiPjTxB8U/F37PviL4z3Hxmv8AwVpk6S6rofh7T9PtY1jsjOBbLLIVaR2eMKcA
jl8etfeFk/mWcDb/ADN0anfjG7jrX5swf8E6/F2qeF7qyurb4V+GrC4tWgvNRgXUdTmtl6MY
DcS7ICmCRjoa/R3w/p40nQtOshcG6W2t44RO2MyBVA3ceuM0Acz8V/Hmr/D3QrHUNI8Jaj4x
kmvora4tdMZRJbwNnzJyG+8EA+6OTkCvFviP+09H8NfiN4H13xRqFz4P+HmueHL+ee01rT3S
aK9jmg8kMEVmVyjv8hPQete++PrLxPf+G5YfCGoWGl64ZYjHc6lA00IjEimUFVIOSm4A9iQa
8Z+I9r+0Evxb1KbwxYeDPEHgCXTooLPTtcuZLdornOZJn2ROz9MAAgY9+aAPIP2f/wBsKP8A
aB+J/wAGdM07xZv1QaVq83ifSY7eS2jmlVYxAdrKA2PmYbTxhvpXX+L/ANsTxt4b8XXWo6Z8
OofFnw5fXD4b06TS73/icX13GG8+WGBhtliVldeGBHlsScVr+B/gj8VvFfxNsPE3xO1HwlpF
jpOm3lppun+CIZY5RLdII5JJJpRnKIPl28Zwe1dbqn7KmjypZR6Nrl/oyaT4ZuPDmjxoBKun
mfia8XPLTsuFLE+p7mgBf2dPid4h+Omoa548Nte6H4BmCWOg6TqFukVxK0eftF1LgkjMmY1G
cYjJ/irgP2hfjt8U/go8njK7Phi08MwXq21l4K2SXOs63Hv2u0UqNtSTb86oFYAffI5x9OeF
PDGn+C/DWl6DpUC2um6bbR2lvCgwFjRQqj8hXl3x70rwLp6w6vrPiiLwJ4m1nyfD9l4igKNf
7Xlz9ntg4YKzkkFlXIzkngYAOl+AvxRPxo+Feg+MmhsrX+1YjOLayuhcrApY7Y3cAfvFXAcY
4bcO1V/j38RvDngXwFqFvrWrT2N5qsD2On2umyH+0LqeRSiJbKvzmTJGCOnUkAVx3wf/AGYr
H9nbxbPeeCPEV1Y+Bru3ZtU8N6lI1zH9qAGLuKVmzGzYbzAchs54xXm03wb8ZJ8Vtb+Pfw98
deFPGtlrlspsLbxdbv5FjagfdtLuNj5SE5JwnPcnrQB7p4Ot/HV1+z5pUWvahb+H/iEdFUXd
+6JNHb3gj5kcZ2t8wywzjrivmX4bft1az8TdQspNUhg8M2mg3sem6hp2kPHf6h4l1FmKpFYx
ZyLXA8wynqOAwCk19VeLfBdl8WvBVl4d8YyLaySrb3uqaXp16fLlCkF4WbAZ4Cw2nIG4DB6k
Vi618DfCXjDxl4C+IPh6W00rVfDvy2epaZFG8d3p7oVa1JHBjIIKkfdI46nIBH+058QdT8Bf
DO1fRNQi0XWNa1ax0W21K5VSll58yrJM275AUj8xhu4yB16Hx34SfFX/AIV1+03F8O7r4sv8
UdF8W6fJPp1xeXttcXOm39tzLA3khQFkjO5cgcxkV9UeK/Deh+LNAudN8SadY6ro8q5ntdRh
SWBgOcsrAjjGeeleEfF74bfBnQvh7ofiK0v/AAh8N7ew1Sy1XSfE1tBbwxCVHVgEZSocSRh0
IBOVYnnFAHM/tR/FvV/hl8T79tTi1u18G3vgPULSyvNOsp7uB9WeUFVdYgdrhFGGbA+Y89a5
/wDZu/aWtfi98XvhZoej69eXi2fw+nfXrO5iliZb5ZLNcuHADsCJPmXP3jzzXpXi/wCFniLx
j4wOseEf2h9W8M2PiRVu7XRreCyvYZEWFRutTIu4JhQx25HJPfNdF8Nv2crjwl4zu/Fvifxz
rPjvxFLpraTb3V/DBbJZ27OHkESQIoDMyqSxJPyigDxz4+/trTfAT9oGWwhtrzxt4Tl0mO2u
7TS408vSNWMrCBJbg4RPODAMrtldobHODs6b+1h4s8S+DYLPw9p2kX3i6e5aP+2pg66EIYtz
3txGwbzJYbZdkZkGBJI429wPQ7nwh8K/hnYeHvg1P4cVtL8bfbYlhnhM8V7NHGJZjcysSzSu
uWDtkkoeRgVl+K/hP8Lfg/8ABrTvCWvX9zpHh+eOLwtBq875uFtpp96WjThPkiY/JlsDBGTn
mgDyf4XfteeOvivq8Uvijwq/gHRPCGnP4p17Ura63wahaNC/2OJVYbo/M5lKP821F/vV0/wv
/bY1i88Q+APBvxK8ET+B/Gfip5Z4jeSpDYtabHkieKQs26Q/uozEcMGYngYFdlB8D/BXjnwf
4u8PeGvEolhv/E8V34huIXSd3eGSJ2sG24CIIkjiC/wpxzk1b+PXwq+EV3JqXjD4tXWmLpMu
lx6LG2uTpFb2a73kLW7HDJMxI+ZTu/drjpQB6xo2sazc61r8Op6RFp2lWjxjT75boSG8Qxhp
GZAAY9rZXBJzjNfCPjb4zfE3XfhL4y+PXh/4ujQ9Js9Rl/sbwUtjbSQT2UF0LdS7uPM3y4Z+
PUD6fV37P/iz4U+Lotal+Gnii18UeWtrb6hJDqT3jII4RFDu3sduUTqPvHcTk5rx/wCPv7If
wM1zTPEfhXSPDPhrwz8RvEmmXeo6dfSwSL5RiZDJcLt4QKZFJC469CM0Aek/Gj41eLdCn8Ke
Ffhvoul638QdegOoG21aZ47SxsYwDLNM6jIBYrGvqzZ52mvNP2P/ANq67/aQ+Kfi251uf/hF
5tP0+G10/wAI+aXjmVGP2m/WTAWYGXEalDwq8/ervbXxv8NPF9l4IsbW6muNX+JegXGkaf4j
06Ex3E9rbws8h8xhuTG92XIPzGul8aaV8Nfhp4W8JeE9bso9P0/VkHg7TLmGIpJEssLAQ+eu
GiDiPGQRlivegD5J+OX7WfiX4efGLxNZ+H/Eeqaj8Gp720bW/GVjaNff8I7c/MZ7K1kUFD5g
SMfNuEbSnp0r62+H/wARfG/jr4faR4kvdL0jwZJquqQtZ2GrTmWZtMYrgOUIAuZF3FVGQuQD
kg1N4B0r4Tpo2s/Bzw1aaXc6Z4etYrTU9Cjj82KFJVJVZSQQzsFJOSW7nrWQmifBT4TWHhH4
c6trOjWP9jXK6noWma7qwM9vIruYnj8x9xClmVeuAMdqAGftB+NvGFz4m8M/D34daxa+HvE+
orJq2oa3eWouYtN02AgO5jbhmkdlRRkfxHIxmvlbwh+0b8avj1eeHvhJrmk2MNj4xmnuI/HG
izNazS6JbTlZp/swLND5wQIjlgD5nANfavxG8V+FLjW9E8B6pbSapd+N7e6sfKsmAdbNYWaa
V3DBli5C7l/ikWqPhfwj8MPhr8T/ACNOu9N07xhf6PbafaaXJer56afbbhHHBCTuWMEknA5I
yelAGD+0d4W8TarpNs1vq2q2fgHTLRp9U0vwqkx1zVZVIENtDIhzHGerMpDHHUDJr5a+Bvxf
1D4CftB3Nj8bteutVvL/AEyC007VTqLXsXhi3klZ47DUHCKqzOQn75sltgycc1996Z450HXN
e1vRLDU7e71PRfL/ALRt4mybUyKWRXPQEqM4zkDGeory8al8CPhj4OudXn1DwvpXhnxpqkt1
NfXt1G9tql2xJcl3JDkFDx0G3jFAHC/tbfFbxFYag+i+GfE974E0/wAPaWfE2veJILBbkvFu
MdrZQq/yySTSjkA/dXH8Vef/AAN8XfFL9pv4qaN4f+KGjaVptj8Ozba7qbaXLJtu9RlhD2cE
0Z4SSEM0roCwDBK+gYfjd8DfjVrdh4Lg8Y+F/FepNPHe2ulW98k7PJAfNRlCnBKFN2P9npXc
eCfD/hDwfqGvaV4eazh1O6vJNV1S3juBJcNNOSxllBJYbsYXPGFAHAoA8Y+NGifEzxb8BPjH
pFlrGl+I/Esl850C00KT7PNb26SRSJbStn/XbVfPPO4eteIQfteatafE7xx4qufhB8VItIn8
KWunSwnRW2W93A1w0rnL7VXEoG/P8JyOlfQvj34e/Dj4l+JNa8AWM9/4W8R6ZPF4tvNZ8NSi
zmtLqXfGkrzDgyOqvlWByvJ7VwXir9lX4VfD7w9PqvxV+Kvi/XNIPNy3ivxdLHazrnOxo0ZF
ccn5cHOe9AHDeE/jH4gs/wBi74QaV4b1yXwjrN34dfVr/wAS3Vv9pTTNOseZZmVuHaRvKjVS
eRIfSmfAL4qfF79qvx8uk+KVs/BFz4P8PDUV1DRnaVZr3ULbbaSzQlsBo4Wkk8okjcwzjAr2
CL9qL4O2Hwf8P3FpoGoXXgvVLt9A0LSbTRGnOowxLy8FsAWe3AQjJXt0rc/Z1+LHw+8f+OvH
9j4W8Ga14O8SxSWt9raa5pZsprvzEKQyEEk42R4AOMDoOTQB8n/tRfs7N4O8H+JL/wAOtP4C
tvCOmu+p+OdWvJPt3jaedQz2bNG4Lo7fKWbJDEKigA1718Jf2zvhh4X/AGTrLxvdaY/grRvD
wj0q98MWkBln02fO1IfLABAb7ys2Mg5Jzmvorxl4r8GaPeaXpPinVtFsrnUJC1jaarPEjTum
CTGrn5iuR06ZrhdX8ReDLz41r8PY/CdjrN74k0V9X1y+8mJ4vs0TLFAJwQfM3MzBQegU0AeO
+Ik+Lv7a/gz+zLXTdM+F/wAKNeg/0i+vZo9R1m+tmwV8uFcxQbhg5ZmYfUV9R3uoaf8ADbwD
Ne6rfMml6Hp5kub25bLeVFHlnY9zhc/WvkHS/ip+zt+zh8a9UvtFtfEHhfRgs2n3+s6eLg+F
FvRlngKgmMTjbj5FwD8vXNfUHgrxfpPxv+Fi61qvhyex8PatFK39n+IIUzPaZO2SSM5ASRAH
CtyAwyKAPzq8R3nxJ+Hnwt1j4ptolwvwF8a62+rX/gG3Ltd2tm+WjmaRm/dxXLhTMg4Cvgda
/RH9n+HX1+E+g3PibXLXxBq1/F9va5sI1S1jSU+ZHDDgDMcaMqKTyQuTXNeJf2k/hBZfC/W9
TtfFvhjXdI0/TJJW0yyvoJjLEq7REIQTnccIFx3Ar0vwGjx+C9DWTTLbRZPsUO7TrP8A1Nqd
gzEnA+Veg4HA6UAVfibJcReBNZe18Sw+Dp1gJXXbhEeOyxjMjK5CkAZ6nHNfLHx+8VeIvGni
/wAWeIvDvjt/Bui/CDTvtC6iI1mtdR1eaHe0MyEHfGsJRML82644ORX1r4y1TQ9F8MalfeJZ
bSDQYIWe8lvgDCsY6l88Yryb9ou68IfDT4SajrWp+CLLX/Cdxq1re69BGqxhUaWMNfOAP3hj
KxsR1IXrxQBwn7Cfxf1nx34B8Z6n8R9QvLHx/barJd65o+pI1umkwNErW4ijY/JCYlDA9zvJ
rwj4r/tFfFPwPoupfGLwp4wj1PTvHVzc2fh/wLc2Mk7xadAjqmpwbTlSqoZnBAUh1yc4r6z8
D698HPi/8SfG/wDwjFvbeItYn0yLTdf1azheSyuYCCEtmmH7qRgrHhckA4J7V3tl8GvBmna5
p2rW2gWkV7puknQ7Mqp8u3siQTCkf3VBwAcDJAxnFAHi3xQ8G/E/4nfAzwdrPwc+L11bazba
Qkv2toYJItf3RoQzMy4jdipwwGBvII9PBPg/oug+LPiH4k+IWn6J4w8beLPhxojW8tv4vnku
b6TxBOxzCsZ/dp5QjABjAXE2ewNfSup/GeD4ZfBX4qXvhTwba2g+G91Pp9tosEix28yRxxSq
y7QNilJgSuOCCM11vhrxrZWHxrm8Hw6Lp2mNrHh9PEzXNvtWe4n87yZhKABuIBiw3J656CgD
4R13wP40sviA/hHw/wDFXxFbavr95Y+H/Ets139qttV1O5VrjUzEr8QJbWvGYxkbkGRzn6t+
KWjaDp/whvvhl4a8X6XpOpT3KSabpHii6+yxG1tJ4fNtI8qG8giMoGAYYkP3hXq/xVg8G+Ct
Hn+JHiHSoZJPB9vd6pDdRx/vYi0O2UoMgF3RQnPsK+SfH3xAvPit8Q/CsPjL9kCDXtU16wlb
SbjXNYsWnaCHbMUJZSI8CQEqSDyRzzQBzvxG/aW8feDPG/ij4i3Xhn4d3FvL4VOjpBaePbWW
WJY5JJTIBtDSBi4AjVcnavPNelzabq/iP4KfBT4U6br2t+C7CXwvb634h8UaUDbvYWcFuhWM
SkbUeSYrkddsb5613vwu+A/w41/w/Nrfif8AZ88M/DzVLOZx9lvrOxucKgBEokiBXb164PB4
rgfAP7ZvhT4v/D6PwTf6Vb/EPxhqOpXWg3nhvw7bn7NLZrO0f2tixKx2xhKNuY88gUAee+Ev
i38cPij4O8OfCnXIrLUIfH63K2HjKK5+z6lHoMbgSXlxaqu1WkiO1GDjJlXjPNfUfxE/Z10S
Xw1ZyeG/C+i6trui6Uuj6FZeI3kk0yyi4Qv5PzLuCE5YLuYKF3AHNdp/wi/hPwn8QtO1i38P
yJ4g1OxXRY7+0tneOC1gDSrExHyQpnOOm47RzxUPxX+JzfDq98E2cVtDdXHiTX4NHAmk2CON
kkklk9yqRMQPXFAHwf8As43HhP8AZN/aDvtG8R3V3420kbNGs/iLJZzR6d4dumY+ZpasxaOK
MsfvIwwSFbvj6W/bE/au1/8AZ907SbXwv4H1DxLe6xGxTWxbzSaZpvIUPOYkdm652LgkDrzU
PjT4yeHp/iV8WPBPiK78M3/g3TPClrqaaZftB5c1y73JlR9xw2fLi4I4JB713vgr4yWOgfss
eHfiV4q+z2NqPDltql1HZRbEUtCrCKJCTySQqrnkkCgDzT9k7TvCnxH1OH4gax8ULf4tfEWK
Fk3lRbxaKrcSJbWRCtCDnBkZdzDuAcVv/tbvrHxW0x/gd4b8Pte6j4qsvNv9c1C1ZtO0iyEm
GmLcB58r8kanO7DHAFcJ4L/bZ8CaH4r1Ffi94RtfhL4+tNOS6We5EdyJ7OUGRE+0RqTG5CjM
LkEkDGa7PQPi98X/ABB8NNO1Ky8JW58VeMbuefQ7W7heOz0LTsAxS6hICSz7cNsUAsz7RjaS
ADyv9kHwL4n+CvxW1n4R+NvEb2UWlaG//CN2mjWpt7XWLaSQGfUZJMsXu1bYpB5QHjINd18a
PA2ua/Y/CTWfDPgu6+MPhPw1b3MzaNrmoC2u7m6MaR29zOLpR5hUedwwB3ODiq/wn/a61z4o
fFy0+Ff/AAj+kWnxB8PM48V6m1wklisMbKH+w7WLyNJlflbHl87slcH64GB0oA+N/wBlnU9a
/wCGrviXF4o+H9l8MdY1DwxpV1Dodldw3KSQxzXCNNuiAXJLqpGM8D2rgv2lPjz4H8TfHa6f
w38SJfBHj7wVb3Ph26j1Hw3NqtrfwXOxpVhjj5LqyAZOM88Ec19p+PvGPgj4WRTeL/FV/pWh
usH2U6jdbFnkjzuEKH77/NyEXOT0Ga8q/Zs8ba38UPiP8TvFJ0TV9K8BXk1kNAOv2H2SeaRI
mS5kjRvnETFUI3AcknuaAPln9j3w/e6v+0B8M9ItfFOu+NfCPgHQ9T+yT3vhSXRYNOll8uNY
yzjMrMrOeemB719QfHf4N+KP2mPFM/hLVLy/8IfDrR447pL3TplW71TUcboXQgkpFbttbsWc
Y6Lk+X/tNftv698Jv2iLDwZ4SXSdT02WxTT9RvNaZrbTdG1KV98L3F0FPHlAkx5HUc5r6U/Z
9+JVv8UvhtY6rFrtt4nuYHezu9YsLGW0tLqdMb3gWTJMfOAwJBwcGgD5N/Z2+HHirw78Tl+E
/wAQEfR7TwmP7e0r+wUlhHjSdZNxvbq6ZjvdCY90JYfM+TlQBT/FfwE1f4nRSx/EnwYx13x9
rMmr69evEs/9gaDY4MNlHOmdkzrsXCHnzJDnivqD4zfF3Ufh34C8davb6E8V9pKRW2jS3zoI
dTu5wixKgVt20SyIhzgkg49a8m0fxt8dvhL8V/hrpXxM8R+E/E2geMLqbSpho+mSWsllci3e
WMh2c7wxQryB0oArfsF/AC08FeFr74iSwaot/wCIEki0Gw1u5kml0fRhIWtrUFySu4YkYe6j
tWd8UP2TNV8Q/DvUdUvNKh8R/G3xJq0M6eJ4Lhoh4eYMfKeCXKusFtGMBF5kbqPm499/aZ8X
694C+AvjfW/C1ncXmv2umSmzS0iMkkcjDaJQoBJ2bt5AB4XpXyx4p/bt8OWfjb4QWOleLdf1
Dw9pMVw/jDUodBu2+0utqEijkXyQ25pWLnaMDAJ7UAev/sk/Dv4gfBjQPF3gXxVpttrF7b3E
upWXjJZTs195yzE3OS0izKwCtwQF24JxWt8TfgJqfxc+B3hyz1Gx0Xw38QfDsiatpa6anm6f
aX8ef3YVl+aFwSjAr0YnqKy/2Kvjjrnx+8O/EHxpqN2JfCsnie6t/DolhETxWEaoBu4HfJ+b
kc5NfM3xk/bL8ZaF8atctvCvizUbT4QavqUMCeM30R79ba8hjxPYacQuyXzSqhSwIDM2Djmg
D2r9mjw6/wAavjJdfFPWfh9H8P4vCNq/hzTdLNvFE737f8f85KAbkB2xxk9tx715v8TPgD4t
1j4iaN4ss7jxH4O+J3iTVNR1XWfEuiSyONJ0O2jZILPareVI7qLfCnJLFzyBXsXxl/ai8b+H
dVli8A+GdOv7Xwv4dTxR4th8RztazQwSKxjtEKBglwVSRzuyBtA71yXhX9pvxL8Z/jToTap4
V174X+FvBOhz+LNej1K4jIu1lhKWytsP3NpmkAbBJQHAwKAO1/ZG+C97qnwD1e++Jy3mt+Jf
iLvvNebVo/KuJLdk8qCJ0XHllYAnyjG1mavmfUP2KGj+NsHwh1fw1qHiTw1ql0NWi+Iep3Ut
1PaaPEoLaapclIpfNVEDrgmN66H4j/tZfGrwbpXhK/8AEGo6F4a8PfFDVV/se4kh8q/8M6cJ
4yZJwQVk3W7AknGxn59B98aBNrlxq+ry302lzaC4hbSGsi5nZDHmRpiflOW+7t4x9aAPnz4g
fAL4k6V8bfC/in4Z3XgrS/Deg+HW0Kw03XLSdhYb5A0jwpFgZZUjT7wwAfWqv7Kfhfxrov7R
Px3vfHlxb3+uXTaMq3+mWElrYXES2r7fKDljuXOGG48/WvH/AIj+Lvj7Z/DnxF4BufhV4x1r
xNq3iZtVGvaXcxS2K2QvlmWGGQSbo/3MYUK2ME+9e2/szfGTxb8Wfjj8WpfEXh3WPBul6Na6
VaW+h6xPEzWshjmkkchGKhnDIc+gXJ4xQB51+1p+zdr/AMbfFHifUdU8Lpqd3qk+neEfC8rA
Tx6VZM3n32psB/qm++gJ5+RR/FXT/wDBPn4GaR8OrP4ieJrCyvrS21fW5tP0qHVHkeeLTbR2
ii5k+YB3Er49CvpWVeftv/EhNU0nUdK+FumeJvCXiXXLzSfDa2WtiLUr2O28zzLhkZCip+6c
5LDAK+ua679kbxN4g+Jvw7+I/wAXJobqyvvGeoz3GjafeHzBa2ltF5FsmxTjO5HJwfmJoA3/
ANp/9mTQvij4AeCHQrvWrfS4Lmay8Faferp+n397Lyk0+3blkYs2d3djgmvH/Bfw2/aJ0T4O
3fwP8SLDrdtLJZWMXjezuwFh0iTP2uJtxEjSxohjU45Ei+lcVeft/aJZ/Cv4JT6z49ls/HFj
rdj/AMJlpCQypctBtliuPNUIFCglXK+wxyK7/wCHfxS1/wDal1v45nwZ8SNS0jwfpusWP2XU
dKsWkuzYixJmitBIMxu8iZ3bSeuBlgaAPPP+GK4PHfx7sdaHw5tvD3hoeLYordVshEtrpWlw
EBivH/H5ORyRyqA85r9HwMACvza+B/jf4uRfHnw38KvEvirxN4N8Day0mu6A3iWWG48RX0EG
wmznlBJhR8O21l37flB5NfpKOgoAyfF10LLw1qdydJm17ybeSQaZAivJdEKSI1DEKS2MDJxz
XhP7QnhfxR8ePEfhv4WWtrd6J4Dv7Q6l4u1LlHltgwVNPikXgPIwbfg8Iv8Atc/RtJtGc45o
A+DfgZ8IPHHgv4lzfAC68RSeFvh34W/4qHSbrQ4Gt7/xDaSXDERTXIOFETsFcKAzDbzjmvvO
m7F37sDdjGe9OoA+fvif+w38Lfiz4l1bW9Zttat7nWG36pBputXNtb3zbVUGWJX2kgIvQDpz
muk+E/7Kvw5+DHiB9f8ADulXZ15rMWH9palqVxeziDIby1aV22jIHTHSvXaKAOe+IPgXSfib
4K1nwrrsLz6Rq1s1rcpG5Rtp7qw5Ug4II6ECvkb4vfs1eJvhFr/gf4oaL4/8d+Prjwrrtso0
DVp0vAtjcOtvciMLGGJCOCSc8KfrX21SEAjkZoA8++Ofw81b4rfD658J6Xrn/CP2+qSJb6nd
pGXmaxJ/fxxHI2u6/JuOcBjxnFeWeN/gfrXwr+J3gjx98JtHtDb2drB4a8QeHoUSM3elB18u
WNiQPNgOW5PK5HsfpWigDD1zStZv9U0S403W/wCy7K1uGkv7Q2qy/boihAj3E5jwxVty88Y7
141+1xqWl/YfCei+JPhRqvxQ8K6neTC9GjWz3Fzp0iR5hkVEII3EspYMuBnrnFfQNIQCRkdK
APzi8d/A7wv4n0XUNL8DfsXX6Xc9rJb2ms67dW2n+RKyFUlZTMzsF3buTnI9en1Jpn7OEur/
AAg+EXhXxFqT7PBUNjcXel2+DbajdW0AWNZWIyY1lAfA6lRmveqKAPjGf9lPxbqtz4c8Oa9D
Z6vZ+JvED+LPiD4gVgVnkgZWtdOhRsMYc7FGRjbG3QtivsO/02HUdMnsJN6QTQtC3kuY2Clc
fKy4KnB4I6VbooA+VPib+xRPr2ueC7nwH4hsfhxaeCreSbRpdO04S3st8/U3MzNmSFgBvX7z
ksSa7H4pXf7QMvwKsl8Fad4Wi+J8qCK+M105tYOoMlvvTDMeCBJgDJ+9jn3qigD4m/Zy+FHx
N8LeKdK1b4s/CxfGPi65uCLrxtd+J4L5rEMSd0Fq6qsEYGPli5+tfaskZMLIjbGIIDEZwako
oA8Jm/ZJ8Oav8BvEXw3166fWZfEM9xqGpa3JCqTzX8shkFztyQCjbNq5wFQDpXrfgnRr3w94
Q0bTNSuoL3ULO0iguLm1g8iKWRVAZ1jydoJBOM8ZrbooA5jUPh3pGtXl3Nq6S6xFNe22oRWt
9J5kNrPBtMTQr/BhlDe7ZNeKftRfsuL8S9W0T4heFIpR8TPDt/YXWnPNqMsVtJHDPueJ0zsG
UeUbgueetfSVFAHnPxd0P4ma5b6K/wAOPFGi+Gbm3nZ79Nb01r2K6jK4VBtdGXBycg815td/
CL9ojXUnF18btB0ATKVMWh+EEYKTjkNNMxzjP6V9H0UAebfB34FaF8IPhHB4Agkm1nTmS4+3
T32C97JOzNO7gcDeztwOADirHjn4E+DfHnwwbwDd6THY+HkjRbOLTgIGsHjOYpICB+7dCAVI
716DRQB5Z41/Zx8JeN/BviXQLhLq0PiU2h1jUbaXF1ffZ/LCCRiCCCsYUgAAhm9axfDH7MOl
22pfFyTxRff8JNYfEG5jE1m0bQ/ZrKOERR2oZWyVUbuRt69K9tooA5HUvhL4Q1rVYdQ1DQbS
/uIdLfRoxcr5ka2blS8QQ5XDbVzxkgAdKe3w10a00/ULfSIn0Ka70yPSVurByklvBGrrCIwc
qpTzGKnHpnOK6uigD5gtv2JNR2wx3vx9+LN5DAgjjRNcSHA9ysWW+p5r0DT/ANmPwxoPwm8S
eBdFv9Y0pfEKyf2jr6XrS6pcyOArSvO4JZyoC5IwBwAK9fooA8Wv/wBlTwnNb+GYLC4v9Fg8
NeHrzw9pCWEip9kS5jSN51JBPnBUwGPHzMcZNdbp/wAMH8F/Bq18CeBtWbwzJpumJp+mam9u
ly1uUUBZGjbCuTjJzjOT0rvKKAPlG7/ZT+L3ifVHu/EHxztYTKojml0LwbZW1zIg7ec5dgfQ
84r2j4K/Avw/8DdH1G00aa/1G91S5+2alq2rXJuLu9m2hQ0j4A4UABQAABwK9GooA8l8U/ss
/DbxbrNzrl34fjTxJPqcGr/27FIwvo7iJlKeXMSWRMLt2LhcE8c16yKWigD/2Q==</binary>
 <binary id="i_003.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEANQA1AAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_004.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QAWRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAD/2wBDAAMCAgMC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</binary>
 <binary id="i_005.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QA2RXhpZgAASUkqAAgAAAABADIBAgAUAAAAGgAAAAAA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</binary>
 <binary id="i_006.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QA2RXhpZgAASUkqAAgAAAABADIBAgAUAAAAGgAAAAAA
AAAyMDEwOjA3OjI2IDEzOjMzOjEzAP/bAEMAAwICAwICAwMDAwQDAwQFCAUFBAQFCgcHBggM
CgwMCwoLCw0OEhANDhEOCwsQFhARExQVFRUMDxcYFhQYEhQVFP/bAEMBAwQEBQQFCQUFCRQN
Cw0UFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFP/A
ABEIACkBQAMBIgACEQEDEQH/xAAfAAABBQEBAQEBAQAAAAAAAAAAAQIDBAUGBwgJCgv/xAC1
EAACAQMDAgQDBQUEBAAAAX0BAgMABBEFEiExQQYTUWEHInEUMoGRoQgjQrHBFVLR8CQzYnKC
CQoWFxgZGiUmJygpKjQ1Njc4OTpDREVGR0hJSlNUVVZXWFlaY2RlZmdoaWpzdHV2d3h5eoOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4eLj
5OXm5+jp6vHy8/T19vf4+fr/xAAfAQADAQEBAQEBAQEBAAAAAAAAAQIDBAUGBwgJCgv/xAC1
EQACAQIEBAMEBwUEBAABAncAAQIDEQQFITEGEkFRB2FxEyIygQgUQpGhscEJIzNS8BVictEK
FiQ04SXxFxgZGiYnKCkqNTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqC
g4SFhoeIiYqSk5SVlpeYmZqio6Slpqeoqaqys7S1tre4ubrCw8TFxsfIycrS09TV1tfY2dri
4+Tl5ufo6ery8/T19vf4+fr/2gAMAwEAAhEDEQA/AP1Rd1RSWPAGa+af2r/2rNH/AGWNB0/X
73w9q3iSK/uhY+XYOsYgZkMkZZ27HDAAHHX0r6J1C3QE3LOweNDtxztHcgV8W/8ABUPS47z9
jPWtVkgDz2+r6fdxytHtkUiRY9zjoDhmHHGDQBvwftoWEXxA8IeFviV8OfEvw5k8VKsWl32r
yQSW0j8BVLRuSpywHIzlx0r6UTw8LicIN9tiQT5imPmllIHJzwpAAI71+cnxd+Ldh+3x8WPg
58PPhnbzaxpXhWe217xDrqQmNbcL5YZI94DccjPdmHB21+m9xdGOdFhi3Mync2DweMc9O/fn
9aAGx6FDDNFMm7zYzlcnseCPcVfmnWELnlmOFHqcZ/pVKHU/9LeOQFQoVSSRgOedvrnBBqtq
NpLcIl2jmd4mLwCJsBgex7e2TQA17+a71N7cTRra7SjGJ/nVuODxwcHPXmp7XUla9KG4MkTt
tiY4ALYOVHHbb79a8/8AHvjiw+EHgrWPEuvaZfarYaTb+ddx6TaiWYxqPmkZAVUgKc+wU1zv
7Pv7Qfhn9pnTrvX/AAH9vm0W0uPs80+p2LWoEmFIWPgh8LkE5yCR7YAPYZ7k2rTR25YseRuY
bQc84J9M5xU11ftaWwYDzHwGbewXCk4PPTPt3pbXSxbXfmh2dSvO9ycN7DpWRq/iKxttdXS7
jVNOt764jD2tjPKnnTbTklYydzD6UAb1rch7ffI6gjkkkYFV9Va0ntozLOIwSGjdXIGex4PP
06Vi/wBjS2t2XtwhR7Yx+Vt2xj5sjGO4ye34814v4t/aC+HHhHWdQ0TUdbn8Ta9piFtS07Sr
KXUZIUQk5eOFGWM/dzuxnA9KAPUdXaYebJC6C6bIhjYFy6ocYfbyFzzxk849q57V7+20G7Fx
P9nijurmOaDYuxHm2HenTLElVx1JOBgYrj/hF8WPDvxw+HP/AAlHgyeXUNPknFrcIkQhkjlG
wOzLIq8jcDxnJ9au+Pdc0j4f+HtKsdYm02wh1DVIrGwur5VWJL4sDDjcNo+VccfxD05oA7u8
8VyafbSSz3NrHerEYj9oZoYnbIOVB+Y4LbScHJA6VqajbTarbG1uCfNEgmIh+6cEEZBzkE45
+vpXOf2NrPn2d1JDDdSMqlpvMyznBDhV2lQuXznnOOmcVxnxX/aP8N/s53WheHdea5n13W2Y
6XpWl6bNc3FwiuAw/dg5bngDHXgY5oA9Q1iO5ubEpGI4WBZHmMxVYWVdythvv4KDBx3PvWBB
ql5qenWMtrPELe5tpGWJdsjTyuQ6mFwwGBuOSRyfoK4H4a/tQ+CPip471Xwlo6a/Br2nLLfX
Fnq2jT2jRQKyjOGQYPPyg5Y88emT8XfiZ4R+Beu+GT4g0zWr/UtenNlpdvpunm6nkuCpBCkg
bWO8cDAIGRk5oA9Ug1dtNaKyluft9zJIiXLW2cocbGDFAMFcqdx5bjFWrK5tru2W2FlbzW8T
+YLmOb5Ucbi643bshiAQQD83TiuC8FfFPSfiBqHiLwzpUqLrWlxwvqOmanb3Ftd28pwFZkkC
sVbaPmXcM55HGdTTfGHhnTfFMuiQ6rYrqVvpzan/AGUrossMbzNkMrEZQvwM498ZoAs3Nxps
wn1K5sXuYbe4EjvCxDGHeQrIhy3HfpkdBzUt3ceG1sZDc3YtPOmWUxz3BZlYsuwtvOAC0gAA
H93GCBT9DgFteX32Zo5IZ1MnlglnOAFeNUQYGQSQSc5I/DHbSbK5dJLWAXlza+XF5NhHvbII
L+aVYOeQoO7OML0zQBq2F3bpcQ21wiXc158puXkJhjmRdpzuO1txTG0HqT9ar6rOmm+ZBZyR
CcmQyCTPnyync6pCEBU8sw55xVdbyG3uZlnEUl3aylvtMyLtVW/5aJEOcjLjIBPueTXA+LvG
vg/wrHb674z1bTNAuDdO9tc6gpSckFnVo0kG5t6hR8gJGRQB2d9daWLrTrZ7Oe5uFWYrbQnJ
lWNlD+ZICoUhSxAJx1x6HtdB0zT7fT4BE80kcKBkJkfZIGyOCfvuuMevrk814n4P+LXhb4g+
MrDR7LxNpj6rp6fbIbFEkgnCsNm/ypkXcm11PA78EZr1mwna4ubq+k1IOICURURtiM2PMgVA
QG+dQM4J+b1oAi1rxImo3NzAbaK6tYnZZ4GDC4NvyY3RCQx+aMgbfQkViWtlZXFv9s1KBpWM
aBIDcuEBy+xndjtGVlGR7E4PQXpbhLCbTrqHSElF9bnzZTCTdPsLHY20lV25bhiP0IqtpWni
w1C6mWaS9SSEXcoWMRxxKzsyqrKMmQBlHvt9aAIks7bUryy1K3ElpLGxjS9eVmhgkdmzHH6j
Ma4zjkj+9WvoQnjSSdjdzzypFItwqljKwz5kSoMBRndjdnrntWwHitp4rWeH7TPbxLG8xQNK
FwNkgzkv0IJ68ZxycX20i3tba6mhvTDCi4lhMfmYkIU+Y2SMdDn15PegB2h2d1LpzLOWuLnz
vM8vzyUhUMcKxGA+3AyBz07VduDbrcym8inkt3TcZGJ2SNnhUQtuJyc9Mccda57wRr2i/Ezw
+mtaFe2eoaPI03kXun3DNAsqOUccgBiCuN3I4OBio9S1G30/Q01bVNaa0060V2utWmuViiUO
q8ljiMDPOTjHtmgCbUrqWe1guHvZAZYAwt4kEcsuWzESQSV2jk4bnmrTg3GlyW0iKLhgqOyO
fLDD5RksOhA6L/iarWfh37J4a86zja7R4mFuY5QfNgZSy73BIJG5wCM8H8a8r+LP7Rfgv4M+
Il8Ma+dSbxI2ljUFstK0ea7WG32srzqUUhgmDycYxzjNAHp7eIJLi2Nud5t4UWV/Mt2MJA+Q
r82R9/nHpz3pJ/FX9ixWj3ikkzjeyh2BhwWZiegKFT69BxyK4DQ77Tfih4K0zXPCev3Gsadq
6xLFPbymFhh/vrtw6ZKMuH+6VIxW9d+HJPDMFrZWk1t5rXTxWMeq3XzRs5BZSWyzlgsmADgg
9D2AL+leIbJdakjRLl42dYCEVxAA5EiOcdTzjcf7uO1XfDWvz+JNMnimikjktZpEd5GG2Zo2
Ug/LggEH8PSuI1vR5bWxbUtPmt7K/huPPNzOo3LCCv7tFfJ/5ag57EHjOM6ms/Fjw/8AC+1s
f+Ey1uz0g6ptsrWC8nQSXzPkbgcKCxIByoI+YZ6igDft7i0tNWa1gg2R27FYYLZ2m818FG8x
2HGQcgZGdo9aXw7BZ3fxBbUBqDNLcBBFaJgQJ0kYCQZLMTtOOmOnHTmPFsNpLbzWOo6fPBcv
GvmR2sjLGJmI8thjapcnO7pn8hXQeDvBzWOvadPNdRrHDcssluMRhJvlZFjVBjGAxOe2PWgD
Z+PvxMT4T+Fo9Ui0u/8AEes393Fpek6Npoj8+4upMlVVmxtGEJYk4AUnFfEv7W/7Ruj/AB9/
4J2eKdTitJPD2q22vW2jX+lXcyyul3FOhdUdTh1wNwPoDX2B+038Pde8c6X4cvvCL2q+K/DG
rQ69p8WoFktrp4so1vI4B2h0kdQ3YnpXxT8W/hl8Wv2tb7wj8OYfgb/wp3wLpOrjVteufPh8
m4lJKuYggVZDtL4IBJLc4AoA3f2ofhm37N3hb4Z/tE/Cywg0jWtAtLCz8SWWmxCO3vLGSJQW
ljXA+9hc4yd6n+EGvsK7/aF8JaZ8I2+JlxrkFt4Sk06HUEmZchFlAKggEsZCW2hB3GOtUvjp
4EuPH37Ofi74faHpFtq2r3mkNp9pZXkptoiwChCZAMDYCrD3AFfAM3wX/aB+FH7I2q/Dfx14
T0Gbw3pOpWut6fqt/rtolpEsU4lktLhWcb43IOAOctjvwAfZGp/t6fCX/hA9O1+DU9S1aSe2
lv3g0zSpLm4sLeORonubiIf6pFKkZJ57Zp/hP9tXwNrg+IHi4+M7W98CeGNOsfOtLfS5kmSe
bcQyyNjzfMyqqgUYI/Gvi34oWPxV+H/gPxx4ol+Hvhm38NfGDStK0O0k8PanG1voqMxiihRF
4l3owbcgxluvBr0vxd+zF8YdO0f4v+D9N+Hljq/gjxJNZQQ3UWowLeyQW1kkVsYUZlVdksaM
zMc9QFOc0AfVfij4waL8Vf2Y/il4k0Wx1WEWek6pZzWWtWLWk8csdu2VKOOnzA55FeIf8E0P
iF4Y+F/7Ivw1sNfvxpd74r1u+tNNSVHIurgzsAoIBC5Cgc4HFepePPCHxMsP2HG8D2WlDxl8
Q7jw2uiXmy5SECRoDG8m9yA+3pwcsea+Ufg98PvjL4I+C3wV8Py/CHW7zWPAPjSfULuC6uIY
YpUlSUwsjFzlA0w3PjC7e/NAH3TqH7W3wv03wZdeJ5/ERXS4NUn0UbbSZppryHPmRRRBN8hX
ByVBHB5r5N+CNv8ACz9oHxDpXjH4h6hfTeOfEvjq/vfDDfvYpWttPZhBbN8v7uNF3MYyRknn
niuW0n4e/Gqw8BeG7VvhlqGgfEHRvGVz4i0zU7O9hntme7upTdpOgYlIDASA5OWPAx31Php8
PfjR4ft/hveyfDGe71LQbjxRdvBcahb20a3t6+beeSUOcqUeQE8529OhoA9y/ac/ahtNE/ZM
8WePvh/qS3cNwW0jTr4xSR7bhpzbvhSFI24chvUCtn4T/Dvwj+y58EtP0+41G30dHsoZNW1x
mKXN9dzDEjFhlpJC5wg5PIAFebeHf2ZNZ+IH/BN+L4U3unf2B4ykhluBDdyow+2rdNMrl4yw
2ucAHqA3NcTo/jP4y+KH+EVz4g+CviO61r4a3zDxDCs0Plan/o5t4J7bfIPNkXcznHCknnpQ
B74f2lvgv4X0NryLXbTTtOsdVi0aRY7OaEWt1KoceanlqUyQTlhg9fWvBf2yvi5p3x/8MeFN
G8C+IpIJLDx7pel6pa3uhS+dHdSnzLeZBLtO1Qjkjb8/sOuIvw1+Kfirxtraat8JdS0jTdd+
KmmeKdSmuLm1mgi06KMcHEnz4xliMgZx1rqfiN8NviRffGzW/ENh4Kk1DRJfiLo3iSDUoNQt
0FzYW1oIsohYsdpySTjGRgEmgD3f4cftOeBHHiTVNW8d3N9Cmuto1nYXmlNbzpdRQoJo7eFE
8yVWJ8zkEjcewrwn9tr4q2/hj9p39nfxt4Z0S+8f3EVjq11ZaTo7bmug0ShWQAE5HJPHRT3F
YeheB/jJ8KP2h9W+IEHwwufFOkw+ItdmjsEv7dJQl95XkXcasxCjEWwnOcE8DvqeL/gn8Y/B
Px9+Cfi3RvBcHijTPB9hcDUI7fVIIPPvb1ppbmOLzCMKhkATPBwBQB337S+r+JNc8dfsu63p
kP8AYq6z4jgubu0uiyXcebbzPs8iqV3IF83IOcNj1wcj/gohc69YQ/AqXwjpQ1HxevjJJdLs
ry4KrcskLsqO27+LgZ3DrTvH+sfGT4xfHT4Wa/ffA6+8P+GPBmuSXbT3mtWzXEiSQmNnKISA
EPzYBYtwB1q5qfgb4s/Fb9oXwFd+NvC+naL4Z8B6zqmsRavBeoYb6BlC2iooYyKyDlt20dRj
igDnv2NhP43PxF+Pvi3xPpDeLr2E6Tq2indbWnh+G2+7FNv+YMDGGJPBHQnJNcFrfxp8A6z+
074s+J3hXxBFpWm2vw5ZV16HTTcqbgXixCT7MCGkACgcgYHOcDNQftRfBX4tH9oPxt/wrbwJ
Jr3w+8Zx6Xf65a/aoore8lt5BJIoy4IMnllG4HLH8d74o/A74m/EOb4hS+HPhbpnh3S9b8G6
ZothpVvfW8a20y33mywKUCqTt3FzwAQOWoA9jk/aX8GfBzRLW08W+KItZ8QWtlbtrOp6dpUz
YdsbJJ0jVlt1cOMKSrfnWfL+014FudEPiTS7m+isp/FA8Pxm709k8vUmC5WRSVPlsqrgkfL1
PpXy547tPiv8Jvgn8V/AHjDwJFHJrOuR6pP4lttWj8h4Jrq3UKB9+Tb8iAHAAPTjnofiv+zl
8ZvFehTeFLbwjZWGn3XxDu9dj1CLV1T7QksRWGU4TASPIySdxPAXvQB7r4d+P3hTW/FdtaS+
IptauvMuo7G5FpMbK5lhWaSWCNggicpHx8p4weT24j9j/wAPw/EDRtX/AGg/iDFY6nqeph/s
CXoCw6TpVuWiVVdvlXIQ7iecD0Jrlvh58I/i7q3iT4KeHfFnw0j8LeGPBFpqOm3l9bavHJ9r
Eto8bXHlg5UHfnAySWOMVzPhfwL8bdO/Zu8Xfs/D4d6rPqmj3rnTfESzRRWF3YGUTvAXZgSX
XIVRuJ8zB24NAH0P4m+PvwP0a+l8b+dFcavY6ST/AGvDo0vnixEyqZYGaMB184qCRkYB5xzV
8ftQfClk8S3c+v7TCLNru7uNIlhkeSVDLbtFFtzMJApIKrnv05ryL4y+DPjH8b/GWsahD8LI
NG0y/wDAsfh+HTb/AFe1M0eb2N5HwDt6o3AP3V5IJApnxK+AfxX8KftwXHxT8E+F7XXfDehw
6dPHosl4luLtRZ/ZnSEMNqtGu7BOAMqBknFAHvVx+0v4C1Ww8O/2X4knc6ppdxrlnbaXpksz
XEVsxSYkbA+QVk+UcjZmuQ0P9o3w54z8bteWvifSpvh5o2hW2r3n2y1uLW4tWncbDHuULNCQ
gUrgtub6iuR+EH7NvxG8O/EG78T63olomfC2ti1tUuosWeo6jdyTLbIf4WWNgGbG3JIBOa8Y
tfgx8ZPhe3gvXX8EJeaZoNr4f/tbTBeW3mXkllJOGg2bmy4MyMM8HaD1wKAPsu8/aj+Fmlac
/iObxfKplszMI4LGdrmO1RiJBLBsPlKGVsM4UYJ69ak/aZ+Mlr8O/gXPrsU0Vs/iQW+i6dLZ
StOfIuQN9wkaD5miiMjjaDnaOa8DuPCXxl8b+Dv2graD4WmzufiYTeaXqGoapbwzpbmNESzK
7iS6qD8vyqMtyTXsfhPwl438Q/HX4d6jrngtdN8FeCPCIOnzwahFJFJqU0UUc245ziOMOinb
nIPOCKAPLv8AgnX4m0rw34w+J3wW0jWLrUfDVlMNY8My6vaTW1xPaS4EpCyKDhG29FGSzHvx
d/bm/aw+FfjX4DfEX4c6N4oa+8Zy3Kaf/Z8FjLI3npcRhgSyAKvbdnrwM167+1J8K/G118Z/
hJ8U/hd4di1nXdBuJrTWM3cNv9o02QANEfMI3HlyuDwSfavDPiN+zV8RpvAvxmudK8KWMvij
xn49s9ZtoZLyMynTInWUB5AdqYZSSpJzlsDpQB9T/B3x74R0/ULL4NXHi8eI/G2iaNDPqNq0
CxNGirGMOqKEXh0+XrjrXyb+3l8Q9Z+C37bPwv8AEeh3VhpZvfDU2lS6jqds89rYQyTsj3Do
hBwm9W5445r0f4S/Dz4v/BfUfihcw+BPDOo3d7c6hq1j4nFwJtTu5Jj5kdsynBcIcqA0iggD
1zXNeCbSf9sP9qa48Y6p4f1XT/AmheDJvDN5JrenGz+3XlxvWYRRPuwF3N3OCo5OaAPW/Ccv
gv8AYk/Z70iy8U+L7UaRHJLK+rug83U5p3aXMUag8FnfCru+XBz1r558HfFb4TfGf40+NfGH
i65XxRpltqlhY+CtOtYbmWaIQ263E1xFDCC3DEb3K9FwcdK574b/AAv+Pdp4z8MzeM/hhY/F
Hwv4cs7rw54etdbvIDtheYGK6mVwQRGsQQttDFdoGeDW98HPgF8WfhZ+1X8TPinB8N7aTR9U
m1GxtbD7dbWrW0chVo7lCGIWP5QGA+ba2QD0oAv+EPjN4H+G3xh+NfjS1/te48M32q6FZW9x
bSPc2xmvEd2u9rOQqMcHnkYAxzisH9svVfDnxU1DR/CGjadJB4u8KeMtF0bzLm2A8tLkyOqx
tuKkMEDngfwg8CsqT9mT4x+A9N8R+GrbwQvifw9/b3hvUJNQtr6PzbyCzCl1gidgcksxJYjA
GOc8Q/FL4O/GrxhP43vtO8AxWWueI/iDYa3ZzW+pxN5EcFrImGfgrsZly394nAPUgH0T4x/a
k8C6d8QbPw7NBqeqG51NNCs9Qt7TztPF4ckQtcjgur/eC7tpx6ceyeEZrmLxZZXIty9zJN5L
NdzANPESNrorncCig/dHPOOMV8N6D4b+LsPgX4HaFJ8KLWz/AOFca+lzemXU4TJqDgSNJPgn
aFIO48li2cDFfXPwm8b6x4g8dTrqejHQI01DzLK8uryKZtUtyMbkiiH7sDdnB59e5oA+i9Tn
cBkijldkG7CAfMeOMnjv3rItftsUdkk0EqM07Nhj5mOpyzAcZyf5ZxXU0UAU9NsktImxFHEz
sSfLGAR0XPvtCj8K8v8A2k/hpqPxI8I6R/Zmmadr9zouqRar/YWrHbbamipIjQMxBCkrISrE
EBlXPFeuUUAfIfhf4JeMfib4w8A/8Jd4W0z4afCzwTKl1o3geyulvJrm+jB8mWaRBsWOPLFV
BOT16ivrO7nRI5ULsjCMvuVScD19/pVmigDnJb25so7iaFXYyLlUljOFYA4PAzyAMg+1WE1W
eKzluXgmwc7I3Uk/kozg9fzrbooA5m51We0volkjaVGjOcRuxQlcjJAxj5TnHTj1rOgXUZ7l
kmsknby9hlSMxRvGQCAc5bI3EDjsema7eigDzyAakdIksru2vLGHeg+2wsN5G/5AByV4Azxx
u6jnGnpiTahZR30MFy/krIGtLyLY8sm3j72Mc5+bGDn0rsKKAORaW9e+Liw3wCHfGzN/q5Qu
NpB55BIz2/GucOk6hELCOBbmWW1ZZNlzGyqYmyrRkqNpAUOQBjHy5GSK9RooA4Qahe2F7MsV
kUthCjJAkL7iCW5YgYH3e2TgjIHFVr2/mvNcn+znUbe/8l7MyNFKbdMMpDhQME/MQD14PYGv
RKKAPM/E/iPUIJraOKwuo1n2xT3MFi83ly8gMSvRfu8/yrN1WHXb7w9ciLTC2oCZpY0MbxqZ
EY5LEg/K4UkY6ZAxXr1FAHkd2+pWugW959inN4WNx5Rt5JHhU7WaJRzz820E9OaqX0+rmC3i
tNNv0lhuIUglMbZkUyfM7AAqoC7vmznBOBzXs9FAHwx+2t4S8Y+OfhQ3g3wx4X1rV9WlvLC4
1AWdsQs8EcweV1lICMxIUgA5GOgr2HSvEniu9urG3u/Dmq2dmpFupu4slcKCjIVbp8rD5j1K
57ivoaigD58e71uMC8uNGvYZEvnRLW2tC8kqquRvZQRgmQAHp8ntz18A1XUnMx09reC3gcwW
4hwGcEqVkyuScbSNvqeTXqlFAHjvh+5vLi/hnudK1R5hG8gnurZgvlDDtGAcktvOBnB4yK3G
1ybT2uZJtPu5I4dqxrHAzytCxIHGMHjJI+9wO5r0aigDxXW9avrtU0j+zdQguCH+/byvbyRl
V/e+YiEFvmztIByDxUNlP4intn32d/deZgiSWBolEhGdyqFyQDHn5gMbgO+a9wooA8h0bw7q
mriymvWvooikV2sEqlJfPTJPmOBx94fL/sCrl9N4qsLyG2tbWO6sFRXeL5mKYyX3OSCzE7Tg
DuRXqVFAHm8+s3VxdXa21nPIsFt5kM32aRWVW2l0AbhmHPvyBjg1Hb6trkunwvLYTwmedchI
naQ24ySG4IHH4nOMA8D0yigDzuz0+8MzwwWklpcyRkXE0iO8S8ZXbkDect046EVdjm1DRHWG
4SW6gkl2q8UJbZJgtlQM7EOO5OD9a7eigDkporhzbzeXPmedTHCB8sHGDuwOnU85qKeHXYr5
Y7WGG5gK7xPM+PJ5O5VG3LdeMkDgV2VFAHmk1pqGq3s90UltWZWtlmeB/wB7G5AJ2EZDAKfQ
fNnvRpPhe+CEarDbz3J3SzRQQyCOWQsGRgzlguM4IBP4V6XRQB5U3hSO7gaa+ty8vzEhoXHk
PnI2qigcqRk9zn3FVfDej3MWtaRJLYy2kYdvMuPsxLyuuFO4gfuwx+b0I/T1+igD/9k=</binary>
 <binary id="i_007.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QA2RXhpZgAASUkqAAgAAAABADIBAgAUAAAAGgAAAAAA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</binary>
 <binary id="i_008.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/4QAWRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAD/2wBDAAMCAgMC
AgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoMDAsKCwsNDhIQDQ4RDgsLEBYQERMUFRUVDA8XGBYU
GBIUFRT/2wBDAQMEBAUEBQkFBQkUDQsNFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQU
FBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBT/wAARCAGWAUADASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEA
AAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1Fh
ByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVW
V1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5
usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEB
AQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREAAgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdh
cRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYkNOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RV
VldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOEhYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3
uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD6
JGlfCbwjgaidAiMKC2YyFXmljJ3LIMFv3i8AkjmrN78a/h9oEMotYJNQa4h23wsbXZGdp/dl
WIGGHGfWvjKA28dotwQGkYY69R1BBzx07+lWbvxRMIFUhFVTjAOCwx37Z6dRQB9Ca1+1NbRa
gl3Y+GIjcKhikuLqVVF2NpXEqKmDgc9e1cjr37UXilkX7FY6RpkKxNBgW7SEoRyrFiMgcY44
rwa98Qz3Vzb6dbM7yT4CRowy5PAHA9RXqfg/9m3XvG2nbrjxDpmhyRKQYpt07kd+VwP1NAFS
5/aJ8dX8s5PiKSyjeMRMlnBFHlBwAMLnjNcZ4g+IWueIx5V/r2pXYPzlPtcp3Z7EZx61s/EL
4Ca94Ot7i60/xDo3iQwqTJBZyNDOw74RuG/A5rzmw0rXNXuoILTTdRe5kiWRQ8TAuh5DAtwV
4JyKANiCRJIgxRJX6hzyQPr36+vrVIsxcKpMbuwyFjOc5yT/ACrQb4d+LYrW6mOlTwizlFvc
rKyxlHyc5GeQNpz6YNXofhr4rGsQWLaaYZZ7YXaSTPhdhbBIb2PXPYUARQ3DXFw0ICrjhTjI
Xp0469eua1RcXtsuHbagb7q9duOvPHPY9q37T4Q6wmnz3F1dLHcw3/2S4gVNjDa21nViQWXn
ggfjXTwfDzS9O1qez1/xRbvpcdursRew+Y0vdV27mwc4BxkUAeZ3EzwIrtcBxJhQobBA7E4/
zzWPd61cQQmFZZDKzEja5JI9fY16Pc2vwysfDktpqd9qOo64Z3SG6tIHKLHvBQ4YqNwXgnnO
evFRa549+G8EWjxweDp5I9OmaRSwihaYlNrbmG5tpI3YJOOx7UAY/wAKJ7YRNf6jaRa8TOSY
bq4kAAA6AKwA5z61714M+Ivwzu9SeZtLXwvqwcNHIVVoWORghtu0cDjjvzXhbavfeKmh17w9
8P8A7NZF4tOkns2LImzC8KoA3ncOvXFP8RaFcWtrYm8tpLP7X+8t/PG1iqgfMQRkZzQB9i3H
jvRI7G3ur/UNMcSSBYL6yuUieLjcWb5uRknI59xXL6/+0B4Itb6K01DxbZ3sERLG6spSWiOO
MhQd34cc8ivgbxNaXN1q9tHJJtjdDKF5Yc4x/Sug0Lw9LdSCKJI2KqqkoMk5I4xQB9kR/tS+
AdNtWAvb3WYhwBFZ4Dg88h9o+mOlVbL9tPS9MmuFj0LU7qE8RxSTIojPbg5Ir51sPA17KyrH
YSNtTzN+04YcfnyK1rPwDMtu9zqEq2Nuqx5mZSBIxPAAxlvoBxz2FAHrGsftkXMtjdQ2/hW2
e0uEMYjvpzKgBBO3AUAA14jqPiuHxfqVna2vh7SfDz3EscYuLXzFjTeQPmBYqcAnnANXvEvg
bUdIs4pliF1aTxB4Lq2YPFIpyAysM5HHasi38KarMqeXpOpXMTSqxjjtnd9uQSBgHr/hQBsr
4f1bSr7VvtcUkWn2qny76OPbFcnI2qmcHn8a9U8F+BvCeq+EP+Eg8Uaxe6MoJCrEcLIC2Fz8
hOSQeMd6hufhZ4g13QLewt9G1aOO4ijjP9oqFWE7vmcA4IOMYGDg98Cu3uf2e/E2ofDDTvDd
pqFsrQTq8sl0SGZBu4+UHnJFAHBadY/Cy7117JNd8QuzyxxqY02xbycZJZB3xXq0f7OfhuUR
29r4g1eTzgDBKLhCshPBXAXoPr61geFv2S9e0XW7S7vNcs/s8DlikcR3ZHA54x25r0G80zUP
Ct2zeTJGmQu9eY2x16+tAD/AHwzg8DnUJrO/YaiJZXhGoBTGqDISTkAhWUkHB6/SvIviN8Ip
Pif4y07+zpRfy20bC+nsmWPkspLPhsYySFUHOF711HxR/aXtfCFzY217oJ1HUCCyuZVVQM7c
8rmuOs/2t7mCZRb+FLRYCAQZLoD5hz/Cg/yKAPS9D+Gcnw38NR2Mtne3yxXIvBDJKs0e8Hhk
BcGNvmAyPSsC5+EOteMtfvbnxBaHTdK3Ga2tknRJmywLElT8xIGMc47Vz837WfiPUIfJtfD0
EwjUkpE8krqAc5OBnHTn3pPEv7SPxP0iG3v7jw7BaWMcKyNctHIE2vjaT8wBznPegD6C8O/B
fw1pdnbW58P6chVQCAo3nuO2c/U1pr8GfC8M6b9HsXDbiXlt0c9cjtg9SOenFfJsH7Zfi2GR
Z00/TWdzklww2nB55c4z6Cr0n7YvjeeB2h/s0Kxx8sJJx6YLnj/CgDuPjX8BfEPiHUYDoAtv
7It2KC283y1RvRRg8Y6fWvLdT+EninwfPpov1tITfyeXErXHQsVXfyMBQzKCfepNR/ay8d3S
yWzvYxwTLjdHbD5UOM988DPIOciu/Gv6t/amoajqZt54rG8jWz06eNS97pxcOQpckKUBDHo2
RyflxQBh6N8F/F2sRQXVitndKpKloNQBBKnBGR7g9fetmb4F+OFt7gtbhGkVdsazAkHnjI/x
7Vxt/wDHjW/h54ou9G0fV7C5srlpb2fyrSNzEZHLRhn5DtsIHXsKffftKeOZtyR6sIYn4ytt
GMkd/u8etAHQf8KO+IEtxNKtjtAwsebleeDkDB4p9r8AvHc9m2REYpT5bxy3XIGADjg+prkL
P9orxxGNp8TSM7OcskMYCnnjIXJ+laY+N3jbULSPZ4okyJAWzDGOehyAvJH9KAPTPBX7KVta
2DLqrXcM+7aTHeMQy565P17Gu9h/Zr8KwGNWS78rBUOL6QnIHT9P1r521T41fEARrGfFFxGi
ISXiijG7pj+HPrVjwT8fPHd34s022/tyW8QTfvIZ7eN8ovLnpkcehoA+grz4FeFdOjOJLxHZ
HlG25bIIXpk5659K1tB8H6AND0i2/syQXNqrx28d0z5IfdncxxnJYkHjkjFYd/8AGTw3qd1b
BtfTStZj+eW0nti5RCTlcgHuD36+9XtP+KmkS7PJ8V2MbQARKjQyHocjIIxnHcDigD4Tb4Ke
PluNIhk0eOJtSkl2W1xKsU37vGVKsQRwRwBzmuttP2W9Rv8AxdNYzazb2yJEkzyRQOZBEc52
jBUHjjLZ9q5b4vePPit4W1CynuLrU7fRYpZLSHUEVXEcquQy+aoJ7cZPNc/4J1XW/ib4u07R
dR8QXkr3kxWSdpi+1NpJPzNtzj3oA7DSPAd78OdS1JEvrq4adwjSS26xZ2EgMAWYlTuPUDpV
7xFrN/pHhrUA+nQ3MRVkeWCRoJF4PI2fLySO1TeGvhtd6DJe3emajbXdwI1+2Wl2zL5AUuNz
SHgZAzgelWPEE9rr3w6u7iKJQ/kyiRYmyAwyOD/EOOooA8cm8dwLqFlZf2JAbi4RmjaZ5pAg
GS24lwP0q+fjH4i8B6p5VvZadfie3VI5JoNv2ZY+Pl24OMMAST2FV/D8O6MiSFfOMZj3g5+U
8gdP5da2dHspX8caPbtYtMssMyvEZVijmj25aOQkYCsBjnFAGdB8avF9zbSW4lsLS2kmMziC
yV2dm+8xZ9xJJJ5Jpv8AwsvxXcW8ok8S6nHJKCHaKQRtjJP3lAP4dM/Wuyj+D6eMvHWsm5nb
w1eNcbV0ywtFkt7YdQmUPPA/hHrXofhX9mbR4r26iub2/uyI8ukKh1BOOSqESr68pxQB8/Xd
1e383m3l/PfMnVriQybj0zkk+o570+RZ3t1hH75gMfuk+ZgMZGPyr6mh/Z08KWpnMVlDdrGm
+SS4lM8Q5B+cDZKvIx0Yc13fhfwB4d0eWO3js7DTJJYy1u0TxyRgkZwj4WSP8c0AfDaeGfEG
pSyfYtCv52wCXW3Y46HI/MVq6X8GvEuqagkms2M2naTb/PdXrqH2oOuAMn29BxmvtLWfGPhz
TI5pbvUrI3cPHkyyxmQkHBVZU2uMepJrlNU+OfgLRRBNNrgvH8vZMgQy3Kf3VWVVG7ryWJoA
4uw8InwV4dSDQYrm70KS6i8hEZlMzOi4crkEyE7yv3uowB1rite8L3upWg02/ZtS1y6YLBGZ
CXtIlABZ2bOSCG456jnOKm8ZftFaHrlzBsstXb7AzPHLC8Vv5r5wjONrZIBAz9a81vfibe6n
d3Fx9lLqj4MVxMxJUH7uRgEc5oAm1z4Z+K7rX7IDw3qEpW38pzFA0ihucDcPXrzXft4J174U
/CnWtXkshpGtyxE2K3ixtNvA3uyo2cjYh6jv0rT+Enx+1+8nstJht7SOCTeR5IJlxg8gknHN
fG2m/GDxrrXitW1DX7jUbm/l+zS3N+qzOscjbGG5hkDDHgGgD1WD45/EKayhc+J7iNSMqkNp
booX0GI8V2/wXfx/8bPiJpljD4s1SG3tFL3d8jqgs4P4yNqgBm5Uf4ZrwSSTWNN1a30pNDj1
6WU+TBCglDs4OCMI3Ufl3roLr9oPU9L8C6x8PfDcFv4cW6lB1XUdGma4nlyuDAJWIGByCVOO
SAepIB6L8QPiJp3hf4ma54S+F3jvVbjTLFzIlpFfSCPzOTLHA2fm2tknHqcZxWFbfGbx4ojV
PGviFScqManKcE9vvfSvmXUdN8MeGIY7w6trv9oh8wiC3jjww5zv3kjtziuo0v43ahqelpb6
doOk3Wqx5H2m+VmnuMnrgFULevGTQB+kH7I/xVN54U1uy8XeLpLvUIrtJIm1W8DyyRsgGFMj
ZwGQ8e9ejeLv2lNG8BarBbXmn6jMrqzxyRhCjjoMNu9Metfjx478b+KY9HtY5dYmt1u2Y3Nt
ZkQxbh90bV643Hr719U+Eblrj9nL4Y/vC832O7+Xcdxzcyc/oefpQB9iTftgaSYAbXw9dzgK
GPnSov1Hc9PX0rkvEP7WusXkE8cPhe1FtkqPPuDISv0Cjmvmix1aRbGTYkYfIV/UntjipJ7w
XlohMjE7QRvCgdOnFAF74i+Jn8e6y2oXVlFAY0EflxszIoOem7nqa5uCZ45IxtMaMdxIzjj6
HpU0l48ULq7BSR82Duyc8Dkn610nwp0PTvFPi7yNRR7jTbdPMmVCV5PA6YPHX8KAPWvgRfac
Hj+y2yW2uBTBeTG4XfcRM2QIEPU4GGBz8o7Vznxx1+S4tbG2mv45J4mZfKSVvNlwTl2i+5GO
gUckBa99t/2bPC0nhtL7Sgj3zIHtJ/NYBJP4WBzwQcUi/ASGPxBbtNoWlyW7xhZ52fzmlbA5
JZQc5z+dAHxjp8dvLtjmKhznKyHcCO2OOtXmQWhiSKN9yfMqyDCk54Bx1zxX31D+zp4LZneX
RLAylfvJEMj15xWjb/BHwrbqGOj2bIBtH7peBQB+d9y7W80MsyFl3qdrp90bucDHSvobxB49
svEOqaNPawy3Gnra742aBUwxzkbQMAAHAHpivpQfCfw8i5j0+3iVssQsQIP+fpXmPjzwNBpU
kVvpOgzPLOXjaby/kI5bg+vGM8daAPFL6x8LeKvG1np8FlB9p82RmjsmAeNjjdLI6ryPlx7B
uhr1nRvhj4B1qzgWUW8MVmzBIri7/wBcpI+fIIJGemR/OvM/EPgG9bT7SGwi8u8mdmuRvCyT
Sd0AyCcYJx6CuEPhW/u763sre1urzUidpt4ELEenToPc0AfRd/8ACvwXeT2V7Z2Ntv2BHtVv
o4weT8x2nGcY6n0rpp/gR4Imu4oE2vPc/JGtpMMDjlsKx/P1/KvJPB37MGt6mftOt3J04qQV
gjQSybccgtnA/Wva/CHwl0rwVcb7WJvtCJxc3MheTJ7Z7fSgCpefsp6FNB5UE19CFRVO2feT
jqcMMZPsP8K4if4Cv8OXvNUs7ma9HksoaSIbkBIOVI5z6j2OK+kfDWtzDFrftsZAAsp5JwP4
jWld6VHfTQPvL26MXaFOA7HoSR17+1AH5/COe61ti4LBQsZBHzDA5z9CTWnEZLKJSimVSSXd
gBgHj5eOPqa+wdQ+CvhDVL+71FtLQXt0p3lCQCec/KMDPTnvVuw+CXheBI8aXBMqKFO9clh+
P059aAPy61nxv4p8fWt3bazruoajC4k2xyTEw5IJGE+7jPoO1e2fCXRNN8P+C/BD6bpNlrV/
qE8VzdT3gC+SS5VAcE4xzkejAmrmmfseNpAW+8T+JIdHtB9794sSn23sefyrqdV1b4ZfDmxN
zpPid72+8kxn+z089GKkHpwoOecgg5FAGprmszaZeaudd0Wy1qIpDdWUEEEcNuJMsfLYhgXC
gEDOevPHNeB2viy21zwv4vuLHSxptmzSSR2IIIgJBDKp6YzuwBVLxn8UtN1DyYHtby9tolCR
Jcy+VGFDEnOwEk5IHXPApvhZrfU/AXiCaCxis1VZAYYmZgARkcsSTzmgCl4adXghRl8wj7pX
HAGTVnWNdXwxr1rftehFayltmjkdwsqucEHaMkYPbvVXwnMBagxxq5KkDb34OP5VzXxUjD6n
o7IC5ZGDhuo+7/U0AdL4N+KuheBLOYw6bf69qch3G5nYIC2Oq5y2RxyTmus1T9p/xVr0mmT6
fpkVhNaRgQSvKWcf75BAPGOvHtXjuk2tvbtDHJEUOzefm4JYcDH4dfeuktL429mZPs4gikTg
kHIHQAfhQBsat8aPHV9NcXMmt3Uc8/32iO04x2PUdvSuaGq6zqUq3Wo6nc3Ss6jM0zOQT0HP
SnmJ3JLxBSVMhJUY4IHsehqMXaaf5ZeTYVYMozkv6j+dAEr3KI0vmbkiMmWkLgjaTjHH0rst
N8GWt14WbUbrP2m7smfT4LVS0pkWTblxj7h5HWuQsPEdnpGoaZeziFo45kMnnQeYNoO7BQkb
uhr2zwl8VvDgtfEurabDNbXJfzLZTZukPzD/AFICEttbkYIP3c8c0AeJeNPD6+G/GmpaGHjn
WzkjWSUIdrEhcnv3BH4fjXOzac05ZlO4v99SSdwxk/jn3rqdM8JeK/HHivVNYbw9df6XKGeA
KQATnZgsc87hgE118P7OXjfUZVi/spbTPH725QEHH3cAnnA/GgCX4GeHYrK5vdXuo3dNPiZI
IoxvaSQrhUVfUn1OK+ZPgr8Ldd+JviyxtNE057sW9wlzezE7IbaEMGLSOeF4B9zX3p8M/gTr
vhjStXg1jUo0t5rdhstx+8EqjKsj+qkD34r4w+Kf7WI034V6f8Ofh3oB8G2E1sq61fxt+/vp
sYkAcc7SepPJzjgUAN+IviXxFpbeItM8IafO8upzTRXGrxsvy2xdsRQPnow+846jgcZz5Don
g3X/AArHNcajYPawTEBJN6sM++0nB+ter6d430TwzZWlvqWpwRyHT7RxE0qkjMCHkduf51cs
vi34MIubW91S1ntbhNjK6k49+n0/KgD5/wDidGUWxyOSW/pR4T+GGv69pcd/awJHAxJjaSTa
W98envXV+NNN8LX3iTTZT4hhufDwd3aUBi44H7s4HUnv6V3jfFnwHa2ltDDe+XHEgRY4YXwA
PwoA8+8Q/DzW7zREh1N7KK6ikURzCT/WkggKxxgE8DJ68V9ffC74WeKdb+BPw6gttIurn7JD
cRTBWAWOT7RIQvJ5ODn8R1r5i8c/FDwt4k8Jz6XYSyvfSSRvGfKYLwwJ6jjivtn/AIJx6f8A
EC+8E6leauoXwg7oNOa5J33MqkqwX/YwAN3HKjrg0AVbT9mzxtdxMr6fBCJG6G5HJHI4GRyO
nuMVuf8ADKPiy/iB8zT4MRqSpkZyecEYAxkfzr61RokfIZXDlnUSYYIR1yPw5H41Y3CRpIti
xTceWHA2vnlgMdTzz69aAPkbS/2Pri+iQ32vxRF2U7ILbIx1IDN7d8VoL8J9O+Eyaiumz6hf
S3E0To81ocSKW2lcgYx1546jivoLxbFJp+kTOl3NH5roUaBAzRZJOR68ZH41yOohLuRbWyvt
UuVPyfaUSSbZjaNxyMAttB696APLPE/xW1nwTaS6b4e1GC6SeZhDK1v+6CqqksoJ9W256fKa
5m3+O/xAWIRTarbRw4+UR2se4/Rsf1rstd+B1rBp0Or6prjafBFB5jxSWod4VCEkuQwzgD7w
x24rm734IKbixeHWp7nTriJ5oLkwo0UpwWCofM64xwcf0oAlh+NHxAv7TMPii6jZyQEYRoB1
xzjOa1rfx74uj8N6rqmv+NNUsdMsImlmmVt+2McdFGTWt4N+A+h+IJbi2TxLOmp2jKlxbNaq
GX/dz1AOQSM8g80vx4+GsXgr9n/x80N7Pcq+lSI3mKoJwM+nGQMfnQBwknxUS7kVZPGPiq8t
NmFEMcgypGc8sB04qte/EPSZWEZl8WX0IbP79o1A4x3l549q+UvhL8XZvBd3FperuZtJlPyz
7stbY9v7vt27V7trd/HcoggIuEmw6m3G4SA/dAI7n9aAPS/DXxHg8dald+G9D8IXs2sXS/Zd
Ku1v0Q2BUA+f9xvm3AMxz0G3p1ydP+IWq6V4l1C01fw1bnxRastvqU1vevDtkTuFEfyq3DDn
ByMcV0ek+P8Awj+yH4Ue81mRdX+I2qxCVdIicF7VDyqOwz5Y55J5PYcV8RfET9p7xZffG9vG
98IPMvUWOeygQLC0KkhUOOSQP4jk/wAqAP0B0/8AaE8WwWypaeHtJW4QcGSWaRivuRt5rl/H
n7ZnjHwPoN3fahZeHkijGQFt5mZiRwozL1ziua8CfEnw1498HR6xpkyJIEDXEbvhoWxyrfrz
Xxp+0Z8Yh8SPGK2GnOP7B01ykZQ8TSZ+Z/p2Htz3oA/ZPwB4jfxj8M/C+vXVvFb3mp6Xb3k8
UQ+QNJGrEYycDJ4z+tdBbeIJtEdfNmzp4BL+ccNGAOoz+v8ASvH/AIeeP/8AhGfht4DtriJZ
rJ9DsiXXKsgEKAnpz6461B8RPjb4bupE0mDWFt1lA+0FkZXUHlRjHA9eehoA9a/4XF4dvZEM
D3IJyBItsxVu3X0P9RWinxT0u3aLyI7iRGwCfLwoHGe/p/OvnzTfiL4StyW/tK3EEf8Aq9sb
nHp/D34/KtfTfiN4S+1ArrSR4QyxuUf5QMjpt9/0FAHwtf69da9qDz6nqF3qBcAtJJO75Gff
nFS2s32G0O6PCmQsCTkc56jr1xx716B4d/Zm8WeI7XdboUcSmAW8gWEylW5KlzgjAJyAa9Nu
/wBjSMosMWupEoXMrmYSyBto2gIoAPIYHkcUAfL+qXn28ypFCpUR5bd2GMkgdex5NdB8Lb3b
pviKxMrDFk8oU/M2QDn69RXufgz4IP4WcQ3Vtb3SQSzXFvezW3mGX90ySK57IpO7b1+X8a80
8Z+HrXwx44urbTUkns59JmU6iITGl3N5bSFlAOMZ49BxQBjeEVS2t42AdVZTuCkgk4+mM1nf
FJT9r0dYhuZombDY5AKnnsaXQ7xBCvlzsI9u09jkA44qxqPhzUPH+radHpjiWS3t3Zy24bRx
ySBgAY5oA5yGeC4tjLL8shIVXK9x0x7cVu6ey/2ckLvI5QYfgdc8D+n416J4a/Zi1LV7OV59
QiZTaloSpUhZCvBbknb7cE+1dPp/wOeykLXGn3eoaTbkLcS27hJFyuWdFwcgYI6/hQB4pqMv
lSCJSpURBtueceoz17dPrWJeQu0IEZkdm+VWK4IwPrye9fXHiP4N+FL+x0bUtLjtIoog4UXk
y/NE2D8xxxg9uevXtXoFh8MtG/4R3RxDZW0kdhPJKkMdkrGclAW+nOR2PyjqRQB8ADwnqmtX
axWVnds+8eaUgJCqCdzHPQdfyr3HwbrGkalptvYeJtSfSdPspEmivbZFDBgrAB/lO4AE8e9f
QusaWbxImsriLSUu95gjmQbN+ArKRgEqCfSvk74z+FNU8IXt9axRl4b+UogjQghg/IAIz0xj
rwRyaAPX5PjL8PfDNvcW9rqEWpSpCgjdLdyRJ7nHK+3txili/at8MWSyO0Orai8jKkcnkKFK
5z5Z3NlhkkjOSK82+FX7JPjXx40dxqEDaFp7MGM14pWRk77Y+p9OcV9W/D39l7wd4CvIHFj/
AG1qEZDm6v18wIw/ur0Xn15oAyvCnxFuPiHp91c2vhPVtK0wW8j/AGzUCiRsNpxtHUketfkl
p+iw+JtQt9NuCI1ublYhOAMpufG4fnX7l6zbRtZ3NtI+22eIxtsYLsB4PNfmX8cP2Y/A3wes
pNX0P4mfa9RtZ/OXTbhUlcKoLcvEcDlccgdaAPjTxxYCbxpq1ut7HcpaTG0WdVIEixfuwwHb
IUGn+EfCNvqk873EjMsRACjgE89fyqG11bRmSY3ME5upmJkuGO7JPJI9OTW94P1PSrRruN75
ASysjMGXIHXtQBW+JGnw6dpNlHEgQ+cfujAA29K5HS9I+3xbzLsxkAYya7T4k3MGp6dYm0uE
uMSnIR9x+71rio75rKz8mM4lJO7/AGfpQATxx6ZcAQTNJMpIJxgCv2a/ZX+IOieCv2VPhpPq
d0YWbTSCixklxvfIOOvXPPevzS/Zc8DfCLxdcapL8UfEd3pMkDxiytIdyRXGQdxkkVGKgHb6
dTX6G6Rp3hLX/CmjeHfAniDQbrQdPt/s8MH9rIXUYOB82WzknqO9AHo11+0T4P8AsrzB7xyz
MCBB3B4OSeeOuetYmrftV+G7SKCO2tNTuQoOJg6RjB+6O/T8K83X4F6nHZwSaleRxPc5AgIf
7+CMb8bM5x1PfvUun/APTrG+05fEer+U1xKFELL+7PONhlU43Zxxx0oA6HUP2v7NI/IsPDMj
7pMnz7npjHovcjOPeuevf20dYs3P2Xw7p6AAKo+0Sbmx0yOAetblp+z3oOnXusWlxeLdTNGq
2sMd2EkaQMd3GPlB55B4waLX4O+HNcu5dJ/seW3ls3+0xXXmb45FYAFd+SeMcjrgH1FAGtYf
Fq9+Jvw41e81PUtOt7l42hfQ7O2Z3EZxuJYtnOOM8jmqOl+K9H8YaVotha217GmjQb7azMax
G9IU5AJIJVVXBHI5qG6+FegeFfEdnDdabO6zyTJ/ojEpKq7cFgOvGMZzyazPGt7b2ugW1/pc
1vBdM0otpkmO+yBxhcDIyVDE46lu2KAOv+GfxL0bRPGWsW9yZJr68eKR5vNDJDuD7lQckAMx
zz3roP2rtbsx+zp40kmuYlWfTZIbdpGAMzOVCqM8k/SvFbDxDb+BtFjvbvRrLVJrucG0a4Zg
UIHzOSp3NnnOT371vfE9rz4x/BXUcGx0+/gi+xCViVhWGZ41csWJIwdjZ68H1oA/O+zsPt7R
W1tE0txIAsccalmcnoAO5JPSvctC8KeP/hVoaKL62t/EGzzLexmXfNp+4HAyThHwchTnbweD
X0ppvwh8G/sieEbe+xB4g+IV7GVtbqdAREcfM0S87VXP3upryOK7E88t9qNw13NOxkmZvmYu
2SWOepzzQB80XU13eandyalcXM2ouztcSXTFpGfJyWJ5Jz615/8AEcI2rWpjbnycsGPfJr6s
+I3w1XxHbNqWkqIr+MbmVkA80eh9/evn6y8AX3xF+IemaP5EkMcI/wBMdhgxIG+b8ewoA9D/
AGVvgdfePNF1q+vdVvNF0q8geziNudpnJ6tz1Vf515R8VfhHrXwj8SPp+qQu1qzk2t4F+SdM
8MPfGMjsa+6vCmr6X4JhttMtoxBaWiLHHGoOMAUvxV1Lwl8R/Ckmi61cWsEeQ8U7TRh4z0DD
NAHsmmQaHN8IPA0l54kttOvDoViTaXL53r5C447f/Xr5+8VPDq3jC6aEhokZFWc5wflHqOcd
K9s+Dvwrsvjf8OtIu28QQW91oEa6PM1kqzQymJRscHPG5NnGTg56Yrqv+GStLjSLzNXuZJ2J
UrFFGhZgM4w2c5J9aAPOvgv8JZdX1K5tfE1neW9nfRkafOIvMikk5IXrgNt5wcYwPWsb4paB
feFPGWrCHDW8JVJYYIzIIkUqi5APBJwT6Z5r6l8JyTaP4at9Nns7hTZOFZ7YAFXwMZAByQAM
nHHHvXM+JPhLaeMNFn0HRopo9RuLhWvvEKJhHLZdt8h+Z8dOPpQB5l4p/aq0T7Xp8ej22oa1
NbYzdXk3kJIy/dJXBJ79/rXAeIP2g/Fet3T3EM66OSiptslyQo52h2OQPp7V43pZb7HHEspy
jbixzuU56Y712eiaRr+stCsOnTGKdlCSHMag+nOMCgDH8TePfEEGoDU7nVr7UVjJZkmlkwwb
7yAZ7gnpWp8HLe68T+KPtUdsz2qxtGljPuKBWU7xtJOA2Ce/XmvUdN/Z01LWooU8S3jWMMyE
LIihg52/89Og69cYr2zwf8PbPw7pEWi21r/Z00G1o9QCoW+TPzE5+VsjqeGH1oA5Px5+zzov
iPwvjRNPi0fU7QKJI7eJYpIztGXYcB1PUjOO4weD5V4S8P6r8JZwy3Txam53ytBzHNHnIwCO
VA4+pOa93134w+FvDSW8t1qjTazFlZIbCPzcsD93zD8qg46ZIweK8H+K/wC0NJ4mSGKx8M2F
ijXiSG7kkaSQAEB8YxjIPOaAPXvD/wAStK1S7Vb+wOhyTDynurQBYJCSMFl6g89a64eH4rC4
0u+sdSvXswxSaWaQncD0ZSOGyc5DA4Brw3R5bO4hG5VU7ssS+7j1z9Aak1fUdQGm61a+HdYu
7XW7K2jul02JiI7qNnCvtB+UOAScjnGPSgD2a/xpcxtUgtYDfxSt5V1bqIJF53RBgQQSoZsj
qe9Z8HjjRPhjP5D63YCxQZSEXQeUAj5lK5JxnOD1rwj4z67Knwv0m2iAhS5uYr1POvPMuSGj
IcBdxbYrcE8Akn3ryTSdJN+qiZN85wQwHzYPXJ6nrQB9TeP/AIx/DS5msrmwvZrieDJ3WsTl
eAMqQcA5zjivKPFf7Utnp2vRXujaDNJLAwMb3UiDPbcRzjjI9a5rS/hjruriNLLTZ5VPVsYA
HAB6Z/Supsf2RtRvp2lv7kWm4jjqQfTr/nigD3vwN+1hpGp6Tb/adMmtbgoCVT94T69cE+9b
3iz4x/8ACUeDtRsfB+rxaH4lljAsrzUbRmiibcMkqAccZGTnk15zpf7L+oJp8d1Z6oodSqgL
GCNvuc9evGKj0/4L+INNvrSSUidUkABilDFuehA7fWgD5U+Jf7RXiP4feP8AU/DvxJ0l/GNz
YlPNmg1OYWzbkDhljIK4IYcbQKw/E37Q3wy+Jmhvo+paff6Fa3CCKVYFU+UuQflIOT+Vcr+2
xZLp/wC0D4sd0jNxCLUBDIdxP2eIYx0P0rwB0u7mY3L5gEhIXuRxggn6UAeyf8KK+GGs5bS/
iNFbBvux6gvlt14+8Fq5Y/sY3eryJJofibS9WVmAUW86s3PTjNeL2uiXbRm5tw0kAk8p5UG5
U+p7VWspbiG7VTcyW03zFWVu4HHXvQB7lqv7E3xFtneKCC2eMfek8wbh68dvrmuK1v8AZ9l8
FLKfEesabpzxjJgkuF81s+iZyfyrG1H4geM9P0SWyXxLrEVnhVaNLxwjDPfD4xx6VxMUV5rF
1GqCW9uZztwcuzMew7k0Adc2o+FvDqL9hMuo3YHLLFsQH6t/hWl4U8b3/iLxXo2jQxQWEN9e
Q2hlWMSuodwu4A8Ejd6VxHiHwzqvhy++waxYXWnXm1XFvdxNG5UjghTjg1ufCBRB8UfCRaQK
iaxabstt/wCWy/pQB+u3wo+DNh8GYNZ0DT7zUdUS48m5lutaJlWRoyWXyowoROfTnoecV2vi
DXLnWNLQW0NlayA+bNaX5VkLheN4J4+bHHtXg/xFkuoPFF9cSXcpOCFjV3bcvp6d685vJZLw
SliykuGIQEg0AfUnjbWtNlTT797rSbLXrDYYQ0yCMlgRJgluAMnk57461m+JtS8OXsdzPZ+L
LXTtcWJSs1tcjyiwYkMQBj+LnHUZFfMdzZYWORlMwTtgk+neo7ad0UtJ5iKB90KWDAnvn/PN
AH1beeP9AOjWlsPE1pHfiAq9zaR4DvxwQUPDcjpXIRXPw1utLsoNc1bTpbi1jCyPZ2riM7SD
k4A5O0g565NeE3MUk6oww6gbtwGNvy84yMjH41Uj05YzGI8uoYnLcZ9T9AKAOo+Ieq6TrGvb
PDc4utEsFLQkwsgYkehA6DjNbPiaeW4/Z4+IJhZkZdJ3AZ4UBlz/AC4rpvhD8G7PxJpo1HUr
yW1tZgTGkUQxLyfmZu35V1n7QS6D4f8A2e/iPpek/ZNx03eVi2hiAy7twHPTnmgD87fiD8dv
iNqc1rqlzcQamLa1S2WWSMl441UAZGfbJI6nk15tqH7RvjO4k3rc2sLjgNHbjI4xxnNd3JcW
7WPnHyo4lTLmXoozXlV1qXhi58YJIbNjYFsO6HCbv723HSgDptD+JHxF8UFP+J/dWdnnDSxq
qflgDNZ/xB17VtFu7ZbXWb0TSwnzp1uGV5TuP3sdfpXosFjZ/ZIpIHUQsvyGL7pGB/n8a81+
KqY1i1jYg/ucjvjLH86AOHuNd1SV2ae/upGb7xeZju/M1JZeZNIskrOy9xk5NV7iZYgFUKxB
5yK0NPlhuSGyqMMZUmgD96/2ddFtPDfwg8BWenWSWUM+kWkrLbKqIGaFWYle7E5JPfPWu9vR
5m6SOVxKr4Cb8FOfY+n9K+efh74gHiLwL4Zfwp4hiuWt9KtYjHY3iPtYRKCGTOeoIxxV2/1/
xtpM8XmXksJILFgo+Y/8CFAH0M0L3cUauGWIJsV5Mb8njPfjoawrDwdLb2klodevWhDSFQiD
adzZIIA5718/XXxF8ZSzCJdTvDuJBkVwQMVz+reM/EFyCJ9SvZDIvUzONwGTjOeAKAOx8Jfs
8eGvD9xbrZOLiTdxduiuXPJCsnI5x1zyPQ16hZ+HW8K6dLciC1tDbYaWXiO2kHU5DHjjv26c
18tePP2ktSkhk0rw5H/YumneXuDt+0vnIyGUAIOeAB+NYOu6lqurfCC0ddSubhoU85v9ILBm
yQcjPIoA9a8bftKeG/DL3dj4fgHia4uIwsigmKzhYDDY4y2e+MD868P8Q/EfxV46uZI9V1SS
KxTasen258u3jHYBc/N075rz3TZVuZPMkIgX5fv4Xk9f5/rXSaXo9/eRbrOJryJl3PJGpwEB
xvb2GeaAJd0CFyRvJjUseATk9+2Kyta0z7Snn2xa4VgBIsSFuNvPHbpXtHhv4OtqEslrqs0t
kYioGEwzICQWUnJOCuOlegDwv4e8C6fpV5qP2XT7O4tW89rhyJXOF4EeCxO4N2HXrQB5x8Pf
CtnqWjaTNpN1Jb3NwRD5U4+SRzxgg4K4J+lW4vhR8QbnX9YZbqK0iuswtt8uXMeMApu5XjuM
dah8U/HzStL0Oey0PRXvZzO9xFcy/uIkZnDKEAG7C4HUg/nXsvwJ8Y3vxK8BWN7qCxjUgrRX
AhCgS4ZhyMZ6AdR+NAHndp+z5NrscV74o1ZGs4ncW4uY4QxwxBGVUE85OCa9R8E/DTwhZ3cK
2ElrfKMq6xqj8dhnJIwfr0rpLv4QeH9UE5v0mla5kZ1H2uTq3UgHgEnJrV8K/DDSfCV5vtEK
ONv7pmyMA85xz+tAGnpnhHSNOmkSS33hlwi4LduOBz+nar4gt7J4ow6tLwETy8HHcknntV+6
uVgUXMZR97bcxsCqn16GsCbxXp9nCJZ9QsbQCQtmeUAMOcnBI/SgDba1SI8HypS3z4f9eCP5
VQvrdZGIEkm4ZARVBGfRsjPPWuO1z4++BtOchtZiuLtDylrumYDtgjgV5vfftR+G7i6eGCxv
rnZ8rSTsFB54PUnNAHxp/wAFIvg3F4f8f6b4wt9Ve7uPEdyyS2DooEBhijUEEHJB9MD8a+V/
AfgPUvin8UdD8FWk7RS6ndJC7uMCMdWcjPO1QT+FfaP7altqviufQdfvLq11Xw7dSSR6dpsj
PFJZEIm/DBsNuPOTxwBXzp+y5pdxrnx60200SeDQLy1kkuhqPmGS4dUBJijBYKSwypwPuk+l
AH6g+F/gz4a+GvgK18MaTpFnNaW1rtYIFX7VJt5aQ/xFj1J9a/H74v6bqOmfFvxHpGtaLbeG
7+O6dhptoQYbYN84RCCQRgjHNfol4q8X61Lqt3Jc6rcuFnOIYbh9qjONuN2OlfI/7Ynw8XR/
ipomuab5s954htU1GaOZgFWTeyHaWxgER5wfWgDwjV0jutDa7ljt45y6LgMc5Gf4c46CvpP9
lvwKnhH4aXnxC+zfatfvbg22mgRl2giQgSSpwcMWO31wD6185694Y1nAia0uDucYXACnGcnI
+XAz1zX6C/su+CNK8afADw5c3filNEi0JZbK6TCbRMZWlGXYgE4dMYBHPPNAHjX7YemXniD4
VeDfE2u2Ethq8N81nDNcALJNbtGW5zyQrLkem73ry79j/wAH6X4l/aP8PWuqiCSyRmuyLh8I
ZVjLx7iCMfvNvHUnjFfVP7Y3hHRbrQdG8X+G/EjTzSXA0+ePcJrTCRnb8rAAHg567snFfOP7
MOlt4k/an8K6drMH27TWvTIbW2h8iNmRGZHdFAwgYKT7UAfoj4z+BkvibWJJrrWltJpmCxFI
cgtxkBug57enPPNY2m/s66YEaW8v7+RYEP2qM7d8bno20D7uCDn2zXtl/PAdKmcwh7WR2jli
BwYZBkFgxxjk59uo9K4i/wDit4Y0KS4+163bR39ruEAhfz3mTH3H2cdh1PUZGKAMy3+BHhdo
YBLayM8UjBGN0VW456gj1AJx2x361ab4J+GPtk5i0376gvCJm3oG6snYZPYZ56EdK8/1r9p/
SoZdRstH0SW4huhj/SJBD5bEklwFyQTn1FclrP7QXi7XLiO7tZ7axeIGFPKQ5QdMBmJOTwM9
6APfrb4PeDrPRAslihtJORLI5V19ixPHoen0FY7L8LvDRdHGmCaBNgWJfPdwf4cjJ9RknJz1
rwqK28Y+Nm/ftqWoMTlgzs0a5HHLHHrXT+GvgJ4kuWM01vFbLvXc0j5YZ74HX/69AHpes/Gj
wv4d8O3GspY3UGgoyQIFjXKyscDCjkDuSTxXhnxH8dab8TfB3ijS9C1jwxp91rFq8Qjub3zb
uX+6pYlQmcDPynFfRXgz4L6topjhu7wJDgMyIoIbJyeM/wCNfmH+1Fp0elftH+Pre1C2sMWp
uqQQT+UEBC8gDj8KAMjxF+zL8W9WjKQ6Qt7pyZK/2fcpLGwHckHn8a4S/wD2cfiDpis9x4Zv
40GMsIiR+lX9H+IOs+G7p4dI1fUkLSbN8NyQAc+q7a9K8OftW/Ezw2z2sms3UoV2i2XbeemQ
cHhg3r2oA8+8EaH4q8MO1nd6fdtbEf6oxtlOeSP8K5v4pwyQa5Erh2laEHBBz1PrX1Fo37cf
iNd8eo+FdD1oRoGZjaYbb3IKsPUfw1m+Nf2tPCktrLqEPwg0Ntfufk+23qmQKAOMAoM9fXtQ
B8q6N4A1nXnjMOn3MiPzvEZxXQw/D/T9AuCNZuFhkjGWgDkufwHStPxX8bPFPjYOj3Uen2qt
gWdhGIIUB46Ljpx1zXATRSFwZpGmcn7p789j2oA+g/gDb23xC+KPh7wb4bCaQdQuBCuoTJvE
ZCli+ARk/L0zX6rfDj4Fw+B/CDaFqvinVfFF1JcG4N1eMB5bFQPLjU52L8vAzjk81+Vf7DkQ
h/ae+HciviN7tyuw7nx5UmQewr9aNW+J+m2N7dRiG6EkQeMMApCnP3sHt7dKAGL8HdJaZJGu
ryR3cOYVcKAPTAX8MdevWulg+GfhfT5Dv02K4ZRwJvn+pHtz/wDWrjLv422dzGn2LSnE8C48
2WbbgDtgA8exqpf/AB81CCJiNAs5Aygghnf8/X2oA+HzNHqMkESW7y3DnAjiUsc9cYH3uPav
b9P8CXulfDu0gmjWAXqmOJViYhlbJGcA46jk1ufCjwDpXhdnuJp9t1a2Rmm1O4QmG1l5VoiM
DOemBXqOkeMPDFp4FSabWJ8xW7Q/aXhOzZ93CoD2wcelAHzh4O+Ax0z7BPrO6VrmaRYYkX5V
2bWx77gcA9P516lqOneG/h1ot7Hqd9b6HIS626Y3zNAyKrZjByD8uecV5v46/ajF9aR6R4Vs
WtYbZWhXWrvm6YYxuX+5n65xXjGZtb1T7VdXc99dFtsk8spkLnHQk5PXPrQB7p4l/aHurtWT
wtYHSo+YRqNy5knYf7OT8nPOBXmetaxcal5VzfXBvLlju8y8LNI/PXLcD1qTTYGWJFt43d1O
DAU3nPA6n3NdZ4f+COt+N7pW+xmxgKrG3mRYyo6kKemfrQB5hdwLeXryo7rLGAoJG0fX35wO
or0z4Y22raX4Ug1q0nkSKG6eOVbWTa8TbhjcvoQc+le6eCv2Z9G0SSGa9t3v7hAMmdwWHpwe
uD716Vq+h+EPCOlA6tHp2lwcEmVVXeeo46np2oA8af8Aab1/wVok13qelw6mqYRZS5ifJOPm
PIP5dq5i+/bL8U6tkWenafpaZyHEbTk++Txnr2qP4yeKfhvqsNzp1lp9zfSMQ/mwSmFFYE7S
FIIJ5PGBXkHhXwF4lvbpLy20me/0UTBopLj90syDnbwdwHVc9sUAfS0Vn4kv4dNutW8U3At7
nTpr68ht7ptgJ/1PlNwPmJHyDIXafXj5S1TVNXOprb6qbpbpJAGW5LGQBuc4PrjtxzX1LpXi
q+8L+HrfS7bw5babq4VmsI55fMihDqSwDuSclhkYAOB1rj9B+F2lap4pmu/Emtx6hrhZZLoi
beruRnAf06L14oA8fsbK8eWIwK8r7iAI1JbHY4x7Guz8M/CzxFqs0001g8MDvgiQBNwPGemc
Z9q+qtF8A6JpunxXGm2VtHOS4jAGd7KMnk9QQD78V4R8bPiD8RPAVxLE1no9jprksl5aDzSQ
x/iVjuUjgZK4B70AYn7SPw3sIPgZLda2WfUNMnjhsntz/qhI4Vwc8MCF6EdR7V85f8E/tK8K
3Pxa8Vaj4oQTjRNNNxYzOTi3dn2MwCgAna3XHFepfEPx9ea98CdUa8uZbn/iZW+6RnO0jLE8
dBzXkX7Dunz6l46+JMFnE0kj6QsaptJyTcJgD8qAPs2b40fDjR7xYtE0xryZ2Jeb7EFGQT/G
xyee+AfevjX/AIKH+Lx4t8U+G7w250/Zpce2BW3YHmy89B+VfRnhz4IarLrTjWZ4dAlRDOUu
RlsAEsVA4JA5I4r4r/am8W6d458X+VoMz6hZabbiwhvslxeKjMfMXbnbncflOCMUAeZeILaz
msLE6W9wyzkN87NhieBhSPXNfpF4F+E+sr8HvAvguXSE0rUbax3XUN1IMecxLtuPdsHOOcdO
cV+dmqSzQeGvC3VUSFNufUOT/Ov2s0+/u4dMgvNWmtpdJlsYZI2ggZ5o5WQbhwSQCp5bjrQB
4V42+GbeAf2afGem6ssd2k0kIEjKCmXmiGFzzxz/AENfMv7DF5LoXxZ+INzp6xwSRaG7pKqA
BAJk7enPb0r7G/aOuBpn7PfiiBY3ubJJbeeG6D/LzcofLCk5UDtk84r5F/4J53MOo/GLx95k
phRtCYbtu/A85Cfl78DpQB0fiLxX4k8aXu7VdSvNULvxC0x2Hk9EGAK2NF+FvibUI4kt9FvW
OC3zx7Vx77h6Ec17h4u+M/g/wtY20GheHFuzHcFn3Wq2wJxg8hckH869I0L4vaJJoEOoa2Yt
HleNf3O8sGO3IAIyT6eo96APCfD/AOy/4gvZ45dRkS1VZBvZBvI+mP8APfmvavCn7PGhaJdW
91cxnUZVc7WnQOg99vQ9+ap3X7SehaWskdlDcX0C9GZcAkHIOD07/wD1q5S9/ar1GP7VHY6N
bwjJWKS5kaQhTyOOAcfjQB9IWHhzTdMgSOJYYokUjEaDBC9Bj2/MVoTXem6dAFu5YbVSBmR2
CnI718W33xp8YaxM813q0kcXLOlofLUHHoME8CsybxXd3ksk1xOXHT97IWyenc8c+3WgD7F1
X4j+HUuEiTUYJ55WVUWMEjOcDJ6V+QP7Y09vfftG+NrRLmbEuon7Qot8BF2Ic5z3OPTvX2Hp
Nxe3M9jP9mmESzJGZkBZA3XBPqe30ryL9tO6s/FfxQ0Sw0lZb+/02xe31J7MKHSYtu2uuMtw
Bk9O1AHyt4a8FzeJPE+geFNKjiGranOkCAZMYUnPmscdAMk47LX2X4h/YT8F6d8NrvxEnji7
s7rT7eS6uL67tlNsxVeflUblXcp/vHnvXz1+zBdWuj/tM2cmoxzWYuvP0/T/AC497xzSDy0b
ywSQo3HnoPpX6ieHfAl54b8MW+kXFzDq8QDecs0S4cMxJBU5BHPegD8Z4EtIHJspRPbKTDNI
qEhmz95cYwOBjPJHNQ/EG2jttNsmjSJPLkIUecshPAOeO/PevQv2lPBNx8Pf2hPE2njSn06y
1G7muLeAgLE8bEsjow+Xb144x07V5h4ovJbqw063dotyvsUwRLzgLgk9aAPof9jb9jt/jY8v
iTxKZrTwnC+1PLwGv3z8yg5yqqcZPvgeo4/9pb4CWPwl+MereGrO4d9KuYFvrAyMoaJXB+Qk
nPDArz1HPvX6dfA7w9pvw0+D3hLQDHFbRWunRNcTKvytKy7nkI9SxPNfAv7Ymp65/wALgTUN
egjmWe2A0670nbNA9qrts3BlzvGeee/pQAn/AATc+GcHjn42Jeyag1rL4ZiOpRBEBWVifL8v
JIwBv3ZHpX6uR/DPw7dSu0sCXVw/+sMhJznk45r8vv8AgnXZawnxH1bxPod9/ZuhaZ5cWrvd
APJdxuzMIY1xtTJTOc8Yr9D7j9orSbOEyR6ddTliVXLKNw+ooA7yy+HHhrS3aVdHsjI5GN8I
JH1J5rotO0rT7Jh5FlbwquARFGFH5CvB7r9pwefGbbR1VScfvZskn8BUU37QuuTKHjtrK2jV
t3yqzHH/AH1QB8++PfiZdeO5xaws9ppcC7IrKMnYvHVhn5jx1q/oEv2zwPrOkyL5kkSFkCEk
BGBBHPXkdfevKrq5mt5YjgJjglxlsDqa9w+DPw61TxJbXWpPEttaXEXlqsqndIc9fpkn86AP
l1baMOkRRxIv3E28gnjr+Neu/Df4Ba/41lguhB/Z9nNJ5jyOcMV9FGOh9Tmvo34T/sl6R4ZV
bvWJV1XUioIUglI/oD1/GveNH8M6d4YtxHBHGsKDDljgY+lAHk3gn4FaB4Otre7ktTv5kZpF
L89/mH8v0r0Z9a8K6Doovprm3tLYnaEmQoWbjgKQD+lch8SPjVounXS6Nax/2xO0oEphTzVg
XrnAI3nPG0VxHxl0C116zvNfuNRCqlkzQxWr7PLkCEgyJIflBIVcDntQBn+Pf2nbWGa5sfDV
oI9h/wCP2WMsBk87V6Z9K8O8c+JdV1qaG/vLh7u4bDtJI3IXH5Dr29a5/WL25tJYjqEU8C3k
S3EH7vCOjZwVyc7cg5rovDPw18QeNncadazx2m0ESzoVRMjghc5wT60AcPK8CQlWkDt82GZS
5yCcDngHGe9e8/Bn4lat4d8HWsa21vfWkVzKq+YWjePkkgEe56e9a+j/ALOPh3wxaJqXjXVU
8oAE20sm0ZH5kjj+HNJ42+K/gOx0VNP0TTE1QKnlxxbDFCp9+dxOQOeD+tAG7e/EXwxcRfat
S011eBSx3QC5dsryVk4bdgDnnHavHtZ/aV0Cyv5f+ET8KK1w5A+1aqoK8AjAQckZyfwpPDNx
ceItN1B2glRY3w4QFggKn5DxnocAn0ryex8G65quvX1jpuj3VyI53jURRE52nAx70Adlrvx5
8Z+KbWC1i119OthJuazsF8kEe5U59O9ebavbfaZIUvrmWQXTGOa5LZccYLZJ9wfwr1Lw78C9
UNxp7avqFvpMN1F5gjCl5YQDht644wR1Jwa9U8NfBjw7ottNdR6WdauYAuxri4Ewjk4YsUUb
T1GBznHOKAPlT9pvxxoHgXw2vw10P7Q11EIrnVbyeXLySlFeJY9wC7MMc8g9PSvHf2Svik/w
j+NUEV/HBf6T4gaPTru23pLJh3HlspUsAVYg89s1037bFi1n+0Z4hW2jUL5NoTHbt5eP9HT+
A8Dn+EV89eB/Kb4ueHxIpjhOr228Sf3fNXOQKAP3J1RJF0nXY5DZzaZaabOsV7BzLEdrbkYs
SM49hX4daixhgdxG7Ext8zRY4x2Ir9ftb+L+jXt94n0rRLO7u3urWeK4uiirEGSFlyidSeSO
cZxX5A2cMMupJFcIskQLExSh1BOO5U0AaXiC6WXRvC1u+0EwQrwMYHFfrf4m+Ktx8PBp9joW
k2ksV1aRI97cSb43AjVSVAwvIwec5r8hfEVpGNOMs4MoziLbOnyDsCSpY/nX3F+yDpPiH4i/
AJHllM0Wl6u0Ft9p3FY4FjjJVDycDLHH1xigDB/bF/aJ1/WdYsvBEyp/ZsCQ3rPayBfMkdOV
kXADAZG3BGDzXzl8GfF7eFPjz4ZuNE860upNRgtySSgAkcIwK5YsNrHgkV6d+2bE2nfHS7gh
lMsK6fZgOIwyHMQ5C4/n6V4t8Mbc3vx58IwiMrJJrNkMKBH1lSgD7w+KwjtPG17E7AgXBPlq
Mkd+PftW98bZhbabpCxIbaNg52b8ZCjGSv5V9E6n4T0nTtQW61fQtO1eFmBlnuLWMywNnA3H
GQOOCPSuV8efAmX4v67a6hourWUNhbR+W0EyszKxJJ+7n065oA+XrZnmtQipIYlUMTnluOeM
1cVHnhMTQ/M+CPRQf/1/oK+m9F/Y8jtY/wDTPEUiyMu0rb24IX0PJz+lb1t+yF4fguxO+tan
cyLj93MqiIn1OB3+tAHyno+g3ut3cFrptpcXUrPt2QDIbj/6/evUfD37Per/AG6wvtcjewtp
Sd1rChlkxjGWKjC8sPpX0Q3hm48F6JIml6XYpNGNsZfMcT+m4qCf0rj3vfH0x1R59LtDOYEk
tZtOmMq5GdybSc8jHYUAVtB8FR+HvAcsEdndT3ss8T3CXQUNDIgByVwTtzzjqR9a+Yv+CgPw
+0aTTPDHjnTNKWR7vz4ry8tV8nzWwrJuOMlvlb73YYr2PxD4i1/StFdNU+23BuUldY5WJjiJ
f5SWAODwcKR90c9q47xyX1L4Kaek90Zla/lI3MTgi3lAxnkcYoA+dP8Agm9anQ/iP4w8a6jp
7nQ7Kx+ytfEgtBM7qyxqvViQp54wB7194XP7QuhySxrZadeuruAGdfKyD3OTk18f/sM6Bfa9
o/xV0yzBkcXtnJtaTCjIlGT9favpTRPgFqbaha3F5eIiLIHxbp5nyg9CTQB8Wft63cesfH+z
mnWeONobYLHAQrgmMMFBPH8RrwHxOljfXmk2kUeqSTs4WKKRVjy7EAAtkg9B0Fe4/wDBQPGm
fGy+8khhbNbHYehIhQ/l/jWB8Pfh9J4g/aH+Gelatcslrq97aSiS1LBoc4dUG7OPm4zk9c0A
fpD4K0PxFpPwuttP8V6jb6lrdva7Zp7aLYpGDtTtkgYBPfFfLn7SPhGy8SfCzw/qjNLBeW0l
zbKVG5CoXewwefvbRwe5619+6r4QtxZSCMBZjkbJCdue4z6civk39tCwXQvCug2HlxWy+VfT
7oMKCSIgOn1oA80/YZ8K2Nj8EvEeuWyzPrOqaqdOmIUlAkYUoAvRSd7cnk8V63eadraPbW6a
TcfvAzRyFRt+UkHv1FYP/BMs6ZcfBbxINVkk+zQeJGdCp+Xd5UeCQPevq3WY7Cxkub6PV9Oj
E8R+zJlDJEwGSys3944yAMUAfOCeG9bYiI2EjSlWkEasrtt3EHIz8pBHTrXRaR4E1K7jSSWU
W8F0UjgnWMlJHfBUAk9Mkgt7GvTz400zRrGKddYtYtTu5Ipr+CNmkjbB/ebeDjI4GMdabY/E
Pw3od6n2aK6u4vLO20SAJGDkkMMnjg44FAHkPwj+DEeuXNvqGuKpSOQCOycjDcdZBzyPevrT
SfDlraQqlqkSAqDkDOMdOleC31o/w1ggkbVLW6edj/okZIcDJG7B7dDwRW9D8X7fw/pYu7y5
LOBlIGOTx+dAHvO0W9tudkTYCWc/dPHc/wCNfLvxy/aH+3XreG/DruLNWEM97CwUyMeqqc8D
t71U8VfHfVfFUEkMJkNonDQQsUTHcO3XPFfKvjrWbGy8QXLIwgDATq2TnLDnGevegD0Ma4dN
v0vIFj+1xyiZbh28zayZx8rHBwM9fyNdFoPiPVfG+tNdWVomm6rZK86SWobynQ5Lq8eNoLZb
HufoR5l8OvCd98SNUEGmqxjT/W3XOE+vHJP1r7a8E/DqDw14LbR9KiUX8lrxPNgB3K4Dnvjq
cUAcfq/hGyTVrPW/GqWun6XpduYlkk8pmZj833R0XOeBzkjiuZ8d/tR6bYWb6f4It0gjUbUu
5F27iB1Ck8n613HxN17TdA0yCHxfeafqWpIg/wCJfbQeYVkIwT8xYAHjk4r5V+LWpXPifTrK
DSdEsrRo5xHELKCNZZQRyWcAE/yoAytZ8ear4rvftWoX8t8ZG+Zpn3MvODg54q1aWj3SpHEs
hlkjypwd/XHH5GvRPhB+zLN4lWJ9Zv4op8Z+wREKxI/hJ7nkdK+nPCvwk0rwvFbRSactvIrA
JJFHud+Oeo6DI59qAPHf2brDW/Dmpazc3mlXEYmiRoHuY8xS43ZRjjODkYPtXe6X468OeNbm
7Qz3Hha5hmDMlurRuki8YDqcBT34rqvH/wAVtI+HVrcQXTRSyPFsgtVP74noMn+HPOe9fKvh
y81D4naj4p1qytY7TU7SaGRbW2XbE0ZDArjrk4znv+IoA+k7rTLyW3juIxa3Wmu++URyq8kr
qMhiwXgZB+9nk1g+LfF/g7Sk2SKlnNuk3WqSkSSngrIwQdBtz2615dBqtzquh3OmCWW2uJoW
jDRymMDqM8c9a+dfGvxR/wCFJaToDT6Z/aV9rAmkNxdlpEgKFRnysjcST3YDA6GgDzL9s27T
Vfj7rdz507RTW9o/7yIMoUwJ054FfN/hrUIND+JOlXrsz2ttqUMrlRsJRZFJ7+gr6P8AiB8R
vgh4o0e61/XNQ8Wa546viGb7FDHaRw7VCquCNgQYAGATxXyzOz61r002nQXMm6XdEshEso9M
kAAnp2FAH6SeKP2gNMntruXRYNJ8H6fcQMDqmr3K3M5R0IJWJDtQkepc+1fFPipvAMF1bQ+E
73U7zUEDLPNMQttIMcsuQrZPpjHWodE+BniHXnjl1S4FmkoEgDAuzZ544xnj1rU1n4X2PgvQ
XeKV7jVVcFpfLDgLyOnYdOenvQBxOvq/9lbvMmZRIMgqMjjj5vSvrH9jj9oYfDH4ZXWkL4m0
C3ml1J510rV7ebzG3Ko3rMhGM46c9K+RNcQ/2VIGkjceYrABjkHkYxXsnwU0fw7rPgnydXsx
c3ySuViaNFIVsbTuK57etAGn+1V42vfG3xkuNRuLKxhuGtIIwtpMJkdQmQ4fg5IPTqOlecfC
W/XSvj14U1W4lWKC11m0nmmCllhQSKSxJ7ACvSU+CGiazfSQWVhqEspX/U2Mu+SLvk8Hj2NW
fD3hfxF4AvYbTSdQe3mSUP8AZNV02OdQBnqGHzfTGDQB+sekeKtE8YPJNpOt2WpWTRmYXUd3
G6rznBAPKY9emK828ReO9A8JapcXeg6zaw3JykywiT7Ij5+8XQFQT3y3Svg/xx498fa94N1D
RtS0DwvKkqMg1Cz0w2lwhPdXQBQ3t0riPBvxl+NvgCOOHTvEWtPYI2yK1mcX0DDptCNuGB6U
AfpXpPxk8f3we4spdF1eKXOw2TiZQueD8r5qpd/tA+P9InQ3mjWDLKpw5SVMY79etfAcf7X2
u6hqUE3i3wvo2tPCwDrHEdPkYjuzJznPpge1er+Gf2zvBV+U+2R+MPCrq2d9peLqVsnbiOXt
+BoA+qNN/aY8Z6zeraW/hi1vZHBUwIHOfr6fWvS/DJ8T6rc299rVnYaN5gx5FvK8jSflgD8M
18x+Av2xdId5I9M8XeGZ4wSxHiKxOnzSf3cNH8o9y35V754b+Pl/qmn+bPpWkapahN5n8Pav
HKRkd1kA/PJoA6O4e+8M+KtTNlptxq9lqDfOYVGIHHIOWOMHLg9+BxXiP7YMl4Ph3o1x9nFj
K91cfuzgHHkv1x14rstV/au8LWWi315cNe6OLLPmT3tlI8Cc4/1kW5CSemCOtfFv7Qf7Sdz8
adba3tpLh9MsC0FswwkMu7kTZRmw+G2kYIwB3zQB1v8AwTqura3074uahe3f2KNLmz/ehS5y
BKegBJr6W1H43xW/gLx34h0WNb2Xw5atLE0y+X57BN2SpOex/KvzS+AHxWuPhr8aNItNPvlt
tN1G+S11YFZJY5UdwGLKRlioJ2kLkH1r7S8RSaT/AMIJ8XZdO17S72wv9Cm228MqlxKoYqGQ
4OcE8YzQB8QfFfxM/wAUNY1HWdUuPtdzJL5pne3fzTk42nD7eOBkgcCvYtItktf2t/g1bwA4
i1SyXa3XgrnP5V8631pdanc29lptut3c3biOKJHbdvLDAAP8q9Z0/wAcQ+GP2kfA/iXWEuLb
TtHniuLmd4W+TYv3iPrigD9htWfZu2rgKfbr3xx1xXwv+3j4ysbxLLRtNkkv9RsbeU3ccR3+
UJihRQOpOEOQOmRmvStV8T+J/EXiHSZX1Y3Ol3DpLbCylPkyKeVOQecgg81+enxb1jUY/iJ4
q8y4OoR2+qXaoJlW5RB5zfKAckD2oA+lP+CcfxQ8NeHfCvinwLrLPba/c3zalbW7EDzwYwDG
p6bwIySD2/GvaPEF1F4l8Qm4Nu1rFH8scb4Ysevavgr9ifUJtV/ag8NG7WN2UXfyuoCr/o8h
wqKMDHpX6EX1ib3VoIoopczOVjWNCQzfljjPSgC8mgRSaNPdSSJE+4Qwjg7yuMjjkHBz71Dq
+ljTdXt0hvopXS2DXHzYeFiB8uenUV2i6bbaXJZWCWM4ub4bZJplAFuQoDvyevOc/lWprvg6
z+IslnbWscdpa6RKJGnRsi7kIwMnsM85Oee9AHh/hTwL4h8VeFdS8QQ/6QC7RK88o3sdrFmG
7qFJXP446VyVzoWr2/hW212VwILi5a0zI+6XcCdxx6cYzntXtHwlsNMu/hstnpd5f3epiSQS
2R2lFkJAIKkkbD8ozxxmsv4l65oegeG7rSvEekzwajcK/wBhtdOlHlxHJ2rtHyg5578mgDye
TUEWGIpBvZdqJIOr+4z1/Ec1xfibwBqHxA8X2Flp9sJjIdkzheIV4OSfXt9a9e8AfCDUPEs8
B1SQWunEDcjYE30x0H419QeBfAuh+FoYPsduokU5LOBvY9Mk9/x6UAcf8F/hDL4C8Nxxiyt7
eXAwAG8xv97B69a4P43/ALSc2h+JLXwZ4evBZ3bkwaheoxdopCvyojdsdzXeftKfHe2+F3h4
6Tpcnm+JtSjIjCc/ZkPBlPvzwPXmvgFoJL7V/tJeabUGnEvmEZYyE5GfXJxQB67HJHqV55ss
/wBrvZPna5Z95Iycvz3PNaeiaDeavqdkNGsZL6dZgxRdsfGehJwOR616L4B+BV7rsVvfaif7
BtJgpZEi+d88lcdFHJGTXrOpz+Gvg/4cNk1pB5wQtDbxEGSZscs7c4Hv+VAFvQbLRfAdrLqW
p7rOeJSGvLqXKQnGWCDPX6V5h4+/aWu9Qtbu18MmaC0JIS+kOZcbgvAP3Rn371wHi7Wdd+KH
iC3SeZrhJWH2W0gYmOMDoAvfjHJ9K9a+HX7Okdt5d7rMQnlRw7acrbRt65b/AAoA8X8HfDfx
B8S9cN/enydOlcedqU4Z2bPUL1ya+kvh98LfDvgqzkt7KBWfgS3UbZml9CcgYHJ4z6/Wuxm0
ZNMR4rZFt7UR7BAFxheeAOmBz2bpXkfxR+Ltp4Khn0/Sp0vNZVf9c7nyYPfHds9hxQBk/GbS
vDngCKbW/wC1Psd/NkR2giLm4YAHHqM5yWBI4r5t+OH7P3iP9oXQfC2p+D4dPnlsFm8y1uLt
YJWEhRgFDYGAQ3Ga1pbDVfij4sia+u5dV1F2wy7i4XntngDGK+mrTwY/wt8H2+qTxHZpenM8
6KmFd1TI6ep46daAPywk+Bb6F4qvtJ8X6c9jf6d809osyOoGBjLLkMSSoAB7816b4a8MeELZ
rYWWmw6dE6KsrSxqURiMru2DLHjPPTI5JOK3/jwktzMdRkWIz388hvB5uGeSJcEhT2Lu/H+2
PSuD8K+Fbq+1izmuWFqsRILKSpkYn53IBHfIzjjAwaAPQL8aS8OoXE9/p4e1t5CpRlHk7VPI
Dcnp69eMV5To/wC0l4u8I6TLZWUmmGF1OXawSOY4BGWdcE/U5r698DfsxaB8WPDFxca8txp0
IQER2M4jZ3PzKDkkFUXbxjncPSvib48fC3Ufgl8TNR8J3F5/aUARZbW8wE86N1ByVBIBBJH4
UAZGhfEWPxNr7674h8RLpesbsRtFpcbwgdiwHP44Jr1vw98V9aa8ssv4P8b2sJZksZI1tGcn
uUATcT75FfMer+Gm0+xhu1YyhmKu28HBHUcV9k/sO/AvRl8Hal8SvFGl2+sCVnsdLsbuFZoj
gfvJSpByc/KPxoA81g+JXxE+HeuXV5o633hyC7naVbWGIPbRbm3bVAG0KMgD2rtoP22vHE1n
9j1rTdB12MLhpLm2w/1Kk7c++K6j9rPwVY+C9I8Nan4Jgl8L6rK0jahp9h5iqI2CmOR4wSFB
IcDgZ5rxb4ZeNta8Y+K7TQvE0ukDTJnMA1XWNM82NHI+VcoA5y2Bx0zmgD2fw7+0v8Mr/T5G
8T+DdZsrudQrz6bcAw+5CLsUc+1aF34h+Cmu20M+h+LL/Tb9iQltd2iIob0dmVVx77u/etrx
Z+wr4jMGbXwxpV77aDq5tn9TiKdQPw3V4x4j/Zt1Pw5Lcw3tp4i0VUOS9/pX2qBc9jLCWA+u
KAPdNJ+BkPi6yS4sdX8L6hc7CWW1umL57fMFx+X515/43/Z6Xw1exXGr6FA8ztwbZ1n870wF
yxz/ALteQ/8ACsNVhk87Q9Z02/miwcWN/wCVcBu+Vfawqey8bfFv4f3hurK91u1bkPLcJ9oD
D3Yg8UAej+Gv2bdM+JTvbeHvDt1FfQu6TPcOIYYnBwVO7AyD/CBmtLV/2HvEGgF5rO11G3cA
c2hWUY742Nk/Svm2fxfrx1+81eTVJ4NVv5mup7i3maGTe53FuPUmu70P9oz4k+Foo5IPGWqm
Mx4T7XIJ0bHGCWJ/TmgDo/Fngbx1a6M/hu48aai1jOQjaRqzypnBz/q3PABGRj0rhdK8K/2J
atbXBHmxTPGXtmwWO84x/PpX018CvjB8VfFWLjT/AABpviG3JAm1q5DRvzwf3rk5/wB1R+FY
3x9+CVp4fudS1288aaDpM95LLfyaXexyQbGd8lYvkJYAkAEAUAfHen3moaZ8Tra90+Rk1a2v
xNbzKoeQSK2VOOe4HFez+LP2i/G3izQr7RfE0en3gKmN3lsRBcLnIJ3gDn8q4P4KXMMXxx0H
UJis+mW2ph5ZzkRBMn5iSM989K+97zwh4W1DQNQv4LFC1xA8oXLOJsHBQNt6nqBjoecUAfn/
AOFdVddRluUhhklhiIBuo1nUc4OARxweo5GOKq/EHxXLdC0UWloGkBHmqJJG4I7OxUfgK+hv
jT8PtL8KT6P9gRYo7tZgswVIi4+QggY4/Ekeh6183/E+xWxOmRL5rQ4Yl5RgHJHPv0PSgD7f
/Zp+K2meH/gZ4b8+60K+u7BJWe0GpFL8EyucGMoQScjGD6V8t+Jre31Hxlq2o3FrFaPe3M06
iYOj/O7NgnlTgnrXf/A7xV8Cvh/4I0zU/FujXOreJChZzKoeJTuOAkYx6Dlu56isX4tftiar
42i1DTNDsY9M0KQGOIX2LqYLxjbuzsOB26UAZ37DVnEv7TWhNFHGiLHeMXU9vIk7nr+Ffq54
A1FdP0hZLeNJFlkZjH1HU5z+VflV+xDrOmeH/wBovw3qGt3SW2nmO5We4mVm2boXUfd6dR1r
9S9L1XwnBY2er6DfRatpbGRfM09wyMyZBUnjacnkcmgD0G9W31nTXjgEUc8sZjjinGBk8HB7
1z0ug+ImvLaGCSxsoCxMsVqGDEjpyemfSqfhnW311ZZmhSJIpV8lM5ONuRn3B5p/jjxZqWjx
WptLhlDfu3yi5z1zk8//AKqALT/DzRvA/gi4gsdC3y5ABhTfK7EjnIwev4CqmqaZp2haVJJq
VrZ6ZbDDu19tlP1yc5btgVweqfG3XvCPhaUmO31J4ov3X2zlkPIBJz8x9q+efFvj7xF41uI7
3Urtpm3fNGzYWMeyngdfTtQB6t4z+MPh7TdWhfR4msdPtyfPuJm4bvlE7VkwftL6h4r07UJf
Cdk72ljJHHd300eWBdtqkR55yeOQccV5XdsNTtLm2ljUo0RjxIueo6qT1Irf/Zx0vTfD9tqW
ozag9lcJfR27W299ty3LD5VGchgCOueQcZoA4/4zeGNVt/G8moTtNfnUYYro3UhZsh0DBT6H
GRt7bTjivbf2f/gPDpstn4h8RQSMMCS2tSobC44Yg9+mK9Qbwmni/W9J02E2jWGnOl7qM3lb
TJIAxQZYkuuSfpzWN8Qfiw2nRtomjymfy/kmvYiPkxgFI+nGc80Adh4z+J+neDGmtrKcapf8
iKAYZIG6HJ4wcdq8HsdP8R/ETxHdz3EJuGmOTIScIM859sDoK1fAXgLUvHt6SscsMET7nuHT
5j1z7nNfQJttA+FfhT7ZqWpWuh2cS/vrq9nWJC5PUvn68e9AGf4H+Gth4XWUG0WbzUVZLlQf
MEgPzAccDpz0PNd5cNbx2LSXMsTxwjf5jNsYDHGfT/6/SvPvhl8evAXxbutZtPCXiCLVrjTG
T7WLVGAAbOGG4BXXg/MO9eFftHfF+/1m/wBQ0DRrxVsbR2iuGiADzOOSpI9ARQBpfGD4/XWo
teaB4Uklii+5d324tzj7qn69TXmngv4a6z8SNXUW8BeJmy82D5aEgHdz1OR6966P4JfBi68c
yx3t+ZLTSyBw/BkI6gZHtnPvX1pounaV8PfDBJMGm6fbJueWdkWNAOMsx9fWgDO+HXwi0X4e
2caxQI9+VAlupVwznuAcdPauQ/am8VxaL8LJ7NGihudQuY7YI5xwMyHjjIxGa4L9pr9ufwv8
JvCVlP4P1fSvEGsXs5iQRv59vEqnErNtIyRkAKCOuegr5I8c/tXSftH6PDYRaLPZzWv+m31w
l18nmnEarGDjbGAxPJzk0AUfF2mi713Sba5gOo2jurCKVtpjRQGYDH97aGOfQVg+KPF1voV3
DHa6bbWTSEeYTGSRIzYKlsk4OHbqAcdOKr+GhceJPEyxwavcojQumTKzmIeXGuDnoMkj8sGq
fxOtrrQJJVvb17p7WOR1Hy7WIR33DAHP7wdOfpQB9k/Bnx/pXxr+Bl3NpJT7daPcRX1nFktb
Hc2w89cxhccnp7V8p/tqaXpsHjXw1cWdlMurz2UBmKFj5nLL9z/cCj+dfPfwb+MOu/BzxTba
/odwySI+2e0kJEF3GcgrKMjcOePQ816T+1N8X7X4wa5pfi7Rt1tBJZwRNbkf6iVFAkTJ6jd3
7jFAHmnjWG5njt7SONw5kAS2W1Ktkj8yTX62fsif8I7d/s/eC7TTfs8l5pVnHa3cboVeC7Kh
5EY44OXz05zX5Ua8fEH9i2aweIZru2mI8sRXWUIPYKGyDz0wK/U/4W38HwO/Z48Ixab4eaO7
/sy2luUkVYmeeRF3vOo6tk9Tz0oA4j9vT4XaLqfg+x8V/ZJdP160vUhk1GMKhaEqQFkfpjIG
0nucd6+TP2OdMtpv2jpNc1OOfWbTRrSe5iEjLKiSbNse8nKryeMdwMdK+yviHruv+J/hdey6
xITFPcW0Swqv7pcybsBf+A9ea+fP2NdMbUviH8WrC1jypt7WQxJhQSJZOg/HFAHvviX4teJP
GVxLGlyui2zAqkVqcMR3y3U9fUCs3wqmtWdzN5VxMZARgu7MvOfXqSc112q+ENK8O2qXWv3s
ekwMSq+a3zyEjGFRQSx9hmoz4k1KOyjPhHwte6jGBtfV9Xh2omOjJb7hI59N23tQB1Vh4QsP
FGnf8VV4d0jU4YwCbjUbWNyF5yxZs4HWvJ/G/wAJfhnqcl2vgjTNWbVFJCt4d1JrWyR/cvmM
j/rmrVwfxZ+PXgLR7UyeJPGuqeINdgYg6HaxAxLKP4TAQETBHVufc189a9+0x8S/iZcNZ+FY
zoWmDKAWY2uFJ7sThTj+70oA9lu/A3gf4ZwW9/8AGTU3upgxaGy2RyFxnIXMY3vjGCWA+grz
D4oftl6ddRnRvhv4Ps9N07lFn1C1SV34wCsXKjHbOa4rRfgPq2vX0l94nurueac581nLM7Hq
Wdjn+nvXqvgL4M+H9Nu7G2gt5bvUx/q4IYC7zEdct6ZI5JA5HNAHI+GvjH8W5/CemaJZ3kmj
cOj3lwoM0m5y2UG0bAAcAH8MVatfgnqWv6pJfeI7271i9n+aW61Z2PA5+Xd1zx0B9q+sNL+B
GrWthJfapqOl6FbRKJJEB2ybMZIZwNqfUbvxriPEv7Yfwv8AguL3TvDGjHXtegbY0kEnmwu2
O855IBHOBQBzfgv9njUPsEV9p9pYvFwSl1eCE4GMEIBkDPqFPrXovw2Nz8SNV1Ozg1O1tY9K
l+zXjLdrM6lRkhNnJ+u4fjXw78Zf2nPGnxl1iS61K9XTbQB0isdNXy1VW42sw5bjrk9+lefa
X421nTdAm0Sy1Ge20+4maaWG3bbvYqFO5hyRgdM49qAPuv4ufET4RfDK4vYHuV8Y63ICrWTw
rdbG7jeCvlZ74JPrmviz4keLbHxx4gW5sdEh0K1VdsdtBNJMEBx3cnH4Vh6Rp1/rEz21jayX
MpbiOPgD/eNbeo6Bp3h6SNtbvlnmU/Np+njJB/us3QH1oA5SKyuNQm8i0SSeUnaEQFi3410N
lotjpDmXW7xUKrhrO1w8nToT0BqpqHjaaSB7PTIE0y2yPljUbz/vN1NZNnaPPIJGHm8ZYNnP
v0oA+iv2UoLL4lfG3w54JFpJpGg3zSi4Fo+24nVY3cK0nUZ2jOO1fqHovwPh01bXR7K1t9H0
e3VjDa2K/LyeSzEcseCSck81+bH/AAT406Gz/ao8JXDyFohb3MwJXcVxA459McjP+NfrPqHj
3Tbdf3Qmu5lwAY12559fSgCv4a8D2ei27W0c7/amKmb94SCcnOPw/pTfE/ge28VaW8L3FzAI
5sgnA5Hvjoawr/xxqk16xtI4Lc5xjq+M8jJ6dKWG51LU4ohdSGUkfMpyQTj/ABoA+avivYXW
jadLp+oLsa1mCGRsZJz147kYxivMjCIJba4jVWAUAORvzx09+c/nXrP7UvxF8L+Orm3g8OXn
2m7ikAmuIk/duBjHPGeuM14vZaoEWCGclskoCsfTI4wB70Ab8sq3NrK5RSEAwR1bPBzXq/wK
8G3uq6NNeXWm/Y47efzg5jC+eRghwce+MivSvgX8LfCTaIt1KE1PV4lC3H2tQRGeDgJ079ea
9N8U67ovh3TFjvXijglygtdmC4xjGzqfx4oA8y+I/jrRvBnwV1efSI4E32JVJIBgeY42A8d+
T1r50+Dtpf8Aj828Rby0jcrcyBRk89vqDXaftA6xJ458GT6TpNklpaWrC4jt0wmQuR82MA8d
BXTfsreDifA2nzx26RfaC87TsMMGJ4/TFAHufhbR7PS9MgS2jdCiBfkG77v8Q6GvgT/go14i
8XeI/HulaZfaZd6b4N08tBblzl76WTKNMqjqq8Yz1H1r9AbHxT4f0mV7JvEenC+gO2RJbuJW
DZ5UgHj8RXx7+0v8UPDvxd+Js2j6OftLeGdsFxOdrRSTF9/yEHkADGeO9AHyn+wzL4hsv2lt
C03wzqa2UhWU3xkDFJ7ZVLPEyj+LA4z0ODX1Te6F4Z8KfF2a48XeIdJ04XN8zNa3U4RpCSdp
Zc8depr4Ft/iNrnw1+IOp+KvCd/JpOpxXUyx3EOMqGY568EEdu9cd4u8ea74x12/1LUdQmvL
m+uHvLjJK75GbcxCjpz0HagD9DP2jP8AgoPD8N9Ql8JfDSXTp7S3s0H9rRxM5Ep6rGCNmAOM
kHrXyl8R/wBuD4nfE34fp4W1jUreSyIj8+VLZFeco25Wcgcn2GB7V4AkweXzJzIW/hBAOfr1
pqOWhZiF3DuwyW+goAtz3d1qNzJNczF5pW3tucDr14/pXp/wSDqurF0KmQxLyvmZHznlcEkB
gv5V5RbytCEzvyQWY4Awfr9K94+AQhi8OXsksLSJJfxKrRL90BWyWYso53YBOe/SgD174bxw
p4gsGVYmeSOeaQqnzMEmBz94tj5RxgAVxv7R0UmlahcxhiENm5LnO5iyxDbnoPu969i+Dk0c
WrNO1zZtaW8MscUG4FiJFZ+GAwFBODzgljXF/tVaRbX3hvW9d+0hxaTSWQjKYQ/vF5VmGGbp
wueAeaAPi6ByGVQfplclfqcV6Df+FZpNCtNM05otRmjDyTPbTq6kk8nBKsoHQ5HavPUgZmDJ
h3bABx1P07mu81eaWCyuI7mCBJ2iJIuICj429QQPx60Aeq2VnHovif4Nv5UeY7rTslADn95H
nLD3r9P/AIoePfB1nBdaNd3L6tqlwAo03SU8+dTnjdj5U/4Gwr8mviTfJZaX4EkmVTbWtraP
KpJGQAhPTnp6V6FJ+3rrXhvSI9L8E6bZQFAR9qu7RSynou0DBJx13Z5oA+q/in4u8Rt4Ysln
0U+HtBuNT221uyrLNLtjcgyOGwh6fKFI5+8a+E9A+MH/AAqPx94m1JbCe/1C7VY7doryS28o
hiSxaMgnqOKveHvjh4i1TV7vXfFtzc6/rU7HYmpbhFbg8hogmCh7HA5BxXIXF9p/i7x5a6e0
FrJ9sv41laJZNhLMAdzv85xk8AAZoA968E/tkJpXhBZLywbxT4zv7uZ3gKOXjTdmNTcsWZh/
s84A61xni74ofGb42XEtld30mg6PIdv9nacTEhXP3SFJZ/xNer+AvhFppv7K10XSIp3LOftc
zeVbKeBgybcHHcdfr0r27VNB+Hnwc0v+1/iB4mto5UUSJY2jtGsx/uhV/eP+g9hQB8q/Dn9m
SHUFllntbzV3hy062ds1wUAPOcDAPt1+tev+AfBFhe6p/Y/hyyd72AfvIkUiWHngysdqx9D6
GuB8df8ABQSfRzPpXwn0ZNA0VY3USXiBjuP/AC0RCSE9cEnr0rzD4X/tbeKPA2seI9cupH1/
xPq6RxrfahMWjgVd3/LPHP3hgAgDFAH2tpXwlfwvBca14zv4v7HhPnYgvwDGAOTJI+CfT5Tn
jqa4H4mft1fDTwXo9zovgfwzDrtzt4aa3EVqGP8AESfmY9/fHWviz4i/GPxh8XLtrnxJrdzq
W1jttFby7aIHPRBgDH0/GuKkgIflfMYjIVeEHYfWgDt/iD8cfGPxNeSPWNZuVsHc/wDEtt5X
S2iBxgbST/WuIBBLru3bAchTtHXgZPWtDQPD2o+JLlobS1a7c8HZlY0Pqe1dXJ4Y8OeFZEfW
7wanflNyWNm3yqfRj9ff8KAOI0/SLzW2SK0tpLgtziIFUX/eP+Neo/DT4Fan431NNO0nT7vx
PqAOGtLBcQQH1llOFUfjXoX7Lvhqf41/GDRfDbaHFe+HI387UdOspjCI7YEBpJHBBbBx8o69
K/TSTxZ4H+GM1n4T0KzsrRYMRra2MSxxwjPXI6t+P1oA/GzVLzWE1iTQisWj2VvfNZzRWhI2
MrbWLP35zzWF4o8L/wBj3lmjDDTQeaG8wPuJJ7/417/+0l8Oh4P+OviLTftMM8GttJfxtbZR
/wB4d/zA8A4OCQcHGcV5Jr9v/bPiTw5YmB45p/Ktz5o2/efbnd0xz/OgD61/Y5/Zp0Xw58Pr
P4meMNIttXvtQlA0iwvlDxJDvCmUoRy5bO3PQAHvXkX7QfgGy079oPxzDp8cOnRTbbr7NF5a
7PMhWQ7VJAHzHt61+tmleHbLQNE0PSLbyPsVhbxW8URbayKigA+hPHpX57ftD/D5Ph/8bdcg
82x1WxvLU38TaxGkkp8wFmQy7ex4A6hcUAR/8E0DZReLPGFncTW0GoXtlBFZmRgPNYNIZEQ4
+ZsckD0r7xk8PWnhyye81rV1t4SqkC3H3ieCqjqefaviL9iNGtovGPibUdOtb3xJo7QxaPbv
ESlijiXdJCg45Ckcc4B9a+q28Ey+KTBfX+sNfTXNrBcPLJw0bMRuVQONoAPHbHegDnJPHllq
3jfTLHTYJYrF7grK1w295OM8jovPNe12rxwsRG3CjJBHrXzVqllL4K8Yae93AtrFNN5kbyPh
wiuV3P8Al+NfRWjWN3eKjxRyyh0BEuM/l2NAHG6f+zn4H8OaVJBe2f2xJF2yXF02NoxzkjG3
8MV8/wCt/DjStJ+KOnWXh66m1jSnl3GQxs3kgclSf4hj+L2rX8YfErxP41dGu7sG2UAizhbb
GDn0HXp3qt4I1e403X7SUuDDM3lZUn5fbPpQB2ura7f+DLO51LT7gWtyF2AxjjnjOB1xmvOI
dSvtSuDc3d3Pdzuc+Y5MjE+3r9K+htS+F8fjvTYE+1ixgEoM+2PcXGeAB69K8/8Ai58cfhP+
yZpT2wVPEfi0gLHp8T+ZMrDH+sPIjHPTr7UATeGvh/d6ppralr5i0DRoVJku7t/LZUA6kHhe
O5ry/wCNf/BQXwl8H9JHhb4YWdp4m1i3BhOoFSbW3IHODkGQ57jC+5r5X+NXx9+I37UF+iXs
jaP4aSdpLbS7bCIuTgE45Zsdz74rC0r4W2+naeJihk+QFyIyXz6D1oA8k1zxbrHiPU9Rv767
lWW+ne4uo4yV8ws+9sAcYyc819Efs5a9pA8PT50dru4klzc3Czss7E52DPK425GMdc15F4z0
C9sr9Ib7wxqmjwMf3FzcQbc+hKkcAnmsPSNb1PwR4lhu03i5gnBkijdg0wUjIbtjrx70AdLr
/iKzW/1ey07QYLSK4kljeW/H2mcLuPA/hU+4XPvXkivGN65+ZTlAegHp712XinxvBqGt6jea
fb+XBPI8iLOcFMn0Bwf/AK1cdHEsse+PueQx2jP49f8A69ADIw24H5gcEhskE8d6inYeRlcl
yPmHI4qR3KThyhZlPLFuT+PakVEbdI42sed33iPw7fjQBHEQ7RBV5OCQGBH+Ar6C+B2nW3/C
GXN1JLJA/wBtZg8bx/LtjbbwxA5JHfpnjvXz8ArOHBaTHUKOg9a+kPgld21p8Nbhbm9uIzPd
kItqXYqNuGDAEKp6YJz+FAHsPgXRZrxdLjntnzISEmBC7sPycdBnPb0/GvLvjlAbm/1eO9u5
RDd64tuJpm81kjMhztHI4AFe3eCdWS4Sz/s3TpLPTZbhRHAzGQh1LKXJJydwCk5PBrjPjDq3
hrwpbW1zrOj/ANqW1zf+ZMsEhSVGMSs5TcCBy/06UAQeGvGfwN+CVtCf7OF5qcI+a4SI3F0z
Af8ATTaEyf7o6964j4qftYXXxsQ6LBo+m+GfCxyjXd3a/aLqYD+DzdreWT/sAY9a9J8I337J
Hi5gup6Vq2jX0y7nnv2bYH74MZI/MAe1c3+0t4U8C+HPDOk3Xw/8UR6rp013hrWOFAIQyOwG
9AoPU8EZFAHkfxF17S/ENlp7QwxxWtlGkSJJcRlX4AGcEs3Tsua7b4IfAyy8WeHLXWLa0X7T
5zq0lyzICoIBZf1wAD7ivE/E1xHDpkO2WPzPOyWjQg4weAcYr7C/Ye8W6Hpvw+urO+l+yaoL
lyjkr5jIWVgSG4xkdf8AAUAeHfFnRLfTPH9zp8a+U4toQywTeUW+Uc7W65H0/Cub+H3wt8Ya
r8QLPUNF0C51KGzvY5g08HmK+1weR0IOPofWvobxd8Kh8Ufinqlrp+janrt/Eio89jtZRhcA
swGAR/tcn1NYV18APFPgLUbd7S71jwvdEBsXSFAQDz8wwvvjJoA7b4j/ALQv7Q9p4WutLi8I
r4b0TaI7jVTYr5UCkheTykY5A5ya5fwf+xLF8WtDfU734xaNe+IZV3C2tM3KAehYsrZ+i4p/
iHxv8aLjwhe+EdS1u31zStSAi23GwOyhgQA/GDwOua8dvvhj400iZZJNNnhmT7jxzIWHPX73
8qAO48df8E6/ir4UtJbuwg0/xNbRg4exuAjEDvscL+QNeA614A8ReGLiWDWtAvbMW/ySvLGV
jQ+u4cHj0Ne4aP8AEr4p/D+FQmv6ulselvdXBlgY5H8LEj8DXrHhr/goP4js7OPS/FnhrRte
07hGj+z+S5Ue2Cuf+A0AfF+j6Ld6xN5VjbSXLr1ONsQboM16T8OfgjqXjDWBZWFld+I9ThYb
oLNdtrAc/wDLWVsKo9eR+NfTMnxX/Z4+KltJaar4Xl8E3M77nvLO3Jye+PLOO/dcH0r6c+Fm
q6E3h6xs/AHivwfr2mwsDHptxapayKR0yItp3e7IaAPO/gp+wPbXVja3vje7Sa24YaPpLeTa
YHZ3wGl98bV+tcn/AMFEPgBaaLp/g7W/DOgadZaLp0UthJBZQrGwc4kXI+XcNqvyMn86+svE
nx3vvh74f1HVPE3hYvY6fCZJ7rQrtLiJAB0YOEI6gYAY818q/tA/HK0+OPgy2k0rxDp11DCs
0z6NZxSI1oAgVS7yAFidxHAA60Aeff8ABP3wprGkaF8RfF1tDFBpl5AumxXWcTiZXDOqgHKp
hhnPJ49DX0b4F+FereKNbTUJ/wDj1jZCW3Ydyeu0Hjg84ry3/gnt4jvLH4U65C3hqfVtKGuz
O81pcosiN5cfBjfaGHT+KvrDSfjH4Kja6u7l7nTpLbhluLGSJg+eFBAKMxPAIbk0Afnh+1ra
6VbftRarb6pcXwjt1S2s2sB87SCBFIIx/L1NeMah4Y0m3+JGjWFjNe6xf3csEVrDcL5axyNJ
hd+0ljgkHAxW5+038SIPiJ8cLvxDpUD2kkuo+bHbXeY5Fb5QA3Qg5Hauy+E3hPVfEP7WfhTT
9cvBFc6fINQS4t2Llvs6+YEGQMbtmCTnHNAH6jeH9VPgD4b6MPGut2+rahZweTe3ZhKvNJ1I
ROvcDnqBmvlj9taDSfFyadq0NlJbTJpbzCa3mMblBKNgbBw2Pm47Zq/4117X/G/jK4F5IZV8
wiKJRhY1zjA9gMcmsn9qzS20nw1Z208qCaLw/GAyMSG3yvn/ANBoAs/sc2xtPgVpmr6fokl5
f315ePdXCPiSR43KRl3Y9VBwB+lfUGgTTRaVKdM0ieOY/u7W0aLyC6cM/wB7nnOM8e1eTf8A
BO23juP2XNLaSMyOuqXrRKTwWEnGfxFeq/EX4lab4e3rctLJqEeVjtbebyxyOdxHb9aAMYeA
0GuDXvGMELfYsC1Q3KMIgR82QeN2fr1rodS/aA8KeG9Hja2dri52nZZRrlwOxPoO/wBK+edU
8c3OtXI+3y7UeTCQsxdYwDx1PoOp5r174cfDPwv468OR6jfWkou490c0kUrIJD2456AigD5u
v7SWCNZYmZ3mfOFBHfrhfbtXofg34JeIvHP2WWGE6TZBwzXUy9MYIKgnJPHavf8Awn8MfC/g
2OOaxtE1CWM7Hubn5ijKeeOi4IJJxVfxL8T9urwx2Lsun277ZdqEF+xI77R6igDsNL0mLwjp
kFmEa8YgeZKwAJ9T/wDWr5d/bF8M+CLz4VeKZdG0bTo9Zlv7Wa8vba1RXeQzrkM4GWPPPPWv
fPHup3c/w91m5s7mT57GR4nD9flz26V8ieLrl7v4E64PN82RLqzBDEjP+kJ/SgDxjw58PYrK
ANtWNXjDgsO3fFdVF4ShuLZljjAGRkgYGMHGfyqxpMpktom2sQqk4U8f56VpWkxLFHG2Nsgn
p0HT9BQBz9zZahY2/wBnjnnELgs9tJl43U/7JyBwK8V+J3wvW5083FtGkVwuWwc89+fUe1fR
hjEpLbd4JwGAxj6fnVHW9It9Rs0I3rJ0LkbSTj8qAPzs1LTZLO6bzY1URsd6jAIOewHQfWoI
42MwxI0mQSoTI7dMdf5V9A/Gn4ZPplzJqlvtcgFigUZ9x9a8Dvkh8wIN082M5HGP97NAFaCF
Q5YAPtyBlM/N/tZP+NRs4LqUAdmAyqj5Se+a0F0a5ufLMxAXHyr0/wDrmtS20T7MVYJyfUdK
AMWG1u5IsN+7jIIIQYz7H8q+nvgN4ftJvha73CHeLkk/7S70GMj3PevDGjjSIxldwPGMYxX0
X8FI00/wBAkjyy2k9w8kiQsMsqyR8DsDwfyoA9u0nw81sYRDGwW0k3L5YBbiZj0PY7l6DtXi
X7UF9ay+E9PtfOJlXU+HjXAx5EY5X/P417HqfxN0m3tXW3s7/SSZ3CB8Oj7WJOc4x0rzn44e
Df8AhLdAsrPStbsEvTqJaK3mcxCUfZ4+MkYyP5mgD5MkhNtZKUEc2+Qclf4cHIz+XeoorgRT
RyIHgYnooJI68jpXaeIvhB438KwyNqvh24eJGB8+2XzEAx1BQnj3Irh1vBa3TCWSW3YKEKMu
egxzj6elAHR6Hr8+i6nbXypYXlxEd2L22WRW+ocY/Gvc/h9+1Xonh+7U+LPhtomrRbhmS0hE
QC8YwhypP4184PcNKrPtiuMAJsQlWIOecD/CmW8o3SYmkt+xDjIxn2/woA9zX9qfxZ4Z8ca5
qvgvV5vD+k3l7LeW2lShHijDtkIVII4U44NezeDf+ClnjHT4mtPFHhTSfEVqVAaWPMLnI7j5
lP5V8WPCWdERVuN4GCgxk45wB/hUqWjQIVhZ4Zj8qgnGe2M8GgD760X9or4CfEuVn8S6TceC
LiQ53adZlVOR/E6bge/8A+tdYnw28D+LSf8AhW/i2z1qRlH+h36xGDB6hiNjgnjorY9K/NmD
ULieBdzwzPjI5w2cjjPB4GatxX8lleJIskls2QCOQwPbHPHWgD9LLj9nzxHokyyyaLJqtmnK
nTbhLh09QElZWK47DPSvK/GvhXw7PrEdprOkW8E0W4+Rf6VJFKq54IOFY+5yw96+ePCX7S/x
S8BRxtpfi3UDCRgWt3L9oTHIxiTOOlew/D3/AIKJa14bmCeLPBtlrQkwpvQzC4Zf4sF9wP0G
BQBasvgX4T8ea2ll4d0bUL+8KndHZxERxDAzuHAUHqCTVLxd+x2fCMKSzHU9HYklXmifYp95
MEZ6+n4VwnjH9p/xNcfEvXPE3w+1e88LaZfSxzR6VhUjDCNVbdHgxnLKTn3rvvCv/BRX4maG
wbXtL0vxHY7AGZYzEx/FGK9fagDKu/hX8SrDw5daXoPjJ9X0S8gKXmnvKxGCf+eOWJ9cgfjX
FaV4Uvvh5o/ihtXNupnt1ij2FxIWB+YMp6dVNfQ9n+198JPiUIX8ZeFrnS9RJ62VuNmc4GXj
Ikb6EY+teMfFnw34ntLzWbu68K+IR4PkuG+w6hGrOGtN58vcsqsMhSMZ2n1oA8Q8BeMvEnhW
2u59E1DU7W1klYXBspnEeCcfOFOOQDya9Zl/ar8e+I/AGoeDdVu7DWdLu0SE5gEc4CsCAjLj
uB1U1xHwG1lL3416Noekx3NppV/eNbz/AGkh5502MAGCgKAM5wF4PrivtXxH+zf4bufDS3bJ
b/aVYtKkkCuwAGWwRtJx1IPT0oA+L7KSP+09PJ1C8tBLNCGiJ3lgWVth+YYHbpXoUnjK88K/
tTaNrGm3NhYXkRljD6gVEC7o2UhiSByDjrXd+NP2ftA8HaTNq1zdvp11BOscFkWOyR1+YEcY
JwM8dgeeK+efGMNl4v8Aicwe/EFqxcG8ZCyByMKOnOTwPrQB+l3gHxje3NmdbvfCmh6rCF3t
d6XeGN2AzkeW4YEYJPUA18t/tC/GO7+Ouv3Uvhj+z30i4s47OztYruKKeBEy22VZGTByXOV3
DBHpWx8Ff2PbiS6TXtX+ITaJp0pWaG10ibbNMDztch8Kp9AScHqK83/aUl+DXgW6u9H0Kyj1
3XFR1EuiXEkMMMmQB5quXBP3jhTnj3oA9E/YT+Omv+H49X+Fr3Vvc2CW9zfQS2zhnsnVSXAk
A2vvY9icY4PavVG0O/128WEzSzXbSFmYDeznPBr5Q/4J62smp/tAQ2qDaZ9Kvo1iUcJ+66mv
1W8F/DvTvCemjzFV55ADJM/Jkb/P0oA8x8DfACa8uLe81OYhA/zQOS/HYdvevoXRtEs9EtRF
bpsQjBUfdx7DtVW4vIdE0+S5uZktoYl3SORwAPT1rxP4h/GS71qC4sdHeSytunmAESycgceg
9qAMDxV8TvEGrAwpcx2VuXJMdqNgkz1zkc/nzU/hjxEk8EcV/a5Td+7kjGGRjkZA6c9xXY6L
8BNQlKDUby3toxg7YQZCT369K7jTPg14f0+SN2jlu2jcP+/kO0kA9hgHr0NAHJ2OqQP4d1Ky
t0NzHdW7R+QoJZXII4Hoa8d+J/gOT4ffs438+oIyXl5fWZMZwfKXzVO36jvX1/bafa2MXlww
pFEP4VUAfpXgf7b+pxWvwTuInZQz6haFR6DzRyaAPlLTl+0ROwdFTYCU+o9O9Me8D30rbkLB
cKrAgY/z61V0G6Z0EhIbaoJJXoOP6Vq3C27qxG7CfKSnAzQA+xnkYRNwg/jYnp9OxqzqF758
NtFuACjG/GAD7ioLe5MsbQZyincpj6oOf6UXcTiBZoZdqSZIU84574xQBg+ItFg1K1VZWMnB
DEDvnr9K+MvHOhppnivWFhRUKyttU9ifQY96+0LnVkkl8oht6jgEAcnrjmvk3xlq82l/E2+1
aGOO5a2vPNjiuIwUdh03L35wcH0oArr8KPEtz4atNVi0C8CW1s017dSR7UX6sf5CsCBGkBYZ
GQNoHetnxb478W/EbUnufEOrzXMcjFhaRt5cEef7qDiqUEIQRhFKKBg5x2oAqzxMUIb5NpyQ
TyK+k/geC3gXThhQXadkDjg/OpPHcHHSvnO5CZwVO1ugPAPX/PFfRnwQs2/4RnSmCPsLygnO
FC5I4z/vCgD0TxXp+/w/AsUavLLd3O2R+QcKSQQOB3/MV87/AB/tE0rStPFtPaC9a5c+S0hU
MoRfw7+vevoK8vozpaWVjdpbXts91MRKp2zAKucMuSDj27d6+c/2jJLlmsxdeG7eaFFDPcQE
7l3AYO5D3x/EO1AHnOi/FvxP4VCC21XUtPgAx5SyGW3/AAU8fz6103/C/wD/AISCIweJPD+k
a9Gw2GaKAQzqOuQQP6V5BNc26Lmwa6glPBidgy9fUY/lXY/CXRY9U8T3UVwFeQ27FkI9wKAO
wtT8LPEZCm5vvDU7ZADgyIp7Z5Jx+Apb34RXcuZPD2sadrtoyBhFHMFkAGByvQE4z2rjPi74
TTQLu0aFPLjlDEAHr0/xr1b9jzQ/CfjzxppnhzxbYXt+bk/ZNOt9JjKSyTOxJlllUghYwCc5
49OKAPMdW8N6jpSuLvTZ7dl5LJnbjnPPIPQd6pQ3TFYGDlNigZlXILZJHQH6V6t8dde8Q/BT
43+LvDWi31zqGj6ReeRCmqN9oJXapwxI55J9KyfBPxA0v4q+I7DQNQ8DRX+s384hh/sdhBLL
Ieg+Y4J/EUAecmNo/wB46qFGR+5xz0+oFO3/ACLsdlGd2wrwenX8jXsPjP4L6boOpm3v11Xw
fdZ+W2160ZFzn+F8AEfRjXLX3wq1m0sZZ7f7HqaFyFeCUNlcdRnHr0FAHCy3UlztUox2AhCh
C4Gc/TuavQzqsU8W9vMDAAt0GCcjA9a7L4f/AAI8a/E+ZotD8O3txbwMI57pYyI4icZPPLHj
OFyfavtj4T/s2fB/4H6H/wAJD8Qtcj13U7RBPKuqxmCG3I6hYHAZiDgc5ye1AHyF8GPgd4u+
L2oiHRtMt0t+kl/fSC2gRT3DcFvoATXdfFv9j/UfhHNpkureM9AtrS6lSLctw5mBYgHbEVBb
Gexrt/2if+ChWn6vp914b+G+h232Ip5Q1fUbVflUf88osYHsWH4V8naN4a8dfEjXLfVEW+v7
lSrxX96zbUIII25zwMDgCgD7dfTvg1+zL4Qs9XvmtPFPiKeIEXV+qzSucD/VxY+UfXn1NeEe
OP2qfHfxLu59N8B2cvhjSJVZCbZirMp4JPO1Bz2GR61q6P8AssXF5dxaz441mW5vrwgkykuZ
GI7DO5unoBXsOifDDTNFhGlaFpX9p6oY90dlDDukC9Az4IVM9QX4HoTQB8+/Av4WX3g74i+H
vEOo3iT6uLozRoHLjOCCW6HPJOSew9a+3vEfxPs3smt7tUcxjyGhUEG43MTjaCDtG7AyU44B
NcJ4r8IeHPAPhO61rxX4suPCGqxQ5SFLI+WxzkqpcAzMcjO0gVR+BXx+8BWfhCbxh4kae2Nr
cyww6nfQeYsgU8GONc7WwQOhPv2oAz/iz4F8e/E8Wt1pGl28ujRxGNNN1Fo4JGIORJCrbccZ
AKHJ9SK+O/jHp+peEtRi0fUdB/sLVIRukaaeWSTHbarOwH15+tfQH7Q//BQbW/iHZT6H4Kib
SNGkVopNQvAPtMy9MqOQmfxP0r45u7i51C7e5mmeZyc+fKSefU0AdXefGHxO3hyLQYNSuLLT
PLEZRGPmuoGMbvT2rjI1ZUckmNG+8AcsRSNkjeWO/dlpGaiMSK7sBiNTgu/r7CgD69/4Jk2M
l/8AtHRiXYtsdHu1ljY/NIpCjGPqa/VvxD4h0nwTpEk8+IYtpCQRYy59AK/IT9gjW9Q0X44/
bdNcW9ybF4fM2hi3mSxJjDAjvnjnivseF/EN2bazxHrE95cPIolDqyiS5ZQMksBg5OOABQBu
+OfiHqni/U/IuJXWyZgtrbqM8+/qfevRvht8GrnWbCO512NrW2fDCDdh3HfPoCa8OPxnl8Bf
HLwj4S/sy1PnX0VjqUMsCyNvmYouyQEhNpwfU4PHNfdsQAX92RgDtQBi6j4gW0uFtLcRzTMu
cSMVXnhV3YOCecVlt4yurFbxrm0aJoYRdusxwI4ud2CMkkYPbvXJWdz4mttG/tPVrm2eK7K+
ZC6BDAAfvhh1Aypx34qrr3iKy1G/m0jTdV07UpNQ22zhnLhExkl+wwBnrznpQB0WofGzSFXZ
YRyXTsCQ7rsT368/pXzT+07r93rPw/1C9uzvhe+tAAh+VQH+7+mfxrvPifpdv4U023t9HiSW
eS8hluIbUfI6ldpVBkZJZt369q8y/aX0HWdO+BT311Z+Qv8AaNqFQ8MV+Yn9aAPBdI12ONdr
sUVgApA7Y/Sulsr+Jkj/AHpdUbccYGO2M9K+ddD/AGiLnwta3cn9nC9ijuESW3mYc5BB2nHH
ToQa9Gtvj54V1h7dJ9IvLHU3lWL7PbDYQzAcnG5ce+2gD1fR5xFMswVwJAARsGB6ZPX+dTTa
d5s6vDJlOoVgSm7+YrD8Paw1/aMYZY2PmFI8HOFycDHrWrq91d2dutw8bCDYSkqodgB9+n50
AUrq0a5JXyg8gIG5HwM5xXyB8Q2M3jzWotrBY7uQl/XBP+fxr6uubyTCSeZtZx90NxtwMmvl
L4iOw8ea07HcDcux25PWgDLWLKLnlgMEHpVlIyoXa+T0Oen04qvaIN8TS8qeePT3q+1yRE+M
AZ4OBmgCjdQkjzMhj0IFe9fC2S5tPBemoZQrS+ZFEkrhFLMenzcHp05614HcXSAodgznqTX0
B4BvtGl8I6UmuS3cNqAPKexiEmW3LuLc5yACMBTnFAHoWrMDFaNr+mPYvFDOsmLY2zyKcLnc
o2kfKCDg5r58/aj06w0/XLJrHX50cxb4xMh5H93cnsB1A6mvpnVlWRTD4Z1hNas3SQras/ls
v71fvRtlecDOcda+Y/2oba9vtctY9Q0IWl02Wa6it/LVSXc4+T5DkY5A7UAeCSXjI8VxfEzX
Ehwd3XaO9epfs8abs+Id8WG2L7Izru/ul1xXmt14U1idxP8AZmZCPlUnnbjjivTvgpLNZeIS
bxJLeZLQp86EEruUgj1oA1P2lREX0Xy+N6uOg6cVg/s5+LJfCfxJ0a9/4SK78Hw29yI7jWLC
DzpYo2+98n8WehHv0Nbn7QVxDcR6KACMGTDjnjj/ADzXMfs8zalYfFPRbnSfsr6gLxfs0d9F
5sczf3dmCCT0Gcc85GM0Ae3ftOaNF4k+OHjW5tZPtEV5eh1nKY3gxoVIB5BxzXl/7JGlr/w1
n4DtweU1xduPVSxH6ivZ/i1qEmsfE7xbd3lmdOka/kzb7w5jx8oGR9P1r5Q0vxffeA/iAdd0
pmjvbK6le3kSRkKsdyhgykEYzng9qAP3M1/xboOkyN4f1mFfFOs3GQuixRJcMBnjepG2Nf8A
acivnnx5+zz4Y0bxM3jrW/CXhnQ9Ds4/NfTbHUHtVDZ+ZpSQschx0UbR25rwy1/bs074W+At
OsPD9pZeJvE8lhCby/EbwpHdsgL+YSSZiDnLAjmvA/FXir4mftOa6l34q1aZrTP7mAL5dtHk
9I4xwT78n1NAH0r8U/8Ago7ovhfSU0L4WaGnnQxeX9suYRHbwEdQkYPzd+eB9a+StU1nx/8A
tHeJTda9ql1qb5y0kjAQWy+iLwAPYV7D4N/Zb0/QrOO+12aT7Yv3EAG7/vjGd35/hXqehaHo
/gK1FxFZDeZcC5uZABnBIIVASSPQn86AOB+HH7J2iabBaanr92LsAkqki7N/fCIfvfU8e9e+
eG9F0LwwUSzEiT3IEdvaxDzJX7cBecnOMdh0q5Y3Njrsdo2sXUXh+1uo1YzlTJczLnJcR4JU
cHl8D2OK5f4q/tNfDf4BvJb+Dbq61bxQflkVnE8TenmOVyq89EI+lAHq2o/CXVY9BXVNXn07
w9ZwZleO4n2XDR9cNLgiLj0zz/drwT4mf8FAtE+HOhT+HPhrosH9pZMcl8T5kG/vIH+9MT6t
XyZ8bf2mPHXxyvZDruo+RpiuWi0y0ykKDtxnLH3avKVicDa3yLjOO+KAOv8AHHxO8R/EzUrj
VPFOrXOr3snyp5znZEM5wq9FHsBXNpeTMqW5ld41BxFn5Fz1x+lafg7wTr3xB1yHRvD2l3Gp
30v3ILZdxA9WPRR6k4Ar6Q8JfBfwX8K720XxRG3xB8bSkLB4d0sl7GCXssrr807A/wAKfL7m
gDxXw58J/GHi7SLq/wBG8N6rrNjAAHubK0eSJCPcA5/Cuev9JubCQ293by21ygKmKRCpUjPU
Hmv0k8H/AAe+O3irW11+7Sy8H6ZBbiGw0uadbdIVJGAsMefLAx3Ga9GuPg94+1+yNp4itfB3
jK3K48vU8yP9A5iBH1BoA/IN02JG/DSDgg8AYoIEbHa3mNgEsOi9+K/Rbx3+w/4f1KWU3Hw9
1nQJXOTceGb9buBfcRPuOPYEV41rv7C7NrS2+heLrC4+XI0vWEbT73/dKtlc++RQByX7Fb21
x8W7sXZcQNpsu+VZGQoQU24IxnJ4wfyr7S0efWNIS+k0XxDNaaOtvCYjqCf6R8ryscHI2Dcm
RkZ78V4FoPwP8RfCvVoL3+w74S2ckfkXMcfmRkrKMAupK4Cgck9BWX8Uv2oZLOxl0qwjiv8A
UkCxsHUm3hK7+TnmVgXOOij0NAG7rk07/tHfDq5uHiSGfxJY+W8fAnIkBkcE/Mw3H7x/M1+g
njX4yxadPfabo8biaIMj3cg+VSP7o71+PfwT1/VPFn7RvgS+1G7kvLubXrPdJI3/AE2XhR0A
9hX6f6no0mq6vfxWMEtxJJI6pH6t3yT2BzQB1Phr4TePLLw8+n6p4u+w6ckOwqgVzGuMthiO
O/NM/wCEF8OaXYWEEWpnVEVS8VzJIqRbQq5YyDgqAR65z3xXsviW6gGgalHdSRKTbSgqW6ja
c8fSvgjwtFJLb6Tp91JB44sItCV7XSrtnsktGCJhFjGBOf8Aabg460AfSVv468HaNdXNr4M0
uPxVr9paPdSXELbbSFF4JMx4AzxiME+1eC/tia7ruv8Awttr7UNfF5aPeQ7bLSrbZYxthmAM
rcyMAMcEDg8U8/FnQZL7T3uYWtCfDLWkEOq2xtYWlDjARAcSDPTJbnHQ1zfx9+KUnjnwFotl
L5b6ZBNCALeBlVGWN1K55XueM59qAPz31G4tptN1BgoUpdRjrkSN82D9O9dnqieHpJdYg0m2
v4dWguYYrlpJleOWQBgrJxkAkHvxkVpXfwct77VBpkOrQ6fYybLiS4mjZtgBxkquSTnPSvQP
Hf7OKaZ4J1nxFoWt6DrUZVJLlrDUHSdWBwGMEoDDljkA/wAqAMj4By6vcX11DqM0zPDAuBIS
dilzyOvB5ruvGfxp8U/DPxHpOkaeINVtLuN2NtfZJjxkkI4wQOTwc1x/7Lsd1byahb3pIlMS
bPPJ3H53Ax6jp0rX+PlmLbx/4SaXndDNyPvDj/69AG5H8YtM8cxzC48OT2GtGFmDxRZVgRgN
vQjIGRwy96+avF1xLceMNXkcDP2p8keu48V7L8PHZ/ETLBIVVbArtI/2lHPXFeJeK8x+K9ZA
O5Uu5Mk9/mNAEUV4YGZBgkHIyvPvU1zeb94KDcc8AZxVFLjO7ryp/p09Keqq0OSxBb+EH/Pa
gB+0F8kAIcE4GOf6V9i/s06ZrMnhmwl0SHRL4iFZGttQcox/eoAu9CcdCcOCOPc18W3brEc7
uOgx34719Xfs/ixvPC+nWz6B/ad1dRrGl3a3IS4g/fKRgHAB4PQ5oA9L+JEWi3E2/wAU+Fb3
w3dSNIWubBFltiWmA3B4xxyAfuflXy1+0nDDZ6x51h4mbxBD5RZMkuICCQUJzwQc8Y9DX114
l1yayjl+w6s63sCrG2neIIzhALnhUcFWIx0+Zug655+Wv2m7nUNR1i2S80/S9PM6hmazdHll
Jb7znAbGMHkY570AeCaTpmqa1umuLoxQgZaRhwB712HwmMZ8VXa20jTRJAV3y9GORXNeMPEs
VtaJo2ngeSn+sk7yH1+npWx8GZfsXiJ1f93m1Lc98sMUAb/xe1IWk2iXP2dLgQu4MM/KvwvW
uR+H/wAQ4Ph9qA1gabb6pqUDiWziuctFDIGyHIBBOMce/Wuh+MriVtLVFzH87A45wcf4VL4V
+DA8SaFYatcwyR20owjQSbfNwxXBLD5eR15oA7nRvGF945gTxFrk8cmparNJPOUAVSxYknHY
V4vpXhV/G3xA/saBmR7q7kQFF3HGSemfavUre0g0MNp1qGSK1laNFmbnAPQ/lXGfCSdLD476
UbYidPt7qpndYgQQw+ZicAc80AfSPw8/Zo8PeFJIZtQMkt2m54zK6tz6kjoAOwDH6V634S+H
mseI55G8F+HUupfMbdfyBURTnGfNbAGB/CuDVs+GfBXgPRP+Et8deO9G1AwL566EgZrXf1AY
qd8uBgDI2g/w14x8cP8AgpFquu6QNB+HOnDw7aGPynvmwXC9MQrgBR7kZ9hQB7z4w8efDX4A
aQ8/ju2udS8UGFgtjfRBwxJ5EKAshHP3mJ+tfPXwK/a08J6T8UfEnijX/D0Njo4s9mm6XArX
MnnbxgoGOA20EcYAFfIGo6rqvi/WZL2/uLnWNTuCd01w5kdj9TXr/wAJPhz410HUodR0jTbC
S+kwitfRCUQ/7QB4BoA9O+O3izxL8SL2T4iHw1F4H8PIqw2Qa4S3uZzuzv28F2Of4RwB361x
dj8UdVuUjg1WPTvENqG+5rFmlw2PTfgN+tfRPhT9nuLVpV8QeNtQm8U6yAcLN/qIQP4UjA2g
fhWX4++Dngi1IuNkugCWRITco7eRGWOAzgBsAH0HpQB4XqulfDXxMf8AS/DV/wCHL528sXGg
zmWItkfN5MmfyVq0If2VdB8Iz22s+NvFE9n4elj86LThb+Vqd0vUfI3ESn+834A177d/DqT4
XaFFf/DHRoPHuqSxKW8Rxyx3L2rkciK3GDGR/eIJ9xXI+HPhRq8fiay8YfEDf4i8qY3EulBz
IPMHKef3I3dRjHy470Adv8Lfg34h8deGUg8OWsXwy+GErAPdKmb7VEx1Un5pCf7zEL6A9K+o
fhP8KvCPwqtY4fCmjJbXjriTVrzE17Oe+6Q8gey4HtXj0vx5fUpS086YBASEJhY1HQKvYdvw
rv8Awn8ZrCR4lmMYdioMmcZOc8Dt3oA92aw3BjLKWkZcnB6moksVEob5gRxjOAayNI8ZWeqM
krSqiqMgAZJ/GtttXtbvaY3Cnq4z1oAZdRsiIysWfPGT0rK1TTrPxBbLFqVrZ6koI3JdxLJ+
RIOK35p4fIG8qWPOSAfyrk/EHivTtFgMskqoF/v9T7UAcpqfwj0ZS1xYz6h4buSSEfT7tmQE
99j5H4DFeF/G7w9b6TpTTeIbTw/4+02MHdPc2iwX0Q/i5Uhjj1Vifatj4vftAxJam2tJFgye
GJ714Hbp4n+L9wbKweR4Q5je6bcyqT2A6sxxwozQBjeCNB+GmmfEfRPE+n22t+E5dLvUu4Xm
U3FhcvG4OE3kNsBGDhiea/QX4ffGuxli0sjSLcwa7e/Y7a/sJTvmlPJby5VUsqjklCwAB9K+
N/it8TPDHgLSNI0DWbC18ZeJdFto4bTT3VGitioA3XUin7xIBMSE9AGNb37COqa18V/2krvx
J4uvRf3mn6NM9nboNkFmpZIwsKDhAFYjgUAfSohubfSNSvLy/d828rST3EuADsO3liOc/nXk
fguzvvGlh4VFlpcem2yaQLEXGsRlYnUKmXRm+Uk4yNoPHcV73c/Ba98Y+GbrRvEdqn9nuFcC
K5ZJUdDlHDKQQRXCfDP4R/GzwRpN7pkfibw74g8OWiiOystVtZd80f8AdLgcDHA+8KAOOb9m
8WGp+C7u91satG18+nm0vEM8AjBkK4UnJAKDIJ79q539oj4K3dp4Tv30XRLiAW2pIzLosrvb
iMRck27fd5PYHGa9C8f+Ll+Ht94ZPiPTLnwC8OppKJo7gT6fOoU7/KxkBsNnBVe/Oa9U0nWW
8V6DeXXh/VNK8Ww3Z8xXtZxDKpIUYKZI6L6j6UAfmahkXWVFwwvgLfy2SMeW4IYHBUnr+Va2
nX2jwlxqJeEyHaYbgFc9enY+lfd3inwT4L+IfxStLTxNoKB5dGuAY76AQStIJY8bW4y2M8g9
686179ibR9R0Ka98Na3caZcSTtCbO9xcWx/flAu7AbAx7mgDwLwxpmn2EqXGmxxWTTttkkRQ
o+XpniuI/aC8xvHHglSS2IZiMZ5//XXomt/ATxr4G8UXWnDT5ZWigS5d9Bfz4gpd1DFG5/hP
AFeQfEc6vdeMtFkud13PaxzoxSEoYwoOQ6n7p4NAGz8KNTbVvE966wsszWJ2gwKc5K4ywH48
14Pr0L3PjPV8gKGvZV+ZsYyxr2r4beLbSw8QvLDb3M0jqsTxImXKkMQABjB3AcnjFeQ+Lljf
xZqpkQRNNcyllyGK7mJxjtjOM0AZsaK0e5pPlOCAABgetGwFcL8qMMlmB49KpGZYG+V9xAHy
txx3yfwrZ0ecTJwfKbcFDEFsg5PBGM9MUAOt/C8upMGjjdlOGVYxn6frx0r3D4aqmmWnhqS4
WaFtuI5Y5jDKPmYHBAHQqPyr0L9m3wl4b8RatYW13LBdXQCSRW0gIZiwycDgnnb9M969I8W/
s/XN3qcX2RVtooJ5kIUbsEzSFdvTscZGP50AeYTaxd36m3urs3q+RFsW9iUcGZeSy5A6jr6V
4V8ZRa219psVrovkyLCPNvYpRJCQWyTgcD73XnrX0LJ4L1KytbsQWbSSxxRpHcPHtY4mBIXH
p8oJB/CuH8WfBGfxPK63V28s0NsuIo7NWDngDLKVZuAT1J6cUAfHOreHri1vnYDz4ZGLLKh3
ce/pXWeCkk0zVbmd1VleIJGu4FgARk47V6JffBHxBbTxp9psr1JZmWKG2V93lgchV28kEjID
HGKwrjwUPCVxEJLxJ7+TeJFAwkQGCoz3bGcgZxgc0Ac98Rb77QLLC5YSMQAOuQK9k8AePv7I
+F+jaUVFyATI9n5XfzGYF8gDuMHP4GvLJNQh0+aGaa1iniDbsTA7nHcDBBUH619V/CDwXY/E
b4e6rq2qeErrTNNt3jeG6lRVsXDuiMqnIZmAOc8ge1AHh+u+Btbl1LUbiCGxubeGI3k5guh5
Mak9Nz7ckEn7ua+f5NSm0XxDLdRAieOVyDnoTnn9a/Tv4lfsl+DPEmnTXdncz+GdAtoC02o3
dyBaZBz8qSZLLgcEFR6E1+ZHjrS7bR/EV3b2uoR6nEGJF1EpCMe+M8kZ796AJ7bxBfeItaE2
pyf2gqg/upiSgHoB2r0/w54X+GviS2EWsQ634fu9vyT6a6XEG7PJZHwwH0avM/BXiDStHl23
+k/b1c4kcOQ2M9sGvWtJ0/wb4nhjfSvER0aYDBtNSTODkkDcMcdB3oA9V+GnwM8PtCG8LeIN
G8RTHJ8hp/s16cc/6qYAE/7rGvYNDtpfCRhgv7KXT3YhiLiApuU9SCeD+FfMk3wx8QWloLy2
gi1GyA/4+NPfzVIyTnA5/OtXw38UPFfg+2WC31e9htkYBrC5JltyB1BifK/pQB9jR+IIZYlV
CrKDgknHYfpzXNePTBrfhzVrLMY3RsemBn/HIFeK6R8ftOe5jGveGEBB3fadCuGtWDevltuj
OfTAFaOpfETwnrdhexad4hlsrqVTix1m2MckhJ4VZItyk89DigDorbwUNOW0mtLmWzn7SQOV
IORnBH4/lXX2fjPxXZXnlS30GsW0YyiarCs/Gf7x+YdOoYU0TWlktlbPPBFcTwh/JklClhwM
jv169atwJGdQZHCMNu5Ruxn6fmaAH6z4k8Ma3L5fiPwhLC5+VrvSptwPT+B+fycVm2/w/wBC
8QTwr4e8WwWzFsx2Wpkwtn0IfA7dnNdO9nHLF5coUKWA3EDJ6/4Ulv4MhuLtcLGyt83HufT/
ABoAkj8O+OPBX73yYru1zkyQSnaQO6lgAfoCao3Pxou9JvRHdRXFpN95N6kfTn0+lblvod7o
Eif2Pqt3p7qfuW0jKcHruA4NQ3viLVJppU1PTbHVkJzKzJ5ErL/vx4BP+8DQATftHfutz3YE
ifdDD5SO/wCNeR/ED40za3eGKGd5C/AgjyWY54x/Sun1jwp8OtcumM8Go+HLphgJKheAH/ei
Ax+KGuK13Xvhx8AS88Kp4p8Uj5bW0tZ3khwykhp5SFKL1HlqoJ28nBoAbonwnudW02TxL431
OLw/4ct2LSPfPs3eicfMznsiZb1K1y3j/wDaZ82xk8M/De3k0DRVjMMuruuy8uFxyEAOIEPo
PmP8TV514z+I3iX4r6nHfeI703MMTYgs4V8u2tV7COMcKO3qe+awFWOITfu1C9NiGgCK3to4
JMyEfN/E3JOe596+sf2CXks/HfjS4jR5FXw7IFA44MydPavkK91sRYIjLR5ySBuAPufwr68/
4JvSnXPHPjvyAZ5E0EKqscgs0o4/8doA/Tt5RC2Cu1AMlj2FeX6R8ZLBviFq/h6W4jdVuoY7
Z94ChHs2nDe4/dyVynij4sar4f8AhZfeKb3USot5IZSViGCiyq0i4/65q/8ASvgS7+J15/w0
R4i0WK8Ml3Fe3ljYzRt8sm4TW1v+QufyWgD9Utd8L+G/iJo0NtrOnWOuaZMnmxrcxLImxh1U
ken6V8LftzfBjT/hVpen+PfhxfL4XuFuFtZLOwfy4TJtJUqBwvCn0/Wvp/U4o00/S00+9Emn
W0QtA6y7lKxgJ+PKkV4d+1tZ29x8IdPtnDLH/bMG7cOGJjkU4/nQB8p/Dz9ubxz4Qn0/UfFS
/wDCU3UMb2pjv4CSbeRlYgSZ5GUU8g19M+AP24/hX4qEVhqbX/gW785JRErl7beHDhgOV2kg
E/KOtfOh8BadqFnGiRq4wAcdRgen415146+Cfn2MUdvCuXmCRSAkMhIJIPHK8fn+NAH6a+Ef
Glr4h+Kd1e6Jf6d4o0yXRYE87T5lj5WaUkYJILjcMjI6iuuun8O6poHla9Z28F/JMwW31GFY
3YGYhcE/e4x90mvx70LT/Gngq7s7jTLqS0msW277QGN2AxwWHU+/X619B+G/2/fiL4FS0sPF
Vlb+K9Dn+WN72AebgcMjkY+Ydyc9j0NAH018af2Z9M8RfEfRodBuP7EuJrC5uZ5R86y7XiUK
3O7GHPc4r5k1P9iy/RvFOqy3sWqvayTtHHYqyxKVGQSxGD9Ac+1dnrP7c3gZb201s+Gr+a5s
LSeGTRorkNE5coysDnHljZyNuOR1r5k+Lv7X/wAQP2gLj+y7q8XQvCwbCaRpq+VHtzwHI5f8
Tj2FAH0RN+wVpWp/ZGkuLuxiuU3G70wfaYR8vynafmwSfQfWvI9a/Yt8d6br2txeGL3T/Ell
pjp5stu/lyjKhxiJuScNyAfWu4+CnxA8TeHdCtm07XLu0aMbSrPvibHT5GyPr+NeyaL8bo9N
1XUr7xToFvqbagUae4sj5coKrtDKM8HbgfKV6UAeB/B3xBqXgvxFpOl+JYYpbO0njlC6laFE
ePyyRwcNglsBgpBJ9q+wPDni/wANyeIbu30/V73wzi0jm8i3kXUbUO3mMcKQWQAEf3e4rE1j
xZ4N8daV4f0qxuor3T4LyKKXSvEMCsYoNpGFPDMoO0H5ie/aqPiz9lXSdS1Y6hZ2d14dxGot
7vSpnvoVY7wx2k71UrsxgYGD9aAOr0s3uuaZNr93ZaX4ltrR5WM+lTqlwFSVuTbvxk7AcBvw
zXM6j420fwZeS2NtpNzDLq04he31K0kF1DtgkO6NNvIPA47EdOo84Hgn4g2XhKe40+607xFp
kLzq7xHN9bqHdWysjq2SRnGSea43xJ4v+KHiHUdP8N6vDrhvZDNJa2k9l5d3uZHjC9T8pzy2
enOKAMz4qa/Jd68ZbW3W42q809tHIElT5cEMFG1FyM7V9MFs1w1p8KdZ+MMlnJoCTyT2hma8
vZcmBd+GVnfcdp5xjk+xwTX0L8Of2UIo9aePxxd3lxdGFZRoumSAtKjs4HnP/CcIM4Ixu+9X
Ual8ZfBHwL8AS6N4jaRblLm5EXhOwixKy+a2zzmPVSMYJIBGODQByvwd/ZI8P/Dj4haGmtta
+OdcmtLi4ljuTtsreSMx4b5vvbd5zkE+wrf+PX7SvgTwHpOoeGrO9m8W+IJJfNEWmSCOxspN
4YAMMg4KgY+Y4GOK+YPjD+1b4n+LaC1EcOg6JFujt7CxXDbD1DydT0GQMD2rxTCK3zZKnpt7
9hQB6P8AFv8AaA8ZfGa+STxHqRexhY+Tp9v+6t4eOydzx1OTXz54xctrJITHyg/zruLsKkaD
cCoOdpPINcJ4pkEmpFhgnaOfWgDIS7khjdUOGYj5h1Ara8L6gk16lreAPHJwjt1Vv/r1hbM9
cn2p1kfLvrdumJF/nQB7toD6r4bjjn0bWLvTZc4EcUx29+2eRXURfFbxEEig8RadY+JLTcQx
kTbNz1ww/rXNhlaOIRtuKkFePbrT7gyy2cxRgsmwhXYHg4/I0AdRJrPw48TIIRNqfg+9bC4u
VEsGSfUcgflVOX4YX9lq1lqen6nYeIdIjuonaaznG5BvHVTXlMfihr+6axnszdXCs0YKKFzi
tbRbLy9f054S9tvu4gyhiBjeOooA+mP2hEim0Sxv4TKt3al0jcEEMu3OMf8AAa+fPDXx917S
Li2SeaYJsLhUPmIF5/havevjXCjeGHjjLb4tzZB5yFNfK+mtp0iWcFzayfaTYyOLmKbBCBX+
XaQRnAOPrQB9pfBn4v3njkyQXECC3jTeblEdcEEYUg9CQc9a970a6EVsjhMkFcEHt0/CvlP9
myVLbwteMYFBWRCN3p5Y59K970/xNFZlGeVIYFGS0pwT9aAPR5VG6RWnAyAcg4JqGO0juLgl
lBBGAWGDn1rlIvEs2oabPfxr9m0lSTJql6wtrRcf9NXIU/Rcn2qX4X/FPw9401C/j0q8TUfs
MvkvcQqVR2A+8u4DI7ZxQBr694ZSdSTDvA++f4jx/ntXzHqPwJv/AIseNfibHoi/adc0dLS7
t7MMAbgYZZIwOm7bgj/69fY2oz20iGTby/AVsBsjv+NeBfDXx9pngb9oHx3LNeRw3t08L2yM
cGQRqGK+nQHIoA+TrmFtLaSC6iIlgZo5I0I+8pwR+GDXC6l4m1GG/txcwiCzudzQndlmAJXk
g+o6V3OvJfa1r2t3kX2WCOe+nd/tN1FHtJc5IDMCcc9BXrmjX3wV8SfC9v7Xt5V1S206UG1g
fyhbSoCEkTb993Zl+8cEISRkigDzL4cTXcGlyvFOvlO7b4ZUEiN/wEjHSvaPhJ43f4fa/c6x
a2B0u8uE2PPoc32SRlznawIZWGTnla8j+HXh/VYtEhZrGQMT5m1lyzA9OBXZxzxwnY3DglSH
HX/JoA+1v2vvEGn+FfgJfx2yOtnb62LC4j37t6Dhj+uPqa/KjwHNqGufFewli1IJdvfRFLot
g5BAV8kegBr3/wDaU+P58cfB1WFxtn1vVJ78QydWt5ZpjtA7FSkRz/sivlTwnrw0fXbG8DFH
huY5CQMgBaAP0hP7QfxD8LeMLDwxJ4QvrfwvbRR2tvqKW8ohkgCj95G0Y9AeWLHucdK6H4//
ABIt/HHguTSbW8W/tdMvrJ5ZSQ0lvNKs37osAMnaM88j8RXzB+038RbPU7S2ufC2qSjS7pDt
hhkKlMqAQ4HfHGPyr0TSPDejeC/2R9BtLK6W41u91OHVtRYdNzK6KoPfau0HGec0AS+F7FWi
2CUEKoPHBz6enSt270yF7RY5tsm7BUYywOD9KxfDkF1DZ200j2elWk8fmx3Gp3K26SADGRkg
sOR0Bzmuq03wrrOuQ3dxp9zo+tpb9I9Ou1Zzx/CpA3deORQByd/otvawGT5d4XJHBHSuT8Q+
AoNWlgnEaGI5ZohkK/y4yffk11DXO+7MFxHLHJFhJY3GCCfbrjjr3rVaFWC7YyYCpJGcEAcj
igDxPVPhRDDcl9OhaN4wB5i8knvn261yukfDBrXxe8QtdsbqJfK5+Rs4O32J5HpjFfSduVuG
UOpbcRjZxgDvx9DV6y0KG3uhOSgfJChxyBx/KgDmPC/hs6NtE0RAPGxuRzzn9a176zgupyrR
7n3cB/p/jXY3caWyBJyrRKoVG6lfqax7qFHgIjGGeRiDnaD+I+tAGRbaXFJvdzk7sqpBwM9c
H9a1/D/jHxR4OkWTSNZmt4s4WFfnXaPVGyM59KoJbXlvcyxNHvQAbW64A+nPXNaVtpXn5klk
VCVG0bucdc8+9AHS6H8cLewgbS/E3hO01exZpJjLbBkmUuxdyu48ZYk4BAGa6Xxj8bvBEdl4
f12PxTf6dZaXcPNcWl+QbmOMxMhELFWLsSQMbj1yMV4rq+3eI2baOQSyFt3HbnP868q+OMcU
HgqWPyQHWdMuAcdaAOt+MH7dur+IbOfRPhtYP4U0aXKz38hEl/cZ77udmfXlvcV8uyS3F/cz
XU80lxcyEs8krks5PUknqarWpYNvPUHPynIqyJHDAh84Pr60AX4oNi8HJI9c89xUNwc/dHLe
pxj2461XW68ogA5GCevftnNRveBVJUAEHhaAIbqRN7LnZxgj3rh/Em06hhASdoyT0rrL6bzW
YfLgc4Fcfq2Gv3IbAAHTvQBm4JGMZI6U+BsXURPOHH86u2GkXGokCCJio6sRwPxrRuvCV3py
CSSMnBzkDigD0nT76M2+TwQQBkZ7VpRztsKsD5bryf6Vy+hWd1qtzFaWVu1xcSkFY4u/5dq0
/ELw+HtV/s59Uhu74JmaO1O9bds8qX6E9enSgDN03wVqen6yNXuLO4t7U3TBHlgcJIGB5VsY
7dzW1aoE8RWTsflF1GWXqDhlyPeqEfia7+yPbR3crWyybmh8w+Wx5wdvTjNJpd6k3iDT5EJX
/SYwefVh60AfUWoaLpnxL07VNGHijSfDWqL8sMGr7ofPJXGQ+NuPz/Cs2X/gn54tsdAtdRt5
tM1uSG2aMy2N0QXVgRhSQVJAPB4qh4u0K21t0W5RJkAJycEjP8qzfC+oeK/hyXk8JeJdR0c5
y0CSl4m7jKNxigCH4em78KeH9Tsj+6mtJBHIj8kFVAx6cEV9K3/hxLvwVYv8OYNMvfHsS7ri
28XkyOzY4+yKcQFuuA4J6V81eI/Fvi3xVq17qvibUob64nWKNfKgSHG3g8KOSc8nvX0Fq9vH
JZCWRD5sqhlGSNpHQ5HpQB8e/FjxD4+1jxPNB8QLrUm1a3Jja31AGMQc9Fj4VV/3Riu+/Zq1
y40C/FzFgQtcFWEeRuGBkn9K9K8UePbXxCiaH460iHxlpUalI5nk8q/sx6w3A5A9m3D2p2gf
Aiw0LwnJ4w8H67NL4XW4w0etgQ3Fqxx8h6LKP9pCc+goA9vt9aXVbXzpADGV34H+etfH3xxn
fTvi1q19aO1u8UymNkb1jUEfQ5P519Nw+HPFmmacztp0t1FGP+XbL8ey9entXzz4v8D6x8Q/
iRqzpY3FtbiVA7yRMrH5QMKCOufyoA9q+GPhnwr8SP2f3trzSrCHX4jc6vDfT24lIKyMfLcj
aWBX5efUHtXjPxR0zw5ouhS32h2witjfpFII0iAEqpHJ8rqoLKMkYJr1/wAGfDfxb4G8L3i2
lrNLZtZy26WrR75MOMk+pG4DPpk1474hbStZ+D1joMWp2kOtt4ikE1tLKFkjQRqCSDzgYIzj
nFAHsPw58ORaulrJaW+I7hFcSFshhg9COor2X/hS+h6xpAOp6dHO7fdbb82eejDkVwvh26tP
CnhcXXha8ttRu7O0jWe22kwzsqAHGSMHGeeh7ivW/hz4sbxr4JfVpbZrRBPLGsQJYYRtoPI4
yR0HFAH4+eB/h/rXxRmvFgurez07SbcT3d9fSbILWInAJxkkk9AoJODXrHhX4E/CvUbhLS8+
J2oXd0QA8ml6Pm3D55VWkkDMOmDtH9K9M/4JrnRfFGufEPwhr9v9s0/WNKjElsWZBKiMwYEr
z0cV6H8Rv2XPgx4Lvn/svxNrnhi6jEjeTcoLuFmDZXkhWAGMcE5xyaAPPk/4J/6trekD/hEf
GlrqcdyvmpBqNu9vJuCjaPlLjJ+YfgPWvN9A0rxz8Pfi5ofw+8Ys0VvayRwC38xZIjGJQxKk
cEE5r6isv2v/AAt8DfB8Wk+HtfuNfv0zGztpgiHAyv3n9eO/rXyLq3xV1D4qfGlPE2oti5mE
rxiRizIo5X8sdsD2oA+lv2rP2RPGV/8AEi88WeHtRstWsLzD/Y57hIWtdq8oA2FKgDjkdq2/
2fPFrfAiznXx/FbWkEThjIl1E4YhdygFWOeMDp3r2L4z+NPtnwj0jWYtjHUbKG4fYCMlowcH
jHUnr1x1r8y/ibr3m30kSyMQCQQcc/l+VAH0vqfxst/jf8cvGGt6VG8Wii2ijTKYLMrED68b
sZxx2FdVHeJEFVxIX2gBvwGfwryD4C+FV8L+EVubiPN5qLCV07qnG0H8Dn8a9Vtrkm+OSUty
Cduc+mB+dAFoXkcDBzy20LkjjpmmS68sFxHcsWlXYQIxgszZx+Z/wqjqPli3cxlI9se4tnj/
ACc1yN/rqaR5c90f9EFwsPmDoiHb8xP1OfyoA9nsb9tTtXEinpuMZGShPXJGfeqNlc/2mbjy
dsa2sjxuchlZh16e5x+FZ9pqKrppskKSTTAhUORu4JyeegHJ+nbIqW1hXT4vKt1AwSCoPOTk
knj37d6AOhhjiRADtMuzO5OSSWH86kiuXYbDECzBvlzjHBI6f54rD0u5d7yWJ3CB1JyQc4Ga
mQorR/vOTubOeQcdB+Z4oArXk1tf3AjdwsiE5ZlPy8V5D8f7jd4BRC24yXCMxUYzXqtzHbte
NIWy6IxI/hPoP8+leRfG6Qf8IUEVcMJoxjqOpGc0AeCW7BQpPKnseBwO1SOjhSuVXgN1waEM
EZGQCBgZbt0z/wDrrE8RaybIERnEkn3QD096AF1vWoNMyn+tmb+BccfXFY6eJGuHBaEhRxkG
sWOMyyMWJ3E53e9bNnZIqgnB+vrQBoPOJE8wEMG49/xq5oHgT/hIbgXcsm2Ats2n245NZt0i
iQInyoVBxnivW/hDpn2vSA4bdtmbAHO360AaWh+AYLCOMRIF3Dn0HoK6M+Bk1W2ltpIlwykF
kBHt6da6mw0l33bHB2/Mc9ueK7PStDEvleWyeYp+dGIBI9enPU0AfOV7oWrfCrVp47W9Biuo
1YJIisrJyNrKRhhya5vX9D0zxKzyWWmWej6sI8otnuWK5OeRtLEI3pjAr6c+I/wcHjiGLULe
7ksryKMoIpFLRsvUDjkfqK+c9V0STw7q91pV3PEby1b5/KkDjpngj69OooA8tjupLKUwvlHD
FXDdQfp2ra0O+STW9Ozgj7RGfXPzitzxD4cXxHCJoQq6wvGR0uhjv6P7964bTS0OuWsMwaMr
cIrq3ylTuHWgD681bWo5J0EP7xSASRwBjPas6bUwZW2BA7DBz7dq5u91WMZKs0Y7N6DvVSPU
BcOEhLPLI2FVBuL/AEHrQBuXmpedPBFgpIZUGcE9WAP86+gfFuqR2qAth1K7cAc44/XivmS9
WfTNW0+C6Rbe6nnUiORgJMBhn5M7h+IFe8eIR59iQGI8tjhs8n60AbHw51LwPHFP/wAJJpRi
1i6VvsOsTr9rtrJ8sEZ7bIDAYGc7vpXkvx2+HXxPs/EGjeI/EOqHxv4UN3ELXWdJfzLGJN4w
nlqAIPpgfjXa6Fpsd9oNg3mqXaIkqRwPmP8AKrmheK9e+HM8s+g6g0Mcq4uLVkDwXC/3XQ5B
HPXFAH3D4feyfRLJ2jUTeUCRn26VgaH450bxRa3l7p8aXENpO8Vy0G2VoipIPmIpLKODywFe
ZfBHxc2q25t7y4V2mjN3aMD/AAMSGjOO6McfTFfI+n+K9T8NePNU1PQ7+fTdQivp2S5t32sP
3hwD6j1ByKAPvbxFq2m6zbT2MkSXVncxkNsPDoQQRwc18N+NPAPgOb4j3kWl6NfzWllOBdSt
OFt4HO0EBsF2PTqT14r1fwj+0Vpviid4PF1sNH1JyV/t7R4gY5DjrcW/APT7yYNcp8Zfhp4o
SybxF4WuLTU9FmYyDU9Ik86FJCMZbkNC3TO4D05oA6fRmsNC8JX9r4amsBsXc0gdpSYRkOrc
jB54YEgj8q+hPCpXRvAulwLIpH2CEOT829tgyQvvkmvg/wCEGkeJvDF7dW2p3Cmwv5Q0kbYL
ljgdR/Lp1r6V0fxp9m8IaM4lEh+xwq6sejbAKAPkP4Fa/wCH/hB8YPAOsaXLPpeoXdy1hqVp
dTrKiJINqtkdBuxnP1r6R/a38iaWZ4IWjfbv89WGJN3JIGfX1r83LjUHl1hbqHhkkEi47HPH
8q+1/jJ4+HifwLoN08wLXFlDcFCMfMUUgEnOetAHyp4zufNv5FIZWIGd2OorC0PVBYazHdli
EC+WB0+U8H+tT+IftV3dTRxQvNg8mNc4/KlXwZM9kZTcNHMYBcKJIisTLjJAfPX8OtAH2P4r
+KJf9njwgiSA79OWIq5GflG3jnpx+lfJttfWV/4oN5qUkRt4GDmGR8ea3Ye445rR8ReKJofA
uiaa8/miK2GwZ+5nkj9a80Zi2XAyQck+lAH3ZofhrxV4n+DFz4r8G6TFrGsx3v2SO1ZwfKgV
BuZUJAdssB3wB0rG+G3xW8V6XrsWmePvA/laVKd9xJc6UtqY1YDLBiFAwEPfsaxv2YPiu0Pw
c8X6Pc3zx39tew3lswJB+ZNrZPp+7X868q+LXjzUtbd4rnUrm6Klsq8zMvJzjk9qAPdNf8ba
TrXi3xAPDRaLRLSdYIYTL5imTPzgNnlRxyCR6HFcjDq8Ws+GmXVd4guWeAoefn3lEXj0IUfh
WL8LLyxXw7FpcRE7tOPMmTG0OVdmyc842p+Va4udGeS8tpoGgVb2ILHnIMjGPMn0OXIPrQB3
2jTE+JVaRS9hb6YY/KUkclwre+dqiux8PSW2q+HLO5guzfWzFnikYktt3nCEk5OAMc+grjtB
1ptR0u+vrW3WR4lKQrnHMecgnHGXLH8QKn8IXEMekRTQxfZFuR5zW5Gzy5WDFhg9BkmgDpPC
Optq1tNeSzJJsmkgMDKB5G0lQp9DgZz71p7huSbaI8lV9RnJP49veuP+HWsRajBMfKWC7mun
S5RuxDEAgehUA5rp5tYCsLcRhT8zMR0U8Y6fSgCbU5Q1uMEqZAQM+g6/1614j8bN8Xh8YBZD
KgbHAOea9V1bVFEfnO53sAQO7Z4I5ryD426ss+gAEBv3qjfwvIz/APWoA8XkdQq4cEZBA6Zr
j9Rn+3arOT8yI21foK3tR1FFt5mUbGC/KM9K5fTy7NIeucZNAFizRQ7FyDg8H0rctoTJgqAB
0AFY8WBI+Vydx46Vu6fIQo6bcgEjrQBXvYWF5Esa72KhQq85Pt61718ItDu9E0JRdwtG8shk
KbuQp6ceteZeH9ei0K6a4k0xbtiAqz78SIO+O1ek6V8SNKFmZP34uGUKLUxFnlJOAqgdSTx2
oA9o0GOKdkhVY0+b5ST+X8q19S1S18K2c1/fNFBbQqSbiU7R7/U9sCvnrW9c1nS3TUtT1W50
LVCgGl6BpRD3MjHHzSgdP92prb4x6hIYLLxt4Y0/xBFCcMt7EYLlD6rIuNp98UAd8viHxD8S
L+XydSu/D/hqYAGMELPcL6g8mMEdgc1L4wh8AeGfDkOmz6eLi88s/Y7S2UtcSsf4t3Xr1Y8V
RsNT8HeI4I10DxJceDdTdcra68hntg2f4JlwQP8AfFSJ8OdX8FWd7rV5bPr6uvmS6zpsgvVk
HYgpnaOeBgUAeIX9jd2uz7XaPZTk5AcZGD6HuRWRr9nb6v5F3Kvk6tbOrmboLhBjg/7Q9e9e
gapNrHxCgCRxjSdLSQsglUebIw6Fh/CPauA1IPpV3Jb3Wwzp/FnO4ewoA3LjUDcOgBEaMRyD
2zivXNVOk65pKeH7PUY/BOo27YkvNOVWju1PTzjzNGevIJXnpXjvhXwP4i8b28lxoulT3EEB
3PcYxECBnG48E+wya61/COtS63c6xbQ2lxZz3YkuJzO3n2yDapDRcEZ9TkfSgDlb/wCG2p/D
34gabJdK81ncyqYL5XE0cvK9JFypPOfX1Ar6O1i/AL/PklQCq4ycj+fSvPfDf2+607Vb6IIN
Jgumtp7cHllRwocg8E557Yz1rqbi6TU0Qs6qeoI78DjNAHQeHrxIfD+ntsC4txnHGSxJyfx5
qG7uDPkSARrk8DOQO39K+c/jL4y1nTW0jSLC9mtIo7XfK0LlTIdxHUem0074MfE2+fVV0fV5
Zb4XHywTO3zBv7pJ6g0AfSfgbxVN4f1y2t1YtJDN9osjJ0L4IePr0dcjHrg15hq1xA/iXWZ7
cztFcXsrrLcQGBvvnPy84weOprf1ETRTNIhCSRkOkg6huq4/So/FFsusQ6f4gQ6hczXeLYWc
Kl4YJRkyEqSCm7huM5oAxra1Ek8hCNIDkjPVh/hzXReDfGuv/DPxDLf+H9TfTZW/1qhd0cy5
+7Ih4YHpgisjT9rgbSVbpgrnAxz71YvoFivo2IUjbwMYIOP8aAPWf+E+8C/ECWI6xYnwV4si
mWZLqzJ/su8kDbv3qYJgDHqy5AzWD4m1zwx8JzYx+K/FVlqxiDE6D4VvBdXBBO5CZigSIEEZ
ByfSuDubFblUDfvECg7TgkGvA/FVuE8V6jlMKJiCv4d6APN7Z2jRmJ5Y4Br27xn4ojHgDw/D
PdStPHp8UVvbqBtRVADMx7ZwQAPXJ9/LrnwTdHxjfaFZzJcLayOHu3+SNIl6yP8A3QByfyrf
+IPie3vtP0/QdPjEsdswD3Tj55m2hRtB5VcDoTznJx0ABzKG4ttPjv5LYr5jOIJnzzjGSvPO
CcZqPV7qS6gtAJCxMaAjPfHerfj4JpmsxaSiqp0yBLV8SGQ+ZjMgLdOHLDjjjv1rnhOZpIQ5
O1FAHtQBf1m7aaZI2OBGoXJ9qdbeH9UvrJr23spJLQJI5lUfLtTbvOfbcv5itbwNouma1qYk
1GWWNIJ4nlzAXhWHdhjIQcgHgZxxnrXtej+Gbfw1Hq+lLo7ahbXGlzS6zpLzKsljcpEZYygU
lhGxRQTyCpwSD0APH/B9xqPhSa/Fza3Nml1bFAJUKBjw3cc8HP4isLXrmeS4CSI0WfmAcEZz
XvFprDeNPDqxSz6d4YuI7xbS5W+08q8LvCwleILkHKhVO4DaNuT3rznxN4X/AOEl1pnsJHtL
HTI47O7bUJlYWvlrtLnZnKZUEkD7zhRmgBPh1qlxpGk2VyGjNsNZihlRztP7xCAQemMBq9J8
QeINLurjSbeKRIJ5IZZr24I3EGO4JyB6hY2x9RxzXkNm0T/D7UlWTc0OpwtHtB+ZdrAsPTtW
K9/qNzHJdxiSS2jWZN47KSNxP4uv50Ae+/D74lpqOmSWsR+xWtvKq3MxO0HzZCWIb127vwUn
tXUDxGYtR1e5t5Uaz2xQW69j8rHj2y2Pwr5+sFe2+HdvNHE7LEZ72ZGPyuWKwRnHXAJPXjmu
38Jaq99qGh6aBvaW7jt2DPgeZ8gYBTxgB2yfoTQB6V4M8YSapdg20McU0ymS4DMVKBXMagfg
O/ue9dVFrKi5xOpbOe/B49fwrx9PiDo2n3d7eWYSF2eZ1GRtWN5WcgEemAK67wx4rXX9Dhu3
jeFH2/eHHQc9c9/5UAdI2oi9lIEmUIBy3uf0rzj4yzrJ4bUKch5xgr34PX0rqdIvUwwYgKMc
DoASQcVxXxonhXQ7eOPAdpgxwOMbT/jQB4neQSXaeSDl3IC5q3pfhSdZSH2gYxkGorWbGpWo
ydpkHJ5rvbNkdANvYDCj/PNAHMSeEHRlaKXJP8LDv9RUqade2nyyxsVx99BkAe9d9p1h9rRQ
MjIxgjOR710Wj+GTPNGZFLKT02kAjp0oA8vjaFyM5YgYcdMEVctruTTpo7mzd4ZFOVdCVYH2
xXsM3wpsr6Aia0DO5GHj4fJx0P8AjXN6j8EtSh8yTTZPOUHi3uF2n/vrofyoAp+H9UaW2mk8
OabKmsyJu1HxFrEqusOe6nt3wuPrmoR4ai1mO6udGa61YW5Mt/rl/N5UMjY6R568+mAB1Ncy
+i6j4Y1YnWdFmubJGBlt5C6wygdAWX8DjNdlqmrR6mLC612a3vLWQj+zPCOiSeYi4A2iXHU9
Mg8fyoA5UXEfkpIQWj/hOc5z0+tbXhXxfrHhW7S50fVbjTJ8gtJE5X6ZHQ/Qg10138HPEnii
wbWTb6ZpdzON0ek2w2CJOwyBgt1zXAa74a1nw1Mlte6fcQzMQqqIywdu20jrnjpQB714A8d2
Xxw1NvDniy0ht9au0MNp4jsYxDNHLg7RIowrg+4rxbx74Y0rwneapocpN/rsVxJCZE+aWSRG
Klix6Lxnmuo8PsfgHa2/jTxUqRa2wM2k6AxxM7kECWVf4FGc885Fea6Z4/GqfbdTNuLnxDqV
zLcTlBwWdieT2HNAFDw5438WfCXUPN0+7ms92C9q+TFIPcdPxFe/+Fviv4Z+KsP2TVU/sDxG
6BVkjIHnE+h/i+h5968MvtDfWbOa51S4f7auWWGPhE7498+tVrvTreW0jY8FRu39NvFAH0fr
Gm3HhLw/Pp0lo1vBOrql3aDMcxPXzVJ4Y/3gR9DXMw6svmeSoKhzuDHIx+OfSuA8H/G3XfDM
KWF9L/bujDgo5DSIMdm7j2Nejxto3jm1bUPDV2lpPsO+0Y43Z6jB5U/pQB5N8UPD2oXWq/2k
kZkswo+ZedmeSCOwyT+dcv4YiaDXFkCnMIMinscHI/WvZtT1OewZLa8tmglBPyykgfUeork7
qzln12O/+Q4hMKIqgYHPJ9aAPcAI76O1nhj3pJGHVAc9QP6GobZXtprrSTdta2+oAxi5SQr5
EuPkdSD8uCcfQ15n4W8aSeG7wW91C8mnsRu5yYefvL7eor07XLO1ltFljcyI6ZSQHqMA5AoA
5aG2nsZvs5tJbOGGb7PE1zKHeRl4Y5HvkjPOCK0dSYhhIZVMykIAMHGPWs7WNPfVRa61ZW0t
/q8YSylCS+WFOfllYHjBHBxjkCoEvhLAHZ2DZBYgghc+460Ab0V0RI4ePB27cgYP+f8AGvn7
xc7SeK9SCjB85jwP6V7kt60kbKAWBziQ9DXiXiiVF8X6kQW+WY/d/WgDpdMhkvLD46xeQYtc
SRJ2gC4YW6XhM6gegPlkj0HtXlXhmOy1Xxbbi+ge4tIlkma3jJBm2IzBMjkZIAJ7DNew2+vx
aP8AtcrdxpHdaZqV8lrcIp+S7t51EUpz/tBmb61zGgQaf4R+Ivj17Cz+0W+kWuoQ2txnKw7m
MMchzwThyB7mgDzDXtZuPE3iG81S8EUVxdSGQrGu1Ez0AHYAYApYrR9Ru7eAsBJK6IrgZAHT
Jxz706zmtYZXEirMwyN8n5dPyqJr1tJu4J7B2hkBDxSxsQ6MMcg9jkZoA+kPD3g2x1m60/w3
q+qaDYW9zDBZme7uIIrpGQq8TrjDNHJgKVcb1Le1c7oba14p8cX0N9fXBtbjV5rCWGSMqtkJ
vNiVy+DiMbmBA4Hp0rB8TeKE8N+FdDVNDtYfEkaRubzVLMTTvEYwwYbh5eNx4yu4YOSa7HTN
Uh+IHhzUvic+oGHUdBhb+1tEUFY57uUFYbmNRhQrMNzrxgpxwaAL+tWdjBHfX1hEb7S7e4ut
H/s+3imka8uCFWWRXUqWD7kUFlyuBhTih/DVxoyalZWNzpkVhZ2cMElle3dpJfXRdlI8/dkJ
HE7gFcZOBxnkVrDXPEGp/CPwVBqr3Gmx3M2qltdmgcyLbokbqmQMspfIwOW6ZxXEarYWWo67
qD6RHZ6Qv2Uz3HnncXt5U3mQxjhAuFIUZZdw64oAwYri20LWV0a2n80f2sVMs8YhV1K7ASOy
kk9+h6CrMvh+fTLex8M3Yijm1CzuGjAb5kuhMR5b++63CfiDXF6gt+Nc0+bVZWklnWCRZWYM
TGQAp/75A6+lbHi3xTLe6rYzO5FzZXlw5I6gmcyDH4k0AQwaq9jpkf8AyxR7SWy25I8w5Utk
egJ/Me1dHpOrx28mnXgkSKSKHUrwEHhC6eWgz3OVz+IrzzUtTbUmLt8rNLJLxwMuQTgfhQrX
N1bhIQWSFCCB7kk/yP5UAWtUnNxbae6yl9lvtdMf6v5mx+fX8a7fwJ4su5bqKIBYLfy/LcAY
BI6YH5VwfhnRbjxHrlrp1vHJLLOwVUiUszH0AAzmvfbXwx4V+Ddq0viuZtc1oYa28PWzgEHr
m5cE7O2UGTQA9tVD2cNqHeWaeJ2McPDgAjaMjIXPJJPpx1Ncl8R1htdPjWPZG7zFnhjJ2xkP
INuT3wAD9OgqWPxzN401+6ur6G3sozC8cGnabbrEiIEO1QQM8Y5JPIB69Kp/E6dXsYIhJAvl
sALeDkRfvJuC3c9+1AHCWkgl1S2AHy+YvTtzXqukacrRjBHzYOev6V5h4e0u5vtUgaGJikcg
LNnAAzXs2gWRhRE2cquQpB4oA6HRdPjeBJEbYMYIPGePaut0nR8KjFhhSNpwR3qjo1k7vtWI
q6sfmAHPrgGu30zS/l4IVl6SNztPbOOhoAu2sEkkTBcByB/rOckemO9a1lpw/dTv90Z3fPnn
tj/JpbfSH2hZXJBQ7cfdz9c+361z/ifxT/wj9vPDbiN5YLaW9ky6r+7UDcFBPztyOB2yegoA
6Wd7a3EZVVYORvGAQRjv/wDXH5VT0Dwj4X0++kvLfR4Ib25GWmSID3/DPfFcP8LfirZ+PfDt
9qUts1ncwS+Wyq+5DgZyOPQ16I901/oM2q3eoxeGfC9sS11rF3/H0+WFTzIxHGBx/KgB8ck2
p6rFpunW5vLtwQI052DuzN0UDuTgV458Wvjrovw21Kaz0SaDxN4uiyp1IYaz09/7sQ/jYdNx
/wDrVw3xk/aeOr6fd+FfAcM2h+GZCUur6VgbzU8E8yMPuoeyDj19K+epGDDtn1NAFnxT4l1P
xbq9zqmrXk2oahO26SeZtxPt7D2rp/AV/Z2GkPJOURtxyx6nB4GO9cLMwIJH6V03gyGA2zTM
FaXeRz2HH/16AOp1HULzWLSZlVrWzILMp4d++PYfrWF4hvQdDkVAQXYKTnr3q9ea0htJ7e3Q
zybeWT7gHua5bUZhJp4wcYYcUAJ4ZuWt7rafmjlypX0OOtb0esx6dq6GxvJLG8UgB4+mfc1z
+hZ3RuOdsmTx06VUmzPqc3I5djQB7/o3xcgurRdL8W2KTMAQt2q4HI65/hPTpVTU77TYtRFt
p18l2Cvm7UOSg9z36+tcd4ft/wC0dHiFwDLwUJJzn61o6foFtpd79ot5djsMZGSMUAbmqMjN
AxAkLjBGAMfWu5+H2sm60q40ydw8lsQI2Zvm2EjHHtgj8q4H7BdXbpDbI1zcSnasUcZZyewU
Dqc12I+HGp/Da0/4SDxPqdhob3arHb6VdT5vZwWH/LJclQP9rFAHSIItP1ZoLqPz9PuI2t7m
MjO6Jhyce3UVnazo82gbkuRYWVssqwWtvBcAyXCKgImKHkKy88DAPFTi8a/jwsocumRuJq5e
W17q/hX/AEaLT7jW9KiMKteR7v8ARXbkg54KE5H19qAMS0vlWBBvVlAJAxxjHA/+tXiXiRml
8SamS+1zdNhfbNeo29xKsk8JmhlbcVLW0odCQccMuQfwryLWwP8AhIL7gp/pDEEt93npQBTu
fEsv9t+F79JiJLOOCNnHJBib1+n6VPN4hEH/AAmiWZCWt+UQhvvMA5Yfy/WuXFjOyQmMF3b5
hGDk/Wq8CTztLEgJYncw9cZ4oAabTdAkpk+dzgKK17PwyiXNo2q3EtrYO2XniiMhROuQOOua
Z4eAvtbt1OSIuQpGVwOua6HxR4hihtlgY7TJuAjT5vkzgDqOPrnNAHr2i2Xhyx8NmwXw/DrV
neLZm2F958siPISn2ksGQIpkBUIoGRyScAHpPgfq2sjwR8WrDw54e0YeIV0u3miOhw/auBMQ
UKFnUsOoIBPXmvAvhZqOn6B4ts9Y1+6uZdD04rL9lif55m2koi54GCeT2rrfDX7TE/w4lms/
A+iW+jaNMdt2jsZbi+j5GJpDyeGPAwBngUAamnt4itLPVp/iH4zbQtSuLIwaVa6lcSvLBIXQ
l/KjyYQFBAyAeeBUFi+laSTreu3Fn4jv7aNIJRDDcRvcW0wZWuJQwQygLhQFx1BJNctqPhfw
brXhu98WwarrlnareR2slhLZrcSJJIrsMTGRQygI3UA9PrXSa3qjw+D9G1zRdfe5062057CG
2vrRkuUkO6JiXTcBkOxXL4+THUUAcH498TaDrWmWctnpdrbauFSCV7YyqqiL5UZUYlQGQLwO
QR71ydhfq+rNLcr5qSli4xknP9c1e1u83XT3N1PJcXtwcyuwGdw4z7VnaZpd3repLaadBJd3
MxAVI1yc/wBBQA/UrW1GoP8AZ32RKAWBBOD3ArrPA3gTV/F7tcRSw6LpEDb59VvD5cMf0OPm
PoBWxaeE/Dvw8Im8Ssuv60eV0q2k/cQsD/y2ccn/AHRWX4n8ban4vlT7ZMsNpDxb2NugSCJe
wVR/M80AdSnjzTfh/a3Gm+BUKXUmY7nxHcRgXMw7+SP+WS9fc57V53dXMtzPJJNI8krnc0jn
JZic5JPNRswjZhuIyPzq5pmi3mtTlYYmK95MHaKAOu+D1s2parf2wia58yE/uo1AYnB25f8A
gXPBIx1x7V6/dfAqHxPBslR7aFZ2kSOFsoiszttOfmyN/JOOnSs/4EeDv+Ea1h5XXzjIoErH
PY8Ee45r6HVoNSVVzIyqOCGIBHJ5P50AeQp8GbfSLFfs88YjA/gHHHb3rS0vwbDZzBWWN9ww
Cxwf8/SvRNRt4mjykpExIJcOSB/n/IrBEB27Chi81iXk3DIHrngigCvbaW8MeCYlQDKsvJ6d
PerFs4Nwrx+WwjILc428+h9ePyq7DZRqoKBgiDo7EA9Ohqnp9xFb37iIcv8AP9ev60AbNxdX
AfdIWjKpjBwAPTj6V478VvE0ei+F9W1SOG6OpSXB01ZYpQCkTxAsF4PUkg+2B3rvlfWPEN9c
WWj25neIHz7i5OIIlwPnkf8AhGOfU44rwD4v+LPD+leVpOj6rLr+q28vmXN9DtWy80EZK5G6
TkcEkACgDG+GPxGT4auRrekSajpsqmeHTzMEDS/wl++w9x3xWJ8UPjB4k+Leppd65dgW0IK2
mn267Le2T+6iDpwBz1rjLq6nvbqWeeR5ZpDlnfqTUJkxxyv6UARuSgX19DUMsmCe9OkxkhuA
KrPz7UAbUuhRz6CL23ZmmQ4kQ4P5UeFbeGcyrMdwXkKWwPrTvD2piynCStmCVQrD096Zf2EF
hqBYk/ZZOQAcY9qANxdXtrWNo4UMrAkeXHyP8KwNVMyI7GIRxOcgA5xVm31BdnlWsIUHjcww
B/jVC6trme4CzTDBPBJ4oAXSpTFsC/xvg/pTbVgupse5ZgP1p9rbtaunmqWYtwVONpz1+lQw
SYvyxHILHr9aAPRvC+5bNbcKQ7SEKiclmyMY9c17FJ8KbfwRpFnrfxE1MeGdPnXzINOQeZf3
QHJVIx93qOW6Z6V4b4JvANQ0rBwy3aNnGTjcK+jpPigk9nJofjLTY/FPhojH2e4YLPb8cGB+
qN+lAHnniX9o620O1ax+HOgx+F7ZlMbapcnz9RmU995yI/oteMXWp3Osaqt3f3U11cyyB3nn
cuxOepJr3DxX+zRB4mtptd+F+qHxBpQG+40a4wNTsR3DRj/WAc8r+VYvgv4X2zuyXNuZpkbY
xlBBBHUYOMH2oA6zwterLpsLOcOBhWU+3r+FW9W1+80Cwa/tvLM8EUh2SqGXG0ghl6EH0rp9
O+DV+1mG0yRYcLuaOTO3HTbz0zXD/EjT9S8P+H9QtNR0+WxuGhfHmDrx1U9/woAzbLS9Sfwx
p+sNplroWnrDGqEThZLtjzuCnHfGAo6cn1ryHXBjxBernGJ2GfXmu40DxNounafaSrZ3fi7x
B9mEardFhb2vy4AHc444GOnWs22+H1/q+oSXd0qxvLJveJAQFyenrigDgtVsoYVjuIZJYrYt
5fl/eKnbu456VtaaltBp8scUGDJFuMpb5ux/znNFFAFDwxYsbjUJkCfLHsGeo3cZH51QeL+3
r67lkAjwNqAc7cDI/QEfjRRQAa1pEsMEcgdfLESkjnPAUf8As1Ure0Vo85IOPWiigD1O38Wy
3vgm/CXM11cR29rczwXsEbWxSPemxU9SSGL9T39a841PWptSsdPtFjS2Wzib/VEgSEuz7iM4
yNxHHFFFAHQ/Dv4Z3HxGvZppb5be3h3PMxBaRsDJ2jp+Zra1Hxunh63k0TwrbHR7QgwzXhx9
quOx3MPuj2FFFAHHGJi+d2SASc1E0mSAB7ZNFFAHUeEfB665Ks88gMXXZk5New+HfD9vYW0C
oiLGHAGBkjNFFAHomiWn2coY8IrsCcdc5rXuNeaMfKrfIcE7j3P1oooAn8MJceLLTUtUmvZN
P0vSZD9oFuoedxtJ2xgkKOnUn8O9aXhrQF8V+D/7e0C8leyCtKbfV0VZQBnPzpuB/L8aKKAO
etPG0E1tOXjnMkIYMeMHGenPtU11Yra+Db/xZqk8sehwKJPs1hzcy8cAlsKvJ5IyaKKAPmr4
h/HXX/GWmS6PZONE8MM3GmWhx5p/vSt1cnrycV5cRhBnHA4AFFFAEMnOQBjHFE8ZQI+eTxRR
QBWlQjLZ6VXdPm5PNFFAEsK/KM1uWTDUbTyJACQMbiPbiiigDPjmaG6MKhS4bG5ulX0tg6rI
7F227sEYA/CiigBdQzAY1b5mbBU+lZdnEZL7bwSdw59eaKKAOp8MQk6jYq2NguVBx1PzDvXq
+sgy7TIxZG42/hRRQBn2OoXXhy6j1TTrueyuoW/dzwPtkU59a96+HnxO0/4weJrDw/4n0vyP
FE58u28RaaqqZSBx9oiOA/8AvDmiigD0HUVvPAmvt4f1F0ubmLnzrZjsZM8cEAg+3P1rV1DT
NM8deGJbPWrNbyzZipV/vDOfunqOnrRRQB5bqfwK8O2FuW0Yy2SbmVUcAjPasDStCgtfDv8A
aZHmSZVDG3OMuygg9+UbsO1FFAH/2Q==</binary>
 <binary id="i_009.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/4QBaRXhpZgAASUkqAAgAAAABAGmHBAABAAAAGgAAAAAA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</binary>
 <binary id="i_010.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QCKRXhpZgAASUkqAAgAAAACAGmHBAABAAAAJgAAACWI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</binary>
 <binary id="i_011.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAWgBaAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_012.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAPQA9AAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_013.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
 <binary id="i_014.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM
DAsKCwsNDhIQDQ4RDgsLEBYQERMUFRUVDA8XGBYUGBIUFRT/2wBDAQMEBAUEBQkFBQkUDQsN
FBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBQUFBT/wAAR
CACuAUADASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD9NfGPjbQvh/oj6v4i1S30jTUdYzc3LbV3
McKPqTWxDNHcQpLE6yROoZXU5DA9CDXnXx2+F938UfDGn2+mz28Gq6ZfLfWv2zd5Dt5ckTB9
oJxslYjHcCt74XeGNR8FeBdI8PajcW922lW8djBcW+795DGiojPu/jIXJxxnpQB1VFFFABRR
RQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXGfEz4veGPhFBoU/ii+NhDrWpxaRaOELA3EgYqGx91
flOWPArs6+ePjvffCb4q+MPDPgnxD4wtbjVvNuraPQNPIuZpJLi2eANIEDGLYHZgzYAIFAHa
eEf2lfBHjnxnJ4Z0e7ubrUY9UvdHZvs5EX2i1jSSYBu42yDB7kH0r1OvmPwb8Cvhh8Cfiz4Z
2+N003Wo7XdYaHqF3Cj3eLVLWSbDYZ2YIGYjq2a+mwQwBByD0IoAWiiigAooooAKKKKACiii
gAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiuF+Ivxz8A
/CaFG8V+K9M0eWT/AFVpLOGuZj6Rwrl3P+6poA7qvD/ix8UfGOpfEm0+GHwyTTofEpsRqmr6
5q0bS22k2jMyRkRKwMkzsrbVJAAUk1n/APDQHj34iwzR/DL4W6mYmyIde8bE6TYkZxvWE5uH
HfGxc4615d4Q1jxP+zF+0Lrvib4265pU+mfEKytYl8SabaSW2m6Zd229UtJGctsVkfcruQCw
bpQBtX3xR+KHwd0G68fXfjLTPjF8ONLuJbfxBHZ6QLDUtO8qQpNJCEbbKImB3IwBwDgmuyg+
NPxU+LEMR+HHw4bw5pFwivH4l8eSfZ1KMM7o7KMmV+CCNxQGvNPGPjnQ/DvwY8XfDDw14n0f
x9488eahqg0nT/DkwuSiX8zv5s+1mEaRJKxZ2IBC8da+u/Cmi/8ACNeFtH0jzTN9gs4bXzG6
vsQLn8cUAeLj9mbX/GtxHP8AE34p+IfFNsBltE0YjRtOYnqrLAfNkX2aQ+9eqeA/hZ4Q+F+n
fYPCfhvTdAtf4lsbZYy59WYDLH3JJrqaKAOV8ffCrwd8U9PFl4u8M6X4itlBCLqNqkpjz/cY
jKn3BFeUj9k1vB12bv4Y/ETxR4BIBxpb3R1TS+nT7Pc7to4/gZa+gKKAPnePxv8AtAfDJQfF
HgrRvidpUed2oeDLk2l+AP4jaXBCsfZJPwrc8F/thfDXxVqSaNqeqT+B/EzYB0HxfbnTLvOc
fKJMK4z3RmFe2VynxD+F3hT4p6HcaZ4p8PaZr1vJGyKuoWqTbMjqpYEqfcUAeIeKP2ivHHi6
81e6+G1l4U0vwXo129hdeMfG1+8Fpd3CNteO2SPllVsqZGIBYEDOK6f4NfH/AFzX/F48BfEf
w3b+E/G8lmdRsX0+7F1p2sWoOGltZeuVypZGGQGB5FeF/DnSP+Ep/ZUsvhPoWkWM3xH8Dah9
hu9EuNQ+wy2ckczgXgBB3q8b713Ao+/nIyKv/E7xLd+G/iZ8D9C+Hvg+58cax8ONNmudc0fS
7+F7jT7Z7RLZIXmYhWkJO4IcFhHkACgD7YorwTw1+2t8OL/UodI8Uzan8NNekO0ab41sX00s
c4+WV/3Tf8Bc17nYaha6pax3Vlcw3dtINyTQSB0YeoI4NAFiiiigAooooAKKKKACiiigAooo
oAKKKKACiiigBskixIWdgijqzHAFOrzP9pTwvqfjL4H+K9H0awbU9WubdBa2sZUM8gkRhgsQ
ARjPJ7V3ukX1zfJcm50+TT/KnaKISOrGVBjEg2k4B54PPFAF+iiigAooooAKKKD0oAazqoyW
AGccmvJvi18S/iFoHiOy8PeAfh2via4ubfz5dc1TUks9MsssVCyEBpHbjO1V6Ec18v8Air9n
P42atc69eWtxcDSdR16fxe2lPeqJhqFvfMLSBDv2iKW38pyM4DRDPXFVJ/g98X9G8LXGkR+D
NT1abX9L0eB7hL63YWElpqs00qS75QcNDIpBXdnpxigD31PgP8VPiSWPxO+KstnpcvL+HfAd
udNhP+y92xadx/ulM133wy/Zt+G3whZpvDHhSytb9zl9SuQbm8c/7U8paQ/99V6Un3RxjjpS
0AFVNV0mx1zT57HUbOC/sp12S29zEskbr6MpBBFW6KAOZ8I/DHwh4Bknfw14X0fQHnAEr6bY
xQM4HQEoozXTUUUAFFFFABRRRQAUUUUAeZ/FD9mz4cfGK/h1DxT4Yt7zVYl2JqdtJJa3ar/d
86Jlcj2JxXQfDj4U+EvhHoh0nwhoVpodk7eZItuvzzP/AHpHOWdvdiTXWUUAZfiLwto3i/TZ
NO1zSrLWLCQYe2vrdJo2+qsCK8Pvf2KPBukXr6h8PdY8RfCvUCxk/wCKX1Fo7RmPdrWTfCR7
BRX0JRQB83jV/wBoz4Rs7alpeh/GnQlICy6QRpGroo7mJyYZT7Ky10Hgf9r7wR4r8QWvhvVL
TXvBfiy4dY10PxHpM1vMWY7QFcK0bAk9QxFe4Gvhr41H45eIPiD8SrLwZe6nFoetyto9q6My
SaMLWzhn+1W4xnE7GaHK/wAW09aAPuXNFfGP7J158RdX+M97feKYvElvpklrqUv2bVDMIoXk
lsmiUq5wpx520egbHGa+zqACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAK5n4i/
Erwz8JvCl34k8W6vb6Jo1qBvubhsZY9EUDlmPZVBJ7Cumr50+I2mWnjD9sv4c6N4hRLjR9K8
OX+uaXZzjMU2orPDEZMHgvHExI643k0AeVfEn9sLQPjR48+F3gjw1feIfBmk6p4hhu9Q1/Wd
Pn0uK4gg/ex20MkgXeZ5AiY9MjnNfcA6V8d+GpY/jPafHXw5448X6d4u8JadDLE6ttU2M6vc
N50S4BhWNBCoJJy8Lspxyfb/ANlbxFqvi39nH4c6vrkks2q3eiW0k80/35TsAEje7ABvxoA9
VooooAKKKKACiiigAooooAKKK4/x18YfA3wygeXxX4t0bw+qruK6hexxOR7KTk/gKAOwrzL4
uftCeFvg7e6XpWoJqOteJNV3HT/D2g2jXl/chfvMI1+6g7uxA968+f8Abg8M+Ibh7X4feDfG
nxJuAdol0XRZIrTPbNxP5aAe4JrB/Zu1C/8AEvxd+NXiDxxoLeFPiG7WkcGlTXSXM1lo4tgY
PLkT5SGl85m28bxg9KAO9+Hf7Wvhjxr4yg8JaxofiP4feJ7oMbLTvF2n/Yze46iCQMySMBzt
DZx2r0Lxv8W/BPw1tTc+K/FmjeHoux1G9jhJ9gGOT+FfJ3x1tF+IX7Avg+58V3V+fGlw+mf2
XeSlob/+03nVF2kYcMQz5xg4ya94+H/7H3wg+Hc8N9pvgbTbnV1O86pqqm+u2c9WMsxZs556
0Ac7/wANseGPEcxt/h94T8Y/EmYkhJ9D0aSOzb3+0z+XHj3BNKniH9pPx1Jix8L+DvhnYOQR
Nrd7Jq14F/65Q7Iwfq5r6EihSCNY40VEUYVVGAB7Cn0AfPUn7L3ivxY4fxz8bvGesRuP3tho
LRaLat7YgXzMf8DzXW/CP9lv4a/BDVJ9V8KaAbfWZ4zFNql7dzXd1IpIJBkldjzgZxjpXrFF
AHz18VPgh4m8J+N9R+K3whuY4PGN0iDW/D2oSMbHxBFGMKhJP7iYAYWReOcMCDWVY/t6eEdT
sbXTrHwz4n1P4jPI1vc+ArPTy2p2cqgb/N3EIkXIxKWCkHI9K+mq+aPD1nYzfGf9ou3vZbu0
8U3VjZi2l09Ab3+zPsOI3th1ZhMZ+n8YUUAdN4I/aq0/W/GOneFPF3g3xL8Nde1PI06PxJbx
rb3rgZMcU8bshkxk7CQTjgV7jXwL4202TR/2EvEUmtjWbTxBNrkM+gWWswSW15Z35nhFtHCJ
PmLbgXJX5SXk2/LX3lp/nfYLb7R/r/KXzP8AewM/rQBYooooAKKKKACiiigAooooAKK4j4yf
FC3+D3gK88TXOnXOqpBJHEttbEKSzsFBZzwignJY8AVu+CvFEHjfwdofiK2gltrbVrKG+jhn
GJEWRA4Vh6gGgDaooooAKKK4v40fEGX4V/CzxL4rt7A6rd6ZaNLbWCnBuZiQsUee252UfjQB
2lfMP7emnG78C+En8Pz3Nh8T5fEFrY+EtQsJfLnt7mVsSk/3ofJVzIpBBCjNcfof/BRaz8V6
9p2n6T4X/dXGn6e8txd3LIsd/PeW9vPaghDuMAuAWP8AeG3ArM8UftBWniHxd8IvHl94PS88
Qf2W97ZwnVZRBZC51ODTtwi24ZykzNuIBGNvuADv5v2aviz8R7ePQ/ij8V7DVPB3mqb3TPDe
iDT5tWiXB8q5m3sQjEfMqAZBIzX03YWFtpdjb2dnBHbWlvGsUMMS7UjRRhVAHQAADFeG/CX9
pK++JfiLwXpcmhwWP9v6VquqyslyWaBLW8S2jABUEl9+45xt6c17zQAUUUUAFFFFABWd4i8Q
6d4T0K/1rV7uOw0uwge5ubqU4SKNRlmPsAK+d/2qP2ifFfwU8beGZPD+mtrPh/T7VtR8TafD
AJLiW3mmS2tvKP8ACwlZmPIBCmvDfB/7V/xav9c0vw74rvtJivxq0Ol6taxWUciZbVZreRBx
2iVU/I9TQB7zP+3b4L1qaO28BeGvGXxKu5BlR4e0KYQr6FpphGgB45yeDmrH/CZ/tH+O2VdG
8A+F/hzZOM/avFGqNqF0o/64WwC59jJ2qh+zL8fNS+Jup+DtGbVdM1Pd4PbVtXFmkayQ3Rul
ijUqnEfyhwUwMEV9M0AfPEv7MXi/xtO0vxD+NHirVreQfNpPhnZolmPb91mUj6yV1vg79k74
R+Bbr7XpvgPSZdQ4zqGoxG9umI7mWYu2fxr1qigBscSQqFjRUUdAowK8r+Lv7P8AY/EzWrDx
Lpev6r4I8badCba18RaG6iUwk7jDNG4KTR552sODnBGa9WooA8L8E/syXFv4ysPFvxF8dat8
Ttd0x2k0tNSghtrHT3PHmxW0ShfNxxvbJGTjFe6UUUAFFFFABRRRQAV5h8YP2ftB+Lt1p+rP
f6r4Y8V6arJY+JPD90ba+gRjlo92CHjJHKOCPpXp9FAHzVd/sN+H/GttMvxM8aeLfibMEK2T
axfiCPT37TQRwKirKMDDkE/nWZ4Z+KHjD9lnWLPwn8Yb8674CnkFronxHYcxk8R2+pAD5HPQ
TfdbHODX1RXwr8Q/27rDU7rxP4H13wBa6xG3iWPSEtb477a50Zrn7NLfyjBACzKUA7sy9KAP
ueKVJ4kkjdZI3AZWU5BB6EGn18CQ/wDBQTxDo+gWa2/hbQ7e3S0863RJJdggSLVGVcdiF0+E
Yz/G3oK+3/A2t3PiXwVoGr3kcMV3f6fb3U0duSY1d41YhSecAnjNAG5RRRQAUUUUAFFFFAHG
fGL4Y2/xj+HOr+D7zVb/AEa01NUjmu9NZFmCB1YqNysMNt2kEcgkVteFPDsnhjSkspNTu9V2
hAJbvZlQsaphQqgAHbux6sa2ScDNZek+JtM127vbewvIruWzKCYRNuClhlefcUAalFFFABWZ
4j8NaZ4u0p9M1izjv7B5I5WglztLRusiHj0ZVP4Vp1U1jUF0nSb2+Zdy20DzFR3CqT/SgDyr
xt8H/g7oPka74h0fRdIGnyzX0c80wtlWRp47mR8bgCxlhjc+61wX7PXwL+GnxG+Huk/EOTwF
baLe+JIlvltY76eWOKD7X9qgCBmwgLJFKVUAAnGK8T13wnaa/wDBvRvjX8QvAdr8VPE3i7fe
NbavLJJZaPZSRs9taW0IyFZx5cYYKWMkmTXt/wAIvCn/AAz18cNN8A6C91B8PfFmi3Gr6doV
1KZf7FvLdoRNFEzEsInWcHaSQGU460Aep+Cf2ePh/wDDrxpe+K/D2gJp2uXccsLzrPKyrHLI
JZESNmKIrONxCgc16PRRQAUUUUAFI7rGjMzBVUZJJwAKWvBP2k7S88feMPhz8MPt8uneH/E9
zd3OuNbzGKW6s7WIObVWBBAkZ1DY52hh3oA6Hxf+0h8JfDWk+INUuvGHh7UbjSbcm6s7O9hn
un2klYljUlmYtwF9TVj4G6Prms+CLbxB470jTbXxFq1w+prYRWaK2nRO2+G3ZsZeRAQWc87y
1eC6t8BvBvxE+K2s/CzUvhL4b0fwxZ2Tz2Gs6JZpb39htEJt5/tEZyGkdpwEIVv3BJ3A17T+
yZ4v1nxd8GrRfEOonWda0bUL7QrrUyuDeNaXMkAmPuyopPvmgD0nRvBHh3w5qN5qGk6DpmmX
94Sbm6s7OOKWfJyd7qAW555NbVFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRWV4k8WaJ4O02TUNe1ex0awjB
L3N/cJDGv1ZiBQA/xD4m0jwjpM+qa5qdppGmwDdLd306wxIPdmIArO8HfEfwp8QrVrnwv4k0
rxDAv3pNMvI7gL9dhOK+bPh5J4N/bA+PXjfxJe31l428HeCXtdM0DTiwm083EkIlnvGT7sj5
IjVjkAIcda84+OHg7T5P2d7X9oP4fadYfDD4k+H5HZLjQIkWC6iF0bZ4Zo9oWYEcjcuQeKAP
vm4uYrSJpZ5UhiUZZ5GCqB7k14z42/bD+FvgvUZNKj19vE+upx/ZHhe2fU7nOM4Kwghf+BEV
zdh+xrovja3s7/4q+LPE3xQvjGrtbatfta6ejEAkLaQbEA/3t3vWH8dPAegL4u+FPwT8PWFr
4P8AC3iq5u7rWIdEiFm13Z2cIkNqGj2kCRnUNg5KhuaAK2j/ALV/jr4zatcaL8PvDvhjwpKM
gXnjXxBA90B3IsLVnfI9HdfeqXw4s9O+KviXTfBuleF/Dfi/wx4fhks/F/jZ7E2sF7ded9oN
rYKh+Yi5CyudxQEYyWNZekfs8eDviV478b/DTV/hX4V0bwzpto6WWraDYpBe2L7lFsftSMWa
R42aQqdrLtG4MHBPqP7COpTT/s36JpNzBbxXPhy8vfDzyWkSxxT/AGS5eESgDuwUEnucnvQB
wV/oHwe8O/HfWvhn4t8B+G/DtmNEi1Hw5qd7cNHFfxYuEuY2LMArI1zN8oOdspPpi78Pf2yI
PAsFroHxR8Lw+C9LtitjYeKtAuf7S8OzqvyRr9oTJgO0D5ZPTkiuZ174b6D+0B8Tvi78TPG3
hlfHNt8Op5tA8NeFLmQCBnt4EmnkZejPLI4A3AjCjg8VwdlpvhfQ/hb4W+P/AIF8J2ngsXOs
x6J4o8G2jkadqdnJd/ZGWS2cBUlUlJANgYcgg0AfoTZaxYalpkeo2l7b3OnyJ5qXUMqtEyYz
uDA4Ix3rj9D+Pfw38S+IJdD0rx34d1DV43EbWVvqcLy7j0AUNkn6V8m/GT9lzQtA+O3wx8Ge
EtY1bwl4B8cXN8/iTwpYajLHYXqW8SzhI492I95G1lTGVJ6Yrc8RfDjwn41+Ot78D9a+GXhz
R/AzaPLd6BrWkWIt7yKeEW+5orhPuyI0pyMDG1CS24gAH2lRXjH7IninWvE/wSsF8QX51fU9
Iv77RH1Rut6trcyQJMT3ZljGT3Oa9noAKKKKAAgEEHoap2GkWWljFnbRWw8tYsRKFG1c7Rge
mTWN8SvG0Xw38A+IPFM9lPqMOkWUt69rbY8yRUUkgZ4HA5PYZNN+GHj2z+KPw98O+LdPieCz
1mxivYopGBZA6g7SRwSOnHpQB09FFFABUdxAl1BJDKoeORSjKehBGCK8AvP24Ph3ZX5sW/tB
71fFFx4UeBIkLLcQoWaU/N/qjgAN3LAYq1aftl+BrrwY3iYWurLYJqFtprIYI/MEs9kl4hxv
5URSDPOcgjB60AfPuuJqHw58Yr8CNY8Aa38W9B0KH/hJPDNx4Y1RrS+061aV44obkeZGD5bF
lRtxyuDtyK+gPgt4G8beKPiJc/FH4kaZbeHdRTTjo+g+Gre4Fy2m2bOHleeYcPNIUjzt4AQD
nmsTQfjL8L9E1fxB8W7aPWnu/Ej2mj3XmwgmL7Pp73yKqZ+UeU7E8nL/AJ11D/teeB18Pf20
ItUex/tSbSgVgTcZYrJrx2wX+75Sn3zxigD26ivJNG/aZ8Ka5JYpbQajm91+Hw5FviQf6TJa
LdAn5/uCNuT1yCMd69boAKKK8q8f/tM+A/hj4t1fw54h1KSx1PTdBfxHIhiyslqrMrCM/wAT
5U/J15FAHqtfMf7ZE+q6trfw00T4fyoPi9HrA1HRGdv3NtaqpW7kugMn7O0bFDxksygc1u/8
NufDhtD/ALVjOqywGwOoqq2gy0f2Fb3HLY3eU3TP3gRVDXvjv8KvAnxU8Q+IL3S9RXxSumQW
15qKQ+b/AKKlnNfrGg3/AC4jVyQAMttznggA4228PfGy+8W6nqGl/B7wj4H8a6vGbTUfHv8A
b5u4gmApljtggZ2AVSqsRjAya+kPhF8M9P8AhB8O9G8J6bNNdQ2EREl3cHMtzM7F5ZnP953Z
mP1rndL/AGivDOralbWUVtqKy3HiSTwsjNCu37WluZyxIbhCg4PXPavUqACiiigAoory7Wv2
mvhv4fj8RtfeJIYm8Parb6JqUfluXgu5yoijxty27d1GRw3PBoA9Rorwuf8AbS+FttZy3T6r
eiGNkRmGny9XNyF7f9Oc/wD3yPUV574s8Uap8XvFjz6d8btS8K+BrnVLLRYNJ0DQhFqBu7i1
jnWN7uQMVDJIrbgo25wSCKAPpPxn8SfCnw7sWvPFHiTSvD9sAW8zUbyODIHXG4jP4V49/wAN
haf4xuJLP4XeCvEvxIuuQt7bWTWOmA+rXdwFXHT7gY+gNbXgv9jz4V+DtVTWZfDo8T+IRhjr
fied9Tuyw/i3zFgp/wB0CvaI4khRUjUIijAVRgAUAfP6+FP2gfiVbY13xboPwssJDk2nhe1O
o34X+6bmfEan3WM/WtLR/wBjf4bQX6an4ksL34g6wOTqHjG9k1Jt3qsch8tP+AoK9wooA+ef
iJ8GvFvgH4gt8Rvg3Z6Q9/c2Mena14Svn+yWmpxR/wCpkjkQERTRglQSCpU4PQVx/hr4NfEX
4rWGheGPGHhTSPhd8LdIvF1Cbw3pmqtqN3qsyy+cqSS7QscPmkuQCWbAHAr6R+I3xE0H4T+D
NS8V+Jrz+z9D04I1zc7GfywzqgOFBP3mFcXfftUfDLT/ABHquhy+JYmv9MSze5EUTyIBdIzw
YZQQ25UJ46ZGetAHq0ssdtC8krrFFGpZnc4VQOpJ7Cvjf4kXXjH9rj4g6PqXwgvNO0PRvh5q
Et1aeNb+NpYtUv8AYY3tIFUjdbkErJJyCeFBxV747fHf4bfGjw3Y+Hl8e6xoOgNOlzrUGnad
KJdTsTBBIbbzMBo1cXluSw5ILL616X4F/aJ+E2lz6F4J8LzNaReZDplhZ2unyRwoTJcQogO0
ADdaTAk/3c96APLdG0r45S61rDaJ8FfBvw88Xa1mDVfHi6wtzE6nG6ZIFQSO2QCocjkDNfSP
we+F2mfBn4b6L4P0mSWe106Ihrmc5kuJWYvLK/8AtO7Mx+tdnRQB8q/Fb4SePfAHjbxh4i8C
aFF468HeNDFP4g8JDUjp17Bdxoqi7s7jIAZgiblJByoINeaeH7nXPiN8cfA3wj8S+Brr4UeA
7TzfF0Onapdre3niO8hmDlZJldl+WV/OZSSzbQTxX3rXzD+0j48+F2o+OrWw8Q+Kbnwp4w+G
sUXjVL6CEF/smTHNCpPDiRfkZBz8yntQB6X8f/gvN8XND0a50bVv+Ef8ZeG75dV0HVzH5iQX
AUqUkX+KJ1Yqy+h9q+f4fCH7Q+s+KNU+y/DLwD4C8SaxEbXUviLZ6k124jYKHkgtiobeQi4D
HGVXJOK900v9qjwDq+hLq1vd3jWjXlhYf8ejbvOvLdLiBcD1jkUk9AcivQvAvjPTviJ4O0bx
PpBlOl6tapeWxnj2OY3GVyvY4oA+a/C/7I3i39m3Sbe6+C3ji+vGgj8y/wDCviuYz6dq02My
SK4+a1kcknKZXOMjFehfD79qjRda8QR+EvHOl3fwz8dEDbo+vMqxXZ7taXIPlzrn+6Q3qK9v
ryv9ph/hxZ/CPVrz4p6ZBqXhCJ4Y7gTQeY0bSSrGjqR8ykM6ncpBGM0AepggjIORS18p+FP2
i/hP+zjoGueD4PEXibxFbeHdRltWa+LX0kB+ym68lJSQWjSNWA3E4IxmvoDwH8TNI+Itz4jg
0oXAfQdQ/s2789AoMvkxzfLycjbMnPHOaANbxXoH/CU+HNQ0n7ddaZ9riMX2yyYLNFn+JSwI
z7EEHoQax/hr8NNO+FmhRaPpN1ey6dFGkcUF1KHWPGdzKAAAXZizY4yeABxXXUUAFBGRRRQB
84ah+wh8O9QvbjUGl1KPVp1QSX6yJ5jFb43m7BTG4uQhbGSgA965bxv+xZ4T8K+F77Urzx34
i03wjpFtBql7pyJbvG8tnY/ZvPJMe/JhQZUEAkCvrivEv2wZjf8Awal8KwuFvPGGp2PhyJe7
LcXCLNgY7QiU/QGgDzvw7+x7pXjDw7ot/p3jrxFa+D7+2g1OPRLi0hRzO+mCy85nK70JhIJQ
HAatW+/YV0W8vSF8a6/Do3nG8/sdEtzCLptPNi8wYx7xuiOdu7G7Jr6WsrOLT7OC1gQRQQRr
HGijAVQMAD8BU1AHz3p/7Hmm6Z470fX4PGOuJYadqdprQ0TbAbaW9gtBaCUsY94DRqMqGxnm
voSiigArxb4hfso+Dvij44/4SfxGbm9u01Cxv4YsqEj+yo6iHplonMjMynqcV7TRQB8kal+x
78OPhL4HvL3xR4w1G38PW1rNaXFzclUCxz2f2AAbVOCFdduATux61qR/sKaRqMWoz6x478Q6
7f6lD5Mt7cx26Ns/s+SxQAJGvSKXOepKgnqa6b9ruNPEenfDfwSSW/4Sbxlp0Msa/eaC3Zru
U/QC3GfY176BgYoA8Isv2UrLTviXZ+KLbxbq8WmW+tnxF/wjwjh+zPfG1+zNKX2eYQU527sA
5x1r3eiigAoory34iftH+EPAGqHQoZrjxT4wZcw+GPD0X2u+cnpuVeIl/wBqQqPegD1Kvh34
h/s9/C3XviTdeH73xxNd+P8AWZNTd9O0q1kuTHLdTO9tc3UcZYJ9mEsiq8hUfOenSvYD4M+L
vxtm8zxdrP8Awq7whIAR4e8N3Ak1aYf3bi9xtj91hGe2+u1g8LeB/wBmX4Xa/qui6Na6Rpmk
2E1/dzIMz3PlozlpZWy8jnB+ZiTk0AfLqfsweCr3wn4zjf4nTGz8JzJBrl+2l4jt5IIr2SQZ
zhsJqJztzgpjqePRPCv7Kk9/rvhnxNoPxBjufBr6jpPihbFtKBkup7ezS3V1l3jYkkaoSChI
Peu9/ZX+HX9kfs66Ra6/Al1qHiiGbWtaSVOJZr4maVGHfAkCfRao/ssX7+Cx4o+DuoTM994H
utumtJndPpE+Xs3yeuwb4T7xUAe+UUUUAFFYPjfx54e+G/h2513xPq9pomk2wzJdXkoRBngA
Z6kngAck9K8MvvHfjj426dqN/bvc/CH4VW0byz+ItSUR6tqVuASzwI/FpGRz5kgL46KvWgCX
9pf4u/C+7W28CeJfEal4dQs7/WLS1gNylraQyCYm8IO2GJvLAJY5+YYU5rxTT/2WvhbZNaW2
gfEo6c1noSa3qC6lbMZmsPPeWGe4ZipjVEcRqHwdqDsKv6D4T8Jy+Ebz4hanpA8PfAfw5nUd
L0SeJje+KrteI769MnzzB3I8qN8lmKseoFVPHfg/WH+HWieFNSj+y/E347a9G+vmMYksNKQC
SW3HUhIbdVh7DdIx70AS6X+yb4Ja4uUh+LKXly3h6DV3jt7RXAsBDZxLcqAx+RjYAjHXdjnH
OJ8PPDvhC0+LPheTR9e1rXruXTE8aaEYNKSGDW4Y7i/mNvA0kgImAvsENjoD34+gLDwxZ237
Zl9ZxRrFYn4bQ2QtlbCiMXzKAF9AOP8A9deQ/DT4U6n40/Zgi0jw9JHb/Ev4R+JdRtNAu24x
NbXDFYG9Y5oHVGB/vAnpQB9SfBX44+Hfjl4bl1PRftNje2kzW2o6LqUfk32nTqcGKeLJKnuD
0I5BNeh18o6V4Xt/2jPDel/Gn4YXw8A/FiGFrLUFljJgmniO2aw1CL+MKykB/vLwQccV6b8E
/wBoi0+JOq3/AIR8RabJ4P8AiVpC51Lw5eNksoOPtFs/AmgY9HHTIBANAHsNfOfxS/Yi8IfG
D4jzeMfEV1NcX7ala3ixrEu028MHl/ZHz9+J2xIQe4FfRlFAH546H8EtP0rwN411PRvE/iG8
8O/DrV4Bqei/2TA82p3ukWqxeZbvv+VXj2gqedy/hX2Z+zzDo1t8DPAkPh7U21jQ49Gtls76
QBXmiEY2lgOAexHYg1wn7M5hXxh8eNIdFZ4PG88sibflZZ7S2kHHvuIPrg1z/wAIp4/2avjX
e/CC6MkXg3xM82s+DJpP9VbyZ3Xenbj3Vj5iD+6xHagD6drifi38K9N+MXhi30DWJXXS1v7e
8uIFUMtysTbvKbP8JOPyFdtRQB8F/Ff9jPwF8JtJ8KwXGueIH0vWby28LyvAImlM9zHeQrdT
SOeTm6APH8CjpmvqT4C/BW4+C+k+IIb7xRdeLtS1vUzqd1qN3axW7F/JihChI/lACwrWP+2L
4PvfGP7OfjGPStw1rTLdda05kGWFzaOtxHj3Jjx+Neh/DTxnbfEX4eeGvFFowa21nTre/THY
SRq2PwzigDpaKKKACiiigArzj4hfC288dfE34ca+2oRRaN4VurrUJbBoyWuLh4DDCwPQBA8h
+pFej0UAFFFFABRRRQAUUUUAeU+MvhxrPir9oT4e+J3W3/4Rjwxp+pOd0n70304jiTCY6CMS
/NnvivVqKKACiiigDiviv8NpviloNvo6+KNa8MWf2gSXb6FMsE91EAQYTLgsinIyUIbjrVn4
e/Cnwl8KtLOn+FdBs9Ggc7pXgj/ezt/fkkOWkY/3mJNdZSbhnGefSgBa8++OvwwuvjF8P5vC
kGr/ANj2l7d2zX7+V5hntElV5oOox5iqVz2zXoNcp8Q/H8Pw606x1G8tfN06W7jtrm5NzDCt
qrnAkPmMu/nA2JljngGgDqY41hjWNFCooCqoGAB6V55rfwdt9Q+Nvhz4k2OoPpupWGn3Glah
AkYZdRtX+aNHOeDHIN4PuR3r0WigAooooA8f0P8AZ0srrx/deNPHOsXHjvW0uHfSoL+MLYaR
EW+Rbe35USAYBlbLH1HStX4y/BeL40v4a0/VdXmg8KWF79s1TQoox5er7RmKKVs5EauNxXBD
YANel0UAeafFD4Nj4m654EFzqItvC/h3Uf7TutESH5L+WNP9GDHOAkb4fbggkL6Vp3Xwk0m+
+Mlj8R7ia4m1iw0eTRrW3dgYII5JRI8ijGQ7YCk56ACu4ooA5QfDbSR8Uv8AhPh5w1w6P/Yh
+YeWYPOE3TGd24dc9KzPht8Jbb4beKfH+rWl/JcReLNXGsPaMgC20vkRxOFOedxj3dutd9RQ
B5Z4M+CP/CA/Gvxd4z0bVTbaF4ptopNQ8P8Alfu/7RQ4+1o2cKWj+VhjkgHNP+N/wD0j40WG
nzG/u/DXinSZhcaT4m0ohLyykHYH+KNujRt8rd69QooAgsIJbayt4Zp2upo41V52ABkYDBYg
cDJ54qeiigDjvBnw0svBXi3xtr1rcyzTeKb6G/uIpANsTR28cICn0IjB57ms741/BbSvjb4c
0/Tr+7udKvtM1GDVdN1ax2i4s7iJwyuhII5GVI7hjXoVFAABgCiiigBk8EdzDJDKoeKRSrKe
hB4IrkvhL8MNL+DfgHTfCGiz3c+lad5gtvtsgkkRHkZwgIA+Vd21R2AFdhRQAUUUUAFFFFAB
RRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABXmXjrwtqOrfGHwDqWnRi2SxjvGvdQaGST9ziPFuC
JAimQknLKxwnGDzXptNLqHClgGIyBnnFADqxfEvhWy8Vf2YL0sUsL1L5IwqsrugYKGDKeBuz
xg5A5rWuZxbW0sxBIjQsQOpwM1+dL/FP9pD7F4eW4bUP7Nt9Qg1VtSjtsSahaaifLtrNgF4a
3dpC/A4SMmgD9Gq4H4lwatc+IPA6aMzxXH9qlp5mkuBCluInaXekfyuWA2qJSFDMCMkAHyP9
lr4va78R/GctheTavcadp/g3RvtT6nZyQbNW3TrdqS6LufiPdgkcCvpnIzjIzQAtFFFABRRR
QAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAF
FFFABRRRQAV57418GXviL4neCNTtwttaaULqe4vEtlaVuEVYPMLgoj7mJAVt3ljJXv6FRQAV
jeIfFul+GJtOi1Od7f8AtC4FtA/ku8fmH7oZ1UhMngFiASQM5NbNcj478Ap46v8Aw2bucf2b
pd+L+e0LSr9pZFbygdjqCFkKvhwwO0cZ5oA66vOvH/hPU/EnxG8DXNiiWtrpks93dakIt0gU
bALdW8xdokydx2uMIRwcGvRaKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKK
KAP/2Q==</binary>
 <binary id="i_015.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
 <binary id="i_016.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAIwAjAAD/4QfkRXhpZgAASUkqAAgAAAACADIBAgAUAAAAJgAAAGmH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</binary>
 <binary id="i_017.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAAEAlgCWAAD/2wCEAAgFBgcGBQgHBwcJCQgKDBUODAsLDBoSEw8VHxsg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</binary>
 <binary id="i_018.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAAEAlgCWAAD/2wCEAAgFBgcGBQgHBwcJCQgKDBUODAsLDBoSEw8VHxsg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</binary>
 <binary id="i_019.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
 <binary id="i_020.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
 <binary id="i_021.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
 <binary id="i_022.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAHgAeAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_023.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAFgAWAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_024.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAHgAeAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_025.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
 <binary id="i_026.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAKAAoAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_027.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAJgAmAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_028.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAJAAkAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_029.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAGwAbAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_030.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAJAAkAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_031.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAIwAjAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_032.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAIwAjAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_033.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAIgAiAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_034.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAHgAeAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_035.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAHgAeAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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==</binary>
 <binary id="i_036.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAKAAoAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_037.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAUQBRAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_038.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAGQAZAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_039.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAIgAiAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_040.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEABgAGAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_041.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEACgAKAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_042.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEACgAKAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_043.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAFAAUAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CAAKAJoDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD1zUPHd5bfEuxtRs/4RaSZtIknwpAvtu8f
MDkYxsxjGTnNYXxg+M974C8caNoVpoDahFdIksr7mDuGcrsiAGCwx39QOOteziKP/nmnXd07
+tMmtbeeWOSaCKSSI7o3dASh9Qe1AHLx+NS5A/4RvxMCRn5tPI/9mofxrsOG8N+Jvw04n+TV
12BRigDj/wDhOBjP/CN+J/8AwWt/jTj42woJ8N+JsEZGNOJ/9m4rrsD0owKAOPHjgHp4b8T/
APgtI/8AZqhb4gxKcHwz4t/DR5D/ACrtsUUAcWnj+NsY8NeK+emdIkH/AOqvJrH9pC7j8U6h
o2peDb+WWC5aFFsGMkwAYjDRkfe6ZGa+jaqW9hZ2TSPZ2lvbtK5eQxRhC7E5JOByaAOYt/HY
lto5W8NeKYmcAmN9Mbcv1waRPH0JJDeHfFS4OOdHl/pXZ0UAckPHEBCn+wvEwB9dIm4+oxTX
8dW6nA0PxO3uNHn/AMK6+igDjR49gOc+H/FQwe+jTc/pSjx5bnpoPin/AME0/wDhXY0UAccf
HtuoydB8U4/7A05/pXn3jv8AaBtfDGvaXpyeGtXYXOGma9hazdVLbf3aOuXPX0HvXuVUL/S9
Pvrm1nvbG1uZoHzFJNCrtGcdVJGR+FAHmHxm8b6x4Z1XT00S9gjDabc3ssEwi58to9pO/wCY
5DMNincccdK9Xs5xdWcFwmdssauMqVOCM9DyPoaJrS2nkWSe3hkdOVZ0BK/Qmpx0oA//
2Q==</binary>
 <binary id="i_044.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAGAAYAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_045.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAFAAUAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_046.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAFAAUAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_047.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAFAAUAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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==</binary>
 <binary id="i_048.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAFQAVAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_049.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAPAA8AAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_050.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEALQAtAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_051.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAGQAZAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_052.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAGQAZAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_053.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAFQAVAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_054.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAFQAVAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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==</binary>
 <binary id="i_055.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEARwBHAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_056.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAFAAUAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_057.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeMAAAGOAQAAAACMZlYRAAAACXBIWXMAAASdAAAEnQF8NGuh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</binary>
 <binary id="i_058.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADMAAAAmAQAAAABBwZ6vAAAACXBIWXMAAC4jAAAuIwF4pT92
AAAAUklEQVQYlWP4DwYPGIimfzAcBtMfGBjYoTQzlGYAy3MfYKiHqH9gD6F/wGh5CP0HSv8j
kYbpg5nzAWpuQz3YXQxge2HuANKMyO78p3ybJH9ipwGCeN1ZvCU6swAAAABJRU5ErkJg
gg==</binary>
 <binary id="i_059.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAEwATAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_060.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOgAAAJNAQAAAAATnAShAAAACXBIWXMAABCcAAAQnAEmzTo0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</binary>
 <binary id="i_061.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA48AAAIeAQAAAAAzXwfwAAAACXBIWXMAABJ0AAASdAHeZh94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</binary>
 <binary id="i_062.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAGgAaAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_063.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAScAAAAnAQAAAABlVrNYAAAACXBIWXMAAAMTAAADEwE9ZoPH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</binary>
 <binary id="i_064.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAGQAZAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_065.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAHgAeAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CAE+AbIDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD6P8V+I7HwvpX9oap5v2fzFj/dJuOT04/C
uMPxp8Kf9RH/AMBv/r039oY4+H4P/T7D/wCzV81gbgCMA9800ho+l1+NHhVhkf2h/wCA3/16
U/GbwqOp1Af9u3/16+aogMkjqe1PKjOeD60WHY+kP+F0+E923dqH/gN/9enf8Ln8J/377/wH
/wDr18zMP3nQ4zTJMHIxkk9KLCsfTZ+NXhMfx3//AIDf/Xo/4XV4SzjzL/P/AF7H/GvmEqNp
4y3vTFI3dTiiw7H1GPjP4TPSS+/8Bz/jSt8ZvCa9Zb3/AMBz/jXy7wcentSsA2QDz396LCsf
T5+NPhAdZ7z/AMBj/jSH41+DwcfaLz/wGNfLLgED2PFQtzjOciiw7H1avxp8IN0uLzH/AF7m
nf8AC5/CH/Pzd/8AgOa+UdnHynB+tDZVMnp9aLCsfVjfGrwgvWe8/wDAc/40w/G3wcP+Xi9P
/bsf8a+TpGwTnO32NJk47f8A1qLDsfV5+OPg0dZr7/wGP+NIfjn4NH/LW/8A/AY/418nYyfx
o2HA54GCKLBY+sf+F5eDsf62/wD/AAGP+NN/4Xp4NyQJNQyP+nU/418olQTkn8KV48cDPtRY
LH1Wfjt4NH8eon6Wv/16a3x58GqMltS/8Bf/AK9fKRTIGeTjrnpUW0kHHenYLH1gPj34MPRt
T/8AAX/69KPj14NJ+9qX/gL/APXr5QSLcOh+uafLGAQqj8aVgsfV4+O3g49G1L/wF/8Ar0D4
7+DiM51L/wABf/r18or0APX8qcIwG6cd8miwWPqz/he3g/IBOpDP/Tr/APXoPx28HAHnUuP+
nX/69fKrIODgdecUCNQCTziiwrH1V/wvbwdnGdS/8Bf/AK9IPjv4OJAzqYJ9bX/69fLHljaT
g5Pr2pgK5wcnB4osOx9Vn47eDgcFtR/8Bf8A69H/AAvbwdn72pD3+y//AF6+VyBkrtGPeq7Z
Ljpj60WFY+sv+F6eDt2N+of+Av8A9elPxz8HA4aTUB/26n/Gvk1D83Bz9KV8s2TnJ5+tFgsf
WX/C8vB3/PW//wDAY/40H45eDh1lv/8AwGP+NfJqHO0A8/SpHXcCuSOx5osFj6vHxx8HE486
+z/17H/Gn/8AC7fCGzd5l9j/AK9j/jXydHEQTzyBzUxwVA4x6ZosFj6p/wCF3eENu4SX+P8A
r2P+NMPxy8IAZ3aj/wCAv/16+WVIxx69KjYk5weoosOx9U/8L08H5xu1H/wF/wDr0n/C9fB/
Y6kf+3X/AOvXyrg7CBkUi7hwvp0p2Cx9Wf8AC9PCGM/8TL/wF/8Ar0n/AAvXwfn/AJiX/gN/
9lXysWJbO3n34pRz35pWCx9UN8dfCC4z/afP/Tr/APXoHx18IHoNT64/49f/ALKvlknk4I9a
WPg9s9cmiwrH1Ofjj4SH/QS/8Bv/AK9Ifjn4QA/5iX/gN/8AXr5eUqRhu3Jx0prArnAFOw7H
1IPjl4RP/QTz6fZf/r03/henhDAP/Ez/APAX/wCvXy8QpIx97vihewAHsKLBY+pB8cPCRAON
S5/6dv8A69D/ABw8JJ1/tL8LX/69fMKyKAufxpZZPlGSMD86VgsfTEnx38IRn5l1T/wF/wDs
q6PwJ8RtD8b3N1Bon2vzLZFkk8+HZwTgY5OelfGF6x2A9R6HvXtH7Jr58ReIF4/49Yj/AOPm
iwrH01RRRSEeW/tG/wDJPB/1+w/+zV83x4LEDkn1r6Q/aOIHw7BJx/psP/s1fN0TghcDkDvT
Q0SjIOR82aerZHUimREMck/lTyVC44/KmMPlHB9fzqCRcSHHTNPJJ64HpxUbZJOOaAGNkEHH
FV3O3I4x7VM7HpjPsKruGHO0kHpQMcsowMgUFgW4x9aTGE5Gcn8qTAA5P4E0AGRzzzzULgAH
+97VIevp/Wo2z82BnJ7nvQAzzCcdKQHp6e9BG3bn8gaDk5PBH8qAI8/MeAKTOR6t60989e49
KjPHIJPtigBSduCRj3oLZXJ+po6jgYHFMbOD3B9BQA1mJOMAdsU9mIAB69sUwnaQQuccU5OV
BJyaABAduAMAdc0xzsZcYJ6Z7UoAPUn8OlDgZA3fLjuKAJA4AO3j+lJuxjjqKjHC4Jxn2pFJ
3Ek59KAJl+bgsOOOaVgp4Xr69ahHGM4z1NODZHQYB7UASg4IDAYqW3jknlWGCJ5ZXI2ooySf
YV0HgfwdqPiq4Z4sW2nRn99dyD5V9h/eb2r0eC80HwbG8OgQCW6xiS7l5kOPT0HsKBN2OW0T
4YapdIs+sSQ6Rbk/8vHLkeuwdPxrWXwb4LsMi71G9vpM/wAJWIf1NYOp+K7/AFOZmkmdiM4y
cD3rnPtc0kwAJLlucGgWp3q6f4FLbWs7vaeMm5JNJceEfBd+rCx1G+spexkxIn9K4ieWMMSG
JY9yeM/So5J5t6lCShOBt5oDU0fEHw/1bS4nvLTy9SsgCfOtTkr/ALy9RXHDoQQAwzkV2uke
Ir2wvdtrLIMHGRwPyrfubjw74iXdq9iLe8P/AC9WpCMf94dGoC55fn8COakwD9fXvXoM/wAP
7G5gzo2uRyzE4EU8ezPtuFcXq2nXmj3r21/btFMvHzdCPUHuKBlVCATSbwp5HBpu/A4JyaY6
n5Tg5HGCe1AyXeP4VzmmhlXO5efQ0zzMZJpksgzz1/nQBNuU7QOf60AZyeDUe4Y24x70hlYc
YGaYiUttyMEnPWgEYJH1xmmM2OWPBHTNIHU7sA4pAPJBfB49utKrEHpnPXjpUeGHbH15pykk
ZJXHoKYyeN9wwcZHpR5uWPy9R3qNZMjjHTmhznk8DPQUgH8HjofWnbsH0B45qJiRgsfzoYqw
BJySf0oAscbeATSSNsQZGfY1GCy98D0pLh8Lzg9e9AFC9f8AdYwoxzmvaP2RmJ8TeIhgY+yR
Hj/roa8QvHygGefevbP2QiD4l8QnBz9ji/8ARhoYmfUlFFFSI8p/aVJHw3yDj/TYef8Avqvm
SGUkAHocV9MftNf8k1H/AF/Qf+zV8vROAo+YHHpxTQ0bET7enr+FPduck8YzVOB9zdsjng1O
rZPPpyT6UxkgJJy3pxUbkNyCDigsFBxz1qMSbm6j8qAGsGCsc4A96iZuBt7etOlYMwy3Jpku
Q2A3ft3oAWIdGOD+vNDYx7dM+tRbjnB6/wA6XfycelACu2BjPp+NRuQCcZ4ockErxk1GSS27
I9higBDnBIBpQABwx9frSNJwB696YXwSO3QUAOc4DbQPzqHJU/N6U5lBzznPTFNIIbnOO5NA
Ds9934ClDELjGcnuKiywIwBjPWnMW3KEz60ANcjeDt464pwcEFR6UhBZj0HoDTcbcAnOM0AP
5KgDj0psvC5OTzThIFwMdeM0jHK8j5V/WgCN2B4weKTB6jH0p2FHIBDe1PCZXKHPHINAERJH
D8jHXFdn8PfCJ8QXBur92h0e3b99JjBcjnYvv6ntWDoGjTa3q8Fjag75D8z9kXux9q9G8Uax
baTZRaRpZ8u1t12Af3j3Y+5NAmWvFXiyO3tl03Rokt7OIbI0iOAB/nvXDGW4ufMdxhihwueT
UE115X7xFUu69Tzj6VDE0q4lDcnJBzQCQ/T8+a6sAVKncT2qeBIY23BHBPBc9voKsOqB18ld
vnfOwzjn/Clmi8kiPgyD73fr2FAFWSzjWQiedVQjdheSRTLxlt4YUtmbyWXnPUmrWoQjasSj
99GMnPf1H4VnTnMJVvUMfXOKAHxufs5LNlxhcjryPWoo5XR12n5c54NXLeyT7NmctGzHIUDt
2zTWtoIpMvI4IOdu2gCylzeW0yMCoH+93+ldJeXEXinRpLG5ZTdRKXtpSOQwH3foa4owXMjs
6ksh/iJwKvaHMtvexbWZgrjODxnPSgVjmEYjKng9/ah+D8oJA71f8VQraeJNRgXhUmbH48/1
rLDN0L4oKHEY6kke1McEcjJpdzdOw9qRQSwVAST0AGSTQAAklSeh7ZobCuOuD2rXs/C3iG/x
9k0XUJQTgFbdsH9KuzeBfFcYYv4f1ID/AK4mgDmx1z+h709OByQMetXL/Q9V09sX+m3lsf8A
ppCy5/HFUs46YOenrQBKvHAPTjIpoIHTPPrSZ577emR609zhVB5xj8aAHRkY7gkc+lD7t2Ew
R6UBcEEcilDZBOCGz27UANZ22rkcfWnxtuIHINRhicjGevNPThfnBJ9qAJerYBziorj5hgHI
7+5pVbaeOnWmXbttBC8joKAM67CspORuz3r2v9j7P/CT+I+v/HpF/wCjDXiFy+Vz05717h+y
Ac+J/EXHWzi/9GGhiZ9TUUUVJJ5L+03/AMk1H/X/AAf+zV8uW5BXHBPTmvqH9p8gfDNcjOb+
Af8AoVfK0MnI5xTRSNW3YL35HrUvmgn5eCaoxMMk5BH86lD4bsfamUTu+ep6cYzUZYZHIz0q
Evhun5d6SQhhgUCHlixOPzpVIzy2R2qEhgvBI9eelNAJByeetAyYsMnnDUjZMe4E00HDhSMH
NPL4UdOnGRQIi3bu5PvSPkjBBAPSnOxC8fTpTZDkdcnHNAEbAcf/AK6VdrDnO41Hkhuny+1J
yM/X1oAe4wTz+VMfJJ44NIjZwCTye9IZCDg9+lAD8MFHI6dDSqT/ABE8U13xg846cV0ngbwX
q3i25k+wokVpGQJrqY7Y4/x7n2FAHMO/zMF/l0o3FSCcLzzmvdIvB3gTw3GDqssus3ajDZbb
GPX5R/U1BJ4o8N2AL6X4Z0tIwcCR4w2PY5zQK55x4a8E654jOdNsJDADlrmb5Ih/wI9fwrvo
fhl4e0iEf8JFrktxPjmO0UIgP+8eTVPXfiXqOpD7NalYYj8ipGMBfoBXF6nqlzeXsmXdgPlB
7nHFAXZ1+t+ANJu4JZfCd7NJcIN32W5IJkHorDv7GvMZd8ZZWDKVO0qRjBHaus0nUrmy1RWh
LKVxz649vrWb4g2al42uIYeFnnBbA4BIG7+tAI6XwtHH4f8ADh1BtovdQ4VSeViH+PWue1qQ
NcOQzOSTz2rW1mdrrUdgG22gAVAOiqvH9Kyikn2h5XjJVTu3Y468UAV5reV2XC7gVxlT0OOh
q1JayRxW8SjeeEYqfuknoaba3DiScsTsZWzzjmrmiTO16BGQFYMWz6AUAVZ2xc7cEBG2g/St
WJEOoCVsbiqlQR0OOM1WitikrS3IXyIhvbDDLc1F9o85yWKjc27J4zQBI8Exnd5VZduSWPrS
osLRrcPHmbpt/vn1qzfRzXE0TO2V2gyHvHx3+tU7qRfM2qCAhxGMck+/vQBEzSXk6xsrFicd
MYpb6WVcQjYI1AUEr1q3qazhpEihEceRudDnJxVG1d90Vudjgk5VxnFAFZCuyQM5VGGGA/oK
t6Balr2McEhhjHfpVa6jJc5jVEBwq7ske9bGlQjTtOn1KbAWDkAfxN2H50Act4sl+0eJ9SkQ
Ehp2wfXHH9KqaZpd5q17HZ6fby3NzIfljiGT9T6D3NSabaT6rqSwQ8vISzs3RRnkn2Fd0ms2
vhuzksNEbDuMT3Q4eX/Ae1Ay7pvw/wBI0WEz+L9SaWdRzY2bA4P+1J/hWzbeMtG0NPK8N6NZ
WvYSeWHkPuWbJrzq+vpZI1E0jSFhvJz1zVdPnLNkcep65osLc9DuvihrD8NcyBenykiq/wDw
sjVoXxHPI3HJJ5rhoVlmkiUrlc42DvVq5sS9w+2RAAPnAPTFFgsei6X8VrsyAXDGZBwQ43ce
4Petm+uPCPihcappMEFywGJ7cCKRSfpwa8aCQwsNsZdh0dq1ozPKsU0beVEw3BiefegVjQ8a
/DC60izk1TRJ/wC0dKXJkKjEsX+8B1HuK89RPlG7mvbPCfiiXS3jXzPNRzh0bnI7k1h/Fnwp
bW8a+ItAQJp1w2J4V6QSHuPRT/OgaZ5nGgJxxgDkmmscH5jz145FOiODyMsfQ1G3JOAAM80D
E3DaDjFO37gcHj61ExZXyTkHr9akTCrznpnOO1ADkOSOMdvpUd3x1JBHenEkA8g9MAVHeMdh
70AZd22EOCM4717d+x1/yNHiP1+xxf8Aow14ZcktnjjpmvdP2O1K+KPEYz/y5xf+jDQxdD6r
oooqSTyH9qP/AJJiP+v+D/2avlKMtzyd3avq79qH/kma/wDX/B/7NXyhEx6Fuc9M9KaKiW4c
55wMckVOCQC3Wq8Tc4bHIzzUx4YfMcUymIyc8fXg0hYhgFPINCEhTjBx6mnEgjr8woAfIWDE
DjA6HqaYQU5OMn3p27Iz3704jeRkD6UARoMS8t78UjFtvzHK+/apWAwpTHfNMc7TjoOlAEcm
AOW461EWIOOOadI+FI4OOnFMJBywIBPagQbiVAz7YqKTIc4J5qQ9TnA9MVEc7m3bsdaAJUG8
ZwD05zigj5sDnHOag3459fepg4cqwUA/WgDV8LaLP4j1+z063YL5r/O+PuIOWY/QV6n4n8R2
2i6XFoWgAw2tsMbVOC57knue9c98MBDpPhzW9aYj7RN/ocGecDG5j+PFczFNJf6jI7DJO4AN
xye2fWgT1Fnma7YMLgtuB+RuOPrVS4iaGNIWYAj5mH+1SXEZt5TEeGU4xjpWlJYPc/ZpS8cS
SIBlzgkj2oAzYJPLkHkrhu7k8/8A1q0I8RxpeyRfOW2hm/i98etXIdLtkhaUEzGMFmzwM0ye
d5VjhZRtJ6dgaAM+e6eESXcpAIyEUHOSag8HnzfERklbLtHK4J9cdaqa3IgvDbhTsh4xuHJ7
mn+FA51qIrkqsch47DBoGa1/IUhZomY+Y21mx932xUVteSSvDAhZlACFc/e/CpDMF3JPEzCT
gDOOnp71bNrDYxApkyvjLSDHl57cUCIItJbLGW4iCltowSx/StCC2FtZXTwXG6UYVjtxhfal
tbV9z5KJGBkvn5amsFieZkALxSKUOeOvegRmWcitMqykFX/dsehANNitkS6ZXkZgCw2EYJAq
zHafZroG4BDI33R35/SjUoWF6Gt8skw3Jt6n1FAyKxe4up7iQqFwO5JUc8D3qe0to471ZLst
Ko5IUYyR0/CtF400u2+yoQd6iRnXoSfQ96itGjeKeOXaExku55U9iMd6AMySxM0jiG5Rjkuw
c7cAVRnjKWzCCQF24ZunHoM1rNbtZwySSFZEkIVXTvnqKiWG3t7Vr7VHKWgOFAxulYdAo/zi
gCto9jKzGa6ZEtUHzPJ0Ue5rK8Ta99vxaWh2afCcpx99u7H+lQ65r9xq2IgqwWSH5IEGBn1Y
9zVLS4VmvolcfJnJ+goCx0Ngv9maUAF/0u6G6Qjqq9l/rVKb5CCx3OfvcZx/jVwSGa+BByS2
M+h7CpIrWTlzzMvAQ9fr/wDWoAa8MTwIspJdBgsDgCo44odoiKeWDgiTk8+hojV5JTEsbb2P
II5FXLpEto4496Ozcsyc49vwoGSiJ9Pj2kKZ3HJByAMdvwqC0gkd3ZyY0KkA929qt3E/kSFU
J3YAyBntVpdNvbuNLh2EETAbmlbHP060CMtbESTRxxuWZmGcitS4R13RRsBHGNoz7Vpafptr
bszvdSPcbSAxXCqfX1NQi0nu7z7LEh89mwfT6/8A16AuR21vIJIoEbMzfebPGOvX0xXX+GNQ
t5oLjTNS+ewukMUiEfwnuPcdaYNHtbIyPcy75mTAAO0DpnFYn2o/bUW0g+djhdo6/WgRwviv
QLnw5rt1Y3JJVTuil7SRn7rD8OtZBYHcAACPxr37VtJs/F+hJpt48ceqRKTa3H91v7h/2TXh
mt6Ze6Tqc1lqcDQ3EZwykdfceo96Bp3M3BLHHbtUp3hF3ZyetEZGflX9KmO1gF/yaBkMrnIX
IJIqteuArZOPT2q2xAHriqtyMcqo555oAxrn7mT19K93/Y4P/FTeIh1/0OLn/toa8NuVXyzt
wD1Oa90/Y6AHibxFtH/LnF/6MNDF0PquiiipJPH/ANqY4+GA/wCv+D/2avkyDluv419Z/tS/
8kwH/X/B/wCzV8mwFdnQ8cZBpouJdizj5v0qZgDnGcCmQBSobv6Zp5cKNpIz2NMY7BzwwwKC
TkgnBHtSBgf/AK1KmGJJbAHTNAB3xz06GndFJ44oIGNwPQUmQOOTQIcSCMjHTgVA65JbPHv2
q191QMcZ5quw3c4/KgZCVDAYwecYzSAMEx3+nanbQcYYZJ6ilLKE6nP16UCIWHcckdhUchLc
ggcVIXQZAzg/zqxp9jc6g4isrWa5cnAWFC/8qBmdISQf4h6+tOjYqw45Jr0/QfhPqE4W48R3
Mei2ZAO2XDTMPZAePxqp428J6Fpti1x4f1K4u3h/1iTqPmHqMdKBXRKsrW/w70qIYCztLMdv
ruI/pXJzXEr3m04AUngDgmtp7xH8GaUu3LwmRDkn+9np9DWfbNb3LgTKY3PdP8KBFzTwk0LT
3y+Z5ZwrE4+bspPcU+e5ZrndKQFbsB29qhuJVCLboT5cfbHf1p9qq3FufOfBjwwOOCCelAGh
agXSuI28tBGThuhPv61AfIgniEjbwnPyj3zVkxp/Z0/kBwFCsWY9RnpVNLRbiGZTnzMb1A9q
ALWt/D3VdSvBf6DAt9a3B3/LIoMbHqGBxx70P4dbwvZyC8kjbUrhdrJEciNfTPc1PpOoXelI
d8zNjpEjfKfYmo72/kkR7mONFlQ5OcsSPUZoC5DptvLCkr3KHOP3cZXPPrWfNOcBnYKWOSD2
PvTDqkk2GZiXJqWZxJEJL1P3rkbFxtOPegCeKZYtJTGCJJGYj0wKtaZy4kmby4OPmbj/APXV
Jb4LEI49qIvQKverF1cvc2tvPIjFBHt6dcGgCpqdxI19Msjt5gc8dR7Vb0+eSO03nBYMQjHq
P7xFVLrdeLE0CFmb5G45BHQ0XMnlhLbhdg280AayxyahaZQqJImPljIy/sKzXnaIeUq5CHhS
OT6596g+1bZIlQY2cKQe9W73UEkunikiRtvykgYYnHc0AO0//TZGWVioZwwAGQT34rjtf1Z9
S1B2zi3TKQp2VR6V3vh3yP7ZslIxE33gTkc5BNcP4k0afQtYubG5jZGjclGPR0PRh6gigEZL
EFMgnOeua1dEVo7W4nYHcx8lCe3c/wBKqWdjLf3SwWcbSSN/Aq5wO59hW3dRJbLDZx7GEYwW
HcnqaBkdi4aUsx4iBfIPUj/69Sw3cplY7iBnJOe9T+Qi2czgKsrFVYYyD/hTrS1h8tnkJZiO
QemaANNLwfYkLBRLJnnHOO3NU7W0lvL0RQ4JzksTwoHXNWobKS5uHhgIKDhmxhUHvWlFJDaI
Le3yf7zd3NAi/ZQW1lK0wUzTMSwc87foKr6ldG7iYxs4lHJGevPNRXFtOPliU/vSP3eckGr6
2n9g+TNd+W9w6kqudyqff3oEZcM5ROAxbpgjP5V02n3Q03TonKE3MgJcseVHZfpWbc+JWlgM
ZCfMNvygD8qbBZ3epy+ZNi3hJwHkPJ+g60AStJeaxOy2qE7OHdjgLnqc1bttPjtI3/0o+djD
MUyPwrQS0hgtRHaTyRBRznB3H1NZLpIZljknBRsqzAdPpQIv6bNLFc/aJJh5SHaNv8Rrf1fT
9N8dafLb3m2O9gH7m74yP9k+o9q5aXT4FiLRTyLtGdrEcj/GrWiGRrtPspeOBMMSuTxjpQB5
N4g0a+8P6rJYX8RjmByp/hYeqnuDVEghtpJzjINfQPi3RrbxboDWz/JqcAJtnIwc/wB36H+d
eBzxNBI6SKQ6EqVPUEUFJ3KzYDYP3SMnNV7vOzAyOM8Vbk4wQoGR1qpd4zyc0DZlzE5wy/nX
vH7HjZ8UeIx/05xf+jDXg90QF+9x717p+xx/yNPiPBz/AKFFzn/poaGLofV1FFFRYk8e/anb
b8MF5I/4mEH/ALNXyTG53exzX1r+1T/yS9cjP/Ewg/8AZq+SIYzuOWGO+KouJfgYt1GRjHWp
8HIz1PTNVbdvmIPHPUelWlXbjGSf50yg34ODz61IjjHPB7cVAQM9RzzilztYE559KALCkZJ4
B9KcfvHrn1qup7dqkyQ3XDGgQ98tyOOPzphJU4BPuKfkleOp7Go5WZTuxweAAc0CGOCykLjj
rzUbbduWyWHpU2flBY7RzxWr4V0oatrcEE+RaLmWc+iLyfz6fjQB1HgbwVZvZprfit2i0zG6
C2U4e5Hrnsvv3rdvfiOdOBs/DlhBY2xB2rCgUkduRWB4y1i41aUC3XbbKPLSNBwgXgDHpiuX
u/3bxqFO9YxjPU/T8aLC3Ne48RahqU0k1/PJsC45J6+lc7qF8628kQcnzDgkE5/KtS8iMpQD
b5mAWQHocVzGqbxfSI44Q7ODQNG3pMnmaPIj7iqS8cZxkf8A1q0tMtrWSUSl5CFIUDAwCe9Z
/h62I0iZ33ANLhdvsP8A69aKYt4YQJFdZCScjFADNjGaWKXh1BGMd+tWrN41sf3pZDO3yseF
XA4ouZot8V02TOMqBng44B/Ks++na4t4DJgFd23A680CNnSSk8F5HPJ5IMeNxGeQelOllCQG
KxjlKOTliMs34+lZzAw28Nqpy7EO5Hv0H4UlhI8NySJWCIS54OMDtigDRs7WV5Q8+2KJTu/e
tjtUCwXMUpfaJEHI2ndVVrtLmTfNKfmzkqclfrmpxZ3CqHtsSQtx5in+fp9KAKl3K1vPsjiW
MOoYbVwefWoZLhrnZb3HVRhJM5I+vqKteILaZrRHMgd4zgjOSBWfbxol0TKyrvXgKfuhh1Pv
QA+KKIFSJi4HQFcDPvT2vruKRwcqejKOjZ9Paqj281sNszBUzhct1H/16sadGrkSTchfuCgC
7BL9mhETOys3LY6Zq1DJFdCTzNshRDsJ+9+dVrswlEfJkZxkR9AD9aTTw3mlmXEe0lwPTHSg
BrQW0cqtJ5mwHOVYHIzVF4rg37FULqx37j0IPfNXBMhTaIlAIzgnNDzO1rAsbFclnx+lAEjb
oZIXinQbRgrnHftXcWniCxv9Kht9d0+21FIh8nmEFk+h4NcMLRpY5ZJHRmClkQHnPasxWxIQ
XYA9cdqAsd7q3iC1js2tNB0qDT4Jhh2iQKWHoWrhbuymlIlGxiByA2DUszsFhjUsTgtg+hNL
E0kYbjJ2nap7UAILO7isJMGNzuDFFOWA9am0aJ765wWCxoQzseoH+NAuMRuhPzH8xXRLaqtr
bqSEd1DykDGSaAFvbxI7URWoEcGT8o5JPck+tVluBHEohjVJGxg9SB/jU66Elwtu63nleaWO
xlzt9/0qzGLHTD/oyvJMQMyyc/kO1AD9OuRYNJLM265YfKvUoP8AGqk2oRs7tKFkP8KtyM9c
1HNBNqWoA2ke5mPOOPx+lb9lo2m6Z+8u/Lu7kcgdUU/1oEZmiaRcX7C88mBEUZSMnaWPbHtV
y4N9Edt/DIoAxjtVmZnuZ92nbY3/AI1Bwo/wqxYy3El19muW2oozIQd3HoKAM6SVGhTbNsfp
knNadvZ2flEEtM/dydoU/wCzW89zpkGBDY2wHRRsyceprLeC1m1GNFhEEbnLBScYoEQWOjyX
Vx5dmJZYc5kY9h6A10S3U2mxGC3snQDptXqf61ehumMCwWcJJX5cRjAPvVqC3uY5luLslY0O
Qqkce+KAMm1bUDMs5tmDA/xH0ry74z6SNM8RRXMa+Wl/D55UdnBw39DXtJle5kJV/lzubsMC
vL/jZItzpWl3AOZIpZIic9iAcCga3PI5JPlwckdcVSupPlxx9aldgXOB16YqvcqM5A6Dk+lB
TM27bBxwSK94/YzcN4p8SAYwLKLp/wBdDXg1yhO844Ne9fsaLt8UeJOMH7FF/wCjDQwex9Y0
UUVJB47+1T/yS4f9hCD/ANmr5Ghb53Ld+lfXH7VRx8Ll/wCwhB/7NXyLEdrAkYA6mmXEu2wy
Senrmrgfg/LjFU4WDH+tTiQH0BplEi/MCCv51ETyKcG4wOlN3bjjA6daAJQcAEDk9/SnLwQW
7e1MD4zgc454pwf5snH0FAh+QfVR6VGxzu2rg9z3ppcc4wabu2KTjJJ9c0CJAQBzgn3rpvB1
ybbT9YlyRI0aRKe+CST/ACrkmOVyfXpW54clAW7iUZeRQQPQg0Ay7GJJLC4eEksHB47+tMtp
yFTzFVnDdHGeBTbhpLRY4NxUnLkZ7/Wi8cyR2z4xIy8tnAznFACXiSR3SzKjNE7BlauxsfDn
hPxAVutQ1C50+6A/fiBVKyEd8Hoa5VtReKdRH88UYCkEcdKj2CGSGaJ32MTwBnHtQI39f/s6
ORLbSEZdMhBjUk5cn1P+0TzWVJFFdRr5bJF5R53Hhs/zNQzIhtpPJLhidxD46d8Goo7kLbbD
guzjg8jABoAtatEiWcRjlDgMdxxgjjioLJYmtIp7rGxZSQufvAAd/rUiNDdqbeaQ5fgHGcEV
GJYpZfsUaYhClI89j9frQBcS8DS+ZBbo0nPPU02LUwqzQzwgK42NhcHPtVKLT7obpBEVkB6k
4rSima3WNXVJXTk7gCV9QKAKa6dEJGMs4ROCqkZYfWr0zW0duirO6xK2AhHLH196q30c0123
kIGDjcMcAZpHt7do445JmVx97jIJNAEVxeK8oMJJGOjYOfaszU4WsrnccskvzLnqAf8ACrzP
HaMQsQVweh5IojxdwyPcqXiQjDHsT2oAhsLVryUTSjEKnOcfeFPvBKLnhCIRyGUfKala92gf
L0GABwKum5j+zwqpIym7A9zQBlhZbmVY4wQcdxtAHrWnELVFMe5iX+VmB/QetQ3MktxZSYPM
fzfN3HSqNg4MyKeIywzxzQBbvrP7LvDSpgfmfTihoZY7aFpVJh2cHOQOc4ox9tuyRkRlycEd
FFaZvFaIgINhGCvUUAZ1ncD7QrE5Rctg+gqB7hR/qolUg9NvNW7nTnVQ9kwY4DGInBGabY2F
3Nuynlp0Z345oAinkIhil2gu6kFu+Aak0+KLY9xcFSHXATPb1PvWzc6M81lClmS8yKVO44B7
59qz00C7dyJXiVvUv1/KgB0dhps8qEtKjPIF+Ug+nrWkwmvriaOEBhkjPQAf40tp4fdClxNf
KhT5ljRMhiPf64rPsbqYvsjBklJPAGcE/SgC61+IroHbsCqUwR93AxUMC3uo3Srawlx/f7L9
T2rb0y30lN0+pxi4vf8AnkCQg9N3qauW1xLe3bQx7IYYwXVQMKPTgUCIxot5Zxb7e5t5JmUe
YoJU4/ug96yixM5F67iQHO0D+tbEkksUhSOUyys2FjVOtakWhQLa/aNabFxLwkMbAFfQk0AY
lpdR27SLAdqtgYPOOO/41ctrK9WLzlx+++cjcM47Vuv4a0qS02QJIt1/CXkyC3vxWcbuWMbJ
oysqtsKg9CKBE2lWjPB592CXz8qnnP1/wrU07T0vZpWmYxqmVGBk+9Z0l6fs0KDnIwMdzmt/
TowtsFiIL45yaALSWEttCTa3YIc7emCKswWEoaNryRJVPdegPYU+0s3eLyopoiwGWz2/Gt/S
1XyCHUHHDAikIoakkcWnSIEVBt+XYvQ14P8AE+53aNZxuDgXDMMnpha9v8bXDWWkuVXlvusO
31r5x+IF409zaxnOUjLtzx8x4oHHc4jzNrZbkH8qhuXAGTjGD3qwycYIwRVO6Hy8fQ0yzPuX
+8C3I6AnivfP2Mm3eKPEvP8Ay5xf+jDXgF0qkEknFe+/sXjHijxJ7WUP/ow0MT2PrSiiipJP
Gv2ryB8KwT21CD/2avkCIsQrZ6k8V9fftYgn4VjHX+0Lf/2avj6AkjgYpouOxpRHGSp59PWp
M/Nk8jNV4evB56VOMlgQN3rTKJgxxwQM9aGYZyew60wEAYbJ78GkkYMOOBQA8yYBIP1FIGB6
nH0pgbcuOp6cUBQFYjNAArjA+bPt6U8kKcHrUDMM4IGO5Fd54H8DyaoU1TW99noUWGaSQbTc
Y/gQdTn16CgRm+HvBHiHxHZ/a9MsCbQHaJpHEasfRSev4Vn2sNxYatNa3QaG5QtGynqDXq3i
XxuJWS209VtrSAbIYo+FRR2H4V5W15Lq3iVrlt2WbcTjooGMn8KBJtmpBHFcxSJKSgj+cP6j
PSpo3iYBYYkfYu4bhlvrUVy9tHYTGPPnMVDYbOR9PrUGmSqvnNJIY4ShVivJyelAE80CrqqA
Lut7kEY/uk/4GonhkSCOFXUzIf8AV56n61ZtdsgNuWQ+YMo47N61ii7ks5WBBaVTgYPOR6UA
asN9LCGimjRW6HcnaiLTxNcsyygQHG1R97FOtLmaKFXvApJGUSQZI9/rSfbHklARflcDqCD7
5oEaEEdtY4WKHJYHLSck/SsJg1neuGIYkZjLeh71dvpT9rCtgiP5QtLJ8lg04iUlXA3EZC5H
NAEumCd45bmZW2qpxz94+oFVoi0nmFcErxtHBbmi1vJiAHYg5Bz6/wCfSr0rixMscA/fSEFx
1wOuBQBWvrmSFILUEhguTtHrzUaOkkLS3QKopx8g++asXEsbWdvI4TzA5Uk88VDJP9sCWyJu
kQkAIuAM0AVb67jnIKxgyH5VwOR9fWpLzNnCkCkM64Zuerd63dK02C0xNKUlnzwcAqPp6mpd
X+ztLi5gilyAC2Np/SgDmD5ZVZZgGmZfmA4B+v8A9arVjfjlWEflKjbeOnHSrI0i3u3K2kxg
KqWxKNwH4jvVZ9CQYKXw3EjIEZJ/WgCFL+S5kAEhLdlA6/QVd/s2JWR2lbJGWRBkoT7057a3
0yNTb7ndxuEjYBPqPam20yXJKMxVx0ZRwR7igCyIYIraY25Yt5Z5c5wAeeB0qrBE8oQ+YFVc
Fm61pW0sUYMcAYo4/eZ6t2/Ksdrvyp5UVVWFGwI+w7ZzQBMb11uGMn3gdpHpVuW8IuFBcNlB
jJPpVNbF7+ZZ4WVI84cscDd7etTalZOHiNtmRCoVmIxgj+lAG1a30iPGMjL/AC8jnHtTZL7M
xQugYde+Kg0wQwSJLckM8eNqg5Cn+tZuvJ+/860Iy7AbR698UBY2rN5tV1FLdJtsWP3j/wB1
R1rp47jTtJ/c6dHHAM/e2/M/1J5rC0JYdL03yZUR7yVg8zFuAOy/h39607ieymjMtrHHFMBl
SOMkduaBHRC5eaCKSfTbWWEHcyyKu919h1qpfWei3MXm2GbG7ILKI23KxxwCDWPHcahNGT5e
05xlmFa/hOaHT7kR3kKrMzszM2GJHbB9KBGRpWoRWUIZgrXGctIT1PoPSr0b3l+wuXTFuhJB
HVvoKz4Le3nS7mVBu3l4/QfNVu3jvNSkKWAZgg5I4AoGX9Olu9Tn8iwjJdDzngL7k10kuk6d
ZwNLqr/arzAyAcLk+vrVLTJZrOP7HbW04K4aUhdzO3qTV7T7KXUbpjqCskanOzPzMfQUhF2W
40nEMVvaQGQqDkryT7Vbi8NmZRLp8yJKTkxt06dB/wDXrVgt7aIiK1t4A5HVkzge9X7aGKAL
5JKN1JA+X8qAMS3spIrkRzBoR3B4ANbDLFGxZZDkr1Q4Jq9fgyWfnnb5kYyv+0PSuU8R+JbW
0sJFlVPNx93oaBHFfEPW/Mn+xCQ4VeW7EV4BrN/9s1OeXqjNhM/3RwK6rxxriyGaKE4kn4xn
JRf/AK9cISMDdTLSFd8qSQCD0rPuCMY9O4q03J9BjPWqN1ubaBxnrigbKVweqqOQa99/Ywz/
AMJT4lB/58ov/Rhr5/uUIXOScnkdTXv/AOxeD/wlPiUkjmyix/38NDF0PrWiiipJPGf2scD4
VDP/AEEIP/Zq+O4XCNg9PevsP9rL/klQz/0ELf8A9mr45iOTyp696aLiaMTDLHjrnirOcAbe
D1qpFwcgZU/lVhcsp5HXFMoe7fLgDHrj1pmTnC4OKCcBccHrSbwHPUCgCRThiSM9qXecY5H8
qiA5GB61e0m1F9q9la4OJpVjI9ief0oEeh+C9C0rQ9Ij17xDClzcyjfaWkn3VHZ3HcnsOlVP
Efiy916RUkuisfREIwqj0AHAFW/iPM0+pi1tHj2RqI1TOOAMYrhpHEM5TBJiOwj3oJ31NuwE
NreW8OoYa3OTLg5BB64/CtvXZfDem2AtfD9vIqzHdLLO26Rx2Gew9q54wtc28DlkQ8qS3Ujt
gVYjawWSEGBnMKhcyNjJB9BQMjnSGyBhbZMZArPvGNvGcZ9qh1RUijtvs6YgZSQN3O/uTUuo
W9tHdSTmYymX51Q9AD6nuaAsM1mom3fKcjaeenIoAr2ok8uORSRuPBI961r+SKG7Z4reGN2b
5ioyScev+FUoxt1DaFcw2671z6Y4/U1Gkgnd4pQCX+6c8hvX+lAD7p0vFWUybHQYYkfeGf0q
E6jtZI4yECDC7eT+JqNrZY42NzKwJG3Cc4+tRTWTLbM8LoyM2dynkAeooEWr6+ElrG2AZ3Yq
8mOT6fjVjTpEJNpLgqybXJ7k8/pxVOxtiJo/tJKYXKAj7zdjUE+pw6U8qyjfcAk+WpByfc0A
atgphuDbThW2Pkbu3oQazn12xtmlzumlbOMep681iPd32tzZlLF3IwkQ6+nTqa7nwz8I9a1M
JNqKjTbdj0mHz49do6fjQPbc4u98TXFxC8UFuiQjHXlvrVKK+v2VpBcvFHzjaQMn0r6O0D4O
+GbaeOO5hmv5WGT5r4B/AV2N54b0HSoYrSw0ewRU6kwqf1NAuZHx+Lq+2MxmmYHuXOKBqd7t
AN1KxHABbOB6c17b8Y7wXlzpnhbRrOJr25YSSKkYB64VeOnqfaup8LfDjQdF0X7NqFja6heS
8zzSrn5sdF9FoDmPm+28QX1m74KupXaQf5VqWfi23ZAt5A4kH3WU5GfU17Zrnwn8MajE4tYJ
NNuG5V4XJUf8BNeS+LvhVrmgLJcWirqdkmSZIR8yj/aXr+WaLjTTLlg0OtWbpDIpKHcpJ4H1
HarUOjraiQi5jkkMZAVB8v615fa3VzY3Ae0kaKTI+6evtXYaLr5vzFbygRzA4zjGee1AWN6w
82VtmxkTI3OVPABqRrXSZpnZYS5ZiSrORiprTVJZ5mtvMzvbbgenpWCty9tdyrIQSGIy317U
CLmpPLYzIYD/AKNj5cdEPcUJqRkAV2QeYhXr3P0qxZ3McMEk96u7zMBI3GQRnqRUtnpr6/Iz
2llbQ24YB5mXai+3uaAMO2nmZmhEbyTE4CqMk/hXU6HokCv5mp3bpMPuxw4Oz6k96vqlzprt
Bb6aCZBxLDh3k49e1Rpe3iXHz6ZNwM/6knbQFy+NA0h3XOoXpduAqqGJrUbwFaNHusdWKNjc
Fm9fTismSPUdRhT7PayQv1EhAjx6j1NSWlnr0D4SLdIBkkSA/wBaBFyLwvqKu0M17aRRwtgy
7iwJPP8AKta38PWImU3F/NOUJzsXYAcdOa5ca5eStLFcRsm1zvUDnIPStMalHevBDLIbRo87
nKk5HZfekBuXPhiyS2un06eYuiFlhdgQ+P1qrot5qd3beVY2hWDPy7flXPue9adjNpyIxE8r
uF6lsD9K2NEeCHT45YoJZEVMlh8qZ6n5jxQIm8OIYtIVpXKTsxabPXcDjb+Fbuk2B8tppTM5
Zt2wLgYrj38eaXYiSSWEeajHbFkEL7j1NYF/8V3JYQkhD3UGgD2MQxmbaUW2x1JPJ+nrVLWL
2xsVBmuiFGO/BrwLWvidfTxCNHK7uCa5DVPHFzdKwmvCzdBg5p2Cx7vrvxMtoY/LgKGQN05A
PpXi/i3xlLcXMhkkE1y+TsJ4X6/4Vwt5rd1MpEZ2DozdSf8ACs4ElST1z65zRYpInuLiSaVp
JWZpGOSx7mkDHbhj+lQtyAMnHU4p4ORzk59fWgoHYZJxj9KpXD9MA4PSrErFQSOmc9aqykFh
hjj3oEVJ2zyRgCvoD9i8Y8T+Jen/AB5xcf8AbQ18+S4BPcH0r6D/AGLwB4n8Sev2OL/0YaGL
ofWlFFFSI8Y/axBPwqXH/QRt/wD2avjiEtuwa+x/2s8f8Kp5/wCghB/7NXxvEOnP1FNFRNCH
r0zmrCgjbxmq8Y2rycfjVpTu74zxmmUNb5RyCfegckDGMelPZc4zyenWo2IBBxjJ6g0AKFPJ
6YFdJ8PY1bxVZs/3Yd0pOfQdf1rnDgAZyQffNb/g0iKe8uMYCQFf++j/APWoEyx4juTc31xO
nQSFTjuD3qO1MNxGftKcQgHep/Q+tS2qRtBcNcBgjjAA6k9cilkigtbSN4Mzh3GVcYyBQIfp
5aa98+RgkcY5LchQOgHrTPsMy3Ic7XhBJaYcqB70+73C+FrF+7iwCqj1Izz/ACq01tO9tc2u
xg+zeR6kGgCC7WPUI/LgUhoxiIY++PT61WlOWjt0fBReWbj5u4p9juVogu9nDAn/AGeaZLYz
XGqXMSHIVyzP2X60ASzZtbBMTJI0hIITsF7fnVe1iIdJp2wgOVAOSx7VpX1tBLDFbpK6PGNp
Zl3Z9+KxnsLks6QlZVz1Rsfhg0CC4gbkpKsmfmKscEZ/SpdKLrcebuHloNxYjgnstPs7AojN
PKgyMEIM4qHXZ4LO1S1sS5nY7pH7KPX60AVdd1qRDtjZftHdgc7f/r1T8K+H9T8UamLTTrdp
Zn+Z2J4QerHsKm8M+GrzxDqtvYaeBLPO20Y/hHdj7DrX1P4O8IWnhDSo7KzjJkwDNcbfmlb1
J/kKBt2M/wABeAtK8JxQTmKO61EKA87rjBxzs9Pr1ruL2zXcsibmU9geKqsXPypnb6Y65rH1
HxzpWiOdPkEuo6kfu2dmvmSfjjhfxpGe51GlQAO0pxkcAdKxtVDvdPNtIRSS+PQcmsVpPHet
wv8AZUsvDVo3TcPPnwe57A+1cX418HX2n+H7/Ub/AMWaxe3EaZClhHGzMcAYHbmgdiT4Wac2
teIdX8YXSBzNM8FuW/gUcFvywPzr1F7dlCY5BABFcBpXwmtrGwtvI1vWrS4Mas/lTbUVyMnC
+masf2N430d86N4hh1aNeRbalHhj7bhQD1O4WAukgQAEcjcQP8mqXkMsbPGGLHsD1rm9N8eJ
9vGneJtOl0XU24Xzj+5lJ/uv0rq9rL0+ZDyCOQaBHj3xT+HNvexzatoMIS/UeZPbJwJPVlHr
/OvDGjMUh270deo6Yr7IlZVmD52vj+71968I+MPg9rHWI9SsoWFne5yMYCS9/wA+tMqLOd8K
axvxDhUuU5eQjlh61a1i1upLxrzT7WW48xg26NM8/wAWK5BYZNPuRKQxKsNwH8Q7169DrcEe
j262AWOIqNoXrz6+9BTOdj0y92i81i1uFtSNywqhyzd8nsK001NJoVUXMcNtHwsEQxj6VsWe
tLDbw/v8sVGfm7mknuNL1JiLmyt8DneFwxP1FAinZ372d65ikZg4BEjtyV9OK3WbUblFRLpY
0PO08tjqM+lc8baJ5Ik0TJuEzuhb5wR2IPbHpTLkapblg0Dq7HJYoelAjWv3vdLVZJ5Y23t8
pWTPNWINWeGPeHJbHIAzk1nWuopEq/aYyzEf8tRk/X2qJ7mJ7eKGAxq8zlWYdstgfpQB13gr
WLT7Gkcoi84MdwYdSTkH6V0k1zBqFxJBLb27wpGHkyoJz7VyviG20+SCF7N/LnhCxh4xgOo4
5+nWoJJ4tPt5mt7v7RKw2sGOCcelAjasLfRk14u4KW0MJYxlyVc5wOK5D4keL57pJPJkK2sK
/dU44rf0m8tLfSpHuUhmuZiXO8ZwMYA9q4fXNEOr2t7HYRqs0kZ8qMH7zZzgUAeW3esXlw53
zuIjyFU4xVY390WVPtEhXrwxqKaOSGR47hGV0O1lYYwfTFdD4D8F6l4u1NIbJGS2Ug3Fyw/d
wr6k+voKDQo6Lo2p+IdTS0022mu7pjgKvOB6n0Hua9a0j4IeTGjeJNcgtJSBmC0j81h/wI4F
ddFqOjeBrE6V4fVIzj99ct9+Y+rN/SuXPiSa6mea4lY7vlTDcAeo+tBLl2L8/wAJ/BMURzru
phs43bY+v0rMufg3plwhbQfEylgMiO8h259twP8ASqWtXTXFm5R28z+EA4x6UabqN4m3ARSR
j52PH4CgLs4nxV4N13wvL/xM7NlhY/JcRHfG30YcfnXPZIIBHPtX0XpviTybY2+pyR3Nq6bZ
IpUBR19MGvNviR4Jh0uOPWtD3HR52G+InLW7HoP909jQCZ5tN8pJAGff0qnL907hg9h0rSkj
BHJwAcnNVLlFY5wDnvQBlSsR3yo45FfQ/wCxeMeKfEgwQPsUX/ow18+uo5646ZNfQn7GKlfF
PiTJ4+xRf+jDQwex9Z0UUVBJ4x+1ln/hVIx/0ELf/wBmr43Q4OQcnH519k/tY/8AJKhj/oIQ
f+zV8cKcMADgetUXEtwhc8fpVgseRhcVXh+9k5OeOlTlfl68+/amULuIIK8jryaUMpGSOfQU
0sCoAUE98Uh3DuCeOtAEmfnGBk9CK6fSbY2+iGU8yXL/ACD1A4H65rlYInmljji5eRgoHua6
/Wx9jaK0hORAoj4/X9aBMzxNOZyrgZzjHp9av3g3Wdqg5Z3J6YA6c1U1O4Z5gkaBVIDbQO56
/rTr0zW8duj7ozsOc9SSaBGjdWtw1yZbZVn4Hzpzjjv6VozzXEGnxG5j2uzEA5GQoxgE1RtU
a205m35n3Kzpj7oPSpbpzcadJGqkyja4UdT2x+tAiOa+N1JFBEdjHl2AH4k49KlluGku1REA
hGS3POO5J9ajtrQ2lpJHnN44+ZR/CvcfXPWqF/5kNiiqATIx3OD3HagCSURorywzOQOcEdee
lSabL57SvK0ccaKeQOeR6VS0+KWJPPlztb5fXH1HpWg6qtk5jiUScEsgI4z6UDIL0xWds1w8
/mKFwEwQSe1cpGjTymaUlixJbPJq3q9w91drB1WIYJHr/wDWqzBP/Z01tII1dlIl2SDIOOgP
tQB9AfCHwaPD+ipqN3GBqN4ocnvEnZR9epr02O6CQsZ8CJRuYt2Hrmvlqf4geNLxpJ4r2WGE
dDGoRB9KpDxp4h1CweG61t5Ec4kgkIAI7A8c0EtHv11Jf+MZWg8O3D2GhKcSXoBEtx6iLPRf
9r8q2dB8PWHh638rTLNYmYnfL1kkP+0x5JryTw/8XrzTZre01eygmiRVAe2+R0HYbenHpXb6
v8VdOurOZ/DsRvb+OISMJFKKB346kj2pCaZ6UU8zTUPzZJ69TXC/EH7J/Y0FtNcJmS9tyyu4
DbRICc+3FckPEGqat4aZ9a1GS2a5DGNIV2ADPykAc/nXnF3pjNrBtf8ASpXU7ZWZCWBz1wCe
MUwsfTP9r6fdTbY7+3Y5wAsy8/rVt4I9m9GDDpwc5r5F1aFrC/mtXIVoXKl0A5I9PSobTxZq
ujTK9hqNzDtxgCQlfxB4NFh8p9W6zptlrFlLbalBHPalSCsijavvnsfeuF0LVI/C+tf2DJqC
aho0g/czCTzHtD/cfH8Poa4Kwt/E/i+1i1PxdqVzbaK2fJt1by2uiOyr6e5rZvYrGGD7FpVk
ltAm0nadrbu4b+99aBWsen2/irwpbSMsmpxO+ehBwD+VUPHd1o/ibwnexWt7aymNRNGu8ZBX
29a8vGmPPcCOJGkkY4C4ySagubH7OCxRl3HABGMkelAWOK1a1PGBnJIUZqTwcYp45I7yQCG2
fiPPLZ5wfarWrSlvMIGDj1rF8J2puteltpX2I6FmI46Ggo7mfVYHG0JEsZHKADip9M0drlfN
vLlLW0f5gq8MfcCpLPS9GQtHPGQ+3Hm7zke9ZN5fGG5lthG14E4EygksvagR3tld6fpdv5Nr
GqrnJOMlvqTTNV19ba2kbowGAmM/nXFtfK1riGOeB8gkEEg+vXvTLbUJppxZ2sLNK5G4v1x6
k0BY7Q6nbvapuVJAQCCoBH4mqskml3EYkkto/u5yo5496yDpBjVITfLHK2doxwO/aqFxY3cM
8FmLiKVZG2l4zyozkkigDpNN0JdQha4N/Pa2ROEAGWYen0rSj0jRLbc1wJrh/WZ+D+XHaq0t
zawwJbgMUjUKMnFYhmhmvSjtIsAGWVTuOfQZ/OgDSm0ix1OW5h024ks5Q+AHO9Gzzx3FYVo8
+j6j9nv0dbpDzu4BHqD6Vcmks4ZFfTfOWQ8GIksX9/WpjbvqNxu8RTNbxxn90duGb2J9KANO
4vvDWolbvWNE0+6u2AzJIuGbHHOOtRav43RdNFnpltFZ2q5Cx2yBVH5VBLDoVltdIFnOP+Wj
bga52/WHU7kQ6ZYZct85hBwooAry6h5sEwmLF3UghucVTtbPUJFUQW8zIOrbcAcda72xstM0
iLf/AGezSLyZZwWx/QVXuNTudSVo7RS0Qzls7UFAHNNpGqFYz5LNGOcBsk1Uu7W+hkERtp1k
ydo2nmuhEd1aaikQfzA+XDJyPpVq/e9kEcstzEpjJxGX+bB+nSgLnFM95ayRvdRTRrkYDjg1
19lqP9q6PqdjK4kSa3fIJ4GBlT+Yqrcaq7weROhKEYw/zfrVKOGOw0nUr2NmjVbZ/lPTOMDn
8aAZ5ZIWKYxk9c9KqTOAvIOMVO5+XnOB1qpcHcwBJ2igZVlYfNzgV9A/sXuG8V+JcdrKL/0Y
a+d5W4YAcdsV9CfsV/8AI1+JP+vKL/0YaGD2PrqiiipJPGf2scH4VDP/AEEIP/Zq+OkU49jX
2L+1hz8Khzj/AImEH/s1fHcZ5PbGKZcS3CCVxxwe3epwp2nJ6npUMHIOOMVOuRkHp9O9MoYw
I6cDpQecEcDHWncdvXHFCjcQqhsscKuOT9KAOg8F6eZbm41FlXybCPzMHoXPCj+v4VHctJcM
7gMWLg9O/qK6y+SPw9oNnomf9IkHnXhX/noR93P+yMCubtZS9xGFPVsbRQSTwS7biKPIUooQ
kLyc9eauzw/aoGiJP2hWLR55bOOlUER2nmeDiRWPT0q9Z3jeVLOVLOgA8wDnHc/WgDMtbkpv
RnbeRhh6mtTTm8q1ku1Zt5JRAD045NVzpq6mVnt3CSbv3uT0X+9Vwi2kaLBEdvGNqL1Yj/Pe
gCvO7iylufMAOQqAnBOep+lMsJle2YTRq4LDare3X6U0vvWSWRVdC4RAwz056U25mVzGV+Ur
xnbjigQyMSJrBhmJKyNtPHBU0+7uRYQXDBywI4DdCegxVh7K5uhHcW4lKgbc5AzjuM1zmsTt
c38VrGGxGfmB9emKBoisraVgGzmSU5/P3rYV4DcKVijeRSF8x/m9ulRzhI5yEUrshz19qzYL
vKnaOcjbz6UAbGsyXEcdxDIW80H8Kp2VjbPHCzTPFPwxMnUn+ldta+GLrxlqOnLp8OWaNTcM
MKETOC+D6Z/Kuc8XaFfeFNT+x6h5BLA7WSTOcHGcdR7etAjdi0zS5BIb3ULSKSZdrOm5yD+X
FW0ttF8MXFteKbid5UEkbAhBsBwQR157iuBNyI04JI6AE5xVSCe71XUre1h3yyySLGiAEsTn
AAoHY+mnjsl1qy+T969is0UTAFJMjPGehFclrOvtoltf6peTWK3lyrC2WNtzjHBTOMYFeheK
/h62tpo8cGuf2ZeWtqts4PzHbt5AXPHfJrAvfhZ4es/DiXuvazqGp2MBG2G2CxKCxxkDrRcg
+aLnUpbuYiMPLNKx465YmvZvhf8AC6G0ez1jxtEzy3IZ9P0lgS0zKu7L+g4/WvRfAuhaTp93
IPDvguKBIJI83d42ZVQg5f5u+ORiumubCDXtHWXxTcWkcUBK21/bzbJdxP3wwxt7Db7UDbOF
1vXNLuNbt/7asjCu0FUClHtRt+6V6EZHBFc/cXNkzyfZbaSOJ8FHZs7Gz09wfWqHi/4W65au
2reF759dsHy2QcyqAT1B+9znpXIaRqd/p96Y5NKnknGAI3ibgg88YoQWO7a+fSbtopbXM7/M
hHJHoRXN+LNYW5mVoZJj5a7MOcYbvVy0sfF+p3Mk1tolwIZCw824/d7QR0Dt0qNPAcll5cuu
6raQ87vKhk81jj1I4FAHHXKsixKzZaVS7ZPIB7H61k6OJh4hgWBcsQwxnnGOua3vFFnNDrNz
dbkeByBEysCAuMDI7VgeHbop4otJGOQhbcR296Bo7pNHv2Yl7uBTJyFz1/GtrRiNPtDaTIY5
UO4k4JbPfPcVSvLxY7W2mIZtknQckAjBrcSODWtNMLSoswXMcobBHoOO1AiG61KG2kiQyqok
baQ2MEEcH86wdT1MfbkklY+Yh28cDaaoWv2ieV444F3KcNK54OOOpqe1slg1CSS5ZJW2blUH
IHOOlACvey3d4jxHPlDOM9c/1qrZSNqGtWsTyMsbyAEj7w6/4VLqrwiXdCqxyheSnH5iqugC
7bUWntbSS4kRCflBOCeO31oGdEYrSG5d53klCv8Axt8pGKu2dzpVzKY4La33/efA4Rfrnqap
22heIrqQumlRxgk5MuBj35q5beCNWmdJLu8sbVgTwjHOPwoEZ+vC3tLuJ7FBEGQ7yD3FZ82o
SzgJLM2w+/Wutk8KadcSNA+rTy3QBOEhwo9c881zkNlHo999lvrUNPGSVZhuDehAoAa8EuoH
y9Nsmc8DKJkAY9avW8eq6cFgGl3CxqMn5CSzeuRW+mqG1iBPmIudqDGFye9aUF81uTiYk4wN
p796AOGutSugWidJoxnBypGP0xVnS7fUryKO3s4G2KOGfCr9ea7yS8e5spobr95Gy4IIB57Y
HXNcWJL7Srsx3gkQqMqjjGc+lIBz+GNUhl3z+UPMOHkSTcAPoOwrXHgq32BrnUSy9f3S4B9s
mr2lSXc0fnNBuUgZAIXA9cHrU2sXVnZ24Fuq7Oo+Y9ff3oEYMmiaFamQf6VLJsA2mY/MemMA
c1yHjK3ez8LahhDFGxjTYWyQC2efevRdCt2tori+vIJEd1xBIUyFXua89+JF1HL4eu0STdmS
M47daAPH5MrkKRznFU5ywbJ4HvVmV+mcEVUuW3SDA9+aZRTmbB7j6dDX0P8AsUHPirxJ/wBe
UX/ow186zcnCnivor9ijA8VeJQOf9Ci/9GUmJn13RRRSEeMftZDPwqAxn/iYQf8As1fHEWA2
Cce1fY/7WJC/CoE4/wCQhB1/4FXxsg+YjNNFwL0Dc4HQVYEm3hsHiqUQOSP61YIGwE4z6Uyh
4kOegA6V13w7tbf+0pdXvVDwacm9Ubo8p+7+A61xoA25J6c11ekTmDwxtVgn2iVmOBzwMD+t
AMu3cwvrx724diNxZhnqe2Kislt47oSJvKoNx3Y5x6UwCJIPJch1mXJYAgr9KimVYI0tkO4y
EMXz0Hagk0YkggdrlJNyg5KN1BPTNStPM8DTxtlcnIAHy/h6VnwozvdW+GOQQGB9ORV3SnWz
smnlXkkqoYctxzxQA/SYHvGuhbqoxERycAEnt+VRppV7KxGEXJ4LP2rSkvDbwxiOOKLcgdvL
GM555qB76URs2/CEn8MUCIb3TbqGGGC0RZWUEsyHgE+v+NWbXTbW0i+0XzmQjkxoeBn19act
6fssm0YIjJz+WKpJdA7A6+Y7DAznAP070AP1vUWt7QzpJHtVQEUfePpXJeGY2nvWmmG4DLNz
Wt4wjRYU+fMhwXxyMiqemQG2t1eJtyyJlOOoNA+h0Gj2kdzPd3dzHmJP3YQ9yf8A61M1BYbe
PFnbxw/wsVjH61viP7H4fs42UK7jzmDep/8ArVyurzbQfmwenB7UCPRvhD4nsUhu9C1tZZra
5wEjjjG5iSOr9RjHAqTxz4T0HTfiMreIbq4+weSZzNNIJGunGCqBR91SOK8/+GunalqPiCa8
02XYbCPzmOcN1wAM9O/J4AFfRV14bg+Iui6RrEhtYZEiIds78AEYDk9eAc/WkD0Z5D4l+Dup
6ho41nQbI2rXtwpg01GJMUTD1OSSD1OcYr1z4f8Aw98O/D+w0y61eG0fxDFGwaePLbmJzkA9
8cZrrrxI/CWisNDtJJlmbcoMv7uIY425PA9FHU1z1tq0/iuzuIwI7OGAFLiS5AJVs5TB654O
frQTcu3+maTe6pd38t7LdSM6pIN2xYlI4G70FJYrbWkV/p2kStLF5YlEk0qmONc8tgjrmsfX
Nai2izkiC3qNiWVVCeYuPlO3071iWrXc98sGnjdPMDGEOMMD1BzwRQI9BvPFejRTy2Eurf6S
Uw0oICqNucqRwTniue0rxLZaqsNjdWEV3LnKGNVBLE5JA7HFcL4n0qztbtILy0tWuWPzm0kK
mPn+Ig4qFvDVhYfZr2XxA8dq8m11SPzGB9AV6Z9xQM9P1u1j0zT420W6m02e5dnSCIbmaYnI
DHoqjk4rB1jxVe2msxC4lyBbDa0CL87nq5z0ye3pUOrQ6rcaPPceHjYTPA32ZbWKQr5YGC7M
HxucjAJ7AmuM02x1mVNTm1DSbk3LpttVjKhN+euQ3HHQUBY1dd1s6s4LXV15IHypLJuKnv8A
/rrnLnyWbOc9SCemaqzaP4kQssuj32NuSdm7P5Vm3Nrq/wDZ1xdyWjxR2x+ZJQVZs91HfFMZ
zni64EQcdMk4GeazPBUKG7FxPt+Y4G7pj6VR1q9+1XYVgERTya6HwuIRdxXCBR5YO1SOM46k
UFHR6e7RSStavD5Rb5EdySBU2p301lD9oRbYN/CVYErkdfWs2+aydWdH2Tscqy8devFavh/Q
r3XWEenWXmJj95dz8Kg+vf6CgRzdvqDxqM4fA5FTxJcapIqWsUj3J7x8DHuTxXoyeAtD0m2J
1CX7bcHkqSUX6ACrV14KM2nmTRJ1s7j7zW7n5PbB7GgVzG0DwLBBGt1r11HcSYH+jxvtH4tX
TPf2NlY/ZraBLBFXb5argEezDr+NcQrajY6l/Z2qRyRTDqrfxcdfeujtVm882kiNEGQvvYAq
yjjA96AZoWtxcXFu7x3PlwIAPOnbILf3Rjrj1rKtdVu7jVn0+2eJ5JQQZ2BwigdBWWm671KP
R0vBHaIC2/b0Gc8D1rZTTbPTB5thOxuFBDzStneD2I7UhFizgGjR3EV/NGZ7ggi6UkrjsvtV
bXdLn1rSohY2cr3lu26Kc/IGU9VJPX1quNRklMS8StES4O3jOMDGe/8AhWnZ308ah3dbgrzw
2CPr/wDWoA5oy63pIFvqNpKhfgBuVPrg9K1rJYVsbqQzusgUuF2Aqp9BXSTD+0bSSG7mDRso
wFHCP2IPrWRommr/AGmEuVZogRgZ4Yg/qKANa3sbCCzilbe85APnFjnOO3pUMi297JLDdSLc
InyqAOgI6/Wt/UbDTzDujURug3GNCQrjuMVT3Wn2dUhgRMn+HGfzoA5630q4TUvsy3REWAVk
YdVrp7DwpBGVvJLhr4g5MOwAH6e9S2mgSzOk7yeSAPlRuSR6H0FWri+XS1ImdYdo4z90/Q0C
K/iFgunSShiEC5yqk185/EO8V7RxHtHmyjkd8cmvRfHnjJijwQSHYTkLngE9a8L8QaoL67AB
YxoDg+p7mmUkYrZGduOc5qtNjYCcZ7VYdkLZHSq10TJjO0c8HNAypNgHsCeeK+if2J+fFPiU
/wDTlF/6MNfOUox35PWvo39ifH/CU+JP+vKL/wBGUmI+vKKKKQjxf9rX/klIB6HUbf8A9mr4
1jxnORjGcV9k/tbY/wCFTjP/AEELf/2avjWP5jgDjr700XEtRPgktVhHy3JyKqKvykZz7ip0
4Xke9BY9pM7doK+vNb0Ewk0q0VcghnB9RzXPEFQuBkdua27KEzaVDsPzbmGM470xM1QgmsYz
uIdWwpbv61O8CTJHJIdvlHa/P3v92qs6hbGHY3mFchuD1NLJK408IRyWAGemMUEmwl4oJeBW
jLAbT0J+pq6tkdWuIHknC+Qu6Vs8lc/z7VnwR27WUEzkl1XbsHA69a17MPb6cdql5bohmA7D
sPx60CLtw9hNIAIo8qvcc4Hes3UrP7WkT2UaHbhWQDAA7GpZ4ILeBhIfMkfrtPIPoKqz3i2q
i2tyWZjjJ65zQBDa2Dt9tV38mFQF3nkbsjj8qtQWVjADI1yzsAcMcDaT3Ap2pXb2cax53MAA
O/PrVV/sgQNIitIR8wzxmgDnfEFr5MRJlDKTkfKcn61Z8I30E2nnT7hlWaOQvECPvKeo/Cm+
IZDI7Lj3GB27Vyj7raZZUYh1bcCOoNA0d54o11MhVbHlgIRyMfSuNurue4kCozMX4CqMnNdF
oGlWHieeY32sQ6fMY9sEcqn95KRxuPRVBHJNeofDfwf4attatNSgvBdy2rwnybQMzLIFxI7Z
/gyeo/CgNjmfBniDXLjRl0DQfDtnFBLCYbx0VmuZxuG87jyM+g6V9FeGp77XPCWp6TFYQ6Zc
24NniU+YgBA645J29/Ws/X/DXh/QbPRHtLe4addQE0ZSfZK7OfmJz1HTitXXfEEWj6NDqmlQ
CKGS7Mk8fyAzrnaxGeeTyCPSkS3c4rxvrE/hjS18O6vHqF3YLbeWl0mxZJJlAYMOpCDIXPbF
edaB4l8TaRoc97aQulhcTGWW4K7uUO0hvTqOTXp8XjCx1XR1j1azSS9M0cUjyJveaEyFiFxg
8ccd6k1+HS74XWl29lcDTNYnlubqNxJFPJKm35UAHCcDOaEBz0d68EV14k8UWsqSXEg+ywtj
bMSuQeTnaOK5ceI2S+WdZT5wy+6PgAn09q1bzw3pd7e6ekkV9Es4fNqL4hYCSFURGRfmHHT3
rtX8OeHtN8VWdwr2EMjxsl9HcTBG2GLZhVAxyfmJ9aYHCWFm8gS91HzTC0rD7OoPnSvjICgj
vn8uax44tS8TajOltGkMkz/Kh4VBnbwO4AHPpivRdP0vVG8UW97JrOnjQNLiL29vHel1RyhU
AkjI/wB4/hU9raWFnoEvkajo9vrSqIY47eclIoy25gHbksxOSfwpBsZk1/a2uhQ6Zp6xqtsd
kdwY8mZT99iTyCT+B4q7p+hhdKleJmn1EAeXFasrrtPQt6Yqzqv9nSX1hef2tps5jTNxBJIq
ISP4Bj8azfEHjLRdKea40x1nnKmIOmERU/u7R97HqaBG74YttSgjkn1AyW6xOSID/wAteO+P
evLPit4zWxa4s4WT7awKhEOdme7VieKvibcw6dLFYzEahcDYHB/1Knqfqa8haaSVg7MWkJJJ
JyTTKUSwk2+Vml5LfMSRXU+C9M1DWLqOHS4N4bgyOcInuTXMaZB5kqiZPop6mvWPCt1Z2Kb0
3QhAdzRPsJP8jQNnZeG/h5pOmyCfW7j+07sc+WDiJT6Hua3rm6l/dWdjdCOM/KIvKG1F/DGB
XMWGr2X2WL7Q9xLOVLORNhT9BVW1v7ySO7ttHspH86TcJj6EfdLH8aCTdW0fUn859RiE1vOV
SLBKttPc9cdxQtxqBvJ4yiho8FiZRjr1HPNc0ugeIIWkuIkgkVn3lRKMqe4rO1e9vraLN3BN
DJjCtt4GexPoaLAdB4uuotSiBugkV3DzDKHB9iDj1rmk8S3G+JHwPLDJj61JoGiz628d1eyG
Gw7tnlj6L/jXcl9B02EJDptsFT5d0i72PufegDiNLmguNaF5dMUihXcCpwSewz6V0F6YJWju
7PEnJ8yJmyCPUVt39tZX1gYr63hjWTDhY1CsnpyK4W9s/st4sdjcmQSHy0To4z0B7UAdjY6r
bTwxpcIojAOVZcDArW0Ofw9ZJFLfRpJK+WwzfKPwrhdduLfwtpeL1hNfOBiHPyofc9zXkWue
Nbu5mf5+ACFHYUAlc+soNU8LzhhCIombj5GNaCS6bfxiKZowVACsvX2Ir4rs/Fl3bt1O0jHD
c10enfEC7g2FZmQrz34osDifU32DddPbS3G+IAMCvylweg9qsu2lWcPkSRQRqOfu4INfNafE
6+MiSCdTIFx16jrWfq3xDvbsqHn555XNAuU9/wBS8Y2VnJcQ/bAFAGz5N2T9a8v8XePPMt3U
ydeM7uD+FeT33iK6nZ8bhnoTWPNcSTuWdmdj1yeaLFKJr6xrEuoSHkhCeSe9ZBYAHB6Dpmm5
9R0OTTCww2Rk9eaCh5UAjkDjnFVbj5cADAx1qaRsgnrmq0vIHIoJZXcDb7jqK+jP2KCT4q8S
Z/58ov8A0ZXzkwIY9MD1r6M/YoJPirxLn/nyi/8ARlJiPryiiikI8X/a0/5JSMf9BG3/APZq
+No0Zcnkdq+yP2tf+SUDr/yELfp/wKvjkLnocDrzTLiPt+SQAeKtA7d2AMEY59ahT5ckYGet
OUOwOW4oLFdmGFI7V0OmYOlW6s2FLMSR1HNc6wyAO46CuzksZLO0tIjGDKsIJXrg9f60xMks
opGnMUsLNE3VjwPqDWmosti2wjDxt1LHkn1zWfaTPFDubmVz1PYdqUQvLEZVdUZWPXIz70El
uazI1GCBAfsm3O5vQdRVy81JhK/2YAgbV2pnIFRxPKdPuo+TIybwAcnIqtD5lrbvNkefIOUP
UAdj70CJYpjbSLcXKHvgNzg+pptpEbrUS1pCgWHDsCflz25NUkvDcr5c4LKTggn9atweeubO
xidmDct3Y0AWZtPkdpJZrlA68ogBIB96zIIW81ftZ2qDkbD941rNpLQ5fUr+KB/+eane5/4C
P60eRZRjFraSStjcHuGwP++RQBn6khntWkkVY4V4UNwW+grlL9AZQFyqD0rtbsXU58y4to5A
wAwmV2j2rk9WgEc7Kqlctkd/xoBMzrCUQ3C9NyMGAYZBI55r1LTviZqTlo2SztpJXD+ZawCF
+P4cr2zzXkzqVZy7Y46+9PgvTAV3r5ij14NBW59MeJPGsXibS9Kh+1OLiMf6UCo2ls5BX6dK
6L7bJrGkSW91HBIhRUjAUARkc/LjpmvmHRNWVZIwk5Uns5xz9a9w8A+I7eC3/wBNuLdQOdzS
qAKLENGjKkGl3tvPuMU6MHDA4wR6V19z4ki1eZJluF0+5Q7YbiPDfKw5Vj6E815/8QvFPhGS
PZHqqXF0cfu7RN+36kcV5M/iRoZSLSS4CB8jeuPpQCR9KabqMsMJtFaKRY1KLuAchiclgTUm
oeHG1m48+8DzSlAoduTgdBmvA9D8fzwEvFAbm4AO0MSqIf7zeo9q6KH4weM7e2LQ2umyop5k
8hsL+tIOU9U03wv/AGXP50CrsZDHMjDCMncN7e9cZrGr+ANJupY7jV4ZWDcrbqZSn+zkDFcl
quu694tsCuv+JFgsnBLQW5EaH2IHJ+lcHHbaVYzM8yTTW4P7puACPUjtTCx1finxz4ZlhMei
WN5Mw6OyiNfx6muBvxd3Jea4MdqGOcDPA+tWdT1u3JT7BBDEEHpk57E1gTXlxfMZJe56KaCk
iO8EMZ8tH84+o71c0m2ZZBtXGDxx/OnWVkLmQQxwnzGPGzk/Uiu+0HTtPsnja8t8yYz+9OOf
pQFy9onhq01WCCC5JSdhv81PvKoHQfU03WPCs+iETyziewY7RMFJZD2DDt9a1zLsuml061w7
qBIkZwAB0b2q0uqSwztBewGW2lGx435BFBJV0HRre6dZoLw3S4yYG/dnPt6/Stqa+uo0aDaI
wPuqvyED6VzMWgXUt5NJoche3Ug7WO0qTztz3qxPb+Ixa+Vc2bXUHU8A7SPQ9qANdL4RGRDM
/wA6hgwPRh249RXLXzX2uXy2UTExn5nJY7QPel1L+1hISbKWNu42HHT2qvoVzc2j3DSSRLNM
cHcDkH3FAHXbp7ewMb/Z9y7VVVcjnoOKoyxtJdpMLgStEdzx4xuA6gGqGpXMixrKk28Kcuqp
tzx1yTWK+oyDLwrJgce4oA6W+1sXCsc8A/wgkke9Ymj6jcSeJIJ1haZbfMjYGdpA4z+YqSOD
WtXtlh0zTrhgMYCptHvkmrkFreeH7Z7aWzngeT5pJHT7349MUAcv47kvNYuG3E+a2dozwDXA
6V4M8R6ve+RY6RduwPLMm1V9yx4FetzeTcRp5x+fP3sdPyq9p2qXUQS3gkmdSwTbuzn0x6UD
vYzvD/wS0mzthP4w1l1lxlreyxge289T9BUXiD4U6BcWjy+FtWnjuwSFt71gVkx6MOhrsNS0
8qgl1G5V328QI2cf7xH9K4nVrxoJSY2MYXp32ikK7PHpIJLWaSCdWSWNirKRyCKFYY29zzmt
rxpOJ9cklwGeVFMjA98VjIm1jwKZdxRyvTdx2pVUnHGAODQuTxnJJ7dqmIymNvSgCIjaw45x
+FRvuHQHJ9al68Zxn1pJIyTgfdBoAhfMe1hzVOZsDBzV6YEIxycHjPrVKYZOcZOOxpEMgJzn
Ar6O/YnH/FU+JP8Aryi/9GV84uQM4GK+jv2Jv+Rq8SjOf9Ci/wDRlDEfXlFFFIDxf9rP/klP
f/kIQf8As1fHURIGeMdMV9jftZ/8kpH/AGEbf/2avjocLsBweuaaLiTowZedox1FSBeCuMfS
o7WNppVijjLyOflQDJJr1rwR8Jrm7VL3xOXsbThhaj/WyDrz/dH60FN2MD4c+EG1KWTVtRjM
elWYLljx5rjoq+vvU2qTeZqrzqTlmJHYivQPF+rwhINF0wJFawgIscS4UcdK4qHTnT/Sbgqn
P7oP1Yjvj0pk3Kt3pdxLeSHCwRNggsw9PSq94rWgRY2aS3AxladeTXcs/l4DO3dTkYrRtNBv
pIla6ZLaAAAvOwUf4mgLho04ZLiQA5WJjx244qvp+mXl8d5UIg6u5CgHrW2lqNP02QaLJDeX
DgrLJjO1fYHrWVDGZrhWvbgyHGCGJ4+goEPhXTbWT5V+1yggjYCsYb39fpVmRdQnJaTfFGWO
Fgj2r+JFaEsen2qq0cwLMcEBcVYj1i4Ef2exD84AUUCuV9LsbIKschw5+6FHJP1q6mmy7Xhk
ktY5ecOfmzWbfanPFceQUeS4QfPIF/8AHQf51GtxdNHlI23Z6LnJoAuXZuUvI7ERRGQJkFG+
U5/z0pn9gMqTfaIEeRjuEsThtoHQEGqQs9ZaYXNvZTM+07nYZPHeltv7duJiqxmMLw2WA/nz
QBxvibT3S6eOOEA5yeP0rn59Pkii8xwdo65r1240bWzMoKQKW55kHze5rOu/COqXIAL2SrwC
iPyRQNM8qRMkANkj1FSxKqlQrA5HIxXdXXgLVhuCW0b9sxyDNYtx4S1lLw26WchmA+7jn8aB
3MdZhDMhChMdAvJrWttatoSv+jQE4PzuCTUjeC9d2qHstoPKkuOapv4W1WPLeXGQRk/ODQF0
R3eriWXzIYliQ/eEY2g+mRWhD4omeMxO/wAg4K9PwNY0+kajEwD27MRnoM5/CrEHh+7uEDHZ
FgZI/i/KgehRe+kjuCySAruzgmmyahLMCGOVzg57iultfCce5PNljJIyVYEVtWWl6fZXEUUl
nC8jH5XOCOnTnvQK55wrCWYhFPzAdq6TRtNiaMtcFtuOxAr060sIthMWgWpTPOVUk1dTR9JZ
lF/pCwRumFkhYr3/AJ0XFc4izksLcxtYRCK7Tpk8v/vV0txq1xdW0XnNaykDA3YOQePSr91p
keiR4NpbXOnSMMTiIbx7N70+XSdN1C3SS3tBvHLCJipAHoKBXMiTUPslottHG0cW7J28h/fP
es+61NpGCsc/LgtjkeuK6iDw3YXA32eoTISOEkUNn8u1ZWp+EbyBxcW0kN0qZdo4+Dj6d6Au
jQ0G7aDRFwZN8jl2ypwAOnNTQ6tMXaOOQxJ/GWGB+Vcqmq6h5YAilII7A1KmpPdOr3cSblwP
m4GKAO1bxD5KKgm3nOME8ketJDa6b4qugJlFuEGPNUDe59PoKxtJ+wJeC5lsspGmXBY7Qe3/
AOqqGt+MdJg1RpoYiDkZER2g0COl1HwSbWaJhcNNph6tjkH0I/rWuukW9hFFNp0MJLEZdkLM
D71y+nfEy3aIxsyvCw+aNx29K6vw74n0663xLKiR8YJOe3IoB3Lk97q8UA3ReYnU+Sc9Paqt
lq1/eKIlgVkbja/Q/nXV2dvBJErQXaSNjILgH8OKq2elLK7yJLHFNn5occZ9jSFc5TTvDFqL
udtUsFTznPl4YqgHYAjvWheeBtN8hpbASWtymGTEhYN6jmunt3ez3Qzhdp6q/INYeqa5p+nW
9ws07x/MWQBuAPTFAGNrUGjaZpzGU3EsoHVmwP0rwfxjrsCXEgiB3E/Kg/nW74+8Vpe7wjkI
DwAeTXktxI0ztI7FjnqetMpIlnk82QuwO8nrn+VNEjDkN+mar5BPB/Ong4GGoLLa9iT+HpTw
2MhiME1Viz6d6ezZx8o9iKALEhTCjtURwhJx2zkdKbx0J96Bt7sfegQ2Rsnk/N3xVO4bgDj8
uauMQpJxkdRVOX5gSfz9KRLKkhzjBPTvX0h+xJ/yNPiT/rzi/wDRlfOO0n/Gvo/9iYY8VeJO
v/HlF1/66UCPr2iiikB43+1aN3wtUeuo24/9CrwPwD4E0vWm8/UL2YxLjdHCoXj3JzXvn7Vu
f+FWjHX+0Lf/ANmr5t8MeIbnT7dooDhe/vTRS2Pf9G0Xw34WtRJpljbxED/j4kO6Q/ia5Xxf
4zlnxDYsATkbxXCnVr7UiN8rkY4TPArpNH8OtLD9rv3SC1jAzLKeB9PU+1FgsYul2d1eXolS
N2x8xPc47fnWm+kRWrmXWrl437QL8zk/TtW7DqDiF7Tw9CYYz9+6bmR/p/dFIunWdnE0+qXC
rKfmLOck/wCJpiMiC6jWMxafprwbz8txkNIfqDxVF9Fu5pWmuHkmUjnfnI9q1LjxnpdhuS0t
DLjjceMn2qlH8SCjEmzjJJ780BqVptPmtHEsUbo69GTg1aaBwgbV7YklNyTx/Kx9j2NTL8RL
S5cLc6ei/wC1WnP4s0XUrUxSQ+WSPlbPANAanOXEEFmY3S2llY8DzTgKD3wOtSeZPKpjebyR
0CKNvH1HWu80i20zVNOjhluELbSN4PNLH4ajguPIvF8+3k4jmX0H9aAucFqUtxZxW8lvPIdo
JcjDcdBmren3purOSB7h8tjBJxz+Fb+p+HTo7kwgz2rsQCf4SexrPuvDSGMzW0ZhmxudFOAa
AuUdM1K4tLoL5p3Rnndx+vetK4NvrWZTKIb1R/rV+63+8O9VYrQCBUuIgwPHXGKlbQ/MMS2K
TMerIuSPzoEUY9Umhllt5V3IGwQxzz6g1J58RJZZmRh90dcfjWpqmnWRsWWWxktbpFyGOeT6
EH+dR6LomnXKRmeWfeSAEUj+tAXKVrduRv8AtCrKAcrjg0tzqMsoRZgNwPyy56V1tx4CtZ4/
M0+7eOTGcSj/AArDl8KXtrcx296VW3m+USqdw/8A10BcohJpwCbuJgMYAOMn6VXjtILbzWvm
d3bJCxuAgHr6121n4I06W35nudw4LjHbvWbqXguGK6QR3MzWz/KWYjcG9T7UBc4mWe2tbjzt
OVoJcYYg5BH1PSorq3n1FVlOnzO/aRU5Ptx2r0jTfDlvp5jM9gk0QOPOb5lb047Va/s37Inn
aZLiMDPlF+F5/hNIdzzC3j01g9tqNm0DMPlf5gymtTSWtFdIL5o9pYhZAuVYY4J9DXYTXFvq
uI9RtROw6Zjwyn2NZ9p4Dvbm6leCQW9uWLKGO9ge1MVxrWVnFFut7wwL1Bjbj8jUum2sk8ZT
UZZ5rTpujGFP1qPUDPp1rd2GoQq0yRlo5No+bB6g15BrXxC1OLUGiV5E2NjbnGB6YpAlc97S
ztrNGawnjuLY8SW0xBJ+h7/zrFsdLaW+llsJvJKOdkb9h2FeQaR8RJvtaGdEGHDMG+61evaD
46sNXiikKxWt0p2huArD0pjaaLiadJbXLf2hE8YlJIkj5UE+vpUeq6ZcWzJLbTfI4I3HqDjg
Gur0/WYNThKjEmAQysvJ9c06DSJtgnhjMsHLKvDcfSkSctYpLboGJ5wAcACi68P2etXBmuA0
bABN8XHzdcn14rqrCwtprmYSNJHjB2Yxj86twwWti7xzTKI3fcjFuc+hoC55V4i02ew0ubT7
YbmkG5ZT/wAtV6fpXh+t6Drcd/KjafeSZPyPHEzK3uCBX0/r+q6It35dy4IiyQVbkE9cVzM/
xA07Sw4tJflHQ9KY02fPTaPrtjB9ol06/gh7u8DgfnipLDX7m3IALZ/2eM169rXxbnmWSNZA
FI6DlT+deL6pPDPqdzNaIEikclVUYAz6frQi077naaZ8Qr61HyXDq3UAmugsfijeoSxnDNxk
7uo9K8eVQM7lx6c809SCDgemPegLI9fv/ifdTq0nnjIztU/rXFa14xuNQJ3sWYjoeg/xrmBk
KcjvjrUMoweAT3oFZBcXLzvmYkjPHtTBtVG7nP1pd3zjrn0xQ4IXGeOtAxhUnAByF9akiQEH
b25qLJD57g9KliOMH1HJoAkVNq4Jy1OK4QscA+me9IpyvAwSeppWkDFQ3pSGK6gqGP6Uh6bj
j1HtQSAPlPX9KcrFSTgEe/agRA7NnjHI69Kqv0APJParzDPTkn1qnLgt0HA7UEkDBSMjg5r6
N/Ynz/wlXiXJ/wCXKL/0ZXzmVG0YHPvX0Z+xOMeKfEn/AF5Rf+jDQI+vKKKKQHjX7Vwz8LF6
/wDIRt//AGavlXQ4Xnm2ofmU56Zr6s/ar/5JaOn/ACEIOv8AwKvmbwdPb2V59quBuEXITuxp
opbHpWhaXa6Fpy3+sqxL8xQADdJTp7m68RS5uxsgUYjhXhEFc6NUfVL43N2/P8CE/Kg9Kk1L
xAbO2MVq2WbPSmKxtaprlvoVt9mtcPcY/h5xXnusavc3bu9xIxPqTwKz7u8lkkeSdySeSRWT
d3DOSoJ2Yz9aCkixLfKuVUM3c896pS3spbjaufaolGAcdaaxDZyoHegqwv2uYNgSMSKnGp3S
4BfIBBAqjIhDHnHekKn73pzQB0WneJLi05WSRCD/AAtxXc6L8S7tIkhlcyhWDLzyD615EOjH
056VJGW5z8vGaBWR9FwfEex1K3igvFEYZx5m3g4HeuthvtBvkUQ3pUrztduPxr5Mju5YsYYk
Z781Ous3UZGGIHXg4oJcT6/a60GSLyr9LdWC85wCR7EVjX91pulMJdPvQ8AO4xlvmX6etfLr
eI71yN003HQl+lK+v3LIwLuRjklqA5D6a1nxbpT2KiWZWw6sQeeBWY/jvQZImDwxlhwp24b8
xXze+szMu3aGB55YmoJNTmwV+QehGaA5T6IPxCt4JAkc8gXJ2s2DxVDUvifE+2O4ZZ7cEMVA
xzXz9JfTv83mOPpxVeSaVyQ0hPPXNA+U+hj8VrPYRDCyMem1jisyH4piO4kMsKyoWPysc4rw
oux6MQD6dKbuPXmgOVH0Xp3xb+zyD7PF+5Y4aJm6c+vpV1fiXpE92sqwqmTh4m6deor5oQt2
Yj8aebieJxsc49+aA5UfX1h4v8N3UwchbdyOHX/DpWivjSytzsWSKXdwrx4AP1z0r42t9Yuo
jtD9fwq9H4gvAANzYHH3jQLlPqPXtUsdVQG4vIYlVgV2jJzXNXj+E3P/ABOLOx1AYx5mPmx2
5HNeBHxDcsSFzkngFiarS6pdvj94cDoKA5T0zxz4X8J3Nk9z4Zklsbtc4gdt8bkdhnkGvLLe
7lt2+SRgAc4zRLqFzIOJCOcHFV14O7jAoGjudE8cX1lKrRztGVx1PJrudN+LuoWzkAl42+8o
Pf19q8NPzfezim7mA4YgZ4A60BZHvN78WLm5kV8EEchx1Fc1rPxHvrhWV5cA85zya8s80lQP
m9OtI5JOeaBWRvahr9zO7ASucnqSetZc17PIuHkbB6AcZNVPv4yPyNMBbOOaBkgO98k5J9TU
4UADBz1PBquMjLdceopc+hAU80gJA+WHPv1p+SxG0kDHAx+lV/nwDg4z6VLExyeOetMCcnOC
ucD2pjnPy85Ipctkt600I5IZevTmgBgyGyMg9M5okBxycGnEEE7hyKim3YOAeT19aAGjG78M
1LFKPu8YFVznHQ5p0anPf149aQFwnK+44pj5xj+dMG8LznjtT+WIGCAKAHLuAx1PPWngtsJz
gH0pq8MTkng08RnYQRjuc0Ax1lALq4WN5hCpUnfsLdBnpT7rTRBfSRqZp40+UyRpj5scdfer
miQTGR3hhgkCjafNbAG734pNV06+edriV7S2R3xhbgBdw696CGUX0iVbi2SRnCTMybthGCvX
r/Ovff2NIRb+NPFMIO4JZxDPr+8rwqS11GMRPJqFmUVCyl594KscHjng17z+x2Jl8c+LFuXV
5haRBmXof3nb2oA+saKKKQHkH7UpA+GAJKj/AE+Dk/8AAq+R0uQoC+YM/wC91r9Ebq1gvIvK
uoYpo852SIGGfoaqf2BpH/QKsP8AwGT/AAppjTsfAEWpuoYLIACOmaVr/d8xcE9jnrX39/YG
kf8AQKsP/AZP8KQ6DpH/AEC7D/wGT/Ci4+Y/PWe4D5+dSO4yOtRIM5GVKgdyK/Q7+wNI/wCg
VYf+Ayf4Uf2DpH/QLsP/AAGT/Ci4cx+drFAoAIHrk0zoc78gHBORxX6K/wBgaR/0C7D/AMBk
/wAKX+wdI/6Bdh/4DJ/hRcOY/OYsu4jeMeueaeXj7ke3NfoqdA0j/oFWH/gMn+FH9gaR/wBA
qw/8Bk/wouHMfnH8rH5WXP8AvDmlUgPjePrkfnX6N/2Bo/8A0CtP/wDAZP8ACj+wNI/6BVh/
4DJ/hRcOY/OUFd2CynPqc4qMlSC2VLeua/R7+wNH/wCgVYf+Ayf4Uf8ACP6P/wBArT//AAGT
/Ci4cx+cGE6s4z7MKiLZLHjA689BX6Sf8I/o/wD0CtP/APAZP8KT/hH9G/6BOn/+Ayf4UXDm
PzY3jIJK9OuRS7w2DlST15r9Jv8AhHtG7aTp/wD4DJ/hR/wj+j/9ArT/APwGT/Ci4cx+a+9S
OWXH1pH2kA5UfjX6U/8ACPaN/wBAnT//AAGj/wAKP+Ef0b/oE6f/AOAyf4UXDmPzVJCuo3Jn
p1FBVfvFwD9a/Sr/AIR/Rv8AoE6f/wCAyf4Uf8I9o3/QJ0//AMBk/wAKLhzH5qggD7y49cim
ORkYZeuOtfpb/wAI9o3/AECdP/8AAZP8KP8AhHtG/wCgTp//AICx/wCFFw5j80VxzuZcA9ci
poyTjLLg9yRX6Uf8I9o3/QJ0/wD8Bo/8KP8AhH9G/wCgTp//AIDJ/hRcOY/NgDvleM9xUchG
flYZ+oxX6WDw/o4/5hWn/wDgMn+FJ/wj+jf9AnT/APwGT/CgOY/NJUPcrn0zUhYAEEr6dRX6
Vf8ACP6OP+YTp/8A4DJ/hSf8I9o3/QJ0/wD8Bk/wouFz81+vBcZ70xtpOcqPT5utfpZ/YGj/
APQKsP8AwGT/AApP+Ee0b/oE6f8A+A0f+FFw5j81UKrjaVYn1Ipd2Qclevt0r9Kf+Ee0b/oE
6f8A+Ayf4Uv/AAj+jjppOn/+Ayf4UXDmPzUkIXBBH1z1oVQwGXXP1r9Kv+Ef0f8A6BOn/wDg
Mn+FL/wj+jf9AnT/APwGT/Ci4cx+ax+UclTx69KZlec7enrX6Wf8I/o3/QJ0/wD8Bk/woHh/
Rx00rT//AAGT/Ci4XPzTJY4yRx0Oalj6Y+X86/Sf/hH9Hxj+ytPx/wBeyf4Uf2Bo/bSrD/wG
T/Ci4XPzbGSQcjAPAzTgQSRnv61+kX9gaP8A9Aqw/wDAZP8ACj+wNI/6Bdh/4DJ/hRcVz83Z
FOR0Ix61DIRg4wR65r9KP7A0j/oFWH/gMn+FH9gaPj/kFWH/AIDJ/hRcLn5qHoMsox2zT4wu
ByDzkANX6T/8I/o3/QJ0/wD8Bk/wo/4R/R/+gVp//gMn+FFx3PzbwpDcj65pdoGBlSfrX6Sf
2Bo//QKsP/AZP8KP7A0f/oFWH/gMn+FFwufm+pAJxtX3z0pwY7zhlJPUZziv0f8A7B0j/oF2
H/gMn+FA0HSB00uw/wDAZP8ACi4rn586HeW0Fvcx3EyxM5BBK7gSAR2+tN1SXTZkgUahiSJi
+TbFlJx6E1+g/wDYGkf9Aqw/8Bk/wo/sDR/+gVYf+Ayf4UXEfnnLqVkrRul5JvWDycpagA8n
kDOO/evcP2Ppxd+OfFlyiuEktYiNwAP+s9q+nBoGkDppVgPpbJ/hVq1sLS0ZmtbWCEsMExxq
ufyFICzRRRQB/9k=</binary>
 <binary id="i_066.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAHgAeAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_067.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASwBLAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_068.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAUABQAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_069.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAMgAyAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_070.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAfQB9AAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_071.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEALQAtAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/wAALCAEuAhoBASIA/8QAHwAA
AQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQR
BRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RF
RkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ip
qrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/9oACAEB
AAA/APqcE49qq/brY9JM/gaDf2o6y4/A0n2+0/57D8jQNQtGOBMD+BpRfWp6Sj8jSrfWrEgS
jI4xg077VbkZEgx+NJ9stiP9auKUXVuTgSrmj7TB/wA9BTTeWw6yil+2W2cectH2y2/57J+d
J9ttf+eyfnTvtVv/AM9U/Ok+2W2ceag/Gl+2Wv8Az2T86aL20PS4j/76pftlrxmePnp81Kbu
2AyZo/8Avqmm+tACTcRAD/ao+32YODcw5/3xS/bbX/n4i/76pPttp/z8Rf8AfYoa+tF+9cRD
6sKT+0LL/n6g/wC+xSf2jYjrdwf9/BSf2lYZ/wCPy3z/ANdBSjUbE9LuD/v4KP7TsFHN5b/j
IKQavp54F9bE9ceaKX+1tP8A+f22/wC/oo/tSx/5/Lb/AL+ClGp2J/5e7f8A7+ClGpWZJH2u
3OP+mgo/tKyxn7Xb4/66r/jSHVLEdb21H/bVf8aDqlgOt7a/9/V/xpRqVkel3bH/ALar/jSf
2nZA4N5bf9/V/wAaX+07H/n8tv8Av6v+NH9o2WM/a7f/AL+r/jTf7VsP+f21/wC/y/40f2rY
45vLYf8AbZf8aX+1LH/n8tv+/wAv+NH9qWH/AD+W3/f5f8aP7Tsf+fy2/wC/q/40o1KyIyLu
3I/66r/jSnUbMdbq3/7+r/jSf2lZYz9rt8f9dV/xpRqFmel1Af8Atqv+NH9oWn/PzB/38X/G
gahaEcXMB/7aL/jS/b7T/n5g/wC/i/40fbrX/n5h/wC/i/40G+tf+fiH/v4v+NL9tth1ni/7
+D/Gl+2W+M+fFj/fH+NL9rg/57Rf99j/ABoN1AOs0Y/4GKPtUH/PaL/vsUv2mD/nrH/32KPt
MI6yx/8AfYo+0wf89o/++xR9oh/56p/30Kejq4ypBHqDmnUw/cNcqjEEnHf1604ufmJGB164
po5BUEk9Qeop+3DdPfIqU9lxjrx0po644GfT1oU8tknHuaULwMFSOpoC4X6d6e24Lj+Xaqp4
IPTJ75/OnHdyF2Ejjk0igkYkAJPoBThGFPQbfaoy7LkEnA6Z6YoXcQ2cYPAPrUONjEEd+BTQ
2CrKucnnNDuUYHbzmhZ2KDK5B9eaY7sFbHAOOR2quQQWx0647VIDmPGQTjjsaiH7qTk7QOR3
FMmcEFsDHUjqTVUFTuLsuMcjjj8ajkgAZjxsHp0NMeANj5skgHlcVA+9GZS2FPAPX8KguJFU
llUM49eM1TS3GXdl+YHIyoBpsbkIQuOTn61LH91mwpU8cjjFIcB2DKuDxleaQsiMrHG3bgkA
DNQAq5dnwcZOMYx6fhUUu0EHyw4B6gY7d6q3EC5VwVLNwwwOSalsQI48BY1LcYAH61SuXiaW
TCDj7pqJWUsoRWGUyBwQDUoJ2+aoXHIx0P0qhcWisXyI/LGedv6Vlyp82Mc/dUFQfx9jQi5B
/dJhugB79yaHGGLBI8qB8wXOD7037Mu1mKp6+x9Tx0ph2mRl3Rg8AMOnFEhJBwyAHPJX/Oaj
YFyGb5TgYzj5vwpXBCFgqZPBzyf0poAz8wR8/MFI9KbPI/lgBePTH5VTfeNm1gVGPxpMtgq+
M9sc0R7w+GyD24/lUqMytlt3+8fT1q1DPuXD7sN1Ocke2Peo3I2sQSvOOCTVdg6jl/lBI5zl
vxqujuzZLggHqGxj8KeskuWaOQqvAGTml81znJfkndzn6U2R3ZQNxIJxkN/nFOiLbSwZvdSS
elfRnwTOfA8X/XxL1+orvqZ/Ca5RdxGCV6/T9afjcOV79aRgoUggjntRExUHGAT3JzmpN2Ux
nnr+FP3DHHf9aQ7SuCMHuBTc9e46HPalyCCSQw69aYJgODtA9Bzil2lwTh8ew4qOQFnysbk+
uKQE5AII+tKQXz2HHApGBXBOCM/lT1OFPTjvuqrK6jBJwVPUdqN4aPcGwPpQT8m3OQTnpTMJ
zkdeM9aTeSPvZJ7Hmo9rKx5yrdR1pgKxsGC9RgHFJMCzex7DiocHcVH45Gc1C0W0gleB39vc
UoUsfvYUDGKjmKdlZmHTiqc5YkgAsOvzDpVaQjCghTxk5PSiYBVGGymAQfQ1A2zPB28d+tR3
E6qoHIbpuA5FUftgLAE5yeCFzxillvCV5QODx1xj86q206ecQxIKjB7/AJ1bWXzVxGQGGRgH
k/nTJsNbsioq85XJ6+p+lRwg4ZWUgjvgdfXNVbiMPkyHBxgMP4fpUe1Y5NvBLghSM5GfU/yp
1shfO7KsMEDPHFOuFCwDzAPL68nn2xWNOqA53/Oufk6A9/8A69VJSPNLMyrHt/n2o+RJQHUk
En7xPT29anMiqMbgS/O455+lVvJUozFjgEfKFwfr/n1qPGHwrEKOPU5pszfVfQnt/k1EUZoy
eFb+vt+FSR27OSPlJ9z/AFqV7VgVxnHXA9fp3pgtnKsxUcEqcjHH1qEIoB2nrzkU0KpGduMn
qPpTxEj4AG1RjAPc9/wpsgEYLDqc5OPemBgUHHIH5CoJJB5QGR1xwO3tUagA4U53YwOo/P8A
pUvmYUKW+XOcHpUcjfvySm0gAAik3IWZVQNyOvRuOTTrfagbcWYYJIJ5z7e3tX0Z8Eiv/CCw
7W3Dz5ecYPUda7+mH7hrk8dx68+1PLcDB5z6c0xmBLDcDgY9KRDkgbxkdTUqL/e5PXNK7gAj
GfSoy4XLvgADkk4AqvHcm5B+zK0gJx5j/Kv596v2mmbnEzyqXI2sAcjGc4q4lkoUrkDnqBjN
SpbRhc5JAPenPbxsxOWz7GmiIBD5jhh0GV7VyeteKNCsZGTzWuJlOCLVC2D6Fvu5/Gsa28c6
LeTiFZ2t5WwAlwAoH/AgSK6O3u45VXBUkg4IORj2NPkZd3zZGR26VA8iIAOSx5apVkGAw4FB
kAYDHByTx1oMi9TjOOuelV2cqd3zH8DTHl8vGFAXqQTTGmUglVHoDSBgBuwCexzjFNbcSSSQ
x4A6VGrOflBCgdeOKgu5VRf4eeD9aisYrjUXZbaIeUDtaTdwPbNb1j4aWQB5JHYg8iMbR+tb
Fp4esbdQPIVv9puSPzrRSwtkI2wxAj0UVzPjO5itWs7YwQMkheWUsOdqAdCOmSR+Ar508afF
Wzl1iS3sdMt47aKT5biAmORyODz0xVez8eQyuyhyAeouBu/UdK6bTdfhn2vgKmfvL86/Tjkf
jW9b3iShJIiCGGVIAKn/AOv0p8s5ePKAq3HIo+6oYkgEc89T7VVlDefkDkYbB70gDDBHAPOA
c/z/ADxTreVfN3IG5Xbjpge9R3m14VLHB3cjrWPcxyRtnePLPPHqR1qsYmUDgbuoB6jn0pAj
RgZzkE9T0H/16a5yhGWZf7wzTkBiJJYr0Bz9KIkJKqRtzxgnBP41ai064un8u2jeWRhj5Bu/
HArrtH+Hd/IgN86WsTDJU/O5/Cuisvh/pdrGN/nzv6s2P0FXv+Eb0yN1xp8JOMDIz/Oqdxol
mMhLOFec/cFYl9o9mS3m2sJUEjhcY+uKx7rQbPLFfNTB6Lzz9DWPPoki7jbOknBJ/hP61i3C
SpIEbIdjkgjofaq8nmbQMk8846EVCQBuG0nOTzj/ADmm7vMcBgMDBAAo37I/mULjIwozkUwk
BRkYIGcD86jJj3EknIAIyOOnUU+IJIxCHPHX37ivo/4JYXwLAMY/0iUY/EV6BUZPy49q5MA7
+M9TTg24kLye/tUbgkj8qaMKOdvX6U7f84ZjjPAANU7zUI7d44VVpbiQZWJcZIHf2HuauWGj
tcyedqTllJysYyFH+P1NbDafE5Tg7V5CZ4zVlI0iHyKFz3FLkBuvtTC68HgH681C9yqqQT2r
zz4jeKHgVrKAuqbR5pQ4MhbogPYdyR9K8P1j7bqJ2yyMI/4Ykyqr+A/nWHLorBsnc24Yzg54
5rV8O+I9d8N3Oy0umltgcNbzZaPHX8D7ivXfBvxE07XnFteKLK/6CORsh/8Adbv9DzXbli0X
GcevSozuDjfhs49sCpC+ADu254Aolx055OMgdKYHES4HT0Jpr75EILDOPw61GwYYx0xzmmM0
ayEsATjgjvUXmjI3MPr/AFqtfX0FlB5ty4VB3Jzk9lAHJJ/OrGj6Nd6rcJNqCeRAAWFqGw7A
9N57D/ZHPqa7Oy0tYVSNE2Rxj5QMBR9OK1Yl2LtyT9TS4/GgnAz2FeZfGOSS2sJ70FVji0+d
QS2MuSMAe+K+LIHL3zykqSozkj14/rW1FpcnkxyoyN5hJRWcB2I4O0d/rWlolxLDcbUldcH5
hkhgf8fauvsL6dJ1kjkeJycF1UYb/eXoeO/X3ro7DWS7JBehInbiIoTskP8AdB7H2P4Zrfiu
FeMK+4kDGCeQf5cVC8rtIGDktgdOAp9KiRgr7jL/ABbgRgf5xUj58sjjsc4xye59KpzS/uN7
7Vbd90H3qnK8gfYSN55XI6f5zTHBV9xIIHykjrn1ocPLAHaQLk4+bof8/pVeNZF8z95k5znP
Uf0q5DbNKo2/Mx7Dr/8AXrvfCXw5ublVudWzbQcMsS/fYe/92vT9P0i006ER6fBHCo7qOT9T
1qwyDb0/DvVaQHJ46VVmTJyB8xGBmqNyNwx0B6msO+hBRgOevJ6isO7g5IZRg9+p+lZjpncX
XIHIGMVmX0cdwn7yMEYwGI/Wuf1C2MKuy4cDlRj7orJlBUKM/LzkAZz71UYls4LenymlXJO1
uvHTpn6VIr/IvmFecAHFNjt9jZjXaO4XnirEOS2Gc545bvz1r6M+Ch3eCYye1xKP1Fd9UZ+6
fpXK9Wwxz3BpQgyMn8B1psmFXgA4HSq0mAcEnBFZOr6oYnjsrNRLfzKTGh+6i9C746KP1qxo
unywREDM91Jgz3D4BY/XsPRR0roYPs9mczSqJcfxP3/E1aS9hkOI5Y3PbawNP84EkBhx1zVa
7voreNnklVUUbixOAB7mvNvEXxQtoXaHRrZr5wcGcnbEPXnq34Vxs3jPxFeOd16sK4yUt0A/
DJ5NVZpLy6kD6jPJNKejM2cUw2ZZwX4yemeTVeexXBxhFHynPf6f571U/s8SISq7W4H61h6h
pIRjsDKy4xjjBHfI5FeifDrx4fPj0fxBLiY4S3uZD97/AGWPr6HvXqu3LfIPkH6/hULLl2+7
jpwfz608HJwMjPfPBp8pAAJ2sen0qNmTqvykdDUcrEKVDEjGf/1VVfBAAPK9QeKx9e1WDSbR
57jIHCqijLOx4CqO5qpokF19rt9S1ZIjqMjfubYkslqp7YHJc9SfwFdvYRavcgPuEWGxtjbZ
n1J4JNdNZWyxDdK0jTN97dIW/nV4MOM/TFR3V1DawtNO6RxIMs7HAUe9eG/ET43LbTSWHhOI
XEy8NcsuQD/sj+prx29j1rxNdtPrl9PcOWyELkjnsKn/AOEAj8ohbZgThvlBJ+uOuKy9W8OX
VhGq3kUlxaLjaVxvjHqp9PaooYY5W8yeeORgMxyqGMh/2WHp9fwrZsZVh8tJnCnGQAeGHtW7
AbeSAx3KCRMAEE/5/CrNtqL2LCK9dpbSUiOO6ONyknhJP6N+BroHZhgqnz/Xk1FIqqAXwQTh
lxzz+lSsw+zlgVwq8Z4z6VnSSffLE7DwQPXv/Q1VleN1QISQByOp/wDr4oUBX2DJYEtkMcnP
1qxNC0YOWfe3T5M9elTWNlcT3AigAMjEIo25Zie1eyeCPBMOkxxXWoKJb4DIHVY/8T713AXb
SFBwcCq8sZ3bsDP161XdcgjvVO4j444rOnJCsGySODmsi7ClDg4J6+34VkXRwh3EqT1I5rJk
XcJCCSD1yP0rHvCOUY8Lxj1rGu49pdfvEn04B9fyrFvbffvKuNw6ryAfpWeF5wFOcdjz/wDW
60jkJyOuMDn0qAyfL8zHceVAIHtipC7AoPLyDjaQetWLaTfuGQxORlegz0r6P+CJJ8Cw5xnz
5Rx9a7+o2+630rlFbCE9c0M+EGePfNQTSfKckZ7c5zXOeKvEEeiae08qebMf3cMPeRj0A/qa
5d/Euj+ELeS612Vr3xDcYeS2hOCDjhPRVGfzrnm8Y/EHxsxj8NWT2NjnAeBMKB7yN/SnQ/Bb
xJqLedq+tRrI3JDSPKc/XpU0fwa1iyObbxGUK/d2hxg/gaivdX8ceAFR9RvbbVdPJC7Hky5J
7DPzfzqnrfiHUfEm1r5vKg6raxsSo9N394/pVK3g3ZGDtHUnt6VoWcISPC4yc8hc8/Wrxtys
gwCeDyOKnjgYpkrt5GC3U0q2m4HBBOOhGcn61DcWjRK4aNV/iHPX8PWqE9qJNpEZOQOcdPau
f1PTlYA+XtkBI54/KvQvht4tmubc6TqMm69t1wjnrNH6n3Hf2rvhLvOU3Yz1z1qRWyuArBvw
qJQwY4HX07jvUvVVBZen0qG5PBBY4Hv19qy9SmisLV7i5mSKNRvZs4CiuF8NQzeKtTfW7wyi
2QH7HFnAjTp5mO7Hn6CtnXPiJoHhPdaaYG1bU16lH+RT/tP3PsKxLa/+KPjRA+nRy6dZP08t
RAmP948n61aX4R+MJiZb3xHFGyjdkTytg/Wp5ND+JHgyyfULPX7fULKBd7RSy5Ur9H/oa8/8
X/EfX/HTxWSp9jtkUebHC/ylvX1/wpfDfhrcg4CKBl2Y57969D0jwyVjUyq0UZ6ZXMj57D0/
n9K6/T/DsxjCxbbWLOflUPIfqTwP1qvrPh6PyCk6Ky8lhtGG9wO30rxnxt4O/s52vLIEWxbM
ig/cz3HtWRa+WFT5wsqkENjp+dNuPFupabeLBeJbTWhBBJiBYf4kfrXUwXmm3loH1KOzSGTC
GWNjEHyOPVeff+lJaXMmn6mmlTyNcWk6l7G6YglwP4CR1I/UVpyqCSScgkFkz1pXcCNg43Ec
AEfoapzyjaMgZPJwP6+tRLkEOWAZsvz+n/6qn8stt+TaOBkmpoo5GZcnkHAGSScjsK9o+Hfh
b+zbZL+/TN7IMqCP9UD/AFNdwBjtSgUMPeoJQcYBI4qo/B64zwKo3RAJ+YegFZ82CDuxjoBm
s+6TajEgAD9fpWFqJ2IwQckj5fSsSaR03hQFyfTuKx7zBXcY1LD5unI9ay5nXa3zHPqKyLk7
mcY4HJOMflVKUg9eXbnHtiqC7jJhw3J46/56VAp8yXyyG56DHXHB/qakL+UGZOincO5Gf/1V
JAGEhUkkd/XFfTHwQGPAkH/XxL/MV6DTCPkb6VzJUqCOP6VA8QAycce/WqkuFQvIQAAc5OAP
xr5+8Ta5qniXx8kPh2F7iSHKW3GQjdPMx09Tz7V6V4L+ENjp0qXniR21XVHPmMshzGhPPP8A
e+pr1uO3ighSOGNI416Iq4Cj2Apk20D+hrnfEWq22lafPdXkgSOIZPrn0+pNeC6nqU/iTWGv
b7GFOIoieI19Pr6mrENqkLtlg+OQPu5qxCoBCoyqcdSCxrStQolyrMp7kpkH2rYto2Y4D8jB
IZePp9auraq43AKQQOOhpWsdrblwR2CDofcUpsvMGyRQBj/6/WoptMR2UgZ28gZA/GsXVtKy
V+QHv1/nWDJpk1ncw3UDiOWBt6Pjv/8AXr1Tw5qseqaZDOgHzD50/uMOCPwNbGxuDkdOntSY
OduAODgVG/GA3zY69qbKpIUdFx65wK8g+K+sjUdXsfDFpLsWZt13KSMLGOTk/QGsdtX1jxfc
t4b8FQ+VpkZVZZx8oZBxkt2T0HU1638PvhLpWg+Vc3aJe6gMEySr8qn0VOgH15r1iMBVCg8A
YH0oYAj5hkelfPf7QPjVpp08LaVJ87Eecy9D7fhXBeFtAVWCAqkQ+ZmPGPXmvVtD0f8A1LPF
uI/1MXTn+8f88fWu+02yCKWnHmTEfexwPYD0rbhjwuAOD61Ff2qTJtbqDkEdQfWuR1zRYp7d
o2jUA53ccf5NeC+JtIm0jV2hXH2didnHQdx+FZuu6eLvTmCIrPsyCPXsax/BUsd/a3Oi3fIZ
SijPTn+jc/jWPp2n6s+ova20rxzWkhYqz4wwPBHavWPDOotqmmBmiUXAJS4j7pIOCP6itGe3
ZhncCR0AGQcf5/Oqbw7SPLB5wSzevcUsMec4LseqgLVpXBfLFsY256D8q7j4X+Hhf6j9vuVL
W9sRs3Dq/wD9brXsg4p/uaUD8KQ+1Qy/N1qo4JHB471TnUfMcd6zLgBX7gcms+8YgB3bCgd6
xZ5Q2Dk7+uTx1rDvWXedhBwcLyfxrDvPlQliyqMNgc5rHcBmOWxg4wQBj3/+tVCdGQcsCrdO
Oo96z5zt/wBYDv8A5n2qmu1pM7QozkHv+vrUEqldxQnJwBt9Ka7namGbLYwPU9/xq3axneDg
dc4wQcY4P86+lvghx4Fgx0NxL/6FXoFMb7jfSuXO7aGI6etRH958x45wBXD/ABZ1tdG8LXAV
is1zmJAfTGW/SnfCDQ7bS9GsbjyR9uuYRNNMRyxPQfgO1eiySiB8t88rclARnHvSCaYrlwWb
qQBwKLtiIsnjjmvDPibrjX+sLpseTbWxDSYP3pD0z9P5mufjRUbLjMg+YqO31/wrXsbfzhg5
TPBft/nFadla/MElwSrYI/vehrZsLJvsq7vm5wRjnr61ofYvKw6Ag9Mg/hjmrq2TlAQNrY4U
nr9aGiMYyYj5i/eB7+3/ANeooEEoKbVUE8DuKYR5crKwyD1NQzjlivK8AjFYOqK21dqZHRva
rng/dp+stag/6PfqZUzxtkA+YD6j+Vd0QVPABz3BpsgJJxtHA69BUUu1fvFWJzk1S1CX7NaG
SQ4JHGT37V8v6fpuoePPiLcQ2MhSOeRvMkxwsIPJP5dO9fSXhbTtF8H2DWlicYOMYHmyHjc3
5nOT26V1EN7f3gcqRZ2wJG/uR2Oa6HT0KRDfNJM/99z1/Csnx3r8fh3w3eX7vho0Owf7VfIW
gvNr+rXWpXI3vMxGT7mvZfDmjoIgxUCKEgvleXf+7+H869H0Sx+zxmSTmaTlh2HsK3UyfYD0
FThgMCiQjFZmohXiOQCfQjqO4ry7x3pC31k7x4Z0/eKe5I6fnXl0Tq5XaNw9jiuNu7afR/Eq
3yQ/6IXAdlHAB4YcdOucV119Glv4vtLvA8rULcbye7j5Sf0B/Grg26B4yhUsfsOpxjc3YSjg
H8f6118iFV3qqjCjJzx05rKmV943jHP8XGe/HtUcYK5IBGQep/Hg1ftonuLiOI5OWwFzk+1f
QnhjSk0jRre0QcqMv7seta/1zSr0wf1penFNbGCc1Xlbt29arMSFJ7mqVwpOcfXFZtwXYEHA
z1APasm9kJC7ivl9ApGSRWDeXLmN22fMTg8cgen0rFmk3EyHH5dMdhWRctsJOeem1e/0rIlX
y0YZJB6fU9P8mqUrEhiWXccgck9Kzbp2PIHykjPHNZt1KQB5YB/vYGCKsfK0e8MAPU9Rz3qP
K4CKBx05PU/561LBw4Vd+RjPb9frX018ExjwNBn73nykj0ORXfUxs7Gxjp3rkYpjIhzggdMj
pSltqlsnr09a+evjzrJu9di09WPlwKqN3G5yCc/pXsGh3ckcVtbaeu3yoVVpWHCZAHyjua2N
T1Gz8PaeLi6Je5fJSMn53P8Anv2rz6XWNa1u6Zo5HReSUjYokY+v9TWfqfitNJl8iG7uL++H
LYdvJjz7964yEyNPJPK6vPNIzuTk/MeTWpZW8bt+7wzE856Fq6TT7IhVMmdi9eO9blnprSMJ
AA2/gkcYPY//AF66CwtgsYSQbuQTkcZrRgt12hsLheMevvVhLUOwCgEDgkdKZdWasjBgCFOM
j0/xrOhhxIzOo64IAx9DUVzar94oRjpkmiDTpJ2PlqxX+HjJpbjw9KtuTKhAPRulc7cW7Rwb
4wfOsZVmBPcDqB/wHNdiXEkasn3Xwc9eO1MfheB8uMADvzVW5MjhMdCeg44qhrUE95ZzW8GP
MMbInf52G1cfmTWTo/gux8GW1papepJDO6xXKlQGjkbhZFYc8Nxye9dP4Y0SKIStNt8+ORkk
d+ScdSSfUEVa1Gd9PST5hKvmKYolIA2j2NVZvGN/AVWLSopWx088KQPU9gPc14z8ePiCms6V
Y6VbywJesSZoYpPMEbZwBnv0/WqPw509YrRGYFvKXAOOrn/69e0eGIFQhGwY4uc4+9J3J+n8
66xXRANmMelRi7ww28+2akkvkjQuedoP4057nbHubbtbAUg5zkdqqSjzCpOeQfwrnNWt/L3I
wBU8DjAwef55rxC80xodeubeMKu2Qsm44yOvU8VRuLW4h1IOu6JmTa6svDY4IYHr2r3D4WeF
7HU9Hh1LV9Pt5GR2FsrDcqjABYA+pHHpXO/tCeDUtdEi1jSoykdvMpaNOiHsR6DOOPWsfT7i
O9sYLoMcNGCQF9RzVe9UsMbWfnPA6D0qoh5JYggEdOC1dn8MbE6l4kiaTlYAZT8vBx0/U17q
uRjOKdS/Wms2MDvUbPwQOaqvJ69O1QtJhCfx4rPu58DgYrKupAy44A9cdKy7hy+CNuMcsx/p
WDdkHfggAc56kZ9KxJWALFV5IHGcce9Y16xM7bX4A5GD/Oqc/OenPUDsPrWZO3XkA56Y71Ru
mKrk4Jxjg/54rKuk3K655bI+9yDj1qWyctEqZPmYwzE9Oxz61YdVXI/iyF9R0/Wp4NrHceD0
56Z/nX0n8Etv/CCwbRtHny9R7139Ryf6t/of5VxYUqmDk56470SH90qj8j6V8hfEnUWuPFF5
dBiQbonH0P8AgK+ldB12ytPDNtqkxUQLEGYcc8fLg+p44rgHvdR8Y69LKzBcAu2T8kMY/wAP
1NVPGHiaOzhGk+HlIiBHnTA/NIe5P+cCuNtQ8cZLMxY8kMeN3+e9a8MeeC5CEYOOScfyrpNF
jZJD5kYBIwxx+Iz712umRq3IIYMAdueMf1roNNhAAzyp69sfX3rXgh3sV9h+J71oQWiKuQg6
c+9P8pgBg8emM0yaEkYIOSOBVGeIxyYQfM3Xvk1VdWchjgjPIra0gCO3xgnJJ4FW7h0ltpFA
3DHPqK4K4twuqMpGY5Mo348VqaWWj063Urh4124/3eP6U9htOQoB9zVaXKkM2Nx54rJ1LXIt
D0+51KZVZomxEmcbn+6v4Dk15TrnjPV9VgMcrrFbBt2yLAB789z+NeneD/FiTeGUurxt1znY
ykgGWRent0weaqS6olxPczXdykRt0824c42wxnJGPc9h+Jr5++JnxPl1WWbT9DMlrpiNywf5
5j/eY9TXn+kiW41CKeUOyRtuYnvXungLWLMeUAyBgQwRsg8f1r17R79UhWMH5cZGRz+PY/Wr
LXzu7yPcRWtqpAadxkE+gHc/41n3niLT7dGe31QTOgJaMrgtj+7j+VbtlqsU0CPGUDKeCwzt
bHcVUWZxdMZ33Zb/AFhONvHGB0ArThuWIOW6HiqerygxlxyEBPX2yP61494riVfEULsFVJlC
EHkHOQP5iuYsbiWe0SOaQySW83kK7csVK5Ck/UcV9XeDLUWPh+xtlwPLiUHHfjmr3iDTItZ0
W80+5XdFcxNGQfUjg/nivmzwo8ltpP2CQYkt55bd/T5T3FWp5JdgzlsZAAH+e1UhtcD7rEnl
eg9q9a+DNoixahdLyWKxj17k/rXqHbrkUZGcelG4diKjdhgnuKqSynOQO3AquXB4yOBnjiq8
0gxwT7Vm3knB3YI9PWsmaYBSXb8u1ZV3KgX/AGffn865+7LSGR4wATwW9T/jis24LKM7OGXJ
XHOO1Z80asrE7hwSB2/H3rPuN2X+ZeBjIPf0xWaTxgJjB49zVC4CngqeRjC8jr/L3rNupEUH
AAxz8wwQT3qLSZXDsOCQcgA+v860GkXepc5yQoIGQDU8YQMoQ5DdyePavpX4JHPgWHA6XEv8
67+o3/1bfT+lcaj7uWyDk5pmoMWt3yW+6TweenSvizxQzTXF3IxyN5fA6nBOa6nQfFMuqeHt
N05S2y2G18fxsOFP1wa7XWtYXw94a/sqxXGoXQEl5IDhkHQIPp/PNcVAAwYrknBZue/TmtG2
+acE8/KCc55/Gt20i8zDALzwQDyfqK6rS4m2hQioB6jkn3/xrrtLt9oACnbwB9Ca6K1jG4Ko
y4z15x+NbEEQT5cj0q0gwMN83ccdKc4Ct1785NRTAj7q/maqSrkqcjI5+lReQoU4AIyePSru
nME8wFiMY47fWpb+VVTan3z3A7VxmtqUnilJKjeOQO1XLXKowXLBZGwRz3/+vSzkhlK8MOel
VLhSAGOW284FcX4wsHvtHn8v51tYhMcDPJfnp7V5VKvmKy7QcZbcOTXX/DK53215bmPeUmVk
XOSWbj8OeK5T9oPxaLcp4c051+Qb7yRRzI57Z9Pb6V4zo2mPqMsgA3bF3nBxXQWdsLeMZwoL
Db6n6V00NtLbxhg6NtODsfdtPcMR0NdRo/i6+0yL96ftMAI+Vwd30zXqvw68Q6b4htp59XWH
7LZqsaibGA7EnLdskY5rp9Q1XwzHbsvm6cSynC7UIx7+grz7wtqjXGsa1llSIzgxovIA2449
q7HSUiuZ5jKxlCICY920nPTJ9Kl1y4jtba3nREUtJtVAT83HbPp3rlr7X44cmZ9j5+71Y/Qf
41wPii8uNRlW4jjWMwHK9245z6enFZ1lbxqY50kASe5QtCSSUfBzj27/AI4r6u0KQGyi4/hA
rXL/AC5/GvnTUFFj4x8VQR4Mf24uAB0LKDVDUWURqsbYIxgjufUVTVVbliMgcE9fevavhGoX
w27ryXmbJPtiu8EgPcUeZ9KikkHYgVXkmIyc8DtVaSXPIGfb0qrcXGAQuCPX0rLe5J3AkEY7
d6pXdwCDk4z0wM1h3N0p2sHJPJJPANUJJgCMhfTg5/Ss67uGClV4yc5OG6/yrLmmxIUJOxjk
D3qi5+ZgcnnJ5/lVG4fgKGPTgE85rMmcFD5ZIX0PHIPP/wCqqE2MZJ2knA9R/nNZd0AV2htp
IPzdj/8AXqvpRLXkmFADDOOQM57VrxKC+3fgYzgjH1q1CSJQu7II6nqTX0r8Ef8AkRYOc/v5
f/Qq7+o3/wBW/wBD/KuGUdQTgk4Aam3iloHAycg5/LtXxfrsTrqN1k4KuyHJ4PP61Y8CX1vo
WtpLejFuRvVF5AYfdJ+h61rX1899dSyyA+bK+TuPb8enrVm3DF1kjCYJBO7PStWwWRi29flx
kqx/nXT6MgMyg7SQeff/ABru9ItRJ8zHqM4LdK6zTrc5+8AeM85FalsrIQBjmtK3GByMr2qx
FGQQSScU9sZJIApHB2krjP0qsQdpDoMdciq7gbFKk56iq75jmGCBk9KfMrM6nd8o6e1YviNC
sEZUE4cH0qxA5/fjHJkP5cUyWMNIpOcjv/nrVO9dwm0ADkfWjw5Zxyre284DpIiq69cqQwNe
O+LdAn0DVZraeMFDzG+OJE7H6+tZfhPWrHw6dXup32GK3Y24J+/JyPxOCa8J1S+udV1Ge5uX
aSSQlyx5zntV2xtLmCMOiyKkjbFfBAJxkjP9K6qPUpLiJEuzFHPHF5UEwjO1c9WYeuBwe3NT
Q2klteWxsSYXkIUPG2Rjp16EdWOa1Z55LhpGiTCsSqquMEDv+PWu9+C13p96L3w9q8ZZSfOg
ByNp5z09OtdL4n8OaCkNjZ2zRcJLk/xlhg8j2561wOia3Y2uoTW6zrHLHn5JGx/ntmtWfx2l
tdK9m8jTA4DQjjHoSeD/AJxVPUPEmq6qd11cODnAVTyoPv2qoEUuCwIOOSf4qeUZkwoI5xjr
u5rDvWbTtXtoChTZJvweqjIr6h8KaiJrWLJGNo6V1LSAxnGORXz54hkMvjvxS8fa6RCfXCA8
VTucMoYYIX9KpbjlFZVIPU+9ezfCqXPhoKV27ZnGPyrsXm9c9e1MMjAHHP8AjUbvkDJPriq5
kw2A2R059ar3E6oDyQp7D681mT3Ibc4zjHJx2rKkmbJ5wucg+lVLidg5Uv8AMOuOf0rNd90R
Vs46YPb3qjcSMifMxDEZHQAfjWVdTKHIyAMfn6GqNxJI0YQvkE5+UfQ1QuV8pwRwq8kHmqc0
zMAW6dR0yP8AGs6d2RyytheeBx71Qu5FcuxA27cKS2Mnqceg/wAKozSLKoOBlePmPBJqvpzf
6bgLnjOOvetxU3MGcAcHHTJ/z70sLnzh5mCQAPf64r6a+CX/ACIsORj/AEiXj/gVd/Ucn+qf
Hof5V5+25pyWU+v0/wAKtFQY2PPHp6V8kfEPTzZ+LNSiI+YSuVGMZGcj/GuZih5TIJIOASOP
eugsCHG1lO8gcs2Mdh+NbFmrRKyRpGfQ9QQOgI71rxxBfmUD72cjq1dLo8RkuAArGMH7qjJb
2r1PR7WIIGX079c+lbkVthACPm9T2q5axNuAUAKOM/8A1q1I48D0/CnmPuAPxoCgdiMdeKa4
+XOeAM8VFIoHKtx2FQyICegAHGcVnXG7z+cdM1PGdy4IPHT0rI8RHEUC5wzyqv5mn2LKbd3D
cSOzg9f4jTZ8ZHOSBzVCXLEOVUY7euBVzQ/3W+WQFVBMcnsCchvoD/On+O9IttX8M3SXoCyW
8bSxSnGUYDP5HpXxx8RYvK0i0nViv2m4faFPBVBgnH1OK5HRbUPMkkm4pvAO3qR7Cvd9W0vS
7nwrIlppLWy2JMSzLIHyQe/PUtkHjrXBPZlo8mMBcZZcH73pQkcltI62ryRyMpR9pwPfPbpX
qvgvwfDqmnQ3fiJ5YZJY9sEMAEZ2D+NuvJ/kKsy+FLDQ7SHXtLa4EwdUQySbhtZtuP8A69O8
RXFhBo82oNqd2L2NPKeNyA+7PIxjpn864Tw/4TsdXnkvtUE6PI5cmNwcZ9iPSqGtWn9j65LY
hleIcxSN1cdjVXUNUmSW3SzKyD5hIqt0bHQ/nVaK8na7KpIyF1DGIdCV549Oh/OtmDxPLco6
adGtqjxhHeTDMTnOR6GsbVWm3xXM8pnuC215HfJYHkH8q+gfAOrbrKD5g3yLypOK9D/tNEtz
vcAKMnnsK8G0e5fUf7V1PJ33l1LKhH93cAP5VNLLskJU7h27cf5zVIyGSU5Cbjxxx9K9V+E1
zjTLmBjh0m3Y+o/+tXfM4OCf8ajMwwec/X0qpNcKSMEEdzVKS53EgZwRkGqF1d7mC8ZHHTGP
xrOkuHGSCfUAnp/jVGWYhmZZB7buMVSuJgqllk69RjtVKSXzAdhjTaMkZ4z/AI1nzTsep35P
Vh0NZ1w6lmDj5enToT2qg7MzHJJXHTPYdKgaRTGWwCwOR35P8qzZd7BsbcdMYqmzsflyAB2P
JP4VmzyAFyjAkcDIyM5/zzVKSUvCwXaVycEcHOO+fpwKm0hyJ5mYDdtALAZ5zWywzGADwVyS
n6Z/nSQJvnBLYIyTyOnYHFfTXwRz/wAILDk5/wBIlx+dd/UcnMT56YP8q4yeEhsq2M+nYUrn
ZGM5yTyBXz38dtMay8SwXpwI7yH6fOvB/TFebQQhjyyL0PX+latuqsMgkFRgj1xnite3UskW
SRngcYAz2+nFaenqy43yAAcD3OcDr+NdT4dBM+04T5sdzjPevU9DB8pRknbxjHP41vnIVQvB
9at2IBUMv3eg56+9X2A3LgdTzT1J3DdwDRIR0/GoCPmKk8dqhK84Bzt4z701hz14rOkH7xjk
596sRqGUZG3tXL+MJ5Pt1haW4LTOzSfL2Cjk/hmr0MRihjRR8gUKM+gqU4IwDgr3Pes29RgE
IGG6EZ4xVnQbpYr7ZNgxzLtbJ4PYir2p+ErC9jEVzcXxsQdxtBcN5R9Bjrj2zXzR8efBmoi9
S7063DaNAmxPJG7yiSS24fj1rifh9ZQtqaR3MNuY0Qyb3JG0ryMEe/Y16Kvga5nilu9DuhfR
udzxEbJMnk5HQ81jSaXeWjCO7t7lJWYBQEOc+3rXoXg/wNbCGG61kN58yM0do4G5OwZh1J9u
laySy3viBotwia3haOTHKhmO3I/nirni6zl/4R+200SnLXMEKO2NwAYYJ/Ks/V/Cmr6zr4ju
rNtk+4SPt+WFBwGB9ePx3e1Zd9bQaZpd7KmYzauTwODgYwfxriPiBatc2Njd2sZZ7SBTM+Dk
qwwOfXPP0rh7KOTUYJhcYUiQHCjAIx/LiuitbaHzkDRhpsDkDlj7/hXP2Lrby3ClSGVyAT2H
THtVi7ifUFEMAVnTnJOAOc8n6V6D4I1B7G3jg8xHMfDOp4IPQ/T/AArZ8e+Lxp/h94YJGN3c
r5aheynq39B703RbNbXQrGBnZXjh+YZ7nk/zpk6xZJK579ev+FUZPLLkIc9csa6/4bagINYl
t3BHmx5H1X/61epfalKYB4H5YqvNeLhuuMAVnSXLLwBgseT/ACqlJeMG2/OT65xn/wCvVGe5
2sxI69cc4FV/tG85Byc9qzLt2MgGGGcgbuvNVJ5Cyrz8o4U5zn6mqstwCWGAPmyzfT/69RiZ
WaTkhfas++dEPyYwfcNVEsx6Mc46HjP41BPKgUsG2g9exIz2/GqTOf4ANxweB396z78sozgg
AliAcfQ1kXEnGDlgcAtjd9cgd6z55EEjDlScZOMexrS0SKRVeRirbmPfBwP51rIrEFyAox83
qvNPtVxcMD2OMg9Tmvpn4Jn/AIoaHBz/AKRL/Ou/qN/9W/0Ncg+MEnJ9vf2qAhy6jv1yTXC/
GnQH1zwXPJboWvLE/aYsDJIH3h+VfN+kTJcuNrnzFIBX0Pp9K3YYjI8qqpjAbI/PHWtWHCxL
vQnIHyg8jng/l+VaFiDuUEqQpycHAwemQa6myhfCleGOAAOhGOma9I8PzFYP3xbcRjf0wa6A
uZYm2NyFwDitLS1/0dFPQYq+zA7Tnqc1Jgn6+lRsewBzUTBgfvfMe9NxjuScUkg+XA6+9UCq
+Z15NWgqxxEn64rgdImbV/Fms6icfZbdv7PtuODjBlb35wM+1dGxzj0HYVDyuGJxg9Ac4qCZ
UlOGJyTgj0rPuozCiTq5zEQ+AOuOv5io3j1a50XUY9P1G4xGwngTdyV67PXHUVLZ30Oo6bDc
RqNkq52N2PQqf1rl9Y8F6JdTT3FtarbTSoUZoTtzkddvQ9a5ax8K6xoizDT9VLKVxCCpRlI6
DPIIxXVeEY9a1bTm/tSYwXySNEDtztxj5hj2PWjXdH1aS2WJTZ38igmMnMTqfZj/AI1zHh19
V0Oe/wD7atTHNKykGQ5GAPXvk102p6nHqeq6MAGa1S5WSZ1GQijuSOgr1+2uLRYVVZkx2Bav
AvG7tejUrCzbcWn+coCdqhsk8denA5zWXa6tFq+iXNtqULxxshhQSHlSBgFiOS3AP6V5v4fg
e3e7iePcRt54PQkY9T+Fb32WUkOqxxgc7sFT+XWqUOiQNcTXEjSyu5ydvyj8qlmTyE8qMFUx
gBVABNY17fXVncQw6fKUkk5JXqP85q7a2cup+JtPtpHklICyTbueByT/AEr1CWVthAAC4IOe
OtZ8sYAwmcLnJY4GD/WoAhhTG7gfr6j+VWNLu5dPv7e6Q4RJAWxxkdxn869iguIzCrryrDII
44qOScFiT9372fWsyVyWYK2Cc59qy5ZpQ7D06E/0qoXcngDbgnPI3c+naoZrhnTaHXO7PHXp
VCSY5Z2IJOflJ7fhUDzKsBO0hi2Cccf/AFqqeeIwySDHYY4461Xkn2buCvGeo5/+v/OqZnw6
hsEqc8DrVedhvBdQGHXnr+FVrmYnPBZc5z65/rVF5nK5jBOONxPf6VQvZ9/G4ZXOTj+npVCe
bHyq20Hrjvj1FZ8wB2oR3OMc/r9a6mxtTBaxx9AoA+pPWrIUR5BJDAfj9aI3fzR8q/Nxz1Hv
X0v8E/8AkRYP+u8v8676o2GYz9DXKygK2SfxqN8Kdx5B704qs0ci8MNvIPQ/WvkD4teF7nwb
4vkubIFLGcmWLjgr3X8DVfQ9Vgv/AJogFnwAyMen+6PrXW2YcgO4BYehwPwq8g2lG+VmxgZ7
e30rc0u6d9mCByBgen+Nej6PJ5tuAhBU+vBFbyEiH5lk2Afw9cVsaY7CIEBh9RWkq85wRn2q
UcAcH6010LrgfL71Gygd/wBaCCPc+tQzkhTjrWVJcpExdgWPYDqaqeINRmtdCmulTFwwEUEY
Od0rcKPz5+gNZvh3Tl03S7azXkxj53x99ycs31JJNaUu1eUwfp/npVeULt7j0weoqO4KoAem
OuRVSabYmMMfcmo/Dl2LXVESQnZICq85AXP9DWTf2zaF4iurLbtsbtjcWx6gE/eT8+as2F9F
HqkX2lVNq2A+QPlHr/jXaT6LpmVYWasjfNuEh20+HQbFJ99vZpHKFwJFc7sGsPxNZa/FbpHp
lkbp5HCmZGUbF7tgnr/WprKGOCZ7K80dzYrGMySlZd7HqWHUn3qp47ms4dMitLQxxCVxmONN
gKgdDxx+NeeabHM9x9pnjd7NJSqq2QCQPmwoPIz36d6tXmv2sOnI+nu7Ts4wFyrOemGk6nHo
oH1rn7bw5ql1cajJ9g8uSRi8Dxn5SSBwy8/LnuDmt/QvDlrpVu8eteHoXJO8zIGU5PJAI7Vp
WeheDdQuGjhivhKu1jHFNuHzdB9far/inwt4V8NaC17JaEuD8iTSMWkJ/gxn/wDVXgF7NueV
wVDE5wOMHJ6e1ZGlKlxqr3Vw4SKJchjzjB5/wrvfANhvS51a5CrLdtthOMFYx0P4/wAhW9ex
FMvGNytwT/h6VW2HZukUkOBlR+lRlQDhMDHHbOf6fjVeaPJBKjB4zu59v1rs/BOrm4s3sZH+
eHhS3GV7c+3SuglkDEAPheuDzVG4kwMdv5/lWReTvGMM/PQ+ufpWdPMcnLSFT2HrVcyL8owC
QOM96qyTiQk8dzgHmmI7GIqXCrj7uM5/P+dUZbhEO4/MfpUAZGTDfMCQBjk5qu8yqQN3BBPA
61C02WQ8DJ5Kt/Sq1w5Kt8zdMZJHJ7GqN2fLPychvl9OfU1nXcmSBl84IIIrNaRlJIY7jjjP
J/CrOiw/aLlZifkQ8cZJb+uK6pRswQcYzxjFNIIYFgdrcgYJ9P61IitIVIAwpyABwK+k/ghk
eBINxB/0iXp/vV6BUb/6tsehrlHU5GeuKiBycA5HuKUckgDjv1rm/HvhWz8WaFLYzbVlHzxS
Efcfsfoehr468RaDe+GtbngmiltrmFiCB29CD6Gui8LeL7V0WHVZzDKAcTFNyHjoVHQ+/Su7
tY5J7ZZ4wJIOCJkO5G78Efhx7Vatph55JBJPBbsa9I8KXO1ECuXyB1Gc/wCNdqSj2wI+9jOA
e9a2iputEOfwzWlGADxgj61KAOw+tKQOajfaB0H41n3Wo2sBCZMjscBEUsTWZqN7NMrBf9Gi
QEs55xTrC187y3tyXi4YyN/EfT86ztSP23U4pdu+1tQRDzw8h4Z/oBwPxNLISpAXJYnt2pxy
iEMAW4/OqrSMWJ7noen1qu82HAUkgE4FRykMQQCCOeetZl0hCgR43ocxsT0Pr/StxWi8UaJ5
UxWPULc7lOOVYdD+NcldGRA8dyNssfD7fat/wd4uW1P9naq/+jf8sZWH3B/db29+1eiRAgI9
swZSMjnt7HvU4nBO1lOR1qOUq7KfL+YfxEYxWbdXErg7EU4YhkPUr681X+wRXMXnRRqJCNpO
QML6dP0rLgs47e5xFIkgZsDCjd9fTFb1k1rBF867JOrHHX8ay/FCS32lyw6YsolcgNJGoDIv
cjPfH86848Pb/DOp3us62j2enKu2GKQbZbqbpuVOwrzrx74wvvE+omec+VboCsUCn/Vj+pPc
1xaSvcXXlfKyM2enH1NaukaWmrTixts/Y4Duu5UX/WHsg/z0r0O3KQRLCoRV6Kq9vQCpXdTK
duAGxuw2Caq3EUpJQMCxOCe4Hriqc0bBiykcHGWOc9P0qNhtkJz8ox1HT0qKC+ksb5LiMtuT
nJPbuK7O21cXMayoxKMM9zUU1y25gAQD09OazZ7hi6/MUbquRz+NVnmbed2ARwQOMn0+tU3u
WIckEx9+KqyTbjwNp7EnH+TTGnchljyuR1HT8qpSyOAGbKlc5Ycc/WmNN5ajjgrj3B+lUbiU
uQ27aOpZec1We6O0jAwcD5u/aobuTkgclzyFHI+uaqXlz8pGcFjtD46Y/rWbPKysu4gkdc9f
yqACa4n+zoVZmwAccD1Oa6m0tTapFFGu1d2SeuehNXmLghgoKqeWH1pCztuGSRu45HNPiOxz
txk445x/+uvpX4H7j4DgLDn7RL7fxV6BUb/6tvoa5UAMx9OnHcU3y/mJA5z0HQ0jdACCP5Um
epOQSelcF8TPAtp4ssWKhYtSiUiKbHBH90+38q+T/EXhi90TUJrS8heORX5VjgD39xUGk6tq
egz+Zpt3cW8uP+WbfK3PcdD+NdvpPxSlxjWNHsrzHBkhJt3J9Tj5SfqK7DRfiz4btutvqtm4
zxlJQP5GvTrL4laBcWKyCe8CNHkMbfIPGexrqPAXi7Tta0UT6fLJMqyGMt5ZXkex+tddHfY6
ow/HrQ2oZk8tNm/sN1MlkmbIEoUdMKv9aoXlqLsKksrFlO7G4g/WrMNq+FChU3/d2k8D1PrV
G3015LiVQSvmfJnrhQeW/E8CptYuRFCLO3+SIDa5XsP7o+vrWegwMY28cDpgUihgxOMj1IpJ
zuAJAbPX2qkmOnOT6jrUPmoTnb82OO1JJlZCARt5AHrVOVt6BST1J6dOOKzZ5ZbS6F1aSeXc
rgAKcBxjp/hWfquv/wBpJvkhEE4+WQZwfxrFuNQR41G3PPBx1rW0DxnqOhFERhPaAj9w5+XH
cKexr0vw/wCPdC1kBJJvslx3iuCF/JuhrpjGkq7o5TtPTbyDUTWj796ynd0z0zVO/wBJN6FE
8hwpJ4Yr+eOtFno8NtnYyrnqV5J/E1PdNYadG097LFFGvV5WAFedeLfi3ptkrQaCn2ufB/es
pEa+/q1eE+KvEN9rV211e3bTSkcZPKj0UD7orlnu/wB63JwAO+en/wCur2gWl5qdwttakRpn
97MRlYh3H19q9S0uwi02yjtrNFEUeec8se5J9amkiZCjY3D73zcf/qpv3i2HwwG4ZAIFQSu6
MS6kkjAKg5PfOKgdh0I+c87Tziq0gJUncWA6Z9M1VlDcqwCp7ii0vZLBwRllJAcA9PcVuNdm
XbMrKYj8wIOM+/1zWXdXEglY5OAf8mo2uWLZABORnnt3xUEk/DYBZvXd/Kqss6q+4DCHv0/z
9ahnuAA5yNucZzzVO8nJB5Gc9B39f/101pWZC4boM7QMZNUJ5JRMoBG/gAEY/HjtUYnDsyJJ
lSMEPzz/AFqncXDiRlVsqRgnpu9jVSSdySN7DJBA4INQpG800ccI3tn/AD9K6a106O0jKAgu
+N7YwD6Y9hmreX+9vOQSOvGfT9KMny8qMtnjnoPX9KW3k5ILeXnPJ7fX86so2GYD5hjHQj2r
6W+CZB8DQkAD/SJeB9a76opP9U30NcquDjDc9cCpM4HTOO4pgbdgAce9RzYHzYAOPTmo5Bld
zZ3ewrjfG3hLT/Elq0V2myZRmOZPvKf6j2r5x8beBtR0O4k8+EyWzMAJk5Uj19vx9K4O5tWR
2B3DPZe9UxH1bp82MV678OXTUfDvkzMBNasUPGTtP3f0r1z9nHT5l8PaiiOuIb54yr9V4HNe
0LZSMA/mjJ427Rinx2HBWU5Xk8cE81ajtY4wMrlsYyeaeIIwc7VLEckikmkigBkkZVHck4/C
sW91B5EMdp+7jXq38R+lY5BU7mB2cZz1p7OcghsgDIyc1IwXaAcj3AqM8oRhT7k9az2yhIz0
4AHX3qnIruVOG+U5IHFMLM0rYJXJ4PoP85qvHt2NyM/mBUFzGpKZGTkYPcH2rB1ayjvIhJxH
cYIWQc5HoR3Fcndm4tB5c6Fc8Buqt6kH+lMWckYJBA5yT1FRO5Chk6dOverlj4k1LS5P9C1C
6iXONqucZHseK6Ox+J/iCML5lxDKPWSIZP4ip5fizrax8JYg/wB4xnp+JrEv/ib4iuSQuoCI
Hr5EYXH481yOp6vc3rs95dTSyDB3SOXOfbNc7eaqu0uGKvjA28d/61i3N6u8AkgYJ5GcVNoW
nS6rODJL5NruG52OWb6e/vXrGh29lZ2UdtYKI0UArgn5j3J9c1sheAx4O3CgHrz3/Wl3I6qC
u7J6jjtjP5VEqRgkp8gUcEj0qGUR8qqYx37VQeQblO0ZIx6YJ/rUTPhflYZx0P8AT0qrK+4F
hgfMO/f+hqjMN5JbBHU5OMfQf0qqbmWxkLREiJmLMrc5P9Pwq0upxXJIjk+Yc7DgEf8A1qPN
G8857dOn4VmNdYXGfvNjr09aYbtGLd0UHdg5Hv8A05qs877h5KKqj0Paq8khOGDHDDkr39KG
nVYwCQR2w2c/WqE0u5nJbIPyjPX8KhWZU3FCGA4K9fqcVXMzGTIXCquBznnn86glmRSC8gL9
Bzk0kN2YXaSN2BIIIzycV0Gn6i0pPmsmQc7uT27/AONXo7gPkKxBB644J+tSq6qA46hs5Jz9
cVIcOxOFBJ6Hr9fpirUBOEILFSdwJ6j2xX0r8DznwHb8Y/fy98/xV6DUUozC49Qf5VyiAgjB
Ge5qRj3cge1IU9Oo6+1RNgcuNq1WuJAHCjP49qxtQuREzMSAO3v61wXinXYQjr8kinIdTyD+
H9K8Q8VW+myXUjxAQuGP7uIfLn6elce8KqCQQw3EcN1Pp/n1rsPhnqH9j68sV1lbW5AjcnoG
zw39K+l/g3GuneIvEdhnCzGG8QeoI2tj2BA/OvX1HpnI4xSSOsYJchR3LHFZF/4n0ixJWa9i
MgH3I8ux/AVx3iD4g3qwMNC0x3Y9JbjjH/AR/WuStda1HV74XDzPLPHw8btgj6Cu4sJhcQqS
GDA8g9vrWgYtzEKnPp1pEhO7ABGO3pTHjMbDBwvrgmmtsULwck5yQapzRr5zsoOQucA1UcMA
CQNoA+aoZYypJC8/17VEMeYTtCsD0B5qpJIXJXGSG289hVVkLsR5YYDoMce9POjRtbf6UgdJ
P+WbDK/nXEa34Z+zgtYPyCfkcnB+h7VyU0s0OY54nR8YJz8ufTPpULXOHKlxIWJCn+nvVOS9
jQLl8H0znNNGoKQNpQAjHPIHsKpSX7IrngNwpI4yfT2rMuNQLk7QuCDwB6VSld3BRcYx1B6+
1LZwI8m6UBnJ4HXB/wDr1dE7xKCNwAwM9CBye/vXQ6XrpQKJpSoGCe2QPau30zVkmCZZZFZc
jJ/LmtdZERWzLnIyM9x9aS4lUKoYjkADJ45qAthHDKOpbIPp+nrVG8wW3hCMgDGOn196osgB
TKtgdMdM9+agkGH2s+4859jjtVaaMMoHyrjkY5/+tWfIiugUqWU+oOT6Cs66ieGTchwMgBmX
BHr9arnWWjBSc7h2IG0jn09aki1OG4k2o4znjHGeKX7SqnaW2joNwz+FRGVSrbmJAOMrjjv2
/nVeS4LR4Ukv0Ixye/FQPcHJ3hWweee1QTSyltpxjgqAOmO+fWqFxMoGC4iYnGOPr2qi962X
8knGM7j357elOjVZWad8lfXvUkcYO7J5Pp69RVhJ/IfCg8Y5J960bG+kUgsNvXPcAY5rZgvP
OVQ+AwGcAZJ69avxpuXOQSeMg/rzV2BCrpls9jgcD/Gvpn4KDHgaAAcefLjPpurvajcZib6G
uVVxjggf1psrLyQM5OMUjOxCnv71XlfOQOe47c1j6ndrErFnyW7HtXn3iXxBjeFcNg42k9cf
1ry7xPrBZyFYZ5H19/rXm+pXklxK2c7j/CeMUmn2kt6yghlUcYH9B9a9V8IeAjcmAyA5PYjk
f4V7DoHgu6smhuIr25jkRTGrJKQVU4yv04rrYtKvm2b9RvCB3aZupp//AAjaMQZ5JJG773Lf
zNXLfw/bRLgIAOvAxVhtHiClWUEHjBFYOseF1f8A0mwZYL6PlXHRsdm9RUGk6oksvkXyi2vk
YKykdT2PuDXRx4AbJAPqBnNCODyecelNkZeS2No9TUUpDtx07Ad6ovlWbbkAjnjpVWVhv2n+
8MVXdwGfK/MeTVeRpF8wYAAABbH41UbMkzKOvAB9q0rXT/KCyOc/yBp11LxtZeQM/LXJaw6A
syEqrZHHJH4V5/qrxqzbm3bh0PU/T1rhtZmwzTI2xhkE5wB1wPy9K5641C8iny5V1z1MY3ZF
VWvr4uFAQHAxu4yaFnup12mUDOM9P51BGGBYvITtIBG4YPWtGzxlA7HnGADkYxzj/wCvVuIH
zFO0ADjjjmrMhDKrNggnOev+RUUMB81MblYZY/Nu571raLetbMUdz04GeldpperNK6CRgjN8
pHHP+ArpIpElQnjrwRTJZVKMmCXzyQOgqpdNjJI+VhjjtVSSRcFQqnJ3Z9fX8PaqkyrkMoHI
GcUqRCViAuQV7dCRQ9pHGoKHDg4BXrisa/GSXABAGcYzXM32GcuMMcbt2Bzn1HrWBfI52mE4
PXKnH5+/tVVL28gRgswyRnHWnLrM4wzeWwHGACAaF1a4Y5KqMn09f6UNqV2I2AjRQBtBxUX2
m5eIO8+Y8YwDgj0qKMBxvJy6noBzz6etXgIgAM5PTpnbU6xoAyq3AHzBR3zUiwOyHcVxj5iR
3zwae0e3DAkc4BHT8cVIPlRQNvXGe3vxVi3lRZUEgyTycfoP/wBda9lOwCHzB8pIAPPHfj9K
6C3YzSFhkgHBUnnPXNfTHwROfAlvjp58vv8AxV6BUUv+of8A3T/KuVdSFB7niq0q4kAzjHGe
lLIxG4kjisq8uFQnzOePwrgPFOpbQ7LI3TOMdB9K8z1q8ldCN20BgCc47f5zXC6rM7yEsBg/
e49vTv2/OuZnRmuAjHLN3znJr0fwBY75CGiIAbAJ5B9a+kfBOm+VbowXGRnnvXeQ242gAYqw
kAXjFO8oAdO9OMeT3xTyuAM8VFJGCOQOK5XxZ4bXU4RJEVhvIjuimA5B9D6iue0DXXiuH07W
FaO5jO07uMn2PpXUKAVD5xnkEHrT2jXd8wbvwO1QOzLESjYOepqq+5w4I257n0qsAAW3DKkY
GPWq8kQ3szYxzTCwLARcjsOuD/jVi2sxGQ7LjJzV53PlgcEg8cf55rC1Cdg+FbC56Z6fU+lc
Xrt0z7kbORknjrXA625z8vyspADZ547VwupzB5D8h3ScDnIx7f5zWSh8pxlgpByeM/5PvSRR
lxlmUgZ6859ADUYDrlcOpALPtIP5Ht9KdAvmZUgl5DgqRnjtz+NWlcBDlhlcAMnUY74pI3Mq
AgkqeCSOn+PvWrbgtE2xAT1xnv6D8KesLoY9qKFyfvDOfqar3LPG7A7ORnbkDir+kXEkcgJw
2SB1yM4zmu402/MkChGKg9fr/StuCQyplWUt1I/vVBIrkglGVD0B5xzzzWdLuDld/r07j6Ui
ROTuUD5eg7A1o20IVRnPTmobv5fvNkjPQVh6gd6Ha2M4OeQR/n0rnbuJZ/kDFVxxj64yc1iX
EY8wbNqE8jPQf41kTRqzOHzuyRjGc+9RNCFxsQDGed2fY1GqcL8rsxIGD6fWrTFjIsZPygE9
fywaaUyuQASVGcHkg9qkiG5cDKvtwNvcj/OKsCNhtwCBjJJ6H2+tEe7eAWV8qOO5q4knykde
SQBznHce1NKyGNtoyz9Tn9Bn86jT97IXPyjpzwf8+9PBkWVwqkqAOOvH9auxysjL8x3jkc/d
Poc9a2NPu0cr8wjIA4z7/rX1l8Cn3+ALduOZ5en+9XoVRSHELE+hrllbJ5/A1C4yuT19hVS8
lWJDkEjtXC+I9VQB0UFduc46mvLPEWqFlbMhOWGMHrXIyyGQv5mRt5JJ5Yeg/H1rntbvknwi
BYtudrE5yvvjvWKrlrtWb74x971r3H4aWzZgyCFIyUxX0X4ctxHax55bAPTrXSwr8o7E1IQe
DhcdCadtAX+hpdoyCDg59KTBJx0FN8v0/OmOmVrjPG3hxdRgFxbqEu4eUfHP0NZ/hrUGliFt
egLPH8pHv7VtSEbiB6cE/SmL8oXGG4/iqlIxLkHgZx65qCXywpzlW9MdKqbmYhzk5JHHepbK
EzSYPAGOT61sSMFYqHA45qjM+z7zfKe56VzmqElX3A4Ygjnk47VxmqN5m8k4Y5GMfj+X9a4n
V42WQ8byAB/s/wCea5W9hUuY1PKg5K9+f/r1jXcXkKxQZVCM8dFPvVCVQzgEjHoOCv8A+sU5
zIWGWOAuCpH6+9SwO8jLhjwvPGc5OcDHP41YjZWiwpVW9BzTsoynAeNuQBjg9v8AGrGHi6Mo
fbtc4zgD27g+9WrRijud2SoBCkcgZ/z+dF3tZ0dgpYDnBAJ/zim202x933ecAHuPTIrf0y6/
0jIAwCSpC4x+FdZpl6jgMrDKnn0X2FaUrrK7YLYJ25bnis/YPM+bIPPXrVuytFZg+SFGCD2P
NXrhVXcY8HPXAGKybg9ckhgO46j1rLvo9o9F7g8CsO5jHlyj5SOxboTWLeJnbjbgjBXuD3/x
rFaDc5YE5B3DjgVG0BUAliZWb7x4qBYiqt5RYENxgdR/hTtgdTxuz6jk+470+MKC21eg78nm
rG3yztVwBnIVTmnIzFEb5UUjG1vrTQd7PJhSpyB1ByOCfrip0jzgYxkcqR2+lE2DCuxlcnOS
elV5SBtcElcMcdie9PWeRWxICcAA46CpfMSV+QucZDHP8qv2jb5cAbxjntjFfXv7PhB+HFrg
5H2ibn/gVel1FNzA/wDun+VclHkKM5I7ZqO49SSAvP0rB1i6CQEF88Z46H8a8v8AE10Xk+WT
JPTPUD1xXnGol2nkfK7scgDnP1/WufuZn8vax3Kykkr1JzWHeBnKAqjoxJ3dCf8A6w9Ko2qA
zqNqk8ct2xXvHwwn3JbKmc4AKkf1r6Q0JMW6d+OD0rciXPXiptvHrShOnf60ED05oHXge1KQ
cYNMK5xntUM0KMpBzXC65pQtr4XEK9evbNaMDiWBH7leh9aiDEcnHXgiqcrL8p3AHqMVWuGG
xiGA9tvNVEYmRdpGW6DpgVt2UbRoOg4GeP1pJyfLbcASPesu6kcxAc7uNvHT15rm9Vm+Vtvy
gDO09Sf8a4y9uFKsNuEHzAnnPb8a5/UVBOxG+Y56cluen41zF4q85UsSMqVJGT6H/Pasa8gX
csMGRnsTyPX8OazpLV41YMUHG3AOScD/AAqN4woGGBIOeTkY7VJAiNsDnovzHOOO3PWnwMWV
i0mTg4yORk9qnhZAoKqvJBOckD61N87qoOd2fmweo+vSl3E7d0irnhlbquPQ96mJGxFc9ASP
lzt+nemQSDzSmzIzn3/PtxVxbjYVaJ/mJ/hXAA963dOv0yCxGQOBgnHOBzXT2lz58Q6DoQDw
Sf8AOKkhjLvtATr69a344RtAkweBnAqpN88uF3EDoPWqEyAKTIQGHYD1rJlyWbJJ7gnkfT+l
Yt4pDtnoDyR6j696w7hQ0jcAEHnA6nH61Q8tiduSTzx+P+cVXeOMv85OzODuOc55/wA/SoPL
JZVQEFvl46N7VI0MYUSKDlVznb6/560kMWJBs/X1Pp61ZMYLb4nUsCeQvPt+FGzaGL4znkH+
lRpHsjZt20hicDnmpS43ABiONpI6D06UhAkDZIz69/yp5iVwyMu0ZIGefwquw2ybVzv6AZHH
/wBbNLvYEhjnaOFI68jNXbcebIhWUN/eQjjB7mvsD9n0D/hW9pzn9/N2x/FXpVRyf6px7H+V
cm4A6MOORVS5PygsR35z0rjfEE5RGKnO44Ax+ZrzDXJmaRy2MPwAfQ9/51xOoPGsnlMHUFeN
p7ZrEuQVl3cbZMjr+mPp3rJumbkFWLLwwPTPsP61QtXP2hDuwCMdMfpXs/wtnDSw4fcOvA6H
3r6j0FT9kj44IFbka4HuO9POcZ7in4yO1JjFHHagn8qjYE9c01x0zWTrECyRZAH19K5qzbY0
iHIweOadO33tzsF4xgfyqrINynsc9cfyqtM4KnjBHOCOoqvbkm43FgD65yfat+Ns/KfTAyap
XU3lttIbPqRjNZGo3H7p228e/H4fyrj9SlfODlz0wW7fX0rmryQszYAbAzkHPX0rCvnYBsAD
qB74/p/Osi4bexZl2gjcAQASfr6VnXMC8uwYozFc4/l+vX0qhcRKUHzeWpX7vXA/wqmUJAGS
WBO4cDj0zTpVCFzGo2EDgsMse/tRIjKiyAFlAz04xn/GjexiBDfP0xHxz6e9SkMB14OABjqO
n+cVIoVXKyHoPvL7+3bmnwb87t5zjBBHf8eKXYwkjIbgY43Yx680EGNioIOTyFH+f8/WtGzZ
n3CLAIOFyOCK6PTbiXAWbIJBwN3f0rpdNTzGjyTtx1I/zyK3pEUxgclQOCpx/k1mzuGG9T3I
PasuST95t3AAfSqN2R5RYkkkkHjPPvWPeQDyx5hZiRjAPSsSUbS+05K/dJ9cZ49qruM7fLMg
yuxQOOfx+tRbQY8F9gbORjpwM81AIdqu5TnPC8f5/GgxuE2L8rAYYcevT/PWnxRnIHmcY3El
OMHrSvHhN0ZwQ3B7kn1pZIWjjJUMN644PB9OaqkyGNSQ249Rgdu1S/M/Eh+cLwM9BmgkfKRu
BBHTuM1PCB8uJNr5JYjoMDkfXmqt3GBMHVuOdvHB+v8AhVZCrvsLgsDzx09zVy0GyZSJepwD
07/5FfY37PhDfDazKnI8+Xt/tV6VUcn+qf8A3T/KuSc4dfQis+6bKYOO568CvP8AxJdDY6+/
Yda821mZU+6d2Acbe3+Fcbdxgr8hUJyBnOT68day7hf3SqwEmMjaDjbx2/Q1nSQl1LEbuAwJ
OPb/ACKoyhxOCqlQDtx39K9M+Fdxs1VEzkFht69e9fX/AIa/eadC5OcitxR8tOHoTSj6DHal
xSdMf5zSMOBTWHPXFIwqldoGRvcY5rl5bcR3B2pgGmvGDgqOnf1qooKgjGzPPuRn9Kr3iFCA
M5I6E/oKLCBWdiSVOe5rUyvlj5hkYHsKzNQ++CDnHOOwrn9RZVBYHjopBzk1yWq7ZFwx5zkD
GD9axLqPkKD1/THbArEnjUEhvbPtj0qkY9zNkq53EfIPvfl/+qqF0jImFO7kHYRxnOKgkRVc
8iTbgMw52+v4Yqt5BR2jj5wMKMcY6/596qSRtGxjJO8ZUMT19ttNaNMlCjM4PH9Rj9cUiwyE
4wOD8pBxu55OO1CRu7SRQp+CnofanCMskrSshY/McevT/IpIyqHDH5GAJJ+Yf/r7Y7U7YhUs
cDdyMjnP19qY6yGVcsWK8lRjnIxz7VoWMQbGQCNo74xz2rqtMjAlBVgw24BHUevvmu00lIlT
OeSBkdK05lXLKMJ2B7dKyb5U+ZsZJXtx3/WsKbCkKep7gdu1VbhlCAE4J7gcfSsq6JWTbhec
dG6n61l3EIlIbcQW6kHk4/pUE6KAQkZJ+8S3bPP8v51WmAcMCxUBtoAJznr+VMSNSgIwCehI
zx7e1SogMRZiwJ+bB5LdqibH7xRn1YkfnTNiBDknA55B/E/1pWBVjwSMcAH5aaSpB4wT0GOP
fmmMoLoD0HUDnP41IUQbtoxtwSCfyqW3jRggDNlfxwvpVa7jLs2H2gDof4vaqRRi20EDcecd
wD2q5aIS3UcKMjHX6e9fYv7PuP8AhW1ntOR58v8A6FXpVRyf6l/901ycpBJD9QM/hWNqrDyJ
CF+7wM153r8S+VvL7STjB6ZzXA6nH5bsuQy9M5xmuS1EvHJtZE2HABxk+ufYVmSyRFCWCEsf
mBGMD19eKz7h1FumVyeBgDOc9/5VXlUZcIdpGM8V1/hCf7PfWk42hFxllP519l+DZfN0eE8H
IFdGp49eOtOx9M0YJ6cCg9aQ/nQMZoIx2pjgkVWuE3AnAzXN3yqJwCzEZ5FV7jarAbcjOSao
TXKh8EHJyR/+uq7yHeS+MKantmDNjIPc4FWLlz5ZKjpj+Gs6/cBN2D2APSucvgZF/djJDdxj
rxiuavZAksu8KQRjOTj6etc/fbju2rwxwDjFZU0QC72T7mQR/L8f8azJHZWdZGYRkHbnP5Z7
f4VWRmZ2QbnY8E5JBA74xxTJ3GyQ7l5Ib13e3p+dVDKNw2MuOSMZBb2xTWQb3MQHc7TjK5PP
P403YMMCYwV+VsDGR6/lQqJGGYktn+IDn0xnr+WadHG2AgGcg4Kk5Jx0pqxkOfMIyh7dx/X/
AOtQyBjl4VdgxJKdce/168c1D5JeYIoym0YXP3qeIHkXDKNvr0x7e1amn2cof5jkBfmHT/PS
uo0iEkq7IQqjqo711ekqCnPRySM/54q9Iu4YCH3yMdutZ19blkwzkso6AYx/n1rDu4cg4ySo
9xk+oqjPExk2kcZGT7VmXiE7WK4kztA28D059apmLBdeWJOBkcKc/l0qm8By27ad2QM5/DI7
8VEF2gjZ8gPfOSMZyPTmmSISriNz8zZ6en15poHl7EZfTJY5x/nNO8ra2PlLN0BH5kj8KjSJ
nCZOMN1bvk5z9DU0sQLnaSEUdx0H/wBfpUEcW3CsHBdscHOBmkCru/edFz1xnJ/pQwj2T7FG
3PXGD0/+tT4d8URCoSCmc9/wqvKhkRmwEYHIJ5/CqxgXf8xAPI569c1asfkdm2/KOue2e4r6
+/Z+GPhxajv582f++q9JqN/9U30NclMqvnuoHbtWdeBWgYMCT35rzbxGhVZC7Yxk8f0rz/Vl
3A+YCSeQc4JP/wCquX1AQuJI2UKcj5upP+NY96pXO0M7dR0zu9qzppA0buQysevP3ccdKpOy
qxAHy8DB5zXS6OivbLtJODkj19Ca+wfg/em98G2jg7nRQhye44rvE6c9e9P6DrR2pTyKXHPN
Nxn60E/5FMJOKrTt8p5rnr7BfB9KqypvXaOFxkkfyqj5B+YliR0HFQToMFTgkDv2/Cn27R8K
V69xxmrkmwHrtB4waxNTlwU2spGcZbtXNalNkByxJPO3HQe49KwL/wCaTaQxdTk8cdKxJt4Y
hSc45Pf8f/rVlXg2qGB3EHcM8/ifas6ZDIwUFlXPfA9uR+VVfKKkrIuImO4Lv2nI78VXuI2Y
Ev8A61484BxgH+YqOOCTJfIJxlXA4HHPv0pg3jeXC56A+nAwcnr9KVLfY0ZbJKrjAxyfp1/G
nxxld3mAEgcDJbHfP1H5UjoQjbVRcEqpHfPPX696VkGQGJIzkluOPQ/jmgxxn5XIO7ac445+
npjNLHDtLYKlsfMev8/fFWreDn5CN5xkA/nitiyslT5mJLdAOvGfXrXQ6bbKkJHIOepPIre0
+FUiC7hwccD86szjEmRwuRwe1Vb0KmcHO7kH0P8AntWFcHcMgEfL8nPA/wDr1kzISGDEkdgD
j61RuY2VwdjEDOVBzzUDx5RgDjj7gOPpnFZ7KWYsu7PckY478UxkZy27r8pGO2eOafNGUGF4
V8qrBgTx3x6/nVPaUXazAg8Edzk9/T/69IowqrtMbA4Zm75NSKd28NkggcnjHH9c00K7jL7U
IQA5GDyOgp0ke7aqMWwQCp4Bz70xYd9wpLEKflJx1Ht70ksL4JUfKGH8WOAetDRyFfkBAJyN
pPy/Som2sGeRZCeCP9r6YqFodzsxyVTqexB/lVq1iVZFLEsuMNz97np+NfWX7P67fhxaDGP3
8xx6fNXpNRy/6l/of5VyUpyhwRu4JNZtwVCOeSdpyK4DW0MsJwAMjGT2rz3V4gPldRhuWG70
rmr63Y4V33opyNvUf5FYt+iKHEeZFYjJIwfSsmYrgBmC/Ng5GcGq5UMCRvIx9wrjH/1q6Lw5
HvtiVGV34B69QP5V9S/AFh/wi9zEv/LOfp9R1r1NMAY5yDT8cnHelHB6UtBXcOc4NJtCqABx
2pCO9MYg/Sqk44PFYlyvLcDPSqTHGRyO361XmkGCEyT1IxVN2BQeh5IplvN86bVHfgD9Ks3L
K/GQF6leuf8A9VZV1iXJAGQOe+awb3ozMvY4OeR+HpXPaiwZgVJCvkfMc498Vg3AUknHIyBn
se/1+tZ08YA44xyOe5qqVUQ42KZM5yePxP8AjVJt3IIIUDvj9P8APpUE8ZJDKrHoQWIzxx+P
WqflDcGVtuDjYTxx6fjUcncrHhkOckcA9MYqUHDgy89FOBn8f881ZXzFG1VCr1Pzc8d/rUSt
5gcMcMBkDdgZ9aUN5rhAFB6dOM5//XUYiWYKSD8uACOpH+HrVy0hK7z0PRmJ5XH6VsWduiNn
dkk56jj/AAFadva7oyCeM8gDrV6BSUIjyWUdVOcVsaaCByzEZwc8GtO5RtilRk+x6nr/AFrM
uYfkbrnPA4zz2rJukCKVdSTjr0IPpWc4XcxfOcZUnnGe/tVGaICQEnIzzhsYqjIm9XG0EAdO
pzzVORVKs5Z/LA2MT61EwEc2EcZzwQcYH9KbNGqYVAxOSR8pzg/yqMRjj7p2nlduR+NEcRdg
SEwM7ePzGKSGJFkCYDJuPsf8/wD1qd5I2qhXkjLb2x0z+vP5UjR/KMCMHqDzjH86RI/McMGy
xG7bjAx64/pQkZD7iByeMnHP+c1K4BA2MM54B7H6HrVVwqAkxk7unb8frUSRgu7sHIZhjvg/
41JDG6ykhMKcEkcbfrX1n8B1VPh5aBcj99L1/wB6vRKjk/1L/wC6f5VyQTDfOSewAqjJbjcw
P3SCD71x+vwKhlJBPXA9K808Q2oacEKVkRucD9K5zUrVkj3xlsAHj9TWLcQNLAQGyxGMt6A9
B+Pesq7syCSB8p+8Cp6/Ws9oJBIQVwxHfnHtXX+FbUm0OQRuOUHYfhX058C7Uw+HLpyMLJP0
9MLivTFA79aeKOmKXpSZpvPpQfpUTjH3V6nmq8+McgkVlXCgHOOKzLr5WZlIX61TdAcea2cY
5HNROqs+I1wO+aauxHACZyd3TpTpgkuA20Y/iI4rKvmIRkjBXknpxWJeo4RslWA55HH51y+o
gu+UwP4dpOOP6VnTq2xiPu52jjjHr+FVblQGRQABg42jnGPfqKz5k2F8hvu849D2+nSq8qFt
7MNzBQQNvOPUmoymF4I3FsAHGOnPH9az5YPugNxtKnn3wT/9eoTagFVCAqwI78/5xUjlRGS6
hWPTanfsAf8ACpCmyFgGLZwwOOfofShY98hfDZ/3s4b/AD6VEI5AFcKVJ/iU8A4/zxUhieQ/
PjGcLj0PXj+lW7G3JlO4AITjr1/HtW/DErNhUyG4Hb860YbcIqoxKHPPscVaX5HI28DqcYx2
q1aHBH3c5yrcgVrgfuvmC8Z43ZxVO4cbXYAKMbsE4xWVPGWRnx83cDnj+vvWbMrmZiM5PPK5
x/8AqqnfIQWIG4cMSvU/hWfKAuABhTwSOM/hUDpGWbqysSSW4GKjby492FG7IOGGMD6dqrOA
CrSkYyDhc/dHoKkbYsW04Y4zu7nPOMnvUQVTIuCDvzjHIH1pVYqNpAwGyXPOaqyxtI42Daqk
7u3508hw4LgYYYBA6DHYetPbYpUrnnk4FSYQAjYyHdxk9/pT8BUVWCFecA85H1qncn51EfCq
cgNz+JpI0IT93hWxuG0dQang2pk4IO3IyOT7V9TfAw5+H9qfWaX/ANCr0Kopf9S/0P8AKuSb
PHJIPSoZ1CpuO7PoOgrmNft9wDn5uCcDtmvPtWtiWcquABkEgcCuZvbUmMjO0E4PasW4sCqs
Mnb1GeuTVSe3Gwgp8oGRtPGapQWJYkFdz+hA9P0rtdF0uSO0hTgyY5+XrX0r8N7D+z/DVtFj
DHLH8a6sClpetFFIRgnvTT+o9KjY45P0FVJyTnk+lZd2xCnJH5c/SsuZCGzwec5FMRN2dxB5
7d/wqCcKqsV5Hp0P0qnklRvO3nGAKa5zhN/rjP8AOql0MA8ZUcDByTWLqCmSQF3X5Tn64rBn
UqMPztAI2/1rEuNpBbC7DkHrxz6VVjBwR1zjAJ7+tVdp+XcWVuflPIP/ANaobhCCVRAyA469
qrtbhdmUfJOGA+6PY4pphy0uS/LBVUDjI/nVaa2Z5ypZWBBIIBw3sR2+lPNvsVf4lUBguQCP
8M0xo2LhmZVYcEbiSSe386kS1Drt8tj2VskZ96RIXGAcHOMKcZxz1H51JFAdmGwqj5gQwODn
vWlZ2oXqF2gYGQP6d62bSJxGAqkH1PIq0Iypb5WIY4BPTPrT2LKH25yRg56E4/WljkMcybkI
YjnPY1qRb/KGGPLY59KLiMqDxliuf9339azZ96AFlBc8D/8AX2qhMXDllJAxzjjnrVGaN2fJ
3DPXOOTWfIrIoEZG3ORt5HX0qsVwyjYzAk4ycnnuDUbRnIA2qcjLA9PQc0x0KfcyGIyQRnJx
UBQlTuVQBjnBG2oto2Pk9VwQ3B69hTvJ2k/eLMcZIHA9KaIy3zkpvY7lLDgn+tKwVecfMo4H
SgRjflSnCn5yOo7jHtVtEYYAIIPBJ64/HtUcwPzMFXGSVIbOPYVVnibcoIwGwCDg4HoakVM5
DAA8dfSiJPnWQMpJ6AHrngV9RfA0Y8AWuRg+dL/6FXoNRycwv9D/ACrk3Rt2F6dvypjRtsBy
cjtmsa/ieeFhs+bHGe1clqNhlGKjBJ6kZA9K5G904mQtHll5bk9u+awJ7MN8u5sbcgYqk1kB
JuAI3HjBA9uQatabYjzVwu0k8qR+td/4V00Tzx9cjBwRkV7tosfk2MSjqF/OtAcilGe9OzQa
Q0hOOtNb35qGVsdeaqzOQD6dqy5/3pIA4HeqE42tuypbpUBfKZ/DGOarOm2NTk5Y55NVZgyt
yAGxke1V3UIQxA9cev1/wqKdndfl+QcjHSsW8BcSZJcg8HPbvWHOh5Zgx47dCKz5Y9qgdMdW
28/WqJhl3sN37sg89Dj19KhkURZPKYPB65//AF0xgjA5IIx+X/16gZfkZfLYAdQe/HWnOmWc
ABJAvQnpVZotuWUgcc4FMMYw21SBwD6n/CoFjPO0lQG4B5Oe5HtUywKMCQ/N1Jz0/pSywq2x
cBmwMAqMGpLe3URqGQlF4z7+9altGCQRuyOpx/I1swQEHAAyRnnpjjipWWM5ATIGduOg6H9K
eQuxdxX1KnPFQ5B4K7lUntzx6VajmLQYcZ5xkcVJJLlc88+q9u4qlOEaTg/LjPHeqEiElg24
K3O09feq0yAMZNpbGRwevsPWqcyMMDABHXHH+fTFVLiF1ZNmwnnJwaiQKflYbVPJIx83PX1N
B3eUAIwBkbTnOff6VWeBjgOhYAY9s9cmnwwIiqwjxjOSDkYz0/8ArVO0aHaTGDjBXjBGeDVY
wAsNygNGS/AyAPWleIAuCCwBxz2PqKCiKxyWwPlz97GPX0qTy1UKWfvznuDUMybFI4IIxk+g
qPyy0jbVXJHJAz2pTEEdsdAeMjPpTAnKqFXjjJUZPHtX078EF2eAbUHHE0vT/erv6ifiJ/of
5VzpB2kADgY6dKjIUjBGQfQVVnQZBI5xWHqVmzZAGV61yepWDoGKrnPtgHtxXP3VuEd/3QZi
Oc9/Wso2iybdi4XByAK1bDT0HLr6AEDmvQvC1qqBCp3HjkivTLEbYlHI471bB9v/AK9OwAaD
04FH0pD0znNIeneo5GIBqu5XBzn8KozvnO3kVT+7knofWq78k7T/AEqCcMnXJ+pqtMCygqGx
71Qm3ZwFBHXcOcVVO0P85VSB+VMkLAAOAd3esm8cMp6gE7QFPJrHuBucsrc9MN1/Os2dgh3L
twRwT/hVGWPcQOAqfeHc5qhLFuZhtG098YyfY0eXiNQ20OBkH3z1pnHG0EjOC3TNKY85LL34
B5A/LvUIC9R93nkdR/gKVowNoXK5PYYFKiiSbksyAjB4yR2pGjI3Db8pPPHH5U7yuRhdueOO
/tU0aYkCgHJwDnoPp71rwQJE4LAkEjH09a0ovu85OPvZ5z7fiKYsZSVSox/s5z+lSIGQYwr5
GV7/AP66rlViYvzg+nYVFHLh9qjhgB061beSNoicjBGCe5/yKoSMSQN4UtxjBxjjpSTIAzAY
J7juaz5clgGZ/XJH+feoJEbIChhngZ6tTDEWQiRVyvBXrn3qOWPch2xYzwSR0+hqCSNRhWDM
RyQPT39aYI9vKqWGQNpPXryakjgxEFIZVIyCBx6mkuTsUldu4N7fz9arKxBLOhXAA2g/4dTT
94KbdnzY4wR8o9fpzUT+WwJVhvAHPQYz196kIJDIEzjj3/z7VVdnYAMjK2eCOfypsbNnb6jg
EZI9f8akjXB4jxk8Z7jHvVhVy5O0AqdvTqK+k/gvn/hBbXIx+9l4xjHzV3dRv/q3+h/lXP7P
lHHAPBpsgO1Rj5c9c4qFxnj0qtcxZXORkgjkVzeq2TN91Sd3B74965y8sQocrzk5bOcHHtWa
LLMp3L1H0x6Vp21kGTO/HQZUniu00OJkCKMMueo613NmR5Y9atAgdvelOetAbNBPNNyMdaYW
xxmoJH4PXnvVSVx61VlOI8kEAc1UO5iRkgHpxTHjULk4z047VAw5yAGHaq13hcDHXj6VVePA
ARX3A8jtVaaFlG75un1qlOW3MCCEJHesu7TzMr8oOcZHb3qhdQKHBcgAcY9TVW4iaQbm5K9+
lZ8kZ2jd905wSOR71D5flqcRbs/KuBkZ/wAKrvEQJdmCx7MMYFJ5DKwIG/bzt7D3NNkiBi2n
I3HJx1x2H0qNrXayufnbOf0qNEB3hs7T1x0H0zTht8zDAZPGccCpI4ic7cHHH0qbyBzy2SN2
R0NSRQECNRjgH5Rxj0q5GzKApCnAOGP9Ksq4O3kqT1B7kdf51K0uI1dsAdj6emKheWRjzgjG
CCMflUU05DhlQ7uueufw+tRzLGW+bsOe2c96ImY5G4hR/eHegAsx3g7Cccc4PrQwyRkck56G
oDCGkOxWySM84z7e9V5Ilb5Qv4HsMVGqAZDKd2OSRjH5VFcEAERqQN2G3c5PrVVjhsoOdpAG
fwGO9MIfAMmFYdQByPXNS7wsWNvOcjiq0xJ+8cgfj/8Ar+tQSgh9yKmT1JH9RTTG20nBw3HA
GM+n/wBahdoYAhQ+MAY5P4U7zAWAB+6c88VXMRDM6ktlupb9KfEgj3AHnuf6/SnINqcg8nsc
j61JGvXLHd90MRX0h8Fv+REtQeoll/8AQq7yo2/1bj2NYyxleOccdajeM55P41DsCgnjP3qZ
L8y4GCc859Kz7qH5z5Z+b0rn760Mj9NoBJ/3api1Ic/ugB0zt4+tTx2ciDDAZJ6D+ldPo8ZH
lkjBxkk966iA4X5etTq2OTTmOcA/lThUbNJvG3btz8wPX2xSs2B/nmoGKlf6VVmmCkgYNVJJ
Mjd+XtTJCzDg4PpimHPljIwR2FVy4Unc2FHcdaieYBRzx3wOKpzuSQThueMCmqhxub5Vz908
49vaoJD5itswFJwDjn8qybhwvA3DHQelQfKMl/m6cniqN/HnDxnIJBOB2qrc26sqlenYE81m
3CMJcAEgnJPSo5YMKdvAJ5JPeq91F82Scbl6g4yP896URbCCNuGHGBycevtVaQfvDvHXuTgr
+VMkD43oBkjcScdagWMMAGBJUYz06/1qWBVBYshJPA579yKt26KVwQuP1GKmit0VgDjcwzzz
j/61LtYsWypcEZXHGe9IinAZSCB0Uk9anPPRQxLdD2pGdmRi2VwetQO7E/OvqBnotIG+Vs4V
j94KOvtVbeM5UZXuWPOPb0pFk29HL4w27uPrU0MwZRkbX3cMB1qxvJAIxk8A55qCR+RhRkDJ
BbnjHNRsCQcbcDDEjvmqsjYLZCYwcZ5//XSSoOQVGcYAP0pskYB3H1ADY4I7CoihEeTjPrUb
qq7FK5AB75BHvVSbcP4MYH58/pUZQ5XIwo4yMc0/ZjBKkD1GMD1odQsYOVbOcnoagALkZAIP
TP8AL3p7QSOBsYDbgsOopr7cqAFbnjv+tXNMtreWY/apWjTAyQwGOf5d6t28GmtLKJJn2q2F
yODz3P5HIr374PqF8FWwVtyiaUA+o3V29RkcMPUVSNrLsIAU+mTTDZy44A/A9KQ2cnZByMZz
UDabOSeAB9abJpMjLgDPHXNVxokxzuVPwaom0CXjEaADjAanDQZAADGCM5+9+lX7bTZIv4QP
bIq8kDD+ED05p4icHp9acY24oKNxgfrQUbH3e/rUTRyEcJ+tVzazsDlf1qM2c/dAfxHNM+wz
gcIPzpFs7jHKEdutJPYzOMeTn8arSaXcMP8AVt9OvFQvpV0yY8o59faqy6Peb8m3bAGAM8U4
6Te7CDASDzioxot5v+a3cge4qhdeHr95i62rH5jnp0NQv4bvtm0WkmccEVUl8NaoGBFjJt7q
uOf1psnhnUcHZZ3OCfQZFVj4W1Tcc2NwV+g5/WkPhLUGA36fOzY5JA/xqpc+DdUbGzTpyfXH
I+nNR/8ACFaxwBazgL0wvSo18Gaz8obTpMD/AGc0SeDdUwANNuSynqEAz9fWoZPBusY2rply
D0yEqO18Ia2v39Nus+8fGanfwxrOf+QZdH/tlT28LauVP/EsuQpGSpTrSJ4X1jDK2m3W0rjA
U4pG8Laoxw2nXnYZEZB+tPTw1qvz/wDEvuwv/XKoZfDOrDO3TbtSTkgRFuab/wAIzq2/LaXd
sQO0R5qN/DmrbCf7LvMsOR5RJH41TfwvrBlGdLvAvAH7k4qBvCusngaXfEHncYWH4GnL4V1d
eH0293EcERHirdv4d1eMFH02824xnyT09qVvDWpquV027+fgr5B9KgPhfV8Y/s27I6HMJGef
Snf8Itq8iktp90eDgCI5P41CPC+qblY6Zeblxt/cNirKeFtTc7jY3nXepMJ/Lp7dKZJ4X1Lc
SmnXg652wt+WcVTPhjVSy7dMusn72YGP49Kil8M6pyRpd8WAIOYG/wA4qjN4a1YLg6VfHH92
3bJ/SoX8Oa0WIXSr8qD/AM+7c/pSf8I5qpj2nSdQXDHH7hj/AE5pW8N6uqkf2VfMD1/0dsD8
MU8eHdWDDOl6gV6f6huf0preGdVHzDTb0Hp/qH/wrpNM02+gs4V+xzI3lk4aBsqwBAz8vvTo
7HUVt0EsMssoZt+Ym5+Xgg7BjmvXPhlE0XhhQ0TxAzysquhQ43ccGutpuOtLg+tGD60bfejb
70baNtG2jbRtoxRt5oIpQMUUUUYooxRRRRRgUYFFGKMD0owPSjA9KMD0owPSjAoxRgUYFGKM
CjFGKMUYoxRijFGKMUYoxRijFGKMUYoxRj60mPc0Y9zS4+v50mPc/nRj3P50Y9z+dGPc/nRj
3NGPc/nS4or/2Q==</binary>
 <binary id="i_072.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEA/wD/AAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_073.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAFAAUAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_074.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBrAGsAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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==</binary>
 <binary id="i_075.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAMgAyAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_076.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAl8AAAFVAQAAAAD5t7dLAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_077.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX0AAAGZAQAAAABN19xoAAAACXBIWXMAAAeJAAAHiQH5c1i9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</binary>
 <binary id="i_078.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAIgAiAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_079.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAFAAUAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_080.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXoAAAFtAQAAAAAhCJweAAAACXBIWXMAAAPYAAAD2AFuR2M1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</binary>
 <binary id="i_081.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAGQAZAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_082.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAFAAUAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_083.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAIwAjAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_084.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAWoAAAFuAQAAAACAMm9YAAAACXBIWXMAAAVhAAAFYQEB2H3x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</binary>
 <binary id="i_085.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAqsAAAHNAQAAAAARJQ+GAAAACXBIWXMAAAbrAAAG6wFMMZ5K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</binary>
 <binary id="i_086.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAp4AAAI8AQAAAABw2ZbbAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_087.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbcAAAFzAQAAAACVlXrkAAAACXBIWXMAAASdAAAEnQF8NGuh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</binary>
 <binary id="i_088.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAHgAeAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_089.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAGQAZAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_090.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAHgAeAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/wAALCAFmAWIBASIA/8QAHwAA
AQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQR
BRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RF
RkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ip
qrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/9oACAEB
AAA/APqO6uFt1BbvWTP4iggJDoMjrhulUX8ZWwGRCMe8g4/SoX8c2y9LckEkA+YP8Kj/AOE9
tckG2Ix6yf8A1qcPHMGRutgv1k/+tTW8e2y5zbHIOP8AWcfnikXx9bODttWY9gJB/hSP8QLZ
FJazbv0kBz9OKkTx3bPkLancP+mnH8qV/HMC9bQkYByJPX8Kki8aQSbP9HK5GSDJgj9Kki8Y
W8iBlgPIyAH/AJ8cVKviqIrnyDjsS2PrnjipR4lgO3EfB77ulMbxRAuQ0JU+7imnxVCGVTAe
TgHd/wDWpieMLRiR5bZHbd1/SpX8UwqufK59N9NHiqErlYCTx/H/APWpyeKYGOPK+uG6fpSn
xRBnAiJ/4FTh4kiOD5XH+/8A/WpzeIol6xj3+bp+lA8RwFsGMgdzuFKPEMRYjy+n+1St4hiG
MxH14OeKQ+IoBt+Tlv8AaFKPEERAIj69OaT/AISGLJBjwR2Lf/Wpx1+LgCPJIz96nJr0DZG0
5HXnNRDxFDvK+X753dqePEEJJ/d8L1w2aaPEUBAPl9egz/8AWpR4ghL7dvOSOG9Pwpx1+HI+
Q8nHWg69CCf3ZwPem/8ACQREgCI5P+0KaPEcOMmFgOerCoj4njAJMB/77pB4qticeUf++qkP
iWEdYf8Ax8Vc0/V0vZljWPbuBOd2a0653xncG2tIXUrnJ4IzkV5VquqOZWZXbC/Lwcc5x0zW
NJdsucDb3PHQ/wCRWa2rwxz+Ws4Sd8+WuPvcfz4q1HLIzLhjvY9ATk/5Pamy3cxIJbIAyfr9
PwqKS6cS7Vf5wMcmopLuVS8kjABcYZjgLnjt6k05dRcu++XpypweP8/5NEV452GSZlI+bJbu
O/NWku2ePdE4VwcdT6/SphdOG5kyOcYPT0FX4tRdIXQyMWwM88Y7E077cWIxICg55HB9quC8
Yqqh2yfX86kmlmf940jkYAIHNUWldNpjmyD0Yf096e1wS6qXLEjcV3c//XqXbfSQIY7W8Ybs
bxG2D+g4p+6eCIrdpNGD0LqVqOO8fhmkcDHynrxT1u3O4rLuHXGcHNIt87OW8zDFsA5B5HHQ
fyqabUZ1QReaS+N2Qcg1JFekLhHbcR64z70+XUJBE7OwAwfukfnj3psd5PcukNsHlaT5VUdS
Djt6VPNaa1bsC9lJsVsHgcZ9gc1D/aDrJjPvjv8A/rFIuoMuC0nyA/Qe9EmoNI5CsXxgZFKd
QuEkY7jnIyQenbn2qN76QRkqHLbflyM4Hekl1ORm2sfn6gr/AI/pTYry4wyruYgZIPce3qKl
gvZWTacbl9AeOP8APftSTapMrbtwCr/AARnn/Oad/aTIgJwoIzjgEinLqbvFvMvzHPXOPY1W
a+m8vPmMR90sQTz6Gq89/IAcMRn/ADjHWoDqEmN5JG0/3sn6e/8A9epBquJlDZ2/eBORn/Oa
7bwJqBn1iCIsSCrYz3wDXo9cj8RX2WFucgDcTk+uK8c1KV2nwuRz/CQfpVnT7EtbxXcqBxIx
jt4SB+8YfxN/sLn8Tx61wHiNby8vlubG3M1vDOPNv9nMu3qIh02jGM96uHxTYxytECBKpKtn
qO/anDWUljABYlhknGAM54//AF1djYso2HJdQMg8/ke9db4V0CfVtPd7e8jhBmMbpPFvSQ4B
VWIPA5PY81h+JNJ1LRLvyr+1WFScRoRmJ/8Acb+E/X8qyRLHOgAxFOfmMbgBh/j+GakjlcBU
4JHZsE5PSrKybtysOSucjoO1WELBfmOcckkVZVyigNhSoB6Z596nj/1i4YjGNuV6en9KuWpn
lcJGmZWIXYi5Zz6AV3ugeBC6LLrTAk8+RH2/3m/w/OurGmabo9nJLb2sMKRIWO1OcAZ69a8h
vbm7vL4zSPJKZGLZZyVGewB+uK6LRbUyqscvKkDgZ6e9WtT8FLMPM0w+WzJ90jKFvcds+orh
Jy9vcyx3CyRzIdrA8FSDg59KCWUhlKhWO3k98VMsilWYE7doBwMg57n0pY5grMcgDHBz14/+
vUN3dOIwSUPXpwfx/nXXfD60KJJqMsZ3CMAZPUn09OOTV+61Mf2vPI/lz2qkhFQHkeh96zbX
RItQFzeXRlt1lIMLKwJcn0J6gevWsrW9Cm0+VFW8t5MkbFLAO34envxWXPMLfdE2UYYBUjke
w/PrSNKFcnaC+PnGPyNPVWlJymABweo/+t/9aoxbk7uQGJPbqv8AL/8AXUsiyQgBipK8k9Bj
p0pv2hzH8r4LHKnkcZqONSz5ZeD/ABdTx6j1ps7uCSNmQuSO4/Gtnw1oNxrbgIXihBG+UjP1
Az3zXqdvoWnw6T/Zy2yG1I+ZSMlj/eJ9fevMfGHhebR5RNEDNYluHxll9A3+NcsJNrRiTbgk
E54/KkkkBw2OV9WwCfbHPSu1+GRH9v2ynltj5I7YU/pXr1cX8Ts/2fbY6bm7dOOteU2tj9v1
W3tGITzTtYk/cXqT07DJrX1BX1i9t9LsWaB7xcEqT/o9inH/AH0/I49T7Vo6zoqJb29jYW0I
QIQARxEnI/M814x8Q/A09vdLe2COZ1AMqk8Pj0PrWdoFqsjLDIXLKc4PAGOcY9etdZEhhEcY
xlhk559wcd66vwtrN9a6dd21tMsBgb7Wx8veZFACldvfHWvQvD3iXSPGNi9jdRRtPt5hkHD+
656fT+dea+NfD9hY3wtRHNHBnckc3G3ryrdvrXLCO5s5fMw9/bDoBgSqvv8A3/0NXIJrSWMy
2zqUBwRggqfQjqPpV622qVYuTjsPX/JqwY1ldi4EpyDhe3t+lSxZzlc4xkY5PH9P8a9S+Guh
pBYJqlwoa5mH7o/3E9vc/wAq7letDqrKQwDAjBB6GvKNX02Oy1m7t0BEW75B3wef8/StHQlk
8xhtIVT3Oc13NnxGMj2ryXx9bpD4qvdoaNZNspyOGYgZI9RmsJcFRvfJGBg/Tjj+lKxLgEYK
g8OM1GrNn96Ppj0z19v8ioHjV59jMQMM24HJA6n9P512eqz3Wn6bYaVDHteSPzJgqk5JP3fp
0rOhu4in2SR2MobM5iyQB/cDdCfX0rcu9Yubxkit4ooEVcRqFLMFxjI9x7ClbTdS1QD7XEAq
/MsgRQzceuciuT+JgSHwRZ3qHF1b3ohVwBlo8Esp9s4PtWL4YvftNsTNuMjgEY549s1swkM5
OFVCCR2x+H+etI7HlATweu4gn8KjeSQsUXJQ9j2xzk8fWoyzZ6gAg4IPHrSpJGFwp+9/d5zn
jp6cV0fhzw5NqUqSXCbIN2UHRn55Psvv36CvVbCzisrZIoUCogwABipmPXFV7uGK4ieKeNZI
3GGVhkEe4rxX4g+DbjSfMvdN3zaeOWXJLwjvn1X37d/WuDh1FRMoJzk5ABPpXpfwnmWXxHbE
Z4WQc9R8pr2uuL+JzBNPtSTjDMc4+leT21+LW9nkYFwYZI8hOQXGM/lkfjWb4f8AiFDo/j7U
p7ixurjTrkRQxzRwkPFGiAY2nHGc8D1rtfDfjTRdR1y7aS6e2uGYrELlTGGXj7pPHPpnNY/x
21u10XS4ba12x3c6F2I/hT29yeB+NeCeG59Uu9aMsMczIzFicnjP16nmvRojMBvlKt2+U4xU
9r9tn2zWJWIxNlZScKuTzk98+laD6VdaPqlvqFm7vaznekqZJjbuoPUgH9K9Q07UbXxLYx6V
4ohjF24/cz4wsvup/ve1cN4q8Hal4buPPtg1zZ9Qy9R+HrWDHp9lq7GaJmtNQwcSxcMfr696
Rjf6TJt1S2eVBg/aoF3D/gS9vqKvQ3CzRiS3ZHjY/fzn+XfNTTvKse1xkDuxwfr/AJPavoLR
9kek2aJ91YUA/wC+RWgDwDSBqY8MTuJGjQuvRioyPxrl1hiGsXLKCv7w5Vuea6C24Hb6V4p8
WvEMCeMXtPLMbwwIGLD7xOWBHtyBXLf2mhCZYbX6kjv69a1IrhXiCJgKvzZzkn6mnYLqNz4I
BIBPPr+PWptGiR9UBut3kW6rcSgLuJRSGIGPXAH41tan4pm1GeMg262hXOwAmZyecEjoO2Kr
29wocCKOCFADhOijnvmtm38S6dbuNsdu7k/KlqGd2P41pXL3N5D9o1ULY2UeZEgQ/vW9Nx7V
4t8RfE8etaumk2O0QQvzCn3EAHUk9WPrV3w/AIXQxdFXpjn+dbbPufGV6YOO38+KQ83I3cAn
nHOR9O1LMjPtwXBUdAeGz3/z7VFveTaQRk9R6+xrrvDXh8iKC91SN98g/cWhGDIf7zf7Pt3/
AEr0vTLQW6HewaYgF26fRR6AVob/AJcjkYqLcCM1E7Dd1xVWdkcOm4ZA+Ye1fN/xCOjf8JMy
+G3xECVn8sfu1fPIQ+n0712PwbSRPE9urhs7XLbiePlOMe3+Ne8VxfxOUvYWoBx8zHpnsK8U
ud/nlSzAehP86hjEcs4VgPlPcHt1/pTZBHJhWj/d428457VVvdOtNVeGOeCS4aPhEOWKAdB1
OK07PSEkIghdUIUlkt0Erfieg/E1m6pf6VpUnzXMbzA4KwkXEv04wg/MmsfUvE91LKHso47d
MfLIx85x6YJG1fwH40zS9Z1KLUGlW5uJi331lzIHHbcv4f4Yr0vRNYa90wwTWMyBiG2TAqN3
rFIRwfY/ma7Xwp4tt7tTpmtsA2diPMNpP+yw7H3qt4o+H0Ml0t1pAWNmYEqTgD3z6Vi3GiTa
RqUaeZ9sjRTHNuPBc/w+3WvPjqegxeKL1Ib+3s7aGNg5Y/LOxbllI+/jlQMZ4JrWu7uxmtfN
sb63ulIB2hHjkA9cOASMc5AxjPpXp/wy8TR6lokVm0g+02Y8plzklB91vpjj6ivRIHylPyBS
M49RWNqVvEry3cAzOFztzw2P61ZjuohCHdlVNu4s3GB718sftFTxL8TFuba9imEttC4CNkIw
yMHH0z+NYmiXUs8CZ3L655698/Wu60bcyr5mUK/eLcc+1XGniQkZLnOcZ4A9aqQRyvqwmgma
B0QjnkOD1U+36+lalrruq6dcok9mtxZs2MzJ9ohT/e48xfr81bMvjh7N9zaTp7KF27LVpMez
Y2ZHeqk3jO4LCezsraKc4UBIHaQEn/dH8+9cjrs/jPxCjWs1zHY2bnJfcPMI/wB0ZwfxNQ6L
4NtNH4YiV87mdjkufU5/Gt9owkeyNsBfuD3/AMaYZsbT5gDR/KenP5ULOkkjFRgLzkg5zUsa
SMzbScYGMjg+oruPD/hu30u3XVNcUFlwYYCO/YsO59u3U12ejxPKxvbhT50n3AR91auXkq7l
tYuZmG/aQQGXPILAYFV7Frn7WEM8LxIpV4Yo8LFx8oB6k1fBxxVG9mVy8EbDzsBhkcLg55Ne
FfFr4kITNoHh6bcCSl3dRnOfVVOenXJ/AV5/oNlI7jAZmAXPI2j/AOv7V7T8KUK+IrYAjHlv
uyfmJ2nrXtFcb8SgTY23XblicfhXjV9Ei3GEzgHq2eRmq13PFEVE0sVujcqztgt/ugcn6gVX
iurfMkgBkijQvJLcExxr6sVHJ/8A1Vy+p+PEBdLO3ScAgfP+6i6doxy31Y/hWNqPiDUdQieK
4uMwAj9zHhI/++Bgd++TWdHBNK2QCrEYYyLjvxgdfSums9F3RElJDJ8vLEhfbjvXY+H9E02B
Y5dRvQE/ijL7VOOwAr0qyXQ4NEVdMaEO5KkqvGCORzwfoeD+tcrd3AtLyOLUYsQPlUl2lvLY
DJU55ZSCGB+8Ae+DXrHhO5V7KOITb1CBgrPvBXsUbuteUePvGlp4KfWbWPVBqWr3YdDAkYCW
2/PLN3bB+6PxxXin9qeZYLLBHEZLdlkWArw4XnGBzx19+9aGo3D3niXQLuLfi4ieTcRwQN38
skfhWzYaleaHq6XlhNski59m9QR3BHWvc/B/xV0bUY4otRlWwu24xIcRsfVWPT6Gu3TVYZo/
Mt5FkjxkOjBh+YrP1DX4oVILc+pFcB4l+I9hpsWbi+hjwcbQ25j+A5rynxd8XdUvrWa20NJY
owNvnSntnqq9B+Oa4LStMutSvzLc75JT8zu5JJJ9zXpen+GLm1ijMttcxW7KJGYxsBt7cniv
SfDngrUr2wM0ipbReWWhDjDMccDHYdOv5Vzd/aeXdSxzjbLE5BGRlWGc9P8AGqzAFtxyrEcg
nHOetWYHdd7IzMmcc8DJHH9KuI0hjIkcoCMHrj6Cn7A0hIP3eMn9KVUkJD7B93gMe1QzK8zK
5x2wMA4Pfn8vzpH06V7+C1uJYobmeNpYYnbazIvU4A4Hpnrg4p7aDc2zqsvlTFjtG18lvbpm
q0aIkpgY7LgnDJINrL9QeT+Fdz4Z0S3tF/tTVCFCfPGjj7o/vH+g/GtCxeTX9WN1KGWyh4VT
0znp9eMmuvcyi2d4ArTFfkVjgZ7ZNZNnNM9/ARc3KykkXNrPj5Rg/MuBgDOORwc+ta7yHO2P
lu5/u1nXN55LrAmWkbgdyB6mvAPjX8Vls/tHh/w5MDcuSl7doenrGp/Qn8K8r8PWhuQsgfEm
cEdccV6RotsEEW6MElcnuRk9zXp3wvQR65bBQDmNiSOg+U169XI/EbabC2DttBZhnHtXkqW4
vLtxtWR1R2SN24ZlUlV98kAVR0fwzAtqNV1WV57mYB3J65PTnt7AcCuE+J+uJ5q6Hp6rHAjC
a42HG58ZCk+wwfqa4CFgzHBLk/wj9Tmuh0LTFmmR5k8vHTaclj/MV2WmaXbrOrsilyAQ/cj3
716PbaDbXWmCYzrG7nYpboTzj+R/KvPtf8N6tb3L/aQzREdOoPPHToK1IJJtN0lbgMzOrriP
n5jnvxgcV2Yjh1jRkn5VJ1Cs55MTg5Vj3yp/NS1LpeoNpdlMJ7d/s/ziWE5/cTDgkY5GW5PY
ivnvx/p11YahbS3wIuLqMvKcdZFYqzD68H8TWNpVzsulKuwIbog5FdNpMaxyiaKHMmwqrEk4
HXgdvoK2Razz/wCsVWJPfJwO1WYND85E2pl8/NkenYirUPhi6j8x47meFcf8spmXA9MCql14
fu3JR765fPA3zttPr1PSqyeC4FBYg7uuS3Dd+MVPbeGtjxMjZkV94fYOCOa9X8H6lpk7QPNH
arcM3zRSFQyPn0PXnkH0969ct7iOaNUkBIP8LdPyrkvil4zXw34flXTJI5dXm/dQoGDGM93Y
dsds98V4P4ftb7IlumdpTyxY8nJ5z610rElsbW3KAeeO9T2021zHKW8vqec8nuKtRJhSSx4+
bpng96fFgOCWHTGM449DXSaZ4bvdUTc6G2t+hklJyeey9x+Qqx4qvdB+H2ji9uUF1fv8ttG5
y0jew/hUdz/jXgei+Kr6fx1ba3qshllkuN8zekeNpUegCk4A9K99s4c6zAjMGCPkn2HSuk1T
Q9P1m3WK/txIF+644dfoetc3rvhTV/sfk2GpSz2qncIpCA4A7bu4+tavhq7it40tJEkgaIDc
s3BLevv9av397fvP8otLMBtkMsrs+/PbA4ycdDWqtwvygmP7VswWUcD8+cZ7VEbuFJJYo3V3
Rcsq8nd7/lXz58Xvi2tmbnR/DNwz3khK3N4p4TOMpH6e5rxDRNJk1C78yTIUZJP9ee2a9V8P
aO9vBGXB+XOOfujqP5jv6V2s9gtjYWMh/wBddAuyE/djH8Xqc5/UV1nwz/5DluRhhtbkDGDt
I/pXrdcZ8TGC2FtkgZLdvYV4xrt5JpQgvLYkPBNHKDjBIDf4VY8SeIdM0WCVZ5ybLUImnsAs
ZzEwwTEexXccA9g2DXh8UVxq93Lc3Ts807l3bbkMSeRXWaX4XDSMGA2ggt8vQ+x9K6q20u3s
IjLNFwuT8oO5gOcDsc1Y+zfaooVk8xCpV8ocZPbI/wA9a9M8N2UX9hy/bSPI2MHAJB29+hz0
rqI9Ps7i1SJFR41UADOcDHFcP4z8PiC1mSFCsDDKgcBayPhzILe8l0vUGAinyBzgK3Y81d1p
YIbhopJcRSuY2UHJk2n5SB1PHB9cDkc14h8aLl7nxZGpUhI4FVExyo5P5nOTXJ6Da/a7wKS2
RzkdK9V0mwjWNQQVcAELjgk4yfb61vw6fG2MptOeF7fl3rcs7aNGBbqTj7mOfpUNypV/mQ4b
JI/wqvJEGXc6k4XI5qB4FmLBh0z0HQ49KW8tDB4emuvKMpMm2JQNpYLy/wCPQD3qhBHDdRLK
FVopEBXBGD/n09vatSO9v47Vrdb258th8w81gD+GelUNio58wFjuxu65/Pt71ZAZXw7AptyN
gyAOmPbHNRl87Sg6nB7kY6GteyKF1WQ7RhQxxnA+nr/nvXrUWg6bJoq2UMS+Qy5WQfez2fPr
XB/2ra6NeyWUFnGL9X8tieWDDuSc8d6j8T/E7TtA0t8Ti/vo0+WGJvl3erN/Qc/SvB9U1DXP
F9/Lq1/Be3hPAMMLlI0/urjgD2rAlDfMFVkUDoV5HXNfS3w61BdW8LabqJfzJzF5MrY/5aJ8
p/MAH8a9BjuMQZAy/AAPFMudRjhgdnmi3Kv3R/nn8KoT3NpeqN0ck4XoUzgdOf14qsq3dwjG
wiaIcAfaGGFOPbnj+f0qtc3l7p4Y3zJb2yHLzu4ww7nPQCvFvid8YRc28+jeEVI80lZrxOrj
uE+vrXlfh/Qpb2VZbhXIY5yp6/j616r4f0SOJRLg5B49AP611+m2UVxdxR3CqIUDSP7IoJbH
boMfjVW4lF3dNelg8kxJBHRE/hQHrgAj8q7X4bL/AMTq3bOPlbOO52mvV64v4mn/AEK0GM5Z
v6V4l4kRZLSeI52SKUJPBBPQ/gcVz1hanxD4Nu9JuSJNQ0uRr23yOXXGJY8/QZ/4CKg0Gwjh
iS1YZCg43A55OR0+td3pttsVYvkLBdw68elS3W1TGo3fKdoZe/vmls0QTK7gHcccntXSwal5
Vi/lQq+P4Tg5+tamk69OAv2iPa5ByqtuxUWqeK7BtPazgiaaRRtKQjdtz6noPzri/Jfzne3j
W1z829W8yT/vo8D8BTIYVglaRWJlYfM7tuLexJrx74rSrN4rWKBvMdY1BwepNavgnS2iG+5T
BPHJx+FejW6KkahY+3GPTpiryplQUXDKMBm5x+HepYJP3g8tGPByev8An8qXdkbT94egJqrO
Ado3q0gxnBPpRDHJLIIYiPNfCryMH347YrS8QIsV9Z2kOPKtIgoBP3iTk5+tecR3H9gazdW8
zbbBpMqSc7CwyGH54I9s10mZWAjY/KRvyD29fpTUkYEIVJYYw2eR68H86mWQeaW4KgAAgH9a
e8al0GSARwSen1q1HOFOGQLuJAPFelfD3V/tFmbGZ/3sI3Rn1T0H0/rXL/G/Q9sUGuW2Vz/o
90B0bP3GIHuMflXB/D7SdCu7xbjUP9OnQ8wPlY1+q9WP149jXvln5Udqi2yrHCFwqRjaqj2A
4FYPizwfovie1aLU7VTKwwtxF8sq/wDAh1+hyK5XwR4fn8DS6lY393DNo8mLm3us7dj52lHU
ngkbcY4OK6abxLocCH7RqEHy/NtBJFZmpfEfwvFG2ZTKwHDLFx+ZritT+OWkWykWltJOeeFO
cflXM33xu165LR6VYR2wLYUuuSo9cVxWvap4n8YsBrN9LJBnIiB2ov4DjNT6R4W8rLPE2cdW
wc/5HH413FjZ2Wl7RqMu2ZhvS1gj8yUj1I4CA+rYrbtb6EpufTbzy0GCr3SK35BcfrUdvdCe
11g2jyRwNZlVEygSRl3RQMjhgckce4qdPLCSYb5Bx0rtfhmQNagCrgFW/wDQf516xXFfE4E2
Vrg45b+leMamgmhcEk5HBIwCc+/aucs7qXRddgv4NwCna/GR6HIPHI7e1egWdnZwag9tawwC
zvUF1a4jB3IcZG485U8fTFXrjQYmj/0YTwHttO8Z57Hn9apf2Hfx5aN451HZjsJ9QAeP1rNk
E0Pmfattnz8omfDH6AZJ/CrlnLOiFbaMtuGQZ/kUHrkIOf1FEMF1dbl1G5llRjwifJFx7D+t
aB8pIRGqhYwMbRgDNc1rPiGw092D3CyyMMCNOSfaucuvE2oamjR2Vu1rEV5Y4Zz9Peqdj4ZX
zjdzqZZnO5zKckn/APXXVWlvFb4GVQgAEAkD/wCv61ejLqd6Ev8ANwCeo9D/AJ7VPvO0DJV2
x0PapI8OAynICjrwMcfpxUasQzsp5PRlBz+dXY/D2rXVt5giFsGUlXuT5YJ/HkjvwK2dF0SC
wmN1JexXExBQCIEKv94jPXv+Zrm7yX7TqEk5JXe5+YdSvt+Fcr41snlS2uhjYj7XIBI6ZGf1
FXPAus2Mbx6bqcELLI22CdywCMeiHB+6ex7dPp2smhW5ldxagSd9jsoHf3pn9g23lsv+kxAj
kgLIv0xwapXGkTxsqxzxTqT0BKHH+6f5A1nSQyxuUnV493HzDHT09f1qxa6jNouo219GWxCw
JTGMjuv4ivYtSjtvEHhi5QMHtLy3JV/QEZB+oOPyr5y0ywlYxzwPIk6D5ZBwR/8AWr1nwjrF
xbWKx6zthUHYJ2YLG/5ng+1VvFvxM0fQ3Nulyk91jmOE7iv1xmvFvFfxA1LXZ0MNteNEh3CP
IiQfUDJ/E1yhk1m7O4KlujDIITecHry1Ft4cuLv5rmWWTP3S55x9Sa3LXwpEFKkDJOTjn/8A
VXQWfh2NsrJGMhcKdvP+evvzWuulQ2KEvt2gZ6cf/XrP8Sa/H4UhtzbokmqXChkVlBECnoxH
Que3oOeuK5fQr15r43F7duPMOZJJRPgnP8bDHHqQDivT7W9hhggs76WCPzwfs8tzKLm2mYH7
glADoSO+TULWlnLYa5FbzTJL5UazWUxHmWzLIpyD3Ugghu/8s3SdQ82DdNhZslHA6AggH9a9
H+F7+Zr1uwbIKuev+ya9frjPiZn7FaY5+ZuPyryK7xLGAeFJ7nH+fwrk9TtycIRlG456J6H+
X610Pw41G4vrtPD97EJVRZJ4JGYo0TA4IBHIzn/EEV3usSarbgiKyiix0eS5DA/kKwJotRny
by92ox5W2BQAf7xyf5U+3sreBWFvEFbqcj5j75PNMuZFs0LTuscY53OQAM+uTXK3vje13bLC
OS6kHR/uJj6kc/hmsS5vtb1c5uJXiBbasUHerS+GZbKQfbI9r4yU3DeD7jkg49avQ26q6kLk
A4xnIHStRCMI0Q9V25OOlMwxjXYWCgk84P61NEQqgSKRtyAf/wBX0pYwpYNgqgAYEnitzTtA
nu4o5W/cWzDhmBzIfZe/1PFbK6fb2BjkRirxtuUj727sc/4Vm6lfLM+1Wd5JCAMkscnpyfx4
q/q+NO0Zmh3FDHsBOBhu/H45rkos7QH25I4JPWn3lkL7Tbi2bBLodpU4wRyP1rntG8L3Mlml
1LaK4ckpAzAAj1I7j0Fdppk+pSyLDPA+9fuOjDBA7deTWxMbiEKtxFKM56jA/OmLLC5KzIpP
PFKJZIt6KyyQn/lnKA6E/Q9PqKx9StLO5gw3+gSHPLEtC3oM9V/HI+lUbfxRqnh7w9c6Fd28
zSSHMEkeGAiYfMFOcHPYjpk1nW9v4knsmmsbCLS7FE3G5ucAIoHXL4Ax9DXLXGlTahKJdSup
b07cxtK5cEdtq9B+lWINFtoXCqibiSeFGcentVqy0RV3cImeBg/nkfjV1dGi3KzIM9hxyfpU
0WnokY+UYz8wx/nFSpbq6nyht5OTjp+f5VaRkRMKAqYzntn69RVXWbuG1t4pbwARSK7sCBnY
uFAGejMxCg9hn2ryPUNQhnubjVtUu0aeY5ih8kSZA6bt3Regx1x9BXReDPElvdWpRpBYPkho
7q1a5tJl656l4z9MitsjQCDFLrmnf2dK5NxpoaRlVz/HCdu5WyAQD9M1et3s4tB1O5huLzUJ
bC1NtHPJbNCdplTEbNuO4g46jPpXN6ldRaZ4p1O3lYA/aHK55GCS2R+Zr1r4PXq3HiK3AO75
JD6fw5r3KuM+Jh22NqxOMM39K8muEEZJIxgryw9PrWFfIJJTwwznt35qXwNPHpvjvTryeWOG
Dy5IJGd8ctjb1+n6V674luIp4FeFw4/hKHdk/hXB3/iDTNPcI90JJOuyFS7Y/DvXKah4q1G7
aWOygS3jxlWlO5sH0A6dfesd9Pe6kinu3mmkOD+8OR17egrRj06GKLLjEgBJPoM/4Vt65dDw
jodu1tHnxNqOFs4cc20R/wCWh/2z+gNYOlaVLZkPPf3Fy7cvvf5Ce5/nWsr+W5AwFJ4xwR+P
5VZGDHyVAcng8d+/+FSxIUwMb0OOpx7/AKVOMvtitw0jM2AqZJYniuz8N6HZafKsmrskt4P+
XdcNHEc/xerfoPetuSJbyRngmnMjdyNw9qx73QNSYktJFKCedv3v1pmj6OkF+Zp4G3oMJ5gz
yR1HpxWtqflyRrDNbxygNuCMoIB7e1QQ20mMJbRxg/3YwB/KrCWV2hBAU+g2A1y2u6dqEN7K
quhBO9VPp9azIotVhO6OMYBONr9MDiuo0fV72azIuIWjmjHzZHBHqKt+Za3uFktgzYwSF5z9
RVdvDVxIzPbMEUjCpMcD/GoBovkjZqYYAfdC5C59mH/1qvWQttKz9jWIWi5cwv8AdU9ypPKn
+fvXG/FaTU9b0YXOmM8miKCZYlHzo396QdwO2OnesSzUJbWkR+UhFAwPYYqRIsqGCgnvnB/y
aljkI7Ek8cKKlwfLJKBc/KAMHHbr+NMUfMcFMfd45/M1GxwxCEsw7nv/AJzUsIjlbDsVhjUu
xHJCqMkgeuBXN+IbK51/w0b2NN99ZmbdbR9UhkX5AB32nGe/JrxvTbI3F7m5wAOSCvYda9O0
PTLeK2BjI+bk/wAI6Vp69ZWcfhqREsYZbqa7CmUrkpuXAP8A46ePas/R9SS68La3ZXrI6i5g
haR32uw3ZALfxHjgnp9KofEAhvG9lfyeY0d5ZwvuOAAdu0j/AMd5981618GERPEdmkfO2N8s
Rj+E8frXvVcX8Tf+PK06cFzn8q8d1KYByucL0z+GKphTliwbjueeT/8AWqBreN7m2VtrDOcM
uRjHSrckFnEhaJV2n7qDO3+fFU5IIBEGRcgHov8An9KjhQeYVdBjdgKBuGP85FWREVV1h25I
zyPXtipLSZbO9S/u4g+nWe2e7LdPLBwF92Jx+FYdpey+IPEF7r12CyTuy2qOTwmeo/AVsyMp
jaPkg9TjpUyQ7SFmcbQcDA7enFTIqiNThwOV+bBJ9Ks6dZS311iPK8AO3pnoB7+1bMFuNOZd
jt8hzuQ5LMOwPt61saLbyXHmSSB44gBhRxuOf8812tk48hFhj2jGD9RVjym5d8KAKrLGHdnI
/wD1UMIxKTtBI6VIGUD7q5HIqRXwuecn1rC8UqvkQ3IyWRsEr6GuTN2gJJYqBnleMVLbaiIn
R0yjDkdwD7132kXNrqFmHiREcffRex9eO1TtAVBMbnnn5v8AGq13MltbyPeBUhUZdn+7Xm/i
RotXTZpUzW8CNuMLnCvjv6j261V0DXp9LlEV1HtkH34mH31x1A7tj/voe+KueLdPhtvJ1C1C
iyuMAheQjkcDHoex/CuaVwR87L0+7nO4f5/rT3dHcYyAOvPv0pPNyQAw3E5/Glkk2kJtYSHo
QeRmoWGVEcaZlkbAA5J+n4/nTNe1a30Uz6TMkZt7uMQ391Gw8yAsMFU9Qo6gd6y7fT9V8L/Z
tRsrgahDDbztb3aAtFODsAViO5AwQ2DWWujWuu7tX8MxPBOV8y70tv8AWQtn5jHn7685x1Fa
GjsHjIG0OAOpx35696u6pDZTQuhvXjM0ISdHTaA/VJEPqrEBvVSa818PzSy2d/p9xGFE08Rk
zgbNjEsf0/pXU+NJxL4aN9qcaWspRVslPyyP+9Z8KPQBsEnvXonwGk83WrN8H5onIy3T5a+g
64v4mtts7M+jMf0FeJ6gT5zgZ2ZJ3Y+6fT6c1Gm148KcsTnHX8f/AK1NCrkEABeMEDPI/l/h
TpC0W1fMbZjAJHXntTNnBVmXJPJ74+nbiiOPD7m5HPJ4x6U2RvJjaSUgITgnHGTxge//ANes
7xtr0d7YWnhfRCXhchrplxwFOTk+vr7/AEq7YWUcNpFHFlYlwgXuB7VZYBHAVefpnHqAalwQ
AxIB4LD1FaujWJ1G7it4htxkvIeiL/ePeuueODTLdYrVWDPnbuHzAdCx9zTFsliZGkUGQj5Q
3QVs6aoKk5JGeMdzXQ6QqKpQkcnIqTU7hV2wqRnq1VxIETzGzhRnGetUll3HJYju2TSC6RMj
cD9ae19GcEnA7HvVfUJEu7KaJGGWXCn37frXk1zdv5hDZJ+6R6c4qu1+wYgybsdR2Yetbvh3
xJLY3fnRsMKcMpz8w+leq22rWlzpv25ZQsGMsSeVPofeuR1rxJ9tdoyuLZcYXru56n3rEktY
JEMlmxt5TkgA/Ln6dqx9Uu7V3Sx1ZSsvytHLwcZ7gj3/AArV8S3t5Fpd1Y3EKXMdwNkcyHCN
yDu9jwDgd+fWudht5ltIywL4Pznjj0NAbbEQVAYDv3/+vSpM28kgMGPaoVJyXbcSD6YIHv8A
nUPiPVJPD1skixh9WuRssbfH7zngyYxxjOFz357CuNtdEuZ3VtbLxSnGIsZI6n5s85967zw/
Omk6ettZXa2E7y+bCzuUifK4ZGPIGcDBPGaZqN94zknD2l7pEiOoIaV4IpYj6hgfbPtyOlMu
f32661lBpuoE/vNRtoEurWUnGGdVLBCT36VHJJ4ki0xZrH+ydQ012/4+rCFG2DBwdqjIOcfS
sTRrPXvEGqtGmousjn55FxENygFuVXkk/KMfX3rlPEfhHU7LxJnVH81JSWiZiQSoIzwSTjrz
nmvcfgjb/ZtbtFUnHlsCM8fdOP5V7zXF/E4A2FrnHVuvfpXkVtcx2GtW93NbLcwJIHMTDhsf
p15qX4stJp+p6TrtqBLpGpKkDyE48l85Gccc9PqMVlIwOF+XJWmxlHOJQd33RngH0NINpkC7
RtVjkc8+x596nt1BfbIOSfX3964fxxrTRRyyRgeRCTFCSfvSc5b3AAI//XVX4faVJFB9vnB3
z524OTj+8a7tWBYb8gbdo559MUoBB5XIC4yOuf8AJ/SnAF8p1Y4IXaSTk/1zXo2h6YulaVtn
O2ZlElwx5xjov4fzqOJhdzPdS5B/hxyFHpUk8x8zlcsa1dKYyx4ww3McDB9PWt61jmG1vuke
9Vrtm+1SEg78/pVTUrjyrQgtyxxycVgNdM2zyz0yOtOWXzH+VlYgdzUivuBBcnBx+NIzAKWV
iCOuD/KvN/FlsLHVpnUlYpwZFHr6j86y7Vpicrwpxx7VraXptxql3Hb2aB5DkkdAo7kn0r1r
RtFtNN042ksQmDHc7OOrew7VDc+FdKuctD5sDH+6/H61jy+Eb2ASfZbqKYnoH+U1wvjTQtSX
ULWSe0lQBcZQbhweuRWnDPsG0nIPBXtx/WrKSxlTJGQoDYZc8j2PqDWfqNobRwsiYSYeZGWX
GQe34Yx/+uoCTGACCc/Nx/n3qCCWWK4jmjRWeNg6Bz8uR69+3QVmxo02tyatqflT3zMFA+Yq
FHbkgnJ561taj4ivL4Ibu10+4EfB3QYbHswbI6VjXUFprZRNKIstSTJ/s+9cslwMciOXocgf
dPPpWrEtnCY11FE03UJFCFL0/ZpWAHQPgpIVz1PJFEOnLLg298Cyg7ZIfI3f99xsp9MZH1qx
fPb6QbpFkWxmgm8y5lgTy3uModrjaMD5uAOnBz1qpoWvQ68i/ZpLddc0yMyzqF2AyO2PM44J
2kDjvWT8Q2Z/FFrdStw9sAoII6gHqa734Oyq/iKzGcny5Dj0+U17pXF/E5d2nW2ccFjgn2Fe
OahySzLhj69hj2rb8Ox2/ijw1qXhO/Zdk0bS2zY/1bdSF+hwR+NcF4fuJ40uNP1TKajYS+TM
u3k44DY9CMGtdEEiqSuMkjrjPtUqhSVLY7HGM59MVV1i7FvHHHGoV5f9YQ33V7nPY9vzNeX6
tdf8JR4mitbPb9jibAzwu0Hlj9f5Yr0m1tlS3WFFMUKfIM9cDp9BxUucSqSMEAADoD36Y9+O
9OThy+7g5GDjIrpfBVoJLhr64x5UI+U9mft+X866fVLmWYx28KySGX95Iyg+vA/H+lWfsTrb
gBliH4niprOxgSQM5ZmPTeeD+FbkDqFUL8qgdAOKvRyAKMtx0qlqDqHDjJ3fKa5jxA0kjxrG
HPlg5G04yazY4pEt0YIwwe/WozKIexDHj5uKY80ik5dgp6nHNRvO6EFnIxxk/wAq5zxask+m
rcDloJM8dSp4P5HFc5oEF3q155MYZQDhpCchFPf/AOsK9s8MLYaVYrb2i7d2NzlfmdvU/wCH
auh82OYHDD3pdmG4B/CkUfMTkYqjrcJdIsA7+RWZJpFtJAou4I3UnrjBPtkc/jWdJ4ZtWcND
JJFjjbncv68//qov9CmudEe2WZJJ4X8y3zweeqnPr/OuNuNLvrZit9FJGuDneCB+B6Hr61Xc
bVYkBe270IFVTauXjWNDJI5xGg+Ysaspo+pkkGymU85Z1KqP+BNwPz70+C70vw5OLi+vUmvP
LaOO3swZpQTxkN0XuM5rmb3U9d1K/kkWytEgVQsYv4/tDjHRzk7c8/kParhm8Sujr/aMNvG6
gf6HbJH+uM4PPFU9R0S+v0Vb7VJpHVNjSHiR0x0ZgMke3NVrTwRY2iKIVAYA85OWH1qyuhR5
h3FyEO1dzE7B1OM9vpXpnwnsI7fxRaOoJZUkByeB8h6frXuFcZ8TTjTrY4JG5unXt0rxm/yX
YZdlOeCcc1Usbt9LvLa7tSQ8ThlOOuO39D9avfFi0WG807xtpak2V1GsN6q9Bz8rH6Hg1Sgx
IsZzkcEHOc+nerM8qwRmaVsIuAFHUt2H17VwfxE1AWeni2kP+m3a7nAzhE9R7noPbNL4A0Rr
PTRcTgC4uSHGey10zZ85tqsGzgLjOc9R+Fbel+HtV1AqUtWWM/dknzGAfbdz+ldJa+BGVI3v
rsAjnZAnT/gR/wAK6vS9LtdNto4beH90vOX+Ykk9c+tM8l1uZnbdkEj6DtVYSSNIQi8nsO9a
1pZsVzLtjUHuauwwqzjyyZOeSDjFXFs/m6qgHA7mg2cMvmQySMxXGQGx9Kj/ALItyWZrfcSe
rEmqV/pEbXNm0dqhiVyHU9CCOuPrVXW9GHlI1lbwxyHcD2yMVz39i3RiBPkkYHRj/hQdDlcZ
LR+vU1Q1rT4LLTJZL6SMRlSgHJJPoB+tLp8VjpllFb2cDFSAS/GZD6kiny3u0BliZR3+b/61
Rp4hmtm3CNSAcHcx5NXrTxk74RoIw3TOSRV3/hIbhgWAhB+hx+tU9U1+98pWj2Nt5AMftXPX
vinU1uVDTqEb5l/drgD0FQp4m1JlJ+1sMdgq8n8qb/b2rvhFv5tx6EAc+3ArnNQ8e6lLfx6N
pmpPPqEjESyB90Vug6k46t2x6kZ9KuCWXerzOZCT8zZGW+v+fSlhnaKbzUYCZTuHAyG7Umo3
FzqAH265nuY2A3RyOSpx6rnGf8KZDbQxBYoEjjLOAEVAOvfP5ZrprrwXqNvceSXikTOEkEm3
cfTaec/SsLUreazuZIJk2PETvXqCR7/56VA0yqVJyD2XGf8A9RoRwChAJf0PenqTsKsRuGeM
/pn8K7n4YJt8RWo4Pyucgf7Jr2OuK+JrMtpZ7TjlycDPYV45dxK1yzzEKjZPA6Vm58sjhsAk
njOP8P8A69dn4HmtdW07UPDGoBXtrqNmiRugJHzAfzH0NcNpST6NfXmg3pzdae+xGxgyRk/K
w9eOD9KsSXtuLwC9S5eKBfOXykDbjzwR+HFYsF74X8apHFqITTtTQ43ucYOTtw3Q/Q1vXME+
nW5EwieBPl+0W5DxZ/2sH5DTovFVzpMf2i2YNYjiWW3UGSL/AGs4+ZPUdR24rUPiPUblIbm3
1KSeGQZVkfKn8RVp9X1BQN93OC3XLn8R161nzXmoscfarlizBVBlJxnj1rpTJPBZLF5rlV+U
YPX1rU0OOe6iEcEP7w5zjsPdq6mx0SGIh7o+ZL/dydo/xrYVFjQLGiqo6ADAobvgioIwV1NW
xkSJgn3HI/rWj1HvUFxjyzuOO4PvVa7Yvb7hwowaxWfH8uaq6rqkGlWfn3WMnhUHVj6V5Vrm
q3Gp3bTXcmAPuKp+VfYV0Hhq6jn0mFXIaSE+WcjnHb9KuyxhuSCWzngD+tUZ7Ul+UOTznOKz
Z4mSTcvYk4zj/P0pYdQkgG1gfLzywGeK0ZbgXVoMHkYJ7Y7VhahEDFvOcxP9313f/Xx+dVBN
HDE0krqoUbmZiFC8ZyT0rzLxr8QWuA9h4fdkhb5Zbpcgv7J3C+/U+1dX4D8MNoel29xOpW+u
0L3KMOYhuARfyOT78dq6KXbJs2s21euMHP8An+lOlYhwqkHHJzkZA980yVzGdzf6s8AY/wAK
sWmRMrAHPXA5PHSvZ75WKx3kKDz1GBkdQR0/p+NcP4rtYrm9S8DH7LdoGLL1iYcZPt0zXH3E
D2t6Ypo/3gP3e2OuR7GomAlf5Y8MTkHGM/jU5RtxAIwvIIPHpXa/C5h/wkVr2yrjpwcKa9lr
jfiWoNhbZzkFsYGccCvGblz57KygnqCB2/zzWRc7/OBBOMjken581PYSPp+oQ3VozJPA6sO/
P+HXNdL8X9N+3aXpnjfRU3yWyYuEHO+I9QfdTmuP+S7hjnjbIKBkdXIJBGeCP5VVh020hg8u
GCEpI2XG0fMc9896JNPlgt5obC6nhjnQxuoOVYHPQE0eHNFGkRPGJpHWUkuHxtJPsKw9Tgvv
CM76lpCl9LmIM9q2SiH+i+/UV1Hh3xHYa/EFgk23H3mhkI3p7j+9+H5Cuk0hA2opydsYZumc
46fqRW3Od0kCtgkZOCa7DwTMSl3CSMgrIB35GD/KukUjr2z+dSFuRjp0pCBj/CliVirH+IdK
kEoYjZznr6CjaByx3H1qqQDFJE3AwcZPauS8S6tDosBmnPmSN/q4x1Y/0HvXl2tavNqT+bdO
xd/lA7AemOw/zzWKZlUNuLE4HQY4ra8KXXk3slrtAaUZzngEHj9M/nXXmRs4ILBeuO1DOpi+
6Qe4J/Kq08QLHG3Z7d6y541Vs4IIOCPQ1LZriGcllwzADt0//XVDWr+006yle+eNYypUZ67s
ZGB3IOK8E8beI9R1y4e2hKJYoflhjblsdC3Qsf0FbfwV8IvreuPqF9ETYaeQzB/+Wkn8Cfny
fw9a9pKCXVrqzUfPNazAc9wpcfqv61zI1BAqCJl5+bk8YNS28zDduHy569Sc/wA//r1PIQdi
oTjI5xkfSrFrNtdimSoXkkjPTnFe26a4u9HtGJGZIEOc/wCyOa4vVroW16hZSluGKMp6FnyW
OPTII/Cqk+mxXTfYGI89F3WsxPVD/C3qO3sea5R98M+ydRHIhKlSPmVh/nFOhVRcOWI6dTyO
fTFdv8Myh8TWwBAKrJgZ/wBk17HXEfFFtlhaHjq/J+leK3czb3Unc5OFC/5/zioGCgZjySOp
J5xxTVy0YLY6Z3DtzXonw0vo7i3vdCvfLeKdWljTtzw6/TGD+deW3mkyeE/F8/h+dsW0jNNY
yMeqHqn4H+lX5YQGwQSc8YXJJ606RSRnbhexxnFAl/eK4cBgASMZ78dOnalZVcvHKm9GU/KR
kMp6jH41wuv+B9QspE1HQI5ZLWSUqPL4aFvf/Z6YPboa6jwn4pGmn7F4inU3LbVFyg+UDrhz
3P8AtDiu8ZxLOkkMytE+NpAyCPUH+tdFoN19m1eF2JEcgMTZPr0/XFdup2tzzjtU24g9Ooob
AGWOBjOTUsHzxrtyEIznuaralKbOzuGQ7SELJ7HFc8l/czQRyCeTDDd97GCOCPzzXPeLPEaa
XZkz3EslxIP3UIfG73PoteYRapd6q8r3DGRg4YMcEbSOQB2xxxTGk8wlj1Ue4Heo5FLrHgjg
Y3HoaWC6ks7qOVRuCncSAccY/pXokcgeMGIbkkAZQPSl3IQWcMZDwRjBNR3T7I9w7noetZ8h
EcbFz2Jxms3XdZt9FtV3fNIVB2AYOT6nsK8k8Y6rNqk8pnlV2AwFQ4UY7A1xljpdxqGqQ2Vr
GJbiaQIqqPXvn0r6j8H6RBodhZ6XAd6xKWkcn/WNjlj+PT8KdZYXxrp52fu2k2k+zAr/AFrg
HZLW4ltyVBjYqO/Qkfh0FSRXAMeAM4/P/JyaRZt6gI3JBLDPXvn/AD71LDfNIzOqgYH0Gcf5
/GvcfAtwJ/Cmms3BVDGRn0Yio9YshNcahDhNslsZF3DPcZ59Op9jzXH2N5NPZ+TIGXULJuOO
WHcD6jB/AUnitIbnT4dWjlSOUbUlUEDzPQ/Ufy+lcxBcjaDuBI5Gf8/pXoPwxI/4SS25/hfA
x1+Q17HXD/FFVa0st4BAZzg9+nFeK3cbC5IjLNnJ+XoT/wDWquqBWwSrbuDj+I96k89dvyDD
YHXn8f8APvUthfTadqNpeWpO+Ng4AHzcdV/Guy+Luhp4s8HW2uaRze2ii6gZRyR/Ev14x9RX
mWha1DqmnRzfMsi/K6jsR1PNajSFQEJBbqC3UZHT/PpSKV8wux+XqRjv6c/09aJNrIAuFOd2
VPTNdv4SP/EkjjkVWMxfchGQRwMe9eS/ELQJLPUbmeKINZPIfLYfwEfwn8uDWD4T8U32iSbG
LTWxY5iY8DPUr6V674d8SWet2eLRj5keC0TY3L9cdfwr1nQr9dQ0+OcZ8xfkkH+0P8etabOq
oWdgFXkntiokDXrIZEKQnkIRgt7sP6Vqr16cVh+K3BtY4cZMjZJ9AP8A69eZa/430vwvDcWs
13E14eY4WPCkjq+Og9u9eV6nq76pNJfecLuRwCWBBHp2PA9u1SaXNHGyne3lSDYyj1OMfkau
pgSFSm1GHO7nH/16lZAJug2rySO9VZXZo9sisF3YIA9u3v3zXc+GLsS6XsGA8R2HPPHUfzI/
CtjYvlqyAbsZxnAqnMcnGQTnr79a8+8VeOIYb+PTtH8qa6Zv30rfNHGB1x2J/QVhyXD3O6e4
lLSM5wzHkms28shJOqhVCkE/Keuee9aPhbT5NFv01WFFacH90CvVSMEk+/Ir2rwzPBqNpJew
hlVsR7WPKEckfy+tJYaSZtZtrwDEUVwo7/ez09u1eV+IwItc1KLBJN3LgEDBG81lxXpZlV1J
4O3aoBb/AB+tbfhnS11q5ZZb0WyBigIXc0jEZ47d/XmlXTboX8thFA0s6OUO0kqOfvH0+p9R
XqPhi5n0Lw4LS98uGeKZ9pDZXacEMMdRz+dSadrhnv7uX5nhNu4jBPzAArnPvzn8KrS28kk9
tLaKDdRkRsoP30J6n6Z/LNeb+LbPV08YPaMWgiV8QrMdkaqTy6sOCCec9R0rQuba50y4Nnct
G6hd6XELho5l/vKfrwQeQa774UT7vEtpGOP3b5BHONp5r2yuK+J277DabOu5v5CvE9RDLPhy
AOoGfr2rNkLrIijoMnHahNxb/WFeCSev4c02acxqPOk2uGGD0yPpXpHwo1qKSyuNGu5AFQGW
EvwCrfeX04POK8r8a6ZJ4I8dSIoxpGqEvE38KyZ5Ge3arEUkhJdjkddoXnOcAfSrERYxh8R4
HCgngHnnH1/rUu92Rj8rHuQOT+X1P512Phu8WOxsEbBG0kFuD2/zim6jFHcpMk0Sy28jMjqR
kEE8dOhrxnxD4auNIud0Y32bO2yQ9c9dp7VlW0l/pV8l5a5WeFgylTjqOQR6H09K9o+G/wAQ
45LtVv1S3WQhJiPu7vX2x/WvZYG+0uJf+WAPyD++R/F9PStCD5n3Y6CppZUhUtIwUV4l8cdc
8UQ2zy6BCq6cF2vcRHM6/UfwjPcZ+or5dvLiW583z5GkkfJ3HOS3WsJJniYvE7Kx7qcGt/R9
d1dTlbjfGCM+YoYnsAO/68V22n+OU3hb/T3CjkMrg4x3IPfit6z8SaXdt+6ulGVOVkJXP58f
rWyN0kO4EOgX5pBgj8SK0PDE5tr1Y5iwWf5cH17V1N3ex2kEtxdzLBDFyXfoo9/8K8c8feO5
76R7DTf3dnyDIR88mRxn0Ht+dcHoxjEnmzYclcDH1/x/lXbaZdKSAsZyDgheg61uWOmrqOoo
p3bVG6Rm6AenPft/+qtq8j2fIsa4PAUDGB0AH6CrukajLo1zGY0d0IxNEOAe+fqOcV6p4Ylg
urHfE2+NrlXBx14H5HjmvA/F0zPrOpuSCjXUu3PP8R4/LpXNAjDEuSMjYo789u+O1ei+GIJ7
IW6OIhKwLlXXDLk9eMbcDHJruNO0ayivZL0O121w2ZHD5CnsMDsPer/iO2aJIL2FlQx/I4b7
pRvwPcDtXKafdxReIrOUESLMZIpZAm1SrYTAA7Amt7whJJPKkjRy7bdWAfbgOwJCj3/+tUPx
ASS40yz83YJvPaVSB0Crzj8/0FclqEiRafFbAI8szLKeeQoP9T+gNdj8JUI8V2xZwTsk4DdP
lPGK9yrjfiUcWdoMgfM3bPYV4vqbjf8AIFGSeQuR06VjXWScDDS52njJOa1rO30WxvmXXdRl
a4jAD2llGXKkD7pfoCOhA7962bDxBosE/wDomhyeWp4cKqvk9yzFj+orauZbfUoYRaCUytuA
t5CNz8Z4HfGP1ryP4lCO+sJYVyjpllXn5CvoKyPAuttqWnpFK5aaEbSSeW966SOaPeNpH3iD
ls8/h0NXIAShLZznPOP0P+Fdj4NnDaXqSYEmIhJtYZPyswOOODyvSrVmT5OzPDD5jnvVT7Lb
3VpcWepRbo3Y7gPbuD615b4t8OXOg3rwXUbeWw8y3cDhk/xHQjtXM2Lz2sszcuGbDBfXPGDX
uPwu8cSLDFpd6/nQn5beQnn/AHD6V6tcakbWECOJt7c/OMAVmtcyzMXkYlie/wDhXlnxd8Q7
CbCCVgseN5Gfvnpk+2fzNeOappVvewGUOEvDn94ONx/2vz69veuIudHls791u4toDZCk5GPX
jtz261YYPt3o2DgKVA7ipDIXb98+ADjI5PHpxzUnBLtI2MjgBuO/PardpPdWkavaXEkTZ5KS
YIHHPvXd+A77xLrV5iMI9pGw3XM6Y2c54I5JPpWx450nUdXv5Y571lSJj5MCKRGB2PuTkcmv
Odc8LapbWzu1s0wjPzPGc4A7+v6VyEVxNbTESLtbnhgc/ka6nSLvzVjO9xx0B2559q9U0Zvs
1kocZlY5Yg9+oH0Gf51s28e5BPLglh8obr9apXUg+YAg7TnB43V03w61ZbdJQSfs7TneMklc
Dg/zryppm1bWGgDpDHNKzb5DnqcgADrnPHbkVrWmkxWEqtESCCT5z4L8/wB0dEz7c+9dL4Iv
LKVHj8svI7EkyDJO3kD8jn867e2xKdtpYoAwwHbjPv606SyuLCxvXvZzJBKjI0fLjJ4H0ri9
OnW+1uGyuoUiDu8cijACKF2KBj6bvyro7DUDZQJDcttkgyrZOWyD+ZzT/EPm6hNCsKZniiMh
iwS21sHA9SABkfhXid14guU1q8iuyI2jfZGWHG0fdx+FevfBa/8AtXiyzDMWJWQqccY2HNfQ
VcX8TATaWajHJfr34FePX8Z2nAZ8nOD2qppMaxa7p5lHym5TORwpyMfriruleGvMLSSg+ezE
uR94nJzk101j4fEJVfKyoHGRW6bBLS3899qRxjeztgbVHVj7CvmD4reK11HXLx7d23zyHaQO
VXoN2P4iP51X+Hem3EWbpzsBPQj9a7mOPdJlVXHQ9D7fhV6MMF/d7yhBOFHP4enQ1u+E5JI4
LloSY5EJ5z8pWRcEe/I/lW/ZL5UKFmHBI5xzjrir9vZ/bDHMFyIGyyj+Mdv61o65o9n4l0aS
xvU4YHa4HzRN6rnv7dxXjkXw31iTWZbGSFUjib5rlv8AVsucgj3x2r1Xwd4TsvDkOIAJZvvN
NIOv0Hb+da1rri/OlyvmQbjwD8yc/qP1p+oOltYXOoWrJPFFEzgA8gjoCK+bvEF7dTTkThWl
3Fn3c5Zuf8DWUzkL5Z3Kf7yjjn/JrE8TQGE29wZDhwY2IHVh/wDWP6VjxskmPOXcOTyMdqE5
PyqykY4A3dP8/rU8AWVX+VRn2xxzz/8Aqr0DwR8P5/ECxXeoLJa6YP4c4ef2U9l9T+Wa9nt7
O00+0itLOJIYYhhURcfX8a5/xHDmWK4jjCvjYf6c+v8AhXJa9feWsFvhg0nzsezYPAyPTrWA
0EFxGwukWTAOAwDD3qO9tdN0zTpNTtbKGOeAKV27gpO4DJGcVDoXjC2adZLyGaO343Ybdn+X
HrXb23ijS9SyLS8jyPlAk/dnn2P9Ki1O6EVruB3gjhx0zzUQ8QQ6R4VcgrJey27BEVvu7gxL
ccDHHHXmvLtKunVxZXJPk5/dTHjZ/sk9h39j7V6RF4m0gaWqaxfG3vFG196N85GeeAevf3zR
8NFu2jbXLm3eO0RlMSHrMoQqW/HgV6NbyalqjRz+Z9mtGbCiJsH6DuT71oiK5mecCfZp0ZG4
ySFuB3J98ZrJtrqxS81DUo2toLiaVikkxKmOPueB3xV1RbQH+1EmS91OZR5YCMqpxw7KeemP
rx70mmKyQszK5fzfMZyST8w+Y5+oBrjvjNpul3GhDUo4kOomeOI3MZ4bOcg44JAHWr37Om5f
FFmjtu/dyFcccbDxX05XHfEfP2W0IBPLdPwryW+CHO8YP90/wmsi7cvtDn5jnv8Ay9813fhj
XLTUComniivBxNDIwQu399M8EHqR1BzTfFnxK0Dw7J5UpMt0p27Ew5+u0HP4nFeR+NfGvifx
VaSW1jHJp+myJhvOcCWZc5yQOFHsPxJrkdD8H7ZfNvnDsTwBk++c12iRJAiQiMKUwOOaFdEB
Vcj2yf51owL0CDbkEFT1H+cVt+H2/wCJkUbdtkQxgE9xgg/oR+NdJBEDY3uVJZCJEJ7ADnnt
xmtnTJbfR7FHvnWBcbmZ24P/AOquG8bePZrNZT4ejIh6PM33h7qvYe56VrfDDUZbvQPOuZXk
lmnkdmc5J6DvXZX1wIrKRs/e+T8/8muYKYIIYgDoQcU9JWgYOxDKRyM4zXK+JPCEGpTvdwAQ
XuS2T/q3Pv6V5nd6de6ffvb30ZikTs4689jnBHuKw/EqNcWbeYjbYzvG0ED3/ma5kbQykk/K
OvX8asRJJcXEKxEvLIxQAAkk9sD1zXsPgD4brblb3xBseRvuWp5Ue7+v0H416hJIQoVVwgHy
4wMUyLGRyCMc4xVDV0SWwkUrvZVLLz3HPFeY+I0SS1il3f6p8FiPX/6+Ky9PYH5gWznAyv8A
nNTeKbA/8ItNJcZC7o8pggkFhnPpXnd/NAYgkORg8Lzn6UeJrePSZ4beDzN7QKzgngMeo/Os
y11K9ikCw3E8UY6qrnGKvzeJbs28yTlHDFQAq7Mdz0x6Aciqh1KGZxvR4146HIq1fTf2pZqg
kVpohuXB++oHIPuMce1df4G+JTWGmQaTqsCGzhQJFcRKdwAPG4dxjjivf7O4tZdF002cplgm
/ewyKOoK5HTvz09jU19pb3kSWaQXAtlBd2IILN0U/hTdN8CQ3VmsN1f3Xy/fxt59umcVleLf
EqeFtXtNFivo1iEQCNJAJXZyceXwPTB/Gnpqza/p9tp97ALOSa4UuB8vmIoyCQCcAk4x7Vzn
xyiWDTtC02FVXzJZJWAOMBFCg/8AjxrZ+ANqYPEVsXHJWTGf90jFfRdcX8TM/YrXBwcv/SvG
XP23VorXcy+bJgsp54BPB/DFUrq1tJL5rGG6W3v4lDmDcWOMcfT/ACcVUms5ydkltIwUYbI3
Dg+v4isu402ATRSSWvlyZ+UFNh//AF06QFQzZAPTg9P/AK9NjYb8jKgDg/j/AENSgsMFgxw2
71x71LEE8zkggf7Pb1qzGuDkE5XGDkkelaVsWjRZVfBQhl4zggg4rtbC4L2V3cW7RkGEuocZ
B4Jwfx/lXlXiu+1z+04pdQ3XMUhO4DkRKemB/CP6Cq4uY5QYkUqwJBUjOfcetemeFNMa18O2
c1mp8llZ3jGMr8x6D/8AXWld6mjpErE8Atj9BTYzk5I3cYDf1pJELqQGz6n0qVcAjdkk44qt
remWWrWyx6hb7k6q38Sn2PavL/EnhKewZyg860IIWTH3R6N6fyrzLTvD99qOptY2cDyzK2Dg
YwAepJ6D3r3DwN4PstCQTSoJtR27WmHRR3CZ6D3712SEAjO4j68mm3G3ceq9zxVbzMMS3UDN
V/N2vjuTgjGe1cXf6TNNJc27fJE5O1sY46jA/L8qfpmnW+l2oEAEkq8F2HP4Csb4j3ePDEmF
Vg80a8DGeSefyrzrw9pRu76GedXW1DedtbPzgc56dM1Q8aSvPrQjZP3m3GFHqSce/WqHliOM
rEju54bA5J9qmbSHMscNxPFEFHIX523HrwOM9uT2qVbCxtkV/KaaTp+/6f8AfIx+WTWddOp+
XcNhydoG0D8BVQ4VAN2G/nU9rqV7ZyRTWtzLBJGcoUkKlT7DtXU6T8QfEFjNHKtws0iZw7ZD
fmpBrv7H4660mk3EY0y1N88e1LlWb5T/AHivQmvPHu9V1LWf7Rmu5jfbhIsufmU9iPSux0nx
R4qiLGa6hnIcZ+0QqzH8QAc/jXQ6xcTeKtQs7zU4QjWkAgjQHcOpYt+JOPwr0v4RYTxRZrkA
bJMKev3Cf617rXGfEwj7BbjjPz8evSvDryQwXy3ERAeFg0frkciuyFvYaxaR6zZW8QmZdsnA
3xsOqk+nv6VQa03b1Ibp0Heqctmc4DZGON3Oay7nTopWOYPJI6SR4GffHT+VZU+myQxFkJkj
zkugz39OtVVYMyoT24Hfr6VajALg469Rtzk/WrJO2MM+T67eualimDPIpbjHp159a3PDl0xi
n09zlSPMTBPzDqw/kfzrE8c2/lSpOCRG6eUSOhI6fzpLCG2l0i1N7aoJIQF87GCUJO1ifYjG
fcV6jocYtNMtLeMHasQGD1rB1aBZ72WWDCMDt4HDY9ait5HibZMpUnjk5B+h/Gr6ykL8+F49
KcGy/Q4U9+wqckMnI2gc5P8ASuZ8aeLNP8N2ZFwRPduvy2qnkg929B/OuP8AA/jOyaKT7Za2
1n50zlpbdNq7ic/MOvQ16EJd4EkJDI6gqVwQR6jFHnsHYODkHJ4609HLrtJ2574p4jhYjdlj
jk1NF5UZPlrg+uMmud8Zq+yG4izn/Vvjvnkf1rkJ7okrEituOBgNjk8de1N8Qaeg0iNFhy3m
qC8o3djkhR37++azbPRZpFEMYaMScu7OCzL6bR90cdK5/VNP09NZuppMTz7trFztVcDoBWLq
EiRq02xR5Z2xKoGN56ce3J/KueE7FQHP3OS3Q1DcTh3UPgAH73X9ajnkJYqzEtjjPpVdoics
C/ULnH9a7vwR8PH1SzGteILxNL8PxklriQYab/ZjB659en16VuahZ+DfEV3JBp00eg2mnxiO
N5Fy1wueWbPJYkk+vtjpnap4JNlpsuoaFqtvqtpEN0oiBjkjGcbtp6r7im6HazHZ8hMchAOO
MnPHr6V1ttYRqSwVdpXd0+nX3z/OteCTC44DnsOc4/8A1da7v4RZPi+0Jz9yTOf9w17zXG/E
o/6FajAOS38hXhuoRhpnyDwcAYPGKZoOp3ekXiyWhEsUi7ZYG6Sj+h9DWnNaaVr2rW+oabcS
/wBo2gOLUyFXTJOTt/j+ozmrqs5k8uUMjA9CD+FVjdM2sNpz2N18se8XeB5R4zj19s+oxT57
OGOJtw+VR0zzXME3EF7M11NbvYFRsRkwy+pLH8e/5VX0+5ivmuZrSRja+cVt2wfnTA555IyT
g96vPJsj+YMzAE4PTP8A+qmpE8mZM7QBzkdP8/1q1ayzRXCPENrxfMpHIH19q66GaJWjvYoo
5oieYpAHGe68jr6fWtLXLKz1qwXUNPRDC8RinTGCFIwRjtg/lisez1C50iNoLgtPHCCuM/MA
OBg/h3qOC+imclJNxPOD97n261YEjBfuke2OoqS2j81XKH7uOD2qxzCgIQrxnP8AWvOfHHxM
jshJZaFJHLcnKPc5ysZ9FHc+/Qe9eQ313JcXEk1zJJJcPy8jNuyfXNWtAkx5sCsMkB1A9uvP
qRXbeHdfvtEQ5lMlscBoWJx9Qex/SvSdI1a11WIS28m5sfOmfnT8PT3q5uG8KxwwGM/0p7P5
YBGcZ64xk/WpIvNkXcI27kdMVJLppubOSKb5mcZC54yOn615ZcKV1kYVg6ycAD0z/hWmheWx
kJcoofrkdcHj3NVJ7o2GnyTZxtyqBjje3bJ71wV0gmEnAL9y4wBz3+vWuV1W+W8nCoGWCIYQ
Due7Z9/fsBWc0pYgbiUHfHNAi3MZF545A/l7U8IZEBBO3pjpj/JzXffDTwhZ3kF74h8SKU0S
x+YGQfLLJ/dx1bHHyjqSAT1rM8YeIrvxFqIuHZ4rRDtt7dSNsaDgcDjdjHt2HFULG2/egtuG
8FtyH7v+fSu98OwQQ6nbqQDBcI0Dk/3XGCDj3qxYaabW5kgH/LFmjJHXI6fUHg1ueWijbkDI
9D/kd6HXOMbixJOBzgV3/wAIg3/CU2ZOOUkOCckfIa92rkPiJgWtqSQPv/yFeI6htEx2AFQc
envWcTuEmV+U/L9Paq81pFMA0wB2nKkE5U+oI6du9Wm1LVIVjFtqUkkYX7t1GJ8fQn5u/rRJ
4k8QbFXbpTIBgny5FOfoCazLq78QXa7GudPtuwMUDOSP+BGoTo0F0wfU57jUZF5AnfEY+iDA
rTl4jYRAfKeMDGPbikefCEknPvz+lSPIyRptACnBPHOSKmibavomMZPt6ewrQsb8W2Y5RI9v
IPmUD9R70jale6PqKG0WKe0upFMkbEhWBxhwfX1HfFXrvVYFBa5jaR5pCzuPl49FB+o6019O
t7qJZ7N0khycMoz+B9DSQSXljMFYyXFm33kduR6FT1B/w5ratJorKye784NaMw/etwF9mHY+
3ftXH+KPFE+pq9tYN5NmcqT/ABSfh2HtXA3OhWlw/myfJnjIqC40G3EmeQuNoCN37cVHpeiW
9tqEQdn8t3284OQfw98/hXXL4dtHCrmU7V2tubg/Xim2ekxWt15sUkqzRnG4Ngg13Gja9a4E
V/CuT/y37E+4/rXUEqQGVUxjIZVFNRWdiFQqCcE5rG1rWDbq9rYMpnA2vIh+4P8AZPc/yryW
/wBRv9B190hKzWqnzYlnXeArDHXOR3HWtqLxdayacxv7VUMTKFSAMSxIPBB4H1rkNW1WbUrt
CF8uBCQibsoB/P61zfibWBDAdPt2UyMW851/hBPKj0z3/KuSjkByoDElcdamCszDaOCehNWI
nwWUgkN/tcc8flXb/DfwXceKtTG8vFptuR58sY+Zu+xc/wARAPXoOa3PiZ4ji1GWLQ9FjW30
bTxsSGIHaSONx9QOee5ye9cEV2umdoUDqOCeOBntWzpKB3QhFxnBIzgHv9enWutVEjEDRhM8
ZxXYX8EcphvYECieNAxJyM4zn9Mf8BNZ8hO7gAkEAHHQ+/8AhQpOwnbg4+bnj/PXivQ/hRv/
AOEptQ77gBIB6/cNe4VxXxOfZZ2fGcs6/oK8X1Jflcp1A3DDVRudOvIPs7bolMse9hMxjODy
GU4ww7H3qSbS7mNVmaWAoRknzAuPTG7FZbTxG6FubiFpOcokisfbgE06TLRl2/QD19arRM+4
BSwYHpirltEwP7tS0hOAMZJPsO5qUW00ZkzDMFQfOTEw2e544qsysQdwUKoPBPHr1qSFtwz9
4AYOelXIHKrjGMjPB4H+RUc06pDjcVBADdx9BUmmTSPe2loy+dD5g29th+vp7VLrsSm/WHcA
IlCsPcnP9RTbOebTX32zhONrKwyHHoR3/wA4rXk8TaVtRLwGG5cHZEp3eaf9k9R+NcD4i8TX
MR8pEiKXfS3c5VQO5Hcnpk+9cRa+Irq0uHjdklUMRsYZxj36+1b1t4lt5E3zwSRAEH5OefXF
aEV1b3kOYSGTGCXG3BPucCrdroYnKmW9hGTxtYM355xWhJqv9nXTxX6qYsKVfzBuwe5B6/8A
1qsNqenTKBFdwljg7GcKc+/NP08R3ru+UeGJQZfLbrzgDPuf0ye1XLbxTPpNrKrRrJDbqZJF
VemB1/z1qZPFcmtCT7LOUSP5ZIh8jLkdxnuPwxVeOZQAgwCPw/Cua8dWiyWSXSsCsDbHweqt
0/UfrXFaiJrnS7doZDva5AIGRn5T3rL1LUxpluLeJ/8ATccsp/1QOcg+rd/auRkdy2TznnPf
8akjTcORtx3Aq5EFzgoDngDOK6Twj4buvEerR2ltu5G6SVx8sSjqx/TivYPF+t2fgzwfF4Z0
NSl1cpiaVOGWM9ef7z9z6fhXlEUZmZFjO9m+YBR0B47U/UtNlWUZUgMmNhI6d+DV/T0KLv4O
3+LI549hXR2aLc2shB+YewzxzXW+HyLzSp7XcvmIPkOc8HkH8GyPYNVBomyQuc4GFPJ/L9aS
IbpAQWULzxxn1/8A1V6J8Klb/hK7IscgLLjnp8le4VxXxPwLG05IOX6fhXhmsB2aXnHHJzzj
3qf4t6bOngO2vnMn2kSQmUbj8u5OQPbIHHtXz/NcuT+8keU9OWJx+deo/Db4WxeLfCtxqy6m
be8MrRW6IgKIy4/1h6857dBzzVOzudV0fUbjSPEMBNykohDO2CCRx9QeoauqsNLv769is7a1
b7Q/IDHoO7Fh2r17wv4NtdEleb7RJczsoXLoAFHcL9fzrT1+zjOnSPhmVAS6E5DL3GPpXiep
WsemaxPaS4Ef+shO7ovYfUcg/T3qNkyEIZQBzgHr2zUkefUSrjPykcE+n9RUcuHLBQPQd8Zq
74ejZtbtwWBVNz7jjjC0xy11dySydZGJC46g9PxrmfGXiu20PdawOk9+Bjy+gT3f/D+VecWW
uXA16DULmQSvv+Yu2Bg5GOOgGa66TS7tHn1fUVLOuGXgBc/wqv4nt9a5ez0Nru9MksvzMxZv
LHHPPWvR/B2gIzGKxs42k6s8+DgZ65PA7V0WteCYoT9rbUYFQ8yxJltvvxjj2rGj0bTRJti1
i2zj5QYz/MGue12ziMkMsj2ojQtG8pIC4ByCCeveuZa8tGQK3ITgFcdPoa6GG/vNJt4LGwkY
tMguZI/vYLDjOfRcAVtrdxaDpT3OqhPtXD+V98DPALg9Tzwtef63ql6upxaxHMUkmTHnRd9p
2/N65AHXrXaeGPGNpqqJBdypa3hPGThHP+yex9j+BrpL+2jurWa0fafNUodx79vyIH6V5V4g
1GfTdKitbYokjzNlwvzKAuML6dTzXFlPMk4HKj5uOlSLa4BJywBwQBirkVuQdsfzFuSgPt+v
5VcSyYFAEfEgHy8HJ9Pf+dfQmiaNH4G8GRLLGFvZVE1y3+1gfL+GQo/E15NrZuNX1Ca5cPJP
KcsA3APQYPYY49K1dOs55JPsyiKONBtkf1bv+A6fhWfqwgi1I9JmVOSeuehqzbPasCrRY2/O
F9epz+lbOmaeLiXdazBXwdqyOQrE9q3vC7T2mqm1mUxPJGyYPU4GR9elXdahQXavFgRTL5o4
yC3f6c/zqiioeHUjIG45/lXe/CrcPF1ouNvyyZB7/Ia9yriPig22zsh/eZh047V43cCF9Tt4
5pFW2aZVfPHGRnNb/wAU42n8Ea/DyXQQzdfu4cDI/Cvmuy0eW6clyFQHnnOfTHvXo3w28QXn
g26lMcbNayMWngLcH0IPY16x4l0jRvHmkW+racYjfQ/IjMdpPfynx9Tj/A1V8DahDpu6ykgj
tZVbDoF2nI45Pc16PZ3iypkEYNWHCSQsr4KMpB+lfM3xf1L7DdaY8JAkZJFODglQ3ytj3rjt
I8UGQsLjfucbQOoHuK67TdSU25Kk4AyMjg/X2961Y28yLKPweWUALjntV+1kS1kupmdVjSBw
Xc4A3EDJP51xmq69qmos9l4UtpMNkSXmNi/9sy3/AKF19KytO+HM9zIZNZvApPLLCu4++Xbi
uz0nwtoemovlWafaFBAuJQJCT64PA/AU/XLB7uVGknkn8r7oY7lH07c/nWFBoPlzFgW5OT7H
rWxb24txkSsvUhgSPwOOorYi3zqFZ4g69SuOfzNct4h8JXayNcWFzKIWbftDf6ont9P5Vh6j
4PuZdMld3ZplXenOc45/xrFsvC8+1GcsA2QMgc++M13ejxaZpFqZLq4hS8ihW3BnbAYgkg9O
wOCPYY61i+MNYtNdv4fIkWS2t0C7guPPcDlyP5d6p232l1eGGFEi2jJbpn8eAPrXN60ulxsy
s2+5Y8m0ICKe+ex+g/Otvwn4pm08JbXsv2mzAwm5tssY/wBknhh7Z+lU/H0dpJewzWUgkgmL
zjAwBnb27HOeK55LKWUb8A4wcj6D2q1Z2f7krt4JwAODyeBk/Q8fSrtvYSja0iEBTlQQB379
z/8Aqrs/h9pY1DxNp3mREQws07qefufNg+nOB+Ndz8W9SdhaWqFmVz5jDB5UcL+JO41xtvss
LcBlV7qQfOP+eK54+pIH4VViufKXZAW5OC2Mbh65/GsS8kM167Sxku5J5ye/b07Ve08gykSk
HPPmLkE9ySPwrrdKhtrk+VGPLlOSjZ4JHb69PzruZ9O3WkE8ah7y0KyA4HzFccVBrluptmaA
AxIy3EQ77GwGX8DtP5+lcz9oO/rkEHK9zntXf/CeQN4ptBkEkSf+gGvcq4b4qHFjZ4AJ3MRn
14rxm6hE93HblBukYLxzkE9veu78W2NvJ4L1S2A/fS2jZzySAAQPwxXlGn6ZDDbwhlGCuT7+
9WPscJDKEUHI59DSQNeaBcm60qVUc/fixlZcdAR/XtXTv4l0nXXijnhksNZAGC5HzD0H98eg
+9WxZeKINPzFeyY2DnAJJA9BUGtfEmzOlzx2ayqXBjV8ck98e+M4rzGXS38RatFe6tBsgiXb
HGeCO+Tx9K2rrwpo13a+XPYRRNtwJY/kcH1yOtZC+D/ssbf2dfklVyI7gDGPXI+mOR+VNga6
0m4K3cBUNyCBuU+vI4NaZntryNVALxlclWGd3OQcHt1qwH+YZwMnuKuLIuCc854GOnNNlJyR
0569Mf0NAC4/duyygfeA7+5pVkKMTLFFKOpZQFb/AAP5VG9xYuTvzCSOQUJH6f4UxFtThoby
AqRgfNjr7H/PFSRQ73JW6iZCf+eq9O/GaoajZSQyrIt9D5B4z5qjHsT/AFrjZY4ra4mtbjUo
VdWKjdIvT16+lc1eXOn3Fw7SXUsyL8qCFGbv6nHWra3RtbeF7SwXCnO6dgzH8Biqd0b/AFFM
3U0jQN/yzQfIgxxkDp0oOhbIo2+bpywxgc//AKv1q9FpB4XIHDfMcHqPccc086Mq5LLsRV+9
0yOOMVbtdN8hsKEVcEDp68nNOFm6wFFdsbsq397OOP0qc6ejqjKvyE5Y/wD1un5iuw+GsKW9
zeOzbS0KR/MeQGfJH6Vb+IMijxNcO4wIIYwoPQZXIyPTk1w9yyoybNxdiSWz/P8AAVj3F4Dv
YPwxOP5Yx+VVSWIUvIFwOM5+YZ+vH09q0LKdYmBfyt4GSQTkn0rrfC98razaxspy7dAM5xk5
r12ArBpbXMo3/hyf/r1UT7PLbR8bI97Qurrt2hunH1yPxrg7hWjuZYnUq8bFG+o+nau++EaK
viqyOSpKSfLjg/Ia92rifihk2Voqjkl/6V5PpUyL4pso5VHlkkcY64OP8iug8Z6iLa1cbgUe
4SF2HcM3OPbrXHTQyW8pt5FUSx/uySO4P/6jTFJDuT97OR2JqOSbz5H6DyyUX19+vTkVnXlp
FcsguI0Ow8lueO9UpL77Fay3Et7cpaB1Du9w2Ap4zjqfpWfovii11S7HlWcmQ21XklyT+Bya
7LZveSOZfLkB6jGccd/yp0Ukrgx48yU/Kg6k0X0U8KxlotjJ8wwRwP4gefTtTn8sxFSQUIGV
IyOfbvWO9jaJIqp+5A6lOPwx/wDqrUTRL0hJIkjmhIzvV8AD156VTZfs03kTZRlHTdkFT0+o
9wacuccqSNvTpzSwy4Yo+FBz8pPT0+tLJKE/4Cc/j/n0pswWVmVgHU85NVp7JHRiMDHQEZrP
fTQ6lREGTgYwOff+dZc+logkUxK2VIZD0I9DXMT+Fp5dSYJkW5QZcn5h/wDXxx6VqWvhuO2T
BhCrkDf1bgfpVxdJVrfYB5m0EbR2/Hqe9PXToyGDEqF498dv51IlqGCgQYUjqy54+v8A+qp4
7KJVVo40wSSfU9/8/Wla18woTwcdccgH+vNNW3SV1SMkevbn/P8AOpFtN2PNALHCksDgHmn+
QkeViPLckY/pXS/D+3Q6u6ykBBtbB6sQSRn8QKg+MUi2l9b321jFKvlOVHRgDjP1H8q8slv/
ALS6rFG/ksQCg5x7Dsak+xSpLuaJlAHzAfXHXv0qzHbThCI7Vn2jlumfXPpVq30q5uZVEdhg
d8HrntzW1pOkPY6nbTzWtzbwRn5pFXOP/rV61ZTCOytysiXNr5qvuTqOfSlv5bbVftS27Ell
x77l5/wrkfEao15FPtIW5jBcZ/iHyn9RXY/CZgPFdoMEZSTGOn3Ole5VwnxWx9isQTjLOOee
wrxS9mFvqMEoZkRJFLEcYGRnGPbNej6rp1vqunNG5KmViA54+dScfyrD8VWBMdtfBdsu0RzD
0Ycf0/SuYchnBjbEhycZ6+9UIw0MzxgkN5hcM3IIJ4P60pYSl0yQNm3DDOMelYWu6QupaVca
eZPLlZlKOy8bgePqOv51xuh+H/EWj6lmKC1lQMMl5sKR6+o/KvWbdnuJklk2oQm3apzj8e/e
rUiRwzIbaclsfNgd++KjuCpt5Sw/gIYgZznj+ZpjKysiqxGOMd6p3WCwIX5ugyO3pXcaEJJt
NZUH7wjjnGPc+g71x+v6va6Xr93o2pBL2PzBJAIhtKllBwPQcn2HNV9SurK31D7JaSPKY0Qu
rEFgxUFlJ9qjDAqD8oxyQeAR1pTIJCR82QM8HIH+eKVmdYlbcOCD8uOR/WnK20AsTtzw2f8A
PH+e1AI3kEA8e4yP61TWB2uC/UKMZOTj/Oa0La3RgzggnOODgfgKjEYfcvzqc554P41E0IRl
KruHQDP8vXrVufw9eRWjyvAMAZaMkbkGO49MVnQDeGZH3nd1/wDrVJ5Y2YYFJD9B+vpUTQpv
BwQuQPlPU/SkMEbK43Hc3sOn0+tBjzHtIJ3Dg4wcentUEqptCrhmPXH9fWtbw6Nv2lmIU7EK
jPI5PP1rWs7pNal+yXlql5Bt3uki/fAPOc+nX8K5KHRNH0WeYOTG8DFlLnC7M+vf9K5nWPGk
KuYtPtYtgfBeRc/ko4FZj+JdWnZlR2VWGQY1Cgfp9asWXijXo5AI7mRUI4LEMB7cjrXpfgfx
zey3C2+qW1nNHxtlZPKY/iOCfqK9Ut7DTdTjDQJ9luid+AB19cDgj6Vxk1jd+HPFMAdi1rcz
qCFBwATjIz25rU+IGkJZ2trNGSSspXIH94E/zWpPhIuPE1pgjbtkIH/ADXuNcH8WNosrIsSM
Fzx9BXiGrRpKzhccDGM9D04rr/BmujUoJNOv5Nt4SDE3UPgAce/HIrYhDXdvd2t4hHUBlGQR
nGQfUdcVwV5btYX72juyunAOOD7iqtzGszh45FLqCvl9NwP9arErHuIyo5U+o6ZzSAIxVJB8
/YD65z7U6KFGfhV4/wBrOav20IAYg4IPAAHp9aspCAC5faFxlcfnz2FI6blAG7bndjHX3qvK
ApxgAAc5NaWiaBPqsqSy7re0z1Iw7jjoPT36V1001joWmST3kkNpZxL1kb7o9fcmvAPiR8SG
1jUYv7DtktLa2RolmYAyvk5J9Bz0x+dec6frd1a3LSecxLNli5OSff1r0Xwx4nivgYZAxcnG
T2rrYCshUkKcAZ9OvX86mYq7AfKQvOAOh9v500ZGMMm5c4759yKFGXUgkjPGBxz/AEqzsOQq
KCOARupwVDsLELn0zjHpTlUbdwXBGSfm/CrGkwebcLIrhZpi0cC55JAPI9+vPsaZ4Y8UW/h+
zGj69YXP2uGchpw2ep+9g88e3UVb8VeFVZV17wkfPgdN81pCM7x/fjHX6rXMx3KX8B2/LKCQ
Qx5U+/61YwWYcEsAef8APWoFkKtuVSMAD5jkflTuduwMTu9Rnv0/WoVC+awQgtjGT1/yefyq
5phCx3YiKtuiGD7huDitrwpH9lu47qTPlzEhu+3sc/X+lU9TMeoahNHbxI9xESnI4kHoc8Z6
c1zcXhrw4mtyf2pbXNupH3CpEW7vx1A/T6VufavC2mqY4LWAqgwfkzwPSrGn3vh68uVie2gj
Un7/AJYBHv8AWuxg8EaNfQtPo12FlcdAQyH6qaxb6PU9DukhnzbojLsuISSB+B6DjpXZeIoU
1PRbSaOZZ3V0aOZeAxDD8qq+Npbg6VPFeJHuWSNlKZwRlhjnvVX4TsD4ptBuLYSQA4x/Ca9w
rgvi1zp9njBILnGOvArw++TDMHbDdcAcVluDERgsrKc7hx/L6Vqaf4wv9Li8qW2GoIpGx9+2
WIE8kHB3Y64/Wus8S2Z1PTodSgZZHVAS6nHmRnnI/POPc+lcip2MXdV64IzuI96ZIRIwLjYQ
Oo9uMH1H1pqZ2eayqcLxzgVKplx8iDzMDncOM+lXdOjb7OZZHAJ52kk859P8Kc7MJd7kswI+
n1Hap1Ms7rbqHkfBVVHOBWjFoMhMYmljEu75lU5CD3I4z7VY1/xTpnhmzLzzhpAABGGy5PYA
ev6c18+eNPGOp+JLpnu322qkskCfdTtn/aPvXHXVyc7AFB7/AM6pSOwYkbc+lXtHnkS6jKEg
E84Xt/UV6x4furs2ysULQg7M84z9ehNdJbxM2Hb7/YBs/jUhVsKOuR0HXvUkCeWSvllTz06V
c8srhhjBXnJxu7fnTXWQ8CNs8HI9M+v500uSSmMHqQR/L3qh4tttQsYPDN1p05hZ977052lc
Hv8AWut0+703xhZrY65EsOpL9yYDG4+o9P8Ad6elYkJ1fwHrC+aXm092yyA/JIO5Un7rgVqe
LPDttqVr/wAJT4UxKzZa7hjXlz3cL2cdx+P15GzuEurUyowZmGDxyP8APpTZTJ5uWyMcdcj8
c9KFLqxVAdxI4PUc05lKRqxXAP6e1P06QQPNJIeqKAPXDHrW5p92LcDzV320w3DqMZ68/hV+
HT4oZXlgJMT/ADKwPWoNQura9RIrpQ4XgOB86/Q1yN74NvE1WS4sJRc2EnzvEDtdSccgd+me
PSnP4W1RJhLbIjp0GW2nH0PINdl4XN5ZkxPtS4RAxVGDYB7jHUe9dot4mqxCK5hHCMrb+4xX
nOn3GoaXf6laozSQrEDbhjlQ7H5fy6/hXVeJ9RvbjwdDLfRrFcSyxjB7gZyaj+EF08vjG0Qk
EbZc+/yn+oNe+1wvxVKiysy4BGX6/hXiF6haXgqQR6df8mqMkQIGQBz2H4/zqusDlyGClcfj
/n/EV13gu+LSf2fMylOXh57nkrz+ePrUfiTSv7Kv90Khba4y0eRjae6/h1+hrGlRsqEwdvzc
d6UIrBTtO4ndtxx+VauomBLOBEZWZACHAGSuMFT9Kr2UMrvgRuu75gXBGPc1v2nh9diSXc+V
xjZHnJz7mtmG2jsrVxaRRwfKctn7vuSep6+1cB4j8eadpcMltZTi+uF3Fgj/ACqc4yz4wTns
ufqK8X1vV5tRuzPct5kh4CgYCD2FYd04VdwJbAwPTNZfzFuPmJP41PFC8sm0g5PAKjoK7X4f
eEp9c12C2j2ozjczMSNiDq3/ANb6V9RTeHotK0S0s7CNfsdopzGV3bwRyT6nua4nVtOEcjpa
QKhUGVAmPmH90j+X/wBeuf8AtTeVkBSeDtPXB/rVu0lP8S7cjIz0PNWjL8vz9e2fr/8Arpod
lDDjB4BPrTQz7AyjIA/h568da29bs5NU8BWNxCmZbE+YRjnaMpJ+I4auRtzKX8qJWeR2wqxj
kn2rs7LxCjIdG8UwB1AC75BkjIyCf8R61A1hqngu8Oo6FIbvTJMNLD1BHuB+jD8ayNR0nSdZ
uZrzQ7l9K1SVvNbT7gGNXz6A9c88r37VhXS3dpeCw1W2e2n5wrdHHqp6EcUqyOHOVZcdz1/C
mtI+AJFxIQVxj7v+c0WBLT3O5RuaAkZXnhhitTSLsS6eYpF5B3D1DAenpWvpFyfsM0Y3DIwe
eT9KwppGS4y2V549x710enXAwEZ+DgnHX/61W5JmUOyuYjyDlu34VlzXCyyxyN+8nj4RuQSM
8pn3/Q1gxeKtfgvzaW95FLB5h4lQOyjPAJ65rfi1m7uJII7Q/vpGLz3TJjavQYA4zx0HQVoe
Kr97vSGZtwZZo1QN04Vj/IH86Z8Fm3ePbbbgKUlOAf8AYNfRlcN8UwpsrIHqWfH5CvGbnbuL
Egooz831549KzXw5zvyw6L0OPTH+elNkKlAGzuIwCKjikME6yRMFlQ5Vh0UivTbOWz8QaIvn
JtDjlCfmjccHB7YNctdeGb6NzHDJC0Ybh2yBj360yLw7dLxPcwRDP8GZD+HAH61u2Ph5Bbkw
ZS46C6lUMYx7A8An8cZrI17WtJ8LyRQW032m9B2zKiAkLjkF88EnHH54rnLv4h3By2mWUcbk
cy3BLkD2XgfnmuI13xDqWqOG1C5mmUn7hf5ceu0AAD/61c1fzlZdxCjgDA4wPb9KybqUEApk
IP4ulZ0rmZyFH0H86u2FkzDLxFc45Pbmt+10wnhVJxkHIxn+vpXo/wAOAui67aXcmfLYGJ2x
wgOOfwOK+hrWVZoQMhuMVz2paEfOL2+zGPlVuq/Q9x7VwfiTwtfwXLXFhHvJG5kOMMc87T0z
9etYIS9gjkNxa3K7CAzNGRj8cfTmnw3xlyqupIOSGJBU56U8vvbEbkJ3z357VO0nyYJznqw4
A/z/AFrpPCOvw6a32a7BFpM+5GJx5bEdenQ96ta9GYpUGj6fbWTMdzyhAzN6AcYwfQdc1etr
lfssI1S0tJZW5Tam4KmdoPPcnge2TUOva5Y6ZasZ0hNgd1uluo2tKf4nBH3QO3/16w4PD2n+
Ib2LWtNnkBh4MTSFsqFwOvI5/OqPxBnbTvCSW10UkuEnixM3L5LE4DHn7o/WuVgnW6iEsbZw
M5HSnSHKjex44HHf0qfTx/pyLK4ZpFZBheMnkc/UY/GnW4Wy1LBVltJGyx7qT257/wBK37QP
anAfzI2PDA4FVNUjLyF4yuxjjbnpWbDqEluxVOAPxyO9TNqpBIwUYYxx1Hrj6VkX+puzdWLZ
wNpPB9PrzmqXmrqE+14F85+si/KSM9Mg8/SvQdGijgjiXAe5ZfkQ9FH94+nTipvEM8EdrDal
wTGrXDZPO48DP/j35UnwNJm8dWswXCbZgMn/AGDzX0pXB/FhithZ4GTl+CcZ6V4tM5ku4I2V
JFMqh0kIAPPfpx+NGoSwQTW++3jhVIwREPmVzk5DHcSOB9aRPKdLd1igaXDMiEgiUnJyxyDx
0wcc4rLu2ijuWNshWPcQo5bK549+n86u+HNTezvsPP5McxBEh5Eb4xkjoVI4I+hHSvSUuZZ4
wQq+YOGUNkA/X0qtqGoW+n2xuNQuFRF7lsDPoPU/SvOPFfxEnnQ22lAw2pJUyAfO2e4H8P8A
P6V559okaYhpWLMc8jvipZ4RsdNwIJ67sjnv068GsW/ljDMScEEkkjj06eveqN0+0uZSuz73
X8vp9KznhkuXCqSIyc5wea0tP0xnUlVL4HIAwPwNdDZ6WYlLx+YeevHIPt+Vb+l2RBiIbBPV
yOee/wBf89q66ziDRhOoK98EEfjXa+Ddeb5bK7cieMHazfxqP8O9dadZ0wgiS/tMjk/vV/xr
Jv8AxXoNj/x+6jHboeA8wKKT6ZxXCT/FVb68vbPQNM+0mKTZDdSykROvdsAZ69BnpzXP38Wt
arrunzX/AJKWjb0lkhjCiIkghmA+8vGPUZNbd14cuLGwkuYtQsbpFwQEchm9MA9awkvYwOT8
54B6cU9ZtzFlc4zjkHgeuMc1ueG9VlNxbWV3J/o7H907Nny2zwB6A4/A4rrfsm+9jR8iNW5Y
nkKkQA/Uk15/8RF/tfxZDFCj/ZIYESKIKVz3Yt7fWu08HWw0u0aKMAyOQ0kh+7jsPoM4/wD1
15/8aL6HV9Yg020dWjsiWllV8AzEdPfaOPrmuU0gz2oAlyUyMAk4x/WukkBRMoOv8fU9KijL
Jchy4DDB4PQ1vWzRagPNQ5dRi4i/9mHsexH9KdDDcWMnmxAzW6diOV+vr9a1I20u+jd1YQSD
na5x/wDr/CqOqWNqkG/7VG8ijhsVyF24QABizsOO/T8f84qqkBmB2oTGT1xz7nJwO4/+vWzp
UEhKLArh+CRGNxPUdTwv15rsrO3g0fT3vNRbyYoh8xByPYDPVjnGa4HWdVa/ubiZxtkmY/J1
8tOAq/lXe/AhAPGFoQAMLLn1HyHj86+ka4P4s4+wWeeCC5B/AV4xAgbVYUKI8nzbUfDAttbG
AQQecceuK0NQtrpoWaC0ziVY/wDjzj3YUMGJBAzzznoeKVbdlmQPb4iaFCHWxj3NJubIK7Tn
jH8Q45rkdRlRL26EWCizSKAvYBjgce1U/Mj8vaoOepBHX06Vr6X4juobSW1Vgh2sLeWQ58tx
yqt2KnkD0PtXMaxeT3cq3GozvLIQRknhM+noPyrnrm5KMT5iuwyFwucZ4/p3qjPqEAUeSew3
Ak8nJ46daLu/3sjSSRxmQ8JnsPXHSs4yGQH90zMMkMcgZ7n6VNaaZJcujT7mGMhT0/8Areua
6Gy0yN8ErvYE5AOBn264471qWmm7EEceMD5wevqOn9PatCO0yjh4yFGMAjAHOK0rWFYseWO2
ST1z2rUgmAUKxAYN03dqLqTI3Rny3HKlThl/Pt7VWt9WSyjC3dtv2gANGMgccfL1H4VheJ9K
TxZq9m5vFhtYl+eKScMSCc/KOADjA5rvNAsNP0iOOCDTG2bSDKZFxx9M1y/jjxvdWd0+m6Lb
W6TptUtEd+045y3Tqeg/SuEsBrFxctPdkSO7FmLE5Y5roIQWOJ8fLksAMjPr79a07Vgv7yMF
uenp65NaNpGskWM4IPIwK6/w/q5tfKj1ItLajKh+rICO/qOnuK1tS063vokvid05TBMJHAHT
oPwrgvEviz7FC2naPskvXBAMJ3JD6kt/E/t0WuRtdGVwhlPLnI3fMT359+tbAsI4k452+3p/
9fv/ADo8v5uRhcdOxPv7U+SNAdpKk42gAHB7VDE0lpOHUssseQrAYGO+fb2rorLWIJABcEW8
pOOTmNvo3b6H8zWnd2VvdoN0AznJdflJ/EdaozeG7e6CtFLLEM424DHJ9elQL4WjXMg5cEgN
5Zz+HzfSr8fhYTxq0nlLzlxsAH5c/wA6S81XQdBQhpRd3qDiCDBLEDuegHTrXnuvarqXiK/3
3qiK3Q/6PaoTsQ46nj5j7/lVe1sGlcGQsPMOFcYGAOvUV7P8GbQQ+I7J8rykgGDnHymveq4b
4pxGWxssDOGbP6V4fq1jNvOEbJHbIz6EisxLR41LYbP97HpTLqGRckRnA6E+/b+dRvCy7chU
6Z+U/Wo3gY4wH8thxtFQi0YsEcEqcDJ6Ee9Z9/4dt7t9zJcR84wkjDP4ZOKzH8HMGVba5uI2
bBJbBwO/OM1HH4IeR/3ktw5YkklvvHtjPStCHwhFbrsCbjkfM68KMdfc/wD16sL4aIDlVIDY
bIUA/n/n9aux6Q6xYWEkjOcdu+amtrAmdT5aEgHtwfr+taMNmQemXPJyOMZ/XFTfYyImZ1Hy
5ZQARwf/ANdQmBiipt45GOf5+lOjhdFJQMA3TvketJIZCsmCWB7ED+dQPCdykhiTngnJqI2m
VbeAy9eV6j3qu+jwkfJEiE4O0fw56/lVi20pI0VVjCp24AzVhrBfLbII6NzgVXNm6oW5LnnI
GOx/z+NSiBnXBXA6dfcccflirdvGOGIJdTg9q04rltgdgfQ59azrwtMhCA4AIbAqjbadHAgK
ZZurMRkkf5zU8ULmM53FsZII/wA800Ryyrs+bBPHOMD2qYQbFQMDgdh147//AFqR7dztVN3T
I56Y9fapDbGSPD7iw6Hp+HvVcWT5cLgoevGMnHPFOhW8tGYQTSQkjJVH4OOBlen6U4a1qsfy
rMjE8BmiBJ/LH0pLvWdW4QXI+XnCR5b09fWsyaPUrxgt1f3MkRGSm7aCPouKjTSUh2qVTBB7
kZ7Zq0lmrXIckDPXDdhmtK200eaihTx8xUYr1L4YWoi1y3YZyA+fb5OK9ezWF4stftVtCvpn
tn0rgdQ8PNI2SpbHY9PpWbLoJDYVCOQQapP4cYAkjIHA9qry+G2Z1LL1z0BGKjl8OyBmDBue
pI68/rULaAQSGB+X3PFRf2EVPK5VTxknP1zUn9iOUOwjI456dalGkyIAoJyDzz+AqX+xflJV
cknnn+lRjQpDlQny9gw/XNSpoTZPmDg8Y60qaFtzuXI4GKemid9pGRjGf6UNpLNuG0ZP94d6
gbQ38zexIPTHbNPTRdmFG7tyTnH0pG0PvtwfT1qM6IdhTGM8E98+9MGhvGu5FA6H2qZNGPyg
qCD3HJH6UHQ3GSqgNjg+3pT/AOx3Q4Izj26ZoOiqEPyepyRxn3pP7EwuAvy4zx/jUceiFR90
evBqRtHJQgqOevtSHRR5gwCxz17/AEpr6Kp+UKOcgDI46UiaKRgFSc9T0zTv7D2c7RgknA7V
MNCwF+XnOCQKmXRApPBxwM9/8Kj/ALBBDERhSewqMaEq5OCQPTgj8qil0SR1cDjI78impoB/
iXj+vtSr4e7hAWP8QUnpUh8Pb5DmJVIIIyM/56+1O/4Rt2wRGeBjpxipYfDfl4by2AHQbf8A
PrWnbaEyOGaNjn/ZPSuu8JWLW+rRsU2gK2ePY13HFDxrIAJFVgORkZppgjP/ACzj/wC+RSfZ
Yc58mL/vgU1rSA9YIT/wAUhs7cnm3gP/AAAUhsbU4H2aDA6fuxSf2faf8+tv/wB+x/hR9gte
c2sHP/TMUosLQdLW3H/bMUfYLXOfstvn/rmKPsNqOltB/wB+xS/Y7b/n2g/79igWdsP+XaD/
AL9ij7Jb/wDPvB/3wKPsdvjH2eDH+4KPslvjH2eD/vgUfZbcf8u8P/fAo+zW/wDz7w/98Cg2
tuetvD/3wKPs8H/PCL/vgUv2eD/nhF/3wKBbW/a3h/74FH2eDp5EX/fAoNvAc5giOf8AYFH2
aDvBD/3wKBbwDpBF/wB8Cj7PAP8AlhF/3wKPs8H/ADwi/wC+BSfZrfvbw/8AfApfs8Gc+RFn
/cFH2eD/AJ4Rf98Cj7Nb/wDPvD/3wKUQQ5yIYs/7oo8qL/nlH/3yKXyov+eSf98ik8mHp5Ue
P90Uvkxdok/Kk8mLvGn5UeTF/wA81/Kjyo/7go8mLugqG8tPPtJooZGgkdCqyoeUJHBH0rlJ
PCniD7Zvg8Y3n2YIqi3kt0bJAXcxkBDZJDnjGNwx051PDmiapplw76lr8+qRlMKklukexs8n
K8kYAwD0JY5OQB0W33r/2Q==</binary>
 <binary id="i_091.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXwAAAGuCAQAAAA5GHVlAAAACXBIWXMAAAVhAAAFYQEB2H3x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</binary>
 <binary id="i_092.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAUABQAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_093.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAGQAZAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_094.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAtAAAAFjAQAAAAA8mgF3AAAACXBIWXMAAAewAAAHsAHUgoNi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</binary>
 <binary id="i_095.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAGQAZAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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==</binary>
 <binary id="i_096.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAMAAwAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_097.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAGQAZAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_098.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAABwAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_099.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEARgBGAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_100.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAFwAXAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_101.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAFwAXAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_102.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_103.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAIwAjAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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=</binary>
 <binary id="i_104.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgsAAAEFAQAAAABFxpmOAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_105.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAHgAeAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_106.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbAAAAC8AQAAAAAxgMZIAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_107.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUMAAAAtAQAAAAAcwTQ0AAAACXBIWXMAAAh1AAAIdQHePhi6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</binary>
 <binary id="i_108.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVEAAAAwAQAAAACA0nSkAAAACXBIWXMAAAmJAAAJiQGj0g7q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==</binary>
 <binary id="i_109.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATwAAABNAQAAAAATd+V7AAAACXBIWXMAAAk6AAAJOgHwZJJK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</binary>
 <binary id="i_110.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARoAAABYAQAAAAACLwXEAAAACXBIWXMAAAh1AAAIdQHePhi6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</binary>
 <binary id="i_111.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAR0AAABTAQAAAACKNO5+AAAACXBIWXMAAAhOAAAITgGMMQDs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</binary>
 <binary id="i_112.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAREAAABPAQAAAADkHMwQAAAACXBIWXMAAAewAAAHsAHUgoNi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</binary>
 <binary id="i_113.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAagAAAE4AQAAAAAmr1ouAAAACXBIWXMAAAewAAAHsAHUgoNi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</binary>
 <binary id="i_114.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAARMAAADSAQAAAABBERmwAAAACXBIWXMAAAewAAAHsAHUgoNi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</binary>
 <binary id="i_115.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAi8AAADAAQAAAADkIr6XAAAACXBIWXMAAAacAAAGnAE6aEwC
AAAETElEQVRoge3aTWzbVBwA8FYIVUiIcGOIqkVUokdURZMwXuMDh15QhcQRiQ9Vqm8gqDQv
8oo7LsCFHXagFknMlXMPKDRLVopAsMQ+7DCi2nFKIVbFZKdEauL54+G47pKF95K+xdO06f2l
RC/vPf/y3vNL+tdrJkAc4U8Q5sEYe9TlXo+pJ7oF5/52d7L73AweHw9c2WT6XnSEe4whdQt3
B0aZDp+DXq8NY8AgMzB+1z5lZgeYVgnOWFF9q39ibli+G/YqAcED1mmLETz0k6IDnB6jFKcT
y64s7DfrbWm6/Wo4aK+1vx9UsPmM5c9Mz6T35WP2lPGVqSl/aVdrNjt1Pm8luO2dLnNd/cj0
ZFAxXSOlNp6OGLXyt1lmFzKWq2m5BS1TX4oY+4+vDdadmsweNz5dXqHkZY7WugydNc2sDHTV
bS+qxkLE5LTDco2lC4rt6bk5Uf13/oSpp9WCyfrzYtZUVt/jKNnkktmAkejFOzPPlIFePWpQ
meeS4XTtdkqyq8U6HzBOKbWydaURTUqm1MvThmvkRUV6q8ZdyshsstplPvEq5UMNlK7qf11a
l1dDxjEuMHtfFMy1Rd3p2OCdhNiIFlmhN9crlmtR23ruzdoqv5lKcLsBk1uztfJNEZQkaYf3
ZDNiLjN7UsG8SEmO43gvMHlTOWVE6jfFU/gtvfi+2+BF12T3QiYvVn4XhXw2e+tdWzVP7qWV
pn7MXpeP07POt07+PP1GOWL0JNVlbq4lc4Waarbyrrx0K2CKPLWYETfAteq15EvbP8vhNmpZ
dJKq7tXOn7tqb9Nza1uvV26fMOpF+vvsN95P869UN1Xtzg9fab/MbYUfzd626/AVPyoqigCs
GnevSYtGc+WIr7kKkJUXDeOg3eAy6wrHh0wLYEW4eP59VSHTxlJ8FIM3mgZAMHhxBKl7nL6L
CUMYwhCGMIR5BEzf3+xxmIOHORpEXoHOWg5xGAOP2ZiE9kVUd6MMZeCrhKjuhgpjgCtAO3fg
1bgMojqIDRiDmhR6bYq9N+gxt2E5XcA8hWRKMAZ1ww/g1UGkGBiD2Gfo7TcDZcYJwhCGMIQh
DGEeETMbD5OIhfGnYmE6K/EwHyKbmhiMP3iW3ou6EAujQxl4mjSEKfX1GoNhYMw/8FxxCCPA
GEQmissAl4mHEf7X8QEY/EkxUAZ7iaEM/g2XhLMzQ+IGdDTjBGEIQxjCEIYwhHlCGV9BNkEP
M/GZC/EwApSBHzeimf5/rI9O2jAZVAqJZvoS6R7z3QcCHuP6vQtGp9fo0TxMBn9tPoOOBn6n
OrsoBqQwmCaaeRbKwLdf51ckU+8VR38Y4jkViOuMgomHOVMQhjCEIQxhCPOkMueEWJiJeBgu
HqYvIRqZbQ054sRh0D9cgDOITLTet5BnYcpvQ/t//jLeaIDPwPoOSf2gjA/P0r98HlqNZBBn
6Tcw1wbxU5U/WZQS177ZgTLjBGEeG+Y/7hdIbRjeQ2UAAAAASUVORK5CYII=</binary>
 <binary id="i_116.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZMAAACMAQAAAACRkHk2AAAACXBIWXMAAAeJAAAHiQH5c1i9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</binary>
 <binary id="i_117.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAf0AAAGEAQAAAAAUmsQsAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj
AAAXQElEQVR4nO2cD3AT153H30qyLQxBcmNCmhKvDJmc47YDuV5bczVeGZLWwDSxjQ3EXOqk
vcm1cDMJ5WYCwXgXy7UIk0OdDoTMXC4yNPwzATfTOO1dQqQgEtG0RUkO6vaurWREbCBpLEX4
vLJ337v3diVb+1cY9d/c8JJYymr3s9/f7/fe2/d3ASos8eAm4P8pIO7Hf0b8BQJSvkIBBSiI
0fhPgi4A4CAAx40Dhoj5qQIAcQlQgBNHCgUUHIUZpT8NYKRQQLxQQAL/d53ZQB/AIwSZQgAC
BrCFABCDhMIANEpe5/UGAB8aKgwQwv8UBEii6yxKWYDn1v8KBK5EpwF30KZXhZWAtECBkO32
R3ZOHRXL200BFKsAJOG3bg/t6Ria5kIQUF1im1vReWooVCwpE7qUChLwW/RIpCM1XYZEm1oB
NbeibsG9cZsMcCoVxGB8wUjkiVwAWKcC+PdApm57yM9IgMYHFYBLMA5ijscSJTkmqMuS/xyk
67Z7ZABfNa4G2IYcD+QABNCvBoSRv2679XlZQc2TCsAZGMc+eCDHhDGtCR+IfvDUIk7XhGAn
ASzIAUyA42rAkOizP7UlY4LLqwR0xJmRSJ25E5NpX93WVMaJztUKwJ4OrMDXkQrnHPVqALyj
bls8owAcUQD8tZ6KMKbkAtRlwX9vOjIFSFNKQDT2hOp0aFFHwWEdOl37aCYnIsAoAGhEUJ2O
uHa1Al/89IKl8XMSQChTRgGNqq9HFkZzSCHQrwRoE8eaAlSlUSeZP/Bgzs9GAHMF+QFUoQre
LBRgMQUIOT/fYBTyAgqOQsE+KNiE+r+4guWFKug0BVxHPrAWqiBPYbqOjGQOyKsAmgOE/IAq
s+uRsDAvYJ65gib5MxUxBFRflwLyKDJS8KTO0XNZWXtAPgXD4FGdoz0ZAKwAciuQd6gA4/7M
Fy9QP6tI6soAhE4gdwiSasBQFjAbVDBaQCgD4BF3UfoyqTYhmW3Y0BxNGyv4ADXy0leND7IK
eNZifUsLOJsBWFEvpHUVxDIKYmhnUqe1/ZwMgF5c30hnbtEAMgreRPt4Xgt4frv0IdDoOakx
DtlRFeCiQ7qHSKNu1qFuoyD02w7pvjgCZUgIILlLoADEHZJp2EOlKKxt8P+OlaqJEIJ9RIbc
5FYAUnOlpiLutO1lk1fU10OE3iMKvehaI4udIDtSARihOdkFqDTAd7BaL/BYOL7uch+5fYcW
gN3IIKk+626HdYzqahFfXIImsYFnnO0o/rZ8BxVAkuVAk1+lEa0GpAPE/gQOT689iibD25Aa
AKXajq9jUaK0H3lSKkAqShTGNiNo34XbpKHtGoCAD8fYWAWOePHXUDKuaiuOYEliSYRFaRfo
CKDTrAbAkysoHJz0y92tOMy0EvAxe0Qe2HjX5lzpQLu0gCQ9iEOAAYnGUvuoPBaTk37J/gz/
9SPkrnLdvR/9gtEAUsyHSMoelyu7cbWczdjZ9Dx6tZ30SWGXrYxajZ7RAi6yF2TAuzXdYKs8
HpWTlsIP+wlABAC4VqNfaE0YZuMyIPjd3bsCuGQoroebxcfwb142xQHwd/tZHRO60apjEuCe
Xm7eBnRRqQAmYdc6Fp1lLnbdV1ZvX7xHq8CO0ltY7HwI2pZX9aO4EiB8S1x7vh8lWDc2oWf+
/MzhXMCd6Jvbf4ISzIe7Kt9q3bBJPaI4Cl8dfJhUiNiJD9mP6wC2wOp7SE/i+LFDe+e1r1Ze
jib9E8++df82BHufbW2qB55JDQDGx7+3Nvo47rN9df3l8PoBFSBF/546erdvHFbawS5AedIa
gBCGkYO/woCJRUuuVv2BUQHGmd98jQf7hwV3d1l3b8k8rQLBBz88fmT/JHPVvuRM6/88rgIM
M4c9g01NH8O7LMXzmmbpmJD0TSbGf78qzcDvOB+oDkRFJeAceu+xwd2hYXE5uJV7vXie1oQU
E+Bf69+/hXnjqIvDUVB1pAIQvhpu3TYMey22svX3WLUK4sypC2vbVv0HPdbStqnvpVdUI0H/
jppWVvWFh9FD9fZdr/S0ahV42ae+2XdiX5qpPjawt3XdaqhUsBSefHbw4fph2NNV1NRU+UOt
gufRU8HRd7emGeb9Rx6s7o8qTYBx1PpV9M7sYXH9bc3U61ZKq+B1BDeOEgUodq3b1rxBpWBk
4uQPog+XDcMXQTG1/lGdKGxGidPXbDgKNV2PWBa+1qYEiJFrv/vmmXLr8I7G8nIQs6zTiQIK
XJ08sS/JTHiGbPPWfEYVBR9/khu8H/vgoM0GGldqFcAUOnWh5Rsb04xY3mbte+lFJWCnf6xp
5ecOeodF9ywAetVR6CDP9PGnrlafOJVm7jh2yNbavnoaIEZxZRu4evjwYBNWwNlbyhvtlFKB
QCr00Zf3rWtuSDNjjZ8C1IJXpgGTowguRYn7Vn776A+HBUBV2e8GyijArbgmYkbXr4pQ9jSz
IfiRxfN5NgcQQXAZSrY+dsFdP9yx3BLEVUrZpBoQCQy+0RH+V+zEJ56+BPZ94yvTgHSYjHD2
neSKKWq48zBoBI31QKkABIEPPdsv1JEobBvqBW81bZ8G8HNBMYuOntxVTwDdADidFFD6wMWB
CLr6y30tzasmGbHlXerySzk+4B3VJxG60PTQd/o8wx1uqgpU9ZSIShNii3xo/6qNx68MJJm2
p2PgwrqcnCib8J99L+5vqr/UcXCXDTTNUkYB4md2hF11aOB8c0OSKACP/MMrKifCeWs+Peug
Z7iziKoBC7usSgU4H4QYdMfG0d9+KslsiPeCs8dzFeAwzoKJBx/z1mMf3MFhL1D7tfmAeXXx
Fwd/h504OdS75P51qZwoREjTYnff86EV1Medd8/DjyaK0mTlBHo8MnBhLS5MYktjg+VzyoyE
RtH51qYrfUeGO5ooZ0NVsUdUAxAaDGxPLwtvpdE/Js833cooSyNk+ZEf/ttbS4brum3uhpV2
i06NNLih+sTAhTRz/MShvSs2bFLVBww/sm/NSuriGz3nG+sbqg4iLUAcuNC8qirt/5fmieXd
7r0qgD8Z//nJw95x9hZXL/clrkSrICRs/Ptjy4bTgSvHXubmDDyuAviELRfavx4fhw2cG9wO
dCrVOBoYPLX0V2kmXTlwfv5n3lEBIsKwx/f1ryD4ogXUN9g/qzUhiXaMfaOtKh241ty2sfT1
aypAWGzadPJV3ARvsPdytp77tYAEWoUrdOzEpw8d2tvapnZiHB7e29R0D4I9zzY5V87arQXw
6Iv4wYKdSBS89Po11RBAEjWt7j/oHcMKjnJ3/aDoEVYNEFAbVnB+G/M0bh+0asKYhkf2tq78
Sgwefra1vr6qNDOmmNs+YN7ZeKz3rnTg+Aln9+7aTcrrSW7/UuvXt4dZC66PnKDVojEB0WPv
VotlLHrtln3z1jVvUwEgGvH4ytgIfrAA6t5ZLq/GBESnsQ9wr/lJ7IO+SwOqhytkf7Oh/2A0
is6Coy5bcZnWBOSbqD5+Yh9kP0uisGZTjFECmI/3Dq7EDc3h21qwhqPFWkB4fKyleRNPj39q
/erqFzWNbTq54p+PoCjiK12cqySZGX5XAODV1w5FE46rJApr2HBACfDBnvfYEG4r/6AVgNkJ
cBs5GMgFxMULLW0o7h+7rW1V8TO58yAyP71yMfSEWeR2AWBNAIrY8EIuYAhePRbARWKi/6fz
LGNagHhXVHDgfsb7TuCm3wTSOIsCwKOxtSiIuy1r20qPnkiqAePiatSFxkQ2XcUdhguekJwA
t+Z2edDGfkRhwBXsg/aQGoDgTwTcrxQY2ALq+ZqO3vkPI9Sn6HSxF9oTjvjv2f9tXl0VmB+/
k1UC7mRjxK+z0dGuI/H3RPx0QohTdPvYq4hDyXM0wm3lTjZWRysF1EKp6+tFZ8raQx70CrCx
odeV/UY/7lnydAlsWzlbSAqdSgC6k5dCP4QuA2auA+dIUGd9QwH4kLlMI54JoQ/Kf57GHeAS
xfXwlphkE4+uUXABPhEXqvlKQJz0nSEbQ38oH0x68L0mFYAiuSuKvUiJHQwBuJmAElAh997Z
/57dfwR/TZJBkmlAdgzPARfxCZKJwSJlTsS5X9KI5sPZsIJcopg/h/dmT8OOxPrQt0mBVACC
Ga950P7ke9KpCkBN5gu/48mHiTuvgTUqwKUMIIZGh6QBDMUiBJitYoTaSamuSIDFKsCZDAC3
FkLSEEpM0XXckSUt2CK5UwBWFWA4AxDqxDCjBUwlYYukj9cARjIAWLH0pxLAYBGCsEjSx9v7
VQD5tjjVLZWnjZVDCIEpwK1R6cP5oFqBP/MFfnpIB5DFYwVINsFvOCA5S+8gm/0mymNMYi9S
AaJT5+oNzmsAKKgGTE1YQb0BTS3gPTVgKufrAqYfNOKH8mdaDZhyGdSbu8952GamXEVjwGYd
gKg5wqsBfpOT5dO1SAWA1rnMTIGgBjCmAG0ibi0MUKgCWLACRgVgTU+f1BxRK4CaMxS3U48v
IkmywRyLThJ1AIGZAPQUoBkB9OeecgFRZoYKhEklwM+aAXRKKHlS5AIiM1UwMwBMaw9tVgLe
njGAUgKCpgA9pgrw5owBlTPxgR5gxx8ZYJ6R9ABoJlnZIN0E3ATcBNwE3ATcBNwE3AT8lQBG
AzcOiLBIscnlzw84xyBFg3DGAKk9nNMonjHgDIumR2tuBCCtGijEhGihCiTAqP/GAXvIn1Hm
xgHE/Nwu7syzckru9t84IC0xCgAIyn0uNwBgFaPuMwdAWrG94gbqA4ditEcXcM0U4Btn8gHM
e6CXFrL5ANx8nYNT6aOcNeMGAM+XzQCCYkG3LqCkROfgVEoo1qDqAhx6I6JTKZazbt4AUHSr
qQJpesdcgemy9Y9y9g4YAIBpFM7njQIEt5gBLi3051PAmfrgspvOpyBWaQqwBPIpeGXQDJDI
nxMvfscMIJTmVdC7xhRQlPt/+qVxsbmC/AC2UAXmAMW44B8ZEJU/VPO9asBsQ0B2fiHWbgoo
2AfGCrIpZg7IX6Xl8UHBUbgOE2hTgIkJgjx+bv5gMVSA2y1CMkC+nTYHLDIAhGkMkL4lzK43
NiGEFdRLW9Ni5gCjKLyJFVDSFFQeHxgB8GUCJU1BcbQpwMiEIPGBNPrM3ZiC0wQwmR/AGykI
L0ExOQpd5oDZAQNAzeZM64mL6l04krlOsBo0ssK0OzPJ26OrINtA/shq2E7M7NxL6kch08aH
c6jcqQrldCErfQS5GqSTwn7pQ1gAtrIGgIwFnuDt0qc4jnJTZvBfEMACxgDgz3CC8rJ71aRI
Zmo/JYCSnK0JOvONPBOjJS2icvP46VpZn0B5PKaABAq2e3UAIwtY8lEiWBNBA0DPo2TCLoRr
pAQ5l1dOTUXqSOuPR5AScpygAASl7S8luFjxjBYwwuyU9OGyUGLVA7AICDQieyPOt0vbEASl
CaMBMiE/REqjJ6QHCGAfOKRZyF1/g4gTBPVWFLJxw4qELjaxmdVTABnkQSx+qthulXaIaOa2
oIP8K1CsUEvrAHbgzkwM0djDHCVVi29rJse8RJ9QOh9W6AF+iqtCvhM3tCGoJD0jqF0/EUrj
8PQCGln1TOAvkoxuLUEf2BpZOHeZQGsAyWAcQTdlRfG4Xwv4NXE6h/87UN74IDp3p85uHvGZ
xUgAAOAA6QB4AkiQbbClLgZ9fIve3nl8Gc8BGy0MBbSAs1YZwFfanKsRLNJu5pHK64+AGyye
XnOWq2AF+YP7bBbgKtJfRUFKCwCcbf70/gy1CXwK8bdgK/2GAAr/Sk0/e9QAIYQSc0Ajxeiu
oiBbgGwYYJ9uAWgAVuRebndxJbqLIFAPm7C7uoCtXU+BlHOhA1YdAG73IqheXigljrlkA/Vu
wExt8FC3UGDk6tEDwAkUfYLc37m97nqyFGpKtxIAYXjIthxbabQ/UdrEAsAKI4AIw8n1lfgk
zdsD5DQqAArnA46aWpChBnSEzy6cxTkpq093JdGlCQuJQkPV1DBKLgA/BlIwvI+YwIF1uoAz
O/DlC3tAmS4AP9o/EMLvVB3AN7E49AG8BYB6YHfpAkQWLYbhmK3Zjm/Trg/oIE7kgL4PxMW4
WguPuSuLsBMNTCDr6bAXDZ2IcBScB4pKgC1qbALZzKNrAklCZOKuhm6uyLLYUAHFmQGg91D5
2lLshPlGUagHuDDMMzRB8L1TfaTIeZ9hFLhuC0UB/SjICgZamoEdzKH1AaIbe6AL1BsriJy6
4wBZDmzkRFKd1INK4yh49+1txKG2fVkfQMoCVmAcRsGb3E0UWPTfR0IUkCgCEydOfO7XgLIA
IyeScmIOOF19gnPe53ToLgw8wx/s5pxuYDcx4VR5I7BXgbBRFACoMvWB7+fv9HPfNyxMJApY
gYkJ3gEchW+7gH6FckbENSrOJmUmCnb19XPdwOU3yonEhaYmnH2kETQAkygA8yh4X25xYgBn
kJWFegpYSsFO08J0FNjKmwwV2ICFPNuMAbst9xA/mwDyZKSzdzWSUBlEQfKB3RQQXFiFr19u
5kTTnOjjXI3AbQcRXUA3Lwswi8LO7y/EgF6vLmCMJ8UZF6jssludCsUNXDspoyjg8y1SVmKM
AAjtdEoF3hvVBQhyPuKmHs9aAOdy4ee3czaj/iFzvpws0wdUd7A24HwAbFagOzAbJACbE/+h
jQArnrO1LCeO1gV0d8hR6DIE8CM/crokK3UBczM+AFMvD9IAxoMLqwFlKwO6Y4oOAZcEGxGR
HT3XAFCyvIU8PLj3WR0ADd3EAaCYygrU+ABN2HG17rZcdu3XU4A4qV6fY8m+q0MLgFwzbodR
fJneEL8PBSUPzAVGANzY/nUZWZSfoPQWNPqYhATooLJhUAPerqT5KiyyvQfoDJKJwS2QXG9N
PAGs+gCv1QGLKFDf6eCmQp1jYDpGnAAcQSGbT9QAR4kXkgpFoN/XvCeKeCjBxkg29IhAZycN
knqdb6IDNndJghFAkQYwhLv2xAm4e5wVqALwpNPzvh3Mx11AnczsQZDGpcGGe4RBMDegAyBd
Rxbfg/SzOWpcDcBGebAXrbhHiC1ZqgMgIwsl+JROfGoMHFO994i8SC6JO00lQ1LFYNMBOCQI
oEinEwv5mhIgrdHGXqRDcs2iBcjbEtiggwwIYiGfVwKk4QCHYJf6tDFgYVUAOCkNJApMot0q
Az6Te/l4VOqKWiFF1imjM8DOqABCSn4hD81DqRxwysw4sofcGId5tnSfT+RejRIgd1ZLRPn1
DjFlIEfkF4XFUERSIuoB5Ko8GNkqffKlNoUHnpfPqk3J5ZRbojEh0xfjPfKIEV+sMCHT14Rz
tshfnEANyO50ET2MDLQpTMi+GPOZL7CyAg1garA0M2oGwRyFCRnAL76AMoB2NSA7zBfMAhQK
svsxhMw8WEyTkaYA2TFVZXnMLrzIDsoGNQCYXZn+jC4g+8IXITMUF6PUgKm0JwvQnfkUMmMj
Qn5AUP0KAymJ+QHZJRZX1W9Nky/MDLHBgCEgu4h/jNVVoBjg0gfMIP1pANr14YqkaD3pAnTe
SPPXBfDnBRTsgzyA/Ar+6p1YsA/+8gqihQIU6U8DyJMUu4JuAADzA6SVX4ZJyA/wMaaA7YUC
jOZcrxuQf+JaNd8I5zqHQEdd8YIl0oC/oFOtj5KDmZk2HUBFTfK72yr+qWKbvDdU68SErSaZ
9MytyRK+pzKhYmkylYqk6nZMGgBSTwp8fNQ/tdlf7YMXloVSIyOpWhkAd2gAiOX5oVHaEOBf
9rNUeDxUs0N6rCpffJwBJBQA9ZYa/7J0KjJe8rcdOr2gDOCTiZ+N0o3an7OAH2NA6Mc7dDaW
ZQCPffLQcNSwWPhrt2ETkt4d2s11WcADn6y/FDHcWeevmcROTO8xAVSM3z4UMXzron9ZEgOS
L5iYUDdeG/cZA0g+OJd6Y5sxoHOkY8QYAMAV3AlwzEnrvIBbAsC62hX8ip5a1ogQMfohC2CR
pn+lSNp3xioBhaSbAAz4P9EE3+HkCF0OAAAAAElFTkSuQmCC</binary>
 <binary id="i_118.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZMAAAEDAQAAAADYAdSPAAAACXBIWXMAAASdAAAEnQF8NGuh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</binary>
 <binary id="i_119.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAM0AAAGYAQAAAADJ81s0AAAACXBIWXMAAASdAAAEnQF8NGuh
AAAcU0lEQVRogW3aD1RTd54o8O/NveYmNSYX6LahRHKRKO55s90APg2VIaG6ilNruzN7zmvf
7G6DMth5T20oPRi2lNwABTxDCWpPFzcqdHbOzu7ZfedA7bG2tvVGGIIjgm3nzOKA5UIY6Xtr
7Y04bRivue/7uwHEOJyjSD7k5nd/f76/7/d3BXX5yw5uVSZ/Uj8mYFmSep1dlcAtgsueRjIU
WdSgwAKAXZ3SKDmlfqwm3GpbRlU5PFF8bgVZm6E0ILvVfvFANzhf9a2kAVuDW3Kr5y5e74aa
usoV5Bz4m6QFGxZipuT86luDK4gDSgWk+cLzdfrB6yspY5Hu5hXVMVeuyysIII5/LEnzM1Wv
/Cp8og/Joto1amK+UAVgFfO2A1cuh88QYhdJ0FMayWevnwg/fphHopUUifbTeEGARsfEmccK
DnnIv2GR1nYEyG+eXhM+q99wS1xBkkVx4+XjN3YVN+7uuD6OkLNEtpt2E9gVf3jDoSsnTySQ
uhcpnvuWxQBuxXWm6rmJbK3xJz0pupvTo6MEt5K7+eaz4RzSeLpBSNGCfQ9wEFD91VN9+izS
Qjbkc2uUCJNWIR0Mv7f9nUPDAMZjS3TitEgJAbXs2fPfbm+9hS2kvN4UKbpyAG9A3R9e98qZ
A6c+pRWwcKm5oejx8lJArfmo6mD+wRNnWcX6RM0irRoFEPGzPp+tWFd+1GFRxjMzUpR0FW3C
8UqyrVNd7cfrwC7L3vjiZONxnPG+9kem+gWu+gn7789IdxeJAeAMdiUjPtEP/Mu5ocgv4/+8
SCLok8BKeN/cOFB59L+ds1HLhLOAuoh9ZwI/W0IfuZAoXyYG5zor6MU9oKzaQreWJYJLlNWN
38F6ZdJZrL7VBz/57URXqjfU4f5x/O51Xps0bFGPOGH3oMylel79SnZil1T5rk2WR9UgD6ZJ
5+KgJJl3eFVh7gXPX7jzDc4t+/CWArot1fOwVsS/ppq3vB6yqF3gnr8TY2KpoYRCUZWpiZ8f
rm0bwxUQuC1xjndT02YOe1Cms6pvzUWm1ExQ/yhAVkaKohLYRba6fPTWoedwMaj3PpAYMTVF
d8p4v2wVNXlzj0VCUuq8tpEUPUem3oabRz+cjEQFQofpAy0aXR1TkMz3+kuuH40CueA/0i+n
qI0lq2F8oub1C2ddhBJFhue+DBD6OSHqw2MV3xXH2oH6l4AMv7it16g3P4l0vugH39WWi2C8
4ZbBe/tvNBLykrjWtlSduDVr8gBV0iNCOXM1tSqdPlzJh7/uH73ZycDj7wIlP5IlpZpB1nWy
GulKG8Ry24BKmOuGNWrxgN6S3D1Re2JKdF7U50iUQreeTN3yC8DY1exjO0s+Yhh/6z8JVBIa
CzX6bJzQ+aadW4socaNQhxGGaUh170UrYIwMO/S1Tkp0wGaRVuE/6FTPSxbeorIHmBtVXM/7
4JRY1f+aRSMZJ6dFhQruBsDIHcjrZdWGOvviBIBMC3ZIxijotrdyFEaoBmdqsiVBAPqeQKKK
QE8bSJALLIVlfNEYJ5QhVFbiOnTfD+aijzHRhCAo5ekEXGr347yMlxdsxWg/uvJnBrAkVlJI
FcybwQWv6hesYJm/TwmmTRVm9aDADr3PaqJj9yn5CJ0EqwMjJt3V61r7sX0lTSvGtQytCq6T
uuwTqrqSqIRVbGFV4W9tkB1eSeolbJzXy6ri400c0A8QTuc2WkDiqVxjwQN0zw/0gIjErHJZ
HyRVMXklHxI8ab0WSyeWtmIzSu88PzeQRmvZ5nZCCvducxrZykUJ76uBz95KpxOAE2eSavip
uO9hAmigVMNBSKPk2nIuiItCFeq3zqUT0G0SkvTi5bY0MluBJe+S/35P6EFS9bBRrycr8vOt
gTTSwZN6sljlzNUvpZG4YV9vNs4YSVdhTyNpA7V3k5YbLM21ZZLzKO9vMOqQiz5Eq6qOkNv2
PEQJoENGshdyhnS6DfCzXYQM1nS6A3xOTS6AzsCn000InunCbaI0z5FO44bK4+dMgYGFypyH
qeZWuykQu+39dXpH4Rqy3GECEjMMDxEDz/3GQcjwMPE3h8oC0we7y9I7KjRNBSIvqoPhPrUn
jXri1L3IWqQ6VTS4H6QF4avPfqIOnqkjycxKSgb+mP/iuWO5huqvlIBQ+yAldIGSfOGFqq8U
VShcQUkdkrGMEsYPXE2oonUFJSCQuNxyR0+9f/34giqZ1PgyDd4MJFZ7XisMOsK/v6vKTHIx
S8Gvgd1I3jul1Prw//1OlXWKbpmCJvcCvyFyOnNX7XQU9zKZYpfIeNW+ACDPbP7d/qMsrmyp
onkpOBgxJwCq11dwu1ogNFNPLREY6CDHFNrWtNzsICsaKvLuE1BIHcaW64QEqPjFErnyBNhI
FQFlPOGiVUrIDMIS0Y8CMDrelkmBFxRnF1P59lLQ09kEjs6Ewi4e43ADb+3YOxhYDJU2TgS6
iwIqArke6x7ew7UsEmYVVRRv7PB4rLM7rTy1FYTxFCUEkTFTPDUCvtJXK0W6kAfuaooE3duU
RWyuWru2I9RR+qqXeoT6l26Nkhzj9NiVGGy17qDn7C7O6jE4K1Ip1knGytkVCc5wtcH50Kih
4mmnb5FswGTakwnYAjWD/mjUUaHz6Kyp7WZVLwhu1d5e/avO4lBHwpYJOl9likh8cqvNTxwa
aDs+15lkSCBepEc1EupMA8Vi7JseMAhgTm2ICRYonAudddnHbHdtlXMnPbRCbUvtejYtBS6r
y+4zbw3xC6cxqYZUz8uMAGtCaumtrTy7NdrpagU2uUR5OJAxpeetLfs+kRpiUZvPrgqsXcuI
8jzZMJ3oObF5IJd8lgnTcoHu0VLiPGqAkzzuD5/83Ly1BxbWE6KmtBZu88zdhILab5/t7Rfr
e04XJ91kadsJDQgFJm/1XN2L6z+54Q8NZqXIQvpQoHjTENK19Z/O2WhxQCOHRjkCFgW7bx44
/78t9FyN/E3SjgEaaC1NFbYNm7InL9VdrT3pz2XsSRIVw5SWBFJDVii53l13tT7kAsaNtQ7A
jwkpIm3Q5bl7zn7NW0m54ZZM+HfVbqR7XUGqzANZwjCsElP1Bnh2tBj8SFaBOkD2eSsmfPgN
x8uUwYdO+0nqOAMVWKyxMCaASZ9NiZyptaj9PRfeMi9/6wG/WD89Hx9/Nng3bxJMuo/Ex5Bk
Lt7nA5fUIN2LJ/7u6IWak8BRt8VMJMnaSF0KtrEhS9kbvwj3bZkpgYw2r54jlNPIbhOi9FxP
z2nmfFHBjWLB3uZjNNJZVls6XdZ6e+zbtYfrzLeKPL/v7+fIZ0k8psHNrbll++8tPFV967rS
uV1fYs0k75p5VLCqzUOWzlrljadufX1tcjRqylYyrXhfM497LUmbP/Zto3r6v09eC5+6Mrjd
9yZDeuOikWMVi7XBb3d/Ew0fbdv6Vh8HaxjAPhxchWNDt+S+MTY1fzl8nK399zNFsGaW9Pxg
Psag4kH72rm5hcvnPyg4HPsAw4QDKcmTkSjzx2RFaXz88KGhWzuwVqW+LyC5ODKxXYlEWWOg
bf+hoeToAL7wfX0ClEfISrG0Kw1ud8/QDXVQGY3gdUqQ5P9HmygolO2hubn565Mn3j31f45q
VSKSg+6kHrEl7EPz8/PXr584En7rAzKw5F0Mf5oy2fxt3y7cW5g4dWZ18TPva4ONZLV6XJP0
kD+Jn7X1fPXO6v/ciZJnQNq9EZ76ITVX2miZGtsSOLRz9rfPiCAW4X3JO3j9UxzczXVbovNb
6m4N3ewclsyCqzABUh7nhZtsGT33oZI4+XWX9dizjWavw4UTW8rIdHmG6VDW/IjyxuS1YyVd
Vp/thd1WQobLrt1ARU8ujAa+f2XivRJwcaWGCiuLBAtQAuCK9WBuRh+v3ILNk3yFG93YjOIC
gcYJWzkmxDoh31OANLsbeEJZ5AfQwX4DmAdJqmKiosPQi3TH5CQk2KEYXhFxzcEobavYgtsW
yI9qawP3i83PXpmsGR4SnayNKuAJsV0pul239pTimin2CqztKENyb8WRWKRbW08ouT6Xy8N+
rwbLRxxlbCsWGaz6h5Hi+Q/zO1mzk/F6aCc2I6mjJKCR4peKD2/t/6aNdTKvQSqkiKyMsw3p
XHVj7cn6yekBea+Vu/gcKRDQaYVWYx9VHTp8unTMEZX/AzJ0rLZxKFCQpNTo5pHROTbENhsw
5+chK7VJuTEzV1vrpk6NVsSwTge7AC9QqW3UbVHFsidvhE+M7q6fxXib3Z9pCKZIRIJnR4r7
lVAuT8LarZdaFt81w6p9kD2+7vAnzXMRso3mnu5dpDla/VTI7q4+vLU9PkAo/zQUpkiqTxq7
zhTtPrTV3LATa2fKeyFyZZGwbofDdX83WretB4fACRWlSxdE6jXV1a3tnKWjZDcH+Pve8sUW
UtRGU3WV/fTsiRhrIfRScIlobutV06XwJ1d6coHxATxtzatZJB2X/bemS1kfXmM7wUHOlqxU
cYoiOu7fvMYJOn43fwQYMleC/AcpCos4CajNcNhp8xpY7I3DetqSoidEK0bWzdbDfBSs63G5
/jnWeCmyii4P/q6tEXhY/T28oNEjBFKk0+kA/PgRPFg9zbQC5uXcxqpHSoLOWWwy8F3bksAs
U1eBDrBiooMuPc9fxeLRVLBEIkUmoqDHEkuk14ZV0FmWaUBAEvObSnB7ze5H6lkmgbxLzA66
orgeplW4n5hJUEpoyDyQ3UQxOWozydwXKyndG4Rqz+QPAsUUq+RcaDkJvEeotL8ZF5gjpmpJ
/WLqSCuCdkHsLiG7mZyX3U9Tk1gKC/5azOexXk0jD2ZdpfU8g9tacfJB8mKxNGIW4fky/t2E
eyWp3Thg3E+EtT80tgrwILUj2WoE6vmSQU8ayVhr7MXUjPvSr0ujRAPAU08DZ97Oe1Ip/TKR
BHIEw6pvz8UaOp3UJE8qDpb+NPXaA0Tih4E2PWV6iFSyX5tWFT3z8Lu0U8QNHnqN8U8T78la
87M/SUK5+MKatj/RjEbw2MB+xv4nSAWeofTvXXiYsOLkGRouuh8iHE2yz1j8vod6AzRiyq0e
exolCZmA9ZpC6ZSICKqIgavlamDuIYKAiCmMAIFYGsnlTiQJl1NgPp3KRDcSIz7nvptGUv52
C6Fg9EI6zVBr25AMHbGHaKhS4DD1yrEw9nSiJJ0PaXV+azphQtvnhYDEVkZ70lqojOqv6iAQ
aR3ZN/XgfYn0pQ+4m0KgmWmDNAI6sjnjHXBnQnPLcxFyvL6iXp6D7gqAzBc3RnGbxwFaorkE
Oy2YN+FyPd+IcbiRgsASfZNg5QrMDOn156eCApSBYZl6FPYGg52e9dPNzaOgAMPYlynJSp4c
IS/T6wiGMJIx4jK5k7TgmQSPo0m06XDFb+i2LFEgQQfpXo6pevOy2Y+RrHXvEmE1Sh9hHRuZ
irzfSaVI/7TuucWqLRmQwEDJxj5reV+eYFGFjKzUhig7ywIiGCXFKXICReFuJvC7ClLkyEXa
JZ50khWmka58p0aSw+QWocxj5bbjvsAZCG1LXVCYIhsnCFmtXBYVEzLaVGE8J5qiy4T2AbxN
P1EYFzFcCy/8INVC/Y+regSoz4JNHnD6p1v3qeD5PEWYcZdDn/EO0AafJZRZIuBu4EzdMsnS
aSXbAWtKrQPRyPcxXmVrtQN2hdDkwTpoA6wtNVfGpjvawWBgQhqtn8j3sCozDk5+urG0IaHl
+1rPJ6kT+7H2Z4Zx4BN2u61hByF3is6L5FRPBB3fYInmlj1GSBvlpBcLZKyDgG5n2woT8r5+
lH9NEUa0CnwX5qqx2Md+peaXSIOpucGtNrxMyH3z7vSnZY1+Qou7HjUMGHzAoH6XW2qPjrph
+bPU/HFYhbRRnR/LtURnLEfvk3lSt6otCV41Hm2j4/LO41j52LTGq63iXPc2hXKpCX/M1aDU
9OHoZaZIgEg7SNSwmiizmu22UixQQKcRLgXxEg58hboQ6mBDI+btSLRGAqza+3I3sDVqIibF
Y9MXPaqs1zoqub6TOnTgJGT0qwmXv8ElNwj2hF67LyXPTI++cpbjstW4zZVb9moploBPiIQS
Nxv0YHQCE8HGC2yUFoz0wv/crtGoCWrXtkuv61XZNVAY7xbHwfdY6l3hDqi8US55zYEbpZQV
K2tct6DR/K/1sInbqRhwxokMVlvOF8AOOkIzZgfDcCw5ydC+JKzsAgJDGh/biHNBh3vvJbFR
h0CS3YBoIDRNTt69mHBOrDskDukcVnIiKGm3PC39lBNwRv3hvOOVyECmw0l25hTd8IKrD/f5
+OavT4muQx6J0LSBTLbZoFhKIc2/NvXhOduBcRGcSPlk9s5SG8p4TAFmDk709zFXkHgkLY+S
4Ek3g++6cWli3ileSwiEJJpM7PmgwS0j/eqLDY3bS46TumpanRbJu2TxSSRaPXJ8Q+NwThGW
PDQ23kPWsmzSymr1yJkDhyZ+VlcBBhaza893pHv/yhid8YDt8R1TpxK3D43jsgM3XCSpoxIZ
jY5gXz2G1PcPmJ2SUn2RDLdo8lRq82D4w/es1z9NdXIoQuYG/XivAVvY0V98u3z6qCNFdzC9
w7L9Y9mMdCQvv254vogsyVUCTKZIuZpLaF1143htHSFaABtgDZuk+N9TIqseqxi5cr7p4O+Q
LgPtFJBUyinQSO90Xb90Rjx4Fum/2iGuEV3Ya8ahfLvr1JFi6dL7SK8bYEJPSKiQf449f8RR
/B6UHqdwu9f7wEs+SxWNcgypvar4bIXtGIXbPbMJeIpQxNg/2IXRbHd+nWja8AyVZAy5wJsJ
SbtZqRsn26UNB1v2Hrq6TXFEfg4Uqc3VGSCZmgLdjFHoXiPQcboLMydnivAGkTIx2bQZgY4P
eHcDvKpdEBg7JoEyDoYZ+yEoWfbiDYxgR6ny0c3upB8qzfhCKZQIFwFzu+B2smDlwg8IUZ1Q
7WnEmb9Nwhgd1FL9hMnlToK1xQt7ODWCHxPGqR05SkjSWZFs1bxoylOnx4HBaENFtRMYUYfN
gIFiM2Ugkx3opoSfuqjFXma9YFegJsKacMrNge5pkxUjiRYcHl0FFgVsvsIhskTwLkzg3aYt
WCVDIgdCIau/RvgRkkXx8IWXtJOlhR8nASvB2JDF5juvjoI96fbq+BRd1hLD+tuWUEYxJgn2
5BaPzqEdVSUuk+1BX+rfPxDEugWp2Etx2kZ/N5+0mIp1uhRfuUBS+a1grtZOAuenCVlj0dxS
319p5NQtUYSQrX7e4rYOkx1DLWR0jHbB2y8HhoD6ZaisMBbH+qfEnuSoviaN4lJAD+wZ/Kx4
vBc4FjuN6rihkbzOrKfUc7Ehc0MND5ksdhrVMZiiHA9Lq1GbPz7WxAj6FyJYtRVu0JqRmPAS
srsKo61Mk+4FERtV6Fikl5EiYx2u2BDTxPyPq5hYnlmkmg6sJG7Y4vk2j00I4nJwGz1dqWPM
rCZoVgdwUMaA6RXKJAhYPGKKMjkYUCOdvDXWtd3bUYLRkDakSGUiuVqCSttcNOiaOFCvmlJP
6NQWD3lSBRzGBKpJh6WTOr5UtYk8EyRFMgfUtXiVKFCqol8kmXmiqcxLVnefv2ugV6LVL5eL
rORAc0QiSYjwfJeOVGJTSw+R1aSuGcfFC6uDX4DlX3FaTS1neklXM85TAzbSxbf+F1LPfbKT
qjsbA7/Hayeh3H2fciOqwGSAKgxBLqHA/dTxt1Iyx/Qqxs51ujpoAqd6nwalRkqjPGET0wQr
i5FZTOP/uoLGXKuL36xffMqRWCwDqdYmcpxi6BYfE1V1BakGWo8TBqlrkJ1+kBQW+N42VaZp
vZT2aCxpqagZJicADCOG0wm+qNCI059PJ+sxDltYupbbRKWTAcMcFgKMqTcjnQSoxlt2P2pq
KUynLjBRquh++yaTdkHVInxJy7m4s270H08jVriIaSRm+taXitOpVTwukQfy3Bdpt6wGB3y8
HjMpxbgp7cmjKkZu9pmREiZH2uNFVTJ83WfuQrI50h75qTKbX/CICKxEDdnT3+Xe95edI2QL
eohmdfM72neTurLVnUbHe7LY5nxSw7JqGjVf4N5s4XFWCw9R6N9tLczHOpz2D5FBv+9VIdgj
sjoqnTjbzH5hyi7leh8isLY1wqQ90eDzPES0Idn0K3uC7nqIKMmbhHXuRL0E6dQs8x/pjrsT
DTIXSCNLgv3gD4L7dm5pXVpHJS0Jejv0BmLsW++/lEb2hG/HZ0xA2jfd26Gzp9E/1PRtdI81
kCMs+kFSeIoHC1vagBngA4/hMO4L+qdooZjtSLiFlacHC067Suv19KGG16XnVZEN3Kd4KSHI
2lPml6+q0kqK6CyY1LesKx90O3FRUO77NNLCKoWRWcfphbHIAPm/X4J7ido72IR1l+HZzpK5
2Z34Wtn94yNooeThcpgKlczfZPG1Ulg6j0puaQDey3n66qO5NkK+2uASFYwA/5vMCmdDNISF
HsY/z/LDO/YiOCc3R/JO0ze0x/FeYZGkMtd/E7gtu3CHYnAhqVlSVlxaDMvmjWsEbt8ugTyN
+gshaeK7CvkUgR7WYNHm4YHzgBGb5xrnUqRcibuy8Pff22Yqe+rHmd72F8V94uIm1SDlz+O1
ioOTb/SFM4fhyrDHUJWiUi8cM4M+S5g8+HZYP5wvurwGvbbrzRf42ONj305XsTp6fdUl1Zol
TBd2azRXIOl6etR9VfmibltV5AL3I9f0BUjRn1eKNtyn+UJpaOBA8Cz3w00Z/5yi6Vj5Dezp
nvZQSWg8XORgPO/7KVlrhlRwcZZ7Sb1oZsNvJcJ7K0zbnE5qWKPZ9du+PPsSzgj28icL4b27
Koq8IKQe+c0U1n9RPKZO1l+7G19f99OJz80e4DZqJF29+Mx/zqmnyyzuvVVVn3066PGAPtXz
0uTA5X+cU0Nutmzv7qqjZ1sAfJCiOfte+Mt5NX/us5E949eP8ibt2FKjOL25ZLXsL63/tKZn
IczvsuJoLg5lPPa97DwZbA09JZ/0h//X5ecbkLSKTb3rMB6B2p3REHt5Yf0HnilBwRqT1nrj
j4wxwhXvj0WLY5Xr6z77lpBIaaTQ070z+S4l4ZrZ++uqo7/A6hdJS7GSFECunrWXjTlGE1+v
M5bLSCDYNdIXGDsL7B1zb4bka3t3bZPt5D8xaQ/vImyfcU97TKqfeuvd8I7xZtmC23A2OUC+
B75NP7DtcMVOZ3Grz67pY2XyhC7vqEbylh9YC2zlo0WZOa+t4VmZpLJwhGR6+m+HvgdQZfbx
m3VeK1AkCLCXuglZ/aJBR360MYs1HYZg3ocpMZagYqfXwXHmUu9ghkAR8fIuLybSCecbg53e
qq4ufZlv0CpqD5s8eS6SficcuU9RM7vsdz6LDQZj1qjOKECeyJSfw8SMtxjpixM5P+mav729
pjN6IkfIcYgtpAqQwRJhxXBO5fsNPr3rRuFsFm8xyV+RimPGgDvym2e9Onqs0xU9yTa0emzZ
4nZywRl4mVWNjqpj5bGxk/tG2dwdFZn2adFD3sW8xiZXV82+Y43NDZXM0V86hrk3IiIpRgYo
A8j68YldbKl/OFo6Vh95n1mdcBxDgqfxTtacC+8qnCrbve80a4tvgqO/47G6SYLkJHTMmB3t
1JeMtZ2s3Qyvfsnr/JAUSf22ulI5u99WG5mrT86PfSPWfbd1LIFFyCZMgkJ3VbXmZP3sd1oA
Jd++IY/hSqFP22PuTqkrvxL/Hw1jIz+kwpL/AAAAAElFTkSuQmCC</binary>
 <binary id="i_120.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAaYAAAKqAQAAAABZIMdIAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_121.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbgAAAHXAQAAAADmE3KRAAAACXBIWXMAAATrAAAE6wHYKlsN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</binary>
 <binary id="i_122.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAApIAAAJQAQAAAAAV07l0AAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_123.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAASUAAAOZAQAAAABwiwv9AAAACXBIWXMAAAVhAAAFYQEB2H3x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</binary>
 <binary id="i_124.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAu0AAAEfAQAAAADdd8VFAAAACXBIWXMAAAbEAAAGxAGo1xHE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</binary>
 <binary id="i_125.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAxkAAAJcAQAAAAC9elQ5AAAACXBIWXMAAAewAAAHsAHUgoNi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</binary>
 <binary id="i_126.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAdIAAALuAQAAAAAyS6rQAAAACXBIWXMAAAbEAAAGxAGo1xHE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=</binary>
 <binary id="i_127.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAqQAAAFCAQAAAAAPyPIGAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_128.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA2YAAAEPAQAAAAAByuroAAAACXBIWXMAAAewAAAHsAHUgoNi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</binary>
 <binary id="i_129.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAWMAAAKMAQAAAAAWQ+SGAAAACXBIWXMAAAPYAAAD2AFuR2M1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</binary>
 <binary id="i_130.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAGQAZAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_131.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAPAA8AAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_132.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAHgAeAAD/4QjQRXhpZgAASUkqAAgAAAACADIBAgAUAAAAJgAAAGmH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</binary>
 <binary id="i_133.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAi0AAACwAQAAAADr9WNrAAAACXBIWXMAAAXYAAAF2AEJGiq9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</binary>
 <binary id="i_134.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnkAAAECAQAAAACqf/yTAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_135.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnsAAAFlAQAAAAC7exNMAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj
AAAVkklEQVR4nO3df1AbV34AcIgS8M1wCEKnhTmOdcKdmekfMfL2DASbdWZcJ5nz2f/cTKd/
tIcNkXqd1JZRxsKN08XGE+wJtRLzh83wQ+3kpv6vzoU/Eg+2gcDBuSOk3rWdiycYRMBS3dog
rNiSDrHb/aXd97779ocwvrs/+v5w2F3po7f7fux7331SCvitTdGC/wd/F2C6AEkUPJrIHSm0
CUYLsOQEh7uwow4b4DgOFoPD+NECW6BwLutXfiv+vcDzM/hRTshzYqGsLAey1mAPvrkEQEb7
87hwQW2AAVMwy+KbTN7gminI2QCpvEDKEuQAmDbd5J35g3iW8gezDNjGQXAF+MBWgz35g/h2
Mn8QzxFak8UEqiU/aQmCQoCFtAlQ/Cd71FlClRyVMoeDoGnzSzbB1qIDpQfbtgRMiP9wbnfM
/SAugUFTMGkTPPbOk7dLiqXOFW/boKXza5agXNGOJZ6UnC4u3gpwUfq35p0n7dk4bQ0mbILD
7bF3FBDvcCGYtgTlijZ8wO0uiUmnjBcDvGfZBW9R1c7qNqcepPjBzi+2d57+ujFaW76NsQ+y
6g4IhhLu2g6vu76V7u+3DWZbTMBUe+qzz5ZXG0aa+8aEJmAPPG0EMvw57kjq6tXFSF1Hc1mj
XZBD+hwInu0UwWikzvt5eSdrDU7CHXF0Q+jMPvW3C+BypM431sfbyKEpGBHAEY/b33A15vH4
xgbsgLD1C9dA66XHBbDme+76Dq9nh6eNqmQ2B2ptZbyU4SlX0Q+y3nhjjKY4+zmsmj/Cpfew
EpgtZvme4lV5XMiIu1Lay22Ck1Uhb/2ppnrx7UvYiFACkctqExy4PuVr2Ev36UEp04t5g2P/
3NXhuU4PSGC6eCN3cIJjwcs5eyBzpsvrGW34UAL5bvVgXA9utwf2n+2ouzmigMgl23QOq/ro
uuYRofGDO/FmczhaRe2i2z6nGSNwIwfbLJTuKmp7wl/dagwyuR32wAVkBxFUe6NNdA44qOSM
y+3YBIjtkMD0y3R5INl7tNgGGLEDru32jQYzw+46G2BQN15DwQwrganHyWYqMzzjswFSehDp
zxQwvpZ4lXpcE7ABCq83A9Py4C6eWPs8+M2hf7UDsnqwh+fCzsGKha+G+HUFfOK7Hnxy6JgN
MKuBqVzN6OGz4UPbHP19Q0EPK4HJlFAoT8IrEmh+o8/mqh3nmviiSB7HBPjsbCj7wUBff9At
g+laR7lzZsotVhuLkUNG7TzpoZE/O5wD+0PZvpGR7rMKmBV3z0zH2LzAG5mWiArezVTQH3df
imGjL84eKI9guQ9uTDLym518tqo/01B7ufnSMjY+tAOuqeCFPUstMiic5IWPvmqou7frk3/C
QUbMgjmYzE03uTs3MnsiOfD8Nrq2fOlEVysLAwhWY2wE7L++R83h0Ny7fjr17rkHuoiEbTCb
njhbLY2IwdQMDixsgKzy96r8HwvQYuKzZDkbhb2bxdRsMe/prQ0QB+B2nuCaLkcIOKa8Ik8Q
xm20SyDJCfCOmbxBbYYv5RCGWSxA8fPBbE4EF1OpG+xpJ0s16SIIFmEWAijsmr63GG9qbCxy
lzbpKoENsEe3KzwbitGuXSePrdC6SmADBG1BqEnhtcGYf2T3ycMXa3WgRTAtwaptYYznr/6M
+aUY7hTAex56R/vhGgdsiWi4L7EcJIIgqOvg+bsbg7/2NLzSHgj9idDf7sMOiyDHclhY1hwU
upw7d26endn9ysGh29/XBXXFkGkXvgu9KGkGiVPLSegUx/+y/9Ifn3y75IV+Fww7SyD4DAqA
WSHPGzya7sYn2VPRaHWIhqE0XgqMW4AGKb5B3h8tgCFMNCxhH1R7HT2ItgwEhE0injUCYdVE
W4YJuIrnUJ2d6UG0ZWQpQxAktXgEELwSvUsgIIe/iuINUrQAdkBop46ASIrzIPIAQLAHmasa
gJH8QPQuQQYXeGwSD0F4V0C3YZWS0/Drjp7ib1fMTPboAhIiCO9baI7J4K3iCrf7DUf3wG8a
SOAi2GMAIhPZlp272pezfaMjVz3qPqRiw1s12gIQEKmuLcc7frSc6Wvu/pfD6qeYgVpWjMBV
73cfZkZoh7ta3Zk/iJ5yuH3j9nqDz3eM16doARw/YS2H4gmpZbr94Z2vfnDi6MqqHRAbzBDB
veGLNY3NvopzMcLhaIFQlzgk3mgDZDjSXhTMFuQFjpmDPWIOkT1YZWZ4Qgpm9fuQ7isggw+J
udJApKwWCLcTpIOVwPHE+JmJcFPEaQia3F5I4PTy8oULU50XAYhcT9htggRPefWYZ/COAB43
BIm3gAX9rhx42DO3+ItOZwSA5tniI2bg/MSvOg8X5wcSW0pQAg955vr/Y7cbnDKhfggp5e9k
i9/9YDQYJ9wIouLQgzu9cuj1uTMDDRIY1I6ShxsxTwe7w1/RPPCBIdjYHp2Z6Ao6puVTVvKY
FifguYS0jpj7JOv306OjzYQ7S1QeHP1vRiyxa6tinx5MKGDWiYyukFKOrrTz7+/wO0YHtBwi
9VB69ypSBQLakE/r4tEONrqyyK8U+R30pDEYQS7dsDa0O0wEQ6FVLhbz+D2XNRDpsSVwEhl1
ITl8nQjOvrHCLf9Pm/+ty0aFgqdAQnlvmiLHg+f2H+FKYs/5nnMRK7YODGqlTBjyainFp+yC
asrAYyAt2AKRHVYgo/6lNkIV7ClpZHUguelpiVX/gqUsDFxLzUE4swdJD0aGczcWBESKFo6c
rcGazi0Cg/If4RovAdQUq65RAwM5sN0UtJtUMDR/EAfjTwlOzFfj4OpTgpPDe7YIVKZiM/NK
teEYurS0rbi4cKGnH72Nmttq3y0NlsSk1kOOaXgl3Nbw4pv9I1VoKZuDSAergGrTE8D2sNu/
a3Yg2U8eEtsDkaz4L4QPpLyzozMV9kGkYkMwy3ouhA6k3rk7EnegY2xzUE2kQfuB+7OvxO7d
GfH8kDzxyR+83f+nsT/v+7j938lzvbzBHQfpo6Ulju7n72wJmJbCUln+2pjRbDR/UMynFG+0
KFoySJ6NZqX7BTIOtui+kGpDni9v6ECGN0tIxTab0dsHkRyaxRzsg0jnAEG0kOxfQzXp4zYo
mBvlmKcFcxCdnSasszWuDtVy62DNQlU2QH1AEl5tNJgmghz+DgcAQfSRMQ/3iXUyYQUWJ6iF
1nIN5J0s/2ODCCcBLMQ9GHamzEOmUV6KEh/fuFb0C3H7N8I1w0FQApzTPEq8yOMVXfkMFGTx
bREUC76U2/eCkJdr/AB2WMRAbwQK3uThAmk8LYIgagKXrQKwRwNhDCy3DzytABfN5AENCRRP
FzxPASDs/CafFoTds8WiUBGk8F2g4sErb/HUzBqEdySLZ6NxPQi2TUBStYkToqb4EkatUm1A
EF7eHMiAfXghCZ1d07kD3kRiyjveRmGP1A1A3a0Zr5cC6Ao/OOp2h8JuD2MJpggBIB1YHnqY
On78dvi4GwdJiQTiwz/hAhT+cjHlPDwZPtTutVzaQQLxth3guTenF+POwxPhQ0dOWIJJAohX
FAG8Pf1AyOHt8KE21hJc17d+PTgXXokf8xwMhz1bA2Y7ew8cbY9Ot4bF5dUISCrljAxiESsc
DEr/Sk+8pLEFZwPsvp+IV5+o7C2cLLvyei9DBNVtZKkbCdwQd0/te5BsdFX1FnZXDcb7x/Am
ShmDpMSJ4PzKIR89+Nls6nrz3OpAEP9gGdRybQWyMvi39dVXZ1N7m0OLH1IkEHmHBcgIYDh8
6G/6bhTfT+3tDsX6eCNQXuBntVyQkXP4dl+6bzHV9NXdlQr7IDEsNSZcnvnwob/ry4wmU03r
cxDUhZEtSpkXr3d4Kho4X1GVXOpeuzLeyxiBcgjUDtj7WibQe6QyJYDnX+tlCeBa9emv6+gx
u6ASrU6RXieDyRHa7XMFAWiQVDDXsRLBj5dTtATydkC5S83dS0jgJ3WLT6QVozlwn+GAUr8Y
DwsBymDC5Yk+3jUm7diuGx+y+YPrdHx5zaWCcNhtAZKqDb0U82ulbDIktglylfV1dXKhiOBz
P0MzBUcKtsDqzvjL5U4FNFuWYAnqn4JtN534WIMgN2IO4X0SxHE0MLWwORAM0gVwentna6w8
kLxYU1nP5g+CcxTeP/3yyVZPU3Bt8MHsp5Zgq+kEXAZj/jqfv5laG4rf1a1jhWBWD4LBuwA+
Se2s973KJP4q/t2sDRBODNZ0m4/iAtg49s2P4kOPIAi/4yOAsB8EHyAcTsd3NjQ0ieBsjAxy
7w3eNwTTus1M/LivoXnsm4MPbxuBrt59Kii9YO38VPn53iMGYNTb6nEF49MllVG4Wlk5ZXou
zGJg5vxU/4XeqFEOH0eXvhNMzQwzPAtWiSg5dHypgGklmLY+F+kfmgtJn8HiIMuvYwbekuQt
7lv/CcB09cWqoS/HCaCwOWkDnNKBpVVDvzYAZ7DLRgTvhhQwES2QPl445dtDYen2BmJSujE2
XvPkz8rODYbk7TUlSrw+NyuAYQlkcBDfNAA7z7+Gg0K1KSuQS3kzIK8+u15UwenGgt5FAqib
6wWxLbVZKOASIdJOmW3C7oAAwuYNOxCwCT5AbQZKvia3DMy51iA4DsuMxQ/35A2CUidElqxA
GAjCBVirnNYgqAUgNqUbJqgPCg1B89gXIX4og1lnTbWvnATC6Bz4eDh2U8B0e1FpSVsZCcTv
grdA/NAIzMbaV9y+JhIY5T8xCZkSosQSyK08jh3wv0QCLYK6WtqIiIuflMfB3LHHsdLiWhKY
tgsqJ6QUyl/fi7n93yGB9hLycEEGa95aOel7ChBZYqSA+8MGhWIvqd1YDhwurS45Sqw2SrJ4
nqIDb2nHNgXiq6qE1PKUoJoUMHtaez0ZtJueFYimrQY38Vz+WYBItdE/Ad8a8C8sQPsVW1zD
WeiYKSpyuqZdM4YruS3AdTyHdAW9e8dxOnYqvllQTXIOfdebW3yRwqlTq5Zrza3BJQk81eK7
WPhfjTu3Crx5qqWj9Nu/EkFd0HWzOew4NnunObBl4Lst7pK5gSbnZkGklBdFsLu4puj501RZ
sf5OriSL58tIPRT/TI5da6F4fiGdMgYZU1B9l7KKYEzLweZANd6krCJgtDeQnp5Zg2pSQEob
6BmA5HXKJNAi5pBv0n+3QveF5XxBi7jNJkAG3wO/Z/l7ApGKbRGdyyX7PbbV3C5vUMzSxn/X
RreRI5w2QaRzsIjB5pueBTguMukicb0/s7Fu/RZLcGvTMwSfrskh/aFdkDE9itZDJRG+ooQm
+z22uWMXVNPvD7Sb/mCrze8CtKg2FolQD60SY3oUGYrY9PLosbcEVNMzBK0KJW/wD6zaEMAt
SlsFbqJibzlIbTFosTQbHYooyaqUzUE1PcNq8zQVOzqnBj41kPDNNns5giHTp8iYmMZxkLIG
s+YRzq6Ca3xG/jlYp4DLvxTKheSBYeJcuPglCIKQKQzqgrAPYdkqaw7CMwoC33oEmygo2Itu
gg+k8M0Z85W6kgAyjH8gbEDiGk7K9BVwdgrX+jLSgmD10JJ+4mMBgpdnrUEYrQPTXQiyWhsT
gwJJ67kebJJ6cIHvaZppqg6UB6QHhWZL0EkgPhcUp++cq7usu6kyUhWUno1azZdhjvFLIsUD
6nxN/c03I9eD0tNbGCKwAvFt6d2l7zYXNg1FrlNEEMYcYCHh4JoMOgoLz0x8/hMBtFw4oZs/
49dYAl/xNTNnboY+XyCuc4BhFsoUlEL2O3xNVOZm6PoCcVkC3IYgfo2l86EdTWfWbnZ9FLCz
cEKuyL+VN+7z8JKIW5zr/bLJxcozYj3Mbjf9+QUVfMRKGxNEEHv5doPv+GivYJCd+lX48Muy
1qDckMSvZ25oqJZ0YXU9SHia+kXlUtke1/mpzl4WFhoK3hP/KbADxuvb6ptdveFOce0BEZRq
f5QAbrCEhRN83Oem+34+GH5vjoe1QH40L5fcsgxOgrcTnkhHvd+jL39YXfqtL3l4jSPIWT2U
wRnwdhJYv52+fKW69IUpIph1/WNNZf1pL6uCzu6LLxY5S16qDJQ74fxBDC/G/Ev05Y8Gw2/N
6kDx4qX7Q6EvHfVeJgdyxd1nX36uqMhXGSkPksC4TwCFa3hkjghmNu7McqmR93gVTPbV7rj0
coevKjJCBunapnrX+emC80RwPXvnNpca1kC+75LDOeztcBRO0AzxlBvbyv5+rXd6G08GudH7
XOrKXg10SOAjAfyUMlgZoS27xb8kLZ0y13SfS34k57BL/CJq8hJbN9zxyFcV+iS4GXB+b2gl
SWsglxwRQeEahsTFrDio1GOtBevBNHW6utpb36iAAZ5z0xX0xSI3XTlOG4Fag9ODWeYfqD1e
LwKWtr3vKnWWvlQ5Ia6bJIJa0oPykEHZ0ZV7UKg93sgfFGtC7pn6JkAW3ZJBXrvIGsiQwVy1
GzMGsZXcdkGty8BBoXNYJ4NaIoLaIwhdDlNY3FYFtb1E0KjaCDmM/xt6SAW1bpEAJtrKOlt/
Gh0ng12u820VlY1HaytZBNTGQATwUVtZ/fZ9rQYgTffR9KjrpE9ckq2AoTgTyQY5pwGYStL0
T93tX5HB5hHKR4/Q3yRlULorPO9zFD1fVGIExpP+nsxq57oB+OkeL11ft5YQf0y6QAK53f4X
d59zH99pAK6ui2CrEfjhrRONDfHEmvirJArI1jWyg/EIw5NXisXTqauZ1f3r6g41xUXQ9RnN
0PEnPhoFOwXQKYEMDrLi27Ip+vrKQQPw57QAukZSUqHkwJ2d7HCMBEr1OHE6Ud8U25ckg12u
D9uoyvra2kpGHNvMSGCgk7nRvmoEpjfSnd7Fr0+IOzI6UG4T8rXNgbXBV2tv7TfMoTTyUmII
+NhmCTQ9BeQDC8WBkpoi0SIujls0AoWrsI7uyYF8MJKrD4TBkjzKnLEApfGjMMZWQN4UTPHq
0FUHqq9UQGlQK144RQKgLlSKjycRUOrzc2uJNw0i+cVAJIGfT7EApUqUWeNPRI4HGDIIp2qU
NZhonWqdrpXAtNFPB9gFpVfHDj4IT3siCgi/fWQF4hMJ6Ypns/fnD/gXxnhpAg5BeCMOWoOJ
xNL8Pu9hEVzT/7iB7n9TY7otgdz+e/PHTv6EkUH4Kzv5gfKX9A4+mF/xHxbBJT0IJ5MwRBDE
QVFZeeNBaOVkDrSa0cPZHIVvikp0fP9L09udYmYnrYMY8AMow00R7LEOs5hHlpArIH3ZjADC
awZBBt/Wykhqs05rEEbnwMsD/DqbKWDYWNde/r3VrFP/4wawmsD4IQD1QV0IwjiNVmirjetv
bmsFh6M60Cogmf6jfWYxWAHMHRcmntIPzJby2G82QBCEnWGUGCbzHzcggNYrda3CznkmZZ2D
84pwKgviPBJWi02AW5u2Hvw/UPJ5gWJO5GwAAAAASUVORK5CYII=</binary>
 <binary id="i_136.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAe0AAAI9AQAAAAA/GR3kAAAACXBIWXMAAASdAAAEnQF8NGuh
AAAgAElEQVR4nO2db2wcx5XgKVOrkWCGQ0aHDRUxbGlpRPdhDyudgoiCaJa9Eiwv4I0+3Jc7
4ABJoRHtAsaKjIAzBVNsMnQ0FCyppTNwoTayO7vGrT+etfch9q7PQ2q0ahlhNDayuF1vHM8M
R+Ekd4rZzVE03ZqaeldV/a/6zwxnRom1e+sCLPZ016/r36tXr15VtTvgYYLZ8TleL+gdNDzW
Jm5Stucp9gapHXy6Azl/60RriOsdR5wrUif5Rnh+g5iRzlbxaTFF7JSjaVxPrh+zPk7CucUx
2a+Pm1L4zkLkTgN8Q+QOid6qi+Nk9J4eSb4urqPoPTPRNL4Yd9MMv7MeTmLyTsNMkziWYm/n
5ebw2LxHM1UPj1SSExaawuvknTaI3AweiuUHEnxvHTwjXBuo3pO6eMq/rFxCaeFJvgkcewmS
5M0eJImPxB91cN27In1az4ikxmesHl7wExs63IO2S7HP6uK+cOAeDWDnLuEZltfD/aID7Kf/
DY4KD4nwsI4GExJgkYvfFBFRbmNxv21rCKqVPbAsxT6tg/uRqdKobtofKu86uFA6qp4ehHGx
8HG4Ll6S6ot6EBd7Yxyu+Zfn4BcvQRWCvbzYGBfk6gI5JoMa6v1WQ1zsk4pJ8QQ5IVaXWJQY
XGh1M/fJ12UYoG+RxRj++2Nww7/U4fV9MsxXZoK40ggXai4vf69CO91hQw/E8OsuBvezBmQk
AcZtSyncR2IMvyaieECbjSTKxk1LKU0FcL/uorhYydoDpWCehwU8JItRfLmL4kLNQdGUzYkl
dGtCCuB+3UXxonhtwryJd5mmlA3E8Wo3igsVD9IcvFIl45PnUVDuvBxGcLHmsDRbVmufnEId
Uz7O2tCrnyiOBDw7WwAzW5U6P/FfmhcjRfCAdGvFPOpTQVUu+vd43bhvi+BG8Oec3NWroLTq
18h3doNfQRG8HPx5odzfextBTsCHwG+eCK4Ff2aNvt7bMlj+bTIAfpeP4IpwXaIaX89Zczpc
89udTIAvtmE8IPG02hHtqnN54y+EGKx2SB08oBTzRRPRZl4qFFJ+lcgVFbyqD+OBdru1MDlW
oW+pLBb8seFJjivxeKDdFhammJWi41Hh9n5Aslf1YVzsMGDk4T6NWjMLC3e8m71KTvbaN4wH
2s2qwj0aFbBx07dJLiu46LVcGA90TBWUJYbTgcLHyxzH8bhE/6u4P5TVgyX2d2lELnkxiFQr
eS0Xwtndm4c9XOnkdZYSzLzq1MgBVu0oDmfNftPr21lFqbJ3Jt7ycdPB1TicNrv58ibkZMXL
7nYhxiny7RNZt5JCOK2U8sozJxxs5Kg9tkoDE8jL36h0ByluBUXx4sq3djgxB5K2dElkzMeP
q3k55cpXCKfNXliFBdnBBySO5y5OTHhRSuodhltxuMp12S0bJ7V+iV9UJOwlr62+jliecBxO
o38AWcfm/zX+2MYzZHKPh8M3EEy7DR/EmQbtKKUcu9Mg0ru86jTcf8orHvlKiRXcVrZBnOao
9lrRNU5M4tjPJTI57Ea5pZJjVAU5PT6I02a31KKrr2rEnER2ihPeGHkrBXl0X3EaPohbLAN7
P5Ttblswh+wSFxXs1fwH/w7unmbWUymK016cnxzU0Sz/lceTZ/hFKQVu4vDTFw7jMmvgYhQv
ctx0cKopJ2xMIV7q1RcO4gJTqOUoTl+aWUibsmpDtPJ47jPnp5xi0DB5AgpkuyM3QZzWSOeN
Ii69auclb562L65OPelGkWBJXpYtR26COM1TUsuA9qFdE3nLluwiHkF+lFvy8kumo9IDOMtq
d+IKyrlyo9l6InMxidy6+xmdh5JdlmIrjADOXri2a1ouu4PCot0xSjXc7+J9aSodGuvIagSn
/63tmzviGYEFR2/fnfLxwbo4S6sA/Ud0R49CxSnFWTTs4uog4LTGKlkJ4yzPtLKU4pIbuWa/
RRx2v4msA8AmltkwTrO6arDufgsCIU+7uBc+3VrdSxi+GsapGGcsLOtyIYR/Y8B1ehBpeY81
OnXAjh3EaR4z6M5oyLwBuP+NEcm5JD+Gv0DL8opsFzWAq7TiKV4I43B7ZJuTOr5FJ2efojv9
MbgE+KsDGw+dzp8O0sU3SZ+TPJ5WsYzRnT67nQI4Atzd3fF8Oj8WxPVZbDo4mU+Ssdqg2Wu3
iohT7YeTXQOnkR7C8csDyL2+8jgZg9HhcVvIRJz9nqdjAqqFKg9fTXo4XM6aUPySIXFdK+Js
gMPICEwj7Qf/XZCbyz82XoVB43HewaJ4Hgw9VPfmDPbjqO8bvXAA9kZw2hK4XMvLRjUfwl/2
FC3+KfRWe8kgE241iFOZzRXMHYmFcO4zuXdd/4HZB6nS/nRptcCFXsSZzBbN3YlCwQziRTzl
FsfsqmglY0u5GMWZoqwSlDAKJIgXsOwWx5wfhGLhHBR1Hl/E6ds6sytothD2tuWfR8fdsk90
wh06RK7ou5iFIOK0KjpT12XDCAt9/ltj3hD5YDTH6uZlEsGpJCRTGTCirr687hlrdMRaqBnV
udzjrKVEHNGmlPbBg6eLIbqkT7r2vw6rcxMvy4albmd9RsCZGEgS7TYRXCMrNeeSNncHxfM1
NRPGZTBHjtCRSc6pQXwRjJxzuazC9K5/pAPBYIlLqY9jZhCMHAHzMFeiaR9/A6x/cGvhE1lP
GKnj6so+DgRxoD0THwQ2wgq95E3Iupa2/p8Rw/dvv7ePmY0CzooywSqglGD4d3wrGEHGxW/8
VAaplk10TNilDeB0dJfpv1n2T8dBr7E6Z30F0HmK1gxOjLEBDYk4U3061SKgaRL9t+cPj7lP
Zmf8qcxj31ZyYGoWhhgcsyH1eoINIP9l+XnZeVIqXPf8RkRPylS8ynuBiamA87KyPP3ULvD9
F1wcrsy4RroGOlvjSE7tCeO8dlhf4zklycoND1de8fF70xT/ZCAeZ2GRWRkkKcxfNOI2wwy1
SBFzDPyA/siJeNa/oDjefbTmPfLn+9O/L73OMpVY5BEFXJATlvoO2nvsgNFR8PAnJG4M/84i
z6+Aq25KBNFL8u0NrnvVpMNx2r3u2Mr/bmCTnFIcjkf6ZPaSjoSP+67XoXGey2UUxt0E8ADD
8cgGdxUII9XHzTEuAmt/AGw+I+BuDCxbtOz4gOzMiEB/mwjT+rFNrOx8yaks4F7lWuQ0LQfe
K7mIPjG5131IzbIOhvNmDuCymzp5if27R0p4+PBe96EKxMercTiZ4t6Jf7/NK7ts7ndjDQC8
zS9KIdwbBQ17+kg2e5PRM2TCfffvPnAiJuviBlOV9+SrHm75+H9zxy+GWwLuiaihM5z23FXn
RsEc90at6Usn3TexFH3cc95+aDLdom9G7o3M//WVzRMdee9+PK7wpPICvurjO+rhXhSlxOS5
MPeE5OKzVY8A8wf+mqCIe46d2VeZorX+5pCLp2e8zkhbd9rHiRyH/5BPpB4cUp0bSU1xL6ku
ExZERdzVJ3hvil8Szwo+AoNu8nhfYHEhBieIz2Ev+K5uCcrutBZTJVyKxd1WBokrvRl/RFfg
+x6+qQuEgHzcVXWVHH/R9G7Bbyh5JdvRJS7GxuC8ATPw1zt6nMzT6upGbsm+2ZUQHEuqj7u1
w226RVgT8JpvEVeubhRUqoCrzl9TpZm/mIHJDhefmBAd5E8J1zE4dNKqe7kz540Sq6bvH6f1
sSosk8TiVIWf37jVwzV8wEuwrAbGAwH3ohxhI8CNy16c6zrZ7Sa/ljwq4tkYHClUGj/u9eZy
b5lkzMX1jn4QgoB75ZOSVPLI5VtuN+vBvgBS/H+sg6tJlhXjVp+c5r87NdVzv+pP9YlbCFY9
3HPcDstUGR9H8H7fqUE7CU3yxm6iDHUoDfGhM2x4RWAN7d1r41kfh9zbx2JxT9EOUa1Fvo7o
4DtuuzBINiFaqXeSjfDyEOvnZGeWFpynXsLkMPLiB8UmihurXE3sYfgJB++WBBwaZt7SatQu
RVbyDedGxpSRV/bCDwOO3JKHu3payzBrTwJ15oB94yc0Nx5T2NG1Dr5ADUtrH9WoX7Qbw8JD
Pp7f4XvuaKh4uKtblFvUYlt7LJct93yT+3u3VYf8+Ma/7etVG+F4mOIPntlzHu4d42Nk4g2m
fxxtVV2dF8UmgpPJYdpc5M92zwG28c7/ycq1knNU6XyH0HBlD3ckA48g/vad5yxn24k2yEp+
54+7nS70lhSHO7kjPcUsHwlm9Hfs98lolr564enuKzRbKRXKqDHO5qJZWNS3Obg0Y+PbqEGo
SFBphFtjZVriPFV11pYbLKIpJ4/Qwt9+//ZmquHzQisEcEewDMw2Gkw/m1ioDaUYvgKKSmvj
u1J2nrbAzKZiQ/wS31UyPZeYlvXvIDtXCsXnpKRFMzH78nI2FnfuJm2XuqZNf13mUkcHa+a6
nO6xR5of5MUNU1YY78Qq/7t6aaPEjZQMYOYEOre7ewtTU5Y+HYvnHNw1vIyvTXBcy3EX72u7
N3EL22Lzifp4yfM7fH3iPP23VlEI93OmbzIz0V/U4KEWxlcdr4cG2JyWmTE++xMGbH8SJmml
qzKIIYJDQXNx5oWnUjO6yLrMl4f3M7n+c9/jGsRV5++i7WCeTmVtHO3KM7zj98fepH8uPX/g
Y7k+Xho7bsvFdNezzm2VGwxffm7347RJezomehrg+bHj9vzp/S57jPuelYP/Rf+OHBraQvF3
O8Ya4Tp21/l+zLIO5CA1cFl1E/n0Fm5Ek/8ai9tU8efkqHODr2+QTvMDJofkRdpgtp7ADfDZ
goNLwDNPdlkLfBnlCTpeNsIR/zdVcJ66q1Aq2HjHoW72NikNYgjjWcsx/DcctP+SIwWm5Mix
QyMHVcDPphYb4FbOXS3uOPYjG08WuY4sHBrpkADfOrtgNMBBcd5+4Pmn2R8Fkke5HNUmhyhO
znXd0uvjWF113V1L3PhM6d2SY05gtrVQ6Z4ryj6OgziRVr9r35dtfFZ/D7l6vUxx0Obyp+rj
CVvLgynZW+To8OobfDz8fHmn/4MEceOxLjstc4tdGPjzUk1QbmwU//R4I1yy43XwnRZYVq+L
u1XwlAykKNXDC6qb+vd/j6mmj2ndiW5P/NwULb6/XYdMBPA08mznx9he2KymWTUR39gtqbe/
jOrgI+4KRgW+yOowM6ttyQbwTZK6ur0efnbAKVfB4r6IzH8AJbAr6z9upCZryZsdBHFzYMox
RBd3cPx3t1YV0QjFeEm6LEE9XDrjOEAWdvLRfGCrpYi7TQiuUbyG4nHcN4x+yH9d39BDb1Sl
s2N2L0/7r7gsYe7Ui+JkaAI22Y+qDNerSxOTR9nPv/qWt1yRvjaLT8TiYIbxqxMTHJ9+5jRz
w3Hb8Z038GAd3JRvHrV/M78fNnT57/mv31s5c45qcPNX76lwbRDe3BePk3FxCzE+UEbX7Xg3
rGlah+Z3z1J11amudsbhaRMM8ynBfkDG3zrNfnfiEsN/Z6OEIKOSg3G4akLBfGrtPbv4VPdI
Vpnra4zw5Ns0RfOPn1KPgpYlmRgcUzyvmAvTDq4/qSkVLvLmV4dzBjeeTktfYRbHihMlgEtQ
yyuWj+/XFNvgKm/aqNg4oMs/hA1oZV8MLusmzsLf/ZVz6+5UTrHXMtcOHep23gmXdkEPulsK
4SpTykZenj7sbVm4c3s/fMAp8sKh839EFfY92p//9nwG70IzURySRJcv+XhZM/kYT/Ezk+c3
U+m99wKio1cGD0px+AWCj751WHLuwKslM21rTgVwF9tBn3/6je/DUoaMRnCmFWoLuJdc/KJb
yoFRjOwWuqDC1WcpfufgngwzXMqoEIfncS9c7XjRxffiKXs16P1kCX7EaufgToYXCTJCOKtK
+sqtsPSY49yoSiODdxG/7JinlniOXvwfuXOWzpY816CHM1FdnkJrW+Cug+f110vODozOvsQs
M5WLdKLM1jthWDKCOJuMrE2h5c2eVymvD6PrNn6kK5HZJtlpXJRpTiclPYgzda4PofvP5l3T
XsdDkj3DsSC5OnOO4uUxjM7vhKWXsLwYxNkWCfKcDB8WZMdftBmb0hV+Vbj0T6iTHURY3noR
kT9FeBAnbbedh3NH7sUslFdOOneSNTP3mo3Pz6FXWOrLvRdl8ssDeJTM6UHcJhSo5N2jFlRW
sH1d+MK5ETXNyn76Iq24A2dKMB2Hp16G3I0+e1wh52jt8ThgvHZu+AtcO5epQFd2yxpVKzG4
Mg1ZfMkW1AfUjM9L9v2aOdw1cILjtMl1uCkb70IUVx+gFNs/zJtiSHb3TKtAhqcTCbvhEOSB
7LOUZBQnJpp2LURLP+1uJd3+mir/6i93sR0UQE6lqbp+Huw18SCOMfrBP7hWbXniuD22k55z
3aj21zTzmf5s/2iaqvs78F4cPqyYr7ojUtV05nykb3P3xiITxmL/kYG9gxS/7QhHCP/qBWuv
6y36CLsD0/avDGzsJGysHD6M7o9KdHYMf8dfHCp7Yn7/YK+T+oVfeOOa+vrGTp5ZrCEyqho5
DAuZaOqQWUOlYcQjQiojzNSvFbcAMzoIgnLOosLzv7Vo6jD7tVOrb3HcHFo9u0V4UuqgNV9J
M42cgzlU0woi7hhApX8z7ogaHpr6dJuAf7qRlr10gDWrBJaMSwsi7rqEB8aRs51taORUYCma
zQLvbGUyhGANfiEHUndWTkzZ3GU7gNbkoR3HkIBbVA2UTnWjy2xCUyrwR37ZbUHHZMIZ+tde
fLfjhEAD25QHp86ia2+CQbR8CLenARiPDNr5sIwaDu4v5XgK7Z6lon9zUsYB3PWcoNFLvOxf
MLTaOxAJBFX3ogK6q2TZpCeCm1Ds4xfJa9qvlChODeTRJ/PIVPi+cB937Fw9CbaLNZksJWOO
3NAWyuwf2PMgmQym7jbSFmSXWE3VLkRp2t3Txt9IFklabNiI4nMODinzT+NweBMe0DGCdhtV
xF1335qtaMtsoVyOw8fp6FVBYOJY/J49plLR6/L3I4qBzoRQWaGDiBSH4wx3cNJ67ZqMxUdl
kI0sLsfjUOJjMttZV46j4S6zivqs95gbwp/LeLjtH83TdrkcZRn+BM39B1TXJWNx22LM0LzF
45j2VNXAIyiA+52TD7BFImVij/NRC4bKVBEjCOChgg72o8dnY3H48ALZV6ylWSr+JDS0WWKk
H22vgxsbyeFK7eLhRvhAf/pL8TUPRj9zWieZ3vYn4MHN3+SIrIQ3b3jB7CwhUDNVEQ/u7ieH
M0r4NJqAM31bKEc9J37QrrhGdyTodCoGxg0RFzft83BzLb7H8KTwidmZ0mwjHB+bCGdIwIuz
M6yyPRyHo5jj1cfr4aCUMmoAD21OIujSOPTsj4J2mCWj3IT1nI3hbWFo2oRLQ1HQfnknPlkJ
4KFGJugVkFYmsigeP8zWqasCHtLJ5rCkdJljN3rej+VncG/RqAlu3jDeL6W6sH6j54+8dTUx
XMZboXBBwKVQBEnTTMnM7T4IC2oU1/sn5ZkZH480+/blqWPJNKS/B8Vt3bvDww2dsj3NatvF
AycOWLBWpnbT6Sp8D65vOR/BTbmcYY40Fw81OxvCJwcGtjBrRtu2tD+KE0P7lY9HtlIa+oQs
b2CD3Oo7rx8L4ySHx5lxU6mHF5i36HKS50vNhw+iUsN5fPXn/qpQRDXcrFHT3qI436AV0TtJ
fJypMhfPhp9j+Tx9Z//zstElh5/RoCpcPbkrYhFDAMtzso1vHl2K4rUBxMru4lL4OXmJ2hmA
n5ONq6O3ounX7qKDAo4iEYoGcxHQaeDHhRh8UYNOHyfRCAUD6AzUIAgX5qNPMylI+HhE17DN
A4B38IE2KlNsDz8/7+vgMRHoBHDkGURnLdFyMeAgSHRCkLNxKxqBNnX3kkwVSyz+i05W21UH
jx9Qkr/MAvnDWDz/IpuyuLgWF6UfWZtp8XZGRIrlbZRvmVHr46R/3OqiM56dsUeii0TA1djU
DeXWyRLsmI57uEq+2unhUkwEPGwkDOYwj3Q3Fmo4OevhKA4fKicNdVGOxy/gZMrFY4SOhj6y
2Uzqu+LrNUMSXtljpIbdPTsEyp29sc/yJ4GtrKIGeHXTRFa5Nxr7LG9bvjYeUVV22AJXiHxT
js3ZGQGvY8XMw0cEnY0dJ4k9W7P328RWDsWzVygurkH5geJpF48TSxrwbMGUbwcPZLqZxy8x
V7yNq/E47GG7W2Pr1SybA+vi44APybHGoWlMenhkfHTDhwC36+C6fMrdKBUvdMA8YwWzFP/o
/kSZbQFleGR4dYNG8TqtQibGZGeTWIyidEJp0TyYjs8XGUIOXkfoWPLLab6UFAkLBptP2ngd
w5uG7DIKfanACXmjUks7eF3LG/6RSLGqBO4Y98DdIFdH6Ggwp/aLJ/H9UIZfF9fHdWqkxOJF
qBVYR2d4zDTdjfXJKTX2QcE+ksXx+BgskIEX49+d/3XpRy4uNcDlGBcAw/N61t2Wieri0CfP
x97XFpnPiuN1RZ6GsUTM6EnDYq2y4OxorSvyNCwn4kVy4TVw8Xg9a4elQy/G3teK3CpkeHz2
7JC/XSdrBssVx6vxEXgo1C0ZS5RvRa7fY2giwVP7fuAL0xyv32MYHt/uKKW4eB11xEOVbIm9
r86mXLx+j6Eh+xP3qiLeTpzUXDzXCFe8dg9kUuJ6YJXhakPcq9gAjjYlXFxqhC95uDijo0Mf
8z3wDfCoEY49qTsn4gnu3cmti/vtfkXEFV6TDG/U4cQxIHCIJsdHNo43okH3mlWsOgIeXn+M
4bjqXomuDPwkVzLs5EKjDgfC8vF9ER9+yX7WPC5uigV5K8NQ8zgJ4NBjNIe7ActC39CxyTyR
DG/U3YVgyq8KOJlsGRfcd2vQMp58U0i9Cm7Zm8QhJcxFNb1ogH3Yp1KfCISzgtacaRlXTG/H
AZ3Y18ppsE8qNYmr+qRvm1eVqtIaLq1NCXgqnbIPVjWLJ/WcX8npWaXYGj5jpfhORxYIyrHB
wWwFh9RNH+d/+Am15tq9cik99y0Xp/IitYbn107qXp+rEemCizcaYEX8hC67OAYfb67DLkwd
H/MsxLzcdV5mpk3zOKz0eVaQPoRZh+NHCxurSi/z8n3Jwy0d9yGwDzY21vNO0Aki8ipWnZ9r
w+y0lI3HGwDBYJDdprxqIf4D04bvBa756SAVvwgQxu+Y8Kl1wMVldmDIPhPKdq6tiyOqLG4R
e63OnLSnT1mOm+snX73z4kcAH8u6vZ15wv40mY0T94BEg8TvDhpp+Pik80WFIaSWPBxwZ71v
KrqhgDutOahlSxzXkJplPU51zkXmOzoaV/8oZPBFVZ2zd2hqxfcOMzzt4GaCJBriJ0Aj55Xk
vHwR0UbXDJIoCzg0msux0Ak3wNCSVubqboC3oAbsAB4bouv450NBh6WTZkkxi6+PaMU51vOS
EDgH3Rg3aa2bmoKL6WGKs00MCQgc4m7ccSwFzxB1nsqZoRkSO7nfGcTX6TgqXAJ0NaGBnqpl
izXmBm0Nn4Y0TpTKesrIFjHHAwfYUSOa7GW7uWspRhmQuT/BTpgEjs83xOEaKtL6m7Nt/8Wy
jFvEkyWaWYpPUe64wcsaOPvfGDcSbAPa/Ory1+RaebuVaxGnIqKUszi7snuw15B+lmJmUuDD
BVJDHBieJP+pdGz0NUNS+SG0FnCMyHbrvHwVVvQrOiRm863hRKZtN081HJY3mHq2wvayBL75
sE7mydRO6V35GsVfwTpUzDCOGuMm5CVcskektyb5bpLVlvB7UNPs2XbKxrMt4Vi2KD5Fr5U2
8JMmsm4i/Ezibjm5wj7nFfxUyHr4eTyYJUfWDkn5cSjfahWHl98bVcgR/Tkpr8sGd59KAl7X
5eeGaVTsxWrtl+f/BMu1igzBr6ysi9P54M4aVVP9f2KV+AEqrmCaxsko7IS0BOm7tRIciODy
evg4jPPqwlRnsDEJt4aXvkRVTW+OXh7glR74vs36Jkp5kAp5DwMPFNOt46STdpLq20Uob+fT
WatFPMFsoWsZKMv8rHE1gK9HA0mxU0ZvZcrvAP8WSIs4DTe3gakZ52CeLVcEPkzUjHFoaNuo
kjC+wNYCQ19Vag7fz/AkqKl28CJUqSFtUH3NnDZZEW/GMM6gIt8FZRLmNsm1ii/vKXD8AcfV
VvH7naAzT0qVCwlqFScH6TTk+WTFbrM2cKlGDkmzfJgmAbyxYeaExcfBXBh3cFnEm5pPadsQ
3rWnxB1Itpi2hMP3JcAOHvwMWnN4WQV8JsstW6sNvML2AK9WT7aJ32NfQYRi0gNaw7FkUrnh
GwPbwWn8T2T4iOHBz981i5OU/OZHEMGbEhsa9LPHEz9jF9kAzr40v/6UiCbzcdE+wR7EMcM7
jq37hjIuJPhsTA3gfNuvvt6MiqUD/JSsM6C3WnYvBPFma94NoW82NnKTN4HXWbWrG/BD4hDA
GzrpY4L1cHjoW52fMV56pPjqw+FKEG9V6tTfKN6st9YNUhBvsceFP2/7kHiL6sJ1OLeLQxBv
co3gN4S70ZtzvESCW9OtmIVCcMWkTdwV0pYsaj+4PezR4OrD4SiMy58h7sVuD/e/gtjsBDwQ
PBltD/d6SHt49CPqLeGebmoP9xRre7hnDbSHe2PSI8HVR4p7kdvC/Q7yKHBfr7aF+2fa28L9
Iakt3B/N28L9TS5t4b4h1BbuW3EeLreAq79pvCVFjR4O9+O2gwtx28EFU6KdEVawg9rBBSus
HdtG/JJfG7hg/7aDC9vC2sGFqUM7uDBhbQcXpk3t4LmHw9MPh6NHiYu96xHgwnUbuBi1jQ4r
frWlDVycdLWhrMQZY9PLOo3xFgYpcbbcBi5O9ZtdylwPV5vGRT+FhzfvOhFjenjzLrNYvNGu
2ibw5p0XsXj4k/X1gxqH1/0fDUZCOg6P+b9TtoQ3s+mHBxSLE+YixuPrt4AciwN02GEdOtC1
Rdy0calNHAhb5cPrJF8ft4PeeOdPQKnG4DH/N1ExiJoyDq///5psDo8/5+GGgJdgIj8AAADb
SURBVHcrDm+sedbHG/b9QNeMxRtK3vp4Q9fh+nhD510ga7F4o5MUQYdwLN5wxFpdF2/YcgGN
Ho+rD4fXP4DTFN5oyFHXx1fjbjaPN/LWN4E3ktr0+nijEQs9HC7/1vFGXe63jzfw1gftx3i8
FnfTwQO/fit4A/M8+Oj/R1z+F4w3mJo8WjwokJ81HuyMn+Mt4MFjFp/jkVAfD45fLaf+Lxpv
qubRw6X+rxmXP8c/xwPhn7+q/Gdbdf+aG+4zKHsDm/bR4s1U3SPG69JN2XWPFm96maWOZfVZ
4f8P7K+PA1wOzZMAAAAASUVORK5CYII=</binary>
 <binary id="i_137.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlAAAAFAAQAAAABbp3/uAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_138.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAiwAAAG8AQAAAADVgsOaAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_139.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAg4AAAHzAQAAAABgJKjOAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj
AAAPNUlEQVR4nO3df6wcRR0A8H202pqAj6R/WEPTLREDJhVao2kJLyz4j5JI/FcTiZKSIH9I
IUKEtHbBQgux9pQakBRYTQx/Y4iA9MdRnmFVkDXxDyXY3msOOU2he8dG7o7bm3FnZmfmu7sz
e7s7JVZyC+/d3t3u577zndnZX/OuFjadYusjTUzaxsTYMSZGrjERnxfEyDEmonNAtI0JVEOY
E3NiTsyJOTEn5sScmBNzYk7MiTkxJ+bEnJgTc2JOzIk5MYt4aZNV/UK/mrAW8MiMiJdcU6Lf
d/BbZkT3bQcfNCNaZzvoWiMCbbCsper1qiLi3Za11YwY4MDzzQgf99qeGbGI+3scIwI5OGlY
RgS5UdQ1JCzLWmNGRBi/Zk7gcE4wAt1rTPx8i29K/OSJQ8bEX47uNCQefO64aRS/3rTfkBiO
h0FCWGRa1ZSQ7WJvQwJL4nBTArkhjum7uxpHkRBjMtufNCSe+08nTPqtZOo1J7wQt8is15TY
9yU7xA4mHXFT4tHfd0KWTdy4IKs74YDMRY2J404n7JE5vynhJz8hzabdlFiT/Jx1kl/IbUig
bcmvd8hc0rqaEXE0meITZK7blBj0+UbeakqQbCZbajI5TQlPvIUbEkk1pNOgKSGPev2mRFfM
eU2JFp8hx0vNCJvP0BI1IeRYmKgpMRBzQVOiJ+bspoQn3nCbEhafFnBDAn0G/Tl5uH8d2480
Ilw+NzEnzkEU5wfRPBdirnkU7OFd8xqJjIgQLe3pYKOCPHrDC7efusmIeP/MoStPfdOIePsT
P9104qsGBHbfmz771j++YkQ8csOh2/90o1HT8i95YadvRvDJtHXOCTK55lHkiPFHhZjnYk7M
ifObmP4voxBzbOWR5RgTm4yJqMJA+xm56J5umxItvz4h5iiBHNuUGO12TIlohE0JvyvPtBoS
dss0ith1TKMYjVxTYrmLTQvS8k2JpGFpiHcG8qy6lIh3uzniPnEmbLk6IobEgBQmQ9j4lW+n
Czo6og8Jv5sjwF/p9LXEK5DwWjlCXpnAPS2xERDIcXLEspxt6Qi0BxAxjRsSLbmgoyNGsEZo
NiGB5GpwC84SXYRl9+/3cgTIZqQlfEjYrRwBsulrCRthfn1tjFwatyffBS3S1hGxS7pf1jbG
IxY3IORsspiGGGFARIP8eg5YUJ4yZAmfbiMpwbIJCHDbvEsvhqqIFiPoB4xtL0dEcEENkURK
CrJCidEeN0f4cklHRySRkts7C9+h17XSuCVhy5VcrEknifQX1jduuKNzn7UziHKE3FfSBqIm
0kjPsGWDHDHOLqgm0qX/6MC4BSEvx+JsJwAIlHZplzwDezZBBHJBR0vs7JcRix9cd7Fl7bas
C+gqaiJ9PEzf5dkTi8qed2E24UFCROGIBXP9iII4MouYziY6xlFcQwm+KRoQs6KQTwtE7O4K
ICE+Ta5TkovJLj/5TLQr1EaxTF8tKcgH1x+66M0z12aJTBQebfYlxOi1D76XEBMNgWLc7swo
yOjUy7vXf/f4hPZ4PLmyIA994aa9H+vMKMjXjvzw8BVHU6IQxZHnb7zm7lY5Mbnx2c+++blj
kyEkZBSHH7vtxbsXOSGPVpZgpZ7Ye9Hf/60j3MOP7Xjxrq9zIr1x/erKdRmCNoipjnj8+R2H
biGLgHSuWFacITrkYRxF6oIcvfUH/idDToiC3LFUaOCTaAKJtoiC3T7HuUrtd49qCVwkegqi
2yoSUZYQBXHFghlin21KoCW3SAyjcQ1idDOuTjhK4vSykpjCT50RhW8riJARFQtywFUSMSTa
pQTajkuIGQVx6OyoqyKCCCkL4qiIqKUiOsNKBCvIK04ZUakgT7gqwmPErEqlBLoXqwm6dKV9
KsmmgmgzomSHKAmSzRqELIjcIR50lISbFiR9ta0h6NPtOEukZ4duT0mAkxFBxN/PEWwlpCHA
N0kIYhAooyAjgxwF0VUQPVtNJD1kW0EEkphw4iB9LS4SoZLYWCTQ1VgZRawm4nuKBYl7amKa
EF6RGCtyMWjVInp+kSCbKVZUKiE6RaJlF4kNWE2M1cQGt0CgOzXEREnE9xQb+MgvELEgggIx
iIpE19YQkZJY3l8k0mwWiWFChAVi0S4S63EdAu12C0S8Q0f0VMRoXOwvxvy8VUn08kR3uUjw
bBaJUEXsbxWJA/wFJTHMExudArHnav60QATJf3kiaVgFYrc4by0QnSSKKEf0oyKxVVxeUhKT
HNH1i8QaR0t4CqJlF4kN4qmCCPIE2uAUCLRVrpcn2kViRLKZI0by8lIVYtAtEt1FVUGQIMZZ
wm8VCbo3LRAsCjchplnCswsE2i6fViCSY+QCEYMLIhWI0QAXiEFLHwUiRIzhUU7ULRK+7agI
fpQW0DlJsGxmiQOukuAHvXlio10gkoalJ+ICkWYzQ4xANjWEC87N0mxmiGV5FbgC4XWTE0lr
cXQBOx9cS39/3CkpyJRewIJEkBALhLni+vdc91CH7BmTAy89MSY9BiTaNixDOp3G5UQ2iqcs
xbSqjJjQKBzZOilxq7gJ0A7JMuDqaRnBo0gfwbVKSuijiCjRlqscP3cEmKJyYliBmBHFkB77
e7NzIac80aPrd0oJWty2ETGjIGGeUNRIRIqrJwJdFJliVCCCUmJCiLaW6OQJUamQKq0Rj/4f
zq4RfUGqEDNqhBE9RS4kMaOBO1oCFqO0aTFiWBrFjAauJao3cJcSkUk6qxDl6URaIlOMCsRk
RgMvSyfptz12HKMnyht4rCUqp5P8tGcR5bk4B8SUEdPZ6WzriPTOeix3iIqdQHk6AZGPAlKZ
XmspS0yKRPquvvvNESRCJ1uQhgRSELIY5T34kBVEQWSmIXySI8hZhkuj/nCJqHQ/Qk61HSWR
z0Up4dKfD4NwKxJBSjhlUZSns6MlwBQ1JCrnghPt5oRnTrSrEOXp5IRXls5JKeFUIcoL4qY/
nRob+1JTYsvL62++cMsDWx64OEsgTgQaYsyJCafe31KTSIdBDeEghhyBUyLUpLPPowjlajWJ
sZMSjnhplL2Kwo9Skt5LXZCTHiPA5f3TgFixFldmEU8GjABtywfE/WxYBE3piqUmjpFfSesE
o2NsQDjp5SZCDPtqYhoxQg4JiR1JkOJJ4iVlOtF0TAvyviteGoGLUuQCgSCiA5y4FkYRT6eU
kKPk8DIg+F8uUqLPv7wCZYgpTXYEDw72A6JFiVO7GBGnRLwHEpMpG2sjs4kcSdCRMlH4+S+y
gqCUiBAkkjA88rAGpEISdEjSsLvzckr4PIrs92CE9H4X7MEHgOgy4q6r6GGNzaPw8kSShmgs
CR8QtKZ7Z257jl6FcdIokJMpSEArLYokYQPCpsS7F24lxAinUcjvwaCPHXZM6AmCZJATbLsJ
yc7UpV9/wVaNcD6dZAlHECSDnGADvMJ0f5xUNkqLBwnkJsSqtV92BdEFRFckhBwk2TwK2ZPj
rQcuPUCIhbU7ZI0EgGjxVwJE79SxKGJ5kIAvbYnzadk6bUkgmk26S0WssumqA9lzi79nGQKC
ZjAl0l6oc/bYNkQrmxXEzxNTtjlygnboKZFex/POHrsc0fAY4UmCxT9lq3GiC4i0T/dWHlyD
6FBYWhBS65xItKQ7ZGMJBBEAIr1y2H7rt59CtIJpFCMsiTYmdU4IRxIOIOx0ubMPJrnocgLc
XhhjMdmCYFeLGcH7dIeuQ0KiBQF3rtKVppifhJJpAAg+fpQRNidsUBD2dnq6lBI9QPDRuCQY
REMiBaE9BxLRk7enLOLMYEVGpNlk69CQCEG3G77Rs7enrCyRfDEl+PhRSrAL7YToSgJMviBY
NhnBx4/SxdEiJ1qSoBoLoSWICBADSMQOJ2xJ0MRNCIHamB/x+YDgfTobGIlTgtU0I9z0U6dp
N01ftAFh83JaF6xO/2w6IQYgMjddcYoHogj83IAQ2X+MoceJHiBwdqIEzyAh+pm3W5zwJMGm
DvnlCYIfbhECDEzG/IASobSmeefP1p6yt4fyRUbAC/w8ZoT4jPhoej2AbW5D+VmM4PN0GnAi
AoSYpix6ugm7ksjmyucEn8FwS5/2BCFeTAgwzFvEjNEeWxKyPacJIi+Ig9eEyGSTh4f4cFlC
DDkxYoObKSEymBAeJHh4YqA9IdhHjy5eXnszFoQjCTDMG4QnsogwPEXFgpAZjK3st6PxyoZE
cYrgQPnY6me+FMdWEPDekiDk4VZsrWRunrhyTTFDl+7lCA8QygrJEB3yuAwXi+BA+TyhmGEb
cuYrgIZw09QRU7FAWs8XZYnMX7GE8D0VwfbpV2YJsGlWINgw4J0uJGBj0hGxnPHoQ+hBAm6a
FaKgHz8OA7DYEG6aM4m0kxmHMO3wrKhCQdLdTgivLg69DDGrUtmW3gvBEQY8K6qSizZ9CEK4
va3AdWYTbNtZDNj4+tXFL7yamQu6k1yw7ADf9+n9GO+z6NfL1YoinZwQB1g96dKZ2wWSEW3Z
PVYjIsLqqSJBhqPpvj+yIkFGcRV74ZpEkNtx1iYiHEyzO5zaRA8Hsaup1YpEkJwt2ZparUiQ
oTZrsvvvuoSTEKs0tVqD2K/5N7aqEXRsyF4jIiYJPWRUEDqYYVzcPdcl4kWsnKoRESVsE6JH
CceY6BtFQS4HZIfB1CY8QrR8rJyqEW1yUcLJXLquSzgJof3e3EoE6fICvp3+rUjM2BXxJwHP
RKHXqBQF2SMHNsYHt9+J3SONCHK09bqD8eZHLju59JtGBNkJ/SH5+dfhzW80JPqW9RLZmT+0
buHEhfc3Jeje/PRfr3p4y8ONCD5tXrfpycseNyIObhucXH3YiFBPc2JOqIkKXc7/B3F+pPN8
JsbFRfWEukY0B0V1otAcCNQgshd4GhE1sqnLheZwu04UmgOaOlHUyKYmijrZ1BDV/zEBrCvI
aXNivzGR3nwyIUauMVGnYWmIOg1LQ2jOXWoQuhOPGkSthqUmajUsNVGrYSmJeg1LSdRrWEqi
r1m0BrGsWXQW8aok6jUsSfQEUavHSonX118tRhyh2g2LEgfe2HKy/TtB6C6ilRHv/Pjpm9o/
E0S9zZQRr13yy+t/9CtBeA2If06evuWFhzlRO5uE2Lzu6W898jgnameTEE9te+bkvsOcqHFg
IQn4FNXaFWoIx5io9U/Mq4l6/b+SqLuZKoi6mylmBwfgAkvN/j8lsje96gvs3rJlXUfX7T3Z
IJs4bvK5OeK/NMX5mMMXVEwAAAAASUVORK5CYII=</binary>
 <binary id="i_140.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBTgFOAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/wAALCAD3AMYBASIA/8QAHwAA
AQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQR
BRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RF
RkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ip
qrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/9oACAEB
AAA/APojZzzTfLG7rSiMdcUvl56/lSGPntSeXx6/jS7D+VIY84xjPfIpcdf50fNu9qXHGcUn
XqMf1pGQYORTHkiQ4Z1B/wBo0BkJwrofowp5XIP9aZtGexNIY8ngUbDnpxTXTjBH5VDInoMf
jVZ4gAeao3EYA9/esq4jJyByOazJ05HI/GvVSB600LnPSlwOvFBHNJ16mm7RQOAf60x2I9Pw
pgOT0zTuc4xn6VFPcRxA5ySOoXmuX1r4gaZpaOsdvJPOOMFgorzLXvirrN07R26/Y4um6NN2
Pxrg9W8RaldyM819JIf94ispfEGrW0u63vrlP+2hro9N+Keu2caxy3krYPIcbhXbeHPjDJPO
qahAnl55dOCB9K9f0bVLXVbQT2k6SRnptP8AOtFlOPWmngVDJjucVTkK88596p3BHbBrLuT1
J6ZrGuWGfocV6w3TtikHtmlP4fiKQ/SkIox600ioZQcHnA9ax/EfiGw8O6e95qc2yMcKo+85
9FFeQ3/xQfVtUjhaeSztGP8AqLfl2HuR3rN8ZfEn7Naix0W9vIOPm3xf1PNeY3Gq3F67PcNH
NnqSvNQvcmPPku65H3QePyqo+oS4IO0+oA/pTU1JSpWRQy+h7U1p4v8Alkcr/dbqKr/amhbM
bZXuK67wN4+vNAv0dZC0RPzRk/Kwr6p8L+JLTX9KhvLV1Mcg6A5wfSthjjNVZx+lZ8rBSeTV
GeTOc9KzrqYAEDArJuZefSvW8/hSKee9OzR370D6UAmmNkdTVW9uo7O0nublwkMSF3Y9gBzX
x58QvGl34w8QTXYcxWEZKwIzYCp6k+prmY9UnsgGsLuaGY9TEgQY+p5qnLc3FxIzzTTSueSX
bcTUsEjIo2jdStMSSRkN3Heo2Lvz1JqJ4SRyhLetPg028nOIEZz6AVq23ha7aHzbqVLZQekn
BqnqGmwWzEQXRlI9F4r1P9nrVLq31h7F2LWk53AE9GHevpV2FV5Sazrggc/yrNuWO0nt3rJu
XJ4XP0rMmYk17IR60gHU0uSKTPHWlzz60hP4U1q8m/aL8Q/2T4KOnxOEuNSfyuOvljlq+XLV
PM3TSMI7eLp357AD1rZ0Tw1qWtvvs7OTyj/G44P+Nel+GPgte3eyTUCIl67e9egQ/B/SY4Qr
fMw7mox8IdK3HzUAHbFOT4UaHAcmIt9amk+H+iMgX7KhI4yetZmteErXSdOml0uAJKAcHGSP
pXhmtXs81wy3TMZFOC3rXP3Mm0nIxir/AIc1ubSNSiuoHZZY2DKQf0/GvrzwL4jg8T+G7e+h
OWI2yL/dYdRWvKTzWbclvQfiazLknk5yOnFZNxxnA96oTZPU5r2XrSdOvNKfrQDgUh/nSUhH
NfI37RWuPqvxBntI3zb6eggUDpuPLU/4QeBH8TzC6vIydPt2wqkcO3evpzRPD1np8KJHAigD
A+XArZOFUBcDFJuBz6+4qCQ46kVm3D5kOeg9KrlcDJI9aoXbJKjo4yhBBGa+cfiZpSWOqSvb
kbWyy8dfUGvPJZt/8PPrVcvz7V7J+zl4le18QzaPNJ+4u13oD2cf/Wr6OnJyTjis25OemAay
rnJyKzLgnHX9Kz5+e2a9n745pCMGjnPFLg0hH4UnQ9aToR1618aeP9GvNT+L2radbxsbi4vc
KAOxHX8q+p/A/hy28NaJb2VsMrGoBPq3c10v8qYATyABUcgx94is+4ZF5L89Mbqpuwz9/PtV
W7nCLg8H881h3d0Ujcg4wO3NeIfE52uboCPLdiPQ15dPGytkjHNQsfm6giug+HlxLaeNNHlg
JDC4UcehOK+0ZWJjGRyazbjv2rLuTjj/AOvWZOSep+vFUbnoOeK9nKg4J7Uh9qUdM5pc/lTW
/wA5pD1pjc8DP515Z4e0Zpfil4l1y7tmQEpDbO3cAfMRXp0DKR1qUjI4PHpSgKoJ7fWqlxOs
ec7cCsC+1m3jYhpI1A7HGapDVbed9kckTtjovBqneXKPghwfb0rHv2PlHYTk5yBXnfiqCOSJ
90ZVwM59TXmeq2pVgpTIz1rEktjvJA+Wug+HVo03jbRkH/P3Hn86+y7gckAcZ71mXPc5/Gsq
6IOfasybkfSs+7bAAyOte1E0UnboKT6UnJ9DQx9abn6V5d8TfE8+iawkQSXyREHXy1yST3rl
7D4tx2ko+0xymIHHzqQ31r0TQ/GVhrMAksJlbHXPBFS614nXT7WWQ8lQceh9q8Q8SfFrUbi4
dIIjGq8Daev1rjJfGN9d3G+SNGyckPIa1LXXbqRo3hjdJAPvLJ19DXW6H4rmuJFivwFY4VXP
Bz711scjP0YZHPrXP+JoRcwugH7wHIrh77TGlnSNo2+Uc471ja1pi21mXb5CTwprR+CNs03x
H04FcrEWkbI9BxX1TOTjt9azLjBBxnPtWVc8+tZ83XNZ12c4+vavacjsaB0pOlI30zTT3pCT
6U09Oa84+NGmPcaAb21QvOg2bR1INeFNoGuyaKLpbe5kMh2QpGBhHB6v3IIr0r4PaRqcWoMN
UtUjXZgnbg5+ldv430+0bT54lU72UgAV8333hPWFluJDbkorbQE+YnPoK0LzwvrPhzSbS6W0
J+14KgxKwUg8rITk57gCs2VLqKRHn0qS0vGAIaBCEf2Ze34VtWNkb7a8bCO46FGU12ujm5gi
SOWMA9yOmKt3fzoVbBNYUkMkt3sjILFgDWzqK6LoxtoZbNNS1iQfuoSM8+vsPeso61rmi63F
dS+HrO2VePMhHIU9Qa9psL1L/ToLqP7sqBuKr3R4OOlZNz1NZ83fBrNuRnGea9pGMUcDrSjr
0oyDTDTOh96T8xWdrcJltVG3cu7JFZgsIo1/0eEK57irun2qWheQnL96wL5hPfOWJKk96SHS
UNwJYuHznGOtS3GnLNGyuJFOf4DVJfD1p5gcozSDu4J/nUV3ptvExcogzxwoH61jXyxqTt6/
Ssu7VHjDgjcOazLbdaxTXZXeyc8elZfhrxPZ3PiW7kurMrc8JHO3p6e1dxrDi5kwwXYUzjNd
Z4ThMHh21Rs9DgH0zVi4781mXI696z5gMEYrJvO3XrXtIHsKdznmgdutIDyeaQ4FMYj3pgHr
UN50jUEAE1WuZEtYXlJXIHX096ytU8Q6faWxYyEjpnNcxa3sGo3Bkgl4HvitqzvlikxI25hX
QQyxTKCMe+KjuSqoQv5muZ1UkggHk9K4++kdWIZjn8qxLm5ZjjP1rf0j5NGnbaGkljKqp75q
nd2Fj9gtmNskM6YMkmMdPU1q+HrJtb1FguRbKBuYf3R2/GvRXRIoljjBCKMADtWdcHrWXcEH
NZtwe3NZd2RxgZ5r2oGlNGe+7NAGTyKD06H8KiYfNwTSjntmqWrAra71OCjA8VhTyC5ilhm5
hdSrAHqDXj/jbwnqEyCDSL24Cg8I7dR9a5vSvh1rXnBpr+5tpVOVZZCwz7ivVPDek3FjbN/a
F6bmcjG8DCge1aVreT2kjLuJQ9D6VYutZ3AqXGQK56/1BnJ+Y/hWLcM0xPPzHoaz7qMjv3x0
ro9JtzLbKwRyYsFAGwCfelv9Mn1i5iiQM05P+qXhVHqfavQdC0iLR9PWBDukPMj/AN41PM1Z
1yfpWXct1zj8KzpvXtWXd5J6jrXtQ4xQ27tSr7gYp2fpSe9MKnt1pD15/PpUd0BLayrnOVOK
5BnRCA7D3qvcC2lAMV3EX7qG6VX3QwjAuInkxyNwzVC51q2g/wBYSF6ZAqmuoW11uNrJv45G
azbyU+YduTjsaoyzsQMnn0pYpADljk+lZuoz5cY4welVv+Etv7PUF0yGAMJGUI2fWvd/Dukp
plku9jJcyAGSQjk+30rQlxzjFULjI7/hWZcsCDz+VZc55qhOTWXdZz+Ne2fnSkcDBNKP1p2T
jnApPoc00igjmo2XI+YZ968z1/QJ9bvPJW5lht4XLOkHDyH+7nsK57VbLwxYBYr2yu4XT5d8
MjD8+a5q/wBO8FMpeK81XcTwDcMMVnJoljctss9T1cIekYl3fzrR0zw1f6JfiZbqSe1cYZJu
q/iK1JJSc4XJB5welVS43lifbNRrNGFOASfWsq+mBfrUvh+GC78U6bLMQFSVcseBxX0kCCuU
Py44I71XmPtzWfccnnFZlySM1mXHJNUpxkGsq74PpzXtpPHB5pRwM4pe/SnZ4FL1/wD1U09e
eaacEUhA/H61zTYttdulxtDYce+aydd8OWeryb5AVkzncDiuOu/h7aO+0ySuATwWra0rwxp+
iR5ijLPj7xOcVkeJr8JG+3jHGa4f7e3mn5uM1L5+RnOAf1qs94IlPKjHX2rDu9SDy4UDrV2W
ymn0WRUcpO6mUEdRivTfgh4xbVdM/srU5t19APlLHllr0+Xgen4Vnz9elZs5wDjArPm59KpT
DI7VlXw6dM5r21OnIpcc9KBx1HFO6ZyKB+NIevNIOhxSKOP8a53xbE8KR38Qz5fyyYHRexrn
G8QQrEFLAOe2apXGvCNCzEAA4HqawNT8WAAjzAMj15rgtd8Q/aMLE+8Z/OsNNQ2OGY/UUXGv
RovByc9BxWNc6tJcPhSST2FbHh3SpLmdXl+bJyeelehrDHbaLqN5KBtWIxx5rynSNTudN1aC
/s32SwNk/T0NfSPg7xnb+IbCOQSYmAAdPQ1tzTg5HrznFUp2+WqEjHnFVZT3zWRfk8Y9e1e4
9hS/nQOw60MaTmg5pBz0pTjviq11PBFE3nOmwjBB6EV4/wCM/CtveahH/wAI5fm0mlfmFxvj
HuO4+lee614U8UGza6S/huIQxH7pjzjiuAv5b2OTy7qZ0deMMCDVRZyn/LRT6VHLcF84yaLe
2nupAqKTmux8P+GicO4Jb+Vei6LoGU+UbIxy79hWR8TNRWHT4dPtW2I/Yegryt2CbFPDnqa2
tG1SXRm32srqxGSVrsdN8e6mkStOguGJzg/Ka3LT4i25BNzBMjHrtG4CuqstWsb2wjnjuIiz
H7u7B/KllIKkqcgVkX5K446ntXugA7UpznvR25pMnHegDjpj2pkkscS5kZVHvWHqfimxso22
v5jj+FK47V/HzuTHbqQ5HCjk1hW99fX0xkv5mjhHOwnrUEmsxWOu6YVO53nUY9jxW1DanR9R
utJvJP8ARbiRp7ORumG5KfUGua8TeGLS/V1nhXeOjAV5Hr3hd7C4ZUHy5pmnaIGIEgJPpXY6
PooyAFCgdOM13Wk6GttGGm3KT/D3Nbt3ts9MkkceXGqnC9h/ia+fvE+q/b9SkupCTG2UiQdg
KxYF81x8oK4zzVlyGUSOEXB246GiO4kURZkBjDYPOcZq+sakzFLgCJTjg9anhu0bDKGXA4Oc
E++K07bWNSgYJDOWSPnO7itNPE179kQ3qoxzhW3Yr6tyB1pfoaXGBzWVq2tWemxFp5VyO2ea
4jUfHzSyMlohRB/E3Wubn8SXN0sxlldgvJ5xiuanv7i7UpbPiQ9+wpNJgMNzH5W6S7PLyNyK
355miQmZlZgMEf4V59481L7HLazwKFMcySe/BzX0PNYWnivwzaySDcs0SyIynBU46g9jXIXV
jqOjRFNUR7yzHCXaD5kHo4/rXNa5o7XQ8232zRv0I5FQ6H4Ru7qRvkSOJD80jnCiux07QFty
Bax73HWZxjHuB2+ta62KWq7ny8h5yTyf8BXAfE7XY7bTGtRJiSQYwvXHt6V4o8SsEdTkyZPz
D9KIASjrMQFAJwO5qKVllQHBbBztJ60quiOVRCxPQHoCaht5CqyGRiEIwdoyc1diMUSrJOW2
EZC9dtaS3LJbg7lCsc4QclRU8kElxbJcYV1diBuOMYr7PHtWV4g1u30axaec8gcL3NeTf8LP
1G/uJVt4FjhyQpJyazGvZb15ZrmUu3XLHgVk3d6i3DqjKcDLEHiud1jX4/LwhwMbW2nqa2dJ
Zb7S4PI+Un0roLeP+yLHz5AZZ2GFX1NNg3XMRlkkUsMnZjoa8y+IEq3ceRkPHwR15r6I+B9x
O/gu0tbzJkgXapxzt7V6BPHBHFJLMyrGqlnZugUdSfavCdP+I/hu48Tuk2lyWlhJdeTFMhwj
J0EjDtk/pXskltagLlUCL90DkD/E1TvLiJFwgAx174+vqfauc1KW5uAUtkJZu5/rXiHjIO17
eGZlnVZNhk3chh2+lcY0LtmVUZQf4Bzke1T/AGeS5slVomeU54HGB2pPsJVGj2/Mnbpj2qqI
oYmjJUnPA+Y4H0ovDCt5AFHJXLKOFatBYSzlbdMuwwdxAC/WrAshdBMEKY02qpbAznnHvUvm
Zg8gQq5ibG1sn8Rivs9mCqS3Qc14J8XtdmnlneAkxICgUfzrlPC4/wCJLHOwADZz65q1EVgt
ZNzHDAlge9chqN40bSKQYw/QGqsVs91b7TEoYHlh6V1HhD7RFbSxt+7hVsBz39hXaxmK5gQB
mCoON3U0NGsEaOoZiP4R1xXAeItNFxrNhZrGBLe3caYU54Ld6+o9B0SPSoURFAwu3j2rh/j7
4kGj+EU02GYpearJ5IK9VjHLn6dvxr5X1W9LnYGG0DbxxxX0b8FvEk3iPwdDDPKz32nn7PIx
PJT+E/l3r0WPTlKbpmGwDPPAHv8ASuM8T/ETw3pFw2m2crX+osCuy3XKpx1ZuwHpXiOryPeO
3mbXkmJlJxyP/rVHDFus3jMfzl1VAWwT7k0xZI7Z5J5FQMDj73KemPU1BCzF/Puwgj+Yo24Z
yfUe9U7y5is4hK8ahRnaD83btWRpttLeXnnuDjbuODyorXiAaR4FZwH+Vm69PSpiz27M8yq8
UY3KJMsVzwCay4ZmUF0eQKxPypxjn1r7Q8Z35sdCuHjOJWG1R0zXzP411N1iZGJ549jUfh64
I061tZDxNkj/AGan1W6eK2l8tQAp+83OfpXNNGdWvI42fdK3TjpXV6XZWmnJIlyWnkVeSOAt
aMe6WDzpQpRCAigcexraVZY7YXEMihQRjcOuO2KszTtLaTSxTQMNvz4HIHrXnya7Y6V8QfD8
+qzMtlaXImmdELcAHBx9TX0DF8W/CV9JHBpV++oXcuRHDFEwJPoSeBXzN8QfE+oeJfFc19qb
BfKLQrDEcrFGDjaue/qe9XPhD4c0zxPqWsW+pWzSiOJWgdmxsJbHI7mvY9D8I23w9vZNR0Yz
TWzqFubdjlnUd19welQePdV1TxUI4NChvbTSSuGnkQo0jfxYX26ZNeaXWiRaJerbwKxaJN07
55Lt6mqyQvJdPvkbZKCp8vBOPf0PtSyyRW0JghmVijBV+QjA/qaova2s9y0Uhj+zDkMeBjH9
TVWVXR8xmPao3IWUSZQdB7msB7d7nUFa9jaOBuUC8qAf611tulkYUZHBiCYWNE5JHc+9Vov3
ax3RZ1dQxXcOWOev0xWZfzGXdI+CpOSASBz/ALPXNUbbJDJCpZc5AzjHvXtPxH8U38wa8G8W
u8R7eyrmuH8RzxXtpviXcpTgAVD4L3S3G5R56RJgjHQ1Z124Vp3SVWgCDDY5A+lVPCSJ/aU0
hJ8poztbHOa62KxmjcAqZVk+8OnHqa0bONpbV4ohtAH3sYyan0/zpEEE6Ry7JG5JxuQCq+rx
JBpxlDht2IgB8pWvP9f0e88Ra9BZ20afazxvI2gqBXXaPoNv4W+GFxqt7bmPWBNJGr7uQT8q
4/nXkl2wEb+WRgYB3Hk5r0D4C3aRa/d2pYCWVVdAT97aeRX0Jap9skxnLMcbfxrb1m7g0TRp
7oqo8iPCDH8R6V80arfm5vpZCf8ASGcsec7jnoR/KqFwPKkLfvGgIAwFx83r9ahAS5dYypZM
Ehufn9cnt9acsgtrORlVDM3yom3LbT3HqKW3nRLjyTGkWAD5gXJVT1wOxOKyNaQfapxEz4Vv
lBHA9CKj0y9LGSKQkBFyWPOPqB/OpLq4knQlx5YiwSq9x1x9KztRuAyKAoVSzMqjlumeT1x9
ajtluCzeW0bPgZzgV6SL9dUtHtJSHjkB+Zh0NVtT0yOw05YY5c7xgg9j2qDwbAtto9zO7bWk
ctgd8Vk6rK7RP5qOyyPktn7o/rVnQrF7a9hnRx9nDAEkcHNdlbuTLJFcFVyu0FDknn0p7yMS
8ZhdXIHIOSD2/Sooltra5+Zy7AEZyd2T1qXxCyzZg8/cQA+T3yOBXLeDr5IvHumo7hi6SIAD
kBscD611nxduPK+H8EAPyyakR+Crk14VIyMDjJxxnFWfDeqS6Jr9lqMWA0EoY+69GH5V9m+G
5ILlIru3C7JVBTHYEZzXK/GnVRDbWemq7Df++k2dcDhf1rxMCWOaRJHcu4LHgAr2z+dDC5t7
s25m3q2NwHzfTH0Peqd1bRJL8026TqZFcjI9AOlT2G5bfM53RKMLuxvRuoKkfrmm3Lnb9qV0
WSTEYfGSeOu2sjWtXLIJGSKSVxt3K2ORwPyHNO0KwcLGSWdpuSiYyx9AfSrFzeMsBKlFniJY
k9cE4OR0zXK3L+bfs0QOyPqzHPWtIyGOGNV2whMqXIyWNdnr0culTGa3dBaSuDtHWM/4Uane
y3umtJblfPGAyt1HuPardqYYtEgieExtyVUHBz35qlNpHn3SJayblkxuLElQPSrl9GlvY4in
wgcLyuF9yK3dOuoyHW68kuF2xtkZ92NWvIF5axyeVJiVsblI2ykdPerKW32md2kKw7l2o20c
gccjt9aytaHl2Mhe4j3pkRsQCxx1/AfrXmUd+NO8ZaPetn5JQ7rjGMnB4/Gu2+M2oCa10rTY
yNq+Zct9WOB/KvLJizF2d2kkbkk9ziqzBQ+EJYEDkjHPevrT4GXpvvAejySH51Dxn/gPFeV+
Oten8Q+PNUuLGXFnYH7OGDYDY689gPWsWCfzLRSkKiZwcnGWI989iKsSLayJCHlijmJH7qI5
2+3vx+VUJ7dre6D27mSNck5ZSFGeQR2NW7q2kNtH5BWONnBBuCAB6/XPpVS/lg/euoCRQkBI
87TjPPTtXLWsCXl207x7Ig3yJn735+tdBYwyJJHHLcJAhQyIsS4JJ7E9cCs2/MR2Im1pJRjf
njjrnHTNYFuCdQ2kYBbLD1xV++vEDgRqSTy3zcZ9j1r1zXkSWNorkwfZ1jJlz1x0GK8zFy9n
qYhEge3Y7UbHP0r0SzjhVY5JwZAgyQ3OzPTNRQ/6DukuwLdkY9cjcT0Kj+lV9SlSW3WOQH7S
oLHcny9eo7Vp6epvNPziJpZOcpg7FJxtPrWm8DIIvLuJQsJOEHytg9x/hVJ7BWK24nn3KwkV
1UkhT2JPU1k6lfNDNIgtxvjOxBtyQO5PvXl/imeSXWFd9u8KCMdhnirmtao2pzJNIHMgjSMN
ngYHPFZjb2SRwjFI8B2A+7npmoMfNjHBr2jSfGX/AAiPwZsnhkzqd2s0NsB1Uk4L/RR+prhv
D3+gaLHMys73B8x2dNwY56e571sWyiW8Cyt50bKULNxt4wPTjmhIXK+SixI8K5O3AYEfX1qv
C/2iMIW+yzZ3u4O4EjoSetWJ7USIs3zwhQwJfnn159a5PWJ2eFbZC3mEAOe20e9aumRQWdlC
0kYa8IwE6hvp/wDXp9/NM0cayQeUWbBYEZC/3R/Kq14kMKK0XO84CMvz+2T0xXMNIy3ErglG
DY9cVZsbWN4zLeO0avyhH8Xr+Feoa5OLYOLmRGfBXaenPOK881RPJ1Zc/PGzK6H19q9RiumE
RF1aRRqArOkZ5YdvxqlcxiTzrlmIQOS25ssmehxU58+/uSsDxrbRnHzx5MkhHI+mKu6On2RJ
lt5Yo2RyrIVxt55/GoL+ad3nkvGk2ghsQDITHoPerQW6s4VkmjbYyCQebJ90/wBOP1rA1u88
zyjGqq7njnL7R0yfWvMfELpJqrGNmcAAEtwc1XjkIwT06GrExQoGHNVQ4Ocg5xxg9DUwluNQ
eztJJGaOPEUSnogJ5xXp1zCy2UdtgxNEuFBOABj274qsZ4EUMGXg4K7cYOOuD19qrIy+ROqi
SUAbfnzhgT+laMrWkFsuII5GXEUYBxk47+vPNYOvSeVA7mcyK+AoySZGxyR7ZrP0Sy8y9U3E
vlAjMrEbgcdAK1bu4MEkkUBXZGByq9ie341XmIlZWkfzIyFLKgO7HqKzbmQo7ohZoUchEPU+
1YbGOOad5QrHdxHjj86nH2jUHaUIWXPfhR6AV6Dr9o8Ria5lRp1Gw7Rw3/1/euTv8TXNsBCY
4xIAGY55zzXoS3T3IiQx/Nv+SVV4wB1NW5Y42gMTGNpbgbZIg2OR057fWmzu9oLWGV1DAbol
j6gng5/xpdOG6S8tZWMrOu4sF+50/P61du2sreSJfOAljbKhFO0kDgZ71RuI0msoxfyTKsZ3
sEbILZyCfWue1S5huEkaHcw8vfkjaRz2FecamS+oSMQMnrjpUScDNKXLFugBOcdhTSeMCt3w
ZapNrIlkJVYEMgIGfm6Cuuj5uZUnKyF3ABDYO4n0pJri6AZbmLcdzeXhMAEHpn1FWJFUJMz8
FdpI38bSOce9Zd00PnvHjY6nzEeU/Lgjt9axUC38jS4YCBcKUHDt6/hWzpaQwCJmBPJbC84O
P5VHO2+eSOJ1ZBlwCMbvpUTqss2xZXGBjaDjZjmsy4KMHlFwTMQT93H4/WsBYhNqBjdtqbhu
YdhXbQadPdboLSEC2jPyKnQ4/irQ8S3Y+0EybXjYAKWOTjHt71y3nAahD1lRZVyOmT7V2sd+
yzGIgRliUBY9Cf6VI98ilwQpDOFcyDJIHYY596utLFiEuI0x92XJPHbHp+NVvP8Ast/vDg7w
wcrkg8Z/HmrNhmaeIxqGlIKEN1I7n61M7Ry7IHuNkY+VlYYK4PGQOlctqgMctw0bEKThO5Ud
ga4a85u5cnPNQ49KQAYPHNOEZPNdV4Utngs5bwIDliAT2x0P51teZ9rnDvHt8x1yWGNoHJI9
61nke6Lf61o2dnMgjxG3oB/9amXUscc6siQB1Ultpzhvc/SuR1bm5WNZN0r9iOEX/PSq9orQ
yxL8wjHcDj6H+tb8U5S12rGhDqFGTjp79sc1XkRYpbeP5ZGIwFPOBj1FU7wq8URR2SQE9D8z
H0rHkg2JIzE714bJ5bPtVfS7pba6kJjEjk/KrDOTjiurkuZIo1VZUiAxsRc4APXHtmn6pAJ7
GK5gyhcEvnp16gVzVuD/AGnCOzSA5rupYjK0cWQZ2kOd44GB2pkMCtPHOj71XOA3Ygc1f+1w
xpEVkZZAzMrldxK4PQdPwqhcyYuILl23NvVTuHQMPQVpWSMZYpbmON5sKAUJUqgbGfTtS6td
FvM8tXSRmbBDZII61zF/hrXJZvlOM+prjrhCZ3LYySc1EF9qcE4z+VKAVOTwRXoulqdG0mzj
mClmj80qBknJ7mr93KLomaJNsIIYeqgH9QfQ1OJJd7xbs+UNzDoOe1ZGtxvHCbtz5ca/3eTu
/wDr1iWFpeO6zMwzKP3js2WUHoKsTJ9kupBMnzMAVOQe/GQKYzJ58RgZs5IywHIH8qsbBKJP
tEWHTDAg/wAP9PwqjOAZJP3e3d845zx2rOk2g/MOdhA471PpEEEMf22eJZCDhATgA+p9TWdr
erQrIJZGIJJX93ke/p71/9k=</binary>
 <binary id="i_141.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALsAAAD4AQAAAACcJ6oFAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_142.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAApEAAAHIAQAAAAA+OYzEAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_143.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAaMAAAI3AQAAAAAe8QmRAAAACXBIWXMAAAPYAAAD2AFuR2M1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</binary>
 <binary id="i_144.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAFwAXAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_145.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAekAAAJbAQAAAADoX1HZAAAACXBIWXMAAAbrAAAG6wFMMZ5K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</binary>
 <binary id="i_146.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAekAAAENAQAAAAADYKCuAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_147.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeAAAAEMAQAAAAA0KVjBAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_148.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeUAAAEJAQAAAACCzQI2AAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_149.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeQAAAEKAQAAAADrmxumAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_150.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAsoAAAPoAQAAAADv/uVkAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_151.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeoAAAEGAQAAAACCkOtuAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_152.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeYAAAMzAQAAAABbhIzXAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_153.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeUAAAELAQAAAADPBaM9AAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_154.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeYAAAEHAQAAAABT8NhFAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_155.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAe0AAAELAQAAAADc0uPJAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj
AAAJUUlEQVR4nO3bTY8jRxkA4PZ4JAcRpXdvQWzS4c6JA1KkQOfILT8hSHvIkQNIySoR1cMg
+YLiK0gIS/wJuG2PDPEN/wAk0l5LGCTEtGUJl7M1XdRn11sf/eHp2R0itg8Tu7uefd+q6qpu
V3ciOmTD0T3z8gP1+Ub8XY+61YEV/jMlv7/mPKq3lFLzZSJKpvxPoXbNz1gRYoqMGS/M14RW
Lk8E/975j6N/vPFARCCmvhvGNyYpxlH9ZW/4wRRh3HzZM741X+eQH4L8aV8OoltFmnlT8nfH
25J/eq/Jpyclj4fxUvFIn+anNV0heSVO9q3LDw6vXJ5DvlDJ//06xJ/ywTmy+QXkVyp6zgaS
z+ddvFDRGR/5PA7wUc1ZjQsko8+qx4HoU8jZiM9YUYvnqeKUXvr8UnM+YLGYGojFv0hk8ozH
Pn/oc2zxZax5lfj81z4vbT4VxxgnKS3HDn+EAC8FL2y+0Bwjn/8u9aLnNl9rXlKfzxPQ8pJn
Ni81X4f4zIvucJazbLpFiC88HtmctZiMfin51uIblzNlcdZfkk9CfOfWnejoRPDFv2PJebcX
Hscux4ovJS/YVUlwVolAdIyc5EvN1ZBh41RwzDl1eBalDEFeaK4nEtVxrAcoDfCqsKI/e+9j
zSng00J92UC+0kWSuuMoDfKrEKe9+WUrn3fx6W2jV6Lp4kHJf54M4r9KByWfoU5etkTPaCdv
S/6inafB6Nc/m6jkdber66IoJoocfX7QPI80F93OCni8DEdf2Xxm89TjWHI+2/C7yqnNn1I2
LssJ9jlyOdr4ybPbWsTuLAjkIsEysTjpz8XHXRyMvmrlSR19N9V89yE/0oubuu8WmostXHe+
P6U7l2ds31p3nMWnAe5FZ/28K4PcbzoRHW1VP9dczKEdybs8MZx4fB+sOwJ1B1xUpIMjzZHV
cZyLTKy6+0OGfba4bnnOp6GmW7mc97HLRfSFywMjzuFJGz90cdBx5cX7Lt9qnrkc25zKOaAp
usPL0p9tcPSokVPVTprr2QZEp+p7KHm5B2mO9d1F1cj5xjtuFojON3e20Rw3ctTAm6Lvvbqb
Y00cRN97dTfHlt3Jt0Vv4j2T78E3nXVP6n8pwLddPHiF7ZU8OOuuzd42jho4iI7c5MHNCT/2
B10WcH6n8E10rXgUff9JVi/75GalB6kloVHDqhEoEkVnZw+29qoRhatGseHkk3erInqYC16B
Ra3OFbO09WgXr+6VD0z+fvmrprs17657Eb0x+fm3+RqvWOf9rbXM280DA9Ydcc/qEcl2kuhM
D9IJ41kDB+P9WRYuMvYuUiaxwGSFeGXAZWLbjzfN84db8KPNe8y0A7mZ5yuPz22eTyCvWvnm
ZI5uwVf6yYMTfevz1TLIj8P4uonPevGrYdEvTuFHj79VF2nvd8Gxy6v3xLek5mRkcTaEU3YM
y47jP5osTj7j/804vzF863LV73zZy+KY1FxGx09CnEXnswxOHL5z+ZGEufy3Y4dvcIgH6i75
xOFTw29onnRFHzs8hslnscdzm49sXiUux37yxPDI5iT1omMveVLPNphNyJBjBJuOdw62ee5E
Ty1eygNzedLyphNXNy/6UfNYTjGKr+vpQiTPOJm0Rp9Y0bf1dKHrLrbmphtbfHYqH1n8/PUM
8M1ccavuCHJrzWqln9U4472Jk09Lq+n0k6JGnltcGMDrnS+OpzYP/obtz6+H8ZUq3snXLbwz
Ol+4GzUm3xm9ibdHJ/zWy3Cx6y558Bf0nUY/3Gny9U3EDWt3/7Q5dHIs13P4dAF5xUrwx0A9
6k4EH1nJ830D+Z7DXjw1HL08Llp+SPIDudd0J9e9CnNquLhInRj97ng8jKfzQU3XzI9u04U6
rjV6ZZ11aWfyxBuwoZO2B7fO+aWXPBYc0yQRxZFK/kP1skI7L1+LFI8kV/M81RusO7J4Ff8R
zDZZG9ebO1HvVzR4lenJKX2ZvO8V9uUmD+9fXvGTuLPI/CifPGc3+3+V/Dp7y+fsxuesSKwI
2+erVHCzhhQh8XAbrllJXsAicF3KXrPiozV/TX1JVLL8L//zr5pvvkLvPPjn/vn57H97qfMV
/7pydK/RXzSfPiSo+mm9J4tEhbeQF6Po7M2P+Cc2V5AffkDnZTZ959MC9RvveUORSYCfsw+f
fLzfzgxXk1WlitSZbm5xkeo5Vd4JR18jDq6+A6MvXwD3n4SmrcmnXnTn4UICj53GTfKHDTL8
G1/R5qYLcrXYeGSXw6V8O9hafBBvL7ZztRQYjc2b0fDnQGvdl7RKiOJUcOuWGFUpvymPmzmV
fEk3FeAqOqL8vcootvvd8JXmK82tnwNU8olc5tXPu7p5akWfiOQzyNMGbidfgeQzdeshzzr+
dlAjT63kYx0dcGLxZTB5l8dNPFx3Cuuet/CG6BWInvep+51yavO4ifdoura6b3slH+JVW/Io
wA8+XwbPeVQh4jfdwap7C+eLwLDfQcuLT3Xd5XhHNpdLApIfW3mhnh7bc91/foRwr+h4FuJU
LLr34PXWg5vxzndB/vxknkK+O40X37GvcetGfhPifIP86rSmU7xO/qKdxx38W4N49e4gTp7c
gteLzBQfIf+yb3RM5SVwfWyJXuhn7F7HHeUblnTRxuvN4gngU58Tm/NXXiGv9O0B58kR3k7p
j6uVuUDzRXTISVLV471KgxzeXbgcA066ecmf+AFeguQx2p3OTdPtaCfHhhP+sC4Hc93G5XqB
0G66jeT8mTHNEnHaCL5QnN3bJS4nPue/biKQ/FTxLBaJWfzGS55HryCPa15Gkqc1PwY5AbxK
6LGR+03HOY5M05FURf9FXPL/c62p7gfDS8AxUnxK1yXqFb0AyZfoZt2Hg+g54AV/bNvJRzB6
fkh9nqVFKZru9UDL17wCxzjf8RfwrZbXG+z3UXiqnMlvgk9a+LhlnpfmbILHLvdPG++Y5tOp
z29MkS5OL8vC5Y0/AwN8oTouXKSTT684n/fi4CpT80UHByszPv+ykzdG590fxwt+1t2SV1F8
VbRzO3nwG49H5/8XnctJ/ni7/AG/96JLvuwzXv4GP8k+y8aRvA5GD36yT6XJklLMojF9+7t/
+ehviGbuqhF4+TiicAU5YS5H/LUh993J96PozfMHn4+iWETnu6/rU4P/e2//6QtVjSox1aG/
fOwssHUtuHVs/9f8vwYCP+cB/Ne4AAAAAElFTkSuQmCC</binary>
 <binary id="i_156.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAekAAAEHAQAAAACi+4PIAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_157.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeoAAAIXAQAAAAB78iDNAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_158.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkcAAABHAQAAAAAlp95zAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_159.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkcAAABSAQAAAAB2vE1bAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_160.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAArwAAAQYAQAAAADEnDcsAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_161.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAP4AAADuAQAAAAAxO4dnAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_162.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAGQAZAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_163.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAtkAAAF9AQAAAAD5U0lWAAAACXBIWXMAAAewAAAHsAHUgoNi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</binary>
 <binary id="i_164.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEANgA2AAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_165.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAmwCbAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_166.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYQAAAFNAQAAAAAoISUCAAAACXBIWXMAAAPYAAAD2AFuR2M1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</binary>
 <binary id="i_167.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAV0AAAEbAQAAAABR8mprAAAACXBIWXMAAASdAAAEnQF8NGuh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</binary>
 <binary id="i_168.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBEgESAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_169.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAKAAoAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_170.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAigAAAGCAQAAAADiGQU9AAAACXBIWXMAAAewAAAHsAHUgoNi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</binary>
 <binary id="i_171.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAd4AAADVAQAAAADRVawZAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
 <binary id="i_172.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOMAAACgAQAAAADWOeYjAAAACXBIWXMAAAewAAAHsAHUgoNi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</binary>
 <binary id="i_173.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAWoAAACjAQAAAACLM2mGAAAACXBIWXMAAAewAAAHsAHUgoNi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</binary>
 <binary id="i_174.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZMAAAHJAQAAAABoculdAAAACXBIWXMAAAewAAAHsAHUgoNi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</binary>
 <binary id="i_175.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABRAAAADdAQAAAADrqWPkAAAACXBIWXMAAAewAAAHsAHUgoNi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</binary>
 <binary id="i_176.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAmwCbAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_177.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="i_178.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAi0AAABPAQAAAAAPMcinAAAACXBIWXMAAAewAAAHsAHUgoNi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</binary>
 <binary id="i_179.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA+YAAAEbAQAAAAB/iKNkAAAACXBIWXMAAAYmAAAGJgGfEzoj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</binary>
</FictionBook>
