<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>sci_philosophy</genre>
   <author>
    <first-name>Дмитрий</first-name>
    <middle-name>Алексеевич</middle-name>
    <last-name>Гусев</last-name>
    <id>36f67caa-deaa-102c-954e-9716a70628b5</id>
   </author>
   <book-title>Логика. Учебное пособие</book-title>
   <annotation>
    <p>Что такое логика? Чем занимается эта древняя и в то же время всегда молодая наука? Зачем она нужна, можно ли без нее обойтись, и какую роль она играет в жизни человека? Что такое формы мышления и каковы основные законы мышления? К чему приводят многочисленные логические ошибки, которые мы непроизвольно или сознательно допускаем в мышлении и речи? Что такое доказательство и каковы его разновидности? Что представляют собой основные правила доказательства и ошибки, возникающие при их нарушении? Как сделать свои мысли ясными и отчетливыми, как надо их выражать, чтобы окружающие всегда понимали, что вы хотите сказать; как отстаивать свою точку зрения и убеждать собеседника? Как грамотно вести дискуссию и одерживать победу в споре? Что такое софизмы и логические парадоксы? Обо всем этом вы узнаете, прочитав книгу, которая отличается от многих других учебных пособий по логике тем, что читать ее будет нетрудно: автор, много лет преподающий логику студентам и школьникам, постарался сделать предлагаемый вашему вниманию материал простым и ясным, а по возможности – интересным и увлекательным.</p>
    <p>Книга адресована студентам и школьникам, изучающим логику, преподавателям – в качестве обмена педагогическим опытом – и всем, интересующимся логикой и другими гуманитарными науками.</p>
   </annotation>
   <keywords>книги для студентов и аспирантов,школьникам и абитуриентам</keywords>
   <date value="2015-01-01">2015</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name>Roland</first-name>
    <last-name></last-name>
   </author>
   <program-used>OOoFBTools-2.36 (ExportToFB21), FictionBook Editor Release 2.6.7</program-used>
   <date value="2015-09-19">19.09.2015</date>
   <src-url>http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=11298056</src-url>
   <src-ocr>Текст предоставлен правообладателем</src-ocr>
   <id>cf0679ce-4bdb-11e5-a049-0025905a069a</id>
   <version>1.01</version>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Логика</book-name>
   <publisher>Прометей</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>2015</year>
   <isbn>978-5-9906264-8-5</isbn>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Дмитрий Алексеевич Гусев</p>
   <p>Логика</p>
  </title>
  <section>
   <title>
    <p>Введение, Или что такое логика и зачем она нужна?</p>
   </title>
   <p>Начиная знакомиться с какой-либо наукой, мы прежде всего отвечаем на вопрос о том, что она изучает, чему посвящена, чем занимается. Логика – это наука о мышлении. Но ведь мышлением занимаются и психология, и педагогика, и многие другие науки. Значит, логика занимается не всеми вопросами и проблемами, связанными с мышлением, не всеми его областями или сторонами, а только какими-то из них. Что же интересует логику в мышлении?</p>
   <p>Каждый из нас хорошо знает, что по содержанию человеческое мышление бесконечно многообразно, ведь мыслить (думать) можно о чем угодно, например, – об устройстве мира и происхождении жизни на Земле, о прошлом человечества и его будущем, о прочитанных книгах и просмотренных фильмах, о сегодняшних занятиях и завтрашнем отдыхе и т. д. и т. п.</p>
   <p>Но самое главное заключается в том, что наши мысли возникают и строятся по одним и тем же законам, подчиняются одним и тем же принципам, укладываются в одни и те же схемы или формы. Причем, если содержание нашего мышления, как уже было сказано, бесконечно разнообразно, то форм, в которых выражается это разнообразие совсем немного.</p>
   <p>Для пояснения этой мысли приведем простой пример. Рассмотрим три совершенно различных по содержанию высказывания:</p>
   <p><emphasis>1. Все караси – это рыбы;</emphasis></p>
   <p><emphasis>2. Все треугольники – это геометрические фигуры;</emphasis></p>
   <p><emphasis>3. Все стулья – это предметы мебели.</emphasis></p>
   <p>Несмотря на различное содержание, у этих трех высказываний есть нечто общее, что-то их объединяет. Что? Их объединяет не содержание, а форма. Отличаясь по содержанию, они сходны по форме: ведь каждое из этих трех высказываний строится по схеме или по форме – <emphasis>«Все А – это В»</emphasis>, где А и В – это какие-либо предметы. Понятно, что само высказывание <emphasis>«Все А – это В»</emphasis> лишено всякого содержания (О чем конкретно оно говорит? Ни о чем!). Это высказывание представляет собой чистую форму, которую, как вы догадываетесь, можно наполнить любым содержанием, например: <emphasis>Все сосны – это деревья; Все города – это населенные пункты; Все школы – это учебные заведения; Все тигры – это хищники</emphasis> и т. д. и т. п.</p>
   <p>Приведем другой пример. Возьмем три различных по содержанию высказывания:</p>
   <p><emphasis>1. Если наступает осень, то опадают листья;</emphasis></p>
   <p><emphasis>2. Если завтра будет дождь, то на улице будут стоять лужи;</emphasis></p>
   <p><emphasis>3. Если вещество – металл, то оно электропроводно.</emphasis></p>
   <p>Будучи непохожими друг на друга по содержанию, эти три высказывания сходны между собой тем, что строятся по одной и той же форме: <emphasis>«Если А, то В»</emphasis>. Понятно, что к этой форме можно подобрать огромное количество различных содержательных высказываний, например: <emphasis>Если не подготовиться к контрольной работе, то можно получить двойку; Если взлетная полоса покрыта льдом, то самолеты не могут взлетать; Если слово стоит в начале предложения, то его надо писать с большой буквы</emphasis> и т. д. и т. п.</p>
   <p>Итак, мы заметили, что по содержанию наше мышление бесконечно разнообразно, но все это разнообразие укладывается всего в несколько форм. Так вот логика не интересуется содержанием мышления (им занимаются другие науки), она изучает только формы мышления, ее интересует не то, <strong>что</strong> мы мыслим, а то, <strong>как</strong> мы мыслим, поэтому она также часто называется <strong>формальной логикой.</strong> Так, например, если по содержанию высказывание <emphasis>Все комары – это насекомые</emphasis> является нормальным, понятным, осмысленным, а высказывание <emphasis>Все Чебурашки – это инопланетяне</emphasis> является бессмысленным, нелепым, абсурдным, то для логики эти два высказывания равноценны: ведь она занимается формами мышления, а форма у этих двух высказываний была одной и той же – <emphasis>«Все А – это В»</emphasis>.</p>
   <p>Таким образом, <strong>форма мышления</strong> – это способ, которым мы выражаем наши мысли, или схема, по которой они строятся. Существует три формы мышления.</p>
   <p>1. <strong>Понятие</strong> – это форма мышления, которая обозначает какой-либо объект или признак объекта (примеры понятий: <emphasis>карандаш, растение, небесное тело, химический элемент, мужество, глупость, нерадивость</emphasis> и т. п.).</p>
   <p>2. <strong>Суждение</strong> – это форма мышления, которая состоит из понятий, связанных между собой и что-либо утверждает или отрицает (примеры суждений: <emphasis>Все планеты являются небесными телами; Некоторые школьники – это двоечники; Все треугольники не являются квадратами</emphasis> и т. п.).</p>
   <p>3. <strong>Умозаключение</strong> – это форма мышления, в которой из двух или нескольких исходных суждений вытекает новое суждение или вывод. Примеры умозаключений:</p>
   <p><emphasis>Все планеты движутся.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Юпитер – это планета.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Юпитер движется.</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>или</p>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Железо электропроводно.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Медь электропроводна.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Ртуть электропроводна.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Железо, медь, ртуть – это металлы.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Все металлы электропроводны.</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Весь бесконечный мир наших мыслей выражается в понятиях, суждениях и умозаключениях. Об этих трех формах мышления мы будем подробно говорить на других страницах книги.</p>
   <p>Помимо форм мышления логика также занимается <strong>законами мышления</strong>, то есть – такими правилами, соблюдение которых всегда приводит рассуждение, независимо от его содержания, к истинным выводам и предохраняет от ложных (при условии истинности исходных суждений). Основных законов мышления (или законов логики) четыре. Здесь только перечислим (назовем) их, а подробно рассмотрим каждый из них после того, как рассмотрим все формы мышления.</p>
   <p><strong>1. Закон тождества.</strong></p>
   <p><strong>2. Закон противоречия.</strong></p>
   <p><strong>3. Закон исключенного третьего.</strong></p>
   <p><strong>4. Закон достаточного основания.</strong></p>
   <p>Нарушение этих законов приводит к различным логическим ошибкам, как правило, – к ложным выводам. Иногда эти законы нарушают непроизвольно, не нарочно, по незнанию. Возникающие при этом ошибки называются <strong>паралогизмами.</strong> Однако иногда это делают преднамеренно, с целью запутать собеседника, сбить его с толка и доказать ему какую-нибудь ложную мысль. Такие преднамеренные нарушения логических законов для внешне правильного доказательства ложных мыслей называются <strong>софизмами</strong>, о которых речь впереди.</p>
   <p>Итак, <strong>логика – это наука о формах и законах правильного мышления.</strong></p>
   <p>Логика появилась приблизительно в V в. до н. э. в Древней Греции. Ее создателем считается знаменитый древнегреческий философ и ученый Аристотель (384–322 гг. до н. э.). Как видим, логике 2,5 тысячи лет, однако она до сих пор сохраняет свое практическое значение. Многие науки и искусства Древнего мира навсегда ушли в прошлое и представляют для нас только «музейное» значение, интересны нам исключительно как памятники старины. Но некоторые немногие создания древних пережили века, и в настоящее время мы продолжаем ими пользоваться. К их числу относится геометрия Евклида (в школе мы изучаем именно ее) и логика Аристотеля, которая также часто называется <strong>традиционной логикой.</strong></p>
   <p>В XIX веке появилась и стала быстро развиваться <strong>символическая</strong> или математическая, или современная <strong>логика</strong>, в основе которой лежат идеи, выдвинутые задолго до ХІХ в. немецким математиком и философом Готфридом Лейбницем (1646–1716 гг.), об осуществлении полного перехода к идеальной (т. е. совершенно освобожденной от содержания) логической форме при помощи универсального символического языка, аналогичного языку алгебры. Лейбниц говорил о возможности представить доказательство как математическое вычисление. Ирландский логик и математик Джордж Буль (1815–1864 гг.) истолковал умозаключение как результат решения логических равенств, в результате чего теория умозаключений приняла вид своеобразной алгебры, отличающейся от обычной алгебры лишь отсутствием численных коэффициентов и степеней. Таким образом, одно из основных отличий символической логики от традиционной заключается в том, что в последней при описании правильного мышления используется обычный, или естественный язык; а символическая логика исследует тот же предмет (правильное мышление) с помощью построения искусственных, специальных, формализованных языков, или, как их еще называют, <strong>исчислений.</strong></p>
   <p>Традиционная и смволическая логика не являются, как может показаться, различными науками, а представляют собой два последовательных периода в развитии одной и той же науки: основное содержание традиционной логики вошло в символическую, было в ней уточнено и расширено, хотя многое при этом оказалось переосмысленным.</p>
   <p>Теперь ответим на вопрос, зачем нам нужна логика, какую роль она играет в нашей жизни. Логика помогает нам правильно строить свои мысли и верно их выражать, убеждать других людей и лучше их понимать, объяснять и отстаивать свою точку зрения, избегать ошибок в рассуждениях. Конечно же, без логики вполне можно обойтись: одного здравого смысла и жизненного опыта часто бывает достаточно для решения каких-либо задач. Например, любой человек, не знакомый с логикой, сможет найти подвох в следующем рассуждении:</p>
   <p><emphasis>Движение вечно.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Хождение в школу – это движение.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Следовательно, хождение в школу вечно.</emphasis></p>
   <p>Каждый заметит, что ложный вывод получается из-за употребления слова «движение» в разных смыслах (в первом исходном суждении оно употребляется в широком, философском смысле, а во втором – в узком, механическом смысле). Однако найти ошибку в рассуждении не всегда просто. Рассмотрим такой пример:</p>
   <p><emphasis>Все мои друзья знают английский язык.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Нынешний президент Америки тоже знает английский язык.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Следовательно, нынешний президент Америки – мой друг.</emphasis></p>
   <p>Любой человек увидит, что в этом рассуждении есть какой-то подвох, что-то в нем не то или не так. Но что? Тот, кто не знаком с логикой, скорее всего, не сможет точно определить, какая ошибка здесь допущена. Тот, кто знаком с логикой сразу же скажет, что в данном случае допущена ошибка – «нераспределенность среднего термина в простом силлогизме». Или такой пример:</p>
   <p><emphasis>Во всех городах за полярным кругом бывают белые ночи.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Петербург не находится за полярным кругом.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Следовательно, в Петербурге не бывает белых ночей.</emphasis></p>
   <p>Как видим, из двух истинных суждений вытекает ложный вывод. Понятно, что в этом рассуждении тоже что-то не то, есть некая ошибка. Но какая? Вряд ли не знакомый с логикой человек сможет сразу же ее найти. А тот, кто владеет логической культурой, немедленно установит данную ошибку – «расширение большего термина в простом силлогизме».</p>
   <p>Прочитав эту книгу, вы узнаете, не только то, как нарушаются логические законы в подобных рассуждениях, но и много другой интересной и полезной информации.</p>
   <p>Итак, здравого смысла и жизненного опыта, как правило, достаточно для того, чтобы ориентироваться в различных затруднительных ситуациях. Но если к нашему здравому смыслу и жизненному опыту добавить еще и логическую культуру, то мы от этого нисколько не проиграем, а даже, наоборот, выиграем. Конечно же, логика никогда не решит всех проблем, но помочь в жизни она, несомненно, может.</p>
   <p>Здравый смысл часто называют практической, или <strong>интуитивной логикой.</strong> Она формируется стихийно в процессе жизненного опыта, примерно к 6–7 годам, т. е. к школьному возрасту или даже раньше, и все мы ей владеем. Так, например, само слово <emphasis>«логика»</emphasis>, скорее всего, было знакомо вам задолго до того, как вы начали читать эту книгу. В жизни мы часто сталкиваемся с такими выражениями, как <emphasis>«логичное рассуждение», «нелогичный поступок», «железная логика»</emphasis> и т. п. Даже если мы никогда не изучали логику, то все равно вполне понимаем, о чем идет речь, когда говорят о логике, логичном или нелогичном.</p>
   <p>Рассмотрим такой пример: любой человек, не знакомый с логикой, заметит логическую некорректность и даже нелепость высказывания: <emphasis>Я иду в новых брюках, а ты идешь в гимназию.</emphasis> И каждый скажет, что корректным и осмысленным было бы такое высказывание: <emphasis>Я иду в брюках, а ты идешь в шортах</emphasis> или: <emphasis>Я иду в гимназию, а ты идешь в лицей.</emphasis> Когда мы изучаем логику, то узнаем, что в приведенном примере нарушается логический закон тождества, так как в нем смешиваются две различные (неравные или нетождественные друг другу) ситуации: идти в какой-то одежде и идти куда-то. Получается, что еще до знакомства с законом тождества мы уже им практически пользуемся, знаем о нем, только неявно, интуитивно. Точно так же закон тождества нарушается в высказывании: <emphasis>Сегодня будем копать траншею от этого столба и до обеда</emphasis>. Даже если человек ничего не знает о законе тождества и о его разнообразных и многочисленных нарушениях, он, тем не менее, обязательно обратит внимание на то, что в данном высказывании присутствует какая-то логическая ошибка (хотя бы он и не мог определить, какая именно).</p>
   <p>Точно так же любой человек, скорее всего, не сможет не заметить некое логическое нарушение в следующих высказываниях: <emphasis>Он не взял устного разрешения в письменной форме; Поедем завтра вечером на рассвете; Она была юной девушкой преклонного возраста</emphasis> и т. п. Далеко не каждый сможет квалифицировать данную ошибку как нарушение логического закона противоречия. Однако, даже если мы ничего не знаем об этом законе, мы чувствуем, или ощущаем его нарушение.</p>
   <p>Наконец, в повседневной жизни каждый из нас часто слышит и сам употребляет такие выражения, как: <emphasis>Почему я должен тебе верить? Чем ты это докажешь? На каком основании? Обоснуй! Мотивируй!</emphasis> и т. п. Когда мы так говорим, то используем логический закон достаточного основания. Тот, кто не изучал логику, скорее всего, не знаком с этим законом и ничего о нем не слышал. Однако, как видим, незнание данного логического закона не мешает нам практически, или интуитивно им пользоваться.</p>
   <p>Данные примеры свидетельствуют в пользу того, что все люди владеют логикой, независимо от того, изучали они ее или нет. Таким образом, мы практически используем логику задолго до того, как начинаем ее теоретически изучать Возникает вопрос: зачем нужно изучать логику, если мы и так ей владеем?</p>
   <p>Отвечая на этот вопрос, можно отметить, что то же самое происходит с родным языком: практически мы начинаем им пользоваться в 2,5–3 года своей жизни, а изучать его начинаем только со школьного возраста. Для чего же мы изучаем родной язык в школе, если задолго до нее и так хорошо им владеем? В 2,5–3 года мы пользуемся языком интуитивно, или бессознательно: практически владея им, мы ничего не знаем не только о склонениях и спряжениях, но также – о словах и буквах и даже – о самом факте того, что в жизни мы постоянно используем язык. Обо всем этом мы узнаем только тогда, когда начинаем изучать его в школьном (или старшем дошкольном) возрасте, в результате чего наше интуитивное использование языка постепенно превращается в осознанное – мы начинаем владеть им намного лучше.</p>
   <p>Так и с логикой: владея ей интуитивно и практически повседневно ее используя, мы изучаем ее как науку для того, чтобы превратить стихийное использование логики в осознанное, владеть ей еще лучше и пользоваться более эффективно.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 1</p>
    <p>Понятие</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>1.1. Что такое понятие?</p>
    </title>
    <p>Первая и наиболее простая форма мышления – это <strong>понятие</strong>. В качестве составной части оно входит в другие, более сложные формы мышления – <strong>суждение</strong> и <strong>умозаключение</strong>. <strong>Понятием</strong> называется форма мышления, которая обозначает собой какой-либо объект или его свойство. В окружающем нас мире существует бесконечное множество различных объектов и свойств, а в нашем сознании они отражаются в виде понятий. Так, например, мы называем один предмет <emphasis>горой</emphasis>, другой – <emphasis>небесным телом</emphasis>, третий – <emphasis>растением</emphasis>; одно свойство или признак мы называем <emphasis>мужеством</emphasis>, другой – <emphasis>хитростью</emphasis> и т. д. и т. п. Поэтому можно сказать, что понятия – это мысленные названия объектов или, говоря условно, «имена вещей».</p>
    <p>Любое понятие выражается в слове или словосочетании, например: дом, осенний лист, первый президент Америки и т. п. Каждое понятие имеет <strong>содержание</strong> и <strong>объем</strong>. <strong>Содержание понятия</strong> – это наиболее важный признак (или признаки) того объекта, который обозначен (выражен) этим понятием. Например, чтобы установить содержание понятия <emphasis>человек</emphasis> надо указать такой признак, который является наиболее важным, главным, основным для человека, признак, который отличает его от всех других существ, объектов, предметов и вещей. Таким признаком является наличие у человека разума. Следовательно, в содержание понятия <emphasis>человек</emphasis> входит только один важный признак – наличие разума. А в содержание понятия <emphasis>мужчина</emphasis> входит уже два важных признака:</p>
    <p><emphasis>1. наличие разума (этот признак мы автоматически повторяем, потому что любой мужчина – это человек),</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. принадлежность к определенному полу или – к одному из полов (к одной из половин человечества, слово «пол» происходит как раз от слова «половина»).</emphasis></p>
    <p>А если надо установить содержание понятия <emphasis>русский мужчина</emphasis>, то следует указать три важных признака:</p>
    <p><emphasis>1. наличие разума,</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. принадлежность к определенному полу,</emphasis></p>
    <p><emphasis>3. принадлежность к определенной национальности.</emphasis></p>
    <p>Таким образом, содержание понятия может включать в себя как один признак какого-либо объекта (или объектов), так и два, и множество признаков, причем их количество, как мы увидели, зависит от того объекта, который выражается или обозначается данным понятием. Но почему в одном случае содержание понятия состоит из единственного признака, а в другом – из множества признаков? На этот вопрос ответить несложно, если знать, что такое объем понятия.</p>
    <p><strong>Объем понятия</strong> – это количество объектов, охватываемых этим понятием. Например, объем понятия человек гораздо шире, чем объем понятия <emphasis>мужчина</emphasis>, потому что людей существует больше, чем мужчин. А объем понятия <emphasis>русский мужчина</emphasis> гораздо меньше, чем объем понятия <emphasis>мужчина</emphasis>, потому что <emphasis>русских мужчин</emphasis> на свете намного меньше, чем вообще всех <emphasis>мужчин</emphasis>. И, наконец, объем понятия <emphasis>первый президент России</emphasis> равен единице, потому что включает в себя только одного человека. Точно так же объем понятия <emphasis>город</emphasis> является очень широким, в силу того, что это понятие охватывает собой все множество городов, какие только существуют на свете, а объем понятия <emphasis>столица</emphasis> меньше объема понятия <emphasis>город</emphasis>, так как это понятие охватывает собой только столицы (которых намного меньше, чем городов). Объем же понятия <emphasis>столица России</emphasis> равен единице, потому что включает в себя один единственный город.</p>
    <p>Давайте еще раз вернемся к содержанию и объему понятия и вспомним приведенные выше примеры. Какое понятие – <emphasis>человек</emphasis> или <emphasis>мужчина</emphasis> – больше или шире (будьте внимательны!) по содержанию? Конечно же, понятие <emphasis>мужчина</emphasis>, потому что его содержание включает в себя два признака:</p>
    <p><emphasis>1. наличие разума,</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. принадлежность к определенному полу,</emphasis></p>
    <p>а в содержание понятия человек входит только один признак (наличие разума). А теперь ответим на вопрос: какое понятие – <emphasis>человек</emphasis> или <emphasis>мужчина</emphasis> – больше или шире по объему? Конечно же, понятие <emphasis>человек</emphasis>, потому что оно охватывает собой гораздо больше объектов, чем понятие <emphasis>мужчина</emphasis>. Таким образом, между объемом и содержанием понятия существует <strong>обратное отношение</strong>: чем больше содержание понятия, тем меньше его объем и наоборот. Например, содержание понятия <emphasis>небесное тело</emphasis> является узким, так как включает в себя только один признак – находиться вне пределов Земли, однако по объему это понятие очень широкое, потому что оно охватывает собой огромное количество объектов (любая звезда, планета, метеорит, комета, галактика – это небесное тело). А понятие <emphasis>Солнце</emphasis>, наоборот, очень маленькое, узкое по объему, так как включает в себя только один объект, но очень широкое, богатое по содержанию, которое складывается из множества признаков (размер Солнца, его масса, плотность, химический состав, температура, возраст т. д.).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>1.2. Виды понятий</p>
    </title>
    <p>Все понятия по объему и содержанию делятся на несколько видов. По объему они бывают <strong>единичными</strong> (в объем понятия входит только один объект, например: <emphasis>Солнце, город Москва, первый президент России, писатель Лев Толстой</emphasis>), <strong>общими</strong> (в объем понятия входит много объектов, например: <emphasis>небесное тело, город, президент, писатель</emphasis>) и <strong>нулевыми</strong> (в объем понятия не входит ни одного объекта, например: <emphasis>Баба Яга, Кащей Бессмертный, Дед Мороз, вечный двигатель, марсианский житель</emphasis>, т. е. понятие существует, а объект, который оно обозначает, не существует). По объему понятия также бывают <strong>собирательными</strong> (понятие обозначает объект, который состоит, собирается из какого-то ограниченного набора элементов, делится, распадается на какие-то составные части, например: <emphasis>10 класс «А», рота солдат, музыкальный коллектив, волчья стая, созвездие</emphasis>) и <strong>несобирательными</strong> (понятие обозначает объект, который не состоит, не собирается из какого-то ограниченного набора элементов, не делится, не распадается на какие-то составные части, являясь чем-то единым, целым, например: <emphasis>человек, растение, звезда, океан, карандаш</emphasis>).</p>
    <p>По содержанию понятия бывают <strong>конкретными</strong> (понятие обозначает какой-либо объект, <emphasis>например: стол, гора, дерево, планета</emphasis>) и <strong>абстрактными</strong> (понятие обозначает не объект, а признак, свойство, например: <emphasis>мужество, глупость, неряшливость, темнота</emphasis>). Также по содержанию понятия бывают <strong>положительными</strong> (понятие обозначает наличие чего-либо, например: <emphasis>животное, школа, небоскреб, комета</emphasis>) и <strong>отрицательными</strong> (понятие обозначает отсутствие чего-либо, например: <emphasis>не животное, не школа, неправда, бестактность</emphasis>). Легко заметить, что понятие является отрицательным, когда слово, которым оно выражено, употребляется с частицей не или без, однако, если эта частица входит в состав слова, которое без нее не употребляется (<emphasis>неряха, неряшливость, ненастье, нерадивость, невежество</emphasis>), то понятие, выраженное таким словом, является положительным.</p>
    <p>Любому понятию можно дать логическую характеристику. Это значит – разобрать его по объему и содержанию. Сначала надо определить единичным, общим или нулевым оно является, потом установить собирательное оно или несобирательное, затем выяснить конкретное оно или абстрактное и, наконец, ответить на вопрос – положительное оно или отрицательное. Например, понятие <emphasis>Солнце – единичное</emphasis> (потому что в его объем входит только один объект, одно небесное тело), <emphasis>несобирательное</emphasis> (так как Солнце не состоит ни из каких частей, не делится на них), <emphasis>конкретное</emphasis> (ведь Солнце это объект, а не признак или свойство), <emphasis>положительное</emphasis> (потому что этим понятием обозначается наличие, а не отсутствие объекта). Точно так же <emphasis>растение</emphasis> – это понятие <emphasis>общее, несобирательное, конкретное, положительное</emphasis>, а понятие <emphasis>созвездие Ориона – единичное, собирательное, конкретное, положительное.</emphasis></p>
    <p>Наиболее частые ошибки, которые допускаются при составлении логической характеристики понятий, заключаются в том, что такие понятия как <emphasis>темнота, красота, правда, нерадивость</emphasis> и т. п. часто называют нулевыми, потому что эти понятия обозначают не какой-либо объект, а некий признак объекта. Данные понятия абстрактные, но не нулевые, а общие, так как, хотя они и обозначают не объекты, а признаки, эти признаки являются существующими (а нулевые понятия обозначают то, чего не существует вообще – ни как предмета, ни как признака: <emphasis>Змей Горыныч, бессмертный президент, сухая вода, холодный огонь, яркая темнота, черная белизна</emphasis> и т. п.).</p>
    <p>Также часто говорят, что понятие, например, <emphasis>темнота</emphasis> – единичное. Оно общее, так как охватывает собой множество однородных явлений (темнота в этой комнате и в той, и еще в какой-то, и на улице, и в лесу и т. д. и т. п.). А вот понятие <emphasis>темнота в этой конкретной комнате</emphasis> будет единичным. Еще одна распространенная ошибка состоит в том, что характеризуя такие понятия, как <emphasis>Илья Муромец, богиня Афродита, Кащей Бессмертный, вечный двигатель,</emphasis> говорят, что они абстрактные, потому что этих объектов не существует. Данные понятия нулевые, но не абстрактные, а конкретные, так как они обозначают, пусть не существующие, но объекты, а не признаки (Кащей Бессмертный – это фантастическое существо, объект, но не признак или свойство). Также иногда характеризуют понятия <emphasis>человек, животное, растение, небесное тело</emphasis> и т. п. как собирательные, мотивируя это тем, что объекты, обозначаемые данными понятиями, состоят из частей (например, руки, ноги, туловище и т. д. человека). Понятие является собирательным в том случае, когда объект, обозначаемый им, представляет собой механическую, а не органическую сумму частей (например: <emphasis>набор фломастеров, футбольная команда, созвездие Большой Медведицы, букет роз, фруктовый сад</emphasis> и т. п.). Если же понятие обозначает объект, не сводимый к механическому набору частей, а представляющий собой их органическое, неразрывное единство, то такое понятие будет несобирательным. Поэтому понятия <emphasis>человек, животное, растение, небесное тело</emphasis> и т. п. являются несобирательными.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>1.3. Определенные и неопределенные понятия</p>
    </title>
    <p>Одним из существенных аспектов интеллектуально-речевой практики является различение определенных и неопределенных понятий. Понятие считается <strong>определенным</strong> в том случае, когда у него ясное содержание и резкий объем. Как мы уже знаем, содержание понятия – это наиболее важные признаки того объекта, который оно выражает, а объем – это количество охватываемых им объектов. Таким образом, понятие имеет ясное содержание в том случае, если можно точно указать набор важных признаков выражаемого им объекта, а также – точно установить границу между теми объектами, которые это понятие охватывает и теми, которые не принадлежат к его объему. Например, понятие <emphasis>мастер спорта</emphasis> является определенным. Оно имеет ясное содержание, т. к. можно точно указать наиболее важный отличительный признак мастера спорта – официально обладать этим спортивным разрядом. Также понятие <emphasis>мастер спорта</emphasis> имеет резкий объем – относительно любого человека можно точно сказать, является он мастером спорта или нет, т. е. попадает или не попадает в объем этого понятия; говоря иначе, возможно провести резкую границу между всеми мастерами спорта и всеми, кто ими не является, точно отделить одних от других.</p>
    <p>Понятие является <strong>неопределенным</strong> тогда, когда оно имеет неясное содержание и нерезкий объем. Если понятие характеризуется неясным содержанием, то это значит, что невозможно точно указать наиболее важные отличительные признаки того объекта, который оно выражает; а нерезкий объем понятия свидетельствует о невозможности провести точную границу между теми объектами, которые входят в объем этого понятия и теми, которые не входят в него. Например, понятие <emphasis>хороший спортсмен</emphasis> является неопределенным. Оно имеет неясное содержание, т. к. невозможно с точностью указать существенные признаки хорошего спортсмена: нельзя однозначно ответить на вопрос – кто это такой, кого следует считать хорошим спортсменом? То ли это тот, кто имеет разряд не ниже мастера спорта, то ли тот, кто установил не менее одного мирового рекорда, то ли – многократный олимпийский чемпион, то ли хороший спортсмен – это тот, кто сам себя таковым считает… Понятно, что и мнения различных людей по поводу того, кого надо относить к хорошим спортсменам, будут значительно различаться: одни будут утверждать одно, другие – другое. Также понятие хороший спортсмен имеет нерезкий объем – относительно любого человека невозможно точно сказать, является он хорошим спортсменом или нет, т. е. попадает или не попадает в объем этого понятия, говоря иначе, нельзя провести резкую границу между множеством хороших спортсменов и всеми, кто ими не является, точно отделить одних от других.</p>
    <p>Объем и содержание понятия, как уже говорилось, тесно связаны друг с другом. Только, если в количественном отношении связь между ними обратная (чем больше объем понятия, тем меньше его содержание и наоборот), то в качественном отношении эта связь прямая: ясное содержание понятия обусловливает его резкий объем, а неясному содержанию обязательно соответствует нерезкий объем и, разумеется, наоборот.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>1.4. Роль неопределенных понятий в мышлении</p>
    </title>
    <p>Конечно же, намного удобнее и проще обращаться с определенными понятиями, чем с неопределенными, однако последние занимают значительное место и играют важную роль в мышлении и языке. Основные причины появления и существования неопределенных понятий таковы.</p>
    <p><emphasis>Во-первых,</emphasis> многие объекты, свойства и явления окружающего мира многогранны и сложны. Они, как правило, и выражаются в мышлении неопределенными понятиями. Например, понятие <emphasis>любовь</emphasis>, отличаясь в высшей степени неясным содержанием и, соответственно, нерезким объемом, – неопределенное, потому что обозначает явление настолько сложное, что за всю историю человечества никто так и не смог окончательно и исчерпывающе ответить на вопрос о том, что же такое любовь.</p>
    <p><emphasis>Во-вторых,</emphasis> как верно заметили еще древние греки, все в мире вечно меняется. Многообразие и плавность переходов из одного состояния в другое трудно точно и однозначно выразить в виде определенных понятий. Неудивительно, что эти переходы обычно обозначаются неопределенными понятиями. Можем ли мы точно сказать, когда человек является <emphasis>юным, когда молодым, когда зрелым</emphasis>, когда он – в возрасте так называемых «средних лет» и, наконец, когда он становится старым? Разумеется, понятия <emphasis>юный, молодой, зрелый, старый</emphasis> и многие другие, им подобные, являются неопределенными.</p>
    <p><emphasis>В-третьих,</emphasis> существование неопределенных понятий во многом связано с тем, что люди зачастую по-разному оценивают одни и те же объекты, свойства, явления и события. Одному человеку некая книга покажется интересной, другому – скучной. Один и тот же поступок может вызвать у одного восхищение, у другого – негодование, третьего оставит равнодушным. Различия в оценках окружающей нас действительности воплощаются в неопределенности многих понятий, например: <emphasis>интересный фильм, модная одежда, способный ученик, скучная книга, трудная задача, недостойное поведение, симпатичная девушка, вкусное блюдо</emphasis> и т. д. и т. п.</p>
    <p>Необходимо отметить, что три названные причины появления и существования неопределенных понятий не изолированы, а тесно связаны между собой. Они «действуют» всегда сообща, и, скорее всего, в любом неопределенном понятии можно усмотреть одновременное «участие» этих причин.</p>
    <p>Несмотря на неясность содержания и нерезкость объема неопределенных понятий, мы обычно пользуемся ими без особенных затруднений, как правило, интуитивно понимая, о чем идет речь, когда говорят о <emphasis>скучной книге, неинтересном фильме, умном человеке, бессовестной выходке, удобном кресле, высокой зарплате</emphasis> и т. п. Конечно же, если бы в мышлении и языке существовали только определенные понятия, то они (мышление и язык) были бы более точными. В этом случае исчезли бы разночтения, двусмысленность, неясность, и в человеческом общении было бы намного меньше трудностей и барьеров в виде взаимного непонимания и разногласий. Однако, большая точность языка и мышления сделала бы их более бедными и менее выразительными.</p>
    <p>Вспомним описание Чичикова из «Мертвых душ» Н. В. Гоголя: <emphasis>«В бричке сидел господин не красавец, но и не дурной наружности, не слишком толст, не слишком тонок; нельзя сказать, чтобы стар, однако ж и не так чтобы слишком молод».</emphasis> Как видим, описание внешности героя целиком состоит из неопределенных понятий. Но ведь можно было бы составить это описание из определенных понятий, и тогда оно выглядело бы, например, так: <emphasis>«В бричке сидел господин 45 лет, ростом 175 см, в ботинках 41 размера, объем головы – 60 см, груди – 80 см…».</emphasis> Однако в данном случае перед нами было бы не художественное произведение, а что-то вроде милицейского протокола. Как видим, в некоторых областях интеллектуально-речевой практики невозможно обойтись без неопределенных понятий (например, в художественной литературе, которая без них перестанет быть самою собой). Но и в повседневном общении часто более уместны неопределенные понятия, чем определенные. Скорее всего, мы скажем, характеризуя кого-то, просто <emphasis>высокий человек, а не человек ростом 187 см.</emphasis></p>
    <p>Стремясь сделать мышление и язык более точными, пытаясь изгнать из них неопределенные понятия, мы рискуем остаться вообще без мышления и языка. Точно так же, затачивая лезвие ножа, пытаясь достичь его максимальной остроты, можно точить его до тех пор, пока от лезвия ничего не останется.</p>
    <p>Кроме того, надо сказать, что неопределенные понятия являются источником неточности и разногласий не сами по себе, а в зависимости от той ситуации, в которой они употребляются. Как мы увидели, в художественной литературе они даже необходимы. К различного рода трудностям неопределенные понятия могут привести, если они употребляются, например, в официальных документах. Неопределенные понятия, попавшие в тексты законов, могут создать основу для разночтений и неверных решений. Так, например, понятие <emphasis>нарушение общественного порядка</emphasis> является неопределенным и, присутствуя в тексте какого-либо законодательства без поясняющих комментариев, может стать причиной оправдания виновного и наказания невиновного.</p>
    <p>Для того, чтобы предотвратить возможные негативные последствия употребления неопределенных понятий, в их содержание вводятся дополнительные признаки, благодаря чему оно (содержание) становится ясным, а объем понятия – резким. Например, желая преодолеть неопределенность понятия <emphasis>молодая семья</emphasis>, можно ввести в его содержание признак – <emphasis>«супругам не более 30 лет».</emphasis> Так же неопределенное понятие опытный специалист возможно превратить в определенное, добавляя к его содержанию признак – <emphasis>«стаж работы в данной области не менее 10 лет».</emphasis> Однако, в этом случае дополнительный признак выбирается произвольно: почему бы не считать молодой ту семью, в которой супругам не более 25 лет или же не более 35 лет, точно так же возможно утверждать, что опытный специалист – это тот, кто проработал в данной области не менее 5 лет или же не менее 15 лет, или даже – 20 лет. Таким образом, проясняющий признак для содержания неопределенного понятия всегда относителен, т. к. зависит от договоренности между людьми в каждой конкретной ситуации, в силу чего превратить неопределенное понятие в определенное, по крупному счету, невозможно: неопределенное понятие, в конечном итоге, остается неопределенным.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>1.5. В каких отношениях могут быть понятия?</p>
    </title>
    <p>Между понятиями, а вернее между их объемами, существуют определенные отношения, знание которых является в логике одним из наиболее важных (можно сказать, что виды отношений между понятиями в логике – это примерно то же самое, что в математике таблица умножения). Обычно понятия делят на <strong>сравнимые</strong> (<emphasis>например, Москва и столица России, писатель и россиянин, город и населенный пункт, лев и тигр, горячая вода и холодная вода, высокий человек и невысокий человек</emphasis>) и <strong>несравнимые</strong> (например, <emphasis>пингвин и кирпич, треугольник и президент, учебное заведение и небесное тело, спортсмен и город, книга и небоскреб, растение и государство</emphasis>).</p>
    <p>Сравнимые понятия бывают <strong>совместимыми</strong> и <strong>несовместимыми. Совместимыми</strong> называются понятия, объемы которых имеют общие элементы, каким-либо образом соприкасаются. Например, понятия <emphasis>спортсмен</emphasis> и <emphasis>американец</emphasis> совместимые, т. к. их объемы имеют общие элементы, или объекты: есть такие спортсмены, которые являются американцами и, наоборот, есть такие американцы, которые являются спортсменами. <strong>Несовместимыми</strong> называются понятия, объемы которых не имеют общих элементов, никаким образом не соприкасаются. Например, понятия <emphasis>треугольник</emphasis> и <emphasis>квадрат</emphasis> являются несовместимыми, потому что их объемы не имеют общих элементов: ни один треугольник не может быть квадратом и наоборот.</p>
    <p>Совместимые понятия могут быть в отношениях <strong>равнозначности, пересечения и подчинения.</strong></p>
    <p>Понятия находятся в отношении <strong>равнозначности</strong> в том случае, если их объемы полностью совпадают. Например, равнозначными будут поняти<emphasis>я квадрат</emphasis> и <emphasis>равносторонний прямоугольник</emphasis>, т. к. любой квадрат – это равносторонний прямоугольник, а любой равносторонний прямоугольник – это квадрат. В логике принято изображать отношения между понятиями с помощью круговых схем Эйлера (известный математик XVIII века): одно понятие, а вернее его объем, изображается одним кругом, а второе, т. е. его объем – другим. Взаимное расположение этих кругов на схеме (они могут полностью совпадать или пересекаться, или не соприкасаться, или один круг располагается внутри другого) и показывает то или иное отношение между понятиями. Так отношение равнозначности между понятиями <emphasis>квадрат</emphasis> и <emphasis>равносторонний прямоугольник</emphasis> изображается схемой, на которой два круга, обозначающие два равных объема, полностью совпадают:</p>
    <image l:href="#i_003.png"/>
    <p>Понятия находятся в отношении <strong>пересечения</strong> тогда, когда их объемы совпадают только частично. Например, пересекающимися будут понятия <emphasis>школьник</emphasis> и <emphasis>спортсмен</emphasis>: есть такие школьники, которые являются спортсменами, и есть такие спортсмены, которые являются школьниками; но в то же время школьник может не быть спортсменом, так же, как и спортсмен может не быть школьником. На схеме Эйлера отношение пересечения изображается двумя пересекающимися кругами (заштрихованная часть показывает частично совпадающие объемы двух понятий):</p>
    <image l:href="#i_004.png"/>
    <p>Понятия находятся в отношении <strong>подчинения</strong> в том случае, когда объем одного из них обязательно больше объема другого и полностью его в себя включает (один объем как бы подчиняется другому). Например, в отношении подчинения находятся понятия <emphasis>карась</emphasis> и <emphasis>рыба</emphasis>, т. к. все караси – это обязательно рыбы, но рыбами являются не только караси, есть и другие виды рыб. Таким образом, объем понятия <emphasis>карась</emphasis> является меньшим по отношению к объему понятия <emphasis>рыба</emphasis> и полностью в него включается (подчиняется ему). В отношении подчинения понятия с меньшим объемом называются <strong>видовыми</strong>, а с большим – <strong>родовыми</strong>. На схеме Эйлера отношение подчинения изображается двумя кругами, один из которых располагается внутри другого:</p>
    <image l:href="#i_005.png"/>
    <p>Отношениями равнозначности, пересечения и подчинения исчерпываются все случаи совместимости между понятиями.</p>
    <p>Несовместимые понятия могут быть в отношениях <strong>соподчинения, противоположности и противоречия.</strong></p>
    <p>Понятия находятся в отношении <strong>соподчинения</strong> тогда, когда их объемы не имеют общих элементов, но в то же время входят в объем какого-то третьего понятия, родового для них (совместно ему подчиняются). Например, понятия <emphasis>сосна</emphasis> и <emphasis>береза</emphasis> являются соподчиненными: ни одна сосна не может быть березой и наоборот, но и множество всех сосен, и множество всех берез включается в более широкий объем понятия <emphasis>дерево.</emphasis> На схеме Эйлера отношение соподчинения изображается двумя несоприкасающимися кругами:</p>
    <image l:href="#i_006.png"/>
    <p>Понятия находятся в отношении <strong>противоположности</strong> в том случае, если они обозначают какие-то взаимоисключающие признаки, крайние состояния чего-либо, между которыми, однако, всегда есть некий средний, переходный вариант. Например, противоположными являются понятия <emphasis>высокий человек и низкий человек</emphasis> (третьим или переходным вариантом между ними будет понятие <emphasis>человек среднего роста</emphasis>). На схеме Эйлера отношение противоположности изображается двумя несоприкасающимся кругами, которые находятся как бы на разных «полюсах»:</p>
    <image l:href="#i_007.png"/>
    <p>Поскольку объемы противоположных понятий не соприкасаются, это отношение отчасти похоже на соподчинение. Однако понятия, находящиеся в отношении соподчинения, обозначают просто различные объекты разных видов и одного рода, но не противоположные друг другу. Не можем же мы утверждать, что сосна является противоположностью березы, а береза – противоположностью сосны: это просто разные деревья, и не более того. В то же время высокий человек представляет собой противоположность низкого человека и наоборот. Так же противоположными будут понятия <emphasis>темная комната</emphasis> и <emphasis>светлая комната, горячая вода</emphasis> и <emphasis>холодная вода, белый лист</emphasis> и <emphasis>черный лист, глубокая речка</emphasis> и <emphasis>мелкая речка</emphasis> и т. п.</p>
    <p>Понятия находятся в отношении <strong>противоречия</strong>, если одно из них представляет собой отрицание другого, причем в отличие от противоположных понятий, между противоречащими понятиями никак не может быть третьего или среднего варианта. Например, в отношении противоречия находятся понятия <emphasis>высокий человек</emphasis> и <emphasis>невысокий человек.</emphasis> В том случае, когда одно понятие является отрицанием другого, третий вариант автоматически исключается: и <emphasis>низкий человек</emphasis>, и <emphasis>человек среднего роста</emphasis> – это <emphasis>невысокий человек.</emphasis> На схеме Эйлера отношение противоречия изображается одним кругом, поделенным на две части, которые обозначают противоречащие понятия:</p>
    <image l:href="#i_008.png"/>
    <p>Отношениями соподчинения, противоположности и противоречия исчерпываются все случаи несовместимости между понятиями.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>1.6. Круговые схемы Эйлера</p>
    </title>
    <p>Как мы уже знаем, в логике выделяется шесть вариантов отношений между понятиями. Два любых сравнимых понятия обязательно находятся в одном из этих отношений. Например, понятия <emphasis>писатель</emphasis> и <emphasis>россиянин</emphasis> находятся в отношении пересечения, <emphasis>писатель</emphasis> и <emphasis>человек</emphasis> – подчинения, <emphasis>Москва</emphasis> и <emphasis>столица России</emphasis> – равнозначности, <emphasis>Москва</emphasis> и <emphasis>Петербург</emphasis> – соподчинения, <emphasis>мокрая дорога</emphasis> и <emphasis>сухая дорога</emphasis> – противоположности, <emphasis>Антарктида</emphasis> и <emphasis>материк</emphasis> – подчинения, <emphasis>Антарктида</emphasis> и <emphasis>Африка</emphasis> – соподчинения и т. д. и т. п.</p>
    <p>Надо обратить внимание на то, что если два понятия обозначают часть и целое, например <emphasis>месяц</emphasis> и <emphasis>год</emphasis>, то они находятся в отношении соподчинения, хотя может показаться, что между ними отношение подчинения, ведь месяц входит в год. Однако, если бы понятия <emphasis>месяц</emphasis> и <emphasis>год</emphasis> были подчиненными, то тогда надо было бы утверждать, что месяц – это обязательно год, а год – это не обязательно месяц (вспомним отношение подчинения на примере понятий <emphasis>карась</emphasis> и <emphasis>рыба</emphasis>: карась – это обязательно рыба, но рыба – это не обязательно карась). Месяц – это не год, а год – это не месяц, но и то, и другое – отрезок времени, следовательно, понятия месяц и год, так же, как и понятия <emphasis>книга</emphasis> и <emphasis>страница книги, автомобиль</emphasis> и <emphasis>колесо автомобиля, молекула</emphasis> и <emphasis>атом</emphasis> и т. п., находятся в отношении соподчинения, т. к. часть и целое – не то же самое, что вид и род.</p>
    <p>В начале говорилось о том, что понятия бывают сравнимыми и несравнимыми. Считается, что рассмотренные шесть вариантов отношений применимы только к сравнимым понятиям. Однако возможно утверждать, что все несравнимые понятия находятся между собой в отношении соподчинения. Например, такие несравнимые понятия, как <emphasis>пингвин</emphasis> и <emphasis>небесное тело</emphasis> возможно рассматривать как соподчиненные, ведь пингвин – это не небесное тело и наоборот, но в то же время объемы понятий <emphasis>пингвин</emphasis> и <emphasis>небесное тело</emphasis> входят в более широкий объем третьего понятия, родового по отношению к ним: это может быть понятие <emphasis>объект окружающего мира</emphasis> или <emphasis>форма материи</emphasis> (ведь и пингвин и небесное тело – это различные объекты окружающего мира или различные формы материи). Если же одно понятие обозначает что-то материальное, а другое – нематериальное (например, <emphasis>дерево</emphasis> и <emphasis>мысль</emphasis>), то родовым для этих (как возможно утверждать) соподчиненных понятий является понятие <emphasis>форма бытия</emphasis>, т. к. и дерево, и мысль, и что угодно еще – это различные формы бытия.</p>
    <p>Как нам уже известно, отношения между понятиями изображаются круговыми схемами Эйлера. Причем до сих пор мы изображали схематично отношения между двумя понятиями, а это можно сделать и с большим количеством понятий. Например, отношения между понятиями <emphasis>боксер, негр</emphasis> и <emphasis>человек</emphasis> изображаются следующей схемой:</p>
    <image l:href="#i_009.png"/>
    <p>Взаимное расположение кругов показывает, что понятия <emphasis>боксер</emphasis> и <emphasis>негр</emphasis> находятся в отношении пересечения (боксер может быть негром и может им не быть, а также негр может быть боксером и может им не быть), а понятия <emphasis>боксер</emphasis> и <emphasis>человек,</emphasis> так же как и понятия <emphasis>негр</emphasis> и <emphasis>человек</emphasis> находятся в отношении подчинения (ведь любой боксер и любой негр – это обязательно человек, но человек может не быть ни боксером, ни негром).</p>
    <p>Рассмотрим отношения между понятиями <emphasis>дедушка, отец, мужчина, человек</emphasis> с помощью круговой схемы:</p>
    <image l:href="#i_010.png"/>
    <p>Как видим, указанные четыре понятия находятся в отношении последовательного подчинения: дедушка – это обязательно отец, а отец – не обязательно дедушка; любой отец – это обязательно мужчина, однако не всякий мужчина является отцом; и, наконец, мужчина – это обязательно человек, но человеком может быть не только мужчина. Отношения между понятиями <emphasis>хищник, рыба, акула, пиранья, щука, живое существо</emphasis> изображаются следующей схемой:</p>
    <image l:href="#i_011.png"/>
    <p>Попробуйте самостоятельно прокомментировать эту схему, установив все имеющиеся на ней виды отношений между понятиями.</p>
    <p>Подытоживая сказанное, отметим, что отношения между понятиями – это отношения между их объемами. Значит, для того, чтобы было возможно установить отношения между понятиями, их объем должен быть резким, а содержание, соответственно, ясным, т. е. эти понятия должны быть определенными. Что касается неопределенных понятий, о которых шла речь выше, то установить точные отношения между ними достаточно сложно, фактически невозможно, ведь из-за неясности их содержания и нерезкости объема два каких-нибудь неопределенных понятия можно будет характеризовать как равнозначные или как пересекающиеся, или как подчиняющиеся и т. д. Например, возможно ли установить отношения между неопределенными понятиями <emphasis>неаккуратность</emphasis> и <emphasis>небрежность</emphasis>? То ли это будет равнозначность, то ли подчинение – точно сказать невозможно. Таким образом, отношения между неопределенными понятиями являются так же неопределенными. Понятно поэтому, что в тех ситуациях интеллектуально-речевой практики, где требуется точность и однозначность в определении отношений между понятиями, использование неопределенных понятий является нежелательным.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>1.7. Как ограничивать и обобщать понятия?</p>
    </title>
    <p>Среди различных видов отношений между понятиями следует обратить особенное внимание на отношение подчинения. Как уже говорилось, понятия с меньшим объемом называются видовыми, а понятия с большим объемом – родовыми, причем объем видового понятия всегда полностью включается в объем родового. Видовые и родовые понятия тесно связаны между собой логическими операциями <strong>ограничения</strong> и <strong>обобщения.</strong></p>
    <p><strong>Ограничение понятия</strong> – это логическая операция перехода от родового понятия к видовому с помощью прибавления к его содержанию какого-либо признака. Вспомним об обратном отношении между объемом и содержанием понятия: чем больше объем, тем меньше содержание и наоборот. Ограничение понятия или переход от родового понятия к видовому – это уменьшение его объема, а значит – увеличение содержания. Вот почему при добавлении каких-то признаков к содержанию понятия автоматически уменьшается его объем. Например, если к содержанию понятия <emphasis>физический прибор</emphasis> прибавить признак <emphasis>«измерять напряжение электрического тока»</emphasis>, то оно превратится в понятие <emphasis>вольтметр</emphasis>, которое будет видовым по отношению к исходному родовому понятию <emphasis>физический прибор</emphasis>:</p>
    <image l:href="#i_012.png"/>
    <p>Так же, если к содержанию понятия <emphasis>геометрическая фигура</emphasis> прибавить признак <emphasis>«иметь равные стороны и прямые углы»</emphasis>, то оно превратится в понятие <emphasis>квадрат</emphasis>, которое будет видовым по отношению к исходному родовому понятию <emphasis>геометрическая фигура</emphasis>:</p>
    <image l:href="#i_013.png"/>
    <p><strong>Обобщение понятия</strong> – это логическая операция, которая противоположна ограничению и представляет собой переход от видового понятия к родовому с помощью отбрасывания от его содержания какого-либо признака. (Понятно, что содержание понятия, лишенное каких-то признаков, уменьшается, но при этом автоматически увеличивается объем понятия, которое из видового становится родовым или обобщается). Например, если от содержания понятия <emphasis>биология</emphasis> отбросить признак <emphasis>«изучать различные формы жизни»</emphasis>, то оно превратится в понятие <emphasis>наука</emphasis>, которое будет родовым по отношению к исходному видовому понятию <emphasis>биология</emphasis>:</p>
    <image l:href="#i_014.png"/>
    <p>Так же, если от содержания понятия <emphasis>атом водорода</emphasis> отбросить признак <emphasis>«иметь один электрон»,</emphasis> то оно превратится в понятие <emphasis>атом химического элемента,</emphasis> которое будет родовым по отношению к исходному видовому понятию <emphasis>атом водорода:</emphasis></p>
    <image l:href="#i_015.png"/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>1.8. Цепочки ограничений и обобщений понятий</p>
    </title>
    <p>Ограничения и обобщения понятий складываются в логические цепочки, в которых каждое понятие (за исключением начального и конечного) является видовым по отношению к одному соседнему понятию и родовым по отношению к другому. Например, если последовательно обобщать понятие Солнце, то получится следующая цепочка:</p>
    <p><emphasis>Солнце → звезда → небесное тело → физическое тело → форма материи</emphasis></p>
    <p>В этой цепочке, как видим, понятие <emphasis>звезда</emphasis> является родовым по отношению к понятию <emphasis>Солнце,</emphasis> но видовым по отношению к понятию <emphasis>небесное тело;</emphasis> так же понятие <emphasis>небесное тело</emphasis> является родовым по отношению к понятию <emphasis>звезда,</emphasis> но видовым по отношению к понятию <emphasis>физическое тело</emphasis> и т. д. Понятно, что движение по нашей цепочке от понятия Солнце к понятию <emphasis>форма материи</emphasis> представляет собой серию последовательных обобщений, а движение в обратном направлении – ограничений. (Если изобразить отношения между понятиями из указанной цепочки на схеме Эйлера, то получатся круги, последовательно располагающиеся один в другом: самый маленький обозначает понятие <emphasis>Солнце,</emphasis> а самый большой – <emphasis>форма материи).</emphasis></p>
    <p>Пределом цепочки ограничения любого понятия всегда будет какое-либо единичное понятие, а пределом цепочки обобщения, как правило, будет какое-либо широкое, философское понятие (например, <emphasis>объект мироздания, форма материи или форма бытия</emphasis>).</p>
    <p>Наиболее частые ошибки, которые допускают при ограничении и обобщении понятий, заключаются в том, что вместо вида для какого-то рода называют часть из некого целого, и вместо рода для какого-то вида называют целое по отношению к какой-либо части. Например, в качестве ограничения понятия <emphasis>цветок</emphasis> предлагают понятие <emphasis>стебель</emphasis>. Стебель, конечно же, является частью цветка, но ограничить понятие – это значит подобрать не часть для целого, а вид для рода, т. е. правильным ограничением понятия <emphasis>цветок</emphasis> будет понятие <emphasis>ромашка</emphasis> или <emphasis>тюльпан</emphasis>, или <emphasis>хризантема</emphasis> и т. п. Так же, например, в качестве обобщения понятия <emphasis>дерево</emphasis> нередко предлагают понятие <emphasis>лес</emphasis>. Конечно же, лес является неким целым по отношению к деревьям, из которых он состоит, но обобщить понятие – это значит подобрать не целое для части, а род для вида, т. е. правильным обобщением понятия <emphasis>дерево</emphasis> будет понятие <emphasis>растение</emphasis> или <emphasis>объект флоры</emphasis>, или <emphasis>живой организм</emphasis> и т. п.</p>
    <p>Итак, почти любое понятие можно как ограничить, так и обобщить. Это значит подобрать для него как видовое понятие, так и родовое. Например, ограничением понятия <emphasis>человек</emphasis> будет понятие <emphasis>спортсмен</emphasis> (или <emphasis>писатель</emphasis>, или <emphasis>мужчина</emphasis>, или <emphasis>молодой человек</emphasis> и т. п.), а его обобщением будет понятие <emphasis>живое существо</emphasis>:</p>
    <image l:href="#i_016.png"/>
    <p>Выше было сказано, что ограничить и обобщить можно почти любое понятие. Правильнее было бы утверждать, что подавляющее большинство понятий можно подвергнуть логическим операциям ограничения и обобщения. Какие же понятия невозможно ограничить или обобщить? Мы их уже упоминали – это единичные понятия или широкие, философские понятия, на которых заканчивается любая логическая цепочка ограничения или обобщения. Единичные понятия невозможно ограничить (однако их можно последовательно, поэтапно обобщать вплоть до какого-то широкого, философского понятия), а философские, предельно широкие по объему понятия невозможно обобщить (но их можно последовательно ограничивать вплоть до какого-то единичного понятия).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>1.9. Определение понятия</p>
    </title>
    <p>Одной из важных логических операций с понятиями, которая постоянно используется как в научном, так и в повседневном мышлении, является операция определения понятия. В жизни мы часто встречаемся с такими выражениями, как <emphasis>«начнем с определения…», «дайте определение…», «запомните определение…», «это неверное определение…»</emphasis> и т. п. Что же такое определение? Давайте дадим определение определению.</p>
    <p>В обыденном смысле определение – это ответ на вопрос, что собой представляет какой-то объект, свойство, явление. Если говорить более точно и научно, то <strong>определение понятия</strong> – это логическая операция, которая раскрывает его содержание.</p>
    <p>Определения бывают <strong>явными</strong> и <strong>неявными</strong>. <strong>Явное</strong> определение ставит своей целью непосредственное раскрытие содержания некого понятия, прямой ответ на вопрос, чем является объект, который оно обозначает. Например, определение: <emphasis>Термометр – это физический прибор, предназначенный для измерения температуры – явное</emphasis>. <strong>Неявное</strong> определение раскрывает содержание понятия не прямо, а косвенно, с помощью того контекста, в котором это понятие употребляется. Например, из следующей фразы: <emphasis>Во время этого грандиозного эксперимента сверхточные термометры зафиксировали температуру в 1000 градусов по Цельсию</emphasis> косвенно следует ответ на вопрос, что такое <emphasis>термометр</emphasis>, вытекает неявное определение этого понятия. Неявные определения называются также <strong>контекстуальными</strong>. Понятно, что определениями в полном смысле этого слова надо считать явные определения. В дальнейшем речь пойдет именно о них.</p>
    <p>Определения также бывают <strong>реальными</strong> и <strong>номинальными</strong>. <strong>Реальное</strong> определение раскрывает содержание понятия, обозначающего какой-то объект, а <strong>номинальное</strong> (от лат. nomen – имя) раскрывает значение термина, в котором выражено какое-либо понятие. Говоря проще, реальные определения посвящены объектам, а номинальные – терминам (словам). Например, определение: <emphasis>Термометр – это физический прибор, предназначенный для измерения температуры</emphasis> – реальное, а определение: <emphasis>Слово «термометр» обозначает физический прибор, предназначенный для измерения температуры</emphasis> – номинальное. Как видим, принципиальной разницы между реальными и номинальными определениями не существует Они различаются, как правило, по форме, но не по сути.</p>
    <p>Существует несколько способов определения понятия, но среди них выделяется <strong>классический способ определения</strong>, который заключается в том, что определяемое понятие подводится под ближайшее к нему родовое понятие, после чего следует указание на его видовое отличие. Например, определение: <emphasis>Астрономия – это наука о небесных телах</emphasis> построено по классическому способу. В нем определяемое понятие <emphasis>астрономия</emphasis> сначала подводится под ближайшее к нему родовое понятие <emphasis>наука</emphasis> (астрономия – это обязательно наука, но наука – это не обязательно астрономия), а потом указывается на видовое отличие астрономии от других наук (<emphasis>…о небесных телах</emphasis>). Пользуясь классическим способом, вы сможете дать точное и правильное определение любому понятию (если, конечно же, определяемый объект или термин вам хорошо знаком, и вы знаете, что он собой представляет или что соответственно означает). Например, нам требуется дать определение понятию <emphasis>квадрат</emphasis>. Следуя классическому способу, сначала подведем его под родовое понятие: <emphasis>квадрат – это геометрическая фигура…,</emphasis> а затем укажем не его видовое отличие от других геометрических фигур, которое заключается в наличии равных сторон и прямых углов. Итак, <emphasis>квадрат – это геометрическая фигура, у которой все стороны равны и углы прямые.</emphasis> (Давая определение понятию <emphasis>квадрат</emphasis>, мы могли бы подвести его под более близкое</p>
    <p>родовое понятие прямоугольник, и тогда определение получилось бы следующим: Квадрат – это прямоугольник, у которого все стороны равны, однако и приведенное выше определение квадрата раскрывает содержание соответствующего понятия и является верным). Обратите внимание на то, что фактически все определения, встречающиеся в научной, учебной и справочной литературе (в толковых словарях, например) построены по классическому способу, который также часто называется <strong>определением через род и вид</strong>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>1.10. Правила определения</p>
    </title>
    <p>Существует несколько логических правил определения. Нарушение хотя бы одного из них приводит к тому, что содержание понятия не раскрывается, и определение не достигает своей цели, являясь неверным. Рассмотрим эти правила и ошибки, возникающие при их нарушении.</p>
    <p>1. <strong>Определение не должно быть широким</strong>, т. е. определение не должно превышать своим объемом определяемое понятие. Например, определение: <emphasis>Солнце – это небесное тело</emphasis> является <strong>широким:</strong> определение – <emphasis>небесное тело</emphasis> – по объему намного больше определяемого понятия – <emphasis>Солнце.</emphasis> Из приведенного в качестве примера определения далеко не вполне понятно, что такое Солнце, ведь небесное тело – это и любая планета, и любая галактика и т. д. и т. п. В данном случае можно также сказать, что пользуясь классическим способом определения, мы подвели определяемое понятие <emphasis>Солнце</emphasis> под родовое понятие <emphasis>небесное тело</emphasis>, но не сделали второй шаг – не указали на его видовое отличие.</p>
    <p>2. <strong>Определение не должно быть узким</strong>, т. е. определение не должно быть по своему объему меньше определяемого понятия. Например, определение: <emphasis>Геометрия – это наука о треугольниках</emphasis> является <strong>узким</strong>. Геометрия действительно наука о треугольниках, но не только о них, а в нашем примере она сведена только к треугольникам, т. е. определение получилось по объему меньше определяемого понятия, в результате чего из приведенного определения не совсем понятно, что такое геометрия, содержание понятия в данном случае не раскрывается. Как видим, ошибка узкого определения противоположна ошибке широкого определения. Если определение не должно быть широким и не должно быть узким, то каким же тогда оно должно быть? Оно должно быть соразмерным, т. е. определяемое понятие и определение должны быть равны друг другу. Вернемся к определению: <emphasis>Астрономия – это наука о небесных телах</emphasis>, которое является соразмерным. В этом примере определяемое понятие <emphasis>астрономия</emphasis> и определение <emphasis>наука о небесных телах</emphasis> находятся в отношении равнозначности (астрономия – это именно наука о небесных телах, а наука о небесных телах – это только астрономия). Определение является соразмерным тогда, когда между его первой частью (определяемым понятием) и второй (определением) можно поставить знак равенства или тождества. Если же вместо этого между первой и второй частью определения ставится знак «больше» или «меньше», то оно является ошибочным – широким или узким соответственно. В данном случае мы видим проявление одного из основных законов логики – закона тождества, который упоминался во введении к этой книге.</p>
    <p>3. <strong>В определении не должно быть круга</strong>, т. е. в определении нельзя употреблять понятия, которые являются определяемыми. Например, в определении: <emphasis>Клеветник – это человек, который занимается клеветой</emphasis> присутствует <strong>круг</strong>, поскольку понятие <emphasis>клеветник</emphasis> определяется через понятие <emphasis>клевета</emphasis>, т. е. фактически – через самое себя. (Если бы, выслушав приведенное только что определение, мы спросили бы, что такое клевета, нам вполне могли бы ответить, что <emphasis>клевета – это то, чем занимается клеветник</emphasis>). Присутствующий в определении круг (или, по-гречески, тавтология – повтор) приводит к тому, что содержание понятия не раскрывается, и определение является ошибочным. Только на первый взгляд круг в определении может не показаться ошибкой. Наверняка найдутся люди, которые скажут, что из определения: <emphasis>Клеветник – это человек, который занимается клеветой</emphasis> вполне понятно и кто такой клеветник, и что такое клевета. Однако они могут так утверждать только потому, что им ранее было известно значение терминов <emphasis>клеветник</emphasis> и <emphasis>клевета.</emphasis> Станет ли понятно, что такое экзистенциализм из следующего кругового определения: <emphasis>Экзистенциализм – это философское направление XX века, в котором ставятся и всесторонне рассматриваются различные экзистенциальные вопросы и проблемы?</emphasis> Узнаем ли мы, что такое синергетика, благодаря такому круговому определению: <emphasis>Синергетика – это раздел современного естествознания, который изучает разнообразные синергетические явления и процессы?</emphasis></p>
    <p>4. <strong>Определение не должно быть двусмысленным</strong>, т. е. в нем нельзя употреблять термины в переносном значении. Вспомним всем хорошо знакомое с детства определение: <emphasis>Лев – это царь зверей.</emphasis> В данном определении термин <emphasis>царь</emphasis> используется в переносном смысле, но кроме этого, у него есть еще и прямой смысл. Получается, что в определении употребляется один термин, а возможных смыслов у него два, т. е. определение является <strong>двусмысленным</strong> (вновь нарушается логический закон тождества: одно слово, два смысла – 1 = 2). Двусмысленность вполне уместна в качестве художественного приема, но в определении она недопустима, поскольку содержание понятия в данном случае не раскрывается. Так, например, если наша задача заключается не в том, чтобы создать запоминающуюся метафору или удачный афоризм, а в том, чтобы действительно ответить на вопрос, кто такой <emphasis>лев</emphasis> или что такое <emphasis>краткость,</emphasis> то определения: <emphasis>Лев – это царь зверей, Краткость – это сестра таланта</emphasis> являются логически неправильными, т. к. не отвечают на поставленный вопрос.</p>
    <p>5. <strong>Определение не должно быть сложным и непонятным, или оно должно быть коммуникабельным</strong>. Рассмотрим следующее определение: <emphasis>Энтропия – это термодинамическая функция, характеризующая часть внутренней энергии замкнутой системы, которая не может быть преобразована в механическую работу.</emphasis> Это определение взято не из научного доклада и не из докторской диссертации, а из учебника для студентов гуманитарных специальностей (Концепции современного естествознания. Под ред. В. Н. Лавриненко и В. П. Ратникова. М.: ЮНИТИ, 1997. С. 264). Данное определение не широкое и не узкое, в нем нет круга и двусмысленности, оно верно и с научной точки зрения. Это определение кажется безупречным за тем только исключением, что оно является <strong>сложным</strong> и <strong>непонятным</strong> для людей, которые не занимаются специально естественными науками, т. е. для большинства людей. Определение должно быть понятным для того, кому оно адресовано, иначе при всей своей формальной правильности оно не будет раскрывать содержание понятия для своего адресата. Непонятные определения также называют <strong>некоммуникабельными</strong>, т. е. создающими преграды для общения между людьми.</p>
    <p>6. <strong>Определение не должно быть только отрицательным</strong>. Например, определение: <emphasis>Квадрат – это не треугольник является только отрицательным</emphasis>. Квадрат – это действительно не треугольник, но данное определение не раскрывает содержание понятия <emphasis>квадрат</emphasis>, ведь указав на то, чем не является объект, обозначенный определяемым понятием, мы не указали на то, чем он является (окружность, трапеция, пятиугольник и т. п. – это тоже не квадрат). Определение может быть отрицательным в том случае, когда оно дополнено положительной частью. Например, определение: <emphasis>Квадрат – это не треугольник, а прямоугольник, у которого все стороны равны – правильное</emphasis>. Важно, чтобы определение не было <strong>только</strong> отрицательным.</p>
    <p>Приведем еще несколько примеров правильных определений, а также – определений, в которых нарушены рассмотренные правила и допущены различные ошибки.</p>
    <p><emphasis>а) Сутки – это отрезок времени, в течение которого Земля делает полный оборот вокруг своей оси (правильное определение).</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Жанр – это устойчивая форма какого-либо произведения искусства (правильное определение).</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Собака – это друг человека (двусмысленное определение).</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Творческое мышление – это мышление, которое обеспечивает решение творческих задач (круг в определении).</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Революция – это крупное историческое событие, в результате которого в обществе меняется политическая власть (узкое определение).</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Бесхозное имущество – это имущество, не имеющее собственника или собственник которого неизвестен (правильное определение).</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Лошадь – это млекопитающее позвоночное животное (широкое определение).</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) Суффикс – это выделяющаяся в составе словоформы послекорневая аффиксальная морфема (некоммуникабельное определение).</emphasis></p>
    <p>Итак, основные ошибки, возникающие при нарушении правил определения понятия – это широкое определение, узкое определение, круг в определении, двусмысленное определение, сложное и непонятное определение, только отрицательное определение. Наша задача – не допускать этих ошибок и уметь находить их в различных определениях, которые часто встречаются не только в повседневной жизни и обыденном мышлении, но даже, как то ни удивительно, – в научной и учебной литературе. Последнее обстоятельство зачастую является одним из мотивов негативного отношения учащихся (студентов и школьников) к учебе, которую они нередко воспринимают как скучное, тяжелое и утомительное занятие.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>1.11. Деление понятия</p>
    </title>
    <p>Еще одной важной логической операцией с понятиями, наряду с определением, является деление. Определение понятия, как мы уже знаем, раскрывает его содержание, а <strong>деление понятия</strong> – это логическая операция, которая раскрывает его объем.</p>
    <p>Деление понятия состоит из трех частей:</p>
    <p><emphasis>1. делимое понятие,</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. результаты деления,</emphasis></p>
    <p><emphasis>3. основание деления (признак, по которому производится деление).</emphasis></p>
    <p>Например, в следующем делении: <emphasis>Люди бывают мужчинами и женщинами</emphasis> (или, что то же самое: <emphasis>Люди делятся на мужчин и женщин</emphasis>) делимым является понятие <emphasis>люди</emphasis>, результаты деления – это понятия <emphasis>мужчины и женщины</emphasis>, а основание данного деления – пол, т. к. люди в нем разделены по половому признаку. В зависимости от основания деление может быть различным.</p>
    <p>Например: <emphasis>Люди бывают высокими, низкими и среднего роста</emphasis> (основание деления – рост); <emphasis>Люди бывают монголоидами, европеоидами и негроидами</emphasis> (основание деления – раса); <emphasis>Люди бывают учителями, врачами, инженерами</emphasis> и т. д. (основание деления – профессия). Иногда понятие делится <strong>дихотомически</strong>, т. е., в переводе с греческого, пополам, по типу <strong>А и не-А,</strong> например: <emphasis>Люди бывают спортсменами и не спортсменами.</emphasis> Дихотомическое деление всегда правильное, т. е. в нем автоматически исключаются все возможные в делении ошибки, о которых речь пойдет далее.</p>
    <p>Мы хорошо знаем, зачем нам нужна операция определения понятия: любое знакомство с каким-либо новым предметом начинается с определения. Теперь ответим на вопрос, какую роль в мышлении и языке выполняет операция деления понятия. Изучая разные науки, вы заметили, что ни одна из них не обходится без различных классификаций, т. е. разделений каких-то областей действительности на группы, части, виды и т. п. (классификация растений в ботанике, животных – в зоологии, химических элементов – в химии и т. д.). Однако любая классификация – это не что иное, как логическая операция деления понятия. Только классификации могут быть обширными, подробными, научными, но также могут быть простыми, обыденными, повседневными. Когда мы говорим: <emphasis>Люди делятся на мужчин и женщин</emphasis> или <emphasis>Учебные заведения бывают начальными, средними и высшими</emphasis>, то в этом случае уже создаем пусть маленькую и простую, но – классификацию. Итак, логическая операция деления понятия лежит в основе любой классификации, без которой не обходится ни научное, ни повседневное мышление.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>1.12. Правила деления</p>
    </title>
    <p>Существует несколько логических правил деления понятия. Нарушение хотя бы одного из них приводит к тому, что объем понятия не раскрывается, и деление не достигает своей цели, являясь неверным. Рассмотрим эти правила и ошибки, возникающие при их нарушении.</p>
    <p>1. <strong>Деление должно проводиться по одному основанию</strong>, т. е. при делении понятия следует придерживаться только одного выбранного признака. Например, в делении: <emphasis>Люди бывают мужчинами, женщинами и учителями</emphasis> используются два разных основания – пол и профессия, что недопустимо. Ошибка, возникающая при нарушении этого правила, называется подменой основания. В делении с подменой основания может использоваться не только два разных основания, как в приведенном выше примере, но и больше. Например, в делении: <emphasis>Люди бывают мужчинами, женщинами, китайцами и блондинами</emphasis>, как видим, используются три различных основания – пол, национальность и цвет волос, что, конечно же, тоже является ошибкой.</p>
    <p>2. <strong>Деление должно быть полным</strong>, т. е. надо перечислить все возможные результаты деления (суммарный объем всех результатов деления должен быть равен объему исходного делимого понятия). Например, деление: <emphasis>Учебные заведения бывают начальными и средними</emphasis> является <strong>неполным</strong>, т. к. не указан еще один результат деления – <emphasis>высшие учебные заведения</emphasis>. Но как быть, если надо перечислять не два или три, а десятки или сотни результатов деления. В этом случае можно употреблять понятия: <emphasis>и другие, и прочие, и так далее, и тому подобное</emphasis>, которые будут включать в себя не перечисленные результаты деления. Например: <emphasis>Люди бывают русскими, немцами, китайцами, японцами и представителями других национальностей.</emphasis></p>
    <p>3. <strong>Результаты деления не должны пересекаться</strong>, т. е. понятиям, представляющим собой результаты деления, следует быть несовместимыми, их объемы не должны иметь общих элементов (на схеме Эйлера круги, обозначающие результаты деления, не должны соприкасаться, располагаясь отдельно друг от друга). Например, в делении: <emphasis>Страны мира делятся на северные, южные, восточные и западные</emphasis> допущена ошибка – <strong>пересечение результатов деления</strong>. На первый взгляд приведенное в качестве примера деление кажется безошибочным: оно проведено по одному основанию (сторона света) и является полным (все стороны света перечислены). Чтобы увидеть ошибку в данном делении надо рассуждать так. Возьмем какую-нибудь страну, например, Канаду и ответим на вопрос – является ли она северной? Конечно, является, т. к. расположена в северном полушарии Земли. Теперь ответим на вопрос, является ли Канада западной страной? Да, потому что она расположена в западном полушарии Земли. Таким образом, получается, что Канада – одновременно и северная, и западная страна, т. е. она является общим элементом объемов понятий <emphasis>северные страны</emphasis> и <emphasis>западные страны</emphasis>, а значит, эти понятия, а вернее их объемы, пересекаются. То же самое можно сказать и относительно понятий <emphasis>южные страны</emphasis> и <emphasis>восточные страны</emphasis>. На схеме Эйлера результаты деления из нашего примера будут располагаться так:</p>
    <image l:href="#i_017.png"/>
    <p>Вспомним, каждая классификация построена таким образом, что любой элемент, попадающий в одну ее группу (часть, вид), ни в коем случае не попадает в другие. Это и есть следствие непересечения результатов деления или их взаимоисключения при составлении какой угодно классификации.</p>
    <p>4. <strong>Деление должно быть последовательным</strong>, т. е. не допускающим пропусков и скачков. Рассмотрим следующее деление: <emphasis>Леса бывают хвойными, лиственными, смешанными и сосновыми</emphasis>. Явно лишним здесь выглядит понятие <emphasis>сосновые леса</emphasis>, в силу чего допущенная в делении ошибка напоминает подмену основания (см. первое правило). Однако основание в данном случае не менялось: деление было проведено по одному и тому же основанию – тип древесных листьев. Подмена основания присутствует в таком, например, делении: <emphasis>Леса бывают хвойными, лиственными, смешанными, подмосковными и таежными</emphasis>. (Деление проведено по двум разным основаниям – тип древесных листьев и географическое местонахождение леса). Вернемся к нашему первому примеру. Правильно было бы разделить леса на хвойные, лиственные и смешанные, а потом произвести второе деление – разделить хвойные леса на сосновые и еловые. Таким образом, надо было совершить два последовательных деления, а в приведенном примере второе деление пропущено, через него как бы перескочили, в результате чего два деления смешались в одно. Такая ошибка называется <strong>скачком в делении</strong>. Еще раз отметим, что скачок в делении не следует путать с подменой основания. Например, в делении: <emphasis>Учебные заведения бывают начальными, средними, высшими и университетами</emphasis> присутствует скачок, а в делении: <emphasis>Учебные заведения бывают начальными, средними, высшими и коммерческими</emphasis> допущена подмена основания.</p>
    <p>Приведем еще несколько примеров правильного деления, а также – деления, в котором нарушены рассмотренные правила и допущены различные ошибки.</p>
    <p><emphasis>а) Транспорт бывает наземным, подземным, водным, воздушным, общественным и личным (подмена основания).</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) По темпераменту люди делятся на сангвиников, меланхоликов, флегматиков и холериков (пересечение результатов деления).</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Геометрические фигуры делятся на плоские, объемные, треугольники и квадраты (скачок в делении).</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Отбор в живой природе бывает искусственным или естественным (правильное деление).</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Художественные романы бывают приключенческими, детективными, фантастическими, историческими, любовными и другими (пересечение результатов деления).</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Запоминания бывают произвольными и непроизвольными (правильное деление – дихотомическое).</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Математические действия делятся на сложение, вычитание, умножение, деление, возведение в степень, извлечение корня и нахождение логарифма (правильное деление).</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) Животные делятся на хищников, травоядных, всеядных и млекопитающих (подмена основания).</emphasis></p>
    <p><emphasis>и) Энергия бывает механической и химической (неполное деление).</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>1.13. Как складываются и умножаются понятия?</p>
    </title>
    <p>Помимо ограничения, обобщения, определения и деления понятий существуют еще две логические операции – <strong>сложение</strong> и <strong>умножение</strong> понятий.</p>
    <p><strong>Сложение понятий</strong> – это логическая операция объединения двух и большего количества понятий, в результате которой образуется новое понятие с объемом, охватывающим собой все элементы объемов исходных понятий. Например, при сложении понятий <emphasis>школьник</emphasis> и <emphasis>спортсмен</emphasis> образуется новое понятие, в объем которого входят как все школьники, так и все спортсмены. Результат сложения понятий, часто называемый <strong>логической суммой</strong>, на схеме Эйлера изображается штриховкой:</p>
    <image l:href="#i_018.png"/>
    <p><strong>Умножение понятий</strong> – это логическая операция объединения двух и большего количества понятий, в результате которой образуется новое понятие с объемом, охватывающим собой только совпадающие элементы объемов исходных понятий. Например, при умножении понятий <emphasis>школьник</emphasis> и <emphasis>спортсмен</emphasis> образуется новое понятие, в объем которого входят только школьники, являющиеся спортсменами и спортсмены, являющиеся школьниками. Результат умножения понятий, часто называемый <strong>логическим произведением</strong>, на схеме Эйлера изображается штриховкой (так же, как и результат сложения):</p>
    <image l:href="#i_019.png"/>
    <p>Мы привели примеры сложения и умножения понятий, которые находятся между собой в отношении пересечения (<emphasis>школьник</emphasis> и <emphasis>спортсмен</emphasis>). В других случаях отношений между понятиями результаты сложения и умножения (логическая сумма и логическое произведение), разумеется, будут иными. Читатель без труда сможет определить их для всех случаев отношений между понятиями с помощью круговых схем. Так, если два понятия находятся в отношении подчинения, например, <emphasis>карась</emphasis> и <emphasis>рыба,</emphasis> то результатом их сложения является родовое понятие <emphasis>рыба</emphasis> (т. е. логической суммой понятий <emphasis>карась</emphasis> и <emphasis>рыба</emphasis> будет множество всех рыб):</p>
    <image l:href="#i_020.png"/>
    <p>Результатом умножения понятий <emphasis>карась</emphasis> и <emphasis>рыба</emphasis>, находящихся в отношении родовидового подчинения, будет видовое понятие <emphasis>карась</emphasis> (т. е. логическим произведением понятий <emphasis>карась</emphasis> и <emphasis>рыба</emphasis> является множество всех карасей):</p>
    <image l:href="#i_021.png"/>
    <p>Так же, если два понятия находятся в отношении соподчинения, например, <emphasis>береза</emphasis> и <emphasis>сосна</emphasis>, то результат их сложения – это два объема данных понятий (т. е. логической суммой понятий <emphasis>береза</emphasis> и <emphasis>сосна</emphasis> будет как множество всех берез, так и множество всех сосен):</p>
    <image l:href="#i_022.png"/>
    <p>Результатом умножения соподчиненных понятий <emphasis>береза</emphasis> и <emphasis>сосна</emphasis> является нулевое понятие (т. е. логическое произведение понятий <emphasis>береза</emphasis> и <emphasis>сосна</emphasis> представляет собой пустое множество – не существует ни одной березы, которая могла бы быть сосной и наоборот):</p>
    <image l:href="#i_023.png"/>
    <p>Точно так же устанавливаются результаты сложения и умножения объемов двух понятий, которые находятся в отношениях равнозначности, противоположности и противоречия (см. 1.5.). Так, например, нетрудно догадаться, что если два понятия находятся в отношении равнозначности, то результат их сложения будет полностью совпадать с результатом их умножения (логическая сумма равнозначных понятий равна их логическому произведению). Так же понятно, что результатом умножения противоположных и противоречащих понятий является нулевое понятие и т. п.</p>
    <p>Как правило, в естественном языке (т. е. том, на котором мы общаемся) результат сложения понятий выражается союзом <emphasis>или</emphasis>, а умножения – союзом <emphasis>и</emphasis>. В результате сложения понятий <emphasis>школьник</emphasis> и <emphasis>спортсмен</emphasis> образуется новое понятие, в объем которого входит любой человек, если он является <strong>или</strong> школьником, <strong>или</strong> спортсменом, а в результате умножения этих понятий в объем нового понятия входит любой человек, если он является <strong>и</strong> школьником, <strong>и</strong> спортсменом одновременно.</p>
    <p>Относительно употребления союзов <strong>или</strong> и и в естественном языке в качестве выражения результатов логических операций сложения и умножения понятий удачный пример приводит в своем учебнике по логике известный отечественный автор В. И. Свинцов (Логика. Элементарный курс для гуманитарных специальностей. М.: Скорина, 1998. С. 60–61), отрывок из которого приводится ниже. «Что касается союзов «или» и «и», то нужно отметить их многозначность, способную в известных ситуациях создавать достаточно неопределенное представление о характере связи между некоторыми исходными понятиями. Удачна ли, например, следующая формулировка одного из правил пользования городским транспортом: <emphasis>«Безбилетный проезд и бесплатный провоз багажа наказывается штрафом»</emphasis>? Представим себе два подмножества, которые могут быть выделены во множестве пассажиров-нарушителей. В одно из них войдут пассажиры, не взявшие билета, в другое – не оплатившие провоз багажа. Если союз «и» рассматривать как показатель логического умножения, то придется признать, что штраф должен быть наложен только на тех пассажиров, которые совершили сразу два проступка (но не какой-то один из них). Разумеется, житейский смысл ситуации, предусмотренной данным правилом, настолько ясен, что всякие разночтения этой формулировки, вероятно, были бы признаны казуистикой, но все же использование союза «или» здесь следует признать предпочтительным».</p>
    <p>Здесь следует отметить неоднозначность разделительного союза <emphasis>или</emphasis>, который может употребляться в нестрогом (неисключающем) значении и в строгом (исключающем). Например, в высказывании: <emphasis>Можно изучать английский язык или немецкий</emphasis> союз <emphasis>или</emphasis> употребляется в нестрогом значении, т. к. можно изучать и тот, и другой язык одновременно, одно другое не исключает. В данном случае разделительный союз <emphasis>или</emphasis> очень близок к соединительному союзу и. С другой стороны, в высказывании: <emphasis>Он родился в 1987 году или в 1989 году</emphasis> союз <emphasis>или</emphasis> употребляется в строгом значении, т. к. если он родился в 1987 году, то – никак не в 1989 году и наоборот, два варианта здесь друг друга исключают. (О различных значениях союза или мы еще будем говорить далее). Если в рассмотренное выше правило пользования городским транспортом поставить союз <emphasis>или</emphasis> вместо союза <emphasis>и</emphasis>, как предлагает В. И. Свинцов, то получится следующее: <emphasis>«Безбилетный проезд или бесплатный провоз багажа наказываются штрафом»</emphasis>. В данном случае союз <emphasis>или</emphasis>, являющийся показателем логического сложения, надо воспринимать в его нестрогом, неисключающем значении. Но ведь в указанной фразе этот союз можно истолковать и в строгом, исключающем значении. Тогда получится, что штраф накладывается или только на тех пассажиров, которые не оплатили проезд, или же только на тех, которые бесплатно провозят багаж. Правда, в этом случае не совсем понятно, кто же наказывается штрафом – те или другие. Поразмыслив, можно прийти к выводу, что штрафу подвергаются то те, то другие – на усмотрение контролера и в зависимости от ситуации.</p>
    <p>В силу всего сказанного надо отметить, что употребление союза или всякий раз нуждается в комментарии относительно того, в строгом или нестрогом значении он используется. Понятно, что без этого комментария вполне возможны разночтения, которые нередко приводят к различным и существенным недоразумениям.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы и задания к главе 1</p>
    </title>
    <p>1. Что такое логика? Чем она отличается от многих наук, которые занимаются мышлением? Что такое содержание и форма мышления? Почему логика часто называется формальной логикой? Какие существуют формы мышления? Приведите несколько примеров понятий, суждений и умозаключений. Что такое законы логики? Какую роль они играют в нашем мышлении? Что такое софизмы?</p>
    <p>2. Когда и где появилась логика? Кто считается ее создателем? Что такое традиционная логика? Когда появилась символическая, или математическая логика? Какие идеи лежат в ее основе? Чем отличается традиционная логика от символической, и в чем заключается их сходство? Являются ли традиционная логика и символическая логика различными науками? Что называется «исчислениями» в символической логике?</p>
    <p>3. Как вы думаете, зачем нужна человеку логика? Какую роль она играет в его жизни? Можно ли, на ваш взгляд, без нее обойтись? Что такое интуитивная логика? Попытайтесь привести примеры, иллюстрирующие тот факт, что даже никогда не изучавшие логику люди все равно интуитивно ей пользуются.</p>
    <p>4. Что такое понятие? Как соотносятся понятие и слово? Можно ли утверждать, что понятие и слово – это одно и то же? Что такое содержание и объем понятия? Как они соотносятся? Что представляет собой принцип обратного отношения между содержанием и объемом понятия? Приведите примеры понятий, иллюстрирующие этот принцип.</p>
    <p>5. Какими бывают понятия по объему и содержанию? Приведите по 10 примеров для понятий единичных, общих, нулевых, собирательных, несобирательных, конкретных, абстрактных, положительных, отрицательных. Что такое логическая характеристика понятия? Как она составляется? Какие ошибки часто допускаются при составлении логической характеристики понятий?</p>
    <p>6. Дайте логическую характеристику следующим понятиям: <emphasis>1. Луна, 2. растение, 3. столица государства, 4. музыкальный коллектив, 5. знаменитый художник, 6. кентавр, 7. датский физик Нильс Бор, 8. древний философ, 9. Антарктида, 10. Атлантида, 11. сборная России, 12. лист бумаги, 13. молекула воды, 14. преступное сообщество, 15. уровень преступности, 16. невежество, 17. глупость, 18. умный человек, 19. драгоценный камень, 20. пьяная компания, 21. неправда, 22. водород, 23. геометрия, 24. рота солдат, 25. несправедливость, 26. эксплуатация, 27. воздух, 28. философы милетской школы, 29. знаменитое произведение искусства, 30. тишина.</emphasis></p>
    <p>7. Придумайте понятия, соответствующие следующим логическим характеристикам:</p>
    <p><emphasis>а) общее, несобирательное, конкретное, положительное.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) единичное, несобирательное, конкретное, положительное.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) единичное, собирательное, конкретное, положительное.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) общее, собирательное, конкретное, положительное.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) общее, несобирательное, абстрактное, отрицательное.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) нулевое, несобирательное, абстрактное, положительное.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) нулевое, собирательное, конкретное, положительное.</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) общее, собирательное, конкретное, отрицательное.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) единичное, несобирательное, абстрактное, положительное.</emphasis></p>
    <p><emphasis>и) нулевое, несобирательное, конкретное, отрицательное.</emphasis></p>
    <p>8. Что такое определенное понятие? В каком случае можно говорить, что понятие имеет ясное содержание и резкий объем? Что представляют собой неопределенные понятия? Объясните, что такое неясное содержание и нерезкий объем понятия? Каковы основные причины появления и существования неопределенных понятий? Можно ли без них обойтись, вообще исключив их из мышления и языка? Если невозможно, то почему?</p>
    <p>9. Представляют ли неопределенные понятия сами по себе, вне зависимости от ситуации, в которой они употребляются, коммуникативные помехи? Почему, на ваш взгляд, употребление неопределенных понятий в повседневном общении не приводит нас к коммуникативным затруднениям? В каких случаях неопределенные понятия могут стать причиной различных затруднений и сыграть негативную роль? Каким образом возможно бороться с ними в этих ситуациях?</p>
    <p>10. Почему процедура превращения неопределенного понятия в определенное всегда условна и относительна, в силу чего неопределенное понятие, в конечном итоге, остается неопределенным?</p>
    <p>Приведите по десять примеров для определенных и неопределенных понятий.</p>
    <p>11. Какие из следующих понятий являются определенными, а какие неопределенными: <emphasis>1. карась, 2. млекопитающее животное, 3. большая собака, 4. дикая кошка, 5. престижное учебное заведение, 6. московское учебное заведение, 7.планета Нептун, 8. яркая звезда, 9. талантливый человек, 10. богач, 11. бездарный преподаватель, 12. кандидат физико-математических наук, 13. хулиган, 14. известный писатель,</emphasis></p>
    <p><emphasis>15. высокие горы, 16. учебник по химии, 17. хорошая музыка, 18. скучная лекция, 19. добротная одежда, 20. скромная пища, 21. сборная России по футболу, 22. крупный город, 23. столица государства?</emphasis></p>
    <p>12. Путем прибавления к содержанию следующих понятий каких-либо признаков превратите их из неопределенных в условно-определенные: <emphasis>высокий человек, старик, богач, лысый, толстая книга, современная музыка, плохая погода, высокая зарплата, хорошие соседи, двоечник, известный писатель, крупное военное сражение, большой стадион, плохой учитель, несвежие продукты, редкая удача, безрассудный поступок.</emphasis></p>
    <p>13. Что такое сравнимые и несравнимые понятия? Приведите по пять примеров для сравнимых и несравнимых понятий. Какие понятия называются в логике совместимыми, а какие – несовместимыми? Приведите по пять примеров для совместимых и несовместимых понятий.</p>
    <p>14. В каких отношениях могут быть совместимые понятия? Что представляют собой отношения равнозначности, пересечения и подчинения между понятиями? Что такое видовые и родовые понятия? В каких отношениях могут быть несовместимые понятия? Что представляют собой отношения соподчинения, противоположности и противоречия между понятиями? Чем отличается противоположность от соподчинения и противоречие от противоположности?</p>
    <p>15. Каким образом изображаются отношения между понятиями? В каком отношении находятся понятия, обозначающие часть и целое? Почему между этими понятиями не может быть отношения подчинения?</p>
    <p>Почему возможно утверждать, что несравнимые понятия находятся в отношении соподчинения? Приведите пять примеров несравнимых понятий для иллюстрации своего ответа, прокомментировав каждый из них.</p>
    <p>16. Почему невозможно точно установить отношения между неопределенными понятиями? Приведите примеры, иллюстрирующие ваш ответ. Приведите по три примера для каждого случая отношений между понятиями: равнозначности, пересечения, подчинения, соподчинения, противоположности и противоречия.</p>
    <p>17. В каких отношениях находятся следующие понятия: <emphasis>1. двоечник и студент, 2. композитор и человек, 3. город и деревня, 4. Антарктида и ледовый материк, 5. небесное тело и звезда, 6. треугольник и сторона треугольника, 7. школа № 5 и учебное заведение, 8. майор и россиянин, 9. знаменитый человек и немецкий писатель, 10. дом и крыша дома, 11. собака и кошка, 12. умный человек и неумный человек, 13. монарх и самодержец, 14. физика и химия, 15. геометрия и тригонометрия, 16. столица и населенный пункт, 17. книга и интересная книга, 18. телевизор и планета солнечной системы, 19. растение и крапива, 20. окружность и круг, 21. Николай II и последний русский царь, 22. олимпийские игры и спортивные состязания?</emphasis></p>
    <p>18. С помощью круговых схем Эйлера изобразите отношения между следующими группами понятий:</p>
    <image l:href="#i_025.png"/>
    <image l:href="#i_026.png"/>
    <p>19. Подберите понятия, соответствующие следующим схемам:</p>
    <image l:href="#i_027.png"/>
    <p>20. Что такое ограничение понятия? Почему для уменьшения объема понятия надо прибавлять какие-либо признаки к его содержанию? Что представляет собой логическая операция обобщения понятия? Каким образом ограничения и обобщения понятий складываются в логические цепочки? Каковы пределы цепочек ограничений и обобщений?</p>
    <p>21. Какие ошибки часто допускают при ограничении и обобщении понятий? Продемонстрируйте на самостоятельно подобранных примерах, что целое и часть нельзя путать с видом и родом. Всякое ли понятие можно подвергнуть ограничению и обобщению? Какие понятия не поддаются этим логическим операциям?</p>
    <p>22. Подберите десять любых понятий и сделайте с каждым из них ограничение и обобщение, т. е. подберите для каждого из них как видовое, так и родовое понятие, иллюстрируя эти операции круговыми схемами Эйлера. Возьмите какое-либо понятие и постройте логическую цепочку его ограничения до предела. Возьмите какое-либо понятие и постройте цепочку его обобщения до предела.</p>
    <p>23. Совершите ограничение и обобщение со следующими понятиями: 1. <emphasis>школа, 2. знаменитый писатель, 3. математическое действие, 4. картина, 5. предмет мебели, 6. университет, 7. планета, 8. американский президент, 9. актер, 10. химический элемент, 11. древнегреческий ученый, 12. балет, 13. уровень преступности, 14. музей, историческое событие, 15. яблоня, 16. всемирно известный спортсмен, 17. материк, 18. книга, 19. хищник, 20. высотное здание, 21. молодой человек, 22. музыкальный коллектив, 23. сборная России, 24. ураган, 25. электричество, 26. стихотворение.</emphasis></p>
    <p>24. Какие из приведенных ниже понятий невозможно подвергнуть ограничению или обобщению: <emphasis>1. тетрадь, 2. МГУ, 3. галактика, 4. русский писатель XIX века, 5. первый космонавт земли, 6. Вселенная, 7. химический элемент, 8. Россия, 9. древнее государство, 10. Солнце, 11. современный автомобиль, 12. млекопитающее животное, 13. небоскреб, 14. атомная электростанция, 15. столица Франции, 16. нечто существующее, 17. планета Юпитер, 18. Третьяковская галерея, 19. московский кинотеатр, 20. толстая книга, 21. бытие?</emphasis></p>
    <p>25. Что представляет собой логическая операция определения понятия? Чем отличаются явные определения от неявных? Придумайте по три примера явных и неявных определений. Что такое реальные и номинальные определения? Как вы думаете, почему возможно утверждать, что любое реальное определение можно свести к номинальному и наоборот?</p>
    <p>26. Что представляет собой классический способ определения понятия? Дайте определения каким-нибудь трем понятиям, пользуясь классическим способом определения. Каковы основные правила определения понятия? Какие ошибки возникают при их нарушении? Приведите, подобрав самостоятельно, по три примера для каждой ошибки в определении понятия.</p>
    <p>27. Допущены ли ошибки в определениях, приведенных ниже? Если допущены, то какие?</p>
    <p><emphasis>а) Фильтрование – это процесс разделения какого-либо вещества с помощью специального приспособления – фильтра.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Кость – это орган, обладающий сложным строением.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Бескорыстие – это отсутствие личной заинтересованности при оказании какой-либо помощи.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Гравитация – это явление, которое выражается во взаимодействии двух физических тел.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Барометр – это метеорологический измерительный прибор.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Математика – это гимнастика ума.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Сверхпроводник – это вещество, обнаруживающее явление сверхпроводимости.</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) Логика – это наука о формах и законах правильного мышления.</emphasis></p>
    <p><emphasis>и) Извлечение квадратного корня – это математическое действие, которое не является ни умножением, ни делением, ни возведением в степень.</emphasis></p>
    <p>28. Что представляет собой логическая операция деления понятия? Чем она отличается от операции определения? Какова структура деления? Что такое основание деления? Какое деление называется дихотомическим? Попробуйте отметить достоинства и недостатки дихотомического деления. Какую роль в научном и повседневном мышлении играет логическая операция деления понятия?</p>
    <p>29. Каковы основные логические правила деления понятия? Какие ошибки возникают при их нарушении? Придумайте по три примера для каждой ошибки в делении понятия. Почему дихотомическое деление понятия всегда является безошибочным? Каким образом оно исключает все возможные в делении ошибки?</p>
    <p>30. Допущены ли ошибки в приведенных ниже примерах деления? Если допущены, то какие?</p>
    <p><emphasis>а) Воды земного шара бывают пресными и солеными.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Учащиеся бывают успевающими, отстающими и отличниками.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Речь бывает устной, письменной, путанной и заумной.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Спортивные состязания бывают мировыми, международными, олимпийскими и другими.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Треугольники бывают тупоугольными и прямоугольными.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Жиры бывают растительными, животными и твердыми.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Люди бывают высокими и невысокими.</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) Оружие бывает холодным, огнестрельным и старинным. и) Высшие учебные заведения делятся на университеты, институты, академии и высшие училища.</emphasis></p>
    <p>31. Что представляют собой логические операции сложения и умножения понятий? Что такое логическая сумма и логическое произведение? Возьмите три пары каких-нибудь понятий и сделайте с ними логические операции сложения и умножения, иллюстрируя их результаты с помощью круговых схем Эйлера.</p>
    <p>32. Каковы результаты сложения и умножения понятий во всех случаях отношений между ними? Могут ли эти результаты полностью совпадать? Может ли логическая сумма или логическое произведение быть нулевым понятием?</p>
    <p>33. Какие союзы естественного языка являются, как правило, выражением результатов сложения и умножения понятий? Проиллюстрируйте свой ответ самостоятельно подобранными примерами. В чем заключается неоднозначность употребления союза или как показателя логического сложения понятий?</p>
    <p>34. Произведите сложение и умножение следующих понятий, изобразив результаты этих операций с помощью круговых схем Эйлера: <emphasis>1. майор и военнослужащий, 2. атом и молекула, 3. квадрат и ромб с прямым углом, 4. известный актер и россиянин, 5. млекопитающее животное и лошадь.</emphasis></p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 2</p>
    <p>Суждение</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>2.1. Что такое суждение?</p>
    </title>
    <p><strong>Суждение</strong> – это вторая после понятия форма мышления. Суждением называется форма мышления, в которой что-либо утверждается или отрицается. Примеры суждений: <emphasis>Все сосны являются деревьями; Некоторые люди – это спортсмены; Ни один кит – не рыба; Некоторые животные не являются хищниками</emphasis> и т. п. Суждение также называется высказыванием.</p>
    <p>Рассмотрим несколько важных свойств суждения, которые также являются его отличиями от понятия.</p>
    <p>1. Любое суждение состоит из понятий, связанных между собой. Например, если связать между собой понятия <emphasis>карась</emphasis> и <emphasis>рыба</emphasis>, то может получиться суждение: <emphasis>Все караси являются рыбами</emphasis> или <emphasis>Некоторые рыбы являются карасями.</emphasis></p>
    <p>2. Любое суждение выражается в форме предложения (вспомним, понятие выражается в слове или словосочетании). Однако не всякое предложение может выражать суждение. Как известно, предложения бывают повествовательными, вопросительными и восклицательными. Суждение – это форма мышления, в которой что-либо утверждается или отрицается. В вопросительных и восклицательных предложениях ничего не утверждается и не отрицается, поэтому они не могут выражать собой суждение. Повествовательное предложение, наоборот, всегда представляет какое-то утверждение или отрицание, в силу чего суждение выражается в форме повествовательного предложения. Тем не менее, есть такие вопросительные и восклицательные предложения, которые только по форме являются вопросами и восклицаниями, а по смыслу что-то утверждают или отрицают. Они называются <strong>риторическими</strong>. Например, известное высказывание: <emphasis>И какой же русский не любит быстрой езды?</emphasis> представляет собой риторическое вопросительное предложение (или риторический вопрос), т. к. в нем в форме вопроса утверждается, что всякий русский любит быструю езду. Такой вопрос, конечно же, выражает собой суждение. То же самое можно сказать о риторических восклицаниях. Например, в высказывании: <emphasis>Попробуй найти черную кошку в темной комнате, если ее там нет!</emphasis> в форме восклицательного предложения утверждается мысль о невозможности предложенного действия, в силу чего данное восклицание выражает собой суждение. Понятно, что не риторический, а настоящий вопрос, например: <emphasis>Как тебя зовут?</emphasis> не выражает собой суждение, точно так же, как не выражает его настоящее, а не риторическое восклицание, например: <emphasis>Прощай, свободная стихия!</emphasis> Приведем еще несколько примеров.</p>
    <p><emphasis>а) Неужели ты не знал, что Земля вращается вокруг Солнца?</emphasis> (риторический вопрос – является суждением).</p>
    <p><emphasis>б) Прощай, немытая Россия!</emphasis> (восклицание – суждением не является).</p>
    <p><emphasis>в) Кто написал философский трактат «Критика чистого разума»?</emphasis> (вопрос – суждением не является).</p>
    <p><emphasis>г) Логика появилась примерно в V в. до н. э. в Древней Греции (повествование – является суждением).</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) первый президент Америки</emphasis> (понятие – суждением не является).</p>
    <p><emphasis>е) Разворачивайтесь в марше!</emphasis> (восклицание – суждением не является).</p>
    <p>3. Любое суждение является истинным или ложным. Если суждение соответствует действительности или реальности, оно истинное, а если не соответствует, – ложное. Например, суждение: <emphasis>Все розы – это цветы</emphasis> является истинным, а суждение: <emphasis>Все мухи – это птицы</emphasis> – ложным. Надо отметить, что понятия, в отличие от суждений, не могут быть истинными или ложными. Невозможно, например, утверждать, что понятие <emphasis>школа</emphasis> – истинное, а понятие <emphasis>институт</emphasis> – ложное, понятие <emphasis>звезда</emphasis> – истинное, а понятие <emphasis>планета</emphasis> – ложное и т. п. Но разве понятия <emphasis>Змей Горыныч</emphasis> или <emphasis>Кащей Бессмертный</emphasis>, или <emphasis>вечный двигатель</emphasis> не ложные? Нет, не ложные, эти понятия являются нулевыми или пустыми, но не истинными и не ложными. Вспомним, понятие – это форма мышления, которая обозначает собой какой-либо объект, – и именно поэтому не может быть истинным или ложным. Истинность или ложность – это всегда характеристика какого-то высказывания, утверждения или отрицания, в силу чего она применима только к суждениям, но не к понятиям. Поскольку любое суждение принимает одно из двух значений – истины или лжи, – то аристотелевская формальная логика также часто называется <strong>двузначной логикой</strong>.</p>
    <p>4. Суждения бывают простыми и сложными. Сложные суждения состоят из простых, соединенных каким-либо союзом. О простых и сложных суждениях речь пойдет далее.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2.2. Структура суждения</p>
    </title>
    <p>Суждение – это более сложная форма мышления по сравнению с понятием. Неудивительно поэтому, что суждение имеет определенную структуру, в которой можно выделить четыре части.</p>
    <p>1. <strong>Субъект</strong> (обычно обозначается латинской буквой <strong>S</strong>) – это то, о чем идет речь в суждении. Например, в суждении: <emphasis>Все учебники являются книгами</emphasis> речь идет об учебниках, поэтому субъектом данного суждения выступает понятие <emphasis>учебники</emphasis>.</p>
    <p>2. <strong>Предикат</strong> (обычно обозначается латинской буквой <strong>Р</strong>) – это то, что говорится о субъекте. Например, в том же суждении:</p>
    <p><emphasis>Все учебники являются книгами</emphasis> о субъекте (т. е. об учебниках) говорится, что они – книги, поэтому предикатом данного суждения выступает понятие <emphasis>книги</emphasis>.</p>
    <p>3. <strong>Связка</strong> – это то, что соединяет субъект и предикат. В роли связки могут быть слова есть, <emphasis>является</emphasis>, это и т. п.</p>
    <p>4. <strong>Квантор</strong> – это указатель на объем субъекта. В роли квантора могут быть слова <emphasis>все, некоторые, ни один</emphasis> и т. п. Рассмотрим суждение: <emphasis>Некоторые люди являются спортсменами</emphasis>. В нем субъектом выступает понятие <emphasis>люди</emphasis>, предикатом – понятие <emphasis>спортсмены</emphasis>, роль связки играет слово <emphasis>являются</emphasis>, а слово <emphasis>некоторые</emphasis> представляет собой квантор. Если даже в каком-то суждении (выраженном в форме предложения) отсутствует связка или квантор, то они все равно там подразумеваются. Например, в суждении: <emphasis>Тигры – это хищники</emphasis> квантор отсутствует, но он подразумевается – это слово <emphasis>все</emphasis>. С помощью условных обозначений субъекта и предиката у любого суждения можно отбросить его содержание и оставить только его логическую форму. Например, если у суждения: <emphasis>Все прямоугольники – это геометрические фигуры</emphasis> отбросить содержание и оставить форму, то получится: <emphasis>Все S есть Р</emphasis>. Точно так же логическая форма суждения: <emphasis>Некоторые животные не являются млекопитающими – Некоторые S не есть Р.</emphasis></p>
    <p>Субъект и предикат любого суждения всегда представляют собой какие-либо понятия, которые, как мы уже знаем, могут находиться в различных отношениях между собой. Между субъектом и предикатом суждения могут быть следующие отношения.</p>
    <p>1. <strong>Равнозначность</strong>. В суждении: <emphasis>Все квадраты – это равносторонние прямоугольники</emphasis> субъект <emphasis>(квадраты)</emphasis> и предикат <emphasis>(равносторонние прямоугольники)</emphasis> находятся в отношении равнозначности, потому что представляют собой равнозначные понятия (квадрат – это обязательно равносторонний прямоугольник, а равносторонний прямоугольник – это обязательно квадрат).</p>
    <image l:href="#i_029.png"/>
    <p>2. <strong>Пересечение</strong>. В суждении: <emphasis>Некоторые писатели – это американцы</emphasis> субъект <emphasis>(писатели)</emphasis> и предикат <emphasis>(американцы)</emphasis> находятся в отношении пересечения, т. к. являются пересекающимися понятиями (писатель может быть американцем и может им не быть, и американец может быть писателем, но также может им не быть).</p>
    <image l:href="#i_030.png"/>
    <p>3. <strong>Подчинение</strong>. В суждении: <emphasis>Все тигры – это хищники</emphasis> субъект <emphasis>(тигры)</emphasis> и предикат <emphasis>(хищники)</emphasis> находятся в отношении подчинения, потому что представляют собой видовое и родовое понятия (тигр – это обязательно хищник, но хищник – не обязательно тигр). Также в суждении: <emphasis>Некоторые хищники являются тиграми</emphasis> субъект (<emphasis>хищники</emphasis>) и предикат (<emphasis>тигры</emphasis>) находятся в отношении подчинения, будучи родовым и видовым понятиями. Понятно, почему в случае подчинения между субъектом и предикатом суждения возможны два варианта отношений: объем субъекта полностью включается в объем предиката или наоборот.</p>
    <image l:href="#i_031.png"/>
    <p>4. <strong>Несовместимость.</strong> В суждении: <emphasis>Все планеты не являются звездами</emphasis> субъект <emphasis>(планеты</emphasis>) и предикат <emphasis>(звезды)</emphasis> находятся в отношении несовместимости, т. к. являются несовместимыми (соподчиненными) понятиями (ни одна планета не может быть звездой, и ни одна звезда не может быть планетой).</p>
    <image l:href="#i_032.png"/>
    <p>Чтобы установить, в каком отношении находятся субъект и предикат того или иного суждения, надо сначала установить какое понятие данного суждения является субъектом, а какое – предикатом, после чего определить вид отношения между ними. Например, надо определить отношение между субъектом и предикатом в суждении: <emphasis>Некоторые военнослужащие являются россиянами</emphasis>. Сначала находим субъект суждения, – это понятие военнослужащие; затем устанавливаем его предикат, – это понятие россияне. Понятия <emphasis>военнослужащие</emphasis> и <emphasis>россияне</emphasis> находятся в отношении пересечения (военнослужащий может быть россиянином и может им не быть, и россиянин может как быть, так и не быть военнослужащим), следовательно в указанном суждении субъект и предикат пересекаются. Точно так же в суждении: <emphasis>Все планеты – это небесные тела</emphasis> субъект и предикат находятся в отношении подчинения, а в суждении: <emphasis>Ни один кит не является рыбой</emphasis> субъект и предикат несовместимы. Приведем еще несколько примеров, иллюстрирующих различные отношения между субъектом и предикатом в суждениях.</p>
    <p><emphasis>а) Все бактерии являются живыми организмами (подчинение).</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Некоторые русские писатели – это всемирно известные люди (пересечение).</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Учебники не могут быть развлекательными книгами (несовместимость).</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Антарктида представляет собой ледовый материк (равнозначность).</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2.3. Виды суждений</p>
    </title>
    <p>Обычно суждения подразделяют на три вида.</p>
    <p>1. <strong>Атрибутивные суждения</strong> – это суждения, в которых предикат представляет собой какой-либо существенный, неотъемлемый признак или атрибут (лат. аttributum) субъекта. Например, суждение: <emphasis>Все воробьи – это птицы</emphasis> – атрибутивное, потому что его предикат является неотъемлемым признаком субъекта: быть птицей – это главный, неотъемлемый признак воробья, его атрибут, без которого он не будет самим собой, т. е. воробьем (если некий объект не птица, то он обязательно и не воробей). Надо отметить, что в атрибутивном суждении не обязательно предикат является атрибутом субъекта, может быть и наоборот – субъект представляет собой атрибут предиката. Например, в суждении: <emphasis>Некоторые птицы – это воробьи</emphasis> (как видим, по сравнению с вышеприведенным примером, субъект и предикат поменялись местами) субъект является неотъемлемым признаком или атрибутом предиката. Однако эти суждения всегда можно формально изменить таким образом (как мы только что увидели), что предикат станет атрибутом субъекта. Поэтому обычно атрибутивными называются те суждения, в которых предикат является атрибутом субъекта.</p>
    <p>2. <strong>Экзистенциальные суждения</strong> – это суждения, в которых предикат указывает на существование (лат. еxistentia – существование) или несуществование субъекта. Например, суждение: <emphasis>Вечных двигателей не бывает</emphasis> является экзистенциальным, т. к. его предикат (выраженный здесь не совсем обычно – глаголом с частицей «не») свидетельствует о несуществовании субъекта (вернее – о несуществовании предмета, который обозначен субъектом).</p>
    <p>3. <strong>Релятивные суждения</strong> – это суждения, в которых предикат выражает собой какое-то отношение к субъекту (лат. relativus – относительный). Например, рассмотрим суждение <emphasis>Москва основана раньше Санкт-Петербурга</emphasis> является релятивным, потому что его предикат (основана раньше Санкт-Петербурга) указывает на временное (возрастное) отношение одного города и соответствующего понятия к другому городу и соответствующему понятию, представляющему собой субъект суждения.</p>
    <p>Приведем несколько примеров атрибутивных, экзистенциальных и релятивных суждений.</p>
    <p><emphasis>а) Все люди – это разумные живые существа</emphasis> (атрибутивное суждение).</p>
    <p><emphasis>б) Некоторые школьники являются двоечниками</emphasis> (атрибутивное суждение).</p>
    <p><emphasis>в) Технических приспособлений, способных двигаться со скоростью света, нет</emphasis> (экзистенциальное суждение).</p>
    <p><emphasis>г) Галактики представляют собой гигантские скопления звезд</emphasis> (атрибутивное суждение).</p>
    <p><emphasis>д) Человек появился намного позже животных и растений</emphasis> (релятивное суждение).</p>
    <p>В мышлении и языке большую часть составляют атрибутивные суждения. Они встречаются чаще, чем экзистенциальные и релятивные. Кроме того, последние, в принципе, можно представить как атрибутивные. Вернемся к примеру экзистенциального суждения: <emphasis>Вечных двигателей не бывает.</emphasis> Его предикат <emphasis>(не быть или не существовать)</emphasis> вполне можно рассматривать как атрибут субъекта <emphasis>(вечные двигатели)</emphasis>, ведь не существовать – это действительно неотъемлемый признак вечных двигателей, следовательно, данное суждение возможно расценивать как атрибутивное. Теперь обратимся к примеру релятивного суждения: <emphasis>Москва основана раньше Санкт-Петербурга</emphasis>, предикат которого <emphasis>(быть основанным раньше Санкт-Петербурга)</emphasis> вполне можно рассматривать как атрибут субъекта <emphasis>(Москва)</emphasis>, ведь быть старше Санкт-Петербурга (<emphasis>ранее основанным городом)</emphasis> – это действительно неотъемлемый признак Москвы. Таким образом, это суждение также возможно характеризовать как атрибутивное.</p>
    <p>В силу вышесказанного неудивительно, что под суждениями обычно подразумеваются атрибутивные суждения. В дальнейшем, говоря о суждениях, мы будем иметь ввиду именно их.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2.4. Простые суждения</p>
    </title>
    <p>Если в состав суждения входит один субъект и один предикат, то такое суждение является простым. Простые суждения по объему субъекта и качеству связки делятся на 4 вида. Объем субъекта может быть общим <emphasis>(все)</emphasis> и частным <emphasis>(некоторые)</emphasis>, а связка может быть утвердительной <emphasis>(есть, или является)</emphasis> и отрицательной <emphasis>(не есть, или не является)</emphasis>. Это наглядно представлено в следующей простой таблице.</p>
    <image l:href="#i_033.png"/>
    <p>Как видим, на основе объема субъекта и качества связки можно выделить только четыре комбинации, которыми исчерпываются все виды простых суждений <emphasis>(все – есть, некоторые – есть, все – не есть, некоторые – не есть)</emphasis>. Каждый из этих видов имеет свое название и условное обозначение.</p>
    <p>1. <strong>Общеутвердительные суждения.</strong> Как явствует из названия, это суждения с общим объемом субъекта и утвердительной связкой: <emphasis>Все S есть Р</emphasis>, например: <emphasis>Все школьники являются учащимися.</emphasis> Эти суждения обозначаются в логике латинской буквой <strong>А</strong>.</p>
    <p>2. <strong>Частноутвердительные суждения.</strong> Название данного вида свидетельствует о том, что он представляет собой суждения с частным объемом субъекта и утвердительной связкой: <emphasis>Некоторые S есть Р</emphasis>, например: <emphasis>Некоторые животные являются хищниками.</emphasis> Эти суждения обозначаются латинской буквой <strong>I</strong>.</p>
    <p>3. <strong>Общеотрицательные суждения</strong> – это суждения с общим объемом субъекта и отрицательной связкой: <emphasis>Все S не есть Р (или Ни одно S не есть Р)</emphasis>, например: <emphasis>Все планеты не являются звездами (или Ни одна планета не является звездой)</emphasis>. Такие суждения обозначаются латинской буквой <strong>Е</strong>.</p>
    <p>4. <strong>Частноотрицательные суждения</strong> – это суждения с частным объемом субъекта и отрицательной связкой: <emphasis>Некоторые S не есть Р</emphasis>, например: <emphasis>Некоторые грибы не являются съедобными.</emphasis> Эти суждения обозначаются латинской буквой <strong>О</strong>.</p>
    <p>Далее следует ответить на вопрос, к каким суждениям, – общим или частным, – следует относить суждения с единичным объемом субъекта (т. е. те суждения, в которых субъект представляет собой единичное понятие), например: <emphasis>Солнце – это небесное тело; Москва основана в 1147 году; Антарктида – это один из материков Земли.</emphasis> Суждение является общим, если речь в нем идет обо всем объеме субъекта и частным, если речь идет о части объема субъекта. В суждениях с единичным объемом субъекта речь идет обо всем объеме субъекта (т. е., в приведенных выше примерах, – обо всем Солнце, обо всей Москве, обо всей Антарктиде). Таким образом, суждения, в которых субъект является единичным понятием, считаются общими (общеутвердительными или общеотрицательными). Так три приведенных выше суждения – общеутвердительные, а суждение: <emphasis>Известный итальянский ученый эпохи Возрождения Галилео Галилей не является автором теории электромагнитного поля</emphasis> – общеотрицательное.</p>
    <p>В дальнейшем будем говорить о видах простых суждений, не употребляя их длинных названий, с помощью условных обозначений – латинских букв А, I, Е, О. Эти буквы, взятые из двух латинских слов: <strong>A</strong>FF<strong>I</strong>RMO – утверждать и N<strong>E</strong>G<strong>O</strong> – отрицать, были предложены в качестве обозначения видов простых суждений еще в Средние века.</p>
    <p>Важно отметить, что в каждом из видов простых суждений субъект и предикат находятся в определенных отношениях. Так общий объем субъекта и утвердительная связка суждений вида А приводят к тому, что в них субъект и предикат могут быть в отношениях равнозначности или подчинения (других отношений между субъектом и предикатом в суждениях вида А быть не может). Например, в суждении: <emphasis>Все квадраты</emphasis> (S) <emphasis>– это равносторонние прямоугольники</emphasis> (Р) субъект и предикат находятся в отношении равнозначности, а в суждении: <emphasis>Все киты</emphasis> (S) <emphasis>– это млекопитающие животные</emphasis> (Р) они находятся в отношении подчинения.</p>
    <p>Частный объем субъекта и утвердительная связка суждений вида I обусловливают то, что в них субъект и предикат могут быть в отношениях пересечения и подчинения (но не в других). Например, в суждении: <emphasis>Некоторые спортсмены</emphasis> (S) <emphasis>– это негры</emphasis> (Р) субъект и предикат находятся в отношении пересечения, а в суждении: <emphasis>Некоторые деревья</emphasis> (S) <emphasis>– это сосны</emphasis> (Р) – они находятся в отношении подчинения.</p>
    <p>Общий объем субъекта и отрицательная связка суждений вида Е приводят к тому, что в них субъект и предикат находятся только в отношении несовместимости. Например, в суждениях: <emphasis>Все киты</emphasis> (S) <emphasis>– это не рыбы</emphasis> (Р); <emphasis>Все планеты</emphasis> (S) <emphasis>не являются звездами</emphasis> (Р); <emphasis>Все треугольники</emphasis> (S) – <emphasis>это не квадраты</emphasis> (Р) и т. п. субъект и предикат несовместимы.</p>
    <p>Частный объем субъекта и отрицательная связка суждений вида О обуславливают то, что в них субъект и предикат, так же, как и в суждениях вида I, могут быть только в отношениях пересечения и подчинения. Например, в суждении: <emphasis>Некоторые студенты</emphasis> (S) <emphasis>не являются спортсменами</emphasis> (P) субъект и предикат находятся в отношении пересечения, а в суждении: <emphasis>Некоторые геометрические фигуры</emphasis> (S) <emphasis>не являются треугольниками</emphasis> (P) субъект и предикат находятся в отношении подчинения.</p>
    <p>Приведем еще несколько примеров различных видов простых суждений и отношений между их субъектами и предикатами.</p>
    <p><emphasis>а) Все города являются населенными пунктами</emphasis> (суждение вида А, субъект и предикат находятся в отношении подчинения).</p>
    <p><emphasis>б) Некоторые знаменитые спортсмены – это россияне</emphasis> (суждение вида I, субъект и предикат находятся в отношении пересечения).</p>
    <p><emphasis>в) Некоторые числа не являются натуральными</emphasis> (суждение вида О, субъект и предикат находятся в отношении подчинения).</p>
    <p><emphasis>г) Ни одна комета – не звезда</emphasis> (суждение вида Е, субъект и предикат находятся в отношении несовместимости).</p>
    <p>Таким образом, мы видим, что во всех четырех видах простых суждений возможно семь случаев отношений между субъектом и предикатом (два случая для суждений вида А, два случая для суждений вида I, один случай для суждений вида Е и два случая для суждений вида О).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2.5. Распределенные и нераспределенные термины в простых суждениях</p>
    </title>
    <p>Основные структурные элементы простого суждения – субъект и предикат – называются <strong>терминами суждения</strong>. В любом суждении каждый термин является <strong>распределенным</strong> или <strong>нераспределенным</strong>.</p>
    <p>Термин считается <strong>распределенным</strong> (т. е. развернутым, исчерпанным, взятым в полном объеме), если в суждении речь идет <strong>обо всех объектах</strong>, входящих в объем этого термина, и обозначается знаком «+», а на круговых схемах Эйлера изображается полным кругом (т. е. кругом, который не содержит в себе другого круга и не пересекается с другим кругом):</p>
    <image l:href="#i_034.png"/>
    <p>Термин считается <strong>нераспределенным</strong> (т. е. неразвернутым, неисчерпанным, взятым не в полном объеме), если в суждении речь идет <strong>не обо всех объектах</strong>, входящих в объем этого термина, и обозначается знаком «—», а на круговых схемах Эйлера изображается неполным кругом (т. е. кругом, который содержит в себе другой круг или пересекается с другим кругом):</p>
    <image l:href="#i_035.png"/>
    <p>Например, в суждении: <emphasis>Все акулы</emphasis> (S) <emphasis>являются хищниками</emphasis> (Р) речь идет обо всех акулах, значит субъект этого суждения распределен. Однако, в данном суждении речь идет не обо всех хищниках, а только о части хищников (именно – о тех, которые являются акулами), следовательно, предикат указанного суждения нераспределен. Изобразив отношения между субъектом и предикатом (которые находятся в отношении подчинения) рассмотренного суждения круговыми схемами Эйлера, увидим, что распределенному термину (субъекту <emphasis>акулы</emphasis>) соответствует полный круг, а нераспределенному (предикату <emphasis>хищники</emphasis>) – неполный (попадающий в него круг субъекта как бы вырезает из него какую-то часть):</p>
    <image l:href="#i_036.png"/>
    <p>Распределенность терминов в простых суждениях может быть различной в зависимости от вида суждения и характера отношений между его субъектом и предикатом. Рассмотрим все случаи распределенности терминов в простых суждениях.</p>
    <p>1. Если в суждении вида А субъект и предикат находятся в отношении равнозначности, то они оба являются распределенными (S+, P+), например: <emphasis>Все квадраты</emphasis> (S) <emphasis>– это равносторонние прямоугольники</emphasis> (P).</p>
    <image l:href="#i_037.png"/>
    <p>2. Если в суждении вида А субъект и предикат находятся в отношении подчинения (других отношений между субъектом и предикатом в суждениях вида А, кроме равнозначности и подчинения, как мы знаем, быть не может), то субъект распределен, а предикат нераспределен (S+, P—), например: <emphasis>Все розы</emphasis> (S) <emphasis>являются цветами</emphasis> (P).</p>
    <image l:href="#i_038.png"/>
    <p>3. Если в суждении вида I субъект и предикат находятся в отношении пересечения, то они оба являются нераспределенными (S—, P—), например: <emphasis>Некоторые школьники</emphasis> (S) <emphasis>– это спортсмены</emphasis> (P).</p>
    <image l:href="#i_039.png"/>
    <p>4. Если в суждениях вида I субъект и предикат находятся в отношении подчинения (других отношений между субъектом и предикатом в суждениях вида I, кроме пересечения и подчинения, быть не может), то субъект нераспределен, а предикат распределен (S—, P+), например: <emphasis>Некоторые животные</emphasis> (S) <emphasis>являются хищниками</emphasis> (P).</p>
    <image l:href="#i_040.png"/>
    <p>5. В суждениях вида Е субъект и предикат находятся только в отношении несовместимости. Поэтому в этих суждениях они всегда оба распределены (S+, P+), например: <emphasis>Все киты</emphasis> (S) <emphasis>не являются рыбами</emphasis> (P).</p>
    <image l:href="#i_041.png"/>
    <p>6. Если в суждениях вида О субъект и предикат находятся в отношении пересечения, то, в отличие от их распределенности в суждениях вида I, субъект нераспределен, а предикат распределен (S—, P+), например: <emphasis>Некоторые школьники</emphasis> (S) <emphasis>не являются спортсменами</emphasis> (P).</p>
    <image l:href="#i_042.png"/>
    <p>Несмотря на пересекающиеся круги на схеме Эйлера, субъект данного суждения нераспределен, а предикат распределен. Почему так получается? (Выше мы говорили о том, что пересекающиеся на схеме круги обозначают нераспределенные термины). На схеме штриховкой показана та часть субъекта, о которой идет речь в суждении, а речь в нем идет о тех школьниках, которые спортсменами не являются, в силу чего круг, обозначающий на схеме предикат, остался полным (т. е. круг, обозначающий субъект, не отрезает от него какую-то часть, как это происходит в суждении вида I, где субъект и предикат находятся в отношении пересечения).</p>
    <p>7. Если в суждении вида О субъект и предикат находятся в отношении подчинения, то субъект нераспределен, а предикат распределен (S—, P+), например: <emphasis>Некоторые животные (S) не являются хищниками</emphasis> (P).</p>
    <image l:href="#i_043.png"/>
    <p>Итак, cубъект всегда распределен в суждениях вида А и Е и всегда нераспределен в суждениях вида I и О, а предикат всегда распределен в суждениях вида Е и О, но в суждениях вида А и I он может быть как распределенным, так и нераспределенным в зависимости от характера отношений между ним и субъектом в этих суждениях.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2.6. Как устанавливать распределенность терминов в простых суждениях</p>
    </title>
    <p>Наиболее простой способ установления распределенности терминов в простых суждениях предполагает использование круговых схем Эйлера. Достаточно уметь определять вид отношений между субъектом и предикатом в предложенном суждении и изображать их круговыми схемами.</p>
    <p>Далее еще проще – полный круг, как уже говорилось, соответствует распределенному термину, а неполный – нераспределенному. Например, требуется установить распределенность терминов в суждении: <emphasis>Некоторые русские писатели – это всемирно известные люди.</emphasis> Сначала найдем в этом суждении субъект и предикат: <emphasis>русские писатели</emphasis> – субъект, <emphasis>всемирно известные люди</emphasis> – предикат. Теперь установим, в каком они отношении. Русский писатель может как быть, так и не быть всемирно известным человеком, и всемирно известный человек может как быть, так и не быть русским писателем, следовательно субъект и предикат указанного суждения находятся в отношении пересечения. Изобразим это отношение на схеме, заштриховав ту часть, о которой идет речь в суждении:</p>
    <image l:href="#i_044.png"/>
    <p>Как видим, и субъект и предикат изображаются неполными кругами (у каждого из них как бы отрезана какая-то часть), следовательно оба термина предложенного суждения нераспределены (S—, P—). Рассмотрим еще один пример. Надо установить распределенность терминов в суждении: <emphasis>Некоторые люди – это спортсмены</emphasis>. Найдя в этом суждении субъект и предикат (люди – <emphasis>субъект</emphasis>, спортсмены – <emphasis>предикат</emphasis>) и установив отношение между ними (подчинение), изобразим его на схеме, заштриховав ту часть, о которой идет речь в суждении:</p>
    <image l:href="#i_045.png"/>
    <p>Круг, обозначающий предикат, является полным, а круг, соответствующий субъекту, – неполным (круг предиката как бы вырезает из него какую-то часть). Таким образом, в данном суждении субъект нераспределен, а предикат распределен (S—, P+).</p>
    <p>Установление распределенности терминов в простых суждениях может показаться, на первый взгляд, надуманной и бессмысленной процедурой. Поэтому, забегая вперед, скажем, что умение устанавливать распределенность теминов необходимо для безошибочного преобразования простых суждений и установления правильности простых силлогизмов – разновидности дедуктивных умозаключений. Об операциях преобразования простых суждений пойдет речь в следующем параграфе, а о правильности простых силлогизмов будет говориться в третьей главе, посвященной третьей, после понятия и суждения, форме мышления – умозаключению.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2.7. Преобразование простых суждений</p>
    </title>
    <p>Логическая операция преобразования простого суждения предполагает изменение его формы, или структуры, но не содержания. В результате преобразования простого суждения его содержание должно оставаться неизменным. Распределенность терминов в исходном суждении и в новом суждении должна оставаться одной и той же (термин, который был распределен в исходном суждении, должен быть распределен и в новом суждении, то же самое и с нераспределенным термином). Существует три способа преобразования простых суждений: <strong>обращение, превращение</strong> и <strong>противопоставление</strong> предикату.</p>
    <p><strong>Обращение</strong> (также часто называемое конверсией) – это преобразование простого суждения, при котором его субъект и предикат меняются местами. Например, суждение: <emphasis>Все акулы являются рыбами</emphasis> преобразуется путем обращения в суждение: <emphasis>Некоторые рыбы являются акулами.</emphasis> Здесь может возникнуть вопрос, почему исходное суждение начинается с квантора <emphasis>все</emphasis>, а новое – с квантора <emphasis>некоторые</emphasis>? Этот вопрос, на первый взгляд, кажется странным, ведь нельзя же сказать: <emphasis>Все рыбы являются акулами</emphasis>, следовательно, единственное, что остается, это: <emphasis>Некоторые рыбы являются акулами.</emphasis> Однако, в данном случае, мы обратились к содержанию суждения и по смыслу поменяли квантор <emphasis>все</emphasis> на квантор <emphasis>некоторые</emphasis>; а логика, как уже говорилось, отвлекается от содержания мышления и занимается только его формой, будучи формальной логикой. Поэтому обращение суждения: <emphasis>Все акулы являются рыбами</emphasis> можно выполнить формально, не обращаясь к его содержанию (смыслу). Для этого установим распределенность терминов в этом суждении с помощью круговой схемы. Термины суждения, т. е. субъект (<emphasis>акулы</emphasis>) и предикат (<emphasis>рыбы</emphasis>) находятся в данном случае в отношении подчинения:</p>
    <image l:href="#i_046.png"/>
    <p>На схеме видно, что субъект распределен (полный круг), а предикат нераспределен (неполный круг). Вспомнив, что термин распределен, когда речь идет обо всех предметах, входящих в него и нераспределен, когда – не обо всех (см. предыдущий параграф), мы автоматически мысленно ставим перед термином <emphasis>акулы</emphasis> квантор <emphasis>все</emphasis>, а перед термином <emphasis>рыбы</emphasis> квантор <emphasis>некоторые</emphasis>. Делая обращение указанного суждения, т. е. меняя местами его субъект и предикат и начиная новое суждение с термина <emphasis>рыбы</emphasis>, мы опять же автоматически снабжаем его квантором <emphasis>некоторые</emphasis>, не задумываясь о содержании исходного и нового суждений, и получаем безошибочный вариант: <emphasis>Некоторые рыбы являются акулами</emphasis>. Возможно, все это покажется чрезмерным усложнением элементарной операции, однако, как увидим далее, в иных случаях преобразование суждений сделать непросто без использования распределенности терминов и круговых схем.</p>
    <p>Обратим внимание на то, что в рассмотренном выше примере исходное суждение было вида А, а новое – вида I, т. е. операция обращения привела к смене вида простого суждения. При этом, конечно же, поменялась его форма, но не поменялось содержание, ведь в суждениях: <emphasis>Все акулы являются рыбами</emphasis> и <emphasis>Некоторые рыбы являются акулами</emphasis> речь идет об одном и том же.</p>
    <p>Рассмотрим все случаи обращения в зависимости от вида простого суждения и характера отношений между его субъектом и предикатом.</p>
    <p>1. Суждение вида А, в котором субъект и предикат находятся в отношении равнозначности, обращается в суждение вида А: <emphasis>Все квадраты</emphasis> (S) <emphasis>– это равносторонние прямоугольники</emphasis> (P) → <emphasis>Все равносторонние прямоугольники – это квадраты.</emphasis></p>
    <image l:href="#i_047.png"/>
    <p>2. Суждение вида А, в котором субъект и предикат находятся в отношении подчинения, обращается в суждение вида I: <emphasis>Все сосны</emphasis> (S) <emphasis>являются деревьями</emphasis> (S) → <emphasis>Некоторые деревья являются соснами.</emphasis></p>
    <image l:href="#i_048.png"/>
    <p>3. Суждение вида I, в котором субъект и предикат находятся в отношении пересечения, обращается в суждение вида I: <emphasis>Некоторые школьники</emphasis> (S)<emphasis> – это спортсмены</emphasis> (P) → <emphasis>Некоторые спортсмены – это школьники.</emphasis></p>
    <image l:href="#i_049.png"/>
    <p>4. Суждение вида I, в котором субъект и предикат находятся в отношении подчинения, обращается в суждение вида А: <emphasis>Некоторые книги</emphasis> (S) <emphasis>являются учебниками</emphasis> (P) → <emphasis>Все учебники являются книгами.</emphasis></p>
    <image l:href="#i_050.png"/>
    <p>5. Суждение вида Е, в котором субъект и предикат находятся только в отношении несовместимости, всегда обращается в суждение вида Е: <emphasis>Все планеты</emphasis> (S) <emphasis>не являются звездами</emphasis> (Р) → <emphasis>Все звезды не являются планетами.</emphasis></p>
    <image l:href="#i_051.png"/>
    <p>6. Если попытаться подвергнуть обращению суждение вида О, то вместе с изменением его формы изменится и его содержание, которое, как мы помним, меняться не должно; т. е. суждения вида О не поддаются обращению: <emphasis>Некоторые школьники</emphasis> (S) <emphasis>не являются спортсменами</emphasis> (Р) → <emphasis>Все спортсмены не являются школьниками.</emphasis> В данном случае новое суждение имеет квантор «все», потому что предикат исходного суждения представляет собой распределенный термин:</p>
    <image l:href="#i_052.png"/>
    <p>Приведем еще один пример, иллюстрирующий невозможность преобразования суждений вида О путем обращения: <emphasis>Некоторые книги</emphasis> (S) <emphasis>не являются учебниками</emphasis> (Р) → <emphasis>Все учебники не являются книгами.</emphasis></p>
    <image l:href="#i_053.png"/>
    <p>Итак, суждение вида А обращается или в суждение вида А, или в суждение вида I. Суждение вида I обращается или в суждение вида I, или в суждение вида А. Суждение вида Е всегда обращается в суждение вида Е, а суждение вида О не поддается обращению.</p>
    <p>Второй способ преобразования простых суждений, называемый <strong>превращением</strong> (или обверсией), заключается в том, что у суждения меняется связка: положительная на отрицательную или наоборот. При этом предикат суждения заменяется противоречащим понятием. Например, то же самое суждение, которое мы рассматривали в качестве примера для обращения: <emphasis>Все акулы являются рыбами</emphasis> преобразуется путем превращения в суждение <emphasis>Все акулы не являются не рыбами.</emphasis> Это суждение может показаться странным, ведь обычно так не говорят, хотя на самом деле перед нами более короткая формулировка той мысли, что <emphasis>ни одна акула не может быть таким существом, которое не является рыбой,</emphasis> или что <emphasis>множество всех акул исключается из множества всех существ, которые не являются рыбами.</emphasis> Субъект (<emphasis>акулы</emphasis>) и предикат <emphasis>(не рыбы</emphasis>) суждения, получившегося в результате превращения, находятся в отношении несовместимости:</p>
    <image l:href="#i_054.png"/>
    <p>Приведенный пример превращения демонстрирует важную логическую закономерность, которая заключается в том, что любое утверждение равно двойному отрицанию (и наоборот). Как видим, исходное суждение вида А в результате превращения стало суждением вида Е. В отличие от обращения превращение не зависит от характера отношений между субъектом и предикатом простого суждения. Поэтому суждение вида А всегда превращается в суждение вида Е, а суждение вида Е всегда превращается в суждение вида А. Суждение вида I всегда превращается в суждение вида О, а суждение вида О всегда превращается в суждение вида I.</p>
    <p>Третий способ преобразования простых суждений – <strong>противопоставление предикату</strong> – состоит в том, что сначала суждение подвергается превращению, а потом обращению. Например, чтобы преобразовать путем противопоставления предикату суждение: <emphasis>Все акулы являются рыбами</emphasis> надо сначала подвергнуть его превращению. Получится: <emphasis>Все акулы не являются не рыбами.</emphasis> Теперь надо совершить обращение с этим получившимся суждением, т. е. поменять местами его субъект (<emphasis>акулы</emphasis>) и предикат (<emphasis>не рыбы</emphasis>). В данном случае, чтобы не ошибиться, вновь прибегнем к установлению распределенности терминов с помощью круговой схемы. Субъект и предикат в этом суждении находятся в отношении несовместимости:</p>
    <image l:href="#i_055.png"/>
    <p>На схеме видим, что и субъект, и предикат распределены (и тому, и другому термину соответствует полный круг), следовательно мы должны сопроводить как субъект, так и предикат квантором все. После этого совершим обращение с суждением: <emphasis>Все акулы не являются не рыбами.</emphasis> Получится: <emphasis>Все не рыбы не являются акулами.</emphasis> Суждение звучит непривычно, потому что оно представляет собой более короткую формулировку той мысли, что <emphasis>если какое-то существо не является рыбой, то оно никак не может быть акулой,</emphasis> или что <emphasis>все существа, которые не являются рыбами, автоматически не могут быть и акулами в том числе.</emphasis> Обращение можно было сделать и проще: вспомнив, что суждение вида Е всегда обращается в суждение вида Е, мы могли, не используя круговой схемы и не устанавливая распределенности терминов, сразу поставить перед предикатом (не рыбы) квантор все. Однако, в данном случае был предложен другой способ, чтобы показать, что вполне можно обойтись без запоминания рассмотренных выше алгоритмов для обращения. (Здесь происходит примерно то же самое, что в математике: можно запоминать различные формулы, но также возможно обойтись и без запоминания, т. к. любую формулу нетрудно вывести самостоятельно).</p>
    <p>Проще всего совершать все три операции преобразования простых суждений с помощью круговых схем. Для этого надо изобразить кругами Эйлера три термина: <emphasis>субъект, предикат</emphasis> и понятие, противоречащее предикату (<emphasis>не – предикат</emphasis>). Потом следует установить их распределенность, и из получившейся схемы будут вытекать четыре суждения: одно исходное и три результата преобразований. Главное, помнить, что распределенный термин соответствует квантору <emphasis>все,</emphasis> а нераспределенный – квантору <emphasis>некоторые,</emphasis> и также, что соприкасающиеся на схеме круги соответствуют связке <emphasis>является,</emphasis> а несоприкасающиеся – связке <emphasis>не является</emphasis>. Например, требуется совершить три операции преобразования с суждением: <emphasis>Все учебники являются книгами.</emphasis> Изобразим субъект (<emphasis>учебники</emphasis>), предикат (<emphasis>книги</emphasis>) и не – предикат (<emphasis>не книги</emphasis>) кругами Эйлера и установим распределенность этих терминов:</p>
    <image l:href="#i_056.png"/>
    <p>Получившуюся схему можно прочитать четырьмя способами:</p>
    <p><emphasis>1. Все учебники являются книгами</emphasis> (исходное суждение).</p>
    <p><emphasis>2. Некоторые книги являются учебниками</emphasis> (обращение).</p>
    <p><emphasis>3. Все учебники не являются не книгами</emphasis> (превращение).</p>
    <p><emphasis>4. Все не книги не являются учебниками</emphasis> (противопоставление предикату).</p>
    <p>Рассмотрим еще один пример. Надо преобразовать тремя способами суждение: <emphasis>Все планеты не являются звездами.</emphasis> Изобразим кругами Эйлера субъект (<emphasis>планеты</emphasis>), предикат (<emphasis>звезды</emphasis>) и не – предикат (<emphasis>не звезды</emphasis>). Обратите внимание на то, что понятия <emphasis>планеты</emphasis> и <emphasis>не звезды</emphasis> находятся в отношении подчинения: планета – это обязательно не звезда, но небесное тело, которое не является звездой – это не обязательно планета. Установим распределенность этих терминов:</p>
    <image l:href="#i_057.png"/>
    <p>Получившуюся схему можно прочитать четырьмя разными способами:</p>
    <p><emphasis>1. Все планеты не являются звездами</emphasis> (исходное суждение).</p>
    <p><emphasis>2. Все звезды не являются планетами</emphasis> (обращение).</p>
    <p><emphasis>3. Все планеты являются не звездами</emphasis> (превращение).</p>
    <p><emphasis>4. Некоторые не звезды являются планетами</emphasis> (противопоставление предикату).</p>
    <p>В заключение еще раз отметим, что частноотрицательные суждения (О) не поддаются обращению. Из этого следует, что частноутвердительные суждения (I) не поддаются операции противопоставления предикату, которая состоит из последовательно проведенных превращения и обращения. Частноутвердительное суждение (I) в результате превращения становится частноотрицательным суждением (О), которое следует подвергнуть обращению, что сделать невозможно по причине необращаемости суждений вида О.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2.8. Отношения между суждениями</p>
    </title>
    <p>Простые суждения видов А, I, Е, О делятся на <strong>сравнимые</strong> и <strong>несравнимые.</strong> Сравнимые суждения имеют одинаковые субъекты и предикаты, но могут отличаться кванторами и связками, а несравнимые суждения имеют различные субъекты и предикаты. Например, суждения: <emphasis>Все школьники изучают математику</emphasis> и <emphasis>Некоторые школьники не изучают математику</emphasis> являются сравнимыми: у них совпадают субъекты и предикаты, а кванторы и связки различаются. Суждения: <emphasis>Все школьники изучают математику</emphasis> и <emphasis>Некоторые спортсмены – это олимпийские чемпионы</emphasis> являются несравнимыми: субъекты и предикаты у них не совпадают. Сравнимые суждения также называются <strong>идентичными по материалу</strong>. Они бывают, как и понятия, <strong>совместимыми</strong> и <strong>несовместимыми</strong> и могут находиться в различных отношениях между собой. <strong>Совместимыми</strong> называются суждения, которые могут быть одновременно истинными. Например, суждения: <emphasis>Некоторые люди – это спортсмены</emphasis> и <emphasis>Некоторые люди – это не спортсмены</emphasis> являются одновременно истинными и представляют собой совместимые суждения. <strong>Несовместимыми</strong> называются суждения, которые не могут быть одновременно истинными: истинность одного из них обязательно означает ложность другого. Например, суждения: <emphasis>Все школьники изучают математику</emphasis> и <emphasis>Некоторые школьники не изучают математику</emphasis> не могут быть одновременно истинными и являются несовместимыми (истинность первого суждения с неизбежностью приводит к ложности второго).</p>
    <p>Совместимые суждения могут находиться в следующих отношениях.</p>
    <p>1. <strong>Равнозначность</strong> – это отношение между двумя суждениями, у которых и субъекты, и предикаты, и связки, и кванторы совпадают. Например, суждения: <emphasis>Москва является древним городом</emphasis> и <emphasis>Столица России является древним городом</emphasis> находятся в отношении равнозначности.</p>
    <p>2. <strong>Подчинение</strong> – это отношение между двумя суждениями, у которых предикаты и связки совпадают, а субъекты находятся в отношении вида и рода. Например, суждения: <emphasis>Все растения являются живыми организмами и Все цветы (некоторые растения) являются живыми организмами</emphasis> находятся в отношении подчинения.</p>
    <p>3. <strong>Частичное совпадение</strong> (или субконтрарность) – это отношение между двумя суждениями, у которых субъекты и предикаты совпадают, а связки различаются. Например, суждения: <emphasis>Некоторые грибы являются съедобными</emphasis> и <emphasis>Некоторые грибы не являются съедобными</emphasis> находятся в отношении частичного совпадения. Необходимо отметить, что в этом отношении находятся только частные суждения – частноутвердительные (I) и частноотрицательные (О).</p>
    <p>Несовместимые суждения могут находиться в следующих отношениях.</p>
    <p>1. <strong>Противоположность</strong> (или контрарность) – это отношение между двумя суждениями, у которых субъекты и предикаты совпадают, а связки различаются. Например, суждения: <emphasis>Все люди являются правдивыми и Все люди не являются правдивыми находятся в отношении противоположности.</emphasis> В этом отношении могут быть только общие суждения – общеутвердительные (А) и общеотрицательные (Е). Важным признаком противоположных суждений является то, что они не могут быть одновременно истинными, но могут быть одновременно ложным. Так два приведенных выше в качестве примера противоположных суждения не могут быть одновременно истинными, но могут быть одновременно ложными: неправда, что все люди являются правдивыми, но также неправда, что все люди не являются правдивыми. Противоположные суждения могут быть одновременно ложными, потому что между ними, обозначающими какие-то крайние варианты, всегда есть третий, средний, промежуточный вариант. Если этот средний вариант будет истинным, то два крайних окажутся ложными. Между противоположными (крайними) суждениями: <emphasis>Все люди являются правдивыми и Все люди не являются правдивыми</emphasis> есть третий, средний вариант: <emphasis>Некоторые люди являются правдивыми, а некоторые не являются таковыми</emphasis>, который, будучи истинным суждением, обусловливает одновременную ложность двух вышеуказанных крайних, противоположных суждений.</p>
    <p>2. <strong>Противоречие</strong> (или контрадикторность) – это отношение между двумя суждениями, у которых предикаты совпадают, связки являются различными, а субъекты отличаются своими объемами, т. е. находятся в отношении подчинения (вида и рода). Например, суждения: <emphasis>Все люди являются правдивыми</emphasis> и <emphasis>Некоторые люди не являются правдивыми</emphasis> находятся в отношении противоречия. Важным признаком противоречащих суждений, в отличие от противоположных, является то, что между ними не может быть третьего, среднего, промежуточного варианта. В силу этого два противоречащих суждения не могут быть одновременно истинными и не могут быть одновременно ложными: истинность одного из них обязательно означает ложность другого и наоборот – ложность одного обусловливает истинность другого. (К противоположным и противоречащим суждениям мы еще вернемся, когда речь пойдет о логических законах противоречия и исключенного третьего).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2.9. Логический квадрат</p>
    </title>
    <p>Отношения между простыми сравнимыми суждениями изображаются схематически с помощью логического квадрата, который был разработан еще средневековыми логиками.</p>
    <image l:href="#i_058.png"/>
    <p>Как видим, вершины квадрата обозначают четыре вида простых суждений, а его стороны и диагонали – отношения между ними. Так суждения вида А и вида I, а также суждения вида Е и вида О находятся в отношении подчинения. Суждения вида А и вида Е находятся в отношении противоположности, а суждения вида I и вида О – частичного совпадения. Суждения вида А и вида О, а также суждения вида Е и вида I находятся в отношении противоречия. Неудивительно, что логический квадрат не изображает отношение равнозначности, потому что в этом отношении находятся одинаковые по виду суждения, т. е. равнозначность – это отношение между суждениями А и А, I и I, Е и Е, О и О. Чтобы установить отношение между двумя суждениями, достаточно определить, к какому виду относится каждое из них. Например, надо выяснить, в каком отношении находятся суждения: <emphasis>Все люди изучали логику</emphasis> и <emphasis>Некоторые люди не изучали логику.</emphasis> Видя, что первое суждение является общеутвердительным (А), а второе частноотрицательным (О), мы без труда устанавливаем отношение между ними с помощью логического квадрата – противоречие. Также суждения: <emphasis>Все люди изучали логику</emphasis> (А) и <emphasis>Некоторые люди изучали логику</emphasis> (I) находятся в отношении подчинения, а суждения: <emphasis>Все люди изучали логику</emphasis> (А) и <emphasis>Все люди не изучали логику</emphasis> (Е) находятся в отношении противоположности.</p>
    <p>Как уже говорилось, важным свойством суждений, в отличие от понятий, является то, что они могут быть истинными или ложными. Что касается сравнимых суждений, о которых идет речь в данном параграфе, то истинностные значения каждого из них определенным образом связаны с истинностными значениями остальных. Так если суждение вида А является истинным или ложным, то три других (I, Е, О) сравнимых с ним суждения (т. е. имеющих сходные с ним субъекты и предикаты) в зависимости от этого (т. е. от истинности или ложности суждения вида А) тоже являются истинными или ложными. Например, если суждение вида А: <emphasis>Все тигры – это хищники</emphasis> является истинным, то суждение вида I: <emphasis>Некоторые тигры – это хищники</emphasis> также является истинным (если все тигры – хищники, то и часть из них, т. е. некоторые тигры – это тоже хищники), суждение вида Е: <emphasis>Все тигры – это не хищники</emphasis> является ложным, и суждение вида О: <emphasis>Некоторые тигры – это не хищники</emphasis> также является ложным. Таким образом, в данном случае из истинности суждения вида А вытекает истинность суждения вида I и ложность суждений вида Е и вида О (разумеется, речь идет о сравнимых суждениях, т. е. имеющих одинаковые субъекты и предикаты).</p>
    <p>Далее представлены все случаи отношений между истинностными значениями простых сравнимых суждений.</p>
    <p><emphasis>1. Если суждение вида А является истинным, то суждение вида I также является истинным, а суждения вида Е и О являются ложными.</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Если суждение вида А является ложным, то суждение вида I является неопределенным по истинности (т. е. может быть как истинным, так и ложным, в зависимости от того, о чем будет идти в нем речь), суждение вида Е является также неопределенным по истинности, а суждение вида О является истинным.</emphasis> (Далее будем применять сокращения, например, вместо выражения «суждение вида А» будем говорить «А», а вместо «является истинным» – просто «истинно»).</p>
    <p><emphasis>3. Если Е истинно, то А ложно, I ложно, О истинно.</emphasis></p>
    <p><emphasis>4. Если Е ложно, то А неопределенно по истинности, I истинно, О неопределенно по истинности.</emphasis></p>
    <p><emphasis>5. Если I истинно, то А неопределенно по истинности, Е ложно, О неопределенно по истинности.</emphasis></p>
    <p><emphasis>6. Если I ложно, то А ложно, Е истинно, О истинно.</emphasis></p>
    <p><emphasis>7. Если О истинно, то А ложно, Е неопределенно по истинности, I неопределенно по истинности.</emphasis></p>
    <p><emphasis>8. Если О ложно, то А истинно, Е ложно, I истинно.</emphasis></p>
    <p>Используя рассмотренные правила, можно делать выводы об истинности простых сравнимых суждений с помощью логического квадрата (или, как часто говорят в логике, – по логическому квадрату). Выше был приведен пример таких выводов на основе суждения вида А: <emphasis>Все тигры являются хищниками</emphasis>, где из его истинности вытекали определенные истинностные значения других суждений – I, Е, О. Рассмотрим еще один пример. Возьмем суждение вида Е: <emphasis>Все треугольники не являются квадратами</emphasis> и сделаем из его истинности выводы об истинностных значениях суждений А, I, О. Когда данное суждение вида Е истинно (см. правила выше), то суждение вида А: <emphasis>Все треугольники являются квадратами</emphasis> ложно, суждение вида I: <emphasis>Некоторые треугольники являются квадратами</emphasis> также ложно, а суждение вида О: <emphasis>Некоторые треугольники не являются квадратами истинно</emphasis> (если все треугольники не являются квадратами, то и часть треугольников, т. е. некоторые треугольники также не являются ими).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2.10. Сложные суждения</p>
    </title>
    <p>Как мы уже знаем, простые суждения включают в свой состав один субъект и один предикат. Поимо простых суждений существуют также <strong>сложные суждения</strong>. Каждое сложное суждение состоит из простых суждений, соединенных каким-либо союзом. В зависимости от этого союза выделяется, как правило, шесть видов сложных суждений.</p>
    <p><strong>Конъюнктивное суждение</strong> или <strong>конъюнкция</strong> – это сложное суждение с соединительным союзом «и», который обозначается в логике условным знаком ∧. С помощью этого знака конъюнктивное суждение, состоящее из двух простых суждений, можно представить в виде формулы <strong>а</strong> ∧ <strong>в</strong> (читается «а и в»), где а и в – это два каких-либо простых суждения. Например, сложное суждение: <emphasis>Сверкнула молния, и загремел гром</emphasis> является конъюнктивным или конъюнкцией (соединением) двух простых суждений:</p>
    <p>1. <emphasis>Сверкнула молния.,</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Загремел гром.</emphasis></p>
    <p>Конъюнкция может состоять не только из двух, но и из большего количества простых суждений. Например: <emphasis>Сверкнула молния, и загремел гром, и пошел дождь</emphasis> (а ∧ в ∧ с).</p>
    <p><strong>Дизъюнктивное суждение</strong> или <strong>дизъюнкция</strong> – это сложное суждение с разделительным союзом <strong>«или»</strong>. Вспомним, что, говорив о логических операциях сложения и умножения понятий, мы отмечали неоднозначность этого союза, который может использоваться как в нестрогом (неисключающем) значении, так и в строгом (исключающем). Неудивительно поэтому, что дизъюнктивные суждения делятся на два вида.</p>
    <p><strong>Нестрогая дизъюнкция</strong> – это сложное суждение с разделительным союзом <strong>«или»</strong> в его неисключающем (нестрогом) значении, который обозначается условным знаком ⋁. С помощью этого знака нестрогое дизъюнктивное суждение, состоящее из двух простых суждений можно представить в виде формулы <strong>а</strong> ⋁ <strong>в</strong> (читается «а или в»), где а и в – это два каких-либо простых суждения. Например, сложное суждение: <emphasis>Он изучает английский, или он изучает немецкий</emphasis> является нестрогим дизъюнктивным или нестрогой дизъюнкцией (разделением) двух простых суждений:</p>
    <p><emphasis>1. Он изучает английский.,</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Он изучает немецкий.</emphasis></p>
    <p>Как видим, эти суждения друг друга не исключают, ведь возможно изучать и английский, и немецкий одновременно, в силу чего данная дизъюнкция является нестрогой.</p>
    <p><strong>Строгая дизъюнкция</strong> – это сложное суждение с разделительным союзом «или» в его исключающем (строгом) значении, который обозначается условным знаком ⊻. С помощью этого знака строгое дизъюнктивное суждение, состоящее из двух простых суждений, можно представить в виде формулы <strong>а</strong> ⊻ <strong>в</strong> (читается «или а, или в»), где а и в – это два каких-либо простых суждения. Например, сложное суждение: <emphasis>Он учится в 9 классе, или он учится в 11 классе</emphasis> является строгим дизъюнктивным или строгой дизъюнкцией (разделением) двух простых суждений:</p>
    <p>1. <emphasis>Он учится в 9 классе.,</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Он учится в 11 классе.</emphasis></p>
    <p>Обратим внимание на то, что эти суждения друг друга исключают, ведь невозможно одновременно учиться и в 9 и в 11 классе (если он учится в 9 классе, то обязательно не учится в 11 классе и наоборот), в силу чего данная дизъюнкция является строгой. Как нестрогая, так и строгая дизъюнкция могут состоять не только из двух, но из большего числа простых суждений. Например: <emphasis>Он изучает английский или он изучает немецкий, или он изучает французский</emphasis> (а ⋁ в ⋁ с) <emphasis>или Он учится в 9 классе или он учится в 10 классе, или он учится в 11 классе</emphasis> (а ⊻ в ⊻ с).</p>
    <p><strong>Импликативное суждение</strong> или <strong>импликация</strong> – это сложное суждение с условным союзом <strong>«если… то»</strong>, который обозначается условным знаком g. С помощью этого знака импликативное суждение, состоящее из двух простых суждений, можно представить в виде формулы <strong>а → в</strong> (читается «если а, то в»), где а и в – это два каких-либо простых суждения. Например, сложное суждение: <emphasis>Если вещество является металлом, то оно электропроводно</emphasis> представляет собой импликативное суждение или импликацию (причинно-следственную связь) двух простых суждений:</p>
    <p>1. <emphasis>Вещество является металлом.,</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Вещество электропроводно.</emphasis></p>
    <p>Как видим, в данном случае эти два суждения связаны таким образом, что из первого вытекает второе (если вещество – металл, то оно обязательно электропроводно), однако из второго не вытекает первое (если вещество электропроводно, то это вовсе не означает, что оно является металлом). Первая часть импликации называется <strong>основанием</strong>, а вторая – <strong>следствием</strong>: из основания вытекает следствие, но из следствия не вытекает основание. Формулу импликации «а <strong>→</strong> в» можно прочитать так: «если а, то обязательно в, но если в, то не обязательно а».</p>
    <p><strong>Эквивалентное суждение</strong> или <strong>эквиваленция</strong> – это сложное суждение с союзом «если… то» не в его условном значении (как в случае с импликацией), а в тождественном (эквивалентом). В данном случае этот союз обозначается условным знаком ↔, с помощью которого эквивалентное суждение, состоящее из двух простых суждений, можно представить в виде формулы а ↔ в (читается «если а, то в, и если в, то а»), где а и в – это два каких-либо простых суждения. Например, сложное суждение: <emphasis>Если число является четным, то оно делится без остатка на 2</emphasis> представляет собой эквивалентное суждение или эквиваленцию (равенство, тождество) двух простых суждений:</p>
    <p>1. <emphasis>Число является четным.</emphasis>,</p>
    <p>2. <emphasis>Число делится без остатка на 2.</emphasis></p>
    <p>Нетрудно заметить, что в данном случае два суждения связаны так, что из первого вытекает второе, а из второго – первое: если число четное, то оно обязательно делится без остатка на 2, а если число делится без остатка на 2, то оно обязательно четное. Понятно, что в эквиваленции, в отличие от импликации, не может быть ни основания, ни следствия, т. к. две ее части являются равнозначными суждениями.</p>
    <p><strong>Отрицательное суждение</strong> или <strong>отрицание</strong> – это сложное суждение с союзом <strong>«неверно, что…»,</strong> который обозначается условным знаком ¬. С помощью этого знака отрицательное суждение можно представить в виде формулы ¬<strong>а</strong> (читается «неверно, что а»), где а – это какое-либо простое суждение. Здесь может возникнуть вопрос – где же вторая часть сложного суждения, которую мы обычно обозначали символом в? В записи ¬а уже присутствуют два простых суждения: а – это какое-то утверждение, а знак ¬ – это его отрицание, т. е. перед нами как бы два простых суждения – одно утвердительное, другое – отрицательное. Пример отрицательного суждения: <emphasis>Неверно, что все мухи являются птицами.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2.11. Истинность сложных суждений</p>
    </title>
    <p>В предыдущем параграфе мы рассмотрели шесть видов сложных суждений, которые состоят из простых суждений, объединяемых каким-либо союзом: конъюнкцию, дизъюнкцию нестрогую и дизъюнкцию строгую, импликацию, эквиваленцию и отрицание.</p>
    <p>Союзов в естественном языке много, но все они по смыслу сводятся к рассмотренным шести видам, и любое сложное суждение относится к одному из них. Например, сложное суждение: <emphasis>Уж полночь близится, а Германа все нет</emphasis> является конъюнкцией, потому что в нем союз «а» употребляется в роли соединительного союза «и». Сложное суждение, в котором вообще нет союза: <emphasis>Посеешь ветер, пожнешь бурю</emphasis> является импликацией, т. к. два простых суждения в нем связаны по смыслу условным союзом «если…то».</p>
    <p>Любое сложное суждение является истинным или ложным в зависимости от истинности или ложности входящих в него простых суждений. Ниже приведена таблица истинности всех видов сложных суждений в зависимости от всех возможных наборов истинностных значений двух входящих в них простых суждений. Таких наборов всего четыре:</p>
    <p>1. оба простых суждения истинные;</p>
    <p>2. первое суждение истинное, а второе ложное;</p>
    <p>3. первое суждение ложное, а второе истинное;</p>
    <p>4. оба суждения ложные.</p>
    <image l:href="#i_059.png"/>
    <p>Как видим, конъюнкция (а ∧ в) истинна только тогда, когда истинны оба простых суждения, входящих в нее. Надо отметить, что конъюнкция, состоящая не из двух, а из большего количества простых суждений, также истинна только в том случае, когда истинны все входящие в нее суждения. Во всех остальных случаях она является ложной. Нестрогая дизъюнкция (а ⋁ в), наоборот, истинна во всех случаях за исключением того, когда оба входящих в нее простых суждения ложны. Нестрогая дизъюнкция, состоящая не из двух, а из большего количества простых суждений, также ложна только тогда, когда ложны все входящие в нее простые суждения. Строгая дизъюнкция (а ⊻ в) истинна только тогда, когда одно входящее в нее простое суждение истинно, а другое ложно. Строгая дизъюнкция, состоящая не из двух, а из большего количества простых суждений, истинна только в том случае, если истинно только одно из входящих в нее простых суждений, а все остальные ложны. Импликация (а <strong>→</strong> в) ложна только в одном случае, – когда ее основание является истинным, а следствие ложным. Во всех остальных случаях она истинна. Эквиваленция (а ↔ в) истинна тогда, когда два составляющих ее простых суждения истинны или же, когда они оба являются ложными. Если одна часть эквиваленции истинна, а другая ложна, то эквиваленция ложна. Проще всего определяется истинность отрицания: когда утверждение (а) истинно, его отрицание (¬а) ложно; когда утверждение (а) ложно, его отрицание (¬а) истинно.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2.12. Формализация рассуждений</p>
    </title>
    <p>Как мы помним, логика анализирует правильное мышление с точки зрения его формы, а не содержания. Поэтому одной из основных логических процедур является установление формы того или иного содержательного высказывания или рассуждения. Установление логической формы высказывания или рассуждения обычно называется <strong>формализацией</strong>. Совершить формализацию (иначе говоря, формализовать) высказывание или целое рассуждение – это значит отбросить его содержание и оставить только его логическую форму, выразив ее с помощью уже известных нам условных обозначений конъюнкции, нестрогой и строгой дизъюнкции, импликации, эквиваленции и отрицания.</p>
    <p>Например, чтобы формализовать следующее высказывание: <emphasis>Он занимается живописью или музыкой, или литературой</emphasis> надо сначала выделить входящие в него простые суждения и установить вид логической связи между ними. В приведенное высказывание входят три простых суждения:</p>
    <p>1. <emphasis>Он занимается живописью;</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Он занимается музыкой;</emphasis></p>
    <p>3. <emphasis>Он занимается литературой.</emphasis></p>
    <p>Эти три суждения объединены разделительной связью, однако они друг друга не исключают (возможно заниматься и живописью, и музыкой, и литературой), следовательно перед нами – нестрогая дизъюнкция, форму которой можно представить следующей условной записью: а ⋁ в ⋁ с, где а, в, с – указанные выше простые суждения. Понятно, что форму а ⋁ в ⋁ с можно наполнить каким угодно содержанием, например: <emphasis>Цицерон был политиком или оратором, или писателем; Он изучает английский или немецкий, или французский; Люди передвигаются наземным или воздушным, или водным транспортом</emphasis> и т. д. и т. п.</p>
    <p>Формализуем рассуждение: <emphasis>Он учится в 9 классе или в 10 классе, или в 11 классе; Однако, известно, что он не учится ни в 10, ни в 11 классе; Следовательно он учится в 9 классе.</emphasis> Выделим простые высказывания, входящие в это рассуждение и обозначим их маленькими буквами латинского алфавита:</p>
    <p>1. <emphasis>Он учится в 9 классе (а);</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Он учится в 10 классе (в);</emphasis></p>
    <p>3. <emphasis>Он учится в 11 классе (с).</emphasis></p>
    <p>Первая часть рассуждения представляет собой строгую дизъюнкцию этих трех высказываний (а ⊻ в ⊻ с). Вторая часть рассуждения является отрицанием второго (¬в) и третьего (¬с) высказываний, причем эти два отрицания соединяются, т. е. связаны конъюнктивно (¬ в ∧ ¬с). Эта конъюнкция отрицаний присоединяется к упомянутой выше строгой дизъюнкции трех простых суждений ((а ⋁ в ⋁ с) ∧ (¬ в ∧ ¬с)), и уже из этой новой конъюнкции в качестве следствия вытекает утверждение первого простого суждения <emphasis>(Он учится в 9 классе).</emphasis> Логическое следование, как мы уже знаем, представляет собой импликацию. Таким образом, результат формализации нашего рассуждения в итоге выражается формулой: ((а ⋁ в ⋁ с) ∧ (¬ в ∧ ¬с)) <strong>→</strong> а. Понятно, что перед нами логическая форма, которую можно наполнить любым содержанием. Например: <emphasis>Впервые человек полетел в космос в 1957 году или в 1959 году, или в 1961 году;</emphasis> Однако, известно, что впервые человек полетел в космос не в 1957 году и не в 1959 году; <emphasis>Следовательно впервые человек полетел в космос в 1961 году.</emphasis> Еще один вариант: <emphasis>Философский трактат «Критика чистого разума» написал то ли Иммануил Кант, то ли Георг Гегель, то ли Карл Маркс; Однако, ни Гегель, ни Маркс не являются авторами этого трактата; Следовательно, его написал Кант.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2. 13. Логические формулы и таблицы истинности</p>
    </title>
    <p>Результатом формализации любого высказывания или рассуждения является какая-либо формула, состоящая из маленьких букв латинского алфавита, выражающих входящие в рассуждение простые высказывания, и условных обозначений логических связей между ними (конъюнкции, дизъюнкции и др.). Все формулы делятся в логике на три вида.</p>
    <p><strong>Тождественно-истинные формулы</strong> являются истинными при всех наборах истинностных значений входящих в них переменных (т. е. простых суждений). Любая тождественно-истинная формула представляет собой логический закон.</p>
    <p><strong>Тождественно-ложные формулы</strong> являются ложными при всех наборах истинностных значений входящих в них переменных. Тождественно-ложные формулы представляют собой отрицание тождественно-истинных формул и являются нарушением логических законов.</p>
    <p><strong>Выполнимые</strong> или <strong>нейтральные формулы</strong> при различных наборах истинностных значений входящих в них переменных являются то истинными, то ложными.</p>
    <p>Если в результате формализации какого-либо рассуждения получается тождественно-истинная формула, то такое рассуждение является логически верным, или правильным. Причем его правильность будет не случайной, а закономерной, т. к. построение рассуждения в соответствии с тождественно-истинной формулой гарантирует его логическую верность независимо от его содержания, т. е. от того, о чем идет в нем речь. Если же результатом формализации будет тождественно-ложная формула, то рассуждение следует признать логически противоречивым (и, конечно же, неверным, или неправильным). Причем его неправильность будет не случайной, а закономерной, т. к. построение рассуждения в соответствии с тождественно-ложной формулой обусловливает его ошибочность, или логическую неверность независимо от его содержания. Выполнимая или нейтральная формула также свидетельствует о логической неверности того рассуждения, формализацией которого она является. На первый взгляд это может показаться странным, однако дело здесь заключается в том, что рассуждение, построенное в соответствии с выполнимой формулой может приводить как к истинным, так и к ложным выводам в зависимости от его содержания, т. е. от того, о чем будет идти в нем речь. Если выводы рассуждения, построенного в соответствии с выполнимой формулой окажутся истинными, то их истинность будет случайной, а не закономерной: при другом содержании рассуждения его выводы могут быть ложными. Иначе говоря, выполнимые формулы не гарантируют истинность выводов и, соответственно, логическую правильность тех рассуждений (независимо от их содержания), формализацией которых они являются. Поэтому, рассуждения, формой которых выступают выполнимые формулы, следует признать логически неправильными.</p>
    <p>Для того, чтобы определить, к какому виду относится та или иная формула и, соответственно, оценить логическую верность какого-то рассуждения, надо, как правило, составить специальную таблицу истинности для этой формулы.</p>
    <p>Рассмотрим следующее рассуждение: <emphasis>Владимир Маяковский родился в 1891 году или в 1893 году; Однако известно, что он родился не в 1891 году; Следовательно он родился в 1893 году.</emphasis> Формализуя это рассуждение, выделим входящие в него простые высказывания:</p>
    <p><emphasis>1. Владимир Маяковский родился в 1891 году;</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Владимир Маяковский родился в 1893 году.</emphasis></p>
    <p>Первая часть нашего рассуждения, несомненно, представляет собой строгую дизъюнкцию этих двух простых высказываний (а ⋁ в). Далее к этой дизъюнкции присоединяется отрицание первого простого высказывания, и получается конъюнкция ((а ⋁ в) ∧ а). И наконец из этой конъюнкции вытекает утверждение второго простого суждения, и получается импликация (((а ⊻ в) ∧ а) <strong>→</strong> в), которая и является результатом формализации данного рассуждения. Теперь надо составить таблицу истинности для получившейся формулы.</p>
    <p>Количество строк в таблице определяется по правилу 2<sup>n</sup>, где n – количество переменных (простых высказываний) в формуле. Поскольку в нашей формуле только две переменных (а и в), то в таблице должно быть четыре строки (не считая, конечно же, верхнюю строчку, которая является так называемой «шапкой» таблицы). Количество колонок в таблице равно сумме числа переменных и числа логических союзов, входящих в формулу. В рассматриваемой формуле две переменных (а и в) и четыре логических союза (⊻, ∧, ¬, <strong>→</strong>), т. е. в таблице должно быть шесть колонок.</p>
    <p>Первые две колонки представляют собой все возможные наборы истинностных значений переменных (таких наборов всего четыре: обе переменные истинны; первая переменная истинна, а вторая ложна; первая переменная ложна, а вторая истинна; обе переменные ложны).</p>
    <p>Третья колонка – это истинностные значения строгой дизъюнкции (а ⊻ в), которые она принимает в зависимости от всех (четырех) наборов истинностных значений переменных.</p>
    <p>Четвертая колонка – это истинностные значения отрицания первого простого высказывания (¬а).</p>
    <p>Пятая колонка – это истинностные значения конъюнкции, состоящей из вышеуказанной строгой дизъюнкции и отрицания ((а ⊻ в) ∧ ¬а), и наконец, шестая колонка – это истинностные значения всей формулы или импликации (((а ⊻ в) ∧ ¬а) <strong>→</strong> в).</p>
    <p>Как видим, мы разбили всю формулу на составные части, каждая из которых является двучленным сложным суждением, т. е. состоящим из двух элементов (в предыдущем параграфе говорилось о том, что отрицание (¬а) также представляет собой двучленное сложное суждение).</p>
    <p>В четырех последних колонках таблицы представлены истинностные значения каждого из этих двучленных сложных суждений, образующих формулу. Сначала заполним третью колонку таблицы (а ⊻ в). Для этого нам надо вернуться к предыдущему параграфу где была представлена таблица истинности сложных суждений, которая в данном случае будет для нас базисной (как таблица умножения в математике). В этой таблице мы видим, что строгая дизъюнкция ложна, когда обе ее части истинны или обе ложны; когда же одна ее часть истинна, а другая ложна, тогда строгая дизъюнкция истинна. Поэтому значения строгой дизъюнкции (а ⊻ в) в заполняемой таблице (сверху вниз) таковы: «ложно», «истинно», «истинно», «ложно». Далее заполним четвертую колонку таблицы (¬а): когда утверждение (а) два раза истинно и два раза ложно, тогда отрицание (¬а), наоборот, два раза ложно и два раза истинно. Пятая колонка – это конъюнкция ((а ⊻ в) ∧ ¬а). Зная истинностные значения строгой дизъюнкции (а ⊻ в) и отрицания (¬а), мы можем установить истинностные значения конъюнкции, которая истинна только тогда (см. базисную таблицу в предыдущем параграфе), когда истинны все входящие в нее элементы. Строгая дизъюнкция (а ⊻ в) и отрицание (¬а), образующие данную конъюнкцию, одновременно истинны только в одном случае, следовательно конъюнкция ((а ⋁ в) ∧ ¬а) один раз принимает значение «истинно», а в остальных случаях – «ложно». Наконец, надо заполнить последнюю колонку для импликации (((а ⊻ в) ∧ ¬а) <strong>→</strong> в), которая и будет представлять истинностные значения всей формулы.</p>
    <p>Возвращаясь к базисной таблице истинности сложных суждений, вспомним, что импликация ложна только в одном случае, когда ее основание истинно, а следствие ложно. Основанием нашей импликации является конъюнкция ((а ⊻ в) ∧ ¬а), представленная в пятой колонке таблицы, а следствием является простое суждение (в), представленное во второй колонке. (Некоторое неудобство в данном случае составляет то, что слева направо следствие идет раньше основания, однако мы всегда можем мысленно поменять их местами). В первом случае (первая строчка таблицы, не считая «шапки») основание импликации ложно, а следствие истинно, значит, импликация истинна. Во втором случае и основание, и следствие ложны, значит импликация истинна. В третьем случае и основание, и следствие истинны, значит импликация истинна. В четвертом случае, как и во втором, и основание, и следствие ложны, значит импликация истинна.</p>
    <image l:href="#i_060.png"/>
    <p>Как видим, рассматриваемая формула принимает значение «истинно» при всех наборах истинностных значений входящих в нее переменных, следовательно, она является тождественно-истинной, а рассуждение, формализацией которого она выступает, логически правильно.</p>
    <p>Рассмотрим еще один пример. Требуется формализовать следующее рассуждение и установить, к какому виду относится выражающая его формула: <emphasis>Если какое-либо здание является старым, то оно нуждается в капитальном ремонте; Это здание нуждается в капитальном ремонте; Следовательно это здание старое.</emphasis> Выделим простые высказывания, входящие в это рассуждение:</p>
    <p>1. <emphasis>Какое-либо здание является старым;</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Какое-либо здание нуждается в капитальном ремонте.</emphasis></p>
    <p>Первая часть рассуждения представляет собой импликацию (а <strong>→</strong> в) этих простых высказываний (первое является ее основанием, а второе – следствием). Далее, к этой импликации присоединяется утверждение второго простого высказывания, и получается конъюнкция ((а <strong>→</strong> в) ∧ в). И наконец, из этой конъюнкции вытекает утверждение первого простого высказывания, и получается новая импликация (((а <strong>→</strong> в) ∧ в) <strong>→</strong> а), которая и является результатом формализации рассматриваемого рассуждения. Чтобы определить вид получившейся формулы, составим таблицу ее истинности. В формуле две переменных (а и в), значит в таблице будет четыре строчки (не считая верхней); также в формуле три союза (<strong>→</strong>, ∧, <strong>→</strong>), значит в таблице будет пять колонок. Первые две колонки – это истинностные значения переменных. Третья колонка – истинностные значения импликации (а g в). Четвертая колонка – истинностные значения конъюнкции ((а <strong>→</strong> в) ∧ в). Пятая, последняя колонка – истинностные значения всей формулы – итоговой импликации (((а <strong>→</strong> в) ∧ в) <strong>→</strong> а). Таким образом, мы разбили формулу на три составные части, представляющие собой двучленные сложные суждения. Заполним последовательно три последних колонки таблицы по тому же принципу, что и в предыдущем примере, т. е. опираясь на базисную таблицу истинности сложных суждений.</p>
    <image l:href="#i_061.png"/>
    <p>Как видим, рассматриваемая формула принимает как значение «истинно», так и значение «ложно» при различных наборах истинностных значений входящих в нее переменных, следовательно, она является выполнимой или нейтральной, а рассуждение, формализацией которого она выступает, логически неверно, или неправильно: при ином содержании рассуждения такая форма его построения могла бы привести к ошибке. (Например: <emphasis>Если слово стоит в начале предложения, то оно пишется с большой буквы; Слово «Москва» всегда пишется с большой буквы; Следовательно, слово «Москва» всегда стоит в начале предложения</emphasis>).</p>
    <p>Мы рассмотрели формулы, состоящие из двух переменных, в силу чего в таблицах их истинности было по 2<sup>2</sup> = 4 строчки, обозначающие все возможные наборы (см. первые две колонки вышеприведенных таблиц) истинностных значений переменных:</p>
    <p><emphasis>1. обе истинны;</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. одна истинна, другая ложна;</emphasis></p>
    <p><emphasis>3. одна ложна, другая истинна;</emphasis></p>
    <p><emphasis>4. обе ложны.</emphasis></p>
    <p>В этом случае заполнить первые две колонки таблицы истинности очень просто. Но как это сделать, если в формулу будут входить три переменных и количество строчек в таблице истинности для такой формулы будет равно 2<sup>3</sup> = 8, или если переменных будет четыре, а строчек в таблице, соответственно, – 16 и т. д.? Чтобы ответить на этот вопрос, посмотрим как заполняются первые две колонки в таблице с четырьмя строчками: в первой колонке два раза пишется «истинно», а потом два раза «ложно»; во второй колонке пишется один раз «истинно», один раз «ложно», потом опять «истинно» и еще раз «ложно». По тому же принципу заполняются первые колонки таблиц для формул с большим числом переменных и, соответственно, с большим количеством строчек в таблицах. Например, если в формуле три переменных (а, в, с), а в таблице 8 строчек, то первые три колонки, представляющие все комбинации истинностных значений переменных, заполняются так. В первой колонке четыре раза пишем «истинно», а потом четыре раза – «ложно»; во второй колонке два раза пишем «истинно», и два раза «ложно», после чего повторяем это; в третьей колонке один раз пишем «истинно», один раз «ложно» и т. д. до конца колонки.</p>
    <image l:href="#i_062.png"/>
    <image l:href="#i_063.png"/>
    <p>Если в формуле четыре переменных, и в таблице ее истинности 16 строчек, то первые четыре колонки заполняются так:</p>
    <image l:href="#i_064.png"/>
    <image l:href="#i_065.png"/>
    <p>Используя данный алгоритм можно составлять таблицы истинности для формул с любым числом переменных. При этом важно помнить, что количество строчек в таблице, как уже говорилось, равно 2<sup>n</sup>, где n – число переменных в формуле, а количество колонок – это сумма всех переменных и всех логических союзов, входящих в формулу. Первые колонки любой таблицы – это истинностные значения переменных, а следующие – истинностные значения составных частей формулы, представляющих собой двучленные сложные суждения. Последняя колонка – истинностные значения всей формулы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2.14. Виды вопросов</p>
    </title>
    <p>Суждение – это форма мышления, представляющая собой какое-либо утверждительное или отрицательное высказывание. Следовательно, вопрос не является суждением, ведь в нем ничего не утверждается и не отрицается. Тем не менее, вопрос весьма близок к суждению. Эта близость проявляется в том, что любое суждение можно рассматривать как ответ на некий вопрос. Поэтому вопрос можно характеризовать в качестве логической формы, как бы предшествующей суждению, представляющей собой своего рода «предсуждение». Итак, вопрос – это логическая форма (или логическая конструкция), которая направлена на получение ответа в виде некоторого суждения.</p>
    <p>Вопросы делятся на <strong>исследовательские</strong> и <strong>информационные</strong>. Исследовательские вопросы направлены на получение нового знания. Это вопросы, на которые пока нет ответов. Информационные вопросы имеют своей целью приобретение (передачу от одного лица другому) уже имеющихся знаний (информации). Например, вопрос: <emphasis>Как родилась Вселенная? является исследовательским</emphasis>, а вопрос: <emphasis>Какова температура плавления свинца?</emphasis> – информационным.</p>
    <p>Вопросы также делятся на <strong>категориальные</strong> и <strong>пропозициональные</strong>. Категориальные вопросы, которые также часто называют восполняющими или специальными, включают в себя вопросительные слова <emphasis>кто, что, где, когда, почему, как</emphasis> и т. п., указывающие направление поиска ответов и, соответственно, категорию объектов, свойств или явлений, в которой следует искать нужные ответы. Пропозициональные (от лат. propositio – суждение, предложение) вопросы, которые также часто называют уточняющими или общими, направлены на подтверждение или отрицание некой уже имеющейся информации. В этих вопросах ответ как бы уже заложен в виде готового суждения, которое надо лишь подтвердить (<emphasis>да</emphasis>) или отвергнуть (<emphasis>нет</emphasis>). Например, вопрос: <emphasis>Кто создал периодическую систему химических элементов?</emphasis> является категориальным, а вопрос: <emphasis>Полезно ли изучение математики?</emphasis> – пропозициональным.</p>
    <p>Понятно, что и исследовательские, и информационные вопросы могут быть как категориальными, так и пропозициональными (Можно было бы выразиться наоборот: и категориальные и пропозициональные вопросы могут быть как исследовательскими, так и информационными). Например: <emphasis>Как создать универсальное доказательство теоремы Ферма?</emphasis> – исследовательский категориальный вопрос; <emphasis>Есть ли во Вселенной планеты, населенные, как и Земля, разумными существами?</emphasis> – исследовательский пропозициональный вопрос; <emphasis>Когда появилась логика?</emphasis> – информационный категориальный вопрос; Верно ли, что число <emphasis>П</emphasis> – это отношение длины окружности к ее диаметру? – информационный пропозициональный вопрос.</p>
    <p>Любой вопрос имеет определенную структуру, которая состоит из двух частей. Первая часть представляет собой некую информацию (выраженную, как правило, каким-нибудь суждением), а вторая часть указывает на ее недостаточность и необходимость ее дополнения каким-либо ответом. Первая часть, как правило, называется <strong>основной</strong> или <strong>базисной</strong> (ее также иногда называют <strong>предпосылкой вопроса</strong>), а вторая часть называется <strong>искомой</strong>. Например, в информационном категориальном вопросе: <emphasis>Когда была создана теория электромагнитного поля?</emphasis> основная или базисная часть представляет собой утвердительное суждение: <emphasis>Была создана теория электромагнитного поля,</emphasis> а искомая часть, представленная вопросительным словом <emphasis>когда</emphasis>, указывает на недостаточность информации, содержащейся в базисной части вопроса, и требует ее дополнения, которое следует искать в области (категории) временных явлений. В исследовательском пропозициональном вопросе: <emphasis>Возможны ли полеты землян в другие галактики?</emphasis> основная или базисная часть представлена суждением: <emphasis>Возможны полеты землян в другие галактики,</emphasis> а искомая часть, выраженная частицей ли, указывает на необходимость подтверждения (<emphasis>да, возможны</emphasis>) или отрицания (<emphasis>нет, невозможны</emphasis>) этого суждения. В данном случае искомая часть вопроса свидетельствует не об отсутствии какой-то части информации, содержащейся в его базисной части, а об отсутствии знания о ее истинности или ложности и требует это знание получить.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>2.15. Корректные и некорректные вопросы</p>
    </title>
    <p>Любой вопрос является логически <strong>корректным</strong> или <strong>некорректным</strong>, т. е. правильным или неправильным. Наиболее важное логическое требование к постановке вопроса заключается в том, чтобы его основная или базисная часть была истинным суждением. В этом случае вопрос считается логически корректным. Если же основная часть вопроса представляет собой ложное суждение, то вопрос следует признать логически некорректным. Подобные вопросы не требуют ответа и подлежат отвержению.</p>
    <p>Например, вопрос: <emphasis>Когда было предпринято первое кругосветное путешествие?</emphasis> является логически корректным, поскольку его основная часть выражена истинным суждением: <emphasis>В истории человечества имело место первое кругосветное путешествие.</emphasis> Вопрос: <emphasis>В каком году знаменитый английский ученый Исаак Ньютон закончил работу над общей теорией относительности?</emphasis> логически некорректен, т. к. его основная часть представлена ложным суждением: <emphasis>Автором общей теории относительности является знаменитый английский ученый Исаак Ньютон.</emphasis></p>
    <p>Итак, основная или базисная часть вопроса должна быть истинной и не должна быть ложной. Однако, существуют логически корректные вопросы, основные части которых являются ложными суждениями.</p>
    <p>Например, вопросы: <emphasis>Возможно ли создание вечного двигателя? Есть ли разумная жизнь на Марсе? Изобретут ли машину времени?</emphasis> и т. п., несомненно, следует признать логически корректными, несмотря на то, что их базисные части представляют собой ложные суждения: <emphasis>Возможно создание вечного двигателя; Есть разумная жизнь на Марсе; Изобретут машину времени.</emphasis> Дело в том, что искомые части этих вопросов направлены на выяснение истинностных значений их основных, базисных частей, т. е. требуется выяснить, истинными или ложными являются суждения: <emphasis>Возможно создание вечного двигателя; Есть разумная жизнь на Марсе; Изобретут машину времени.</emphasis> В этом случае вопросы логически корректны. Если бы искомые части рассматриваемых вопросов не были направлены на выяснение истинности их основных частей, а имели бы своей целью нечто иное, эти вопросы являлись бы логически некорректными, например: <emphasis>Где был создан первый вечный двигатель? Когда появилась разумная жизнь на Марсе? Сколько будет стоить путешествие на машине времени?</emphasis> Таким образом, главное правило постановки вопроса следует расширить и уточнить: основная или базисная часть корректного вопроса должна быть истинным суждением, если же она является ложным суждением, то его искомая часть должна быть направлена на выяснение истинностного значения основной части; в противном случае вопрос будет логически некорректным. Нетрудно догадаться, что требование для основной части быть истинной, по преимуществу, относится к <emphasis><strong>категориальным</strong></emphasis> вопросам, а требование того, чтобы искомая часть была выяснением истинности основной части, относится к <emphasis><strong>пропозициональным</strong></emphasis> вопросам.</p>
    <p>Надо отметить, что корректные категориальные и пропозициональные вопросы сходны между собой в том, что на них всегда можно дать истинный ответ (как, впрочем, и ложный).</p>
    <p>Например, на категориальный вопрос: <emphasis>Когда закончилась первая мировая война?</emphasis> можно дать как истинный ответ (<emphasis>в 1918 году</emphasis>), так и ложный (<emphasis>в 1916 году</emphasis>). На пропозициональный вопрос: <emphasis>Вращается ли Земля вокруг Солнца?</emphasis> также можно дать как истинный (<emphasis>да, вращается</emphasis>), так и ложный (<emphasis>нет, не вращается</emphasis>) ответ. Оба приведенных вопроса логически корректны. Итак, принципиальная возможность получения истинных ответов есть основной признак корректных вопросов. Если же получить истинные ответы на некие вопросы принципиально невозможно, то они являются некорректными.</p>
    <p>Например, нельзя получить истинный ответ на пропозициональный вопрос: <emphasis>Закончится ли когда-нибудь первая мировая война?</emphasis> так же, как невозможно получить его на категориальный вопрос: <emphasis>С какой скоростью вращается Солнце вокруг неподвижной Земли?</emphasis> Любые ответы на эти вопросы необходимо будет признать неудовлетворительными, а сами вопросы – логически некорректными, подлежащими отвержению.</p>
    <p>Некорректные вопросы могут быть провокационными, направленными на то, чтобы запутать собеседника, сбить его с толка, поставить в некий логический тупик. Такого рода вопросы возникают, когда их основную или базисную часть делают ложной сознательно, преднамеренно. Эти вопросы также часто называются <emphasis><strong>софистическими</strong></emphasis>.</p>
    <p>Например, известный еще со времен Древней Греции пропозициональный вопрос: <emphasis>Перестал ли ты бить своего отца?</emphasis> предполагающий два возможных ответа (<emphasis>до, перестал и нет, не перестал</emphasis>), является не просто некорректным, но и провокационным, софистическим. Однако, нередко бывает так, что спрашивающий задает некорректный вопрос не умышленно, не зная о ложности его основной или базисной части. Например, вопрос: <emphasis>В каком году Амундсен первым достиг Северного полюса?</emphasis> некорректен, однако он не провокационный, если спрашивающий не знает (или забыл), что Амундсен первым достиг в 1911 году Южного полюса. Важно уметь отличать некорректные вопросы, задаваемые по незнанию, от некорректных провокационных вопросов, представляющие собой разновидность софизмов.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы и задания к главе 2</p>
    </title>
    <p>1. Что такое суждение? Чем оно отличается от понятия? Приведите, самостоятельно подобрав, пять примеров суждений. В каких языковых формах выражается суждение? Почему вопросительные и восклицательные предложения не могут выражать собой суждения? Что такое риторические вопросы и риторические восклицания? Могут ли они быть формой выражения суждений?</p>
    <p>2. Какие из приведенных ниже выражений являются языковыми формами суждений, а какие не являются? Обоснуйте свой ответ.</p>
    <p><emphasis>а) Мы все учились понемногу…</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Попробуй-ка двигаться со скоростью света!</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) средняя школа № 469 г. Москвы</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Как тебе только не стыдно?</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Каким образом решается знаменитая задача о квадратуре круга?</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) общая теория относительности А. Энштейна</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Почему нельзя делить на ноль?</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) бескрайние просторы Вселенной.</emphasis></p>
    <p>3. Почему понятия не могут быть истинными или ложными, в отличие от суждений? Что такое двузначная логика? Какова структура суждения? Придумайте пять суждений и укажите в каждом из них субъект, предикат, связку и квантор. В каких отношениях могут быть субъект и предикат суждения? Приведите по три примера для каждого случая отношений между субъектом и предикатом: равнозначности, пересечения, подчинения, несовместимости.</p>
    <p>4. Определите отношения между субъектом и предикатом и изобразите их с помощью круговых схем Эйлера для следующих суждений:</p>
    <p><emphasis>а) Некоторые грибы несъедобны.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Параллельные прямые не пересекаются.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Д. И. Менделеев – создатель периодической системы химических элементов.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Солнце – это одна из звезд.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Не все спортсмены являются олимпийскими чемпионами.</emphasis></p>
    <p>5. Что такое атрибутивные, экзистенциальные и релятивные суждения? Приведите, самостоятельно подобрав, по пять примеров для атрибутивных, экзистенциальных и релятивных суждений. В приведенных ниже суждениях найдите атрибутивные, экзистенциальные и релятивные.</p>
    <p><emphasis>а) Существуют глобальные проблемы современного мира.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Гималайские горы намного выше альпийских.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Бытие есть, небытия же нет.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Создателем атомистического учения считается древнегреческий философ Демокрит.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Скорость звука примерно в миллион раз меньше скорости света.</emphasis></p>
    <p>6. Возможно ли представить экзистенциальные и релятивные суждения как атрибутивные? Если возможно, то почему? Какие суждения называются в логике простыми? На каком основании подразделяются на виды простые суждения? Почему они делятся именно на 4 вида? Охарактеризуйте все виды простых суждений: название, структура, условное обозначение, пример. К каким суждениям, общим или частным, – относятся суждения с единичным объемом субъекта? Откуда взяты буквы для обозначения видов простых суждений?</p>
    <p>7. В каких отношениях могут быть субъект и предикат в каждом из видов простых суждений? Подумайте, почему в суждениях вида А субъект и предикат не могут пересекаться или быть несовместимыми? Почему в суждениях вида I субъект и предикат не могут находиться в отношениях равнозначности или несовместимости? Почему в суждениях вида Е субъект и предикат не могут быть равнозначными, пересекающимися или подчиненными? Почему в суждениях вида О субъект и предикат не могут находиться в отношении равнозначности или несовместимости? Изобразите кругами Эйлера возможные отношения между субъектом и предикатом во всех видах простых суждений.</p>
    <p>8. Определите вид приведенных ниже простых суждений и отношение между субъектом и предикатом в каждом из них.</p>
    <p><emphasis>а) Все треугольники – это геометрические фигуры с суммой внутренних углов в 180°.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Некоторые леса являются хвойными.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Некоторые политики являются писателями.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Все электроны – это элементарные частицы.</emphasis></p>
    <p>9. Что такое термины суждения? В каком случае термин суждения считается распределенным, а в каком – нераспределенным? Как с помощью круговых схем Эйлера возможно установить распределенность терминов в простом суждении? Какова распределенность терминов во всех видах простых суждений и во всех случаях отношений между их субъектом и предикатом? Зачем нужны знания о распределенности терминов в простых суждениях и умение ее устанавливать?</p>
    <p>10. С помощью круговых схем Эйлера установите распределенность терминов в следующих суждениях:</p>
    <p><emphasis>а) Все насекомые являются живыми организмами.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Некоторые книги – это учебники.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Некоторые учащиеся не являются успевающими.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Все города – это населенные пункты.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Ни одна рыба не является млекопитающим.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Некоторые древние греки являются знаменитыми учеными.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Некоторые небесные тела – это звезды.</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) Все ромбы с прямыми углами – это квадраты.</emphasis></p>
    <p>11. Приведите пример суждения указанного вида и с указанной распределенностью терминов (обратите внимание на то, что некоторые из предложенных для составления суждений не могут существовать; укажите их).</p>
    <p><emphasis>а) Суждение вида А, в котором субъект распределен (далее S+), а предикат нераспределен (далее P—).</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Суждение вида А, в котором S– и P—.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Суждение вида А, в котором S—, а P+.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Суждение вида А, в котором S+ и P+.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Суждение вида I, в котором S+ и P+.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Суждение вида I, в котором S– и P-.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Суждение вида I, в котором S+ и P-.</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) Суждение вида I, в котором S—, а P+.</emphasis></p>
    <p><emphasis>и) Суждение вида E, в котором S– и P-.</emphasis></p>
    <p><emphasis>к) Суждение вида E, в котором S+, а P-.</emphasis></p>
    <p><emphasis>л) Суждение вида E, в котором S—, а P+.</emphasis></p>
    <p><emphasis>м) Суждение вида E, в котором S+ и P+.</emphasis></p>
    <p><emphasis>н) Суждение вида O, в котором S+ и P+.</emphasis></p>
    <p><emphasis>о) Суждение вида O, в котором S– и P-.</emphasis></p>
    <p><emphasis>п) Суждение вида O, в котором S+, а P-.</emphasis></p>
    <p><emphasis>р) Суждение вида O, в котором S—, а P+.</emphasis></p>
    <p>12. Что значит преобразовать простое суждение? Какие существуют способы преобразования простых суждений? Каким образом осуществляется операция обращения? Возьмите три каких-нибудь суждения и сделайте с каждым из них обращение. Как происходит обращение во всех видах простых суждений и во всех случаях отношений между их субъектом и предикатом? Какие суждения не поддаются обращению?</p>
    <p>13. Что такое превращение? Возьмите три любых суждения и совершите с каждым из них операцию превращения. Что представляет собой операция противопоставления предикату? Возьмите три каких-нибудь суждения и преобразуйте каждое из них путем противопоставления предикату. Каким образом знания о распределенности терминов в простых суждениях и умение ее устанавливать с помощью круговых схем может помочь в проведении операций преобразования суждений?</p>
    <p>14. Почему частноутвердительные суждения (I) не поддаются преобразованию путем противопоставления предикату? Возьмите какое-нибудь суждение вида А и совершите с ним все операции преобразования с помощью использования круговых схем и установления распределенности терминов. Сделайте то же самое с каким-нибудь суждением вида Е.</p>
    <p>15. Преобразуйте следующие суждения путем обращения, превращения и противопоставления предикату.</p>
    <p><emphasis>а) Все треугольники не являются квадратами.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Все деревни являются населенными пунктами.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Все школы не являются вузами.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Все автомобили являются средствами передвижения.</emphasis></p>
    <p>16. Чем отличаются сравнимые суждения от несравнимых? Приведите по три примера сравнимых и несравнимых суждений. Что такое совместимые и несовместимые суждения? Приведите по три примера совместимых и несовместимых суждений. В каких отношениях могут быть совместимые суждения? Приведите по два примера для отношений равнозначности, подчинения и частичного совпадения.</p>
    <p>17. В каких отношениях могут быть несовместимые суждения? Приведите по три примера для отношений противоположности и противоречия. Почему противоположные суждения могут быть одновременно ложными, а противоречащие не могут? Что представляет собой логический квадрат? Каким образом он изображает отношения между суждениями? Почему логический квадрат не изображает отношение равнозначности? Как с помощью логического квадрата определять отношение между двумя простыми сравнимыми суждениями?</p>
    <p>18. Каковы все случаи отношений между истинностными значениями простых сравнимых суждений? Каким образом делаются выводы об их истинности с помощью логического квадрата? Возьмите какое-нибудь истинное суждение вида А и сделайте из него выводы об истинности сравнимых с ним суждений видов Е, I, О. Сделайте то же самое, когда исходное суждение вида А является ложным. Возьмите какое-нибудь истинное суждение вида Е и сделайте из него выводы об истинности сравнимых с ним суждений А, I, О. Сделайте то же самое, когда исходное суждение вида Е является ложным.</p>
    <p>19. Установите с помощью логического квадрата, в каких отношениях находятся следующие суждения:</p>
    <p><emphasis>а) Во всем есть смысл и Ни в чем нет смысла.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Некоторые писатели – фантасты и Некоторые писатели – не фантасты.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Все русские цари – это самодержцы и Александр II – это самодержец.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Ни одно существо не бессмертно и Некоторые существа бессмертны.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Все полезно и Все бесполезно.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Ф. М. Достоевский является знаменитым русским писателем и Автор романа «Бесы» – это знаменитый русский писатель.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Некоторые философы являются материалистами и Некоторые философы не являются материалистами.</emphasis></p>
    <p>20. Что такое сложное суждение? На каком основании выделяются виды сложных суждений? Охарактеризуйте все виды сложных суждений: название, союз, условное обозначение, формула, пример. Чем отличается нестрогая дизъюнкция от строгой? Как отличить импликацию от эквиваленции? Каким образом возможно определить вид сложного суждения, если в нем вместо союзов «и», «или», «если… то» употребляются какие-либо другие союзы? Приведите по три примера для каждого вида сложных суждений, не используя при этом союзов «и», «или», «если…то».</p>
    <p>21. Определите, к какому виду относятся следующие сложные суждения.</p>
    <p><emphasis>а) Живое существо является человеком только тогда, когда оно обладает мышлением.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Человечество может погибнуть то ли от истощения земных ресурсов, то ли от экологической катастрофы, то ли в результате третьей мировой войны.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Вчера он получил двойку не только по математике, но еще и по русскому.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Проводник нагревается, когда через него проходит электрический ток.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Окружающий нас мир либо познаваем, либо нет.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Или же он совершенно бездарен, или же полный лентяй.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Когда человек льстит, он лжет.</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) Вода превращается в лед лишь при температуре от нуля градусов по Цельсию и ниже.</emphasis></p>
    <p><emphasis>и) Две прямые, лежащие в одной плоскости, не имеют общих точек только тогда, когда они параллельны. к) Вместо того, чтобы пойти в школу, он пошел гулять. л) Английский язык можно изучать либо в школе, либо на курсах, либо с репетитором, либо самостоятельно. м) То ли в мире действует всеобщая закономерность, то ли всеобщая случайность.</emphasis></p>
    <p><emphasis>н) Он не готовился к занятиям или систематически прогуливал их.</emphasis></p>
    <p><emphasis>о) Чем дальше в лес, тем больше дров.</emphasis></p>
    <p><emphasis>п) Деревья качаются, потому что дует ветер.</emphasis></p>
    <p><emphasis>р) Хотя на море разыгрался шторм, корабль неуклонно двигался своим курсом.</emphasis></p>
    <p><emphasis>с) Глаза боятся, а руки делают.</emphasis></p>
    <p><emphasis>т) Если с утра шел дождь, то к полудню прояснилось.</emphasis></p>
    <p>22. От чего зависит истинность сложных суждений? Какие значения истинности принимают конъюнкция, нестрогая и строгая дизъюнкция, импликация, эквиваленция и отрицание в зависимости от всех наборов истинностных значений входящих в них простых суждений?</p>
    <p>23. Что представляет собой логическая процедура формализации высказывания или рассуждения? Придумайте какое-нибудь рассуждение и совершите его формализацию. Формализуйте следующие рассуждения.</p>
    <p><emphasis>а) Если какое-либо вещество является металлом, то оно электропроводно. Медь является металлом. Следовательно, медь электропроводна.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Известный английский философ Фрэнсис Бэкон жил в XVII веке или в XV веке, или в XIII веке. Фрэнсис Бэкон жил в XVII веке. Следовательно он не жил ни в XV веке, ни в XIII веке.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Если ты не упрям, то ты можешь изменить свое мнение. Если же ты можешь изменить свое мнение, то ты способен признать данное суждение ложным. Следовательно, если ты не упрям, то ты способен признать данное суждение ложным.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Если сумма внутренних углов геометрической фигуры равна 180° то такая фигура является треугольником. Сумма внутренних углов данной геометрической фигуры не равна 180°. Следовательно, данная геометрическая фигура не является треугольником.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Леса бывают хвойными или лиственными, или смешанными. Этот лес не лиственный и не хвойный. Следовательно, этот лес смешанный.</emphasis></p>
    <p>24. Что представляют собой тождественно-истинные формулы, тождественно-ложные и выполнимые? Что можно сказать о рассуждении, если результатом его формализации является тождественно-истинная формула? Каким будет рассуждение, если его формализация выражается тождественно-ложной формулой? Каковы, с точки зрения логической верности, рассуждения, которые при формализации приводят к выполнимым формулам?</p>
    <p>25. Каким образом возможно определить вид той или иной формулы, выражающей собой результат формализации некого рассуждения? По какому алгоритму строятся и заполняются таблицы истинности для логических формул? Придумайте какое-нибудь рассуждение, формализуйте его и с помощью таблицы истинности определите вид получившейся формулы.</p>
    <p>26. С помощью построения таблицы истинности определите вид формулы, и, соответственно, – логическую верность того рассуждения, которое она выражает.</p>
    <p><emphasis>а) Если горная порода длительное время подвергается воздействию солнечных лучей, то она разрушается. Данная горная порода не подвергалась длительное время воздействию солнечных лучей. Следовательно, она не разрушается.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Когда человек льстит, он лжет. Когда человек лжет, он умышленно искажает истину. Следовательно, когда человек льстит, он умышленно искажает истину.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Призовое место займет команда «Спартак» или команда «Динамо». Однако, известно, что призовое место займет команда «Спартак». Следовательно, команда «Динамо» не займет призовое место.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Он изучает английский или немецкий. Он изучает английский. Следовательно, он не изучает немецкий.</emphasis></p>
    <p>27. Что такое вопрос? Почему вопрос не может быть суждением? В чем заключается близость вопроса и суждения? Чем отличаются исследовательские вопросы от информационных? Приведите по пять примеров исследовательских и информационных вопросов. Что представляют собой категориальные и пропозициональные вопросы? Приведите по пять примеров категориальных и пропозициональных вопросов.</p>
    <p>28. Охарактеризуйте приведенные ниже вопросы с точки зрения их принадлежности к исследовательским или информационным, а также – категориальным или пропозициональным.</p>
    <p><emphasis>а) Когда был открыт закон всемирного тяготения?</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Смогут ли жители Земли расселиться на других планетах Солнечной системы?</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) В каком году родился Наполеон?</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Каково будущее человечества?</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Возможно ли предотвратить третью мировую войну?</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Что такое тригонометрия?</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Можно ли измерить расстояние от Земли до Луны?</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) Кто является создателем квантовой теории?</emphasis></p>
    <p><emphasis>и) Чем отличаются естественные науки от гуманитарных?</emphasis></p>
    <p><emphasis>к) Вел ли Древний Рим продолжительные завоевательные войны?</emphasis></p>
    <p><emphasis>л) В чем смысл человеческой жизни?</emphasis></p>
    <p><emphasis>м) Где находится самое высокое место земного шара?</emphasis></p>
    <p><emphasis>н) Чему равна скорость света?</emphasis></p>
    <p><emphasis>о) Что такое любовь?</emphasis></p>
    <p><emphasis>п) Верно ли, что геоцентрическая картина мира появилась еще в древности?</emphasis></p>
    <p><emphasis>р) Как зародилась жизнь во Вселенной?</emphasis></p>
    <p><emphasis>с) Достигнут ли люди когда-нибудь всеобщего процветания?</emphasis></p>
    <p>29. Какова логическая структура вопроса? Приведите пример категориального исследовательского вопроса и выделите в нем основную (базисную) и искомую части. Сделайте то же самое с категориальным информационным вопросом, пропозициональным исследовательским вопросом и пропозициональным информационным вопросом. Какие вопросы являются логически корректными, а какие – некорректными? Приведите по пять примеров логически корректных и некорректных вопросов. Может ли быть у логически корректного вопроса ложная основная часть? Достаточно ли для определения корректного вопроса требования истинности его основной части? Что объединяет логически корректные категориальные и пропозициональные вопросы? Какие вопросы, среди логически некорректных являются провокационными или софистическими? Приведите три примера подобных вопросов.</p>
    <p>30. Какие из приведенных ниже вопросов являются логически корректными, а какие некорректными?</p>
    <p><emphasis>а) Во сколько раз планета Юпитер превосходит по размерам Солнце?</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Какова площадь Тихого океана?</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) В каком году В. В. Маяковский написал поэму «Облако в штанах»?</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Как долго продолжалось плодотворная совместная научная работа Исаака Ньютона и Альберта Эйнштейна?</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Чему равна длина экватора земного шара?</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Каковы основные идеи знаменитого романа Л. Н. Толстого «Война и мир»?</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Под каким номером находится в периодической системе Д. И. Менделеева химический элемент меркурий?</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) В каком месте солнечной системы располагается галактика Млечный путь?</emphasis></p>
    <p><emphasis>и) Быстрее ли звука движется свет?</emphasis></p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 3</p>
    <p>Умозаключение</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>3.1. Что такое умозаключение?</p>
    </title>
    <p>Понятие, как мы уже знаем, является мысленным обозначением (отражением) какого-либо объекта или его признака, суждение представляет собой некое утвердительное или отрицательное высказывание об объектах, признаках, отношениях и т. п. <strong>Умозаключение</strong> – это третья (после понятия и суждения) форма мышления, в которой из двух или нескольких суждений, называемых посылками, вытекает новое суждение, называемое заключением, или выводом. В логике принято располагать посылки и вывод друг под другом и отделять посылки от вывода чертой:</p>
    <p><emphasis>Все живые организмы питаются влагой.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все растения – это живые организмы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все растения питаются влагой.</emphasis></p>
    <p>В приведенном примере первые два суждения являются посылками, а третье – выводом. Понятно, что посылки должны быть истинными суждениями и должны быть связаны между собой. Если хотя бы одна из посылок ложна, то и вывод ложен:</p>
    <p><emphasis>Все птицы – это млекопитающие животные.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все воробьи – это птицы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все воробьи – это млекопитающие животные.</emphasis></p>
    <p>Как видим, в приведенном примере ложность первой посылки приводит к ложному выводу, несмотря на то, что вторая посылка является истинной. Если посылки между собой не связаны, то вывод из них сделать невозможно. Например, из следующих двух посылок никакого вывода не следует:</p>
    <p><emphasis>Все планеты – это небесные тела.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все сосны являются деревьями.</emphasis></p>
    <p>?</p>
    <p>Обратим внимание на то, что умозаключения состоят из суждений, а суждения – из понятий, т. е. одна форма мышления входит в другую в качестве составной части.</p>
    <p>Все умозаключения делятся на <strong>непосредственные</strong> и <strong>опосредованные.</strong> В непосредственных умозаключениях вывод делается из одной посылки. Например:</p>
    <p><emphasis>Все цветы являются растениями.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые растения являются цветами.</emphasis></p>
    <p>Еще пример:</p>
    <p><emphasis>Верно, что все цветы являются растениями.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Неверно, что некоторые цветы не являются растениями.</emphasis></p>
    <p>Нетрудно догадаться, что непосредственные умозаключения представляют собой уже известные нам операции преобразования простых суждений и выводы об истинности простых суждений по логическому квадрату. Первый приведенный выше пример непосредственного умозаключения является преобразованием простого суждения путем обращения, а во втором примере по логическому квадрату из истинности суждения вида А делается вывод о ложности суждения вида О.</p>
    <p>В опосредованных умозаключениях вывод делается из нескольких посылок. Например:</p>
    <p><emphasis>Все рыбы – это живые существа.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все караси – это рыбы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все караси – это живые существа.</emphasis></p>
    <p>Поскольку непосредственные умозаключения представляют собой различные логические операции с суждениями, то под умозаключениями подразумеваются, прежде всего, опосредованные умозаключения. В дальнейшем речь пойдет именно о них.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.2. Виды умозаключений</p>
    </title>
    <p>Умозаключения, или опосредованные умозаключения делятся на три вида. Они бывают <strong>дедуктивными, индуктивными</strong> и <strong>умозаключениями по аналогии</strong>.</p>
    <p><strong>Дедуктивные умозаключения</strong> или <strong>дедукция</strong> (от лат. deductio – выведение) – это умозаключения, в которых из общего правила делается вывод для частного случая (из общего правила выводится частный случай).</p>
    <p>Например:</p>
    <p><emphasis>Все звезды излучают энергию.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Солнце – это звезда.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Солнце излучает энергию.</emphasis></p>
    <p>Как видим, первая посылка представляет собой общее правило, из которого (при помощи второй посылки) вытекает частный случай в виде вывода: если все звезды излучают энергию, значит Солнце тоже ее излучает, потому что оно является звездой. В дедукции рассуждение идет от общего к частному, от большего к меньшему, знание сужается, в силу чего дедуктивные выводы достоверны, т. е. точны, обязательны, необходимы и т. п.</p>
    <p>Посмотрим еще раз на приведенный выше пример. Мог бы из двух данных посылок вытекать иной вывод, кроме того, который из них вытекает? Не мог! Вытекающий вывод – единственно возможный в этом случае. Изобразим отношения между понятиями, из которых состояло наше умозаключение, кругами Эйлера. Объемы трех понятий: <emphasis>звезды; тела, излучающие энергию; Солнце</emphasis> схематично расположатся следующим образом:</p>
    <image l:href="#i_068.png"/>
    <p>Если объем понятия <emphasis>звезды</emphasis> включается в объем понятия <emphasis>тела, излучающие энергию,</emphasis> а объем понятия <emphasis>Солнце</emphasis> включается в объем понятия <emphasis>звезды,</emphasis> то объем понятия <emphasis>Солнце</emphasis> <strong>автоматически</strong> включается в объем понятия <emphasis>тела, излучающие энергию,</emphasis> в силу чего дедуктивный вывод и является достоверным.</p>
    <p>Несомненное достоинство дедукции, конечно же, заключается в достоверности ее выводов. Вспомним, известный литературный герой Шерлок Холмс пользовался дедуктивным методом при раскрытии преступлений. Это значит, что он строил свои рассуждения таким образом, чтобы из общего выводить частное. В одном произведении, объясняя доктору Уотсону сущность своего дедуктивного метода, он приводит такой пример. Около убитого полковника Морена сыщики Скотлэнд-Ярда обнаружили выкуренную сигару и решили, что полковник выкурил ее перед смертью. Однако, он (Шерлок Холмс) неопровержимо доказывает, что полковник Морен не мог выкурить эту сигару, потому что он носил большие, пышные усы, а сигара выкурена до конца, т. е., если бы ее курил Морен, то он непременно подпалил бы свои усы. Следовательно, сигару выкурил другой человек. В этом рассуждении вывод выглядит убедительно именно потому, что он дедуктивный: из общего правила (<emphasis>Любой человек с большими, пышными усами не может выкурить сигару до конца</emphasis>) выводится частный случай (<emphasis>Полковник Морен не мог выкурить сигару до конца, потому что носил такие усы</emphasis>). Приведем рассмотренное рассуждение к принятой в логике стандартной форме записи умозаключений в виде посылок и вывода:</p>
    <p><emphasis>Любой человек с большими, пышными усами не может выкурить сигару до конца.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Полковник Морен носил большие, пышные усы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Полковник Морен не мог выкурить сигару до конца.</emphasis></p>
    <p><strong>Индуктивные умозаключения</strong> или <strong>индукция</strong> (от лат. inductio – наведение) – это умозаключения, в которых из нескольких частных случаев выводится общее правило (несколько частных случаев как бы наводят на общее правило). Например:</p>
    <p><emphasis>Юпитер движется.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Марс движется.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Венера движется.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Юпитер, Марс, Венера – это планеты.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все планеты движутся.</emphasis></p>
    <p>Как видим, первые три посылки представляют собой частные случаи, четвертая посылка подводит их под один класс объектов, объединяет их, а в выводе говорится обо всех объектах этого класса, т. е. формулируется некое общее правило (вытекающее из трех частных случаев). Легко увидеть, что индуктивные умозаключения строятся по принципу, противоположному принципу построения дедуктивных умозаключений. В индукции рассуждение идет от частного к общему, от меньшего к большему, знание расширяется, в силу чего индуктивные выводы, в отличие от дедуктивных, не достоверны, а вероятностны. В рассмотренном выше примере индукции признак, обнаруженный у некоторых объектов какой-то группы, перенесен на все объекты этой группы, сделано обобщение, которое почти всегда чревато ошибкой: вполне возможно наличие в группе каких-то исключений, и даже если множество объектов из некой группы характеризуется каким-то признаком, то это не означает с достоверностью, что таким признаком характеризуются все объекты данной группы. Вероятностный характер выводов является, конечно же, недостатком индукции. Однако, ее несомненное достоинство и выгодное отличие от дедукции, которая представляет собой сужающееся знание, заключается в том, что индукция – это расширяющееся знание, способное приводить к новому, в то время как дедукция – это разбор старого и уже известного.</p>
    <p><strong>Умозаключения по аналогии</strong> или просто <strong>аналогия</strong> (от греч. analogia – соответствие) – это умозаключения, в которых на основе сходства предметов (объектов) в одних признаках делается вывод об их сходстве и в других признаках. Например:</p>
    <p><emphasis>Планета Земля расположена в солнечной системе, на ней есть атмосфера, вода и жизнь.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Планета Марс расположена в солнечной системе, на ней есть атмосфера и вода.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вероятно, на Марсе есть жизнь.</emphasis></p>
    <p>Как видим, сравниваются (сопоставляются) два объекта (планета Земля и планета Марс), которые сходны между собой в некоторых существенных, важных признаках (находиться в солнечной системе, иметь атмосферу и воду). На основе данного сходства делается вывод о том, что, возможно, эти объекты сходны между собой и в других признаках: если на Земле есть жизнь, а Марс во многом похож на Землю, то не исключено наличие жизни и на Марсе. Выводы аналогии, как и выводы индукции, вероятностны.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.3. Простой, или категорический силлогизм</p>
    </title>
    <p>Рассмотренные в предыдущем параграфе дедуктивные умозаключения также называются <strong>силлогизмами</strong>. Существует несколько видов силлогизмов. Первый из них называется простым, или категорическим, потому что все суждения, входящие в него (две посылки и вывод), являются простыми, или категорическими. Это уже известные нам суждения видов А, I, Е, О.</p>
    <p>Рассмотрим пример простого силлогизма.</p>
    <p><emphasis>Все цветы</emphasis> <strong>(М)</strong> <emphasis>– это растения</emphasis> <strong>(Р)</strong>.</p>
    <p><emphasis>Все розы</emphasis> <strong>(S)</strong> <emphasis>– это цветы</emphasis> <strong>(М)</strong>.</p>
    <p><emphasis>Все розы</emphasis> <strong>(S)</strong> <emphasis>– это растения</emphasis> <strong>(Р)</strong>.</p>
    <p>Обе посылки и вывод являются в данном силлогизме простыми суждениями (причем и посылки, и вывод – это суждения вида А (общеутвердительные)). Обратим внимание на вывод, представленный суждением: <emphasis>Все розы – это растения.</emphasis> В этом выводе субъектом выступает термин <emphasis>розы</emphasis>, а предикатом – термин <emphasis>растения</emphasis>. Субъект вывода присутствует во второй посылке силлогизма, а предикат вывода – в первой. Также в обеих посылках повторяется термин <emphasis>цветы</emphasis>, который, как нетрудно увидеть, является связующим: именно благодаря ему не связанные, разобщенные в посылках термины <emphasis>растения</emphasis> и <emphasis>розы</emphasis> возможно связать в выводе. Таким образом, структура силлогизма включает в себя две посылки и один вывод, которые состоят из трех (различным образом расположенных) терминов.</p>
    <p>1. Субъект вывода располагается во второй посылке силлогизма и называется <strong>меньшим термином силлогизма</strong> (вторая посылка также называется меньшей).</p>
    <p>2. Предикат вывода располагается в первой посылке силлогизма и называется <strong>большим термином силлогизма</strong> (первая посылка также называется большей). Предикат вывода, как правило, является по объему большим понятием, чем субъект вывода (в приведенном примере понятия <emphasis>розы</emphasis> и <emphasis>растения</emphasis> находятся в отношении родовидового подчинения), в силу чего предикат вывода назван большим термином, а субъект вывода – меньшим.</p>
    <p>3. Термин, который повторяется в двух посылках и связывает субъект с предикатом (меньший и больший термины), называется <strong>средним термином силлогизма</strong> и обозначается латинской буквой <strong>М</strong>, потому что «средний» на латинском – это medium.</p>
    <p>Три термина силлогизма могут быть расположены в нем по-разному. Взаимное расположение терминов друг относительно друга называется <strong>фигурой простого силлогизма</strong>. Таких фигур четыре, т. е. все возможные варианты взаимного расположения терминов в силлогизме исчерпываются четырьмя комбинациями. Рассмотрим их.</p>
    <p>Первая фигура силлогизма – это такое расположение его терминов, при котором первая посылка начинается со среднего термина, а вторая заканчивается средним термином. Например:</p>
    <p><emphasis>Все газы</emphasis> <strong>(М)</strong> <emphasis>– это химические элементы</emphasis> <strong>(Р)</strong>.</p>
    <p><emphasis>Гелий</emphasis> <strong>(S)</strong> <emphasis>– это газ (</emphasis><strong>М</strong><emphasis>).</emphasis></p>
    <p><emphasis>Гелий</emphasis> <strong>(S)</strong> <emphasis>– это химический элемент</emphasis> <strong>(Р).</strong></p>
    <p>Учитывая то, что в первой посылке средний термин связан с предикатом, во второй субъект связан со средним термином, а в выводе субъект связан с предикатом, составим схему расположения и связи терминов в приведенном примере:</p>
    <image l:href="#i_069.png"/>
    <p>Прямые линии на схеме (за исключением той, которая отделяет посылки от вывода) показывают связь терминов в посылках и в выводе. Поскольку роль среднего термина заключается в том, чтобы связывать больший и меньший термины силлогизма, то на схеме средний термин в первой посылке соединяется линией со средним термином во второй посылке. Схема показывает, каким именно образом средний термин связывает между собой другие термины силлогизма в его первой фигуре. Кроме того, можно изобразить отношения между тремя терминами с помощью кругов Эйлера. В данном случае получится следующая схема:</p>
    <image l:href="#i_070.png"/>
    <p>Вторая фигура силлогизма – это такое расположение его терминов, при котором и первая, и вторая посылки заканчиваются средним термином. Например:</p>
    <p><emphasis>Все рыбы</emphasis> <strong>(Р)</strong> <emphasis>дышат жабрами</emphasis> <strong>(М)</strong>.</p>
    <p><emphasis>Все киты</emphasis> <strong>(S)</strong> <emphasis>не дышат жабрами</emphasis> <strong>(М)</strong>.</p>
    <p><emphasis>Все киты</emphasis> <strong>(S)</strong> <emphasis>не рыбы</emphasis> <strong>(Р)</strong>.</p>
    <p>Схемы взаимного расположения терминов и отношений между ними во второй фигуре силлогизма выглядят так:</p>
    <image l:href="#i_071.png"/>
    <p>Третья фигура силлогизма – это такое расположение его терминов, при котором и первая, и вторая посылки начинаются со среднего термина. Например:</p>
    <p><emphasis>Все тигры</emphasis> <strong>(М)</strong> – <emphasis>это млекопитающие</emphasis> <strong>(Р)</strong>.</p>
    <p><emphasis>Все тигры</emphasis> <strong>(М)</strong> – <emphasis>это хищники</emphasis> <strong>(S)</strong>.</p>
    <p><emphasis>Некоторые хищники</emphasis> <strong>(S)</strong> – <emphasis>это млекопитающие</emphasis> <strong>(Р)</strong>.</p>
    <p>Схемы взаимного расположения терминов и отношений между ними в третьей фигуре силлогизма:</p>
    <image l:href="#i_072.png"/>
    <p>Четвертая фигура силлогизма – это такое расположение его терминов, при котором первая посылка заканчивается средним термином, а вторая начинается с него. Например:</p>
    <p><emphasis>Все квадраты</emphasis> <strong>(Р)</strong> – <emphasis>это прямоугольники</emphasis> <strong>(М)</strong>.</p>
    <p><emphasis>Все прямоугольники</emphasis> <strong>(М)</strong> – <emphasis>это не треугольники</emphasis> <strong>(S)</strong>.</p>
    <p><emphasis>Все треугольники</emphasis> <strong>(S)</strong> – <emphasis>это не квадраты</emphasis> <strong>(Р)</strong>.</p>
    <p>Схемы взаимного расположения терминов и отношений между ними в четвертой фигуре силлогизма:</p>
    <image l:href="#i_073.png"/>
    <p>(Отметим, что отношения между терминами силлогизма во всех фигурах могут быть и другими).</p>
    <p>Любой простой силлогизм состоит из трех суждений (двух посылок и вывода). Каждое из них является простым и принадлежит к одному из четырех видов (А, I, Е, О). Набор простых суждений, входящих в силлогизм, называется <strong>модусом простого силлогизма</strong>. Например, в силлогизме:</p>
    <p><emphasis>Все небесные тела движутся.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все планеты – это небесные тела.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все планеты движутся.</emphasis></p>
    <p>Первая посылка является простым суждением вида А (общеутвердительным), вторая посылка – это тоже простое суждение вида А, и вывод в данном случае представляет собой простое суждение вида А. Поэтому рассмотренный силлогизм имеет модус <strong>ААА</strong>. Силлогизм:</p>
    <p><emphasis>Все журналы – это периодические издания.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все книги не являются периодическими изданиями.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все книги не являются журнала</emphasis>ми.</p>
    <p>имеет модус <strong>АЕЕ</strong>. Силлогизм:</p>
    <p><emphasis>Все углероды – простые тела.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все углероды электропроводны.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые электропроводники – простые тела.</emphasis></p>
    <p>имеет модус <strong>ААI</strong>. Всего модусов во всех четырех фигурах, т. е. возможных комбинаций простых суждений в силлогизме, – 256. В каждой фигуре 64 модуса. Однако из всех этих 256 модусов только 19 дают достоверные выводы, остальные приводят к вероятностным выводам. Если принять во внимание, что одним из главных признаков дедукции (а значит, и силлогизма) является достоверность ее выводов, то становится понятным, почему эти 19 модусов называются правильными, а остальные – неправильными.</p>
    <p>Наша задача – уметь определять фигуру и модус любого простого силлогизма. Например, требуется установить фигуру и модус силлогизма:</p>
    <p><emphasis>Все вещества состоят из атомов.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все жидкости – это вещества.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все жидкости состоят из атомов.</emphasis></p>
    <p>Прежде всего надо найти субъект и предикат вывода, т. е. меньший и больший термины силлогизма. Далее следует установить местоположение меньшего термина во второй посылке и большего в первой. После этого можно определить средний термин и схематично изобразить расположение всех терминов в силлогизме:</p>
    <p><emphasis>Все вещества</emphasis> <strong>(М)</strong> <emphasis>состоят из атомов</emphasis> <strong>(Р)</strong>.</p>
    <p><emphasis>Все жидкости</emphasis> <strong>(S)</strong> <emphasis>– это вещества</emphasis> <strong>(М)</strong>.</p>
    <p><emphasis>Все жидкости</emphasis> <strong>(S)</strong> <emphasis>состоят из атомов</emphasis> <strong>(Р)</strong>.</p>
    <image l:href="#i_074.png"/>
    <p>Как видим, рассматриваемый силлогизм построен по первой фигуре. Теперь надо найти его модус. Для этого следует выяснить, к какому виду простых суждений относится первая посылка, вторая и вывод. В нашем примере обе посылки и вывод являются суждениями вида А (общеутвердительными), т. е. модус данного силлогизма – ААА. Итак, предложенный силлогизм имеет первую фигуру и модус ААА.</p>
    <p>Вывод простого силлогизма является истинным, конечно же, в том случае, когда истинны его посылки. Однако, истинность посылок – это не достаточное условие истинности вывода. Вполне может быть так, что обе посылки в силлогизме истинны, а вывод его ложен. Например:</p>
    <p><emphasis>Все дети обладают мышлением.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все взрослые – это не дети.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все взрослые не обладают мышлением.</emphasis></p>
    <p>В этом силлогизме, построенном по первой фигуре, и имеющим модус АЕЕ, и первая, и вторая посылки являются истинными суждениями, из которых вытекает ложный вывод. Почему так получается? Потому что при построении силлогизма следует обращать внимание не только на то, чтобы посылки были истинными, но и, в не меньшей степени, на то, чтобы были соблюдены определенные требования или правила его построения. Рассмотрим еще один пример:</p>
    <p><emphasis>Все нравственные заповеди надо соблюдать.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Законы государства не являются нравственными заповедями.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Законы государства не надо соблюдать.</emphasis></p>
    <p>Данный силлогизм также построен по первой фигуре и имеет модус АЕЕ. В нем из истинных посылок вытекает ложный вывод из-за нарушения правил простого силлогизма, которые будут рассмотрены далее.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.4. Правила терминов простого силлогизма</p>
    </title>
    <p>Правила простого силлогизма делятся на общие и частные. Общие правила применимы ко всем простым силлогизмам, независимо от того, по какой фигуре они построены. Частные правила действуют только для каждой фигуры силлогизма и поэтому часто называются правилами фигур. Вспомним, что в структуре простого силлогизма выделяются три термина (больший, меньший и средний) и две посылки (большая и меньшая). Поэтому общие правила простого силлогизма обычно делятся на правила терминов и правила посылок силлогизма. Сначала рассмотрим правила терминов.</p>
    <p><strong>1. В силлогизме должно быть только три термина.</strong> Обратимся к уже упоминавшемуся (см. введение) примеру силлогизма, в котором данное правило нарушено:</p>
    <p><emphasis>Движение вечно.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Хождение в школу – это движение.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Хождение в школу вечно.</emphasis></p>
    <p>Обе посылки этого силлогизма являются истинными суждениями, однако из них вытекает ложный вывод, потому что нарушено рассматриваемое правило. Термин <emphasis>движение</emphasis> употребляется в двух посылках в двух разных смыслах (движение как всеобщее мировое изменение и движение как механическое перемещение тела из точки в точку), и получается, что терминов в силлогизме три (<emphasis>движение, хождение в школу, вечность</emphasis>), а смыслов (поскольку один из терминов употребляется в двух разных смыслах) четыре, т. е. лишний смысл как бы подразумевает лишний термин. Иначе говоря, в приведенном примере силлогизма было не три, а четыре (по смыслу) термина. Ошибка, возникающая при нарушении вышеприведенного правила, называется <strong>учетверением терминов</strong>.</p>
    <p><strong>2. Средний термин должен быть распределен хотя бы в одной из посылок.</strong> О распределенности терминов в простых суждениях речь шла в предыдущей главе. Напомним, что проще всего устанавливать распределенность терминов в простых суждениях с помощью круговых схем: надо изобразить кругами Эйлера отношения между терминами суждения, при этом полный круг на схеме будет обозначать распределенный термин (+), а неполный – нераспределенный (—). Рассмотрим пример силлогизма:</p>
    <p><emphasis>Все кошки – это живые существа.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Сократ – это тоже живое существо.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Сократ – это кошка.</emphasis></p>
    <p>Из двух истинных посылок вытекает ложный вывод. Изобразим кругами Эйлера отношения между терминами в посылках силлогизма и установим распределенность этих терминов:</p>
    <image l:href="#i_075.png"/>
    <p>Как видим, средний термин (<emphasis>живые существа</emphasis>) в данном случае нераспределен ни в одной из посылок, а по правилу он должен быть распределен хотя бы в одной из посылок. Ошибка, возникающая при нарушении рассматриваемого правила, так и называемая – <strong>нераспределенность среднего термина в каждой посылке</strong>.</p>
    <p><strong>3. Термин, который был нераспределен в посылке, не может быть распределен в выводе.</strong> Обратимся к следующему примеру:</p>
    <p><emphasis>Все яблоки съедобны.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все груши – это не яблоки.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все груши несъедобны.</emphasis></p>
    <p>Посылки силлогизма являются истинными суждениями, а вывод – ложным. Как и в предыдущем случае, изобразим кругами Эйлера отношения между терминами в посылках и в выводе силлогизма и установим распределенность этих терминов:</p>
    <image l:href="#i_076.png"/>
    <p>В данном случае предикат вывода, или больший термин силлогизма (<emphasis>съедобные предметы</emphasis>) в первой посылке является нераспределенным (—), а в выводе – распределенным (+), что запрещается рассматриваемым правилом. Ошибка, возникающая при его нарушении, называется <strong>расширением большего термина</strong>. (Вспомним, что термин распределен, когда речь идет обо всех предметах, входящих в него и нераспределен, когда речь идет о части предметов, входящих в него, именно поэтому ошибка и называется расширением термина).</p>
    <p>Таковы правила терминов простого силлогизма. Теперь перейдем к рассмотрению правил его посылок.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.5. Правила посылок простого силлогизма</p>
    </title>
    <p><strong>1. В силлогизме не должно быть двух отрицательных посылок.</strong> Хотя бы одна из посылок силлогизма должна быть положительной (могут быть положительными и обе посылки). Если две посылки в силлогизме отрицательные, то вывод из них или вообще сделать нельзя, или же, если его сделать возможно, он будет ложным (или, по крайней мере, недостоверным, вероятностным). Например:</p>
    <p><emphasis>Снайперы не могут иметь плохое зрение.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все мои друзья – не снайперы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все мои друзья имеют плохое зрение.</emphasis></p>
    <p>Обе посылки в силлогизме являются отрицательными суждениями и, несмотря на их истинность, из них вытекает ложный вывод. Ошибка, которая возникает в данном случае, так и называется – <strong>две отрицательные посылки</strong>.</p>
    <p><strong>2. В силлогизме не должно быть двух частных посылок.</strong></p>
    <p>Хотя бы одна из посылок должна быть общей (могут быть общими и обе посылки). Если две посылки в силлогизме представляют собой частные суждения, то вывод из них сделать невозможно. Например, из следующих посылок:</p>
    <p><emphasis>Некоторые школьники – это первоклассники.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые школьники – это десятиклассники.</emphasis></p>
    <p>?</p>
    <p>никакой вывод не следует, потому что обе они являются частными. Ошибка, возникающая при нарушении данного правила, так и называется – две частные посылки.</p>
    <p><strong>3. Если одна из посылок отрицательная, то и вывод должен быть отрицательным.</strong> Например:</p>
    <p><emphasis>Ни один металл не является изолятором.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Медь – это металл.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Медь не является изолятором.</emphasis></p>
    <p>Как видим, из двух посылок данного силлогизма не может вытекать утвердительный вывод. Он может быть только отрицательным.</p>
    <p><strong>4. Если одна из посылок частная, то и вывод должен быть частным.</strong> Например:</p>
    <p><emphasis>Все углеводороды – это органические соединения.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые вещества – это углеводороды.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые вещества – это органические соединения.</emphasis></p>
    <p>В этом силлогизме из двух посылок не может следовать общий вывод. Он может быть только частным, т. к. вторая посылка является частной.</p>
    <p>Таковы общие правила простого силлогизма. Теперь перечислим частные правила, или правила фигур силлогизма.</p>
    <p>Для первой фигуры: большая посылка должна быть общей, меньшая – утвердительной.</p>
    <p>Для второй фигуры: большая посылка должна быть общей, одна из посылок и вывод должны быть отрицательными.</p>
    <p>Для третьей фигуры: меньшая посылка должна быть утвердительной, а вывод – частным.</p>
    <p>Для четвертой фигуры: если большая посылка утвердительная, то меньшая посылка должна быть общей; если одна из посылок отрицательная, то большая должна быть общей.</p>
    <p>Еще раз отметим, что для получения истинного вывода в простом силлогизме недостаточно только того, чтобы его посылки были истинными суждениями, кроме этого требуется соблюдение общих и частных правил силлогизма.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.6. Энтимемы и эпихейремы</p>
    </title>
    <p>Поскольку простой силлогизм – это одна из широко распространенных разновидностей умозаключения, он часто используется в повседневном и научном мышлении.</p>
    <p>Однако, при его употреблении, мы, как правило, не соблюдаем его жесткую логическую структуру (в которой отчетливо прослеживаются две посылки и вытекающий из них вывод).</p>
    <p>Например, вместо того, чтобы сказать:</p>
    <p><emphasis>Все рыбы не являются млекопитающими.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все киты являются млекопитающими.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Следовательно, все киты не являются рыбами.</emphasis></p>
    <p>мы, скорее всего, скажем: <emphasis>Все киты не рыбы, так как они – млекопитающие,</emphasis> или: <emphasis>Все киты не рыбы, потому что рыбы – не млекопитающие</emphasis>. Нетрудно увидеть, что эти два умозаключения представляют собой сокращенную форму вышеприведенного простого силлогизма.</p>
    <p>Таким образом, в мышлении и речи обычно используется не простой силлогизм, а его различные сокращенные разновидности, которые и будут рассмотрены в этом и следующем параграфах.</p>
    <p><strong>Энтимема</strong> – это простой силлогизм, в котором пропущена одна из посылок или вывод. Понятно, что из любого силлогизма можно вывести три энтимемы. Например, из силлогизма:</p>
    <p><emphasis>Все металлы электропроводны.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Железо – это металл.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Железо электропроводно.</emphasis></p>
    <p>следуют три энтимемы.</p>
    <p>1. <emphasis>Железо электропроводно, так как оно является металлом</emphasis> (пропущена большая посылка).</p>
    <p>2. <emphasis>Железо электропроводно, потому что все металлы электропроводы</emphasis> (пропущена меньшая посылка).</p>
    <p>3. <emphasis>Все металлы электропроводны, а железо – это металл</emphasis> (пропущен вывод).</p>
    <p><strong>Эпихейрема</strong> – это простой силлогизм, в котором обе посылки являются энтимемами. Возьмем, два силлогизма и выведем из них энтимемы.</p>
    <p><strong>1 силлогизм</strong></p>
    <p><emphasis>Все, что приводит общество к бедствиям, есть зло.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Социальная несправедливость приводит общество к бедствиям.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Социальная несправедливость – это зло.</emphasis></p>
    <p>Пропуская в этом силлогизме большую посылку, получаем</p>
    <p>энтимему: <emphasis>Социальная несправедливость – это зло, так как</emphasis></p>
    <p><emphasis>она приводит общество к бедствиям.</emphasis></p>
    <p><strong>2 силлогизм</strong></p>
    <p><emphasis>Все, что способствует обогащению одних за счет обнищания других, – это социальная несправедливость.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Частная собственность способствует обогащению одних за счет обнищания других.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Частная собственность – это социальная несправедливость.</emphasis></p>
    <p>Пропуская в этом силлогизме большую посылку, получаем энтимему: <emphasis>Частная собственность – это социальная несправедливость, так как она способствует обогащению одних за счет обнищания других.</emphasis></p>
    <p>Если расположить эти две энтимемы друг за другом, то они станут посылками нового, третьего силлогизма, который и будет эпихейремой:</p>
    <p><emphasis>Социальная несправедливость – это зло, так как оно приводит общество к бедствиям.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Частная собственность – это социальная несправедливость, так как она способствует обогащению одних за счет обнищания других.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Частная собственность – это зло.</emphasis></p>
    <p>Как видим, в составе эпихейремы можно выделить три силлогизма: два из них являются посылочными, а один строится из выводов посылочных силлогизмов. Этот последний силлогизм представляет собой основу для окончательного вывода.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.7. Полисиллогизмы и сориты</p>
    </title>
    <p>Помимо энтимемы и образуемой из нее (т. е. из двух энтимем) эпихейремы существуют еще две разновидности сокращенного простого силлогизма. Это полисиллогизм и образуемый из него сорит</p>
    <p><strong>Полисиллогизм</strong>, также часто называемый сложным силлогизмом, – это два или несколько простых силлогизмов, связанных между собой таким образом, что вывод одного из них является посылкой следующего. Например:</p>
    <image l:href="#i_077.png"/>
    <p>Фигурными скобками выделены два силлогизма, объединенные в полисиллогизм. Обратим внимание на то, что вывод предыдущего силлогизма стал большей посылкой последующего. В этом случае получившийся полисиллогизм называется <strong>прогрессивным</strong>. Если же вывод предыдущего силлогизма становится меньшей посылкой последующего, то полисиллогизм называется <strong>регрессивным</strong>. Например:</p>
    <p><emphasis>Все звезды – это небесные тела.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Солнце – это звезда.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Солнце – это небесное тело.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все небесные тела участвуют в гравитационных взаимодействиях.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Солнце – это небесное тело.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Солнце участвует в гравитационных взаимодействиях.</emphasis></p>
    <p>Вывод предыдущего силлогизма является меньшей посылкой следующего. Можно заметить, что в этом случае два силлогизма невозможно графически соединить в последовательную цепочку, как в случае прогрессивного полисиллогизма.</p>
    <p>Выше говорилось, что полисиллогизм может состоять не только из двух, но и из большего количества простых силлогизмов. Приведем пример полисиллогизма (прогрессивного), который состоит из трех простых силлогизмов.</p>
    <image l:href="#i_078.png"/>
    <p><strong>Сорит</strong>, также часто называемый сложносокращенным силлогизмом, – это полисиллогизм, в котором пропущена посылка последующего силлогизма, являющаяся выводом предыдущего. Вернемся к рассмотренному выше примеру прогрессивного полисиллогизма и пропустим в нем большую посылку второго силлогизма, которая представляет собой вывод первого силлогизма. Получится прогрессивный сорит:</p>
    <p><emphasis>Все, что развивает мышление, полезно.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все интеллектуальные игры развивают мышление.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Шахматы – это интеллектуальная игра.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Шахматы полезны.</emphasis></p>
    <p>Теперь обратимся к рассмотренному выше примеру регрессивного полисиллогизма и пропустим в нем меньшую посылку второго силлогизма, которая является выводом первого силлогизма. Получится регрессивный сорит:</p>
    <p><emphasis>Все звезды – это небесные тела.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Солнце – это звезда.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все небесные тела участвуют в гравитационных взаимодействиях.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Солнце участвует в гравитационных взаимодействиях.</emphasis></p>
    <p>Сделаем прогрессивный сорит из вышеприведенного прогрессивного полисиллогизма, состоящего из трех простых силлогизмов:</p>
    <p><emphasis>Все материальное имеет физические свойства.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все объекты Вселенной материальны.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Кванты – это объекты Вселенной.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Фотоны – это кванты электромагнитного поля.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Фотоны имеют физические свойства.</emphasis></p>
    <p>Итак, на практике, т. е. в повседневном мышлении обычно используется не простой, категорический силлогизм, а его различные сокращенные формы: энтимемы, эпихейремы, полисиллогизмы и сориты.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.8. Умозаключения с союзом «или»</p>
    </title>
    <p>Обе посылки и вывод простого, или категорическом силлогизма являются простыми суждениями (А, I, Е, О). Если же одна из посылок силлогизма или обе его посылки представлены сложными суждениями (конъюнкция, нестрогая и строгая дизъюнкция, импликация, эквиваленция), то мы имеем дело с силлогизмом (или умозаключением) других видов, о которых и пойдет речь далее.</p>
    <p>В <strong>разделительно-категорическом силлогизме</strong> (или умозаключении), как явствует из названия, первая посылка представляет собой разделительное, или дизъюнктивное суждение, а вторая посылка – это простое, или категорическое суждение. Например:</p>
    <p><emphasis>Учебное заведение может быть начальным или средним, или высшим.</emphasis></p>
    <p><emphasis>МГУ является высшим учебным заведением.</emphasis></p>
    <p><emphasis>МГУ – это не начальное и не среднее учебное заведение.</emphasis></p>
    <p>Разделительно-категорический силлогизм имеет два модуса. В <strong>утверждающе-отрицающем модусе</strong>, который также называют <strong>модусом понендо толленс</strong> (лат. modus ponendo tollens) первая посылка представляет собой строгую дизъюнкцию нескольких вариантов чего-либо, во второй посылке утверждается один из них, а в выводе отрицаются все остальные (таким образом, рассуждение движется от утверждения к отрицанию). Например:</p>
    <p><emphasis>Леса бывают хвойными или лиственными, или смешанными.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Этот лес хвойный.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Этот лес не лиственный и не смешанный.</emphasis></p>
    <p>С помощью условных обозначений логических союзов можно представить форму данного силлогизма в виде следующей записи: ((а ⊻ в ⊻ с) ∧ а) <strong>→</strong> (¬в ∧ ¬с), где (а ⊻ в⊻ с) – это первая посылка в виде строгой дизъюнкции трех простых суждений; а – это вторая посылка в виде утверждения одного из них; ((а ⊻ в ⊻ с) ∧ а) – это две посылки силлогизма, соединенные знаком конъюнкции; (¬в ∧ ¬с) – это вывод силлогизма в виде конъюнкции отрицаний двух оставшихся простых суждений, входивших в первую посылку; знак импликации (<strong>→</strong>) показывает, что из посылок следует вывод.</p>
    <p>В <strong>отрицающе-утверждающем модусе</strong>, который также называют <strong>модусом толлендо поненс</strong> (лат. modus tollendo ponens) первая посылка представляет собой строгую дизъюнкцию нескольких вариантов чего-либо, во второй посылке отрицаются все данные варианты, кроме одного, а в выводе утверждается этот один оставшийся вариант (таким образом, рассуждение движется от отрицания к утверждению). Например:</p>
    <p><emphasis>Люди бывают европеоидами, или монголоидами, или негроидами.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Этот человек не монголоид и не негроид.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Этот человек является европеоидом.</emphasis></p>
    <p>С помощью условных обозначений логических союзов можно представить форму данного силлогизма в виде следующей записи: ((а ⊻ в ⊻ с) ∧ (¬в ∧ ¬с)) <strong>→</strong> а, где (а ⊻ в ⊻ с) – это первая посылка в виде строгой дизъюнкции трех простых суждений; (¬в ∧ ¬с) – это вторая посылка в виде конъюнкции отрицаний двух из них; (а ⊻ в ⊻ с) ∧ (¬в ∧ ¬с) – это две посылки силлогизма, соединенные знаком конъюнкции; а – это вывод силлогизма в виде утверждения третьего простого суждения, входившего в первую посылку; и наконец, импликацией (<strong>→</strong>) объединяются посылки и вывод силлогизма.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.9. Правила умозаключений с союзом «или»</p>
    </title>
    <p>Первая посылка разделительно-категорического силлогизма (умозаключения) является строгой дизъюнкцией, т. е. представляет собой уже знакомую нам логическую операцию деления понятия. Поэтому неудивительно, что правила этого силлогизма повторяют известные нам правила деления понятия.</p>
    <p><strong>1. Деление в первой посылке должно проводиться по одному основанию.</strong> Например, силлогизм:</p>
    <p><emphasis>Транспорт бывает наземным или подземным, или водным, или воздушным, или общественным.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Пригородные электропоезда – это общественный транспорт.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Пригородные электропоезда – это не наземный, не подземный, не водный и не воздушный транспорт.</emphasis></p>
    <p>построен по утверждающе-отрицающему модусу: в первой посылке представлено несколько вариантов, во второй</p>
    <p>посылке один из них утверждается, в силу чего в выводе отрицаются все остальные. Однако из двух истинных посылок вытекает ложный вывод. Почему так получается? Потому что в первой посылке деление проводилось по двум разным основаниям (в какой природной среде передвигается транспорт и кому он принадлежит). <strong>Подмена основания</strong> деления в первой посылке разделительно-категорического силлогизма приводит к ложному выводу.</p>
    <p><strong>2. Деление в первой посылке должно быть полным</strong>. Например, в силлогизме:</p>
    <p><emphasis>Математические действия бывают сложением или вычитанием, или умножением, или делением.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Логарифмирование – это не сложение, не вычитание, не умножение и не деление.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Логарифмирование – это не математическое действие.</emphasis> неполное деление в первой посылке обусловливает ложный вывод, вытекающий из истинных посылок.</p>
    <p><strong>3. Результаты деления в первой посылке не должны пересекаться, или дизъюнкция должна быть строгой</strong>. Например, в силлогизме:</p>
    <p><emphasis>Страны мира бывают северными или южными, или западными, или восточными.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Канада – это северная страна.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Канада – это не южная, не западная и не восточная страна.</emphasis></p>
    <p>вывод является ложным, т. к. Канада в такой же степени северная страна, в какой и западная. Ложный вывод при истинных посылках объясняется в данном случае <strong>пересечением результатов деления</strong> в первой посылке, или, что одно и то же, – нестрогой дизъюнкцией. Следует отметить, что <strong>нестрогая дизъюнкция</strong> в разделительно-категорическом силлогизме допустима в том случае, когда он построен по отрицающе-утверждающему модусу. Например, в силлогизме:</p>
    <p><emphasis>Он силен от природы или же – постоянно занимается спортом.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Он не является сильным от природы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Он постоянно занимается спортом.</emphasis></p>
    <p>нет ошибки, несмотря на то, что дизъюнкция в первой посылке была нестрогой. Таким образом, рассматриваемое правило безоговорочно действует только для утверждающе-отрицающего модуса разделительно-категорического силлогизма.</p>
    <p><strong>4. Деление в первой посылке должно быть последовательным.</strong> Например, в силлогизме:</p>
    <p><emphasis>Предложения бывают простыми или сложными, или сложносочиненными.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это предложение сложносочиненное.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это предложение не простое и не сложное.</emphasis></p>
    <p>ложный вывод следует из истинных посылок по той причине, что в первой посылке был допущен <strong>скачок в делении</strong>.</p>
    <p>Разделительно-категорический силлогизм в логике часто называют просто разделительно-категорическим умозаключением. Помимо него существует также <strong>чисто разделительное умозаключение</strong>, или <strong>чисто разделительный силлогизм</strong>, обе посылки и вывод которого являются разделительным, или дизъюнктивными суждениями. Например:</p>
    <p><emphasis>Зеркала бывают плоскими или сферическими.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Сферические зеркала бывают вогнутыми или выпуклыми.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Зеркала бывают плоскими или вогнутыми, или выпуклыми.</emphasis></p>
    <p>Форму приведенного умозаключения (чисто разделительного силлогизма) можно представить следующим образом: ((а ⊻ в) ∧ (в<sub>1</sub> ⊻ в<sub>2</sub>)) <strong>→</strong> (а ⊻ в<sub>1</sub> ⊻ в<sub>2</sub>), где (а ⊻ в) – первая посылка, (в<sub>1</sub> ⊻ в<sub>2</sub>) – вторая посылка, (а ⊻ в<sub>1</sub> ⊻ в<sub>2</sub>) – вывод.</p>
    <p>Итак, умозаключения с союзом «или» могут быть разделительно-категорическими или чисто разделительными.</p>
    <p><strong>3. 10. Умозаключения с союзом «если… то»</strong></p>
    <p>Если в разделительно-категорическом умозаключении первая посылка – это разделительное, или дизъюнктивное суждение, то в <strong>условно-категорическом умозаключении</strong> (или силлогизме) первая посылка является условным, или импликативным суждением. Вторая его посылка, как и в разделительно-категорическом силлогизме представляет собой простое, или категорическое суждение. Например:</p>
    <p>Е<emphasis>сли взлетная полоса покрыта льдом, то самолеты не могут взлетать.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Сегодня взлетная полоса покрыта льдом.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Сегодня самолеты не могут взлетать.</emphasis></p>
    <p>Условно-категорический силлогизм имеет два модуса. В <strong>утверждающем модусе</strong>, который также называют <strong>модусом поненс</strong> (лат. modus ponens) первая посылка представляет собой импликацию, состоящую, как мы уже знаем, из двух частей – основания и следствия, вторая посылка является утверждением основания, а в выводе утверждается следствие. например:</p>
    <p><emphasis>Если вещество – металл, то оно электропроводно.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Данное вещество – это металл.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Данное вещество электропроводно.</emphasis></p>
    <p>Форма утверждающего модуса условно-категорического силлогизма: ((а <strong>→</strong> в) ∧ а) <strong>→</strong> в, где (а <strong>→</strong> в) – это первая посылка в виде импликации основания (а) и следствия (в); ((а <strong>→</strong> в) ∧ а) – это две посылки силлогизма в виде двухчленной конъюнкции, состоящей из уже упомянутой импликации и утверждения основания; в – это вытекающий из посылок вывод силлогизма в виде утверждения следствия.</p>
    <p>В <strong>отрицающем модусе</strong>, который также называют <strong>модусом толленс</strong> (лат. modus tollens) первая посылка представляет собой импликацию основания и следствия, вторая посылка является отрицанием следствия, а в выводе отрицается основание. Например:</p>
    <p><emphasis>Если вещество – металл, то оно электропроводно.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Данное вещество неэлектропроводно.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Данное вещество – не металл.</emphasis></p>
    <p>Форма отрицающего модуса условно-категорического силлогизма: ((а <strong>→</strong> в) ∧ ¬в) <strong>→</strong> а, где (а <strong>→</strong> в) – это первая посылка в виде импликации основания (а) и следствия (в); ((а <strong>→</strong> в) ∧ ¬в) – это две посылки силлогизма в виде двухчленной конъюнкции, состоящей из уже упомянутой импликации и отрицания следствия; а – это вытекающий из посылок вывод силлогизма в виде отрицания основания.</p>
    <p>Необходимо обратить внимание на уже известную нам особенность импликативного суждения, которая состоит в том, что основание и следствие нельзя поменять местами. Например, высказывание: <emphasis>Если вещество – металл, то оно электропроводно</emphasis> является верным, т. к. все металлы – это электропроводники (из того, что вещество – металл, с необходимостью вытекает его электропроводность). Однако, высказывание: <emphasis>Если вещество электропроводно, то оно – металл,</emphasis> неверно, т. к. не все электропроводники являются металлами (из того, что вещество электропроводно, не вытекает то, что оно – металл). Эта особенность импликации обуславливает два правила условно-категорического умозаключения, или силлогизма.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.11. Правила умозаключений с союзом «если… то»</p>
    </title>
    <p><strong>1. Утверждать можно только от основания к следствию</strong>, т. е. во второй посылке утверждающего модуса должно утверждаться основание импликации (первой посылки), а в выводе – ее следствие. В противном случае из двух истинных посылок может вытекать ложный вывод. Например, в условно-категорическом силлогизме:</p>
    <p><emphasis>Если слово стоит в начале предложения, то его надо писать с большой буквы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Слово «Москва» надо писать с большой буквы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Слово «Москва» всегда стоит в начале предложения.</emphasis></p>
    <p>во второй посылке утверждалось следствие, а в выводе – основание (((а <strong>→</strong> в) ∧ в) <strong>→</strong> а). <strong>Это утверждение от следствия к основанию</strong> и является причиной ложного вывода при истинных посылках.</p>
    <p><strong>2. Отрицать можно только от следствия к основанию</strong>, т. е. во второй посылке отрицающего модуса должно отрицаться следствие импликации (первой посылки), а в выводе – ее основание. В противном случае из двух истинных посылок может вытекать ложный вывод. Например, в условно-категорическом силлогизме:</p>
    <p><emphasis>Если слово стоит в начале предложения, то его надо писать с большой буквы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>В данном предложении слово «Москва» не стоит в начале.</emphasis></p>
    <p><emphasis>В данном предложении слово «Москва» не надо писать с</emphasis></p>
    <p><emphasis>большой буквы.</emphasis></p>
    <p>во второй посылке отрицается основание, а в выводе – следствие (((а <strong>→</strong> в) ∧ ¬а) <strong>→</strong> в). Это <strong>отрицание от основания к следствию</strong> и является причиной ложного вывода при истинных посылках.</p>
    <p>Вспомним, что среди сложных суждений помимо импликации (а <strong>→</strong> в) есть также эквиваленция (а ↔ в). Если в импликации всегда выделяется основание и следствие, то в эквиваленции нет ни того, ни другого, т. к. она представляет собой сложное суждение, обе части которого тождественны (эквивалентны) друг другу. Если первой посылкой силлогизма является не импликация, а эквиваленция, то такой силлогизм называется эквивалентно-категорическим (или – эквивалентно-категорическим умозаключением) Например:</p>
    <p><emphasis>Если число четное, то оно делится без остатка на 2.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Число 16 – четное.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Число 16 делится без остатка на 2.</emphasis></p>
    <p>((а ↔ в) ∧ а) <strong>→</strong> в)</p>
    <p>поскольку в первой посылке эквивалентно-категорического силлогизма нельзя выделить ни основания, ни следствия, то рассмотренные выше правила условно-категорического силлогизма к нему неприменимы (в эквивалентно-категорическом силлогизме и утверждать, и отрицать можно как угодно). Если в условно-категорическом силлогизме два модуса правильных и два неправильных (см. выше), то в эквивалентно-категорическом силлогизме все четыре модуса являются правильными:</p>
    <p>1. ((а ↔ в) ∧ а) <strong>→</strong> в</p>
    <p>2. ((а ↔ в) ∧ в) <strong>→</strong> а</p>
    <p>3. ((а ↔ в) ∧ ¬а) <strong>→</strong> в</p>
    <p>4. ((а ↔ в) ∧ ¬в) <strong>→</strong> а</p>
    <p>читатель без труда сможет подобрать примеры для каждого из этих четырех модусов эквивалентно-категорического силлогизма.</p>
    <p>Итак, если одна из посылок силлогизма является условным, или импликативным суждением, а вторая – категорическим, или простым, то перед нами условно-категорический силлогизм (также часто называемый условно-категорическим умозаключением). Если же обе посылки представляют собой условные суждения, то это <strong>чисто условный силлогизм</strong>, или <strong>чисто условное умозаключение</strong>.</p>
    <p>Например:</p>
    <p><emphasis>Если вещество является металлом, то оно электропроводно.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Если вещество электропроводно, то его невозможно использовать в качестве изолятора.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Если вещество является металлом, то его невозможно</emphasis></p>
    <p><emphasis>использовать в качестве изолятора.</emphasis></p>
    <p>((а <strong>→</strong> в) ∧ (в <strong>→</strong> с)) <strong>→</strong> (а <strong>→</strong> с)</p>
    <p>В данном случае не только обе посылки, но и вывод силлогизма являются условными (импликативными) суждениями. Другая разновидность чисто условного силлогизма:</p>
    <p><emphasis>Если треугольник является прямоугольным, то его площадь</emphasis></p>
    <p><emphasis>равна половине произведения его основания на высоту.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Если треугольник не является прямоугольным, то его</emphasis></p>
    <p><emphasis>площадь равна половине произведения его основания на</emphasis></p>
    <p><emphasis>высоту.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Площадь треугольника равна половине произведения его</emphasis></p>
    <p><emphasis>основания на высоту.</emphasis></p>
    <p>((а <strong>→</strong> в) ∧ (¬а <strong>→</strong> в)) <strong>→</strong> в</p>
    <p>Как видим, в этой разновидности чисто условного силлогизма обе посылки являются импликативными суждениями, но вывод, в отличие от первой рассмотренной разновидности, представляет собой простое суждение.</p>
    <p>Итак, умозаключения с союзом «если… то» могут быть условно-категорическими, чисто условными и эквивалентно-категорическими.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.12. Дилеммы</p>
    </title>
    <p>Помимо разделительно-категорических и условно-категорических умозаключений, или силлогизмов существуют также <strong>условно-разделительные умозаключения</strong>.</p>
    <p>В условно-разделительном умозаключении, или силлогизме первая посылка является условным, или импликативным суждением, а вторая посылка – это разделительное, или дизъюнктивное суждение. Важно отметить, что в условном, или импликативном суждении может быть не одно основание и одно следствие (как в тех примерах, которые мы рассматривали до сих пор), а больше оснований или следствий.</p>
    <p>Например, в суждении: <emphasis>Если поступать в МГУ, то надо много заниматься или же надо иметь много денег</emphasis> из одного основания вытекает два следствия, что с помощью условных обозначений можно представить в виде формулы (а <strong>→</strong> в) ∧ (а <strong>→</strong> с). В суждении: <emphasis>Если поступать в МГУ, то надо много заниматься, а если поступать в МГИМО, то тоже надо много заниматься</emphasis> из двух оснований вытекает одно следствие – (а <strong>→</strong> в) ∧ (с <strong>→</strong> в). В суждении: <emphasis>Если страной правит мудрый человек, то она процветает, а если ей управляет проходимец, то она бедствует</emphasis> из двух оснований вытекает два следствия – (а <strong>→</strong> в) ∧ (с <strong>→</strong> d). В суждении: <emphasis>Если я выступлю против окружающей меня несправедливости, то останусь человеком, хотя жестоко пострадаю; если равнодушно пройду мимо нее, то перестану себя уважать, хотя и буду цел и невредим; а если стану всячески содействовать ей, то превращусь в животное, хотя и достигну материального и карьерного благополучия</emphasis> из трех оснований вытекает три следствия – (а <strong>→</strong> в) ∧ (с <strong>→</strong> d) ∧ (e <strong>→</strong> f).</p>
    <p>Если в первой посылке условно-разделительного силлогизма содержится два основания или следствия, то такой силлогизм называется <strong>дилеммой</strong>, если оснований или следствий три, то он называется <strong>трилеммой</strong>, а если первая посылка включает в себя более трех оснований или следствий, то силлогизм является <strong>полимемой</strong>. Чаще всего в мышлении и речи встречается дилемма, на примере которой мы и рассмотрим условно-разделительный силлогизм (также часто называемый условно-разделительным умозаключением).</p>
    <p>Дилемма может быть <strong>конструктивной</strong> (утверждающей) и <strong>деструктивной</strong> (отрицающей). Каждый из этих видов дилеммы, в свою очередь, делится на две разновидности: как конструктивная так и деструктивная дилемма может быть простой и сложной.</p>
    <p>В <strong>простой конструктивной дилемме</strong> из двух оснований вытекает одно следствие, вторая посылка представляет собой дизъюнкцию оснований, а в выводе утверждается это одно следствие в виде простого суждения. Например:</p>
    <p><emphasis>Если поступать в МГУ, то надо много заниматься, а если</emphasis></p>
    <p><emphasis>поступать в МГИМО, то тоже надо много заниматься.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Можно поступать в МГУ или МГИМО.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Надо много заниматься.</emphasis></p>
    <p>(((а <strong>→</strong> в) ∧ (с <strong>→</strong> в)) ∧ (а ⊻ с)) <strong>→</strong> в</p>
    <p>В первой посылке сложной конструктивной дилеммы из двух оснований вытекает два следствия, вторая посылка представляет собой дизъюнкцию оснований, а вывод является сложным суждением в виде дизъюнкции следствий. Например:</p>
    <p><emphasis>Если страной правит мудрый человек, то она процветает,</emphasis></p>
    <p><emphasis>а если ей управляет проходимец, то она бедствует.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Страной может управлять мудрый человек или проходимец.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Страна может процветать или бедствовать.</emphasis></p>
    <p>(((а <strong>→</strong> в) ∧ (с <strong>→</strong> d)) ∧ (а ⊻ с)) <strong>→</strong> (в ⊻ d)</p>
    <p>В первой посылке <strong>простой деструктивной дилеммы</strong> из одного основания вытекает два следствия, вторая посылка представляет собой дизъюнкцию отрицаний следствий, а в выводе отрицается основание (происходит отрицание простого суждения). Например:</p>
    <p><emphasis>Если поступать в МГУ, то надо много заниматься, или же</emphasis></p>
    <p><emphasis>надо много денег.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Я не хочу много заниматься, или же – тратить много денег.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Я не буду поступать в МГУ.</emphasis></p>
    <p>(((а <strong>→</strong> в) ∧ (а <strong>→</strong> с)) ∧ (¬в ⊻ ¬с)) <strong>→</strong> ¬а</p>
    <p>В первой посылке <strong>сложной деструктивной дилеммы</strong> из двух оснований вытекают два следствия, вторая посылка представляет собой дизъюнкцию отрицаний следствий, а вывод является сложным суждением в виде дизъюнкции отрицаний оснований. Например:</p>
    <p><emphasis>Если философ считает первоначалом мира материю, то он материалист, а если он считает первоначалом мира сознание, то он идеалист.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Этот философ не материалист или не идеалист.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Этот философ не считает первоначалом мира материю, или он не считает первоначалом мира сознание.</emphasis></p>
    <p>(((а <strong>→</strong> в) ∧ (с <strong>→</strong> d)) ∧ (¬в ⊻ ¬d)) <strong>→</strong> (¬а ⊻ ¬c)</p>
    <p>Поскольку первая посылка условно-разделительного умозаключения является импликацией, а вторая – дизъюнкцией, его правила – те же самые, что и рассмотренные выше правила условно-категорического и разделительно-категорического умозаключений.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.13. Что такое индукция?</p>
    </title>
    <p>Вспомним, опосредованные умозаключения делятся на дедуктивные, индуктивные и умозаключения по аналогии. Дедуктивные умозаключения, или силлогизмы, разновидности которых мы рассмотрели выше, дают достоверные выводы. Индуктивное умозаключение, или индукция – это умозаключение, в котором из нескольких частных случаев выводится общее правило. В отличие от дедуктивных умозаключений, в индукции рассуждение идет от частного к общему, от меньшего к большему, знание расширяется, в силу чего индуктивные выводы, как правило, вероятностны.</p>
    <p>Индукция бывает <strong>полной и неполной</strong>. В полной индукции перечисляются все объекты из какой-либо группы и делается вывод обо всей этой группе. Например, если в посылках индуктивного умозаключения перечисляются все девять крупных планет солнечной системы, то такая индукция является полной:</p>
    <p><emphasis>Меркурий движется.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Венера движется.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Земля движется.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Марс движется.</emphasis></p>
    <p>……………………</p>
    <p><emphasis>Плутон движется.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Меркурий, Венера, Земля, Марс, …, Плутон – это крупные</emphasis></p>
    <p><emphasis>планеты солнечной системы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все крупные планеты солнечной системы движутся.</emphasis></p>
    <p>В неполной индукции перечисляются некоторые объекты из какой-либо группы и делается вывод обо всей этой группе. Например, если в посылках индуктивного умозаключения перечисляются не все девять крупных планет солнечной системы, а только три из них, то такая индукция является неполной:</p>
    <p><emphasis>Меркурий движется.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Венера движется.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Земля движется.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Меркурий, Венера, Земля – это крупные планеты солнечной системы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все крупные планеты солнечной системы движутся.</emphasis></p>
    <p>Понятно, что выводы полной индукции достоверны, а неполной – вероятностны, однако полная индукция встречается редко, и поэтому под индуктивными умозаключениями обычно подразумевается неполная индукция.</p>
    <p>Неполная индукция бывает <strong>популярной и научной</strong>. В популярной индукции вывод делается на основе наблюдения и простого перечисления фактов, без знания их причины, а в научной индукции вывод делается не только на основе наблюдения и перечисления фактов, но еще и на основе знания их причины. Поэтому научная индукция, в отличие от популярной, характеризуется намного более точными, почти достоверными выводами. Например, первобытные люди, видят, как солнце каждый день встает на востоке, медленно путешествует в течение дня по небу и закатывается на западе, но они не знают, почему так происходит, им неизвестна причина этого постоянно наблюдаемого явления. Понятно, что они могут сделать умозаключение, используя только популярную индукцию и рассуждая примерно следующим образом: <emphasis>«Позавчера солнце взошло на востоке, вчера солнце взошло на востоке, сегодня солнце взошло на востоке, следовательно солнце всегда всходит на востоке».</emphasis> Мы, как и первобытные люди, наблюдаем каждодневный восход солнца на востоке, но, в отличие от них, знаем причину этого явления: Земля вращается вокруг своей оси в одном и том же направлении с неизменной скоростью, в силу чего солнце появляется каждое утро в восточной стороне неба. Поэтому то умозаключение, которое делаем мы, представляет собой научную индукцию и выглядит примерно так: <emphasis>«Позавчера солнце взошло на востоке, вчера солнце взошло на востоке, сегодня солнце взошло на востоке; причем это происходит оттого, что уже несколько миллиардов лет Земля вращается вокруг своей оси и будет вращаться так же и дальше в течение многих миллиардов лет, находясь на одном и том же расстоянии от Солнца, которое родилось раньше Земли и будет существовать дольше нее; следовательно, Солнце, для земного наблюдателя всегда всходило и будет всходить на востоке».</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.14. Правила индукции</p>
    </title>
    <p>Чтобы повысить степень вероятности выводов неполной индукции, следует соблюдать следующие важные правила.</p>
    <p><strong>1. Необходимо подбирать как можно больше исходных посылок</strong>. Для примера рассмотрим следующую ситуацию. Требуется проверить уровень успеваемости учащихся в некой школе. Предположим, что всего в ней учится (учитывая все классы и параллели) 1000 человек. По методу полной индукции надо протестировать на предмет успеваемости каждого ученика из этой тысячи. Поскольку сделать это довольно сложно, можно использовать метод неполной индукции: протестировать какую-то часть учащихся, и сделать общий вывод об уровне успеваемости в данной школе. (Понятно, что различные социологические опросы также базируются на применении неполной индукции). Очевидно, что чем большее количество учеников подвергнется тестированию, тем более надежной будет база для индуктивного обобщения, и более точным получится вывод. Однако просто большего количества исходных посылок, как того требует рассматриваемое правило, для повышения степени вероятности индуктивного обобщения недостаточно. Допустим, тестирование пройдет немалое количество учащихся, но, волей случая, среди них окажутся одни только неуспевающие. В этой ситуации мы придем к ложному индуктивному выводу о том, что уровень успеваемости в данной школе очень низок. Поэтому первое правило дополняется вторым.</p>
    <p><strong>2. Необходимо подбирать разнообразные посылки</strong>. Возвращаясь к нашему примеру, отметим, что множество тестируемых должно быть не просто по возможности большим, но и специально, по системе, сформированным, а не случайно подобранным, т. е. надо позаботиться о том, чтобы в него вошли учащиеся (примерно в одинаковом количественном отношении) из разных классов, параллелей и т. п. И, наконец, третье правило неполной индукции предписывает следующее.</p>
    <p><strong>3. Необходимо делать вывод только на основе существенных признаков</strong>. Если, допустим, во время тестирования выясняется, что ученик 10 класса не знает наизусть всю периодическую систему химических элементов, то этот факт (признак) является несущественным для вывода о его успеваемости. Однако, если тестирование показывает, что ученик 10 класса частицу «не» с глаголом пишет слитно, то этот факт (признак) следует признать существенным, или важным для вывода об уровне его образованности и успеваемости.</p>
    <p>Таковы основные правила неполной индукции. Теперь обратимся к ее наиболее распространенным ошибкам.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.15. Ошибки индукции</p>
    </title>
    <p>Говоря о дедуктивных умозаключениях, как можно было заметить, мы рассматривали ту или иную ошибку вместе с правилом, нарушение которого ее порождает. В данном случае сначала представлены правила неполной индукции, а потом, отдельно, – ее ошибки. Это объясняется тем, что каждая из них не связана непосредственно с каким-то из вышеприведенных правил. Любую индуктивную ошибку можно рассматривать как результат одновременного нарушения всех правил, и в то же время нарушение каждого правила возможно представить как причину, приводящую к любой из ошибок.</p>
    <p>Первая ошибка, часто встречающаяся в неполной индукции, называется <strong>поспешным обобщением</strong>. Скорее всего, каждый из нас, хорошо с ней знаком. Кому не приходилось в жизни слышать такие высказывания как: <emphasis>Все мужчины черствые; Все женщины легкомысленные; Все евреи хитрые и т. д. и т. п.?</emphasis> Эти расхожие стереотипные фразы представляют собой не что иное, как поспешное обобщение в неполной индукции: если некоторые объекты из какой-либо группы обладают неким признаком, то это вовсе не означает, что данным признаком характеризуется вся группа без исключения. Из истинных посылок индуктивного умозаключения может вытекать ложный вывод, если допустить поспешное обобщение. Например:</p>
    <p><emphasis>К. учится плохо.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Н. учится плохо.</emphasis></p>
    <p><emphasis>С. учится плохо.</emphasis></p>
    <p><emphasis>К., Н., С. – это ученики 10 «А».</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все ученики 10 «А» учатся плохо.</emphasis></p>
    <p>Неудивительно, что поспешное обобщение лежит в основе многих голословных утверждений, слухов и сплетен.</p>
    <p>Вторая ошибка носит длинное и, на первый взгляд, странное название: <strong>после этого, значит по причине этого</strong> (лат. post hoc, ergo propter hoc). В данном случае речь идет о том, что если одно событие происходит после другого, то это не означает с необходимостью их причинно-следственную связь. Два события могут быть связаны всего лишь временной последовательностью (одно – раньше, другое – позже). Когда мы говорим, что одно событие обязательно является причиной другого, потому что одно из них произошло раньше другого, то допускаем логическую ошибку. Например, в следующем индуктивном умозаключении обобщающий вывод является ложным, несмотря на истинность посылок:</p>
    <p><emphasis>Позавчера двоечнику Н. перебежала дорогу черная кошка, и он получил двойку.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вчера двоечнику Н. перебежала дорогу черная кошка, и его</emphasis></p>
    <p><emphasis>родителей вызвали в школу.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Сегодня двоечнику Н. перебежала дорогу черная кошка, и его</emphasis></p>
    <p><emphasis>исключили из школы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Во всех несчастьях двоечника Н. виновата черная кошка.</emphasis></p>
    <p>Неудивительно, что ошибка «после этого, значит по причине этого» лежит в основе многих небылиц, суеверий и мистификаций. Обратим внимание на то, что слова «мистика» (лат. mistikos – таинственный) и «мистификация» (лат. mistikos – таинственный + facere – делать) обозначают различные явления: мистика – это что-то действительно таинственное, непостижимое, сверхъестественное, а мистификация – это преднамеренное введение кого-то в заблуждение, путем искусственного создания чего-то таинственного и непостижимого там, где ничего подобного нет.</p>
    <p>Третья ошибка, широко распространенная в неполной индукции, называется <strong>подмена условного безусловным</strong>. Рассмотрим индуктивное умозаключение, в котором из истинных посылок вытекает ложный вывод:</p>
    <p><emphasis>Дома вода кипит при температуре 100 °C.</emphasis></p>
    <p><emphasis>На улице вода кипит при температуре 100 °C.</emphasis></p>
    <p><emphasis>В лаборатории вода кипит при температуре 100 °C.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вода везде кипит при температуре 100 °C.</emphasis></p>
    <p>Мы знаем, что высоко в горах вода кипит при более низкой температуре, что связано с изменением атмосферного давления. (Известный отечественный поруляризатор науки Я. И. Перельман в одной из своих книг отмечает, что если кто-нибудь стал бы кипятить воду на планете Марс, то вода там закипала бы при температуре в 45 градусов по Цельсию, так что кипяток, как то ни удивительно, не всегда и не везде является горячим.) То, что проявляется в одних условиях, может не проявляться в других. В посылках рассмотренного примера присутствует условное (т. е. происходящее в определенных условиях), которое подменяется безусловным (т. е. происходящим во всех условиях одинаково, не зависящим от них) в выводе. Хороший пример подмены условного безусловным содержится в известной нам с детства сказке про вершки и корешки, в которой речь идет о том, как мужик и медведь посадили репу, договорившись поделить урожай следующим образом: мужику – корешки, медведю – вершки. Получив ботву от репы, медведь понял, что мужик его обманул и совершил логическую ошибку подмены условного безусловным: надо всегда брать только корешки, – решил он. На следующий год, когда мужик и медведь делили урожай пшеницы, медведь сам предложил, что он возьмет корешки, а мужик – вершки, и опять остался ни с чем.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.16. Установление причинных связей</p>
    </title>
    <p>Как мы уже знаем, главное отличие научной индукции от популярной заключается в знании причин происходящих событий. Поэтому одна из важных задач не только научного, но и повседневного мышления – это обнаружение причинных связей и зависимостей в окружающем нас мире. В логике разработано несколько методов установления причинных связей, о которых пойдет речь далее.</p>
    <p>Впервые различные методы установления причинных связей выдвинул английский философ XVII в. Фрэнсис Бэкон, а всесторонне разработаны они были английским логиком и философом XIX в. Джоном Стюартом Миллем. Традиционно в логике рассматриваются четыре метода установления причинных связей.</p>
    <p><strong>Метод единственного сходства</strong> строится по следующей схеме:</p>
    <p><emphasis>При условиях АВС возникает явление х.</emphasis></p>
    <p><emphasis>При условиях АDE возникает явление х.</emphasis></p>
    <p><emphasis>При условиях АFG возникает явление х.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вероятно, условие А – это причина явления х.</emphasis></p>
    <p>Перед нами – три ситуации, в которых действуют различные условия <emphasis>(В, С, D, E, F, G)</emphasis>, причем одно из них <emphasis>(А)</emphasis> повторяется в каждой. Это повторяющееся условие – единственное, в чем схожи между собой данные ситуации. Далее, надо обратить внимание на то, что во всех ситуациях возникает некое явление <emphasis>(х)</emphasis>. Из этого можно сделать вероятный вывод, что условие А представляет собой причину явления х (одно из условий все время повторяется, и явление при этом постоянно возникает, что и дает основание объединить первое и второе причинно-следственной связью). Например, требуется установить, какой продукт питания вызывает у некого человека аллергию. Допустим, в течение трех дней аллергическая реакция неизменно возникала. При этом в первый день человек употреблял в пищу продукты <emphasis>А, В, С,</emphasis> во второй день – продукты <emphasis>А, D, E,</emphasis> во время третьего дня – продукты <emphasis>А, F, G,</emphasis> т. е. на протяжении трех дней повторно принимался в пищу только один продукт <emphasis>(А),</emphasis> который, скорее всего, и является причиной аллергии.</p>
    <p><strong>Метод единственного различия</strong> строится таким образом:</p>
    <p><emphasis>При условиях АВСD возникает явление х.</emphasis></p>
    <p><emphasis>При условиях ВСD не возникает явление х.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вероятно, условие А – это причина явления х.</emphasis></p>
    <p>Как видим, две ситуации различаются между собой только в одном: в первой условие <emphasis>А</emphasis> присутствует, а во второй оно отсутствует. Причем, в первой ситуации явление <emphasis>х</emphasis> возникает, а во второй – не возникает. На основании этого можно предположить, что условие <emphasis>А</emphasis> и есть причина явления <emphasis>х</emphasis>. Например, в воздушной среде металлический шарик падает на землю раньше, чем перышко, брошенное одновременно с ним с той же высоты, т. е. шарик движется к земле с большим ускорением, чем перышко. Однако, если проделать данный эксперимент в безвоздушной среде (все условия – те же самые, кроме наличия воздуха), то и шарик, и перышко будут падать на землю одновременно, т. е. с одинаковым ускорением. Видя, что в воздушной среде различное ускорение падающих тел имеет место, а в безвоздушной, – не имеет, можно заключить, что, по всей вероятности, сопротивление воздуха является причиной падения разных тел с различным ускорением.</p>
    <p><strong>Метод сопутствующих изменений</strong> построен так:</p>
    <p><emphasis>При условиях А1ВСD возникает явление х1.</emphasis></p>
    <p><emphasis>При условиях А2ВСD возникает явление х2.</emphasis></p>
    <p><emphasis>При условиях А3ВСD возникает явление х3.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вероятно, условие А – это причина явления х.</emphasis></p>
    <p>Изменение одного из условий (при неизменности прочих условий) сопровождается изменением происходящего явления, в силу чего вполне возможно утверждать, что данное условие и указанное явление объединены причинно-следственной связью. Например, при увеличении скорости движения в два раза пройденный путь увеличивается также вдвое, если скорость возрастает в три раза, то и пройденное расстояние становится в три раза большим. Следовательно, увеличение скорости является причиной увеличения пройденного пути (разумеется, за один и тот же промежуток времени).</p>
    <p><strong>Метод остатков</strong> строится следующим образом:</p>
    <p><emphasis>При условиях АВС возникает явление хуz.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Известно, что часть у из явления хуz вызывается условием В.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Известно, что часть z из явления xyz вызывается условием С.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вероятно, условие А – это причина явления х.</emphasis></p>
    <p>В данном случае происходящее явление разбито на составные части и известна причинная связь каждой из них, кроме одной, с каким-либо условием. Если остается только одна часть из возникающего явления и только одно условие из совокупности условий, порождающих это явление, то, вполне возможно утверждать, что оставшееся условие представляет собой причину оставшейся части рассмотренного явления. Например, рукопись некого автора читали три редактора <emphasis>(А, В, С),</emphasis> делая в ней пометки шариковыми авторучками. Причем известно, что один редактор <emphasis>(В)</emphasis> правил рукопись синими чернилами <emphasis>(у)</emphasis>, а другой <emphasis>(С)</emphasis> – красными <emphasis>(z)</emphasis>. Однако, в рукописи имеются пометки, сделанные зелеными чернилами <emphasis>(х)</emphasis>. Возможно заключить, что, скорее всего, они оставлены третьим редактором <emphasis>(А)</emphasis>.</p>
    <p>Методы установления причинных связей обычно применяются не изолированно, а в сочетании, дополняя друг друга, что намного повышает степень вероятности выводов.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.17. Что такое аналогия?</p>
    </title>
    <p>В индуктивных умозаключениях из нескольких частных случаев выводится общее правило, а в дедуктивных, наоборот, – из общего правила выводится частный случай, т. е. дедукцию и индукцию можно назвать противоположными видами умозаключений. Третий вид опосредованных умозаключений (по аналогии) стоит особняком от дедукции и индукции, т. к. они построены не по схеме движения мысли от общего к частному или наоборот. В умозаключениях по аналогии на основе сходства предметов в одних признаках делается вывод об их сходстве и в других признаках. Умозаключения по аналогии (или просто – аналогия) – это третий вид опосредованных умозаключений после дедукции и индукции. Структура аналогии может быть представлена следующей схемой:</p>
    <p><emphasis>Предмет А имеет признаки а, в, с, d.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Предмет В имеет признаки а, в, с.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вероятно, предмет В имеет признак d,</emphasis></p>
    <p>где <emphasis>А</emphasis> и <emphasis>В</emphasis> – это сравниваемые или уподобляемые друг другу предметы (объекты); <emphasis>а, в, с</emphasis> – сходные признаки; <emphasis>d</emphasis> – это переносимый признак. Приведем пример умозаключения по аналогии.</p>
    <p><emphasis>Сочинения философа Секста Эмпирика выпущены издательством «Мысль» в серии «Философское наследие», снабжены вступительной статьей, комментариями и предметно-именным указателем.</emphasis></p>
    <p><emphasis>В аннотации к книжной новинке – сочинениям философа Фрэнсиса Бэкона, – говорится, что они выпущены издательством «Мысль» в серии «Философское наследие», снабжены вступительной статьей и комментариями.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Скорее всего, выпущенные сочинения Фрэнсиса Бэкона так же, как и сочинения Секста Эмпирика, снабжены предметно-именным указателем.</emphasis></p>
    <p>В данном случае сравниваются, или сопоставляются два объекта – ранее выпущенные сочинения Секста Эмпирика и выходящие в свет сочинения Фрэнсиса Бэкона. Сходные признаки этих двух книг состоят в том, что они выпускаются одним и тем же издательством, в одной и той же серии, снабжены вступительными статьями и комментариями. На основании этого с большой степенью вероятности можно утверждать, что если сочинения Секста Эмпирика снабжены предметно-именным указателем, то им будут снабжены и сочинения Фрэнсиса Бэкона. Таким образом, наличие предметно-именного указателя является переносимым признаком в рассмотренном примере.</p>
    <p>Умозаключения по аналогии делятся на два вида.</p>
    <p>В <strong>аналогии свойств</strong> сравниваются два предмета, а переносимым признаком является какое-либо свойство этих предметов. Приведенный выше пример представляет собой аналогию свойств.</p>
    <p>В <strong>аналогии отношений</strong> сравниваются две группы предметов, а переносимым признаком является какое-либо отношение между предметами внутри этих групп. Пример аналогии отношений:</p>
    <p><emphasis>В математической дроби числитель и знаменатель находятся в обратном отношении: чем больше знаменатель, тем меньше числитель.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Человека можно сравнить с математической дробью: числитель ее – это то, что он собой представляет на самом деле, а знаменатель – то, что он о себе думает, как себя оценивает.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вероятно, что чем выше человек себя оценивает, тем хуже он становится на самом деле.</emphasis></p>
    <p>Как видим, сравниваются две группы объектов. Одна – это числитель и знаменатель в математической дроби, а другая – реальный человек и его самооценка. Причем, отношение обратной зависимости между объектами переносится из первой группы во вторую.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>3.18. Правила аналогии</p>
    </title>
    <p>В силу вероятностного характера своих выводов аналогия, конечно же, более близка к индукции, чем к дедукции. Неудивительно поэтому, что основные правила аналогии, соблюдение которых позволяет повысить степень вероятности ее выводов, во многом напоминают уже известные нам правила неполной индукции. Во-первых, необходимо делать вывод на основе возможно большего количества сходных признаков у уподобляемых предметов. Во-вторых, эти признаки должны быть разнообразными. В-третьих, сходные признаки должны являться существенными для сравниваемых предметов. В-четвертых, между сходными признаками и переносимым признаком должна присутствовать необходимая, или закономерная связь. Первые три правила аналогии фактически повторяют правила неполной индукции. Пожалуй, наиболее важным является четвертое правило о связи сходных признаков и переносимого признака. Вернемся к примеру аналогии, рассмотренному в начале данного параграфа. Переносимый признак, – наличие предметно-именного указателя в книге, – тесно связан со сходными признаками – издательство, серия, вступительная статья, комментарии (книги такого жанра обязательно снабжаются предметно-именным указателем). Если переносимый признак (например, объем книги) не связан закономерно со сходными признаками, то вывод умозаключения по аналогии может получиться ложным:</p>
    <p><emphasis>Сочинения философа Секста Эмпирика выпущены издательством «Мысль» в серии «Философское наследие», снабжены вступительной статьей, комментариями и имеют объем в 590 страниц.</emphasis></p>
    <p><emphasis>В аннотации к книжной новинке – сочинениям философа Фрэнсиса Бэкона, – говорится, что они выпущены издательством «Мысль» в серии «Философское наследие», снабжены вступительной статьей и комментариями.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Скорее всего, выпущенные сочинения Фрэнсиса Бэкона, так же, как и сочинения Секста Эмпирика, имеют объем в 590 страниц.</emphasis></p>
    <p>Несмотря на вероятностный характер выводов, умозаключения по аналогии имеют немало достоинств. Аналогия представляет собой хорошее средство иллюстрации и разъяснения какого-либо сложного материала, является способом придания ему художественной образности. Довольно часто она наводит на научные и технические открытия. Так, на основе аналогии отношений построены многие выводы в <strong>бионике</strong> – науке, которая занимается изучением объектов и процессов живой природы для создания различных технических приспособлений. Например, построены машины-снегоходы, принцип передвижения которых заимствован у пингвинов. Используя особенность восприятия медузой инфразвука с частотой 8-13 колебаний в секунду (что позволяет ей заранее распознавать приближение бури по штормовым инфразвукам), ученые создали электронный аппарат, способный предсказывать наступление шторма за 15 часов. Изучая полет летучей мыши, которая испускает ультразвуковые колебания и затем улавливает их отражение от предметов, тем самым безошибочно ориентируясь в темноте, человек сконструировал радиолокаторы, обнаруживающие различные объекты и точно определяющие место их расположения независимо от погодных условий.</p>
    <p>Как видим, умозаключения по аналогии достаточно широко используются как в повседневном, так и в научном мышлении.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы и задания к главе 3</p>
    </title>
    <p>1. Что такое умозаключение? Какова его структура? Приведите три примера умозаключений и выделите в каждом из них посылки и вывод. Почему посылки умозаключения должны быть истинными и связанными между собой суждениями? Чем отличаются непосредственные умозаключения от опосредованных? Приведите по три примера непосредственных и опосредованных умозаключений.</p>
    <p>2. Что представляют собой дедуктивные умозаключения? Почему выводы дедукции достоверны? Что такое индуктивные умозаключения? Чем отличается индукция от дедукции? В чем причина вероятностного характера индуктивных выводов? Каким образом строятся умозаключения по аналогии? Чем они отличаются от дедуктивных и индуктивных умозаключений?</p>
    <p>3. Приведите три примера дедуктивных умозаключений и переделайте их в индуктивные. Приведите три примера индуктивных умозаключений (других по сравнению с предыдущими) и переделайте их в дедуктивные. Приведите пример аналогии (отличный от того, который был в параграфе) и рассмотрите его структуру, указав сопоставляемые объекты, сходные признаки и признак, который переносится с одного объекта на другой.</p>
    <p>4. Что такое силлогизм? Чем отличается простой, или категорический силлогизм от других силлогизмов? Приведите три примера простых силлогизмов. Какова структура простого силлогизма? Что такое фигура простого силлогизма? Подумайте, почему возможно только четыре фигуры силлогизма? Как определить фигуру предложенного силлогизма? Приведите по два примера для каждой фигуры силлогизма, сопроводив их схемами взаимного расположения терминов и отношений между ними.</p>
    <p>5. Что такое модус простого силлогизма? Как определить модус предложенного силлогизма? Сколько модусов существует во всех четырех фигурах силлогизма? Что такое правильные и неправильные модусы? Сколько существует правильных модусов? Приведите, самостоятельно подобрав, по одному примеру силлогизмов, имеющих модусы ААА, АЕЕ, ААI. Возможно ли, чтобы обе посылки простого силлогизма были истинными, а его вывод являлся ложным? Если такое возможно, то почему? Попытайтесь придумать примеры простых силлогизмов, в которых из истинных посылок вытекают ложные выводы.</p>
    <p>6. Определите фигуру и модус следующих силлогизмов.</p>
    <p>а) <emphasis>Все ужи – это пресмыкающиеся.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все пресмыкающиеся не являются беспозвоночными.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все беспозвоночные не являются ужами.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Все сосны – это хвойные деревья.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ни одна береза не является хвойным деревом.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ни одна береза не является сосной.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Все пчелы – это насекомые.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все пчелы – это летающие существа.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые летающие существа – это насекомые.</emphasis></p>
    <p>г) <emphasis>Ни одна элементарная частица не является молекулой.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все электроны – это элементарные частицы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ни один электрон не является молекулой.</emphasis></p>
    <p>д) <emphasis>Все майоры являются военнослужащими.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые россияне – это майоры.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые россияне – военнослужащие.</emphasis></p>
    <p>е) <emphasis>Ни один тигр не является рыбой.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые хищники – это тигры.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые хищники не являются рыбами.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Все баскетболисты – это спортсмены.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все спортсмены – это люди.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые люди – это баскетболисты.</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) Некоторые школьники – это десятиклассники.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все школьники – это учащиеся.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые учащиеся – это десятиклассники.</emphasis></p>
    <p><emphasis>и) Ни одна деревня не является городом.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все столицы – это города.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ни одна столица не является деревней.</emphasis></p>
    <p><emphasis>к) Некоторые треугольники являются прямоугольными.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все прямоугольные треугольники – это геометрические фигуры.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые геометрические фигуры – это треугольники.</emphasis></p>
    <p>7. Что такое общие правила силлогизма, и чем они отличаются от частных правил? Каковы общие правила простого силлогизма? Приведите по два примера для ошибок: учетверение терминов, нераспределенность среднего термина в посылках, расширение большего термина, две отрицательные посылки. Каковы частные правила, или правила фигур силлогизма?</p>
    <p>8. Нарушены ли какие-нибудь общие правила в следующих силлогизмах? Если нарушены, то какие?</p>
    <p><emphasis>а) Все травоядные питаются растительной пищей.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все тигры не питаются растительной пищей.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все тигры не являются травоядными.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Все отличники не получают двоек.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Мой друг – не отличник.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Мой друг получает двойки.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Все рыбы плавают.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все киты тоже плавают.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все киты являются рыбами.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Лук – это древнее орудие для стрельбы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Одна из овощных культур – это лук.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Одна из овощных культур – это древнее орудие для стрельбы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Любой металл не является изолятором.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вода – это не металл.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вода является изолятором.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Ни одно насекомое не является птицей.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все пчелы – это насекомые.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ни одна пчела не является птицей.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Все стулья – это предметы мебели.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все шкафы – это не стулья.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все шкафы – это не предметы мебели.</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) Законы придумывают люди.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Всемирное тяготение – это закон.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Всемирное тяготение придумали люди.</emphasis></p>
    <p><emphasis>и) Все люди смертны.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все животные – не люди.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Животные бессмертны.</emphasis></p>
    <p><emphasis>к) Все олимпийские чемпионы являются спортсменами.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые россияне – это олимпийские чемпионы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые россияне – это спортсмены.</emphasis></p>
    <p><emphasis>л) Материя несотворима и неуничтожима.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Шелк – это материя.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Шелк несотворим и неуничтожим.</emphasis></p>
    <p><emphasis>м) Все выпускники школы сдают экзамены.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все студенты-пятикурсники не являются выпускниками школы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все студенты-пятикурсники не сдают экзамены.</emphasis></p>
    <p><emphasis>н) Все звезды не являются планетами.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все астероиды – это малые планеты.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все астероиды – не звезды.</emphasis></p>
    <p><emphasis>о) Все дедушки являются отцами.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все отцы – это мужчины.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Некоторые мужчины – это дедушки.</emphasis></p>
    <p><emphasis>п) Ни один первоклассник не является совершеннолетним.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все взрослые люди – это не первоклассники.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все взрослые люди – это несовершеннолетние.</emphasis></p>
    <p><emphasis>р) Все судьи имеют высшее юридическое образование.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Любой совестливый человек – сам себе судья.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Любой совестливый человек имеет высшее юридическое образование.</emphasis></p>
    <p>9. Подумайте, почему простой силлогизм не вполне удобен для постоянного использования в мышлении и речи? Чем он обычно заменяется? Что такое энтимема? Почему из любого силлогизма можно вывести три энтимемы? Придумайте какой-нибудь пример простого силлогизма и выведите из него все энтимемы.</p>
    <p>10. Попытайтесь восстановить до полного силлогизма следующие энтимемы:</p>
    <p><emphasis>а) У него завышенная самооценка, так как люди, переоценивающие себя, имеют завышенную самооценку.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Соляная кислота – это химическое соединение, потому что все кислоты являются химическими соединениями.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) В недрах Солнца происходят термоядерные реакции, ведь Солнце – это звезда.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Данное вещество является углеродом, так как все углероды горючи.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Все электроны принимают участие в электромагнитных взаимодействиях, потому что они являются элементарными частицами.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Роман «Война и мир» – это шедевр мировой литературы, так как он принадлежит перу Л. Н. Толстого.</emphasis></p>
    <p>11. Что представляет собой эпихейрема? Сколько простых силлогизмов в неявной форме входит в состав любой эпихейремы? Попробуйте придумать пример какой-нибудь эпихейремы. Что такое полисиллогизм? Чем отличается прогрессивный полисиллогизм от регрессивного? Придумайте по одному примеру для прогрессивного и регрессивного полисиллогизма. Что такое сорит? Какой сорит является прогрессивным, а какой – регрессивным? Приведите по одному примеру для прогрессивного и регрессивного сорита. Восстановите до полного полисиллогизма следующий сорит:</p>
    <p><emphasis>Все, что способствует закаливанию, полезно.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Водные процедуры способствуют закаливанию.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Плавание – это водная процедура.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Плавание полезно.</emphasis></p>
    <p>12. Что такое разделительно-категорический силлогизм? Какие модусы он имеет? Приведите по три примера для каждого модуса, изобразив их форму с помощью условных логических обозначений. Каковы правила разделительно-категорического силлогизма? Какие ошибки возникают при их нарушении? В каком случае дизъюнкция в разделительно-категорическом силлогизме может быть нестрогой? Придумайте по одному примеру для каждой ошибки, возникающей при нарушении соответствующего правила.</p>
    <p>13. Чем отличается чисто разделительный силлогизм от разделительно-категорического силлогизма? Приведите два примера чисто разделительного силлогизма. Допущены ли ошибки в следующих разделительно-категорических силлогизмах? Если допущены, то какие?</p>
    <p><emphasis>а) Четырехугольники бывают квадратами или ромбами,</emphasis></p>
    <p><emphasis>или трапециями.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Эта фигура – не ромб и не трапеция.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Эта фигура – квадрат.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Отбор в живой природе бывает искусственным или</emphasis></p>
    <p><emphasis>естественным.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Данный отбор не является искусственным.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Данный отбор является естественным.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Люди бывают талантливыми или бесталанными, или упрямыми.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Он является упрямым человеком.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Он не талантлив и не бесталанен.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Суждения бывают утвердительными или отрицательными.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это суждение утвердительное.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это суждение не отрицательное.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Учащиеся бывают отличниками или двоечниками.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Мой товарищ не отличник.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Мой товарищ – двоечник.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Учебные заведения бывают начальными или средними, или высшими, или университетами.</emphasis></p>
    <p><emphasis>МГУ – это университет.</emphasis></p>
    <p><emphasis>МГУ – это не начальное, не среднее и не высшее учебное заведение.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Можно изучать естественные науки или гуманитарные.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Я изучаю естественные науки.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Я не изучаю гуманитарные науки.</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) Он совершенно бездарен или же полный лентяй.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Он не является полным лентяем.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Он совершенно бездарен.</emphasis></p>
    <p><emphasis>и) Элементарные частицы имеют отрицательный электрический заряд или положительный, или нейтральный.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Электроны имеют отрицательный электрический заряд.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Электроны не имеют ни положительного, ни нейтрального электрического заряда.</emphasis></p>
    <p><emphasis>к) Издания бывают периодическими или непериодическими, или зарубежными.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это издание является зарубежным.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это издание не является периодическим и не является непериодическим.</emphasis></p>
    <p>14. Что такое условно-категорический силлогизм? Какие модусы он имеет? Приведите по три примера для каждого модуса, изобразив их форму с помощью условных логических обозначений. Что называется в условно-категорическом силлогизме «основанием», а что – «следствием»? Каковы правила условно-категорического силлогизма и ошибки, возникающие при их нарушении? Придумайте по два примера для каждой ошибки, возникающей при нарушении соответствующего правила.</p>
    <p>15. Что такое эквивалентно-категорический силлогизм? Чем он отличается от условно-категорического? Почему в условно-категорическом силлогизме только два модуса являются правильными, а в эквивалентно-категорическом – четыре. Приведите по одному примеру для каждого модуса эквивалентно-категорического силлогизма. Чем отличается чисто условный силлогизм от условно-категорического силлогизма? Приведите два примера чисто условного силлогизма.</p>
    <p>16. Допущены ли ошибки в следующих условно-категорических силлогизмах? Если допущены, то какие?</p>
    <p><emphasis>а) Если животное является млекопитающим, то оно позвоночное.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Рептилии не являются млекопитающими.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Рептилии не являются позвоночными.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Если человек льстит, то он лжет.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Этот человек льстит.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Этот человек лжет.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Если геометрическая фигура является квадратом, то у нее все стороны равны.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Равносторонний треугольник не является квадратом.</emphasis></p>
    <p><emphasis>У равностороннего треугольника стороны не равны.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Если металл – свинец, то он тяжелее воды.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Данный металл тяжелее воды.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Данный металл – свинец.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Если небесное тело является планетой солнечной системы, то оно движется вокруг Солнца.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Комета Галлея движется вокруг Солнца.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Комета Галлея является планетой солнечной системы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Если вода превращается в лед, то она увеличивается в объеме.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вода в этом сосуде превратилась в лед.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Вода в этом сосуде увеличилась в объеме.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Если человек является судьей, то он имеет высшее юридическое образование.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Не всякий выпускник юридического факультета МГУ является судьей.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Не всякий выпускник юридического факультета МГУ имеет высшее юридическое образование.</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) Если прямые параллельны, то у них нет общих точек.</emphasis></p>
    <p><emphasis>У перекрещивающихся прямых нет общих точек.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Перекрещивающиеся прямые являются параллельными.</emphasis></p>
    <p><emphasis>и) Если учащийся усвоит теоретический материал, то он справится с практическим заданием.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Этот учащийся не справился с практическим заданием.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Этот учащийся не усвоил теоретический материал.</emphasis></p>
    <p><emphasis>к) Если техническое изделие снабжено электрическим двигателем, то оно потребляет электроэнергию.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все изделия электронной техники потребляют электроэнергию.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все изделия электронной техники снабжены электрическими двигателями.</emphasis></p>
    <p>17. Что представляет собой условно-разделительный силлогизм? На каком основании выделяются такие разновидности условно-разделительного силлогизма как дилемма, трилемма и полилемма? Чем отличается конструктивная дилемма от деструктивной? В чем заключается разница между простой конструктивной дилеммой и сложной? Придумайте по одному примеру для простой и сложной конструктивной дилеммы и выразите их форму с помощью условных логических обозначений.</p>
    <p>18. Чем отличается простая деструктивная дилемма от сложной? Придумайте по одному примеру для простой и сложной деструктивной дилеммы и выразите их форму с помощью условных логических обозначений. Каковы правила условно-разделительного силлогизма? Определите вид дилеммы:</p>
    <p><emphasis>а) Если мы поедем туда на общественном транспорте, то обязательно опоздаем, если же поедем на такси, то потратим последние деньги.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Мы поедем туда или на общественном транспорте, или на такси.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Мы или обязательно опоздаем, или потратим последние деньги.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Если изучать английский, то необходима каждодневная разговорная практика, а если изучать немецкий, то также необходима каждодневная разговорная практика.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Можно изучать английский или немецкий.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Необходима каждодневная разговорная практика.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Если я признаюсь в совершенном проступке, то понесу заслуженное наказание, а если я попытаюсь скрыть его, то буду испытывать угрызения совести.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Я или признаюсь в совершенном проступке, или попытаюсь скрыть его.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Я понесу заслуженное наказание или буду испытывать угрызения совести.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Если он женится на ней, то потерпит полный крах или же будет влачить жалкое существование.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Он не хочет потерпеть полный крах или же – влачить жалкое существование.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Он не женится на ней.</emphasis></p>
    <p>19. Что такое индуктивное умозаключение? Чем оно отличается от дедуктивного? В чем заключается разница между полной и неполной индукцией? Придумайте один пример для полной индукции и один – для неполной. Почему под индукцией, как правило, подразумевается неполная индукция? Каковы основные правила неполной индукции? Приведите в качестве примера какую-нибудь ситуацию (за исключением той, которая была рассмотрена в параграфе) и покажите с ее помощью, как соблюдение основных правил неполной индукции способствует повышению степени вероятности индуктивных обобщений.</p>
    <p>20. Каковы основные ошибки, широко распространенные в неполной индукции? К каким негативным явлениям в духовной жизни человека и общества они могут привести? Придумайте по одному примеру для каждой ошибки в неполной индукции. Чем отличается популярная индукция от научной? Приведите по одному примеру (за исключением тех, которые были представлены в параграфе) для популярной и научной индукции.</p>
    <p>Допущены ли какие-нибудь ошибки в приведенных ниже примерах индуктивных умозаключений? Если допущены, то какие?</p>
    <p><emphasis>а) Как известно, дед, бабка, внучка, Жучка, кошка и мышка вытащили репку. Однако, дед репку не вытащил, бабка тоже ее не вытащила. Внучка, Жучка и кошка также не вытащили репку. Ее удалось вытащить только после того, как на помощь пришла мышка. Следовательно, репку вытащила мышка.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Долгое время в математике считалось, что все уравнения можно решить в радикалах. Этот вывод был сделан на том основании, что исследованные уравнения первой, второй, третьей и четвертой степеней возможно привести к виду хn = а. Однако впоследствии оказалось, что уравнения пятой степени нельзя решить в радикалах.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Туристы, прибывшие в незнакомый город в часы пик, обратили внимание на то, что транспорт был перегружен. Они сделали вывод о постоянной перегруженности транспорта в этом городе.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) В классическом, или ньютоновском естествознании считалось, что пространство и время неизменны. Это убеждение основывалось на том, что где бы ни находились различные материальные объекты, и что бы с ними ни происходило, время для каждого из них течет одинаково, и пространство остается одним и тем же. Однако появившаяся в начале ХХ в. теория относительности показала, что пространство и время не неизменны. Так, например, при движении материальных объектов со скоростями, близкими к скорости света (300 000 км/с), время для них значительно замедляется, а пространство искривляется, перестает быть евклидовым.</emphasis></p>
    <p>22. Какую роль в повседневном и научном мышлении играют методы установления причинных связей? Когда и кем они были выдвинуты и разработаны? Что представляет собой метод единственного сходства? Придумайте какой-нибудь пример использования этого метода. По какой схеме строится метод единственного различия? Придумайте какой-нибудь пример использования этого метода.</p>
    <p>23. Каким образом устанавливается причинная связь с помощью метода сопутствующих изменений? Придумайте какой-нибудь пример использования этого метода. Как обнаруживаются причины происходящих явлений с помощью метода остатков? Придумайте какой-нибудь пример использования этого метода.</p>
    <p>24. Как обычно применяются методы установления причинных связей в научном и повседневном мышлении? Подумайте, почему выводы, получаемые с помощью этих методов, остаются в большей или меньшей степени вероятными? Определите, с помощью каких методов установления причинных связей получены выводы в следующих ситуациях.</p>
    <p><emphasis>а) Наблюдая за движением планеты Уран, астрономы XIX в. заметили, что она несколько отклоняется от своей орбиты. Было установлено, что Уран отклоняется на величины а, в, с, причем эти отклонения вызваны влиянием соседних планет А, В, С. Однако также было замечено, что Уран в своем движении отклоняется не только на величины а, в, с, но еще и на величину d. Из этого сделали предположительный вывод о наличии за орбитой Урана пока неизвестной планеты, которая вызывает данное отклонение.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Французский ученый Леверье рассчитал положение этой планеты, а немецкий ученый Галле с помощью сконструированного им телескопа нашел ее на небесной сфере. Так, в XIX в. была открыта планета Нептун.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Листья растения, которое выросло в подвале, не имеют зеленой окраски. Листья того же растения, выросшего в обычных условиях, являются зелеными. В подвале нет света. В обычных условиях растение произрастает на солнечном свету. Следовательно, он является причиной возникновения зеленого цвета растений.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Еще в древности было замечено, что периодичность морских приливов и изменение их высоты соответствует изменениям в положении Луны. Наибольшие приливы приходятся на дни новолуний и полнолуний, наименьшие – на так называемые дни квадратур (когда направления от Земли к Луне и Солнцу образуют прямой угол). На основании этих наблюдений был сделан вывод о том, что морские приливы обусловливаются действием Луны.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Исследовалось влияние небольших доз алкоголя на точность стрельбы из винтовки на 250 м, лежа, десятью патронами, без ограничения времени. Когда стрелки были трезвыми, 86 % пуль поразило мишени, а 14 % пуль попало в щиты. После употребления алкоголя в мишени было послано 20 % пуль, в щиты – 34 %, а 46 % пуль не попало даже в щиты. Значит, употребление алкоголя является причиной снижения точности стрельбы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Объясняя структуру условного (импликативного) суждения, преподаватель привел три примера различного содержания: «Если по проводнику проходит электрический ток, то проводник нагревается»; «Если слово стоит в начале предложения, то его надо писать с большой буквы»; «Если взлетная полоса покрыта льдом, то самолеты не могут взлетать». Анализируя примеры, он обратил внимание студентов на один и тот же союз «если…то», соединяющий простые суждения в сложное и сделал вывод о том, что это обстоятельство дает основание все три сложных суждения записать одинаковой формулой.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Климат Японии является субтропическим. В лежащем почти на тех же широтах недалеко от Японии Приморье климат намного более суров. У берегов Японии проходит теплое течение. У берегов Приморья теплого течения нет. Следовательно, причина различия в климате Приморья и Японии заключается во влиянии морских течений.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Известно, что дельфины могут с большой скоростью передвигаться в воде. Расчеты показали, что их мускульная сила, даже при совершенно обтекаемой форме тела, не в состоянии обеспечить столь высокую скорость. Предположили, что часть причины заключается в особом строении кожи дельфинов, срывающей завихрения воды. В дальнейшем это предположение было подтверждено экспериментально.</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) Всякий, кто сжимал в руках мяч, знает, что если увеличить внешнее давление на него, то объем воздуха в мяче уменьшится. Если же прекратить это давление, то мяч, подобно пружине, возвращается к своим прежним размерам. Французский ученый XVII в. Блез Паскаль, по всей видимости, был первым, кто обнаружил данное явление, причем он сделал это весьма своеобразным и достаточно убедительным образом. Когда он со своими помощниками отправился в гору, то захватил с собой не только барометр, но и пузырь, частично надутый воздухом. Паскаль заметил, что его объем увеличивался по мере подъема, а на обратном пути стал уменьшаться. Когда же исследователи достигли подножия горы, пузырь принял первоначальные размеры. Из этого был сделан вывод о том, что высота горного подъема прямо пропорциональна изменению внешнего давления, т. е. находится с ним в причинно-следственной связи.</emphasis></p>
    <p>25. Что представляют собой умозаключения по аналогии? Какова их структура? Придумайте пример умозаключения по аналогии. Чем отличается аналогия свойств от аналогии отношений? Приведите по одному примеру (за исключением рассмотренных в параграфе) для каждого из этих видов аналогии. Каковы основные правила умозаключений по аналогии, соблюдение которых позволяет повысить степень вероятности ее выводов?</p>
    <p>26. В чем заключаются достоинства и недостатки умозаключений по аналогии? Что такое бионика? Приведите примеры технического использования человеком различных принципов устройства и функционирования живых организмов. Определите вид аналогии в приведенных ниже примерах.</p>
    <p><emphasis>а) Жабры для рыб – это то же самое, что легкие для млекопитающих.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Повесть А. Конан Дойла «Знак четырех» о приключениях благородного сыщика Шерлока Холмса, отличающаяся динамичным сюжетом, мне очень понравилась.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Я не читал повесть А.Конан Дойла «Собака Баскервиллей», но знаю, что она посвящена приключениям благородного сыщика Шерлока Холмса и отличается динамичным сюжетом.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Скорее всего, эта повесть мне также очень понравится.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Сущность планетарной модели атома Э. Резерфорда состоит в том, что в нем вокруг положительно заряженного ядра по разным орбитам движутся отрицательно заряженные электроны; так же, как и в солнечной системе планеты движутся по разным орбитам вокруг единого центра – Солнца.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) На Всесоюзном съезде физиологов в Ереване (1964 г.) московские ученые М. М. Бонгард и А. Л. Бызов продемонстрировали установку, которая моделировала цветовое зрение человека. При быстром включении ламп она безошибочно распознавала цвет и его интенсивность. Интересно, что эта установка имела ряд тех же самых недостатков, что и зрение человека. Например, оранжевый свет после интенсивного красного в первое мгновение воспринимался ей как синий или зеленый.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Два физических тела (по закону всемирного тяготения Ньютона) притягиваются друг к другу с силой прямо пропорциональной произведению их масс и обратно пропорциональной квадрату расстояния между ними (F=Gm1m2/r2); так же и два неподвижных друг относительно друга точечных заряда (по закону Кулона) взаимодействуют с электростатической силой прямо пропорциональной произведению зарядов и обратно пропорциональной квадрату расстояния между ними (F=kg1g2/r2).</emphasis></p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 4</p>
    <p>Основные законы логики</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>4.1. Что такое закон тождества?</p>
    </title>
    <p>Как мы помним, логика – это наука о формах и законах правильного мышления. В предыдущих главах книги говорилось о формах мышления: понятии, суждении и умозаключении. После знакомства с ними перейдем к рассмотрению законов логики и их разнообразных нарушениях. Законы логики – это объективные (т. е. не зависящие от наших желаний и предпочтений) принципы, или правила мышления, соблюдение которых приводит любое рассуждение (независимо от его содержания) к истинным выводам при условии истинности исходных высказываний (посылок). Любая тождественно-истинная формула представляет собой закон логики. Поскольку количество тождественно-истинных формул бесконечно, то и множество логических законов неограниченно. Однако, среди них, как правило, выделяются основные законы, о которых пойдет речь в этой главе.</p>
    <p>Первый и наиболее важный закон логики – это <strong>закон тождества</strong>, который был сформулирован Аристотелем в трактате «Метафизика» следующим образом: «…иметь не одно значение – значит не иметь ни одного значения; если же у слов нет (определенных) значений, тогда утрачена всякая возможность рассуждать друг с другом, а в действительности – и с самим собой; ибо невозможно ничего мыслить, если не мыслить (каждый раз) что-нибудь одно». Можно было бы добавить к этим словам Аристотеля известное утверждение о том, что мыслить (или говорить) обо всем – значит не мыслить (не говорить) ни о чем.</p>
    <p>Закон тождества утверждает, что любая мысль (любое рассуждение) обязательно должна быть равна (тождественна) самой себе, т. е. она должна быть ясной, точной, простой, определенной. Говоря иначе, этот закон запрещает путать и подменять понятия в рассуждении (т. е. употреблять одно и то же слово в разных значениях или вкладывать одно и то же значение в разные слова), создавать двусмысленность, уклоняться от темы и т. п. Например, смысл простого на первый взгляд высказывания: <emphasis>Ученики прослушали объяснение учителя – </emphasis>непонятен, потому что в нем нарушен закон тождества. Ведь слово прослушали, а значит и все высказывание можно понимать двояко: то ли ученики внимательно слушали учителя, то ли все пропустили мимо ушей (причем первое значение противоположно второму). Получается, что высказывание было одно, а возможных значений у него два, т. е. – нарушается тождество (1=2). Таким образом, рассмотренное выше высказывание не равно самому себе. Говоря иначе, в нем смешиваются, или отождествляются различные, нетождественные друг другу ситуации:</p>
    <p><emphasis>1. Ученики все слышали;</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Ученики ничего не слышали.</emphasis></p>
    <p>Это отождествление нетождественного (уравнивание неравного) и приводит к неясности высказывания. Точно так же непонятен смысл фразы: <emphasis>Из-за рассеянности на турнирах шахматист неоднократно терял очки.</emphasis> Очевидно, что по причине нарушения закона тождества появляются неясные высказывания, или суждения. Символическая запись этого закона выглядит так: а <strong>→ </strong>а (читается – <emphasis>если а, то а),</emphasis> где а – это любое понятие, высказывание или целое рассуждение. Понятно, что формула а <strong>→ </strong>а является тождественно-истинной.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>4.2. Нарушения закона тождества</p>
    </title>
    <p>Закон тождества нарушается тогда, когда в рассуждении отождествляются нетождественные объекты (свойства, ситуации, явления) или же, наоборот, когда различаются тождественные объекты (свойства, ситуации, явления).</p>
    <p>Когда закон тождества нарушается непроизвольно, по незнанию, тогда возникают логические ошибки, которые, как мы уже знаем, называются паралогизмами (см. введение); но когда этот закон нарушается преднамеренно, с целью запутать собеседника и доказать ему какую-нибудь ложную мысль, тогда появляются ошибки, называемые <strong>софизмами</strong>. Таким образом, софизм – это внешне правильное доказательство ложной мысли с помощью преднамеренного нарушения логических законов. Приведем пример софизма. <emphasis>Что лучше: вечное блаженство или бутерброд? Конечно же, вечное блаженство. А что может быть лучше вечного блаженства? Конечно же, ничто! А бутерброд ведь лучше, чем ничто, следовательно, он лучше вечного блаженства.</emphasis> Попробуйте самостоятельно найти подвох в этом рассуждении, определить где и как в нем нарушается закон тождества и разоблачить этот софизм. Вот еще один софизм. Спросим нашего собеседника: <emphasis>«Согласен ли ты с тем, что если ты что-то потерял то у тебя этого нет?»</emphasis> Он отвечает: <emphasis>«Согласен»</emphasis>. Зададим ему второй вопрос: <emphasis>«А согласен ли ты с тем, что если ты что-то не терял, то у тебя это есть?» «Согласен»</emphasis>, – отвечает он. Теперь зададим ему последний и главный вопрос: <emphasis>«Ты не терял сегодня рога?»</emphasis> Что ему остается ответить? <emphasis>«Не терял»</emphasis>, – говорит он. <emphasis>«Следовательно,</emphasis> – торжествующе произносим мы, – <emphasis>они у тебя есть, ведь ты же сам вначале признал, что если ты что-то не терял, то оно у тебя есть»</emphasis>. Попробуйте разоблачить и этот софизм, определить где и как в данном внешне правильном рассуждении нарушается закон тождества.</p>
    <p>Однако на нарушениях закона тождества строятся не только неясные суждения и софизмы. С помощью нарушения этого закона можно создать какой-нибудь комический эффект. Например, Н. В. Гоголь в поэме «Мертвые души», описывая помещика Ноздрева, говорит, что тот был <emphasis>историческим человеком</emphasis>, потому что где бы он ни появлялся, с ним обязательно случалась какая-нибудь история. На нарушении закона тождества построены многие комические афоризмы. Например: <emphasis>Не стой где попало, а то еще попадет.</emphasis> Также с помощью нарушения этого закона создаются многие анекдоты. Например:</p>
    <p><emphasis>– Я сломал руку в двух местах.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Больше не попадай в эти места.</emphasis></p>
    <p>Или такой анекдот:</p>
    <p><emphasis>– У вас в гостинице есть тихие номера?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– У нас все номера тихие, только вот жильцы иногда шумят.</emphasis></p>
    <p>Как видим, во всех приведенных выше примерах используется один и тот же прием: в одинаковых словах смешиваются различные значения, ситуации, темы, одна из которых не равна другой, т. е. нарушается закон тождества.</p>
    <p>Нарушение этого закона также лежит в основе многих, известных нам с детства, задач и головоломок. Например, мы спрашиваем собеседника: <emphasis>«За чем (зачем) находится вода в стеклянном стакане?»</emphasis>, преднамеренно создавая двусмысленность в этом вопросе (зачем – <emphasis>для чего</emphasis> и за чем – <emphasis>за каким предметом, где</emphasis>). Собеседник отвечает на один вопрос (например, он говорит: <emphasis>чтобы пить, поливать цветы и т. п. и т. д</emphasis>.), а мы подразумеваем другой вопрос и, соответственно, другой ответ (<emphasis>за стеклом</emphasis>).</p>
    <p>Предложим нашему собеседнику такую задачу: <emphasis>Как 12 разделить таким образом, чтобы получилось 7 без остатка?</emphasis> Он, скорее всего, станет решать ее так: <emphasis>12: х = 7; х = 12: 7; х =?</emphasis> и скажет, что она не решается – 12 невозможно разделить так, чтобы получилось семь, да еще и без остатка. На это мы возразим ему, что задача вполне разрешима: изобразим число 12 римскими цифрами – XII, а потом одной горизонтальной чертой разделим эту запись – <strikethrough>XII</strikethrough>; как видим, сверху получилось семь (римскими цифрами) и снизу тоже семь и причем без остатка. Понятно, что эта задача является софистической и основана на нарушении закона тождества, ведь ее математическое решение <emphasis>(12: х = 7; х = 12: 7; х =?)</emphasis> не равно, или не тождественно ее графическому решению <strikethrough>(XII)</strikethrough>.</p>
    <p>В основе всех фокусов также лежит нарушение закона тождества. Эффект любого фокуса заключается в том, что фокусник делает что-то <strong>одно</strong>, а зрители думают совершенно <strong>другое</strong>, т. е. то, что делает фокусник не равно (не тождественно) тому, что думают зрители, отчего и кажется, что фокусник совершает что-то необычное и загадочное. При раскрытии фокуса нас, как правило, посещает недоумение и досада: это было так просто, как же мы вовремя этого не заметили. Например известный отечественный фокусник И. Кио демонстрировал такой фокус. Он приглашал из зала человека (не подставного!) и, протягивая ему свою открытую записную книжку, предлагал написать там, что угодно. При этом он не видел, что пишет в книжке приглашенный. Потом он просил его вырвать из книжки страничку с написанным, вернуть ему книжку, а страничку сжечь в пепельнице. После этого фокусник, ко всеобщему удивлению, по пеплу читал, что там было написано. «Как он это делает, – думают изумленные зрители, – наверное, существует какая-то хитрая методика прочтения по пеплу или еще что-нибудь в этом роде». На самом же деле все гораздо проще: в записной книжке фокусника через страничку после той, на которой приглашенный делает свою запись, лежит копирка, и пока человек сжигает в пепельнице вырванную страничку, фокусник быстро и незаметно смотрит в своей книжке, что там тот написал.</p>
    <p>Вот еще один фокус – интеллектуальный. Задумайте какое-нибудь число (только не очень большое, чтобы не сложно было производить с ним различные математические операции). Теперь умножьте это число на 2 и к полученному результату прибавьте 1. Теперь умножьте то, что получилось, на 5. Далее у получившегося числа отбросьте все цифры, кроме последней и к этой последней цифре прибавьте 10, потом разделите результат на 3, прибавьте к получившемуся числу 2, далее умножьте результат на 6 и прибавьте 50. У вас получилось 92. Как правило, собеседник, которому предлагается такой фокус, удивляется тому, каким образом вы узнали результат, ведь число, задуманное им, было вам неизвестно. На самом деле происходит следующее. Он задумал некое число. Для нас это х. Далее вы просите его умножить это число на 2. Результат будет четным. Потом вы просите прибавить 1. Результат обязательно будет нечетным. Далее вы просите его умножить этот результат на 5, а любое нечетное число, умноженное на 5, дает новое число, которое обязательно будет оканчиваться на 5 (только не все об этом помнят). Потом вы просите собеседника отбросить у получившегося числа все цифры, кроме последней и с ней производить далее различные математические действия. Таким образом все дальнейшие операции делаются с числом 5. Эффект фокуса заключается в том, что ваш собеседник <strong>не знает</strong> о том, что вы <strong>знаете</strong>, что это 5, ведь ему по-прежнему кажется, что вам неизвестно, с каким числом производятся последующие действия. Итак, собеседник думает (или предполагает) <strong>одно</strong>, вы же делаете <strong>другое</strong>, и между первым и вторым нельзя поставить знак равенства, т. е. нарушается закон тождества.</p>
    <p>Довольно часто преднамеренное нарушение закона тождества используется издателями массовых газет и журналов в коммерческих целях. Проходя мимо киоска, лотка или стенда периодической печатной продукции вы замечаете на первой странице (где сообщается о материалах данного номера) некой газеты или журнала какой-либо броский и необычный заголовок (например: <emphasis>«Первоклассник съел крокодила»</emphasis> или <emphasis>«Полеты на Марс уже начались»</emphasis>, или <emphasis>«Путешествия в прошлое стали реальностью»</emphasis> и т. п.). Заинтригованные, вы покупаете эту газету или журнал, открываете нужную страницу, где помещен якобы сенсационный материал, и к своему удивлению, разочарованию и досаде (зря потратили деньги) видите, что содержание статьи совсем не соответствует (не тождественно) помещенному на первой странице броскому и удивительному заголовку (оказывается, что первоклассник съел большого шоколадного крокодила, подаренного ему на день рождения; что школьников водили на экскурсию в планетарий, где им показали видеофильм о планете Марс; что создана новая компьютерная игра, в которой можно перемещаться на машине времени в прошлые столетия и т. п.). Благодаря необычному заголовку газету или журнал купили не только вы, но и тысячи других людей. В результате использования этого нечестного приема коммерческая цель издательства достигнута: периодическое издание хорошо раскупилось.</p>
    <p>Как видим, закон тождества действует в разнообразных интеллектуально-речевых ситуациях и нарушается как непреднамеренно, так и умышленно. Причем во втором случае его нарушения могут преследовать как безобидные, так и негативные цели.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>4.3. Что запрещает закон противоречия?</p>
    </title>
    <p>Каждый из нас часто встречался в жизни с такими выражениями, как: <emphasis>«Здесь есть противоречие»; «Ты сам себе противоречишь»; «Рассуждение должно быть непротиворечивым»</emphasis> и т. п. Во всех этих высказываниях в той или иной форме находит свое выражение один из основных законов логики – <strong>закон противоречия</strong>. В силу этого закона, если одно суждение что-то утверждает, а другое то же самое отрицает об одном и том же объекте, в одно и то же время и в одном и том же отношении, то они не могут быть одновременно истинными. Например, два суждения: <emphasis>Сократ высокий</emphasis> и <emphasis>Сократ низкий</emphasis> (понятно, что одно из них нечто утверждает, а другое то же самое отрицает, ведь высокий – это не низкий и наоборот) не могут быть одновременно истинными, если речь идет об одном и том же Сократе, в одно и то же время его жизни и в одном и том же отношении, т. е. если Сократ по росту сравнивается не с разными людьми одновременно, а с одним человеком. Понятно, что когда речь идет о двух разных Сократах или об одном Сократе, но в разное время его жизни (например, в 10 лет и в 20 лет), или один и тот же Сократ и в одно и то же время его жизни рассматривается в разных отношениях (например, он сравнивается одновременно с высоким Платоном и низким Аристотелем), тогда два противоположных суждения вполне могут быть одновременно истинными, и закон противоречия при этом не нарушается. Символически он выражается следующей тождественно-истинной формулой: (а а), читается – <emphasis>неверно,</emphasis> что <emphasis>а</emphasis> и <emphasis>не а,</emphasis> где а – это какое-либо высказывание.</p>
    <p>Итак, закон противоречия запрещает одновременную истинность двух суждений, одно из которых нечто утверждает, а другое то же самое отрицает об одном и том же предмете, в одно и то же время и в одном и том же отношении. Однако, этот закон не запрещает одновременную ложность двух таких суждений. Вспомним, суждения: <emphasis>Он высокий</emphasis> и <emphasis>Он низкий</emphasis> не могут быть одновременно истинными, если речь идет об одном и том же человеке, в одно и то же время его жизни и в одном и том же отношении (относительно какого-то одного образца для сравнения). Однако эти суждения вполне могут быть одновременно ложными при соблюдении всех вышеперечисленных условий. Если истинным будет суждение: <emphasis>Он среднего роста,</emphasis> тогда суждения: <emphasis>Он высокий</emphasis> и <emphasis>Он низкий</emphasis> придется признать одновременно ложными. Точно так же одновременно ложными (но не одновременно истинными!) могут быть суждения: <emphasis>Эта вода горячая и Эта вода холодная; Данная речка глубокая и Данная речка мелкая; Эта комната светлая и Эта комната темная</emphasis> и т. п. Одновременную ложность двух суждений мы часто используем в повседневной жизни, когда, характеризуя кого-то или что-то, строим стереотипные обороты типа: <emphasis>Они не молодые, но и не старые; Это не полезно, но и не вредно; Он не богат, однако и не беден; Данная вещь стоит не дорого, но и не дешево; Этот поступок не является плохим, но в то же время его нельзя назвать хорошим</emphasis> и т. п. В связи с этим возникает вопрос, возможна ли такая ситуация, когда два суждения не могут быть одновременно истинными, но также не могут быть одновременно ложными? Конечно же, возможна. Вместо суждений: <emphasis>Он высокий</emphasis> и <emphasis>Он низкий</emphasis> рассмотрим суждения: <emphasis>Он высокий</emphasis> и <emphasis>Он невысокий,</emphasis> которые не только не могут быть одновременно истинными, но и не могут быть одновременно ложными (разумеется, если речь идет об одном человеке, в одно и то же время и в одном и том же отношении). Так же не могут быть ни одновременно истинными, ни одновременно ложными суждения: <emphasis>Эта вода горячая</emphasis> и <emphasis>Эта вода не горячая; Данная речка глубокая</emphasis> и <emphasis>Данная речка неглубокая; Эта комната светлая</emphasis> и <emphasis>Эта комната не светлая</emphasis> и т. п. Нетрудно заметить, что закон противоречия, который не запрещает одновременную ложность двух суждений, является недостаточным для суждений, которые не должны быть одновременно ложными.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>4.4. Виды противоречий</p>
    </title>
    <p>Логический закон противоречия запрещает что-либо утверждать и то же самое отрицать одновременно. Но неужели кто-то станет нечто утверждать и то же самое тут же отрицать? Неужели кто-то будет всерьез доказывать, например, что один и тот же человек в одно и то же время и в одном и том же отношении является и высоким, и низким или, что он одновременно и толстый, и тонкий, и блондин, и брюнет и т. п.? Конечно же нет. Если принцип непротиворечивости мышления столь прост и очевиден, то стоит ли называть его логическим законом и вообще – уделять ему какое-либо внимание?</p>
    <p>Дело в том, что противоречия бывают <strong>контактными</strong>, когда одно и то же утверждается и сразу же отрицается (последующая фраза отрицает предыдущую в речи, или последующее предложение отрицает предыдущее в тексте) и <strong>дистантными</strong>, когда между противоречащими друг другу суждениями находится значительный интервал в речи или в тексте. Например в начале своего выступления лектор может выдвинуть одну идею, а в конце высказать мысль, противоречащую ей; так же и в книге в одном параграфе или главе может утверждаться то, что отрицается в другом. Понятно, что контактные противоречия, будучи слишком заметными, почти не встречаются в мышлении и речи. Иначе обстоит дело с дистантными противоречиями: будучи неочевидными и не очень заметными, они часто проходят (проскальзывают) мимо зрительного или мысленного взора, непроизвольно пропускаются, и поэтому их часто можно встретить в интеллектуально-речевой практике. Так, например, уже упоминавшийся нами В. И. Свинцов – известный автор учебников по логике – приводит пример из одного учебного пособия, в котором с интервалом в несколько страниц сначала утверждалось: <emphasis>«В первый период творчества Маяковский ничем не отличался от футуристов»</emphasis>, а затем: <emphasis>«Уже с самого начала своего творчества Маяковский обладал качествами, которые существенно отличали его от представителей футуризма».</emphasis> (См.: Свинцов В. И. Логика. Элементарный курс для гуманитарных специальностей. М.: Скорина, 1998. С.144).</p>
    <p>Противоречия также бывают <strong>явными</strong> и <strong>неявными</strong>. В первом случае одна мысль непосредственно противоречит другой, а во втором случае противоречие вытекает из контекста: оно не сформулировано, но подразумевается. Например, в учебнике «Концепции современного естествознания» (это предмет, который в настоящее время изучается во всех вузах) из главы, посвященной теории относительности А. Эйнштейна, следует, <emphasis>что по современным научным представлениям пространство, время и материя не существуют друг без друга: без одного нет другого.</emphasis> А в главе, рассказывающей о происхождении Вселенной, говорится о том, что <emphasis>она появилась примерно 20 млрд. лет назад в результате Большого взрыва, во время которого родилась материя, заполнившая собой все пространство.</emphasis> Из этого высказывания следует, что <emphasis>пространство существовало до появления материи,</emphasis> хотя в предыдущей главе речь шла о том, <emphasis>что пространство не может существовать без материи</emphasis> (См.: Концепции современного естествознания. Под ред. В. Н. Лавриненко, В. П. Ратникова. М.: ЮНИТИ, 1997. С.106–127). Явные противоречия, так же как и контрактные, встречаются редко. Неявные противоречия, как и дистантные, наоборот, в силу своей незаметности намного более распространены в мышлении и речи.</p>
    <p>Если совместить рассмотренные выше деления противоречий на контактные и дистантные, а также на явные и неявные, то получится четыре вида противоречий:</p>
    <p><emphasis>1. Контактные и явные противоречия (можно назвать их иначе – явные и контактные, – что не меняет сути);</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Контактные и неявные;</emphasis></p>
    <p><emphasis>3. Дистантные и явные;</emphasis></p>
    <p><emphasis>4. Дистантные и неявные.</emphasis></p>
    <p>Примером контактного и явного противоречия может служить такое высказывание: <emphasis>Водитель Н. при выезде со стоянки грубо нарушил правила, т. к. он не взял устного разрешения в письменной форме.</emphasis> Еще пример контактного и явного противоречия: <emphasis>Молодая девушка преклонных лет с коротким ежиком темных вьющихся белокурых волос изящной походкой гимнастки, прихрамывая, вышла на сцену.</emphasis> Как видим, такого рода противоречия настолько очевидны, что могут использоваться только для создания каких-нибудь комических эффектов. Остальные три группы противоречий сами по себе тоже комичны, однако, будучи неочевидными и малозаметными, они употребляются вполне серьезно и создают значительные коммуникативные помехи. Поэтому наша задача – уметь их распознавать и устранять. Пример контактного и неявного противоречия: <emphasis>Эта выполненная на бумаге рукопись создана в Древней Руси в XI в.</emphasis> (в XI в. на Руси еще не было бумаги). Пример дистантного и явного противоречия был приведен выше в виде двух высказываний о Маяковском из одного учебного пособия. Пример дистантного и неявного противоречия также рассмотрен выше в виде различных утверждений о взаимоотношении материи и пространства из учебника «Концепции современного естествознания».</p>
    <p>Наконец, наверное каждому из нас знакома ситуация, когда мы говорим своему собеседнику (или он говорит нам): «Ты сам себе противоречишь». Как правило, в этом случае речь идет о дистантных или неявных противоречиях, которые, как мы увидели, достаточно часто встречаются в различных сферах мышления и жизни. Поэтому простой и даже примитивный, на первый взгляд, принцип непротиворечивости мышления имеет статус важного логического закона.</p>
    <p>Важно отметить, что противоречия также бывают <strong>мнимыми</strong>. Некая мыслительная или речевая конструкция может быть построена так, что на первый взгляд выглядит противоречивой, хотя на самом деле никакого противоречия в себе не содержит.</p>
    <p>Например, известное высказывание А. П. Чехова: <emphasis>В детстве у меня не было детства</emphasis> кажется противоречивым, т. к. оно вроде бы подразумевает одновременную истинность двух суждений, одно из которых отрицает другое: <emphasis>У меня было детство</emphasis> и <emphasis>У меня не было детства</emphasis>. Таким образом, можно предположить, что противоречие в данном высказывании не просто присутствует, но и является наиболее грубым – контактным и явным. На самом же деле никакого противоречия в чеховской фразе нет. Вспомним, <emphasis><strong>закон противоречия нарушается только тогда, когда речь идет об одном и том же предмете, в одно и то же время и в одном и том же отношении</strong></emphasis>. В рассматриваемом высказывании речь идет о двух разных предметах: термин <emphasis>детство</emphasis> употребляется в различных значениях – детство как определенный возраст и детство как состояние души, пора счастья и безмятежия. Хотя и безо всех этих теоретических комментариев, скорее всего, вполне понятно, что хотел сказать А. П. Чехов в этих своих словах. Обратим внимание на то, что кажущееся противоречие использовано им, по всей видимости, преднамеренно, для достижения большего художественного эффекта. И действительно, благодаря ненастоящему противоречию, чеховское суждение является ярким и запоминающимся, представляет собой удачный афоризм. Как видим, мнимое противоречие вполне может быть художественным приемом. Достаточно вспомнить названия многих известных литературных произведений: «Живой труп» (Л. Н. Толстой), «Мещанин во дворянстве» (Ж. Б. Мольер), «Барышня-крестьянка» (А. С. Пушкин), «Горячий снег» (Ю. В. Бондарев) и др. Иногда на мнимом противоречии строится заголовок газетной или журнальной статьи: «Знакомые незнакомцы», «Древняя новизна», «Необходимая случайность» и т. п.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>4.5. Закон исключенного третьего</p>
    </title>
    <p>Рассматривая отношения между понятиями в первой главе (см. 1.5.), мы обращали внимание на отличие противоположных понятий (например, <emphasis>высокий человек</emphasis> и <emphasis>низкий человек</emphasis>) от противоречащих (например, <emphasis>высокий человек</emphasis> и <emphasis>невысокий человек</emphasis>).</p>
    <p>Суждения также бывают противоположными и противоречащими. Например, суждения: <emphasis>Сократ высокий</emphasis> и <emphasis>Сократ низкий</emphasis> являются противоположными, а суждения: <emphasis>Сократ высокий</emphasis> и <emphasis>Сократ невысокий</emphasis> – противоречащими. В чем заключается разница между противоположными и противоречащими суждениями? Нетрудно заметить, что противоположные суждения всегда предполагают некий третий, средний, промежуточный вариант. Для суждений: <emphasis>Сократ высокий</emphasis> и <emphasis>Сократ низкий</emphasis> третьим вариантом будет суждение: <emphasis>Сократ среднего роста.</emphasis> Противоречащие суждения, в отличие от противоположных, не допускают, или автоматически исключают такой промежуточный вариант. Как бы мы не пытались, мы не сможем найти никакого третьего варианта для суждений: <emphasis>Сократ высокий</emphasis> и <emphasis>Сократ невысокий</emphasis> (ведь и <emphasis>низкий</emphasis>, и <emphasis>среднего роста</emphasis> – это все невысокий). Именно в силу наличия третьего варианта <strong>противоположные суждения могут быть одновременно ложными</strong>. Если суждение: <emphasis>Сократ среднего роста</emphasis> является истинным, то противоположные суждения: <emphasis>Сократ высокий</emphasis> и <emphasis>Сократ низкий</emphasis> одновременно ложны. Точно так же именно в силу отсутствия третьего варианта <strong>противоречащие суждения не могут быть одновременно ложными</strong>. Таково различие между противоположными и противоречащими суждениями. Сходство между ними заключается в том, что и <strong>противоположные суждения, и противоречащие не могут быть одновременно истинными</strong>, как того требует закон противоречия. Таким образом, этот закон распространяется и на противоположные суждения, и на противоречащие. Однако, как мы помним, закон противоречия запрещает одновременную истинность двух суждений, но не запрещает их одновременную ложность; а противоречащие суждения не могут быть одновременно ложными, т. е. закон противоречия является для них недостаточным и нуждается в каком-то дополнении. Поэтому для противоречащих суждений существует <strong>закон исключенного третьего</strong>, который говорит о том, что два противоречащих суждения об одном и том же предмете, в одно и то же время и в одном и том же отношении не могут быть одновременно истинными и не могут быть одновременно ложными (истинность одного из них обязательно означает ложность другого и наоборот). Символическая запись закона исключенного третьего представляет собой следующую тождественно-истинную формулу: а ⊻ а (читается – <emphasis>а</emphasis> или <emphasis>не а</emphasis>), где а – это какое-либо высказывание.</p>
    <p>Как видим, закон исключенного третьего очень близок к закону противоречия. Наличие в логике двух очень похожих друг на друга законов – противоречия и исключенного третьего, – обусловлено, как нетрудно заметить, принципиальным различием между противоположными и противоречащими суждениями, одни из которых предполагают третий вариант, а другие исключают его (точно так же, как и противоположные и противоречащие понятия).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>4.6. Закон достаточного основания</p>
    </title>
    <p>Каждый из нас хорошо знает, что к любому утверждению можно относиться с доверием только тогда, когда оно подкреплено (в большей или меньшей степени, прямо или косвенно, в той или иной форме) какими-либо другими утверждениями, причем ранее доказанными и потому несомненными, которые мы обычно называем аргументами. Ничем не подкрепленные и ни на чем не основывающиеся утверждения мы, как правило, называем «голословными», т. е. не заслуживающими доверия и серьезного отношения. Требование, по которому любое утверждение должно базироваться на каких-то аргументах и иметь доказательную силу, представляет собой один из основных законов логики – <strong>закон достаточного основания</strong>. Этот закон утверждает, что любая мысль (тезис) для того, чтобы иметь силу, обязательно должна быть доказана (обоснована) какими-либо аргументами (основаниями), причем эти аргументы должны быть достаточными для доказательства исходной мысли, т. е. она должна вытекать из них с необходимостью (тезис должен с необходимостью следовать из оснований).</p>
    <p>Приведем несколько примеров. В рассуждении: <emphasis>Конечно же это вещество является электропроводным</emphasis> (тезис), <emphasis>потому что оно – металл</emphasis> (основание) – закон достаточного основания не нарушен, так как в данном случае из основания с необходимостью следует тезис (из того, что вещество металл, с необходимостью вытекает, что оно электропроводно). А в рассуждении: <emphasis>Сегодня взлетная полоса покрыта льдом</emphasis> (тезис), <emphasis>ведь самолеты сегодня не могут взлететь</emphasis> (основание) – рассматриваемый закон нарушен, тезис не вытекает из основания с необходимостью (из того, что самолеты не могут взлететь, не вытекает с необходимостью, что взлетная полоса покрыта льдом, ведь самолеты могут не взлететь и по другой причине). Так же нарушается закон достаточного основания в ситуации, когда студент говорит преподавателю на экзамене: <emphasis>«Не ставьте мне двойку, спросите еще</emphasis> (тезис), я <emphasis>же прочитал весь учебник, может быть и отвечу что-нибудь»</emphasis> (основание). В этом случае тезис не вытекает из основания с необходимостью: студент мог прочитать весь учебник, но из этого однозначно не следует, что он сможет что-то ответить (так как он вполне мог забыть все прочитанное или ничего в нем не понять и т. п.)</p>
    <p>В рассуждении: <emphasis>Преступление совершил Н.</emphasis> (тезис), <emphasis>ведь он сам признался в этом и собственноручно подписал все показания</emphasis> (основание) – закон достаточного основания, конечно же, нарушен, потому что из того, что человек признался в совершении преступления, не вытекает с достоверностью, что он действительно его совершил. «Признаться», как известно, можно в чем угодно под давлением различных обстоятельств (в чем только не «признавались» люди в застенках средневековой инквизиции, в чем только не «признаются» в кабинетах современных силовых ведомств, а также запросто «признаются» в чем угодно на страницах бульварной прессы, в различных телевизионных ток-шоу и т. п.) Таким образом, на законе достаточного основания базируется важный юридический принцип <strong>презумпции невиновности</strong>, который предписывает считать человека невиновным, даже если он дает показания против себя, до тех пор, пока его вина не будет достоверно доказана какими-либо фактами.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>4.7. Чем отличается наука от псевдонауки?</p>
    </title>
    <p>Закон достаточного основания, требуя от любого рассуждения доказательной силы, предостерегает нас от поспешных выводов, голословных утверждений, дешевых сенсаций, мистификаций, слухов, сплетен и небылиц. Запрещая принимать что-либо только на веру, этот закон выступает надежной преградой для любого интеллектуального мошенничества. Не случайно он является одним из главных принципов науки (в отличие от псевдонауки или лженауки).</p>
    <p>Науку на протяжении всей ее истории сопровождала псевдонаука (алхимия, астрология, физиогномика, нумерология, и т. д.). Причем псевдонаука, как правило, маскируется под науку и прикрывается ее заслуженным авторитетом. Поэтому наука выработала два надежных критерия (принципа), по которым можно отличить научное знание от псевдонаучного. Первый критерий – это принцип <strong>верификации</strong> (лат. veritas – истина, facere – делать), который предписывает только то знание расценивать как научное, которое можно подтвердить (так или иначе, прямо или косвенно, раньше или позже). Этот принцип был предложен известным английским философом и ученым 20 в. Бертраном Расселом. Однако иногда псевдонауки иногда так искусно выстраивают свои аргументы, что вроде бы все, о чем они говорят, подтверждается. Поэтому принцип верификации дополняется вторым критерием, который был предложен крупным немецким философом XX в. Карлом Поппером. Это принцип <strong>фальсификации</strong> (лат. false – ложь, facere – делать), который говорит, что только то знание возможно считать научным, которое можно (так или иначе, прямо или косвенно, раньше или позже) опровергнуть. На первый взгляд принцип фальсификации звучит странно: понятно, что научное знание можно подтвердить, но как понимать утверждение, по которому его можно опровергнуть. Дело в том, что наука постоянно развивается, идет вперед: старые научные теории и гипотезы меняются новыми, опровергаются ими; поэтому в науке важна не только подтверждаемость теорий и гипотез, но и их опровержимость. Например, с точки зрения древней науки центром мира является Земля, а Солнце, Луна и звезды движутся вокруг нее. Это было именно научное представление, которое существовало и «работало» примерно две тысячи лет: в его рамках велись наблюдения, делались открытия, составлялись карты звездного неба, рассчитывались траектории небесных тел. Однако со временем такое представление устарело: накопленные факты начали противоречить ему, и в XV в. появилось новое объяснение мирового устройства, по которому в центре Вселенной находится Солнце, а Земля вместе с другими небесными телами движется вокруг него. Такое объяснение, конечно же, опровергало древнее представление о Земле как центре мира, но от этого оно вовсе не переставало быть научным, а, наоборот, оставалось им, только для своего времени.</p>
    <p>Если принцип верификации, взятый в отдельности, псевдонаука, в своем стремлении замаскироваться под науку, может обойти, то против двух принципов вместе (верификации и фальсификации) она бессильна. Представитель псевдонауки, конечно же, может сказать: «В моей науке все подтверждается». Но сможет ли он сказать: «Мои идеи и утверждения когда-либо будут опровергнуты и уступят место новым, более верным представлениям»? В том-то и дело, что не сможет. Вместо этого он скажет примерно следующее: «Моя наука древняя и тысячелетняя, она впитала в себя мудрость веков, и в ней ничто не подлежит опровержению». Когда он утверждает, что его идеи неопровержимы, он тем самым, по принципу фальсификации, объявляет их псевдонаучными. В отличие от него представитель науки, ученый, признает как подтверждаемость, на настоящий момент, так и будущую опровержимость своих идей. «Мои утверждения, – скажет он, – подтверждаются ныне так-то и тем-то, но пройдет время, и они уступят место новым представлениям, более основательным, и более верным».</p>
    <p>Псевдонаука не может обойти принцип фальсификации, потому что она, в отличие от науки, не развивается, а стоит на месте. Сравним результаты развития различных наук с достижениями псевдонаук: науки за свою историю достигли колоссальных успехов (от каменного топора до современного компьютера, от звериных шкур и пещерной жизни до освоения межзвездного пространства), а различные псевдонауки остаются сегодня на том же уровне, что и на заре человеческой истории (современные астрологи, нумерологи, уфологи, парапсихологи, экстрасенсы и целители говорят человеку примерно то же самое, что и древние шаманы, маги и колдуны).</p>
    <p>Если какое-то знание, утверждает наука, невозможно ни подтвердить (верифицировать), ни опровергнуть (фальсифицировать), то оно является околонаучным, псевдонаучным, лженаучным, паранаучным, но только – не научным. Итак, два важных критерия науки – принцип верификации и принцип фальсификации базируются на логическом законе достаточного основания.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>4.8. Спор между софистами и Сократом</p>
    </title>
    <p><strong>Софизмы</strong> (греч. sophisma – измышление, хитрость), которые, как уже говорилось, базируются на разнообразных нарушениях логического закона тождества, представляют собой внешне правильные доказательства ложных мыслей. От софизмов следует отличать <strong>паралогизмы</strong> (греч. paralogismus – неправильное рассуждение) – логические ошибки, допускаемые непроизвольно, в силу незнания, невнимательности или иных причин.</p>
    <p>Софизмы появились еще в Древней Греции. Они тесно связаны с философской деятельностью софистов – платных учителей мудрости, учивших всех желающих философии, логике и, особенно, риторике (науке и искусству красноречия). Одна из основных задач софистов заключалась в том, чтобы научить человека доказывать (подтверждать или опровергать) все, что угодно, выходить победителем из любого интеллектуального состязания. Для этого они разрабатывали разнообразные логические, риторические и психологические приемы. К логическим приемам нечестного, но удачного ведения дискуссии и относятся софизмы. Однако, одних только софизмов для победы в любом споре недостаточно. Ведь если объективная истина окажется не на стороне спорящего, то он, в любом случае, проиграет полемику, несмотря на все свое софистическое искусство. Это хорошо понимали и сами софисты. Поэтому помимо различных логических, риторических и психологических уловок в их арсенале была важная философская идея (особенно дорогая для них), состоявшая в том, что никакой объективной истины не существует: сколько людей, столько и истин. Софисты утверждали, что все в мире субъективно и относительно. Если признать эту идею справедливой, то тогда софистического искусства будет вполне достаточно для победы в любой дискуссии: побеждает не тот, кто находится на стороне истины, а тот, кто лучше владеет приемами полемики.</p>
    <p>Софистам идейно противостоял знаменитый греческий философ Сократ, который утверждал, что объективная истина есть, только неизвестно точно, какая она, что собой представляет; в силу чего задача каждого думающего человека заключается в том, чтобы искать эту единую для всех истину.</p>
    <p>Дискуссия между софистами и Сократом о существовании объективной истины зародилась приблизительно в V веке до н. э. С тех пор она продолжается до настоящего времени. Среди наших современников можно встретить немало людей, которые утверждают, что ничего объективного и общезначимого нет, что все одинаково подтверждаемо и опровержимо, что все относительно и субъективно. «Сколько людей, столько и мнений», – говорят они. Это, несомненно, точка зрения древних софистов. Однако и в нынешнюю эпоху есть те, которые вслед за Сократом считают, что, хотя мир и человек сложны и многогранны, тем не менее нечто, объективное и общезначимое существует, точно так же, как существует солнце в небе – одно для всех. Они утверждают, что если кто-то не замечает объективной истины, то это вовсе не означает, что ее нет, точно так же, как если кто-то закроет глаза или отвернется от солнца, он, тем самым, не отменит его существования на небосводе.</p>
    <p>Вопрос об истине слишком сложен и всегда открыт. Он относится к разряду вечных, или философских вопросов. Наверняка знать о ее существовании или несуществовании, скорее всего, невозможно. Однако, каждый из нас в своих мыслях, чувствах, поступках и вообще – в жизни исходит из того, что единая истина все же существует или, наоборот, – из того, что ее нет. То же самое происходит и с верой в Бога: ни доказать, ни опровергнуть его существование невозможно, но, несмотря на это, один человек живет на земле так, будто бы Бог есть, т. е. исходит в своих мыслях и делах из его существования, а другой, напротив, строит свою жизнь таким образом, будто бы Бога нет, т. е. исходит в своем поведении из его несуществования. Понятно, что жизнь первого существенно отличается от жизни второго и, вероятнее всего, один никогда не поймет другого. Все сказанное относится не только к истине или Богу, но и ко многим другим очень важным вещам, среди которых добро, совесть, справедливость, свобода, любовь. Можно исходить в своей жизни из того, что действительно, реально, или объективно есть добро, совесть, справедливость и т. п., но также можно исходить из того, что все это – пустые слова и реально не существует. Можно исходить из того, что человек – это исключительное существо в мироздании, которое находится вне законов природы и потому каждый день своей жизни должен соответствовать имени человека, т. е. жить по-человечески. Можно, также, наоборот, исходить из того, что человек – всего лишь одно из природных существ, которое подчиняется главному закону природы – закону взаимопоедания и поэтому вовсе не должен соответствовать какому-то исключительному и вымышленному имени человека, т. е. может жить, как в джунглях, по-обезьяньи. Главное заключается в том, что каждый из нас добровольно и самостоятельно выбирает то, из чего исходить в своих мыслях и поступках и то, каким образом жить…</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>4.9. Софизмы</p>
    </title>
    <p>Если объективной истины нет, считали софисты, тогда главное для победы в любом споре – это искусное владение приемами подтверждения и опровержения чего угодно, среди которых важное место занимают софизмы, в которых, как мы уже знаем, различными способами нарушается закон тождества. Каждый софизм строится на том, что в рассуждении подменяются понятия, отождествляются разные вещи или же, наоборот, – различаются тождественные объекты. Будучи интеллектуальными уловками или подвохами, все софизмы разоблачимы, только в некоторых из них логическая ошибка в виде нарушения закона тождества лежит на поверхности и поэтому, как правило, почти сразу заметна. Такие софизмы разоблачить не трудно. Однако встречаются софизмы, в которых подвох спрятан достаточно глубоко, хорошо замаскирован, в силу чего над ними надо изрядно поломать голову.</p>
    <p>Приведем пример несложного софизма: <emphasis>3 и 4 – это два разных числа, 3 и 4 – это 7, следовательно, 7 – это два разных числа</emphasis>. В данном внешне правильном и убедительном рассуждении смешиваются или отождествляются различные, нетождественные вещи: простое перечисление чисел (первая часть рассуждения) и математическая операция сложения (вторая часть рассуждения); между первым и вторым нельзя поставить знак равенства, т. е. налицо нарушение закона тождества. Рассмотрим еще один простой софизм: <emphasis>Два раза по два</emphasis> (т. е. дважды два) <emphasis>будет не четыре, а три. Возьмем спичку или палочку и сломаем ее пополам. Это один раз два. Затем возьмем одну из половинок и сломаем ее пополам. Это второй раз два. В результате получилось три части исходной спички или палочки. Таким образом, два раза по два будет не четыре, а три.</emphasis> В этом рассуждении, так же, как и в предыдущем, смешиваются различные вещи, отождествляется нетождественное: операция умножения на два и операция деления на два – одно неявно подменяется другим, в результате чего достигается эффект внешней правильности и убедительности предложенного «доказательства».</p>
    <p>Теперь рассмотрим софизм, в котором вывод, при всей своей нелепости, представляется верным, т. е. вытекающим из исходных суждений, а логическая ошибка замаскирована достаточно искусно. <emphasis>Как известно, Земля вращается вокруг своей оси с запада на восток, делая полный оборот за 24 часа. Длина земного экватора составляет приблизительно 40 000 км. Зная эти величины, легко определить, с какой скоростью движется каждая точка земного экватора. Для этого надо 40 000 км разделить на 24 часа. Получается приблизительно 1 600 км в час. С такой скоростью вращается Земля на экваторе.</emphasis> (Обратим внимание на то, что никакого подвоха пока нет: каждая точка земного экватора действительно движется с запада на восток со скоростью примерно 1 600 км в час). <emphasis>Теперь представим, что на экваторе проложен рельсовый путь, по которому идет поезд с востока на запад, т. е. в сторону, противоположную вращению Земли (она движется на восток, а поезд – на запад). Получается, что этому поезду надо постоянно преодолевать скорость вращения Земли, т. е. он должен двигаться со скоростью, превышающей 1 600 км в час, иначе его будет постоянно сносить назад, на восток, и он вообще не сможет продвигаться в нужном ему направлении. Поэтому, на экваторе ходят такие суперпоезда, которые развивают скорость намного большую, чем 1 600 км в час.</emphasis></p>
    <p>Можно сделать из всего сказанного и другой вывод: <emphasis>ввиду невозможности для поездов столь высоких скоростей, они вообще не ходят на экваторе, и железных дорог там нет.</emphasis> Оба этих вывода, очевидно, являются не только ложными, но и нелепыми, однако они вполне вытекают из вышерассмотренного рассуждения, которое, таким образом, представляет собой софизм, содержащий хорошо спрятанную ошибку. Если вы предложите этот софизм своему собеседнику, он, скорее всего, сразу же скажет, что выводы о поездах на экваторе ложны. Однако задача разоблачения софизмов заключается не в том, чтобы констатировать ложность их выводов (которую софисты не только не скрывают, но и, наоборот, подчеркивают), а в том, чтобы выяснить, в чем именно заключается логическая ошибка рассуждения, какой подвох в нем содержится, как нарушается закон тождества (т. е. надо установить, что чем незаметно подменяется, что с чем неявно отождествляется, будучи нетождественным). Вряд ли ваш собеседник сможет быстро справиться с этой задачей. Обратите его внимание на формальную правильность выводов предложенного рассуждения, на то, что они неизбежно следуют из исходных утверждений. Для большей убедительности можете завершить софизм о вращающейся Земле и движущемся поезде следующим сравнением: <emphasis>Допустим, что эскалатор движется вниз, а человек бежит по нему вверх. Если его скорость меньше скорости эскалатора, его будет постоянно сносить вниз. Если его скорость равна скорости эскалатора, он будет бежать на месте. Для того, чтобы добраться до верха эскалатора, человеку надо бежать со скоростью большей, чем скорость движения эскалатора. Точно так же и поезду, идущему по экватору на запад, против вращения Земли, надо двигаться со скоростью большей, чем скорость вращения планеты</emphasis> (т. е. надо преодолевать в час более 1600 км).</p>
    <p>Рассматривая этот софизм, следует обратить внимание на то, что пункт, из которого выехал поезд и пункт, в который он должен прибыть, движутся вместе с Землей в одном и том же направлении и с одинаковой скоростью, т. е. их взаимное расположение, а значит, и расстояние между ними не меняется. Таким образом, оба данных пункта можно рассматривать как неподвижные друг относительно друга. Следовательно, с какой бы скоростью не передвигалось некое тело, оно всегда покинет один из них и обязательно достигнет другого. Почему же в нашем софистическом рассуждении получилось, что поезду, идущему с востока, надо развить очень большую скорость, чтобы добраться до западного пункта своего назначения? Потому что в софизме этот западный пункт рассматривается как неподвижный, не принимающий участия во вращении Земли.</p>
    <p>Действительно, если предположить некую точку где-нибудь над земной поверхностью, которая является неподвижной, то движущемуся к ней против вращения Земли телу, конечно же, требуется развить скорость большую, чем скорость движения планеты. Однако эта точка (или пункт) является движущейся вместе с Землей, а не неподвижной. В рассуждении факт ее <strong>движения</strong> хитро и незаметно подменяется неявным утверждение о ее <strong>неподвижности</strong>, в результате чего и достигается требуемый в софизме эффект (закон тождества нарушается путем отождествления нетождественных явлений: движения и неподвижности). Точно так же в рассуждении про эскалатор, движущийся вниз, и человека, бегущего по нему наверх. Для того, чтобы достичь верхней, неподвижной части эскалатора, человеку действительно надо бежать быстрее, чем движется эскалатор. Если же ему надо добраться не до верхней, неподвижной части эскалатора, а до пассажира, который, стоя на эскалаторе, движется к нему навстречу, то в этом случае, с какой бы скоростью не перемещался бегущий наверх, он в любом случае достигнет того, кто движется навстречу ему. В софизме западный пункт, к которому направляется поезд, нарочно и неверно сопоставляется с <strong>неподвижной</strong> частью эскалатора, в то время как он должен сопоставляться с каким-либо объектом, который <strong>движется</strong> вместе с эскалатором (факт движения незаметно подменяется утверждением о неподвижности).</p>
    <p>Итак, любой софизм полностью раскрыт, или разоблачен только в том случае, если нам удалось ясно и определенно установить, какие нетождественные вещи преднамеренно и незаметно отождествляются в том или ином рассуждении. Софизмы встречаются довольно часто и в самых различных областях жизни. Русский писатель В. В. Вересаев в своих «Воспоминаниях» рассказывает: <emphasis>«…Печерников легко переиначивал мои слова, чуть-чуть сдвигал мои возражения в другую плоскость и победительно опровергал их, а я не умел уследить, где он мои мысли передвинул. Сплошная была софистика, а я был против нее бессилен…».</emphasis> Чтобы не быть бессильными против софистики, мы должны хорошо знать, что такое софизмы, как они строятся, какие логические ошибки обычно в себе скрывают и всегда искать в софистическом рассуждении какую-либо нетождественность, менее или более замаскированную.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>4.10. Парадоксы-антиномии</p>
    </title>
    <p>От софизмов следует отличать <strong>логические парадоксы</strong> (греч. paradoxos – неожиданный, странный). Парадокс в широком смысле слова – это нечто необычное и удивительное, то, что расходится с привычными ожиданиями, здравым смыслом и жизненным опытом. Логический парадокс – это такая необычная и удивительная ситуация, когда два противоречащих суждения не только являются одновременно истинными (что невозможно в силу логических законов противоречия и исключенного третьего), но еще и вытекают друг из друга, друг друга обуславливают. Если софизм – это всегда какая-либо уловка, преднамеренная логическая ошибка, которую в любом случае можно обнаружить, разоблачить и устранить, то парадокс представляет собой неразрешимую ситуацию, своего рода мыслительный тупик, «камень преткновения» в логике: за всю ее историю было предложено множество разнообразных способов преодоления и устранения парадоксов, однако ни один из них, до сих пор, не является исчерпывающим, окончательным и общепризнанным.</p>
    <p>Наиболее известный логический парадокс – это парадокс «лжеца». Часто его называют «королем логических парадоксов». Он был открыт еще в Древней Греции. По преданию, философ Диодор Кронос дал обет не принимать пищи до тех пор, пока не разрешит этот парадокс и умер от голода, так ничего и не добившись; а другой мыслитель – Филет Косский впал в отчаяние от невозможности найти решение парадокса «лжеца» и покончил с собой, бросившись со скалы в море. Существует несколько различных формулировок данного парадокса. Наиболее коротко и просто он формулируется в ситуации, когда человек произносит простую фразу: «Я лжец». Анализ этого элементарного и бесхитростного на первый взгляд высказывания приводит к ошеломляющему результату. Как известно, любое высказывание (в том числе и вышеприведенное) может быть истинным или ложным. Рассмотрим последовательно оба случая, в первом из которых высказывание «Я лжец» является истинным, а во втором – ложным.</p>
    <p>1. Допустим, что фраза «Я лжец» истинна, т. е. человек, который произнес ее, <strong>сказал правду</strong>, но в этом случае он действительно лжец, следовательно, произнеся данную фразу, он <strong>солгал</strong>.</p>
    <p>2. Допустим, что фраза «Я лжец» ложна, т. е. человек, который произнес ее, <strong>солгал</strong>, но в этом случае он не лжец, а <strong>правдолюб</strong>, следовательно, произнеся данную фразу, он сказал правду. Получается нечто удивительное и даже невозможное: если человек сказал правду, то он солгал; а если он солгал, то он <strong>сказал правду</strong> (два противоречащих суждения не только одновременно истинны, но и вытекают друг из друга).</p>
    <p>Другой известный логический парадокс, обнаруженный в начале XX века английским логиком и философом Бертраном Расселом, – это парадокс «деревенского парикмахера». Представим себе, что в некой деревне есть только один парикмахер, бреющий тех ее жителей, которые не бреются сами. Анализ этой незамысловатой ситуации приводит к необыкновенному выводу. Зададимся вопросом: может ли деревенский парикмахер брить самого себя? Рассмотрим оба варианта, в первом из которых он сам себя бреет, а во втором – не бреет.</p>
    <p>1. Допустим, что деревенский парикмахер <strong>сам себя бреет</strong>, но тогда он относится к тем жителям деревни, которые бреются сами и которых не бреет парикмахер, следовательно, в этом случае, он <strong>сам себя не бреет</strong>.</p>
    <p>2. Допустим, что деревенский парикмахер <strong>сам себя не бреет</strong>, но тогда он относится к тем жителям деревни, которые не бреются сами и которых бреет парикмахер, следовательно, в этом случае, он <strong>сам себя бреет</strong>. Как видим, получается невероятное: если деревенский парикмахер сам себя бреет, то он сам себя не бреет; а если он сам себя не бреет, то он сам себя бреет (два противоречащих суждения являются одновременно истинными и взаимообуславливают друг друга).</p>
    <p>Парадоксы «лжеца» и «деревенского парикмахера» вместе с другими подобными им парадоксами также называют <strong>антиномиями</strong> (греч. antinomia – противоречие в законе), т. е. рассуждениями, в которых доказывается, что два высказывания, отрицающие друг друга, вытекают одно из другого. Считается, что антиномии представляют собой наиболее резкую форму парадоксов. Однако, довольно часто термины «логический парадокс» и «антиномия» рассматриваются как синонимы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>4.11. Парадокс «Протагор и Эватл»</p>
    </title>
    <p>Менее удивительную формулировку, но не меньшую известность, чем парадоксы «лжеца» и «деревенского парикмахера» имеет парадокс «Протагор и Эватл», появившийся, как и «лжец», еще в Древней Греции. В его основе лежит незатейливая, на первый взгляд, история, которая заключается в том, что у софиста Протагора был ученик Эватл, бравший у него уроки логики и особенно риторики (в данном случае – политического и судебного красноречия). Учитель и ученик договорились таким образом, что Эватл заплатит Протагору гонорар за обучение только в том случае, если выиграет свой первый судебный процесс. Однако по завершении обучения Эватл не стал участвовать ни в одном процессе и денег учителю, разумеется, не платил. Протагор пригрозил ему, что подаст на него в суд и тогда Эватлу в любом случае придется заплатить. «Тебя или присудят к уплате гонорара, или не присудят, – сказал ему Протагор, – если тебя присудят к уплате, ты должен будешь заплатить по приговору суда; если же тебя не присудят к уплате, то ты, как выигравший свой первый судебный процесс, должен будешь заплатить по нашему уговору». На это Эватл ему ответил: «Все правильно: меня или присудят к уплате гонорара, или не присудят; если меня присудят к уплате, то я, как проигравший свой первый судебный процесс, не заплачу по нашему уговору; если же меня не присудят к уплате, то я не заплачу по приговору суда». Таким образом, вопрос о том, должен Эватл заплатить Протагору гонорар или нет, является неразрешимым. Договор учителя и ученика, несмотря на его вполне невинный внешний вид, является внутренне, или логически противоречивым, т. к. он требует выполнения невозможного действия: Эватл должен и заплатить за обучение, и не заплатить одновременно. В силу этого сам договор между Протагором и Эватлом, а также вопрос об их тяжбе представляет собой не что иное, как логический парадокс.</p>
    <p>В отличие от парадоксов-антиномий («лжеца» и «деревенского парикмахера») парадокс «Протагор и Эватл» имеет менее резкую форму, так как в нем два противоречащих суждения (<emphasis>«Эватл должен заплатить»</emphasis> и «<emphasis>Эватл не должен заплатить»</emphasis>) являются одновременно истинными, но не вытекают друг из друга, как в случае с парадоксами-антиномиями. Как уже отмечалось, в логике было создано много способов разрешения и преодоления парадоксов. Однако ни один из них не лишен возражений и не является общепризнанным. Рассмотрение этих способов – долгая и утомительная теоретическая процедура, которая остается в данном случае за пределами нашего внимания. Любознательный читатель сможет познакомиться с разнообразными подходами к решению проблемы логических парадоксов по дополнительной литературе. Логические парадоксы представляют собой свидетельство в пользу того, что логика, как впрочем и любая другая наука, является не завершенной, а постоянно развивающейся. По всей видимости, парадоксы указывают на какие-то глубокие проблемы логической теории, приоткрывают завесу над чем-то еще не вполне известным и понятным, намечают новые горизонты в развитии логики.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>4.12. Парадоксы-апории</p>
    </title>
    <p>Отдельной группой парадоксов являются <strong>апории</strong> (греч. aporia – затруднение, недоумение) – рассуждения, которые показывают противоречия между тем, что мы воспринимаем органами чувств (видим, слышим, осязаем и т. п.) и тем, что можно мысленно проанализировать (проще говоря – противоречия между видимым и мыслимым). Наиболее известные апории выдвинул древнегреческий философ Зенон Элейский, который утверждал, что движение, наблюдаемое нами повсюду, невозможно сделать предметом мысленного анализа, т. е. движение можно видеть, но нельзя мыслить. Одна из его апорий называется «Дихотомия» (в пер. с греч. – деление пополам).</p>
    <p>Допустим, некому телу надо пройти из пункта А в пункт В. Нет никакого сомнения в том, что мы можем увидеть, как тело, покинув один пункт, через какое-то время достигнет другого.</p>
    <p>Однако давайте попробуем не доверять своим глазам, которые говорят нам о том, что тело движется, и попытаемся воспринять движение не глазами, а мыслью, постараемся не увидеть его, а помыслить. В этом случае у нас получится следующее. Прежде чем пройти весь свой путь из пункта А в пункт В, телу надо пройти половину этого пути, ведь если оно не пойдет половину пути, то, конечно же, не пройдет и весь путь. Но прежде чем тело пройдет половину пути, ему надо пройти 1/4 часть пути. Однако до того, как оно пройдет эту 1/4 часть пути, ему надо пройти 1/8 часть пути; а еще раньше ему требуется пройти 1/16 часть пути, а перед этим – 1/32 часть, а прежде того – 1/64 часть, а до этого – 1/128 часть и так до бесконечности. Значит, чтобы пройти из пункта А в пункт В, телу надо пройти бесконечное количество отрезков этого пути. Возможно ли пройти бесконечность? Невозможно! Следовательно, тело никогда не сможет пройти свой путь. Таким образом, глаза свидетельствуют, что путь будет пройден, а мысль, наоборот, отрицает это (видимое противоречит мыслимому).</p>
    <p>Другая известная апория Зенона Элейского – «Ахиллес и черепаха» – говорит о том, что мы вполне можем увидеть, как быстроногий Ахиллес догоняет и перегоняет медленно ползущую впереди него черепаху; однако мысленный анализ приводит нас к необычному заключению, что Ахиллес никогда не сможет догнать черепаху, хотя он и движется в 10 раз быстрее нее. Когда он преодолеет расстояние до черепахи, то она за это же время (ведь она тоже движется) пройдет в 10 раз меньше (т. к. движется в 10 раз медленнее), а именно 1/10 часть того пути, который прошел Ахиллес, и на эту 1/10 часть будет впереди него. Когда Ахиллес пройдет эту 1/10 часть пути, то черепаха за это же время пройдет в 10 раз меньшее расстояние, т. е. 1/100 часть пути и на эту 1/100 часть будет впереди Ахиллеса. Когда он пройдет 1/100 часть пути, разделяющую его и черепаху, то она за это же время пройдет 1/1000 часть пути, все равно оставаясь впереди Ахиллеса, и так до бесконечности. Итак, мы вновь убеждаемся в том, что глаза говорят нам об одном, а мысль – о совершенно другом (видимое отрицается мыслимым).</p>
    <p>Еще одна апория Зенона – «Стрела» – предлагает нам мысленно рассмотреть полет стрелы из одной точки пространства в другую. Наши глаза, конечно же, говорят о том, что стрела летит, или движется. Однако что будет, если мы попытаемся, отвлекаясь от зрительного впечатления, помыслить ее полет? Для этого, зададим себе простой вопрос: где сейчас находится летящая стрела? Если, отвечая на данный вопрос, мы скажем, что она в настоящий момент находится там-то, или где-то, то в этом случае у нас получится, что стрела не летит, а покоится, ведь находиться где-то, или быть в каком-то определенном месте, – это как раз и означает находиться в неподвижности, или покоиться. Таким образом, единственное, что мы можем ответить на вопрос о том, где сейчас находится летящая стрела, – это следующее: «Везде и нигде конкретно». Но разве возможно быть везде и нигде одновременно? Итак, при попытке помыслить полет стрелы мы натолклулись на логическое противоречие, на нелепость – стрела находится везде и нигде. Получается, что движение стрелы вполне можно увидеть, но его нельзя помыслить, вседствие чего оно невозможно, как и любое движение вообще. Иначе говоря, двигаться, с точки зрения мысли, а не чувственных восприятий, означает – быть в неком месте и не быть в нем одновременно, что, конечно же, невозможно.</p>
    <p>В своих апориях Зенон столкнул на «очной ставке» данные органов чувств (говорящие о множественности, делимости и движении всего существующего, уверяющие нас, что быстроногий Ахиллес догонит медлительную черепаху, а стрела долетит до цели) и умозрение (которое не может помыслить движение или множественность объектов мира, не впадая при этом в противоречие).</p>
    <p>Однажды, когда Зенон доказывал при стечении народа немыслимость и невозможность движения, среди его слушателей оказался не менее известный в Древней Греции философ Диоген Синопский. Ничего не говоря, он встал и начал расхаживать, полагая, что этим он лучше всяких слов доказывает реальность движения. Однако Зенон не растерялся и ответил:</p>
    <p>«Ты не ходи и руками-то не маши, а попробуй разумом разрешить сию сложную проблему». По поводу этой ситуации есть даже следующее стихотворение А. С. Пушкина:</p>
    <poem>
     <stanza>
      <v>Движенья нет, сказал мудрец брадатый,</v>
      <v>Другой смолчал и стал пред ним ходить.</v>
      <v>Сильнее бы не мог он возразить;</v>
      <v>Хвалили все ответ замысловатый.</v>
      <v>Но, господа, забавный случай сей</v>
      <v>Другой пример на память мне приводит:</v>
      <v>Ведь каждый день пред нами Солнце ходит,</v>
      <v>Однако ж прав упрямый Галилей.</v>
     </stanza>
    </poem>
    <p>И действительно, видим же мы совершенно отчетливо, что Солнце движется по небу каждый день с Востока на Запад, а на самом-то деле оно неподвижно (по отношению к Земле). Так почему бы нам не предположить, что и другие объекты, которые мы видим движущимися, на самом деле могут быть неподвижными, и не спешить с утверждением о том, что элейский мыслитель был неправ?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы и задания к главе 4</p>
    </title>
    <p>1. Что такое законы логики? О чем говорит закон тождества? Проиллюстрируйте действие этого закона с помощью какого-нибудь примера. Какая тождественно-истинная формула является выражением закона тождества?</p>
    <p>2. Что такое софизмы? Приведите пример какого-нибудь софизма и покажите, каким образом нарушается в нем закон тождества. Определите, как нарушается закон тождества в приведенных ниже софизмах.</p>
    <p><emphasis>а) 15 – это одно число; 15 – это 7 и 8; но 7 и 8 – это два разных числа, следовательно, 15 – это два разных числа.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Все люди имеют глаза, значит все существа с глазами – это люди.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Один человек пожилого возраста доказывает, что сила его, несмотря на преклонные годы ничуть не уменьшилась: «В юности и молодости я не мог поднять штангу весом 200 кг и сейчас не могу, стало быть, сила моя осталась прежней».</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) В одной китайской семье родилась девочка. Когда ей исполнился год, к ее родителям пришел сосед и стал сватать девочку за своего двухлетнего сына. Отец сказал:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Моей девочке всего один год, а твоему мальчику целых два, т. е. он в два раза старше ее, значит, когда моей дочери будет 20 лет, твоему сыну будет уже 40. Зачем же мне выдавать свою дочь за старого жениха?!</emphasis></p>
    <p><emphasis>Эти слова услышала жена и возразила:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Сейчас нашей дочке год, а мальчику два, однако через год ей будет тоже два и они станут ровесниками, так что вполне можно в будущем выдать нашу девочку за соседского мальчика.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Несколько человек спорили о том, какая часть человеческого тела является самой почетной. Один говорил, что это глаза, другой – что сердце, третий – что мозг. Один из спорящих сказал, что самая почетная часть тела – та, на которой мы сидим. «Чем ты это докажешь?» – спросили его. Он ответил: «В народе говорят: кто садится первым, тому и почета больше всего; а названная мной часть тела всегда садится первой, следовательно, она является самой почетной».</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Если у меня раньше что-то было, а сейчас этого нет, значит я этого лишился. У меня раньше было 10 книг, но одну из них я потерял, и теперь у меня нет 10 книг. Таким образом, раньше у меня было 10 книг, а сейчас у меня нет 10 книг, следовательно, я лишился 10 книг. Получается, что, потеряв одну книгу, я тем самым лишился 10 книг.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Что от нас дальше – Луна или Африка? Конечно же Африка, ведь Луну отсюда видно, а Африку – нет.</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) – Знаешь ли ты, о чем я хочу тебя спросить?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Не знаю.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Неужели ты не знаешь, что Земля вращается вокруг Солнца?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Конечно же, знаю.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Ну вот видишь: сначала ты сказал, что не знаешь, а потом, что знаешь, получается, что ты знаешь то, чего ты не знаешь.</emphasis></p>
    <p><emphasis>и) – Согласен ли ты с тем, что мед сладкий и желтый?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Согласен.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– А согласен ли ты с тем, что желтый – это не сладкий?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Согласен.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Итак, сначала ты признал, что мед сладкий и желтый, а потом признал, что желтый – это не сладкий. Следовательно, ты признаешь, что мед сладкий и не сладкий.</emphasis></p>
    <p><emphasis>к) Сначала товар на 10 % подорожал, а потом на 10 % подешевел. Значит, его цена после удешевления осталась такой же, какой она была до подорожания.</emphasis> (Поскольку перед нами софизм, то понятно, что цена не осталась одной и той же, хотя на первый взгляд вывод кажется правильным и убедительным. Устанавливая логическую ошибку этого рассуждения, попытайтесь также определить, когда цена товара была выше – до подорожания или после удешевления).</p>
    <p><emphasis>л) Если вы подпрыгнете в комнате, то приземлитесь, конечно же, в том месте, от которого оттолкнулись. Если же вы подпрыгнете в быстро движущемся вагоне, то за то время (пусть и очень маленькое), пока вы находитесь в воздухе, пол вагона успеет уйти вперед, и, когда вы приземлитесь, то окажетесь не в том же месте, от которого оттолкнулись, а немного позади него. Подпрыгнув еще раз, вы приземлитесь еще дальше от первоначальной точки. Таким образом, в вагоне быстро движущегося поезда совсем необязательно ходить в один или в другой конец, – достаточно просто попрыгать немного на месте, пока вас не «снесет» в нужную сторону. м) Когда воздушный шар уносится сильным ветром на север, то флаги на его гондоле (корзине) будут развеваться на юг. н) Пять землекопов за 5 часов выкапывают 5 метров канавы. Следовательно, для того, чтобы выкопать 100 метров канавы за 100 часов, потребуется сто землекопов.</emphasis></p>
    <p><emphasis>о) Три курицы несут три яйца за три дня, значит 12 куриц снесут 12 яиц за 12 дней.</emphasis></p>
    <p><emphasis>п) По реке плывет весельная лодка и рядом с ней – щепка. Что проще гребцу: обогнать щепку на 10 метров или же отстать от нее на 10 метров? Понятно, что в первом случае надо грести по течению, а во втором – против него. Грести по течению, конечно же легче, чем в обратном направлении, следовательно, гребцу проще обогнать щепку на 10 метров, чем на столько же отстать от нее.</emphasis></p>
    <p>3. Каким образом используются нарушения закона тождества при построении комических афоризмов, некоторых анекдотов, софистических загадок и задач? Приведите по одному примеру (за исключением тех, которые были рассмотрены в параграфе) комического афоризма, анекдота, загадки или задачи, в которых нарушается закон тождества и покажите, в чем заключаются его нарушения.</p>
    <p>4. Определите, как нарушается закон тождества в следующих анекдотах:</p>
    <p><emphasis>а) – Ты умеешь нырять?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Умею.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– И долго под водой находишься?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Пока кто-нибудь не вытащит.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Врач – пациенту:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Каждое утро вам надо пить теплую воду за час до завтрака.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Через неделю:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Как вы себя чувствуете?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Плохо, доктор.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– А вы выполняли мои предписания и пили каждое утро теплую воду за час до завтрака?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Я изо всех сил пытался это сделать, но мог ее пить максимум пятнадцать минут.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) – Ах, эти детские мечты. Сбылась ли хоть одна из них? – У меня да. В детстве, когда мама меня причесывала, я мечтал, чтобы у меня не было волос.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Учитель – ученику:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Почему ты опоздал сегодня в школу?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Я хотел пойти утром с отцом на рыбалку, но он меня с собой не взял.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Надеюсь, отец тебе объяснил, почему ты должен идти в школу, а не на рыбалку?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Да, он сказал, что червей мало и на двоих не хватит.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Пешеход – таксисту:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Сколько возьмете за проезд до центра?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Двести рублей, садитесь.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Спасибо, я спросил только для того, чтобы узнать, сколько я сэкономил.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Бабушка говорит внуку о вреде курения, однако он возражает:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Вот дедушка всю жизнь курит, а ему уже 80 лет!</emphasis></p>
    <p><emphasis>Бабушка парирует:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– А если бы не курил, то было бы 90!</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) На экзамене преподаватель – студенту:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Ваша фамилия?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Иванов, – отвечает студент и улыбается.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Чему вы улыбаетесь? – спрашивает преподаватель.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Я радуюсь!</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Чему же вы радуетесь?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Тому, что правильно ответил на первый вопрос.</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) Пациентка – врачу-психиатру:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Доктор, мой муж, кажется, сошел с ума!</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Почему вы так решили?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Понимаете, он каждое утро пьет кофе.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Ну и что же здесь странного?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Да, но потом от съедает чашку!</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Что, целиком съедает?!</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Нет, ручку оставляет.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Действительно странно, – говорит врач, – ведь самое вкусное в чашке – это как раз ручка!</emphasis></p>
    <p><emphasis>и) – Есть ли жизнь на Марсе?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Тоже нет!</emphasis></p>
    <p><emphasis>к) Одна хозяйка спрашивает другую:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– У тебя дома тараканы есть?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Есть.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– И как ты с ними борешься?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Ну как борюсь…купила карандаш.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Ну и что?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Как что, – теперь сидят в углу и рисуют.</emphasis></p>
    <p><emphasis>л) Когда нашей бабушке было 60 лет, она стала ходить по</emphasis></p>
    <p><emphasis>5 километров каждый день; теперь ей 80, и мы понятия не</emphasis></p>
    <p><emphasis>имеем, где она.</emphasis></p>
    <p><emphasis>м) – Ваш муж так похудел! Скажите, как ему это удалось?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Он на рыбалку часто ходит…</emphasis></p>
    <p><emphasis>– И что, – это так помогает?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Конечно, – ведь он ест только то, что поймает.</emphasis></p>
    <p><emphasis>н) Девушка – парню:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Меня столько раз уговаривали выйти замуж.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– И кто же тебя уговаривал?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Мама с папой.</emphasis></p>
    <p><emphasis>о) Парень – девушке на дискотеке:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Девушка, танцуете?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Танцую, пою, люблю театр, литературу.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Ты че плетешь?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Плету, вяжу, вышиваю крестиком, хорошо готовлю.</emphasis></p>
    <p><emphasis>п) Прапорщик – рядовому:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Я смотрю, товарищ солдат, вы слишком умный!</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Кто, я?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Ну не я же!</emphasis></p>
    <p><emphasis>р) Судья – потерпевшему:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Вы утверждаете, что обвиняемый назвал вас дураком.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это правда?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Чистая правда, господин судья.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Тогда на что же вы жалуетесь?</emphasis></p>
    <p><emphasis>с) Отец, глядя в тетрадь сына-школьника:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Я что-то не пойму: здесь написано «Классная работа», а стоит двойка.</emphasis></p>
    <p>5. Как нарушается закон тождества в различных фокусах? Приведите пример какого-нибудь фокуса и покажите, каким образом нарушается в нем закон тождества. Каким образом иногда используются преднамеренные нарушения закона тождества в рекламных и коммерческих целях? Попытайтесь найти примеры этих нравственно нечистоплотных приемов в различных областях современной жизни.</p>
    <p>6. Что представляет собой закон противоречия? Объясните, почему этот закон не действует, если речь идет о разных объектах, в разное время и в различном отношении. Проиллюстрируйте действие закона противоречия с помощью какого-нибудь самостоятельно подобранного примера. Какая тождественно-истинная формула является выражением закона противоречия?</p>
    <p>7. Если логический принцип непротиворечивости мышления настолько прост и очевиден, то почему он возводится в ранг одного из основных законов логики? Что такое контактные и дистантные противоречия? Приведите по одному примеру контактных и дистантных противоречий. Что такое явные и неявные противоречия? Приведите по одному примеру явных и неявных противоречий. Почему дистантные и неявные противоречия встречаются в интеллектуально-речевой практике намного чаще, чем контактные и явные противоречия?</p>
    <p>8. На какие четыре группы можно разделить все противоречия? Найдите в художественной, публицистической, научной или учебной литературе по одному примеру для следующих видов противоречий: контактных и неявных, дистантных и явных, дистантных и неявных.</p>
    <p>9. Что такое мнимые противоречия? Приведите два или три примера мнимых противоречий (за исключением тех, которые были рассмотрены в параграфе). Подумайте, почему мнимое противоречие часто используется в качестве художественного приема?</p>
    <p>10. В известной песне «Подмосковные вечера» есть такие слова: <emphasis>«…речка движется и не движется…, песня слышится и не слышится…».</emphasis> Реальное или мнимое противоречие представляет собой эта фраза? Обоснуйте свой ответ.</p>
    <p>11. Все помнят знаменитые слова из сказки А. С. Пушкина: <emphasis>«Кто на свете всех милее, всех румяней и белее?»</emphasis> Возможно, вы и раньше задумывались над тем, как можно быть румяней и белее одновременно. Реальное или мнимое противоречие присутствует в данном высказывании? Обоснуйте свой ответ.</p>
    <p>12. Могут ли два суждения, одно из которых что-либо утверждает, а другое то же самое отрицает об одном и том же предмете, в одно и то же время и в одном и том же отношении, быть одновременно ложными? Если могут, то приведите несколько примеров таких суждений.</p>
    <p>13. Существуют ли суждения, одно из которых что-либо утверждает, а другое отрицает об одном и том же предмете, в одно и то же время, в одном и том же отношении, которые не могут быть ни одновременно истинными, ни одновременно ложными. Если существуют, то приведите несколько примеров таких суждений. Распространяется ли на них закон противоречия? Является ли он для них достаточным? Если не является, то почему?</p>
    <p>14. Какие суждения называются в логике противоположными и какие – противоречащими? Приведите примеры противоположных и противоречащих суждений. В чем заключается различие между противоположными и противоречащими суждениями? Почему противоположные суждения могут быть одновременно ложными, а противоречащие не могут?</p>
    <p>15. В чем заключается сходство между противоположными и противоречащими суждениями? Почему закон противоречия является недостаточным для противоречащих суждений и нуждается в дополнении? О чем говорит закон исключенного третьего? Какая тождественно-истинная формула является его выражением? В каком отношении находится закон исключенного третьего к закону противоречия?</p>
    <p>16. О чем говорит закон достаточного основания? Приведите три примера (за исключением рассмотренных в параграфе) нарушений этого закона. Что представляет собой юридический принцип презумпции невиновности? Каким образом он связан с законом достаточного основания?</p>
    <p>17. Какую роль играет закон достаточного основания в научном мышлении? Что представляют собой важные научные принципы верификации и фальсификации?</p>
    <p>18. Какую роль играет закон достаточного основания в обыденном мышлении и повседневной жизни? (Отвечая на этот вопрос, надо принять во внимание, что человеку, как то ни печально, свойственно лгать. Довольно часто мы произносим эмоциональную фразу: «Какой смысл ему (ей, им) меня обманывать?!» Увы, смысл иногда есть. Мотивов лгать существует немало. Причем нередко человек лжет не из-за чего-то или для чего-то, а неосознанно, безотчетно. Одной из разновидностей такой лжи является ситуация, когда собеседник, рассказывая какую-нибудь небылицу про себя или просто приукрашивая действительность, обманывает не только и не столько нас, сколько самого себя, поскольку в это время пребывает в вымышленном и приятном ему мире собственных фантазий).</p>
    <p>19. Выделите исходную мысль (тезис) и аргументы (основания) в приведенных ниже рассуждениях и определите, нарушен ли в них закон достаточного основания.</p>
    <p><emphasis>а) Эти две прямые параллельны, поскольку у них нет общих точек.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Эти две прямые параллельны, т. к. они лежат в одной плоскости и не имеют общих точек.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Данное вещество является металлом, потому что оно электропроводно.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Мой товарищ «зарабатывает» 10.000$ в месяц, в чем нельзя усомниться, ведь он сам это утверждает.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) В одном американском штате потерпела крушение летающая тарелка, ведь об этом писали в газетах, это передавали по радио и даже показывали по телевидению.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Сегодня корабли не могут заходить в бухту, потому что она заминирована.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Этот человек не болен, ведь у него не повышена температура.</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) Данное слово надо писать с большой буквы, т. к. оно стоит в начале предложения.</emphasis></p>
    <p><emphasis>и) «…Ты виноват уж тем, что хочется мне кушать»</emphasis></p>
    <p>(И. А. Крылов «Волк и ягненок»)</p>
    <p><emphasis>к) Вода тушит огонь, потому что она жидкая и холодная.</emphasis></p>
    <p><emphasis>л) Земля и Солнце участвуют в гравитационном взаимодействии, поскольку они являются объектами мегамира, а все объекты мегамира участвуют в гравитационном взаимодействии.</emphasis></p>
    <p><emphasis>м) Студенту Степашкину следует поставить зачет, так как он уезжает на соревнования по баскетболу.</emphasis></p>
    <p><emphasis>н) А, кстати, слышали? Вчера траншею рыли,</emphasis></p>
    <p><emphasis>Так откопали две коньячные струи!</emphasis></p>
    <p><emphasis>Говорят, шпионы воду самогоном отравили,</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ну а хлеб теперь из рыбьей чешуи!</emphasis></p>
    <p><emphasis>А, кстати, слышали? Мамыкина снимают —</emphasis></p>
    <p><emphasis>За разврат его, за пьянку, за дебош!</emphasis></p>
    <p><emphasis>И, кстати, вашего соседа, негодяя, забирают,</emphasis></p>
    <p><emphasis>Потому что он на Берию похож!</emphasis></p>
    <p>(В. С. Высоцкий «Слухи»)</p>
    <p>20. Установите, какой из основных законов логики – тождества, противоречия, исключенного третьего, достаточного основания, – нарушен в следующих примерах.</p>
    <p><emphasis>а) – Почему вы называете этот хор смешанным? Ведь здесь одни женщины.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Да, но одни умеют петь, а другие – нет.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Когда Фарадей обратился к Дэви с просьбой принять его на работу в лабораторию, тот спросил совета у одного из руководителей Королевского института. «Поручи ему, – был ответ, – мыть лабораторную посуду. Если он к чему-нибудь способен, то обязательно согласится; если же не согласится, значит не способен ни к чему».</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) «Бабин вынул трубку изо рта. Смеясь одними глазами, спросил:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Обожди, Маклецов, ты «Лес» читал?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Я за войну ни одной книги не прочел, – сказал Маклецов с достоинством.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Ну это тебе полагалось еще до войны прочесть.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– А раз полагалось, значит, прочел.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Все-таки: читал или не читал?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Да что вы навалились, товарищ комбат, всякую инициативу сковываете! Лес. Я в сорок первом в окружении в таких лесах воевал, какие тому Островскому сроду не снились…»</emphasis></p>
    <p>(Г. Бакланов «Военные повести»)</p>
    <p><emphasis>г) «Маловысокохудожественное произведение»</emphasis></p>
    <p>(М. М. Зощенко).</p>
    <p><emphasis>д) Желая узнать, имеет ли воздух вес, Аристотель надул им бычий пузырь и взвесил его. Потом выпустил из него воздух и снова взвесил. Вес в обоих случаях оказался одинаковым. Из этого философ сделал вывод, что воздух невесом.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) «Религия повергает человечество на колени перед существом, не обладающим протяженностью и, вместе с тем, бесконечным и все наполняющим своей безмерностью; перед существом всемогущим и никогда не выполняющим своих желаний; перед существом бесконечно добрым и возбуждающим одно недовольство; перед существом, стремящимся к гармонии и всюду сеющим раздоры и беспорядок»</emphasis></p>
    <p><emphasis>(П. Гольбах).</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Алиса встречает Белого Короля. Он говорит:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Взгляни-ка на дорогу! Кого ты там видишь?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Никого, – сказала Алиса.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Мне бы такое зрение! – заметил Король с завистью. – Увидеть Никого! Да еще на таком расстоянии!</emphasis></p>
    <p>(Л. Кэролл «Алиса в Зазеркалье»)</p>
    <p><emphasis>з) Девка с полными ведрами – к добру; пустые ведра – к худу.</emphasis></p>
    <p><emphasis>и) Учащийся спрашивает учителя: «Можно ли ругать или наказывать человека за то, что он не сделал?» «Нельзя, конечно же», – отвечает учитель. «В таком случае не ругайте и не наказывайте меня, – говорит учащийся, – я не сделал сегодня домашнее задание».</emphasis></p>
    <p><emphasis>к) – Дай мне одну из твоих собак.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Какую?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Черную.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Черная мне милее белой!</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Тогда дай белую.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– А белая мне милее обеих!</emphasis></p>
    <p><emphasis>л) – А что, отец, – спросил молодой человек, затянувшись, – невесты у вас в городе есть?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Кому и кобыла невеста, – ответил старик, охотно ввязываясь в разговор.</emphasis></p>
    <p>(И. Ильф, Е. Петров «Двенадцать стульев)</p>
    <p><emphasis>м) Вот я к Вам приехал в среду,</emphasis></p>
    <p><emphasis>Но уж больше не приеду;</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ведь попал я на беду</emphasis></p>
    <p><emphasis>В очень скучную среду.</emphasis></p>
    <p><emphasis>И могу сказать Вам смело:</emphasis></p>
    <p><emphasis>Всех гостей «среда заела!»</emphasis></p>
    <p>(Н. Врангель)</p>
    <p><emphasis>н) – Прекрасно! – промолвил Рудин. – Стало быть, по-вашему, убеждений нет?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Нет и не существует.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Это ваше убеждение?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Да.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Как же вы говорите, что их нет? Вот вам уже одно, на первый случай.</emphasis></p>
    <p>(И. С. Тургенев «Рудин») <emphasis>о) Однажды вечером мэр города столкнулся на улице с горожанином. После этого он издал приказ, чтобы никто не выходил вечером на улицу без фонаря. Однако, вскоре мэр опять столкнулся с тем же горожанином.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Вы не читали моего приказа? – спросил мэр сердито.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Читал, – ответил прохожий. – Вот мой фонарь.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Но в фонаре у вас ничего нет!</emphasis></p>
    <p><emphasis>– В приказе об этом ничего не говорится.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Наутро появился приказ, обязывающий горожан выходить вечером на улицу только со свечой в фонаре. Вечером мэр снова натолкнулся на того же горожанина.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Где фонарь?! – закричал мэр.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Вот он, и в нем – свеча.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Но она не зажжена!</emphasis></p>
    <p><emphasis>– В приказе не сказано, что свечу надо зажигать.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Мэру пришлось издавать еще один приказ.</emphasis></p>
    <p><emphasis>п) Один торговец оружием в Древнем Китае так рекламировал свои товары: «Ничто не может пробить мои щиты» и «Мои стрелы пробивают все, что угодно».</emphasis></p>
    <p><emphasis>р) «Однажды прислуга сообщила мне, что в новолуние на чердаке появляется какая-то белая фигура, пугающая всех своим зловещим видом.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Вздор, – улыбаясь, сказал я. – Почему именно в новолуние? Если она является, то может явиться когда угодно.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Но прислуга стояла на своем.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Хорошо, – сказал я. – Я проверю это. Теперь как раз не новолуние, и я посмотрю – явится ли твое привидение?</emphasis></p>
    <p><emphasis>В ту же ночь я, с замирающим сердцем и не слушая уверений прислуги, что раз нет новолуния, не будет и привидения, отправился на чердак.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Рано утром, бледный, с перекошенным от ужаса лицом, я еле сполз с чердака вниз. На все вопросы меня только и хватило пролепетать:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Прислуга была права… Новолуния не было, привидение не появилось. Ясно, что в новолуние, значит, оно является.</emphasis></p>
    <p>(А. Аверченко «По ту сторону…»)</p>
    <p><emphasis>с) Один товарищ сказал другому:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Купи сто апельсинов, я один съем.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Не съешь!</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Съем!</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Давай поспорим.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Давай.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Они поспорили, один из них купил сто апельсинов, а другой взял один апельсин и съел.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– А остальные! – возмутился тот, который купил апельсины.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Что остальные? – непонимающе спросил другой. – Ешь остальные!</emphasis></p>
    <p><emphasis>– С какой стати? Я же сказал: я один съем, так вот я взял один апельсин и съел.</emphasis></p>
    <p><emphasis>т) В XVI в. профессор Лувенского университета Фруадмон выступил против Коперника. «Земля, – говорил он, – не может быть планетой, не может обращаться вокруг Солнца, ибо в центре Земли расположен ад, а последний должен быть как можно дальше от неба. Следовательно, Земля находится в центре небесного пространства».</emphasis></p>
    <p>(Ф. Кымпан «История числа <emphasis>П</emphasis>). <emphasis>у) Миллионы лет вторая планета от Солнца – Венера, – окутавшись облаками, прятала от любопытных глаз человечества тысячи неведомых загадок…</emphasis></p>
    <p><emphasis>ф) «Патер Кристофоро был очень умен.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Скажите мне, преподобный отец, – спросил я однажды… – судя по всему учение Христово не сумело почти за два тысячелетия превратить человека в ангела!..</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Умный ты задал мне вопрос… Да, это правда! Но я скажу тебе кое-что другое. Посмотри на себя. Вода существует на свете, пожалуй, несколько миллионов лет, а у тебя все еще грязная шея! – И он ткнул в меня пальцем.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Я онемел от удивления, услышав столь простую истину…»</emphasis></p>
    <p>(Г. Морцинек «Семь удивительных историй Иооахима Рыбки)</p>
    <p><emphasis>х) – А скажи мне, Сеня, – вкрадчиво произнес дотошный господин, – был ни минувшей ночью у мамзель Ванды генерал с офицерами?</emphasis></p>
    <p><emphasis>Сеня шмыгнул носом, похлопал белесыми ресницами и переспросил:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Ночью? Енарал?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Да-да, енарал, – закивал филер.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Тута? – Мальчик наморщил лоб.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Тут, тут, где же еще!</emphasis></p>
    <p><emphasis>– А рази енаралы по ночам ездеют? – недоверчиво поинтересовался Сенька.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Почему же нет?</emphasis></p>
    <p><emphasis>Мальчик с глубоким убеждением ответил:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Енарал, он ночью спит. На то он и енарал.</emphasis></p>
    <p>(Б. Акунин «Смерть Ахиллеса»)</p>
    <p>21. Что такое софизмы? Чем они отличаются от паралогизмов? Когда, где и в связи с чем появились софизмы? В чем заключается основное разногласие между софистами и Сократом в вопросе об истине? Какие аргументы можно привести в пользу того, что полемика между ними, начавшаяся приблизительно 2 500 лет назад, продолжается до настоящего времени?</p>
    <p>22. Каким образом строятся софизмы? В чем они сходны между собой и чем отличаются друг от друга? Найдите в литературе или придумайте по одному примеру для несложного софизма, логическая ошибка которого лежит на поверхности, и трудноразрешимого софизма, в котором подвох хорошо замаскирован.</p>
    <p>23. Что такое логические парадоксы? Чем они отличаются от софизмов? Где и когда был открыт парадокс «лжеца»? Что он собой представляет? Почему его часто называют «королем логических парадоксов»? Кто и когда обнаружил парадокс «деревенского парикмахера»? Какая ситуация в нем описывается, и к какому удивительному выводу приводит ее анализ?</p>
    <p>24. В чем сходство парадоксов «лжеца» и «деревенского парикмахера»? Что такое антиномии? Как соотносятся понятия «логический парадокс» и «антиномия»? Какая ситуация описывается в парадоксе «Протагор и Эватл»? Чем он отличается от парадоксов «лжеца» и «деревенского парикмахера»? Каковы, с вашей точки зрения, причины появления логических парадоксов? Существуют ли общепризнанные способы их преодоления? Какую роль играют парадоксы в логике?</p>
    <p>25. Что такое апории? Каким образом показывается противоречие между видимым и мыслимым в апориях Зенона Элейского «Дихотомия» и «Ахиллес и черепаха»? Отталкиваясь от своих знаний или жизненного опыта, попытайтесь сформулировать какое-нибудь рассуждение, которое было бы апорией.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 5</p>
    <p>Доказательство</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>5.1. Что такое доказательство?</p>
    </title>
    <p>Знание о логических законах и ошибках, связанных с их нарушениями, особенно важно для правильного построения доказательства, которое представляет собой совокупность приемов подтверждения или опровержения чего-либо (тезиса, утверждения, идеи, мысли и т. п.) называется <strong>доказательством</strong>. Обратим внимание на то, что и подтвердить, и опровергнуть – означает доказать. В повседневной жизни понятия <emphasis>подтверждение</emphasis> и <emphasis>доказательство</emphasis> часто употребляются в качестве равнозначных, а соответствующие термины воспринимаются как синонимы, что не совсем верно: подтверждение – это разновидность доказательства, наряду с опровержением. Подтвердить – это значит доказать истинность какого-либо высказывания, а опровергнуть – доказать ложность некого суждения (положения, утверждения, тезиса).</p>
    <p>Все доказательства делятся на <strong>непосредственные</strong> и <strong>опосредованные</strong>. В непосредственном доказательстве некое высказывание подтверждается или опровергается путем соотнесения его с действительностью. Например, для того, чтобы установить истинным или ложным является утверждение: <emphasis>Сейчас на улице идет дождь</emphasis> достаточно соотнести его с действительностью, т. е. просто выглянуть в окно. Точно так же для определения инстинности или ложности суждения: <emphasis>Это тело тяжелее данной жидкости</emphasis> надо всего лишь погрузить тело в жидкость и посмотреть, что произойдет: утонет оно в ней или нет. Непосредственные доказательства также часто называют <strong>эмпирическими</strong> (от греч. еmреiria – опыт), т. е. базирующимися на опыте. В данном случае термин «опыт» надо понимать не в узком смысле (например, <emphasis>опыты по физике, опыты по химии</emphasis> и т. п.), а в широком: опыт – это все то, с чем мы соприкасаемся в жизни с помощью органов чувств (т. е. видим, слышим, осязаем, и т. д.).</p>
    <p>Далеко не все можно доказать эмпирически, т. е. с помощью ссылки на опыт. Например, для эмпирического доказательства утверждения о том, что сумма внутренних углов любого треугольника равна 180<sup>0</sup>, надо начертить треугольник, измерить транспортиром его углы и сложить их величины. Получится 180<sup>0</sup>. Но ведь этот результат характеризует именно данный, только что начерченный треугольник. Вдруг у другого треугольника сумма внутренних углов не будет равна 180<sup>0</sup>. Для того чтобы выяснить это, построим другой треугольник, измерим транспортиром его углы и сложим их величины. Опять получится 180º. Однако, может оказаться, что у третьего треугольника сумма внутренних углов будет отличаться от 180º. Начертим третий треугольник и измерим его углы… Таким образом, чтобы доказать эмпирически утверждение об одной и той же сумме внутренних углов любого треугольника, надо построить все возможные треугольники, измерить и сложить величины углов в каждом из них. Сделать это, конечно же, никто не сможет, ведь множество всех треугольников бесконечно. Как видим, в данном случае непосредственное, или эмпирическое доказательство неприменимо.</p>
    <p>Каким же образом доказывается положение о сумме внутренних углов любого треугольника? Из курса школьной геометрии всем хорошо известно, что оно выводится не из видимой действительности, или опыта, а из других, ранее доказанных положений (теорем). Такое доказательство является опосредованным. Итак, если в непосредственном доказательстве истинность или ложность какого-либо утверждения устанавливается на основе соотнесения его с действительностью, то в опосредованном доказательстве некое высказывание подтверждается или опровергается с помощью других высказываний, истинность которых установлена ранее и не подлежит сомнению. Понятно, что предметом внимания логики является именно такое доказательство.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5.2. Структура доказательства</p>
    </title>
    <p>Опосредованное доказательство имеет определенную структуру, которая состоит из трех элементов:</p>
    <p>1. <strong>Тезис</strong> – это то, <strong>что</strong> доказывается (какое-либо суждение, высказывание, утверждение и т. п.).</p>
    <p>2. <strong>Аргументы</strong>, или <strong>основания</strong> – это то, <strong>чем</strong> доказывается (какие-либо суждения, высказывания, утверждения и т. п., истинность которых установлена ранее). Как видим, понятия <emphasis>аргументы</emphasis> и <emphasis>основания</emphasis> являются в логике равнозначными, а соответствующие термины представляют собой синонимы.</p>
    <p>3. <strong>Демонстрация</strong> – это то, <strong>как</strong> доказывается. На первый взгляд наличие этого третьего элемента в структуре доказательства не совсем понятно: есть тезис, и есть аргументы, которые его обосновывают, или из которых он вытекает, – вот, кажется, и все доказательство. Здесь важно вспомнить закон достаточного основания, который требует не просто присутствия аргументов в неком доказательстве, но и говорит о том, что они должны быть достаточными для доказательства тезиса, т. е. обуславливающими его с достоверностью. Как уже отмечалось, часто встречаются ситуации, когда аргументы, или основания наличествуют, но не являются достаточными (<emphasis>Преступление совершил Н., ведь он сам в этом признался</emphasis>). Более того, нередко бывает так, что аргументы, или основания вообще не связаны с тезисом (<emphasis>Ты виноват уж тем, что хочется мне кушать</emphasis>). Поэтому в доказательстве необходимо показать (продемонстрировать) во-первых, связь аргументов с тезисом, а, во-вторых, их достаточность для его подтверждения или опровержения (без этого никакого доказательства нет). Итак, третий и наиболее важный элемент доказательства – это демонстрация, или способ связи аргументов с тезисом.</p>
    <p>Рассмотрим все элементы доказательства с помощью примера. В качестве тезиса возьмем высказывание: <emphasis>Шахматы – это полезная игра.</emphasis> Аргументами в данном случае могут быть два суждения:</p>
    <p><emphasis>1. Если что-то развивает мышление, то оно полезно;</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Шахматы развивают мышление.</emphasis></p>
    <p>Как видим, первый аргумент представлен сложным импликативным суждением, а второй является простым, или категорическим суждением. Если расположить эти аргументы друг под другом, то получится классическая форма условно-категорического силлогизма утверждающего модуса:</p>
    <p><emphasis>Если что-то развивает мышление, то оно полезно.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Шахматы развивают мышление.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Шахматы полезны</emphasis></p>
    <p>В данном силлогизме посылки представляют собой аргументы, а вывод – тезис. Таким образом, в рассматриваемом доказательстве демонстрацией является условно-категорический силлогизм (демонстрация проходит в форме условно-категорического силлогизма). Выше говорилось, что демонстрация призвана обеспечить не только связь аргументов с тезисом, но и гарантировать их достаточность для его доказательства. В любом силлогизме, как известно, вывод вытекает из посылок с достоверностью. Следовательно, если в доказательстве аргументы являются посылками силлогизма, а тезис представляет собой его вывод, то демонстрация, проходящая в форме этого силлогизма, вполне выполняет свою задачу, и доказательство следует признать безупречным.</p>
    <p>Демонстрация в доказательстве может быть выражена не только условно-категорическим силлогизмом, но и вообще – всяким умозаключением, которое дает достоверные или граничащие с достоверностью выводы. Итак, структура опосредованного доказательства включает в себя тезис, аргументы, или основания и демонстрацию.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5.3. Прямые и косвенные доказательства?</p>
    </title>
    <p>На подтверждение и опровержение доказательства делятся, как мы уже знаем, по цели, а по способу демонстрации они бывают <strong>прямыми</strong> и <strong>косвенными</strong>. В прямом доказательстве истинность или ложность тезиса выводится непосредственно из аргументов, а в косвенном – подтверждение или опровержение тезиса выводится, соответственно, из ложности или истинности антитезиса (т. е. высказывания, противоречащего тезису). Иначе говоря, в косвенном доказательстве рассмотрению подвергается не тезис, а антитезис: устанавливается его истинность или ложность. Далее, если антитезис оказывается истинным, то тезис (по закону исключенного третьего) следует признать ложным; если же антитезис ложен, то тезис с необходимостью истинен. Такие доказательства также часто называют доказательствами «от противного».</p>
    <p>В предыдущем параграфе был приведен пример прямого доказательства (в котором тезисом было суждение: <emphasis>Шахматы – это полезная игра</emphasis>). Теперь рассмотрим пример косвенного доказательства. В качестве тезиса возьмем высказывание: <emphasis>Две прямые пересекаются в единственной точке</emphasis> (это одна из теорем геометрии). Для выяснения истинности или ложности данного утверждения выдвинем антитезис: <emphasis>Две прямые пересекаются не в единственной точке (т. е. они имеют две, три или более точек пересечения)</emphasis>. Рассматривая это высказывание, мы заметим, что если, например, две прямые пересекаются в двух точках, тогда через две точки пространства проходят две прямые; а это противоречит известной аксиоме о том, что через две точки пространства проходит одна и только одна прямая. Таким образом, <emphasis>две прямые не могут пересекаться в двух (а также – трех, четырех и т. д.)</emphasis> точках, т. е. антитезис ложен, а тезис, следовательно, истинен.</p>
    <p>Поскольку доказательства делятся на подтверждения и опровержения, а также на прямые и косвенные, то всего можно выделить четыре вида доказательств:</p>
    <p><emphasis>1. прямое подтверждение,</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. косвенное подтверждение,</emphasis></p>
    <p><emphasis>3. прямое опровержение,</emphasis></p>
    <p><emphasis>4. косвенное опровержение.</emphasis></p>
    <p>Каждый из этих видов включает в себя два метода доказательства. Таким образом, в общей сложности существует восемь методов доказательства.</p>
    <p><emphasis>1. Обуславливающее прямое подтверждение тезиса.</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Соединительное прямое подтверждение тезиса.</emphasis></p>
    <p><emphasis>3. Отводящее косвенное подтверждение тезиса.</emphasis></p>
    <p><emphasis>4. Разделительное косвенное подтверждение тезиса.</emphasis></p>
    <p><emphasis>5. Прямое опровержение тезиса путем «лишения основания».</emphasis></p>
    <p><emphasis>6. Прямое опровержение тезиса путем «сведения к абсурду».</emphasis></p>
    <p><emphasis>7. Отводящее косвенное опровержение тезиса.</emphasis></p>
    <p><emphasis>8. Разделительное косвенное опровержение тезиса.</emphasis> Общую классификацию доказательств можно представить в виде следующей схемы.</p>
    <image l:href="#i_083.png"/>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5.4. Виды и методы подтверждения</p>
    </title>
    <p><strong>Обуславливающее подтверждение тезиса</strong> представляет собой его выведение из установленной истинности аргументов. Например, тезис: <emphasis>Студент Н. готов к зачету</emphasis> может быть выведен из следующих истинных суждений:</p>
    <p><emphasis>1. Если студент посещал занятия, добросовестно изучал материал, выполнял все необходимые задания, то он готов к зачету;</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Студент Н. посещал занятия, добросовестно изучал материал, выполнял все необходимые задания.</emphasis></p>
    <p>Причем, демонстрация в данном случае проходит в форме утверждающего модуса условно-категорического силлогизма:</p>
    <p>Если студент посещал занятия, добросовестно изучал материал, выполнял все необходимые задания, то он готов к зачету.</p>
    <p><emphasis>Студент Н. посещал занятия, добросовестно изучал материал, выполнял все необходимые задания.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Студент Н. готов к зачету.</emphasis></p>
    <p>Приведем другой пример. Тезис: <emphasis>Железо расширяется при нагревании</emphasis> может быть выведен из следующих истинных суждений:</p>
    <p><emphasis>1. Все металлы расширяются при нагревании;</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Железо является металлом.</emphasis></p>
    <p>В этом случае демонстрация представлена простым (категорическим) силлогизмом:</p>
    <p><emphasis>Все металлы расширяются при нагревании.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Железо является металлом.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Железо расширяется при нагревании.</emphasis></p>
    <p><strong>Соединительное подтверждение тезиса</strong> предполагает обобщение всех однородных условий (случаев), при которых он является истинным. Например, тезис: <emphasis>Группа альпинистов, состоящая из пяти человек, готова к восхождению истинен только тогда, когда каждый член группы готов к восхождению.</emphasis> Здесь аргументами, из которых вытекает тезис, должны быть пять истинных суждений:</p>
    <p><emphasis>1. Первый член группы готов к восхождению;</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Второй член группы готов к восхождению и т. д.</emphasis></p>
    <p>В рассматриваемом примере демонстрация выражается в</p>
    <p>форме полной индукции:</p>
    <p><emphasis>Первый член группы альпинистов готов к восхождению.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Второй член группы альпинистов готов к восхождению.</emphasis></p>
    <p><emphasis>………………………………………………………………………………………..</emphasis></p>
    <p><emphasis>Пятый член группы альпинистов готов к восхождению.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Группа альпинистов состоит из перечисленных пяти человек.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Группа альпинистов готова к восхождению.</emphasis></p>
    <p><strong>Отводящее подтверждение тезиса</strong> выводит его истинность из установленной ложности антитезиса.</p>
    <p>Например, для того, чтобы подтвердить истинность тезиса: <emphasis>Из точки, не лежащей на прямой, можно провести только один перпендикуляр к этой прямой</emphasis> надо выдвинуть антитезис: <emphasis>Из точки, не лежащей на прямой, можно провести не только один перпендикуляр к этой прямой</emphasis> (а два, три и более). Далее следует установить ложность этого антитезиса: если, например, из точки, не лежащей на прямой, провести два перпендикуляра к этой прямой, то они образуют с ней треугольник, у которого будет два прямых угла, что невозможно в силу теоремы о сумме внутренних углов треугольника. Как видим, антитезис ложен, а тезис, следовательно, истинен. В таком доказательстве демонстрацией является отрицающий модус условно-категорического силлогизма:</p>
    <p><emphasis>Если из точки, не лежащей на прямой, можно провести более одного перпендикуляра к этой прямой, тогда возможен треугольник с двумя прямыми углами.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Треугольник с двумя прямыми углами невозможен.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Из точки, не лежащей на прямой нельзя провести более одного перпендикуляра к этой прямой.</emphasis></p>
    <p>Отводящее подтверждение тезиса также часто называется <strong>апагогическим</strong> (от лат. apagoge – уводящий).</p>
    <p><strong>Разделительное подтверждение тезиса</strong> состоит в исключении всех возможных альтернатив чего-либо, кроме одной, которая и представляет собой доказываемый тезис.</p>
    <p>Например, отсутствуют прямые свидетельства в пользу тезиса: <emphasis>Стихотворение знаменитого поэта посвящено К.</emphasis> Однако, при этом известно, что оно могло быть посвящено либо К., либо Н., либо О., и никому, кроме этих трех лиц (последние две возможности представляют собой антитезис). Если точно установлено, что стихотворение не посвящено ни Н., ни О., то следует признать, что оно посвящено К. (из ложности антитезиса выводится истинность тезиса). В данном случае демонстрация проходит в форме отрицающе-утверждающего модуса разделительно-категорического силлогизма:</p>
    <p><emphasis>Стихотворение знаменитого поэта посвящено К. или Н., или О.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это стихотворение не посвящено ни Н., ни О.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Это стихотворение посвящено К.</emphasis></p>
    <p>Такого рода подтверждение также часто называется доказательством с помощью «метода исключения».</p>
    <p>Следует отметить, что косвенные подтверждения обычно менее надежны, чем прямые.</p>
    <p><emphasis>Во-первых</emphasis>, нередко за антитезис принимается суждение, которое не является действительно противоречащим тезису (в случае отводящего подтверждения).</p>
    <p><emphasis>Во-вторых,</emphasis> зачастую перечисляются не все возможные альтернативы – какие-то из них непроизвольно упускаются (в случае разделительного подтверждения).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5.5. Виды и методы опровержения</p>
    </title>
    <p>Опровержение тезиса путем «лишения основания» строится на обнаружении фактов, не согласующихся с аргументами, на которых базируется ложный тезис.</p>
    <p>Например: Д<emphasis>олгое время европейцы были уверены в том, что все лебеди белые</emphasis>. Справедливость этого тезиса вытекала из того, что в Англии, Италии, Испании, Франции и других европейских странах встречаются только белые лебеди. Таким образом, тезис: <emphasis>Все лебеди белые</emphasis> базировался на аргументе (основании): <emphasis>Везде существуют только белые лебеди.</emphasis> Понятно, что достаточно всего одного черного лебедя на свете, чтобы признать несостоятельность этого аргумента, разрушить его, или, говоря иначе, – лишить тезис основания. Черных лебедей европейцы впервые обнаружили в XVII в. в Австралии. Здесь демонстрация может быть выражена отрицающим модусом условно-категорического силлогизма:</p>
    <p><emphasis>Если все лебеди белые, то исключено существование черных лебедей.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Существование черных лебедей не исключено.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Не все лебеди белые.</emphasis></p>
    <p><strong>Опровержение тезиса путем «сведения к абсурду»</strong> предписывает вывести следствия из опровергаемого тезиса, установить их ложность и сделать заключение о соответствующей ложности тезиса по закону отрицающего модуса условно-категорического силлогизма (из ложного тезиса выводятся ложные, или абсурдные следствия, в результате чего он отвергается).</p>
    <p>Например, требуется опровергнуть тезис: <emphasis>Н. должен быть привлечен к уголовной ответственности.</emphasis> Для этого надо вывести из него следствие: <emphasis>Если Н. должен быть привлечен к уголовной ответственности, значит, он совершил преступление.</emphasis> Однако в том случае, когда наверняка установлено, что Н. никакого преступления не совершал, тезис о необходимости привлечения его к уголовной ответственности следует признать неверным (из ложности следствия вытекает ложность тезиса). Как уже говорилось, в таком опровержении демонстрацией является отрицающий модус условно-категорического силлогизма, в котором отрицание следствия ведет к отрицанию основания:</p>
    <p><emphasis>Если Н. должен быть привлечен к уголовной ответственности, значит он совершил преступление.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Н. не совершал преступления.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Н. не должен быть привлечен к уголовной ответственности.</emphasis></p>
    <p><strong>Отводящее опровержение тезиса</strong> выводит его ложность из установленной истинности антитезиса.</p>
    <p>Например, для того, чтобы опровергнуть тезис: <emphasis>Все люди изучали логику</emphasis> надо выдвинуть антитезис: <emphasis>Некоторые люди не изучали логику.</emphasis> Обратим внимание на то, что антитезис – это высказывание, противоречащее тезису. Таким образом, если тезис: <emphasis>Все люди изучали логику</emphasis> является суждением вида А, то антитезисом должно быть, по логическому квадрату, суждение вида О: <emphasis>Некоторые люди не изучали логику</emphasis>, а не суждение (как это может показаться) вида Е: <emphasis>Все люди не изучали логику.</emphasis> После формулировки антитезиса следует установить его истинность: достаточно указать только на одного человека, который не изучал логику, чтобы признать антитезис верным. Если же он истинен, то тезис, следовательно, ложен. В этом случае демонстрацией может быть отрицающий модус условно-категорического силлогизма:</p>
    <p><emphasis>Если все люди изучали логику, то нет ни одного человека, который бы не изучал логику.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Есть люди, которые не изучали логику.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Не все люди изучали логику (Неверно, что все люди изучали логику)</emphasis>.</p>
    <p>Нетрудно заметить, что три рассмотренных способа опровержения тезиса («лишение основания», «сведение к абсурду» и отводящее опровержение) сходны между собой в том, что каждый из них, как правило, использует в качестве демонстрации отрицающий модус условно-категорического силлогизма. Вспомним, что демонстрация обычно проходит в той же форме при обуславливающем и отводящем подтверждении тезиса: в одном случае используется утверждающий модус, а в другом – отрицающий модус этого силлогизма.</p>
    <p><strong>Разделительное опровержение тезиса</strong> состоит в утверждении одной альтернативы из всех возможных и исключении остальных, среди которых находится и опровергаемый тезис (из установленной истинности одной альтернативы выводится ложность остальных и, в том числе, – ложность тезиса).</p>
    <p>Например, невозможно напрямую опровергнуть тезис: <emphasis>Преступление совершил Н.</emphasis> Однако, при этом известно, что оно могло быть совершено либо только Н., либо К., либо О., причем каждый из этих троих действовал в одиночку (последние две возможности представляют собой антитезис, <emphasis>ведь если преступление совершил К. или О., то его не совершил Н.</emphasis>). Если точно установлено, что преступление совершил К., тогда следует признать, что ни Н., ни О. его не совершали (из истинности антитезиса выводится ложность тезиса). В рассматриваемом случае демонстрация выражена утверждающе-отрицающим модусом разделительно-категорического силлогизма:</p>
    <p><emphasis>Преступление совершил Н. или К., или О.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Преступление совершил К.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Преступление не совершали ни Н., ни О.</emphasis></p>
    <p>Вспомним, что при разделительном подтверждении тезиса демонстрация проходит в форме отрицающе-утверждающего модуса разделительно-категорического силлогизма. В этом случае дизъюнкция может быть нестрогой, но обязательно должна быть полной. В разделительном опровержении тезиса все наоборот – дизъюнкция может быть неполной, но обязательно должна быть строгой. Почему это так, читатель поймет без труда, если еще раз внимательно рассмотрит примеры, приведенные в данном параграфе для разделительного подтверждения и разделительного опровержения тезиса.</p>
    <p>Следует отметить, что опровержению может подлежать не только тезис, но также аргументы или демонстрация.</p>
    <p>Например, для доказательства тезиса: <emphasis>Все квадраты имеют равные диагонали</emphasis> используются аргументы:</p>
    <p><emphasis>1. Все ромбы имеют равные диагонали;</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Все квадраты – это ромбы.</emphasis></p>
    <p>Демонстрацией здесь является простой (категорический) силлогизм первой фигуры с модусом ААА, в котором соблюдены как общие правила силлогизма, так и частные правила (правила фигур):</p>
    <p><emphasis>Все ромбы имеют равные диагонали.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все квадраты – это ромбы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все квадраты имеют равные диагонали.</emphasis></p>
    <p>Как видим, никаких претензий к демонстрации в данном случае быть не может. Однако в этом доказательстве (которое строится с помощью метода обуславливающего подтверждение тезиса) достаточно установить ложность одного из аргументов (<emphasis>Все ромбы имеют равные диагонали</emphasis>), чтобы признать доказательство несостоятельным, даже при истинности второго аргумента (<emphasis>Все квадраты – это ромбы</emphasis>).</p>
    <p>Опровержение демонстрации предполагает обнаружение ошибок в тех умозаключениях, которые ее выражают. Например, в доказательстве (путем обуславливающего подтверждения) тезиса: <emphasis>Земля – это планета солнечной системы</emphasis> демонстрацией является простой силлогизм:</p>
    <p><emphasis>Все планеты солнечной системы движутся вокруг Солнца.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Земля движется вокруг Солнца.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Земля – это планета солнечной системы.</emphasis></p>
    <p>В этом силлогизме нарушено правило, по которому средний термин должен быть распределен хотя бы в одной из посылок (здесь средний термин не распределен ни в одной из посылок).</p>
    <p>Рассмотрим такой пример. При доказательстве (путем обуславливающего подтверждения) тезиса: <emphasis>Резина неэлектропроводна</emphasis> в качестве демонстрации используется отрицающий модус условно-категорического силлогизма:</p>
    <p><emphasis>Если вещество является металлом, то оно электропроводно.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Резина не является металлом.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Резина неэлектропроводна.</emphasis></p>
    <p>В данном силлогизме нарушено правило, по которому отрицать можно только от следствия к основанию (здесь отрицание идет наоборот – от основания к следствию).</p>
    <p>Рассмотрим еще один пример. В доказательстве (путем разделительного подтверждения) тезиса: <emphasis>Известный философский трактат написал А.</emphasis> демонстрация представлена отрицающе-утверждающим модусом разделительно-категорического силлогизма:</p>
    <p><emphasis>Известный философский трактат написал А. или Д., или К.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ни Д., ни К. не являются авторами этого философского трактата.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Этот трактат написал А.</emphasis></p>
    <p>Если не исключено, что авторами трактата могут быть не только А. или Д., или К., но и какие-то другие лица, тогда в силлогизме нарушено правило, по которому деление в первой посылке должно быть полным (здесь деление в первой посылке является неполным). Подводя итог, следует отметить, что опровержение аргументов или демонстрации не тождественно опровержению тезиса. Ложность аргументов или логические ошибки в демонстрации означают только необоснованность тезиса, но не свидетельствуют о его ложности.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5.6. Всегда ли доказательство необходимо?</p>
    </title>
    <p>Установление истинности или ложности тезиса путем подтверждения или опровержения представляет собой одну из наиболее важных операций мышления, которая, как и всякая другая логическая операция, подчиняется определенным правилам. Ранее мы говорили о правилах различных видов умозаключений (дедукции, индукции, аналогии) и разнообразных логических операций с понятиями и суждениями. Теперь рассмотрим правила доказательства, которые традиционно делятся на три группы, соответствующие трем элементам в его структуре: тезису, аргументам и демонстрации.</p>
    <p>Согласно одному из исходных правил, <strong>тезис должен нуждаться в доказательстве.</strong> Это правило, на первый взгляд, может показаться странным: разве существуют такие тезисы (высказывания, утверждения), которые не нуждаются в доказательстве? Конечно же, существуют. Как известно, любое рассуждение (и научное, и повседневное), в конечном итоге, базируется на аксиомах, которые и представляют собой тезисы, не требующие доказательств, заведомо принимаемые в качестве несомненных, достоверных, истинных. Обычно говорят, что аксиомы не подлежат обоснованию в силу их простоты, ясности, очевидности, безусловности и т. п. Однако, почему они таковы?</p>
    <p>Известный французский философ и ученый XVII в. Рене Декарт называл аксиомы «врожденными идеями» и объяснял их необыкновенную ясность и отчетливость тем, что они заложены в сознание любого человека самим Богом, который «не может нас обманывать». Действительно, разве не безусловными и несомненными представляются нам утверждения: <emphasis>Кратчайшее расстояние между любыми двумя точками – это прямая; Всякое физическое тело имеет размер; Ничто в окружающем мире не происходит из ничего</emphasis> и другие, подобные им высказывания? Разумеется, они безоговорочно воспринимаются нами как истинные.</p>
    <p>Помимо декартовой есть и другие точки зрения на происхождение аксиом. Часто их рассматривают как обобщенный и абстрагированный (т. е. выраженный в мышлении и представленный очень широкими, общими суждениями) опыт человечества. Нередко аксиомы расценивают как вырабатываемые людьми произвольные соглашения, без которых был бы в принципе невозможен процесс мышления. Проблема аксиом является достаточно сложной: до настоящего времени не найдено исчерпывающего и общепризнанного объяснения их природы. Итак, <strong>аксиомы</strong> <emphasis>– это высказывания, не нуждающиеся в обосновании.</emphasis> Кстати, доказательство, в конечном итоге, потому и возможно, что существуют положения, которые не надо доказывать (как то ни парадоксально на первый взгляд). Вспомним, доказательство представляет собой выведение истинности или ложности какого-либо суждения – тезиса, – из ранее установленной истинности других суждений – аргументов, которые когда-то сами были тезисами и выводились из иных аргументов, а те, в свою очередь – из каких-то еще и т. д. Эта цепочка тезисов и аргументов, сколько бы она ни продолжалась, рано или поздно упирается в некую аксиому и на этом останавливается. В противном случае она развертывалась бы без конца, что приводило бы к невозможности любого доказательства. Эту особенность мышления заметили еще древние философы, которые называли рассуждение, лишенное аксиом, <strong>удалением в бесконечность</strong> (лат. regressus in infnitum).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5.7. Определенность тезиса в доказательстве</p>
    </title>
    <p>В силу первого правила доказательства по отношению к тезису, как мы уже знаем, он должен нуждаться в доказательстве. Согласно второму правилу доказательства, <strong>тезис должен быть сформулирован ясно и определенно</strong>, в противном случае будет непонятно, что именно надо доказывать.</p>
    <p>Например, упоминавшийся ранее тезис: <emphasis>Ученики прослушали объяснение учителя</emphasis> без дополнительных комментариев совершенно непонятен, несмотря на внешнюю простоту выражающего его суждения.</p>
    <p>Не совсем ясной и определенной является так же рассматривавшаяся нами раньше формулировка одного из правил пользования общественным городским транспортом: <emphasis>Безбилетный проезд и бесплатный провоз багажа наказывается штрафом.</emphasis> Если воспринимать употребляемый здесь союз <strong>и</strong> в качестве конъюнкции, то получится, что штраф должен быть наложен только на тех пассажиров, которые совершили сразу два проступка, а не какой-то один из них. В силу этого кажется, что следует заменить союз <strong>и</strong> на союз <strong>или</strong>: <emphasis>Безбилетный проезд или бесплатный провоз багажа наказывается штрафом</emphasis>. Однако, и в этом случае тезис не обретет полную ясность: ведь если рассматривать союз <strong>или</strong> в качестве строгой дизъюнкции, то получится, что штраф накладывается или только на тех пассажиров, которые не оплатили проезд, или же только на тех, которые бесплатно провозят багаж, – в зависимости от ситуации и на усмотрение контролера. Для придания формулировке окончательной ясности и определенности надо употребить союз-гибрид <strong>или(и)</strong>, однозначно указывающий на нестрогую дизъюнкцию, которая и является действительным содержанием данного правила пользования городским транспортом.</p>
    <p>Рассмотрим еще один пример. Не вполне ясен тезис, представленный суждением: <emphasis>Его характер обуславливает его жизнь.</emphasis> Это высказывание можно понимать двояко: то ли характер определяющим образом влияет на жизнь, то ли, наоборот, жизнь определяющим образом влияет на характер. В целях прояснения такого утверждения, его следовало бы сформулировать иначе, например: <emphasis>Его жизнь обуславливается его характером</emphasis> или <emphasis>Его характер обуславливается его жизнью</emphasis> (в зависимости от того, что имеется ввиду).</p>
    <p>Неясность тезиса часто связана с употреблением неопределенных понятий (<emphasis>умный человек, интересная книга, молодая семья и т. п.</emphasis>), о которых шла речь в первой главе.</p>
    <p>Например, неопределенность понятия произведение искусства делает неясным тезис: <emphasis>Ввозимые из-за границы авторские произведения искусства освобождаются от таможенных пошлин</emphasis> (если не вполне понятно, что такое произведение искусства, то, значит, так же непонятно, следует ли облагать таможенными пошлинами тот или иной предмет).</p>
    <p>Необычный судебный процесс состоялся в 1927 г. в США. Скульптор К. Бранкузи обратился в суд с требованием признать свои работы, отправляемые в Нью-Йорк на выставку, произведениями искусства. В их числе была и скульптура</p>
    <p>«Птица», которая сейчас считается классикой абстрактного стиля. Она представляет собой полутораметровую колонну из полированной бронзы, не имеющую никакого внешнего сходства с птицей. Таможенники категорически отказались признать абстрактные творения Бранкузи художественными произведениями. Они провели их по графе «Металлическая больничная утварь и предметы домашнего обихода» и наложили на них большую таможенную пошлину. Возмущенный скульптор подал в суд. Таможню поддержали художники – члены Национальной академии. Отстаивая традиционные приемы в искусстве, они выступали на процессе свидетелями защиты и категорически настаивали на том, что попытка выдать «Птицу» за произведение искусства является мошенничеством.</p>
    <p>Можно привести немало других примеров, иллюстрирующих неясный и неопределенный тезис. Многие рассуждения представляются нам непонятными не в силу своей сложности и не по причине нашей недостаточной образованности, и не из-за нежелания их понять; а потому что они неясно и неопределенно сформулированы. Например, в одном учебном пособии по логике есть такое высказывание: <emphasis>«Определение неявное – определение…, где определяемый термин используется в выражении понятия, которое ему приписывается в качестве его же смысла».</emphasis> Неясность в формулировке этого суждения делает его непонятным и даже бессмысленным для большинства читателей.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5. 8. Неизменность тезиса в процессе доказательства</p>
    </title>
    <p>Согласно первым двум правилам доказательства по отношению к тезису, он должен нуждаться в доказательстве, а также должен быть сформулирован ясно и определенно. В силу третьего правила <strong>тезис должен оставаться неизменным на протяжении всего доказательства</strong>, иначе получится так, что сначала доказывается один тезис, а потом другой. Эта ошибка обычно называется <strong>подменой тезиса</strong>. Например, в рассуждении: <emphasis>Если число делится без остатка на 10, то оно делится без остатка и на 5; Число 25 делится без остатка на 5, следовательно, оно делится без остатка и на 10</emphasis> один тезис подменяется другим: сначала речь идет о делимости числа на 10, а потом – о его делимости на 5 (первое не тождественно второму), в силу чего и получается ложный вывод.</p>
    <p>Рассмотрим еще один пример. <emphasis>«Предметом моей сегодняшней лекции я избрал, так сказать, вред, который приносит человечеству потребление табака… Когда я читаю лекцию, то обыкновенно подмаргиваю правым глазом, но вы не обращайте внимания – это от волнения. Я очень нервный человек, вообще говоря, а глазом начал подмигивать в 1889 году тринадцатого сентября…»</emphasis> (А. П. Чехов «О вреде курения»).</p>
    <p>Как видим, выступающий начинает говорить об одном, потом переходит на другое, никак не связанное с первым, далее перескакивает на третье, в результате чего речь идет о различных вещах и, в конечном итоге, – ни о чем. Хороший пример неоднократной подмены тезиса, часто упоминаемый в учебниках по логике, создан фантазией известного писателя Марка Твена. Один из его литературных героев – Джим Блейн прославился рассказом о старом баране своего деда. Он начинал свое повествование такими словами: <emphasis>«Вряд ли вернутся к нам те дни. Свет не видывал такого замечательного барана! Дед ездил за ним в Иллинойс… купил у человека по имени Ейтс»</emphasis>. Дойдя до этого места, Джим Блейн непроизвольно переключался на рассказ об Ейтсе, его родных и знакомых. Слушатели узнавали множество любопытных вещей: о том, что отец Ейтса был священником, а его приятель Сет Грин женился на Саре Уилкинсон; что некая мисс Джефферсон одалживала свой стеклянный глаз старухе Вегнер, когда к той приходили гости; что старуха Вегнер имела обыкновение брать на время еще и парик у мисс Джейконс и т. д. Таким образом, после первых же фраз рассказчик забывал о начальном сюжете и мысль его свободно парила, перескакивая с одного предмета на другой. <emphasis>«А что случилось со старым бараном его деда,</emphasis> – заключает автор, – <emphasis>этого и по сей день никто не знает».</emphasis></p>
    <p>Обратим внимание на то, что рассмотренные второе и третье правила, требующие ясности и определенности тезиса, а также его однозначности на протяжении всего доказательства, представляют собой следствия закона тождества, о котором подробно говорилось в предыдущей главе.</p>
    <p>Итак, согласно трем правилам доказательства по отношению к тезису, последний должен нуждаться в доказательстве, должен быть сформулирован ясно и определенно, а также должен оставаться неизменным на протяжении всего доказательства. Теперь рассмотрим правила доказательства по отношению к аргументам.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5.9. Истинность и достаточность аргументов в доказательстве</p>
    </title>
    <p>Согласно первому правилу доказательства по отношению к аргументам, <strong>аргументы, или основания должны быть истинными суждениями</strong>. Это наиболее очевидное правило, ведь в случае их ложности доказательство является несостоятельным. Например, для подтверждения тезиса: <emphasis>Все дельфины – это рыбы</emphasis> используются следующие аргументы:</p>
    <p><emphasis>1. Все киты являются рыбами;</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Все дельфины – это киты.</emphasis></p>
    <p>Демонстрация в данном случае проходит в форме простого силлогизма первой фигуры, имеющего модус ААА:</p>
    <p><emphasis>Все киты являются рыбами.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все дельфины – это киты.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Все дельфины – это рыбы.</emphasis></p>
    <p>Как видим, первая посылка, представляющая собой один из аргументов, является ложной, что приводит к разрушению, или уничтожению доказательства, несмотря на истинность второй посылки (другого аргумента). Подобного рода ошибка называется ложным основанием, или основным заблуждением.</p>
    <p>Нередко бывает, что в качестве аргументов используются не ложные, а гипотетические суждения, т. е. такие, истинность или ложность которых еще не установлена.</p>
    <p>Например, в целях подтверждения тезиса: <emphasis>На Марсе есть жизнь</emphasis> привлекаются аргументы:</p>
    <p><emphasis>1. Если планета расположена в солнечной системе на определенном расстоянии от Солнца (как Земля – примерно 150 млн. км), а также если на ней имеется атмосфера и вода (как на Земле), то на ней есть жизнь;</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Планета Марс расположена в солнечной системе на расстоянии приблизительно 200 млн. км от Солнца (разница между 150 млн. км и 200 млн. км для масштабов солнечной системы очень мала), на ней имеется атмосфера и вода.</emphasis> Демонстрация здесь представлена условно-категорическим силлогизмом утверждающего модуса:</p>
    <p><emphasis>Если планета расположена в солнечной системе на определенном расстоянии от Солнца (**150 млн. км) и на ней имеется атмосфера и вода, то на ней есть жизнь.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Планета Марс расположена в солнечной системе на определенном расстоянии от Солнца (^200 млн. км) и на ней есть атмосфера и вода.</emphasis></p>
    <p><emphasis>На Марсе есть жизнь.</emphasis></p>
    <p>Первая (импликативная) посылка, которая представляет собой один из аргументов, является не ложным, но гипотетическим суждением (его истинность или ложность еще требуется установить: точно неизвестно, обязательно ли наличие перечисленных в первой посылке условий ведет к существованию жизни на планете). Гипотетичность одного из аргументов делает доказательство несостоятельным, несмотря на истинность другого аргумента (который представлен второй посылкой). Такая ошибка называется <strong>предвосхищением основания.</strong></p>
    <p>Итак, аргументы (основания) не должны быть ложными или гипотетическими суждениями. Разновидностью этого правила является требование, по которому аргументы не должны противоречить друг другу. Ведь если аргументы друг другу противоречат, то это означает, что какие-то из них ложны. Обычно такое бывает в том случае, когда аргументов приводится излишне много. Ошибка, возникающая в данной ситуации носит длинное название – <strong>кто много доказывает, тот ничего не доказывает.</strong></p>
    <p>Пример подобной ошибки можно найти в одном из произведений Марка Твена: <emphasis>«Мы перешли улицу и вскоре оказались у бывшего жилища святой Вероники. Когда Спаситель проходил здесь, она вышла ему навстречу, полная истинного женского сострадания, и, не страшась улюлюканья и угроз черни, сказала ему жалостливые слова и своим платком отерла пот с его лица. Мы столько слышали о святой Веронике, видели столько портретов работы самых разных мастеров, что увидеть ее древний дом в Иерусалиме было все равно, что неожиданно встретиться со старым другом. Но самое странное в случае со святой Вероникой, из-за чего она, собственно, и прославилась, заключается в том, что, когда она отирала пот, на ее платке отпечаталось лицо Спасителя, точный его портрет, и отпечаток этот сохранился по сей день. Мы знаем это, ибо видели этот платок в парижском соборе, в одном из соборов Испании и в двух итальянских. В Миланском соборе надо выложить пять франков, чтобы взглянуть на него, а в соборе Cв. Петра в Риме его почти невозможно увидеть ни за какие деньги. Ни одно предание не подтверждено столькими доказательствами, как предание о святой Веронике и ее носовом платке»</emphasis> (М. Твен «Простаки за границей»).</p>
    <p>Дополнением к первому правилу доказательства по отношению к аргументам, в силу которого они должны быть истинными суждениями, является утверждение о том, что <strong>истинность аргументов должна быть установлена независимо от истинности тезиса</strong>. Нарушение этого правила ведет к тому, что тезис доказывается через аргументы, а аргументы – через тезис. При этом возникает ошибка – <strong>круг в доказательстве,</strong> или <strong>порочный круг</strong> (лат. circulus vitiosus).</p>
    <p>Например: <emphasis>Магомет является божьим пророком. Почему мы так считаем? Потому что он написал священную книгу – Коран, – содержание которой внушил ему Бог. Откуда мы знаем об этом? Сам Магомет так утверждает. Но вдруг он нас обманывает? Он не может нас обманывать, потому что он – божий пророк. А чем можно обосновать это утверждение? Тем, что он написал священную книгу Коран…</emphasis> и т. д.</p>
    <p>Согласно второму правилу, <strong>аргументы должны быть достаточными для доказательства тезиса,</strong> т. е. он должен вытекать из них с достоверностью. Как видим, данное правило представляет собой уже известный нам закон достаточного основания, о котором говорилось в предыдущей главе. Начиная рассматривать доказательство, мы также отмечали, что наличие аргументов само по себе не означает подтверждение или опровержение тезиса. Необходимо показать, что между ним и аргументами имеется необходимая связь, т. е. что аргументы обуславливают тезис. Этой цели посвящен такой элемент доказательства, как демонстрация.</p>
    <p>Когда речь шла о законе достаточного основания, было приведено несколько примеров рассуждений, в которых аргументы являлись недостаточными для доказательства тезиса.</p>
    <p>Здесь рассмотрим еще один подобный пример. <emphasis>«Мы видим каждодневное движение Солнца вокруг Земли, а также наблюдаем ежегодное вращение всего небесного свода вокруг нашей планеты, следовательно, она представляет собой неподвижный центр мироздания».</emphasis> В данном случае тезис обосновывается утверждениями о постоянно наблюдаемых фактах. Однако, видимое вполне может не соответствовать реальному, или действительному. Видимость движения Солнца и небосвода вокруг Земли – недостаточное основание для того, чтобы считать ее центром мира. Точно так же кажущаяся (наблюдаемая нами повседневно) плоская форма Земли не свидетельствует о том, что она действительно плоская; яркое ночное сияние Луны не является аргументом в пользу того, что она на самом деле излучает свет из своих недр; невидимость атомов, молекул, вирусов, бактерий и многих иных микрообъектов не говорит о том, что они не существуют.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5.10. Ошибки в демонстрации</p>
    </title>
    <p>Демонстрация подчиняется тем же правилам, что и умозаключения, которыми она представлена. Мы уже знаем, что демонстрация чаще всего проходит в форме простого (категорического), условно-категорического, разделительно-категорического силлогизмов и полной индукции. Однако, в некоторых случаях она может выражаться неполной индукцией и аналогией. Правила всех этих умозаключений были рассмотрены в 3 главе. Они и являются правилами демонстрации.</p>
    <p>Не возвращаясь к ним, вспомним основные ошибки, возникающие при их нарушении: <strong>учетверение терминов, нераспределенность среднего термина ни в одной из посылок, расширение большего термина, две отрицательные посылки, две частные посылки</strong> (в простом силлогизме)<strong>; подмена основания в делении, неполное деление, нестрогая дизъюнкция, скачок в делении</strong> (в разделительно-категорическом силлогизме)<strong>; утверждение от следствия к основанию и отрицание от основания к следствию</strong> (в условно-категорическом силлогизме)<strong>; поспешное обобщение, причинно-следственная связь вместо последовательности во времени</strong> (после, значит по причине)<strong>, подмена условного безусловным</strong> (в неполной индукции)<strong>; отсутствие необходимой, закономерной связи между переносимым признаком и сходными признаками (в аналогии).</strong> Эти ошибки в демонстрации доказательства, как правило, объединяются общим названием – <strong>мнимое следование</strong>: их наличие в каком-либо умозаключении, которое выражает собой демонстрацию, приводит к тому, что тезис не вытекает (не следует) из аргументов, несмотря на их истинность. Например, для доказательства тезиса: <emphasis>Законы государства не следует соблюдать</emphasis> используются следующие аргументы:</p>
    <p><emphasis>1. Все нравственные заповеди следует соблюдать;</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Законы государства не являются нравственными заповедями.</emphasis></p>
    <p>Демонстрация проходит в форме простого (категорического) силлогизма:</p>
    <p><emphasis>Все нравственные заповеди следует соблюдать.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Законы государства не являются нравственными заповедями.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Законы государства не следует соблюдать.</emphasis></p>
    <p>В этом силлогизме допущена ошибка – расширение большего термина, – в результате чего, при внешней правильности и убедительности доказательства, тезис не следует из аргументов.</p>
    <p>Рассмотрим еще один пример. Для подтверждения тезиса: <emphasis>Не во всяком предложении начальное слово надо писать с большой буквы</emphasis> привлекаются аргументы:</p>
    <p><emphasis>1. Если слово является именем собственным, то его надо писать с большой буквы;</emphasis></p>
    <p><emphasis>2. Не всякое предложение начинается с имени собственного.</emphasis> Здесь демонстрация выражается условно-категорическим силлогизмом:</p>
    <p><emphasis>Если слово является именем собственным, то его надо писать с большой буквы.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Не всякое предложение начинается с имени собственного.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Не во всяком предложении начальное слово надо писать с большой буквы.</emphasis></p>
    <p>В данном силлогизме допущена ошибка – отрицание от основания к следствию, – в результате которой тезис не вытекает из аргументов, хотя рассуждение и кажется, на первый взгляд, правильным и убедительным.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5.11. Условия успешной дискуссии</p>
    </title>
    <p>В предыдущих параграфах были рассмотрены виды, методы и логические правила доказательства. Их практическое применение в разнообразных комбинациях представляет собой аргументацию. Последняя играет важную роль в <strong>дискуссии</strong> (лат. discussio – рассмотрение, исследование), или в споре.</p>
    <p>Искусство ведения спора, как и раздел логики, посвященный изучению его условий, закономерностей, методов и приемов, называется <strong>эристикой</strong> (греч. eristikos – спорящий).</p>
    <p>Для того, чтобы дискуссия была плодотворной, т. е. представляла собой действительный поиск истины, а не пустой разговор или столкновение амбиций, требуется соблюдение определенных условий.</p>
    <p><emphasis>Во-первых</emphasis>, необходимо наличие некого предмета спора – проблемы, вопроса, темы и т. п., иначе дискуссия неизбежно превратится в бессодержательную беседу.</p>
    <p><emphasis>Во-вторых,</emphasis> надо, чтобы относительно предмета спора существовала реальная противоположность спорящих сторон, т. е. они должны придерживаться различных убеждений насчет него. В противном случае дискуссия обернется обсуждением слов: оппоненты будут говорить об одном и том же, но использовать при этом разные термины, тем самым непроизвольно создавая видимость расхождения во взглядах.</p>
    <p><emphasis>В-третьих,</emphasis> важно, чтобы была некоторая общая основа спора – какие-нибудь принципы, убеждения, идеи и т. п., которые признаются обеими сторонами. Если такой основы нет, т. е. спорящие не сходятся ни в одном положении вообще, то дискуссия становится невозможной.</p>
    <p><emphasis>В-четвертых,</emphasis> требуется наличие какого-то знания о предмете спора. Если же стороны не имеют о нем ни малейшего представления, то дискуссия будет лишена всякого смысла.</p>
    <p><emphasis>В-пятых,</emphasis> спор не приведет ни к какому позитивному результату, если отсутствуют определенные психологические условия: внимательность каждой дискутирующей стороны к своему оппоненту, умение выслушивать и желание понимать его рассуждения, готовность признать свою ошибку и правоту собеседника. Таковы основные условия эффективной и плодотворной дискуссии. Отсутствие или нарушение хотя бы одного из них приводит к тому, что она не достигает своей цели, т. е. не устанавливает истинность или ложность какого-либо тезиса (утверждения, положения, воззрения и т. п.).</p>
    <p>Приемы, которые используются в споре, обычно разделяют на <strong>лояльные</strong> (корректные, допустимые) и <strong>нелояльные</strong> (некорректные, недопустимые). Когда участники дискуссии ставят своей целью установление истины или достижение согласия, они используют только лояльные приемы. Если же кто-то прибегает к нелояльным приемам, то это означает, что его интересует только победа в споре, причем любой ценой. Для подобного оппонента дискуссия является не возможностью что-то исследовать, в чем-то разобраться, ответить на какие-то вопросы, а средством выражения и утверждения собственных амбиций. С таким человеком не следует вступать в спор, потому что дискутировать с ним – это все равно, что говорить по-русски с иностранцем, который не знает ни одного русского слова: будет потрачено много времени и сил безо всякого смысла и результата. Однако желательно знать, что представляют собой нелояльные приемы спора. Это помогает разоблачать их применение в той или иной дискуссии. Иногда они употребляются непроизвольно, бессознательно, нередко к ним прибегают в запальчивости. В таких случаях указание на использование нелояльного приема является дополнительным аргументом, свидетельствующим о слабости позиции оппонента.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5.12. Корректные и некорректные приемы спора</p>
    </title>
    <p>Корректные, или лояльные приемы спора немногочисленны и просты.</p>
    <p>1. Возможно с самого начала <strong>захватить инициативу в дискуссии</strong>: предложить свою формулировку предмета спора, план и регламент обсуждения, направлять ход полемики в нужном вам направлении. Для удержания инициативы надо не обороняться, а наступать, т. е. вести спор таким образом, чтобы в положение обороняющегося попал противник, которому придется по преимуществу опровергать ваши аргументы, отвечать на возражения и т. п. Предвидя возможные доводы оппонента, целесообразно высказать их прежде, чем это сделает он, и тут же ответить на них.</p>
    <p>2. В споре допустимо <strong>возложить бремя доказывания на противника</strong>: повернуть дискуссию таким образом, чтобы подтверждать или опровергать что-либо пришлось не вам, а оппоненту. Зачастую этого приема оказывается достаточно для завершения полемики в вашу пользу, т. к. человек, плохо владеющий методами доказательства, может запутаться в своих рассуждениях и будет вынужден признать себя побежденным.</p>
    <p>3. Желательно <strong>концентрировать внимание и действия на наиболее слабом звене в аргументах противника</strong>, вместо того, чтобы стремиться к опровержению всех ее элементов: выявление несостоятельности одного-двух доводов оппонента может привести к разрушению (уничтожению) всей системы его аргументации.</p>
    <p>4. Корректным приемом дискуссии является <strong>использование эффекта внезапности</strong>: наиболее важные и сильные аргументы целесообразно приберечь до завершения спора. Высказав их в конце, когда оппонент уже исчерпал свои доводы, можно привести его в замешательство и одержать победу.</p>
    <p>5. Вполне допустимо <strong>взять последнее слово в дискуссии</strong> и, подводя итоги, представить ее результаты в выгодном для вас свете (при этом, разумеется не пересматривая их и не подменяя другими результатами, т. е. не выдавая, например, свое поражение за победу, сомнительное – за достоверное, ложь – за истину и т. п.).</p>
    <p>Нелояльные приемы спора представляют собой разнообразные нарушения уже известных нам правил доказательства. К примеру, в качестве аргументов могут использоваться ложные, гипотетические или противоречащие друг другу суждения; истинность аргументов может зависеть от истинности тезиса; подтверждение или опровержение тезиса может выводиться из аргументов, недостаточных для этого; также возможны нарушения правил умозаключений, в форме которых выражается демонстрация того или иного доказательства.</p>
    <p>Чаще всего использование нелояльных приемов дискуссии связано с подменой тезиса: вместо того, чтобы доказывать одно положение, доказывают другое, которые только по видимости сходно с первым.</p>
    <p>Например, тезис: <emphasis>Любой ромб имеет равные углы</emphasis> доказывается следующим образом. <emphasis>Если у треугольника все стороны равны, то у него также равны все углы. Следовательно, если у четырехугольника равны все стороны, то у него равны и все углы. Четырехугольник с равными сторонами – это ромб, значит любой ромб имеет равные углы.</emphasis> В данном случае тезис обосновывается с помощью подмены рассуждения о ромбах рассуждением о треугольниках: из того, что равенство сторон треугольника эквивалентно равенству его углов выводится заключение, по которому равенство сторон четырехугольника также означает равенство его углов; однако то, что справедливо для одних геометрических объектов, может быть несправедливым для других. Несмотря на это, рассмотренное доказательство на первый взгляд кажется правильным и убедительным, т. е. подмена тезиса, на который оно базируется, заметна далеко не сразу.</p>
    <p>Подмена тезиса выражается в различных формах. Нередко в процессе спора человек стремится тезис противника сформулировать как можно более широко, а свой – максимально сузить, т. к. более общее положение труднее доказать, чем утверждение меньшей степени общности. Иногда один из спорящих начинает задавать своему оппоненту множество вопросов, часто даже не относящихся к делу, с целью отвлечь его внимание и утопить спор в пространных разговорах.</p>
    <p>Довольно часто подмена тезиса проявляется в использовании синонимов с различной смысловой окраской. Например, слова <emphasis>просить, клянчить, ходатайствовать, молить, умолять,</emphasis> являясь синонимами, обозначают одно и то же действие, однако, в зависимости от использования каждого из этих терминов, общий смысл сказанного (т. е. контекста, в котором они употребляются) несколько меняется. Синонимы могут иметь положительный или отрицательный, хвалебный или уничижительный оттенок. Так, употребление слова <emphasis>военщина</emphasis> вместо термина <emphasis>военные</emphasis> или – <emphasis>мальчишки</emphasis> вместо – <emphasis>молодые люди</emphasis> представляют собой неявную подмену тезиса: речь идет вроде бы об одном и том же, однако использование определенного синонима уже означает какую-то оценку, некое незаметное, на первый взгляд, утверждение. Разновидностью этого приема является «навешивание ярлыков» на противника, его позицию, утверждения.</p>
    <p>Подмена тезиса лежит в основе весьма распространенной ошибки, называемой <strong>переходом в другой род</strong>. Она имеет две разновидности:</p>
    <p><emphasis><strong>1. Подмена частного общим;</strong></emphasis></p>
    <p><emphasis><strong>2. Подмена общего частным.</strong></emphasis></p>
    <p>В первом случае вместо одного положения пытаются доказать другое – более общее по отношению к первому, а значит и более «сильное». Вспомним, истинность общего суждения действительно обуславливает истинность частного (<emphasis>если все караси являются рыбами, то некоторые из карасей – это также обязательно рыбы</emphasis>). Однако, вполне может получиться, что более общее положение окажется ложным и обосновать с его помощью частный тезис не удастся.</p>
    <p>Например, если вместо утверждения: <emphasis>Диагонали любого ромба взаимно перпендикулярны</emphasis> пытаются доказать более общее высказывание: <emphasis>Диагонали любого параллелограмма взаимно перпендикулярны</emphasis> (на том основании, что все ромбы – это параллелограммы), то оказывается, что сделать это невозможно, т. к. второе суждение не является истинным.</p>
    <p>Во втором случае, наоборот, вместо обоснования общего положения стремятся доказать частное и из истинности частного высказывания вывести истинность общего, что неверно (если некоторые грибы съедобны, то это не означает, что и все грибы съедобны).</p>
    <p>Например, если вместо утверждения: <emphasis>Любой ромб имеет равные диагонали</emphasis> доказывают частное положение: <emphasis>Любой квадрат имеет равные диагонали</emphasis> (на том основании, что все квадраты – это ромбы), то первое суждение все равно остается необоснованным, несмотря на истинность второго.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5.13. Разновидности недопустимых приемов спора</p>
    </title>
    <p>Часто недопустимый прием спора в виде подмены тезиса доказательства связан с использованием аргументов не по существу дела, т. е. не имеющих отношения к предмету обсуждения.</p>
    <p>Аргументы, которые употребляются в дискуссии, обычно разделяют на два вида:</p>
    <p>1. <strong>Аргументы (доводы) ad rem</strong> (в пер. с лат. – к делу, по существу дела);</p>
    <p>2. <strong>Аргументы (доводы) ad hominem</strong> (в пер. с лат. – к человеку). Аргументы первого вида непосредственно связаны с темой дискуссии, имеют прямое отношение к обсуждаемому вопросу и направлены на действительное подтверждение или опровержение какого-либо тезиса. Аргументы второго вида, наоборот, не связаны с предметом спора, не имеют к нему отношения и направлены не на доказательство рассматриваемого тезиса, а на достижение победы в дискуссии любой ценой.</p>
    <p>Наиболее распространенными вариантами аргументов ad hominem являются следующие.</p>
    <p><strong>Аргумент (довод) к личности</strong> представляет собой подмену дискуссионного тезиса обсуждением личных особенностей оппонента: его внешности, биографии, вкусов, привычек и т. п.; причем все это представляется, как правило, в негативном свете. Например, ложность или необоснованность какого-либо утверждения противника, слабость его позиции «доказывается» примерно таким образом: <emphasis>Да вы только посмотрите на него! Неужели этот оборванец может быть прав?! У него же нет высшего образования, да и среднее-то он получил с трудом: еле-еле закончил школу на тройки. Что же умного может сказать такой человек, особенно если учесть, что вырос он в провинции, а родители его всю жизнь пасли коров…</emphasis> и т. д. и т. п.</p>
    <p><strong>Аргумент (довод) к тщеславию</strong> – это разновидность аргумента к личности: вместо разговора по существу дела также характеризуют личность оппонента, однако, в данном случае, не в негативном, а в преувеличенно позитивном свете. Противнику расточают неумеренные похвалы в надежде на то, что, растроганный явными или завуалированными комплиментами, он станет мягче и покладистей, скорее пойдет на какие-либо уступки в полемике. Например: <emphasis>Я удивляюсь тому, как вы, столь уважаемый и известный ученый, человек обширных познаний и острого ума, автор множества талантливых книг</emphasis> (…и т. д. и т. п.) <emphasis>можете придерживаться такой очевидно несостоятельной точки зрения?!</emphasis></p>
    <p><strong>Аргумент (довод) к авторитету</strong> является попыткой подтвердить или опровергнуть какое-либо положение с помощью ссылки на мнения, высказывания, идеи знаменитых ученых, философов, писателей, общественных деятелей и т. п.</p>
    <p>То, что некий известный человек придерживался или не придерживался каких-то убеждений, не свидетельствует об их истинности или ложности. Каким бы признанным ни был авторитет того или иного деятеля, никогда не следует забывать о том, что любому человеку свойственно ошибаться. Кроме того, если кто-то авторитетен в одной области, этот вовсе не означает, что он настолько же авторитетен и во всех других областях. Также авторитетность какого-либо лица в определенную эпоху не может распространяться и на все другие эпохи. И наконец, будем помнить о том, что авторитеты нередко бывают дутыми: за различными званиями, регалиями, должностями и даже – широкой известностью и общественным признанием может не стоять ничего действительно умного и талантливого.</p>
    <p><strong>Аргумент к авторитету</strong> – это не обязательно ссылка на убеждения какой-то известной личности. Часто обращаются к авторитету общественного мнения, авторитету аудитории и даже к своему собственному авторитету. Иногда изобретают вымышленные авторитеты или приписывают реальным авторитетам такие утверждения, которых они никогда не высказывали.</p>
    <p><strong>Аргумент (довод) к жалости</strong> – это стремление возбудить в другой стороне сочувствие и, тем самым, добиться от нее каких-либо уступок. Например, студент, совершенно не подготовленный к экзамену, просит преподавателя проявить к нему снисхождение и поставить тройку просто так (а то и четверку, в случае особенно наглых субъектов), мотивируя это тем, что ему надо работать, содержать семью, растить детей и т. п., в результате чего времени на учебу не хватает, и поэтому он заслуживает не порицания и осуждения, а жалости и сочувствия. Если даже все, что говорит этот горе-студент, правда, его аргументы не имеют никакого отношения к существу дела, т. е. к тезису, по которому ему надо поставить тройку, ведь оценка уровня его знаний и обстоятельства его личной жизни никак не связаны друг с другом.</p>
    <p><strong>Аргумент (довод) к публике</strong> рассчитан на то, чтобы привлечь аудиторию (присутствующих или случайных слушателей) на свою сторону и настроить ее против утверждений оппонента. Обычно подобный эффект достигается путем демонстрации того, что отстаиваемый тезис так или иначе связан с благом слушателей, а опровергаемое положение каким-то образом затрагивает и нарушает их интересы, чревато для них некими последствиями. Например, чиновник или политик, выдвигающий свою кандидатуру на выборах, говорит избирателям, что если они проголосуют за его противника, то в их жизни не произойдет никаких положительных перемен: цены будут расти, уровень жизни падать, социальные программы сворачиваться и т. п.; а если они проголосуют за него, то все будет иначе: их чаяния и надежды непременно осуществятся.</p>
    <p><strong>Аргумент (довод) к силе</strong> заключается в угрозе применения каких-либо средств принуждения с целью склонить своего противника к согласию. У всякого человека, наделенного властью, физической силой или вооруженного, как правило, велико искушение прибегнуть к угрозам в споре с интеллектуально превосходящим его оппонентом. Например, деятели инквизиции, пытаясь сдержать начавшийся в эпоху Возрождения бурный рост научных знаний, заставляли передовых ученых под страхом смертной казни отрекаться от своих взглядов на устройство мира, противоречивших средневековым религиозным представлениям.</p>
    <p>В данном случае следует помнить о том, что согласие, вырванное под угрозой насилия, ничего не стоит и ни к чему не обязывает согласившегося.</p>
    <p><strong>Аргумент (довод) к невежеству</strong> строится на использовании неизвестных оппоненту фактов, привлечении незнакомых ему идей, упоминании сочинений, которых он заведомо не читал. Многие боятся признаться, что они чего-то не знают, им кажется, будто бы это умаляет их достоинство. В споре с такими людьми аргумент к невежеству действует безотказно: пытаясь скрыть свое неведение, они готовы согласиться с какими-либо утверждениями противоположной стороны. Однако, если без стеснения признать свою неосведомленность в чем-то, и попросить противника подробнее рассказать об этом, то вполне может выясниться, что его ссылка не имеет никакого отношения к предмету дискуссии. Более того, противник может иметь весьма смутное представление о том, на что он ссылается, и тогда сам попадет в ловушку, которую готовил другому. Наконец, рассчитывая на неосведомленность оппонента, иногда используют вымышленные факты и упоминают несуществующие сочинения.</p>
    <p>Все рассмотренные аргументы ad hominem, как правило, употребляются не изолированно, а в том или ином сочетании. Заметив их в дискуссии, следует указать противнику на то, что он прибегает к недопустимым способам ведения спора и, следовательно, не уверен в прочности своих позиций. Добросовестный человек в данном случае должен будет признать, что ошибся, а спор с недобросовестным оппонентом вообще лишен смысла.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5.14. Что такое гипотеза?</p>
    </title>
    <p>Слово <strong>гипотеза</strong> – греческое (hypothesis). Оно переводится на русский как «предположение». Гипотеза представляет собой предположение, как правило, научного характера, которое выдвигается с целью объяснения каких-либо объектов, явлений, событий и т. п. От простого предположения, например, догадки, гипотеза отличается большей степенью сложности и обоснованности. Она играет важную роль в научном познании мира.</p>
    <p>Последние два-три столетия характеризуются тем, что на первый план в интеллектуальной жизни человечества выступила такая форма духовной культуры как наука, потеснив собой другие ее формы – религию, философию, искусство. Нынешнее время можно по праву назвать <emphasis><strong>сциентистской эпохой</strong></emphasis> (от лат. scientiа – наука), потому что облик современного мира определяется по преимуществу наукой.</p>
    <p>Как известно, науки делятся на естественные (или естествознание) и гуманитарные (также часто называемые социально-гуманитарными). Предметом естественных наук является природа, изучаемая астрономией, физикой, химией, биологией и другими дисциплинами; а предметом гуманитарных – человек и общество, постигаемые психологией, социологией, культурологией, историей и т. д. Обратим внимание на то, что естественные науки, в отличие от гуманитарных часто называют точными. И действительно, гуманитарным наукам не хватает той степени точности и строгости, которая характерна для естественных. Поэтому наукой в полном смысле слова обычно считается естествознание. Даже на интуитивном уровне под наукой подразумевается в первую очередь оно. Когда звучит слово «наука», то прежде всего на ум приходят мысли о физике, химии и биологии, а не о социологии, культурологии и истории. Точно так же, когда звучит слово «ученый», то перед мысленным взором сначала встает образ физика, химика или биолога, а не социолога, культуролога или историка. Кроме того, по своим достижениям естественные науки намного превосходят гуманитарные. За 2,5 тысячи лет (наука зародилась примерно в V в. до н. э. в Древней Греции) естествознание и базирующаяся на ней техника добились поистине фантастических результатов: от примитивных орудий труда до космических полетов и создания искусственного интеллекта. Успехи же гуманитарных наук, мягко говоря, намного скромнее. Вопросы, связанные с постижением человека и общества, по крупному счету, до настоящего времени остаются без ответов. Мы знаем о природе в тысячи раз больше, чем о самих себе. Если бы человек знал о себе столько же, сколько он знает о природе, люди, наверное, уже добились бы всеобщего счастья и процветания. Однако, все обстоит совсем иначе. Давным-давно человек вполне осознал, что нельзя убивать, воровать, лгать и т. п., что надо жить по закону взаимопомощи, а не взаимопоедания. Тем не менее, вся история человечества, начиная с египетских фараонов и заканчивая нынешними президентами, – это история бедствий и преступлений, которая говорит о том, что человек почему-то не может жить так, как он считает нужным и правильным, не может сделать себя и общество такими, какими они должны быть по его представлениям.</p>
    <p>Все это – свидетельство в пользу того, что слишком продвинувшись в освоении окружающего мира, или природы, человек почти нисколько не продвинулся в познании самого себя, общества и истории… Вот почему под понятиями <emphasis>наука, научное познание, научные достижения</emphasis> и т. п., как правило, подразумевается все, связанное с естествознанием. Поэтому, говоря далее о науке и научном познании будем иметь ввиду естественные науки.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5.15. Как соотносятся теории и факты?</p>
    </title>
    <p>Структура научного познания включает в себя два уровня, или два этапа.</p>
    <p>1. <strong>Эмпирический уровень</strong> (от греч. empeiria – опыт) – это накопление разнообразных фактов, наблюдаемых в природе.</p>
    <p>2. <strong>Теоретический уровень</strong> (от. греч theoria – мысленное созерцание, умозрение) представляет собой объяснение накопленных фактов.</p>
    <p>Нередко можно услышать ошибочное утверждение о том, что теория вытекает из фактов, или, иначе говоря, что с первого «этажа» научного познания (эмпирического) на второй (теоретический) есть плавный переход в виде некой удобной «лестницы». В действительности все обстоит иначе и сложнее. Теория не вытекает из фактов, по той причине, что они сами по себе ничего не говорят и ни о чем не свидетельствуют. Часто к слову «факты» применяется эпитет «голые». Наверняка, все сталкивались со словосочетанием «голые факты», но многие ли задумывались над тем, что оно означает? По всей видимости, данное понятие указывает на то, что факты безмолвны и из них ничего не вытекает, кроме… самих фактов. Например, существует постоянно наблюдаемый нами факт медленного дневного движения Солнца по небосводу с востока на запад. О чем он говорит? О том, что Солнце вращается вокруг неподвижной Земли? Или может быть о том, что, наоборот, Земля вращается вокруг неподвижного Солнца? Или же о том, что и Солнце и Земля вращаются друг относительно друга? А может быть не о том и не о другом, и не о третьем, а о чем-то еще? Как видим, на один факт приходится несколько различных и даже взаимоисключающих объяснений. Однако, если бы объяснение фактов, или теория вытекала непосредственно из них, то никаких разногласий не было бы: одному факту строго соответствовало бы только одно определенное объяснение.</p>
    <p>Если теория вытекает не из фактов, тогда откуда она берется? Теория выдвигается человеческим разумом и применяется (прикрепляется) к фактам с целью их объяснения. Причем первоначально разум создает не теорию, а гипотезу, теоретическое предположение, своего рода предтеорию, которая мысленно накладывается на факты. В том случае, если гипотеза согласует (состыкует) их между собой, свяжет их в единую картину и даже предвосхитит обнаружение новых, еще неизвестных фактов, то она превратится в теорию и на долгое время займет господствующие позиции в том или ином разделе научного знания. Если же, наоборот, гипотезе не удастся согласовать между собой все имеющиеся в какой-либо области действительности факты и связать их в единую картину, то она будет отброшена и заменена новой гипотезой. Точно ответить на вопрос, почему некий ученый выдвигает для объяснения каких-нибудь фактов именно такую гипотезу, а не иную, невозможно, потому что ее создание – это во многом интуитивный акт, представляющий собой тайну научного творчества. Только после соотнесения гипотезы с фактами, выясняется ее большая или меньшая состоятельность, происходит ее подтверждение или опровержение. Как уже говорилось, гипотеза может наложиться на факты более или менее удачно, и именно от этого будет зависеть ее дальнейшая судьба.</p>
    <p>Взаимодействие эмпирического и теоретического уровней научного познания можно условно сравнить со всем известной игрой в детские кубики, на которых изображены фрагменты различных картинок. Допустим, в набор входит девять кубиков. Каждая грань любого кубика является фрагментом какой-либо картинки, состоящей, таким образом, из девяти частей. Поскольку у кубика шесть граней, то из набора можно составить шесть различных картинок. Чтобы ребенку было проще складывать кубики в определенной последовательности, к набору прилагается шесть картинок-трафареток, или рисунков, глядя на которые, он находит нужные фрагменты. Так вот, беспорядочно разбросанные кубики в нашей аналогии – это факты, а картинки-трафаретки – это мысленные построения (гипотезы и теории), на основе которых пытаются упорядочить и связать факты в некую систему. Если желаемая картинка из кубиков не получается с помощью выбранного трафаретного рисунка, значит выбран не тот рисунок и его следует заменить другим, соответствующим картинке, которую задумано построить. Так же, если с помощью некой гипотезы из имеющихся фактов не складывается упорядоченная картина, значит эта гипотеза должна быть заменена какой-либо другой. Правильно выбранная трафаретка при составлении кубиков – это та самая гипотеза, которая удачно накладывается на факты, находит свое подтверждение и превращается в теорию.</p>
    <p>Итак, научное познание состоит из двух «этажей»: нижнего – эмпирического и верхнего – теоретического. Причем второй «этаж», будучи надстроенным над первым, должен без него рассыпаться: теория для того и создается, чтобы объяснить факты (если их нет, то и объяснять нечего). Теоретический уровень познания невозможен без эмпирического, но это не означает, как уже говорилось, что теория вытекает из фактов. При всей взаимосвязи этих двух уровней, они, тем не менее, достаточно автономны: между нижним и верхним «этажами» научного познания не существует прямой и удобной «лестницы», попасть с одного на другой можно только «прыжком» или «скачком», который представляет собой не что иное, как выдвижение гипотезы с ее последующим подтверждением и превращением в теорию или же – опровержением и заменой новой гипотезой.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>5.16. Рабочие и научные гипотезы</p>
    </title>
    <p>Большая часть современного научного знания построена с помощью <strong>гипотетико-дедуктивного метода</strong>, предполагающего выполнение алгоритма, который состоит из четырех звеньев. Сначала обнаруживаются определенные факты, относящиеся к какой-то области действительности. Затем выдвигается первоначальная гипотеза, обычно называемая <strong>рабочей гипотезой</strong>, которая на основе некой регулярности, или повторяемости найденных фактов конструирует наиболее простое их объяснение. Далее устанавливаются факты, которые не встраиваются (не вписываются) в него. И наконец, уже с учетом этих выпадающих из первоначального объяснения фактов, создается новая, более разработанная, или <strong>научная гипотеза</strong>, которая не только согласует все имеющиеся эмпирические данные, но и позволяет предсказать получение новых, или, говоря иначе, из которой можно вывести (дедуцировать) все известные факты, а также указание на неизвестные (т. е. пока не открытые).</p>
    <p>Например, при скрещивании растений с красными и белыми цветками у получающихся гибридов цветки чаще всего бывают розовыми. Это обнаруженные факты, на основе которых можно предположить (создать рабочую гипотезу), что передача наследственных признаков происходит по принципу смешивания, т. е. родительские признаки переходят к потомству в неком промежуточном варианте (такие представления о наследственности были распространены в первой половине XIX в.). Однако в это объяснение не вписываются другие факты. При скрещивании растений с красными и белыми цветками, пусть не часто, но все же появляются гибриды не с розовыми, а с чисто красными или белыми цветками, чего не может быть при усредняющем наследовании признаков: смешав, например, кофе с молоком, нельзя получить черную или белую жидкость. Для того, чтобы вписать эти факты в общую картину, требуется какое-то иное объяснение механизма наследственности, необходимо изобретение другой, более совершенной (научной) гипотезы. Как известно, она была создана в 60-х годах XIX в. австрийским ученым Грегором Менделем, который предположил, что наследование признаков происходит не путем их смешивания, а наоборот, посредством разделения.</p>
    <p>Наследуемые родительские признаки передаются следующему поколению с помощью маленьких частиц – генов. Причем за какой-либо признак отвечает ген одного из родителей (доминантный), а ген другого родителя (рецессивный), также переданный потомку, никак себя не проявляет. Вот почему при скрещивании растений с красными и белыми цветками в новом поколении могут быть или только красные, или только белые цветки (один родительский признак проявляется, а другой подавляется). Но почему появляются также растения с розовыми цветками? Потому что, нередко ни один из родительских признаков не подавляется другим, и оба они проявляются у потомков. Эта гипотеза, столь удачно объяснившая и согласовавшая между собой различные факты, превратилась впоследствии в стройную теорию, которая положила начало развитию одной из важных областей биологии – генетики.</p>
    <p>Кстати, из-за распространенных в первой половине XIX в. представлений о наследственности, по которым при передаче признаков от одного поколения к другому происходит их смешивание, долгое время находилась под угрозой краха эволюционная теория Чарльза Дарвина, в основе которой лежит принцип естественного отбора. Ведь если происходит смешивание наследуемых признаков, значит они усредняются. Следовательно, любой, даже самый выгодный для организма признак, появившийся в результате мутации (внезапного изменения), со временем должен исчезнуть, раствориться в популяции, из чего вытекает невозможность действия естественного отбора. Британский инженер и ученый Френсис Дженкин доказал это строго математически. «Кошмар Дженкина» на протяжении многих лет отравлял жизнь Ч. Дарвину, но убедительного ответа на вопрос он так и не нашел, иначе к его славе автора эволюционной теории добавилась бы еще и слава создателя генетики…</p>
    <p>Обратим внимание на то, что удачность какой-либо гипотезы определяется не только численностью фактов, которые вписываются в нее (или выводятся из нее), но и количеством теоретических средств, которые для этого привлекаются. Гипотеза, а впоследствии и теория, является тем более эффективной и тем на более длительный срок определяет развитие какой-либо области научного знания, чем более малыми теоретическими средствами она объясняет по возможности больший круг явлений. Например, закон всемирного тяготения выражается довольно простым принципом: любые два тела притягиваются друг к другу с силой прямо пропорциональной произведению их масс и обратно пропорциональной квадрату расстояния между ними. Однако этим принципом объясняется очень широкий круг явлений окружающего мира: от падения яблока на землю до движения планет вокруг Солнца. Здесь следует отметить, что сказанное относится, по преимуществу, к общим гипотезам. Помимо общих, гипотезы также бывают частными и единичными.</p>
    <p>С точки зрения логики гипотезы представляют собой высказывания, истинность или ложность которых еще не установлена. Поэтому наиболее простая их классификация опирается на форму суждений, в которых они выражаются. Таким образом, гипотезы разделяются на <strong>единичные</strong>, <strong>частные</strong> и <strong>общие</strong>. Единичные гипотезы – это предположения о конкретных, отдельных объектах или явлениях, частные – о некоторых элементах какого-либо множества, общие – обо всем множестве изучаемых объектов.</p>
    <p>Например, гипотеза: <emphasis>На Марсе возможно существует жизнь на начальных стадиях своего развития – в форме вирусов и бактерий</emphasis> является единичной, гипотеза: <emphasis>Некоторые звезды нашей Галактики имеют спутники-планеты, на которых есть благоприятные условия для зарождения и дальнейшей эволюции различных форм жизни</emphasis> относится к частным, а гипотеза: <emphasis>Возможности любого человеческого организма в обычных условиях жизни задействованы в очень незначительной степени</emphasis> является общей.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вопросы и задания к главе 5</p>
    </title>
    <p>1. Что такое доказательство? Можно ли рассматривать понятия <emphasis>доказательство</emphasis> и <emphasis>подтверждение</emphasis> как равнозначные? Если нельзя, то почему? Что представляют собой непосредственные доказательства? Почему они также называются эмпирическими? Приведите пять примеров непосредственных доказательств. В силу каких причин непосредственные, или эмпирические доказательства не могут быть универсальными, т. е. применимы далеко не во всех случаях? Приведите в качестве примера пять каких-либо ситуаций, в которых непосредственное доказательство тезиса невозможно.</p>
    <p>2. Что такое опосредованные доказательства? В чем заключается их преимущество перед непосредственными доказательствами? Каково, на ваш взгляд, преимущество непосредственных доказательств перед опосредованными? Подумайте, существуют ли такие ситуации, в которых то, что доказывается непосредственно, возможно доказать опосредованно и наоборот – то, что доказывается опосредованно, можно доказать непосредственно?</p>
    <p>3. Какова структура опосредованного доказательства? Какую роль в доказательстве играет демонстрация? Как она связана с логическим законом достаточного основания? В какой форме мышления выражается демонстрация? Приведите три примера доказательств и укажите в каждом из них все элементы структуры: тезис, аргументы (основания) и демонстрацию. Определите вид умозаключения, выражающего демонстрацию в этих примерах.</p>
    <p>4. Установите тезис, аргументы (основания) и демонстрацию в приведенных ниже доказательствах.</p>
    <p><emphasis>а) Этот гриб съедобен, потому что он является боровиком, а все боровики, как известно, съедобны.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Смерти не следует бояться, так как она не имеет к нам никакого отношения, ведь пока мы есть, смерти нет, а когда смерть есть, тогда нас нет</emphasis> (Эпикур).</p>
    <p><emphasis>в) Страсти вводят нас в заблуждение, так как они сосредоточивают все наше внимание на одной стороне рассматриваемого предмета и не дают нам возможности исследовать его всесторонне</emphasis> (Гельвеций).</p>
    <p><emphasis>г) Воздержанность и труд – вот два истинных врача человека: труд обостряет его аппетит, а воздержанность мешает злоупотреблять им</emphasis> (Руссо).</p>
    <p><emphasis>д) Назойлив только глупец: умный человек сразу чувствует, приятно его общество или наскучило, и уходит, за секунду до того, как станет ясно, что он – лишний</emphasis> (Лабрюйер).</p>
    <p><emphasis>е) Треугольники бывают прямоугольными, тупоугольными и остроугольными. Площадь прямоугольного треугольника равна половине произведения его основания на высоту. Площадь тупоугольного треугольника – это также половина произведения его основания на высоту. Для того, чтобы найти площадь остроугольного треугольника, надо также вычислить половину произведения его основания на высоту. Таким образом, площадь любого треугольника равна половине произведения его основания на высоту.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) Повесть «Село Степанчиково и его обитатели» написал Ф. М. Достоевский или Л. Н. Толстой, или А. П. Чехов. Однако, точно известно, что ни Л. Н. Толстой, ни А. П. Чехов не являются авторами этой повести. Следовательно, она принадлежит перу Ф. М. Достоевского.</emphasis></p>
    <p><emphasis>з) По поводу преобразования общества издавна существуют две точки зрения. Одни мыслители утверждают, что для достижения социальной гармонии и общественного процветания бесполезно устраивать революции и проводить реформы; вместо этого надо, чтобы каждый человек нравственно самоусовершенствовался: когда члены общества станут лучше в моральном отношении, тогда и оно изменится в лучшую сторону. Другие мыслители, наоборот, исходят из того, что бесполезно призывать людей к самосовершенствованию: менять надо не человека, а социальные, экономические, политические и прочие обстоятельства его существования, т. е. следует радикально переустроить нынешний общественный порядок, создать новые, более совершенные условия жизни, в которых и люди постепенно станут лучше в нравственном отношении. В истории человечества было предпринято множество попыток преобразования общества как по первому, так и по второму пути: с одной стороны, никогда не иссякали призывы к нравственному перерождению человека, с другой стороны, общество всегда потрясали революции и реформы. Однако, ни одно, ни другое до сих пор так и не увенчалось успехом. Из всего сказанного можно сделать печальный вывод о том, что люди никогда не смогут достичь социальной гармонии и всеобщего процветания.</emphasis></p>
    <p>5. В средневековой философии, которая ставила своей целью, по преимуществу, обоснование религиозных истин, было создано <emphasis><strong>пять доказательств существования Бога</strong></emphasis>. Тезисом каждого из них является суждение: Бог существует. Найдите аргументы (основания) и определите вид умозаключения, выражающего демонстрацию, в этих доказательствах.</p>
    <p><emphasis>а) <strong>Онтологический аргумент</strong> (от греч. ontos – бытие).</emphasis></p>
    <p><emphasis>Бог – это, по определению, причина и основа всего существующего (если бы он не был причиной и основой всего существующего, то он не был бы Богом). Зададимся вопросом: может ли причина и основа всего существующего не существовать? Не может! Следовательно, Бог не может не существовать.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) <strong>Психологический аргумент</strong> (от греч. psyche – душа, сознание). Мы мыслим Бога, т. е. в нашем создании (в душе) есть понятие о нем. Но ведь нельзя мыслить то, чего нигде, никогда и никак нет. Любому понятию в нашем уме соответствует какая-то реальность вне нас, ведь понятия – это мысленные отражения объектов окружающей действительности. Значит, и понятию о Боге также соответствует некая реальность. Таким образом, Бог существует.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) <strong>Космологический аргумент</strong> (от греч. kosmos – мир, мироздание). У всякой вещи есть какая-то своя причина, ведь ничто не происходит из ничего. Значит, и у всего мироздания в целом тоже есть какая-то своя причина. Такой причиной может быть только Бог.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) <strong>Телеологический аргумент</strong> (от греч. teleos – цель). Окружающий нас мир устроен необычайно правильно, гармонично, разумно, целесообразно. Мы наблюдаем вокруг себя не хаос, а упорядоченность. Строго меняются день и ночь, неизменно движутся планеты по своим орбитам, из желудя всегда вырастает только дуб, от мышей рождаются мыши, от слонов – слоны и т. д. и т. п. и никогда не бывает иначе. Зададимся вопросом, могла ли неразумная и даже неживая материя (мировое вещество) сама по себе так разумно и целесообразно организоваться? Конечно же, не могла! Следовательно, надо предположить наличие некого разума, подобного нашему, только намного более совершенного, который и устроил грандиозную мировую разумность и упорядоченность.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) <strong>Волюнтаристический аргумент</strong> (от лат. voluntas – воля, в смысле – способность, сила, могущество). Мироздание устроено иерархически. Уровни мировой иерархии таковы:</emphasis></p>
    <p><emphasis><strong>1). Неживая природа, которая обладает существованием, но не обладает жизнью.</strong></emphasis></p>
    <p><emphasis><strong>2). Живая природа, которая обладает жизнью, но не обладает разумом.</strong></emphasis></p>
    <p><emphasis><strong>3). Человек, который обладает разумом, но не обладает максимальной волей, т. е. не является всемогущим.</strong></emphasis></p>
    <p><emphasis>Для завершения мировой иерархии необходимо предположить последний, четвертый уровень, которым может быть только Бог, обладающий разумом и абсолютной волей.</emphasis></p>
    <p>6. В чем заключается различие между прямыми и косвенными доказательствами? Приведите по два примера для прямого и косвенного доказательства. На какие виды и методы делятся доказательства? Какова общая классификация доказательств?</p>
    <p>7. Что представляют собой доказательства, в которых используются методы обуславливающего, соединительного, отводящего и разделительного подтверждения тезиса? Какие умозаключения выполняют роль демонстрации в таких доказательствах? Приведите по два примера для обуславливающего, соединительного, отводящего и разделительного подтверждения тезиса. Почему косвенные подтверждения обычно менее надежны, чем прямые?</p>
    <p>8. Каким образом строятся доказательства по методам «лишения основания», «сведения к абсурду», а также отводящего и разделительного опровержения тезиса? В форме каких умозаключений выражается демонстрация в каждом из этих доказательств? Приведите по два примера для установления ложности тезиса с помощью методов «лишения основания», «сведения к абсурду», отводящего и разделительного опровержения. В чем заключается сходство доказательств, которые базируются на методах «лишения основания», «сведения к абсурду», отводящего опровержения, а также обуславливающего подтверждения и отводящего подтверждения?</p>
    <p>9. Почему при использовании метода разделительного подтверждения, в котором демонстрация выражается разделительно-категорическим силлогизмом, дизъюнкция может быть нестрогой, но обязательно должна быть полной? Чем объясняется то, что при использовании метода разделительного опровержения, в котором демонстрация также представлена разделительно-категорическим силлогизмом, дизъюнкция может быть неполной, но обязательно должна быть строгой?</p>
    <p>10. В чем заключается опровержение аргументов доказательства, и что представляет собой опровержение его демонстрации? Тождественно ли опровержение аргументов или демонстрации установлению ложности тезиса? Приведите по два примера для опровержения аргументов или демонстрации доказательства.</p>
    <p>11. Определите, какой метод доказательства используется в следующих ситуациях.</p>
    <p><emphasis>а) Слово «вода» по своему происхождению общеславянское. Если бы это было не так, тогда данное слово (в различных вариантах) не встречалось бы издавна во всех славянских языках. Однако, слово «вода» уже давно употребляется во всех славянских языках (белорусское «вада», польское «woda», чешское и словацкое «voda» и т. д.). Таким образом, предположение, что это слово не общеславянское, ошибочно; следовательно, оно общеславянское.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) На математической викторине присутствовало около сотни школьников. Ведущий, предложив задумать всем участникам какое-либо двузначное число, утверждал, что среди этих чисел не будет двух одинаковых. Второй ведущий не согласился с таким высказыванием и предложил всем участникам викторины написать задуманные числа на листочках для последующего сравнения. Один из школьников взялся опровергнуть утверждение первого ведущего без фактической проверки. «Если среди задуманных чисел не будет двух одинаковых, – сказал он, – тогда существует более 90 двузначных чисел, ведь нас здесь более 90 человек; однако, известно, что двузначных чисел не может быть больше 90; следовательно, среди чисел, написанных участниками викторины, обязательно встретятся одинаковые».</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) Данный автомобиль опрокинулся вследствие резкого торможения. Причинами опрокидывания транспортного средства могут быть: превышение скорости на поворотах, резкое торможение, неправильное расположение груза. Экспертизой установлено, что ни превышение скорости на поворотах, ни неправильное расположение груза не имело места. Следовательно, причиной опрокидывания данного автомобиля было резкое торможение.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Всякое испарение (образование пара) сопровождается поглощением теплоты, т. к. при парообразовании молекулы поверхностного слоя жидкости вырываются в пространство над ней, преодолевая сопротивление сил сцепления, а на преодоление любого сопротивления требуются затраты энергии.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Во второй фигуре силлогизма одна из посылок должна быть отрицательной. Допустим, что в нем обе посылки являются утвердительными. В этом случае средний термин будет нераспределен ни в одной из них как предикат утвердительных суждений, что противоречит второму правилу терминов. Следовательно, для выполнения этого правила необходимо, чтобы одна из посылок была отрицательным суждением.</emphasis></p>
    <p><emphasis>е) Еще в конце XVIII в. было замечено, что при сверлении пушечных жерл выделяется значительное количество теплоты. Когда просверливаемую болванку и сверло погружали в воду, она нагревалась до кипения. Некоторые ученые того времени увидели в этом факте подтверждение своей теории о существовании особого вида материи – теплорода. Нагревание при сверлении они объясняли тем, что стружки имеют меньшую удельную теплоемкость и, как следствие, выделяют излишний теплород. Однако, это утверждение не согласовывалось с измерением, которое показывало, что и стружки, и сплошной кусок металла той же массы выделяют одинаковое количество теплоты, т. е. имеют одну и ту же теплоемкость. Таким образом, измерение свидетельствовало против теории теплорода.</emphasis></p>
    <p><emphasis>ж) «Кто слаб душой … и кто живет чужими соками, – тем ложь нужна… одних она поддерживает, другие прикрываются ею… А кто – сам себе хозяин… кто независим и не жрет чужого, зачем тому ложь? Ложь – религия рабов и хозяев… Правда – бог свободного человека».</emphasis></p>
    <p>(М. Горький «На дне»).</p>
    <p><emphasis>з) «Сделавшись императором, Клавдий немедленно приказал казнить Кассия Херею и еще несколько человек, причастных к убийству Калигулы, однако отменил все его жестокие постановления и тем самым заслужил всеобщее признание… Римские плебеи имели все основания быть довольными Клавдием, который помимо организации раздач и зрелищ проявил заботу о благоустройстве столицы: провел новые водопроводы, реконструировал порт в Остии и обеспечил регулярный подвоз хлеба в Рим».</emphasis></p>
    <p>(Е. В. Федорова «Люди императорского Рима»). <emphasis>и) М. В. Ломоносов был выдающимся мыслителем, ученым энциклопедистом, обогатившим многие области науки. Так, он разработал механическую теорию теплоты; открыл атмосферу на Венере; высказал идею о существовании звездной системы, в которую входит Солнце; изучал свечение комет и земное тяготение; предугадал электрическую природу полярных сияний; усовершенствовал телескоп; разработал приборы и методы для определения долготы и широты места; предложил способ определения скорости дрейфующего судна; дал первую классификацию морских льдов; предвидел наличие алмазов в «северных недрах» и пророчески писал, что «России могущество Сибирью прирастать будет»; внес значительный вклад в развитие логики и риторики; положил начало отечественной научной терминологии и разработал фактически первую грамматику русского языка.</emphasis></p>
    <p><emphasis>к) Однажды известный русский адвокат XIX в. Ф. Н. Плевако выступал в суде, защищая старушку, укравшую жестяной чайник стоимостью 50 копеек. Обвинительная речь прокурора сводилась к тому, что, хотя кража незначительна, и не что иное, как бедность толкнула старушку на преступление, да и сама она вызывает жалость и сочувствие, а не возмущение и негодование; тем не менее она должна быть осуждена, так как посягнула на самое священное в государстве – на собственность, являющуюся основой всего российского благоустройства, без которой страна погибнет. В своем выступлении Ф. Н. Плевако сказал: «Много бед и страданий пришлось претерпеть России за ее более чем тысячелетнее существование. Печенеги терзали ее, половцы, татары, поляки… Двунадесять языков обрушились на нее, взяли Москву. Все вытерпела, все преодолела Россия, только крепла и росла от испытаний. Но теперь… теперь старушка украла старый чайник ценою в пятьдесят копеек. Этого Россия уж, конечно, не выдержит, от этого она погибнет безвозвратно». Суд оправдал старушку.</emphasis></p>
    <p>12. На какие три группы делятся логические правила доказательства? Как понимать правило, по которому тезис должен нуждаться в доказательстве? Что такое аксиомы? Какие существуют точки зрения на их происхождение и природу? Какую роль они играют в мышлении? Приведите пять примеров аксиом. Подумайте, что может получиться, если пытаться доказывать тезис, не нуждающийся в доказательстве?</p>
    <p>13. Почему тезис должен быть сформулирован ясно и определенно? К каким ошибкам может привести нарушение этого правила? Приведите пять разнообразных примеров, иллюстрирующих неясный и неопределенный тезис. Что представляет собой логическая ошибка, называемая «подменой тезиса»? Приведите три примера доказательств, в которых допущена эта ошибка? Какой закон логики лежит в основе правил, требующих, соответственно, ясности (определенности) тезиса и его неизменности на протяжении всего доказательства?</p>
    <p>14. Какую роль в доказательстве играет правило, по которому аргументы должны быть истинными суждениями? Что представляют собой ошибки: <emphasis>«основное заблуждение», «предвосхищение основания», «кто много доказывает, тот ничего не доказывает»?</emphasis> Приведите по два примера для каждой из этих ошибок. Почему истинность аргументов должна быть установлена независимо от истинности тезиса? Какая логическая ошибка возникает при нарушении этого правила? Приведите три примера доказательств, иллюстрирующих ее.</p>
    <p>15. Как связан закон достаточного основания с логическими правилами доказательства? Приведите пять примеров доказательств, в которых аргументы являются недостаточными для подтверждения или опровержения тезиса. Каковы правила демонстрации? Приведите пять примеров доказательств, в которых нарушены правила умозаключений, представляющих собой демонстрацию.</p>
    <p>16. В приведенных ниже комических эпизодах нарушены правила по отношению к тезису. Определите, какое правило нарушается в каждой ситуации.</p>
    <p><emphasis>а) Найденные под Житомиром кости, несомненно, принадлежат собаке, – установил недавно известный археолог Копаев. Сейчас он принимает уколы от бешенства и очень сожалеет, что трогал чужую еду.</emphasis></p>
    <p><emphasis>б) Каждый из двух посетителей ресторана заказал себе рыбное филе. Официант принес блюдо с двумя порциями. Одна из них была побольше, другая поменьше. Один из посетителей сказал другому:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Прошу Вас – выбирайте любую порцию, какая Вам больше нравится. – Сотрапезник поблагодарил его за любезность и положил себе на тарелку ту, которая была побольше. После некоторой паузы первый посетитель заметил:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Если бы Вы предоставили мне право первого выбора, то я взял бы себе ту порцию, которая поменьше.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Чем же Вы недовольны? – удивился другой посетитель. – Ведь Вы получили именно то, что хотели.</emphasis></p>
    <p><emphasis>в) На приеме у психиатра.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Доктор, мои родственники уверены в том, что я сошел с ума.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Почему же они так думают?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Понимаете, доктор, я очень люблю сосиски.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Так что же здесь странного; я тоже люблю сосиски.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Правда, доктор?! Как это хорошо! Пойдемте скорее – я покажу Вам свою коллекцию.</emphasis></p>
    <p><emphasis>г) Говорят, семья заменяет все. Так что выбирай – или все, или семья.</emphasis></p>
    <p><emphasis>д) Мать – дочери:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Дочка, этот парень хромой, косой и, к тому же, – полный сирота; не надо выходить за него замуж!</emphasis></p>
    <p><emphasis>– А я за красотой не гонюсь, мама!</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Да я не о том, дочка, – парню и так тяжело в жизни пришлось, – пожалей человека.</emphasis></p>
    <p><emphasis>17. Определите, какие логические правила доказательства нарушены в следующих ситуациях. (Обратите внимание на то, что среди предложенных ниже эпизодов могут быть и такие, в которых нарушено не одно, а одновременно несколько правил доказательства).</emphasis></p>
    <p><emphasis>а) – Сними свою шляпу, – сказал Король Болванщику.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Она не моя, – ответил Болванщик.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Украдена! – закричал Король с торжеством и повернулся к присяжным.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Присяжные взялись за грифели.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Я их держу для продажи, – сказал Болванщик. – Я Шляпных Дел Мастер. Знаете пословицу: сапожник без сапог, шляпник без шляпы…</emphasis></p>
    <p>(Л. Кэрролл «Алиса в Стране Чудес»).</p>
    <p><emphasis>б) «… Они доказывают это при помощи следующего силлогизма: слова только ветер; знание же не что иное, как слова; следовательно, знание есть не что иное, как ветер».</emphasis></p>
    <p>(Дж. Свифт «Сказка бочки»).</p>
    <p><emphasis>в) «Ах, батюшки мои! Да чем же он плут, скажи, пожалуйста! Каждый праздник он в церковь ходит, да придет-то раньше всех; посты держит; великим постом и чаю не пьет с сахаром – все с медом либо с изюмом. Так-то, голубчик! Не то, что ты. А если и обманет кого, так что за беда! Не он первый, не он последний; человек коммерческий. Тем, Антипушка, и торговля-то держится. Не зря в пословице-то говорится: “Не обмануть – не продать”».</emphasis></p>
    <p>(А. Н. Островский «Семейная картина»).</p>
    <p><emphasis>г) «Вначале я была совершенно невежественная. Первое время я, сколько ни билась, никак не могла уследить, когда водопад взбегает обратно в гору… теперь я знаю, что вода никогда не бежит в гору при свете – только когда темно. Я поняла, что она проделывает это в темноте, потому что озеро не высыхает, а ведь если бы вода не возвращалась ночью обратно на свое место, то оно непременно бы высохло. Самое лучшее – все проверять экспериментальным путем. С помощью экспериментов я установила, что дерево плавает, а также и сухие листья, и перья, и еще великое множество различных предметов; отсюда, делая обобщение, можно прийти к выводу, что скала тоже должна плавать, но приходится просто признать, что это так, потому что доказать это на опыте нет никакой возможности… пока что. Я, конечно, найду и для этого способ…».</emphasis></p>
    <p>(М. Твен «Дневник Евы»).</p>
    <p><emphasis>д) «Сганарель. – Мы, великие медики, с первого взгляда определяем заболевание. Невежа, конечно, стал бы в тупик и нагородил бы вам всякого вздору, но я немедленно проник в суть вещей и заявляю вам: ваша дочь нема.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Жеронт. – Так-то оно так, но я хотел бы услышать, отчего это случилось?</emphasis></p>
    <p><emphasis>Сганарель. – Сделайте одолжение. Оттого, что она утратила дар речи.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Жеронт. – Хорошо, но скажите мне, пожалуйста, причину, по которой она его утратила.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Сганарель. – Величайшие ученые скажут вам то же самое: оттого, что у нее язык не ворочается».</emphasis></p>
    <p>(Ж.-Б. Мольер «Лекарь поневоле»).</p>
    <p><emphasis>е) «Один из придворных страшно страдал зубами; придворный этот был большой говорун. Вот он обратился к Балакиреву, не знает ли тот средства, как унять боль.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Знаю и причину, знаю и средство, – сказал в ответ Балакирев.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Скажи, ради Бога.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– У тебя болят зубы оттого, что ты их очень часто колотишь языком – это причина.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Оставь глупости, пожалуйста, говори, какое на это средство?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– А средство, – чаще спи и как можно более.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Почему так?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Потому что язык твой во время сна находится в покое и не тревожит зубов».</emphasis></p>
    <p>(М. Г. Кривошлык «Исторические анекдоты из жизни русских замечательных людей»).</p>
    <p><emphasis>ж) Одним из выдающихся русских философов XIX–XX вв. был Лев Шестов. О его жизни и творчестве написано немало книг. Одна из них начинается такими словами: «Архитектоника коллажа. Склеить новый мир из наличного. Взорвать иллюзию глубины живописного полотна, одолеть плоскостное пространство реальностью объема весомой предметности. Со стороны трехмерного мира это жертвенная акция. Жертвоприношение в неподвижность. Фиксация предмета превращает его в фикцию. Вещь становится непереносимой. Двухмерность как бы проглатывает ее (коварство плоскости), обретая тем самым некоторую конфигурацию выпуклости, свои собственные складки, зазоры и трещины».</emphasis></p>
    <p>(Л. М. Морева «Лев Шестов». Ленинград: ЛГУ, 1991. С. 5.).</p>
    <p><emphasis>з) «Вышеизображенный дворянин, которого уже самое имя и фамилия внушают всякое омерзение, питает в душе злостное намерение поджечь меня в собственном доме. Несомненные чему признаки из нижеследующего явствуют: во-первых, оный злокачественный дворянин начал выходить часто из своих покоев, чего прежде никогда, по причине своей лености и гнусной тучности тела, не предпринимал; во-вторых, в людской его, примыкающей о самый забор, ограждающий мою собственную… землю, ежедневно и в необычайной продолжительности горит свет, что уже явное есть к тому доказательство, ибо до сего, по скаредной его скупости, всегда не только сальная свеча, но даже каганец был потушаем».</emphasis></p>
    <p>(Н. В. Гоголь «Повесть о том, как поссорился Иван Иванович с Иваном Никифоровичем»).</p>
    <p><emphasis>и) Если ей суждено полюбить меня, то она все равно меня полюбит, независимо от того, буду я что-либо предпринимать или нет. Если же не суждено, чтобы она полюбила меня, то она в любом случае меня не полюбит, несмотря на все мои попытки и старания. Таким образом, в любом случае, мне не следует ничего предпринимать.</emphasis></p>
    <p><emphasis>к) На экзамене по физике преподаватель спрашивает студента:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Что такое лошадиная сила?</emphasis></p>
    <p><emphasis>Студент уверенно отвечает:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Лошадиная сила – это сила, которую развивает лошадь весом в один килограмм и ростом в один метр.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Где же вы видели такую лошадь? – удивляется преподаватель.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Студент с прежней уверенностью отвечает:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Эта лошадь хранится в Париже, в Международном бюро мер и весов.</emphasis></p>
    <p>18. Что обычно называется аргументацией? Чем она отличается от доказательства и каким образом с ним связана? Что такое эристика? Каковы основные условия плодотворной дискуссии? К чему приводит отсутствие или нарушение хотя бы одного из них?</p>
    <p>19. Чем отличаются лояльные приемы спора от нелояльных? Какие цели преследует человек, использующий нелояльные приемы дискуссии? Почему лучше вообще не вступать в полемику с таким оппонентом? Каковы основные лояльные приемы спора? Охарактеризуйте каждый из них. Что представляют собой основные нелояльные приемы дискуссии? Каковы разновидности подмены тезиса доказательства, являющейся главным нелояльным приемом спора? Приведите четыре примера рассуждений, содержащих ошибку перехода в другой раз.</p>
    <p>20. Что такое аргументы ad rem и аргументы ad hominem? Каковы наиболее распространенные варианты аргументов ad hominem? В чем состоит сходство и различие аргумента к личности и аргумента к тщеславию? Почему аргумент к авторитету характеризуется как нелояльный (недопустимый) прием дискуссии? Возможно ли какое-нибудь сходство в использовании аргумента к жалости и аргумента к публике? Если возможно, то в чем, на ваш взгляд, оно заключается?</p>
    <p>21 Почему согласие, добытое с помощью аргумента к силе, ничего не значит и ни к чему не обязывает согласившегося? Каковы причины эффективности аргумента к невежеству, который употребляет в споре недобросовестный оппонент? Придумайте или найдите в литературе (художественной, публицистической, научной, учебной) по одному примеру использования следующих нелояльных (недопустимых) аргументов: к личности, тщеславию, авторитету, жалости, публике, силе, невежеству.</p>
    <p>22. Какие аргументы ad hominem имеют место в приведенных ниже ситуациях?</p>
    <p><emphasis>а) «Этот человек, сказал он, самый умный и самый сильный из всех людей, это правда. Но именно поэтому его следует казнить как можно скорее. Ведь если во время войны он вздумает присоединиться к врагам нашей родины, то мы погибли. Сейчас он еще в наших руках, и надо действовать пока не поздно».</emphasis></p>
    <p>(Дж. Свифт «Путешествия Гулливера»).</p>
    <p><emphasis>б) «При том же оный, часто поминаемый, неистовый дворянин и разбойник, Иван, Иванов сын, Перерепенко, и происхождения весьма поносного: его сестра была известная всему свету потаскуха и ушла за егерскою ротою, стоявшею назад тому пять лет в Миргороде; а мужа своего записала в крестьяне. Отец и мать его тоже были пребеззаконные люди, и оба были невообразимые пьяницы».</emphasis></p>
    <p>(Н. В. Гоголь «Повесть о том, как поссорился Иван Иванович с Иваном Никифоровичем»).</p>
    <p><emphasis>в) «…Проснулся Лев, услышав пьяный крик, —</emphasis></p>
    <p><emphasis>Наш Заяц в этот миг сквозь чащу продирался.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Лев – цап его за воротник!</emphasis></p>
    <p><emphasis>“Так вот кто в лапы мне попался!</emphasis></p>
    <p><emphasis>Так это ты шумел, болван?</emphasis></p>
    <p><emphasis>Постой, да ты, я вижу, пьян —</emphasis></p>
    <p><emphasis>Какой-то дряни нализался!”</emphasis></p>
    <p><emphasis>Весь хмель из головы у Зайца вышел вон!</emphasis></p>
    <p><emphasis>Стал от беды искать спасенья он:</emphasis></p>
    <p><emphasis>“Да я… Да вы… Да мы… Позвольте объясниться!</emphasis></p>
    <p><emphasis>Помилуйте меня! Я был в гостях сейчас.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Там лишнего хватил. Но все за Вас!</emphasis></p>
    <p><emphasis>За Ваших львят! За Вашу Львицу!</emphasis></p>
    <p><emphasis>Ну, как тут было не напиться?!”</emphasis></p>
    <p><emphasis>И, когти подобрав, Лев отпустил Косого…»</emphasis></p>
    <p>(С. В. Михалков «Заяц во хмелю»)</p>
    <p><emphasis>г) По преданию известный итальянский ученый эпохи Возрождения Галилей, сконструировав телескоп, обнаружил с его помощью пятна на Солнце и пригласил одного богослова удостовериться в этом. Тот посмотрел в телескоп и сказал: – Никаких пятен на Солнце нет.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Но вы сами только что их видели! – изумился ученый.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Что же с того, что видел? – невозмутимо ответил богослов. – Я дважды перечитал всего Аристотеля. Так вот в его сочинениях ничего не упоминается о пятнах на Солнце, следовательно, их нет.</emphasis></p>
    <p>23. Какие аргументы ad hominem использует адвокат в рассказе А. П. Чехова «Случай из судебной практики»?</p>
    <p><emphasis>«Когда товарищ прокурора сумел доказать, что подсудимый виновен и не заслуживает снисхождения… поднялся защитник…</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Мы – люди, господа присяжные заседатели, будем же и судить по-человечески!.. Прежде чем предстать перед вами, этот человек выстрадал шестимесячное предварительное заключение. В продолжение шести месяцев жена лишена была горячо любимого супруга, глаза детей не высыхали от слез при мысли, что около них нет дорогого отца! О если бы вы посмотрели на этих детей! Они голодны, потому что их некому кормить, они плачут, потому что они глубоко несчастны… Да поглядите же! Они протягивают к вам свои ручонки, прося вас возвратить им их отца!..</emphasis></p>
    <p><emphasis>В публике послышались всхлипывания… Заплакала какая-то девушка… Вслед за ней захныкала соседка ее, старушонка… Судебный пристав перестал глядеть угрожающе и полез в карман за платком… Прокурор… беспокойно завертелся в кресле, покраснел и стал глядеть под стол…</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Взгляните на его глаза! – продолжал защитник… – Неужели эти кроткие, нежные глаза могут равнодушно глядеть на преступление? О, нет! Они, эти глаза, плачут! Под этими калмыцкими скулами скрываются тонкие нервы! Под этой грубой, уродливой грудью бьется далеко не преступное сердце! И вы, люди, дерзнете сказать, что он виноват?!</emphasis></p>
    <p><emphasis>Тут не вынес и сам подсудимый… Он замигал глазами, заплакал и беспокойно задвигался…</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Виноват! – заговорил он, перебивая защитника. – Виноват! Сознаю свою вину! Украл и мошенства строил! Окаянный я человек!.. Каюсь! Во всем виноват!»</emphasis></p>
    <p>24. Персонаж рассказа В. М. Шукшина «Срезал» Глеб Капустин прославился в своей деревне тем, что в дискуссиях с приезжавшими «знатными людьми» (учеными, писателями и т. п.) всегда выходил победителем, «срезал» их. Какие нелояльные аргументы он использует в споре с кандидатом наук Константином Журавлевым?</p>
    <p><emphasis>«– В какой области выявляете себя? – спросил он.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Где работаю, что ли?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Да.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– На филфаке.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Философия?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Не совсем…</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Необходимая вещь. – Глебу нужно было, чтоб была философия. Он оживился. – Ну и как насчет первичности?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Какой первичности? – не понял кандидат. И внимательно посмотрел на Глеба.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Первичности духа и материи…</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Как всегда… Материя первична.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– А дух?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– А дух вторичен. А что?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Это входит в минимум? Вы извините, мы тут… далеко от общественных центров, поговорить хочется, но не особенно разбежишься – не с кем. Как сейчас философия определяет понятие невесомости?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Как всегда определяла. Почему сейчас?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Но явление-то открыто недавно, поэтому я и спрашиваю. Натурфилософия, допустим, определит так, стратегическая философия – совершенно иначе…</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Да нет такой философии – стратегической! – усмехнулся кандидат.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Допустим, но есть диалектика природы, – при общем внимании продолжал Глеб. – А природу определяет философия. В качестве одного из элементов природы недавно обнаружена невесомость. Поэтому я и спрашиваю: растерянности не наблюдается среди философов?</emphasis></p>
    <p><emphasis>Кандидат расхохотался. Но смеялся он один… И почувствовал неловкость…</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Давайте установим, – серьезно заговорил кандидат, – о чем мы говорим? Каков предмет нашей беседы?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Хорошо. Второй вопрос, как вы лично относитесь к проблеме шаманизма в отдельных районах Севера?..</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Да нет такой проблемы! – сплеча рубанул кандидат. Теперь засмеялся Глеб. И подытожил:</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Ну, на нет и суда нет! Баба с возу – коню легче, – добавил Глеб. – Проблемы нету, а эти… – Глеб показал руками что-то замысловатое, – танцуют, звенят бубенчиками… Да? Но при желании… их как бы нету. Потому что если… Хорошо! Еще один вопрос: как вы относитесь к тому, что Луна тоже дело рук разума? Вот высказано учеными предположение, что Луна лежит на искусственной орбите, допускается, что внутри живут разумные существа…</emphasis></p>
    <p><emphasis>Кандидат пристально, изучающе смотрел на Глеба.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Где ваши расчеты естественных территорий? Куда вообще вся космическая наука может быть приложена?</emphasis></p>
    <p><emphasis>Мужики внимательно слушали Глеба.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Допуская мысль, что человечество все чаще будет посещать нашу, так сказать, соседку по космосу, можно допустить также, что в один прекрасный момент разумные существа не выдержат и вылезут к нам навстречу. Готовы мы, чтобы понять друг друга?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Вы кого спрашиваете?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Вас, мыслителей…</emphasis></p>
    <p><emphasis>– А вы готовы?</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Мы не мыслители, у нас зарплата не та. Но если вам это интересно, могу поделиться, в каком направлении мы, провинциалы, думаем. Допустим, на поверхность Луны вылезло разумное существо… Что прикажете делать? Лаять по-собачьи? Петухом петь?…</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Так, так… – кандидат многозначительно посмотрел на жену…</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Приглашаете жену посмеяться? – спросил Глеб… – Хорошее дело… Только может быть, мы сперва научимся хотя бы газеты читать? А? Как думаете? Говорят, кандидатам это тоже не мешает.</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Послушайте!</emphasis></p>
    <p><emphasis>– Да мы уж послушали! Имели, так сказать, удовольствие. Поэтому позвольте вам заметить, товарищ кандидат, что кандидатство – это ведь не костюм, который купил раз и навсегда. Но даже костюм, и то надо иногда чистить. А кандидатство, если уж мы договорились, что это не костюм, тем более надо… поддерживать. – Глеб говорил негромко, назидательно… На кандидата было неловко смотреть: он явно растерялся, смотрел то на жену, то на Глеба, то на мужиков… – Нас, конечно, можно тут удивить: подкатить к дому на такси, вытащить из багажника пять чемоданов… Можно понадеяться, что тут кандидатов в глаза не видели, а их тут видели – и кандидатов, и профессоров, и полковников… Так что мой вам совет, товарищ кандидат: почаще спускайтесь на землю. Ей-богу, в этом есть разумное начало. Да и не так рискованно: падать будет не так больно».</emphasis></p>
    <p>25. Что такое гипотеза? Чем она отличается от простого предположения, например, догадки? Какую роль играет гипотеза в научном познании окружающего мира? Почему нынешнее время можно назвать сциентистской эпохой? Чем отличаются естественные науки от гуманитарных? Почему под понятием «наука» в первую очередь, как правило, подразумевается естествознание? Каково значение естественных наук в современной жизни человека и общества и какую роль играют в ней гуманитарные науки?</p>
    <p>26. Что представляет собой структура научного познания? Охарактеризуйте эмпирический и теоретический его уровни. Как они взаимодействуют? Справедливо ли утверждение о том, что теория вытекает из фактов? Почему из фактов невозможно напрямую вывести их объяснение? Приведите примеры, иллюстрирующие это.</p>
    <p>27. Если теория не вытекает из фактов, тогда откуда она выводится? Каким образом гипотеза превращается в научную теорию? Каковы основные условия эффективности гипотезы? Возможно ли точно ответить на вопрос, почему некий ученый выдвигает именно такую гипотезу для объяснения каких-либо фактов, а не иную? Приведите по одному примеру подтверждения и опровержения гипотезы.</p>
    <p>28. Чем объясняется то, что эмпирический и теоретический уровни научного познания с одной стороны тесно взаимосвязаны, а с другой, – достаточно автономны? Что такое гипотетико-дедуктивный метод? Какие этапы проходит научное познание, базирующееся на нем? Чем отличается рабочая гипотеза от научной? Приведите какие-либо примеры из истории науки, иллюстрирующие применение гипотетико-дедуктивного метода.</p>
    <p>29. Что представляют собой общие, частные и единичные гипотезы? Приведите по два примера из истории естественных наук для каждого из этих видов гипотез. Приведите один пример общей, частной и единичной гипотезы из современного естествознания.</p>
    <p>30. Определите, какие гипотезы – общие, частные или единичные, – имеют место в следующих ситуациях.</p>
    <p><emphasis>а) «… М. Фарадей, обладавший талантом экспериментатора и богатым воображением, с классической ясностью представлял себе действие электрических сил от точки к точке в их “силовом поле”. На основе своего представления о силовых линиях он предположил, что существует глубокое родство электричества и света, и хотел построить и экспериментально обосновать новую оптику, в которой свет рассматривался бы как колебания силового поля. Эта мысль была необычайно смела для того времени, но она была достойна исследователя, который считал, что только тот находит великое, кто исследует маловероятное».</emphasis></p>
    <p>(Концепции современного естествознания. М.: ЮНИТИ, 1997).</p>
    <p><emphasis>б) «В связи с возможностью синтеза живого вещества (не обязательно разумного) из неживого возникает большое количество острых проблем. Так, И. С. Шкловский пишет, что “коль скоро не существует принципиального различия между жизнью естественной и жизнью искусственной, нельзя исключить возможность того, что жизнь на некоторых планетах может иметь искусственное происхождение… жизнь на некоторых планетах могла возникнуть как результат сознательного эксперимента высокоорганизованных космонавтов, некогда посетивших эти планеты, которые в те времена были безжизненны. Можно даже предположить, что подобное “насаждение жизни”, так сказать, “в плановом порядке” является нормальной практикой высокоразвитых цивилизаций, разбросанных в просторах Вселенной. Вместо того, чтобы пассивно ожидать “естественного”, самопроизвольного возникновения жизни на подходящей планете – процесса, возможно, весьма маловероятного, высокоразвитые галактические цивилизации как бы планомерно сеют посевы жизни во Вселенной… Если это так, то вероятность обитаемости планетных систем в Галактике может быть увеличена на много порядков…».</emphasis></p>
    <p>(Концепции современного естествознания. Ростов-на-Дону: Феникс, 1999).</p>
    <p><emphasis>в) «В 40-х годах XIX в. Г. Т. Фехнер высказал мысль о том, что электрический ток есть движение по проводнику положительных и отрицательных электрических частиц в противоположных направлениях. Вероятность данного положения он обосновал, исходя из явления электромагнитной индукции, открытого Фарадеем в 1831 г., и закона взаимодействия двух элементов тока, сформулированного Ампером в 1820 г.».</emphasis></p>
    <p>(Вопросы истории естествознания и техники. Вып. 9. М., 1963).</p>
    <p><emphasis>г) «Английский физик и химик XVIII века Г. Кавендиш внес значительный вклад в развитие методов количественного химического анализа. Ему принадлежит ряд ценнейших исследований воздуха. В течение 60 дней Кавендиш брал пробы при разных метеорологических условиях и в различных местах и сделал таким образом около 400 определений его состава. В результате этого исследования он пришел к заключению, что состав воздуха везде одинаков и что среднее содержание “дефлогистированного” воздуха, т. е. кислорода, в атмосфере составляет 20,84 % по объему».</emphasis></p>
    <p>(Фигуровский Н. А. Очерк общей истории химии. От древнейших времен до начала XIX в., М., 1969).</p>
    <p><emphasis>д) «Ван Гельмонт (1577–1644 гг.), весьма знаменитый и удачливый ученый, описал эксперимент, в котором он за три недели якобы создал мышей. Для этого нужны были грязная рубашка, темный шкаф и горсть пшеницы. Активным началом в процессе зарождения мыши Ван Гельмонт считал человеческий пот.</emphasis></p>
    <p><emphasis>В 1688 г. итальянский биолог и врач Франческо Реди, живший во Флоренции, подошел к проблеме возникновения жизни более строго и подверг сомнению теорию спонтанного зарождения. Реди установил, что маленькие белые червячки, появляющиеся на гниющем мясе, – это личинки мух. Проведя ряд экспериментов, он получил данные, подтверждающие мысль о том, что жизнь может возникнуть только из предшествующей жизни…».</emphasis></p>
    <p>(Концепции современного естествознания. Ростов-на-Дону: Феникс, 1999).</p>
    <p><emphasis>е) «Электрический заряд является… важнейшей характеристикой элементарных частиц. Все известные частицы обладают положительным, отрицательным либо нулевым зарядом. Каждой частице, кроме фотона и двух мезонов, соответствуют античастицы с противоположным зарядом. Приблизительно в 1963–1964 гг. была высказана гипотеза о существовании кварков – частиц с дробным электрическим зарядом. Экспериментального подтверждения эта гипотеза пока не нашла».</emphasis></p>
    <p>(Концепции современного естествознания. М.: ЮНИТИ, 1997).</p>
    <p><emphasis>ж) «Осенью 1871 г. при строительстве военного госпиталя в Иркутске землекопами в котловане были обнаружены каменные ножи и другие орудия труда, а также художественные изделия из бивня мамонта. Находка была изучена двумя ссыльными исследователями Сибири, сосланными туда за участие в польском восстании 1863 года, впоследствии известными учеными – А. Л. Чекановским и И. Д. Черским. Ими была выдвинута и глубоко обоснована гипотеза о том, что это – первые на территории России следы древнего каменного века, а орудия и изделия из костей мамонта изготовлены ископаемым человеком – современником вымерших животных четвертичного периода. Гипотеза выглядела неправдоподобной, поскольку, по господствовавшим тогда в науке взглядам, Сибирь претерпела сильные и долгие оледенения, и следы человека датировались гораздо более поздним периодом».</emphasis></p>
    <p>(Человек науки. М., 1974).</p>
    <p><emphasis>з) «Есть много гипотез, объясняющих загадку Тунгусского метеорита. Вот еще одна. По мнению Н. Домбковского, в районе эпицентра, где совсем недавно геологи нашли богатое месторождение газоконденсата, из разломов вытекло огромное облако взрывоопасных газов. Рано утром, когда царил штиль, и лучи восходящего солнца еще не тронули газ, в это облако влетел раскаленный болид. Он сыграл роль своего рода спускового крючка, горящей спички, поднесенной к бочке с бензином. Мощнейший взрыв превратил в пар сам метеорит, уничтожил вокруг все живое…».</emphasis></p>
    <p>(Логика. М.: Дрофа, 1995).</p>
    <p><emphasis>и) «Первым физиком, который восторженно принял открытие элементарного кванта действия и творчески развил его был А. Эйнштейн. в 1905 г. он перенес гениальную идею квантованного поглощения и отдачи энергии при тепловом излучении на излучение вообще и таким образом обосновал новое учение о свете.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Представление о свете, как о дожде быстро движущихся квантов, было чрезвычайно смелым, почти дерзким, в правильность которого вначале поверили немногие…</emphasis></p>
    <p><emphasis>А. Эйнштейн предположил, что речь идет о естественной закономерности всеобщего характера. Не оглядываясь на господствующие в оптике взгляды, он применил гипотезу Планка к свету и пришел к выводу, что следует признать корпускулярную структуру света:</emphasis></p>
    <p><emphasis>‘‘…свет есть постоянно распространяющееся в мировом пространстве волновое явление. И вместе с тем световая энергия, чтобы быть физически действенной, концентрируется лишь в определенных местах, поэтому свет имеет прерывную структуру. Свет может рассматриваться как поток неделимых энергетических зерен, световых квантов, и ли фотонов…’’».</emphasis></p>
    <p>(Концепции современного естествознания. М.: ЮНИТИ, 1997). <emphasis>к) «И. Кант выдвинул гипотезу, согласно которой, перед образованием планет Солнечной системы пространство, где теперь она существует, было заполнено рассеянной материей, находившейся во вращательном движении вокруг уже возникшего в виде центрального сгущения Солнца. С течением времени, вследствие притяжения и отталкивания между частицами рассеянной материи (туманности) возникли планеты. И. Кант впервые выдвинул предположение, что Солнечная система не существовала вечно. Процесс ее возникновения он связывал с существованием сил взаимодействия, присущих частицам туманности. При этом гипотеза И. Канта не противоречила наблюдаемому расположению орбит планет Солнечной системы приблизительно в одной плоскости и существованию спутников.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Приблизительно через 50 лет после этого П. С. Лаплас выдвинул свою гипотезу, во многом сходную с предположением И. Канта…</emphasis></p>
    <p><emphasis>Началом следующего этапа в развитии взглядов на образование Солнечной системы послужила гипотеза английского физика и астрофизика Дж. Х. Джинса. Он предположил, что когда-то Солнце столкнулось с другой звездой, в результате чего из него была вырвана струя газа, которая, сгущаясь, преобразовалась в планеты. Однако, учитывая огромное расстояние между звездами, такое столкновение кажется совершенно невероятным…</emphasis></p>
    <p><emphasis>Современные концепции происхождения планет Солнечной системы основываются на том, что нужно учитывать не только механические силы, но и другие, в частности электромагнитные. Эта идея была выдвинута шведским физиком и астрофизиком Х. Альфвеном и английским астрофизиком Ф. Хойлом. Считается вероятным, что именно электромагнитные силы сыграли решающую роль при зарождении Солнечной системы. Согласно современным представлениям, первоначальное газовое облако, из которого образовались и Солнце, и планеты, состояло из ионизированного газа, подверженного влиянию электромагнитных сил. После того, как из огромного газового облака, посредством концентрации образовалось Солнце, на очень большом расстоянии от него остались небольшие части этого облака. Гравитационная сила стала притягивать остатки газа к образовавшейся звезде – Солнцу, но его магнитное поле остановило падающий газ на различных расстояниях – как раз там, где находятся планеты. Гравитационная и магнитные силы повлияли на концентрацию и сгущение падающего газа, в результате чего образовались планеты. Когда возникли самые крупные планеты, тот же процесс повторился в меньших масштабах, создав таким образом системы спутников…»</emphasis> (Концепции современного естествознания. М.: ЮНИТИ, 1997).</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Заключение</p>
   </title>
   <p>Как уже говорилось, логикой владеют все люди, независимо от того, изучали они ее или нет. Такая логика обычно называется интуитивной и формируется в процессе жизненного опыта с детства: ничего не зная из области теоретической логики, мы, тем не менее, мыслим в целом правильно, при этом соблюдая логические правила и законы стихийно, или бессознательно.</p>
   <p>Прочитав эту книгу, вы познакомились с основными положениями аристотелевской, или традиционной логики – древней и в то же время всегда молодой науки о формах и законах правильного мышления, – тем самым подкрепив и обогатив свою логическую интуицию теоретическими знаниями, которые помогут вам в дальнейшем использовать логику не только интуитивно, но и осознанно, а значит, – более эффективно.</p>
   <p>Логика появилась около 25 веков назад, однако, несмотря на столь «почтенный возраст», она до сих пор сохраняет свою актуальность, т. е. и сегодня находит повсеместное практическое применение. Поскольку логика является инструментом правильного мышления, она представляет собой универсальную науку: ее освоение одинаково полезно и даже необходимо каждому учащемуся, независимо от того, на какие предметы он ориентирован – социально-гуманитарные или естественно-математические. Также знание логики требуется любому человеку вообще, ведь разнообразные логические ошибки засоряют не только научное, но и повседневное мышление, мешают нам думать, общаться, понимать друг друга и самих себя, создавая серьезные коммуникативные затруднения. Неясность и неопределенность мышления, его непоследовательность и сумбурность, противоречивость и необоснованность является прямым результатом отсутствия должного уровня логической культуры.</p>
   <p>Мышление, соответствующее требованиям логики, подобно прозрачному ручью, сквозь воды которого виден каждый камушек и песчинка его дна; ручью, к которому хочется припасть в знойный день, чтобы утолить жажду освежающей и приятной прохладой. Мышление, построенное на нарушениях логических законов, подобно мутному потоку, в котором ничего не видно, и вода совершенно непригодна для питья. Правда, некоторые говорят, что в мутной воде удобнее «ловить рыбу», т. е. строить такие высказывания и создавать такие тексты, – сложные и малопонятные для адресата, – в которых внешняя солидность, глубокомысленность и наукообразность маскирует внутреннюю запутанность, непоследовательность и бессодержательность. Иначе говоря, «ловить рыбу в мутной воде» – это значит создавать видимость мысли и дела там, где нет ни того, ни другого. Несомненно, что добросовестный человек не может быть сторонником такой «рыбалки».</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Литература</p>
   </title>
   <p>1. <emphasis>Бойко А. П.</emphasis> Краткий курс логики. М., 1995.</p>
   <p>2. <emphasis>Бочаров В. А., Маркин В. П.</emphasis> Основы логики. Учебник. М.: ИНФРА-М, 2002.</p>
   <p>3. <emphasis>Брюшинкин В. Н.</emphasis> Логика. М.: Гардарики, 2001.</p>
   <p>4. <emphasis>Бузук Г. Л., Ивин А. А., Панов М. П.</emphasis> Наука убеждать: логика и риторика в вопросах и ответах. М., 1992.</p>
   <p>5. <emphasis>Бузук Г. Л., Панов М. П.</emphasis> Логика в вопросах и ответах (Опыт популярного учебного пособия). М., 1991.</p>
   <p>6. <emphasis>Гетманова А. Д.</emphasis> Логика. Учебник для пединститутов. М., 1994.</p>
   <p>7. <emphasis>Гетманова А. Д.</emphasis> Логика. Словарь и задачник. М.: Владос, 1998.</p>
   <p>8. <emphasis>Гетманова А. Д.</emphasis> Учебник по логике. М.: Че Ро, 2000.</p>
   <p>9. <emphasis>Гусев Д. А.</emphasis> Краткий курс логики. Искусство правильного мышления. М.: НЦ ЭНАС, 2003.</p>
   <p>10. <emphasis>Гусев Д. А.</emphasis> Тестовые задания и занимательные задачи по логике. М.: МПСИ, 2003.</p>
   <p>11. <emphasis>Иванов Е. А.</emphasis> Логика. Учебник. М.: Бек, 1996.</p>
   <p>12. <emphasis>Ивин А. А.</emphasis> Искусство правильно мыслить. Книга для учащихся. М., 1990.</p>
   <p>13. <emphasis>Ивин А. А.</emphasis> Практическая логика. Задачи и упражнения. М.: Просвещение, 1996.</p>
   <p>14. <emphasis>Ивин А. А.</emphasis> Логика. Учебное пособие. М.: Знание, 1998.</p>
   <p>15. <emphasis>Ивин А. А.</emphasis> Строгий мир логики. М., 1988.</p>
   <p>16. <emphasis>Ивин А. А., Никифоров А. Л.</emphasis> Словарь по логике. М.: Владос,1997.</p>
   <p>17. <emphasis>Ивлев Ю. В.</emphasis> Логика. М., 1992.</p>
   <p>18. <emphasis>Кириллов В. И., Старченко А. А.</emphasis> Логика. Учебник для юридических ВУЗов. М.: Юрист, 1998.</p>
   <p>19. Краткий словарь по логике. М., 1991.</p>
   <p>20. <emphasis>Курбатов В. И.</emphasis> Логика. Учебное пособие для студентов ВУЗов. Ростов-на-Дону: Феникс, 1997.</p>
   <p>21. Логика. Учебное пособие для общеобразовательных учебных заведений, школ и классов с углубленным изучением логики, лицеев и гимназий. М., 1995.</p>
   <p>22. Логика и риторика. Хрестоматия. Минск: Тетра Системс, 1997.</p>
   <p>23. <emphasis>Малахов В. П</emphasis>. Формальная логика. М.: Академический Проект, 2001.</p>
   <p>24. <emphasis>Рузавин Г. И.</emphasis> Логика. Практический курс. М.: ЮНИТИ, 2002.</p>
   <p>25. <emphasis>Свинцов В. И.</emphasis> Логика. Элементарный курс для гуманитарных специальностей. М., 1998.</p>
   <p>26. Сборник упражнений по логике. Минск, 1990.</p>
   <p>27. <emphasis>Солодухин В. А.</emphasis> Логика: экзаменационные ответы. Ростов-на-Дону: Феникс, 2002.</p>
   <p>28. <emphasis>Тягунов Ф. Ф.</emphasis> Логика. Учебное пособие. Москва – Воронеж: МПСИ, НПО «МОДЭК», 2001.</p>
   <p>29. <emphasis>Уемов А. И.</emphasis> Задачи и упражнения по логике. М., 1961.</p>
   <p>30. Упражнения по логике. М., 1994.</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="i_003.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI0AAACMCAMAAAB23NoyAAADAFBMVEX////s7OzLysuxr7CB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</binary>
 <binary id="i_004.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOEAAACMCAMAAAC9Bz7MAAADAFBMVEX////s7OzLysuxr7CS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</binary>
 <binary id="i_005.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI0AAACNCAMAAAC9gAmXAAADAFBMVEX////s7Ozj4uKxr7Bv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</binary>
 <binary id="i_006.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIwAAACMCAMAAACZHrEMAAADAFBMVEX////j4uLX19exr7Ch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</binary>
 <binary id="i_007.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI0AAACOCAMAAAA7FHs5AAADAFBMVEX////19PTj4uLLysux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</binary>
 <binary id="i_008.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI0AAACNCAMAAAC9gAmXAAADAFBMVEX////19PTj4uLLysux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</binary>
 <binary id="i_009.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI0AAACNCAMAAAC9gAmXAAADAFBMVEX////j4uLX19exr7Ch
oKBvbW1KR0gjHyA3NDWSkJDLysv7+/vs7Oy+vb6Bf4BdWlv19PSrqapua2y3tbbk5ORubG3v
7+/9/f3GxcUtKSrf39/09PRiYGB2dHT39/f8/PyYlpaura0lIiJPTEyenJyysbEmIiNKRkc8
ODn5+fl0cXKAfX729vZ8enru7e0xLi9TUFFQTU5fXF1hXl/d3d24tre9vLzm5uabmZqwrq+C
gIGZmJjU09NiX18qJidoZmYvKyz6+vpyb3B3dXW7urp7eXp5dneHhYbr6+uRj48rJyipp6g1
MTKgn586Nzelo6Pq6upcWVng3+BlYmOvrq7JyMj4+Pjw8PBgXV5qaGhEQEFWU1RBPj42MjNe
W1yMiopST1DOzc3l5eVXVFVVUlLEw8Osq6vx8fH19fXj4+NoZWaXlZVmY2QsKSm/vr5HRETK
yspOS0taV1iUkpN9e3s7NzhRTk+qqKltamu1tLStrKyamZmQjo8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAC4AAAEemuAoiij
qARkBIAAAAAU8SQLAQAAd5QAHACAo6gAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACAoigACgS4AAQE
emsAAATxVAAWABR3ml0cAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACwAAAEgKOZN9prBHeUdMUAFPEQAIDx
ZMA8ABR3lAoAAAAAAAAQAAAAFPLFa0fyEHRsABR0xWsAAAD//wDYAbcBt8rFa5UIsHRgBHUA
AAAAAAAABQAcAAAAAAYQAIAAAMCAAAAAAAAAAAAAAgAAAAAAAAAl/LAIsADYBHUEdRcAAGTx
9AABABR3lAscAAAX2AAABHUAAAAAAAAAGAAAAAAAAAAU8bAIsAAuBHUAMAAl/LAAMAAkAAAj
7Oz2AAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAAOxAAADsQBlSsOGwAACDhJREFUeNrFXOejmzYQ
RwhxEgKJrrymu+keSTrSpisdabr3btKVpnuke7d/fCWw37MtCU6AsT48E8fofrqlu9NBkgwf
JKUZYzksB2dM0ILIZO5RVkob+oxRWpHlKChVjFtUdD5IdaUAchGkSKrMINUZmYEpWQ5cFHXP
zyQxiLhItwlFVjnkWYnlYWEAoX8drbQievLawNfFFrAUDFgxbA05nVinixzEUK2sKedT4iEa
RD1G3wyeaiqLVqDqsfpPIZ/E4ieaZ4o1GSFNxmOSj52KAqsnUz8jLjZCm+vpGLPw5Dkf7J5T
rqf2pFJANlRKYhtelA+RllSwDZdupZVHc1xqjrnnkkvNuCy5/ArzwQ5NOvXqAjROZfauhMNX
7SXJ1dfAtddFKE8U20uukcK9HvLm8wa4MWL+KDh4MEly5Kbm42a4JdkOnBgwya23DUGTZFg4
dQyY5PbDdwxBg+WO1DFgkjvhLqO+dx+NRWPgYOxE8yjvdOwaOH7PvffdH40mEQhDF7HOYO/E
Aw+ejJcUSggVDNvWBqBJJGc95gQ0mQ1NHzXJ1cDd5yF4eMgWCl1hpeJDo6FH4NEht3UR7Iba
MR47dQQef+JQ/I0yV2G3NzASGhMsB61G5fOXXpIsIKsUyPxgjKxExNdbH34mUC53giZh2qfC
dEr+L4pvmGSs9uzmIp8KSJrZ4t9ysP5CmEu67g036oIqxsz8OWNZFVB4WSgDgBbL/y5Tqjjo
qo5jTg9rUpEDZ4JSw/2KUluWZS6JWnAQqaN+JOPd1Z8sj2BNbWZTVbnBBENZFRupQF4ELCFl
wMKRitygTsOsqQ0RP6dTZcgfxCI87xI2YZBJnObIoEHJDDqIGKSaLAoI0FdNM3DLoOaQteQ4
xGHOu7W7bpeMKiBIBqGSB1vdPLUI5Rmq1yVaIAUIlOsMFhpSqFdisDKQMGOyjFo/CdgyT8oD
y8tp0MKWVJDFBAoxmaPqM/K8GpNxFlDQGDjCHyKX+1f1iCQvtWIq8HCIPzTPl5FepkeAqdu1
ZvjMp/KGEPui0nREkscWqAVHF0+9oflSQLXHogrsUqvlzYaZ48K9Rfm14MPj9RUnXuIDJG+4
J9Tqx3q8js3sVwJ7ipcV88y/YIpr3wQbr69v/TnDoqk9itDaeO2SZgrNmkGLMDd6gDeOn4DL
mhKrNetehjG803FJMKur1LEF9KQFyA0aaM3x7NPUklUCIdSA4xAhh9rvGbjH0ny+j2INSjqw
K3TiIV0da/yf8zV6gSnIzhiuW1SudzI3OyCdGZ86fWk7jm5uLayTxtP2njPm4hl7sVls8myO
xiYckyocG5PPwnPl8ydeeHFT293lrdKQL8HLZM9evAKvNheOljjzOWg8rvkSeM38vf72uz0O
ooPG6/BGe/EmvOVxgI6Nqywp8v4Vv92gSd55t08R1797D95vL07C2cSnJa6JU5b0rniBxvFg
ni9XzawbjavGPjSeFUegWeVsNxqGQeMLS9+Gcx98eO5UtReL5qOzzTg1GI2PRsObNz+GT2LR
nP+0GWdwaMyEaDTJoSfhQi+a1eliJWXRCCya5DM4s3U0aN4kn8MX/ZLKJkVTghvQfwmvmL9f
HT7+dY//WqdxDBae+Rv4ttsXLHaBHGXh38GzZu7vL/7QN986mhR+bK3wJziP8cUo7/c6uwjw
81u//Hqh32uvIvztd4A//jQ8/etlgA/+7vdWFo1G0AgEtwoTtoRKCdqHBrNrBgPR7l2zO4nJ
fKtDRBQJqj4WTOmRcWMjFUebYuI3gYjocAH+8ubhkagbauNXooQ/xnBSTXSU7laZ0VG6Ly9p
LMBRJ3wG46SMaLb6SveNBjsOJyJlLNclMzhJPZCJWzCJSBnXz5bQy/CWPRvX4gmv0FUBc3M1
oCpQequErT26XIsoNqye+Gksa7w8XLhxj1dU+Az2oGhTYQVMveq1cOOeHSPiWHG/FwJdaSP+
yvvCjfuUNqJroGqVAF2FDFXTdRbMoGIKrm0xF3uDzP2F6H03rjxgY/qlLByKdJnBefcdjW8H
C67BR0Hxf5CV/TI46z5LpHeqmD670/AvToGDc65EGMqrV9juTNue9h/iWM2advBXKzuCV1To
0zLJbBmI532KU7KOQzW2EmGEWqwzxAnh4khTiu6mcZl1nUGvBUZZHiSFO2VtlEKHz+DtMXaB
3UbDMZtZksacQLd4GOjKZaZtZ+jEYiKMChkLNKfzXnml7oJLwUFn6YFIakIZQN+jSxsn4J0h
jW2PcDoX0oz7H9Mh1D51plkz7FWW9ure5oGV7m5Mars6suaxtpRSpr1dHQcsIrQdKcpHFJu8
KHrDgbKg7SN/nBlYk7Z4uWd5TCW7Gh5OkJ10tLU7okCGh3MM6j8CLnYCJhBnZrtpsQvE4JLv
ov0w2IG5i9bMDhbsoG21o8F4eOv1cFdDulKdee2q7O6QyKCcU2n6cjA2p+r05mAmcZkNTNVv
w+VsXgfVXUWAzqPBuIcMi1kMCy2DOeCUnOHVq9g6mIiHtLYNJwqMFdY2H/tIuZCR5ie2aNrR
c5M4ZkaMbIgLKXO+jT2rqWgMuU9BNb3+DnjmuL/6M3jGEU/PkxHPuvvSAz2O2zKbkD0URj+L
P/5NCcuJ9BTP/UzzYotaTfX2BjvTODy2IjVddkTYGDx9Rb9BeAa+yIZMjqXxW/ZlPLGil5Ue
9tocBMftm34qPCBbC+ViiykRsTVPWqKgKwBVbDsfSu1bpVRn4a8sRPPmqXlSs9pSg1zRimzU
bUlKhQaDtpozZ7WEK9G+FY23peHlPxRN62RHo27qx80oCBnLkP8BHRl2YOSjzigAAAAASUVO
RK5CYII=</binary>
 <binary id="i_010.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIwAAACMCAMAAACZHrEMAAADAFBMVEX////7+/vj4uLLysux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</binary>
 <binary id="i_011.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPoAAAD6CAMAAAC/MqoPAAADAFBMVEUjHyD49/i+vb6SkJBl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</binary>
 <binary id="i_012.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI0AAACiCAMAAABLer50AAADAFBMVEX////9/f3W1taVk5T3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</binary>
 <binary id="i_013.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIwAAAChCAMAAAAiLKfkAAADAFBMVEX////9/f3W1taVk5T3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</binary>
 <binary id="i_014.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI0AAAChCAMAAADN7szaAAADAFBMVEX////x8fG2tbW6ubnm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</binary>
 <binary id="i_015.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI4AAACiCAMAAACgTQV3AAADAFBMVEX////x8fG2tbW6ubnm
5uavrq7Qz8/7+/vt7e29vLyysbHe3t79/f3b2trY2Njh4OC+vL3q6urg3+Df39/19fX8/PzX
19eura3V1NS3tbYqJicjHyB6d3iHhYY+OjsmIiNWU1Sdm5xMSUqrqaqenJw8ODlraGnu7e2l
pKRLSEk3MzSJh4iHhIUxLS51cnPz8/N7eHlfXF2Ni4ssKSmSkJC1tLRHRERiX1+Qjo9oZWYp
JSaCgIHs7OyTkZGVk5QuKit+fHzDwsLy8vJua2ympaUnIyTj4+Pd3d0rJyhcWVmwrq9yb3Bc
Wlr5+flvbW1IRUX6+vqWlJXKyclKR0iop6e4t7eGhIT09PQ2MjNnZGVxb2+fnZ1gXV4wLC2+
vb4oJCXr6+ulo6PKysp9e3slISLj4uJ8enpsaWqysLCamZlbWFhaV1hoZmZ2dHSFg4OTkpKB
fn8kICG8u7t0cXJwbm6trKyfnp4+Ozzp6Og1MTJPTExJRUaxr7CbmZpXVFXNzMyDgYGjoaLS
0dLIx8dkYWJCPj/39/cvKyzEw8QtKSr19PTT0tL29vbBwMBeW1ykoqNZVlfv7+9mY2SZl5eg
n5+Ihoc/PD1NSktTUFFpZ2fa2dmMioqBf4DJyMhhXl/GxcVdWltiYGCPjY5VUlKZmJgxLi8l
IiKzsrIzMDCLiYlQTU57eXrLystEQULW1tbc3NzFxMXl5eXo5+dtamvW1dWhoKA3NDXZ2NnH
xsasq6vU09M6NzdEQEFDP0BUUVJYVVbCwcGioKHc29vOzc2OjI2Rj49KRkd3dXUyLzDn5uZF
QkN5dneqqKlQTE1zcHGcmpv4+Pg9OTrR0dGXlZXw8PCYlpaNi4zMy8vEw8O7urpRTk+/vr7p
6ek7Nzg5Njfv7u5APT3Av7+5uLinpqZ1c3SEgoJWU1OUkpNubG0rKClBPj40MDFOS0vi4eF4
dnapp6iKiIhjYWFST1Csqqq0s7NqaGh/fX3k5OQAAAAU8bC2EAALACsAAQB5kTAAAQQkAACI
ZmJPAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAAOxAAADsQBlSsOGwAADUlJREFUeNrtXH98FMUV
f0ZwMZzKrxzgkwgxGoliUNZfeBQBEwyQJbhKwJIDMVcB5UdAJehKVRTsFRF/oeiCaxWUsCJQ
b6uCIpRiRRBFtFrBai1Wrdb6o+2/ndndJLt3e3czm70kn36cP3bnJi8733nvzZuZN28GIFs6
Ju9Y6NT5OMH61eX4/K4hmjnhRCt1oT9Oyu/Wnb570JKevSCJFqAg3LsPBJH6noyn9Cs8FfvT
+kIDik4rPv2MEpI9c2DpWWcPwnPCAGWDz80/b4hIAJ9/AV540cVDLylw00Lk4mE/G35pKAg8
I3BgHxh5Bo4i+cvKKwBGX15JPzxmLMC48ipSrzS+GqAzDiOFE/AKgFHYx01bLecDXIlXBQGn
AieSZ80kPAYil0+mJVfjseT587MBptSSTBSLyVM4feo0gGtwOsC1dTFw0RYPinTvlIe/CAJO
JxMOXEeaPAP70exlSJBAv5k2nMEYpaUSdqNwBkTFor7kp5N2Vu31N8yeM/e4AOHMqy+DYis7
HxeQ54032XAm4/G0dA6eRuFMvHneQqkBXLSLboHAkg1n8q0Ax+J1NKvgbeS5+Jc2nNvxDlp6
Ct5pC2sJ3uWmvXvI0oDhlCy7h+jDr2rjJC/W/xpg5JDlNpx7cQWlmzWJ1HkfVeUylN20V5tq
XlAWDJyV98PIBx6k+YfwYYBeqyi+/EfI49Fyao5WU+V5rH4+yT6OeRB6EGe6aUeXo7rmqrVP
BANn6tTx2nTrx5hJT/7mqacJhrOWrZsy5dH1WPQMQNXDz87e0EjRbKzFZU9Wrn3GTQugL0R8
7omghFXR0PwrFNtUTd/aZCoKeL6uN30JJ57kYeOaaGm2omsoUFVOSpXdrPctm6Ft0xac41G6
osZ6jx3dxnDCppVJTlvt9zShbdFctgrLf/sCdJS0tIYkAX5KP6X//yTE7BRvVxjxmJKQZHQl
Q1IVPdLmDAkrEqlck5Qo4UoLvpiuiJJB/pDQ24xVEUWjFYYjGdhGMMmJcBtgSchsFUUI/wwx
p4iEKMESZRaDoKsEUa40KSKikYjwN0DTcwAmJvn8LmmFHBUCByPFfFuEhGEEyaFIa8CYMlMM
OShAgthKMCaHgviIuQoIqGGExYlWq1A8iI+0NKyVDAobWiw4HRTUVrWNaE0i2C5KmufbLEY0
I3AjH5f89nnSklwMywlM+Pm3KIq5GWx0Q+LXANHyaeVk8DM0XjyioUPOUlwzInw9spm+jLqK
f9dA/Q8N1GlsvioASmy/8mOUaPmLL71c7SZ2lJor/RmbHRwRuPA4qbdegrUbJm7b/jIR+hR8
ZQyEXsUd1L10e/3qx9fiKuo1fW38gy89JYddxI5SgOp+g3duf/UYn3hEJ61wciXALqRu2d/j
boD5jXiv+Ye7e8B0/APJbBqaTwSwZ1GJi9hRCpduBOiJKvjCI7opS8cBTMPXgdYzE4Trb0LL
FTYoTvBR5jT+kcrhSrzdRewovbN+ybQ3ul6+N0kCccY+5cZdWjRCmfVmFxvOvpvzLTi9hoAF
pwEb6e/RuN9J7CwV6/vf9ZZ6Ud8kjWDqXzom9anS5+6bcP2tvU04B5YvfruzBafrKhtOHzTd
xmX4jpPYWXodejlNBUNi8S4l2xvK/4JKPEjh7Hx3BthwNp9rwzmEi2hX2kq9yS3EztI3bfGm
2J+shjaeSjKJaCfMoRscJ+B7swqa4Gx434YDj+KfyHONmW8hdpReiePoHs7I1Kbr2bp4ikCX
140PQfeFBvnYB7htBMABzCPFob0fUg/3XJK9s3zHUgiN+rPgInaUVr2C5370wcYJKdUpmLl7
JVLUffp+xD2rG9XDAGNOp+70fYvwyEPwWBE2TtE+xtoLKZ49Re8/8PpfXMSOUoA3ViKu2+nh
ypVkIaPisM4obIWvev0T82eXgzUeRI7Skhc86xUyqY9gMA/iV+y33scvbuV8LAMDVJl5pF2y
wXr3kFo5nCYMIS1S9nlxr0PWu+Bwa+fPspruDzmab2UTlzcTFKN93Meq7GkAczf9y2J5PSsW
5fZyMnqJJYKx9oIjGEqqfZQAOg57Yu3HHC/2iH6ZE1NUyfIpa5KiC8GwJ46+1jFh0UBNVMKm
011JEFxqNO6LPe7OlfDRreJiSu2Cic+H2JPqN7htjiCi7CmbsB8/V9w1kurIKfSMzr6YhCqv
yCTnyCVxjlYRzVAyNSAm866pdYynYRVDb8q+5ud2mzjUJWrwuloEhuaqXAogas1ZjUtWjK4W
TrdJuFlafLJSWE1UXNN8SUs3uFrBrKQRg4frYlPfUlUez5XIAz3K07ea2MTeKQVZ41N6djUQ
7EE8guw2S5T57KXIMeHVFF7V4R5pvWZWaaFLbh1iMOXc0xCO9YDNFo25AT7maILMbJ0jlv+A
vQ4/E1idXTNNvWfXZH+ze3b2SIppHJj1wNfSJ8FsGkwlVpgloPna22DnvokkITH3cn9bUcwz
TVNOEmvHSpmGFO90/qqRRpH0Vr/8qvRTh2wdlwdO8pRReGe/63fVpSgdrph56i1xj0Yzs595
xJKTmP7pVNzlKjgfnybPeXiz92DE0NNjSWaHBuZoGYid6YxiPM9V8FczEvd8vDZZebwbHJdV
JZYeTiyq0lildINkLGm10X3F0mULC1Lh7MTPvOyJ5xfRjDyKJMOJhxNSU7hUJJOiOdJ7p8E5
NFg6Cc7WT6ZUM8Ih84+mEC0lRtuqEXXAp/+21xG9lRdLk6a74RQMLINPcbAbTuMCbfjuFO5K
16T75lFHxZ8fzVvbm+g9c3LVsXksQPWzg952wdm95bgD27bfk9zT97DW8HcqrLgutgS4RYFN
WF+sKywsHOo6imHpTs/hX/ZkFBaozdVqibBgElqq3Awp7aaXG06XI0sFQbgHb0iBA5PxIUY4
ugNKE2FL/41EVRpkxzT2DDCPhBQcmXp/CpzZpvlhgBMntcmiw+9gqrKr7xNIOoPdqfrKCqR/
GA+Y5srcPuuLdE9GuKDuefI6lDSP8RrBxaTowhQzyGqVi9E6iLEG/0GQhBqHbAF6FIGMxr3U
8n0k368+z59VZh4k1OYxq2ZtHe7/kGTyCxFX3QGh7fU94fmLv0T8enXleWb0+yn0iAvnmGXC
YR5CM6w4yrakzJFHh1KWl0xDKDMcAf2FzzCz3+y7CfbZoK8tlDDzbNCUKvvkNJrjubKJhF3T
4v5WEsxuA1PJOJboftZZHMtQS4vZ2xzhd4bzLNKtrqJxrOrlHDLHXhRzuAy4PRg8e3a2XePx
myoGn/9a5WCnbXF43E2MUS7NNfCsFJuUhsdDHjc4HIk6j2ybR1oeVyXhZSIHpE5XJZcjl73J
ER5GOnoU55YEY7glb/Bki2eBc2zUWdz7CmeMqGOk5dwigYgsZ+kxgshroRx+Dt4NJNLfM2/a
6IbBO9o6vUAS90xGl9NvsOkyKrxbxi6PJvfmo2mgDcVDZIIuoci/W+w2NoaPcBBBoad/XEKJ
RzU0VB8+uyR18RkPQs9GGZKoKHpMURSJwPN55ihp49rntr65mlZUSTJQkqRE1G9YffK2vv+g
h0BSyqyog4WEdLCAmfZkj+d8umMFW3W0ULQOFqjHE3EaZEobyxluD21OG+TJFQIbWEofAssk
rppGp1P9G7pp9E+A3vTdtGEiLDm6YuXeRzZUMIkq7POPVvoWuzl/9hiMy0oAqkWc21z7v9YP
6wWh0ZVfdmYwOWpm1mWbqqw0rylyfPA7/BYgNKu4pWj1++YrtKI+650dmYPLs68yw7MHnuyO
6G9YNqg7PPOdI5D9czukfNf670PZ5veRbIujzOozb8m7+IO76D78okxucBQ0S60IX8yiOHp2
3cpknJc/UvANVrrLCr7HlT96Ur9l3hvku+nZV5mddwN8X9/JXbhp/bpe7pIN/75x9kb17P64
MaMaa0wrngxHlXb0pB73pD2HkR+bd0s50owBOz97aUZfCdUAnCHp8eyqKywsLMWkQebNM7+q
O+hFPhsnZEDD7CqS0uGZWCyQtAM3udbsTxW8hgOrPcj745oMaJgn1ulo3y4177n5zLrSy04l
R/rQS79+1lzQqWnj+qRTtwkBoCHU3vzZt8N83T+11FTdQ6ZV+eI/5HG4dqh5KQ7dSfoI51vk
Y/HHFrJWoAHvg5jxj+2jI7PwPfKcX0cUNTRsvXmn3m14pJO9k1RdaZxIqzyKw0JNZEkf4kVD
YyeT8fxQiMNHmU0rx/VPTiMmdQFc8xXi198A5L+DWD7O2kmC6ttKR83d+NzizbblXZBib3yc
Ds7uVeqaqhn2TlLovyMOHkpH5usQL6NXyccEx+9Z5YhmBD499H8A3DpdH/DEuBXH4y2BBXjp
SCsvD4Bgr1YIG3LrT/93qIsnIKBrOYREQNdyWA2TWqVCQV5aYvo3yNTF/5Uu1KsZsMGgd8z4
vvBGyYE9jdHrgDgHG0HXcnMdkPlxetdQR7ksyWI981VSUXo8SoecJ/OiLSnDRVuCddGWGG4r
B4R9DZmk0mvIIi0wmq8hE/U2v7EtHiZ1e13S1o4uYTDvZrNSAEr7P7YUXbT9B2HYAAAAAElF
TkSuQmCC</binary>
 <binary id="i_016.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI0AAACNCAMAAAC9gAmXAAADAFBMVEX////s7Ozj4uLLysux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</binary>
 <binary id="i_017.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAR0AAAEeCAMAAACAIDHnAAADAFBMVEX////j4uK+vb6xr7Bv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=</binary>
 <binary id="i_018.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOUAAACNCAMAAAB/sE0TAAADAFBMVEX////19PTj4uLX19ex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</binary>
 <binary id="i_019.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOEAAACOCAMAAADwz5/HAAADAFBMVEX////s7Ozj4uLLysux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</binary>
 <binary id="i_020.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI4AAACOCAMAAADQI8A6AAADAFBMVEX////19PTj4uLLysux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</binary>
 <binary id="i_021.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI0AAACNCAMAAAC9gAmXAAADAFBMVEX////s7Ozj4uKxr7Bv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</binary>
 <binary id="i_022.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUsAAACOCAMAAACPO9ofAAADAFBMVEX////j4uKxr7ChoKBv
bW2+vb7s7Oz19PTLysuBf4CSkJDX19f7+/s3NDUjHyBdWltKR0g1MTI9OTrT0tKrqaqura3g
3+Da2dlsaWqNi4u2tbWEgoK+vL1WU1P39/cqJid1c3SfnZ1HRETKysppZ2c+OjsxLS5EQUJi
X19iYGCQjo9bWFitrKxmY2RubG36+vpyb3Bua2x8enrR0dGCgIFcWlpIRUWRj4/9/f17eHnS
0dLGxcWDgYE/PD3JyMh/fX2vrq6lo6P4+PjFxMWsqqrAv79XVFV9e3uKiIhEQEFWU1RBPj5Z
VldeW1yMiopQTU6mpaXv7+8vKyzl5eVzcHGFg4O7urqamZlVUlLEw8MnIyRKRkeIhofU09Mr
KCnh4OB4dnbV1NTi4eEpJSbq6uosKSlOS0tlYmNaV1iUkpMzMDB1cnOVk5SHhYYrJyjQz8/B
wMCysLBFQkO8u7vEw8Q2MjNPTEy4trdJRUaYlpZgXV4AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAgAAAAHO11G4gb
qAVkBXUAAAAU8SQLAQAAd5QAHAB1G6gAAAUAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB1G4gACgUgAAAA
HO0AAADxVAAWABR3ml0cAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACwAAAFdRuZN9prBHeUdMUAFPEQAIDx
ZMA8ABR3lAoAAAAAAAAQAAAAFPLFa0fyEHRsABR0xWsAAAD//wCYAbcBt8jFa5VQ2HRgBHkA
AAAAAAAABQC8AAAAAAMQAIAAAMCAAAAAAAAAAAAAAgAAAAAAAAB6bPhQ2AQYBHkEeVQAAGTx
9AABABR3lAscAABUGAAABHkAAAAAAAAAGAAAAAAAAAAU8bBQ2AALBHkACgB6bPgACgQkAAAR
q285AAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAAOxAAADsQBlSsOGwAACU5JREFUeNrtXfmbHEUZ
7jq6u6q66qtKsgyb4BqyISEQg0SIhojcp4YjBDUYDxRFIKJyCfrXWzM7u+yS2dnpOr95yPdL
9snzTPfbb73fUXfT3DMcRgiljO8ZpS3p1gZ8TwSlcg+8onQgugoQQbkBADtlcG6eVef/y0k6
aOQaoMp6pGbG4Nw8q/6/gLO2pBz6VhqPg4lFzdjv4LQKK58Dm8KTdKEHkZlEDC/DZ8ccGHXU
uwj1jczbHhmPWkjP41Fu0wvlwKkhsyI9kY6u1mZ6UAasQKTOwRMpVwTUtdZLJp86BQfHRj3e
05kT0DgZmJWJ3A1lNpMWdOtADgFeZYEP1ZkkyvvT+IjTeS3Q1IFKU2NY4EOJBCfqMsmBi9AP
d6CSsumZpBFi7xVYUo3JzjMZ83bhgCbz9MGZ2If1EnidpK5VHJMzNo1p0wTtWQmbwliFnN4e
SwT+eALHomBPkCS2YVxpR+8s3DdJAv7+zWgpdNbQdO4mQRWVJgWeriAbjImSQmts0ig3GFeu
2vTBqU35PC8FFvNjmvj7dOLvW9puNnW7iWBpef8mOfyujJ9neU8oJb5ds3w0yfTc77pUlu6B
r7ACnitA5Ypj1uQOmjrfK9rxvKjkobLIl85dMX2oPCCycX51Ek6RjPYA/CAnlce2JhnBnzi2
9cNRqsxuIqMqs4PfWl2ZymQfJVPZyOwMz53butXTp4ICQ2QKhtrfGfWSVSuzIqONKksC0iWo
nJK5UjYXUGjgVpr0o3Da2jI9/m6V/iSJ6HTW/+4c7RMsud6oppRpIxM/kZlyQycUjnpXKR+Z
O0raDsEAJeeVpNFoGnbmKClHT0r61CxG8eUNW3j69ai2HWXWlgW/1K30aShuDyb7tDPlwS8J
mXI7Zz92oZ1NNjbcwUZp8OQhpw/18AqT2CyVly+PXpmGDw+bDdOGlUfTaJemMKKmxvx7e4iX
K1NlTRpJ4g19xvHWZcb54nhTadGPdFgeEhSlxcoMlwg6CdIPgVrrldSC9FMPjQ91Oo+rlekI
U0RoFsJZF1kuUgKBist3o4XJZYNICVw1zdoKk0DNTQbfVQKBuhaXhfm5quDPH0zlkjc1rY+q
x7qK0XInlR/8lsrL85Wt9eMkStjPHnV10USlPm1EZfQHUp+jldE0Ljz3CVN7P5bYl/sGqL7Z
rjXBP7WqNvhm39aA2gEnKmJXj/UHCTRtdTSNVOUVnXCEo8fj4tOot74u7sP9rhrZw7y+bQYW
iRouIED/yG597h6lCOxi2Ki+AAzgfwR6HrxR7EpmYQlQSQzg9TwBCoMBjS/XdVSkqlyuM0Qt
2zRBtQ0Sp2qoRdLpmSfkEBwCcIAfYMfVCQ44jJf6UZaASWZxCgeasLjNkTjVTtxuHRI0Qcmn
+hjRXqNOuwwK0BgJcC00dsnDeewMQWLbbYCWsYA/ZfAUaGGxD0ltvJt2sKTxoEKXcizgtS90
NR4uA4hhaLicahJNSbTXd1jLkmjWbUPEZQAURFx6KPe4TMhlbCb88eOXd+wnNbhMUIQ88eTF
K9s/vfCzq9FcblyKrawml+GpE9d+/vTp+H0A44PU2diXXrO/2JgQ8swVuBb3oEsbzbOAyMZz
icieTVGhPQfPT/955oXyPh5b0F29Ai/O/3zp5WgfT8dljdwTy+WL8ErC3PP95vJVeA1XTfQc
vP7LX71+ob1ansvYmug6bGDj0uty8ga8uX5cvgVvI+SyufEO3Fw7Lt+FX2PksnkFfrN2/fHf
QrJladNp1PhxojmXt+C94uNEsZnz5u/g2vzPG5HePuURT7F7O2D88hwe+F3TXImeo/g9XCbk
D/aPL8Xuxh7vsEPsHMWf3ocLf/b//uXkB0N8Bzg25PyV/w3gw79/9PHN2FjhQuZ7ouPcex99
cucfn374z6fjHjObLcEzNB00D5lgVuDGv9qzk9g177PIfW9+PE1JxJrg9WXpLWzdBkPC5U6A
Wuv1RBTVeqKw9WUZLAjHgGqdW6M4ppYdaT0Sr5o7lXiHY7BLYXF7+zoK9OfYvGnPYFg+f2cr
SBAnb2EAf9/uomYcATMQBY6AuYeCWQRoQheeawRb+PYthSIY9p0Fb8XjGPadfbsLEsN+SLvO
+yH37YK8t0831sW/JbBb6/3jEtX+8cZV79VGIBBQ/1wDjSjmRKW/6uH+QPrrq09PxPRjGa4N
ICe3qm5CuD/qfKIe/l0V/QO3D8CpfFySihuPrntS1V0HVfGacGJPGCJVlXDX4U5V4cSfM8hr
CoEigtNHT9rUVAJzmOCo+Nm7ekpYeKxfrdOLkxz6XO3g6MW09fBZnZJiM4Wm1O1JFfBnF7sz
PY2h0g3NAMcqgV8shFQn8I9Ng2nGAtoqh5gcetsAWev7KHiFgcP+8IOOZfmTJNPdGNRVuEVh
yY1B5b1cJ7wKqryXL73yjEDh4SvpEnoCd2XdqlvOVuH7zuha33dmOKK2Te0GZd3qSKq0K9cb
65LrqC1Yiaxwh22BG6d3LcPVt+p8uSp9hV7rUOgOtsnWdoZwcvHzMn3JU/DFKnDEWt/zbDHd
81zo0myVqWLQZe4fXznSF7jMXWUrvgpc5j4qaWYnUxmS8Uszk+mpHPMClpVMLbN2CTqXlcxh
bCknIF8fQtvMvausLwhgRoDU2Xwwd0fVk5lr8ZsKGY7yn3wiR2X2ZYlE6z85S5U84WHBr7d5
+gtl1tS1mS5m64IblyWWUGeLbWDsjEtdK1Dg4XwMiUNbmz9U7q8W0o609zzuef736aQZCyag
6RJKM4EO0uGhJUWZWgpdEh14V+EJlrMPztTYkjWYFKuGtQKeRgfEgopkk/DoR4TSQMGJ2EcY
ly5jChdFhWeS11uI1qsoNj2ThiYtZ6ZsBqpcVGVyj80wOnqWmskZJRb4+ObtqW+E+lu8e2UM
G+9ZgwTXZumlEQVf3R5zU9tjdhMcQ7DZcuqqrYOHr2+OQP/QfxzIfD0L/fU3cP7Of1faUr3x
6P8AHhwaPEbePw+3Pn1+JfRn7hyH4zSzDPqWA3C63G37gVkwUugGmQ3KgVNiOUeklQYsK1IM
60FZACspuft1mgyUu6PZrmddyw0YzgS5u6U70iovlSPZTswnoXI6jmR8YJm7BfN/zlZ3shYr
j3ucCcan6wAs52qOXvKpBMBJOtQJ8D0ROxxOTXpEBDuLB3yZ7HA4M0apIHEs/h8AIhXT/Ovi
PAAAAABJRU5ErkJggg==</binary>
 <binary id="i_023.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUsAAACMCAMAAADC83sUAAADAFBMVEX////j4uK+vb6xr7Bv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</binary>
 <binary id="i_025.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAigAAAFqCAMAAAAHq1FNAAADAFBMVEX////9/f37+/uzsrK3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</binary>
 <binary id="i_026.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAiAAAAFOCAMAAACIQVaZAAADAFBMVEX///+/vr51cnN3dXX0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</binary>
 <binary id="i_027.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgoAAAIICAMAAAA41zZsAAADAFBMVEX////9/f3k5OSNi4vs
7Ozj4uKxr7ChoKBvbW1dWlsjHyDc29uLiYmcmpu4tre4t7eNi4x0cXL6+vrLysuSkJDX19f1
9PTCwcEyLzDh4OD5+fleW1ylo6NYVVaVk5T7+/s3NDWBf4BKR0h7eXouKitua2ysqqrv7u4x
Li/KysrIx8cpJSbe3t6+vb58enqJh4jz8/NGQ0RNSkt3dXVfXF0lISKura329va3tbbAv780
MDFEQUL4+PiysbFST1BoZmb19fV4dnZzcHEkICFoZWbPzs6koqNlYmOFg4MrJyhIRUVOS0uH
hYavrq6npqafnZ3m5uZ9e3vx8fGamZmmpaW6ubnR0dHg3+BubG2op6eOjI1qaGg8ODno5+fE
w8TFxMViYGCEgoK1tLTr6+t/fX1RTk+0s7PY2NhmY2Q1MTLf39/Ozc3Z2Nm2tbWbmZqfnp5E
QEEtKSr8/PyioKHt7e3n5uaysLDl5eUnIyR7eHk7Nzj09PQqJicxLS7i4eFkYWLKyclKRkeg
n59BPj6Bfn+qqKlXVFVHREQmIiOHhIU5NjeWlJU4NTbMy8vc3NxCPj/W1dVyb3A+Ozz39/e8
u7tTUFHd3d3p6elsaWpQTE1bWFhAPT1pZ2fT0tLV1NRVUlJZVleAfX6rqaqtrKzJyMiUkpPN
zMyPjY7GxcU2MjPw8PC7urrW1taYlpYvKyxPTEwzMDAlIiJFQkNUUVLDwsJwbm5MSUpjYWHE
w8ODgYEsKSm5uLhWU1SKiIiRj49raGltamtxb29nZGWTkZFhXl/Q0NCjoaLb2tra2dk9OTqp
p6hcWVnBwMDp6OgoJCVWU1O+vL2Qjo96d3jj4+O9vLyCgIFgXV46NzeTkpJJRUaXlZXq6up+
fHyMiop2dHSwrq/y8vJ1c3Q+Ojvv7+/U09OGhISIhocAAAAAAAB5kGh74ARQBIQEhHwAAGTx
9AABABR3lAscAAB8UAAABIQAAAAAAAAAGAAAAAAAAAAU8bB74AAKBIQAAQB5kGgAAQQkAACO
XQ6GAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAAOxAAADsQBlSsOGwAAIABJREFUeNrtffmjPUlV
32Xsqq4uUMep6mYcxKouFxZtRWVAiFEniBoTVNCYIA6GBAVMIjjBJeJERw2bGo2gIiigDiKi
icQo7sZo3DUxMcaYzZjl70hX362Xqr7VtXTXvd86P7zve9/3bt9bdT519jpnt0tkQ4+57eXd
9QErLjADMEeowAdCCEEIsivZqcc+7gN3uw/64BvGwt0fcs8qKCC06LgPW+7vqYQtMLr/zEkV
+zY9vsD3fuhud98TPuyGpd4TPzz0WzBCOeY1BEqGVyVEHAtasng3iX3ER37UR3fi60lPfsrt
YuGpH/OxYXFQY1w3F9RA1qD2r0isaPi4j3/a8Vv6CffdLhY+8ZPCPRtQzGlpjBlOo7QcPvjp
Z4PqSfc/49YA8MxPftbhDH78s0MdRiIwWnLSGSnaF8SnQ/8S/JSn/uUPPfz0qZ92W0D49Lsf
+CvP+Yw91h+Pg+w+gxzTykKMiNjA8Fz8mZ/1mQ/gz96D+nF/9Z5bQsI9n/PXHrP76/i53Q8f
i58X4C0azqGVtKmiA8Pn4k985m5X4887/PT5N+U2PP9ZUhrsIfAC/AXe36AUlkA4gKEAEe3W
Z+MvbL/e9Zxnd1L0b+AvujVj4W/+LfzCvSTHX+z50RWyUA2jB9TxeBMvws+S/3wJflD+82L8
pbcVTYB/+yV/5wCFv4tzvw+H3P1QA8GbWDbrpfiT5T9fhjvL8cvxy24KCi9/xVfs/t4BCn8f
/wOvIqHA0IfVmWMUiWD4SvxK+c+rvuoh+c8/xK++JSR8NX7RroXCZ3Y/fA3+Cp8OJC88xQYy
wcsodutrv+4J0vv+mM/ofvpHX39TaanXfMPDX/qPPwl/4zfJVT3wiMcnU4/ahlEv8sWdXnL/
U3e7b/6qu7ofvuVbb8tm/Cdfh1/7ste9/g2tCL7vjd/mUTn4PcgkDiXx0N3f/q0f8anlQZ1+
x435D6/+py0IvlZ+94Xf+UxfD828KYdwT7QUUN/14OE79M92t0pP+m5vvlHJ/Z9hVvCo0hLP
5dmtIuFNT3+zP2lOQ5zHOqbN/9Dv+d6bFQrZc+NGgrREeTxx6C/6vl2izZAgvRKQ9jch4SAX
srTD10IgJBISFq7J4uA07BsUnKVdvgZiopjjVHUxSwkI3FMJdD5lkbBwDYSEkk9ZA5E4XnoQ
CCpL3LOm5hhztKf2D7myJja43Enkg3KFJt8XvKO8AQBUVfulyfcl7kMGU/l/BJyRxAChAvN8
8sQSN2mn4zcZJ34/aFmsONytBOgVNbNG4KJRSYqq/c2kqA3iZDrGbijwegwEhAtdoTNrCoyk
QcAgV5z9nrzAohk+AyVzIXKqR4YCKHA9GxJqkYKy8mIVbIsVMVAnFc/TbsdM5TAUyChGlx2G
t2D8ystHfPysMkUd41YPg6Najk6ymgj//ldwE7aCYSETKtKGx+w99E93jqnRYc93rDaqUGKD
qqiKw7TjsVLW9x5YYZJDZIdKp8asQon0iyBgCjpGSwj1zmwhMiMkHP4q40YuQf/PmEiBpmhD
CkDJsjnb4vxXWWFUrZb1wtoEV2nXYxcKlRkSBrkEw8xCP8URvVjo0im06y7TgIW4ZaBpX1aj
uv3aD8Gaamsg0zgI0ZlkzgpCwYyrbJRhNMRCxtHZoYxXLOzTKbLFFJUc6fIvRW7YTQZA1GVq
EMplwyrUPQmaMrTa9zcquvZW9T6ZIy42OAkjFAphsuJJ3UGPyfNYyGMXC+UknbI/py1T1NH1
/okgqAPNkPGgzAujVjSV/Ds0anDWShiZBaLrSIfsLBRyo9oSgsvpM4z8w/Mro7QWspy3PNN8
MJDPdxwpu8406t8zibBZdspIvsiBTk7JX66wYbQ4i22TSlRl5LgxCyFSflyQiC62IHMu8we/
Zaguzk7EhYMvRYa24YTM5Mw3LaqgcLzWbmLknPjPzIoJ1MHCWpiZjsekFxTRAQFdRrPkmQIM
xIhPuu4jmodO3qTAdViroTmZgNQo8kPU55+ZhRBPJmqFy4iAIPMkZup4kl5r5bdxH4oWDGjC
TcJNrwW0cM1DBucKeuKSCXOYLrHYmGn/+igN6joeJDRGOZcebHpLlW0DzA9rC5uhAMgWsXfR
B11K1amUBBl5AfqgcYHM3o8cpUss0WeZSFn0WUDvenFWLLzq0wzujzZLcLTHIQ21b42YRhdm
hcJJD1Syp295jr8As/okKsY2ytZ+g+BLXbVzeq1ZfsG0OoPHMJs3tF2DXUUu8kVC4WhZZK1r
JataZUAEHtCA6CKxQOPQEMSqXxTZR2XtWkfkh+smrUSxiBdURZgrh9VRFmRm3qDokFPVuDiW
sUl/e281GcYKjs4rwTEgAVr2AZGZF4a4XeiHcCnlDRN5ih0MIlAJPyLVqJ4k67idYwGGvtS+
+ZZZrCA7IIbF4EPY7yor+BOtb3tJFGT2zQvyEHXjJzverJOaPNGtgmum7oMUeblZrEDkI910
jUjY7d507+sfa2+g8Ce6XEokAXoaiQNXDfNDLWDUXTNKmYWozAzHY3QpR9sjwV4wtfvwVm4f
/3vs/W9zs3B864gT86hZPqkFjKZnRnfvqVikIcqtjQWn/aQ8c7j3l/EfcLsoBn1j4cQNMzXf
ep657uTLfTUzOHYHC5htXPpcuuxml7ljorAVKa2t4NYFj3q+WwTRyJG4YFnQSm+wQM5Ks7BR
TYfaaRuqXI7lAUaZ5aWOWvrkxM1uRsJrrAnluyWymhOqtwwZh4bnHBbDd9+GXG51n2Bkx85D
Hpdyl1zj9D6bF6sRmllw+AfnVt5gZnbOAV70rmEod+n7cYaRDTuP1R2scNoA4NWlPJ7impq9
9zPEvNAwO+dHY/UU1NiAMpd9bM56+px2XyCLkY8PIVVy5XE/jjFjsyIkPh8KqGtT6QIG0mEL
Qg4HcpCQB4uNX3IGUu50I8QGhpck9c5M48G3zC+bYEMoHBJ71XYX7InLWw/LdGqxFEh5j5nU
jX/efLCThDY0916OL3yyt5uJ/KMQ2sybZC7XuUeFHUvv/Q0qhBxLv2tvtWCnQ+wHCjv8FHwd
UGhcBPNYtyyrzWPDvCJyEguVt0DTUii8o/ALhWKrWleXIttJDGZZ5QXkI03lJBYo2ggK7xR+
oYA2goLT/k93n4olQmG0ZjdrIfMlWD0rCHYtUCioi1Ag0/8yjzNNVJNjYR/y5ETU0LPZSMzO
x7E0cCMoZC7uQ8NVXrQDCt1qkkpPJaInVph9HMLn4d/wZXGFraCQu9jdqtCK+clW+M/UrQmN
p5F9J1Ygw0sMPzQrWWuao0WnciMouOyeWqIYn2wFCoGj4einndHpEBuWnOIf5rOmQmkKqd2W
UHDae7XnaGzIC4VMcUvQZn5un56gYBolfPFc0Lx1k8xWdcxMbgQF6HKO1FkW05JdZTGAo0Po
p/75hADDJHVNZ9ooVbgxLnvYFApOuXG1tWRahaOEjGPpd029QsFwKY2YuWJbC9NFnXC8Tc2z
y7sCjYFoGCxTKuLKLTbQeAk+n59iVn3c6iVtPSBsF2ReIbnEh/VuKji4XzrlYliyq0aMW9DV
j7FwzhKbViU2HcuVUo6YGkAnK3qb4kanKgmdNDY8muoFO4p4L7uYnQ6IIbQkYpR3B6Cs6jd8
yCkBsE29glPtlM66MVuKZoMcq7n8lIieASUMNUQm2T6+ZVjVHTzMXNyzL7dN9XsAq9FUwGkA
41jN5adE9OyIGGZau+RJKQZdQliO910/zW9YeTkNng+2CTFtyNoIChpLw1E6+tnGM6AMM99k
70xCOTNE3qevQFPgA6CIURFA743qTdq0uahWPdOMTD8N0yo3w88PFHqGr2Gm9ajoZc+x/TSp
0/Qgs3Rr7322KVcIAwXkAAVHw88PFHpayjDT2o8xZaDf6NSsCKAnFDa6HbUhFPI6BBT8FI73
kytmYkFbmGlYsdmrxgPbtODZEAq6P3KDgidHrBfANizX1A15Mavj7tfowm1GhCQoXA6ZGN6w
UM8BM7vdMajc3+ie3IZQoDRiKAxqcgqjY6q8dmp456vuiY6tuq4ks1FnxfUc5cxURUz9TrOr
g4P2v+VG3frigwKLAgrDqCUx+0zTm6dmF4qHTcHpRpdni8bl5OgQb7QBGqZFEWIa56Go2fXi
cQ8eYNQ1YjSQmm/UXcGpSEJ7VowOkSbSXsZQsDDJkCAjLIw6z5gNHR/1pttsOohTC6hCm44y
859YgGPtLVI3zEOpm24psNCbNWY2GGTcpZBuNW3SqdRD5/UYhnnUssOxmam3SN0oD2WMhdOf
AaP+g2MkbNfX10kz6w6w4cFW55Pd6vr83UcfB5xZzY06wKNjEsqo/2Az7lJNNps16WSv60r2
DGMkarXu5lV7bFhSjwFNzVqHdTNqmdEfK9pabzg8qoD+cWTITaVycvSqqc9+G9UEZ4WJSVdy
8YOFiQgB097qYMPZUQHsRtN0irKMKXezmnz2uZse0KwwmpDwgnfiV73gsgaqFb3V0YYduZxO
oZpvxtxUedBuDY69tq5RZZcbLi6adYTzHxH8wqwcOTAJKE7Rht07nSxWtQ8sTLmpiKtFUfs+
p7cZxbNgkLOv5KQbOUFLD0ugeQratL2zk3ZVnWtzdadAkuNANeE1qacuOqko1466lEMVjyqE
FFhAFRrk+JCCqFXrpi19naJbqmvYC2Ik034vbrzMPLc20zR9Y5LLdDyDsyI1Hw7flDznNeyV
NFUAtn+kHZOJNu75zqHXvWcLYugTJMVxkdrglFbdgGY5nbkBcup2jXDL9elkzhYfcpoyR+gw
iLmgpFomhVYkJ5k8baS1pMnXpJzY7Vgw78OD0By2slKOyi66sdk1LPUCKevmu8vZYtn8x996
JojTBk6BvKjJ18hwdDQaR02+PFDFVyw+zvnmYwWpi1gYW9nLhNyokRZ1FAr++QbXk9kggplR
Tv0OR6xf2pF1oBEyt1QMDHGqirUShT4bE28kmYbFe0ubbg+472YpVCHGiZkWs3mQzTyGqbPM
ZS7IQK4tZ0cPhsTNFURhzm+zjq9PIhlLXrosl/b6fS9nxxmGjgZ0GYpl9RrHNeP5Lg5ymbfT
kyk2J6g8Hge3LQ/nibEVzAVWFJEgwU1FnIq+M6uBj4f6cEdBjAoW7sQGryFAPJbx9F3vWRez
M9vbwMj+RGRuc0MhDzhNo8SBTUfKs108BN2nR9lKeHnqLGF0NrqCVgQGfnweicnoA5lMtFiw
fwDBzyic5HuGA4twGBILZLPKVq2cdpjDlXGUOyzoUXyvS1BvBWVOw7ErOiR0OtsBC0/Gj9q/
c/2wy3ZkfAXzOxgWmviQYFzqr9mpe61FvHzf3D5UOL5JcF1YoDEiwQUL7YKsObJ/V2Kr7gle
qVw8xBuxSJHQfTKbw1l1zGy/2kQGwAFCBCMbKEG82sUBoqhQdj57YBcrQYvllrzYxxVqC//7
/IaZWL4vDK157zg7LNTf80S2i5cAF8sYwvLzXa8Go2WWZ4V6Ymg5lErPvDE4xR7leeNdyvhe
br3oE5a8fw+oPdkLuMkgHrKyWYTDFkf52nuZe2MfQxjuYqdS8MZwvQCNr39Cc24SMZHu8sZQ
ZY6jDRTtYqmpW3zcyuG8y5ybXAhrgYAm+1JduDNyBgJWXSAC6v9WfcRtupMslJrxCDQHMOTz
HGFEBYQjGC6IlarRc5wUuL4Qk89yM6wGEgzCsbJpI4Fm/3EFLhotGmQr41q7nEr+ljAtiGo8
CzQgf5/NwaggGx8U4VIOupVAc/B1qLzIU044mjUIt8yYP5Vl3f4NnICFgbzAF099y+5C3jCZ
wKEiVLSfaXMta6oF1YrxWnTD8HzClusY1d0lIFBCmCOBFZfElGenlFznKIeQtC8mEFJ5P6hQ
gEu525LrWKDuKgkA8HQDKQ5rqwMDWy5PzEyhWOFwvATUXfeCDViwFNYioH2RkE3x5RUiAhbt
XgVa7B0umCFE524gbQEGzumiDwTaV8DrBUKiGaA3s/bU2NQVF7VqoiumjsH5RXegzKMwcRKF
RkOrPBHU6c2qzKWVDRMO7giqyN5Cpp2BfDAM5GX7urO6DQ3lRDcjHUjLeYF7JGKzdBOt7XJJ
SghIlChRokSJEiVKlChRokSJEiVKlChRokSJEiVKlChRokSJEiVKlChRokSJEiVKlChRokSJ
EiVKlChRokTe6KGXPi1tgim967E3vbxnfdn3JR4b0l2P/OhNr+/dT3hMYrIh/dh7nnTLy/vx
h5+XeGxKb33gppf3krclsWBK78V33Zit+DJJdx36nTwL/0Ti8Rx9b7ddL3tT++3TXv/K21ob
+8l/jp9/97/4qR/pfqre967E7jl64b/En/XuD3nOF8nvf7q4tdU9/f7H7D7lSx7ea4Y3PpDY
PUufh//VbvcDT5Xf/sy33NriPup9u91jXve2/Q8/+/7E7Vn6aPxzu91TuqDCz//CzUHhOT/3
ix/y9Lfvf/il1yZuX4bCnu7G7Oag8GEfiL77l+/pfviEFyVum0Lh+T91iwpi9yv4K7sfnv3S
xG1TKPzq59za4v71/e2XN+Nafv8gfmHi9iz9sDQb9/SqX7u1xb0Dv3p337/5uu+Q3z/v/tRI
cZ5+HX/Q4bvPP313I5T9xvvw13/a9/zav+1+esvTE7Nn6QOejI869DcfvuVBBb/1Db+duG1I
9/3O797w6h76RppYbEpf8HsP3fDq3nB3SkaZ0nvf/5oQ6ppA2k0aOlAhu+RvYL491CQOG9Pv
3+P5gccZYjWE4EQLB4klugHjXc6haxmuNEQrsJ+qkpy7myc5IlJcOPdMzlIyHsCV6CqJzA6O
HYiOXE6oTTt2q0AQlwfL9qi0n+GaKHYgLJ2sWiUw3CCVdiN2JRjKtHu3ZCwi61nLjGKUDMib
IcgFsH81KDBMe3gbcYSCQ1coFSnOcAvmIi+cBXxV8GQ+Xju1qj738Zwc0xSOvnblMOMAsG4u
84EoLOcMijIpietGgl45gC4TUcMWAB0RmCOOBSWVXkkkLFwzEtRSndRczXQJEKEJTTPEQVzr
qwBYoLVYC3fYSsEW/pCAZeoOgOt2qAlWVgcBykUzc8BLyotGuVMUx2E8ZgT2Cy1a5pYXONXJ
QMw7PUjbr1z+AC8im5X7xP1ptj1ssttBQokuJ6QY0YSkIsBC1dS8ZWMO9/Pm26+SXViqNqZb
Td0l5YeMB0Rm42uilw5dTUcLM9K+RyeBQJMjgXl9dXAoVUggQkAj0ZhRJRg2xoLEaMsKxQfr
ijBoqZJxmFNNUp61AhBToBGdWCk2KkKvLYOf8SkSMrQgu1RRrEAN3dB2rDquzuCkxnz0kWUy
lrAL4JpsCmtabs+8LGtxUoPrQUI9WXWO4SJjKSsUqajNsJDJNOmFz19BzmHVB4JB6mWcf2Xt
Q/JLLysRRtcBBjb1HQBfnlZqeD1+DCv4FrEmVmNkItHkgYZHGWiag2vBgLLzmrnRiQHoOvJ0
SIxXA61CxwyJbIIFtP56mgUJtX3yrZWByFx+tbDZ8z8rzEUnKBaK2S0I4mwcH7KNFULcTHTP
2onKbNmeVzWu/2Bp1qTpoqmL8LMModsQGLOvtSGt4Qsm9ifB665/eUIN3Pv6Jy4V3lXBX1zw
hXcyWr0VdQKfjU1Gt3PMijGO6jXNBZuEGsXvwMsv2jwOv2256GwwilhJ1CNDgTgGA1gxskGZ
WM9cYLMJNc1RbV8C8dKLmAQ/YCM8M1FEaz2WI/lNnMNCrB5hAeByPSRkdi8hC7GQt3JEm7Tx
/BHX2jxBR9qBeGDISAxQsY5UtDhyJ8603vOCD7mPo94WFuBQkWde6o9ae2FkjsB1ZMJizrR8
qc7G8kIkdFiwMWeixEI1tJcYzz3JmnxkLVVRImEQDTXHwlmJLsFPH38R2o50iGpU+xLVI+ut
qMOvxULw5oOXEEPno29OZTYVgDagDS8UBhyD/nQ64dXQcgwuFvLlSChHJjIxsm+H3Cc2NjHj
dXRCQQz55VGHjeRNEbprTrnc86km0p3yyuBIo8WvmRDATWxCYZBjEz4/Hivg8MCFFQuVhdKe
iulWchuYF2zxaxTmOs4iFgrQbyQIDE+LCCsW0HLt2yi4cTnSWk7i6JnVCUciqpjCQChkvnFK
66FYCGkplcsTHWoPF14Q90wBaWjjEFQ8pnREwwcwzX0jbehF8IDa0cYJ1sS9LkTJcwXbmZXE
gziiCPTAlAP+fd1GzNiRnr2HxR9eFw2fj5JXSuO0tBKoW1RyaJfVF6oogLwSQRXQJQbNU43M
XJ/RL9WvQjZiAeBoqhdyYSoUsn3p+Ph/5Y2RroOfNrgw2FWRh1oJFI7nQP2bSnYklDfCqkuY
s/OPUDRiQUADocAIPV7yGNQPA1nUjSjs+nrqKovZ4IIUDGUzM4vECRUX5IVsTteusKZIXps4
XAbRvkrYiYVIrIWBwM7UQqGi8h5Id+2rAk2NjxekAeoX91ftb9QFvbAeHLdAGsLCgmczKkUK
blnXnJ/wneVFV7qmV0R2/lERSbfqgf+Qqz4Ug6MCckaErO9lU85XSFmeUw1wLwL5EBaaZ+g8
TTgEJ7cdWvBT1uhFiZV/RCKZ61T3ua/qppVxheCFvHisUFVrAmU2qG60gQZvZCNnZ8/jo3+o
0jilEK/TY87KP2KRtCTpf4xSAXeiruVg33P/v1NimSHFwgaGI+FBFmLBhVlvJnsE/3vlAp+I
H515oo3ep1EYjoPPTnOF8KKa171VpzGpwiXvi4pAxoLF0ZqzYDOO/kgtvvK3zbh/wsYZL6Mw
HAd6byrxgaZMu+K1/vab4hcDDRHEWLDRDzORVVlLQLBaq8CZ+iO7Ax6Fhugr7oxPj4ZGmXbZ
PKQz2ae5vqbWmSfe/AcLLT0TUZSl+uqgQ/u/MzUnGvgsMdi2on4goZkIRF2ib5+t0d5+m6Z4
BiiDIWLPFrkToLfcSafECqhhtr5Kk1nFDpsY8pP9g1E3yg3Rs1obM50m9voiFeDAC3EXJPtY
UY50KkCfuSxsjIUsgrKFAYgnpoIueHYK5mhjppNX9mGWBbCSgIVvrvdqD/W4Sl9nL0e1cUU7
WY+374k9OKB4IhQ0LDuJx0y3hEnUBPbld4AETGkhafSpt0O0Somv/ZK1YSG7yh+0fdVCfwcB
NwR4z/fR5eLYGCOkv0Pc/xmw4YD2KJ7ktQKzBzmqDVnbRU0isBv7O1ii8aI1q83POlYbuR2v
DYiwZ6BeHsLUW3gnK07h5B3lqI55doYQRFFBAebjw6+Rgb24gDZcNDkcOCwULB6pZ9rJG1E8
9fgq3elnVhZgieOCAjREav806QzmyT5fExROC1Q89bgrWjvVyhACcUEhh2YG9kCwagscxjti
8qJrgoKW5dcKhX5WGjVmuzv42FqHbLwj/Xx2AM1owQDt9p9z6orAws1Coc/ucfGBERSMtMiV
QeH8CzgDhaK5LShQmqCg+AUzgMKtSYX+Wk2hMDADjAyK8dMD2ApF43H7T5+9zu9QKBAzs9HI
ApysDd2Y2VjpQrG3AAVq6kz26w10zuTE7RbRQUFfQnMSMYqnlnw+EmDHVBB3XEEbYuqVjmm3
cxL96x+iEFCwuF2hPb+ncKqiyObINF2NimW0sdgcCn1sj6Gw0wWeexjRBp4nr+3vUICiHRtL
VJtPPiVZFGA5gl9X22zHVLp9z40+hgm6dLKnrNSloyaJuwy7qtN5sskC6SXJYYHKbPr+w2vr
5+yYGkFmsi/gQTHhp265x9vH2tqVSTofoD4sqqCYdpckhwUqH7qXJdpKDTumxlDc2OMlwxcZ
evzLY8GCbkOmIII0rI1kU0imzwEdFqgU9l1KUn/n1aoIpYrhCm1fX05MwFJfsMbmhAKbXlTq
JziC2EgWhWQz8NkvUKlBOvNI1FrpZHPTiWzvQAxV23SMhq7Mdd94iOk2RFEKXZSBbaTcp93Y
Lq3QnXBZ16LvwZVfq9U4vBUCJ/qg0nWT66riC01TP0W/PNY/LCKEjWST8Z/hm1ygxpvmzUxn
vsKqZYCIoVFb34QDQvHrXLfzVHcxpFE4oWURWjEyCyU9dyupxI0GKfQt+nEOlaWpEEWftr7t
qtgZbSv0RzF+u5IlylGCeR5cMVqUtM2eRoK/6s3KX/wk/iMjIbtAOsXRpq1fo6eauVWq25pX
xXteUagmKhbKwcMitKlgdzV9lge/j9+qEBqsxvfqAWTXUkbE0aWtfzGHqCRiJqZXgRjkRVVN
h68NpqwNNO8KitHCN5+9ikL/Q4HHUz+YHDemv7Nt10CljKTtSt9YYMrPJJc/arVxGKUHBrM5
GaFYM520XxYRTDFSCzE700hL9lYhYtBUKMu7hWdaY6e2KsSgsTRj6h/SWnNvmmKMmq4lVwaa
AvP8yH85ubmb4t6NeK5157JvYM52OnGhyirKVM2qfSZXK1tyydZcHBf7GXW6yJqdQVxFMr99
qC9L7cEqT225xKj5VtlNcUcUllpdPXhsEaxDm82Z1F54O7VCaYWdbMlVoPNYa50esOtJSaPp
7TvQl7Pjp+XcdSut1o/LB7wpatMBUZtnmW3ypW7ck1kd73iEwvCYBrmlM2gGGdJxQhanUtMY
YL73sjoij6yEQh1Rw+++8mY8QPhnkKwL2eO5wjYVjqUFg1RcJ1byLqJmriMJFUAsDIRC2IEQ
Ns3Xqeo1lxikAJ3lwC0R1aCYvt3C/N9yHgiFsO0qmcXGMkWTocvPmfbasJuuC3lUo0cHPhDx
PQyy6T8wdBNbYKUiJnbbZbZOhsI0lpXOkU0MGsQ4PA+EGIqZ4K2tocXwxslrTNiaDfVBZjVx
PL45YgPN6NnbGzj7K9hIFiODxh3lzNg6yFRbDtxGIrrpgoPDmvucflgOdOEK/e6ZxSTYYfO9
jJt9yl6S3nJiZIzzZ4fBEY+mXTVQD2SNvLzNJNg+983ZWp84aTdfmkbQjGtKg1E7lb/620GU
2dd844u4tsHCMQe54IAfJwmz2goJJKIwo5ZLpS+McmPzAAAY6klEQVTBNQzK5yvNYCZWWNgj
YNEA+f0fW86ch3EiQW5f36AjfrAwjN5kq6295DWzw0ImiiXerkQBs9UOkSJhbHlTHwd4CCi2
4ui0jC8342T91eLXMfqKZ9tYjK1OiRYJ4xG+1N2NGImWfM24WlYsT6awGuPF0gRi/EqLjyci
9B16UnUosWiRuSIBDB+/qrnM6OKYD0MYo2VwrRBuCC+WYrxRjlWKyovIPDq9o5dX63gPAygW
YNnfi0xVxzkrEuR5aSUQXIgfuIucRm4UdEhYsxES7Oa4O6o8NKlSnRHZCHdVepALU+lVnnAj
a1+Nd6bFD4gdCZO7UMR6dHY2ds7rTRJwpdiX415e+blSu9LW6o6EiOjVe1e6sYoTIDSCN7sr
oHGgLivsdBoZa4OtIqwMcg4vgjAbcl+CoWGXODoq/AfIAAzdx2G7q6ByFJxp5fxyn6d1lMqx
D71ZhFUyrSazf1Dg8VWgivJ+Vf/4FaTGnE4A1oJBzMKupPhqgLBTBENLjhYe6IbX1YWHroxv
yTmiZFLWyN9l6hfhQjFmG8CidTnVyK5yoXzN7jDIWY+uSLEwsg9YjpdAGRQTC2r7CGt7jjkW
FPaHqwMCu//UyitW5i3XOcohJAC0fw5zxFt85CWbO/mi9UjbF5z/pgJQPgg11e7KaBrAzxDP
DZcB0NTSjCTC2gqAorvHgRA6fKMRFX04tAho/17I6x/tvwMWa01Q0kFG3pxAx28g2F0jKZI5
gGKaGZw9lcEeVaxd3uSAEDbtP4FldfsODZS3qkC2u15SBeJbQ0rMS7iS8mKqCy1zNYliwYIQ
Cv61dnORA41MbJGSZ6onJSRcN7FaGRpl0ihCA+tLKtO6/U+o5Hj0sfZEBh6hjolV2d2ZlqZ1
Z3wJ1GpeLaCatJO3oCTmg0sMXDKIZHon7eNNKIkcIwdWHtM7iW5CMNhzk0EnHCWKL8Rglz2R
WZdkJdyalrBIpV1T+i3RIsYKk0jjWavQBIQbVhPFhezr2dNscVOQtGM3TDPZ1548gC1k8mQs
3jzJQCOvddEk0MwnfBPdmGwgMhlfIAgBOECiS/TJsKO4nPBNdGNWJID5Id1/oALlECQ78Q6m
DIDrTsUnSpQoUaJEiRIlSpQoUaJEiRIlSpQoUaJEiRIlSpQoUaJEiRIlSpQoUaJEiRL5oYde
+rS0CcvoXY+90YU968u+L3F3Ed31yI/e6Mre/YTHJPYuoh97z5Nuc2E//vDzEneX0VsfuNGF
veRtSSwso/fiu25H3b1sT/+xsxbwTyTuGsnPP/7FF3TfPO31r7yZRT3+5fg/Pe51+Ilvlj9U
73tXYrMBwc/6sD/5z2/vvv3p4naW9dVfv9v9KX7q/oc3PpD4fJm+/L/cs7vnu0X3/c98y+2s
67u+f7f7M7yH+O5n358YfZGqb//w7EHwS/i/yh9+/hduZ2HN+3tQ+KXXJk5fpEfxI7+B/tt/
/+Z75A9349u57v65/6MHhU94UeL0RfpN/MfnH57/U7ezsC/+th4Unv3SxOmL9D/xn55/+NXP
uZ2F/fSLz1B4EL8wcfoifS9+towx/nn3w6t+7WbW9eD9P77b/TJ+SvfD8+5PXT4M6H/h74Tk
z35AhuM+H3/Qrazqa/4CP+FP3vmR+C8eJ396y9MTnw3oTR/3PvyHz//0zm54+GZ6Zb3rdx6U
//zvRz6p/fpb3/Dbic9G9Mz/s0fAfb/zuzezpl9/w/7f//vFu91D30gTk5fRF/zeQzezll95
/P7f3/3C3e4Nd6dk1DJ67/tfczuLefV9+39f8+e7h9btKi+HoABw3bv3+/ek4+BCFYF1v0Ul
orBMDSrvOGKycy2XI9MOzSkBKGGNuuGzaXfuICqpHBysHFWdp57md5BAgAKjmUHiVZMmHdwh
QOD84vCLjGKRwHDj1BjOuKlaMIC0XbdLoMDGw46qGtfJn7hVyjFaEqgvL0xlTTQ5PoDAPREQ
c0qkKpZyluWY3pZgyACk6Egtv/ytriLd/Gp+eLaQk0TqJk48lLzI1nlRrNoRoo4/h3MLc8R9
Tf/ZT5uCZTZEXaRDpojdAW9FyU1goay76NmY7fuZYG6HV86gUwdpWjw0NeaRhWkgtkxsMMSv
3pOoKMe1NpICco6RtVEE0IXJlDJMgyLaQorJJq+Nwj6gF899aRtHaYFgwGazv1rLdSBOOLpi
uVAhoyNf2YCBUVMWt2CoozAhieO5pldrLzCIC0Mct2BAy5bZcGFuEwLBYQxIcC2AQPw6CwdL
wRcsPUM4NzetGcLLZpNDXmy9ixl3Lo9jxVXeTc2XxkuJue8MuFgqKrOCb+tZemFjxfPrsxKK
5cFS49dAm6h8a1tsuo3Ui3Av8bVVtGR20bEcm8hQaqlzCd6wgBl44mHOrysEDThiwbhl71+X
fLMcHxO1rwddVUG+w/G7DKLawaNqhdVGWIDebP/ymqILToI44yigb+3BircznbC/Qnp0PV5E
5qaS57nlGnHbCAtU+ITVtQSgnTcbzECJOG8DwXALoUAixVVQ+4g7yy99VC7zwMdmA13rl3nV
lVgLSLgbZlBjDzCBPHzCenV3jHkW6TW6BiRA7CNjgtSGvh8m+gHUIjHHfccoriAVkfmxlJky
vurLjcrWtrsK36aqgPFDofB04FRc9xdcWTli51+35/Ebjo03yaVwnqE3BrJ1kzpQ+AdX7IUL
zF9VQDV5lM8oDVlV2SL/wIteQ1DhT/BOZIBXh6xYM9AUIJmYo9iFAvH5MDgSCj5tvTXFQhmg
022JI3ckverEkVjwbCmtmN+DAXIGLO4oE/NbPzh8HPN8bZCs15QahbBRRRMzFBrPLtpADnhn
HV9tL4NwDUVd2ObbFMv6HlPtW6DT1VK9QWQ5jNlu9B9I6WGr8m6FZ2sZjmHeqIk5yOQ/AtZw
1bfX5poDfD1P9XWGvWuvnplc+zf4KUpQCOQ/BFCJxengBmg7spZrXvI7DQohdvYUUwuhb9dy
zcMYeCziLESIUOgJXkGMpAJeMRR2EceYENyFO7hBQu60vmqpEC8UglzgOpoIIXC2lmtOgrh9
EdsKYVB6hECQgN1KduMd50GE+WhHxRAEZytVCN5xUAgT/TrI8EDm8jrqFgRJfPmunI1e8R70
bKAjsJLldaflIMJ8tAMGrhsKd1pmMkFhVTd7raBIgkIQ2/dOCSskKKzqtJaYJShcHxRCnOA8
4h4LQaGQhTkDawlZ/+n7EI+MHArHaEUQpq2mb/0f4aiv1YcJeRwBFiTBsVrALvMeIWt4vEgI
tK/H5GEQf2y98kCRx/7A+KXtEQJ1iAss6wXszA5xVnZDdDjGxYUpOlnct2eDJqmDcG29gN3l
S377ITpIDtEpAWi/0g4SuXo2NY27R1vQ0pUg+eQVx7TNX/3NaDfbqFLiQzFVJfYWbUEL2kKo
n2zFG7QzFr8cR1zoh6eUNea0WgKs7SnEwT3XpwcIua96qUTXSEuOI87nIclIgWswkJWR921k
AYyF862VANG1es0WC+pm391caoPomZx5VF2NUAgRAOuJ1dK7NF/5bKnaPy2YndKbXAziHwMA
Q16U85/0X7kMaNr+iaFFEycbfhhTXsTftNH/Ddd+IMX7jcxi5V7PZBQLALxYZgqzumtlC6+h
ZyMKeaned1Rl/Sj+sM0ttBhCSziqAG7iR0L7Sf3mD4eBFM+neH3bi/G6pxysghpZwd9TXwES
vDfgGdp1fhtpbRGlOR9oZjtgmvHX/8E1QMFjj02VGeq1kdYm7VCbA/6qQlhqO8r/33UMg/Aq
FiYP8ykWGN9kQ/dzTVhhO7VIzjGm1zFSzqdYmD7LoxdVbxSlkdOO7JGwn4tyHdOIPfZOVrTx
9Rdb2S5KU3Ngaye0Tgc5POMasEC8uXyqWVne+gaL7cxwiu+1tROOVgIrxDWMmkQoIKaYpxFg
+YZDvktsFxhg9dle7Lul8VLmZ0iXZvRy6cV8Ljc0wtuFNTZTlDPR1wrXEWfyM6RLZ1nlHtRk
xTcc3yoXlonFvmSDh4NYryL67GW+k57jhfP0WFYUbMODku2Ffb7kM2RoImuLaxgkxoTzVs8M
k6ycJwlvaX+fYiWEmwc2GMTTUe/gKiJNlyYJGyABzj3dTbxv6pWfXSCWY0HMgMCVRQ3XMbDe
kVsX5hi7PX3TWN0g8VFRAzDoy5wGwdgKNBDCPG+/NCAqKwK4DKUGl1hd8prZI2FLuTrKhrZg
4HRORpEa6+vdDtFYVuaybF4ghOq6/SJkDT0l0YgMB24ZTLnPbO0FhviWVw2n2VDWFFio7zpU
hHJck3m7o8qLlvGwHOApK2XNfJFHEpK05hYxESjt023WmRXbRmyVJRJVxzcKwfmjgRLWAvO6
md/CZ9wrcaTBNshlSX0UssHCd5ZIp2axk/Z4L4+xEF5sqkb12VAA6/Z0t8RR908r4ZtLu9da
EfiBWRmX0dbOiMFwaH3nxuLYmhp1cGnIrkXZxldOL4w8qgBoxUH7BRgsjOUtm3/oUviZEWFR
NhcknIKWYRIuObZALBIMrSO/dZrf472Lhkvnw6QJDxE8hhh1dq7dN+PtovQFgxiZGoEZWhbe
C2M0+sLiaTUmXJYBqhjacuzRa7RRdKkM6bbECAzybtH25rS3exfNaTVmresrhGNo7GcUR5EW
DhY2Z0Yy+dLjS2QuPYL6D34Sy4fbEAfrwxg8LBIwzN8PZcSAoVowyIvGYM6KHl493Y78XO/K
RC80YnyXY5ji3hAMc7fGWdkyi7owS140bn3wTBGkqXksvrVkmw9mjOI1xkPxNg6u9c9u10uC
gLH7BFt3unAPknaROdmypAR7kp1ssBogW5GXngMlH/qGC3pa0HhSmVnTnlHMEYIdUSSDKroG
MzbPL/c9aw6hmnoUjd1ADACYdxmBjop3vIM4n8tJKHbJ4HMaVVqbAdJuT0cU9kOtt0aszIVs
rgXJQUwB+M5HpOCCLnCY5mQXtcW7kgsUN0VlrWA6gnuACOs0kSI7v8wAuY4LFLdDlSaheDiS
VdPa0FaSmqkyfMsKSWseXUVkdbUPN3Gd1T7LmWkZxcICDEh1+WEZFFgRS5M/0MCzHSUNfuJR
YGUEouL08E5Nr28izFSp9ZlW5XzxnU2o1AULMZXxCLrAdi0IBcobaUNlfX/PwynuvBOOcnh8
uDTeWyttZWdytnZ1eH5b0CyLhWtuPixtlkm2Nh0zWUeh8hs7HjoGFqT2FZRUqmhD+5tmLYVR
zaa8JmPlZK5uwdOFOoKwuG9qvekdO1JgMVNCAZzCjTLwPGOTSxCuk4Eo5yurFP1CG26egIMa
g28xFDy3Q1kGBIHpJVFIbDNGMh11SeKVyNJkX0T5pRoRhYFnXqlT6Ri4vJtys9W9qrIFQmXI
08UfMSvMUk2tWR84ZW/QWkll6zPTCKC2cZRFPc4296pa9UlNGQwW1bkcLK9qwQcJqCNNWiup
3T5oZDDoG0dZXFAFWwwQaJYdxoYvqYwtl/ljpQjXcoeZtFbSvL1Rhbe+m5zNXWW0+u3hfo2F
8dk1zunnS485y0MJBrP7uDqtboAFvVCwal5P1rYWrKrfTVsPVIXFGS/tbk8YyASTz6wtYiIX
7QV9Nzm7zLdYVywQbHU/KhMmRc+WV2KqIFdikNlD9fnki1jQF6jYDc9ZdwYZsb01aWKB2V+U
o/4NBtPmHzMHmM4bckAv0O3qJas1Q47QvkHMZSwQh8u53us3jJv5zNUholkVMzMoyvKOQ12v
KBMcNpxdSKs7XdP2jYUFzXxm5tzMt9nSSzLbFugEXwUSOrlQzWkHx1YbXt1qZK6q5uoQ53qo
zHgJtkp/tbG7JXa0UOe8M+eWLl5reciCPZ291jbTQ2VmxJX11btinUSEhwZoTNti00dPLX8N
MBc1r51tKz3zJD2/7Uce5esEn300QMt0Zif1UJLlrwHmsn5IFM3Kl2yxqWB/9a5cxVjIvcjf
Rr0zfiovfDXAXDhTYn4Smq4N7oxetx+WUq2Rh/DVRE5ZYlF5qsfy1ABz6aCZ2btMuiyRvr7d
ZeTRGnajr0bayhILbyU4XhK1i2dKzI9I0GSJ9Fajy8ijFexG6K28WlFiAbxh2csQAMh9wLun
/JRbp40tO408Cj9utfJYLjU9uR5b9/sYJyCgX/AIpfbL6wBCwTJ5EVJ7zp9cYHRs/OmfpVZ4
5fdd1SNbdclttzlowaHgd0zb2Kb2mlt1H5VLLXZzVn+qs0Q6KCCn2y3BoeB3FPFILPituHCf
SG2V5JzVcUrnUAMF4mY3hYaC7zFtqA4mFNx1GcDMHd4GzoIaCq5DukJDwff02UGjQ/+DiN2c
iNxOQNOZPVImntRQcB26ERoK3gd+99PxeRHXpy3sjiWbC2moyg+UUHAexRMYCv4HfveLNrx3
onSTYcxWqGQzXoSqpKTOVeLD1f8JDIXG+xjPnsQsvZfpuhmOdqbCXu1p31dV/6hgWuWcqPfV
OVBr5fm/sH0WBQHSqk4RN4eGnPpGOKp8wxQePhL1KGzgOUDx5Bm8AYLmzVbhOm3xjCphOIGH
l4GjYUdyl9j/jZPT2QtRgpW56BwnEaidZKa6Yzv6lMxHBX/girY8QHOX0zEJUmvhcjTcJKyu
2FYl+0Y9Orzc5QBhS1dQHpBbQSxel0/sqLA0WFABbPBOGfcyJNO/hT8gEWLuwHFvgiRVXfDl
7Ngrb3CqoNCXtsQPEkLfoA2ifo6OQ5BSC5ez4bxa5Q1OFRTONpi/QTdhG7tmQe7nHl2pIDhz
0ZjuH6gqpsEmlbt/CmYB4WvQDQh7lzqMJXJ8ahAosI2LAyEXwMAY3UfIqxrXvhiYh23fGBQK
GQ7SGmHrOtEJe5VQkBFyNoWNizEedpxUUwSEQiDnx4GfnmI0ZTFoSKaEAsOPascR271p4F4b
YRIc0ULBW+QWoF7jSuVTy7din0AIf5E6UK5rz60bhsK+cWW9b0E6lTVyiuzL/ZZqVKEHQ4SB
wsEviQ8KXlN7jNTdmJRhjVPWNUOWo5b8hgFo2PjSHacgoG/TqOO7nKIjx+jUaDBEx2tZZ3Ch
sCv5HQWFIJ/o0VeQFgf7GToQ9Njvs64zuFAI60wGyqQ5PDULcQFVW5RR+lt/Fn6EVBgoHLPU
gaKNDnZ5CN9cXy9ZezvKK/T1DXNwjxZIkFyXU+Y7QEnYzBZ6u4HYrHGdPkgHuGMeOUgBlpOl
623EtBk0oZ+2QdUqMwCCcOuYkQzSMcYp8x2gW8Xs1TvkJT29zvCoEEW0J5EZpNbCLfPt/dbH
vPnBuIf3y9cZKRdAYp5z9SFS4I7Wjff2uBeKQz30s1lrclSI/j7nbGoAg92xkaX39riXUgON
KxYIXmueXAAr/yzCA6RQqKP9USPPR+kSp6mbGMv4ah3fqXeTpHf1LkC3clfoeh63YhAFdOo+
uiISAqTBe/z3363cvarLa5bIqCOBQ4fqktcrjhX0riH60TfvGsJdiHnFvlmTL2ssELzqPJDc
s8c3iPMT3zVtHuqQhD9rwTT209iZfvm6SGhZ5zf2PNSenuNkPqAF/Gkt4ySDzdgjq/lKjsrT
q009Mqn9Nnryk/elvnqKLmhJ2fJ1oSIONDTL14JMtOeQ98xrdtVPNYivsb5sUUvKZaPN52dl
hxMLHm27iUnttebCUzEI8QN+uqwDTGbOXQZDT95dQSxMOuxXuIlMKCxnoi9AEc7zygQIPPCd
hxmx4C3MpKi28ddAmnFfIVjmoRQks1AzzGDse5Zzv1XzQXwig5gCctSoiySOCx+p857ZoYkU
WEDt4agagQuy25B8nVxltY0v/QN8hi5dR2U5tFbKcoEFJdVUZFCBeZ7ttiU/xRGadnReNLNH
6XLQ9MQJCU4OadbUGGNZIg06gpDKInoEwW5zynyoYaaJ4zEvRZreJoycsAAdkOBeqQZKeXEC
d4RQDcsIYHDYGHfpq+1bm3mwRfxXetoH+KtCZLvbJfdBjrneJiDOgSaCQ1TBUCtB46m1UrxU
O2Jhlt25IxayIImZzCq222B020iQ+o+FQoKr0AlVwGGR8WE1hrtbJydb6KLipQ4tidznGM+I
K7TIjy4FB7tdwsJMYOLyUbGv5QlawAHEApu2QpbmxfVhobY8ukZsppaWXxO4gANyYQbSim6U
JNrGj7AptzHVuARbFOqtoJtbFhuAweyvbogIL5bGoM1rLDKxuGFZtopurnLOZ9NEssPKnQUE
ufcLy22qeoH6bI/4ooIMBtdy3FhTYJGrUVcRyjEtd3ceLSqbaBZ2JiR8gfvWmusr5u2rvJBp
ANJfTwUamSOqCdvdkSTtZDP+EoGXptZZPuh5OGfbr2+uszJHvMsJdCTab0UUOaLtqOWCAb9k
HYZFchvUJil5s48QBA8yU9hRA7JdItmjspnjcyb1p2WVgzTGZ/PyVS5wDRIXYrEfc47rRs0w
2aKyaBykdwXbB2gkL4DSgqsSB2KisjOZYJn1pSfpWlS6F9tkCitN5vA5FjQJhBhNSFJ35RVF
Z0fxrl/loUWlj4fT7pHiZKRhpKj0ShQRHgBoOjuKAP/ntbXSyPHhthD7/0yZhB/44dyZAAAA
AElFTkSuQmCC</binary>
 <binary id="i_029.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI0AAACNCAMAAAC9gAmXAAADAFBMVEX////7+/vj4uLX19ex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</binary>
 <binary id="i_030.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAOEAAACNCAMAAAB2W+1pAAADAFBMVEX////19PTj4uK+vb6x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</binary>
 <binary id="i_031.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAS4AAACNCAMAAAA+YWeFAAADAFBMVEX////s7Ozj4uLX19ex
r7BvbW2SkJC+vb77+/vLysuhoKA3NDUjHyBdWluBf4D19PRKR0jPzs5saWpoZWZFQkNPTEyc
mpuop6dua2x0cXKHhYarqaq1tLRubG2dm5zp6Ojz8/ONi4xUUVI+Ozw/PD1fXF23tbaysbE6
Nzff39/8/PyDgYFCPj/t7e2fnp4uKivFxMW5uLhLSEkxLi/S0dIqJifAv7/v7+/KyspWU1Qn
IySnpqbe3t79/f04NTZXVFX6+vowLC35+flEQEElISItKSo2MjP29vYrJyjy8vI7NzgmIiPc
3NyfnZ2zsrLY2NiWlJW6ubn39/crKCleW1wsKSl5dnempaWZmJh3dXVHRERxb2+LiYmVk5T1
9fUkICE1MTLNzMxGQ0RQTU7c29tnZGW/vr5ST1CCgIHq6up7eXrp6enV1NQlIiJcWlrU09Mv
KyyNi4szMDA3MzSqqKlaV1iPjY5bWFjl5eVQTE2Fg4NYVVY9OTqRj4+Jh4jEw8PJyMiXlZWZ
l5esq6vEw8RzcHFwbm6trKx+fHzh4OCjoaKKiIibmZooJCVIRUVJRUa4trfKycnDwsKTkZHx
8fHk5OS4t7dkYWJqaGhpZ2doZmaEgoIxLS51cnOioKFKRkc+OjvZ2NnBwMD4+PgEemx27tDv
SARkBHYAAAAU8SQLAQAAd5QAHAB270gAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB27tAACgQIAAEE
emwAAAHxVAAWABR3ml0cAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABQAAAEdu+ZN9prBHeUdMUAFPEQAIDx
ZMA8ABR3lAoAAAAAAAAQAAAAFPLFa0fyEHRsABR0xWsAAAD//wB4AbcBt8rFa5XewHRgBHYA
AAAAAAAABQCQAAAAAAcQAIAAAMCAAAAAAAAAAAAAAgAAAAAAAAB6bDDewAQgBHYEduAAAGTx
9AABABR3lAscAADgIAAABHYAAAAAAAAAGAAAAAAAAAAU8bDewAALBHYABAB6bDAABAQkAACE
nlmHAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAAOxAAADsQBlSsOGwAAC6BJREFUeNrNnfm/HTUV
wGcySSaZJDOpFEQQKyICD2q1slT0IUWwLcXdugsoVVRABVFxxQ1cqyK44I7+o07uK+17fTNZ
TpaZ+eHeT3vfnfudk5OTk3NOkqqKumrUYHMRal5bhFi1rmsvIF4MsOYdEXK8iLlwZ16V+bfq
cTOsQVAcE70KQISJlIJ0HO37WYQwHT/UfbukyCyAdVlAxnshVcetP1a34x/prllCVGsC5L2U
PfdqlxqrEaguLKwQwFZJQVE2lKETI0qArRxGINWWM64gQJ0HEBHInWsqRFfGjMEBaXJAriWB
6S1rtaRDCWFBAXlqwJEl5oY8u8AMYL0SwJpE32zkwfls2DBqVh0N2CUBZB1Uy/dcrRA8k+fQ
SZUAkCcBbFI9phF7jh6J9HoAWS9psk6ElGiTq1Yv+2SAdSQgEiKpG4clYalVaz2AOGHLZXm8
9IC1FsCZESMyvXFmVLYJO2KbAxDD5KyzTPjaVNZwVIRMgACVRUJlcpQS3bnOBgi4M5c0m1eZ
RG95wiF7/wgZCMhll3HKwlR0N8rZnMGAXPKqWrO8OMwe5wHMLa1oeRUApN6A+WEi5VUCsCKe
gEVgjLwYWFpdGUCfGWSd1YjuxgE6ArVYEWApmKoaBIFJqy8EyITK1uagB+8KKmUWPe5Fwaw4
xEpSUTDf2zgAsSyaGOyCh8dWoqKAVnnUGab41kupwO6R2T3d705Yuj7TpCzMaO6DzBdTawLs
RPFyHh7UuTpRvFClmQVEcoEakF77NxEq4kB7AjLdl4cZtd3fGhXvijve13R3xGKRkqxW+v7s
QoB8cnQMaea0oyPxbeaFAMkUINXLwHibTKqXqiudAFzEzoc01LCEnZ8FJGQpGE9B0DUBorKT
i3D1WhdgmHIhhNp2fCmoXnRNgIN3220Ki011+qZGXVOewv5S5QZu/AH1LsA+DaCGDItDS0xh
8atLHxhqTaFxfIW6u7W8ATdAGQB3txbzMrYDlYJe2sisoSK+8I70Lp/LB5BNAVYGMDqF2++2
Ba3wYMFCzzBzISJLKRuHa889Jv82QJ0UULvDKK2wONWGNM5t03aPXbkTCI2tzUZAEQnY7XJb
nZ2bOkpxWReXQOq03a+uowFxHCC+CNi5Biam3G3DRUxl4GAVSOcy9Iy4jRuPKtnZZey1I+Ts
VzJTCxUR6FedX0+IAYyq/LlgD1x9sfbUm6hEfqvhfdG3ICsOUPj1ReadPo3JAdpEgu19kWnv
BImCRzUumAtrPwiSARPwebDFItgBQ2QQINm5wdvhUtMQBY4oGZifFDL7BKgU4PlOyK0+amAe
lIPDZo0M/wTwiw04ldrIjRJ3xNq9AiO+4OQbm22XtIA4ElDhlE8Pj6jPOvZWQFwOcIfD1tsA
EV9w69G5abattw3hq3haaEJpo+VIsui4yd7BB2hM5zwvZHMLIQkZKODGyNv8wwFiuLmEtR6S
Fsp02h8DyOyGFIOSacBVbnO2HhPYXADk4lkvA0gwcCIH8KAcYp7WFNKlBuyAvqoRs2XcGWDF
cY2EGfuZhiM4rbFwByNtgJaB0SfIOqm0sARqT0MHRi6S6rHH2M0s4iJT/Adec9nBy6+wP/c+
l+C1V5rrdVddbWvWGSNlAZwQ8OvND13Tv+FQqM/yxmvfdN2br39LZQdElhnGVLvecONN1dbN
t7hH3D3X4bdKeeRtbz8q33FrqLhs4aUpNb7pNnn7Hcfeeee7rGPjvv86dON1794+dtd7rK6O
solrynTdfdw06D3v3Qp0CbbvleMgdug++b4T8yZFhPgXs2PpwZPbVXXq/tMPOFyCvddl8v3j
6wfudzyXhWbqow/KD5m3D38k1CX4qDw6vn5MymOBjlcgYFUdPWNePy4/4XAJ9iKfkZ8c37Y+
tW0XF1dBTs1h+ekTfg7KJdeZjbg+I+UNZcT1Wfm5EMAHH5IPf97DkbY4gZMfXS+/cMA98jQz
4npEyrOh4pof/bCaF9cX5ZeCfJZHpXzoy6eSi+srWt771cfCPaiNuB5/Qn5tK1BcoYA74vr6
nY/cEwT4+DeklA9fnVpc1YknT8qnbgeI65tPd3fJbz1WZRfXE99++qr7vvNMIOAD3zUlKN+z
G5lwmnGo/r48czbUDTwjf/DDa3707HaVX1wnf/yTnx7YDp5AbP3s+Civn1u+VVvF1c6NAlvP
ySdhph4QkuAaZOoDx6IH7xhfnnnUrl7j77UkiOaKjY6flc8XExdwZAwU1y9+aV5/JeXNYL9r
yp/+9W92vvdbZ2Dokuuc/F1ycU2HAH5/m1Na+5/s1nPGvLDT8g9gcU1Ngl4498fx9cVbToVN
gky7HXkptbgmZ2nsKXnYHZKo9vldB/9UVX+Wf9mCi2simvTS5af/+uLLf0Oumfsl19+PjFb0
H/+0P8S0G2ULjk/EAP71byn/8/zdwRG55+488vKVx6+1RnZGM2qLaU259dv1sRdcrQeMj4RH
JKARpql474lX/vvK/9yAFpoaGh6ERd9mUkEWQGD8sgYCmji9tqiCBqXkoLHdmbCpSh4djwG0
xeph94VmDma+ZwWEpTaA23aYhqO9TWsRpC8Ci6hmfsyWqgIBohhAbNMgyEohaNZzLv1qTY71
AP1XwGWuG5Nn8yTGvwge5KBJz9k8hTXNPhQE3HhrzKrPwUl1JqD7+cx1usSAYO0/7+hYLfMQ
Wg4FriiZN+nW8RlQsARd8rKTH+57+93rMAMEXgE8m0+kdsAww13HAjrqDEiIugzwWsZ5E+VI
vvYh6sLg+zOdH4ocvjsL2HglpvR5foQenICsCKD2cisDql/7iK0LLA66Y3IRAEgjCutfLW1x
Vcw0nqtpWB+xP5Nt/HNNLpDnAjxGI1YoX6i/dlbMNF6rIoao3SptBsoJ6LfRL1Mx+3NfKBRw
r62sPSRRCxWzKLWnMREhT8CYzckuOhDUOVow4ioJjNwL3b7UwL1W2727eBu3V/6uBcU+9Wud
tC3wNMtRq5jL7iz4RNCwtIWizNkocYC7ZORTTTrQ2SNKkIo+6sWxHNYn8GYDJEkB/cJGNZGq
3df9zVlm0WeOuOK22BsQTwPGbqm4Z+GU7zYSdael7i6e4jc0m/+I397RZZx8i1D3AaJUgHva
yz+uZdrq/BGRxGxu0abYCtO9MUMAYJsDcO/YjIJiQPXOAaS4SbVrKHZmdMIioBkAWZogUJWk
7dyWXC0JuG+oAYcYc7Td9EC+KsAF1csvwrcuwAVbzy8Ai2S9JkC11O5rvntELrZ/3aT2L7b9
mm9yYrHdEaf3iOyX2drSXwoLbW05kzxcaONU/2254Tm5uNkimQtxLGBMQ/JYKwMkagFND8lj
EsXKA+L5Maq0tgduQF8e0HoAAS89OoZuQN+UHh3tgH3ZDf7Dt4ChZXcVd5xNwlRJ8wU4+aY0
II38g5SGC3K0R1FAd9vwcht3w/Yea8qdNuNTHtKWkhc0Ac/XBUhFEWcQnoCnZYZH358pIi8a
oSNFAP17WQGcuC5fADCgyzOSG4dG2p/s8sJBgFSgNUsrxR2S3j4nDktx86zyCr95l+0A1wSn
Yu90l4yA4X2Lx1UgzbvlKc5c3wEkmQBBzYniysfyP2QtdA5A6M7oo1Kmnm+wPuV5lIwknxCN
drWLsA9pOyTSiUdcnLhDjh2xiXu+dBMO1qU3h+Pz8ZSAkdI3d0gUkGtSij4HIEoheqQlTqAT
A4k/fWZGwVQqwDS634poqQ9UqnzzhJUBjgqvY3jG4UZnnbNYjggq8v0J4euWwb+bPaBnWgTD
AUVqwAELQQFeYUMKCCsKsM8DyFotVdh5dHUnZF8sdcm4kirs+DdTKd1ni80iOj4+H/xRNC5b
ZFePgKRdEaA5j051jUPJaj7+WYp6dhigXhNgjYk5yBKjyYapG0yEFAkORYwE7FcEiHBvqv01
6Tf16whx806IORmUdHyxMtJdgHRtgDVqMTWrI0YGZd4x5mio1nPtBtTmvYsE/D+fNrecpbbT
zwAAAABJRU5ErkJggg==</binary>
 <binary id="i_032.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAN0AAAA8CAMAAADVAk8PAAADAFBMVEX////s7Oy+vb6xr7Bv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</binary>
 <binary id="i_033.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVgAAABXCAMAAAB2k60TAAADAFBMVEU3NDVvbW0jHyBmY2RK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</binary>
 <binary id="i_034.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIQAAACFCAMAAACtxqAwAAADAFBMVEX////7+/vj4uLLysux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=</binary>
 <binary id="i_035.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAckAAACNCAMAAADrX3GNAAADAFBMVEX////19PTj4uK+vb6x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</binary>
 <binary id="i_036.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIsAAACLCAMAAABmx5rNAAADAFBMVEX////j4uLX19exr7CS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=</binary>
 <binary id="i_037.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIwAAACMCAMAAACZHrEMAAADAFBMVEX////7+/vj4uKxr7Bv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</binary>
 <binary id="i_038.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIsAAACMCAMAAAB7wqp1AAADAFBMVEX////s7Ozj4uLX19ex
r7DLystvbW0jHyBdWluhoKC+vb77+/s3NDVKR0j19PSSkJCBf4DPzs5saWpoZWZFQkNPTEyc
mpv6+vpwbm5ua2x1c3SNi4u+vL38/PyysbE6Nzff39+DgYFCPj99e3tjYWHo5+fk5OSamZkq
JidMSUrw8PAwLC35+flEQEGzsrKYlpaenJxzcHHY2NiWlJW6ubn39/e5uLjn5uY4NTb9/f3t
7e1HRET29vYpJSZfXF1GQ0TV1NRRTk/q6uolISJ7eXrp6elraGkrJygzMDDAv79YVVagn5+i
oKFXVFUtKSqlo6MsKSnc29uGhISsq6uQjo+wrq/l5eWjoaKKiIibmZq3tbbKyckoJCXDwsKT
kZHy8vJ/fX3x8fEmIiNqaGhpZ2doZmbp6OglIiJeW1y1tLTKysoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAJcAAAdM8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAoAAAEem+EbtBx
AARkBIQAAAAU8SQLAQAAd5QAHACEcQAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACEbtAACQQoAAYE
em8AAAbxVAAWABR3ml0cAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAIAAAEhHGZN9prBHeUdMUAFPEQAIDx
ZMA8ABR3lAoAAAAAAAAQAAAAFPLFa0fyEHRsABR0xWsAAAD//wCoAbcBt83Fa5V2sHRgBHYA
AAAAAAAABQDQAAAAAAcQAIAAAMCAAAAAAAAAAAAAAgAAAAAAAAAc7Zh2sAAgBHYEdncAAGTx
9AABABR3lAscAAB3IAAABHYAAAAAAAAAGAAAAAAAAAAU8bB2sAAYBHYAAQAc7ZgAAQAkAABn
hXk5AAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAAOxAAADsQBlSsOGwAABmZJREFUeNrNXPd/3DQU
l2VJT9NygQ4IgVJG2bRACwllj0KZZUOhzLL+/z8A23dJ7hJb1rJd/eDL53KWv3r7PT0ZobRR
YIxLQghtPjFaaGBKGINucMaO/hRyVkiqFM2jNRMEY7WFDxPCTINI0GoOIAXhAIyUahgqJkw3
eIqJgQgDRpQ+LGwgm+ngKBo2fSWb30s1AZKKaG1DxbISGmxu0als7BKpAYYzI6Hx2s/yoVEk
BckaTR5OUa1p8iSl0SSdPQxIFlUgmicyigDPZSOaVQmVRpSMKlDq+IWl3Du0NhnLH5vdaMbN
qRhQlH9gzYO1u+J6GscWPnGhuULTDMV0eZdAaYYN4X6h7aRhUACYqaEgJHzBTA/FmzJzQGnB
eHgnZaYU2w0w46qt+DxQEOJapcPNZWc4d/9AwnxZ34hgFlljhNE4wKVMytSz5uRCVw5hUbNi
QcMiU8LcVYtiKCJXWsxeOZFQDXBPzY4FcdYbcUE5P5RGc/t0iTG0xOjjBoVqESyqR3yNRcsM
ecLI0CUEd4AKhiwF5YR0hJBFYUq6UWYyjUbESQsWBsCwbmgALjOEGNuEKP2UqLS6eTreoFBX
16yyqhLzIQtmUJ+sIbf13tSiEzEbeaWHU6wYsIFHliapstI+/8jkC+OR0bjqf9Sk1dHq2l+h
FR95liJgk9RaHfqnajS9LsaVgSXw6XCpgud4TJFSxbIHTDJyJET2I7/i8X6kXDNphEX+OW1K
nrcOY6QZyWnnqJXUqzuZM8xlJmCtOLZO2UQOK/K4YksSltPS2FSigKJbiwqLupwjOlLttJq4
xMWa4PWVCQJTW5ejCDbtwegPhKFVEe7gQs2D56wiS9QYWtHFjnkjJDGSMFUjvC7RlSZaIyKE
t2ysryPBjDJdJs7GMILIsBKqOJ0QPFaRBHP4554vT91z732nz7il8Lh/O3vu/mY8sPPgrkuR
WEuaER+xNR56+DzafeSCXzByBOZReOzxJy4++dTTsVh6GH/2mRbfs8/tOjl/0sE9Dy8010tw
2anUDiw9Gv0ivNR+vHwFual9fFyFi831FXh1z4Vl2IT0xTX78Nq1cQdpBrBcgddVHBbcp+1v
wJunvExoH5a34G2UEcs7Bt597/04LHsfwFWX4Q3Fgq7tXIcPPwrHcuPjTz797HNnmBmMBaHz
N+CLm8FYvvzq62/2UW4saPcy7ETJC0rAclLoz3zbXm/COXc+FYPFKbt9//ru+9VtPwTalx87
WzeGhcsAW45u/fRzc7194ReP/GJzXIJfPbA47G5PVea307//cfvPOzgsaPjrznX4+59/U7D0
hVJ7xX+39seCqajSkORHWXV/2JdYZQq5jbliKcSjNk7i7mqJ0hsw+derslGzFRYMmcNoouMS
pEbilSvviMhIVWzzWovDVYnD4QkSiSwIdVbeWfIIJkxs2rgyIC5FCp86Np1e2RZXsha8TRy/
UdgZa6fwjncdZCqSrVFwkmv6MOBbY82dkZwzoAbH4ouqa1dUgnsG6Su/Kf0qB7597FkChBeD
dPwG96Fvr8e6O3yK8IUxCVtsh56PghrVj7Faf5m0NXG0U6PGBUJxZ4MpZpDUl7ERflkPS0+N
Hmq2rmxqo7vljupNv9fTfacmSgsmcXNYbfpn40Vh1Z4RsZvKomgNUCf3+W5tCktfI1VJ1h4y
6rbKBTOga5qh92Brd1xp/9qjwlKs9soJzbNxf0xEhEHLjWNBUjVJc7cvWXCmGCg7WZYkTE9M
TZZqxunpJFN6mW6c3j6tZZq3BhoM+RJNbQMNhkX0hm6K4JZDzm9uLg036arZueTIvuZta26j
/tIV8s/ZwVu5m3TrGS3eWFtIQuYXISyj7Uhz9YiScXnAME+nNfVxxnQWj039ljwHGG9RIJOD
CZBKOzEYHKIgclIwNKxHkYK9W6B0N0xkgW14aFJEHBb1MfxRR1urlDrT4AojK0bKZjfBEqIr
RjTvAWqVdDQ868FyqU2ROAHPE17leIlAM0edrlBKAMvBbjxcqfNFQnK84+FAhlPQKKk1yWc4
24VFHkhobyWZTTg1UIfbPmzBkAmcSVkHvummkgbYVA6/e9ON8NPxontJz6RJcSE46HrkvU2F
tHrKtwVtUIdaA8CsxCdXXbUFV92ina9MUJWkbgC1p6Lq1SEtYhnj3TeELlFUaqjQlr9XwxIi
cRJb/gd7cUnuy7urWgAAAABJRU5ErkJggg==</binary>
 <binary id="i_039.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQIAAACNCAMAAABrAITbAAADAFBMVEX////j4uLX19exr7DL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</binary>
 <binary id="i_040.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIsAAACLCAMAAABmx5rNAAADAFBMVEX////s7OzLysuxr7CS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</binary>
 <binary id="i_041.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATQAAACNCAMAAAAO7XakAAADAFBMVEX////19PTj4uLLysux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</binary>
 <binary id="i_042.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANwAAACMCAMAAAAgCjdEAAADAFBMVEX////19PTj4uLLysux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</binary>
 <binary id="i_043.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIsAAACLCAMAAABmx5rNAAADAFBMVEX////19PTj4uK+vb6x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==</binary>
 <binary id="i_044.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQMAAACOCAMAAAACVp1LAAADAFBMVEX////s7Ozj4uKxr7Bv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</binary>
 <binary id="i_045.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI0AAACNCAMAAAC9gAmXAAADAFBMVEX////7+/vj4uLX19ex
r7CBf4BvbW1KR0gjHyBdWluSkJDs7Oz19PQ3NDW+vb7LysuhoKD9/f2wrq9nZGViX19CPj9a
V1jAv798enpcWVnz8/Px8fFXVFV5dnfR0dHJyMjc3NxeW1zNzMy0s7O3tbZ2dHTv7u43MzRk
YWLo5+cyLzAwLC2ZmJj39/fm5uZubG3g3+DEw8M9OTpJRUb29vby8vJGQ0SEgoKlo6OnpqZs
aWrBwMCsqqrS0dKTkZE/PD38/Pxua2zPzs47NzgzMDCRj4+HhYbj4+O+vL3KyspPTExZVlc1
MTKura1mY2QxLS5xb2+HhIWrqar19fU5Njfc29u1tLQ8ODnT0tLq6uphXl8kICHw8PBjYWHd
3d1UUVLMy8tpZ2efnZ3W1tbi4eEvKyza2dk+OjuZl5eop6dyb3AlIiJ9e3v4+Pi7urqioKHf
39/u7e3V1NRIRUU4NTZQTE1FQkOfnp5EQUJiYGBqaGi4trd1c3S2tbUAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB4AAAAJNeEYhBk
QARkBIQAAAAU8SQLAQAAd5QAHACEZEAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACEYhAACgR4AAYA
JNcAAAbxVAAWABR3ml0cAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABIAAAEhGSZN9prBHeUdMUAFPEQAIDx
ZMA8ABR3lAoAAAAAAAAQAAAAFPLFa0fyEHRsABR0xWsAAAD//wAYAbcBt83Fa5WDCHRgACUA
AAAAAAAABQCoAAAAAAcQAIAAAMCAAAAAAAAAAAAAAgAAAAAAAAAk1yiDCACoACUAJYoAAGTx
9AABABR3lAscAACKqAAAACUAAAAAAAAAGAAAAAAAAAAU8bCDCAAYACUAGAAk1ygAGAAkAAB8
CgdLAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAAOxAAADsQBlSsOGwAABqtJREFUeNrNXPl/3TQM
jx3HkZ04cYGNDTbusxxrN6DAKHSwAoNxjZuN+xj3zbj/d5K8vbavL4fk2Cn64eXzaRP7a1mS
JdlyFLkT47EQiawoBVU/tBA8i6anPBbSAECDQIiYF/Ujkar6m0oEnw4JK3Va4bBFa585F7rC
pOwUiPKi6iopBrpisVVgkpKF5UrVh46xLycA2JfplGljaK2zUkIqQjCIS1AOnM+tAZ37xpKC
dBXLMvWLp+LLqPZ84skTkGNtWpkaP/IjIPVhOoRJYw8CYwpP5kFDMpI9FmTuURXMGPZkypRe
racF7cye0ijfliI2ylEhNNgAi4sbu5nnWdojitZFZEL5TSVoKhijwnkDnNh4UDDU5jOjo6BE
gRMcTLX2KSycCcDguVO9N4WvnxmJsjNBBZg4BSqdBky1SoAYXA7MdMFiAfGQnYyj6UibvH8u
bZh+V6659rpDh69fltFeoZGBuHDk6A3RjceOL5mdvtFbk4cBcxPcXP3ecmuLZHT63BzKQKyx
cFv9uH35P0mXCrM0CSWud8CdKx2dds2VCDVPUXTX3XDPvV1Wpz3xAkU4XS5X4b77H2j9l1T4
v/qiB08ApGvtXCjbRNgxosw5r7NsfCjjt34STj3UrsnLgqwcRJjFVkKd6ZNy9tR9OZWHH4H1
dkEWy4pPFuE4qfoXcbbLJFFhkm2ANhqNehQe61Cf/Z+kRA+LiRTa8nqxhpZsxOOn698nYDNC
MScmsqYwRuTdOO0+PE8+VQnlljqzEqGYI0lSwxX0ZmNKsy/8f/qZs8e3jz3bNWK2mAehKZQA
BC1mR7aeW9/s4b5IFxwNgq2pQuLn+SCdMynBbVuwOYywXGbILAOTlGRNkuydZ0KshXbiNWGM
e7VIaTwYQraMAictdmctw3OGlgFCy47dabhI0QJMjLU02knJdqZKWe+N49zwhakS84niWFEj
hzf4IGQ+VaVBDnT1BUmmF7GiE8NMCDRyVdDnXxJ0ehkbFF1VwBTngeZuYWiGVXNpKfqtHT1V
jdRYoWZ+Fn0pIXmqyA95IzgWN7E2jRxJ4zpgjWpLgXrZfSsG68k1FgeXMo/BPfRDqkmi0UJs
R0RbyG+FrIUH9eorMIYYjv1YS5zDOe5MazhLVfNFSOyb7qQEVqlwCi5GBenItadCg1Pwzva2
z1T06msXXh+ST4wRKZFoOt9aEfDGm9lbb599Z0A+cZ2MRBO9C+9Vv5sXT26NljoPaC7B+/Xj
EHzgAw3O8RtE8yF8NB2ajz/pMiafwtHq97PPL37RE3h6RnMZxhFuofIxU5e//Orrb779zotO
4aLlbvt1CQ5/r3/4MfJgb9A61W2Lr0qxD1uMRtOtFRg0uHUKj6Y7AvypsX4Dy2GMRoMLBtMu
0D/DLyvIwG1w1YyxEtblvx35FeC3bT9+Y8V/JJoJ/OLaJ0bagujKCNuHG0itKViv7vcrro7o
BjISr31ihsyXBI81ZzKDnFV0PO38XaPdSBV3ZQ46RzGLZgU2wWKNy5kGiW1+JjJYpereEO2j
Ap0WneFg6D2GoHm/eSiFXNOisDnROQwt8Y3/cYKUg/wTD3++tGIXtVqvVk9RMpF/4XPpOyk2
RhCHYPsMux5ZoiliGWQPZk/uDJu+nsPB7k9R9gN3fQRG0tyqG8SYOWnvbsF1Tmg782LwQDb5
1DfbM0Lq1vzwni/1RPzC7qERtI+jwvQkAk8aS13RFnYP6alp9vcV+OfftSXX6vQGnL9AXl2z
hdXJyVuIdV0mtXuOImvOUTiVKe3bw3Db0lg+YxI7HaTcz4wMnOs5ct6UuXHuHlQsuYcy1Ek/
J6+SAz8wNC2es1T/H9aMiFBGUysf3Jzw8dQuIyzU+dmhKD3p8L4OQpA7T2AehCBnnScwc/Li
OZ56TjQXk89V74nmJGUT61PZ64JNukDkAyUNGUwpOoOHi8oJTTKidmK68gqBCVWSieDgZoFN
UwlTIosBJ6kS4uhSwAngUCrGgsOhFUkyFVSUqRWbQeEIcvko08HMoFPLFoL4grlyKxIvQxS0
cueS7EwZ33VvdkQ1fyU82id7quGNqvyJfdyUsKtLY2vxWQKJn7Iqrnzc3sC9XGxRX7HhZ1TC
pCNtT679XLExmy4BY/Dk44ezNDjX+ar54t2sM2FA07ld1tfmhLDpzU0/liKKsXYaAZrrNsXe
FsVqKKoI7LZlzW1R/ZdKsbipeSvyaALKmwu3lBZ8CVN9PVmSNnnkKWPonItEzXPFiRBidkFa
fT2ZLg4ooclmtZpiBkiUfCSO/wAzO2RipqdhcgAAAABJRU5ErkJggg==</binary>
 <binary id="i_046.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI0AAACOCAMAAAA7FHs5AAADAFBMVEX////7+/vj4uLLysux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</binary>
 <binary id="i_047.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI4AAACOCAMAAADQI8A6AAADAFBMVEX////s7Ozj4uK+vb6x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</binary>
 <binary id="i_048.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI4AAACOCAMAAADQI8A6AAADAFBMVEX////s7OzX19exr7Ch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</binary>
 <binary id="i_049.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQMAAACNCAMAAACEwu/lAAADAFBMVEX////7+/vj4uKxr7C+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=</binary>
 <binary id="i_050.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI4AAACOCAMAAADQI8A6AAADAFBMVEX////j4uKxr7ChoKBv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</binary>
 <binary id="i_051.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATMAAACMCAMAAAAnbb54AAADAFBMVEX////7+/vj4uLLysux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</binary>
 <binary id="i_052.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAANwAAACMCAMAAAAgCjdEAAADAFBMVEX////j4uLs7Oz7+/vL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</binary>
 <binary id="i_053.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAI4AAACOCAMAAADQI8A6AAADAFBMVEX////7+/vj4uLLysux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</binary>
 <binary id="i_054.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAATQAAACMCAMAAADFsaUBAAADAFBMVEX////19PTj4uK+vb6x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</binary>
 <binary id="i_055.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAS8AAACOCAMAAABXN34VAAADAFBMVEX////19PT7+/vj4uK+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</binary>
 <binary id="i_056.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAS8AAACOCAMAAABXN34VAAADAFBMVEX////j4uLX19exr7Ch
oKBvbW0jHyBdWluSkJDLysv7+/v19PSBf4BKR0i+vb43NDXs7Oz6+vpwbm5ua2x1c3SNi4u+
vL38/Px9e3tjYWHo5+fk5OSamZkqJidMSUrw8PCzsrKYlpaenJxzcHG5uLjn5uY4NTb9/f33
9/cpJSbV1NRRTk9raGnf399nZGWkoqNYVVagn5+ioKFXVFUtKSqlo6Pr6+vJyMiGhISsq6uQ
jo+wrq/t7e23tbZ/fX3p6OhoZmYrJyglIiJeW1y1tLRubG2dm5zAv7/v7+/KyspWU1QnIySn
pqZFQkPy8vI7NzgmIiPc3NzPzs5saWpoZWZPTEycmptLSEksKSl5dnempaXY2NiysbE6NzeD
gYFCPj/b2tq9vLzx8fGLiYmVk5RgXV4wLC35+flEQEFKRkfW1dWfnZ0xLi93dXXl5eVlYmO/
vr6WlJW6ubm0s7NJRUY+OzzU09NQTU5HRET29vasqqpxb2/q6uqPjY6qqKmHhYZbWFhfXF1G
Q0SRj49ZVldhXl9+fHyMioqXlZWZl5dST1BBPj4lISJ7eXrp6emjoaLc29tVUlIzMDCTkpKr
qard3d00MDHv7u5aV1hpZ2cyLzC7urp2dHR8enooJCX19fU+OjuKiIibmZrKycnDwsKTkZFq
aGg3MzTBwMCUkpP4+PjZ2NliYGDi4eHS0dJyb3Dj4+Pm5uY5NjdiX1+ysLCIhofu7e3Ix8f0
9PSNi4wrKCmpp6jEw8NQTE1mY2Svrq6op6cxLS6CgIFcWlpDP0AkICHQ0NBcWVk8ODlWU1PE
w8SBfn+2tbUuKitEQUKJh4jW1taAfX56d3htamtAPT2lpKQ/PD1IRUXQz8/g3+Dz8/M1MTJO
S0uZmJjR0dF0cXKfnp6EgoJUUVIvKyze3t5kYWKura3a2dnh4ODGxcXNzMzMy8u4t7eOjI3F
xMWFg4NTUFF1cnN7eHnT0tJ4dnY9OTo2MjNNSku4treHhIVY4AALBHkACQAc3ygACQAkAACU
q3cVAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAAOxAAADsQBlSsOGwAAEZRJREFUeNrtXXucFNWV
PtVVder9GJAMiEpW0R6MGEQIyTgrMpogEkd8oKMj4mSFCcgKZkUdUSMKgvJUlIfLSw1gYHVx
jUTUCAYJYeMjanYTEzfJSrK7EHfzcHfd/W9vVfd0V/VUVVfdut1dJnt/Py7dt3uqv/rqnHPP
Pec+AP6/1K1wOV4QRRGLRRJFmVc4NesAtUYg4XWDIBBFnudzXKGYPK+LFqIlCrmGk0YASlEA
60iazZMnJslmiCRxikA+N+TGceYCNGQ+FCBfP4A52UKjuvxwJoGkKw2gLEsAbcFCyYwpyqqD
XM/VlSwtOUClZmAUCQ0zmd7ndDT4upkKRaQBaAm1AKjyBsocxRN3/q4ejKUCaDMHY1nUcqLU
gbF0ACUUmQJ0wKSxjJxUY8ZSAxQZAswZ6cAUZCz9NcLvlsHFOQPZANQYUW9aRm36SgJQZwPQ
yrG4isQxMjE66jUQMfIcWAEUUhOvScgz1Zsce+HKEEDFkpj2tKqMAlMRy7EGKKBMD5DcHfPR
CtMbZE1/KoCaZNXAQDO8qipZNRjM0F7VZizqHqEw2QxmaweQwiQqll4rf0lBmYniiBkCyOae
avgsagqQGDE1IRoTaljspHjqS1digDwqAFkmTMkUwJqjSUtYtgDWAY2LJ8t0JSCMHZqmAQNJ
OW7Qp5oD8dBaoBx7NzqYMD3e19hZ0qbBOOT4oSeceNKwoMEa5W2zBBj9Q3H6FC0eqzHLp/HP
SH0ynsJOkDVLhDqVGABVSWLpBQ7HE0h9Kp6WD+6GKRx0tgCr+QnVQkWyxTRuXOCrBUcE36No
Jb532bKhfkWvAtDEqMGwzfGkOBl2Pmcn4Ot0/EyINBtiYhWpa0JTlcRoUxo20lQVWSrM2BCd
GRzOFA5DVrRYfOXPwOEw8sxi+azfpCYbR2iWAHUtduTYWwr2iTSTcCXyvoktGmfqVtVk7HAc
ddbos8eMBfjc2GIZl8aEiRLUuZgRAPlA26A4KeBgu2cLBkpKJF+f/0LrOW2sGKDqIFKWcIBa
kHI4ydYok8HJaChV7FekhiUINmkWX3e6In40gEkuRmpaE6zQiGR1vohQa9nVxiiNVPq1a3q8
BJMqoBh8zT93/dUqDlXcPjKHXCP4CgGoGpXevxI/s2eHpLVOxnOr/i0XlwZDbghdBGAuUC/8
rpmaLDtkYv/w8PjzJmD7+RdUdQqNeMbe0hrDF8gBANUKs2ZLVjLptw1az1uLNY5UG2HswwHy
hkoV/fHckE6bKZONWOLVuDnEglGFQo4q+SJTRs7iCBgD8brAicZ9Uf/S+OTDIsvsJ15+C0dn
WgVKwmIIGAvxGnkiTrxw0kWTv5w8UGFEPT36iBwlYTEEjIn1unhCHqDjkimXpgVoep+eHRiR
u+zyKy6eemWNwi1yNR9MQRbW66pOp74arym8HdoVH6DfVTYEbwwjyNRfO20kNF83vfqFqfSG
qzYwlOJK/Miurq42uJ7UHc7bYd3Dv1LJ11/gDYW3rTMSxClsH1zNe8cBfk7TTAdwz1ebq5pG
gypcXMUXtWMPtM+ZhRfNhhvn4F/e5NiduWNnTDu9gq8zcV5ivvwPzKsOwRG5LrzZ+e9rLVUl
2aaawGZGi6Ucf+R4IzoO8lxXAv7qliZomm/4+bp18m09yflSPABVjzULici14e29nrdRv2TS
BF3UaIufYIrRHTiR1AvanXs57Qb7eO4ivLPEV/tdd399zD03QXK+VA8ErzENG5wsxHsvi8cX
XRhB1yNH2moCvu7r7u5e5PA1DmctFu9fclZTia8J45Y+cJmbe3lw2bJlcyaQallMd0zWg7CG
Dn7vNHD5ipWx+LJpJqtEdoByghzfHbigtbV1lsPXKuwO6h/dspr0CIMfIlVXU9zoSAmgRxeM
UGS9gybgwxNjSTKNbxmpkElm/Hn08RxcE8pXUn30gPAwp2BEDGDkKOxcHUeSqcYuuhzhbSTg
/xG39xuwnGjdo7h2HXndUfrslhNT8FXSQkGK2a03n4KDYkkyjYCZVvioIYlBXIOPkHo9Og/z
OJzOK0s39CWL1YexjZ4vpQ+gwZd1NEy8rnT7lNU4INYv9R+fxhlyhHarUoJA3F2P4bS/ho1T
8CrSPbVsasfNg7cUPxo9C3HrgCZavrSiadfKJj68k1r1eEExnoj3S4KRXCENM9S00cehe29l
F2QsylUOy8BCA1hPbv4GqbdN74jHl03hg4V2gmWAjS1FgIIYw4R8ZeqU7ds2nMfFlWQpeR7a
DJNJXsoGX0UDJvJxBrV5e9KTbUysd3gvGKI6opANvuwCwJISqgzzVRqFQob9vKVkg68CU+U7
Y2onjOQ9pMQzN/dsi6uJXIklgeXEPTn5NMUQj5XLiLkv3lPZmkosE1ZKcgPGi8n6gboXF2AZ
JVO555IHkEMo5sWs8OUarFLvE8NE5/PprXcUxUkHlnUuLsCSO1HVTjR/4/wttTT4drBDIfJZ
4cvteSQznp3I8/fidUk7ExYORXb4cgGWQEbbCXXAjsFPqY3gy8p9EvnSv7kz2bUFnRFfmXG/
CjYmHl+7/oaRdxDpsCoZ58vRmTJfc50kZzOpTif/dj7tVMTIP3OOE/r62y9sMbuHAfSQ1pGw
m9S9z5JqHbSQ981uI3DD8+U2Gr6CVTizfD34d/jcUPWuycaV83FTx7fm4PMdcOGGB64bMw/2
tJ+wYez6td+GF/Yuf/ElGL4VN617+Tv4yqXwCE7fp+7Fmfvh6VetPeW2PwG+xE/hjcSwr+Xg
u9gLMGQH6RQPXAvwRatpEk7dCb33ru0AeO1Bx5odbAG4G78H6uKZe8n7SxZD86GJeW+b8MfP
V/P3DwP8/QCAQU62YOAygO4XV6686QfY9Yg7N/MEXAUw9QB5NWgEqV7H1bDvpTeWkpdvbgdh
FfjaKPrHTxhfErxF3gx+CmA0/rDA19ud6ze889YT2jYcTr7xbWf27lSju7v73SJf6sKezS5f
61ddnQdf2x89X8S/z+HN6knEydrzI+v+Ky4hfElfLXz2D/gtUl+PVxO+/rG1tfXsAl+P7rsG
2l2+fnz55GvB10YR0An2tLLKlzN+nHXLuM87r1tefqrNka/zJhdGQBPxS6T+iVN79fG983uK
fG3Pnzlmpa+N4jYz7385AcPyQyXAluI9s/vevvsjJ5n3TfLqp9D7s8WOxuIzAO8fIq+WbCbV
BfhPY6GPL5iN73jbbNQY8WWY2eGL84XvediNs0ofHh6Th3Uzly+ZtH/hTnhgys+h+cAvSPNp
zjc24h6AX+JtO2Ed/jPpRh8bBXDmwZc9bUryKJ/6iRg/luE4s8A+KCYYYeeQdjz7TnhmPuJz
RNHyrVu/PmRFL7ywEJe/DU904nfeG7sWZdjzAc58vOMQTlkA3PtHflluk5O7EyEBkuzw5epM
OXDshMOeq5wTkf/VqUUCbx2WdKjFhi8hM/FCF2DZDyf6cOqvGV2aJj8UkmfMTnzVjXh5osDS
WUPmsbp08vB9mCDlMpPvcJ+cJ9B+zYjb84wuLVEEkUPysjQ9bY3cL8Hfiw/E0Q1Ux9C8bGYc
sIJNLlvmPWewSi3QzM8JzctKGekgiwA9+ReFkehTTTAMtVO6ng2+ipbLm+dgtISVanFU6DSc
rCRsiwC9mVU2Aka39i50Gk5WDL4ol0eRTAWMbu1d+GQ9zMYEnb7+SJS9RiR9Z6RRbRYZsSYh
Gxnu0vw0n31gsMcD3SUiJkHTOL/sSwmgb7Kplnq/b4VORA2erTfHvJSnmHpXP4KZUiNtui2U
ImcIGxmYkel5aH7vUk+1UlqV6BQ60sPlM+BReKyW/9mqRhoTRrtBXaQIZUEhvTO+/WDTbEAp
U+7/VmXCvtTwHtIHsKIDsqk3Z6beu7XKAlrTavSBfz57UbmYjnY3a2q61CpzxtWGu6z+FVG6
CAwIk6nvSqkmP3KD13hULGftt6yWZv8cerqqD8PsBgfBKgGKlYBtw0jWJyXe0Mn39Kp2qmJD
gzr91ur0R6zqiYaBiiXRRxFEOTni+oYm9BgaYWLsA0U0Mc2e4bk4XDRSwAJ2AQhSCYeFOFZM
5THVoWGxgkhcAy2YGJC5CtzVULGqn77pHL2YaopDzCCl2LA8ZC7ImQ5+fqpS5fRNW0h59GLA
RpNhAtaoieXBAMN2NnGOreWDKXM2SjbMlK537Gis3KBRd8hGk+GRL00w0NIrTm7nFJm0CqkH
wvEDblpjdnwM/dmoDTttZ3dttERR551D0t1T0nWTRdQgQTTWbIhPEQ6wyk67KqfwvLObu8Dz
CsdoAJxoNyepASY/IlzMoZkZYQ8ZFTUAoBBl2eodl0sYja3/hu5i5Di6noeJUD0gsd4Aox+Q
ZtU1kJlLHNHoB9C/v2Nz7l/6divcQpr+FaDn9X+D8eTlbhhK6vHu98e7f9bW1OWW671tSS1U
1B3sclZZARw95gWgdrlQnf96hxUADO1wahU6XMBR5oji6VTegW9/R/uKbTe8cX9hDpt9Lk64
GdTFm5fAb36N3/8QzFtw0W9g38UoHYN1L+JxXb3/fgR/sPdAp7ctsfhEHLmz9Ahe3QY3LF/k
BdCz5giuuAmewhF3XfjeCpyz5K03hww9FzvXNMHjOD9yEE531lHlETae/R2bjGsB9uOHxcuf
+BDAffoL5OVsvJ/UV7pUL8X/APjtbc4KKbgCm0Dd0exrSwowYsfZhQdb4Oj6UysAzGjvgeYD
r/2OvMy/SiDm1oM64WyA8ffg49G2iC4oXwHQs5/cya/adz77Om4qfvLwDDi2QS0I5VvgMDmJ
1GPx57D7le8634ffO1HTO5p8bd4RT5xclyoZYbexfQSsG/W5SgADOwE+vfQqZ9kHbD1MSNsP
sGMIwKZ5ldvhxX4wVfpUH8+e/R3vmbn+vI2/XfOTPr4e3HdgS1GJt5PvvF3i6/e3rijzVdGW
GGC4FG6fPHHR6n4ACF89o7a8WeLLKYSvSy9fGcmXTD189gP07O/4s6m+7z382jsH/9BcgHuY
fGduka+PZp8C/1nBV7nNAzBmZ6SGxe63tz//2GfWVQIY+AactR+W+fmaC++ufjaKrxTBfj9h
Hn2c3tni42sGtOLd/fVx1ytP9+Or3Fa2k7EBhiU7iD4eLRy159PHtR2L1Eq+zjj2B4jiS06V
INM8AD37Oy7AbY5P8dMyX9oOd8fHp/F5Un8ZnyT1Z/Ga66DIzS+wsDufty05XaGEEb5IRzSu
AsC70/Z+DYp8/ddDhW/+94IZx0fxJafMJ9pGCaBnf8dHJ6M+7sPFRwsftEw5yVnJOZdo5CR0
Vj7d5y5KHIS3tzm34bhah9DVFl8bFUBNCspeXITD4IfLt7b5ARx+9fw8NB/5MXnZtLmwXKtl
+bQlAB+FHg4jp06/EpUsGGPf/o7KfMQ3i3Ttug0PLn5B3Xjk493/sww7t8HoOTjtJfjfI6gD
vD0CPz7aNHcKvuacHeBpowWoSv06h6Yh7fjxRzD6tGnzPAB6F7cTh6fjEB6ccfyu3yF+cAzg
9PfxYBt87158Y2PgtUUGW3AEAHQcmt2/YrDiQtWTb9FGbqpGKXhNYjKqV3XMFkC5NsfqcmkS
lb4i1Awg3fNUqA6JqTrekpldVLFqEK0wUae9qG2w3utHE5lG/NgDVFMBdM4EY/kEc7SiHgpQ
YCiuLkDDTnuBHEPhEpjrT85iJ2Kanh6gGvNMwzixVKkWGX2iA4wAmvHPI4zsL4yUCeyCHBg1
yx5yBjIAyOY2i5JhpbTSnFj9nNJUkpH2XglAnR1AlbcMRU0DRqzt5Bp3zkuWAKoy9SNUpFqz
1ccYr2UIIAGEeuKuSBOsmmqiD6BBC7BGSU1FRCPJBJPC9J06znlQdAqAfA0Buj8gxHqINvmq
Jdd7TmARoBoLoEgA1nxOmc1LiCIfCYlzZvPE5LUGlIlVAdqmbqAh1wmgmhMIZ4bIK1yFLKtc
jtedz2SzkdOZSwDNIICy8xmbyVhJ+mBTEA1EB1Zfcd6hqPNcJtanZxKgzXEm31c4LjtbwZW0
ky3A/wPNlAUZZ/fE2gAAAABJRU5ErkJggg==</binary>
 <binary id="i_057.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAS4AAACOCAMAAAC49RUrAAADAFBMVEX////7+/vj4uLX19ex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</binary>
 <binary id="i_058.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAVcAAAFzCAMAAAC90roKAAADAFBMVEX////W1dXAv7/v7+/1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</binary>
 <binary id="i_059.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXQAAADbCAMAAABKgJruAAADAFBMVEUjHyBPTExvbW3////j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</binary>
 <binary id="i_060.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAawAAADcCAMAAAAbQ2XrAAADAFBMVEVvbW1pZ2eEgoJVUlKx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</binary>
 <binary id="i_061.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXMAAADbCAMAAACoXIGXAAADAFBMVEVVUlJsaWpvbW1iX19Z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</binary>
 <binary id="i_062.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIoAAADcCAMAAACYjsm8AAADAFBMVEVvbW1pZ2eEgoJ1cnOx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</binary>
 <binary id="i_063.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIsAAACwCAMAAAAIem2jAAADAFBMVEUjHyBPTEzj4uL///9v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</binary>
 <binary id="i_064.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAL0AAAKjCAMAAAB/Sv7AAAADAFBMVEVvbW1pZ2eEgoJVUlKx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</binary>
 <binary id="i_065.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAL4AAABbCAMAAAD6I8+eAAADAFBMVEVpZ2cjHyBPTExvbW2x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</binary>
 <binary id="i_068.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAMIAAADCCAMAAAAsP+0DAAADAFBMVEX////s7Ozj4uLLysux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</binary>
 <binary id="i_069.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQUAAACzCAMAAAC3rPl/AAADAFBMVEX///+Ni4xua2yMior9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</binary>
 <binary id="i_070.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAALcAAAC3CAMAAABnsD+tAAADAFBMVEX////j4uL19PTLysux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</binary>
 <binary id="i_071.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgoAAACSCAMAAAATtRJgAAADAFBMVEX////6+vpwbm5ua2x1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</binary>
 <binary id="i_072.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfsAAACSCAMAAAB12ZPGAAADAFBMVEX///+Ni4xua2yMior9
/f2AfX6HhYa1tLRubG2Bf4Cdm5zp6Oj7+/vCwcEjHyDY2NjFxMXGxcXf398qJifAv7/v7+/K
yspWU1QnIySnpqY4NTZ1c3RjYWFBPj4xLi9FQkMrJyjy8vI7NzgmIiPc3NxPTExfXF3o5+fV
1NReW1xLSEksKSl5dnempaVST1C8u7uJh4hwbm7Pzs6LiYmVk5Tt7e1dWls+OjswLC3z8/Pj
4uJZVldhXl9nZGW/vr7e3t5pZ2eYlpaBfn+4trdiYGD8/PzU09NQTU75+fns7OzLysuxr7Ap
JSY8ODn6+vpJRUZkYWL29vYlIiKPjY6qqKktKSpbWFjl5eXX19eSkJBvbW1KR0g3NDW+vb51
cnOwrq+Rj4+fnp5mY2Tx8fGfnZ2rqarJyMiXlZWZl5f19PShoKCGhITQ0NBMSUpoZWbr6+uQ
jo+KiIhRTk+trKzc29tEQEF4dnb39/czMDC7urq9vLxCPj+UkpPR0dFUUVIvKyxqaGj09PSi
oKFKRkc3MzR8eno/PD2sqqpxb2+HhIX19fXm5uZ6d3hOS0tGQ0R3dXU5NjeOjI09OTri4eHT
0tLd3d0xLS6+vL23tbYkICHn5ubW1dWsq6toZmbq6urS0dLMy8t0cXKlo6Pw8PDEw8SIhoeF
g4MoJCW2tbVcWVmvrq6Ni4uWlJWura2gn59QTE0rKClXVFWDgYFcWlqop6dyb3B9e3v4+Pg6
Nzfj4+NaV1h7eXqZmJjQz8+pp6hWU1PBwMDu7e0yLzBAPT3Kycm4t7d2dHTa2dnh4OAlISLv
7u5IRUWTkZGTkpI0MDHk5OQ+OzzIx8dTUFFraGliX1/DwsLg3+DOzc1EQUKCgIF/fX1NSkvN
zMyamZm0s7PEw8M2MjO6ubmEgoKbmZpsaWpDP0A1MTKlpKTb2tqAqChscATQBHwEfG0AAGTx
9AABABR3lAscAABt0AAABHwAAAAAAAAAGAAAAAAAAAAU8bBscAAXBHwABACAqCgABAQkAADi
EnAPAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAAOxAAADsQBlSsOGwAAD45JREFUeNrtnfmD1NQd
wJ/TAQk+v21ZVFDQRfACtLC6QSMgVhZIXgVcFHMKCiKJVyvirqIiClqhKFpFV6RY1Hr0QNRq
PdqCbVGs1p62tVp62NY/o8lcO7ObZJLvTGZm4/v+EMLOJC+Tz/te7yTksEzmC6Qg2WGZzHCS
Ijk848oIYeQRhIuP0CMBvlg4/xLAl2mqft2oNhh91NHHjBnLQfvKsXBc4Wzc+OPT9uNOaM8S
MuHEiZM4Zz856eQxp+ROTs2cljr2k6d4x6lwOufsZ/TP+ApMy51N7zh5SjrZnwlncdA+0inS
GWef455I55KZE9PJfhbM5qB95Lw55HwY6Z589QIyF7rSyH7emPkLWu/RZElSWE4USZKb8ggd
x5HOr124kHQuomQxXJQ29t1LLh5+ydJLW8rLqkzTwRNDz4nhnZu6ZkkNzrKsYYRcBsvI8ssJ
uQJWlH+08ko2BEWqYN++6qrVHdmW4W4rgktaF5gq2RV/d22A94moKaH8bUl1f6Lj1Rjvtw64
S1wZezUh18C19njX518H15d/BFfoQ1CUwf6+RURyDDAFSwr5BnMNgsj8gFKJCaJnINyfqHnc
vd/q/V8UGNZefP0b7uEGmOM16M2BCuMIUkpivZZw744JohXBr6tuDREtu9JLOKJnE9jguECW
mOZ95qgI/lMPcw9roPvSXDx8Y8rYL2prDRevDOIZXk8MENSimbcEV9lZKIucvRCUmPjp2pvc
Y0+v7h6zJ8HN6WJPe6GzBZy8Y5pazEheFcBQvEojgKlF0WmqaqaLP0YRt6wDOGk0IbfeRsiR
twOsv2NDitjfeRfAjOkLm0xeA8OiqOs2bjL79T9KhdHAdOy6PHUKbH7zLY+T019UaDgMJt69
KmZxlgGazNm3glimiSWvg65SDcS4EBQRdJmzb3pSJwLDpV+2AHru7ds6CDR+tdFszr7J5l63
sVf2q7tqmGrcG6gGttJx9nVJ6BHMCuQqHYVbE2KrvutsDJWzb5IwBLA8agGcAVdKhikhbiNQ
zr4Z9l4HC6v0huQHkmHMh8TZN97eiyYy1HZA89VWK+DvVVSfcfYNFtUUkeG9GJgSSph7WtgH
4eyRooCGNBemaIfUCyO+LZENQ+bshwB6JTw6oxhHQnVc4xJnjyOoJFRnqICJIjTU83D2jUTv
RLhQw8B3ME/E2TcQfTT1RMHHPBNnj3jNLEn0ns+3GwKfs48fqCPDPCsqHSpisrb48Dn7uEG1
KSTuKXBlsLjwOfuY6EVkS4oUJyuUwUH5FJmzT1A0ZEOuHc9TKIDpoRNMytknJiqojTEXGibe
c0vh7JMS23Sw5sKOi1FHxaEOZ5+Q6EhnjzDhMqqDOJZd4uxjZWly48wFQ0UWWgyXz9nHQciw
5gJzFcrqU0Pn7JOI8Y2GmgsZ1XQsRb+Ks4/xVtXGmgvHpIlexdkna4NrMBeEoioNjdySwNlH
j9XtupoLWlyOhQWuxsJQiq9GZcrZRxUD2YWj+5gL29IMbwmWnHirLYj+869xZeo6Z98Saj/4
OmqJA5bmsL11F/ymcCtAUZZG4uxbQe0HXmdrpqn5eAGvRgyezWugwkRB5+zrKGp91D43XTtI
l2UNBk6ywnl8OxpVzj6iD0X22osVam+Z4RP1bQGEyrpioqb+RPP4nH09NcnH9ZY5capXnzkr
GZXjrXEJohSpNYmzjyQOMkcv97ySGWkOhVMxyANZ6USNs6+X4EyvS04t8/wRZ9tVzvYSUTFm
pASBs08y0mP95sKKPgxLLoevmIlVVs4+imjISK8/RYs1irZ8lA/F9SI4ImdfJ5OPm4whl8xF
zAHU5fAFDVe0zNnXx+TjhuuUlE+KO51D7h+ljTT6hsPZ1yXKF5Hmwipm6UJ8vWW1RfoRnpmz
j+W2cSZfNxBLKpSMtshqKpyzr0WwDTvFKF9BjdvRizmCgxs3UD3S5+yjuHvcdbpTsPiogd2l
4T7I4qvnJpx9BNeJHLBTyM40AxcpFvtxKI5R9RiRs4+gvzh3L+WzAxs7W58Wu38NVKOiXdXT
cPaR9Te23ooFtceWqxQUX8C1LFVtlODs66BA/pJvlKFYte8fq8lwPkfXOPtaRUKGenlTrZj4
VU8LiQIy2KtaZTj7qLY7vqvIvVpRw5dcsDgyriepapXh7GvXn7BQz67pBYtODZCqVhnOPmqa
jlO7oEyrR89klpUoZTKZe/y+ZRnBweZy96LMN++9cjOaLWdfQ4q35Vt3bL3v/q4wcxHYwtKz
BLYVd/B9AB78dtbfdtiBT5BlsO1G+fALex/CBvqcPZ79w9sfIeTRvsfC2Afn5jva4fGCWz+j
b2doeun/BN+Bme5xV9+DXch2Cc4+YszmI+OW5t7wEwEpnhP+fq/57vZFeWVfuXvMzlB8/hCf
hHHeP+vgYaSz4uzx7HtP9o7zHg7BJgX3/D/19PdgtHeycOvmZ8YFfCnvMvyjzQL72+EJZJDK
2ePZL2q7sZqrCGlUf/bWUfCcd/L890mbGIovjH12e98Gzr7h7H8A23+YDWcf8vrH/ojMBDdO
y+45grywNzRZCGPvwIuEs284ezod4KV5gbm5Ev76z3+cPALux7MvI+SSGwIbCcLYz1j98o+7
X3mVs288e5Jd8xPoPj/sspDXP/xRQu/ufo28voOQ9dei2L9+s3bnqOAH5+wTZE/IhDcAnsex
n34LIW/Ciz99yT3ffh+K/bjwB+fsE2VPyM/g5/4f5KbUhrz+c/cRsr9tymleA8Bbv+DsW1KC
msd++auc3d+4DRfrrXvKPRyAE7yWmbM3hrL3z+/359p2OPskJah57O3bc0H+jMUhl1mBAzfe
6fZ8xS443T2uONj9rv+38tf7P8Gp8OssZ98c9gufec9996va5oW27QTc9P3fQNvSD9xvbSZk
5DqA3w4Pwef7BJuOBdizvDr7HZlMpvSIv3P/08HZR5bA7pj7+/Yu2fT7VWFVBjvmp3STXLMs
csNlLT904N2Z8Ifin/bC4idTovfZZbP+uO710ckWEmw6Nzz0pw8CzW5+dK+p1FR2flYIElLR
XKxsP/hh/uzPf4HL02LzNz13Dlmxd2qyhVhGDVVG12opOm82JOR0wCL7N/8KH+XPdr6cGva3
gWdwJ52WbCnI8Xr5pnzsgK/ye2DnhhTZHmb9rX2/dzJp3MfwSUrYO/Cx98/fky0FOTciX2WQ
Y+0qQg3koLHSc3+kXAzveSc3HeqAW8vYr2RDT4osHoUD2SYm+JFePW5iReEW+ZJxM/D77dV0
dfPx/+gh5JQ92Wvggf4viHP0oSdFFu9uhMWnNCDJ02qoMk4NRr+wag6y+pTilJmvkXu9doSn
7yG74Om0pF/KW3D2mz1Jl4L02fn8TK7Bq+YrHXaor1Z0FfP3k3f61natWPsqmRfc4zvkZMsI
AOPDhAtBxtkFN41dlbG0Li421CvN29+2gZC58M/V7xOyA15JUcvLoQdh0UVJB3uotpUCMxUd
7RVWx6xxGjChB18lZDacMb7Te5j7U8SeTLgPDiXt8HET6Attetg9F4rLYRs1TQMm5DHvpGs8
vEG8PoBMSrD/Kxfl74axSTt8XOtOAZqE9NeFOoNtFi5FKWtgi3v8N3iDC2+Brdl0sP90n3e8
B3YlXA4ySS8GWwJq8QVWKNTCrbNVnM9FZrVB7wg3Jzrgnh84HmDPmlSwf+9uV6O6xEziVRmX
ZRWXZqOYXdPl4pIryMmcyCBlyEjHib1Tl+8dbideEC5JL029V+PPwS9tbWsjGSKX5Rs60vXa
oV12A8qRcT631CDnxN7jsrSlNdbkCxrhUh+j7+B0r+jo9Zh7IWul+BBXcupNfgOFmTgASsmE
G3Is9EopU0Pu1WJyaHUS5GJZpWZVF34Ms9+PvuwOMaN8bvLrJjgGZW16LvyIaT4V+tFjF2iT
axwrxqVMkA00Zd6aatEW05bLLQSyVYloIkdWP9FRim+Vr7JlgV5dG90v9Xt45DZZtSzsxqVe
il+5nbEsVtsoSxIrjAMzscuxcmDNV/wBRtsyzRD6kl6u9NiNsPHXcamv4g+wvpSZpuNr+ani
kpcGVJzaVmHm0lzFdwZyoJYxeNtrWxEANKkuiSVX+/qLDFadQMiOCKBrTJE8YY5ugikM3iZX
RwbrXO3rLw7qnfqToCoTdAM8EXVmyb6NA7h+fxsszqreQg0BdRWyE9ZENs3pPLdPQFRUBwlS
fx2k5Vb59NpEREDxwGyThaxnqP3YuCRn9W3EZkloiz+gekos/dKwJB8TRynxzbBuYC1+pblQ
9PRLozSfoTrIYvsKB9kPZ5u87zZJl48YTEENPaahQPbF6CJP7RN0+SLm9cqxNkOWcbspEqKZ
vNs+SbFNjIOJo8kyNlRXeNdtwiKjfGp0laQG0nDL4HA6ScMHDHw9InycU0HXSS5xbSviLVMx
UtpWA3reltvC8CNQtWtAz0P8hohq6jQJ+GiCHH0jAz4RBT/c50sc/ZCALyJy6SozNFxXwtEP
BaE6IpumevDauFEH8PvUGVPg6BsrDiBeeSBg15Agp08y4Mldw0UyjfjjJBT/GmOZIm7WJcr+
cKmH3XcoosYMcvq2jrX3fnfj0qBkz4htqakwEDQzRSRAlN/hUifV1yrn0kQSq4K1ZGAH1Eui
ycfkNtXri6DFpW/3OwtJj395DdWOS31FMeLjU8ycykqDJmLFMB5R3M3m5dedu27nh6l874dn
XBkhjDyi6fRjemzKwNiNJ68YJovg6XuundZF3jaXpVPpRrXB6KOOPmbM2CbrvgiiEivssq/c
CBufTdjSfPLMAvd4+lkptbgntGcJmXDixEnN9vsamFrUoN+bdWuw6zUwrNhxOmXRfcwd7d7t
n9yXUvaTp3jHqbldBpsc8yuCN6myKhbZEovVxHbMQfNvq2SVbhVjkaOLYbCGpFjy7M+ElrBr
tiKYIGpKkPOnEnO/YJTZB+p6C8OJGCzIjgF6nGa8o/sOTutJO/tZMLtlkj6mmwCiwCxJKimo
JKmMeTNv3YoxUGtt14i71YFWq1aaW62smAmFcxD+c0E21eznjZm/oJUeypaYVphjXRJddyyJ
BrkB3asWlhRgLSzNvZlgIdL5j+cDfOq7uwSDISiVrWCTu5dcPPySpZe2ZMWUpYLQqPbC0DXG
pJIwtw55fxUYdnpt1+UvwE3+9XMISmXtn9y+6qrVHSkxa66GM0EXy42FwBSptjZ7tW3iRSm2
+Vx85Zz8dngZOI+z/7xJdvz13j+XrU9pZ9+iNs44UJ6b61r7zv/uTuevo73QyRkHyf+mrL16
2tax6Uzy7rwLYMb0hZxygCz4bN9n/O18DuX/tNgdRR1FFgQAAAAASUVORK5CYII=</binary>
 <binary id="i_073.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAioAAAC0CAMAAACNHfebAAADAFBMVEX///+1tLRua2xubG2B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</binary>
 <binary id="i_074.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAQUAAACzCAMAAAC3rPl/AAADAFBMVEX////39/dvbW1ua2yw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</binary>
 <binary id="i_075.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAiAAAACVCAMAAABWz7HBAAADAFBMVEX////s7Ozj4uK+vb6x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</binary>
 <binary id="i_076.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeQAAAEtCAMAAADul+O3AAADAFBMVEX////j4uLLysuxr7Ch
oKBvbW1KR0gjHyBdWlvs7Oz7+/uBf4C+vb7X19eSkJA3NDX19PT9/f329va4trdZVlf6+vrt
7e2OjI0zMDCEgoLQz885NjdLSEmNi4vb2tpNSkvQ0NDMy8vo5+evrq7k5OT5+fnY2Nj8/Pyu
ra3V1NS9vLyysbHe3t6ysLBDP0DIx8ff39/y8vLd3d3p6Ojv7++CgIFnZGVsaWoxLi8mIiPh
4ODW1tYkICF2dHSJh4g+OzxlYmPJyMhoZWaTkZGVk5QuKit+fHylpKQ3MzSHhIUxLS51cnOd
m5xMSUqrqaqenJw8ODlraGnu7e1hXl+AfX6HhYZBPj5APT3S0dKwrq9KRkdWU1TW1dWfnZ13
dXXl5eXp6ekoJCX19fU9OTpcWVnKysrx8fG7urrHxsZzcHHi4eGop6e4t7dyb3BcWlonIySm
paXj4+MrJyg6Nzf09PS1tLQvKyxOS0uGhIR8enpbWFjU09PNzMzw8PDq6urm5ua2tbVgXV4w
LC1xb2+6ubk4NTZ4dnasqqrAv78lIiI+OjuTkpIrKClQTU55dnfc3NxaV1hoZmaFg4OamZlS
T1CqqKl6d3iRj482MjNua2xYVVafnp7a2dnr6+s1MTJPTExwbm6trKy8u7t0cXJJRUa/vr6Q
jo9UUVK0s7NCPj8sKSn39/dXVFWbmZotKSoyLzA/PD3z8/PT0tJ9e3slISIqJideW1zR0dHG
xcVTUFGgn5+IhodfXF2WlJXv7u5kYWIpJSaMiopEQUKzsrJiYGCPjY5VUlKZmJjc29vPzs5m
Y2TZ2Nn4+Pi+vL3FxMXn5ubg3+BpZ2eioKF7eXqLiYlIRUWlo6M0MDGpp6hRTk9jYWGcmpus
q6uYlpbCwcFQTE1HRER/fX1ubG3DwsLOzc2XlZV1c3S5uLg7Nzi3tbZGQ0SDgYFqaGjBwMCK
iIijoaJ7eHlFQkNtamvKycmNi4yBfn9WU1NEQEGZl5enpqakoqOUkpPEw8RiX1/Ew8MkAAAP
kJ4cAAAAAWJLR0QAiAUdSAAAAAlwSFlzAAAOxAAADsQBlSsOGwAAIABJREFUeNrtfQeUFFX2
962qrrrd1aG6gRlRMRBHQFRAEGTIgoASBGGRQckGRPIOSBAGDAxJRAmyIIoCyrgiMCRBwqos
qyiSdMGwoLLGdVFX3d3/fp7vvapOM90zXV1dr6anp+45U91dVVN9+/3eTS/cC5AacbzgEEUJ
w+QURUHgXGBTJpDMCW4VXFF0CIKHo+QVBMEnOtWzPo+NdOUmzkGRFB08V1YH8JEbFLfHb7dV
5RRh3qdQ/FyJRZ0ALTlsga505PUlA5zaISSHLc+ViPyClDxktFuIvN14lcQQE7R8nBEF7yF9
wyPbLZj+EIsoCYaB4tyoCDbM6Q9xairX77NhTm9b7EsV4hDMHrsx0zRmEogMmtNZRHRydoOm
o6aW0CGb+DCfrbPTTowdJgsfUQteu1nTTYwFkx/pEm1hTisS0GlkVDIQKPeyByV7rDNtVLWI
DgP/Vq16jawEwiyh7WanB7kUI9Yz+6KaeHHC7uNDn93AaUC8YkRVX3Jprcv4QOL7POi0DXOF
kwdFAyhcfsWVOu/0KrZhrmgypk/lK2onYw1slCsYYzVyqlO9bj2o30ClOsFLOd6rGlKZ1c42
yKZ2uFHjq1UV3eSaQD3h2mrk3XXqJXpTUz+9jbpizchr88gTZKeNcsViTIeqr2/R8oZWrW9s
k9u2XXvs0DEogJ0639SlawBurtWtXfceeIsXArf27NW7z219ycV+/W7v33vA7wYC3DEI8wbD
na3wriFDW+Cwi4aTqzePwJGjIk+wUU4DjO+udQ9B5LLh994H4MbR2qUsqTHA/TiGwPgAwNhx
9QHGj5tApHTiSALbpdgEYEKXSZMB7sTfk9s7oJ+EzflTtH+eitdGP8FGucIxhgenaR+nz6Dw
zNQ+9O7hemjWbHyQoNgdoGAO6QYTW9ILc/FhaIqPUK39KA2vH8N59GwhvTZ/rPbPC7Bh9BNs
lCuOHBrGwxdOjZybird1WLT4cYBpc5Y80XbpgksA+j+pgdwE+9M7xmN3aIBP0bfLcDkFeUWj
Ro1qaCCvfHrVyD/U10COPMFGueLi46BfvRq7RoM8EyZMWrkGnlkbOvXscxrIvVHtDOvwecjG
F+jb9XgfBXnuhg0bBoUkOcdBkFdBjjxBRVlS7HjZcuJCsdNQ3FgSZOiOL8JLm4qCp16eoYH8
MN5APwr4Rwi8spmq6yb4ZKy6DuTn56ggR54QjKTsURGribR58F3gVVxHXurToAeWUpD743pi
ejvTIGgLNN1ULWiTX5lD12/6crcCbEMaJ2/InQ7Qi9xMxL2Yoj5CBfmRQGecDpEnlO5VNllE
xEaG5Wo2bvfVfnHHTvp+MV4N2SMkPzQbh+6OY/rtgsZXkNO7x5G7X8M9xIK/SpX2hDl7ZfD3
catOVi9yXIKkj2QNq0Ul+3XoSoEPPyFiHwS74a0kN0b5QY1rIg5aTd7s238AB4gvH6TX+PaI
f9oF7fJbFRTsLsSeb5BgauWbbx36s9o5Dkt5by1akAXw1macdA+0bY21/rKzJ+YuebtGk0C7
TTiibvgJ0d68vSbIUqerxBRgTrN3cmLuCUygo1vOluoa+8eLr6KnuDbhycU1048k+hbtCdHq
Q0ors+ziBEp0I58geLkMY8iluPXeOvJd7XXte6Y4Au70gFf2CuqmTKdISHDTI/kkiQ7enzEM
OfWHMzsma68PNDPjt3gwDdZ9cQJpQKdD4Eq2n8x56AXJ4ZUtZ8hZDkNOYwwl09Sh6Yo15vxy
saKjZZdDKbfZ1B7g81Z6hvwVqDT9FaqwZY8TpYR7qWXejYo1OzTp7jGnDobEpPcfVqg0eSrO
w5YFRdG5GddPGt/HfBzWnyRDScDsxQrdX+qUKkiH+JSk9mgR6RE5tgwltwWUd6JbN0OSWLFu
T8UMiQhK0ru8OBHdfnZqBY0wpHMlu1DRIxK+CrAWnGRolxf5Nw8zhow82avv32SlokeQ/YYW
eackNW7DIikw2blnnCFZ1zYIASs8sYfVLHCKZBwov2i+efGmyJAn7QXZch4EdKdkH4ytWS6H
HCnuEUv4g+JI0cwGIToMMOvmNjD4jsPalSOjhHoARaHL1a5v0KCeeuGothpTu64uzlSvjyaH
o6EnyuUxYZ1VlsWUd+q4JMVEle13KnzqqsmVpBC93xUPdG23ZySO+AN0R7zz2CTEbRSF6c7j
XSdeBTM7r1x78AROPLnvusW4ki4EkF/Ft2uHr8OkfhddM+6txYVbZ5/CPDrEffV9uGlDVnlW
2TIH2yWZsLSfmFDTok6Xof0qsT23HIb4eOYwMIdOGQ/E7uR4EJ8eClefwg8ARn84GmDudiKa
i/8KgdZLaBcagcvIS5PTODjq+p9y4MwmgAeuhI/U5QcAW3BJejjYZi1H8ZmFshUMxY+R59Nl
eQ1wATl+jI3I8UoksLd8M7v5kKn4BkCndwEO0KWaa+bWOhWAwNg76cLd0PUAAZaCvHMoPIaj
tCcWtkzgYFszHuNV3Cb1Jo85IQGvmLVlWyhTG3LxZyaiQK6rggzPzIGscX2cNyzf80kdgEU7
gyC/f9fN+CnMO/kBXhd9XQMZ6KqQsfsP3dUwIcggOq3AmDdxwZEpz7KEIV/8IcVYkAf9DVZj
eKXupfWCIE9/cMsr/WDHrOPYLPp6FMijYOjZVx5PCDKPFizQdZm6qMyExUucyQzF9SjlMviM
ATkw53Y4isGV8lC/ixwEedc52Ia9PoPX8PKo6yVBJob5o4Qgg8J+QMRlcqTGp2pjrGGIL2MU
YsRpar/UxZUayJ/XfAgCk5Duiposw6d5EAS58TkYjIVfwK1E7UeuE3pTA7mXBvJ4KH47keOg
WOBzmfxET2oouxSzJw0c8Rhyx//ZWePmk+OndDsEAfliGR5f9Lnqg71ya+1eq4bCiYsBquVS
uT3/d4CNuwFa0K4Qvk6op7a7xodfwt2DvlrjwtMJVSnjeXnZaf4yb18qRkaWGDAUuy1Fjq/E
Gy5C3FHt6/Y48VkK8rA5PT8bokZWN79CLnAwNndAwd6z2Drv8B/nDBOh8WzovBm/uSN8nfhj
I3PxhYdJJ+qCjxzLOzehQS0s7De8fP4kxqNebhZRmpjCQkSLGOJ1jBnXxXveCd8lN3iIHFuf
pw8KLMMhMb1GvW5Q1bDV12zWJsjG17VYxZBbh5EKetfRdEDb57ilOMvUEJapf+1iNKbGGR0j
tYwhPVOqVwXHrKLoUPD1tLnsKQyHNmVmCyMEY33TMoY4Pfy9pm56KUF1Sr2aZTQZLlAR2A2b
imJaMyRg4v/o2go/XGzNbK+H3VSUn2GKOJeRZ7uYMsQn2Qf9kwnFy87lV2tBCW6fuo/Dw3Fy
6swxW4bEdNDUiFAyZcgRzZBBI+gPbuAI7eEgpGiffEJKUDMzyl6mq9jk5IM/toO4ctTooRHJ
8XtocTdFdJQu2CdznMdHd+s4jW8qEVkZZcYhuDfp1UsS2zHcqNCYT9YGuhzqDp3ydly5eB/p
BKKxAjKCwvw3p0cnspAhQUpOhiVU3LwO9FweItG67oyRCLkyCnLyoFnIUDLakXMT3LxJ9Agn
KkKy3ZWR58WzXwuaHGpWMiTp9nN4PbvCSuNMC4Yl+T9s4gon+6WgycEmWcGQnFyT8pKxYnyy
oCQJs5OFe+2yYjmClATnnBWrzIP7Kvz6lKMrhW1edNdgMlvKmLjXDisWFjmS8G98FjKka1BT
dqCUyjyv7EumhIxPZNen2ZI/CXVhCUNB/cXpGNT0KphqAT6/GLu8X54comrMYyivNVtw9Bt+
3pqNBFoonnjkmoixaEILebD0foNGGKIaJUFG83+s25pEBh4lLRlKKDYup0lTnuRBJTVU0/A+
nNGlpI6BtrZmQbesO/yzKBOO5nIJYiJVLZkWtvr07ejizAeZs2rDpN7IgLNq25fq8CcAmTe1
6Iu+EjKc+aMhglW5Khw6nUbBaRFDqhdbPleCyRX3OD1bfhiALFq1KVavqRGt2nDPY6Kg1PwS
XXo2djEA2bJccLLOb7KQIa58kD0MkhTrQNl8kDnrNj7rM8r6GAoETGKonJEHnkki6sQbBswH
mVeswhh8ukIjPaFW4pKX+mI1X3mOl5dRsvGEzzUfZMG67FX6virxXbpKXur9qjK/zq+wWy3K
JwDZ7LkEt3XJSPR5Xgn9Lr0lL/VpsTJ9eSe71aLu8lE0P052WpcHTp+1TcSQ/pKXuhgqawzR
wXDVW4Il5eaPeJn+W0Y1Te27EtyUTMnLhGyR7/JgGfiz7PzeciexBUtAPqqNqPaNJDZ6SE10
tIUc31ffraa5ijhac1KmdzYF+qLNpeAXTEDOmkC/yBVV8vL94MDvGghXxBxOPq4GqD/7xqZa
NqWm6ucy2SLfVYZ6YZzO1K2UM8xo/vBUvDbdtQMHvfVt/pORxEa1a+DC12DWNrxijBsnHoeP
FuLUI2NG4Hdt6i/IxxND4B944K3rE4GsZ041/hB34K0e4oo/YYfp0SUvd2+/fWk3bHlJpCKm
6xxOfB3kfsMO1juHmxZkwffY3pEIZC5uhMw20Wa5edlMn0/2xx25HowHAV5bEZXYaPiILkcA
JuSvgZxNNMnCxu05AA8izc1fUFgfcsZesxsgEciiDhUY3+tYjycB1KpKUSUvryWMPI+zoiti
ytsPAaxwk4vyxJcBmk/D78tji+ZjjQenzDzFeHkpFkWzvzx+m3J4GVHR66ITG72OswH+uId8
7Eb31hfUBFr2bCg5Pr0J4I3ztcayBPmfNKPSAoJHdMnLeZ3om8nRFTGhZgHMOKYq4G5nSC9c
ryb8KJMtylA84+thPmlTnihLgnUgQ3RiI6hT/CbAlKvjg1x/1fA/kbPCAEI4iRy+NxnkIZv3
FqkgR5e8XHZBAzmqIibUfKruWG0vPwH58RuGUpDLZosyFG/sXmI/o11OikXTk3npAnnQ38hh
f/HRy9VaszEgd4HX7ocB5Ow+6u3gHcFMkmaCDHXO1VzyAwE5uuTlt59oIEdVxISa1yzPvaDW
curWAX48PIuCXDZbYvxxTd6C1Ndl7zBkMXSdGGSa2AjgS3z9ssZxQf6waQ1ZBZmduobqXV4f
TiU5quRlYP5PGshRFTGput6gpkCEbrfNuACzEqvrOAFL4s12JozFlPklvOkRVPw2HU0dL4hO
bERimJUvLVJrl62MApnmhP1x0r+IMWQLcvM5tXKI4zU6uuTlp3OKAO7CLSUqYhKQ/d0+3EfZ
nFtQRw/IsUvc5ARLsXM6flY79ZYvcyW6w/zoLa5u+Al/DoIcTmxEa46qA8ZHCqkfnbeQdOYT
SCIZ+KXHjgDk5J9KDLJTxypMV9zf3hbfpc48H1XyskiiPBbg4eiKmEWtewIcxw45UFQ8iXTU
rXgOyg+hCKS83ubXAvbxP+BpE6ZHyuxKotsSkH//Ozzw5j4okdiIpqaj6Z4bPoWFeQV5rXFt
wZKF+FL1av0KcQw0HYm5BXVYDYZM3r+wHcBb+fjrmEjJy7kr14DcYRz++nCkIuY7izC332S5
bf4V66dgbjZc+Q12aZsA5NgNlOUminFt/GrbuiIzWr4sMBnskim34UskNpqwypIh1MQ3aSUv
V0fn6oiuiJksQzGYljeiOflQE7PmLcpQywzWhZS/VrNEYqODd6TsULpSZchsD1etlVsqmCl3
44z7JkPf5B0S51x8q8Bi1XW5zlB0YqO//JqqIdI3hSZaOS2mgepN2Pg5Q2kYxsGQ4jozv2yU
Tc4MjVoyXe3ej6fTxnlHG8DfNQOua6AWKiAv2er/1zgfr4vF7UwsdkKVu1oxktjI/+9W/0n1
qzy63EafdUULg3PJpfZQxlluX33EqhV7cdAY+CT//rkfTNtUF2DG0/jZnp5qjexPT/3740N0
r9T5fFycDTcV14C6P6BzBuxbiH9vUCbI8Y2vzGLjankLYKMSG3lwd/2Uv0pMlSE2HbxUtuvY
RFpNWx/KIRHHrQDP4oUAHFlEg7WscUXQCwncbQ40JkIw6Jm+AHtzi2DXEjrkch7fA1i6CIO7
nOKDHE9nMcnIV54OjUpslPP5zNQtgyNVhtiYqlLtGqsvV+ODAKPwMYAp6pRMXfyO6OgeQZ9l
0WZq0+/HbwG+OwD7VtGpT/gAd8KEt1sUQjkgxzVMPhZznH4rNicHXSpPujEU9PFKZhKPDW3k
jZOGaCDXRBo93YjXkMOvGsjNcRG9pxn+jYA8bl4NrawQBfmW6ScIyO/TkfPtm8lhmp4Yik1W
c8ljUZO6dE7tWM9QSemJI2BFt7bamEdBPoV9qaOFfQAe7qeB3BDX0lu24AgCcuGezaf3aSBv
HXwfPEpAPkLds7+1IIdmOkBmlD/VZ9VyTY9ORWSZ5xVegVEyi1kckJu92qmvKsn7sQ352BzP
ANzSWQN5Jj5DLVod3K+q61106oSC/M7bo1WQk1PXPjYrUnirbKDedaGWrQSPTDKW8K9jXYec
3dvrEMeLRBovIo2T78U7IbvLF8EQc7c6mt4Re6sgQwe1OsF/cTyx0UmDLDNaWua3qqSs3lEO
y4xyZNC6RBrGWMfrOTpT/Qb+HwFh7aVDIfDdFBlODApQH/oDgIHjVhVB4OnT5BF5OBPaFM8n
sfFleDabAp5dDshx8isyW63gtGaDmf4tspI1wyFRSdFKFN2KsV/fbyqoBtXn44crSDTV6deD
+z/rC/cX/w/grc34IdEBAwf1/Nfbd+2DrDOFeMVWOP7IpPXd85EYndsP4BW7koqTma1WsGjv
qv5sLw6LGIoCU5R0B+r+gXeT49HLo89l75xspNdzsadYbfbzW7KNUNY/Jm2NASkxxRjtelmU
siSeMySy696W7FBOpumcljBUYhtM1J4Gl0VOSqzCcjEs1chbUeszmWwvHiv865JdO3pZl0UF
bp0xLcKy8pdswexeUjZBRisYKimvUaIsWhKox1ZYdTHtXT72nk5yX1EBDEWJsscSoxz7LamU
0DLSqSr4GyqCoYgoW1PFOEZbc4y/lrnkJPsFFcCQN9LGTgv0dayTxXiPHfO+m7SRZc1QvOdH
tKXHgtRmMU4W+xX9PqbmwIBgMhZltxRPtoSwJ8o8hvOXdrJkhflEkcyyeJyRgRw/Y4biSY0j
PGguMBdlX+mw1WGB9mCqoYwU5GPazvGHiOVw+WjmohwTLXGWBOdOdtpCUPyVg6FISwuMZ8JK
R0uyZMnKNnYOvMuY5q0IhsIKm3Gj86Xtl8+i6VVBYfM9stNgezmsZyhSet3LsFRkbIowL1q1
2JxBsXvNxfBXHoZc4Wx5boWdbJVOEeZXLMuY52fibfDGJzIrgiFPyEjIipNVVFk6RZjsVCzL
bxo95mOi/XNULobC2fJcrJLD8KV1s8+qBVhBn5I3vUmdqfV58xkSE1nskDbn0cEGYx/rVk9g
rkx28uRUzarPZMsY8azKMRKhWxwsWp9DZwLQ2aNsaqPKqbtOFcBQJO24z3yUY3Kac+gGq8lp
YqPKJjxMNpkhPZ5+JCG16SjH1C1xsfPvymkHUeHSCGNTUdb9KD4KZVN1qad0mbcKwdjE3uuS
nKaMPss+k1YnJdGgEZQ9JpYMkmO6TEVhTFH2WNuk1nQ7LhmG+HCpIK8imaRJYkvFVRzGcZSK
oWeI5vHvMKE6U5IVniLG0yWZM+boiSkV561AjGmnT7H3ym5zB2NJc6TIkJiseuLDCMgOdKYs
zHGqrppbPM6KNinZSSSFM5uhlMrtGum1LiXspnFSiqV1ZQFjHAuHycXjDGk30WjvJf6FW84A
hogNDQFDhDmVTsZL6JBjdJ0DKpxcYgxjum2PNzMYIkCEhc3vRok3DHFM/3RJCg/pQLxigBHO
KBT60DLAkDMFVStEWWPyy6TknyR7CMRcrFvqdEF6EFFSkkdOEmKRIfdE7yYJMy+mVsWceBcR
Nc35UPEl5WyQ/0A3F8cJq3BzHM2OoCj6ey/RS27Gk2Z+R5IM+VLsc0RlR/US8vUoOXQ+0uWQ
iOz74ygkxQtpRbKgoFuP9Lh8Cvr8FjHk1SVF5jDkVUosCfOSx0o+PkFH89PbFJ9XVyyVDuR1
U3bLZYwjndbpsYp3XidDvDkMUSNRAi0veTg6fQIX9/ky53GT65KD0xlLpYs4e0Tyqxzx25UT
1Iv+DGaIuholIfPzPvIlqIiiIPCcRrwgCKKTnEXR4fWX4Tqyc0tN+aEOyr/oE7z0B4GLHgWH
qKAO5cVGwZTDkNdshqi7EYObyyv4RIp1mETRIXBcUg9JP6C9gjv6RzlF0o3lqsEQEcLyvEqX
X0c/ETmoTMTJVY4hNeI1ak9JmFLZIK6qRIRRMWLrieuacixnk3UKg0RGTk9SOKsxl0e2264S
kUwCOHQK+uRSVsNlhy3ElRRnxe3hEoyHUPdfshGuvOSlwTgdEfHGQu3nPKHY0m+3VGU30B6f
Fr9Joii6BToWQkgJxnJeG+DM0d0kVhccYoh8dATM1tA22WSTTTbZZJNNNtlkk0022WRTZaar
7Smk0iQP/t++DPo5HdutVYtw2hRFfB/EhTdnzu8Z3KSbDXIpuk76cvQbH+bOyKCf9P9skEvR
7TeSw2O0tmHGUMswyDMbhIgWSQ4M/LhjqLBbnep168FocuFo6DYZ3g/eu2Y4OawGqD+btk3O
vW9sqewtotZNfx+fVT80CzfKvhJtItfu9Zu8JlhROIteb5oTutP/DjlUA9hFlUG1r+fJaQTy
+13xQNd2e0biiD8Qd6xG1zceqFmdnr++RcsbWrW+cfYpzHuPOmr34aYNWXDH7u23L+2GLS9x
ncOJr4Pcb9hBCNT98ec582dmQt+fjp3V12Vn8an+7dxz8NnV0W2y/swDp/HRnWdwxH/IJ/9l
w3BxPdk3Yn73bcW53zY/n4+Ls+Gm4how/F+P3pfbKZA+IENgzhXkOJAqqsnXnCCfH8VrAe6u
dQ+A67Lh8BGttAu0YPYS+nLtUwDP4yzSqbcfAljhJl38wvY14MFPMgHkPw4LLpfojeTnw36c
HN0mvVb5IVB9DGzFpdpda1tnkeOKdgAjBpA3e3OLYNeSo5B1akoA+uNf0ghkmE9wgwa4AAhj
DanQYk+AB0N17B/DUdqbwpb0OK8TwKNItVfNAphxjOqk8ecBivDRDMB4y1f3h3/1PKBF4KPb
hNveUbvI0baiNHYOPba7E2AArRz/3QHYt2oN6RLbyD9/inXTE+RftfIJj+RuGb5wavjnjt1/
6K6GIZCXXQiD/FTdscNDhn1B7tzKj3HggRMQA3KkTVbglhDILzzxS6d7QiDf1yQE8rh5NQ6H
rOBneH96gjxHRQ+m4OjV2DVKkoeefeXxIMjffhIG+ZrluRdy6Lnan8298kAGgPzxtCOxIEfa
5IZQklYqycPnohAEuedfQiAX7tl8mo6nBIQ3L/59uoLcE1fTE9d0yRmKG6PV9Uf4kQZyYP5P
Uep6Ay6jhozarwwA+X/TIgWjIyBH2uQEfhqlrrdiBw3k0dvrR9T1LryPvHn7mevgi4oHuQNW
C78fcRpo7k3iV36PN5G3RRNbQuBV1d+q3xx6aSCPh+K3yYlP55DOcZeqtwjI/m4fko77Uk3y
6cCPlR3j2i/TAOE/s9UPvXA9OR4rDkS1yXN4mrogE2C0BrIII/PJ55MF5PC7KRrIpGE7wlH8
DgjI/63oX7QIR4feZo2bT9HD5cTxmL+SeJcfzBkCMBu3+2q/uGMn+PBLuHvQV2tcSPpCkfQz
ubcAieUpak3cs+PYIQdexuPN7yweMapvpcZ465xH27Xb88DCZuqnFfgYOW7EOlFtIku48Z6O
B5fndMQWILdtfS2cJfb6xokkupIndiO35+FMaFM8P3vy9h7vjb4L9/9UoUFU718Q+zyveU0N
FyHuqPZ1e5z4LMBDHfosfXDJO/R845qIg1aDuws+cizv3IQGtbCw3/C5K9eA3GEc/vrwO4sw
t99kuW3+FRN2rsT2nuXYYWildqw/1PaQ9lGB6d8DH6krnynEbz6PahNXh1w88K/AY1/hpjPO
YzOy9ubi2tq/TgvA4Y2IeavJ7VdsheOPTFq/bBy+3OBs6+7pOgk0fOCa4LucZu/klL66uk7c
/xksQ+DGzB3xjLRJ0yuvL3VNvjLeUvTsx4mpGwI22WSTTTbZZJNNNtlkk0022WSTTTbZZJNN
Ntlkk002xZIrmA45nXn0B3m0d3YlCy7NhowliCZndqUXuB6HKJXgscLTG1ca8nvcCsHUTbOa
hxqMCyZnVtyetABa1tICioKH4/wRraPlBRcFO29v+SLskyiSZSRk8/P0ss9b0b3QWQ6SGv5u
3hboMlpPoCU3EoiqizSx5KiwtHwyL5ZRB6ME0LQai9dGNIZoFTB94NHOIFZIXRG/D3WCRzuD
ItjiXBpiMYmu7/IZLv+XEsRSEmo4uepfmU9eCX2cgRa3HOIkdbsNc6T5REPlxEiri5b52rKA
TgN9SvYo6VqwyloizWcw5nCJVtWD8kpGawDLDgu7YtoaYymlEsqWFGiMLgZsoCs6za1fXxnF
OLXCXVZUxeYUKbXhDY/irMKp2GURPak+g2fdgkLqpT5dTqXKRs1EREwwV2xb0Ix+qFYfdVRN
jHmTquGSFmTmwbqckjluE6/45CqJsc+sR3lYuTYuxSmn36MqDznMUIMMOgwzYKogyiarWKIN
GUTH5nYd2an4q5gc82YLnc98OTb5kbKzSskyb76rxJvtv7oUt+muulSFUObNtMeMOo7MwoS6
FLHKxMds3CQPmhgvM1KtLsVXNTCWzdeDQWfORMfGrciMOrinSoAsSqwMk9NpnlZgtRpPwKow
KcXwV/oVk5wvF8OJI3Z9PJ0MMkN95TXHLMsSQ/+ImbVKI4MsMf2JDlNMqUORmXbzTJ+SEpi2
H+lDJnivLmS7ZMeX4Qrbz9q59JrgMYmMg1lZyeylIqIz/b/Bw9z/9WS0h+1F5vuEUtYVssJ+
ft+ZyQNfkgXjPYKU1l5D0PfK3E1xPFow1yanttIpBemcAAANY0lEQVTZGoMpZq4oi5YM3Pqk
dBfkTBZlzhp/w59KBJSqIAequihb9cNSEWVPKoKc0/Gz2ro7fGauEvFbpaJS+SKncdc6a/wP
eDrLgi9KZ0rV7U0CKcO232Xcorg2frVtXVESKiMz4yfL+i5vuAEdhjvi5ENNklL0/owcwbbQ
CsmGXS/J8EiK+6Zk/yET14j4nNZ9l9vgVJc33BHVOsXwuFqX+OrQ5SFN3iPSWi9YrngCRFU2
HlJcZ+aXjbLJu+bqJXpTc6C30YJeR8nrdfS2mY2+vDs8aJCB0xSKhetevGhQW4c6olanGFrt
PZmHtR4LOlb9Lxz/dePd8Onb2OLkWVy1Lrra8yf598/9YNqmugC192OfMeB5AWvUhtd74PMU
3N9+wZeeo25Jhw8KJjUMqZvM09cuKwflZYP+tRQMkoN1iuVXc2AM9gpe7HoC4DokOuLoVwAL
aDnjqMrGz+KFABxZlLsVYLBaSvQjdQy9AzZV/7cRriDHF1/Igqz2IbMvZp5/ba036TQ0pBGK
vUJ1iqv1ovB8qV0cmHvtmqNXT/yBoPg3gPO0qHFUtecpSKvv1aU1EjlsR97er1Z9vqVQ++dR
2Js8/pGbXHW4PHzI6mjDOjNpqZ/hMOQA8EEtH65TrMpg3rHdnX4jPkVu3v773Bu+Jv31TBDk
SGVjqKkWkb0Rr6Egf9eoUaPbNZBR3Hvo+6EayB1xUD+x68HXsjJ2PMTaBCleQ16NL+iv3RBl
Wqgk+/sVv0dOhpD/T9sgyJHKxnAKaTXQatiHgvfLhg0bOoQl+YuJZ7NUkP+JjUp8HWZazhiX
td3WmFEOBVDhOsVBkOFd3AaLVdQoXfR6EORIZWPYj22oZ41n4qjrDrhVBfmOUJH6TA2ijPq7
lhrlUM8I1ykmtI6C7ME9BLWxtDwocaQ2/i8IcqSyMbyovr0X7wQYTW4m4o4/kePzGsjNfsJb
AZohLfYMTUNfJ2TaJIXVP8iI6xrWNuE6xUDF7z+Q1anLaqh/De5d/9uJ16FO8UyK76gS1Z7l
tZcOhcB3U2TqZD2v2vUm5DgNr4fV2wsCv1eB/zu+JPDnjwVSHpiz/S7DnSqibYJ1ism7nz/E
zbftuIUWLz5aA7HV8UCT+bijoEYXnH+yRLXnpp1+Pbj/M2KYqw/ATZ3heCuc9NfJOwrxhe92
fzK58STMn0pk/sFCHLZteGQMMMOGQ0Qm6y1GNS3TUVZS6xixdYoJ9R1MUPm/EWoJ5+sH3UVf
IpWNwT/w7oRfUW26P/VoPm2pzOGdo9oYYd9Am5uK5N+qDyVxCPk4BIaSI/07DKvJUebIIbsp
vVMG8rI6+NQvyvo+zoAP4NM1GNq5u/Y69aJKFnFYAHJZnXbXDhz01rf5Ty5CXHd6JR5YBs+9
hC/9A77Yi09c6caJx+GjhTj1yJgR+F2beudw04IsYg/bOxKBbERK9GmbFUHP+6/j01S9VRjJ
ZQ9qDsaDAK+tyPkFP6kWmJdf3AAa5BaQ8x9vDEDOpqfIu43biQf0IB1Skie+TOKUafg9JAIZ
mIGcXV97ndzUBlm39uTwMuLBrCOuJx1Z+DNeDLC3kGjt/evJx25jyaGgJtWOOJR+JnHog+vD
8WZFgJz2jkragkzoURXk1agGnX+G7AFyfJAfv2EoBVkYQAgnkcP3ZoFseW5Eh7tqgrwPiV9z
ZPMPgf+qMVcMyB3gx8OzKMj7qBOGd5DDUbMQs9zZzbDREN0gN8SvybEFzqgxKy7It824ALP0
qGsDqtAGmRnIo6njFQb5YI0cdVhibwf15MookJvTz3ML6tggVz6Qf8KfgyCPAVh3Wh0whkV4
D305UribHPMWBuikwUCAouJJpEdsxXOJQTYQg9ogswL597/DA2/uU0Ee9tWUPdWCLskk6nY1
fAoL8wryWuPagiUL8aXqDadgbjZc+Q12acvCu0bb8WIlySF6FLPbhMdyP36L2eiLHUKxIn/i
FV6aTdYosGpCpoJ8N5+xIOto87ui1tz0fgAqEuRmDUK0D+6e/TDMqnuJpmNyvFfRVV2XB69m
12/Q4HL1wszgkltt0e7R0HU/PWYFn9hcvfPeA1UZ5GM4Ovhu1rZhh1O3D8lP44WnQ5edxaf6
t3PPwWdXf70dl/ef3xrz6Oo7V6fON3XpGoCba3Vr170H3uKdfL4Qp9P/eB6lOyKLdue+cHIH
Ll/6zEdDW+Cwi+jU4s0jcOSoGJClDMvOl2ilRvaZ1ng2GBn1x6kpf19qU429Ved+PzUgn2Ot
htD0NnyaYCg1pst6SBBwB9E0Y8fRQexBPe4jx3q/0CUh4UW7b14NT+JO+OufIZA/RXviVLpu
tzTImTbVmGjRQM5kQsHp9MnzUp9MT23RwGM4jxy/o2t3Jqg9bvJKvBt693A9NGs2PghwZ3cS
vc+hd+74dlwdgBZ30NXZ4UW7pIdQkNdcAjB/rPbEBdgwBuSMWzRgdUhoZCVKpNGjQJ6lqZUb
CEjT5ix5ou3SBQS6/k+GQK5xGE9CX+dhvD960a4GMqX5K59eNfIP9TWQ3QMGDLgU6aD7lyU7
VYaQ1euZUlrIFwfkn3O3wDNrQzc++1wI5KdgyWb/ihffwfEQtWg3CuSxkOPA5RrIQ4j71Wtc
aINU5i3ks3oleUpLcuOA3PIFgJc2hbYfvzwjCLI8CF7EJ3tmefG/ELVotwTIxDDn58RT15m3
r9HaleRcSovroRfSyexjxYEQyH3z/wcwFztT72ELNN1ULQjy0FNQf2XhJzAdX4OoRbt0XlwD
eYQK8iOBzpoXXgLkzCvIam23FYxtkwnZlBVIdzJuxDoU5BrXQ9O3/02D3XHo7jim3y5ofAX5
tHsc6UdftA/AyYn74EvaFcKLdgl9iw/Tl6xhtaheeB26qt2mBMiuzNsm47F0e5exHYOhcbn+
PfCRuvKZQvzmcwLysGGnnJoe5tsj/mkXtMtvVVCwuxB7vvGPATj2fW4qzP4GN18WXrRL/bRX
8FISEO7siblL3q7RJNBuE46oWwpkT+ZteLO03xrd+xtndIKo6wnNQx8CE64mEDpbqj/l8eKr
Yu5WF+2mpW6zhqy0QF6DEWicRbmzYkdmRr6rva59r9I0iFXks3BezWcwOImT4mEILi19akdw
JuWBZql1xAzM5GXhjzKeXjM254VX3dlUguoEX9ekNGDlzsgqBdYlDTGecyUme834V3Hcj4OZ
uA18JoLssMybNO7SxIzZFNExdRZDzHxmJmuzLDVMKnnQLMso58zQUm+SRb8rlYwr1mRCzuBc
yLw1rldK2YytKgKSuVnNrRHl1ITRmsRL/sytT2BReYKUZNEar9fKHJSZKMqpWlWfZIUg85kL
sgWinLJR9VtglcUMFmQrCiK5U66RJyise6I3gysGqZEDz/oLUt/rIjEecJSlDC+H7mAch5oB
EOsY1qpYvMKIcZE8c1Stm2lZVFfmV7z3stw7aFIFbqZ1rJlW4E4fhe1npybcZnUWdq6DW8n8
cvcgO5nFD6JpalZQWE2m8JntWYdtksLIuRRMnOYSnTKjHy9AlSCejTLkzXRoZIWJvvErIoCN
cgp21GeuyDHQN8RUyVUFZPCZ72KbDooLfeZjLFUdjAnKZjs2LvP1II9mm09RcQFUKZQ5czFm
oAd5c2VZdlYxjKnGNtEuc4rIZLGdmShXQYxNRZlHRkGZV3Gb1XlcTmfVw5iWaDFpGFtAZrM6
xAyYMz7HKU4ZqiLxprSgLLIc8Hc5TUmQLKC7amJsTgtyilRaDeaoSbTqkVYtmUcrcp7SjY3f
pWmbikIpu6qV0Yd8qSsctv0w3Ym2oGy6iMif5OO2f62t+RyUzKMVOQ+w5cLexpdt8skws/PK
tQdP4MST+5gpnDj9sKqpbCkFYeak+Bus9hYH4EifHoHSebQi58VTWbRIKs0PsfivEGi9pFyF
g4Lxruh3V11VHSXMot/sf326ECBw9ndQOo9W+LyH1k4Euc+wNQCd3gU40LJ8H1GRjIb1Kfxr
JhERRyOCIgtlK4Gnc3/78vm9FNYSebQi5y9oRlJEAvCinQlBVsXRSFfkUlICGUWCkjTMcrn/
83TuBx+J7b/PKpVHK3K+pVbldilNpHdpvcQgq3CJyYokLxnrGhmqswUJfUk0hz9Bt6BqGVbg
H0vn0Qqf/xb/Se9bjgOhfhdZD8gEZjE5mPnkflOV8MAkFHld4izzbkwg+T8WAy2K6y6dRyt8
/h+4g943bWURfJoH+kBWYZYEfbi5fIoNcRzy0nbxyjrucidyyA9hNtRvOa526Txa4fNwjBrl
1bnrAE5cDFAtd6xOFeKQ0MknAs9FFJPTY9viMmUUnUKZOpETRHI9oby7+hXiV0/snntlqTxa
kfMA9ffUbHtyEcF4bO6Agr1nsXWe3hTbHOllkq9MoF0eN7nusIW4PJy9DicB0i3wJaDmvIKb
AuzwmiYfcoMbaVq11ufpEwPLcIj+f3V5CC+S6PBw0Vi6OMEnKqi4eRthHc2vtRYlSRSd6hsU
fYKXhQI8oCashS3FWUkGRx5BlFTOFFEUNR5p33TZ+CUFNSGPIHjoKzv7dij4etrQf7sIb15B
ECiPVU1+/z/mbfHDL6lDkwAAAABJRU5ErkJggg==</binary>
 <binary id="i_077.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAiQAAACICAMAAADgbAD+AAADAFBMVEUAAAD///+4treAfX5Q
TU709PQxLS7g3+Cwrq8jHyCop6d4dnbc3NxubGycm5vMy8tDP0BlYmOUk5MpJSZaV1js7Ow7
NziJh4gYGBjEw8Nyb3DU09Oko6NKR0glISI1MjNVUlMtKiu0s7OFg4O8u7xBPj5hXl+Qjo98
entJRUbo5+doZmY5Njdwbm7Qz89YVVbAv7+Zl5esq6uNi4uxr7Dj4+N1c3MrJyg+OjtST1Cg
n5+IhodFQkOBf4BbWlrIx8dNSkt6d3ipp6gyLzAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAAAAAADPChQJcHTgdM8AFwcAAADwUAAAABQAAAAAAADx
YABDABR3lTIAAAAAYABfAAB3lTIAAAAIEAAAABcAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAJcAAAdM8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB4AAAAJY2AoBCi
8ARkBIAAAAAU8SQLAQAAd5QAHACAovAAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACAoBAAEgR4AAgA
JY0AAAjxVAAWABR3ml0cAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAD4AAAEgKKZN9prBHeUdMUAFPEQAIDx
ZMA8ABR3lAoAAAAAAAAQAAAAFPLFa0fyEHRsABR0xWsAAAD//wBIAbcBt8rFa5XCkHRgBIMA
AAAAAAAABQDwAAAAAAQQAIAAAMCAAAAAAAAAAAAAAgAAAAAAAAAljfDCkABgBIMEg8cAAGTx
9AABABR3lAscAADHYAAABIMAAAAAAAAAGAAAAAAAAAAU8bDCkAAYBIMADwAljfAADwAkAAAM
f4csAAAAAWJLR0QB/wIt3gAAAAlwSFlzAAAOxAAADsQBlSsOGwAAHJhJREFUeNrtXX1jk7zX
Jq6pi4MiVHQIQim0a9duc61gpxWr9/f/Tk/OCS+Bshd9fpt15vzRrUDeTq6cnNBcORpRouQe
0e645/l5fporHT1z0bVtHo+d3wEJjU+1yPB9T2nxuYvv27mmRe4vg8TXtNhR+vt3xI20yPk1
kMS3p1DyXA2Kdur9Ckh8bSv7JhlIvKJKkc/bmGin9BdAcqo1MOVsmEuT/kYZl+ctuTZ+OEgc
rXV5s+MfAzZQenzmE47xcJDoLZA47IR/jln8PzVuY9UrBweS/PdB4jKffx6xYpFkjsXUpa9a
jg5N8LIOn/CvgzhwvfLucVo/awb+eKVXbs8qwXvUXaX1JSnTc7N5VUrD81rhRKhDQSZ8pDIA
vaJ816xyg2/4mVAsFC+U8zFNE0/O9iV+89LW89V9SSBzWr5y8Fb1otK5HBeNEbrTjz+Sdt4k
/ZTQvxckA8b1uxraQhGLRXABDxnxTdBAiRsy/vkCHtY3jJJBxGGl95goebAY9CKz6rnRMF7P
mchy9X69YO8gz/no8xDz1PM4ZjMoLtqA/oJB46qUhrjWernk2n3HLV06CkaE2J9ZVZBjsdfY
o5sR77xx/624nIVQiQ2D7ulDjrMIL0/C/vw/dL7KbL8FMaqAP6lv8fnJQi5WUtuEN3rcZ1/w
y3S9DuBBc76JlnMxVX8x4qHF/643WwaWXcqb0Gw2CCfOXwuSC5ZfhVdi2Nu8cQkfIvprj5hs
JT1lzt7Ammg25H36nnfCzHeZaxrOW9TpjJfvBGUlvts3vDNpOIQvBteUx17w/xYpz3MNoAj5
yFvyRxK7l+NU58lX5TTjnUNsrmZ7xXzPSq9GJBu/YhV61ykigeaMp02+7qaFl8Ur5RkWlG+y
T/xzi1UzPe59bdZSttc+drrFoZrOoG3kHDu8vC9NyobRJ2vbQ6Xo/e8cA4DVVM8SPsIATjEf
XDnP6JhnMA2InDehOxsGmP3XgmS75Sa2t7nEWaLQS49rcr1tmscNd13MIXbi9I2dkGPmZoQG
qHMGGNuG1bP9I1AP4yPn6xzqV+p73If+XVzx/8Q7wAiSHyGa6qt1Gge+j2BYXrJPF5RMstgk
66CumBszPgvERYdGtmNbY+5l4cgeQV3xjoPY5AbKJin7KGeboFUKT7BVI2yKKd+XVwf5lxV/
HvQ0N/BJmKbJjpKTGzSKDse5L+adXdbMe7ZE58/4W0FCA6i6M3yLeihmX+Z5RtbESMo1r78R
2o62/E8c5JQPVJipd7A+IpNlVQSOtxEHzcsA/jPEHW82d3B2sceLJU4ZHnQZ2Y4aV6U0X/sk
uRqISZFPKE7wmvdC3qtr9c3kMDOzAU4nJhsYdjQpeocMoa7bJSJFOAmWzrvWkbNds3GSrITN
jGB+ywCB9X1Joh23b1+HqB5o9ApB4nHtbWFI9Czqj7AYutq28naGMWrwrwWJya5xQHAb7gTF
CueEGWdpe73CjHcXQj0eg17dgX9hBw4MkQw7parECi1LfwGK4vddnL4JtU8CPu64jciv/V0A
OQ2gS2L0PuqrUppJaPgCqxY41gmq+bO0DtvSnUVGjoG4sRnvLSsQPSnwG0MKM2DC9/3Ax/Sk
ke3V5OzszMLqevB8wm4a92U9cUtHbt6AXUC7ZSMUDTBcK0DAPCvc5o/2HGFe5z1GFJp/73Tj
i2XNhoPELd+VjDb7yagxc8kZWvoBNJwioqZzbP0aP/3y2SMY2ONAF9bEGVXaWUNHGEPsEuhv
gydPrhB59VUpTZBVExg8HkPxJjorhYecEyNcf+HTEE4I4DXlczHP8Fo6xM24T0zzXLxiNriP
sDMa2eIQjyOhCD5f5IjA+r7s34Pzg7NrzkALOXrH3LtNQB2u7ME50a6Rt406tpn+t4Ikw2Hh
sR0MI1ssH28QC9wXtFs2982O8DsWqOcjdm00c6DbQB2zTTX4enzQ0Tnoc8kdHmPFYKHsoInx
YIRVwFpm5PI97x1dvlqnoQwshONC/QCBNz3R+dUqYbHiuNvxsYzWMIrBsh9zU0N5VRZvibfg
3jW1vM0JXHBDynt54EjZmuDwAqj4bWNDnAW/oNf36axe56IDyrNzCpCkAdTozQBx4HB1gA4u
dYIWeGI18rZRV9s/Otv8v0CyAXx7k9cpmMzXaRqvATg2dXOupE292hQDb2S4xajGSeElyy2u
+Yj7uGZYr5iHBu9m9F42Q3fh+XymImNYABpQzyksBqbcoeG9sRgYNA6ygXy1TkM2geusRmll
vL7x5O+Di3LQDjguV7yKJnufpxwqvJ/ybxxQmXEODvnKcnz20zIpM/htvb+CnntvOXK25wCu
0YLXfbf5NNUTlmV1sV4UVcAP3yNAT9ZgEnhOFjqk4NznYbbiupukqW1QAv6IDo6vlLcJ87EN
Uy3ZbP8+kNhzxkIrX/xEZcwY2wLm9ZCxqY6+1ovGlMN2XjmqRzsc+QYkPA7mF0btxFwy1rPE
BD1jPZ3YEVdcOg8vrBiedqNtlg+E0xx8hbcaq8bVOg2fstgQbBWYBfBToDbTsHxlFge8Ly4z
qMYUOiQfZtNjGO4LSPKBcdfbZ1ud+9G5wzvOwCygwlW2Fvoy7AbaOmIcPiucI6r7K1YaLR3d
jK9YKzoaGlP4ejKEMTRaJvg2koUDdLNG2fR7K+8ZyxfvoO1OsP0bLUnzXjFrUvNceGv95vsf
vC2svXiyQAb1ZD/vC/N0OYVTvMMtH6KXJaB0XO3Q9tU6TWrSdsE1GJ2X1dKrcFHkSqX4x6tS
m/K9IlvxTWQDcx6hTuO+fVWND7xR1KrUU6pLhevlu+fyFauUN3FKM5vSvx4kLVnNzd+pzvvl
M/m54+jNM/pp/LFA4v0e7F9bz0SvJiEKJI8jevEDjBIFktskuWHLteoTBZK7xHU9Xe1yUyBR
okCiRIFEgUSBRIFEiQKJEgUSJYcHEsXgUyDpAslp47ti8P0b4v4KSOI2k0sx+P4JoZpGHwoS
V9OaNuNRGHwHrq+jO28P9GfZ6ljbPhAk9t4RBA9g8Mk8O4mWBhsAiY7EthdO+eS44srp1QE7
jisyT8cFtQ4+PnrlvzIXED/TYluRk6y+V3UQ1Dun+mXWdKqsWsy9qhxRmMTLMwWFcNr7+Krg
0xWbP4hzWasocFfj88pn26cfuq+KvSlix7/evCqlEVU0V8WNfd4jykehJmecVnmWFdbxG260
qRveJgxKimjUSOoLIYZ2qt8PEseOtLzte9zP4JN5dhItbRztCM2GAX9gWWx1LkhsdLTphz3c
7+5vl9FkEyAJ8+iHAZPaJRAASQbcvz0uoA97bUmG293TWRxvcLdtTb2zg2IbgpPjvlHcedpk
7lXlCKxLvDwnv4qilNBBMFpnAWTnWOwnPvYyqHZxv1hu1nH4WaCqg374cWRbuH31DPdLH7Pm
1TqNqGKa2zPcz9vBe8Qe3bIf6FdG8Nv5Onhf+AC48RtpCNewPS4NYBtvB2FQVkSjRiWhUJLx
qZa7d4BEN/Jc0zRj/1ikexl8Ms9OoqUl651BLfMsIIO1Lupdktgcz49JirbJ0+cOyWD7Oh3x
fvickZc/rD7wqVJ9nwuoGxlwNGLYtWROeJ2sOY6Vkno38IPiB+bZO1RFP2sz96pyxGCXeXl+
ytGdkK/XDLegclxn62IT76piBfor4Ot4ohs76IdJCPshYafrGEeGYJBWV6U0P2KmEy/kZeW8
UR28R0R07IawBdx7DVCwfbGlmyuPq/mbjSXkr0lBGusiDEqKaNSovN+cZ/1I06I8t7tB4uY5
v3/acQrWAxh8Es9OprxF60wnJ5vxAHaRkwaJLTPJShDtUq7tCYzFeAQbWaFBo5wMimq2uYAi
/yn/97w/rgqqqHe8I9x0bUFd4yEpWWBN5l5djiih4uVhD4aOIFvwfoSRex0RN8tooVgxtBEU
EczfHfRDGq5h/zNcusRGzwFN0lUpDdAprmAwi37ca6uQdQyGdRpjh14yU4+RQ+ahJwAlIOBn
BW1xnzAoKUKqkUwolH2LLbcUeR7T26cbL9b21kEPYPBJPDuZ8uaxrQubzAHD2ISaxEb4yJ/N
xWzm8857ASUM0jjHfaTBLC6h3OYC8tbyzgZyRrbBb6KZJfWO+MPVyRmDcTiaJEkSY2c0mHt1
OUUJFS8PaNuwRZ5cbCpXbJrHscVbs6vV4guCjdFNP1yxxN+NcKghsyzF/q6vymlG22SAVOQY
u3yvrUJGJu/awcpCa3jdH2QwyQgqEKr1mL3irQpvRC32CYOSIqQaSX0hQeRUi8b0fseVOy9N
Y/IABp/Es5MpbwMwrzR4DayCHWmQ2HzejrkwAnzqH0MLjll+5BWesrGZF25jiwvIhXs+77gN
oZ9hoOdiFqiod2QBfTDh8KPDnFfkAzohDeZeXU5RQsXLI4mgX5KJgbXHjuPThMfWNDirUpwg
6QqMUhf90Bhe+HYYgnYW0OgeDqD6qpQGqrhDTRkwQXS0FS3tFWUDPSch6n4a8Lb3R6QHTEEk
tKZ9yMIqFp/7hEFZEXWNpL6Qlzen7sOWwOPW2VkPYPBJPDuZ8mYtScmLjY6ITGKjbznihBHw
ubriEE1QCTubUa8oqc0FBIN1lFrlQLc3YhaoqHeC8hNekJKEjMOvwdxbNw4DkHl5dsEMErPS
/IIUZw6Y7IXLau3NofjZhHbTD0MwOV+wbeERzG1o4OqrUhqoooVkv6XV3VZUgU1CI/fSYuIE
J3Z4VMxH0TeuZfDgBjPhFHcQBmVF1DVqEAqrhe3WefjLtMYbkTsZfEIknp1MecMOexfgIIHV
bkViI2sLpyx+7Tzk/sPOIg6fl6ExYOygT3sTMY20uIBgqqyLl9i5Y5K8y0dUl6h3fPo5Bs8J
BiOogusSKtpg7tXlCHxVvDyvOFqA14w38dN/Di4cwEZuwa471fTLH3uJi5su+mFwQgraJrgB
/vXFFrgT9VUpDVTREj1mdrcVitukZBQckRfskoJTAXZvqPOeR7fpJ5klV1ckyX4yZIjsEwZl
RUg1qu9T6WWa87uv5e9i8BW5Szw7iZZWcLT4TEB+MuOI1CS28RAr/21GaA+cruBq6nEVLxwv
AxRGJ5CP/03f5wJCr0a2WG4cDY5IuOPehUS9gwFC51CutUVH7T1P1GTu1eUI56ji5bnsijox
764z3mJzh14LuIPuW50s+uuB9NrofIdWs4t+GHFr5Sy/ItbOZjbZfZia8lWJfghVtDnW6XxQ
GcFmW4FhbcAERzlcYwsc7IR7ZGOYyTP4NjBW3EoNuI8y/GZ3EgZlRUg1qu57n2fVW9Ttb/7A
dw+DrxhbNc9OoqUNgsp82uItS0FiWwWwSl5DZ28nSObswZO7InMPpl0nAh7ePhcQFCGm6uGQ
+0rBTdqg3tFJmBm4UOnHePE9Urdl5l5VTjFz1ry8nA0nAPwp6+fFKs8NdsaMD4+rsDKb1yy4
uhBt76IfXrM3F9NEoAnWX5ut17gq0Q9hxeP0IiNPhHO031aO4ZAPuusVqBBmbGe5vID2rfHY
jBfsLdgmMG0Xfb+bMCgrQq5ReT+pqAuPxuArrtY8O4mWhhcoXigZ3ILERvETyW6eRPYrXwQK
Fhym7uACkrxYrKYO6aDeVW9IxVvQLuYe8eTXijIvr2hdmNV8IsdrsQLJ4rVefeuiH6aXpdHG
Ky/bV+s0Ipsyt662Fq2UVFjQ/4pvqMiXlfY7CYOyIuQalfd18r8GyZ+X9aP/zviS+Xfdfnuh
tgocOEiOp49exCd2V9iF82f7a/hzAcmL7AkOKDTYXWX4bKxAcsgg8dgmfewynHXArNs5vv6S
7VYKJIdsSdzH30OZJqZ3+/EPNPn+bOmHaiO0EgUSJQokSg4cJKmS5y30fwASpuR5yyc13ShR
PokSBRIlCiRKnglIFGFcgWQfI247UKMijP8jINnpD9nj6hqnGkjzqiKM/yMgAdnad1MqxpEW
2Tp9kpCvhy33EMaf73Sju4bWJvo20JBrIuzdb4R8/bcI49isKq6sK+mh3Q6vuHdHVQ7OJ6F2
i30jo2Fb+i2/HvL13yKMQ7PIOhD719x8IPLqaAed7kIYYHdU5SAdV+9Uc7tB4mvRLUtgRRgn
MmH8Y7xdUCMR4Xw/LXltPkBkpP12kNgktD+6qyoHurrxGqQaTZ5s3FtAogjjTcI4GdqZJ0iK
6WdozAypmh3t4Bej1V1VOdQlcKTpnSA5ra47vxzy9d8ijJusx2uCxjNGzm4mmM977SCp/Rax
d1tVDhYkueZ3gkSrwaPJOFKE8TZh/Fo0Cy5skROdR93tIP7XMNTvqMphiVEj4wEgsRt8P0UY
bxHGy7Cd0Fj0QZBB2NEOfCy+oyoHJZ50rt4DQMIXOlKEeUUYbxLG0QGFUPf8whAMJMY37mgH
nnAGeLu1KuSAfuoYa9KS5iEggdP1qgjaijDeJIx7uCi2QiOBY6x07iDx0jvacR7xrHxYR99a
lZqs/cfNSN44U+9BICF6rmnb2NcdRRhvE8b9z9Dw3hLe4nlheIEkna52GJ8tA+Pc3lqV5BDi
zOmub5xyo9B8r/oQkMAryDjfPxtLEcbJOZUveI70p9mOMu0dVTmA82B1OEjPbxFbHwqSQ5U/
Thj/F+QvB8kfJ4wrkBy6HABhXIHkwOUACOMKJAcvf5wwrkBClChRIFGiQKJEgUSJAokSBRIl
zxgkyODzyTf+aZM1fDlXWlQgaYmzxB0SV7gVZ8ZOFN9TgWRfQtyHNsWNRu/UDxsKJF2WBKMB
kiXs6oDtmUoeVw4goOyvg0TsbBVkzwIqXOj3nyIU6UcwMIJd14hNyiU9Hot9yvBpIvVO7N1p
xi3tlvQ4KY/2b6UGZpycUI5jmtTZdqSTWIcl2a6i/gF9z6nSnY+7snCQqVUSD8vArZiJoCNW
vxsgy69uZ6ks4pgfuVS/IIpKi1T6CkmCjYCydcIDBwky+AqGQWFVCD07Wd8gkWIKO0NnsKm9
GZuUK/dinUU3OEXFJB0F/BH7M+bVjFvaLV82N0GPdqUm+nS9DmpukxTH1EPun9iF2pGuYB1K
ZLua+kdca71cUtg+B9E2Q0jSzoJuMUYrw53zVbDXmo6o78rJeAUsP+JhvD1JWef5duAP+4My
mI2FW8NP+vBl1kPfTw4oWyc8eJAYqHi7gMoXHA/zpKAwrd18Sfy1rrdik/LbV7AX+oinXDHf
s9KrEcnGr0CLzbil3bLyYRur3ZGa6P3vhHyreCtSHNN0tvgPagCq70hXsg5rsl1N/SPjncPb
mJIzOD5BH+luRxazFWzGpDhc6mCvFR3RMQr6DkmukaAnWH61ssgUqF/Das9iJsbfFnf/mzy7
uBFQVkp4MCC5bdWyxY3rRiBC/gi2EbTTgOuUD+HrotWN2KTJMC02r5NL9umCkkkWm7DJnLTj
lt4u0bQr9RzMz7jePibFMRWUKRFPdS9dzTqsyHY19c8BsvwIN8sy07HSIudWFsiLMIHV2Qj2
WtERjREZA3oIDexSQ5KySDgqiD6FXEMqpwzi5wffGwFlpYRPLLYcYU+TLue3JBAMPjLZ1lZl
hcoJReAXOiyIVM3YpK8z1KIgaY0c4gSvfRF+sh23VDg+iZDKnJnfPb04GKWZWhB5VjVIpDim
NFjwPKYb0pmuYh2WZDtSU/++9klyhTsj10GSp+VE26o4ueBaOBq0gr3WdMRw9sO+AeS7bM0r
ssxayjoZusV3IdYNPiC8oy8Tk8gBZRtaflrR5ZCuWo2R09usmolAp8yorcrVFuefYrfpvMB6
IzapC/wbJ8TZ1gItJJjB5464pYi03k5I5ZBmFjfeVkfqGerOrmmSUmRVl2VnZ2e4e34vncQ6
LMl2EvVvEhoFieRqswgKEtlexYkdEUcwvOpgrzUd0WM9h1vWMSBtfXb2DYHcUJbN5hvpOAHY
R5/20QjpoxmWXweUbWr5aSWW8FCARN92B/sUKkCgC7KnsCr4aU6KbhoUVMtmbNI12BAjRKOC
5JkYVGGK8duMW3qrOOiytFPnaMzyWtVSZFWkHNPguqvUmnVYke0k6l+QlXeHMbFCgZe9ioPV
mWGcOynYa01HRL4hWk+ktSbssqWsJBqQUb1LF3jNxJrjs/3jYsiVAWWbWn5qGWuVW6LxpZtr
Ry3WRVN+IN1qgEZeWBWdzUhq8Fnaw7f2wBB+SVuxSS94p63Hw3VKC/LMTQ9zAZJEM25pt73D
zlxSsp8aQZLWx4XIkVXzOZoTtytdxTqsyXY19Y+yXrFuBQpiIvioe1kgUxUdMClwq0RHRP9h
CuYFaa1cQ7ShLD2yihMYyvGXkh/mcsbzDkfl5F4GlG1o+enFyTXN8IFkgqdk3QkRYPDB5xuG
xzlAxHPu6fWShWNEixf0x4AvU/P+yqCt2KQZ1+ZKZ9aClnzebzzl++Bi1Y5b2inzDOybSch+
aht60DqpHm1EVsXTIlh81JGuZB1KZDuJ+rcJXGcFRwpcwzzU/+DGHVlAz4md2FLg1pqOiMbq
1Q6PrRjjWma2kpRF6Id+ynMwSpeHq3NsJZRZuUODfkp9Xw4oKyUkm+2fgMlWHKKm6frYBg7W
rS/5Xu0Y6+X5DWPbPL8ashA0vGXvOTTeuuQlA461G3DFtGKTjlmYEDMAR3EBh1a4wQtUG55u
1Yhb2j3HDZe5gZXaS01HQ2O6kt/1VXFMvSH0DVID99OVrMOabCdT/8YBGyLZ2NrhZGl1VZyI
EO9EDtwq0RG5ZcitM7BXgz7gYPQ2kZXl7qCOJptW5nPN+JUUKIT83wAjsEoBZauE3Hf+AyDx
T7XI8D2dCp+E8u/GL2EMudA4sio6Wzs2aR19VK+vFkOoGbe0u4iSRLefuqIRlm8tqzimgvsn
PjtKFaxDiWwnU/9Sk8rfbinataT5EAuS6Ij8MW8vk1pZjnyv0AMpq14mlQLK1lomT78zWz/V
cq+1utlqW6LkXkl7j/1m60ACyrqaNt5/T5JrscLAvRZ09NhLjQMJKEs1zet4mUbVgfL3WuDB
5tF78EACyvqy+6G2L/6CWOzs0TvnQALKqj2uv+2QPPoLi4MJKKtAokSBRIkCiRIFEiV/H0jM
T0r+vNDDBolvKPnz4qjpRonySZQokChRIFGiQPIAkKhTBRRI7rck6lQBBZL7pxt1qoACyb2W
RJ0qoEByH0ie6FQBjJ3rFnYq/ZRUs1oVP7hk/R8LCrVM3O+I3qvkKUHyJKcK0Cl3fHgOyImj
2WwQAndBih9csf7Xmy1y6iTiflf0XiVPCpInOVXg/VfmJZnzH2CQ7mxCXgAPTIofXLL+jwfg
HjWJ+x3Re5U8LUie5lQBOzKPCEX0zJZos9DKlIT9mvUPIEIoScT9rui9Sp4QJE9zqgDJNxYp
A/fGaGWw2JKwX7P+6UoEZpWI+13Re5U8JUie5FQBCMDLgfduCGQ6ZMmJYivCfs36/2jPkfUv
Efe7ovcqeUqQPM2pAng6kYiWa2OBNhJxK8J+ILGGHXRZa+J+Z/ReJU8Jkqc5VWAgzm5ZOwAP
pNBisNeSsF+x/nGpOwGyZU3c74zeq+QpQfI0pwoslmhOjAUgkV+1d7RB2C9Z/+CP6ODESsT9
VvTejWKsPhZIcq3TVD/VqQIhOB6JmFRmLF+8o03Cfsn6HwSjbAoheWXifiN67x+h4D8z2Uos
Txkktx+ati+PcKpAI3au4xWP4ZeCjF+w/ou0DeJ+M3pvqn6B/H+K0zhlUeb/nmq2Uo8SXBg0
oKA1b+VqDCoh45a5aJ4kEGtarF5r/+NWZBxpp00QtI6boHakaae5em35b4qbwylpeXsBs38m
CdV9X/2S+m8K73q34z3I/wE1hmKTws+FagAAAABJRU5ErkJggg==</binary>
 <binary id="i_078.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAj0AAADACAMAAADY3CLdAAADAFBMVEUAAAD///+4t7eAfX5Q
TU708/MxLS7g3+Cwrq94dnYjHyCop6fd3NxubGycm5vMy8tDP0BkYmKUk5MpJSZaV1js7Ow7
NzgYGBiJh4jEw8Nyb3DU09Oko6NKR0glISI1MjJWU1MtKiu0s7OEgoO8u7thXl99entJRUZB
Pj6Qjo9oZmZwbm45Njfo5+eZl5dZVlesq6vAv7+xr7DQz8+Ni4t1cnOIhodST1ArJyg+Ojvj
4+NbWlpFQkMyLzDIx8eBf4BNSkugn5+pp6h6d3gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAAAAAADPChQJcHTgdM8AFwcAAADwUAAAABQAAAAAAADx
YABDABR3lTIAAAAAYABfAAB3lTIAAAAIEAAAABcAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAJcAAAdM8AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB4AAAAJY2AoBCj
+ARkBIAAAAAU8SQLAQAAd5QAHACAo/gAAAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACAoBAADwR4AAsA
JY0AAAvxVAAWABR3ml0cAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEgKSZN9prBHeUdMUAFPEQAIDx
ZMA8ABR3lAoAAAAAAAAQAAAAFPLFa0fyEHRsABR0xWsAAAD//wDoAbcBt8nFa5XCkHRgBIMA
AAAAAAAABQDkAAAAAAcQAIAAAMCAAAAAAAAAAAAAAgAAAAAAAAAljfDCkAAwBIMEg8UAAGTx
9AABABR3lAscAADFMAAABIMAAAAAAAAAGAAAAAAAAAAU8bDCkAAXBIMACAAljfAACAAkAAA9
/HgWAAAAAWJLR0QB/wIt3gAAAAlwSFlzAAAOxAAADsQBlSsOGwAAIABJREFUeNrtXY97kzoX
Jm6pDqEIHU4GF0qhP9bNrTpQC3jt9fv//6cvJwESaHXdRC1dzvPc3UqTkJy8nCQ0b14FPdI0
z8onSNpRmZNbnosfn095HHR0RQnzyJH+Pi7TrDxUlNz5nejBuXLhYenrYw1AoRLavw099oXi
SR8fs00Uxfld6LlQ5Ih15OYqF/bvQY+nRNK9x26eov8e9OSK+wzdiWfr1XNqrqL8LvRoPMKl
YNHq6KfQtvkhMv7mUFL+98fsT6AH2WvVwfFgbR85embDv3v/IkOvZkeHHrTekD9DdXjc4NH8
vzxa54P1xj469NjqGazw1M4m0vjkENFjBX+7BvEfXuf+EfQ4Krz6OVFZ2+wJe0SNVf2cZGWr
3Rfl/1dxBinhshYDXF6wtDiewOxpevrhdUynURmdZ7haIx9NmcUupK8A7PDUJFnlZaEOrAwH
I54r+85iyopVOJvQbP/akOI9ZIkFQE+0XEcurZ5Yls1qLFSUla5pjQowp9Ba4oldJXpvNCrQ
cB9pa3nn+FWGUCuLUF7DgTwbqdnq3z6gZ6iSJq1GFq3zTF/45DvHTG5uynl0NPIpWMZfqWNW
l8lSfUeCVbhBOB355Jm6UWnm//RoZCI89MdJ6sM06spPyeVXaiMfShfBYP6VfB8HA3aHVQhj
p+vDikibJom/pN3L64BNFb47g/STQP0I11KWXI8+w5CET/6nk7EX52qMnLWaIKz7I/7UT5P1
KJqlo7tWWetTf4HFijqBSj69AJfUFSidsvpCammfkrbG4RoQ5w+FCiDRfVoeRSqd4wyXw9OQ
FCZmKVNtO5Bny2ZRtPZxD9BzreZ3wR29YBcuwqQhEzJAWyoLFK8N3X8FvRXQdulkgHPVFyhO
Njo2jSsfDRONzpmia1LwGn26hSg2JP6wJtQps1DMRx5ol/TCOkFONB6zvr1dLymKyQ21AXni
vkHniXVIKcJRYZLc3lUAI623noO/37jIIGjAYxI/v6To2lK11Qn2E9t0Lwc1eApMSi/eo5Tg
QyjrJcGMRWrLK2rMzgv4BMCrKlA65YV1syTojF07tk5zOta7vAJIdF8WTBC6gcbNSELbz5GY
pUy17UCezViQ7jDnfYg9RYGwc7q+h+tsTWCHpP/H1bsmrL8hPR8nI/DRJ2iSRzs1TFINna0n
QzL2OfB02aT9HqDABqCQou7paDjPm/nQykKZ+oF8CBI8NEmp2IfO0xeQWKdO9lp1uIXn0GZP
qJkS9GXLcwgXpwlCCcFGNIbfdkjX3I7ihJTuXduoxCbJN5iUHeeRyNQoi/TvP7hR0TWBpjEa
C04onUJrmbJBNUxgrB8JFWBuLVMu7yA0O3BT8HMRNLJUqdoO5NneQ4URfUgOHT3Yhy6yR2+J
11Q2LH8aoPiuXoK9sMwxwneGSvD1kg4X+g0MNGpBGrpZw/ML/XFqYm8MmLheV5OpIVzP/KSR
j3Q/idqAMPLEXd4GASRO4ji+ISXF0L1oRTI362B+ppfBx/YUil1q4S0kd109xaT2wyzKoU1m
YMLlfwhURtUywArp4EThazTKIkOaDj3PK5qRKKCdk5GvrkDlFGiSycDjUuwXY14BNksqU2a+
NVnewOcNjMhocSNmqctrO5BnS8GDmur1AD2Gegv/25Bnc6YyPywCXfj9PXWiEJ198ODLBHrd
8dlAkwD03pCrOQQDdZ6yGd9Cp9+S/luC807Bb0I+pP1DnvgFTUOewjPyTeInV1ffwFszGp0s
4uBmHQYECdmATgRWCemyVyTYx5BZv8rojCU/YXOPMCD/jqAoQ60moHMIQjoEvwRKEMrSrCmd
Z/CKOqr+7ppiuKpA5RSS+SxM2UwRMkcwiasqwMJYmdJT81tv48ckwNH0o1zMUpfXciDPhr9A
nXLV7QF6PPYUrkllx+VMwU/FxGvsqZ7OHohxANNnGvVNCCQsVoQn4PZq8Kdj+PwaYi+5Ho0B
OEI+pP9HsAoIM6FE/W3pvBhiW05dmwetOmjqBOYB9EleGppqbfAKcDZelx1bzo/I8wwP7Okp
hWC1YBvp1ZA4NptlwSVIxiuK9ZlD4hTmFaicArUcsh4FJMZ30PSqAo2U+ojWRCcATujj6TWy
VOW1HMiz0bhtrcM+rNhT6nlXJe48hfpjA6un9SqaPCIpaU6YofkUYXRD5kg6ifrEiQPojnfg
Z1clq9gP9H3RvUb8QTJ+/EpHphXybq8LlIn5nACTJ25os4Edfx2WziNxATP0ZL6HmnWACdP/
jJuZbSP3DelYf4JOQlKdzzSCTNA72gcTmBvDotuHqpjklmxoVunUNSlfGPKybPg+HTQqSu2c
LIbqCpROIbWckZIppMgYe3/pqbZWV4BalfJuQTGTkP+gIrM1FrPU5bUcyLN5BN/xu3yMtcNH
zxoc7i7eZACkIY7J9GHtO/ZqzFxpDFwyKpGgMRovY7QeOUvXI9G9fMrHZBRC31X9hKRZZJlF
ZhFXpDxjo9Hn6mpmoc0/U0PIpw1W4KNL00YQ169T6jx4SxTMViRgkG9NmC6KdSAhf2LGWDVz
+31BbrsgcJgOooRU2MJO7pBZzNJ2UwumPXSCAku7t0Vehv71AJOVPHk6cq9R1owMpHhtNSrK
gtVYd+oKVE6hKytz5FwSOC6HOo78dFhXoHwOWcrpiCBimpOHJCTzaSOAFwpiFpaq7UCebaWe
DE9QsIGeKA4aPdZcVQMzX36n04Cv6iglT8HEV0czFvdjGnwhzPuFAYP2qUZmoUMYyOun3KLv
ik5IQTBmTdVBHtlsmglrhzVZoPJ8WghPnOPDZFX3r2HFhYYDAMn4LYkfeDzSp3QIFOoAI1MB
GDZt+8s5DF4ajG7E+VqgqlOox0ZVCwg/X2HATEaQb7Sp2rhSC93z80X+olEWcgZFSgElVJQF
q43LK1A5hdbSUQuNtNr/BG8wVrwCbHwtUzohKZdO+F/582s9o0sTnqUqr+3AOls2GpGpqP85
IxGzOPDY0/iNwWX9lRlY/GWY+ab+SyN+Rl/70thgs0waSxqk9Z5s+uFlM1+5LEHCG91M+Ftd
a9SB1AuVJdXVofcnI8B78V00qyT7SmhhlqF34+oCL0t4C84ryrNWFSidItRSs7crILoP39fv
1CtfiFnK8rYcWGfL7GZTeoKeDuylepBbXscWenbWQ/R8VA9x4xkOMomeHqBHVw9un5Ado+Q5
cgB6hx478VXTODAvXqnhEEn0HD56sthws0Pb44onL5FETy9GLmkSPdIkeiR6JHokeqRJ9Eg7
EvRcKL/wUsYeDmXPPGP0NDiqj+SSutejm19/b2vBPWdWZ6+ltfLHIWmChY/im++NHr1xCMKj
uKTRl6nXRTcNVdN+ed0VA3GSIjzOJF6a5in5b0BPpDR/99+fS4qXw45eBa7Ynrqwm9L+9Yvw
u4RL24rHHJWyH3rsXCkaEHgEl1Tv7JTDiO5oLNSOwKi9+JXIc5jk1w4sV0KtO/RgzSuUi9Yv
hg9ySWs+pHdefo0nHzKt5tWypJxpucXnLEmiCHMqLmx0RrY/LstnX3BWJtZoQdWVmOcWPtas
U4Ecyv5dFuOw++J/v3+gO2bgsgF/svIpKPmnnPzaKKnKxytkVz/hCeTXHY07HJtcKIWl2V2g
J1SIXXjbU5Cfc0lrPiQOhmfmHLaRngdBUKG6TMqZllt8zsS/LIdIfhxRSIbk7G5OyxjqYwBw
ycrE4/UgOKX0i/KKu6YhagCbWPnHmnUqkkNpG0z1DQX1egxuw1dnyWegS7wj0TUbA2CtL5QV
U/FPa/Jro6Q6H6+Q5ZvluMvJr7sad1D4Yb2Ofxk9JPJ4uaLorWD2AJe05kMiT928RJg4Dpbs
w5JCUSblTMstPqflMc4PytT/6pFGXZvzAZtpTYH5ldWsTNv1SC9DJCyvZLPlV+gr8p3wkbNO
BXIotSRbQ9UJiCHC2POYERStleq5ZnY3RunkNWxCqvinnPwqllTn4xUaerC1HjXIr7sad0CG
I4UEH2+f6LPfvMe7UJr77B7gknI+ZE757Kch7C51CzT5NhGSCkzLNp/zXjW0iFIA6xXkhPRs
ZvlwO6ucwnNWZmqgFeUXVlcoi5cRUfnHmnXaIoeSaBjBlDxi8B/DPShN9V79eI3RIo0Mxuuq
+aec/CqUxPPxCmmqkyXmfYP8uqNxh7TqUqJ9Z5Z7rrlwcyr+EJeU8yFHdJYypxSmTaSngxHm
STnTcovPeTsYppGaooivsN5RSAJrD4es1wVWJrnhbC5cwf4yjuPpGokfOeu0QQ4F+2aECTLS
YUgvA4SCaxoqyEhm+29IjvwUCfxTTn7lJQn56gohb7Q6u1KXIvl1V+MOxqLHHLu79/ueQjxu
9wEuKedDsrUZCiGuv1LJYxyRLHVSzrTc4nNOfRKkBmN0es4XAyFDjEmeWUb55KxMj6yA5mfC
FUdNr66uGBmj/shZpyI5lDUPb0w0tnUgZN0VNBXg26RsexWK+RKJ/FNOfuUlCfnqCqElTHQW
cySQX3c17lBM22e683j0kGKF6PZzLinnQ2p0TW/Q2cQd8CBnJPbUSTnTcovPGf4P4AczobrU
YMxe+ixRUkb8mpWJ37oEqJ5whbK8sX/b+MhZpy1yKHJzpAfJf2SMKgOrsaAxlbLvIijAAMJX
zT/l5FdekpivrhArAeIRJ7/uatyhmP6oY5X3/1lDUQSa+s+5pJwPiVWI4+m4DkDzE4HyyZmW
bT7nPUSXeKSRQFTF0YyFMZP0YkR76ANnZSZ02COz7/pKPqdRB9bR/GPNOhWJptSWK4KMDenw
W8DDDGU6mea4Jag/n9IakrQ1/5STX3lJQj5eIU19RfwBfFROfm027rB2VR4Al5TzIUloslG8
ppdHpBeHd5hTPjnTcovPCWOTvZ4A6z+t4x0BIn7nX0H80bFrxjUrczLSIGZ9m3GeZggT2Fs1
OhE/ctYpJ4ey9wtrYGMawFfNs0w9jZe2Hi5fVKD+RpJc+tcrzj/l5FdekpCPVwio+njuNciv
jca5X2bPCz0PcUkFPiRyg5s8tctXxRvGkKqScqblFp/Tvrm51g24VAZ3TR+p6ufl+Sf64nGj
qjB3LVmZKx8WvglMpSuepjuaVJeEj5x1ysmhtGY+wdt9CkFz+h7eZl+SOPWWXFu+BVD7L2i/
xwL/lJNfhZLqfEKF8CJIoSEi+bXRuFidPbfY01iObXNJBT5kyblkCKjWp2VSkWlJPwl8TuyK
jMktc8sgR1mZjOlpizxN9g/6V/jIWaciOZR8We+AZzfNGtWyBVpoxSTl5FehpDqfWKGqquLf
RuM09JzR8xztQMmvEj29sMMkv0r09MMOkPwq0dMTO0jyq0RPT+wgya8SPdIkeqRJ9PwYPXYm
7ejsj6FHV6UdncmRS5qc90iT6JEm0dMZep4Tj13TF5pEz0/QI3nsP2ms/iH9m68SXfQrv9sf
niby8+Kxz//uD6hZgdBsclDo0Tw9v3iiJvIz47GvBn936LGD9df0V0auPPfcDtGDowsl1L31
EzWRj5TH/iObLv/yzMV+8SvBT1E8vdib0fUwerwLhe7BfJwmcu947JSTztK09JyFqpKmTEol
F/oPWoTQWdkq++IhJ26XqL360LrE2O2GzZrCRJaRQf9PL7oOaslDi84tU5Kbvy7dlH3coSit
fYQu2Kbi82yi5jQfubDVZn8+FT2RUtjb855j47FrBY1rCyihqedcVTU8Za16A/N/DYochuTh
0U5VfuCNdX0SqK+vdSAkiSUm6wIoYcKlIWVJfqMKzEwWmkBrufSvkX0O4/N3cIIoD91wLkuJ
0IexZdLN9jidDYNFS1Fa068HNzuo+Dwb15xuz3twrhQdoMerS3mMJnLfeOzZjCoav4d5XFPP
uaxqPAyATXjH2EbZZRqgmeeojqHbb+uhCgSeTaCNrgeNEl8NgQAoXvKGlOhRnKNaFhpZ5AYk
nqbAl3yxJLFJlIduOLdMieJAI04BqcmNBYreTUVpZ45JGN6m4vNsgub09qy52Cf6PIQePld+
jCZy/3js0zH9hjL5BD1noaq3ZLimmmuAuOm5FZNH3CHrtprS5/jk4Z8FICIGwU4oEfo3bdwk
AyxTkdFKFtrwS2wkX5DB3MhVlxvOrVLigGSfFeQfsxs6FdXFLDgoh6k2FZ9nEzWnt9CDRf7e
E9FjcwbpYzSR+8djDyF+p5RLKOo5C1W14lM4pAVDcEFhkQCRJ8eCEG4OIL2DP7rfLBGvimHz
JisCxMkcbl/JQufVADjefC9hwlWXG86tUpIlqLeBA2Ns6rEM0MOzUFFnNsloUPF5tobm9PaK
fZ+3ww+gR+PH2D1CE7l/PHaX0jtVgFRDz1moahJROjuN+a4KD8Vm5ALP2a4aDUGIDnfj02aJ
H6w59JRwKVGT9ApCQSULbfvl8hWPxqchi7dcdbnh3CqlPrr2rID4bULncAYEUp6lZlm3qPg8
m6g5/dvREwnHIBwdj90jN81y6t2GnjOv6impY0RTug3i9HReN9pDrBLYHzZLhKFn07jkThMN
3W24LLRTvTojDw++YdMxrrosOrdOGUDX/EduaNHesKBOQpYKFS0qPs8mak7XhfPJcrfoIYNY
vWQ8Oh67vkb2koBca+o5C1X9RpoLTPTxFJXE6Q/s5WVFoHVUqnVL0r6GxREvkcbChdm4CYsy
Ea5loWPaiw57eD7RmQ1XXW44t07pn1HMOOQ/qEihN7NAx2nZFhWfZxM0p+sZTsgPQegWPQSX
F1V5x8ZjR5v1xynpwTRt6zmXVQUWOmkVuTWsi9nzTCP/SzU3cYnuKazkT5C9uG+UCHMeDaa9
/FL5jKWmXclCZ+qbLItIoJ0u4LE881YNeWjBuXXKcAyk5k+0INL8DW4qSvsG9pZ4i4rPs3HN
ac//yAKEeEpTx+hBTvne8Oh47ATk8HFFZp8tPee6qvCWZ+Wf6md2Pc6ONxQCevXgnqmfo1mx
/sz0jusSyUx2nE7/bVxiQcRf2lwWelYy5GFChsbQbEF1ueHcKuWten49jdmVfPkOo0aWV74a
gLfbVHyejWtVR+ylkaeIZzR1jR5ymwsljFon2h0Bj518Ddexjbb0nBtVrVolEtCF9a6G0ecE
a+0Sq7aIl+jlrOEVUeyZJRJUlxvOrRqR3Vdl2a7o7DKLy93ZoOLX2WrNaeRqE6v9+0T36CH3
sfKLx5wH/bwM+/0kCXrKRW45P9lT0RF6pP3MnM3xtEWi54+aZqDcleiR6HmS3alvHSTRI9Hz
JMteHNXBGhI90iR6pEn0SJPokSbRI9EjTaKnYVJ3uSfoMYDWCb/BxfNDOata6i73J/bYb+nP
skYxPJC3q1J3uU8j11vYeWcXB+IZqbvcr9hDdy5fTg6kpc+Mr9p39NDNtat6t2328VUl21Bq
Ar9k25XBd22WKK5ICD/8VchZsYq3c3LKZHmznvFVJXrK2aVqoFcVyxOnujWgu6lrTeBvdIsy
SLhusUQng7csWxrsvmc2Pg2AgrCVk1MmyzlKv/iqEj31UKHq81rOHsRcrym7rtIEvvUoBdQk
k6M2SzT+tJmWffaD8wJ0ArligLdycsoks77pLkv0VLaeZ7OwHE2GXzBxWVMTOKaOC2ADepsl
ikLLtsxJKc74w6WPsZ2TUyYpPHrHV5XoESbN83XJAzSdk9BDDU3gRJ3E8YpG7jZL1FCHuhUu
SoDR2UVpFa3OMdwhLH1aOQXKJFj/+Kr9skiZ/Cp6rN17mOmk2WNENk2dJytT/dTQBL5bXF1d
mbQr2ixRC2hRpo8+jarJ7aa0ihhl6pefIRy0cgqUSdRL3eV+2WSP7es/R499sTt83cIDVa5M
PDZIBQ1NYPps02d6iyWaA8byeTmM/cBmwXZOgTKJ+shX7ZtdKPYvoYeAZ/KDSTPFAXUwU5n+
Mha1hFlXEnzgLZYoCukg9Ap9ifDOp5KCYz3c5pdyyiRDT9/4qn0zgf35FPR4yg/AgwOfBfjz
Kg5Zaw01tIThpUo4XrpbLFEbej0HXm+qv98VMOEIgEhH2/xSTpmkdegTX3Vd9BE+7sVDJ9Dt
Rg/WXE9XlHz3U2MVqjqGOJCO5i7KFkE6PbGRqCVswpOP1M87WKIoH6XTV9CNy52l26f+eEwp
jVs5a8oktR7xVW2/6Gf4iRSl8FzNfhR6XAUs3PPUX+zW4jmoJCyyaebLeiASWaLVoXo/fIVf
USW3c9pu87694av2VgvOLigUvEfFHlvTIPboRyqAJ+1xsUfrdN4j7VnYU+c9D625pD0D+8U1
14/f90h7BrZH3z/tXbO047eJoqNfRI/kVDzjGbMn0SPtiSb5XNIODj1SE/mINZF/O3qkHvsR
67HLkUuanPdIk+iRJtEjTaLnOaCn12LozwQ9B3iGBrN+i6EfHHrsnJjnubjb2HNwZ2iU1m8x
9INDD/Y8L8pDRQkjt8uR67DO0Kis52LoBztyaVaoXHjdxZ7DOkOjsp6LoR/yvEfLlQu3I/R0
fIZGz8XQqzMzdoihbx8DguNVFbHbYuiHPWt2LxSnG/R0eoZGz8XQqzMzdoihbx8Dgob57XxE
MbMthn7gay6NSxw/gB5tYuUwXfoDZ2j0XAy9PjNjhxj61jEgKNngUtV1hxj6oa/Yi/alneiZ
5IpykUeepzl/5AyNXouh8zMzdoihtxvv+g7CY2jELjH0Q0dPvgd6IhJwJvZPR65Oz9Dotxi6
cGbGDjH0duPPAteiz9ROMfT+o6dJw/gBejo9Q6PfYujCmRk7xNDbjQ9uZqsITo/YKYbee/TY
iuI+PGvu9gyNXouh8zMzdoihtxuv0ZnRkjRglxh6/9ETKdYea65uz9DotRg6PzNjhxh6u/EM
rjkZ13aJofcfPe13RDvR0/EZGr0WQ+dnZuwQQ98+BgSUssPJLjH054Kers/Q6LUYOj8zY4cY
+lbjTV9f6i7aFkN/RrGnFYl+9QyNnouh14cE/EAMvdF4rfq9mouha+g5o+dQrK9i6Oho0WNv
vZw+XDsmMfTjQA/qyzEIRyaGfgCRXFHwL6PHU/pxaNqRiaH/fSt2nH/xaPSgSCn6cObnkYmh
//XIk++KGo9HD5wgFsmeeV7Y8S4UC3WCHoSjCyXUPU8eYvgsgOPpoaLoGuoIPTAn9fQ8lwHo
WSy18txz912G7YceadIkeqRJ9EjrP3qweXd3J8/ElOh5YuzR632h0iR6HoMePNSvg5E5k78O
SPQ8Gj1WkGDYnRkHJ8/ZnfhEoufx6HkHG+roLsG40hUuhdLphhkD/mTlpqdKNJ3t7aR0y84U
2TnzkxIzy6t2vPq3/pYJpbfZp+WmH2Tf10B4MalfaNn3rO4PCrpPTz+8rqpTE0qbZNiaMKqt
7uvqUEYr88J7o7qFRjebvbCbqYQWGyUJtboTqlLisuqVq5m7Gf/W+EDM7go9bgfoyXzYkhrT
Tboj2HxZC6W/A7reGLbLW18Y46YSTV/B1nTkAr2hK0V2gfmJtDyKVHoaTDaLorWPkZ3TaRkw
EtvsU9tUv9MSXvoVtd8pxiFIxRnzdXgzp3vfHxR0x0N/nKT+GqpTE0qbZFhOGJ2d3pDcgm57
HK6pK4egaLchLRv55OIN7MsV1d3rFtv5XRhmwp0oJBck5WTAJMErV3vFTbhYw26n93kx9EaD
YUc/EzhK2AF6PLqD1KKb4qH6tVC6tVI918zuxiidvKZfV6Lp8S2ljgI3uTNFds78RBnQ726A
pWHA6U/mnNz5Ha0A6YIt9mmalFyyVaWlrc0w0kakrpmWxmg1wvsIun+iW7qHUJ2aUNokw3LC
qGMALUTQbY8tKsINat5xstGxaVz5aJhoBLiiujtvsQeb7GN+J/r86PoAJRZNyfXpXW1uM6XN
aUBgN+ruiKWoJdr2JPQkdGuxTsl2o5EolH6vfrzGaJFGBgLClCCaDrroJdG0K0V2gfm5vIMn
mPTle9hbzEisEY1J1LFt9ultiJw0xYw1XJtJw9sGo7PP+wm6A+madPJMJJSKZNgmYdTz/21I
uIdQkxN6zzBJNXS2ngxB2xSJqRot1gkY+J1Yf+X/wRb+e9HVKCPZFxDwQKTX7XJl7Fwo4jaq
FnrsCwXvE3vgPU8xpw9ILgqlD9UxCCm+8SgJSxRNd9QkjuMbCMZdKbJz5mfmW5PlDZRGiWAa
2zi/ICVGrKNa7NMpGedMgqtNve9WI7ekHGaXlFicoL0E3a/X7HuRUCqSYRuE0f8WRkPC3QXa
ICooP1ktKOsjrcWVq1Rii3E6zsQ7UQs3JAElVnJXo6FHAAfTrrORUzJ8O7NJqFzoXik2qbSh
tc8eKzt4S4YrepLEHRleBaF0Ex6dmDYWiHdcNB34oFdX32irO1JkF5ifnprfehs/RvgLhGlK
NMOj/Orq6p8A7WCfhoFGLiYY5GvLUGfq6RoikQ4xcYX2EnRf6DQAuSKhVCTDCoRRbTzDqCHh
TnnLEZ0TUU499t9gKgAuphJaHBeM/VHfiXpOJUEXfT5vuBqRmdiEYcZS5+ug45WXPdEvQG6y
yHMBPZjAKtzv/Y0R5plBVlvZNIgbQumUaxWBXwwAPxdNZ26hIbYrRXaB+amPKEZ0GgiQRWHA
OphOsdrsU0P9SCvIhonaCtLNLpknx5B8D0F3NvLOr0UR9gYZlhNG48Er9qaDS7jrpCbxHZvZ
36CKEB+eNFLxFltU/lm8EyrnkWw0FlztkXZENEUcDhmDssu3FHBGBoFO5HkThh6sTaxCUfS9
N3fayflGHZvmCtPGVULpzL+fT9mcwBZE05lbyFyoO0V2gfl5t0DMf546QfG7fIw11sHEsXib
fXoLXRAV0Ess2lEukeaT/jkfUga1vY+gO+WufvxqI4FQKpJhBcJoUD4ogoQ7GcTvLz3Vrp65
dwAZV4XFN09Vt9hV2Wkh/E5sLGVjpyO6+n1AHtGNiWykgTx9mHSJHY1AR6/fbSgRjULErEfu
CzarECAIpZf+/UYuXvrXK0E03aWct2kwW3WmyC4Us03aAAADXklEQVQwP6ewSJqSac1KPRme
oGCTa9DBMIu/NPEW+3RGOsp5q6HlIGHz9tmcjMTnHpypAqNHkK72EXS/Iq01KMmvJpS2yLAV
YRT7gwx7nqjbjtXlUMeRnw4rfuM/5M93VW+ou9ctdtQ7bJO1CKeuUgsuKarPEu5qfApQ9++m
Lv5nkJE5oJ5nnQnC683jCxXbI5bTYOTZj8GgrxarapSphNKX8CLH8V9QoMBTU4umU110NH4L
F7tSZBeYn2GR5gCEbDQi8d7/nJXfOv4l3mafOv5Gn5Ekd9UxO/dBmOcOzDJhPjG+ifcSdJ+q
g5xt2q0IpS0yLCeMJqoPpFVRt933P8HCHo4S8uuYZo2a6u68xbk6WjgidZX2Ap2Wf4I71K4u
FjDskTs7G6C1Guq0O0H4oqUXqPB3kyQKFU/82aoSSqfRiJE9y4l+xQAVdNE7U2QXmJ/4viws
s+t89HqGdrFPbdduVgC7NApmmlDXBwXdg1TQgWfFt8iwnDDKyKWibjtdttDS6B/MteEb6u51
i2unCK9UWOPLlKWr3aq1tuD5bgThrbbYZGPN5YR7aFFKK+2l6j2zFj/0O1fUE/rWIdhH1ZXo
aVoo9xbuPYNUbYmep/zGLg3Zia+ahkSPRM9TLIsNN8MSPRI90v4cejxd2tHZH0OP8VHa0Zkc
uaTJeY80iR5pEj3SpEn0SJPo2c+kpnYf0HOgpyBITe2exJ6DPAVBamr3AD2HegqC1NTuAXoO
9hQEqal9+Ojp/hSE49XU3uWRfmhq/yb0dH4KwvFqau/ySF80tX8Tero+BeGINbW3PdIfTe3f
hJ7uT0E4Xk3ttkd6pKn922JPt6cgHLOmdtsjPdLU/k3o6foUhGPW1G55pE+a2k9Bzz6E5K5P
QTheTe22R/qkqb1l4UPomezHB+z4FITj1dRue6RPmtpoCxsh+jl6tqjKP7QuT0E4Xk3ttkf6
pKndfkOsXNgPoQdFyoX1MM2t21MQjldTe8sjPdLUbvwy5V0o+VaMVHYkBD0uy3nMD8W/egrC
kWtqNzzSH01t3rtesVuyS9mZ3rXy8myxPk3qpKZ257jJ8xzOdyqi3Wsp5cddobme5/VKKlZq
anc+XnneRPtxaFSOpqVSU/vP2/GgR2pqS/Q83aSm9p+3/wOtchCeIxV2/AAAAABJRU5ErkJg
gg==</binary>
 <binary id="i_083.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkYAAADYCAMAAAA58NxEAAADAFBMVEX////Lysuxr7D19PRv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</binary>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDAAIBAQIBAQICAgICAgICAwUDAwMDAwYEBAMFBwYH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</binary>
</FictionBook>
