<?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_psychology</genre>
   <genre>sci_biology</genre>
   <author>
    <first-name>Джек</first-name>
    <last-name>Палмер</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>Линда</first-name>
    <last-name>Палмер</last-name>
   </author>
   <book-title>Эволюционная психология. Секреты поведения Homo sapiens</book-title>
   <annotation>
    <p>Эволюционно-психологический подход, освоенный вами с помощью этого издания, позволит понять и объяснить самые глубокие феномены человеческого поведения: любовь и ревность, гневливость и сострадание, дружбу и агрессивность, лидерство и альтруизм. Эволюционная психология — современная научная дисциплина, изучающая адаптивное значение поведения человека в самых разных социальных контекстах. Основными темами книги являются: происхождение человека; эволюция человеческого мозга, сознания и языка; брачное, сексуальное, социальное и экономическое поведение; истоки орудийной деятельности и искусства.</p>
    <p>Эта книга — уникальный источник информации для широкого круга современных биологов, психологов, социологов и экономистов.</p>
   </annotation>
   <keywords>эволюция, приматы, естественный отбор, дарвин, секс, гоминиды, гены, агрессия, этология</keywords>
   <date></date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover_evo.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>А.</first-name>
    <last-name>Кулаков</last-name>
   </translator>
   <translator>
    <first-name>И.</first-name>
    <last-name>Павлова</last-name>
   </translator>
   <translator>
    <first-name>С.</first-name>
    <last-name>Рысев</last-name>
   </translator>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name>AnarchoNigilist</first-name>
    <last-name></last-name>
   </author>
   <program-used>FictionBook Editor Release 2.6.6</program-used>
   <date value="2014-12-07">07 December 2014</date>
   <id>F74A00CE-3BCB-4910-BDD8-C3B7BEFBB4BB</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>1.0 — создание файла: конвертация из. doc (источник: koob.ru), мета-теги, обложка, структура файла, форматирование текста, скрипты «Генеральная уборка» и «Кавычки», освящено старцем Пигидием — AnarchoNigilist</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Эволюционная психология. Секреты поведения Homo Sapiens</book-name>
   <publisher>Прайм-Еврознак</publisher>
   <city>Санкт-Петербург</city>
   <year>2003</year>
   <isbn>5-93878-094-2</isbn>
   <sequence name="Психология - Best"/>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Джек Палмер, Линда Палмер</p>
   <empty-line/>
   <p>ЭВОЛЮЦИОННАЯ ПСИХОЛОГИЯ</p>
   <p>Секреты поведения Homo sapiens</p>
  </title>
  <section>
   <p><emphasis>«Посвящается памяти нашего сына Адама Джалала Палмера, который, благодаря своей глубокой преданности духовной жизни, понимал истинный охват и потенциал науки. И памяти Фей Палмер Коун и Мэриан Фэрчайлд Джилл, которые на протяжении всей своей жизни с любовью демонстрировали подлинное понимание того, как важно воспитывать детей и реализовывать скрытый потенциал природы. И нашей дочери Нэни Фей Палмер, которая с любовью и смирением прилагает усилия к созданию более светлого будущего для людей».</emphasis></p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Предисловие</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>В далеком будущем я вижу просторы, открытые для гораздо более важных исследований. Психология будет основана на новом фундаменте — фундаменте обязательного и постепенного обретения каждой ментальной возможности и способности.</p>
    <text-author>Чарльз Дарвин</text-author>
   </epigraph>
   <p>Эволюционная психология — это изучение адаптивного значения поведения и попыток объяснить то, как развивались во времени определенные модели поведения, обеспечивая выживание и повышение вероятности выживания потомства. Слова Дарвина, написанные им более ста лет назад, подчеркивают, что каждый уровень когнитивной и поведенческой сложности достигается медленно, постепенно, поколение за поколением, в течение громадных промежутков времени. Уильям Джемс, автор первого учебника по психологии, основал свой подраздел функционализма на базовом утверждении Дарвина, согласно которому поведение, подобно морфологии, формируется селективными (избирательными) факторами, а такие черты, как сознание и способность планировать и решать проблемы, являлись высоко адаптивными чертами, которые проявлялись в человеческом роде в результате естественного отбора. Эволюционно-психологический подход заметно отличается от других точек зрения идеей, что многие модели поведения, которые мы рассматриваем как негативные или вредные (например, ревность, гневливость, жадность), а также те, которые считаем позитивными и полезными (например, любовь, сострадание, верность), не являются следствием внешних сил, таких как наказание и вознаграждение, хотя внешние силы и могли придать этим моделям завершенность: подобное поведение — результат нашей внутренней биологической человеческой природы. Кроме того, как следствие законов естественного отбора можно объяснить даже тончайшие и самые эзотерические (глубокие) из сторон человеческого поведения, например, эстетическое чувство, саморефлексирующее сознание и стремление к смыслу.</p>
   <p>Сейчас, когда мы вступаем в XXI век, научное исследование человеческого поведения продолжается уже многим более ста лет. Однако в отношении того, как наилучшим образом объяснить поведение человека, по-прежнему много неясностей. Часть проблемы проистекает из ошибочной идеи, согласно которой эволюционное описание поведения и более традиционное объяснение, основанное на проксимальных (непосредственных) механизмах, взаимно исключают друг друга. Оба объяснения имеют под собой почву, но чтобы полностью понять поведение, каждое из них должно быть включено в некое большее целое. Эта книга вплетает эволюционные объяснения в общую основу, которая вбирает в себя онтогенез и физиологические механизмы, а также непосредственную причинность, с тем чтобы дать наиболее ясное и полное из возможных объяснений для огромного множества моделей поведения, демонстрируемых нашим видом.</p>
   <p>Эта книга предлагает обзор того, как эволюционная психология объясняет и предсказывает человеческое поведение в самых разных контекстах, таких как гендерозависимые предпочтения и стратегии выбора брачного партнера, регулирование социальных интеракций, развитие и поддержание социальной иерархии, адаптивность состояний психического настроя и запуск различных поведенческих стратегий в зависимости от разнящегося детского опыта. Вот основные темы, к которым обращается книга: происхождение человека, эволюция человеческого мозга и разума, язык, брачное поведение и воспроизведение, онтогенез, социальное поведение, истоки использования орудий и искусства, трудности приспособления нашего эволюционного разума и поведения к современной среде.</p>
   <p>Современная эволюционная теория обладает способностью связывать социальные науки друг с другом и с естественными науками. В настоящее время отсутствует всеобъемлющая теория или превалирующая парадигма, которые объединили бы социальные науки или хотя бы обеспечили полное согласие друг с другом теорий, превалирующих в различных дисциплинах социальных наук. Одной из причин того, почему эволюционная психология стала в последние годы столь «горячей темой», является ее возможность дать объяснения и прогнозы для широкого круга дисциплин, включая антропологию, экономику, психологию, социологию и другие социальные науки. Эволюционная теория вполне может стать каркасом, внутри которого социальные науки смогут вырабатывать согласованные, комплиментарные парадигмы поведения, подобно тому как различные дисциплины естественных наук опираются на законы, которые отличаются комплиментарностью, согласованностью и неконфликтностью.</p>
   <p>Учитывая, что эволюционная психология обладает огромным объяснительным потенциалом и может стать основной теорией социальных наук, аспиранты и студенты, специализирующиеся в психологии и других социально-научных дисциплинах, должны еще глубже изучать и понимать базовые эволюционные положения, относящиеся к поведению отдельных индивидуумов, а также к человеческим институтам. Эта книга может быть использована в качестве основного учебника для курса эволюционной психологии, а также как дополнительный учебник для курсов по социальной, сравнительной, физиологической психологии и психологии развития. И аспиранты, и студенты увидят, что она является ценным учебным материалом, поскольку позволит им быстро усвоить парадигму эволюционной психологии.</p>
   <subtitle>Выражение признательности</subtitle>
   <p>Множество людей щедро делились своим временем и энергией, помогая нам в осуществлении этого проекта. Всем, кто нас поддерживал, мы выражаем глубокую признательность. Особенно хочется поблагодарить всех аспирантов и студентов Университета Луизианы в Монро и Уилламетского университета, которые помогали в подготовке материалов, в том числе студентов семинаров и курсов по эволюционной психологии, а также аспирантов-ассистентов, которые работали над этим проектом. Мы очень благодарны нашим рецензентам, чьи замечания помогли заметно улучшить текст. Мы хотим поблагодарить Шина Уэйкли за его сердечную поддержку и энтузиазм, проявленные им, когда проект еще только зарождался, и всех сотрудников издательства Allyn &amp; Bacon, которые оказывали нам помощь. Мы глубоко признательны Расселлу Гарднеру, Девендре Сингху и Делберту Тиссену за их советы, поддержку и полезные замечания. Большая благодарность Дэниелу Повинелли за его стимулирующее участие и комментарии. Особая благодарность Роджеру Томасу и Ирвину Бернстайну за их наставления по сравнительной когнитивной способности и поведению приматов, данные ими в Университете Джорджии и на Станции по изучению приматов в Йеркисе. Мы очень благодарны Дэвиду Уильямсону и Арлен Цандер за их помощь и поддержку, особенно в предоставлении академического отпуска, который благотворно сказался на этой работе. Мы чрезвычайно благодарны Уильяму МакКауну за его квалифицированные советы в области теории личности, а также за дружеское отношение и поддержку. Мы выражаем особую и глубокую признательность Эльзе Петкер, Джозефу Петкеру и Мукунду Шаху за их бесценную дружбу и постоянную поддержку во все трудные периоды работы. Особое спасибо всем из Лайтхаус Фарм Орегон за их любовь и предоставление уникального места для уединения и отдыха. Наша вечная благодарность Адаму Джалалу Палмеру и Нэни Фей Палмер за всю их помощь, поддержку и любовь. Рецензентами книги Палмера и Палмер «Эволюционная психология» были: Элейн Бейкер из Университета Маршалла, Гордон М. Бургхардт из Университета Теннесси, Дж. Тимоти Кэннон из Университета Скрантона, Кейси Дормен из Международного университета США, Расселл Гарднер из Университета Техаса (медицинский факультет), Кристофер Д. Хорват из Университета штата Иллинойс, Кэтлин Б. Хант из Университета Аризоны, Роберт А. Джонстон из Колледжа Уильяма и Мэри, Дж. Дж. Джордан из Университета Фрэнсиса Мариона, Ралф Дж. МакКенна из Колледжа Хендрикса, Мэрили Моннот из Университета Оклахома-Сити, Джон К. Пирс из Центра психического здоровья в Брайтон-Оллстон, Дин Дж. Пруитт из Университета штата Нью-Йорк в Буффало, Девендра Сингх из Университета Техаса, Дороти Теннов из Университета Бриджпорта и Делберт Тиссен из Университета Техаса.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 1. Истоки эволюционной психологии</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>…Афинян думать научил и ввел</p>
    <p>В искусство размышленье и расчет.</p>
    <p>Теперь уж всякий думает о всем,</p>
    <p>И размышляет; домом правят все</p>
    <p>Уж лучше, нежель прежде было то.</p>
    <p>Разузнают: как это обстоит, где это у меня, кто это взял?</p>
    <text-author>Аристофан. Лягушки (405 г. до н. э.), пер. И. Цветкова</text-author>
   </epigraph>
   <p><strong>Вопросы главы</strong></p>
   <p>1. Действительно ли все живое произошло от единого предка?</p>
   <p>2. Почему живые существа настолько разнообразны?</p>
   <p>3. Как два английских натуралиста, независимо друг от друга, открыли процесс естественного отбора?</p>
   <p>4. Формирует ли естественный отбор поведение живых существ, включая людей?</p>
   <subtitle>Теория Дарвина.</subtitle>
   <subtitle>Решение великой головоломки.</subtitle>
   <p>В 1831 году молодой натуралист по имени Чарльз Дарвин (рис. 1.1) отправился в путешествие на паруснике «Бигль» (Darwin, 1887). В течение пяти лет «Бигль» носил Дарвина по дальним странам и морям, что дало ему возможность наблюдать множество удивительных природных явлений. Хотя другие образованные и ученые мужи уже располагали подобными сведениями, Чарльз Дарвин был первым, кто осознал всю глубину значения увиденного. Первым чудом природы на его пути стали странные создания, обитавшие на Галапагосских островах — архипелаге вулканического происхождения близ побережья Эквадора. Среди изученных Дарвином животных были гигантские черепахи (исп. galapagos — черепаха), по массе в сотни раз превосходящие черепах, населяющих близлежащий Южноамериканский континент. Еще один загадочный факт, отмеченный Дарвином, заключался в том, что на каждом острове обитали свои, уникальные виды гигантских черепах.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img2B18.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 1.1. Чарльз Дарвин</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Острова служили домом и морским игуанам — огромным рептилиям с необычной внешностью, питавшимся тихоокеанскими водорослями, а на пустынных просторах засушливых вулканических земель сухопутные игуаны жили тем, что обгрызали кактусы. Оба вида галапагосских игуан напоминали обычных игуан, живущих в Южной Америке, однако каждый вид имел свою неповторимую морфологию, физиологию и поведение. То же относилось и ко многим другим представителям животного мира, населявшим острова. Дарвин обнаружил большое количество птиц, сходных с материковыми видами, но со своими, присущими лишь им особенностями. Один из видов вьюрков своим поведением напоминал дятла, хотя и не имел длинного острого клюва, позволяющего долбить дерево. Этот вьюрок сохранил общую для его семейства внешность, но изменил свой «репертуар» поведения. Чтобы извлечь личинку насекомого, спрятавшуюся в толще дерева, он тщательно выбирает длинную колючку кактуса или щепку и использует ее как инструмент, проверяя в деревьях все щели до тех пор, пока лакомство не будет насажано на иглу.</p>
   <p>Необычные формы жизни Галапагоссов, несмотря на всю их магическую притягательность, были лишь малой частью значительно большей мозаики-головоломки (Darwin, 1968). В Аргентине Дарвин обнаружил кости ископаемого животного — мегатерия. Эти великаны, ростом не уступавшие слонам, не сохранились ни в Южной Америке, ни где-либо еще, но в лесах этого континента все еще можно встретить очень похожих зверушек размерами с игрушечного плюшевого медвежонка — древесных ленивцев. Такой же принцип внешнего подобия существует и между множеством других вымерших ископаемых форм и современными животными. Иногда это сходство очень велико. Фактически некоторые ископаемые были внешне идентичны нынешним животным. В других случаях различия столь огромны, что только эксперт в области скелетной морфологии может найти общие признаки ископаемых и современных видов.</p>
   <p>Во время своего пятилетнего плавания «Бигль» доставил Дарвина в Австралию, где все местные млекопитающие принадлежат к сумчатым. В отличие от высших (плацентарных) млекопитающих, у которых питание будущего потомства происходит внутриутробно через специальный гестационный орган — плаценту (Darwin, 1871), сумчатые рождают своих детенышей, когда те еще находятся на ранней стадии развития. Эти малыши, напоминающие эмбрионов, ползут по родительскому животу в поисках тепла и безопасности. Из всего многочисленного приплода лишь немногим счастливчикам удается достичь убежища-сумки, где они могут прикрепиться к соску. Большинство новорожденных сумчатых не добираются до сумки и быстро гибнут. Вне Австралии сумчатые — большая редкость. Самый известный их представитель, живущий рядом с плацентарными млекопитающими, — опоссум.</p>
   <p>В Австралии Дарвин обнаружил, что местные плацентарные млекопитающие очень немногочисленны, а сумчатые занимают многие экологические ниши, которые в остальном мире заняты плацентарными (Darwin, 1968). Например, кенгуру занимает нишу, которая в Америке, Африке или Евразии принадлежит антилопам. Тасманский дьявол занимает нишу хищника средних размеров. Огромная вариабельность сумчатых форм в Австралии и резкая ограниченность их видов в других частях планеты подарили Дарвину еще один кусок гигантской мозаики.</p>
   <p>Но в Австралии Дарвина ожидал еще более странный феномен. Два местных вида (утконос и ехидна) были однопроходными (яйцекладущими млекопитающими). В то время как сумчатые были редкостью за пределами Австралии и окружающих ее островов, однопроходные отсутствовали вообще. Сумчатые, хотя и редко, но встречались и в других частях света, а теплокровных, покрытых мехом четвероногих, откладывающих яйца, можно было найти только в Австралии. Двуногие теплокровные яйцекладущие существуют везде и в большом количестве, но они не похожи на однопроходных (клюв утконоса лишь внешне напоминает клюв некоторых водяных птиц). По физиологии размножения однопроходные более всего схожи с холоднокровными четвероногими представителями класса рептилий. Однопроходные представляют собой совершенно особенный таксономический «мостик». Они указывают на связь между видами не просто внутри рода, семейства или отряда. Их характеристики присущи двум разным классам позвоночных — млекопитающим и рептилиям (Darwin, 1871). Для Дарвина это оказалось очень важным кусочком мозаики.</p>
   <p>Дед Чарльза Дарвина, Эразм Дарвин, полагал, что все живое связано общим происхождением от единого предка-организма (Darwin, 1887). Одним из аргументов в пользу этой идеи могло бы стать существование переходных форм на каждом из таксономических уровней. Фауна Галапагосс, так похожая на материковые виды, но в то же время имеющая столь странные особенности, подтверждает теорию образования новых видов от общего предка. Сходство между ископаемыми гигантскими ленивцами и ныне живущими древесными ленивцами свидетельствует в пользу предположения, что многие переходные формы вымерли, оставив о себе память лишь в виде ископаемых останков. Однопроходные показывают нам, какими были переходные формы между рептилиями и млекопитающими, а сумчатые представляют собой переход от однопроходных к плацентарным млекопитающим. Очень похожие экологические ниши занимают в Южной Америке, на Галапагоссах и в Австралии совершенно разные живые существа. Все это стало подтверждением теории, начало которой положил Эразм Дарвин.</p>
   <p>Согласно ей, для того чтобы лучше адаптироваться к среде, организмы со временем изменяются. Что не удалось сделать деду знаменитого натуралиста — это предложить механизм, объясняющий, как происходят такие адаптивные изменения. Это стало судьбой его внука Чарльза, который первым объяснил происхождение бесчисленного множества жизненных форм планеты, включая нас с вами.</p>
   <p>Вернувшись на родину в Англию, Чарльз Дарвин нашел недостающие детали мозаики (Darwin, 1887). Прогрессирующие изменения одних организмов и их превращение в совершенно другие — феномен, не уникальный для естественной среды. Многие соотечественники Дарвина добились впечатляющих успехов в выведении разнообразных растений и домашних животных с четко определенными характеристиками. Их техника, называемая селекцией (отбором), заключалась просто-напросто в сохранении и разведении только тех экземпляров животных или растений, у которых присутствовали определенные желательные свойства. В результате многократного повторения таких действий дикий рогатый скот трансформировался в ходячие фабрики по производству молока с гигантским, раздувшимся выменем; волки превратились в пуделей и коккер-спаниелей. Механизмом, лежащим в основе этих изменений, был процесс отбора, осуществляемый человеком целенаправленно и сознательно. Дарвин увидел, что изменения организмов в природе — результат совсем другого селективного процесса.</p>
   <p>Что это за процесс, Чарльз Дарвин понял в 1838 году, после того как прочитал «Трактат о народонаселении», написанный английским политэкономистом Томасом Мальтусом в 1798 году. Мальтус был священником, и его глубоко угнетало зрелище нищеты обитателей трущоб (Darwin, 1859). Он обнаружил, что способность людей и других существ к воспроизведению себе подобных превышает их способность добывать пропитание для потомства. Мальтус предположил, что население имеет тенденцию расти в геометрической прогрессии, а пищевые ресурсы остаются на том же уровне или, в лучшем случае, растут в арифметической прогрессии. С его точки зрения, неизбежная катастрофа в результате этого процесса может быть предотвращена лишь моральными запретами (половым воздержанием), а в случае неудачи — войнами, голодом или болезнями. «Склонность» всего живого к чрезмерной плодовитости, описанная Мальтусом, стала ключевой деталью мозаики, после которой все остальные детали встали на свои места, соединившись в единую и всеобъемлющую картину. Ее имя — Теория Естественного Отбора Дарвина, или, как она стала известна позднее, теория эволюции Дарвина.</p>
   <p>Дарвин так долго медлил с представлением своей работы научному сообществу, что теория эволюции чуть было не пришла в мир с именем другого англичанина-натуралиста (Milner, 1990). В 1858 году Дарвин получил письмо от Альфреда Рассела Уолласа, жившего на Молуккских островах. В письме были обрисованы общие принципы естественного отбора — почти так же, как в более длинной, но незаконченной рукописи Дарвина. На Уолласа, как и на Дарвина, повлияли работа Мальтуса и труды геолога сэра Чарльза Лайелла, утверждавшего, что постепенные изменения в течение длительного времени приводят к драматическим переменам. В отличие от Дарвина, пришедшего к идее эволюции через наблюдения за разведением домашних животных, Уоллас развил эту мысль на основе изучения естественного распределения современных народов и их «состязания» за ресурсы.</p>
   <p>Когда Дарвин прочитал рукопись Уолласа, он был крайне обеспокоен тем, что его почти обошел другой исследователь, и обратился к своим друзьям, сэру Чарльзу Лайеллу и сэру Джозефу Хукеру, ботанику. Эти видные ученые использовали свое влияние и сделали так, чтобы теория естественного отбора была связана с именем Дарвина. Выдержки из рукописей Дарвина и Уолласа были опубликованы в одном издании в 1858 году. Статья Уолласа называлась «К тенденции независимого возникновения вариаций из оригинальной формы». Дарвин ускорил темпы работы над своей книгой, и она вышла в 1859 году под названием «Происхождение видов». Согласно современным правилам, принятым в науке, честь открытия теории естественного отбора должна была бы принадлежать Уолласу, так как его рукопись, содержащая доказательства этой теории, была закончена первой. Однако без Дарвина, приложившего немало усилий на борьбу с критиками, и его таланта заключать альянсы и коалиции в научном обществе теория естественного отбора могла бы быть отвергнута или забыта на десятилетия. Благодаря же своим стараниям, Дарвин сумел за короткое время добиться кардинального изменения западной научной мысли.</p>
   <subtitle>Основные положения теории Дарвина.</subtitle>
   <p>1. Организмы дают многочисленное потомство, намного превосходящее по численности популяцию родителей.</p>
   <p>2. Особи в пределах популяции обладают широкой вариабельностью по физиологическим и поведенческим качествам.</p>
   <p>3. Вследствие этого некоторые из них окажутся более приспособленными к выживанию и размножению, тогда как у других эти способности будут снижены.</p>
   <p>4. Из-за преимуществ в выживании и размножении особей с определенными характеристиками эти адаптивные черты будут проявляться в каждом следующем поколении все чаще и чаще.</p>
   <p>5. Очевидно, что в результате естественного отбора определенное количество изменений в популяции может привести к ее изолированному (от других популяций) размножению. Это и есть образование новых видов.</p>
   <p>Простая, но красивая теория естественного отбора, сформулированная Чарльзом Дарвином и Альфредом Расселом Уолласом 150 лет назад, была, по сути своей, правильной (Milner, 1990). К сожалению, в XIX веке не существовало такой науки, как генетика, а теория генов — ключ к объяснению теории естественного отбора. Во времена Дарвина большинство биологов верили в «смешанное наследование», которое предполагало, что родительские черты «перемешаны» в их потомках, подобно тому, как плавно переходят друг в друга два мазка краски разных цветов. Если бы так происходило в действительности, это означало бы, что новые адаптивные черты в популяции не смогли распространяться, поскольку смешивание признаков привело бы к их «растворению». Эти ошибочные убеждения мешали Дарвину отстаивать идею естественного отбора как ведущую силу эволюции. К счастью для теории Дарвина, один из его современников, Грегор Мендель, показал, что наследственные черты передаются как отдельные, не смешивающиеся признаки (раздельное наследование). Но, к несчастью для Дарвина лично, наблюдения Менделя были оставлены без внимания наукой до тех пор, пока эти явления не были открыты повторно через несколько лет после смерти Дарвина.</p>
   <subtitle>Современный синтез.</subtitle>
   <p>В 1865 году австрийский монах Грегор Мендель опубликовал труд, подводящий итог его многолетним экспериментам по скрещиванию гороха (Strickberger, 1990). В его статье утверждалось, что родительские черты не смешиваются в потомстве, а передаются как независимые признаки. Работа Менделя была проигнорирована современниками. И только через 16 лет после его смерти, в 1899 году трое ученых во время экспериментов с гибридизацией вновь пришли к тем же результатам, что и Мендель. Оценивая результаты, они использовали его публикацию 1865 года. В генетической номенклатуре принципы наследования известны как Законы Менделя. Грегор Мендель не выдвинул четких формулировок этих законов, хотя черновики были найдены в его записях учеными более позднего времени, которые сами получили классическое расщепление 3:1.</p>
   <subtitle>Законы Менделя.</subtitle>
   <p>1. Закон расщепления, или раздельного наследования. Хромосомы, составляющие гомологичную пару (АА), расходятся во время мейоза и оказываются в разных гаметах. От гибрида или гетерозиготы (Аа) в каждую зрелую половую клетку (гамету) попадает только один фактор (А или а), полученный от родителей, а не оба и не их смесь.</p>
   <p>2. Закон независимого распределения. Хромосомы из гомологичной пары во время мейоза расходятся независимо от хромосом из других пар, поэтому аллели из разных хромосом распределены в гаметах случайным образом (рис. 1.2).</p>
   <p>1. Сперматозоиды образуются в результате мейотического деления</p>
   <p>— клетки в теле отца имеют 23 пары хромосом</p>
   <p>— хромосомы идентично удваиваются</p>
   <p>— клетка делится и образуются 2 клетки, каждая с 23 парами хромосомами</p>
   <p>— каждая клетка снова делится, после чего образуются 4 сперматозоида, каждый имеет 23 хромосомы — половину набора.</p>
   <p>2. Яйцеклетка образуется в результате мейотического деления</p>
   <p>— клетки в теле матери имеют 23 пары хромосом</p>
   <p>— хромосомы идентично удваиваются</p>
   <p>— клетка делится и образуются 2 клетки, каждая с 23 парами хромосомами, одна из этих новых клеток гибнет</p>
   <p>— происходит оплодотворение оставшейся клетки</p>
   <p>— оплодотворенная клетка делится и образуются 2 клетки, каждая с половиной набора хромосом</p>
   <p>— одна из этих двух новых клеток получает хромосомы сперматозоида (получая в итоге 23 пары хромосом, — 23 хромосомы от матери и 23 от отца), а вторая клетка гибнет</p>
   <p>— получившая хромосомы сперматозоида клетка образует зиготу</p>
   <p>3. Зигота растет за счет мейотического деления</p>
   <p>— зигота имеет 23 пары хромосом</p>
   <p>— хромосомы удваиваются</p>
   <p>— клетка делится на 2, каждая из которых имеет 23 пары хромосом</p>
   <p>— мейотическое деление происходит вновь и вновь, пока не образуется взрослый организм</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img94CF.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 1.2. Образование гамет в процессе мейоза, формирование зиготы и деление клетки.</emphasis></p>
   <p><emphasis>(Рисунок взят из J. Pinel's Biopsychology, p. 37, © 2000 (Allyn &amp; Bacon). Используется с разрешения Allyn &amp; Bacon)</emphasis></p>
   <subtitle>Мутации.</subtitle>
   <p>После повторного открытия раздельного наследования было обнаружено, что в генах, независимо от действия среды, могут спонтанно возникать случайные изменения, названные мутациями (Strickberger, 1990). Так как мутации казались единственным источником новых генов, многие генетики стали считать, что эволюция двигалась вперед путем случайного накопления благоприятных мутационных изменений. Эта точка зрения получила название мутационизм. Генетик Хуго де Врис ошибочно полагал, что макромутации могут привести к образованию нового вида за одно поколение, без промежуточных форм. Идея естественного отбора как первичной движущей силы в эволюции в первой половине XIX века ушла в тень.</p>
   <p>Несмотря на рост популярности мутационизма, Севол Райт, Дж. Б. С. Холдейн и ряд других ученых независимо друг от друга заложили научную основу, окончательно укрепившую позиции теории естественного отбора (Strickberger, 1990). Они доказали, что каждый конкретный ген является адаптивным только в конкретных условиях внешней среды. Если эти условия со временем изменяются, ген может стать дезадаптивным. Все многообразие генов, которые могут быть унаследованы следующим поколением, составляет генофонд. Половое размножение обеспечивает случайное распределение генов в каждом поколении. Этот процесс называется рекомбинацией. Когда популяция находится в состоянии равновесия, частота генов (частота встречаемости каждого гена относительно общего числа генов в генофонде) остается постоянной, несмотря на то что у каждой особи гены сочетаются по-разному. Когда частота генов в генофонде изменяется в течение длительного времени и целенаправленно, это можно назвать эволюцией. Мутации обеспечивают постоянное появление новых генов в генофонде (поскольку Дарвин не имел представления о мутациях, источник появления новых качеств оставался для него загадкой). В процессе естественного отбора частота генов изменяется так, что адаптивные гены начинают преобладать.</p>
   <p>Несмотря на то что эта модель эволюции была доказана математически, большинство эволюционистов придерживались теории случайных мутаций до тридцатых годов XX века (Milner, 1990). В 1937 году Феодосии Добжанский выпустил книгу «Генетика и происхождение видов», дополнив математическую аргументацию большим количеством эмпирических примеров. Изменяя в лабораторном эксперименте условия внешней среды, он выявил адаптивные генетические изменения (т. е. эволюцию) в большой популяции плодовых мушек. Добжанский установил, что современная генетическая теория согласуется с естественным отбором по Дарвину. Естественный отбор — основная причина непрерывного изменения частоты генов, а следовательно, и эволюционных изменений в характеристиках популяций. В конце XX века новые данные, полученные в различных отраслях биологии и палеонтологии, дали еще больше подтверждений «воскресающей» теории эволюции Дарвина.</p>
   <subtitle>ДНК.</subtitle>
   <p>В 1953 году Джеймс Уотсон и Фрэнсис Крик разгадали структуру дезоксирибонуклеиновой кислоты (ДНК), молекулы наследственности (Crick, 1981). ДНК имеет форму закрученной веревочной лестницы (спирали), перекладины которой представлены парами нуклеиновых оснований. Аденин сочетается с тимином, а цитозин — с гуанином (рис. 1.3). Основное значение ДНК — способность нести информацию о белке и способность удваиваться. Последовательность из трех связанных между собой нуклеотидов — код для конкретной аминокислоты. Из последовательности аминокислот получаются белки, которые управляют в организме биохимическими механизмами развития и метаболизмом (рис. 1.4).</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#imgEC16.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 1.3. ДНК, молекула-репликатор: после того как молекула ДНК разделяется на две цепи, каждое нуклеиновое основание притягивает комплиментарное себе. Таким образом, аденин притягивает новый тимин, гуанин — новый цитозин и т. д. В конце получаются две новые молекулы ДНК, являющиеся точными копиями исходной.</emphasis></p>
   <p><emphasis>(Рисунок взят из J. Pinel's Biopsychology, p. 40, © 2000 (Allyn &amp; Bacon). Используется с разрешения Allyn &amp; Bacon)</emphasis></p>
   <p><emphasis>1. Молекула ДНК частично расплетается, освобождая для транскрипции структурный ген.</emphasis></p>
   <p><emphasis>2. Цепочка матричной РНК (мРНК) считывается с одной из цепей ДНК и переносит генетическую информацию из ядра в цитоплазму клетки.</emphasis></p>
   <p><emphasis>3. В цитоплазме цепочка мРНК прикрепляется к рибосоме. Рибосома движется по цепи, транслируя каждый кодон в соответствующую аминокислоту, которая добавляется к собираемому белку молекулами транспортной РНК.</emphasis></p>
   <p><emphasis>4. Когда рибосома доходит до конца цепочки мРНК, ей встречается кодон. вызывающий отделение собранного белка.</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img215F.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 1.4. Передача генетической информации «в жизнь» — транскрипция белков. (Рисунок взят из J.Pinel's Biopsychology, p. 41, © 2000 (Allyn &amp; Bacon). Используется с разрешения Allyn &amp; Bacon)</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Второе важное свойство ДНК — способность к репликации (удвоению). Перед делением клетки «лестница» ДНК расплетается и разрывается на две цепочки нуклеотидов. Непарные нуклеотиды начинают притягивать к себе комплиментарную пару. Каждая молекула аденина притягивает к себе тимин, каждая молекула цитозина — гуанин и так далее, пока из двух половинок «лестницы» не получатся две полные спирали ДНК. Именно эта способность ДНК к репликации делает возможным размножение всех форм жизни — от простейшего микроба до сложного многоклеточного организма.</p>
   <p>Сейчас известно, что мутации — это изменения в последовательности пар нуклеотидов, что влияет на результат синтеза белка (Strickberger, 1990). Ген — это особая последовательность нуклеотидов в хромосоме, кодирующая определенный полипептид или белок. В результате естественного отбора конкретные гены подавляются или, наоборот, «поощряются», в зависимости от того, насколько важен вклад кодируемого этим геном белка в успешное размножение организма. Знание этого позволило изучить эволюцию на молекулярном уровне, отследить историю изменений в конкретных генах и в их организации, а также создать модель филогенеза, основанную на схожести ДНК между таксономическими группами. Как подчеркивал Добжанский, все в биологии имеет смысл лишь в свете эволюции.</p>
   <subtitle>Поведение как эволюционная функция. Уильям Джеймс.</subtitle>
   <p>В 1890 году вышла первая книга по психологии, написанная американским философом Уильямом Джеймсом, «Принципы психологии». В этой работе развивались идеи функционализма, согласно которым сложные психические функции, включая самосознание, обусловлены тем же, чем комплекс морфологических и физиологических характеристик. Они существуют постольку, поскольку имели у предков адаптивное значение. Самосознание позволило человеку создать когнитивную модель Я и представлять себя в различных ситуациях, включая «сценарии» из будущего. Например, предок человека мог придумать методы хранения пищевых запасов и не использовать их, если еды достаточно (с учетом грядущей смены времен года). Те, у кого отмечалось такое поведение, имели несомненное преимущество перед людьми, не сумевшими перестроиться.</p>
   <p>Уильям Джеймс (1890) утверждал, что у людей отмечается более высокая пластичность поведения по сравнению с другими животными, так как у нас больше (а не меньше) инстинктов. Мы склонны не замечать свои инстинкты, поскольку они, обрабатывая информацию и структурируя наше сознание, работают настолько качественно, что трудно почувствовать их действие или вообще поверить в их существование (Cosmides &amp; Tooby, 1997). Исходя из этого, мы считаем «нормальное» поведение само собой разумеющимся. Мы не понимаем, что «нормальное» поведение, как и любое другое, требует объяснений. Эта «слепота к инстинктам» всегда была наиболее труднопреодолимым препятствием в изучении психологии. Джеймс постулировал неотъемлемую роль естественного отбора в формировании паттернов сложного поведения человека. Не смешно ли, что пройдет почти столетие, прежде чем в изучении поведения снова будет рассматриваться эволюционная точка зрения на понимание человеческой психологии. Причина такого разрыва — неверное понимание и неверное приложение теории Дарвина.</p>
   <subtitle>Злоупотребление дарвинизмом.</subtitle>
   <p>В конце XIX века среди многих богатых промышленников Европы и Америки стали популярны взгляды английского философа Герберта Спенсера. Он использовал концепцию естественного отбора как этическое основание принципа свободного предпринимательства (lassez-faire) (Milner, 1990). Именно Спенсеру принадлежит фраза «выживают наиболее приспособленные», хотя ее ошибочно приписывают Дарвину. Социальный дарвинизм Спенсера использовался для оправдания эксплуатации бедноты. Многие фабриканты того времени с готовностью приняли эту теорию, считая ее научным доказательством своего образа жизни и действий. Как ни странно, сторонники марксизма также называли себя социальными дарвинистами, проводя параллель между борьбой за существование в природе и борьбой рабочего класса. Немецкий эволюционист Эрнст Геккель считал, что в своих действиях люди должны быть подобны природе и неважно, насколько они при этом безжалостны. Через несколько лет после смерти Геккеля Адольф Гитлер и его последователи-нацисты сделали эту извращенную точку зрения частью официальной государственной политики, направленной на уничтожение «неприспособленных» рас. Гитлер говорил: «Природа жестока, поэтому и я жесток».</p>
   <p>Утверждение Гитлера является кратким выражением идей натуралистического софизма. Согласно этому учению, явления природы подсказывают нам правильные модели поведения (Wright, 1994). Исходя из теории Дарвина, «природа «слепа и равнодушна к своим детям. Для нас с вами, разумных существ, использование примеров из природы для оправдания собственных осознанных решений есть не что иное, как обманчивая рационализация, ужасная ошибка. В природе можно найти примеры почти любой социальной системы или паттернов поведения индивида, но это не означает, что они являются желательными или приемлемыми для человека. Например, кто захочет в качестве идеальной диеты употреблять в пищу навозных жуков? Из-за неверного использования эволюционной теории так называемыми социальными дарвинистами и некоторыми фашистскими идеологами идея генетического детерминизма стала ассоциироваться с биологическими подходами к поведению.</p>
   <p>Идея генетического детерминизма такова: «Гены определяют предназначение в жизни» (Wright, 1994). Согласно этой точке зрения, качества всех людей, хорошие или плохие, таланты или их отсутствие «заложены» в геноме. Многие считали, что приложение к человеку биологических принципов было вариантом доказательства доктрины генетического детерминизма и поддержания status quo. Однако в то время как социальные дарвинисты, евгенисты и им подобные приспосабливали теорию эволюции для своих собственных целей, точка зрения генетического детерминизма была во многом верна. К сожалению, описанные выше злоупотребления привели в науке к чрезмерному уклону в сторону внешнего средового детерминизма.</p>
   <subtitle>Внешний средовой детерминизм.</subtitle>
   <p>Внешний средовой детерминизм [environmentalism], доведенный до крайности, утверждает, что поведение формируется исключительно приобретенными ассоциациями и подкрепляющими событиями. В психологии эта точка зрения отражена во взглядах бихевиоризма, начало которому положил русский ученый И. П. Павлов. В Америке идеи этого учения развивали Джон Уотсон, а затем (с позиций прагматики) Б. Ф. Скиннер. Удачное применение теории Павлова — разработка техники систематической десенситизации, при помощи которой удавалось справляться с дезадаптивными ассоциациями, проявляющимися в виде фобий. Оперантный ситуационный подход Скиннера, основанный на подкреплении желаемого поведения, показал себя как эффективный метод формирования определенного поведения у различных животных. У людей он успешно применялся в целях обучения умственно отсталых навыкам самообслуживания. Несмотря на практические заслуги поведенческих техник, бихевиористы не произвели революции в поведении индивида, а следовательно — и в обществе, как это представлял себе Скиннер. Неудача произошла не из-за недостатка экспериментов. Множество людей притягивал механистический и в чем-то очень упрощенный подход бихевиоризма к поведению, и многие горячо верили в утверждение Скиннера о том, что мы можем построить идеальное общество, если будем уверены, что подкрепляем только «правильное» поведение. Понимание ограниченности бихевиоральных подходов к формированию поведения наступило в 1950-60-х годах, когда мечты о скиннеровской утопии стали постепенно умирать. Самым крупным недостатком бихевиоризма оказалась не его практическая сторона (которая, напротив, была наиболее сильным звеном), а полная неспособность объяснить человеческое поведение. Бихевиоризм избрал идеологическую позицию, которая и обусловила его неизбежный провал с того момента, как это учение отмежевалось от биологии, утверждая, что биологические принципы неуместны в толковании поведения. Это все равно, как рыба заявила бы, что вода не имеет отношения к ее существованию.</p>
   <p>Антропология тоже пошла по ложному пути, придерживаясь мнения, что поведение человека — абсолютно податливый материал и что культура, в которой живет человек, полностью формирует его личность (Allman, 1994). Основоположниками культурного релятивизма были Франц Боас и Маргарет Мид. Эта точка зрения, впервые высказанная Боасом, была отчасти реакцией на взгляды, господствовавшие в высших научных кругах в середине столетия. В то время многие ученые Европы и Америки полагали, что можно составить иерархию культур по уровню развития от низкой до высокой (на самом высоком месте, конечно, стоял «цивилизованный Запад»). Защищая равноправное отношение к культурам, Франц Боас способствовал развитию этической целостности и самой антропологии как науки. По сравнению с расизмом и идеями культурного превосходства, антропология была значительно более объективной. К сожалению, пытаясь отмежеваться от культурного шовинизма XIX века, сторонники культурного релятивизма «погорели» из-за переоценки культуры как первичной силы, формирующей поведение человека.</p>
   <p>Последователи этой теории сосредоточились на установлении различий между культурными группами, не обращая внимания на сходства (Allman, 1994). Они представляли себе культуру как нечто самостоятельное и целое, которое формирует людей в большей степени, чем люди формируют ее. С такой точки зрения биология (т. е. эволюционная теория, генетика, нейропсихология) неуместна в любой дискуссии о поведении человека. Что удивительно, многие из защитников крайнего внешнего средового детерминизма видели tabulae rasae («чистая доска», на которой пишет окружающая среда) не только в людях, но и в других организмах! К счастью для науки, в то время как социальные ученые Америки были «порабощены» бихевиоризмом и культуральным релятивизмом, европейцы проводили грандиозные исследования в области этологии.</p>
   <subtitle>Этология.</subtitle>
   <p>В 1973 году трое основателей этологии, науки о поведении животных, Конрад Лоренц из Австрии, Николас Тинберген из Нидерландов и Карл фон Фриш из Западной Германии совместно получили Нобелевскую премию по психологии и медицине (Kimble, 1994). Карл фон Фриш, исследуя «язык тела» домашних пчел, показал, что очень гибкая и адаптивная система может быть генетически заложена в членах социальной группы. Лоренц изучал феномен, называемый импринтингом (запечатлением). Импринтинг — это особая форма приобретенной привязанности, которая отмечается у общественных животных в критический период повышенной чувствительности. Например, вылупившись из яиц, гусята в течение первых 36 часов запечатлевают первый крупный движущийся объект, который они встретят. Обычно им является мать, но если исследователь изменит ситуацию так, что гусята во время критического периода встретят его или его собаку, то они будут доверчиво следовать или за двуногим, лишенным перьев, или за покрытым шерстью четвероногим. Птицы по достижении половозрелой стадии запечатлевают и особей противоположного пола. Птицы, с раннего возраста содержащиеся в неволе, часто воспринимают людей как адекватных половых партнеров, игнорируя особей противоположного пола, относящихся к их виду. До Лоренца, объяснившего эти процессы, импринтинг и половое влечение отнесли бы к «инстинктам» или научению, основанному на подкрепляющих обстоятельствах.</p>
   <p>Другой нобелевский лауреат Н. Тинберген высказал мнение, что любое поведение можно объяснить с точки зрения нескольких уровней анализа (Tinbergen, 1951). Эти уровни толкования не являются взаимно исключающими, и для полного понимания заданного поведения необходимы все они вместе. Первые три из нижеследующих объяснений отвечают на вопросы «Как?». Четвертое эволюционное объяснение отвечает на вопрос: «Почему это поведение существует?»</p>
   <p>1. Непосредственная причина. К ней относятся факторы (психологические или нейробиологические), в результате которых и происходит конкретное поведение. Узнать непосредственную причину позволяет детальный анализ того, какие нервные пути активизируются перед началом поведения и в его процессе, а также как биохимические системы организма (включая уровни различных гормонов) влияют на эти нервные пути. Упрощенной версией ближайшего объяснения поведения является интерпретация по принципу стимул-реакция, которую так любят бихевиористы.</p>
   <p>2. Онтогенез. Онтогенетическое объяснение рассматривает взаимодействие внешней среды и генетической информации с точки зрения прогрессивности. Обычное научение не объяснило бы поведение в рамках онтогенеза, равно как и критический период научения. Более того, раннее влияние вредных воздействий внешней среды (например, радиации или химических препаратов) может вызвать глубокие и необратимые нарушения поведения (и психики в целом).</p>
   <p>3. Функция. Функциональное объяснение поведения пытается определить адаптивное значение паттерна поведения. Поведение, имеющее адаптивную функцию, должно по определению повышать шансы выживания организма и/или увеличивать возможность размножения и, тем самым, безусловно, связано с эволюционным процессом. Однако в настоящее время функция поведения может быть не той же самой, какой она была в течение тысяч поколений естественного отбора. Более того, у многих людей отмечается поведение, которое на сей день является явно дезадаптивным, хотя лежащие в его основе предрасположенности могли вести к адаптивным паттернам поведения в условиях жизни предков.</p>
   <p>4. Эволюционная история. Эволюционное объяснение поведения основывается на теории, что поведение, имеющее адаптивную функцию, накапливается в поведенческом репертуаре организма как результат естественного отбора. Организмы, тесно связанные психогенетически, имеют склонность перенимать многие поведенческие паттерны.</p>
   <subtitle>Альтруизм и социобиология.</subtitle>
   <p>Почти в любом животном сообществе можно найти примеры, казалось бы, самоотверженного служения одного представителя этого сообщества другому. Например, рабочие пчелы трудятся, изнемогая буквально до смерти, чтобы добыть ресурсы для семьи; а когда, защищая улей, они жалят незваного гостя — это равносильно для них самоубийству. У многих общественных животных особи издают при приближении хищника предупреждающие звуки, оповещая сородичей, но при этом рискуя собственной жизнью. Поведение, которое выглядит бескорыстным и не выгодно (а может быть, даже и вредно) индивиду, но способствует благополучию остальных, называется альтруизмом. Дарвин пытался согласовать альтруизм с естественным отбором, утверждая, что проявляющий альтруизм, хотя в ряде случаев и действует в ущерб успешности своего размножения, вместе с тем способствует выживанию других особей вида. Как такие жертвы могли закрепиться в ходе отбора, Дарвин не понимал. Очевидно, что гены, отвечающие за альтруизм, должны встречаться все реже и наконец исчезнуть, потому что носители этого признака размножаются реже, чем те, у кого не отмечается альтруизма.</p>
   <p>Первое продвижение в понимании альтруизма произошло в начале 60-х, когда английский биолог В. Д. Гамильтон (Hamilton, 1963) развил концепцию родового отбора или внутренней согласованности. Его теория с математической точностью показывает, что особи внутри вида будут иметь наибольший успех в воспроизводстве, если будут помогать сородичам так, что выгода реципиента (получающего помощь) будет значительно превышать затраты/ущерб для донора. Для селекции генов альтруизма К должна быть больше обратного r, где r — коэффициент родственного отношения реципиентов к альтруисту (К &gt; 1/r). Так как родные братья и сестры имеют r = 1/2 (согласно закону независимого распределения), то гены, ответственные за альтруистичное поведение, будут выбираться только в том случае, когда поведение и обстоятельства таковы, что польза более чем в два раза больше вреда. В идеале, репродуктивная успешность животного не пострадала, если оно пожертвовало жизнью ради спасения двух своих братьев и сестер. Этим можно объяснить многие примеры бескорыстного поведения у социальных животных.</p>
   <p>Однако альтруизм часто отмечается при отсутствии близкого родства. Р. Л. Триверс, американский биолог, предположил, что в таких случаях проявляется взаимный альтруизм (Trivers, 1971). Согласно этой концепции, особи в случае необходимости помогают друг другу, «понимая», что им также не откажут в помощи. Один шимпанзе чешет другого, удаляя паразитов из недоступных для последнего мест, потому что потом вычесывать будут его. Однако чтобы взаимный альтруизм работал, члены группы должны выявлять и исключать «обманщиков», которые лишь получают помощь, но ничего не дают взамен. Подходящие для этого условия чаще всего бывают в маленьких группах (например, приматы или примитивные человеческие сообщества). Английский биолог Джон Мэйнард Смит (Smith, 1982), используя компьютерный симулятор, показал, что взаимный альтруизм может развиться лишь у тех видов, которые способны различать конкретных представителей своей популяции, поскольку такое альтруистическое поведение способствует успешности репродукции.</p>
   <p>Эти теории и доказательства были собраны вместе американцем Е. О. Вильсоном в его книге «Социобиология: новый синтез» (Wilson, 1975). Этот труд стал своего рода библией социобиологии. Глава, посвященная эволюции поведения человека, сделала книгу мишенью для критиков, принижающих значение генетического детерминизма. Рассуждения Вильсона о том, что наши этические и моральные системы (и даже наше эстетическое чувство) имеют эволюционную основу, не вязались с идеями о tabula rasa. Однако его предположения о том, что естественный отбор сделал людей легко управляемыми, имеющими врожденные половые различия в поведении, предрасположенными к роскоши и геноциду, стали для критиков тем же, чем красная тряпка — для разъяренного быка. В результате Вильсон, профессор биологии в Гарвардском университете, не только подвергся печатным нападкам, но и пострадал от физических нападений. Термин «социобиология» стал ассоциироваться с множеством негативных понятий (расизм, сексизм), и лишь немногие представители академической науки рискнули выступить в защиту социобиологических теорий. Введение нового термина для исследований человеческого поведения с эволюционной перспективы частично обусловлено желанием ученых отмежеваться от негативных ассоциаций. Этим термином стала эволюционная психология.</p>
   <subtitle>Вставка. Нападки на эволюционную психологию.</subtitle>
   <p>С момента своего возникновения область эволюционной психологии, как и предшествующие направления, подверглась яростной критике. Разумеется, критика играет живительную роль в развитии науки. К сожалению, значительная часть критики, направленной на эволюционную психологию, игнорирует массив эмпирических данных и логические выводы, на которых она базируется. В сущности, к эволюционной Психологии часто относятся так, как если бы она была своего рода ересью, а не научной дисциплиной, стремящейся к пониманию человеческого поведения. Один особенно крикливый критик почему-то использует свою компетентность в области палеонтологии моллюсков для всеобъемлющего истолкования эволюции приматов и психологии, с тем чтобы резко критиковать всю область эволюционной психологии. Это не значит, что люди, не являющиеся квалифицированными экспертами в некоторой научной дисциплине, не могут быть проницательными критиками или приносить ей пользу как-то иначе. К сожалению, критические отзывы данного исследователя моллюсков не были вызваны заботой о научной истине. Написанные им критические статьи об эволюционной психологии оказались пропагандой, эмоционально заряженной, но логически бессвязной.</p>
   <p>Что же за ересь содержится в эволюционной психологии, раз она вызывает столь яростную реакцию? Как-никак, основополагающим принципом эволюционной психологии является то, что у людей, как у любых других животных, есть сформировавшиеся в ходе эволюции поведенческие предрасположенности. Последние являются результатом длительной адаптивной эволюции. Они существуют, поскольку вызываемое ими поведение в целом повышает выживаемость и/или воспроизводство тех, кто обладает этими чертами. Если бы критики были просто антиэволюционистами, которые выдвигают поверхностные аргументы еще со времен Дарвина, то в этом не было бы никакой загадки. Большинство антиэволюционистов являются приверженцами фундаментальных религиозных верований, в которых нет места эволюционной теории. Для этих людей отказаться от противостояния дарвинизму стало бы просто бесчестьем. Напротив, большинство откровенных критиков эволюционной психологии — общепризнанные атеисты, которые предположительно являются верными сторонниками эволюционной теории. Почему же эволюционный подход к человеческой психике кажется для них в чем-то угрожающим?</p>
   <p>Один часто выдвигаемый аргумент против эволюционной психологии состоит в следующем: увеличение головного мозга человека в ходе эволюции вероятностным образом создало возможность для появления языка (речи), познания и всех других аспектов сложного поведения. Человеческая психика и породивший ее, программируемый окружающей средой и культурой, девственно чистый мозг загадочным образом появились в результате ряда уникальных, неповторимых случайностей, которые выпадают из земного, совсем не мистического процесса биологической эволюции. Эти критики почему-то не придают значения многочисленным данным, опровергающим подобный взгляд на человеческую психику. Проведенные за последние несколько десятков лет лингвистические и психологические исследования однозначно продемонстрировали, что язык (речь) и сложное познание не могут возникнуть спонтанно. Для этого требуются очень сложные, узкоспециализированные нервные структуры, которые возникают в онтогенезе в ходе взаимодействия специализированных генов со стимулами, поступающими из внешней среды. Эти специализированные гены являются результатом адаптивной эволюции. Психические функции не существовали бы, не будь они сформированы естественным отбором. Это очевидно.</p>
   <p>В таком случае, по какой причине чему-то столь очевидному противостоят со всем рвением и одержимостью, близкой к «священной войне»? Возможно, такая схожесть с религиозным поведением более чем просто случайное совпадение. Начиная со времен Платона для западной философской традиции типично рассматривать психику как синоним души. Французский философ Рене Декарт довел подобное рассмотрение до крайности, когда объявил человеческую психику / интеллект священной духовной сущностью, управляющей телом как машиной из «места души» — шишковидной железы. Заметно отличается от этого типичный для восточной философской традиции взгляд на психику как на земную сущность, которая служит препятствием для духовного развития. Возможно, на Западе светские научные работники, которые должны отказываться от публичных религиозных воззрений, продолжают крепко держаться за внушенные культурой верования относительно священной природы психики. Для них психика — это тщательно охраняемая башня из слоновой кости, полная нетронутых загадок, которая никогда, ни при каких обстоятельствах не должна попасть под беспристрастный пытливый окуляр науки.</p>
   <subtitle>Эволюционная психология.</subtitle>
   <p>По словам Леды Космидес и Джона Туби, руководителей Центра эволюционной психологии Университета Санта-Барбары (Калифорния), эволюционная психология отличается от социобиологии тем, что объединяет эволюционную биологию с когнитивной наукой (Small, 1995). Эволюционная психология рассматривает психику как набор обрабатывающих информацию механизмов, которые возникли в процессе естественного отбора для решения задач адаптации, стоявших перед нашими предками — охотниками и собирателями.</p>
   <p>Дэвид Басе, эволюционный психолог из Техасского университета, резюмирует это в следующей формулировке: «Социобиология игнорирует психику и сосредоточивается на поведении, тогда как эволюционная психология рассматривает психику (т. е. наши сложившиеся в ходе эволюции психологические механизмы) в качестве центрального локуса адаптации» (Small, 1995; р. 8). Затем Басе объясняет отличие между двумя дисциплинами, описывая социобиологический взгляд на природу людей как на наиболее приспособленный к окружающей среде вид, в то время как эволюционная психология рассматривает людей как обладателей видоспецифических психологических механизмов, которые эволюционировали, вероятностно способствуя повышению приспособленности, но не всегда достигая такого результата. К примеру, немногие люди стремятся зачать детей в половых сношениях вне брака, а когда мужчины мастурбируют после просмотра порноматериалов, это вовсе не способствует размножению. Однако в обоих случаях поведение может быть истолковано как результат эволюционно сложившихся психологических механизмов, которые в целом повышают приспособленность (табл. 1.1). Космидес и Туби пишут:</p>
   <cite>
    <p>«Наш вид существовал в виде охотников и собирателей в 1000 раз дольше, чем в любом другом состоянии. Мир, который кажется нам таким привычным, мир с дорогами, школами, бакалеями, заводами, фермами и национальными государствами, существует буквально мгновение по сравнению со всей историей эволюции. Компьютерная эра лишь чуть старше среднестатистического студента колледжа, а промышленной революции исполнилось всего 200 лет. Сельское хозяйство впервые появилось на Земле 10 000 лет назад, и только 5000 лет назад половина человечества предпочла сельское хозяйство охоте и собирательству. Естественный отбор — это медленный процесс, и еще сменилось недостаточное число поколений, чтобы он выработал схемы, хорошо приспособленные для нашей постиндустриальной жизни. Другими словами, в наших современных черепных коробках находится психика каменного века… Говоря так, мы не подразумеваем, что наша психика примитивна. Как раз наоборот: это весьма сложно устроенный компьютер, чьи схемы изящно разработаны для решения ряда проблем, с которыми повседневно сталкивались наши предки (Cosmides &amp; Tooby, 1997, p. 11).»</p>
   </cite>
   <p><strong>Таблица 1.1. Сложившиеся в ходе эволюции психологические механизмы: 10 примеров</strong></p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#table1.png"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>(Взято из «Evolutionary psychology: A new paradigm for psychological science» by D.M. Buss, из Psychological Inquiry, 6 (1), p. 6, copyright 1995 by Lawrence Erlbaum Assoc., Inc. Используется с разрешения Lawrence Erlbaum Assoc., Inc.)</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <subtitle>Методы эволюционной психологии.</subtitle>
   <p>Как многие молодые науки, эволюционная психология в первые годы своего существования содержала больше спекулятивных теорий, нежели эмпирических данных. Критики выдвигали доводы о том, что эволюционные модели человеческого поведения нефальсифицируемы (в методологии существует принцип фальсифицируемости Попера как один из признаков научности. — <emphasis>Примеч. пер.). </emphasis>Другими словами, эволюционные истолкования были признаны слишком гибкими и общими, чтобы поддаваться строгой проверке, что является отличительной чертой настоящей науки. Тем не менее с годами эмпирический базис теорий эволюционной психологии неуклонно рос. Ее теории адаптации все более совершенствовались одна за другой, что отразилось в четких, хорошо проверяемых гипотезах. Кетелаар и Эллис (Ketelaar &amp; Ellis, 2000) утверждают, что эволюционная психология отвечает всем критериям прогрессивной научно-исследовательской программы. Прогрессивную науку оценивают на основании разъясняющих и предсказывающих возможностей ее теорий: способности четко объяснить существующие явления (в т. ч. внешне кажущиеся аномальными) и давать оригинальные и точные прогнозы, которые, в конечном счете, расширяют понимание окружающего нас мира. Значительный успех эволюционной психологии в объяснении обширной и глубокой области человеческого поведения делает бурно развивающуюся дисциплину кандидатом номер один для объединения многих социальных наук.</p>
   <p>Любая хорошая наука начинает с наблюдений за интересующими ее явлениями. В поведенческих науках наблюдения ведутся в основном за поведением организмов. Этологи разрабатывают подробные описания типов поведения, демонстрируемых исследуемыми видами. Такое описание называется этограммой и используется для выдвижения специфических гипотез. Однако для понимания объекта исследования также необходимо знание его анатомии и психологии. Например, кто-то, наблюдавший за крупным, выступающим с влажным кончиком носом кошачьего лемура (примитивного примата), мог предположить, что обоняние играет важную роль в социальной коммуникации данного животного. Это предположение может быть подтверждено путем наблюдения за тем, как кошачьи лемуры метят предметы едва заметными запахами. Наличие специализированных анатомических и психологических особенностей, обеспечивающих определенные формы поведения, подсказывает существование эволюционно приобретенной адаптивной функции поведения. Возможно, что организм просто использовал имеющийся психологический потенциал для нестандартного поведения, которое не было необходимым для выживания его предков.</p>
   <p>Гипотеза о том, что данное поведение способствовало передаче потомству генов, которые сделали его возможным (т. е. поведение имеет адаптивную значимость), требует более строгой проверки. Например, исследователь мог бы предположить, что кошачий лемур метит запахом, чтобы различать территории. Для проверки такой гипотезы исследователь мог воздействовать на способность отдельных животных метить территорию и находить эти метки. Далее могло быть выяснено, какое влияние имеют эти воздействия на выживание или воспроизводство задействованных особей. Очевидно, что исследователь, чьи научные интересы лежат в области изучения человеческого поведения, обладает значительно более ограниченными возможностями для воздействия на испытуемых с целью проверки специфических гипотез. Однако ограничения такого рода присущи всем наукам, имеющим дело с людьми, в том числе медико-биологическим исследованиям.</p>
   <p>Несмотря на ограничения, продиктованные этическими запретами, исследования человеческого поведения имеют ряд преимуществ. Изучение других видов ограничивается исследованием непосредственно порождаемого животным поведения, следов животных, а иногда и вообще артефактов, вроде гнезд. Исключительные способности нашего вида к языку (речи), культуре и сложным технологиям значительно расширяют базу данных человеческой этограммы.</p>
   <p>Язык позволяет исследователю изучать индивидуальные предпочтения и склонности и тем самым избежать необходимости наблюдения за поведением, которое обычно проявляется только в частной жизни. Язык дает исследователю и доступ к прошлому. У людей можно выяснить данные о событиях, произошедших в их жизни. Исторические сопоставления дают нам общую информацию относительно человеческих склонностей в течение периодов времени, значительно превышающих по продолжительности отдельные человеческие жизни. Государственные архивы, документально подтверждающие рождения, смерти, браки, разводы и преступления, позволяют нам в некоторой степени проникнуть в суть определенных аспектов поведения за несколько столетий. Археологические отчеты предоставляют нам данные о поведении людей, живших еще раньше.</p>
   <p>Речь и сложные когнитивные способности дают возможность развития культуры. Иначе говоря, информация может из поколения в поколение передаваться и накапливаться. Культура заключает в себе всю сумму социально передаваемых поведенческих паттернов, искусств, верований, общественной организации и всех прочих продуктов человеческого труда и мысли. Все это дает ключи к пониманию человеческой природы и построению проверяемых моделей, описывающих эволюционно приобретенные психологические механизмы. Культурные явления, которые в наибольшей степени соответствуют задачам эволюционной психологии, включаются в повествования. Все человеческие культуры имеют историю устных традиций, где легенды, мифы, философские воззрения и религиозные верования передаются из поколения в поколение. Повторяющиеся лейтмотивы, общие для очень отдаленных культур, дают важные подсказки к пониманию универсальных аспектов человеческой психики. Изобретение письменности сделало эти истории менее подверженными изменению человеком с течением времени. Описанное в гомеровской «Илиаде» поведение представляет большую ценность для эволюционных психологов. В эпосе подробно описывается, как в ходе осады Трои греческий герой Ахилл ссорится с главнокомандующим Агамемноном из-за трофеев, а именно: из-за прекрасных пленниц Крисеиды и Брисеиды. Многие из описанных в Илиаде психологических паттернов, таких как межгрупповой территориальный конфликт или ссоры самцов внутри иерархии доминирования из-за обладания фертильными самками, характерны не только для человеческого поведения, но и для поведения других приматов.</p>
   <p>В современном западном мире книги, журналы, кинофильмы, коммерческие веб-сайты и телешоу подвергаются процессу, сходному с естественным отбором, но протекающему со значительно большей скоростью. Содержание тех, которые продаются, сохранится, тогда как остальное исчезнет. Такой коммерческий отбор является еще и весьма значительным источником данных для ученых, стремящихся понять нашу эволюционно сформировавшуюся психологию. Справедливо старое утверждение, что «продаются секс и насилие», поскольку выживание и воспроизведение составляют сущность эволюционного успеха. У наших предков (эволюционная успешность которых очевидна) был сильный и неизменный интерес к тем аспектам окружавшей их среды, которые с наибольшей вероятностью могли повлиять на распространение генов, находящихся в их собственных телах или в телах их ближайших родственников. Эти эволюционно сложившиеся интересы, предпочтения и предрасположенности живут и процветают в людях XXI века. В сущности, они столь обычны, что часто почти совершенно не замечаются, игнорируются и ошибочно истолковываются специалистами в области социальных наук.</p>
   <p>Исследователь, успешно преодолевший барьер «слепоты к инстинктам» (о котором Уильям Джеймс предостерегал еще в XIX веке) и предполагающий, что часто повторяющийся паттерн человеческого поведения является эволюционно приобретенным психологическим механизмом, сталкивается со сложной проблемой доказательства своей гипотезы. Настоящие адаптации должны быть отделимы от побочных или случайных продуктов эволюции.</p>
   <p>Туби и Космидес (Tooby &amp; Cosmides, 2000) дают следующий список формальных свойств адаптации. Адаптация является совокупностью фенотипических характеристик, которая повторяется из поколения в поколение у особей данного вида. Она последовательно складывается в ходе жизни организма как результат взаимодействия специфических генов с последовательно повторяющимися характеристиками окружающей среды. Ответственные за адаптацию гены закрепились в эволюции, поскольку определяемые ими фенотипические характеристики усиливали репродуктивную возможность организмов, обладающих этими генами.</p>
   <p>Способности к приспособлению развивались как механизмы для решения проблем, часто возникавших в эволюционно адаптирующей окружающей среде [environment of evolutionary adaptedness] (EEA) — термин введен Боулби (Bowlby, 1967). EEA не является специфической точкой во времени или пространстве, а скорее статистической составляющей устойчивых во времени характеристик окружающей среды, которые содержат в себе селективное давление, приводящее к особой адаптации. Адаптация не обязательно увеличивает в данный момент вероятность репродуктивного успеха у конкретной особи. Не каждый представитель вида в каждом поколении обязательно будет чувствовать преимущества адаптации. Более того, характеристики окружающей среды, которые взаимодействуют с необходимыми генами в ходе онтогенеза (что и приводит к появлению адаптации), могут отсутствовать во время развития данного организма. Например, дети, рожденные с серьезно ослабленным слухом и восстановившие его, будучи взрослыми, никогда не овладевают языковыми способностями в полной мере (Curtiss, 1989).</p>
   <p>Другой причиной, по которой адаптация может не давать адаптивного выхода, являются новые характеристики окружающей среды, которые могут обойти исходную адаптивную функцию механизма. К примеру, некоторые наркотики могут непосредственно стимулировать находящиеся в мозге центры подкрепления. Обычно эти области мозга стимулируются активностью, направленной на выживание, такой как принятие пищи при голоде или питье при жажде. Непосредственная стимуляция центров подкрепления открывает дорогу к крайне неадаптивным формам поведения, связанным со злоупотреблением психоактивными веществами и аддиктивным поведением (Carlson, 1998).</p>
   <p>Поскольку многочисленные характеристики современной окружающей среды имеют совсем недавнее происхождение, то гипотезы, касающиеся сложившихся у людей в ходе эволюции психологических механизмов, должны оцениваться с точки зрения той окружающей среды, в которой эти механизмы складывались. Данные, полученные в исследованиях людей периода охоты и собирательства, предоставляют бесценную информацию об образе жизни и сопутствовавшей физической и социальной среде, типичных для нашего вида на протяжении большей части его существования. Археологические свидетельства снабжают нас информацией о человеческих популяциях, живших в прошлом. Фактически, палеоархеологические отчеты дают наиболее существенные данные об образе жизни, рационе питания и социальной организации видов, которые были нашими предками. Поэтому мы можем кое-что знать о селективном давлении, продолжавшемся в течение миллионов лет.</p>
   <p>Один из наиболее полезных источников информации для понимания адаптивного поведения, как вообще, так и специфичного для нашего вида, дает изучение других животных (Maier, 1998). Изучая наших ближайших филогенетических родственников — шимпанзе, мы можем достичь понимания того, какое поведение и какие способности могли быть у наших общих предков, от которых совсем недавно, около 7 миллионов лет назад, произошла эволюционная линия людей. Исследования различных приматов дают нам важные сведения о селективном давлении, связанном с общественным инстинктом, а также знание того, какие поведенческие тенденции человека берут свое начало от древних приматов. Даже виды, филогенетически очень отдаленные от нас, могут пролить свет на причины человеческого поведения. Например, ни один из существующих видов приматов, кроме человека, для рождения и воспитания потомства не образует моногамных пар в большой социальной группе с множеством самцов и самок. С другой стороны, многие виды певчих птиц показывают такой тип социальной организации, и исследование их поведения может значительно продвинуть нас в понимании эволюции человеческого поведения.</p>
   <p>Наше понимание непосредственных психологических механизмов в значительной степени основано на изучении других видов. Большинство знаний об организации и функционировании нервной системы является результатом инвазивных исследований, проведенных на животных. Новейшие разработки в области неинвазивных методов визуального исследования нервной системы, такие как ПЭТ-сканирование и функциональная МРТ, дают возможность непосредственного исследования человеческого мозга и поведения. Только объединив эти данные с данными, собранными при помощи инвазивных методов, мы можем надеяться на достижение всестороннего понимания принципов функционирования и эволюционного происхождения нервной системы человека (Preuss, 2000). Другой областью, где исследования на животных вносят бесценный вклад в понимание человеческой поведенческой/психологической адаптации, является изучение стресса. Лабораторные и клинические исследования четко показали адаптивные функции реакций эндокринной и нервной систем на воспринимаемые воздействия (стрессоры), так же как и пагубные последствия хронического стресса (Selye, 1956; Sapolsky, 1977).</p>
   <p>Итак, эволюционный психолог использует огромное число различных источников информации, чтобы установить, какие именно аспекты человеческого поведения отражают врожденные психологические механизмы, сформированные естественным отбором. Следующий шаг состоит в необходимости доказательства гипотетической адаптации путем выдвижения и проверки специфических прогнозов, вытекающих из соображений эволюционно сложившейся функциональности (увеличения репродуктивной пригодности, приспособленности). К тому же прогнозы, вытекающие из альтернативных гипотез, нуждаются в проверке и опровержении (если это возможно). Использование данного подхода позволило Космидес и Туби (Cosmides &amp; Tooby, 2000) создать функциональные схемы происхождения общественных отношений, которые представлялись необъяснимыми до возникновения эволюционной психологии.</p>
   <p>В соответствии с методикой современной науки после завершения процедуры проверки несостоятельные гипотезы отбрасывают, тогда как оставшиеся гипотезы подвергают дальнейшему изучению. Последним тестом валидности научной гипотезы является ее непротиворечивость внутри совокупности научных дисциплин. Междисциплинарная природа эволюционной психологии сама по себе способствует созданию сильной науки.</p>
   <p>В следующей главе мы рассмотрим возникновение и развитие жизни на Земле, начиная с образования Вселенной. Затем мы сосредоточимся на эволюции гоминид от общих предков современных африканских обезьян и людей. Для того чтобы понять, кто мы и почему мы делаем то, что делаем, следует понять наше происхождение.</p>
   <subtitle>Резюме.</subtitle>
   <p>Чарльз Дарвин заметил, что близкородственные организмы изменяются одинаковым образом в местностях, разделенных физическими преградами, и в геологических периодах, разделенных длительными промежутками времени. Дарвин выдвинул принцип, согласно которому процесс естественного отбора, аналогичный селекции домашних животных, создавал различия в выживании и размножении некоторых особей внутри популяции. В конечном счете, спустя многие поколения, путем естественного отбора популяции превращались в новые виды. Другой англичанин, Альфред Рассел Уоллас, независимо от Дарвина разработал концепцию естественного отбора. Эволюционная теория была представлена научной общественности в 1858 году с упоминанием имен как Дарвина, так и Уолласа.</p>
   <p>Достижения современной генетики обеспечили эволюционную теорию Дарвина непоколебимым фундаментом. Понимание того, что признаки передаются по наследству как дискретные несмешивающиеся единицы, привело к пониманию эволюции как непрерывного направленного сдвига частот генов в популяциях. Спонтанные изменения в генах (мутации) предоставляют новый материал для эволюционных изменений. Описание химической структуры ДНК, молекулы наследственности, сделало возможным изучение эволюции на молекулярном уровне.</p>
   <p>С появлением эволюционной теории стало понятно, что поведенческие признаки были сформированы естественным отбором, точно так же, как морфологические и психологические признаки. Чарльз Дарвин понимал это, понимал это и американский философ и психолог Уильям Джеймс. Уильям Джеймс основал в психологии новый подход — функционализм, основная идея которого в том, что сложные психические функции являются эволюционно сложившимися признаками.</p>
   <p>Этот подход к изучению человеческой психологии пребывал в забвении почти столетие вследствие ряда драматических исторических событий. Дарвиновская теория использовалась для обоснования некоторых ошибочных естественноисторических теорий. Социальный дарвинизм гласил, что эксплуатация бедных богатыми — всего лишь естественный порядок вещей, а для уничтожения «низших» рас были созданы нацистские лагеря смерти. Результатом этого стало и то, что психологи (бихевиористы) и антропологи (культурные релятивисты) приняли на вооружение теории, основанные на ведущей роли окружающей среды.</p>
   <p>Открытия в области этологии (поведении животных) и социобиологии, такие как концепция совокупной приспособленности, предоставили основу для нынешнего возвращения адаптационного подхода к человеческой психологии — эволюционной психологии. Эволюционная психология сосредоточивает свое внимание на эволюционно сложившихся психологических механизмах, включающих в себя психику как центральный локус поведенческой адаптации. Эволюционные психологи используют информацию из различных источников, с тем чтобы определить, какие аспекты человеческого поведения отражают эволюционно сложившиеся психологические механизмы. Валидность гипотез проверяется путем выдвижения и проверки специфических прогнозов, подразумеваемых эволюционно сложившейся функциональностью, а также проверкой прогнозов, следующих из альтернативных гипотез. Междисциплинарная природа эволюционной психологии сама по себе способствует созданию сильной науки.</p>
   <subtitle>Вопросы для обсуждения.</subtitle>
   <p>1. Почему современная генетическая теория раздельного наследования так важна для эволюционной теории Дарвина?</p>
   <p>2. Опишите несколько эмпирических и теоретических открытий XX века, которые могли бы значительно укрепить функционализм Уильяма Джеймса, будь они известны в XIX веке.</p>
   <p>3. Объясните вашу собственную любовь к десерту, используя четыре уровня анализа Тинбергена. Почему люди всецело демонстрируют предпочтение сладкой, а заодно и жирной пищи, как, например, мороженое?</p>
   <subtitle>Ключевые термины.</subtitle>
   <p>Альтруизм (altruism)</p>
   <p>Бихевиоризм (behaviorism)</p>
   <p>Взаимный альтруизм (reciprocal altruism)</p>
   <p>Внешний средовой детерминизм (environmentalism)</p>
   <p>Внутренняя согласованность (inclusive fitness)</p>
   <p>Ген (genus)</p>
   <p>Генетический детерминизм (genetic determinism)</p>
   <p>Дезоксирибонуклеиновая кислота (ДНК) (deoxyribonucleic acid (DNA))</p>
   <p>Запечатление (imprinting)</p>
   <p>Культурный релятивизм (cultural relativist perspective)</p>
   <p>Морфология (morphology)</p>
   <p>Мутации (mutations)</p>
   <p>Натуралистический софизм (naturalistic fallacy)</p>
   <p>Непосредственная причина (proximate causation)</p>
   <p>Онтогенез (ontogeny)</p>
   <p>Оперантное научение (operant conditioning)</p>
   <p>Раздельное наследование (particulate inheritance)</p>
   <p>Селекция (selective breeding)</p>
   <p>Социальный дарвинизм (social Darwinism)</p>
   <p>Социобиология (sociobiology)</p>
   <p>Таксономия (taxonomy)</p>
   <p>Теория естественного отбора (Theory of Natural Selection)</p>
   <p>Теория эволюции (Theory of Evolution)</p>
   <p>Функционализм (functionalism)</p>
   <p>Эволюционная психология (evolutionary psychology)</p>
   <p>Эволюционно адаптирующая окружающая среда (environment of evolutionary adaptedness)</p>
   <p>Этология (etology)</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 2. От Большого Взрыва до большого мозга</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Как созданное людьми есть произведение искусства, так и все живое создано по сходному принципу, не внешнему, но внутреннему, происходящему в природе подобно жаре и холоду. И небо, если оно возникло когда-либо, было создано и существует по тем же причинам. Поэтому оснований считать, что так же возникли и смертные создания, еще больше.</p>
    <text-author>Аристотель. О частях животных (350 г. до н. э.)</text-author>
   </epigraph>
   <p><strong>Вопросы главы</strong></p>
   <p>1. Как возникла Вселенная?</p>
   <p>2. Только ли на Земле существует жизнь?</p>
   <p>3. Возраст Земли?</p>
   <p>4. Где впервые возникла жизнь?</p>
   <p>5. Какими были наши вымершие предки?</p>
   <subtitle>Жизнь во Вселенной.</subtitle>
   <p>Чтобы понять наше происхождение и наше место в великой схеме бытия, мы прежде всего должны познать природу и происхождение окружающего мира. На первый взгляд, он состоит из биосферы Земли, физических свойств этой планеты и Солнца — того, что и позволяет жизни существовать. Но уникальна ли наша планета? — следует сравнить ее с другими. До недавнего времени возможности сравнения ограничивались небесными телами Солнечной системы. В конце XXвека были открыты планеты, вращающиеся вокруг других звезд нашей Галактики (Flamsteed, 1997), но практически мы все еще ограничены изучением планет Солнечной системы, так как огромное расстояние до других звезд мешает собрать данные, необходимые для оценки дальних планет. Кроме того, любая планета, достаточно крупная для того, чтобы быть обнаруженной нами в системе другой звезды, вероятно, является слишком массивной для развития на ней жизни. На самом деле многие из «планет», обнаруженных в других участках Галактики, могут быть коричневыми карликами (звездами), вращающимися вокруг звезды большего размера. При сравнении Земли с другими лунами и планетами Солнечной системы, на первый взгляд, кажется, что наша родная планета — единственный оазис жизни в невероятно унылой пустыне. Среди внутренних каменистых планет (Меркурий, Венера, Земля, Марс) существование жизни доказано лишь на Земле, хотя в коре Марса могут существовать простейшие микроорганизмы или следы их вымерших форм. Некоторые из марсианских метеоритов, найденных в Антарктиде, содержали структуры, которые можно считать окаменевшими марсианскими микроорганизмами (Hecht &amp; Concar, 1996). На поверхности Марса отмечаются признаки гидроэрозии, происходившей в ранний период его геологической истории. Наличие воды (редкий феномен в Солнечной системе за пределами Земли) резко повышает шансы, что на Марсе могла бы возникнуть жизнь. Кроме Марса есть лишь один «кандидат» на существование жизни в Солнечной системе — Европа, единственное из небесных тел, кроме Земли, имеющее большое количество воды (Ker, 1997). На Европе, спутнике газового гиганта Юпитера, обнаружены моря замерзшей воды. Множество трещин на поверхности льда свидетельствует о том, что под ним находится вода в жидком состоянии.</p>
   <p>Если в Солнечной системе вне Земли найдутся доказательства в пользу существования жизни (пусть даже исчезнувшей), то наше понимание ее происхождения подвергнется серьезным изменениям. В том случае, если жизнь в Солнечной системе зарождалась неоднократно, это означает, что в мирах с такими физическими свойствами, как у нас, существует большая вероятность возникновения жизни. А если это предположение истинно, значит, в миллиардах галактик, в каждой из которых миллиарды звездных систем, жизнь должна быть широко распространенным явлением. Более того, исходя из природы естественного отбора, в результате которого появляются организмы со все более сложным поведением (как будет обсуждаться далее в этой и следующей главе), вероятно, что во Вселенной много раз появлялись различные виды. Настолько же высоки шансы того, что большинство из этих гипотетических внеземных разумных видов возникли и вымерли, прежде чем наши предки начали смотреть на звезды, задумываясь, что же это такое. Учитывая огромный возраст Вселенной и сравнительно недавнее появление Homo sapiens (особенно технически адаптированного Homo sapiens sapiens) и принимая все приведенные выше предположения, можно постулировать, что внеземной разум существует, но его наличие на период существования нашего вида не столь вероятно. Если мы вспомним тот факт, что радио было неизвестно людям до конца XIX века (а именно эта технология легла в основу проекта SETI — поиска внеземного разума), то шанс контакта с разумом иных миров представляется минимальным (Chown, 1997). Исходя из исторического опыта человечества в отношении контакта между очень разными по уровню развития культурами, можно заключить, что вероятность встретиться с технологически продвинутым инопланетным видом ничтожно мала.</p>
   <subtitle>Начало.</subtitle>
   <p>Свет, идущий к Земле от дальних звезд и галактик (вне зависимости от их расположения относительно Солнечной системы), имеет характерный красный сдвиг (Barrow, 1994). Такой сдвиг обусловлен доплеровским эффектом — увеличением длины световых волн при быстром удалении источника света от наблюдателя. Интересно, что этот эффект отмечается во всех направлениях, а значит, все дальние объекты движутся от Солнечной системы. Однако так происходит отнюдь не потому, что Земля — центр Вселенной. Скорее, ситуацию можно описать при помощи сравнения с воздушным шариком, раскрашенным «в горошек». По мере надувания шарика расстояние между горошинами увеличивается. Вселенная расширяется, и это происходит уже долгое время. Космологи считают, что Вселенная образовалась в течение одной минуты 10–20 миллиардов лет назад. Она «вылетела во все стороны» из одной точки, где материя находилась в состоянии невообразимой концентрации. Это событие называют Большим Взрывом.</p>
   <p>Решающим доказательством в пользу теории Большого Взрыва стало существование фоновой космической радиации, так называемого реликтового излучения. Эта радиация — остаточный признак энергии, выделившейся в начале взрыва. Реликтовое излучение было предсказано в 1948 году и экспериментально зафиксировано в 1965-м. Оно является микроволновым излучением, которое можно определить в любой точке космоса, и создает фон для всех прочих радиоволн. Излучение имеет температуру 2,7 градуса по Кельвину (Taubes, 1997). Вездесущность этой остаточной энергии подтверждает не только факт возникновения (а не вечного существования) Вселенной, но и то, что ее рождение было взрывоподобно.</p>
   <p>Если мы предположим, что Большой Взрыв произошел 13500 миллионов лет назад (что подтверждается несколькими фактами), то первые галактики возникли из гигантских газовых скоплений около 12500 миллионов лет назад (Calder, 1983). Звезды этих галактик были микроскопическими скоплениями сильно сжатого газа. Сильное гравитационное давление в их ядрах инициировало реакции термоядерного синтеза, превращающие водород в гелий с побочным излучением энергии (Davies, 1994). По мере старения звезд атомная масса элементов внутри них возрастала. Фактически, все элементы тяжелее водорода являются продуктами существования звезд. В раскаленной топке звездного ядра образовывались все более и более тяжелые элементы. Именно таким путем появились железо и элементы с меньшей атомной массой. Когда ранние звезды израсходовали свое «топливо», то более не могли противостоять силам гравитации. Звезды сжались, а затем взорвались сверхновыми. Во время взрыва сверхновых появились элементы с атомной массой больше, чем у железа. Неоднородный внутризвездный газ, оставшийся после ранних звезд, стал строительным материалом, из которого могли сформироваться новые солнечные системы. Скопления этого газа и пыли частично формировались в результате взаимного притяжения частиц. Если масса газового облака достигала определенного критического предела, гравитационное давление запускало процесс ядерного синтеза и из остатков старой звезды рождалась новая.</p>
   <p>Наше Солнце зажглось около 4550 миллионов лет назад (Calder, 1989). Вначале оно было окружено кольцами газа и пыли, которые за счет столкновений и гравитационного притяжения коагулировали в планеты. Излучение Солнца отбросило легкие газы из внутренних газовых колец, и из оставшейся смеси тяжелых элементов сформировались каменистые планеты — Меркурий, Венера, Земля и Марс. В течение десятков миллионов лет космические столкновения продолжали наращивать массу небесных тел Солнечной системы. Около 4500 миллионов лет назад Земля столкнулась с объектом, по размерам сопоставимым с Марсом. Материал, выброшенный на орбиту в результате этого жестокого столкновения, стал основой для Луны. Столкновения продолжаются и по сей день, хотя их мощность и частота со временем снизились. «Рекорды» таких столкновений записаны на покрытой кратерами поверхности Луны. Активная геология Земли и слой атмосферы создают защиту от бомбардировки из космоса и затушевывают ее результаты. Химическая смесь веществ, получившихся в результате вулканической активности и упавших с неба (в виде комет и метеоров), стала причиной интересных явлений на новорожденной Земле.</p>
   <p>Активная химическая среда молодой Земли была бы смертельно ядовита для любой из ныне существующих форм жизни (Calder, 1983). Атмосфера состояла из метана, аммиака и водяного пара при практически полном отсутствии свободного кислорода. Вулканы постоянно выбрасывали на поверхность Земли едкие соединения (Dawkins, 1989).</p>
   <p>Стабильные молекулярные соединения сохранялись, а нестабильные — исчезали (Dawkins, 1989). Цепи молекул, способных к удвоению (репликации), стали встречаться чаще тех, которые не имели таких свойств. Цепи, способные удваиваться быстро и с хорошей точностью, преобладали над теми, которые удваивались медленнее и с «ошибками». Среди всех элементов, рожденных звездами, наибольшими возможностями формирования сложных и замысловатых молекул обладает углерод. В 1950-х годах Миллер и Арей продемонстрировали, что органические вещества, из которых состоят живые существа, с большой вероятностью могли возникать при том типе атмосферы, которая существовала на Земле четыре с лишним миллиарда лет назад. Источниками энергии в этих и более поздних экспериментах были электричество и ультрафиолетовое излучение, моделировавшие грозы и солнечную радиацию на ранней, еще безжизненной Земле. Однако хотя в лабораторных экспериментах, имитировавших условия тогдашней Земли, удалось получить все типы нуклеиновых оснований для ДНК и РНК, ни в одном эксперименте не произошло объединения этих компонентов в высокоорганизованные, сложные молекулы, способные нести информацию о синтезе белка. Несмотря на неудачи биохимиков в попытках создания простейших форм жизни в лабораторных условиях, большинство ученых согласны с тем, что, учитывая химически активную среду новорожденной Земли и повторявшийся бессчетное число раз естественный отбор, возникновение живого из неживого — закономерное и вполне вероятное явление.</p>
   <p>Жизнь существует на Земле, по меньшей мере, 4 миллиарда лет. В скалах, имеющих возраст около 3800 миллионов лет, найдены древние бактерии (Calder, 1983). 3500 миллионов лет назад фотосинтетические бактерии сформировали на отмелях колонии, называемые «строматолитами». У этих организмов развилась способность использовать солнечный свет для превращения двуокиси углерода (углекислого газа) и воды в энергию химических связей с выделением кислорода как побочного продукта реакции. По мере распространения таких фотосинтезирующих организмов в течение сотен миллионов лет содержание кислорода в атмосфере постепенно повышалось. Для анаэробных бактерий, на тот момент основной жизненной формы на Земле, кислород был смертельно ядовит. И бактерии либо скрывались в недоступных для воздуха местах, либо подверглись радикальным адаптивным изменениям. В настоящее время анаэробные формы жизни все еще существуют. Они обитают глубоко в почве и в других местах, куда не проникает атмосферный воздух. Но основная часть живых организмов Земли (включая людей) ведут свое происхождение от организмов, адаптировавшихся к атмосфере, богатой кислородом. Предки эукариот (клеток с ядерной мембраной) решили проблему с кислородом наиболее рациональным с эволюционной точки зрения путем (Kimble, 1994). У них не произошло изменения собственной физиологии. Вместо этого они вступили в симбиотические отношения со значительно более мелкими бактериями, у которых уже существовали биохимические механизмы метаболизма кислорода. От этих утилизирующих кислород бактерий произошли митохондрии, которые обитают в наших клетках. Митохондрии сохранили независимость размножения от вмещающих их клеток, несмотря на 1800 миллионов лет совместной эволюции. Функция этих удачно интегрированных органелл — утилизация кислорода с целью получения энергии. Митохондрии жизненно важны для функционирования эукариотических клеток.</p>
   <p>В процессе сходной симбиотической ко-эволюции фотосинтетические бактерии, внедрившиеся в более крупные клетки, стали предками органелл зеленых растений. Эти органеллы называются хлоропластами (Kimble, 1994). Имея и хлоропласта, и митохондрии, растения стали способны к образованию первых многоклеточных организмов, например водорослей длиной около 1 мм. Это произошло 1300 миллионов лет назад. 300 миллионов лет спустя длина водорослей достигала уже нескольких сантиметров.</p>
   <p>Наиболее древние следы ископаемых многоклеточных животных имеют возраст около 670 миллионов лет. Фауна была представлена медузами и простыми червеобразными организмами (Calder, 1983). Одна из линий круглых червей эволюционировала в позвоночных. Другие группы червей положили начало сегментированным животным (например, дождевым червям и насекомым), третьи превратились в моллюсков (таких, как мидии или осьминоги). Большинство эволюционных «экспериментов» закончилось вымиранием и исчезновением генетических линий около полумиллиарда лет назад. Вырождение этих древних животных можно сравнить с подрезанием центральных эволюционных ветвей, а вымирание конкретных видов — с обрезанием прутиков, произрастающих из конкретной филогенетической ветви.</p>
   <p>С появлением настоящих растений и животных наступил «взрыв» эволюционных изменений. В течение тысяч миллионов лет мелководные моря Земли населяли внешне неизменные организмы, и вдруг, с геологической точки зрения — почти мгновенно, появилось огромное разнообразие растений и животных. Главной причиной такого прорыва в эволюции стала новая стратегия репродукции — половое размножение. В отличие от простого деления (бесполого размножения) для полового размножения необходимы специализированные гаметопродуцирующие клетки, которые при делении распределяют генетический материал, образуя разные его наборы. Кроме этого требуется встреча организма с половым партнером, чтобы их наборы наследуемых генов (гаметы) соединились. Одно из несомненных преимуществ этого энергоемкого и сложного варианта репродукции — возможность получения новых комбинаций генов (у бесполых одноклеточных организмов обмен генами иногда происходит в процессе конъюнкции, но его влияние на частоты генов относительно невелико). Половое размножение приводит к ускоренным эволюционным изменениям, не отстающим от переменчивых внешних условий. Значительное преимущество полового размножения по сравнению с бесполым — более быстрые адаптивные эволюционные изменения.</p>
   <p>Мелководные моря, в которых проходили первые «эксперименты» Земли с многоклеточной жизнью, располагались вокруг или над постоянно двигавшимися континентальными тектоническими плато (Svitil, 1997). При движении этих плато их расстояние от полюсов и экватора все время изменялось. Иногда тектонические плато сталкивались, образуя высокие горные массивы и вызывая глобальные изменения климата Земли. Возможно, имел место период похолодания, способствовавший эволюции многоклеточной жизни тем, что привел к значительному сужению ареала одноклеточных организмов. Около 535 миллионов лет назад суперконтинент Гондвана развернулся на 90 градусов за период в 15 миллионов лет. В это же время Северная Америка двигалась со скоростью несколько метров в год от Южного полюса к экватору. Выдвинута теория, что это быстрое движение было обусловлено скольжением коры и внешней мантии Земли по жидкому ядру. Вращающийся шар (Земля) наиболее стабилен, когда основная часть его массы распределена вдоль экватора. Нагромождение массы на Южном полюсе могло быть следствием поворота всей коры и мантии Земли, в то время как ядро сохранило свое исходное направление вращения и наклон оси. Эти 15 миллионов лет, изменившие положение поверхности Земли, связаны с эволюционным всплеском, известным как Кембрийский взрыв.</p>
   <subtitle>Позвоночные.</subtitle>
   <p>Первые позвоночные, бесчелюстные костистые рыбы, появились 510 миллионов лет назад, примерно в конце Кембрийского периода (Calder, 1983). Около 425 миллионов лет назад у костистых рыб развились челюсти. Примерно в это же время суша, до этого пустынная, начала колонизироваться растениями. В то время как у растений эволюционировали структуры, дающие им возможность удерживаться в воздухе, некоторые хищные рыбы приобретали мускулистые плавники, при помощи которых можно было передвигаться по дну ручьев и рек. Затем у таких рыб, уже отчасти подготовленных к ходьбе, изменился плавательный пузырь, начавший работать как легкие. Эти виды претерпели и другие изменения, что сделало их первыми земноводными (амфибиями). Таким образом, позвоночные стали заселять сушу 370 миллионов лет назад, на десятки миллионов лет позднее членистоногих, первых наземных животных. Позвоночные не были по-настоящему наземными, пока 313 миллионов лет назад не появились рептилии (Calder, 1983). Рептилии откладывали яйца, защищенные от повреждения кожистой оболочкой или скорлупой.</p>
   <p>Гомеотермия, возможно, жизненно необходимая для первых млекопитающих, возникла около 216 миллионов лет назад. Температура тела гомеотермных (теплокровных) животных постоянна, в то время как температура тела пойкилотермных (холоднокровных) животных зависит от температуры окружающей среды. Динозавры и другие пресмыкающиеся, включая летающие и водные виды, заняли большую часть возможных экологических ниш. Единственная роль, оставшаяся для млекопитающих, — маленькие сумеречные животные. Тела небольших размеров быстро теряют тепло, особенно в прохладные вечерние часы. Появление теплокровной физиологии было значительным (если не жизненно необходимым) фактором выживания ранних млекопитающих в мире сумерек. Гомеотермия повлекла за собой много важных изменений, например эволюцию Y-хромосомы, определяющей пол. Другим следствием стала возможность сложной и высокоэнергетической активности нейронов. Теплокровие было необходимо для развития большого и сложного мозга наземных животных. Однако только гомеотермии в этом случае недостаточно. Прошло еще много миллионов лет, прежде чем у каких-либо линий млекопитающих началось увеличение размеров и сложности мозга.</p>
   <p>Первые млекопитающие были яйцекладущими, как современный утконос. 125 миллионов лет назад появились сумчатые, напоминавшие опоссума (Calder, 1983). Как и яйцекладущие (однопроходные) млекопитающие, они вскармливали свое потомство молоком из модифицированных потовых желез. Класс млекопитающих отличается от остальных классов именно по этому признаку. У сумчатых детеныши рождаются почти совсем неразвитыми. Новорожденные сумчатые напоминают эмбрионов. Чтобы выжить, им необходимо попасть в сумку матери и прикрепиться к молочному соску. Те немногие «счастливчики», которым удалось добраться до сумки, остаются в ней, пока не вырастут до стадии, на которой смогут существовать самостоятельно. Этот относительно неэкономичный вариант репродукции необходим для сумчатых, так как их примитивная плацента позволяет лишь короткий период вынашивания. Следующим значительным событием в эволюции млекопитающих было развитие современной плаценты.</p>
   <p>Плацента функционирует как узел биологической связи между матерью и плодом, что делает возможным обмен веществ и продолжительное внутриутробное развитие. Плацентарные млекопитающие появились около 114 миллионов лет назад. Млекопитающие остались маленькими, но у них началась адаптация в различных направлениях. 100 миллионов лет назад выделилась линия предков копытных животных. Предки приматов стали самостоятельной линией 95 миллионов лет назад, т. е. это одна из древнейших родословных линий млекопитающих. Предки хищников и рукокрылых выделились около 90 миллионов лет назад, а предки грызунов — 85 миллионов лет назад.</p>
   <p>Самые ранние ископаемые останки приматов принадлежат виду, названному Purgatorius, который жил на территории современной Монтаны в конце Мелового периода 69 миллионов лет назад (Calder, 1983). Этот вид наблюдал за тиранозаврами и другими гигантскими пресмыкающимися с безопасной высоты деревьев. Приматы и прочие млекопитающие должны были навсегда остаться маленькими и незаметными, вечно прячась от огромных рептилий, рядом с которыми они жили, если бы не страшная катастрофа.</p>
   <p>Когда Дарвин писал «Происхождение видов», он не упоминал о роли катастроф в формировании эволюции жизни (Milner, 1990). Он развил концепцию градуализма, основу которой положил Чарльз Лайелл. Дарвин хотел, в первую очередь, отмежевать свою теорию естественного отбора от идей сторонников реальности происходивших на Земле ужасных катаклизмов (например, библейского потопа). В XX веке геологи и биологи стали настолько фундаментальными градуалистами, что не принимали факт катастрофы, даже когда находили ее следы. Несмотря на убедительные доказательства катастрофы в конце Мелового периода, научным сообществом она была принята не сразу. По мере обнаружения все новых фактов в пользу катастрофы и по очень незначительным количествам контраргументов большинство ученых пришли к выводу, что в конце Мелового периода все же произошел катаклизм.</p>
   <p>Около 65 миллионов лет назад астероид диаметром 4-12 километров столкнулся с Землей в том месте, где сейчас находится берег Мексиканского залива у полуострова Юкатан (Calder, 1983). Взрыв от этого столкновения был сильнее, чем одновременная детонация всего современного ядерного арсенала. Огромная территория Северной Америки выгорела мгновенно, но еще больше живых существ погибло через месяцы после столкновения. Огромное количество пыли и каменных обломков было выброшено в верхние слои атмосферы, затмив солнечный свет. Без света прекратился фотосинтез и нарушились пищевые цепи. Смогли выжить лишь те, кто способен существовать много месяцев в холоде и темноте, — семена и споры растений, немногие рептилии (например, крокодилы и черепахи) и маленькие теплокровные животные (птицы и млекопитающие). Динозавры, летающие и морские пресмыкающиеся исчезли с лица Земли, и не найдено никаких их останков позднее временной границы Мелового и Третичного периодов.</p>
   <p>Массовое вымирание 65 миллионов лет назад привело к образованию множества экологических «дыр» (Calder, 1983). Выжившие виды (особенно млекопитающие) стали быстро эволюционировать, чтобы заполнить эти пробелы. Третичный период, первые 64 миллиона лет Кайнозойской эры, был полон значительных изменений, геологических и биологических. Суперконтинент Пангея сформировался после столкновения Гондваны, Еврамерики и Азии около 300 миллионов лет назад. Его разрыв начался 210 миллионов лет назад. Североамериканский массив отделился от Европы 60 миллионов лет назад и начал двигаться на Запад. Австралия отщепилась от Антарктиды около 50 миллионов лет назад, а Южная Америка — 35 миллионов лет назад. Около 3 миллионов лет назад Северная и Южная Америки соединились.</p>
   <p>Биологические изменения Третичного периода были столь же впечатляющими (Calder, 1983). Теплокровные киты сменили холоднокровных ихтиозавров — повелителей Мезозойских морей. Травоядные млекопитающие объедали верхушки деревьев и паслись на лугах (еще одно новшество) вместо длинношеих диплодоков и жутких цератопусов. Огромные нелетающие птицы заняли ниши хищников, освобожденные тиранозаврами и другими рептилиями-охотниками. Впоследствии птиц вытеснили хищные звери. Древние приматы тоже получили преимущества от появления новых экологических ниш.</p>
   <p>Термин «приматы» введен Карлом Линнеем в 1758 году в его книге «Systema Natura», в которой классифицируются все живые организмы (Milner, 1990). На латыни «primate» означает «первый ранг». В своей классификации Линней основывался на додарвиновских представлениях и, в частности, на scala natura (лестнице существ) Аристотеля. Согласно лестнице существ, все живые существа были выстроены в ряд, на вершине которого находился человек, немного ниже — обезьяны и т. д., до простейших организмов. Учитывая отсутствие в XVIII веке эволюционной модели и недостаток знаний, заслуги Линнея, создавшего классификацию приматов, очень значительны. Приматы характеризовались большим количеством черт. Это независимая подвижность пальцев, возможность противопоставления пальцев на руках и ногах, наличие плоских ногтей вместо когтей, полувыпрямленное положение тела, позволяющее манипулировать руками, высокоразвитый зрительный анализатор и относительно большой (по сравнению с массой тела) и сложный мозг. Пятьдесят миллионов лет назад у части приматов стали отмечаться черты, характерные для современных видов, такие как костное кольцо вокруг глазных орбит и ногти.</p>
   <p>Ныне живущие приматы подразделяются на два подотряда (Strickberger, 1990) — низшие приматы и антропоиды. К низшим приматам относят лемуров, лори и галаго. Низшие приматы появились первыми, и большинство из них обитает сейчас на острове Мадагаскар, отделившемся от Африки миллионы лет назад. К антропоидам относят малых обезьян, больших обезьян и людей. По сравнению с низшими приматами, антропоиды имеют более плоское лицо, их глаза расположены спереди, а мозг больше и сложнее устроен. Раскопки в Египте показали, что примитивные антропоиды жили уже 30 миллионов лет назад. Некоторые из них добрались через острова в Южную Америку, которая в то время была ближе к Африке, и положили начало обезьянам Нового Света. В Старом Свете в течение последующих 10 миллионов лет антропоиды разделились на две группы — малые обезьяны и человекоподобные, или большие обезьяны.</p>
   <subtitle>Эволюция гоминид.</subtitle>
   <subtitle>Африка: колыбель человеческой эволюции.</subtitle>
   <p>15 миллионов лет назад африканский континент был покрыт тропическими лесами от восточного и до западного побережья (Leakey, 1994). В этих лесах обитали самые разнообразные приматы (большие и малые).</p>
   <p>Чтобы получить некоторое представление о колоссальности геологического времени, представим себе следующий сценарий. Ученый изобрел машину времени, которая может двигаться в прошлое с постоянной скоростью: на сто лет за время, кажущееся секундой для путешественника во времени. В табл. 2.1, приведенной ниже, показано, сколько нужно будет ждать этому ученому, чтобы попасть в определенные моменты прошлого (до н. в. — до настоящего времени).</p>
   <p><strong>Таблица 2.1. Путешествия в глубины времени</strong></p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#table2_1.png"/>
   <empty-line/>
   <image l:href="#table2_2.png"/>
   <empty-line/>
   <image l:href="#table2_3.png"/>
   <empty-line/>
   <image l:href="#table2_4.png"/>
   <empty-line/>
   <image l:href="#table2_5.png"/>
   <empty-line/>
   <p>В отличие от современной Африки, где осталось мало видов больших обезьян и подавляющее количество обезьян относятся к малым, Африка того времени была преимущественно заселена большими обезьянами. Как и предполагал Дарвин (1871), один из этих видов был общим предком для человека и современных больших обезьян. Тектонические силы начали разбивать Африканский континент на части, и около 12 миллионов лет назад огромный шрам пересек всю Африку с севера на юг. Сейчас мы называем его Great Rift Valley. Его появление имело два крайне, важных биологических эффекта. Между западными и восточными популяциями животных установился барьер, что привело к эволюционной дифференциации. Во-вторых, возникло мозаичное разнообразие экологических условий. Здесь были участки лесов, полосы саванн и даже зоны пустынь. С переменами в экологии изменилось и число видов.</p>
   <p>Большие обезьяны были адаптированы к питанию спелыми фруктами, а малые обезьяны употребляли и зеленые фрукты, и фиброзную пищу, такую как листья растений (Leakey, 1994). С исчезновением лесов диета малых обезьян дала им преимущества. Большие обезьяны выжили, лишь отступив в те места, где леса еще остались. Эти лесные острова были оазисами в постоянно изменяющихся и негостеприимных условиях внешней среды. На границе лесов и саванн от обезьян, по мнению ряда ученых, отделилась линия людей. Согласно результатам биохимического анализа ДНК, это расщепление произошло около 7 миллионов лет назад. Все виды «родословного древа» людей называют гоминидами.</p>
   <subtitle>Бипедализм.</subtitle>
   <p>В отличие от обезьян, которые с изменением экологии отступили в редеющие леса, гоминиды развили приспособления, позволявшие им использовать новые условия окружающей среды. Базисной адаптацией было возникновение бипедализма (букв, двуногости). По сравнению с передвижением на четырех конечностях ходьба на двух ногах представляется относительно медленным и неэффективным способом передвижения. Килограммовый кролик легко обгоняет самого быстрого человека. Однако сравнение двуногих с четвероногими не вполне обоснованно. Мы эволюционировали от древних обезьян, которые не являлись истинно четвероногими. Они были приспособлены к древесному образу жизни, который предполагал передвижение при помощи рук в гуще деревьев и, возможно, по земле с опорой на пальцы рук, подобно современным шимпанзе и гориллам. При движении через открытую саванну из одного лесного оазиса в другой для этих обезьяноподобных существ наиболее эффективной и доступной оказывалась ходьба на ногах. С другой стороны, не все имеющиеся данные свидетельствуют в пользу саванной гипотезы. Недавно обнаруженные ископаемые показывают, что некоторые из самых ранних гоминид жили в лесах. Тем не менее бипедализм имел и другие непосредственные выгоды. В частности, он помогал избежать встречи с хищниками. Принимая вертикальное положение, древние гоминиды могли обнаруживать потенциальных врагов на значительно большем расстоянии. Более того, благодаря вертикальному положению тела эти существа стали казаться более грозными любым хищникам, которые могли их увидеть. Другим преимуществом бипедализма на тот момент стали свободные руки, которые теперь могли использоваться для самых разных целей. С их помощью можно было переносить пищу из одного места в другое или пользоваться нехитрыми инструментами.</p>
   <p>Возможно, что самый ранний из известных двуногих гоминид обнаружен 25 октября 2000 года при раскопках в Кении неподалеку от Great Rift Valley (Aiello &amp; Collard, 2001). Останки существа, получившего прозвище Человек Миллениума, но официально названного Orrorin tugenensis, состоят из костей как минимум пяти особей и находились в толще горных пород, возраст которых превышает 6 миллионов лет. По своим размерам данный вид схож с современными шимпанзе. Судя по останкам скелетов, можно предположить, что он проворно лазил по деревьям, а также передвигался по земле на нижних конечностях. Строение зубов подсказывает, что данный вид питался растительной пищей, типичной для обезьян, однако уменьшенные резцы и крупные коренные зубы свидетельствуют об эволюционных тенденциях, согласующихся с человеческой эволюцией. Следующим из ранних гоминид является обнаруженный на территории Эфиопии Ardipithecus ramidus, который жил 5,5–4,4 миллиона лет назад (Woldegabriel, Haile-Selassie, Renne, Hart, Ambrose, Asfaw, Heiken &amp; White, 2001; White, Suwa &amp; Asfaw, 1994). Останки данного вида были обнаружены там, где предположительно произрастали леса, но эти существа могли быть двуногими. Тот факт, что и оррорин, и ардипитек жили в сравнительно влажных и лесистых средах обитания, ставит под вопрос теорию о том, что экологические изменения послужили толчком для человеческой эволюции, вытолкнув ранних гоминид на открытые саванны, где бипедализм давал ключевое адаптивное преимущество. Зубы ардипитека, хотя и имеют больше сходства с человеческими, чем зубы шимпанзе, все же в основе оставались обезьяньими. Возможно, что в меню ардипитека отсутствовали мягкие листья и богатые волокнами плоды. Вслед за ардипитеком около 4,2 миллиона лет назад появился Australopithecus anamensis (Leakey, Feibel &amp; McDougall, 1995; Culotta, 1995). Строение костей его ног позволяет предположить, что этот австралопитек был двуногим, однако по строению зубов и челюстей он очень схож с более поздними ископаемыми обезьянами. Australopithecus anamensis жили в сухих лесах. Их останки были найдены в Кении.</p>
   <p>В период 3,9–3 миллиона лет назад по африканской саванне странствовали Australopithecus afarensis (Johansen &amp; Edey, 1981). Кости таза и ног этих гоминид, несомненно, были адаптированы для передвижения на нижних конечностях. Череп afarensis имеет сходство с черепом шимпанзе, хотя резцы намного меньше и зубы в целом больше напоминают человеческие. Объем черепной коробки варьировал от 375 до 500 кубических сантиметров. Afarensis имели очень крепкие кости, у них были изогнутые пальцы рук и ног. Благодаря этому они были идеально приспособлены для лазания по деревьям. Можно предположить, что хотя в течение дня afarensis передвигались по саванне, на ночь они искали убежища на деревьях, почти как современные бабуины. Рост afarensis колебался где-то в пределах от 1 до 1,5 метров. Существуют доказательства того, что для данного вида был характерен значительный половой диморфизм. Возможно, что самцы весили почти вдвое больше самок. В главе об ухаживании и размножении много будет сказано о том, что означает подобное гендерозависимое различие в размерах в терминах социальной организации. С тех пор как был обнаружен Australopithecus afarensis, многие исследователи придерживаются мнения о том, что данный вид является прямым предшественником современных людей. Однако недавние открытия серьезно поколебали эту гипотезу.</p>
   <p>В 1999 году в Кении, на западном берегу озера Туркана, был найден череп, возраст которого оценивается в 3,5 миллиона лет. В нем уникальным образом сочетались примитивные и прогрессивные нейрокраниальные черты. Находка является наиболее древним полным черепом какого-либо из членов человеческого семейства. Ученые, обнаружившие его, утверждают, что отличия черепа от останков прочих гоминид настолько велики, что его можно считать принадлежащим представителю не только нового вида, но и нового рода. Его назвали Kenyanthropus platyops, т. е. плосколицым человеком из Кении. У Kenyanthropus platyops четко выраженные скулы, небольшие коренные зубы и менее выступающая по сравнению с Australopithecus afarensis челюсть, что придает ему более человеческий вид. Несмотря на это, у Kenyanthropus platyops головной мозг размером не более мозга шимпанзе и маленькие ушные каналы, как у шимпанзе и у Australopithecus anamensis, жившего 4,4 миллиона лет назад. Такая смесь примитивных и прогрессивных черт показывает, что их эволюция не носит ни постоянного, ни последовательно прогрессивного характера. Строение зубов Kenyanthropus platyops говорит о том, что он кормился мягкой пищей, вроде фруктов и насекомых, освоив, таким образом, экологическую нишу, отличную от Australopithecus afarensis, который, вероятнее всего, питался грубой пищей, например кореньями и травами, и обитал в более сухих местах. Совершенно ясно, что, начиная с 3,5 миллионов лет назад, одновременно существовали несколько человекообразных видов, и филогенетическое древо человека представляется скорее ветвистым и густым, нежели простым и прямым.</p>
   <p>Гипотезы, касающиеся поведения ранних гоминид, как правило, косвенно опираются на анатомические особенности зубов и других элементов скелета. Однако археологические данные подчас дают нам возможность напрямую познакомиться с древним поведением. Вблизи древнего вулкана в Лаетоли в Танзании слой окаменевших вулканических выбросов сохранил следы саблезубых тигров, вымерших слонов, гиен, антилоп и многих других животных (Leakey &amp; Harris, 1987). Среди этих следов есть три набора отпечатков ног гоминид — одного крупного, второго меньшего размера, а третьи принадлежат подростку. Возможно, что вместе они составляли семейную группу с идущим впереди более крупным самцом, следующей за ним самкой меньшего размера и шагающим сбоку от них подростком. Судя по следам, молодая особь в одном месте остановилась и повернулась налево, чтобы осмотреться. Следы удаляются от вулкана, который в это время извергал пепел, на север. Потом прошел небольшой дождь, и смоченный пепел стал твердым, как цемент. Отпечатки ног близ Лаетоли датируются около 3,6 миллиона лет назад, т. е. они предположительно принадлежали представителям Australopithecus, Kenyanthropus platyops или какого-то пока неизвестного вида гоминид.</p>
   <p>3 миллиона лет назад возник новый вид австралопитеков — Australopithecus africanus (Johanson &amp; Shreeve, 1989). Africanus был похож на afarensis, но несколько крупнее, с чуть большим объемом головного мозга — от 420 до 500 кубических сантиметров. Анализ внутренней поверхности черепа не выявил признаков развития поля Брока — участка головного мозга, соотносимого с речью. Зубы и челюсти у africanus были крупнее человеческих, но по форме и строению больше походили на человеческие, чем на обезьяньи. Резцы у africanus уменьшились по сравнению с afarensis. Образ жизни Australopithecus africanus, скорее всего, был связан с активным созданием запасов еды и питанием падалью. Неясно, много ли охотились эти животные и охотились ли вообще, но очевидно, что другие животные охотились на них самих. Останки многие africanus несут на себе следы когтей и зубов хищников. Возможно, что они становились добычей для леопардов, а на более молодых особей охотились хищные птицы. Africanus и afarensis называют стройными австралопитеками из-за сравнительной легкости и хрупкости их костей (особенно зубов и черепа). Часть австралопитеков начала эволюционировать в сторону более массивного телосложения, с большими челюстями и зубами. Некоторые палеоантропологи выделяют таких австралопитеков в отдельный род Paranthropus вместо Australopithecus.</p>
   <p>Australopithecus aethiopicus (Paranthropus aethiopicus) жил около 2,6 миллиона лет назад (Leakey &amp; Lewin, 1992). Эти австралопитеки были сильнее и крепче своих предшественников. Данный вид обладал массивными челюстями и зубами, а вдоль макушки его черепа тянулся сагиттальный гребень, к которому крепились исключительно крупные жевательные мышцы. Объем головного мозга у этого вида составлял всего 410 кубических сантиметров. 2 миллиона лет тому назад данная форма австралопитеков эволюционировала в два вида. В Южной Африке были найдены останки Australopithecus robustus (Paranthropus robustus), а в Восточной Африке — останки Australopithecus boisei (Paranthropus boisei), изначально названного зинантропом. У robustus было крупное лицо, плоское и круглое, без лба, с большими надбровными дугами и очень мелкими передними зубами. Он обладал весьма крупными коренными зубами, что указывает на наличие в его рационе грубой или жесткой пищи, требующей значительного пережевывания. Головной мозг у этого вида имел объем в среднем около 520 кубических сантиметров. Существуют некоторые указания на то, что robustus пользовался простыми орудиями для копания. Наиболее мощным телосложением из этой линии австралопитеков обладал Australopithecus boisei (Paranthropus boisei). Основное отличие между ним и robustus состоит в более значительном развитии коренных зубов, лица и головы в целом. Robustus вымер около 1,5 миллиона лет назад, а boisei продолжал существовать вплоть до миллиона лет тому назад, т. е. прежде чем исчезнуть с лица Земли, они сосуществовали с примитивными современными людьми более миллиона лет.</p>
   <p>Начиная приблизительно с 2,75 миллиона лет тому назад австралопитеки разделяются на две эволюционные линии — «стройные» [gracile] и «крепкие» [robust] (Vrba, 1996). В это же время на Земле произошло значительное похолодание климата. «Крепкая» линия справилась с этой проблемой, высоко специализировавшись в добывании пищи и заняв очень узкую экологическую нишу. С другой стороны, «стройная» линия ответила на вызов природы, выработав более гибкие, более обобщенные, подходящие для всех целей поведенческие формы. Два с половиной миллиона лет назад началось первое арктическое оледенение, ставшее причиной радикального изменения экологии даже экваториальной зоны (рис. 2.1).</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img6393.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 2.1. Филогенетическое дерево, показывающее происхождение гоминид от африканских человекообразных обезьян.</emphasis></p>
   <p><emphasis>(Адаптировано из «What's human about the human brain» by T. Preuss, from The New Cognitive Neurosciences, 2nd edition, Fig. 84.1, © 2000 by The MIT Press. Используется с разрешения MIT Press.)</emphasis></p>
   <subtitle>Первые люди.</subtitle>
   <p>Около 2,4 миллиона лет назад появляется первый представитель рода Homo. Его назвали Homo habilis, что означает «человек умелый», поскольку ископаемым останкам сопутствуют каменные орудия (Leakey, 1994). Habilis был очень похож на австралопитеков, за исключением того, что лицо его больше выдавалось вперед. Коренные зубы были мельче, чем у africanus, но значительно крупнее, чем у современных людей. Размер головного мозга составлял в среднем 650 кубических сантиметров и колебался в пределах от 500 до 800 кубических сантиметров. Кроме того, анализ внутренней поверхности черепа выявил зачаточный выступ в поле Брока, неразрывно связанный с речью у современного человека. Habilis был 1,5 метра в высоту и предположительно весил около 45 килограммов. Самцы были крупнее самок, но у habilis не было резко выраженного различия в размерах между полами, которое мы наблюдали у представителей afarensis. Habilis вымер около 1,5 миллиона лет назад.</p>
   <p>Некоторые ученые считают, что habilis следует относить к роду Australopithecus, а не Homo. Однако изучение полукружных каналов подсказывает обратное (Leakey, 1994). Полукружные каналы являются частью вестибулярной системы и состоят из трех С-образных трубок, расположенных в разных плоскостях. У людей по сравнению с обезьянами оба вертикальных канала значительно увеличены, что указывает на приспособление к вертикальному хождению на ногах. У всех видов рода Homo строение внутреннего уха не отличается от его строения у современных людей. У всех видов Australopithecus строение полукружных каналов схоже как раз с обезьянами. Эти данные, равно как и конусообразная грудная клетка австралопитеков, наводят на мысль о том, что они были лучше приспособлены к хождению, нежели к бегу.</p>
   <p>Вопрос о систематическом положении Homo habilis разрешится еще не скоро. Многие исследователи полагают, что особи, которые в настоящее время рассматриваются как Homo habilis, на самом деле являются представителями двух различных видов рода Homo (Walker &amp; Shipman, 1996). Те из них, которые находятся в верхней части диапазона значений объема головного мозга, относятся некоторыми учеными к Homo rudolfensis. Фактически, плоское лицо Homo rudolfensis наводит на мысль о близком родстве с Kenyanthropus platyops, т. е. плосколицым человеком из Кении, жившим 3,5 миллиона лет назад в одноименном районе Африки (Leakey et al., 2001). По мере появления все большего числа ископаемых находок, классификация гоминид будет окончательно уточняться и перестраиваться. Первым относительно бесспорным видом, относящимся к роду Homo, является Homo erectus.</p>
   <p>Homo erectus возник около 1,8 миллиона лет назад в Африке (Walker &amp; Shipman, 1996). Некоторые обнаруженные на Яве материальные свидетельства существования Homo erectus датируются практически так же, как самые древние африканские останки этого вида. Данный факт наводит на мысль о том, что вскоре после своего появления Homo erectus начал мигрировать и распространяться из Африки через Азию на территории столь же удаленные, как остров Ява. Хотя около 300 тыс. лет назад Homo erectus вымер во всем остальном мире, несколько популяций могли существовать на Яве еще 20 тыс. лет назад. У представителей erectus, живших 1,5 миллиона лет назад, объем головного мозга составлял около 900 кубических сантиметров. Более поздние erectus, жившие 700–500 тыс. лет назад, были обладателями головного мозга объемом приблизительно 1100 кубических сантиметров. Одной из характерных особенностей этих гоминид были очень толстые надбровные дуги и вытянутый, низкий череп. У них были выступающие вперед челюсти, крупные коренные зубы и отсутствовал подбородок. От шеи и ниже Homo erectus весьма походили на современных людей. Судя по некоторым африканским представителям, ростом они были значительно выше 180 сантиметров, с мощным долговязым телом, превосходно адаптированным к жаркому экваториальному климату и образу жизни, основанному на беге и хождении на большие расстояния (Walker &amp; Shipman, 1996). Некоторые исследователи помещают этих ранних африканских erectus в отдельный вид — Homo ergaster. Изучение строения таза и ног показывает, что хождение и бег Homo erectus могли быть гораздо эффективнее, чем у современных людей. Главным образом, это было следствием более узких бедер и более крупных и крепких костей.</p>
   <p>Снизившаяся эффективность передвижения на ногах у современных людей, возможно, стала неизбежным последствием необходимости рожать детей с более крупным головным мозгом (Walker &amp; Shipman, 1996). Хотя у erectus был пропорционально меньший мозг, чем у современного Homo sapiens, этот вид уже приспособился рожать детей с относительно недоразвитым головным мозгом и, следовательно, меньшим размером головы. У детенышей обезьян рост головного мозга происходит медленнее, чем у современных людей, и размер головного мозга у взрослого, как правило, в два раза больше, чем у детеныша. У современных людей и предыдущих видов рода Homo по мере достижения взрослого состояния масса головного мозга увеличивается более чем в 3 раза. Каменные орудия, которые приписывают erectus, более совершенны, чем инструменты, связываемые с habilis. У erectus орудия были типичными большими колюще-режущими инструментами, основным из которых был плоский каплеобразный ручной каменный топор размером с ладонь. Набор каменных инструментов показывает, как удивительно малы перемены, произошедшие за последние 1,5 миллиона лет плюс те годы, пока Homo erectus ходил по нашей планете. Homo erectus был, вероятно, первым из гоминид, кто использовал огонь. В Африке были обнаружены очаги, датируемые 1,42 миллиона лет назад, а в Европе — очаги 750000-летней давности.</p>
   <p>Вокруг систематики гоминид ведутся споры, и положение Homo erectus не составляет исключения. Некоторые полагают, что существуют как минимум два разных вида, представленных особями, относимыми к Homo erectus. Эти ученые считают, что азиатские представители принадлежат к одному виду — Homo erectus, а африканские к другому — Homo ergaster. Еще более дискуссионным является вопрос об эволюционных связях Homo erectus и Homo sapiens sapiens. Хотя существует несколько правдоподобных теорий в пользу этих связей, следует делать выводы, основываясь на точках зрения, подкрепленных результатами современных наблюдений.</p>
   <p>Около миллиона лет назад африканские популяции Homo erectus эволюционировали в новый вид Homo antecessor (Bermudez de Castro, Arsuaga, &amp; Carbonell, 1997). Популяции этого виды мигрировали на север, в Европу. В пещерах северной Испании найдены останки Homo antecessor. Артефакты (предметы искусственного происхождения) и ископаемые останки животных, найденные вместе с останками antecessor, говорят о том, что эти люди были умелыми охотниками на крупных зверей. Следы человеческих зубов на костях испанских представителей antecessor сигнализируют о каннибализме.</p>
   <p>Геомагнитная датировка испанских находок определяет точный возраст останков минимум в 780 тыс. лет. Это делает их одними из самых древних людей, найденных в Европе. Голова antecessor была необычной смесью характерных черт неандертальца и современного человека. У них были крупные надбровные дуги, длинная и низкая черепная коробка, массивная нижняя челюсть без подбородка и крупные зубы, как у неандертальца. Лицо, напротив, было относительно плоским и не выдавалось вперед, т. е. было похожим на лицо современного человека. Это наталкивает на мысль о том, что пришедшие в Европу популяции antecessor со временем эволюционировали в неандертальского человека — Homo neanderthalensis.</p>
   <p>Когда-то Homo neanderthalensis классифицировали как Homo sapiens neanderthalensis, полагая, что он является подвидом современного человека. В 1997 году был проведен анализ выделенной из останков неандертальца митохондриальной ДНК, который показал, что у нас есть общий с неандертальцами предок, живший около 600 тыс. лет назад (Lewin, 1997). Основываясь на данных анализа ДНК и сведениях об испанских представителях Homo antecessor, можно сделать более точную классификацию, согласно которой неандертальский человек был отдельным видом.</p>
   <p>Неандертальцы существовали в период с 230 000 по 28 000 лет тому назад (Trinkhaus &amp; Shipman, 1993). Они были обнаружены на территории всей Европы, Ближнего Востока и Западной Азии. Размер головного мозга неандертальцев был немного больше, чем у современных людей, и составлял около 1450 кубических сантиметров. Впрочем, строение неандертальского мозга кое в чем отличалось от современного. Затылочная доля имела тенденцию к укрупнению в сравнении с современными людьми, а передняя лобная доля — к относительному уменьшению. В целом, черепная коробка была относительно удлиненной и низкой, если сравнить ее с черепной коробкой современного человека. На затылке имелся заметный выступ. У неандертальцев очень маленький подбородок и сильно выступающие вперед челюсти. Зубы были очень крупными и твердыми, но у большинства ископаемых представителей этого вида имеются признаки их крайней сточенности. Это говорит о том, что зубы и челюсти ежедневно использовались при выделке шкур, изготовлении орудий и в других видах работ. Неандертальцы были исключительно крепкого телосложения, их кости в 1,5 раза толще костей современных людей. Коренастые и с относительно короткими конечностями, они являются несомненным примером адаптации к холодному климату. Подобная морфология обеспечивает минимальные тепловые потери (Walker &amp; Shipman, 1996). Неандертальцы эффективно производили каменные орудия и были весьма искусными охотниками на крупного зверя. Следы травм и переломов на их скелетах говорят о том, что неандертальцы существовали в очень жестких и жестоких условиях жизни. Самые древние места захоронений людей, насчитывающие до 100 000 лет, ученые приписывают неандертальцам. Такое преднамеренное захоронение мертвых, часто вместе с артефактами и, возможно, цветами, подсказывает нам, что эти люди взошли на следующую ступень разумности. Они обладали сознанием, и их волновала великая тайна, окружавшая жизнь и смерть. Однако главным образом это проявлялось в том, что все, что делали неандертальцы, вращалось вокруг делового, утилитарного подхода к жизни. Лишь с приходом нашего вида можно говорить о полноценном абстрактном мышлении и символической коммуникации.</p>
   <p>Исследования митохондриальной ДНК современных людей позволяют предположить, что Homo sapiens sapiens возник в Африке около 150 000 лет назад (Wilson, 1992; Ingman, Kaessmann, Paabo &amp; Gyllensten, 2000). Археологические свидетельства существования современных в анатомическом отношении людей обнаружены в Южной Африке (датировка около 100 000 лет назад) и на Ближнем Востоке (датировка около 90 000 лет назад). Предположительно, эти современные люди эволюционировали от оставшихся в Африке популяций Homo antecessor. Согласно так называемой теории «из Африки», современные люди впервые возникли в Африке и распространились по всему восточному полушарию, вытесняя все другие популяции людей, с которыми они сталкивались. Homo sapiens sapiens вступили на землю Западной Европы около 35 000 лет назад и существовали с неандертальцами на одной территории на протяжении приблизительно 7000 лет (Trinkhaus &amp; Shipman, 1993). После этого мы не находим никаких следов популяций неандертальцев. Логично предположить, что приход современных людей послужил причиной гибели неандертальцев, которые вполне успешно жили в этих краях десятки тысяч лет. Отсутствуют какие-либо археологические свидетельства непосредственного конфликта между двумя видами. Тем не менее люди густо заселили эту часть мира на тысячи лет, и едва ли по пути их следования на любых открытых, незащищенных местах осталось много артефактов. В Европе большинство артефактов современных людей было обнаружено в глубоких пещерах. Одним из самых впечатляющих доказательств использования абстрактного мышления и символического выражения является пещерное искусство верхнего плейстоцена.</p>
   <p>На рисунках внутри пещер Западной Европы в весьма реалистичной и изысканной манере изображены разнообразные животные плейстоцена (Leakey, 1994). Искусство являлось частью очень глубоко ритуализированной традиции. Многие стили и темы просуществовали без изменений на протяжении веков, если не тысячелетий. Изобразительное искусство также нашло свое выражение в декоративных орудиях, бусах, скульптурах людей и животных, музыкальных инструментах. Одновременно с этим утилитарные технологии, такие как изготовление орудий охоты, скребков, ножей и одежды, тоже достигли высокого уровня совершенства. Логично было бы сделать вывод о том, что высокий уровень искусства и технологий, достигнутый в верхнем плейстоцене, был прямым следствием новой морфологии и психологии. Уже развился мозг современного человека объемом около 1350 кубических сантиметров. У кроманьонцев — Homo sapiens sapiens, живших в то время в Западной Европе, — был высокий лоб и выступающий вперед подбородок, сами они отличались очень высоким ростом, стройностью, худощавостью, а надбровные дуги были небольшими или вообще отсутствовали. Однако эти характерные черты, впервые появившиеся около 100 000 лет назад, порождают вопрос о том, почему потребовалось еще более 50 000 лет для появления сложных орудий и выражения в произведениях искусства. В главе 8 мы глубже рассмотрим этот вопрос.</p>
   <p>В следующей главе мы обсудим причины, по которым по ходу эволюции головной мозг укрупнялся и совершенствовался. Затем мы исследуем природу современной человеческой психики.</p>
   <subtitle>Вставка. Плотоядные гоминиды: неандертальский человек.</subtitle>
   <p>В переводе на общее количество калорий диета современного американца в среднем на 20–30 % состоит из мяса, а остальная часть калорий поступает в организм с овощами, фруктами, орехами и продуктами из злаков и молока. Значительное число американцев вообще не имеют в своем рационе мяса. В обществе охотников и собирателей мясо составляло порядка 35 % рациона, а остальные 65 % приходились на фрукты, овощи, орехи и мед. В рационе Homo neanderthalensis, адаптированного к холоду вида, отделившегося от наших предков около 600 000 лет назад, мясо составляло более 90 % (Richards, M. et al., 2000). По крайней мере, это относится к некоторым из последних неандертальцев, живших в Европе.</p>
   <p>Химический анализ крошечных кусочков костей черепа двух неандертальцев, живших 28 000 лет назад на территории современной Хорватии, позволил установить химический состав пищи, которую они ели. Сопоставив его с химическим составом живших в то время животных, исследователи установили, чем именно и в каких количествах питался неандерталец. Они потребляли практически одно только мясо. Анализ показал, что рацион неандертальцев во многом совпадает с рационом наиболее плотоядных животных того периода. Уровень потребления животного белка делает неандертальцев самыми плотоядными не только среди когда-либо живших человеческих видов, но и среди высших приматов всех времен.</p>
   <p>Эрик Тринкхаус, участник исследовательской группы, пишет: «Данное исследование положило конец рассуждениям о том, были ли неандертальцы главным образом падальщиками. Вместе с их костями мы нашли большие деревянные копья с наконечниками. Каменные наконечники были умело сработаны и предназначались для нанесения колющих ран с близкого расстояния. Такого рода охотничья отвага, естественно, требовала организации групп охотников, действовавших вместе в рамках сложных социальных отношений. Почти не вызывает сомнений то, что неандертальцы очень хорошо умели устраивать засады и владели навыками и орудиями для организации групп охотников, способных убивать огромных мамонтов, волков, пещерных медведей и оленей».</p>
   <p>Любопытно, что некоторые факторы, предлагаемые учеными в качестве ключевых для объяснения стремительной эволюции человеческого головного мозга, кажется, более воздействовали на вымерших неандертальцев, чем на наш собственный вид. Например, изменение рациона в сторону увеличения количества животной пищи, содержащей концентрированные запасы белков и жиров, предположительно создало возможность для потребления мозгом большего количества калорий. Отбор в пользу способностей к планированию и координации охоты является отправной точкой так называемой теории человека-охотника, объясняющей эволюцию человеческого головного мозга. Данная теория является, пожалуй, наиболее давней среди всех остальных. Адаптация к изменению климата также может рассматриваться как механизм, способствующий эволюции головного мозга. Безусловно, из всех гоминид неандерталец был в наибольшей степени адаптирован к холоду. У него было плотное, компактное тело с короткими конечностями. Строение его носа и пазух также было уникальным приспособлением к холоду. В заключение стоит упомянуть, что неандертальцы действительно имели наибольший средний объем головного мозга среди всех гоминид, так что некоторые или все из вышеупомянутых теорий верны.</p>
   <p>Но не будем торопиться, поскольку здесь есть ряд проблем. (1) Неандертальцы вымерли. Видимо, это было следствием контакта/соперничества с нашими предками. (2) С учетом линейной поправки на относительные размеры головной мозг неандертальца не превосходит по размерам таковой у Homo sapiens sapiens. Другими словами, если учесть большую массу тела неандертальца, то размер его головного мозга пропорционально меньше нашего. (3) Подлинная выгода, стоящая за быстрой эволюцией головного мозга гоминид, заключалась в эволюции комплексного сознания / комплексного поведения. Создание сложных произведений искусства нашими предками около 40 000 лет назад показывает пропасть, отделяющую нас от неандертальцев. Символическое мышление, креативность и сложные формы культурной преемственности являются отличительными признаками нашего вида. Без этих способностей и расширяющих их сложных языковых навыков мы не могли бы вести данную дискуссию. Естественно, что описанные выше теории эволюции головного мозга стали вызывать сомнения после открытия плотоядного рациона неандертальцев. Тем не менее их нельзя полностью сбрасывать со счетов. Как и многие другие теории, которые будут обсуждаться в главе 3, они могут быть состоятельными в объяснении эволюции человеческого поведения, по крайней мере на отдельных промежутках времени.</p>
   <subtitle>Резюме.</subtitle>
   <p>Вселенная родилась в результате Большого Взрыва около 13,5 миллиардов лет назад. Солнечная система сформировалась из остатков взорвавшихся ранних звезд свыше 4,5 миллиардов лет назад. 4 миллиарда лет назад на Земле возникла жизнь. Приматы появились около 95 миллионов лет назад; 65 миллионов лет назад в результате катастрофического столкновения Земли с астероидом погибли динозавры и многие другие таксономические группы, освободив множество экологических ниш для выживших видов.</p>
   <p>Около 7 миллионов лет назад от общих предков взяли начало две эволюционные линии, одна из которых привела к людям, а другая — к шимпанзе. Гоминидная линия, ведущая к людям, в ходе эволюции выработала передвижение на ногах и расщепилась на «стройную» линию с легкими костями и «крепкую» линию с тяжелыми костями. Последняя вымерла около 1 миллиона лет назад. Данные раскопок показывают, что более чем за 3 миллиона лет наши предки прошли эволюционный путь от двуногих существ с головным мозгом обезьяны до современных людей.</p>
   <subtitle>Вопросы для обсуждения.</subtitle>
   <p>1. Опишите эволюцию физического строения Вселенной. Сопоставьте ее с эволюцией живых форм и найдите отличия.</p>
   <p>2. В настоящее время существует только один вид рода Homo. Однако дело не всегда обстояло подобным образом. Дайте возможные объяснения тому факту, что sapiens sapiens является единственным существующим на данный момент видом людей.</p>
   <p>3. В научно-фантастических фильмах разумные инопланетяне обычно имеют гуманоидную наружность. Это, скорее, может быть показателем ограниченности сценаристов и малых бюджетов, отпущенных на спецэффекты, чем следствием каких-либо аргументированных научных построений. Насколько вероятно, что наделенные сознанием разумные существа в других частях Вселенной будут похожи на нас внешне? А в психологическом отношении?</p>
   <subtitle>Ключевые термины.</subtitle>
   <p>Homo antecessor</p>
   <p>Homo erectus</p>
   <p>Homo habilis</p>
   <p>Homo neanderthalensis</p>
   <p>Homo sapiens sapiens</p>
   <p>Kenyanthropus platyops</p>
   <p>Orrorin tugenensis</p>
   <p>Scalanatura</p>
   <p>Systema natura</p>
   <p>Антропоиды (anthropoids)</p>
   <p>Гомеотермия (homeotherm)</p>
   <p>Гоминиды (hominids)</p>
   <p>Гондвана (Gandwanaland)</p>
   <p>Доплеровский эффект (doppler effect)</p>
   <p>«Крепкие» австралопитеки (robust australopithecines)</p>
   <p>Кроманьонец (Cro-Magnon)</p>
   <p>Низшие приматы (prosimiaris)</p>
   <p>Пангея (Pangaea)</p>
   <p>Пойкилотермия (poikilotherm)</p>
   <p>«Стройные» австралопитеки (gracile australopithecines)</p>
   <p>Теория Большого Взрыва (Big Bang theory)</p>
   <p>Эукариот (eukaryote)</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 3. Развитие мозга и появление разума</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Это — тот закон природы, который мы не замечаем: интеллектуальная многосторонность — компенсация за изменения, опасности и проблемы. Животное, достигшее гармонии с окружающей средой, — совершенный механизм. Природа никогда не прибегает к интеллекту, пока тело и инстинкты не станут бесполезными. Где нет изменений или необходимости изменений — там нет и разума. Разумом пользуются лишь те животные, которые изведали много лишений и опасностей.</p>
    <text-author>Г. Уэллс. Машина времени (1895)</text-author>
   </epigraph>
   <p><strong>Вопросы главы</strong></p>
   <p>1. Какой уникальный набор сил естественного отбора сделал людей одним из самых «мозговитых» видов на Земле?</p>
   <p>2. Какова функциональная организация человеческого мозга?</p>
   <p>3. На чем базируется гипотеза, что «разум» состоит из набора индивидуальных компонентов или модулей?</p>
   <p>Главное, чем отличается человек от других живых существ, — это умственные качества. Без сомнения, другие животные испытывают боль, страх, половое влечение и даже радость. Однако они исходно ограничены сиюминутностью этих состояний. В то же время мы, люди, имеем не только более богатый репертуар субъективных ощущений, но и способность представлять эти чувства абстрактно. Это дает нам возможность, например, обдумать негативные переживания, случившиеся месяцы или годы назад, или предвкушать удовольствие, которое мы получим от события, ожидаемого в будущем. Когнитивные способности — это интегральная способность управлять умственными конструкциями.</p>
   <p>Между когнитивными способностями людей и других видов лежит огромная пропасть. Кроме того, наш мозг в три раза массивнее, чем у наших ближайших родственников среди приматов — шимпанзе, которые, в свою очередь, имеют больший и когнитивно более сложный мозг по сравнению с другими животными. В этой главе мы проанализируем силы естественного отбора, которые привели к появлению современного человеческого мозга. Затем мы рассмотрим функциональную/структурную организацию мозга. И наконец, уделим внимание разуму человека как набору модулей, предназначенных для адаптации нас к жизни в небольших племенах охотников-собирателей.</p>
   <subtitle>Основные факторы развития мозга у гоминид.</subtitle>
   <p>Одна из наиболее частых ошибок в концепциях эволюционного процесса — это положение о том, что он подразумевает прогресс. Люди, имеющие такой ошибочный взгляд на эволюцию, могут верить, что рыбы эволюционируют в амфибий, рептилии — в млекопитающих, а большие обезьяны когда-нибудь обязательно станут людьми. Убежденность в том, что признаки эволюционируют, чтобы достичь в будущем какой-то цели, называют телеологической ошибкой. Когда кто-то утверждает, что у птиц появились оперенные крылья, чтобы летать, или у людей развился сложный мозг, чтобы использовать инструменты, они совершают телеологическую ошибку. Телеологическая ошибка — это логическое заблуждение, так как в этом случае подразумевается, что события в будущем становятся причиной событий в прошлом.</p>
   <p>Чтобы понять, как у птиц появились тела, способные к полету, необходимо исследовать этот процесс как серию событий, не связанных ни с какими последствиями в будущем. Перья были исходно модифицированными чешуйками, которые обладали более выраженными изолирующими свойствами для теплокровных животных. Низкая плотность этих измененных чешуек и некоторые, случайно возникшие аэродинамические характеристики позволили некоторым видам развить навыки планирования. Распростертые передние конечности, покрытые перьями, лучше подходят для планирования, чем покрытые чешуей. Способность летать за счет оперенных крыльев развилась у птиц как результат естественного отбора по навыкам планирования.</p>
   <p>Еще чаще телеологическую ошибку совершают при изучении происхождения морфологии человека. Типичный пример такой ошибки — утверждение, что наши предки стали ходить на двух ногах, чтобы можно было использовать инструменты. Склонность к телеологическим ошибкам можно считать побочным продуктом эволюции умственных способностей человека. Человеческий разум был адаптирован естественным отбором к целеустремленному поведению. Наша психология настолько хорошо приспособлена к достижению желаемого результата, что мы естественным образом видим цели и предназначение там, где их нет. Наше целенаправленное управление мысленными конструктами позволяет нам придумать большое количество решений любой проблемы без значительных затрат времени, а также оценить риск последствий этих альтернативных решений. Это качество дает нашему виду несомненное преимущество над другими формами жизни. Мы используем его всегда и везде, начиная от уборки в комнате и заканчивая планированием военной стратегии. Проблема, как подчеркивал Уильям Джеймс, состоит в том, что мы настолько погружены в этот умственный процесс, что он определяет наше восприятие реальности или в большинстве случаев препятствует этому восприятию. Из-за этой слепоты в восприятии многие не понимают, что столь сложная структура, как человеческий мозг, и такая тонкая и замечательная система, как человеческая психика, могли быть созданы в результате многократно повторившегося естественного отбора, без всяких планов и цели. В этой главе мы обсудим, как происходил этот процесс, и рассмотрим его конечный продукт — модульный мозг и модульную психику.</p>
   <subtitle>Макиавеллианский интеллект.</subtitle>
   <p>Энцефализацией называют отношение массы мозга к размерам тела. Виды, которые относят к приматам, являются одними из самых энцефализированных животных на нашей планете (рис. 3.1). Относительно крупные размеры и сложная структура мозга у приматов могут быть объяснены большим количеством факторов. Все ныне существующие приматы или живут на деревьях, или произошли от древесных видов. Эллиот-Смит (Elliot-Smith, 1912) предложил «древесную теорию» для объяснения развития мозга у приматов. Он утверждал, что для адаптации наземных животных к жизни на деревьях необходимо развитие стереоскопического зрения и подвижных рук.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img60FF.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 3.1. Сравнение развития мозга у современных позвоночных. Обратите внимание на «скачок» в увеличении размеров и сложности между кошкой и приматами</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Это, в свою очередь, потребовало более крупного и сложно устроенного мозга. Картмилл (Cartmill, 1974) отметил, что многие древесные животные (например, белка) не имеют ни стереоскопического зрения, ни инструментальной моторики. Картмилл выдвинул гипотезу, что зрительная и двигательная адаптация приматов была обусловлена необходимостью ловить насекомых. Он подчеркнул, что фронтальное расположение глаз и ловкие передние конечности отмечаются еще и у кошек. Мозг приматов (согласно и Эллиоту-Смиту и Картмиллу) должен быть относительно большим и сложным, чтобы обеспечивать стереоскопическое зрение и координировать точную моторику рук. Ловкость, возможности зрительного анализатора и развитие мозга у представителей отряда приматов (узконосые и широконосые обезьяны, а также люди) значительно превосходят таковые показатели у отряда хищников (например, кошки, собаки или медведи). Это говорит о том, что ни гипотеза Картмилла, ни теория Эллиота-Смита не адекватны для однозначного объяснения сложности мозга приматов. Безусловно, и древесный образ жизни, и повадки, свойственные хищникам, влияли на эволюцию самых ранних приматов. Однако даже комбинации этих двух факторов недостаточно для объяснения высокоразвитого мозга у широконосых и узконосых обезьян. Чтобы понять, какие силы естественного отбора влияли на развитие мозга, следует обратить внимание на наиболее характерную черту современных приматов. Это их ярко выраженная социальность.</p>
   <p>Продемонстрируем важность социальности: определенный уровень организации необходим для определения положения ветви дерева, раскачивающейся на ветру, несколько больший уровень сложности требуется для того, чтобы предугадать траекторию движения жертвы и схватить ее. Но для того чтобы предсказать реакцию представителя своего вида в ответ на собственное поведение, нужен значительно более высокий уровень организации. Это и есть проблема, которая встает перед всеми общественными животными.</p>
   <p>Такой социальный интеллект был назван макиавеллианским в честь итальянского политика и философа Николо Макиавелли (1469–1527), чьи работы по стратегии власти сделали его имя синонимом аморальности, хитрости и двуличия (Byrne &amp; Whiten, 1988). В своей наиболее известной работе «Государь» (1532) он описал методы, которыми правитель может завоевывать и удерживать политическую силу. С точки зрения Макиавелли, правителю следует считаться лишь с теми правилами, которые ведут к политическому успеху. Традиционные правила этики воспринимались им как препятствия к накоплению силы. Позицию Макиавелли можно определить следующей цитатой из «Государя»: «Так как любовь и страх не могут существовать вместе, то если нужно выбрать одно из двух, куда безопаснее быть устрашающим, нежели любимым».</p>
   <p>В процессе наблюдения за поведением обезьян (особенно обезьян Старого Света) в социальном контексте становится ясно, что макиавеллианские идеи должны оказывать влияние на их поведение (Byrne &amp; Whiten, 1988). Этих животных очень волнует положение в социальной иерархии и возможности повышения своего ранга. Для того чтобы способствовать продвижению «вверх» отдельных особей, формируются сложные альянсы и коалиции. Самыми заядлыми «политиками» среди всех животных (исключая людей) являются шимпанзе (DeWall, 1982). Шимпанзе-самцы живут в мире политических интриг, которые произвели бы впечатление на самого Макиавелли хитростью, предательством и безжалостным стремлением к достижению и сохранению власти.</p>
   <p>Способность управлять поведением представителей своего вида не является исчерпывающим объяснением эволюции сложности мозга и интеллекта, хотя, несомненно, сыграла в ней свою роль. Шимпанзе — высоко энцефализированные животные, однако масса их мозга равна лишь 1/3 от человеческой. Кроме того, многочисленные исследования людей не выявили никакой корреляции между макиавеллизмом (стратегией социального поведения, использующей манипуляцию другими с целью получения социальных благ в ущерб интересам других) и IQ или реальным материальным благополучием (Wilson, Near &amp; Miller, 1996).</p>
   <p>Социальный интеллект (как макиавеллианский, так и немакиавеллианский), без всякого сомнения, играл роль в общей эволюции мозга приматов. Наш общий с шимпанзе предок, живший 7 миллионов лет назад, имел достаточно большой мозг по сравнению с другими животными. Однако мы должны рассмотреть другие факторы (помимо социального интеллекта), объясняющие троекратное увеличение размеров мозга нашей ветви.</p>
   <subtitle>Ледниковые периоды.</subtitle>
   <p>Многие исследователи утверждают, что в человеческой эволюции большую роль сыграл Ледниковый период. Ледниковые периоды — это эпизоды в истории Земли, характеризующиеся значительным похолоданием климата и распространением ледяных масс от полюсов. Ледниковые Периоды длятся около 100 000 лет, перемежаясь с теплыми межледниковыми периодами, последний из которых продолжается уже около 10 000 лет. Ледниковые периоды наблюдаются в пределах ледниковых эпох, которые длятся миллионы лет. В истории Земли было несколько ледниковых эпох. Последняя ледниковая эпоха началась около 2,5 миллиона лет назад, ее называют Ледниковым периодом. Длящийся теперь межледниковый период начался около 11 500 лет назад, и большинство ученых полагают, что это — лишь интерлюдия, за которой скоро (через несколько столетий или тысячелетий) последует похолодание, так как ледниковая эпоха не закончилась (рис. 3.2).</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#imgC382.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>(пунктиры, от левого края: 3 млн. лет назад; 2 млн. лет назад; 1 млн. лет назад)</emphasis></p>
   <p><emphasis>Рис. 3.2. Энцефализация гоминид, последовавшая за наступлением Ледникового периода 2,5 миллиона лет назад</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Врба (Vrba, 1996) утверждал, что начало Ледникового периода вызвало появление многочисленных видов млекопитающих, особенно в Африке. У многих из этих видов, возникших около 2,5 миллионов лет назад, отмечалось выраженное увеличение размеров тела. Это согласуется с правилом Бергмана, согласно которому теплокровные животные, живущие в холодном климате, как правило, больше представителей того же вида, живущих в теплом. У новых видов наблюдались и изменения в пропорциях тела, что соответствует правилу Аллена: у представителей одного и того же вида происходит укорочение конечностей при проживании в более холодном климате. И правило Бергмана, и правило Аллена можно рассматривать как адаптации к изменению климата. Врба полагал, что массивные климатические изменения, связанные с Ледниковым периодом, привели к выраженной засушливости африканского континента и уменьшению лесных зон, что запустило видообразование не только среди птиц и антилоп, но и среди гоминид. В этот период линия гоминид разделилась на «стройных» и «крепких» австралопитеков.</p>
   <p>Изменения формы тела происходили за счет небольших модификаций скорости роста и созревания в процессе онтогенеза. Например, линия «стройных» австралопитеков имела тенденцию к неотении или педоморфозу. При этом состоянии ювенильные характеристики сохраняются и у взрослого животного. Неотения могла достигаться путем удлинения процесса созревания или подавлением этого процесса. В то же время у «крепких» австралопитеков созревание происходило быстрее, что подтверждалось повышенной толщиной черепа и увеличением челюстей и зубов. Для эволюционных изменений у сложных организмов характерны небольшие модификации активности различных генов в процессе развития. Этот процесс часто называют гетерохронией, т. е. такие филогенетические изменения сроков возникновения и/или продолжительности развития, при которых формирование одного или нескольких признаков в организме ускоряется или тормозится по сравнению с аналогичными у предков.</p>
   <p>При достижении определенного уровня сложности организации (например, многоклеточности) изменения на более фундаментальном уровне (появление кардинальных отличий), как правило, фатальны. Поэтому наиболее благоприятный путь эволюционных изменений — это контроль экспрессии уже существующих генов, который происходит посредством небольших модификаций в регуляторных генах. Чтобы сделать обезьяну более похожей на человека, необходимо подавить гены, управляющие процессом взросления черепа, предотвращая появление толстых костей свода и больших зубов и сохраняя отношение головы к телу достаточно большим (рис. 3.3). Ювенильные признаки присущи не только голове взрослого человека, но и его психике, так как он остается любопытным и пластичным к изменениям во внешней среде, как ребенок. В целом, можно сказать, что Ледниковый период изменил экосистему Африки и обусловил появление большого количества новых форм жизни. Однако только одна таксономическая группа привела к появлению высоко энцефализированных организмов, называемых людьми. Нам следует продолжить рассмотрение других факторов, ответственных за эволюцию такого сложного человеческого мозга.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img2902.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 3.3. Сравнение шимпанзе-детеныша и взрослого. Человеческий облик обезьяны-младенца служит аргументом в пользу теории, что в эволюции человека большую роль сыграла неотения или педоморфоз</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <subtitle>Баллистическая охота.</subtitle>
   <p>Кельвин (Calvin, 1982) писал, что, по крайней мере, одним из ведущих движителей энцефализации гоминид мог быть естественный отбор по метанию камней в жертв правой рукой. Баллистические движения, буквально — метание предметов в цель, не могут быть откорректированы обратной связью. Например, если мы пытались бы взять мишень «на мушку», то могли бы двигать прицел туда-сюда, пока не увидели бы, что он отцентрирован. Прицеливание может быть движением с обратной связью. С другой стороны, если бы мы попытались бросить дротик с нескольких метров в центр той же самой мишени, это было бы баллистическим движением. Прежде чем дротик полетит, необходимо, чтобы все мышцы сократились в правильном сочетании и последовательности. Когда дротик будет брошен, мы ничего не сможем сделать, чтобы изменить его полет. Чтобы успешно бросать снаряды в цель, особенно — в движущуюся, нужна сложная нервная цепочка. Хотя большие обезьяны в своей жизни иногда кидают предметы, точность их броска невысока. Другое отличие людей от обезьян состоит в том, что хотя отдельные обезьяны могут пользоваться преимущественно какой-то одной рукой, для вида в целом не характерна праворукость или леворукость. В противоположность этому, примерно 89 % людей предпочитают писать (так же, как и метать предметы) правой рукой.</p>
   <p>Последовательные движения с минимумом обратной связи — явление не уникальное для людей. Многие виды, в особенности хищники, охотящиеся из засады, должны непосредственно перед прыжком просчитать все необходимые мышечные сокращения, которые позволят им успешно атаковать ничего не подозревающую жертву. При этом типе активности нет значительной разницы в движении левой и правой половин тела. Таким образом, не происходит специализация функции в одном полушарии больше, чем в другом. Но при метательных движениях, выполняемых одной рукой (что более эффективно, так как увеличивает расстояние броска), есть специализация одной из сторон тела. Почему предпочтительной стороной оказалась правая (и, соответственно, левое полушарие мозга) — стало предметом множества споров. Кельвин (1982) сделал предположение (маловероятное), что детей укачивали с левой стороны, где удары сердца матери лучше слышны. У ранних гоминид-самок, державших своих чад в левой руке, дети засыпали крепче, что позволяло матерям подкрасться к жертве и не быть обнаруженными хищниками. Укачивая детей левой рукой, они чаще использовали правую руку для метания и других сложных движений, поэтому мог происходить отбор для более комплексного развития левого полушария мозга, управляющего этими действиями. Кельвин добавил, что развитие этой последовательной нервной механики левого полушария привело к одновременному развитию речи. Известно, что у людей, перенесших левосторонний инсульт, часто отмечаются проблемы с пониманием речи и со способностью говорить. Кроме этого у них часто наблюдаются нарушения последовательности. Сюда можно отнести построение слов в правильном порядке и понимание значения порядка слов (проблемы с синтаксисом), последовательность мимики и последовательность повседневного поведения. Археологические источники свидетельствуют, что бипедализм появился раньше основной энцефализации. Исходя из этого, последующая эволюция размеров и сложности мозга нашей генеалогической линии должна быть связана с факторами, действовавшими после такого изменения в движении.</p>
   <p>Гипотеза баллистической охоты Кельвина (1982) согласуется со многими фактами. Однако она во многом основывается на предположении, что гоминиды адаптировались к охоте на очень ранней стадии. Хотя и возможно, что древние гоминиды применяли баллистическую охоту, но данные археологии свидетельствуют, что основным источником еды для них была падаль. Мы можем выдвинуть версию, что совокупность нейронных схем левого полушария исходно развилась как приспособление к правостороннему владению дубиной. Используя в качестве дубинки даже простую палку или кость, маленькие двуногие гоминиды могли отгонять от трупов меньших животных-падалыциков, разделывать тушу, отрезать куски грубыми каменными инструментами и быстро покидать опасное место до прибытия крупных падальщиков. Учитывая условия жизни в саванне, эти существа были очень уязвимы для большинства крупных хищников. Двуногость обеспечила оптимальную энергетическую эффективность преодоления больших дистанций с наименьшей затратой калорий, но создала трудности в достижении хорошей скорости бега. Способность владеть дубиной преобразила очень уязвимое существо, и даже крупные хищники стали приближаться к нему с осторожностью. Нервные схемы, развившиеся в результате владения дубиной, стали основой для баллистического метания, которое занимает основное место в гипотезе Кельвина. После установления последовательных схем в головном мозге гоминид развитие мозга стал обусловливать новый основной фактор — речь.</p>
   <subtitle>Речь.</subtitle>
   <p>Исследования правой и левой половин мозга у малых обезьян Старого Света выявили, что левое полушарие управляет коммуникативными и тонкими моторными навыками, а правое полушарие отвечает за зрительное восприятие (Faulk, 1987). Это свидетельствует в пользу того, что специализация сторон (по поводу которой теоретизировал Кельвин) произошла задолго до эволюционной стадии гоминид. Если основываться прежде всего на концепции развития уже существовавших нейтральных паттернов (а не на возникновении новых), то баллистическая гипотеза энцефализации и возникновения речи сохранит свою достоверность. Последние данные об активности мозга и речи говорят об интегрированном взаимодействии между нервными структурами, задействованными в коммуникации, и такими двигательными центрами, как хвостатое ядро и мозжечок (Willis, 1993).</p>
   <p>Особенно интересна роль мозжечка в речевой функции. Мозжечок — большая и очень сложная структура, входящая в состав заднего мозга. Хотя он составляет лишь десятую часть массы всего мозга, количество нейронов в мозжечке примерно равно их количеству в остальных отделах мозга, вместе взятых. Ученые установили, что основная функция мозжечка — расчет и выполнение баллистических движений. Мозжечок — одна из зон мозга, которая значительно увеличилась в размерах за последние 3 миллиона лет, наряду с такими отделами, как неокортекс.</p>
   <p>Важность мозжечка в речевой функции иллюстрируется синдромом Вильяма — генетической аномалией. У людей с этим заболеванием кора головного мозга имеет массу около 80 % по сравнению с нормальными людьми. Но мозжечок при этом обычных размеров, а один из наиболее недавно развившихся отделов, neocerebellum (кора мозжечка. — <emphasis>Примеч. пер.), </emphasis>даже увеличен. Больные имеют IQ около 50, что соответствует умственной отсталости. Но их речевые функции, как ни странно, не страдают: речь построена правильно, словарный запас достаточен. Больные поразительно быстро заучивают новые слова и фразы. Все это говорит о том, что увеличенный мозжечок у этих людей каким-то образом справляется с препятствиями к овладению высоким уровнем речевой культуры. Это также свидетельствует о пластичности как человеческого мозга, так и человеческой психики, о чем мы поговорим позднее в этой же главе. Взаимоотношения между речью (особенно синтаксисом) и баллистическими расчетами кажутся очень тесными. Возможно, никогда не удастся достоверно определить причину сил естественного отбора, которые привели к таким связям.</p>
   <p>С одной стороны, несколько неразумно пытаться найти какой-то один специфический фактор как причину энцефализации гоминид. Естественный отбор всегда действует на весь организм. Каждый индивид обладает набором разнообразных качеств и возможностей. И единственная важная для эволюции проблема — способствуют ли эти качества такому образу жизни, который позволит этим индивидам выживать и успешно размножаться. Если мы посмотрим на эволюцию гоминид с такой точки зрения, немедленно появляется другой вопрос. Более двух миллионов лет назад наши предки-гоминиды были процветающей группой животных. Их способность выживать была сопоставима или превосходила таковые у любого другого вида млекопитающих, живших в той же части света. Определенно, их интеллекта было достаточно для того, чтобы выжить в то время. Какие же силы привели к увеличению массы мозга в три раза и сопоставимому его усложнению? Логично сделать вывод, что факторы отбора пришли не из внешней среды в виде хищников или климатических изменений.</p>
   <p>Одно из возможных объяснений подсказывает корреляция между размерами социальной группы у разных видов и размерами их неокортекса (Dunbar, 1996). Неокортекс — это ткань коры головного мозга, покрывающая большие полушария. Она делится на лобные, теменные, затылочные и височные доли. Она называется неокортекс, «новая» кора, так как в ходе эволюции возникла относительно недавно. Отношение между размерами группы и объемом неокортекса особенно заметно у приматов. Неокортекс составляет около 80 % человеческого мозга. Крайне извилистая поверхность — это результат размещения 2500 кубических сантиметров мозговой ткани со средней глубиной около 2 мм в объеме, достаточно компактном для прохождения родовых путей.</p>
   <p>Данбар (Dunbar, 1996) утверждал, что развитие неокортекса произошло в ответ на возросшие требования к обработке социальной информации, что имеет место при увеличении размеров группы. В социальной группе каждый индивид должен быть в курсе действий друзей и врагов, а также друзей его друзей, врагов его друзей и т. д. Этот анализ все более усложняется с увеличением размеров группы. В более крупных и сложных социальных группах выше потребность в макиавеллианском интеллекте и концептуальной возможности, называемой «теорией мышления». Теория мышления — это тип концептуального понимания, которым должен обладать индивид, для того чтобы изменять поведение в соответствии с предположением, что другие имеют тот же тип мышления.</p>
   <p>Данбар (1997) высказал мнение, что речь возникла как средство поддержания коалиций в очень большой группе. С точки зрения его теории, увеличение неокортекса было необходимым условием для начала развития языковых способностей. Когда эволюция речи началась, это привело к еще большему развитию неокортекса. Теория речевой эволюции Данбара детально рассмотрена в главе 4.</p>
   <subtitle>Внутривидовая конкуренция.</subtitle>
   <p>Самое значительное давление на эволюцию гоминид оказывали сами гоминиды. Основным источником этого внутривидового селективного давления («внутривидовое» подразумевает соперничество между особями одного вида) было то, что называют половым отбором на выбывание. Дарвин заметил, что многие крайне выраженные характеристики нельзя объяснить просто результатом естественного отбора. Дарвин полагал, что такие черты, как хвостовые перья у павлинов и райских птиц, были результатом отбора по половым предпочтениям, которые самки оказывали самцам с достаточной выраженностью данных качеств. Впервые Дарвин высказал эти идеи в книге «Происхождение человека и половой отбор» (1871). Он считал, что половой отбор принимает две основные формы. Первая включает в себя соревнование самец-самец за обладание самкой, а вторая — выбор самкой полового партнера по определенным характеристикам (более подробную дискуссию о половом отборе см. в главе 5). Дарвин был уверен, что в эволюции человека играли роль оба эти фактора. Мужчины в целом крупнее и сильнее женщин вследствие соперничества самец-самец, хотя половой диморфизм у наших вымерших предков был выражен значительно сильнее. Другие вторичные половые признаки можно объяснить выбором партнера женщиной. Один из примеров черт, которые могли отбираться таким образом, — борода. Миллер (Miller, 1998) выдвинул теорию, что половой отбор на выбывание объясняет энцефализацию нашего вида.</p>
   <p>Если говорить конкретно, Миллер высказал мнение, что гоминиды предпочитали изобретательных в ухаживании, что привело к эволюции умственных способностей, при которых возможно такое поведение. Это могло бы объяснить, почему языковые и умственные возможности даже в существующих еще сегодня простейших сообществах собирателей и охотников значительно превосходят необходимые для функционирования и общения при их жизненном стиле. В теорию Миллера еще легче поверить, если вспомнить важную роль коммуникативных навыков в современном ухаживании.</p>
   <p>Нельзя сказать, что естественный отбор не играл роли в эволюции умственных способностей человека. Как и многие характеристики, являющиеся субъектом полового отбора на выбывание, речь и интеллектуальные возможности стали предпочтительной чертой при выборе полового партнера, потому что в браке с индивидами, обладающими такими способностями, был адаптивный интерес. В периоды оледенения, которые во время ледниковой эпохи наблюдались через каждые несколько тысяч лет, именно особи, обладающие более выраженными интеллектом и фантазией, решали адаптивные проблемы, вызванные климатическими перепадами. У тех, кто продолжал предпочитать эти качества в своих брачных партнерах во время относительно более благоприятных периодов межледникового потепления, был выше шанс «выживания» генов в более суровые, холодные времена, которые следовали за этим.</p>
   <p>Наряду с предпочтениями полового партнера важной селективной силой оставалась другая форма внутривидовой конкуренции — соперничество самец-самец. С ростом умственных способностей гоминид они стали применять эти способности в физических конфликтах. Возможно, что кланы и племена предков человека стали возникать в военных целях задолго до достижения эволюционной стадии Homo sapiens. В этих конфликтах группы, возглавляемые самым умным, наиболее изобретательным и быстро соображающим лидером, скорее всего, одерживали победы чаще. Возможно, в том, что Homo sapiens sapiens — единственный сохранившийся вид людей, нет никакой случайности. Те, другие виды двуногих приматов, имели несчастье вступить с нами в противоборство.</p>
   <subtitle>Модульный мозг.</subtitle>
   <p>Концепция модульного мозга (идеи, что мозг состоит из отдельных компонентов со специфическими функциями) известна с начала XIX века. В 1810 году два френолога, Галл и Шпурцхейм, опубликовали книгу «Анатомия и физиология нервной системы». Они были первыми, кто описал функциональную роль коры головного мозга, мозолистого тела и перекреста спинального тракта. Система гипотез, созданная Галлом и Шпурцхеймом, стала называться френологией. Она основывалась на теории, что путем изучения формы и рельефа черепа можно узнать умственные способности и личностные черты человека. Идеи френологии давно опровергнуты, но основным вкладом Галла и Шпурцхейма осталось предположение о том, что специфические зоны мозга имеют конкретные функции. Эта идея о локализации функций в дальнейшем стала называться модульной моделью мозга.</p>
   <subtitle>Локализация функций.</subtitle>
   <p>Во второй половине XIX века двое врачей, Брока и Вернике, идентифицировали зоны головного мозга, связанные с определенными языковыми функциями. Позже эти зоны были названы в честь открывших их людей. Зона Брока ответственна за воспроизведение речи, особенно — за выстраивание слов в правильной последовательности. Зона Вернике необходима для понимания речи (языка). Эти области головного мозга были открыты у людей, перенесших нарушение мозгового кровообращения (инсульт). У некоторых из больных наблюдались поведенческие нарушения, связанные с повреждением определенных участков головного мозга. Нарушение мозгового кровообращения возникает тогда, когда внезапно происходит закупорка или кровоизлияние кровеносного сосуда в головном мозге. Это приводит к прекращению поступления насыщенной кислородом крови к определенному участку головного мозга, вследствие чего нейроны гибнут из-за недостатка кислорода. Сопоставление отдельных психических нарушений со специфическими зонами головного мозга, затронутыми инсультом, продолжает оставаться первичным источником сведений о модульных функциях головного мозга.</p>
   <p>Характер обработки мозгом зрительной информации предоставляет нам ряд показательных примеров его модульной природы. В особом состоянии, известном как корковая слепота, вызванном повреждением затылочной доли (стриальной коры), люди не способны видеть (рис. 3.4). Корковая слепота является даже более глубокой, чем вызванная повреждением глаз. Если кто-то потерял зрение в результате травмы глаз или зрительного нерва, то в памяти этого человека сохраняется все, что было ранее увидено, и он по-прежнему способен мысленно представлять зрительные образы. При корковой слепоте человек не только лишен зрения, но и теряет всю зрительную память и более не может представить что-то зрительно. Эти люди не имеют никаких понятий о свете, цвете, форме или видимом движении.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#imgE84B.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>(надписи слева: Извилина, Лобная доля, Лимбическая система: Таламус, Гипоталамус, Миндалевидное тело, Гиппокамп, Гипофиз; Ствол мозга: Мост, Продолговатый мозг; надписи справа: Неокортекс, Теменная доля, Мозолистое тело, Затылочная доля, Средний мозг, Мозжечок)</emphasis></p>
   <p><emphasis>Рис. 3.4. Головной мозг человека (вид сбоку). Видны мозолистое тело, задний мозг (мозжечок и продолговатый мозг), лимбическая система и неокортекс</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Зрительное восприятие само по себе может быть разбито на некоторое число подмодулей. Повреждение в головном мозге поля V4 приводит к потере цветового зрения. Такое состояние называется ахроматопсией. Страдающие им люди не могут вспомнить, как это было — видеть цвет или даже подумать о цвете. Поле V5 существенно для обработки движения. Люди с пораженным инсультом полем V5 видят мир в виде последовательности неподвижных кадров. Например, переходя улицу, они сильно рискуют, поскольку в их восприятии движущиеся машины видятся им как неподвижные объекты на значительном удалении, а затем как другой стоп-кадр неподвижного объекта уже на расстоянии вытянутой руки. Льющуюся в чашку воду они воспринимают скорее как объемную дугу, а не как движущуюся жидкость. Способность интегрировать различные стимулы в единую форму заключена еще в одном зрительном модуле головного мозга. Люди с нарушением, известным как зрительная агнозия, могут отчетливо видеть мелкие детали во всем, на что они смотрят, но не способны понять, что собой представляет весь объект. Герой книги невролога Оливера Сакса (Sacks, 1995) «Человек, который принял свою жену за шляпу» страдал именно таким недугом. Как следует из названия книги, этот человек был не способен отличить голову своей жены от лежащей на полке шляпы. Он же не сумел бы распознать простые объекты, вроде перчатки, однако мог детально описать особенности объекта весьма сложным и интеллектуальным способом. Это еще раз подчеркивает то, что за логическое мышление и восприятие ответственны разные участки головного мозга.</p>
   <p>Различие между логическим мышлением и перцепцией отчетливо видно на примерах людей, страдающих нарушением сенсомоторной зоны головного мозга. У таких людей проявляется синдром контралатеральной потери чувствительности. В мозг этих людей не поступают сигналы от определенной части их тела. Например, если у этих людей поражено правое полушарие, то они могут ощущать свою левую руку онемевшей, хотя с ней все в порядке. Впрочем, такие люди чаще будут полностью игнорировать ту часть их тела, которая больше не представлена в сенсомоторной коре. К примеру, они могут продевать правую руку через рукав рубашки, а левый рукав оставлять ненадетым. Сакс (1995) описывает человека с таким нарушением, который в течение всей ночи был вынужден возвращаться в кровать каждый раз после того, как сваливался на пол. Когда его спрашивали о причинах этого, он утверждал, что пытался избавиться от чужой ноги, которая находилась на одной с ним кровати. Конечно, каждый раз, когда он пытался скинуть чужую ногу с кровати, остальная часть его тела следовала за ней, поскольку «чужая нога» является его собственной! Бесполезно пытаться с ним спорить, используя логические рассуждения. Даже если это абсолютно здравомыслящие и умные люди, они не могут уяснить тот простой факт, что конечность, которую они больше не чувствуют, является частью их собственного тела, и ничем другим быть не может.</p>
   <p>Иллюстрацией модульного принципа организации является использование информации или знаний, хранящихся в головном мозге. Головной мозг, вероятно, группирует информацию интуитивно, не очевидным образом. У одних людей с повреждением головного мозга происходит потеря понятия инструментов, хотя сохраняется понятие животных, у других же наблюдается обратная картина. Были случаи, когда люди не могли идентифицировать музыкальные инструменты по их изображениям, но по-прежнему узнавали эти инструменты, когда слышали их звучание. Еще более удивительно то, что за такие абстрактные понятия, как размер, отвечают специфические участки головного мозга. Одна женщина перенесла нейрохирургическую операцию из-за тяжелой формы эпилепсии, и хирург дотрагивался с помощью электрода до участков коры больших полушарий ее головного мозга, с тем чтобы установить, какие именно зоны не должны быть повреждены. Когда электрод коснулся определенного участка, она потеряла способность давать суждения о размерах. Когда задавался вопрос типа, что больше, пчела или дом, она отвечала случайным образом.</p>
   <p>Даже когда дело касается способностей, которые могут казаться едва ли не метафизическими по своей природе, например способности к преднамеренному или волевому действию, то оказывается, что и они управляются специфическими зонами головного мозга. Без нормального функционирования префронтальной коры больших полушарий люди не могут строить планы и осуществлять поведение, необходимое для их выполнения. Именно из-за последствий повреждения префронтальной доли в 50-е и начале 60-х годов XX века широко применялась хирургическая операция, получившая название префронтальной лоботомии. Изначально эта операция применялась для лечения психически больных, представлявших угрозу для себя и окружающих. Удаление или разрушение префронтальных долей у этих людей, бесспорно, действовало успокаивающе, вследствие чего операция получила широкое распространение по всему Западу. Префронтальная лоботомия не улучшала психологического состояния больных. Любой бред или психическое искажение реальности, которые испытывали люди до хирургического вмешательства, не покидали их и потом. Нарушалась именно их способность действовать в соответствии со своими бредовыми идеями и импульсами. Любопытно отметить тот факт, что разработчик префронтальной лоботомии Эгаз Мониц погиб от рук одного из своих пациентов, который ранее перенес подобную процедуру и явно сохранил достаточно воли и стремления, чтобы отомстить хирургу.</p>
   <p>На самом деле утверждение о том, что лобная кора больших полушарий отвечает за способность, известную как воля, является заблуждением. Данная область головного мозга всецело вовлечена в сознание высшего порядка, по-видимому, уникальное для нашего вида. Сознание высшего порядка, или саморефлексивное сознание, является проекцией общего представления о себе на множество воображаемых ситуаций. Мы можем увидеть себя взаимодействующими с рядом возможных в будущем ситуаций, которые зависят от того, как мы поступим. Оценивая, при какой именно линии поведения для нас будет более благоприятный исход, мы приходим к определенному заключению, в соответствии с которым потом действуем. Люди, утратившие функциональную активность лобных долей, не могут более делать подобные детальные психические проекции, сравнивать, какие именно линии поведения лучше остальных, и направлять сигналы в моторную кору, в результате чего эти действия будут исполняться.</p>
   <p>Итак, в западной науке долго бытовала идея о том, что в головном мозге существует командный центр, управляющий по иерархическому принципу организации всеми остальными зонами (например, сенсорными системами). Сегодня эта идея заменена моделью модульного мозга, в котором нет единственного центра, контролирующего активность всего остального мозга. Существует только сложная сеть модулей, каждый из которых выходит на авансцену во время своего активного функционирования. Идея об отсутствии какого-то одного центрального участка сознания и интеллекта не была с готовностью воспринята философами и учеными, несмотря на мощную эмпирическую поддержку. Психика не только оказалась результатом деятельности модульного мозга, но (как указывает целая серия научных исследований, начиная с 1970-х) существует возможность наличия более чем одной психики в одной голове.</p>
   <subtitle>Вставка. Музыка и современный мозг.</subtitle>
   <p>Наша способность воспринимать музыку, несомненно, является физиологической функцией нервной системы. Хотя основную нагрузку в восприятии музыки несет правое полушарие, нет отдельной группы нейронов, ответственных за эту задачу. Активизируются различные системы нейронов, в зависимости от того, включает ли музыка элементы текста и играет ли человек на музыкальном инструменте или просто пассивно слушает (Lemonick, 2000). Неврологические исследования показали, что интенсивная практика игры на музыкальных инструментах приводит к заметному увеличению участков коры головного мозга, слоя серого вещества, наиболее тесно связанного с высшими мозговыми функциями. МРТ-исследования свидетельствуют, что у музыкантов, начавших заниматься музыкой до 7 лет, мозолистое тело на 10–15 % толще, чем у людей, не занимающихся музыкой или начавших изучать ее позже этого возраста (Pantev, Oostenveld, Engellen, Ross, Roberts &amp; Hoke, 1998). Однако связь между музыкальными способностями и другими интеллектуальными функциями далеко не прямолинейна.</p>
   <p>Для большинства людей музыкальные и общие когнитивные способности являются в целом независимыми (Lemonick, 2000). Аутистичные люди умственно неполноценны, хотя многие из них являются профессиональными музыкантами, а некоторые — даже «светилами музыки», обладающими экстраординарным талантом. Около 1 % всех людей абсолютно не способны воспринимать музыку. Это состояние называется амузией. Функциональные нарушения в самых задних отделах височной доли проявляются в виде рецептивной амнезии или глухоте к чистому тону (Corballis, 1994). Люди, страдающие этим расстройством, не способны узнавать даже простые, всем известные мелодии. Они могут идентифицировать песни, но для них нет разницы, поется ли песня или говорится. Экспрессивная амузия, неспособность продуцировать музыку, связана с функциональными нарушениями в коре лобной доли. Как оказалось, у больных амузией имеет место врожденное отсутствие нервных путей, необходимых для восприятия музыки. Неврологические тесты не выявили у этих людей каких-либо явных признаков повреждения мозга или нарушений кратковременной памяти, а при магнитно-резонансной томографии (МРТ) мозг выглядит нормальным.</p>
   <p>Факт того, что больные амузией нормально функционируют в когнитивном плане, несмотря на полную неспособность воспринимать музыку, крайне интересен с эволюционной точки зрения. Это свидетельствует о том, что музыкальные способности — это, скорее, специализированная адаптация, чем побочный биологический эффект при развитии других навыков (см. вставку «Через призму дарвинизма» в главе 5). То обстоятельство, что у некоторых людей отмечается полное исчезновение музыкальных способностей, заставляет предположить, что этот признак контролируется относительно небольшим числом генов. По-видимому, музыкальные возможности возникли в процессе нашей эволюционной истории очень недавно (в пределах последних 100 000 лет) как результат генных мутаций и новых их комбинаций. Амузия же представляет собой конкретный пример существования выраженных поведенческих различий, которые не могут быть выявлены обычными методами.</p>
   <p>Происходили ли значительные изменения в нервной организации человека до креативного взрыва, который произошел 40 000-50 000 лет назад, — на эту тему велись долгие дебаты. В результате раскопок обнаружены останки морфологически современных людей возрастом более 120 000 лет. Генетические исследования свидетельствуют о том, что наш вид возник около 150 000 лет назад. Однако несмотря на подобный современному облик, у этих людей в течение десятков тысяч лет не происходило изменений в культурном и технологическом развитии. Изобретение новых инструментов и зачатки искусства возникли около 50 000 лет назад. С этого момента начался быстрый культурный рост. Уровень искусства и технологического развития кроманьонцев в конце Ледникового периода не оставляет сомнений в том, что их разум был столь же развит, как и мозг. Культурная стагнация в течение 100 000 лет до креативного взрыва порождает загадку относительно поздних стадий эволюции головного мозга человека. Произошли ли 50 000 лет назад микроскопические изменения в нейтральной организации, ознаменовавшие появление современного человеческого мозга? Существование наследственной амузии говорит о том, что эта гипотеза жизнеспособна. И то, что поведенческие основы музыки заложены в небольшой группе генов, не приводящих к ощутимым изменениям в головном мозге, несомненно, подтверждает такую возможность.</p>
   <subtitle>Латеральность.</subtitle>
   <p>Люди обладают билатеральной симметрией, то есть если мы проведем вертикальную линию через центр нашего тела, то правая и левая половины будут приблизительным зеркальным отражением друг друга. Многие важнейшие системы органов продублированы на правой и левой сторонах тела. Например, у нас имеются правая и левая почка; у женщин правый и левый яичники, а у мужчин правое и левое яичко. Назначение подобного дублирования очевидно. Это — резервная система на случай, если один из жизненно важных органов откажет из-за повреждения. Отдельные половины головного мозга, возможно, возникли (хотя бы отчасти) как резервная система. Однако из-за вынужденных ограничений родовых путей и постоянно возрастающей сложности поведения билатеральность головного мозга приобрела новое адаптивное значение, позволяя размещать как можно большее число сложных нервных структур в минимальном объеме. В результате это привело к тому, что у людей левое полушарие специализируется на языковой функции и обработке логической информации, а правое полушарие занимается более целостными процессами, такими как опознавание объектов и интерпретация и проявление эмоционального поведения. Высоко латерализированная природа человеческого головного мозга давно известна западной науке, но только блестящие эксперименты, выполненные в начале 70-х годов, показали истинную степень латерализации, которую даже сложно было предположить (Gazzaniga, Ivry &amp; Mangun, 1998).</p>
   <p>В начале 1970-х для лечения эпилепсии была разработана хирургическая операция, предполагавшая перерезание мозолистого тела. Мозолистое тело — это сильно миелинизированный (миелин — жироподобное изолирующее вещество, повышающее скорость распространения нервного импульса) пучок волокон, соединяющий правую и левую кору больших полушарий головного мозга. Эпилепсию вызывает повышенная нервная активность в крошечных центрах, называемых очагом. Когда эти центры возбуждаются, они генерируют волны нервных импульсов, которые доходят до противоположного полушария, сходятся и рикошетом возвращаются обратно, снова встречаясь в отправной точке. Схождение в одной точке прибывающих и исходящих волн нервной активности приводит к эпилептическому припадку.</p>
   <p>Целью операции по расщеплению мозга (Gazzaniga, Ivry &amp; Mangun, 1998) является рассечение мозолистого тела, что приводит к разъединению двух полушарий головного мозга. Развивающаяся эпилептическая нервная активность будет изолирована в одном полушарии и не сможет достигать интенсивности, приводящей к припадку. Когда данную хирургическую методику впервые применили на практике, то было отмечено, что операция полностью устраняла эпилептические симптомы. Пожалуй, даже более любопытно то, что перенесшие операцию люди казались нормальными во всех остальных отношениях. Так было до того момента, пока пациенты с расщепленным мозгом не были изучены в тщательно контролируемых экспериментах, где было отчетливо показано, насколько сильно на самом деле отличаются эти люди по своему поведению.</p>
   <p>В типичной схеме исследования пациента с расщепленным мозгом испытуемый сидит и внимательно смотрит на находящееся непосредственно перед ним пятно на экране (Gazzaniga, Ivry &amp; Mangun, 1998). На это пятно проецируются изображения. Из-за перекреста зрительных путей в головном мозге изображения в левом поле зрения передаются в правое полушарие, а изображения в правом поле зрения — в левое. У людей с неповрежденным мозолистым телом эта отличающаяся информация интегрируется обоими полушариями. У пациента с расщепленным мозгом функционально неравнозначные полушария работают изолированно. Если показать испытуемому объект в правом поле зрения и попросить его распознать, то будет дан быстрый и правильный ответ. Когда тот же самый объект предъявляется в левом поле зрения и у испытуемого запрашивают информацию о том, что это за объект, то типичным ответом испытуемого будет фраза «Я не знаю» или «Я ничего не вижу». Тем не менее может быть показано, что, несмотря на неспособность этих людей вербально ответить на вопросы, касающиеся объектов, предъявляемых в левой части поля зрения, они все же обрабатывают получаемую информацию. Если попросить испытуемого ощупать левой рукой объекты, помещенные за экраном, и выбрать один из них, то он неизменно будет выбирать объект, идентичный предъявляемому в левом поле зрения. Эксперименты такого типа доказывают, что у пациентов с расщепленным мозгом одновременно существует два обособленных участка сознания и самосознания.</p>
   <p>Хотя связь с левым полушарием может поддерживаться напрямую, посредством нормального языка (речи), можно утверждать, что наличие сознания, демонстрируемое правым полушарием вопреки отсутствию способности к вербализации, тем не менее реально. Идея о том, что сознание и самосознание не являются единой функцией у каждого человека, имеет глубокие философские и научные последствия. Информация такого рода основательно бы потревожила умы философов-дуалистов, к каким относился живший в XVII веке Рене Декарт. Декарт, как и многие философы до и после него, рассматривал самоощущение как нечто более высокого порядка, чем биологическая функция, и, собственно, не как часть физического мира. Демонстрация того, что посредством простой нейрохирургической операции в голове человека можно получить два обособленных набора сознания и самоосознания, серьезно поколебала бы подобные воззрения. В частности, Декарт полагал, что разум является нефизической сущностью, которая находится за пределами законов биологии и физики. В следующем разделе мы рассмотрим факты, свидетельствующие о том, что психика не является единым феноменом, а состоит из множества модулей.</p>
   <subtitle>Модульная психика.</subtitle>
   <p>Концепция модульной психики связана с концепцией модульного мозга, но не идентична последней. Психика определяется как совокупность сознательных и бессознательных процессов восприимчивого организма, которые управляют психическим и физическим поведением. Более того, данные психические процессы рассматриваются как непосредственное проявление мозговой активности. Хотя допущение о том, что модульная психика является непосредственным результатом активности модульного мозга, может показаться вполне корректным, дело не всегда обстоит именно так. Есть указания на то, что активность множества компонентов модульного мозга может порождать немодульную психику. Однако существует ряд эмпирических данных в пользу того, что психика модульна по своей природе.</p>
   <p>Термин «модульная психика» означает то, что психика — не единое многоцелевое обрабатывающее информацию устройство, а включает в себя ряд специализированных механизмов, сложившихся в ходе эволюции для решения определенных периодически повторяющихся адаптивных задач. Туби и Космидес (Tooby &amp; Cosmides, 1992) считают, что лучшей аналогией для человеческой психики является не единый многоцелевой компьютер, а скорее швейцарский армейский нож. Многие ученые не приемлют идеи модульной психики, несмотря на массу свидетельствующих в ее пользу эмпирических данных. Частично этот отпор может являться следствием исходной путаницы с пониманием термина «модульная психика». Любому, кто занимается интроспекцией своих собственных психических процессов, психика представляется абсолютно цельной, как бы сработанной из одного куска. В ответ на это мы хотели бы сослаться на обсуждавшиеся ранее в данной главе случаи с людьми, перенесшими инсульт. Часто эти больные совершенно не подозревали о поведенческих нарушениях, которые возникли у них как результат поражения головного мозга. Подобным образом, человек с ненарушенным головным мозгом не подозревает об ограничениях и врожденных предубеждениях, характерных для его или ее психических процессов. Исследования в рамках эволюционной психологии показали, что человеческая психика является не логическим устройством, а скорее специализированным механизмом для решения определенных типов адаптивных задач. В следующих разделах мы разберем ряд показательных примеров врожденной предрасположенности и психических функций у человека и близкородственных видов. Наиболее консервативным объяснением отдельных психических пристрастий, выявленных в ходе психологических исследований, является то, что они сложились под действием естественного отбора.</p>
   <subtitle>Научение страху.</subtitle>
   <p>Фобия является иррациональным страхом, вызванным объектом или ситуацией, которые, как правило, не представляют угрозы. В соответствии с теорией бихевиоризма, фобия развивается в том <emphasis>случае, </emphasis>когда нейтральный стимул ассоциируется с вызывающим резкую антипатию опытом. С точки зрения ортодоксального бихевиориста, все стимулы обладают одинаковым потенциалом для того, чтобы стать стимулами фобии. Теория готовности постулирует противоположное: из-за определенных врожденных предрасположенностей люди и другие животные вырабатывают реакции страха на одни классы стимулов легче, чем на другие. С целью исследования научения страху Сьюзан Минска из Северо-Западного университета и ее коллеги провели серию экспериментов на макаках-резус и людях в течение 1980-х и 1990-х.</p>
   <p>В ходе наблюдений Минека (Mineka, 1983) обнаружила, что макаки-резус, которые родились и были выращены в неволе, не боялись змей. С другой стороны, у макак-резус, которые были пойманы в естественной среде обитания, наблюдался неистовый страх при столкновении со змеей, даже если это была всего лишь резиновая игрушка. Минека также обнаружила, что если выращенным в лабораторных условиях (наивным) макакам-резус показывать кинофильмы о пойманных в дикой природе макаках, которые испуганно реагируют на змей, то выросшие в лаборатории макаки быстро приобретают такой же страх. Это подтверждает тот факт, что путем одних только наблюдений за реакциями других особей своего вида на определенные стимулы могут вырабатываться реакции страха. Более интересным следствием является то, что реакции страха проявлялись только в том случае, если в фильме показывались реакции особей на вполне определенные стимулы. Фильмы специально были смонтированы таким образом, чтобы в некоторых версиях змея, точнее игрушечная змея, которая исходно вызывала реакцию страха, была заменена каким-нибудь другим стимулом, например цветком. Если наивные макаки смотрели фильм с релевантным страху стимулом, вроде игрушечной змеи или игрушечного крокодила, то у них формировалась реакция страха на соответствующий объект. С другой стороны, когда наивные особи смотрели фильм с игрушечным кроликом и цветком, у них не формировалась реакция страха. Чтобы однозначно доказать, что у человека имеется такое же жесткое соответствие готовности к страху определенных категорий стимулов, потребовалось бы выполнить эксперимент или эксперименты, аналогичные проведенным на макаках-резус. Другими словами, людей нужно было бы выращивать в специальных условиях, которые исключали бы их взаимодействие со стимулами, релевантными тестовому, вплоть до момента проведения эксперимента. Разумеется, это является серьезным нарушением этических норм, касающихся участия людей в экспериментах. Тем не менее эксперименты, которые могут на вполне законных основаниях проводиться на людях, говорят в пользу гипотезы о том, что у людей на процесс научения страху накладываются биологические ограничения, весьма схожие с обнаруженными у макак-резус и других приматов.</p>
   <p>Если человека раздражать ударом электрического тока средней силы и сочетать его с демонстрацией слайдов с различными стимулами, то с большей вероятностью будут вырабатываться связи между электрическими ударами и изображениями змей, чем между электрическими ударами и изображениями изношенных электрических проводов и поломанных розеток (Mineka, 1983). Было показано, что такого рода неправильные связи будут проявляться даже при отсутствии личной истории или опыта взаимодействия с релевантными страху стимулами, что наводит на мысль об их филогенетических истоках. Что же за перцептивные признаки укоренились в ответственных за сенсорную обработку зонах головного мозга, подготавливая нас к тому, чтобы считать определенные классы стимулов более адекватными для научения страху, чем другие? Это вопрос во многом остается без ответа.</p>
   <p>В исследованиях макак-резус было обнаружено, что для выработки реакций страха подходили только модели, обладающие специфическими признаками живого существа. Объекты синусоидальной формы, например водяной шланг, не были адекватны и не могли стать основой для выработки связи со страхом. В одном исследовании, выполненном на беличьих обезьянах (низшие приматы), было обнаружено, что эти животные вырабатывают реакцию страха только в том случае, если они питались живыми насекомыми, и не вырабатывают такой реакции, если они были выращены на исключительно растительном корме (Masataka, 1993). Эти результаты говорят о том, что, по крайней мере, у данного конкретного вида приматов для запуска лежащих в основе специфических реакций страха механизмов восприятия необходимо знакомство с живыми, двигающимися животными.</p>
   <p>Мундкур (Mundkur, 1978) описал универсальную для всех людей тенденцию придавать символическое значение определенным видам животных. Едва ли не в каждом обществе по всему миру символы змея больше чем каких-либо других животных вызывают отвращение, почитание или оба чувства одновременно. Кук (Cooke, 1996) считал данный культурный феномен эволюцией интереса, аргументируя это тем, что в ходе эволюции у нас сложились психологические механизмы, которые делают определенные классы стимулов внутренне более интересными для нас. Поясняя свою точку зрения, Кук обращает внимание на широкое распространение мотивов змея в искусстве и литературе всех мировых культур на протяжение всей истории. Даже в тех обществах, где окружающая среда лишена змей, например в Ирландии, образы змей отчетливо прослеживаются в художественных произведениях. То, что сложилось в ходе эволюции у нас и родственных нам приматов, не является жестко закрепленным страхом змей и других релевантных страху стимулов. Скорее, эти стимулы обладают такими особенностями, которые отсутствуют у других классов стимулов вследствие унаследованных нами мозговых механизмов. Онтогенез каждого человека имеет свои неповторимые особенности, куда относится культура, в которой он родился, определяющая, смотрим ли мы на существа вроде змей со страхом и отвращением, или же с благоговением и почитанием, или даже с безразличием. С этой точки зрения научение страху схоже с другими типами эволюционно сложившихся механизмов, которые мы будем обсуждать в этой книге. Окончательный поведенческий паттерн не зависит от одних лишь генетически запрограммированных пристрастий. Онтогенез каждого человека и внешние сигналы в каждой специфической ситуации взаимодействуют с генетической предрасположенностью, порождая несметное число сложных паттернов поведения. (Если вы разобрались в двух последних предложениях, то вы поняли основную мысль эволюционной психологии!)</p>
   <subtitle>Социальное мышление.</subtitle>
   <p>Начиная с 1966 года одной из наиболее широко используемых экспериментальных процедур для изучения способности к логическому рассуждению является селективный тест Вейсона [Wason Selection Task] (Barkow, Cosmides &amp; Tooby). Питер Вейсон разработал процедуру для определения того, пользуются ли люди гипотетико-дедуктивным методом рассуждения для решения повседневных задач. Гипотетико-дедуктивная логика обычно применяется в науке и базируется на идее Карла Попера о том, что истинно научная гипотеза может быть фальсифицируема. В тесте Вейсона испытуемый должен проследить, не нарушается ли условная гипотеза вида «если р, то q» в одном из четырех случаев, представленных на карточках. Чтобы понять, как работает данная экспериментальная процедура, лучше всего выполнить несколько заданий из теста Вейсона. (Примеры взяты из L. Cosmides and J. Tooby, «Cognitive adaptations for social exchange», из The Adapted Mind, edited by J, Barkow, L. Cosmides, and J. Tooby, © 1992 by Oxford University Press. Используются с разрешения Oxford University Press).</p>
   <p><strong><emphasis>Задача 1. </emphasis></strong>Частью вашей новой работы секретаря в местной средней школе является проверка правильности заполнения документов учащихся. В том числе, вы должны обеспечивать соответствие документов следующему правилу: если у учащегося отметка D, то на документе должен стоять шифр 3. Вы подозреваете, что ваш предшественник совершал ошибки при заполнении документов. Приведенные ниже карточки содержат информацию о документах четырех школьников. Каждая карточка соответствует одному учащемуся. На одной стороне карточки приведена отметка школьника в виде буквы, а на другой — его числовой код. Ваше задание состоит в том, чтобы выбрать только те карточки, которые определенно нужно перевернуть, чтобы посмотреть, не нарушается ли данное правило в отношении кого-то из школьников.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#pic1.png"/>
   <empty-line/>
   <p>На отдельном листе бумаги отметьте ту или те карточки, которые вы выбрали в данной задаче, после чего перейдите к следующей.</p>
   <p><strong><emphasis>Задача 2. </emphasis></strong>В следующем сценарии вам отводится роль вышибалы в баре, и ваша работа требует, чтобы вы не допускали распития алкогольных напитков несовершеннолетними. Правило гласит, что, если человек пьет пиво, ему или ей должно быть больше 20 лет. Приведенные ниже карточки содержат информацию о четырех сидящих за столом вашего бара людях. Каждая карточка соответствует одному человеку. На одной стороне карточки указан возраст человека, а на другой — что именно он пьет в данный момент.</p>
   <p>Укажите только те карточки, которые вам точно нужно перевернуть, чтобы посмотреть, не нарушает ли кто-либо из этих людей правила. Отметьте ваш выбор на листе бумаги.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#pic2.png"/>
   <empty-line/>
   <p><strong><emphasis>Задача 3.</emphasis></strong> Представьте себе культуру людей, живущих на острове где-то в южном море. В этой культуре состоящие в браке люди носят татуировку на лице, чем отличаются от тех, кто в браке не состоит. На острове распространена еда, которая называется орехом мола, которую легко достать. Всем разрешено есть орех мола, но другую еду — корень кассавы, который встречается сравнительно реже, — запрещено есть всем, кроме людей, состоящих в браке. Запрет вызван тем, что корень кассавы является афродизиаком, то есть его потребление усиливает сексуальное влечение. Правило на острове гласит следующее: если человек ест корень кассавы, то у него должна быть на лице татуировка. На четырех карточках, каждая из которых соответствует отдельному человеку, написано:</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#pic3.png"/>
   <empty-line/>
   <p>Решите, какую карточку или карточки нужно перевернуть, чтобы посмотреть, нет ли нарушения правил, и запишите ваш ответ на листе бумаги.</p>
   <p><strong><emphasis>Задача 4. </emphasis></strong>Представьте себе учительницу начальной школы, которая ведет свой класс на экскурсию в национальный парк. Природа парка достаточно гостеприимна, и дети могут идти разутыми практически везде, за исключением мест с высокой травой. В высокой траве таятся паразиты, которые называются огненными гусеницами. Поэтому в парке действует следующее правило: если трава высокая, то вы должны обуться. Четыре карточки, каждая из которых соответствуют отдельному ребенку, гласят:</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#pic4.png"/>
   <empty-line/>
   <p>Выберите карточки, которые вам нужно перевернуть, чтобы решить, было ли здесь нарушение правила, и запишите ваш ответ на листе бумаги.</p>
   <p>В первой задаче правило утверждало, что если у учащегося отметка D, то на документе должен стоять шифр 3. Фальсифицировать гипотезу можно только карточками «D» и «7». Во второй задаче правило утверждало, что если человек пьет пиво, ему или ей должно быть больше 20 лет. Выборами, которые могли бы фальсифицировать гипотезу или обнаружить нарушение правила, здесь были «Пьет пиво» и «Возраст 16 лет». В третьей задаче, где если человек ест корень кассавы, то у него должна быть на лице татуировка, правильными выборами были бы «Ест корень кассавы» и «Татуировка отсутствует». И, наконец, в четвертой задаче, где если трава высокая, то вы должны обуться, правильно было бы выбрать карточки «Высокая трава» и «Ботинки сняты». Все эти задачи в основе своей одинаковы. Имеется утверждение вида «если р, то q», и чтобы фальсифицировать утверждение, нужно выбрать варианты «р» и «не q». Однако если вы не прослушали курс формальной логики, вы, наверное, справились с тремя последними задачами значительно лучше, чем с первой. Это явление было замечено Туби и Космидес, а также некоторыми другими исследователями. В целом, только около 25 % студентов колледжа дают правильные ответы в первой задаче, тогда как с остальными задачами успешно справляются обычно 75 %. Одним из первых объяснений неодинакового выполнения задач было то, что в первом случае использовался абстрактный и незнакомый материал, а в остальных конкретный или знакомый. Данная гипотеза проверялась, но не подтвердилась. Задачи, где речь шла о еде и напитках (например, использовалось правило, что если вы едите острые перцы чили, то должны затем выпить холодного молока), не дали такого высокого уровня правильных ответов, который мы наблюдали во второй, третьей и четвертой задачах, приведенных здесь. Туби и Космидес выдвинули предположение о том, что в ходе эволюции у нас сложились особые пристрастия в решении задач, касающихся социальных отношений.</p>
   <p>Космидес и Туби (Cosmides &amp; Tooby 1992) продемонстрировали, что содержание задачи, касающееся социальных отношений, не просто содействовало логическому мышлению, а скорее активизировало механизм «выявления мошенника». Образец подобного содержания представлен в форме «если вы получаете выгоду, то вы платите цену». Это утверждение соответствует «если р, то q», и правильными ответами был бы выбор «р» и «не q». «Р» означает, что выгода получена, a «q» — что цена заплачена. «Не q» означает, что цена не заплачена. Конкретным примером является «если вы дадите мне ваши часы, я дам вам двадцать долларов». В тесте Вейсона для проверки нарушения правила использовались бы такие варианты: (1) выгода получена: вы получаете часы, что соответствует «р»; (2) выгода не получена: вы не получаете часов, что соответствует «не р»; (3) цена заплачена: вы платите двадцать долларов, что соответствует «q»; (4) цена не заплачена: вы не платите двадцать долларов, что соответствует «не q». Итак, здесь правильно будет перевернуть карточку с надписью «Вы получаете часы» и карточку с надписью «Вы не платите двадцать долларов».</p>
   <p>В перевернутой форме «я даю тебе двадцать долларов» («цена заплачена») соответствует «р», а «я получаю часы» соответствует «выгода получена», что есть q. Поэтому логическим выбором было бы «вы платите двадцать долларов, но не получаете часов», что соответствует «не q». Большинство испытуемых, которым предъявляли перевернутую форму, выбирали «не р», они не платили двадцать долларов, и «q», они выбирали часы, что логически неверно.</p>
   <p>Такого рода результаты свидетельствуют в пользу отстаиваемой Космидесом и Туби точки зрения о том, что мы имеем дело с приведенным в действие механизмом выявления мошенника. Сравнение различных результатов решения задачи, поставленной с целью обнаружения мошенников, и той же самой задачи, поставленной с целью обнаружения альтруистов, также показало правильность выдвинутой гипотезы. (Более полное описание этих задач вы найдете в Приложении А). Космидес и Туби (Cosmides &amp; Tooby, 1992) обнаружили, что если участников исследования просили решить задачу на обнаружение мошенника, то уровень правильных ответов возрастал до 74 %. При решении альтруистической версии той же задачи уровень правильных ответов составлял около 37 %. Точно так же, как мы не располагаем специальными эволюционно приобретенными механизмами, предназначенными для поиска диетической пищи, богатой волокнами, мы не обладаем психологическими механизмами, предназначенными для определения альтруистов. На самом деле, правильнее было бы сказать, что обнаруживать мошенников важнее, чем обнаруживать альтруистов. Люди, которые извлекают выгоду из наших действий и способствуют их осуществлению, но ничем нам не отплачивают, расходуют нашу энергию и представляют потенциальную угрозу для нас и нашего выживания. Хотя нам до некоторой степени важно уметь обнаруживать и альтруистов, жизненно необходимой для нас является способность выявлять мошенников до того, как они подвергнут опасности само наше существование. Это также справедливо и для других типов задач, в решении которых мы демонстрируем особые пристрастия. Задачи, касающиеся опасностей, вроде высокой травы, сходны с задачами на обнаружение мошенника в том, что и те, и другие потенциально представляют угрозу для нашего дальнейшего существования. Наши предки выжили и оставили потомство благодаря их способности к решению такого рода задач.</p>
   <subtitle>Гендерные различия.</subtitle>
   <p>С тех пор как человеческая популяция разделилась приблизительно поровну на женщин и мужчин, наверное, самый быстрый способ вовлечь в конфликт наибольшее число людей — это начать дискуссию на тему различий когнитивных способностей в зависимости от половой принадлежности. Современные женщины, читая «Происхождение человека» Дарвина, где он излагал свои взгляды на основные различия между мужчинами и женщинами, возможно, позабавятся или рассердятся, прочитав его описания. Дарвин изображал мужчин более агрессивными и умными, чем женщин. Последних он воспринимал как более мягких и менее умных. Дарвиновская оценка различий в агрессии между полами по-прежнему считается верной (во всяком случае, в отношении физической агрессии), тогда как значимых различий между двумя полами по среднему когнитивному уровню, измеренному при помощи современных стандартизированных методик, не обнаруживается (Feingold, 1988). Тем не менее существуют тендерные различия в диапазоне индивидуальных когнитивных показателей (Fisher, 1988). У женщин наблюдается значительно меньшая вариабельность по показателям IQ, чем у мужчин. Пропорционально большее число мужчин имеют исключительно высокие и исключительно низкие показатели IQ, чем женщины. Поэтому в любой популяции гениями или умственно отсталыми с большей вероятностью будут мужчины.</p>
   <p>Если мы обратимся к субтестам, входящим в инструменты оценки IQ, то обнаружим более глубокие различия между полами. Женщины лучше справляются с тестами на вербальную беглость, скорость чтения, понимание прочитанного и правописание (Notman &amp; Nadelson, 1991), а также на ситуационную вербальную память (Regland, Coleman, Gur, Glahn &amp; Gut, 2000). У девочек раньше, чем у мальчиков, развиваются речевые и языковые способности. Магнитно-резонансное сканирование головного мозга детей и подростков показало, что у мальчиков значимо быстрее увеличивается объем миндалевидного тела, а у девочек до и во время пубертатного периода значимо быстрее увеличивается объем гиппокампа (Giedd, Castellanos, Rajapakse, Vaituzis &amp; Rapoport, 1997). Миндалевидное тело участвует в обработке социальной эмоциональной информации, связанной с функционированием в рамках иерархии доминирования, важнейшего аспекта самцовой конкуренции. Гиппокамп является мозговой структурой, играющей роль промежуточного звена в хранении долговременной памяти, особенно вербальной. Относительно ускоренное развитие гиппокампа у женщин по сравнению с мужчинами служит причиной лучших характеристик вербальной памяти у женщин, а также ориентации в новой среде преимущественно по ориентирам (Sandstorm, Kaufman &amp; Huettel, 1998).</p>
   <p>В языковых центрах головного мозга женщин сосредоточено на 17 % больше нейронов, чем в соответствующих зонах мозга мужчин (Fisher, 1988). Более того, у женщин головной мозг менее латерализован, а мозолистое тело (волокна, связывающие два полушария и делающие возможной коммуникацию между их корой) толще. Магнитно-резонансное сканирование головного мозга мужчин и женщин во время выполнения вербальных тестов показало, что при одинаковом уровне выполнения заданий мозг у мужчин работает сравнительно интенсивнее. Более того, на снимках видно, что при обработке языковой информации женщины используют оба полушария, тогда как у мужчин задействовано в основном левое полушарие (Bedley, 1995). Было показано, что у женщин пиковые значения вербальной способности приходятся на пики содержания в плазме крови эстрогена, что происходит при овуляции. Также известно, что эстроген стимулирует ветвление дендритов нейронов (Fisher, 1988).</p>
   <p>С другой стороны, мужчины превосходят женщин в понимании и мысленном манипулировании пространственными отношениями, что требуется при прохождении нарисованных на бумаге лабиринтов и в стандартных пространственных тестах, вроде заданий на мысленное вращение (Levy &amp; Heller, 1992), в которых предъявляются изображенные на бумаге трехмерные объекты. От испытуемого требуется выбрать из четырех похожих друг на друга по-разному ориентированных объектов тот, который изображен ниже. У мужчин также происходит более эффективное восприятие основных зрительно-пространственных отношений в запутанных и противоречивых условиях. Такая способность называется поленезависимостью и сильно коррелирует с пространственными способностями. Обычно мужчины лучше справляются с тестом замаскированных фигур, в котором требуется обнаружить простую фигуру внутри более сложной. Они также лучше выполняют тест «брусок и рама», где от испытуемого требуется разместить брусок, помещенный в наклоненную рамку, абсолютно вертикально и правильно разместить уровень воды в наклоненной бутылке. Хотя поленезависимость положительно коррелирует с пространственными способностями, она имеет отрицательные корреляции со многими формами социального поведения.</p>
   <p>Полезависимые люди более внимательны к информации социального характера, они лучше выражают свои мысли и чувства и более успешно действуют в социальных взаимодействиях (Levy &amp; Heller, 1992). Для женщин более типична полезависимость, что может отражаться в повышенном использовании контекстной информации. В сравнительном исследовании восприятия тинейджерами разных полов своих друзей было обнаружено, что мальчики описывают друзей на основании их личных качеств, тогда как девочки представляют своих друзей частью большего целого, куда входят друзья их друзей, их схожесть друг с другом и прочие виды сопутствующей информации (Matthys, Cohen-Kettenis &amp; Berkhout, 1994). Вне зависимости от своего культурного происхождения женщины лучше мужчин интерпретируют лицевую экспрессию и другие виды социальной эмоциональной информации. Результаты недавних исследований (Skuse et al., 1997) свидетельствуют о возможной генетической предрасположенности женщин к просоциальному поведению, тогда как мужчины вынуждены осваивать его преимущественно посредством социального научения.</p>
   <p>Головной мозг женщины физически и функционально более симметричен, чем мужской (Levy &amp; Heller, 1992). У женщин основная обработка эмоциональной информации осуществляется правым полушарием, а у мужчин правое полушарие лишь ненамного превосходит левое в обработки этого вида информации. У мужчин в переработке пространственной зрительной информации имеется значительная тенденция к преобладанию правого полушария. Благодаря большей симметрии головного мозга и более толстому мозолистому телу, женщины обладают большими возможностями в сетевом мышлении (Fisher, 1988). Под сетевым мышлением понимают способность к синтезу дополнительной информации. Может быть, что именно это качество послужило основанием для народной мудрости, приписывающей женщинам большую способность к интуиции. С другой стороны, мужчины с их более выраженной асимметрией головного мозга проявляют в своем мышлении тенденцию к изолированности. Их мысли носят скорее более линейный, целевой характер, и они менее толерантны к неопределенности.</p>
   <p>Если мы характеризуем женский паттерн психической организации как обладающий большими вербальными способностями, более высоким эмоциональным интеллектом и способностью к сетевому мышлению, то мужской паттерн можно охарактеризовать как обладающий большими пространственными и математическими способностями, а также линейным мышлением. Хотя женщины в основной своей массе тяготеют к женскому когнитивному паттерну, все-таки существует диапазон способностей, в рамках которого некоторые женщины приближаются по своей когнитивной организации к мужскому паттерну, а некоторые — к женскому (Levy &amp; Heller, 1992). То же самое справедливо и в отношении мужчин. Некоторые мужчины являются примером более выраженного маскулинного паттерна, в то время как другие демонстрируют в своей когнитивной сфере многие характерные особенности женского паттерна. Только при рассмотрении общего среднего мы можем соотнести феминный паттерн с женщинами, а маскулинный — с мужчинами. Это вызвано тем, что различные паттерны когнитивных способностей являются результатом базовых различий в организации мозга и физиологии. Различные паттерны развития головного мозга последовательно появляются под воздействием половых гормонов в утробе матери (Nopoulos, O'Leary &amp; Andreasen, 2000; Sandstrom, Kaufman &amp; Huettel, 1998).</p>
   <p>В течение первых шести месяцев после зачатия невозможно определить пол будущего ребенка без микроскопического исследования половых хромосом, на основании одной лишь морфологии зародыша (Carlson, 1998). На начальных стадиях развития у любого из нас имеются недифференцированные зачаточные половые железы. Если у нас генотип XX, то где-то на седьмой неделе после оплодотворения наружный слой этих образований развивается в яичники. Яичники начинают вырабатывать эстрогены, которые последовательно активируют развитие организма по женскому типу. Если у нас генотип XY, то гены Y-хромосомы кодируют синтез фактора терминации яичек (ФТЯ), который стимулирует превращение внутренней части зачаточных половых желез в яички. Затем яички начинают вырабатывать андрогены, которые способствуют развитию мужских половых органов и подавляют продуцирование женских половых гормонов. Развитие внутренних и наружных половых органов по женскому или мужскому типу является результатом действия половых гормонов, выделяемых в кровеносную систему. Половые гормоны также вызывают различия в организации головного мозга, которые в конечном счете порождают обсуждавшиеся выше различия (а также многие другие). Воздействие половых гормонов на развитие головного мозга носит более тонкий и косвенный характер по сравнению с их воздействием на развитие других частей тела.</p>
   <p>Как это не парадоксально, но маскулинизация нервной системы, судя по всему, происходит под влиянием женского гормона эстрадиола (Hutchinson &amp; Beyer, 1994). Это происходит в ходе процесса, называемого ароматазацией. Ароматаза является ферментом неонатальных нейронов и превращает тестостерон в эстрадиол. Эстрадиол вызывает дифференциальный рост мозговых структур, что приводит к межполушарной асимметрии и маскулинному паттерну, о которых говорилось выше (Hutchinson, Beyer, Hutchinson, &amp; Wosniak). В женских зародышах эстрадиол, находящийся в. плазме крови, не влияет на дифференциацию нервной системы, поскольку не может проникнуть через гематоэнцефалический барьер. Это происходит вследствие связывания эстрадиола в плазме крови веществом под названием альфа-фетопротеин, и образующаяся при этом молекула не может проникнуть сквозь гематоэнцефалический барьер. Тестостерон же как раз может пересекать этот барьер, а поскольку уровень циркулирующего в плазме крови тестостерона соответственно выше в мужском организме, то его поступление в нейроны сопровождается более интенсивным образованием эстрадиола в развивающихся мужских организмах. Обычно маскулинизация происходит в головном мозге мужчин и отсутствует в головном мозге женщин.</p>
   <p>Выраженность влияний пола в когнитивной сфере может быть обусловлена как уровнем половых гормонов в плазме крови, так и уровнем ароматазы внутри нейронов. Было экспериментально показано, что на фоне стресса матери снижается уровень ароматазы, и родившиеся у подвергнутых сильному стрессу матерей мальчики отличаются более феминными паттернами поведения по сравнению с мальчиками, чьи матери перенесли меньший стресс (Carlson, 1988). Физиологические особенности развития, которые делают возможным такие различия, являются конечным продуктом длительного действия естественного отбора. Удивительно, как все-таки похоже когнитивное функционирование мужчин и женщин, несмотря на значительные различия в их физиологическом и психологическом состоянии. Де Врис и Бойл (De Vries &amp; Boyle, 1998) утверждают, что исходным назначением половых различий в функционировании мозга была компенсация различий в физиологии, с тем чтобы создать согласующиеся паттерны в когнитивной и поведенческой сферах мужчин и женщин. Поэтому когда сравнивают выполнение мужчинами и женщинами различных языковых тестовых заданий, средние уровни их успешности весьма близки, а вот лежащая в основе выполнение заданий мозговая активность имеет существенные различия (Jaeger, Lockwood, Van Valin, Kemmerer, Murphy &amp; Wack, 1998). В ходе выполнения подобных заданий у мужчин задействованы фактически только языковые центры левого полушария, тогда как у женщин активно задействованы оба полушария, а также мозжечок. Более того, у мужчин процент серого вещества (тела нервных клеток) выше в левом полушарии, содержание спинно-мозговой жидкости выше в правом полушарии, а в среднем больше содержание белого вещества (миелинизированных аксонов). У женщин же такой асимметрии нет, но объем серого вещества выше (Gur, Turesky, Matsui, Yan, Bilker, Hughett &amp; Gur, 1999). Естественно, что для такого социального вида, как наш, существует эволюционная необходимость для высокой согласованности в когнитивной и поведенческой сферах между всеми членами сообщества вне зависимости от различий, вызванных репродуктивной физиологией. С другой стороны, хотя когнитивное функционирование у мужчин и женщин очень сходно, существуют тонкие, едва заметные отличия, которые являются прямым следствием различных физиологических паттернов развития. Следующий вопрос заключается в том, какое адаптивное значение имеют эти паттерны.</p>
   <p>Сложившиеся в ходе эволюции тендерные различия в когнитивной и других психологических функциях являются прямым следствием разных репродуктивных стратегий (Buss, 1994). Более выраженная эмпатия и высокий эмоциональный интеллект у женщин, несомненно, являются важнейшими характеристиками для выживания зависимого потомства. Другим ключом к выживанию и высокой репродуктивной пригодности у людей является освоение языка, которое быстрее происходит у матерей и воспитательниц с высокой беглостью речи. Вербальные навыки и эмоциональный интеллект женщин также способствуют их умению образовывать коалиции, которые позволяют разделять материнские обязанности. Присущая женщинам склонность к кооперации наблюдается в сообществах многих других приматов, что позволяет предположить, что филогенетически это исключительно древняя черта (Box, 1984).</p>
   <p>Что касается мужского когнитивного паттерна, то высказывалось предположение о том, что выраженные пространственные навыки сложились с целью содействия охоте. Было показано, что женщины обычно ориентируются на знакомой местности, выучивая определенные ориентиры, тогда как мужчины полагаются на внутреннее ощущение курса движения (Sandstrom, Kaufman &amp; Huettel, 1998; Choi &amp; Silverman, 1996). Сторонники гипотезы охотников утверждают, что в гонке преследования предки-гоминиды должны были делать значительные зигзаги на местности, но обязательно хотели вернуться домой кратчайшим путем. Поэтому их пространственные способности достигли совершенства, что способствовало функционированию при таких условиях. Приспособленность мужчин к распознаванию замаскированных фигур может рассматриваться как другая охотничья адаптация, которая позволяла охотнику разглядеть спрятавшихся в зарослях животных.</p>
   <p>Тенденция у самцов к более выраженным пространственным навыкам наблюдается у различных грызунов и многочисленных видов приматов. Большая часть этих видов охотится мало или вообще не охотится (Gaulin, Fitzgerald, &amp; Wartell, 1990). Это наводит на мысль о том, что данная способность возникла в эволюции не конкретно для охоты, а скорее для того, чтобы самцы имели возможность покидать свои родные группы, перемещаться по большим территориям и находить партнерш для спаривания. Возможно, что оба сценария действительно имели место. Вероятно, исходно эта черта возникла для облегчения передвижения по незнакомой местности, чтобы обзавестись самкой. Позже пространственные способности стали использоваться для охоты. На протяжении 3–4 миллионов лет, когда предки-гоминиды заготавливали еду, питались падалью и охотились, эта черта подвергалась действию естественного отбора. Другие тенденции в поведении мужчин, такие как агрессивность и недостаток эмпатии, тоже имеют отношение к размножению. Конкуренция между самцами за обладание самками требовала агрессивности, а заодно и склонности к слабому сопереживанию сопернику. Эти тенденции, возможно, тоже были включены в активность, связанную с охотой, и подвергались дальнейшему действию естественного отбора на протяжении миллионов лет эволюции гоминид. Непосредственные тендерные отличия в брачном поведении будут обсуждаться в главе 5.</p>
   <subtitle>Резюме.</subtitle>
   <p>Энцефализация (отношение массы мозга к размеру тела) достигла максимума у людей. Хотя приматы в целом — относительно высоко энцефализированные виды, развитие мозга у человека можно объяснить уникальным для его предков набор факторов естественного отбора. К этим факторам относят климатические изменения, вызванные Ледниковым периодом, развитие баллистических движений одной рукой, эволюцию речи и внутривидовую конкуренцию.</p>
   <p>В результате эволюционного процесса возник головной мозг человека, представляющий собой набор функционально специализированных узлов, или модулей. Сама по себе психика обладает модульной природой, проявляющейся в сильных наследственных склонностях и специализированных зонах, которые были необходимы для выживания наших прародителей. К таким адаптивным психическим модулям относятся предрасположенность в научении страху определенным стимулам, механизмы обнаружения мошенника в социальных отношениях и характерные тендерные отличия в вербальных навыках, эмпатии и пространственном мышлении.</p>
   <subtitle>Вопросы для обсуждения.</subtitle>
   <p>1. Почему энцефализацию у людей лучше считать результатом множества взаимодействующих факторов, чем одного фактора?</p>
   <p>2. Как соотносятся между собой модульный мозг и модульная психика в сфере тендерных различий поведения? Другими словами, как онтогенез головного мозга отражается в типичных тендерных модулях поведения?</p>
   <p>3. Порассуждайте о мозге как о коллекции старых и новых модулей, которые работают вместе. Например, при выполнении селективного теста Вейсона требуются навык чтения (сравнительно недавнее культурное изобретение), язык (сравнительно недавнее [менее 500 000 лет назад] эволюционное приобретение) и проявляются некоторые очень древние (возраст составляет миллионы лет) когнитивные склонности, связанные с макиавеллианским интеллектом.</p>
   <subtitle>Ключевые термины.</subtitle>
   <p>Ароматазация (aromatisation)</p>
   <p>Ахроматопсия (acromatopsia)</p>
   <p>Баллистические движения (ballistic movements)</p>
   <p>Гетерохрония (geterochrony)</p>
   <p>Зона Брока (Broca's area)</p>
   <p>Зона Вернике (Wernicke's area)</p>
   <p>Зрительная агнозия (visual agnosia)</p>
   <p>Контралатеральная потеря чувствительности (contralateral neglect)</p>
   <p>Корковая слепота (cortical blindness)</p>
   <p>Латеральность (laterality)</p>
   <p>Ледниковый период (Ice Age)</p>
   <p>Макиавеллианский интеллект (Machiavellian intellegence)</p>
   <p>Модульная психика (modular mind)</p>
   <p>Модульный мозг (modular brain)</p>
   <p>Мозжечок (cerebellum)</p>
   <p>Мозолистое тело (corpus callosum)</p>
   <p>Неокортекс (neocortex)</p>
   <p>Операция по расщеплению мозга (split-brain surgery)</p>
   <p>Поленезависимость (field independence)</p>
   <p>Правило Аллена (Alien's rule)</p>
   <p>Правило Бергманна (Bergmann's rule)</p>
   <p>Селективный тест Вейсона (Wason Selection Task)</p>
   <p>Синдром Вильяма (William's Syndrome)</p>
   <p>Телеологическая ошибка (teleological error)</p>
   <p>Теория готовности (preparedness theory)</p>
   <p>Энцефализация (encephalization)</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 4. Язык — жемчужина коммуникации.</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>«Бармаглот»</p>
    <p>Варкалось. Хливкие шорьки</p>
    <p>Пырялись по наве,</p>
    <p>И хрюкотали зелюки,</p>
    <p>Как мюмзики в мове.</p>
    <p>О, бойся Бармаглота, сын!</p>
    <p>Он так свиреп и дик,</p>
    <p>А в глуше рымит исполин -</p>
    <p>Злопастный Брандашмыг!</p>
    <p>Но взял он меч, и взял он щит,</p>
    <p>Высоких полон дум.</p>
    <p>В глущобу путь его лежит</p>
    <p>Под дерево Тумтум.</p>
    <p>Он стал под дерево и ждет,</p>
    <p>И вдруг граахнул гром -</p>
    <p>Летит ужасный Бармаглот</p>
    <p>И пылкает огнем!</p>
    <p>Раз-два, раз-два! Горит трава,</p>
    <p>Взы-взы — стрижает меч,</p>
    <p>Ува! Ува! И голова</p>
    <p>Барабардает с плеч!</p>
    <p>О светозарный мальчик мой!</p>
    <p>Ты победил в бою!</p>
    <p>О храброславленный герой,</p>
    <p>Хвалу тебе пою!</p>
    <p>Варкалось. Хливкие шорьки</p>
    <p>Пырялись по наве,</p>
    <p>И хрюкотали зелюки,</p>
    <p>Как мюмзики в мове.</p>
    <text-author>Льюис Кэрролл. Алиса в Зазеркалье (1872), пер. С. Маршака</text-author>
   </epigraph>
   <p><strong>Вопросы главы</strong></p>
   <p>1. Могут ли умные животные, воспитанные людьми, научиться языкам?</p>
   <p>2. Могут ли люди, воспитанные животными, научиться языку?</p>
   <p>3. Как можно доказать, что человеческая речь возникла в результате биологической эволюции?</p>
   <subtitle>Природа языка.</subtitle>
   <p>Из всех бесчисленных типов поведения, характерных для человека как представителя биологического вида, пожалуй, наиболее полно определяет принадлежность к этому виду умение разговаривать. Собственно говоря, Homo sapiens sapiens можно кратко охарактеризовать как «говорящее животное». Коммуникативные системы широко используются другими биологическими видами, как животными, так и растениями, и являются почти всеобъемлющими. Однако складывается впечатление, что человеческая речь стоит особняком, будучи филогенетически обособленной от типов поведения всех других живых существ. Мы поведем речь именно об этом кажущемся парадоксе — возникшем эволюционным путем огромном разрыве между языковыми способностями, присущими человеку, и языковыми способностями других биологических видов, обитающих на нашей планете.</p>
   <p>Несмотря на то что на сегодня существует более пяти тысяч живых языков, а также неустановленное количество языков мертвых или вышедших из употребления (причем разнообразие их внешних признаков просто невероятно), можно говорить об определенном количестве общих характеристик, присущих всем языкам. В отличие от типов поведения, которые в основном определены культурой, сложность какого-либо определенного языка (с точки зрения синтаксических структур и грамматических тонкостей) не зависит от сложности политических или технологических достижений общества. Языки племен, живущих собирательством, так же сложны, как и языки цивилизаций, обладающих космическими технологиями.</p>
   <p>Чарльз Хокетт (Hockett, 1960) назвал универсальные характеристики, присущие человеческому языку как таковому, «моделирующими признаками». Некоторые животные пользуются коммуникативными системами, содержащими часть этих моделирующих признаков. Однако, насколько нам известно, у животных не существует ни одной коммуникативной системы, для которой были бы характерны все эти признаки. Вот девять признаков из предложенных Хокеттом тринадцати:</p>
   <p>1. Режим коммуникации (вокально-слуховой у человека и у многих животных).</p>
   <p>2. Семантика (сигналы имеют значение).</p>
   <p>3. Прагматическая функция (акт коммуникации служит определенной цели).</p>
   <p>4. Взаимозаменяемость (способность участников коммуникативного акта как создавать, так и получать сообщения).</p>
   <p>5. Культурное распространение (особые сигналы заучиваются, а не передаются генетически).</p>
   <p>6. Произвольность (звуковое оформление логически не связано со значением).</p>
   <p>7. Дискретность (сложные сообщения построены из меньших элементов).</p>
   <p>8. Перенос (возможность передавать информацию о предметах, удаленных во времени и пространстве).</p>
   <p>9. Продуктивность (способность порождать бесконечное количество новых сообщений, обладающих значением, используя ограниченное число элементов, поскольку индивидуальные значения произвольны).</p>
   <p>Из девяти пунктов этого списка первые три характерны для всех без исключения коммуникативных систем, используемых животными. Пункты с четвертого по седьмой присутствуют в некоторых из систем, используемых животными. Пункты восемь и девять, по всей видимости, присущи только человеку.</p>
   <subtitle>Коммуникация у животных.</subtitle>
   <p>По всей видимости, коммуникативные системы, используемые живыми существами, почти универсальны. Для размножения многие растения привлекают внимание животных-опылителей (особенно насекомых) при помощи ярких цветов и приятных запахов. Когда размножение уже произошло, растения обращаются к животным, которые распространяют их семена. Чтобы привлечь их внимание, растения предлагают яркие съедобные плоды, которые животные съедают. Семена при этом проходят через их пищеварительную систему.</p>
   <p>Если определить акт коммуникации как передачу и получение информации, то говорить об этом феномене можно только применительно к животному царству, так как у растений нет нервной системы и их коммуникативное восприятие можно в лучшем случае назвать ограниченным. Системы коммуникации у животных предполагают модальность во всех отношениях. Старейшие системы включают в себя химическое восприятие, например обоняние. Было доказано, что одноклеточные организмы, такие как бактерии, реагируют на химические следы, оставленные другими бактериями того же вида. Обоняние играет ключевую роль в ухаживании и спаривании многих видов, использующих феромоны. Феромонами называются химические сигналы, выделяемые животными, чтобы привлечь самку или самца и уведомить их о готовности к размножению. Обонятельные сигналы также играют ключевую роль при необходимости пометить территорию, что легко могут подтвердить владельцы собак. Собака, мочась на различные предметы, оставляет знаки, свидетельствующие о том, что эта территория принадлежит ей, и предупреждающие других собак, что им лучше держаться подальше.</p>
   <p>В 1950-х годах этолог Карл фон Фриш открыл явление, которое ошибочно определили как «язык пчел» (von Frisch, 1971). Проведя серию сложных экспериментов, фон Фриш установил, что пчелы, разыскивающие нектар, передают своему рою информацию о местоположении новых источников нектара при помощи так называемого «танца вразвалку» — двигаясь «восьмеркой» по вертикальной поверхности сот. При этом интенсивность покачивания указывает на богатство нового источника нектара, а наклон «восьмерки» по отношению к перпендикуляру обозначает расположение этого источника относительно солнца. Однако, невзирая на сложность такого способа, то, что делают пчелы, нельзя сравнивать с настоящим языком. В данном случае информация, передающаяся при коммуникативном акте, крайне ограничена. Более того, использование подобной символики не является произвольным и, по всей видимости, генетически закреплено в нервной системе пчел. Таким образом, можно сказать, что пчелы пользуются системой коммуникации, поданный тип поведения нельзя назвать языком в полном смысле этого слова.</p>
   <p>Информация о сложных, высоко значимых типах поведения, например ухаживании или рефлексе защиты своего участка, передается различными путями. Птицы поют, чтобы обозначить границы своей территории и привлечь партнера. Это не значит, что они с умыслом используют такой тип поведения, чтобы достичь своих целей. Пение складывается из определенных сигналов, некоторые из которых физиологичны, и его адаптивная функция состоит в том, чтобы обозначить границы территории и привлечь партнеров. Птицы используют также визуальные сигналы, например пыжатся, чтобы передать ту же информацию. Так, краснокрылые дрозды отмечают границы территории при помощи пучков красных перышек на крыльях. Если эти пучки зачернить, птица быстро теряет все свои угодья. Что касается собак, визуальные сигналы важны для передачи информации о различном настроении, в котором они находятся. Собака, которая наступает на другую, подняв шерсть дыбом и не сгибая передних ног, демонстрирует агрессивную позицию. Собака, склоняющаяся перед партнером, сгибая лапы, занимает, наоборот, приглашающую позицию — она демонстрирует послушание и готовность принять участие в игре. Ворчание и рычание у собак и других млекопитающих почти всегда сигнализирует об агрессии и предупреждении.</p>
   <p>Дарвин (Darwin, 1872) осознавал, что выражение лица человека происходит непосредственно от этих, более ранних, сигналов агрессии или умиротворения. Выражение лица и сегодня служит для нас, людей, основным источником невербальной информации. Если мы сомневаемся в достоверности того, что нам говорят, то обычно стремимся увидеть выражение лица и глаза собеседника, чтобы подтвердить правильность информации, полученной нами вербально.</p>
   <p>Коммуникативными системами, используемыми не человеком, но наиболее близкими к человеческой речи, являются системы с вокально оформленной коммуникацией. Еще раз повторим, что о слуховых формах коммуникации можно говорить лишь применительно к животному царству. Изучение приматов, наших ближайших родичей, предоставляет обилие информации о модели эволюции языка при его развитии. Обнаружилось, что африканские серые мартышки при встрече с различными видами хищников издают различные звуковые сигналы (Cheney &amp; Seyfarth, 1990). Если животное замечает леопарда, оно издает особый возглас — биологи, изучающие этих обезьян, назвали его «возгласом леопарда», — который служит для всех остальных мартышек сигналом бежать к деревьям. Если прозвучит «возглас орла», реакция будет прямо противоположной — обезьянки вынырнут из кроны дерева и прижмутся к земле. Если мартышки услышат «возглас змеи», то они поднимутся на задние лапы и будут пристально всматриваться в траву. Эксперименты со звукозаписями доказывают также, что мартышки могут различать звуки, издаваемые отдельными особями. Они по-разному реагируют на записанные на пленку звуковые сигналы, издаваемые животными, занимающими подчиненную или главенствующую позицию. Например, если вскрикивает мартышка, занимающая подчиненную позицию, ее крик скорее проигнорируют, в отличие от такого же крика, изданного животным, занимающим главенствующую позицию. Обнаружилось, что звуковые сигналы играют незаметную, но значительную роль в социальном взаимодействии многих других видов приматов. Предположение, что эти животные обладают начатками языковых способностей, привело к серьезным попыткам обучить приматов языковым навыкам.</p>
   <subtitle>Обучение животных языку.</subtitle>
   <p>В большинстве случаев исследование способностей животных к обучению языку касалось только приматов. Однако есть несколько существенных исключений. Например, две самки морского льва успешно овладели разновидностью языка жестов (Gisiner &amp; Schusterman, 1992). При этом одна из них продемонстрировала понимание простых правил синтаксиса (получение нового значения в зависимости от порядка слов). Объектом целого ряда исследований стал представитель иного вида морских млекопитающих — бутылконосый дельфин. Одного дельфина научили реагировать на высокие звуковые сигналы, распространявшиеся по воде, а второго обучили языку, основанному на жестах, которые производил тренер (Herman, 1987). Оба дельфина правильно выполняли команды, которые давались им на соответствующих языках, и, более того, были способны адекватно отвечать на заданные вопросы, нажимая клавиши «да» или «нет».</p>
   <p>Одного из наиболее выдающихся специалистов по языку в животном мире зовут Алекс. Используя свои языковые способности, Алекс демонстрировал понимание таких абстрактных понятий, как «другой/тот же самый» и «больше/меньше», а также понятие количества и конкретные понятия формы и цвета (Pepperberg, 1992, 1993, 1994, 1996). Например, когда Алексу показывали набор красных клавиш, синих клавиш и игрушечных машинок и задавали вопрос «Сколько тут синих клавиш», он произносил ответы на ясном, четком английском языке. Сородичам Алекса — африканским серым попугаям — свойственно подражание звукам человеческой речи, однако до него большинство исследователей поведения животных придерживались мнения, что издавать такие звуки, участвуя в реальном языковом общении, птицы не смогут. Бранное выражение «с птичьими мозгами» возникло именно из-за того, что птичий мозг, особенно его кора, очень невелик. Но хотя Алекс и считается «умственно неполноценным», его достижения в языковой сфере и познавательные способности остаются непревзойденными даже ближайшими родственниками человека — человекообразными обезьянами.</p>
   <p>В первой половине XX века были сделаны две документально подтвержденные попытки научить шимпанзе говорить по-английски (Candland, 1993). Суть эксперимента заключалась в том, чтобы растить детеныша шимпанзе вместе с новорожденным младенцем, уделяя обоим равное внимание и предположительно равные возможности освоить человеческую речь. Результаты этих экспериментов, мягко говоря, разочаровали экспериментаторов. В 1930-х годах У. Н. Келлог и Л. А. Келлог воспитывали детеныша шимпанзе по кличке Гуа вместе со своим сыном Дональдом, который был на два с половиной месяца младше, в почти одинаковых условиях на протяжении девяти месяцев. Невзирая на совместные усилия научить Гуа говорить по-человечески, единственными звуками, которые она издавала, были ворчание и крики, характерные для представителей ее вида. Более того, ее понимание человеческой речи оставалось крайне ограниченным. Другая шимпанзе по кличке Викки, которую воспитывали Кэтрин и Кейт Хейсы, сумела выучить не больше шести слов, которые произносила крайне нечетко. Вскоре выяснилось, что шимпанзе не могут разговаривать, поскольку не обладают необходимыми для этого органами речи.</p>
   <p>Человек может говорить благодаря наличию глубокой гортани, которая создает резонирующее пространство в носоглотке и глотке. Кроме того, глубокая гортань обеспечивает управление и согласованную работу голосовых связок. Эти анатомические особенности отсутствуют у шимпанзе. Тем не менее в 1960-х годах была сделана попытка обучить шимпанзе Американскому языку жестов (American Sign Language — ASL) (Candland, 1993). Беатрис и Аллен Гарднеры проводили эксперименты над самкой шимпанзе по кличке Уошу. Уошу выучила более ста знаков системы ASL, однако редко применяла более двух знаков вместе. Таким образом, неясно, использовала ли она предложения. Кроме того, она почти не выстраивала новых комбинаций. Большинство критиков объясняли предложенные комбинации знаков вроде «водяная птица» (Уошу показала это сочетание, увидев лебедя) простым совпадением в сочетании с излишне активным воображением Гарднеров.</p>
   <p>Специалисты, критически относящиеся к «языку обезьян», объясняют поведение Уошу как следствие «феномена умного Ганса» (Candland, 1993). «Умным Гансом» звали коня, жившего в начале XX века. Предполагалось, что он способен производить любые арифметические вычисления. Стоило только попросить его сложить или вычесть одно число из другого, и конь начинал выстукивать копытом правильный ответ. В конечном итоге выяснилось, как Гансу удавалось это делать. Если условие задачи шептали коню в ухо, он никак не реагировал, и выстукивал копытом правильное число, только когда рядом присутствовал дрессировщик, который тоже слышал вопрос. В действительности Ганс очень чутко реагировал на еле уловимые намеки, которые дрессировщик подавал ему бессознательно. Дрессировщик знал правильный ответ и, когда Ганс отстукивал копытом необходимое число раз, бессознательно напрягался. Конь чувствовал напряжение дрессировщика, и для него оно служило сигналом прекратить стук. После выявления «феномена умного Ганса» исследования поведения животных старательно проверяются на наличие бессознательных намеков.</p>
   <p>В 1970-х годах опыты по обучению языку стали проводиться и над другими видами приматов — особого упоминания заслуживают горилла Коко и орангутан по кличке Шантек (Dunbar, 1996). В обоих случаях использовался ASL. Производились также попытки обучить шимпанзе изобразительному языку — так, Дэвид Премак (Premack, 1971) учил ему шимпанзе по кличке Сара. В случае с Сарой роль предметов и понятий играли разноцветные пластиковые фигуры, к которым были прикреплены магниты — так их можно было расположить на металлической доске, чтобы выстраивать предложения. Дуэйн Рамбо (Rumbaugh, 1976) в своих исследованиях пользовался клавиатурой наподобие компьютерной, клавиши которой представляли собой набор разноцветных фигур, причем каждая клавиша соответствовала не букве, а целому слову. Эту систему использовали при обучении двух молодых шимпанзе Остина и Шермана, но результат оказался не слишком успешным. Тем не менее маленький бонобо, или карликовый шимпанзе, по кличке Канзи самостоятельно научился языку, которому обучала его мать (Savage-Rumbaugh, Shanker &amp; Taylor, 1998). Этот факт сам по себе достаточно примечателен, поскольку все прочие попытки научить обезьян языку подразумевали интенсивное обучение какой-то отдельной обезьяны, в то время как Канзи, казалось, освоил его без всякого принуждения.</p>
   <p>Канзи стал лингвистическим гением среди обезьян. Он убедительно продемонстрировал глубокое понимание человеческой речи (Savage-Rumbaugh, Shanker &amp; Taylor, 1998) и способность понимать важные понятия вроде сложения и вычитания, отношения «меньше-больше», мог задавать вопросы по поводу конкретных предметов или действий и был в состоянии выполнять сложные и новые распоряжения, например, поднимал листья с пола и клал их в холодильник или, наоборот, доставал предметы из холодильника и уносил их. Канзи также способен на перевод одной модальности в другую: если дать ему послушать через наушники записанные английские слова, он правильно указывает соответствующий значок на клавиатуре. Эта способность считается необходимой предпосылкой к овладению языком и, особенно, письмом. Критики вновь обнаружили, что, несмотря на сверхъестественные способности Канзи, он все-таки составляет простые двух- и трехчленные предложения. И самое главное, для Канзи недоступна та естественная, спонтанная болтовня, на которой изъясняется обычный человеческий ребенок. Маленькие дети постоянно проговаривают вслух свои наблюдения за окружающим миром и без конца задают вопросы вроде «Что там?», «Что это?», «А что мы делаем?».</p>
   <p>Было установлено, что человекообразные обезьяны способны к знаковому мышлению. Однако считается, что конкретные языковые способности не являются врожденными. Трудности, с которыми приматы постигают язык, ограниченность их способности спонтанно создавать новые конструкции, недостаточно сложный синтаксис и общее отсутствие внутренней мотивации языкового общения — все это достаточно ясно свидетельствует о существовании огромного разрыва между человеком и его ближайшими родственниками. Как бы то ни было, попытки научить обезьян языку в значительной степени помогли ответить на ряд вопросов, касающихся языковой эволюции. Возможно, способность использовать и понимать знаки была присуща общему предку человека и обезьяны, поскольку сегодня ею обладают и те, и другие. Впрочем, конкретные языковые способности, в том числе мыслительная способность к комплексному использованию языка, равно как и анатомические приспособления для артикуляции, присущи только людям.</p>
   <p>Важные сведения для понимания языковой эволюции можно получить, исследуя людей, которые не научились языку в предназначенный для этого период развития. Интенсивное обучение языку животных, для которых это несвойственно, является только одной стороной медали. Что же происходит, когда необходимого языкового опыта не получает человек? Конечно, ученые не могут проводить таких экспериментов по причинам этического характера. Однако история знает подобные случаи, и в следующем разделе внимание будет уделено именно результатам таких спонтанных экспериментов.</p>
   <subtitle>Одичавшие дети.</subtitle>
   <p>17 октября 1920 года в лесах на северо-востоке Индии группа рабочих под руководством христианского миссионера, преподобного Дж. А. Сингха начала раскапывать термитник, достигавший 20 футов в высоту (Candland, 1993). Почти сразу из норы у основания термитника показался волк и побежал к ним. Через несколько секунд за первым волком последовал второй, а затем появился третий, который яростно принялся отгонять рабочих. Это была волчица, и преподобный Сингх предположил, что самка защищает свое потомство. Прежде чем он успел вмешаться, рабочие убили волчицу. С этого момента раскопки продвигались быстро. В пустом термитнике обнаружилось логово, где сбились в кучу детеныши. Как и предполагалось, двое из них были волчатами, а двое — обычными детьми.</p>
   <p>Волчат забрали рабочие, а Сингх позаботился о детях и принес их в миссию (Candland, 1993). Волчьими приемышами оказались две девочки, старшей из которых было на вид около восьми лет, а младшей — года полтора. Преподобный Сингх назвал старшую девочку Камалой, а младшую Амалой. Менее чем через год малышка Амала умерла, заразившись глистами. Камала же прожила на попечении миссионеров еще девять лет.</p>
   <p>Этот примечательный случай свидетельствует о важности онтогенеза в детерминации типов поведения, которые в значительной степени можно считать присущими только людям (Candland, 1993). В течение первого года жизни в миссии волчьи приемыши в основном демонстрировали типы поведения, свойственные не детям, а волчатам. Они передвигались на четвереньках и были не в состоянии стоять на двух ногах из-за негибкости суставов. Зрение их было хорошо приспособлено для ночного видения — они замечали в темноте предметы, обычно невидимые людьми. Они не проявляли ни интереса, ни любопытства к чему бы то ни было, кроме сырого мяса, а когда ели, то опускали лица в миску, как это сделал бы волк. Что же касается свойственных людям чувств, таких как радость и печаль, единственное проявление их заметили у Камалы через несколько секунд после смерти ее сестры Амалы. Камала неистово пыталась «разбудить» сестру от смертного сна. Ее пришлось силой оттаскивать от тела, и наблюдавшие заметили в глазах девочки слезы.</p>
   <p>На момент своей поимки Амала и Камала вообще не выказывали никаких языковых способностей (Candland, 1993). Согласно свидетельствам, у Амалы они так и не проявились. У Камалы после пяти лет жизни в приюте проявились кое-какие способности к понятийному мышлению и зачаточные языковые навыки. Она знала имена многих детей, воспитывавшихся в приюте, и была знакома с понятием цвета. Словарный запас девочки составлял около 30 слов. Они не принадлежали к обычному английскому языку, на котором изъяснялись Сингхи, а, в основном, представляли собой звуки, которые Камала слышала от других детей в различном контексте. Например, когда Камале предлагали еду, она говорила «ху» вместо «да». По-бенгальски «ха» означает «да», но дети иногда использовали слово «хуу» в значении «холодно». При анализе слов, которые использовала Камала, становится ясно, что многие из них очень похожи на бенгальский язык. Камала никогда не использовала эти слова свободно. Когда ее просили назвать тот или иной предмет, она называла его вполне определенно, однако никогда не называла предмет, прося дать его ей — только ждала, пока жена преподобного Сингха перечислит ряд предполагаемых предметов, и кивала головой, когда та произносила нужное слово.</p>
   <p>Камала жила в миссионерском приюте девять лет (Candland, 1993). На протяжении этого периода она осваивала все больше и больше слов, но так и не стала употреблять их свободно. Не осталось и свидетельств того, что она хотя бы раз свободно произнесла что-то напоминающее связное предложение. В ноябре 1929 года Камала умерла от уремии. Болезнь, очевидно, развилась непосредственно из-за ее привычки поедать сырое мясо. Волчья диета явно не подходила человеческому организму.</p>
   <p>Хотя эта история о детях, выращенных животными, является одной из наиболее весомо подтвержденных документально, она ни в коем случае не является первой (Candland, 1993). Основатель современной таксономической классификации Карл Линней установил для вида Homo разновидность Loco ferus. Он описал Loco ferus как существо, передвигающееся на четвереньках, немое (то есть не разговаривающее) и заросшее волосами. Линней привел девять примеров таких одичавших детей. В хронологическом порядке примеры расположены так: мальчик-волк из Гессе (1344), мальчик-медведь из Литвы (1661), по-видимому, выкормленный медведями, мальчик-овца из Ирландии (1672), девочка из Краненбурга (1717), мальчик Петер из Гамельна, Германия (1724) и девочка из Шампани (1731). В 1799 году, через пятьдесят лет после публикации выработанной Линнеем классификации животных, в Канских лесах во Франции был найден еще один одичавший ребенок, мальчик лет одиннадцати или двенадцати. Все эти так называемые одичавшие дети обладали общим свойством — абсолютным незнанием человеческого языка. Более того, никто из них после возвращения в цивилизованное общество не смог нормально освоить язык. Однако из данной информации неясно, является ли недостаточное умственное развитие таких детей результатом социальной ущербности, или же они были умственно неполноценными еще до того, как оказались в таких необычных условиях воспитания. Два случая были изучены достаточно подробно, и, по мнению специалистов того времени, исследовавших умственно отсталых людей, оба ребенка отличались крайне низкими умственными способностями. Исследователи объясняли неспособность этих детей к адаптации в обществе и к изучению языка врожденной умственной неполноценностью, но, разумеется, недостаток умственной деятельности в равной мере можно объяснить неспособностью мозга развиваться нормально в отсутствие необходимого поощрения со стороны окружающей среды (человеческого общества). Вряд ли на воспитание животным всегда попадают дети, от рождения умственно неполноценные.</p>
   <p>Одним из наиболее свежих и широко известных примеров неполноценного детства считается случай с девочкой, откликавшейся на имя Джени (Rymer, 1993). Джени нашли в Калифорнии в 1970 году, когда ей было тринадцать с половиной лет. На протяжении этих тринадцати лет, за вычетом первых двадцати месяцев ее жизни, Джени изо дня в день держали на горшочке в подвале дома. На ночь ее закутывали в крепкую куртку и помещали в кроватку с проволочными стенками, закрытую сверху. Мать Джени была полуслепой, а отец — жестоким человеком, страдающим умственным расстройством. Общаясь с дочерью, он не разговаривал, а лаял. Когда Джени нашли, речь ее состояла из нескольких отрицаний вроде «прекратиэто» и «ненадо». Стоять прямо она не могла. После того как девочку обнаружили, она в течение нескольких лет проходила курс интенсивной реабилитации, тренировок и занятий. При прохождении курса терапии Джени училась передвигаться отдельными шагами, а также распознавать слова и разговаривать. Сначала она могла только бормотать отдельные слова, потом перешла на фразы из двух, иногда трех слов. Однако в отличие от речи нормальных детей, фразы Джени представляли в основном мешанину слов. Она редко согласовывала их, и только люди, хорошо знакомые с ее поведением и потребностями, хорошо понимали эти «предложения». Помимо того, что Джени так и не освоила грамматику, особенно синтаксис (законы, по которым слова образовывают фразы и предложения), она не могла различать типы местоимений, а также действительный и страдательный залог.</p>
   <p>Единственный вывод относительно языка, который можно сделать, изучая феномен одичавших детей, — тот, что во время основных периодов развития ребенок должен находиться в адекватной социальной среде. Собственно говоря, считается, что решающим периодом языкового развития являются первые двенадцать лет жизни ребенка — приблизительно до начала полового созревания. Из этих двенадцати лет наиболее важен период от года до четырех. В следующем разделе будет рассмотрен период нормального развития ребенка, когда тот осваивает язык.</p>
   <subtitle>Овладение языком.</subtitle>
   <p>Способы, которыми представители определенной культуры овладевают ее различными проявлениями, могут быть самыми разнообразными. Например, человек может заинтересоваться определенной областью знания или видом деятельности в достаточно зрелом возрасте и стать в ней специалистом только к старости. Так, сорокапятилетний человек может заинтересоваться вегетарианской кулинарией и к пятидесяти годам стать ее знатоком. Некоторые люди начинают уже в зрелом возрасте заниматься рискованными видами деятельности или теми видами, которые требуют большого мастерства: альпинизмом, греблей, живописью или игрой на пианино, — и достигают значительных успехов. Однако способ, которым люди овладевают языком, строится по строго определенной схеме. До определенной степени она может варьировать в каждом отдельно взятом случае, но последовательность развития остается относительно неизменной. Эта неизменная последовательность языкового развития в значительной мере свидетельствует в пользу восприятия языка как результата биологической эволюции.</p>
   <subtitle>Стадии развития.</subtitle>
   <p>На протяжении первых месяцев жизни дети осуществляют коммуникацию при помощи жестов, выражений лица и так называемых «долингвистических проявлений речи», к числу которых относятся плач (он представляет из себя не одно голосовое проявление, а набор несколько отличающихся друг от друга звуков, каждый из которых обладает своим значением), гуление (сюда же относятся резкие булькающие звуки) и смешки. Возраст от трех до шести месяцев — так называемая стадия лепета. Дети всего мира, независимо от их принадлежности к какой-либо определенной культуре, в одно и то же время проходят эту стадию развития, даже если они глухи от рождения. Лепет складывается из непроизвольного произнесения фонем, а фонемы — это основные звуки, на базе которых возникает язык. В английском языке приблизительно 36 фонем. Однако дети, проходя через стадию лепета, не ограничиваются лишь фонемами, входящими в состав их родного языка, а, как правило, издают и звуки, в него не входящие. Когда стадия лепета подходит к концу, звуки, издаваемые ребенком, в основном сводятся к фонемам языка, на котором разговаривают люди, его воспитывающие. Если ребенок глухой, его лепет постепенно сходит на нет, и через некоторое время он почти перестает издавать звуки. Дети с нормальным слухом, благодаря постоянному закреплению навыка, начинают разговаривать на экспрессивном жаргоне — так называются высказывания, содержащие определенный смысл, которые уже звучат как предложения, с паузами, изменением интонаций и ритма.</p>
   <p>Период от девяти до двенадцати месяцев оказывается для детей решающим. В это время их способность различать отдельные фонемы кардинально меняется. В начале этого периода дети могут различать похожие фонемы, не относящиеся к их родному языку, но к концу этого периода способность детей различать фонемы ограничивается только родным языком. Такое сокращение объема способностей мозга проявляется не только в языке — считается, что оно характерно для целого ряда поведенческих категорий. Для описания этого явления используется термин «нейронный дарвинизм» или «нейронное упрощение» (Edelman, 1987). Согласно теории, объясняющей это явление, в человеческом мозге изначально присутствует излишек нейронов и нейронных связей, но продолжают функционировать только часто использующиеся связи. Связи, которые не используются, просто распадаются. Таким образом, именно благодаря сокращению количества нейронов и нейронных связей мозг развивается, оптимальным образом приспосабливаясь к окружающей среде.</p>
   <p>В возрасте около года ребенок произносит слова вроде «мама» и «папа», а также проявляет понимание некоторых других слов и простых указаний. Словарный запас детей 15–18 месяцев составляет от десяти до двадцати слов. В это время дети изъясняются так называемыми цельными фразами — произносят одно слово, подразумевая завершенную мысль. От полутора до двух лет дети используют фразы из двух слов и говорят на так называемом «телеграфном языке», когда для общения используются короткие и простые слова. К двум годам дети используют уже около 300 слов и начинают строить фразы из трех или четырех компонентов. У детей в возрасте около двух с половиной лет наиболее быстро увеличивается словарный запас — в среднем они осваивают около 50 новых слов в неделю. Предложения и словосочетания, которые в это время используют дети, больше не являются дословными повторениями речи взрослых. Создание совершенно новых предложений объясняется способностью детей к бесконечной их генерации. При этом дети не только создают новые предложения, но и демонстрируют глубокое понимание правил грамматики. Многочисленные исследования показали, что в это время для детей характерно даже чрезмерное следование правилам грамматики. Например, ребенок может показать на свои ноги и сказать: «Смотри — это пара ногов».</p>
   <p>К трем годам словарный запас детей достигает тысячи слов. По крайней мере, 80 % их высказываний понятны посторонним людям. Уровень использования грамматики приближается к уровню взрослых, хотя возможны случайные оговорки. К четырем годам язык вполне устанавливается, в разговоре дети строят целые предложения, используя предлоги, местоимения, прилагательные и наречия. К пяти годам дети используют трехсложные слова и говорят связным текстом. Дальнейшее языковое развитие является скорее усовершенствованием полученных навыков, а не приобретением новых.</p>
   <subtitle>Решающие периоды.</subtitle>
   <p>Леннеберг (Lenneberg, 1967) предположил, что овладение языком происходит до периода полового созревания, поскольку ему соответствует латерализация, то есть локализация языковых функций в левом полушарии мозга. По мнению Леннеберга, к началу полового созревания процесс мозговой латерализации завершается. Следовательно, для того чтобы человек мог пользоваться языком, он еще до этого должен был оказаться в среде носителей языка. Примеры с одичавшими детьми, которые попали к животным в раннем возрасте, похоже, подтверждают гипотезу Леннеберга, поскольку языковая адаптация таких детей была довольно ограниченной. Что касается Джени, которая была в состоянии освоить несколько более богатый словарный запас и могла произносить звуки, образовывавшие слова, необходимо заметить, что ее изоляция началась в возрасте около 20 месяцев (Rymer, 1993). К этому возрасту большинство нормальных детей уже усердно осваивают язык.</p>
   <p>Согласно нейролингвистическим исследованиям, Джени использовала для обработки языковой информации правое полушарие мозга (Rymer, 1993). Из этого можно сделать вывод, что тот период развития, когда области левого полушария мозга, ответственные за освоение языка, могли бы легко довести до конца эту задачу, уже завершился. В результате эту функцию вынуждено было взять на себя мало связанное с языком правое полушарие мозга — хотя результат оказался не слишком удачным.</p>
   <p>В поддержку гипотезы о решающем периоде развития свидетельствуют исследования Ньюпорта (Newport, 1986), который оценивал языковые способности глухих взрослых людей, освоивших свой основной язык — Американский язык жестов (ASL) — в различные периоды жизни. Если глухой ребенок рождается в семье, члены которой практикуют использование ASL, его с раннего возраста приучают к этому языку. Однако большинство глухих детей рождаются у родителей, которые нормально слышат и не используют ASL, и для этих детей знакомство с языком жестов происходит только в специализированной школе, где существуют особые программы для обучения ASL. Люди могут получить этот первый опыт в любом возрасте. Оценка навыков ASL показывает, что лучше всего им владеют глухие взрослые, которые выучили его в раннем детстве благодаря владеющим этим языком родителям. На втором месте люди, освоившие ASL в промежутке от 4 до 6 лет. На последнем месте те, кто выучил язык жестов уже после 12 лет.</p>
   <p>Джонсон и Ньюпорт (Johnson &amp; Newport, 1989) утверждали, что гипотеза решающих периодов может существовать в двух видах.</p>
   <p><strong><emphasis>Вариант 1. </emphasis></strong>Гипотеза развития. В детстве люди обладают выдающимися способностями к изучению языка. Если развивать и разрабатывать эти способности, они будут проявляться на протяжении всей жизни. Если же не развивать способности к изучению языка с самого раннего детства, то они исчезнут или ослабеют при половом созревании.</p>
   <p><strong><emphasis>Вариант 2. </emphasis></strong>Гипотеза о периоде полового созревания. В детстве люди обладают выдающимися способностями к изучению языка, но эти способности исчезают или ослабевают при половом созревании.</p>
   <p>Чтобы проверить данные гипотезы, Джонсон и Ньюпорт (Johnson &amp; Newport, 1989) исследовали, насколько хорошо владеют английским языком студенты и преподаватели колледжей, китайцы и корейцы по происхождению, приехавшие в Америку в различном возрасте. Согласно полученным данным, если исследуемые впервые оказывались в англоговорящей среде в возрасте от 3 до 7 лет, уровень их английского не отличался от уровня обычных носителей языка. Если исследуемые оказались в языковой среде в более поздний период, на английском они говорили значительно хуже. Таким образом, полученные в этом исследовании данные свидетельствуют в пользу гипотезы о периоде полового созревания.</p>
   <p>Кертисс (Curtiss, 1989) описывает случай с глухой девочкой Челси из маленького городка в северной Калифорнии. Целый ряд докторов и клиницистов ставили ей неверный диагноз — умственная отсталость или эмоциональные нарушения — и ее глухота не была обнаружена. Челси спасли любящие родные, которые не поверили, что она слабоумна. В результате девочка выросла застенчивой, не умея разговаривать, но была совершенно нормальной во всем остальном, что касалось эмоций и нервной системы. Только когда Челси исполнился 31 год, ее глухоту обнаружил невропатолог. Он подобрал слуховой аппарат, при помощи которого слух Челси значительно улучшился.</p>
   <p>После этого интенсивная реабилитация и терапия помогли ей достичь уровня развития десятилетнего ребенка. Сейчас Чел си умеет читать и писать, работает и владеет словарным запасом примерно в 2000 слов. Хотя Челси приспособлена к жизни гораздо лучше, чем Джени, она делает очень похожие ошибки в использовании синтаксиса. Это видно на примере некоторых предложений, использованных Челси: «Оранжевый Тим машина внутри», «Банан съедать», «Лодка сидит вода на», «Завтрак ест девочку», «Девочка есть шишка» и «Мороженое, покупки, покупает человека».</p>
   <p>В конечном итоге, на основании рассмотренных нами данных, касающихся гипотезы о решающем периоде освоения языка, можно сделать вывод, что эту гипотезу можно в большей степени отнести к освоению грамматических структур, особенно синтаксиса, а в меньшей степени — к освоению словарного запаса и произнесению слов. Исследуя результаты экспериментов, Рубен (Ruben, 1997) пришел к выводу, что решающим (сенситивным) периодом фонологии (произнесения и понимания звуков, из которых складываются слова) является период с 6 месяцев до года. Решающий (сенситивный) период синтаксиса (правил, по которым согласовываются слова) охватывает четвертый год жизни, а освоение семантики (значения слов) происходит на пятнадцатом и шестнадцатом годах жизни.</p>
   <subtitle>Эволюция языка.</subtitle>
   <p>Люди интересовались происхождением языка на протяжении нескольких тысяч лет (Corballis, 1991). В середине XIX века Чарльз Дарвин (1859) высказал предположение, что лингвистические способности человека, как и другие его особенности, возникли в результате долгого процесса естественного отбора. Эту теорию эволюционной природы человеческого языка признавали далеко не все ученые. В 1866 году Парижское лингвистическое общество запретило любые дискуссии на тему эволюции языка. На протяжении ста лет после этого в спорах о происхождении языка главенствовали эмпирики (сторонники точки зрения, согласно которой поведение есть результат направленного тренинга). В 1950-х годах Ноам Чомски, профессор-лингвист из Массачусетского технологического института, выдвинул принципиально иную гипотезу, утверждая, что способность детей овладеть глубинными структурами языка (правилами грамматики) нельзя объяснить простым тренажом. Теория Чомски о врожденном биологическом языковом базисе вызвала ярость эмпириков. Эта теория охватывала целый ряд научных дисциплин, в том числе психологию, нейрофизиологию, антропологию, палеоантропологию и лингвистику. Результаты исследований за последующие десятилетия почти не оставляют сомнений в том, что способность человека пользоваться языком является результатом биологической эволюции.</p>
   <subtitle>Языковые универсалии.</subtitle>
   <p>Как было указано в начале этой главы, любая человеческая культура, когда-либо существовавшая, пользовалась сложной языковой системой. Нельзя говорить о «языке каменного века»: повседневный язык первобытного человека грамматически так же сложен, как язык, на котором говорит представитель современной нам культуры — астронавт, политик или профессор колледжа. Для ряда исследователей тот факт, что все люди используют сложные языковые системы, уже является неоспоримым доказательством того, что человек изначально владеет языком. Однако Стивен Линкер (Pinker, 1984) указывал, что универсальность явления не означает его изначальности. Можно воспользоваться банальным примером: то, что люди строят высотные здания вверх от земли, зависит не от врожденной биологической предрасположенности, а от законов физики. Линкер утверждает, что врожденное владение языком обусловлено случайными факторами, которые делают его универсальным. Использование сложных языковых систем универсально не потому, что все дети без исключения умны, всех их учат языку и для всех он полезен, а потому, что дети, по сути, поколение за поколением открывают язык заново и не могут не делать этого. Одним из доказательств являются исторические свидетельства.</p>
   <p>Когда беглые рабы Нового Света поселились на ряде Карибских островов, взрослые должны были общаться с представителями других африканских племен. В результате возник гибридный диалект, позволявший взрослым осуществлять простые коммуникативные акты. Гибридные диалекты чрезвычайно разнообразны и почти не имеют грамматики. Важно, что дети бывших рабов не приняли гибридный язык, а создали новый, со сложной системой грамматики, которой раньше не было. Этот новый язык называется креольским. Другим доказательством служат случаи с глухими детьми, которые осваивали Американский язык жестов с помощью родителей, которые учили его, уже будучи взрослыми, и в результате освоили достаточно плохо. Синглтон и Ньюпорт (Singleton &amp; Newport) (цит. по Линкер, 1984) описывают пример с мальчиком по имени Саймон. Родители Саймона выучили язык жестов только в возрасте 15–16 лет и в результате освоили его плохо, часто допускали грамматические ошибки. Саймон же владел языком жестов гораздо лучше родителей. Хотя, казалось бы, ему неоткуда было научиться, его язык с точки зрения грамматики превосходил язык родителей.</p>
   <p>Еще одно доказательство универсальности человеческого языка дают исследования мозга. В 1836 году доктор медицины Марк Дакс представил доклад Медицинскому обществу Монпелье, Франция (Corballis, 1991). Дакс заметил, что у сорока его пациентов повреждению левого полушария мозга соответствовала потеря способности разговаривать, и не обнаружил ни одного случая, когда ущербности речи соответствовало бы повреждение правого полушария. В 1860 году французский врач Поль Брока сделал похожее наблюдение относительно взаимосвязи речевой функции и левого полушария мозга. Одного из его пациентов называли Та, потому что это было единственное, что больной мог произнести. Брока предсказывал, что исследование мозга Та после его смерти выявит повреждения определенной области коры левого полушария. Когда Та умер и Брока сделал вскрытие, это предположение подтвердилось. Сейчас данная область мозга в задней части передней доли левого полушария называется зоной Брока (рис. 4.1).</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img2538.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 4.1. Языковые центры левого полушария. Центр языкового восприятия, зона Вернике, присоединен к центру произношения речи, расположенному в зоне Брока, дугообразными пучками нервов</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Люди, у которых зона Брока повреждена, страдают так называемой афазией Брока (Carlson, 1997). При афазии человек лишается способности разговаривать или понимать речь. Если повреждения зоны Брока достаточно серьезны, больной может остаться немым. При менее серьезных повреждениях возможны трудности при выборе слов — такое явление называется аномия (неспособность правильно подобрать наименование предмета). Результатом незначительных повреждений зоны Брока оказывается так называемый аграмматизм, проявляющийся главным образом при использовании синтаксиса. Синтаксис позволяет нам установить значение цепочки слов в зависимости от порядка их расположения. Так, значение цепочки «Bob hit the ball» (Боб бьет мяч) отличается от значения цепочки тех же слов, расположенных в другом порядке: «the ball hit Bob» (мяч бьет Боба), однако человек с поврежденной зоной Брока не способен различить эти предложения.</p>
   <p>Собственно говоря, один из тестов на выявление аграмматизма заключается в том, чтобы продиктовать пациенту предложение вроде «Корова лягнула лошадь», а потом попросить его выбрать картинку, соответствующую предложению. Затем пациент должен сделать выбор между картинкой, на которой корова лягает лошадь, и другой, на которой лошадь лягает корову. Люди, страдающие аграмматизмом Брока, не способны уловить разницу. Из полученных данных можно сделать вывод, что зона Брока отвечает за сохранность моторной памяти, позволяющей произносить слова и выстраивать предложения. Человеческая речь — сложный процесс, складывающийся из тончайшего взаимодействия различных элементов. Выдыхание воздуха из легких, вибрация гортани, а также положение губ и языка и их движение — все это должно работать одновременно, чтобы человек мог произносить нормальные звуки. Зона Брока отвечает за сохранность не только моторной памяти, позволяющей произносить отдельные звуки, из которых складываются слова, но и за правильное согласование этих звуков. Это грамматическое содержание.</p>
   <p>Вскоре после открытий Брока немецкий невропатолог Карл Вернике открыл еще один участок мозга, повреждение которого вызывало афазию (Carlson, 1998). При этой разновидности афазии больной может говорить достаточно бегло, но не в состоянии понимать речь, которую слышит. Этот участок мозга находится в верхней височной доле и теперь называется зоной Вернике, а афазия, возникающая при его повреждении, носит название сенсорной афазии, рецептивной афазии или афазии Вернике. Люди, страдающие афазией Вернике, говорят бегло и грамматически правильно, но речь их совершенно лишена смысла. Создается впечатление, что они не понимают, что говорят, а также не понимают речь других людей.</p>
   <p>Анализ последствий повреждений зоны Вернике позволяет сделать вывод, что эта область отвечает за воспоминания, обеспечивающие логические соответствия определенных звуков и слов объектам, которые они называют. Например, если человек произносит слово «лошадь», это означает, что он создает определенную структуру звуковых волн, распространяющуюся по воздуху от органов речи говорящего к органу слуха воспринимающего информацию, где преобразовывается в определенную структуру нервных импульсов, которые проходят через слуховые нервы коры головного мозга. Двигаясь через зону Вернике, эти импульсы подключаются к понятийным воспоминаниям, которые соответствуют конкретной звуковой структуре. Это может быть, например, сложный зрительный образ четвероногого животного, его движений, звуков, которые оно издает, запахов и других связанных с ним ассоциаций. Лингвистические способности не равны познавательным. Цель языка — обеспечить связь между миром наших знаний и соответствующей ему системой коммуникации (по крайней мере, какими-либо ее аспектами), при помощи которой было бы возможно общение с другими людьми, обладающими сходным мышлением и сходными языковыми способностями.</p>
   <p>Зону Вернике и зону Брока связывают нервные волокна, так называемые дугообразные пучки (Carlson, 1998). При их повреждении наступает состояние, известное как смысловая афазия. Люди с таким заболеванием не способны повторять слова, лишенные смысла. Таким образом, если они сталкиваются со словом вроде «лошадь», «корова», «дом» и т. д., они обычно в состоянии его повторить, однако часто допускают очень нетипичные ошибки. Например, если стимулом является слово «волк», они, скорее всего, ответят «собака», а «афалину» назовут «дельфином». Это еще раз подтверждает теорию, согласно которой язык и знание — не одно и то же. Когда человек со смысловой афазией слышит новое слово, оно попадает в неповрежденную зону Вернике, однако, поскольку связь с зоной Брока нарушена, связать звуковую форму с проводящими путями в зоне Брока невозможно. Однако если это знакомое слово, его звучание, преобразованное в набор нервных импульсов, стимулирует воспоминания, ассоциирующиеся с этим словом и располагающиеся в зоне Вернике. Таким образом, когда больные слышат слово «волк», оно вызывает зрительный образ волка, который неотличим от зрительного образа, возникающего при произнесении слова «собака», и, соответственно, человек произносит это слово вместо нужного.</p>
   <p>Просодия (супрасегментные средства организации речи. — <emphasis>Примеч. ред.) </emphasis>относится к эмоциональному аспекту речи — внимание уделяется не тому, что именно произносится, а как это произносится, с какой интонацией (Carlson, 1997). У людей с повреждениями правого полушария сохраняются основные речевые навыки, но устную речь они воспринимают механически, как компьютер. Они, например, не могут распознать иронию, равно как и другие эмоциональные оттенки услышанного, не могут определить, что было сказано со злостью, что с грустью, серьезен говорящий или дерзок.</p>
   <p>Необходимо отметить, что даже при невербальном общении, например, когда речь идет о языке жестов, области мозга, ответственные за него, в большинстве случаев те же, что и при устной речи. Пойзнер, Клима и Беллуги (Poizner, Clima &amp; Bellugi, 1987) изучили повреждения мозга людей, использующих ASL, и пришли к выводу, что ASL в основном управляется левым полушарием и что повреждения верхней части левого полушария (т. е. зоны Брока) сопровождаются нарушением речевой функции, а повреждения нижней части (т. е. зоны Вернике) — нарушением восприятия речи.</p>
   <p>Результаты исследований больных с повреждениями мозга подтверждают теорию о том, что у подавляющего большинства людей левое полушарие мозга управляет языковой функцией вне зависимости от того, говорят ли они на данном языке, пишут ли на нем или пользуются разработанной на его основе системой жестов. Однако мозг — не единственный орган человеческого тела, ответственный за производство речи. В человеческом теле существует ряд особых органов, помогающих нам произносить разнообразные звуки.</p>
   <p>Чарльз Дарвин в «Происхождении видов» заметил: «Странно, что при каждом нашем глотке пища или вода должны проходить через отверстие трахеи с риском попасть в легкие». Причина этой странности в том, что у людей, в отличие от других млекопитающих, гортань расположена гораздо ниже глотки. Гортань представляет из себя клапанообразный орган, расположенный над дыхательным горлом. Эта система появилась по мере эволюции легких, и назначением ее было предохранять легочный тракт от попадания в него чего-либо кроме воздуха. Первоначально эту роль выполняла группа мышц вокруг голосовой щели: мышцы не пропускали в легкие посторонние примеси. У большинства животных гортань находится в верхней части шеи, у основания черепа, что позволяет им пить и одновременно с этим дышать — задача, для взрослых людей невыполнимая. У новорожденных детей гортань расположена высоко в горле, но по мере развития ребенка она опускается до нормального положения. Тот факт, что у человека в результате эволюции развилось такое строение гортани, из-за чего множество людей каждый год умирает от удушья во время еды (теперь, когда многим известен прием Хаймлиха, число погибших уменьшилось), свидетельствует о том, что человечество дорого платит за способность разговаривать. Как большой размер мозга означает большую выносливость, но может оказаться опасным при родах, так и способность разговаривать уравновешивает опасность умереть от удушья (рис. 4.2).</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img6B78.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 4.2. Положение голосовой коробки относительно дыхательного горла у взрослого человека, ребенка и обезьяны шимпанзе. Обратите внимание на то, что у ребенка и у шимпанзе они расположены одинаково</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Когда мы говорим, воздух с силой выходит из легких и проходит через расположенные в гортани голосовые связки, которые быстро сокращаются и расслабляются, превращая звуки в членораздельную речь. Если бы не особое устройство нижней части гортани, люди разговаривали бы пронзительным голосом, в нос, не выделяя гласных звуков «и», «у», «а». Уровень коммуникации сократился бы на 30 %.</p>
   <subtitle>Древние источники.</subtitle>
   <p>Большинство современных европейских языков, а также языки Южной Азии на территории, ограниченной с востока равнинами Индии, принадлежат к одной и той же языковой группе индоевропейских языков (Corballis, 1991). Считается, что праязык, из которого возникли все современные индоевропейские языки, возник где-то в северной части бассейна Дуная приблизительно за 5–6 тыс. лет до н. э. Индоевропейский язык связан с другими языковыми группами Европы, Азии и Северной Африки через еще более древний праязык, так называемый ностратический, возникший примерно за 13 тыс. лет до н. э. Предполагается, что в этом языке не было слов, имевших отношение к земледелию, поскольку носители языка еще жили собирательством. Лингвисты даже выдвинули гипотезу, что все существующие в мире языки возникли из первобытного «протомирового» языка. Исследователи, занимавшиеся этой областью науки, утверждали, что обнаружили около 200 слов протомирового языка. Например, слово «зуб» в Конго-Сахарских языках звучит как «nigi», в Австрало-Азиатских — как «gini», в Сино-Кавказских языках — как «gin» и в группе Ностратических языков — как «nigi». Считается, что из всех этих вариантов развились современные английские слова «nag» («ворчать») и «gnaw» («грызть»).</p>
   <p>Если рассмотреть, с какой скоростью меняются языки, успешные попытки найти общий праязык можно подвергнуть некоторому сомнению. К примеру, английский язык времен Шекспира отделяет от современного английского всего 400 лет, однако для большинства носителей языка он уже звучит как иностранный.</p>
   <p>Другой вопрос связан со скоростью, с которой язык меняется, образовывая новые диалекты. Почему язык столь эластичен и податлив? «Теория изначальной подготовленности» Гамильтона (Dunbar, 1996) предлагает вероятное объяснение. Возможно, так называемое альтруистичное поведение возникло в качестве механизма сохранения наших собственных генов в организмах близких нам людей. Помочь близкому родственнику не значит проявить жертвенность, поскольку помогающий при этом стремится сохранить собственный генетический материал. Однако если мы принадлежим к слишком большим социальным группам, такие альтруистические стремления могут быть недостаточно избирательными. Когда мы рискуем, чтобы оказать помощь людям, которые не связаны с нами узами родства и могут не отплатить нам помощью в ответ, мы наносим вред нашей собственной приспособленности. Если мы можем идентифицировать людей по их акценту и диалекту как принадлежащих к той же группе, что и мы, существует больше вероятности, что у них такие же гены и что они тоже помогут нам в ответ на наши действия. Некоторое подтверждение этой теории можно получить при исследовании языкового многообразия в Западной Африке, где количество языков на квадратную милю в густонаселенных экваториальных районах больше, чем в малонаселенных районах дальше к северу. Из этого можно сделать вывод о прямой взаимосвязи между уровнем населенности и распространением новых языков и диалектов. Из-за того, что язык быстро распадается на новые диалекты, исследование современных языков оказывается почти бесполезным для изучения источников происхождения древнего языка.</p>
   <p>Некоторые антропологи утверждают, что язык появился лишь около 50 тысяч лет назад (Corballis, 1991). Это предположение возникло потому, что именно в то время произошел сильнейший скачок развития новых технологий. До того на протяжении сотен тысяч лет человечество пользовалось одними и теми же простыми орудиями из камня. Но около 50 тысяч лет назад началось быстрое распространение более сложных приспособлений, в том числе игл, рыболовных крючков, острог, пуговиц и застежек. Около 30 тысяч лет назад появились многочисленные произведения искусства, такие как статуэтки Венер, росписи на стенах пещер, а также бусы и другие виды украшений. Несмотря на относительно позднее развитие утилитарных и неутилитарных технологий, теория о недавнем возникновении человеческого языка не соответствует данным анатомии.</p>
   <p>Результаты исследований ископаемых останков убедительно доказывают, что люди, обладавшие необходимыми анатомическими органами, позволяющими разговаривать и использовать язык, появились, по крайней мере, 250 тысяч лет назад, а возможно, и 500 тысяч лет назад (Corballis, 1991). Изучение ископаемых черепов людей того времени выявляет наличие мозговой асимметрии. У современных людей левое полушарие, обычно отвечающее за речевую функцию, больше правого. Мозг первобытных людей был устроен так же, а исследование черепных останков показывает, что гортань в то время уже была расположена достаточно низко, позволяя издавать звуки, сходные с элементами современной речи.</p>
   <p>Кей, Кэртмилл и Бэлоу (Kay, Cartmill &amp; Balow, 1998) обнаружили, что проходящий через череп костный канал, содержащий подъязычный нерв, у человека в два раза больше, чем у шимпанзе, если учитывать разницу общих размеров. Подъязычный нерв — это черепно-мозговой нерв, отвечающий почти за все движения языка. Большие размеры этого нерва у человека важны для точности движений языка, необходимой при членораздельной речи. В черепах австралопитеков каналы подъязычного нерва невелики, как у современных обезьян, что предполагает сходную ограниченность набора звуков. В черепах же древних Homo sapiens четырехсоттысячелетней давности каналы подъязычного нерва обладают достаточно большими размерами, подобно каналам современных людей.</p>
   <p>Очевидно, языковые способности первых представителей человеческого рода были крайне ограниченными. МакЛарнон исследовал грудной позвонок жившего полтора миллиона лет назад представителя вида Homo erectus и обнаружил, что спинной мозг в этом месте у него был гораздо тоньше, чем у современных людей (Cartmill, 1998). Этот участок спинного мозга контролирует мускулы, подающие воздух в легкие. Таким образом, вряд ли Homo erectus был способен осуществлять правильный контроль дыхательных движений, необходимых для речи.</p>
   <p>Вопрос, до какой степени естественный отбор повлиял на развитие языка, до сих пор открыт. Робин Данбар выдвинул любопытную теорию, которая объединяет, казалось бы, несовместимые факторы и связана с величиной группы социума, уходом ее представителей друг за другом и размером коры головного мозга.</p>
   <p>Данбар (Dunbar, 1996) установил, что существует прямая зависимость между величиной социальной группы, состоящей из представителей определенного вида, и размерами коры головного мозга у отдельных представителей этого вида. В первую очередь это относится к группам приматов. Почти весь передний мозг состоит из коры. В процессе эволюции человека кора увеличивалась в размерах, и сейчас занимает 80 % общего объема мозга. Общая площадь коры — до 2500 квадратных сантиметров, но в толщину она имеет только от 1,5 до 3,0 миллиметров. Поверхность коры покрыта складками, поскольку огромный объем мозговых тканей разместился в небольшом пространстве, ограниченном родовыми путями.</p>
   <p>Данбар (Dunbar, 1996) утверждал, что размеры коры увеличиваются по мере увеличения группы социума, поскольку основная функция коры — обрабатывать социальную информацию. Каждое животное — представитель соответствующей социальной группы — должно следить за друзьями и за врагами, а также за друзьями друзей, врагами друзей и т. д. По мере увеличения группы социума эти вычисления становятся все более и более сложными. Неуклонно возрастает спрос на макиавеллианский интеллект, а также на все более сложные теории, объясняющие действие различных типов мышления. Теория мышления исследует способность отдельного существа отвлеченно мыслить, необходимую для того, чтобы изменять тип поведения, если предположить, что окружающие мыслят так же. В сообществах приматов связи и отношения устанавливаются при помощи ухода друг за другом. Изначально такой уход являлся способом поддержания гигиены. Животное может сидеть и вытаскивать паразитов и омертвевшие частицы из меха другого животного, которое может отвечать или не отвечать ему тем же. Однако у тех приматов, которые могут объединяться в сообщества, уход друг за другом стал выполнять другую функцию. Такой уход является средством, упрочивающим отношения между животными, которые принимают в нем участие.</p>
   <p>Данбар (Dunbar, 1996) установил, что по мере увеличения социальной группы все больше и больше времени будет уделяться взаимному уходу. На открытых территориях, например в африканской саванне, большие размеры группы помогают ей защититься от хищников. К сожалению, во взаимный уход, который является индивидуальным процессом, может быть вовлечено ограниченное количество особей, что, соответственно, влияет и на величину группы в целом. Язык же помогает обойти эти ограничения, поскольку с его помощью может одновременно установиться несколько контактов.</p>
   <p>Согласно исследованиям, для ведения разговора являются оптимальными группы из двух, трех или четырех участников (Dunbar, 1996). Это связано с уровнем слуха людей и их способностью по очереди принимать участие в беседе. Если предположить, что один человек может одновременно вести разговор с тремя собеседниками, а примат при помощи ухода общаться лишь с одним партнером, то способность устанавливать контакт благодаря языку усиливается втрое. При уходе приматы издают звуки, так называемые контактные возгласы. Кроме того, пример с серыми мартышками доказывает, что эти животные уже вполне способны соотносить определенные звуки с конкретным значением. Все это вполне могло бы оказаться предпосылкой для того, чтобы издавать звуки, которые можно было бы использовать для общения вместо ухода.</p>
   <p>Согласно некоторым теориям о появлении языка, он возник для того, чтобы способствовать успеху на охоте — например, чтобы дать знать другим членам сообщества, где находится замеченная добыча, и привести их туда. По крайней мере, Данбар (Dunbar, 1997) предполагает, что язык возник как способ установить отношения между членами все увеличивающихся сообществ. Одно из представленных им доказательств касается содержания большей части разговоров между людьми. Как правило, содержанием большинства случайных разговоров становятся не вопросы техники, а то, что можно назвать сплетнями. Основное содержание сплетен — обсуждение поведения других членов группы социума. Небольшая группа участников разговора подчеркивает единство своих взглядов и преувеличивает разницу между собой и другими членами сообщества. При этом сплетник или сплетница часто подчеркивает свое нравственное превосходство над теми, о ком идет разговор. Это является подтверждением того, что сам механизм разговора существует как способ установления отношения. Возможно, разговор является источником феномена «общих интересов» и «других интересов», когда участники группы с общими интересами подчеркивают свою сплоченность и сходство друг с другом и в то же время демонстрируют отличие от людей с другими интересами.</p>
   <p>Калвин и Бикертон (Calvin &amp; Bickerton, 1998) также подчеркивают, что основным смыслом глубинных структур языка является социальное познание. Они предполагают, что способность осмыслять сложные структуры общественного долга сформировала основу синтаксиса, а также что способность использовать символы возникла как следствие способности интерпретировать знаки природной среды (например, следы определенной формы и размера обозначают конкретный вид животного).</p>
   <p>Корбаллис (Corballis, 1999) считает, что первой формой речевого общения был жест и что именно из него возникла грамматическая структура. Эту теорию подтверждают данные, полученные при обследовании тайваньских и американских глухих детей (Goldin-Meadow &amp; Mylander, 1998). Исследователи заметили, что глухие дети при использовании языка жестов спонтанно привносят в него структуру соответствующего языка. В тайваньской и американской культурах в структуре знака присутствовал ряд сходных моментов, которые объединяли семантический и синтаксический аспекты языка. Жесты детей были структурированы как на уровне слова, так и на уровне предложения.</p>
   <p>В большинстве сообществ приматов ядро этих сообществ составляют так называемые женские линии (поколения, которые прослеживаются с материнской стороны). Большую часть ухода осуществляют самки, и они же формируют ядро социальной группы. В человеческом обществе женщины лучше овладевают языковыми навыками; они учатся языку раньше, воспринимают его более полно. С увеличением рождаемости у приматов и людей увеличивается необходимость общения самок и женщин, занятых в процессе воспитания детенышей и детей.</p>
   <p>Если способность разговаривать возникла для того, чтобы способствовать установлению отношений, в действие, вероятно, вступили уже другие факторы отбора — например, быстро растущий половой отбор. При таком половом отборе женщины должны были выбирать мужчин в зависимости от их языковых способностей. Поскольку языковые способности обладают переходным характером, они позволяют члену сообщества легко получить представление о познавательных способностях другого. Благодаря этой системе женщины смогут выбирать мужчин, обладающих не только хорошими языковыми способностями, но и более высоким уровнем интеллекта. В свою очередь, мужчины с хорошими языковыми способностями могли бы использовать их, чтобы привлечь женщин. С появлением языка наверняка быстро возник языковой обман, или ложь. Мужчины брали на себя обязательства и обещали всяческие блага, причем совсем не обязательно выполняли свои обещания. Это привело к появлению могущественной расы, женщинам которой пришлось без конца совершенствовать детективные способности, чтобы выявлять обман мужчин, что, вне всякого сомнения, способствовало еще большему развитию языковых и мыслительных способностей. Способность языка приспосабливаться к новым условиям так велика, что жесткий естественный отбор, ведущий к усилению всех языковых способностей, раз начавшись, продолжался дальше и дальше. Возможно, гипотеза о том, что язык помогал охотиться, в определенной степени была верна: язык стал развиваться, потому что охотники лучше общались друг с другом. Внутригрупповой конфликт, например вражда, вне всякого сомнения, являлся источником языкового отбора, поскольку те, кто лучше умел общаться с другими и договариваться о своих перемещениях, имели преимущество перед теми, кто не мог этого делать. И конечно, величайшим преимуществом, которое предоставлял язык, была возможность передавать информацию последующим поколениям. Иными словами, благодаря языку стало возможным культурное развитие общества.</p>
   <subtitle>Вставка. Развитие мозговых связей после Вавилонской башни.</subtitle>
   <p>В мозге новорожденного ребенка около ста миллиардов нейронов и более пятидесяти триллионов синаптических связей. Из восьмидесяти тысяч различных генов, из которых складывается человеческий генотип, приблизительно половина участвует в формировании центральной нервной системы и позволяет ей нормально функционировать. За несколько первых месяцев жизни ребенка количество синаптических связей возрастает до тысячи триллионов, однако способность мозга образовывать новые связи постепенно уменьшается. Хотя мозг способен устанавливать новые связи на протяжении всей жизни человека (иначе мы не смогли бы ничему научиться), многие нервные системы, особенно системы восприятия языка, к концу определенного периода детства утрачивают пластичность. Например, слуховая карта, ответственная за различение фонем, полностью складывается у ребенка приблизительно к году.</p>
   <p>В течение первых месяцев жизни, иногда уже с месячного возраста, дети способны распознавать целый ряд категориальных особенностей фонем, в том числе фонем, не входящих в их родной язык (Jusczyc, 1997). Уже с первого месяца жизни ребенка слуховые нейроны коры головного мозга крайне чувствительны к стимуляции слуха и обрабатывают полученную информацию в соответствии с определенной схемой, присущей человеку от рождения. В четыре с половиной месяца дети уже хорошо различают звуковую структуру собственных имен и решительно отдают им предпочтение перед другими проверочными словами.</p>
   <p>Шестимесячные дети могут различать каждую фонему в таких различных языках, как хинди и нслакампкс (индейский язык, чьи особые сочетания согласных не в состоянии различить никто, кроме его носителей) (Werker &amp; Desjardins, 1995). С шести месяцев дети отдают предпочтение словам, просодическая структура которых совпадает со структурой слов их родного языка (Jusczyc, 1997). В семь с половиной месяцев дети способны различить звуковую структуру определенных слов в контексте беглой речи. К девяти месяцам дети явно предпочитают слышать родную речь. В десять месяцев дети улавливают различия между фонемами родного языка и постепенно утрачивают способность улавливать различия между фонемами других языков. Собственно говоря, к этому времени дети теряют почти две трети способностей, которыми обладали в шесть месяцев (Werker &amp; Desjardins, 1995).</p>
   <p>Когда ребенок слышит образцы звуковых сочетаний, присущих своему родному языку, в его мозге срабатывают определенные группы нейронов, ответственные за ту или иную фонему (Jusczyc, 1997). Определенные пучки нейронов реагируют только на определенные сочетания звуков, вроде «ма». Если один звук хорошо отличим от другого, как «р» и «л» в английских словах «row» и «low», пучки нейронов, ответственные за идентификацию звуков, удалены друг от друга. Если в каком-либо языке звуки считаются фактически идентичными (в японском языке «row» и «low» не различаются), две группы нейронов расположены так близко, что ребенок с трудом различает эти фонемы. Слуховая карта мозга ребенка формируется к году, и после этого он или она сможет различать другие, новые фонемы, только если услышит их многократно, потому что группы нейронов, ответственные за эти звуки, не сформировались. Иными словами, дети становятся функционально глухими к звукам, не присутствующим в их родном языке. Свободных нейронов, способных реагировать на новые фонемы, в мозге постепенно становится все меньше. Следовательно, с каждым годом изучение нового языка становится все более сложной задачей.</p>
   <p>Тот факт, что в результате раннего развития слуховых нейронов коры головного мозга врожденная широкодиапазонная сенситивность выборочно отбрасывается и уступает место гораздо более узкому спектру фонетической сенситивности, может несколько прояснить проблему языковой эволюции. Почему развитие нервной системы делает дополнительный скачок, хотя и так понятно, что изначально существовала генетическая программа, позволяющая создать слуховую систему, способную переводить звуки речи в значимые перцепционные категории? Почему драгоценная энергия развития тратится на то, чтобы приобрести узконаправленные способности в одном определенном языке или диалекте? Почему этот вид нервной организации настолько пластичен?</p>
   <p>Эта система функционирует неограниченно, что позволяет сделать следующий вывод: она возникла для того, чтобы соответствовать запросам быстро изменяющейся слуховой системы коммуникации. Если слуховая коммуникация (праязык/язык) возникла только для того, чтобы обеспечить обмен информацией между членами определенной группы, система работала бы более эффективно, если бы фонетические/семантические различия были сведены до минимума. Модель развития нервной системы, обеспечивающей языковые способности, достаточно ясно показывает, что система возникла именно для того, чтобы соответствовать постоянно изменяющемуся языковому окружению. При системе коммуникации, в которой знаки и их референты постоянно меняются, обычный естественный отбор становится бессмысленным. Схема действует только в том случае, если мы развиваем другой вид естественного отбора, отмеченный Дарвином, а именно, половой отбор — особый отбор, зависящий от выбора женщины.</p>
   <p>Какими же критериями отбора, обеспечившими языковую эволюцию, пользовались первобытные женщины? На основании того, что известно о теперешних критериях выбора партнера, можно предположить, что, возможно, существовали особые словесные «экспозиции», свидетельствовавшие об уме, творческих способностях, доброте, преданности и обязательности. Возможно, бесконечный процесс отбора все новых творческих словесных экспозиций в какой-то момент просто перестал существовать. Иначе постоянно вводились бы новые варианты произношения уже существующих слов (посмотрите, как современные поэты и певцы пользуются поэтическими вольностями, изменяя произношение слов), а также совершенно новые слова, обозначающие новые понятия. Некоторые теоретики предполагают, что первобытные проявления ухаживания не произносились, а пелись. Это объясняет другую таинственную особенность человека — музыкальные способности (см. вставки «Через призму дарвинизма» в главах 5 и 6).</p>
   <subtitle>Группы понятий.</subtitle>
   <p>Для современных людей информация, которую можно выразить средствами языка, — только малая, избранная часть той информации, которая перерабатывается субъективно, так называемого «языка мысли», или «менталеза» (Pinker, 1994). Философов и психологов давно интересовало, до какой степени язык влияет на мыслительное восприятие действительности. Велось множество споров относительно качества, количества или просто существования менталеза у животных, не пользующихся языком. Исследования животных, которых обучили языку, подтвердили, что они пользуются целым рядом понятийных схем, схожих с нашими, хотя и в более ограниченных масштабах. Более того, многочисленные виды животных, не способных обучаться языку, также проявили понятийные способности. Например, обезьяны макаки понимают счет от одного до девяти (Brannon &amp; Terrace, 1998), различают лица (Rolls, 1984), узнают представителей своего вида (Yoshikibo, 1985) и понимают отношения матери и детеныша (Dasser, 1988).</p>
   <p>Исследования языка, связанные с сопоставлением разных культур, выявляют множество простейших понятий, присущих представителям данного вида от рождения. Такие понятия оказываются строительным материалом, из которого вырастают более сложные понятийные структуры (Wierzbicka, 1992, 1996; Jones, 1999). Такие простейшие понятия можно рассортировать по следующим группам: 1) названия предметов, пространство, время; 2) количество; 3) причинность; 4) фольклорная биология; 5) общественные отношения; 6) язык и 7) теория мышления. Как было отмечено выше, многие из этих простейших понятий существуют и у животных, не пользующихсяязыком. Некоторые присущи новорожденным детям (см. раздел «Мышление a priori» в главе 6). Для того чтобы проявились более сложные понятия, такие как теория мышления, люди должны пользоваться языком на протяжении долгого времени (Mitchell, 1997), а что касается животных, теория мышления наблюдается в зачаточной форме только у шимпанзе (Premack &amp; Woodruff, 1978; Povinelly &amp; Eddy, 1996) (см. раздел «Сознание и область символов» в главе 9).</p>
   <p>У всех народов существуют схожие системы представлений относительно животных и растений (Atran, 1999). Это явление обозначается термином «фольклорная биология» и имеет много общего с современной биологией. Для фольклорной биологии также характерны: 1) классификация растений и животных по видам; 2) убежденность, что каждый вид обладает особой, скрытой сущностью; 3) дальнейшая классификация видов на группы, существующие внутри других групп (таксономическая классификация); 4) использование таксономической классификации для образования индуктивной структуры, позволяющей делать выводы относительно организмов, подпадающих под данную классификацию. Например, если обнаружен новый вид птиц, можно утверждать, что они размножаются, откладывая яйца. Такие схемы иерархической классификации и сопутствующие им логические выводы используются в основном при описании живых существ. Людям свойственно считать, что принадлежность к категориям животных является абсолютной, тогда как категории предметов делятся на подклассы в зависимости от их основных свойств (Diesendruck &amp; Gelman, 1999).</p>
   <p>Карамацца (Caramazza, 2000) утверждает, что наше понятийное знание рассортировано по широким областям знания, представляющим эволюционную адаптацию. В результате процессов естественного отбора сформировалась особая нервная организация, позволяющая быстро воспринимать и точно классифицировать определенные раздражители. Развитие способности быстро распознавать и реагировать на определенные раздражители увеличивало шансы выжить и произвести потомство. Эту гипотезу подтверждают исследования больных с повреждениями нервной системы, которые страдают дефицитами конкретных качеств. Например, некоторые больные выборочно теряют способность распознавать классы животных, в то время как другие больные хорошо распознают классы животных, но у них значительно ухудшается способность распознавать другие категории, как-то: фрукты, овощи, части тела, инструменты. Очевидно, понятийная организация мышления отражает в первую очередь познавательные области (восходящий процесс), а не произвольное лингвистическое / культурное (нисходящее) влияние.</p>
   <subtitle>Резюме.</subtitle>
   <p>Хотя коммуникативные системы разнообразны по природе, человеческая речь уникальна в том, что позволяет включать в коммуникативный акт предметы, удаленные в пространстве и времени, а также предоставляет возможность образования практически неограниченного количества новых значимых сообщений. Попытки научить животных языку показывают, что многим видам животных с высокоразвитой нервной системой свойственно символическое мышление. Однако непосредственно языковые способности, в том числе мыслительная способность к комплексному использованию языка, присущи только людям.</p>
   <p>Детям, лишенным в младенчестве и раннем детстве нормального языкового общения, свойственна постоянная языковая ущербность вне зависимости от попыток адаптации. Развитие языка происходит у всех детей по одинаковой схеме. Определенные временные (сенситивные) периоды соответствуют развитию различных аспектов языка: фонетики (1 год), синтаксиса (4 года) и семантики (16 лет).</p>
   <p>Точку зрения нативистов, согласно которой языковые способности являются врожденными и присущи человеку от природы, подтверждает тот факт, что любое человеческое сообщество, когда-либо существовавшее, пользовалось сложной системой языка. Если объединить людей различных культур и заставить общаться на простых гибридных диалектах, их дети спонтанно изобретут креольские языки, которым присуща сложная грамматическая структура. Мозговые структуры, ответственные за языковую функцию, примерно одинаковы у всех людей, в том числе и у тех, которые пользуются языком жестов, например ASL.</p>
   <p>Исследование ископаемых останков показывает, что мозговая асимметрия, связанная с языковыми способностями, возникла от 500 тысяч до 250 тысяч лет назад. Робин Данбар предполагает, что изначально язык возник в качестве механизма для установления связей и отношений в сообществах, которые стали слишком велики, чтобы выполнять эту функцию при помощи взаимного ухода, как это свойственно приматам.</p>
   <p>Языковые способности в большей степени присущи женщинам, что свидетельствует в пользу теории, согласно которой язык возник, чтобы способствовать укреплению общественных связей. В большинстве сообществ приматов ядро группы состоит именно из самок, которые больше нуждаются в системе общения для воспитания детенышей. Языковые способности выражают многочисленные адаптивные функции, поэтому хотя языковые способности изначально существовали в зачаточной форме, процесс естественного отбора способствовал тому, что они развились до достаточно высокого уровня. Бурный половой отбор, возможно, также способствовал языковой эволюции. Именно благодаря языку возможно культурное развитие человечества. Понятийная организация мышления, очевидно, отражает в первую очередь познавательные области (восходящий процесс), а не произвольное лингвистическое / культурное (нисходящее) влияние.</p>
   <subtitle>Вопросы для обсуждения.</subtitle>
   <p>1. Какие выводы относительно языковых способностей человека можно сделать, исследуя результаты попыток обучить животных языку?</p>
   <p>2. Как можно доказать, что языковые способности изначально присущи человеку от природы, хотя существует огромное количество различных языков?</p>
   <p>3. Если язык способствует культурной эволюции, как он мог развиваться в течение сотен тысяч лет (согласно исследованиям ископаемых останков) до появления значительных достижений культуры?</p>
   <subtitle>Ключевые термины.</subtitle>
   <p>Аграмматизм</p>
   <p>Американский язык знаков (ASL)</p>
   <p>Аномия</p>
   <p>Афазия Брока</p>
   <p>Афазия Вернике</p>
   <p>Гипотеза решающих периодов</p>
   <p>Гортань</p>
   <p>Знаковое мышление</p>
   <p>Зона Вернике</p>
   <p>Коммуникация</p>
   <p>Креольский язык</p>
   <p>Нативист</p>
   <p>Нейронный дарвинизм</p>
   <p>Подъязычный нерв</p>
   <p>Семантика</p>
   <p>Синтаксис</p>
   <p>Смысловая афазия</p>
   <p>Стадия лепета</p>
   <p>Феномен других интересов</p>
   <p>Феномен общих интересов</p>
   <p>Феномен умного Ганса</p>
   <p>Фонемы</p>
   <p>Фонология</p>
   <p>Цельная фраза</p>
   <p>Эмпирик</p>
   <p>Язык, речь</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 5. Сексуальные отношения и продолжение рода.</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Хотите, я расскажу вам о чем-то действительно потрясающем? Любовь — это все, так ее превозносят. Вот почему люди так циничны в отношении к ней… Это то, ради чего стоит драться, ради чего стоит быть храбрым и рисковать всем. Проблема в том, что не рискуя всем, вы рискуете еще больше.</p>
    <text-author>Эрика Джонг. Как спасти свою жизнь (1977)</text-author>
   </epigraph>
   <p><strong>Вопросы главы</strong></p>
   <p>1. Почему женщины более критичны в оценках будущего романтического партнера, чем мужчины?</p>
   <p>2. Какие качества мужчины предпочитают в женщинах и почему?</p>
   <p>3. Какие качества женщины предпочитают в мужчинах и почему?</p>
   <p>4. Почему фигура «песочные часы» у женщин — привлекательна, а у мужчин — нет?</p>
   <p>5. Как возникло гомосексуальное поведение?</p>
   <p>6. Почему «влюбленность» следует считать опасной?</p>
   <p>Из всех присущих людям комплексных паттернов поведения ни один не интересует нас настолько сильно, как те, что касаются супружества и произведения на свет потомства. Все аспекты социальной среды пронизаны и даже оттеснены поступками этой направленности. Подавляющее большинство песен, транслируемых популярными радиостанциями, имеют «любовную» тематику. Книги, фильмы и телесериалы развлекательного характера почти однозначно содержат сюжеты, касающиеся секса или брака. Мыльные оперы ориентированы почти исключительно на эти темы. Бульварные газеты приносят большие доходы не из-за заметок об инопланетянах, а благодаря романтическим историям (конечно, всегда популярны рассказы об опытах пришельцев по скрещиванию людей). Ведущие газеты также не прочь использовать коммерческую силу сексуальных скандалов. Существует мультитриллионная индустрия, основанная исключительно на аспектах секса, с минимальной примесью тематики супружества или без таковой. Это, конечно, порнография.</p>
   <p>Тематика этой главы охватывает все разнообразие этических ценностей человеческих устремлений и поступков — от самых прозаических до возвышенных. Плотская страсть, лишенная эмоций более высокого уровня, часто считается одной из самых низменных человеческих наклонностей. И наоборот, любовь, которая возникла (по крайней мере, частично) вследствие эволюционной необходимости в формировании пар и защите детей, рассматривается как высшее из человеческих достоинств.</p>
   <subtitle>Половой отбор.</subtitle>
   <p>Одним из самых замечательных и оригинальных открытий Чарльза Дарвина была идея полового отбора. К сожалению, эта концепция сразу же подверглась критике и была по большей части забыта более чем на сто лет. В последние несколько десятилетий наблюдается возрождение интереса к концепции полового отбора и в процессе ее изучения — накопление несметного количества доказательств в пользу этой теории.</p>
   <p>Дарвин осознал, что многие характеристики, которые он наблюдал у животных, не могут быть объяснены эволюционной адаптацией к внешним условиям. Например, роскошное оперение самцов некоторых птиц (например, павлина) явно неадаптивно, делает владельцев более уязвимыми для хищников и требует потребления большего количества питательных веществ на поддержание формы и окраски. Дарвин понял, что эволюция — это скорее проблема различий в размножении, чем различий в выживании. Любые наследуемые признаки, помогающие в соперничестве за спаривание, имеют тенденцию к повышению частоты и распространению в популяции, даже если они несколько осложняют выживание индивида.</p>
   <p>Дарвин выделил две категории полового отбора. Первая — состязание самцов за право спаривания с самками, иногда называемая соперничеством самец-самец. Такой вид соперничества способствует развитию в эволюции всех признаков, помогающих самцам побеждать других самцов. Сюда можно отнести рога, более сильные мышцы и более умные мозги. Другая форма полового отбора — это выбор самкой полового партнера. В этом случае черты, которые самка предпочитает в самце, в ходе эволюции становятся все более выраженными.</p>
   <p>Например, предпочтения самками птиц самцов с цветастым оперением в ходе эволюции привело к экстравагантной окраске перьев у самцов этих видов. Предпочтения самок определяют и поведенческий потенциал, такой как интеллект самцов или их способность добывать пищу (рис. 5.1).</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img4A47.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 5.1. Примеры видов с выраженным половым диморфизмом, сформировавшимся в ходе полового отбора, адаптировано из The Descent of Man, 1871. По часовой стрелке, начиная от верхнего левого угла: (1) Spathura underwoodi, слева — самка, справа — самец. (2) Chamaeleo owenii, рогатый хамелеон, вверху — самец, внизу — самка. (3) Голова самца мандрила. (4) Triton cristatus, гребнистый тритон, вверху — самец, внизу — самка. (5) Paradisea papuana, самец райской птицы</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Чарльз Дарвин писал, что предпочтения самками определенных характеристик у самцов очень схожи с тем, что делают люди при выведении пород животных. Он сделал следующий комментарий: «У всех животных есть индивидуальные различия. Как человек может выводить домашних птиц, выбирая тех, которые кажутся ему наиболее красивыми, так предпочтения самок во внешности самцов или в чем-то еще почти однозначно приведет к их изменению; и эти модификации с течением времени могут достигать практически любой степени, совместимой <emphasis>с </emphasis>жизнью вида» (Darwin, 1871, pp. 750–751).</p>
   <p>Патриархальное викторианское общество, в котором жил Дарвин, не было готово к идее выбора самками половых партнеров. Эта идея очень высоко ставила роль женского пола в эволюции. Теория соперничества самец-самец была воспринята легко, а теория полового выбора — нет. Последняя не принималась во внимание большинством ученых до сравнительно недавнего времени.</p>
   <p>Биолог и статистик Р. А. Фишер (Fisher, 1930) был одним из немногих своих коллег, принявших идеи Дарвина, касающиеся полового отбора. Он поверил в теорию выбора самками половых партнеров и дополнил эту концепцию своими собственными идеями о неконтролируемом половом отборе. Неконтролируемый половой отбор — это процесс, при котором формируется «петля» положительной обратной связи между предпочтениями самками определенных черт в самцах и собственно этими чертами, что приводит к развитию данных признаков без каких-либо ограничений. Таким образом, хвостовой веер у павлина может эволюционировать все дальше, пока не достигнет такой непомерной величины, что серьезно затруднит выживание. Захави (Zahavi, 1975) выдвинул гипотезу, названную принципом затруднения, объясняющую, почему самки предпочитают такие крайне выраженные особенности. Он высказал мнение, что самки выбирают самцов с экстравагантной и физически не вполне удобной морфологией, так как это — надежные показатели качества генома (т. е. только у здорового павлина роскошный хвост может поддерживаться в хорошем состоянии).</p>
   <p>В 1972 году Роберт Триверс объяснил, почему самцы ухаживают, а самки выбирают, указав на больший вклад самок в заботу о потомстве у большинства видов, что делает самок ограниченным ресурсом, за который и должны состязаться самцы. Теория соотношения родительских обязанностей Триверса подчеркивает, что важны не мужской и женский пол как таковые, а относительный вклад в заботу о потомстве, и то, какой пол делает больше в каждой конкретной ситуации. Межполовой отбор по механизму выбора партнера закономерно определяется полом, в большей степени заботящимся о потомстве и вынужденным быть крайне избирательным в поисках партнера среди представителей пола, менее вовлеченного в родительские дела. Можно предсказать, что межполовой отбор будет наиболее выражен в отношении пола, уделяющего меньшее внимание детям. Вот почему женщины так избирательны, а мужчины соревнуются друг с другом за право быть избранным. Это объясняет и то, почему для мужчин более характерно агрессивное поведение, а у женщин сильнее развиты такие качества, как склонность воспитывать и поучать. У видов, где основная забота о потомстве ложится на самцов (например, морской конек, который вынашивает икру в особой полости тела) самки агрессивны и соперничают друг с другом, а самцы выбирают самок.</p>
   <subtitle>Эволюционные основы половых различий в поведении человека.</subtitle>
   <p>Мужчины и женщины, без сомнения, похожи друг на друга больше, чем на представителей других видов. Люди — разумные существа, использующие речь и связанные культурой. Однако есть сферы деятельности, где паттерны поведения мужчин и женщин различны, что предопределено с точки зрения эволюционной теории. Это — область родительских обязанностей. У большинства видов, размножающихся половым путем (в том числе и у людей), существует выраженное неравенство между двумя полами в отношении минимальных усилий или вклада, необходимого для продолжения рода. Наименьший вклад женщины в репродукцию равен девяти месяцам, т. е. продолжительности беременности. На самом деле в тех условиях, в которых жили наши предки, женщина должна была потратить намного больше девяти месяцев, чтобы быть уверенной в жизнеспособности своих детей. В примитивной обстановке для воспитания потомства характерно несколько лет заботы и ухода, а затем — еще больший срок содержания на иждивении. В противоположность этому, минимальное время, необходимое мужчине для продолжения рода, может ограничиться несколькими минутами или даже секундами. Обязательная часть репродуктивной функции мужчины заключается лишь в эякуляции спермы во влагалище фертильной женщины и ни в чем более. Хотя эволюция человечества благоприятствовала мужчинам, вносящим свой вклад в заботу о потомстве, между полами осталось выраженное неравенство в преимуществах и недостатках репродукции.</p>
   <subtitle>Вставка. Неконтролируемый половой отбор у людей: создали ли мужчин женщины?</subtitle>
   <p>В конце главы 4 было сказано, что языковые навыки человека развивались очень быстро, и это было следствием неконтролируемого полового отбора, в ходе которого женщины выбирали мужчин по их речевым способностям. Речь давала возможность одному человеку оценить когнитивные возможности другого. Согласно этому механизму, женщины, выбирающие партнеров с хорошими языковыми навыками, как правило, предпочитали мужчин и с более высоким уровнем интеллекта. В главе 7 говорится о том, что креативные/артистические способности были ценными потому, что их обладатели могли привлекать партнеров/партнерш романтическими методами. Эволюционный психолог Джеффри Миллер вывел постулат неконтролируемого полового отбора у людей на новый уровень, сказав, что это — основа практически всех уникальных качеств человеческой психики.</p>
   <p>Прежде всего, Миллер (Miller, 2000) утверждал, что сравнительно медленная «гонка» естественного отбора не может объяснять интенсивную эволюцию мозга и усложнение поведения у нашего вида. С его точки зрения, и наши большие мозги, и наши потрясающие когнитивные возможности являются результатом выбора самкой полового партнера. Другими словами, женщины предпочитали (и, вероятно, продолжают предпочитать) создавать пары с умственно одаренными мужчинами, чем с посредственными в этом отношении. Если бы это было так, то мозги у мужчин должны были бы развиться до больших размеров, чем у женщин (как хвост у павлина по размерам значительно превосходит хвост у павы). На самом деле, учитывая разницу в размерах тела, у мужчин серого вещества на 100 граммов больше, чем у женщин, что составляет около 8 %. Это различие не привело к значительному неравенству в общих когнитивных способностях между полами. Хотя мужчины в целом превосходят женщин в решении задач на пространственное мышление, женщины, как правило, справляются лучше мужчин с вербальными задачами. Действительно серьезным отличием является склонность мужчин к проявлению креативности (изобретательности). Практически в любой сфере деятельности, от науки до прикладного искусства, в литературном творчестве и архитектуре мужчины демонстрируют креативность в большей степени и в более соревновательной манере, чем женщины. Более того, проявления креативности достигают пика между 20 и 30 годами. В этот период сексуальное соперничество и ухаживания наиболее интенсивны.</p>
   <p>Есть простое объяснение тому, что между мозгом мужчины и женщины нет такой большой разницы, как между хвостами павлина и павы. Дело в том, что для оценки когнитивных параметров необходимы когнитивные способности. Как подчеркивалось в главе 4, речь открывает окно к поведенческим тенденциям и способностям другого человека. К несчастью, она же является способом выражения ложных намерений и лживых утверждений. Женщины были вынуждены все. лучше развивать свои навыки по разоблачению мужской лжи. В отличие от отбора по простому физическому качеству (перья хвостового веера или большие рога), селекция по уровню умственного развития требует двусторонней гонки между полами ко все более и более сложной нервной организации.</p>
   <p>Если учесть сложность строения и функций человеческого мозга, то представляется необоснованным утверждение, что это — продукт внешних сил естественного отбора. Даже давление, обусловленное социальным окружением, кажется неадекватным в оценке эволюции мозга человека. Существует много видов, живущих в сложной социальной среде, но ни один из них не достигает по своей нейтральной сложности уровня человека. Высказанная Миллером гипотеза выбора самкой полового партнера представляет собой весьма вероятное объяснение феномена, который сложно объяснить как-то еще. Без сомнения, выбор женщиной спутника жизни играл значительную роль в эволюции человека. С другой стороны, женщины делали свой выбор, руководствуясь многими критериями, и сказать, что женщины выбирали только на основании лучших когнитивных способностей, было бы непозволительным упрощением. Степень влияния выбора самкой полового партнера у людей еще до конца не определена. В течение всей нашей эволюционной истории выбор женщины был лишь одним из факторов в очень сложной и постоянно изменяющейся системе. Другая форма полового отбора, описанная Дарвином, тоже могла иметь какое-то значение. Соперничество самец-самец у людей проходило не на уровне рогов или волчьих клыков, а на уровне ума.</p>
   <subtitle>Критерии выбора полового партнера.</subtitle>
   <p>Выбор определенных субъектов (из числа многих) в качестве половых партнеров представляет собой последовательность процессов, обусловленных индивидуальными предпочтениями. Миллер так описывает основы предпочтений качеств партнера: «Эти предпочтения обычно являются "умственными адаптациями", основу которых составляют сложные нервные схемы. Эти адаптации возникли на основе взаимодействия множества генов и факторов внешней среды, которые благоприятствовали в сексуальных отношениях индивидам с определенными внешними признаками» (Miller, 1998, pp. 92).</p>
   <p>Басс (Buss 1998) утверждал, что предпочтения в выборе полового партнера и стратегии сексуальных отношений будут различаться в зависимости от того, намечает субъект кратковременные или долговременные отношения. И мужчины, и женщины используют эти два типа стратегий половых отношений, но по несколько разным причинам. Следует сказать, что стратегии как кратковременных, так и долговременных сексуальных отношений повышали репродуктивную успешность наших предков.</p>
   <p><strong><emphasis>Предпочтения мужчин. </emphasis></strong>Согласно природе мужской физиологии, они потенциально могут резко повысить свою репродуктивную успешность, оплодотворив максимально возможное количество женщин. Лучший метод достижения такого результата — стратегия кратковременных сексуальных отношений. В этом случае для достижения успеха мужчина должен быть способен идентифицировать потенциально фертильных женщин, а также свести к минимуму время поиска возможностей вступления с ними в интимные отношения. Другое следствие из этой теории кратковременных связей как стратегии — стандарты мужчины в отношении выбора партнерши должны быть очень мягкими. Эти предположения, проистекающие из эволюционной теории, были подкреплены эмпирическими исследованиями. Мужчины могут принять низкое качество многих характеристик партнерши, таких как интеллект, доброта, надежность и эмоциональная стабильность (Buss &amp; Schmitt, 1993; Kenrick, Sadalla, Groth &amp; Trost, 1990). Исследования показали и то, что мужчины ценят физическую привлекательность в кратковременных отношениях выше, чем в долговременных (Buss &amp; Schmitt, 1993; Kenrick et al., 1990).</p>
   <p>Так как человеческие дети вряд ли выживали без тщательной заботы как отца, так и матери, то существовало сильное селективное давление в пользу мужчин, ищущих долговременные семейные отношения с женщинами. Одним из наиболее важных критериев выбора мужчиной женщины в качестве долговременного партнера была ее верность. До появления сложных тестов ДНК отцовство каждого конкретного ребенка часто было неопределенным. Другими словами, в течение всей истории мужчина никогда не мог быть уверен, что его ребенок — действительно его, в то время как у женщин никогда не возникало подобного вопроса. Поэтому для мужчин естественным решением этой проблемы было найти женщину, отвечающую образу верной жены и проявлявшую (вероятно) до этого среднюю или низкую половую активность. В этом отношении их предпочтения в долговременных связях были полностью противоположны таковым при кратковременных, где ценятся женщины, склонные к промискуитету. Для потенциальной долговременной партнерши важно проявлять хорошие родительские навыки и высокую заботливость. Наконец, они должны обладать признаками здоровья, фертильности и общей генетической качественности. И снова предсказания эволюционной теории подтверждены эмпирическими исследованиями.</p>
   <p>При исследовании 37 культур (Buss, 1989) было выявлено, что мужчины считают самыми важными качествами потенциальной долговременной спутницы доброту, понимание, интеллект и физическую привлекательность. Они также высоко ценят интересность личности, хорошее здоровье и адаптивность. Этот список очень близок к перечню качеств, ценимых женщинами в долговременных партнерах, за исключением двух пунктов, в которых мужчины всего света заинтересованы в большей степени. Это — более молодой возраст партнерши и физическая привлекательность. Ни в одной из 37 культур не отмечалось обратного этому (табл. 5.1).</p>
   <p><strong>Таблица 5.1. Важнейшие характеристики, желаемые в долговременном партнере или в супруге</strong></p>
   <p>Мужчины и женщины 37 культур расположили список характеристик спутника/спутницы жизни в порядке желаемости.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#table3.png"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>(Содержание таблицы взято из «The Psychology of Human Mate Selection: Exploring the Complexity of the Strategic Repertoire» by D. M. Buss, из Handbook of Evolutionary Psychology, © 1998 by Lawrence Ertbaum Assoc., Inc.; используется с согласия Lawrence Erlbaum Assoc., Inc.)</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p><strong><emphasis>Предпочтения женщин. </emphasis></strong>Репродуктивная физиология женщин значительно отличается от мужской. У мужчин образуется до 12 миллионов сперматозоидов в час, т. е. многие триллионы в течение жизни. Количество же репродуктивных клеток, способных образоваться у женщины, строго ограничено и составляет около 400 яйцеклеток (Buss, 1994). Ограниченное количество гамет, продуцируемых женщинами, является прямым следствием того факта, что оплодотворение и беременность наступает внутри тела женщины. Если учитывать послеродовую лактацию и продолжительный период ухода за ребенком, становится ясно, что продолжение рода для женщин стоит значительно больших усилий, чем для мужчин. Принимая во внимание высокую зависимость человеческих детей, будет логичным заключить, что женщинам более выгодна стратегия долговременных половых связей (если определить долговременные как 3–4 года). Наличие партнера-самца, который будет обеспечивать, помогать и защищать, повышает шансы выживания любого потомства. Однако женщины (как и мужчины) используют стратегию как кратковременных, так и долговременных половых связей; хотя причины совсем другие.</p>
   <p>Кратковременные связи для женщины являются чем-то вроде «пройтись по магазинам». Они позволяют оценить несколько потенциальных партнеров-мужчин, чтобы более точно определить, какие качества наиболее важны для нее в долговременных связях. Более того, в этих случаях у нее есть возможность отточить свое искусство поиска и удержания долговременного партнера. Другой причиной стратегии кратковременных половых связей для женщины может стать возможность быстрого получения ресурсов (денег и других благ) в обмен на интимную связь. Еще одна причина кратковременных связей — улучшение генетического качества потомства. При интимной близости с кем-то, кроме своего долговременного партнера, у женщины выше шанс родить детей с более хорошей генетикой. Кратковременная связь может стать и первым этапом в процессе смены партнера или являться своего рода запасным вариантом на случай ухода или смерти долговременного партнера. Эмпирические данные о кратковременных половых связях женщин, как правило, подтверждают приведенные выше предположения.</p>
   <p>Берецкий, Ворос, Гал и Бернат провели исследование, в результате которого было установлено, что женщины стремятся к долговременным связям в два раза чаще, чем мужчины. На четырех женщин, желающих вступить в брак, приходится один мужчина, желающий того же. В кратковременных связях женщины ценят социальное и финансовое положение партнера значительно выше, чем в долговременных. Басс и Шмитт (Buss &amp; Schmidt, 1993) обнаружили также и то, что важность быстрого получения ресурсов в кратковременных связях женщины ставят выше, чем в долговременных. В кратковременных половых связях женщины отдают значительное предпочтение щедрым мужчинам и крайне не любят кажущихся скупыми.</p>
   <p>Бушменка из пустыни Калахари по имени Низа была опрошена антропологом в 1970 году. К тому времени Низа вышла замуж в пятый раз, но у нее было много и внебрачных связей. Когда ее спросили, почему у нее столько любовников, Низа ответила: «Женщина много всего должна сделать, и ей следует иметь любовника, куда бы она ни собиралась. Если она пойдет куда-то одна, то кто-то даст ей бусы, кто-то еще даст ей мяса, а еще кто-то — другой еды. Когда она вернется в деревню, у нее будет все необходимое» (Fisher, 1992). Дополнительные ресурсы, получаемые таким путем, давали нашим далеким предкам-женщинам очевидное материальное преимущество. Гипотеза, что женщины пытаются улучшить генетику своих детей при помощи кратковременных половых связей, подтверждается тем, что в таких связях выше ценится физическая привлекательность (Buss &amp; Schmitt, 1993; Gangestad &amp; Simpson, 1990; Kenricketal, 1990).</p>
   <p>С точки зрения теории эволюции выбор женщиной долговременного партнера основан на критериях, способствующих выживанию ее потомства. Женщины должны были отдавать предпочтение мужчинам, которые могли обеспечить их едой и всем необходимым, защитить от хищников и злых людей, обеспечить определенный социальный статус. Кроме этого будущие долговременные партнеры должны были проявлять потенциал к хорошим родительским навыкам и обладать признаками хороших генов. Но и простого набора этих качеств недостаточно для того, чтобы стать избранником. Он должен был показывать желание делиться этими благами со спутницей. Таким образом, для женщины была весьма важна оценка отношения потенциального спутника жизни к ней.</p>
   <p>Как было сказано в разделе о мужских предпочтениях, многие из тех черт, которые женщины ценят в мужчинах, идентичны ценимым мужчинами в женщинах (см. табл. 5.1). Доброта, понимание, интеллект, интересная личность, хорошее здоровье и адаптивность спутницы имеют для мужчин столь же важное значение. Женщины значительно ниже ценят в мужчинах физическую привлекательность, но способность партнера зарабатывать имеет для женщин значительно большее значение (Buss, 1998). Наблюдения Басса (1989) за 37 культурами показывает, что женщины предпочитают в мужчинах не только обеспеченность, но и черты, косвенно связанные с материальными ресурсами. Это и социальный статус, и амбициозность, и трудолюбие, и более старший возраст.</p>
   <p>Хрди высказывал мнение, что предпочтение женщинами богатых мужей — результат монополизации ресурсов мужчинами во всех современных культурах. Косвенным подтверждением этому служат наблюдения Берецкого, Вороса, Гала и Берната (Bereczkei, Voro, Gal &amp; Bernath, 1997), которые установили, что венгерские женщины придают большее значения чертам характера, связанным с преданностью семье, чем богатству. Авторы подчеркивают, что материальные блага среди мужчин распределены в Венгрии достаточно равномерно (хотя и в меньшей степени, чем при социализме). Вместе с тем, в этом же исследовании было выявлено, что у более привлекательных внешне женщин выше «планка» требований к социальному положению и материальной обеспеченности будущего спутника. Это говорит против гипотезы, что предпочтение богатых мужчин вызвано монополизацией ресурсов.</p>
   <p>Реган (Regan, 1998) обнаружил, что минимальные требования женщины при выборе партнера зависят не столько от самооценки привлекательности, сколько от самооценки социального статуса. Чем амбициознее поставленные женщиной цели в жизни, чем значительней кажется ей ее образование, способность зарабатывать, материальное состояние и социальное положение, тем выше ее требования к аналогичным качествам у предполагаемого спутника.</p>
   <subtitle>Эстетика притягательности.</subtitle>
   <p>Физическая притягательность входит в список наиболее важных качеств при выборе полового партнера и у мужчин, и у женщин, хотя мужчины ставят ее значительно выше, чем женщины. Исходя из этого, возникает вопрос: что конкретно является физической притягательностью. Среди ученых Запада долгое время бытовало убеждение, что эстетическая оценка, особенно близких людей, основана на культурных влияниях и произвольных личных вкусах. А с точки зрения эволюционной психологии, эстетическая оценка лежит в основе решения, которое напрямую связано с выживанием и размножением. Эмпирические исследования показали, что хотя индивидуальные и культурные различия в эстетической оценке и существуют, но ее основа — эстетическое чувство — является продуктом длительного естественного отбора.</p>
   <subtitle>Симметрия.</subtitle>
   <p>Выбор полового партнера у многих видов, включая стрекоз, плодовых мушек, ласточек и людей, основан, в том числе, и на оценке симметрии тела (Gangestad, Thornhill &amp; Yeo, 1994). Все позвоночные животные обладают билатеральной симметрией. Это означает, что их правая и левая половины тела являются зеркальным отображением друг друга. Хотя есть исключения (например, боевая клешня у омаров), основные части тела с одной стороны имеют примерно тот же размер, что и с другой стороны. Считается, что строгая симметричность — признак высокого уровня точности развития. Следовательно, организм с высокой симметрией должен быть носителем хороших генов, устойчивым к паразитам и к другим источникам нарушений развития. Следовательно, организм с низким уровнем симметрии может быть болен и/или нести в себе некачественные гены.</p>
   <p>Один из методов оценки относительной симметрии организма — измерение колеблющейся асимметрии (FA). FA подсчитывается путем измерения многих параметров (таких, как толщина лодыжки, толщина запястья, толщина руки в области локтя и длина уха), подсчета разниц между левой и правой стороной и суммированием всех оценок. Таким образом, FA — это мера отсутствия симметрии. Торнхилл и Гэнгстэд (Thornhill &amp; Gangestad, 1993), а также Гэнгстэд, Торнхилл и Ео (Gangestad, Thornhill &amp; Yeo, 1994) обнаружили, что измерения FA, не основанные на измерениях черт лица, имели сильную отрицательную корреляцию с оценкой притягательности лиц этих же людей. Эти результаты согласуются с данными Ланглуа и Роггмана (Langlois &amp; Roggman, 1990), которые установили, что «композитные» лица оценивались выше и считались более притягательными по сравнению с лицами отдельных людей. «Композитные» лица были созданы компьютером как среднее арифметическое лицо сотен людей. Такие лица могут восприниматься как более притягательные, потому что они более симметричны. В исследованиях Граммера и Торнхилла (Grammer &amp; Thornhill, 1994) оценка привлекательности противоположного пола на основе фотографий лиц мужчин и женщин позитивно коррелировала с комплексным измерением билатеральной симметрии лиц того и другого пола. Торнхилл и Гэнгстэд (Thornhill &amp; Gangestad, 1994) выявили, что FA других частей тела имела негативную корреляцию с числом половых партнеров за всю жизнь и позитивную — с возрастом начала общения с противоположным полом.</p>
   <p>Одним из самых неожиданных результатов исследований колеблющейся асимметрии и поведения человека стала корреляция с оргазмом у женщин. Торнхилл, Гэнгстэд и Камер (Thornhill, Gangestad &amp; Comer, 1995) обнаружили значительную негативную корреляцию между названной женщинами частотой оргазмов и показателями FA их партнеров. Беллис и Бейкер (Bellis &amp; Baker, 1990) в своей работе показали, что одна из функций оргазма у женщины — принять часть семени в шейку матки при помощи спазматических сокращений. Оргазм у женщины также связан с выбросом окситоцина задней долей гипофиза. Было установлено, что окситоцин играет ключевую роль в формировании пар у некоторых животных (Carter, 1992) и, предположительно, он может иметь значение в формировании пар у людей. Моррис (Morris, 1967) и Эйбл-Эйбесфелд (Eibl-Eibesfeldt, 1989) считали, что в женском организме когда-то возник адаптивный механизм поддержания пары. Однако исследования Торнхилла и Гэнгстеда не подтвердили этой гипотезы. В их наблюдениях частота оргазма у женщин не была связана с тремя показателями вклада мужчины во взаимоотношения: любовью мужчины, его социоэкономическим статусом и перспективами на будущие заработки. Зато колеблющаяся асимметрия мужчин имела сильную отрицательную корреляцию с частотой оргазмов у их половых партнерш. Факторы, связанные с FA, такие как вес мужчины и его физическая привлекательность, также влияли на оргазм у женщины.</p>
   <p>Работы Бейкера и Беллиса (Baker &amp; Bellis, 1993) показали, что женщины, практикующие внебрачные связи (ВВС), чаще имеют дело с партнерами более привлекательными, чем их постоянные спутники. При этом наибольшая тенденция к ВВС наблюдается в период овуляции, и женщины отмечают большее число оргазмов при ВВС, чем при коитусах с постоянным партнером. Все эти данные говорят о том, что женщины, подобно самкам многих других видов, склонны выбирать наиболее симметричных мужчин и чаще испытывают оргазм с такими мужчинами. Женский оргазм можно рассматривать как физиологический механизм, способствующий оплодотворению от одних половых партнеров (т. е. симметричных мужчин) в большей степени, чем от других.</p>
   <p>Женщины могут параллельно следовать нескольким стратегиям полового поведения. С одной стороны, в поисках мужчины они могут отдавать сильное предпочтение человеку заботливому и способному потратить много времени и денег на ее потомство. С другой стороны, ею движет желание быть оплодотворенной мужчиной с качественной генетикой. Эта разновидность смешанной репродуктивной стратегии у женщин может быть следствием того факта, что мужчины с высокой симметрией имеют больше возможностей связи с большим количеством женщин и им менее свойственно посвящать себя одной избраннице.</p>
   <subtitle>Индекс талии и бедер.</subtitle>
   <p>Эволюционный психолог Девендра Сингх выяснила, что у мужчин, как и у самцов других видов, в ходе эволюции должно было закрепиться предпочтение женщин с такими внешними данными, которые ассоциируются с высокой плодовитостью (Singh, 1993). Один из весьма надежных показателей женского здоровья и фертильности — это ее индекс талии и бедер (waist-hip ratio, WHR). При подсчете WHR талию измеряют в самой узкой части между ребрами и подвздошным гребнем, бедра — на уровне максимального выступания ягодиц; WHR представляет собой соотношение этих размеров. Биометрические исследования показали, что WHR достоверно свидетельствует о репродуктивном статусе и репродуктивных возможностях женщины, а также о состоянии ее здоровья. Типичные показатели WHR колеблются у женщин — от 0,67 до 0,80, а у мужчин — от 0,80 до 0,95 (Singh, 1995). То, что WHR является хорошим показателем здоровья и фертильности женщины, также объясняет такое сильное различие между WHR у мужчин и у женщин.</p>
   <p>До начала пубертатного периода WHR у мальчиков и девочек имеет очень сходные значения. После наступления пубертата поток половых гормонов обусловливает различия в местах преимущественного отложения жира у мужчин и у женщин (Singh, 1993; Singh &amp; Luis, 1995). Тестостерон у мужчин обусловливает накопление жира в области живота и подавляет его накопление в области бедер и ягодиц. У женщин за счет действия эстрогена накопление жира в области живота подавляется, а в области бедер и ягодиц — стимулируется. Мужской тип жира, называемый «андроидным», легко мобилизуется на покрытие затрат и исчезает при регулярных физических нагрузках. Женский тип жира, получивший название «ганоидный жир», резистентен к мобилизации (что «подогревает» бурное развитие диет и комплексов упражнений для женщин). Гиноидный жир возник как энергетический резерв для беременности и года последующей лактации. Поскольку ребенок в своем развитии в течение двух лет от момента зачатия должен почти постоянно получать питательные вещества, а для наших предков типичным было чередование голодных и сытых периодов, запасы ганоидного жира стали «аварийным» резервуаром энергии, что помогало справляться с такой проблемой. Оказывается, женщины не могут достичь полового созревания, пока не накопят около 14 кг ганоидного жира. Более того, если запасы ганоидного жира у взрослой женщины снизятся и станут меньше 14 кг, у нее прекратятся овуляции.</p>
   <p>В серии наблюдений Сингх нашла очевидные доказательства того, что мужчины стабильно отдают предпочтение женщинам, чей WHR лежит в определенных пределах. Победительницы конкурса «Мисс Америка» в 1923–1987 годах имели WHR, равный 0,72-0,69 (Singh, 1993). У девушек с обложек «Playboy» в 1955–1965 годах и в 1976–1990 годах значения WHR все эти годы были в пределах 0,68-0,71. Как среди девушек с обложек, так и среди победительниц конкурсов красоты с годами отмечалась тенденция к большей стройности, но WHR оставался примерно на том же уровне. Даже у знаменитой модели Твигги, чье имя стало синонимом тонкой фигуры, WHR был равен 0,73.</p>
   <p>В исследованиях, где мужчин просили оценить привлекательность серии схематических рисунков женских фигур (рис. 5.2), они, как правило, называли лучшей фигуру, соответствующую нормальному весу с WHR = 0,70 (Singh, 1993). Такие результаты были справедливы не только для мужчин студенческого возраста, но и для мужчин в возрасте от 25 до 63 лет, представителей разных профессий, с разным уровнем дохода и жизненным опытом. Афро-американцы и индонезийцы, которым предъявляли подобные рисунки, имели сходные предпочтения (Singh, 1994; Singh &amp; Luis, 1995). Практически во всех исследованиях средним предпочитаемым выбором была фигура с нормальным весом и WHR = 0,70; кроме того, фигуры с таким значением WHR выбирались из категорий женщин с повышенным и пониженным весом.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#imgF2BC.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 5.2. Схематические фигуры, изображающие три весовые категории: пониженный вес (I), нормальный вес (II) и повышенный вес (III). Под каждой фигурой указан индекс талии и бедер (WHR) и буквы «пн», «н» или «пв», обозначающие весовую категорию.</emphasis></p>
   <p><emphasis>(Перепечатано из «The adaptive significance of female physical attractiveness: Role of waist-to-hip ratio» by D. Singh, из Journal of Personality and Social Psychology, 65, Fig. 2, p. 298. © 1993 by American Psychological Association, используется с разрешения Американской психологической ассоциации)</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Существуют изолированные культурные группы, в которых источники питания скудны или, в лучшем случае, непостоянны. Здесь предпочитают массивных женщин и в целом игнорируют WHR. Это справедливо для бедного земледельческого племени Матсигенка в Перу (Yu &amp; Shepard, 1998) и народа хадза, живущего в Танзании и промышляющего собирательством (Wetsman &amp; Marlowe, 1999). Эти находки подтверждают версию, что предпочтения в фигуре, подобно другим врожденным предрасположенностям, модифицируются у определенных групп людей. И в условиях голода показатель WHR = 0,7 свидетельствует о большей фертильности, чем WHR = 0,9, но вес в данном случае важнее. Если голод является постоянной угрозой, предпочтение всегда будет отдаваться самым полным женщинам репродуктивного возраста. Когда умеренное количество еды доступно постоянно и нет угрозы голода, при оценке женской фигуры наряду с весом тела начинает учитываться WHR. Достоверность оценки женской фигуры при помощи WHR, продемонстрированная на примере подавляющего большинства прошедших тест мужчин, может указывать на достаточное в целом количество еды. Если нет проблем с едой, то наиболее надежным внешним признаком фертильности является WHR. Безусловно, для проверки этой гипотезы необходимо провести еще больше кросс-культурных исследований и разделить возникшие в ходе эволюции предпосылки, онтогенетические факторы и индивидуальный/культурный опыт.</p>
   <p>Сингх (Singh, 1995) изучала и WHR, предпочитаемый женщинами. Она выявила, что женщины обычно предпочитают мужчин с WHR = = 0,90, имеющих вес в пределах нормы. Чтобы сравнить относительную важность дохода и физической привлекательности при выборе женщиной полового партнера, рисунки мужских фигур сопровождались информацией о доходе и социальном положении (Singh, 1995). При изучении взаимного влияния физической привлекательности и финансового статуса выяснилось, что эти два фактора практически равны по значимости. Женщины могут предпочитать мужчин с WHR между 0,90 и 1,00, так как это — показатель хорошего здоровья. Женщины хотят иметь полового партнера, который был бы не только обеспеченным, но и обладал бы признаками хорошего здоровья, потому что они желают врожденной предрасположенности своих детей к хорошему здоровью, а кроме того — хотят иметь добытчика, который останется добытчиком, а не заболеет и не умрет.</p>
   <subtitle>Идеальный мужчина.</subtitle>
   <p>На основе приведенных выше исследований можно описать модель гипотетического идеального мужчины, который обладал бы универсальной привлекательностью в качестве избранника для среднестатистической женщины. Идеальный мужчина отличается добротой и пониманием, что подразумевает его стремление идти навстречу желаниям своей спутницы и детей даже в ущерб собственным интересам, а также добровольно отдавать им силы и ресурсы. Он умен, креативен и легко приспосабливается. Это — черты, имеющие очевидное адаптивное значение в напряженном и переменчивом мире человеческого общества. У него хорошее здоровье и общие физические данные. Он обладает хорошей билатеральной симметрией, но она не идеальна, так как почему-то нарушается под действием андрогенов. Выработка андрогенов (например, тестостерона) во время внутриутробного развития вызывает небольшие искажения в развитии симметрии. Вместе с тем, ввиду адаптивной функции тестостерона у мужчин, женщинам свойственно оценивать такие эффекты, как признаки большей красоты, нежели идеальная симметрия. Женщинам нравятся в мужчинах и такие связанные с андрогенами характеристики, как большая нижняя челюсть, массивные брови, широкие плечи и развитая мускулатура верхней половины туловища. Идеальный мужчина выше среднего роста, его WHR близок к 0,9.</p>
   <p>У идеального мужчины есть признаки того, что он обеспечен ресурсами или способен их заработать. Следовательно, он трудолюбив, хорошо образован и амбициозен. К ресурсам можно отнести также славу и власть, следовательно, идеальный мужчина занимает высокое положение в обществе. Идеальный мужчина на несколько лет старше своей предполагаемой спутницы, что, возможно, косвенно связано со статусом и со способностью зарабатывать.</p>
   <p>Наконец, идеальный мужчина проявляет привязанность и стабильность. Он хочет посвятить себя, свои силы и средства жене и своим детям. Он — верный супруг и нежный к своим детям отец. Итак, он — защитник, добытчик и кормилец жены и детей. Он не только хочет, но (что наиболее важно) и может выполнять все эти функции.</p>
   <subtitle>Идеальная женщина.</subtitle>
   <p>Идеальную женщину также отличают доброта, понимание и интеллект. С точки зрения внешних данных, она тоже обладает высоким уровнем симметрии тела и лица. У нее небольшая челюсть, плавные (не угловатые) очертания тела — хорошие показатели достаточного уровня эстрогенов. Ее WHR примерно равен 0,70 и указывает на то, что ее таз достаточно широк, чтобы выносить ребенка, а тонкая талия свидетельствует об отсутствии беременности на данный момент. Общая плавность очертаний ее тела и округлые груди — признаки достаточного уровня в крови эстрогенов и необходимого количества гипоидного жира, гарантирующего успешность беременности и год последующей лактации. Ее чистая (без пятен и прыщей) кожа — еще один признак хорошего здоровья. Она — интересная личность и обладает кулинарными способностями. Это указывает на то, что она будет хорошей матерью. Ее отличает обязательность и верность. Партнер идеальной женщины может быть уверен, что все рожденные ею дети — от него, что у них хорошие гены и что она будет для них хорошей матерью.</p>
   <subtitle>Феромоны у людей.</subtitle>
   <p>В XIX веке французский натуралист Жан Анри Фабр обнаружил, что самка королевского мотылька привлекает самцов выделениями из своего длинного брюшка. Вещества, подобные этому, вырабатываемые с целью влиять на представителей своего вида, называются феромонами. Со времени Фабра были найдены сотни примеров коммуникации при помощи феромонов у самых разных животных. Феромоны несут разнообразные функции, от пометки территорий до связи между матерью и детенышем, но в этом разделе внимание будет уделено эффекту, который они оказывают на процессы ухаживания и размножения.</p>
   <p>Несмотря на длинную историю изучения феромонов, лишь в последние годы появилось значительное количество исследований, посвященных феромонам у человека. Одно из объяснений этому — распространенное среди ученых убеждение, что феромоны почти не оказывают влияния на поведение человека и высших приматов. На самом деле в этой идее есть определенная доля истины, так как у эволюционной ветви, включающей малых обезьян Старого Света, человекообразных обезьян и людей, в ходе эволюции происходило постепенное ослабление обонятельного анализатора с одновременным развитием зрительного. Ранние приматы (например, пургаторий, живший 70 миллионов лет назад) имели высоко чувствительное обоняние. Большая часть их мозга предназначалась для обработки обонятельной информации. Но так как нет сомнений в том, что наши эволюционные предки полагались прежде всего на обоняние, физиологические структуры, обеспечивающие коммуникацию на химическом уровне, полностью не потеряны. Долгие годы ученые считали, что система обонятельной оценки, включающая в себя вомероназальный орган, у человека рудиментарна и не функционирует. Однако последние исследования выявили, что вомероназальный орган у человека на самом деле активен и чувствителен к определенным феромонам (Garcia-Velasco &amp; Mondragon, 1991).</p>
   <p>В ряде исследований (включая эксперимент с использованием поношенных маек) было продемонстрировано, что при помощи обоняния можно определить пол (Russel, 1976), отличить братьев и сестер от неродственников (Porter &amp; Moore, 1981), детей из одной семьи — от детей из других семей (Porter, Cernoch &amp; Balogh, 1985). Было также показано, что женщины в фазе овуляции предпочитают майки, которые носили симметричные мужчины (Gangestad &amp; Thornhill, 1998). Степень предпочтения женщинами запаха мужчин, обладающих симметрией, выражена в наибольшей степени во время ежемесячного пика фертильности (Gangestad &amp; Thornhill, 1998) (рис. 5.3).</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img5723.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 5.3. Предпочтение женщин с нормальной овуляцией (не использующих противозачаточные таблетки) «запаха симметрии» в соотношении с вероятностью зачатия. Осуществлялся контроль использования мужчинами парфюмерии и принятия душа. Мужчины, заявившие об использовании парфюмерии, не участвовали в эксперименте. Число посещений душа частично определяло снижение оценки женщинами запаха мужчины.</emphasis></p>
   <p><emphasis>(Адаптировано из «The scent of symmetry: A human pheromone» by R. Thornhill &amp; S. Gangestad, из «Evolution &amp; Human Behavior», 20, Fig. 2, pp. 175–201, © 1999 by Elsevier Science; используется с разрешения Elsevier Science)</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <subtitle>Менструальная синхронность.</subtitle>
   <p>Когда большому количеству самок мышей предъявили запах феромонов из мочи самцов, у них ускорился цикл и одновременно наступил эструс (течка) (Whitten, 1959). Как результат эффекта Вайттена, многие самки рожают примерно в одно и то же время. Это очень адаптивный паттерн, потому что мыши обычно сообща заботятся о потомстве. Если одна из матерей умрет или не сможет кормить молоком, другие матери в группе смогут обеспечить потомству пищу и защиту. Эволюция такого поведения может быть объяснена с точки зрения внутренней согласованности, так как самки в этих группах обычно являются близкими родственницами. Сходный с вызванным феромонами паттерн поведения есть и у людей.</p>
   <p>Исследователи выделили некое вещество группы феромонов из подмышечных потовых желез мужчин. Был приготовлен спиртовой раствор этого вещества, и оно наносилось на верхнюю губу женщины. Вне зависимости от того, был ли смочен тампон чистым спиртом или спиртовым раствором феромона, женщины говорили, что они чувствуют только запах спирта. Однако через 12–14 недель после этого женщины с нерегулярными менструальными циклами сообщили, что их цикл стал очень регулярным. Было сделано заключение, что некоторый неизвестный мужской феромональный фактор стимулирует нормальный цикл у женщин, что, безусловно, повышает репродуктивный потенциал последних (Cutler et al., 1986).</p>
   <p>На менструальную синхронность у женщин оказывают влияние и феромонные выделения других женщин. Во многих экспериментах было показано, что у женщин, живущих рядом (например, в общежитии), наступает синхронность менструального цикла (McClintock, 1971; Graham &amp; McGrew, 1980; Quadagno, Shubeita, Deck <emphasis>&amp; </emphasis>Francoeur, 1981). Чтобы определить, ответственны ли за эту синхронизацию феромоны, исследователи предъявили девушкам-добровольцам секрет подмышечных желез другой женщины (Preti, Cutler, Garcia, Huggins &amp; Lawley, 1986; Russel, Switz &amp; Thompson, 1980). В этих случаях большая часть девушек, вдохнувших запах, синхронизировалась по циклу с женщиной-донором. Необходимо примерно 10–13 недель для полной синхронизации, что может соответствовать 85 дням, соответствующим периоду созревания фолликула. Адаптивная функция менструальной синхронности может быть сопоставима с таковой у мышей, описанной как эффект Вайттена. Менструальная синхронность приведет к рождению детей в один и тот же период. Следовательно, если что-то случится с матерью ребенка, другая лактирующая женщина сможет принять его к себе. В плейстоцене, если ребенок терял мать и не находилось другой женщины, способной вскормить его, он неизбежно умирал.</p>
   <subtitle>Предпочтения по главному комплексу гистосовместимости.</subtitle>
   <p>Было установлено, что женщины обладают способностью выбирать будущих партнеров по обонятельным сигналам в зависимости от того, будет ли потомство от этих партнеров обладать хорошим иммунитетом. Одна из групп генов, оказывающих основное влияние на иммунную систему, получила название главного комплекса гистосовместимости (major histocompatibility complex, MHC). Когда в клетку проникает патогенное тело, например вирус или бактерия, то определенные молекулы внутри клетки присоединяются к белкам на поверхности вторгнувшегося субстрата, так называемым антигенам, и транспортируют эти антигены к поверхности клетки. Тем самым они делают их доступными для специализированных белых клеток крови, лимфоцитов, которые могут уничтожать патогенные тела, являющиеся носителями антигенов. Функцией генов МНС является синтез этих исключительно важных для иммунного процесса транспортных молекул. Организм, гетерозиготный по генам МНС (т. е. в разных хромосомах находятся разные аллели генов МНС), идентифицирует и транспортирует значительно более широкий диапазон антигенов и поэтому обладает более эффективной иммунной системой. Была выдвинута гипотеза о том, что люди могут использовать запах для выбора партнеров, от которых могло бы родиться гетерозиготное по генам МНС потомство.</p>
   <p>Видкайнд и Фьюри (Wedekind &amp; Furi, 1991) в своем исследовании просили 121 мужчину и женщину оценить запахи маек двух женщин и четверых мужчин. Обнаруженный уровень приятности запахов маек отрицательно коррелировал со степенью совпадения аллельного состояния МНС у испытуемого и того, кто носил майки, причем такая закономерность существовала как для женщин, так и для мужчин. У пользовавшихся противозачаточными таблетками женщин предпочтение носило как раз обратный характер — у них наблюдалась положительная корреляция между степенью совпадения аллельного состояния МНС с обладателем маек и тем, насколько им приятен их запах. Обнаруженное явление можно объяснить тем, что небеременные женщины привлекательны для мужчин, которые не являются близкими родственниками и которые потенциально могут производить потомство с сильной иммунной системой. Но в период беременности для женщин более адаптивным является пребывание вблизи своих ближайших родственников, которые могут их поддержать и защитить. Пока остается неясным, связано ли предпочтение запахов людей с другим аллельным состоянием МНС непосредственно с нашей способностью определять этот ген или же с общим предпочтением генотипов, до некоторой степени отличающихся от нас самих.</p>
   <subtitle>Мужские феромоны.</subtitle>
   <p>Андростенон является веществом стероидной природы, найденным в поте и моче взрослых самцов млекопитающих. Было показано, что он действует как мужской феромон у многих видов. Например, если предъявить самке свиньи во время эструса андростенон, то она немедленно выгибает спину и принимает позу спаривания с разведенными в стороны ногами. Такая жесткая закономерность в реакции наблюдается у свиней только во время овуляции. В остальное время она индифферентна к этому запаху.</p>
   <p>По-видимому, андростенон является запахом, укорачивающим и нормализующим менструальный цикл у женщин с нерегулярными периодами (Cutler et al., 1986). Граммер и Джутт (Grammer &amp; Jutte, 1997) показали, что мужчины неизменно воспринимают андростенон как неприятный и даже отталкивающий запах. Женщины, вдыхавшие через нос это вещество, выражали схожее отношение за одним важным исключением. В середине цикла они оценивали этот запах положительно.</p>
   <p>Катлер, Фридман и Маккой (Cutler, Friedmann &amp; McCoy, 1998) исследовали воздействие синтетического андростенона на социально-сексуальное поведение мужчин. Для сравнения сначала были собраны данные о 38 мужчинах-гетеросексуалах за период в две недели. Затем эти испытуемые в течение шести недель принимали участие в исследовании действия синтетического феромона, причем использовался двойной слепой метод и контроль эффекта плацебо. У тех, кто пользовался феромоном, обнаружилось значимое увеличение числа половых сношений, и они чаще спали со своими романтическими партнершами. Они также больше занимались петтингом, целовались, испытывали большее чувство близости и чаще ходили на свидания. Однако частота мастурбаций значимо не менялась. Таким образом, можно предположить, что синтетические феромоны усиливают сексуальное поведение в его социальном аспекте, но не влияют на сексуальное поведение, которое по своей природе одиночно.</p>
   <subtitle>Женские феромоны.</subtitle>
   <p>Копулины являются смесью влагалищных кислот, и пик их секреции приходится на период овуляции. Они могут быть одними из веществ, ответственных, в частности, за синхронизацию менструально-овариального цикла, которая обсуждалась выше. Граммер и Джутт (Grammer &amp; Jutte, 1997) показали, что у мужчин при предъявлении им копулинов происходит выброс тестостерона. Эти исследователи также обнаружили необычное изменение восприятия у мужчин, которые были подвергнуты воздействию копулинов. Когда испытуемых просили вынести суждения о привлекательности женщин, изображенных на фотографиях, то они не испытывали с этим никаких проблем. Однако после предъявления копулинов эти же мужчины с трудом устанавливали тонкие различия в уровне привлекательности женщин. Адаптивная функция данного феромона остается неясной.</p>
   <p>Копулины могут служить средством оценки женщиной фазы ее менструально-овариального цикла. Граммер (Grammer, 1996) выявил значимую корреляцию между фазой цикла и площадью обнаженного тела у женщин во время посещения ими дискотек. В частности, у женщин, не употребляющих противозачаточных таблеток, в середине их цикла большая поверхность кожи остается неприкрыта, они одевают более обтягивающую одежду и более короткие юбки, когда посещают дискотеки и бары.</p>
   <subtitle>Ревность и охрана партнера.</subtitle>
   <p>Социолог Дэвис (Davis, 1948) определил ревность как реакцию страха и гнева, служащую для защиты, сохранения и продления интимного аспекта любви. У образующих пары видов, как наш, которые живут в социальных группах, ревность является логическим следствием эволюции. В сущности, если бы ревность не была бы неотъемлемой характеристикой человеческой природы, то она представляла бы собой курьез, который требовал бы научного объяснения.</p>
   <p>Значение ревности несколько различно для каждого пола. У мужчин ревность вращается вокруг проблемы неопределенности отцовства. Женщинам всегда известно, их это ребенок или нет, тогда как мужчины вплоть до появления современных методов исследования ДНК никогда не могли быть уверены в том, что ребенок является их отпрыском.</p>
   <p>Хотя проблема отцовской неопределенности существует у всех видов приматов, истинная ревность может быть уникальной для эволюции человеческой линии. Ископаемые находки говорят о возможной полигинии наших предков австралопитеков, так как взрослые самцы были значительно крупнее взрослых самок. Полигамия является общим термином, применяемым по отношению к особи, имеющей нескольких партнеров по спариванию. Термин полигиния обозначает сожительство самца с несколькими самками одновременно, а термин полиандрия — сожительство самки с несколькими самцами одновременно. Моногамией обозначается образование пары, состоящей из одного самца и одной самки. У полигинных видов, где один самец монополизирует размножение многих самок, самцы обычно значительно крупнее самок (Alexander, Howard, Noonan &amp; Sherman, 1979). Это происходит вследствие непосредственной конкуренции между самцами за обладание целым гаремом самок. Например, взрослый самец гориллы может весить более 200 килограммов, в то время как взрослые самки в его гареме весят в среднем около 90 килограммов. У моногамного гиббона размеры тела самца и самки практически одинаковы. У этих животных взрослая пара вместе с детенышами решительно защищают свою территорию от вторжения любых других представителей их вида. Самец и самка шимпанзе тоже весьма схожи по размерам тела, но их система спаривания носит характер промискуитета. Когда у самки шимпанзе наступает эструс, она спаривается со многими самцами. Самцы, судя по всему, не проявляют никаких признаков поведения, похожего на сексуальную ревность у человека. Самцы шимпанзе по-настоящему конкурируют друг с другом главным образом за положение в иерархии доминирования, но напрямую за обладание самками не борются. Конкуренция в спаривании идет на уровне спермы, о чем пойдет речь в следующем разделе.</p>
   <p>По-видимому, ревность трансформировалась из других влечений, связанных со спецификой поведения, направленного на защиту ресурсов. Эволюция ревности в человеческой линии обусловлена тремя факторами: (1) жизнь в группах; (2) образование пар и (3) разделение труда по признаку пола. Существование в социальных группах является общим для нас признаком с нашими ближайшими из ныне живущих родственников — шимпанзе. Поэтому вероятно, что такой образ жизни вели наши общие предки 5–7 миллионов лет назад. Жизнь в группах выполняет защитную функцию и облегчает заготовку ресурсов. Из-за длительной зависимости и уязвимости детей у гоминид и, возможно, из-за суровых условий Ледникового периода, образование пар приобрело резко возросшее значение для выживания наших предков. Выживание потомства подвергалось большому риску, если образовавший с матерью пару самец не снабжал их продовольствием. Моногамия предполагает огромное количество энергии, которое тратят самцы на одну конкретную самку. Так как образовавшие пару самцы жили в социальной группе, то всегда существовала возможность того, что ребенок, на которого они потратили столько энергии, не от них. Проблема усугублялась еще и разделением труда по признаку пола. На протяжении десятков (если не сотен) тысяч лет люди вели образ жизни охотников и собирателей. Собирательством обычно занимались женщины, находясь поблизости от опорного лагеря, а охота была прерогативой мужчин и могла потребовать передвижения на значительные расстояния и отсутствия в течение дней или недель. Хроническая отдаленность образующих пары самцов и самок была неизбежным следствием такого разделения труда и предоставляла массу возможностей для неверности. Любой недостаточно ревнивый самец гоминид мог тратить все свое время, выращивая потомство от других самцов, и гены, ответственные за подобную поведенческую тенденцию, давно исчезли. Сходным образом самка гоминид, не демонстрировавшая реакцию ревности на то, что образовавший с ней пару самец увлечен другими самками, скорее всего, рисковала распадом своего союза, вследствие чего появлялась опасность гибели ее потомства.</p>
   <p>Исходя из логики эволюционного процесса, следует, что мужская ревность должна быть направлена на сексуальную неверность, а женская — на эмоциональную неверность. Басе, Ларсон, Вестей и Семмелрот (Buss, Larson &amp; Semmelroth, 1992) провели серию экспериментов с принудительным выбором и показали, что мужчины испытывают глубокие душевные страдания скорее из-за сексуальной, нежели из-за эмоциональной неверности партнерши, тогда как женщины демонстрируют обратную реакцию, сильнее переживая именно из-за эмоциональной, нежели из-за сексуальной неверности партнера. Физиологические замеры возбуждения вегетативной нервной системы подтверждают оценки, которые давали испытуемые субъективной значимости различных видов неверности. Например, когда мужчин просили представить сценарий того, как значимая женщина вовлечена или в некие сексуальные, или же эмоциональные отношения с другим, то частота сердцебиений и кожно-гальванические реакции испытуемых в большей мере усиливались при обдумывании идеи о сексуальной неверности, чем при обдумывании идеи об эмоциональной неверности. В ходе интервью, проведенных с мужчинами и женщинами, наиболее часто упоминаемой ситуацией, вызывавшей ревность у мужчин, был секс с другим партнером. Женщины, напротив, чаще всего называли в качестве причины ревности то, что их партнеры проводят время в обществе других женщин (Francis, 1997). Кросс-культурное исследование в Голландии, Германии и США дало те же результаты: мужчины находят сексуальную неверность более очевидным поводом для ревности, а женщины считают более значительным поводом именно эмоциональную неверность (Buunk, Angleitner, Oubaid &amp; Buss, 1996).</p>
   <p>Возникнув у человека однажды, чувство ревности приводит к какому-то из вариантов поведения, которые можно отнести к категории охраны или удержания партнера. Наиболее явные формы охраны партнера включают физическое запугивание и насилие, направленные на партнера или на того, кто воспринимается как соперник. Значительно более тонкими формами этой категории поведения могут быть такие тактики, как повышение своей привлекательности для партнера или демонстрация подчинения партнеру и обещания вести себя в будущем еще лучше. Басс и Шакелфорд (Buss &amp; Shackelford, 1997) изучали разнообразные тактики удержания партнера, применяемые женатыми парами. Они обнаружили, что число используемых мужчинами действий, направленных на удержание партнерши, положительно коррелирует с молодостью и физической привлекательностью последних. Фактически, пик удержания партнерш также приходится на пик репродуктивного возраста у женщин в целом. Возраст партнера и его физическая привлекательность не связаны с его удержанием женщинами: в их случае с интенсивностью охраны партнера положительно коррелировал доход партнера и уровень его притязаний. В конкуренции за партнера женщины стараются улучшить свою внешность и говорят другим, что их мужчина связан с ними давними отношениями. В ответ на воспринимаемую угрозу от соперника мужчины более активно демонстрируют свои ресурсы. Кроме того, мужчины чаще, чем женщины, используют в качестве тактики удержания партнера повиновение. По отношению к воспринимаемым соперникам мужчины, по сравнению с женщинами, намного чаще прибегают к угрозам или физическому насилию, и вероятность такого поведения высоко коррелирует с привлекательностью и молодостью их партнерш.</p>
   <subtitle>Спермовые войны.</subtitle>
   <p>Как было отмечено выше, хотя доминирующий самец шимпанзе может попытаться «монополизировать» самку во время ее эструса, основная конкуренция у данного вида идет на уровне спермы. Половые пути самки шимпанзе на несколько дней становятся полем битв, на котором разворачивается спермовая война. Только один из миллионов сперматозоидов внутри влагалища и матки сможет завоевать главный приз — оплодотворить яйцеклетку. В действительности лишь небольшая часть сперматозоидов, возможно меньше 1 %, способна к оплодотворению. Остальные выполняют совершенно другую функцию. Эти 99 % спермы состоят из так называемых блокировщиков, или сперматозоидов-камикадзе. Их функция заключается в том, чтобы помешать сперматозоидам других самцов добраться до яйцеклетки. Судя по всему, существует два типа сперматозоидов-камикадзе (Baker, 1996). Сперматозоиды типа А препятствуют прохождению сперматозоидов, которые попали в самку после них. Сперматозоиды типа В атакуют чужие сперматозоиды, которые попали в самку до них. Такая борьба сперматозоидов обусловила у шимпанзе развитие достаточно больших яичек, способных произвести требуемое количество спермы. Именно поэтому яички у шимпанзе значительно крупнее, чем у человека.</p>
   <p>У горилл яички относительно невелики по сравнению с шимпанзе. Причина этому — сексуальная монополия самцов горилл в гареме самок. При такой системе спаривания конкуренция сперматозоидов практически нереальна. Яички у человека несколько крупнее относительно размеров тела, чем у гориллы. Тем не менее общая схожесть наводит на мысль о том, что система спаривания у ранних гоминид имела полигинную природу, аналогичную таковой у горилл, при которой был единственный сексуально активный самец (Hrdy, 1988). У людей по сравнению с гориллами, напротив, наблюдается значительно меньший половой диморфизм в размерах тела, что свидетельствует о тенденции людей к моногамии на более поздних стадиях эволюции. Поскольку сдвиг в сторону моногамии происходил в рамках больших социальных групп, то сложившиеся в ходе эволюции поведение и физиология, направленные на борьбу с неверностью, — признаки современного человека.</p>
   <p>Бейкер (Baker, 1996) обнаружил доказательства того, что мужская сексуальная психология эволюционировала таким образом, чтобы соответствовать потенциальной опасности оплодотворения партнерши другим самцом во время отсутствия партнера. Бейкер установил, что объем спермы во время эякуляции при занятии сексом с партнершей не зависит от длительности периода времени, прошедшего после предыдущей эякуляции. Важной переменной здесь выступает время, прошедшее с последнего занятия сексом с его женой. Если мужчина находился вдали от своей жены в течение длительного периода, то объем спермы может превышать обычный в три раза. Если же мужчина находился поблизости от своей жены и сексуально воздерживался, то его последующая эякуляция не отличалась возросшим объемом. Бейкер и Беллис (Baker &amp; Bellis, 1993, 1995) обнаружили, что женский оргазм тоже участвует в спермовой борьбе. Во время оргазма матка начинает ритмично сокращаться, выполняя роль вакуумного насоса и способствуя поступлению спермы в шейку матки. Если у женщины были сношения с несколькими мужчинами в течение короткого периода времени, то сперма, чье поступление сопровождалось оргазмом, имеет большие шансы оплодотворить яйцеклетку. Сопоставляя это исследование с данными Торнхилла, говорящими о большем числе женских оргазмов с более симметричными мужчинами, а также с исследованиями Гангестеда и Торнхилла (Gangestad &amp; Thornhill, 1998) о предпочтениях женщинами в период овуляции запаха симметричных мужчин, мы можем увидеть взаимосвязь между спермовой борьбой и женским выбором партнера. Оба явления были рассмотрены нами для иллюстрации уникальных анатомических особенностей человеческого вида. Хотя шимпанзе обладают самыми крупными яичками среди наших ближайших живущих сородичей-приматов, у людей самый крупных пенис с точки зрения его длины и толщины (рис. 5.4).</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#imgDACA.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 5.4. Самцы глазами самок: люди и большие обезьяны отличаются относительной массой тела у самцов и самок, длиной пениса и размерами яичек. Главный кружок отражает размер тела самца каждого вида по отношению к размеру тела самки того же вида. Тело самки (женщины) в масштабе для каждого вида приведено справа вверху. Таким образом, шимпанзе примерно равны по массе, мужчины немного больше женщин, а самцы орангутанов и горилл значительно крупнее самок. Стрелки у мужских символов пропорциональны длине эрегированного пениса, а двойные кружочки символизируют массу яичек относительно тела. У людей самые длинные пенисы, у шимпанзе — самые большие яички, а у орангутанов и горилл пенисы и яички имеют самые маленькие размеры.</emphasis></p>
   <p><emphasis>(Перепечатано из «The Third Chimpanzee» by Jared Diamond, © 1992 by Harper Collins; используется с разрешения Harper Collins.)</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Даймонд (Diamond, 1992) приводит следующие анатомически данные: у гориллы длина пениса в состоянии эрекции составляет чуть больше 3 сантиметров, у орангутана этот показатель в среднем составляет почти 4 сантиметра, у шимпанзе — 7? сантиметров, а у человека 12? сантиметров. Защитники теории спермовой борьбы приводят следующий аргумент: пенис большей длины позволяет доставить сперму ближе к шейке матки и тем самым дает сперме стартовое преимущество по сравнению с конкурентами. Защитники другой теории — женского выбора партнера — могли бы возразить, сказав, что у гоминид, являющихся нашими предками, самки (по крайней мере, некоторые) выбирали самцов, которые могли в большей степени стимулировать влагалище и клитор. В любом случае имеет место взаимодействие между обоими этими процессами, например, более толстый пенис в большей степени стимулирует клитор и, следовательно, повышает вероятность возникновения оргазма, который будет способствовать доставке спермы в шейку матки. Исследование маток у женщин после свершения полового акта показало, что удерживание спермы положительно коррелировало с самоотчетами женщин о сексуальном удовлетворении (Graham-Rowe, 1998). Филогенетические сопоставления также наводят на мысль о том, что женская грудь появилась в процессе эволюции в результате давления полового отбора (рис. 5.5).</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img24B4.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 5.5. Самки глазами самцов: Женщины уникальны по размеру своих молочных желез, которые значительно больше, чем у других обезьян, даже до начала беременности. Главный кружок отражает размеры тела самки по отношению к размерам тела самца того же вида.</emphasis></p>
   <p><emphasis>(Перепечатано из «The Third Chimpanzee» by Jared Diamond, © 1992 by Harper Collins; используется с разрешения Harper Collins.)</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <subtitle>Сексуальная ориентация.</subtitle>
   <p>Возможно, наиболее очевидным поведенческим отличием между полами является их сексуальная ориентация. Другими словами, гетеросексуальных женщин привлекают мужчины, а гетеросексуальных мужчин привлекают женщины. Так как мы являемся видом с половым типом размножения, для нас необходимо находить противоположный пол привлекательным (в целях размножения). По причине биологической необходимости некой сексуальной ориентации, отличной от таковой у противоположного пола, мы должны предположить, что эта ориентация инвариантна в своих проявлениях так же, как и количество пальцев на руке. За редким исключением, у любого человека на планете по пять пальцев на одной руке. Однако гетеросексуальная ориентация присутствует не более чем в 95 % случаев. Исследования поведенческой генетики в области сексуальной ориентации человека показывают, что по крайней мере половина отклонений в сексуальной ориентации обусловлена генетически (Pillard &amp; Bailey, 1998). Это является своего рода логической загадкой. Как в ходе эволюции могло сохраниться абсолютно неэффективное с точки зрения выживания вида поведение?</p>
   <p>Чтобы понять данный феномен, мы должны разобраться в онтогенезе сексуального поведения и его физиологии. Все индивидуумы, являются ли они генетически мужчинами или женщинами, начинают жизнь с одинакового строения, включая их репродуктивную анатомию. Вплоть до пятой недели с момента зачатия мужчины и женщины фенотипически неотличимы. Только после дифференциации первичных половых желез в яичники или семенники и продуцирования соответствующих гормонов мы начинаем наблюдать дифференциацию эмбрионов на мужчин и женщин. Многие из моментов развития касаются дифференциации мужской и женской репродуктивной анатомии. Но куда более тонкие аспекты развития вовлечены в процесс дифференциации головного мозга. Женский мозг с его более высокой степенью симметрии левого и правого полушарий и толстым мозолистым телом представляет собой первичную модель. В мужских плодах семенные железы вырабатывают тестостерон, который проникает через гематоэнцефалический барьер и там превращается в женский половой гормон эстрадиол при помощи фермента, называемого ароматазой. Парадоксально, что именно эстрадиол вызывает маскулинизацию головного мозга. Некоторые отличия в когнитивных процессах познания, являющиеся результатом процесса маскулинизации мозга, описаны в главе 3. Эта пренатальная схема развития мозга определяет многие другие аспекты женского и мужского поведения, в том числе сексуальную ориентацию.</p>
   <p>Возможно, что наследуются не специфические гены, определяющие гомосексуальное поведение, а скорее гены, делающие человека менее устойчивым к воздействиям в период пренатального развития мозга. Таким критическим фактором, влияющим на тонкие моменты внутриутробного развития мозга, в частности, оказался материнский стресс во время беременности. Вард (Ward, 1997), Бард и Рид (Ward &amp; Reed, 1985), Вард, Вард, Винн и Билавски (Ward, Ward, Winn &amp; Bielawski, 1994), Вард и Вард (Ward &amp; Ward, 1985) вызывали стресс у беременных крыс, помещая их в прозрачную плексигласовую трубу под яркий свет. Как следствие, в кровоток матери выбрасывался эндорфин, часть из которого проникала через плаценту и достигала соответствующих структур мозга в гипоталамусе зародыша. Эндорфины, как материнские гормоны стресса, блокируют синтез и высвобождение тестостерона (Ward, Monaghan &amp; Ward, 1986). Потомство мужского пола, произведенное на свет такими подвергнутыми стрессу матерями, показывает вариант поведения, который может быть взят в качестве модели гомосексуального. Этих самцов вместо самок привлекали другие самцы, и они принимали позу спаривания, характерную для самки, перед другими самцами.</p>
   <p>Данные, свидетельствующие о наличии схожей модели в сексуальной ориентации человека, были собраны Эллис, Эймс, Пекхам и Бурк (Ellis, Ames, Peckham &amp; Burke, 1988). Эти ученые обследовали 283 матери мужчин с гомосексуальной и гетеросексуальной ориентацией, причем матери не были проинформированы о том, каким образом и почему именно они были выбраны для исследования. В беседах не шла речь о сексуальной ориентации, а задавался набор вопросов, касающихся болезней и стрессов, которые женщины могли испытывать до, во время и после беременности. Они обнаружили, что у матерей, которые вспомнили, что у них был по крайней мере один серьезный стрессовый эпизод во время второго триместра беременности, вероятность рождения сына с гомосексуальной ориентацией была гораздо выше, чем у матерей, которые не испытывали серьезных стрессовых воздействий во втором триместре. Более позднее обзорное исследование Бейли, Виллермана и Паркса (Bailey, Willerman &amp; Parks, 1991) не выявило значимой корреляции между гомосексуальностью и дородовым стрессом у матери. Однако это исследование обнаружило, что среди мальчиков, рожденных матерями, сообщившими о высоком уровне стресса во время беременности, чаще встречалось «девчоночье» поведение в детстве. Ясно, что потребуется еще много исследований, прежде чем мы придем к окончательному пониманию феномена сексуальной ориентации.</p>
   <p>Также доказано, что мозг гомосексуальных мужчин отличается от мозга гетеросексуальных мужчин. Передняя комиссура, которая подобно мозолистому телу обеспечивает связь между обоими полушариями, в среднем больше у женщин, чем у гетеросексуальных мужчин. У гомосексуальных мужчин она не отличается по размерам и даже превосходит таковую у женщин (Alien &amp; Gorski, 1992). Структура, находящаяся в переднем гипоталамусе, известная как интерстициальное ядро-3, обычно вдвое больше у гетеросексуальных мужчин, чем у женщин. У гомосексуальных мужчин это образование имеет приблизительно такой же объем, как и у женщин (Le Vay, 1991, 1993). В остальных частях гипоталамуса (насчет которых известно, что они отличаются у лиц разного пола) гомосексуальные мужчины схожи с гетеросексуальными мужчинами и несхожи с гетеросексуальными женщинами. Это согласуется с представлением о том, что сексуальная ориентация имеет градации, а не носит характер строгой дихотомии.</p>
   <p>Пренатальные гормональные воздействия вовлечены и в формирование сексуальной ориентации женщин. В 1950-х и начале 1960-х годов многие женщины принимали синтетический эстроген, диэтилстилбестрол (DES) для предупреждения выкидышей. DES оказывает маскулинизирующее влияние, схожее с эффектом тестостерона. Эрнхард и его коллеги (Ehrnhardt et al., 1985) сообщают о том, что из тридцати обследованных ими взрослых женщин, чьи матери во время беременности принимали DES, семь обнаружили гомосексуальную или бисексуальную ориентацию. Для сравнения, из тридцати женщин, не подвергнутых пренатальному воздействию DES, ни у одной не было обнаружено гомо- или бисексуальности. У женщин, которые пренатально испытывали воздействие высокого уровня тестостерона, из-за синдрома врожденной адренальной гиперплазии (ВАГ) гораздо чаще наблюдается бисексуальная или гомосексуальная ориентация (Dittman, Kappes &amp; Kappes, 1992; Money, Schwartz &amp; Lewis, 1984). Подводя итог, можно сказать, что кажущийся парадокс гомосексуального поведения в значительной степени разрешается, если мы посмотрим на сексуальную ориентацию как на продукт онтогенетического континуума, подобно половой анатомии и физиологии. Конечно, имеют место и постнатальные влияния, оказывающие воздействие на половую ориентацию. В частности, присутствует подобный импринтингу период для сексуальной ориентации в момент первого сексуального опыта индивида. У многих птиц взрослеющая особь должна находиться среди себе подобных для того, чтобы у нее развилась нормальная сексуальная ориентация. Например, если птица видит людей чаще, чем представителей своего вида, у нее разовьется «половое влечение» к людям. Так же можно объяснить и то, почему люди избирают гомосексуальную ориентацию или фетишизм. В случае фетишизма у индивида появляется невротическое влечение к необычным объектам. Объекты фетишизма могут включать в себя женскую обувь и нижнее белье, но также и более странные предметы, например выхлопную трубу автомобиля. Объекты, по всей видимости, становятся фетишами, случайно возникнув рядом с индивидом в момент его первого сексуального опыта. Если сексуальный импринтинг имеет место у людей, случайные ассоциации должны были бы стать постоянной частью сексуального поведения индивида. Первичный сексуальный опыт, без сомнения, играет некоторую роль в определении половой ориентации. Однако большинство гомосексуалистов свидетельствуют о предрасположенности к их ориентации в раннем детстве задолго до полового созревания или какой-то другой встречи с сексуальной жизнью.</p>
   <subtitle>Стратегии образования пар.</subtitle>
   <subtitle>Влюбленность: кратковременные пары.</subtitle>
   <p>Все в ней восхищало его. Линии ее тела были атлетическими, стройными, дышащими молодостью и силой. Она смеялась над всеми его шутками и разделяла его своеобразное чувство юмора и эгоцентричные взгляды на мир. Казалась, она понимала его во всем, и он думал, что тоже понимает ее во всем. Он смотрел в ее глаза и видел в них радостный взгляд невинного, маленького ребенка. Он страстно желал ее присутствия и с нетерпением ждал каждого свидания. Его не волновало, что она была плохой матерью своему ребенку, что она была невнимательна к своему мужу, которого часто обманывала, что слыла пьяницей и лгуньей. Несмотря на ее слишком явные недостатки, он постоянно думал о ней в часы разлуки, и это безумное увлечение мешало его работе и вынуждало обманывать любящую жену. Но это не заботило его. Он готов был пожертвовать для нее всем — успешной карьерой, красивой и верной супругой, детьми. Он знал ее всего несколько недель, но верил, что он для нее — что-то особенное, и это было важно для него.</p>
   <p>Три месяца спустя он смотрел на нее совсем по-другому. Она казалась ему гадкой и отвратительной. Ее тело оказалось тощим и каким-то слишком мужским. Он заметил длинные волоски на ее подбородке, напоминающие бороду, и варикозные вены на худых, узловатых ногах. Она выглядела отталкивающе, просто уродливо! Еще чудовищнее для него было то, что таилось за этой внешностью: ее примитивный мир, ее аморальность, ее духовная нищета. У него вызывало отвращение то, как она обходится со своим мужем и ребенком. Она была «пустышкой» и не имела представления о многих важных вещах — просто попугай, без собственного мнения. В ней не было ничего невинного, детского — она просто была глупой и инфантильной. Он был зол и унижен, когда узнал, что он — лишь один из длинного списка ее кратковременных сексуальных похождений, и ничем в ее глазах не отличается от других. Он потерял к ней интерес — его половое влечение к ней полностью угасло, и она была ужасной и позорной страницей в памяти, которую хотелось забыть навсегда. И что он в ней находил? Ему было глубоко досадно и стыдно, что он из-за нее чуть не потерял работу и семью. Его жена, которую он глубоко любил, была потрясена его изменой и переживала глубокую депрессию. И, что еще хуже, он стал чужим для своих детей. Он слишком пренебрегал своими обязанностями на работе, настолько, что пройдут годы, прежде чем он сможет наверстать упущенное. О чем он думал? Было абсолютным безумием рисковать столь многим ради столь малого…</p>
   <p>Это — не просто сценарий для мыльной оперы. Об этом писал Шекспир, эта тема встречалась в трагедиях древних греков, этот феномен известен во всем мире. Многие (если не большинство) мужчины прошли через подобный опыт, хотя его продолжительность могла быть больше, а исход — более благоприятным. Мы обычно называем это «влюбленностью».</p>
   <p>Что означает быть «влюбленным»? Вы можете спросить, как в песне Тины Тернер, «Что поделаешь с любовью?». Большинство из нас знают, что влюбиться и любить — это не одно и то же. Хотя влюбленность может перерасти в любовь, она больше похожа на слепое увлечение, безрассудную страсть, а некоторые могут сказать — на безумие. Как писала Теннов: «Это не любовь. Это — эволюционная сила, влекущая к кому-то, кто становится важнее, чем все остальное. Часто это называют любовью…» (Tennov, 1979; p. xii). Но многие из нас знают, что это — не настоящая любовь.</p>
   <p>Дороти Теннов в потрясающей книге «Love and Limerence» («Любовь и влюбленность») приводит большое количество признаков влюбленности. Самые яркие психические состояния, испытываемые влюбленным, включают в себя:</p>
   <p>— навязчивые мысли об объекте влюбленности (ОВ, желаемый человек);</p>
   <p>— острая потребность в ответных чувствах со стороны ОВ;</p>
   <p>— эйфория или приподнятое настроение при наличии взаимности;</p>
   <p>— чувства, мысли и действия сосредоточены на ОВ до такой степени, что остальные заботы (даже очень важные) игнорируются или ими пренебрегают;</p>
   <p>— сильная, почти бредовая предвзятость, которая искажает восприятие влюбленным ОВ: эта предвзятость как бы увеличивает выраженность и важность позитивных качеств ОВ, одновременно сводя к минимуму негативные черты ОВ, относя их к нейтральным или даже позитивным;</p>
   <p>— половое влечение к ОВ.</p>
   <p>Влюбленность — это физиологическое явление, возникшее, вероятно, чтобы способствовать скреплению пары с целью зачатия детей и их кормления первые несколько месяцев или лет жизни. По-видимому, влюбленность нужна затем, чтобы скрепить двух людей устойчивыми взаимоотношениями, что повысит вероятность интимной близости, зачатие и благоприятные условия для потомства. Теннов (Tennov, 1979) писала, что взаимная влюбленность обычно нацелена не просто на интимную близость, а на создание «гнездышка», в котором можно было бы предаваться радостям любви, производить на свет и растить детей. Хотя влюбленность — нечто большее, чем простое половое влечение, Теннов особо обращает внимание на то, что если половое влечение отсутствует — это не настоящая влюбленность.</p>
   <p>Если двое влюблены друг в друга, влюбленность может продолжаться длительное время. Однако в большинстве случаев чувство влюбленности угасает в течение от нескольких месяцев до нескольких лет, редко продолжаясь больше двух-трех лет. Уходит одержимость и эпизоды эйфории, становятся заметнее недостатки ОВ (как это было в сценарии, описанном выше). Люди понимают, что недостатки, которым раньше не придавалось значения, на самом деле слишком раздражают, и отношения разрываются — часто с обвинениями, скандалами и ненавистью. Даже взаимная влюбленность редко живет дольше двух-четырех лет. Между двумя людьми могут появиться более глубокие, более тесные связи, и отношения их могут становиться все крепче с годами. Но в этих случаях влюбленность сменяют другие типы связи.</p>
   <p>Наиболее частый срок развода — четвертый год после свадьбы, что согласуется с теорией влюбленности (рис. 5.6) (Fisher, 1992). В возрасте двух-четырех лет дети ходят, разговаривают, самостоятельно едят и уже становятся чуть-чуть независимыми. Теперь двое родителей не нужны так сильно, как прежде. Безусловно, наличие двух родителей на протяжении всей жизни ребенка — это лучше, чем один. Но с точки зрения выживания, двое родителей нужны младенцу намного больше, чем ребенку старшего возраста. Являясь механизмом, развившимся с целью облегчить развитие маленького ребенка, влюбленность по логике не должна длиться дольше, чем необходимо для периода ухаживания, свадьбы или начала совместной жизни, зачатия, рождения ребенка и, возможно, его кормления до тех пор, пока он не начнет ходить (а может быть, и говорить). Для этого нужно примерно четыре года, а именно на четвертый год приходится большинство разводов, предположительно, когда угасает влюбленность, а более крепкая любовь не вытесняет ее.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#imgB490.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 5.6. Желание длиной в четыре года: пики разводов в 62 социальных группах в 1947–1989 годах (188 случаев).</emphasis></p>
   <p><emphasis>Здесь показано, что людям самых различных социальных групп свойственно разводиться между вторым и четвертым годом от момента свадьбы, пик разводов приходится на четвертый год.</emphasis></p>
   <p><emphasis>(Адаптировано из «The Natural History of Monogamy Adultery and Divorce» by H. E. Fisher, in «The Anatomy of Love», Fig. 2, p. 360, © 1992 by W.W. Norton; используется с разрешения W.W. Norton.)</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Влюбленность — это большая сила, и Теннов (Tennov, 1979) рассматривала аспект невозможности ее контроля. На основании большого количества данных, собранных в наблюдениях и интервью, было установлено, что влюбленность можно предотвратить двумя путями. Во-первых, если у индивида есть психологический или когнитивный барьер против влюбленности, он (она) вряд ли станет жертвой этого состояния. Например, если женатый мужчина твердо решит, что он — однолюб, то вероятность влюбиться в кого-то еще у него значительно ниже, чем у того, кто не принял осознанного решения посвятить себя одному человеку. Другой метод предотвращения влюбленности приемлем в начале взаимоотношений. В этом случае если индивид начинает ощущать признаки начинающейся влюбленности, наступления которой не хочет, то может прекратить всякий контакт с ОВ и пресечь влюбленность в корне.</p>
   <p>Трудность предотвращения или контроля влюбленности свидетельствует о том, что это состояние заложено в организме. Влюбленность сродни состояниям, вызванным наркотиками; для некоторых людей она даже может быть пагубной привычкой. Многие чрезмерно активные в сексуальном плане люди на самом деле имеют пристрастие к влюбленности, к той эйфории, которая сопутствует этому состоянию. Эти люди влюбляются в одного человека за другим в бесконечной череде романтических любовных связей, каждая из которых длится несколько месяцев или лет. Такие любители влюбленности могут долгие годы находиться в браке, имея ряд романов «на стороне», или иметь череду любовных связей, каждая из которых не длится более двух лет. Пристрастие к влюбленности так же пагубно, как пристрастие к кокаину, и так же разрушительно для семьи, как алкоголизм.</p>
   <p>Теннов (Tennov, 1979) обсуждала три пути прекращения чувства влюбленности. Человек может прекратить встречаться с ОВ. В этом случае у нормального человека чувства неизбежно ослабнут и умрут, хотя «холодный разрыв» будет болезненным. Второй способ убить это чувство — начать совместную жизнь. Как только двое начинают жить вместе, идеалистическая оболочка исчезает, а у четы или развивается более глубокая любовь, или наступает разрыв. В-третьих, влюбленность в один ОВ может смениться на влюбленность в другой ОВ.</p>
   <subtitle>Долговременные пары.</subtitle>
   <p>Существуют в чем-то менее интенсивные и более длительные формы союза двоих, качественно отличающиеся от влюбленности. Связь в долговременной паре соответствует информации, собранной Теннов (Tennov, 1979) при опросе семей. Браки, длящиеся десятилетиями или всю жизнь, являются примером долговременных пар, тогда как браки, чья продолжительность — около четырех лет, отражают кратковременный вариант формирования пары.</p>
   <p>Две формы образования пар различаются в следующем.</p>
   <p>1. Влюбленность — более интенсивный, более короткоживущий вариант связи в паре, характерный для таких типов людей, которые склонны заводить кратковременные связи (серия браков или полигамия). При влюбленности типичен разрыв на четвертый год. Подростки и молодые люди более часто образуют кратковременные пары, чем люди среднего или пожилого возраста. Возможно, мужчины вступают в кратковременные связи чаще. Влюбленность больше похожа на навязчивую идею, одержимость, помешательство, чем на настоящую любовь. Влюбленность предоставляет двум людям возможность объединиться, произвести на свет ребенка и, возможно, вырастить его до того возраста, когда он сможет ходить и говорить (примерно 1–2 года).</p>
   <p>2. Существует также и менее интенсивный, более длительный тип связи, свойственный людям, у которых отмечаются продолжительные моногамные отношения. Люди старшего возраста формируют долговременные пары чаще. Такой союз ближе к понятию «верная любовь», чем влюбленность. В отличие от влюбленности, он не похож на одержимость или помешательство. Вместе с тем для него характерно глубокое чувство верности и привязанности, склонность видеть спутника (спутницу) скорее в позитивном (чем в негативном) свете, сильная зависимость от его (ее) привязанности и ревность. Такая связь дает возможность произвести на свет и вырастить детей до их половой зрелости или до более старшего возраста (примерно до 13–15 лет и более). Обоим типам связи присуще желание завести отдельное жилье и вступить в длительные интимные отношения, а также рожать и растить детей.</p>
   <p>В индивидуальном развитии отмечается следующая закономерность: молодые люди в большей степени предрасположены к формированию кратковременных пар, а лица старшего возраста — к образованию долговременных связей. Различается и тип людей, для которых характерны эти две стратегии. Человек, предпочитающий кратковременные связи, как правило, более импульсивен, обычно его детство отличается нестабильностью, нарушениями дисциплины и, вероятно, низким вниманием со стороны родителей. Тип людей, ищущих долговременные связи, характеризуется меньшей импульсивностью, более спокойным, стабильным детством. Два варианта формирования пар соответствуют моногамной и полигамной стратегии спаривания, представляющих собой два разных типа адаптации, возникших в ходе эволюции.</p>
   <subtitle>Резюме.</subtitle>
   <p>Ч. Дарвин установил, что эволюция обусловлена различиями в размножении и зависит не только от выживания индивида, но и от полового отбора. Для пола, принимающего большее участие в заботе о потомстве (как правило, это самки), характерна роль придирчивых судей в выборе партнера для спаривания. Представители пола, менее заботящегося о потомстве (обычно это самцы), чаще всего соперничают друг с другом за право обладания противоположным полом.</p>
   <p>Во всех культурах мужчины и женщины ценят в будущем спутнике (спутнице) доброту, понимание и интеллект. Мужчины отличаются от женщин тем, что придают большее значение привлекательной внешности и предпочитают более юных спутниц. Женщин привлекает более высокая оценка значимости статуса и обеспеченности партнера, а также его более старший возраст.</p>
   <p>На эстетическую оценку противоположного пола сильно влияет восприятие симметрии, которая ассоциируется с хорошим здоровьем и качеством генов. Суждение о красоте частично обусловлено и неосознанной оценкой вторичных эффектов андрогенов у мужчин и эстрогенов у женщин. Мужчины предпочитают женщин с индексом талии и бедер около 0,7. Доказано, что индекс талии и бедер — достоверный показатель здоровья и фертильности женщины, откуда следует, что предпочтение показателя 0,7 — адаптация, возникшая в ходе эволюции.</p>
   <p>Хотя общение на уровне обоняния значительно ослабло в ходе эволюции у высших приматов, феромоны продолжают оказывать большое влияние на ход нашей жизни. Показано, что менструальная синхронность у женщин обусловлена феромонами. В других исследованиях установлено, что и мужские, и женские феромоны оказывают значительное влияние на паттерны поведения мужчин и женщин.</p>
   <p>Ревность возникла как адаптивная реакция у мужчин, повышающая достоверность отцовства. У женщин ревность способствует продолжению «инвестиций» со стороны полового партнера. Реакции ревности часто выражаются в паттернах поведения, называемых охраной партнера, которые варьируют от физического запугивания до подчинения.</p>
   <p>Адаптивная проблема уверенности в отцовстве, которую на поведенческом уровне пытается решить ревность, на физиологическом уровне решается с помощью состязания сперматозоидов. У видов, где возможно совокупление самки с соперником, продуцируется повышенный объем эякулята. Более того, основная часть сперматозоидов в таком эякуляте не фертильна, их основная функция — блокировать или уничтожить сперму соперника. Это, в общем, характерно и для человеческой спермы. У женщин также имеют место механизмы выбора партнера на физиологическом уровне. Когда женщина испытывает оргазм, матка начинает ритмически сокращаться, вызывая всасывание спермы в шейку матки, тем самым резко повышая вероятность зачатия. Более того, показано, что женщины чаще испытывают оргазмы с мужчинами, обладающими большей симметрией.</p>
   <p>Логическая загадка гомосексуального поведения в эволюционном контексте решается при исследовании онтогенеза конкретных людей. Половая дифференциация на мужчин и женщин является результатом внутриутробной гормональной перестройки. Половая дифференциация мозга отличается от половой дифференциации других частей тела из-за гематоэнцефалического барьера. Стресс у будущей матери может привести к изменению нормальной дифференциации мозга, включая половую ориентацию.</p>
   <p>У людей сохранение пары до определенного момента значительно увеличивает шансы выживания потомства. Феномен «влюбленности» — психологический механизм, возникший в ходе эволюции для обеспечения временного скрепления пары. Обычно влюбленная пара сохраняется достаточно долго, для того чтобы ребенок успел родиться и достичь определенного уровня независимости. Состояние влюбленности дезадаптивно и даже разрушительно, просматриваются сильные поведенческие и физиологические параллели с употреблением наркотиков. Долговременные союзы двух людей — это принципиально другое явление, гарантирующее стабильность и продолжительный, позитивный воспитательный эффект на потомство.</p>
   <subtitle>Вопросы для обсуждения.</subtitle>
   <p>1. Обсудите идею неконтролируемого полового отбора. Есть ли у людей характеристики, аналогичные хвосту у павлина? Если да, то продумайте механизм, который мог бы объяснить, как такие черты стали критерием выбора полового партнера у самок наших предков-гоминид.</p>
   <p>2. Обсудите адаптивное значение тех черт, которые важны при выборе полового партнера и для мужчин, и для женщин. Затем проанализируйте адаптивное значение характеристик, имеющих разное значение при выборе полового партнера для женщин и для мужчин. В чем причина этих различий?</p>
   <p>3. Сопоставьте значение запасов андроидного и гипоидного жира и появившиеся в ходе эволюции предпочтения показателей WHR. Что, исходя из этого, можно сказать об индустрии диет и физических упражнений?</p>
   <p>4. В Америке «влюбленность» считают достаточной и наиболее важной причиной для вступления в брак. В свете того, что известно о влюбленности, укажите на слабые места такой точки зрения.</p>
   <p>5. Докажите, что такой признак, как гомосексуализм, является наследственно обусловленным, но не прямым следствием естественного отбора.</p>
   <subtitle>Ключевые термины.</subtitle>
   <p>Андроидный жир (android fat)</p>
   <p>Андростерон (androsteron)</p>
   <p>Влюбленность (limerence)</p>
   <p>Внебрачные связи (ВВС) (extra pair copulation (EPC))</p>
   <p>Внутриполовая конкуренция (intrasexual competition)</p>
   <p>Внутриполовой отбор (intrasexual selection)</p>
   <p>Выбор самкой полового партнера (female mate choice)</p>
   <p>Главный комплекс гистосовместимости (major histocompatibility complex (МНС))</p>
   <p>Гиноидный жир (gynoid fat)</p>
   <p>Индекс талии и бедер (waist-hip ratio, WHR)</p>
   <p>Колеблющаяся асимметрия (fluctuating asymmetry (FA))</p>
   <p>Копулины (copulins)</p>
   <p>Менструальная синхронность (menstrual synchronity)</p>
   <p>Моногамия (monogamy)</p>
   <p>Неконтролируемый половой отбор (runaway sexual selection)</p>
   <p>Образование пары (pairbond)</p>
   <p>Окситоцин (oxytocin)</p>
   <p>Охрана партнера (mate-guarding)</p>
   <p>Полиандрия (polyandry)</p>
   <p>Полигамия (polygamy)</p>
   <p>Полигиния (polygyny)</p>
   <p>Половой отбор (sexual selection)</p>
   <p>Принцип затруднения (handicapping principle)</p>
   <p>Соперничество самец-самец (male-male competition)</p>
   <p>Сперматозоид-камикадзе (kamikaze sperm)</p>
   <p>Феромоны (pheromones)</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 6. Онтогенез.</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Детство длится всю жизнь. Оно возвращается, чтобы оживить взрослую жизнь… В этом постоянном, жестком и неподвижном мире поэты помогают нам найти детство, живущее внутри нас.</p>
    <text-author>Гастон Башляр. Поэтика мечты (1960)</text-author>
   </epigraph>
   <p><strong>Вопросы главы</strong></p>
   <p>1. Что означает тезис «онтогенез повторяет филогенез», и так ли это на самом деле?</p>
   <p>2. Существует ли «гонка вооружений» между матерью и плодом?</p>
   <p>3. Как детские переживания формируют нашу личность (включая особенности нашей любви)?</p>
   <p>4. Почему женщины — единственные из приматов, у кого есть менопауза?</p>
   <p>В главе 3 обращалось особое внимание на то, как небольшие изменения активности различных генов в процессе развития являются типичными для комплексного организма эволюционными изменениями. По достижении определенного уровня сложности (многоклеточной организации) изменения на более фундаментальном уровне, такие как принципиально другая структура генов, обычно фатальны. Поэтому самый «легкий» путь к эволюционным изменениям — контроль экспрессии существующих генов, осуществляющийся путем небольших модификаций в регуляторных генах. Регуляторные гены творят свое волшебство в ходе онтогенеза. Многие ключевые события траектории развития происходят еще до рождения, но этот процесс продолжается и в период взросления, и в более позднем возрасте. Как оказалось, некоторые из адаптивных механизмов у человека реализуются даже в пострепродуктивные годы жизненного цикла. В этой главе рассказывается о последовательных и согласованных изменениях в организме человека от зачатия и до старости. Это — результат многократной селекции генов.</p>
   <subtitle>Пренатальное развитие.</subtitle>
   <subtitle>Почему онтогенез как бы повторяет филогенез.</subtitle>
   <p>В конце XIX века немецкий ученый Карл фон Бэр основал науку «сравнительная эмбриология». Одним из его открытий было обнаружение яйца у млекопитающих; таким образом, он установил, что все млекопитающие (включая людей) развиваются из яиц. Позже, в том же столетии, другой немец, зоолог Эрнст Геккель, принял на вооружение идеи фон Бэра и согласовал их с концепциями эволюции по Дарвину. Результатом этого слияния эмбриологии и дарвинизма стал биогенетический закон Геккеля, сводящийся к знаменитой фразе: «Онтогенез повторяет филогенез». Говоря популярно, биогенетический закон Геккеля выдвигает теорию, что по мере прохождения индивидом стадий эмбриона и раннего плода его организм повторяет или вновь проходит эволюционную историю своего вида. Например, человеческий эмбрион за девять месяцев, проведенных в матке, проходит много стадий — от беспозвоночного к рыбе, затем — к амфибии, к рептилии, к млекопитающему, к примату, к подобию гоминид и к человеку как таковому. Универсальность этого закона была опровергнута современными биологами.</p>
   <p>Карл фон Бэр выдвинул теорию, что эмбрионы одного вида проходят стадии, сопоставимые со стадиями других видов. В этой теории, известной как закон фон Бэра, оговаривалось, что эмбрионы одного вида могут напоминать эмбрионы (а не взрослых особей) других видов; и чем младше эмбрион, тем сильнее сходство. Закон фон Бэра представляет собой более точную модель реальности, чем биогенетический (резюмирующий) закон Геккеля. Закон фон Бэра подразумевает, что эволюционные изменения чаще происходят на поздних этапах развития, а ранние стадии более консервативны в эволюционном отношении. Это объясняется тем, что любая мутация, влияющая на раннее развитие, с большей вероятностью произведет выраженный фенотипический эффект, чем та, которая повлияет на развитие поздней стадии. Так как развитие продолжительно и кумулятивно, изменения на ранней стадии будут иметь все более и более выраженные последствия, по сравнению с изменениями на поздних этапах развития. Наиболее вероятный исход любой мутации, произошедшей на ранней стадии, — неблагоприятный и зачастую — летальный. У сравнительно более поздних (относительно срока развития) мутаций выше вероятность отсутствия негативных эффектов, а в некоторых случаях они могут даже повышать адаптацию путем тонких изменений фенотипа. Это явление можно проиллюстрировать, проведя аналогию со строительством небоскреба. Если внести изменения в план конструкции стен первого этажа, высока вероятность, что это повлияет на каждый расположенный выше этаж и, возможно, негативным образом. Любые изменения последнего этажа небоскреба не повлияют на нижние этажи, и здесь существует значительно большее число возможных вариантов, которые не повредят зданию в целом.</p>
   <p>Закон фон Бэра в большей степени справедлив для организмов, развивающихся внутри матери (например, млекопитающих), чем для видов, имеющих личиночную стадию, на которой они должны сами о себе заботиться. При внутриутробном развитии ведущее к изменению давление естественного отбора со стороны внешней среды минимально или отсутствует. Однако личиночный организм, самостоятельно обеспечивающий свое выживание, постоянно подвергается давлению естественного отбора. Это объясняет то, почему ранние стадии развития млекопитающих настолько похожи у разных видов, а у таких организмов, как насекомые, личиночная стадия очень отличается от взрослой.</p>
   <subtitle>Регуляторные гены.</subtitle>
   <p>Регуляторными генами называют участки ДНК, кодирующие белки, которые управляют «включением» и «выключением» других участков ДНК. Как ни странно, многие из этих генов состоят из одних и тех же последовательностей пар нуклеиновых оснований у столь разных видов, как мышь и домашняя муха (McGinnis &amp; Kuziora, 1994). У эмбрионов всех животных сходные аспекты дифференцировки тела контролируются соответствующими группами генов, называемыми НОМ-генами у беспозвоночных и Нох-генами у позвоночных. [Согласно последним правилам молекулярной номенкулатуры, все гены (НОМ и Нох) стали называться Нох-генами. — <emphasis>Примеч. пер.</emphasis>]</p>
   <p>На практике в ряде опытов была произведена трансплантация регуляторных генов между двумя видами, и, что примечательно, процесс развития происходил без неблагоприятных эффектов. В других экспериментах манипуляции этими генами привели к появлению «монстров». Например, у насекомых на месте антенны возникала нога. В целом эти типы генетических перестановок указывают на значительные возможности регуляторных генов, а также на их крайне древнее возникновение в филогенезе. Позвоночные имеют 13 подгрупп Нох-генов, которые не изменялись в течение сотен миллионов лет (Sharkey, Graba &amp; Scott, 1997). Многие регуляторные гены совершенно точно присутствовали у общего предка членистоногих и позвоночных, предположительно — у простых многоклеточных животных, живших более полумиллиарда лет назад.</p>
   <subtitle>Вставка. Длина пальцев и маскулинизированный мозг (пальцы как показатель маскулинизации мозга).</subtitle>
   <p>У позвоночных дифференцировка мочеполовой системы и скелета конечностей контролируется Ноmebох-(Нох) — генами (Manning, Scutt, Wilson &amp; Lewis, 1998). Общая система контроля дифференцировки пальцев и гонад проявляется в связи между относительной длиной пальцев и показателей пренатальной маскулинизации. Развитие яичек в течение восьмой недели от зачатия приводит к повышению уровня фетального тестостерона, влияющего и на формирование пальцев, и на дифференцировку центральной нервной системы. Соотношение длин второго (указательного) пальца (2D) и четвертого (безымянного) пальца (4D) является проявлением полового диморфизма. Мэннинг и его коллеги (Manning, Scutt, Wilson &amp; Lewis, 1998) установили, что для мужчин соотношение 2D:4D = 0,98, а для женщин — 1,00. Другими словами, у мужчин четвертый палец обычно длиннее второго, а у женщин эти два пальца (как правило) одинаковой длины. Этот паттерн диморфизма есть и у маленьких детей и, вероятно, закладывается до рождения. Уровень тестостерона и продукция сперматозоидов у мужчин отрицательно коррелирует с соотношением 2D:4D. То есть более длинный (по отношению ко второму) четвертый палец сочетается с более высоким уровнем тестостерона и более активным сперматогенезом.</p>
   <p>Эти результаты говорят о том, что соотношение 2D:4D может быть маркером пренатального уровня тестостерона. Следовательно, многие поведенческие тенденции, характерные для высоко маскулинизированного мозга, должны коррелировать с соотношением 2D:4D. Длительная высокая концентрация тестостерона во время внутриутробного развития может приводить к замедлению роста левого полушария и ускорению роста определенных зон правого полушария. Такой паттерн развития нервной системы должен проявляться в ухудшении речевых способностей, но в усилении пространственных, математических и музыкальных навыков. Кроме этого высокий уровень тестостерона сопряжен с иммунодепрессией и склонностью к депрессиям. Мартин, Мэннинг и Даурик (Martin, &amp; Dowrick, 1999) выявили значимую корреляцию между длиной пальцев, поделенной на рост, и депрессиями у 52 мужчин. Корреляция была справедлива для всех пяти пальцев, но в наибольшей степени — для четвертого. У 50 женщин не было выявлено зависимости между длиной пальцев, деленной на рост, и депрессиями.</p>
   <p>Слуминг и Мэннинг (Sluming &amp; Manning, 2000) установили, что у 54 мужчин-музыкантов показатель 2D:4D был значительно выше, чем у 86 человек контрольной группы. Более того, среди музыкантов наблюдалась обратная пропорция между их исполнительским уровнем и соотношением 2D:4D. Это может отражать различия или в музыкальном таланте, или в обусловленных тестостероном способностях. Между инструментальными группами не было разницы в соотношении 2D:4D. Это свидетельствует о том, что 2D:4D не связано с механическим преимуществом при игре на определенных инструментах. На концертах среди зрителей, сидящих ближе к оркестру, преобладали женщины. Слуминг и Мэннинг утверждают, что эти данные подтверждают тезис, что музыка — это черта мужчин, закрепившаяся в ходе полового отбора и являющаяся достоверным сигналом о фертильных способностях и (возможно) о хороших генах. Музыкальные способности — признак, достоверный потому, что высокий пренатальный уровень тестостерона связан с большим количеством отрицательных эффектов, таких как иммунодепрессия, дислексия и заикание. Наличие музыкальных способностей при отсутствии этих недостатков свидетельствует о выраженности мужского начала и о хороших генах. У мужчин с высоким пренатальным уровнем тестостерона, которые не стали музыкантами, фертильность может проявляться другими путями, например атлетизмом.</p>
   <subtitle>Адаптивное значение токсикоза.</subtitle>
   <p>У млекопитающих успешное развитие от зачатия и до рождения зависит от физиологии матери. При всестороннем рассмотрении онтогенеза млекопитающих необходимо коснуться и эволюции изменений у матери. Профет (Profet, 1992) выдвинул гипотезу, что токсикоз на самом деле — не патология, а приобретенная адаптация, предназначенная для защиты развивающегося эмбриона или плода от употребления матерью в пищу токсических веществ. Симптомы токсикоза наиболее интенсивны между шестью и восемнадцатью неделями от зачатия, когда органогенез эмбриона наиболее чувствителен к химической агрессии. Женщины, отмечающие у себя тошноту, имеют значительно меньший шанс не выносить беременность, чем те, которые не испытывают ничего подобного; а женщины, у которых отмечается рвота, не вынашивают еще реже, чем те, кто ощущает только тошноту (Flaxman &amp; Sherman, 2000).</p>
   <p>В западной культуре упоминания о токсикозе восходят к глубокой древности. Встречаются они и во многих традиционных культурах, однако не во всех. Минтурн и Вейхер (Minturn &amp; Weiher, 1984) изучали кросс-культурную распространенность симптомов токсикоза и выявили, что он имеет место в 22 культурах, но в 8 культурах его нет. Интересно, что семь из восьми культур, в которых нет тошноты при беременности, имели (в противоположность 22 культурам, где тошнота встречается) диету, основанную на маисе. Профет предположил, что дефицит питательных веществ, характерный для диет с преобладанием маиса, может нарушить физиологические процессы, в норме вызывающие тошноту при беременности. Эти физиологические нарушения могут являться следствием дефицита никотиновой кислоты, который обычно развивается у людей, чье питание зависит прежде всего от маиса, бедного щелочами и солями кальция. Нехватка никотиновой кислоты сопровождается нарушениями в центральной нервной системе, желудочно-кишечными расстройствами и расширением сосудов. Однако существует более простое объяснение вариациям встречаемости токсикоза в разных культурах.</p>
   <p>Флаксман и Шерман (Flaxman &amp; Cherman, 2000) установили, что в тех традиционных сообществах, где никогда не наблюдалось токсикоза, значительно реже (по сравнению с теми сообществами, где токсикоз встречается) употребляют в пищу продукты животного происхождения и гораздо чаще — растительного (в основном, зерна). Более того, они обнаружили, что многие беременные женщины, особенно в первом триместре, испытывают отвращение к алкогольным и кофеинсодержащим напиткам, к пряным растениям, но в наибольшей степени — к мясу животных и птиц, к рыбе и яйцам. Продукты животного происхождения могут быть особенно опасны для беременных женщин и их эмбрионов, потому что они часто содержат паразитов и являются благоприятной почвой для патогенных микроорганизмов. Исходный риск, связанный с поеданием мяса, экспансивно усиливается у беременной женщины, потому что ее иммунная система подавлена с целью уменьшения вероятности отторжения белков ее собственного потомка.</p>
   <p>Литтл и Хук (Little &amp; Hook, 1979) продемонстрировали, что женщины, которые постоянно курили сигареты во время или до беременности, значительно реже страдали от тошноты, чем некурящие (соответственно, 52 и 79 %). Это свидетельствует о том, что тошнота у беременных запускается обонятельными и вкусовыми сигналами, так как известно, что обоняние и хеморецепция при курении ухудшаются (Ahlstrom, Berglund, Engen &amp; Lindvall, 1987).</p>
   <p>По мнению Профета (Profet, 1992), функция адаптивной тошноты при беременности — предотвращение употребления в пищу токсинов, типичных для эпохи плейстоцена, а не современных ядов. Многие растения с целью защиты от поедания синтезируют горькие на вкус алкалоидные соединения. Исследования показали, что тошнота при беременности удерживает от употребления кофе (горького растительного алкалоида), но лишь слабо препятствует употреблению алкоголя и совсем не влияет на курение (Hook, 1976; Little &amp; Hook, 1979). То количество алкоголя, которого достаточно, чтобы вызвать задержку умственного развития и врожденные дефекты, связанные с фетальным алкогольным синдромом, стало доступным беременной женщине лишь с возникновением сельского хозяйства (Tanaka, 1980).</p>
   <p>Профет (Profet, 1992) утверждает, что наши предки находились в ситуации более значительного давления естественного отбора по сравнению с другими млекопитающими, так как в их пищевой рацион входило много разных растений и животных. На ранних стадиях беременности обоняние женщины становится острее, пища задерживается в желудке на более продолжительное время, прежде чем адсорбироваться (как будто проверяется на токсичность). Участок мозга, управляющий рвотным рефлексом, становится чувствительнее. Запасы гиноидного жира до беременности составляют у женщин значительно больший процент от массы тела, чем у подавляющего большинства млекопитающих. Таким образом, женщине во время беременности необходимо пропорционально меньшее ежедневное количество пищи (Prentice &amp; Whitehead). С точки зрения развивающегося плода, было бы лучше, если бы мать вообще ничего не ела во время беременности, а просто расходовала бы энергетические резервы своего тела. В этом случае плод был бы защищен от любых возможных опасностей, таящихся в пище, особенно в мясной, где (до широкого распространения холодильников) нередко содержалось большое количество микроорганизмов и их токсинов.</p>
   <subtitle>Конкуренция матери и плода.</subtitle>
   <p>Тесная связь между женщиной и развивающимся внутри нее плодом традиционно рассматривалась как идеальный пример объединения усилий и даже самопожертвования со стороны матери. Однако Хейг (Haig, 1993) указывает на то, что генетические интересы плода не совсем совпадают с генетическими интересами матери. Это обусловлено тем, что плод несет лишь половину генов своей матери. Ситуацию между матерью и плодом можно рассматривать с точки зрения трех независимых групп генов, интересы которых в чем-то расходятся. Гены матери составляют первую группу. Гены плода, унаследованные от матери (материнские), составляют вторую группу. А гены, унаследованные плодом от отца (отцовские), представляют собой третью группу.</p>
   <p>С точки зрения генов матери, затраты на данный плод мешают заботиться о существующих или будущих детях. Если условия таковы, что затраты на этот плод серьезно ухудшают шансы выживания уже имеющихся детей или будущего потомства, то в интересах матери не вынашивать этот плод. Вместе с тем, даже в ситуации, в которой будущие дети выживут с большей вероятностью, чем этот плод, — с точки зрения материнских генов плода, последний важнее, чем будущее потомство. Это объясняется тем, что лишь определенный процент генов, унаследованных данным плодом от матери, будет унаследован и другими детьми. Генетические интересы отцовских генов отличаются от интересов матери еще сильнее. Так как у будущих детей отцовские гены могут быть унаследованы от других отцов, то данные отцовские гены могут быть представлены в следующих отпрысках еще в меньшей степени. Конфликт материнских и отцовских групп генов может быть разрешен благодаря явлению, называемому генным импринтингом. Импринтированные гены имеют разную экспрессию, в зависимости от того, унаследованы ли они от яйцеклетки или от сперматозоида.</p>
   <p>Различные интересы этих групп генов приводят к процессу непрерывно возрастающей эскалации. Такой вид «гонки вооружений» иногда называют гипотезой Черной Королевы. Черная Королева из сказки Льюиса Кэрролла бежала на месте целый день, но так никуда и не попала. Подобно этому, в эволюционном состязании становились быстрее хищники и становились быстрее их жертвы, а в результате баланс сохранялся на том же уровне. Примеры конкуренции «мать-плод» варьируют от простой проблемы сохранения беременности до борьбы за питательные вещества, если беременность сохраняется. Одно из следствий плацентарной беременности — способность плода выделять в кровь матери вещества, оказывающие определенные эффекты на ее физиологию (Haig, 1993). Среди этих веществ есть плацентарные гормоны, воздействующие на рецепторы матери. Один из примеров плацентарных гормонов — хорионический гонадотропин человека (hCG). Одна из функций плацентарного hCG — перехватывать роль гипофиза матери в синтезе hCG. Это затрудняет спонтанный аборт у матери в тех случаях, если плод генетически неблагополучен или если в данной ситуации имеет место недостаток еды или какой-либо другой стрессовый фактор. Хорионический гонадотропин человека косвенно способствует выработке прогестерона, необходимого для сохранения беременности. После восьмой недели с момента зачатия плацента начинает сама вырабатывать прогестерон, тем самым делая самопроизвольный аборт невозможным для матери.</p>
   <p>Уровень сахара в крови матери обычно падает в начале беременности и сохраняется на достаточно низком уровне в течение всей гестации (Haig, 1993). Раннее снижение уровня сахара в крови не является результатом утилизации глюкозы плодом, так как потребности последнего на ранних стадиях сравнительно невелики. Сниженный уровень глюкозы в крови, как выяснилось, является адаптацией, приводящей к изменению контроля гомеостаза во время беременности, как бы для заблаговременной компенсации будущих потребностей плода. Мать с самого начала имеет низкий уровень сахара в крови, чтобы ограничить расходы на плод в течение беременности.</p>
   <p>До беременности при употреблении богатой углеводами пищи уровень глюкозы в крови матери поднялся бы, но затем быстро бы вернулся к исходному уровню в ответ на выработку инсулина поджелудочной железой. Если мать съест то же самое на большом сроке беременности, то в ее крови и уровень глюкозы, и уровень инсулина резко возрастут и останутся на высоком уровне на значительно больший промежуток времени. Это явление имеет смысл с точки зрения развернутой «гонки вооружений», обусловленной конфликтом генетических интересов плода и матери. Мать и плод конкурируют за питательные вещества после каждого приема пищи. Чем дольше у матери будет повышен уровень сахара в крови, тем больше глюкозы сможет получить плод. Выяснилось, что устойчивость к инсулину у матери на поздних сроках вызвана плацентарной секрецией человеческого плацентарного лактогена (hPL). hPL — самого большого (по размерам молекулы) из белковых гормонов, продуцируемых приматами, и его концентрация возрастает в течение беременности. Секреция hPL у человеческого плода достаточно независима от материнской регуляции, от уровня глюкозы или аминокислот у матери. Интересно, что отсутствие hPL не оказывает заметного эффекта на беременность. Дети, родившиеся от беременности, протекавшей при полном отсутствии hPL, имели вес в пределах нормы. Плацента вырабатывает еще и ферменты, быстро расщепляющие инсулин; таким образом осуществляется противостояние выработке инсулина матерью. Синтезирующие инсулин клетки поджелудочной железы в течение беременности значительно увеличиваются, и матери, испытывающие в этот период патологическую толерантность к глюкозе, имеют повышенный риск развития гестационного диабета.</p>
   <subtitle>Постнатальное развитие.</subtitle>
   <subtitle>Априорный разум.</subtitle>
   <p>В конце XIX века философ Иммануил Кант предположил, что в психике человека существуют определенные активные организующие принципы, упорядочивающие восприятие материального мира (Kant, 1927). Он назвал эти организующие принципы «категориями» и считал, что они по природе своей «a priori» (предшествуют впечатлениям). Кант верил, что хотя мы обычно считаем свое восприятие ощущений прямым и пассивным, на самом деле мы активно упорядочиваем эти ощущения в категории, приемлемые для человека. Таким образом, когда мы думаем, что познаем внешний мир, в реальности мы познаем категории нашей собственной психики.</p>
   <p>В XX столетии некоторые бихевиористы стали придерживаться теорий, в чем-то созвучных Канту. Психолог Карл Юнг (Jung, 1969) выдвинул идею, в основе своей аналогичную кантовской. Он полагал, что каждый наследует заложенные исходно паттерны апперцепции (архетипы), которые существуют в неопределенной форме до тех пор, пока не кристаллизуются в конкретный паттерн под влиянием личного опыта индивида. Этолог Конрад Лоренц (Lorenz, 1965) также считал, что категории и формы восприятия детерминированы генетически в результате эволюции, так же как и морфологические характеристики.</p>
   <p>К несчастью для ярых нативистов, подобных Лоренцу, до последних десятилетий XX века не было известно материальной основы, подтверждающей идею априорных психических структур (Gregory, 1987). Лишь в конце прошлого века наступил колоссальный сдвиг в теоретическом мышлении, а также в разработке новых методик, позволяющих производить точную оценку поведения новорожденного. Например, младенцы привыкают (теряют интерес) к постоянным раздражителям и ищут что-то новое. Поэтому они дольше смотрят на новые или неожиданные явления, чем на закономерные (обычные).</p>
   <p>Анализ видеозаписей новорожденных выявил сложную координацию между отслеживанием объектов глазами и тянущимися-хватательными движениями кистей и рук (Gregory, 1987). Кроме этого новорожденные поворачиваются на голос, ориентируя глаза и уши относительно звука. Помимо сенсомоторной координации, у них имеет место спонтанная передача информации с одного сенсорного модуля на другой. Например, дети в возрасте одного месяца могут зрительно узнавать объекты, которые они ощупали лишь ртом (Melzoff &amp; Borton, 1979).</p>
   <p>Задолго до того, когда младенцы смогут активно изучать мир, они обладают хорошим перцептивным пониманием того, что видят. Всего через несколько минут после рождения дети демонстрируют значимое предпочтение картинкам с лицами, а не картинкам с пустыми овалами или лицами с размытыми чертами (Slater &amp; Johnson, 1998). Более того, младенцы трех-четырех месяцев от роду предпочитают более привлекательные (по мнению взрослых) лица менее привлекательным (Samuels, Butterworth, Roberts, Graupner &amp; Hole, 1994). Эта ранняя способность к восприятию тонких деталей головы и лица (особенно внутренних черт лица и внешнего контура головы) позволяет детям уже в три месяца качественно различать внешне похожих животных, таких как кошки и собаки (Quinn &amp; Eimas, 1996).</p>
   <p>Используя технику привыкания, Спелк (Spelke, 1988) показал, что младенцы способны предсказывать движения физических объектов задолго до того, как приобретут опыт манипулирования окружающими объектами или начнут сами передвигать их. Дети этого возраста предполагают местонахождение объекта, который переместился за пределы их поля зрения, и делают выводы по поводу того, где он будет находиться, когда они снова увидят его. Трехмесячные дети способны использовать относительное движение подвижных или неподвижных объектов, чтобы получить представление об их границах (Kellman &amp; Spelke, 1983). В четыре месяца дети по умолчанию считают объекты плотными (объекты не могут двигаться сквозь другие объекты) и постоянными даже вне поля зрения (Spelke, 1988).</p>
   <p>Разум младенца способен выносить суждения и о количестве. Дети в возрасте пяти месяцев, увидевшие, как одна, две или три куклы исчезали за экраном, проявляли удивление (выражающееся более продолжительным взглядом), когда вновь появлялось другое число кукол (Wynn, 1994). Шестимесячные дети могут различать большие наборы объектов, если последние имеют значительную количественную разницу, например 8 и 16 (Xu &amp; Spelke, 2000). Такая способность оценивать количество (не считая) была продемонстрирована у многих видов животных и у человеческих детей до развития у них речи (Jones, 1999). Способность к счету зависит от владения речью, но без нормального функционирования участвующих в зрительно-пространственном анализе билатеральных зон теменных долей возможность оценивать количество отсутствует (Dehaene, Spelke &amp; Pinel, 1999). Учитывая филогенетически древнее возникновение возможности зрительного анализа пространства, неудивительно раннее появление у человека в процессе его развития таких способностей, как предсказание движения объекта или оценка количества.</p>
   <p>Один из феноменов, демонстрирующий, в частности, раннее появление сложных перцептивных/сенсомоторных способностей и социально-эмоционального общения, — имитирующее поведение младенца. Новорожденные, появившись на свет всего несколько минут назад, высовывают язык и широко открывают рот, подражая матери (Trevarthen, Kokkinaki &amp; Fiamenghi, 1999). Имитируется и сложная мимика, выражение радости, грусти, страха и удивления. В течение нескольких недель в репертуар имитаций младенца добавляются интонации голоса и жесты пальцев. Возможно, подражание является частью врожденной способности к сложному, двустороннему взаимодействию с матерью.</p>
   <p>Малыши сознательно сосредоточиваются на мимике матери, ее интонациях и жестах (Reddy, Hay, Murray &amp; Trevarthen, 1977). Их реакция адекватна. Ласковые, успокаивающие действия матери вызывают улыбку и «воркующие» звуки. Нетерпеливый тон и угрожающая мимика матери приводит к появлению у младенца выражения страха или огорчения. При анализе видеозаписей общения матери и младенца был выявлен ритмичный, двусторонний обмен информацией, подобный диалогу. В ходе этого процесса дети имитируют мимику, жесты, звуки, движения губ и языка матери. Это доязыковое общение — часть развивающихся поведенческих шаблонов, которые в дальнейшем преобразятся в настоящую речь.</p>
   <p>Родившись, ребенок выражает предпочтение голосу своей матери, определяя его по тем особенностям, которые узнал(а) еще внутриутробно. В действительности малыши не только предпочитают тот голос, который чаще всего слышали до рождения, но и проявляют больший интерес к длинным, сложным интонациям (особые истории, которые матери читают вслух), впервые услышанным в теплой и влажной темноте матки. Эта ранняя способность к анализу элементов произносимых звуков — необходимое условие для овладения речью. Дети младше четырех месяцев различают все 150 фонем (базовых звуков, составляющих слова) человеческой речи (Kuhl, 2001). В то время как человеческие дети спонтанно разбивают человеческую речь на фонетические категории, у обезьян, как выяснилось, эта способность отсутствует (Kuhl, 1991).</p>
   <p>Другой необходимой предпосылкой для нормального овладения речью является способность неосознанно произносить слова, услышанные впервые. Легкость, с которой дети, едва научившись ходить, повторяют за взрослыми, заставляет многих людей считать это явление само собой разумеющимся, хотя на самом деле оно достаточно экстраординарно. Физиологические механизмы, обеспечивающие сенсорное восприятие произнесенных слов, не имеют ничего общего с физиологическими механизмами произнесения слов. Артикуляция — это комплексный процесс, требующий четкой координации мышц лица, губ, языка, гортани и диафрагмы. Из наблюдений Кула и Мелтзоффа (Kuhl &amp; Meltzoff, 1982) за 18-20-недельными малышами становятся понятными некоторые онтогенетические основы повторения слов. Когда детям этого возраста показывали две видеозаписи одновременно, где один и тот же человек произносил (синхронно) две разных гласных, они были способны правильно сопоставить аудиостимул и его видеокомпонент. Аудиально-визуальная способность к сопоставлению однозначно делает взаимодействие ребенка с матерью и обществом более эффективным и облегчает овладение речью. Неврологическая основа слухового общения — это сложная иерархия специализированных зон лобных долей, в которых тесно взаимодействуют двигательные и слуховые центры. У некоторых видов певчих птиц в результате конвергентной эволюции присутствуют аналогичные структуры мозга (Doupe &amp; Kuhl, 1999). Эти особи (как и люди) обучаются сложному звукопроизношению в ранний критический период, сильно завися от взрослых, которых они слушают, а затем подражают им. В отличие от людей, птицы (возможно, за исключением нескольких пернатых «гениев», вроде попугая Алекса) никогда не ассоциируют воспроизводимые звуки с абстрактным значением.</p>
   <p>Знаменитый швейцарский психолог Жан Пиаже посвятил свою жизнь поискам механизмов когнитивного развития человека. Он полагал, что младенцы лишены внутренних (умственных) представлений и отвечают на внешние раздражители чисто рефлексивно. Кроме этого он считал, что для построения основ концептуальных представлений необходимо экстенсивное физическое (сенсомоторное) взаимодействие с внешней средой. Точка зрения Пиаже об отсутствии концепций у младенцев основана, в частности, на универсальной для детей этого возраста сложности нахождения спрятанных объектов. Это явление объяснялось отсутствием концепции постоянства объекта у маленьких детей. Для Пиаже неспособность ребенка найти скрытый от глаз объект означала отсутствие мысленного представления этого объекта, то есть «вне видимости» равносильно «вне сознания». Однако, как было замечено выше, экспериментально установлено, что четырехмесячные дети способны считать объекты постоянными (Spelke, 1988). Сложности, возникающие у младенцев с задачами на постоянство объектов, возможно, объясняются недоразвитостью лобной коры. Без тормозного управления, осуществляемого зрелой лобной корой, ребенок не может удерживать ошибочные двигательные импульсы.</p>
   <p>Кроме этого, хотя нет сомнений в том, что взаимодействие с внешней средой необходимо для развития полноценных концепций, ясно также и то, что ядро, основа для когнитивного развития, заложено в геноме человека. «Кирпичики», составляющие систему концепций, названы концептуальными примитивами (Jones, 1999). Как было сказано ранее, дети обладают врожденным пониманием временных паттернов и движения объектов. Они могут судить о количестве и величине предметов (Wynn, 1994; Xu &amp; Spelke, 2000). Они способны спонтанно анализировать элементы разговорной речи. У них есть врожденный талант к пониманию тонких аспектов эмоционального общения и межличностных отношений. Совсем маленькие дети способны упорядочивать перцептивную информацию из внешней среды в дискретные объекты (Kellman &amp; Spelke, 1983), включая лица (Johnson, 1989).</p>
   <p>Помимо этого трехмесячные дети умеют различать движение живого и неживого (Bertenthall, Proffitt, Kramer &amp; Spetner, 1987), а в возрасте одного года уже присутствует концепция животного (Mandler &amp; Bauer, 1988). В трехлетнем возрасте дети могут рассказать об отличии живых животных от игрушек (Diesendruck, Gelman &amp; Lebowitz, 1988). Маленькие дети не только присваивают животным качества, характерные для данного вида (Atran, 1998), но и делают заключения о поведении и физиологии животного, если это является его отличительной чертой (Gelman &amp; Markman, 1987), вне зависимости от радикальных изменений во внешности животного (Keli, 1989). Существовавшее до Дарвина мнение, что природным видам присущи жесткость и неизменность, может быть следствием врожденной точки зрения на биологические организмы (Fiddick, 1999).</p>
   <p>Этот тип мышления проявляется и в раннем формировании концепций пола, родства и расы (Hirschfeld, 1996). Кроме того, установлено, что дети непроизвольно думают об организмах и об их поведении, как о «хороших» и «плохих» (Gelman, Coley &amp; Gottfried, 1994). Связь между качественным мышлением и делением на «хорошее» и «плохое» объясняет универсальность групповых стереотипов человеческих культур.</p>
   <subtitle>Конфликт интересов «родитель-ребенок».</subtitle>
   <p>После рождения конфликт интересов «родитель-ребенок» продолжается. Затраты на ребенка, который вряд ли выживет, могут во всех отношениях помешать дальнейшей репродукции матери. Достоверно известно, что убийство младенцев практикуется в традиционных культурах собирателей и охотников всего мира. Но встречается оно и на современном Западе, если матери слишком молоды, необеспеченны и не состоят в браке (Daly &amp; Wilson, 1998). Мотивы убийства новорожденных матерями во всем мире — низкие шансы выживания ребенка, отсутствие отца, юный возраст матери и отсутствие социальной поддержки. Кроме этого мать может быть связана предыдущим ребенком или иметь острую нехватку еды и других жизненно важных ресурсов.</p>
   <p>У многих млекопитающих сразу после рождения наступает критический период, во время которого мать и детеныш должны находиться в тесной близости для установления между ними устойчивой привязанности или связи. Клаус и Кеннель (Klaus &amp; Kennel, 1976) обнаружили, что матери, у которых вскоре после рождения имелся продолжительный контакт с их младенцами, были в значительно большей степени привязаны к своим детям в течение нескольких последующих лет по сравнению с матерями, которые, согласно стандартным правилам больниц, долгое время содержались отдельно от детей. Многие последующие попытки воспроизвести эксперимент, указывающий на существование у людей критического периода формирования привязанности, были неудачны (Chess &amp; Thomas, 1982). Это может быть связано с тем, что Клаус и Кеннель проводили наблюдения за незамужними матерями-подростками. Согласно теории конфликта «родитель-ребенок», такие матери имеют наиболее высокий риск принятия решений, ущемляющих интересы младенца. Критический период формирования привязанности у людей может представлять собой филогенетический рудимент, вытесняемый более сложными формами материнских отношений.</p>
   <p>Как подчеркивал Стевен Пинкер (Pinker, 1997), единственное оружие младенца в борьбе за выживание — «симпатичность». Безусловно, если бы характеристики симпатичности были бы произвольны и являлись результатом культурного и индивидуального опыта — для младенца не было бы надежды. Однако благодаря совпадению генетических интересов родителей и ребенка, люди и другие животные, которые вносят большой вклад в заботу о потомстве, предрасположены к восприятию инфантильных черт как очень приятных. Процесс развития протекает согласно цефалокаудальному паттерну, т. е. сначала развивается голова и глаза, а потом остальные части тела. Конрад Лоренц обратил внимание, что диспропорционально большая голова, большие глаза, пухлые щеки и короткие конечности обычно вызывают чувство привязанности и нежности. Эти черты неизменно появляются вновь и вновь в изделиях индустрии игрушек.</p>
   <p>Все здоровые младенцы обладают внешностью, возбуждающей привязанность; в то же время они далеко не пассивны в борьбе за выживание. Особенно эффективным оружием «арсенала симпатичности» малыша является улыбка и смех.</p>
   <p>Смех и улыбка, по-видимому, происходят от заискивающих знаков, используемых в иерархических взаимоотношениях (Dunbar, 1996). Когда шимпанзе сравнительно низкого ранга выражает подчинение по отношению к шимпанзе более высокого ранга, он использует мимику, напоминающую улыбающегося/смеющегося человека. Без сомнения, улыбка и смех продолжают использоваться при заискивании и у нашего вида. В наблюдении за врачами больниц было выявлено, что молодые доктора чаще улыбаются своим начальникам и чаще смеются над их шутками, чем наоборот. По мере роста равноправия в обществе улыбка и смех стали в большей степени иметь отношение к установлению социальных связей, нежели к заискиванию, хотя оба процесса тесно связаны.</p>
   <p>Малыши начинают улыбаться вскоре после рождения вследствие спонтанной активности центральной нервной системы (Stroufe &amp; Waters, 1976). Эта улыбка рефлекторна и часто появляется, когда младенец спит. Вероятно, данный рефлекс — приобретенная адаптивная реакция, повышающая привлекательность ребенка для матери в ближайшие после рождения часы. На второй неделе после рождения дети часто вяло улыбаются после еды. В возрасте одного месяца улыбки младенца становятся более частыми и возникают в ответ на сигналы извне. Адекватными внешними событиями обычно являются «социальные» знаки со стороны человека, который больше всего заботится о ребенке. К концу второго месяца дети улыбаются всем знакомым людям, но больше всего — тем, кто заботится о них. В четыре месяца малыши обычно громко смеются, особенно если взрослые щекочут их или возятся с ними (Stroufe &amp; Wunsch, 1972). К седьмому месяцу жизни дети часто смеются, когда ситуация поворачивается неожиданным образом. Смеясь над неожиданным, ребенок демонстрирует, что он знал, чего следовало ожидать, указывая на прогресс в своем когнитивном развитии. Смех в таких ситуациях не только усиливает связь «родитель-ребенок», но и дает родителю информацию о возросшей компетентности ребенка.</p>
   <p>Не все техники, применяемые ребенком для манипуляции его/ее матерью, так же невинны, как улыбка. Один из общих для человеческих детей и детенышей шимпанзе паттернов поведения — демонстрация вспышки раздражения (Trivers, 1985). Дети, демонстрирующие вспышку раздражения, делают это достаточно похоже, несмотря на то что в большинстве случаев они никогда не видели такого у других. Данная реакция используется ребенком в ряде фрустрирующих ситуаций. Обычно дети топают ногами, падают на землю и сучат ножками, плача и крича. Аналогично и обиженный детеныш шимпанзе прыгает, громко кричит, падает на землю, корчится и, размахивая руками, бьет окружающие предметы. У шимпанзе демонстрации вспышек раздражения часто провоцируются во время процесса отнимания от груди. Как и человеческий ребенок, раздраженный детеныш шимпанзе часто наблюдает за своей матерью или нянькой, чтобы определить, обращают ли они внимание на его действия. Несмотря на то что некоторым эта идея может показаться возмутительной, теория конфликта предполагает, что капризность должна была возникнуть как адаптивная стратегия. Многие притягательные (равно как и неприятные) качества ребенка, возможно, являются прямым следствием исходно существовавшего конфликта интересов между родителями и ребенком.</p>
   <subtitle>Предотвращение инцеста.</subtitle>
   <p>Если имбридинг характерен для животного в природе, скрещивания между близкими родственниками (брат-сестра или родитель-потомок) не влекут за собой вредных последствий. Например, все современные домашние хомячки происходят от единственной пары хомяков, пойманной в Сирии в 1920-х годах. В то же время для других видов последствия близкородственных скрещиваний обычно неблагоприятны, а зачастую и катастрофичны. Это обусловлено тем, что у таких видов в результате периодических мутаций в популяции со временем накапливается большое количество рецессивных генов. У видов, для которых близкородственные браки естественны, отбор против этих генов идет быстро, но у организмов, которым не свойственен имбридинг, вредные эффекты рецессивов маскируются нормальными генами, занимающими комплиментарную позицию. С точки зрения «личного интереса» генов, у инцеста есть свои преимущества. Потомок близкородственного брака несет в себе 75 % генов каждого из родителей (вместо обычных 50 %). Однако у непрактикующих имбридинг видов (например, у нас) генетических «плюсов» в такой ситуации значительно меньше, чем «минусов», обусловленных проявлением рецессивных генов. Вследствие этого следует ожидать, что существует механизм, возникший в ходе эволюции и препятствующий инцесту у людей.</p>
   <p>В конце XIX века финский антрополог Эдвард Вестермарк, став сторонником дарвинизма, предложил описание механизма защиты от инцеста у людей (Westermark, 1891). Его гипотеза гласила, что взросление в постоянной близости с лицом противоположного пола приводит к индифферентному или негативному отношению к идее сексуальных отношений с этим человеком. Такой алгоритм предотвращения близкородственных браков мог возникнуть в результате многократного естественного отбора в ситуациях, в которых растущие вместе дети являются биологическими братьями и сестрами. До 1950-х годов не было сделано серьезных попыток эмпирически подтвердить гипотезу Вестермарка, в основном из-за господства в первой половине XX века взглядов культурного релятивизма и внешнего детерминизма. Логической проверкой данной гипотезы могло бы быть наблюдение за детьми, не состоящими в родстве и воспитываемыми вместе, — будет ли у них такое же индифферентное или негативное отношение к перспективе интимной близости друг с другом, как у биологических братьев и сестер.</p>
   <p>«Жизненным» экспериментом, подтверждающим достоверность гипотезы Вестермарка, стали израильские кибуцы. Кибуцы — это детские дома, основанные в начале XX века, когда была предпринята намеренная попытка упразднить изолированность семьи. Мальчики и девочки росли вместе от младенчества до подросткового возраста, входя в группу из 6–8 детей одного возраста. Хотя не существовало культурного запрета на браки между детьми из одного и того же детского дома, Спиро (Spiro,1958) не нашел этому ни одного примера, равно как и ни одного случая однократной половой связи между детьми, с детства растущими в одном детском доме.</p>
   <p>Браки «симпуа», практикуемые в некоторых областях Китая, стали еще одним подтверждением гипотезы Вестермарка. При таком типе брака семья берет к себе маленькую девочку, чтобы потом она стала женой их сына. Дети, растущие в таких условиях, испытывают ненависть и отвращение к идее брака или интимной близости друг с другом (Wolf &amp; Huang, 1980). У людей предотвращение инцеста — это универсальная биологическая стратегия, нередко подкрепляемая культурой. В случае браков «симпуа» культурная стратегия противоречит биологической, что может являться одной из причин упадка данного конкретного обычая. Культурный запрет на инцест — явление, уникальное для людей, но защита от инцеста путем онтогенетически приобретенного торможения, — по-видимому, феномен, широко распространенный среди других видов, для которых не свойственен имбридинг.</p>
   <subtitle>Приспособительные механизмы, возникшие в ходе эволюции.</subtitle>
   <p>Эволюция изменяет физиологию так, что наше тело постоянно настраивается на соответствие внешней среде. Одним из самых ярких примеров такого типа фенотипического приспособления может служить голубоголовая коралловая рыба. Эти рыбы живут полигиноидными группами, состоящими из одного взрослого самца и множества взрослых самок. Если самец умирает, самая крупная самка становится новым самцом. Это явление можно считать приспособительным механизмом, возникшим в ходе эволюции. Пол самки этого вида рыб адекватен информации, поступающей в ее мозг. Если она не главная самка в группе или если она главная, но присутствует взрослый самец, она остается самкой. А если она — главная самка и самца нет, восприятие этих фактов запускает каскад физиологических процессов, которые в конце концов превращают ее в полноценного самца.</p>
   <p>Мы, люди, тоже приспосабливаем наш физический фенотип в соответствии с внешними обстоятельствами, хотя и несколько менее заметно, чем у коралловых рыб. Эта адаптация может происходить оперативно, то есть на повседневном уровне. Загар адекватен времени, проведенному на солнце. Мозоли определяются уровнем трения, которому подвергается поверхность кожи. А сила наших скелетных мышц зависит от уровня физической нагрузки, которую они выполняют. Как становится ясно из этих примеров, оперативные приспособительные реакции могут появляться и исчезать с течением нашей жизни. Более постоянные изменения относятся к разряду приспособительных механизмов, возникших по ходу онтогенеза. Одно из таких онтогенетических изменений затрагивает сердечно-сосудистую систему. У людей, выросших в высокогорных районах, легкие имеют больший объем, а грудная клетка — бочкообразную форму (Моran, 1982). Такие особенности способствуют прохождению через легкие большего количества крови <emphasis>с </emphasis>целью насыщения кислородом. У людей многие из таких «тонких настроек» на внешние условия влияют на поведенческий фенотип.</p>
   <p><strong><emphasis>Детские впечатления и репродуктивная стратегия взрослого. </emphasis></strong>Традиционно сроки наступления пубертата рассматриваются как продукт генетических факторов и питания. Однако Белски, Штейнберг и Драпер (Belsky, Steinberg &amp; Draper, 1991) предположили, что менархе (первые месячные) частично определяются социальными моментами, с которыми женщина сталкивается вдетстве. Они утверждают, что начало пубертата и характер полового поведения во взрослом возрасте отражают репродуктивные стратегии, адекватные социальному окружению, в котором развивается индивид. У девочек, воспитываемых одной матерью (без постоянного партнера), обычно раньше наступает пубертат, раньше проявляется половая активность и выше число половых партнеров (по сравнению с девочками из семей, где есть отец). Согласно Белски и соавторам (1991), неспособность этих женщин к формированию длительных и крепких пар, а также их раннее половое взросление отражает эволюционные стратегии, направленные на приспособление к среде, где ресурсы нестабильны или скудны, а союзы взрослых недолговечны. Таким образом, отсутствие отца в первые 5–7 лет жизни является триггером, включающим «количественную» репродуктивную стратегию. Такая стратегия направлена на рождение большого числа детей, чтобы компенсировать недостаток мужчин, снабжающих потомство.</p>
   <p>Эллис, МакФадиен-Кетчум, Додж, Петтит и Бэйтс (Ellis, McFadyen-Ketchum, Dodge, Pettit &amp; Bates, 1999) провели параллельное исследование, чтобы проверить предложенную Белски эволюционную модель определения момента менархе. Эти ученые обследовали 173 девочки и их семьи на протяжении 8 лет, чтобы определить — приводят ли более негативно-принудительные семейные отношения в раннем детстве к ускорению полового развития в подростковом возрасте. Было выявлено, что самым важным аспектом в узком семейном кругу, влияющим на сроки пубертата у девочек, была степень участия в семейных делах отца. У девочек, которые росли без отцов, менархе наступало раньше, чем у их сверстниц, имеющих отцов. Чем дольше было отсутствие отца, тем раньше происходило созревание. Однако если отец присутствовал, но жестоко обращался с дочерьми, то менархе у девочек также наступало раньше. Чем больше было время заботы отца о потомстве и чем выше привязанность дочери к отцу, тем позднее наступало менархе.</p>
   <p>Непосредственным механизмом, контролирующим начало менархе, возможно, является хроническая секреция стрессовых гормонов. Крайний уровень стресса задерживает созревание, но хронический средний уровень (например, связанный с безотцовщиной) оказывает противоположное действие. Мать может влиять на сроки пубертата дочери, если создает в доме стрессовую обстановку. В коротком независимом обследовании 87 девочек-подростков (в возрасте 11–13 лет) было обнаружено, что наличие в анамнезе расстройств настроения у матери приводит к раннему пубертату у дочерей (Ellis &amp; Garber, 2000). В семьях, где мать жила с мужчиной, не являющимся биологическим отцом, межличностный стресс был причиной изменения сроков пубертата почти в половине случаев.</p>
   <p>Эллис и Гарбер (Ellis &amp; Garber, 2000) предположили, что другая причина раннего полового созревания у девочек (помимо стресса) — наличие отчима. Они высказали гипотезу, что выделяемые взрослым мужчиной (не биологическим отцом, а отчимом или сожителем матери) феромоны активизируют физиологические механизмы, ускоряющие у девочки наступление пубертата. В их наблюдениях было показано, что основной причиной раннего созревания у девочек, живущих отдельно от отцов, было в большей мере присутствие отчима, чем отсутствие биологического отца.</p>
   <p>Помимо более раннего начала пубертата у девочек, воспитываемых матерью без постоянного спутника жизни, раньше пробуждается половая активность и больше число половых партнеров по сравнению с девочками из семей, в которых есть и мать, и отец (Belski et al., 1991). Неспособность таких людей к формированию продолжительных союзов частично может быть связана с нарушенным оргастическим потенциалом у женщин, выросших без отца (Thornhill &amp; Gangestad, 1996).</p>
   <p>У тех, кто вырос в полной семье, с надежным и заботливым отцом, первые 5–7 лет жизни развивается совсем другой комплекс социальных предубеждений о природе других людей. Начало их пубертата задерживается, что гарантирует нахождение в родительском доме в течение большего периода времени. А достигнув половозрелого возраста, они более ориентированы на «качественную» (нежели количественную) репродуктивную стратегию. Число половых партнеров в их жизни достаточно ограничено, а во взрослом возрасте большинство таких женщин остаются верными одному человеку. Таким образом, у них имеет место репродуктивная стратегия, направленная на рождение небольшого числа детей и максимальную заботу со стороны обоих родителей.</p>
   <p><strong><emphasis>Детские впечатления и личность взрослого. </emphasis></strong>Наблюдения Мелмана (Mehlman et al., 1994) за макаками-резус показали, что импульсивность и агрессивность связаны, в том числе, с низким уровнем серотонина (нейротрансмиттера, отвечающего за настроение, см. Приложение Б) у этого вида. Было выявлено, что хотя уровень предрасположенности к импульсивности детерминирован генетически, ранний онтогенез и факторы повседневной жизни играют более значительную роль. Работы Хигли, Суоми и Линнойлы (Higley, Suomi &amp; Linnoila, 1996) свидетельствуют о том, что на возникновение долговременной дисфункциональной импульсивности ранний онтогенез влияет сильнее, чем факторы повседневной жизни. Было выявлено, что плохие условия в детстве (например, при воспитании старшими братьями) приводят к хронически низкому уровню серотонина у особей макаки-резус и делают их склонными к приступам агрессии и импульсивности.</p>
   <p>При изучении этиологии импульсивности у людей были выявлены причинные механизмы, сходные с таковыми у обезьян Старого Света. Как и у последних, у людей может иметь место генетическая предрасположенность к импульсивности (Eysenck, 1983; Plomin, 1976), но история детства, вероятно, играет еще большую роль в степени выраженности этой черты характера. У людей частота физической жестокости или сексуальных злоупотреблений в детстве по отношению к пациентам с пограничными расстройствами личности достигала по данным опроса 70 % (Ludolph et al., 1990; Ogata et al., 1990). Пограничные расстройства личности и ряд других расстройств, например, расстройства питания, навязчивые состояния и патологическая агрессия сопровождаются нарушением контроля импульсивности. Было показано, что эти заболевания обусловлены (по крайней мере, частично) снижением серотонинэргической активности, поэтому их адекватным лечением является назначение ингибиторов обратного захвата серотонина (Markovitz, 1995).</p>
   <p>Установлено, что у приматов Старого Света (включая людей) уровень индивидуального контроля импульсивности связан с их восприятием социального окружения. Хотя здесь имеют значение и генетические факторы, и онтогенетические, и факторы повседневной жизни, главная роль принадлежит онтогенетическим эффектам. Доказано, что в ходе онтогенеза возникает механизм, вследствие которого индивиды с низким социальным статусом не способны к адекватному подавлению спонтанной импульсивности. Ингибиторный контроль — необходимое качество для организмов, живущих в тесно взаимосвязанных иерархических группах. Он позволяет обладателю низкого статуса довериться старшему при совместном поиске ограниченного ресурса. Без такого механизма (непременного атрибута любой иерархии доминирования) постоянные стычки привели бы к потере членов группы. Однако следует учитывать, что покорность сородичам более высокого ранга адаптивна лишь отчасти. Если статус индивида чрезвычайно низок, или если ресурсов очень мало, или если сумма этих факторов находится на некотором критическом уровне, тогда абсолютное раболепие младшего по статусу будет неадекватно. Внезапно вырвать кусок еды у старшего или, что еще более опасно, совокупиться с самкой, «принадлежащей» старшему по рангу, — эти действия могут повысить уровень адаптации индивида с низким социальным статусом. Особи, занимающие среднее положение в обществе, повышают свою адаптивность при среднем уровне импульсивности, их поведение является смесью социально приемлемых паттернов и внезапных действий.</p>
   <p>Постоянная неспособность контролировать свою импульсивность, скорее всего, приведет к тому, что данный индивид покинет группу. Отщепление от группы особей с низким статусом может повысить их потенциальную адаптивность через альтернативные социальные стратегии (например, тайные половые сношения, формирование других групп или присоединение к ним).</p>
   <p><strong><emphasis>Порядок рождения и личность взрослого. </emphasis></strong>Чарльз Дарвин часто рассуждал на тему, почему определенные люди делают открытия (а остальные — нет). В частности, он удивлялся, почему очень умные люди, которые значительно умнее первооткрывателей, за всю свою жизнь ничего не открыли. Дарвин считал себя человеком средней интеллектуальной одаренности, однако за свою жизнь внес потрясающий вклад в самые разнообразные научные направления. В возрасте 20–30 лет он много сделал для геологии и естественной истории. К сорока годам он стал экспертом мирового класса по зоологии беспозвоночных, написав несколько существенных монографий о моллюсках. После выхода в свет «Происхождения видов» Дарвин (в возрасте 50 лет) увлекся ботаникой, полем деятельности, о котором он знал очень мало. За короткий период он поразил профессиональных ботаников того времени, сделав ряд открытий в той области, которой они посвятили всю свою жизнь. На шестом и седьмом десятке Дарвин заложил основу для современной эволюционной психологии, написав «Происхождение человека» и «Проявление эмоций у человека и животных». Перед самой смертью в возрасте 73 лет Дарвин занялся еще одним направлением, открыв много нового о земляных червях. Способность Дарвина к свершению открытий связана, отчасти, со свойствами его личности. Многие из его методов были столь революционны, что другие ученые никогда не принимали их во внимание, а если бы и воспользовались чем-то подобным, то, безусловно, смутились бы от такого нарушения ортодоксальности. Например, Дарвин любил проводить то, что он называл «дурацкими экспериментами», чтобы проверить гипотезы, неправдоподобные для других настолько, что их не считали необходимым доказывать. Дарвин сделал так много впечатляющих открытий в столь разных областях, что можно предположить, будто он открыл метод получения новых фактов и идей. Если это и так, он не оставил описания своего «ноу-хау», поэтому мы никогда не узнаем правды. Частичным объяснением может быть порядок рождения и соперничество братьев.</p>
   <p>Сулловей (Sulloway, 1996) накопил много данных в пользу теории, что порядок рождения играет решающую роль в формировании личности человека. Первая иерархия доминирования в жизни каждого — семья, в которой он родился. Благодаря очевидным преимуществам в размерах и опыте у старших детей, они находятся на вершине этой социальной мини-иерархии. Следовательно, перворожденные обычно идентифицируются с силой и властью. В противоположность младшим братьям и сестрам, они более властолюбивы, амбициозны, ревнивы к своему статусу и готовы защищать его. Младшие же братья и сестры, исходно недовольные текущим раскладом, склонны подвергать сомнению все, с чем столкнутся, и при определенных условиях проявлять революционную точку зрения. В сознании младших детей доминируют концепции равенства и справедливости, а в сознании старших — абсолютный приоритет порядка над равенством. При изучении восприятия достаточно вольных теорий учеными, которые приходились друг другу братьями, было установлено, что младшие братья в 7,3 раза более склонны поддержать научные нововведения, чем их старшие братья. Перворожденные обычно отвергают новые идеи, особенно если нововведения могут разрушить давно установившиеся принципы. Такие люди обычно приветствуют консервативные доктрины, которые могут защитить от радикальных изменений. Натуралисты XIX столетия Жорж Кювье и Чарльз Лайелл (перворожденные) восхваляли природный баланс, предназначенный для удержания всех существ на предназначенных им местах (включая расовые различия у людей). Итак, большинство «стержневых» открытий в истории совершили младшие братья, включая Коперника и Дарвина.</p>
   <subtitle>Оптимизация когнитивного потенциала.</subtitle>
   <p>Каждый человек несет в себе набор генов, содержащий информацию о возможных вариантах любого конкретного признака. Например, диапазон роста может лежать в пределах от 1,4 до 2,1 м. Комбинация болезней, голода и снижения функции эндокринных желез, вероятно, приведет к тому, что этот человек будет иметь во взрослом возрасте рост всего 1,4 м. И наоборот, богатая питательными веществами диета и чрезмерно активные железы внутренней секреции обусловят рост 2,1 м при таком же генотипе. Развиваясь в «нормальных» условиях, люди с тем же генотипом, скорее всего, будут иметь рост около 1,8 м.</p>
   <p>Поведенческим чертам (например, интеллекту) также свойственен разброс конечных вариантов при каждом конкретном генотипе. Многие из факторов, влияющих на рост, оказывают эффект и на такие параметры, как интеллект. Полуголодное существование тормозит не только рост тела, но, безусловно, и развитие мозга, а следовательно, и когнитивный уровень индивида. Факторы, влияющие на когнитивный потенциал взрослого, оказывают наиболее выраженное воздействие на ранних этапах человеческой жизни. Одна из простых дилемм, имеющих далеко идущие последствия, — кормили ребенка грудью или нет. Это сказывается не только на здоровье в целом, но и на когнитивном потенциале. В работе Лукаса, Морли и Коул (Lucas, Morley &amp; Cole, 1998) было показано, что дети, находившиеся в младенческом возрасте на обычном искусственном вскармливании, на обогащенном искусственном вскармливании или на грудном вскармливании, имели значительные различия в IQ в возрасте 7–8 лет. Наилучшими когнитивными способностями обладали те, кто в свое время получал грудное молоко. Следующей по способностям была группа обогащенного искусственного вскармливания, а самые слабые результаты показала группа, получавшая во младенчестве обычное детское питание. Особенно чувствительны к различиям в диете оказались мальчики. Как оказалось, эти эффекты связаны с особыми жирными кислотами, которые присутствуют только в материнском молоке и способствуют развитию нервной системы.</p>
   <p>На IQ мальчиков в большей степени (чем на девочек) влияла и степень заботы со стороны матери (Andersson, Sommerfelt, Sonnander &amp; Ahlsten, 1996). В то же время IQ девочек было более чувствительно к жесткому воспитанию и недостаточному проявлению материнской теплоты (Smith &amp; Brooks-Gunn, 1997). Девочки, воспитанные жестокой и недостаточно заботливой матерью, имели IQ на 12 баллов ниже, чем девочки, матери которых тепло относились к ним и редко наказывали.</p>
   <p>Эксперименты на животных показали, что изменения условий воспитания приводят к значительным различиям в развитии мозга у взрослых особей (Diamond, 1988). В одном из наблюдений крысят после окончания вскармливания помещали либо в многообразную, либо в однообразную среду. Однообразные условия представляли собой меленькую стальную клетку с едой и водой. Многообразная среда включала в себя большую коробку с приспособлениями для лазания, неоднородной территорией, но что наиболее важно — там были другие крысы, с которыми можно было взаимодействовать. В конце исследования было установлено, что крысы из богатой впечатлениями среды имели заметно большую массу мозга, а при микроскопии — значительно большее количество связей между дендритами, чем мозги «однообразной» группы. Размеры и сложность мозга животных из разнообразной среды проявлялись также в более быстром научении и в более высоком интеллекте.</p>
   <p>Было показано, что у людей однообразные, неблагоприятные условия воспитания (пренебрежение или жестокое обращение с детьми) тоже приводят к необратимым изменениям в структуре и функции мозга (Teicher, 2000). Сканирование мозга взрослых, с которыми жестоко обращались в детстве, выявило недоразвитие левого полушария, что может быть сопряжено с нарушениями памяти и депрессиями. Также отмечалось уменьшение размеров мозолистого тела, пучка миелинизированных волокон, соединяющих два больших полушария и делающих возможной связь между левой и правой половинами мозга. Как и следовало ожидать, поведенческие тесты выявили неспособность этих людей интегрировать функции левого и правого полушария так же хорошо, как те, кто не подвергался жестокому обращению. Кроме этого было установлено, что пренебрежение и жестокое обращение оказывало различное действие на развитие в зависимости от пола жертвы. У мальчиков невнимание со стороны взрослых сочеталось с уменьшением размеров мозолистого тела, а сексуальное злоупотребление ребенком не оказывало подобного эффекта. В противоположность этому, у девочек уменьшение размеров мозолистого тела было связано с сексуальным злоупотреблением, а невнимание к ним не влияло на этот параметр. Обратите внимание, насколько похожи эти особенности на изменения IQ у мужчин и женщин вследствие пренебрежения или жестокого обращения, о чем говорилось выше (Andersson, Sommerfelt, Sonnander &amp; Ahlsten, 1996; Smith &amp; Brooks-Gunn, 1997).</p>
   <p>Для младенца самой богатой впечатлениями средой является та, при которой он/она находится в тесном контакте с заботливым и внимательным взрослым. Никакой компьютер или обучающие тренажеры не смогут достичь той сложности, на уровне которой взрослый человек взаимодействует с развивающимся малышом. В пользу этой идеи говорит тот факт, что старшие или единственные дети в семье, как правило, имеют больший IQ, чаще удостаиваются государственных стипендий, чаще получают степень доктора философии и чаще попадают в журнал «Кто есть кто», чем более поздние дети (Belmont &amp; Marolla, 1973; Helmereich, 1968; Sutton-Smith, 1982).</p>
   <p>Заботливые и внимательные родители могут способствовать развитию интеллекта, как и многих других положительных задатков. Вместе с тем следует помнить, что высокий уровень интеллекта — продукт генотипа. Так, в исследовании сравнивались IQ приемных детей с IQ их приемных родителей, сводных братьев и сестер, а также с уровнем образования их биологических матерей, и было выявлено, что в детстве братья и сестры имели равные показатели, вне зависимости от наличия/отсутствия кровного родства. Однако по достижении подросткового возраста IQ приемных детей не коррелировал с IQ их сводных братьев и сестер, и отмечалась высокая корреляция с уровнем образования биологических матерей (Scarr &amp; Weinberg, 1983). В другом наблюдении сравнивались IQ приемных детей с IQ приемных родителей и биологических матерей. Было установлено, что сходство детей с биологическими матерями в два раза сильнее, чем с приемными родителями, несмотря на то что они пробыли с биологическими матерями менее одной недели после рождения (Horn, 1983). В еще одной работе исследовали 500 пар однояйцевых и разнояйцевых близнецов, от младенчества до подросткового возраста. Результаты показали, что однояйцевые (идентичные) близнецы имеют очень схожий IQ, в то время как у разнояйцевых близнецов с годами отмечается все большее и большее различие в этом показателе (Wilson, 1983). На основании обобщения результатов ряда похожих наблюдений Коэн (Cohen, 1999) продемонстрировал, что варианты стилей воспитания (нормальных) оказывают по сравнению с генетикой небольшое влияние на конечный IQ.</p>
   <subtitle>Адаптивное значение менопаузы.</subtitle>
   <p>Мужчины и большинство самок других видов остаются фертильными до самой смерти. Но для женщин дело обстоит по-другому. У большинства женщин происходит прекращение овуляций и потеря фертильности в 40–50 лет. После этого возраста у женщин практически неизвестны случаи зачатия без специального гормонального вмешательства. Так как эволюционная теория основывается на предположении, что все служит повышению возможностей передачи генов потомству, менопауза у человека остается загадкой. Даймонд (Diamond, 1996) объяснил этот парадокс тем, что по мере старения женщина с большей вероятностью увеличит число потомков со своими генами, заботясь о детях, внуках и других родственниках, чем если будет рожать новых детей.</p>
   <p>Причина уникальности такого поведения у приматов и крайней редкости у других видов животных (кроме людей менопауза известна лишь у некоторых видов китов) — продолжительный период зависимости человеческих детей. В большинстве культур люди не могут стать экономически независимыми до подросткового, а то и более старшего возраста. В сообществах собирателей и охотников мать, имеющая несколько детей, рискует потерять свой генетический вклад в них, если не доживет хотя бы до того момента, когда ее младший сын станет подростком. С каждым последующим рождением ребенка предыдущие дети подвергаются все большему и большему риску в связи с опасностями, присущими беременности и родам. Даже если мать и новорожденный выжили, другие дети рискуют, так как на них будет потрачено меньше сил. Наблюдения за современными охотниками и собирателями свидетельствуют о том, что женщины в постменопаузальном возрасте посвящают больше времени собирательству и в день добывают больше еды, чем женщины фертильного возраста. Эти пожилые женщины делятся добытой едой с близкими родственниками, а также затрачивают много времени и сил на детей и внуков. В процессе естественного отбора результирующая преимуществ и недостатков женщин, вынашивающих детей в течение всей своей жизни, отсеяла их. Очевидно, «плюсы» повышения выживания внуков, имеющихся детей и более дальних родственников перевесили потенциальную возможность иметь собственных детей в конце жизни в связи с риском, сопряженным с подобной ситуацией.</p>
   <subtitle>Резюме.</subtitle>
   <p>У сложных организмов наиболее развитые адаптивные механизмы управляются регуляторными генами в процессе индивидуального развития (онтогенеза). Стадии развития разных видов млекопитающих на ранних этапах похожи, так как эволюционные изменения обычно проявляются на поздних этапах, а на ранние стадии внешняя среда практически не оказывает действия благодаря внутриутробному развитию.</p>
   <p>Эволюционные изменения материнского организма у млекопитающих направлены как на благополучие нерожденного отпрыска, так и на защиту от его «эгоистичных» потребностей. Примером этому может служить феномен токсикоза у беременных. Была выдвинута гипотеза, что вызываемая токсикозом тошнота появилась затем, чтобы защитить развивающийся эмбрион или плод от употребления пищевых токсинов. Многие физиологические изменения у матери, наступающие во время беременности, могут быть механизмами защиты от плода, пытающегося чрезмерно использовать материнские ресурсы. Например, выброс плацентой человеческого плацентарного лактогена (hPL) вызывает устойчивость клеток матери к собственному инсулину, таким образом повышая уровень глюкозы в ее крови, что делает глюкозу более доступной для плода. Защитная реакция матери — снижение уровня глюкозы в крови с самого начала беременности. Высокий уровень hPL — непосредственная причина возникновения гестационного диабета.</p>
   <p>Конфликт интересов «мать-ребенок» продолжается и после рождения. У младенца есть арсенал поведенческих стратегий — от умиляющих до капризных. Убийство младенцев можно рассматривать как адаптивную стратегию матерей, находящихся у границы выживания.</p>
   <p>Фенотипические паттерны полового поведения зависят от воспитания в раннем возрасте. Необходимость предотвращения инцеста привела к появлению механизма, вызывающего сексуальную индифферентность или неприязнь между людьми противоположного пола, воспитанных вместе как брат и сестра. Срок наступления пубертата и особенности сексуального поведения во взрослом возрасте у девочек частично зависят от социального окружения, в котором они растут. Эти отличающиеся паттерны могут быть проявлениями разных репродуктивных стратегий.</p>
   <p>Воспитание в раннем возрасте формирует и личность взрослого. Воспитание, характеризующееся низким уровнем заботы, пренебрежением или даже жестоким обращением, порождает личность, склонную к импульсивному поведению. Импульсивность может быть адаптивной реакцией на низкий социальный статус в иерархии доминирования. Наличие братьев и сестер — еще один важный фактор среды воспитания. В целом, перворожденные обычно являются консервативными и авторитарными защитниками status quo. Последующие дети обычно более склонны к новаторству, свободомыслию и больше беспокоятся о равноправии и честности.</p>
   <p>Ранние впечатления играют решающую роль и в степени реализации когнитивного потенциала. Ключевое значение имеет хорошее питание до и после рождения. Грудное молоко содержит ряд незаменимых жирных кислот, которые сложно получить из других источников, и было показано, что грудное вскармливание оказывает значительное влияние на IQ. Для когнитивного развития абсолютно необходимы впечатления из внешней среды. Человеческому младенцу самые значимые внешние впечатления может дать внимательный, заботливый и умный взрослый воспитатель.</p>
   <p>Менопауза является одной из функциональных адаптации, способствующих заботе о потомстве. В отличие от самок других приматов (которые остаются фертильными в течение всей жизни), женщины обычно теряют фертильность (с прекращением овуляций) в 50–60 лет. Менопауза объясняется продолжительным периодом зависимости у человеческих детей. С рождением каждого последующего ребенка предыдущие дети этой матери рискуют все сильнее и сильнее в связи с закономерными опасностями беременности и родов. По мере старения женщина может с большей вероятностью увеличить число потомков со своими генами (т. е. повысить свою биологическую успешность), заботясь о детях, внуках и других родственниках, чем если будет рожать новых детей.</p>
   <subtitle>Вопросы для обсуждения.</subtitle>
   <p>1. Объясните различия между биогенетическим законом Гекеля и законом фон Бэра. Почему закон фон Бэра считается более точной моделью реальности?</p>
   <p>2. Проанализируйте концепцию генетического конфликта интересов между плодом и матерью. Опишите действие хорионического гонадотропина человека (hCG). Объясните взаимосвязь между секрецией человеческого плацентарного лактогена (hPL) и возникновением гестационного диабета.</p>
   <p>3. Проанализируйте идею о том, что в наших генах заложены определенные поведенческие фенотипы, триггером для которых являются впечатления, полученные при воспитании (приспособительные механизмы, возникшие по ходу онтогенеза). Обдумайте факты из практики, которые свидетельствуют в пользу этой теоретической точки зрения и против теории социального научения (например, наблюдения Белски о изменении сроков пубертата).</p>
   <p>4. Вам дана задача вырастить ребенка, который станет величайшим гением-новатором XXI века (гены гениальности наличествуют). Каким образом оптимизировать генетический потенциал ребенка так, чтобы у него развились высокие когнитивные способности? Как можно быть уверенным в том, что этот ребенок реализует свой потенциал к новаторству и изобретательности?</p>
   <subtitle>Ключевые термины.</subtitle>
   <p>Биогенетический закон Геккеля (Haeckel's Biogenetic Law)</p>
   <p>Браки «симпуа» (Simpua marriages)</p>
   <p>Генный импринтинг (gene imprinting)</p>
   <p>Гестационный диабет (gestational diabetes)</p>
   <p>Гипотеза Вестермарка (Westermark's hypothesis)</p>
   <p>Гипотеза Черной Королевы (Red Queen Hypothesis)</p>
   <p>Закон фон Бэра (von Baer Law)</p>
   <p>Инсулин (insulin)</p>
   <p>Менархе (menarche)</p>
   <p>Менопауза (menopause)</p>
   <p>Онтогенез (ontogeny)</p>
   <p>Регуляторные гены (regulator genes)</p>
   <p>Кибуц (kibbutz)</p>
   <p>Теория конфликта «родитель-ребенок» (parent-infant conflict theory)</p>
   <p>Филогенез (phylogeny)</p>
   <p>Хорионический гонадотропин человека (humaii chorionic gonadotropin (hCG))</p>
   <p>НОМ-гены (НОМ genes)</p>
   <p>Нох-гены (Нох genes)</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 7. Порядок и хаос в обществе.</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Самая главная и наиболее эффективная [сила], гарантирующая длительное сохранение… власти — это не насилие во всех его формах, используемое власти предержащими для управления подчиненными, а все виды уступок, на которые идут подчиненные, позволяя управлять собой.</p>
    <text-author>Морис Годелир. Разум и материя: мышление, экономика и общество, вступление (1986)</text-author>
   </epigraph>
   <p><strong>Вопросы главы</strong></p>
   <p>1. Напоминает ли человеческое сообщество иерархию? Почему — да и почему — нет?</p>
   <p>2. Что заставляет «вторых» так гнаться вверх? Или так: почему борьба за повышение статуса — столь доминирующий паттерн поведения?</p>
   <p>3. Дает ли «Prozac» возможность неудачникам почувствовать себя победителями?</p>
   <p>4. Если стрессовая реакция столь вредна, почему она возникла в ходе эволюции?</p>
   <p>5. Как некоторые из высочайших человеческих добродетелей (например, сострадание) можно связать с нашей животной природой?</p>
   <p>Не кажется ли вам удивительным следующий факт: группы людей (несколько человек, сотни или миллионы) могут существовать как продуктивное и гармоничное целое. Несмотря на то что в каждом обществе существует мораль и закон, помогающие поддерживать этот порядок, очевидно, что одних этих писаных и неписаных правил было бы недостаточно для достижения такого положения вещей. И хотя, безусловно, законы нарушаются, это везде считается патологией. Неважно, насколько высок уровень преступности в каждом конкретном регионе — подавляющее большинство социальных взаимоотношений имеют вполне мирный и взаимовыгодный характер. Даже внутри групп людей, которых общество в целом считает преступниками, существует система, поддерживающая порядок и доверие между членами этих групп. Классический пример такой идеи «воровской чести» — этический кодекс, которому строго следуют киллеры. Хотя профессиональные убийцы, вероятно, считают свою этическую систему адекватной и совершенной, большинство остальных людей относятся к такой точке зрения с сарказмом. Это обусловлено тем, что убийство человека человеком считается самым ужасным социальным преступлением. Но еще больше сарказма в том факте, что число смертей от убийств ничтожно по сравнению с числом жертв войны. Такой уровень жестокости стал возможен благодаря мобилизации целых цивилизаций, сосредоточенных на уничтожении другой цивилизации. Весьма примечательна степень кооперации сил, которые приводят к подобному развитию событий. Поразительна и уверенность в собственной правоте, живущая в каждой из конфликтующих сторон. Даже общество, открыто намеревающееся произвести геноцид своих врагов, уверено в наличии веских этических оснований. В этой главе внимание будет уделено повышенной склонности людей как к кооперации, так и к конфликту, а также нашей способности в массовом порядке разделять любое количество нестыкующихся этических убеждений.</p>
   <subtitle>Иерархии доминирования: координация союзов и агрессии.</subtitle>
   <p>Если бы кто-то случайно наблюдал за группой обезьян Старого Света в естественных условиях или в просторном вольере, то он наверняка заметил бы следующее. Прежде всего наблюдатель обнаружил бы, что группа имеет определенную организацию или структуру. Внутри этой группы существовали бы подгруппы. Одна из этих подгрупп состояла бы из взрослых самок и их не достигшего самостоятельности потомства. Некоторые из взрослых самок пользовались бы большим авторитетом и уважением, чем другие. Это почтительное отношение распространялось бы и на детенышей таких особей. Один из самцов стоял бы особняком от группы. Он двигался бы среди них, выпрямившись, подняв голову и задрав хвост. Движения его тела были бы медленными и неспешными, а при встрече с другими обезьянами он будто бы бесцеремонно оценивал их. Если бы наблюдатель-человек захотел применить к этим животным человеческие категории, то приписал бы этому самцу почти королевские манеры. В человеческом обществе в разговоре с кем-либо, имеющим высокий статус, часто используется термин «глубокоуважаемый». Среди макак-резус понятие «глубокоуважаемый» приобретает буквальное значение. Самец-«альфа» или вожак (о котором сказано выше) — это индивид, на которого остальные члены группы смотрят больше, чем на других. Подсчет количества взглядов однозначно говорит о том, что «альфа» является объектом самого внимательного изучения со стороны других членов группы.</p>
   <p>По мере наблюдения стало бы очевидным, что вожак первым получает доступ к любым ресурсам. К их числу относится все — выбор места для сна, еда, право спариваться. Любой индивид, достаточно наглый, чтобы ущемить вожака в праве на ресурсы, сразу становился бы объектом жестокой и агрессивной атаки. Такие схватки наблюдались бы достаточно редко и, как правило, были бы прямой попыткой другого животного сместить «альфу» с его высокой позиции. В большинстве случаев подчиненные (занимающие более низкий ранг) уходили бы с дороги, демонстрируя свое молчаливое согласие с желаниями особи высокого ранга. Это общение происходило бы на уровне мимики, позы, жестов и некоторых других поведенческих реакций. Типичные реакции подчиненного включали бы в себя отведение взгляда, опускание головы, пресмыкание или оскал зубов в испуганной гримасе. Реакции доминирующей особи состояли бы из неподвижного взгляда, полностью выпрямленной позы и (иногда) короткого толчка в сторону потенциального сородича-помехи. Исключая «альфу» и занимающего самого нижнее положение («омегу»), каждый член группы имел бы, по крайней мере, одного индивида, доминирующего над ним, и одного подчиненного. Эти отношения формировали бы иерархическую структуру, называемую иерархией статусов или иерархией доминирования. Иерархию доминирования можно определить как совокупность устойчивых агрессивных-подчиненных отношений внутри группы животных (Wilson, 1975).</p>
   <p>Иерархии доминирования в мире животных распространены неравномерно. Не все особи, живущие социальными группами, имеют социально-иерархичную организацию, основанную на агрессивных взаимоотношениях. Иерархии доминирования существуют у беспозвоночных, включая социальных насекомых с примитивным уровнем организации, таких как шмели и осы (Wilson, 1975). К другим беспозвоночным с этой формой социальной структуры относятся крабы-пауки, раки-отшельники и некоторые другие ракообразные. Формирование иерархий доминирования отмечено также у рыб и амфибий, хотя некоторые исследователи могли бы оспорить отнесение этих видов к формирующим истинные доминантные отношения. Бернштейн (Bernstein, 1981) определил доминирование как приобретенные взаимоотношения между двумя индивидами внутри социальной группы, основанные на предшествующем агрессивном столкновении. Согласно этому критерию, настоящие иерархии доминирования формируются, в основном, птицами и млекопитающими. Отношения в таких иерархиях остаются относительно стабильными, они (по крайней мере, частично) основаны на информации о предыдущих стычках с членами группы, которые помнит индивид.</p>
   <p>На самом деле идея иерархии доминирования или «порядка клева» впервые возникла в литературе в связи с птицами, а конкретно — в связи с цыплятами (Schjelderup-Ebbe, 1922). Описанный в этой работе строгий порядок клева у цыплят по большей части являлся линейной иерархией. Другими словами, существует главная особь, или «альфа», которая держит в подчинении всех остальных. Следующий за ней индивид подчиняется только вожаку и так далее. Такой тип линейной иерархии описан у многих млекопитающих и даже у некоторых групп приматов. Вместе с тем если обратить внимание на более высокоразвитых приматов, четкая линейная иерархия отмечается редко. Например, зверь «А» может доминировать над «Б», «Б» — над «В», но «В» доминирует над «А». Фактор, который еще более усложняет ситуацию, — склонность к формированию альянсов у высокоразвитых животных. Они активно вербуют сторонников с целью поддержки при стычке с представителем более высокого ранга.</p>
   <p>Иерархии доминирования можно считать эволюционным компромиссом между преимуществами жизни в социальной группе и негативными моментами, связанными с ростом конкуренции за еду, половых партнеров, место для жилья и за другие ограниченные ресурсы (Alcock, 1984). Жизнь в социальной группе имеет много достоинств. К ним относится снижение давления со стороны естественных врагов, так как группа лучше защищена от возможных хищников. Собирательство в группе становится более эффективным (по сравнению с одиночной жизнью), так как выше шанс того, что хоть кто-то один найдет богатый источник пищи или что-то еще, имеющее значение для всех членов группы. В случае охотничьего поведения очевидно, что совместная охота резко повышает вероятность добыть пищу. При наблюдении за львами Серенгети было установлено, что шанс удачи на охоте для львов-одиночек был равен 15 %, а для группы львов числом более пяти вероятность поймать добычу приближалась к 40 % (Curaco &amp; Wolf, 1975). Львы-одиночки во много раз чаще умирают от голода.</p>
   <p>Каждый член группы, хотя и получает преимущества, существуя в ней, вынужден конкурировать за них с другими членами группы. Для примитивных организмов право доступа к ресурсам определяется исключительно физическими размерами и силой. Более высокоразвитые животные способны запоминать опыт общения с другими особями и не ввязываться в драку после первой встречи. Все социальные организмы, у которых в ходе эволюции не появилось такой системы, каждый раз устраивали бы агрессивные стычки при появлении новых ресурсов. Эта постоянная агрессия непременно ослабила бы всех членов группы, а следовательно, маловероятно, чтобы сохранились гены, кодирующие такое поведение.</p>
   <p>Преимущества роста статуса в иерархии существенны. Приматы более высокого ранга реже умирают в периоды недостатка пищи (Cheney &amp; Sefarth, 1990). У многих видов главенствующее положение тесно связано с благополучным размножением (Clutton-Brock, 1988; Dewsbury, 1982). У большинства приматов связь между доминированием и репродуктивной успешностью не всегда кажется очевидной. Однако в наблюдениях за бабуинами (Hausfater, 1975) было выявлено, что хотя самцы низкого ранга могут совокупляться с самками, высокостатусные самцы монополизируют самок на период овуляции. Установлено, что и у шимпанзе особи, занимающие более высокое положение, имеют больший доступ к самкам во время эструса (De Waal, 1982). В первых шести цивилизациях (Древняя Месопотамия, Древний Египет, государства ацтеков и инков, Индийское царство и Древний Китай) цари и знать имели привилегию обладать сотнями женщин и производить сотни потомков (Betzig, 1993).</p>
   <p>Эволюция иерархии доминирования тесно связана с эволюцией интеллекта (Cummins, 1991). В главе 2 обсуждалась эволюция маккиавеллианского интеллекта. Идея заключается в том, что шел интенсивный отбор в пользу индивидов, которые могли предсказывать поведение сородичей и манипулировать ими. Это, безусловно, привело бы к «гонке вооружений», ко все более и более сильному социальному манипуляторскому таланту. Конечно, иерархия доминирования была идеальной почвой для развития такой «гонки». Несмотря на очевидные преимущества, которые несет с собой разум, люди, создавая социальные иерархии, по-прежнему (подобно многим другим животным) продолжают обращать внимание на примитивные внешние атрибуты (рис. 7.1). В США 82 % президентских выборов в XX веке были выиграны более высоким кандидатом, а каждый человек выше 170 см в среднем получает больше на 600 долларов за каждые 2,5 см (Gillis, 1982).</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img3BFC.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>(изображены: стая волков, гориллы, группа солдат возле командира)</emphasis></p>
   <p><emphasis>Рис. 7.1. Борьба за социальный статус — черта, объединяющая множество живущих в иерархических сообществах видов</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Дунбар (Dunbar, 1982, 1992) доказал, что у приматов объем коры головного мозга коррелирует со средним размером группы. Одно из толкований этих результатов заключается в том, что приматы не могут сохранять целостность группы, численность которой превышает умственные способности особей по отслеживанию взаимоотношений между членами сообщества. Другими словами, более крупная группа требует большего объема памяти и более развитого мышления. Зверь, живущий внутри иерархии доминирования, часто вынужден продумывать правильные взаимоотношения между собой и другим зверем, с которым он никогда не имел опыта сотрудничества. Первый должен сделать вывод, сопоставив ранг второго с рангами других членов группы, с которыми у первого установились доминирующие отношения. Давайте рассмотрим пример такого транзитивного мышления в социальной иерархии: если известно, что «А» доминирует над «Б», а «Б» доминирует над «В», то можно предсказать отношения между «А» и «В», даже не наблюдая их встречу.</p>
   <p>Модульные возможности мышления в анализе иерархии, по-видимому, возникли намного раньше, чем произошла эволюция нашего вида в Плиоцене. Такой тип транзитивного мышления отмечен у многих социальных приматов. Беличьи обезьянки и шимпанзе способны выполнять задачи на оперативные умозаключения с объектами лишь после длительного обучения или применения сочетанного подкрепления (Gillan, 1981; McGonigle &amp; Chalmers, 1971). Тем не менее они легко делают выводы при оценке распределения рангов и родства между индивидами в своих социальных группах (Dasser, 1985; Cheney &amp; Seyfarth, 1990).</p>
   <p>У человеческих детей отмечается аналогичное несоответствие между логическим анализом объектов и окружающих людей. Трехлетнему ребенку достаточно сложно применять транзитивное мышление в отношении несоциальных категорий, но он с легкостью делает выводы о текущих отношениях между людьми в плане доминирования (Smith, 1988). Абстрактное транзитивное мышление не развивается ранее шести лет.</p>
   <p>Помимо этого иерархия доминирования представляет собой идеальную почву для развития взаимного альтруизма, каким его описал Триверс (Trivers, 1971). Чтобы сохранить высокое положение или поднять свой статус, приматы вынуждены формировать крепкие альянсы (De Waal, 1982; Goodall, 1986). Особи, которые способны образовывать альянсы не только с родственниками, имеют значительное преимущество перед теми, кто может заключать союзы лишь со своими родными. Сохранение альянса с неродственными соплеменниками зависит от появления взаимных обязательств. Например, обезьяны верветки во время агрессивного столкновения чаще приходят на зов неродственника, если последний часто вычесывал паразитов из их шерсти. В своих наблюдениях Ченей и Сейфарс (Cheney &amp; Seyfarth, 1990) обнаружили, что самые прочные альянсы заключаются между особями, между которыми чаще всего был грумминг. При изучении коалиций и альянсов у приматов (кроме людей) было показано наличие хороших способностей к пониманию своих обязанностей и, в особенности, взаимных обязанностей (Cummins, 1996). В частности, шимпанзе обладают развитыми навыками по выявлению обманщика. Например, «Б» потратил много времени на грумминг зверя «В»; затем «Б» вступил в конфронтацию с «А» и позвал на помощь «В». Если «В» игнорировал зов, «Б» сильно волнуется и выражает свой гнев. Такой тип взаимодействия среди групп шимпанзе наблюдался неоднократно (De Waal, 1982).</p>
   <p>Резюмируем вышесказанное: стабильные иерархии доминирования, основанные на постоянных взаимоотношениях, существуют у многих птиц и млекопитающих, а также — у некоторых рептилий. У более высокоразвитых видов, таких как высшие приматы, иерархии не столь линейны, а с целью облегчения продвижения особей к более высокому рангу внутри сообщества формируются коалиции и альянсы. Одно из следствий высокого статуса — приоритетный доступ к ресурсам, особенно — к возможности спариваться. Важность социального положения для успешности размножения привела к тому, что особи одновременно борются за свой статус и (если они принадлежат к нижним рангам) используют альтернативные стратегии размножения. К этим стратегиям относят тайные половые сношения и импульсивное поведение в целом. Более подробно об этих альтернативных стратегиях и влиянии онтогенеза на доминирование будет рассказано далее.</p>
   <p>Исследования на основе этологических наблюдений за детьми дошкольного возраста, подростками и за взрослыми заключенными доказали, что люди (подобно другим приматам) формируют стабильные иерархии (Austin &amp; Bates, 1974; Savin-Williams, 1976; Strayer, 1975). Эти иерархии возникали с учетом исходов столкновений между членами группы. Было установлено, что не просто происходило формирование такой структуры, но доминирующая личность получала приоритетный доступ к любым доступным благам. Очевидно, что исследование концепции доминирования содержит подсказки для понимания социального поведения и мышления человека. Однако здесь есть один парадокс, который необходимо разрешить.</p>
   <p>Современные охотники и собиратели — не идеальная модель наших предков из плейстоцена. Тем не менее они — значительно более адекватная модель, чем современные сообщества людей, использующие технику, или даже чем земледельцы и скотоводы, так как подразумевается, что в плейстоцене не существовало ничего подобного. В таких группах собирателей и охотников общество в основе своей равноправно. Другими словами, нет четкой структуры доминирования (Erdal &amp; Whiten, 1994). В этих сообществах к мнению лучших охотников прислушиваются, планируя коллективную охоту. Но если эти лидеры попытаются установить личное доминирование, остальные члены группы быстро «осадят» их. То же самое происходит при разделе пищи. Если кто-то попытается забрать все себе, остальные члены сообщества сразу же выступят против него. Основной принцип в этих группах — «никто не должен получить больше, чем я». Необходимость такой системы в охотничьем сообществе очевидна. Охота — это деятельность, сопряженная с большим риском. Кооперация нескольких людей с большей вероятностью будет плодотворной, чем усилия одиночки. Более того, если убит крупный зверь, охотник, принеся добычу домой, сможет использовать лишь малую долю мяса (даже вместе с семьей и родственниками). Большая часть туши испортится и пропадет, если не будет разделена между всеми. Собственнические интересы проявляются и в таких «равноправных» группах. Имеющие излишек мяса иногда пытаются избежать дележа, а не имеющие мяса порой делают попытки украсть его (Turnbull, 1965). Для описания такой сложной системы дележа пищи Эрдал и Вайтен (Erdal &amp; Whiten, 1994) предложили термин «бдительный дележ». Члены группы хотят получить достаточно для себя и в то же время быть уверенными, что никто не получит больше, чем они.</p>
   <p>Хотя среди антропологов ведутся дискуссии относительно точной продолжительности периода собирательства и охоты в истории человечества, очевидно, что он представляет собой очень длительный отрезок времени. Оценки варьируют от десятков тысяч до сотен тысяч лет. Есть мнение, что охотничьи племена гоминид промышляли в течение всего плейстоцена (более двух миллионов лет). Если даже мы будем придерживаться более консервативных мнений, весьма вероятно, что охота существует как минимум около ста тысяч лет. Так как общинная фаза собирательства и охоты представляет собой значимый отрезок эволюционной истории, Эрдал и Вайтен высказали мнение, что она стала частью репертуара наших врожденных предрасположенностей. Равноправная система собирателей и охотников перестала быть социальной стратегией лишь после изобретения земледелия и одомашнивания копытных. Когда индивид получил возможность монополизировать ресурсы и централизовать власть, появился новый тип системы доминирования (Betzig, 1993). Обсуждая повторное появление иерархии у людей, Эрдал и Вайтен делают следующий комментарий: «Такие иерархии — не просто возрождение иерархии обезьян, они уникальны для человека по поведенческим и культурным признакам» (Erdal &amp; Whiten, 1994, p. 178). С появлением в человеческом социуме новых систем доминирования каждый индивид стал частью не одной иерархии доминирования, а множества иерархий. Вот пример из современной жизни: один и тот же человек может быть значительно доминирующим по линии карьеры, предположим — директором банка. В спортивном клубе он может быть игроком в теннис средней категории. А дома он может занимать нижнее положение, подчиняясь жене и дочерям, и так далее. Итак, психология каменного века, которая еще живет в нас, несет в себе не только предрасположенность к жизни в иерархии, но и сильную потребность в равноправном образе жизни. Когда древний, генотип пробуждается в сложном, социальном и технологическом XXI веке, неудивительно, что многие люди начинают страдать от больших проблем. В следующем разделе мы рассмотрим биохимические и психологические состояния, напрямую связанные с жизнью в иерархии.</p>
   <subtitle>Вставка. Эволюционные корни гордости и стыда.</subtitle>
   <p>Признаки доминирующего и подчиненного статуса имеют значительное структурное сходство у очень разных видов. Функция умиротворяющих сигналов подчиненного — пресечь агрессивное поведение угрожающего сородича. С точки зрения поддержания социального порядка можно сказать, что поведение подчиненного — самый важный сигнал. Встречая старшего по рангу, подчиненные отводят взгляд, опускают голову и сутулятся. Доминирующий индивид принимает выпрямленную позу и запугивает подчиненных грозным взглядом. Кроме этого его манеры расслабленно-небрежны и излучают уверенность, что ярко контрастирует с нервозностью и суетливостью подчиненных. Эти паттерны присущи человекообразным обезьянам, другим обезьянам Старого Света и волкам. Дарвин (1872) обратил внимание, что выражение гордости и стыда у людей сходно со знаками доминирования и подчинения у других видов. Поведение, сопровождающее субъективное чувство гордости, можно рассматривать как спонтанные и по большей части бессознательные сигналы, свидетельствующие о высоком ранге. И наоборот, субъективное чувство стыда вызывает непроизвольное поведение подчиненного, которое предназначено для погашения конфликта.</p>
   <p>Вейсфелд (Weisfeld, 1999) высказал замечательную идею, что понятиями «гордость» и «стыд» можно охватить множество разных психологических конструктов, таких как самооценка, чувство вины, борьба за престиж, стремление к успеху, социальное соперничество, потребность в одобрении, просоциальное поведение и многое другое. Эти конструкты различаются в деталях ситуации, в которой они проявляются, но по сути, все они — части одной и той же поведенческой системы. Неспособность психологии объединить эти паттерны в исчерпывающую, биологически значимую систему стала причиной бесчисленных ошибочных суждений. Например, многие психологи считают гордость и стыд «приобретенными желаниями». Это равносильно тому, чтобы сказать, что голод — «приобретенное желание».</p>
   <p>Безусловно, есть доказательства в пользу того, что проявление гордости и стыда — адаптивное поведение, возникшее в ходе эволюции, как предполагал Дарвин (1872). Такое поведение имеет место у самых разных видов. Эмоции гордости и стыда характерны для любой человеческой культуры (Edelmann, 1990). Они имеют жесткие временные рамки возникновения — возраст от двух до трех лет (Weisfeld, 1999). Гордость и стыд имеют четкие, стереотипные внешние проявления. Гордость характеризуется прямой, самоуверенной, расслабленной осанкой. Во время общения гордые люди смотрят в глаза собеседнику. Те, кто испытывает стыд, отводят взгляд и опускают голову. Кроме этого они могут нервно улыбаться или краснеть. На физиологическом уровне за гордость и стыд отвечает участок мозга, называемый орбитофронтальной корой (Carbon, 1998). Оказывается, повреждение этой зоны лишает человека возможности испытывать чувство гордости или стыд. Уровень серотонина (нейротрансмиттер) и тестостерона (гормон) положительно коррелирует с ощущением гордости (доминированием) и отрицательно — с ощущением стыда (подчинением) (Masters &amp; McGuire, 1994; Mazur, 1983). Наконец, сходные паттерны поведения и адаптивные результаты отмечаются и у других животных. Это филогенетическое подтверждение опровергает всякие сомнения в том, что гордость и стыд — адаптации, возникшие в ходе эволюции.</p>
   <p>У людей древняя система иерархии лежит в основе возникшей позднее склонности к взаимному альтруизму и еще более поздних речевых способностей, которые сделали возможным социальное общение на высоко абстрактном и символическом уровне. Для поддержания справедливости в системе взаимного альтруизма начали использоваться устные угрозы, извинения и обещания (Trivers, 1971). Толчком к появлению такой сложной социальной системы стали эмоциональные состояния, возникшие в ходе эволюции иерархий. Доминирование (гордость, чувство собственного достоинства) расценивается как положительная эмоция, которую мы стремимся испытать (позитивное подкрепление), а подчинение (стыд) — неприятное состояние, которого мы стараемся избежать (негативное подкрепление). Таким образом, если мы преуспели в добыче материальных благ или завоевали признание полового партнера, мы испытываем гордость. И, в противоположность этому, если мы проиграли конкуренцию за ресурсы или отвергнуты кем-то, кого мы расценивали как полового партнера, мы испытываем стыд.</p>
   <subtitle>Биохимия статуса и значение настроения.</subtitle>
   <subtitle>Серотонин.</subtitle>
   <p>Необходимая черта организмов, живущих в социальной иерархии, — способность контролировать свои эмоции. Тормозный контроль дает возможность особи низкого ранга положиться на старшего сородича при дележе ограниченного ресурса. Без такого согласия социальная структура быстро превратилась в бы в хаос. У высших приматов функцию оценки статуса сородича и адекватной координации собственного поведения выполняет, в основном, развитая кора лобных долей. Развитие лобной коры достигает пика у людей, способных к комплексной оценке крайне запутанных ситуаций и к очень сложному адаптивному изменению поведения. Хотя у высокоразвитых приматов лобная кора, безусловно, имеет важное значение, многие животные со слаборазвитой корой способны к сохранению социальной иерархии. В регуляции доминирующего поведения принимает участие значительно более примитивный психологический механизм.</p>
   <p>В пользу глубоко примитивной природы такого физиологического механизма говорит тот факт, что он существует у самых разнообразных представителей типов: плоские черви, кольчатые черви, членистоногие, моллюски и хордовые (Turlejski, 1996). Хотя эта система различается в деталях от вида к виду, она всегда включает в себя перестройку двигательного поведения, изменение его скорости или полное подавление. В нейронах этой системы используется нейротрансмиттер серотонин. Нейротрансмиттеры — это химические посредники сигнала, высвобождаемые из окончаний нервных клеток с целью передачи электрического импульса на принимающую нервную клетку. Вымершие многоклеточные (общие предки людей, плоских червей, пиявок, ракообразных и многих других животных), по-видимому, имели такую серотонинэргическую систему. У примитивных организмов повышение концентрации серотонина привело бы к усилению двигательной активности. И наоборот, снижение активности серотонина частично или полностью тормозило бы движение. Если организму встречался богатый источник пищи, частота выброса нейронами серотонина возрастала, и в результате организм располагал большей энергией для употребления найденной еды. Однако если это же животное чувствовало присутствие хищника, происходило снижение активности серотонина и, соответственно, подавление движения. Неподвижность — это самая первая защита от хищника (пока тот не заметил свою жертву). После того как животные эволюционировали и стали жить в иерархичных социальных группах, эти примитивные серотонинэргические двигательные системы перестроились для новых поведенческих нужд.</p>
   <p>МакГуайр и Рэлай (McGuire &amp; Raleigh, 1975) показали, что уровень серотонина у верветок изменяется одновременно со статусом. Более того, искусственное повышение уровня серотонина у подчиненных верветок при помощи флуоксетина («Prozac») приводило к росту их статуса, в ряде случаев — до «альфы» (Raleigh, 1991). Доминирующие животные источают ауру спокойной самоуверенности, самоконтроля и целеустремленности. А подчиненные выглядят беспокойными, легко возбудимыми; на их поведение внешние стимулы влияют больше, чем внутренняя целеустремленность. Кроме этого подчиненные проявляют импульсивность (в том числе вспышки агрессии). Более высокий уровень серотонина (а значит — и двигательной активности) у доминирующих особей дает им преимущества в получении ресурсов. У подчиненных снижение уровня серотонина адаптивно, так как уменьшение двигательной активности позволяет беречь энергию в связи с ограниченным доступом к еде. Более того, это торможение способствует снижению частоты потенциальных конфликтов с «вышестоящими» особями. И наконец, низкий уровень сопровождается состоянием повышенной бдительности, что позволяет подчиненным отслеживать поведение потенциально опасных сородичей высокого ранга.</p>
   <p>В главе 6 уже обсуждалось нижеследующее. Импульсивное поведение тоже связано с пониженной активностью серотонина. Прямая связь низкой секреции серотонина с импульсивной агрессией была доказана у многих видов, включая людей (Roy &amp; Linnoila, 1988; Kalat, 1997). Адаптивное значение импульсивности у особей с низким статусом может не сразу показаться очевидным. Однако следует учитывать, что их покорность сородичам более высокого ранга адаптивна лишь отчасти. Если статус индивида чрезвычайно низок, или если ресурсов очень мало, или если сумма этих факторов находится на некотором критическом уровне, тогда абсолютное раболепие младшего по статусу будет неадекватно. Внезапно вырвать кусок еды у старшего или, что еще более опасно, совокупиться с самкой, «принадлежащей» старшему по рангу, — эти действия могут повысить уровень адаптации индивида с низким социальным статусом. Особи, занимающие среднее положение в обществе, повышают свою адаптивность при среднем уровне импульсивности, их поведение является смесью социально приемлемых паттернов и внезапных действий.</p>
   <p>Постоянная неспособность контролировать свою импульсивность, скорее всего, приведет к тому, что данный индивид покинет группу. Отщепление от группы особей с низким статусом может повысить их потенциальную адаптивность через альтернативные социальные стратегии (например, тайные половые сношения, формирование других групп или присоединение к ним).</p>
   <p>При изучении этиологии низкого уровня серотонина и импульсивности было показано, что люди (подобно другим животным) могут быть генетически предрасположены к этому состоянию (Eysenck, 1983; Plomin, 1976). Чтобы понять, почему гены выраженной импульсивности и хронически низкой серотонинэргической активности сохраняются в популяции и в небольшом проценте случаев приводят к врожденной импульсивности, следует взглянуть на давление естественного отбора на протяжении всей истории вида. Высокая импульсивность в целом снижает выживаемость стабильной популяции. Однако в случаях группового потрясения (например, междоусобица или вторжение чужаков) особи с высокой импульсивностью были более приспособлены по сравнению с теми членами группы, которые продолжали действовать так, как будто прежние взаимоотношения оставались приемлемыми. Хотя такие периоды потрясений бывали редко, их оказалось достаточно для того, чтобы гены импульсивности сохранялись, несмотря на их меньшую адаптивность в стабильные времена.</p>
   <p>История развития индивида, возможно, играет более значительную роль в степени выраженности импульсивных тенденций. Работы Хигли, Суоми и Линнойлы (Higley, Suomi &amp; Linnoila, 1996) показали, что плохие условия в детстве (например, при воспитании старшими братьями) приводят к хронически низкому уровню серотонина у макак-резус и делают их склонными к приступам агрессии и импульсивности. Мы уже упоминали, что у людей частота физической жестокости или сексуальных злоупотреблений в детстве по отношению к пациентам с пограничными расстройствами личности достигала по данным опроса 70 % (Ludolph et al., 1990; Ogataet al., 1990). Пограничные расстройства личности и ряд других расстройств, например расстройства питания, навязчивые состояния и патологическая агрессия, сопровождаются нарушением контроля импульсивности. Было показано, что эти заболевания обусловлены (по крайней мере, частично) снижением серотонинэргической активности, поэтому их адекватным лечением является назначение ингибиторов обратного захвата серотонина (Markovitz, 1995).</p>
   <p>Родительская семья — первая социальная группа, в которую интегрируется человек. Наблюдения Пальмера, МакКоун, Керби и Торнберга (Palmer, McCown &amp; Kerby, 1997; Palmer, McCown &amp; Thornburgh, 1998) свидетельствуют о том, что люди, в детстве окруженные большой родительской заботой, адаптированы к высокому положению в обществе во взрослом возрасте (т. е. они коммуникабельны, ответственны, обладают хорошим самоконтролем и низкой импульсивностью). В противоположность этому, лишенное заботы и полное семейных конфликтов детство порождает людей, предрасположенных к низкому статусу (т. е. их отличает низкая социальность, безответственность и плохой самоконтроль, они высоко импульсивны).</p>
   <p>Серотонинэргическую активность и связанные с ней поведенческие тенденции определяет совокупность генетических факторов, ранних онтогенетических и факторов повседневной жизни. Так как более высокий статус связан с большей степенью адаптации, в ходе эволюции возникла мотивация, побуждающая нас к достижению более значимого социального положения. Продвижение вверх в социуме и сопутствующее повышение серотонинэргической активности создает ощущение подъема настроения. Для обозначения выраженного подъема настроения обычно используют понятия «радость», «счастье» и «эйфория». Такое субъективное состояние аналогично удовольствию, возникающему при поедании изысканного блюда после сильного голода. Мы испытываем удовольствие от еды, так как это чувство гарантирует то, что мы будем продолжать необходимый для выживания процесс употребления пищи. Одновременно мы пытаемся избавиться от неприятных ощущений голода, так как они сигнализируют об опасности для нашей жизни. Подобным же образом настроение направляет наше поведение на выживание и улучшение существования.</p>
   <p>Если кто-то внезапно узнает, что выиграл в лотерею крупную сумму денег, у него произойдет резкий подъем серотонинэргической активности и выброс стрессовых гормонов. Субъективно он будет ощущать эйфорию, почувствует значительный прилив энергии. Частично это обусловлено серотонином, но и стрессовые гормоны тоже вносят лепту в появление ликующего волнения. Такой подъем сил позволит человеку использовать неожиданный выигрыш. Если раньше дойти до ближайшей бакалеи казалось ему утомительным, теперь он же может ходить по магазинам двадцать часов в сутки, не испытывая никакой усталости. Сравним это поведение с тем, которое возникает у человека, только что пережившего тяжелую потерю, например увольнение с работы. У него произойдет резкий спад серотонинэргической активности и опять-таки повышение уровня стрессовых гормонов. В этом случае стрессовые гормоны не вызовут ликования или радости, а скорее тревогу, дурные предчувствия и нервозность. Низкая активность серотонина субъективно воспринимается как депрессия. После того как пройдет начальный период с выбросом большого количества стрессовых гормонов, наступит депрессивное состояние. Человек будет заторможенным, вялым. У наших предков-гоминид депрессия могла иметь адаптивную функцию. Индивиду, осознающему, что его ранг в группе крайне низок, было бы выгодно максимально беречь энергию, так как он стоит в конце очереди за доступными ресурсами. Кроме этого он реже бы не соглашался со старшими по положению собратьями, что позволило бы избежать возможных конфликтов и травм. В современном мире такое депрессивное состояние уже не является адаптивным. Глубокая заторможенность может помешать потерявшему работу активно искать другое место. (Конечно, следует заметить, что депрессия имеет комплексную этиологию, и эволюционная точка зрения лишь частично объясняет ее.)</p>
   <p>Установлено, что специальные лекарственные препараты, блокирующие обратный захват серотонина, вызывают подъем настроения у людей, страдающих от тяжелой депрессии. Селективные ингибиторы обратного захвата серотонина (SSRI) (коммерческие названия Prozac, Zoloft и Paxil) стали очень популярны в лечебной практике, еще когда функция серотонина не была хорошо изучена. В то время появились популярные книги об этих лекарствах, например «Прислушайтесь к Prozac» (Kramer, 1993), рекомендовали прием таких препаратов людям, чувствующим себя робкими и забитыми на работе. В свете связи серотонина и статуса этот совет кажется особенно разумным. Вместе с тем по аналогии с лекарствами, снимающими чувство боли и делающими нас более уязвимыми к травмам, в SSRI есть скрытая опасность. Употребление Prozac и других лекарств может вызвать субъективное чувство человека высокого социального положения. Самоуверенность и некоторое пренебрежение к другим людям может быть адекватно для настоящего высокого ранга, но для человека подчиненного ощущения и действия такого рода могут привести к проблемам, если не к катастрофе. Например, использующий SSRI работник, который привыкнет игнорировать своего босса и творить произвол, может стать безработным.</p>
   <p>Психиатр Расселл Гарднер описал свою пациентку, которой удалось продвигаться по службе, предположительно, из-за лечения препаратом Prozac (Gardner, 1998). Хотя такие случаи бывают, Гарднер подчеркивал, что у людей (как вида) не происходит автоматического повышения статуса при использовании SSRI. У верветок в эксперименте Рэлая и МакГуайра при таком фармацевтическом вмешательстве ранг повышался, но у людей взаимоотношения гораздо сложнее. На изменение социального статуса влияет множество биохимических факторов (многочисленные нейротрансмиттеры, половые и стрессовые гормоны). Среди них серотонин, вероятно, является основным в отношении рангового поведения. Однако сомнительно, что манипуляции с серотонином повлияют на статус даже у больших обезьян. Например, когнитивная сложность шимпанзе, по-видимому, находится на таком уровне, что предотвращает изменение положения в иерархии простым введением нейротрансмиттера.</p>
   <subtitle>Тестостерон.</subtitle>
   <p>Установлено, что с главенствующим рангом тесно связан и мужской половой гормон — тестостерон (Mazur &amp; Lamb, 1980; Pusey, Williams &amp; Goodall, 1997). Искусственное повышение уровня тестостерона у кур приводило к росту их статуса (Allee, Collias &amp; Lutherman, 1939). У приматов изменение уровня тестостерона человеком не влияло на ранг, несмотря на наличие прямой корреляции между уровнем этого гормона и положением в иерархии. В эксперименте Гордона, Роуз, Грэйди и Берштейна (Gordon, Rose, Grady &amp; Bersrein, 1979) инъекции тестостерона макакам-резус не привели к изменению исходного ранга подопытных. После этих инъекций происходило увеличение активности в целом. Таким образом, особи, часто участвовавшие в драках, чаще дрались, часто занимавшиеся груммингом (вычесывание сородичей) — чаще вычесывали сородичей, сексуально активные — чаще спаривались. Связь доминирования с тестостероном менее прямая, чем с серотонином, о котором говорилось ранее. По достижении высокого статуса у индивида появляется больше возможностей для спаривания, что в свою очередь увеличивает выработку тестостерона. Наблюдения за приматами подтверждают идею, что повышение уровня тестостерона ситуационно и имеет лишь косвенную связь с положением в иерархии. Одна из основных функций тестостерона — повышение сперматогенеза, что необходимо для успешного спаривания и продолжения рода. Второстепенные эффекты тестостерона — рост мышечной массы и, возможно, подготовка взрослого самца к агрессивному столкновению.</p>
   <p>При изучении приматов было установлено, что агрессивные стычки обычно повышают уровень тестостерона. Анализ зависимости между тестостероном и агрессией показал, что эта связь очень косвенная.</p>
   <p>Эренкранц, Блисс и Шерд (Ehrenkranz, Bliss &amp; Sheard, 1974) измеряли уровень тестостерона у группы заключенных. Хотя было обнаружено, что осужденные за жестокие преступления имели высокий уровень тестостерона, сопоставимые показатели отмечались у группы не жестоких, а социально доминирующих преступников. Самый низкий уровень тестостерона оказался у заключенных, которые не были ни жестокими, ни социально доминирующими. При изучении содержания тестостерона в крови у людей до и после спортивного соревнования (теннисные матчи и турниры по борьбе между колледжами) было выявлено, что даже у побежденных перед матчем происходил резкий подъем уровня тестостерона. После соревнования у проигравшего уровень тестостерона падал, а у победителя — резко повышался (Elias, 1981; Mazur &amp; Lamb, 1980). Если при победе разрыв был незначительным и у участников не было ощущения чистой победы, содержание тестостерона в их крови понижалось. Такие же эффекты проявляются у спортивных фанатов, следящих за соревнованием с участием любимой команды. Если их команда выигрывает, уровень тестостерона болельщиков растет, а если команда проигрывает — уровень этого гормона в их крови падает (Ellis, 1993). Подъем уровня тестостерона отмечался и у группы учащихся медицинской школы, сдавших последний экзамен. Простое адаптационистское объяснение этим результатам состоит в том, что тестостерон благоприятствует агрессивным физическим наклонностям, необходимым для борьбы за более высокий статус или для защиты последнего от посягательств. Другое значение тестостерона — стимуляция репродуктивного поведения, связанного с более благоприятными возможностями для спаривания у доминирующих самцов.</p>
   <p>Роль тестостерона у женщин изучена не столь хорошо. Хотя у молодых женщин процент тестостерона в плазме крови ниже, чем у их сверстников-мужчин, женщины пропорционально более чувствительны к действию этого гормона (Hoyenga, 1993). Скорее всего, тестостерон выполняет у женщин те же функции, что и у мужчин. Тестостерон может подготавливать индивида к продвижению вверх по социальной лестнице. При изучении как людей, так и других приматов было установлено, что в женских иерархиях доминирования отмечается значительно большая кооперация между ее членами и намного меньше конфликтов и соперничества, чем в мужских иерархиях (Cronin, 1980).</p>
   <subtitle>Стрессовые гормоны.</subtitle>
   <p>Социальный статус напрямую связан и с уровнем стрессовых гормонов. У приматов отмечается четкая закономерность: особи с низким статусом имеют повышенный уровень стрессовых гормонов (адренокортикотропного гормона (АКТГ) и кортизола) по сравнению с особями более высокого ранга (Botchin, Kaplan, Manuck, Mann, 1994; Suomi, Scanlan, Rasmussen, Davidson, Boinski, Higley, Mariott, 1989). В работе Гаста, Гордона, Хэмбрайта и Вильсона (Gust, Gordon, Hambright &amp; Wilson, 1993) показана обратная зависимость уровня стрессовых гормонов и случаев кооперативного поведения.</p>
   <p>Функция стрессовых гормонов — мобилизация энергетических резервов организма на случай борьбы или бегства. В ответ на их выброс увеличивается частота сердечных сокращений, поднимается артериальное давление, а кровь начинает избирательно течь к крупным мышцам. В то же время уменьшается кровоснабжение половых органов, пищеварительного тракта и других незначительных (в плане борьбы или бегства) органов туловища. Хотя пищеварительная и половая системы важны для выживания организма и его генов, они «отключаются» до истечения опасной ситуации. Организмы, у которых во время критической ситуации продолжались энергозатраты на пищеварение, выживали реже, чем те, у кого энергия избирательно расходовалась на преодоление физической опасности. С этой точки зрения становится понятно, почему столь неблагоприятно действие хронического стресса. Единственная функция стрессовой реакции — помочь вам преодолеть физическую угрозу. Естественный отбор — процесс очень узкий. Животное, не способное успешно драться или убежать, не оставляет после себя потомства.</p>
   <p>Одна из систем, «выключаемых» реакцией борьбы и бегства, — иммунная. В этом нет ничего страшного, если критических ситуаций мало и они редки. Но, как отмечал Селье (Selye, 1956), если стресс имеет хронический и персистирующий характер, результаты могут быть фатальны. Бовер (Bower, 1997) установил, что у макак-резус низкого ранга происходит снижение массы тела, повышение стрессовых гормонов и значительное ухудшение работы иммунных клеток.</p>
   <p>Сапольски (Sapolsky, 1997) выявил сходные паттерны у диких оливковых бабуинов. Многие негативные эффекты хронического стресса обусловлены гормоном кортизолом. Если говорить вкратце, кортизол мобилизует запасы энергии в доступное «топливо», но длительное повышение продукции этого гормона ведет к мышечной атрофии, гипертонии, нарушениям в иммунной и репродуктивной системах. Для максимальной эффективности реакции борьбы и бегства секреция кортизола должна быть низкой, за исключением крайне опасных ситуаций. Сапольски установил, что это справедливо для доминирующих бабуинов-самцов. Их базовый уровень кортизола ниже, чем у подчиненных; но в случае стрессовой ситуации он возрастает быстрее и в большей степени. Кроме этого Сапольски выяснил, что главенствующее положение и приводит к этим физиологическим отличиям. Пока индивид находится на вершине иерархии, у него отмечаются здоровые, эффективные паттерны физиологических реакций. Однако если ранг этого же зверя существенно снизится, его психологический профиль приобретет нездоровые черты, свойственные бабуинам с невысоким статусом.</p>
   <p>Среди людей с низким социально-экономическим статусом частота проблем со здоровьем больше, а продолжительность жизни — меньше, чем у представителей высокого социально-экономического уровня (Brunner, 1997; Stronks, van de Mheen, Looman &amp; Mackenbach, 1998). Более того, особи более высокого ранга (в том числе люди) в целом лучше справляются со стрессовыми ситуациями, чем имеющие низкий ранг. В эксперименте Режески, Гэн, Паркера и Коритника (Rejeski, Gagn, Parker &amp; Koritnik, 1989) оценивалось положение людей в иерархии, а затем специально подготовленный техник моделировал для них стрессор. Было выявлено, что у подчиненных частота сердечных сокращений была выше, а уровень тестостерона — ниже, чем у тех, чей статус расценивался как более высокий. По мере эволюции иерархий доминирования естественный отбор делал «богатых — богаче, а бедных — беднее». Доминирующие индивиды более счастливы, здоровее и живут дольше, чем подчиненные. У других приматов наследуются не только гены, способствующие достижению доминантного статуса, но и сам статус (так как они живут в семье лидеров). У макак-резус «альфа»-самец нередко является сыном первой в женской иерархии самки. У людей прямое наследование статуса еще более вероятно. Дворянские титулы, земли и другое материальное имущество долгое время были частью системы законов. Люди не только получали высокий статус по праву рождения, они наследовали и многие черты, способствующие достижению высокого положения. Кроме этого ранний детский опыт (онтогенез) настраивал их поведение на соответствие высокому положению. Когда древние люди прекратили жить собирательством и охотой, они одновременно отказались от натурального обмена и баланса, препятствовавших сосредоточению большой власти в руках одного человека. Как только стало возможно накопление ресурсов (земель, поголовья скота), появилась уникальная черта человеческой культуры — наследование материального имущества. Богатство и власть не ограничивались тем, что может заполучить один человек за всю жизнь, но переходя по наследству сыновьям, нарастали как снежный ком. При отсутствии внешнего контроля в человеческих сообществах спонтанно появляются деспотичные правители, которые причиняют народу много страданий. Примерами тому могут служить первые шесть цивилизаций (Betzig, 1993) и многие последующие. К счастью, эволюция в социальном контексте породила и множество противоположных тенденций. Они и сформировали основу для некоторых самых высоких и благородных человеческих идеалов.</p>
   <subtitle>Эволюция сострадания.</subtitle>
   <p>16 августа 1996 года в зоопарке города Брукфильд, штат Иллинойс, трехлетний мальчик каким-то образом преодолел метровое заграждение из камня и бамбука и упал с высоты 7,5 метров на цементный пол вольера для горилл. В вольере находилось шесть горилл. Одна из них, самка по имени Бинти-Джуа, приблизилась к мальчику и взяла его на руки. Посетители зоопарка с трепетом смотрели на эту сцену, но Бинти защищала ребенка как своего собственного. Не подпуская других горилл, она осторожно пронесла его через загон и положила около входа, где уже ждали спасатели и администрация зоопарка. Ребенок сломал руку, получил несколько ссадин и сотрясение мозга, но эти травмы были излечимы. Средства массовой информации разнесли эту историю по всему свету. При этом неоднократно повторялась мысль, что действия Бинти были на удивление человечными. Приматологи и другие ученые, изучающие поведение животных, считают такую оценку действий Бинти справедливой, но несколько ироничной. Если учесть тот факт, что Бинти находилась среди людей всю жизнь и приходилась матерью 17-месячной дочки, то ее поведение было вполне предсказуемым. Даже при отсутствии социализации среди людей реакция Бинти не была бы неожиданной. Материнская забота проявляется сходным образом у самых разнообразных видов млекопитающих. Безусловно, это подобие усиливается, если рассматривать лишь приматов. Если мы вспомним о том, что предки Бинти отщепились от наших собственных 7–9 миллионов лет назад, ее действия покажутся намного менее странными, чем хотели нас убедить по радио и телевидению. В этом разделе мы рассмотрим тезис, гласящий, что человеческие добродетели (такие, как сострадание) берут начало в нашей животной природе.</p>
   <subtitle>Родовой отбор и альтруизм.</subtitle>
   <p>Если один индивид самоотверженно служит другому, не получая выгоды и иногда рискуя собой, это называется альтруизмом. Тот парадокс, что альтруизм можно найти почти во всех животных сообществах, был объяснен Гамильтоном (Hamilton, 1963) в теории родового отбора, описанной в главе 1. Родовой отбор или внутренняя согласованность показывает, что особи внутри вида будут иметь наибольший успех в воспроизводстве, если станут помогать сородичам так, что выгода реципиента (получающего помощь) будет значительно превышать затраты/ущерб для донора. Математически эта идея выражается в неравенстве К &gt; 1/r. Для отбора генов альтруизма К должно быть больше обратного r, где r — коэффициент отношения реципиентов к альтруисту. Так как родные братья и сестры имеют r = 1/2, животное не нарушит репродуктивную адекватность, если пожертвует жизнью для спасения двух своих братьев (сестер).</p>
   <p>Формула Гамильтона разрешила одну из загадок биологии — почему перепончатокрылые (пчелы, осы и муравьи) составляют 11 из 12 групп насекомых, у которых возникла настоящая социальность (Wilson, 1975). Истинно социальные, или эусоциальные, насекомые характеризуются тремя признаками: (1) особи вида кооперируются, чтобы заботиться о потомстве; (2) неспособные к размножению индивиды работают на благо фертильных сородичей; (3) дети помогают родителям в течение определенного периода их жизненного цикла. Причина, по которой перепончатокрылые практически обладают монополией на эусоциальность, кроется в особенностях их репродуктивной генетики. Из неоплодотворенных яиц перепончатокрылых выводятся самцы, имеющие только один набор хромосом, называемый гаплоидным. Из оплодотворенных яиц рождаются самки, таким образом, они имеют два набора хромосом (диплоидны). Гаплодиплоидность — очень редкая форма размножения, кроме перепончатокрылых она обнаружена лишь у нескольких групп членистоногих.</p>
   <p>Такая необычная форма размножения и способствовала развитию сложной социальной системы у перепончатокрылых (Wilson, 1975). У этих насекомых коэффициент отношений между сестрами равен 3/4, а между матерью и дочерью — 1/2. Это происходит потому, что сестры получают все отцовские гены и 1/2материнских генов. Из-за таких особенных соотношений помощь матери в выращивании младших сестер служит генетическим интересам самки больше, чем выращивание собственного потомства. Особенности гаплодиплоидного размножения объясняют и то, почему самцы перепончатокрылых ведут себя очень эгоистично. В частности, таким в колонии пчел является поведение трутней, которые не работают и крайне агрессивны по отношению к другим самцам в брачный период.</p>
   <p>Единственные эусоциальные насекомые, не являющиеся перепончатокрылыми, — это термиты. У термитов более обычный диплоидный паттерн репродукции. Теория внутренней согласованности предполагает, что самцы термитов (в отличие от трутней) должны работать. Так и есть. Термиты-самцы составляют примерно половину рабочей силы и столь же альтруистичны, как и их сестры (Wilson, 1975). Почему же термиты — естественные диплоидные насекомые, у которых возникла эусоциальность? Ответ, по-видимому, заложен в их необычном пищевом поведении. Термиты зависят от симбиотических простейших, которые позволяют хозяевам переваривать употребляемую в пищу древесину. Эти простейшие попадают от старших термитов к младшим через анальное кормление. Такая согласованность требует определенного уровня социального поведения. Данное поведение можно считать вариантом родительской заботы.</p>
   <p>У позвоночных кооперативные и альтруистичные формы поведения, вероятно, возникли на основе паттернов родительской заботы. У позвоночных в целом уровень социальной организации обычно тесно связан со степенью заботы родителей о потомстве. Например, у рептилий забота о потомстве развита слабо или отсутствует, и то же самое можно сказать об их социальном поведении. Однако крокодилы являются в этом отношении исключением среди рептилий (Ross &amp; Garnett, 1989). Аллигаторы и крокодилы строят гнезда для яиц и яростно защищают их до момента вылупления. Они помогают малышам достигнуть воды, иногда перенося их в своей страшной пасти. Крокодилы остаются с детьми до тех пор, пока те не достигнут размеров, при которых им будут не страшны хищники. Социальное поведение крокодилов также пропорционально выше. У них есть сложная система общения при помощи звуков и жестов, они формируют иерархии доминирования, в которых особи различают друг друга.</p>
   <p>У птиц забота родителей о потомстве присуща всем видам, и у большинства птиц отмечаются достаточно сложные формы социального развития (Wilson, 1975). У многих птиц особи стараются кооперироваться, чтобы отгонять хищников. Такое поведение называется моббинг. Кроме этого большое количество видов гнездятся вместе, образуя колонии, что делает нападения хищников более редкими. Многие ранние работы по изучению территориальных коммуникаций и доминирующего поведения были сделаны на материале птиц. Одним из хороших примеров альтруистического поведения у птиц служит кооперативное выращивание потомства, при котором в одном гнезде, живет более одной пары взрослых особей. У многих птиц определенная доля особей помогает другим выращивать птенцов, не откладывая собственных яиц.</p>
   <p>У млекопитающих забота о потомстве достигает нового уровня. По определению, млекопитающие — это животные, чьим детенышам необходимо питаться веществом (молоком), которое секретируется организмом матери. Это создало паттерн тесного физического контакта между младенцем и матерью, которого не существовало у других животных. Когда ваша собака лижет вам руку, она выражает любовь. Этот сигнал порожден ассоциацией между ранним оральным поведением при воспитании щенков и взаимной привязанностью матери и ребенка.</p>
   <p>У млекопитающих альтруизм передается от родителей детям. Поэтому легко могла возникнуть передача его другим особям. Теория внутренней согласованности Гамильтона предполагает, что альтруизм среди животных напрямую зависит от их уровня родства. Наблюдения за земляными белками (Sherman, 1977, 1980) показали, что уровень альтруизма между индивидами соразмерен степени родства между ними. Раштон (Rushton, 1989) установил, что у людей есть способность находить и выбирать индивидов, генетически схожих с ними, даже среди неродственников. В работе Джадж и Хрди (Judge &amp; Hrdy, 1992) было продемонстрировано, что доля наследства напрямую связана со степенью родства. Теория внутренней согласованности или родового отбора объясняет и необычные отношения в некоторых обществах, где дядя по линии матери играет в воспитании детей более значимую роль, чем муж матери. Биологический отец передает детям 50 % своих генов, а у дяди и племянника общими являются около 25 % генов. Если отцовство достоверно, тогда теория внутренней согласованности предполагает, что заботиться о детях должен отец, а не дядя. Описанный выше тип отношений может отмечаться только в культурах, где высока частота адюльтера, и в результате этого проблема отцовства трудно разрешаема. Это было доказано эмпирически (Alexander, 1974; Hartung, 1985).</p>
   <p><strong><emphasis>Взаимный альтруизм. </emphasis></strong>Хотя теория отбора родственников отвечает на многие вопросы, она не объясняет всех случаев альтруистического поведения. У людей и многих других животных неоднократно отмечалось самоотверженное и зачастую рискованное служение совершенно посторонним индивидам. Дарвин в своей книге «Происхождение человека» утверждал, что альтруизм появился тогда, когда развились мышление и способность предугадывать события. Индивиды начали понимать, что их самоотверженные действия по отношению к другим дадут им преимущества, когда получившие помощь окажут ответную услугу. Вильяме (Williams, 1966) подчеркивал, что система взаимовыручки может развиваться настолько, насколько это позволяет естественный отбор, а способность к мышлению не является необходимой. Райт (Wright, 1994) перефразировал принцип Вильямса так: «Животные (и люди в том числе) часто используют эволюционную логику не через разумный расчет, а следуя чувствам, которые подобны логике». Теория взаимного альтруизма была сформулирована Триверсом в книге «Эволюция взаимного альтруизма» (Trivers, 1971). В этой работе Триверс писал, что дружбу, моральную агрессию, благодарность, симпатию, доверие и недоверие, чувство вины, непорядочность и лицемерие можно считать адаптивными механизмами, способствующими функционированию высокоразвитой системы альтруизма у детей.</p>
   <p>Чтобы доказать логичность этого предположения, Триверс использовал игру на принятие решения «Дилемма заключенного». В этой игре два сообщника по одному преступлению были арестованы и разведены по разным камерам для допроса. Для осуждения их за большое преступление недостает улик, однако они однозначно получают по году тюрьмы за мелкое преступление. Следователь, желая добиться признания в серьезном преступлении, предлагает каждому заключенному следующее: «Если ты признаешься, а твой сообщник — нет, я сделаю так, что тебе дадут условный срок, а твоего напарника посадят согласно твоим показаниям на десять лет. Если ты не признаешься, а твой партнер расколется, на десять лет посадят тебя. Если вы оба признаетесь, вам дадут по три года тюрьмы». Для играющих предлагается выбрать между личной выгодой (предать товарища-заключенного) и альтруизмом (быть заодно с товарищем и не признаваться). Если один игрок предает другого, срок его заключения может быть равен либо нулю, либо трем годам, в зависимости от действий другого игрока. При выборе предательства средний проигрыш составит 1,5 года. Если игрок решает не сознаваться, его посадят либо на год, либо на 10 лет. При выборе кооперации средний проигрыш составит 5,5 лет. Очевидно, что предательство — лучшая (в плане личного интереса) стратегия, по крайней мере, для одиночной ситуации. Однако оптимальная стратегия кардинально изменяется, когда в игру играют несколько раз с одним и тем же игроком. Такая версия называется «Итерированная дилемма заключенного».</p>
   <p>В 1970-х годах Аксельрод создал основанную на «Итерированной дилемме заключенного» компьютерную программу, которая симулировала маленькое общество с несколькими группами регулярно общающихся индивидов. Аксельрод пригласил экспертов по теории игр внести компьютерные программы, содержащие стратегии для «Дилеммы заключенного». Затем он позволил этим программам взаимодействовать в киберпространстве и оценить, какой путь лучше. Программа-победитель называлась TIT FOR TAT («Око за око»). При столкновении с другой программой она всегда была дружественной. Но после этого она поступала так же, как другая программа в предыдущем случае (отсюда и название). Программа была не только лучшей, но и самой простой по длине компьютерного кода среди всех программ. Если «Око за око» представляет собой поведенческую стратегию реального мира, ее простота говорит о том, что она легко могла возникнуть на основе случайных мутаций и естественного отбора. Такая стратегия указывает на то, что взаимный альтруизм может быть адаптивным, если присутствуют адекватные «полицейские» механизмы. Триверс (Trivers, 1991) назвал некоторые из них. Сюда относится моральная агрессия в ответ на некооперативное поведение, чувство справедливости и способность выявлять обманщиков. Как обсуждалось в главе 3, Космидес и Туби (Cosmides &amp; Tooby, 1992) накопили эмпирические данные в пользу существования специализированного когнитивного механизма по выявлению нарушений социальных правил. Такие механизмы получили название «детекторы обманщика». Мили (Mealy, 1993) установил, что лица выявленных мошенников особенно хорошо запоминаются людьми.</p>
   <p>Высшие обезьяны обладают отлично развитыми способностями выражать эмоции и отвечать на эмоциональные реакции других индивидов. Неврологические исследования показали, что у приматов есть специализированные отделы мозга (нижние височные доли, миндалевидное тело), которые выполняют функцию распознавания лиц (Brothers, 1990). При изучении социального поведения этих животных было установлено, что обезьяны умело интерпретируют социальные сигналы, позволяющие оценить мотивацию других. Бразерс (Brothers, 1989) считает, что эмоциональное общение у приматов достигло такого уровня сложности, что стала возможной эмпатия. Способность к эмпатии в значительной степени стимулирует некоторые формы альтруистического поведения.</p>
   <p>Как только был пересечен эволюционный рубеж взаимного альтруизма, появилась жизненно важная потребность в сложных когнитивных формах, необходимых для его поддержания. К ним относятся способности предсказывать поведение других, манипулировать ими и выявлять чужие манипулятивные попытки. Эмпирические данные свидетельствуют, что шимпанзе и некоторые другие виды обезьян, вероятно, обладают способностями предписывать другим разумность. Иногда это называют теорией разума. Теория разума — это предположение о том, что один индивид считает другого мыслящим и (вследствие этого) может точно предсказывать его поведение, владея информацией, вызвавшей у другого какое-либо переживание.</p>
   <p>Несомненно, что альтруистическое поведение между близкими родственниками послужило «трамплином» для развития взаимного альтруизма среди социальных видов. Гоминиды формировали сравнительно небольшие группы в течение основного периода своей эволюции. Каждый индивид мог отслеживать, отвечают ли дальние родственники и неродственники услугой за услугу. Но за последние 10 тысяч лет размер человеческих групп значительно увеличился. Возможно, в ходе эволюции существовало некое селективное давление в пользу оценки вероятности того, что незнакомец отблагодарит за услугу. Томпсон (Thompson, 1980) предложил уравнение, выражающее плюсы и минусы альтруистического поведения в значении репродуктивных частот, помноженных на вероятность взаимности между донором и реципиентом альтруизма. Согласно Томпсону, математическая модель предполагает, что по мере снижения вероятности взаимности снижается и вероятность альтруистических действий. Чтобы доказать справедливость этой теории, он приводит корреляцию показателей преступности с размерами городов. Другими словами, повышение преступности в более крупных городах объясняется низкой вероятностью взаимности между донором и реципиентом альтруистического поведения. Низкая выгода альтруизма снижает невыгодность преступления и повышает уровень преступности.</p>
   <p>Сама концепция преступления — явление, уникальное для человека. Оно стало возможным благодаря наличию речи и культуры. У людей существуют природные поведенческие тенденции к альтруизму, к взаимному альтруизму и к проверке взаимности альтруизма, что и обусловливает правила, законы и моральный кодекс.</p>
   <p><strong><emphasis>Универсальная мораль и этика. </emphasis></strong>Наблюдения за приматами (в особенности за шимпанзе) свидетельствуют о том, что сложная система взаимного альтруизма развилась у наших предков задолго до появления речи и культуры. Фактически, взаимовыручка могла играть важную роль в эволюции языка и культуры. Возможно, долгое время все эти навыки эволюционировали вместе. Сейчас невозможно до конца понять эволюционные процессы, которые сделали человека столь сложным. Однако мы должны знать, что язык и культура позволяют нам использовать эти возникшие в ходе эволюции адаптивные механизмы для кооперации, для выявления и наказания эгоизма и придания им абстрактной реальности, которой не существовало прежде. То, что когда-то было простыми импульсами индивида к действию, стало законами и правилами поведения, которые передавались из поколения в поколение через устные традиции. Как только эти правила поведения стали частью культуры, начал действовать новый уровень естественного отбора. Культурные постулаты, приводившие к неадаптивным последствиям, стремительно сменялись более адаптивными убеждениями. Генетические мутации не могут ускориться в случае необходимости, а, появившись, они вряд ли окажутся полезными. Большинство из них крайне дезадаптивны. В противоположность этому, идеи, решающие какую-либо проблему, могут быть созданы и распространены (через речь) за несколько секунд.</p>
   <p>Качественное отличие культурной и биологической эволюции часто приводит к большим разрывам между ними. В течение человеческой истории и доисторического периода различные общества служили гигантскими «лабораториями» для проверки новых идей. Наиболее радикальные попытки изменить нормы поведения (мораль, закон и этику общества) были совершенно чужды человеческой природе. Например, коммунистическая идеология традиционно имела сильную интеллектуальную привлекательность, но применение ее в социуме, как правило, заканчивалось неудачей. Коммунизм — идеальная форма государства, но лишь для насекомых, а не для приматов-людей. Поражение и развал неадекватных социальных систем демонстрирует, как протекает естественный отбор культурной эволюции. К несчастью, естественный отбор может быть глубоко бессмысленным и даже страшным (с точки зрения человека) процессом. Поэтому многие ученые и философы придерживаются позиции, что мы должны создать новые нормы поведения, основанные на научном понимании биологической природы человека как вида.</p>
   <p>Перечень книг на эту тему за последние годы и их авторов показывает, что эта проблема волнует людей самых разных специальностей. Из философских трудов можно назвать: «Опасная идея Дарвина: эволюция и смысл жизни» (Dennett, 1995), «Секретная связь: эволюция и этика» (Brandie, 1994), «Биология и психология морального фактора» (Rottschaefer, 1998) и «С биологической точки зрения: эссе о эволюционной философии» (Sober, 1994). Юриспруденцию представляет «Закон и разум: биологические основы человеческого поведения» (Gruter, 1991). Психологию — «Новая научная мораль: бейондизм» (Cattell, 1972). Биологи тоже внесли свою лепту: «Биология системы морали» (Alexander, 1987), «Происхождение добродетели» (Ridley, 1996), «О природе человека» (Wilson, 1978) и «Консенсус: единство знания» (Wilson, 1998). Антропология породила следующие труды: «Царь зверей» (Tiger &amp; Fox, 1971), «Оптимизм: биология надежды» (Tiger, 1979) и «Фабрика зла: этика и эволюция индустриальной системы» (Tiger, 1991). Кроме этого существуют сборники, компилирующие эссе авторов из разных дисциплин, например «Исследование биологических корней человеческой морали» (Hurd, 1996).</p>
   <p>В большей или меньшей степени авторы всех этих книг, не только объясняют поведение человека с точки зрения эволюционной адаптивности, но и пытаются обозначить новые системы моральных и этических правил для современного общества. Предлагаемые нормы поведения, согласующиеся с нашей биологической сущностью, звучат логично и обставлены должным образом. К несчастью, многие из этих авторов непреднамеренно создали слабое звено в своих аргументах. Они исходно делают такие допущения касательно эволюции и природы Вселенной, которые выходят за рамки научности. Эти допущения звучат примерно так: «Нет ничего, кроме материального мира; все, что происходит, — следствие законов физики. Эволюция — результат взаимодействия между этими законами физики и случайными событиями. Таким образом, существование жизни, разума и сознания — просто случайность, не имеющая смысла или высокого предназначения. Это базовое принятие концепции случайности создает парадокс: существо, не имеющее высокого предназначения, борется за создание имеющих смысл норм поведения для других бессмысленных людей». Как указывает Картмилл (Cartmill, 1998), убеждения такого рода — не более чем просто убеждения, и выходят за пределы того, что называется наукой. Многие эволюционные психологи-писатели приняли нейробиологическую точку зрения, описанную Криком:</p>
   <cite>
    <p>«Современному нейробиологу не нужны религиозные концепции души, чтобы объяснить поведение человека и других животных. Вспоминается, как Наполеон спросил Пьера-Симона Лапласа, объяснявшего устройство Солнечной системы: «А где же тут Бог?» Лаплас ответил на это: «Сир, я не испытываю потребности в этой гипотезе». Не все ученые-неврологи считают идею души мифом (наиболее показательным исключением является сэр Джон Экклес), но большинство из них. Они не могут доказать неверность этой идеи. Скорее, на данный момент они не испытывают потребности в этой гипотезе (Crick, 19.94; р. 6–7.)»</p>
   </cite>
   <p>Важно, что Крик оговаривает недоказанность ложности идеализма. То есть отсутствие доказательств не является доказательством отсутствия. Однако многие ученые пытаются исходить из того, что оно все же является таковым, когда утверждают, что нет ничего, кроме материального мира и физических законов, работающих в нем. Хотя для многих это очевидно, есть и люди, которые не согласятся с ними и назовут свои, другие аксиомы. Важно помнить, что ни одна из сторон не располагает доказательствами своих аргументов. Жесткий атеизм многих ученых-неврологов и эволюционных психологов — тоже религия.</p>
   <p>Если бы мы могли разработать нормы поведения, учитывающие преимущества и недостатки нашей биологической природы, то смогли бы частично или полностью преодолеть те проблемы, в которых погрязло современное общество. Увы, основная масса людей вряд ли приняла эти новые правила, если бы в их основе лежало утверждение о том, что жизнь — случайность, не имеющая цели и смысла. Если защитники эволюционно обусловленной морально-этической системы не будут выходить за рамки доказанного и оставят свои убеждения при себе, их идеи будут более применимы и приемлемы для общества.</p>
   <subtitle>Резюме.</subtitle>
   <p>Иерархии доминирования возникают в группах живых организмов, чтобы минимизировать агрессию между конкурирующими за ограниченные ресурсы особями. Так как высокий социальный ранг автоматически дает доступ ко всем доступным ресурсам, естественный отбор благоприятствовал тенденциям борьбы за повышение социального статуса. А у приматов в ходе эволюции возник и высокий уровень социального интеллекта, способствующий этому продвижению вверх.</p>
   <p>Эволюция человека осложнена тем, что наши вымершие предки жили в иерархиях доминирования, но в эпоху плейстоцена социальная структура была равноправной, что необходимо для жизни собирателей и охотников. С возникновением сельского хозяйства отдельные личности получили возможность монополизировать ресурсы и централизовать власть. Так возник новый тип иерархии доминирования.</p>
   <p>На уровне физиологических реакций поведение в иерархии доминирования обусловлено нейротрансмиттером серотонином. Когда социальный ранг примата растет, у него повышается активность серотонина, отчего увеличивается двигательная активность и возникает хорошее настроение. Когда происходит понижение статуса, активность серотонина падает, а с ней — и двигательная активность, что обеспечивает сохранение энергии. Селективные ингибиторы обратного захвата серотонина (SSRI) повышают уровень серотонина и применяются для лечения депрессивных состояний.</p>
   <p>С изменением социального статуса колеблется и уровень мужского полового гормона — тестостерона. Особям высокого ранга требуется более высокий уровень тестостерона, чтобы использовать благоприятные возможности для спаривания и быть подготовленными к защите своего социального положения от соперников.</p>
   <p>Стрессовые гормоны, опосредующие реакцию борьбы и бегства, также вовлечены в физиологию жизни в иерархии доминирования. У особей с высоким статусом выброс стрессовых гормонов в критической ситуации, как правило, помогает. И наоборот, у подчиненных индивидов хронический стресс ухудшает физиологическую эффективность стрессовых реакций и влечет за собой проблемы со здоровьем и снижение продолжительности жизни. В человеческих сообществах культурные факторы (например, наследование материальных благ) зачастую усложняют продвижение вверх для людей с низким социальным положением.</p>
   <p>У позвоночных помощь сородичам происходит от паттернов родительской заботы. Теория отбора родственников утверждает, что альтруизм, проявляемый родителями по отношению к детям, мог легко перенестись и на других сородичей. По достижении группой живых организмов определенного уровня сложности альтруистические действия могли стать направленными и на неродственников, так как было понятно, что получивший помощь не останется в долгу. Благодарность, симпатию, доверие и чувство вины можно считать адаптивными механизмами, способствующими функционированию высокоразвитой системы взаимного альтруизма у людей.</p>
   <p>Некоторые ученые считают, что для создания лучшего общества нам следует разработать правила поведения, учитывающие нашу психологию. Однако многие защитники этой биологически конгруэнтной системы моральных норм заняли научно необоснованную позицию, что жизнь и сознание — просто бессмысленные случайности, не имеющие высокого предназначения. Тем самым аргументы о лучшей системе морали подрываются в основе своей и неприменимы на практике (в обществе).</p>
   <subtitle>Вопросы для обсуждения.</subtitle>
   <p>1. Иерархии доминирования независимо возникли у многих, не родственных друг другу групп животных. Это говорит о том, что данный тип социальной структуры — одно из простейших и оптимальных решений целого ряда проблем жизни в группе. Опишите эти проблемы и подумайте об альтернативной социальной системе, которая тоже бы решала их. Смогла ли бы ваша система работать в человеческом сообществе? Могла ли она возникнуть у организмов, которым чужда культура?</p>
   <p>2. Чем отличается равноправное общество собирателей и охотников от коммунистического общества пчелиного улья? Чем оно отличается от человеческого коммунистического общества (например, от Народной Республики Китай)?</p>
   <p>3. Проанализируйте биохимические изменения, происходящие у приматов с повышением социального ранга. Какие изменения происходят у них при понижении ранга?</p>
   <p>4. Учитывая тот факт, что эволюция, безусловно, производит отбор по собственническим интересам генов, как вы объясните то, что люди часто приходят на помощь совершенно постороннему человеку, рискуя своей жизнью? Дайте объяснение, согласующееся с эволюционной теорией.</p>
   <subtitle>Ключевые термины.</subtitle>
   <p>Адренокортикотропный гормон (АКТГ) (adrenocorticotropic hormone (АСТН))</p>
   <p>Альтруизм (altruism)</p>
   <p>«Альфа» (alpha)</p>
   <p>Биологическая эволюция (biological evolution)</p>
   <p>Взаимный альтруизм (reciprocal altruism)</p>
   <p>Внутренняя согласованность (inclusive fitness)</p>
   <p>Гаплодиплоидность (haplodiploidy)</p>
   <p>Гаплоидный (haploid)</p>
   <p>Гормон (hormone)</p>
   <p>«Дилемма заключенного» (Prisoner's Dilemma)</p>
   <p>Иерархия доминирования (dominance hierarchy)</p>
   <p>Конспецифичность (conspecific)</p>
   <p>Кортизол (cortisol)</p>
   <p>Культурная эволюция (cultural evolution)</p>
   <p>Матриархат (matriarchy)</p>
   <p>Нейротрансмиттер (neurotransmitter)</p>
   <p>«Око за око» (TIT FOR TAT)</p>
   <p>Перепончатокрылые (hymenoptera)</p>
   <p>Подчиненный (subordinate)</p>
   <p>Равноправный (egalitarian)</p>
   <p>Реакция борьбы и бегства (fight-flight response)</p>
   <p>Родовой отбор (kin selection)</p>
   <p>Селективные ингибиторы обратного захвата серотонина (selective serotonin re-uptake inhibitors (SSRIs))</p>
   <p>Серотонин (serotonin)</p>
   <p>Стрессовые гормоны (stress hormones)</p>
   <p>Теория разума (theory of mind)</p>
   <p>Тестостерон (testosterone)</p>
   <p>Транзитивное мышление (transitive reasoning)</p>
   <p>Хромосомы (диплоидные) (chromosomes (diploid))</p>
   <p>Эусоциальный (eusocial)</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 8. Личность и психопатология.</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>В «Тимее» сущность Души дарует творящий Бог, но именно божества, перемещающиеся в космосе [среди звезд], питают могущественные стремления, удерживая от Необходимости наши импульсы и желания, наше чувство удовольствия и боли и ту низшую часть Души, в которой зарождается подобный опыт. Исходя из этого утверждения, наша личность связана со звездами, которые придают форму нашей Душе [как сумме Первоначала и стремлений]; и мы оказываемся во власти необходимости в тот самый момент, когда вступаем в мир: наш темперамент будет определяться расположением звезд, а следовательно, и действия, которые проистекают из темперамента, и все мироощущение, обусловленное впечатлениями.</p>
    <text-author>Плотин (204–270). Шесть эннеид</text-author>
   </epigraph>
   <p><strong>Вопросы главы</strong></p>
   <p>1. Что означает понятие личности для психолога и как оно изучается?</p>
   <p>2. Каким образом можно свести большинство черт личности к трем или пяти факторам?</p>
   <p>3. Как можно объяснить в терминах адаптивной эволюции разнообразные паттерны аномального поведения, включая многочисленные расстройства личности?</p>
   <p>Личность можно приблизительно охарактеризовать как определенный паттерн поведения, превалирующий во времени и ситуациях, который делает одного человека непохожим на другого. Психологов, которые изучают личность, интересует не только описание феноменов человеческих сходств и различий, но и то, насколько можно изменить личность и как должны осуществляться подобные изменения. Эволюционных психологов личность интересует с точки зрения ее влияния на репродуктивную способность. Таким образом, индивидуальные черты личности можно рассматривать в ракурсе их адаптивной значимости.</p>
   <p>Очевидно, что личность — сложная и абстрактная сфера. Это не какая-то объективная и поддающаяся определению субстанция в физическом смысле этого слова, а скорее эмпирический конструкт. Ее нельзя увидеть непосредственно, а можно только косвенно оценить. Хотя данная проблема является общей для всей психологии, в исследованиях личности она оказывается особенно трудной. Поведение можно наблюдать. Личность абстрагируется на основании сходств в поведении, что вводит не только некоторый уровень неопределенности, но и дополнительную степень абстракции. Соответственно, оценка адаптивного значения конкретных черт личности или даже целых комплексов личностных черт весьма проблематична.</p>
   <subtitle>Первые теоретики личности.</subtitle>
   <p>Психология имеет долгую и сложную историю, тесно связанную с попытками заложить адекватный фундамент для последующих исследований личности. Возможно, самым известным теоретиком структуры личности остается психиатр Зигмунд Фрейд (1856–1939), который посвятил множество работ формированию аномального поведения (Boring, 1950). Фрейд и его последователи используют для определения функций и структуры нормальной личности клинический метод изучения отдельных случаев. Ту же технику использовали с целью прояснения функций нормальной личности и множество других теоретиков. Эта традиция некритических наблюдений, опирающаяся главным образом на несистематическое наблюдение клинических случаев, серьезно повлияла на работы Фрейда и его последователей (Prochaska &amp; Norcross, 1994). Точно также нашла она отражение в работе и клинической практике приемников этого направления, которые избрали несколько иной путь. К ним относятся Альфред Адлер, Карл Юнг, Карен Хорни, а также многие экзистенциальные и гештальт-терапевты и теоретики личности.</p>
   <p>Автором первой эмпирической исследовательской программы, направленной на изучение личности, вероятно, следует считать двоюродного брата Дарвина сэра Фрэнсиса Гальтона (1822–1911). Гальтон был редкостным человеком: пионером в статистике, генетике, метеорологии и в ряде областей психологии (Boring, 1950). Частью его вклада в изучение человеческого поведения стала попытка связать физические признаки, такие как форма тела, с различными чертами личности. Гальтона считают основоположником эмпирического подхода к теории личности, известного как лондонская школа (Eysenck, 1997), влияние которой значимо и сегодня. Кроме того, Гальтона относят к числу первых исследователей, предпринявших систематические попытки оценивать такие поведенческие и психологические переменные, как память, интеллект и производительная способность (Boring, 1950). Возможно, он был одним из первых эмпирически ориентированных эволюционных психологов.</p>
   <p>Центральное место в представлениях Гальтона занимала идея, согласно которой индивидуальные различия в поведении частично или преимущественно наследуются. Для ученых XIX века эта идея была слишком радикальной, ведь они, как правило, полагали, что все сложное человеческое поведение произвольно и обусловлено скорее теологическими, т. е. нравственными проблемами. Кроме того, Гальтон отвергал и экономический детерминизм, который стал пользоваться популярностью при его жизни. Эта последняя теория утверждала, что поведение людей определяется прежде всего их принадлежностью к тому или иному социальному классу и другими экономическими факторами. Ее основным сторонником был экономист Карл Маркс (Hergenhahn, 1997).</p>
   <p>По современным стандартам, исследовательская стратегия Гальтона очень громоздка. В сущности, он полагал, что следует произвести большое число физических и ментальных (психических) измерений и затем установить между полученными данными корреляционные соответствия (Hergenhahn, 1997). Фактически, этим разносторонне одаренным человеком были предложены первые варианты такого ныне распространенного статистического показателя, как коэффициент корреляции. Гальтон полагал, что сильно коррелирующие черты или атрибуты должны иметь общий источник или причину. Это предположение заложило основу статистической процедуры, известной как факторный анализ, которая является одним из основных инструментов современной теории личности.</p>
   <p>Гальтон также считал, что наиболее специфические способности чаще всего наследуются (Hergenhahn, 1997). Особенно его интересовал интеллект. Гальтон разработал метод оценки гениальности или выдающихся качеств людей, а также придумал обратный показатель, оценивавший способности ораторов утомлять своих слушателей! На основании своих исследований он установил тесную связь между биологическим подобием и интеллектуальным функционированием. Кроме того, Гальтон был первым ученым, который проводил систематические исследования близнецов и родных братьев и сестер (сиблингов). Методология его исследований очень напоминает исследовательскую технику современных психологов. Гальтон использовал вопросники для оценки установок и рейтинговые шкалы для оценки мнения индивидуума о себе и мнения окружающих об этом человеке. Он постоянно акцентировал внимание на индивидуальных различиях, измерении и наследственности. Эти исследования были развиты учеником Галь-тона Карлом Пирсоном (1857–1936), который превратил его методологию в то, что сегодня называют корреляцией Пирсона как произведение моментов. Работа Гальтона, посвященная интеллекту, была продолжена британским психологом Чарльзом Спирменом (1863–1945), сформулировавшим теорию общего интеллекта, которая близка теории, разделяемой многими нынешними исследователями (Sheehy, Chapman &amp; Conroy, 1997).</p>
   <subtitle>Современные подходы к теории личности.</subtitle>
   <p>Сегодня в исследовании личности существует ряд различных парадигм или методов, определяющих теорию. Каждый имеет свои достоинства и недостатки, продолжительную историю и стойких приверженцев. Однако не все подходы обладают одинаковой ценностью для научно ориентированного исследователя человеческого поведения.</p>
   <subtitle>Исследовательская парадигма, основанная на изучении случаев: клинический подход к личности.</subtitle>
   <p>Клинические подходы к личности, или подходы на основе изучения случаев, были популяризованы в психиатрии и психологии Фрейдом и его последователями. Эти подходы предполагают глубинное и систематическое изучение индивидуумов. Данные по отдельным людям экстраполируются и затем предлагаются гипотезы в отношении общих принципов личности. Клинический метод часто оказывается полезным для выдвижения теорий. Один из хороших способов проверки теорий — посмотреть, можно ли на их основе объяснить клинические случаи, которые вызывают наибольший интерес. Однако клинический подход имеет свои научные ограничения. Он может преувеличить важность статистических курьезов или людей с чертами личности, которые далеки от средних. Зачастую клинический подход искусственно отделяет крайности личности, которые признают патологическими или дефектными, от нормального функционирования личности. Поскольку он разрабатывается применительно к клиническим случаям, то обычно игнорирует нормальное функционирование. В результате нам слишком часто предлагаются теории, которые очень трудно проверить. Однако многие современные научные теоретики личности признают определенные достоинства за клиническим подходом или подходом, основанным на изучении случаев. Они используют этот подход для прояснения и упрочения своих текущих гипотез, а не для выстраивания специфических совокупностей теорий. Исключения или клинические случаи можно использовать и для того, чтобы выдвигать надежные основы для новых теорий.</p>
   <subtitle>Теория черт.</subtitle>
   <p>Влияние Фрэнсиса Гальтона наиболее ощутимо в том, что называют номотетическим методом исследования личности (Hergenhahn, 1997), который также известен как теория черт, поскольку его цель — идентифицировать основополагающие черты и связать их с образовательными, физиологическими и родственными им процессами. В данном случае исследователи стараются использовать статистические процедуры для выявления основополагающих черт личности. Значительная часть корреляционных исследований относится к теории черт. Многие исследования сфокусированы и на статистическом методе, который является интеллектуальным преемником подхода Гальтона — факторном анализе.</p>
   <p>Задача теории черт — как можно полнее описать личность с помощью как можно меньшего количества черт. Это пример принципа научной экономии, который мы рассматривали в другом месте (Cattell, 1965). Важно понять, что теоретики черт личности не считают, что для описания сложного человеческого поведения достаточно знать общие черты (Eysenck, 1999). Эти ученые обычно полагают, что общие черты, часто называемые типами, являются распространенными факторами, определяющими человеческую личность. Однако точно так же существуют и играют важную роль уникальные или менее распространенные факторы личности (Cattell, 1972). Они сочетаются с распространенными «суперфакторами», формируя наше поведение, и обеспечивают адекватное описание не всей, но значительной части человеческой личности (Eysenck, 1999). Некоторых людей можно адекватно описать с точки зрения того, насколько у них проявлены общие черты, тогда как для описания других людей часто требуются уникальные дескрипторы личности (Costa &amp; McСrae, 1998). Вот характерный пример. Почти каждый знает какого-то человека, который буквально одержим телевидением. Маловероятно, что общие черты личности будут включать в себя описание этого человека, поведение которого центрировано на стремлении смотреть все новые и новые телепередачи.</p>
   <subtitle>Факторный анализ: важный инструмент корреляционных исследований.</subtitle>
   <p>Факторный анализ — это статистический метод, при помощи которого психологи пытаются выявить математические конструкты, объясняющие связь (или корреляцию) между почти бесконечным количеством личностных черт. Например, факторный анализ можно провести на основе рейтинговых оценок собственной личности, полученных от группы, которая насчитывает несколько тысяч человек. Эта процедура должна показать, что люди, которые считают себя приветливыми, скорее всего, сообщат, что они разговорчивы и несколько импульсивны. Факторный анализ установит математическое соотношение между этими концептами и покажет, насколько тесно они связаны между собой в совокупности, из которой производилась выборка. Затем исследователь старается дать наиболее экономичное, или наиболее краткое, объяснение для обнаруженных корреляций. Считается, что элементы, которые сильно коррелируют, имеют общую причину (Loehlin, 1992).</p>
   <p>В техническом отношении факторный анализ — это набор процедур, использующих матричную алгебру, которые максимизируют описание и объяснение вариации, уменьшая при этом количество переменных. В наших целях факторный анализ можно лучше всего изобразить как процедуру, которая помогает нам увидеть структуру связей между различными элементами данных. Мы получаем возможность «заглянуть внутрь» отдельной группы переменных и попытаться оценить структуру переменных независимо от любых связей, которые они имеют вне этой группы данных. Факторный анализ — это метод редукции данных.</p>
   <p>В типовом современном факторно-аналитическом исследовании между чертами личности, например, такими как разговорчивость, уверенность в себе и приветливость, проводят корреляционное сравнение, пока они не дадут какой-то фактор первого порядка. Это математический конструкт, который не является статистически независимым. Согласно факторно-аналитическим понятиям, факторы первого порядка лишены ортогональности. Затем факторному анализу подвергают сами эти факторы первого порядка, делая сопутствующее предположение, что они дадут некоррелирующие результаты. Эти факторы второго порядка называют ортогональными, подразумевая, что они статистически независимы. Точный характер связи между факторами можно далее прояснить при помощи статистической процедуры, известной как факторное вращение, которая часто помогает уменьшить неопределенность.</p>
   <p>Идентичную методику используют не все теоретики факторного анализа. Реймонд Кэттелл (1905–1998), известный теоретик черт личности, полагал теоретически оправданным исходить из корреляции факторов, поскольку считал, что прибегать к ортогональности значит искусственно ограничивать реальный мир. Однако в большинстве случаев теоретики факторного анализа стараются сохранять ортогональные факторы. Кроме того, существуют некоторые разногласия в отношении типов факторного вращения. К счастью, большинство этих процедур приносят приблизительно одни и те же результаты, так называемые факторные веса.</p>
   <p>В прошлом факторный анализ подвергался резкой критике. Одно из возражений состоит в следующем: результаты ограничены тем, что попадает в исследование. Этот критический выпад, который можно отнести к любому научному исследованию, несколько смягчают операции факторного анализа, позволяющие провести очень тщательную проверку гипотезы. Первоначально факторный анализ был преимущественно методом выдвижения гипотез, который использовал случайные связи. Теперь, благодаря тому, что называют подкрепляющим факторным анализом, мы можем сказать, какие факторы ожидаем обнаружить и какой будет связь между ними. Затем мы можем проверить свою модель, чтобы убедиться, является ли она наилучшим соответствием полученным данным.</p>
   <p>Второе критическое замечание сводится к тому, что результаты могут оказаться более субъективными, чем полагают сторонники факторного анализа. В этом может быть одна из причин того, почему приверженцы этого метода расходятся во мнении относительно количества факторов, которые оптимально отражают человеческое поведение. Современные методологии, такие как использование подкрепляющего факторного анализа, позволяют уменьшить субъективность. Кроме того, возможно, более субъективен, чем допускают ученые, и выбор методов вращения. Часть споров между теоретиками личности, касающиеся структуры факторов, носит очень специальный характер и опирается на различные интерпретации некоторых достаточно сложных математических теорем. Возможно, в силу этих и других причин между теоретиками факторного анализа существуют различия, касающиеся количества и весомости факторов, которые они обнаруживают.</p>
   <subtitle>Трехфакторная модель личности.</subtitle>
   <p>Быть может, наиболее влиятельным факторно-аналитическим теоретиком личности является X. Ю. Айзенк (1916–1997), эмигрировавший в Британию немец, работы которого вызывают много споров. Айзенк, внесший, подобно Гальтону, вклад в самые разные области науки, получил образование, которое было во многом в традиции Спирмена/Гальтона. Ряд ранних факторно-аналитических исследований он провел, когда единственным доступным инструментом был ручной калькулятор. (То, что требовало шести или более месяцев трудоемких вычислений, теперь можно проделать за несколько секунд с помощью обычных компьютеров и легко доступных программ.) Айзенк определил, что значительную часть внутренней корреляции поведения психиатрических больных можно объяснить при помощи двух «суперфакторов» второго порядка — ортогонального невротизма (N) и экстраверсии (Е). Это радикальное открытие явилось причиной его конфликта (одного из многих) с психиатрическим сообществом тех дней.</p>
   <p>Пять лет спустя Айзенк добавил третий, еще более спорный фактор — психотизм (Р), также известный как нечувствительность или спокойная решительность (tough mindedness). Если первые две черты или фактора фигурируют почти в каждом современном факторно-аналитическом исследовании, третья, психотизм, более спорна (Eysenck &amp; Eysenck, 1985). Она является источником серьезных разногласий между факторно-аналитическими теоретиками личности.</p>
   <p>Что касается невротизма или N, как его кратко называют, то люди, которые имеют высокий показатель в тесте N, как правило, эмоционально изменчивы. Они предрасположены к тревоге и беспокойству, к соматическим болям, депрессии и сильным эмоциональным реакциям (Eysenck, 1999). Считается, что за вариативность параметра N отвечают отличия в лимбической системе, которые частично наследуются. Люди с низким N имеют более высокую самооценку, менее напряжены, реже испытывают чувство вины и реже подвержены переменам настроения. Большинство из нас попадает в среднюю часть нормального распределения этой черты.</p>
   <p>Черта интроверсии/экстраверсии (Е) относится к различиям в общительности и к аспектам импульсивности. Интроверты обычно более сдержаны, рефлексивны и спокойны. Экстравертированные люди, как правило, более активны, уверены в себе, беспечны, властны и авантюрны. Предполагается, что эти различия обусловлены биологическими процессами, в частности восходящей ретикулярной активирующей системой и лобными долями головного мозга (Eysenck &amp; Eysenck, 1985). Имеются данные, что интроверты более чувствительны к наказаниям, тогда как на экстравертов сильнее влияют вознаграждения. Более половины всех вариаций в поведении, обусловленных этой чертой, по-видимому, связаны с генетическими факторами.</p>
   <p>Последний из предложенных Айзенком параметр психотизма (Р) оказался самым проблематичным (Eysenck, 1999). Считается, что он является основополагающей чертой, связанной с предрасположенностью к шизофрении или другим психотическим расстройствам. Люди, имеющие высокий показатель психотизма, как правило, агрессивны, холодны, эгоцентричны, импульсивны и расчетливы. Кроме того, они очень креативны. Люди с низким показателем этой черты имеют противоположные характеристики, а большинство из нас, опять же, находится где-то посередине. Считается, что эта черта во многом наследуема, главным образом через серотонергическую и допаминергическую системы (Zuckerman, 1999).</p>
   <subtitle>Пятифакторная модель личности.</subtitle>
   <p>Большинство исследователей личности, ориентирующихся на факторный анализ, полагают, что невротизм и экстраверсия являются общими факторами, которые имеют важные генетические и объяснительные аспекты. Исследователи расходятся во мнении относительно остальных различий человеческих личностей. В последние 15 лет приобрела огромную популярностью пятифакторная модель личности (FFM). Эта модель соперничает с моделью Айзенка, соглашаясь с ней лишь в том, что важными и независимыми конструктами являются невротизм и экстраверсия (Costa &amp; McCrae, 1992). Пятифакторная модель добавляет новый параметр — открытость новому опыту, которая соотносится с фантазией, эстетикой, чувствами и идеями. Вдобавок она разбивает вариацию психотизма на два статистически независимых фактора: сознательность, черту, оценивающую организованность, самодисциплину и пунктуальность, и доброжелательность, которую оценивает доверчивость и добродушие, противопоставляемые циничности, подозрительности и безжалостности. Хотя существуют определенные разногласия в отношении деталей (Eysenck, 1999), многие исследователи теперь считают, что полезно принять рабочую гипотезу, согласно которой пятифакторная модель дает хорошую картину структуры черт человеческой личности. Свидетельством, подтверждающим это, является то, что факторы личности хорошо согласуются между собой при изучении самых разных культур (John, 1990).</p>
   <p>Можно ли как-то определить, какая из двух концепций «верна»: трех- или пятифакторная модель? К сожалению, в настоящее время нельзя ответить на этот вопрос утвердительно. Возможно, пятифакторная модель более полезна при описании некоторых нюансов человеческого поведения. Трехфакторная модель, по-видимому, имеет больше биологических и лабораторных подтверждений, указывающих на ее прогностическую точность. Вероятно, будущие исследования рассудят, какая из моделей лучше.</p>
   <p>При этом факты свидетельствуют о том, что люди относительно стабильны по тому, в какой мере выражена в них та или иная черта. Как трех-, так и пятифакторная модели позволяют получить веские доказательства долговременной стабильности черт. Причем даже в том случае, когда промежуток между оценкой черт составляет годы (Costa &amp; МсCrae, 1998).</p>
   <p>Корреляционный подход имеет ряд достоинств. Он позволяет изучить большое количество переменных, сводя их к нескольким значимым факторам. Кроме того, корреляционный подход позволяет уточнить отношения между этими переменными и то, почему проявляются и сохраняются корреляции или паттерны связей. Однако у этого подхода имеются серьезные проблемы. Среди них то обстоятельство, что связи часто являются всего лишь ассоциативными, а не причинными. Хотя это недостаток был несколько опосредован успехами в относительно новой области структурного уравнивающего моделирования — процедуры, схожей с подкрепляющим факторным анализом, — строгая критика корреляционного подхода не ослабевает.</p>
   <subtitle>Эволюционная теория и личность.</subtitle>
   <p>С тем чтобы эволюционная теория была релевантна или просто полезна научному исследованию личности и психопатологии, должен быть признан верным ряд фактов. Эволюционная психология может быть релевантна при условии важности генетики для личности и/или патопсихологии. Наследуемость относится к проценту вариаций конкретной черты, которая обусловлена влиянием множества генов. Степень наследуемости, по-видимому, варьирует от черты к черте. Однако и для трех факторов Айзенка, и для пяти крупных факторов доля ее влияния составляет приблизительно от одной четверти до половины. Это означает, что генетика играет существенную, хотя и не подавляющую роль в отношении того, в какой мере выражена в человеке конкретная черта.</p>
   <p>Эволюционная психология может оказаться важной, если удастся показать, что наша сегодняшняя среда отличается от тех, в которых наследуемые черты личности сформировались в ходе естественного отбора. Такие данные способны помочь в объяснении поведенческих проблем. Наконец, эволюция может способствовать объяснению некоторых аномалий или странностей в функционировании личности, которые нельзя объяснить каким-либо другим из существующих исследовательских методов или теорий.</p>
   <subtitle>Адаптивное значение черт личности.</subtitle>
   <p>Очевидно, что для того чтобы какая-то черта сохранилась, она должна была обладать некой степенью функциональности. Из этого следует, что изменение воздействий среды, в частности социального давления, вызвало вариации ряда черт (Buss, 1991). Кроме того, черты, которые когда-то были адаптивными, в нынешней среде могли стать неадаптивными. Теперь мы должны рассмотреть трех- и пятифакторную модели, чтобы понять, каким образом черты личности могли быть адаптивными.</p>
   <p>Невротизм связан со способностью воспринимать идущие из среды предупредительные сигналы, связанные с грозящим наказанием и со способностью реагировать на них. Сильная выраженность этой черты делает людей более уязвимыми перед мнимыми и неприятными случайностями, связанными с излишней чувствительностью к будущему наказанию. Например, у человека, имеющего высокий показатель невротизма, может чаще возникать фобия.</p>
   <p>В некоторых ситуациях люди с высокими показателями этой черты могут иметь репродуктивное преимущество, поскольку эффективнее избегают опасности. С другой стороны, людям с низкими показателями невротизма могли чаще демонстрировать репродуктивное поведение, которое сопровождалось риском. Мужчины с низким показателем этой черты могли получить репродуктивное преимущество, совершая очень рискованные действия, которые повысили их социальный статус и, соответственно, их уровень привлекательности для женщин.</p>
   <p>Экстраверсия или направленность вовне связана с потребностью в стимуляции коры головного мозга (Eysenck, 1997). Экстравертированных людей быстрее охватывает более сильное чувство скуки. Кроме того, они скорее привыкают к стимулам, особенно интенсивным.</p>
   <p>Экстраверсия может быть репродуктивно предпочтительной у мужчин, побуждая их сходиться с множеством партнеров — количественная стратегия. С другой стороны, более интровертированные мужчины могут скорее накопить и сохранить материальные ресурсы, одарив ими единственную партнершу, что может дать репродуктивное преимущество, способствуя появлению потомства, имеющего высокий статус — качественная стратегия.</p>
   <p>Аналогичным образом, психотизм связан с межличностной агрессивностью, которая обеспечивает репродуктивное преимущество в неблагоприятных социальных ситуациях и, возможно, во время войны (Zuckerman, 1999). Люди с высоким показателем психотизма чаще ведут себя агрессивно с другими людьми. Их сексуальное поведение чаще бывает недискриминационным, неразборчивым и, возможно, воинственным (Eysenck, 1976), а способность овладевать ресурсами, нередко в ущерб другим, может обеспечить им репродуктивное преимущество. В период войны они могут скорее извлекать выгоду, захватывая вражеские ресурсы. Стараясь завоевать брачного партнера, люди с высоким показателем психотизма также могут проявлять агрессию.</p>
   <p>Бывает множество обстоятельств, в которых психотизм, напротив, является репродуктивным недостатком. Так, эта черта связана с ростом преступных наклонностей (Zuckerman, 1999). Если человек попадает в тюрьму за противоправные деяния или подвергается остракизму со стороны общества, это, вероятно, ограничивает его репродуктивные преимущества. Кроме того, высокий психотизм связан с эксцентричным и равнодушным поведением, которое делает человека менее привлекательным в качестве сексуального партнера, чем те, у кого эта черта находится в более распространенном диапазоне. Предположительно, люди с повышенным психотизмом являются менее заботливыми родителями, что также может уменьшать их репродуктивное преимущество. В зависимости от конкретных обстоятельств различные уровни этой черты вызывают разные репродуктивные последствия. Постоянные флуктуации в социальной стабильности на протяжении длительного времени, вероятно, способствуют широкому распределению показателей психотизма во всем диапазоне любой данной совокупности.</p>
   <p>Открытость опыту может быть широко распределена внутри какой-то совокупности из-за лабильного характера социальных групп. Пока условия остаются постоянными, преимущество имеют консервативность и неприятие новшеств и внешних влияний, т. е. малая открытость. Когда условия радикально меняются, приверженность старым традициям и неприятие новых идей становятся помехой. В быстро меняющихся условиях преимущество имеет индивидуум, отличающийся большой открытостью. Есть данные о том, что черты, связанные с открытостью, такие как поиск новизны, могут быть более распространены в обществах мигрантов или в обществах с миграционным прошлым (Chen, Burton, Greenberger &amp; Dmitrieva, 1999). Длинную аллель рецепторов допамина D4 (DRD4) ученые связывают с такими чертами, как поиск новизны и гиперактивность. В генетическом исследовании 2320 испытуемых из 39 совокупностей было установлено, что в сравнении с оседлыми группами населения мигрирующим совокупностям присущ более высокий процент длинных аллелей DRD4. Корреляция между групповой миграцией на дальние расстояния и процентом длинных аллелей DRD4 составила 0,85 (рис. 8.1).</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img5D1D.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 8.1. Рассеяние процента длинных аллелей для 39 совокупностей в зависимости от их макромиграции.</emphasis></p>
   <p><emphasis>(Источник: Chen, Burton, Greenberger &amp; Dmitrieva, «Population Migration and the Variation of Dopamine D4 Recept», Evolution &amp; Human Behavior, 20(5), Fig.1, p.316, 1999.)</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Оптимальные уровни сознательности и доброжелательности, вероятно, зависят от социальной среды. Когда социальные условия относительно стабильны, люди с высокими показателями этих черт окажутся наиболее желанными в качестве жизнеспособных долговременных партнеров. Как мы видели в главе, посвященной ухаживанию и воспроизведению потомства, и мужчины, и женщины оценивают эти качества очень высоко с точки зрения того, что они хотят найти в долговременном партнере. Эти черты могут играть существенную роль в поддержании долговременной брачной связи. Относительно высокая сознательность и доброжелательность также могут быть необходимы для качественной родительской опеки, требующейся при воспитании здорового потомства.</p>
   <p>Эштон, Паунонен, Хелмс и Джэксон (Ashton, Pauonen, Helmes &amp; Jackson, 1998) предположили, что такие черты, как эмпатия и привязанность, способствуют, прежде всего, родственному альтруизму, а снисходительность и незлопамятность — взаимному. При исследовании 118 участников было обнаружено, что фактор эмпатии/привязанности (родственный альтруизм) связан позитивно с доброжелательностью и негативно с эмоциональной устойчивостью, тогда как фактор снисходительности/незлопамятности (взаимный альтруизм) позитивно коррелирует и с доброжелательностью, и с эмоциональной устойчивостью.</p>
   <subtitle>Вставка. Авторитарная личность: иерархически мотивированный примат, страдающий ксенофобией.</subtitle>
   <p>В ряде сообществ приматов, не принадлежащих к человеческому роду, многие индивидуумы (особенно самцы) озабочены проблемами, связанными со статусом доминирования, признанием со стороны группы и ее целостностью. Все, что воспринимается как угроза их положению в группе, является источником сильного страха и тревоги. Крайняя степень ксенофобии (страха перед чужаками) проявляется, когда происходит встреча с другими группами, принадлежащими к тому же виду. Исследования протокультурной передачи признаков у японских макак показывают, что самки и их детеныши приобретают новые качества, но опутанные сетями иерархии взрослые самцы совершенно невосприимчивы к новому опыту. Нет сомнений, что такой страдающий ксенофобией, консервативный, контролируемый индивидуум, готовый подчиниться доминирующим лидерам и в равной мере готовый подавить тех, кто стоит ниже него, продолжает существовать и в нашем виде.</p>
   <p>Альтемайер (Altemeyer, 1988) разработал концепцию авторитарной личности как человека, сильно зависящего от сплоченной группы, которая требует беспрекословного идеологического послушания (конформности). Альтемайером была разработана шкала авторитаризма, характерного для представителей правого крыла, которая оценивает три надежных показателя авторитаризма: конвенционализм, т. е. неукоснительное выполнение групповых норм; подчинение индивидуумам, имеющим более высокий статус; и агрессия по отношению к внешним группам и непокорным членам своей группы. Появление авторитарной личности, по-видимому, не связано с интеллектуальной способностью или социоэкономическим статусом. Альтемайер полагал, что этот тип личности является продуктом строгой родительской дисциплины, усваиваемой посредством социального научения. Однако исследование 39 пар монозиготных (идентичных) и 38 пар дизиготных (неидентичных) взрослых близнецов, воспитывавшихся порознь, а также 423 пар монозиготных и 434 пар дизиготных взрослых близнецов, воспитывавшихся вместе, продемонстрировало, что генетические факторы объясняют по меньшей мере 50 % фенотипической вариации, а разная среда — лишь 35 % (McCourt, Bouchard, Lykken, Tellegen &amp; Keyes, 1999). Это исследование не подтвердило гипотезу, согласно которой авторитаризм обусловлен аспектами среды воспитания. Не была выявлена связь и черты правого авторитаризма с общими когнитивными способностями. По-видимому, на нее влияют главным образом генетические факторы, а также уникальные факторы среды. Поверхностный взгляд, согласно которому семейная среда является важным фактором влияния, обусловлен ее смешением с генетическими связями.</p>
   <p>Айгенбергер (Eigenberger, 1998) выдвинул гипотезу, что авторитарное поведение стало результатом страхов, связанных с исключением из социальной группы и с распадом группы, которые являлись реальными угрозами выживанию на протяжении значительной части нашего эволюционного прошлого. Чтобы проверить эту гипотезу, 522 участникам предлагали шкалу правого авторитаризма и индекс восприятия страха. Было установлено, что людям с высокими показателями на шкале правого авторитаризма присущи более сильные страхи, связанные с социальным признанием и воспринимаемым отклоняющимся (девиантным) поведением других людей. Исследователи выявили особый страх перед внешними группами, воспринимаемыми в качестве могущественных. Например, относящийся к страху пункт, сильнее всего коррелировавший с правым авторитаризмом, был следующим: «Люди, связанные с культом». Несомненно, компоненты авторитаризма — конформность, подчинение и агрессия — выполняли в нашем далеком эволюционном прошлом важную функцию, которая заключалась в адаптации к социальной иерархии и защите целостности группы. Однако в современном, глобальном обществе антидемократическая идеология и авторитарные взгляды, отличающиеся нетерпимостью к личности, сопряжены с большими проблемами.</p>
   <subtitle>Филогенез и онтогенез личности.</subtitle>
   <p>Личность стала столь интригующим объектом исследований не потому, что поведение устойчиво и постоянно, сохраняясь во времени и различных ситуациях, а скорее из-за того, что эти паттерны варьируют от индивидуума к индивидууму. Внутривидовые различия поведения, возможно, достигают своего максимума у нашего собственного вида, но существуют повсеместно в большей части животного царства. Возможно, что в ходе эволюции относительно сложного поведения согласующиеся индивидуальные различия в поведении появляются в качестве неизбежного следствия. Ряд исследований животных продемонстрировал вариацию вдоль одной из координат континуума застенчивость-самоуверенность (Wilson, Clark, Coleman &amp; Dearstyne, 1994). Однако этот подход может быть слишком упрощенным, чтобы уловить все богатство, индивидуальной вариабельности, проявляющейся у многих видов, включая даже некоторых беспозвоночных.</p>
   <p>Мазер и Андерсон (Mather &amp; Anderson, 1993) проверили индивидуальные различия у взрослых осьминогов (Octopus rubescens) в условиях тревоги, угрозы и кормления. Факторный анализ результирующего поведения показал, что эти животные отличаются по трем ортогональным параметрам — активности, реактивности и избеганию. Исследование устойчивого индивидуального поведения у рыб семейства колюшек (Huntingtonford, 1976) выявило факторы любопытства и активности. В исследовании персональных черт, проводившемся на пятнистых гиенах (Crocuta crocuta), Гослинг (Gosling, 1998) обнаружил пять общих параметров — решительность, возбудимость, направляемое людьми социальное соответствие, общительность и любопытство. Стивенсон-Хинде и Цунц (Stevenson-Hinde &amp; Zunz, 1978) выявили три основных фактора у макак-резус (Масаса mullato) — уверенность, возбудимость и общительность. Голд и Мейпл (Gold &amp; Maple, 1994) оценили персональные черты у горилл (Gorilla gorilla) и обнаружили четыре основных фактора — экстравертированность, доминирование, пугливость и понятливость.</p>
   <p>С адаптивной точки зрения, вариации индивидуальных типов личности можно объяснить как результат изменения селективных воздействий или вариабельность в доступных экологических и социальных нишах. Как мы видели в главе 6, различия в очередности рождения могут вызвать различия в социальной среде, ведущие к личностным различиям. У животных, живущих в социальных группах, репродуктивная способность возрастает, когда общий паттерн поведения индивида хорошо согласуется с его социальной нишей. Представители более сложно организованных видов животных, таких как перечисленные выше, активно участвуют в создании своих конкретных социальных ниш, являющихся следствием их врожденных склонностей. Возникновение личности — это результат динамической интеракции генетической предрасположенности с социальной и экологической средой.</p>
   <p>Тот факт, что персональные черты у животных и черты личности у людей варьируют почти до бесконечности в малых деталях, но в широком смысле могут быть сведены к нескольким ярко выраженным паттернам, предполагает существование сдерживающих влияний. Если развитие личности представляло собой полностью открытый процесс, то в этом случае черты нельзя свести к ограниченному количеству явных факторов. Ограниченное количество факторов личности может быть вызвано тем обстоятельством, что в данном виде существует лишь ограниченное количество поведенческих типов или предпосылок личностей, с которыми индивидуум может появиться на свет. Поведенческие типы продуцируют устойчивые индивидуальные различия в паттернах эмоционального реагирования. Этот рано проявляющийся, устойчивый паттерн поведения называют темпераментом. Именно темперамент формирует основу для более сложных устойчивых паттернов поведения, называемых личностью.</p>
   <p>Томас и Чесс (Thomas &amp; Chess, 1977) выделили девять параметров темперамента, используя подробные описания поведения младенцев и детей, полученные в ходе интервью с родителями. Затем на основании этих девяти параметров они провели лонгитюдное исследование, оценивая поведение 141 ребенка. Факторный анализ полученных данных показал, что изучаемые характеристики, как правило, группируются вместе, образуя три ярко выраженных типа темперамента. Около 40 % выборки исследователи отнесли к категории покладистых детей. Покладистый ребенок быстро адаптируется в младенчестве к заведенным правилам, терпим к новому опыту и в целом приветлив. Около 10 % выборки были классифицированы как трудные дети. Трудный ребенок не подчиняется повседневным правилам, часто плачет и негативно реагирует на новый опыт. Около 15 % выборки были включены в категорию медленно возбудимых детей. Медленно возбудимый ребенок малоактивен и демонстрирует слабые или слегка негативные реакции на стимулы среды. Остальные 35 % выборки продемонстрировали разнообразные комбинации черт, которые было трудно классифицировать. К школьному возрасту у 70 % трудных детей возникли поведенческие проблемы по сравнению с 18 % детей, отнесенных к категории покладистых (Thomas, Chess &amp; Birch, 1968). У 50 % медленно возбудимых детей проблемы с адаптацией появились в школьные годы (Chess &amp; Thomas, 1984).</p>
   <p>Другие исследователи описывают темперамент несколько иначе. Для описания темперамента Басc и Пломин (Buss &amp; Plomin, 1986) выделили три фактора: эмоциональность (возбуждение), активность (движение) и общительность (склонность к товариществу). Многие теоретики развития предлагают четыре основных параметра темперамента: активность, реактивность, эмоциональность и общительность (Goldsmith et al., 1987). Дигман и Шмелев (Digman &amp; Shmelyov, 1996) в исследовании 480 российских школьников обнаружили четыре компонента темперамента: общительность, гневливость, импульсивность и пугливость. Было установлено, что эти четыре компонента сильно коррелируют с пятью крупными факторами личности, подтверждая идею, что темперамент является не только одним из важных компонентов личности, но, возможно, ее основой.</p>
   <p>Свракич, Свракич и Клонингер (Svrakic, Svrakic &amp; Cloninger, 1996) постулируют несколько иные параметры личности (избежание опасности, поиск новизны, зависимость от вознаграждений и настойчивость), которые являются умеренно наследуемыми, умеренно стабильными на протяжении жизни и не зависят от социокультурных влияний. Крайние проявления этих параметров коррелируют с количеством психических расстройств (Battaglia, Przybeck, Bellodi &amp; Cloninger, 1996). Сильное стремление к новизне характерно для людей с расстройствами питания, алкогольной или наркотической зависимостью. Повышенное стремление избежать опасности свойственно субъектам с расстройством настроения или тревожным расстройством.</p>
   <p>Фрейдистский психоаналитик Джон Боулби (Bowlby, 1969) считал, что у людей процесс привязанности между матерью и младенцем является сложной эволюционной адаптацией, необходимой для выживания. По мнению Боулби, ранний детский опыт часто влияет на взрослые паттерны поведения, поскольку воздействует на определенную психологическую структуру, имеющую биологический субстрат, т. е. будущая способность человека устанавливать эмоциональные отношения зависит от должного развития избирательной привязанности в первые несколько лет жизни. Основанный на этологии взгляд Боулби оказался очень полезным при интерпретации множества поведенческих феноменов и объясняет общий паттерн раннего социального поведения детей лучше, чем любые другие теории (Rutter &amp; Rutter, 1993).</p>
   <p>Следует обратить внимание на две особенности теории привязанности Боулби (Rutter &amp; Rutter, 1993). Привязанность продолжает формироваться и в ситуациях пренебрежения и жестокого обращения. Маленькие дети и детеныши других видов млекопитающих чаще всего льнут к взрослому, когда они обеспокоены или напуганы. Если единственным доступным взрослым окажется кто-то, повинный в жестоком обращении, они все равно будут за него цепляться. Этологическая теория считает, что привязанность — это проявление врожденной предрасположенности у социальных животных. Ее адаптивная функция — обеспечить безопасность, и она формируется без потребности в селективном подкреплении. Привязанность возникает в крайне суровых, неблагоприятных обстоятельствах и высокорезистентна к исчезновению. Очевидно, что привязанность следует отличать от такой черты, как зависимость. Младенцы с надежной (безопасной) привязанностью в возрасте от 12 до 18 месяцев намного реже, чем ненадежно привязанные младенцы, демонстрируют сильную зависимость в четырех- или пятилетнем возрасте (Stroufe, Fox &amp; Pancake, 1983). Зависимости способствует ненадежная привязанность. Надежная привязанность ведет к автономии. У человеческих младенцев, более чем у любых других видов, должны формироваться надежные заботливые отношения со взрослым, который о них заботится (лучше всего не только с матерью, но и с отцом), с тем чтобы обеспечить адекватное когнитивное и социальное развитие. Ранний дефицит родительской заботы и ухода неизбежно приводит к недостаткам и аномалиям в социальном поведении и ментальных способностях.</p>
   <p>Как это ни удивительно, некоторые устойчивые паттерны странного или аномального поведения, проявляющиеся у индивидуумов, которым уделяли мало внимания или с которыми жестоко обращались в детстве, на самом деле могут быть продуктом адаптивной эволюции. Это предположение подтверждается тем фактом, что очень схожие расстройства личности возникают у самых разных взрослых, которые не имеют ничего общего, кроме дефицита родительского ухода. Ряд конкретных примеров данного феномена описан далее, в разделе, посвященном расстройствам личности, относящимся ко II категории (axis II). Более подробное обсуждение этой идеи дано в главе 6, где описывается концепция эволюционного онтогенетического аварийного механизма.</p>
   <subtitle>Личность и аномальное поведение.</subtitle>
   <p>У большинства людей факторы личности обычно не являются непосредственной причиной аномального поведения. Однако личность может вызывать аномальное поведение несколькими способами. Во-первых, у людей со специфическими чертами, такими как высокий показатель невротизма или психотизма, чаще возникают определенные проблемы. Например, люди, которые имеют высокий показатель невротизма, больше подвержены депрессии и тревоге. Невротические расстройства представляют собой процесс усвоения неадаптивных реакций. Терапевтические приемы предполагают отучение от этих реакций или их смягчение.</p>
   <p>Во-вторых, развитость некоторых черт можно лучше всего осмыслить с помощью понятия расстройств личности. Этот описательный подход, отраженный в пятифакторной модели, способен объяснить расстройства личности, представляя их как крайние точки на факторно-аналитических шкалах, чего в целом может оказаться достаточно для характеристики как нормального, так и аномального личностного функционирования и процессов (Costa &amp; McCrae, 1998).</p>
   <p>В-третьих, крайние проявления конкретной черты могут привести к нарушению процессов преодоления трудностей. Например, очень неуживчивые люди могут оказаться лишенными средств социальной поддержки, которые крайне важны для преодоления стресса. А люди, которые слишком экстравертированы, могут полагаться на своих друзей в ущерб развитию навыков, необходимых для решения проблем. Многие исследователи теперь полагают, что одну из важных областей аномального поведения, расстройства личности, можно в целом объяснить с помощью параметрического подхода к личности. Расстройства личности — это устойчивые способы дисфункционального преодоления трудностей, которые сохраняются от ситуации к ситуации. Это крайности негибкого поведения, приводящие к негативным последствиям. Тем или иным расстройством личности страдает до 13 % населения США (United States Surgeon General's Office, 1999). Многие исследователи теперь считают, что расстройства личности являются всего лишь комбинациями крайностей нормальной личности. Этот подход предполагает, что у большинства из нас личность достаточно гибка для того, чтобы наши личностные факторы не вызывали повторяющихся поведенческих проблем. Однако у людей с крайностями функционирования личности велика вероятность того, что отсутствие гибкости приведет к плохой адаптивности, тревоге, чувствам дистресса, неудовлетворенности и к неэффективности поведения. Неясно, в какой именно точке личностный стиль становится расстройством личности, но эта точка определенно связана с векторами среды, поддерживающими усилия индивидуума или мешающими им.</p>
   <subtitle>Психиатрические диагнозы I категории.</subtitle>
   <p>Клинические расстройства, за исключением расстройств личности и умственной отсталости, относят к расстройствам I категории, включающей описания большинства диагностируемых расстройств в текущем четвертом издании Диагностического и статистического руководства DSM-IV (Diagnostic and Statistical Manual) (American Psychiatric Association, 1994). I категория содержит 16 классов расстройств, что исключает возможность их подробного обсуждения в настоящей книге. Однако некоторые из наиболее распространенных расстройств I категории позволяют дать им поведенческую эволюционную интерпретацию и объяснение.</p>
   <p><strong><emphasis>Шизофрения. </emphasis></strong>Среди известных психиатрических состояний шизофрения является одним из самых загадочных. Ее характеризует ряд несоизмеримых и зачастую слабо связанных между собой симптомов, которые обычно плохо коррелируют у разных людей. К ним, например, относятся «позитивные симптомы»: дезорганизованная речь, сверхценные идеи, галлюцинации, бред, навязчивые мысли, эмоциональная неадекватность и т. д. Кроме того, шизофрения проявляется в «негативных симптомах» апатии и замкнутости, которые прогрессируют по мере течения болезни. К негативным симптомам также относятся алогия (обеднение мыслительных процессов и содержания речи), эмоциональная тупость и абулия (дефицит воли). Шизофрения настолько гетерогенна, что велика вероятность того, что она представляет собой несколько различных болезней, побуждая некоторых исследователей называть их «шизофрениями».</p>
   <p>На проксимальном (ближнем) уровне позитивные симптомы, по-видимому, являются следствием нейротрансмиттерного дисбаланса, в особенности избыточной активности допамина в центрах подкрепления головного мозга. Это подтверждается двумя цепочками доказательств. Позитивные симптомы поддаются лечению лекарствами, которые блокируют активность допамина, например хлорпромазином (торазином). Во-вторых, острые психотические эпизоды, включающие галлюцинации и бред, могут быть вызваны приемом препаратов, которые повышают активность допамина, таких как кокаин и амфетамины.</p>
   <p>Проксимальной причиной негативных симптомов, вероятно, являются неврологические нарушения. Компьютерная томография и магнитно-резонансные исследования показывают, что у шизофреников центральные желудочки (полости в головном мозге, заполненные жидкостью) имеют значительно большие размеры. Соответственно, мозг хронических шизофреников, как правило, содержит значительно меньше нейронов, чем у людей, не страдающих шизофренией. В настоящее время отсутствуют реальные средства лечения негативных симптомов, связанных с хронической шизофренией. В отличие от острой шизофрении, характеризуемой позитивными симптомами, которые могут появляться внезапно и исчезать так же внезапно — либо спонтанно, либо при медикаментозном лечении, — хроническая шизофрения с ее негативными симптомами принимает со временем все более тяжелую форму.</p>
   <p>Хотя более дистальные (отдаленные) причины шизофрении не ясны, она, скорее всего, обусловлена генетической уязвимостью, наложенной на ряд факторов риска, которые связаны со стрессами, спровоцированными средой. Вероятность того, что расстройство возникнет у обоих монозиготных близнецов, равна 50 %, а это показывает, что гены играют важную роль, но для того чтобы расстройство себя проявило, должны взаимодействовать с каким-то фактором среды (United States Surgeon General's Office, 1999). Факторы риска, связанные со средой, могут включать вирусную инфекцию в период внутриутробного развития, родовую травму, специфические стили семейного воспитания, бедность и социальный остракизм.</p>
   <p>Свыше 200 исследований показывают, что люди, появившиеся на свет между декабрем и мартом, значительно больше рискуют заболеть шизофренией, чем те, кто родился в иное время года (Carlson, 1998). Другие исследования свидетельствуют, что у шизофреников цереброспинальная жидкость содержит антитела к вирусам, тогда как у контрольных испытуемых без шизофрении подобные антитела отсутствуют. Эффект «сезона рождения» в сочетании с исследованиями антител позволяет предположить, что у некоторых шизофреников в какой-то момент раннего развития вирусный патологический ген пересек гемоэнцефалический барьер и вызвал перманентное неврологическое нарушение. Возможно, этого нарушения было недостаточно, чтобы заметно изменить поведение индивидуума, пока он оставался в относительно постоянной, защищенной домашней среде. Однако когда такой человек впервые столкнулся со стрессами и требованиями ранней взрослости, ему могло не хватить неврологических ресурсов, имеющихся у большинства людей, и он начал демонстрировать первые признаки поведенческой дегенерации, связанной с шизофренией. Этот сценарий объясняет давнее наблюдение, согласно которому у многих больных первые шизофренические эпизоды случаются именно в ранней молодости и часто связаны со стрессом.</p>
   <p>Неврологическое нарушение объясняет не только негативные, но и позитивные симптомы (Grace, 1991). Повреждение коры лобных долей меняет характер сигналов обратной связи, посылаемых к допаминергическим центрам подкрепления, таким как прилежащее ядро (nucleus accumbens). В результате этой дефектной обратной связи уровень содержания допамина остается хронически низким. Соответственно, повышается компенсаторная чувствительность постсинаптических рецепторов допамина. Когда допаминергические нейроны центров подкрепления активируются событиями в среде (прежде всего событиями стрессового характера), происходит избыточная реакция, ведущая к позитивным симптомам шизофрении.</p>
   <p>Если большой процент случаев шизофрении вызван неврологическими нарушениями, связанными с ранней вирусной инфекцией, возникает вопрос, почему восприимчивость к болезни не дает больших вариаций среди разных групп населения. Фактически, шизофрения возникает примерно у одного процента в любой данной совокупности людей, независимо от географического расположения и этнической принадлежности. Учитывая то явно негативное влияние, которое это расстройство оказывает на репродуктивную способность, казалось бы, естественный отбор должен был в целом выбраковать гены, которые предрасполагают к подобной уязвимости.</p>
   <p>Согласно одной из теорий, шизофрения обеспечивает определенный вид репродуктивного преимущества в его менее доминирующих или непороговых формах. Например, свойства шизофрении, связанные с отклоняющимся мышлением, в определенных обстоятельствах могут давать некоторым людям репродуктивное преимущество. Шизофрения связана со способностью генерировать непривычные ассоциации при решении новых проблем. Это можно продемонстрировать в нервно-психологических тестах и в тестах креативности. У шизофреников ассоциации слишком часто оказываются нерелевантными или отклоняющимися. Однако у какого-то человека с тенденцией к шизофрении это может стать предпосылкой к социально адаптивной креативности (Eysenck, 1997). В некоторых более легких формах шизофрения может иногда приводить к значительному эволюционному преимуществу. Как правило, эксцентричное поведение и магическое, иррациональное мышление, демонстрируемые шизофрениками, ставит их в явно невыгодное положение с точки зрения брачного успеха. Однако в условиях социального потрясения, когда общие уровни неопределенности и тревоги крайне высоки, необычного человека с «иным подходом» могут начать рассматривать как потенциального спасителя. Бесспорно, что на протяжении истории человечества многие из этих «мессий» вели своих последователей по тропам, чреватым еще большими бедами, чем те, которые они стремились оставить позади. С другой стороны, радикальные новшества исходят вовсе не от людей, отличающихся постоянством и живущих в стабильной среде. Новации происходят, когда становятся неустойчивыми условия или индивидуумы или и те и другие. Нет сомнений, что первого человека, который попытался найти применение огню, другие члены группы посчитали доставляющим беспокойство и странным. Миграции населения также можно рассматривать как новации. Когда предки полинезийцев устремлялись на своих утлых каноэ в огромный Тихий океан, лишь небольшой процент мигрантов достигал «Земли обетованной», пригодного для обитания острова. Мы никогда не узнаем, что именно обещали этим людям их вожди, побуждая предпринять столь опасное путешествие. Но мы знаем, что генетические основы в целом очень рискованных паттернов поведения могут сохраняться до тех пор, пока определенный процент готовых рисковать людей не достигнет высокого уровня репродуктивного успеха.</p>
   <p><strong><emphasis>Депрессия. </emphasis></strong>Депрессия оставалась устойчивым феноменом на протяжении всей письменно зафиксированной истории. Она широко представлена в сочинениях Гомера, а также в Ветхом Завете. Согласно DSM-IV, диагноз тяжелой депрессии требует данных либо о подавленном настроении, либо о заметной потере удовольствия или интереса при повседневной деятельности, сохраняющихся на протяжении по меньшей мере двух недель. Для постановки диагноза также необходимо наличие хотя бы пяти из следующих симптомов: возбуждение или заторможенность, потеря или прибавление веса, нарушения сна, усталость или бессилие, чувство вины или собственной никчемности, замедленное или расстроенное мышление или нерешительность и суицидальные мысли. Более всего подвержены депрессии люди в возрасте 20–45 лет. Предрасполагающие факторы включают семейную историю депрессии, депрессивный эпизод в детстве, злоупотребление алкоголем, сильный негативный стресс, недавние утраты, низкую самооценку, хроническую болезнь или тревогу (Meyer &amp; Deitsch, 1996). Каждый седьмой человек с тяжелой депрессией совершает попытку самоубийства, а у каждого третьего возникают проблемы с наркотиками или алкоголем (United States Surgeon General's Office, 1999). К сожалению, количество депрессий, по-видимому, растет. Среди американцев, родившихся до 1905 года, к 30 годам депрессии возникали только у одного процента. После 1955 года этот показатель вырос в шесть раз (Meyer &amp; Deitsch, 1996). Аналогичные данные, касающиеся распространенности и растущего количества депрессий, получают по самым разным странам и культурам, включая Тайвань и Ливан.</p>
   <p>Дистимические расстройства, являющиеся несколько менее тяжелой формой депрессии, предполагают схожие симптомы, которые отмечаются на протяжении длительного, хотя и не столь долгого времени. Дистимия может быть хронической. И депрессия, и дистимия поддаются психотерапии, особенно при когнитивно- или социально-ориентированных подходах, которые делают акцент на изменении депрессивных мыслей и расширении социальных контактов. Депрессия, но, вероятно, не дистимия, также часто поддается медикаментозному лечению. Наиболее популярными лекарственными препаратами являются селективные ингибиторы обратного (пресинаптического) захвата серотонина (SSRIs), которые блокируют обратный захват или абсорбцию серотонина. Существуют по меньшей мере еще четыре основных типа антидепрессантов, и в настоящее время доступны свыше 60 фармацевтических средств. Депрессия широко распространена и, к счастью, быстро излечима, так что на человека не должно ложиться клеймо позора, если он обращается за помощью по поводу этого расстройства.</p>
   <p>Какую возможную эволюционную основу, которая была когда-то функциональной, могла иметь депрессия? На первый взгляд кажется, что многие симптомы депрессии напоминают симптомы, появляющиеся у людей, которые вынуждены запасаться пищей, например во время холодов или голода. Сезонное аффективное расстройство (расстройство настроения) возникает чаще всего зимой, являясь предположительно реакцией на более короткий световой день. Оно обычно характеризуется соматическими симптомами, такими как переедание, стремление потреблять больше углеводов и более продолжительный сон. Рассказывают, что известный французский психиатр Жан Эскироль (1772–1840) посоветовал пациенту, у которого начиналась депрессия, когда дни становились короче, переехать зимой из Бельгии в Италию (Sheehy, Chapman &amp; Conroy, 1997). Сегодня сезонное аффективное расстройство часто лечат, ежедневно подвергая пациента воздействию яркого искусственного света в течение длительного периода времени.</p>
   <p>Как было указано в главе 7, серотонергические системы в ядрах шва (raphe nuclei) головного мозга эволюционировали, чтобы регулировать скорость моторики, и являются очень древними. Они служат для повышения скорости моторики при изобилии ресурсов и для понижения скорости в том случае, если ресурсы скудны или избыточная активность может сделать животное легкой добычей хищников. Когда животные начали жить в иерархических сообществах, серотонергическая система шва стала регулировать интеракции доминирования (McGuire &amp; Troisi, 1998). Высокий социальный статус расширяет права на обладание ресурсами, и сопутствующая повышенная серотонергическая активность шва увеличивает скорость моторики, позволяя животному с выгодой использовать большую доступность ресурсов. Сопутствующее настроение характеризуется радостью или эйфорией. Его можно рассматривать как мотивирующее влияние. Напротив, при низком социальном статусе животное имеет права на меньшее количество ресурсов и избыточная активность может привлечь нежелательное внимание доминирующих особей. Соответственно, когда животное ощущает свое низкое социальное положение, активность шва уменьшается, приводя к снижению моторной активности. Тем самым энергия сохраняется, и животное не становится объектом агрессии со стороны доминирующих членов группы. Снижение активности шва также может происходить в тех случаях, когда обстановка требует сохранения энергии, например при ограниченных запасах пищи и холодной погоде в зимние месяцы. Настроение, которое мотивирует этот паттерн моторной активности, способствующий сохранению энергии, называют депрессией. Кроме того, социальная изоляция, как правило, связываемая с депрессией, может дать индивидууму время на переоценку неудачной социальной стратегии и выработку новой. Возможно, способность впадать в депрессию столь же важна для выживания, как и способность ощущать боль.</p>
   <p><strong><emphasis>Тревога. </emphasis></strong>Тревога — это рассеянное и неопределенное чувство неудовольствия, обычно связываемое со страхом и опасением. Тревожные люди часто беспокоятся и кажутся сверхчувствительными к идущим из среды сигналам о будущей опасности (Gray, 1987). Страх отличается от тревоги не только своей интенсивностью, но и ясностью причины. Тревожные расстройства включают психиатрические состояния, при которых индивидуум испытывает неадекватную тревогу.</p>
   <p>Известно пять основных типов тревожных расстройств. Генерализованное тревожное расстройство предполагает тревожные чувства на протяжении значительной части времени, не связанные с адекватными стимулами. Паническое расстройство характеризуется ощущением сильной тревоги в неадекватных ситуациях. Посттравматическое стрессовое расстройство включает в себя комплекс симптомов тревоги, возникающих после психической или физической травмы, которая выходит за рамки обычных человеческих переживаний. Фобии проявляются в виде иррациональной тревоги по отношению к специфическому объекту, событию или происшествию. Обсессивно-компульсивное расстройство связано с преобладанием специфических мыслей и последующими, действиями, препятствия на пути которых вызывают очень сильную тревогу.</p>
   <p>Поскольку естественный отбор протекает вероятностным образом, ошибки в сторону соблюдения осторожности, как правило, являлись отражением жизненно важного селективного вознаграждения при реагировании на возможные опасности. К примеру, многочисленные ошибочные позитивные действия (восприятие опасности и реакция в виде испуга, когда реальной угрозы не существовало) приводили к относительно небольшим потерям по сравнению даже с одним ошибочным негативным действием (неспособностью воспринять реальную опасность и прореагировать на нее), которое могло оказаться фатальным. Серотонергические системы шва, которые контролируют депрессию, также участвуют и в проявлениях тревоги (McGuire &amp; Troisi, 1998). Низкая серотонергическая активность способствует бдительности и чувству тревоги, которое очень адаптивно при высокой вероятности того, что на вас нападут несколько членов группы или особь высокого ранга.</p>
   <p>Как было указано в разделе главы 3, посвященном обучению чувству страха, люди предрасположены к тому, чтобы быстро усваивать ассоциации между страхом и определенными категориями стимулов (например, высотой, змеями, пауками), которые постоянно представляли опасность на протяжении нашего эволюционного прошлого. Возникновение фобий отражает всего лишь крайности формирования ассоциаций, имеющих отношение к страху. Обсессивно-компульсивное расстройство также являет собой крайнюю степень паттерна поведенческих тенденций, которые выполняли защитную функцию, например избежание инфекции или других опасностей среды. В случае посттравматического стрессового расстройства сверхчувствительность, которая проявляется по отношению к набору стимулов, связанных с каким-то травматическим, почти фатальным происшествием, выполняет явно адаптивную функцию. Мгновенные реакции, которые возникают при посттравматическом стрессовом расстройстве, заметно повышают вероятность того, что индивидуум выживет, если подобный, угрожающий жизни эпизод произойдет в будущем.</p>
   <p>В настоящее время миллионы людей во всем мире испытывают интенсивные психологические страдания в результате этих клинических расстройств. Тот факт, что статистическая вероятность произвести на свет жизнеспособное потомство повышалась благодаря сохранению этих тенденций у наших предков, может быть лишь небольшим утешением для страдающих людей. С другой стороны, эволюционный взгляд на этиологию психических расстройств может быть крайне важным для тех, кто стремится разработать более эффективные средства лечения.</p>
   <subtitle>Расстройства личности II категории.</subtitle>
   <p>Расстройство личности определяется как устойчивый паттерн внутренних переживаний и поведения, которые заметно отклоняются от ожиданий культуры, в которой живет индивидуум, отличаются ригидностью и обширностью, не меняются со временем и ведут к дистрессу или нарушениям. Этиология многих расстройств личности показывает, что они, скорее всего, являются непосредственными результатами срабатывания эволюционных аварийных механизмов. Например, общей чертой многих людей, которым поставлен диагноз того или иного расстройства личности, являются недостатки в раннем воспитании. Кроме того, многие аспекты их явно неадаптивной личности можно объяснить как альтернативные стратегии соответствия, которые были приведены в действие ранним социальным/семейным опытом. В некоторых случаях эти стратегии соответствия настолько эффективны, что небольшой процент данной совокупности может извлекать из них пользу, независимо от своей семейной ситуации. Другими словами, некоторые люди рождаются с сильной врожденной предрасположенностью к паттерну поведения, который, проявляйся он чаще, утратил бы свое адаптивное преимущество. Паттерн может иметь адаптивное преимущество, только пока частота его проявления ниже определенного критического порога; поэтому его называют частотно-зависимой адаптивной стратегией.</p>
   <p><strong><emphasis>Антисоциальное и гистрионное расстройства личности. </emphasis></strong>Антисоциальное расстройство личности, также называемое социопатией или психопатией, характеризуется общим паттерном нарушения прав других людей, лживости, обмана, импульсивности, агрессивного поведения, отсутствия эмпатии и угрызений совести. Типичный социопат (соотношение мужчин и женщин, страдающих этим расстройством, равно 20 к 1) видит в своих собратьях всего лишь объекты, которыми можно манипулировать ради личной выгоды (Stevens &amp; Price, 1966). Социопаты — это «обманщики», которые, как утверждают эволюционные теоретики, нарушают тенденцию распространения количества генов альтруизма. В сущности, стратегия социопата — извлечь выгоду из альтруистических установок других людей, сделав вид, что им самим двигают схожие альтруистические мотивы. Линда Мили (Mealy, 1995) доказывает, что социопатическая стратегия поддерживается частотно-зависимым отбором. Она резюмирует свой аргумент следующим образом:</p>
   <cite>
    <p>«(1) В основе социопатии лежит генетическая предрасположенность, имеющая среди населения нормальное распределение; (2) в результате отбора, чтобы заполнить небольшую, частотно-зависимую эволюционную нишу, небольшой, фиксированный процент людей — те, кто находится на полюсах континуума, — будет обречен на «моральное безумие» в любой культуре; (3) меняющийся процент людей, которые занимают в континууме не столь крайние положения, будет иногда, в ответ на условия среды в период своего раннего развития, следовать в течение всей жизни стратегии, которая схожа со стратегией «морально безумных» людей; и (4) субклиническая манифестация этого основополагающего генетического континуума обнаруживает себя во многих из нас, становясь явной только в то время, когда непосредственные обстоятельства среды делают антисоциальную стратегию более выгодной, чем просоциальная (Mealy, 1995, р. 526).»</p>
   </cite>
   <p>Иными словами, некоторые люди появляются на свет социопатами из-за своей генетики, другие становятся социопатами в результате неблагоприятной истории развития, взаимодействующей с рядом предрасполагающих генетических факторов, а многие способны время от времени демонстрировать паттерн антисоциального поведения в ответ на проксимальные факторы среды. Социопатия может сохраняться в человеческом обществе, только если ее отличает ограниченность либо в проценте населения, ею пораженного, либо в продолжительности времени проявления антисоциального поведения у большой группы людей. При относительно стабильных условиях (например, в мирное время) количество социопатов, которые следуют стратегии обмана и живут за счет большего просоциального сегмента населения, не может превышать определенного процента, поскольку их успех зависит от наивности жертв. В период хаотических социальных потрясений и насилия (например, во время войны) проксимальные условия могут сделать временный паттерн антисоциального поведения адаптивным для большего процента людей. Однако даже в самое тяжелое время антисоциальное поведение приносит адаптивные выгоды только в определенных ситуациях и в течение очень ограниченных периодов времени.</p>
   <p>Ранние условия среды, которые, по-видимому, вызывают социопатию у людей с необходимой генетической предрасположенностью, включают физическое и сексуальное насилие, которому человек подвергался в детстве, развод родителей и их потерю (Stevens &amp; Price, 1996). Зачастую значительная часть ранней жизни таких людей проходила в детском доме или в приемной семье. Предположительно, с подобным опытом некачественного воспитания сталкивается примерно равное число мужчин и женщин, но социопатами намного чаще становятся мужчины, тогда как у женщин гораздо чаще возникают истероидные расстройства личности.</p>
   <p>Истероидное (истерическое) расстройство личности характеризуется чрезмерным поиском внимания, сексуально неадекватным, соблазняющим или провокационным поведением, тенденцией легко поддаваться влиянию других людей и воспринимать отношения в качестве более интимных, чем это на самом деле. Харпендинг и Собус (Harpending &amp; Sobus, 1987) утверждают, что истероидные женщины используют стратегию обмана, которая эквивалентна стратегии мужчин-социопатов. Поскольку репродуктивные стратегии мужчин и женщин имеют различия, должны соответственно различаться и их стратегии обмана. Мужчина-социопат должен уметь соблазнять женщин и вводить их в заблуждение относительно своей верности. Задача истероидной женщины — суметь преувеличить свою потребность в мужчине и свою уязвимость, с тем чтобы заставить его щедро одарить ее любовью и вниманием. Истероидная женщина должна также продемонстрировать готовность бросить своих детей (о которых, как правило, заботятся бывшие супруги или близкие родственники).</p>
   <p>Именно такой паттерн присущ этим двум клиническим группам. Социопатические мужчины, как правило, обворожительны, харизматичны, легкомысленны и нечестны. Истероидные женщины умело преувеличивают свою потребность в конкретном желанном мужчине, маскируя при этом истинную легкомысленную натуру. Они часто стремятся контролировать своих партнеров при помощи эмоциональной манипуляции. Истероидные женщины манипулируют другими, чтобы те о них заботились, тогда как социопатические мужчины делают это ради материальной выгоды.</p>
   <p><strong><emphasis>Пограничное расстройство личности. </emphasis></strong>Пограничное расстройство личности характеризуется паттерном неустойчивых межличностных отношений, когда значимые другие сначала нереалистично идеализируются, а затем столь же нереалистично критикуются. Людям с этим расстройством свойственно очень слабо развитое, неустойчивое самоощущение. Они часто считают себя порочными, а иногда нереальными. Они демонстрируют безрассудное саморазрушительное поведение, например, занимаются небезопасным сексом, играют в азартные игры, предаются обжорству или употребляют наркотики. Они очень боятся быть покинутыми и впадают в гнев или отчаяние, когда их оставляют хотя бы на короткое время. Людям с пограничным расстройством, как правило, присуща ненадежная привязанность к родителям, идущая из детства. Стивенс и Прайс дают следующую точную характеристику этому состоянию:</p>
   <cite>
    <p>«Людей с этим расстройством можно представить как тех, кто ищет всю жизнь надежных людей (или замену родителям), чтобы они обеспечили их любовью, заботой, стабильностью и безопасностью, которые собственные родители не сумели им дать. При каждой новой встрече им кажется, что они нашли, то, что искали, и сверхидеализация новых знакомых может произойти уже при первом или втором контакте. Но как только люди с пограничным расстройством осознают, что новый человек не способен одарить их той любящей заботой, которую они жаждали, первоначальные чувства любви и восхищения быстро уступают место гневу, негодованию и отчаянию, а также саморазрушительному поведению (Stevens &amp; Price, 1996, p. 125).»</p>
   </cite>
   <p>В целом люди с пограничным расстройством приносят себе и окружающим массу страданий и неприятностей. Трудно принять это паттерн поведения за адаптивную реакцию, но репродуктивные результаты могут быть схожи с теми, которых добивается гистрионная личность, с которой у пограничной много общего. От людей с гистрионым расстройством личности их отличают хронические чувства одиночества и глубокой опустошенности.</p>
   <p><strong><emphasis>Другие расстройства личности II категории. </emphasis></strong>Нарциссическое расстройство личности может представлять еще одну форму «стратегии обмана». Нарциссическими личностями движет чувство, что окружающие наделили их особыми правами, но при этом они не умеют отвечать взаимностью. DSM-IV приводит следующую формулировку: «Они часто присваивают себе особые привилегии и дополнительные ресурсы, которые, на их взгляд, заслуживают в силу своей уникальности» (р. 659). Подобно социопатам, они лишены эмпатии и эксплуатируют других. Но в отличие от первых, нарциссические личности нуждаются в признании и восхищении со стороны окружающих. Их чрезмерное чувство собственной значимости и надменные снисходительные манеры призваны защитить очень хрупкое чувство самоуважения.</p>
   <p>Параноидное расстройство личности характеризуется паттерном общей недоверчивости и подозрительности к окружающим и необоснованным предположением, что другие люди будут эксплуатировать и обманывать их или им вредить. Параноики затаивают обиды и быстро наносят ответные удары или даже заранее атакуют мнимого врага. Этот паттерн поведения часто демонстрируют животные, имеющие низкий статус в иерархических группах. Бдительность и агрессия также могут быть адаптивными качествами, когда угроза исходит от соседних групп. Мышление по типу «наши/чужие», которое преувеличивает незначительные различия и создает негативные стереотипы, проявляется в крайних формах у параноиков. Онтогенетическим толчком для этого расстройства, по-видимому, служит крайне авторитарное родительское воспитание, когда суровая критика и наказания используются для поддержания дисциплины, а забота проявляется очень редко.</p>
   <p>Психиатры Энтони Стивенс и Джон Прайс (Stevens &amp; Price, 1996) группируют параноидное расстройство вместе с шизоидным и избегающим расстройствами личности под рубрикой «дистанционные расстройства», поскольку все люди с этими расстройствами испытывают трудности с личностными отношениями и функционированием в качестве членов социальной группы. Распространенной стратегией является социальная изоляция — либо физическая, либо психологическая, или и та и другая. Общей характеристикой людей с шизоидной личностью является крайняя социальная и эмоциональная отчужденность. Эти люди не испытывают желания иметь близкие отношения с другими и кажутся безразличными к тому, как их оценивают окружающие. Как правило, у шизоидных индивидуумов в онтогенетической предыстории имело место длительное разлучение с матерью или ее потеря в раннем детстве. В отличие от шизоидных индивидуумов, которые предпочитают социальную изоляцию, люди с избегающим расстройством личности испытывают сильное желание установить отношения. Но таким индивидуумам трудно завязать социальные отношения из-за чувств неадекватности и неполноценности. Они охвачены страхом быть раскритикованными или отвергнутыми в социальных ситуациях. Прошлое этих людей часто характеризуется родительским воспитанием или отношениями со сверстниками, которые способствуют низкой самооценке (т. е. низким статусом доминирования).</p>
   <p>Зависимое расстройство личности может отражать альтернативную адаптивную стратегию, избираемую людьми, воспитание которых родителями отличалось непостоянством и небрежностью, что привело к ненадежному паттерну привязанности мать-младенец (Stevens &amp; Price, 1996). Человек с зависимым расстройством личности демонстрирует паттерн покорного поведения и доминирующую потребность в том, чтобы о нем заботились другие. Эти люди готовы идти на все, чтобы добиться внимания и поддержки со стороны других, всегда исполняя роль подчиненного члена группы.</p>
   <p>Шизотипическое расстройство личности описано в DSM-IV как общий паттерн социального и межличностного дефицита, отмеченный чувством сильного дискомфорта при близких отношениях и сниженной способностью завязывать такие отношения, а также когнитивными и перцептивными искажениями и эксцентричностью поведения, в том числе магическим мышлением, странными фантазиями и необычным перцептивным опытом. Людям с этим расстройством также присущи параноидные идеи, избыточная социальная тревога и отсутствие близких друзей. Согласно DSM-IV, шизотипическое расстройство личности, по-видимому, охватывает целые семьи и имеет большую распространенность среди ближайших биологических родственников, страдающих шизофренией, чем среди остального населения. В отличие от шизофреников, шизотипические индивидуумы не подвержены устойчивым психотическим симптомам, таким как бред или галлюцинации. Стратегия совладания шизотипических индивидуумов — уклонение от социальных интеракций посредством ухода в собственный ментальный мир. Однако при определенных условиях, например в случае социальной неудовлетворенности, шизотипические личности могут вырабатывать идеологию, которая расходится со взглядами родительской группы, привлекая к себе последователей и тем самым облегчая раскол группы (Price &amp; Stevens, 1998).</p>
   <p>Обсессивно-компульсивное расстройство характеризуется озабоченностью порядком, совершенством, а также ментальным и межличностным контролем, в ущерб гибкости, открытости и эффективности. Люди, страдающие этим расстройством, часто проявляют чрезмерный интерес к своему относительному статусу в отношениях доминирования-подчиненности и могут выказывать крайнее почтение к облеченному властью человеку, которого они уважают, и крайнее неприятие к властным фигурам, которых они не уважают (American Psychiatric Association, 1994). Стивенс и Прайс (Stevens &amp; Price, 1996) описывают людей с этим расстройством как движимых страхом потерять контроль и навлечь на себя критику со стороны властных фигур в социальной иерархии. В фашистском обществе люди с обсессивно-компульсивным расстройством могли функционировать как высоко ценимые чиновники-бюрократы. Возникновение диктаторских обществ было обусловлено развитием сельского хозяйства, которое стабилизировало и централизовало ресурсы, создав 5-10 тысяч лет назад предпосылки для появления иерархически организованных режимов. До этого времени человеческие сообщества жили равноправными группами охотников и собирателей. Все это предполагает, что обсессивно-компульсивное расстройство личности, возможно, является относительно новым паттерном поведения. Гены, обусловливающие эту общую тенденцию, могли существовать как наследие тех миллионов лет, когда наши древние пращуры жили в условиях первобытной иерархии доминирования. Естественный отбор, действуя в течение того периода, когда наши предки занимались охотой и собирательством, мог преимущественно подавлять экспрессию таких генов. Если эти гены проявлялись как атавизмы в одном из только что образовавшихся аграрных диктаторских обществ, новый набор селективных воздействий мог способствовать их развитию и улучшению.</p>
   <p>Возрождавшиеся иерархии доминирования были не единственными факторами, изменявшими селективные воздействия. Цивилизация принесла с собой множество изменений в том, что влияло на репродуктивную способность. Цивилизация во многом устранила хищные повадки и голод как важные селективные силы человеческой эволюции. Примерно в то же время, когда люди начали определять генетическую судьбу таких животных, как собаки, рогатый скот и лошади, они начали определять и собственную генетическую судьбу. Метод, которым они пользовались, называется селекцией.</p>
   <p>Хотя половой отбор, без сомнений, действовал в нашем виде на протяжении миллионов лет, до возникновения цивилизаций этот процесс сильно сдерживали неблагоприятные воздействия природной среды. Как только эти влияния были в значительной мере устранены, основой брачного отбора могли стать произвольные критерии, например культурные обычаи. Например, люди «королевской крови» могли дать жизнь наследникам короны, только вступив в брак с членами других королевских семей. Подобно тому, как бедренная дисплазия является частью наследственности чистокровных собак, так и гемофилия передается по наследству в королевских семьях. Беглое изучение исторических трудов позволяет быстро обнаружить свидетельства о странном поведении, проявлявшемся членами королевских семей. Хотя это вовсе не говорит о том, что аномальное поведение является исключительно наследием урожденных королей, королев и их потомков.</p>
   <p>Частью этого великого бессознательного эксперимента является весь человеческий род. Многие из клинических расстройств и расстройств личности, описанных выше, могут являться следствием нового вида свободы, которую наши предки обнаружили столетия назад, свободы, избавляющей от иногда жестоких, однако в конечном счете уравновешивающих сил природы и естественного отбора. Другими словами, произвольные тренды в отборе брачных партнеров у людей при отсутствии многих природных факторов сдерживания и уравновешения, которые ограничивают выживаемость видов, не принадлежащих к человеческому роду, могли привести к увеличению частотности генов, предрасполагающих к расстройствам личности и патологиям психики.</p>
   <subtitle>Резюме.</subtitle>
   <p>Хотя понятие личности (устойчивых паттернов поведения, которые обусловливают различия между отдельными людьми) является очень древним, первые научные исследования личности начались только в XIX веке. Наиболее эффективным эмпирическим методом изучения личности оказался подход, названный факторным анализом, — набор статистических приемов, который сводит большое количество черт к нескольким общим факторам. Этот подход привел к появлению трехфакторной модели личности с невротизмом, экстраверсией и психотизмом в качестве факторов. Позже психотизм разбили на два независимых фактора, сознательность и доброжелательность, и после добавления параметра открытости новому опыту была создана пятифакторная модель личности.</p>
   <p>Личность — филогенетически древний феномен. Персональные черты существует во всем животном царстве, прежде всего, у высших видов. Личность может проявляться как неизбежное следствие эволюции сложного поведения. Вариации индивидуальных типов личности можно объяснить как результат изменения процессов отбора или вариабельности доступных экологических и социальных ниш.</p>
   <p>Все пять факторов характеризуются высокой степенью наследуемости. Естественный отбор, по-видимому, способствовал относительно большим диапазонам фенотипических реакций, связанных с большинством черт личности. Тем самым, черты подвергались тонкой настройке со стороны физической и социальной среды, которая повышала «адаптивную способность» индивидуума. Опыт сурового воспитания в раннем возрасте часто способствует появлению «расстроенных» личностей, которые могут использовать альтернативные репродуктивные стратегии. Примеры подобных альтернативных репродуктивных стратегий могут включать антисоциальное, истероидное и пограничное расстройства личности. Развитие человеческой цивилизации могло устранить многие из сдерживающих и уравновешивающих влияний природной среды на поведенческие фенотипы. Результатом стало увеличение частоты возникновения патологий психики и расстройств личности в нашем виде.</p>
   <subtitle>Вопросы для обсуждения.</subtitle>
   <p>1. Обсудите пятифакторную модель человеческой личности с точки зрения эволюции адаптивных поведенческих фенотипов.</p>
   <p>2. Объясните, почему «личность» является повторяющимся феноменом во всем животном царстве или, по крайней мере, у видов, отличающихся более сложным поведением.</p>
   <p>3. Обсудите идею частотно-зависимых адаптивных стратегий, которые принимают вид определенных расстройств личности.</p>
   <p>4. Обсудите идею, согласно которой появление цивилизации могло обусловить паттерны выбора брачных партнеров и репродукции, которые повысили частотность аномального поведения.</p>
   <subtitle>Ключевые термины.</subtitle>
   <p>Антисоциальное расстройство личности (antisocial personality disorder)</p>
   <p>Депрессия (depression)</p>
   <p>Дистимия (dysthymia)</p>
   <p>Доброжелательность (agreeableness)</p>
   <p>Допамин (dopamine)</p>
   <p>Зависимое расстройство личности (dependant personality disorder)</p>
   <p>Избегающее расстройство личности (avoidant personality disorder)</p>
   <p>Истероидное расстройство личности (histrionic personality disorder).</p>
   <p>Клинические подходы или подходы на основе изучения случаев (clinical or case-study approaches)</p>
   <p>Корреляционное исследование (correlational research)</p>
   <p>Личность (personality)</p>
   <p>Нарциссическое расстройство личности (narcissistic personality disorder)</p>
   <p>Невротизм (neuroticism)</p>
   <p>Обсессивно-компульсивное расстройство личности (obsessive-compulsive personality disorder)</p>
   <p>Открытость новому опыту (openness to experience)</p>
   <p>Параноидное расстройство личности (paranoid personality disorder)</p>
   <p>Пограничное расстройство личности (borderline personality disorder)</p>
   <p>Психотизм (psychoticism)</p>
   <p>Пятифакторная модель личности (the five-factor model of personality)</p>
   <p>Сознательность (conscientiousness)</p>
   <p>Темперамент (temperament)</p>
   <p>Теория черт (trait theory)</p>
   <p>Тревога (anxiety)</p>
   <p>Трехфакторная модель личности (the three-factor model of personality)</p>
   <p>Факторный анализ (factor analyses)</p>
   <p>Центры подкрепления (reinforcement centers)</p>
   <p>Шизоидное расстройство личности (schizoid personality disorder)</p>
   <p>Шизотипическое расстройство личности (schizotypal personality disorder)</p>
   <p>Шизофрения (schizophrenia)</p>
   <p>Экстраверсия (extraversion)</p>
   <p>Эффект сезона рождения (season-of-birth effect)</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 9. Творческий импульс: происхождение технологии и искусства.</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Космические корабли и машины времени — это не спасение от человеческих напастей. Допустим, Отелло подвергнет Дездемону проверке на детекторе лжи; все равно ревность сделает его слепым. Допустим, Эдип одержит победу над гравитацией; ему не победить свою судьбу.</p>
    <text-author>Артур Кестлер. Тропа динозавра (1953)</text-author>
   </epigraph>
   <epigraph>
    <p>Искусство — это объективизация чувств.</p>
    <text-author>Сюзан К. Лэнгер. Ум. Эссе о человеческих чувствах (1967)</text-author>
   </epigraph>
   <epigraph>
    <p>Разве искусство –</p>
    <p>Это не жизнь в большем масштабе,</p>
    <p>Когда, нарастая спиралью</p>
    <p>Постоянно расширяющихся и восходящих колец,</p>
    <p>Она устремлена к напряженной значимости</p>
    <p>Всех вещей, жаждая Бесконечного?</p>
    <p>Искусство — жизнь, а живя, мы страдаем и усердствуем.</p>
    <text-author>Элизабет Барретт Браунинг. Аврора Ли (1857)</text-author>
   </epigraph>
   <epigraph>
    <p>Религия и искусство происходят из одного источника и состоят в близком родстве. Экономика и искусство чужды друг другу.</p>
    <text-author>Уилла Катер. Четыре письма: эскапизм (1949)</text-author>
   </epigraph>
   <p><strong>Вопросы главы</strong></p>
   <p>1. Почему поведение, связанное с использованием орудий, не всегда является признаком интеллекта?</p>
   <p>2. Когда наши предки впервые начали использовать орудия?</p>
   <p>3. Каким образом искусство может быть объяснено как продукт естественного отбора?</p>
   <p>Успех нашего вида можно приписать в значительной степени освоению нами внешней среды. Хотя все живые организмы в определенной мере изменяют мир, влияние человека сказывается почти на каждой экологической нише на этой планете и даже распространяется вовне на другие миры в этой Солнечной системе. Средства, с помощью которых мы способны контролировать и изменять материальный мир, удовлетворяя свои прихоти, — технология. Все самые поразительные технологические новшества появились в прошлом столетии. Анализ этих технологических чудес (например, электронной коммуникации, космических полетов, глубоководных аппаратов, компьютеров) свидетельствует об огромной пропасти между нашим видом и всеми остальными формами жизни. На подобную же пропасть было указано, когда мы сравнивали языковые способности у различных видов. Это неудивительно, поскольку язык делает возможной сложную технологию. Язык и передача культурной информации, которую он обеспечивает, — необходимая составляющая технологического развития. Скорость, с которой создавались новые технологические изобретения, медленно возрастала в течение десятков тысяч лет. Каменный топор являл собой «передний край» технологии на протяжении свыше 1 200 000 лет, почти не меняясь в своей базовой конструкции. И всего лишь 66 лет отделяют полет братьев Райт в местечке Китти-Хок от прогулки Нила Армстронга по поверхности Луны. В настоящее время темп технологических изменений стремительно нарастает, и, если не произойдет коллапса цивилизации, он будет только продолжать ускоряться.</p>
   <p>Технологию, используемую для освоения физической среды, можно классифицировать как утилитарную. Технологию, которая лишена практической функции, можно назвать неутилитарной. Более привычный термин для неутилитарной технологии — искусство. Цель утилитарной технологии — сделать внешнюю среду такой, чтобы она удовлетворяла определенным запросам, например, превратив пустошь в пшеничное поле или фруктовый сад, с тем чтобы непосредственно повысить выживаемость и репродуктивный успех (по крайней мере, потенциально). Цель искусства — явить нечто внутреннее и субъективное в качестве разновидности конкретного представления, которое может быть воспринято и, возможно, оценено окружающими. Искусство непосредственно не повышает выживаемость. Если определять искусство как нечто прямо не способствующее выживанию, тогда аргумент, что искусство является продуктом естественного отбора, кажется спорным. Тем не менее искусство — это часть нашего поведенческого репертуара, поскольку оно все-таки повышает выживаемость и репродуктивный успех, пусть и намного менее очевидным способом, чем приемы утилитарной технологии.</p>
   <subtitle>Использование орудий.</subtitle>
   <p>Необходимой предпосылкой искусства была утилитарная технология, хотя они сильно отличаются по своим конечным целям. Нужно было достичь определенного уровня технологической сложности, прежде чем стало возможным создание произведений искусства. Технология берет свое начало в использовании простых орудий, которое распространено у многих видов, в том числе и у наших ископаемых предков.</p>
   <subtitle>В мире животных.</subtitle>
   <p>Когда-то использование орудий рассматривалось как исключительно человеческий атрибут и являлось для многих определяющей характеристикой человека. Считалось, что использование орудий — это прямой признак когнитивных способностей и культурного потенциала. Когда выяснилось, что виды, не принадлежащие к роду Homo, в том числе многочисленные беспозвоночные, создают орудия и пользуются ими, это заставило людей пересмотреть уникальность своих способностей, а также те выводы, которые можно сделать из факта подобной деятельности.</p>
   <p>Хотя понятие использования орудий кажется достаточно очевидным, в период с 1963 по 1980 год исследователями было предложено множество разных определений. Для наших целей мы воспользуемся определением использования орудий, которое дал Бек (Beck, 1980). Чтобы поведение можно было квалифицировать как использование орудий, Бек предложил следующие критерии:</p>
   <cite>
    <p>«Использование орудий — это внешнее приложение какого-то незакрепленного объекта среды с целью более эффективного изменения формы, положения или состояния другого объекта, другого организма или самого пользователя, при котором пользователь держит или переносит орудие во время использования или непосредственно перед ним и отвечает за должную и эффективную ориентацию орудия (р. 10).»</p>
   </cite>
   <p>Поскольку наш интерес к инструментальной деятельности связан с выводами в отношении когнитивных способностей пользователя, определение Бека не безупречно. Бек (Beck, 1986) указал, что, согласно его определению, многие паттерны когнитивного манипулятивного поведения высокого уровня, демонстрируемые животными, не являются использованием орудий. Одной из иллюстраций этого служит полевое исследование раскалывания ракушек серебристыми чайками, проведенное в Кейп-Коде, штат Массачусетс (Beck, 1981). Бек обнаружил, что чайки обычно бросают одну и ту же ракушку по несколько раз, ориентируются на площадки-мишени, которые находятся вне поля зрения в момент захвата жертвы, демонстрируют адекватный выбор площадок-мишеней и делают при бросании необходимые поправки с учетом высоты и ветра. Бек утверждает, что сноровка в этом поведении приобретается посредством научения и что бросание ракушек у чаек можно сравнить по своей когнитивной сложности с выуживанием термитов у шимпанзе.</p>
   <p>Как мы видели в ходе нашего обсуждения языка, сложное поведение необязательно подразумевает сложные когнитивные способности. «Язык пчел» — определенно сложная форма символической коммуникации, но она основана на жестких генетических предпосылках, а не на высоком уровне когнитивной гибкости. Аналогичным образом, наиболее хитроумное использование орудий среди животных демонстрируют беспозвоночные. Например, распространенный в Центральной и Южной Америке хищный клоп ловит термитов следующим образом. Сначала он находит термитник, кем-то потревоженный, с отверстием, которое еще не успели заделать члены колонии. Затем клоп приклеивает фрагменты термитника к своему телу, что позволяет ему приблизиться к отверстию, не вызвав тревоги у термитов. Далее хищник хватает рабочего термита, который удерживается перед отверстием за передние ножки в качестве приманки. Когда к пойманному термиту приближаются другие «рабочие», чтобы выяснить, что произошло, клоп их ловит и съедает (Beck, 1986). Огненный муравей — еще одно насекомое, которое применяет орудия, он использует сор для того, чтобы добывать капельки меда (Barber, 1989). Кроме насекомых, классы беспозвоночных, которые демонстрируют использование орудий, включают паукообразных, ракообразных, головоногих и брюхоногих (Henschell, 1995; Beck, 1986).</p>
   <p>Если животное, использующее орудие, морфологически и физиологически подобно нам, то мы, как правило, соотносим научение, понимание причины и следствия, а иногда и загадочное качество, называемое «научением путем инсайта» со способностью использовать орудия. С другой стороны, когда орудие использует насекомое или какое-то другое животное, находящееся в нижней части лестницы природы (scala natura) Аристотеля, мы обычно считаем такое поведение генетически запрограммированным автоматизмом. Этим не отрицается, что подобные взгляды достаточно валидны в определенных случаях, а скорее предполагается, что «усвоенное (выученное) использование орудий» и «запрограммированное использование орудий» представляют собой полюса одного континуума. Научение может быть необходимой частью даже наиболее «жесткой» программы использования орудий, и, наоборот, врожденные паттерны поведения могут составлять базовые моторные компоненты использования орудий, которое с виду высоко когнитивно.</p>
   <p>Шиллер (Schiller, 1952, 1957) исследовал усвоение инструментальной деятельности у большой группы содержащихся в неволе шимпанзе. Он обнаружил, что уровень способности использовать орудия у шимпанзе, по-видимому, зависит от возраста, а не от объема релевантного опыта. Кроме того, Шиллер установил, что большинство, а то и все паттерны моторного поведения, демонстрируемые при «спонтанном» использовании орудий этими обезьянами, появлялись в неподкрепленных ситуациях свободной игры, когда под рукой имелись манипулятивные объекты. Было установлено, что несмотря на радикальные различия в физических свойствах манипулятивных объектов (коробки, палки, куски ткани, веревка), они использовались очень схожим образом. Обычно проявлялись три общих паттерна поведения, которые, по-видимому, соответствовали демонстрации агрессивности, уходу за шерстью, исследованию и строительству гнезда. Когда шимпанзе давали палки, у них отмечалась устойчивая тенденция использовать их для исследования любых доступных отверстий или щелей, вытаскивать орудие обратно и слизывать с него любой предмет и влагу, приставшие к орудию (эти наблюдения были сделаны за десятки лет до пришедших из Африки сообщений о выуживании термитов и окунании муравьев). Палкой также можно агрессивно размахивать в сторону человека или другого обитателя клетки, или же ее можно сломать на мелкие куски, которые шимпанзе могли сложить в определенной части клетки, чтобы на них улечься. Когда обезьянам давали две палки, одна из которых имела на конце отверстие, шимпанзе почти всегда всовывали одну палку в отверстие второй. Шиллер заключил, что частота проявления этой врожденной моторной тенденции лежит в основе решения проблемы доставания объекта двумя палками. Поведение, связанное с доставанием предмета двумя палками, было впервые описано в 1927 г. Вольфгангом Келером. Он заметил, что когда шимпанзе сталкивается с проблемой, состоящей в том, что желанный объект находится вне досягаемости, обезьяна может решить ее, вставив одну палку в другую и используя эту удлиненную палку для притягивания к себе объекта. Хотя моторная тенденция вставлять палку в отверстие у шимпанзе, по-видимому, врожденная и обусловлена созреванием, сама по себе она не объясняет проявление инструментальной деятельности. Когда Шиллер предлагал обезьянам пищу, которую можно было достать только с помощью двойной палки, животные часто соединяли палки вместе, не сознавая, что это действие является решением проблемы. Подобное понимание, по-видимому, зависит от ассоциативного научения, достигаемого посредством случайной манипуляции орудием.</p>
   <p>Келер (Коhler, 1927) проинтерпретировал решение шимпанзе проблемы с двумя палками как обусловленное «научением путем инсайта». Возможно, что и Келер, и Шиллер правы в своей оценке. Определенные жесткие моторные тенденции могут предрасполагать шимпанзе к определенным действиям с орудиями, но чтобы фактически применить эти действия к решению проблем, связанных с выживанием, требуется более высокое когнитивное функционирование.</p>
   <p>Использование орудий, демонстрируемое многими видами птиц, может представлять своего рода промежуточную ступень между генетически запрограммированным и усвоенным использованием орудий. У дятловых вьюрков с Галапагосских островов использование орудий является важным элементом экологической адаптации. Эти птицы подбирают ветки или колючки кактусов и используют их для исследования отверстий и трещин в деревьях и под корой. Когда попадается насекомое, веточка или колючка кактуса используется для его прокалывания или исследования. Без подобного применения орудий у этих вьюрков могут возникнуть такие же большие трудности с добычей пищи, как и у дятла, внезапно лишившегося своего специализированного клюва. Вероятно, этим вьюркам присуща сильная наследственная предрасположенность к выработке инструментальной деятельности (Beck, 1980).</p>
   <p>Использование орудий, демонстрируемое еще одним видом птиц, может лежать ближе к когнитивному концу континуума. Хант (Hunt, 1996) сравнил использование орудий у новокаледонских ворон с человеческими культурами периода нижнего палеолита, в которых применялись орудия из камня и кости. Было замечено, что вороны изготавливают и используют два различных типа орудий-крюков, которые помогают им поймать жертву. Использование орудий, которое Хант наблюдал у этих ворон, отличалось высокой степенью стандартизации, явно дискретными типами орудий и применением крюков. Согласно Ханту, эти особенности ранее никогда не демонстрировались живущими на воле животными, они появляются только в человеческих культурах после периода нижнего палеолита.</p>
   <p>Среди млекопитающих, не принадлежащих к приматам, только четыре вида повторно используют орудия в различных ситуациях. Это африканский слон, азиатский слон, белый медведь и морская выдра (Chevalier-Skolnikoff &amp; Liska, 1993). Считается, что все эти животные отличаются развитым интеллектом. У белых медведей и морских выдр инструментальная деятельность подчинена прежде всего добыче пищи. У слонов, которые применяют орудия с наибольшей частотой и разнообразием среди млекопитающих, не принадлежащих к приматам, использование орудий имеет место главным образом при уходе за телом, например при избавлении от паразитов и охлаждении тела. Это демонстрирует множественность адаптивных функций и истоков инструментальной деятельности у животных.</p>
   <p>В свете того факта, что люди являются образцовым примером животных, использующих орудия, следовало ожидать, что другие виды приматов также покажут относительно высокий уровень компетентности в этом поведении. Однако на самом деле среди большинства высших приматов проявления инструментальной деятельности на свободе очень ограничены или отсутствуют. Среди 175 видов приматов только шесть используют орудия на регулярной основе (Chevalier-Skolnikoff &amp; Liska, 1993). К ним относятся три вида обезьян-капуцинов (Cebus species), обитающих в Новом Свете, и три вида человекообразных приматов (обыкновенный шимпанзе, горилла и орангутан). Среди этих шести видов только обыкновенный шимпанзе последовательно и регулярно использует орудия в естественных условиях.</p>
   <p>Даже среди шимпанзе форма и частота использования орудий заметно варьируют от одной популяции к другой. Некоторые популяции шимпанзе практикуют «выуживание» термитов, другие используют камни, чтобы раскалывать орехи, а у многих популяций использование орудий вообще никогда не наблюдалось. Все это позволяет предположить, что использование орудий у наших ближайших филогенетических родственников очень когнитивно по своему характеру и тесно связано с феноменом, который мы называем культурой.</p>
   <p>Гудолл (Goodall, 1968) наблюдала процесс, посредством которого навык выуживания термитов передавался следующему поколению. Детеныши в возрасте до двух лет следили за своей матерью и ее действиями, когда она выуживала насекомых из термитника. Они манипулировали выброшенными орудиями и, играя, проделывали отверстия в термитнике. Кроме того, детеныши имитировали некоторые жесты, использовавшиеся при собирании насекомых, например обтирание. На прямое научение у каждого индивидуума уходит достаточно много времени, прежде чем произойдет успешная интеграция отдельных операций, как правило, завершающаяся примерно к пятилетнему возрасту. Различные популяции шимпанзе демонстрируют специфические варианты приемов выуживания термитов (когда такое поведение имеет место), и это можно приписать существованию различных традиций. Предполагается, что различия в приемах обусловлены экологическими вариациями (McBeath &amp; McGrew, 1982; Collins &amp; McGrew, 1987).</p>
   <p>Однако многие особенности использования орудий у шимпанзе невозможно объяснить вариациями в экологических детерминантах. Беш и Беш (Boesch &amp; Boesch, 1981) изучили использование естественных отбойников в популяции диких шимпанзе в Национальном парке Тай (Кот-д'Ивуар, Западная Африка). Они утверждают, что выявили градиент трудности в инструментальных приемах у шимпанзе, простирающийся от выуживания термитов и раскалывания орехов кола на земле к раскалыванию этих орехов на дереве и раскалыванию орехов панда. При выуживании термитов орудия подбираются на более коротком расстоянии от «рабочей площадки», чем при раскалывании орехов кола. Из орудий-удилищ от 85 до 94 % подбираются в пределах досягаемости руки, тогда как только 75 % отбойников, использующихся при раскалывании орехов, находятся на «наковальне» или на расстоянии вытянутой руки. Эффективное раскалывание орехов требует более высокой координации и контроля движений, чем ловля термитов. Слишком сильный удар может раздробить орех, почти не оставив съедобных частей. Еще большие трудности возникают при раскалывании орехов кола на дереве, поскольку использование отбойника должно предвидеться до того, как шимпанзе залезет на дерево. Кроме того, оно требует аккуратного перемещения отбойника и орехов между ртом, руками и ногами в промежутках между фазами выполнения задачи. Раскалывание орехов панда выглядит более трудным, чем раскалывание орехов кола на земле, поскольку требует, чтобы орех панда по меньшей мере три раза был точно установлен во время процесса открывания, а также чтобы была точно выверена сила удара. Этот градиент трудности при использовании орудий шимпанзе соответствует половым различиям в инструментальной деятельности. Две самые трудные операции выполнялись почти исключительно самками. Исследователи заметили, что самки получали сколотый камень, нанося удары по твердому ореху панда. Беш и Беш предположили, что первыми изготовителями орудий у людей были женщины, которые создавали каменные артефакты, когда использовали каменные отбойники, занимаясь собирательством.</p>
   <p>Кортландт (Kortlandt, 1986) утверждает, что каменные «артефакты», производимые современными шимпанзе, вовсе не подобны каменным орудиям, оставленным ранними гоминидами. У шимпанзе удар камня-отбойника по ореху идет перпендикулярно к плоской поверхности отбойника, проходя через его центр тяжести. Напротив, почти все ранние каменные орудия гоминид использовались как режущие, раскалывающие и рубящие инструменты. Орудия гоминид сточены по всей длине своих краев, а это свидетельствует, что пользователи постоянно регулировали положение орудий, с тем чтобы использовать оптимальную из имевшихся режущих поверхностей. Кортландт показывает, что каменные орудия, используемые шимпанзе и применявшиеся самыми ранними гоминидами, не имеют каких-либо признаков гомологии, функционального тождества или схожести моторных паттернов.</p>
   <p>Современных человекообразных обезьян можно обучить изготовлению и использованию простых каменных орудий (Wright, 1972; Schick &amp; Toth, 1993). Например, бонобо (карликовый шимпанзе) по имени Канзи получает заостренные осколки (отщепы), нанося сильные молотящие удары или бросая камни о твердую поверхность (Schick &amp; Toth, 1993). Затем он использует осколки, чтобы перерезать шнур, которым завязана коробка, содержащая лакомую пищу. Каменные орудия, получаемые Канзи, не похожи на самые ранние известные нам артефакты гоминид. Каменные орудия, произведенные свыше двух миллионов лет назад, показывают, что они были изготовлены с большой точностью и пониманием углов скалывания. Технику Канзи можно охарактеризовать как «случайное битье», которое позволяет получить осколки камней, напоминающие естественные эолиты, созданные геологическими силами. Можно предположить, что самые ранние каменные орудия, датируемые временем свыше 2,5 миллиона лет назад, просто остаются незамеченными, поскольку они очень напоминают камни, сформированные климатическими и геологическими силами.</p>
   <subtitle>Археологические данные о гоминидах.</subtitle>
   <p>Нет сомнений, что первое использование орудий нашими гоминидными предками носило случайный характер, во многом напоминая инструментальную деятельность современных шимпанзе. В качестве орудий с небольшим или минимальным видоизменением применялись любые ветки, листья, палки или камни, которые оказывались в данный момент под рукой. Сомнительно, что нам удастся найти свидетельства, которые со всей определенностью укажут на подобные орудия. Как мы видели в предыдущем разделе, будет чрезвычайно трудно идентифицировать самые ранние стадии использования каменных орудий, поскольку они очень похожи на камни, сформированные естественными процессами. Несмотря на эти методологические ограничения, надежно установлено, что гоминиды использовали орудия в глубочайшей древности.</p>
   <p>В русле высохшей реки в Эфиопии были найдены тысячи заостренных каменных отщепов, фрагментов отщепов и ядер (нуклеусов) каменных орудий, датируемые временем свыше 2,5 миллиона лет назад (Schuster, 1997). Эту самую раннюю индустрию изготовления орудий называют олдовайской, поскольку первые артефакты данной группы были найдены в древнейших пластах ущелья Олдовай в Танзании (Tattersall, Delson &amp; Couvering, 1988). Олдовайские орудия, иногда называемые галечными орудиями, состоят из чопперов (колунов) и скребков, видоизмененных с помощью простого нанесения ударов камнем о камень. Об одном из применений олдовайских чопперов свидетельствуют сломанные кости конечностей животных; вероятно, эти кости были вскрыты, чтобы извлечь из них костный мозг. Очень вероятно, что режущие орудия использовались для расчленения трупов животных. Олдовайская технология сохранялась почти без изменений на протяжении более 1,5 миллиона лет. Большинство археологов считают, что создателем и пользователем олдовайских орудий был человек умелый (Homo habilis), хотя определенные доказательства этого отсутствуют.</p>
   <p>Возникновение и распространение следующей индустрии изготовления орудий, названной ашельской, соответствует появлению и миграционному рассеянию более 1 миллиона лет назад нового вида гоминид, человека прямоходящего (Homo erectus) (Schick &amp; Toth, 1993). Ашельская индустрия названа так по местечку Сент-Аашель во Франции, где в XIX веке была обнаружена палеолитическая стоянка, содержавшая орудия этого типа. Ашельские артефакты находят в Африке, Европе и Азии и датируют периодом от 1,7 миллиона до 200 тыс. лет назад. Производство ашельских орудий, как считается, потребовало перехода от использования твердого каменного отбойника, когда отщепы откалывают от каменного ядра, к «мягким» отбойникам, таким как кость и оленьи рога. Ашельский набор орудий состоит из больших, обычно бифациальных форм, таких как рубила, кирки и кливеры (топоры). Термин «бифациальный» предполагает, что камень оббивали с обеих сторон, чтобы получить симметричный режущий край. Основным ашельским орудием является рубило. Оно имеет форму капли с очень острыми тонкими сколотыми краями и острием, но с утолщенным основанием, благодаря чему рубило было удобно держать в руке. Вероятно, рубило было универсальным орудием. Микроскопический анализ износа рубил показывает, что они использовались при разделке животных, а также при обработке дерева, шкур и костей. Ашельские артефакты демонстрируют очень развитую культурную традицию, которая сохранялась на протяжении сотен тысяч лет и на огромных географических пространствах. В течение этих периодов времени рубила все-таки подвергались определенным улучшениям. Самые ранние ашельские рубила были очень толстыми в среднем поперечнике, причем одна сторона более плоская, чем другая, а к концу ашельского периода рубила стали очень симметричными и тонкими. Как таковая, ашельская индустрия свидетельствует о существовании культурной традиции, однако она также показывает, что эта традиция была настолько консервативной, что темп появления новшеств оказался еще более медленным, чем скорость биологической эволюции.</p>
   <p>Следующую по времени индустрию изготовления называют мустьерской по типовой стоянке в Ле Мустье, департамент Дордонь, Франция (Tattersall et al., 1988). Мустьерские орудия состоят из боковых скребков, ножей с обухом, рубил, зазубренных ножей и наконечников копий. Мустьерская индустрия появилась почти 200 тыс. лет назад и сохранялась в течение примерно 160 тыс. лет в тех же самых регионах Старого Света, где были найдены ашельские орудия. Большинство мустьерских орудий связывают с неандертальцами, но на некоторых стоянках вместе с этими орудиями обнаружены останки человека разумного архаичного (Archaic Homo sapiens). Мустьерская технология предполагает тщательную подготовку каменного ядра перед тем, как начинается фактический процесс откалывания. Иногда ядро имеет форму удлиненной каменной призмы, в других случаях ему придается округлая форма, от поверхности которой отбиваются фигурные отщепы. Появление каменных наконечников указывает на использование копий с ними — значительное продвижение вперед по сравнению с простыми деревянными копьями, которые использовались до этого.</p>
   <p>Наиболее сложные индустрии каменных орудий совпадают с появлением человека разумного современного типа (Homo sapiens sapiens), возможно, уже 100 тыс. лет назад, но определенно заявившего о себе начиная со времени 40 тыс. лет назад (рис. 9.1). Эти технологии позднего палеолита характеризуются орудиями, полученными посредством ножевой индустрии. Нож — это отщеп, длина которого, как правило, вдвое больше его ширины и который обычно имеет прямые параллельные стороны и отбивается от подготовленного каменного ядра (Tattersall et al., 1988). Индустрия ножевых орудий часто предполагала использование техники штамповки или опосредованных ударов. Ножи могут использоваться без видоизменений или быть полуфабрикатами таких орудий, как скребки, резцы (разновидность каменного зубила), серповидных ножей и шил. С помощью палеолитических технологий также получали двусторонние остроконечники и ряд инструментальных форм из кости и рога. Применялись разнообразные приемы обработки камня, в том числе сильные, мягкие и опосредованные удары, а также обработка давлением. В период между 22 и 19 тыс. лет назад было открыт еще один способ обработки кремня, предполагавший нагрев и охлаждение, с тем чтобы раскалывать его с высокой точностью. В период между 18 и 12 тыс. лет назад были изобретены гарпунные наконечники и копьеметалки. Самые ранние убедительные свидетельства использования лука и стрел найдены в Штиллморе, Германия, — это древки, датируемые временем около 10,5 тыс. лет назад.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#imgF19E.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 9.1. Примеры каменных орудий, охватывающие период в 2,5 миллиона лет (Опубликовано с разрешения Nani Faye Palmer.)</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <subtitle>Использование орудий как селективный фактор в человеческой эволюции.</subtitle>
   <p>Хотя шимпанзе, будучи нашими ближайшими из ныне живущих родственников, демонстрируют достаточно видов инструментальной деятельности, наш вид, возможно, уникален среди других приматов в том, что выработал анатомические и поведенческие предпосылки, необходимые для использования орудий (Wynn, 1994). Например, человеческая кисть состоит из тех же самых мышц, костей и сухожилий, что и кисть шимпанзе, однако она обладает по меньшей мере пятью анатомическими особенностями, которые обеспечивают сохранение эффективного захвата и устойчивость ладони, и это дает возможность регулировать значительные внешние и внутренние силы (Marzke &amp; Shackley, 1986). Вот эти особенности: 1) длинный большой палец (относительно остальных пальцев); 2) структуры в середине ладони, способствующие устойчивости; 3) расположение мышц ладони, обеспечивающее захват; 4) большой, указательный и средний пальцы относительно крупны и функционируют как единое целое; 5) кончики пальцев приплюснуты и имеют широкие подушечки. Кости рук ископаемых людей, датируемые временем в 2 миллиона лет, демонстрируют многие из этих отличительных особенностей, показывая, что даже тогда родословная линия гоминид формировалась инструментальной деятельностью.</p>
   <p>В современных человеческих сообществах примерно у 90 % всех людей доминирующей рукой является правая, у остальных 10 % — левая (Schick &amp; Todd, 1994). Эта предрасположенность к праворукости является не следствием ограничений современной цивилизации, а, по-видимому, присуща всем людям, живущим в наше время. Экологические исследования дописьменных культур показывают, что в них тенденция праворукого доминирования менее выражена, чем в культурах, имеющих письменность (Marchant, McGrew &amp; Eibl-Eibesfeldt, 1995). Однако во время наблюдений за представителями народов сан в Ботсване, химба в Намибии и яномамо в Венесуэле использование орудий, в частности тех, которые требуют точного обхвата, осуществлялось исключительно правой рукой. Изучение шимпанзе показывает, что эти животные в естественных условиях пользуются или правой, или левой рукой при раскалывании орехов, однако процент левшей и правшей примерно одинаков (Sugiyama, Fushimi, Sakura &amp; Matsuzawa, 1993). Поскольку оббивание камней правой рукой дает иной тип отщепов, нежели оббивание левой, изучая артефакты, можно заключить, насколько далеко в прошлое простирается тенденция праворукости. Шик и Тодд (Schick &amp; Todd, 1994) провели исследование артефактов, которое позволяет предположить, что тенденция к праворукости уходит в прошлое на 1,9 миллиона лет. Разумеется, возникает вопрос, почему в нашем виде проявилась эта тенденция к праворукости. Рукость — это следствие существования определенных нервных структур, в особенности асимметрии головного мозга, с незначительным увеличением у людей левой затылочной и правой лобной долей (Holloway, 1981). Оббивание камней требует очень специфичных и совершенно различных нервных функций для обеих рук. Одна рука держит камень в устойчивом положении, а другая наносит точные удары, с тем чтобы отделить отщепы. Поскольку наращивание мозговой ткани является по ряду причин дорогим удовольствием, для каждого полушария мозга более экономично выработать специализацию. По той же причине, т. е. в силу экономии функции, речевые центры расположены преимущественно в одном из полушарий. Некоторые теоретики предполагают наличие тесной связи между эволюцией языка и эволюцией изготовления орудий. Оба вида деятельности требуют сложного упорядочения. Однако археологические находки ископаемых остатков показывают, что использование орудий опережало развитие сложной языковой способности на миллионы лет. Хотя асимметрия мозга и рассматривается в качестве прямого следствия специализированных сложных способностей, таких как производство орудий и язык, она не объясняет, почему в наших сообществах должна преобладать праворукость. Мы знаем, что технологии изготовления орудий сохранялись в течение сотен тысяч лет как следствие передачи культурных знаний. На протяжении этих длительных отрезков времени инструментальной деятельности был присущ поразительный уровень консерватизма, когда в течение десятков тысяч лет не отмечалось буквально никаких изменений. Возможно, что учиться у наставника процедурам производства орудий становилось намного легче, если и наставник, и ученик были праворукими.</p>
   <subtitle>Оценка когнитивной способности гоминидов.</subtitle>
   <p>Уинн (Wynn, 1979, 1981) утверждает, что когнитивный уровень пользователей олдовайских орудий отличается от уровня более позднего ашельского периода. Уинн полагает, что орудия, произведенные олдовайской культурой, могли быть получены с помощью процесса проб и ошибок, и их создание требовало только того, чтобы у нашего предка имелось внутреннее представление типа задачи, для которого предназначалось орудие. Это помещает пользователей олдовайскими орудиями на преоперациональныи интеллектуальный уровень в системе когнитивного развития, разработанной Жаном Пиаже. Пиаже писал, что дети в возрасте от двух до семи лет обладают преоперациональным интеллектом, в том смысле, что они могут пользоваться символами, думать и использовать речь, но не рассуждают логически. Уинн считает, что каменные орудия ашельского периода из Исмилы, Танзания, которые датируются временем примерно в 300 тыс. лет, указывают на операциональный уровень интеллекта. Он основывает этот взгляд главным образом на двустороннем рубиле. Зеркальная симметрия, присущая этому объекту, должна предвидеться до его создания, с тем чтобы заранее устранить возможные ошибки. Пиаже доказывал, что симметрия никогда не воспринимается пассивно, а должна активно конструироваться посредством такого операционального отношения, как обратимость. Поскольку зеркальная симметрия является результатом изменения формы на обратную вдоль средней линии, способность выполнить подобную задачу достигается не ранее операциональной стадии, так как она требует одновременного представления формы и ее противоположности. Аргумент Уинна валиден, если считать, что каждый каменный артефакт является изолированным изобретением создателя. Однако это определенно не так. Культурная практика может проходить процесс избирательного формирования, подобно тому как частотности генов подвергаются процессу естественного отбора. Известно, что традиции изготовления каменных орудий были частью культуры, или предкультуры, гоминид в течение по меньшей мере <emphasis>2 </emphasis>миллионов лет до создания позднеашельского рубила. Это составляет огромный период времени, обеспечивающий протекание культурной эволюции. Вероятно, что в течение такого промежутка времени симметричные артефакты могли быть созданы благодаря всего лишь случаю, и если они устраивали пользователей, по крайней мере некоторые компоненты процедуры, посредством которой они изготавливались, могли быть включены в передаваемые традиции мастеров-изготовителей. Со временем все компоненты производства совершенно симметричных каменных орудий могли быть включены в традицию племени. Ашельский мастер мог обладать способностью мысленно представлять симметрию рубила до его изготовления не в большей степени, чем современный физик способен представить искривление времени и пространства.</p>
   <subtitle>Эстетическая манипуляция.</subtitle>
   <p>В отличие от утилитарной технологии, которая развивалась на протяжении миллионов лет, согласующиеся, надежные свидетельства об эстетической манипуляции, связанной с искусством, появляются не ранее относительно недавнего времени — 30–50 тыс. лет назад. Кроме того, в отличие от утилитарной технологии, искусство, по-видимому, было с самого начала почти полностью сложившимся в своем развитии. Утилитарная технология, которая была доступна во время пика Ледникового периода, сильно отличается от технологии XX–XXI веков н. э., а пещерная живопись, созданная в то время, столь же экспрессивна, как и современное искусство.</p>
   <subtitle>Искусство плейстоцена.</subtitle>
   <p>Наше эстетическое чувство может быть всего лишь утонченным вариантом гештальт-восприятия, которое мы разделяем со многими другими видами. В зависимости от своих конкретных адаптации различные виды проявляют специфические предпочтения в отношении своей сенсорной среды. Одни предпочитают густую листву, другие — открытые саванны; некоторые чувствуют себя хорошо на ярком солнце, другим комфортно только в самое темное время суток. У каждого вида определенные сенсорные переживания вызывают отвращающие реакции, а другие переживания — ощущение комфорта и удовольствия. Когда у наших далеких предков формировались способности изготовления орудий, происходило сопутствующее совершенствование перцептивного суждения. Момент, в который это перцептивное суждение превращается, на наш взгляд, в эстетическое чувство, чисто произвольный. Рубила, произведенные от 500 до 100 тыс. лет назад, свидетельствуют об определенном движении в сторону все большей и большей симметрии и красоты (Schick &amp; Toth, 1993). Конечно, можно возразить, что все большая красота этих орудий являлась всего лишь случайным побочным продуктом их возрастающей эффективности.</p>
   <p>Однако стоянка в Юго-Восточной Англии, датируемая временем примерно 200 тыс. лет назад, свидетельствует о появлении подлинного эстетического чувства (Oakley, 1981). На этой стоянке было найдено рубило, явно сознательно сформированное вокруг окаменевших останков морского ежа, вкрапленных в кусок кремня. Кроме этого каменного орудия с естественным украшением, были обнаружены куски кремнистого сланца, содержавшие остатки кораллов, которые были перенесены на другую стоянку, находившуюся примерно в 200 километрах от первой. Фрагменты кораллов были сознательно покрыты красной охрой, железосодержащим минералом, который с далекого прошлого используется в косметических целях, в частности при ритуальном раскрашивании тела. Имеются определенные данные, что сообщества Homo erectus в Африке могли собирать красные минералы для подобных целей уже 1,6 миллиона лет назад.</p>
   <p>Одним из древнейших неутилитарных объектов (неутилитарных в том смысле, что они прямо не способствуют выживанию) является костяная флейта, найденная в Северной Европе и датируемая возрастом в 43–82 тыс. лет (Wong, 1997). Эта флейта имеет отношение к сообществам неандертальцев, которые населяли этот регион в то время. Она примечательна потому, что, как правило, не находят никаких артефактов искусства, связанных с неандертальцами. Хотя теория музыкальной гаммы будет разработана не ранее 600 г. до н. э. в Вавилоне, эта неандертальская флейта, возможно, была способна брать четыре ноты из гаммы. Было найдено лишь несколько других примеров произведений неандертальского искусства. Например, зуб мамонта, который был превращен в декоративный амулет, датирован возрастом примерно в 100 тыс. лет (Schwarcz &amp; Skoflek, 1982). В отличие от людей современного типа, которые придут им на смену, неандертальцы, по-видимому, создавали произведения искусства на индивидуальной основе. Современный человек включил искусство в устойчивые социальные традиции и ритуалы.</p>
   <p>Люди современного типа, жившие в Восточной Европе около 27 тыс. лет назад, создали первые керамические объекты из глины, обоженные в печи (Klima, 1990). Многие из этих глиняных фигурок имели форму людей и животных, и есть данные, что их часто специально разбивали в ритуальных целях (Vandiver et al., 1989). Одной из характерных категорий образов, созданных людьми, жившими в то время в Восточной Европе, являются статуэтки женщин. Эти статуэтки вырезались из такого материала, как слоновая кость, известняк и шпат, в дополнение к керамическим фигуркам, которые обжигали в печи. Эти статуэтки обычно показывают очень развитые женские формы с крайне большими грудями, ягодицами и животом. По-видимому, они изображали молодых женщин, имевших большой запас жировой ткани или находившихся на продвинутой стадии беременности. Голени внизу заострены при отсутствии ступней, а лица изображаются очень редко. Классический образец статуэтки этого типа, найденный в нижней Австрии и датируемый временем около 26 тыс. лет назад, получил название Венеры из Виллендорфа. Статуэтки небольшие и переносные, и большинство теоретиков полагают, что они связаны с аспектами беременности и плодородия. Гипотеза, согласно которой эти объекты использовались либо для облегчения беременности, либо для успешного продолжения беременности и родов, подтверждается данными, собранными на стоянке на территории России, которая датируется временем 26 тыс. лет назад (Gvozdover, 1987). Эта стоянка дала большинство подобных женских статуэток, найденных в мире. Они вырезаны из бивня мамонта и изображают женщин на последних стадиях беременности и деторождения.</p>
   <p>Когда в 1879 г. в Альтамире, Северная Испания, были обнаружены пещерные рисунки, ученые того времени их отвергли, приняв за современные подделки. Рисунки на потолке пещеры изображали бизона, лошадей и других животных, окрашенных в красный, желтый и черный цвета (рис. 9.2). Художник использовал естественные выпуклости и углубления в скале, чтобы придать изображенным животным очень реалистичное трехмерное качество. Изящество и утонченность этого произведения искусства не соответствовали представлениям, которые сложились у европейских ученых в отношении художественных возможностей доисторических людей. Изображения из Альтамиры были признаны лишь на рубеже следующего века, после того как во Франции и Испании было найдено множество других стоянок Ледникового периода с произведениями пещерного искусства (Leakey, 1981). Пещерная живопись начала появляться около 35 тыс. лет назад и сохранялась до конца Ледникового периода, завершившегося примерно 10 тыс. лет назад. В течение этого периода в 25 тыс. лет общий паттерн произведений искусства отличался поразительной устойчивостью. Эта общая схожесть в произведениях искусства сохранялась на огромном географическом пространстве, охватывающем значительную часть Европы, хотя большинство стоянок обнаружено во Франции и Северной Испании. Хотя в этот период художественные стили оставались очень устойчивыми, в индустрии орудий происходили последовательные и важные изменения. Постоянство художественных форм на протяжении столь длительного периода времени свидетельствует о том, что они являлись частью ритуальной традиции, которая имела большое значение.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img3E09.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 9.2. Наскальный рисунок из Альтамиры, пещеры бизона в Испании (Опубликовано с разрешения American Museum of Natural History.)</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Наиболее распространенными объектами, изображенными на палеолитических рисунках, являются животные, но имеются также многочисленные абстрактные элементы в виде точек, линий, квадратов и других символических образов. Среди животных чаще всего изображали лошадь, бизона и быка. Отсутствует прямая связь между охотой на нарисованных животных и частотой их изображения. Например, кости оленя составляют до 98 % останков животных, найденных на этих стоянках, однако это животное почти совсем не представлено на пещерных рисунках. На одном из самых древних рисунков в пещере Коскер, который датируется временем более чем в 30 тыс. лет, изображены животные, охотиться на которых было очень опасно, такие как пещерные медведи, львы и шерстистые носороги (Chauvet, Deschamps &amp; Hillaire, 1996). Можно предположить, что эти опасные животные символизируют силу и мощь, но мы никогда не узнаем в точности, как воспринимали эти рисунки их творцы и зрители, для которых они создавались. Однако мы можем получить определенное представление об общих истоках этого очень необычного паттерна поведения — создания произведений искусства.</p>
   <subtitle>Адаптивное значение искусства.</subtitle>
   <p>Как было указано в начале этой главы, имеет место кажущийся парадокс, связанный с объяснением искусства как продукта естественного отбора. Цель искусства — выразить нечто вечное и субъективное в виде того или иного конкретного изображения, которое может быть воспринято и, возможно, оценено другими людьми. Созданные произведения искусства не утилитарны и прямо не способствуют выживанию. Перед эволюционной психологией встает следующий вопрос: как искусство косвенно способствовало выживанию и репродуктивному успеху? Эллен Диссаниейк (Dissanayake, 1989,1992) доказывает, что адаптивное значение искусства связано с его способностью сплачивать общество в единое целое в качестве средства, которое повышает потенциал выживания для индивидуумов, живущих внутри этих групп. Рассматривая искусство с кросс-культурной и эволюционной точек зрения, она заключает, что искусство базируется на наследуемой людьми универсальной склонности делать особенными некоторые объекты и виды деятельности. Согласно Диссаниейк, выражение «делать особенными» относится к наблюдению, показывающему, что люди, в отличие от других видов, намеренно формируют, украшают и как-то иначе выделяют аспекты своего мира, с тем чтобы придать им неординарность. Диссаниейк высказывает следующие соображения:</p>
   <cite>
    <p>«Каждый из видов искусства можно рассматривать как ординарное поведение, которое сделали особенным (или экстраординарным). Это легко увидеть в танце, поэзии и пении. В танце ординарные телесные движения, совершаемые в повседневной жизни, преувеличивают, копируют, приукрашивают, повторяют — делают особенными. В поэзии обычные синтаксические и семантические аспекты повседневной разговорной речи копируют (посредством ритмичного метра, рифмы, аллитерации и ассонанса), инвертируют, преувеличивают (используя специальную лексику и необычные метафорические аллегории) и повторяют (например, в рефренах) — делают особенными. В пении просодические (интонационные и эмоциональные) аспекты повседневной речи — повышения и понижения высоты звука, паузы или остановки, ударения или акценты, усиления и ослабления динамики, ускорения и замедления темпа — преувеличивают (удлиняют и выделяют как-то иначе), копируют, повторяют, изменяют и т. д. — делают особенными. В изобразительном искусстве ординарные объекты, такие как человеческое тело, естественное окружение и обычные артефакты, делают особенными путем культурного формирования и совершенствования, придавая им неординарность. (Cooke &amp; Turner, 1999, p. 30)»</p>
   </cite>
   <p>Диссаниейк подмечает тесную связь искусства с двумя другими моделями поведения, которые прямо не способствуют выживанию и репродуктивному успеху, а именно: с игрой и ритуалом. Однако и игра, и ритуал имеют вполне реальное адаптивное значение. Когда люди и представители других видов участвуют в игре, они оттачивают навыки выживания в защищенной, лишенной последствий среде, с тем чтобы позднее эти навыки могли быть перенесены и включены в реальные сценарии. Цель ритуального поведения — формализация, стилизация и гиперболизация обычного поведения, а также придание ему особой коммуникативной функции с целью облегчения и улучшения социальных интеракций. Например, одной из функций ритуального поведения является минимизация агрессивных столкновений, к которым может приводить неправильное социальное восприятие. Следует помнить, что во всех этих моделях поведения — искусстве, игре и ритуале — непосредственным стимулом для их проявления является самоподкрепление или связанное с ними удовольствие, тогда как конечная причина имеет отношение к повышению вероятности репродуктивного успеха индивидуумов. Дети участвуют в игре не потому, что знают, что они развивают навыки, которые пригодятся им во взрослой жизни, а скорее потому, что игра доставляет удовольствие. Диссаниейк полагает, что склонность к игре и ритуальному поведению, которую наши предки разделяли с другими видами приматов, заложила основу для эволюции нового адаптивного поведения — искусства. Одной из базовых стратегий выживания, выбранной нашими предками-гоминидами, было обеспечение контроля над средой. Частично об этом свидетельствует многовековая история инструментальной деятельности. Те же самые навыки, которые были выработаны для изготовления орудий труда, могли применяться для украшения особыми символами этих орудий, а также тел их пользователей.</p>
   <p>Искусство в его наиболее ранней форме было всего лишь выражением индивидуальных творческих способностей. Оно прямо способствовало приспособляемости, делая индивидуума более привлекательным для возможных брачных партнеров, и косвенно — посредством повышения социального статуса. Новшества в технике украшения тела и использование языка были самыми первыми предшественниками изобразительного искусства, танца и поэзии. Как было указано в главах 4 и 5, в нашем виде, вероятно, имел место процесс спонтанного полового отбора (runaway sexual selection) творческого поведения и языка.</p>
   <p>Использование творческих новшеств, с тем чтобы показать себя в более выгодном свете и разрешить проблемы, — филогенетически древняя черта, которая, вероятно, присутствовала у общих предков людей и шимпанзе. Джейн Гудолл (Goodall, 1971) однажды заметила, как самец шимпанзе повысил свой статус, «изобретя» прием, состоявший в том, что он ударял друг о друга пустые канистры из-под керосина, производя устрашающий шум. Новаторское решение проблем, которое Вольфганг Келер (Коhler, 1976) наблюдал у шимпанзе и которое он назвал научением путем инсайта, также представляет собой форму выражения творческих способностей. Хотя новшества в этих примерах давали утилитарную выгоду, черта, отделяющая этот вид творчества от подлинной художественной экспрессии, очень тонка. У примитивных народов создание визуальных образов, специальные объекты и модели поведения часто служат практической цели контролирования определенных аспектов среды посредством магии.</p>
   <p>Когда наши древние предки создавали в целях магического контроля специальные объекты, такие как талисманы, которые, как ожидалось, должны повлиять на среду, эти объекты неизбежно производили сильный психологический эффект. Социальная власть, которая была у шаманов, осуществлявших контроль над магическими объектами и ритуалами, без сомнений, обеспечивала этим индивидуумам больший репродуктивный успех. Однако большего репродуктивного успеха добивались далеко не одни индивидуальные носители сверхъестественной силы (рис. 9.3). В выигрыше оказывался каждый член группы. Особые ритуалы были призваны сплотить членов группы и эффективно организовать их деятельность, направленную на достижение желаемых целей, таких как успех на охоте или удача в войне с другими племенами. Кроме придания группам большей сплоченности и повышения эффективности их действий, искусство и церемонии делали групповое знание более впечатляющим и тем самым более акцентированным и запоминающимся, помогая сохранять жизненно важную информацию на протяжении многих поколений.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img9699.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 9.3. «Колдун» из пещеры Де Труа Фрер (Трех братьев) во французских Пиренеях, датируемый временем 16 тыс. лет назад</emphasis></p>
   <p><emphasis>(Опубликовано с разрешения American Museum of Natural History.)</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Нэнси Эйкен (Aiken, 1998) изучила эстетическую реакцию как часть нашей эволюционирующей психологии. На эстетическую реакцию частично влияет научение, но она также подвержена влиянию врожденного набора инициированных реакций.</p>
   <p>Определенные конфигурации линий, формы, цвета и звука в произведениях искусства вызывают у наблюдателей эмоциональные реакции. Это происходит не только в силу ассоциаций с этими конфигурациями, усвоенными наблюдателем, но и в силу безусловных рефлексов. То есть каждая конфигурация — это стимул, который при адекватных условиях запускает у наблюдателя нервный механизм, который, в свою очередь, заставляет наблюдателя совершать определенное действие. В случае наблюдателей произведений искусства действие состоит в изменениях автономной нервной системы, которые описываются наблюдателями как эмоциональные или эстетические реакции (р. 29).</p>
   <p>Некоторые инициирующие стимулы — такие как открытые ландшафты наподобие саванн — вызывают приятные подкрепляющие реакции. Другие инициирующие стимулы продуцируют отвращающие или оборонительные реакции. Например, пятна-глазки, выделяемые, когда они контрастируют с кривыми линиями, и красный цвет являются потенциально отвращающими раздражителями. Эти неприятные или угрожающие стимулы становятся подкрепляющими, когда предъявляются в форме искусства, поскольку они представлены в контролируемых, неопасных контекстах.</p>
   <p>Когда нервные структуры, которые обрабатывают эти инициирующие стимулы, спонтанно активизируются, базовые визуальные компоненты этих инициаторов ощущаются как галлюцинации (Aiken, 1998). Эти внезапно появляющиеся визуальные паттерны состоят из решеток, точек, спиралей, зигзагов, кругов и кривых линий и называются энтоптическими (относящимися к «внутреннему зрению») феноменами или фосфенами. О подобных образах повсеместно сообщают люди, которые находились в измененном состоянии сознания, независимо от того, было ли это состояние вызвано психотропными наркотиками, жаром, голодом, бессонницей, патологией мозга или его электрической стимуляцией. Современные шаманистские сообщества, такие как народ сан в пустыне Калахари, воссоздают эти образы в своем наскальном искусстве (Lewis-Williams &amp; Dowson, 1988), а в палеолитическом пещерном искусстве эти паттерны появляются среди изображений животных (рис. 9.4). Паттерны фосфенов также присутствуют в рисунках детей и в определенной степени даже в рисунках, выполненных человекообразными обезьянами. Универсальность энтоптических образов обусловлена общей нервной архитектурой мозга высших приматов. Обратите внимание на богатство энтоптических образов, представленных на рис. 9.5, — композиции черной тушью, выполненной 12-летней американской девочкой.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#imgE17D.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 9.4. Энтоптические образы, присутствующие в рисунках современных детей, современных охотников и собирателей, палеолитических людей, человекообразных обезьян и людей в измененных состояниях сознания</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img252D.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 9.5. Пример обильного использования энтоптических образов в композиции тушью одаренной 12-летней девочки</emphasis></p>
   <p><emphasis>(Опубликовано с разрешения Nani Faye Palmer.)</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Определение того, как конкретные базовые паттерны фосфенов формируют строительные кирпичики тех или иных биологических смысловых стимулов, — задача будущих неврологических исследований. Например, один из требующих проверки вопросов таков: активизируется ли у человека, видящего оскаленные клыки хищника, та же часть мозга, которая становится активной, когда предъявляется энтоптический зигзагообразный паттерн.</p>
   <p>Идеи, обрисованные выше, были высказаны в начале XX века психологом Карлом Юнгом (Jung, 1969). Юнг говорил о коллективном бессознательном, которое наследуется биологически и состоит из предсуществующих форм, архетипов. Считалось, что архетипы — это неопределенные структуры, которые кристаллизуются в конкретную форму в результате личного опыта индивидуума. Кроме того, Юнг полагал, что каждый индивидуум наследует ранее сформированные паттерны апперцепции, которые направляют и ограничивают сознательную обработку определенного опыта. Таким образом, по Юнгу, такие понятия, как добро и зло, смерть и бессмертие, душа и Бог, являются частью врожденной психологической архитектуры, характерной для человеческого вида. Возможно, что большая часть искусства плейстоцена создавалась, чтобы выразить подобные духовные понятия. Возможно, что группы, которые могли создавать подобные символы и объединяться вокруг них, были более сплоченными и, следовательно, имели больше шансов выжить, чем другие группы, у которых этот общий паттерн поведения отсутствовал.</p>
   <subtitle>Вставка. «Мягкий» аспект каменного века: происхождение текстиля и одежды.</subtitle>
   <p>Термины палеолит, мезолит и неолит — древний, средний и новый каменные века соответственно — используют для обозначения общих направлений культурного развития человечества. Использование этих терминов не только отражает тенденцию, выводимую из археологических данных, но также увековечивает и усиливает концептуальную тенденциозность даже среди ученых, которые должны быть более проницательными. Инструменты из камня и кости — все, что осталось от далекого прошлого, по той простой причине, что они долговечны. Когда мы пытаемся воссоздать картину культуры и повседневного существования людей, которые оставили эти орудия, то должны помнить о следующем: все, что мы имеем, — это выборка долговечных, а не репрезентативных артефактов. Такие объекты, как копьеметалки, вырезанные из бивней мамонта, и обилие каменных наконечников копий способствовали созданию образа сообществ позднего плейстоцена, который вращается вокруг мужской охоты на крупного зверя. Графические реконструкции облика мужчин и женщин из этих сообществ, как правило, показывают их одетыми в звериные шкуры.</p>
   <p>Данным, которые указывали на нечто совершенно иное, не придавали значения. К примеру, фигурки «венер», которые, как считают, являются символами плодородия и датируются временем более чем в 25 тыс. лет, — некоторые из наиболее экстенсивно изученных археологических объектов. Однако несмотря на все эти исследования, видные ученые не сумели заметить особенности, имеющиеся на многих статуэтках, которые указывают на причудливые одеяния. Лишь после обнаружения многочисленных свидетельств технологии ткачества, датируемых временем более чем в 28 тыс. лет, удалось идентифицировать наряды, в которые «облачены» некоторые из статуэток «венер». На резных фигурках показаны искусно вытканные юбки, ленты, пояса и головные уборы (Soffer &amp; Adovasio, 2000).</p>
   <p>До недавнего времени у археологов имелось немного информации об объектах ледниковой эпохи, которые быстро приходят в негодность — например, о снастях и плетеных изделиях, известных как «недолговечные технологии». В 1953 г. фрагменты веревки, оставшиеся на стене пещеры Ласко в юго-западной Франции, были датированы временем 15 тыс. лет назад. В 1994 г. в Израиле были найдены образцы снасти, датируемые временем 19 тыс. лет. В 1998 г. отпечатки в отвердевших кусочках глины, найденных в Чешской Республике, были идентифицированы как свидетельство доисторического текстиля (веревка, сети, корзины и тканая одежда), датируемого временем в 28 тыс. лет (Adovasio, Soffer &amp; Klima, 1996). Недавние открытия показывают, что эти ранние индустрии текстиля были широко распространены в Европе Ледникового периода (Soffer &amp; Adovasio, 2000). Истоки текстильной индустрии могут восходить ко времени более 40 тыс. лет назад, когда люди научились сплетать волокна растений. Этот период времени отмечает начало так называемого «творческого взрыва», когда начали получать широкое распространение произведения искусства.</p>
   <p>Хотя плетеные объекты имеют множество утилитарных функций, например корзины для переноски добытой растительной пищи и сети для ловли мелких зверей, процесс конструирования их предполагает художественную экспрессию. Это особенно верно в отношении одежды. Хотя одежда выполняет явную утилитарную функцию в холодном климате, она могла появиться скорее как форма украшения тела и демонстрации, чем как изолятор тепла. Многие современные племена охотников и собирателей, живущие в тропиках, почти или совсем не носят одежду, но тратят много времени на украшение тела, разукрашивая его, нанося татуировки, делая надрезы и используя драгоценности. Первые сообщества Homo sapiens sapiens появились сначала в тропической Африке, прежде чем проникнуть в более холодные регионы Европы и Азии примерно 50 тыс. лет назад. Археологические данные, связанные с людьми, которые анатомически близки современному человеку и жили на юге Африки 120 тыс. лет назад, позволяют предположить, что для украшения тела использовался пигмент охры.</p>
   <p>Вполне возможно, что первоначально одежда являлась исключительно ранней формой художественной экспрессии, подчеркивая высокий статус и ухаживание. Воздействие более холодной и влажной среды могло быстро придать одежде более функциональную роль. Для производства одежды оказались пригодны технологии ткачества. Каким бы утилитарным ни было конкретное одеяние, ношение его влияет на то, как индивидуума воспринимают окружающие. Следовательно, одежда всегда была либо соединением искусства и утилитарности, либо формой чистого искусства.</p>
   <subtitle>Сознание и символическая Вселенная.</subtitle>
   <p>Хотя развитое эстетическое чувство и хорошие манипулятивные навыки необходимы для создания произведений искусства, одних их недостаточно. Отличие подлинной художественной экспрессии от поведения животного, такого как беседковая птица, которая украшает свое гнездо, чтобы привлечь брачного партнера, состоит в том, что экспрессия требует сознания высшего порядка. Сознание высшего порядка предполагает, что художники осознают не только эстетические различия, но также собственное осознание и, следовательно, возможность того, что другие разделяют это осознание или мироощущение. Один из способов понять эволюцию сознания высшего порядка — провести филогенетическое сравнение.</p>
   <p>Немецкий ученый Якоб фон Эйкскулл (Von Uexkull, 1909) использовал термин Umwelt (окружающий мир) для описания перцептивного мира, который ощущается разными видами. К примеру, перцептивный мир гончей собаки будет в намного большей степени определяться информацией, связанной с обонянием, чем информацией, относящейся к другим сенсорным модальностям, включая зрение. Эйкскулл полагал, что по мере того как у организмов появляется больше органов чувств и они становятся все более сложными в неврологическом отношении, повышается их общее осознание. Тем самым Umwelt дождевого червя будет иметь очень рудиментарный характер, состоя из простой соматосенсорной информации. Увеличение количества органов чувств неизбежно вызывает определенное усложнение нервной системы. Однако когда у позвоночных развились известные нам чувства, впереди еще была длительная эволюция головного мозга. Решающим аспектом этой неврологической эволюции была система перекрестной связи между различными сенсорными модальностями. Например, звук ломающейся ветки мог быть локализован с целью визуального сканирования, а затем могли быть приведены в действие обонятельные органы, чтобы определить, действительно ли чужак находится поблизости. Имеются данные, что определенные кросс-модальные связи могли образоваться для того, чтобы повысилась перцептивная эффективность и уменьшилось время реакции. Английских детей сравнивали с детьми из Кении при выполнении задания, в котором они должны были соотнести какое-то бессмысленное слово с графическим образом (Davis, 1961). Дети из обеих групп соотнесли слово «малуме» с изогнутой формой, а «такете» — с остроконечной формой.</p>
   <p>Как было указано в главах, посвященных развитию мозга и языку, трудности функционирования в социальной среде значительно ускорили эволюцию мозга и, соответственно, заметно повысили общий уровень сознания и понимания. Высказывалось предположение, что развитие теории разума (theory of mind) — т. е. усвоение идеи, что другие мыслят схожим образом, и использование этой идеи, с тем чтобы попытаться манипулировать поведением других, — явилось ключевым фактором в эволюции высших приматов. К сожалению, пока трудно продемонстрировать существование теории разума у высших приматов, не принадлежащих к человеческому роду. Если теория разума свойственна и другим видам приматов, она может находиться в зачаточной форме, т. е. быть совершенно неосознаваемым процессом. Поскольку в настоящее время теория разума считается полностью осознаваемым процессом, возможно, нам понадобится другой термин для описания того, что в действительности делают мартышки и человекообразные обезьяны, когда пытаются манипулировать поведением других.</p>
   <p>Первым необходимым условием владения подлинной, т. е. сознательной, теорией разума является самосознание. Под самосознанием мы подразумеваем то, что индивидууму присущ ментальный конструкт самого себя как вполне определенной сущности, отличной от всех остальных и всего остального. В 1970 году Гордон Гэллап сообщил об эксперименте, который, по его утверждению, демонстрирует наличие зачатков самосознания у шимпанзе. Его эксперимент являлся вариантом теста с красным цветом, который в течение многих лет психологи развития использовали для демонстрации того момента в человеческом развитии, когда у очень маленьких детей впервые проявляется самосознание. В этом тесте развития на лбу у ребенка незаметно делают метку красного или какого-то другого яркого цвета. Затем ребенка ставят перед зеркалом. Очень маленькие дети, в возрасте около одного года, как правило, смотрят на образ в зеркале и реагируют на него так, как будто они видят другого ребенка. Они пытаются завязать игру с этим другим ребенком, которого видят в зеркале. Большинство детей в возрасте 18 месяцев демонстрируют иную реакцию. Они смотрят в зеркало, замечают у себя на лбу цветную метку и затем стараются ее стереть. Полагают, что эта реакция свидетельствует о понятии «я». Более консервативные критики говорят, что в действительности это демонстрирует не понятие «я», а только узнавание в зеркале, которое может иметь иное качество.</p>
   <p>Гэллап (Gallup, 1970) использовал ту же процедуру, когда шимпанзе подвергли анестезии во время периодического медицинского осмотра; на лоб обезьяны, пока она находилась без сознания, нанесли лишенную запаха красную краску. Когда животное пришло в сознание, рядом с его клеткой поставили зеркало и шимпанзе продемонстрировал весь набор действий, которые указывают на узнавание себя в зеркале. Животное попыталось стереть краску со лба, а также располагалось под различными углами перед зеркалом, с тем чтобы видеть те участки собственного тела, которые иначе нельзя было увидеть. После начального эксперимента Гэллапа тесту с зеркалом подвергали множество других шимпанзе, а также другие виды человекообразных обезьян, включая орангутана и некоторых горилл, которые были воспитаны людьми (Gallup &amp; Suarez, 1986; Patterson &amp; Cohn, 1994; Patterson, 1984; Povinelli, 1993). Ввиду наследуемых адаптивных различий у морских видов, обладающих развитым интеллектом, таких как бутылконосые дельфины, применение к китообразным процедур, используемых для демонстрации зачатков самосознания у приматов, очень проблематично (Marino, Reiss &amp; Gallup, 1994). Тем не менее исследования, использующие зеркала и телевизионные мониторы в качестве зеркал, неопровержимо доказывают, что бутылконосы себя узнают (Marten &amp; Psarakos, 1994). С зеркальным тестом быстро справляются не все человекообразные обезьяны; часто им требуется пробыть рядом с зеркалом длительное время, прежде чем они поймут, что разглядывают. Однако независимо от того, сколько времени индивидуумы находятся перед зеркалом, ни один из представителей любых других видов, кроме людей, человекообразных обезьян и, возможно, бутылконосов, не сумел пройти этот тест на узнавание в зеркале (Gallup, 1994). Мартышки могут находиться рядом с зеркалом тысячу часов, так и не достигнув этого уровня осознания (Gallup, 1977). Сначала они реагируют на зеркало как на представителя собственного вида, вторгнувшегося на их территорию, но в конце концов привыкают к нему и совершенно перестают его замечать. На основании этих результатов думается, что лучше всего проверить, не присуща ли теория разума другим видам, обратившись к нашим ближайшим родственникам — шимпанзе.</p>
   <p>В 1978 году Дэвид Премак (Premack) и Гай Вудрафф (Woodruff) сообщили о результатах наблюдения за взрослой самкой шимпанзе по имени Сара. Исследователи показывали Саре ряд видеозаписей, в которых люди-актеры сталкивались с различными проблемами. Например, мог быть показан человек, совершающий подскоки в попытке достать гроздь бананов, которая свисала с потолка и находилась вне пределов досягаемости. После этой видеозаписи Саре давали несколько фотографий, на одной из которых было показано решение проблем; в данном случае прямо под гроздью бананов друг на друга ставили несколько коробок. Сара раз за разом выбирала фотографию, на которой было изображено практическое решение проблемы, показанной в видеозаписи. Любопытно, что Сара намного чаще выбирала «хороший», т. е. правильный, вариант, если актер в видеозаписи был дрессировщиком, которого она любила. Если в видеозаписи был заснят человек, который, предположительно, Саре не нравился, она обычно выбирала снимок, на котором актер был изображен в каком-то неприятном положении, например лежащим под цементными плитами. На основании этих результатов исследователи заключили, что Сара воспринимала видеозапись как изображающую какую-то проблему, понимала намерение актера и выбирала решения, совместимые с этим намерением, за исключением тех случаев, в которых участвовал конкретный индивидуум, который ей не нравился. Согласно утверждению Премака и Вудраффа, это демонстрирует, что шимпанзе присуща теория разума. К сожалению, дополнительные данные, которые подтвердили бы теорию разума у шимпанзе, пока не получены.</p>
   <p>Дэниел Повинелли активно работает над проблемой демонстрации теории разума у шимпанзе, но в целом его результаты пока нулевые (Povinelli &amp; Preuss, 1995). Хотя он раз за разом подтверждает оригинальные открытия Гэллапа, свидетельствующие о зачатках самосознания у шимпанзе или, по крайней мере, о том, что они узнают себя в зеркале (Povinelli, Gallup, Eddy &amp; Bierschwale, 1997), результаты исследований теории разума у шимпанзе не подтверждают предшествующие открытия Премака (Premack, 1978). Повинелли и Эдди (Povinelli &amp; Eddy, 1996) исследовали теорию разума у шимпанзе, заставив своих подопытных обезьян наблюдать за двумя людьми-дрессировщиками, которые находились рядом, когда пищу прятали в какое-то укромное место. Шимпанзе могли видеть дрессировщиков, но не местонахождение пищи. У одного дрессировщика на глазах была повязка, а у второго материя прикрывала нижнюю часть лица, наподобие кляпа. Все проверенные шимпанзе не делали никаких различий между двумя дрессировщиками и просили пищу у индивидуума с повязкой на глазах, который не знал, где находится пища, столь же часто, как и у «зрячего» индивидуума. С другой стороны, дети уже в двухлетнем возрасте легко различали двух экспериментаторов и предпочитали выбирать того, кто мог беспрепятственно видеть подкрепители (вознаграждения), в данном случае этикетки.</p>
   <p>К четырем годам понятие теории разума у детей уже хорошо развито. Например, ребенку дают коробку с цветными мелками, в которой он обнаруживает вместо мелков свечки. Когда экспериментатор спрашивает ребенка, что в той же коробке рассчитывает найти другой ребенок, ребенок старше четырех лет ответит «мелки», а более маленький ребенок — «свечки». На основании этих результатов предполагают, что у детей в возрасте до четырех лет понятие теории разума еще не полностью развито. Индивидуумы, страдающие аутизмом, как правило, не справляются с этим тестом на ошибочное представление, и, как предполагается, отсутствие теории разума объясняет многие симптомы аутизма.</p>
   <p>Аутизм характеризуется сильными изъянами в социальном поведении и понимании. Дети с аутизмом демонстрируют эмоциональное равнодушие к окружающим и относятся к близким членам семьи в точности так же, как к совершенно незнакомым людям. Отмечаются тяжелые нарушения в вербальной и невербальной коммуникации. Эти индивидуумы также не проявляют воображения или творческих способностей. Они предпочитают однообразие рутины и испытывают сильное беспокойство при малейших изменениях. Индивидуумы-аутисты интерпретируют речь буквальным образом; например, если ребенка с аутизмом спрашивают: «Ты не можешь передать соль?», он может ответить: «Могу», как будто другой человек интересуется его способностью выполнить эту операцию, а не просит фактически передать ему соль (Mitchell, 1997). Некоторые индивидуумы с аутизмом, отличающиеся высокой функциональностью, проявляют большие способности в математических вычислениях или в запоминании огромного объема, казалось бы, бесполезной информации, например содержания телефонных справочников. Эти способности характеризуются очень механическим, машиноподобным качеством. К примеру, два юных художника-аутиста, Стивен Уилтшайр и Надиа, создают очень реалистичные и детализированные карандашные рисунки. Эти рисунки отличаются крайне фотографическим качеством, как будто они получены с помощью фотокамеры, а не созданы мыслящим, чувствующим существом. Многие из подобных недостатков, по-видимому, напрямую связаны с отсутствием у аутистов теории разума. Неспособность понять представления других людей вынуждает ребенка интерпретировать речь окружающих избыточным, буквальным образом. Проблемы аутистов в установлении отношений с другими людьми и понимании их эмоций могут также быть прямо связаны с их неспособностью понять теорию разума.</p>
   <p>Хотя некоторые из симптомов аутизма могут иметь прямую причинную связь со слабо развитой теорией разума, вероятно, будет правильнее рассматривать дефицит этой теории и другие недостатки как часть одного глобального нарушения. Этот глобальный дефицит обусловлен неврологическими аномалиями, в частности в отделе мозга, известном как мозжечок. Как указывалось в главе 2, мозжечок участвует в точном упорядочении моторики, в частности баллистических движений. На этом была построена так называемая баллистическая гипотеза Калвина, а именно: что развитие мозжечка, обусловленное выбором более правильных движений при бросании, обеспечивает необходимый неврологический субстрат для эволюции языка. Мозжечковые аномалии, которые приводят к аутизму, показывают, что мозжечок играет важнейшую роль не только в баллистической моторной организации, но также в организации языка, социального интеллекта, воображения и творчества, теории разума и намеренности. По-видимому, все эти черты прошли длительную историю совместного эволюционного развития.</p>
   <p>Не принимая во внимание усилия немногих художников-аутистов, ключевыми особенностями творческой деятельности, которые характеризовали наш вид начиная с позднего плейстоцена, были сознание высшего порядка, теория разума и намеренность. Развитое эстетическое чувство и символическое рассуждение, конечно же, также являются необходимыми элементами в продуцировании искусства, но сами по себе они не достаточны. Как мы видели, эстетическое чувство развивается непосредственно из адаптивных предпочтений, которые присущи и другим видам животных. Наши филогенетические кузены, человекообразные обезьяны, очень умело манипулируют символами и понимают их, но хотя имеются примеры картин, нарисованных шимпанзе, подобные попытки не являются частью нормального репертуара этого вида. Только нашему виду свойственны усилия, состоящие в творческой манипуляции элементами внешнего мира, с тем чтобы они могли выразить нечто из нашего внутреннего субъективного состояния как индивидуумов, или коллективно, как группы индивидуумов.</p>
   <p>Как мы отметили ранее, имеется тесная связь между искусством, игрой и ритуалом. Эти элементы — искусство, игра и ритуал — описывают полный круг, когда мы превращаем игру в ритуал атлетических соревнований, а эти соревнования оцениваем как выражение искусства в самом реальном смысле. Когда поклонник американского футбола получает наслаждение, наблюдая, как принимающий игрок вытягивается в струнку, чтобы поймать мяч, посланный через середину поля, перед тем как на этого игрока набросится пара полузащитников, это такая же форма эстетической оценки, как и та, которую выражают тысячи любителей живописи, ежедневно посещающие парижский Лувр. Сущность искусства в его способности очаровывать. Современный спорт делает именно это, демонстрируя грацию и изящество, часто сочетающиеся с насилием. Врожденные предпочтения, которые поддерживают сложные культурные традиции, обнаруживающие себя в виде спортивных состязаний, вероятно, сформировались благодаря адаптивному преимуществу, полученному за счет проявления активного интереса к межплеменным столкновениям. Центральная функция спортивных соревнований, с точки зрения развития адаптационных способностей, — не пробуждение эстетических реакций, но эти реакции, определенно, являются общим феноменом.</p>
   <p>То же самое можно сказать о развлечениях. Несмотря на ярлык «развлекательные виды искусства», первичная функция развлечений состоит не в продуцировании искусства, хотя последнее часто является побочным результатом продуцирования развлечений, а иногда и неотъемлемо от них. Развлечения используют наш врожденный интерес к социальному поведению наших собратьев. В особенности нас интересуют секс, ухаживания, состязания и опасности. Повествование, или рассказывание историй, вероятно, столь же древнее явление, как и сам язык. Проявление живого интереса при слушании историй было необходимо для ассимиляции культурной информации. Большое адаптивное преимущество получали те индивидуумы, которых отличал подобный интерес к рассказам, тогда как индивидуумы, у которых такой интерес отсутствовал, напротив, оказывались в очень невыгодном положении. Существование тысяч мифов, легенд, народных сказок, повестей, пьес и кинофильмов является следствием нашего происхождения от предков, которые отдавали явное предпочтение слушанию рассказов. Вопрос, какой процент «развлечений» относится к искусству, остается открытым. Если мы воспользуемся определением искусства, предложенным Диссаниейк — «нечто сделанное особенным», — тогда явная банальность большинства развлечений исключает их из категории искусства.</p>
   <p>Искусство обогащает буквально каждый аспект человеческого существования. Оно может существовать как нечто самодостаточное. Но чаще оно включено в другие особенности человеческой жизни. Развлечения, религия, украшение тела, архитектура, средства сообщения, игра — все это усиливается искусством. Даже наука обогащается за счет содержательной творческой деятельности. Искусство становится возможным благодаря комбинации внутренних эстетических ценностей (особенность, которую мы разделяем с другими видами) и сознания высшего порядка (особенность, существующая, насколько известно, только у людей), которая наделяет нас способностью намеренного действия. Высоко развитый человеческий мозг способен генерировать комплексные ментальные представления, включая сложные визуальные образы. Сознание высшего порядка наделяет нас способностью осознавать наши собственные ментальные представления, а также то, что сознание и ментальные атрибуты могут быть присущи и другим. Это дает толчок к тому, чтобы придать материи такую форму, которая позволит передать другим нечто из нашего внутреннего опыта. Способов, какими можно придать материи форму, необходимую для этой цели, — несметное множество. Живопись, скульптура, музыка и повествование — все это категории художественной экспрессии, имеющие очень древнюю историю. По мере усложнения наших технологий добавляются все новые и новые категории художественной экспрессии. Независимо от того, является ли материалом-посредником краска, фотопленка или электронно-цифровая информация, базовая мотивация к творческой экспрессии заключена в нашей эволюционирующей психологии.</p>
   <subtitle>Резюме.</subtitle>
   <p>Наш успех как вида обусловлен главным образом использованием нами технологии с целью освоения физической среды. Этот вид утилитарной технологии отличается от неутилитарной технологии искусства. Утилитарная технология, т. е. использование орудий, свойственна не только людям — она имеет широкое, хотя и не всеобщее распространение в царстве животных. Единственными приматами, не принадлежащими к человеческому роду, которые регулярно пользуются орудиями, являются наши ближайшие филогенетические родственники, шимпанзе. Это показывает, что инструментальная деятельность существует в человеческом роду более пяти миллионов лет, восходя к общему предку людей и шимпанзе.</p>
   <p>Древнейшие орудия труда, которые можно определенно идентифицировать как таковые, датируются временем более чем в 2,5 миллиона лет. Это галечные орудия олдовайской культуры. На смену ей пришла ашельская инструментальная индустрия, характеризуемая двусторонними формами, такими как рубило. Ашельская индустрия, сохранявшаяся в период с 1,7 миллиона до 200 тыс. лет назад, демонстрирует существование культурной традиции, почти не подвергавшейся изменениям. Наиболее сложные индустрии каменных орудий совпадают с появлением в Европе человека разумного современного типа (Homo sapiens sapiens) примерно 40 тыс. лет назад. В тот момент темп нововведений резко увеличился и с тех пор продолжает прогрессивно возрастать.</p>
   <p>Руки и мозг людей отличаются особыми анатомическими адаптациями, показывающими, что использование орудий было селективным фактором в нашей эволюционной истории. Наш вид также демонстрирует уникальный паттерн предрасположенности к праворукости (около 90 %), который может являться следствием культурной передачи приемов инструментальной деятельности на протяжении длительного времени. Возможно, что учиться у наставника процедурам изготовления орудий было намного легче, если и наставник, и ученик были праворукими. Переход к конструированию более симметричных каменных орудий примерно 300 тыс. лет назад может свидетельствовать о повышении общей когнитивной способности с дооперационального (дологического) уровня к конкретно-операциональному (логическому).</p>
   <p>Хотя имеются данные о зарождающемся эстетическом чувстве на основании артефактов, датируемых временем примерно 200 тыс. назад, согласованные данные о произведениях искусства появляются не ранее 50 тыс. лет назад. В период между 35 и 100 тыс. лет назад устойчиво сохранялась пещерная живопись, отличавшаяся большим изяществом и стилистической сложностью. Постоянство художественных форм на протяжении столь длительного периода показывает, что они составляли часть ритуальной традиции.</p>
   <p>Использование творческих новшеств с целью произвести более сильное впечатление на окружающих и разрешить проблемы — филогенетически древняя черта, которая, вероятно, присутствовала у общих предков людей и шимпанзе. Первоначальной формой искусства, вероятно, были новации в украшении тела, движении или использовании языка, с тем чтобы сделать себя более привлекательным для возможных брачных партнеров или повысить свой социальный статус. Позже искусство стали использовать для развития ритуалов и традиций, которые облегчали групповую сплоченность и эффективность.</p>
   <p>Подлинная художественная экспрессия требует сознания высшего порядка, понимания собственного осознания и, следовательно, возможности того, чтобы другие разделяли это осознание. Предварительным шагом к сознанию высшего порядка является самосознание, зачатки которого выявлены у человекообразных обезьян и бутылконосых дельфинов, узнающих себя в зеркале. Дети начинают узнавать себя в зеркале к 18-месячному возрасту. К четырем годам нормальным детям присуще хорошо развитое понятие теории разума, т. е. понимание того, что мышление других подобно их собственному, и регулирование своего поведения в соответствии с этим взглядом. Существование теории разума у видов, не принадлежащих к человеческому роду, пока еще не было надежно продемонстрировано. Искусство становится возможным благодаря комбинации внутренних эстетических ценностей (особенность, которую мы разделяем с другими видами) и сознания высшего порядка (особенность, существующая, насколько известно, только у людей), которая наделяет нас способностью намеренного действия.</p>
   <subtitle>Вопросы для обсуждения.</subtitle>
   <p>1. Обсудите развитие технологии в период с 2,5 миллиона до 10 тыс. лет назад. Какую информацию, касающуюся культуры и когнитивного развития, приносят археологические находки?</p>
   <p>2. Какие аспекты пещерной живописи плейстоцена указывают на ее ритуальное значение? Каким образом искусство способствует выживанию группы?</p>
   <p>3. Как идея Карла Юнга о коллективном бессознательном связана с идеей об общей нервной архитектуре и энтоптических образах?</p>
   <subtitle>Ключевые термины.</subtitle>
   <p>Архетипы (archetypes)</p>
   <p>Аутизм (autism)</p>
   <p>Ашельский (Acheulean)</p>
   <p>Венера из Виллендорфа (Venus of Willendorf)</p>
   <p>Выуживание термитов (termite fishing)</p>
   <p>Дооперациональный (preoperational)</p>
   <p>Использование орудий (tool-use)</p>
   <p>Когнитивное развитие (cognitive development)</p>
   <p>Коллективное бессознательное (collective unconscious)</p>
   <p>Лестница природы (Scala Natura)</p>
   <p>Мустьерский (Mousterian)</p>
   <p>Ножевое орудие (blade-tool)</p>
   <p>Окружающий мир (Umwelt)</p>
   <p>Олдовайский (Oldowan)</p>
   <p>Рубило (hand axe)</p>
   <p>Рукость (handedness)</p>
   <p>Самосознание (self-awareness)</p>
   <p>Система Пиаже (Piaget's system)</p>
   <p>Теория разума (theory of mind)</p>
   <p>Тест с красным цветом (rouge test)</p>
   <p>Энтоптический образ (entoptic image)</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 10. Древние млекопитающие и прекрасный новый мир.</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Мы ж, видящие все, что день нам видеть дал, Не можем слов найти для песен и похвал.</p>
    <text-author>Уильям Шекспир. Сонет 106 (пер. Н. Гербеля)</text-author>
   </epigraph>
   <epigraph>
    <p>Что за странная болезнь эта современная жизнь</p>
    <p>С ее нездоровой спешкой, ее противоречивыми целями.</p>
    <text-author>Мэтью Арнолд, Ученый-цыган</text-author>
   </epigraph>
   <epigraph>
    <p>Какие здесь красивые созданья!</p>
    <p>Как род людской хорош! Прекрасен мир</p>
    <p>Таких людей!</p>
    <text-author>Уильям Шекспир. Буря (пер. Т. Щепкиной-Куперник)</text-author>
   </epigraph>
   <p><strong>Вопросы главы</strong></p>
   <p>1. Почему человеческое здоровье ухудшилось с появлением сельского хозяйства?</p>
   <p>2. Почему стрессовая реакция является адаптивной чертой, несмотря на то что она потенциально вредна для здоровья?</p>
   <p>3. Каким образом человеческий разум и тело, сформировавшиеся в каменный век, подрывают наше психическое и физическое здоровье в современном мире?</p>
   <p>4. Каким образом столь неадаптивное явление, как склонность к употреблению наркотиков, могло получить развитие в процессе естественного отбора?</p>
   <p>5. Будет ли следующая фаза человеческой эволюции результатом генной инженерии?</p>
   <p>Несмотря на трудности прослеживания наших эволюционных истоков, мы знаем намного больше о том, откуда мы пришли и что собой представляем, чем о том, куда мы движемся и во что превратимся. Морфологически, физиологически и поведенчески мы были сформированы эволюцией, чтобы на протяжении тысяч лет вести жизнь охотников-собирателей. В течение миллионов лет, предшествовавших этому периоду, наши предки существовали как социальные приматы, живя небольшими иерархически организованными группами. С появлением сельского хозяйства и цивилизации, зародившихся несколько десятков тысяч лет назад, большая часть человечества начала отказываться от образа жизни охотников-собирателей. С приходом промышленной революции несколько столетий назад темп технологических новаций стал стремительно возрастать. Сегодня мы живем в мире, совершенно не похожем на тот, который служил домом для нашего вида на протяжении подавляющей части его существования. Хотя в сущности основную ответственность за создание этого мира несем мы сами, во многих отношениях мы плохо к нему приспособлены в результате своего эволюционного наследия. Мы должны осознать этот простой факт, прежде чем ответить на еще более серьезный вызов. В прошлом наша технологическая изобретательность позволяла нам видоизменять внешний мир в соответствии с нашими целями, но теперь определенные технологические успехи подвели человечество к порогу, за которым находится нечто неизведанное. Вскоре мы сможем формировать себя, манипулируя собственными геномами. Прежде чем вступить в этот запредельный прекрасный новый мир воссоздания самих себя, нам необходимо хорошо понять, что именно мы собой представляем и откуда мы пришли.</p>
   <subtitle>Теория несоответствия.</subtitle>
   <p>Костные останки людей, живших в последний Ледниковый период (30–15 тыс. лет назад), показывают, что эти индивидуумы были в среднем выше ростом, чем наши современники (Eaton, Eaton &amp; Konner, 1999). Они имели мощное, крепкое телосложение, превосходные зубы без признаков кариеса и даже объем их головного мозга был больше, чем средний объем мозга современного человека. Это относится к сравнению людей эпохи плейстоцена с нами, а когда мы сравниваем их с теми, кто жил до появления современной западной индустрии, различия оказываются еще большими. После того как примерно 10 тыс. лет назад зародилось сельское хозяйство, происходит заметное ухудшение физического здоровья — вывод, который можно сделать на основании костных останков. Отмечается значительное ослабление общего сложения и телесной мощи, а скелеты указывают на признаки дегенеративных заболеваний. Эти свидетельства пищевого дефицита сохраняются вплоть до относительно недавних времен. Большинству современных мужчин не удастся влезть в средневековые доспехи, а генерал времен гражданской войны в США Роберт Э. Ли, как говорят, внушительно возвышался над своими войсками, имея рост 180 см.</p>
   <p>Переход к сельскому хозяйству был, вероятно, следствием приведшей к изменению образа жизни масштабной убыли животных, являвшихся объектом охоты, а отнюдь не результатом какого-то гениального открытия в базовом растениеводстве. Идея, что съедобные растения произрастают из собственных семян, помещенных в почву, была, вероятно, общеизвестна задолго до того, как экстенсивное сельское хозяйство стало распространенной практикой. Каким бы ни было происхождение сельскохозяйственного образа жизни, переход к нему вывел человечество на путь, идя по которому, повернуть назад было невозможно. Сельское хозяйство обеспечило производство большого количества одной или нескольких разновидностей пищевых продуктов, как правило хлебных злаков. Благодаря увеличившейся основополагающей базе калорий численность человеческих сообществ смогла резко возрасти. К сожалению, хотя количество калорий в целом увеличилась, однобокие аспекты диеты часто приводили к серьезным нарушениям питания. Даже когда недостатки пищи не вызывали болезни или аномалии, их следствием обычно становилось намного более мелкое телосложение. И только в XX веке, с достижением прогресса в развитии транспорта, производстве продуктов и их хранении (замораживании), большинство людей, живущих в нашем обществе, получили доступ к диете, столь же богатой, разнообразной и исчерпывающей в питательном отношении, как та, которая была у наших предков, живших 20 тыс. лет назад. Несмотря на нынешние успехи, мы должны предпринимать сознательные усилия, чтобы вести образ жизни, который не приводит к ослаблению здоровья. Эти проблемы со здоровьем являются прямым следствием несоответствия между нашим древним геномом и современным образом жизни.</p>
   <p>Сегодня люди подвергаются риску из-за образа жизни и диеты. У современных жителей Запада уровень холестерина составляет в среднем 200 мг/дл (миллиграммов на децилитр), а в недавнем прошлом нормальным считался уровень в целых 300 мг/дл (Elliot, 1989). Уровни холестерина у современных охотников-собирателей составляют в среднем около 125 мг/дл, что сравнимо с уровнем, обнаруживаемом у приматов, живущих на воле (Eaten, Eaten &amp; Konner, 1999). Охотники-собиратели получают около 20–25 % своей суммарной энергии из жиров — на уровне нижней границы современного стандарта. Потребление ими холестерина оценивается в 480 миллиграммов в день, что почти на 200 мг в день больше нормы, рекомендуемой современной медициной. Очевидно, активный образ жизни охотников-собирателей плюс пропорциональное разнообразие видов жиров в диете компенсируют вредные эффекты большого потребления холестерина. Дичь, которую употребляют в пищу охотники-собиратели, обладает намного меньшей способностью повышать уровень холестерина в сыворотке крови, чем мясо из сегодняшнего супермаркета. Мясо домашних животных, которых селективно выводили в течение многих веков ради все большего содержания жира, содержит около 20 граммов жира на 100 граммов мяса, тогда как в 100 граммах мяса диких животных, являющихся объектом охоты, около 4 граммов жира. Кроме того, у охотников-собирателей потребление пищи, содержащей высококачественные животные белки с низким содержанием жиров и потребление большого количества фруктов и овощей, контрастирует с индустриальными странами, где пища с высоким содержанием белков потребляется с малым количеством растительных продуктов, особенно фруктов, овощей и клетчатки (волокон) (рис. 10.1).</p>
   <p>Энергетические источники охотников-собирателей:</p>
   <p>— фрукты, овощи, орехи, мед (65 %);</p>
   <p>— постное мясо, пернатая дичь, яйца, рыба, съедобные бобовые (35 %).</p>
   <p>Энергетические источники современных американцев:</p>
   <p>— хлебные злаки, молоко, молочные продукты, сахар, подсластители, рафинированные жиры, алкоголь (55 %);</p>
   <p>— яйца, рыба, моллюски (28 %);</p>
   <p>— фрукты, овощи, съедобные бобовые, орехи (17 %).</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#img594E.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Рис. 10.1. Продукты, «новые» в эволюционном контексте, вытеснили/заменили значительную долю «оригинальных» продуктов, которые питали человека на протяжении 99 % его эволюции</emphasis></p>
   <p><emphasis>(Источник: S. В. Eaton &amp; L. Cordain, «Evolutionary Aspects of Diet: Log Genes, New Fuels», Evolutionary Aspects, Children's Health, Programs and Policies, Fig. 1, p. 27, 1997.)</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Ряд видов рака, включая рак груди и толстой кишки, связывают с высоким уровнем потребления жиров современными жителями Запада. Канцерогенные эффекты жира еще больше усугубляются отсутствием антиоксидантов и других противоканцерогенных влияний, напрямую связываемых с фруктами и овощами. Кроме того, отсутствие в диете клетчатки как следствие потребления очищенных продуктов и масел еще больше повышает предрасположенность к раку толстой кишки и дивертикулиту. Хотя охотники-собиратели и современные западные люди получают из углеводов схожее количество калорий, их источники очень разнятся. У жителей Запада источниками большей части углеводных калорий являются очищенный сахар и мука, глицемический показатель которых очень близок к показателю чистого сахара. У охотников-собирателей источником калорий являются свежие фрукты и овощи. В результате потребление витаминов и минеральных веществ типичным охотником-собирателем намного превышает рекомендации по уровням витаминов и минеральных веществ, которые были одобрены современными диетологами.</p>
   <p>Единственное питательное вещество, которое было редкостью во времена палеолита, а теперь имеется практически в избытке, — поваренная (натриевая) соль. Натрий абсолютно необходим для неврологического и мышечного функционирования; без него невозможно поддержание жизни. То же самое можно сказать о калии, но из этих двух питательных веществ организм активно сохраняет только натрий. Когда уровень натрия в организме понижается, кора надпочечников выделяет пептидный гормон, называемый альдостероном, который заставляет почки снова поглощать циркулирующий натрий. Хотя калий столь же необходим для жизни, в организме нет сложных физиологических механизмов для удержания калия. Он постоянно выводится с мочой. Эти различия являются продуктом нашей эволюционной истории. За исключением морских побережий, древняя среда обитания была по большей части лишена поваренной соли. Соответственно, нашему организму требуется соль, и в нем имеются механизмы для ее удержания. С другой стороны, калий обычно содержится в растительной пище, в частности во фруктах. Он всегда был настолько распространенной частью окружающей среды, что у нас отсутствуют специальные физиологические приспособления для его сохранения. Мы никогда не испытывали настоятельной потребности в таком механизме за весь период своего эволюционного прошлого. В современном мире соль повсюду, и мы, как правило, употребляем ее в намного большем количестве, чем необходимо. Одним из последствий этого избыточного потребления натрия является гипертония, или высокое кровяное давление, которым страдает почти 20 % взрослого населения США (Elliot, 1987). Гипертония может усугубить сердечно-сосудистые проблемы, вызванные диетой с высоким содержанием холестерина/жиров, намного увеличивая вероятность сердечных приступов и инсультов. Гипертония также является основной причиной почечной недостаточности.</p>
   <p>В нашей современной жизни к негативным эффектам неправильной диеты примешивается физическая активность, точнее, ее отсутствие. У охотников-собирателей сидячий образ жизни — это возможность, лишь эпизодически доступная немногим привилегированным членам общества. В современном мире сидячий образ жизни — это не привилегия, а скорее прямое и неизбежное следствие индустриальной цивилизации. Для большинства людей он настолько обычен, что его можно избежать только с помощью сознательных усилий. У многих жителей Запада, работающих в офисах, физическая активность — это нечто, чем занимаются как второстепенной деятельностью, с тем чтобы улучшить здоровье и внешний вид, и что напрямую не связано с поиском пищи, крова и других вещей, необходимых для выживания. Даже среди нынешних поклонников физкультуры только избранное меньшинство приближается к уровням аэробной способности, которая была средней для наших предков эпохи палеолита. Одной из причин того, почему у охотников-собирателей такой низкий уровень холестерина в крови, несмотря на относительно высокое содержание этого вещества в их пище, является, как правило, высокий уровень физической активности, которую они проявляют. Сидячий образ жизни, плюс пищевой рацион, содержащий много холестерина и жиров, заметно повышает вероятность коронарной недостаточности и инсульта. Кроме того, когда организм не подвергается нагрузкам, возникающим при переносе тяжестей, кости становятся слабее и тоньше. Это состояние особенно проблемно для женщин в период после климакса, когда крайнее утончение костей приводит к остеопорозу. Предрасположенность пожилых женщин к переломам бедер является прямым следствием остеопороза. При остеопорозе, как и при сердечнососудистых заболеваниях, сидячий образ жизни взаимодействует с неправильной диетой, усиливая негативный эффект. Поскольку люди эпохи палеолита питались свежими листовыми овощами, в их пище содержалось, в среднем, намного больше кальция, чем у современных жителей Запада (Eaton, Eaton &amp; Konner, 1999).</p>
   <p>После того как человечество впервые ступило на путь, ведущий к сельскому хозяйству и цивилизации, постоянно росло несоответствие между нашим эволюционным геномом и миром, который нас окружает. «Альпинист», живший пять тысяч лет назад, которого нашли в замороженном состоянии в леднике в Швейцарских Альпах, может сказать нам кое-что об этом несоответствии (Dorfer, Spindler &amp; Bahr, 1998; Loy, 1998). Скрупулезный анализ останков этого человека показывает, что он замерз в леднике, находясь в раннем среднем возрасте. Несмотря на относительную молодость, в его артериальной системе имеются признаки атеросклероза относительно поздней стадии. Мышечные ткани содержат высокий уровень ядовитого химического вещества мышьяка — вероятно, результат металлургических процедур, к которым он прибегал для изготовления медного топора, найденного рядом с его телом. В теле также имеются признаки паразитарного заражения. Высокие уровни паразитарных болезней также связаны с переходом к сельскохозяйственному образу жизни. Человеческие сообщества, скученно жившие в одном и том же районе на протяжении многих поколений, во многом способствовали распространению паразитов. «Альпинист» может сказать нам следующее: даже в относительно невинном мире 5-тысячелетней давности «более продвинутые» культурные сообщества уже вели образ жизни, который конфликтовал с их биологическим наследием. Эффекты этого несоответствия, подрывающие здоровье, еще больше усугубляются разрывом между современными стрессорами и нашими древними эволюционными механизмами преодоления стресса.</p>
   <subtitle>Стресс: тогда и сейчас.</subtitle>
   <p>На протяжении подавляющей части нашей истории стресс можно было определить в терминах прямой физической угрозы. В период плейстоцена типичными стрессорами могли быть нападения хищников, угрозы со стороны других представителей нашего вида, опасности, связанные со средой, например риск соскользнуть вниз с крутого склона утеса. В каждом случае реакция была одной и той же — генерализованная активация автономной нервной системы, называемая реакцией нападения/бегства. Ярлык «нападение/бегство» точно описывает функциональные аспекты этой общей реакции. Симпатические нервные волокна периферической нервной системы, которые опосредуют реакцию нападения/бегства, приводят в действие целый ряд органов, так чтобы они облегчали нападение или бегство. Например, частота сердцебиения увеличивается, кровеносные сосуды сжимаются, направляя больше крови к крупным мышцам тела, зрачки глаз расширяются, вбирая больше информации, а другие системы, не имеющие существенного отношения к кратковременному физическому эксцессу, становятся неактивными или блокируются, например пищеварительная, иммунная и репродуктивная системы (Carlson, 1998). Реакция нападения/бегства также связана с высвобождением гормонов стресса, таких как глюкокортикоид, кортизол и эпинефрин (адреналин). Эпинефрин усиливает эффекты симпатической нервной системы, повышая частоту сердцебиения и кровяное давление. Переносимый кровью, этот гормон направляется к тканям, которые напрямую не связаны с симпатическими волокнами. Кроме того, гормоны стресса действуют в качестве глюконеогенных агентов. Другими словами, они способствуют производству новой глюкозы (глюконеогенез), расщепляя животный крахмал, накопленный в печени и мышечных тканях, что обеспечивает быстрый источник горючего, которое мышцы и головной мозг используют в чрезвычайной ситуации. Те же гормоны стресса расщепляют накопленную жировую ткань, превращая ее в жирные кислоты, которые обеспечивают источник энергии для мышечных тканей. Кроме того, глюкокортикоиды и эпинефрин расщепляют белки мышечной ткани на образующие их аминокислоты. Эти аминокислоты могут подвергнуться дальнейшему расщеплению, становясь глюкозой, или послужить в качестве тканеобразующего материала при заживлении ран и других повреждений, которые могут быть получены во время физического эксцесса.</p>
   <p>Для бесчисленных поколений наших предков реакция нападения/ бегства обеспечивала нужное физическое подспорье, которое было необходимо для того, чтобы выжить в чрезвычайных ситуациях. Даже в сегодняшнем мире эта активация симпатической нервной системы может иметь решающее значение для выживания. Например, женщина, задним ходом отъезжавшая на автомобиле от дома, случайно наехала на своего двухлетнего сына. Она выскочила из автомобиля, и хрупкой, весящей 55 кг женщине удалось полностью приподнять машину над малышом, что помогло ему спастись. Еще в одном случае огромный трактор опрокинулся, придавив 12-летнего сына фермера. Мужчина сумел приподнять трактор над своим ребенком, хотя при этом повредил себе спину. Автономная нервная система играет жизненно важную роль даже в ходе повседневного существования. Если бы не эта система, мы бы не могли приспосабливаться даже к незначительным изменениям среды, например во время выхода на улицу и возвращения в помещение, или адаптироваться к изменениям в рабочей нагрузке, например, когда нужно представить курсовую работу к определенному дню.</p>
   <p>Однако несмотря на важнейшую роль, которую эта система играет в контексте современной жизни, она зачастую приводит к неадаптивным последствиям. Когда человек начинает сердиться или волноваться, попав в дорожную пробку, или приходит в ярость от действий другого водителя, симпатическая нервная и эндокринная системы вызывают древнюю реакцию нападения/бегства. Организм переполняется гормонами стресса, сердце стучит, артериальное давление подскакивает, а кровяной поток насыщается жирными кислотами, мобилизованными из жировой ткани. Когда человек сидит за рулем автомобиля, у него немного возможностей дать выход этим физиологическим реакциям. Давление может оставаться высоким в течение многих часов после события, спровоцировавшего его повышение. Жирные кислоты, которые были мобилизованы в качестве топлива в кровяной поток, не утилизируются и, соответственно, откладываются на внутреннюю поверхность артерий, образуя скопление бляшек, ведущее к атеросклерозу.</p>
   <p>Рабочее место — еще одна современная область, где эта древняя реакция вызывает теперь неадаптивные последствия. Когда руководитель или начальник человека недоволен его работой, приводится в действие тот же механизм нападения/бегства. К сожалению, если индивидуум действительно последует физическому паттерну реагирования, согласующемуся с физиологическим паттерном его организма, его, вероятно, ждут большие неприятности. Физическое нападение на своего начальника в нашей культуре не приветствуется и почти неизбежно ведет к лишению свободы людей, выбирающих эту конкретную стратегию.</p>
   <p>В современном мире мы часто получаем новости о стрессовых событиях по электронному оборудованию, которое обеспечивает дистанционную коммуникацию. Сильная стрессовая реакция может быть вызвана телефонным звонком от родственника, живущего на расстоянии в сотни миль, или даже сценами войны, которые мы наблюдаем по телевизору в своей квартире. Это постоянное продуцирование стрессовой реакции без подходящего физического выхода оказывает крайне вредное влияние на организм.</p>
   <p>Несомненно, что атеросклероз — одно из последствий проявления мгновенной симпатической реакции. Согласно оценкам, около 20 % американцев предрасположены своим типом личности к риску сердечных заболеваний, обусловленному их вспыльчивостью и, как правило, циничным взглядом на человеческую природу (Donner, 1996). Эти люди составляют подмножество так называемой личности типа А, поведение которой характеризуется неистовостью, требовательностью и целеустремленностью. Требовательность сама по себе не является фактором риска, но у тех индивидуумов, у которых она сопряжена с враждебностью, есть явная связь требовательности с сердечными заболеваниями. Хроническая гневливость и фрустрация ведут к периодическому запуску стрессовой реакции, вызывая образование артериальных бляшек. Хронические всплески артериального давления и сердцебиения, переживаемые людьми, у которых уже развивается атеросклероз, могут привести к тому, что бляшка в коронарной артерии оторвется, образуя тромб, и тем самым ускоряя сердечный приступ (The Stress Connection, 1994).</p>
   <p>Кроме повышения вероятности сердечных заболеваний, хронические стрессовые реакции ослабляют многие другие системы организма. Хронический стресс расстраивает пищеварительную систему, поскольку одна из функций симпатического возбуждения — подавлять пищеварение. Когда, с тем чтобы вернуть пищеварительную систему на уровень функционирования, активизируется парасимпатический отдел автономной нервной системы, это может привести к избыточной секреции желудочных кислот. При хроническом чрезмерном высвобождении желудочной кислоты существует вероятность образования пептических язв (язв желудка и двенадцатиперстной кишки). Определено, что одним из факторов в образовании пептических язв является вирусная инфекция, но они связаны и со стрессовой реакцией. Подавление иммунной системы, которое происходит во время симпатического возбуждения, ослабляет способность организма защищаться от инфекций. Хроническое отключение иммунной системы приводит к тому, что человек становится уязвимым к различным патогенным бактериям и вирусам. Результатом становится паттерн хронических болезней, который делает борьбу со стрессовыми событиями еще более проблематичной, запуская порочный цикл, когда стресс подрывает здоровье, делая существующие стрессоры еще более стрессовыми и труднопреодолимыми.</p>
   <p>Влияние хронического стресса на головной мозг ухудшает ситуацию еще сильнее. В современном мире большинство наших повседневных проблем носят комплексный характер и требуют относительно большой остроты ума для своего устранения. Одна из непосредственных функций стрессовой реакции — усилить когнитивное функционирование. Это достигается за счет повышения в плазме крови уровней глюкозы, доступной для нейронов центральной нервной системы. Благодаря своим глюконеогенным свойствам, гормоны стресса мобилизуют глюкозу из накопленных запасов и направляют это топливо в мозг, повышая давление крови. Такие гормоны, как эпинефрин, вероятно, делают мембраны нейронов еще более проницаемыми для их основноготоплива — глюкозы. Все это приводит к повышению скорости и эффективности нервного функционирования. Оборотной стороной этого процесса является то, что в долговременной перспективе хроническое воздействие таких глюкокортикоидов, как кортизол, делает нейроны намного более уязвимыми к физиологическим «атакам», приводя к гибели нейронов и когнитивным нарушениям (Sapolsky, 1999).</p>
   <p>У людей с диагнозом клинической депрессии, как правило, происходит аномально высокая секреция таких глюкокортикоидов, как кортизол (Sapolsky, 1999). Изображения мозга с высоким разрешением, полученные методом магнитных резонансов, указывают на значительное уменьшение величины гиппокампа в пределах от 12 до 15 % при сравнении с парными недепрессивными контрольными испытуемыми. Гиппокамп — это структура мозга, играющая важнейшее значение в опосредовании информации, хранимой в долговременной памяти. Можно было бы предположить, что люди, у которых гиппокамп меньше нормального, впадают в депрессию из-за нарушений когнитивного функционирования. Однако это кажется маловероятным, поскольку в вышеуказанном исследовании испытуемых подбирали попарно по уровню образования. Изучение гиппокампа у людей, страдающих посттравматическим стрессовым расстройством (ПТСР), также свидетельствует о его атрофии с уменьшением в объеме от семи до восьми процентов от нормы. Имеются также данные о линейной положительной корреляции между продолжительностью участия в боевых действиях и атрофией гиппокампа, независимо от того, диагностировали у человека ПТСР или нет.</p>
   <p>Даже в среде, окружавшей наших древних предков, хроническая активация реакции нападения/бегства, без сомнения, пагубно сказывалась на здоровье. Следует помнить, что процесс естественного отбора направлен не на получение идеальных организмов или систем. Естественный отбор направлен на сохранение физиологических и поведенческих черт, которые позволяют индивидуальным организмам прожить достаточно долго, чтобы оставить жизнеспособное потомство. Накопленные эффекты хронического стресса, как правило, не летальны для индивида, пока не минуют лучшие репродуктивные годы. Соответственно, в ходе естественного отбора предпочтение всегда будет отдаваться наличию системы стрессовой реакции, которая позволит вам преодолеть эпизодическое чрезвычайное происшествие, пусть даже в конечном счете она приведет к относительно ранней смерти.</p>
   <p>С практической точки зрения, мы, будучи современными людьми, должны помнить, что стрессовая реакция вызывается восприятием угрозы. Воспринимается что-то как угроза или нет — следствие расчетов и фильтрации, которые идут в нашей когнитивной системе. Осознанное понимание того, что гнев и фрустрация при иррациональных действиях другого водителя причиняют вред только нам самим, — первый шаг в уходе от цепочки физиологических событий, связанных со стрессовой реакцией. Физиологи идентифицировали тип личности, который, по-видимому, относительно неподвержен вредным стрессовым реакциям. Этот тип называют «стойкой личностью»; такие люди, как правило, рассматривает стрессоры не в качестве угрозы или наказания, а скорее как вызов (Dobasa, Maddi &amp; Kahn, 1982). Подобные люди обладают от природы позитивным взглядом на жизнь, принимая каждый стрессор как своего рода препятствие, которое надо преодолеть в игре под названием жизнь. Хотя большинство из нас, вероятно, не одарены такой природной склонностью к стойкости, желательно, чтобы мы попытались усвоить этот взгляд настолько, насколько это возможно. Поскольку подавляющее большинство стрессоров, действующих в современном мире, имеют абстрактный ментальный характер, реакция на них посредством древнего паттерна физического метаморфоза не только неадаптивна, но потенциально детальна.</p>
   <subtitle>Психическое здоровье.</subtitle>
   <p>Одним из подтверждений теории несоответствия является прогрессивное ухудшение психического здоровья за прошедший век. По-видимому, каждое последующее поколение становится все более восприимчивым к приступам тяжелой депрессии. Среди американцев, родившихся до 1905 года, только один процент имел к 75-летнему возрасту эпизод тяжелой депрессии (Meyer &amp; Deitsch, 1996). Среди американцев, родившихся после 1955 года, шесть процентов страдали тяжелой депрессией к 30-летнему возрасту. Тот же исторический тренд отмечается в других промышленных странах, таких как Новая Зеландия, Тайвань и Ливан. Согласно современным оценкам, симптомы депрессии проявляются в течение жизни у 23,1 % населения США.</p>
   <p>Депрессия обильно взаимодействует и с другими аспектами здоровья и благополучия. Среди людей в возрасте 45 лет и старше, в остальном отличающихся совершенным здоровьем, вероятность того, что депрессия вызовет у них сердечный приступ, на 50-100 % выше, чем среди недепрессивного контингента (Marano, 1999). Кроме того, люди, у которых случается сердечный приступ и появляются симптомы депрессии в последующие 18 месяцев, умирают в 3,5 раза чаще, чем те, кто не впадает в депрессию после сердечного приступа.</p>
   <p>Этиология клинической депрессии очень сложна и запутана. Однако некоторые причинные паттерны самоочевидны. Как указывалось ранее, хронический стресс образует порочный цикл физиологического истощения. Те же самые области мозга, которым постоянная секреция кортизола наносит наиболее ощутимый вред, чаще всего способствуют обострению симптомов депрессии; к ним относятся кора лобной доли, миндалевидное тело и гиппокамп. У людей с хронической депрессией все эти области носят заметные следы атрофии. Очевидно, что современная среда становится все более стрессовой.</p>
   <p>Но почему это неизбежно? По сравнению с нашими предками эпохи палеолита, жизнь, которую мы ведем, отмечена обильной пищей, удобствами и досугом. К сожалению, избыток пищи и недостаток физической нагрузки подрывают способность организма преодолевать стресс. Проблемы здоровья, связанные с нашей современной диетой и сидячим образом жизни, уже обсуждались. Однако остается вопрос: почему физически нетребовательный современный образ жизни оказывается столь стрессовым, причем уровень стрессов повышается с каждым следующим поколением?</p>
   <p>Частично проблема заключается в следующем: по мере того как работа требует все меньше физических усилий, нам приходится выполнять ее во все большем объеме. С изобретением каждого нового устройства, «экономящего труд», общий объем ежедневного и еженедельного труда возрастает. Паттерны труда народов, занимающихся охотой и собирательством, сильно отличаются от типичной для нашего общества рабочей недели, продолжительностью 40 с лишним часов. Большинство народов, непосредственно добывающих себе продовольствие, трудятся один или два дня при одном или двух днях отдыха, обычно работая лишь несколько часов в день (Elliot, 1998). Вероятно, этот паттерн сохранялся на протяжении подавляющей части существования человечества.</p>
   <p>Традиционные народы также демонстрируют сезонные вариации в трудовой нагрузке. Как правило, уровни активности намного выше в весенние и летние месяцы, когда пищи в избытке, а погодные условия благоприятны. Напротив, зимнее время года — это обычно пора отдыха и сохранения ресурсов. Одна из форм депрессии, называемая сезонным аффективным расстройством, вероятно, является адаптацией к этому паттерну сохранения ресурсов во время зимы. Люди, страдающие симптомами сезонного аффективного расстройства (САР), становятся очень апатичными в зимние месяцы, когда ночи длинны, а дни коротки. Кроме ощущения вялости, им свойственна сильная потребность в углеводах и тенденция запасать избыточную жировую ткань в зимние месяцы.</p>
   <p>САР часто лечат продолжительным воздействием искусственного освещения. Физиологические изменения, связанные с этим расстройством, вероятно, вызываются эндокринной железой в головном мозге, называемой шишковидной железой, которая продуцирует гормон мелатонин. Мелатонин постоянно вырабатывается в темное время суток, а в светлое время его секреция прекращается. Мелатонин обладает свойством вызывать сон и подавлять половые гормоны, тем самым обеспечивая сохранение энергии в зимние месяцы.</p>
   <p>Одним из основных источников современного стресса является то, что мы живем в мире, населенном незнакомцами. Традиционные племенные группы редко состоят из более чем нескольких сотен индивидуумов, а, как правило, намного малочисленнее. В подобной группе практически каждый известен каждому, и степень знакомства часто тесно связана со степенью родства. Народам, добывающим продовольствие, как правило, неплохо знакомы даже представители соседних племен. Встречи с абсолютно незнакомыми людьми в целом очень редки. Жизнь современных людей совершенно иная. Сплошь и рядом во время ежедневного выхода из дома происходит больше встреч с незнакомцами, чем с друзьями или хотя бы со знакомыми. Обычно большинство людей в нашем рабочем окружении, а то и все, не состоят с нами в каких-либо родственных отношениях. Парадокс современного мира, население которого насчитывает множество миллиардов, состоит в том, что многие люди получают минимальную социальную поддержку и часто испытывают чувство крайней изоляции.</p>
   <subtitle>Индоктринация, национализм и войны.</subtitle>
   <p>Пока мы обсуждали в этой главе эволюционные предпосылки, которые могут создавать в современном мире неадаптивные тенденции и в конечном счете подрывать физическое и психическое здоровье отдельных людей. К сожалению, наше эволюционное наследие сформировало и такие предпосылки, которые ставят под угрозу жизнь не только отдельного человека, но миллионов людей, а возможно и всего нашего вида. В опасности также жизнь бессчетных организмов, не принадлежащих к человеческому роду. Мы живем в мире, ощетинившемся оружием массового уничтожения. На создание этого оружия, которое при объективном анализе выглядит совершенно иррациональным, уходит огромное количество времени, энергии и умственных усилий. Учитывая сложившееся положение вещей, можно было бы возразить, что неучастие в гонке вооружений открывает дверь завоеванию или исчезновению народа. Это верно, когда ситуацию рассматривают с ограниченной точки зрения, принимаемой большинством мировых лидеров. Потребуются необычайная преданность, дисциплина и жертвенность, чтобы вызволить нас из текущих неприятностей. Однако рассматриваемые с точки зрения, которая выходит за рамки нынешнего поколения и охватывает все человеческие поколения, подобные огромные вложения в искусство разрушения кажутся очень глупыми. Почему же так много умственных усилий отдается столь неразумному предприятию? Где источник человеческой способности вести войну?</p>
   <p>Одно из первых тендерных различий, которое появляется у людей, а также у других приматов, — тенденция молодых самцов участвовать в схватках игры-возни намного больше, чем самок (Maccoby, 1999). Игра-возня быстро перерастает в игру-драку, которая, по-видимому, является у самцов важным инструментом социализации. Экспериментальные исследования приматов, в которых подопытным животным либо позволяли играючи драться, либо лишали их этой возможности, показывают, что игра-драка является важнейшим опытом развития, необходимым для выработки социального интеллекта и навыков, требуемых для существования в иерархической группе. Игра-драка позволяет молодым самцам научаться проявлять и принимать отношения доминирования, передавать и принимать необходимые коммуникативные сигналы, используемые в этих отношениях, а также усваивать то, когда драться и с кем. Это не только позволяет им учиться контролировать свои агрессивные тенденции, но имеет решающее значение для их способности научаться кооперации и сотрудничеству.</p>
   <p>7 января 1994 года в Национальном парке Гомбе, Танзания, один из полевых ассистентов Джейн Гудолл наблюдал, как группа из восьми шимпанзе — семи самцов и одной взрослой самки — продвигалась к границе своей территории (Goodall, 1986). Когда группа достигла границы своего обычного участка, она не остановилась, а тайком проникла на территорию соседней группы шимпанзе. Как только нарушители оказались на соседней территории, им встретился молодой самец шимпанзе из соседней группы. К тому моменту, когда он обнаружил присутствие вторгнувшихся обезьян, было слишком поздно. Он бросился бежать, но преследователи кинулись вслед, догнали его и схватили. Пока один самец прижимал пленника мордой к земле, другие принялись его колотить, кусать и отрывать куски мяса от его тела. Из членов вторгшейся группы в атаке не участвовали только двое — самка и юный самец. После нескольких минут жестокого нападения атака закончилась, и агрессоры оставили свою жертву умирать. Нет сомнений, что все закончилось именно смертью, поскольку после этого животное никто больше не видел.</p>
   <p>Данное наблюдение было первым из многих, полностью перевернувших распространенный взгляд на человекообразных обезьян как на пассивных, миролюбивых созданий, согласующийся с идеальным представлением Жан-Жака Руссо о благородном дикаре. Впоследствии многочисленные полевые наблюдения показали, что шимпанзе активно защищают свою территорию, часто проникая группами от шести до десяти особей на соседние территории и нападая из засады на одиночных животных из соседних групп. Когда подобные «диверсионные группы» встречают более сильного противника, обычно более чем одно животное, они; как правило, немедленно ретируются.</p>
   <p>Присущий шимпанзе базовый паттерн территориальной защиты, групповых рейдов и нападения из засады имеет поразительное сходство с некоторыми ключевыми тактиками ведения войны, применяемыми венесуэльским племенем яномамо, живущим в бассейне Амазонки. Исследования яномамо представляют особый интерес, поскольку, в отличие от большинства сообществ охотников-собирателей, существующих в сегодняшнем мире, яномамо культурно автономны. Другими словами, они не находятся под непосредственной политической властью или влиянием внешних культур, прежде всего современных западных индустриальных обществ.</p>
   <p>Военный прием яномамо, который наиболее близко напоминает паттерн шимпанзе, называется ваю хуу (Wayu Huu) (Chagnon, 1988, 1992). Рейд яномамо начинается после того, как партия из 10–20 мужчин договаривается убить избранных врагов. Пройдя через церемониальные ритуалы, подготавливающие к рейду, они направляются к вражеской деревне, которая часто находится на расстоянии 4–5 дней пешего пути. Достигнув окраины вражеской деревни, диверсионная партия разведывает ситуацию, тихо поджидая в засаде одинокую жертву. Если участники нападения не могут найти изолированного индивидуума, они просто выпускают в сторону деревни град стрел и убегают. Однако если им попадется неудачливый враг, они незамедлительно поражают его смертоносными стрелами с ядом кураре на наконечнике, а затем сразу же спасаются бегством в собственную деревню.</p>
   <p>Второй военный прием яномамо еще более ужасающ по западным этическим стандартам, чем ваю хуу. Он называется номохори (Nomohori), трусливый трюк (Chagnon, 1988, 1992). В этом сценарии мужчины делают вид, что жители вражеской деревни — их союзники, и приглашают тех на празднество. Как только гости полностью теряют осторожность и ложатся на отдых, хозяева набрасываются на них и устраивают резню, раскалывая топорами черепа, избивая врагов дубинами и поражая стрелами. Всех мужчин убивают на месте, а женщин берут в плен. Эта тактика сильно напоминает схожий обманный прием, на протяжении веков использовавшийся некоторыми шотландскими горцами, а примеры трусливых трюков в широком смысле можно найти в истории буквально всех существующих культур.</p>
   <p>Женщин берут в плен, и если встречают их во время рейдов ваю хуу. Антрополог Наполеон Шаньон (Chagnon, 1988, 1992), который в 1960-1970-е годы широко изучал яномамо, утверждает, что конфликт, демонстрируемый ими, имеет отношение к репродуктивной способности. Анализируя полученные данные, Шаньон обнаружил, что мужчины яномамо, которых почитают за убийство членов вражеского племени, имеют в среднем жен в 2,5 раза больше, а детей в три с лишним раза больше, чем мужчины, которые не убивали. Таким образом, успешный рейд, как правило, связанный с высокими боевыми навыками и агрессивными тенденциями, повышает репродуктивную способность.</p>
   <p>Если бы человеческие тенденции насильственного поведения ограничивались индивидуальными акциями или хотя бы действиями небольших групп (банд), мы бы по-прежнему повседневно сталкивались с ненужными трагедиями, но не было бы такого явления, как война. Вышеописанные рейды шимпанзе иногда называют «войнами», но в действительности они являются актами группового насилия. Однако рейдерское (диверсионное) поведение человекообразных позволяет нам получить определенное представление об источнике человеческой способности вести войну (Wrangham &amp; Peterson, 1996). Рейдерское поведение шимпанзе основано на создании коалиции самцов и агрессивной защите групповых территорий от внешних групп того же вида. У людей эти паттерны создания коалиции и внутригрупповой территориальной защиты от внешней группы заметно усиливаются из-за наличия языка и его непосредственного следствия — расширенной культурной передачи информации. Соответственно, история цивилизованного человечества — это летопись войн, больших и малых. Было установлено, что из изученных современных сообществ охотников-собирателей только 10 % участвуют в войнах на регулярной основе. Поскольку мы имеем с шимпанзе общих предков, датируемых временем 7 миллионов лет назад, вероятно, что воинственные, территориальные коалиции самцов существовали и у этого вида-предка. Если это так, значит межгрупповой конфликт был постоянным селективным фактором в нашей эволюции на протяжении свыше 5 миллионов лет. Межгрупповой конфликт был предложен в качестве одного из объяснений быстрой энцефализации, просматривающейся в человеческой эволюции (см. главу 3).</p>
   <p>Тогда возникает вопрос, почему в человеческой родословной линии объем мозга утроился, то время как в родословной линии шимпанзе произошла относительно небольшая энцефализация. Межгрупповой конфликт на том уровне, который существует у человекообразных, живущих в лесах, не является особенно весомым селективным фактором, по крайне мере на временной шкале, оцениваемой в миллионы лет. В родословной линии, ведущей к людям, быстрая энцефализация началась после миллионов лет существования в саваннах, когда двуногие с объемом мозга шимпанзе уже вымерли. Очевидно, необходимо было достичь определенного критического уровня плотности населения и эффективности рейдов, прежде чем межгрупповой конфликт стал весомым селективным фактором. Как только этот критический порог был достигнут, последовала гонка вооружений (в переносном смысле сначала и в буквальном — потом). Навыки, базирующиеся на деятельности мозга, такие как баллистическое метание, речь, творческая деятельность и планирование, были чертами, имевшими важнейшее значение для выживания в подобных межгрупповых поединках. Прогрессивное (экспоненциальное) увеличение объема мозга, которое имело место в нашей родословной линии на протяжении последних 2,5 миллиона лет, должно было обусловливаться, по крайней мере частично, межгрупповым конфликтом и соперничеством (другие факторы см. в главе 3). К сожалению, этот тезис показывает, что некоторые из сложных когнитивных атрибутов, которые отбирались, могли предрасполагать наш вид к ряду потенциально крайне неадаптивных моделей поведения (мировым войнам, геноциду, гонке ядерных вооружений).</p>
   <p>Одним из таких когнитивных атрибутов является специфическая для нашего вида способность к индоктринации. Этолог человеческого поведения Иренаус Эйбл-Эйбесфельдт определил способность к индоктринации как «способность к специальному формированию диспозиции, обеспечивающей принятие групповых характеристик и идентификацию с ними, которая тем самым служит сплочению и демаркации "мы — группа"» (Eibl-Eibesfeldt, 1998, р. 51). Он утверждает, что эта готовность к племенному сплочению эволюционно проистекает из первичной способности к образованию диад мать-ребенок. Обычно высокий уровень сопротивления отказу от культурных представлений и верности, прививаемый в раннем возрасте, делает индоктринацию у людей очень похожей на феномен импринтинга у птенцов. При импринтинге такие виды птиц, как дикие гуси, научаются следовать за первым большим движущимся объектом, который они видят в первые 36 часов после вылупления. Какой бы объект гусенок не запечатлел в данный критический период, будь это взрослый гусь, научный специалист, заводная игрушка, вероятно, он постоянно присутствует в памяти животного, сильно влияя на поведение. Аналогичным образом, в сенситивные периоды детства у людей формируется групповая верность и они становятся очень резистентными к формированию альтернативной верности в последующей жизни.</p>
   <p>Фрэнк Солтер (Salter, 1998), также изучающий этологию человеческого поведения, соглашается, что индоктринация зависит от фиксированных принципов, специфичных для вида. Однако он определяет индоктринацию как преднамеренное внушение идентичности или доктрины, требующее повторения, обмана, а зачастую и принуждения. Это означает, что она не аналогична импринтингу, который требует только минимального воздействия инициирующего стимула в течение сенситивного периода. Солтер утверждает, что родовая аффилиация формируется в манере, подобной импринтингу, но верность более крупным группам, не состоящим в родстве, требует при индоктринации специальных согласованных усилий.</p>
   <p>Изучая приемы индоктринации у племен кунг сан в Ботсване и энга в Новой Гвинее, Полли Висснер (Wiessner, 1998) пришла к аналогичному заключению. Она полагает, что индоктринация — это нуждающийся в интенсивных усилиях формальный процесс, который нацелен на противодействие внутригрупповым тенденциям путем открытия границ для формирования широких социальных связей вне небольших групп родственников. В традиционных обществах значительная часть процесса индоктринации часто сфокусирована на том, что обычно называют обрядом инициации или пубертатным ритуалом. Именно во время этого обряда индивидуумы в традиционных обществах переходят от детского статуса к взрослому.</p>
   <p>Подобные ритуалы, как правило, предполагают длительную изоляцию, лишение сна, физическое истощение, физическое принуждение, угрозу, устное внушение доктрины и акт сострадания в момент крайнего упадка сил (Salter, 1998). Те же характеристики присущи технике полной промывки мозгов, хотя последняя, как правило, намного суровее и включает многочисленные унижения и наказания. И промывка мозгов, и традиционная инициация высоко эффективны при формировании аффилиативных связей. Солтер подводит следующий итог:</p>
   <cite>
    <p>«Наиболее успешные подходы к индоктринации бросают вызов самоидентичности и вызывают ряд общих психологических состояний, которые подталкивают индивидуумов к идентификации с лидером, группой или доктриной. Этот процесс вызывает интенсивные чувства страха, депрессии, вины и одиночества, соединенные с состоянием зависимости от наставника. Все вместе это подталкивает испытуемого к аффилиативной связи с одним или более представителями индоктринирующей группы. Именно данная связь, вместе с авторитетом наставника и измененным физиологическим или психологическим состоянием испытуемого, и повышает вероятность новой идентичности и прививаемых чувств лояльности. По-видимому, этот путь является общим знаменателем высоко эффективной индоктринации. Кроме того, и поведение, и эмоции и отношения, которые она пробуждает, принадлежат репертуару, специфическому для вида, т. е. это врожденные универсалии. Отсутствие разнообразия в эффективных путях индоктринации, особенно на функциональном уровне когнитивной способности и эмоции у испытуемого, подтверждает гипотезу, согласно которой средства индоктринации людей, какими бы технически развитыми они ни были, продиктованы необходимостью подобрать ключи к сенсорному и поведенческому аппарату человека. Этот аппарат является продуктом филогенеза гоминид и приматов, уходящего в прошлое на целые геологические эпохи (Salter, 1998, р. 48).»</p>
   </cite>
   <p>Эти приемы оказывались в равной степени эффективными при объединении членов племенных групп, жителей сельскохозяйственных деревень и городов-государств. Стоит отметить, что те же склонности к формированию групповых альянсов обеспечивали солидарность у наций, состоящих из сотен миллионов граждан. Соответственно, теперь мы видим феномен того, как молодые люди отправляются в далекие земли, чтобы сражаться насмерть с людьми, которых они никогда не видели, ради лидеров, с которыми они никогда не встречались лично, и по причинам, которые, в лучшем случае, являются отдаленными абстракциями.</p>
   <subtitle>К лучшей жизни через химию: психофармакология.</subtitle>
   <subtitle>Истоки злоупотребления наркотическими веществами.</subtitle>
   <p>Одним из наиболее явных паттернов неадаптивного поведения в современной жизни является злоупотребление наркотическими веществами. Жизнь несметного числа людей была разрушена табачной зависимостью, алкоголизмом, героиновой, кокаиновой зависимостью и привязанностью ко множеству других веществ, которые влияют на функционирование мозга. Может показаться парадоксальным, что эволюция способна порождать организмы со склонностью к подобному неадаптивному поведению, но существует очень простое объяснение, находящееся в полном согласии с эволюционной теорией.</p>
   <p>С целью сохранить поведение, способствующее выживаемости, мозг должен иметь то, что называют механизмами подкрепления, чтобы гарантировать получение вознаграждения, когда организм ведет себя необходимым образом. Эти центры подкрепления расположены в той части мозга, которую называют медиальным переднемозговым пучком (medial forebrain bundle), и в другом центре мозга — прилежащем ядре (nucleus accumbens). Нейроны этих областей используют нейротрансмиттер, называемый допамином. Когда организм выполняет действие, которое способствует его выживанию, например принимает пищу, будучи голоден, или пьет воду, испытывая жажду, эти допаминовые цепочки в центрах подкрепления активизируются и организм испытывает чувство удовольствия или удовлетворения. Без этих центров подкрепления и их активности ничто бы не обеспечивало регулярного возобновления поведения, которое помогает выживанию.</p>
   <p>Все наркотики, которые обладают потенциалом привыкания, либо прямо, либо косвенно стимулируют эти допаминовые цепочки и центры подкрепления мозга (Carlson, 1998). Например, когда кто-то употребляет «крэк», кокаин переносится в виде дыма к слизистой оболочке носа, откуда передается по артериальной системе к этим центрам подкрепления. Кокаин воздействует, блокируя обратный захват допамина в синапсе. В норме, когда допамин высвобождается в синаптическом соединении, он немедленно удаляется из синапса посредством процесса, называемого обратным захватом. Когда этот процесс нарушается, допамин остается в синапсе и нервные импульсы продолжают передаваться по цепочке. Соответственно, употребляя кокаин, человек может стимулировать центры подкрепления мозга, не осуществляя поведения, ориентированного на выживание.</p>
   <p>Наркотики, содержащие опиум, такие как героин, воздействуют за счет своего химического сходства с эндорфинами, вырабатывающимися в мозге естественным образом (Carlson, 1998). Эти эндорфины мозга призваны смягчать травматическую боль и тем самым вызывают обезболивание организма. Именно прекращение анастезирующего эффекта и компенсаторных физиологических адаптации и вызывает ломку, ощущаемую теми, кто принимает героин, когда они перестают это делать. Однако поддерживает процесс привыкания при героиновой зависимости не страх перед неприятными последствиями. Зачастую люди, принимающие героин, по собственной воле отказываются от употребления, идя на ломку, если цены на наркотик слишком высоки или если его невозможно достать. Как правило, позже они возвращаются к своей привычке, несмотря на то что существенно прочистили организм и избавились от физиологической зависимости. Данное поведение поддерживает то, что стимулирование эндорфиновых рецепторов героином или другими наркотиками, содержащими опиум, оказывает прямое воздействие на стимуляцию допаминовых путей в медиальном переднемозговом пучке и прилежащем ядре, тем самым вызывая приятные ощущения, связанные с подкреплением. Аналогичным образом, все наркотики с потенциалом привыкания некоторым образом стимулируют эти центры подкрепления.</p>
   <p>В случае таких наркотических веществ, как этиловый спирт, эффект позитивного подкрепления усиливается негативным подкреплением (Carlson, 1998). Старинная поговорка о людях, пьющих, чтобы забыться, — пример негативного подкрепления. Этанол делает человека бесчувственным к физической и психологической боли, в результате отсекая источник неудовольствия; этот эффект и называют негативным подкреплением. Оно имеет место, когда поведение осуществляется с целью избежать чего-то неприятного, в противоположность позитивному подкреплению, при котором определенному поведению следуют с целью получить нечто желаемое. Негативное подкрепление, связанное с десенситизацией, вкупе с позитивным подкреплением от косвенной стимуляции прилежащего ядра и вызывает интенсивный захватывающий эффект алкоголизма.</p>
   <p>У охотников-собирателей основной причиной смерти являются несчастные случаи и инфекции (Elliot, 1989). У современных жителей Запада основные причины смерти — сердечные заболевания, рак и инсульт. Один из первичных факторов риска, связанный с этими тремя болезнями, — курение табака. Произрастая в Новом Свете, табак был известен коренным американцам в течение тысяч лет, но остальной мир знаком с ним только несколько веков (Smith, 1999). Табак, особенно в форме дыма, — это настолько недавнее явление в окружающей человека среде, что еще не прошло адекватного периода времени для выработки физиологической защиты от его токсичных качеств.</p>
   <p>Курение связано с сердечными заболеваниями и инсультом посредством своего отрицательного воздействия на артериальную систему. Курение ускоряет атеросклероз, поскольку активным ингредиентом сигаретного дыма является никотин, потенциальный вазоконстриктор, который сужает пути кровяного тока. Это сочетание засорения артерий холестерином и их сужения создает возможность для сердечного приступа и инсульта. Кроме того, табак — наиболее опасный канцероген из тех, воздействию которых подвергается наше общество. Он вызывает больше смертей от рака, чем все остальные канцерогены вместе взятые. Хотя табак связывают с раком ротовой полости, гортани, горла, пищевода, поджелудочной железы, мочевого пузыря и почек, самый распространенный вид рака, являющийся следствием употребления табака, — рак легких.</p>
   <p>У различных животных, включая многих приматов и грызунов, которым вживляли электроды непосредственно в подкрепляющие центры мозга, появлялось пристрастие к самостимуляции этих областей электрическими разрядами. У них также может возникать привыкание в древней химической форме. Таким образом, не только люди, но и все относительно сложно устроенные животные обладают потенциалом к привыканию и зависимости от наркотических веществ. Что касается того, почему некоторые индивидуумы поддаются этой природной слабости, а другие нет или почему кто-то лишь короткое время экспериментируют с подобными веществами, а затем отказываются от них, можно лучше всего объяснить с точки зрения генетической предрасположенности и онтогенетической предыстории.</p>
   <p>Употребление наркотиков беременной женщиной может исказить неврологическое развитие ее формирующегося отпрыска так, что его последующее функционирование будет оптимальным только в той среде, где присутствуют эти наркотики. Тем самым, дети, родившиеся у женщин, которые курили во время беременности, могут оказаться предрасположены к курению в своей дальнейшей жизни. К злоупотреблению наркотиками могут также предрасполагать детские психологические травмы. Проводившееся в 1996 году исследование свыше 3600 девочек-подростков показало, что у тех, кто пережил в детстве сексуальное насилие, риск столкнуться с наркотическими проблемами был намного выше (Chandy, Blum &amp; Resnick, 1996). В целом, к злоупотреблению наркотическими веществами индивидуумов предрасполагает пренебрежение, жестокое обращение и бедность. Когда внешние подкрепления редки и непредсказуемы, прямая стимуляция центров подкрепления мозга становится более привлекательным вариантом. Злоупотребление наркотиками чаще отмечается в определенных возрастных группах, особенно среди подростков и молодежи.</p>
   <p>Джейред Даймонд (Diamond, 1992) предложил объяснение того, почему злоупотребление наркотиками преобладает среди людей в их пиковые репродуктивные годы. В сущности, теория Даймонда является вариацией принципа гандикапа Захави (Zahavi's handicapping principle). Принцип гандикапа объясняет отбор в пользу броских нефункциональных черт, например павлиньего хвоста, как демонстрацию, которая указывает на качественные гены. Демонстрируя явный недостаток, сигнал несет следующее сообщение: особь обладает столь высококачественными генами, что может сохранять здоровье, несмотря на дополнительный груз нефункционального недостатка. Таким образом, с точки зрения Даймонда, тинейджер, который может мчаться со скоростью 200 км/ч, имея в своем организме высокие уровни этанола, кокаина и других наркотиков, должен быть более привлекательным для возможных брачных партнерш, чем его не одурманенный сверстник, который ведет транспортное средство с положенной скоростью, если все прочие характеристики равны. Это может объяснить, почему «плохие парни» занимают значимое место в литературе и средствах массовой информации в качестве очаровательного и привлекательного запретного плода.</p>
   <subtitle>Психофармакология.</subtitle>
   <p>У многих людей первые шаги к злоупотреблению наркотическими веществами начинаются в виде попытки самоизлечения. Чувства депрессии, тревоги и низкая самооценка часто заставляют их искать облегчения с помощью химических средств. В свете нашего понимания химии нервных процессов как механизма, непосредственно лежащего в основе многих психических расстройств, химическое решение, которое ищут многие страдающие люди, может быть непродуманно только в деталях своего применения.</p>
   <p>Существует множество вариантов химического дефицита нервных клеток; многие из них еще недостаточно хорошо поняты. Однако представляется, что два важных состояния, связанные с рядом психиатрических расстройств, — это либо относительная избыточность, либо относительный дефицит в функционировании конкретного нейротрансмиттера. Соответственно, многие психотропные лекарства, по-видимому, срабатывают потому, что увеличивают или понижают количество нейротрансмиттера, имеющееся в синапсе. Возможны два способа, какими действие лекарств увеличивает количество нейротрансмиттера: блокировка обратного захвата (эти препараты подавляют способность клетки участвовать в обратном захвате) или блокировка нейротрансмиттерного метаболизма (эти препараты блокируют действие ферментов, которые заставляют нейротрансмиттеры превращаться в другие соединения).</p>
   <p>Например, выдвинута гипотеза, что в случае депрессии прерывается передача нервных сигналов. Предполагается, что имеет место нехватка двух нейротрансмиттеров — норэпинефрина и серотонина. Большинство антидепрессантов подавляют обратный захват одного из этих нейротрансмиттеров или их обоих. Трициклики представляют собой группу антидепрессантов, которые действуют, подавляя обратный захват и серотонина, и норэпинефрина, но преимущественно последнего. Более поздний класс лекарств, в том числе «Prozac» и «Zoloft», нацелены в первую очередь на подавление обратного захвата серотонина и называются селективными ингибиторами обратного захвата серотонина (serotonin selective re-uptake inhibitors, SSRI) (Julian, 1998). Наконец, еще одна группа лекарств препятствует действию определенного фермента, который вызывает метаболизм этих нейротрансмиттеров и называется моноаминоксидазой (МАО). Эти лекарства называют ингибиторами МАО. Они также повышают количество нейротрансмиттера, имеющееся в синапсе, препятствуя метаболизму нейротрансмиттера.</p>
   <p>В состояниях, когда, по-видимому, имеет место относительный избыток нейротрансмиттера, заставляющий нервы срабатывать без необходимости, психоактивные препараты часто действуют, блокируя рецепторные участки. При этом подходе лекарство имеет химическую структуру, которая встраивается в рецепторный участок, но не заставляет нерв срабатывать. Поскольку рецепторный участок наполнен, нейротрансмиттер не может в него проникнуть. Например, предполагается, что относительный избыток нейротрансмиттера допамина вызывает шизофрению. Лекарство под названием хлорпромазин («Thorazine») блокирует рецепторы допамина и оказывается эффективным при устранении психотических симптомов, таких как слуховые галлюцинации и бредовые мысли.</p>
   <p>В последние 15 лет отмечалось более частое назначение психотропных препаратов. Причины этого многочисленны, но, несомненно, связаны с доступностью большего количества эффективных препаратов. Эти препараты также считаются безопасными, имея меньше побочных эффектов и пониженный риск летальных исходов при передозировке. Кроме того, принятие психотропных средств не столь постыдно.</p>
   <p>Первыми высокоэффективными психотропными средствами были антидепрессанты. В 1960-1970-х годах популярными стали трициклические антидепрессанты (Julian, 1998). Эта группа по-прежнему используется, хотя она все-таки имеет некоторые недостатки. Прежде всего — это риск летального исхода, когда данные препараты принимают слишком большими дозами. Известно, что трициклики вызывают аритмию желудочка и другие сердечные аномалии. Среди других распространенных побочных эффектов, связанных с этим типом антидепрессантов, головокружение, запоры и потеря веса.</p>
   <p>Следующим классом антидепрессантов, который был открыт и использован, стали ингибиторы моноаминоксидазы (Julian, 1998). Было установлено, что эти антидепрессанты особенно помогают от того, что называют «нетипичной депрессией», когда люди, как правило, едят и спят больше (не меньше) и когда не столь выражена ангедония или неспособность радоваться жизни. По-видимому, эти лекарства также особенно хорошо помогают людям, которым присуща повышенная чувствительность к пренебрежительному отношению (rejection sensitivity), и тем, кого мучают приступы паники или агорафобия, т. е. страх перед выходом на улицу.</p>
   <p>Новое поколение антидепрессантов берет начало с флуоксетина («Prozac») (Julian, 1998). Их также называют селективными ингибиторами обратного захвата серотонина (SSRI) из-за того, как они срабатывают. Механизм их действия состоит в блокировке «насоса» обратного захвата серотонина, который откачивает высвобожденный серотонин через стенку клетки в пресинаптический нейрон. Другие антидепрессанты, которые были созданы после флуоксетина: пароксетин («Paxil»), сертралин («Zoloft») и флувоксамин («Luvox»). В настоящее время эти лекарства продаются в мире лучше других. Побочные эффекты SSRI включают пониженное сексуальное функционирование и желудочные недомогания.</p>
   <p>Желая сохранить безопасность SSRI, но при этом повысить их эффективность и устранить проблему с сексуальным функционированием, ученые разработали дополнительные антидепрессанты. Эти новые антидепрессанты также считаются «новым поколением», но фактически по механизму своего действия стали шагом в сторону трицикликов. Эти антидепрессанты нового поколения, или нового поколения второй фазы, оказывают более обширное воздействие, чем SSRI. Они включают в себя бупроприон («Wellbutrin»), венлафаксин («Effexor»), нефазадон («Serzone») и миртазапин («Remeron»). Хотя эти антидепрессанты новейшей модели предлагают дополнительные возможности, они по-прежнему помогают не всем пациентам.</p>
   <p>К антипсихотическим препаратам относятся те, которые притупляют симптомы шизофрении. По-видимому, все они действуют, блокируя рецепторы допамина (Julian, 1998). Первое «классическое» антипсихотическое средство — хлорпромазин («Thorazin»), выпущенный в 1950-х годах и ставший первым популярным лекарством этой группы. Было создано множество других нейролептических препаратов. Ни один из них не оказался более эффективным, но они различались по дозировке и побочным эффектам. В 1960-х годах был создан галоперидол («Haldol»). С тех пор он считается оптимальным лекарством при контролировании психотических расстройств.</p>
   <p>Эти «классические» антипсихотические средства обладают заметными побочными эффектами (Julian, 1998). К таким эффектам относятся тремор, ригидность, мышечная дистония и тардивная дискинезия, представляющая собой необратимое двигательное расстройство. Тардивная дискинезия особенно страшна. Этот побочный эффект часто необратим и ведет к непроизвольным ритмическим движениям различных мышц. Одна из важных особенностей типичных нейролептиков заключается в том, что они не эффективны при лечении того, что называют «негативными» симптомами шизофрении. К последним относятся аффективная тупость, алогия (неспособность мыслить логически), ангедония (неспособность радоваться) и абулия (утрата воли).</p>
   <p>В 1950-1960-е годы были получены «нетипичные» нейролептики (Julian, 1998). Нетипичные нейролептики названы так потому, что они не блокируют конкретно рецепторы D2 (допамина 2), как делают это типичные нейролептики. Первым из этих препаратов был создан «Clozaril». Однако он не получил большого признания ввиду своей способности вызывать агранулоцитоз — потенциально смертельное заболевание, приводящее к тому, что у больного не вырабатываются красные кровяные тельца и пластинки (тромбоциты). Преимущества нетипических нейролептиков включают пониженный тремор и меньшую ригидность мышц у пациентов. Кроме того, уменьшается риск тардивной дискинезии. Еще одно дополнительное преимущество нетипичных нейролептиков — то, что, в отличие от типичных, они все-таки помогают обратить вспять негативные симптомы шизофрении.</p>
   <p>Анксиолитики — это препараты, которые уменьшают тревогу. Первыми их типами были барбитураты и небарбитуратные препараты, такие как глутетамид и мепробамат (Julian, 1998). До появления бензодиазепинов это были первые препараты, которые использовались для снижения тревоги. Преимуществом бензодиазепинового класса препаратов являлась безопасность. В то время как смерть от анксиолитиков добензодиазепиновой эры была вполне обычным явлением, считалось крайней редкостью, чтобы кто-то умер от бензодиазепиновых анксиолитиков. Кроме того, позже было создано противоядие, которое снимало седативные эффекты бензодиазепиновых препаратов у людей, которые приняли слишком большую дозу. Дополнительной благоприятной особенностью бензодиазепинов было отсутствие толерантности. Это означает, что если определенная доза эффективно снимала определенный уровень тревоги у конкретного человека, эта доза продолжала сохранять ту же самую степень эффективности, несмотря на то что человек принимал препарат даже в течение нескольких лет. Один подобный анксиолитик носит название буспирон («Buspar») (Julian, 1998). Кроме того, в отдельных случаях применяются другие лекарства, специально не разрабатывавшиеся для достижения транквилизации, но обладающие побочными эффектами седативного типа. К этим препаратам относятся антигистамины, бета-блокаторы, которые блокируют один из подтипов норэпинефрина, и ингибиторы обратного захвата серотонина (5НТ).</p>
   <p>Стабилизаторы настроения включают в себя карбонат лития, а к противоприпадочным лекарствам относятся вальпроат («Depakene») и карбамазепин («Tegretol»). На самом деле исследователи не могут понять, как действуют эти лекарства, но предполагают, что они изменяют синаптическую активность в нейронах, хотя и иным образом, нежели антидепрессанты (Julian, 1998). Недавние исследования показывают, что изменения, по-видимому, происходят в системе вторичного сигнала (second messenger system), называемой так потому, что они происходят между реакцией первичного сигнала (original message) и срабатыванием нейрона.</p>
   <p>До появления психиатрических лекарств практически отсутствовали какие-либо эффективные приемы, способные устранять симптомы психических болезней. На протяжении 1940-1950-х и даже 60-х годов пациентов с тяжелыми психическими болезнями, а в отдельных случаях и с не столь тяжелыми заболеваниями лечили с помощью хирургического приема, называемого префронтальной лоботомией (Carlson, 1998). Эта хирургическая процедура никоим образом не облегчала субъективные симптомы психических болезней. Все, чего добивались врачи, — сделать этих пациентов покорными и относительно легко управляемыми. Префронтальная (лобная) кора представляет собой участок головного мозга, участвующий в составлении планов и их исполнении. При повреждении этой области мозга сильно страдает способность пациента действовать по собственному побуждению. Можно с твердой уверенностью сказать, что психофармакологическое лечение психических расстройств видится в радужном свете после того, что выдавалось за лечение ранее.</p>
   <p>Большинство согласится, что многие люди, страдающие тяжелыми психическими расстройствами, заметно выиграли от создания психотропных препаратов. Однако в настоящее время употребление этих лекарств, особенно антидепрессантов и анксиолитиков, значительно превышает процент людей, которым ставится диагноз тяжелой или хотя бы умеренной психопатологии. В 1932 году в романе-антиутопии «Прекрасный новый мир» (Brave New World) Олдос Хаксли описал общество будущего, в котором все поддерживают состояние счастья и удовлетворения благодаря употреблению наркотика под названием сома (буквально пища богов), который им ежедневно выдает государство. Государство будущего, описанное в «Прекрасном новом мире», активно способствует употреблению сомы, например, распространяя рекламу: «Лучше полграмма, чем ругань и драма». [О дивный новый мир. — М.: Прогресс, 1990. С. 372, <emphasis>пер. О. Сороки.</emphasis>] Главный герой романа Дикарь (человек, выросший и воспитанный в обычных для нас условиях) борется за свое право переживать весь спектр человеческого опыта, включая страдания и несчастье. Это оказывается почти недостижимой целью в обществе, которое практически покончило с дискомфортом, опасностью, болью и психологическим дистрессом.</p>
   <p>Способность переживать психологический дистресс эволюционировала как механизм, направляющий наше поведение в сторону, которая, как правило, повышает выживаемость и репродуктивную способность. Общее устранение всех психологических страданий было бы столь же катастрофично, как и устранение всех ощущений физического страдания. Однако следует помнить, что воздействие на химию нервных процессов пациента — это, по существу, относительно грубая и вторичная настройка наиболее сложной системы из тех, которые, как известно, существуют в физической вселенной. Мозг/организм каждого индивидуума — это продукт личного онтогенеза, взаимодействующий с генами, которые являются наследием тысяч миллионов лет эволюции. Мы находимся на грани глубочайшего, наиболее обширного вмешательства в настройку нашей психики и органики, которое когда-либо предпринималось. Эти вмешательства являются настолько проникающими и всеохватывающими, что самые экстенсивные из нынешних химических и хирургических методов лечения покажутся по сравнению с ними всего лишь косметическими изменениями. Принимая во внимание случайности личного онтогенеза, наш организм и поведение можно в итоге свести к трем миллиардам парных нуклеотидных оснований, которые составляют наш геном. Способность непосредственно влиять на этот геном представляет собой наиболее значимую технологическую инновацию, которую когда-либо осуществлял наш вид.</p>
   <subtitle>Вставка. Ноотропики, или лекарства для ума: можно ли стать гениальным с помощью таблетки?</subtitle>
   <p>В употреблении наркотиков для повышения когнитивных возможностей нет ничего нового. Живший в XIX веке писатель Бальзак регулярно принимал кофе (кофеин) в огромных количествах, с тем чтобы сохранить свою творческую плодовитость. Сегодня многие тысячи людей употребляют кофеин, помогающий им справляться с когнитивными трудностями повседневной жизни. Миллионы используют в качестве когнитивной поддержки и такой наркотик, как никотин, который симулирует возбудительные рецепторы ацетилхолина, несмотря на серьезную опасность для здоровья, которая с ним связана. Эти наркотики и их когнитивные эффекты были открыты по счастливой случайности, но сейчас поиск новых ноотропиков является важной целью многих крупных фармацевтических лабораторий.</p>
   <p>Термин «ноотропик» происходит от греческого слова, означающего «действующий на разум» (Dean, 1993). «Крестным отцом» лекарств-ноотропиков является пирацетам, который, фактически, имеет торговое название «Ноотропил». Пирацетам был изобретен в Бельгии компанией USB Laboratories. Как сообщается, он способствует ясности и живости ума, улучшает способность решения проблем, вербальную способность, память и концентрацию. Примечательно, что он может оказывать регенеративное воздействие на нервную систему. Когда пирацетам давали взрослым мышам в течение двух недель, исследователи обнаружили 30–40 % увеличение холинергических рецепторов в коре их лобных долей. Пирацетам также может повышать творческую способность, увеличивая поток информации между правым и левым полушариями мозга. Более того, этих эффектов достигают, не вызывая привыкания. Сообщалось лишь о нескольких негативных побочных эффектах при кратковременном использовании. В фармацевтической индустрии создание пирацетама привело к настоящим гонкам в поисках новых ноотропиков. К некоторым родственным соединениям, которые уже получены, относятся анирацетам, прамирацетам и оксирацетам.</p>
   <p>На данный момент большинство ноотропиков было получено европейскими фармацевтическими компаниями. Однако исследователи Джерри Ин и Тим Талли из Cold Spring Harbor Laboratory (Лонг-Айленд, Нью-Йорк) на пороге клинической проверки их собственного лекарства, улучшающего память (Weed. 2000). Они выделили белок, который помогает нервным клеткам мозга сохранять информацию. Ин и Талли создали две генетически измененные генерации плодовых мушек: одну с крайне высокими уровнями белка, а другую — почти не имеющую белка. Затем они проверили, насколько быстро особи из соответствующей генерации научатся избегать определенный запах, который предвещает удар электрическим током. Генерация с высоким уровнем белка научилась за одну попытку. Генерация с низким уровнем так и не связала эти события. Плодовым мушкам с нормальными уровнями белка памяти необходимо в среднем 10 попыток, чтобы установить связь. Ин и Талли близки к получению таблетки, которая будет способствовать временному перепроизводству этого белка памяти, тем самым обеспечивая по требованию значительное расширение памяти. Этот белок памяти не повышает интеллект, поэтому если его широкое распространение станет реальностью, мы можем столкнуться с множеством студентов, в память которых неизгладимо врежется обилие информации, но при этом они не будут иметь ключа к тому, что все это означает.</p>
   <p>Реально ноотропики не могут дать вам нечто, чем вы еще не обладаете. Они лишь позволяют вам действовать в верхней части своего потенциального диапазона, в том смысле, что на повседневной основе становятся более доступными решение проблем, беглость речи, ясность и возможности памяти. Как подтвердит любой соревнующийся спортсмен, все, что позволяет человеку систематически показывать результаты, близкие к его максимуму, является важным содействующим фактором. Многие люди способны время от времени показывать выдающиеся результаты, но чемпионов от второразрядных спортсменов отличает постоянный, изо дня в день высокий уровень результатов. Это не означает, что все люди с академическими устремлениями должны немедленно бежать и покупать ноотропические препараты.</p>
   <p>Исследования ноотропиков по-прежнему находятся в зародышевой стадии. Хотя данные, полученные в исследованиях животных, подтверждают эффективность существующих ноотропиков, механизм их действия в целом неизвестен. Кроме того, характер и величина влияния ноотропиков на нашу когнитивную способность остается загадкой ввиду отсутствия экспериментов, проводимых на людях. Одно из очень серьезных соображений, которые нужно принять во внимание, — это то, что почти ничего неизвестно о долговременных эффектах таких лекарств. Американская федеральная администрация по контролю за продуктами питания и лекарствами (FDA) одобрила лишь небольшую часть этих лекарств. Как это ни парадоксально, один из наиболее часто употребляемых ноотропиков, никотин, продается совершенно легально, вызывает стойкую зависимость и, как доказано, является причиной рака и сердечных заболеваний. Учитывая лабильный характер человеческой рационализации, этот последний факт можно было бы использовать как аргумент в пользу либо более жесткого, либо менее строгого контроля употребления ноотропиков.</p>
   <subtitle>Новая евгеника: генная инженерия.</subtitle>
   <p>Ключевым различием между естественным отбором и селекцией является то, что последняя всегда основана на ценностных суждениях. Естественный отбор — это автоматический процесс, который совершенно индифферентен к таким понятиям, как хорошее и плохое, красивое и уродливое, сильное и слабое, благородное и грубое. Естественный отбор вращается исключительно вокруг репродуктивной жизнеспособности. Хотя репродуктивная жизнеспособность необходима и при селекционном выведении, селекция ориентирована на развитие некоторой характеристики или набора характеристик, которые, как считается, обладают ценностью. Евгеника, в своем первичном смысле, подобно другим формам селекции, концептуализировалась как средство «улучшения» породы, в данном случае человеческой расы. Идея евгеники очень стара и восходит к Платону и даже к более раннему времени. Ее исповедовали многие люди — от деятелей искусства, подобных Джорджу Бернарду Шоу, до человека, чье имя стало синонимом зла, — Адольфа Гитлера. В ходе истории появлялось несколько различных евгенический движений. Однако ни одна из евгенических программ не просуществовала до того времени, когда можно приняться за значительное изменение генофонда выбранной популяции. Могла ли подобная программа селекционного выведения просуществовать необходимое для осуществления время, становится вопросом для обсуждений. Вскоре мы будем обладать технологическим «ноу-хау», позволяющим изменять человеческий геном за одно поколение. Генная инженерия как наука появилась в конце 1960-х — начале 1970-х годов после открытия ферментов рестриктаз (Avise, 1998). Изучая, как вирусы и кольца дезоксирибонуклеиновой кислоты (ДНК), так называемые плазмиды, инфицируют клетки бактерий, рекомбинируют и воспроизводят себя, ученые обнаружили, что вирусы производят ферменты, названные рестриктазами, которые рассекают цепочки ДНК в специфических местах. Ферменты рестриктазы распознают определенные отрезки нуклеотидов, расположенных в специфическом порядке, и рассекают ДНК только в этих местах. Каждый фермент рестриктаза распознает свою нуклеотидную последовательность. Таким образом, ферменты рестриктазы образуют молекулярный «набор инструментов», который позволяет разрезать хромосому на различные отрезки желаемой длины в зависимости от того, какое количество различных ферментов рестриктаз используется. Каждый раз, когда используется определенный фермент рестриктаза или группа таких ферментов, ДНК разрезается на одно и то же количество идентичных отрезков, что обеспечивает точную репликацию. В 1978 году Нобелевская премия по физиологии была присвоена открывателю фермента рестриктазы Гамильтону О. Смиту, а первыми, кто использовал эти инструменты для анализа генетического состава вируса, стали Дэниел Натане и Вернер Арбер.</p>
   <p>Ферменты рестриктазы позволяют удалять элемент ДНК из хромосомы одного организма и встраивать его в хромосому другого (Avise, 1998). Это создает возможность для продуцирования новой комбинации генов, которая может отсутствовать в природе. Например, человеческий ген можно встроить в бактерию, а ген бактерии — в растение. Однако пока эта возможность имеет пределы. Вопреки идеям научной фантастики, в настоящее время ученые не способны создать совершенно новый организм, начав лишь с пробирки, наполненной нуклеотидами. Они должны начинать с полного генетического материала уже существующего организма. Таким образом, генная инженерия обеспечивает добавление только одной новой характеристики — или небольшого их числа — в организм, который остается, в сущности, тем же. Кроме того, можно переносить только характеристики, которые определяются одним или несколькими генами. Текущие знания в области поведенческой генетики еще недостаточны, чтобы позволить ученым переносить поведенческие черты, такие как интеллект, которые представляют собой сложную совокупность многих генов и онтогенетических факторов.</p>
   <p>В конце 1970-х — начале 1980-х годов были получены и испытаны в клинических условиях несколько биологически полезных пептидов (цепочек аминокислот, которые функционируют как нейротрансмиттеры и гормоны) (Bodmer &amp; McKie, 1995). Первым генно-инженерным продуктом, одобренным для использования людьми, стал инсулин, полученный с помощью бактерий. Введение человеческого гена инсулина в бактерии было осуществлено компанией Genetech, занимающейся генной инженерией. После проверки и одобрения для медицинского использования началось широкомасштабное производство генно-инженерного человеческого инсулина, и в декабре 1980 года человеческий инсулин, полученный в бактериях, был впервые в мире введен диабетическому пациенту, став тем самым первым генно-инженерным продуктом, вошедшим в медицинскую практику. Генно-инженерные продукты часто можно идентифицировать по префиксу r от «рекомбинантный» (recombinant). Поэтому инсулин, полученный методом генной инженерии, иногда обозначают как r-инсулин.</p>
   <p>Интерфероны — еще одна важная в медицинском отношении группа пептидов, которая стала доступна в большом количестве только после развития методов генной инженерии (Bodmer &amp; McKie, 1995). Интерферон помогал при лечении вирусных инфекций, и имелись веские данные, что он может быть эффективен против некоторых видов рака. До появления методов генной инженерии требовалась трудоемкая обработка большого объема человеческой крови для получения интерферона в количестве, которого хватало для лечения лишь нескольких пациентов. К другим полезным в медицинском отношении человеческим пептидам, которые стали широко доступными благодаря генной инженерии, относятся гормон человеческого роста, который используют для лечения людей с врожденной карликовостью, и активатор плазминогена тканевого типа (t-PA), ставший многообещающим новым средством для людей, переживших сердечный приступ. После выделения в начале 1980-х годов ретровирусных векторов (переносчиков инфекции) стала широко доступной возможность эффективного переноса генов в клетки млекопитающих в целях генной терапии.</p>
   <p>14 сентября 1990 года Соединенные Штаты стали первой страной, которая санкционировала введение новых генов в организм человеческих существ (Bodrner &amp; McKie, 1995). Генное лекарство было использовано для лечения 4-летней девочки с тяжелой комбинированной иммунной недостаточностью (severe combined immune deficiency, SCID). У страдающих SCID отсутствует ген, который контролирует продуцирующие команды, жизненно важные для иммунного функционирования. До генного лечения пациентам с SCID приходилось жить внутри стерильных пластиковых камер. В начале 1991 года с помощью той же самой генной терапии лечили 9-летнюю девочку с SCID. В 2000 году было объявлено, что трех французских младенцев, родившихся с SCID, исцелили, используя более совершенный вариант этой методики (D'Agnese, 2001).</p>
   <p>В настоящее время ретровирусы используют в качестве транспортирующих средств, которые переносят гены-лекарства к клеткам внутри человеческого организма. Некоторые соматические формы генной терапии не воздействуют на зародышевые клетки, и, соответственно, введенные гены не передаются потомству пациента. Сейчас по всему миру проходят санкционированные клинические испытания более десятка различных типов соматических генных лекарств (Wekesser, 1996). Большинство видов лечения направлено против рака, а остальные — против заболеваний одного гена, таких как гемофилия. Следующим крупным шагом в человеческой генной инженерии будет зародышево-родительская (germ-line) генная терапия, корректирующая недостатки, которые присутствуют в репродуктивных клетках будущих родителей или в самих эмбрионах (Taylor, 1998).</p>
   <p>Граница между зародышево-родительской коррекцией потенциальных проблем здоровья и улучшением потомства сильно размыта. Например, было показано, что люди с двумя аллелями длинного варианта гена для фермента, расщепляющего ангиотензин (angiotensin-converting enzyme, АСЕ), обладают большей мышечной эффективностью и жизненной силой, чем люди с длинным и коротким генами АСЕ, которые, в свою очередь, обладают большей физической выносливостью, чем люди с двумя короткими генами АСЕ (Montgomery, 2000). Если будут отсутствовать негативные плейотропные (обусловленные множественным действием гена) эффекты, связанные с двумя длинными генами, и зародышево-потомственная процедура будет в целом безопасной, многие будущие родители, если у них появится такая возможность, предпочтут, чтобы их ребенок обладал повышенной жизненной силой. Аналогичным образом, по мере того как станут выявлять все больше общих благотворных эффектов одиночного гена, нас неизбежно ждет эра «сконструированного младенца».</p>
   <p>У этих «сконструированных людей» будет также доступ к заметно улучшенным соматическим методам и фармакологическим технологиям, обеспечивающим очень точную корректировку гормонов и нейротрансмиттеров. Понятие «человек, сделавший себя сам» станет реальностью в самом буквальном смысле. Никто не возьмется предсказать, будут ли эти существа больше напоминать полубогов, монстров или нечто еще невообразимое. То, что подобные эксперименты составляют часть человеческой судьбы, кажется очень вероятным при условии, что наша нынешняя цивилизация просуществует в будущем достаточно долго.</p>
   <p>Конечно, никто из нас не может знать будущее с определенностью, но если человеческая история является хоть каким-то индикатором того, что следует ожидать, мы должны быть очень осторожны. Нынешнее состояние мира — прямое следствие бессчетных действий, совершаемых в силу древних животных мотивов. Это не означает, что животные мотивы обязательно порочны или деструктивны. Наша способность сострадать и сопереживать — продукт нашей биологии. Многочисленные писатели в области научной фантастики и футуристы полагают, что если искусственный интеллект (ИИ) достигнет уровня сложности, необходимой для самопонимания, подобное существо будет автоматически не способно причинять вред другим существам, обладающим сознанием. Их логика сводится к имплицитному допущению, что сознающий себя интеллект будет обладать эмпатией по отношению к другим сознательным сущностям. Это кажется крайне маловероятным. Все говорит о том, что самосознающему ИИ будет известна только холодная безучастность. Если ИИ сможет оценивать собственное существование, он, вероятно, станет защищать себя с полной безжалостностью, невзирая на то, как это отразится на других чувствующих невинных существах, которым случится встать у него на пути.</p>
   <p>Только зоны нашей предыстории как созданий, развивающихся под родительской опекой, живущих в социальных группах вместе с близкими родственниками и воспитывающих собственных детей, наделяют нас способностью к чему-то большему, чем холодное равнодушие или безжалостная эгоистичность. То, что мы вполне способны к последнему, прекрасно видно из историй. Наши примитивные тенденции к ксенофобии, территориальной защите и неумолимой враждебности, усиленные за счет гигантского мозга и культурного наследия, вызвали огромные разрушения. Что касается будущего, то реальная угроза состоит в том, что мы полностью откажемся от своего животного «я» (т. е. от своей эволюционной психологической природы). Наша способность к мужеству, страданию, жертвенности, доброте и любви также прочно коренится в нашей биологии. Именно наша биология, вместе с нашим сознанием высшего порядка, и придает нам человечность и надежду на что-то лучшее.</p>
   <subtitle>Резюме.</subtitle>
   <p>С тех пор как человечество впервые ступило на путь, ведущий к сельскому хозяйству и цивилизации, возникло и стало расти все большее несоответствие между нашим эволюционным геномом и миром, в котором мы обитаем. Современный образ жизни, как правило, связан с диетой, богатой холестерином, очищенной мукой, сахаром и солью и бедной фруктами и овощами. Плохое питание дополняется заметным отсутствием регулярных физических упражнений. Кроме того, современные психологические стрессоры вызывают примитивные (первобытные) стрессовые реакции, которые взаимодействуют с эффектами скудной диеты и сидячих привычек и обостряют их, приводя к сердечно-сосудистым заболеваниям и другим проблемам со здоровьем. Утрату традиционных племенных связей как источника социальной поддержки соотносят с общим повышением частоты тяжелой депрессии.</p>
   <p>У современных людей паттерны создания коалиции и территориальной защиты внутренней группы от внешней, присущие древним приматам, значительно усилены за счет языка и культурной передачи информации. Соответственно, XX век отмечен двумя мировыми войнами, множеством войн меньшего масштаба и гонкой ядерных вооружений между мировыми сверхдержавами. Та же склонность к культурной индоктринации, которая в ходе эволюции цементировала племенные группы, способствует солидарности между нациями, состоящими из сотен миллионов людей. К сожалению, частью этого наследия является агрессивная защита территорий от других групп/национальностей.</p>
   <p>Одна из наиболее серьезных проблем, которые мучают современное общество, — употребление наркотиков. Предрасположенность к употреблению наркотиков существует потому, что центры подкрепления в мозге эволюционировали так, чтобы гарантировать поведение, необходимое для выживания. Наркотики с потенциалом привыкания прямо или косвенно стимулируют эти центры подкрепления, минуя типовые паттерны поведения, обеспечивающего выживание, такие как принятие пищи и питье. Люди, находящиеся в пиковом репродуктивном возрасте, подвергаются особому риску употребления наркотических веществ, которое может представлять собой неосознанную «брачную демонстрацию», согласующуюся с принципом гандикапа Захави.</p>
   <p>Недавние успехи психофармакологии возвестили новую эру преодоления психологического дистресса. Люди, страдающие тяжелыми психологическими расстройствами, заметно выиграли от этих достижений, но создание подобных лекарств породило другую проблему. В современном западном обществе процент людей, употребляющих эти препараты, значительно превышает процент тех, у кого диагностируют тяжелую или умеренную психопатологию. Какими бы проблематичными ни были нейрохимические регуляторы, которые стали возможными благодаря психофармакологии, их следует рассматривать как грубые и относительно второстепенные при сравнении с новейшим достижением в биотехнологии — генной инженерией.</p>
   <p>Генная инженерия как наука зародилась в конце 1960-х-начале 1970-х годов после открытия ферментов рестриктаз, которые рассекают цепочки ДНК в определенных местах. Некоторые генетические заболевания у людей лечат с помощью соматической генной терапии, которая использует ретровирусы, вводящие нормально функционирующие гены в организм пациента. Следующим шагом в генной инженерии человека будет зародышево-потомственная генная терапия, которая необратимо меняет геном субъекта и обеспечивает передачу измененных генов его детям. Хотя зародышево-потомственная терапия будет сначала использоваться для корректировки потенциальных проблем со здоровьем, вероятно, скоро последует применение этого вида терапии для улучшения потомства. Когда будет выявлено еще больше благотворных эффектов одиночных генов и начнут лучше понимать плейотропные эффекты, нас ждет век «сконструированного младенца».</p>
   <subtitle>Вопросы для обсуждения.</subtitle>
   <p>1. Обсудите, каким образом наша эволюционная психология и физиология могут оказывать вредное воздействие на окружающую среду?</p>
   <p>2. Разработайте план жизненного стиля, нацеленный на поддержание оптимального физического и психического здоровья в контексте современной повседневной жизни.</p>
   <p>3. Обсудите концепцию эволюционной способности к индоктринации в связи с традиционными идеями патриотизма, гражданского долга и национальной обороны.</p>
   <p>4. Обсудите связь между химией нервных процессов и психологическим функционированием. Когда оправдано психофармакологическое вмешательство? Следует ли считать психологический дистресс нормальной частью «человеческого опыта»? Почему да или почему нет?</p>
   <p>5. Обсудите опасности, которые несет с собой зародышево-потомственная генная инженерия человека. Могут ли потенциальные выгоды перевесить возможный риск?</p>
   <subtitle>Ключевые термины.</subtitle>
   <p>Анксиолитики (anxiolytics)</p>
   <p>Антидепрессант (antidepressant)</p>
   <p>Антиоксидант (antioxidant)</p>
   <p>Антипсихотик (antipsychotic)</p>
   <p>Атеросклероз (atherosclerosis)</p>
   <p>Гипертония (hypertension)</p>
   <p>Гиппокамп (hippocampus)</p>
   <p>Глицемический показатель (glycemic index)</p>
   <p>Глюконеогенез (gluconeogenesis)</p>
   <p>Допамин (dopamine)</p>
   <p>Евгеника (eugenics)</p>
   <p>Зародышево-потомственная терапия (germ-line therapy)</p>
   <p>Ингибиторы МАО (МАО inhibitors)</p>
   <p>Индоктринация (indoctrination)</p>
   <p>Канцерогенный, онкогенный (carcinogenic)</p>
   <p>Кортизол (cortisol)</p>
   <p>Личность типа A (type A personality)</p>
   <p>Медиальный переднемозговой пучок (medial forebrain bundle)</p>
   <p>Мелатонин (melatonin)</p>
   <p>Никотин (nicotine)</p>
   <p>Обряд инициации (rite of passage)</p>
   <p>Остеопороз (osteoporosis)</p>
   <p>Плейотропный (pleiotropic)</p>
   <p>Посттравматическое стрессовое расстройство (posttraumatic stress disorder)</p>
   <p>Прилежащее ядро (nucleus accumbens)</p>
   <p>Реакция нападения/бегства (fight/ flight response)</p>
   <p>Ретровирусы (retroviruses)</p>
   <p>Сезонное аффективное расстройство (seasonal affective disorder, SAD)</p>
   <p>Селективные ингибиторы обратного захвата серотонина (serotonin selective re-uptake inhibitors, SSRIs)</p>
   <p>Сконструированные люди (designer humans)</p>
   <p>Соматическая генная терапия (somatic gene therapy)</p>
   <p>Стойкая личность (hardy personality)</p>
   <p>Теория несоответствия (mismatch theory)</p>
   <p>Трициклики (tricyclics)</p>
   <p>Ферменты рестриктазы (restriction enzymes)</p>
   <p>Холестерин (cholesterol)</p>
   <p>Центры подкрепления (reinforcement centers)</p>
   <p>Шишковидная железа (pineal gland)</p>
   <p>Эпинефрин (epinephrine)</p>
   <p>Яномамо (Yonomamo)</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Приложение А. Селективные задания Уэйсона на выявление обмана.</p>
   </title>
   <p><emphasis>[Источник этих примеров: L. Cosmides &amp; J. Tooby, «Cognitive adaptations for social exchange», from The Adapted Mind, edited by J. Barkow, J. Cosmides &amp; J. Tooby, 1992.]</emphasis></p>
   <subtitle>Вариант с обманом.</subtitle>
   <p>Вы — антрополог, изучающий полинезийский народ калуаме, который живет небольшими воинственными группами на острове Маку в Тихом океане. Вас интересует, как вожди калуаме осуществляют свою власть.</p>
   <p>Большой Кику — вождь калуаме, славящийся своей безжалостностью. В качестве выражения верности он заставляет тех, кто ему подчинен, делать на лице татуировку. Члены других групп калуаме никогда не наносят себе подобную татуировку. Большой Кику нажил себе столько врагов среди других групп калуаме, что быть схваченным в другой деревне с татуировкой на лице практически равносильно смертному приговору.</p>
   <p>Четверо мужчин из разных групп калуаме забрели в деревню Большого Кику, голодные и отчаявшиеся. Они были изгнаны из своих деревень за различные проступки и явились к Большому Кику, поскольку им очень хочется есть. Большой Кику предлагает им следующую сделку:</p>
   <p>«Если вы сделаете у себя на лице татуировку, тогда я дам вам корень маниоки».</p>
   <p>Корень маниоки — очень питательный продукт, культивируемый племенем Большого Кику. Четыре человека очень голодны, поэтому они соглашаются на предложение Большого Кику. Тот говорит, что татуировки должны быть нанесены сегодня вечером, но что корень маниоки будет не раньше, чем на следующее утро.</p>
   <p>Вам известно, что Большой Кику ненавидит некоторых из этих людей за то, что они ранее предавали его, принимая сторону его врагов. Вы подозреваете, что он обманет некоторых из них. Тем самым, вам предоставляется прекрасная возможность воочию увидеть то, как Большой Кику осуществляет свою власть.</p>
   <p>Нижеприведенные карточки содержат информацию о судьбе этих четырех человек. Каждая карточка относится к одному человеку. Одна из сторон карточки показывает, сделал или нет человек татуировку на своем лице в тот вечер, а другая сторона — дал или нет Большой Кику этому человеку корень маниоки на следующий день.</p>
   <p>Удалось ли Большому Кику обмануть кого-либо из этих четырех человек? Укажите только ту(те) карточку(и), которые вам определенно необходимо перевернуть, чтобы убедиться, нарушил ли Большой Кику свое слово перед кем-либо из этих четырех человек.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#pic5.png"/>
   <empty-line/>
   <subtitle>Альтруистический вариант.</subtitle>
   <p>Представьте, что все остается по-прежнему, за исключением следующего.</p>
   <p>Вышеприведенные карточки содержат информацию о судьбе четырех человек. Каждая карточка относится к одному человеку. Одна из сторон карточки показывает, сделал или нет человек татуировку на своем лице в тот вечер, а другая сторона — дал или нет Большой Кику этому человеку корень маниоки на следующий день.</p>
   <p>Повел ли себя Большой Кику альтруистически по отношению к кому-либо из этих четырех людей? Укажите только ту(те) карточку(и), которые вам определенно необходимо перевернуть, чтобы убедиться, повел ли себя Большой Кику альтруистически по отношению к кому-либо из этих четырех человек.</p>
   <p>(Верные ответы: вариант с обманом — «Сделал татуировку» и «Большой Кику не дал ему ничего»; альтруистический вариант — «Не сделал татуировку» и «Большой Кику дал ему корень маниоки»).</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Приложение Б. Нейротрансмиттеры: общие сведения.</p>
   </title>
   <p>Нейротрансмиттеры — это маленькие молекулы, которые передают информацию через крохотное пространство между нейронами. Они высвобождаются пресинаптическим нейроном в крошечный участок, называемый синаптической щелью, где вызывают изменения в потенциале постсинаптической мембраны или в способности этой мембраны проводить электричество. Этими изменениями могут быть либо прямая деполяризация, либо гиперполяризация постсинаптической мембраны. Эти изменения могут также носить более косвенный характер. Кроме того, нейротрансмиттеры могут часто активизировать «систему второго сигнализатора» (second messenger system), которая в итоге приводит к более косвенным изменениям в скорости срабатывания нейрона. Другие молекулы, называемые нейромодуляторами, воздействуют на нейроны, изменяя более сложные характеристики срабатывания. Эти нейромодуляторы действуют на расстоянии и обычно не принимают непосредственного участия в синаптическои передаче.</p>
   <p>Общепризнанно, что существует четыре критерия для отнесения химического вещества к нейротрансмиттерам. Во-первых, оно должно синтезироваться нейроном, который его высвобождает. Нейротрансмиттеры синтезируются в теле клетки и транспортируются к терминальным синаптическим выростам аксона. Во-вторых, они должны присутствовать в пресинаптическом терминале и затем высвобождаться. Когда возникает потенциал действия, приток ионов кальция заставляет пузырьки (везикулы) сливаться с пресинаптической мембраной. Затем их содержимое изливается в синаптическую щель. В-третьих, и это очень важно, когда вещество используется постсинаптически, оно должно повторять эффекты нейронов, которые его высвобождают. Наконец, должен существовать специальный механизм (или механизмы) для удаления вещества из синапса. Это важно, поскольку синаптический сигнал не прервется, пока трансмиттер не будет удален из синаптической щели. Трансмиттер может разложиться в щели или быть абсорбирован постсинаптическим нейроном либо глиальной клеткой и затем расщеплен.</p>
   <p>Каждому нейротрансмиттеру соответствует конкретный биосинтетический путь (или цепочка), по которому он синтезируется в головном мозге. Однако для удобства синтез нейротрансмиттеров можно разделить на три класса. К первому классу относится ацетилхолин. Второй класс — это биогенные амины, которые представляют собой молекулы, образованные аминокислотой, утратившей гидроксильную или карбоксильную группу. К третьему классу относятся аминокислоты. Кроме того, имеет место специфическая цепочка ферментативных реакций, которые расщепляют трансмиттер с целью его уничтожения либо повторного использования.</p>
   <p>Нейротрансмиттеры могут воздействовать на постсинаптическую клетку в качестве тормозящих или возбуждающих сигналов, гиперполяризуя или деполяризуя ее мембрану. Одна и та же молекула может функционировать и как тормозящий агент (ингибитор), и как возбудитель. Это происходит потому, что существует небольшое количество нейротрансмиттеров, но огромное множество их рецепторов на различных типах клеток. К примеру, ацетилхолин может действовать как возбудитель, когда он связывается с одним типом рецепторов, и как ингибитор, когда он связан с другим видом, даже если оба типа рецепторов находятся в той же самой клетке.</p>
   <p>Здесь описаны некоторые из хорошо изученных нейротрансмиттеров. Другие гипостазируются наряду с биоактивными пептидами, такими как соединение Р или нейропептид Y.</p>
   <p>Ацетилхолин (АХ) действует главным образом как возбуждающий нейрон. Он синтезируется холинацетилтрансферазой. АХ используется моторными нейронами всех позвоночных. Его также обнаруживают в клетках базальных ганглий. (Эти клетки обычно гибнут при болезни Альцгеймера.) АХ крайне важен для формирования памяти. Он также используется сенсорными нейронами членистоногих.</p>
   <p>Биоактивные амины включают в себя подгруппу, называемую катехоламинами. Все катехоламины синтезируются по аналогичной цепочке, которая начинается с тирозина. К катехоламинам относится допамин — нейротрансмиттер, который проявляет себя на множестве различных участков мозга. Слишком большое количество допамина связывают с таким тяжелым биоповеденческим расстройством, как шизофрения. Лекарства, которые блокируют биологическую доступность допамина — другими словами, функциональное количество допамина на рецепторном уровне, — снимают симптомы шизофрении. Фактически, последние 40 лет было известно, что способность лекарства блокировать в пробирке рецепторы допамина в очень высокой степени коррелирует со способностью этого препарата снимать симптомы шизофрении.</p>
   <p>Гибель допаминергических нейронов в черном веществе (среднего мозга) приводит к болезни Паркинсона, серьезному расстройству двигательной способности. Допамин — это также нейротрансмиттер, который является в значительной степени медиатором чувства удовольствия, главным образом посредством активизации прилежащего ядра.</p>
   <p>Норэпинефрин — важный нейротрансмиттер, который обнаруживают в голубом пятне и в постганглиевых нейронах симпатической нервной системы. Первая структура, по-видимому, действует подобно сигнализатору в случае общей опасности. События в среде, которые оцениваются как потенциально опасные, вызывают активизацию норэпинефриновых нейронов (также известных как норадренергические нейроны) в прилежащем ядре. Роль симпатической нервной системы в подготовке высших животных к «нападению или бегству» хорошо известна. У млекопитающих эпинефрин, как правило, не обнаруживают в качестве нейротрансмиттера; он обычно играет более периферийную роль. Однако он используется мозговым веществом надпочечников и может играть другие роли, которые пока недостаточно хорошо поняты.</p>
   <p>Серотонин (5-гидрокситриптамин или 5ГТ) — это катехоламин подкласса индоламинов. Он синтезируется из триптофана, аминокислоты, которая обычно присутствует в типовой диете. Серотонин обнаруживают в избытке в ряде участков мозга, включая ядра шва у позвоночных. Это место действия антидепрессантов и галлюциногенов. Кроме того, он, по-видимому, играет определенную роль в физиологии сна, сексуального поведения и насыщения или ощущения полноты, связанного с едой. Также важна та роль, которую он играет в социальных иерархиях.</p>
   <p>Гистамин, в дополнение к своей роли в систематической реакции на стресс, является нейротрансмиттером беспозвоночных, обнаруживаемом у членистоногих.</p>
   <p>В целом, меньше известно об аминокислотных трансмиттерах. К ним относится глутамин, являющийся важным возбуждающим нейротрансмиттером у позвоночных и нейромышечным трансмиттером у членистоногих. Глицин — тормозящий трансмиттер в спинном мозге.</p>
   <p>ГАМК (гамма-аминомасляная кислота) — один из основных тормозящих нейротрансмиттеров в головном мозге, который охватывает около 50 % нейронов мозга. Она синтезируется из глутамата. Действие комплекса ГАМК важно при эффектах противотревожных лекарств, а также при эффектах алкоголя.</p>
   <p>Нейропептиды — это более крупные молекулы, которые синтезируются в клеточном теле и транспортируются к участкам высвобождения. Они также действуют в качестве нейротрансмиттеров, несмотря на то что зачастую в сотни раз больше нейротрансмиттеров. Они синтезируются из предшествующих (первичных) полипротеинов. Идентифицировано более 50 нейроактивных пептидов. Многие были идентифицированы как гормоны или желудочно-кишечные пептиды до их идентификации в качестве нейротрансмиттеров. Имеют важное значение для передачи болевых ощущений. Возможно, наиболее интересна цепочка проопиоидмеланокортина (ПОМК), которая включает энкефалин и эндорфины, участвующие во внутренних системах вознаграждения и в снятии боли. К ним также относится адренокортотрофический гормон, играющий важную роль в нейрогуморальной реакции на общий стресс.</p>
   <p>Когда пептиды и малые молекулы-трансмиттеры синтезируются и высвобождаются одним и тем же нейроном, их называют котрансмиттерами. Кроме того, котрансмиттерами могут быть и малые молекулы. Цель котрансмиссии (совместной передачи) — вызвать более сложную постсинаптическую реакцию.</p>
   <p>Существует по меньшей мере три механизма удаления нейротрансмиттеров из синаптической щели. Часть нейротрансмиттеров может удаляться путем простой диффузии. Однако быстрейшим средством прекращения синаптического сигнала в случае большинства малых трансмиттеров (кроме ацетилхолина) является обладающий высоким сродством обратный захват малых молекул-трансмиттеров в пресинаптический терминал и глиальные клетки. Медиатором обратного захвата являются транспортные белки.</p>
   <p>Ферментативное разложение представляет собой третий механизм удаления. Ацетилхолин расщепляется ацетилхолинэстеразой. Моноаминоксидаза (МАО) расщепляет допамин и серотонин. Ингибиторы МАО — это терапевтически важные пептиды, которые расщепляются путем протеолиза пептидазами. Не существует механизма обратного захвата для пептидов, поэтому их эффекты, как правило, отличаются большей длительностью, чем эффекты малых молекул-трансмиттеров.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глоссарий.</p>
   </title>
   <p><strong><emphasis>Homo antecessor — </emphasis></strong>выделен по чертам средней части лица. Предок как <emphasis>Homo sapiens, </emphasis>так и <emphasis>Homo Heidelbergensis. </emphasis>Лицо имело современную морфологию: достаточно крупный нос, выраженная надбровная дуга и скошенный лоб. Жил 400 000 лет назад.</p>
   <p><strong><emphasis>Homo erectus</emphasis></strong>— потомок <emphasis>Homo habilis, </emphasis>от которого его отличали более крупный череп и более толстые кости. Сильнее выражены гребень и скулы; брови над глазами очень толстые и выступающие; задняя часть черепа угловата, крупные (по сравнению с черепной коробкой) челюсти и лицо, однако щеки и зубы уменьшены в размерах по сравнению с австралопитеками. Менее 1 миллиона лет назад <emphasis>Homo erectus </emphasis>мигрировал из Африки в Евразию.</p>
   <p><strong><emphasis>Homo habilis</emphasis></strong>— ветвь австралопитеков, изготовлявшая орудия из камня 2,5–2 миллиона лет назад. Зародились в западной и восточной Африке. Отличались от других видов более мелкими костями лица и зубами. Строение скелета напоминало примитивных австралопитеков.</p>
   <p><strong><emphasis>Homo neanderthalensis</emphasis></strong>— жил 120 000-30 000 лет назад. Мозг крупнее, чем у современных <emphasis>Homo sapiens, </emphasis>лоб более плоский, череп шире, с узкой передней и широкой задней частью. Невысоки ростом, но широкоплечи и сильны. Крупная голова, широкий нос, а скулы скошены назад. Крупные передние зубы, употреблявшиеся для разгрызания пищи, изготовления инструментов или обработки кож.</p>
   <p><strong><emphasis>Hamo sapiens sapiens</emphasis></strong>— подвид рода Homo, соответствующий по классификации современному человеку.</p>
   <p><strong><emphasis>НОХ-гены</emphasis></strong> (HOX genes &amp; НОМ genes) — группа регуляторных генов, управляющих аспектами дифференцировки организма у эмбрионов.</p>
   <p><strong><emphasis>Systema Natura</emphasis></strong>— книга, выпущенная Карлом Линнеем в 1758 году. В ней он пытался классифицировать все живые организмы.</p>
   <p><strong>Tabula rasa</strong> — 1. Разум в его гипотетическом первичном «чистом» состоянии, предшествующем получению впечатлений извне. 2. Что-то в своем первоначальном виде.</p>
   <p><strong>Umwelt</strong> — 1. Относящийся к миру в отношении физических и биологических аспектов. 2. Воспринимаемый мир, в котором живет организм.</p>
   <p><strong>Аграмматизм (agrammatism)</strong> — возникающее из-за повреждения мозга (травма, инсульт) состояние, при котором человек неправильно понимает мысль, передаваемую порядком слов в предложении.</p>
   <p><strong>Адреналин (epinephrine)</strong> — гормон из группы катехоламинов, который секретируется в больших количествах, когда индивид испытывает страх, гнев или сталкивается со сходной стрессовой ситуацией. Этот гормон увеличивает частоту и силу сердечных сокращений, расслабляет гладкую мускулатуру бронхов и кишечника, оказывает влияние на артериальное давление.</p>
   <p><strong>Адренокортикотропный гормон (adrenocorticotropic hormone (АСТН)) (АКТГ)</strong> — секретируемый гипофизом гормон, который стимулирует продукцию гормонов коры надпочечников.</p>
   <p><strong>Аллена правило (Alien's rule)</strong> гласит, что у животных одного и того же вида наблюдается укорочение конечностей при жизни в более холодном климате.</p>
   <p><strong>Альтруизм (altruism)</strong> — самоотверженное поведение, положительно влияющее на выживание, благополучие и настроение других. Может варьировать от простого избегания встреч до жертвования своей жизнью ради жизни другого.</p>
   <p><strong>«Альфа» (alpha) — </strong>животное в иерархии доминирования, занимающее высший ранг.</p>
   <p>Американский язык жестов (American Sign Language) (ASL) — основная мануально-визуальная языковая система для глухих людей в США.</p>
   <p><strong>Андроидный жир (android fat)</strong> — запасы жира в области живота, отложение которых стимулируется тестостероном; легко мобилизуются для энергетических нужд и расходуются при физической активности (по сравнению <emphasis>с </emphasis>гиноидным жиром).</p>
   <p><strong>Андростерон (androsteron)</strong> — стероидный метаболит, обладающий слабым маскулинизирующим эффектом, в чем-то сходным <emphasis>с </emphasis>эффектом тестостерона.</p>
   <p><strong>Анксиолитики (anxiolytics)</strong> — препараты, снижающие тревогу.</p>
   <p><strong>Аномия (anomia)</strong> — 1. Знания определенного слова, но неспособность произнести его; номинальная афазия. 2. Дефективное моральное чувство.</p>
   <p><strong>Антидепрессанты (antidepressants) — </strong>лекарства, применяемые при широком спектре патологии, от гиперактивности и энуреза у детей до панических расстройств, обсессивно-компульсивных расстройств и булимии у подростков и взрослых.</p>
   <p><strong>Антиоксидант (antioxidant) — </strong>вещество, подавляющее окисление или реакции, запускаемые кислородом и пероксидами.</p>
   <p><strong>Антипсихотические средства (antipsychotics) — </strong>лекарства, предназначенные для лечения симптомов психозов, в первую очередь шизофрении.</p>
   <p><strong>Антисоциальное расстройство личности (antisocial personality disorder) — </strong>расстройство личности, характеризуемое хроническим и длительным антисоциальным или делинквентным поведением, не обусловленным тяжелой умственной отсталостью, шизофренией или маниакальными эпизодами. Более характерно для мужчин, чем для женщин.</p>
   <p><strong>Антропоид (anthropoid) — </strong>1. Человекоподобный. 2. Имеющий отношение к человеку или напоминающий человека.</p>
   <p><strong>Ароматизация (aromatization) — </strong>внесение одного или более ароматических компонентов.</p>
   <p><strong>Архетипы (archetypes) — </strong>примитивные или исходные планы, на основе которых возникли остальные планы.</p>
   <p><strong>Атеросклероз (atherosclerosis) — </strong>состояние, характеризуемое атероматозными отложениями и фиброзом внутренней стенки артерий.</p>
   <p><strong>Аутизм (autism) — </strong>уход от реальности во внутренний мир фантазий, мыслей, чувств и (в тяжелых случаях) бреда и галлюцинаций. Аутист ориентирован внутрь себя, полностью поглощен своими потребностями и желаниями, которые по большей части или полностью удовлетворяются в воображении.</p>
   <p><strong>Ахроматопсия (acromatopsia) — </strong>потеря цветного зрения, включая память о цвете и концепцию цвета.</p>
   <p><strong>Ашельский (Acheulean) — </strong>относящийся к нижнепалеолитической культуре, для которой характерны двусторонние орудия с круглыми режущими гранями.</p>
   <p><strong>Баллистические движения (ballistic movements) — </strong>внезапные резкие движения при броске, которые нельзя контролировать.</p>
   <p><strong>Бергмана правило (Bergman's rule) — </strong>гласит, что теплокровные животные, обитающие в холодном климате, как правило, крупнее представителей того же вида, живущих в теплом климате.</p>
   <p><strong>Биологическая эволюция (biological evolution) — </strong>теория, предполагающая, что различные типы животных и растений произошли из других, существовавших прежде типов, и что отличия обусловлены модификациями в цепочке поколений.</p>
   <p><strong>Бихевиоризм (behaviorism) — </strong>психологическая школа, которая занимается исключительно исследованием объективного проявления поведения (как количественной реакции на стимул) и считает это единственным базисом своей теории, безотносительно сознательного опыта.</p>
   <p><strong>Борьбы и бегства реакция (fight-flight response) — </strong>видоспецифичная физиологическая реакция приготовления к борьбе или бегству, синоним стрессовой реакции.</p>
   <p><strong>Браки «симпуа» (Simpua marriages) — </strong>система браков по договоренности в китайской культуре, когда будущая супруга переезжает жить к будущему мужу, когда оба они — еще дети.</p>
   <p><strong>Брока афазия (Broca's aphasia) — </strong>обусловленное заболеванием или травмой мозга состояние, при котором больному трудно или невозможно общаться устно или письменно, но сохраняется возможность общения жестами. Известна и как нонфлуентная афазия.</p>
   <p><strong>Брока зона (Broca's area) — </strong>область в коре левого полушария, управляющая движениями мышц тех органов, которые участвуют в артикуляции. Понимание устной речи и письменная речь не страдают при поражении этой зоны.</p>
   <p><strong>Бэра закон (Von Baer's law) — </strong>теория, согласно которой различные организмы сначала похожи и развиваются сходным образом, первые отличия проявляются у менее родственных организмов; остальные начинают отличаться позднее пропорционально степени родства.</p>
   <p><strong>Вейсона селективный тест (Wason Selection Task) — </strong>разработанная П. Вейсоном процедура для проверки, используют ли люди научно-гипотетическое дедуктивное мышление в повседневной жизни.</p>
   <p><strong>Венера из Виллендорфа (Venus of Willendorf) — </strong>небольшая каменная скульптура женщины с выраженными репродуктивными органами, молочными железами и ягодицами; считается символом плодородия (25 000-30 000 лет назад).</p>
   <p><strong>Вернике афазия (Wernicke's aphasia) — </strong>неспособность понимать звуки или речь, в частности понять или повторить сказанную фразу.</p>
   <p><strong>Вернике зона (Wernicke's area) — </strong>область в коре левого полушария, расположенная непосредственно за и под первичным центром слуха и необходимая для понимания языка. Повреждение этой зоны приводит к неспособности понимать устную (а иногда и письменную) речь.</p>
   <p><strong>Вестмарка гипотеза (Westmark's hypothesis) — </strong>предположение о том, что длительное знакомство между детьми, растущими вместе, подавляет их сексуальный интерес друг к другу в более позднем возрасте.</p>
   <p><strong>Взаимный альтруизм (reciprocal altruism) — </strong>помощь, оказываемая неродственному индивиду с неявной целью и без признаков того, что помощь будет взаимной.</p>
   <p><strong>Виды (species) — </strong>класс индивидов, имеющих общие характеристики и называемых одним и тем же именем, обычно логическое подразделение рода или более сложного класса. Категория биологической классификации, расположенная непосредственно за родом и объединяющая родственные организмы или популяции, способные к скрещиванию.</p>
   <p><strong>Вильяма синдром (William's syndrome) — </strong>состояние задержки умственного развития, при котором кора головного мозга имеет объем 80 % от нормального. Однако мозжечок обычных размеров, а кора мозжечка больше, чем в норме. Люди с этим заболеванием имеют IQ около 50, но, что удивительно, их речевые способности не нарушены.</p>
   <p><strong>Влюбленность (limerance) — </strong>навязчивое состояние эмоционального и сексуального желания кого-либо; часто включает в себя желание совместно произвести и вырастить потомство; обычно имеют место бредоподобные мысли, максимализирующие положительные черты желаемого человека и минимизирующие его (ее) отрицательные черты.</p>
   <p><strong>Внебрачные связи (extra-pair copulation (ЕРС)) — </strong>совокупление с кем-то помимо постоянного партнера.</p>
   <p><strong>Внегрупповой феномен (out-group phenomenon) — </strong>случаи повышения солидарности группы путем демонстрации отличий этой группы от других.</p>
   <p><strong>Внешний средовой детерминизм (extreme environmentalism) — </strong>доктрина, предполагающая, что поведение модифицируется исключительно изменениями внешних обстоятельств (в противоположность теории наследования способностей, интеллекта и черт личности).</p>
   <p><strong>Внутренняя согласованность (inclusive fitness) — </strong>способность или тенденция индивида увеличивать вероятность выживания своих генов в последующих поколениях.</p>
   <p><strong>Внутригрупповон феномен (in-group phenomenon) — </strong>тенденция сделать приятное группе, которой принадлежит индивид; внутригрупповая предвзятость.</p>
   <p><strong>Внутриполовая конкуренция (intrasexual competition) — </strong>соперничество среди представителей одного пола за спаривание с противоположным полом; как правило, наиболее выражено у пола, вносящего меньший вклад в заботу о потомстве. Например, мужчины состязаются между собой за внимание и благосклонность женщины.</p>
   <p><strong>Выбор самкой полового партнера (female mate choice) — </strong>разновидность полового отбора. Ч. Дарвин выдвинул теорию, что предпочитаемые самками характеристики половых партнеров становятся более выраженными с ходом эволюции (сравните с соперничеством самец-самец).</p>
   <p><strong>Гаплоидный (haploid) — </strong>относящийся к клетке или аналогичной структуре, имеющей непарный набор хромосом.</p>
   <p><strong>Геккеля биогенетический закон (Haeckel's biogenetic law) — </strong>гипотеза о том, что организм на стадии эмбриона и плода повторяет эволюционную теорию вида; во многом опровергнут современной наукой.</p>
   <p><strong>Генетический детерминизм (genetic determinism) — </strong>доктрина, утверждающая, что поведение — явление врожденное и может быть предсказано генетическими исследованиями.</p>
   <p><strong>Генный импринтинг (gene imprinting) — </strong>предположение о том, что гены имеют различную экспрессию, в зависимости от того, унаследованы ли они от яйцеклетки или от сперматозоида.</p>
   <p><strong>Гетерохрония (heterochrony) — </strong>различия во времени и в скорости между двумя процессами, такими как нервные импульсы или развитие органов.</p>
   <p><strong>Гиноидный жир (gynoid fat) — </strong>запасы жира в области бедер и ягодиц, отложение которых стимулируется эстрогеном; очень устойчивые к мобилизации. Гиноидный жир возник как энергетический резерв на случай беременности и лактации (после рождения) (сравните с андроидным жиром).</p>
   <p><strong>Гипертензия (hypertension) — </strong>высокое артериальное давление.</p>
   <p><strong>Гиппокамп (hippocampus) — </strong>часть лимбической системы мозга, связанная с памятью и эмоциональными функциями.</p>
   <p><strong>Главные комплексы гистосовместимости (major histocompatibility complex (МНС)) — </strong>группа генов, на основе которых синтезируются транспортные молекулы, жизненно важные для уничтожения и выведения патогенных веществ из организма. Важная часть иммунной системы.</p>
   <p><strong>Глюконеогенез (gluconeogenesis) — </strong>образование глюкозы в организме животных (особенно интенсивно — в печени) из других, нежели углеводы, веществ.</p>
   <p><strong>Голофраз (holophrase) — </strong>слово, являющееся предложением.</p>
   <p><strong>Гомеотермный (homeotherm) — </strong>теплокровный организм.</p>
   <p><strong>Гоминиды (homirads) — </strong>представители семейства <emphasis>Hominidae; </emphasis>двуногие, прямоходящие млекопитающие, в число которых входят современные люди и вымершие виды (предки и родственные ветви).</p>
   <p><strong>Гондвана (Gondwanaland) — </strong>гипотетическая часть суши, некогда расколовшаяся на Индостан и материки Южного полушария.</p>
   <p><strong>Гормон (hormone) — </strong>секрет беспротоковых желез, выделяемый непосредственно в кровь и попадающий с ее током в другие органы, в которых он обладает стимулирующей функциональной активностью.</p>
   <p><strong>Гортань (larynx) — </strong>мышечно-хрящевая структура между трахеей и корнем языка; орган голоса. Состоит из девяти хрящей, соединенных связками, и содержит голосовые связки.</p>
   <p><strong>Дезоксирибонуклеиновая кислота (ДНК) (deoxyribonucleic acid (DNA)) — </strong>любая нуклеиновая кислота, которая обычно является молекулярной основой наследственности, локализованная в ядре клетки и представляющая собой двойную спираль из двух цепей, содержащих одинаковые последовательности дезоксирибозы и фосфата, скрепленных между собой водородными связями пуриновых и пиримидиновых оснований.</p>
   <p><strong>Депрессия (depression) — </strong>постоянно сниженное эмоциональное состояние, варьирующее от сравнительно легкой обескураженности и печали до чувства крайнего уныния и отчаяния. Эти ощущения обычно сопровождаются потерей инициативы, равнодушием, бессонницей, снижением аппетита и трудностями с концентрацией и принятием решений.</p>
   <p><strong>Дилемма заключенного (prisoner's dilemma) — </strong>игра, используемая в социально-психологических исследованиях, в которых участники должны выбирать между конкуренцией и сотрудничеством. Она возникла на основе стандартного приема следователей (используемого при недостатке доказательств), при котором двух подозреваемых разделяют и сообщают им, что тот, кто сознается, будет отпущен или получит смягчение приговора. Заключенный может выбрать молчание, надеясь, что другой поступит так же (кооперативный вариант) или признаться, надеясь улучшить свое положение (вариант конкуренции).</p>
   <p><strong>Дистимия (dysthymia) — </strong>1. Любое расстройство настроения. 2. Болезненная депрессия с навязчивыми состояниями. 3. Депрессивное настроение, менее тяжелое, чем в случаях маниакально-депрессивного (биполярного) психоза или глубокой депрессии.</p>
   <p><strong>Добросовестность (conscientiousness) — </strong>подчиненность голосу совести или согласие с ее принципами.</p>
   <p><strong>Допамин (dopamine) — </strong>важный нейротрансмиттер мозга из группы катехоламинов, являющийся предшественником адреналина и норадреналина. Образуется из 3,4-дигидроксифенилаланина (допа) и является первичной формой, в которой катехоламины сохраняются в тканях вне нервной системы.</p>
   <p><strong>Доплера эффект (Doppler effect) — </strong>изменение частоты, с которой волны (звуковые или световые) достигают наблюдателя от некоторого источника, если наблюдатель и источник движутся относительно друг друга. Эта частота понижается или повышается пропорционально скорости, с которой увеличивается или уменьшается расстояние.</p>
   <p><strong>Евгеника (eugenics) — </strong>процессы и методы, нацеленные на повышение «качества» людей через выбор наиболее благоприятных спариваний, стерилизации и т. п.</p>
   <p><strong>Зависимое расстройство личности (dependent personality disorder) — </strong>диагноз, устанавливаемый на основании паттернов позволения другим людям принимать ответственность за важные решения в своей жизни и согласие с ними или подчинение склонным к доминированию личностям.</p>
   <p><strong>Задний корешок (medial forebrain bundle) — </strong>пучок чувствительных волокон между спинальным ганглием и спинным мозгом. Волокна этого пучка соединяются с задней колонной белого вещества.</p>
   <p><strong>Запечатление (импринтинг) (imprinting) — </strong>процесс научения, имеющий место на ранних этапах жизни социального животного и закрепляющий поведенческие паттерны (распознание сородичей или их заменителей и тяга к ним).</p>
   <p><strong>Зародышево-родительская генная терапия (germ-line therapy) — </strong>передача черт потомству при помощи генетической инженерии.</p>
   <p><strong>Зрительная агнозия (visual agnosia) — </strong>неспособность узнавать зрительные стимулы (объекты).</p>
   <p><strong>Иерархия доминирования (dominance hierarchy) — </strong>1. В поведении — порядок реакций, согласно приоритету или важности. 2. В социальной психологии — классификация группы особей по их власти или престижу.</p>
   <p><strong>Избегающее расстройство личности (avoidant personality disorder) — </strong>диагноз, справедливый для человека с паттернами поведения, характеризуемыми повышенной чувствительностью к неприятию и критике, уходом от общества и низкой самооценкой. Может нарушать работоспособность и препятствовать взаимоотношениям больного с окружающими.</p>
   <p><strong>Ингибиторы МАО (МАО inhibitors) — </strong>класс психотропных средств, подавляющих активность моноаминооксидаз. Таким образом, эти лекарства способствуют накоплению моноамина, обладающего антидепрессивньш эффектом.</p>
   <p><strong>Индекс талии и бедер (waist-hip ratio (WHR)) — </strong>показатель здоровья и фертильности женщины, высчитывается делением окружности талиина окружность бедер. Установлено, что показатели около 0,7 у женщин предпочитаются мужчинами большинства культур. Показатель свыше 0,9 свидетельствует о повышенном риске различных заболеваний.</p>
   <p><strong>Индоктринация (indoctrination) — </strong>внушение точки зрения или принципов (как правило, фанатических или сектантских).</p>
   <p><strong>Инструментальное поведение (tool-use) — </strong>способность животных (включая человека) использовать объекты в качестве инструментов.</p>
   <p><strong>Инсулин (insulin) — </strong>гормон поджелудочной железы, контролирующий утилизацию глюкозы.</p>
   <p><strong>Интонация (prosidy) — </strong>эмоциональный аспект речи; то, как сказано (а не что сказано).</p>
   <p><strong>«Искусственные» люди (designer humans) — </strong>гипотетические индивиды с особыми физическими и поведенческими чертами, созданными с помощью генетической инженерии и других продвинутых биохимических технологий.</p>
   <p><strong>Истероидное расстройство личности (histrionic personality disorder) — </strong>диагноз устойчивого расстройства личности, характеризуемого чрезмерным привлечением к себе внимания в высоко эмоциональной манере, обычно начинающегося в раннем взрослом возрасте. Характеризуется постоянной потребностью в успокоении, в одобрении или в похвале от других и чувством дискомфорта в ситуациях, где данная личность находится не в центре внимания. Для достижения внимания часто имеют место «драматические» или агрессивные действия, гротескные эмоции. Отношения рассматриваются как более тесные и интимные, чем есть на самом деле.</p>
   <p><strong>Канцерогенный (cancerogenic) — </strong>вызывающий рак.</p>
   <p><strong>Кибуц (Kibbutzim) — </strong>кооперативное или коллективное поселение в Израиле, основанное на принципах идеалистического социализма. Забота о детях распределена между родителями и профессиональными воспитателями.</p>
   <p><strong>Когнитивное развитие (cognitive development) — </strong>рост и развитие всех видов мыслительных процессов, таких как восприятие, память, формирование концепций, решение проблем, воображение и логика.</p>
   <p><strong>Колеблющаяся асимметрия (fluctuating asymmetry (FA)) — </strong>метод оценки относительной симметрии организма. FA вычисляется измерением ряда параметров (например, толщина лодыжек, запястий, рук в локте и длина ушей). Находится разница между левой и правой стороной, и эти результаты складываются для получения индекса, включающего в себя все измерения. Чем он выше, тем более выражена асимметричность.</p>
   <p><strong>Коллективное бессознательное (collective unconscious) — </strong>предопределенная генетически часть бессознательного, которая, согласно Карлу Юнгу, является общей для всех людей; основано на тысячах (возможно, миллионах) лет опыта предков.</p>
   <p><strong>Коммуникация (communication) — </strong>процесс, при котором один человек передает какую-либо идею другому человеку посредством значения слов устной или письменной речи, языка жестов и невербальными способами общения, такими как «язык тела».</p>
   <p><strong>Конспецифичный (conspecific) — </strong>относящийсяк этому же виду.</p>
   <p><strong>Контралатералытое выпадение (conlateral neglet) — </strong>синдром, обычно вызываемый повреждением мозга вследствие травмы или инсульта, при котором больной не чувствует части тела, противоположные стороне повреждения мозга. Например, человек с повреждением соматосенсорной области справа не ощущает свою левую ногу.</p>
   <p><strong>Копулины (copulins) — </strong>смесь вагинальных кислот, секретируемых женщиной во время овуляции, вызывающая повышение уровня тестостерона у мужчин (при обонянии).</p>
   <p><strong>Корреляционные исследования (correlational research) — </strong>исследования процессов или явлений, при которых две или более переменные изменяются одновременно. Обычно проводятся с целью установления прямых взаимосвязей между этими переменными или одновременного изучения с целью поиска связи между ними.</p>
   <p><strong>Кортизол (cortisol) — </strong>один из глюкокортикоидных гормонов, секретируемых корой надпочечников. Уровень кортизола в крови человека изменяется в соответствии с циклами сна-бодрствования, достигая максимума в 9:00 и минимума в полночь.</p>
   <p><strong>Кортикальная слепота (cortical blindness) — </strong>полная или частичная слепота, вызванная ишемией (неадекватным кровотоком в затылочных долях большого мозга). В большинстве случаев сопровождается другими неврологическими нарушениями, обычно связана с инсультами.</p>
   <p><strong>Креолизованный язык (Creole) — </strong>новый язык, обычно создаваемый из двух или более давно установившихся языков, часто с различными терминами, произносимыми иначе, чем в исходном языке. Такой язык часто избирается людьми определенной социальной и экономической группы.</p>
   <p><strong>«Крепкие» австралопитеки (robust australopitheciness) — </strong>высокие и массивные гоминиды с мощными коренными зубами и маленькими резцами, адаптированные к растительной диете.</p>
   <p><strong>Критического периода гипотеза (critical period hypothesis) — </strong>утверждение, что некоторые способности (например, научение языку) возможны или максимальны в определенные периоды времени, или для отдельных особей вида, или для всех его представителей.</p>
   <p><strong>Кроманьонцы (Cro-Mangon) — </strong>высокая прямоходящая раса гоминид верхнего палеолита, известная по скелетным останкам, впервые найденным в южной Франции и классифицированным, как принадлежащие тому же виду (Homo sapiens), что и современные люди.</p>
   <p><strong>Культурального релятивизма позиция (cultural relativist perspective) — </strong>точка зрения, утверждающая, что отношения, убеждения, моральные ценности, концепции и достижения могут быть поняты в свете специфической культурной почвы и социального контекста и не должны осуждаться согласно стандартам другой культуры. Сторонники этих взглядов постулируют, что ни одна из культур не может классифицироваться как примитивная или низшая.</p>
   <p><strong>Латеральность (laterality) — </strong>предпочтение в использовании одной из сторон тела для определенных функций, таких как прием пищи, письмо, взгляд одним глазом и пинание ногой. Эти черты связаны с доминированием полушария головного мозга.</p>
   <p><strong>Ледниковый период (Ice Age) — </strong>1. Эпоха оледенения в плейстоцене. 2. Время широкого распространения ледников.</p>
   <p><strong>«Лестница существ» (Scala Natura) — </strong>идея Аристотеля о том, что все живые существа имеют свой «ранг», с человеком на вершине пирамиды, обезьянами — где-то чуть пониже и так далее до простейших организмов у основания «лестницы».</p>
   <p><strong>Личность (personality) — </strong>комплекс психологических конструктов, необходимый для эвристического понимания того, как индивид или общество склонны вести себя в ситуациях, в которых они сталкиваются с различными возможностями и требованиями.</p>
   <p><strong>Личность типа «A» (type A personality) — </strong>личность, для которой характерно соревновательное поведение во всех аспектах жизни (работа, отдых, дружба и любовь), тенденция к агрессии в случаях фрустрации.</p>
   <p><strong>Лоботомия (split-brain surgery) — </strong>рассечение мозга на уровне мозолистого тела, выполняемое для предотвращения тяжелых эпилептических эпизодов. После операции левое и правое полушария не соединяются друг с другом.</p>
   <p><strong>Макиавеллианский интеллект (Machiavellian intelligence) — </strong>социальное поведение, направленное на достижение и удержание власти путем интриг и безжалостности.</p>
   <p><strong>Матриархат (matriarchy) — </strong>общество, управляемое женщинами, являющимися символами власти или любви и материнства.</p>
   <p><strong>Межполовой отбор (intersexual selection) — </strong>селективность в выборе полового партнера противоположного пола; более выражен у представителей пола, заботящегося о потомстве, вынуждает их быть очень придирчивыми при выборе партнера из представителей пола, менее заботящегося о потомстве.</p>
   <p><strong>Мелатонин (melatonin) — </strong>нейрогормон, выделяемый в кровь из шишковидной железы и влияющий на циркадный ритм. У людей его секреция зависит от интенсивности света и ночью повышается. Считается, что мелатонин влияет на половое созревание, сон и аппетит.</p>
   <p><strong>Менархе (menarche) — </strong>первая менструация у женщин, обычно имеющая место между одиннадцатью и семнадцатью годами. Знаменует начало пубертатного периода.</p>
   <p><strong>Менопауза (menopause) — </strong>период прекращения менструаций; конец репродуктивного цикла женщины.</p>
   <p><strong>Менструальная синхронность (menstrual synchronicity) — </strong>постепенная гармонизация менструального цикла у женщин, живущих бок о бок.</p>
   <p><strong>Модульная психика (modular mind) — </strong>идея о том, что психика состоит из большого количества специализированных механизмов, выработанных в ходе эволюции для решения некоторых постоянно встречающихся проблем.</p>
   <p><strong>Модульный мозг (modular brain) — </strong>идея о том, что мозг состоит из компонентов, каждый из которых имеет специфическую функцию.</p>
   <p><strong>Мозжечок (cerebellum) — </strong>часть заднего мозга. Управляет мышечной координацией и равновесием тела, модулирует мышечные сокращения, снижая силу и частоту и помогает поддерживать равновесие, предугадывая положения тела перед реальными движениями.</p>
   <p><strong>Мозолистое тело (corpus callosum) — </strong>толстый пучок нервных волокон, соединяющий полушария головного мозга; основная связь между двумя половинами мозга.</p>
   <p><strong>Моногамия (monogamy) — </strong>наличие только одного полового партнера. У людей подразумевает большие обязательства друг перед другом и/или брак.</p>
   <p><strong>Морфология (morphology) — </strong>1a. Раздел биологии, изучающий форму и строение животных и растений, б. Форма и структура организма или какой-либо его части. 2а. Изучение и описание структуры слова (этимология, флексия и состав), б. Система элементов и механизмов формирования слова в языке. 3. Изучение структуры или формы.</p>
   <p><strong>Мустьерский (Mousterian) — </strong>относящийся к средней палеолитической культуре, характеризовавшейся качественно сделанными наборами инструментов, которые часто приписывают неандертальцам.</p>
   <p><strong>Мутации (mutations)</strong> — 1. Значительное, фундаментальное изменение. 2а. Относительно постоянное изменение наследственного материала, включающее в себя либо физическое изменение в хромосомах, либо биохимическое изменение в кодонах, составляющих гены. б. Индивидуальное отличие или признак, возникшие в результате мутации.</p>
   <p><strong>Нарциссическое расстройство личности (narcissistic personality disorder) — </strong>клинический диагноз расстройства, характеризуемого гротескными идеями о собственной важности, потребностью во внимании и похвале, ощущением особых прав и эксплуатацией других людей.</p>
   <p><strong>Нативист (nativist) — </strong>тот, кто придерживается доктрины, утверждающей, что психические и поведенческие факторы наследуются (как и черты внешности).</p>
   <p><strong>Натуралистический софизм (naturalistic fallacy) </strong>— смешение терминов «есть» и «должен быть».</p>
   <p><strong>Невротизация (neuroticism) — </strong>предрасположенность к неврозам; мягкая форма невроза, характеризуемая высоким уровнем тревоги и другими симптомами эмоционального дистресса.</p>
   <p><strong>Независимое наследование (particulate inheritance) — </strong>наследование признаков, передаваемых генами в соответствии с законом Менделя.</p>
   <p><strong>Нейральный дарвинизм (neural Darwinism) — </strong>теория, утверждающая, что в процессе накопления опыта выбирается группа нейронов, формирующая основы когнитивных операций, таких как память и научение. Такой селекционизм рассматривается как объяснение функционирования мозга.</p>
   <p><strong>Нейротрансмиттер (neurotransmitter) — </strong>вещество, переносящее «сигнал» от одной нервной клетки к другой.</p>
   <p><strong>Неконтролируемый половой отбор (runaway sexual selection) — </strong>процесс, при котором устанавливается положительная обратная связь между предпочтениями самками определенных черт у самцов и этими чертами, что приводит к неконтролируемому развитию этих черт.</p>
   <p><strong>Неокортекс (neocortex) — </strong>часть коры головного мозга, возникшая на наиболее поздних этапах эволюции мозга у млекопитающих.</p>
   <p><strong>Непосредственная причина (proximate causation) — </strong>доктрина, утверждающая, что в последовательности событий есть некий финал, который оказывает направляющий эффект.</p>
   <p><strong>Никотин (nicotine) — </strong>наиболее распространенный объект злоупотреблений — вещество, получаемое из листьев табака.</p>
   <p><strong>Обряд инициации rite of passage — </strong>формальное понимание этапов жизни человека с переходом статуса с уровня на уровень через формальные церемонии.</p>
   <p><strong>Обсессивно-компульсивное расстройство личности (obsessive-compulsive personality disorder) — </strong>диагноз, устанавливаемый на основании дисфункциональных паттернов поведения, характеризуемых навязчивыми состояниями и/или действиями. Навязчивые состояния — это длительно существующие, периодически повторяющиеся идеи и импульсы, которые невозможно проигнорировать или подавить. Навязчивые действия — это повторяющееся поведение (мытье рук, счет, прикосновения), которое необходимо выполнить, чтобы снять напряжение.</p>
   <p><strong>«Око за око» (TIT FOR TAT) — </strong>компьютерная программа, написанная А. Рапопортом, выдающая в повторяющейся «дилемме заключенного» успешную стратегию, основанную на взаимном альтруизме.</p>
   <p><strong>Окситоцин (oxytocin) — </strong>гормон гипофиза, избирательно стимулирующий сокращение мускулатуры матки и секрецию молока.</p>
   <p><strong>Онтогенез (ontogeny) — </strong>развитие или процесс развития, в частности, конкретного организма.</p>
   <p><strong>Оперантиое научение (operant conditioning) — </strong>научение, при котором желаемое поведение или приближение к нему награждаются подкрепляющими стимулами.</p>
   <p><strong>Остеопороз (osteoporosis) — </strong>состояние, чаще встречаемое у пожилых женщин и характеризуемое снижением массы костей, уменьшением их плотности и увеличением полостей, что приводит к порозности и хрупкости.</p>
   <p><strong>Открытость новому опыту (openness to experience) — </strong>личностная характеристика, описывающая способность адекватно принимать идеи, ситуации и людей, даже если они принципиально новые или необычные.</p>
   <p><strong>Отряд (order) — </strong>категория таксономической классификации, расположенная над семейством и ниже класса.</p>
   <p><strong>Охрана полового партнера (mate guarding) — </strong>действия (угрозы расправой или насилие), проявляемые индивидом, который считает, что кто-то еще заинтересован в овладении его половым партнером. Эти действия могут быть направлены на потенциального соперника или на партнера. К скрытым формам охраны партнера относят повышение своей привлекательности для партнера или поведение в стиле подчинения партнеру.</p>
   <p><strong>Пангея (Pangaea) — </strong>гипотетическая область суши, которая (как считается) соединяла материки Северного и Южного полушарий.</p>
   <p><strong>Параноидное расстройство личности (paranoid personality disorder) — </strong>диагноз, устанавливаемый при паттернах поведения, характеризуемых обшей подозрительностью и чрезмерной осторожностью по отношению к другим людям; как правило, имеет место убежденность, что окружающие в массе своей либо опасны, либо хотят нажиться за счет параноидного индивида.</p>
   <p><strong>Плейотропный (pleiotropic) — </strong>имеющий более одного генетического эффекта; приводящий ко множественной фенотипической экспрессии.</p>
   <p><strong>Подчиненный (subordinate) — </strong>принадлежащий (добровольно или нет) к более низкому классу, рангу или положению.</p>
   <p><strong>Подъязычный нерв (hypoglossal nerve) — </strong>начинается в сером веществе ядер дна четвертого желудочка и иннервирует язык, нижнюю челюсть, часть шеи и груди.</p>
   <p><strong>Пойкилотермный (poikilotherm) — </strong>организм (например, лягушка) с непостоянной температурой тела, которая обычно немного выше температуры окружающей среды; холоднокровный организм.</p>
   <p><strong>Поленезависимость (field independence) — </strong>способность правильно ориентироваться, невзирая на обманчивые предпосылки со стороны внешней среды. Поленезависимость сильно коррелирует с аналитическими способностями, высокой мотивацией на достижение цели и активным жизненным стилем.</p>
   <p><strong>Полиандрия (polyandry) — </strong>брак женщины более чем с одним мужем одновременно.</p>
   <p><strong>Полигамия (polygamy) — </strong>брак более чем с одним человеком одновременно.</p>
   <p><strong>Полигиния (polygyny) — </strong>брак мужчины более чем с одной женой одновременно.</p>
   <p><strong>Половой отбор (sexual selection) — </strong>выбор полового партнера или конкуренция за полового партнера (см. выбор самкой полового партнера и соперничество «самец-самец»).</p>
   <p><strong>Полуобезьяны (prosimians) — </strong>представители подотряда <emphasis>prosimii</emphasis>, низшие приматы (например, лемуры).</p>
   <p><strong>Посттравматическое стрессовое расстройство (posttraumatic stress disorder) — </strong>психоэмоциональное состояние, обусловленное перенесенным тяжелым стрессом, при котором индивид испытал или оказался свидетелем события (событий), включающих смерть или угрозу собственной смерти или смерти близких. Может быть острым или хроническим.</p>
   <p><strong>Право/леворукость (handedness) — </strong>предпочтение либо правой, либо левой руки для выполнения определенных действий. Обычно связано с доминирующим эффектом моторной коры противоположной стороны тела.</p>
   <p><strong>Принцип помехи (handicapping principle) — </strong>гипотеза Захави (Zahavi, 1975), предполагающая, что самки выбирают самцов с экстравагантными и не всегда выгодными признаками, так как последние являются надежными показателями генетического качества.</p>
   <p><strong>Проводниковая афазия (conductional aphasia) — </strong>вариант афазии, связанный с поражением постцентральной области коры. Характеризуется сложностью различения звуков речи и точного их воспроизведения, хотя спонтанная артикуляция может сохраняться.</p>
   <p><strong>Психотизация (psychoticism) — </strong>термин, употребляемый для оценки таких параметров личности, как предрасположенность к психозам и психопатиям, и для отличия «нормальных» людей от страдающих шизофренией и маниакально-депрессивным психозом. Эта система использует тесты, оценивающие чувство расстояния, скорость чтения, умение срисовывать, операции с числами.</p>
   <p><strong>Пятифакторная модель личности (five-factor model of personality) — </strong>модель личности, включающая всебя невротизм, экстраверсию, открытость новому опыту, доброжелательность и сознательность.</p>
   <p><strong>Регуляторные гены (regulator genes) — </strong>управляющие гены, запускающие или подавляющие действие других генов в соответствии с «календарем» развития.</p>
   <p><strong>Рестриктазы (restriction enzymes) — </strong>ферменты, идентифицирующие определенную последовательность нуклеотидных оснований молекул ДНК и отщепляющие ДНК в этом месте.</p>
   <p><strong>Ретровирусы (retroviruses) — </strong>представители семейства <emphasis>Retroviridae, </emphasis>РНК-содержащие вирусы (например, ВИЧ), выделяющие обратную транскриптазу, при помощи которой ДНК синтезируется на основании РНК и внедряется в геном инфицированной клетки.</p>
   <p><strong>Род (genus) — </strong>1. Класс, разновидность или группа, выделенная по одной или нескольким общим характеристикам; в частности: категория биологической классификации, стоящая между семейством и видами, объединяющая структурно или филогенетически родственные виды или изолированные виды, у которых отмечаются необычные отличия. 2. Класс объектов, разделяемый на несколько разновидностей.</p>
   <p><strong>Самосознание (self-awareness) — </strong>осознание собственного существования.</p>
   <p><strong>Сговорчивость (agreeableness) — </strong>готовность или желание согласиться или уступить.</p>
   <p><strong>Сезонное аффективное расстройство (seasonal affective disorder) — </strong>депрессивное состояние, обусловленное недостатком солнечного света, переживаемое некоторыми людьми в темные времена года; облегчение приносит естественный или искусственный свет.</p>
   <p><strong>Селективные ингибиторы обратного захвата серотонина (serotonin selective re-uptake inhibitors (SSRIs)) — </strong>класс препаратов, широко применяемых в качестве антидепрессантов. Первым из них был Prozac, введенный в практику в середине 1980-х. Используются для лечения депрессий, лечения обсессивно-компульсивного расстройства, булимии и других заболеваний.</p>
   <p><strong>Селекция (selective breeding) — </strong>попытка добиться определенной физической структуры и характера живых организмов, выбирая по желаемым характеристикам особей этого вида и осуществления их репродукцию, например селекция молочных пород коров.</p>
   <p><strong>Семантика (semantics) — </strong>доктрина и учебная дисциплина, предназначенная для улучшения реагирования людей на окружающую среду и друг на друга, в частности, путем обучения наиболее важному значению слов и других символов.</p>
   <p><strong>Семейства (families) — </strong>группы объектов, объединенных общими характеристиками, такими как очень сходные наборы признаков или химических составляющих; группы почв сходного профиля; группы родственных языков, происходящих из единого языка-предка.</p>
   <p><strong>Серотонин (serotonin) — </strong>нейротрансмиттер, стимулирующий гладкую мускулатуру, вазоконстриктор и стимулятор ночного сна. Уровень серотонина в головном мозге связывают с психическими симптомами, такими как депрессия, булимия, агрессивность и навязчивые состояния.</p>
   <p><strong>Символическое понимание (symbolic reasoning) — </strong>способность логически думать о вещах, которых в данный момент нет.</p>
   <p><strong>Синтаксис (syntax) — </strong>механизм, по которому группируются элементы речи (слова), формируя фразы и предложения.</p>
   <p><strong>Соматогенная терапия (somatic gene therapy) — </strong>лечение психических заболеваний органическими методами, такими как электрошоковая терапия, психотропные препараты или поливитамины.</p>
   <p><strong>Соперничество «самец-самец» (male-male competition) — </strong>категория полового отбора. Дарвин выдвигал теорию, что характеристики, помогающие самцу побеждать других самцов, становятся более выраженными в процессе эволюции (сравните с выбором самкой полового партнера).</p>
   <p><strong>Социальный дарвинизм (social Darwinism) — </strong>распространение учения Ч. Дарвина на социум; в частности, социологическая теория, согласно которой социокультурный прогресс — продукт межгруппового конфликта и соперничества, а социально элитные классы (те, кому принадлежат богатство и власть) обладают биологическим превосходством в борьбе за существование.</p>
   <p><strong>Социобиология (sociobiology) — </strong>сравнительное изучение социальной организации животных (включая людей), уделяющее особое внимание генетическим основам и эволюционной истории.</p>
   <p><strong>Сперматозоид-камикадзе (kamikaze sperm) — </strong>сперматозоид, чья задача — препятствовать сперматозоидам других самцов в достижении яйцеклетки, блокируя или атакуя их; 99 % сперматозоидов выполняют именно эту функцию.</p>
   <p><strong>Стадия лепета (babbling stage) — </strong>период жизни новорожденного, когда он вокализирует простые звуки. Обычно отмечается в возрасте около двух месяцев.</p>
   <p><strong>«Стройные» австралопитеки (Gracile Australopithecines) — </strong>гоминиды, которых отличал небольшой рост и хрупкое телосложение, имевшие резцы и коренные зубы одинакового размера (приспособленные ко всеядному питанию).</p>
   <p><strong>Таксономия (taxonomy) — </strong>1. Изучение общих принципов научной классификации: систематика, 2. Классификация, в частности, упорядоченная классификация животных и растений согласно их предполагаемому природному родству.</p>
   <p><strong>Телеологическая ошибка (teleological error) — </strong>убежденность в том, что признаки появляются в ходе эволюции, чтобы достичь определенной цели.</p>
   <p><strong>Темперамент (temperament) — </strong>индивидуальные конституционные паттерны реакций организма. Сюда входит общий уровень энергичности, эмоциональный склад и интенсивность эмоций, а также скорость реакций.</p>
   <p><strong>Теория Большого Взрыва (Big Bang theory) — </strong>теория, утверждающая, что начало Вселенной положил космический взрыв.</p>
   <p><strong>Теория естественного отбора (theory of natural selection) — </strong>теория, согласно которой существует естественный процесс, приводящий к выживанию и успешному размножению индивидов или групп, наиболее хорошо адаптированных к окружающей среде. Естественный отбор ведет к закреплению наследственных качеств, наиболее подходящих к данной окружающей среде.</p>
   <p><strong>Теория конфликта «родитель-ребенок» (parent-infant conflict theory) — </strong>идея о том, что родители и младенцы имеют в чем-то различные интересы, которые приводят к нарастающей «гонке вооружений» возникших в ходе эволюции стратегий и контрстратегий.</p>
   <p><strong>Теория подготовленности (preparedness theory) — </strong>теория, утверждающая, что в организме есть условные предрасположенности, благодаря которым индивид обладает биологической чувствительностью к определенным стимулам, которые, в свою очередь, связаны с безусловными стимулами. Например, приматы обладают врожденной предрасположенностью к оценке объектов типа змей, пауков или замкнутых пространств как опасных.</p>
   <p><strong>Теория разума (theory of mind) — </strong>предположение о том, что другие мыслят, что позволяет предсказать их поведение.</p>
   <p><strong>Теория черт (trait theory) — </strong>точка зрения, что личность — это набор черт.</p>
   <p><strong>Теория эволюции (theory of evolution) — </strong>теория о том, что различные типы животных и растений возникли из существовавших до этого типов, а изменения обусловлены модификациями успешных поколений.</p>
   <p><strong>Тестостерон (testosterone) — </strong>мужской половой гормон и один из наиболее активных андрогенов, вырабатываемый в яичках. Стимулирует развитие мужских половых органов (включая предстательную железу), вторичных половых признаков (например, бороды), рост костей и мышц.</p>
   <p><strong>Тревога (anxiety) — </strong>глубокое и неприятное чувство напряжения, ужаса, дурного предчувствия и надвигающейся катастрофы. В то время как обычный страх — это реакция на понятную и реальную опасность, тревога часто возникает в ответ на неопределенную или неизвестную угрозу, которая может проистекать из внутренних конфликтов, чувства неуверенности или запрещаемых импульсов.</p>
   <p><strong>Трехфакторная модель личности (three-factor model of personality) — </strong>модель личности, включающая в себя первичные факторы психотизма, невротизма и экстраверсии; разработана X. Айзенком.</p>
   <p><strong>Трициклические антидепрессанты (tricyclics) — </strong>антидепрессанты, названные так по химической структуре из трех колец, включающие амитриптилин (Elavil), имипрамин (Tofanil), дезипрамин (Norpramin), доксепин (Sinequan) и нортриптилин (Pamelor).</p>
   <p><strong>Устойчивая личность (hardy personality) — </strong>тот, кто способен выжить физически и сохраниться психически в условиях сильного внешнего стресса.</p>
   <p><strong>Факторный анализ (factor analysis) — </strong>набор техник, предназначенных для выявления переменных, которые могли бы частично описывать связи внутри большого числа переменных.</p>
   <p><strong>Феномен «умного Ганса» (clever Hans phenomenon) — </strong>животные, которые как бы совершают трюки, требующие высоких умственных способностей, на самом деле могут реагировать на скрытые сигналы, бессознательно подаваемые человеком-дрессировщиком.</p>
   <p><strong>Феромоны (pheromones) — </strong>пахучий секрет желез самцов и самок, используемый для идентификации территорий или для обмена информацией. Особенно важен для выживания вида, когда феромоны самки привлекают к ней самцов во время брачного периода.</p>
   <p><strong>Филогенез (phylogeny) — </strong>эволюционное развитие видов.</p>
   <p><strong>Фонемы (phonemes) — </strong>фундаментальные структурные составляющие звуков, слышимой речи или группа звуков речи, комбинируемая в слоги и слова. Каждый язык имеет ограниченный набор фонем, и каждая фонема имеет отношение только к этому языку.</p>
   <p><strong>Фонология (phonology)</strong> — 1. Изучение звуков речи. 2. Звуковая система речи. 3. История изменения звучания речи.</p>
   <p><strong>Функционализм (functionalism) — </strong>1. философия предназначения, утверждающая, что форма должна быть адаптирована к функции. 2. Доктрина или действия, придающие первостепенное значение практической применимости или функциональным связям.</p>
   <p><strong>Холестерин (cholesterol) — </strong>вещество, содержащееся в жировой ткани животных. Связан с расстройствами обмена веществ, так как высокий уровень холестерина часто находят у больных с такими патологиями и у тех, кто подвержен стрессу, напряжению, гипертонии и атеросклерозу.</p>
   <p><strong>Хорионический гонадотропин человека (ХГЧ) (human chorionic gonadotropin (hCG)) — </strong>плацентарный гормон.</p>
   <p><strong>Хромосомы (диплоидные) (chromosomes (diploid)) — </strong>структурные элементы ядра клетки, содержащие нитевидные цепи ДНК (связанной с белками), в которой заключена наследственная информация организма.</p>
   <p><strong>«Центр подкрепления (nucleus accumbens) — </strong>область в основании мозга, выделяющая допамин во время приятного поведения.</p>
   <p><strong>Человеческий плацентарный лактоген (human placental lactogen (hPL)) — </strong>гормон, вызывающий резистентность матери к инсулину на поздних сроках беременности.</p>
   <p><strong>Черной королевы гипотеза (red queen hypothesis) — </strong>предположение, что враждующие организмы постоянно эволюционируют с целью противостояния новым преимуществам соперников, что приводит к неизменности ситуации для обеих сторон.</p>
   <p><strong>Шизоидное расстройство личности (schizoid personality disorder) — </strong>расстройство личности, характерное длительной эмоциональной холодностью, отсутствием или вялостью чувств по отношению к другим, безразличием к похвале или критике, дружбой не более чем с двумя людьми; при этом, однако, не наблюдается эксцентричной речи, поведения или мыслей.</p>
   <p><strong>Шизотипическое расстройство личности (schizotipical personality disorder) — </strong>расстройство личности, характеризуемое различными странностями мыслей, восприятия, речи и поведения, недостаточно тяжелыми для постановки диагноза шизофрении.</p>
   <p><strong>Шизофрения (schizophrenia) — </strong>функциональное психическое расстройство, характеризуемое нарушением мышления, нередко с бредом. Кроме этого в диагноз входят странное поведение и неадекватное настроение (например, кажущаяся безэмоциональность).</p>
   <p><strong>Шишковидная железа (pineal gland) — </strong>железа, расположенная примерно в центре мозга, которая, как считалось, соединяет душу и тело. Ее функция у людей не вполне ясна — возможно, секреция мелатонина.</p>
   <p><strong>Эволюционная психология (evolutionary psychology) — </strong>теория, основанная на понимании того, что человеческий мозг состоит из большого набора функционально специализированных механизмов расчета, возникших в ходе эволюции для адаптивного решения проблем, с которыми регулярно сталкивались наши предки — собиратели и охотники.</p>
   <p><strong>Эгалитаризм (egalitarian) — </strong>социальная философия, защищающая уничтожение неравенства между людьми.</p>
   <p><strong>Экстраверсия (extraversion) — </strong>тенденция к направлению интересов и энергии во внешний мир в большей степени, чем во внутренний мир субъективных ощущений.</p>
   <p><strong>Эмпирик (empiricist) — </strong>тот, кто подчиняется доктрине, гласящей, что все знания приходят через опыт.</p>
   <p><strong>Эктопическое изображение (entopic image) — </strong>зрительные ощущения, вызванные внутренней стимуляцией или внутренними изменениями глаза.</p>
   <p><strong>Энцефализация (encephalization) — </strong>увеличение мозга.</p>
   <p><strong>Этология (ethology) — </strong>1. Отрасль науки, занимающаяся поведением человека как биологического вида, его формированием и эволюцией. 2. Научное и объективное изучение поведения животных, особенно в естественных условиях.</p>
   <p><strong>Эукариот (eukaryote) — </strong>организм, состоящий из одной или более клеток, содержащих ядро и органеллы.</p>
   <p><strong>Язык (language) — </strong>любые знаки (голосовые или другие), выражающие или передающие мысли и чувства.</p>
   <p><strong>Яномамо (Yonomamo) — </strong>самое крупное из нецивилизованных племен в Бразилии, насчитывающее более 16 000 человек.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Список использованной литературы.</p>
   </title>
   <p>Aiken, N. (1998). The biological origin of art. West-port, CT: Praeger.</p>
   <p>Alcock, J. (1984). Animal behavior: An evolutionary approach. Sunderland, MA' Sinauer Assoc.</p>
   <p>Alexander, R. (1987). The biology of moral systems. New York: Aldine de Gruyter.</p>
   <p>Alexander, R., Hoodland J., Howard, R, Noo-nan, K., &amp; Sherman, P. (1979). Sexual dimorphism and breeding systems in pinnepeds, ungulates, primates and humans. In N. A. Chagnon &amp; W. Irons (Eds.), Evolutionary biology and human social behavior. North Scituate, MA: Duxbury Press.</p>
   <p>Altaian, W. R (1995). The stone age present: How evolution has shaped modern life — from sex, violence, and language to emotions, morals, and communities. New York: Touchstone.</p>
   <p>Allport, G. (1937). Personality: A psychological interpretation. New York: Holt, Rinehart &amp; Winston.</p>
   <p>American Psychiatric Association. (1994). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (4th ed.). Washington, DC: American Psychiatric Association.</p>
   <p>Aristophanes (1962). The frogs. Ann Arbor, MI: University of Michigan Press. (Original work published 405 B.C.)</p>
   <p>Aristotle (1937). Parts of animals. Cambridge, MA: Harvard University Press. (Original work published 350 B.C.)</p>
   <p>AtkinsonJ. W (1958). Motives in fantasy action and society. Princeton: Van Nostrand.</p>
   <p>Atran, S. (1999). The universal primacy of generic species in folk-biological taxonomy: Implications for human biological, cultural, and scientific evolution. In R. A. Wilson (Ed.), Species: New interdisciplinary essays Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Avise, C. J. (1998). The genetic gods: Evolution and belief in human affairs. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Baker, R. (1996). Sperm wars: The science of sex. New York: Basic Books.</p>
   <p>Baker, R. R., &amp; Bellis, M. A. (1995). Human sperm competition: Copulation, masturbation, and infidelity. London: Chapman and Hall.</p>
   <p>Barkow, J., Cosmides, L, &amp; Tooby, J. (Eds.). (1992). The adapted mind: Evolutionary psychology and the generation of culture. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Barrow.J. D. (1994). The origin of the universe. New York: Basic Books.</p>
   <p>Beck, B. B. (1986). Tools and intelligence. In R J. Hoage &amp; L. Goldman (Eds.), Animal Intelligence. Washington, D.C. &amp; London: Smithsonian Press.</p>
   <p>Beck, B. B. (1980). Animal tool behavior: The use and manufacture of tools by animals. New York: Garland.</p>
   <p>Betzig, L. (1993). Sex, succession, and statification in the first six civilizations. In Ellis, L. (Ed.) Social Stratification and Socioeconomic Inequality: Vol. I. Westport, CT: Praeger Publishers.</p>
   <p>Bodmer, W, &amp; McKie, R. (1994). The book of man: The Human Cenome Project and the quest to discover our genetic heritage. New York: Scribner.</p>
   <p>Boring, E. G. (1950). A history of psychology. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Bowlby, J. (1967). Attachment and loss: Vol.1. Attachment. New York: Basic Books</p>
   <p>Box, H. 0. (1984). Primate behaviour and social ecology. New York: Chapman and Hall Ltd.</p>
   <p>Bradie,M.(1994).TheSecretChain: Evolutionand Ethics. Albany, NY: State University of New York Press.</p>
   <p>Buss, A., &amp; Plomin, R. (1986). The EAS approach to temperament. In R. Plomin &amp; J. Dunn (Eds.), The study of temperament: Changes, continuities and challenges Mahwah, NJ: Eri-baum.</p>
   <p>Buss, D. M. (1994). The evolution of desire. New York: Basic Books.</p>
   <p>Buss, D. M. (1998). The psychology of human mate selection: Exploring the complexity of the strategic repertoire. In C. Crawford &amp; D. L Krebs (Eds.), Handbook of evolutionary psychology: Ideas, issues, and applications. Mahwah, NJ: Eribaum.</p>
   <p>Calder, N. (1983). Timescale: An atlas of the fourth dimension. New York: The Viking Press.</p>
   <p>Calvin, W. H., &amp; Bickerton, D. (1998). Lingua ex machina: Reconciling Darwin and Chomsky with the human brain. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Calvin, W. Н. (1982). The throwing Madonna: Essays on the brain. New York: McGraw-Hill.</p>
   <p>Candland, D. K. (1993). Feral children and clever animals: Reflections on human nature. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Caramazza, A. (2000). The organization of conceptual knowledge in the brain. In M. S. Gaz-zaniga (Ed.), The new cognitive neurosciences, 2nd ed. Cambridge, MA: The MIT Press.</p>
   <p>Carlson, N. R. (1998). Physiology of behavior (6th ed.). Boston: Allyn and Bacon.</p>
   <p>Carter, C. S. (1992). Hormonal influences on human sexual behavior. In J. B. Becker, S. M. Breedlove, &amp; D. Crews (Eds.), Behavioral endocrinology Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Cattell, R. B. (1965). The scientific analysis of personality. London: Penguin Books, Limited.</p>
   <p>Cattell, R. B. (1972a). A new morality from science: Beyondism. Elmsford, NY: Pergamon Press Inc.</p>
   <p>Cattell, R. B. (1972b). Measurement of mood and personality by questionnaire. New York: Random House.</p>
   <p>Chagnon, N. A. (1992). Yanomamo: The last days of Eden. New York: Harcourt Brace.</p>
   <p>Chavet, J. M. C., Deschamps, E. В., &amp; Hillaire, C. (1996). Dawn of art: The Chauvet Cave. New York: Abrams.</p>
   <p>Cheney, D. L., &amp; Seyfarth, S. M. (1990). How monkeys see the world. Chicago: Chicago University Press.</p>
   <p>Cheney, D. L, &amp; Seyfarth, R. M. (1991). Truth and deception in animal communication. In C. A. Ristau (Ed.), Cognitive ethology: The minds of other animals. Hillsdale, NJ: Eribaum.</p>
   <p>Chess, S., &amp; Thomas, A. (1984). Origins and evolution of behavior disorders. New York: Brun-ner/ Mazel.</p>
   <p>Choi, J., &amp; Silverman, I. (1996). Sex differences in spatial mapping strategies. Paper presented at the meeting of the Human Behavior and Evolution Society Conference presented in Evanston, IL.</p>
   <p>Clutton-Brock, T. (Ed.). (1988). Reproductive success: Studies of individual variation in contrasting breeding systems. Chicago: University of Chicago Press.</p>
   <p>Cohen, D. B. (1999). Stranger in the nest: Do parents really shape their child's personality, intelligence, or character? New York: John Wiley &amp; Sons.</p>
   <p>Corballis, M. C. (1991). The lopsided ape: Involution of the generative mind. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Cosmides, L., &amp; Tooby, J. (1992). Cognitive adaptations for social exchange. In J. Barkow, L. Cosmides, &amp; J. Tooby (Eds.), The adapted mind: Evolutionary psychology and the generation of culture. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Cosmides, L., &amp; Tooby, J. (1997). Evolutionary psychology: A primer [On-Line]. Available: http:// www.psych.ucsb.edu/research/cep/primer.htm</p>
   <p>Cosmides, L., &amp; Tooby, J. (2000). The cognitive neuroscience of social reasoning. In M. S. Gazzaniga (Ed.), The New Cognitive Neuro-sciences, 2nd ed. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Costa, P. T, Jr, &amp; McCrae, R. R. (1998). Trait theories of personality. In D. R Barone &amp; M. Hersen (Eds.), Advanced personality. The Plenum series in social/clinical psychology. New York: Plenum Press.</p>
   <p>Crick, E (1981). Fife itself: Its origin and nature. New York, NY: Simon and Schuster.</p>
   <p>Crick, E (1994). The astonishing hypothesis: The scientific search for the soul. New York: Charles Scribner's Sons.</p>
   <p>Cronin, C. (1980). Dominance relations and females. In D. Omark, E Strayer, &amp; D. Freeman(Eds.), Dominance Relations: An Ethological View of Human Conflict and Social Interaction. New York: Garland Publishing, Inc.</p>
   <p>Curtiss, S. (1989). The independence and task-specificity of language. In A Bornstain &amp; J.</p>
   <p>Bruner (Eds.). Interaction in human development. Hillsdale, NJ: Eribaum.</p>
   <p>Daly, M., &amp; Wilson, M. (1995). Discriminative parental solicitude and the relevance of evolutionary models to the analysis of motivational systems. In M. S. Gazzaniga (Ed.). The cognitive neurosciences. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Daly, M., &amp; Wilson, M. (1998) The evolutionary social psychology of family violence. In С. В. Crawford, D. L. Krebs, et al. (Eds.), Handbook of evolutionary psychology: Ideas, issues, and applications. Mahwah, NJ: Eribaum.</p>
   <p>Darwin, C. (1859). On the origin of species by means of natural selection. London: Murray.</p>
   <p>Darwin, C. (1868). The voyage of the beagle. London: Heron books.</p>
   <p>Darwin, C. (1871). The descent of man, and selection in relation to sex (2nd ed.). London: Murray.</p>
   <p>Darwin, C. (1872). The expression of the emotions in man and animals. London: Murray.</p>
   <p>Darwin, F. (1887). The life and letters of Charles Darwin. New York: Appleton.</p>
   <p>Dasser, V. (1985). Cognitive complexity in primate social relationships. In R. A. Hinde, A. N. Perret-Clemont, &amp; J. Stevenson-Hinde (Eds.), Social relationships and cognitive development. Oxford: Clarendon Press.</p>
   <p>Davies, P. (1994). The last three minutes. New York: Basic Books.</p>
   <p>Davis, K. (1948). Human society. New York: MacMillan.</p>
   <p>Dawkins, R. (1989). The. selfish gene (2nd ed.). Oxford: Oxford University Press</p>
   <p>De Waal, F. (1982). Chimpanzee politics. London: Jonathan Cape.</p>
   <p>Dennett, D. (1995). Darwin's dangerous idea: Evolution and the meaning of life. New York: Simon &amp; Schuster.</p>
   <p>Diamond, J. M. (1992). The third chimpanzee: The evolution and future of the human animal. New York: Harper Collins.</p>
   <p>Diamond, M. C. (1988). Enriching heredity: The impact of the environment on the anatomy of the brain. New York: Free Press.</p>
   <p>Dissanayake. E. (1988). What is art for? Seattle, WA: University of Washington Press.</p>
   <p>Dissanayake, E. (1992). Homo Aestheticus: Where art comes from and why. New York: Free Press.</p>
   <p>Dissanayake, E. (1999). «Making Special»: An un-described human universal and the core of a behavior of art. In В. Cooke &amp; F. Turner (Eds.), Biopoetics: Evolutionary exploration in the arts. Icus Books Pub.</p>
   <p>Bollard J./ &amp; Miller, N. (1950). Personality and psychotherapy: An analysis in terms of learning, thinking, and culture. New York: McGraw-Hill.</p>
   <p>Dunbar, R. (1996). Grooming, gossip, and the evolution of language. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Eaton, B. S., Eaton, S. В., Ill, &amp; Konner, M. J. (1999). Paleolithic nutrition revisited. In W. R. Tre-vathan, E. 0. Smith, &amp; J. J. Mckenna (Eds.), Evolutionary medicine. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Edelman, G. M. (1987). Neural Darwinism. New York: Basic Books.</p>
   <p>Eibl-Eibesfeldt, I. (1989). Human ethology. Chicago: Aldine.</p>
   <p>Eibl-Eibesfeldt, I. (1998). Us and the others: The familial roots of ethnonationalism. In I. Eible-Eibesfeldt, &amp; F. K. Salter, (Eds.), Indoctrinability, ideology, and warfare: Evolutionary perspectives. New York: Berghahn Books.</p>
   <p>Elliott-Smith, G. (1927). The evolution of man. Essays. (2nd ed.) London: Oxford University Press.</p>
   <p>Ellis, B. J., &amp; Garber, J. (in press). Psychosocial antecedents of pubertal maturation in girls:</p>
   <p>Parental psychopathology, stepfather presence, and family and marital stress. Child Development.</p>
   <p>Ellis, L. (1993). Social stratification and socioeco-nomic inequality. (Vol I.) Westport, CT: Praeger Publishers.</p>
   <p>Eysenck, H. J. (1983). A biometrical-genetical analysis of impulsive and sensation seeking behavior. In M. Zuckerman (Ed.), Biological bases of sensation seeking, impulsivity, and anxiety. Hillside, NJ: Eribaum.</p>
   <p>Eysenck, H.J. (1999). The psychology of politics. New Brunswick, NJ: Transaction Publishers.</p>
   <p>Eysenck, H. J., &amp; Eysenck, M. W. (1985). Personality and individual differences: A natural science approach. New York: Plenum.</p>
   <p>Feldman, R. S. (1999). Child development: A topical approach. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall.</p>
   <p>Fisher, H. (1998). Anatomy of love: The natural history of monogamy, adultery and divorce. New York: Norton.</p>
   <p>Fisher, R A. (1930). The genetical theory of natural selection. Oxford: Clarendon.</p>
   <p>Galiup, G. G. (1994). Self-recognition: Research strategies and experimental design. In S. T. Paker and R. W. Mitchell, M. L. Boccia (Eds.), Self-awareness in animals and humans: evelopmental perspectives. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>Galiup, G. G., &amp; Suarez, S. D. (1986). Self-awareness and the emergence of mind in humans and other primates. InJ. Suls &amp; A. G. Green-wald (Eds.). ETC.</p>
   <p>Gardner, R. (1998). The Biology of leadership. Presented at the NLU Psi Chi Distinguished Speaker Series, Northeast Louisiana University, Monroe, LA.</p>
   <p>Gelman, S. A., Coley, J. D., &amp; Gottfried, G. M. (1994). Essentialist beliefs in children: The acquisition of concepts and theories. In L A Hirschfeld, S. A. Gelman, etal. (Eds.), Mapping the mind: Domain specificity in cognition and culture. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>Ghesquiere, J., Martin, R D, &amp; Newcombe, E (Eds.). (1985). Human sexual dimorphism. Washington, DC: Taylor&amp; Francis.</p>
   <p>Gillis, J. (1982). Too tall, too small. Champaign, II. Institute for Personality and Ability Testing.</p>
   <p>Goodall, J. (1971). In the shadow of man. Boston: Houghton Mifflin.</p>
   <p>Goodall, J. (1986a). The chimpanzees of Gombe. Cambridge: Belknap Press.</p>
   <p>Goodall, J. (1986b). The chimpanzees of Gombe: Patterns of behavior. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Grammer, K. (1996, June). The human mating game: The battle of the sexes and the war of signals. Paper presented at the 8th annual Human Behavior and Evolution Society meetings, Evanston, Illinois.</p>
   <p>Gray, J. (1987). The neuropsychology of stress and anxiety. London: Oxford University Press.</p>
   <p>Gregory R. L. (Ed.). (1987). The oxford companion to the mind. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Gruter, M. (1991). Law and the mind: Biological origins of human behavior. Newbury, С A: Sage Pub.</p>
   <p>Hergenhahn, B. R. (1997). An introduction to the history of psychology, (3rd Ed.). Boston:</p>
   <p>Brooks/Cole Publishing Company.</p>
   <p>Herman, L. M. (1987). Receptive competencies of language-trained animals. In J. S. Rosenblatt, C. Beer, M. C. Busnel, &amp; P. J. B. Slater (Eds.), Advances in the study of behavior (Vol.17, pp. 1-55). San Diego, CA: Academic Press.</p>
   <p>Heyes, C. (1994). Social cognition in primates. In Mackintosh, N. (Ed.). Animal learning and cognition. Handbook of perception and cognition series. San Diego, CA: Academic Press.</p>
   <p>Hirschfeld, L. A. (1996). Race in the making: Cognition, culture, and the child's construction of human kinds. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Hockett, C. F. (1960). Logical considerations in the study of animal communication. In W. E. Lanyon &amp; W. N. Tavolga (Eds.), Animal sounds and communication. Washington, DC: American Institute of Biological Sciences.</p>
   <p>Hook, E. B. (1976). Changes in tobacco smoking and ingestion of alcohol and caffeinated beverages during early pregnancy: Are those consequences, in part, of feto-protective mechanisms diminishing maternal exposure to embryotoxins? In S. Kelly, E. B. Hook, D. T. Janerich, &amp; I. H. Porter (Eds.), Birth defects: Risks and consequences. New York: Academic Press.</p>
   <p>Hrdy, S. B. (1988). The primate origins of human sexuality. In R. Bellig &amp; G. Stevens (Eds.), The evolution of sex. San Francisco: Harper &amp; Row.</p>
   <p>Hurd, J. (ed.). (1996). Investigating the biological foundations of human morality. Lewiston, NY: Edwin Mellen Press.</p>
   <p>Huxley, A. (1994). Brave New World. London: Flamingo.</p>
   <p>Ingold.T. (Ed.) (1994). Companion encyclopedia of anthropology. London: Routledge.</p>
   <p>James, W.'(1890). The principles of psychology. New York: Henry Holt and Company.</p>
   <p>Johanson, D., &amp; Edey, M. (1981). Lucy. The beginnings of human kind. New York: Warner Books.</p>
   <p>Johanson, D., &amp; ShreeveJ. (1989). Lucy'schild: The discovery of a human ancestor. New York: William Morrow and Company, Inc.</p>
   <p>John, 0. (1990). The search for basic dimensions of personality: A review and critique. In P. McReynolds, &amp; J. Rosen (Eds.), Advances in psychological assessment, (Vol. 7., pp. 1-37). New York: Plenum Press.</p>
   <p>Julien, R. M. (1998). Aprimer of drug action: A concise, nontechnical guide to the actions, uses, and side effects of psychoactive drugs. New York: W. H. Freeman and Company.</p>
   <p>Jung, C. G. (1969). The archetypes and the collective unconscious. (Vol. 9) Princeton: Princeton University Press.</p>
   <p>KalatJ. (1997). Biological Psychology (6th ed.). Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co.</p>
   <p>Kandel, E. R., Schwrtz, J. H., &amp; Jessell, Т. М. (1991). Principles of Neural Science. New York: Elsevier Science Publishing Company.</p>
   <p>Kant, I. (1927). Kant's inaugural dissertation and early writings on space. Westport, CT: Hyper-ion Press, Inc.</p>
   <p>Kaplin, S. (1992). Environmental preference in a knowledge-seeking, knowledge-using organism. In J. Barkow, L. Cosmides, &amp; J. Tooby (Eds.), The adapted mind. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Keil, F. C. (1989). Concepts, kinds and cognitive development. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Kimble, J. W. (1994). Biology (6th ed.). Oxford: Wm. C. Brown Publishers.</p>
   <p>Klaus, M. H., <emphasis>&amp; </emphasis>KennellJ. H. (1976). Maternal-infant bonding (2nd ed.). St. Louis, MO: Mosby.</p>
   <p>Klima, B. (1990). Chronologie de Fart mobilier paleolithique en Europe centrale. In J. Clottes (Ed.), L'artdesobjetsaupaleolithicfue(Vol. l,pp. 133–141). Foix: French Ministry of Culture.</p>
   <p>Kohler, W. (1976). The mentality of apes (E. Winter, Trans., Rev. ed.). New York: Liveright. (Original work published 1927)</p>
   <p>Kramer, P. (1993). Listening to Prozac. New York: Viking Press.</p>
   <p>Kuhl, P. (2001). Speech, language and developmental change. In F. Lacerda, C. von Hof-sten, et al. (Eds.), Emerging cognitive abilities in early infancy. Mahwah, NJ: Eribaum.</p>
   <p>Leakey M. G., &amp; Harris, J. M. (1987). Laetoli: A Pliocene site in northern Tanzania. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Leakey, R. (1981). The making of mankind. New York: Dutton.</p>
   <p>Leakey, R. (1994). The origin of humankind. New-York: Basic Books.</p>
   <p>Leakey, R., &amp; Lewin, R. (1992). Origins reconsidered: In search of what makes us human. New York: Doubleday.</p>
   <p>Lenneberg, E. H. (1967). Biological foundations of language. New York: Wiley.</p>
   <p>LeVay, S. (1993). The sexual brain. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Levy.J., &amp; Heller, W. (1992). Gender differences in human neuropsychological function. In A. A. Gerall, H. Moltz, &amp; I. L. Ward (Eds.), Handbook of behavioral neurobiology. New York &amp; London: Plenum Press.</p>
   <p>Loehlin, J. (1992). Genes and environment in personality development: Sage series on individual</p>
   <p>differences and development (Vol. 2). Newbury Park, CA: Sage Publications, Inc.</p>
   <p>Lorenz,K.Z.(1965). Behind themirror.NewYorkand London: Harcourt BraceJovanovich.</p>
   <p>Maccoby E. E. (1998). The two sexes: Growing up apart, coming together. Cambridge, MA: The Belknap Press of Harvard University Press.</p>
   <p>Machiavelli, N. (1532). The Prince. New York: Norton.</p>
   <p>Maier, R. A. (1998). Comparative animal behavior An evolutionary and ecological approach. Chicago: Allyn and Bacon.</p>
   <p>Marano, H. E. (1999). Depression: Beyond serotonin. In B. M. Jubilan (Ed.), Biopsychology (5th ed.). Guilford, CT: Dushkin/McGraw-Hill.</p>
   <p>Markovitz, P. (1995). Pharmacotherapy of impul-sivity, aggression, and related disorders. In E. Hollander &amp; D. Stein (Eds.), Impulsivity and aggression. West Sussex, England: John Wiley &amp; Sons.</p>
   <p>Marks, I. M. (1987). Fears, phobias, and rituals. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Marino, L, Reiss, D., &amp; Galiup, G. G., Jr. (1994). Mirror self-recognition in bottlenose dolphins: Implications for comparative investigations of highly dissimilar species. In S. T. Parker, R. W. Mitchell, &amp; M. L. Boccia (Eds.), Self-awareness in animals and humans: Developmental perspectives. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>Marten, D., &amp; Psarakos, S. (1994). Evidence of self-awareness in the bottlenose dolphin (Tursiops truncatus). In S. T. Parker, R. W. Mitchell, &amp; M. L. Boccia (Eds.), Self-awareness in animals and humans: Developmental perspectives. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>McGuire, M. Т., &amp; Troisi.A. (1998). Darwinian psychiatry. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Mealy, L. (1993). Selective memory for faces of cheaters? Presented at the Evolution and Human Science conference, London.</p>
   <p>Meyer, R. G., &amp; Deitsch, <emphasis>S. E., </emphasis>(1996). The clinician's handbook: Integrated diagnostics, assessment, and intervention in adult and adolescent psychopathology (4th ed.). Boston: Allyn and Bacon.</p>
   <p>Miller, G. F. (1995). Darwinian demographics of cultural production. Paper presented at the Human Behavior and Evolution Society 7th annual meeting. University of California, Santa Barbara.</p>
   <p>Miller, G. F. (1998). How mate choice shaped human nature: A review of sexual selection and human evolution. In C. Crawford &amp; D. L. Krebs (Eds.), Handbook of evolutionary psychology: Ideas, issues, and applications. Mah-wah, NJ: Eribaum.</p>
   <p>Milner, R. (1990). The encyclopedia of evolution: Humanity's searchfor its origins. New York: Facts on File.</p>
   <p>Mitchell, P. (1997). Introduction to theory of mind: Children, autism, and apes. New York: Arnold.</p>
   <p>Morris, D. (1967). The naked ape. New York: Dell.</p>
   <p>Newport, E. (1986, November). Maturational constraints on language learning. Paper presented at the meeting of the Psychonomic Society, New Orleans.</p>
   <p>Newport, E., &amp; Supalla, T. (In press). A critical period effect in the acquisition of primary language. Science.</p>
   <p>Notman, M. T, &amp; Nadelson, С. С., (1990). Women and men: New perspectives on gender differences. Washington, DC: American Psychiatric Press, Inc.</p>
   <p>Orians, G. Н., &amp; Heerwagen, J. Н. (1992). Evolved responses to landscapes. In J. Barkow, L. Cosmides, &amp; J. Tooby (Eds.), The adapted mind. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Palmer,], McCown, W, <emphasis>&amp; </emphasis>Kerby, D. (1997). The adaptive significance of «dysfunctional impulsiv-ity.» Presented at the Human Behavior and Evolution Society conference, Tucson, AZ.</p>
   <p>Palmer, J., McCown, W., &amp; Thornburgh, T. (1998). The ontogenetic priming of social hierarchical functioning. Presented at the International Society for Human Ethology conference, Victoria, ВС.</p>
   <p>Patterson, R, &amp; Cohn, R. H. (1994). Self-recognition and self-awareness in lowland gorillas. In S. T. Parker, R. W Mitchell, &amp; M. L. Boccia (Eds.), Self-awareness in animals and humans: Developmental perspectives. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>Pepperberg, I. M. (1993). Cognition and communication in an African Grey parrot (Psittacus erithacus): Studies on a nonhuman, nonpri-mate, nonmammalian subject. In H. L. Roit-blat, L. M. Herman, &amp; P. Nachtigall (Eds.). Language and communication: Comparative perspectives. Comparative cognition and neuro-science (pp. 221–248). Hillsdale, NJ: Eribaum.</p>
   <p>Pepperberg, I. M. (1996). Categorical class formation by an African Grey parrot (Psittacus erithacus). In T. R. Zentell &amp; P. M. Smeets (Eds.), Stimulus class formation in humans and animals. Advances in psychology (No. 17, pp. 71–91). Amsterdam, Netherlands: Else-vier Science Publishing Co., Inc.</p>
   <p>Pinker, S. (1994). The language instinct. New York: Harper Collins.</p>
   <p>Pinker, S. (1997). How the mind works. New York: Norton.</p>
   <p>Poizner, H., Klima, E. S., &amp; Bellugi, U. (1987). What the hands reveal about the brain. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Premack, D. (1971). On the assessment of language competence in the chimpanzee. In A. M. Schrier &amp; F. Stollnitz (Eds.), Behavior of nonhuman primates (Vol. 4). New York: Academic Press.</p>
   <p>Prentice, A. M., &amp; Whitehead, R. G. (1987). The energetics of human reproduction. In A. S. I. Loudon &amp; P. A. Racey (Eds.), Reproductive energetics in mammals. Oxford: Clarendon Press.</p>
   <p>Preuss, T. M. (2000). Evolution. In M. S. Gaz-zaniga (Ed.), The New Cognitive Neurosciences. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Prochaska, J., &amp; Norcross, J, (1994). Systems a/ psychotherapy: A transtheoretical analysis, (3rd ed.). Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing.</p>
   <p>Profet, M. (1992). Pregnancy sickness as adaptation: A deterrent to maternal ingestion of ter-atogens. In J. Barkow, L. Cosmides, &amp; J. Tooby (Eds.), The adapted mind. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Reddy, V, Hay, D., Murray, L., &amp; Trevarthen, C. (1997). Communication in infancy: Mutual regulation of affect and attention. In G. Bremner, A. Slater, et al. (Eds.), Infant development: Recent advances. Hove, England: Psychology Press/Erlbaum.</p>
   <p>Ridley M. (1996). The Origins of Virtue. New York: Viking.</p>
   <p>Ross, C, &amp; Garaett, S. (Eds.). (1989). Crocodiles and alligators. New York Facts on File.</p>
   <p>Rottschaefer, W. (1998). The biology and psychology of moral agency. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>Rozin, P. (1976). Psychological and cultural determinants of food choice. In T. Silverstone (Ed.), Appetite and food intake. Berlin: Dahlem Konferenzen.</p>
   <p>Rymer, R. (1993). Genie: An abused child's flight from silence. New York: HarperCollins.</p>
   <p>Salter, E K. (1998). Indoctrinationas institutionalized persuasion: Its limited variability and cross-cultural evolutioa In I. Eible-Eibesfeldt, &amp; E K. Salter, (Eds.), Indoctrinabil-ity, ideology, and warfare: Evolutionary perspectives. New York: Berghahn Books.</p>
   <p>Sapolsky, R. M., (1997). Stress in the wild. In R. W. Sussman (Ed.), The biological basis of human behavior. Needham Heights, MA: Simon &amp; Schuster Custom Publishing.</p>
   <p>Sapolsky, R. M. (1999). Why stress is bad for your brain. In B. M. Jubilan (Ed.), Biopsychology (5th ed.). Guilford, CT: Dushkin/McGraw-Hill.</p>
   <p>Sarich, V. M. (1983). A personal perspective on hominoid macromolecular systematics. In R. L. Ciochon and R. S. Corruccini (Eds.), New interpretations of ape and human ancestry. New York: Plenum Press.</p>
   <p>Savage-Rumbaugh, S., Shanker, S. G, &amp; Taylor, T. J. (1998). Apes, language, and the human mind. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Schick, K. D., &amp; Toth, N. (1993). Making silent stones speak. New York: Simon &amp; Schuster.</p>
   <p>Schiller, P. H. (1957). Innate motor action as a basis of learning. In C. Schiller (Ed.), Instinctive Behavior. New York: International Universities Press.</p>
   <p>Selye, H. (1956). The stress of life. New York: Mc-Graw Hill.</p>
   <p>Sheehy, N., Chapman, A., &amp; Conroy, W. (1997). Biographical dictionary of psychology. London: Routledge.</p>
   <p>Sherman, P. (1980). The limits of ground squirrels nepotism. In Barlow, G., &amp; Silverberg, J. (Eds.), Sociobiology: Beyond nature/nurture? Boulder, CO: Westview Press.</p>
   <p>Silver-man, I., &amp; Eals, M. (1992). Sex differences in spatial abilities: Evolutionary theory and data. In J. Barkow, L. Cosmides, &amp; J. Tooby (Eds.), The adapted mind. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Slater, A., &amp; Johnson, S. (1998). Visual sensory and perceptual abilities of the newborn: Beyond the blooming, buzzing confusion. In R Simion, G. Butterworth.etal. (Eds), The development of sensory, motor and cognitive capacities in early infancy: From perception to cognition. Hove, England: Psychology Press/ Eribaum.</p>
   <p>Smith, E. (1988). Risk and uncertainty in the 'original affluent society.' In T. Ingold, D. Riches, &amp; J. Woodburn, (Eds.), Hunters and gatherers: Vol. 1. History, evolution, and social change. Oxford: Berg.</p>
   <p>Smith, E. 0. (1999). Evolution, substance abuse, and addiction. In W. R. Trevathan, E. 0. Smith, &amp; J. J. Mckenna (Eds.), Evolutionary medicine. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>SmithJ.M.(1982).Evolutionand the theory ofgames. Cambridge, England: Cambridge University Press.</p>
   <p>Smuts, В. В., Cheney, D. L., Seyfarth, R. M., Wrangham, R. W, &amp; Struhsaker, Т. Т. (Eds.), (1987). Primate societies. Chicago: University of Chicago Press.</p>
   <p>Sober, E. (1994). From a biological point of view: Essays on evolutionary philosophy. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>Speike, E. S. (1998). Where perceiving ends and thinking begins: The apprehension of objects in infancy. In A. Yonas, et al. (Eds.), Perceptual development in infancy. The Minnesota symposia on child psychology, Vol. 20. Hillsdale, NJ: Eribaum.</p>
   <p>Spiro, M. E. (1958). Children of the kibbutz. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Stevens, A., &amp; Price, J. (1996). Evolutionary psychiatry: A new beginning. London: Routledge.</p>
   <p>Strickberger, M. W. (1990). Evolution. Boston: Jones and Bartlett Publishers.</p>
   <p>Sulloway, F. J. (1996). Born to rebel: Birth order, family dynamics, and creative lives. New York: Pantheon Books.</p>
   <p>Sutton-Smith, B. (1982). Birth order and sibling status effects. In M. E. Lamb &amp; B. Sutton-Smith (Eds.), Sibling relationships: Their nature and significance across the life span. Hillsdale, NJ: Eribaum.</p>
   <p>Symons, D. (1979). The evolution of human sexuality. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Tanaka, T. (1980). The San, hunter-gatherers of the Kalahari. (D. W. Hughes, Trans.). Tokyo: University of Tokyo Press.</p>
   <p>Tattersall, I., Delson, E., &amp; Couvering, J. V. (Eds.). (1988). Encyclopedia of human evolution and prehistory. New York and London: Garland.</p>
   <p>Thomas, A., &amp; Chess, S. (1977). Temperament and development. New York: Brunner/Mazel.</p>
   <p>Tiger, L (1979). Optimism: The biology of hope. New York: Kodansha Globe.</p>
   <p>Tiger, L. (1991). Manufacture of evil: Ethics, evolution in the industrial system. New York: Marion Boyers.</p>
   <p>Tiger, L, &amp; Fox, R. (1971). The imperial animal. New York: Transactive Publishing.</p>
   <p>Tinbergen, N. (1951). The study of'instinct. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Tooby and Cosmides (2000). Toward Mapping the Evolved Functional Organization of Mind and Brain. In M. S. Gazzaniga (Ed.), The New Cognitive Neurosciences. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Trevarthen, C., Kokkinaki, Т., &amp; Fiamenghi, G. (1999). What infants' imitations communicate: With mothers, with fathers and with peers. In J. Nadel, G. Butterworth, et a]. (Eds.), Imitation in infancy: Cambridge studies in cognitive perceptual development. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>Trinkaus, E., &amp; Shipman, P. (1993). The Neanderthals. New York: Alfred A. Knopf. Inc.</p>
   <p>Trivers, R. (1985). Social evolution. Reading, MA: Benjamin/Cummings.</p>
   <p>Trivers, R. (1991). Deceit and self-deception: The relationship between communication and consciousness. In M. Robinson, &amp; L Tiger, (Eds.), Man and beast revisited. Washington, DC: Smithsonian Press.</p>
   <p>Turnbull, C. (1965). Wayward servants. London: Eyre and Spottiswoode.</p>
   <p>Uexkuld, J. Von. (1909). Umwelt und innenwelt der tiere. Berlin: Springer.</p>
   <p>United States Surgeon General's Office (1999). Mental health: A report of the Surgeon General. Washington, DC: United States Government Printing Office.</p>
   <p>Vandiver, P., Soffer, 0., &amp; Klima, B. (1989). The origins of ceramic technology at Doini Vestonice, cite 26,000 B.P. Studio Potter.</p>
   <p>von Frisch, K. (1971). Bees: Their vision, chemical senses and language. Ithaca, NY: Cornell University Press.</p>
   <p>Walker, A., Shipman, P. (1996). The wisdom of the bones: In search of human origins. New York: Alfred A. Knopf, Inc.</p>
   <p>Wekesser, C. (Ed.), (1996). Genetic engineering: Opposing viewpoints. San Diego, CA: Green-haven Press, Inc.</p>
   <p>Westermark, E. A. (1891). The history of human marriage. London: MacMillan.</p>
   <p>Wierzbicka, A. (1998). The semantics of English causative constructions in a universal-typological perspective. In M. Tomasello (Ed.), The new psychology of language: Cognitive and functional approaches to language structure. Mahwah, NJ: Eribaum.</p>
   <p>Wiessner, P. (1998). Indoctrinability and the evolution of socially defined kinship. In I. Eible-Eibesfeldt, &amp; R K. Salter, (Eds.), Indoctrinability, ideology, and warfare: Evolutionary perspectives. New York: Berghahn Books.</p>
   <p>Williams, G. (1966). Adaptation and natural selection: A critique of some current evolutionary^ thought. Princeton.NJ: Princeton University Press.</p>
   <p>Willis, C., (1993). The runaway brain: The evolution of human uniqueness. New York: Basic Books.</p>
   <p>Wilson, E. (1975). Sociobiology: The new synthesis. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Wilson, E. (1978). On human nature. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Wilson, E. (1998). Consilience: The unity of knowledge. New York: Alfred A. Knopf, Inc.</p>
   <p>Woldegabriel, G., Haile-Selassie, Y, Renne, P., Hart, W, Ambrose, S., Asfaw, В., Heiken, G., &amp; Wolf, A. P., &amp; Huang, C. S. (1980). Marriage and adoption in China, 1845–1945. Stanford, CA: Stanford University Press.</p>
   <p>Wrangham, R., &amp; Peterson, D. (1996). Demonic males: Apes and the origins of human violence. Boston: Houghton Mifflin.</p>
   <p>Wright, R. (1994). The moral animal: The new science of evolutionary psychology. New York: Random House Inc.</p>
   <p>Wynn, T. (1994). Tools and tool behavior. In T. In-gold (Ed.), Companion Encyclopedia of Anthropology. New York: Routledge.</p>
   <p>Zuckerman, M. (1999). Vulnerability to psychopathology: A biosocial model. Washington, DC: American Psychological Association.</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover_evo.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAAKAAA/+IMWElDQ19QUk9GSUxF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</binary>
 <binary id="img2B18.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="img94CF.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="imgEC16.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="img215F.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CAHyAbADASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD25dK0T+LQNH56Yso/8Kg+w6Nn5vDmiH62
cf8AhVmWTzm3puCn5qiz8in0FAELWWjhWP8AwjmicdvsUf8AhVfGhgt5vhvQUQLnc9rGBn06
VS8R+ILPSUaO9dd5+5H3NeRanqVzfTOZZG8olsR/7P8AdoA9Ru/FfgS3YomhaXcyKdriGxj2
hvqRSaf4r8FXtysDeH9JtmPea0jVfzxXkcFu93Iltbpl3O0IO1epad4K0qys1S7iW+ndF8wz
n/x3bQB2CW/h+RFeLw9o5U/9Okf+FP8AsWgf9C3pPb/l0j/vfSuD1rUZPCthbz6aGEXneVJD
n93t/u8/+hV1HhrVrTW9MS7tJFCk/PGTuKNQBsS6doSfd8OaSW/69I+nftTUsdAdvk8OaT+N
pH/hU8UZDNvHme+KI49jMd6vn8xQA3+y/D/8XhzSdw6/6JHx6dqG0vQB/wAy9pf/AIBR/wCF
PkfYuW3H/wAdoVwYmdt20dccUAM/svw+RlfDml7s7f8Ajyj/AMKP7L8P/wDQvaWV7H7JHz+l
O4eNtm7b2zSwDHyN2+agBn9m+Hun/COaXu/68o/8Ka2n+HEkVH8OaWmfW0h/wqdTsjwx6daq
ykOV4wwFAE/9neGh97QNL/4DZRn+lJ/Zvhr/AKF/Sz/u2MZ/pVZc7vl9KfJIHRdoxQBP/Z3h
fomgaYW7gWEfH6Uf2b4Yz8ugaYf+3GP/AArB+2XDeJ205BiBLX7QSfl3tu/9BxUWsazJYX9n
5oRNLmIaYk/c7B/z20AdH/Zvhrdj/hH9M3f9eMf+FH9l+G+/h/Swv/XnD/hXMaR4iz9qlvYn
RY5pVjhA5CJt3uw/HNT3Ov2cdy6SpLu2K4ITghtuP5rQBvnTPDY3FvD2nKo+bK2MJ4/KnRaX
4adW/wCJBpgYf9OEf+Fc9B4gtJ32KJnlEfm+SIeQPm+bH/AatSeJLJLZrjExgBVcom7Py53f
4+lAGt/Z3hkr8vh/TG52/wDHjGP6UjaZ4Z3fL4e04r6/YIf8KzYtUtL68e2i80XEA3kOn8O7
H/fPrWLL4gnghvJfLt5Gt7f7UE5wU3Mu1qAOuTS/DTtj/hHtO/8AACP/AApJNN8NIWDeH9O4
/wCnCP8AwrmJ/ETwnUjFBE6WlvHN1IzubBVuK07HVkeB5ZjEluJPKD5yT/Cd3pzQBqLp3hZy
o/sPTN57fYI/8KlbR/DQDFvD+ncf9OEf+FYTa/p4dLj7QqRODy/T5ev8qll1yyGyN3lR5A2A
Yz/D1/8AQqANP7B4U/i0PTB9bCP/AApPsHhT/oCaV/4AR/4VhJr+lNt/0xOQrYwfusrMG/Rq
E8QaY6/LcqF+h/ub/wCXNAHRDR/C7orpo2kbT3NhH/hS/wBkeF/4dE0s/Swj/wAKxrbWbLDl
5cIkghOQeGbp8tWINb0+ZFcXapndjeCuQvVqANH+x/DR+7oel/jYxj+lL/Y3hoctoekhf+vG
P/Cs3+2bItsadw2QuHB/ibYPlx60+TUrON2SW4SN0O1w+Rs/z/SgC/8A2P4Xb/mD6P8AjYx/
4VUu/CHga+m8y88NaHNLjG9rGPOPyqr/AGxYSL8lwvI4fYSP5VbszE6KYnU5+Y+ooAYvw/8A
h8f+ZU0D/gVhH/hTJPAPw+Tb/wAUp4e/8AI/8Kuse9DD5sY/2qAM7/hBvh4P+ZT0H/wAj/wq
RvAPw+RFLeFvD3P/AE4Rr/SrvAX0Whh/eFAFBfAfw+c4/wCEW8PD62Ef+FP/AOFe+Auv/CKe
Htvr9gj/APiaudPu0fjQBV/4V/8AD7p/wi/h7d/14x/4Uf8ACv8A4fblH/CLaBz/ANOMf/xN
Wv4fx289/wDCjsx9KAKrfD34f/w+FvD3/gBH/hR/wr34f/xeFvD3/gBH/hVpetCjC4w3XuNt
AFUfDzwAfu+F/Df42Ea/0ob4e/D4f8yv4e/Gwj/+Jq1JgK6MPm4qC5JREChi2dvFADF+Hvw/
/i8L+HP/AAAjX+lH/Cvvh+RgeFvDv1+wx4/lTGB8t0flnJxntVqIDYox2FAEP/CvPAGcHwr4
b6Z/48o/8Kcvw38Bv/q/Cnh0/wDbhGf6VJgYlPTnaSB0rS0/5Jl+TZ84QAd/9qgDGYPCvyhS
uduK5fxN4jjsYvs9pIj3hO0kf8s//Zd3+zXTM56se/U/5+9XB+JdAlhmaeGJnSST7g5x/n+9
QBxWoTT3N2090Xdjn53Pf+tWm0B49NnubqRhcbGeGEJ1Xdt3frxXeaL4d/s5GubuNXuEG5EP
IT/7KsiK6uL7WGit3ZGn+Xfjkf4UAHw78MS28/2/U08mXy1aND1H+03/AMTXVyb5rvHylk+X
Od33qlnhNrCsUJy4Tgv3/vbv9qoNMglL+YxUo/UjtQBlfEaC2HhCWCV/md1wP9quT+Fd1JDr
sttK/wC6nj3AZ/iX/wCtVfx/rZ1XWHjif/R7UeUNh4Ld2qn8OfMk8YWYzldj5/75oA9u3n5e
W6buvX/ap0Dgbnb7o+WmdlP8P3QaF4XHr81AFhpoz94N+VN2O/3Nu0ngUKY9q7hlvUCmeYfm
2P8AIKAHtkBo14fB6f3qlTIHX5vWmRKCm9vmYd6esgK5U/KN2aABnCMowwz0H3qY3lx87PmH
zYxxRvjfY/r04pLn7y/7tAEcRQbiwyp6GiVkYYQYbscdP+A96ayEct396Y+/Z8n3j+dAFe70
qwnmaeYsJ5U8mQtIV+T722o5dLsJ9m6JZE8hoShkONm5fl/RfmrNl0DzPts8ohklmErQySOc
oW2rtx93jb+tD6FL/pAVLY+dGiDLkYOxkO30U/e/GgC1JoWnTzXAdGd3kaWTEx++67T/AMBI
2jb7Uf2Fp0cTDysNCmzHmHKbmUj5vqFpvh7TZ9O82BzE8DyPKZMc/dUBWX7vO1qof2HcCWAt
Ih8n/WAksJ8vn5vwoA030a3jut8JY3R2tG8khI+Xpu5+7833arXOm2FhYwWl1521yYQkIJDs
7c8D/wBCqpJ4duXu3nhlitMngIS2BsxsX/8AaqwugTvcXsilEWUOsEYzi23bcMv/AHzQBY/s
a3SWfyZ7iGV0ZDJnnDNnv0OaZLoEU0V08txdFHg8nY7jkdQ3Tj+L5agn8O6iY3gQwiXyykkz
k4dvN3o/H8QqvY+G7+y0hrOYQzufmed5Cx+VMBW/E0Aal5okV01wXnmTzoY0dxJ2Xb/DirVt
pVta3F1LlpkuyrvC5DBz3b2+7WJBo1/dQvGjxIjx7Pvn5DuQ/N6/crRg0qWPSv7PePe0j7ZH
D4GN+d3+8elAEDeEtPmtWiae5SKEMuDJ/Ay49Pdqvf2JJNFA81zcO8AZQXP3967PT0rLttG1
ARad9ogULa4SQC45cbtzNV3Q9HvIGnOpSrMkqKuxHP8AtZ+b/vmgCvbeG7a3hdHMxTy1hwQG
2bVZQ3T0aoovDMEyK7zzFM9OOdqbPT02/wDAqo6jpVzBNZ28Xz3kkMzyP5xxuX7j/gKlXSdV
S8lETptk2cict8yup38/wkfw0Abv/CO3LwqbeRhPNex3Ek0n3iE/u4H3sLUb+D7IRfPc3Gze
zAZGdzKv8Xbnn/eqpZ6TqgCm6Es2EbYEuNoD72bcw9wVqrFZahaJpdvdpN9tkmZXxcH7vlNh
W9MHbQB00/h83UzyNf3P2jESZyGwqvv3YPvUUvhyMypPNPcGdNuS6BwXXd8393+Nv4ay7bTv
EBvm+0TvJASzFhMRk+TgM3P9/pTm0rWEiV2jlmfemR5/JXydp7/36ANSfQ4rh5wt3cIs2zfG
h2g7V27ce9TafpNppsCeTG4YgJ5mz55Av96ubgh1iSa3khiuI4t6eYjzc7fKZTt5/v1r+E01
NEn/ALVdtxjRQN+fmVWzQBuJG8nPyhj+lO8lzz8v93rT7bhPxpkkn3dh+WgBjoYxn/gPHNK0
ZRf4dv1qRyJFQpuOQzf7VEv+rQUARRoXOFoZPmwx+uKarEbSp61Ps3x5x8+N26gCDAAwpY87
uaOzf3e9DjZ96rEUYKKSPmoArtwjO33RR0p/kybXDD5SaZ/e+nFAA3q276/+y0xEcOxen/3d
vpzRQA3YCzFgv19acv8As9uuO1HdvaigBygucdMHcN3erFnG/wBsiCnvuPPWqqnYzFflY1ds
SfOiOfmJoAzWSJGy/wB2mQERyMGOGxxUzIJNwbseP92qjcvn/gNAFXWJNlnK+cN2IrC8FW4h
WfUbo4Vwzo+N2xeu6tPXnP2NoG2qrhsnO0uK47xfrj2OmLYWhWNp/wC4OiL1/P8Au0AdVBql
vqljBcrLEyn5SEPT/Zql4x1c6JoLxxfu7iY7I8f+hfhXOfDfSo3SfU7jaIo32R+3+1XP+KNS
n13xC5twxwWht4/8+tAFO2sXksL/AFG4Dm3hRVz2Lt0rZ+GFuP8AhKUdU/1cLtn0+WtTxLZH
RvA1rZJI2+SZPMHq1RfCuPdqV/Phv3cO0HtlmoA9PzkK/XPfvU37r5d23cf8/wDfVQ5KBRvY
ccv3z/doX7jFvvE9PSgBWHzNt3bfmxRAUc4WPC92J/8AQaY3H+7xyT/n/wCvTt4RlKlQpPYf
foAe0mOIjhP50zOEaP5tr9faud1rxNaaW8sabp5R/An96ubk8d6nuXZHCik9NmcDv3oA9HYk
tn5aGck/N+vX/wDZrgtP8aX6Mj6nYf6Of44UK4/2ua7DSr+DUbbzbeRSmN2O4/4DQBozkSBS
v5Z6U+MQFct2Hc1VYgfeOP1p2fvFuWP5j/ZoA5/Ur29S31GeK4WNos4hMG7K/Ljb9agS+1SS
/aC3vIp13qn+oC4Vos7v94HatdPgbFH8Q6/0qq1raOlxE0Tf6R8snznmgDCl1XUR9iLlY1mD
cG33eXt2KzNg+u+p1v8AVY2uJWkheC0nWKRPJ2b0ZV+ZefU10EbpDEsSxtsQbQO23/7GoruO
3uJoi0fzRybkHp8u35qAOYvNZ1W0kuI2SGSeJ/8AUonRdmd3X1Kip11+VLhXuol8gTOhjEO5
9iorbuv3ss35VswWsdrM0lrG0b3D753yfnK1f3l2zsUt6gdP/svWgDiF1m/uLuzlU+Y+Icoh
KxgM7L834LWvea3qYubiOKK2kiS6FvnB+T5d25ufu53LW9y+2PYpYdMD5BU/loGZNijedxwB
/FQBzNj4inkvEiuI4baBHKSN6bURvXry3autjcMq85Ujg1H5caS5VFONy/N838Wacx/vd/1o
AIyRy33s0Me7UKCeEOP8KGwVbhgvf3oAil8z5du7afmpsce5GEobbmp+u1Bww701XTqrjd60
ASxCN2YOFPHerOAWWT+IdD3qm2GX5iw+gqxEXLfPx6cUASYALPlvfJqPzDnOf3R7j0pjyEvs
b7udtMUyCFRvULngL120AW92/dL/AA564qq2zzvk+6etJvc8b2465701Ths/5FAFptkYx0bt
VX/0Lv6U5nLt81DAjt83oe9AFpRsZio+Y469PlonKeZlvu9v96o4pMt85UelRSSF+G+7QAeW
WHyDKA8VKpwmxfv424qvFmMtsPzH5jnvTvM3PvUYY0AS4Qrib733TT1kjXaFNV2JJ+bj+H60
329e3rQBPLJ83yn5e+Kg/wA8Ubwn3g5+lHTj0+Y47/8A2VAB05/4DRQvX8KP4fm+96UAGMqv
OFGcUL85+UY9qYvmb/mK7BuxxSs6D7x/I0AOYYbDVc03/Xpu5X5uPSqcYwPv5/2quaV/rk/v
GgCn/vfdqvOgRGdTls1LK+wdP46rdX+vcdKAMDxVMI3i3kLEgZ3c/wB2vK445Nf8QrHCFR7h
9gyei/3vyrsvHU77bxG5Uoq49P8Ae9KPhzpaQQ3GsXqLumOyHjdhO7fnxQBp+LFksPB89tZF
Y2hgReO/zL83+9XOfDvw/JM/9p3QYLFtaHP/AC0f/wCJWtK6vX1HULiN40uUl2xQxv0Hzf8A
2Na/irUDpOhvHbyYnG1B/D/3z6UAcP471gajqrQWu14LX5A+Pvt/Ft/2c11fw2tDHptw7psd
3C8dT/F0rza1PmTxS42MnzZyMZ3V634Qcx6UsmF3OWlwOn/7VAHRL+8f9zw2Gzvpq/d/h/Cn
N91vZ9tQX11HaR+ZKV++y/WgB1zNHBA8sxVYscGvPte8RG7jaysRKkWeXB5erevXtxf28o+a
O1O5kSsaz0e4uHaS3KogTknoBQBkSOE5l+RQOp7/AOzW34D046pqEt4yZgteoI++e1c1cv8A
bdS8i0DMjvsjHTzPSvToof7A8OKkPFw42H3loAyvFt8TO1pajfFB9zjh27stcxq/2/RL+wu1
3RuYxLHjKgfh/erotBsZL3UN91JmKH55P96s74m3skmoxRRRPJBb7VM3YN/doA9B0jVDf6bb
3kRXbKnOP71XIJhIz/3sbq868K+ILDStFnjvpPLdH3eSBu5Zf7tVNT+I167uljbxQxD5QZuS
f9qgD1NXH8f3R0x/ebrTGCb/ADFPT5hmvD5/F+uzDDag453YQBafFrniWYK8VxqBTu4Tj/vr
FAHtqzZhaVtobn/0KmpcOj/McK/X2rw+PxPrpmULqNy7Z6YDH+Valp441ixmUXsazRejx7GN
AHsa8N/Du+6SKtRgJ3+Y1wmjePNIuEUXT/YpSduJjx+ddfE4eGJ1KlT84wd2f/saALiIg3DP
fuf7tPw4X5ioQ9qpNzKz/wARp7PvCjGOQtAFr+779D60dPu8VBBIT8mO3P8AntU9AAvDMfXr
mjkldu3d25o/Bj9KOcqcMjD1oAODuT+Idai8gdWLcDr7Uz7RncNi8H86lgfe6jGMfMO/zUAP
6Vak8yNFOFK+1Vem0L6bv71Ogd41xnevvQANktlhTafJNvGMUygA9/8AgNSxxo6ZZ8VFyfu/
eoUHo4w2VoAfImwrt/P1olcvwwww60xT8zexp8knmSqGGOKAGf3fYbaF5Kij+77jdRQAL0X2
6e1OjG9sN93vTadG+xlf320ALJG4Py7dgH/jtMwflPp39KsM++3Yt+lV/n/hdgvpQAf55o2O
Pv0Ucj7jkUADdPTmjvTIpCdwUYQdEHzGn0AFRNCCWLH605nxGz+h24psE2WYMmVc8igB8YCp
heVq9pn/AB8qfSqLkBW27QvbPQVf03i5QfNyN3NAGfImdpz2/wDQqiaTcjR46fLmpYoyHwxy
v8qrbwCxbnOelAHnPi9PPuXt1433AX/x2tvxBMLLR7OziTy2kG0p6LXOXl//AMTa4jYsV84r
gdvmqWV5dXv8+UxyQuM9P92gDb8GaWHdrybaGHyRtj/x73Uf3q53x/ZajdX6XLxsbPPlQfxE
bm43r23dq75vKtLRbOFGDBNvX86dYp5glMyeZANrEH+9/eoA8e8S2g07UYLKH5PIhTzM9S7L
uO6vWPCKbPDdkVOWkTcBXkvi6Qz+I9SdfueYyoc9dteq6ffQabp1nFcFi5gRAiHj7tAG7WJq
drLNI3zqcfNjHSq66o/rs9zXP+I/Fb2kT29qn+kONof+5QBPKBHeJbIWkup/lSNuo9W/z1qb
xjdx6Po6WloU826LbP4iF7tu7VX+HtlJHaPqt8W8+c7QX+Y7F/lXKa5cXOueJsLHKjzP5UY2
bcL2oA3vh7oyT3j6jNH+6gTYnue7Vpav4g0+fW7LToR57GTyjn7gZt33fX7tT+I72Pw54YS0
sXVJSnkj13/xstcX4Ohgh1FtQmCiC0+fHeRtv3aAPTdMhg0DS5TNIqNjdIH6A/8AxOK808X6
++sSrEnECFvnxgv/APY1N4n1W51y8Y7GjiA2pG5Pz/7dc9Fbyybto+QHr2oApeR/t12XhXwI
l/Zpf6m8sKyhmSNByU3feb0WpvDXhuyn1O384vMoG4wp3/3v9mvSNQ/d2ypEmF+6AnZf7tAH
M6f4Z0y33JbwIiofvP8AO/8A30ap/EG7Sw0VdPt3cy3AKHPYd2Zf73auq04PCksjhUUdAf1r
yDXr+fXfEjhBvy/kw+oXdQBq/DfQBe6k97N/qrX5k4LEt/8AWFV/HWpDU9YaOE74rfcg9zur
q9XuP+EW8EpbKG89x5QKHu3Vq5bwHpI1jWEuJtwgtz5r/wC2/b/4qgDo08H6Va+G1l1W3b7Z
s3F0JU7/AO7+FUfC9jqlrcLHoVyr5/1kdyP3OP8A4qtvxRfme7+zwhikJ6gZ3/3v+BVr6Mke
j6PPeXYXcYy778ggf3V/2qAIdP8AEcSXq6frCRWN+egEm6Mr/eU11KkTxrtdDg9jkf8A7NeE
wQXHibxG3C77iTef7saLXpOq3qaBGn9nlgzlVMZ+4R3ZhQB2igIFDFdw6/0o5/iGGrD0zxHa
XXkJcBrV5vlj8zGJP91v/Za2Wm+fChi31oAVhkYqRjnb9KjUnblRhvenZJ+/t3e1ABhCrFhn
A5PpTIo9itznNPXrR1dnX7pNADIo9nfr83FW4I/LTGetV24kZPzNT+eBwoJX1BxQA2VMbnwn
XsOaiyn9/wCb0oaRHufI3r5r/MiZ5NNfEc0SOUG8rg5HNADqlij3jOaqxzxSbTFIrqT2PSrS
SBFx19xQA5bchVG+oM5dkXt68U+V95+XcKZQA+SPZt5U59en/wC1TP8Avr/gVPlkDhRjpUTZ
LL9eaAJI08w/Mfm7H2ocYZh/EPl470Mfmbafl7UquHiYY+ZO9ADKlijz8+fmzwPWmRERuzuM
qe1PfJ+dXx+IyBQA+WMucry3oelRSQhNomT5/T0ojm2BhsY8bgR3qLzJRu2hjz94/NmgCWSP
Zt560zZH/DHlvTPWmPIUGXDbfvUPII03/NQAKUL4hj+b5uc0/n+IYaovOQLlBlc7eO3rT1cO
3VdvrmgCSJPMdU6Zq3pqILtdwyw71U6N8pz7irGmyAXSp81AFVuUx7imTJGQxbhR6DrT+qYX
72ym8Oi7ucigDxi5t/L8T6kJuESTjj+9yP8A4mu58IaUdkt3MV4+RN3/AKFtqr420aQ3P9qW
MTSMEKTIOTtX+KpvCGsfavDMETlQ8JdHHf2agDWuYDNcrgb8fKmO3q3/ANjVi7CR6e0EU6p5
gZcfz/z2qqt1Bbo9xNPFHAidXfbiuN8Q+KTdM8em/wCqJXZMnUr/ALpoA5Z9HeDVp4JtxiD/
ACPndvT+9W0sskBYSuwUdDn+Fejf5/hqhbPI6tAu8s53AY6tWx4a0q71S6SW73Q2FqdxBHM/
+yv+zQBtQW/2TS21PUyqIgaXDd17fn/drz3SrSfX/ECx72LTvuPybQEX+GvS/F8739jdaUkk
QZ4N5cnABXb8v4VH4T0a20qxa8illmnnAUyEYG1f7o96ANuVIre1S2t48LGFUDHRf9qoorC3
uHW9mClrc7EmJ+YK3Vm+n3aryPLJMpyzo8nyD0Wsfxr4kTTbP+zoTE88gZHH/PMN1oA5Hxdf
pruuuLd/9HgPlI6jj5erf71WrGyijtVt1RfnO7e5PX+9XOQXRgiVF5wNuT3ruvBWiXeqRLeX
rywWo6Ljl/8APvQAzSPDn26VN0jJb55I/wDQf96rfieytLGZIrSBI4ETbwOp/vf73rXcrHGi
KlumxQNoBrkNezca15D/ADoE3HH+z/DQBreDNJNtpqXDIvmydH+7x22+lbiwhjhT+BqS2YQ2
cG8/Ns24IHFS4CIxXhv1NAFW5tj5L/Ih4KgDt8tcX4T8Dpp0q6henfeE8AfMkdegsfLfLlQm
eQE5pnnJ5Sox+Xf0x2oA868Z+G7nVRdX8tzsSFf3cAHD9i341o6RYp4b8NKXCee+1tuMEu3T
612DuTIztGrxep9Khnt4LgrcPFloPuJn5f8AvmgDzzw1YSXuqr5w+VNzyFzwP96m/E/WU3Ra
RajZs2yzc9PRa7mO3j06zvLiJPOld9/lgcn5uFWvN/8AhHby/wDFS2+oRNG9xI1xIfvAJ/vU
Abvw1sI7TSJ9TuI1SWQ7U3pzsX+L8azruaTXNXym473ZETuV+ldL4vuo9N09bOLanybcDqEX
gcVH4HsESGW9+5gbYye/+1mgCr42mtNK8MJp8Ww3Ew2CNx1Hdl/3a57wvrmt2ttP9ngbU7C3
RUkDvudF/wBms3xRqs/iDxCxgDMqbYYAOp+bmu61oxeDfBn2e3+e4uBtyT1fu1AGz4f8SaXq
kCC3uUD45jPBH/2VdAwCHGV29z6V4B4c0bUdWeeSxl2XECeaD3L/AN32rufDXjHULc2tv4lg
WBJPlSfHOV/v56UAeiYPXH+0noaOjsOuPemJOknKlR7Lhqf/ABMcfWgAb+Ld3+WnRIX3BPu5
/Cm9Of4h29aleQYXYio3qKAOe1XTfP8AElrImnXJ8jbK9zCOXKq2Ezn/AHv0qbUbee6vdDuG
tpikcxlkEicp8jDcy/XbUt5rhsWvdttNMlom6R0fiP5d33apXni5IEy9pKYhvYEuhzsZVKqu
fegDN02C88/7Nbu1skRdpNqcu7Ozbcd+NtS2f9rwTW73clz5D+W05wPk+Vyf12itSXxBFHC4
urOXZDIIXc4wCy7hux7VHJ4ptldg8Vw6+Y6eYCmH27W3Kv8Ad+agCrF/wkBgXznfzZI3cCOM
fu32LhG/GmLJrP8AoaSx3qTkjzgI9yY3bTz343NWlJ4ks080TR3AuEKpjy9x/iO7/e4apYtd
gd2RrO55dEjyB87su4Lt7cUAZc9zrH297e2WY2bzZE3lZKRgNlV/4EM5pLQ67P5CTz3CRTXa
RE+QN/lMq5Zmxt6r+tbUGs211eRW4t5klctkOgGz5cndzwtSQarbmzS42TBCQkLuP9cW6KmT
QBzFtqOrutrJF51zEX/eFI+MrKw2rx0xtNSwSa+kVgbh3DSTbJBs+dCu/eu3HK/cw1a39sWF
ktvHa28v7xyvlxoPkO5lK4H8WVam23iOzkiV4o7iaVyjoiAZO5c/yDUAZWmX+rlIPtW+OIxp
5jeWWIbYzenqKfpVxqE+vQPewPDvdUclOPmhVvu/Wr9n4i8y+8uIIYp32IEzklkz/u9Kni8R
2ckrRpHM7jfxg7flbaf1NAGPbac/2/Ubvy2hSO6ncnBBkTZgJj+5n5vwqppsM6Q2AvZG2DTX
YeXG+Q3+36v97HpXTT+IraGKKeUTOs8PnJsTd8m5V/mVqJfFNkJFQC4d5H2psj++zbgdvr91
qAMHR5p4NOn3wSveR2m+DgqHi2L6/wAQO7PfdTrnWb23toBaJ9tWSxExfYWxJ/eZv7v3htrV
ufE+nG1aREldjC0yZH+z/F6f7tFnqgOiXEtrHFA1uT+7Gdm/5Tt/8e+7QBnwQ3dxrU5iuNii
eJ3kcuBs2KxRV/un7tUNPmlEuiJLKoVzM0mHcv8AxYV/WtVdduYW2Xv2dVN8to5IPHy7t22k
k8TeXA1wwtBZ/bTaF03/AHFXO5aAKHhq6lksmi1OSZJXgf7PIJHUOu5s/wDAx/6Diuw8JzT3
1nYXdwMSyRoz8beay5LgR20SawERrpyojB3jb97b7cLXQaLcRzSW8kRbZIishxtyu3igCJg6
N0X/AIFUUcKRliowx681KzkhUbt6dKb/ABL9eaAGYCOx6Y6f8CrL1fQLa/tmMUjQXD9Jkzkf
73rWvKSky+UMqevemqSfvjqOlAHl194G1QO267hu2J5Lk5qa28DXImUXV/FsI3ERgsf92vSm
SMv833vTNQS/u9yYzjbk/wDxNAHjuhiWBpZJX8y6EzJjsAP4frXo0CDStJe5vX3yyBmcu/f+
7/vVxHxB0vUNLur3UdPjl+xXXzSGP/li/f8A4Ca0tR19NS0zTdiP5RhV3B7v935qAK+lWj6x
qq/vNqSPvmBrsNRn+zwLGu0LnkfdxWbpottK0dbi7lihlcbyX5x/7MWrz/xL4xkvXaKxd40+
6ZiMbx/dWgDb8TeMI7FHs9NdZLxxtJ/gj/3f9qvPPOkkmXfJ+9f5iT8xNS6faXGo3aQWkTTz
n5gg9P8Ae7V6z4M8GwaWi3OpxpPeOf3aFP8AU/8A2VAFHwd4HJWK/wBVTKn5o4D/AOhN/wDE
16HFCUK7QwX7uO1PSR2fDfdz6VP7/wDjvrQBXljO75EXp36VyXiG6itJ7q5bYVQ8nnkf3f8A
drsJ3KbT/D3z/wDFV5L46vTPd/YFOOd7n1b+7QB0fhXxOdUEFlDE8l7JIcu4GwL/AHvwHy12
8sg2YQ/99da4v4c6VJZab9tmTbcTA4AH8H/166mWQJH5v8KbVOepFAF7G9F385/P/gVJ5Sel
cDc+PpbHUpY73T2jsxt2P/GV6bm9VrqtM1+w1VFOn3CyNjcUI2kf7O2gDSwd+xR+675p6oFX
Z/CaiSZ/Mw33cbvp/s05pCJkGVOPTvQA9Ux9wJ/vH71I0MfmLJjLAbc9/en5D8Ybb6GjOzl0
bflsEUAcfrWgPPJcXMpaS6nmXBHRE7rVDxnqkejaImn2sio0yNED3A/vV3+Buxjt0+7iqV3p
dhe28qS6fFM5T77jkf7tAHmnw00QzXsuqS8JbnZHv+X52X+Ksvx/qz6z4h8uF99vAPJjA5Gf
7y13nicy+G/BjwWm7zUAi34/vdWrjfh3okl9rX2yWNja2/qPvv8A3f8A2agDtfD+nRaBoEEc
uPNI81z/AH2aqWtWEuo6TdW1oEedxuwR1H/xXpW1qrkzLGoyo+Yj0anT30Wm6XPeTbUaBN4H
3SW/u0Aeb+B/Ez6S6adfI5gB2ISeY3/2v9mvY4JPOC8YYgfjXznPNJezXFxKGLOXdzjnb/ea
vRvhf4r+0FNLu5VedArQE90/u+9AHo7j97ld3BDAj/P3akblmPv2qPzEcsEDcdz1/Knf724N
6cMKAK/k2YvftD+T9qA6559uKrf2Tp0y75YIi0m5cl+SzddvNVdZ0aW7kedLiJGd4mTg/wAK
up/nWVP4flkuUghgt0R7Vkkuh1R9yfMv+1hWagDo30qykaUvEm6R/Nf58ZZVxu6+lQN4d0ra
u62iCA78eYcfN/Ftz/srWNP4cJsIo1MQeGOVDIXO+QMrKG/3vmp8+hXJ2bZbfdGWfODm5Rm4
idv7ooA2F0LTg0UgiUuPmjkDnI+83y/+PVYewtiW3j5pCHH7w/eVdo28+lYkHh2eS9y6W/kC
RJfLBIT/AFW3b787atR+HYv7O0u2c2/+iyN55wcPuVgOf++aAL9tpdpDcrcQwYnGW35OTu+U
7qZHp1nHbeQkb+V8mBvLbNvTb6YrIl8OXn2FEinVJ/LdDMZnUu2zbub60svh+V7SUb183fuj
cSPkDcvy7e3AYUAXpdCt/NTbLcwMJFdCHP8AdYbf/HmqX+w7BEQRRzIyYUHJU/Ku3+TMtZf9
gTyXs4mdhbmR2Hlyf6tW27Nv/fP61AuhajGs5a5czuDscTbcOzN2x93G1aAN6PRtPtbhZYUc
P8soAJwPl2D6cUxPD+mRyZR7kO+ckOWI3tk/Lt9RWZLo93JqiXPkRQ2flos0Akc7/mbf/wAC
9Kin0nUZoLfZK7PHMz+cXKOYtu1EZf73rQBrXWhWF2sEHmXUCxx+TGY36Dcrf99ZVaa2h22I
gkt7Ggk3hN/AO5s9B67m/GqF5pWoyQLHE6oomlcokhHlo6MoVT3wTVV9D1fczrOyN5m4A3G4
fcT091b86ANG20PTLqwnS1keS3I+zuoc/OU+X5uPvVaj0IJuitXlhgebznBw2/b8vpxyq/8A
fNc/p1pqM+x4Uljt0mma4s3k5k+dmG0/Tb9aZBaaxOl7B9ple8jmCvNvKgoyfdX/AGhQBvLo
QEm/7TcP/pbXYG8ZD7du3gd6Z/YA272llGy4a6IBH324K9Pu1lz2OupBKPtDvOdreYk3Tav3
VU/Snta6qWQpBNG2T+8MgYBvNU7m554oAvr4cgEVrA5mFvZvujTIYJ95dq/Sug0O3NvNFErv
IibVR36kL/erkrO01sahBKxle1jDrJGZB+8bc3ze3G2ut8PC5hWyS6fzJfLHmP8Ae5agBuCf
uiip7XlM+tQN1agB8iIEzn5vSmUbj/CjD1JHWjHZfu0AMZBv30NGHOc9atQR71Y5YY6VE6bP
kyxXHU0AVpLeJ0ZHRXz2f5s1yOp+C7e4899PnmsZ/vbE/wBXn6V2vH8SZo56fwigDxPUvA3i
i6ud83+luBt8wzhv51NpXw5v3lU6m6RxekY3n/4mvZm/1bn33UKThvcUAYnhjwxpmjWzpYxK
J/vSO5+d/wDerW8nI+c/OfSpVCBFCovHeigBiwgMpy24U/n+HvRT1kwjJjr0PpQBSvuIpXX7
2z5x/wCzV5QmmjWfHDW8yMYkdd5HZf8A69er6n/x5z9m2da4rRQmm3d1d3cqlpCZXCelAHZx
CDzmtITseFFYgdgtJfeVDG8rFTAgZySeg/vfhXDaVdXl1fypFJhrg7nJ6haPiRrD2+mppUO4
JKN0mP7u77jejUAcRq9xceIvEe9NweR1ij2fwJXS654Z07R4be5t7uaG9xs/dvgE92qX4a6S
ZIm1S4jUKQyQg92XrUWr3T6rqWEPyk+TGcfnxQBpaN4i1WC2aSWye9so9qSTRj50/wBph3rq
9I1iw1iJJ9MnimUdc9R/wH71YOuXcfhTw8qQn9+f3SAdS7dWauM8D6Vc6tqrSLcTQxRZZ5oz
g7m6Krf3qAPZJLoQwPPLwkY3EgFqzrHxJBdWDT3UbJLFC00wQfIBu2hc/wB41mrrdxol09pf
OuoIPmDghSn+8O9aCw6RriQSQz7MTedJAfl85x0ZsfNx7UAaNjex36eYnySp+6kjf5WRvvbd
v97FWNjnacrtPTHWuR1Ly7DUJbv7MiWdu+6GOSQu11MRxKvPX7uFP+1Vux1+W3nWy1B1ubqC
DzZDGhyH/wCeSp94tQBra5pcGs2X2a7MvlZDZQ8nb9afBaQaXpzRWgWODHyBBxVmJxJCjr90
gNRLCkyMjBuevNAGNBbm6lR33FQfn9R/u1wPxS1QSXcWmW8n7qAb5Of4t3C13niG/i0PSJbj
YxWMqoCdSzdK8j8PaXJrmtKJizqS005c/wC1zQB1ng7RLex8Pz6nqSZe6hZcdvLrzS0nezvU
ubTcjRyb489vmr0H4layESLSLcxBkAacjoF/uf8AoNcdeaVPHo9rqb/JFcOyRoev+81AHufh
rUY9V0e1v0481OVPUP8AdK/nWswdPvldteafCDUn8q906U5YHzk9P9rbXpu7DNs/UZoA5/UN
Vv4NSaJQ32NHjw/l7vlZWz+W1agudUvI7FyiJNL9r8qHZGf3ibc7uejf7X3a6fIHMv3aVXQN
lEHI280AcZ/bd29rBslhDvDukzHjD+Uzn6fdWmt4gvDvkREnQbGjfySodfkyv+8M12jJHPA1
vNGjRSfKd/Qj+6y1FGiEL+7wsJVUGOB6UAZ1trEr681kkafZ/M278HO3Zu3fnWS3iO4CKjRR
FnETbADk7pmRv0VWrrfM+bOxfy5pHILq+xQw6HJoA5iLVtRNoknlxPKYJpTH7o20fxenzUk+
u3ML3Ww200QjZ0cIRllRWHf1Zq6nzj/EM/WnfZwdu52Kgfd/2v71AHNXOsyJMvky2z2/zbMI
SwK7cr1/2m/75qq2v3Zs4JIvs/myF1IKH92y7sbhnvtWuyjjiDYznHbGMVJKQEZ9ilhQBxdt
r9zdI9ysYhtYDD5yOhLgNu3t+B2/nVzU9RvbK+srRvsyNJAGnkcHEb7lXdjP3a2rqOO6WLzU
+VCrgZNWfO8xm3Ivz9TQBysmt3iXrweXblHdVhfPZmf5m/75/Wm32rapai4fy7I+VGjlBlju
Zsbc9662WGN1XjGB61F5gDKdi7h0PpQByn9v3fmxeTHC/mRp0B+Tc+07voK6aPBRism9R8ow
crU8qBCz5iGSOqCmMcqowgx/cG2gCDyQfnbdufrT9g2bPvf0p3Zfaj2/4FQA2MYXC846+1Xt
MIFwu496pr8+7ts9O9WNNjBvFdjn0FAFf+JfYbeKltQCzBxninecn9yoN8hPzjC9qALDQZ5U
4Uk8VJGMJj221WR9j/NUvnj0NAEkgymPbbUXkcNz6UfaD0x8tK04LscNQA7ZhJRn753Uy25H
y9zt5+Wjzx6NUcr57Y4oAkeDY7DOcfL0qNI97sM4x+VMz749u1Tz/cz6mgAWDDKc9PamvCUR
j81RfjR1LFfTafagA/OhhlcZXnvnpR/d9qP0+negCnrBzpt0cdE3fMOK821GSWT93EihR1Ir
1K5Aks542GV2HK+v/wBlXmulJG+rxG6ieGLft+fvQB1nhjTRY6a08z7HlTk4+4nZaiubeC+e
4ilgiKzoyl8dB/erU1i4iVEgU/McL9zNRxmO0tJbuYr5Ufz56YFAGHqZFvpkWn6OMSum0BBt
CBV+9+NUPCVgXma8uEbah2xl/mLtt/i/+KrL0/xJea34stbe1/c27yMoSP8A5aDa3zNWz4qv
zoXh9I7JHmnIMSYToO7/AO7QBxXjXUpdY15UhPmRRHZAEHUt/F/vV6DothB4Y8MK8p/ekL5m
O7tXEfDTRjeaq17MNkVvhg7DIMv/AOquk8X6r9o1JLaIb7eB18xFf77/AOfyoAqaZaT6tqjC
UYUvunPdPX8vlo+ImsmyvrWwsX8uW3+aR4+qN/Cqn+dbljdR+HNAn1C6jHmyjlD1z2X3rgdI
tJPEXiFI7oM7SuXmkHZf7tAHaaVrGppo8F7r1slzYY3GdMb4/wDaYf3fpWvoLWU8iaho94rx
Zl8wZyXZ9uW5+b+GuS+JWpQQWyaNaR7FdFaT/drN8NaHqn9ivrelXLw3CPtjgPSZV60AexRk
OjyYYZ28YqRThv4T9K5LwZ4wg1kNFexra6jHJtKE4Eg/vLn3rq8Y4bjPSgDmvHek3Or6Gtta
bd3nBix6Iv8AeaqVrpdl4N0G4uWkZ59m2RyM+Y/bbXYOC6MKytZ0qDUYoor0vNAD/q88Z7UA
eM6VZXfifXm3I5WZ98znrs7tXUfEa9tLXTbfSrcIXDhiMcxovStfSNJs/Ctpf3828b3OEJ6J
/crzO+u59V1Se5lDPLMWbGPuAfw/7tAG98O5PL8VWvG7eCn/AI7XtS/cX6V4n4DhSPxZYbe7
n/0GvaYpA/GOgoAnQkL8iMWIZcdKJCXdiww3pUbZO3noankkBi2Y+bO6gCKjuo9aljkCJhhn
/e7U7zk9MUAQdePWnypsdee1SY8za+NmOoNC3EQ4c4YksBjJNABc/dWoKfBIgdtvz8d0/wAa
Z/rP3i/d+7igCxFH8uc9RSTyZ3Jil2F4VCnbUMgx8noaAG9se+6pY5gi4YfjTI3IZfnXb6d6
JXB3HHyjrQAssiSNlTmmfgh+oqWNxHuRh3qAfc/FqAHUyOQOzDo3b3p68H8KFFABztUY+YdR
6UzYBJvifr83/Av71Po7Y991AB/6F39zUth/yEoc8KTtU0xDh1NXbEh7yIqP73HpQAzYP7q1
WUO/Cnp1q0vWkUAcqF3UARRQlGXd9309KJMEsij5qm7scfMevttoVAWygUt2IoAZGmEwwG6m
SuiKwYdvSlcSFvlo8kGJjKfn9KAEdPMRDFxxUboUZR/ERwBU8SFAyN94dqcwBGHHWgCOKPG7
dtNMnkB+Re3ftTfMcNs39O560kYJXC/72KAGt0b6ce1TxlDtDD5gOuOlK0Y2YVPnG3oaiTMb
qXDcHqBxQBPKAImKbeR1x/6DVX+JeMfeqd98m4oflNRMCjYb8vX/AHaAGtwmV+9XDeJbH7Fq
sD5X7PMd2/uG/u13PRsr96s7WdOi1bTpbeXhiOHxyhoAoWyF5lDON2VY5O5q5b4m6sYUXS4j
8zndO6P/AOO1FF4iuNDvmS7jYtEm0xnqfT865PRbW88U6+sbF3aZ98zkbtgoA7H4aaSBbvrF
xHsaQtFCG7L3aupnnBlR07dggqScRWVjFaW48tR8hC9Cq/7NP0+EfvZGT5QF6+tAFeWO00TR
5fKnhg3lnLvxhm5Lf73+zXOaHpcV7eWtzCXkgKNK8hG3nd/D/OuX8daxJrGvNBabjbxuUhRP
uu+7/GvSdIgn0nw3Z2bBoZ4025I6M38P/j3FAHEfEHVXurxdPhKOlv8AOcf3/wD4mtfwvaDw
74bl1S9CpO8auRjgL2WnL4Ps5tVtbxJX+zo++7jm+feey5/vVS+KGqPvg0qB1jRBumGcA/Lx
9aAOS061l8R+IlD7jPdzb5Oei/xV7BdW9tYafBaJt2AKiZ4KD/drB+GWjR2Olvqdwn+lXAbY
MbcRf561u+Z9qnRMKGPcDkLQBzGteFJNVh+32PlQX8Q3I3/PRV6Lu+nRqteB/Gn9ol9P1M/6
YgC+Z/f/APr1L8QdZ/svRFtIS6XE52Ic8+Vt+Zq8z07StTmspdTtNxS0cMMD59397/dXvQB7
999ML/u8nFV5I5Nm93/2QSOlYfgzxJ/blhiYqbyMbpgerj+9/u10Mp861ba77SPvf3KAPJfi
NrHnXK6dEd8SHfMc9T/do8P6UbDwjql7cBg9xCqx99m5q6PUfA1nPdW8tvvffN/pBfnen3i3
s1YPxI1KLbBpFpuRIwPMIPGF6LQAz4d2kk+swXKhREgZgD94V62o+66jC55rzj4UwvIZ3mk2
rHHtH/Av7tek9OF+7QA5uS22mqMtjr+mKMgqxyoYdlNDHYrH25oAavP3fWob6/trFPPupUjT
PQ8kfhXO+IPE8FoPIsZYnlPy5PzBK4O+u7m+laW7neaf+8TQB2V58QLcSubWCaRe56ZapLHx
xZ3XlR3Fu8HmdSTkCuV8PaHPql4kUsf7hPnd8/w/3a6HxLb6dpcKWVpbW6O43OUGTt/GgDto
rpL1PPidJoD9x0PVv92n57Z6/rXk8t/qeli1ntJXhgkO0g99v/stejeHtWTWNNilUIHf5XA7
GgDU3OOMsPam5PzFeW96sRhCFHlt9SKibYJm3D5aAGKN7LuC76tRx4HzBS1QbwJlKjp2qVpE
2ttLH+lADJ+HXbxxUX6e1GS+0sc05ht/u0ANbmRiv3cU3qVNOoXrhaAH8fMcrz/DUS5A+b+5
t/4FRGo2Zx8xPX/PSnd8KM8bqADsv0q5pX/Hyv8AeNU+G74U96u6UuLlQDn0JoARSH4/4FUc
Uh3tuG+p2O7+7VW053E/ezQBOzj1257ZpVIIyu0r97pULmUnHzFQeOKIi6fJjYh+U8daAJeI
0XjCnpQrxllDGnrlD8oUt93mmOEZvMb8D0oAXnLlvWoZJM7dh/2qlyCrbTmoInkhdRhQp65F
ADfLcdvzp1tw7Bfu479abKJJNu4Nx6UiEofl+9QBabPzbfvHp61BBGS6+fu2/Nnn+Kpd7hEf
C9eTnpUUU53KW+dT8uPu8/8AxNAD4w6vj+D71O2BgpYfNinse+zHHRqGB3fMUT2zuoAYsaeZ
8w+XFGI5PemyF8qFHy96GBj4iGVPUfeFAHI+M/DMerWbS26bLyNOG/vr/db+lcd8O72LSdVu
ra4gmjuJdq8Jyjf3WWvYYwg3hT82Oma5rX/D5vZlvLKVYb+L5hJjh/8AZagBJxJfNn/lrlWP
FY/j/VP7L0pbaykU3F18ic9F/jaof+EnOk3622tW0ts0h/16fMnvXA61fXPifXV+yRbGmPlR
56AL/ndQBr/DLQDfapLe3Q8yztfl57yf/EivRboyzz4X51x+H/Av9r0qPTNOGh6Ilon3wm0k
Dbl/4mqXRkMku9AzoDtz6UAS3MyaVpk8kyKOOQa5eLRtP13VormaT7TLIib48bANvXc38qs+
L78Xd39mQq6wPuIH/LStDTgNE8OT6hcIqYDO6Y5DdlX1/pQBpyyYdrSGPYke1uP/AEH/AOxo
sQlqrSzBY1RC+ew/+yry/wAPa3rN/rksFpP5a3kjNJv+fYv972bH8VdX49u3h8N3lpbu6LsR
SueSrN96gDgfEF7ceJvEPmoGPmHyYVPb/arvNcmt/CnhGKysj/pUo8oF+h3L89Z/w78Ozwu2
p6hF5bJ/qI3wv/AmrmPF+pSeI9eb7Puji/1MPP8Aeb72PegDP0C+ubDUre9twx2FlPoQOv8A
OvbNPvUu7GCW3lzBMm4EDt/tVxfizRrPR/AdvbOVFwhXYQPvv3X/AHapfDTUpUuX0yZ2RJMP
GB/s9eKAO38QakmlaVdXDnayRtsGfmc9q8Klupbu7uJ7gqXd92R0rtvitfyme1tPmESBpcjv
2rkp9OksYrKOXi6ux5oHonagD0v4X5TTryWIsMyBcj/ZX7td+vSuG+GkBTw9KUjyrzn5if4l
4rtJX8vZu2j1oAfOTHbtJsUKBySP4a4rxD4guZC8VuVFuflLgbTtq/rV7JfI8SlyiDbs9a5m
7xHBvfdvJVBzuJb7o+WgDMisftTolrEzyufk9anl04W9y0DFpnT75HT/AIDXVbE8O6Q0rxr9
skHJ+796svwnaSajqKO74gHzOCOp/u0AdDocEelaa08o2Ns80k8kL2/4FXNRY13W2jaTY0j7
iQOAv+etbPi/WNOt5rewldp384eZbRnBH+83arOg6b9iWe5lREyWYID0SgDnfiJNHBDZ6eqK
7J0I/gH+1/tVS8Ba5Z6NHem7l8lE2uBjfv7fLVfxt4t+128tlp4V5S+539/61w3l5XDltx9/
4qAPULv4mkHOn6exX1kk5/KrWjfEazvfk1CNrWXPVDvT/gTdlrlfAvhmPWJnuNTLpawP0U4M
n+z+FegNYWFoEg0+C3Cf3gm2gDo7aZLqNZIihU/3Dkf/ALNSqMOu6vLfGMt74Z1a11Gynxby
Db5KfcLL13L/ALVd14X1iLXtIS8twwyWV0P8DL95aANh9g4T7uKjj2fw07/0L+7TmJb7wUfS
gBu/b/BvpkpKKpThqf8Ap7inK2w4wob0oAjj+5lvQZqRfvfPu6bRj/2amtyrf3iKcvXOduO4
oAiicbnD/e7Air+l/wDHyn/AqoKnzeY+4sTx7Vf0z/j7j/GgBf4GP8Q6UyJAicfdNPpHJBTY
F2DqKADI9V4prnKZXnncKGCT2/yjZvHX1p6mMfIv3h2oART5isXH1FK/zpsY/KO/pTGkJlVG
GV7U+gBimOEYbduNRXLjcvK0T/fXhh9af5CfxfNg7qAHRO53bhjFMkj2bSm4tmps/e9zupJJ
PLKlRlqAIoskbGHy4pVgRNu0txTGnIC8LVjNADsndlflam5IT5DhT82PWkY7EY02J8xYoAe3
3Vx97FQ+ZJ6fpU3RqP42PrQBn3N09qrSRQNMz9+yf7TN/drnI9VkhhuL+K5861kk+z2kEjgC
4fd87Key53fTFdcsIG7vn5TWbLolskiT2u2GWFHSPKb0G/rxQBBP/ZeuJLYPFDM6DbIhG4R7
l+6rVx7+D7jw7q0Wo6PAl9EPlMMh+cBv7jd2rU1jTp7KzitkjxZwSRXE02CRdSu6qW46Yz93
2FdVbJJAmx5Wkx0LgdPwoAwftf227bcHRn2qYW++n8P3frV/Up00rSm2bUuPuoPVqtXllBeh
fNRhLk4kjOx8f3d1c74l0nUJhE6T+fsG3B+//wDtUAZWg2Umo6q27Y0SJvc56ndVP4m63vl/
s63uN6xf64Y6H+7XQx3Efhzw3Pceapn2B9hTad392uC8OaXL4m1zZcSblz5sx9f/ANfSgDrf
AWlf2boU+o3EX72QFt+Oif8A16rW11d6jrMqRQb2nIQbuqD/AOJrU8Y6kLf/AIl8J2KSrPs6
bV/hqfwrYSQ2z37n5pPmR++2gDSnAgtVtkRZlKbXQ/N/+v8ApWfBpunG5t737PEj2sZ+4m3C
/wB73xV1v31xvUsjHofX/do1y1STT3tEdoFlG1yOWcf0oA8y8ba3JruprHb7jFnZCh6v/tVl
2j3Ol6rAbhPJuIJl3gf+g12XhDw4LXUri5uwvlW52RvJ2aub8Rm3vdaupLSTfB5nycn/AL5o
A9Jnt9Mkv4Li4iR7qFNybxuKD+9trg/GYQ67K6lXTyVVD6etdNo8Etloa3jOslxInLyH/vmu
SitDe3l19ok3xF2TeOBJ69en9aAO78BYt/CtkV/jBc5/3vvVsy5d1fLOpPJ7Cua0qeK0tURE
8tECqmTuA2/w1vaRI9xbPOx/dZ5J7etAGDr2q2+lWabwpnOfLQdf978ayPAlvd65qEuoanH/
AKLAm2HnaN27nb9KwdXuLjxNr7Im5/MfyoEHGB2/xruNZu4PB3hWKCy2PdJ8sYcZUn5cvQBV
8USS3EzOiF7CP90j/wB8/wBa1oDFoHhhrybYJe5z1PZVrn/h9PPrbXtxqcjzshRwT0D/ADYX
b+NUviFqM2pakmkWv3Yn3yEdM7f6UAc/pXm61rj3N2Vhg3/aJ5HPRfvba1PGPiqS/f7NppdL
IALvPDv/APY1m21ibSF45w3z989RT9I0S51S+it4gwQn95JsyEFAGDbQSXVx5cUbSSnrjtXS
6V4ZjupoIpZcOTtkjI3F/wDZX0/Gum1DRrfQ7Dy4oFd0PMmM72b+KtPwdpQLy3lxyx+5/u96
ANK2sYtK01LayjVOeMnP/fVP0yAPNv8Am25+finXKTmfPVQSoql4o1Y6HozTpuScoVjX++9A
HCfErWft+sNaQuv2W0+UAD77t1X8K0fhNfYnv7JjhZNkwA9V+WuL+yy3f2q7wwSEqsmeuWrr
/hTHs1m62v8AL5Pp/tUAeq0ZQfeDfhR+vsOtH93tk7aABv4T/wABpk5KtlR833ae1QNOd8vy
d6AJVPyK6/e+8Kdxt+XvTcu8OflOBu9KcxBbKnOaACrmmf8AH3H+NZzOfN2Y/GtLTObpff5q
ACmRx7HY560/9PeovPH92gCWmbCJd4fDUzf53yLxj5h/WljfDeX6d/8AaoAlZ4wqbeGTt61E
8HOc9fm6VLjjI7naaOrscMcn7o70AZ8clu941s5R7gJ5uxDuOz+9Vu2BCuW+5jaSPmrAvNNv
5Lhr9AhnkeSKTM3yGFl+Tj+9kLWX/wAI7qkE0X+mGRE2KhDlSgV2P/fXzbaAOulh8tGfrj2o
aN0TKH8SOa5aLQNR8mANKgeIIufO+/8AMzFvw3LRPo2qFoPKkSHZtXBn3ByiMpdsfwvuX5aA
OtiTEXmuN/8ADiljjy/mfkPSuMn0fWN7Twzqnzuwh+0E4DbML/46351f1O0vZ7mAWKNbRRFc
IlxyVbcf0O2gDqJQfKaqq8Mp9Kxn0fUCYCxYRCeJXT7UVwiq29v+BHb/AMBFP8PQ6hC86agi
xq4DR4k3jd8yn/a5oA2/P56U+STyz0zkbaYp8nhvnz83sKjlfey/e49aAJ5JPLVeM1BKgQZz
8x6CpOJ+M7MetFsEMqjzF53f+O0AEufsaBuGO5T7VHJG4VJMfK4pJDl25703+LGcYG7jvQAf
w/juoYAhg/CH5frRRQBm6lodhqUax3cOV7EdRWNZ6BeeG47j+yoIbq1c7nTeFk/M/wDoNdau
P4nUUSwyDbtTfzuPNAHk1zfo+tN/ayPau53SCROv+7/tV2i6tpX2VIrW5i8oDahJ/wDHf96u
ln063ulxexpcr/dkTdXMXngvSJncwxNbNnb+7OB/3zQBa0q4gfbI06HB2IS4z71U17WLKF3u
LqdY0+6AOXP+7/tVlz+A0jT/AES9faTwCm35u9Y198P9UnvPL8+EQY3eY8n/AI7QBjeI/Edz
qKeUm6GyT/liep/3qoxWsj2K7Nu504rov+Ff3MHDXdvx3HP/AI7ViXRxG6wOcsgZenWgDnpL
u4kgiiunfbGNoAqOLVo0maNt0jv8qD/4pa9N0fQ9Phhgla2zLgN8/P8A3z6V5vc2JtfFWpbB
h45iwjPUD+9QBqW2k6rrF61n5jwWUcjKZj/y0+7lV9f/AEGvQNRggj0uLT/LcW5jVCgO0bO6
tVXwnGTa/b7iR/NI/dg9ETb/AA1bZBPdLu+7nbQBkaP4dtrDWGv7cYtUjXZHvz8/ddx9ulcH
411T+3/E7/ZQxSM+TAPX03V3nxC1T+xtHe3tX/e3B8rAOPl28t/7LXlui38Fhcy3OzfdR/NA
r/MA/wDeoA9IjvbbwdoKRMGF5Im50HXza4axuw7vLhtz/O+ePm71kXl3c3t08txK0jueS3Wu
18D+DZb0tf6g7x2p2+WO8n+7QBqaDpNxfRK77o7cnnb83Nd3Z2sdlbrFCML/AD/2qfbQpb2/
lRBQgG0Adqlb+H2O6gDmvEqPPNbwRDLO+z6L/erN8Q6qdG0q3s4i2+T5j67O/wCdamr3sf26
V2DBUTv/ALS15pqHm63ra7A7+aRFDDnOAv8AndQB6R4e1Ua2rXcUEsEQGz99/f8A7vtXn3jb
UX1bXWjtpMwRHyoP97u3512GuXA8M+G/sdvt+0SBkT+rVy/w50ZNR1lLm4Tfb25DBn6GX/a+
lAF/xDpZ0fwda2ziIyyTK8hHr9asfDCxf7Vfyqcr5KqeP9qsvx7qr32r/Y4ipgtzt46O/wDE
1db8OYHjsrgtw3mBcf8AAaAOtjTG73p1H/fX4HbR/wADY/WgBkib9vPbt/tUuPk2ZpIpPM3F
R8vrTbmeO3iaSUqF/nQA+eQorlfuptwP97rUMeDcZUYX0rnbrW3eZ/sqeWh6HuaqRT3M7oiX
EpnfLbA/Zf4qAO1Xhn96u6VzeKPQM1czYx38CbJjvU9j94V0Ph7P2v5gw4brQA6JCFy/Oe2e
lEseR8oXd605XDtnqxG6loAqsjx7Sxzk7R7U5YZOvmfL6YqdlyuXKlR83SlxigCKN8Msbfe+
9TpJACoYZ45prRkzK/RfWpGhjO4s7FvlxmgAiOUwnC42f8BqBYX25yv92rCgDpxRz/EVOT2G
KAKsTpHu3D5TUUtv9rjeNy6b+vlvsI/H+9V5UTfhUXd92o1MUbqFLbj8uMUAYrzahpe0XUbX
dmNq/aYRmZG/2x3/AArVWMyReqfeHv8AhWX4lu7y002efTRC11vRR53Qbm2/NXGazp2ofMfE
XjGxsv4jDbEkgf3cDrQB6WhQw7FdD6YO4ZpYoQirwu4dDjpXD/D2907y7qw0q/uZ4o3D+Zcp
taTd8v8A7LXcIkp53/L7mgAkkjRmD7QxHHvTLkAMu0Yqxt/vbT9BUTSRn3/CgCvTcfMhXj+K
nUeWN2PMfgbqALDIJIsoF+tQsXVmRgpX/Py0uH2K+9tuODSLmRvRjQA3gcscKemaapBTepyt
T8Row6S+pFMXBdRj86AGsOfmHzChiT94sfqc1LKB5q7e9OePO0oFFAEDE7erdac3mIXOzqe9
WvLT+4tVWhKN060ANYj5t5UVia/fXllF5kUVvJbj7mflI/vba3YyBuLAnjtXMSzaRqN4yX5l
jlQsuyd9uP8AaxQBkXfi2d0Xyo7eOX/bH8NRW1wlxL5T7yznl/5Vd8WWmnaXo+bJId0+3B4y
Pm+bbWH4MhF3qkUaOw8s7/8AgNAHoOzy4cYYIiBcmuF8f6JcQTNremxb5dmy4TJ6beHr0mQI
7ZwvTac01UAlXcPlxyKAOI8GaobvwnbxMG3wnyiXHB2txtP0rp7U29rD9oupFRCGbfJUes+H
ItShl+xTy2M4+VDD8o/4EO9ec6v4G195V/0n7W2duQ5GPzoAwfGfiBNb1qedd3kJ8kP0/vVz
0YkuJ/LhDu5O0InJ/Su+sfhfqMjKbu5toFzynLtXonhrwtp2hQqljHm4PyvM/wAzyf4fhQBx
vgrwR5ey41qLfcD5hCTuCf73+1XpKphV3bTjocYqdYCWQS/dB/Kp/JjHCjK+/egCn/C3uKKu
eWn9xfwqKdAq712qo60AeR+LNWInuINn33ZOvTbV34baaDJLqkoYRJ8kJ/nWBqAF/rUES7i8
8nU9Pmb7zV6JrUkWj6JBYWiKHxtyPlwP4moA57xRZS+IL+1eIolum6J3PZV6bsdfate8+z+D
vC3kWXzyueDJ1eRv4m/CmeF7LzpPtD8rGGVM9Pdv89K5DxtqJ1LWWCFzBakpHg8O3+z+NAGb
pUPn3zebwoO7f97O6vVfC8Bj0xCnHmOWP959teeT2/8AZTpbS7nuCiPMQeBu+avTtA3poln/
AHwnFAF/O4Nww+tMtiSrbjU8jgIru/1zXNa/4ii0oeVb/PdPu4wCE/2moAtarq1vpe95dzyu
PkjQ/P8A8CWuP1LVZ7orJdSMiZ3Ig6D/AGf97/arOuXkupne4dppXf75O7Na0Fj9n0z+09Qd
PIiG4Q8qXbsuKAMLUdWMatHFtLkBgc11/gfTXe0bUbg7rq4+UBvlwP4eK4PRbCTX/ECR/KFd
y8mB0T+7XsVmiQfuwmFA2IB82FoAtRrhMOe+0/71a2joiyLt9+TWbFgugYfKT0rV0vAuvYAm
gDPi/d7i/GTuqbn/AGNvtSMgf736UtAB/Dij+vy0Yz324pGkT5u3s1AC+3p8tFCkMvy84ooA
KZKjll2PjFPX7y/Xmjo7FeUHb1oArsZUbOQGz3/vVF1dT/F96rUoTy23n5vvCmNH8q+V949+
woAq6hDBdabPA4z5kbKcD/ZrzC1m0gOqaD4PlvbpBsM1983NepY+Vgu4VxHxE1G4061gisXe
DzPmdx3X/Z9KAGW0/iy21BLzU9Itxa+W0UdraxhP+BNWzF4gvUjb/iQah9a4bwx5d/Z3D3ut
3drKh4RHxlf73PWug/snSHhy3ifUDn5dzSd/yoA0LnxubLYmpaXqFspP33x92ug0y9iv7GK5
tXZ4JBuQnrXM+Lr7T7jSEtkuPPcle2/ZtWpvhrv/AOEYUvu2vM7DPpQB1qwyH7qZamR/cwv3
Se9WHfKKYtr0xnt0ZZHkRGPyjL45oAcwzboF3dulRsHj+dto+lTpJFtwsibUG7746VBLMkm4
NPEE/vbxQAjZz833qE++v+9TYMyMu58/wgjt/u1Y8mON1Ripf1HegBlyMuvK9PWmtNJvYMfm
Hy1ZaNHbLIpYUOBIFDjp6UAVvMf+9Sby4znKg09AE3mX5OeDnbxUE+YbaXYMMnzCgBJQ728s
cTtGxTaDjdXHa54f1O6LSfaUucIFJf5SF/3e9bq3ro/mM7jPY/MP8ms7xN4m/s3TWuNiCf7g
jPegDzfWppY5Gilk/wBSdhAO4Bq7f4c2KC0nvcfPI/lIT/s9W/pXm1rBJqN5FGg8yeZ1XAf/
ANmr3bSLJNL0qKyt0YLCNvz4yTQBL+93fxe/Sp6ONq/TmpYEDht1AD4EI+8O20UTxiRV4zg7
qkUg/dO6loArxxnf84+XtQ0bh2KD6VawQucfLTaAIV8/5934Uu8hGDn56lpjwh/nZ1HtQBB5
j+rf8BqrqcwTT7qSUuMQtynar2yL1x7g81neKAkegXu3hzG2HNAHlmj4OuWZbbsyFyf+BNW5
qE8mraumzneVRMdMVzWkRmS4WWbOyPpju1d34MshJI93L91PlTPf/aoA12tYLTTUtonePO5Q
R13d2rEg8MWf9q2c9pEqW8ALSAjcXfs1bN27yXDBeeOP96k1Wb7Bo0ro/lzyAY+tAHnXiaQf
2vdP1XzNic9FX/69ekaaXgsrePeBsjGM9/l+9Xlupv8APbyfLueT5/6/+zVveI/Ef2qJbbTS
vlY2vNjkqq/dWgC94q8UpsW309/3/wB0ydhXHNN5gYs/fcXPUVVijknZUhjYsemB/wChVQ1K
Z0vHt4jlQ+wY7mgDrPBwk1LWVDBvscA3uP7/APs1H8SNWe6v3sIZMxRndIBx81dRoOlyaF4W
RIY/MvZf3r5/vt/D+FcpZ+EtQm8SfZtS/eIP30jxuOR/st/wKgDpvh3pr2GmfaZo8XFwdxJ6
gdq622dI5MKccNnNH3E2KmxO2RtrI1fW47e2ljtT5k/C5A3AevzUAdKpIbOfmIWtLRSXmct2
FcN4e1s3DJbXHyNjdvPf/ZrstFkP2lgp+UigBkTud+4YweKfQ3ErDpjsetGfegAyOmenQenr
UTRo/wA+evcUNAhOWLc1IvC4Y0ARpmN2RR8h71LSOcIxXmmxuXTPRqAHtx975ailcgrs5qTn
b9/NNjQRqwU/Kfm5oArySF1+anxyOWUY/Kos4b/aqfAhVXTnNAFZjkMWHzfex71xXxYcf2XZ
bwvE/wDrM8/druWJZvmD/ieKrT2Npe3ERu4oZGj+5vA4oA828J+FotRsZ7z7RMn7x1OMYIVf
vLWdpmkXN9f6clw8sNndSOscm/aX2r6dq9fWwt7KGUWieSh+Yxj7ppE02yFtB/o8Ra3O6Pjk
FqAPKPF+j/2BdWcEM803noWJk/vL/DxXc+AEI8K2W4MGcM2P+Bfeq74g0Oz1mziF2D5sZbZI
Oo3VfsbeK0jtba1j2QQJsQUAS+WX3RJJsUdHxuNcvPFc3a6X9r+dkvpflmt8BI1V1DMw52t8
prq0kMZyozkUyQndvywb7uAetAHHz6Pc2v2q3w88UOllEkEOd77mb5aikt3gdJfs0s1rHY23
nwmAqX+Zsp79eVrsrnVBaSxQPG73Ex2wwpy7jdtLf7tW/LRyx3qeex4oAqwPwhTn0425/CpG
f9583HqPWlbEc3yDoN1JK+VZ9ilsUAPWdyq/d3UyUu5XduH+7RjCqf8AgVLI5cruGKAKXii1
e906eC1kZJ9jeW4PQ15VpXjDUdNv/K1WV7tI32yQvhXDf7NezrCP4XYfQ1w/j3wzp13p0t6z
paXEALecR9//AGWoA2rPUrDUtNa8hkieCMM8g7x+u5u1eMeJtcGt6q0iFvITKwg/3e7fj/dr
L+23cFm8FvdukEn30To9bPgXwxceItQzLG4s4zueYfKD/srQB2Hwr0L7usXAUqQywxnuOjNX
pTMS2W2/XFRW1lHA6xW4VEA2og6Bat/Z8ffNAFfIPKn5R1p8Tn59nPFEqIjqAPlqyqJH9zaM
mgCK2BBbcKmoXlFPrR/CvuKAGSEoiupY89KbFI7svHy1IwyMURpsRUXnFAEbO4kxj5fWidyG
cLynrUsiZVR/fpix/udnzcigCKNEK5Y/N2qC8QXdpPE4+Z42UenzVa8gbVGW4o+zk/cP/fVA
HjWkRyRs9lvSOVJNmz09a9QniSys4oIQqKPl4rH8XeFPt0v2vTCsd59506CRl53buzVPc3aQ
JEdWnW2ndOUfpQBYs4/n3zPsRDu6c1zOueKdPm1SC3bfPEm9D2Cf7Xv/AHaf4j8TWkOlS2+m
3HnXRG0FOg3dfm78flXncUKJyj/Ke5/j/wB2gCed/OmZ13bc8D0qWAPJKtuqb3kdVCZ2sd1S
6ZYPqM6xxSLGvdz2rtfBfh+C3ZL+6kSa4G7Y/wDAF/2aAIPEFqnhzwzOYX3386LE8g6Guc+H
3h8Xurre3CL5UA3n+679lrp9ZkttVvZYJo2eLKeWmf8AWbf7tdNbWMGnad5EMUUK/ewg4oAp
6lJ5kyjfhcbvk/vf3avWIjt7bf8AKHA25zxj+7VC28oO9xcOiRIN5LnFclr3iOS9kW3srjZb
j5uB/rF/+JoA3vEHiN5IJbO1dtwO13A/z/31XNKJPKzEjO4/gHf/AGabpsck8/lwj5nCqe//
AH1Xd6Vo8VuiJKmZztyT/B/srQBW0HRESFLi7jVnPzAZ/wBXXY6PxesM52DaP92qMaBNyLwo
LVp6GgeZnz82zpQBVufurUcZ8uRxjOB17f8A7NSX1wlvA0iBpnA+SCPq7f3VpryJNCjxHKn5
qAHfaC7KcJ029eKPPx91P+++ajaPEWc/L2FOWEmLOeooAl8zMe/Cj/ZFV5H3nOKljObX8NtN
jj3xLwn3w3PegBqSbBjFEr+Yy8Yp1z99ad/qOG5zQBAp+fHy9dvI3U7B34Ups7hD0pZZPMly
oxWHrGs21kFTDTTk7fLh+Y/8CoA0ZLuOBJZZeEiRnc+q7eK8o0/xprD6wsdqUmSebakbjd16
c1P461u8nhxaPLbW8qfZ5o2O7P8AFuX0b+GsTwILePxTZyXSTTY2tGETcd395qAPc1Jfcd/z
ALzRx/CMU+OHeilT/smpPsx/vrQBB3X2p8UmwNx+dEojjD/vVZkG4jHaqVzfQQvapnf577QR
2+WgC1972+tUNS1H7KiJao8l7N8tvHs++3972Ud2rL8T+KotAmiils2mWRCySEjg/d2tUvg6
cX+kW+oTHfeGP7O578N/KgC/ptg9u8txNI095OF85z0Cr/CnotX1w+4qflQ/nRR0+936UACn
DZwx56Cot7pMsauu1/m69KnU4OajVECOWRixO7I6UAMluPLH39i43Pkcbf71Y2meKdPvrF50
nijihkZCZJNp/wB7/dxVL4laqmnaI9op/wBIuvkH+wvdq8Wx8ze53YoA9V174j2lq3l6VB9p
c/Lvc4Qt/e2112i341jSYrhRFslTa4f5hnuteD6fp1zqVykFjA08pO07BwPXc1ex+A9G1DQ9
MltNSkiKl96Rpzs9fm96AMTUvhrb3GsI6XDppx+eSPv/AMB/2a7XTtOg02zitLePy0j+UAf3
auYP8W3aOnNPgLmVRldtACIcMp9KfJN+66dflqxj5sL96opJgjYxmgCv0WhSgRS5xmp8edyp
xj5aFgH8UiJ7YoAfFJv3cdKJX2DOM0y6CIdiBhjrViJHk4YY46mgBinKq1Lz/CcNTpBskVGP
401sbvkO9fUUARPM4bGV3eppySSyDOW+hHWnON6MPWovufu/4j3oAm46qfk9aPf+HsfWofIP
rn2o8hx94t+IoAPtGP4GP0qjfWlvfQNBdRh4n/gPr/s+jVoxQgbt/P0olj3rheKAOKl8B6YZ
d8T3MbfdK784FSweDdOtIbgxRvNvQ7HkO7Z8tdS8ZRc5pi/+O0AeN+HoY47dIPMWNkk8mcZ5
BZq9D1y4TStOS0t+XI8ojH3/AF/4FXNeOPCN3JcPd6PuKyFXkhB+YuvRqinvn1G5R7p4kuAi
o8bnbs+X7v50AanhWyQXLz3G4rH9zJyCf9lqu69qkFkymW4SG3QffPaqWpeI9L0TTVtLJ2vr
rHJT7mf734V5tqepS303n3Zy53L8vQCgDV1jxJc6lugQqlr8uNn8a07QNNn1W6aOygYMOpIw
Kf4a8KXetolzKHtrIHh/7/8AuivWtK062sLJEtIljUfKcd/9qgDP0fTY9Lt2SE/OfmLkY5/2
a0IyEOV3Be+Tz/wGrlM8sGXL8r/KgBUOUz834ndWtof+sl+lZeAOFHy1qaH/AKyX6UAcH4mn
uNZuW0vR9Q+zapDD9qjQfI07K2dtP8P6z/ats9zL+4ngJXUrUf8ALF/u71HbOOVqzc+HLa51
VNTlluftkL7ozG4Q/wDfX+etRanpOnacmo6m8T/bZIW3yGQsXP8AtY60ATadr0V7eSQW2qaf
IVcp5DkoU/2sn1rW8yWCFDcwSwh32dd4z/vCvL7X/hX+sJFHdR6hod5gDO8lCfVuv61pvof2
CO7+z+I21GwjsZLmMRydCvAz81AHfxz+YjRwuj4IYgEZC/7tSryzbXA/ixnoteW2omj0nwHF
bAxXd3dvI8qNlypOPvd/pW3PJ4tmuJ5LfSrS9s+Yox9o/usylmwR97bQB2ufkV25U/NVPU9U
ttOX/SpctjdhBubb2+WuN/t3xDpU6yal4eey04/K7DLojdmXk1zMupXd3O0uGL792c5AX+7/
APY9qAOq1rxNPMrDe1pBkLhD+8I/usa51r+Sa5xp4YSk7dgTL5/3e9amh+GbnWws93L5dqfx
Lj/Z/wBmu30zR9PsFaKyjUMRtd/vO/8AwL+7QB5jqugavPYyvdWlwU+/sQhiPwBqDQXjt48Q
R+W/8DnqW/8A1165qL29pbb7h0SKM/fPQV5p4sntp9TlfTdh8lFeRo+k3zfqwytAHoOjazFf
WSSPJiUP5L8fx/8A16i8S6+dEtIrj7O1zBv2SYP3PSvO7S+kRVjTaiF1Ygnglf8AP3q9EvIU
8QeHZRl9txD9zG076AMjwjr6az9tFxuRw5YKX3fumrG1Iz6dqrRZfyIn82FCelc54QuH0rxL
Abg48w+VICen/wBlmu38dWmx4rhCu1/vj7pz/s0AQfEG3TVfDCXibS8Ugl6/w96zvhRrUgmv
bB9p8wecB2+WmSeJ7Sy8PNZXUDzPIjRAJwNv96uI0y7v9OvEu9KEu9NyhxHuXFAH0JG6SNht
w+lPUAK2z51HX+HH+zWR4TF3PoNlcahLvnePc5CbDub2rXVEAbc7Fu2aAGbwX2L97730okkR
JvmGed1KwHVhnHSiRAR0UtigDD17Q7DXJFe7j+YDaj9wP7tcfq/w9u4WV9MkhnUH/UzcH/vr
vXqLWvCfIvSneTJ/s0AZGm2XkWsUS2kVrP5YaSOMBQPWtSBwHcsjbT3xQ0OzduC8ndSrvk4z
mgB0QQy/LGo+9RuCXDH0o8mQBtvDY45pzIhGMt5vegBrSZl3/Nt9KlYiSNjjt3qvH/x8eWw6
EZqWU7JMdF7igBsUgQYbdTpP320r2POajlIJ+SpUBjLbh1x0oArtk/8ALRh+G7/gNWFuPlyx
fd93jpUmxP7i0LHGWXdwvtQA1bgTPsyp/DmnqOy8UnlorKUdjgciloAqyEmb5d3Tbimbs981
YkCHcmPnoWP91hgu6gCHJPyMW21Kv7nh+c+lLBHh8yhStSMAfvDdQA13Cbd3Hvmq+Tu6t+dW
mAK9F602SMFl2hetADFmG35gx4FR48yX5eM1JFCQ+JQvToae0YdG2fIw7igClJBmZw+3aOvv
WZrnh3S9YhcXVopc9Zh8rj0rbaB/4TnPcmm4xcL9eKAPNJfhjH5q/Z9QeNM/IjpzXRaR4K0r
T9kkqfa5x3nGR/vV10sbufl28/LULR/d3Fkydox60ARqgTaURQwG3p/DTunC/dp0iFPvU2gA
/DPvR/D1y2etOUjavf71RrnHzfeoAkjIDqWrU0ghppSoxxWXGM7x/ETxWlowKTShvSgDL/Bl
+opsg3spYZ9annTYF5Y/U1F05xnHb1oAyNZ0LT9WZxfWkT8bQ+NpC9ulYn/CFJa6Ve2mmy+Q
9wGyZuc/7PH8NdhIDhB1wakfl2K/7oFAHDR+HNUT/hGY4vKRdFRsyeZ80jf7P/16ZqHgCymv
Li4afUEWQ7g1s6ZH+8DXdf736U1uVagDynXPDtzpdm1z/aeoPao6oI7mbgs3RsA7azNHt/tF
5FBnCySBfpub71en+LRZx6Hf/bQ32cx7c434Zv4vwry/Q7pA7eVJv527yNufRtvagD2lEjRE
ji2j0x0wP7tcH8T7+5019OubKdoH8x2D9vmretrj7XElwxxOcb8noy/w1Lr1gmt6LPA6IWcN
sdx9x6AKHhHXU8TaQ8F2FSVP3U6J/tdPrn9K8wuoZ/DfiN0eNT5D7vLHR0bmpPDF/c+Gda3z
B49khhnT/Z7/APxVdN8RI7K9NnLZTobpBseOMbvk6hv/ALGgDDlgdCnz4t5I/OhI7o3+H3a6
7wnrv2e3ltrgyuxdfLCDd/nNcPi4NnZ2/mKfILKgI5Ct/D/u10ng64uU1u1geRTvcqUT5gV2
0AT6h4KvNZ1+e/iddPs3O4CQchv93/2aujk8N+Z5B1C9luXQbccDNdQx46LtFMxHIV2hd3tQ
BjJ4b0yB18qzR2H8cnzD/wDarXgjiCYiRY1/uAYqdQT90bqGJ+5jLeooAbQ3Gzb82evtQ+UD
bhhh68ZoyMrtLc/MMjaaABThlPt+tGMfd/H1P+7Tth2Mcd/vU3/P0oAf5z4+Z/lHp1o8yT+/
SKhf7oO32qW7j8t14xkUARM5PV1P401SQ/ynC5/SmsyJ2UfQU7rznp+tAFiSfG0ptPPIP92o
on+fe24fe60zI+ntTsHOMfNQA+SQh8oeu2mZLs245f73+NRL5iXDhB8p+/mntyyfe43UAC9a
nknI2+U/fmoP88UKDv8AL/jPzUASq8j/AHTU8h2J833qrRJKd3lHHG7pRIZDw/b2oAtZB5X7
tV5JnDsijCjvUq58ldv3sVV+c/f+93oAlVwUY5/ej5vpQkjl15qJR8zbe9TxhE+/w/3h7UAS
s4Bwx60spEe3dxzUTeW5yxpk8flthn38bgf/AGWgB0sn3dhqKSdzIoUYWmt0/Gj+8PWgB/mO
GbmnRTleGHyk8tUS8LRnDdMrj9aALXmp601njLZ/iqvjHG7NOQZdRQBLLN+8/dH5aiYk7dx6
HdUzQoF6MfxqFo3HDOo/i5oAGnLfeiyv1prZx/te1GCf41FC8rlT8o+X8aAHMO/8NRyEJt3d
6MAH1Y9/SjA2sG+6etADo37qa1NFJeWUtzxWTGANw/h7VraHw8u30oAzmd5NvH5Uz/OKtRye
ZxsVMbelNaEfMS+M9vWgCu3C/N36VB54SRd5XYf4quSQoiL8jHHZv0qu8IeTe34jHWgBVdHG
9Puf3qr310be3ln+XZGm4k9KfK8UKpG7rH5j7EB71zfjbRLnULBzp95LBPGPnjB4mX+7igDS
1CS213QJY7d1RLqP93J94+y7a8UgefSdQltruNY5UPTO4f8AfVbvhPW5NAumguDKLCU/Oj8l
Cv8AF7V1fjTw4muaTFqFlLCLiGPekgH30+8V/wB6gDN8Paqjusc7+X5p2/8AA+zf7uOK1bzx
PaaO0qSu1zcf88I+pbtXm2kTuEb5/wB/H8n0FTpbokjPht7nnPzEj/4mgB+rzPrOqS3t1b+Q
023MKf7P9406ObZsRNo2DaAKERHdi3DdzmpbaB7qdYLWBpHJ2gJ97/gR7UACzPtbcFC93Nd/
4E0N40bVLraHcbYU+6R/tU7QfBSWNzFd6mfMZBxDjgN/tHviuzWMeUx6egFADE+aRQ33alkA
yjxDP0qLGeOmf46tRgImFPyigCK2cBd7FQp6GsjxK8aaPeGaSaFeFEkIOULNtDcfw1qLjbhk
V29arX13BY2c890H+zjDPgZx823/ANmoAxfC+ovJ4bSzupXN0N+Wc5JRWYB1Y/w+mfm4rL0O
9v0RJZZWmnfTnmw7lsOrfxqeh9FHaumvNVtIYIJc3D+aX8sxoTv2LuP/AAHFU77xPpccMskU
j3LBzgRg/PtX1/FaAM1fE2oeXsRIZmAXeiRnPzQ793XpnirEuqapHMg/0Z0eOFyRC+I/NbG7
r91avJq1ojSi+lSO9Rm3gDiNcgLvJxjrT01XTgqeS7hPmY/uTyF2/wAWMbfmoAzrTxFe+ayO
luiJJHE7lD/E7KX/AN3C1FfeJbyCWffHCVQhoxg5dNrNt/3vlrbXWdKQZluFCGZoj7si7t3+
7jdT2ntrq1lvYgk6xg8MPuOvzbfy/nQBg3PimW3uflghmt02u7pk/IzMvy/7Q+WrOla/PfzL
GtuqNncc/LhN2N36Z2+9TLrGnlljlHk+ZGjghwRllzs9m+X/AL5pItW095v3JhW3RAxnPyE/
Lu2qvdsbaAKMvil0uIo2ihdS7pgP9xvN2Bvx+Y1I3ie4t5XkuLaHh9nlo+SP3Wd3/oVau/SJ
p4n2W3mklUGwZ3f7XH+7Ukd1pF1tCGKRnf5BgfO6r9PvYoAxrzxNcxzyo1vCVi2/vkc7HZtm
F/8AHv0qP/hKZD9o2QW37mQxY8w5J3Mo2+udtbFtJpV+0Qt3inynmxjHB/2lqKSfRvJffPaC
WN92CnAb/dx/vUAZ2oeLI7aNJPs/yz2n2iHL/wAX91vwqJNS1C4vpRZS70E0S8uCiIyKz/7W
6tKS90hI/wB7LYyLGdhAQfe+9tXipba60rfcbZbGNs7ZMAc/7P8AvUAY2kaxfyQ6MZZFK3by
K8mEw+3d930xV/wrrE+qWaPfSIk6WqzInCecO77vr/D2qdToAdEintHaMfJjZgbv7vH8VT+d
pj+RHbm0LnKRoAn8XVf60AVovE8jvEFs02ugYAT8/MjON34K1VI/F0U7ylLR2VN7ZJwPlRXH
zf8AAqvvb6JJdQFbiyD253bRjDrtZNrf7PNWrm00c+UJkstrjenRc/Kq/j92gDMXxPH8ssVu
3kBDKW8wZ2qyhvl/vfN92nJ4pjuI4JUtn2TZ8sk7cqqs3f2WrD6bo76gl4stsjx/KY94ALNt
+b/e+WpfsOjvKxT7I8pO5MkEgt/PNAEMuvRwmLdbS7Xg87hw2PkZ+n0FRxeJ4r3alvbyzyjr
5ZDf3fm/WpZ7DSIJVjmitkX73lkf7O0/pVpbfTHmWeIW332ZMn5ifw6/w/pQBVttZ+0SeUll
MJeWwSOitgt+B/h9qk0fWItVaXyYnRIwrAuRyrf7Pb7tLJZaZPCsGIRFHubAIXH+TVmztLe1
3G1jVFkx0/2aALbIgiUqfmpm9B97n1Aopnl/Pv8AmoAfkH7oYL2BoU4K/wB7tRTlGTj1PX0o
Af57+1Mkcu3zVL5A2tz1Heo4kDhsyKWoAZkH7oYfWmqRtYKcqTu/H+7TqZHGEZjnrQA/8MUZ
xRx/fUfWmsm9cZyvtQA7IAzmtTQsGSXn5SOay4EAZQv3T1rX0dAJpwowuFoAy4n2Jvx1qSf7
i8KKfFHsZuc0/wD2aAGb9kKnFQKd9xv6cdD3pzOIbjDn5XDds15j4l8Y65oetS2dxHbvEj7k
Pkn50+uaALfxEh1uS2Yo/n6aCsuwDBQ7uPm9P9qqXhDxo8EMVtrUrPxtSYjcR/vV1fh/xNp+
uWzBZEjn2bnhkfkj/Z9VrmfGPg6KGCfUdPCJsG+SDO1P95f/AImgCx490a3lsV1e0eFGTqR8
omH93/erj/Dkeqa+i2VrczQ6SD+8cHgDd91f/iadodvqfiSSz0dZZv7OjJZ8DiNf726vS7N9
L8N6d/Z67YMQ+dz1egDMvPBenTWMEFu/kXEI2pNH8xf/AHvWstfA2oJKgbUISm9mJwWNV21/
ULvW4riEsHztjjAyAP7u2vTdPjlktkebyhLj5/LG0bqAON0/wRZ7FF7c3E+c8D5F/Kurs7G0
022eOxtoYU2Nwif7NaOzyWZzzn5aq3z/AOjXD4/5Zv8A+gtQAafdyXGmWssu0yywq7lv7zLT
6i0aMDSLJ25XyEbHr8tXPMQqwRML92gCCip2gJjZM9ajlTYV560AEb7O2d+16q6haxX9tLbz
Dfay/f8A++t1TtwuffbVXU7ee6tGgtynzna4fOCnfp/F6UAZtzo5me1jilX7LBM7CPzCjjcr
KVT86mi0CwRFCxNtyzHDnn5VX/2WsWTwteumyKdNyJtABcM/73f834VTWyu0tWu285GLukCf
O7mbzWZNy/3cfL+NAHQyaBp/2lzLE8j3BHnEuf3m1lYbvVcirC6JarBFCrXKhY3hRvM+5C3W
LHpWVHol3Dqlu/mI9vBMrPvmPmP8rZ6fL1anLo+qH7UWELpJI7hPPdSis2773/fP5UAX/wDh
G9P85pGjfcflPz/KR8y7fybH4VdisnjtJbf7RNskh8ogYH+zu6fexXKy6VrDmz3yxbowquPM
J8xtu0s316VK2nazdXDzpaND58JVEW64T51/LhWUN/eNAG3fWOnw2VrFdv5dvE67HwAS6qwG
/wBeN1VY/DdkbNIEkle1JSUJngsq7Q35bapXeha3ey+ZcSW/7yb59knybNjD5V/vZ2/8Cqa6
sNTjWw2GUrBAqTL55y77vX6UAaf9iW5u7ifzJRLcfLOc8yD+7UEvhy0k2FpLgNHtUdFIVV2j
9KzfsesRhPNEsiujK7pJu+fdu81fQfdX/eqtbWGvvaKV84XGNqb5Oduzbsb/AIH826gDYtPD
kdvPayJeXT/ZBthSQBgny7fT/dqBvDBy8j3k0iko7/Ii5Zd3/wAW1V1tNUe01G23zC4kmTy3
EwXAXbv/APZqm+y6p9j01HeV22OrkTBCH3/Izeq4oAii8NxQ3CyWlzcQzglkOAcLs2d/4sU6
z8K2yQ7ILi5RA+/y3w43q24Nj2O78zVP7JrduyGU3ElvGiLdRiT55jubLoey8r0pjWOuJbXG
24uJpxapyk/Bl389fQbaAOhfQ7TzWdpHjXZGo2IMAo+/cv1NEejgarFftcu8scm8DYFH3WUL
/wCPVl2cOsSXafbTdpb/ADND5cgBA3N8r56N/wB9Uadp2phrOO6kvj5idpkOx933mb+7s2/l
QBqLo6C5gufPbz4DvQ7BjO9n6f8AAmpl9o6SadFBFOyLDbyQjKbt+/rWbcwa7HZwPbvfG4Lz
KQSOV3fJu/Cpb4ay8V59hu3dUmCwMCCHDNuLN64+7QBYTQ0CW8iSqGik83/UhifvfIzf3clq
dF4f+zzW88Vzl4BDj93/ABIrbd3rndWdcnWNkTwfa0Qptm4GQ+x/lX/Zztp0EmsDftuLj7Uk
6ReXMQMxsi/P93saANnV9Le/Rbj5HuEtGR/k6ltv/wATVBfD5fZI9zsl8tN8aR7UDKq+/wB7
5aIDrZvp9v2hIkmC27kcFN3z7v8AZwKbeX2rm+uhaQXEacrDmEEb1Zcbj/dI3LQA+DwyYZkk
S4V9gVSjx8Ha7H5v++q27S3FvFsUsc7c5PA/3a5pr7xG6SiGO4hl/fMEEe4QqqLsXPzZYmuq
gguMuZnTadrIADkfL/F/tUAC8Mp9Kn/5dqPv/u+jDvUqDCKPSgCn+n+9UscmwYxVij/P1oAh
8/2qCrUkgRsY61A8fl7ec0AM68/wnoR8tDcqw6Z9qKGJAY/w9/egAbZ1VMN/epynBzUq252/
KV2+9N8hzz/D64oAiiIjbLHCg7jn/wBlrW0VyZZyw28LWXIAH2MW3fStTQX+SUY6gNQBSueg
+tQKxK5UttqaNCWYy7d2eAM421J5YzhUU+5FAGZeXUdoqvdFkQ/xt0rP1jSrDXrHF0iOp/5b
J99PTbS+IbO/voGit5YShyxjk+YFa4iSPU9JZtwlhx/Ah2igDB8Q+DtQ0bfcWpa6s8/6z+NK
oSa7qeq6fb6N9oe5iMioMDk12OoeMJbfSrhJkR7iaDykf0Zm/i/+KqL4U+H/ADPN1iYK6p8k
AfqD3dfxoA7fwroieH9KW2ikV5z80kmOprB8f2F7dajamG3e62RnJjTod26u3yMp/ePX61Lv
i+b5P9o8UAcb4M0m4snaS7t0FwfuPn5R/uiurXI4/i9afE6D7/3R046Vg3kF/d63f2lrK9t8
kLh3c4T+I7V/2ulAHRxTDeiMPmyM5qpqqE2txGo+fY6gepZcCuX/ALW1S/e3gnt0tbeQq0ky
B12LufP0X5U/Onx63qEEDFNKxg7Ra8sXVlb51bstAHUac4j061jcNuSFFI9Cq0+QgtleF9PW
sGXWbuGbESWkyRgYwj/vNzc7c+g+Y1U/4SS4k2RvbRQs8ZcybHwX3cKvpwe9AHTeZIPunK+h
oyT94MPrTNDne90q3uZo1SWaMOQOxqaVXThzlB/GaAGKXRvl29O9Utau7ix02We1/wBfwoBQ
4OWWrvaq99dRWMLT3BYIjhSw5+83FAHOJ4k1CZMLBD5oLMg8sr5371kKfgPmpsfie9m8oXCK
ZzOqbPJOSm5vmVu33ea25NbsgPmlLxeZIgcJuQlFXO0/jUF9q3k3mHkis7O3dUmeZMkuy5CL
6cUAZGn6/dzW0U80tvAwhDn9y7Ehvl+X0oXxFfxpLHLBb+am9d7AjftVW27j67q3pNb08RNO
rsIgSudh+98u5f1Wh9S05vPEsjlY5Akx8ssEfdhefrQBnLrGooL0ypaOlm8XnIkZ8wRNtJ+b
PPWnahrZtdNt54oopLjzhFMiPwD12/ltrSlk0yaKD7U6CK4d1Quh+dl+Y/8AoNNs9S0+ZENo
6ss7r0jPLurMO33j81AGVF4juZpUCeTJ5kgiQjeudy79/sP9n+9UUXiC7MMVw8cP7yHzURC/
z7nxtT0b+I1qNrGkANL5vzDcpzCVPyruK9PTbVi11TTpmYpJ8kJ2FxCf3ZZtu3pxzQBiL4nl
ghy8UO+RCyJGScFWb5W9GwO9T2PiQ3etLbQxRRwOgfzN+7jYp/76+b9KuWlxo9pbW9pbxuIr
h/3a+SXDnc3t7NU0Go6V9ow0lujEuhymOVXcV/JqAMtNfuDP5UX2doJCixyb/ubt/wAz/l29
ay4vExunTULhGjt45Fijh87ag3Izb/7xXFb0V9oUmwWsUQSUJEgEBXfv3MF6ezGpGv8ARHnl
jeRRKhW3K/Zz/uhelAHP3fikjdvtkKAPkeZyFXZ8y+v36vy6+bW8n8mO2eDCtC+/cZAz7Ny+
v3e1X4r7RHZniFsrffOyH+783p/s06C+0SZUliEL+WVwQmCny59P9qgDOs/Ed3fKn2e3Q5QN
J++CqN275v8Ad4q5pXiCe9giCxww+ZALgkzAbw27C/pUyXGjpu8nZvjyv+oPTdgqvHrR9o0M
fIptB5acDZtwrfw9KAEi8Rxz6Re36J/x6BeM4yzKvys3tmoo9WBsbB4YvlvHaKMF+Pusdzcc
NxU39o6I8Mp3w7JP9YSOH2f3lx220ye/0gW8oR7fahDkbBjP97/e5oApXXic7USKLy7i4naJ
CcN5bKyj5uKW28RRQf6JLBLPONyvNI4Ync+wtux92p7yS2/s2e8WzBaGbyZI2ABzuUfM3bnb
UVpqFgb1Lf8As9BKC8JkdEVEKc7WPfk5FAFiLxMPmEtspaSN5Uw4bOxsHjFH/CWk2ktwlhKU
jHPIH8Kt3+q1m2t7pdvY2ofT8pPvYSThGJ2s3f6lvzrbsbK0kt97aekCnGUdOjf5VfyoAgj8
Txyef5Vo0mze+8yf6xERXLf+PfdrUtbsXaM8XmhRt++Cv3l3VEunWQVh9ktwr/Mfk61fWF9i
joo6D0oAcsw2Yx82OtNeQGNwu4Z2tn0o8iQ8M67T6DkUeS/X5eu2gByzjC8NS+enp83bjmme
Q/y/d596b5L7Vf2/KgCRpkx8wqDn+L71PVCVyvamUAC/xD/eajqtC5z8rqOO4zRwBnGF/lQA
+N8HLc0SSEljltv1qKUPj5T856/w0jJJ5K8N/dzQA/cfVq19AI/ejHpWNEhwoblu3tW3oabE
mz97igDJ8x/79MlnkSNyj/MBwfvCrDRxjbuHWqV9aR3CPFccRE8DpQBz0ni1LW5ZNSgVJUzx
GAwxV1df0a9icfaYiuOUkTb/AN9VnXngu2uJWNvJLGpG3nnP51n6h4QktYWkW4ikiCHIcbf4
f1agDkPGMdne+Ils9P2hfkQAcgvu9v4a9d0eyi07Tbezt/uQDYP615F8N9NfUfE/2hyuy33S
9P4u1e07BGvynzFxzjtQA1iBuDd+tOpylwvyhCp9abQAf7v3ffrVyJ9xwhbd97rVP/d+9UsD
iN+vbcHoAdJINmxOx6YpqiUjKlufemY3uwTn8KmjcIihjhhQBXYFFVG+6nyj2pykpu2nGd3/
AI9ViREcKV5yeabJGgRjigAj/cp8/GfmFV1LmVfNOalyJE+c/MBtFMwXOVGeAtADc45/4DUF
5aRXsK2827YOgB/9Cq5OgCrtHeos/Mp9O47/AO7QBjLokcH2eO3kzZib7Q8bjOXX5flb+7Vq
+0ezvZnkuAz+Ydzpngsq7QzL/eq/yF+YIFHoad5blc9F9aAMmfRrZ4GR5bgpxwX2427f/iVX
8KrtocRFxJayMPtBZZkkJfejNuP0bPzBq3GT5cMc01QBwu386AKVzpVvcQwRT73gtwvkgPtx
t/8AZqbBodnAiRpLcRpGUYCB9uSq4DdPvAfyrRUZNWFjjP3eaAMhdEtoJfNV3D54IO7HyqoX
8gtU5NAjSG6S3d9118lwZH++rPvLLj+MbmxW6tu6fdO9fepZI/kUoG3GgDH/ALGtJHWSZ7hG
R12eW/3F2/w/99NVRfDNgm1M3EyCRnAd9oDfKu7p6CujePEeVHzd6gZSDhvvUAYlr4ds4LiC
dTMZYSmx5pN3you0bv8AezUuq6ULvc9qVR57iGabL8Dym3fLitbGTjGfahhhsYx7UAc83hy0
SbO+Ytl2/wBZ/fVgVX/vpqmtdAtrS9W5tPOhYbuA4wdyqv8ARf8AgVbLICc/xCnL6Lu/vc0A
Za6FZpIkqmXzYyzp7sz+b8w781BHowF+wYZs8RvvzuLuHZ/m/E1t1O9qSq+VIo/i2etAGNc6
HZ3dstvKZghMjded0vXd9KgudAt7hPLaWUQby4AAyC/32/8AHa3sAquz74qJhhsN96gDJl0e
IabLZea/kPJvzj/a3fzqzLZW01xbyMVSK3BURrCCDuX72P71XWGVw33adECkTBB8vegDC/sC
B7e1t/NbyIEkQfIFxv8A7v8AtDtWpZwyQQrHLK0mwbA7gbiq/wB6rLEn71NoAMbGU788f+O0
5ZJAuPmC+4pv/wCzRk7sfM2enPSgCWOQ7vnPy9qbJIcttLbc8Ypn459fT/gNFADvMk+bc+c/
3P8A2amtOcsGf5j+X/Aqa2QjFf8Ad4p0iJvV2+8Plz6UAOVyOFPWm0UYI7Y9qABsbG3h9o+b
ijqv1oY43I3405kIHzDFADWONpbudopqvn7qfLjrn+KhgCFDdjuFEYADD06UAOyUbKlQ33ua
2tE3lJt7KWOOlYrfMvzfd+6Mf+zVtaGf3M394GgDHkd5NoZFLAdM4x+NZmoPcb1MG/8ADmtH
ouG4cdSKy9e8QaZo0e+5uNrE7RGnzvu/3RQBQuZrv5TLJcBd/Ru3+9/Ss7xdqMkOiXpZ8MiN
gerNSf8ACwtEDsc3L+xj6f7Vc7418Y2Wq6HPbWXml5CqkvHj+KgC58H7WTdf3HXlYuP++jXp
eMM24NuI249a4D4OnOg3pJwxuNv/AI7Xfr9c0AO67R/wGo1Ix8x7mndvm+7TsuO+G+lADV/i
Pvto7KPSiheSozQAKzhsoRuPrVjy4y3zSZfuAKiZB5Kv/Ee1SRIFVXz81AA29Gwg+X6U1pH6
N+PHSp3OEYrzVVyXbLCgBtORzGuF/wB6nxxh1yxxiov09qAHNJ5i9V49KikLhF2DdirE6AJh
R164qLZIjKG49qAGr88a/wB4jmpGm/dYYrtHyk+lReWUfeu7k9KfKg+433f50ACkP905X1pj
O+9Qoyh/KlUBU+X5OePend/6elABgH7wV2HQHtTkcp93hfWm909j+dSxRhw3PSgB8Du5b5FP
HrimNJIAvHyjvipY0SMtuP8As050DjDHp6UAVmnf5uFLP8p/hzSSEl8uMN6U94wi5Q/7NN8n
EO/5QvpmgBigE/McZqLMgkUYYqO9S0UAFDEl1DOS2VXBo7UKHJTytu8fNz3oAFQu2FKjhm5q
5E4+XlS2Kpt/db/exTo0EhbccN94H0oAl+QLviO5qiUvIzOn+6cVLIgDMVP38Kax4L25kvL+
CKWK2itAqh5EDZLLnd/u0AaOz+BNoyd1PVzt2IK56810eTALeJknuvktS+MO2/BO3d67qZY+
IEG8TR3Mnl7EmudiABmZl9fVdtAHQryuV70cDdufGPbNYb+JrOOLzWgmCjflMj5Niq39Vpbn
xBFBcT+bb3AZA7FMBvuKpPf/AG1oA3VBO7aM4+WmqcIrtw2axtQ1yOB/KhDB8xoJC42Et/ex
/F8tU7nXZJNOsJLU7Glha4kcx79iLty2zPv3oA6VelNVwd+4ruBrKbXbcxyvCk0ixhcFUJEg
Zsblb+7mo4NfsDZtfqlwUcBh+743su4Jn+9igDb4K/7Od1DfPtHqd1VbG+ivkd7eOUKH6uNo
/wCA1a/hYevWgA+8vy96aox3Y5O3mnf3j0x8wFHTj16/SgBkZd3YuPm/75pdvzZ3/ge9O68L
97/2WjI/2fb2oAgkmcM20Y56HtSLO+7pn+LAFEkm9HDBQwPFNg/1yj23Z/8AZaALEZMidGGT
uxW7ooxDO5+8WrGjOx8+lbGinNtL7fLQBhSybExjrXE+J/Bdtqt29xayta3RG75RuH/fNehx
R7C3KmqrdWoA8sX4bSkKV1NG9QITkN+dZPifwbJomm/a2vFmUOq7PLwfm/i6/dr2xozhTnrW
Xq+lwatbNbXSeZbn5imdvK0AcZ8KD5mm6j22TD/0Gu9gP+j7/l3feDHtWbo3h220dJUsYGjS
R1d8uWx/u1rLHiJk65oAjWfzN0bJhR82T3qSWQpt4yxO3mo2t9iZxs56VJEhXdsBf6jFAD13
ndudjg7aI+VUscJnaaKdHHI7Y8tqAI+iMcY46elO3J0z83pUskGxFMobaai4G7bwooAlSbYu
MdPXv/u0NOSGGOtRfwijG/5M4z8uRQA9JNisMfMelMpkY8tG3bTg7frT8IPuDFAE6zn5iqfJ
naD61Ej4DcZY9z1pvz/wpmj/AHvlbsKAHs/lzNIoJYjd1pJDl2LfN6e1ESGR1Tox7elNYEcK
Mtv20AFFHOcEYaigA/3vu+vvT0k2bioyv3aZR0Vf9/v0/wCBUAPeRHCiX733gfUf3qktPml6
5yOtQf8AA2H8v/2qltvvt97p/F1oAar7JWOPp6f8BpHdHdufn9KfLHhmOcY7Cov4hQAf55pr
HAY/1p394VSkQwtjrnLUATeed2cLu9zxUkD+c7BhjjdVXZIdv7tufTrU3kH+/QBP156+jn0/
u09kxGj+p249KETfuCnCDoKk8g/36AIGGHaqd5pdnezebdQb3wFzk/dq/PHjc+fuD86ZQBnf
2NYEyyPBFvd92/kY7/L6fhTINEto7x5ZUhmiKBBGE2gfez9c5rUbjb70Lyqn1oAy20DTPmAt
sLIHUjzDj5lX/BaJ9L06G2nM0DCAh2d95zl+vfvtWtSqWucaTevhuIH6/wC7QBBHoWmQv5jR
Ydysucnkr/E3rUsulWksUUbIwSEMqAH+Fuq/7tT6f80MCf7G2rCh9+GRgp70AUItHtELbQ+0
FnCbzsB/2Vz/AOO1Auhaf5PlrAyRCPgBzx8u0fp/FWspxE//AH1TZ08xUHT+GgCvpljBYpOl
rvCuQ5G/d/lauLjcu44WqMgMbLz82dvSj7bFCjebOh/2loAuL1YOPmB5FGUO7ac4G7NVZb2N
JVSES3OU35hQsD/wKnpNJIHIsr5dg3cwFaAJ6pScbz6GoluE+zLO52I+Nme+6qb6g0GqxWVw
8KeYjusGd00eP4n9M/3aANHpwv60qHY2f+A1SfVNPTcHvbVGTqC/P/AqryeKtOTUl0uW4iDF
FdJMcP8A7OaANxJuVDjr8ox83P8AtV0Gh/8AHtL/AL1c5FICNi7TnuDXSaGf9Hc+hoAy1uN+
7ftGDtqvJzLvX7tNwCM43r/WnUADHCsfSqGuaomladPdukpWBNxCdTWiw4bldvpVa7tYriB0
ct+8G1/92gDzPUfiZfzSslrbwwQZ/j+c4/pXp2n3cd3aWtxCcpJGrBq+etVsnsNRurSXlopC
pz3+avRvAHiqztdGSz1CXDwP5UEYHL7v7tAHo8riQ/xbaYpIlXn5B0oXJ/wxUvkOOV27h27U
ARdXVF+8acjEJjLdetWljB/5Z5YfNnFRyx5X5Rhu9AFfsvtuqeORFVRht33c4pvkP7UzY+/Z
vX6Y6UASvIJAqQooZOvpUCuX5b73qO1PaEgZc9O60z+8G4wdvHegAb7vr7Ux5AjYb529c8mn
oAHURFi/60/yC68hTzQBFE6GTEW8ZG3n/GiRzGFK7T/DmpIreMvhCQ396hY96sGG9wepNADV
kkcsW28heR1NNZ9gz0/3f/Qqcw2DDcsM5x3o25DbucdP896AGq5Kb1+9nbz3qRSdy79vvjt/
u02MZKooxn5iPX/CnOhR1DHOf0oAlaZNrcUvnIAgZPmFV8A8sWDe1OdChVPlLH5gooAl+0bO
URfxFTKMsu0KM1UkDx9lOfWje/q1AEzTJ6NUW8eZvx8tIw4zlarXM3ksoVN77DKRngIvVm/2
aALM7qvz4wp6e9QNMnynHU7a4jTPFVzPod5rt6Iv7NS6EUKRgqZs/wB3ntXV/aIpreK5ikUW
ZTeJHIUD5f4v9qgC1cnDruPy07zk+bdwwG7ms20v4L7iEOFILRuX3edt67PpVtYTJvKIr4G3
Hv3oA0YpPL+dSpc9aIpAHYuetQLn7mxAo6EdTTmAIXcOtAEssgcKF/jNRbwgyw3U2QOUxF94
enaiNN6Kjc+4/wDQqAGQSDcwbv0PpUvH8JU/SopIMSptHyg9+P8AgVEiPu+Q4WgCXpzVXxAQ
+h3hUYUwP/6DU6BwjBjlqoarBPJpN5GhVGMLKHJOB/vUAaEYGyLhfuDj/wBmqG8v7a0haW6u
EjROrudtZc+t21pcWcE0ko+0DbC+w7H/AN01g+PANVutL0C32vPfEMNn8a/3m/2fvf8AfNAH
Z2t1bXcKyW88UiH5QQa5vxBrs9lrGlwRR4sLi4EU85PP8Pyr6ferK8yzuNe1y9iDppHh6x8i
Mo+zzJV4HI/z0rN1OTVL7wFBPd27zXX2hbtHQcAfd2t+CqaANtdW1SDUvEdktxDu0+T9zvTY
4DNtD5743LUbSatYWaQ3HjbRrFAOUgAdy3f65qR7eXUfG15d2kSyWWp6cEnmI4Qttyv+98v6
1o2Pg7SrLcF0yxuVQrsknBLj/Zb+lAHO6VDfvey2PhnxikziPfNNOPLQZ7L1rRk0bxZJ/rvH
dp02/JOB/hTtc8D2V+8R8z7M0b7z5MIUH+Gs62+GNhsbdfzdf7goAna+1fTtBsJLK2hu7xEX
y7onekMXTds/v/7VUbWHTNL16yt7SW41DXp3Vr695ICsv3VU/wDAa77TdNSw0+3s4eUij2ZP
U0T2HnFZPLiMqfNvPX86APD77SdRl1S4CafcuzzPz5Z/vVVbTr0XKWf2S4F0/wAwh2cn/ar3
+OOTYvPzeuetRLaRC+a4VF+1OFQvj+7935qAM3wgL2DQbVNSkd3xuCOmCn+zXe6Hxbvu9d1c
5HDJ5q8qVHYCuj0HP2Z9wYZPRqAMFXBOV5/hxTqdnftP8HzYbvTe1ADcIGUENu+9waivhO1n
L9kKJPj5DINw/wCBVO3LKfSnLG7xNtGedp/3aAPA/FlrqkOpS3OtRoksx/1ifcf/AHa0fhpp
Q1LxLFI/+qtQZn9Dt6V6/d6bbXUTR3USTIB/q3+bFUNB8O2ehvL9gMu2T5jkjj+EKvrQBss5
3eY33h82aPtZJ+bj6UdeMdPl+tULy4tLLyhMWHmSCJOe7N/FmgDUnkw3yFtw+U4/2qZ5jjaM
t/dqJZo03hZEOMtwd2A38NP6Io9R/ndQBO7gJ8srb+4x/Wmx5D73/H1qJefkWPp3puzY/wA2
4sT1z0oAtSSIUYKar/3vfrRglsKcc9aOjKN+/wC9/u0ANZwOGOKkScycKcL6+lRsgPLD5vf5
RQqBPu0AS5eFGOMqeuDTIpMs2w/MOtNUBQw9etCxhG+UZb7xfNAE7bCiup2uMNmq7SJv+fjA
4FLgb2dd249c0jRoWywzz3oAVZAArqe35f7NSM/73Y57rmmqmOFKjmmNCN+9jvb1/wB6gCZy
m/5O1MZy6ruOfno3fL9BxRQALOZxjHyj5gfWmeYm/Gf8KVYxG7Or5Y/LUP2fzHbzfk+nSgCa
PG1t0ahs8GuU8dG/+wSppkZmaVPssmP4AzKW/ktdao2BQu049absR4nDbtp/4CTQB5zdW+mz
eItB0ISb9L0WETXSI25ZpOpwB1bPFOtptYdb2PVvDbarpyTMpjjmx5Ktzu2jrXatptslwzw2
0Ubn+NIxn86yPE+jXc8UV3Y393ZXEH+smgz86f7vfH3qAOQW98JWt3Hd6e+taLqFudyRzI0k
ZPdSprbtfH2hyahKb6XUbTzETy3g6fd53L/ez/s1a0yDWb21a38RXcV3YZZFcW4WZ1H8Weoz
XOt4g1TRxPp7eFrS502CQ7Fmg5Kn7vPNAHVyeLNKI/4lmvQzSgcQXdsQZGyMAEbeTXQ/2jbw
3C2zfvrrYW8hPv7V6/SvNY5fD2u6nZ2tv4am0rVPM3iaOQ4AX71dB4Z0u50bxhql/qBWOznt
HSGcn5AfT2/GgC7ovimPXft8lvEtrZ252h5H2k1my+PtMS/x9rVIEIXBjOZP9pfpXH+DbXWZ
P9J02S0RDO2fP5hJ28ZB7V1tzJ4vmRQ9p4Y1TPzHHl8frQB0d9rdnZWH9oTXH+hv8yOOfM/3
fWqLeJkRrCKW3uEa/hL2swAIPpwK5uxGp6jLf2Gt6dDp9l5EqQ+TJ+5SYrwqt90LxVFboDwP
4S1dTsl0q+a0fd2G5j834UAba+OI4Wt4rR5tVlO1ZI0tyjoy9fn+6fyrb1N/7StbCDULbUNP
tb6YRFZBh/mVtvT321j+b4iikv4dBubGysvPZ4lSD9/JvbO7/d/2q27HQXWGU6hd3F3cSp+9
mnfJ5/hSgDjdl3L4AbnGo+Gb5snPzom6ugtrT7drFx4j0mWLdPDsgjkzsQui5dce+6tC28MW
0V9fzrPcbdQj8m4QkYIb+L9K2bOxt7S2gtLeLZbwjagHZaAPOdT0rULXw1pfh60gmFxeXDTX
0/VCd3HP93FejWNuljaRW9ru2IiqMd9q4qVEAGVH+yacx3tn7mPTvQA3ATlht/i+anf3eVP0
NCg7t+/PsfmoRU34+YZP3QOKACSMPExwu7/2WoPOij5X73YY4NSyR/P8+4Ln9KSONB911egB
s5fC7Nw/iz/7LTlkQjDOyVGqF2YXCfMO3apPJj9G9qABHjzhJGLemKJE7oPnz1qNhKjYUY5P
SpG3+T/tYoAFYxoxcZYda3NCXZaPg7lzx6isRHOxQ0fzetb2infDNu6bv0oAw14RR0x2/wDs
qKP41H8Jok4aXbzxuoAdsf6Y9afFNvKjoooTfIFR9uwfMMdRTmhCI+0uc/8AAqAI3/1jbNu5
x3NM24+8+fcDpTo0yVDBtp+bp/49SyJsfC7j9DtoAY2Qmenoc14t8QdUn1HWvs+WMVqdgCPk
PL3atfxP45ubfW57a1ET2aR7CDHyZe7bqwPBNoNU8SQJdyZiH71w5C72Vs0AdnpDjw/4Wi+1
O/2y7Ily/P8Ad/kP4a63TtVjv7y68kb7eH+PG3f/ALtcV4zuEvdYbZxFCmwBfWtHUJv+Ed8F
uP8AVzvH2+9vPT9KAOzguI5Astu6lHG4d/lp0h+Zi1eVfC291C+1JIvtkzadaIX8tn4Ls33f
/sa6p/EXkz38SjfK8ipAE7D7u5qAOrVxvXaV6buKi37JlT5dp+Y5rnta8R2ejX8Fpqbv88e4
yIOjbloXX4E8N/2vKkoifd5Z/iP92gDo94Dt8/SmvJiVApXaetch4K12TVtNl+1HN5B8zj1V
m421twXUjzsjIoWgDWlLjbsDHPpT4/nZgvLCuQ8e6+dL0RhCM3FwdkbIfuf7VXvDGspqWjQX
jbklO5JAP769aAOhUghgUYMH2g+oo/w4rlNK8b6Zetb2/mOb+R/KMYjIAb6962tX1W3054Pt
siRpI4ijd+m7b/FQBoqE3tvC8Juz/tVF5x3JhGLEcEdvWoLS/tr0S+TcQlUOx9hyA392nT3d
tYRQfaLiIJM4QAvyT2oAtOwD4zRz/cUr3Oen/AaZLHzlzj0qhqOrQadB5t2dmTtQAbi7f3aA
NLeh2hQwz696GBAyw+WvNtT8T38zSlXhtUI27B+9Nc7P4g1NZkihv7jfIeSXPWgD2nzI/ORH
dN0nQE8nbTozvbGcsTXkVzrck8Sp4lspi6J8moW3DpWhoOranBzpV7Fr1uPmEbkrMif3VzQB
6azEHYzsv+xUUpcOoUZrB8OeI7PXLl40Lw3kfWCT7/y/0rpWGEX+6TzQBVbzJGy4zjpxT5Yz
GqhUbaTyDUu9Avz7g3tTVB/iLH60AJFGPl8kxIydHI5H/Aqe2NjpKiyREbXRhuBFMjQIW27X
92FP/iUepoAoafoGn2FpdW8NsgguCzOh6bm/u/7Ncl/wr3TxfLui2QCTeXjkI3j+7trv3fK7
P4ex9aZQBQa1j+zNbvEj2+Nmwpxt+lZ2n6BplovkW9sogeQP5O8lN/8Ae21vMMhh1z1x2piw
Dr8xWgAWCISs6Ioc7VJHBO3otS/3dvPNGTuT6/lQv3f4vwG6gAbg5b72dpJo/wB7120N99pF
+8floX5F8tT8tADd4RWHy8nuad/u/P8ApQ3lSJsUYfuf92mxI/lKfl2igBzHAQ4+oBzQuUK8
qW+8KKP4H/DPvQA5nL7i3YcUMc9lpuR60LzKoYttPqaAG70Lscjcad1P0NRNbjYxbt0yKlX7
q+w5oAGJbefbihiBz/CnX3pygnZw3J61AxLvsYYXPWgCVSHXKfdra0Lm3lHqaw4x5att5z1r
d0PiGX2figDEbgfjR3oooAltv9b0PSp5H2Ixypx83HSqeX/iP1/9lownXYu73oAn88n7oy33
n9qikfe+WC/jQoyyj5Rn0olTy3YMc49KAMLxD4b07XOb6Jtx+UGP5HH/AAL+7Xmev+AL2wfz
9PkW6t0+fYMh4V+vda9n5/i+72FH+793+tAHh9pr4sriJ763cvGf3kbg52/7Wal8beKf+Eih
tY7d3jiRNroRyW//AFV6zqujWWqxMl7bxSZ6/JtP/fVcNqXw6g+Y2N+Y0B588bsD60AXfA9u
mm+DJbuX928gLl89P4RtrN8Mx+dqiCYZQHzXP+z/AHvzqk3hjXNOjxFF59v3Mc2f/Hafp1/e
6O+/+ypQpG0mZNuxaAM74m3xn8Tyx4w8aKpQ9D/FtWuj8RwfZ/htbxOiqyCLP8//AGauK16e
fUdeuLuaBkWR1bpwFrq/GeuRXfhqKyt7RwwdFAzkYX+9/SgBnwkjQ3d/uLBcIx7/AHa7KK4z
dZQb13l+PvYrivhpcGye/wDOgZGk2KnGATXWy3sBdp1kXcg3BPX1oA5z4uxolvpxQY3h2NW/
ho+fCTpjpM7VgeOtR/tkQRW9vLujLMcfNT/DXiK30vRHsrq3uA5Ltvxx8y0AYnhD5/FVgf8A
psW/9CrqvitdObbToP4Hdn/75XbXH+Fb20svEFnPeztDFG+4kxnitX4jajaajfWpsJ1niSNl
yP7zNQB0/wAMozb6DPO20JJM3J7fLiuT8Z6xc3viKVFLMlpNthQD/drufCJSy8GwSu/3EMr4
GMDbn5q838PW76l4jgLnPnzNK5HYdf5UAe0avqQtdHa5l+ZhtUjvurifFWsJd37lwpggQeSP
vZfvWj491GQQJbpuds75CTzt7LXFbTe3FvbRI3m3EmzLf3u//ARQBRuhOUWV/NRHPD9j/ut/
Or+laBqGrWFxexSoGiLKEKH5yvXaa3tQ+yalClk/m7LOYLDCmGL/AC4/Cuv1WxjXR/sdoFtV
I2B0HKL/APFUAeTpqtzZQ7PN+QFuH+fG7r/31VjTNSS1ka9sttpcY4KD7/8A9jXa6D4Rt7XU
lluJWubUx8CZN3z/AN2uN8UeRHrE76fbeTZA7CQNqF++36UAa3gOc6j42+2PJEJZA7vjjPy/
dr1rAJ6IfXP/AI7XgVjmxmW7h/16Hehya9ugxJFE6cLIiuntn71AF9j+6z8xfO0g9aMg8ryv
/s1QeRj7z/pRbZw2fvfSgAg5ld/Wp14KmjGfulPzowR96gAXgKKcoy1N+funy+tGU6b/AJ/S
gBqnK1J5hSJhj/69N56Z/A4pjSYkVMNuNAD8fKp9RR+vsOtH8XzCjnex/h7D0oAcv3/Xg8iq
HOxnZ9uOp71dw427kxkbqP4V9xQBVs8jhvv/AHn9qtclV2DvtPvTFjIdnXcfYU/n+IKG9BQA
ZHVD+Yo4HLbuKKKADaOjopf+VGH6MMOenpR9OW9KKAD5/wCJ80NwHO9D7CiigA/foW+fCn5c
+vpTVBAwxz707CLyu/d7niigArd0X/j2H++1YVbWi8WjH1YigDF/un0G3inyuPljUdBTvIf2
pskZTlh+PpQAzn++x9qMnqnbrmjqF2mnKN7KFGPTJoAWLiZCn606Uv57OxwxHVO9HllPnP3R
TY43dWOc89zQAzouWGF9fWj+77HdTmQxt/tU2gBkqGThT833v8/zpV5HzJ8vv3p0gy7BPuZD
DJoWTznYKW4+b5qAD+LNDAOG80ZUCmq6Ovyuv0p34Z/GgCvPY2k7IZbaF1A7pzVZtJtPlCQQ
iBNqkeXWjzjDHfzx/DimSBzcZU/L2H86AIFsYNrIsUSIfl2gbRT47WKBXxBEmwq2AmMn/wCJ
qdT83zcKPmyKMcYb72OR6/7VAEUUARndjvYncMgcU2eBJEQeXF/t5QVKpz2YfWndNyLyo7mg
Ck+l2TlS9tC6Y24Mac/pVG50LR3Zg2mWhYnk+WFrb/i+YqGI79TTWAxlk+b0xzQByWo+D9Mu
oXisnuLHI2/uZDg/8BJ21ymneGdc8Oal9vtIrbUUQFMF8Hb/ALter7cjKDY1RNG5Reep3Hmg
DyDxHqNxqV55t1by2rp1hk7D/Zp/h9444rzUN6F4h5MIY872/i/Kq/iV7uTWLiRwoYnox6Vj
S2GH82KRhKfmIzwd1AHa+DIHm1VLhfkWEbgzdN3aut1Kb/SsxFiyDaAP/Ht1eY6D4qvdHZ47
iBJoMbTsG0/99V2fh7WNO1SXetysLgbvLkOCf9n3oA2Nf1W20DQnuZkbYMRIM9XZfu/7tef6
fcHVtF1KS9OyKCRZo4UHCFlZaPijqT3erpZW5XyrdNz47u3/ANaktrV9L8P28TOY55/9ImBP
OPuhf/ZqAKOx5rlhbpvd32bAO7V7HaIYbaCNf+WaKo/75rz/AOH1obnVZ7y4DGK3G1D/AH5G
/wABXov90KM/0oAPZS23tmo5ZpUgl8lPMcjaE/vlelTohf7pXjr7VBfOlpaTzzDKpGz4Tknb
QBleHLx5UljuWuDcGaR8zIVz93LZrO0ae7t382WKWZg8zWgwcGTfuVW/3h0atZddtH3bkuA8
Y5Qpz9zeW/3QG5pV8R2Fv57tJL8iFnwnZdq7v907loArxarezXkUct4giO/Mxt9oI2bvu/8A
fVU7nxHcj7RJFcK7EK0MYtOXRtzf98/KvzVoz+IrCF23GYLjeD5ZwRuVPl/Fqn1DXLKxleO7
lZGhRWAKHlW4+T1oAo6hquoC7RLVIdssCTJHjcXZnVT/ADqq2t3l2FgmDwwPH+8mMe3YrSsh
bj5hgL+tS2d/KmsSlrdN8Mxsg6Z4XbvDM33dv8NXLHW3vW03abcy30LyzDyzwyr/AAn3oAp/
2te24txFbKkEZCpHg5uk+bLLz2/rSJrmoi0WVTZSZQuSEPLKq/uv97O6tXw9rc+s2cEjRWwx
H84QFSG/uqv92nahrdlaJcIjqZYE3FNnR/7rf99UAZC+Lbg3GJoE5kZvMKH7iqxC4/3xtqa0
1ye40yW5V7dJ45mijznyyyr95RWpaaraG2nuJnQeXJskAG7D/wC93+9RLqulu6S70mXG8OkJ
OP070AZFj4nuPIgkUwl3RFAx9/erEt944wVptn4nvJLWWSVLZHBdXLk4+VVbb/wLdxWxBrWk
fKkMiDI3D9yVGG/2scZ+alTWNGRmPn2/yZ6Ju+7/ABf+O0AZd94rlgmuAkdv9lRN6IT8/wAr
Iu3/AHgXb8qk/t+5kmt4ljtNsk0qZLnf8i7vXbWhFdaOFlLvbR+WdxJjwfm/iXihL/RPNWOK
eH/nrnyyuP8Aa6f8BoApahr8tleOiQQyeWjN5ZPzhlXJ/wDQlqWfxAUtZzFHFI0c6WpdDujO
5lb5G7tzV2X+yCUGU+0PIHQGPkn/AOKaqrXWnbGgeW2Cw9Y2x8n3W+7+K0AUP+EilmCu0Fuc
+Wh2Sdd3Tr6Bear2nia7Cb5Y4dkjx5QTdC6sa15brTINkkstsnzsgJHQ/wDoQ68fWkf+ykZk
WS2LZHXGAeg/yKAKGi+IpL3UrW3mMX79N+IyWKbl3bWapY/EEguVRreIuQ6jEhHzebs+b/Zr
Us7fToYFvLcW6W6BsSIgAHrtqOIaO9y2wWxlw7E9iO/6/NQBf0+fzkgkuoHhnPUA7wP+BV1G
mjEK8Y5rlraa3ZVNuU2gbkKd1/2a6TSMiz/EtQBlQTYZvNPT5ce9RPl9wbcWHzDBoZCi/MOp
61HOMbXl4X7tABKQjqf4d/P+7UsDp8xbueP92mOEPH8Hb/7Km8IvzfKo9KALUkiFGCmmRyAR
MM/NUG8bc9VoyMdc47+tAE6Oh/1vLZpsoA27dveosgq22iLZs+X72Of96gBy43fN6URGOHaX
GMjaaaxAKhj1olx0egB2R823aE4wPSj+Hp82efpQib1XZt+lDZz8wYN6GgB+U8vp81MwcdG2
0N/7NQ2wu33evFAAvLY/ioUj+EqV/wBmjrtT35prPg4ctuFAEjEn7xprcHH8X3qOnP6etC/d
bb93PHvQAKSN23vTJQ4RPs52Y64pcgsw/iFOb7vy0ADnhS5+pP6U1TvTOGOfv/w5aovnNs+8
fPg8UiebtbZ7Yz/49QBxHj/QJA7ajZRvIp/1yfeIX+9XCM4Cq7/cI617hJG7/eDHI2n0rlNa
8FW1+6y2OyCdy2/cPk/4Ev8AKgDzX+99o5V6pS2UTxqUdkZPmCD1rodV8P6rp277VZzTIP44
PnArGiMe9hN8nt0P60AZtsTBeJJcI8i713gPyf8AgVdfrV8Lud5XkVFk2uFB3bFX5Ru/+JrJ
lkCR/fXb25re8BaX/autRPLbs9rCN8j44f0WgD0jwrpqabodrB8sk7je7/71anlp8vyLxRAp
x80exju+T0prmQn9193vn/2WgBzRv8vlbQg68027gt7u0ntrsMYpEZSAdvy/73am+XKTvwxU
fw0zUY5ZrSWKAKWccBzxn/aoApxaFp9urpbxzJk/f848jYoP6fLU8uhWl0VR3/dGPyfkJwiM
27/2Va5dfD+qojC0vIkzDsI3n++zben+1t3VO2j6vDfTzxSQor/MPn7MqKV2/wB7hsN92gDX
l8O2A83zYpkyCgImzjcyn5fxqfUfD9pf7Z7sSzPs2o4JVw3dV9Pu1z8GiaqJopHuFm8mPySP
O3B2+b97/vDK/lTf7C1XZcBbhZ5RvXzHmKO+5EUN+n60AdElpb2Md7ct5sazuZpn37gPl521
HZ2GnmKyktJJXgtUdI+eBurDn0PWJ0unV0DyJKqJ55xHuZcL+W6rUelajb2DxRPvYXDzYL/6
xGX7uR0/vUAaS6BbQQwfZbi5guEt1hznqu7dtb8d351JqHh+2uftkTPcBbst52DwX/ib/wAd
rHtNL1G3gw2+5YQJEn7/APjZmYu2fQURWms78yozoHKon2gIuVbduZvvFeVX8KANaXw7Zvbt
EjuVeQS8kLsPyn0/2V/Km6fo8dgzRWhmjU9Ywd38PDfl/DWDHYarHJPzMEkduEm/vJ978CtO
i07XMMVnd5zG6gvP9w+blWX8N1AGt/wjDzKkEr/6AloLfyycvIqvv+b/AGabc+G4JLBbNYme
32bU3gZjX8uf51X0+x1W3uULvKYi5beZAzfLKx+Zf7uOKVYdUWRPtTyyYkZpAJ8eYnzEMi9s
Fvu+1ACNolsdZaOW7uWvXG4J95kG5Tub29Kv3fh+OfzUupJjvg8k4xwFfeG2/d61zF5b6vZW
NwXkd7wEyvcwyffXYoCL/FuBrUjh10SO8STFHdZUzcc7PlynJ/4FQBcl0QveRXl1dzSTxkOC
XAA27s/KB905/CmXmgQXF5f3bzzbrjb5mz5QPu4T/dG1fm+9VG2sdcjjiMqM7x+S2fO4Cqz5
XbnnqtRQWWsfZEim3l8J85nB/gbK9e5oAuXehynz5LXUPvujufL3EncvzN/3yoH/AH1RFomm
PdRW73HzRorRwnD4iV9w/wCA5/i9qY2m3dvKu3zhvEOC85IG3/WK31qC507VP9bp8eJTcO07
CTHnQ7lwq/huoA1l0lxo9xp0U6PAY3hAMf3Nzbt3v1qtJ4SQIpS4lCgHBEYUhmZTuX06VDJp
2qFoDEbkLFlH3zYMisr46H1K1A1lrsNtFGguzONmH+1bkKrt7dm+9QB0Om6db2Vv8kaGUIqe
Zjk7a63Sv+PNf96sOAiTb5qOinPBPP8AwKug0wf6KnvQBkS/61f+ub/+g0kn/Hqv+6KKKAIZ
f9Y31pYvvrRRQAN/r1/3KHA85aKKACX760SAZFFFADYgPOSnxco+f77UUUAJbKPtLcCiX/Xf
8CoooAZHwzYp7IuFO0Zw/aiigBn8KfSpF5nlzRRQA1ui/wC6ab2iHbbRRQA9gNjfQUy2/wBT
df8AXSiigB0v/Lr/AL5pX+/RRQAxetPkAyKKKAIbziw477s1yviW0tpEZpLeFmx1ZATRRQBw
9la27TxhoIiM90FeoaMiQ6NEsKrGvnNwowPu0UUAaP8AyzqZ/wCH6UUUAROTvWn0UUAQWfAb
FOufuD/eoooAZH8suF4GO1W5QMQfSiigBkXSf/eWnR/62L/gVFFADpuOn92mt/r5PoKKKALE
XB4rOi/1z0UUAT/xy/RaoyjM0ufQUUUAT2yjCcD74/8AQquXP+uT/gX/AKFRRQBE33JfpVJf
uz/9c2oooAst/qox2qdAPsi8fxUUUAMoi6P9aKKAHL1rf03/AI9YPpRRQB//2Q==</binary>
 <binary id="table1.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnoAAAJnCAYAAAAA4v5JAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="table2_5.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnEAAAG0CAYAAABdQHGiAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="table2_1.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnEAAAF1CAYAAACH9LyzAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="table2_2.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnEAAAIkCAYAAABxzn18AAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="table2_3.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnEAAAGWCAYAAAAXJNWfAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b
AAAgAElEQVR4nOydvY66ThfHvzz5XwhmGwsvAmIDseUOpDG2mL0GI62xgTuwNdJs4CIobH6B
O+EpQB0QBvBlV3a/n2STlWHezjkzHOeMjAIgAyGEEEIIGRT/AUCW0Y/7SyiKQp0T0gOOGULI
u6EoCv73040ghBBCCCH9oRNHCCGEEDJA6MQRQgghhAwQOnGEEEIIIQOEThwhhBBCyAD5eScu
WkFRlNu/VfTTLUPqm5V2rVBuVYRVYxr5FaQ+TMWEnwrXSjZbSZPaxL1p5K2oswnZdUIIeRE/
78RpG2RZdv1LPBgw4C21n24Z0lMAJxTalm0gtipa6Yi9BFmWIXRc6G/geJLnEm1tBOUrWOnu
xS4SD7BHV6dLZhP3phFCCCF1/LwTVyKFv7ABb4e5+vNt+RcbGDe2I8LBNWBN8xu0pQfDPXAF
5TcRraDHBozStQNcOJhp+Ud1/gkHMf6lgNwm7k0jhBBC6nkvJy7awg4cfDZ5cKkP8ybUmsI3
hRBU6sMUw1HRqjmt+rlcGU4BsF80hM3Sf4gxwce5qeoHJpeHeW3nhHCZApMxlydx1n/xZ/pI
L0mCfgvb6S73CCsdCHdW+bI2gwMXh+hcxRquYWGqQm4T96Y1ta0U5q+G8CQyqdJrTNTlLW+D
oF2LSELklW0kJbm16qRN/w31FuX44jaRi21Uy6xsa2ltbzVvw5wr0tbPprx9bPQeZP3Jb2gZ
X3VzvUS+Ur10qFP2zGvrT1veZyObk5ts7N72V9KiVbXMun5+87aWFvmLW7qa5tY3cuJS+GsX
hrcshSxvMWDEwipF+oU9KqsllTLva84/xACsXX3YrGdh8M1ruCzLQkzsERgxe5QUvjmCPQkL
uSbwYGNUI9hoa2MSZjh2XOJN/TXiWlvUsMlCQM8H1mhvITnO0a3UJ5H+Q2x4SApbcsqJnWXy
HByEwlYI2Ns/soIYwB5VHiwjMfReGfMhoIsOkxCSz0IHQR+5teq/qV4AcGHvrSJvhnBytg0N
m7O9GIBxzr/ROra3bAf18/GQaOpP2/hqmutl8gWa9dKlTpGmZ14X/TzwvLyD8pzcZmPf0f62
sfNqKu2PVhjZk6LfISb2ona/7fs4cekX9sE1pNTMBJYVX1dCvvaYWFb9rdEWJ+vOCUWd45gd
L2HdPGx2XYHpRfqFfWmFMR/Ql/FL7qOQa3gRpIr5ri4UGeHgXkOg7eX6WOwt7GodvggrRRjo
nyeM3umHCJ1l8oq6T5X9g78ZA14i7petPFyqY16bwQn2+EqBm/Gvjp/n9EjrLdq9u37p6Ba6
f2F7h0bb+Lp7rpfopc+YfuSZ90je/pVV5uQn2Nij7W8dOy+m2n5tc7MPv443cuJOCM5hqRY+
phbiQwQgxdd+gtm0tkD4hzGWN2ku9Npvzm2oGN9rHekJgTH+3tWav8pNKNKFrqwxTtoHw5lo
a2Py2bC6lv5DjMpAv9e5v5f0hGDy0d2eWsOz946JSl69y0r6X0KQjaLDRYBTek4TwmO1Mpfo
pFX/snqFsD3QwTa6tleG2J6+IfdH8n4Tpa0R9871PfVSm970zOvCI3n70jQnP2Jjz2q/bOy8
kub25yFVHXHDbwXexomLDi7Q9cGkTmHFB0TpF/ZoGDDRFqdZ3YP43mX/FKdA+KFDdRBV9zWV
2juGEZy+cVn2D3OjBwdhtgMWXV/9EOHgAq4uTiZF6Kw2fCE49zKbuDettosxjOZf3NRlkJb3
WChMyMttAhVE2eR/Gw3FPpgRTp8ymTfrpF3/DfUCQPXB32obXdsroxpyrw8LPT/vN1Eay/fO
9T31Upfe+MzrwCN5e1MzJz9qY09rv2zsvBBJ+9X5EVmWwNrXz61v4sSl+BcDTud4l4qpFWO9
2APWtKbjMdaHMR56S0llg2G00q8b2AEAGmZOAHub3xFtbQTOrH4VQp3CMlysrxYL33zTb5VD
opBr6VUdtXpQMd9Z2C+67G84712pvPImKfavVHVZ/BgnN12ZTdybViXC1kbztoPOMiEvpWon
4jvk0hMC4RfO+WtsuqyGAV31X1svAOBqZ+e3AbTaxkPtrbbvA5M7sr0NbePr7rleopdOY/qR
Z94Tnpe9qczJD9nYk9rfOnZeRX37U9+U/yit4L8Xtaon+S9B8dk9h/oxQRDE8HZqTWqAyez4
mFeubZB4JkaKUlxwEGZlT1nbhHAUHYp7TteaWov5McRJGUGxz8WFyH7+PSoDR8X8mADmCBc1
GR6So1Zz6xw7y8Ro9YFso8I38299/b9lVXVpwEuOl8lUZhP3pl3J9+O5ADBSYItJoxU+sg20
PjJpJe0gJxe6ImzGdULkTe+S9zdzO+adMMvDIeoSnjG6yM0JE3jxCPY2wlwqrK76b6g3BQAH
3ngNRdHPicLm+ga0pvb6QGzDDvJyjo0FlG3E8BJsLu2p2A+AQAHCy16g27xz9Qt7eYtfSNv4
uneul+mly5iue+YVP4ho1c8Tnpf3UJqTJWNi2VaQrP1V+xL0AiBQYnjJee+7ZOy8lPr2q/Md
vP0Io2tjUPdYUABkWZa9to3krVAUBdT5EImwUtYYJ8fyxJL6MEcnfHbYBEvu4z3GzIP6H4Kd
DKGNz+Yv9vktaBhPA0JRlHcJpxJCCCGEkD68STiVENKOhk3dero6x/GnF4nIN0D9E0LKMJz6
B3mP0BAhw4FjhhDybjCcSgghhBAyUOjEEUIIIX+J1Id5fn1FtGp/BYp4v0DpPNKBE62UQb7j
kuHUPwhDQ4T0g2OG/DailQL98koj2S9jU/jmAthdf8WZ+iZGdvlMBScc+uuEIqyUA2YD+pUw
w6mEEELIH0TbnF9q3uK0RFvYk8+LAxetFIz2FpIsQ+jk7+7LshDQh74qp2HpxcKLmocBnThC
COlD6sMUTnO5+YwIq8v5i7f3+b55OQv09o3ssrzXM0Rv0sVzJ6vl1uRtfNi21iPv2/lzKcx2
I58HZCSTfW095ev5OZTXe6qfa2VRirGd5dxBJjdpChSletSUTC93ltuWvyqnyulEN6Uc3Otp
StEKuusgPFaPiNKwEY9F62Lr0aq+723jq+/nUv8q46QiG3VqAfuvQR2RSSeOEEKeRgrf1BF7
Sb7KEQJ66eHlwi5WMbIsQzixMbo4CW15m85TLd7MPwmLlZUEHsRyb/PC3jY+tOX1yNr3HTJ6
DHV+ROgUR1ilPhY24N0cxC5iwIgPgoPwhT2M7jJJ/yE2vKIvIZyb8pv08mi5XXWVwl+7N1ev
RDi41zPD0/x8TMnxkuKB8TI9RljpLpyw6HvoIJDa5L1U+lcck9h4VrT6gUmwx1eKwUAnjhBC
nkX6hX3g4PMce9JmcEoPBQPe7rqKoS09GG7hJLTmldcZisc07YRyb+4/Iai73sa97etdjkRG
T0DbhHBcHcrIBrxdy9v6J7CsGIfo3PQ9JpbVoy89EPXyaLld80dbnCzJYfPpP8SY4EPtWG8J
mR7zM6qvJjvud+B9V6r9a61HxbjkiL4/dOIIIaQP6gcmcC8P9ltc6JdQjQ4X4kOh8kBUPzAp
HfQty9u3jQ3l6i4Mb3nn5u0nte9ZMhrZFYdULLcpbKxh6RkABCdHwsfUQnyIAKT42k8wm/bo
S3pCMPmQnEsq08sj5bbkzwuBfxhjedOfZtSPCdD45eAL++C6ateuRyG0KdPjTVpXavqnznHM
Zjg8XPb7QCeOEEJ6oWETOnD1pgeBEK4p/q6/2hMfYqhZ6ZDl7YG03BATe3Tn6xSe1L5nyaga
DrsJTy5u94qlPhb2BJ4X52HVNtQprPiAKP3CHuMax6m5L+m/GMb4Nkd93qpeHilXnh9Avko1
q+5ta0Hb5OHour2cNyubEj2mPkxlhNNnNz3etUrX0L/UX8M9h6LvLfuNoBNHCCF90TbXh6P4
IFCnsAz3+gu31IdZ2nQewN5Gxf8p/IWN4LzHqDVvA0U+0SGJtkK5z+Le9vUuRyKjh8nLg7fE
fP4Jx9U7OLMqplaM9WIPWNOyUyDtS4StDVhTFb15tNxWGcdYH8ZYam3tqK6e5b9qTaw9Rkr+
ipLAHkFR8v13x9LKpkSP6QkBHFx+L7G1EVSdvodo6l+ErR3A+WxyXlOcSquJ7w/PTiWEkKeh
Yn4McVJGUOz8ihNm+epECgAOvPEaiqKfE5GJe9mkeWV1JoA5gqIUlwwPyVET7nGhK8IGbydE
3TGsj/WtUgeu9wFAoMTwkiPm6iMyaqPcBsNLMFe/sC8+R6sRbHhI5ioAFZvQgaKbGCdH6d44
9WOCIIjh7ao3NfUlwkrR4QLASIEtZhmt8HF5rUeTXh4tt03GASazY4dVOA0zR8chBcSb1fkR
2Tz/FfJ6XHXeLp1p1qO2hGeMLn13wgRePIK9jTBftjYKt7YGBAqE993V9y9a6fkqnNZQbPoP
sWFhWdedN4Uv+/2D8MWlhPTjKWMm9WGOTvgc0MtEn0eElbJudZZ+j4wa+vtw/15VrqzKFZTD
rIcj/eL2vLC+1DexwK7BKX0/+LJfQgghhDSjLeHF6/5h88ERYWtPOv3Y5Z1gOJUQQgh5Kho2
dfFqdY7jQwu6rypXhor5zoK58DG9ecnv7yFa5fv6Nj/dkJ4wnPoHYTiVkH5wzBBC3g2GUwkh
hBBCBgqdOEIIIYSQAUInjhBCCCFkgNCJI4QQQggZIHTiCCGEEEIGCJ04QgghhJABQieOEEII
IWSA0IkjhBBCCBkgdOIIIYQQQgYInThCCCGEkAFCJ44QQgghZIDQiSOEEEIIGSB04gghhBBC
BgidOEIIIYSQAUInjhBCCCFkgNCJI4QQQggZIHTiCCGEEEIGCJ04QgghhJABQieOEEIIIWSA
KACyn24EIYQQQgjpx38AkGX04/4SiqJQ54T0gGOGEPJuKIrCcCohhBBCyBChE0cIIYQQMkDo
xBFCCCGEDBA6cYQQQgghA4ROHCGEEELIABmwExdhpZjw0+o1BYqiQFFWiH6mYeRXkMI3z7ak
wCwZmszOXpFG3orUh3kz90iuE0LIixioExdhpehwq1dXOmIvQZZlCB0X+ir6icaRX0C0GsGG
hyTLkCUeYC8uD2eZnb0ijRBCCKljcE5c6ptQFB2x48AopUQ4uAasqQoA0JYeDPfAFQ1yB7kt
ebs5VABQ5zhmR8zVa1q9nb0ijRBCCKlncE4cPj6RZBmOy3H5evoPMSb4UIvP6gcmiPEvrSkj
9WEqCpTSasc5fFaEslIfphjWilblMFc1vfqZfBPlsKdi+kgvSYJOCp2bXWJdVVuSpYl29oq0
WsTQqwLlJoQnkclNfx6w4/M4UprCzn8dSYg8WjXLrVUnbfpvqLcox/fNGtuolln8nefI1vZW
8zbMoyJt/WzKO8C5Nl98uLa5+rnLPFavt+75o9rPlXwX3bXYwwCIVtX2CluwuvgAlzx9xxJu
ZB6thDFz81yq9zPabSZncE6cqmn56sjDGDBiYbUj/cIeRmV175IIf10N3pKfJ4VvjmBPQmRZ
hixL4MHGqGaiibY2JmGGY76c1lLsCYExBoQB+lZzV/oPsVGEerMQTjmxs0yeg4Mwy/K6Eg+w
t4N6uN5PAHtUecCNbASX9BS+eQ2RZyGgiw6T7sIJC7mFDoI+cmvVf1O9AODC3ltF3gzh5Gwb
GjZnezEA45x/o3Vsb9kO6ufRv4s6P163SaQ+FjbgJRtoALqN2Sa9dc3fQLSFHdTpTmYPw0Cb
OYAY0YgOcA0LRcAD7T7AvWPpXsp+htxmrgzOiXseE1hWjEOUf0q/9phYVv2t0RYnixPT25F+
YR84CC8Ti4r5ri4UGeHgOphp6E5gY43dZWKL9YFsWO8sk1fUfRKcmN+OAS8pHnx1zkuhh8/z
lwZtBifY4ysFzg/Iq4rGz5tbpPUW7T5vE0DX0P0L2/uH0DYhHFeHMrIBb4fL98lOY1ait0fG
/G/WpbaEZ7iXZ3x0cGFYU2ERqMUHeMlYklDjZzTajMAfduKAj6mF+BABSPG1n2A2rbsrhX8Y
Y1mb5kKv/RZOfoybUKQLXVljXPMNRo4weNUpLCPAKZXd/42kJwSTj+4r0q3h2UfsWMiruzC8
ZU85/2YE2Sg6XIg2JISxamUu0Umr/mX1VrYJtNpG1/bKENvTN+T+SN53Q8PSM1CaW5q40UtP
vdXOgzX6U+c4ZjMcfuVzTMXUMuAeIlT3HZ9p9wFeMZbqaPIz2m3m9zhxVQHK9jVd8kxhxQdE
6Rf2GNdPitEWp9m8YcJkCOHtuNG7gzDbAYseK2myb6cyO3tFWm0XYxjjhsT6DC1j4RE7FvJm
ISb26L1Czz+KKJv8b6Oh2AczwulTJvNmnbTrv6FeAKg+ZLrMk53aK6Macl/0WNV+JO+bkfpY
2BN4Xtz+6/MbvfTUW+082GBP/hqucf0l/m96jqlTK18duwmlXm5o8QGePJaaaPIzOtjM73Hi
oGHmBLC3EYB8D1TgzFpWBVRMrRjrxR4oLbOeibE+jLGUF0J+CnUKy6i8qqNW7yrmOwv7hWSD
f+n2OT4dF+vLO0XyfSN5OFZmZ69IqxJha+PmG+W17V1lQl5KoYd1aTPzeVP1CQGu4f1oayPo
/A2+m/5r6wUAXO0MSOEvOtjGQ+2ttu8DkzuyDZ9c1vCWmM8/4bj69ctOpzEr0dtDYz7C1g7g
fDYtVAycs2z0aij1ckOzD/CKsVRLk58hsZkK2SBJvMyAkXmJeDHMHCADkAFOFkrzFumhk+Fc
jng98TIDyJywJk+Xz2/MYHVeS5J5xlnnyGB4WXJJKusk8YwMTnjJc9Fth3LL98rs7BVpdfdU
/8Q8EpncdFNmxy1yKsZIqR3XAdNBxsOhNGZq556662V9XWVRta3i8/mGRp101X9DvUU5nmfU
6KvcNqPUuab2etfrYjk186jY1kvZdfYj9qUp74Dm2jOhUxmH4nMny7Iu81gXvXWZB8XPN+26
kW2dPQyLxDNu59QuPkCWZXePpUbbrrfxOj+j3WbyeUkpJiepn0h+F4qigDofIhFWyhrj5Fje
4Jr6MEcnfGZ99/2RrrzHmHlQ/0OwkyG08buhTB4jWkE5zJ77y9o30YmiKL8pnEoIIYQQciU6
uHB6vZpgWPz30w0ghHRFwybTbi+rcxx/epGIfAPUPyGdiVZQdBdwQtQNm98Cw6l/kPcIDREy
HDhmCCHvBsOphBBCCCEDhU4cIYQQQsgAoRNHCCGEEDJA6MQRQgghhAwQOnGEENKbCKvGMz2F
c0YVBYopnBSS+jCFfPnf6npodlt6qd6afKVXup/b0TV/w+c+adHqWu7NfaKc+sno/jNTZXrq
QasMZO2tk3m5XZe/VdQiNxQyrqmriw3I9HW3XO6114Y+Svu3gu+b9XZzU985b5us++quRo5d
x0vd55rrqW+W6qt+FqETRwghvUjhmzpiL6k5MzaFb45gT8IiLYEHG6PSg7XtrNqm9Eq9IaCX
HmIGjPggPCy+sIfRI/+jpPDXbm1KtLUxCTMc5yrukRHs7R2OhkxPz6apvU0y17A5990AjHN6
5YW0ZbkBQISV7sIJi7pCB0FJNm02INKsr0f63tfeyn1s658Le2/l57xmGcKJaDdN+m6TdV/d
vR51fkToFEeppT4WNuAl9S8WphNHCCF9SL+wDxx8Xh6s+UMiP9w+TwsvDwgV852XH8L97Hq1
GZxgj6/0fMMElhXjEJ1v32NiWT3yP0i0xcmqc0ojHNzr2au9ZZSeENzTHpmeXonY3odkXpFb
XkC5D+q4Iu8WGygV36SvJ9Gp79U+tvXPgLe7nvOqLQW7eYa+n6a7x9E2IRxXhzKyAW9XPqVF
gE4cIYT0IT0hMMbdDwxXPzC598D4G1zol/CODhcBTkK5H1ML8SECkOJrP8Fs2ie/kDayK46T
LA0AUviHMZa19a0xblhFuHAjI6E+3YXhLfsfb9RXTw8ha69cZ83lNclNCEXX6KLdBooyavX1
bNrsra6Psv5N8KEKH0W7uVvf9+rukfEiltsU5tew9AwAomN6C504QgjpgzqGEZy6h1XSf4ir
D5+7EUI/xV9ppUGdwooPiNIv7FH3QJPll4V5W0LA0Ran2byhvh2wMCHdjnYjI7Gdd4ZB++rp
IWTtbdFZY3k1ckt9mMoIp0+JLlptABJ9PZs2e6v0sbV/lS9Dot3cre97dffAeLkJ4S5ux0fq
Y2FP4HlxHlZtgE4cIYT0QZ3CMlysK5v0TT+9pImTbrS1ETizxw/Krtab+jCVqnOkYmrFWC/2
gDUtP6Q75b+HGOvDGEutseGY7yzsF8V+olfKqFStRE/fxUMyr8gNKMJ91/BjtLUR3KzySmwA
QLu+nkRHey31sbV/AextVPyfwl8IdvNsfb9svHQh7xu8JebzTziu3vglhmenEkJIL1TMjyFO
ygiKXVxyQmRFyGN+TABzBEUp0gwPyVFrKbPY7B/kZR071uuEGYrfClzv+pggCGJ4O/Wu/P0J
MJkd5as66hw7y8Ro9YFso3WQkQtdETbd33X+pVxP/am0CUCgAGEylrRXIvNOXSjLDdoSnjG6
1OWECbx4BHsbYb4UsjXaANBJX608z17LfWzrnwNvvIai6OcChR8o3KvvO3SXVsvoS7lOw0sw
V7+wLz5HqxFseEjmKgAVm9CBopsYJ8cb2+HZqX8QngNJSD84ZsgNqQ9zdMJn1rLfjzwHyvsG
np1KCCGEEDJQ6MQRQgghhAwQhlP/IAwNEdIPjhlCyLvBcCohhBBCyEChE0cIIX+R1Id5PkYo
WrW/ikG8v+F1C/kZj697DUO0Ul50bBYhw4ROHCGE/EXUOT4nNkaKAkWH9K3w+Xur9rB2shfE
Rtjadx2Q1RltEwL6Awe2E/LLoBNHCCF/FG1zfhN9y2sboi3syaf0/WbRSkfsOK87ixNAfhRR
LLzQlZC/DZ04QgjpQ+rDVFbwffNy9qFi+uX3f0ara9rN2YgRVjdp5WuXv0vsUEwXVqKKttR+
rqZFq2teWVoN0cGFUz6J/UYm69jDbjl+jpxu+nFNU6cWsP/6puO0CHlv6MQRQkhvXNh7C0lx
/mE4sTESHS7dhRMWq1yhg8DeFg5SCt/UEXtJ5axGDZssQ5Yl8Iz8De5ZlhVvo6/kCQG96gy1
ksJfu3ek5f05uAbGquSOrY3JZ12o9V45VcoOMxzPy4DqBybBHl+ppMmE/BHoxBFCSG8MeML+
MG3pwXAPhQOSO2TX04DG1xBj+oV94Aj7zyr31lHNo83g9HVioi1OVt1B3C1pQM3h9NX8K+gI
G/pwp5yuhePgXs/SLG7E2AhwSpsaTMjfgU4cIYT0puLUqB+YlA7qzg/fVhQFysjGZbt/ekJg
jO84t9KFfgk76nAhOjFCmljXhRT+YYzltK5cWVoXUvjrGF7jaep3yglA3q81xgmPWSKkCTpx
hBDSG9ERQXm1KvVhKiOcPoswYSKscqljGMHpjv1cDsLs/COE/O+68iWkJTUratEWp1nDr0pl
aR04bRctP3i4U04A8n7tgMXrXllCyNChE0cIIb0JYG+j4v8U/sJG4MzyFaP0hADXEGC0tRGc
nRl1CstwhV9X5itR0ne0VfM0vKOtnhjrwxj1C2WyNLH+6urZmQCuO0EojQXfKadr5ZjvLOwX
4h7AFKdAvkePkL8CnThCCOmNA2+8LsKbI9iTsPgRAgBtCc+4hjgPswSecXZmVMyP+Y8ZxLxH
6TvaKnlGNibhUfq6jysBJo0rbbI0EQ0zp34PmuEtW0Kd98pJQJ1jZ+2vP4hI/yE2LEzbG07I
r4dnp/5BeA4kIf0ojZnUhzk64bPt3Wq/iWgF5TC7OmBdeJGcUt/EArsWx5eQ3w/PTiWEENKO
toQXr99gb1qErT1pOV2CkL8DnThCCCEt1O1N+36ilY64NYRLyN+B4dQ/CMOphPSDY4YQ8m4w
nEoIIYQQMlDoxBFCCCGEDBA6cYQQQgghA4ROHCGEEELIAKETRwghhBAyQOjEEUIIIYQMEDpx
hBBCCCEDRAHAlx8RQgghhAyM/wDwJZZ/DL64lJB+cMwQQt4NvuyXEEIIIWSg0IkjhBBCCBkg
dOIIIYQQQgYInThCCCGEkAFCJ44QQgghZIAM2ImLsFJM+KlwKfVhKgoURYFSTSOkK9GqsKHK
3yrK06V2FmF1SVshwjPSyFuR+jDr5pem6+T3UBr74h/1Tn6GgTpxEVaKDrd6bWRjEmbIsgxZ
OIE94sOQ3IG2yW3o/Jd4MGDAW2pos7NopSP2EmRZhtBxoZ8dvwfSCCHvhAEvqc4PhPwMg3Pi
Ut+EouiIHac8cKIDXMPDUis+azM4iPEv/fYmkl9FCn9hA94OcxUtdhbh4BqwpmqetPRguIfC
wbs3jRBCCKlncE4cPj6RZBmOy3H5urZBdpxD7VLGeUm8tNqRwjeFUFbqwxTDWtGqHOaqplc/
k2/irLfiz/SRXpIEnRQ6N/vGPKIt7MDB51zNP8vsLP2HGBN8nBPVD0zODt69afWNEkKvdaEc
iUxu2vyAHdeElnrL9zdTCctfZNMm86Z8l3uroTxRX311/0hZZTvs186uWwsq9t1qrw3lVttz
6UsPeXXmBX2TPY+k81zb/Cgbvz3ymj7Sp9qeTI8r+L7ZPudX5dTWp5t6a+ZW2dj8IQbnxKma
1slRi1Y6XMPCtPFmA0YsrHakX9jDaFgWT+Gv3doU8pOk8M0R7ElYhDYSeLAxqglFRts8BHo8
O2Ndy1+7MLwltIY72u3sBaT/EBsekixDloVwyomdZfIcHIRCWAn29o98kQlgjyoPoZGN4JIe
YaW7cC5hdwdBJ9l0yVeW+XXOukf395aVwjevWwCyLMTEHqFclaxsIW8I6KUHscy+ZbSUK7bn
OIf6krHyqr5V6mh4HpXnuS79axq/PfMep/h6qu3J9OjC3luFDDOEk6Z6qnLq0Cepfu4d069l
cE5cF1LfhO4a8HaylbkJLCvGISryfO0xsaz6W6MtThb3Pbwd6Rf2gYNwoxUXVNdTIwsAACAA
SURBVMx3daHICAfXwUxDP9Iv7INrmPMmuZOdfTOdZfKKuk+CE/PbqeyLunkQadhkGa5qGHec
P+7Nh+fqvq2sIv2yQl1td4eyr6vbMzjBHl9p30Y+WO4rxsqr+ibS+DyqzHN9+yeO3955n297
zTIsz7mN20+qcnq4jQ+MzRfy65y41DcxsgEvOaJt0eVjaiE+RABSfO0nmE1rS4R/GGNZm+ZC
r/0WTn6Mm1CkC11ZY5xsGlfTGklPCBpW2frY2dNJTwgmH90dx9bw7CN2LOTV5auWfw8hdCPK
Vf3ABO7lC2TnfPfQqvs7y0pPCIzxA19eBLtRdLgIcDq3sdW+ZfYqKbcLT5HXq/oGND+POs5z
tfNjx/HbVzYPyVKmR2HrSWM9sue2JG+rfp44Np/Er3Liej9Y1Sms+IAo/cIeDRNStMVp1rTS
0rQcTH6M6v4yOAizHbDo/wqA6OACNQO60c5uJgShLfem1XYxhjFuSKzPIC3vMTsW8taG1P4o
qQ9TGeH02bBKFzpw9ZqHgTTfPe1o0/2dZaljGMHpgf1jot3kf+cVjnb7ltlrc7md6CSvtvRX
9Q2S51HHea52fuw4fvva0kO2J9NjxWGrq0f63G7OK9XPs8fmk/g9TlzqY9F7ZUTF1IqxXuwB
a1qj8Bjrw/j6S0TyXqhTWEblVR1bG4Ezq3ybVDHfWdgv+mxaTvEvBpxqDFZqZxpmTgB7G9W0
5d60KhG2NhpDvN1lQl5KekKAa2gr2toIxIeP+Bob8WHQlk/GM3XfVlaRvq5soO+00buat/R+
vRb7vrvc5vu7yiuKopqrfdrwQN8AtD+PKvPcI/bQN+8LbK9Zj9e5EsXbA8r1NMiptY0t+nlk
bL6YbJAkXmbAyLwk/xg6yIDbPydsyutkYZ4xw7kc8XriZYaYX0zr8vmNGazOa0kyzxB0bnhZ
ckkq6yTxjAxOeMlTaxsXwsypsZ92O8vz5der9nBvWt091T8xj0QmVaR23CKnYoyU2nEdMB1k
PBxKY6Yy99RfL+vACYvPdQKpkfltPu96XSzjZt55lu67lFWxR2FstbeznDe/tYN9t7a5rty6
+/rLK/GMDEBmVBV/Yw8v6JvsedQ4z7X0Tzp+u+StyvOZtifXo1foot7OZHpvamOXubXHmP4m
AGRKMTn1dfzIgFEUBdT5EImwUtYYV1cBUx/m6ITP7I59f6QTHDPfwW+279/ct2/kZfIapn4U
RflF4VRCCCGEkD8EV+L+IFxVIKQfHDOEvAFvvjL23SiKQifuL8IHEiH94JghhLwbDKcSQggh
hAwUOnGEEEIIIQOEThwhhBBCyAChE0cIIYQQMkDoxBFCCCGEDBA6cYQQQgghA4ROHCGEEELI
AKETRwghhBAyQOjEEUIIIYQMEDpxhBBCCCEDhE4cIYQQQsgAUQDwQEBCCCGEkIHxHwAe7PzH
4GHehPSDY4YQ8m4oisJwKiGEEELIEKETRwghhBAyQOjEEUIIIYQMEDpxhBBCCCEDhE4cIYQQ
QsgA+WEnLsJKMeGn4rUUvqlAUfI/s5z4HqQ+zJt2R1gp53avEP1My8hD1NmjTK99dH5vObSr
dyb1TSg3NkMIId/DDzpxEVaKDrd6dTWCDQ9JliFLPMBevN0EGW1tBNVrKx2xlyDLMoSOC30V
/UTTyN002WOzXvvo/N5yaFfvTIqvPeA4wP4r/enGEEL+KNl3k3hGBiAzHCczYGReck4JM6f0
+Q0JnQyGIW934mUGnCz8ifZ14Cd0/s50tseSXvvo/N5yhmVXv5naMRM6GQwvS0InA/VCCPlm
AGQ/sxL38Ykky3BcjsvX03+IMcGH2qGM1IepKFBKKxPnUGwRdkp9mGIIKlqVQ1LV9OrnGyKs
dCDcWfJ2qx+YIMa/VFKO8uYh47ekHGpXTB/pJUnQXWEbneXa1R5FvfbR+b3lPGhXt2E+ifxu
2tx3bFTziu34nTYeHVwY1hSqNoMDF4dISGyTX7SqkU9Vf8XfZY5rs/8H5sNWfXcN+Qu6bhqT
bfNyK7L5s4OMJG31fVMyPhpk0EX2rfnv/Nw0LmuvP7A1o0Z2TbYTrWruqW1DZY560C5SQXcl
m6gda/XtuZ2nJDKTyaRqh73l1TYXXPkRJ07VNKh1CekJgTEGBGXIo0cGjPggGPcX9jBg1N6b
wl9Xg2X9SP01Ym8J7bFS4JvXEFmWhZjYo5Z+klxuI9iTsJBbAg82RjWCi7Y2JmGG41ztVHKj
PQ6N9B9io9iKkIVwyomd5fccHIRZlteVeIC9/WX7+SIcXAPWVAWgYekZcEtenDzvSnfhhIV8
QgeBvUUEDZuzbgzAOM8RGw3d9Peq+bAyZ4WAfnFwus1nzWOy77wsq6+LjGR26cLeW8X4yRBO
xLwyGQDtsm/L/2qeUX9ZdnV2Fa0U6LF3kWHixeV6pHNUpb197CJaYWRPivaFmFy2YTWNtaIO
qe12kVmDTKIt7OARecnmgjLv9+vUwMYau0vHY122aXgCy4ov34DTrz0mllV/a7TFyaoXZCdS
H4u9hV1Hx6C5nC/sAwefl3JyZdXohogUcgsvglIx33kw3MPNN72D62CmgYh0lt8r6j7d7CEd
Oqm/hut84jyM1akFw1133L9bGfPquH1e6qS/F82H1TlLm8EJ9vhKa9Jq5zPJmOw7L8vq62vj
N3ZpwNvNL1/otKWQVyYDAK2yb83/Yr6l/vyLjShDdf55Xz197ULbIMs2NQsskrHWZruPyKzL
mH6SvN7PiYMgNHUKywhwSpvv/phaiA8R8k3GE8ymdXel8A9jLGvTXOjnpcrR7Q8WzkRbG5PP
+eMrNsVq48PlkJrwogtdWWOc1A3mP0B6QjD56G5breHZbmOjNa/uwnh4BfudSPG1DwBXv4Y5
RjYCBJUfOMjkJ4Rbesu2oEZ/d8+H6gcm1ZBwCaEvig4XxbzcOp/JxqRsXm6g7/xZO0c02WVl
K48sryiDgnbZy/K3jTVZuliubOuCvP2P4UKv+WHYDZ3mqDvs4pzTN6EoOmJvh+t6S8NY62RL
d8pMneOYzXCQ6qyDvDrwXk5cJ++1mmcKKz4gSr+wR4NCoi1OsyYHrH3JM/eYAVcvT9j2qIhR
Vwe7bG+fOoYRnL5xGf0XcyNnB2G2AxZPeuWDTK+9dH5nOX3qAJD+i2GMGxLrM7TsQe0yNjrk
/W1bBs4rPpf+nUMhBoL9lzC2G+SX+jCVEU6f98r2XE6N/u6eDzVsQqcyx4nc9nejocN8JhmT
0nm5gb7zZ+0c0WSXlS800ryCDC5ta5O9LH/bWJOlV0PETW90aGn/QzgIpeHRnE5z1D12UaDO
j8iyBNa+0KtsrHWypftllvpruMb1TRu3OmuXVxfezImb49NxsT5bYBFXlofGVEytGOvFHrCm
NYqPsT6MsZSW0cY5Pi0aggEvOceoNcycAPY2KpptI3Bm9SsP6hSWIfSx+JbwGzd+P5VCbqXX
b9TKWcV8Z2G/eMZ+E5lee+j87nL61BFha6PYo1VDZ/mRNqKtDdSsLOahEBuFuppJTwhwndfy
VxbJVkTRy/7vng+1TWWOK9d9mbPE92R2ms/qxuSd87Ksvodt/DrWgBT+Qsgrk8G1cc2y75T/
hXxL/cV8Jeg5WulwDQv5tNQyRwG41y5S36z/oZZsrLXZ7kMyi7C1AzjS6F2bvLrxX/dbvwdt
k+CfOYJi55+dMGsdgOrHBEEQw9upNakBJrPjy8OX2iaEo+hQXCD3srWGO1XMjyFOyrWPcEJk
j+61+/WomB8TwBxBUYpLhofkqNXcOsfOMjFafSDbqPDN/JvYPd86ZXrtrvP7y+lWh/COu5EC
W0warfCRbaD1kV8raQeZutAVIVjghMib3iXvO1P8oCFRa9I0zBxAP0TYLCVFaEt4xugiHydM
4MUj2NsI80ahdNff8+fD2znLCbMiXCWZz1KxCGFMLu9tR0t9QAcZNdhlCgAOvPEaiqJf08T9
dU0yEPrZLPtu+e+j3CfDSzBXv7DvWr+U4sciAQAnxLHlbm2TwDNHGJ0rMTwkxznUTnMUcK9d
qPMdvL1Q72W+kY81+bO4SWbtMsmdMQ+JJm93s7y6oyB//1GPLGToKIoC6vw3EWGlrDFOjuVJ
OfVhjk74rN3wS/rAMfPL4Vh5MZyjXoGiKG8WTiWEEEIIIZ3gStwfhKsKhPSDY+aXwxUhMkAU
RaET9xfhA4mQfnDMEELeDYZTCSGEEEIGCp04QgjpQ+2rBqpnHfY8m/KHyV+S2uH1CX3O0CWE
vBw6cYQQ8hD56xMQXt8lmXgx9ME4Oym+9oDjoHLiBCHk3aETRwghDxCt8kOyxVe8qfMjQqf8
4tm3JdrChoXlbCIcDk4IGQJ04ggh5G6Kl//WvGL9eoB6cXbj+Y3ypZBkHoY1/fQ2VCl8jlbF
EX9Cvatz+LOSL1r1C+tGBxeGNYWqzeDUnZ8ara7ncm5PAIDDqqb8oh2+b17rF9+iX+1ftLrm
F9NSH2YhE2m/CSF04gghpD/F2cmKDld6/iyQv/k9Qzi5PZIr9deIvQTHllfnazMHcA+CA3So
PZ4nWinQ4+K8xnNYt+44omsOwQnVsPQMuKIXl/ow9Tg/YjDL8AkXAVzE46ShfBf23rrUH05s
jGpXI1P46/rjv6OtjUmY4ThXO/ebkL8KnThCCOlNcXZyj8PrtaWHeC06PBG29gSfXY7c05bw
jOsq2WX1rHRT7pB5u+uxPfl5rns0bXVL/TVc5/PyFn11asFw15eVrvRrj0BwmrSZA8C5tPm2
/HL919XICtEWJ6tOdhEOrnBedqd+E/J3oRNHCCH3on5g0nZ4/eXeOY6fJ4xGNgK40JU1xkn1
5bIu9HMocmQjuGbG1DqvktWFcF3o57MpO5Piax8Arn4Nf45sBAjKP3CYfFydJnXc4rRWViVr
5ZPCP4yxnFbz1smkrd+E/G3oxBFCyN1omDlB7a86o62NwJldHJLUN6EcZsXqnYMw2wELBeVo
o4OwCEVWV/nyVbIDotqQooMwC+H0aXr6hX0g1HcJwRoI9l9IkR/ojvifsK/tJDiWANJ/iEuF
Vhy29B/iqmMXbXGa1R3yfZZJec+bvN+E/G3oxBFCyANoSw+wRyVnLPVN6K6D8PyT1dTHYm8h
EX/CChXzYwjoHV9Fok5hGS50vSmkmDuU9uIaso1WeqPjE21twFveHDOVh0iL/XvqGEZw3csX
HVxA+PFDNdwKBLAvG/9S+IuyIwvEWB/GWFYrvdaO+c7CXuhDe78J+bvQiSOEkEdQ5zhmIaBf
fxU62ltILudw5s7M5LNu9UnD0os7vookDy2Ke9JuStsk8GBjVLRDjz0kx7p6ZaFJDfnvCaK8
b6EDt+jbGg4MOMCh6Kc9QVgq34E3XhdyGMGehMhKjmuASe0qnNjNOXbWXvhBRHu/Cfmr8OzU
PwjPgSSkH28zZqJVHpItOUbfiOyg+FceIv/T/SbkDeHZqYQQMiCigwvn8tPNv8Nf7TchbdCJ
I4SQd6d44a6OEH9qMeqv9puQjjCc+gd5m9AQIQOBY4YQ8m4wnEoIIYQQMlDoxBFCCCGEDBA6
cYQQQgghA4ROHCGEEELIAKETRwghhBAyQOjEEUIIIYQMEAUAfzdPCCGEEDIw/gPA9x/9MfjO
K0L6wTFDCHk3+J44QgghhJCBQieOEEIIIWSA0IkjhBBCCBkgdOIIIYQQQgYInThCCCGEkAHy
M05ctIKiKMWfCT/tmPbTDLXdRE7qw2zUXYTVJW2FCF3TqtxbTp86yLdRshllGGM/9WGaPlIA
iFYw721o6sOs62fT9b9A6sPk+CTPpON4/X4nLvVh6kCYZciyDFk4gT0qjF+W9tMMtd2khQir
kY1JWK+7aKUj9hJkWYbQcaGvomtOSdpNLXeW06cO8t041zGfZcgSD8ZPN0mGOsfnxMZIUaDo
wOdc/ekW/R7UOY7ZBtpPt4P8HnqM1+xnCTMHRuYlfdN+mqG2O8t+XudvROhkMLwsuV4QdFfR
Y+JlBpwsvLmvmnZTyZ3l9KmDvJKbMVOni8TLjDce90+jqZ9/pf+EvAkAsh/fE5f6a7iY4EPt
l3YJZ5RWJlL4phB2qi5xR6tySKqa3mNJ/O525w0RQmTK/WGNP8dZv8XfeakZKOuusI1OctU2
yI5zqLXV/UMs6lH9wAQx/qUtac8qp08dAKp2dRvak8jvps33j426UOOfs/FCXr5vSuTdECqX
yU+mF9l81zYXvoT28SrKx/RTpJXPncrqS2nri4LSI6SSVpV7oz5vxodMt7f97tS2zt2rPhcj
rM5zQd08uVq122qTXG76KrHV2udvdTvCHTYpm/ul+mzxH2761tF36JPWpbxLP+pl83NOXCHE
kQ14SWUZWpZWwoARH4SOf2EPoyGkkcJfu2/Q7hS+eQ2RZVmIiT26a7D+LVL45gj2JCzklsCD
jVGN4KJtHh493hEuilY6XMPCtH/Wnyf9h9jwkBR25ZQTO8vvOQihxsQD7O3v215gjOud/wsu
7L1V6CNDOBHlXZkHQkAvPTgflZ9svnvGXBjAHlUewCMbgVhHq7252GNX9N9BYI+wKH0+9/mZ
ththpcfwkuxSj6ufH44RVroLJ8xq2pC3t1mfIm26rfZ7K9Tf1LbuaDMHcIXnYnSondMu8+Ry
3NI3mVy6Ps+abK5s549uRyjP/W36bPMf2vT4XcjH6885ceocxyxD4uF2/5gsrcQElhXjUNyQ
fu0xsaz6W6MtTtYT9qw82u70C/vAEeLbGjZZho32aMN+OYXcwougVMx3HgxxsgIARDi4DmYa
epP6JnTXgLdrWJkbMp3l94q6T8LD/ZfQqU9lW9KWgryr84A2gxPs8ZXeW1cF2Xz3lLnQuDob
dQ/hTvZmwDp7FuoYxs3nPmX1IYC9LXJqG2SXvWyVuVhsw7nPTfoUadVtQz+lbeuBtoRnuJfn
YnRwYVjTypxWnSdlfZPIpevz7FnPXynVPrXps8V/6DNGX0mL7H48nKrOP+E0hIhkaWc+phbi
QwQgxdd+gtm07q4U/mGMZW2aC732m+SL2p2eELR+gyeduAkvutCVNcbS1dt6Ut8sVlCPGOx+
7/SEYPLR3bZaw7P3jY2bvLoLw1v+qk3f6b8YaJV1ZUtFrb2eV7J0uAhwqku7kV+bXmTznSzt
xdz0v7rlRLYFpa2srmjYZCEcV28P297Itk2fIjLdNvWzrW1dUTG1DLiHCLljIziNl7ZV58m2
vjXIpdPz7Dtsrmnul+mzi//QcYzelN0xrVXH7bL7cSfuYdQprPiAKP3CHg3GFG1xmjWtrjx3
ObcVdQwjOP3AkuwvpLpnDA7CbAcs+r3moNGBq05kYn2ytCr3ltOnDuSOhTFuSKzPIC3vsbEh
/nLz920ZSE9BB1lXHvC19lpezbquYMjk16IX2XwnnQtfTKu9fVdZ+QrNNVS9EPaLjXD6bJJt
mz5FZLq9o209UadWvpJWG0qtmyclfZPJpcvz7FtsrqZPrfpEB/+h4xi9Kbt7mlTHHWT3/U5c
ZYNe6q+vRiZLa0TF1IqxXuyBmyVjAIixPoyx1N6k3eoUluFifbU0+OYf3Pjdl0JupddvbG0E
zqzyzUvFfGdhv+i4dyH1sWhcgdMwc67hjXJ9srRnldOnjghbG5Vv3AKd5UfaqVvdqEMIjSGF
vxDkXZ0HnvaONdl896S5sAvPtLdnllUr57OzckKAazgu2toISs6NRJ817e2tW1nb+nKWmV4X
SgVu50lJ32RyaX2efaPNVfvUqs88T6P/8LIx2pVusvvvW9oiom2QeCZGilJccBBmhacpS5Og
fkwQBDG8Xd2dASaz4+PfAp7WbhXzY4iTMoJin28PkQ02hvddqJgfE8Ac4SJmw0Ny1GpunWNn
mRitPpBtVPhm/m2s7ptwPrCBYKTAFq47YX6/tgnhKDoUF8j1ei1Ellbl3nK61RFhpehwAaDS
D4xW+Mg20PrIr5VUKtMcF7oibMZ1QuRN75L3nZHIuiBY+JjuAMCBN15DUfQ8wQmRifu6KvOA
E2b5F4kUaJRf2tY+2Xz3pLmwE8+0tyeWpc6x8/YYCbpzwix3VrQlPGN0kbsTJvDiEexthPkS
kOuz2l6Zbu9oW/+OYmoZQDBpfr/YeZ5cAIasbzK5bLTm51kK1Ntc8UOVIL/3eFf/GijN/W36
LLI0+g936rGV8tg2vARz9Qv7m/u6jVcF+fuPHmkRGRiKooA6/01EWClrjKuriakPc3TCJ19C
+jDXMdMg6zOpD3MB7HbAgrL/PQxxLEUrKIdZg6MpMMS+EQD5vDT8PXGEEEIIKREdXDj3/Eyf
DIrvD6cSQp6Mhk1dmFWd48gF1yfTIOsz6hzHI4DU/64GEVImWkHRXWELA/nNMJz6B2E4lZB+
cMwQQt4NhlMJIYQQQgYKnThCCCGEkAFCJ44QQgghZIDQiSOEEEIIGSB04gghpDMRVsK5h5e/
y2kCwlmNigLFFE4OSX2YN3lXwgHqbXlX8H2zPv1RivIvbamcQlPtt1l6i31xX9G/PO0BOUSr
Ulr5NBuxHUKec5mls93ObRDbt6o5sP62D9JynkHneh61iZ56k9nBd8mmVsdFPef+ldqZ329W
To2Q2t7L+yAWX5Hp5fMDc4kAnThCCOnM+WzLBJ6Rv209y7LiharFm+gnYXHOYgIPNkalB0bT
mYpd8rqw9xaSIn84qaY/ixT+2i1/NnXE5742nIUbbW1MwgzHOR6QQ4SV7sIJi7TQQWBvhQe5
0I4Q0EsPNgNGfBAell/Yw7jjPOxnlfNoPY/aRF+9qZX2Ve2gS5sfpUnHKubHvH+X08HOOfw1
Yi8p2t9FZt+l3zYenUty6MQRQsgzSL+wDxyE4tFaOy8/iPwpeQ14u+txftqyY9l9ibY4WYJj
VbTtenxT/vApHwQQ4eAW51Q+Iodq2eq4uR3aDE6wx1d6vmECy4pxiM637zGxrG59LvGsch6s
51Gb6Ku3KlU76NLmR2nRsbb0EK9Fxz3C1haOFusks+/S7wP0GEN04ggh5FWoH5jcHLp9b97K
YeiPlN1ICv8wxnIqXjohMMaSMxxd6Moa40RybFOvtgphpFF+tnG5rnOISYeLACehzI+phfgQ
AUjxtZ9gNkUFMX81VNunnOfQu54+NvGQ3mrs4N4290aiY3WO4+cJo5GNoIvdAbW29136vdbv
XpzGx8q5HUN04ggh5FWk/xBXH7R3561M4I+U3US0xWk2Lz/41TGM4CTZf+cgzHbAwkSDT9S9
rakPUxnh9FkXaj3XVaQVf6WVJXUKKz4gSr+wR50DUw7jwl7Ut7m1nCfRt54+NvGI3urs4N42
96ZZx6lv5ufBJh6MS/uVmxBxiTrb+y79AgA0bEIHrt70xaQjDWOIThwhhDwDdQrLcKELT5Ro
ayNwZu0Hi3fKG8C+bAhK4S86lt2ZGOvDGMtqgUXb1pWN4+VVLBXznYX9wkf6iBzSEwJcw3vR
1kZwdlSq7Uh9mErVAVExtWKsF3vAmj7wcH5WOQ/U86hN9NXb5VqDHXRp86PIdJz6WOwtJGWv
HfNjCOjFDwc629536bdA21yd0psvJjX0GEM8O5UQQp6CivkxAcwRFKW4ZHhIjtqT8jrwxmso
il58DItN0M8iwGR2rHmg5Q/KkzKCYp+bEiKbqygt86hz7CwTo9UHsnvloC3hGSPoiltUk8CL
R7C3EeYb7aYdTpih2M9+bcbHBEEQw9vd9iQP1V036xtegrn6hX3NnfJynkdzPY/axB16WwLN
dtClzY9y2+Zcxyl808bkM6tpl4alt8ZoFSHbaJ3HYHMf8h8VnD6r+we/k+5zCc9O/YPwHEhC
+vHjYyb1YY5O+Mxa9v+QvwNt4nVEK6yw+UEnrhs8O5UQQgghRCA6oP4Xu28Iw6mEEEIIIQXa
ZvPTTegMw6l/kB8PDREyMDhmCCHvBsOphBBCCCEDhU4cIYQQQsg7kfowz8fKRavGF1NzTxwh
hBBCyDuhzvE5UTBSbOQvQFZrb+OeuD8I9/cQ0g+OGULIu8E9cYQQchcRVnVncKY+TOH6bdrq
eoB1tIIifq6UqdycRiCmn/NV8xR/lze91+VBY1sv91Tb2qn/krZI5BKtxPaeyxb7fk+/3xHh
TFhFgWL6kiOxfp7UN0s2I37up7M6W26SRXH9/Llkh3mZ17CixLafaJ/SuqrjRPwsS5PKoObe
m7niCp04QgjpRQrf1BF7SXGUToiJPRLOb6yez7mtmXxT+Gu3cukfYsNDUpTpyOoMAd30kULD
JsuQZQk8Iz+BIMuy4q39TXlEym1tPQ5I2n9ZW5rlos0cwD0ID6wDXMPCVL233+9IfgqAPQkL
mSXwYGP0xk6nOj8idIqjn1IfCxvwisPm5TpDB1tukoWK+TFDOLFxOU3snMtfI/YSHIsjOppt
+7n22W0c9aWPPdTMFQJ04gghpA/pF/aBg8+5WlzIHw61/kN6qj/sOtriZHV1mmrq1GZwgj2+
0ifnuactsv43liHIRVvCM1wcovxjdHBhnM+zfFUfvpuiH6F4JNbOgyE6Qm+ItgnhuDqUkQ14
O1xVLtFZGx1koS09xGvRUYqwtSdXO5DZxbPt8xU22MceWuYKOnGEENKH9ITAGEseWC70c4hE
d2F4y8qxSCn8wxjLaU25k49u5So6XAQ4pW2NvSdPXV4xLNzW/w7lleSiYmoZcA8RgAgH14B1
WdJ5tA9vjPqBCWL8S3+6ITI0LD0DgOgUAa06a7XlClVZqHMcP08YjWwEcKEra4yT6vFiDXbx
dPuU1FVNG9mVL22ytBYZAGicKwToxBFCSB/UMYzgJAmnCGGZm1Ar8m/Ws/nNQyb9F8MYV682
lZv/ta8u3JOnJm/iAfYi39fU2v8ubSnLRZ1a+SpENSz3cB/emPQfYkzwof50QySkPhb2BJ4X
52FVAZnO2m25Wk9ZFqlvQjnMihC/gzDbAQulPI6a7OIF9im3QdmWhB7bi3oTOgAAIABJREFU
FersoWGuEKETRwghfVCnsAwX68vG53yDctN7nMrEWB/GWGrV6xG2NiorUJI6Ux/mzWbxJ+Rp
LOsDk6Zye/Vf3lZdr4TlntmHn+TcP8ELibY2Amf2xofXp/AXNuAtMZ9/wnH1shPVpLOOttwo
i9THYm8hKXnqKubHENCLzf0yu3i2fb7CBjvZQ9NccUtG/hbUOSH9uB0zYeYAGc5/TphfTrzM
EK/XpJ0/5p+dLKyWVfpzsrChTueakGVZknkGMsNLpO3M8+T3ltpWak99P8plN/S/qS0yuVxu
MSr9faTf74ggdyCD4WXJTzdJQuhU2hg6GWBkZbVWddbVlptkkV+/HSNCfZdEmV082z4b6qq0
73YMNaRJZZBJ5ooyADK+J+4PwndeEdKP146ZCCtljXFyRGnbUerDHJ3wmVX3Av1SolUeQvsV
sdI/wo3OaMvfCd8TRwgh5C2IDi6cmfbTzSA9oM5+Hq7E/UG4EkdIPzhmXki0gqK7gBNyFW4o
UGdvgaIodOL+InwgEdIPjhlCyLvBcCohhBBCyEChE0cIIYQQMkDoxBFCyD2kPsw3P8T8LRHl
Fq0u7++KVtWXuRJC2uCeuD8I9/cQ0o/bMZPCNxfArvIqBdKJaKVAd4H8jfbn105EWCkHzPga
CkI6wR82/FHoxBHSj5sxw3eavYTUN7HADkd6xoS0wh82EELIHVTfjxWtrgfFKzcxwQirm4Pk
y9du84rpxVFDsjypD/NyH3In8/y5mlb9XFuXrO2VMlIfpphWHHN0aZ8Ycpa1E/l5nNh/1Yeo
i3rK8j3XJetfl35XjmU611X6a5BnpQ+EfCd04gghpBcRDq6By/ne0Qp67CHJMmRZAi/WKw6N
jthLKgdra9ic7zcA45y+0W7zhIBu+kghyyOSwl+7HfvSVJes7RVpbG1MwqxYPUvhmyPYk7DI
k8CDjVHtZreadqofmAR7fKU1twMADBjxQXDYvrCHIT9YvEu/a/vW5fDyPrIm5PnQiSOEkD6k
/xBjgg+1+KxtkB3nxQHgKuafDoLzalL6hX3g4PMSHswdMWkUtppHm8GROjYVoi1OVpPT0aOu
Tm2PcHAdXBYlizzh5SYV850Hwz3crlTVtlPF2AhwSpsaPIFlxThE5+r2mFhWl56WuUcvdfSR
NSEvgE4cIYQ8g2iVh910FwhOhRN3QmCMCwevDy70SxhPhwuZYyOSwj+MsZwKl9QPTOBeHJ/O
dbW23YWurDFOWn6IoH5gghj/Su2vaWdHPqYW4kMEIMXXfoJZbRlinyqhUuABvZQKubsPhDwL
OnGEEPIMtE0RknSAs4OgjmGcHbpeCKG84q/TKlG0xWk2rzgnGjahA1cvnJqRjaBLXa1tdxBm
O2BhouojlaiuXDa2syPqFFZ8QJR+YY8mR6wcCoW9KLfxbr0IPNIHQp4EnThCCOlDZWUp9U1h
836xR2ryUThxU1iGi3Vl0//NylCp/Eqe1IeptDhKAIAY68MYS60m6exgVvd3yerq1HYV852F
/aLof5FHFzaXRVsbgTMTVusk7USKUyDsN6xFxdSKsV7sAWt6vyPYVy8lZH0g5Pv476cbQAgh
w0LDzNFxSAGogDo/IjwpGCl2nmx4SMQ9YccQJ2WEczKcEJn0FRq3eZww6/A+ugCT2bGnUyOr
S9L2VCxijp1lYrT6QLbRMD8mgDmCohTphofkqHVrZ/oPsWFh2dIJ9WOCIIjh7ZpudKEr1x8c
GF6CufqFvaTfed8A31RgB/nnY2ML7pE1Ic+H74n7g/A9cYT0g++J+x74njhCusP3xBFCyD1o
S3jxukOIk3QnwtaeCL8YJYS0QSeOEEJ6U9kLRh4mWumIvSWP3CKkBwyn/kEYTiWkHxwzhJB3
g+FUQgghhJCBQieOEEIIIWSA0IkjhBBCCBkgdOIIIYQQQgYInThCCCGEkAFCJ44QQgghZIDQ
iSOEEEIIGSB04gghhBBCBgidOEIIIYSQAUInjhBCCCFkgNCJI4QQQggZIHTiCCGEEEIGCJ04
QgghhJABQieOEEIIIWSAKACyn24EIYQQQgjpx38AkGX04/4SiqJQ54T0gGOGEPJuKIrCcCoh
hBBCyBChE0cIIYQQMkDoxBFCCCGEDBA6cYQQQgghA4ROHCGEEELIABmcE5f6JhRFEf5WiC6p
EVa11wmREK0EezLhp6VEiU31sbd7y6FNvx2pD7NkJyl8M9eRWTYeQsgvIVopZd/D9JH+dKMw
RCfuFMAJM2TZ+W8DrUiLVjpiL0GWZQgdF/oq+sGWkkGQ+jB1IDzbUziBPbo6SzKb6mNv95ZD
m35/Un8BGx6SLMNxrv50cwghTyZaKViPE8HvyJAd51B/umEF2XBIMs8wMi+pSwszB0Ja4mUG
nCz8rqYNiGHp/LsR7UhmU33s7d5yaNPvQmnMJF5mlGwEmRP+TLsIIa8mzJw3nXcBZANbiUtx
CoD9oib0lf5DjAk+1OKz+oEJYvxL64rxYSoKlNKqxjkkUqzCpD5MMXwVrcrhrGp69TN5Adew
1c1ytij/Qr/3hLZSfw33bEcym+plb3eW06cOAOXQa11oWCK/W0Hcb9/n8SX8/dYwY+qv4Roe
lloloRSiF/rfZe7JC6gPo7fpRfa5SYe114cQxq/ae/F3kW3bfFHNK/azfa7xxa09TXORyNs/
I8ryzG22RcZNdg7IZdz2fH0n0n+InRlUUd+147dhXm21tce20wzLiUv/IQZg7fLlzMRDKfTV
DwNGfBAmuy/sYcCorxj+2r2rFvIsUvjmCPYkLJazE3iwMaoJL0ZbG5OwZ2irGGgjG/CSa4h+
UKT/EBt5WC/LQjjlxM7yew7ONUSdeIC9fc8J+m4C2CMFo9NnTVglwkp3r9s+QgdBqf9tc08K
37yG0bMQ0L91/81P198VDZuzLRuAcW7vRkM3ey/baFn+bXld2HurGGsZwskrx9J3UNF5FmJi
j7CKZDJus3OgWcaVut/9+erq+Vg/6xt64ch1nVdlttY01rqNw2E5ceocx+yI87NZnX/CgYtD
dE9hE1hWfMmbfu0xsaz6W6MtTlaTAZJvIf3CPnAQbrTigor5zoPhHm6+uRxcBzMN/VDnOD78
xeCN6Sy/V9R9QvDqOr4dA15STOY335DzB99V1OPK3NEy9xS6+jxPdNoMTrDHV/r8XtTy0/U/
g0fsvVNeA97u6rxry28aS6+iqvOqDdfSZucdGcTz1YAnLLdf9P3ovCobax3H4bCcuBtUjB/Q
/MfUQnyIAKT42k8wm9bdlcI/jLGsTXOhn5c6R/YvfFC9OTfhRRe6ssb4gZW0/IuBLGT5xqQn
BJOP7pttW8Ozj9i3kFd3YXjLYa5utqBtQjhwsb4JFwshlhrZtc89gvwUHS4CnNKatFq9yNLF
cmVhbln9A6XV3vvkFbY51KZ3lfObkJ4QGOM7NurL7bxT/sbn6ztR0TcANNlSbzvrONYbxuHA
nbgUp8DAWMWt4Kr7iepQp7DiwptGgwFHW5xmTb9C6bJUTF7GjY4dhNkOWFT3gt2JzKb62Nu9
5fS06fRfDGPckFifoWWMPGLfQt5LaKZXAQNBwyZ0ENgLYX+uD1MZ4fQpkV3r3CPKL/+7roq0
6UWWXg1zLxrGiqz+gdLlmdA5b+UhXTsXdZHzm6COYQSnfiHzLnbehvT5+iaoH5jUJjTYUm87
6zjWG8bhsJy4yubHaKXDNSxMVQDQMHMC2Ns8NdraCJxZy7d/FVMrxnqxB6xpjSHFWB/Gt5uW
yfejTmEZlddv1OpYxXxnYb/ouIenYlP5RvUuNtXH3u4tp08dEbY2YOUNv6Wz/EhvtCU846qn
PHx8DelHWxvBzTdzydxT6Gpd+jHEk76YdOGn638Gj9h7p7yCvpHCXwx8LFV1XqywSVcQO9m5
jKE8XzXMSq93EvT96LwqG2s9xuFzfuv6TSSekQEo/qo/+81/7l+fVirk+qqG0Mlwfl2AeD3x
MkN8dUD19Q5tn9+Yoen8SpJ5Bq76N7wsuSSV5Z94RgYnvOSRvQLifpvqaG8PldOlDvGe6p+Y
RyK/W6FI7LtFpsXYKbXjOpBa9fGOlMZM6RUj4rVzv8pydsLisxN2m3uyLKvq9O55qGZOE/Vi
eEnD3NVQ/1uSy9e4efdU9/niVgbteT1x3hAF1EvO70RlHikpvU7GTXbuXa/fyKXj8/XtqNhD
jWxubSVpl0OWZfKxJh+HADKlmJy6+Izkl6AoCqjz30SElbLGOLn+6AdA/s1tdMJnNtBf274R
HDPkAscVeRMURRlYOJUQQgghhAAA/vvpBhBCHkXDJtNuL6tzHLl4RAghvxaGU/8gDA0R0g+O
GULIu8FwKiGEEELIQKETRwghhBAyQOjEEUIIIYQMEDpxhBBCCCEDhE4cIYT0JsKq7mzM1Icp
nABSOhEk9WEqCpTS+WPnsyd73HNT//l6uU2Xv1V0aZfvm9frpnCqSWu7hTTxsyyt7nNjGV3k
0tC+e2hsp0SGpXbVyLBzvXX5JeVW89ycxdqW9x69t8mhU2efK6uSrXfpd4PMOtukeDqULH/d
WKy5TzZuqvbcw97pxBFCSC9S+KaO2EtazoZN4a/dyjUDRnwQJusv7GFUzpxsu6dSfwjopo8U
GjZZhixL4BmAcU6/HLbowt5bSIozGMOJjVHtQ7mu3a+mi1wuiS9sn0yGKXxzBHsSFnpP4KFJ
hjKE8zCPc6idyq2exbotZNUl7z16b7OlNl4gq9LZrI/I7Jk0jcWeZUjtWZ5OJ44QQvqQfmEf
OPi8HI+RP/Bunm/RFiereij4BJYV4xCdi/p/e/ePoywTxwH8S/IeBGJj4SEg20BsvQE0m20h
ewYjrbGBG9gaaTZwCAubjdyEtxB1QBj+iM/K7veTPMmzCzPM/GYGR4aFLWaLRSlhwz7l4+tz
uNEWX2lTwU0Em9vLxvWPAKa/u/9gqyz3s7WJS+5Hyodr3ONrQ6uwNzUxfGa+6RFRp7Q/0O7P
ilXf/MWYDan3WBQ0xb1hOydxRERdpEdE5rT40vr7nRDupvh4u98yeVvgsEsApPjazjDvtY8P
47qEY8BHhGPaVPAZJmKh1Qlmdy8sryi3OsEM/nWCdU8oi+ZUfFiKZa1/qXqbuMji2kljnbrk
0+Wl733zFWJo+DCDj/pXft2l7dnuQ3tWrGrzl8WsXZ9sRzYWm8ZGU9yb24WTOCKiLtQpzOgo
XzJJ1jjO7eqJnvqGxWGHJP3CFjWTwcZ9hKWi/F/zSlfpAzT9xqH8AV9Zbh2r2IVv1H0Y1S15
VW+H847Kz8w2cZHFtZOmOrVUFcMh3OUrtnfd8n1d2r7tPrBnxao2f1nMWvbJVmRjsWFsNMW9
RbtwEkdE1IX6hoXpY3k9659vsL59mz9guZviQ6/NAG+LA5bvW2DxVnOCluxTPn4awlKsFh9C
EZx1civzu4PInQtXJyTl1le3D6nKidoQmuLSFNeOutYpj7shzJ6SdTmGPTySb6u0D7R7X8+K
1b/Kv2M5uo9FoDnu7dqF704lIupEhb2PcVQ0KE7+KzdGZqs4X56LMJvvpd+e1ckMUXRAsKnf
q36f++O7cQa7vNsdF8F0CUUxbmUuXL5rLnc/PgzldmO2GZxgq1/YVuwpj0td+c43uR8/21yN
fIQKe38CLA2Kkv/KDHDaP3rQNvkWYwg3xvl1yW3S/kS7PytWXfKviVl6v626T5bSQxjvcPF5
LUfNWEyb6tAU93btwnen/kF8DyRRN6MfM2kISzviM1v92ysV/0riwcPqyZO4Efrt7f7H8d2p
REQ0eskOmOs/XQqif4/LqURENGr6avXTRSD6EVxO/YNGvzRE9I9xzBDRq+FyKhEREdFIcRJH
RESE8zsyC+/q7PwKpX8gDWFdypV4Dz6ollp54ZjznjgiIvrzEk/BcnpClqk/XRQ51cbnTIGm
ODg/TFb96RL9fi8cc94T9wfx/h6ibjhmfrsEnrLDnI/ioBHhPXFERF2lISzFO79oOw1hFd69
eH57Q+VyXL5vYZuYV2XewrbEg6J4SJDAU0rLfooCxUskaSqOL5ZbVo6qnyt+n4bW7VgVP98r
1qNYlnL9xHwkMZblK22bbxzcOdTQKsazdTxkZaoqj6QN79JIjiu2b5lk38HaqrHul7yr0pVj
UHrTQeJV9NWecbvGQ9avBoj5D+Akjoiop2TtYBZn2OePaA8tDc4szl/ndEIAB1rhJZfCuxT3
Xd5VmSJcXp4er2N1yd88P20+y7LSU/jLaSqOfwoAZz3Yh5Fq7xG7+auQ0hDvDhCc6q5spQgt
A4dL2RvebWkW0sliXJdvi7bxDWjHz+uruGIYxYlcLVnedeWRtWEpTQwYlffmVbWvpIzCvsO1
VUNcEw+aM8vbMsZMfEdp+o2DGeCUb3MLx0zgGT7cOO8DsYvIWSOR9v02cZP1q6Fj/m9wEkdE
1EuCne/eHjKbfmEbuYivkykV9iaA6e8enyglaxwXHd9Z2pQmPfZ76buEvorh+gYUzQGCTf2r
wPJYfV53OH84N75xoSnGdfmqbdrGRCC8qFL/aNl2sjL1qWc5jT6HG23xlZb269InKvYdpK2a
2kNfIeu1RF2KkzptrmfbuD2Sts84fDJO4oiIOvNhKEtMa69e5NQJZjjgO23KK1/G0ZyKiVWK
cDfFx1uX8tWlEY5l+DCDD6H8TeUQtt8tjV3o+AhMAOKHflXxjojM6TDv6xRj3CXfu7aZYXKX
UNzeFJ+KvL/61lOMtQEfEY6puL1Ln6jb90ltVdHnz0uqBg7iZDE9IppNJPkKy7RN8b5qitsj
afuMw+fjJI6IqDMXcbYB3kv38ZSl3zhUTg7KeVUt8eSSNY7zLkuvsjTCsVovYVZvh7g0dpGG
eHdmCILDeamujjqFGR2HeXyHGOMu+RbSTTCr3Elsu6b4VOT91reeYjud/xWu3nXpE3X7Pqut
Kvq8au+RZScstrf+ln4fYE5rapCGsBQNx8+W8b5qiNsjafuMw3+Akzgiol5U2JsFtu/5vTPq
GxamX/hATNYOInf+wF88HrDcTSGs8j0pzRBShO8OEHzAtj/h+gZq5wZ5rJalPzpofP5WU4zr
8v2aNLSNjrkrbj/XpVXbycrUp57lNGkIq3DTf5f2rdt3oLZqaI80tGqetZdg7QCLN7X6mOkR
EW63KiRrB1HTFe3GuD2S9qfGVDM+J46IqC/VxmZhQfMmyFY67P0JsDQoSr7dDHDa6w8cIMJs
vu/47V+WxoehCDdmuzEyHWh3maWY1gxOsNUvbPOfE0+DgwAnWwWgYhW7UAwL09O+4n4rFfY+
xlHRoDhCWWy1oSxqQ4zr8tUBW942+uqEQNzuxhV/LNK9TLX1lOZXTOPGGfK/nUG3PlG972Bt
BUjrrtobBFstf75ank5P4CkGfADQFDgQaB4m2Qq6/oHA1K79zY1PCA4anHUCu7ZN6uKW//FF
dD7+vlNa9Ij5v8XnxP1BfOYVUTccM0RDSeApy/sJYxrC0o745LP6WuNz4oiIiIhGilfi/iBe
VSDqhmOGiF4Nr8QRERERjRQncUREREQjxEkcERER0QhxEkdEREQ0QpzEEREREY0QJ3FERERE
I8RJHBEREdEIcRJHRERENEKcxBERERGNECdxRERERCPESRwRERHRCHESR0RERDRCnMQRERER
jRAncUREREQjxEkcERER0QhxEkdEREQ0QpzEEREREY0QJ3FEREREI8RJHBEREdEIKQCyny4E
EREREXXzHwBkGedxf4miKGxzog44Zojo1SiKwuVUIiIiojHiJI6IiIhohDiJIyIiIhohTuKI
iIiIRoiTOCIiIqIR+kOTuASeYiFMf7oc9HpShJYCRTn/swqdJIGnXLZ5SArpZNvK+ubT5Rj0
T6QhLOXWX4r/eI75UWkIywqRAkDilcbyL9C2fmkIq6ov1v3+t0hDWH/sPPlHJnEJPMWA/9PF
oJeUeBocBDhlGbJTADjv15Nc4hk4BCdkWYbY9WF4iZCuftv9Mfrl0+UY9C+ZCE4Zskz4dwpg
/nSx/jrVxufMgaYoUAzg01Z/ukTD+u31e5RqY5+toP90Of6hXz+JS0MLimLg4Lo8wVKFBDvf
RLCxoQL5SWCP87nxvG3xpgIA9I8Apr/Lv+XJtlUfo3s+XY5BRACgry4T69/5Yf7b60fd/PpJ
HCafOGUZ9h9T+X7ly7B/8LLs6ysueyqXZQWg2F75clerpZT0GwfMMFFbbFMnmOGA77Rh21D5
dDkGgOLSa9XSniR+d2V+YDxULDf+umWtVmTxLm0Tl8tl8Su3Q+IVl9krl3rFdiv2kVu7SMpz
V60ux7jvQ2FoScZwy3qX8kyq9inH5o5kvDSVtbGeLevR9LNYh871a6P5nCrGwArT/MJI1bju
cH65lv+2f2GRobStHD95H+rXFwt1kZXtxfz6SZyq6+crLDRyKUJLgzOL82+hJwRwoFWMrmTt
YBZn2LdZakiPiMwpIAzmVx6wUuk3Dma+LJzFcIsbW8dvGC5iYZkRzvqPfSFqiHeyhhMVY1Rc
KWgTvxThsuomkbp8U4TWbXk+y2LMHO3c3xvL0/MYMWAUPsx9ONtF3kczxLNyHxyq39TFRtxF
Nl6aytpUzyHqIatDi/ohgqOVJtuag0jMo/Gc4GOLTV5HF5Gj4b3w86VeXc8vCTzjcLslIXbh
G5dJVgLP8OHGWcVxzmWS9yGxfvK+uK2si6xsr+fXT+Lol0i/sI1cxCs9/4UKe1O1vJhg57uY
62gvcrC8DOZTgIPxC2/8bR2/Zxz7KHxw/BFN8Van7W/vqItfssZx0eE+vLxMt/uodKyyDCu9
Y3m6HEOfw422+EovOwi3LqDhFoFH+k3X2FSSlLWxnoK+9ZDVoVX9Gu7bbHVOuN3Oce4j5Z+7
5FUWwVnnW/WVsDws9MvycS71atOHWvTFyrpIy/Z6OIm7UCeYwccu+emCUGt3y4s+DGWJ6anr
gBMGuvqGhRnhmMr2f1HpEdFs0v7Kc+PyrA+j8ht8G0Jaw4cZfLzsSfCfEeOt2thnc+xq49sU
vxThboqPtw7Hz686q5VlaypPF0LZFQM+xPFUunWhcgzX1VvMV7ZE3zI2jeOlQ1nv6tmyHrVx
ltWhR9u3dVfH8q0mNbeetMpLpGOVxXB9o3lp9i5GTe0i6tAXW5fttXASd6VjFbvwjSFOYvRP
3N3P5iLONsB7hytpsisQ5ZODeDzZtqHy6XIMAOn3Aea0ZmN1Aml+9UtmbQhpxWW7v6wU7zRc
wjdvfxVdu5xaFb9kjePc7nariDqFGR1r71OSl6cLseznf9erKuUP28oxXFfv8hLle/U4bxmb
5vHSpazleravR+2Vtro69Gn7thrPCUPmdb7idteeaQhL0XD8rItRU7uIZG0kU1O2F8RJnEhf
8XEBr0p9w8IsPX5j7SBy56UrFCrszQLb94abaq+72/h0fSyvzxQ53xt0Xo7VMXdvl9WLx5Nt
K+ubT5djJFg7uC0P3NWzbfxoEI3xTrB2IriffT6MD1jupvjQ+5Xp2tfzqx3nqwyPlEdyjLvn
kgnLVEgRvg/dB9vGpmG8AJCWtbGej5DVoWfbVxnynNA1r8p45ROx9IgIt1tikrWDqDBxa9mH
+raRrGwv6L+fLgBROyrs/QmwNChK/iszwGmvV+xqY7OwoHkTZCsVoXX+Vlf3DUxfnfBtaVCc
889unF1PCPoqhqsYUHzg/K1OF9LVb7s/Rr982h1DeA6ipsARN2keJtkKepf4NUobY3pexhBu
vHZjnIveJu1vII934hnnq156Xfqa+KUAEGE235cmW/mN5dF5331tmWIclVtfhxsjs1UkntZQ
nrbuj+HG2fmRPSkAuAimSyiKcTt+oSPI6l3cZgYn2OoXtoXjV8WmrM14aSprUz1l9Wgiq0Ob
+rU15DmhY16qjU2whSbE/3re1T8QmNo1fm58QnDQ4KwT2B9Acx8SyyRro7qqSMr2ghQAWZZl
P10O+ocURQHb/DdJ4ClLTE+X59vl0hCWdsTnC9+UOxYcMwN4mf7YYry8TFmpgO1SoCgKl1OJ
iIiIxojLqUSjp2NVtcyq2tjz4hFRCccL/R5cTv2DuDRE1A3HDBG9Gi6nEhEREY0UJ3FERERE
I8RJHBEREdEIcRJHRERENEKcxBERERGNECdxRERERCPESRwRERHRCHESR0RERDRCCgA+wZKI
iIhoZP4DwCeR/zF8+jxRNxwzRPRq+MYGIiIiopHiJI6IiIhohDiJIyIiIhohTuKIiIiIRoiT
OCIiIqIReo1JXBrCUhQoigJFsRCmz8i/nG+K0LocU4E1+EFp/BJ4z+iPNG6V5xPJ74mInuQF
JnEJPM3BLM6QZRmyeAZH85AMeYS1g6j8O0+DgwCnLEN2CgDnnSdfEiTwFAP+TxeDaPT4ZYjo
WX5+Epfs4JsBPvT8Z30OFwd8p0Pl78E4mDCLv8TONxFsbKgAoNrYZ3vY6kDHpFFLQwuKYuDg
uqV+Q0RE9Dp+fhKnr5Dt88lUkzSEpQhX6co/30ngGUC8WZTy+cYBM0zaHPSy1OuJR7ksxebH
Lpcj8eq3NZaZ2isuiStWiPS6SYhz3oatl8wnnzhlGfYf04bDt+gb4n6Ff0P0jwReIU/5LQOF
+NzVo2cZKurGWxMumvtnGFqFuKWln1vl9TCxH5X6geXBy4977uY1+97lcyn/5Yp2BEfL+2dT
f0u8Qn/yigfpZ5DzeCn+FW1Yew6qzE+StlC+urwl464Uw8K2LucjscwPqu3bsrL2P1hjHeWx
b9/P78+7krSycgllKx5P8nu8wiSuJPEM+OYCb+rjeaXhEofgA/rdhiMicwoIjSg/UZgwDzsh
0F/Yonx177oR4ZKLcM+XIrQ0OLP4vAyfnRDAgVbRkMn6vFy/b3mpVdX1dl8qALTvGy7iLL9l
4BQMc4Uv/cbBzG8JyGK4xY2t4/O4Yt3grP/Al5QIjlY6GWvibRvuJC0FAAAHy0lEQVRt4u9j
i01+G4mLyNHwXvj5EsdntmWK0DJwCE75cQFD/ECLfBwW520rXbZvaVsWY+Zo8BIdqyyGCxPB
qc1qRwLPOCA4Zdc4+MZQX3ofPY8L/fx64cGHs13kYzBDPKtrl6r8ZGnbtHnduEvgGT7cOKvo
S9Vpn/5ZlnjQnFl+zBiz6+1Lbcral6yOTbGXjInG864kbWO5unupSVwaWjDEZc7HMsP7doFN
3VkjcrC8nDBPAQ6G7J6NGRaLA3ZJnvXXFrPFonrXZI3jYqAPaaqXfmEbuYhXev4LFfYmgOnv
7r417XwXcx1P0qFv/Eut4zP0cY9395/+TuZtolF1Qm4VfxOLy7dVdQrz7ucuefWU5/15OU/q
c7jRFl9pRRll+5a3Qccqy3AtcicRnHWSZ7NClq3uv4j38ozzePHzSv+oaZfK/CRpu7Z5YdyV
Yi/2pS6G/CyrbceBytpZc+zrx4TEI2l7eplJXBpa0BzIv62pE8zgXwehTLJ2MPuUTQaFQKtv
WJgRjml9fpO3BQ67BECKr+0M87eqvVKEuyk+7rb5MCq/rdOg1AlmhfspfRjKEtPTUB8C1dr1
DZme/SM9IppN2n/huYvPAGUopzV8mFVXv6ki/uVbOlre4lGZ1yOE9suXPm/nwnKZavbNVzfa
Fr9efuXON56yPP/YebxKKT6V7VKXX5u0su2ycScsxfb6zOkSgw65Xu43DjbC5/yjZe2jKfaS
MdF43pWNpzbE9M39/yUmca0mcAAAHavYhW80NXiCnY/Sfvnyh5f0m+2rb1gcdkjSL2xRc7JK
1jjOqyaOT1hKo3t39zq6iLMN8P7kv4xr0zek+vWP9PsAc9rhaNJ7QR/po0La6zJapwz+hi73
4v7LvArtl+VLpx33Vacwo+NA9+mdr87clgkHfHLAQ+fxKqVJV1W71ObXIi1k22vGXRrCUjQc
Px/4zOkUg/ZUe48sO2GxHbCsvTTFvn5MNJ93u4ynhvQt+v/PT+LSEO+tJnA5fVW9fFHc6XYS
uO6XL3+sdEC18en6WF4ik6zhRE1LbireFgcs37fA4q1yQC5309tf2dJzqW9YmD4MYbaQrB1E
7rx0FUiFvVlg+z7kjeB3hWnoG8+QYO3gttR1V6S28aGnGDL+z2zLPO/ruVD2rDvZvuVt+dWV
yqsIpRWV9Gt7+zJeefyhJqvA8OdxYekXKcL3crvI8pOkfaTN0yMi3D7Pzo/Y6nLVdvjPsjS0
qv8Y5+Gy9tUc++ox0e6822o8DeS/52XdzuUZbpGmwBF+78Z976doR1+d8G1pUJzb8ZoOp05m
iKIDgo1asTXCbL7/Rx/gBKiw9yfA0qAo+a/MAKe9XrGrjc3CguZNkK1UhNb5m9+Q/au6b+Q3
J0cA3Bj7zrmmNWUVnmFXGjfQPEyyFfQu8elVBpEPQxFugHZjZHrbtL/VUPEfOq+qvGMcleK5
0FaB+09cyb4V2+DGyPJv5lPzvBJyjDOsdB0fgQnNUOADMIMALo75IWxsgi00oV+3OTd3qvGg
53EXwXQJRTHyH+PzhYJW+cnStmnzunH3gcDUrtvc+ITgoMFZh8DBaXE+Gv6zTLU3CLYatFvH
aShrAvupJ42m2Ff187bn3aq0XT4Liu1qBifY6he2NXsrALIsyzpUnsZOURSwzccsgacsMS1f
vU5DWNoRn4PdCE4XHDN055HxxrH6c3rH/vXOu4qivMByKhERERF19uPLqUTUlY7VeS2iSLWx
58UiIqIneM3zLpdT/yAuDRF1wzFDRK+Gy6lEREREI8VJHBFRT+eHl7Z4hADfmUxET8BJHBFR
Lym+toDrAttnvleHiKgGJ3FERH0kazhY4GM+G/Cl3URE7XESR0TUQ7LzYS7eoOpzuFXvdE68
2/sP1+eH2e68yzsRhaXVfKk1DK3r/oWn25eXYhPvll7cloawLu9alKUhol+Dkzgios4S7Hwz
f/3O+Q0EvjiLS0NYxuH8qr8swyd8RPBxmJ6QZRlOwQFG4TVEPpztAqf8VYHxzIFW+QLaFOHS
r/j9+e03szjD/u79hfVpiGjcOIkjIuooDZfw3c/rk9vVtwVMf3n9A4f0a4vIXODyikV97gJw
8ZknUO1PuNEWt1vpTASb2wvH9Y8Apr+7v3KWrHFcVL0zOsHOr3n/c20aIho7TuKIiDpJ8bWN
AN+4LX9qDiJExT9wmE1u759Upw2TqNJL3tUJZncvAk8R7qb4eCun9WEoS0xPVa/9qUtDRL8B
J3FERF2kX9hGLuJ86fPy7xSYiLZfSHF+yToO38J9bUdEhTy+cShkWpqwpd84lCd2yRrHuV3x
YnIXcbYB3isedVKbhoh+A07iiIg6SNYOEHzcXfU6L5E6WCc4X3m7/B/nP4KA8McP5eVWIIJz
2RkpwncHkTsXjnHAcjfFR/mgt6PD3iywfRfvs2tKQ0Rjx3enEhG1lv9Bw0mt2KZj7gLGLsFq
ZWMfH6EYCnwApuuel1N3ChQDOF89E6+QuQimSyjnjYAbI1vpQt4RZvO9/IqaamOzsKB5E2Qf
LdMQ0ajx3al/EN8DSdTNw2MmDWFpR3xmFfetybYREdXgu1OJiIiIRoqTOCIiIqIR4nLqH8Tl
VKJuOGaI6NVwOZWIiIhopDiJIyIiIhohTuKIiIiIRkgBwBs9iIiIiEbmfwa0DOuQ0kf0AAAA
AElFTkSuQmCC</binary>
 <binary id="table2_4.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnEAAAIgCAYAAADqXz9qAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="img6393.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="img60FF.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="imgC382.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="img2902.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="imgE84B.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic1.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAa8AAABNCAYAAAARkOs8AAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="pic2.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAa8AAABNCAYAAAARkOs8AAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="pic3.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbQAAABNCAYAAADO3pEjAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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=</binary>
 <binary id="pic4.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAa8AAABNCAYAAAARkOs8AAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="img2538.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="img6B78.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="table3.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAb0AAAHBCAYAAAD9zmX+AAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="img4A47.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="imgF2BC.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="img5723.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="imgDACA.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="img24B4.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="imgB490.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="img3BFC.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="img5D1D.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="imgF19E.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="img3E09.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="img9699.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="imgE17D.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="img252D.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="img594E.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY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</binary>
 <binary id="pic5.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbQAAABNCAYAAADO3pEjAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
</FictionBook>
