<?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_psychology</genre>
   <genre>science</genre>
   <author>
    <first-name>Лиза</first-name>
    <middle-name>Фельдман</middle-name>
    <last-name>Барретт</last-name>
    <id>09882835-f719-11e7-a22f-0cc47a5454c6</id>
   </author>
   <book-title>Как рождаются эмоции. Революция в понимании мозга и управлении эмоциями</book-title>
   <annotation>
    <p>Как вы думаете, эмоции даны нам от рождения и они не что иное, как реакция на внешний раздражитель? Лиза Барретт, опираясь на современные нейробиологические исследования, открытия социальной психологии, философии и результаты сотен экспериментов, выяснила, что эмоции не запускаются – их создает сам человек. Они не универсальны, как принято думать, а различны для разных культур. Они рождаются как комбинация физических свойств тела, гибкого мозга, среды, в которой находится человек, а также его культуры и воспитания.</p>
    <p>Эта книга совершает революцию в понимании эмоций, разума и мозга. Вас ждет захватывающее путешествие по удивительным маршрутам, с помощью которых мозг создает вашу эмоциональную жизнь. Вы научитесь по-новому смотреть на эмоции, свои взаимоотношения с людьми и в конечном счете на самих себя.</p>
    <p><emphasis>На русском языке публикуется впервые.</emphasis></p>
   </annotation>
   <keywords>эмоции,человеческий мозг,эмоциональный интеллект</keywords>
   <date value="2017-01-01">2017</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>Евгений</first-name>
    <last-name>Поникаров</last-name>
   </translator>
  </title-info>
  <src-title-info>
   <genre>sci_psychology</genre>
   <author>
    <first-name>Lisa</first-name>
    <middle-name>Feldman</middle-name>
    <last-name>Barrett</last-name>
   </author>
   <book-title>How Emotions Are Made: The Secret Life of the Brain</book-title>
   <date></date>
   <lang>en</lang>
  </src-title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name>jack</first-name>
    <last-name>daniels</last-name>
    <nickname>On84ly</nickname>
   </author>
   <program-used>FictionBook Editor Release 2.6.7</program-used>
   <date value="2018-01-22">2018-01-22</date>
   <src-url>http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=28728834&amp;lfrom=30440123</src-url>
   <src-ocr>Текст предоставлен правообладателем</src-ocr>
   <id>7f01c6a2-a964-4d2b-80da-076badfbc1ff</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>v 1.0 – jack daniels</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Как рождаются эмоции. Революция в понимании мозга и управлении эмоциями / Лиза Фельдман Барретт</book-name>
   <publisher>Манн, Иванов и Фербер</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>2018</year>
   <isbn>978–5–00117–162–1</isbn>
   <sequence name="МИФ. Научпоп"/>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Лиза Фельдман Барретт</p>
   <p>Как рождаются эмоции. Революция в понимании мозга и управлении эмоциями</p>
  </title>
  <section>
   <p><emphasis>Издано с разрешения Brockman, Inc.</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Научный редактор Татьяна Лапшина</p>
   <empty-line/>
   <p><emphasis>Все права защищены.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.</emphasis></p>
   <empty-line/>
   <p>Published by arrangement with William Morrow, an imprint of HarperCollins Publishers</p>
   <p>© Lisa Feldman Barrett, 2017</p>
   <p>© Перевод на русский язык, издание на русском языке, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2018</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
  </section>
  <section>
   <epigraph>
    <p>Софии</p>
   </epigraph>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Введение. Предположение, которому две тысячи лет</p>
   </title>
   <p>14 декабря 2012 года произошло массовое убийство в начальной школе Сэнди-Хук в городе Ньютаун. Стрелок убил двадцать шесть человек, в том числе двадцать детей. Через несколько недель после этого ужаса я слушала, как губернатор Коннектикута Дэннел Мэллой выступал по телевизору с ежегодной речью «Состояние штата». Первые три минуты он говорил громким и одушевленным голосом, благодаря людей за их работу. Затем он перешел к трагедии в Ньютауне.</p>
   <cite>
    <p>Мы вместе прошли долгий и темный путь. И не думали, что в одном из красивых городов или городков Коннектикута может случиться то, что произошло в Ньютауне. И все же в один из худших дней в нашей истории мы также увидели и самое лучшее, что есть в нашем штате. Учителя и врач пожертвовали своими жизнями, чтобы защитить учеников<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a>.</p>
   </cite>
   <p>Когда губернатор произнес последние два слова, «защитить учеников», его голос едва заметно дрогнул. Если вы не следили внимательно за выступлением, вы бы, возможно, и не заметили этого. Но эта крохотная дрожь <emphasis>опустошила</emphasis> меня. Мой желудок завязался узлом. Глаза наполнились слезами. Телекамера показала толпу, в которой другие люди тоже начали плакать. Губернатор Мэллой прекратил говорить и опустил глаза.</p>
   <p>Эмоции, что испытывали мы с губернатором, выглядят первичными – вшитыми в нас, рефлекторно проявляющимися, общими для всех наших сограждан. Когда они инициируются, кажется, что они освобождаются в целом одинаково для каждого из нас. Моя печаль была аналогичной печали губернатора Мэллоя и печали толпы.</p>
   <p>Две тысячи лет человечество понимает печаль и прочие эмоции именно таким образом. Но в то же время, если люди и научились чему-то за столетия научных открытий, так это тому, что вещи не всегда таковы, какими кажутся.</p>
   <p>Освященная временем история эмоций говорит примерно так: у всех эмоции встроены с рождения. Это отдельный легко узнаваемый феномен внутри нас. Когда в мире что-то происходит – выстрел или кокетливый взгляд, – наши эмоции проявляются быстро и автоматически, словно кто-то повернул выключатель. Мы выражаем эмоции на своих лицах с помощью улыбки, хмурого вида или характерных выражений, которые другие люди могут легко распознать. Наши голоса выражают эмоции с помощью смеха и крика. Наше тело выдает наши ощущения в каждом жесте и позе.</p>
   <p>Мнение современной науки соответствует такой истории, и я называю его <emphasis>классическим взглядом на эмоции</emphasis>. В соответствии с этим взглядом дрожь в голосе губернатора Мэллоя запустила цепную реакцию, которая началась в моем мозге. Некоторый набор нейронов – назовем его «цепь печали» – бросился в бой и заставил мое лицо и тело реагировать конкретным образом. Мои брови нахмурились, плечи опустились, и я заплакала. Эта предполагаемая цепь запустила также физические изменения внутри моего тела, которые ускорили дыхание и увеличили частоту сокращений сердца, активизировали потовые железы и заставили сужаться кровеносные сосуды<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a>. Об этой совокупности движений внутри и снаружи моего тела можно говорить как об «отпечатке», который однозначно определяет печаль, в точности как ваши отпечатки пальцев однозначно идентифицируют вас самих.</p>
   <p>Классический взгляд на эмоции говорит, что у нас в мозге есть много таких эмоциональных цепей, и каждая вызывает собственный набор изменений, то есть особый отпечаток. Возможно, надоедливый коллега включает ваши «нейроны гнева», так что у вас поднимается давление, вы злитесь, кричите и чувствуете ярость. Или рассказ о тревожных новостях инициирует активность «нейронов страха», так что сердце бьется чаще, вас знобит и вы ощущаете приступ страха. Поскольку мы испытываем страх, счастье, удивление и прочие эмоции как свои четкие и опознаваемые состояния, кажется разумным предположить, что любая эмоция отличается определяющим базовым шаблоном в мозге и теле.</p>
   <p>Согласно этому классическому взгляду, наши эмоции являются продуктами эволюции, которые долгое время были выгодны для выживания, а сейчас стали фиксированной частью нашей биологической природы. В этом смысле они универсальны: люди любого возраста, любой культуры и в любой части мира должны испытывать печаль примерно так же, как вы, и примерно так же, как предки человека, которые бродили по африканской саванне миллион лет назад. Я говорю «примерно», поскольку никто не поверит, что л<emphasis>и</emphasis>ца, тел<emphasis>а</emphasis> и деятельность мозга выглядят <emphasis>в точности</emphasis> так же каждый раз, когда кто-нибудь печалится. Частота сердечных сокращений, частота дыхания и кровоток не могут всегда меняться на одну и ту же величину. Ваша бровь может нахмуриться чуть меньше – случайно или по обычаю<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a>.</p>
   <p>Поэтому эмоции часто представляют животными рефлексами, которые нередко противоречат доводам разума. Примитивная часть вашего мозга хочет, чтобы вы сказали своему боссу, что он идиот, однако думающая сторона знает, что при этом вас уволят, так что вы себя сдерживаете. Такого рода внутреннее сражение между эмоциями и рассудком является одной из концепций западной цивилизации. Это помогает вам определять себя как человека. Без рациональности вы просто эмоциональное животное.</p>
   <p>Такая точка зрения на эмоции в разных формах царила тысячелетия. Некий вариант ее был у Платона. Ее разделяли также Гиппократ, Аристотель, Будда, Рене Декарт, Зигмунд Фрейд и Чарльз Дарвин. Сегодня выдающиеся мыслители – такие как Стивен Пинкер, Пол Экман или Далай-лама – тоже предлагают нам описание эмоций, проистекающее из этого классического взгляда. Такой взгляд можно найти практически в каждом учебнике с вводным курсом психологии и в большинстве журнальных и газетных статей, где обсуждаются эмоции. Даже Facebook ввел набор эмотиконов, вдохновленных текстами Дарвина<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a>.</p>
   <p>Этот классический взгляд укоренился и в нашей культуре. Телевизионные шоу вроде «Обмани меня» (Lie to Me) и «Сорвиголова» (Daredevil) основаны на предположении, что частота сердечных сокращений или мимика выдают глубокие внутренние переживания. «Улица Сезам» учит детей, что эмоции – это различные вещи внутри нас, отражающиеся на лице и теле, то же делает фильм «Головоломка» (Inside Out) студии Pixar. Компании вроде Affectiva и Realeyes предлагают помощь по обнаружению ощущений клиентов с помощью «аналитики для эмоций». На драфте НБА<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a> клуб «Милуоки Бакс» оценивает психологические и личностные качества игроков и «командную химию» по выражению лиц. И в течение нескольких десятилетий Федеральное бюро расследований (ФБР) основывало на классической точке зрения некоторые из углубленных курсов для агентов<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a>.</p>
   <p>Более значимо то, что классический взгляд на эмоции встроен в наши социальные институты. Американская правовая система подразумевает, что эмоции являются частью врожденной животной природы и заставляют нас совершать глупые и даже насильственные действия, если мы не контролируем их посредством рационального мышления. В медицине исследователи установили влияние гнева на здоровье, предполагая, что имеется единственный шаблон изменений в теле для такого названия. Людей, страдающих от ряда психических заболеваний, в том числе детей и взрослых, у которых были диагностированы заболевания аутического спектра, учили распознавать конфигурации лиц для конкретных эмоций – под видом того, что это поможет им общаться и строить отношения с другими.</p>
   <p>И все же… несмотря на признанную интеллектуальную генеалогию классического взгляда на эмоции и несмотря на его огромное влияние на культуру и общество, имеется множество научных доказательств, что он не может быть верным. Даже после целого столетия усилий научные исследования не установили надежного физического «отпечатка» хотя бы для одной эмоции. Когда ученые прикрепляют электроды к лицу какого-нибудь человека и измеряют, как в реальности двигаются лицевые мышцы, когда человек испытывает эмоции, они обнаруживают колоссальные различия, а не сходство. Такие же различия – то есть такое же отсутствие «отпечатков» – они обнаружили при изучении тела и мозга. Вы можете чувствовать гнев, и это будет сопровождаться повышением кровяного давления или не будет. Вы можете испытывать страх с вовлечением миндалевидного тела (область мозга, которая исторически считается прибежищем страха) или без него.</p>
   <p>Разумеется, сотни экспериментов дают определенные подтверждения классической точки зрения. Но <emphasis>еще сотни</emphasis> ставят эти подтверждения под сомнение. На мой взгляд, единственным разумным научным выводом является то, что эмоции – это не то, что мы о них думаем.</p>
   <p>Что же они такое на самом деле? Когда ученые отбрасывают классический взгляд и просто смотрят на данные, на свет появляется совершенно другое объяснение. Если коротко, то мы обнаруживаем, что ваши эмоции не встроены, а составлены из базовых частей. Они не универсальны, а различны для разных культур. Они не запускаются сами; вы их создаете. Они возникают как комбинация физических свойств вашего тела и пластичного мозга, который устанавливает связи со средой, где он развивается, и культурой и воспитанием, которые обеспечивают такую среду. Эмоции реальны, но не в том объективном смысле, в котором реальны молекулы или нейроны. Они реальны в том же смысле, в котором реальны деньги, – то есть едва ли иллюзия, но скорее продукт соглашения людей<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a>.</p>
   <p>Этот взгляд, который я называю <emphasis>теорией конструирования эмоций</emphasis>, дает совершенно другую интерпретацию событий во время речи губернатора Мэллоя. Когда голос Мэллоя дрогнул, это не запускало какой-либо цепи печали в моем мозге, вызывая определенный набор изменений в теле. Я ощущала печаль, поскольку, будучи воспитанной в определенной культуре, я давно узнала, что «печаль» – это нечто, что может происходить, когда некоторые телесные ощущения совпадают с ужасной потерей. Используя кусочки прошлого опыта, например моих знаний о стрельбе и моей прежней печали в этом случае, мой мозг быстро предсказывает, что должно делать мое тело, чтобы справиться с такой трагедией. Его предсказания вызывают удары сердца, прилив крови к лицу и ощущения узла в животе. Они дают мне указание заплакать – сделать то, что успокоит мою нервную систему. И они создают итоговые ощущения, осмысляемые как случай печали.</p>
   <p>Таким образом, мой мозг <emphasis>сконструировал</emphasis> мое переживание эмоции. Мои конкретные движения и ощущения не были отпечатком печали. При других предсказаниях моя кожа может охладиться, а не потеплеть, живот не завяжется узлом, хотя мой мозг по-прежнему трансформирует итоговые ощущения в печаль. При этом мои телесные проявления – удары сердца, покрасневшее лицо, завязанный желудок и слезы – могут осмысляться как какая-то другая эмоция, например гнев или страх, а не печаль. А в совершенно другой ситуации, скажем, при свадьбе, те же самые ощущения могут сопровождать радость и страсть.</p>
   <p>Если это объяснение не проясняет смысл полностью или даже противоречит интуиции, поверьте мне, я на вашей стороне. Когда после речи губернатора Мэллоя я пришла в себя, вытирая слезы, то осознала, что вне зависимости от того, что я <emphasis>знаю</emphasis> об эмоциях как ученый, я <emphasis>испытываю</emphasis> их так, как и предполагает классический взгляд. Моя печаль растекается как немедленно распознаваемая волна телесных изменений и ощущений, которые заполоняют меня, – как реакция на трагедию и утрату. Если бы я не была ученым, использующим эксперименты, чтобы установить, что эмоции на самом деле создаются, а не запускаются, я бы тоже поверила своему непосредственному опыту.</p>
   <p>Классический взгляд на эмоции остается привлекательным несмотря на свидетельства против него, поскольку он интуитивно понятен. Классический взгляд также дает утешительные ответы на глубокие фундаментальные вопросы вроде таких: <emphasis>Откуда вы появились с точки зрения эволюции? Отвечаете ли вы за свои действия, когда охвачены эмоциями? В точности ли ваш опыт отражает мир вне вас?</emphasis></p>
   <p>Теория конструирования эмоций отвечает на эти вопросы иначе. Это принципиально иная теория человеческой природы, которая помогает вам видеть себя и других в новом свете, более оправданном с научной точки зрения. Теория конструирования эмоций может не соответствовать тому, как вы обычно испытываете эмоции, и фактически может нарушать ваши глубокие убеждения о том, как работает психика, откуда появились люди и почему мы действуем и чувствуем именно так, как мы это делаем. Однако эта теория надежно предсказывает и раскрывает научные данные об эмоциях, включая множество свидетельств, которые классический взгляд затрудняется объяснить.</p>
   <p>Почему вас должно волновать, какая из теорий эмоций правильна? Потому что вера в классическую точку зрения влияет на вашу жизнь таким образом, который вы можете и не осознавать. Подумайте о своем последнем прохождении досмотра в аэропорту, когда молчаливые работники Управления транспортной безопасности просвечивали вашу обувь и оценивали вероятность того, что вы несете террористическую угрозу. Не так давно программа обучения под названием SPOT (досмотр пассажиров с помощью техники наблюдения) учила этих работников обнаруживать обман и оценивать риск на основании мимики и телодвижений, то есть использовать теорию, согласно которой такие движения раскрывают ваши внутренние чувства. Это не работает. Нам нужно понимать эмоции с научной точки зрения, чтобы правительственные агенты не задерживали нас, но и не пропустили тех, кто реально является угрозой, на основании неправильного взгляда на эмоции<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a>.</p>
   <p>Теперь вообразите, что вы находитесь в кабинете врача и жалуетесь на тяжесть в груди и одышку, что может быть симптомами сердечного приступа. Если вы женщина, вам, скорее всего, поставят диагноз «тревожное расстройство» и отправят домой, а если вы мужчина, то у вас, скорее всего, диагностируют сердечное заболевание и обеспечат спасательные профилактические меры. В результате женщины в возрасте старше 65 лет умирают от сердечных приступов чаще мужчин. Восприятие врачей, медсестер и самих пациенток сформировано убеждениями классической точки зрения: они полагают, что могут обнаружить эмоции вроде тревожности и что женщинам присуща б<emphasis>о</emphasis>льшая эмоциональность, чем мужчинам… с фатальными последствиями<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a>.</p>
   <p>Вера в классический взгляд может стать началом войны. Война в Персидском заливе была отчасти развязана из-за того, что единокровный брат Саддама Хусейна решил, что он умеет читать эмоции американских участников переговоров и информировал Саддама, что Соединенные Штаты говорят о нападении. Последующая война унесла жизни 175 тысяч иракцев и сотен солдат войск коалиции<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a>.</p>
   <p>Я считаю, что мы находимся в разгаре революции в нашем понимании эмоций, психики и мозга – революции, которая может заставить нас радикально переосмыслить такие центральные догматы нашего общества, как лечение психических и физических заболеваний, понимание личных взаимоотношений, подход к воспитанию детей и, в конечном итоге, наш взгляд на самих себя. Другие научные дисциплины видели революции такого рода, и каждая из них – важный шаг на пути от столетий привычного понимания предмета исследований. Физика ушла от ньютоновских интуитивных идей о пространстве и времени к идеям относительности Альберта Эйнштейна и в конечном итоге к квантовой механике. В биологии ученые делили мир на неизменные виды, каждый из которых имел идеальную форму, пока Чарльз Дарвин не ввел понятие естественного отбора.</p>
   <p>Научные революции появляются, как правило, не из-за какого-то неожиданного открытия, а благодаря более удачным вопросам. Как реализуются эмоции, если они не запускаются рефлекторно? Почему они такие изменчивые и почему мы так долго верим, что у каждой из них есть специфический отпечаток? Эти вопросы и сами по себе интересно обдумывать. Но получать удовольствие от неизвестного – больше чем просто потакание научной страсти. Это часть духа приключений, который делает нас людьми.</p>
   <p>На следующих страницах я приглашаю вас разделить со мной это приключение. Главы 1–3 знакомят с новой наукой об эмоциях: как психология, нейробиология и связанные дисциплины отходят от поисков эмоциональных «отпечатков», а вместо этого задаются вопросом, как эмоции сконструированы. Главы 8–12 исследуют практические следствия этой новой теории эмоций в применении к здоровью, эмоциональному восприятию, воспитанию детей, личным взаимоотношениям, правовым системам и даже сам<emphasis>о</emphasis>й человеческой природе. Последняя глава проливает свет на древнюю проблему того, как человеческий мозг создает человеческую психику.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>1. Поиск «отпечатков» эмоций</p>
   </title>
   <p>Когда-то давно, в конце 1980-х годов, я думала, что буду клиническим психологом. Я намеревалась получить докторскую степень в Университете Ватерлоо, полагая, что научусь ремеслу психотерапевта и однажды буду лечить пациентов в стильном офисе. Я собиралась потреблять науку, а не создавать ее. У меня совершенно точно не было намерений присоединяться к революции по ниспровержению базовых убеждений о психике, которые существовали со времен Платона. Однако жизнь часто подкидывает нам маленькие сюрпризы.</p>
   <p>В магистратуре я впервые засомневалась в классическом взгляде на эмоции. В то время я исследовала корни низкой самооценки и как она ведет к тревогам и депрессиям. Многочисленные эксперименты показывали, что люди впадают в депрессию, когда у них не получается жить в соответствии со своими идеалами, а когда они недостаточно соответствовали стандартам, установленным другими людьми, они чувствовали беспокойство. Мой первый эксперимент в магистратуре был простым воспроизведением этого хорошо известного явления, и только потом я стала проверять собственные гипотезы. В ходе этого эксперимента я опрашивала большое количество добровольцев, ощущают ли они тревогу или депрессию, используя традиционные списки симптомов<a l:href="#n_11" type="note">[11]</a>.</p>
   <p>В качестве бакалавра я проводила более сложные эксперименты, так что этот должен был стать пустяком. Однако вместо этого он провалился. Добровольцы не сообщали об ощущениях тревоги или депрессии по ожидаемому шаблону. Поэтому я попробовала выполнить другой известный эксперимент, и он также провалился. Я пробовала снова и снова, каждый эксперимент занимал месяцы. За три года я потерпела неудачу <emphasis>восемь раз подряд</emphasis>. В науке эксперименты часто не воспроизводятся, однако восемь неудач подряд – это впечатляющий рекорд. Мой внутренний критик ехидничал: <emphasis>не каждому дано быть ученым</emphasis>.</p>
   <p>Однако когда я внимательно рассмотрела собранные данные, то обратила внимание на нечто странное во всех восьми экспериментах. Многие из участников, казалось, не желали или не могли различить ощущение тревоги и ощущение депрессии. Вместо этого они указывали либо оба, либо ни одного; редко какой-либо человек сообщал ровно об одном ощущении. Это не имело смысла. Все знают, что тревога и депрессия при рассмотрении в качестве эмоций ясно различимы. Когда вы тревожитесь, вы на взводе, нервничаете, словно обеспокоены, что случится что-то плохое. В состоянии депрессии вы чувствуете себя несчастным и заторможенным; все кажется ужасным, а жизнь – проблемной. Эти эмоции должны приводить ваше тело в противоположные физические состояния, так что они должны ощущаться по-разному, и любой здоровый человек должен понимать разницу. Тем не менее данные утверждали, что участники моего исследования этого не делали. Появился вопрос… почему?</p>
   <p>Как оказалось, мои эксперименты вовсе не провалились. Мой первый «неудачный» эксперимент на самом деле привел к настоящему открытию – что люди часто не различают переживание тревоги и переживание депрессии. Мои последующие семь экспериментов тоже не провалились. Они просто воспроизвели первый. Я начала отмечать тот же эффект и в данных других ученых.</p>
   <p>После получения степени, став профессором в университете, я продолжала исследовать эту загадку. Я руководила лабораторией, которая просила сотни испытуемых отслеживать эмоциональное состояние в течение недель и месяцев их жизни. Мои студенты и я интересовались широким диапазоном эмоций, а не только переживаниями тревоги и депрессии, – чтобы узнать, генерализована ли эта находка.</p>
   <p>Эти эксперименты установили нечто, ранее никогда не документированное: все, кого мы тестировали, для сообщения о своих переживаниях использовали одни и те же слова, например «сердитый», «печальный» и «испуганный», однако обозначали они вовсе не одно и то же. Некоторые участники проводили четкие различия с использованием слов: например, они чувствовали печаль и страх как качественно разные переживания. Однако другие смешивали в кучу слова «печальный», «испуганный», «беспокойный» и «в депрессии» для обозначения состояния «мне паршиво» (или, более научно, «у меня неприятные ощущения»). Тот же эффект наблюдался для приятных эмоций вроде счастья, спокойствия и гордости. После обследования семи сотен американцев мы обнаружили, что люди сильно дифференцируют свой эмоциональный опыт.</p>
   <p>Так опытный дизайнер может взглянуть на пять оттенков синего и различить лазурный, кобальтовый, ультрамариновый, королевский синий и циановый. А мой муж назвал бы их все синим. Мы со студентами обнаружили аналогичное явление для эмоций, и я описала его как эмоциональную гранулярность<a l:href="#n_12" type="note">[12]</a>.</p>
   <p>Здесь на сцену выходит классический взгляд на эмоции. В терминах этой точки зрения эмоциональная гранулярность должна быть связана с точным считыванием эмоциональных состояний. Тот, кто проводит различие между ощущениями, используя такие слова, как «радость», «печаль», «страх», «отвращение», «возбуждение» и «трепет», должен обнаруживать физические сигналы или реакции для каждой эмоции и правильно их интерпретировать. Тот, у кого эмоциональная гранулярность ниже и кто использует в качестве синонимов слова «беспокойный» и «в депрессии», не должен обнаруживать такие сигналы.</p>
   <p>Я начала интересоваться, не могла бы я учить людей улучшить эмоциональную гранулярность, обучая их точно распознавать свое эмоциональное состояние. Ключевое слово здесь – «точно». Как ученый может сказать, является ли точным, когда кто-нибудь говорит «я счастлив» или «я обеспокоен»? Очевидно, мне нужен был способ <emphasis>объективно измерять эмоции</emphasis>, а затем сравнивать их с тем, что люди сообщают. Если кто-либо говорит, что он чувствует тревогу, и объективный критерий показывает, что человек находится в состоянии тревоги, то он точно определяет свою эмоцию. С другой стороны, если объективный критерий демонстрирует, что он в депрессии, охвачен гневом или энтузиазмом, то он не точен. Если под рукой есть объективный тест, то остальное было бы просто. Я могла бы спросить человека, как он себя чувствует, и сравнить его ответ с его «реальным» эмоциональным состоянием. Я могла бы исправить любые его видимые ошибки, научив лучше распознавать сигналы, которые отличают одну эмоцию от другой, и усовершенствовать его эмоциональную гранулярность.</p>
   <p>Как и большинство студентов-психологов, я читала, что для каждой эмоции предполагается наличие индивидуального образца физических изменений – условно говоря, отпечатка пальца. Каждый раз, когда вы беретесь за дверную ручку, оставляемые вами отпечатки пальцев могут сильно зависеть от силы, с которой вы ее взяли, гладкости поверхности, тепла и пластичности вашей кожи в этот момент. Тем не менее ваши отпечатки пальцев каждый раз выглядят достаточно одинаково, чтобы вас могли идентифицировать. Предполагалось, что «отпечаток» эмоции довольно схож при разных случаях появления эмоции и для разных людей, вне зависимости от возраста, пола, индивидуальности или культуры. В лабораторных условиях ученые должны иметь возможность сказать, что человек печален, счастлив или обеспокоен, просто глядя на физические показатели его лица, тела и мозга.</p>
   <p>Я была уверена, что отпечатки эмоций могут предоставить объективный критерий для измерения эмоций. Если научная литература говорила правду, то оценка эмоциональной точности людей была бы пустяком. Однако все оказалось не так, как я ожидала.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Согласно классическому взгляду на эмоции, наши лица имеют ключ к точной и объективной оценке эмоций. Основное вдохновение этой идее дает книга Чарльза Дарвина «Выражение эмоций у человека и животных», где он провозгласил, что эмоции и их выражение являются древней частью универсальной человеческой природы. Утверждалось, что все люди мира показывают и распознают выражения эмоций на лице без какого-либо обучения<a l:href="#n_13" type="note">[13]</a>.</p>
   <p>Поэтому я решила, что моя лаборатория должна уметь измерять мимические движения, оценивать истинное эмоциональное состояние участников нашего исследования, сравнивать их с устными сообщениями об эмоциях и определять их точность. Если у испытуемых в лаборатории будет, например, печальное выражение лица, но они не будут говорить об ощущении печали, мы могли бы научить их распознавать печаль, которую они должны чувствовать. Всё, вопрос закрыт.</p>
   <p>Человеческое лицо – это сорок две небольших мышцы с каждой стороны. Мимические движения, которые мы ежедневно видим у других, – подмигивания и моргания, усмешки и гримасы, поднятые и изогнутые брови – происходят при напряжении и расслаблении комбинаций лицевых мускулов, которые заставляют двигаться соединительные ткани и кожу. Даже если ваше лицо выглядит совершенно неподвижным для невооруженного глаза, ваши мышцы все равно сокращаются и расслабляются<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <p>.</p>
   <image l:href="#i_001.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 1.1.</strong> Мышцы человеческого лица</p>
   <empty-line/>
   <p>В соответствии с классическим взглядом, каждая эмоция отражается на лице в виде определенного набора движений – «выражения лица». Когда вы счастливы, предполагается, что вы улыбаетесь. Когда вы сердиты, предполагается, что вы хмурите брови. Считается, что эти движения являются отпечатком для их соответствующих эмоций.</p>
   <p>В 1960-х годах психолог Сильвен Томкинс и его ученики Кэррол Изард и Пол Экман решили проверить это в лаборатории. Они создали комплекты постановочных фотографий, как изображено на рис. 1.2, чтобы представить шесть так называемых базовых эмоций, которые, как они полагали, имеют биологические «отпечатки»: гнев, страх, отвращение, удивление, печаль и счастье. Фотографии изображали актеров, и предполагалось, что снимки являются самыми явными примерами мимики для этих эмоций. (Для вас они могут выглядеть преувеличенными или искусственными, но именно такими они и были задуманы, поскольку Томкинс полагал, что они дают самые сильные и самые четкие сигналы для эмоций.)<a l:href="#n_15" type="note">[15]</a></p>
   <empty-line/>
   <p>.</p>
   <image l:href="#i_002.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 1.2.</strong> Некоторые фотографии лиц, использованные при исследовании методом базовых эмоций</p>
   <empty-line/>
   <p>Используя постановочные фотографии, Томкинс и его команда применяли методику для изучения того, насколько хорошо люди «распознают» эмоциональные выражения, или, более точно, как хорошо они воспринимают мимические движения как выражения эмоций. Этот метод использовался в сотнях опубликованных экспериментов, и он по-прежнему считается золотым стандартом. Тестируемому показывали фотографию и набор слов, называющих эмоции, как изображено на рис. 1.3.</p>
   <empty-line/>
   <p>.</p>
   <image l:href="#i_003.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 1.3.</strong> Метод базовых эмоций: подбор слова, соответствующего лицу</p>
   <empty-line/>
   <p>Затем участник выбирал слово, которое лучше всего соответствует показанному лицу. В данном случае предполагаемым словом является «удивление». В несколько другой схеме участник эксперимента получал две фотографии и краткую историю, как на рис. 1.4, а затем выбирал лицо, которое лучше соответствовало этой истории. В данном случае предполагаемое лицо находится справа<a l:href="#n_16" type="note">[16]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <p>.</p>
   <image l:href="#i_004.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 1.4.</strong> Метод базовых эмоций: подбор лица, соответствующего истории</p>
   <empty-line/>
   <p>Такая методика – давайте назовем ее методом базовых эмоций – революционизировала научное изучение того, что группа Томкинса назвала «распознавание эмоций». Используя этот метод, ученые показали, что люди по всему миру могут надежно сопоставить одни и те же слова, называющие эмоции (переведенные на местный язык) и представленные лица. В одном знаменитом исследовании Экман и его коллеги отправились в Папуа – Новую Гвинею и провели эксперименты с местным населением, народом форе, который мало контактировал с западным миром. Даже это отдаленное племя смогло надежно сопоставить лица с ожидаемыми словами и историями. Позднее ученые провели аналогичные исследования во многих других странах. В каждом случае участники эксперимента легко сопоставляли представленные нахмуренные, улыбающиеся и прочие лица с предложенными словами или историями<a l:href="#n_17" type="note">[17]</a>.</p>
   <p>После такого свидетельства ученые сделали вывод, что распознавание эмоций универсально: независимо от того, где вы родились или выросли, вы способны распознать выражения лиц «по-американски», как на этих фотографиях. Далее рассуждение шло таким путем: выражения можно распознавать универсальным образом только в том случае, если они производятся универсальным образом; соответственно, выражения лиц должны быть надежными диагностическими отпечатками, почерком эмоций<a l:href="#n_18" type="note">[18]</a>.</p>
   <p id="mio">Другие ученые, однако, были обеспокоены тем, что метод базовых эмоций был слишком косвенным и субъективным, поскольку включал суждение человека. Более эффективный метод, именуемый лицевой электромиографией (ЭМГ), полностью устранил субъективизм. При лицевой ЭМГ на поверхность кожи лица накладываются электроды. Они фиксируют электрические сигналы, которые заставляют двигаться лицевые мышцы. Такой метод точно устанавливает двигающиеся части лица, а также насколько сильно и насколько часто они двигаются. В типичном исследовании испытуемые смотрели фильмы или фотографии или вспоминали или воображали ситуации, чтобы вызвать эмоции, при этом электроды были наложены у них над бровями, на лбу, на щеках и на челюсти. Ученые записывали электрические изменения в мышечной деятельности и для каждой эмоции вычисляли степень перемещения каждой мышцы. Если люди двигают одинаковыми лицевыми мышцами одинаковым образом каждый раз, когда они испытывают некоторую эмоцию – хмурясь при гневе, улыбаясь при радости, надувая губы при печали и т. д., – причем <emphasis>только</emphasis> тогда, когда они испытывают эту эмоцию, то тогда такие движения могут быть «отпечатками»<a l:href="#n_19" type="note">[19]</a>.</p>
   <p>Лицевая ЭМГ оказалась серьезным вызовом для классического взгляда на эмоции. Одно за другим исследования выявили, что мышечные движения не дают надежной картины, когда кто-нибудь сердится, печален или испуган; исследования не формировали предсказуемых отпечатков для каждой эмоции. В лучшем случае лицевая ЭМГ показывала, что эти движения могут разграничить приятные и неприятные ощущения. И что еще хуже, зарегистрированные в этих исследованиях мимические движения не соответствовали фотографиям, созданным для метода базовых эмоций<a l:href="#n_20" type="note">[20]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <p>.</p>
   <image l:href="#i_005.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 1.5.</strong> Лицевая электромиография</p>
   <empty-line/>
   <p>Остановимся на минуту и подумаем о следствиях таких открытий. Сотни экспериментов показали, что люди по всему миру могут сопоставить слова для эмоций и так называемые выражения для эмоций, которые изображают актеры, на самом деле таких эмоций не испытывающие. Однако эти выражения не получается надежно обнаружить с помощью объективных методов измерения движений лицевых мышц, когда люди <emphasis>действительно испытывают</emphasis> эмоции. Конечно, мы одновременно двигаем всеми нашими лицевыми мышцами, и когда мы смотрим друг на друга, мы легко видим эмоции в некоторых из этих движений. Тем не менее с абсолютно объективной точки зрения, когда ученые измеряли <emphasis>сами мышечные движения</emphasis>, эти движения не соответствовали фотографиям.</p>
   <p>Можно допустить, что лицевая ЭМГ слишком ограниченна, чтобы отразить все значимые действия на лице при наличии эмоции. Ученый может разместить примерно шесть электродов с каждой стороны лица, при большем количестве участник исследования начинает чувствовать себя некомфортно. Но шесть электродов – это мало, чтобы достоверно уловить все сорок две лицевые мышцы. Поэтому используется также методика, называемая системой кодирования лицевых движений (СКЛД), при которой обученные наблюдатели тщательно классифицируют индивидуальные лицевые движения участника эксперимента по мере их проявления. Это менее объективно, чем лицевая ЭМГ, поскольку предполагает наличие наблюдателей, однако, видимо, более объективно, чем сопоставление слов и лиц в методе базовых эмоций. Тем не менее те движения, которые фиксируются при кодировании лицевых движений, не соответствуют надежно предлагаемым фотографиям<a l:href="#n_21" type="note">[21]</a>.</p>
   <p>Такие же несоответствия проявились и у детей. Если выражения лиц являются универсальными, то дети должны сильнее взрослых выражать гнев с помощью нахмуренности, а печаль – с помощью надутости, поскольку они молоды и не изучили правил уместного поведения. Однако когда специалисты наблюдали за детьми в ситуациях, которые должны вызывать эмоции, дети не выдавали ожидаемых выражений. Например, детские возрастные психологи Линда Камрас и Харриет Остер с коллегами делали видеозапись детей различных культур. Игрушечная горилла рычала, чтобы испугать детей, или ученые удерживали их за руку, чтобы рассердить. Камрас и Остер обнаружили с помощью СКЛД, что диапазон детских лицевых движений в этих двух ситуациях не различался. Тем не менее, когда взрослые смотрели на эти видеозаписи, они каким-то образом определяли, что дети на пленке с гориллой испуганы, а дети на пленке с удерживаемой рукой сердиты, даже в том случае, когда Камрас и Остер с помощью фильтров скрывали у детей лица! Взрослые отличали страх от гнева на основании контекста, не глядя на мимику вообще<a l:href="#n_22" type="note">[22]</a>.</p>
   <p>Поймите меня правильно: новорожденные и груднички существенным образом задействуют свою мимику. Они совершают различные лицевые движения, когда они заинтересованы или озадачены или когда ощущают страдание в ответ на причинение боли или отвращение в ответ на неприятный запах или вкус. Однако новорожденные не показывают дифференцированных (как у взрослых) выражений, вроде фотографий из метода базовых эмоций<a l:href="#n_23" type="note">[23]</a>.</p>
   <p>Подобно Камрас и Остер, другие ученые также продемонстрировали, что вы получаете гигантское количество информации из окружающего контекста. Они соединяли фотографии лиц и тел, которые принадлежали разным людям, – например, сердитое нахмуренное лицо приделывали к телу, которое держало испачканный подгузник. Участники почти всегда идентифицировали эмоцию, которая принадлежала телу, а не лицу, – в данном случае отвращение, а не гнев. Лица постоянно меняются, и наш мозг опирается на множество различных факторов одновременно – позу тела, общую ситуацию, продолжительность переживания, – чтобы выяснить, какие движения значимы и что они означают<a l:href="#n_24" type="note">[24]</a>.</p>
   <p>Когда дело доходит до эмоции, лицо не говорит само за себя. На деле основные типы в методе базовых эмоций не были обнаружены после наблюдений лиц в реальном мире. Ученые <emphasis>установили</emphasis> эти выражения, вдохновляясь книгой Дарвина, и попросили актеров изобразить их. А теперь эти лица просто считаются универсальным выражением эмоций<a l:href="#n_25" type="note">[25]</a>.</p>
   <p>Однако они не универсальны. Чтобы это продемонстрировать, моя лаборатория провела исследование с помощью фотографий от группы специалистов по эмоциям – квалифицированных актеров. Эти фотографии взяты из книги «В образе: актерская игра», в которой артисты с помощью своих лиц рисуют эмоции согласно написанным сценариям. Мы подразделили участников исследования из США на три группы. Первая группа только читала сценарии, например: «Он только что стал свидетелем стрельбы в своем тихом тенистом квартале Бруклина». Вторая группа видела только лица, например выражение Мартина Ландау для сценария стрельбы (рис. 1.6, в центре). Третья группа видела и сценарии, и лица. Во всех случаях мы вручали испытуемым короткий список слов для эмоций, чтобы они распределяли любые увиденные эмоции по категориям<a l:href="#n_26" type="note">[26]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <p>.</p>
   <image l:href="#i_006.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 1.6.</strong> Актер Мартин Ландау (в центре). Слева лицо страха из метода базовых эмоций, справа – лицо удивления</p>
   <empty-line/>
   <p>Для упомянутого мной сценария со стрельбой 66 процентов опрошенных, которые прочитали сценарий отдельно или совместно с лицом Ландау, расценили этот сценарий как страшную ситуацию. Однако среди людей, которые видели только лицо Ландау без контекста, только 38 процентов расценили его как показатель страха, а 56 процентов сочли его показателем удивления. (Рис. 1.6 сравнивает выражение лица Ландау с фотографиями метода базовых эмоций для «страха» и «удивления». Ландау выглядит испуганным или удивленным? Или и тем и другим?)</p>
   <p>Выражения лиц для страха у других актеров существенно отличались от лица Ландау. В одном случае актриса Мелисса Лео изображала страх для сценария: «Она пытается решить, нужно ли ей рассказать своему мужу о бродячем слухе, что она является лесбиянкой, прежде чем он узнает это от кого-то еще». Ее рот закрыт, уголки опущены, брови слегка насуплены. Примерно три четверти участвовавших в тестировании, которые видели только ее лицо отдельно, сочли его печальным, однако в сочетании со сценарием 70 процентов участников сказали, что ее лицо выражает страх<a l:href="#n_27" type="note">[27]</a>.</p>
   <p>Различия такого рода были выделены для каждой изученной нами эмоции. У какой-либо эмоции (например, «страха») не было одного выражения, а имелось множество мимических движений, которые изменялись в зависимости от ситуации<a l:href="#n_28" type="note">[28]</a>. (Подумайте об этом: когда последний раз актер получил «Оскара» за надувание губ при печали?)</p>
   <p>Это может показаться очевидным, как только вы остановитесь и подумаете о собственном эмоциональном опыте. Когда вы испытываете какую-нибудь эмоцию, такую как страх, вы можете двигать своим лицом разными способами. Когда вы съеживаетесь в своем кресле во время фильма ужасов, вы можете зажмурить глаза или закрыть их руками. Если вы подозреваете, что визави может причинить вам вред, вы можете слегка прищуриться, чтобы видеть его лицо лучше. Если потенциальная опасность таится за углом, вы можете широко раскрыть глаза, чтобы обеспечить периферическое зрение. «Страх» не имеет единой физической формы. Вполне обычны варианты. Аналогичным образом, счастье, печаль, гнев и любая иная известная вам эмоция – это целая <emphasis>категория</emphasis> со значительно меняющимися движениями лица<a l:href="#n_29" type="note">[29]</a>.</p>
   <p>Если движения лица так сильно переменчивы внутри одной эмоциональной категории (например, «страх»), то почему же мы верим, что лицо с широко раскрытыми глазами является универсальным выражением страха. Ответ таков: это стереотип, символ, который соответствует хорошо известной теме для «страха» в нашей культуре. Воспитатели в детском саду учат детей таким стереотипам: «Нахмуренные люди сердиты. Надутые люди печальны». Это культурные условности или конвенции. Вы видите их в мультфильмах, в рекламе, на лицах кукол, на смайликах – в бесконечном массиве изображений и образов. Учебники рассказывают об этом студентам-психологам. Врачи учат этому своих пациентов. Средства массовой информации распространяют их широко по западному миру. «Стоп, минутку, – вероятно, подумали вы. – Она говорит, что наша культура <emphasis>создала</emphasis> эти выражения и все мы их изучаем?» Что ж… да. И классический взгляд закрепляет эти стереотипы, словно они являются подлинными «отпечатками» эмоций.</p>
   <p>Без сомнения, лица являются инструментами социальной коммуникации. Некоторые мимические движения имеют значение, но некоторые – нет, и в данный момент мы знаем весьма мало о том, как люди отличают это, за исключением случаев, когда каким-то образом крайне важен контекст (язык тела, социальная ситуация, культурные ожидания и т. д.). Когда лицевые движения выражают какое-то психологическое сообщение – скажем, поднятие брови, – мы не знаем, всегда ли это сообщение выражает эмоцию, и даже одинаково ли его значение в разных случаях. Если мы сложим воедино все научные свидетельства, мы не можем утверждать со сколько-нибудь оправданной определенностью, что у каждой эмоции есть собственное выражение лица<a l:href="#n_30" type="note">[30]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>В поисках уникальных отпечатков эмоций мне явно требовался более надежный, чем лицо человека, источник, так что я обратила взгляд на тело. Возможно, изменения в частоте сердечных сокращений, кровяном давлении и прочих процессах дали бы необходимые отпечатки, чтобы учить людей более точно распознавать эмоции.</p>
   <p>Мощная экспериментальная поддержка телесных «отпечатков» идет из знаменитой работы Пола Экмана, психолога Роберта Левенсона и их коллеги Уоллеса Фризена, опубликованной в журнале Science в 1983 году. Они подсоединили испытуемых к машинам, чтобы измерить изменения в вегетативной нервной системе: колебания частоты сердечных сокращений, температуры и проводимости кожи (мера потоотделения). Они отмечали, насколько меняется напряжение рук, связанное с соматической нервной системой. Они вызывали гнев, печаль, страх, отвращение, удивление и счастье и наблюдали за физическими изменениями для каждой эмоции. После анализа данных Экман и его коллеги заключили, что они измеряли чистые и устойчивые изменения в телесных реакциях, соотнося их с конкретными эмоциями. Это исследование, казалось бы, установило объективные биологические «отпечатки» в теле для каждой из изученных эмоций, по крайней мере и сегодня оно остается классикой научной литературы<a l:href="#n_31" type="note">[31]</a>.</p>
   <p>Кстати, в ходе исследования 1983 года испытуемые должны были вызывать и удерживать одно из выражений лица из метода базовых эмоций. Чтобы почувствовать, например, печаль, участник эксперимента должен был хмуриться в течение десяти секунд. Чтобы появился гнев, он сердито сдвигал брови. Чтобы создать нужное выражение лица, участники могли использовать зеркало, а сам Экман учил их двигать конкретными лицевыми мышцами<a l:href="#n_32" type="note">[32]</a>.</p>
   <p>Идея, что так называемое выражение лица может инициировать эмоциональное состояние, известна как гипотеза мимической обратной связи. Утверждается, что трансформация лица до конкретного состояния провоцирует определенные физиологические изменения в вашем теле, связанные с соответствующей эмоцией. Попробуйте сами. Нахмурьте брови и надуйте губы на десять секунд – ощущаете печаль? Широко улыбнитесь. Ощущаете себя счастливее? Гипотеза мимической обратной связи весьма спорная – есть большие разногласия, способна ли она стать основой полномасштабного эмоционального опыта<a l:href="#n_33" type="note">[33]</a>.</p>
   <p>Исследование 1983 года фактически велось за телесными изменениями, происходившими после того, как люди создавали требуемые выражения лиц. Это важное наблюдение: как только лицу придавали особую конфигурацию, изменялась деятельность периферической нервной системы участвовавших в тестировании, даже когда они с комфортом без движения сидели в кресле. Их кончики пальцев были теплее при создании хмурого лица (выражение гнева). Частота сердечных сокращений увеличивалась при создании лица с широко раскрытыми глазами (выражение страха) и надутого вида (выражение печали) по сравнению с выражениями для счастья, удивления и отвращения. Оставшиеся два параметра – проводимость кожи и напряженность руки – не отличали одно мимическое выражение от другого<a l:href="#n_34" type="note">[34]</a>.</p>
   <p>Но даже если все это верно, прежде чем заявлять, что вы обнаружили «телесный отпечаток» для какой-либо эмоции, вы должны показать, что реакция, сопровождающая одну эмоцию, например гнев, отличается от реакции для других эмоций. И вот здесь исследование 1983 года столкнулось с определенными трудностями. Оно продемонстрировало некоторую специфичность для гнева, но не для прочих проверяемых эмоций. Это означает, что телесные реакции для различных эмоций слишком похожи, чтобы служить различными «отпечатками».</p>
   <p>Кроме того, исследователи должны показать, что на полученные результаты не оказывают влияния никакие другие объяснения. Тогда и только тогда можно заявить, что обнаружены уникальные физические отпечатки для гнева, печали и так далее. По этой причине исследованию 1983 года было дано альтернативное объяснение. Участники эксперимента предположительно могли идентифицировать большинство целевых эмоций, исходя из указаний, которые они получали, что, в свою очередь, было способно привести и к изменению частоты сердечных сокращений, и к прочим физическим реакциям, которые наблюдали Экман с коллегами. Этот факт был неизвестен, когда проводились такие исследования. Истоки альтернативного объяснения лежат в более позднем эксперименте, которое ученые проводили в племени минангкабау на Западной Суматре. Эти добровольцы меньше понимали западные эмоции, и они не продемонстрировали тех же физических изменений, что и западные участники эксперимента; они также сообщали об ощущении ожидаемой эмоции намного реже, чем это делали западные испытуемые<a l:href="#n_35" type="note">[35]</a>.</p>
   <p>Последовавшие за этим исследования вызывали эмоции различными методами, однако не воспроизводили первоначальных физиологических отличий, которые отмечались в работе 1983 года. Немало исследований использовали фильмы ужасов, слезливые мелодрамы и другие материалы для создания конкретных эмоций, после чего ученые замеряли у участников частоту сердечных сокращений, параметры дыхания и другие физические характеристики. Многие такие исследования обнаружили значительную изменчивость в физических измерениях, которая означала отсутствие четких шаблонов телесных изменений, которые разграничивали бы эмоции. В других работах специалисты определили различающиеся шаблоны, но при этом в разных исследованиях обнаружились разные шаблоны, даже когда использовались одни и те же фрагменты фильмов. Другими словами, когда исследования отличали гнев от печали и страха, они не всегда воспроизводили друг друга, то есть примеры гнева, печали и страха, созданные при одном исследовании, отличались от примеров тех же эмоций, созданных в другом<a l:href="#n_36" type="note">[36]</a>.</p>
   <p>Когда сталкиваешься с большим количеством разнообразных экспериментов, как в этом случае, трудно создать версию, согласующуюся со всеми материалами. К счастью, у специалистов есть метод для анализа объединенных данных и получения обобщенного вывода. Он называется «метаанализ». Ученые рассматривают большое количество экспериментов, проведенных различными исследователями, и статистически объединяют их результаты. В качестве простого примера рассмотрим такой: предположим, вы желаете проверить, является ли увеличенная частота сердечных сокращений частью «телесного отпечатка» для счастья. Вместо того чтобы проводить собственный эксперимент, вы могли бы провести метаанализ других экспериментов, в которых измерялась частота сердечных сокращений во время состояния счастья, пусть даже в качестве дополнительного параметра (например, такая работа может изучать связь между сексом и сердечными приступами и не иметь ничего общего с эмоциями). Вы можете собрать всю соответствующую статистику и проанализировать ее <emphasis>в совокупности</emphasis>, чтобы проверить свою гипотезу.</p>
   <p>За последние два десятилетия были проведены четыре значительных метаанализа для вопросов, касающихся эмоций и вегетативной нервной системы. Крупнейшее из них охватывало более 220 отдельных исследований по физиологии и примерно 22 тысячи испытуемых. Ни один из этих четырех метаанализов не обнаружил надежных «телесных отпечатков» для конкретных эмоций. Наоборот, оркестр внутренних органов может играть различные симфонии во время состояний счастья, страха и так далее<a l:href="#n_37" type="note">[37]</a>.</p>
   <p>Вы можете легко увидеть эти различия в процедуре эксперимента, которую используют лаборатории всего мира: когда участники выполняют трудное задание, например отсчитывают назад по тринадцать в максимально возможном темпе или говорят на спорную тему вроде абортов или религии, когда их смешат. Когда они стараются, экспериментатор ругает их за плохую работу, отпуская критические и даже оскорбительные замечания. Все ли участники сердятся? Нет. Более важно, что те, кто сердятся, выдают различные образцы физических реакций. Некоторые люди кипят от злости, а некоторые плачут. Другие остаются спокойными и изворотливыми. Некоторые просто замыкаются. Любое поведение (плач, расчетливость, уход в себя) поддерживается различными физиологическими шаблонами тела – факт, давно известный физиологам, которые изучают тело из любви к самому процессу. Даже небольшие изменения в позе тела, например откидывание назад по сравнению с наклоном вперед со скрещенными руками, может полностью поменять физиологическую реакцию рассерженного человека<a l:href="#n_38" type="note">[38]</a>.</p>
   <p>Когда я обращаюсь на конференциях к аудитории и показываю эти метаанализы, некоторые люди не верят: «Неужели в раздражающей, унизительной ситуации не каждый человек рассердится так, что его кровь закипит, ладони вспотеют, а щеки покраснеют?» И я отвечаю: «Да, это в точности то, что я говорю». По сути, раньше, когда я начинала выступать с этими идеями, вы могли бы увидеть разнообразие в гневе из первых рук – у тех участников аудитории, которым <emphasis>действительно</emphasis> не нравились такие свидетельства. Иногда они ерзали на сиденье. Иногда они трясли головами в молчаливом отрицании. Однажды коллега кричал на меня, тыкая пальцем в воздух, а его лицо раскраснелось. Другой коллега спросил меня сочувственным голосом, ощущала ли я когда-нибудь настоящий страх, поскольку если бы мне когда-нибудь по-настоящему делали больно, то я бы никогда не предлагала такую нелепую идею. Еще один коллега заметил, что он расскажет моему родственнику (социологу, который с ним знаком), что я наношу вред науке об эмоциях. Мой любимый пример – случай с коллегой намного старше, крепко сложенным, как полузащитник, и превосходящим меня ростом на фут<a l:href="#n_39" type="note">[39]</a>. Он замахнулся кулаком и предложил врезать мне по лицу, чтобы продемонстрировать, как выглядит настоящий гнев. (Я улыбнулась и поблагодарила его за чуткое предложение.) В этих примерах мои коллеги продемонстрировали различные степени гнева намного лучше, чем это делала моя презентация.</p>
   <p>Что означает тот факт, что четыре метаанализа, суммировавших сотни экспериментов, не обнаружили надежных специфичных различным эмоциям «отпечатков» в вегетативной нервной системе? Это не означает, что эмоции являются иллюзией или что реакции тела случайны. Это означает, что для различных случаев, в различных контекстах, в различных исследованиях у одного человека и среди разных людей <emphasis>одна и та же категория эмоций подразумевает различные реакции тела</emphasis>. Нормой являются различия, а не единообразие. Эти результаты согласуются с тем, что физиологам известно больше пятидесяти лет: различные формы поведения характеризуются различной частотой сердечных сокращений, дыхания и так далее<a l:href="#n_40" type="note">[40]</a>.</p>
   <p>Несмотря на большое потраченное время и гигантские средства, исследования не обнаружили надежных «телесных отпечатков» хотя бы для одной эмоции.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Мои первые две попытки обнаружить объективные «отпечатки» эмоций (для лица и тела) привели к тому, что я врезалась в закрытую дверь. Однако, как говорится, когда закрывается дверь, иногда открывается окно. Моим окном стало неожиданное понимание, что эмоция – это не вещь, а категория ситуаций, в рамках которой эмоции отличаются ужасающим разнообразием. Например, гнев изменчив намного сильнее, чем предсказывает и может объяснить классический взгляд на эмоции. Когда вы сердитесь на кого-нибудь, вы кричите и ругаетесь или тихо кипите? Бросаете упреки? Что насчет распахивания глаз и поднятия бровей? В этих случаях ваше кровяное давление может подняться, упасть или остаться тем же самым. Вы можете ощущать, как колотится сердце в груди, а может, и нет. Ваши ладони могут стать влажными или могут остаться сухими… Происходит то, что лучше всего готовит ваше тело к действиям в такой ситуации.</p>
   <p>Как ваш мозг создает и отслеживает все эти разнообразные виды гнева? Как он узнаёт, какой из них лучше всего подходит к конкретной ситуации? Если спросить, как вы ощущаете себя в каждом из этих случаев, сможете ли вы автоматически без затруднений дать точный ответ наподобие «раздражен», «возмущен» или «разъярен»? Или во всех случаях вы ответите «сердит» или просто «чувствую себя ужасно»? Как вы узнали ответ? С этими загадками классический взгляд на эмоции не справляется.</p>
   <p>В то время я не знала всего этого, однако я рассматривала категории эмоций во всем их разнообразии, я неосознанно применяла стандартный образ мышления, именуемый в биологии <emphasis>популяционным мышлением</emphasis>, который был предложен Дарвином. Категория, например вид животных, является популяцией отдельных участников, которые отличаются друг от друга. На уровне группы такую категорию можно описать только в абстрактных статистических терминах. Точно так же, как ни одна американская семья не состоит из 3,13 человека, ни один конкретный случай гнева не должен включать средний образец гнева (если бы мы могли такой образец зафиксировать). Любой случай не обязан напоминать трудноуловимый «отпечаток» гнева. То, что мы называем отпечатком, – возможно, просто стереотип<a l:href="#n_41" type="note">[41]</a>.</p>
   <p>Как только я заняла позицию популяционного мышления, картина полностью изменилась. Я стала считать, что различия не просто не ошибочны, но нормальны и даже желательны. Я продолжала свои поиски объективного способа отличить одну эмоцию от другой, но это были уже не совсем те поиски. При растущем скептицизме у меня осталось только одно место для поиска «отпечатков». Пришло время повернуться к мозгу<a l:href="#n_42" type="note">[42]</a>.</p>
   <p>Ученые давно изучали людей с повреждениями (поражениями) мозга с целью обнаружить конкретную область, где расположены эмоции. Если какой-то человек, имеющий поражение определенной области мозга, испытывает трудности с ощущением или восприятием какой-то конкретной эмоции, причем только этой эмоции, то это было бы доказательством, что данная эмоция зависит от нейронов, находящихся в этой области. Немного похоже на выяснение того, какой выключатель в вашем доме управляет той или иной частью электропроводки. В исходном виде все выключатели включены, и ваш дом работает нормально. Когда вы выключаете один из выключателей (устраивая своей электросети что-то вроде поражения) и видите, что лампы на кухне больше не работают, вы устанавливаете назначение этого выключателя.</p>
   <p>Поиск страха в мозге весьма поучителен, поскольку в течение многих лет ученые считали эту проблему хрестоматийным примером отнесения эмоции к определенному участку мозга – а именно миндалевидному телу, группе ядер, обнаруженных глубоко в височной доле мозга<a l:href="#n_43" type="note">[43]</a>. Впервые миндалевидное тело было связано со страхом в 1930-е годы, когда два ученых Генрих Клювер и Пол Бьюси удалили височные доли у обезьян резусов. После операции обезьяны приближались к предметам и животным, которых раньше боялись, например к змеям, незнакомым обезьянам и так далее. Клювер и Бьюси приписали такое поведение «отсутствию страха»<a l:href="#n_44" type="note">[44]</a>.</p>
   <p>Вскоре другие специалисты начали изучать людей с повреждениями миндалевидного тела, чтобы посмотреть, продолжают ли они чувствовать и воспринимать страх. Наиболее глубоко изучен случай женщины, известной как СМ. Она страдала болезнью Урбаха – Вите – генетическим заболеванием, которое в детском и подростковом возрасте постепенно разрушает миндалевидное тело. В целом СМ была (и остается) психически здоровым человеком с нормальными умственными способностями, однако лабораторные тестирования показывают ее необычные взаимоотношения со страхом. Ученые показывали ей фильмы ужасов, такие как «Сияние» и «Молчание ягнят», пугали ее живыми змеями и пауками и даже проводили ее через дом с привидениями, однако она не сообщала о выраженных ощущениях страха. Когда СМ показывали конфигурации лиц с широко открытыми глазами, взятыми из комплекта снимков, используемых в методе базовых эмоций, у нее были трудности с определением их как «испуганные». Остальные эмоции СМ испытывала как обычно<a l:href="#n_45" type="note">[45]</a>.</p>
   <p>Ученые безуспешно пытались обучить СМ чувствовать страх при помощи различных процедур. Они показывали ей картинку и немедленно включали сирену громкостью в сто децибелов, чтобы испугать ее. Этот звук должен был запустить у СМ реакцию страха, если бы она у нее была. Одновременно они измеряли проводимость кожи, которая, по мнению многих специалистов, является мерой страха и связана с деятельностью миндалевидного тела. После многих повторений картинки в сочетании с сиреной ученые показали СМ только картинку и измеряли ее реакции. Люди с неповрежденным миндалевидным телом научились бы ассоциировать картинку с пугающим звуком, так что если бы им показали картинку, их мозг бы предсказал рев сирены, а проводимость кожи увеличилась. Однако в случае СМ сколько бы раз ученые ни соединяли картинку и громкий сигнал, проводимость ее кожи не увеличивалась. Экспериментаторы заключили, что СМ не может научиться бояться новых объектов<a l:href="#n_46" type="note">[46]</a>.</p>
   <p>В целом СМ выглядела бесстрашной, а ее поврежденные миндалевидные тела казались причиной этого. Ученые заключили, что надлежащим образом функционирующее миндалевидное тело является центром страха в мозге.</p>
   <p>Но затем произошла забавная вещь. Ученые обнаружили, что СМ может видеть страх в позах тел и слышать страх в голосах. Они даже нашли способ заставить СМ ощутить страх, прося ее вдыхать воздух с избыточным количеством двуокиси углерода. Лишенная нормального количества кислорода, СМ паниковала. (Не беспокойтесь, опасности для нее не было.) Таким образом, при определенных обстоятельствах СМ могла четко ощущать страх, даже не имея миндалевидных тел<a l:href="#n_47" type="note">[47]</a>.</p>
   <p>По мере того как стали изучаться поражения мозга, были обнаружены и исследованы другие люди с поврежденными миндалевидными телами, и четкая и конкретная связь между страхом и миндалевидным телом растворилась. Возможно, самое важное доказательство обратного появилось после изучения пары близнецов, которые из-за болезни Урбаха – Вите потеряли части своих миндалевидных тел, связанные, как предполагается, со страхом. Диагноз обеим девочкам был поставлен в возрасте двенадцати лет, они обладали нормальными умственными способностями и закончили среднюю школу. Несмотря на одинаковую ДНК, одинаковые поражения мозга и общую среду (как в детстве, так и во взрослом возрасте), эти близнецы показали весьма различные данные в отношении страха. Одна из них, БГ, походила в целом на СМ: показывала аналогичное отсутствие страха, однако испытывала страх при вдыхании воздуха, насыщенного углекислым газом. Другая, АМ, в целом демонстрировала обычные реакции страха: другие системы мозга компенсировали отсутствие у нее миндалевидного тела. Таким образом, у нас есть близнецы с одинаковой ДНК, страдающие от одинакового повреждения мозга, живущие в весьма сходной обстановке, но при этом одна обнаруживает отсутствие страха, а вторая – нет<a l:href="#n_48" type="note">[48]</a>.</p>
   <p>Такие находки ставят под сомнение идею, что миндалевидное тело содержит цепь для страха. Скорее, они указывают, что мозг должен иметь много способов создавать страх, и поэтому категорию эмоций «страх» нельзя локализовать в каком-то конкретном месте. Ученые изучали и другие категории эмоций у пациентов с поражениями мозга, и результаты были столь же различными. Определенные участки мозга (вроде миндалевидного тела) важны для эмоций, однако они не являются ни необходимыми, ни достаточными для какой-то из них<a l:href="#n_49" type="note">[49]</a>.</p>
   <p>Это одна из наиболее удивительных вещей, которые я узнала с тех пор, как стала заниматься нейронауками: психическое явление, такое как страх, не создается одним лишь комплектом нейронов. Случаи страха могут создаваться различными комбинациями нейронов. Нейроученые называют этот принцип <emphasis>вырожденностью</emphasis><a l:href="#n_50" type="note">[50]</a>. «Вырожденность» подразумевает «много для одного»: несколько комбинаций нейронов могут давать один результат. В стремлении составить карту «отпечатков» эмоций в мозге дегенерация является смиренной проверкой на соответствие реальности<a l:href="#n_51" type="note">[51]</a>.</p>
   <p>Сотрудники моей лаборатории наблюдали вырожденность при сканировании мозга у добровольцев. Мы показывали испытуемым фотографии, вызывающие эмоции (с изображениями вроде прыжков с парашютом и окровавленных тел), и спрашивали их, насколько сильно они ощущают возбуждение в теле. Мужчины и женщины сообщали об аналогичных ощущениях возбуждения, у тех и других отмечалась увеличенная активность в двух участках мозга – передней островковой зоне и зрительной коре. Однако у женщин ощущение возбуждения было более сильно связано с передней островковой зоной, а у мужчин – со зрительной корой. Это подтверждает, что один и тот же опыт – ощущения возбуждения – связан с различными видами нервной деятельности, то есть является примером вырожденности<a l:href="#n_52" type="note">[52]</a>.</p>
   <p>Еще одна удивительная вещь, которую я узнала наряду с вырожденностью – то, что многие части мозга служат более чем одной цели. Мозг содержит базовые системы, которые участвуют в создании множества психических состояний. Отдельная базовая система может играть роль для мышления, воспоминаний, принятия решений, зрения, слуха, испытания и восприятия различных эмоций. Произвольная базовая система устроена по принципу «одно для многого»: один участок или одна мозговая сеть вносит свой вклад во много различных психических состояний. Напротив, классический взгляд на эмоции полагает, что конкретные участки мозга должны быть предназначены для соответствующих психологических функций, то есть устроены по принципу «одно для одного». Поэтому базовые системы являются противоположностью нейронным отпечаткам<a l:href="#n_53" type="note">[53]</a>.</p>
   <p>Внесу ясность: я не говорю, что каждый нейрон в мозге делает одно и то же, и не говорю, что каждый нейрон может заменить любой другой. (Такая точка зрения названа эквипотенциальностью, и она давно опровергнута.) Я говорю, что большинство нейронов универсальны, играют более одной роли, подобно тому, как муку и яйца на вашей кухне можно использовать во многих рецептах.</p>
   <p>Реальность базовых систем устанавливается практически любым экспериментальным методом, используемым в нейронауках, однако проще всего увидеть ее с помощью томографии, которая показывает мозг в действии. Наиболее привычным методом является функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), которую можно применять без вреда для мозга у людей, испытывающих эмоции или наблюдающих за эмоциями других. При этом записываются изменения магнитных сигналов, связанных с возбуждением нейронов<a l:href="#n_54" type="note">[54]</a>.</p>
   <p>Ученые используют фМРТ и для поиска «отпечатков» эмоций в мозге. Если какой-нибудь конкретный участок мозговых цепей дает увеличение активности при конкретной эмоции, рассуждают исследователи, то это подтверждает, что данный участок обрабатывает эту эмоцию. Сначала специалисты сосредоточили сканеры на миндалевидном теле – не содержит ли оно нейронного отпечатка для страха. Одно важное свидетельство пришло от испытуемых, которые, находясь в сканере, смотрели на фотографии выражений страха, взятых из базовых эмоций. Их миндалевидные тела увеличивали активность по сравнению с ситуацией, когда люди смотрели на лица с нейтральными выражениями<a l:href="#n_55" type="note">[55]</a>.</p>
   <p>Однако по мере продолжения исследований стали возникать аномалии. Да, миндалевидное тело показывало увеличение активности, но только в определенных ситуациях – например, когда глаза актера на фотографии смотрели непосредственно на зрителя. Если глаза были обращены в сторону, нейроны в миндалевидном теле едва-едва меняли уровень возбуждения. Также если участники исследования видели раз за разом одно и то же стереотипное выражение страха, то активация миндалевидного тела быстро сходила на нет. Если бы миндалевидное тело действительно было пристанищем цепи страха, то такого привыкания не происходило бы: цепь должна обязательно возбуждаться каждый раз, когда ей предъявляют стимул, инициирующий «страх». Мне (а в конце концов и многим другим ученым) стало ясно, что миндалевидное тело не служит домом для страха в мозге<a l:href="#n_56" type="note">[56]</a>.</p>
   <p>В 2008 году моя лаборатория вместе с неврологом Крисом Райтом продемонстрировала, почему миндалевидное тело увеличивает активность в ответ на лица с базовой эмоцией страха. Активность увеличивается в ответ на <emphasis>любое</emphasis> лицо – испуганное или нейтральное – <emphasis>пока оно является новым</emphasis> (то есть участники эксперимента не видели его раньше). Поскольку испуганные лица с широко открытыми глазами на изображениях из метода базовых эмоций редко встречаются в повседневной жизни, они являются новыми для участников. Эти и другие аналогичные находки дают альтернативное объяснение первоначальным экспериментам, и снимают с миндалевидного тела ответственность за страх<a l:href="#n_57" type="note">[57]</a>.</p>
   <p>Последние два десятилетия в исследованиях каждого участка мозга, который когда-либо был сочтен нейронным «отпечатком» для какой-либо эмоции, шла переменная дискуссия, и за очередным подтверждением шло очередное опровержение. Поэтому моя лаборатория решила раз и навсегда разобраться с вопросом, являются ли участки мозга отпечатками эмоций. Мы изучили все опубликованные исследования по нейровизуализации – для гнева, отвращения, счастья, страха и печали, и объединили статистически пригодные для метаанализа. В совокупности получилось около 100 опубликованных исследований, охватывающих примерно 1300 участников за почти 20 лет<a l:href="#n_58" type="note">[58]</a>.</p>
   <p>Чтобы осмыслить столь большой объем данных, мы разделили человеческий мозг на небольшие кубики, называемые вокселами (трехмерная версия пикселей). Затем для всех экспериментов по изучению любых эмоций мы записывали для каждого воксела, сообщалось ли об увеличении его активности. Теперь мы могли вычислить вероятность того, показывает ли любой воксел увеличение активности, когда испытывается или воспринимается какая-либо эмоция. Когда эта вероятность превышала уровень случайности, мы говорили о статистической значимости.</p>
   <p>Наш исчерпывающий метаанализ обнаружил, что классический взгляд на эмоции мало подтверждается. Миндалевидное тело, например, не показывало надежного увеличения активности при исследованиях страха – больше, чем можно было бы ожидать вследствие случайности, но всего лишь в четверти исследований по ощущению страха и в 40 процентах исследований по восприятию страха. Эти величины недостаточны для того, что вы ожидаете для нейронного «отпечатка». При этом миндалевидное тело также показало увеличение активности при исследованиях гнева, отвращения, печали и счастья. Это говорит о том, что какие бы функции ни выполняло миндалевидное тело в некоторых случаях страха, оно также выполняет эти функции в некоторых случаях других эмоций.</p>
   <empty-line/>
   <p>.</p>
   <image l:href="#i_007.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 1.7.</strong> Человеческий мозг, разделенный на вокселы</p>
   <empty-line/>
   <p>Интересно, что активность миндалевидного тела аналогичным образом увеличивается во время событий, которые обычно считаются не относящимися к эмоциям, – когда вы ощущаете боль, изучаете что-то новое, знакомитесь с новыми людьми или принимаете решения. Вероятно, она увеличилась сейчас, когда вы читаете эти слова. На самом деле каждый участок мозга, который, как предполагается, отвечает за эмоции, также причастен к созданию неэмоциональных событий, например мыслей или образов восприятия.</p>
   <p>В целом мы установили, что ни для одной эмоции в мозге нет участка с ее «отпечатком». «Отпечатки» также отсутствуют, если вы рассматриваете сразу несколько связанных участков (нейронные сети) или стимулируете электричеством отдельные нейроны. Аналогичные результаты получены в экспериментах с другими животными, обладающими, как считается, эмоциональными цепями, например обезьянами и крысами. Эмоции возникают от возбуждения нейронов, однако нет нейронов, которые были бы посвящены исключительно эмоциям. Для меня эти данные стали окончательным гвоздем в гробу приписывания эмоций отдельным участкам мозга<a l:href="#n_59" type="note">[59]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Я надеюсь, что к этому моменту вы уже видите, что долгое время у людей был ошибочный взгляд на эмоции. Многие исследования утверждали, что обнаружили физические «отпечатки», которые отличают одну эмоцию от другой. Тем не менее эти подтверждающие работы растворяются внутри <emphasis>намного более широкого</emphasis> научного контекста, который не поддерживает классическую точку зрения<a l:href="#n_60" type="note">[60]</a>.</p>
   <p>Некоторые ученые могут сказать, что противоположные исследования попросту неверны; в конце концов, эксперименты с эмоциями могут быть весьма сложными для выполнения. Некоторые зоны мозга увидеть действительно трудно. На частоту сердечных сокращений влияют разного рода факторы, которые не имеют ничего общего с эмоциями, – например, сколько времени спали испытуемые в предыдущую ночь, принимали ли они за последний час кофеин, а также то, стоят они, сидят или лежат. Так же сложно заставить участников эксперимента испытывать эмоции по сигналу. Современные этические нормы запрещают вызывать леденящий ужас или сильный гнев; во всех университетах есть экспертные комиссии по этике, которые мешают таким, как я, воздействовать слишком сильно на невинных добровольцев<a l:href="#n_61" type="note">[61]</a>.</p>
   <p>Однако даже при всех этих препятствиях классический взгляд ставится под сомнение намного б<emphasis>о</emphasis>льшим количеством экспериментов, чем это можно приписать случайности или даже неадекватным экспериментальным методам. Исследования с применением лицевой ЭМГ демонстрируют, что люди, ощущая эмоцию одной и той же категории, по-разному двигают лицевыми мышцами. Масштабный метаанализ заключает, что одна категория эмоций подразумевает различные физические реакции, а не одну конкретную. Цепи мозга действуют по принципу вырожденности («много для одного»): случаи одной категории, такой как страх, обрабатываются у разных людей в разное время по различным схемам. Наоборот, одни и те же нейроны могут участвовать в создании разных психических состояний («одно для многого»).</p>
   <p>Я надеюсь, что вы уловили напрашивающуюся теперь мысль: <emphasis>изменчивость – это норма</emphasis>. «Отпечатки» эмоций – это миф.</p>
   <p>Если мы хотим по-настоящему понять эмоции, мы должны серьезно отнестись к их изменчивости. Мы должны учесть, что слово для эмоции, например «гнев», не относится к какой-то конкретной реакции с уникальным физическим «отпечатком», а принадлежит к группе весьма разнообразных состояний, которые связаны с определенными ситуациями. То, что мы в разговорной речи именуем эмоциями (гнев, страх, счастье…), лучше представлять как категории эмоций, поскольку каждая из них является совокупностью различных случаев. Как все представители из категории «кокер-спаниель» различаются по физическим параметрам (длина хвоста, густота шерсти, скорость бега и так далее) больше, чем можно приписать исключительно генам, так и случаи из категории «гнев» изменяются по своим физическим проявлениям (мимические движения, частота сердечных сокращений, гормоны, голосовые реакции, нейронная активность и так далее), и эти различия должны быть связаны с окружением или контекстом<a l:href="#n_62" type="note">[62]</a>.</p>
   <p>Если принять концепцию изменчивости и применить к эмоциям популяционное мышление, то так называемые «отпечатки» эмоций уступают место более правдоподобным объяснениям. Вот пример того, что я имею в виду. Некоторые ученые, используя методики искусственного интеллекта, могут научить компьютерную программу распознавать снимки мозга людей, испытывающих различные эмоции (например, гнев и страх). Программа вычисляет статистический шаблон, который суммирует каждую категорию эмоций, а затем – это уже нетривиальная часть – может фактически анализировать новые снимки и определять, близки ли они к суммарному шаблону гнева или страха. Такая методика, именуемая распознаванием образов, работает настолько хорошо, что иногда ее называют нейронным чтением мыслей.</p>
   <p>Некоторые из этих ученых заявляют, что статистическая суммарная сводка дает отпечатки для гнева и страха. Однако это огромная логическая ошибка. Статистический шаблон для страха является не фактическим состоянием мозга, а всего лишь абстрактной совокупностью многих случаев страха. Эти специалисты принимают математическое среднее за норму<a l:href="#n_63" type="note">[63]</a>.</p>
   <p>Я и мои сотрудники применяли распознавание образов к метаанализу исследований эмоций с помощью нейровизуализации. Наша компьютерная программа научилась классифицировать снимки примерно 150 исследований. Мы выделили те шаблоны мозговой активности, которые лучше, чем случайным образом, предсказывали, испытывали ли участники в конкретном эксперименте гнев, страх, отвращение, счастье или печаль. Однако эти шаблоны не являются «отпечатками» эмоций. Например, шаблон для гнева состоит из набора вокселов в мозге, однако он не обязательно присутствует в каждом отдельном снимке мозга при гневе. Эта схема – абстрактное обобщение. На деле ни один отдельный воксел не присутствовал на всех снимках исследования гнева<a l:href="#n_64" type="note">[64]</a>.</p>
   <p>Если правильно использовать распознавание образов, оно согласуется с популяционным мышлением. Любой вид животных, который вы можете вспомнить, является совокупностью различных особей, так что его можно описать только в статистических терминах. Это описание – абстракция, которой не существует в природе, – оно не описывает ни одного конкретного представителя вида. Если перейти к эмоциям, то в различных ситуациях у различных людей различные комбинации нейронов могут создавать проявление категории эмоций (например, гнева). Даже если для вас два случая гнева ощущаются одинаково, из-за вырожденности они могут иметь разные схемы в мозге. Однако мы способны обобщить многие отдельные случаи гнева, чтобы описать в абстрактных терминах, как их можно отличить от всех случаев страха. (Аналогия: ни один из двух лабрадоров-ретриверов не одинаковы, однако всех их можно отличить от золотистых ретриверов<a l:href="#n_65" type="note">[65]</a>.)</p>
   <p>Мой долгий поиск «отпечатков» эмоций на лице, теле и в мозге привел к тому, что я неожиданно осознала: нам нужна новая теория о том, как устроены эмоции и как они появляются. В следующих главах я познакомлю вас с теорией, которая учитывает все находки классического взгляда, а также нестыковки, о которых вы только что узнали. Выйдя за пределы «отпечатков» и следуя за доказательствами, мы придем к лучшему и более научно обоснованному пониманию – не только эмоций, но и самих себя.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>2. Эмоции конструируются</p>
   </title>
   <p>Пожалуйста, посмотрите на черные пятна на рис. 2.1.</p>
   <empty-line/>
   <p id="ris2-1">.</p>
   <image l:href="#i_008.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 2.1.</strong> Загадочные пятна</p>
   <empty-line/>
   <p>Если вы видите эти пятна в первый раз, ваш мозг с трудом придает им смысл. Нейроны вашей зрительной коры обрабатывают линии и края. Ваше миндалевидное тело быстро возбуждается, поскольку на входе имеется нечто новое. Другие зоны мозга просеивают ваш прошлый опыт, чтобы определить, не встречались ли вы с чем-то подобным ранее, и общаются с вашим телом, чтобы подготовить его к пока-еще-неопределенному действию. Вероятнее всего, вы находитесь в состоянии <emphasis>эмпирической слепоты</emphasis>, видя только черные пятна непонятного происхождения.</p>
   <p>Чтобы вылечить свою эмпирическую слепоту, посмотрите на <a l:href="#litres_trial_promo">изображение в приложении 2</a>. Затем вернитесь обратно к этой странице. Вы будете видеть не бесформенные пятна, а знакомый объект.</p>
   <p>Что произошло в вашем мозге для того, чтобы поменять ваше восприятие этих пятен? Ваш мозг добавил нечто из полной фотографии в обширный массив предыдущего опыта и <emphasis>сконструировал</emphasis> знакомый объект, который отныне вы видите в пятнах. Нейроны в вашей зрительной коре поменяли уровень возбуждения и создали линии, которых нет, связав пятна в форму, которая физически не существует. В некотором роде у вас галлюцинации. Не галлюцинации ужасного вида «мне лучше в больницу», а повседневные галлюцинации «мой мозг построен, чтобы работать вот так».</p>
   <p>Работа с <a l:href="#ris2-1">рис. 2.1</a> подталкивает к нескольким инсайтам. Ваш прошлый опыт – от прошлых встреч, фотографий, фильмов и книг – придает смысл вашим будущим ощущениям. Кроме того, весь процесс конструирования для вас невидим. Как бы вы ни старались, вам не удастся заметить или почувствовать, что вы строите этот образ. Нам нужен специально разработанный пример, чтобы обнаружить тот факт, что такое конструирование произошло. Вы осознанно испытали сдвиг от неизвестного к известному, поскольку видели <a l:href="#ris2-1">рис. 2.1</a> до и после того, как у вас имелось знание, как он был нарисован. Этот процесс конструирования настолько привычен, что вы, видимо, никогда больше не увидите это изображение в виде бесформенных пятен, даже если будете стараться выкинуть его из головы и вернуться к эмпирической слепоте.</p>
   <p>Этот фокус мозга настолько обычен и нормален, что психологи открывали его раз за разом, прежде чем поняли, как он работает. Мы будем называть его <emphasis>симуляцией</emphasis>. Это означает, что ваш мозг меняет возбуждение собственных сенсорных нейронов в отсутствие поступающего входного сенсорного сигнала. Симуляция может быть визуальной, как в случае с нашей картинкой, или затрагивать другие чувства. Слышали когда-нибудь в голове песню, от которой никак не получалось избавиться? Такая слуховая галлюцинация тоже является симуляцией<a l:href="#n_66" type="note">[66]</a>.</p>
   <p>Вспомните, как кто-то однажды дал вам красное сочное яблоко. Вы взяли его, откусили и ощутили яркий вкус. В эти моменты возбуждались нейроны в сенсорной и моторной областях вашего мозга. Двигательные нейроны возбуждались, чтобы обеспечивать ваши движения, а сенсорные нейроны возбуждались, чтобы обрабатывать ваши ощущения от яблока, например его красный цвет с зеленым боком; его гладкость в руке; его свежий растительный аромат; хруст, который слышится, когда вы откусываете; и его резкий вкус с оттенком сладковатости. Другие нейроны заставляют ваш рот наполняться влагой, чтобы высвободить ферменты и начать пищеварение, высвобождающее кортизол для подготовки вашего тела к тому, чтобы включить сахар в яблоке в процессы обмена веществ, а некоторые нейроны, возможно, создают ощущение тошноты и подведенного желудка. И вот что замечательно: сейчас, когда вы прочитали слово «яблоко», ваш мозг реагировал в определенной степени так, как если бы яблоко имелось на самом деле. Ваш мозг комбинировал фрагменты знания о предыдущих яблоках, которые вы видели и пробовали, и менял возбуждение нейронов в сенсорной и моторной областях, чтобы сконструировать психический образец для понятия «яблоко». Ваш мозг симулировал несуществующее яблоко с помощью сенсорных и двигательных нейронов<a l:href="#n_67" type="note">[67]</a>. Это происходит так же быстро и незаметно, как сердцебиение.</p>
   <p>Когда моя дочь праздновала двенадцатилетие, мы использовали силу симуляции (и неплохо позабавились), устроив вечеринку «отвратительной еды». Когда гости собрались, мы подали им пиццу, обработанную зеленым красителем так, чтобы сыр выглядел заплесневевшим, и персиковое желе с кусочками плодов, которое выглядело как рвота. В качестве напитков мы использовали белый виноградный сок в медицинских сосудах для сбора мочи. Все испытывали восторженное отвращение (прекрасный юмор двенадцатилетних), и несколько гостей не смогли заставить себя прикоснуться к еде, поскольку непроизвольно симулировали неприятный вкус и запах. Гвоздем программы была, однако, игра, которой мы занялись после обеда: простой конкурс по идентификации пищи по запаху. Мы использовали пюре для детского питания – персики, шпинат, мясо и так далее – и намазывали его на подгузники, чтобы они выглядели в точности как детские какашки. Хотя гости и знали, что перед ними еда, некоторые из них фактически давились от симулированного запаха<a l:href="#n_68" type="note">[68]</a>.</p>
   <p>Симуляция – это догадки вашего мозга о том, что происходит в мире. В момент любого пробуждения вы сталкиваетесь с неопределенной шумной информацией, поступающей от глаз, ушей, носа и других органов чувств. Ваш мозг использует прошлый опыт, чтобы сконструировать гипотезу – симуляцию, – и сравнивает ее с какофонией, поступающей извне. При этом симуляция позволяет вашему мозгу выделить значимые сигналы из шума, выбирая то, что относится к делу, и игнорируя остальное.</p>
   <p>Открытие симуляции в конце 1990-х годов возвестило новую эру в психологии и нейронауках. Научные свидетельства говорят, что то, что мы видим, слышим, ощущаем тактильно, носом или на вкус, в значительной степени является симуляцией мира, а не реакциями на него. Дальновидные мыслители делают предположение, что симуляция является основным механизмом не только для восприятия, но также для понимания языка, переживания эмпатии, воспоминаний, воображения, мечтания и многих других психологических явлений. Здравый смысл подсказывает нам, что мышление, восприятие и мечтание – совершенно разные события душевной жизни (как минимум для тех, кто принадлежит к западной культуре), тем не менее существует единый процесс, который описывает их всех наилучшим образом. Симуляция – это автоматическая настройка всей умственной деятельности. Это также ключ к разгадке секрета, как мозг создает эмоции<a l:href="#n_69" type="note">[69]</a>.</p>
   <p>Вне вашего мозга симуляция может вызвать ощутимые изменения в вашем теле. Давайте устроим небольшую творческую симуляцию с нашей пчелой. Ваш мысленный взор направлен на пчелу на лепестке благоухающего белого цветка, шевелящуюся в поисках пыльцы. Если вы любите пчел, то трепет воображаемых крыльев немедленно заставляет ваши нейроны приготовить ваше тело к тому, чтобы подойти и посмотреть поближе, – ваше сердце готовится биться быстрее, потовые железы наполняются, кровяное давление снижается. Или, если вас в прошлом пчела больно жалила, ваш мозг может формировать несколько иную схему физических изменений – готовить тело, чтобы вы убежали или прихлопнули насекомое. Каждый раз, когда ваш мозг симулирует входной сенсорный сигнал, он готовит автоматические изменения в вашем теле, которые могут менять ваши переживания.</p>
   <p>Связанные с пчелой симуляции коренятся в вашем <emphasis>понятии</emphasis> о том, что такое «пчела». Это понятие включает не только информацию о самой пчеле (как она выглядит, как жужжит, как вы воздействуете на нее, какие изменения в вашей вегетативной нервной системе позволяют проделать ваше действие и так далее), но также информацию, содержащуюся в других понятиях, связанных с пчелами («луг», «цветок», «мед», «жало», «боль» и так далее). Вся эта информация объединяется с вашим понятием «пчела» и определяет симуляцию пчелы в этом конкретном контексте. Таким образом, понятие вроде «пчелы» является совокупностью нейронных шаблонов в вашем мозге, представляющих ваш прошлый опыт. Ваш мозг разнообразными способами сочетает эти шаблоны, чтобы воспринимать мир и гибко руководить вашими действиями в новых ситуациях<a l:href="#n_70" type="note">[70]</a>.</p>
   <p>Используя ваши понятия, мозг одни вещи группирует, а другие отделяет. Вы можете посмотреть на три возвышенности и на основании своего опыта воспринять две из них как «холмы», а одну как «гору». Конструирование трактует мир как лист теста для выпечки, а ваши понятия являются формочками, которые вырезают границы, – не потому что границы естественны, а потому что они полезны или желательны. Конечно, эти границы имеют физические ограничения; вы никогда не воспримете гору как озеро<a l:href="#n_71" type="note">[71]</a>.</p>
   <p>Ваши понятия являются главным инструментом, который использует мозг, чтобы догадаться о значении входных сенсорных сигналов. Например, понятия придают смысл изменениям звукового давления, и вы воспринимаете их как слова или музыку, а не как случайный шум. В западной культуре б<emphasis>о</emphasis>льшая часть музыки основана на октаве, разделенной на двенадцать равных интервалов: равномерно темперированный строй, закрепленный Иоганном Себастьяном Бахом в XVIII веке. Все люди западной культуры с нормальным слухом имеют понятие о такой общепринятой шкале, даже если они не могут точно описать ее. Однако не вся музыка применяет эту шкалу. Когда западные люди впервые слышат индонезийский гамелан<a l:href="#n_72" type="note">[72]</a>, который основан на семи делениях октавы с переменными настройками, вероятнее всего, эти звуки представляются шумом. Мозг, который привязан к двенадцатитоновой шкале, не имеет понятия для такой музыки. Лично я практически глуха к дабстепу<a l:href="#n_73" type="note">[73]</a>, хотя моя дочь-подросток понятие о нем, разумеется, имеет.</p>
   <p>Понятия также придают значение химическим веществам, которые создают вкус и запах. Если я подам вам розовое мороженое, вы, видимо, ожидаете (симулируете) вкус клубники, но если у него оказывается вкус рыбы, вы можете счесть его неприятным, возможно, даже отвратительным. Если же я предварительно скажу, что это «охлажденный мусс из лосося», честно предупредив ваш мозг, возможно, вы сочтете тот же самый вкус приятным (при условии, что вам нравится лосось). Вы можете считать, что пища существует в физическом мире, однако фактически понятие «пища» в значительной степени культурное. Очевидно, что имеются некоторые биологические ограничители: вы не можете питаться бритвенными лезвиями. Однако есть некоторые абсолютно съедобные субстанции, которые не все мы воспринимаем как пищу, например хачиноко, японский деликатес из пчелиных личинок, от которого большинство американцев откажется. Это культурное различие обусловлено понятиями<a l:href="#n_74" type="note">[74]</a>.</p>
   <p>В любой момент, пока вы живы, ваш мозг использует понятия, чтобы симулировать внешний мир. Без понятий вы эмпирически слепы, как перед изображением пчелы из пятен. С помощью понятий ваш мозг производит симуляцию настолько незаметно и автоматически, что зрение, слух и прочие чувства выглядят скорее рефлексами, чем конструированием.</p>
   <p>Теперь рассмотрим такой вопрос: а что, если ваш мозг использует тот же самый процесс для понимания ощущений внутри вашего тела – той сумятицы, которая возникает от сердцебиения, дыхания и прочих внутренних движений?</p>
   <p>С точки зрения вашего мозга ваше тело является всего лишь еще одним источником входных сенсорных сигналов. Ощущения от вашего сердца и легких, вашего обмена веществ, изменений температуры и так далее – словно неопределенные пятна на <a l:href="#ris2-1">рис. 2.1</a>. Эти чисто физические ощущения внутри вашего тела не имеют объективного физиологического смысла. Но как только ваше понятие обращается к внятной картинке, эти ощущения могут получить дополнительное значение. Если вы чувствуете боль в желудке, садясь за обеденный стол, возможно, вам кажется, что это голод. Если на носу сезон гриппа, вы можете ощущать ту же самую боль как тошноту. Если вы судья в зале суда, возможно, вы отмечаете ту же боль как внутреннее чувство, что защитнику нельзя доверять. В любой определенный момент при определенном контексте ваш мозг использует понятия, чтобы придать значение внутренним ощущениям, так же как и внешним – одновременно. Исходя из боли в желудке, ваш мозг конструирует случай голода, тошноты или недоверия<a l:href="#n_75" type="note">[75]</a>.</p>
   <p>Теперь рассмотрим ту же боль в желудке, когда вы нюхаете подгузник с пюре из ягненка, как делали на вечеринке друзья моей дочери. Вы можете ощущать ту же боль как отвращение. Или, если ваш любимый человек только что вошел в комнату, вы можете ощущать ту же боль как порыв желания. Если вы у врача ждете результатов обследования, та же боль может восприниматься как чувство беспокойства. В этих случаях отвращение, желание и беспокойство – понятия, активные в вашем мозге, – это <emphasis>понятия эмоций</emphasis>. Как и ранее, мозг придает смысл боли в желудке вместе с ощущениями от внешнего мира, конструируя частный случай для такого понятия.</p>
   <p>Случай эмоции.</p>
   <p>Возможно, именно так могут создаваться эмоции.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Когда я была студенткой, один парень, участвовавший в моей программе по психологии, пригласил меня на свидание. Я не слишком хорошо его знала и не хотела идти, поскольку, честно говоря, он не был для меня особо привлекательным, однако слишком долго проторчала в лаборатории в тот день, так что согласилась. Когда мы уселись в кафе, к своему удивлению я ощутила, что во время разговора несколько раз покраснела. В животе у меня трепетало и были проблемы с концентрацией. Я поняла, что была неправа. Очевидно, я к нему оказалась неравнодушна. Через час мы разошлись – после того, как я согласилась пойти с ним куда-нибудь снова, – и я, заинтригованная, направилась домой. Я зашла в квартиру, уронила на пол ключи, меня вырвало, и следующие семь дней я провела в кровати с гриппом.</p>
   <p>Тот же самый нейронный процесс конструирования, который симулирует пчелу, создавая ее из пятен, также конструирует переживание привлекательности из трепета в животе и покрасневшего лица. Эмоция – это <emphasis>творение</emphasis> вашего мозга из того, что означают ваши телесные ощущения, связанное с происходящим в мире вокруг вас. Философы давно предполагали, что ваша психика придает смысл вашему телу в мире, начиная с Рене Декарта в XVII веке и до Уильяма Джеймса (считающегося отцом американской психологии) в XIX веке. Однако нейронаука сейчас может показать нам, как этот процесс (и много больше) происходит в нашем мозге, создавая эмоцию немедленно на месте. Я называю это объяснение <emphasis>теорией конструирования эмоций</emphasis><a l:href="#n_76" type="note">[76]</a>:</p>
   <cite>
    <p>В каждый момент бодрствования ваш мозг использует прошлый опыт, организованный в виде понятий, чтобы руководить вашими действиями и приписывать значение вашим ощущениям. Когда затронутые понятия являются понятиями эмоций, ваш мозг конструирует случаи явления эмоции.</p>
   </cite>
   <p>Если рой жужжащих пчел лезет под вашу дверь, а сердце колотится в груди, прошлые знания вашего мозга о жалящих насекомых придают смысл ощущениям от вашего тела и виду, звукам, запаху и прочим ощущениям от мира, симулируя рой, дверь и страх. Те же самые телесные ощущения в другом контексте, например при просмотре захватывающего фильма о скрытой жизни пчел, могут сконструировать случай волнения. Если вы видите изображение улыбающейся пчелки из мультфильма в детской книге, напоминающее вам о любимой племяннице, которую вы взяли на диснеевский фильм, вы можете в уме сконструировать пчелу, племянницу и случай приятной ностальгии.</p>
   <p>Мой опыт в кофейне, когда я переживала влечение во время гриппа, классический взгляд на эмоции назвал бы ошибкой или неправильной атрибуцией, однако это ошибка не в большей степени, чем вид пчелы в куче пятен. Вирус гриппа в моей крови привел к лихорадке и покраснению, а мой мозг придал смысл этим ощущениям с учетом контекста свидания, сконструировав переживание влечения таким же обычным образом, как конструирует любое другое психическое состояние. Если бы я испытывала те же самые телесные ощущения, находясь в постели с термометром, мой мозг, вероятно, сконструировал бы случай «плохого самочувствия», используя тот же самый процесс. (Напротив, классический взгляд на вещи требует, чтобы ощущения влечения и болезни имели различные телесные отпечатки, инициируемые различными цепями в мозге.)<a l:href="#n_77" type="note">[77]</a></p>
   <p>Эмоции – это не реакции на мир. Вы – не пассивный приемник входных сенсорных сигналов, а активный создатель своих эмоций. Используя входные сигналы и прошлый опыт, ваш мозг конструирует значение и предписывает действие. Если у вас нет понятий, которые представляют прошлый опыт, все ваши входные сенсорные сигналы будут простым шумом. Вы не узнаете, что это за ощущения, что их вызвало и как нужно себя вести с ними. Имея понятия, ваш мозг приписывает значение ощущениям, и иногда это значение является эмоцией.</p>
   <p>Теория конструирования эмоций и классический взгляд на эмоции совершенно по-разному излагают, как мы познаем мир с опытом. Классический взгляд интуитивно понятен: события в мире инициируют эмоциональные реакции внутри нас. В этой истории участвуют знакомые персонажи вроде чувств и мыслей, которые живут в различных местах мозга. Напротив, теория конструирования эмоций рассказывает историю, которая не соответствует вашей обычной жизни, – ваш мозг невидимым образом конструирует весь ваш опыт, в том числе и эмоции. Ее рассказ включает незнакомых персонажей вроде симуляции, понятий и вырожденности, и все это происходит в мозге одновременно.</p>
   <p>Да, эта незнакомая история представляет проблему, поскольку люди ожидают историй с привычной структурой. Предполагается, что в каждой истории о супергерое есть злодей. В каждой романтической комедии нужна привлекательная пара, которая сталкивается с забавным недопониманием, но все заканчивается хорошо. Наша проблема в том, что динамика мозга и вопрос, как устроены эмоции, не следуют линейной истории вида «причина – следствие». (Такая проблема обычна для науки; например, в квантовой механике различие между причиной и следствием не имеет большого значения.) Тем не менее каждая книга должна рассказывать какую-нибудь историю, даже для нелинейной темы вроде функционирования мозга. Мне придется время от времени игнорировать обычные линейные рамки повествования.</p>
   <p>Сейчас моя цель – дать вам представление о конструировании эмоций и показать, почему это научное объяснение имеет смысл. Позже мы увидим, что эта теория включает б<emphasis>о</emphasis>льшую часть современного научного понимания того, как работает мозг, и она объясняет сильную изменчивость в ощущении и восприятии эмоций в повседневной жизни. Она поможет нам, не прибегая к представлениям об эмоциональных цепях или других биологических отпечатках, выяснить, как случаи счастья, печали, гнева, страха и других категорий эмоций конструируются посредством того же мозгового механизма, который создает пчелу из пятен, яблочный сок и запах какашек из размятой пищи.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Я не первый человек, который предположил, что эмоции создаются. Теория конструирования эмоций принадлежит к более широкой научной традиции под названием <emphasis>конструктивизм</emphasis>, которая считает, что ваш опыт и поведение создаются в определенный момент биологическими процессами в вашем мозге и теле. Конструирование основано на весьма старом наборе идей, восходящих к античной Греции, когда философ Гераклит произнес знаменитые слова «Нельзя войти в одну и ту же реку дважды»<a l:href="#n_78" type="note">[78]</a>, поскольку только разум воспринимает постоянно изменяющуюся реку как определенный водный объект. Сегодня теория конструирования охватывает множество тем, включая память, восприятие, психические заболевания и, разумеется, эмоции<a l:href="#n_79" type="note">[79]</a>.</p>
   <p>Подобный подход к эмоциям отличается парой ключевых идей. Одна идея состоит в том, что любая категория эмоций, как гнев или отвращение, не имеет отпечатка. Один случай гнева не обязан походить на другой или ощущаться как другой случай, и его могут вызывать вовсе не те же самые нейроны. Различие – это норма. Ваш диапазон гнева не обязательно таков же, что у меня, хотя если нас рассердить в сходных обстоятельствах, у нас, вероятно, будет какое-то совпадение.</p>
   <p>Другая ключевая идея – что эмоции, которые вы переживаете и воспринимаете, не являются неизбежным следствием ваших генов. Можно быть уверенным лишь в том, что у вас есть <emphasis>некоторые понятия</emphasis>, с помощью которых вы придаете значение входным сенсорным сигналам от вашего тела в окружающем его мире, поскольку, как мы увидим в <a l:href="#litres_trial_promo">пятой главе</a>, ваш мозг образует для этого специальные связи. Даже одноклеточные животные могут придавать значение изменениям в окружающей среде. Но <emphasis>конкретные</emphasis> понятия вроде «гнева» и «отвращения» не являются генетически предопределенными. Ваши знакомые понятия эмоций являются встроенными только потому, что вы выросли в определенном социальном окружении, где эти понятия эмоций были значимыми и полезными, и ваш мозг применяет их без участия вашего сознания, чтобы конструировать ваше переживание. Изменения частоты сердечных сокращений обязательны; их эмоциональное значение – нет. Другие культуры могут придать и придают другое значение тому же самому входному сигналу<a l:href="#n_80" type="note">[80]</a>.</p>
   <p>Теория конструирования эмоций включает идеи из нескольких направлений конструктивизма. Одна разновидность, называемая социальным конструктивизмом, изучает роль социальных ценностей и интересов при определении того, как мы воспринимаем и действуем в мире. Примером может быть вопрос, является ли Плутон планетой или нет, решение которого основано не на астрофизике, а на культуре. Сферические каменные предметы в пространстве объективно реальны и имеют различные размеры, однако идея «планеты», представляющая некоторую конкретную комбинацию характеристик, создана людьми. Каждый из нас понимает мир способом, который полезен, но не обязательно верен в некотором абсолютном объективном смысле. В вопросе об эмоциях теории социального конструктивизма спрашивают, насколько наши социальные роли и представления влияют на наши восприятие и чувства. Например, на мое восприятие влияет тот факт, что я женщина, мать, атеистка, принадлежу к еврейской культуре, белый человек, живущий в стране, которая когда-то поработила людей, у которых в коже меланина больше, чем у меня. Социальный конструктивизм имеет, однако, склонность игнорировать биологию как нечто не относящееся к эмоциям. Вместо этого такие теории предполагают, что эмоции инициируются различным образом, в зависимости от вашей социальной роли. Теории социального конструктивизма в основном связаны с социальными обстоятельствами во внешнем мире без учета, как эти обстоятельства влияют на связи в головном мозге<a l:href="#n_81" type="note">[81]</a>.</p>
   <p>Еще одна разновидность конструктивизма, известная как «психологический конструктивизм», обращает свой взгляд внутрь. Она предполагает, что ваши восприятия, мысли и чувства собираются из более простых элементов. Некоторые философы XIX века рассматривали психику как большой химический сосуд, где простые ощущения собираются в мысли и эмоции – подобно тому, как атомы соединяются в молекулы. Другие представляли психику как комплект универсальных частей вроде кирпичиков Lego, которые складываются в различные состояния психики, например восприятия или эмоции. Уильям Джеймс предполагал, что весь наш невероятно разнообразный эмоциональный опыт складывается из обычных компонентов. Он писал: «Эмоциональные процессы в мозге не только напоминают обычные сенсорные мозговые процессы, но по своей сути являются исключительно такими процессами в различных комбинациях». В 1960-х годах психологи Стэнли Шахтер и Джером Зингер вводили участникам эксперимента адреналин (без ведома испытуемых) и наблюдали, как они переживают эту загадочную активность в виде гнева или эйфории, в зависимости от окружающей обстановки. Во всех приведенных подходах сами по себе случаи гнева или энтузиазма не содержат механизма причинности, что сильно отличается от классического взгляда, согласно которому каждая эмоция имеет особый механизм в мозге, и одно и то же слово (например, «печаль») называет и механизм, и его результат. За последние годы новое поколение ученых создало на основе идей психологического конструктивизма теории для понимания эмоций и того, как они работают. Не все теории согласуются во всех предположениях, однако в целом они утверждают, что эмоции создаются, а не инициируются; эмоции значительно различаются и не имеют «отпечатков» и эмоции в принципе не отличаются от восприятия и познания<a l:href="#n_82" type="note">[82]</a>.</p>
   <p>Возможно, вы удивитесь, узнав, что те же самые принципы конструирования проявляются в физической архитектуре мозга; эта идея именуется нейроконструктивизмом. Рассмотрим два нейрона, которые соединены синапсом. Очевидно, эти клетки мозга существуют в объективном смысле. Однако нет объективного способа сказать, являются ли эти два нейрона частью чего-либо, именуемого «цепь» или «система», или принадлежит ли каждый нейрон отдельной цепи, где один «управляет» другим. Ответ целиком зависит от точки зрения человека. Аналогично, взаимосвязи вашего мозга не обязательно являются следствием исключительно генов. Сегодня мы знаем, что свой вклад вносит опыт. Ваши гены включаются и выключаются в различном окружении, в том числе те гены, которые формируют связи клеток мозга (ученые называют это явление пластичностью). Это означает, что некоторые из ваших синапсов буквально возникают по той причине, что люди говорят с вами или обращаются с вами определенным образом. Другими словами, принцип конструирования распространяется вплоть до уровня клетки. Макроструктура вашего мозга в основном предопределена, однако «микросвязи» – нет. В результате прошлый опыт помогает определять ваш будущий опыт и восприятие. Нейроконструктивизм объясняет, как дети рождаются без способности распознавать лица, но могут развить такую способность в течение нескольких первых дней после рождения. Он также объясняет, как ранний культурный опыт – например, то, насколько часто ваши воспитатели были в физическим контакте с вами и спали ли вы в отдельной детской кроватке или вместе с родителями – придает форму взаимосвязям клеток головного мозга<a l:href="#n_83" type="note">[83]</a>.</p>
   <p>Теория конструирования эмоций объединяет элементы всех трех разновидностей конструктивизма. Она признает важность культуры и понятий, как и социальный конструктивизм. Она считает, что эмоции строятся базовыми системами головного мозга и тела, как и психологический конструктивизм. Она принимает идею, что опыт создает связи в головном мозге, как и нейроконструктивизм.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Теория конструирования эмоций отбрасывает большинство базовых предположений классического взгляда на эмоции. Например, классический взгляд предполагает, что счастье, гнев и другие категории эмоций имеют отличительные телесные «отпечатки». В теории конструирования эмоций нормой является <emphasis>изменчивость</emphasis>. Когда вы сердиты, вы можете сильно или слегка хмуриться, кричать, смеяться или даже оставаться в мрачном спокойствии – в зависимости от того, что лучше работает в конкретной ситуации. Частота ваших сердечных сокращений может увеличиться, уменьшиться или остаться той же самой – в зависимости от того, что необходимо для реализации того действия, которое вы выполняете. Когда вы воспринимаете кого-либо как сердитого человека, ваше восприятие меняется аналогичным образом. Поэтому слово для эмоции, например «гнев», обозначает совокупность различных случаев, каждый из которых сконструирован так, чтобы наилучшим образом руководить действием в определенной ситуации. Нет никакой конкретной разницы между гневом и страхом, потому что каждый случай «гнева» и «страха» уникален. Источником вдохновения для таких мыслей являются Уильям Джеймс, который подробно писал об изменчивости эмоциональной жизни, и революционная идея Чарльза Дарвина, что биологическая категория (например, вид) является совокупностью уникальных особей<a l:href="#n_84" type="note">[84]</a>.</p>
   <p>Вы можете представлять категории эмоций как печенье. Оно бывает рассыпчатым, требующим долгого разжевывания, сладким, пикантным, большим, маленьким, плоским, округлым, скрученным, с прослойкой, посыпанным мукой, без добавления муки и так далее. Участники категории «печенье» весьма различны, но считаются эквивалентными в отношении некоторой цели: быть вкусным легким перекусом или десертом. Печенье не обязано выглядеть одинаково или создаваться по единому рецепту; это множество различных образцов. Даже в рамках очень узкой категории, например «Печенье с шоколадной крошкой», по-прежнему имеется разнообразие, определяемое типом шоколада, количеством муки, отношением коричневого и белого сахара, содержанием жира в масле и временем, потраченным на охлаждение теста. Аналогичным разнообразием отличается и любая категория эмоций, например «счастье» или «вина»<a l:href="#n_85" type="note">[85]</a>.</p>
   <p>Теория конструирования эмоций обходится без «отпечатков» не только в теле, но и в мозге. Она исключает вопросы, которые подразумевают существование нейронных «отпечатков», например: «Где находятся нейроны, которые инициируют страх?» Слово «где» автоматически предполагает, что какой-то конкретный набор нейронов активируется каждый раз, когда вы или любой другой человек в мире чувствует страх. В теории конструирования эмоций любая категория эмоций (например, печаль, страх или гнев) не имеет определенного местоположения в мозге и каждый случай эмоции является состоянием всего мозга, которое нужно изучить и понять. Поэтому мы задаем вопрос, как создаются эмоции, а не где они создаются. Более нейтральный вопрос «Как мозг создает случай страха» не предполагает наличия за сценой нейронного отпечатка, а подразумевает, что реальны и заслуживают изучения только переживание и восприятие страха.</p>
   <p>Если провести аналогию между эмоциями и печеньем, то мозг можно сравнить с кухней, набитой обычными ингредиентами, например мукой, водой, сахаром и солью. Отталкиваясь от этих ингредиентов, мы можем создать разную еду: печенье, хлеб, пироги, кексы, бисквиты и булочки. Сходным образом ваш мозг имеет основные «ингредиенты», которые мы называли в главе 1 базовыми системами. Они комбинируются сложным образом, аналогично рецептам, и создают различные случаи счастья, печали, гнева, страха и так далее. Сами по себе эти ингредиенты являются универсальными, не посвящены специально эмоциям, но участвуют в их создании. Случаи двух различных категорий эмоций, таких как страх и гнев, могут быть составлены из сходных компонентов, точно так же, как печенье и хлеб сделаны из муки. Наоборот, два случая из одной категории, скажем, страха, будут иметь определенное различие в ингредиентах, точно так же, как одно печенье содержит орехи, а другое нет. Это явление – работа нашей старой знакомой, вырожденности: различные случаи страха конструируются различными комбинациями базовых систем в мозге. Мы можем описать конкретные случаи страха посредством шаблона активности мозга, но этот шаблон – всего лишь статистическое обобщение и не обязан описывать каждый конкретный случай страха<a l:href="#n_86" type="note">[86]</a>.</p>
   <p>Моя аналогия с кухней, как и все аналогии в науке, имеет свои границы. Сеть в мозге в роли базовой системы не является «вещью» вроде муки или соли. Это совокупность нейронов, которую мы рассматриваем как целое со статистической точки зрения, но это только какое-то подмножество всех участвующих в данное время нейронов. Если у вас есть десять примеров переживания страха, которые включают определенную цепь в мозге, каждое отдельное чувство может включать различные нейроны из этой сети<a l:href="#n_87" type="note">[87]</a>. Это вырожденность на уровне сети. Кроме того, печенье и хлеб – это дискретные физические объекты, в то время как случаи эмоций являются моментальными снимками непрерывной деятельности мозга и мы всего лишь воспринимаем эти моментальные снимки как дискретные события. Тем не менее вы можете обнаружить, что кухонная аналогия полезна, чтобы вообразить, как взаимодействующие сети производят различные психические состояния<a l:href="#n_88" type="note">[88]</a>.</p>
   <p>Базовые системы, которые составляют психику, взаимодействуют различными способами, не имея какого-то главного управляющего или босса для руководства этим шоу. Однако нельзя считать эти системы независимыми, словно разобранные части машины, или так называемыми модулями или органами эмоций. Причина в том, что их взаимодействие порождает новые свойства, которых нет в отдельных частях. По аналогии, когда вы печете хлеб из муки, воды, дрожжей и соли, новый продукт появляется вследствие сложного химического взаимодействия ингредиентов. Хлеб имеет собственные свойства, например «наличие корки» или «способность пережевываться», которых не было у отдельных компонентов. Фактически, если вы попробуете идентифицировать отдельные ингредиенты, пробуя готовый хлеб, вы окажетесь в затруднении. Возьмем соль: хлеб не имеет соленого вкуса, хотя соль абсолютно необходима. Аналогично случай страха нельзя свести к простым компонентам. Страх – это не телесный шаблон (равно как хлеб – не мука), а возникает при взаимодействии базовых систем. Любой случай страха обладает вновь образовавшимися свойствами, которых нет в самих компонентах, такие как неприятность (когда ваш автомобиль крутит на скользкой дороге) или приятность (когда вас крутит на американских горках). Вы не можете воссоздать рецепт случая страха на основании чувства страха<a l:href="#n_89" type="note">[89]</a>.</p>
   <p>Даже если нам известны все компоненты эмоции, но мы изучали их только изолированно, мы не получим верного понимания того, как они работают вместе для ее создания. Если мы исследуем соль по вкусу и по весу, мы не поймем ее вклада в создание хлеба. Причина в том, что при выпечке соль химически взаимодействует с другими компонентами: контролирует рост дрожжей, укрепляет глютен в тесте и, что самое важное, улучшает вкус. Чтобы понять, как соль преобразует рецепт хлеба, вы должны смотреть, как она работает, с учетом окружения. Аналогичным образом каждый компонент любой эмоции нужно изучать с учетом остальной части мозга, которая влияет на нее. Эта философия, известная под названием «холизм»<a l:href="#n_90" type="note">[90]</a>, объясняет, почему я получаю разные результаты, когда пеку хлеб у себя на кухне, даже при использовании одного и того же рецепта. Я взвешиваю каждый ингредиент. Я замешиваю тесто одно и то же количество времени. Я устанавливаю одну и ту же температуру в духовке. Я считаю количество струек воды, которые впрыскиваю в духовку для образования корочки. Но при всей этой планомерности хлеб в результате получается то легче, то тяжелее, то слаще. Причиной является то, что у выпечки есть дополнительные факторы, которые не учитываются в рецепте, – например, величина силы, с которой тесто месится, влажность на кухне и точная температура, при которой тесто поднимается. Холизм объясняет, почему хлеб, испеченный у меня дома в Бостоне, никогда не бывает таким вкусным, как хлеб, испеченный в доме моей подруги Анны в Беркли. Буханка в Беркли отличается превосходным вкусом из-за различных дрожжевых грибков, естественным образом имеющихся в воздухе, и из-за высоты над уровнем моря. Эти дополнительные переменные могут значительно повлиять на конечный продукт, и опытные пекари это знают. Холизм, проявляющиеся у целого новые свойства и вырожденность – прямая противоположность отпечаткам<a l:href="#n_91" type="note">[91]</a>.</p>
   <p>Следующее после телесных и нейронных «отпечатков» ключевое предположение классической точки зрения, которое мы отбрасываем, – как эмоции развиваются. Классический взгляд предполагает, что у нас есть животный мозг в подарочной упаковке – древние эмоциональные цепи, дошедшие от предков-животных, завернутые в уникальную схему человеческих цепей для рационального мышления, – словно глазурь для готового выпеченного кекса. Эта точка зрения навязывалась как «та самая» эволюционная теория эмоций, хотя на деле это просто еще одна эволюционная теория.</p>
   <p>Конструктивизм учитывает последние научные открытия о дарвиновском естественном отборе и популяционном мышлении. Например, принцип вырожденности «много для одного» – многие различные комплекты нейронов могут производить один и тот же результат – обеспечивает б<emphasis>о</emphasis>льшую надежность для выживания. Принцип «одно для многого» – любой отдельный нейрон может вносить свой вклад больше чем в один результат – метаболически эффективен и увеличивает вычислительные мощности мозга. Мозг такого рода создает пластичную психику без отпечатков<a l:href="#n_92" type="note">[92]</a>.</p>
   <p>Итоговое основное предположение классического взгляда состоит в том, что некоторые эмоции являются врожденными и универсальными: считается, что все здоровые люди в мире могут демонстрировать и распознавать их. Теория конструирования эмоций, напротив, предполагает, что эмоции не являются врожденными, а если они универсальны, то за счет общих понятий. Универсальной является способность формировать понятия, которые придают значение нашим физическим ощущениям, от западного понятия «печаль» до голландского понятия <emphasis>gezellig</emphasis> (особое ощущение комфорта с друзьями), которое не имеет точного перевода на английский язык.</p>
   <p>По аналогии подумайте о капкейках и маффинах. Эти два вида выпечки имеют одинаковую форму и основаны на одном наборе ингредиентов: мука, сахар, разрыхлитель и соль. Для обоих можно использовать сходные дополнения – изюм, орехи, шоколад, морковь и бананы. Вы не сможете отличить маффин от капкейка по их химическому составу тем простым способом, которым отличаете муку от соли, а пчелу от птицы. Тем не менее одно едят на завтрак, а второе является десертом. Основное различие для них – время дня, когда их едят. Это различие не физическое, а полностью культурное, и ему учатся<a l:href="#n_93" type="note">[93]</a>. Различие между капкейком и маффином – <emphasis>социальная реальность</emphasis>: когда объекты физического мира (например, выпечка) приобретают дополнительные функции по социальному соглашению. Аналогичным образом и эмоции являются социальной реальностью. Физическое событие, например изменение частоты сердечных сокращений, кровяного давления или дыхания, становятся эмоциональным опытом только тогда, когда мы с помощью понятий для эмоций, изученных нами в рамках своей культуры, насыщаем ощущения дополнительными функциями по социальному соглашению. От широко раскрытых глаз друга мы можем воспринять страх или удивление в зависимости от понятия, которое мы используем. Мы не должны смешивать физическую реальность (скажем, изменения в частоте сердечных сокращений или раскрытые глаза) с социальной реальностью понятий для эмоций<a l:href="#n_94" type="note">[94]</a>.</p>
   <p>Социальная реальность – это не просто слова, она глубоко в нас засела. Если вы воспринимаете одну и ту же выпечку как декадентский капкейк или полезный маффин, как показывает исследование, ваше тело включает их в обмен веществ по-разному. Аналогичным образом слова и понятия вашей культуры помогают устанавливать связи в вашем мозге и осуществлять физические изменения во время эмоции<a l:href="#n_95" type="note">[95]</a>.</p>
   <p>Сейчас, когда мы отказались от стольких предположений классического взгляда, нам нужен новый словарь для обсуждения эмоций. Знакомые обороты вроде «выражения лица» выглядят здраво, но неявно подразумевают, что существуют «отпечатки» эмоций и что лицо передает эмоции. Возможно, вы обратили внимание в главе 1, что я придумала более нейтральный термин <emphasis>конфигурация лица</emphasis>, поскольку в английском языке нет слова для «набора движений лицевых мышц, которые классический взгляд трактует как скоординированное целое». Я также устранила неоднозначность слова «эмоция», поскольку оно могло относиться к отдельному случаю переживания, скажем, счастья, или могло обозначать всю категорию счастья. Когда вы конструируете собственное эмоциональное переживание, я называю это <emphasis>случаем эмоции</emphasis>. Я называю страх, гнев, счастье, печаль и так далее <emphasis>категориями эмоций</emphasis>, потому что каждое такое слово называет совокупность различных случаев, как слово «печенье» называет совокупность различных случаев. Если бы я была очень строгой, я бы убрала отдельное слово «эмоция» из нашего словаря, поскольку мы не предполагаем объективное существование эмоций в природе и всегда говорим об отдельных случаях или категориях. Но это было бы несколько по-оруэлловски, так что я просто постараюсь указывать, когда я имею в виду случай, а когда – категорию.</p>
   <p>Точно так же мы не «распознаем» или не «обнаруживаем» эмоции у других. Эти термины подразумевают, что категория эмоций имеет отпечаток, который существует в природе, независимый от воспринимающего лица, ожидающего то, что должно быть обнаружено. Любой научный вопрос об «обнаружении» эмоции автоматически предполагает ответ определенного рода. Находясь на позициях конструктивизма, я говорю о <emphasis>восприятии</emphasis> какого-то случая эмоции. Восприятие – это сложный психический процесс, который не подразумевает за эмоцией нейронного отпечатка, а просто предполагает, что произошел какой-то случай эмоции. Я также избегаю слов типа «инициирование» эмоции и оборотов вроде «эмоциональная реакция» и «эмоции, испытываемые вами». Такое словоупотребление подразумевает, что эмоции являются объективными реалиями. Даже когда вы не переживаете чувства отнесенности, когда переживаете эмоции (что происходит б<emphasis>о</emphasis>льшую часть времени), вы являетесь активным участником такого переживания.</p>
   <p>Я также не говорю о «точном» восприятии чей-то эмоции. Случаи эмоций не имеют объективных «отпечатков» на лице, в теле и в мозге, так что «точность» не имеет научного смысла. Это имеет социальный смысл: мы определенно можем спросить, согласуются ли два человека в своем восприятии эмоции или согласуется ли восприятие с какой-либо нормой. Однако восприятие существует внутри воспринимающего<a l:href="#n_96" type="note">[96]</a>.</p>
   <p>Эти лингвистические указания могут сначала показаться капризом, но я надеюсь, что вы поймете их значимость. Этот новый словарь крайне важен для понимания эмоций и того, как они создаются.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>В начале этой главы вы рассматривали кучу пятен, использовали набор понятий, и возникало изображение пчелы. Это не трюк вашего мозга, а демонстрация того, как ваш мозг работает постоянно – вы активно участвуете в определении того, что вы видите, и б<emphasis>о</emphasis>льшую часть времени вы не осознаете, что вы это делаете. Те же самые процессы, которые конструируют смысл из простого визуального входного сигнала, дают решение и загадке человеческих эмоций. Проведя сотни экспериментов в своей лаборатории и рассмотрев еще тысячи экспериментов других исследователей, я пришла к весьма неочевидному заключению, которое разделяют все больше ученых. Эмоции не высвечиваются на лице или каком-то другом участке тела. Они не возникают из какого-то конкретного участка мозга. Ни одно научное новшество не обнаружит чудесным образом биологический «отпечаток» какой-либо эмоции. Причина в том, что наши эмоции не встроены и не ждут возможности раскрыться. Они <emphasis>создаются. Нами</emphasis>. Мы не <emphasis>распознаем</emphasis> эмоции и не <emphasis>идентифицируем</emphasis> эмоции: мы <emphasis>конструируем</emphasis> собственное эмоциональное переживание и наше восприятие чужих эмоций прямо на месте, по мере необходимости, посредством сложного взаимодействия систем. Человеческие особи не находятся во власти мифических эмоциональных цепей, глубоко скрытых в животных частях нашего высокоразвитого мозга: мы являемся архитекторами собственных переживаний.</p>
   <p>Эти идеи не соответствуют нашему повседневному опыту, когда кажется, что эмоции возникают, как разрывающиеся маленькие бомбы, в зависимости от того, о чем мы только что думали, или того, что мы только что делали. Аналогично, когда мы смотрим на лица и тела других людей, кажется, что они объявляют о чувствах их владельцев без усилий с нашей стороны, даже когда сами владельцы об этом не осведомлены. И когда мы смотрим на наших рычащих собак и мурлыкающих котов, нам кажется, что мы и в этом случае видим их эмоции. Но этот личный опыт, каким бы убедительным ни казался, не объясняет, каким образом мозг создает эмоции, – не больше, чем наш опыт наблюдения, что солнце двигается по небу, означает, что оно вращается вокруг Земли.</p>
   <p>Если вы новичок в конструктивизме, то идеи вроде «понятия для эмоций», «восприятия эмоций» и «конфигурации лиц», вероятно, еще не стали для вас второй натурой. Чтобы по-настоящему понять эмоции — тем способом, который согласуется с современными знаниями эволюции и нейронаук, — вам придется отбросить глубоко укоренившийся образ мышления. Чтобы помочь вам двигаться по этому пути, в следующей главе я предложу немного попрактиковаться в конструировании. Мы тщательно изучим знаменитое научное открытие об эмоциях, которое многие люди считают фактом и которое на пять десятилетий поставило классический взгляд в доминантное положение в психологии. Мы разберем его с точки зрения конструктивизма и увидим, как определенность трансформируется в сомнение. Пристегните свои ремни безопасности.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>3. Миф об универсальных эмоциях</p>
   </title>
   <p>Посмотрите на женщину на рис. 3.1, которая в ужасе кричит. Большинство людей, которые родились и воспитаны в рамках западной культуры, могут без проблем увидеть эту эмоцию на ее лице, даже без остального контекста на фотографии.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_009.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 3.1.</strong> Ощущение ужаса на лице женщины</p>
   <empty-line/>
   <p>За исключением того, что… она не испытывает ужас. Этот снимок показывает Серену Уильямс сразу после победы в финале теннисного турнира US Open<a l:href="#n_97" type="note">[97]</a> над своей сестрой Винус. Посмотрите фотографию целиком в приложении 3. Конфигурация лица приобретает новое значение с учетом контекста.</p>
   <p>Если лицо Уильямс неуловимо трансформировалось у вас на глазах, как только вы узнали контекст, вы не одиноки. Это обычное дело. Каким образом ваш мозг осуществил такой сдвиг? Первое слово для эмоции, которое я употребила, — «ужас» — заставило ваш мозг имитировать прошлые конфигурации лиц, когда вы видели людей, испытывающих страх. Почти наверняка вы не осознавали таких имитаций, но они сформировали ваше восприятие лица Серены Уильямс. Когда я объяснила контекст фотографии — победа в важнейшем теннисном матче, — ваш мозг применил свои концептуальные знания о теннисе и победах, чтобы симулировать конфигурации лица, которые вы видели у людей, испытывающих ликование. Эти симуляции снова повлияли на то, как вы воспринимаете лицо Уильямс. В каждом случае ваше понятие для эмоции помогло вам придать смысл изображению<a l:href="#n_98" type="note">[98]</a>.</p>
   <p>В реальной жизни мы обычно видим лица в контексте, они связаны с телом и ассоциируются с голосами, запахами и прочими сопутствующими деталями. Эти детали дают указания вашему мозгу использовать определенные понятия, чтобы симулировать и сконструировать ваше восприятие эмоции. Вот поэтому на полной фотографии Серены Уильямс вы видите ликование, а не ужас. Фактически вы <emphasis>зависите</emphasis> от понятия для эмоции каждый раз, когда воспринимаете другого человека, испытывающего эмоции. Знание понятия «печаль» требуется, чтобы увидеть печаль в надутом виде, знание «страха» нужно, чтобы счесть раскрытые глаза испуганными, и так далее<a l:href="#n_99" type="note">[99]</a>.</p>
   <p>Согласно классическому взгляду, вам не нужны понятия для восприятия эмоций, поскольку предполагается, что эмоции имеют универсальные «отпечатки», которые любой человек в мире может распознавать с рождения<a l:href="#n_100" type="note">[100]</a>. Однако все наоборот. Применяя теорию конструирования эмоций в сочетании с небольшим обратным анализом, вы увидите, что понятия являются ключевым компонентом для восприятия эмоций. Мы начнем с наилучшей экспериментальной методики для демонстрации того, что некоторые эмоции универсальны: метод базовых эмоций, который использовали Сильвен Томкинс, Кэррол Изард и Пол Экман (глава 1). Затем мы будем постепенно уменьшать количество знаний о понятии для эмоций, доступное участникам нашего эксперимента. Если их восприятие эмоций будет становиться все хуже и хуже, то мы выясним, что понятия являются ключевым компонентом для конструирования восприятия эмоций. Мы также узнаем, как может <emphasis>казаться</emphasis>, что эмоции могут распознаваться универсальным образом при определенных условиях, и откроем дверь к новому, лучшему пониманию того, как создаются эмоции.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Как вы помните, метод базовых эмоций был рассчитан на изучение «распознавания эмоций». В каждом эксперименте испытуемые видели фотографию какого-то лица, для которой позировал обученный актер. Фотографии представляли так называемые выражения для определенных эмоций: улыбку для счастья, хмурость для гнева, надутость для печали и так далее. К снимкам прилагался небольшой набор слов для наименования эмоций, как изображено на рис. 3.2, и участник исследования выбирал слово, которое лучше всего характеризует данное лицо. Одни и те же слова появлялись в каждом испытании. В другом варианте метода базовых эмоций участник выбирал две или три фотографии, которые лучше всего подходят к краткой описательной фразе, например: «Ее мать умерла, и она очень опечалена».</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_010.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 3.2.</strong> Метод базовых эмоций: подбор слова, соответствующего лицу</p>
   <empty-line/>
   <p>Испытуемые по всему миру (Германия, Франция, Италия, США, Соединенное Королевство, Шотландия<a l:href="#n_101" type="note">[101]</a>, Швейцария, Швеция, Греция, Эстония, Аргентина, Бразилия и Чили) выбрали ожидаемое слово или лицо в среднем примерно в 85 процентах случаев<a l:href="#n_102" type="note">[102]</a>. В культурах, которые сильнее отдалены от американской, например в Японии, Малайзии, Эфиопии, Китае, на Суматре и в Турции, участники эксперимента сопоставляли слова и лица хуже, ожидаемый ответ был примерно в 72 процентах случаев. Сотни научных исследований использовали эти сведения, чтобы заключить, что выражения лиц распознаются универсальным образом, а следовательно, и производятся универсальным образом, даже у людей отдаленных культур, которые имели мало контактов с западной цивилизацией. В конечном итоге эти сведения о «распознавании» эмоций за последние несколько десятилетий воспроизводились столько раз, что универсальность эмоций выглядит одним из редких непогрешимых научных фактов, вроде закона всемирного тяготения.</p>
   <p>Все дело в том, что универсальные законы имеют раздражающее обыкновение терять свою универсальность. Ньютоновский закон всемирного тяготения был универсальным, пока теория относительности не опровергла это.</p>
   <p>Посмотрите, что произойдет, когда мы слегка изменим метод базовых эмоций. Просто уберите список слов с названиями эмоций. Теперь участники исследования должны самостоятельно приписать тем же самым фотографиям слова, выбрав их из десятков (или даже сотен) известных им слов для эмоций, как изображено на рис. 3.3, а не просто выбирать ответ из короткого списка возможностей, как изображено на рис. 3.2. Когда мы это сделаем, успешность участников эксперимента рушится. В одном из первых трех исследований при такой самостоятельной маркировке участники назвали лица ожидаемыми словами (или их синонимами) только в 58 процентах случаев, а в последующих результаты были еще хуже. На деле, если вы задаете более нейтральный вопрос, вовсе не упоминающий эмоции: «Какое слово лучше всего описывает, что происходит внутри этого человека?» — результаты оказываются еще хуже<a l:href="#n_103" type="note">[103]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_011.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 3.3.</strong> Метод базовых эмоций с убранными словами для эмоций</p>
   <empty-line/>
   <p>Почему такое небольшое изменение привело к таким отличиям в результатах? Потому что короткий список со словами для эмоций в методе базовых эмоций — методика, именуемая навязанным выбором, — является нечаянной шпаргалкой для участников эксперимента. Слова не только ограничивают доступный выбор, но также подсказывают им имитировать конфигурации лица для соответствующих понятий для эмоций и готовят их к тому, чтобы они увидели определенные эмоции, а не какие-то другие. Этот процесс называется <emphasis>праймингом</emphasis>. Когда вы впервые посмотрели на лицо Серены Уильямс, я аналогичным способом дала установку, сказав, что эта женщина «в ужасе кричит». Ваша симуляция повлияла на то, как вы категоризировали входной сенсорный сигнал от ее лица, чтобы увидеть осмысленное выражение. Аналогично участники, которые видят список слов, получают установку от соответствующих понятий для эмоций (то есть симулируют их), чтобы распределить по категориям те лица, которые видят. Ваше знание понятий является ключевым компонентом, чтобы определить, что другой человек испытывает какую-либо эмоцию, и слова для эмоций вызывают этот компонент. Как раз они могут быть в основном ответственны за результат, который выглядит как универсальное восприятие эмоций в сотнях исследований, использующих метод базовых эмоций<a l:href="#n_104" type="note">[104]</a>.</p>
   <p>Самостоятельная маркировка уменьшила воздействие знания о понятии для эмоций, но только отчасти. В моей лаборатории мы сделали следующий шаг и убрали вообще все слова, называющие эмоции, письменные или устные. Если теория конструирования эмоций является верной, то это небольшое изменение должно еще сильнее ухудшить восприятие эмоций. В каждом испытании в нашем эксперименте мы показывали участникам рядом две фотографии без слов (рис. 3.4) и спрашивали: «Чувствуют ли эти люди одну и ту же эмоцию?» Ожидаемым ответом было просто «да» или «нет». Результаты такого задания были весьма говорящими: испытуемые провели правильную идентификацию только в 42 процентах случаев<a l:href="#n_105" type="note">[105]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_012.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 3.4.</strong> Метод базовых эмоций без использования слов. Выражают ли эти лица одну и ту же эмоцию?</p>
   <empty-line/>
   <p>Далее наша группа еще больше снизила влияние компонентов. Мы активно вмешивались в доступ участников нашего исследования к их собственным понятиям для эмоций, используя простую методику. Мы попросили их снова и снова повторять слово для эмоции (например, «гнев»). В конце концов слово для участника стало просто звуком, который ментально отсоединился от своего значения. Эта методика дает тот же результат, что и создание временного поражения мозга, но она полностью безопасна и такое состояние длится менее одной секунды. Затем мы тут же показывали рядом два лица без слов, как описано выше. Их эффективность упала до унылой величины 36 процентов: <emphasis>две трети</emphasis> их решений «да»/«нет» были неверными!<a l:href="#n_106" type="note">[106]</a></p>
   <p>Мы также исследовали людей с постоянными повреждениями мозга, которые страдали от нейродегенеративного заболевания под названием семантическая деменция. Эти люди имели проблемы с припоминанием слов и понятий, включая слова и понятия для эмоций. Мы давали им тридцать шесть фотографий: каждый из шести актеров изображал конфигурации лица для каждой из шести различных базовых эмоций (улыбки изображали счастье, надутость — печаль<a l:href="#n_107" type="note">[107]</a>, нахмуренность — гнев, широко раскрытые глаза — страх, сморщенный нос — отвращение, а также включался нейтральный случай). Пациенты сортировали эти фотографии по стопкам, которые имели для них самих значение. Они не могли сгруппировать все нахмуренные лица в стопку гнева, все надутые лица в стопку печали и так далее. Вместо этого участники эксперимента создавали положительную стопку, отрицательную стопку и нейтральную стопку, что просто отражает сравнение приятных ощущений и неприятных ощущений. Теперь у нас было надежное подтверждение, что для того, чтобы видеть эмоции на лицах, необходимы понятия для эмоций<a l:href="#n_108" type="note">[108]</a>.</p>
   <p>Наши открытия были подкреплены исследованиями для детей грудного и раннего возраста, чье понятие об эмоциях еще не полностью развилось. Психологи Джеймс А. Рассел и Шерри С. Уиден провели ряд экспериментов, показавших, что двух- и трехлетние дети, которым показывали конфигурации лиц для базовых эмоций, не могли самостоятельно маркировать их, пока они не обладали четко выраженными понятиями для «гнева», «печали», «страха» и так далее. Такие дети попеременно использовали слова вроде «печальный», «безумный» и «испуганный», как взрослые, которые отличались низкой эмоциональной гранулярностью. Это не связано с пониманием слов для эмоций: даже когда эти дети узнавали значения, они затруднялись сопоставить два надутых лица, хотя они легко сопоставляли надутое лицо со словом «печальный». Результаты для грудничков были такими же говорящими. Дети в возрасте от 4 до 8 месяцев, например, могли отличать улыбающиеся лица от хмурящихся. Это умение, однако, оказалось не связанным с эмоциями как таковыми. В этих экспериментах на лицах, изображающих счастье, были видны зубы, а на лицах, изображающих гнев, — нет, и это оказалось тем сигналом, по которому груднички делали свой выбор<a l:href="#n_109" type="note">[109]</a>.</p>
   <p>Из этой серии экспериментов — убирание списка слов для эмоций, затем использование фотографий без слов, затем временное отключение понятий для эмоций, затем исследование пациентов с поражением мозга, которые больше не могут обрабатывать понятия для эмоций, и, наконец, тестирование детей, которые еще не обладают четко сформированными понятиями для эмоций, — вытекает один тезис. Чем дальше люди от понятий эмоций, тем хуже они распознают эмоции, которые, как предполагается, показываются на фотографиях. Такая прогрессия является мощным свидетельством того, что люди видят эмоции на лице только тогда, когда обладают соответствующим понятием для эмоции, поскольку такое знание им требуется, чтобы сконструировать восприятие в этот момент<a l:href="#n_110" type="note">[110]</a>.</p>
   <p>Чтобы реально увидеть силу понятий для эмоций, моя лаборатория отправилась к одной далекой культуре в Африке, у которой было мало сведений о западных нормах и обычаях. Из-за быстрой глобализации в мире осталось очень мало таких изолированных культур. Моя аспирантка Мария Гендрон вместе с когнитивным психологом Деби Роберсон поехала в Намибию, чтобы изучать восприятие эмоций у народа химба. Посещение химба было непростой задачей. Мария и Деби вылетели в Южную Африку, а затем ехали примерно двенадцать часов до базового лагеря в Опуво в Северной Намибии. Отсюда Деби, Мария и их переводчик ехали много часов, чтобы попасть в отдельные деревни у границы с Анголой, прокладывая путь через буш<a l:href="#n_111" type="note">[111]</a> на внедорожнике и ориентируясь по солнцу и горам. Ночью они спали в палатке, установленной на крыше автомобиля, чтобы избежать встреч с бесчисленными змеями и скорпионами. К несчастью, я не смогла присоединиться к ним, но у них был спутниковый телефон и генератор, чтобы мы могли разговаривать, когда имелся сигнал<a l:href="#n_112" type="note">[112]</a>.</p>
   <p>Жизнь среди химба определенно отличается от западной. Люди живут в основном на природе и в общих постройках, сделанных из жердей, земли и навоза. Мужчины день и ночь занимаются скотоводством, а женщины готовят пищу и воспитывают детей. Дети присматривают за козами рядом с поселениями. Химба говорят на языке отжихимба, диалекте языка гереро, и не пользуются письменностью.</p>
   <p>Реакция химба на исследовательскую группу была весьма сдержанной. Дети были любопытными и бродили вокруг рано по утрам до начала своей домашней работы. Некоторые женщины первоначально не были уверены, что Мария является женщиной, поскольку она носила (с их точки зрения) мальчишескую одежду. Поэтому они показывали пальцем и смеялись. Однако мужчины, должно быть, выяснили это, поскольку однажды один из них предложил ей брак. Намибийский переводчик Марии предпочел простой подход, вежливо объяснив на отжихимба, что Мария «уже замужем за другим мужчиной с очень большим ружьем».</p>
   <p>Мария проводила эксперимент с сортировкой лиц, где использовались 36 изображений. Он совершенно не зависел от слов, не говоря уже о словах для эмоций, так что прекрасно работал при языковых и культурных барьерах. Мы создали комплект снимков с темнокожими актерами, поскольку оригиналы изображали западные лица, не походившие на людей химба. Участники эксперимента немедленно поняли задачу, как мы и надеялись, и оказались в состоянии по своей инициативе рассортировать лица по актерам. Когда их попросили рассортировать лица по эмоциям, химба показали четкое отличие от западных людей. Они складывали улыбающиеся лица в одну стопку, большинство лиц с широко раскрытыми глазами в другую, а затем делали много разных стопок со смесью оставшихся лиц. Если восприятие эмоций является универсальным, то испытуемые из племени химба должны были рассортировать фотографии по шести стопкам. Когда мы попросили наших тестируемых самостоятельно маркировать свои стопки, улыбающиеся лица были названы не «счастливыми» (<emphasis>ohange</emphasis>), а «смеющимися» (<emphasis>ondjora</emphasis>). Лица с широко открытыми глазами именовались не «испуганными» (<emphasis>okutira</emphasis>), а «смотрящими» (<emphasis>tarera</emphasis>). Другими словами, химба категоризировали лицевые движения как поведение, а не как результат психических состояний или чувств. В целом испытуемые не продемонстрировали подтверждения универсального восприятия эмоций. А поскольку мы в своих экспериментах отказались от любых отсылок к английским понятиям для эмоций, то эти понятия и являются основными подозреваемыми для ответа, почему кажется, что метод базовых эмоций дает подтверждение универсальности<a l:href="#n_113" type="note">[113]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_013.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 3.5.</strong> Мария Гендрон (справа) работает с испытуемым из народа химба в Намибии</p>
   <empty-line/>
   <p>Но оставалась одна загадка: другая группа исследователей, возглавляемая психологом Дизой Саутер, побывала у химба несколько лет назад и сообщила о подтверждении универсального «распознания» эмоций. Саутер и ее коллеги применяли метод базовых эмоций, используя звуки (смех, кряхтение, фыркание, вздохи и т. д.) вместо фотографий лиц. В своих экспериментах они предлагали краткие истории с эмоциями (переведенные на местный язык) и просили участников выбрать, какая из двух озвучек соответствует каждой истории. Химба выполняли это очень хорошо, откуда Саутер и ее коллеги сделали вывод, что восприятие эмоций универсально. Нам не удалось воспроизвести эти результаты с другой группой химба, даже используя опубликованный метод и того же самого переводчика, которого использовала Саутер. Мария также просила другую группу испытуемых самостоятельно назвать звуки без сопутствующих историй, и снова в качестве ожидаемых были категоризированы только звуки смеха (хотя они называли звуки «смех», а не «счастье»). Почему Саутер и ее группа наблюдали универсальность, а мы нет?<a l:href="#n_114" type="note">[114]</a></p>
   <p>В конце 2014 года Саутер и ее коллеги нечаянно решили эту загадку. Они обнаружили, что их эксперимент включал дополнительный шаг, не описанный в первоначальной публикации: шаг, который содержал знание понятий. После того как химба услышали историю с эмоциями, но до того, как они слушали какие-либо звуковые пары, их просили описать, как чувствует себя герой истории. Чтобы помочь им в этом задании, Саутер и коллеги «разрешали участникам прослушать несколько раз записанную историю (если нужно), <emphasis>пока они не могли объяснить предполагаемую эмоцию собственными словами</emphasis>». Всякий раз, когда химба описывали что-то отличное от английского понятия для эмоций, они получали отрицательную обратную связь, и их просили попробовать снова. Испытуемые, которые не могли дать ожидаемое описание, исключались из эксперимента. Фактически исследуемым людям не разрешалось прислушиваться к любым звукам, не говоря уже о выборе тех из них, что соответствуют истории, до тех пор, пока они не <emphasis>обучились</emphasis> соответствующим английским понятиям эмоций. Когда мы попытались воспроизвести эксперимент Саутер и ее коллег, мы использовали только методы из опубликованной статьи, то есть наши испытуемые не имели возможности изучить английские понятия эмоций перед тем, как слушать озвучку<a l:href="#n_115" type="note">[115]</a>.</p>
   <p>Имелось и еще одно различие между нашим методом исследования и тем, что использовала Саутер с коллегами. Как только тестируемое лицо объясняло понятие для эмоций удовлетворительно — допустим, это была печаль, — группа Саутер проигрывала пару звуков, таких как плач и смех, и испытуемый выбирал то, что лучше подходило для печали. Затем участник слышал другие пары звуков, и в каждую включался плач: скажем, плач и вздох, потом плач и вскрик и так далее. Из каждой пары участник выбирал один звук, лучше подходящий для печали. Если химба не были уверены в связи между плачем и печалью в начале этих испытаний, то определенно были уверены к концу. Наши эксперименты обошли эту проблему. В каждом испытании Мария читала историю (через переводчика), затем представляла пару звуков, а затем участники выбирали наиболее подходящий. Испытания шли в случайном порядке (например, сначала испытание для печали, потом для гнева, потом для счастья и так далее), что является стандартным способом избежать научения в рамках такого типа эксперимента. Мы не нашли доказательств универсальности<a l:href="#n_116" type="note">[116]</a>.</p>
   <p>Имеется одна категория эмоций, которую люди, кажется, воспринимают без влияния понятий для эмоций: счастье. Вне зависимости от используемых методов эксперимента люди многочисленных культур соглашаются с тем, что улыбающиеся лица и смеющиеся голоса выражают счастье. Поэтому «счастливый» может быть ближе всего к тому, что у нас есть для универсальной категории эмоций с универсальным выражением. Но, может, и нет. Начнем с того, что «счастье» обычно является единственной приятной категорией эмоций, которая тестируется в методе базовых эмоций, поэтому тестируемым легко отличить ее от отрицательных категорий. И рассмотрите такой забавный факт: древние греки и римляне не улыбались просто так, когда были счастливы. Даже слово «улыбка» отсутствовало в латинском и древнегреческом языках. Улыбка является изобретением Средних веков, а широкая улыбка во все зубы (с морщинками у глаз, названная Экманом улыбкой Дюшена) стала популярной только в XVIII веке, когда стоматология стала более доступной и более дешевой. Антиковед Мэри Бирд пишет о нюансах этого:</p>
   <p>Нельзя сказать, что римляне никогда не изгибали вверх уголки губ, образуя то, что для нас выглядит улыбкой; конечно, они так делали. Но это изгибание не имело особого смысла в диапазоне значительных социальных и культурных жестов Рима. Напротив, другие жесты, которые для нас неважны, имели намного большее значение.</p>
   <p>Возможно, в какой-то момент за последние несколько сотен лет улыбка стала универсальным стереотипным движением, символизирующим счастье<a l:href="#n_117" type="note">[117]</a>. Или… возможно, улыбка при счастье просто не универсальна<a l:href="#n_118" type="note">[118]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Понятия эмоций являются секретным компонентом, стоящим за успехом метода базовых эмоций. Эти понятия заставляют определенные конфигурации лиц выглядеть универсально распознаваемыми в качестве выражений эмоций, когда фактически это не так. Вместо этого все мы конструируем восприятие эмоций других людей. Мы воспринимаем других людей как счастливых, печальных или сердитых, применяя наши собственные понятия эмоций к их двигающимся лицам и телам. Аналогичным образом мы применяем понятия эмоций к голосам и конструируем восприятие звуков для эмоций. Мы симулируем с такой скоростью, что работа понятий эмоций незаметна, и нам кажется, что эмоции передаются лицом, голосом или какой-либо иной частью тела, а мы просто их обнаруживаем.</p>
   <p>Весьма разумно задать в этот момент вопрос: как можем мы с коллегами смело заявлять, что горстка наших экспериментов опровергает сотни других, которые установили, что эмоции универсальным образом распознаются по выражениям? Психолог Дачер Келтнер, например, заметил, что «имеются мириады данных, подтверждающих позицию Экмана»<a l:href="#n_119" type="note">[119]</a>.</p>
   <p>Ответ состоит в том, что большинство из этих мириад экспериментов используют метод базовых эмоций, который, как вы только что видели, содержит тайник со знанием понятий эмоций. Если бы у людей на самом деле была врожденная способность распознавать выражения эмоций, то устранение названий эмоций из метода не имело бы значения… Но оно имеет, каждый раз. Почти нет сомнений, что слова для эмоций оказывают мощное влияние в экспериментах, моментально ставя под сомнение выводы <emphasis>каждого исследования</emphasis>, использующего метод базовых эмоций<a l:href="#n_120" type="note">[120]</a>.</p>
   <p>К настоящему моменту моя лаборатория совершила две экспедиции в Намибию и одну в Танзанию (где посетила группу охотников-собирателей под названием хадза) с надежными результатами. Социальный психолог Хосе-Мигель Фернандес-Долс также воспроизвел наши результаты для изолированной культуры на островах Тробриан в Новой Гвинее. Поэтому наука имеет разумное альтернативное объяснение тем «мириадам данных». Метод базовых эмоций побуждает людей конструировать восприятие эмоций в западном стиле. То есть восприятие эмоций не врожденное, а конструированное<a l:href="#n_121" type="note">[121]</a>.</p>
   <p>Если вы поближе посмотрите на оригинальные межкультурные исследования с 1960-х годов, вы можете заметить, как элементы понятий в методе базовых эмоций подталкивали результаты в сторону появления универсальности. Из семи выборок, где были задействованы испытуемые из удаленных от цивилизации культур, те четыре, где использовался метод базовых эмоций, продемонстрировали значительное подтверждение универсальности, но оставшиеся три применяли самостоятельную маркировку и не показали подтверждений универсальности. Эти три противоположных случая были опубликованы не в рецензируемых научных журналах, а как главы в книгах — усеченная форма публикации в академическом мире — и цитируются редко. В результате четыре случая, подтверждающих универсальность, провозглашены прорывом в исследованиях истинной человеческой природы и положили начало лавине исследований. Сотни последующих работ использовали метод базовых эмоций с навязанным выбором, в основном в культурах, на которые воздействуют нормы и обычаи западной цивилизации, заложив ключевое условие универсальности в дизайн исследования, а затем провозглашая универсальность фактом. Это объясняет, почему сегодня многие ученые и общественность кардинально неправильно понимают, что известно о «выражениях эмоций» и «восприятии эмоций» с научной точки зрения<a l:href="#n_122" type="note">[122]</a>.</p>
   <p>Как могла бы выглядеть сегодня наука об эмоциях, если бы кто-нибудь сделал из тех же оригинальных экспериментов другие выводы? Рассмотрим рассказ Экмана о его первом посещении народа форе в Новой Гвинее:</p>
   <p>Я просил их составить историю о каждом выражении лица [фотографии]. «Расскажите мне, что сейчас происходит, что происходило перед этим и заставило это лицо демонстрировать такое выражение, и что случится дальше». Это было словно удаление зуба. Я не уверен, в переводе было дело или в том факте, что они понятия не имели, что я хотел услышать и почему я хотел, чтобы они это делали. Возможно, придумывание историй о незнакомцах было чем-то, что форе не делали.</p>
   <p>Возможно, Экман прав, но также возможно, что форе не поняли или не приняли понятие «выражения» лица, которое подразумевает внутреннее чувство, которое ищет выход в наборе мимических движений. Не все культуры понимают эмоции как внутренние душевные состояния. Концепции эмоций у химба и хадза, например, выглядят более сфокусированными на действиях. Это так же верно для некоторых японских понятий эмоций. Жители острова Ифалук в Микронезии, например, рассматривают эмоции как взаимодействие между людьми. Согласно им, гнев — это не чувство ярости, хмурости, стучания кулаками или громкого крика, находящиеся внутри одного человека, а ситуация, в которую по сценарию вовлечены два человека, — если угодно, танец — для общей цели. С точки зрения ифалукцев гнев не находится внутри кого-либо из участников<a l:href="#n_123" type="note">[123]</a>.</p>
   <p>Когда вы смотрите на развитие и историю метода базовых эмоций, появляется удивительное количество критики с научной точки зрения. Свыше двадцати лет назад психолог Джеймс А. Рассел классифицировал многие из этих проблем. И вспомните, что «шесть базовых выражений лица» не были научным открытием; западные создатели метода базовых эмоций предпочли их, актеры изобразили их, а наука была построена вокруг них. Нет никакого обоснования для этих конкретных выражений, а исследования, которые используют более объективные методы (например, лицевая ЭМГ и кодирование лицевых движений), не обнаружили доказательства, что люди в реальной жизни во время эпизодов с эмоциями совершают такие движения. Тем не менее ученые продолжают использовать метод базовых эмоций до сих пор. В конце концов, он дает повторяемые результаты<a l:href="#n_124" type="note">[124]</a>.</p>
   <p>Каждый раз, когда какой-либо научный «факт» опровергается, это создает пути к открытиям. Физик Альберт Майкельсон получил Нобелевскую премию в 1907 году за опровержение гипотезы Аристотеля, что свет распространяется в пространстве через гипотетическую среду, именуемую светоносным эфиром. Его работа открыла путь к теории относительности Альберта Эйнштейна. В нашем случае мы ставим под сомнение свидетельства об универсальных эмоциях. Они только кажутся универсальными при определенных условиях — когда вы даете людям немножко информации о западных понятиях эмоций, намеренно или нет. Эти наблюдения и другие, сходные с ними, подготовили почву для новой теории эмоций, которую вы собираетесь изучать. Поэтому Томкинс, Экман и их коллеги действительно сделали вклад в замечательное открытие. Это просто не было тем открытием, которое они ожидали<a l:href="#n_125" type="note">[125]</a>.</p>
   <p>Многие межкультурные исследования, использующие метод базовых эмоций, предполагают нечто еще более волнующее: можно легко изучать понятия эмоций, пересекая культурные границы, даже непреднамеренно. Такое всемирное понимание было бы исключительно полезно. Если бы единокровный брат Саддама Хусейна понимал американское понятие гнева, он мог бы воспринять гнев госсекретаря Джеймса Бейкера, и тогда могло не быть первой «Войны в заливе», а тысячи жизней были бы спасены.</p>
   <p>Принимая во внимание, насколько легко нечаянно научить понятиям эмоций, опасно использовать западные стереотипы в кросскультурных исследованиях. Например, продолжающаяся серия исследований под названием Проект универсальных выражений пытается документировать, чт<emphasis>о</emphasis>универсального имеется в выражении эмоций на лице, в теле и в голосе. К нынешнему моменту идентифицировали «примерно 30 выражений лиц и 20 голосовых сигналов, которые очень сходны по всему миру». Ловушка тут в том, что этот проект использует только метод базовых эмоций, поэтому он исследует универсальность с помощью инструмента, который не может предоставить таких доказательств. (Также людей просят изобразить то, что, по их мнению, является формами культурных выражений, но это не то же самое, что наблюдать реальные движения тела во время эмоций.) Более важно, что если этот проект достигнет цели, то все в мире смогут научиться западным стереотипам для эмоций<a l:href="#n_126" type="note">[126]</a>.</p>
   <p>В конечном итоге ученые, которые по-прежнему используют метод базовых эмоций, вероятно, помогают создавать универсальность, которую — по их мнению — они открывают.</p>
   <p>Если люди верят, что отдельное лицо выражает эмоции, это может привести к серьезным ошибкам с вредными последствиями. Однажды такая вера привела к изменению хода президентских выборов в США. В 2003–2004 годах губернатор штата Вермонт Говард Дин выдвигал свою кандидатуру в президенты от Демократической партии, но уступил сенатору Джону Керри из Массачусетса. Избиратели видели в то время много контрагитации, и одним из наиболее дезинформирующих примеров было видео Дина во время произнесения речи. Во фрагменте речи, который широко разошелся, лицо Дина было показано отдельно, без контекста, и он выглядел яростным. Однако если бы вы посмотрели видео целиком в контексте, стало бы очевидно, что Дин не был в бешенстве, а был просто взволнован, с энтузиазмом воодушевляя толпу. Фрагмент появился в новостях и широко распространился, и в конце концов Дин выпал из гонки. Мы можем только задаваться вопросом, что произошло бы, если бы зрители, видя эти обманчивые изображения, понимали, как создаются эмоции.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Руководствуясь конструктивистским походом, ученые продолжают воспроизводить открытия моей лаборатории в других культурах (на время сдачи книги в печать многообещающими выглядят данные из Китая, Восточной Африки, Меланезии). Фактически мы ускоряем сдвиг парадигмы в сторону нового понимания эмоций, которое находится вне рамок западных стереотипов. Мы можем отвергнуть вопросы типа «Как точно вы можете распознать страх?» и вместо этого изучать разнообразие мимических движений, которые люди в реальности делают в страхе. Мы можем также попробовать понять, почему люди сохраняют стереотипы о конфигурациях лиц в первую очередь и какова может быть их ценность.</p>
   <p>Метод базовых эмоций сформировал научный ландшафт и повлиял на понимание эмоций общественностью. Тысячи научных исследований провозгласили, что эмоции универсальны. Популярные книги, статьи в журналах, радиопередачи и телешоу по умолчанию считают, что любой человек создает и распознает в качестве выражения эмоций одни и те же конфигурации лица. Игры и книги учат дошкольников этим якобы универсальным выражениям. Стратегии международных политических и деловых переговоров также основаны на этом предположении. Психологи оценивают и трактуют недостаток эмоций у людей, страдающих психическими заболеваниями, используя аналогичные методы. Растущая экономика гаджетов и приложений для считывания эмоций также предполагает универсальность, как если бы эмоции можно было прочитать на лице или в шаблонных изменениях тела при отсутствии контекста так же легко, как прочитать слова на странице. Уму непостижимо, какое несусветное количество времени, усилий и денег уходит на это. Но что, если факт об универсальности эмоций — это вовсе не факт?</p>
   <p>Что, если это свидетельство чего-то совершенно другого… а именно нашей способности использовать понятия для восприятия формы? В этом и состоит главная задача теории конструирования эмоций: полноценное альтернативное объяснение загадки человеческих эмоций, которое не опирается на универсальные отпечатки эмоций. Следующие четыре главы погружают в детали этой теории и научных доказательств, которые ее подтверждают.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>4. Происхождение чувств</p>
   </title>
   <p>Подумайте о последнем разе, когда вы ощущали удовольствие. Я не имею в виду обязательно сексуальное удовольствие, а какие-нибудь повседневные радости: смотреть на живописный восход солнца, отпивать по глоточку холодной воды, когда вам жарко и вы вспотели, или наслаждаться коротким моментом спокойствия в конце беспокойного дня.</p>
   <p>А теперь по контрасту вообразите неприятные ощущения, когда вы в последний раз простыли, или просто после спора с близким другом. Удовольствие и неудовольствие переживаются качественно по-разному. Вы и я можем не соглашаться по поводу конкретного объекта или события, вызывающего удовольствие или неудовольствие, — я считаю грецкие орехи восхитительными, а мой муж называет их оскорблением природы, — но любой из нас может в принципе отличить одно от другого. Эти чувства универсальны (несмотря на то что эмоции вроде счастья и гнева — нет), и они льются потоком в любой момент вашего бодрствования<a l:href="#n_127" type="note">[127]</a>.</p>
   <p>Простые приятные и неприятные чувства происходят из непрерывных внутренних процессов, называемых интероцепцией. Интероцепция — это представление в вашем мозге всех ощущений от ваших внутренних органов и тканей, гормонов в вашей крови и вашей иммунной системы. Подумайте о том, что происходит в вашем теле прямо сейчас. Ваши внутренности находятся в движении. Ваше сердце направляет кровь по венам и артериям. Ваши легкие наполняются и опорожняются. Ваш желудок переваривает пищу. Эта интероцептивная деятельность дает спектр базовых ощущений от приятных до неприятных, от спокойствия до паники, и даже полную нейтральность<a l:href="#n_128" type="note">[128]</a>.</p>
   <p>Интероцепция фактически является одним из ключевых компонентов эмоций, равно как мука и вода являются ключевыми ингредиентами хлеба. Однако эти ощущения, поступающие вследствие интероцепции, намного проще, чем полномасштабные эмоциональные переживания вроде радости и печали. В этой главе вы узнаете, как работает интероцепция и как она вносит свой вклад в переживание и восприятие эмоций. Для начала нам потребуются базовые знания о мозге в целом и о том, как он распределяет энергию в вашем теле, чтобы вы были живы и чувствовали себя хорошо. Это подготовит вас к пониманию сущности интероцепции, которая является основой для наших чувств. Далее мы откроем неожиданное и, прямо скажем, ошеломительное влияние, которое интероцепция каждый день оказывает на ваши мысли, решения и действия.</p>
   <p>Являетесь ли вы в целом спокойным человеком, невозмутимо двигающимся в состоянии умиротворенности среди жизненных неурядиц, или человеком, интенсивно реагирующим на все, плывущим в реке страданий или экстаза, на которого легко воздействуют даже мелкие изменения в окружении, или кем-то посередине, наука, стоящая за интероцепцией в связях вашего мозга, поможет вам увидеть себя в новом свете. Вам также продемонстрируют, что вы вовсе не находитесь во власти эмоций, которые возникают самопроизвольно и контролируют ваше поведение. Вы являетесь архитектором этих переживаний. Может казаться, что река ощущений течет через вас, но на деле вы являетесь источником этой реки.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Б<emphasis>о</emphasis>льшую часть человеческой истории большинство ученых представителей нашего вида сильно недооценивали возможности головного мозга. Это можно понять, поскольку ваш мозг занимает примерно два процента тела по массе и выглядит как сгусток серого желатина. Древние египтяне считали его бесполезным органом и вытаскивали у мертвых фараонов через нос.</p>
   <p>Со временем мозг отвоевал достойное место в качестве прибежища для психики, но в его примечательные способности по-прежнему верили недостаточно. Участки мозга в основном представляли «реагирующими на воздействие», считая, что б<emphasis>о</emphasis>льшую часть времени они спят, а просыпаются только тогда, когда из внешнего мира появляется какой-либо стимул. Эта точка зрения («стимул — отклик») проста и интуитивно понятна, и на деле нейроны в наших мышцах так и работают: находятся в спокойствии до появления стимула, затем возбуждаются, чтобы заставить реагировать клетки мышц. Поэтому ученые предполагали, что нейроны головного мозга действуют аналогичным образом. Если у вас на пути скользила гигантская змея, предполагалось, что этот стимул запускает цепную реакцию в вашем мозге. Возбуждаются нейроны в сенсорных зонах, которые заставляют возбудиться нейроны в когнитивных или эмоциональных зонах, которые заставляют возбудиться нейроны в двигательных зонах, и в итоге вы реагируете. Классический взгляд изображает эту концепцию так: когда появляется змея, «цепь страха» в вашем мозге, которая обычно находится в положении «выключено», переходит в положение «включено», вызывая заранее установленные изменения в лице и теле. Ваши глаза раскрываются, вы кричите и убегаете<a l:href="#n_129" type="note">[129]</a>.</p>
   <p>Хотя точка зрения «стимул — отклик» является интуитивно понятной, она неверна. 86 миллиардов нейронов вашего мозга, которые соединены в крупные сети, никогда не спят, ожидая сигнала к началу действия. Ваши нейроны всегда стимулируют друг друга, иногда миллионы одновременно. При условии наличия кислорода и питательных веществ эти масштабные каскады стимуляции, именуемые собственной деятельностью мозга, продолжаются от рождения до смерти. Это скорее похоже на дыхание — процесс, который не требует внешнего катализатора<a l:href="#n_130" type="note">[130]</a>.</p>
   <p>Собственная активность головного мозга не случайна; она структурирована совокупностями нейронов, которые согласованно возбуждаются вместе; они называются внутренними системами. Эти системы действуют как спортивные команды. У команды есть набор игроков; в любой конкретный момент некоторые игроки находятся в игре, а другие сидят на скамейке, готовые при необходимости выйти на поле. Аналогично внутренняя система имеет набор доступных нейронов. Каждый раз, когда система делает свою работу, различные группы ее нейронов играют (возбуждаются) синхронно, чтобы занять все позиции, необходимые для команды. Вы можете считать такое поведение вырожденностью, поскольку различные комплекты нейронов в сети выполняют одну и ту же базовую функцию. Внутренние системы считаются одним из крупнейших открытий нейронауки за последнее десятилетие<a l:href="#n_131" type="note">[131]</a>.</p>
   <p>Вас может заинтересовать, чем занимается средоточие непрерывной внутренней активности помимо того, что заставляет биться ваше сердце, дышать ваши легкие и обеспечивает правильную работу всех прочих внутренних функций. Фактически собственная деятельность мозга является источником сновидений, мечтаний, воображения, витания в облаках и фантазий, которые мы в главе 2 называли в совокупности симуляцией. Она также производит любое переживаемое вами ощущение, которое вы воспринимаете, включая ваши интероцептивные ощущения, являющиеся источником ваших самых базовых приятных, неприятных, спокойных и будоражащих чувств<a l:href="#n_132" type="note">[132]</a>.</p>
   <p>Чтобы понять, почему дело обстоит именно так, давайте на время встанем на точку зрения вашего мозга. Как и те древние мумифицированные египетские фараоны, мозг проводит вечность в темном тихом ящике. Он не может выйти наружу и непосредственно наслаждаться чудесами мира; он изучает то, что происходит в мире, только косвенно — через обрывки информации от света, вибраций и химических веществ, которые становятся зрелищами, звуками, запахами и так далее. Ваш мозг должен выяснить значение этих вспышек и вибраций, и главными подсказками для него является ваш прошлый опыт. Мозг конструирует результат в виде симуляции внутри обширной системы нервных соединений. Ваш мозг знает, что одиночный сенсорный сигнал, например громкий «бабах!», может иметь множество различных причин — захлопнулась дверь, лопнул воздушный шарик, хлопнули в ладоши, выстрелили. Мозг определяет, какая из этих причин наиболее подходит сейчас, исключительно по их вероятности в различных контекстах. Какая комбинация из моего прошлого опыта наилучшим образом подходит для этого звука с учетом данной конкретной ситуации — при сопутствующих видах, запахах и прочих ощущениях?<a l:href="#n_133" type="note">[133]</a></p>
   <p>Итак, запертый внутри черепа и имеющий в качестве ориентиров только прошлый опыт, ваш мозг делает предсказания. Обычно мы думаем о прогнозах как о заявлениях о будущем, например: «Завтра пойдет дождь», или «“Ред Сокс” выиграют Мировую серию»<a l:href="#n_134" type="note">[134]</a>, или «Вы встретите высокого темноволосого незнакомца». Но здесь я говорю о прогнозах на микроскопическом уровне, когда миллионы нейронов говорят друг с другом. Эти нейронные разговоры пытаются предсказать любой фрагмент изображения, звука, запаха, вкуса и касания, которые вы будете испытывать, и каждое действие, которое вы предпримете. Эти предсказания являются наилучшими догадками вашего мозга о том, что происходит в мире вокруг вас и как со всем этим обращаться, чтобы вы остались живы и чувствовали себя хорошо<a l:href="#n_135" type="note">[135]</a>.</p>
   <p>На уровне клеток мозга прогноз означает, что нейроны здесь, в этой части мозга, дергают нейроны там, в той части мозга, без какой-либо потребности в стимуле со стороны внешнего мира. Собственная деятельность головного мозга — это миллионы и миллионы непрерывных прогнозов.</p>
   <p>Посредством предсказаний ваш мозг конструирует мир, который вы воспринимаете. Он соединяет кусочки вашего прошлого и оценивает, насколько вероятно можно приложить каждый такой кусочек к нынешней ситуации. Это происходило, когда вы симулировали пчелу в главе 2: как только вы увидели полную фотографию, ваш мозг получил новый опыт для изображения, и поэтому он смог постоянно конструировать пчелу из пятен. Непосредственно сейчас с каждым прочитанным вами словом мозг предсказывает, какое слово будет следующим, на основании вероятностей, взятых из вашего прошлого опыта чтения. Коротко говоря, ваш опыт в данный момент был предсказан вашим мозгом мгновение назад. Предсказания — такая фундаментальная деятельность человеческого мозга, что некоторые ученые считают ее главным режимом его работы<a l:href="#n_136" type="note">[136]</a>.</p>
   <p>Предсказания не только предвосхищают входной сенсорный сигнал от того, что находится вне черепной коробки, но и <emphasis>объясняют</emphasis> его. Давайте проведем мысленный эксперимент, чтобы увидеть, как это работает. Держите глаза открытыми и вообразите красное яблоко, как вы это делали в главе 2. Если вы не отличаетесь от большинства людей, у вас не будет проблем, чтобы представить мысленно круглый красный объект. Вы видите это изображение, поскольку нейроны в вашей зрительной коре изменили схемы возбуждения, чтобы симулировать яблоко. Если бы вы были прямо сейчас во фруктовом отделе супермаркета, эти самые возбужденные нейроны были бы визуальным предсказанием. Ваш прошлый опыт в данном контексте (отдел супермаркета) ведет ваш мозг к прогнозу, что вы увидите яблоко, а не красный мяч или красный клоунский нос. Как только предсказание было подтверждено реальным яблоком, оно фактически объяснило визуальные ощущения яблока<a l:href="#n_137" type="note">[137]</a>.</p>
   <p>Если ваш мозг предсказывает правильно — например, вы предсказали яблоко, когда столкнулись с их показом, — то реальный визуальный входной сигнал от яблока, пойманный вашей сетчаткой, <emphasis>не несет новой информации</emphasis> по сравнению с предсказанием. Такой визуальный входной сигнал просто подтверждает, что прогноз был правильным, так что этому сигналу незачем дальше двигаться по мозгу. Нейроны в вашей зрительной коре уже возбуждены, как им и положено. Этот эффективный предсказательный процесс является тем путем, которым ваш мозг по умолчанию ориентируется в мире и придает ему смысл. Он генерирует прогнозы, чтобы воспринимать и объяснять все, что вы видите, слышите, ощущаете на вкус и по запаху и к чему прикасаетесь.</p>
   <p>Ваш мозг использует предсказания также для того, чтобы инициировать движения тела, например протянуть руку, чтобы взять яблоко, или метнуться прочь от змеи. Эти прогнозы происходят до того, как у вас возникнет осознанное понимание или намерения в отношении движений вашего тела. Нейроученые и психологи называют это явление «иллюзией свободы воли». Слово «иллюзия» несколько неудачно; ваш мозг не действует у вас за спиной. Вы — это и есть ваш мозг, и целый каскад событий вызывается предсказательными способностями вашего мозга. Это называют иллюзией, поскольку движение <emphasis>переживается</emphasis> как двухступенчатый процесс — решение, затем движение, — когда на самом деле ваш мозг выдает моторные предсказания для движения вашего тела до того, как вы осознаете свое намерение двигаться. И даже до того, как вы реально повстречаетесь с яблоком (или со змеей)!<a l:href="#n_138" type="note">[138]</a></p>
   <p>Если бы ваш мозг просто реагировал на раздражения, этого было бы недостаточно, чтобы остаться в живых. Вас постоянно бомбардируют входные сенсорные сигналы. Человеческая сетчатка в каждый момент бодрствования передает столько же визуальных данных, как полностью загруженное сетевое компьютерное соединение; а теперь умножьте это на количество всех сенсорных путей, которые у вас есть. Мозг, реагирующий на сигналы, завис бы, как зависает ваше соединение с интернетом, когда слишком много соседей скачивают фильмы у Netflix<a l:href="#n_139" type="note">[139]</a>. Мозг, реагирующий на сигналы, также был бы слишком дорогим с точки зрения обмена веществ, поскольку требовал бы больше соединений, чем он в состоянии поддерживать<a l:href="#n_140" type="note">[140]</a>.</p>
   <p>Эволюция буквально связала проводами ваш мозг, чтобы эффективно осуществлять прогнозы. В качестве примера такой проводки в вашей зрительной системе посмотрите на рис. 4.1, который демонстрирует, как ваш мозг предсказывает намного больше визуального входа, чем получает.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_014.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 4.1.</strong> Ваш мозг содержит полную карту поля зрения. Одна карта расположена в вашей первичной зрительной коре, известной как V1. Если ваш мозг просто реагирует на световые волны, которые ударяют о сетчатку и путешествуют к первичной зрительной коре (V1) через ваш таламус, то он должен иметь много нейронов, чтобы передать эту визуальную информацию к V1. Однако он намного меньше по величине, чем можно было ожидать (верхнее изображение), причем вдесятеро больший поток идет в обратном направлении, неся зрительные прогнозы от V1 к таламусу (левое изображение). Аналогично 90 процентов всех соединений, идущих в V1 (правое изображение), несут прогнозы от нейронов в других частях коры. Только маленькая доля несет визуальный сигнал из внешнего мира<a l:href="#n_141" type="note">[141]</a></p>
   <empty-line/>
   <p>Посмотрим, что это означает: события в мире, например скольжение змеи у ваших ног, настраивают ваши предсказания примерно так же, как упражнения настраивают ваше дыхание. Прямо сейчас, когда вы читаете эти слова и понимаете, что они означают, каждое слово точечно возбуждает вашу масштабную внутреннюю активность, как маленькие камешки-блинчики прыгают по катящейся океанской волне. В исследованиях с нейровизуализацией мозга, когда мы показывали испытуемым фотографии или просили их выполнить задания, только малая часть измеренного нами сигнала была следствием фотографий и заданий; большая часть сигнала представляла собственную внутреннюю активность. Вы можете думать, что образы восприятия запускаются событиями внешнего мира, но на самом деле они закреплены вашими предсказаниями, которые затем проверяются относительно маленьких прыгающих камушков поступающего входного сигнала<a l:href="#n_142" type="note">[142]</a>.</p>
   <p>Посредством предсказаний и их корректировки ваш мозг создает и пересматривает вашу внутреннюю модель мира. Это масштабное непрерывное моделирование, которое конструирует все, что вы воспринимаете, пока определяете, как вы действуете. Однако прогнозы не всегда правильны по сравнению с фактическим сигналом на входе, и мозг должен делать корректировку. Иногда и камушка вполне достаточно, чтобы произвести большой всплеск. Рассмотрим такое предложение:</p>
   <p>Давным-давно в одном волшебном королевстве за далекими-далекими горами жила-была прекрасная принцесса, которая умерла от кровопотери.</p>
   <p>Вы считаете последние три слова неожиданными? Причина в том, что ваш мозг делал неправильное предсказание, исходя из своих накопленных знаний о волшебных сказках, — он совершил прогностическую ошибку, — а затем моментально отрегулировал свой прогноз на основании последних слов: несколько камушков визуальной информации.</p>
   <p>Тот же самый процесс происходит, когда вы принимаете незнакомца за человека, которого знаете, или сходите с движущейся дорожки в аэропорту и ощущаете удивление от изменения в своей ходьбе. Ваш мозг быстро выявляет прогностические ошибки, сравнивая предсказание с фактическим входным сенсорным сигналом, а затем быстро и эффективно устраняет ошибку. Например, ваш мозг может изменить прогноз: незнакомец выглядит не так, как ваш друг; движущаяся дорожка закончилась.</p>
   <p>Ошибки прогноза не составляют проблемы. Это обычная часть рабочих инструкций вашего мозга по обработке входных сигналов. Без ошибок прогноза жизнь была бы ужасно скучной. Ничто не было бы удивительным, ни в чем не было бы новизны, и поэтому ваш мозг никогда бы не учился ничему новому. Большую часть времени, по крайней мере во взрослом состоянии, ваши прогнозы не слишком далеки от истины. Если бы было не так, вы бы шли по жизни неуверенно, постоянно пугаясь… или галлюцинируя.</p>
   <p>Колоссальный постоянный шторм предсказаний и исправлений в вашем мозге можно представить как миллиарды крохотных капелек. Каждая капелька означает некоторую схему соединения, которую я буду называть прогностической петлей, как показано на рис. 4.2. Эта схема справедлива для многих уровней по всему мозгу. Нейроны участвуют в прогностической петле вместе с другими нейронами. Участки мозга участвуют в прогностической петле вместе с другими участками мозга. Мириады прогностических петель работают параллельно, и этот процесс безостановочно продолжается всю жизнь, создавая образы, звуки, запахи, вкусы и касания, которые составляют ваш опыт и определяют ваши действия.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_015.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 4.2.</strong> Структура прогностической петли. Прогнозы становятся симуляцией ощущений и движений. Эти симуляции сравниваются с реальным сенсорным входом от внешнего мира. Если они совпадают, то прогноз правилен и симуляция становится вашим опытом. Если не совпадают, то ваш мозг должен устранить ошибки</p>
   <empty-line/>
   <p>Предположим, вы играете в бейсбол. Кто-нибудь бросает мяч в вашем направлении, и вы тянетесь и ловите его. Вероятнее всего, вы воспринимаете это как два события: увидеть мяч и поймать его. Однако если бы ваш мозг действительно реагировал таким образом, то бейсбол как спорт не мог бы существовать. Вашему мозгу нужно примерно полсекунды, чтобы приготовиться поймать бейсбольный мяч в типичном матче. Этого времени недостаточно, чтобы обработать визуальный сигнал, вычислить, где мяч приземлится, принять решение двигаться, скоординировать все мышечные движения и послать команду двигаться в положение для ловли мяча<a l:href="#n_143" type="note">[143]</a>.</p>
   <p>Предсказание делает игру возможной. Ваш мозг запускает прогнозирование до того, как вы осознанно видите мяч, ровно так же, как он предсказывает красное яблоко в гастрономе, исходя из вашего прошлого опыта. По мере того как каждый прогноз проходит через миллионы прогностических петель, ваш мозг симулирует вид, звуки и другие ощущения, которые представляет прогноз, а также действия, которые вы предпримете для ловли мяча. Затем ваш мозг сравнивает симуляцию с фактическим входным сенсорным сигналом. Если они совпадают… успех! Прогноз правилен, и сенсорный сигнал не идет дальше в ваш мозг. Ваше тело сейчас готово ловить мяч, и ваше движение основано на вашем прогнозе. Наконец вы осознанно видите мяч и ловите его<a l:href="#n_144" type="note">[144]</a>.</p>
   <p>Это происходит, когда прогноз правилен, например когда я бросаю бейсбольный мяч своему мужу, который немного умеет играть. С другой стороны, когда он бросает мяч мне, предсказания моего мозга не особенно хороши, поскольку я не сумею сыграть в бейсбол даже при угрозе жизни. Мои прогнозы становятся симуляциями ловли, которую я надеюсь провести, но когда они сравниваются с информацией, которую я на самом деле получаю от мира, они не совпадают. Это ошибка прогноза. Теперь мой мозг корректирует свои предсказания так, что я могу (теоретически) поймать мяч. Весь процесс прогностической петли повторяется, предсказывая и корректируя множество раз, пока мяч летит ко мне. Вся эта деятельность длится миллисекунды. В итоге вероятнее всего, что я выясню: мяч пролетел мимо моей протянутой руки.</p>
   <p>Когда происходят прогностические ошибки, мозг может устранить их двумя способами. Первый, который мы только что видели при моей неуклюжей попытке поймать бейсбольный мяч, состоит в том, что мозг может быть гибким и <emphasis>изменить прогноз</emphasis>. В этой ситуации мои двигательные нейроны регулировали бы движения тела, мои сенсорные нейроны симулировали бы другие ощущения, что вело бы к дальнейшим прогнозам, включающим новые прогностические петли. Например, я могла бы броситься за мячом, когда он находится не в том месте, где я ожидаю.</p>
   <p>Альтернативный способ состоит в том, чтобы быть упрямым и придерживаться первоначального прогноза. При этом <emphasis>входной сигнал фильтруется</emphasis> так, чтобы он соответствовал предсказанию. В этой ситуации я могла бы стоять на бейсбольной площадке и грезить (предсказывая и симулируя), будто бы мяч летит ко мне. Хотя мяч находится целиком в поле моего зрения, я не замечаю его, пока он не упадет у моих ног. Еще одним примером являются наполненные едой подгузники на вечеринке у моей дочери: прогноз наших гостей об аромате детских какашек доминировал над реальным входным сенсорным сигналом от морковного пюре<a l:href="#n_145" type="note">[145]</a>.</p>
   <p>Говоря коротко, мозг — это не простая машина, реагирующая на стимулы из внешнего мира. Она построена как миллиарды прогностических петель, составляющих собственную мозговую активность. Визуальные предсказания, слуховые предсказания, вкусовые предсказания, соматосенсорные (тактильные) предсказания, обонятельные предсказания и двигательные предсказания перемещаются по мозгу, влияя друг на друга и ограничивая друг друга. Эти предсказания контролируются входными сенсорными сигналами из внешнего мира, которым ваш мозг может дать приоритеты, а может игнорировать<a l:href="#n_146" type="note">[146]</a>.</p>
   <p>Если этот разговор о прогнозе и коррекции кажется противоречащим интуиции, подумайте о нем так: ваш мозг работает как ученый. Он всегда делает множество прогнозов, в точности как ученый выдвигает конкурирующие гипотезы. Как и ученый, ваш мозг использует знания (прошлый опыт), чтобы оценить, насколько вы можете быть уверены в истинности каждого прогноза. Затем ваш мозг проверяет свои предсказания, сравнивая их с поступающими сенсорными сигналами из мира, как ученый сравнивает гипотезы с данными экспериментов. Если ваш мозг предсказал хорошо, то входной сигнал от мира подтверждает эти прогнозы. Однако обычно есть какая-то ошибка прогноза, и ваш мозг, словно ученый, имеет некоторый выбор. Он может быть ответственным ученым и поменять свои прогнозы, чтобы они стали соответствовать этим данным. Ваш мозг может быть также недобросовестным ученым и отбирать те данные, которые подтверждают гипотезу, и игнорировать все остальные. Ваш мозг может быть беспринципным ученым и игнорировать вообще все данные, считая, что его прогноз является реальностью. Или, в момент изучения или открытия, ваш мозг может быть любопытным ученым и сосредоточиваться на входном сигнале. И как классический ученый, ваш мозг может проводить кабинетные эксперименты, чтобы воображать мир: чистая симуляция без входных сенсорных сигналов или ошибок прогноза.</p>
   <p>Баланс между прогнозом и прогностическими ошибками, показанный на рис. 4.3, определяет, какая часть вашего опыта проистекает из внешнего мира, а какая возникает внутри головы. Как вы можете видеть, во многих случаях внешний мир не соответствует вашему опыту. В каком-то смысле ваш мозг создан для наваждения: посредством непрерывного предсказания вы переживаете самостоятельно созданный мир, сверяя его с миром, данным в ощущениях. Когда ваши прогнозы достаточно правильны, они не только формируют ваши восприятие и действия, но также объясняют значение ваших ощущений. Это работа вашего мозга в режиме по умолчанию. И удивительно, что ваш мозг не просто предсказывает будущее: он может вообразить будущее по своему желанию. Насколько мы знаем, мозг других животных так делать не может.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_016.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 4.3.</strong> Разнообразие психических феноменов можно объяснить как комбинацию предсказаний и входного сенсорного сигнала<a l:href="#n_147" type="note">[147]</a></p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Ваш мозг всегда прогнозирует, и наиболее важная миссия — предсказывать энергетические потребности вашего тела, чтобы вы могли оставаться в живых и хорошо себя чувствовать. Эти важные прогнозы и соответствующие прогностические ошибки оказываются ключевым компонентом для создания эмоций. Сотни лет ученые верили, что эмоциональные «реакции» вызываются определенными участками мозга. Как вы сейчас обнаружите, эти участки мозга делают обратное тому, что все ожидают, помогая создавать эмоции таким образом, который опровергает столетия научных представлений. И снова история начинается с движения — не с размашистых движений бейсбольной игры, а с внутреннего движения нашего тела.</p>
   <p>Любое <emphasis>внешнее</emphasis> движение вашего тела сопровождается его <emphasis>внутренним</emphasis> движением. Когда вы быстро меняете позицию, чтобы поймать бейсбольный мяч, вам нужно вдохнуть глубже. Чтобы убежать от ядовитой змеи, ваше сердце быстрее нагнетает кровь в кровеносные сосуды, чтобы доставить глюкозу к вашим мышцам, а это увеличивает частоту сердечных сокращений и изменяет кровяное давление. Ваш мозг представляет ощущения, которые являются результатом такого внутреннего движения; это представление, как вы, возможно, помните, называется интероцепцией<a l:href="#n_148" type="note">[148]</a>.</p>
   <p>Движения внутри вашего тела и их интероцептивные последствия происходят в любой момент вашей жизни. Ваш мозг должен поддерживать биение сердца, прокачку крови, дыхание легких и метаболизм глюкозы даже тогда, когда вы не занимаетесь спортом и не удираете от змеи, даже тогда, когда вы отдыхаете или спите. Поэтому интероцепция непрерывна, так же как постоянно работают слух и зрение, даже когда вы не прислушиваетесь и не приглядываетесь к чему-либо конкретному.</p>
   <p>С точки зрения вашего мозга, запертого внутри черепной коробки, ваше тело — всего лишь еще одна часть внешнего мира, которую он должен объяснить. Качающее сердце, расширяющиеся легкие, меняющаяся температура и обмен веществ посылают в ваш мозг входные сигналы, которые шумны и неоднозначны. Одиночный интероцептивный сигнал, например тупая боль в животе, может означать боль в желудке, голод, напряжение, слишком сильно затянутый ремень и сотни других причин. Ваш мозг должен объяснять телесные ощущения, чтобы придать им смысл, и его главным инструментом для этого является предсказание. Итак, ваш мозг моделирует мир с точки зрения кого-то <emphasis>с вашим телом</emphasis>. Точно так же, как ваш мозг предсказывает виды, запахи, звуки, касания и вкусы от внешнего мира, связанные с движениями головы и конечностей, он также предсказывает сенсорные последствия движений внутри вашего тела<a l:href="#n_149" type="note">[149]</a>.</p>
   <p>Б<emphasis>о</emphasis>льшую часть времени вы не осознаёте эти миниатюрные водовороты движений внутри вас. (Когда вы последний раз думали: «Хм, похоже, что сегодня моя печень должна произвести много желчи»?) Конечно, бывают случаи, когда вы непосредственно ощущаете головную боль, наполненный желудок или как колотится сердце в грудной клетке. Однако ваша нервная система не создана для того, чтобы вы точно чувствовали все эти ощущения, и это к счастью, поскольку в противном случае они бы переполнили ваше внимание<a l:href="#n_150" type="note">[150]</a>.</p>
   <p>Обычно вы переживаете интероцепцию только в общем и целом: те простые ощущения удовольствия, неудовольствия, возбуждения или спокойствия, которые я упоминала ранее. Однако иногда вы переживаете моменты интенсивных интероцептивных ощущений в виде эмоций. Это ключевой элемент теории конструирования эмоций. В каждый момент бодрствования ваш мозг приписывает смысл вашим ощущениям. Некоторые из этих ощущений являются интероцептивными, и получающийся итоговый смысл может оказаться случаем эмоций<a l:href="#n_151" type="note">[151]</a>.</p>
   <p>Чтобы понять, как создаются эмоции, вам нужно кое-что понять о некоторых важных зонах мозга. Интероцепция — фактически общемозговой процесс, но некоторые участки работают совместно особым образом, который крайне важен для интероцепции.</p>
   <p>Моя лаборатория обнаружила, что эти участки формируют <emphasis>интероцептивную систему</emphasis>, которая присуща вашему мозгу, аналогично системам для зрения, слуха и других чувств. Эта интероцептивная система выдает предсказания о вашем теле, проверяет получающиеся симуляции по сенсорному сигналу от вашего тела и обновляет модель вашего тела в мире, которую строит мозг<a l:href="#n_152" type="note">[152]</a>.</p>
   <p>Чтобы упростить наше обсуждение, я скажу, что эта система состоит из двух частей с различными функциями. Одна часть — это набор участков мозга, которые направляют прогнозы к телу, чтобы контролировать его внутреннюю среду: ускорять частоту сердечных сокращений, замедлять дыхание, высвобождать больше кортизола, метаболизировать больше глюкозы и так далее. Мы будем называть их <emphasis>зонами управления ресурсами тела</emphasis><a l:href="#n_153" type="note">[153]</a>. Вторая часть — это зона, которая представляет ощущения внутри вашего тела, называемая <emphasis>первичной интероцептивной корой</emphasis><a l:href="#n_154" type="note">[154]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_017.jpg"/>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_018.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 4.4.</strong> Зоны коры интероцептивной системы. Зоны регуляции телесных ресурсов показаны темно-серым цветом. Для первичной интероцептивной коры приведено ее анатомическое название — задняя островковая доля. Подкорковые зоны интероцептивной сети не показаны. Интероцептивная система включает две подсистемы, обычно именуемые сетью выявления значимости и сетью пассивного режима работы. Для справки показана зрительная кора<a l:href="#n_155" type="note">[155]</a></p>
   <empty-line/>
   <p>Обе части вашей интероцептивной системы включены в прогностические петли. Каждый раз, когда зоны регуляции телесных ресурсов предсказывают двигательное изменение, например ускорение работы сердца, они также предсказывают сенсорные последствия такого изменения, например ощущение ударов в грудной клетке. Такие сенсорные прогнозы называются <emphasis>интероцептивными прогнозами</emphasis>, и они направляются в первичную интероцептивную кору, где симулируются обычным образом. Первичная интероцептивная кора также получает входные сенсорные сигналы от сердца, легких, почек, кожи, мускулов, кровеносных сосудов и других органов и тканей — по мере того как они выполняют свои функции. Нейроны в вашей первичной интероцептивной коре сравнивают симуляцию с поступающим входным сенсорным сигналом, вычисляя соответствующую ошибку прогноза, завершая цикл и в конечном итоге создавая интероцептивные ощущения<a l:href="#n_156" type="note">[156]</a>.</p>
   <p>Ваши зоны регуляции телесных ресурсов играют крайне важную роль в выживании. Каждый раз, когда ваш мозг перемещает какую-нибудь часть вашего тела, внутри или снаружи, он тратит некоторое количество энергетических ресурсов: штуковины, которые он использует, чтобы запустить ваши органы, ваш метаболизм и вашу иммунную систему, и вы восполняете ресурсы вашего тела с помощью еды, питья и сна и уменьшаете затраты вашего тела, расслабляясь с любимыми, даже с помощью секса. Чтобы управлять всеми этими затратами и пополнениями, ваш мозг должен постоянно предсказывать энергетические потребности тела, будто бы составляет бюджет тела. Точно так же, как в какой-нибудь компании имеется финансовый отдел, отслеживающий вклады и снятия и перемещения денежных средств между счетами, так что общий бюджет остается сбалансированным, ваш мозг имеет систему, которая в основном отвечает за бюджет вашего тела. Эта система находится внутри интероцептивной системы. Зоны регуляции телесных ресурсов делают предсказания на основании своего прошлого опыта, чтобы оценить ресурсы для того, чтобы вы оставались живыми и цветущими<a l:href="#n_157" type="note">[157]</a>.</p>
   <p>Почему это имеет отношение к эмоциям? Потому что каждая зона мозга, которую провозглашают центром эмоции у человека, оказывается в зонах регуляции телесных ресурсов внутри интероцептивной системы. Однако эти зоны не реагируют эмоциями. Они делают прогнозы, чтобы регулировать бюджет тела. Они выдают прогнозы для видов, звуков, мыслей, памяти, воображения и, да, — эмоций. Идея о том, что в мозге есть зона эмоций, является иллюзией, вызванной устаревшими представлениями, будто бы мозг реагирует на стимулы. Сегодня нейроученые это понимают, но это знание еще не распространено среди многих психологов, психиатров, социологов, экономистов и других людей, изучающих эмоции<a l:href="#n_158" type="note">[158]</a>.</p>
   <p>Всякий раз, когда мозг предсказывает какое-либо движение — встать с кровати утром или сделать глоток кофе, — ваши зоны управления ресурсами корректируют ваш бюджет. Когда ваш мозг прогнозирует, что телу нужен быстрый приток энергии, эти зоны дают команду надпочечникам выделить гормон кортизол. Люди называют кортизол гормоном стресса, но это ошибка. Кортизол выделяется каждый раз, когда вам нужен прилив энергии, а сюда включаются и случаи стресса. Главная цель — подать в кровоток глюкозу, чтобы у клеток была энергия, что позволит, например, мышцам напрягаться и сокращаться, чтобы вы могли бежать. Зоны управления ресурсами также обеспечивают более глубокое дыхание, чтобы в крови оказалось больше кислорода, а артерии расширились — чтобы кислород быстрее попадал к вашим мышцам и ваше тело могло двигаться. Все эти внутренние движения сопровождаются интероцептивными ощущениями, хотя у вас нет нервных связей для переживания этого. Таким образом, ваша интероцептивная система управляет вашим телом, распределяет энергетические ресурсы и представляет внутренние ощущения, причем делает это одновременно<a l:href="#n_159" type="note">[159]</a>.</p>
   <p>Траты из бюджета вашего тела не требуют реального физического движения. Предположим, что вы видите идущего к вам начальника, учителя или бейсбольного тренера. Вы полагаете, что он выскажется о сказанном или сделанном вами. Хотя кажется, что никаких физических движений не вызывается, ваш мозг прогнозирует, что вашему телу понадобится энергия, и производит изъятие из бюджета, выделяя кортизол и запуская глюкозу в кровь. У вас также прилив интероцептивных ощущений. Остановитесь и подумайте минутку. Кто-то просто идет к вам, пока вы стоите неподвижно, а ваш мозг предсказывает, что вам нужно топливо! Таким образом, любое событие, которое существенно воздействует на бюджет вашего тела, становится значимым лично для вас.</p>
   <p>Недавно моя лаборатория оценивала портативное устройство для мониторинга сердца. Каждый раз, когда частота сердечных сокращений превышала норму на 15 процентов, устройство издавало звуковой сигнал. Одна из моих студенток Эрика Сигель носила это устройство, спокойно работая за столом, и оно некоторое время молчало. В некий момент в комнату заходила я. Когда Эрика оборачивалась и видела меня (своего научного руководителя), устройство громко пищало, к ее смущению и удивлению всех окружающих. Позднее в тот день и я некоторое время провела с устройством, и оно пищало несколько раз при Эрике, когда я получала письма от финансирующей организации. (Так что Эрика в тот день смеялась последней.)<a l:href="#n_160" type="note">[160]</a></p>
   <p>Моя лаборатория сотни раз экспериментально продемонстрировала (как и другие лаборатории) усилия мозга по регулированию бюджета, наблюдая, как система регуляции телесных ресурсов распределяет ресурсы, а иногда — как поддерживается баланс бюджета тела. Мы просили добровольцев сидеть абсолютно неподвижно перед экраном компьютера и рассматривать изображения животных, цветов, детей, пищи, денег, оружия, серфингистов, ныряльщиков, автокатастроф и других объектов и сцен. Эти изображения воздействовали на бюджет тела; сердце билось чаще, кровяное давление менялось, кровеносные сосуды расширялись. Эти изменения в бюджете, которые готовят тело к борьбе или бегству, происходили даже в том случае, когда добровольцы <emphasis>не двигались</emphasis> и <emphasis>не имели осознанного плана двигаться</emphasis>. Когда наши добровольцы видели эти изображения во время эксперимента с МРТ, мы наблюдали, что их зоны регуляции телесных ресурсов контролировали внутренние движения. Даже когда участники эксперимента лежали совершенно неподвижно, они симулировали двигательную активность (например, бег и серфинг), а также ощущения от двигающихся мускулов, суставов и жил. Рисунки также изменяли ощущения наших добровольцев, когда симулировались и корректировались интероцептивные изменения в их телах. На основании этих и сотен других исследований мы сейчас имеем хорошие подтверждения, что ваш мозг предсказывает отклики тела, опираясь на предыдущий опыт с аналогичными ситуациями и объектами, даже когда вы физически не активны. А следствием является интероцептивное ощущение<a l:href="#n_161" type="note">[161]</a>.</p>
   <p>Чтобы вмешаться в ваш бюджет, не нужно даже наличия другого человека или другого объекта. Вы можете просто <emphasis>вообразить</emphasis> своего начальника, учителя, тренера или еще кого-нибудь подходящего. Каждая симуляция, становится она эмоцией или нет, влияет на бюджет тела. Как оказывается, люди проводят минимум половину времени бодрствования, симулируя, не обращая внимания на окружающий мир, и эта чистая симуляция обеспечивает их ощущения<a l:href="#n_162" type="note">[162]</a>.</p>
   <p>Что касается управления ресурсами вашего тела, то ваш мозг делает это не в одиночку. Другие люди также регулируют его. Когда вы взаимодействуете с друзьями, родителями, детьми, любимыми, коллегами, врачами или другими людьми, вы с ними синхронизируете дыхание, сердечный ритм и другие физические сигналы, что дает ощутимые выгоды. Если вы держите любимого или любимую за руку или храните их фотографии на рабочем столе, это уменьшает активацию в системе регуляции телесных ресурсов и делает вас менее чувствительным к боли. Если вы стоите у подножия холма с друзьями, он выглядит не таким крутым и более простым для подъема, чем когда вы в одиночестве. Если вы растете в бедности (ситуация, которая ведет к дисбалансу бюджета тела и избыточной активности иммунной системы), эти проблемы с распределением ресурсов уменьшаются, если у вас есть в жизни тот, кто помогает. Напротив, когда вы теряете близкие любовные отношения и чувствуете физическую боль из-за этого, причина частично в том, что ваш любимый или любимая больше не помогают регулировать бюджет вашего тела. Вы чувствуете, как будто потеряли часть самого себя, поскольку в каком-то смысле так и есть<a l:href="#n_163" type="note">[163]</a>.</p>
   <p>Любой встреченный вами человек, любой сделанный вами прогноз, любая представленная вами идея, а также любой вид, звук, вкус, касание и запах, которые вы не смогли предвидеть, — все они оказывают влияние на телесные ресурсы и соответствующие интероцептивные предсказания. Ваш мозг должен бороться с этим непрерывным изменчивым потоком интероцептивных ощущений от прогнозов, которые не дают вам умереть. Иногда вы знаете о них, иногда нет, но они всегда являются частью модели мира, созданной вашим мозгом. Они, как я говорила, являются научной основой для простых чувств удовольствия, неудовольствия, возбуждения и спокойствия, которые вы испытываете каждый день. Для некоторых этот поток — струи идиллического ручейка. Для других — словно бурная река. Иногда эти ощущения трансформируются в эмоции, но, как вы сейчас узнаете, даже когда они идут фоном, они влияют на то, что вы делаете, что вы думаете и что вы воспринимаете<a l:href="#n_164" type="note">[164]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Когда вы просыпаетесь утром, вы чувствуете себя освеженным или раздражительным? В середине дня вы чувствуете себя вымотанным или полным энергии? Подумайте, как вы чувствуете себя сейчас? Спокойным? Заинтересованным? Энергичным? Скучающим? Утомленным? Раздраженным? Это простые чувства, которые мы обсуждали в начале главы. Ученые называют их <emphasis>аффектами</emphasis><a l:href="#n_165" type="note">[165]</a>.</p>
   <p>Аффект — это общее чувство, которое вы испытываете по ходу каждого дня. Это не эмоция, а намного более простое чувство с двумя характеристиками. Первая — насколько приятно или неприятно вы себя чувствуете; ученые называют ее <emphasis>валентностью</emphasis><a l:href="#n_166" type="note">[166]</a>. Приятные ощущения от солнца на вашей коже, вкус любимой пищи, дискомфорт от боли в животе или щипка — это примеры валентности аффекта. Вторая характеристика аффекта — насколько спокойно или взбудораженно вы себя чувствуете; эта характеристика называется <emphasis>возбуждением</emphasis>. Возбужденное ощущение от ожидания хороших новостей, нервное ощущение после употребления слишком большого количества кофе, усталость после долгой пробежки, измотанность от недосыпа — примеры высокого и низкого возбуждения. Аффектом также является интуитивное предчувствие, что какая-то инвестиция является рискованной или выгодной или является человек надежным или та еще сволочь. Даже полностью нейтральное чувство является аффектом<a l:href="#n_167" type="note">[167]</a>.</p>
   <p>Философы Запада и Востока описывают валентность и возбуждение как базовые характеристики человеческого переживания. Ученые в целом согласны, что аффект присутствует с рождения и что младенцы могут ощущать и воспринимать удовольствие и неудовольствие, даже если они не соглашаются с тем, что новорожденные выходят в мир с полностью сформированными эмоциями<a l:href="#n_168" type="note">[168]</a>.</p>
   <p>Как вы помните, аффект происходит от интероцепции. Это означает, что аффект постоянно присутствует в течение всей вашей жизни, даже когда вы совершенно неподвижны или спите. Он не включается и выключается в ответ на события, которые вы переживаете эмоционально. В этом смысле аффект является фундаментальным аспектом сознания, как яркость и громкость. Когда ваш мозг представляет световые волны, отраженные от предметов, вы переживаете яркость и темноту. Когда ваш мозг представляет изменения давления воздуха, вы переживаете громкость и мягкость звука. Когда ваш мозг представляет интероцептивные изменения, вы переживаете приятные и неприятные ощущения, возбуждение и спокойствие. Аффект, яркость и громкость сопровождают вас от рождения до смерти<a l:href="#n_169" type="note">[169]</a>.</p>
   <p>Давайте проясним одну вещь: интероцепция не является механизмом, специально созданным для производства аффекта. Интероцепция — это фундаментальная особенность нервной системы людей, и вопрос, почему вы испытываете такие ощущения как аффект, является одной из величайших загадок науки. Интероцепция развилась не для того, чтобы вы ощущали, а для того, чтобы распределять ресурсы тела. Она помогает вашему мозгу отслеживать температуру, количество используемой глюкозы, есть ли у вас повреждения тканей, бьется ли ваше сердце, напряжены ли ваши мускулы, и прочие состояния тела — и все это в одно и то же время. Ваши аффективные переживания удовольствия и неудовольствия, спокойствия и возбуждения — это просто сводка вашего ресурсного состояния. Вы дошли до края? Вы превысили лимит? Вам нужно пополнение, а если да, то насколько остро?<a l:href="#n_170" type="note">[170]</a></p>
   <p>Когда ваш бюджет не сбалансирован, ваш аффект не указывает вам, что нужно действовать каким-то определенным образом, но он предлагает вашему мозгу поискать объяснение. Ваш мозг постоянно использует прошлый опыт, чтобы предсказывать, какие объекты и события будут влиять на распределение ресурсов вашего тела, изменяя ваш аффект. Такие объекты и события в совокупности являются вашей <emphasis>аффективной нишей</emphasis>. Интуитивно понятно, что ваша аффективная ниша включает все, что в настоящий момент имеет отношение к бюджету вашего тела. Непосредственно сейчас эта книга входит в вашу аффективную нишу. Буквы алфавита из нее, идеи, о которых вы читаете, любые воспоминания, которые могут вызвать у вас мои слова, температура воздуха вокруг вас, а также любые предметы, люди и события из вашего прошлого, которые влияют на ваш бюджет в сходной ситуации. Все, что находится вне вашей аффективной ниши, — это просто шум: ваш мозг не выдает никаких прогнозов об этом, и вы этого не замечаете. Ощущение одежды на коже обычно не входит в аффективную нишу (сейчас входит, поскольку я об этом упомянула), если только не происходит что-нибудь затрагивающее, например, ваш физический комфорт<a l:href="#n_171" type="note">[171]</a>.</p>
   <p>Психолог Джеймс А. Рассел разработал способ отслеживания аффекта, который стал популярен среди врачей, преподавателей и ученых. Рассел показал, что вы можете описать свой аффект в данный момент времени в виде одной точки в двумерном пространстве, именуемом <emphasis>циркумплексом</emphasis> — круговой двумерной структурой, показанной на рис. 4.5. Два измерения Рассела представляют валентность и возбуждение, а расстояние от центральной точки отражает интенсивность<a l:href="#n_172" type="note">[172]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_019.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 4.5.</strong> Аффективный циркумплекс</p>
   <empty-line/>
   <p>Ваш аффект — это всегда сочетание валентности и возбуждения, представленное одной точкой в аффективном циркумплексе. Когда вы сидите спокойно, ваш аффект изображается центральной точкой — с «нейтральной валентностью» и «нейтральным возбуждением». Когда вы веселитесь на вечеринке, ваш аффект, вероятно, будет находиться в четверти, соответствующей удовольствию и сильному возбуждению. Если вечеринка становится скучной, ваш аффект перемещается в четверть, соответствующую неудовольствию и слабому возбуждению. Молодые американцы склонны предпочитать правую верхнюю четверть — удовольствие и сильное возбуждение. Американцы среднего и старшего возраста предпочитают скорее правую нижнюю четверть (удовольствие и слабое возбуждение), и так же делают люди восточных культур, например из Китая и Японии. Объем индустрии Голливуда составляет 500 миллиардов долларов, поскольку люди желают платить за фильмы, с помощью которых можно несколько часов путешествовать по этой карте аффектов. Вам даже не обязательно открывать глаза, чтобы получить аффективное приключение. Когда вы мечтаете и у вас значительные изменения в интероцепции, ваш мозг кружится в аффекте<a l:href="#n_173" type="note">[173]</a>.</p>
   <p>Аффект — не просто чувство, и имеет далеко идущие последствия. Вообразите, что вы судья, разбирающий случай досрочного освобождения. Вы слушаете историю заключенного, узнаёте о его поведении в тюрьме, и у вас возникает плохое чувство. Если вы согласитесь с досрочным освобождением, этот человек может нанести вред кому-нибудь еще. Ваше плохое чувство, являющееся неприятным аффектом, выглядит как подтверждение, что ваше решение об отказе верно. Но вдруг ваш аффект ввел вас в заблуждение? Эта ситуация была темой исследования судей, проведенного в 2011 году. Ученые из Израиля обнаружили, что судьи значительно чаще отказывают заключенным в досрочном освобождении, если слушания проводятся непосредственно перед обеденным перерывом. Судьи переживали свои интероцептивные ощущения не как голод, а как подтверждение своему решению об освобождении. Сразу после обеда судьи начинали выдавать разрешения со своей обычной частотой<a l:href="#n_174" type="note">[174]</a>.</p>
   <p>Когда вы испытываете аффект, не зная причину, вы больше склонны трактовать аффект как информацию о мире, а не о вашем восприятии мира. Психолог Джеральд Л. Клор десятилетиями проводил эксперименты, чтобы лучше понять, как люди принимают повседневные решения на основании внутренних ощущений. Это явление называется <emphasis>аффективный реализм</emphasis>, поскольку мы переживаем предполагаемые факты о мире, которые созданы частью наших ощущений. Например, люди чаще сообщают о счастье и довольстве жизнью в солнечные дни, но только в том случае, когда их не спрашивают явно о погоде. Когда вы подаете заявление на работу, в колледж или в медицинский институт, позаботьтесь, чтобы собеседование проходило в солнечный день, потому что в дождь интервьюеры имеют склонность отрицательно относиться к кандидатам. И когда в следующий раз ваша хорошая приятельница огрызнется, вспомните аффективный реализм. Возможно, вы ее раздражаете, но, может быть, она не спала всю ночь или просто наступило время обеда. Те изменения в распределении ресурсов ее тела, которые она переживает как аффект, могут не иметь никакого отношения к вам<a l:href="#n_175" type="note">[175]</a>.</p>
   <p>Аффект заставляет нас верить, что предметы и люди в мире сами по себе плохие или хорошие<a l:href="#n_176" type="note">[176]</a>. Фотографии котят кажутся приятными. Фотографии разлагающихся человеческих тел кажутся неприятными. Однако эти изображения не содержат аффективных свойств сами по себе. Выражение «неприятное изображение» является на самом деле сокращением для фразы «изображение, которое воздействует на распределение ресурсов моего тела, производя ощущения, которые я воспринимаю как неприятные». В моменты аффективного реализма мы воспринимаем аффект как свойство предмета или события во внешнем мире, а не как наш собственный опыт. «Я чувствую себя плохо, поэтому вы должны были сделать что-то плохое. Вы плохой человек». В моей лаборатории, когда мы незаметно манипулируем аффектами людей, это влияет на то, воспринимают ли они незнакомца как порядочного, компетентного, привлекательного или симпатичного, и при этом люди даже по-разному видят лицо человека<a l:href="#n_177" type="note">[177]</a>.</p>
   <p>Люди в повседневной жизни относятся к аффекту как к объективной информации, поддерживая аффективный реализм. Еда «вкусная» или «пресная». Картины «прекрасные» или «уродливые». Люди «милые» или «мерзкие». Женщины в некоторых культурах должны носить платки, чтобы не «искушать мужчин» видом волос. Иногда аффективный реализм помогает, но иногда он создает серьезные проблемы для человечества. Враги «злые». Изнасилованные женщины воспринимаются «просившими об этом». О жертвах домашнего насилия говорят, что «сами напросились»<a l:href="#n_178" type="note">[178]</a>.</p>
   <p>Дело в том, что плохое ощущение не всегда означает, что что-то неладно. Оно просто означает, что вы облагаете налогами бюджет своего тела. Когда люди занимаются упражнениями до уровня затрудненного дыхания, например, они чувствуют себя устало и паршиво задолго до того, как выработают всю энергию. Когда люди решают математические задачи и выполняют сложные упражнения для памяти, они могут чувствовать себя отчаявшимися и жалкими, даже когда они действуют хорошо. Любой из моих студентов, если никогда не ощущал расстройства, очевидно, что-то делал не так<a l:href="#n_179" type="note">[179]</a>.</p>
   <p>Аффективный реализм может также привести к трагическим последствиям. В июле 2007 года американский стрелок на вертолете «Апач» по ошибке убил в Ираке группу из одиннадцати невооруженных людей, включая нескольких фотокорреспондентов агентства «Рейтер». Солдат по ошибке принял камеру журналиста за оружие. Одно из объяснений этого инцидента — что аффективный реализм заставил солдата в горячке момента вложить неприятную валентность в нейтральный объект (камеру). Солдаты должны ежедневно принимать быстрые решения в отношении других людей — объединены ли они в подразделение во время военных действий, участвуют ли в миротворческой миссии, ведут межкультурные переговоры или сотрудничают с людьми на тыловой базе. Такие быстрые суждения крайне трудно делать, особенно при таких высоких ставках и в условиях обстановки сильного возбуждения, когда часто происходят ошибки за счет чьих-то жизней<a l:href="#n_180" type="note">[180]</a>.</p>
   <p>Если взять пример поближе, то аффективный реализм также играет определенную роль в стрельбе полицейских по невооруженным гражданам. Министерство юстиции США проанализировало стрельбу офицеров полиции в Филадельфии с 2007 по 2013 год и обнаружило, что 15 процентов жертв были не вооружены. В половине этих случаев, как сообщается, полицейский неправильно идентифицировал «какой-то не угрожающий предмет» (например, сотовый телефон) или движение (например, движение руки к поясу) как признак наличия оружия. В такие трагедии свой вклад вносят много факторов, от беспечности до расовых предрассудков, но также возможно, что некоторые из стрелявших воспринимали в реальности наличие оружия, когда его не было, из-за аффективного реализма в условиях большого давления и опасности<a l:href="#n_181" type="note">[181]</a>. Человеческий мозг привязан к иллюзиям такого сорта отчасти потому, что интероцепция пропитывает нас аффектом, который далее мы используем как свидетельство о мире<a l:href="#n_182" type="note">[182]</a>.</p>
   <p>Люди любят говорить «пока не увижу, не поверю»<a l:href="#n_183" type="note">[183]</a>, но аффективный реализм показывает: «пока не поверю, не увижу». Мир часто занимает заднее сиденье в ваших предсказаниях. (Он находится в автомобиле, если так можно выразиться, большей частью как пассажир.) И, как вы узнаете прямо сейчас, эта конструкция не ограничивается зрением.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Предположим, вы идете в одиночку по лесу, слышите шорох в листьях и видите смутное движение на земле. Как всегда, ваши зоны регуляции телесных ресурсов запускают предсказания — например, что поблизости есть змея. Эти предсказания готовят вас к тому, что вы увидите и услышите змею. Одновременно эти же зоны прогнозируют, что частота сердечных сокращений должна увеличиться, кровеносные сосуды должны расшириться, например для подготовки к бегству. Стучащее сердце и бросившаяся кровь вызывают интероцептивные ощущения, так что ваш мозг должен также предсказать и эти ощущения. В результате ваш мозг симулирует змею, телесные изменения и телесные ощущения. Эти прогнозы преобразуются в чувство; в данном случае вы начинаете чувствовать взбудораженность<a l:href="#n_184" type="note">[184]</a>.</p>
   <p>Что произойдет дальше? Может быть, из кустарника выскользнет змея. В этом случае входной сигнал совпадает с вашими предсказаниями — и вы удираете. Возможно, никакой змеи нет (листья пошевелил ветер), но вы все равно видите змею. Это аффективный реализм. Сейчас рассмотрим третью возможность: змеи нет, и вы ее не видите. В этом случае ваше визуальное предсказание змеи быстро исправлено; однако ваши интероцептивные прогнозы — нет. Ваши зоны регуляции ресурсов поддерживают предсказания по регулированию бюджета намного дольше, чем закончится предсказанная потребность. Поэтому вам может понадобиться много времени, чтобы успокоиться, даже если вы знаете, что все хорошо. Помните, как я сравнивала ваш мозг с ученым, который создает и проверяет гипотезы? Ваши зоны регуляции ресурсов тела — словно не желающий слушать ученый: они делают прогнозы, но у них проблемы с прислушиванием к входящему подтверждению<a l:href="#n_185" type="note">[185]</a>.</p>
   <p>Некоторое время ваши зоны регуляции телесных ресурсов запаздывают с корректировкой своих прогнозов. Вспомните последний раз, когда вы пере­ели и ощущали раздутость. Вы можете винить в этом свои зоны регуляции ресурсов. Одна из их обязанностей — предсказывать ваш уровень циркуляции глюкозы, который определяет вашу потребность в пище, однако они не получили своевременно сообщения «Я полон» от вашего тела, так что вы продолжили есть. Если вы когда-либо слышали совет: «Подождите 20 минут, прежде чем брать добавку, чтобы проверить, действительно ли вы голодны», то теперь вы знаете, почему он работает. Каждый раз, когда вы делаете большой вклад в бюджет или большую трату — еда, физические упражнения, травма, — возможно, нужно подождать, пока мозг это уловит. Марафонцы это знают; они рано на дистанции ощущают усталость, когда бюджет их тела еще вполне солиден, поэтому они продолжают бежать, пока неприятное ощущение не исчезнет. Они игнорируют аффективный реализм, который настаивает, что энергетические резервы иссякли<a l:href="#n_186" type="note">[186]</a>.</p>
   <p>Остановитесь на секунду и подумайте, что это означает для вашей повседневной жизни. Вы только что узнали, что ощущения, которые вы испытываете от вашего тела, не всегда отражают реальное состояние вашего тела. Причина в том, что знакомые ощущения (сердце бьется в грудной клетке, легкие наполняются воздухом и, более всего, общие приятные, неприятные, возбужденные или спокойные аффективные ощущения) <emphasis>на самом деле не поступают изнутри вашего тела</emphasis>. Они появляются из-за симуляции в вашей интероцептивной системе<a l:href="#n_187" type="note">[187]</a>.</p>
   <p>Если коротко, то вы ощущаете то, во что верит ваш мозг. Аффект в основном появляется от прогноза.</p>
   <p>Вы узнали, что вы видите то, во что верит ваш мозг, — это аффективный реализм. Теперь вы знаете, что то же самое справедливо и для большинства чувств, которые вы испытываете в своей жизни. Даже ощущение пульса на запястье является симуляцией, сконструированной в сенсорных зонах вашего мозга и скорректированной с помощью входного сенсорного сигнала (вашего реального пульса). Всё, что вы чувствуете, основано на прогнозе, который производится по вашему знанию и вашему прошлому опыту. Вы действительно создатель собственного опыта. Пока не поверю — не почувствую.</p>
   <p>Эти идеи — не просто теоретизирование. Ученые с подходящим оборудованием могут менять аффект людей с помощью прямого манипулирования зонами распределения ресурсов, которые выдают прогнозы. Хелен С. Мейберг, пионер-невролог, разработала терапию с глубокой стимуляцией мозга для людей, страдающих от терапевтически резистентной депрессии. Эти люди не просто переживают страдания от значительных депрессивных эпизодов, — они страдают, пойманные в ловушку ненависти к себе и бесконечных мучений. Некоторые из них едва могут двигаться. Во время хирургического вмешательства Мейберг работала с группой нейрохирургов, которые сверлили маленькие отверстия в черепе и устанавливали электроды в ключевую прогнозную зону в интероцептивной системе пациента. Когда нейрохирурги включали электроды, пациенты Мейберг сообщали о <emphasis>немедленном</emphasis>облегчении страданий. По мере того как электрический ток включался и выключался, волна страха у пациентов появлялась и отступала синхронно со стимуляцией. Замечательная работа Мейберг, видимо, впервые в истории науки показала, что непосредственное стимулирование человеческого мозга надежно меняет аффективные чувства людей, что потенциально ведет к новым методам лечения психических заболеваний<a l:href="#n_188" type="note">[188]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_020.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 4.6.</strong> Глубокое стимулирование мозга</p>
   <empty-line/>
   <p>Хотя прогнозная цепь в мозге важна для аффекта, возможно, она не является необходимой. Рассмотрим случай Роджера, 56-летнего пациента, у которого соответствующая цепь была разрушена редкой болезнью. Его IQ выше среднего, он закончил колледж, но у него множество нарушений психики, например серьезная амнезия и проблемы с запахом и вкусом. Тем не менее Роджер испытывает аффекты. Вероятнее всего, его аффекты запускаются актуальными входными сенсорными сигналами от тела; прогнозы создаются альтернативными зонами мозга (это пример вырожденности — различные наборы нейронов дают один и тот же результат). Возможна и обратная ситуация. У пациентов с повреждением спинного мозга или идиопатической ортостатической гипотензией (дегенеративным заболеванием вегетативной нервной системы) интероцептивные прогнозы есть, однако они не получают сенсорных сигналов от органов и тканей. Эти пациенты испытывают аффект главным образом на основании нескорректированных прогнозов<a l:href="#n_189" type="note">[189]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Ваша интероцептивная система не просто помогает определить, как вы себя чувствуете. Ее зоны регуляции телесных ресурсов — одни из самых мощных и имеющих связи предсказателей во всем мозге. Эти зоны — громкие и властные, как почти глухой ученый с большим рупором. Они запускают предсказания для зрения, слуха и других ваших чувств; ваши первичные сенсорные зоны, которые сами по себе не выдают прогнозов, а подсоединены, чтобы можно было слушать<a l:href="#n_190" type="note">[190]</a>.</p>
   <p>Давайте я продемонстрирую, что это означает. Вы, возможно, думаете, что в повседневной жизни вещи, которые вы видите и слышите, влияют на то, что вы чувствуете, но в основном все наоборот: то, что вы чувствуете, изменяет ваши зрение и слух. Интероцепция в этот момент больше влияет на восприятие и на то, как вы действуете, чем это делает внешний мир.</p>
   <p>Вероятно, вы считаете себя рациональным созданием, взвешивающим все за и против перед принятием решения, как действовать; однако структура вашей коры делает это неправдоподобным домыслом. Ваш мозг подчиняется распределению ресурсов вашего тела. Аффект находится на месте водителя, а рациональность — на месте пассажира. Не имеет значения, выбираете ли вы между двумя закусками, двумя предложениями о работе, двумя инвестициями или двумя кардиохирургами — ваши повседневные решения обусловлены крикливым, почти глухим ученым, который смотрит на мир через очки цвета аффекта<a l:href="#n_191" type="note">[191]</a>.</p>
   <p>Антонио Дамасио в бестселлере «Ошибка Декарта» замечает, что разуму требуется страсть (которую мы бы назвали аффектом) для мудрости. Он документально подтверждает, что люди с повреждениями интероцептивной системы, в частности одной из зон регуляции телесных ресурсов, отличаются ухудшенным принятием решений. Лишенные возможности создавать интероцептивные предсказания, пациенты Дамасио оказались без руля. Сейчас наши новые знания об анатомии мозга побуждают нас сделать еще один шаг. Аффект не просто обязателен для мудрости; он также вплетен неотъемлемым образом в ткань каждого решения<a l:href="#n_192" type="note">[192]</a>.</p>
   <p>Мера влияния системы регуляции телесных ресурсов имеет серьезные последствия для финансового мира. Она участвовала в запуске величайших экономических катастроф нашего времени, в частности недавнего глобального финансового кризиса 2008 года, который нанес ущерб бесчисленному количеству семей.</p>
   <p>Экономическая наука обычно использует понятие Homo economicus (рациональный экономический субъект), который контролирует свои эмоции, чтобы создавать разумные экономические суждения. Это понятие было фундаментом западной экономической теории, и, хотя оно впало в немилость у ученых-экономистов, оно продолжает руководить экономической практикой. Однако если зоны регуляции телесных ресурсов обеспечивают предсказаниями остальные области мозга, то модель Homo economicus основана на биологическом заблуждении. Вы не можете быть рациональным субъектом, если ваш мозг работает на прогнозах, создаваемых интероцептивным образом. Экономическая модель, легшая в основу экономики США — некоторые могут назвать это мировой экономикой, — уходит корнями в нейронную небылицу<a l:href="#n_193" type="note">[193]</a>.</p>
   <p>Каждый экономический кризис за последние тридцать лет был связан, как минимум частично, с моделью рационального экономического субъекта. Согласно журналисту Джеффу Мадрику, автору книги «Семь плохих идей: как экономисты мейнстрима нанесли урон Америке и всему миру», несколько наиболее фундаментальных идей экономистов вызвали ряд финансовых кризисов, что привело к мировой рецессии. Общей темой для всех этих идей было то, что нерегулируемая экономика свободного рынка хорошо работает. В такой экономике решения об инвестировании, производстве и распространении основаны на спросе и предложении без какого-либо государственного регулирования или контроля. Математические модели показывают, что при определенных условиях нерегулируемая рыночная экономика работает хорошо. Однако одно из этих «определенных условий» — то, что люди принимают решения рационально. Я потеряла счет экспериментам, проведенным за последние полвека, которые показывают, что люди не действуют рационально. Вы не можете преодолеть эмоции посредством рационального мышления, поскольку основой для каждой вашей мысли и каждого вашего восприятия является работа системы распределения ресурсов вашего тела, поэтому интероцепция и аффекты возникают в каждый момент. Даже когда вы ощущаете себя рациональной личностью, ваш бюджет тела и его связи с аффектом присутствуют, скрываясь в засаде под поверхностью<a l:href="#n_194" type="note">[194]</a>.</p>
   <p>Если идея рациональной человеческой психики так ядовита для экономики и при этом не поддерживается нейронаукой, то почему она продолжает существовать? Потому что мы, люди, долго верили, что рациональность выделяет нас в царстве животных. Этот миф отражает один из наиболее лелеемых стереотипов западного мышления, что человеческая психика является полем сражения, где познание и эмоции борются за контроль над поведением. Даже прилагательное, которое мы используем, чтобы описать себя как невосприимчивого или глупого, когда действуем сгоряча, — «бездумный» — вызывает ассоциации с отсутствием сознательного контроля и неумением обратиться к своему внутреннему Споку<a l:href="#n_195" type="note">[195]</a>.</p>
   <p>Этот древний миф держится настолько прочно, что ученые даже создали основанную на нем модель мозга. Эта модель начинает с древних подкорковых цепей для базового выживания, которые мы, как утверждается, унаследовали от рептилий. Над этими цепями располагается предполагаемая эмоциональная система, известная как «лимбическая система», которую мы будто бы унаследовали от ранних млекопитающих. А поверх этой так называемой лимбической системы, как глазурь на кексе, располагается предположительно рациональная, свойственная только человеку кора. Такое иллюзорное расположение слоев, которое иногда именуется три­единым мозгом, остается одним из самых успешных ложных понятий в биологии человека. Карл Саган популяризовал его в книге «Драконы Эдема. Рассуждения об эволюции человеческого разума»<a l:href="#n_196" type="note">[196]</a> о том, как развивался человеческий интеллект (некоторые назвали бы книгу в значительной части выдуманной). Дэниел Гоулман использовал его в бестселлере «Эмоциональный интеллект»<a l:href="#n_197" type="note">[197]</a>. Тем не менее, как знает любой специалист по эволюции мозга, у людей вовсе не животный мозг, завернутый в когнитивную подарочную упаковку. «Помещать эмоции в среднюю часть мозга, а рассудок с логикой в кору — это просто глупо, — говорит Барбара Л. Финли, редактор журнала “Бихевиоризм и науки о мозге”. — У всех позвоночных есть все отделы мозга». Как развивался мозг? Реорганизовывался, как делают компании, расширяясь и поддерживая при этом эффективность и скорость реагирования<a l:href="#n_198" type="note">[198]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_021.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 4.7.</strong> Идея «триединого мозга», где так называемая когнитивная цепь располагается выше так называемой эмоциональной цепи. Это иллюзорное расположение показывает, как мышление будто бы регулирует чувство</p>
   <empty-line/>
   <p>Итоговый вывод тут таков: человеческий мозг анатомически устроен так, что никакое решение или действие не может быть свободным от интероцепции или аффекта, даже если люди сами говорят о том, что они рациональны. Ваше телесное ощущение прямо сейчас готовится, чтобы повлиять на то, что вы будете чувствовать и делать в будущем. Это прекрасно поставленное самосбывающееся предсказание, заключенное в архитектуре вашего мозга.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Ваш мозг с его миллиардами нейронов делает намного больше, чем я набросала в этой главе. Большинство нейроученых согласны, что нам нужны еще десятилетия, чтобы узнать хитросплетения того, как работает мозг, не говоря уж о том, как он создает сознание. Тем не менее мы можем быть вполне уверены в некоторых вещах.</p>
   <p>Непосредственно сейчас, когда ваш мозг придает смысл этим словам, он предсказывает изменения в распределении ресурсов вашего тела. Каждая мысль, воспоминание, восприятие или эмоция, которые вы конструируете, включает что-то от состояния вашего тела: маленький кусочек интероцепции. Визуальное предсказание, например, не просто дает ответ на вопрос «Что я видел последний раз, когда был в такой ситуации?» Он отвечает на вопрос «Что я видел последний раз, когда был в такой ситуации, <emphasis>когда мое тело было в таком состоянии</emphasis>?» Любые изменения в аффекте, которые вы чувствуете при чтении этих слов, — результат этих интероцептивных предсказаний. Аффект — это наилучшая догадка вашего мозга о состоянии бюджета вашего тела.</p>
   <p>Интероцепция — это также один из наиболее важных компонентов в том, что вы воспринимаете как реальность. Если бы у вас не было интероцепции, физический мир был бы для вас бессмысленным шумом. Задумайтесь, ваши интероцептивные прогнозы, которые создают ваши переживания аффекта, определяют, что вас волнует в данный момент, — вашу аффективную нишу. С точки зрения вашего мозга все, что есть в вашей аффективной нише, может потенциально воздействовать на бюджет вашего тела, а все остальное во вселенной не имеет значения. Это фактически означает, что вы конструируете среду, в которой вы живете. Возможно, вы думаете, что ваша окружающая среда существует во внешнем мире, отдельно от вас, но это миф. Вы (и прочие создания) не просто обнаруживаете себя в какой-то внешней среде и либо приспосабливаетесь, либо умираете. Вы конструируете свою среду — свою реальность — посредством тех входных сенсорных сигналов от физической среды, которые отбирает ваш мозг; он допускает кое-что как информацию и игнорирует кое-что как шум. И этот выбор тесно связан с интероцепцией. Ваш мозг расширяет свой предсказательный репертуар, чтобы включить все, что может воздействовать на бюджет вашего тела, — чтобы соответствовать метаболическим требованиям вашего тела. Вот почему аффект является свойством сознания.</p>
   <p>Интероцепция как фундаментальная часть предсказательного процесса является ключевым компонентом эмоций. Однако сама по себе интероцепция не может объяснить эмоции. Любая категория эмоций (например, гнев или печаль) намного сложнее, чем простое переживание неприятности или возбуждения.</p>
   <p>Когда голос губернатора Коннектикута Дэннела Мэллоя дрогнул во время речи после убийства в начальной школе Сэнди-Хук, он не плакал, у него не было надутого вида, и в какой-то момент он улыбнулся. И тем не менее зрители каким-то образом пришли к выводу, что он испытывает глубокую печаль. Ощущений и простого чувства недостаточно, чтобы объяснить, как тысячи людей воспринимали глубину страданий Мэллоя.</p>
   <p>Аффект сам по себе также не способен объяснить ни того, как мы конструируем наше переживание печали, ни того, чем один случай печали отличается от другого. Аффект не скажет вам, что означают ощущения и что с ними делать. Поэтому люди едят, когда они устали, или считают обвиняемого виновным, когда они голодны. Вы должны сделать аффект значимым, чтобы ваш мозг мог осуществить какое-то более специфическое действие. Один из способов придать значение — сконструировать случай эмоции.</p>
   <p>Итак, как же интероцептивные ощущения становятся эмоциями? И почему мы испытываем эти ощущения (фактически предсказания) такими разно­образными способами: как физические симптомы, как восприятие мира, как простые аффективные чувства и иногда как эмоции? Это следующая загадка, к которой мы обратимся.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>5. Понятия, цели и слова</p>
   </title>
   <p>Когда вы смотрите на радугу, вы видите отдельные цветные полосы — примерно так, как нарисовано слева на рис. 5.1. Однако в природе у радуги нет полос, это непрерывный спектр, где длина световых волн лежит примерно в диапазоне от 400 до 750 нанометров. Этот спектр не имеет никаких границ или полос.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_022.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 5.1.</strong> Слева — радуга с полосками, справа — непрерывная, как в природе</p>
   <empty-line/>
   <p>Почему вы и я видим полосы? Потому что у нас есть внутренние <emphasis>понятия</emphasis> для цветов вроде «красный», «оранжевый» и «желтый». Ваш мозг автоматически использует эти понятия, чтобы сгруппировать определенные диапазоны в спектре, <emphasis>категоризуя</emphasis> их как одноцветные. Ваш мозг недооценивает различия между цветами внутри одной категории и переоценивает различия между разными категориями, что и заставляет вас воспринимать цветные полосы<a l:href="#n_199" type="note">[199]</a>.</p>
   <p>Человеческая речь также непрерывна — поток звуков, — но когда вы слушаете свой родной язык, вы слышите отдельные слова. Как это происходит? Точно так же вы используете понятия, чтобы распределить по категориям непрерывный входной сигнал. Начиная с младенчества вы изучаете повторения в потоке речи, которые раскрывают границы между фонемами наименьшими единицами языка, которые вы можете различить (например, звуки d или p в английском языке). Эти повторения становятся понятиями, которые ваш мозг впоследствии использует для категоризации потока звуков в слоги и слова<a l:href="#n_200" type="note">[200]</a>.</p>
   <p>Этот примечательный процесс полон проблем, поскольку звуковой поток является неопределенным и в большой степени изменчивым. Согласные звуки изменяются в контексте: звук d в словах dad и death акустически различен, хотя мы каким-то образом воспринимаем его как d. Гласные звуки изменяются в зависимости от возраста, пола и размера говорящего, а также контекста для одного и того же говорящего. Невообразимые 50 процентов услышанных нами слов нельзя понять без контекста (если бы они были предъявлены отдельно). Но, используя понятия, мозг учится категоризировать, конструируя фонемы за десятки миллисекунд внутри всей этой изменчивой шумной информации, что в конечном итоге дает вам возможность общаться с другими<a l:href="#n_201" type="note">[201]</a>.</p>
   <p>Все, что вы воспринимаете вокруг вас, представлено понятиями в вашем мозге. Посмотрите на предмет рядом с вами. Теперь взгляните слегка левее этого предмета. Вы только что сделали нечто потрясающее, даже не заметив этого. Движения головы и глаза казались незначительными, но они вызвали <emphasis>гигантское</emphasis> изменение в визуальном входном сигнале, достигшем вашего мозга. Если вы представите свое поле зрения в виде большого телеэкрана, то ваше небольшое движение глаз только что поменяло миллионы пикселей на этом экране. И вы не ощущали размытых полос в поле зрения. Причина в том, что вы не видите мир в терминах пикселей: вы видите предметы, а они меняются крайне мало, пока вы двигаете глазами. Вы воспринимаете повторения низкого уровня (вроде линий, контуров, полос и пятен) и повторения более высокого уровня (вроде сложных объектов и сцен). Ваш мозг давно усвоил эти повторения как понятия и теперь использует эти понятия, чтобы категоризировать ваш постоянно меняющийся визуальный входной сигнал<a l:href="#n_202" type="note">[202]</a>.</p>
   <p>Без понятий вы бы воспринимали мир как вечно меняющийся шум. Всё, с чем вы встретились, было бы непохоже на все остальное. Вы были бы эмпирически слепы, как тогда, когда впервые увидели картинку из пятен в главе 2, но теперь это длилось бы постоянно. Вы были бы неспособны к научению<a l:href="#n_203" type="note">[203]</a>.</p>
   <p>Вся сенсорная информация — это огромная, постоянно меняющаяся головоломка, которую приходится решать вашему мозгу. Объекты, которые вы видите, звуки, которые вы слышите, запахи, которые вы обоняете, прикосновения, которые вы осязаете, вкусы, которые вы ощущаете, и интероцептивные ощущения, которые вы переживаете в виде боли и аффекта… все они подразумевают постоянные входные сенсорные сигналы, которые сильно изменчивы и неопределенны, когда достигают вашего мозга. Работа вашего мозга — предсказать их до того, как они прибудут, наполнить их отсутствующими деталями и найти повторения там, где возможно, так что вы воспринимаете мир предметов, людей, музыки и событий, а не «цветущий и жужжащий беспорядок», который в реальности там находится<a l:href="#n_204" type="note">[204]</a>.</p>
   <p>Чтобы достичь этого блистательного результата, ваш мозг использует понятия, чтобы придать смысл входным сигналам, создавая объяснение, откуда они появились, к чему в мире они относятся и как с ними взаимодействовать. Ваши ощущения являются настолько живыми и непосредственными, что заставляют вас думать, что вы представляете мир таким, каков он на самом деле, в то время как в реальности вы воспринимаете мир <emphasis>вашего собственного изготовления</emphasis>. Многое из того, что вы воспринимаете как внешний мир, начинается в вашей голове. Когда вы категоризируете с помощью понятий, вы выходите за рамки доступной информации, ровно так, как вы это делали, когда воспринимали пчелу среди пятен.</p>
   <p>В этой главе я объясняю, что каждый раз, когда вы испытываете эмоцию или воспринимаете ее у других, вы осуществляете категоризацию с помощью понятий, придавая смысл ощущениям от интероцепции и пяти чувств. Это — ключевой тезис теории конструирования эмоций.</p>
   <p>Дело не в том, чтобы сказать: «Вы конструируете случаи эмоций с помощью категоризации: уникально ли это?» Я хочу показать, что категоризация конструирует каждое восприятие, мысль, воспоминание и прочее психическое явление, которые вы переживаете, так что, <emphasis>разумеется</emphasis>, вы конструируете таким же образом и случаи эмоций. Это не сознательная, требующая усилий категоризация, как у энтомолога, сидящего над новыми особями жуков и решающего, относятся ли они к семейству Anthribidae или Nemonychidae<a l:href="#n_205" type="note">[205]</a>. Я говорю о скоростной автоматической категоризации, которую ваш мозг производит непрерывно, в любой момент бодрствования, за миллисекунды — чтобы предсказать и объяснить входные сенсорные сигналы, с которыми вы сталкиваетесь. Категоризация — обычное дело для вашего мозга, и она объяс­няет, как создаются эмоции, — безо всякой надобности в отпечатках.</p>
   <p>Отнесемся пока неформально к внутренней кухне (то есть нейронауке) категоризации и просто рассмотрим некоторые из самых базовых вопросов. Что такое понятия? Как они формируются? Какого рода понятия являются понятиями эмоций? В частности, какой суперспособностью должен обладать человеческий разум, чтобы создавать смысл из мелочей? Многие из этих вопросов сейчас активно изучаются. В тех случаях, когда имеются надежные подтверждения, я представлю их. Если с подтверждениями хуже, я сделаю обоснованные предположения. Ответы не только объясняют, как создаются эмоции, но также позволяют взглянуть в суть того, что значит быть человеком<a l:href="#n_206" type="note">[206]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Философы и ученые определяют <emphasis>категорию</emphasis> как совокупность объектов, событий или действий, которые объединены и считаются эквивалентными для какой-либо цели. Они определяют <emphasis>понятие</emphasis> как психическое представление категории. По традиции считается, что категории существуют в мире, а понятия существуют в головах. Например, у вас есть понятие для цвета «красный». Когда вы применяете это понятие к световым волнам для восприятия красной розы в парке, то этот красный цвет является случаем из категории «красный»<a l:href="#n_207" type="note">[207]</a>. Ваш мозг сглаживает разницу между участниками одной категории, например различными оттенками красного цвета роз в ботаническом саду, и считает их эквивалентными — «красными». Ваш мозг также увеличивает разницу между объектами из категории и объектами, туда не входящими (скажем, между розовыми розами и красными розами), так что вы ощущаете четкие границы между ними.</p>
   <p>Представьте, что вы идете по улице своего города; ваш мозг полон понятий. Вы видите одновременно множество объектов: цветы, деревья, автомобили, дома, собак, птиц, пчел. Вы видите гуляющих людей, у которых двигаются тела и лица. Вы слышите звуки и чувствуете разнообразные запахи. Ваш мозг объединяет всю эту информацию для восприятия событий: например, дети гуляют в парке, человек ухаживает за растениями, пожилая пара держится за руки на скамейке. Вы создали собственное восприятие этих объектов, действий и событий, приписав им категории с помощью понятий. Ваш вечно предсказывающий мозг быстро предвосхищает входной сенсорный сигнал, спрашивая: «На что из моих понятий это похоже?» Например, если вы видите автомобиль спереди, а затем сбоку и у вас есть понятие для этого автомобиля, вы можете узнать, что это один и тот же автомобиль, даже притом, что визуальная информация, попавшая на вашу сетчатку с двух углов зрения, совершенно различна<a l:href="#n_208" type="note">[208]</a>.</p>
   <p>Когда ваш мозг немедленно категоризирует входной сенсорный сигнал как, скажем, автомобиль, он использует понятие «автомобиль». Обманчиво простое выражение «понятие автомобиля» обозначает нечто более сложное, чем вы могли бы ожидать. Так что же такое понятие? Это зависит от того, кого из ученых вы спросите; в науке такое является обычным делом. Мы должны ожидать определенного количества противоречий для такой фундаментальной темы, как «каким образом в человеческом мозге организовано и представляется знание». А ответ жизненно важен для понимания того, как создаются эмоции.</p>
   <p>Если я попрошу вас описать понятие «автомобиль», вы можете сказать, что это средство для транспортировки, обычно имеющее четыре колеса, сделано из металла, имеет двигатель и работает на определенном виде топлива. Когда-то научный подход предполагал, что понятие работает в точности так же: в вашем мозге хранится словарное определение, описывающее необходимые и достаточные свойства. «Автомобиль — это транспортное средство с двигателем, четырьмя колесами, сиденьями, дверцами и крышей». «Птица — это летающее животное с крыльями, несущее яйца». Такой классический взгляд на понятия предполагает, что соответствующие им категории имеют жесткие границы. Случаи категории «пчела» никогда не попадают в категорию «птица». Также с этой точки зрения каждый случай является одинаково хорошим представителем своей категории. Любая пчела, так уж получается, является представителем категории, поскольку все пчелы имеют нечто общее либо в том, как они выглядят, либо в том, что они делают, или в силу какого-то базового отпечатка, который делает их пчелами. Любые различия между отдельными пчелами считаются несущественными по сравнению с тем фактом, что они являются пчелами. Вы можете заметить здесь параллель с классическим взглядом на эмоции, для которого все случаи категории «страх» сходны и при этом случаи «страха» отличаются от случаев «гнева»<a l:href="#n_209" type="note">[209]</a>.</p>
   <p>Классические понятия доминировали в философии, биологии и психологии с античности до 1970-х годов. В реальной жизни случаи одной категории значительно отличаются друг от друга. Существуют автомобили без дверей (например, мини-автомобили, использующиеся в гольфе) или автомобили с шестью колесами (например, Covini C6W).</p>
   <p>Некоторые случаи в какой-нибудь категории более типичны, чем другие: никто не назовет страуса типичной птицей. В 1970-е годы классический взгляд на понятия окончательно рухнул. Ну, за исключением науки об эмоциях<a l:href="#n_210" type="note">[210]</a>.</p>
   <p>Из пепла классических понятий возникла новая точка зрения. Она говорит, что понятие представлено в мозге наилучшим примером в своей категории, известным как <emphasis>прототип</emphasis><a l:href="#n_211" type="note">[211]</a>. Например, прототипическая птица имеет перья, крылья и умеет летать.</p>
   <p>Не все случаи «птицы» обладают этими свойствами, например страус или эму, однако они все равно являются птицами. Отклонения от прототипа бывают, но не слишком большие: пчела не является птицей, хотя имеет крылья и может летать. С этой точки зрения, по мере того как вы изучаете какую-нибудь категорию, ваш мозг предположительно представляет понятие как одиночный прототип. Это может быть самый частый пример в категории или самый типичный пример, означающий тот случай, который является наилучшим соответствием или обладает большинством характеристик категории<a l:href="#n_212" type="note">[212]</a>.</p>
   <p>Что касается эмоций, то людям кажется, что они без труда могут описать прототипические свойства для определенной категории эмоций. Попросите американца описать прототипическую печаль, и он скажет, что она отличается нахмуренным или надутым лицом, сгорбленной позой, плачем, тоской, монотонностью в голосе и что она начинается с определенного рода потери, а заканчивается общим ощущением утомления или беспомощности. Не каждый случай печали обладает всеми свойствами, но такое описание должно быть типично для печали<a l:href="#n_213" type="note">[213]</a>.</p>
   <p>Таким образом, прототипы могут показаться хорошей моделью для понятий эмоций, если бы не одна парадоксальная деталь. Когда мы измеряем реальные случаи печали с помощью научных инструментов, этот нахмуренный/надутый прототип с потерей не является ни наиболее частым, ни наиболее типичным наблюдаемым образцом. Всем кажется, что они знакомы с прототипом, но в реальной жизни он встречается редко. Вместо этого, как вы видели в главе 1, мы обнаруживаем огромную изменчивость для печали и любой другой категории эмоций<a l:href="#n_214" type="note">[214]</a>.</p>
   <p>Если в мозге не хранится никаких прототипов для эмоций, то каким образом люди легко перечисляют их свойства? Вероятнее всего, ваш мозг конструирует прототипы по мере надобности, прямо на месте. Вы пережили значительное количество случаев понятия «печаль», которые по кусочкам хранятся в вашей голове, из них в мгновение ока ваш мозг конструирует сводку печалей, которая лучше всего соответствует данной ситуации (пример популяционного мышления в мозге)<a l:href="#n_215" type="note">[215]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_023.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 5.2.</strong> Выделение «прототипической» схемы (шаг 5) из отдельных примеров (шаги 1–4). Испытуемые сначала видели ряд 9-точечных схем на решетке 30×30. Они распределяли все схемы по двум категориям A и B. Это называлось «стадией обучения» для эксперимента. Далее участники классифицировали большее количество схем, несколько старых и несколько новых, включая прототипы категорий А и В, которые они никогда не видели. Участники эксперимента легко категоризировали прототипы, однако имели больше трудностей с другими, новыми вариантами. Это означает, что каждый мозг должен конструировать прототипы, несмотря на то, что не видел их во время стадии обучения</p>
   <empty-line/>
   <p>Ученые показали, что люди могут конструировать подобные прототипы в лабораторном эксперименте. Напечатайте случайную схему из точек на листе бумаги, потом сделайте дюжину вариаций этой схемы и покажите людям только эту дюжину вариаций. Люди могут создать исходную прототипическую схему, хотя они никогда ее не видели, — просто находя сходство в этих вариациях. Это означает, что нет нужды искать прототип в природе, раз мозг может сконструировать его, когда нужно. Прототипы эмоций, если они действительно таковыми являются, могут конструироваться тем же образом<a l:href="#n_216" type="note">[216]</a>.</p>
   <p>Таким образом, понятия не являются фиксированными определениями в вашем мозге, и они не являются прототипами для большинства типичных или частых случаев. Наоборот, в вашем мозге есть множество случаев — автомобилей, схем точек, печали или чего-либо еще, — и он фиксирует сходства между ними для данного момента, в соответствии с вашей <emphasis>целью</emphasis> в данной ситуации. Например, ваша обычная цель в случае транспортного средства — использовать его для поездки, поэтому если какой-то объект соответствует такой цели, тогда это транспортное средство, и неважно, автомобиль это, вертолет или лист фанеры с четырьмя приделанными колесами. Такое объяснение понятий исходит от Лоуренса Барсалу, одного из ведущих мировых когнитивных специалистов, изучающих понятия и категории<a l:href="#n_217" type="note">[217]</a>.</p>
   <p>Понятия, основанные на цели, являются сверхгибкими и адаптирующимися к ситуации. Если вы стоите в зоомагазине, чтобы пополнить домашний аквариум, и продавец спрашивает: «Какую рыбу вы хотите?», вы можете назвать «золотую рыбку» или «моллинезию», но вряд ли «отварного лосося». Ваше понятие «рыба» в этой ситуации служит цели покупки аквариумной рыбки, а не заказа обеда, и поэтому вы конструируете те случаи понятия «рыба», которые лучше всего соответствуют вашему аквариуму. Если вы занимаетесь дайвингом и погружаетесь в воду, вы используете понятие «рыба» в связи с целью найти захватывающую дикую жизнь, то есть лучшим случаем может быть огромная акула-нянька или разноцветный пятнистый кузовок<a l:href="#n_218" type="note">[218]</a>. Понятия не статичны, а весьма эластичны и зависят от контекста, поскольку ваши цели могут меняться в соответствии с ситуацией.</p>
   <p>Кроме того, один объект может быть частью разных понятий. Например, автомобиль не всегда служит целям транспортировки. Иногда автомобиль является случаем понятия «символ статуса». В некоторых обстоятельствах автомобиль может быть «кроватью» для бездомного или даже «орудием убийства». Загоните автомобиль в океан, и он станет «искусственным рифом».</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_024.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 5.3.</strong> Понятия и цели. Ряд 1 показывает понятия на основе сходства по восприятию, например по наличию крыльев. Ряд 2 демонстрирует, что категории объектов могут основываться на цели. Летучие мыши, вертолеты и диски-фрисби не имеют общих воспринимаемых свойств, но их можно описать посредством ментального сходства: их общее назначение — двигаться по воздуху. Ряд 3 показывает сходство, которые является чисто ментальным. Понятие «любовь» можно связывать с различными целями в зависимости от контекста</p>
   <empty-line/>
   <p>Чтобы увидеть реальную мощь понятий, основанных на цели, рассмотрим чисто ментальное понятие, такое как «вещи, которые могут защитить вас от жалящих насекомых». Случаи такой категории весьма разнообразны: мухобойка, костюм пасечника, дом, автомобиль «Мазерати», большой мусорный бак, отпуск в Антарктиде, спокойное поведение и даже университетская степень по энтомологии. У них нет общих воспринимаемых свойств. Эта категория полностью и целиком является конструкцией человеческого разума. Не все случаи помогут во всех ситуациях: например, если при работе с клумбой разросшихся ирисов вы нечаянно потревожите пчелиное гнездо и в вашем направлении летит рой, то ближайший дом в качестве защиты будет намного лучше, чем мухобойка. Однако ваш мозг объединяет все эти случаи в одну категорию, поскольку они могут обеспечить одну и ту же цель — обезопасить вас от укусов. Фактически цель является <emphasis>единственным</emphasis>, что связывает вещи воедино в такую категорию.</p>
   <p>В процессе категоризации может показаться, что вы просто наблюдаете за миром и находите сходства в объектах и событиях, но это не тот случай. Чисто ментальные, основанные на цели понятия вроде «вещей, которые могут защитить вас от жалящих насекомых», показывают, что категоризация не может быть настолько простой и статичной. Мухобойка и дом не имеют общих воспринимаемых свойств. Поэтому понятия, основанные на цели, освобождают вас от оков физического внешнего вида. Когда вы попадаете в абсолютно новую ситуацию, вы не переживаете ее исключительно на основании того, как вещи выглядят, звучат или пахнут. Ваш опыт основывается на вашей цели.</p>
   <p>Итак, что происходит в вашем мозге, когда вы категоризируете? Вы не обнаруживаете сходства в мире, а <emphasis>создаете</emphasis> их. Когда ваш мозг создает какое-нибудь понятие, он конструирует его на лету, смешивая и сопоставляя случаи из вашего прошлого опыта, чтобы это наилучшим образом соответствовало вашим целям в конкретной ситуации. И именно здесь лежит ключ к пониманию того, как создаются эмоции<a l:href="#n_219" type="note">[219]</a>.</p>
   <p>Понятия эмоций являются понятиями, основанными на цели. Случаи счастья, например, крайне разнообразны. В счастье вы можете улыбаться, в счастье вы можете рыдать, в счастье вы можете кричать, в счастье вы можете воздевать руки, в счастье вы можете сжимать кулаки, в счастье вы можете прыгать и хлопать других по ладоням, и даже можете застыть без движения. Ваши глаза могут распахнуться или сощуриться; ваше дыхание может быть быстрым или медленным. Это может быть возбуждающее счастье выигрыша в лотерею, когда сердце колотится в груди, или спокойное расслабленное счастье, когда вы лежите с любимым человеком на покрывале во время пикника. Точно так же разнообразно вы воспринимаете счастье и у других людей. В целом этот пестрый набор восприятий и переживаний может вовлекать различные действия и внутренние изменения в теле, они могут ощущаться по-разному, они могут включать различные виды, звуки и запахи. Однако для вас в этот момент такие наборы физических изменений эквивалентны относительно некоторой цели. Возможно, ваша цель — ощущать одобрение, ощущать удовольствие, реализовать амбиции или найти смысл жизни. Ваше понятие «счастья» в данный момент сосредоточено на такой цели, связывая воедино разнообразные случаи из вашего прошлого.</p>
   <p>Давайте разберем пример. Предположим, что вы в аэропорту ждете прилета близкой подруги, и это ее первый приезд за долгое время. Пока вы смотрите на выход для пассажиров и ждете ее неминуемого появления, ваш мозг занят, выдавая тысячи прогнозов на основании ваших понятий — за миллисекунды и без участия вашего сознания. В этой ситуации вы можете испытывать уйму различных эмоций. Вы можете испытывать радость встречи с подругой, предвкушение того, как она появится, опасения, что она не приедет, беспокойство, что у вас может не оказаться ничего общего. У вас могут быть также ощущения, не являющиеся эмоциями: усталость от долгой поездки в аэропорт или ощущение сжатости в груди как симптом подхваченной простуды.</p>
   <p>Используя эту бурю предсказаний, ваш мозг придает смысл ощущениям, основываясь на вашем прошлом опыте, связанном с аэропортами, подругами, болезнями и другими ситуациями. Ваш мозг взвешивает свои предсказания с учетом вероятностей; эти предсказания соревнуются в объяснении того, что вызвало ваши ощущения, и определяют, что вы воспринимаете, как вы действуете и что вы чувствуете в этой ситуации. В конечном итоге самые вероятные прогнозы становятся вашим восприятием: скажем, вы счастливы, и ваша подруга выходит из ворот прямо сейчас. Не каждый случай «счастья» из вашего прошлого соответствует нынешней ситуации, поскольку «счастье» является основанным на цели понятием, составленным из крайне разно­образных случаев, однако некоторые из них имеют кусочки, достаточно хорошо подходящие, чтобы выиграть это соревнование. Соответствуют ли эти предсказания реальному входному сенсорному сигналу от мира и от тела? Или эти предсказания ошибаются и нужно исправление? Это дело ваших прогностических петель, которые работают, а при необходимости вносят исправления.</p>
   <p>Давайте предположим, что ваша подруга благополучно прилетела, а потом за кофе рассказывает, что в полете случилась турбулентность и она потеряла голову от страха. Она конструирует случай «страха» с целью сообщить о таких ощущениях: она была пристегнута к сиденью, глаза закрыты, было жарко и тошнило, когда самолет прыгал вверх и вниз, а рассудок заботился о безопасности. Когда она говорит слово «испугана», вы также конструируете случай «страха», однако это вовсе не обязательно в точности те же самые физические ощущения, что у нее; например, вероятно, вы не станете зажмуривать глаза. Но вы воспринимаете ее страх и сочувствуете ей. Все время, пока ваши случаи относятся к одной цели (обнаружение опасности) в одной ситуации (турбулентность при авиарейсе), вы и ваша подруга понимаете друг друга вполне ясно. С другой стороны, если вы конструируете какой-то другой случай «страха», например восторженный страх катания на американских горках, у вас могут быть проблемы с пониманием того, почему же подруга была так расстроена полетом. Успешное общение требует, чтобы вы с подругой использовали синхронизированные понятия.</p>
   <p>Вспомним идеи Дарвина о важности изменчивости в рамках вида (глава 1). Каждый вид животных является группой уникальных особей, которые отличаются друг от друга. Никакое свойство или набор свойств не является необходимым, достаточным или даже частым или типичным для каждой отдельной особи в этой группе. Любые обобщенные сведения об этой группе — это статистический вымысел, который не относится к отдельным особям. И важнее всего то, что изменчивость внутри вида по существу связана со средой, в которой живут особи. Некоторые особи более других приспособлены, чтобы передать свой генетический материал следующему поколению. Аналогичным образом некоторые случаи понятий более эффективны для достижения определенной цели в определенной ситуации. Эта конкуренция в вашем мозге подобна дарвиновской теории естественного отбора, но осуществляется за миллисекунды; самые подходящие случаи переживают своих соперников, чтобы соответствовать вашей цели в данный момент. Это категоризация<a l:href="#n_220" type="note">[220]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Откуда берутся понятия эмоций? Как может понятие «благоговение»<a l:href="#n_221" type="note">[221]</a> обладать таким разнообразием: благоговение перед обширностью Вселенной; благоговение перед Эриком Вайхенмайером, который поднялся на Эверест, будучи слепым; и благоговение перед крохотным рабочим муравьем, который может нести груз в пятьсот раз больше собственного веса? Классический взгляд предполагает, что вы родились с этими понятиями или что ваш мозг обнаруживает «отпечатки» эмоций в выражениях лиц и усваивает их как понятия. Но мы знаем, что ученые не обнаружили таких «отпечатков», и нет никаких подтверждений, что младенцы рождаются со знанием «благоговения».</p>
   <p>Оказывается, мозг загружает систему понятий в свои связи в течение первого года жизни. Эта система отвечает за обилие понятий эмоций, которые вы можете теперь применять, чтобы испытывать и воспринимать эмоции.</p>
   <p>Мозг новорожденного обладает способностью запоминать шаблоны, этот процесс называется <emphasis>статистическим научением</emphasis>. В тот момент, когда вы младенцем врываетесь в этот странный новый незнакомый мир, вас бомбардирует шум, полный неясных сигналов от мира и от тела. Этот обстрел сенсорными сигналами не случаен: у него есть определенная структура. Ваш маленький мозг начинает вычислять вероятности, какие виды, звуки, запахи, касания, вкусы и интероцептивные ощущения идут вместе, а какие нет. «Эти края образуют какую-то границу. Те два пятна являются частью большего пятна. Это короткое молчание является разделителем». Мало-помалу, но с удивительной скоростью ваш мозг учится преобразовывать этот океан неясных ощущений в шаблоны: виды и звуки, запахи и вкусы, касания и интероцептивные ощущения, а также их сочетания<a l:href="#n_222" type="note">[222]</a>.</p>
   <p>Есть одна вещь, с которой вы рождаетесь: фундаментальное умение научаться повторениям и вероятностям вокруг. (Фактически ваше статистическое научение начинается уже в утробе, что затрудняет определение того, являются ли некоторые понятия врожденными или приобретенными). Ваши феноменальные способности к статистическому научению направили вас к конкретному складу ума, к конкретной системе понятий, которой вы сейчас обладаете<a l:href="#n_223" type="note">[223]</a>.</p>
   <p>Статистическое научение у людей было сначала открыто в исследованиях по развитию языковых навыков. У младенцев есть природный интерес к слушанию речи, возможно, из-за того, что звуки наряду с системой регуляции телесных ресурсов существуют с самого рождения, и даже в утробе. По мере того как дети слышат поток звуков, они постепенно постигают границы между фонемами, слогами и словами. Из звуковых комков вроде <emphasis>сей­час­пора­есть</emphasis>, <emphasis>ты­хо­чешь­по­есть­сей­час</emphasis> и <emphasis>пора­съесть­вкус­нень­кую­вкус­нень­кую­мор­ков­ку</emphasis> дети узнают, какие слоги соединяются более часто («по-есть», «сей-час») и потому, вероятно, являются частями одного слова. Слоги, которые сочетаются относительно редко, вероятно, относятся к разным словам. Младенцы учатся узнавать такие повторения крайне быстро, даже за несколько минут. Этот процесс научения настолько мощен, что меняет связи в мозге ребенка. При рождении дети способны услышать разницу между всеми звуками на всех языках, но к одному году статистическое научение уменьшает эту способность только до тех звуков, которые содержатся в языках, которые они слышат от реальных людей. Статистическое научение привязывает младенцев к их родным языкам<a l:href="#n_224" type="note">[224]</a>.</p>
   <p>Статистическое научение — это не только способ приобретения людьми знаний, оно начинается в жизни очень рано и распространено много шире, нежели задачи понимания языка. Исследования показывают, что младенцы легко усваивают статистические закономерности в звуках и изображениях, и разумно предположить, что это верно и для остальных «чувствительностей», а также для интероцептивных ощущений. Более того, младенцы могут научиться более сложным повторениям, которые создают мостики между отдельными чувствами. Если вы наполните коробку синими и желтыми мячиками, причем желтые мячики пищат, а синие нет, то дети могут обобщить связь между цветом и звуком<a l:href="#n_225" type="note">[225]</a>.</p>
   <p>Младенцы используют статистическое научение, чтобы делать предсказания о мире, руководящие их действиями. Словно маленькие статисты, они формируют гипотезы, оценивают вероятности на основании своих знаний, встраивают новые свидетельства от окружающей среды и выполняют проверки. Детский возрастной психолог Фэй Сю провела изобретательное исследование с детьми от 10 до 14 месяцев. Сначала дети демонстрировали, какие леденцы на палочке они предпочитают — розовые или черные. Потом им показывали две банки с конфетами: в одной черных леденцов было больше, чем розовых, а в другой розовых было больше, чем черных. Затем экспериментатор закрывала глаза и вытаскивала по одному леденцу из каждой банки так, чтобы ребенок мог видеть только палочку, но не цвет. Эти леденцы клали в две отдельных непрозрачных чашки, чтобы видна была только палочка. Дети ползли к той чашке, которая содержала леденец предпочтительного цвета с большей вероятностью, поскольку он был взят из банки с преобладанием этого цвета. Эксперименты такого рода демонстрируют, что дети не просто реагируют на мир. С самого раннего возраста они активно оценивают вероятности на основании шаблонов, которые наблюдают и запоминают, — чтобы оптимизировать желаемый результат<a l:href="#n_226" type="note">[226]</a>.</p>
   <p>Люди — не единственные животные, которые обучаются статистически: это делают также другие приматы, собаки, крысы и так далее. Даже одноклеточные животные участвуют в статистическом научении и последующем предсказании: они не только реагируют на изменения в окружающей среде, но и предвосхищают их. Однако дети делают больше, чем статистическое научение простым понятиям. Они также быстро узнают, что некоторая информация о мире, которая им нужна, <emphasis>находится в умах людей вокруг них</emphasis><a l:href="#n_227" type="note">[227]</a>.</p>
   <p>Возможно, вы обращали внимание, что дети считают, что другие люди разделяют их предпочтения. Годовалый малыш, который любит крекеры больше, чем брокколи, полагает, что все в мире думают так же. Он не может сделать вывод о психическом состоянии других людей тем способом, с помощью которого аудитория губернатора Мэллоя заключила, что он был опечален во время речи о стрельбе в Сэнди-Хук. Тем не менее Сю и ее студенты успешно наблюдали рудименты умозаключений даже у детей при статистическом обучении. Шестнадцатимесячным детям показывали две чаши: в одной лежали скучные белые кубики, а в другой были более интересные цветные игрушки-слинки<a l:href="#n_228" type="note">[228]</a>. Когда малышам разрешали выбрать что-нибудь из любой чаши, естественно, они выбирали слинки и для себя, и для экспериментатора. Затем экспериментатор показывал третью чашу, в которой было много слинки и всего несколько кубиков, и на виду у ребенка выбирал пять белых кубиков для себя. Когда детей просили выбирать из этой чаши, они давали экспериментатору кубик! Другими словами, дети смогли усвоить субъективные предпочтения экспериментатора, которые отличались от их собственных. Осознание, что какой-то предмет является положительной величиной для кого-то другого, — это пример умозаключения<a l:href="#n_229" type="note">[229]</a>.</p>
   <p>Если выйти за пределы предпочтений, то малыши могут даже сделать статистические выводы о целях других людей. Они могут указать разницу между случаями, когда экспериментатор выбирает цветные шарики наугад и когда это делается определенным образом. В последнем случае они могут сделать вывод, что цель экспериментатора — выбрать конкретные цвета, и будут ожидать, что экспериментатор продолжит следовать такой схеме<a l:href="#n_230" type="note">[230]</a>. Выглядит так, словно дети автоматически пытаются догадаться о цели, стоящей за действиями другого человека; они формируют гипотезу (на основании прошлого опыта в сходных ситуациях) и предсказывают результат, который появится через несколько минут<a l:href="#n_231" type="note">[231]</a>.</p>
   <p>Но одно только статистическое научение не поможет людям освоить чисто ментальные, основанные на цели понятия, случаи которых не имеют общих воспринимаемых свойств. Например, понятие «деньги». Вы не можете узнать его, просто разглядывая кусочки разноцветной бумаги, золотые самородки, раковины и кучки ячменя или соли, хотя все эти объекты считались платежными средствами в том или ином обществе в истории. Аналогичным образом случаи какой-нибудь категории эмоций, например «страха», не имеют достаточной статистической повторяемости — как было показано в главе 1, — чтобы дать возможность человеческому мозгу построить понятие на основании воспринимаемых свойств. Чтобы построить чисто ментальное понятие, вам нужен еще один секретный ингредиент: слова.</p>
   <p>С младенчества у маленьких мозгов есть склонность обрабатывать речевые сигналы и быстро понимать, что речь является способом доступа к информации внутри психики других людей. В частности, они приспосабливаются к разговорам взрослых «для детей», когда тон выше, предложения короче и есть мощный зрительный контакт<a l:href="#n_232" type="note">[232]</a>.</p>
   <p>Звуки мира обладают статистической последовательностью, которая ускоряет освоение понятий ребенком еще до того, как он будет способен понять значения слов в привычном нам смысле. Детские возрастные психологи Сандра Ваксман и Сьюзан Гелман, ведущие специалисты в этой области, выдвигают гипотезу, что слова побуждают ребенка сформировать какое-либо понятие, но только в случае, когда взрослые говорят, намеренно передавая информацию ребенку: «Смотри, малыш: это цветок!»<a l:href="#n_233" type="note">[233]</a></p>
   <p>Ваксман продемонстрировала мощь слов для детей в возрасте трех месяцев. Сначала таким детям показывали картинки различных динозавров. Каждый раз при показе изображения дети слышали, как экспериментатор произносил выдуманное слово «тома». Когда впоследствии этим детям показывали изображения какого-то нового динозавра и не-динозавра (например, рыбы), то слышавшие это слово более надежно отличали картинки, где нарисован «тома». Это означает, что они сформировали простое понятие. Когда тот же самый эксперимент проводился с акустическими сигналами, а не с человеческой речью, такого эффекта никогда не наблюдалось<a l:href="#n_234" type="note">[234]</a>.</p>
   <p>Произносимые слова дают детскому мозгу доступ к информации, которую не получить, просто наблюдая за миром, и которая находится в психике других людей, а именно <emphasis>ментальные сходства</emphasis>: цели, намерения, предпочтения. Слова позволяют детям начать развивать основанные на цели понятия, включая понятия эмоций.</p>
   <p>Маленький мозг, купаясь в словах других людей вокруг, накапливает простые понятия. Некоторые понятия узнаются без слов, но слова дают преимущество для разработки системы понятий. Слово может начинаться как простой поток звуков для ребенка, всего лишь частичка объемного пакета статистического научения, но быстро становится больше, чем только этим. Оно становится для ребенка приглашением <emphasis>создавать</emphasis> сходства среди разнообразных случаев. Слово говорит ребенку: «Видишь все эти предметы, которые внешне выглядят по-разному? У них есть нечто общее, и это общее — ментальное». Такая общность является основой для понятия, основанного на цели<a l:href="#n_235" type="note">[235]</a>.</p>
   <p>Фэй Сю и ее студенты продемонстрировали это экспериментально. Они показывали десятимесячным детям предметы, давая этим предметам бессмысленные названия, например «вуг» и «дак». Предметы были совершенно несходными и включали игрушки, походившие на собак и рыб, цилиндры с разноцветными шариками и прямоугольники, покрытые поролоновыми цветами. Каждый из них также мог издавать звенящие или стучащие звуки. Тем не менее дети усваивали шаблоны. Дети, которые слышали одно и то же бессмысленное название для нескольких предметов вне зависимости от их внешнего вида, ожидали, что эти предметы будут издавать одинаковый шум. Соответственно, если два предмета носили разные названия, то дети ожидали, что они будут издавать различные шумы. Это примечательное достижение для детей, поскольку они использовали звуки слова, чтобы предсказать, будут ли предметы издавать один и тот же шум или нет, изучив шаблон, выходящий за рамки простого внешнего сходства. Слово побуждает детей сформировать основанные на цели понятия, позволяя представлять предметы как похожие. Фактически эти исследования показали, что дети при наличии слова более легко учатся какому-нибудь основанному на цели понятию, чем понятию, определенному физическим сходством, но без слова<a l:href="#n_236" type="note">[236]</a>.</p>
   <p>Не знаю насчет вас, но каждый раз, когда я думаю об этом, я нахожу это чертовски восхитительным. Любое животное может видеть кучу похожих объектов и сформировать понятие о них. Но вы можете показать человеческим детенышам кучу объектов, которые выглядят по-разному, звучат по-разному и ощущаются по-разному, и просто добавить какое-то слово — <emphasis>СЛОВО</emphasis>, — и эти малыши сформируют понятие, которое преодолевает такие физические различия. Они понимают, что эти предметы обладают некоторым психологическим сходством, которое нельзя воспринять непосредственно пятью чувствами. Это сходство — то, что мы называли целью для понятия. Ребенок создает <emphasis>новый кусочек реальности</emphasis>, вещь под названием «вуг» с целью «производить звенящий шум».</p>
   <p>С точки зрения ребенка понятия «вуг» в мире не существует, пока какой-то взрослый не обучил его этому понятию. Такого рода социальная реальность, в которой двое или больше людей соглашаются, что нечто чисто психическое является реальным, — фундамент человеческой культуры и цивилизации. Таким образом дети учатся категоризировать мир — способами, которые надежны, значимы и предсказуемы для нас (говорящих), а в конечном итоге и для них самих. Их психическая модель мира становится сходной с нашей, и поэтому мы можем общаться, делиться опытом и воспринимать один и тот же мир.</p>
   <p>Когда моя дочь София была крохой, я купила ей игрушечную легковую машину. Я не осознавала, что помогла расширить ее категории, основанные на цели, приспосабливая ее систему понятий для создания социальной реальности. Она держала эту машину рядом с игрушечным грузовиком, и предметы трансформировались в «маму» и «папу», когда дочь заставляла их «целоваться». Иногда к нам приходила наша крестница Оливия того же возраста, и две девочки забирались в ванну и часами занимались сложной драматургией, придавая новые функции игрушкам, кускам мыла, полотенцам и различным предметам из ванной комнаты, использовавшимся как реквизит в их «водной опере». Определяющий момент человечности настает, когда одна девочка становится всемогущим существом, оборачивая полотенце вокруг головы и размахивая зубной щеткой, а вторая стоит перед ней на коленях в молитве.</p>
   <p>Когда мы, взрослые, говорим ребенку какое-нибудь слово, безо всяких фанфар происходит акт величайшей значимости. В этот момент мы предлагаем ребенку инструмент для расширения реальности — сходство, которое является исключительно ментальным, — и ребенок встраивает его в схемы и шаблоны, уложенные внутри его мозга, для будущего использования. В частности, как мы сейчас увидим, мы вручаем ему инструменты для создания и восприятия эмоций.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Дети рождаются неспособными видеть лица. У них нет перцептивного понятия «лицо», так что они эмпирически слепы. Однако они быстро учатся видеть лица людей из отдельных воспринимаемых повторений: вверху два глаза, в середине нос, ниже рот<a l:href="#n_237" type="note">[237]</a>.</p>
   <p>Если мы посмотрим на это через очки классического взгляда на эмоции, мы могли бы сказать, что дети статистически научаются понятиям эмоций точно так же, воспринимая регулярности для случаев счастья, печали, удивления, гнева и прочих категорий эмоций, которые существуют в теле или в так называемых выражениях для эмоций у других людей. Многие исследователи, вдохновленные классическим взглядом, просто приняли, что понятия эмоций у детей опираются на врожденное или рано развившееся понимание мимических выражений. Это якобы объясняет, как дети изучают слова для эмоций, а также причины и следствия эмоций<a l:href="#n_238" type="note">[238]</a>.</p>
   <p>Препятствием для этой идеи, как мы узнали, является то, что на лице и теле нет надежных отпечатков эмоций. Дети должны получать понятия эмоций каким-то другим путем.</p>
   <p>Мы только что выяснили, что слова приглашают детей приравнивать весьма несходные объекты. Слова побуждают детей искать сходства, не являющиеся физическими, сходства, которые действуют как психический клей для понятий. Малыши могут достоверно изучать понятия эмоций таким образом. Случаи «сердитости» могут не иметь общих воспринимаемых свойств, но слово «сердитый» может сгруппировать их в отдельное понятие, в точности так, как малыши группировали «вуги» и «даки». Сейчас я строю предположения, но эта идея соответствует данным, которые мы обсуждали.</p>
   <p>Я пытаюсь представить, как моя дочь София могла обучиться понятиям эмоций, когда она была ребенком и руководствовалась словами для эмоций, которые ей ненамеренно говорили я и мой муж. В нашей культуре цель в «сердитости» — преодолеть препятствия, которые какой-то нехороший человек поставил на нашем пути. Когда подружка стукала Софию, иногда она плакала, а иногда давала сдачи. Когда дочке не нравилась еда, иногда София выплевывала ее, а иногда улыбалась и опрокидывала тарелку на пол. Эти физические действия сопровождались различными мимическими движениями, различными изменениями в распределении ресурсов ее тела (в соответствии с физическими действиями) и различными интероцептивными шаблонами. Одновременно с этим потоком действий ее отец и я выдавали потоки звуков: «Софи, малышка, ты сердишься?», «Не сердись, дорогая», «Софи, ты сердита»<a l:href="#n_239" type="note">[239]</a>.</p>
   <p>Сначала эти шумы должны быть для Софии новыми, но со временем, если моя гипотеза верна, она статистически научается связывать эти различные шаблоны и ситуации со звуками «сер-дит», ровно как пищащая игрушка связывалась со звуком «вуг». В конечном итоге слово «сердитый» приглашало дочку искать нечто, делающее эти случаи одним и тем же, даже если на первый взгляд они выглядят по-разному и ощущаются по-разному. По сути София сформировала рудиментарное понятие, случаи которого характеризуются общей целью — преодолением препятствий. И, что наиболее важно, София изучила, какие действия и ощущения эффективнее всего способствуют достижению этой цели в каждой ситуации.</p>
   <p>Таким образом мозг Софии загрузил бы понятие «сердитость» в свою нейронную структуру. Когда поначалу мы использовали слово «сердитый» с Софией, мы конструировали ее опыт вместе с ней. Мы фокусировали ее внимание, заставляя ее мозг сохранять каждый случай во всех сенсорных подробностях. Это слово помогало ей создать общность с другими случаями «сердитости» в ее мозге. Ее мозг также схватил то, что предшествовало этому опыту и следовало после него. Все это стало ее понятием «сердитости»<a l:href="#n_240" type="note">[240]</a>.</p>
   <p>Когда мы ранее в книге встречались с губернатором Коннектикута Мэллоем, я описывала, как зрители делали вывод о его эмоциональном состоянии — глубокой печали, — наблюдая в определенной ситуации за его движениями и голосом. Я полагаю, что дети учатся делать то же самое. По мере изучения какого-нибудь понятия, например «сердитости», они могут предсказать и придать смысл движениям и звукам других людей (улыбкам, пожиманиям плечами, крикам, шепоту, стиснутым челюстям, распахнутым глазам, даже неподвижности), а также собственным телесным ощущениям — с целью сконструировать восприятие сердитости. Когда София стала старше, она расширила свое понятие «сердитости» на людей, которые хлопают дверями, добавив это в множество соответствующих случаев. Когда она встретилась с чихающим человеком и сказала: «Мама, этот дядя сердит», я поправила ее, и она снова подшлифовала свое понятие «сердитости». Ее мозг приписывал смысл ощущениям, используя понятия, которые соответствовали ситуации, чтобы сконструировать случай эмоций<a l:href="#n_241" type="note">[241]</a>.</p>
   <p>Если я права, то по мере того, как дети продолжают развивать свое понятие «сердитости», они узна<emphasis>ю</emphasis>т, что не все случаи «сердитости» конструируются в каждой ситуации для одной и той же цели. «Сердитость» может также быть для защиты себя от обиды, когда кто-то поступает нечестно; когда вы хотите напасть на другого человека; когда хочется выиграть соревнование или каким-то образом улучшить производительность; при стремлении выглядеть физически сильным<a l:href="#n_242" type="note">[242]</a>.</p>
   <p>В соответствии с таким ходом рассуждений София в конечном счете узнала, что каждое из связанных с сердитостью слов (например, «раздражение», «презрение» и «месть») коррелирует с различными целями, которые склеивают разнообразные группы случаев. При этом у Софии развился лексикон понятий, связанный с сердитостью, который подготовил ее к жизни типичного американского подростка. (Попутно замечу, что встречи с презрением или местью случаются у нее отнюдь не часто, однако эти понятия оказываются кстати при общении с другими подростками.)</p>
   <p>Моя руководящая гипотеза, как вы можете видеть из моей истории о развитии Софии, состоит в том, что слова для эмоций — ключ к пониманию того, как дети усваивают понятия эмоций при отсутствии биологических «отпечатков» и при наличии огромного разнообразия. Не сами по себе слова, заметьте, а слова, которые произносят другие люди в аффективной нише ребенка, которые используют понятия для эмоций. Эти слова побуждают ребенка сформировать основанные на цели понятия для «счастья», «печали», «страха» и любые другие понятия эмоций в детской культуре.</p>
   <p>В данный момент моя гипотеза о словах для эмоций — только разумное предположение, поскольку в науке об эмоциях нет систематического изучения этого вопроса. Для понятий и категорий эмоций еще не проводилось ничего аналогичного изобретательным исследованиям Ваксман, Сю, Гелман и других детских возрастных психологов. Однако у нас есть несколько убедительных свидетельств, которые согласуются с этими гипотезами.</p>
   <p>Некоторые из этих свидетельств появились после тщательного тестирования детей в лаборатории, которое утверждает, что у детей примерно до трех лет не развиты понятия эмоций, как у взрослых, — «гнев», «печаль» и «страх». Дети западной культуры младше этого возраста попеременно используют слова вроде «печальный», «испуганный» и «безумный» для обозначения «плохого»; они демонстрируют низкую эмоциональную гранулярность, ровно так же, как участники исследований, для которых «беспокойный» и «в депрессии» означали всего лишь «неприятное» состояние. Будучи родителями, мы можем посмотреть на наших детей и воспринимать эмоции в их криках, изгибаниях и улыбках. Безусловно, у детей есть и приятные ощущения, и расстройства с рождения, а понятия, связанные с аффектом (приятно/неприятно) проявляются к 3–4 месяцам. Однако есть множество исследований, указывающих, что понятия эмоций «как у взрослых» развиваются позднее. Насколько позднее — это вопрос открытый<a l:href="#n_243" type="note">[243]</a>.</p>
   <p>Другое подтверждение моей гипотезы о словах для эмоций пришло из удивительного источника: от людей, которые работают с шимпанзе. Дженнифер Фьюгейт, бывший постдокторант в моей лаборатории, собрала фотографии лицевых конфигураций шимпанзе, которые некоторые ученые считают выражениями эмоций, включая «игровые» лица, «кричащие» лица, «оскаленные» лица и «ухающие» лица. Она обследовала специалистов по шимпанзе и новичков, чтобы выяснить, смогут ли они распознать эти конфигурации, и сначала никто из них не мог этого сделать. Затем мы провели эксперимент, аналогичный тем, что проводились с детьми: половина наших специалистов и новичков видели только конфигурации лиц шимпанзе, а вторая половина видели их вместе с выдуманными словами, например «пеант» для игрового лица и «сахне» для кричащего лица. В итоге новые конфигурации лиц шимпанзе правильно распределяли по категориям только те участники эксперимента, которые изучали слова. Это показывает, что они приобрели понятия для категорий лиц<a l:href="#n_244" type="note">[244]</a>.</p>
   <p>Когда дети растут, они обязательно формируют целую понятийную систему для эмоций. Она включает понятия эмоций, которые они изучили в жизни, закрепленные словами, которые называют такие понятия. Дети категоризируют различные конфигурации лиц и тел как одну эмоцию, а одну конфигурацию — как много разных эмоций. Разнообразие — это норма. Поэтому где кроется та статистическая повторяемость, которая удерживает вместе понятие вроде «счастья» или «гнева»? В самих словах. Самая заметная общая черта для всех случаев «гнева» — что все они называются «гнев».</p>
   <p>Как только у детей есть первоначальное понятие эмоций, для развития их понятийной системы эмоций становятся важными и другие факторы, а не только слова. Они осознают, что эмоции — это события, развивающиеся во времени. У эмоции есть начало или причина, вызвавшая ее («Моя мама вошла в комнату»). Далее есть середина — сама цель, то есть то, что происходит сейчас («Я счастлива видеть свою маму»). Затем идет окончание — следствие от достижения цели, которое произойдет позже («Я улыбнусь, а мама улыбнется в ответ и обнимет меня»). Это означает, что случай понятия эмоции помогает придать смысл длительному непрерывному потоку входных сенсорных сигналов, подразделяя их на отдельные события<a l:href="#n_245" type="note">[245]</a>.</p>
   <p>Вы видите эмоции в подмигиваниях, сдвинутых бровях и прочих подергиваниях мышц; вы слышите эмоции в тоне и ритме голосов; вы ощущаете эмоции в собственном теле, однако эта информация об эмоциях заключена не в самом сигнале. Ваш мозг не был запрограммирован природой на распознавание мимических выражений и других так называемых выражений эмоций с последующим рефлексивным ответом на них. Информация об эмоциях находится в вашем восприятии. Природа снабдила ваш мозг сырьем для построения связей с системой понятий, со множеством входных сигналов от заботливых взрослых, которые намеренно и умышленно называют вам слова для эмоций.</p>
   <p>Освоение понятий не прекращается в детстве — оно продолжается всю жизнь. Иногда в вашем родном языке появляется новое слово для эмоции, что порождает новое понятие. Например, сейчас в английском языке уже обжилось немецкое слово <emphasis>schadenfreude</emphasis>, означающее «удовольствие от несчастья кого-то другого»<a l:href="#n_246" type="note">[246]</a>. Лично я хотела бы добавить в английский язык греческое слово <emphasis>stenahoria</emphasis>, которое означает ощущение рока, безнадежности, задушенности и стесненности. Я легко представляю романтические отношения, в которых такое понятие оказалось бы кстати<a l:href="#n_247" type="note">[247]</a>.</p>
   <p>В других языках обычно есть слова для эмоций, соответствующие понятия для которых не имеют эквивалентов в английском языке. Например, в русском языке есть два различных понятия для того, что американцы называют anger<a l:href="#n_248" type="note">[248]</a>. В немецком языке таких понятий три, а в китайском пять. Если бы вы изучали один из этих языков, вам пришлось бы усвоить эти новые понятия эмоций, чтобы конструировать восприятия и переживания. Вы бы развили эти понятия быстрее, если бы жили рядом с носителем нового языка. На эти новые понятия влияют более старые из вашего первоначального языка. Носители английского, которые изучают русский, должны научиться различать это ощущение по отношению к человеку, для чего используется слово «сердиться», и по отношению к более абстрактным причинам (например, политической ситуации), когда используется слово «злиться». Последнее понятие ближе к английскому понятию anger, однако русскоговорящие чаще используют первое; в результате англоговорящие так же чаще используют слово «сердиться», применяя его неправильно. Это ошибка не в биологическом (поскольку у понятий нет биологических «отпечатков»), а в культурном смысле<a l:href="#n_249" type="note">[249]</a>.</p>
   <p>Новые понятия для эмоций, взятые из второго языка, могут также изменить понятия в вашем родном языке. Исследовательница из моей лаборатории Александра Турутоглу для изучения нейронаук приехала из Греции. По мере того как она овладевала английским языком, ее греческие и английские понятия для эмоций начали смешиваться. Например, в греческом языке есть два понятия для «вины», одно для мелких нарушений, второе для крупных. Английское слово guilty (виноватый) включает обе эти ситуации. Когда Александра говорит со своей сестрой, которая живет в Греции, она использует слово для «большой» вины (enohi), когда рассказывает, например, что съела слишком много пирога на вечеринке в лаборатории. В результате в восприятии ее сестры Александра передает свои ощущения слишком драматично. В этом случае Александра сконструировала свое переживание от переедания сладкого, использовав английское понятие для вины<a l:href="#n_250" type="note">[250]</a>.</p>
   <p>Я надеюсь, что теперь вы понимаете, в чем суть ситуации. Слова для эмоций относятся не к эмоциональным фактам в мире, которые хранятся в вашем мозге как статические файлы. Они отражают изменчивые эмоциональные смыслы, которые вы конструируете из простых физических сигналов от мира, используя свои знания об эмоциях. Вы частично приобрели эти знания из коллективного знания, содержащегося в мозгах тех людей, которые заботились о вас, обращались к вам и помогали создавать ваш социальный мир.</p>
   <p>Эмоции — это не реакции на мир; это ваши построения мира.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Как только в вашем мозге устанавливается понятийная система, вам не нужно явным образом вспоминать или произносить слово для эмоции, чтобы сконструировать случай эмоции. Фактически вы можете испытывать и воспринимать какую-нибудь эмоцию, даже если у вас нет для нее слова. Большинство из говорящих по-английски было способно получать радость от чужого несчастья задолго до того, как в английском языке появилось слово <emphasis>schadenfreude</emphasis>. Все, что вам нужно, — понятие. Как вы получаете понятие без слова? Понятийная система вашего мозга имеет особую способность, которая называется <emphasis>комбинированием понятий</emphasis>. Существующие понятия сочетаются, и создается ваш первый случай нового понятия для эмоции<a l:href="#n_251" type="note">[251]</a>.</p>
   <p>Моя подруга Батья Мескита — голландский специалист по культурной психологии. Когда я впервые посетила ее в Бельгии, она рассказала, что мы совместно переживаем эмоцию под названием <emphasis>gezellig</emphasis>. Устроившись в гостиной и предлагая мне вино и шоколад, она объясняла, что эта эмоция означает комфорт, уют и близость, когда находишься дома с друзьями и любимыми. <emphasis>Gezellig</emphasis> — это не внутреннее чувство одного человека по отношению к другому, а способ ощущать себя в мире. В английском языке нет отдельного слова, которое бы описывало опыт <emphasis>gezellig</emphasis>, но как только Батья объяснила его мне, я немедленно испытала его. Когда она использовала это слово, это побудило меня сформировать новое понятие, как делают дети, но с помощью комбинирования известных понятий: я автоматически задействовала свои понятия «близкая подруга», «любовь» и «удовольствие» с примесью «комфорта» и «хорошего самочувствия». Этот перевод не был совершенным, поскольку при своем американском способе переживания <emphasis>gezellig</emphasis> я использовала понятия эмоций, которые сильнее сосредоточены на внутренних ощущениях, чем те, которые на самом деле описывают такую ситуацию<a l:href="#n_252" type="note">[252]</a>.</p>
   <p>Комбинирование понятий — это мощная способность мозга. Ученые еще спорят о механизмах, ответственных за это, но в целом они согласны, что это базовая функция понятийной системы. Оно позволяет вам сконструировать потенциально бесконечное количество новых понятий на основании ваших существующих. Сюда входят и основанные на цели понятия вроде «вещей, которые могут защитить вас от жалящих насекомых», для которых цель является кратковременной<a l:href="#n_253" type="note">[253]</a>.</p>
   <p>Комбинирование понятий — мощный инструмент, но он намного менее эффективен, чем наличие слова. Если вы спросите меня, что у меня сегодня на ужин, я могла бы сказать «печеный хлеб с томатным соусом и сыром», но это намного менее эффективно, чем сказать «пицца». Строго говоря, вам не нужно никакого слова для эмоции, чтобы сконструировать случай этой эмоции, но если слово есть, то задача упрощается. Если вы хотите, чтобы понятие было эффективным, и желаете передать это понятие другим, то наличие слов очень удобно.</p>
   <p>Малыши могут извлекать выгоду из этого «эффекта пиццы» до того, как начнут говорить. Например, не умеющие говорить дети могут одновременно удерживать в голове не более трех предметов. Если вы спрячете игрушки в коробке, пока ребенок смотрит, он может запомнить до трех тайников. Однако, если, прежде чем прятать, вы назовете несколько игрушек бессмысленным словом «дакс», а еще несколько — словом «бликет» (то есть распределите игрушки по категориям), то ребенок может удерживать в уме до шести предметов! Это происходит даже в случае, когда все шесть игрушек одинаковы. Это дает веские основания предполагать, что дети извлекают такую же эффективную пользу из знания понятий, как и взрослые. Комбинирование понятий плюс слова равно возможности создавать реальность<a l:href="#n_254" type="note">[254]</a>.</p>
   <p>Во многих культурах вы найдете людей с сотнями, возможно, тысячами понятий для эмоций, то есть они отличаются высокой эмоциональной гранулярностью. В англоязычной культуре, например, у них могут быть понятия для гнева, печали, страха, счастья, удивления, вины, изумления, стыда, сочувствия, отвращения, благоговения, возбуждения, гордости, смущения, признательности, презрения, стремления, наслаждения, похоти, восторга и любви. Они также имеют отдельные понятия для взаимосвязанных слов вроде «огорчения», «раздражения», «отчаяния», «враждебности», «ярости» или «недовольства». Такой человек — специалист по эмоциям. Сомелье<a l:href="#n_255" type="note">[255]</a> для эмоций. Каждое слово соответствует собственному понятию эмоции, а каждое понятие может использоваться для обслуживания минимум одной цели, но обычно для нескольких целей. Если понятие эмоции сравнить с инструментом, то у такого человека есть гигантский инструментарий, достойный умелого мастера.</p>
   <p>Люди со средней эмоциональной гранулярностью могут иметь не сотни, а скорее десятки понятий эмоций. В англоязычной культуре у них могут быть понятия для гнева, печали, страха, отвращения, счастья, удивления, вины, стыда, гордости и презрения; возможно, ненамного больше количества так называемых базовых эмоций. Для них слова вроде «огорчения», «раздражения», «отчаяния», «враждебности», «ярости», «недовольства» и так далее относятся к понятию «сердитость». Такой человек имеет заурядный чемоданчик с несколькими удобными инструментами. Ничего вычурного, но для работы хватит.</p>
   <p>У людей с низкой эмоциональной гранулярностью есть всего лишь несколько понятий эмоций. В англоязычной культуре у них в словаре могут быть слова «печаль», «страх», «вина», «стыд», «смущение», «раздражение», «сердитость» и «презрение», но все эти слова соответствуют одному понятию, цель которого — что-то типа «чувствую себя неприятно». У такого человека немного инструментов — молоток и швейцарский армейский нож. Может быть, такой человек отлично ладит с другими, но несколько новых инструментов не повредили бы, по крайней мере, если он живет в западной культурной среде. (Мой муж шутит, что пока мы не встретились, он знал всего три эмоции: счастье, печаль и голод.)</p>
   <p>Если у психики человека обедненная понятийная система для эмоций, может ли он воспринимать эмоции? Из научных экспериментов, проведенных в нашей лаборатории, мы знаем, что в целом ответ отрицательный. Как вы видели в главе 3, мы можем легко помешать способности людей воспринимать сердитость по нахмуренности, печаль по надутому виду, а счастье — по улыбке, ухудшив им доступ к понятиям эмоций.</p>
   <p>Если у людей нет высокоразвитой понятийной системы для эмоций, на что похожа их эмоциональная жизнь? Ощущают ли они только аффект? Это трудно проверить с научной точки зрения. У эмоциональных переживаний нет объективных «отпечатков» на лице, теле и в мозге, которые позволили бы нам вычислить ответ. Лучшее, что мы можем сделать, — спрашивать людей, что они ощущают, но для ответа на этот вопрос им нужно иметь понятия эмоций, что противоречит цели эксперимента!</p>
   <p>Способ обойти эту трудность — изучать людей, у которых от природы обедненная понятийная система для эмоций. Такое состояние называется <emphasis>алекситимией</emphasis> и, по оценкам, она затрагивает 10 процентов населения планеты. Те, кто страдают алекситимией, имеют трудности с переживанием эмоций, как и предсказывает теория конструирования эмоций. В ситуации, в которой человек с действующей системой понятий может испытывать сердитость, люди с алекситимией испытывают скорее боль в животе. Они жалуются на физические симптомы и сообщают о переживании аффекта, однако у них не получается испытывать их как эмоциональные переживания. Аналогичным образом люди с алекситимией имеют трудности с восприятием эмоций у других людей. Если человек с действующей системой понятий видит двух людей, кричащих друг на друга, он может сделать умозаключение о психическом состоянии и воспринять гнев, в то время как при алекситимии человек сообщил бы, что воспринимает только крик. Люди с алекситимией также обладают ограниченным словарем эмоций и испытывают трудности с запоминанием слов для эмоций. Эти данные дают дополнительное подтверждение, что понятия критически важны для переживания и восприятия эмоций<a l:href="#n_256" type="note">[256]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Понятия связаны со всем, что вы делаете и воспринимаете. Как вы узнали из предыдущей главы, все, что вы делаете и воспринимаете, связано с бюджетом вашего тела. Поэтому понятия должны быть связаны с бюджетом тела. Так оно и есть.</p>
   <p>Когда вы родились, вы не могли управлять ресурсами своего тела, за вас это делали другие. Каждый раз, когда ваша мама брала вас, чтобы покормить, это было событием, которое затрагивало сразу несколько органов чувств и характеризовалось повторением. Вид маминого лица, звук ее голоса, запах матери, ее прикосновения, вкус ее молока (или молочной смеси), ваши интероцептивные ощущения связаны с тем, что вас держали, прижимали и кормили. Ваш мозг запечатлел весь сенсорный контекст подобного момента в качестве шаблона видов, звуков, запахов, вкусов, касаний и интероцептивных ощущений. Так начинают формироваться понятия. Вы учитесь мультисенсорным образом. Ваши внутренние изменения в теле и их интероцептивные следствия — это часть каждого изученного вами понятия, сознаете вы это или нет<a l:href="#n_257" type="note">[257]</a>.</p>
   <p>Когда вы категоризируете с помощью своих мультисенсорных понятий, вы также управляете ресурсами своего тела. Когда вы играли в детстве мячиком, вы категоризировали его не только по цвету, форме и текстуре (и по запаху комнаты, ощущению пола под вашими ладонями и коленями, сохранившемуся вкусу того, что вы в последний раз ели, и т. д.), но также по своим интероцептивным ощущениям в тот момент. Это позволяло вам предсказывать свои действия, например удар по мячу или запихивание его в рот, что влияло на бюджет вашего тела.</p>
   <p>Когда вы, будучи взрослым, узнаёте, что некое событие является случаем какой-то эмоции, например «смущения», вы аналогичным образом улавливаете вместе виды, звуки, запахи, вкусы, касания и интероцептивные ощущения такого события и делаете это своим понятием. Когда вы приписываете событию смысл с помощью этого понятия, ваш мозг снова учитывает всю ситуацию целиком. Например, если вы выходите из морских волн на берег и обнаруживаете, что ваш купальник слетел, ваш мозг конструирует случай «смущения». Ваша понятийная система берет случаи смущающей наготы из вашего прошлого, которые более требовательны к ресурсам вашего тела, чем освежающая нагота после выхода из сауны или комфортная нагота после страстного времени с любимым человеком. В зависимости от текущих обстоятельств ваш мозг может также выбрать полностью одетые случаи «смущения», когда вы ощущали себя уязвимым — например, при неправильном ответе в классе, или более личное смущение — скажем, когда вы забыли день рождения лучшей подруги. Как видите, ваш мозг берет образцы из вашей более масштабной понятийной системы — в соответствии с вашей целью в данной ситуации. Победивший случай предписывает вам соответствующим образом управлять ресурсами тела<a l:href="#n_258" type="note">[258]</a>.</p>
   <p>Все случаи категоризации опираются на вероятности. Например, если вы поехали в отпуск в Париж и видите незнакомца, который неодобрительно смотрит на вас в вагоне метро, и хотя у вас не было прошлого опыта с этим незнакомцем и этим метро, а возможно, вы вообще не были в Париже до этого, у вашего мозга есть прошлый опыт, касающийся других людей, неодобрительно поглядывавших на вас в незнакомых местах. Ваш мозг теперь может сконструировать понятие, опираясь на прошлый опыт и вероятность, и использовать его для составления прогноза. Каждый добавляемый кусочек обстоятельств (вы в одиночестве или вагон переполнен? Это мужчина или женщина? Брови подняты или нахмурены?) позволяет вашему мозгу менять вероятности, пока он не останавливается на самом подходящем понятии, которое будет минимизировать ошибку прогноза. Это категоризация понятий для эмоций. Вы не обнаруживаете и не распознаете эмоции на чьем-либо лице. Вы не распознаете никакой физиологический шаблон в собственном теле. Вы предсказываете и объясняете смысл эти ощущений на основании вероятности и опыта. Это происходит каждый раз, когда вы слышите слово для эмоций или сталкиваетесь с набором ощущений<a l:href="#n_259" type="note">[259]</a>.</p>
   <p>Может показаться, что все это — категоризация, контекст и вероятность — совершенно противоречит здравому смыслу. Когда я иду через лес и вижу на пути чудовищную змею, разумеется, я не говорю себе: «Ну, я активно прогнозировала эту змею из множества конкурирующих понятий, которые конструировались по прошлому опыту и имеют определенную степень сходства с этим текущим набором ощущений, что в итоге создает мое восприятие». Я просто «увидела змею». И когда я опасливо поворачиваюсь и убегаю, я не думаю: «Я свела свои многочисленные прогнозы до одного победившего случая в категории эмоций “страх”, заставившего меня убегать». Нет, я просто пугаюсь и испытываю побуждение удрать. Страх появляется внезапно и неконтролируемо, как если бы стимул (змея) заставил сработать маленькую бомбу (нейронный «отпечаток»), вызвавший реакцию (страх и убегание).</p>
   <p>Когда я потом за кофе рассказываю историю о змее своим подругам, я не говорю им: «Сконструировав случай понятия “страх” на основании прошлого опыта, соответствующего окружающей обстановке, мой мозг поменял возбуждение моих зрительных нейронов до появления змеи на моем пути, подготовив меня к тому, что я увижу змею, чтобы бежать в противоположном направлении; и как только мой прогноз подтвердился, мои ощущения были категоризированы, и я сконструировала опыт страха, который объяснил мои ощущения в терминах цели, и я сделала умозаключение о восприятии змеи в качестве причины моих ощущений и об убегании прочь в качестве их последствий». Нет, моя история намного проще: «Я увидела змею, закричала и удрала».</p>
   <p>Ничто в такой встрече со змеей не говорит мне, что я творец всего этого опыта. Тем не менее я была этим творцом, чувствовала я это или нет, ровно так же, как вы создавали пчелу из пятен. Даже до того, как мне стало известно о змее, мой мозг был занят, конструируя случай страха. Или, если бы я была восьмилетней девочкой, надеющейся на змейку в качестве домашнего питомца, я могла бы сконструировать случай возбуждения. Если бы я была ее мамой, которая разрешит взять в дом змею только через мой труп, я могла бы сконструировать случай раздражения. Мозг, действующий по принципу «стимул — отклик», — это миф, деятельность мозга — это предсказание и корректировка, и мы конструируем эмоциональный опыт без привлечения сознания. Такое объяснение соответствует архитектуре и работе мозга<a l:href="#n_260" type="note">[260]</a>.</p>
   <p>Попросту говоря: я не видела змею и не категоризировала это. Я не ощущала побуждения удрать и не категоризировала это. Я не ощущала грохот сердца и не категоризировала это. Я категоризировала ощущения, чтобы увидеть змею, почувствовать грохот сердца и убежать. Я правильно предсказала эти ощущения и, делая это, объяснила их случаем понятия «страх». Вот так и создаются эмоции.</p>
   <p>Сейчас, когда вы читаете эти слова, ваш мозг связан с мощной понятийной системой для эмоций. Она зародилась как система добычи информации, приобретающая знания о мире посредством статистического научения. Но слова позволяют вашему мозгу выходить за рамки повторений в физическом мире, которые вы усвоили, чтобы изобрести часть вашего мира, общего с другими умами. Вы создаете мощные чисто психические повторения, которые помогают вам управлять ресурсами тела для того, чтобы выжить. Некоторые из этих психических повторений — понятия эмоций, и они действуют как внутренние объяснения того, почему ваше сердце колотится в грудной клетке, почему ваше лицо краснеет и почему вы ощущаете и действуете именно так в определенных обстоятельствах. Если мы делим эти абстракции c другими, синхронизируя наши понятия в процессе категоризации, мы можем воспринимать эмоции друг друга и общаться.</p>
   <p>Такова в двух словах теория конструирования эмоций — объяснение, как вы без проблем переживаете и воспринимаете эмоции, причем без нужды в отпечатках для эмоций. Семена эмоций посажены в младенчестве, когда вы снова и снова слышите слово для эмоций (например, «раздражен») в весьма разных ситуациях. Слово «раздражен» связывает эту группу разных случаев воедино, в понятие «раздражение». Слово побуждает вас искать общие черты у этих случаев, даже если эти сходства существуют только в психике других людей. Как только в вашей понятийной системе создалось это понятие, вы можете конструировать случаи «раздражения» при наличии самых разно­образных сенсорных входных сигналов. Если во время категоризации ваше внимание сосредоточено на себе, то вы конструируете какой-то случай раздражения. Если ваше внимание сосредоточено на ком-то другом, вы конструируете восприятие раздражения. В обоих случаях ваши понятия управляют ресурсами вашего тела.</p>
   <p>Когда другой водитель подрезает вас на дороге и ваше кровяное давление повышается, ладони потеют и вы с криком бьете по тормозам и чувствуете раздражение… это акт категоризации. Когда ваш малыш подбирает острый нож и ваше дыхание замедляется, ладони становятся сухими, вы улыбаетесь и спокойно просите положить нож, хотя внутри вы раздражены… это акт категоризации. Когда вы видите, что кто-то странно смотрит на вас, распахнув глаза, и воспринимаете его раздраженным, это тоже акт категоризации. Во всех этих случаях ваше понятийное знание «раздражения» запускает категоризацию, и ваш мозг приписывает смысл в соответствии с контекстом. Моя история в главе 2 о парне из магистратуры, который пригласил меня на ланч, когда я думала, что ощущаю влечение, хотя на деле у меня был грипп, — еще один пример категоризации. Бюджет моего тела был подорван вирусом, но я испытала соответствующее изменение в аффекте как влечение к своему партнеру по ланчу, поскольку я сконструировала случай увлеченности. Если бы я категоризировала свои симптомы в другом контексте, возможно, я бы поняла их как случай, когда для лечения нужен парацетамол и пара дней покоя.</p>
   <p>Ваши гены дали вам мозг, который может устанавливать связи с физической и социальной средой. Люди из вашей культуры вокруг вас поддерживают эту среду своими понятиями и помогают вам жить в этой среде, передавая такие понятия от своих мозгов к вашим. А позднее вы передаете свои понятия мозгам следующего поколения. Чтобы создать человеческую психику, нужно больше одного мозга.</p>
   <p>Однако пока я еще не объяснила, как все это работает внутри мозга: биологию категоризации. Какие цепи мозга задействованы? Как этот процесс соотносится с внутренней способностью вашего мозга к предсказаниям и как это влияет на бюджет вашего тела? Это мы обсудим далее, и вы получите последний фрагмент головоломки «как мозг производит эмоции».</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>6. Как мозг создает эмоции</p>
   </title>
   <p>Вы когда-нибудь хотели ударить своего босса? Я никогда не отстаивала насилие на рабочем месте, конечно, и многие начальники — великолепные коллеги. Но иногда нам попадается начальство, олицетворяющее немецкое слово для эмоции <emphasis>backpfeifengesicht</emphasis>, означающее «лицо, по которому хочется врезать»<a l:href="#n_261" type="note">[261]</a>.</p>
   <p>Предположим, что у вас такой начальник и он почти год нагружает вас дополнительными проектами. После года успешной работы вы ожидаете продвижения по службе, но он только что сказал вам, что место отдано кому-то другому. Что вы чувствуете?</p>
   <p>Если вы принадлежите западной культуре, вы, вероятно, разозлитесь. Ваш мозг выдаст многочисленные предсказания «гнева» одновременно. Одно предсказание — вы грохнете кулаком по столу и наорете на босса. Второе — встанете, медленно подойдете к нему, угрожающе наклонитесь и прошепчете: «Вы об этом еще пожалеете». Или вы можете тихо сидеть на своем месте и строить планы по разрушению карьеры начальства<a l:href="#n_262" type="note">[262]</a>.</p>
   <p>Эти различные предсказания «гнева» имеют ряд общих признаков, таких как начальство, отсутствие продвижения и общая цель поквитаться. У них также множество различий, поскольку крик, шепот и молчание требуют различных сенсорных и двигательных прогнозов. В каждом случае различны и ваши действия (стук, наклон, сидение), так что различны и внутренние изменения вашего тела, поскольку они являются следствиями для бюджета вашего тела, а в итоге так же различны интероцептивные и аффективные последствия. В конечном итоге при таком процессе, описанном нами вкратце, ваш мозг выбирает <emphasis>выигрывающий случай</emphasis> «гнева», который лучше всего соответствует вашей цели в этой конкретной ситуации. Выигрывающий случай определяет, как вы себя ведете и что вы ощущаете. Этот процесс — категоризация.</p>
   <p>Сценарий с вашим начальством можно, однако, разыграть и по-другому. Вы можете разозлиться с другой целью, например изменения мнения босса или поддержания социальных отношений с коллегой, который получил повышение вместо вас. Или вы могли сконструировать случай другой эмоции (скажем, «сожаление» или «страх»), или не эмоции («эмансипация»), или физического симптома («головная боль»), или восприятия, что ваш начальник «идиот». В каждом случае ваш мозг осуществляет сходный процесс, проводя категоризацию для оптимального соответствия всей ситуации и вашим внутренним ощущениям на основании прошлого опыта. Категоризация означает выбор выигрывающего случая, который становится вашим восприятием и направляет ваши действия<a l:href="#n_263" type="note">[263]</a>.</p>
   <p>Как вы прочитали в предыдущей главе, для конструирования эмоций используется богатый набор понятий. Сейчас вы узнаете, каким образом ваш мозг приобретает и использует систему понятий с самых ранних моментов, когда вы были младенцем. Попутно вы также изучите нейронную основу для нескольких важных тем, упомянутых ранее: эмоциональной гранулярности, популяционного мышления, почему эмоции ощущаются инициированными, а не сконструированными, и почему зоны регуляции телесных ресурсов могут влиять на любое ваше решение и действие<a l:href="#n_264" type="note">[264]</a>. Взятые в целом, эти объяснения подсказывают единую структуру того, как мозг придает смысл: это одна из наиболее удивительных загадок человеческой психики.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>В мозге младенца нет большинства понятий, которые есть у взрослых. Малыши не знают, что такое телескопы, морские огурцы или пикники, не говоря уже о чисто ментальных понятиях вроде «причуда» или <emphasis>schadenfreude</emphasis>. Новорожденный в значительной степени эмпирически слеп. Неудивительно, что детский мозг не умеет хорошо предсказывать. Развитый мозг управляется прогнозом, но детский тонет в прогностических ошибках. Поэтому дети должны изучать мир с помощью сенсорных сигналов, прежде чем они смогут моделировать мир. Такое изучение является главной задачей детского мозга.</p>
   <p>Поначалу многое из вала поступающих сенсорных сигналов является новым для мозга младенца, значимость сигналов не определена, поэтому игнорироваться будет немногое. Если сенсорный входной сигнал подобен камешку, прыгающему по волне мозговой активности, то для детей этот камешек — словно булыжник. Дети впитывают входные сигналы и учатся, учатся, учатся. Детский возрастной психолог Элисон Гопник говорит, что у малышей есть «фонарь» внимания, который светит ярко, но рассеянно. Напротив, мозг взрослого умеет игнорировать информацию, которая грозит помешать вашим предсказаниям; это позволяет вам действовать, как будто вы читаете книгу, не отвлекаясь. Вы обладаете встроенным «прожектором» внимания, который высвечивает некоторые вещи, например эти слова, оставляя при этом прочие вещи в темноте. А вот «фонарь» мозга младенца не может так фокусироваться<a l:href="#n_265" type="note">[265]</a>.</p>
   <p>Проходят месяцы, и, если все работает правильно, мозг ребенка начинает предсказывать более эффективно. Ощущения от внешнего мира становятся понятиями в его модели мира; то, что было снаружи, теперь становится внутри. Этот сенсорный опыт со временем создает для мозга младенца возможность совершать <emphasis>координированные</emphasis> прогнозы, которые объединяют разные чувства. Бурчащий живот в яркой комнате после пробуждения означает, что уже утро, а теплая влажность с ярким светом над головой означает время вечернего купания. Когда моей дочери Софии было несколько недель, мы использовали такие мультисенсорные прогнозы, чтобы помочь ей разработать режим сна, который бы не превращал нас в страдающих недосыпанием зомби. Мы воздействовали на нее различными песнями, историями, цветными одеялами и прочими церемониями, чтобы помочь ей статистически различать случаи ночного сна и дневного сна — так, чтобы она спала побольше или поменьше<a l:href="#n_266" type="note">[266]</a>.</p>
   <p>Как детский мозг, снабженный кучкой конкретных понятий и захваченный прогностическими ошибками, в конечном итоге постигает тысячи сложных, чисто ментальных понятий вроде «благоговения» или «отчаяния», каждое из которых является группой разнообразных случаев? Это технический вопрос, и его решение можно найти в архитектуре коры больших полушарий. Все сводится к некоторым базовым проблемам эффективности и энергии. Мозг ребенка должен постоянно учиться и обновлять свои понятия в изменчивой внешней среде. Для такой задачи требуется очень мощный, эффективный мозг. Однако у этого мозга есть практические ограничения. Его нейронные сети могут расти только до размера, соответствующего черепу, а череп при рождении должен пройти через таз. Кроме того, нейроны — это затратные клетки с точки зрения поддержания жизни (для них требуется много энергии), и поэтому у мозга есть ограничение на количество соединений, которые он может метаболически поддерживать и при этом работать. Соответственно, мозг ребенка должен передавать информацию <emphasis>эффективно</emphasis>, пропуская ее к минимально возможному количеству нейронов.</p>
   <p>Решением этой технической проблемы является кора, которая представляет понятия таким образом, что <emphasis>сходства отделены от различий</emphasis>. Как вы сейчас увидите, такое разделение обеспечивает колоссальную оптимизацию.</p>
   <p>Каждый раз, когда вы смотрите какой-нибудь видеоролик на YouTube, вы являетесь свидетелем такой эффективной передачи информации. Видеоролик — это последовательность неподвижных изображений, или кадров, которые показываются в быстрой последовательности. Однако кадры между собой сильно сходны, поэтому, когда сервер YouTube отправляет через интернет поток видеоинформации на ваш компьютер или телефон, ему не требуется посылать каждый пиксель из каждого кадра. Более эффективный путь — сообщать только то, что <emphasis>изменилось</emphasis> по сравнению с предыдущим кадром, поскольку неизменные части кадра уже были переданы. YouTube отделяет сходства в видеоролике от различий, чтобы ускорить передачу, а программное обеспечение на вашем компьютере или телефоне собирает эти кусочки в связное видеоизображение.</p>
   <p>Человеческий мозг делает примерно это же, когда обрабатывает прогностические ошибки. Сенсорная информация от зрения крайне избыточна, как видео, и то же самое справедливо для звуков, запахов и остальных чувств. Мозг представляет эту информацию как схемы для возбуждения нейронов, и для него выгодно (и эффективно) представить ее минимально возможным числом нейронов.</p>
   <p>Например, зрительная система представляет прямую линию как схему возбуждения нейронов в первичной зрительной коре. Предположим, что вторая группа нейронов возбуждается, чтобы представить вторую линию под углом 90 градусов к первой линии. Третья группа нейронов могла бы эффективно <emphasis>суммировать</emphasis> это статистическое отношение между двумя линиями как простое понятие «угол». Детский мозг может повстречаться с сотней разных пар пересекающихся отрезков различной длины, толщины и цвета, но принципиально все они будут случаями «угла», и каждый можно эффективно представить некоторой небольшой группой нейронов. Такие суммарные представления устраняют избыточность. Таким образом мозг отделяет статистические сходства от сенсорных различий.</p>
   <p>Аналогичным образом случаи понятия «угол» сами являются частью других понятий. Например, если ребенок получает зрительный входной сигнал о лице своей матери со многих различных точек: когда кормят, когда сидят лицом к лицу, утром и вечером. Его понятие «угол» будет частью понятия «глаз», которое суммирует непрерывно изменяющиеся линии и контуры глаз матери, видимые под различными углами и при различном освещении. Для представления различных случаев понятия «глаз» возбуждаются различные группы нейронов, что позволяет ребенку распознавать эти глаза как глаза матери каждый раз, вне зависимости от сенсорных различий<a l:href="#n_267" type="note">[267]</a>.</p>
   <p>По мере того как мы идем от конкретных понятий к более общим (в нашем примере — от линии к углу и далее к глазу), мозг создает сходства, которые являются все более эффективными сводками информации. Например, «угол» — это эффективная сводка относительно линий, однако всего лишь сенсорная деталь относительно глаз. Та же самая логика работает для понятий «нос», «ухо» и так далее. В совокупности эти понятия являются частью понятия «лицо», случаи которого — еще более эффективные сводки сенсорных сигналов черт лица. В конечном итоге мозг ребенка формирует сводные представления для достаточного количества визуальных понятий, в которых он может видеть один объект, несмотря на невероятное разнообразие в сенсорных деталях более низкого уровня. Подумайте об этом: каждый из ваших глаз в мгновение передает в мозг миллионы крохотных кусочков информации, а вы просто видите «книгу».</p>
   <p>Этот принцип — нахождение сходств на службе эффективности — описывает не только зрительную систему; он также работает в рамках всех сенсорных систем (для звуков, запахов, интероцептивных ощущений и т. д.), а также для сочетаний различных чувств. Рассмотрим чисто ментальное понятие, например «мать». Когда младенец утром берет грудь, в его различных сенсорных системах возбуждаются группы нейронов в статистически связанных шаблонах — чтобы представить зрительный образ матери, звук ее голоса, ее запах, тактильные ощущения от держания, увеличение энергии от кормления, ощущения полного животика, плюс удовольствие от еды и прижимания. Все эти представления взаимосвязаны, а их сводка представляется в схеме возбуждения небольшой группы нейронов как рудиментарное мультисенсорное понятие «матери». Во время кормления в тот же день, но попозже, аналогичным образом могут создаваться другие сводки для понятия «мать», когда будут использоваться аналогичные, но не в точности те же группы нейронов. И когда младенец лупит по качающейся игрушке над кроваткой, смотрит, как она раскачивается, и испытывает соответствующие тактильные и интероцептивные ощущения, связанные с уменьшением количества энергии из-за своих движений, то его мозг суммирует эти статистически связанные события как рудиментарный мультисенсорный случай понятия «я сам»<a l:href="#n_268" type="note">[268]</a>.</p>
   <p>Таким образом мозг ребенка соединяет сильно разбросанные схемы возбуждения для отдельных чувств в одну мультисенсорную сводку. Этот процесс уменьшает избыточность и представляет информацию для будущего использования в минималистической эффективной форме. Это похоже на сублимированную пищу, которая занимает меньше места, но перед едой ее нужно восстановить до исходного вида. Эта эффективность практична для мозга, формирующего рудиментарные понятия, такие как «мать» и «я сам», в результате научения.</p>
   <p>По мере того как ребенок становится старше, его мозг с помощью понятий начинает предсказывать более эффективно, но, разумеется, он по-прежнему делает ошибки. Например, когда Софии было три года, мы были в торговом центре, и она заметила перед нами мужчину с дредами. В то время она знала трех людей с дредами: ее любимого дядю Кевина, среднего роста и темнокожего; одного знакомого, который также темнокож, но довольно высок и широкоплеч; и одну нашу соседку, которая невысока и имеет светлую кожу. В этот момент мозг Софии яростно запускал многочисленные конкурирующие прогнозы, которые потенциально могли стать ее опытом. Пусть для определенности сюда условно входило 100 прогнозов дяди Кевина из прошлого опыта Софии, с разных мест, разного времени и с разных углов, имелось 14 прогнозов для ее знакомого и 60 прогнозов для соседки. Каждый прогноз был собран из кусочков схем в ее мозге, которые были перемешаны. Эти 174 прогноза сопровождались также многими другими предсказаниями людей, лиц и вещей из прошлого опыта Софии — всем, что было статистически связано со сценой перед ней.</p>
   <p>В целом группа из 174 прогнозов — это то, что мы называем «понятием» (в данном случае — понятие «люди с дредами»). Когда мы говорим, что эти случаи «сгруппированы» как понятие, имейте в виду, что нигде в мозге Софии не хранится никакое «группирование». Любое конкретное понятие не представлено потоком информации между определенным набором нейронов; каждое понятие само по себе является набором случаев, и эти случаи каждый раз представлены в различных схемах нейронов (это вырожденность). Понятие конструируется в момент, для данного случая. И среди этих мириад случаев один будет самым сходным (при сравнении схем) с нынешней ситуацией Софии. Это то, что мы называли выигрывающим случаем<a l:href="#n_269" type="note">[269]</a>.</p>
   <p>В тот конкретный день София выпрыгнула из своей коляски, побежала по магазину и обняла ногу мужчины с криком: «Дядя КЕВИН!» Однако ее радость была недолгой, потому что дядя Кевин был в шестистах милях. Она посмотрела на лицо человека и вскрикнула<a l:href="#n_270" type="note">[270]</a>.</p>
   <p>Тот же самый общий процесс происходит для чисто ментальных понятий, таких как «печаль». Какой-то ребенок слышит слово «печальный» в трех различных ситуациях. Эти три ситуации представлены в его мозге кусочками. Они не «сгруппированы» каким-либо конкретным образом. На четвертый раз он видит плачущего одноклассника, а учитель использует слово «печальный». Мозг ребенка конструирует три предыдущих случая в виде прогнозов, а также другие прогнозы, которые статистически аналогичны каким-то образом текущей ситуации. Этот набор предсказаний — понятие, созданное за мгновение, в силу некоторого чисто ментального сходства среди случаев «печали». И снова то предсказание, которое наиболее сходно с текущей ситуацией, становится опытом ребенка — случаем эмоции<a l:href="#n_271" type="note">[271]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Сейчас самое время объяснить прямо то, что до сих пор только подразумевалось. Два явления, которые я обсуждала, — на самом деле одно и то же. Я имею в виду понятия и предсказания.</p>
   <p>Когда ваш мозг «конструирует случай понятия», например случай «счастья», это эквивалентно тому, что ваш мозг «выдает предсказание» счастья. Когда мозг Софии выдал 100 прогнозов о дяде Кевине, каждый из них было случаем сиюминутного понятия «дядя Кевин», которое она сформировала перед тем, как вцепиться в ногу незнакомца<a l:href="#n_272" type="note">[272]</a>.</p>
   <p>Раньше я разделяла идеи предсказаний и понятий, чтобы упростить некоторые объяснения. Я могла бы по всей книге использовать слово «прогноз» и ни разу не упомянуть слово «понятие», и наоборот, однако передачу информации проще понять в терминах предсказаний, передающихся в мозге, а знание проще понять в терминах понятий. Сейчас, когда мы обсуждаем, как понятия работают в мозге, мы должны признать, что понятия — это предсказания.</p>
   <p>В раннем возрасте вы строили понятия из подробных сенсорных сигналов (как ошибки прогноза) от вашего тела и мира. Ваш мозг эффективно сжимает полученные сенсорные сигналы, как YouTube сжимает видео, извлекая сходства из различий и создавая в итоге эффективную мультисенсорную сводку. Как только ваш мозг изучил какое-то понятие таким образом, он может запустить этот процесс наоборот, расширяя сходства до различий, чтобы сконструировать случай какого-нибудь понятия, примерно так, как ваш компьютер или телефон расширяет для показа входной видеоролик с YouTube. Это предсказание. Подумайте о предсказании как о «применении» понятия, изменяющем активность в ваших первичных сенсорных и двигательных зонах, и корректировке при необходимости.</p>
   <p>Представьте, что вы находитесь в торговом центре, как находилась я, катая дочку от магазина до магазина. Центр наполнен звуками, суетятся люди, витрины магазинов наполнены соблазнительными товарами, и ваш мозг, как обычно, выдает тысячи одновременных предсказаний. «Передо мной какое-то движение». «Слева от меня какое-то движение». «Дыхание замедляется». «Желудок урчит». «Я слышу смех». «Я спокойна». «Я одна». «Я вижу своего соседа». «Я вижу симпатичного парня, который работает на почте». «Я вижу своего дядю Кевина». Давайте скажем, что последние три предсказания о людях — это случаи понятия «счастье», относящиеся к друзьям. Ваш мозг одновременно конструирует множество случаев этого понятия на основе прошлого опыта в таких ситуациях, когда вы неожиданно сталкиваетесь с друзьями. В такой момент каждый случай имеет равные вероятности быть верным.</p>
   <p>Давайте сосредоточимся на одном из этих случаев — вашем предсказании, что вы неожиданно в торговом центре увидите своего любимого дядю Кевина. Ваш мозг выдает такой прогноз, поскольку когда-то в прошлом вы видели дядю Кевина в сходной ситуации и испытывали ощущения, которые категоризировали как счастье. Насколько хорошо это предсказание соответствует входным сигналам, поступающим прямо сейчас? Если оно соответствует лучше остальных прогнозов, то вы испытываете случай «счастья». Если нет, то ваш мозг исправляет прогноз и вы можете испытать случай «разочарования». Или, при необходимости, ваш мозг сделает предсказание, соответствующее входному сенсорному сигналу, и вы примете по ошибке за дядю Кевина кого-то другого, что и сделала София в тот день в торговом центре.</p>
   <p>И вот вы стоите в торговом центре, а ваш мозг должен определить, станет ли его предсказание о дяде Кевине в конечном итоге вашим восприятием и предопределит ваши действия, или потребуется какая-то корректировка. Чтобы определить подробности, мозг распаковывает сводку сенсорных входных сигналов в гигантский каскад более детальных прогнозов, словно развертывание видеоролика YouTube для просмотра или добавление воды в сублимированную пищу, чтобы сделать ее съедобной. Этот процесс, показанный на рис. 6.1, — тот же самый, который строит из деталей какое-либо понятие, только наоборот.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_025.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 6.1.</strong> Каскад понятий. Когда вы развиваете какое-нибудь понятие (справа налево), входной сенсорный сигнал сжимается в эффективные мультисенсорные сводки. Когда вы конструируете случай какой-то эмоции посредством предсказания (слева направо), эти эффективные сводки распаковываются в еще более подробные предсказания, которые на каждой стадии проверяются на соответствие реальному входному сенсорному сигналу</p>
   <empty-line/>
   <p>Например, когда предсказание «счастья» достигает высших уровней зрительной системы, это предсказание может распаковаться в подробности внешнего вида дяди Кевина, скажем, смотрит ли он на вас или от вас, или какая на нем одежда. Такие подробности сами являются предсказаниями, основанными на вероятностях (например, дядя Кевин никогда не носит клетчатый плед), так что ваш мозг может сравнить симуляцию с фактическим входным сенсорным сигналом, вычислить и устранить любые ошибки прогноза. Такое устранение происходит не за один шаг, а посредством миллионов кусочков (как прогностические петли, описанные в главе 4). Каждая визуальная деталь, в свою очередь, распаковывается в еще более подробные предсказания, например по цветам, текстуре ткани и так далее, каждое из которых включает еще больше прогностических петель, каскады и распаковки. Этот каскад заканчивается в первичной зрительной коре, которая представляет ваши зрительные понятия низшего уровня в вихре вечно меняющихся линий и краев.</p>
   <p>Каскад начинается повсеместно в рамках нашей старой знакомой интероцептивной системы<a l:href="#n_273" type="note">[273]</a>. Там в вашем мозге конструируются мультисенсорные сводки. Каскады заканчиваются в первичных сенсорных зонах, где представлены мельчайшие подробности вашего опыта — не только для зрения, как в нашем примере, но также для звуков, касаний, интероцепции и прочих чувств.</p>
   <p>Если один каскад предсказаний объясняет поступающий сенсорный сигнал — перед вами действительно дядя Кевин, его волосы забраны назад определенным образом, на нем определенная рубашка, его голос звучит определенным образом, ваше тело в определенном положении, и так далее, — то вы сконструировали случай «счастья», имеющий отношение к чувству, связанному с друзьями. То есть <emphasis>весь каскад</emphasis> — это случай понятия «счастье», поскольку вы увидели своего дядю. Вы ощущаете счастье.</p>
   <p>Такой каскад раскрывает нейронные основания некоторых утверждений, которые я делала раньше в книге. Во-первых, ваш каскад предсказаний объяс­няет, почему опыт (например, счастье) ощущается инициированным, а не сконструированным. Вы симулируете случай «счастья» еще до того, как категоризация завершена. Ваш мозг готовится осуществить движения на лице и теле до того, как у вас есть ощущение способности действовать, и он предсказывает входной сенсорный сигнал до его появления. Поэтому эмоции кажутся «случающимися с вами», хотя на деле ваш мозг активно конструирует опыт, контролируемый обстановкой в мире и состоянием вашего тела<a l:href="#n_274" type="note">[274]</a>.</p>
   <p>Во-вторых, каскад объясняет мое утверждение из главы 4, что каждая мысль, воспоминание, эмоция или восприятие, которое вы конструируете в своей жизни, включает что-нибудь о состоянии вашего тела. Эти каскады запускает ваша интероцептивная система, которая управляет ресурсами тела. Каждое сделанное вами предсказание и каждая выполненная вашим мозгом категоризация всегда соотносится с деятельностью вашего сердца и легких, вашим обменом веществ, вашей иммунной функцией и прочими системами, которые вносят свой вклад в бюджет тела.</p>
   <p>В-третьих, каскад также раскрывает нейронные преимущества высокой эмоциональной гранулярности — описанного в главе 1 явления конструирования более точного эмоционального опыта. Когда ваш мозг конструирует множество случаев «счастья» при виде дяди Кевина, он должен определить, какой из них лучше всего напоминает имеющийся входной сенсорный сигнал и который станет выигрывающим случаем. Это большая работа для мозга, требующая определенных метаболических затрат. Однако представьте, что в языке для выражения привязанности к близкому другу есть более конкретное слово, чем «счастье», например такое, как корейское слово <emphasis>чжонг <image l:href="#i_043.jpg"/></emphasis>. Вашему мозгу потребовалось бы меньше усилий, чтобы сконструировать такое более точное понятие. Более того, если бы у вас было специальное слово для «счастья от ощущения близости со своим дядей Кевином», ваш мозг был бы еще эффективнее при определении выигрывающего случая. Наоборот, если бы вы конструировали очень широкое понятие «приятное ощущение», а не «счастье», вашему мозгу пришлось бы труднее. Точность ведет к эффективности; это биологическая плата за повышенную эмоциональную гранулярность<a l:href="#n_275" type="note">[275]</a>.</p>
   <p>В итоге мы наблюдаем в мозге действующее популяционное мышление, поскольку многочисленные прогнозы в данный момент создают какое-то понятие. Вы не конструируете всего лишь один случай «счастья», который испытываете. Вы конструируете огромное множество прогнозов, каждый из которых имеет собственный каскад. Это множество и есть понятие. Оно не представляет общую сумму того, что вы знаете о счастье, это просто сводки того, что соответствует вашей цели — встрече с другом — в сходной ситуации. В другой связанной со счастьем ситуации, например получение подарка или слушание любимой песни, ваша интероцептивная система запустила бы совершенно другие сводки (и каскады), представляющие «счастье» в тот момент. Такие динамические конструкции — еще один пример эффективности в мозге.</p>
   <p>Ученым с некоторых пор известно, что прошлое знание, встроенное в соединения мозга, создает симулируемый опыт будущего, например воображение. Другие ученые сосредоточены на том, как это знание создает опыт настоящего момента. Нобелевский лауреат и нейрофизиолог Джералд Эдельман называл ваш опыт «вспомненным настоящим». Сегодня, благодаря прогрессу нейронаук, мы можем сказать, что Эдельман был прав. Любой случай понятия как цельное состояние мозга — это предвосхищающая догадка о том, как вам следует действовать в настоящий момент и что означают ваши ощущения<a l:href="#n_276" type="note">[276]</a>.</p>
   <p>Мое описание понятийного каскада — всего лишь эскиз намного более широкого параллельного процесса. В реальной жизни ваш мозг никогда не проводит категоризацию так, чтобы на одно понятие пришлось 100 процентов, а на остальные — ноль. Одни предсказания вероятнее других. В любой момент ваш мозг запускает тысячи предсказаний одновременно в шквале вероятностей и никогда не задерживается на каком-то одном выигрывающем случае. Когда вы в данный момент конструируете сто различных одновременных прогнозов дяди Кевина, каждый из них — какой-то каскад. (Если вас интересуют нейрофизиологические подробности, смотрите приложение 4.)<a l:href="#n_277" type="note">[277]</a></p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Каждый раз, когда вы категоризируете с помощью понятий, ваш мозг создает множество конкурирующих предсказаний в то время, пока его бомбардируют поступающие сенсорные сигналы. Какие прогнозы станут победителями? Какой входной сенсорный сигнал важен, а какой — просто шум? В вашем мозге есть система, которая помогает справляться с этими неопределенностями, известная как <emphasis>управляющая система</emphasis>. Это та же самая сеть, которая трансформирует детский «фонарь» внимания в ваш нынешний взрослый «прожектор»<a l:href="#n_278" type="note">[278]</a>.</p>
   <p>Знаменитая оптическая иллюзия на рис. 6.2 иллюстрирует работу вашей управляющей сети. В зависимости от ситуации (а именно — читаете ли вы по горизонтали или по вертикали) вы воспринимаете центральный символ как «B» или как «13». Ваша управляющая сеть в каждый момент времени помогает выбрать выигрывающее понятие — буква или число<a l:href="#n_279" type="note">[279]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_026.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 6.2.</strong> Управляющая система помогает мозгу выбирать между конкурирующими категориями: в данном случае между «B» и «13»</p>
   <empty-line/>
   <p>Ваша управляющая система также помогает конструировать случаи эмоций. Предположим, вы только что поругались с близким человеком и теперь чувствуете боль в груди. Это сердечный приступ, несварение желудка, ощущение беспокойства или осознание, что ваш партнер неразумен? Для решения этой задачи ваша интероцептивная система запустит сотни конкурирующих случаев различных понятий с затрагиванием всего мозга. Ваша управляющая система способствует эффективному конструированию и выбору случаев-кандидатов, чтобы ваш мозг мог выбрать победителя. Это помогает нейронам участвовать в одних конструкциях, а не в других, и поддерживает живое состояние у одних случаев понятий, при этом подавляя другие. Результат схож с естественным отбором, при котором случаи, наиболее подходящие для данной окружающей среды, выживают, чтобы сформировать ваши восприятие и действия<a l:href="#n_280" type="note">[280]</a>.</p>
   <p>Название «управляющая система» неудачно, поскольку оно подразумевает главенствующее положение, как если бы эта сеть принимала решения и вела процесс. Это не так. Ваша управляющая система — не более чем средство оптимизации. Она постоянно возится с потоками информации между нейронами, увеличивая возбуждение одних нейронов и замедляя работу других. Это помещает входные сенсорные сигналы в фокус вашего внимания и выводит их оттуда, делая некоторые прогнозы подходящими, а другие — не относящимися к делу. Это похоже на гоночную команду, которая постоянно оптимизирует двигатель и корпус, чтобы автомобиль был чуть быстрее и безопаснее. Эта «возня» в конечном итоге помогает вашему мозгу одновременно управлять ресурсами тела, выдавать стабильное восприятие и запускать действия<a l:href="#n_281" type="note">[281]</a>.</p>
   <p>Ваша управляющая система помогает выбрать между понятиями эмоций и не-эмоций (это беспокойство или несварение?), между различными понятиями эмоций (это возбуждение или страх?), между различными целями для какого-то понятия эмоций (при страхе мне нужно убегать или нападать?) и между различными случаями (при убегании мне нужно кричать или нет?). Когда вы смотрите какой-нибудь фильм, ваша управляющая система может помочь вашей визуальной и слуховой системам перенести вас в эту историю. В другое время она может поддержать традиционные пять чувств в пользу более интенсивного аффекта, что приводит к переживанию эмоции. Б<emphasis>о</emphasis>льшая часть этого процесса происходит вне вашего сознания<a l:href="#n_282" type="note">[282]</a>.</p>
   <p>Некоторые ученые относятся к управляющей системе как к сети «регуляции эмоций». Они предполагают, что регуляция эмоций — это когнитивный процесс, который существует отдельно от самих эмоций, скажем, когда начальник вас взбесил, но вы удерживаетесь от того, чтобы ему врезать. С точки зрения мозга, однако, регуляция является просто категоризацией. Когда вы испытываете опыт, который переживается, как будто ваша так называемая рациональная часть смягчает вашу эмоциональную часть — на самом деле нейронной схеме мозга безразличен мифический компромисс ваших сторон, — вы конструируете случай понятия «регуляция эмоции»<a l:href="#n_283" type="note">[283]</a>.</p>
   <p>Ваша управляющая система и интероцептивная система, как вы сейчас видели, крайне важны для конструирования эмоций. Более того, эти две системы вместе включают в себя большинство главных узлов для коммуникации в мозге. Представьте крупнейшие аэропорты мира, которые обслуживают множество авиакомпаний. Пассажир в международном аэропорту имени Джона Кеннеди в Нью-Йорке может пересесть с American Airlines на British Airways, поскольку эти две авиакомпании здесь стыкуются. Аналогичным образом информация может эффективно проходить между различными сетями в вашем мозге с помощью крупных узлов в интероцептивной и управляющей системах<a l:href="#n_284" type="note">[284]</a>.</p>
   <p>Эти крупные узлы помогают синхронизировать такой значительный поток информации в вашем мозге, что они могут быть даже необходимым условием для сознания. Если повредить один из таких узлов, у мозга будут большие неприятности: депрессия, панический синдром, шизофрения, аутизм, дислексия, хроническая боль, деменция, болезнь Паркинсона и синдром дефицита внимания с гиперактивностью — все они связаны с повреждением одного из этих узлов<a l:href="#n_285" type="note">[285]</a>.</p>
   <p>Крупные узлы в вашей интероцептивной и управляющей системах делают возможным то, что я описывала в главе 4: ваши повседневные решения управляются зонами распределения ресурсов тела — вашим внутренним горластым и почти глухим ученым, который смотрит на мир через очки, окрашенные аффектом. Дело в том, что ваши зоны регуляции телесных ресурсов — это <emphasis>и есть</emphasis> крупные узлы. С помощью своих масштабных соединений они распространяют предсказания, которые меняют всё, что вы видите, слышите и воспринимаете другим образом и что вы делаете. Вот почему на уровне мозговых схем нет решений, не затрагиваемых аффектом.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Я несколько раз сказала, что мозг действует как ученый. Он формирует гипотезы с помощью прогнозов и проверяет их с помощью «данных» поступающих сенсорных сигналов. Он исправляет свои прогнозы с помощью ошибок прогноза, словно ученый, который корректирует свои гипотезы, столкнувшись со свидетельством противоположного. Когда предсказания мозга соответствуют сенсорному сигналу, они образуют сиюминутную модель мира, ровно так же, как ученый считает, что правильная гипотеза является путем к научной достоверности.</p>
   <p>Несколько лет назад моя семья ужинала на кухне в Бостоне, когда у всех нас одновременно неожиданно появилось абсолютно новое ощущение. Наши стулья мгновенно наклонились назад, потом выправились, но как будто взлетев на морской волне. Этот совершенно неизведанный опыт оставил нас в состоянии эмпирической слепоты, и поэтому мы стали формировать гипотезы. Может, мы просто потеряли равновесие? Нет, это вряд ли бы случилось с тремя людьми сразу. Может быть, в дом врезался автомобиль? Нет, мы ничего не слышали. Может быть, где-то далеко, за пределами слышимости, взорвали здание, и земля задрожала? Возможно, но ощущения были не столько дрожью, сколько прыжком. Землетрясение? Возможно, но раньше мы никогда не попадали в землетрясение, и нынешний процесс длился только одну секунду — намного меньше, чем землетрясения, которые мы видели в фильмах-катастрофах. Однако форма подъема и падения и почти синусоидальное движение согласовывались с нашим представлением о землетрясении. Именно землетрясение лучше всего соответствовало нашим знаниям, и мы остановились на этой гипотезе. Через несколько часов мы узнали, что в близлежащем Мэне произошло землетрясение магнитудой 4,5 балла, которое потрясло Новую Англию.</p>
   <p>Процесс исключения, который моя семья провела осознанно, мозг осуществляет естественным образом, автоматически и крайне быстро. У вашего мозга есть психическая модель мира, каким он будет в следующий момент, разработанная на основе прошлого опыта. Это явление <emphasis>приписывания смысла</emphasis>, исходя из мира и тела, используя понятия. В любой момент бодрствования ваш мозг использует прошлый опыт, организованный в виде понятий, чтобы руководить вашими действиями и придавать смысл вашим ощущениям.</p>
   <p>Я называю этот процесс категоризацией, однако в науке он известен под разными названиями. Переживание. Восприятие. Концептуализация. Составление шаблона. Перцептивное заключение. Память. Симуляция. Внимание. Мораль. Умозаключение. В народной психологии повседневной жизни эти слова означают разные вещи, и ученые часто изучают их как разные явления, предполагая, что каждое из них является результатом отдельного процесса в мозге. Однако на деле они возникают посредством одних и тех же нейронных процессов.</p>
   <p>Когда мой племянник Джейкоб восторженно обнимает меня своими маленькими ручками и я ощущаю радость, это условно называется «эмоциональным переживанием». Когда при этом я вижу счастье в его широкой улыбке, я уже не «переживаю», а «воспринимаю». Когда я восстанавливаю в памяти эти объятия и теплые ощущения, которые они мне дали, я больше не «воспринимаю», а «вспоминаю». Когда я обдумываю, ощущала я счастье или нежность, я уже не «вспоминаю», а «категоризирую». С моей точки зрения эти термины не указывают четко на различия, и их можно считать одинаковыми компонентами, из которых мозг формирует смысл.</p>
   <p>Создать смысл — значит выйти за пределы предоставленной информации. Быстро бьющееся сердце имеет физическую функцию — например, давать достаточно кислорода вашим конечностям, чтобы вы могли бежать, но категоризация позволяет явлению стать эмоциональным опытом — например, счастьем или страхом, придавая дополнительный смысл и функции, понимаемые в рамках вашей культуры. Когда вы испытываете аффект с неприятной валентностью и высоким возбуждением, вы придаете смысл в зависимости от того, как вы распределяете по категориям: это эмоциональный случай страха? Физический случай избытка кофеина? Понимание, что говорящий с вами парень — полный придурок? Категоризация приписывает новые функции биологическим сигналам, но не в силу их физической природы, а в силу вашего знания и ситуации вокруг вас в мире. Если вы категоризируете эти ощущения как страх, вы создаете смысл, который говорит: «Страх — это то, что вызвало эти физические изменения в моем теле». Когда затрагиваемые понятия являются понятиями для эмоций, ваш мозг конструирует случаи эмоций<a l:href="#n_286" type="note">[286]</a>.</p>
   <p>Когда вы воспринимали картинку из пятен в главе 2 как пчелу, вы создали смысл из визуальных ощущений. Ваш мозг сделал это, предсказав пчелу и симулировав линии, соединяющие пятна. Предыдущий опыт (рассмотрение фотографии настоящей пчелы) побуждает ваш мозг оставить предсказание неисправленным. В результате среди кучи пятен вы воспринимаете пчелу. Ваш предыдущий опыт формирует смысл для сиюминутных ощущений. Тот же самый чудодейственный процесс создает эмоции.</p>
   <p><emphasis>Эмоции — это смысловое наполнение</emphasis>. Они объясняют ваши интероцептивные изменения и соответствующие аффективные ощущения, причем в связи с ситуацией. Они являются распоряжением для действия. Мозговые системы, которые реализуют понятия (например, интероцептивная система и управляющая система) — это биологическая основа создания смысла.</p>
   <p>Итак, сейчас вы знаете, как в мозге создаются эмоции. Мы предсказываем и категоризируем. Мы распределяем ресурсы нашего тела, как делает любое животное, но обертываем эту регуляцию в чисто ментальные понятия вроде «счастья» или «страха», которые мы конструируем в актуальный момент времени. Мы разделяем эти чисто ментальные понятия с другими взрослыми и учим им наших детей. Мы создаем новый вид реальности и живем в нем каждый день, большей частью не осознавая, что мы это делаем. Это будет темой следующей главы.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>7. Эмоции как социальная реальность</p>
   </title>
   <p>Если в лесу падает дерево и рядом никого нет, то издается ли при этом звук? Этот бородатый вопрос миллион раз задавали философы и школьные учителя, однако он раскрывает кое-что важное о человеческом опыте и, в частности, о том, как мы испытываем и воспринимаем эмоции.</p>
   <p>По здравому смыслу, ответ на этот вопрос положителен: конечно же, падающее дерево издает звук. Если бы мы с вами гуляли по лесу в это время, мы бы ясно услышали треск древесины, шуршание листьев и глухой звук падения ствола на землю. Кажется очевидным, что этот звук должен быть, даже если вас и меня рядом нет.</p>
   <p>Однако научный ответ на этот вопрос отрицателен. Само по себе падающее дерево не издает звука. Его падение всего лишь создает вибрации в воздухе и в почве. Эти вибрации становятся звуком только в случае, если имеется нечто, которое их воспринимает и преобразует: скажем, ухо, соединенное с мозгом. Прекрасно подойдет ухо любого млекопитающего. Наружное ухо собирает изменения в давлении воздуха и направляет их к барабанной перепонке, которая производит вибрации в среднем ухе. Эти вибрации перемещают жидкость во внутреннем ухе, которая давит на чувствительные волоски, преобразующие изменения давления в электрические сигналы, а эти сигналы принимаются мозгом. Без такого специального оборудования никакого звука нет, есть только движение воздуха.</p>
   <p>Даже после получения мозгом этих электрических сигналов его работа не закончена. Эту волну еще необходимо истолковать как звук упавшего дерева. Для этого мозгу нужно понятие «дерево» и знание того, что деревья могут делать — например, падать в лесу. Это понятие может появиться вследствие более раннего опыта взаимодействия с деревьями, из чтения книг или из описания, полученного от другого человека. Если нет понятия, будет не упавшее дерево, а только бессмысленный шум вследствие вашей эмпирической слепоты.</p>
   <p>Поэтому звук — это не событие, которое <emphasis>обнаруживается</emphasis> в мире. Это опыт, сконструированный, когда мир взаимодействует с телом, которое обнаруживает изменения в давлении воздуха, и мозгом, который может сделать эти изменения осмысленными<a l:href="#n_287" type="note">[287]</a>.</p>
   <p>Без того, кто воспринимает, никакого звука нет, есть только физическая реальность. В этой главе мы исследуем реальность другого рода, которую конструируют люди и которая существует только для тех, кто приспособлен к ее восприятию. В рамках этой не требующей усилий способности и лежит ответ на вопрос «Что такое эмоции?» Она также объясняет, как эмоции передаются между поколениями при отсутствии биологических отпечатков.</p>
   <p>Теперь рассмотрим другой вопрос: «Яблоко красное?» Это тоже проблема, но менее очевидная по сравнению с вопросом о падающем дереве. Снова здравый смысл дает положительный ответ: яблоко красное (или желтое, или зеленое — в зависимости от ваших предпочтений). Однако научный ответ отрицателен. «Красный» — это не цвет, присущий предмету. Это восприятие, затрагивающее отраженный свет, человеческий глаз и человеческий мозг. Мы воспринимаем красный цвет только тогда, когда свет с определенными длинами волн (например, 600 нанометров<a l:href="#n_288" type="note">[288]</a>) отражается от предмета (при этом от предмета отражаются волны разной длины) и только до тех пор, пока какой-то приемник трансформирует этот световой массив в визуальные ощущения. Нашим приемником является человеческая сетчатка, которая использует три типа фоторецепторов, называемых колбочками. Они преобразуют отраженный свет в электрические сигналы, которым мозг приписывает смысл. Если в сетчатке отсутствуют средние или длинные колбочки, свет с длиной волны 600 нанометров воспринимается как серый. Иначе восприятие цвета вообще отсутствует, в мире есть лишь отраженный свет<a l:href="#n_289" type="note">[289]</a>.</p>
   <p>Даже если имеется нужное оборудование (глаз и мозг), восприятие красного цвета не является решенным делом. Чтобы мозг преобразовал визуальное ощущение в восприятие красного цвета, он должен обладать понятием «красный цвет». Это понятие может появиться из предыдущего опыта, когда вы имели дело с яблоками, розами и прочими объектами, которые вы воспринимали как красные, или узнавали о красном цвете от других людей. (Даже слепые с рождения люди обладают понятием «красного цвета», если узнают о нем из разговоров или из книг.) Без такого понятия яблоко будет восприниматься по-разному. Например, люди народа беринмо из Папуа — Новой Гвинеи воспринимают яблоки, отражающие свет с длиной волны 600 нанометров, коричневатыми, поскольку у беринмо понятия для цветов разделяют непрерывный спектр по-другому<a l:href="#n_290" type="note">[290]</a>.</p>
   <p>Эти вопросы о яблоках и деревьях побуждают нас (как воспринимающих) бороться с двумя конфликтующими точками зрения. С одной стороны, здравый смысл говорит нам, что звуки и цвета существуют в мире за пределами нашей кожи, мы обнаруживаем их глазами и ушами, которые передают эту информацию мозгу. С другой стороны, как мы узнали из глав 4–6, мы являемся творцами собственного опыта. Мы не обнаруживаем пассивно физические изменения в мире. Мы активно участвуем в конструировании собственного опыта, даже если мы большей частью не осведомлены об этом факте. Может казаться, что какой-то предмет передает информацию о своем цвете в ваш мозг, однако информация, необходимая для того, чтобы вы воспринимали цвет, поступает главным образом от ваших предсказаний, скорректированных с помощью света, который ваш мозг принял из внешнего мира.</p>
   <p>Благодаря предсказаниям вы можете «увидеть» перед вашим внутренним взором любой цвет, какой захотите. Попробуйте прямо сейчас увидеть зеленые цвета леса. Эти цвета, возможно, не такие яркие, как обычно, и восприятие может быть мимолетным, но, вероятно, вы сможете это сделать. Когда вы это делаете, нейроны в вашей зрительной коре меняют свое возбуждение. Вы симулируете зеленый цвет. Вы можете также в уме вообразить падающее дерево и услышать звук. Попробуйте, и нейроны в вашей слуховой коре поменяют свою активность.</p>
   <p>В мире существуют изменения давления воздуха и свет с разной длиной волны, однако для нас это звуки и цвета. Мы воспринимаем их, выходя за пределы предоставленной нам информации, приписывая им смысл с помощью знаний, взятых из прошлого опыта, то есть понятий. Любое восприятие конструируется с использованием в качестве одного компонента входных сенсорных сигналов. Только некоторые изменения в давлении воздуха слышны как падающие деревья. Только некоторые из волн, падающих на сетчатку, преобразуются в ощущение красного или зеленого цвета. Верить в обратное — наивный реализм, как если бы восприятия были синонимичны реальности.</p>
   <p>Третья и последняя проблема — «Реальны ли эмоции?» Вы можете подумать, что этот вопрос смешон, классический пример теоретизирования. Разумеется, эмоции реальны. Подумайте о последнем разе, когда вы были перепуганы, печальны или взбешены. Очевидно, это были реальные ощущения. Но на самом деле третья проблема подобна падающему дереву и красному яблоку: это вопрос противопоставления того, что существует в мире и существует в мозге. Эта задача заставляет нас пересмотреть наши предположения о природе реальности и нашу роль в их создании. Но в этом случае ответ несколько сложнее, поскольку он зависит от того, что мы подразумеваем под «реальным».</p>
   <p>Если вы говорите с химиком, «реальны» молекула, атом, протон. Для физика «реален» кварк, бозон Хиггса или, возможно, набор крохотных струн, колеблющихся в одиннадцати измерениях. Предполагается, что они существуют в физическом мире вне зависимости от того, есть в нем люди или нет, то есть они считаются категориями, <emphasis>не зависящими от воспринимающих</emphasis>. Если все люди завтра покинут эту планету, элементарные частицы по-прежнему останутся<a l:href="#n_291" type="note">[291]</a>.</p>
   <p>Однако эволюция снабдила человеческую психику возможностью создавать реальность другого рода, которая полностью зависит от людей-наблюдателей. По изменениям давления воздуха мы конструируем звуки. По световым волнам мы конструируем цвета. Из выпечки мы делаем капкейки и маффины, которые неразличимы, за исключением названия (глава 2). Если пара людей соглашается, что нечто является реальным и дает ему название, они создают реальность. Все люди с нормально работающим мозгом имеют способности для капельки волшебства такого рода, и мы постоянно пользуемся ими.</p>
   <p>Если вы сомневаетесь в своих возможностях заклинателя реальности, посмотрите на рис. 7.1. Это растение называется <emphasis>daucus carota</emphasis>, больше известное как кружево королевы Анны<a l:href="#n_292" type="note">[292]</a>. Обычно наружные цветки имеют белый цвет, но в редких случаях они розовые (то есть они отражают свет с такой длиной волны, который людьми моей культуры воспринимается как розовый). Мой друг Кевин («дядя Кевин» из предыдущей главы) однажды приложил сверхусилия, чтобы приобрести розовое кружево королевы Анны, и гордо посадил это растение в центре своего садика. Однажды мы с ним пили чай у него во дворе, когда заскочила одна знакомая. Мы с Кевином зашли в дом, чтобы принести чай и для нее, и вернулись как раз в то время, когда знакомая покачала головой, нагнулась и с ловкостью, свидетельствующей о десятках лет опыта, выдернула кружево королевы Анны из земли.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_027.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 7.1.</strong> Кружево королевы Анны</p>
   <empty-line/>
   <p>Ничто в мире природы не указывает точно, является ли растение цветком или сорняком. Для Кевина кружево королевы Анны — цветок, а для его знакомой — сорняк. Различие зависит от субъекта восприятия. Роза обычно считается цветком, но станет сорняком, если вы обнаружите ее среди овощей. Одуванчик часто считают сорняком, но он превращается в цветок, если у вас букет полевых цветов или если он — подарок вашего двухлетнего ребенка. Растения существуют в природе объективно, но цветы и сорняки для своего существования требуют воспринимающего человека. Это категории, <emphasis>зависящие от субъекта восприятия</emphasis>. Альберт Эйнштейн прекрасно проиллюстрировал это, написав: «Физические понятия — свободные творения человеческого разума, а не однозначно определены внешним миром, как иногда может показаться»<a l:href="#n_293" type="note">[293]</a>.</p>
   <p>Здравый смысл предлагает нам верить, что эмоции реальны по природе и существуют независимо от любого наблюдателя, как бозон Хиггса и растения. Кажется, что эмоции присутствуют в шевелящихся бровях и сморщенных носах, в пожатых плечах и потеющих ладонях, в колотящихся сердцах и впрыскивании кортизола, в молчании, криках и вздохах.</p>
   <p>Однако наука говорит нам, что для эмоций нужен субъект восприятия, точно так же, как для звуков и цветов. Когда вы испытываете или воспринимаете эмоции, входные сенсорные сигналы трансформируются в схемы возбуждения нейронов. В это время, если вы сосредоточите внимание на своем теле, вы переживаете эмоции, как если бы они происходили в вашем теле, ровно так же, как вы воспринимаете красный цвет яблока и звуки мира. Если вместо этого вы сосредоточите внимание на мире, вы ощущаете лица, голоса и тела, как если бы они выражали эмоции, которые вам нужно декодировать. Однако, как мы узнали в главе 5, чтобы придать смысл этим ощущениям, ваш мозг категоризует их с помощью понятий эмоций. В результате вы конструируете случаи счастья, страха, гнева или других категорий эмоций.</p>
   <p>Эмоции реальны, но реальны тем же образом, что и звуки падения дерева, восприятие красного цвета и различия между цветами и сорняками. Все они сконструированы в мозге воспринимающего человека.</p>
   <p>Вы постоянно двигаете лицевыми мышцами. Ваши брови изгибаются. Ваши губы кривятся. Ваш нос морщится. Эти действия независимы от субъекта восприятия, и они помогают вам брать пробы сенсорного мира. Расширение глаз улучшает периферическое зрение, и вам проще заметить объекты вокруг вас. Сужение глаз улучшает остроту зрения для объектов прямо перед вами. Сморщенный нос помогает блокировать вредные химикаты. Но эти движения по своей природе не связаны с эмоциями<a l:href="#n_294" type="note">[294]</a>.</p>
   <p>Внутри вашего тела в течение дня меняются частота сердечных сокращений, кровяное давление, темп дыхания, температура и уровень кортизола. У этих изменений есть физические функции регулирования тела в мире; они независимы от воспринимающих их людей. Они также по своей природе не связаны с эмоциями.</p>
   <p>Движения ваших мышц и изменения в теле становятся функционально случаями какой-то эмоции <emphasis>только тогда, когда вы их категоризируете соответствующим образом</emphasis>, приписывая им новые функции — переживания и восприятия. Без понятий эмоций эти новые функции не существуют. Это только двигающиеся лица, бьющиеся сердца, циркулирующие гормоны и так далее. Точно так же без понятий не существует красный цвет или звук падающего дерева. Это только свет и колебания.</p>
   <p>Ученые издавна спорили, реальны в природе или иллюзорны категории эмоций вроде страха и гнева. Мы узнали в главе 1, что те, кто придерживается классического взгляда, полагают, что категории эмоций заложены в природе, а все случаи, к примеру, «страха» обладают общим биологическим отпечатком. Они говорят, что понятия эмоций в вашей голове существуют отдельно от этих природных категорий. Критики обычно парируют, что гнев, страх и прочее — это просто слова из житейской психологии (психологии здравого смысла) и в научных целях от них надо отказаться. Ранее в своей работе я придерживалась этого последнего мнения, но сейчас мне кажется, что есть более реалистичная возможность<a l:href="#n_295" type="note">[295]</a>.</p>
   <p>Разграничение между «реально в природе» и «иллюзорно» — это ложное деление. Страх и гнев реальны для группы людей, которые <emphasis>соглашаются</emphasis>, что определенные изменения в теле, лице и так далее обладают смыслом эмоции. Другими словами, понятия эмоций относятся к социальной реальности. Они существуют в вашей человеческой психике, то есть созданы в вашем человеческом мозге, являющемся частью природы. Биологические процессы категоризации, которые встроены в физическую реальность и наблюдаются в мозге и теле, создают социально реальные категории. Житейские понятия вроде «страха» и «гнева» — это не просто слова, от которых нужно отказаться в научном мышлении, они играют важную роль в истории того, как мозг создает эмоции.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Социальная реальность — это не только тривиально звучащие примеры вроде цветов, сорняков и красных яблок. Человеческая цивилизация буквально создана социальной реальностью. Б<emphasis>о</emphasis>льшая часть вещей в вашей жизни сконструирована социально: ваша работа, адрес вашего дома, ваше правительство и законы, ваш социальный статус. Ради социальной реальности ведутся войны, а сосед убивает соседа. Когда Беназир Бхутто, премьер-министр Пакистана, сказала: «Вы можете убить человека, но не идею», она провозгласила силу социальной реальности для преображения мира.</p>
   <p>Деньги — классический пример социальной реальности. Есть бумажный прямоугольник с напечатанным лицом мертвого лидера, металлический диск, раковина или немного ячменя; какая-то группа людей категоризирует этот объект как деньги, и он <emphasis>становится</emphasis> деньгами. Мы обмениваем ежедневно миллиарды долларов, основываясь на социальной реальности под названием фондовая биржа. Мы научно изучаем экономику с помощью изощренных математических уравнений. Катастрофические последствия финансового кризиса 2008 года были продуктом социальной реальности. За считаные мгновения набор закладных (которые сами были конструктами<a l:href="#n_296" type="note">[296]</a> социальной реальности) превратился из ценностей в ничто, приведя людей к экономическому краху. У этого не было объективной биологической или физической причины. Это было просто одно коллективное и разрушительное изменение воображения. Задумайтесь: в чем разница между двумя сотнями однодолларовых купюр и картиной, сделанной методом шелкографии, на которой изображены две сотни однодолларовых купюр? Ответ: «Примерно 43,8 миллиона долларов». Такова цена, за которую была продана картина Энди Уорхола «200 однодолларовых купюр». Эта картина представляет в точности то, о чем говорит ее название, практически не отличаясь от нарисованных там банкнот. Колоссальная разница в цене — это целиком социальная реальность. Цена также колеблется — в 1990-е годы эта работа была продана всего лишь за 300 000 долларов, — и это также отражает социальную реальность. Если 43,8 миллиона долларов кажутся вам высокой ценой, то вы участник этой социальной реальности<a l:href="#n_297" type="note">[297]</a>.</p>
   <p>Придумайте что-нибудь, дайте название, и вы создали понятие. Научите своему понятию других людей, и, если они соглашаются, вы создали нечто реальное. Как нам удалось это волшебство творения? Мы категоризируем. Мы берем вещи, которые существуют в природе, и приписываем им новые функции, которые выходят за рамки их физических свойств. Затем мы передаем эти понятия друг другу, объединяя мозги разных людей в общий социальный мир. Такова суть социальной реальности<a l:href="#n_298" type="note">[298]</a>.</p>
   <p>Эмоции — это социальная реальность. Мы конструируем случаи эмоций точно таким же образом, как цвета, падающие деревья и деньги: используя систему понятий, которая реализована в нейронной сети мозга. Мы преобразуем сенсорные сигналы от тела и мира, которые независимы от субъекта восприятия, в случай (например) счастья в контексте понятия «счастье», находящегося в многочисленных людских умах. Понятие приписывает новые функции этим ощущениям, создавая реальность, которой до этого не было: переживание или восприятие эмоции.</p>
   <p>Вместо того чтобы спрашивать: «Реальны ли эмоции?», лучше спросить: «Как эмоции становятся реальными?» В идеале ответом служит строительство мостика от биологии мозга и тела (как интероцепция) к повседневным житейским понятиям нашей жизни — таким как «страх» и «счастье».</p>
   <p>Эмоции становятся реальными для нас с помощью двух человеческих способностей, которые являются необходимыми условиями для социальной реальности. Во-первых, вам нужна группа людей, соглашающаяся с тем, что какое-то понятие существует — например, «цветок», «наличные» или «счастье». Такое разделяемое знание называется <emphasis>коллективной интенциональностью</emphasis><a l:href="#n_299" type="note">[299]</a>. Большинство людей редко думает о коллективной интенциональности, тем не менее это фундамент каждого общества. Даже ваше собственное имя становится реальным посредством коллективной интенциональности<a l:href="#n_300" type="note">[300]</a>.</p>
   <p>С моей точки зрения категории эмоций становятся реальными посредством коллективной интенциональности. Чтобы сообщить кому-нибудь другому, что вы разгневаны, у вас обоих должно иметься разделяемое понимание «гнева». Если люди соглашаются, что некоторая совокупность мимических движений и сердечно-сосудистых изменений в определенном контексте является гневом, то так оно и есть. Вам не нужно явным образом знать о таком соглашении. Вам даже не нужно соглашаться с тем, является ли некий конкретный случай гневом или нет. Вам нужно только согласиться в принципе, что гнев существует и у него есть определенные функции. С этого момента люди могут передавать друг другу информацию об этом понятии настолько эффективно, что гнев кажется врожденным. Если я и вы соглашаемся, что в данном контексте нахмуренная бровь означает гнев, и я хмурю бровь, я эффективно делюсь с вами информацией. Само по себе мое движение доносит до вас гнев не больше, чем вибрации воздуха доносят звук. Вследствие того, что мы разделяем понятие, мое движение инициирует соответствующее предсказание в вашем мозге… метод волшебства, характерный для людей. Это категоризация как совместное действие<a l:href="#n_301" type="note">[301]</a>.</p>
   <p>Коллективная интенциональность необходима для социальной реальности, однако этого недостаточно. Некоторые животные способны к рудиментарным формам коллективной интенциональности, но без социальной реальности. Муравьи работают совместно, и это же делают пчелы. Стаи птиц и косяки рыб двигаются синхронно. Некоторые группы шимпанзе используют инструменты — например, палки для доставания и поедания термитов и камни для разбивания орехов, и это применение передается потомкам. Выглядит так, что шимпанзе даже освоили понятие «инструмент», осознав, что объекты, выглядящие по-разному, можно использовать для общей цели — например, чтобы получить еду.</p>
   <p>Однако люди уникальны, поскольку наша коллективная интенциональность включает ментальные понятия. Мы можем посмотреть на молоток, цепную пилу, нож для колки льда и категоризировать их как «инструменты», а затем поменять точку зрения и категоризировать их как «орудия убийства». Мы можем придать функции, которые иначе бы не существовали, изобретая таким образом реальность. Мы можем делать такое волшебство, поскольку у нас есть второе необходимое условие для социальной реальности: язык.</p>
   <p>Никакие другие животные не имеют коллективной интенциональности в сочетании со словами. Несколько видов животных обладают своего рода символической коммуникацией. Похоже, что слоны общаются с помощью низкочастотных звуков, которые могут разноситься на милю. Некоторые человекообразные обезьяны, похоже, ограниченно используют язык знаков, примерно на уровне двухлетнего ребенка, который обычно связан с получением вознаграждения. Однако только люди имеют одновременно и язык, и коллективную интенциональность. Эти две способности сложным путем опираются друг на друга, позволяя ребенку загрузить систему понятий в свой мозг, изменяя в ходе этого процесса сеть связей в мозге. Это сочетание также позволяет людям выполнять совместную категоризацию, которая является базой для коммуникации и влияния социальной среды<a l:href="#n_302" type="note">[302]</a>.</p>
   <p>Как мы узнали в главе 5, слова побуждают нас формировать понятия путем группировки физически различных вещей для некоторой цели. Труба, литавры, скрипка и артиллерийское орудие не имеют ничего общего по внешнему виду, однако выражение «музыкальный инструмент» позволяет нам считать их сходными в отношении определенной цели, такой как исполнение увертюры Чайковского «1812 год»<a l:href="#n_303" type="note">[303]</a>. Слово «страх» группирует вместе различные случаи со значительно меняющимися движениями, интероцептивными ощущениями и событиями мира. Даже дети, не умеющие говорить, используют слова, чтобы сформировать понятия о мячах и погремушках, когда такие слова намеренно произносят взрослые.</p>
   <p>Слова являются самым эффективным известным нам средством, чтобы передавать понятия, общие для какой-нибудь группы. Когда я заказываю пиццу, никогда не бывает разговора наподобие такого:</p>
   <p><strong>Я:</strong> Добрый день, я бы хотела сделать заказ.</p>
   <p><strong>Голос по телефону:</strong> Конечно. Что вам нужно?</p>
   <p><strong>Я:</strong> Я бы хотела раскатанный кусок теста, которому придана форма круга, а иногда прямоугольника, с томатным соусом и сыром сверху, который запекался в очень горячей печи достаточное время, чтобы сыр расплавился, а корочка подрумянилась. Для еды.</p>
   <p><strong>Голос:</strong> Это стоит 9,99 доллара. Будет готово, когда большая стрелка будет на числе двенадцать, а маленькая стрелка — на числе семь.</p>
   <p>Слово «пицца» значительно сократит этот разговор, поскольку у нас есть общий опыт и, соответственно, общее знание, касающееся пиццы в нашей культуре. Мне пришлось бы описывать отдельные свойства пиццы только человеку, который никогда ранее не встречался с пиццей и который подобным образом, характеристика за характеристикой, выработал бы собственное понимание пиццы.</p>
   <p>Слова также имеют силу. Они позволяют нам вкладывать идеи непосредственно в голову других людей. Если я усаживаю вас на стул, совершенно неподвижно, и говорю вам слово «пицца», нейроны в вашем мозге автоматически меняют паттерны возбуждения, совершая предсказание. Вы можете даже истекать слюной, когда симулируете вкус грибов и пепперони. Слова обеспечивают нашу специфическую форму телепатии.</p>
   <p>Слова также побуждают к умозаключению о психическом состоянии: выяснению намерений, целей и взглядов других людей. Как мы обсуждали в главе 5, дети изучают важную информацию в умах других людей, а слова являются средством для вывода этой информации.</p>
   <p>Конечно же, слова — не единственный способ сообщить о понятии. Если я вышла замуж и хочу показать это миру, я не обязана расхаживать и повторять: «Я замужем, я замужем, <emphasis>я замужем</emphasis>». Я могла бы просто носить кольцо, предпочтительнее с несколькими крупными бриллиантами. Или в Северной Индии я могла бы носить бинди (красную точку) на лбу. Аналогично, если я счастлива, мне не нужны слова, чтобы сообщить об этом. Я могу просто улыбаться, а другие вокруг меня поймут это посредством коллективной интенциональности, когда в их мозге высвобождаются вихри предсказаний. Когда моя дочь была дошкольницей, мне было достаточно округлить глаза, чтобы удержать ее от озорства. Никаких слов не требовалось.</p>
   <p>Тем не менее, чтобы обучать какому-нибудь понятию эффективно, вам понадобится слово. Коллективная интенциональность требует, чтобы все люди в группе разделяли общее понятие, будь оно «цветок», «сорняк» или «страх». Случаи каждого из этих понятий крайне разнообразны, а в их физических характеристиках мало статистических закономерностей, но все участники группы должны каким-то образом изучить эти понятия. Для всех практических целей такое изучение требует слова.</p>
   <p>Что появляется раньше — понятие или слово? По этому поводу ведется научный и философский спор, в который мы здесь вдаваться не станем; однако ясно, что люди формируют некоторые понятия до знания слова. В течение нескольких дней после рождения дети быстро изучают перцептивное понятие лица, не зная слово «лицо», как мы отмечали в главе 5, поскольку лица обладают статистической регулярностью: два глаза, нос и рот. Аналогичным образом мы различаем понятия «растение» и «человек», не требуя слов для них: растения осуществляют фотосинтез, а люди нет. Различие не зависит от субъекта восприятия, вне зависимости от того, как называть эти два понятия<a l:href="#n_304" type="note">[304]</a>.</p>
   <p>С другой стороны, определенные понятия требуют слов. Рассмотрим категорию «воображаемые телефоны». Все мы видели детей, которые держат какой-нибудь предмет у уха и разговаривают по нему, имитируя действия своих родителей. Предметы могут быть самыми различными: банан, рука, чашка, даже плюшевая игрушка. В этих случаях нет статистически значимых повторений, и все же папа может дать сыну банан и сказать: «Звони, звони, это тебе», и этого достаточно для разделяемого понимания того, что делать дальше. С другой стороны, если вы не знаете понятия «воображаемый телефон» и видите двухлетнего ребенка, прижимающего к уху игрушечную машинку и разговаривающего, вы увидите только говорящего ребенка, который держит игрушку у головы.</p>
   <p>Аналогичным образом понятия эмоций проще всего изучать с помощью слов для эмоций. Вы знаете, что категории эмоций не имеют надежных «отпечатков» на лице, теле или в мозге. Это означает, что случаи одного понятия эмоций, например «удивления», не требуют физического сходства, чтобы мозг сгруппировал их вместе. Точно так же двум понятиям, например «удивлению» и «страху», не нужны надежные «отпечатки», чтобы мозг уверенно различал их. Поэтому мы (как культура) <emphasis>вводим </emphasis>ментальное сходство с помощью слов. С детства мы слышим, как люди употребляют слова «страх» и «удивление» в конкретных ситуациях. Звук каждого слова (а впоследствии и письменный вид каждого слова) создает статистически достаточную повторяемость внутри каждой категории и статистическую разницу между ними, чтобы мы приступили к работе. Слова немедленно предлагают нам установить цели, чтобы закрепить каждое понятие. Маловероятно, чтобы без слов «страх» и «удивление» эти два понятия распространялись от человека к человеку. Никто не знает, формируются понятия до слов или наоборот, но ясно, что слова сильно связаны с тем путем, с помощью которого мы развиваем и передаем чисто ментальные понятия.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Теоретики классического взгляда бесконечно обсуждают вопрос, сколько имеется эмоций. Любовь — эмоция? Что насчет благоговения? Любопытство? Голод? Относятся ли слова «счастливый» и «радостный» к различным эмоциям? Различны ли вожделение, похоть и страсть? И вообще — эмоции ли это? С точки зрения социальной реальности это неважно. Любовь (любопытство, голод и т. д.) — это эмоция до тех пор, пока люди соглашаются, что ее случаи выполняют функции эмоций<a l:href="#n_305" type="note">[305]</a>.</p>
   <p>В предыдущих главах мы характеризовали некоторые из этих функций. Первая проистекает из того факта, что понятия эмоций, как и все эмоции, <emphasis>создают смысл</emphasis>. Предположим, вы обнаружили, что часто дышите и вспотели. Вы возбуждены? Испуганы? Физически утомлены? Различные категоризации представляют различные смыслы: иными словами, различные вероятные объяснения вашего физического состояния в этой ситуации, основанные на вашем прошлом опыте. Как только вы создали какой-нибудь случай эмоции, проведя категоризацию с помощью понятия эмоции, ваши ощущения и действия объяснены.</p>
   <p>Вторая функция эмоций проистекает из того факта, что понятия <emphasis>предписывают действие</emphasis>. Если вы часто дышите и вспотели, то что вам следует делать? Широко улыбаться при возбуждении, удирать в страхе или лечь и отдохнуть­? Случай эмоции, сконструированный из прогноза, подгоняет ваше действие к конкретной цели в конкретной ситуации, используя в качестве руководства прошлый опыт.</p>
   <p>Третья функция связана со способностью понятия <emphasis>управлять ресурсами вашего тела</emphasis>. В зависимости от того, как вы категоризируете свое потение и одышку, происходит разное воздействие на ваш бюджет. Если вы припишете ситуацию к категории возбуждения, это может привести к умеренному выбросу кортизола (например, чтобы поднять ваши руки); категория страха может привести к повышенному выбросу кортизола (словно вы готовы удрать); а отдых не требует дополнительного кортизола. Категоризация действует на тело. Каждый случай эмоций затрагивает регулирование бюджета тела на ближайшее будущее.</p>
   <p>Эти три функции имеют нечто общее: они касаются исключительно вас. Вам не нужно затрагивать кого-либо другого, чтобы создавать смысл, действовать или регулировать бюджет тела. Однако понятия эмоций имеют две других функции, которые втягивают в ваш круг социальной реальности других лиц. Одна функция — коммуникация эмоций, когда два человека производят синхронную категоризацию с помощью понятий. Если вы видите вспотевшего и быстро дышащего человека, то это выражает одно, если на нем спортивный костюм для бега, и нечто совершенно другое, если на нем смокинг жениха. Категоризация здесь придает смысл и объясняет, почему человек действует именно так. Другая функция — <emphasis>социальное влияние</emphasis>. Понятия наподобие «возбуждения», «страха» и «утомления» — это инструменты, чтобы вы управляли не только своими ресурсами, но и телесными ресурсами других людей. Если вы можете заставить кого-то воспринять ваше потеющее состояние с одышкой как страх, вы влияете на их действия каким-то образом, которого не могут обеспечить быстрое дыхание и вспотевший лоб сами по себе. Вы можете быть творцом переживаний других людей<a l:href="#n_306" type="note">[306]</a>.</p>
   <p>Последние две функции требуют, чтобы другие люди — те, с которыми вы общаетесь, или те, на которых вы воздействуете, — согласились, что определенные состояния тела или физические действия выполняют конкретные функции в определенных ситуациях. Без этой коллективной интенциональности действия одного человека будут восприняты другими людьми как бессмысленный шум вне зависимости от того, насколько значимы они для него самого.</p>
   <p>Предположим, что вы гуляете с подругой и видите мужчину, с силой топающего ногой по мостовой. Вы категоризируете этого мужчину как сердитого. Ваша подруга категоризирует его как подавленного. Сам мужчина полагает, что он просто сбивает грязь со своего ботинка. Означает ли это, что вы с подругой неправы? Может ли этот мужчина не знать в тот момент о собственной эмоции? Кто прав в этом случае?</p>
   <p>Если бы это был вопрос физической реальности, вы определенно бы разобрались с этим делом. Если я скажу, что моя блузка сделана из шелка, а вы скажете, что она из полиэстера, мы можем провести химический анализ и узнать ответ. Однако в социальной реальности не бывает такой вещи, как точность. Если я скажу, что моя блузка красива, а вы скажете, что она ужасна, ни один из нас не будет объективно прав. То же самое относится к восприятию эмоций топающего человека. Эмоции не имеют «отпечатков», поэтому здесь не может быть точности. Лучшее, что вы можете сделать, — найти консенсус. Мы можем спросить других людей, с кем из нас они согласны по поводу блузки или топающего мужчины, или мы можем сравнить наши категоризации с нормами нашей культуры<a l:href="#n_307" type="note">[307]</a>.</p>
   <p>Вы, ваша подруга и топающий мужчина конструируют восприятие через предсказания. Сам мужчина может ощущать неприятное возбуждение, и он может категоризировать свои интероцептивные ощущения как случай «удаления грязи со своего ботинка». Вы можете конструировать восприятие гнева, а ваша подруга — восприятие подавленности. Каждый конструкт реален, поэтому на вопросы о точности в строго объективном смысле ответить нельзя. Это не ограничение науки: в первую очередь это просто неправильный вопрос. Нет никаких независимых от наблюдателя измерений, которые могут надежно и конкретно вынести решение по этому вопросу. Когда у вас нет объективного критерия для вычисления точности и вы остаетесь с консенсусом, это говорит о том, что вы имеете дело с социальной реальностью, а не физической<a l:href="#n_308" type="note">[308]</a>.</p>
   <p>Это легко понять неправильно, и это часто неправильно понимается, поэтому я поясню. Я не говорю, что эмоции — это иллюзии. Они реальны, но социально реальны — как в случае цветов и сорняков. Я не говорю, что все относительно. Если бы это было верно, цивилизация бы развалилась. Я также не говорю, что эмоции «всего лишь у вас в голове». Эта фраза примитивизирует мощь социальной реальности. Деньги, репутация, законы, правительство, дружба и религиозные воззрения тоже находятся «всего лишь» в умах людей, но люди <emphasis>живут и умирают</emphasis> ради них. Они реальны, поскольку люди соглашаются, что они реальны. Но и они, и эмоции существуют только при наличии воспринимающих людей.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Представьте, что вы залезли в пакет с картофельными чипсами и обнаружили, что предыдущий съеденный вами кусочек был последним. Вы ощущаете разочарование, что пакет пуст, облегчение, что не добавите себе лишних калорий, легкую вину, что умяли целый пакет, а также желание съесть еще один чипс. Я только что изобрела понятие эмоции, для которого в английском языке, несомненно, нет никакого слова. И все же, когда вы читали мое длинное описание этого сложного ощущения, вы, вероятнее всего, смоделировали всю ситуацию, вплоть до шелеста пакета и безрадостных мелких крошек на его дне. Вы испытали эту эмоцию без отдельного слова для нее.</p>
   <p>Ваш мозг совершил это действие, сочетая случаи уже известных вам понятий, таких как «пакет», «чипсы», «разочарование», «облегчение», «вина» и «голод». Эта мощная способность понятийной системы вашего мозга, которую в главе 5 мы называли комбинированием понятий, создает ваш первый случай этой новой связанной с чипсами категории эмоций, готовой для симуляции. Теперь, если я назову мое творение словом «бесчипсовость» и научу ему своих сограждан, оно станет в точности таким же реальным понятием эмоции, как «счастье» и «печаль». Люди смогут прогнозировать с его помощью, категоризировать с его помощью, регулировать бюджет тела с его помощью и конструировать разнообразные случаи бесчипсовости в различных ситуациях.</p>
   <p>Это приводит нас к одной из самых смелых идей в этой книге: понятие эмоции <emphasis>необходимо</emphasis> вам, чтобы испытывать или воспринимать соответствующую эмоцию. Это требование. Без понятия «страх» вы не можете испытывать страх. Без понятия «печаль» вы не сможете воспринимать печаль другого человека. Вы можете научиться нужному понятию или сконструировать его на месте с помощью комбинирования понятий, но ваш мозг должен уметь создавать это понятие и создавать предсказания с его помощью. В противном случае вы будете слепы в отношении этой эмоции.</p>
   <p>Я понимаю, что эта идея звучит необычно, поэтому давайте рассмотрим несколько примеров.</p>
   <p>Скорее всего, вы незнакомы с эмоцией под названием <emphasis>liget</emphasis>. Это ощущение буйной агрессии, испытываемой племенем охотников за головами илонгот с Филиппин. <emphasis>Liget</emphasis> включает сильное стремление, страсть и энергию при опасном вызове, когда группа людей соревнуется с другой группой. Опасность и энергия вливают чувство близости и общности. <emphasis>Liget</emphasis> — это не просто психическое состояние, а сложная ситуация с социальными правилами в отношении действий, выполняемых вами в это время, и в отношении того, как другие люди должны обращаться с вами. Для членов племени илонгот <emphasis>liget</emphasis> настолько же реальная эмоция, как счастье и печаль для вас.</p>
   <p>Люди западной культуры, разумеется, испытывают приятную агрессивность. Атлеты ощущают ее в пылу соревнований. Киберигроки культивируют ее, проходя шутеры-стрелялки. Однако эти люди не испытывают <emphasis>liget</emphasis> со всеми ее предписанными действиями, изменениями бюджета тела, коммуникацией, смыслом и социальным воздействием, если только они не могут сконструировать понятие liget с помощью понятийного комбинирования. <emphasis>Liget</emphasis> — это цельный понятийный пакет, и если ваш мозг не может создать такое понятие, вы не можете испытывать <emphasis>liget</emphasis>, хотя вы можете испытывать ее компоненты: приятный аффект с высоким возбуждением; агрессивность; волнующее ощущение стремления к риску или ощущение братства из-за принадлежности к какой-то группе.</p>
   <p>Теперь рассмотрим понятие эмоции, которое совсем недавно было усвоено американской культурой. На недавней встрече с сотрудниками моей лаборатории я узнала, что один знакомый (назовем его Роберт) не преуспел в получении Нобелевской премии. В прошлом Роберт общался со мной с пренебрежением (это вежливый эвфемизм для фразы «он вел себя как задница»), так что, когда я услышала эту новость, должна признаться, что испытала сложное эмоциональное переживание: некоторое сочувствие к Роберту, плюс небольшую долю удовлетворения от его неудачи, плюс огромный вал вины за свою мелочность, а также смущение, что кто-нибудь может обнаружить мое недоброжелательное чувство.</p>
   <p>Представьте, что я бы описала эту комбинацию понятий членам своей лаборатории так: «Вероятно, Роберт ощущает себя ужасно из-за этой неудачи, и я этому рада». Мои слова были бы совершенно неадекватными. Никто в лаборатории не знал об истории с Робертом и не представлял моей одновременной вины и смущения; поэтому они бы не поняли моей точки зрения и, возможно, сочли бы задницей уже меня. Поэтому вместо этого я сказала: «Ощущаю легкое <emphasis>schadenfreude</emphasis><a l:href="#n_309" type="note">[309]</a>», и все в комнате улыбнулись и с пониманием кивнули. Одно слово эффективно передало мой эмоциональный опыт и сделало его социально приемлемым, поскольку у всех остальных было это понятие и они могли сконструировать восприятие <emphasis>schadenfreude</emphasis>. Мы бы не могли сделать этого, имея только аффект приятной валентности при чьих-то неудачах.</p>
   <p>Ситуация здесь в точности такая же, как у более знакомой западной эмоции типа печали. Любой нормальный человек может испытывать неприятный аффект с низким возбуждением. Однако вы не можете испытывать печаль со всеми ее культурными смыслами, соответствующими действиями и прочими функциями эмоций, если у вас нет понятия «печаль».</p>
   <p>Некоторые ученые полагают, что без понятия эмоций эти эмоции все равно существуют, однако затрагиваемое лицо не осознает этого, что означает нахождение состояния эмоции вне сознания. Я допускаю, что такое возможно, но сомневаюсь в этом. Если у вас нет понятия «цветок» и кто-нибудь показывает вам розу, вы воспринимаете только какое-то растение, а не цветок. Никакой ученый не заявил бы, что вы видите цветок, но просто «не осознаете этого». Аналогично, образ из пятен в главе 2 не имеет внутри скрытой пчелы. Вы воспринимаете пчелу только в силу знания понятий. То же самое рассуждение относится и к эмоциям; без понятий liget, «печаль» или «бесчипсовость», нужных для категоризации, никаких эмоций нет, есть только приблизительный шаблон сенсорных сигналов.</p>
   <p>Подумайте, насколько полезным могло быть понятие liget в западной культуре. Когда курсанты военных училищ обучаются военному искусству, небольшая их доля, как сообщается, развивает в себе ощущение удовольствия от убийства. Они не стремятся убивать, чтобы получить удовольствие; они не психопаты. Но когда они убивают, они испытывают удовольствие. Их рассказы о сражении часто рисуют сильные ощущения удовольствия от остроты охоты или от хорошо выполненной работы вместе с товарищами по оружию. Однако в западной культуре удовольствие от убийства считается ужасным и постыдным; трудно сочувствовать или сопереживать тем, кто испытывает такое ощущение. Поэтому задумайтесь: что, если мы научили бы курсантов понятию и слову <emphasis>liget</emphasis>, включая набор социальных правил для того, когда надлежит испытывать <emphasis>liget</emphasis>? Мы могли бы встроить это понятие в наш более широкий культурный контекст норм и ценностей, точно так же, как мы встроили слово <emphasis>schadenfreude</emphasis>. Это понятие могло бы даже дать военнослужащим возможность гибко взращивать переживание <emphasis>liget</emphasis>, когда это нужно для выполнения их военных обязанностей. Новые понятия эмоций (вроде <emphasis>liget</emphasis>) могли бы расширить их эмоциональную гранулярность, улучшая сплоченность подразделения и выполнение заданий, при этом защищая душевное состояние служащих нашей армии как в сражениях, так и после возвращения домой<a l:href="#n_310" type="note">[310]</a>.</p>
   <p>Я понимаю, что говорю нечто дерзкое: что каждому из нас нужно иметь понятие эмоции до того, как мы можем испытать или воспринять эту эмоцию. Это определенно не соответствует здравому смыслу или повседневному опыту; эмоции воспринимаются встроенными. Однако эмоции конструируются посредством прогноза, и вы можете прогнозировать только с помощью понятий, которыми обладаете… которые у вас есть.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Эмоции, которые вы так легко испытываете и которые кажутся встроенными, вероятнее всего, были известны также поколению и ваших родителей, и их родителей. Классический взгляд объясняет этот процесс предположением, что эмоции — отдельно от понятий эмоций — встроены в нервную систему в ходе эволюции. Я тоже рассказываю об эволюции, однако мой рассказ касается социальной реальности и не требует отпечатков для эмоций в нервной системе.</p>
   <p>Понятия эмоций вроде «страха», «гнева» и «счастья» переходят от одного поколения к другому. Это происходит не просто потому, что мы передаем свои гены, а потому, что эти гены позволяют каждому поколению устанавливать связи с мозгами последующего поколения. Детская психика заполняется понятиями по мере того, как они усваивают нравы и ценности своей культуры. Этот процесс известен под разными названиями. Развитие мыслительных способностей. Развитие языковых навыков. Социализация.</p>
   <p>Одно из основных адаптивных преимуществ человека — почему мы процветаем как вид — состоит в том, что мы живем в социальных группах. Такая схема позволила нам распространиться по земному шару, создав подходящую среду обитания — питаясь, одеваясь и учась друг у друга в негостеприимных физических условиях. Поэтому мы можем по мере смены поколений накапливать информацию — рассказы, рецепты, традиции и что угодно, что можно описать, — которая помогает каждому поколению, формируя мозг, устанавливать связь со следующим поколением. Такой кладезь знаний между поколениями позволяет нам активно формировать физическую среду, а не просто приспосабливаться к ней, и при этом создавать цивилизации<a l:href="#n_311" type="note">[311]</a>.</p>
   <p>Конечно же, жизнь в группах имеет свои недостатки, в частности, есть важнейшая дилемма, с которой должен сталкиваться каждый человек: ладить с другими или вырываться вперед. Повседневные понятия вроде «гнева» и «благодарности» являются важными инструментами для этих двух конкурирующих подходов. Они — инструменты культуры. Они предписывают определенные действия, зависящие от ситуации, позволяют вам общаться и влияют на поведение других людей, находясь на службе управления бюджетом вашего тела.</p>
   <p>Сам по себе тот факт, что страх поколение за поколением появляется в вашей культуре, не доказывает ни того, что страх закодирован в человеческом геноме, ни того, что он был создан естественным отбором миллионы лет назад у наших предков-гоминидов в африканской саванне. Объяснения с помощью одной-единственной причины игнорируют гигантскую роль коллективной интенциональности (не говоря уже о многочисленных свидетельствах современных нейронаук). Несомненно, эволюция позволяет людям создавать культуру, а часть этой культуры — система основанных на цели понятий, которые используются для управления собой и друг другом. Наша биология позволяет нам создавать основанные на цели понятия, но какие именно это будут понятия, определяется культурной эволюцией<a l:href="#n_312" type="note">[312]</a>.</p>
   <p>Человеческий мозг является культурным артефактом. Мы не загружаем культуру в девственный мозг, как программное обеспечение в компьютер; скорее, культура помогает нам устраивать связи в мозге. Далее мозг становится носителем культуры, помогая создавать и сохранять ее.</p>
   <p>Все люди, которые живут группами, должны решать общие проблемы, так что неудивительно обнаруживать некоторые понятия, которые сходны для разных культур. Большинство человеческих обществ, например, имеют мифы о сверхъестественных существах: нимфах античной Греции, фейри кельтских легенд, лепреконах Ирландии, «маленьком народце» североамериканских индейцев, менехуне гавайского фольклора, троллях Скандинавии, азиза Западной Африки, аглулик культуры эскимосов; мими аборигенов Австралии; син Китая; ками Японии и бесчисленном множестве других<a l:href="#n_313" type="note">[313]</a>. Рассказы об этих волшебных существах — важная часть человеческой истории и литературы. Однако это не означает, что такие волшебные создания действительно существуют или существовали в природе (как бы сильно мы ни хотели посетить Хогвартс<a l:href="#n_314" type="note">[314]</a>). Категория «волшебное существо» сконструирована человеческим умом, и, поскольку она существует в таком количестве различных культур, она, видимо, выполняет определенную важную функцию. Аналогичным образом понятие «страх» существует во многих культурах (но не во всех — в качестве примера можно взять народ къхунг в пустыне Калахари<a l:href="#n_315" type="note">[315]</a>) в силу выполнения важных функций. Насколько мне известно, ни одно из понятий эмоций не является универсальным, но даже если бы такое нашлось, сама универсальность не создает автоматически реальность, независимую от воспринимающих ее людей<a l:href="#n_316" type="note">[316]</a>.</p>
   <p>Социальная реальность — это движущая сила, стоящая за человеческой культурой. Вполне вероятно, что понятия эмоций — элементы социальной реальности, которым мы научаемся у других членов общества в детстве и даже позже, если вдруг переезжаем из одной культуру в другую (вскоре мы поговорим об этом более подробно). Поэтому социальная реальность — это своего рода канал для передачи поведения, предпочтений и значений от предков к потомкам посредством естественного отбора. Понятия — это не просто социальная надстройка над биологией. Это биологическая реальность, которая внедрена в ваш мозг с помощью культуры. Люди, которые живут в культурах с определенными понятиями или с более разнообразными понятиями, могут быть лучше приспособлены к воспроизводству<a l:href="#n_317" type="note">[317]</a>.</p>
   <p>В главе 5 мы видели иллюзорные полоски, на которые мы разделяем радугу, когда категоризируем длины световых волн с помощью наших понятий для цветов. Если вы заглянете на страничку русского Google и поищете русское слово «радуга», вы увидите, что рисунки включают семь цветов, а не шесть: принятая на Западе полоса синего цвета делится на две полосы — голубую и синюю, как показано на рис. 7.2<a l:href="#n_318" type="note">[318]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_028.png"/>
   <p><strong>Рис. 7.2.</strong> Рисунки радуги зависят от конкретной культуры</p>
   <empty-line/>
   <p>Эти рисунки показывают, что понятия для цветов зависят от культуры. В русской культуре синий цвет (blue) и голубой цвет (для западного человека sky blue<a l:href="#n_319" type="note">[319]</a>) — это различные категории, такие же различные, как для американца синий и зеленый. Это различие вовсе не вызвано врожденными анатомическими различиями между зрительной системой русских и американцев; оно определяется культурными понятиями цветов, которым люди обучаются. Людей, воспитывающихся в России, просто учат, что светлый синий и темный синий — это разные цвета с различными названиями. Эти понятия внедряются в их мозги, и они воспринимают семь цветов<a l:href="#n_320" type="note">[320]</a>.</p>
   <p>Слова представляют понятия, а понятия — это культурные орудия. Мы передаем их от родителей к детям, от одного поколения к другому, как подсвечники вашей прапрабабушки. «В радуге шесть полос». «Деньги обменивают на товары». «Капкейки — это десерт, а маффины едят на завтрак».</p>
   <p>Понятия эмоций — тоже культурные орудия. Они появляются вместе с большим комплектом правил и служат для управления ресурсами вашего тела или воздействия на кого-нибудь другого. Эти правила могут зависеть от культуры, которая оговаривает, когда они приемлемы для конструирования конкретной эмоции в конкретной ситуации. В США принято ощущать страх, когда едешь на американских горках, когда собираешься узнать результат онкологического обследования или когда кто-то наставляет на вас пистолет. В США не принято ощущать страх каждый раз, когда вы выходите из своего дома в безопасном месте: такое чувство считается патологией, расстройством под названием агорафобия<a l:href="#n_321" type="note">[321]</a>.</p>
   <p>Моя подруга Кармен, родившаяся в Боливии, была удивлена, когда я сообщила ей, что понятия эмоций значительно меняются от культуры к культуре. «Я думала, что у всех в мире одни и те же эмоции, — объяснила она мне по-испански. — Ну, у боливийцев эмоции сильнее, чем у американцев. <emphasis>Más fuerte</emphasis><a l:href="#n_322" type="note">[322]</a>». Большинство людей прожили всю жизнь с одним набором понятий эмоций, поэтому они, как и Кармен, удивляются, обнаруживая такую культурную относительность. И тем не менее ученые задокументировали по всему миру многочисленные понятия эмоций, которых нет в английском языке. У норвежцев есть понятие сильной радости, когда ты влюбляешься, они называют это <emphasis>forelsket</emphasis>. У датчан есть понятие <emphasis>hygge</emphasis> для определенного переживания тесной дружбы. Русское понятие <emphasis>тоска</emphasis> — это душевное страдание, а португальское <emphasis>saudade</emphasis> — сильное душевное влечение. После небольшого исследования я нашла испанское понятие для эмоции, у которого нет прямого эквивалента в английском языке, под названием <emphasis>pena ajena</emphasis><a l:href="#n_323" type="note">[323]</a>. Кармен описывала его мне как «ощущать боль за другого человека при виде его потери», но я также видела, что оно характеризуется как дискомфорт, стыд или неловкость за кого-то другого. Вот еще несколько найденных мною интересных понятий<a l:href="#n_324" type="note">[324]</a>:</p>
   <p><emphasis>Gigil</emphasis> (филиппинский) — желание обнять или сжать нечто, что ты невыносимо обожаешь<a l:href="#n_325" type="note">[325]</a>.</p>
   <p><emphasis>Voorpret</emphasis> (нидерландский) — приятное предчувствие какого-то события<a l:href="#n_326" type="note">[326]</a>.</p>
   <p><emphasis>Age-otori</emphasis> (японский) — ощущение, что вы после стрижки выглядите хуже<a l:href="#n_327" type="note">[327]</a>.</p>
   <p>Некоторые понятия эмоций из других культур невероятно сложны, возможно, даже непереводимы на английский, хотя носители, разумеется, испытывают их. Понятие <emphasis>fago</emphasis> в культуре народа ифалук в Микронезии может означать любовь, сочувствие, жалость, печаль, сопереживание в зависимости от ситуации. Говорят, что понятие <emphasis>litost</emphasis> из чешской культуры непереводимо, но приблизительно означает «мучения от собственной ничтожности в сочетании с желанием м<emphasis>е</emphasis>сти». Японское понятие эмоции <emphasis>arigata-meiwaku</emphasis> возникает, когда кто-нибудь делает для вас то, что вы не хотите и что может вызвать для вас проблемы, но от вас в любом случае требуется быть благодарным<a l:href="#n_328" type="note">[328]</a>.</p>
   <p>Когда я говорю слушателям в Соединенных Штатах, что понятия эмоций являются изменчивыми и зависят от культуры, а затем утверждаю, что наши собственные англоязычные понятия аналогичным образом являются локальными для нашей культуры, некоторые люди весьма удивляются, как и моя подруга Кармен. «Но ведь счастье и печаль — это <emphasis>реальные</emphasis> эмоции», — настаивают они, словно бы эмоции других культур не такие реальные, как наши собственные. На это я обычно говорю: вы совершенно правы. <emphasis>Fago</emphasis>, <emphasis>litost</emphasis> и прочее — не эмоции… <emphasis>для вас</emphasis>. Причина в том, что у вас нет понятий для этих эмоций; соответствующие ситуации и цели неважны для культуры американского среднего класса. Ваш мозг не может строить предсказания на основе <emphasis>fago</emphasis>, так что это понятие не ощущается автоматически так, как это происходит со счастьем и печалью. Чтобы понять <emphasis>fago</emphasis>, нужно соединить другие известные вам понятия, проводя понятийное комбинирование и затрачивая умственные усилия. Однако у людей ифалук такое понятие есть. Их мозг автоматически прогнозирует с его помощью. Когда они испытывают <emphasis>fago</emphasis>, это ощущается так же автоматически и реально, как для вас счастье и печаль, как если бы <emphasis>fago</emphasis> просто случалось с ними.</p>
   <p>Да, <emphasis>fago</emphasis>, <emphasis>litost</emphasis> и прочее — это просто слова, созданные людьми, но ведь таковы же и «счастливый», «печальный», «испуганный», «сердитый», «удивленный». Изобретенные слова — самое что ни на есть определение социальной реальности. Сказали бы вы, что ваша национальная валюта — это настоящие деньги, а денежные единицы остальных стран просто придуманы? Для любого человека, нигде не путешествовавшего и не имеющего понятия о других денежных единицах, это может показаться верным. Однако у опытных путешественников есть понятие «денежная единица другой культуры». Я прошу вас усвоить понятие «эмоция другой культуры», чтобы вы понимали, что ее случаи настолько же реальны для других, как ваши собственные эмоции для вас.</p>
   <p>Если вы считаете эти идеи дерзкими, попробуйте еще одну: некоторые западные понятия эмоций совершенно отсутствуют в других культурах. Эскимосы утка не имеют понятия «гнев». У таитян нет понятия «печаль». Последний факт западным людям принять крайне трудно… жизнь без печали? В самом деле? Когда таитяне находятся в ситуации, которую западный человек описывает как печальную, они чувствуют себя больными, встревоженными, утомленными или лишенными энтузиазма, и все эти состояния покрывают широким термином <emphasis>pe’ape’a</emphasis>. Любому, кто верит в классический взгляд на эмоции, приходится придумывать объяснение такому разнообразию и заявлять, что насупившийся таитянин на самом деле находится в биологическом состоянии печали, знает он об этом или нет. Конструктивист не может позволить себе такую роскошь уверенности, поскольку люди могут быть насупленными по многим причинам: они думают, прикладывают усилия, в плохом настроении, проверяют мысль или испытывают <emphasis>pe’ape’a</emphasis><a l:href="#n_329" type="note">[329]</a>.</p>
   <p>Если выйти за рамки понятий для отдельных эмоций, то различные культуры не сходятся даже в том, что есть «эмоция». Западные люди рассматривают эмоции как переживание внутри индивида, в теле. Однако многие другие культуры характеризуют эмоции как события между людьми, для которых нужно два человека или больше. Сюда входят ифалук Микронезии, балийцы, фульбе, илонгот Филиппин, калули Папуа — Новой Гвинеи, минангкабау Индонезии, пинтупи Австралии и самоанцы. Еще более любопытно, что некоторые культуры даже не имеют единого понятия «эмоция» для тех переживаний, которые западные люди считают эмоциональными. Таитяне, гиджингали в Австралии, фанти и дагбани в Гане, чевонг в Малайзии и наши друзья химба из главы 3 — несколько хорошо изученных примеров<a l:href="#n_330" type="note">[330]</a>.</p>
   <p>Большинство научных исследований эмоций проводится на английском языке с помощью американских понятий и американских слов для эмоций (и их переводов). Согласно выдающейся лингвистке Анне Вежбицкой, английский язык является понятийной тюрьмой для науки об эмоциях. «Английские термины для эмоций являются народной таксономией, а не объективным не зависящим от культуры аналитическим каркасом, поэтому, очевидно, мы не можем считать, что английские слова вроде “отвращения”, “страха” или “стыда” являются ключом к универсальным человеческим понятиям или базовым психологическим реальностям». Чтобы сделать проблему еще более империалистической, заметим, что эти слова для эмоций принадлежат английскому языку середины XX века, и есть подтверждения, что некоторые вполне современны. Само понятие «эмоция» — изобретение XVII столетия. До того ученые писали о страстях, чувствах и прочих понятиях, которые имели различные смыслы<a l:href="#n_331" type="note">[331]</a>.</p>
   <p>Языки мира описывают различный человеческий опыт различными путями: эмоции и прочие психические явления, цвета, части тела, направление, время, пространственные отношения и причинность. Многообразие языков поражает. Пример дает опыт моей подруги психолога Батьи Мескиты, с которой вы встречались в главе 5. Она родилась и воспитывалась в Нидерландах, а позже приехала в США в постдокторантуру. В течение следующих пятнадцати лет она вышла замуж, растила детей и стала профессором в Университете Уэйк-Форест в Северной Каролине. Живя в Нидерландах, Батья ощущала, что ее эмоции были, если можно так сказать, естественными. Однако вскоре после переезда в США она заметила, что ее эмоции не очень подходят для американской культуры. Американцы казались ей неестественно счастливыми. Мы постоянно говорили бодрым голосом. Мы постоянно улыбались. Когда Батья спрашивала, как дела, мы всегда отвечали положительно («Дела отлично!»). Собственные эмоциональные реакции Батьи выглядели негодными для американского культурного контекста. Когда ее спрашивали, как она себя чувствует, она не показывала достаточного энтузиазма и не говорила «прекрасно» или «превосходно». Однажды я слышала, как она выступала с докладом о своем опыте, я кивала все время, яростно аплодировала в конце, а потом подошла к ней, обняла и сказала: «Превосходная работа!» Через миг я поняла, что только что подтвердила все до одного из ее наблюдений<a l:href="#n_332" type="note">[332]</a>.</p>
   <p>Опыт Батьи не уникален. Наша коллега Юлия Ченцова-Даттон из России говорит, что после переезда в США ее щеки болели целый год, поскольку ей никогда не приходилось столько улыбаться. Мой сосед Пол Харрис, переехавший из Англии исследователь эмоций, наблюдал, как американские ученые всегда возбуждались при решении научных загадок (состояние сильного возбуждения, приятные ощущения), но они никогда не были просто любопытны, растеряны или смущены (низкое возбуждение и вполне нейтральные переживания), что для него более знакомо. В целом американцы предпочитают приятные состояния с сильным возбуждением. Мы много улыбаемся. Мы хвалим, говорим комплименты и подбадриваем друг друга. Мы награждаем друг друга за выполнение дел любого уровня, даже выдаем «сертификаты за участие». По телевизору чуть ли не каждые две недели показывают шоу с награждениями. Я потеряла счет книгам о счастье, которые были опубликованы в США за последние десять лет. Мы — культура позитивности. Нам нравится быть счастливыми и праздновать, как у нас все здорово<a l:href="#n_333" type="note">[333]</a>.</p>
   <p>Чем больше времени Батья проводила в США, тем больше ее эмоции приспосабливались к американскому контексту. Ее понятия о приятных эмоциях расширились и стали более вариативными. Она стала более гранулярной, ощущая американский стиль счастья, в отличие от удовлетворенности и довольства. Ее мозг загрузил новые понятия американских норм и обычаев. Этот процесс называется <emphasis>эмоциональной аккультурацией</emphasis>. От новой культуры вы получаете новые понятия, которые переводятся в новые предсказания. С помощью этих предсказаний вы получаете возможность испытывать и воспринимать эмоции вашего нового дома.</p>
   <p>Ученый, который открыл эмоциональную аккультурацию, — по сути, сама Батья. Она обнаружила, что понятия эмоций у людей не только меняются от культуры к культуре, но также и трансформируются. Например, ситуации, которые в Бельгии приведут ко гневу (например, коллега помешал вашей цели), в Турции включают также чувства, которые американцы бы воспринимали как вину, стыд и уважение. Но для турецких иммигрантов в Бельгии их эмоциональные переживания становятся тем более «бельгийскими», чем дольше они живут здесь<a l:href="#n_334" type="note">[334]</a>.</p>
   <p>Мозг, погружающийся в ситуации новой культуры, вероятно, чем-то похож на мозг новорожденного: его направляют больше прогностические ошибки, чем прогноз. Из-за недостатка понятий эмоций в новой культуре мозг иммигранта впитывает поступающие сенсорные сигналы и строит новые понятия. Эти новые эмоциональные шаблоны не заменяют старые, хотя могут вызвать наложение, как было в случае с моей сотрудницей Александрой из Греции, с которой вы встречались в главе 5. Вы не можете эффективно предсказывать, когда не знаете местных понятий. Вы вынуждены обходиться комбинированием понятий, которое требует усилий и дает вам только приблизительное значение. Или вы будете б<emphasis>о</emphasis>льшую часть времени завалены прогностическими ошибками. Поэтому процесс аккультурации ложится бременем на бюджет вашего тела. На деле люди с более слабой эмоциональной аккультурацией сообщают о большем количестве физических недомоганий. И снова категоризация влияет на жизнь<a l:href="#n_335" type="note">[335]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>В этой книге я пытаюсь привить вам новый способ думать об эмоциях. Осознаёте вы это или нет, у вас есть набор понятий об эмоциях: что они такое, откуда они появляются и что они означают. Возможно, вы начали читать эту книгу, имея понятия классического взгляда, такие как «эмоциональная реакция», «выражение лица» и «эмоциональная цепь в мозге». Если это так, то я медленно заменяла их новым набором, в котором были «интероцепция», «предсказание», «телесные ресурсы» и «социальная реальность». В каком-то смысле я пыталась вовлечь вас в новую культуру, называемую теорией конструирования эмоций. Нормы новой культуры могут показаться необычными и даже неверными, пока вы немного не освоитесь и не придете к их пониманию… и я надеюсь, что вы это уже делаете или сделаете. В конечном итоге, если мы с единомышленниками будем успешными в замене старых понятий новыми, это станет научной революцией.</p>
   <p>Теория конструирования эмоций объясняет, как вы испытываете и воспринимаете эмоции при отсутствии любых надежных биологических отпечатков на лице, теле и в мозге. Ваш мозг постоянно предсказывает и симулирует сенсорные сигналы изнутри и снаружи вашего тела, чтобы понять, что они означают и что с ними делать. Эти прогнозы идут через вашу кору, каскадом проходят из систем управления телесными ресурсами в вашей интероцептивной системе в вашу первичную сенсорную кору, чтобы создать рассредоточенные по мозгу симуляции, каждая из которых является случаем понятия. Симуляция, которая ближе всего к реальной ситуации, — победитель, который становится вашим опытом, а если это случай понятия какой-то эмоции, то вы испытываете эмоцию. Весь этот процесс происходит с помощью вашей управляющей системы на службе системы регуляции телесных ресурсов, чтобы вы оставались живыми и здоровыми. При этом процессе вы влияете на бюджеты тела тех, кто находится вокруг, что способствует вашему выживанию и распространению ваших генов на следующее поколение. Вот так мозг и тело создают социальную реальность. Вот так эмоции становятся реальными.</p>
   <p>Да, так и есть. Некоторые детали пока остаются умозрительными предположениями — вроде точных механизмов каскада понятий. Но мы уверенно можем сказать, что теория конструирования эмоций — перспективный способ думать о том, как устроены эмоции. Эта теория учитывает все явления классического взгляда, а также его проблемы, такие как значительная изменчивость в эмоциональном опыте, в понятиях эмоций и в физических изменениях во время эмоций. Она развеивает бесполезные споры о природе/воспитании (то есть, чт<emphasis>о</emphasis> запрограммировано, а чему мы учимся), используя единый конструкт для понимания и физической, и социальной реальности, и приближает нас еще на шаг к научному мосту между социальным и природным миром. И этот мост, как и все мосты, ведет нас в новое место, как вы увидите в следующей главе: современной истории о том, что значит быть человеком.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>8. Новый взгляд на природу человека</p>
   </title>
   <p>Теория конструирования эмоций — это не только современное объяснение, как создаются эмоции. Она также является провозвестником радикально другого взгляда на то, <emphasis>что значит быть человеком</emphasis>. Этот взгляд согласуется с последними исследованиями нейронаук. Он также дает вам больше контроля над вашими ощущениями и поведением, чем классический взгляд, а это ведет к глубоким последствиям для того, как жить своей жизнью. Вы — не реагирующее на стимул животное, приспособленное только откликаться на события в мире. Когда они появляются в ваших переживаниях и восприятиях, вы намного серьезнее сидите в водительском кресле, чем могли бы подумать. Вы предсказываете, конструируете и действуете. Вы — творец собственного опыта.</p>
   <p>Другой влиятельный взгляд на человеческую природу проистекает из классического взгляда на эмоции. Ему тысячи лет, и он по-прежнему укоренен в праве, медицине и других важных элементах общества. Эти две точки зрения фактически враждовали друг с другом в течение всей зафиксированной истории. В предыдущих сражениях классический взгляд на природу человека преуспел по причинам, которые мы видели. Однако сейчас, в ходе революции в изучении психики и мозга, современная нейробиология дает нам инструмент для разрешения конфликта, и под воздействием решающих доказательств классический взгляд проиграл.</p>
   <p>В этой главе я излагаю действительно новый взгляд на природу человека, который дает теория конструирования эмоций, и сравниваю его с традиционными идеями, поддерживаемыми классическим взглядом. Я также знакомлю вас со скрытой причиной, так долго державшей на виду классический взгляд, укоренившись в науке и культуре, несмотря на мощный поток контрдоказательств.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Большинство из нас считает, что внешний мир физически отделен от нас самих. События происходят в мире «снаружи», а вы реагируете на них «внутри» в мозге.</p>
   <p>В теории конструирования эмоций, однако, эта разделяющая линия между мозгом и миром проницаема, а может, даже не существует. Системы вашего мозга сочетаются различными способами, чтобы сконструировать ваши восприятия, воспоминания, мысли, ощущения и прочие душевные состояния. Вы испытали это на себе, когда, разглядывая рисунок пчелы из пятен, видели формы, которых в реальности не существует, и это показывает, что ваш мозг моделирует мир путем симуляции. Ваш мозг выдает море предсказаний, симулирует их последствия, как если бы они существовали, и проверяет и корректирует эти предсказания с помощью реальных входных сенсорных сигналов. Попутно ваши интероцептивные предсказания производят ваше переживание аффекта, влияют на каждое выполняемое вами действие и определяют, какие части мира волнуют вас в данный момент (вашу аффективную нишу). Без интероцепции вы бы не обращали внимание ни на физическое окружение, ни на что-либо еще, и маловероятно, чтобы вам удалось прожить долго. Интероцепция позволяет вашему мозгу конструировать среду, в которой вы живете.</p>
   <p>В то же самое время, когда ваш мозг моделирует ваш мир, внешний мир помогает мозгу устанавливать связи. Когда вы были новорожденным, захлестнутым валом входных сигналов, внешний мир высаживал самые ранние понятия, а ваш мозг выстраивал связи с реалиями физического мира вокруг вас. Так мозг младенца строит связи, чтобы распознавать человеческие лица. По мере того как мозг развивается и вы начинаете изучать слова, ваш мозг подключается к социальному миру и вы начинаете создавать чисто ментальные понятия вроде «вещей, которые могут защитить вас от жалящих насекомых» и «печали». Кажется, что эти понятия культуры находятся во внешнем мире, но на деле они — порождения вашей понятийной системы.</p>
   <p>С этой точки зрения культура — не какой-то просвечивающий аморфный пар, окружающий вас. Она помогает создавать связи в вашем мозге, и вы ведете себя таким образом, который создает связи в мозге следующего поколения. Например, если культура диктует, что люди с определенным цветом кожи являются менее ценными, то эта социальная реальность оказывает физическое влияние: у этих людей меньше заработная плата, а у их детей хуже питание и жилищные условия. Такие факторы меняют структуру мозга детей в худшую сторону, затрудняя их обучение и увеличивая вероятность, что эти дети в будущем будут зарабатывать меньше<a l:href="#n_336" type="note">[336]</a>.</p>
   <p>Ваши конструкты не являются произвольными — ваш мозг (и порождаемая им психика) должен поддерживать хоть какую-то связь с реальностью, чтобы сохранить ваше тело живым и здоровым. Конструирование не может сделать твердую стену нетвердой (если только вы не мутант с суперспособностями), но вы можете перерисовать границы стран, переопределить брак или решить, кто полезен, а кто нет. Ваши гены дали вам мозг, который может установить связь с физической и социальной окружающей средой, и другие участники вашей культуры конструируют эту среду вместе с вами. Чтобы создать психику, нужно несколько мозгов, а не один.</p>
   <p>Теория конструирования эмоций также ведет к новому представлению о личной ответственности. Предположим, что вы разозлились на своего босса, импульсивно сорвались, треснули кулаком по его столу и обозвали идиотом. В то время как классический взгляд приписывает определенную вину гипотетической системе гнева, частично снимая с вас ответственность, конструктивистская точка зрения расширяет представление об ответственности, вынося это за рамки вредоносного момента. Ваш мозг предвосхищает, а не реагирует. Его базовые системы постоянно пытаются догадаться, что будет дальше, — чтобы вы могли выжить. Поэтому ваши действия и предсказания, которые запускают эти действия, сформированы вашим прошлым опытом (таким как понятия), который привел к актуальному моменту. Вы треснули по столу, потому что ваш мозг предсказал случай гнева, используя ваше понятие «гнева», а ваш прошлый опыт (непосредственный или взятый из фильмов, книг и т. д.) включал удар кулаком по столу в сходной ситуации.</p>
   <p>Как вы помните, ваша управляющая система постоянно формирует ход ваших прогнозов и ошибок прогноза, чтобы помочь выбирать среди многочисленных действий, вне зависимости от того, ощущаете вы контроль над собой или нет. Эта сеть может работать только с понятиями, которые у вас есть. Поэтому встает вопрос ответственности: отвечаете ли вы за свои понятия? Разумеется, не за все. Когда вы были младенцем, вы не могли выбирать понятия, которые вкладывали вам в голову другие люди. Однако во взрослом возрасте у вас всегда есть выбор того, что на вас воздействует, и, соответственно, выбор того, чему вы учитесь, а это создает понятия, которые в конечном итоге влекут ваши действия, ощущаются они преднамеренными или нет. Поэтому «ответственность» означает обдуманный выбор по изменению ваших понятий<a l:href="#n_337" type="note">[337]</a>.</p>
   <p>В качестве реального примера возьмем любой значительный конфликт: израильтяне против палестинцев, хуту против тутси, боснийцы против сербов, сунниты против шиитов<a l:href="#n_338" type="note">[338]</a>. Рискну предположить, что ни один участник этих групп не виноват за ту ненависть, что они испытывают по отношению друг к другу, поскольку конфликты начались многие поколения назад. Однако каждый отдельный человек сегодня несет определенную ответственность за продолжение конфликта, поскольку каждый человек <emphasis>может</emphasis> поменять свои понятия и, соответственно, свое поведение. Никакой конкретный конфликт не был предопределен эволюцией. Конфликты продолжаются вследствие социальных обстоятельств, которые формируют связи в мозге участвующих людей. Кто-нибудь должен брать ответственность за изменение этих обстоятельств и понятий. Кто это сделает, если не сами люди?</p>
   <p>Научные исследования дают некоторые предварительные надежды для подтверждения такой точки зрения. Исследователи обучили группу израильтян менее негативно думать о различных неприятных событиях (таких как запуск ракет палестинцами и похищения израильских солдат) и заново категоризовать их как менее негативные. Впоследствии обучаемые не только меньше злились, но и демонстрировали б<emphasis>о</emphasis>льшую поддержку для политики мирных решений, например предоставления помощи палестинцам, а также меньше поддерживали агрессивную тактику по отношению к палестинцам, живущим в секторе Газа. Примыкающее к недавней палестинской заявке на членство в ООН, такое обучение новым категориям привело людей к поддержке идеи об уступке контроля безопасности для окрестностей в Восточном Иерусалиме в обмен на абсолютный мир и к уменьшению поддержки ограничительной политики, например запрета для палестинцев пользоваться израильской медицинской системой. Эти последние изменения длились пять месяцев после обучения<a l:href="#n_339" type="note">[339]</a>.</p>
   <p>Если вы выросли в обществе, полном ярости и ненависти, вы не виноваты в том, что у вас есть соответствующие понятия, однако, будучи взрослым, вы можете выбирать свое обучение и осваивать дополнительные понятия. Разумеется, это непросто, но это выполнимо. Это еще одно основание для моего нередкого утверждения: «Вы — творец собственного опыта». Вы действительно частично ответственны за свои действия, даже за так называемые эмоциональные реакции, которые вы переживаете как находящиеся вне вашего контроля. Ваша ответственность — осваивать понятия, которые посредством предсказаний удержат вас от опасных действий. Вы также несете определенную ответственность за других, поскольку ваши действия формируют понятия и поведение других людей, создавая среду, которая подключает и отключает гены для создания связей в мозге окружающих, включая мозг следующего поколения. Социальная реальность подразумевает, что все мы частично ответственны за поведение других людей — не легковесным образом вроде «все-общество-виновато», а через реальные связи нашего мозга.</p>
   <p>Когда я была психотерапевтом, я работала с женщинами студенческого возраста, которые, будучи маленькими девочками, страдали от плохого обращения родителей. Я помогала своим клиентам понять, что они были жертвами дважды: один раз в тот момент и еще раз, когда их оставили с эмоциональными переживаниями, с которыми могут справиться только они. Из-за травмы их мозг продолжал моделировать враждебный мир даже после того, как они попадали в лучшую обстановку. Не их вина, что их мозг был сформирован в специфически токсичных условиях. Однако каждая из них — единственный человек, кто может трансформировать свою понятийную систему, чтобы изменить вещи к лучшему. Это та форма ответственности, которую я подразумеваю. Иногда ответственность означает, что вы единственный человек, который может что-то изменить.</p>
   <p>А сейчас мы подходим к вопросу происхождения человека. Мы привыкли думать о себе как о конечном пункте долгого эволюционного пути. Теория конструирования эмоций предлагает более сдержанную точку зрения. Сам по себе естественный отбор вовсе не предназначен именно для нас. Мы — всего лишь еще один вид с определенными адаптациями, помогающими передать наши гены следующему поколению. У других животных есть масса возможностей, которых мы лишены, — например, умение покрывать огромные расстояния или залезать на стены, из-за чего мы восхищаемся супергероями вроде Человека-паука. Люди же наиболее талантливы в строительстве ракет, летящих к далеким планетам, и в изобретении и применении законов, которые существуют в наших умах и диктуют, как мы должны обращаться друг с другом. Что-то в нашем мозге дает нам наши уникальные способности, но это «что-то» не обязано быть отдельной специальной системой строительства ракет и ввода законов — или, если на то пошло, эмоций, — пришедшей от наших предков, не являющихся людьми.</p>
   <p>Одна из наших наиболее примечательных адаптаций — то, что нам не нужно передавать весь генетический материал для создания нейронных связей в мозге. С биологической точки зрения это было бы чересчур дорого. Вместо этого у нас есть гены, которые позволяют мозгу развиваться в условиях наличия других мозгов вокруг — посредством культуры. В то время как отдельный мозг пользуется преимуществом избыточности, сжимая информацию до сходств и различий, несколько мозгов используют преимущества избыточности других (если они принадлежат одной культуре и пользуются одними понятиями) и строят связи друг с другом. Фактически эволюция улучшает свою эффективность посредством человеческой культуры, и мы передаем культуру своим потомкам, формируя связи в их мозгах.</p>
   <p>Человеческий мозг от микро- до макроуровня организован по принципам изменчивости и вырожденности. Кластеры нейронов в его взаимодействующих сетях частично независимы и эффективно обмениваются информацией. Такая схема позволяет постоянно меняющимся группам нейронов образовываться и исчезать за миллисекунды, и поэтому отдельные нейроны в разных ситуациях участвуют в различных структурах, моделируя изменчивый и только частично предсказуемый мир. В такой динамической среде нет нейронных «отпечатков». Для человечества было бы крайне невыгодно иметь один унаследованный комплект модулей психики, когда мы живем в таком разно­образном географическом и социальном окружении. Человеческий мозг развился, чтобы создавать различные виды человеческой психики, приспособленные к различным средам. Нам не нужен один универсальный мозг, создающий одну универсальную психику, чтобы провозгласить, что все мы принадлежим к одному виду<a l:href="#n_340" type="note">[340]</a>.</p>
   <p>В целом теория конструирования эмоций — это биологически корректное психологическое объяснение того, кем вы являетесь как человек. Она учитывает и эволюцию, и культуру. Вы родились с какими-то связями в мозге, определенными вашими генами, однако окружающая среда может включать и отключать некоторые гены, позволяя вашему мозгу самостоятельно устанавливать связи с вашим опытом. Ваш мозг формируется реалиями мира, в котором вы обнаруживаете себя, включая социальный мир, созданный соглашениями между людьми. Ваша психика — грандиозное сотрудничество, которого вы не осознаете. Посредством конструирования вы воспринимаете мир не в каком-то объективно точном смысле, а через очки ваших собственных потребностей, целей и предыдущего опыта (как это вы делали с пчелой). И вы — вовсе не венец эволюции, а просто очень интересный вид животных с некоторыми уникальными способностями.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Теория конструирования эмоций предлагает взгляд на природу человека, который совершенно отличен от классического. Классические идеи о нашем эволюционном происхождении, нашей личной ответственности и наших взаимоотношениях с внешним миром доминировали в западной культуре в течение тысячелетий. Чтобы понять эту устаревшую точку зрения на человеческую природу и то, почему она держалась так долго, удобно начать (как это делают многие научные истории) с Чарльза Дарвина.</p>
   <p>В 1872 году Дарвин опубликовал книгу «О выражении эмоций у человека и животных», в которой писал, что эмоции пришли к нам неизменными через века, от древних животных предков. Поэтому, согласно Дарвину, эмоции современных людей запускаются древними частями нашей нервной системы, и каждая эмоция имеет собственный устоявшийся «отпечаток»<a l:href="#n_341" type="note">[341]</a>.</p>
   <p>Если позаимствовать термин у философии, то Дарвин говорил, что каждая эмоция обладает <emphasis>сущностью</emphasis>. Если случаи печали происходят при надутом виде и замедленной частоте сердечных сокращений, то отпечаток «надутый вид и замедленная частота сердечных сокращений» может быть сущностью печали. Либо же сущность может быть базовой причиной, которая делает все случаи печали эмоцией, которой они являются, такой как набор нейронов. (Я буду использовать слово «сущность» для обоих вариантов.)<a l:href="#n_342" type="note">[342]</a></p>
   <p>Вера в сущности называется <emphasis>эссенциализм</emphasis>. Она предполагает, что некоторые категории — печаль и страх, собаки и кошки, американцы европейского происхождения и американцы африканского происхождения, мужчины и женщины, добро и зло — все они имеют подлинную реальность или природу. Предполагается, что элементы каждой категории имеют общее базовое свойство (сущность), которое заставляет их быть сходными, даже если у них есть какие-то несущественные различия. Есть множество разновидностей собак, которые отличаются по размеру, форме, цвету, передвижению, темпераменту и так далее, но все эти различия считаются несущественными по отношению к какой-то общей сущности, которую разделяют все собаки. Собака — ни при каких условиях не кошка.</p>
   <p>Аналогичным образом все варианты классического взгляда считают, что эмоции (вроде печали и страха) обладают различными сущностями. Нейробиолог Яак Панксепп, например, пишет, что сущность эмоций — система нейронов в субкортикальных зонах головного мозга. Эволюционный психолог Стивен Пинкер пишет, что эмоции — своего рода психические органы, аналогичные органам тела для специализированных функций, и что сущность эмоций — набор генов. Эволюционный психолог Леда Космидес и психолог Пол Экман предполагают, что каждая эмоция имеет внутреннюю ненаблюдаемую сущность, которую они метафорично именуют программой. Экмановский вариант классического взгляда, называемый теорией базовых эмоций, предполагает, что сущности счастья, печали, страха, удивления, гнева и отвращения автоматически инициируются объектами и событиями мира. Другой вариант, называемый классической теорией оценки, вставляет дополнительный шаг между вами и миром, утверждая, что ваш мозг сначала оценивает ситуацию и решает, нужно ли инициировать какую-либо эмоцию. Все варианты классического взгляда сходятся на том, что у каждой категории эмоций есть определенный «отпечаток»; они расходятся только в отношении природы сущностей<a l:href="#n_343" type="note">[343]</a>.</p>
   <p>Эссенциализм — та причина, по которой так трудно избавиться от классического взгляда. Он побуждает людей верить, что их чувства открывают объективные границы в природе. Счастье и печаль выглядят и ощущаются по-разному, поэтому утверждается, что они должны иметь различные сущности в мозге. Люди почти всегда не осознают, что придумывают сущности; они не могут видеть движения своих рук, когда вырезают разделяющие линии в мире природы.</p>
   <p>Вера Дарвина в сущности эмоций, раскрытая в «Выражении эмоций», помогла выдвинуть классический взгляд на эмоции на видное место. Эта же самая вера ненароком заставила Дарвина выглядеть лицемером. Не так просто критиковать идеи (не говоря уже о том, чтобы противоречить им) одного из величайших ученых в истории. Но давайте все же попробуем.</p>
   <p>Самая известная книга Дарвина «Происхождение видов» инициировала переворот в сознании, который превратил биологию в современную науку. Его величайшим научным достижением, удачно подытоженным эволюционным биологом Эрнстом Майром, было освобождение биологии от «парализующей хватки эссенциализма». Однако в отношении эмоций Дарвин сделал необъяснимый разворот, написав через тридцать лет «Выражение эмоций» — книгу, пронизанную эссенциализмом. Сделав это, он отказался от своих замечательных нововведений и вернулся к парализующей хватке эссенциализма — по меньшей мере в том, что касается эмоций<a l:href="#n_344" type="note">[344]</a>.</p>
   <p>Как видите, до того как дарвиновская теория из «Происхождения видов» стала популярной в XIX веке, царством животных правил эссенциализм. Предполагалось, что каждый вид имеет идеальную форму, сотворенную Богом, и определяющие свойства (сущности), которые отличают его от всех других видов (каждый из которых обладает собственной сущностью). Утверждалось, что отклонения от идеала возникают из-за ошибок или случайностей. Представьте это как «собачью выставку» биологии. Выставка собак (если вы никогда ее не видели) — это конкурс по определению «лучшей» собаки среди участников. Эти собаки не соревнуются между собой: судьи сравнивают их с гипотетической идеальной собакой, чтобы узнать, какой из участников ближе всего к идеалу. Например, для золотистых ретриверов судьи сравнивают всех конкурсантов с идеальным образом золотистого ретривера. У собаки правильный рост? Ее конечности симметричны? Морда прямая, плавно сопряженная с черепом? Шерсть густая, плотная, блестящая, золотая? Любые отклонения от идеальной собаки считаются ошибкой, и собака с наименьшим количество ошибок побеждает. Точно так же влиятельные мыслители XIX века представляли мир живых существ одной большой собачьей выставкой. Если вы смотрите на какого-то золотистого ретривера и видите, что его шаг длиннее среднего, то шаг <emphasis>слишком</emphasis> велик по сравнению с идеалом или даже неправилен<a l:href="#n_345" type="note">[345]</a>.</p>
   <p>Затем появился Дарвин, который сказал, что вариации внутри какого-то вида, такие как длина шага, не являются ошибками. Наоборот, вариаций следует ожидать и они значимо связаны с окружающей средой для этого вида. Любая группа золотистых ретриверов обладает разнообразной длиной шага, и каждая из них обеспечивает функциональное преимущество при беге, подъеме в гору или при охоте. Особи с шагом, лучше всего подходящим к окружающей среде, проживут больше и дадут больше потомства. Такова дарвиновская теория эволюции в действии. Процесс известен под названием естественного отбора, а иногда формулируется как «выживает сильнейший». По Дарвину, каждый вид является понятийной категорией — группой уникальных особей, которые отличаются друга от друга, но никакой сущности в основе нет. Идеальной собаки не существует — это просто статистическая сводка по многим различающимся собакам. Для каждой особи в этой группе нет необходимых, достаточных или даже типичных черт. Это наблюдение, известное как популяционное мышление, является центральным для дарвиновской теории эволюции<a l:href="#n_346" type="note">[346]</a>.</p>
   <p>Популяционное мышление основано на изменчивости, в то время как эссенциализм основан на неизменности. Эти две идеи в принципе несовместимы. Поэтому «Происхождение видов» — глубоко антиэссенциалистская книга. Соответственно, весьма озадачивает то, что в отношении эмоций Дарвин отказался от своего величайшего достижения, написав «Выражение эмоций»<a l:href="#n_347" type="note">[347]</a>.</p>
   <p>В равной степени озадачивает, не говоря уже об ироничности ситуации, что классический взгляд на эмоции основан на том самом эссенциализме, который Дарвин изгнал из биологии. Классический взгляд четко называет себя эволюционным и полагает, что эмоции и их выражения — это продукты естественного отбора, несмотря на то, что в размышлениях Дарвина об эмоциях естественный отбор напрочь отсутствует. Любой эссенциалистский взгляд, который рядится в тогу Дарвина, демонстрирует глубокое непонимание основных идей Дарвина об эволюции.</p>
   <p>Привлекательная мощь эссенциализма привела Дарвина к каким-то совершенно смехотворным мыслям об эмоциях. Он писал в «Выражении эмоций»: «Даже насекомые выражают гнев, ужас, ревность и любовь», когда трутся частями тела для извлечения звуков. Подумайте об этом в следующий раз, когда будете гоняться за мухой на кухне. Дарвин также писал, что эмоциональная неустойчивость может вызвать завивание волос<a l:href="#n_348" type="note">[348]</a>.</p>
   <p>Эссенциализм не только силен, но и заразен. Непонятная вера Дарвина в неизменные сущности эмоций пережила его и сказалась на творчестве других знаменитых ученых. В ходе этого процесса набрал силу классический взгляд на эмоции. Самым важным примером является случай Уильяма Джеймса, которого многие считают отцом американской психологии. Возможно, Джеймс известен не настолько широко, как Дарвин, однако он был, несомненно, интеллектуальным титаном. Его 1200-страничная книга «Принципы психологии» содержит большую часть важных идей западной психологии и остается фундаментальным трудом в этой области спустя век с лишним. Его имя присвоено высшей почетной награде, которую может получить ученый от Американской психологической ассоциации, — премии Уильяма Джеймса, а здание психологического факультета Гарвардского университета называется Уильям-Джеймс-Холл.</p>
   <p>Часто ссылаются на слова Джеймса о том, что каждый тип эмоций — счастье, страх и так далее — имеет собственный отпечаток в теле. Эта эссенциалистская идея — ключевой факт классического взгляда, и поколения исследователей под влиянием Джеймса искали эти отпечатки в сердечных сокращениях, дыхании, кровяном давлении и прочих телесных маркерах (а также написали несколько хорошо продававшихся книг об эмоциях). Однако в утверждении Джеймса есть подвох: он никогда такого не говорил. Распространенное мнение об обратном появилось из-за столетнего неправильного толкования его слов через очки эссенциализма.</p>
   <p>На самом деле Джеймс писал, что каждый случай эмоции (а вовсе не каждая категория эмоций) связан с уникальным телесным состоянием. Это совершенно другое утверждение. Оно означает, что вы можете дрожать от страха, подпрыгнуть от страха, застывать в страхе, кричать от страха, задыхаться от страха, прятаться в страхе, нападать в страхе и даже смеяться в лицо страху. Каждое появление страха связано с различными наборами внутренних изменений и ощущений. Классическое неправильное понимание Джеймса разворачивает этот смысл на 180 градусов, как если бы он провозгласил существование сущностей эмоций, когда на самом деле, как ни парадоксально, он говорил обратное. По словам Джеймса, «Страх промокнуть — это не тот же страх, что боязнь медведя»<a l:href="#n_349" type="note">[349]</a>.</p>
   <p>Как возникло это распространенное неверное понимание Джеймса? Я обнаружила, что в путанице виноват один из современников Джеймса, философ Джон Дьюи. Он создал собственную теорию эмоций, привив эссенциалистские взгляды Дарвина к антиэссенциалистским идеям Джеймса, хотя они были принципиально несовместимыми. В результате появился монстр Франкенштейна — теория, которая перевернула смысл утверждений Джеймса, приписав сущность каждой категории эмоций. В качестве завершающего штриха Дьюи назвал свою стряпню именем Джеймса, назвав это «теорией эмоций Джеймса — Ланге»<a l:href="#n_350" type="note">[350]</a>. Сегодня роль Дьюи в этой путанице забыта, и бесчисленные публикации приписывают его теорию Джеймсу. Прекрасным примером являются труды невролога Антонио Дамасио, автора «Ошибки Декарта» и других популярных книг об эмоциях. Для Дамасио уникальный физический отпечаток эмоции, который он называет соматическим маркером, — это источник информации, которую мозг использует для принятия хороших решений. Эти маркеры — словно маленькие кусочки мудрости. Эмоциональные переживания, согласно Дамасио, происходят, когда соматические маркеры трансформируются в осознанные ощущения. Гипотеза Дамасио — на деле дитя слияния идей Джеймса — Ланге, а не фактических взглядов Джеймса на эмоции<a l:href="#n_351" type="note">[351]</a>.</p>
   <p>Неправильное истолкование Джеймса, сделанное Дьюи, — одна из крупнейших ошибок в современной психологии, прикрытая эссенциализмом от имени Дарвина. Парадоксально, не говоря уже об абсурдной трагичности, что имя Дарвина призвано придать авторитет эссенциалистским научным взглядам, когда величайшее научное достижение Дарвина состояло в уничтожении эссенциализма в биологии.</p>
   <p>Итак, почему же эссенциализм так силен, что он может исказить слова великих ученых и сбить с пути научных открытий?</p>
   <p>Простейшая причина состоит в том, что эссенциализм интуитивно понятен. Мы переживаем свои эмоции как автоматические реакции, поэтому легко поверить, что они появляются из древних специальных частей мозга. Мы также видим эмоции в подмигиваниях, нахмуренных бровях и прочих подергиваниях мускулов, и мы слышим эмоции в тоне и ритме голосов без какого-либо ощущения усилий или воздействия. Поэтому легко также поверить, что природа сконструировала нас так, чтобы мы распознавали демонстрацию эмоций, и запрограммировала нас реагировать на них. Однако это сомнительное заключение. Миллионы людей во всем мире могут мгновенно и без усилий узнать лягушонка Кермита, но это не означает, что человеческий мозг имеет нейронные связи для узнавания Маппетов<a l:href="#n_352" type="note">[352]</a>. Эссенциализм обещает простые объяснения с единственной причиной, которые отражают здравый смысл, когда на самом деле мы живем в сложном мире.</p>
   <p>Эссенциализм также весьма труден для опровержения. Поскольку сущность может быть ненаблюдаемым свойством, люди вольны верить в сущности, даже когда их нельзя обнаружить. Легко придумать причины, по которым эксперимент не обнаружил никакой сущности: «Мы пока ничего нигде не увидели», или «Мы не можем заглянуть внутрь этой сложной биологической структуры», или «Сегодня наши инструменты недостаточно мощны, чтобы обнаружить сущность, но когда-нибудь они станут мощнее». Такие обнадеживающие мысли выглядят успокоительно, но доказать ложь логически невозможно. <emphasis>Эссенциализм делает себе прививку от встречных доказательств</emphasis>. Это также меняет способ использования науки. Если ученые верят в мир сущностей и ждут, пока он будет открыт, то они посвящают себя поиску этих сущностей — а это потенциально бесконечные искания<a l:href="#n_353" type="note">[353]</a>.</p>
   <p>Эссенциализм также выглядит внутренней присущей частью нашего психологического устройства. Люди создают категории, изобретая чисто ментальные сходства, как вы видели в главе 5, и мы называем эти категории словами. Поэтому слова вроде «питомец» или «печаль» применяются к множеству разнообразных случаев. Слова — это невероятное достижение, но одновременно они — еще и фаустовская сделка с дьяволом для человеческого мозга. С одной стороны, слово наподобие «печали», если его применять к набору различных восприятий, приглашает вас искать (или изобретать) некоторую лежащую в основе одинаковость, которая перевешивает их внешние различия. Иными словами, слово «печаль» побуждает вас создавать понятие эмоции, а это хорошо. Однако это слово также побуждает вас верить в <emphasis>причину</emphasis> этой одинаковости: некое глубокое ненаблюдаемое или даже непознаваемое качество, которое отвечает за их эквивалентность, обеспечивая им истинную тождественность. То есть слова приглашают вас верить в сущность, и этот процесс предположительно является источником эссенциализма. Уильям Джеймс сделал сходное наблюдение больше столетия назад, когда писал: «Каждый раз, когда мы сотворили слово… для наименования какой-то группы явлений, мы склонны предположить какую-то независимую сущность, существующую за пределами этих явлений, для которой это слово должно быть именем». Те самые слова, которые помогают нам изучать понятия, могут также обманом заставлять нас верить, что их категории отражают четкие границы в природе<a l:href="#n_354" type="note">[354]</a>.</p>
   <p>Исследования с детьми показывают, как человеческий мозг конструирует веру в сущности. Ученый показывает ребенку красный цилиндр, называя его несуществующим словом, например «бликет», и показывает, что у него есть особая функция — освещать машину. Далее ребенку показывают еще два предмета — синий квадрат (который экспериментатор тоже называет «бликет») и второй красный цилиндр (который не называется «бликет»). Ребенок ожидает, что машину будет освещать только синий квадрат, несмотря на то что он визуально отличается от первоначального красного «бликета». Дети делают умозаключение, что каждый «бликет» обладает невидимой каузальной силой, которая освещает машину. Это явление, которое ученые называют индукцией, — весьма эффективный для мозга способ расширить понятия, игнорируя вариации. Однако индукция также способствует эссенциализму. Когда, будучи ребенком, вы видели друга, упавшего на пол и плачущего по игрушке, а вам говорили, что он расстроен, ваш мозг делал заключение, что внутри имеется невидимая каузальная сила, вызывающая чувство расстроенности, валяние на полу и плач. Вы распространяете свою веру в эту сущность на другие случаи детей, которые надуты, закатывают истерику, скрипят зубами или отличаются другим поведением, когда взрослые определяют для вас, что эти дети расстроены. Слова для эмоций укрепляют ту фикцию, что создаваемые нами эквивалентности объективно реальны в мире и просто ждут своего открытия<a l:href="#n_355" type="note">[355]</a>.</p>
   <p>Эссенциализм может также быть естественным следствием того, как ваш мозг строит связи. Та же самая схема, которая позволяет вам формировать понятия и прогнозировать с их помощью, также легко работает с сущностями. Как вы видели в главе 6, ваша кора научается понятиям, отделяя сходства от различий. Она объединяет информацию зрения, слуха, интероцепции и прочих сенсорных систем и сжимает ее до эффективных сводок. Каждая сводка подобна маленькой воображаемой сущности, изобретенной вашим мозгом, чтобы представить, что множество случаев из вашего прошлого сходны между собой<a l:href="#n_356" type="note">[356]</a>.</p>
   <p>Таким образом, эссенциализм — интуитивно понятная, неуязвимая для логического опровержения часть нашего психологического и нейронного строения и бич для науки, который может существовать вечно. Это также основа для наиболее фундаментальной идеи классического взгляда — что эмоции имеют универсальные отпечатки. Неудивительно, что у классического взгляда такая живучесть: она подпитывается фактически неубиваемым убеждением.</p>
   <p>Когда вы встраиваете эссенциализм в теорию эмоций, вы получаете нечто большее, чем просто доктрину, каким образом и почему вы ощущаете. Вы получаете — да, да! — аргументированную историю о том, что означает быть человеком. Классическую теорию человеческой природы.</p>
   <p>Эта классическая теория начинается с вашего эволюционного происхождения. Вам говорят, что, по сути, вы животное. Вы якобы унаследовали различные сущности психики от ваших предков, не принадлежащих к человеческому роду, включая сущности эмоций, глубоко похороненные в вашей подкорке.</p>
   <p>Если цитировать Дарвина, «Человек со всеми его благородными качествами… с богоподобным интеллектом… со всеми этими возвышенными способностями… по-прежнему несет в своем теле нестираемый отпечаток своего низкого происхождения». Тем не менее классический взгляд считает вас особенным, поскольку ваши животные сущности находятся в подарочной упаковке рационального мышления. Уникальная для людей сущность психики позволяет вам управлять эмоциями с помощью рациональных целей, что ставит вас на вершину животного мира<a l:href="#n_357" type="note">[357]</a>.</p>
   <p>Классический взгляд на природу человека также высказывается о личной ответственности. Он говорит, что ваше поведение регулируется внутренними силами, находящимися вне вашего контроля: мир ударяет вас, а вы эмоционально реагируете на импульсы, подобно извергающемуся вулкану или кипящему котлу. Согласно такой точке зрения, иногда ваши сущности эмоций и когнитивные сущности борются за контроль над вашим поведением, а иногда эти два набора сущностей работают совместно, чтобы вразумить вас. В любом случае, как утверждается, вы находитесь во власти сильных эмоций, которые захватывают вас, и поэтому вы несете меньшую вину за свои действия. Такое предположение сейчас лежит в основе западных правовых систем, где к так называемым преступлениям, совершенным в состоянии аффекта, относятся по-другому. Кроме того, если вы совершенно лишены эмоций, то вы кажетесь человеком, более способным на бесчеловечные действия. Некоторые полагают, что серийный убийца без угрызений совести каким-то образом менее человечен, чем убийца, глубоко раскаивающийся в содеянном. Если дело обстоит так, то мораль бы коренилась в вашей способности ощущать определенные эмоции.</p>
   <p>Классический взгляд также очерчивает четкие границы между вами и внешним миром. Посмотрите вокруг, и вы увидите различные объекты: деревья, камни, дома, змей и других людей. Эти объекты существуют вне вашего физического тела. С этой точки зрения падающие деревья издают звуки, присутствуете вы при этом или нет. С другой стороны, вам сообщают, что эмоции, мысли и восприятия существуют внутри вашего физического тела и у каждой есть собственная сущность. Как следствие, ваша психика полностью находится внутри вас, а мир — полностью снаружи<a l:href="#n_358" type="note">[358]</a>.</p>
   <p>В каком-то смысле классический взгляд выхватил человеческую природу у религии и отдал ее в руки эволюции. Вы больше не бессмертная душа, а набор специализированных различных внутренних сил. Вы пришли в мир не сотворенным по образу Бога, а созданным своими генами. Вы воспринимаете мир верно не потому, что Бог вас так спроектировал, а потому что от этого зависит выживание ваших генов и передача их следующему поколению. А ваш разум — место сражения не добра и зла, не праведности и греха, а рациональности и эмоциональности, коры и подкорки, внутренних и внешних сил, мыслей в мозге и эмоций в теле. Вы со своим животным мозгом, обернутым в рациональную кору, отличаетесь по природе от других животных не потому, что у вас есть душа, а потому, что вы венец эволюции, обеспеченный интуицией и психикой.</p>
   <p>Дарвин воплотил свой эссенциалистский взгляд на природу человека. Хотя он убрал эссенциализм из своего понимания мира природы, когда пришел к месту человека в этом мире, эссенциализм его пересилил. «Выражение эмоций» включает все три части классического взгляда на человеческую природу: что животные и люди делят общие универсальные сущности эмоций, что эмоции имеют выражения на лице и теле, находящиеся вне нашего контроля, и что они инициируются внешним миром.</p>
   <p>За последующие годы, однако, собственный дарвиновский эссенциализм вернулся, чтобы напасть на своего создателя сзади. По мере того как интеллектуальные последователи Дарвина усваивали его взгляды, формирующие классический взгляд, они, как ни парадоксально, неправильно интерпретировали (или искажали?) его собственные слова, чтобы те лучше соответствовали эссенциализму.</p>
   <p>Дарвин действительно утверждал в «Выражении эмоций», что люди демонстрируют универсальные выражения лиц, которые происходят от общего предка:</p>
   <p>Некоторые действия людей, например, когда у них под влиянием сильного ужаса встают дыбом волосы, или когда они в ярости скалят зубы, едва ли можно понять, если не согласиться с мыслью, что когда-то человек существовал в намного более низком и звероподобном состоянии. Сходство определенных выражений у различных родственных видов (например, движения одних и тех же лицевых мышц при смехе у людей и различных обезьян) оказывается несколько более понятным, если мы верим в их происхождение от общего предка<a l:href="#n_359" type="note">[359]</a>.</p>
   <p>Можно подумать, что Дарвин говорит, будто мимика является полезным и функциональным продуктом эволюции, и классический взгляд фактически базируется на этой идее. Однако Дарвин на самом деле говорит противоположное. Он пишет, что улыбки, нахмуренные брови, широко открытые глаза и прочие выражения были бесполезными рудиментарными движениями — продуктами эволюции, которые больше не выполняют никакой функции, как копчик и аппендикс у человека и крылья у страуса. В «Выражении эмоций» он утверждал это больше десятка раз. Выражения лиц были главным образом веским примером в его аргументах, касающихся эволюции. Согласно Дарвину, если эти выражения бесполезны для человека, но их разделяют другие животные, то они должны существовать, поскольку они действовали у давно исчезнувшего общего предка. Рудиментарные выражения дали бы сильное подтверждение тому, что люди были животными, оправдывая его ранние взгляды на естественный отбор из «Происхождения видов» 1859 года, которые он затем применил к эволюции человека в следующей книге «Происхождение человека и половой отбор» в 1871 году<a l:href="#n_360" type="note">[360]</a>.</p>
   <p>Если Дарвин не утверждал, что выражения эмоций развивались, чтобы способствовать функции выживания, то почему многие ученые страстно верят, что он это говорил? Я обнаружила ответ на этот вопрос в рукописях американского психолога начала XX века Флойда Олпорта, который пространно излагал дарвиновские идеи. В 1924 году Олпорт сделал беспочвенный вывод из текста Дарвина, где значительно изменил первоначальный смысл. Олпорт писал, что выражения начинаются у новорожденных как рудиментарные, но быстро приобретают функции: «Вместо биологически полезной реакции, присутствующей у предка, и заметного остатка у потомка, мы считаем обе эти функции присутствующими у потомка, причем первая служит базисом, из которого развивается вторая»<a l:href="#n_361" type="note">[361]</a>.</p>
   <p>Вариант Олпорта приобрел определенную подлинность и вескость, несмотря на неточность, поскольку он поддерживал классический взгляд на природу человека. Он был охотно принят единомышленниками, которые теперь могли считаться наследниками авторитетного Чарльза Дарвина. На деле же они были наследниками Флойда Олпорта, покромсавшего Дарвина.</p>
   <p>Как вы можете видеть, иногда имя Дарвина действует как волшебный плащ, отпугивающий злых духов научной критики. Это позволило Флойду Олпорту и Джону Дьюи обратить слова Уильяма Джеймса и самого Дарвина в диаметрально противоположные и подкрепить тем самым классический взгляд на эмоции. Этот плащ был защитой, поскольку, если вы не соглашаетесь с какой-то дарвиновской идеей, вы, надо думать, отрицаете эволюцию. (Эге, да вы, должно быть, тайный креационист!)</p>
   <p>Волшебный плащ Дарвина также помог распространить ошибочную идею, что мозг развивался как набор узлов с отдельными специальными функциями. Это ключевое представление классического взгляда привело многих ученых к бесплодному пути поиска эмоциональных узлов в мозге. Этот путь был проложен шедшим за Дарвином врачом середины XIX века Полем Брок<emphasis>а</emphasis>, который провозгласил, что открыл зону мозга, ответственную за речь. Он наблюдал, что пациенты с повреждением определенной зоны левой лобной доли были неспособны бегло говорить, — состояние, которое называется моторной или экспрессивной афазией. Когда человек с афазией Брока пытается сказать что-нибудь осмысленное, слова получаются перепутанными: «Четверг, ну, ну, ну, нет, ну, пятница… Бар-ба-ра… жена и, о! машина… ехать… плагбаум <emphasis>[Sic]</emphasis><a l:href="#n_362" type="note">[362]</a>… вы знаете… отдых и ТВ». Брока сделал вывод, что обнаружил сущность языка в мозге, сродни тому, как ученые, разделяющие классический взгляд, считают результаты повреждения миндалевидного тела доказательством наличия зоны страха. Эта область с тех пор известна как центр Брока<a l:href="#n_363" type="note">[363]</a>.</p>
   <p>Дело в том, что у Брока были скудные подтверждения его заявлений, а у других ученых имелось множество доказательств, что он неправ. Например, они указывали, что другие пациенты с такой афазией имели совершенно здоровые центры Брока. Однако идея Брока торжествовала, поскольку была защищена волшебным плащом Дарвина, укрепленным здоровой дозой эссенциализма. Благодаря Брока у ученых появилась эволюционная история происхождения языка — что он расположен в «рациональной» коре, — противостоящая вере, что язык был дан Богом. Современные учебники по психологии и неврологии все еще включают центр Брока как самый ясный пример локализованной функции мозга, хотя нейробиология продемонстрировала, что эта зона не является ни необходимой, ни достаточной для языка<a l:href="#n_364" type="note">[364]</a>. Центр Брока — это фактически неудачная попытка локализовать психологическую функцию в каком-то узле мозга. Тем не менее история была переписана в пользу Брока, придав прочности эссенциалистским взглядам<a l:href="#n_365" type="note">[365]</a>.</p>
   <p>Брока и его дарвиновский плащ продолжили укреплять классическую фикцию, что эмоции и разум развивались в мозге слоями; с этой концепцией «триединого мозга» вы ознакомились в главе 4. Брока был вдохновлен заявлениями Дарвина в «Происхождении человека», что человеческий разум, как и человеческое тело, был создан путем эволюции. Дарвин писал, что «животных будоражат те же эмоции, что и нас», предполагая, что наш мозг, как и остальное тело, отражают наше «низкое происхождение». Поэтому Брока и другие неврологи и физиологи начали масштабный поиск анималистических цепей для эмоций — нашего внутреннего зверя. Они фокусировались на тех областях, которые считали древними частями мозга, цепи которых предположительно регулировались более эволюционно развитой корой<a l:href="#n_366" type="note">[366]</a>.</p>
   <p>Брока локализовал «внутреннего зверя», в которого он верил, в древней «доле» глубоко в человеческом мозге. Он назвал ее le grand lobe limbique<a l:href="#n_367" type="note">[367]</a>, или «лимбическая доля». Брока не утверждал, что эта предполагаемая доля является центром эмоций (на самом деле он думал, что там находится чувство запаха и другие первичные системы выживания), однако он считал лимбическую ткань отдельным единым органом, уложив таким образом первый кирпич на дорогу, ведущую к признанию ее местом нахождения эмоций. В течение следующего века с помощью сторонников классического взгляда лимбическая доля Брока превратилась в единую «лимбическую систему» для эмоций. Утверждалось, что эта так называемая система является эволюционно древней; что она фактически не изменилась с момента появления у млекопитающих, не являющихся людьми; что она контролирует сердце, легкие и прочие внутренние органы тела. Предположительно она находится между древними «рептильными» цепями в стволе мозга для голода, жажды и так далее и более новыми, характерными только для человека слоями коры, которые контролируют анималистические эмоции человечества. Эта иллюзорная иерархия воплотила идеи Дарвина о человеческой эволюции: сначала развивались базовые потребности, потом дикие эмоциональные страсти, а затем в качестве венца — наша рациональность<a l:href="#n_368" type="note">[368]</a>.</p>
   <p>Ученые, вдохновленные классическим взглядом, провозгласили, что они локализовали многие различные эмоции в лимбических зонах мозга, таких как миндалевидное тело, которые (как утверждается) находятся под контролем коры и сознания. Однако современная нейробиология показала, что так называемая лимбическая система является фикцией, и специалисты по эволюции мозга больше не относятся к ней всерьез, не говоря уже о том, чтобы рассматривать ее как систему. Соответственно, она не является центром эмоций в мозге, что неудивительно, поскольку в мозге вообще нет специальной зоны, посвященной эмоциям. Слово «лимбический» по-прежнему имеет смысл (когда относится к анатомии мозга), однако понятие лимбической системы — просто еще один пример применения эссенциалистской, приправленной Дарвином идеологии к структуре человеческого тела и мозга<a l:href="#n_369" type="note">[369]</a>.</p>
   <p>Классический и конструктивистский взгляды на природу человека сражались задолго до того, как Брока придумал свой первый узел в мозге. В античной Греции Платон делил человеческую психику на три типа сущностей: рациональное мышление, страсти (которые сейчас мы называем эмоциями) и потребности (например, голод и половое влечение). Рациональное мышление контролирует страсти и потребности; эту схему Платон описывал как колесничего, который управляет двумя конями<a l:href="#n_370" type="note">[370]</a>. Сотней лет ранее, однако, его соотечественник Гераклит (глава 2) утверждал, что человеческая психика конструирует восприятие в данный момент, словно конструируя реку из бесчисленных капель воды. В древней восточной философии традиционный буддизм насчитывал более пятидесяти отдельных психических сущностей, называемых <emphasis>дхарма</emphasis>, некоторые из них обладают разительным сходством с так называемыми базовыми эмоциями классического взгляда. Столетия спустя радикальный пересмотр буддизма преобразовал дхарма в человеческие конструкты, зависящие от понятий<a l:href="#n_371" type="note">[371]</a>.</p>
   <p>Начиная с этих первоначальных стычек, война продолжалась всю документированную историю. Ученый XI века Ибн аль-Хайсам, который внес важный вклад в развитие научного метода, придерживался конструктивистского взгляда, что мы воспринимаем мир через суждения и умозаключения. Средневековые христианские теологи были эссенциалистами, связывавшими разные полости мозга с различными сущностями памяти, воображения и рассудка. Философы XVII века, такие как Рене Декарт и Барух Спиноза, верили в сущности эмоций и каталогизировали их, в то время как философы XVIII века, например Дэвид Юм и Иммануил Кант, отстаивали объяснения человеческого переживания, основанные на конструировании и восприятии. Нейроанатом Франц Йозеф Галль в XIX веке основал френологию, вероятно, крайнюю форму эссенциалистского взгляда на мозг: обнаружение и измерение психических сущностей по выпуклостям на черепе (!). Вскоре после этого Уильям Джеймс и Вильгельм Вундт поддержали конструктивистские теории психики; как писал Джеймс, «наука отношений психики и мозга должна показать, как элементарные компоненты первой соответствуют элементарным функциям последнего». Джеймс и Дарвин были также «жертвами» в этой войне за человеческую природу, поскольку их взгляды на эмоции, скажем так, были «откорректированы», а трофеи отправились к таким ученым, как Брока, который провозгласил победу для эволюции… или по меньшей мере эволюции эссенциалистского рода<a l:href="#n_372" type="note">[372]</a>.</p>
   <p>Платоновские психические сущности по-прежнему держатся, хотя и поменяли свои названия. Сегодня мы именуем их восприятием, эмоцией и познанием. Фрейд называл их Ид (Оно), Эго (Я) и Супер-Эго (Сверх-Я). Психолог и нобелевский лауреат Даниэль Канеман метафорически называет их Система 1 и Система 2. (Канеман очень осмотрительно говорил, что это метафора, однако многие люди, похоже, игнорируют это и толкуют Системы 1 и 2 как центры в мозге.) Теория «триединого мозга» называет их рептильным мозгом, лимбической системой и неокортексом. Совсем недавно нейробиолог Джошуа Грин использовал интуитивно понятную аналогию с камерой, которая может действовать быстро и без усилий при использовании автоматических настроек или более гибко и осмысленно при ручном режиме<a l:href="#n_373" type="note">[373]</a>.</p>
   <p>По другую сторону линии фронта сегодня находится предостаточное количество апологетов конструктивистских взглядов. У психолога и автора бестселлеров Даниэля Шектера есть конструктивистская теория памяти. Вы можете без труда найти конструктивистские теории для восприятия, личности, развития понятий, развития мозга (нейроконструктивизм) и, разумеется, теорию конструирования эмоций<a l:href="#n_374" type="note">[374]</a>.</p>
   <p>Сегодня сражения становятся все ожесточеннее, поскольку любой стороне нетрудно представить другую в карикатурном виде. Классический взгляд часто обвиняет конструктивизм в утверждениях, что все относительно, как если бы разум был просто чистой доской, а биологией можно пренебрегать. Конструктивизм бросает классическому взгляду упреки в игнорировании мощного воздействия культуры и оправдании статус-кво. В карикатурном виде классический взгляд говорит «природа», а конструктивистский — «воспитание», а результат — борьба соломенных пугал.</p>
   <p>Современная нейробиология, однако, сожгла обе карикатуры. Мы — не «чистый лист», и наши дети — не пластилин, чтобы мять их так и этак, но ни те, ни другие не предопределены биологически. Когда мы подсматриваем за работой мозга, мы не видим психических модулей. Мы видим базовые системы, которые постоянно взаимодействуют сложным образом, создавая различные формы психики, в зависимости от культуры. Человеческий мозг сам по себе является культурным артефактом, поскольку он пронизан опытом. У нас есть гены, которые включаются и отключаются окружающей средой, и другие гены, которые регулируют, насколько мы чувствительны к окружающей среде. Я не первый человек, который указывает на это. Но, возможно, я первая, кто обращает внимание, как эволюция мозга, развитие мозга и его итоговая анатомия показывают ясное направление для науки об эмоциях и нашего взгляда на человеческую природу<a l:href="#n_375" type="note">[375]</a>.</p>
   <p>По иронии судьбы, тысячелетняя война за человеческую природу была заражена эссенциализмом. Обе стороны предполагали, что формировать мозг и разрабатывать психику должна единая высшая сила. В классическом взгляде этой силой является природа, Бог, а затем эволюция. Для конструктивистов это окружающая среда, а затем культура. Однако единоличной ответственности нет ни у биологии, ни у культуры. Другие излагали мне эту точку зрения, но сейчас время воспринять ее серьезно. Мы не знаем во всех деталях, как работают мозг и психика, но мы знаем достаточно, чтобы сказать, что неправы и биологический детерминизм, и культурный детерминизм. Граница тела искусственна и проницаема. Как прекрасно написал Стивен Пинкер: «Сейчас просто бессмысленно спрашивать, являются люди гибкими или запрограммированными, универсально ли поведение или меняется в зависимости от культуры, действиям учатся или они являются врожденными». Дьявол кроется в деталях, а эти детали дают нам теорию конструирования эмоций<a l:href="#n_376" type="note">[376]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Сейчас, когда в эру нейробиологии в гроб классического взгляда вбиваются последние гвозди, я была бы рада поверить, что на этот раз мы действительно отстраним эссенциализм и начнем понимать психику и мозг без идеологии. Это хорошая мысль, но история против нее. В последний раз, когда конструктивизм брал верх, он в любом случае проиграл сражение, а его практики растворились в безвестности. Если перефразировать любимое научно-популярное телешоу «Звездный крейсер “Галактика”»: «Все это уже было раньше и может случиться снова»<a l:href="#n_377" type="note">[377]</a>. С того времени расходы для общества составили миллиарды долларов, бесчисленные человеко-часы напрасных усилий и реальные пропавшие жизни.</p>
   <p>Моя поучительная история начинается в начале XX века, когда ученые, вдохновленные Дарвином и измененной теорией Джеймса — Ланге, тщетно искали сущности гнева, печали, страха и так далее. Постоянные неудачи в конце концов привели их к творческому решению. Если мы не можем измерить эмоции в теле и мозге, заявили они, мы будем измерять только то, что происходит до и после: событий, которые вызвали эмоцию, и физическую реакцию, которая стала результатом. И неважно, что происходит внутри черепа посередине. Так начался самый печально известный период в психологии, именуемый <emphasis>бихевиоризм</emphasis>. Эмоции переопределили как простые формы поведения, нужные для выживания: бой, бегство, кормление и спаривание. Для бихевиориста «счастье» приравнивалось к улыбке, «печаль» была плачем, а «страх» — актом застывания на месте. Соответственно, надоедливая проблема нахождения отпечатков эмоциональных переживаний была ликвидирована росчерком пера<a l:href="#n_378" type="note">[378]</a>.</p>
   <p>Психологи часто рассказывают истории о бихевиоризме тем же леденящим тоном, что и истории о привидениях вокруг лагерного костра. Объявляется, что мысли, чувства и все остальное в психике для бихевиоризма неважно, а может, даже и не существует. Во время этих «темных веков» в исследованиях эмоций, которые длились несколько десятилетий, в сфере человеческих эмоций (по общему мнению) не было открыто ничего стоящего. В конечном итоге большинство ученых отказались от бихевиоризма из-за того, что он игнорирует базовый факт: что каждый из нас имеет психику и в любой момент бодрствования у нас есть мысли, чувства и восприятия. Этот опыт и его связь с поведением должны объясняться с научной точки зрения. Согласно официальной истории, психологи вынырнули из темноты в 1960-х годах, когда когнитивная революция снова восстановила психику в качестве темы научных исследований, уподобляя сущности эмоций модулям и органам психики, которая представлялась действующей наподобие компьютера. Благодаря этой трансформации на свои места встали последние кусочки классического взгляда и были официально присыпаны двумя основными приправами классического взгляда: базовая теория эмоций и классические теории оценки<a l:href="#n_379" type="note">[379]</a>.</p>
   <p>Так говорят книги по истории… Однако книги по истории написаны победителями. Официальная история исследования эмоций, от Дарвина, через Джеймса и бихевиоризм к спасению, — побочный продукт жизнедеятельности классического взгляда. На самом деле предполагаемые темные века включали целый поток исследований, демонстрирующих, что сущностей эмоций не существует. Да, те доказательства, что мы видели в главе 1, были открыты семьдесят лет назад… а затем забыты. В результате к сегодняшнему дню потрачено огромное количество времени и денег на бесполезный поиск «отпечатков» эмоций.</p>
   <p>Я обнаружила это совершенно случайно в 2006 году во время уборки офиса, когда наткнулась на пару старых статей 1930-х годов, когда исследования эмоций якобы не проводились. Изучая список ссылок, я открыла кладезь из более чем сотни публикаций, написанных в течение полувекового промежутка, о которых большинство моих коллег-специалистов никогда не слышали. Авторы были начинающими конструктивистами, хотя и не использовали этот термин. Они проводили эксперименты по поиску физических «отпечатков» для различных эмоций, не смогли их обнаружить, сделали вывод, что классический взгляд не подтверждается, и размышляли о конструктивистских идеях. Я называю эту группу Потерянным Хором, поскольку их работы, опубликованные в престижных журналах, преимущественно недооценивались, игнорировались или неправильно понимались с тех пор, как предполагаемые темные века закончились<a l:href="#n_380" type="note">[380]</a>.</p>
   <p>Почему Потерянный Хор процветал полвека, а потом исчез? Вероятнее всего, эти ученые не предложили полностью сформированной альтернативной теории эмоций, чтобы она могла конкурировать с классическим взглядом. Они представили солидные опровержения, однако одной критики было недостаточно. Философ Томас Кун писал о структуре научных революций: «Отвергнуть одну парадигму без одновременной ее замены другой — значит отвергнуть саму науку». Таким образом, классический взгляд снова утвердился в 1960-е годы, а полвека антиэссенциалистских исследований были выброшены в мусорную корзину истории. А мы все стали из-за этого беднее, учитывая, сколько времени и денег было напрасно выброшено в поисках иллюзорных сущностей эмоций. На момент печати этой книги Microsoft анализирует фотографии лиц в попытках распознать эмоции. Apple недавно приобрела Emotient — стартап, применяющий методы искусственного интеллекта для обнаружения эмоций в выражениях лиц. Компании программируют Google Glass для обнаружения эмоций в выражениях лиц с целью помощи детям-аутистам. Политики в Испании и Мексике участвуют в так называемой нейрополитике с целью определять предпочтения избирателей по выражениям их лиц. На некоторые из самых актуальных вопросов об эмоциях все еще нет ответа, и важные вопросы остаются непроясненными, поскольку многие бизнесмены и ученые продолжают практиковать эссенциализм, пока остальные выясняют, как создаются эмоции<a l:href="#n_381" type="note">[381]</a>.</p>
   <p>Трудно отказаться от классического взгляда, когда он выражает глубоко укоренившиеся представления о том, что значит быть человеком. Тем не менее фактом остается то, что никто не обнаружил хотя бы одной надежной, широко воспроизводимой, объективно измеренной сущности эмоций. Если горы опровергающих данных не заставляют людей отказаться от своих идей, то они больше не следуют научному методу. Они следуют идеологии. И в качестве идеологии классический взгляд потратил впустую на исследования миллиарды долларов и более сотни лет неправильно направлял ход научной мысли. Если бы люди семьдесят лет назад последовали доказательствам, а не идеологии, то Потерянный Хор вполне надежно покончил бы с сущностями эмоций, и кто знает, где бы мы были сегодня в области лечения психических заболеваний или в методах воспитания наших детей<a l:href="#n_382" type="note">[382]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Каждое научное странствие — это история. Иногда это история постепенного открытия: «Давным-давно люди многое не знали, но с годами мы узнаем все больше, и сегодня нам известно много всего». В других случаях это история радикальных перемен: «Все верят в нечто, что кажется правильным, но на самом деле мы ошибались! А теперь — захватывающая правда».</p>
   <p>Наше странствие — скорее рассказ в рассказе. Внутренняя история (как создаются эмоции) завернута в наружную историю того, что значит быть человеком. «Две тысячи лет назад люди имели об эмоциях какое-то мнение, несмотря на множество доказательств обратного. Человеческий мозг, знаете ли, ошибочно принимает свое восприятие за реальность. Сегодня мощнейшие инструменты предоставляют научно обоснованное объяснение, которое почти невозможно игнорировать… но люди все равно умудряются».</p>
   <p>Хорошая новость состоит в том, что мы живем в золотой век изучения психики и мозга. Сейчас многие ученые для понимания эмоций и себя идут путем фактов, а не идеологии. Это подкрепленное фактами понимание ведет к новым идеям о том, как прожить здоровую жизнь, приносящую удовлетворение. Если ваш мозг работает с помощью предсказаний и конструирования и перестраивает себя благодаря полученному опыту, то не будет преувеличением сказать, что если вы меняете свой текущий опыт сегодня, то вы в состоянии изменить, кем вы станете завтра. Следующие несколько глав изучают эти следствия в областях эмоционального интеллекта, здоровья, права и наших отношений с другими животными<a l:href="#n_383" type="note">[383]</a>.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>9. Овладение своими эмоциями</p>
   </title>
   <p>Каждый раз, когда вы откусываете от сочного персика или хрустите картофельными чипсами, вы не просто восполняете энергию. У вас появляются переживания, которые могут быть приятными, неприятными или какими-то промежуточными. Вы моетесь не только для того, чтобы не допустить заболеваний, но также ради наслаждения контактом теплой воды с кожей. Вы ищете других людей не для того, чтобы стоять посреди толпы для защиты от хищников, а чтобы ощущать тепло дружбы или облегчить душу, когда вы перегружены. Секс тоже нужен явно для большего, чем для простого распространения ваших генов.</p>
   <p>Эти примеры показывают, что у вас есть особая связь между физическим и психическим. Каждый раз, когда вы осуществляете какое-либо действие с телесными ресурсами, вы также производите нечто психическое с помощью понятий. Аналогично каждое движение психики дает физический эффект. Вы можете заставить эту связь работать на вас, чтобы овладевать своими эмоциями, улучшить свою приспосабливаемость, стать более хорошим другом, родителем или любимым или даже сменить собственную концепцию того, кем вы являетесь.</p>
   <p>Меняться непросто. Спросите любого психотерапевта или буддийского монаха; они годами обучались, чтобы осознавать свои переживания и контролировать их. Но даже при этом вы можете прямо сейчас делать небольшие шажки на основании теории конструирования эмоций и нового взгляда на природу человека, который из нее следует.</p>
   <p>Некоторые из советов, которые я предлагаю в этой главе, будут звучать знакомо (например, предложение высыпаться), однако у них будет новое научное обоснование, чтобы вас мотивировать. Другие советы, вероятно, станут совершенно новыми, например изучение иностранных слов, что вы, по-видимому, никогда не ассоциировали с эмоциональным здоровьем. Не каждое предложение вам подойдет; одни соответствуют вашему образу жизни лучше других. Однако эти усилия могут привести к благополучию и успеху. Подростки с более богатым эмоциональным словарем лучше учатся в школе. У людей со сбалансированным бюджетом тела менее вероятны серьезные проблемы вроде диабета и сердечных заболеваний, а когда они старятся, их умственные способности дольше остаются нормальными. И жизнь может стать более осмысленной и приносящей удовлетворение.</p>
   <p>Можете ли вы, щелкнув пальцами, поменять свои чувства по желанию, словно поменять одежду? Едва ли. Даже притом, что вы конструируете свои эмоциональные переживания, они по-прежнему могут вмиг потрясти вас. Однако вы можете предпринять некоторые шаги сейчас, чтобы повлиять на ваши <emphasis>будущие</emphasis> эмоциональные переживания, чтобы создавать то, чем вы будете завтра. Я имею в виду не какой-то неясный псевдодуховный способ в стиле «давайте-включим-вашу-космическую-душу», а совершенно реальный с использованием предсказаний мозга.</p>
   <p>Все, что вы до сих пор прочитали об интероцепции, аффекте, телесных ресурсах, предсказаниях, прогностических ошибках, понятиях и социальной реальности, имеет широкие и глубокие практические следствия для того, кто вы есть и как вы проживаете свою жизнь. Вот мотив, с которым мы приступаем к заключительной части нашей книги, которая начинается этой главой, где речь пойдет о хорошем эмоциональном самочувствии, а далее продолжается здоровьем (глава 10), правом (глава 11) и животными (глава 12).</p>
   <p>В оставшейся части книги мы будем применять новый взгляд на человеческую природу (особенно к проницаемой границе между физическим и социальным), чтобы создать рецепт для полноценной жизни. Основные ингредиенты в этом рецепте — телесные ресурсы и ваши понятия. Если вы поддерживаете сбалансированный бюджет тела, вы в целом чувствуете себя лучше, так что отсюда и начнем. А если вы развиваете широкий спектр понятий, то у вас появляется инструментарий для осмысленной жизни.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Типичные книги о самосовершенствовании сосредоточены на вашей психике. Думайте иначе, говорят они, тогда вы будете и ощущать иначе. Вы можете регулировать свои эмоции, если сильно постараетесь. Однако эти книги не уделяют много внимания вашему телу. Но ведь если и есть какая-то вещь, которой вы научились (я надеюсь) из последних пяти глав, так это то, что ваше тело и психика неразрывно связаны между собой. Интероцепция ведет вас к действиям. Ваша культура создает связи в вашем мозге<a l:href="#n_384" type="note">[384]</a>.</p>
   <p>По сути, главное, что вы можете сделать, чтобы овладеть своими эмоциями, — поддерживать ресурсы тела в хорошем состоянии. Помните, что ваша интероцептивная сеть работает днем и ночью, выдавая прогнозы для поддержания здорового бюджета, и этот процесс является источником ваших аффективных переживаний (приятность, неприятность, возбуждение, спокойствие). Если вы хотите чувствовать себя хорошо, то предсказания мозга в отношении частоты сердечных сокращений, дыхания, кровяного давления, температуры, гормонов, обмена веществ и так далее должны калиброваться в соответствии с реальными потребностями вашего тела. Если это не так, то бюджет вашего тела не в порядке и далее вы будете ощущать себя паршиво вне зависимости от следования советам о самопомощи. Вопрос только в степени паршивости.</p>
   <p>К несчастью, современная культура создана для разрушения бюджета тела. Многие из продуктов, продаваемых в супермаркетах и сетях ресторанов, — это псевдоеда, перегруженная сахаром и плохими жирами, вредно действующими на телесные ресурсы. Школа и работа требуют от вас рано вставать и поздно ложиться, и в результате свыше 40 процентов американцев в возрасте от 13 до 64 лет регулярно недосыпают, а такое состояние может привести к хроническому неправильному бюджету, возможной депрессии и прочим недомоганиям. Рекламщики играют на нашей неуверенности в себе, внушая, что ваши друзья будут плохо думать о вас, если вы не купите правильную одежду или машину, а социальное отчуждение вредно для телесных ресурсов. Социальные сети привносят новые возможности для социального отчуждения и добавляют неопределенности, которая еще хуже для телесных ресурсов. Друзья и работодатели ждут, что вы должны быть постоянно привязаны к мобильному телефону, а это значит, что вы никогда не можете расслабиться. Просмотр фильмов поздно вечером разрушает ваш режим сна. Ожидания вашей культуры в отношении работы, отдыха и социализации предписывают, насколько легко вы должны управлять ресурсами тела. Социальная реальность превращается в физическую реальность<a l:href="#n_385" type="note">[385]</a>.</p>
   <p>Как вы помните, телесные ресурсы вашего тела регулируются с помощью цепей предсказаний вашей интероцептивной сети. Если эти предсказания хронически перестают синхронизироваться с реальными потребностями вашего тела, очень трудно прийти обратно к норме. Ваша система управления телесными ресурсами (голос вашего мозга) не может быстро реагировать на опровергающие доказательства (прогностическая ошибка), поступающие от вашего тела. Как только эти предсказания не оправдываются достаточно долго, вы будет ощущать себя хронически несчастным.</p>
   <p>Когда люди регулярно ощущают себя паршиво, многие из них занимаются самолечением. Тридцать процентов всех лекарств, потребляемых в США, используются для каких-нибудь форм расстройств. У этих больных предсказания регулярно не выверяются по реальным расходам их тел, вероятно, потому, что их мозг неправильно оценивает эти расходы. Соответственно, они ощущают расстройство и принимают лекарство либо обращаются к алкоголю или к определенным наркотикам вроде опиатов<a l:href="#n_386" type="note">[386]</a>.</p>
   <p>Это плохая новость. Что вы на практике можете сделать для сохранения точности предсказания и сбалансированного бюджета тела? Я прошу прощения, что внезапно стала говорить как ваша мама, но путь начинается со здорового питания, физических упражнений и достаточного количества сна. Я знаю, это звучит обыденно или даже банально, но с биологической точки зрения замены этому нет. Бюджет тела, как и финансовый бюджет, легче поддерживать, когда у вас есть твердая основа. Когда вы были младенцем, вашими телесными ресурсами полностью управляли те, кто о вас заботился. По мере того как вы росли, они передавали вам все больше и больше ответственности за поддержание бюджета. Сегодня ваши друзья и семья могут немного поучаствовать в этом, но снабжение питательными веществами в целом лежит на вас. Поэтому, если вы можете, ешьте овощи, не налегайте на рафинад, плохие жиры и кофеин, энергично и регулярно занимайтесь спортом и высыпайтесь<a l:href="#n_387" type="note">[387]</a>.</p>
   <p>Этот совет может оказаться невыполним без значительных перемен в режиме и привычках вашей жизни. Некоторым людям трудно удерживаться от нездоровой пищи, постоянного просмотра телевизора и прочих искушений массовой культуры. Другие люди, которые борются за то, чтобы сводить концы с концами, и которым приходится выбирать между едой и оплатой счетов, возможно, находятся не в том положении, чтобы менять образ жизни. Но, пожалуйста, делайте то, что можете. Наука не оставляет сомнений, что здоровое питание, регулярные упражнения и сон являются предпосылками для сбалансированного бюджета телесных ресурсов и здоровой эмоциональной жизни. Хронически растрачиваемый бюджет увеличивает ваши шансы заработать различные заболевания, как мы увидим в следующей главе.</p>
   <p>Еще один путь решения проблемы — по возможности изменить свои физические ощущения. Попробуйте массаж от любимого человека, от близкого друга или от платного массажиста (если можете себе это позволить). Человеческие прикосновения — благо для вашего здоровья; они улучшают бюджет тела с помощью интероцептивной системы. Массаж особенно полезен после интенсивных упражнений. Он сдерживает воспаление и способствует более быстрому заживлению крохотных разрывов в мышечной ткани, возникающих вследствие занятий; в противном случае вы можете воспринимать их как неприятные ощущения<a l:href="#n_388" type="note">[388]</a>.</p>
   <p>Еще один способ сбалансировать бюджет тела — йога. Люди, которые долго занимаются йогой, намного быстрее и эффективнее успокаиваются, возможно, из-за определенной комбинации физической активности и замедленного дыхания. Йога также снижает уровни определенных протеинов, называемых провоспалительными цитокинами, которые длительное время способствуют опасным воспалениям в вашем теле. (Мы узнаем больше об этих протеинах в следующей главе.) Регулярные физические упражнения также увеличивают уровни других протеинов, называемых противовоспалительными цитокинами, которые уменьшают вероятность развития сердечных болезней, депрессии и прочих заболеваний<a l:href="#n_389" type="note">[389]</a>.</p>
   <p>Физические условия внешней среды также влияют на телесные ресурсы, так что при возможности старайтесь проводить время в местах, где меньше шума и толп людей, а больше зелени и естественного освещения. Немногие из нас могут позволить себе переезд в новый дом или ремонт, но простое домашнее растение может сделать на удивление много. Факторы внешней среды, вроде описанных, настолько важны для бюджета, что, похоже, помогают психическим больным выздоравливать быстрее<a l:href="#n_390" type="note">[390]</a>.</p>
   <p>Для телесных ресурсов полезно также погрузиться в захватывающий сюжет книги. Это больше, чем простой эскапизм: когда вы вовлечены в чужую историю, вы не так вовлечены в собственную. Такие психические вылазки захватывают часть вашей интероцептивной сети, известной как сеть пассивного режима работы, и предохраняют вас от мыслительной жвачки (руминации)<a l:href="#n_391" type="note">[391]</a>. Если вы не читаете, посмотрите увлекательный фильм. Если история окажется печальной, поплачьте, это тоже полезно для бюджета<a l:href="#n_392" type="note">[392]</a>.</p>
   <p>Вот еще один простой стимулятор телесных ресурсов: устраивайте регулярные обеды с друзьями, поочередно приглашая друг друга. Исследование показывает, что когда вы даете что-то другим и получаете благодарность, это идет на пользу затрагиваемым бюджетам, так что когда придет ваша очередь, вы пожнете плоды. (При этом в длительной перспективе это стоит столько же, сколько поделить счет в кафе поровну.)<a l:href="#n_393" type="note">[393]</a></p>
   <p>Есть множество других вещей, которые я не упомянула. Возьмите из приюта домашнее животное — это даст вам сразу и общение, и безусловную любовь. Гуляйте в общественном саду или парке. Посмотрите в интернете информацию о своих хобби, чтобы узнать, благотворны ли они для стресса, или просто попробуйте что-то новое и посмотрите, сработает ли. Вязание явно работает; что касается меня, так это вышивание крестиком<a l:href="#n_394" type="note">[394]</a>.</p>
   <p>Менять свои привычки ради поддержания телесных ресурсов всегда непросто, а иногда невозможно, но попробуйте те методы, на которые способны. Они поднимут вам настроение, и вы будете не так напряжены в течение более продолжительного времени.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Вы проявили внимание к ресурсам вашего тела. Теперь лучшее, что вы можете сделать для эмоционального здоровья, — укрепить свои понятия, иначе говоря, «стать более эмоционально грамотным». Люди с мировоззрением, основанным на классическом взгляде, думают об эмоциональном интеллекте как о «точном восприятии» эмоций других людей или о переживании счастья или избегании печали «в правильное время». При нашем новом восприятии эмоций, однако, мы можем думать об эмоциональном интеллекте новым способом. «Счастье» и «печаль» — это различные группы случаев. Поэтому эмоциональный интеллект — готовность вашего мозга сконструировать наиболее полезный случай наиболее полезного понятия эмоции для данной ситуации. (А также когда конструируются не эмоции, а случаи какого-то иного понятия.)</p>
   <p>Дэниел Гоулман в бестселлере «Эмоциональный интеллект» утверждает, что более высокий эмоциональный интеллект приводит к успеху в науке, бизнесе и социальных отношениях. Он пишет: «Для успехов в любой работе, в любой области эмоциональные способности вдвое важнее, чем чисто когнитивные способности». Поэтому вы, вероятно удивитесь, услышав, что у науки по-прежнему нет общепринятого определения или меры эмоционального интеллекта. Книги Гоулмана дают множество разумных практических советов, но они не объясняют правильно, <emphasis>почему</emphasis> его советы работают. На их научное обоснование сильно влияет устаревшая модель «триединого мозга» — если вы эффективно регулируете предполагаемого эмоционального внутреннего зверя, то вы эмоционально грамотны<a l:href="#n_395" type="note">[395]</a>.</p>
   <p>Эмоциональный интеллект лучше всего характеризовать в терминах понятий. Предположим, вам известно всего два понятия эмоций: «замечательное состояние» и «паршивое состояние». Каждый раз, когда испытываете эмоцию или воспринимаете кого-то другого как испытывающего эмоцию, вы можете категоризировать только таким грубым образом. Такой человек не может быть эмоционально грамотным. Напротив, если вы можете различать более тонкие оттенки «замечательного» (счастливый, довольный, трепещущий, расслабленный, радостный, надеющийся, вдохновленный, гордый, восторженный, благодарный, блаженный…) и пятьдесят оттенков «паршивого» (сердитый, раздраженный, встревоженный, язвительный, сварливый, раскаивающийся, мрачный, омертвевший, тревожный, охваченный ужасом, возмущенный, испуганный, завидующий, скорбящий, унылый…), ваш мозг имеет намного больше возможностей для прогнозирования, категоризации и восприятия эмоций, предоставляя вам инструменты для более гибких и функциональных реакций. Вы можете более эффективно предсказывать и категоризировать свои ощущения и лучше подстраивать свои действия к окружающей среде.</p>
   <p>То, о чем я говорю, называется эмоциональной гранулярностью — явление (описанное в главе 1), при котором одни люди конструируют эмоциональные переживания более тонко, чем это делают другие. Люди с повышенной гранулярностью — эксперты в эмоциях: они выдают предсказания и конструируют случаи эмоций, которые хорошо подходят к каждой конкретной ситуации. На другом конце спектра находятся дети, у которых понятия эмоций не развиты так, как у взрослых, и которые попеременно используют слова «печальный» и «безумный» для ощущения неприятного (как мы обсуждали в главе 5). Моя лаборатория выяснила, что у взрослых эмоциональная гранулярность может быть любой — от низкой до высокой. Таким образом, ключ к эмоциональному интеллекту — приобрести новые понятия эмоций и отточить уже существующие<a l:href="#n_396" type="note">[396]</a>.</p>
   <p>Есть много способов приобрести новые понятия: путешествия (даже простая прогулка в лесу), чтение книг, просмотр фильмов, пробы незнакомой пищи. Станьте коллекционером переживаний. Примеривайте новые аспекты так же, как вы примериваете новую одежду. Деятельность такого рода побуждает ваш мозг комбинировать понятия, чтобы образовать новые, с упреждением меняя вашу систему понятий так, чтобы вы впоследствии могли прогнозировать и вести себя по-другому.</p>
   <p>Например, в нашей семье мой муж Дэн отвечает за утилизацию, потому что я вечно кладу в мусорный бак неподходящие вещи вроде целлофана или дерева, поскольку, ей-богу, им <emphasis>положено </emphasis>быть пригодными для вторичного использования. Вместо того чтобы сердиться из-за дополнительной работы, которую я возложила на него, Дэн применил понятие из своего детства, когда он собирал комиксы о супергероях. Мои бесплодные попытки идти вразрез с реальностью стали «суперспособностью», которую он называет «иллюзорной утилизацией». Раздражающая привычка трансформировалась в результате в забавный пунктик.</p>
   <p>Возможно, простейший способ приобрести понятия — изучать новые слова. Вероятно, вы никогда не думали об изучении слов как о пути к улучшению эмоционального здоровья, однако это непосредственно следует из идей нейроконструктивизма. Слова являются затравкой для понятий, понятия приводят в действие предсказания, предсказания регулируют телесные ресурсы, а они определяют, как вы себя чувствуете. Поэтому чем «мелкозернистее» ваш словарь, тем точнее ваш прогнозирующий мозг может выверять ваш бюджет согласно потребностям вашего тела. На деле люди с высокой эмоциональной гранулярностью реже идут к врачам, реже используют лекарства и меньше дней проводят в больницах. Это не волшебство, это то, что происходит, когда вы используете проницаемую границу между социальным и физическим<a l:href="#n_397" type="note">[397]</a>.</p>
   <p>Поэтому узнавайте как можно больше новых слов. Читайте книги, которые находятся вне вашей зоны комфорта, или слушайте аудиоматериалы, способствующие размышлениям. Не довольствуйтесь «счастливым»: ищите и используйте более конкретные слова, например «экстатический», «блаженный» и «воодушевленный». Узнайте разницу между словами «обескураженный» и «удрученный», а не используйте родовое слово «печальный». По мере того как вы будете строить соответствующие понятия, вы сможете более точно конструировать свои переживания. И не ограничивайте себя словами родного языка. Выберите другой язык и ищите понятия, для которых в вашем родном языке нет слов, например голландская эмоция близости <emphasis>gezellig</emphasis> или греческое ощущение большой вины <emphasis>enohi</emphasis>. Каждое слово — это еще одно приглашение конструировать свой опыт по-новому<a l:href="#n_398" type="note">[398]</a>.</p>
   <p>Попробуйте также изобретать собственные понятия эмоций, используя свои возможности социальной реальности и комбинирование понятий. Писатель Джеффри Евгенидис представил коллекцию забавных понятий в своем романе «Средний пол»<a l:href="#n_399" type="note">[399]</a>, включая «ненависть к зеркалам, которая начинается в среднем возрасте», «разочарование от пребывания в постели со своей фантазией» и «возбуждение от попадания в комнату с мини-баром», хотя литератор и не назвал их отдельными словами. Вы сами можете сделать то же самое. Закройте глаза и представьте себя в машине; вы уезжаете из родного города и знаете, что никогда не вернетесь. Можете охарактеризовать это ощущение, комбинируя понятия для эмоций? Если можете наслаждаться таким методом ежедневно, вы будете лучше приспособлены к различным обстоятельствам и потенциально более эмпатичны к другим людям, а это улучшает умение разбираться с конфликтами и ладить с людьми. Вы можете даже именовать свои творения, как я придумала «бесчипсовость» в главе 7, и познакомить с ними свою семью и друзей. Как только вы поделитесь своими творениями, они становятся настолько же реальными, как и любые понятия эмоций, и приносят те же самые выгоды для бюджета вашего тела.</p>
   <p>Эмоционально грамотный человек не только обладает множеством понятий, но и знает, какие из них и когда использовать. В точности так, как художники учатся видеть тонкие различия в цветах, а любители вин развивают палитры вкусов, чтобы ощущать те оттенки, которые неспециалистам незаметны, вы можете тренироваться в категоризации, так же как и в любом другом навыке. Представьте, что ваш сын-подросток собрался в школу в таком виде, как будто он только что из кровати: нечесаные волосы, мятая одежда, на рубашке остатки вчерашнего ужина. Вы можете устроить ему нагоняй и отправить в комнату приводить себя в порядок, однако вместо этого спро­с<emphasis>и</emphasis>те, <emphasis>что</emphasis> вы сейчас чувствуете. Вас беспокоит, что учителя не воспримут его всерьез? Вам противны его немытые волосы? Нервничаете, что его одежда плохо отразится на вас как на его родителях? Раздражены, что потратили деньги на одежду, которую он никогда не носит? Или, возможно, грустите, что ваш мальчик уже вырос и закончилась радость от его детства? Если все это самокопание звучит невообразимо, поймите, что люди платят приличные деньги психотерапевтам и специалистам по личностному росту точно с такой же целью: помочь им пересмотреть ситуацию, то есть найти самую полезную категоризацию ради действий. Вы можете сделать это сами и стать опытным, имеющим достаточно практики специалистом по категоризации эмоций, а с повторением это становится легче.</p>
   <p>В исследовании, касающемся боязни пауков, было показано, что «мелкозернистая» категоризация побеждает два других популярных подхода к «регулированию» эмоций. Первый подход, называемый когнитивной переоценкой, учил людей описывать паука безобидным образом: «Передо мной сидит маленький паучок, и он безопасен». Вторым подходом было отвлечение, заставляющее людей обращать внимание вместо паука на что-то другое. Третьим — категоризация ощущений с крупной гранулярностью, например: «Передо мной уродливый паук, он отвратительный, действующий на нервы и все же интригующий». Третий подход оказался самым эффективным, чтобы помочь людям, страдающим арахнофобией: меньше беспокоиться при виде пауков и реально приближаться к ним. Эти эффекты длились неделю после эксперимента<a l:href="#n_400" type="note">[400]</a>.</p>
   <p>Повышенная эмоциональная гранулярность имеет другие выгоды для жизни, доставляющей удовольствие. В ряде исследований люди, которые могли четко различать свои неприятные чувства — те самые «пятьдесят оттенков паршивых ощущений», — были на 30 процентов более гибкими при регулировании своих эмоций, были менее склонны к излишней выпивке при стрессах и менее склонны к агрессивной реакции против того, кто их задел. Среди людей с шизофренией те, кто показывает повышенную эмоциональную гранулярность, сообщают о лучших отношениях с семьей и друзьями по сравнению с теми, кто демонстрирует сниженную гранулярность, и эти люди могут лучше выбрать правильное действие в социальных ситуациях<a l:href="#n_401" type="note">[401]</a>.</p>
   <p>Напротив, низкая эмоциональная гранулярность связана с разного рода несчастьями. Люди с большим депрессивным расстройством, социальным тревожным расстройством, нарушениями пищевого поведения, нарушениями аутистического спектра, пограничными расстройствами личности или те, кто просто испытывает больше беспокойств и депрессивных переживаний, большей частью демонстрировали низкую гранулярность для отрицательных эмоций. Люди с диагностированной шизофренией показывали низкую гранулярность при различении положительных и отрицательных эмоций. Поймите меня правильно, никто не говорит, что низкая гранулярность вызывает эти расстройства, но, вероятно, она играет определенную роль<a l:href="#n_402" type="note">[402]</a>.</p>
   <p>Кроме улучшения своей эмоциональной гранулярности, есть еще один способ оттачивать свои понятия, популярный у психотерапевтов и в книгах по самопомощи, — сохранять каждый день след своих положительных переживаний. Можете вы найти что-нибудь, что заставит вас улыбнуться, пусть даже на короткое время? Каждый раз, когда вы обращаете внимание на позитивные вещи, вы стимулируете свою систему понятий, подкрепляя понятия об этих позитивных вещах и делая их заметными в своей психической картине мира. Будет еще лучше, если вы напишете о своем опыте, поскольку слова ведут к развитию понятий, что поможет вам прогнозировать новые моменты для культивирования эмоциональной позитивности<a l:href="#n_403" type="note">[403]</a>.</p>
   <p>Напротив, когда вы жуете мысленную жвачку о чем-то неприятном, вы вызываете отклонения в бюджете тела. Мыслительная жвачка — это вредный цикл: каждый раз, когда вы останавливаетесь (например) на недавнем разрыве отношений, вы добавляете еще один случай для предсказаний, а это расширяет просторы для мысленного пережевывания. Определенные понятия, такие как последний скандал или взгляд на лицо, когда он или она ушли в последний раз, встраиваются в вашу модель мира. Вашему мозгу становится все легче и легче воссоздавать эти понятия как шаблоны нервной деятельности — точно так же, как тропа становится все более натоптанной с каждым новым проходящим человеком. Вы не хотите, чтобы они стали вымощенными дорогами. Каждый опыт, который вы конструируете, — это инвестиция, поэтому инвестируйте мудро. Культивируйте тот опыт, которые вы хотите снова конструировать в будущем.</p>
   <p>Иногда полезно намеренно конструировать случаи неприятных эмоций. Подумайте о футболистах, которые стараются разозлиться перед важной игрой. Они кричат, прыгают, машут кулаками, чтобы привести себя в нужное состояние для победы в соревновании. Увеличивая частоту сердечных сокращений, дыша более глубоко и в целом воздействуя на телесные ресурсы, они создают знакомое физическое состояние и категоризируют его в контексте стадиона на основании своего знания о прошлых ситуациях, когда какая-то конкретная эмоция помогла им. Их агрессивность также укрепляет связи с сокомандниками, а противникам посылает призыв остерегаться. Так эмоциональный интеллект работает в самых неожиданных местах<a l:href="#n_404" type="note">[404]</a>.</p>
   <p>Если вы родитель, вы можете помочь своим детям развивать навыки приобретения эмоционального интеллекта. Как можно раньше расскажите им об эмоциях и других психических состояниях, даже если вам кажется, что они слишком молоды, чтобы это понять. Помните, что дети хорошо развивают понятия до того, как вы поймете, что это происходит. Поэтому посмотрите детям прямо в глаза, широко раскройте свои глаза, чтобы привлечь их внимание, и расскажите о телесных ощущениях и движениях в терминах эмоций и прочих психических состояний. «Видишь того маленького мальчика? Он плачет. Ему больно, потому что он упал и поцарапал коленку. Он расстроен и, наверное, хочет, чтобы его обняли родители». Подробно останавливайтесь на чувствах персонажей книг, на собственных эмоциях ваших детей и на своих эмоциях. Используйте много слов для эмоций. Говорите о том, что вызывает эмоции и каковы их последствия для других людей. В целом думайте о себе как о гиде-экскурсоводе, ведущем детей по загадочному миру людей, их движений и звуков. Ваши подробные объяснения помогут детям построить хорошо развитую понятийную систему для эмоций<a l:href="#n_405" type="note">[405]</a>.</p>
   <p>Когда вы учите детей понятиям эмоций, вы делаете больше, чем просто общаетесь. Вы создаете реальность для ребенка — социальную реальность. Вы вручаете им инструменты, чтобы управлять телесными ресурсами, создавать смыслы для их ощущений и действовать с ними, сообщать, как они себя чувствуют, и более эффективно влиять на других людей. Они будут использовать эти навыки в течение всей жизни.</p>
   <p>Когда вы учите своих детей эмоциям, постарайтесь не ограничиваться эссенциалистскими стереотипами: улыбаться при счастье, хмуриться в гневе и так далее. (Это может быть трудно, поскольку вы конкурируете с телевизионными мультфильмами, которые придерживаются западных стереотипов для эмоций.)<a l:href="#n_406" type="note">[406]</a> Помогите им понять разнообразие реального мира — что в зависимости от контекста улыбка может означать счастье, смущение, сердитость или даже печаль. Попробуйте также признавать, когда вы не уверены в том, как себя чувствуете, когда вы строите догадки, как себя чувствует кто-то другой, или когда вы догадываетесь неправильно.</p>
   <p>Проводите разговоры с детьми целиком, по очереди, даже когда маленький ребенок еще не умеет отвечать вам словами. К тому времени, как ребенок начинает ходить, речевые шаблоны для построения понятий эмоций значат не меньше, чем сами слова. Мы с мужем никогда не сюсюкали с нашей дочерью, а с момента рождения говорили с ней полностью сформированными взрослыми предложениями, делая паузы, чтобы дать ей отреагировать так, как она может. Люди вокруг нас в супермаркете считали, что мы сошли с ума, но мы вырастили эмоционально грамотного подростка, который реально разговаривает со взрослыми. (И она может мучить меня точностью с тремя десятичными знаками. Я так горда.)<a l:href="#n_407" type="note">[407]</a></p>
   <p>У ваших детей бывают истерики? Вы можете помочь им овладеть своими эмоциями и успокоить с помощью социальной реальности. Когда моей дочери Софии было два года и у нее началась стадия истерик, говорить ей что-либо для успокоения, разумеется, было бесполезно. Поэтому мы изобрели понятие под названием «Недовольная Фея». Каждый раз, когда София начинала истерику (или, когда нам везло, незадолго до этого), мы объясняли ей: «О, нет, идет Недовольная Фея. Она заставляет тебя чувствовать недовольство. Давай попробуем выгнать Недовольную Фею прочь». Затем мы назначили определенный стул — пушистый красный стул с изображением куклы Элмо из «Улицы Сезам» — специальным местом для успокаивания (нет, там не было маленьких пушистых красных наручников). Сначала мы вели ее к этому стулу, и иногда она сердилась и опрокидывала стул, но со временем шла к нему сама и сидела, пока неприятные ощущения не исчезали. Иногда она даже заявляла, что ей на пути повстречалась Недовольная Фея. Такие методы могут выглядеть глупо, но они дают осязаемый эффект. Изобретая и разделяя с Софией понятия «Недовольная Фея» и «Стул с Элмо», мы создали инструменты, которые помогали девочке успокаиваться самой. Для нее эти понятия были настолько же реальными, насколько деньги, искусство, власть и прочие конструкции социальной реальности являются реальными для нас.</p>
   <p>В целом дети с богатой понятийной системой для эмоций больше приспособлены к школьным успехам. В одном исследовании Центра эмоционального интеллекта в Йеле группу школьников 20–30 минут в неделю учили расширять знание и применение слов для эмоций. Результатом стало улучшение социального поведения и успеваемости. Классы, использовавшие такую модель обучения, были также лучше организованы, а наблюдатели оценивали, что они дают лучшую учебную поддержку учащимся<a l:href="#n_408" type="note">[408]</a>.</p>
   <p>Напротив, если вы не говорите с ребенком о его ощущениях в терминах эмоций, вы на самом деле препятствуете развитию его понятийной системы. После четырех лет жизни ребенок в семьях с высоким доходом увидел или услышал на <emphasis>четыре миллиона</emphasis> слов больше, чем его сверстник в семье с низким доходом, у него богаче лексикон и лучше понимание прочитанного. Поэтому дети из малообеспеченных семей отстают в нашем социальном мире. Однако для улучшения успеваемости достаточно простого вмешательства: например, малообеспеченным родителям рекомендуется больше общаться с детьми. Точно так же большее количество слов для эмоций улучшает эмоциональный интеллект детей<a l:href="#n_409" type="note">[409]</a>.</p>
   <p>Те же самые принципы применимы, когда вы отзываетесь о поведении детей. Исследования показывают, что число хвалебных слов, которые дети из малоимущих семей слышат к возрасту 4 лет, на 125 тысяч меньше, чем число отрицательных слов. В то же время в состоятельных семьях число похвальных слов к тому же возрасту на 560 тысяч больше, чем отрицательных. Это означает, что малообеспеченные дети имеют более нагруженный бюджет тела, но меньше ресурсов, чтобы с ним справляться<a l:href="#n_410" type="note">[410]</a>.</p>
   <p>Все мы время от времени критикуем своих детей, но попробуйте делать эту обратную связь конкретной. Если ваша дочка беспрестанно ноет, вместо крика «Замолчи» попробуйте сказать что-то вроде: «Твое нытье раздражает меня, поэтому прекрати его. Если у тебя какая-то проблема, используй слова». Если ваш сын внезапно стукнул сестренку по голове, не обращайтесь к нему «плохой мальчик» (это не то понятие, которое вам бы хотелось у него развивать). Будьте конкретнее: «Не надо бить сестру; ей больно, и она расстраивается. Извинись перед ней». То же самое правило верно и для похвал: не обращайтесь к дочке «хорошая девочка». Похвалите ее действия: «Ты хорошо сделала, что не ударила брата в ответ». Такое словоупотребление помогает детям построить более полезные понятия. Значение имеет и тон вашего голоса, поскольку он легко передает ваш аффект и непосредственно воздействует на нервную систему ребенка<a l:href="#n_411" type="note">[411]</a>.</p>
   <p>Эффективно регулируя телесные ресурсы своих детей, вы направляете их не только к более богатой понятийной системе для эмоций, но также к улучшенному общему развитию языка, что готовит их к лучшей успеваемости в школе.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Что ж, сейчас вы сделали все возможное, чтобы изменить свой стиль жизни для лучшего балансирования бюджета, и вы укрепили свою систему понятий, превратив себя в эксперта по эмоциям. Вас по-прежнему ждут взлеты и падения. Вам по-прежнему придется иметь дело с компромиссами, которых потребует любовь, двусмысленностями своей социальной жизни, лицемерием на рабочем месте, непостоянством в дружбе, и ваше тело медленно с возрастом отказывает вам. Что вы можете сделать, чтобы в определенный момент овладевать своими эмоциями?</p>
   <p>Простейшее действие, верьте или не верьте, — подвигаться. Все животные используют прогулки, чтобы управлять ресурсами своего тела; если их мозг заказал больше глюкозы, чем нужно телу, быстрое карабкание на дерево приведет уровень энергии к балансу. Люди уникальны тем, что могут регулировать бюджет без передвижения, используя чисто ментальные понятия. Но когда эти умения изменяют вам, вспомните, что вы тоже животное. Поднимитесь на ноги и подвигайтесь, даже если не хочется. Включите музыку и потанцуйте. Выйдите на прогулку в парк. Почему это работает? Перемещение тела может поменять ваши предсказания и, соответственно, ваш опыт. Ваши движения могут также помочь вашей управляющей системе выдвинуть на передний план другие, менее беспокойные понятия<a l:href="#n_412" type="note">[412]</a>.</p>
   <p>Еще один подход к быстрому овладению своими эмоциями — сменить свое местонахождение или ситуацию, что, в свою очередь ведет к изменению ваших предсказаний. Во время Вьетнамской войны, например, 15% американских солдат пристрастились к героину. Когда они вернулись домой ветеранами, 95% из них отказались от наркотика в первый год — впечатляющий показатель по сравнению со всем населением, где всего 10% избегают повторения. Сдвиг в местоположении изменил их предсказания, что смягчило тягу к наркотикам. (Меня иногда интересует, не является ли кризис среднего возраста решительной попыткой изменить предсказания сменой контекста<a l:href="#n_413" type="note">[413]</a>.)<a l:href="#n_414" type="note">[414]</a></p>
   <p>Если движения и смена ситуации не помогают вам овладеть своими эмоциями, следующее, что можно попробовать, — повторно категоризировать свои ощущения. Это требует определенного объяснения. Причина, что вы чувствуете себя несчастным, заключается в том, что вы испытываете неприятный аффект вследствие интероцептивных ощущений. Ваш мозг добросовестно предсказывает причины для таких ощущений. Возможно, они — сообщение от вашего тела, вроде: «У меня болит живот». Или, возможно, они говорят: «Что-то с моей жизнью всерьез неладно». Это разница между <emphasis>дискомфортом</emphasis> и <emphasis>страданием</emphasis>. Дискомфорт чисто физический. Страдание личностное.</p>
   <p>Представьте, как ваше тело выглядит для вторгнувшегося вируса. Вы — это просто большой мешок с ДНК, белками, водой и прочим биологическим материалом, который он должен украсть, чтобы воспроизвести себя. Вирус гриппа не беспокоится о ваших верованиях, качествах или ценностях, когда заражает ваши клетки. Он не высказывает моральных суждений о вашем характере, наподобие: «О-о-о, да он сноб с плохой стрижкой… Давай-ка заражу его!» Нет, вирус — поборник равноправия по отношению к своим жертвам. Он приносит дискомфорт, но ничего личного. Все невыспавшиеся люди с симпатичным влажным комплектом легких могут подавать заявления на получение должности носителя.</p>
   <p>С другой стороны, аффект трансформирует интероцептивные ощущения в нечто о вас, с вашими конкретными преимуществами и недостатками. Сейчас чувства являются личными — они располагаются внутри вашей аффективной ниши. Когда вы чувствуете себя скверно, мир выглядит отвратительным местом. Люди вас осуждают. Бушуют войны. Полярные льды тают. Вы страдаете. Большинство из нас посвящают кучу времени облегчению страданий. Мы часто едим для удовольствия или чтобы успокоить других, а вовсе не для получения питательных веществ. Мне кажется, что тяга к наркотикам — это часто ошибочная попытка облегчить дефицит бюджета тела, который хронически находится не в порядке<a l:href="#n_415" type="note">[415]</a>.</p>
   <p>Сложно различить в данный момент дискомфорт и страдание. Вы ощущаете раздражение или просто недостаток кофеина? Если вы женщина, вы, вероятно, испытывали неясные физические симптомы, связанные с менструальным циклом или во время менопаузы, и вы можете придать этим ощущениям смысл эмоций, хотя у них такого смысла нет. Вспоминаю, как в 2010 году моя лаборатория переезжала из одного университета в другой: двадцать специалистов и оборудование на сотни тысяч долларов. Казалось, что все идет плохо, плюс мне надо было уезжать на две недели. Каким-то образом я держала себя в руках, справляясь со всеми вспыхивающими пожарами… и тут умер мой ноутбук. Я опустилась на пол кухни и разрыдалась. И как раз в этот момент вошел мой муж, заметил мое состояние и невинно спросил: «Скоро месячные?» Боже мой! Я набросилась на него, назвала проклятой сексистской свиньей, и как вообще он <emphasis>осмелился</emphasis> быть таким самодовольным, когда я едва сдерживаю себя? Моя ярость шокировала нас обоих. Через три дня я обнаружила, что он был прав.</p>
   <p>Попрактиковавшись, вы можете научиться разбирать аффективное переживание на простые физические ощущения, а не позволять этим ощущениям быть фильтром, через который вы смотрите на мир. Вы можете свести беспокойство к быстро колотящемуся сердцу. Как только вы проведете разделение на физические ощущения, вы сможете категоризировать их как-то по-другому, используя свой богатый набор понятий. Возможно, стук сердца в вашей груди — не беспокойство, а предвкушение или даже возбуждение.</p>
   <p>Посмотрите сейчас вокруг и сосредоточьтесь на каком-то предмете. Попробуйте заново категоризировать его не как трехмерный визуальный объект, а как отдельные фрагменты различным образом окрашенного света, из которого сконструировано ваше восприятие. Сложно, не так ли? Тем не менее вы можете потренироваться делать это. Выберите самую яркую часть предмета и попробуйте проследить ее контуры глазом. При некоторой практике вы сможете научиться разбирать объекты наподобие этого. Великие художники, например Рембрандт, могли делать это и реалистично изображать объекты красками на холсте. Аналогичным образом вы можете разложить свои эмоции.</p>
   <p>Повторная категоризация — инструмент эксперта в эмоциях. Чем больше понятий вы знаете и чем больше случаев можете сконструировать, тем более эффективно вы можете менять категорию таким образом, чтобы овладеть своими эмоциями и управлять своим поведением. Например, если вам нужно пройти тест и вы ощущаете себя эмоционально взвинченным, вы можете категоризировать свои ощущения как опасное беспокойство («О, нет, я обречен на провал!») или как полезное предвкушение («Я энергичен и готов действовать!»). Глава школы карате, где занимается моя дочь, мастер Джо Эспозито, советует своим ученикам, нервничающим перед испытанием на черный пояс: «Заставьте своих бабочек летать строем»<a l:href="#n_416" type="note">[416]</a>. Он говорит: да, сейчас вы взвинченны, но не воспринимайте это как нервность: сконструируйте случай «решимости».</p>
   <p>Повторная категоризация такого рода может дать ощутимые выгоды для вашей жизни. Многочисленные исследования о выполнении математических тестов, например теста GRE<a l:href="#n_417" type="note">[417]</a>, показали, что студенты получают более высокие баллы, когда они категоризируют беспокойство иначе — просто как знак, что их тело справляется. Для людей, которые категоризируют беспокойство как возбуждение, эффект сходен — когда они выступают публично или даже когда поют караоке, у них лучше результаты, а классических симптомов тревог меньше. Их симпатическая нервная система по-прежнему создает бабочек, однако с меньшим количеством провоспалительных цитокинов, которые снижают результаты и в целом заставляют людей чувствовать себя плохо; в результате люди действуют лучше. Исследования показали, что учащиеся колледжей, вынужденные брать дополнительные занятия по математике, могут улучшить свои оценки на экзаменах и итоговую курсовую оценку с помощью эффективной новой категоризации. Такое значительное событие может изменить жизненный путь человека — ведь диплом колледжа может оказаться разницей между финансовым успехом и жизнью, где приходится сводить концы с концами<a l:href="#n_418" type="note">[418]</a>.</p>
   <p>Если вы можете повторно категоризировать свой дискомфорт как нечто полезное, например, когда вы усердно упражнялись, вы можете воспитать стойкость. У корпуса морской пехоты США есть девиз, который воплощает этот принцип: «Боль — это слабость, покидающая тело». Каждый раз, когда вы занимаетесь физическими упражнениями до неприятных ощущений и останавливаетесь на этом, вы категоризируете свои физические ощущения как изнеможение. Вы никогда не доходите до своего порога, несмотря на пользу для здоровья при продолжении. С помощью новой категоризации вы можете продолжать упражнения и при этом даже чувствовать себя впоследствии лучше, поскольку вы будете пользоваться преимуществами более сильного и здорового тела. Чем больше вы так делаете, тем больше вы подстраиваете свою понятийную систему под продолжительное действие в будущем<a l:href="#n_419" type="note">[419]</a>.</p>
   <p>Боль в пояснице, спортивные травмы, боль при сложном медицинском лечении и прочие проблемы дают сходные возможности для различия между физическим дискомфортом и аффективным страданием. Люди, живущие с хроническими болями, например, обычно отличаются катастрофическими мыслями, которые, по-видимому, влияют на их жизнь даже больше, чем интенсивность самих болей. Когда такие люди узна<emphasis>ю</emphasis>т, как отделять свои физические ощущения от неприятного аффекта, они могут использовать меньше опиатов и меньше к ним тянуться. Это существенно, поскольку около 6 процентов американцев используют рецептурные препараты для хронических болей, большей частью опиаты, вызывающие привыкание, причем не установлено, что они улучшают ситуацию с симптомами болей при долговременном использовании. Согласно Деборе Барретт, автору книги «Отслеживание боли» (и моей родственнице), когда вы можете отнести боль к категории физической боли, эта боль не будет личной катастрофой<a l:href="#n_420" type="note">[420]</a>.</p>
   <p>Идея категоризации страдания как дискомфорта, или переконструирования психического в физическое, имеет древнее происхождение. В буддизме некоторые формы медитации помогают категоризировать ощущения как физические симптомы, чтобы уменьшить страдание, практика, которую буддисты называют <emphasis>деконструкция «я»</emphasis>. Ваше «я» — это ваша личность, набор черт, которые каким-то образом определяют вас, например ваши подобранные воспоминания, представления, симпатии и антипатии, жизненный выбор, мораль и ценности. Вы можете также определить себя через гены, физические характеристики (масса, цвет глаз), этническую принадлежность, личные качества (забавный, порядочный), отношения с другими людьми (друг, родитель, ребенок, любимый человек), свои роли (студент, ученый, продавец, рабочий, врач), географическое или идеологическое сообщество (американец, житель Нью-Йорка, христианин, демократ), даже через автомобиль, который вы водите. Через все эти аспекты проходит общая идея: собственная личность — это ваше ощущение, кем вы являетесь, и оно постоянно во времени, как если бы было вашей сущностью<a l:href="#n_421" type="note">[421]</a>.</p>
   <p>Буддизм рассматривает собственное «я» как фикцию и основную причину страдания. Всякий раз, когда вы стремитесь к материальным вещам вроде дорогих автомобилей и одежды, или желаете похвал для улучшения своей репутации, или стремитесь к общественному положению или власти для получения выгод для жизни, буддизм говорит, что вы трактуете свое вымышленное «я» как реальное (<emphasis>овеществление</emphasis> собственного «я»). Эти материальные вопросы могут привести к быстрому наслаждению и удовольствию, однако они также ловят вас в западню, словно золотые наручники, и вызывают постоянное страдание, которое мы бы назвали затяжным неприятным аффектом. Для буддиста реальное «я» хуже, чем проходящее физическое недомогание. Это непреходящее бедствие<a l:href="#n_422" type="note">[422]</a>.</p>
   <p>Мое научное определение собственного «я» вдохновлено работой мозга, хоть и благосклонно к буддийскому взгляду. Собственное «я» — это часть социальной реальности. Это не совсем фикция, однако и не существует в природе объективно, как нейтрон. Оно зависит от других людей. Говоря научными терминами, ваши прогнозы в данный момент и ваши действия, которые следуют из них, зависят в некоторой степени от того, как другие обращаются с вами. Вы не можете быть «я сам по себе». Мы можем понять, почему персонажу Тома Хэнкса в фильме «Изгой», в одиночку прожившему четыре года на острове, понадобилось создать себе компаньона по имени Уилсон из волейбольного мяча<a l:href="#n_423" type="note">[423]</a>.</p>
   <p>Некоторые поступки и предпочтения согласуются с вашим «я», а некоторые нет. Есть еда, которая вам нравится, и есть продукты, которые вы предпочитаете не есть. Вы можете назвать себя «собачником» или «кошатником». Эти предпочтения могут порядочно различаться: вашим любимым блюдом может быть картофель фри, но вы не едите его три раза в день. Даже самые завзятые любители собак знают парочку собак, которых они не выносят, и втайне любят некоторых кошек. Таким образом, ваше собственное «я» — словно набор правил «что делать» и «чего не делать», который обобщает ваши симпатии, антипатии и привычки в данный момент.</p>
   <p>Мы уже видели нечто подобное. Эти «делать» и «не делать» — словно характеристики какого-то понятия. Поэтому с моей точки зрения собственная личность (собственное «я») — обыкновенное понятие, в точности такое, как «дерево», «вещи, которые могут защитить вас от жалящих насекомых» и «страх». Я вполне уверена, что вы не будете думать о себе как о понятии, но хотя бы немного доверьтесь мне в этом<a l:href="#n_424" type="note">[424]</a>.</p>
   <p>Если собственное «я» — понятие, то вы конструируете случаи собственного «я» с помощью симуляции. Каждый случай соответствует вашим целям в этот момент. Иногда вы категоризируете себя по своей карьере. Иногда вы — родитель, ребенок или любимый человек. Иногда вы просто тело. Социальные психологи говорят, что у нас есть много «я», но вы можете думать об этой совокупности как об отдельных случаях единого основанного на цели понятия, именуемого «Собственное “я”», в котором сдвиг целей основан на ситуации<a l:href="#n_425" type="note">[425]</a>.</p>
   <p>Каким образом ваш мозг отслеживает все эти разнообразные случаи вашего «собственного “я”» как младенца, ребенка, подростка, взрослого и пожилого человека? Потому что некая часть вас остается неизменной: у вас всегда есть тело. Каждое понятие, которое вы когда-либо изучали, включает состояние вашего тела (в виде интероцептивных прогнозов) на момент изучения. Некоторые понятия затрагивают большой объем интероцепции (например, «печаль»), а некоторые — меньше (например, «пищевая пленка»), однако они всегда соотносятся с одним и тем же телом. Поэтому любая категоризация, которую вы конструируете — для объектов в мире, других людей, чисто ментальных понятий вроде «законности» и так далее, — содержит маленький кусочек вас самих. Это психическая основа вашего ощущения самого себя<a l:href="#n_426" type="note">[426]</a>.</p>
   <p>Вымысел о собственном «я», имеющий параллели с буддийским представлением, состоит в том, что у вас есть какая-то постоянная сущность, которая делает вас тем, кто вы есть. Это не так. Я предполагаю, что ваше «я» конструируется заново в каждый момент теми же самыми прогнозирующими внутренними системами, которые конструируют эмоции, включая, среди прочего, нашу знакомую пару сетей (интероцептивную и управляющую), по мере того, как они категоризируют непрерывный поток ощущений от вашего тела и мира. Собственно говоря, некоторая часть интероцептивной сети, называемая сетью пассивного режима работы, была названа «системой “я”». Во время самоанализа она постоянно увеличивает активность. Если у вашей сети пассивного режима есть атрофия (как происходит при болезни Альцгеймера), вы в конечном итоге теряете чувство собственного «я»<a l:href="#n_427" type="note">[427]</a>.</p>
   <p>Деконструкция «я» дает новую идею, как стать хозяином своих эмоций. Стимулируя свою понятийную систему и меняя свои прогнозы, вы не только меняете свой будущий опыт; вы можете фактически поменять собственное «я».</p>
   <p>Предположим, что вы плохо себя чувствуете — беспокоитесь из-за денег, сердитесь, что не получили заслуженного продвижения по службе, подавлены, потому что учитель не считает вас таким же умным, как остальных учеников, или ваше сердце разбито из-за ухода любимого человека. Буддийское мировоззрение описало бы эти ощущения как страдание, проистекающее от приверженности к материальному благополучию, репутации, власти и надежности в попытках овеществить собственное «я». На языке теории конструирования эмоций благополучие, репутация и прочее находятся внутри вашей аффективной ниши, влияя на бюджет вашего тела, что в конечном итоге ведет к конструированию случаев неприятных эмоций. Деконструирование собственного «я» на мгновение позволяет вам уменьшить размер вашей аффективной ниши, так что понятия «репутация», «власть» и «благополучие» становятся ненужными<a l:href="#n_428" type="note">[428]</a>.</p>
   <p>У западной культуры есть определенный здравый смысл, связанный с этими идеями. Не будьте материалистичными. Все, что нас не убивает, делает нас сильнее. Называйте это как угодно. Но я прошу вас сделать еще один шаг. Когда вы страдаете от какой-то случившейся болезни или от обиды, спросите себя: вы действительно в опасности? Или этот так называемый вред просто угрожает социальной реальности вашего «я»? Ответ поможет вам заново категоризировать колотящееся сердце, узел в животе и залитые п<emphasis>о</emphasis>том брови как чисто физические ощущения, а это приведет к тому, что ваше беспокойство, сердитость и подавленность растворятся, как таблетка лекарства в воде<a l:href="#n_429" type="note">[429]</a>.</p>
   <p>Я не утверждаю, что повторная категоризация такого рода проста, однако при практике она возможна, а также полезна. Когда вы категоризируете что-нибудь как «Это не про меня», оно выходит из вашей аффективной ниши и оказывает меньше влияния на распределение телесных ресурсов. Аналогичным образом, когда вы успешны и ощущаете гордость, почет и довольство, сделайте шаг назад и вспомните, что эти приятные эмоции — целиком результат социальной реальности, укрепляющей ваше вымышленное «я». Празднуйте свои достижения, но не давайте им стать золотыми наручниками. Небольшое самообладание творит чудеса.</p>
   <p>Если вы заинтересованы в дальнейшем использовании такой стратегии, попробуйте медитацию. Медитация для самоосознания (один из видов) учит вас не расслабляться, но при этом наблюдать появление и исчезновение ощущений<a l:href="#n_430" type="note">[430]</a>. Такое состояние (которое требует обширной практики) напоминает мне о спокойном осознанном состоянии новорожденных детей, когда они наблюдают мир, их мозг комфортно погружен в прогностические ошибки при отсутствии видимого беспокойства. Они испытывают ощущения и освобождают их. Медитация достигает чего-то подобного. Для достижения такого состояния могут понадобиться годы практики, так что наилучшая альтернатива — заново категоризировать свои мысли, чувства и восприятия как физические ощущения, от которых проще избавиться. Вы можете использовать медитацию, по крайней мере сначала, чтобы дать больший приоритет категоризациям, которые сосредоточены на физическом, и уменьшить приоритет категоризаций, которые придают больше психологического смысла вам и вашему месту в мире.</p>
   <p>Медитация оказывает мощное воздействие на структуру и функции мозга, хотя ученые еще не разобрались в этом детально. У людей, занимающихся медитацией, ключевые зоны в интероцептивной и управляющей системах больше, а соединения между этими зонами прочнее. Это соответствует тому, что мы могли бы ожидать, поскольку интероцептивная сеть критически важна для конструирования ментальных понятий и представления физических ощущений, исходящих от тела, а управляющая сеть критически важна для регулирования категоризации. В некоторых исследованиях мы наблюдаем укрепление связей даже после нескольких часов тренировки. Другие исследования устанавливают, что медитация уменьшает стресс, улучшает обнаружение и обработку ошибок прогноза, облегчает повторную категоризацию (называемую «регулированием эмоций») и уменьшает неприятный аффект, хотя данные различных исследований часто не согласуются между собой, поскольку не все эксперименты были строго контролируемыми<a l:href="#n_431" type="note">[431]</a>.</p>
   <p>Иногда деконструкция «я» оказывается слишком сложной. Вы можете достичь некоторых полезных результатов более простым способом: просто взращивая и испытывая благоговейный трепет, ощущение присутствия чего-то намного более великого, чем вы сами. Это поможет вам в определенной степени дистанцироваться от самого себя<a l:href="#n_432" type="note">[432]</a>.</p>
   <p>Я сама испытывала это, когда моя семья проводила несколько летних недель в домике на берегу моря в Род-Айленде. Каждый вечер сверчки создавали симфонию такой интенсивности, с которой я раньше не сталкивалась. До этого я не обращала внимания на сверчков, но сейчас они вторглись в мою аффективную нишу. Я начала ждать их каждый вечер и обнаружила, что под их песню очень комфортно засыпать. Когда мы вернулись из отпуска, я обнаружила, что я могу услышать сверчков через толстые стены моего дома, если буду лежать достаточно тихо. И теперь каждый раз, когда я просыпаюсь посреди летней ночи в беспокойстве после напряженного дня в лаборатории, сверчки помогают мне погрузиться обратно в сон. Я развила вдохновленное трепетом понятие «окутанности природой» и ощущаю себя, словно песчинка. Это понятие помогает мне менять бюджет тела, когда хочется. Я могу заметить крохотное растение, пробивающееся через трещину в асфальте и доказывающее, что цивилизация не может укротить природу, и наслаждаться этим понятием, ощущая комфорт от своей незначимости<a l:href="#n_433" type="note">[433]</a>.</p>
   <p>Вы можете испытывать сходный благоговейный трепет, когда слышите грохот морских волн о береговые скалы, смотрите на звезды, гуляете под грозовыми тучами посреди дня, забираетесь далеко на неисследованную территорию или участвуете в духовных церемониях. Люди, которые сообщают об ощущении трепета, также чаще демонстрируют низкие уровни тех неприятных цитокинов, которые вызывают воспаление (хотя никто не подтвердил причинно-следственную связь)<a l:href="#n_434" type="note">[434]</a>.</p>
   <p>Взращиваете вы благоговейный трепет, медитируете или находите другие способы деконструировать ваши переживания в физические ощущения, повторная категоризация — важнейший инструмент для овладения эмоциями в этот момент. Когда вы чувствуете себя плохо, считайте, что у вас вирус, а не думайте, что ваши неприятные ощущения означают что-то личное. Ваши ощущения могут быть простым шумом. Возможно, вам нужно просто поспать.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>К этому моменту вы узнали, что нужно делать, чтобы стать более эмоционально грамотным в отношении своих переживаний. Теперь давайте обратимся к грамотному восприятию эмоций у других людей и к соответствующим выгодам для вашего благополучия.</p>
   <p>Несколько десятков лет назад, когда мы еще не были знакомы, у моего мужа Дэна был небольшой период сложностей, и он обратился к психиатру. Через тридцать секунд первого сеанса Дэн нахмурил брови, как он часто делает, когда концентрируется, и психиатр, веривший, что его восприятие верное, объявил, что Дэн «переполнен сдерживаемым гневом». На самом деле Дэн — один из самых тихих людей, которых я знаю. Когда Дэн заверил психиатра, что он не сердится, тот, уверенный в своих способностях читать своих пациентов, стал настаивать: «Сердитесь». В итоге Дэн ушел еще до того, как секундная стрелка сделала первый оборот. Вполне вероятно, что это мировой рекорд краткости сеанса терапии.</p>
   <p>Я веду не к осуждению профессии, занимающейся психическим здоровьем, а к иллюстрации ложной уверенности в том, что чьи-то восприятия психических состояний других людей являются — или даже могут быть — «правильными». Она возникает из классического взгляда, который предполагает, что Дэн передает гнев посредством какого-то определенного отпечатка, а психолог обнаруживает его, даже если сам Дэн об этом не осведомлен. Если вы хотите достичь мастерства в восприятии эмоциональных переживаний других людей, вам нужно отказаться от этого эссенциалистского предположения.</p>
   <p>Что произошло во время минутной терапии Дэна? Он сконструировал переживание концентрации, а врач сконструировал случай гнева. Обе конструкции были реальными, только не в объективном смысле, а в социальном. Восприятия эмоций были догадками, и они «правильны» только тогда, когда совпадают с переживаниями другого человека; то есть когда оба человека согласны в том, какое понятие применяется. Каждый раз, когда вы считаете, что знаете, как кто-то ощущает себя, ваша уверенность не имеет отношения к реальному знанию. У вас просто миг аффективного реализма<a l:href="#n_435" type="note">[435]</a>.</p>
   <p>Чтобы улучшить восприятие эмоций, мы должны отказаться от небылицы, что мы <emphasis>знаем</emphasis>, как люди себя чувствуют. Когда вы с другом расходитесь в ощущениях, не считайте, что друг неправ, как был неправ психотерапевт Дэна. Вместо этого думайте: «У нас несогласие» и дайте вашему любопытству узнать точку зрения друга. Интересоваться точкой зрения друга важнее, чем быть правым.</p>
   <p>Итак, если наши восприятия — просто догадки, как же мы общаемся друг с другом? Если вы расскажете мне, что гордитесь школьными успехами своего ребенка, и «гордость» — это совокупность различных случаев без надежного отпечатка, каким образом мне узнать, какую «гордость» вы подразумеваете? (В классическом взгляде этот вопрос не возникает, потому что гордость имеет отдельную сущность; вы просто передаете гордость, а я ее воспринимаю.) Вы и я передаем эмоции при наличии большой изменчивости, посредством предсказательного оборудования нашего мозга. Ваши эмоции направляются вашими предсказаниями. Пока я наблюдаю вас, воспринимаемые мной эмоции направляются моими предсказаниями. Поэтому передача эмоций происходит, когда вы и я прогнозируем и категоризируем синхронно<a l:href="#n_436" type="note">[436]</a>.</p>
   <p>Ученые и бармены знают, что люди при общении синхронизируются разными способами, особенно если они нравятся друг другу или доверяют друг другу. Я киваю, затем вы киваете. Вы касаетесь моей руки, через мгновение я касаюсь вашей. Наше невербальное поведение координируется. Существует также биологическая синхронность. Частота сердечных сокращений матери и ребенка синхронизируется, если между ними установилась безопасная привязанность. То же самое может произойти с кем угодно во время захватывающего разговора. Механизм этого по-прежнему остается загадкой. Я подозреваю, что причиной является синхронизация дыхания, поскольку люди неосознанно наблюдают, как поднимается и опускается чужая грудная клетка. Когда я была практикующим психотерапевтом, я научилась намеренно синхронизировать свое дыхание с дыханием моих клиентов, чтобы готовить их к гипнозу<a l:href="#n_437" type="note">[437]</a>.</p>
   <p>Аналогичным образом мы синхронизируем наши понятия для эмоций. Мои эмоции направляются моими предсказаниями. Пока вы наблюдаете меня, воспринимаемые вами эмоции направляются вашими предсказаниями. Звуки моего голоса и движения моего тела, в том виде, как они воспринимаются вашим мозгом, либо подтверждают ваши прогнозы, либо становятся для вас ошибкой прогноза.</p>
   <p>Предположим, вы говорите мне: «Мой сын получил главную роль на школьном утреннике. Я так горда». Ваши слова и действия запускают множество предсказаний в моем мозге, помогая скоординировать разделяемое нами понятие «гордость». Мой мозг вычисляет вероятности на основании прошлого опыта и просеивает свои предсказания, доводя до выигрывающего случая, возможно, заставляющего меня сказать: «Поздравляю!» Затем процесс повторяется в обратном направлении, когда вы воспринимаете меня. Наша синхронность выше, если у нас общий культурный багаж или другой общий прошлый опыт и если мы соглашаемся, что определенная мимика, движения тела, звуки голоса и прочие сигналы имеют определенное значение в определенных ситуациях. Мало-помалу мы совместно конструируем эмоциональный опыт, который мы вместе идентифицируем словом «гордый».</p>
   <p>В этом сценарии наши понятия не обязательно должны в точности совпадать для того, чтобы я могла понять ваши ощущения; они должны иметь в разумной степени совместимые цели. С другой стороны, если я сконструирую случай гордости неприятного сорта, в котором вы заносчивы и пренебрежительны, я просто не смогу понять то, о чем вы говорите, поскольку вы использовали понятие, которое в данном случае не соответствует моему. Обратите внимание, что наше взаимное конструирование — непрерывный процесс, в котором оба мозга постоянно активны, хотя я рисую его здесь простой последовательностью попеременных событий.</p>
   <p>Это совместное конструирование опыта также позволяет нам регулировать распределение телесных ресурсов друг друга; это одно из гигантских преимуществ, получаемых нами от проживания группами. Все участники групп социальных животных регулируют бюджеты друг друга — даже пчелы, муравьи и тараканы. Но мы — единственный вид, который может делать это, обучая друг друга чисто ментальным понятиям, а затем синхронно их используя. Наши слова позволяют нам входить в аффективные ниши друг друга даже на весьма дальних расстояниях. Вы можете регулировать бюджет тела своей подруги (а она — ваш), даже если вас разделяет океан, — по телефону, по электронной почте, или даже просто думая друг о друге<a l:href="#n_438" type="note">[438]</a>.</p>
   <p>Ваш выбор слов оказывает огромное влияние на этот процесс, поскольку слова формируют предсказания других людей. Когда родители спрашивают ребенка: «Ты расстроен?» вместо более общего: «Как ты себя чувствуешь?», они влияют на ответ, совместное конструирование эмоций и оттачивание понятий ребенка, касающихся расстройства. Доктора, которые спрашивают пациента: «Вы ощущаете депрессию?», с большей вероятностью получат утвердительный ответ, нежели в случае, когда они спрашивали бы: «Расскажите о самочувствии». Это наводящие вопросы — тот самый вид вопросов, которые юристы используют (и против которых протестуют) для свидетелей на суде. В повседневной жизни, как и в зале суда, вам нужно учитывать, что ваши слова влияют на предсказания людей.</p>
   <p>Аналогичным образом, если вы желаете, чтобы кто-то еще знал, что вы ощущаете, вам нужно передавать четкие сигналы, чтобы этот человек эффективно предсказывал и чтобы наблюдалась синхронность. В классическом взгляде на эмоции вся ответственность лежит на воспринимающем человеке, поскольку считается, что эмоции показываются универсальным образом. При конструктивном мировоззрении вы несете ответственность, будучи также и отправителем<a l:href="#n_439" type="note">[439]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Предположим, что вы не читали эту книгу и кто-то сказал вам: «Эй! Хотите быть хозяином своих эмоций? Тогда ешьте меньше вредной еды и учите больше новых слов». Я признаю, это звучит неожиданно. Однако здоровое питание упрощает управление телесными ресурсами, а также приводит к более выверенным интероцептивным предсказаниям, а новые слова становятся зародышем новых понятий, которые являются основой для конструирования эмоциональных переживаний и восприятий. Многие вещи, которые кажутся не связанными с эмоциями, на самом деле оказывают сильное влияние на то, как вы чувствуете себя, — вследствие проницаемости границы между социальным и физическим.</p>
   <p>Вы примечательное животное, которое может создавать чисто ментальные понятия, влияющие на состояние вашего тела. Социальное и физическое тесно связаны через ваше тело и ваш мозг, а ваша способность эффективно перемещаться между социальным и физическим зависит от комплекса навыков, которыми вы можете овладеть. Поэтому взращивайте свои понятия для эмоций. Создавайте возможности, чтобы ваш мозг связывал себя с реалиями вашего социального мира. Если вы себя в данный момент чувствуете неприятно, то деконструируйте или повторно категоризируйте свой опыт. И осознайте, что ваше восприятие других людей — это просто догадки, а не факты.</p>
   <p>Некоторые из этих новых навыков крайне трудно взращивать. Одно дело — когда ученый вроде меня говорит вам: «Вот так работает мозг». Другое дело — полностью перетряхнуть ваш стиль жизни, чтобы воспользоваться преимуществами науки. У кого есть время, чтобы пересмотреть свои привычки в питании и сне и заняться физкультурой, не говоря уже об изучении новых понятий, практической категоризации и подчас отступлении от вымысла о собственном «я»? У всех нас есть работа, уроки, ограничения по времени и всевозможные личные и домашние ситуации. Кроме того, некоторые из этих предложений требуют вложения времени или денег, чего может не хватать как раз тем людям, которые могли бы получить от новых навыков наибольшую пользу. Однако… любой может найти в этой части <emphasis>что-нибудь</emphasis>, что можно попытаться сделать, даже если это просто прогулки или комбинирование некоторых понятий для эмоций перед сном. Или отказ от картофельных чипсов (ну хорошо, может, не полный отказ).</p>
   <p>Как вы только что видели, понятия эмоций и управление телесными ресурсами могут улучшить ваше здоровье и благополучие, но они могут быть также и катализатором для заболеваний. Считается, что эмоции оказывают влияние на множество истощающих расстройств вроде депрессии, тревожного расстройства и необъяснимых хронических болей, а также на дисфункции обмена веществ, которые ведут к диабету 2-го типа, сердечным заболеваниям и даже раку. В то же время новые открытия о нервной системе растворяют сакральную границу между тем, что мы считаем физическими и психическими заболеваниями, ровно так же, как теория конструирования эмоций размывает границу между физическим и социальным. Это следующая тема нашего разговора.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>10. Эмоции и болезни</p>
   </title>
   <p>Подумайте о последнем разе, когда вы простыли. Вероятно, у вас был насморк, кашель, озноб и прочие малоприятные симптомы. Большинство людей считают, что у простуды одна причина, а именно вирус простуды. Тем не менее, когда ученые помещают вирус простуды в носы сотни людей, заболевают только 25–40 процентов. Поэтому вирус простуды не может быть сущностью простуды — должно быть что-то более сложное. Вирус необходим, но не достаточен<a l:href="#n_440" type="note">[440]</a>.</p>
   <p>Разнообразный комплекс симптомов, который вы совокупно именуете простудой, затрагивает не только ваше тело, но и вашу психику. Например, если вы интроверт или человек с негативным отношением к миру, то вы подхватите простуду от микробов в носу с гораздо большей вероятностью<a l:href="#n_441" type="note">[441]</a>.</p>
   <p>Наш новый взгляд на человеческую природу, вдохновленный теорией конструирования эмоций, размывает границы между психическим и физическим, включая и вопрос болезней. Напротив, старое эссенциалистское мышление поддерживает четкость такой линии. У вас проблемы с мозгом? Идите к неврологу. При проблемах с психикой нужен психиатр. Более современный взгляд объединяет психику и мозг и предлагает указания, как лучше понимать человеческие болезни.</p>
   <p>Например, если вы посмотрите на разнообразные симптомы болезней вроде тревожного расстройства, депрессии, хронических болей и хронического стресса, то их не рассортировать четко по разным отделениям вроде ящика для столового серебра. Каждая болезнь обладает чудовищной вариативностью, а все наборы симптомов значительно перекрываются. Возможно, это вам что-то напоминает. Вы уже узнали, что категории эмоций вроде счастья и печали не имеют сущностей; они создаются внутренними системами в вашем теле и мозге, с учетом других тел и мозгов. Сейчас я предполагаю, что некоторые болезни, которые кажутся различными, являются сходными конструкциями: рукотворными способами деления одного сильно переменчивого биологического пирога.</p>
   <p>Конструктивистский подход к пониманию болезней может ответить на некоторые озадачивающие вопросы, которые никогда не были разрешены. Почему так много расстройств имеют одинаковые симптомы? Почему так много людей одновременно и в тревоге, и в депрессии? Синдром хронической усталости — это отдельная болезнь или просто переодетая депрессия? Являются ли психически больными люди, которые страдают от хронических болей, если при этом не обнаруживается повреждения тканей? И почему у такого большого количества людей с сердечными заболеваниями развивается депрессия? Если заболевания с разными названиями соотносятся с одним набором внутренних причин, затуманивая границы между этими заболеваниями, то эти вопросы перестают быть загадками.</p>
   <p>Это — наиболее спекулятивная часть книги, но для нее есть данные, и я надеюсь, что вы найдете эти идеи интригующими и дерзкими. На следующих страницах я продемонстрирую, что такие явления, как боль и стресс, и такие недомогания, как хронические боли, хронический стресс, тревожное расстройство и депрессия, более переплетены, чем вы могли думать, и что они конструируются так же, как и эмоции. Ключевой компонент этой точки зрения — лучшее понимание прогнозирующего мозга и бюджета тела.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Обычно ваш бюджет в течение дня колеблется, поскольку ваш мозг предвосхищает потребности и переключения вашего тела в отношении его ресурсов — кислорода, глюкозы, соли и воды. Когда вы поглощаете пищу, ваш желудок и кишечник занимают ресурсы у ваших мышц. Когда вы бежите, ваши мышцы занимают ресурсы у вашей печени и почек. Во время этих переключений ваш бюджет остается стабильным.</p>
   <p>Бюджет вашего тела выходит из состояния равновесия, когда ваш мозг ошибается в своих оценках. Это вполне нормальное событие. Когда происходит что-то психологически значимое (например, вы видите своего начальника, тренера или учителя, идущего к вам), ваш мозг может неоправданно предсказать, что вам понадобится топливо, активируя систему выживания, которая влияет на распределение телесных ресурсов. В целом эти кратковременные дисбалансы не стоят беспокойства, пока вы восполняете взятые ресурсы с помощью еды и сна.</p>
   <p>Однако в случае, когда несбалансированность бюджета становится длительной, ваша внутренняя динамика меняется к худшему. Ваш мозг неправильно предсказывает, что телу нужно все больше и больше энергии, индикатор телесных ресурсов оказывается в красной зоне. Влияние хронического неправильного распределения ресурсов тела может быть разрушительным для вашего здоровья и вызвать «сборщиков долгов» вашего тела, которые являются частью вашей иммунной системы.</p>
   <p>Обычно ваша иммунная система — один из хороших парней в вашем теле, поскольку она защищает вас от захватчиков и вреда. Она помогает вам, вызывая воспаление, например распухание пальца после удара по нему молотком, волдырь от укуса пчелы или воспаление от какой-то инфекции. Источником воспаления становятся мелкие белковые молекулы, называющиеся провоспалительными цитокинами, которые я коротко упоминала в предыдущей главе. Когда у вас травма или заболевание, ваши клетки вырабатывают цитокины, которые привлекают кровь к затронутой области, поднимая ее температуру и вызывая распухание<a l:href="#n_442" type="note">[442]</a>. Эти цитокины во время своих трудов, помогающих вам излечиться, могут заставить вас ощущать усталость и дурноту в целом.</p>
   <p>Однако провоспалительные цитокины могут также быть плохими парнями — при правильных условиях для сбора долгов. Это особенно верно, когда ваш бюджет хронически несбалансирован, например, когда вы живете в опасном районе и каждую ночь слышите стрельбу. В таких жестких окружающих условиях ваш мозг может регулярно предсказывать, что вам нужно больше энергии, чем требует ваше тело. Такие прогнозы заставляют ваше тело высвобождать кортизол чаще и в б<emphasis>о</emphasis>льших количествах, чем это реально нужно. Кортизол обычно подавляет воспаление (поэтому крем с гидрокортизоном облегчает кожный зуд, а инъекции кортизона уменьшают распухание). Если у вас продолжительное время в крови слишком много кортизола, воспаление обостряется. Вы ощущаете нехватку энергии. Вас может лихорадить. Если кто-нибудь поместит вирус простуды в ваш нос, вы будете одним из заболевших<a l:href="#n_443" type="note">[443]</a>.</p>
   <p>Так вы можете попасть в порочный круг. Когда вы ощущаете утомленность из-за воспаления, вы не можете много двигаться, чтобы сохранить ваши ограниченные ресурсы организма (ваш мозг ошибочно считает их такими). Вы начинаете плохо есть и спать, пренебрегать физическими упражнениями, что еще больше выбивает ваш бюджет из равновесия, и вы начинаете чувствовать себя совсем паршиво. Вы можете набрать вес, что усугубит ваши проблемы, поскольку некоторые жировые клетки производят цитокины, а они усиливают воспаление. Вы можете также начать сторониться других людей, которые в итоге не могут помочь сбалансировать ваш бюджет; люди с ограниченными социальными связями также имеют больше провоспалительных цитокинов и даже чаще болеют<a l:href="#n_444" type="note">[444]</a>.</p>
   <p>Примерно десять лет назад ученые открыли — к своему изумлению, — что провоспалительные цитокины могут переходить из тела в мозг. Сейчас мы также знаем, что мозг имеет собственную воспалительную систему с клетками, которые выделяют эти цитокины. Эти мелкие белки, с их способностью вызывать ощущение беды, преображают мозг. Воспаление в мозге вызывает изменения в структуре мозга, в частности, в вашей интероцептивной сети; оно взаимодействует с нейронными соединениями и даже убивает нейроны. Кроме того, хроническое воспаление может затруднить вам концентрацию внимания и вспоминание вещей, а также снизить результаты на тестах проверки IQ<a l:href="#n_445" type="note">[445]</a>.</p>
   <p>Давайте рассмотрим, что произойдет, если вы находитесь в напряженной социальной ситуации, например когда ваши сослуживцы неожиданно перестают приглашать вас идти вместе на обед или когда друзья читают ваши текстовые сообщения, но не отвечают. Как обычно, ваш мозг предсказывает, что вам нужно топливо, которое вашему телу не требуется, что временно влияет на ваш бюджет. Но что произойдет, если эта социальная ситуация быстро не разрешится? Если это социальное отторжение будет каждый день в течение всей жизни? Ваше тело находится в состоянии боевой готовности, наполненное кортизолом и цитокинами. Теперь ваш мозг начинает обращаться с телом, как будто оно больное или поврежденное, и в нем устанавливается хроническое воспаление<a l:href="#n_446" type="note">[446]</a>.</p>
   <p>Воспаление у вас в мозге — это очень плохо. Это влияет на ваши предсказания, в частности, на те, которые управляют телесными ресурсами, обеспечивая бюджету перерасход. Вспомните, что ваша система управления телесными ресурсами плохо слышит — она может быть большей частью глухой к исправлениям от вашего тела. Воспаление передвигает стрелку к положению «совершенно глухая». Ваши зоны управления телесными ресурсами становятся нечувствительными к вашей ситуации, и все вероятнее, что ваш бюджет и дальше останется с перерасходом. Вас могут снедать усталость и неприятные ощущения. Хроническое неправильное составление бюджета истощает ваши ресурсы, вызывает износ тела, а в конечном итоге создает еще больше провоспалительных цитокинов. Когда это происходит, вы действительно в настоящей беде<a l:href="#n_447" type="note">[447]</a>.</p>
   <p>Хронически несбалансированный бюджет тела действует как удобрение для болезни. За последние двадцать лет стало ясно, что иммунная система задействована в значительно большем количестве болезней, чем вы могли ожидать, включая диабеты, ожирение, сердечные заболевания, депрессию, бессонницу, ухудшение памяти и прочих «когнитивных» функций, связанных с преждевременным старением и деменцией. Например, если у вас уже есть рак, воспаление заставляет опухоли расти быстрее. Кроме того, раковые клетки с большей вероятностью переживут рискованное путешествие в потоке крови для инфицирования других мест в теле, после чего появляются метастазы. В результате смерть от рака приближается<a l:href="#n_448" type="note">[448]</a>.</p>
   <p>Воспаление было фактором, радикально поменявшим наше понимание психических заболеваний. Многие годы ученые и врачи придерживались классического взгляда на психические заболевания вроде хронического стресса, хронических болей, тревог и депрессии. Считалось, что у каждого недуга есть биологический «отпечаток», который отличает его от всех прочих. Исследователи задавали эссенциалистские вопросы, подразумевавшие, что все расстройства различны: «Как депрессия влияет на ваше тело? Как эмоция влияет на боль? Почему тревога и депрессия часто сосуществуют?»<a l:href="#n_449" type="note">[449]</a></p>
   <p>В последнее время разделяющие линии между этими заболеваниями испарились. У людей, которым диагностировано одно и то же расстройство, могут наблюдаться совершенно разные симптомы — изменчивость является нормой. В то же время различные расстройства перекрываются: у них общие симптомы, они могут вызывать атрофию в одинаковых зонах мозга, люди с ними демонстрируют низкую эмоциональную гранулярность, и для них прописываются некоторые одинаковые лекарства.</p>
   <p>В результате таких находок исследователи отошли от классического взгляда на различные болезни с различными сущностями. Вместо этого они сосредоточиваются на совокупности общих компонентов, которые делают людей уязвимыми для этих различных расстройств, таких как генетические факторы, бессонница и повреждения интероцептивной сети или ключевых мозговых центров (глава 6). Если эти зоны повредить, мозг в большой беде: депрессия, паническое расстройство, шизофрения, аутизм, дислексия, хроническая боль, деменция, болезнь Паркинсона и синдром дефицита внимания с гиперактивностью — все они связаны с повреждением распределительной сети<a l:href="#n_450" type="note">[450]</a>.</p>
   <p>Я полагаю, что некоторые существенные болезни, считающиеся различными и «психическими», проистекают из хронически несбалансированного бюджета тела и неограниченного воспаления. Мы в зависимости от ситуации категоризируем их как разные заболевания и даем им разные названия, ровно так, как мы категоризируем одни и те же изменения в теле как различные эмоции и даем им разные названия. Если я права, то вопросы типа: «Почему тревога и депрессия часто сосуществуют?» больше не представляют загадки, поскольку, как и эмоции, эти заболевания в природе не имеют четких границ. Я представлю больше обоснований для такой точки зрения, когда мы обсудим подробнее стресс, боль, депрессию и тревожность.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Начнем со стресса. Вероятно, вы думаете, что стресс — это нечто происходящее с вами, например, когда вы пытаетесь управиться с пятью делами одновременно, или когда начальство говорит, что завтрашнюю работу нужно было сделать вчера, или вы потеряли любимого человека. Однако стресс не появляется из внешнего мира. Вы его конструируете.</p>
   <p>Некоторые виды стресса положительны: например, вызов, стоящий перед вами, при изучении нового предмета в школе. Некоторые отрицательны, но терпимы, — например, драка с лучшим другом. А некоторые вредны: например, хронический стресс при продолжительной бедности, жестоком обращении или одиночестве. Другими словами, стресс — это совокупность различных случаев. Это понятие, точно такое же, как «счастье» или «страх», которое вы применяете для конструирования опыта из несбалансированного бюджета тела<a l:href="#n_451" type="note">[451]</a>.</p>
   <p>Вы конструируете случаи «стресса» посредством тех же самых мозговых механизмов, которые создают эмоции. В каждом случае ваш мозг предсказывает бюджет вашего тела в связи с внешним миром и создает смысл. Эти предсказания исходят из вашей интероцептивной сети и спускаются одними и теми же путями от мозга к телу. Пути, ведущие в обратном направлении, несущие сенсорные сигналы от тела к мозгу, также одинаковы для стресса и эмоций. И та же самая пара систем, интероцептивная и управляющая, играют те же самые роли. (Исследователи эмоций и стресса редко признают эти сходства и склонны задаваться вопросом, как стресс влияет на эмоции и наоборот, как если бы стресс и эмоции были независимы.) С точки зрения конструктивизма отличается только конечный результат, то есть как мозг категоризирует ощущения: как стрессовые или эмоциональные<a l:href="#n_452" type="note">[452]</a>.</p>
   <p>Почему предсказывающий мозг конструирует случаи стресса или эмоции в конкретной ситуации? Никто не знает. Возможно, чем дольше ваш бюджет не в порядке, тем более вероятно, что вы категоризируете с использованием понятия «стресс», но это всего лишь предположение.</p>
   <p>Если бюджет вашего тела несбалансирован в течение долгого времени, вы можете испытывать хронический стресс. (Хроническое неправильное состояние бюджета часто диагностируется как стресс, вот почему многие люди думают, что стресс вызывает болезни.) Хронический стресс опасен для вашего психического здоровья. Он буквально поедает ваши интероцептивную и управляющую системы, вызывая их атрофию, в силу того, что ваш хронически разбалансированный бюджет переделывает саму систему мозга, которая распределяет телесные ресурсы. Так что придется распрощаться с идеей классического разделения между физическими и психическими болезнями<a l:href="#n_453" type="note">[453]</a>.</p>
   <p>Ученые по-прежнему разбираются с загадками иммунной системы, стресса и эмоций, но некоторые вещи мы уже знаем. Кумулятивное разбалансирование бюджета тела — скажем, если вы росли в неблагоприятных условиях, когда не чувствовали себя в безопасности или были лишены необходимых вещей вроде нормальной еды, условий для сна и т. д., — также меняет структуру вашей интероцептивной сети, перестраивая связи вашего мозга и уменьшая его способность точно управлять телесными ресурсами. Все, что для этого потребуется, — несколько резко отрицательных переживаний у детей, когда они ощущают себя живущими в зоне боевых действий, уменьшающих размер зон регулирования бюджета ко времени, когда они становятся взрослыми. Воспитание в суровой или суматошной семье, со множеством конфликтов и словесной критики, увеличивает воспаления у девушек-подростков и ставит детей на путь, ведущий к хроническим болезням; это почти так же плохо для развития этих сетей, как жестокое обращение или пренебрежение в детстве. То же самое относится к страданию как результату травли. Люди, которых травили в детстве, демонстрируют неспецифическое воспаление, которое продолжается во взрослом возрасте, что предрасполагает их к психическим и физическим заболеваниям. Таковы мириады способов, посредством которых несбалансированный бюджет меняет ваш мозг, повышая риск сердечных заболеваний, артрита, диабетов, рака и прочих болезней<a l:href="#n_454" type="note">[454]</a>.</p>
   <p>Положительный момент состоит в том, что связь между эмоциями и стрессом предполагает, что вы можете уменьшить воспаление, применяя методики из предыдущей главы. Например, более эмоционально грамотные онкологические больные, похоже, имеют сниженный уровень провоспалительных цитокинов. Исследования показывали, что пациенты, утверждавшие, что часто категоризируют, маркируют и понимают свои эмоции, с меньшей вероятностью отличаются повышенным уровнем цитокинов при восстановлении при раке предстательной железы или после стрессового события, а максимальный уровень циркулирующих цитокинов был обнаружен у мужчин, которые демонстрировали сильный аффект, который они не маркировали. Женщины, перенесшие рак молочной железы, которые ясно маркировали и понимали свои эмоции, также отличались лучшим здоровьем и реже посещали врача в связи с симптомами, касающимися рака. Это означает, что в долгосрочной перспективе люди, которые эффективно категоризируют свои интероцептивные ощущения как эмоции, могут быть лучше защищены от хронических воспалительных процессов, которые ведут к плохому здоровью<a l:href="#n_455" type="note">[455]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Боль, подобно стрессу и эмоции, — слово, которое описывает совокупность различных случаев: боль в вывихнутой лодыжке, настойчивая пульсация головной боли, раздражение от укусов комаров и, конечно, страдания от проталкивания тридцатипятисантиметровой головы в десятисантиметровую шейку матки.</p>
   <p>Возможно, вы думаете, что, когда ваше тело повреждено, информация просто идет от затронутой зоны до мозга, после чего вы громко ругаетесь и тянетесь за ибупрофеном и бинтами. Да, ваша нервная система посылает сенсорные сигналы в ваш мозг, когда ваши мышцы или суставы травмированы, когда ткани вашего тела повреждены теплом или холодом, или в ответ на химическое раздражение, например попадание перчинки в глаз. Этот процесс называется <emphasis>ноцицепция</emphasis>. А в прошлом ученые полагали, что ваш мозг просто получает и представляет ноцицептивные ощущения — и вуаля! — вы испытываете боль.</p>
   <p>Однако в предсказывающем мозге «внутренняя кухня» боли намного сложнее. Боль — это <emphasis>переживание</emphasis>, которое проистекает не только от физического повреждения, но также в случае, когда ваш мозг предсказывает, что повреждение неизбежно. Если ноцицепция работает посредством предсказания, как это делает любая другая сенсорная система в мозге, то вы конструируете случаи боли из простых элементов, используя свое понятие «боли»<a l:href="#n_456" type="note">[456]</a>.</p>
   <p>С моей точки зрения боль конструируется тем же образом, что и создаются эмоции. Предположим, что вы в кабинете у врача делаете противостолбнячную прививку. Ваш мозг конструирует случай «боли», выдавая предсказания об игле, протыкающей кожу, поскольку у вас уже есть предыдущий опыт уколов. Вы можете ощутить боль даже до того, как игла коснется вашей руки. Далее ваши предсказания корректируются с помощью фактического ноцицептивного сигнала от тела — укол сделан, — и как только разобрались со всеми ошибками прогноза, вы категоризировали ноцицептивные ощущения и сделали их осмысленными. Боль, которую вы ощущаете исходящей от инъекции, на самом деле создается в вашем мозге<a l:href="#n_457" type="note">[457]</a>.</p>
   <p>Мое объяснение боли, основанное на прогнозах, поддерживается парой наблюдений. Когда вы ожидаете боли в момент непосредственно после укола, зоны вашего мозга, которые обрабатывают ноцицептивные сигналы, меняют свою активность. Иными словами, вы симулируете боль и поэтому ощущаете ее. Это явление называется эффектом ноцебо. Вероятно, вы больше знакомы с его противоположностью, эффектом плацебо, который облегчает боль с помощью неэффективного с медицинской точки зрения препарата, например сахарной пилюли. Если вы верите, что будете чувствовать уменьшение боли, ваша вера влияет на ваши предсказания и смягчает ноцицептивный входной сигнал, так что вы ощущаете уменьшение боли. И плацебо, и ноцебо затрагивают химические изменения в зонах мозга, которые обрабатывают ноцицепцию. Соответствующие химические вещества включают опиаты, которые ослабляют боль и действуют подобно морфину, кодеину, героину и прочим наркотикам-опиатам. При эффекте плацебо количество опиатов увеличивается и понижает ноцицепцию, а при эффекте ноцебо аналогичным образом уменьшается, отчего они и заработали прозвище «ваша внутренняя аптечка»<a l:href="#n_458" type="note">[458]</a>.</p>
   <p>Я наблюдала эффект ноцебо у моей дочери, когда она была ребенком и перенесла тридцать ушных инфекций за девять месяцев. В первый раз, когда мы пришли для лечения в кабинет педиатра, она ревела, пока он изучал ее уши (хотя он был внимательным и заботливым врачом). Во второй раз она заплакала в приемном покое. В третий раз она начала плакать в холле здания, а в четвертый — когда мы въехали на парковку. После этого она хныкала каждый раз, когда мы были на улице, где располагался кабинет врача. Такова деятельность предсказывающего мозга; маленькая София, вероятно, симулировала боль в ухе. Только много месяцев спустя, когда София переросла болезни, она прекратила спрашивать: «Идти к доктору? Смотреть ушки Софии?» каждый раз, когда мы были поблизости.</p>
   <p>Представляется, что боль, как стресс и эмоции, целиком является конструкцией мозга. Она затрагивает нашу знакомую пару систем — интероцептивную и управляющую. Сходства на этом не заканчиваются. Пути отправки ноцицептивных прогнозов вниз к телу и пути, несущие ноцицептивные входные сигналы к мозгу, тесно связаны с интероцепцией. (Возможно даже, что ноцицепция — форма интероцепции.) В общем, телесные ощущения, которые категоризируются как боль, стресс и эмоции, — по сути одно и то же, даже на уровне нейронов в мозге и спинном мозге<a l:href="#n_459" type="note">[459]</a>. Различение боли, стресса и эмоций — форма эмоциональной гранулярности<a l:href="#n_460" type="note">[460]</a>.</p>
   <p>Легко показать, что интероцепция и ноцицепция тесно связаны друг с другом. Если я в своей лаборатории заставляю вас ощущать неприятный аффект, прикладывая к вашей руке болезненное тепло, вы сообщите, что ощущаете боль сильнее. Это происходит, поскольку зоны регулирования бюджета вашего тела выдают предсказания, которые могут усиливать и ослаблять боль, словно менять громкость звука. Эти прогнозы могут влиять на симуляцию боли вашим мозгом, и они достигают вашего тела и могут усилить или смягчить то, что докладывается вашему мозгу. Поэтому зоны регулирования бюджета могут обманом заставить ваш мозг поверить в то, что существует повреждение ткани, вне зависимости от того, что происходит с вашим телом на самом деле. Соответственно, когда у вас неприятные ощущения, ваши суставы и мышцы могут болеть сильнее или у вас может появиться ощущение боли в животе. Когда бюджет вашего тела не в норме (что означает неправильную калибровку ваших предсказаний), у вас может сильнее болеть спина или усиливаются боли в голове — не потому, что ткани повреждены, а потому, что по вашим нервам идут сообщения туда-сюда. Это не воображаемая боль. Она реальна<a l:href="#n_461" type="note">[461]</a>.</p>
   <p>Когда люди испытывают постоянную боль без повреждения тканей тела, она называется <emphasis>хронической болью</emphasis>. Несколько хорошо известных примеров: фибромиалгия, головные боли, боль в спине. От хронических болей страдают свыше 1,5 миллиарда людей, включая 100 миллионов жителей США, которые тратят на лечение 500 миллиардов долларов в год. Если вы включите в ценник потерю производительности, то боли стоят Соединенным Штатам 635 миллиардов долларов ежегодно. К тому же их крайне трудно лечить, поскольку прописываемые сейчас препараты (анальгетики) неэффективны более чем в половине случаев. Эта мировая эпидемия хронических болей — одна из величайших медицинских загадок<a l:href="#n_462" type="note">[462]</a>.</p>
   <p>Каким образом и почему столько людей испытывают непрерывные боли, хотя похоже, что их тела не имеют физических повреждений? Чтобы ответить на этот вопрос, подумайте о том, что бы случилось, если бы ваш мозг выдавал ненужные предсказания о боли, а затем игнорировал противоречащие ошибки прогноза. Вы бы по-настоящему испытывали боль без видимой причины. Это сродни тому вашему опыту, когда картинка из пятен в главе 2 стала пчелой, поскольку вы по-настоящему восприняли линии, которых не существует. Ваш мозг игнорировал входные сенсорные сигналы, подтверждающие, что его предсказания являются реальностью. Примените этот пример к боли, и в результате получится правдоподобная модель хронической боли: ошибочное предсказание без исправления.</p>
   <p>Сейчас ученые считают, что хроническая боль — это заболевание мозга, коренящееся в воспалении. Возможно, что головной мозг человека, страдающего от хронических болей, иногда в прошлом получал интенсивные ноцицептивные входные сигналы, а когда травма была вылечена, мозг не запомнил. Он в любом случае продолжает предсказывать и категоризировать, генерируя хроническую боль. Также возможно, что предсказания о внутренних движениях тела увеличивают интенсивность ноцицептивного сигнала, когда он направляется от тела к мозгу<a l:href="#n_463" type="note">[463]</a>.</p>
   <p>Если, к несчастью, вы страдаете от хронических болей, то, вероятно, вы встречались со скептиками, которые не понимают, через что вы проходите. Они пытаются отделаться объяснением вроде: «Это у вас в голове», под которым подразумевается: «Повреждения тканей у вас нет, так что идите к психиатру». Я говорю, что вы не сумасшедший. С вами что-то неладно. Ваш предсказывающий мозг, который действительно расположен «у вас в голове», <emphasis>генерирует подлинную боль</emphasis>, которая продолжается после того, как тело уже излечилось. Это сходно с синдромом фантомных конечностей, когда ампутант продолжает ощущать отсутствующую руку или ногу, поскольку мозг продолжает выдавать о них предсказания<a l:href="#n_464" type="note">[464]</a>.</p>
   <p>У нас уже есть интригующие свидетельства, что некоторые виды хронической боли работают посредством предсказаний. У животных, пострадавших от стресса или травмы в раннем возрасте, с большей вероятностью развивается постоянная боль. Человеческие дети, перенесшие операцию, с большей вероятностью страдают от усиленной боли в позднем детстве. (Невероятно, но до 1980-х годов для маленьких детей регулярно <emphasis>не использовали анестезию</emphasis> во время обширных хирургических вмешательств, поскольку верили, что они не могут ощущать боль!) Существует также медицинское состояние под названием комплексный регионарный болевой синдром, при котором боль от повреждения неизбежно распространяется на другие области тела, и это, похоже, связано с плохими ноцицептивными предсказаниями<a l:href="#n_465" type="note">[465]</a>.</p>
   <p>Таким образом, «боль», подобно «страху», — еще одно понятие, с помощью которого вы придаете смысл физическим ощущениям. Вы можете категоризировать боль и стресс как эмоции, или даже эмоции и стресс как виды боли. Я не утверждаю, что случаи эмоций и боли в мозге неразличимы, однако ни у того, ни у другого нет определенного отпечатка. Если сделать томографию мозга, когда у вас болят зубы и когда вы сердиты, результаты будут выглядеть несколько различными. Однако если я буду делать томографию для разных случаев сердитости, результаты также будут несколько отличаться. Аналогично отличаются различные случаи зубной боли. Это вырожденность: изменчивость является нормой<a l:href="#n_466" type="note">[466]</a>.</p>
   <p>Эмоции, острая боль, хроническая боль и стресс конструируются в одних и тех же системах, используют одни и те же пути к телу и от него и, вероятнее всего, одни и те же основные сенсорные области коры, так что весьма правдоподобно, что мы различаем эмоции и боль понятиями, то есть через понятия, которые мозг применяет для обозначения телесных ощущений. Хроническая боль — вероятно, неправильное применение вашим мозгом понятия «боль», поскольку он конструирует опыт боли без повреждения или угрозы для ваших тканей. Хроническая боль, по-видимому, — трагический случай плохого предсказания и получения недостоверных данных от вашего тела<a l:href="#n_467" type="note">[467]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Держа в уме то, что вы сейчас узнали о хроническом стрессе и хронической боли, обратим внимание на депрессию, которая является еще одним истощающим состоянием, могущим испортить жизнь. Известная также под названием «большое депрессивное расстройство», депрессия значительно сильнее, чем повседневное расстройство, которое ощущают люди, когда говорят: «Я сегодня очень расстроен». Марвин, робот-параноик из романа Дугласа Адамса «Автостопом по Галактике», на самом деле страдал клинической депрессией. Иногда он был так разочарован в жизни, что отключался. Аналогичным образом выводит из строя и депрессивный эпизод значительной степени. Уильям Стайрон<a l:href="#n_468" type="note">[468]</a> писал в своих мемуарах: «Боль от сильной депрессии невообразима для тех, кто не страдает от нее, и она во многих случаях убивает, потому что страдания больше невозможно вынести»<a l:href="#n_469" type="note">[469]</a>.</p>
   <p>Для многих ученых и врачей депрессия остается психическим заболеванием. Она классифицируется как аффективное расстройство и часто связывается с негативными мыслями: вы часто осуждаете себя или у вас много саморазрушительных катастрофических мыслей. Возможно, депрессия спровоцирована травматическими событиями, особенно если гены делают вас уязвимым. Или, возможно, вы плохо регулируете свои эмоции и поэтому слишком сильно реагируете на негативные события и слишком слабо на позитивные. Все эти объяснения предполагают, что мышление контролирует ощущения — старая идея «триединого мозга». Поменяйте свои мысли или лучше отрегулируйте свои эмоции, говорит логика, и депрессия исчезнет. Появляется мантра: «Не беспокойся, будь счастлив<a l:href="#n_470" type="note">[470]</a>; а если это не работает, попробуй антидепрессанты»<a l:href="#n_471" type="note">[471]</a>.</p>
   <p>Двадцать семь миллионов американцев ежедневно принимают антидепрессанты, но более 70 процентов продолжают испытывать какие-то симптомы, а психиатры не могут помочь всем. Часто симптомы начинаются в подростковом возрасте или в молодости, а затем продолжаются всю жизнь. Всемирная организация здравоохранения прогнозирует, что к 2030 году депрессия будет вызывать преждевременную смерть и инвалидность чаще, чем рак, инсульты, сердечные болезни, войны и несчастные случаи. Весьма жутковатый результат для «психического» заболевания<a l:href="#n_472" type="note">[472]</a>.</p>
   <p>Было проведено множество исследований, где пытались найти универсальную генетическую или нервную сущность депрессии. Однако вероятнее всего, что депрессия — не какая-то одна вещь. Депрессия (вы догадывались об этом) — понятие. Это совокупность различных случаев, так что существует множество путей к депрессии, многие из которых начинаются с несбалансированного бюджета тела. Если депрессия — это аффективное расстройство, а аффект — совокупность того, как распределяются ресурсы вашего тела (ответ: весьма плохо), то депрессия может на самом деле оказаться расстройством составления бюджета и предсказаний<a l:href="#n_473" type="note">[473]</a>.</p>
   <p>Мы знаем, что ваш мозг постоянно предсказывает потребности вашего тела в энергии на основании прошлого опыта. При обычных обстоятельствах ваш мозг также корректирует свои прогнозы с помощью фактической сенсорной информации от вашего тела. Но что, если это корректирование не работает правильно? Ваш текущий опыт будет конструироваться из прошлого, <emphasis>но не будет исправляться посредством настоящего</emphasis>. Если говорить в целом, то именно это, на мой взгляд, происходит при депрессии. Ваш мозг постоянно неверно предсказывает ваши метаболические потребности. Поэтому ваше тело и мозг действуют так, как будто они борются с инфекцией или лечат рану, которых не существует, как при хронических стрессах или болях. В результате ваш аффект не в порядке: вы испытываете истощающие страдания, усталость и прочие симптомы депрессии. Одновременно ваше тело быстро выдает ненужную глюкозу, чтобы обеспечить эти несуществующие значительные потребности в энергии, что ведет к проблемам с весом и подвергает вас риску других связанных с обменом веществ заболеваний, которые сопутствуют депрессии, включая диабеты, сердечные болезни и рак<a l:href="#n_474" type="note">[474]</a>.</p>
   <p>Традиционный взгляд на депрессию таков: негативные мысли вызывают негативные ощущения. Я предполагаю другое. Ваши ощущения непосредственно в данный момент вызывают последующие мысли и восприятия в качестве предсказаний. Поэтому мозг в депрессии неотступно продолжает снимать с бюджета, основывая свои прогнозы на аналогичных снятиях в прошлом. Это означает постоянное проживание трудных, неприятных событий. Вы крутитесь в цикле бюджетного дисбаланса, который не разрушается как ошибка прогноза, поскольку она игнорируется, сглаживается и не доходит до мозга. По сути, вы пойманы в цикле некорректных предсказаний, заперты в ловушке неблагоприятного прошлого, когда ваши метаболические потребности были высокими.</p>
   <p>Депрессивный мозг эффективно заперт в ловушке страданий. Он подобен мозгу с хронической болью, игнорирующему ошибку прогноза, но в большем масштабе, и вы отключаетесь. Это хронически вгоняет ваш бюджет в долги, поэтому ваш мозг пытается уменьшить затраты. Каков самый эффективный способ для этого? Прекратить двигаться и не обращать внимания на мир (ошибка прогноза). Это и есть неотъемлемая усталость депрессии<a l:href="#n_475" type="note">[475]</a>.</p>
   <p>Если депрессия является расстройством, вызванным хроническим неверным распределением телесных ресурсов, то она, строго говоря, не является исключительно психическим заболеванием. Она также неврологическое, метаболическое и иммунное заболевание. Депрессия — это дисбаланс многих переплетенных частей нервной системы, которые мы можем понять, только рассматривая человека целиком, а не что-либо по отдельности, как части машины. Переломный момент для депрессивного эпизода в значительной степени может появиться из множества разных источников. Вы можете страдать от продолжительного стресса или плохого обращения, особенно в детстве, что привело к тому, что ваша модель мира построена с помощью вредного прошлого опыта. У вас может быть плохое физическое состояние (хронические сердечные заболевания или бессонница), которое ведет к плохим интероцептивным прогнозам. Ваши гены могут заставить вас быть чувствительными к среде и каждой мелкой проблеме. А если вы женщина в репродуктивном возрасте, связность в вашей интероцептивной сети меняется каждый месяц, делая вас в определенные моменты цикла более уязвимой к неприятному аффекту, мыслительной жвачке и, возможно, даже к увеличенному риску расстройств настроения, таких как депрессия и посттравматическое стрессовое расстройство. «Позитивного мышления» или принятия антидепрессантов может оказаться недостаточно, чтобы обратно вернуть бюджету баланс: могут понадобиться другие изменения в образе жизни или системные регулировки<a l:href="#n_476" type="note">[476]</a>.</p>
   <p>Теория конструирования эмоций предполагает, что мы можем лечить депрессию, разорвав порочный круг неправильного распределения телесных ресурсов, то есть поменяем интероцептивные предсказания, чтобы они лучше соответствовали происходящему вокруг вас. Ученые нашли подтверждения, что дело обстоит именно так. По мере того как лечение (например, антидепрессанты и когнитивно-поведенческая терапия) начинает действовать и вы чувствуете себя менее угнетенным, ваша активность в основных зонах управления телесными ресурсами возвращается к нормальному уровню, а связность в интероцептивной системе восстанавливается. Эти изменения согласуются с идеей сокращения расточительных предсказаний. Мы можем также лечить депрессию, разрешив большую прогностическую ошибку, скажем, попросив людей вести дневник с положительными переживаниями, что может облегчить нагрузку на бюджет. Проблема, разумеется, в том, что никакое лечение не срабатывает сразу для всех, и есть некоторые люди, для которых не работает никакое лечение<a l:href="#n_477" type="note">[477]</a>.</p>
   <p>Один из наиболее обещающих путей для лечения, которые я видела, — революционная работа невролога Хелен С. Мейберг (глава 4), которая стимулировала электричеством мозг пациентов с глубокой депрессией<a l:href="#n_478" type="note">[478]</a>. Ее метод немедленно дает облегчение от мук депрессии, если ток включен, поскольку мозг больного переключается со всепоглощающего внутреннего фокусирования на внешний мир и поэтому он может нормально предсказывать и обрабатывать прогностические ошибки. Давайте надеяться, что эти предварительные, но обнадеживающие результаты в конечном итоге приведут ученых к более устойчивым результатам в лечении депрессии. По меньшей мере эти результаты должны помочь распространить информацию, что депрессия — это болезнь мозга, а не просто нехватка счастливых мыслей.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Тревога — это состояние, которое кажется весьма отличным от хронической боли и депрессии. Когда вы встревожены, вы ощущаете беспокойство или взвинченность, словно вы не знаете, что делать с собой, и в целом несчастны. Это решительно контрастирует с депрессией, при которой вы ощущаете апатию, словно вы не можете двигаться дальше по жизни, ощущаете хронические мучительные боли и в целом также несчастны.</p>
   <p>К этому моменту мы узнали, что и эмоции, и хроническая боль, и хронический стресс, и депрессия затрагивают интероцептивную и управляющую системы. Эти же сети важны и для тревоги. Тревога — это по-прежнему нерешенная головоломка<a l:href="#n_479" type="note">[479]</a>, однако одна вещь выглядит определенной: она — еще одно нарушение прогнозов и ошибок прогноза в этих двух сетях. Нейронные пути для тревоги, исследованные в отношении прогнозов и ошибок прогноза, являются теми же самыми, что для эмоций, боли, стресса и депрессии<a l:href="#n_480" type="note">[480]</a>.</p>
   <p>Традиционное исследование тревожного расстройства основано на старой модели «триединого мозга», где когнитивная деятельность контролирует эмоции. Утверждается, что ваше якобы связанное с эмоциями миндалевидное тело сверхактивно, а ваша так называемая рациональная префронтальная кора не справляется с управлением. Такой подход все еще авторитетен, хотя миндалевидное тело и не является уже местом для каких-либо эмоций, префронтальная кора не является местом когнитивной деятельности, а эмоции и познавательные процессы целиком являются конструкциями мозга, которые не могут регулировать друг друга. Итак, как создается тревога? Мы пока не знаем всех деталей, но у нас есть несколько перспективных подсказок<a l:href="#n_481" type="note">[481]</a>.</p>
   <p>Я выдвигаю предположение, что мозг в тревоге в каком-то смысле противоположен мозгу в депрессии. При депрессии предсказания усиливаются, а прогностические ошибки ослабляются, так что вас запирают в прошлом. При тревоге позволяется слишком много прогностических ошибок, и многие предсказания неудачны. При недостаточном предсказании вы не знаете, что происходит за следующим углом, а в жизни обнаруживается много углов. Это классическое состояние тревоги<a l:href="#n_482" type="note">[482]</a>.</p>
   <p>Люди, страдающие от тревоги, по какой-то причине ослабляют связи между ключевыми центрами интероцептивной системы, включая миндалевидное тело. Некоторые из этих центров также принадлежат к управляющей системе. Такие ослабленные связи, вероятно, сказываются на встревоженном мозге, который неумело создает предсказания для соответствия текущим обстоятельствам и не может эффективно обучаться из опыта. Вы можете без надобности предсказывать угрозы или создавать неопределенность, предсказывая неточно или вообще не предсказывая. Кроме того, ваши интероцептивные входные сигналы становятся более шумными, чем обычно, когда индикатор телесных ресурсов оказывается в красной зоне; в результате ваш мозг их игнорирует. Такие ситуации приводят к тому, что вы открыты для значительной неопределенности и значительной ошибки прогноза, с чем вы не можете справиться. Неопределенность более неприятна и сильнее возбуждает, чем определенный вред, поскольку если будущее загадочно, вы не можете к нему подготовиться. Например, когда люди серьезно больны, но имеют отличные шансы выздороветь, они меньше довольны жизнью, чем люди, которые знают, что их болезнь неизлечима<a l:href="#n_483" type="note">[483]</a>.</p>
   <p>На основании такого свидетельства кажется, что тревога, как и депрессия, — это категория, конструируемая таким же образом, как эмоции, боль и стресс. Страдание, которое вы ощущаете при тревоге и депрессии, говорит вам, что с вашим бюджетом тела что-то неладно. Либо ваш мозг пытается защитить вклад, наращивая неприятный аффект, либо он пытается уменьшить ваши потребности, обеспечивая покой, что приводит к усталости. Ваш мозг может категоризировать эти ощущения как тревогу, депрессию или, если уж на то пошло, как боль, стресс или эмоции.</p>
   <p>Поймите правильно, я не говорю, что большое депрессивное расстройство и тревожные расстройства взаимозаменяемы. Я предполагаю, что каждая категория психических заболеваний — совокупность различных случаев, а определенные наборы симптомов можно разумно отнести и к категории тревожных расстройств, и к категории депрессии. Есть также проблема серьез­ности: некоторым из пациентов Хелен Мейберг с серьезной депрессией (например, близким к кататоническому состоянию), очевидно, не поставить диагноз тревожного расстройства. Однако у некоторых других ее пациентов вполне можно диагностировать тревожность, хронический стресс или даже хроническую боль. В целом умеренно серьезная депрессия и тревожное расстройство могут давать перекрывающиеся друг с другом симптомы, равно как с хроническим стрессом и хронической болью, а также с синдромом хронической усталости<a l:href="#n_484" type="note">[484]</a>.</p>
   <p>Эти наблюдения дают решение загадки, которая открывала главу 1: почему испытуемые в моих экспериментах, казалось, не могут различать ощущения тревоги и депрессии? Одна из причин, которую мы уже рассмотрели, — эмоциональная гранулярность: некоторые из участников эксперимента, вероятно, могли конструировать эмоции более точно, чем другие. Но сейчас на свет выходит другая причина: что «тревога» и «депрессия» — это понятия для категоризации сходных ощущений.</p>
   <p>Когда испытуемые в моем исследовании переживали неприятные чувства, я дала им оценочную шкалу для чувств, но только в терминах тревоги и депрессии. Люди будут применять любую данную им вами меру, чтобы описывать, как они себя чувствуют. Если кто-нибудь чувствует себя паршиво, а вы даете ему только шкалу тревоги, он будет сообщать о своих ощущениях в терминах тревоги. Он может даже начать ощущать больше тревоги, поскольку слова побуждают его симулировать случай «тревоги». Наоборот, если вы даете человеку шкалу депрессии, он сообщает о своих ощущениях, используя слова для депрессии, и в итоге может ощутить депрессию. Это бы объяснило мои загадочные результаты. Понятия наподобие «тревоги» и «депрессии» изменчивы и эластичны. Слова в опросниках могут повлиять на категоризации людей ровно так же, как метод базовых эмоций влияет на восприятие посредством списка слов для эмоций<a l:href="#n_485" type="note">[485]</a>.</p>
   <p>Не так давно я повстречалась с чем-то подобным в кабинете врача. Некоторое время я ощущала усталость и немного прибавила в весе, и доктор спросил: «У вас есть депрессия?» Я ответила: «Ну, грустных переживаний у меня нет, но большую часть времени я чувствую себя до смерти уставшей». Он возразил: «Возможно, у вас есть депрессия, но вы этого не знаете». Мой врач не осознавал, что неприятный аффект может иметь физическую причину, в моем случае причиной, вероятно, был недостаток сна из-за работы в лаборатории с сотней людей, работы допоздна над этой книгой и наличия дочери-подростка, плюс маленькая причина под названием менопауза (я выдала ему объяснение интероцепции и телесных ресурсов). Но вот что важно: если бы он просто диагностировал депрессию, он бы мог на самом деле взрастить в тот момент у меня ощущение депрессии. В самом деле, я была утомленной, и, вероятно, у меня было какое-то воспаление из-за своего рода хронического стресса. Если бы я не сопротивлялась, я могла бы уйти с рецептом на антидепрессанты и убеждением, что в моей жизни что-то всерьез неладно или что я не могу справиться. Такое убеждение, может быть, ухудшило бы нарушенный бюджет моего тела, если б я начала искать проблемы в своей жизни… вы всегда можете найти что-нибудь, если ищете. Вместо этого мы с врачом раскрыли проблему управления телесными ресурсами и поискали способы справиться с ней. Мой доктор не осознавал этого, но он совместно со мной конструировал мой опыт. Он хотел сконструировать одну социальную реальность, а я — другую.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Когда прогностические ошибки преобладают над предсказаниями, вы можете ощущать тревогу. Предположим, что вы не можете прогнозировать <emphasis>вообще, совсем</emphasis>. Что случится?</p>
   <p>Прежде всего, бюджет будет искажаться, поскольку вы не можете предсказывать потребности своего обмена веществ. У вас будут трудности с объединением сенсорных сигналов от зрения, слуха, обоняния, интероцепции, ноцицепции и прочих сенсорных систем в единое целое. Поэтому у вас ухудшится статистическое обучение, что затруднит для вас изучение базовых понятий, даже распознание одного человека под разными углами. Многие вещи окажутся вне вашей аффективной ниши. Если бы вы были ребенком, оказавшимся в такой ситуации, вероятнее всего, вы были бы безразличны к другим людям. Вы бы прекратили смотреть на лица ухаживающих за вами людей, разрушая важную для вас привязанность и затруднив для них регулирование вашего значительно расстроенного бюджета тела. Также вы бы имели проблемы с изучением чисто ментальных понятий социальной реальности, поскольку они изучаются с помощью слов, но вы же безразличны к людям, так что, вероятно, имели бы трудности и с изучением языка. Вы бы никогда не создали надлежащую систему понятий.</p>
   <p>В конечном итоге вы бы существовали в постоянном потоке двусмысленных сенсорных сигналов, имея небольшое количество понятий, которые могут помочь вам приписывать им смысл. Вы бы беспокоились все время, потому что ощущения были бы непредсказуемыми. Фактически у вас было бы полное разрушение интероцепции, понятий и социальной реальности. Чтобы как-то учиться, вам нужно, чтобы входные сенсорные сигналы были согласованными, даже стереотипными, с минимально возможными отклонениями. Не знаю, как вам, но для меня этот набор симптомов выглядит как аутизм<a l:href="#n_486" type="note">[486]</a>.</p>
   <p>Ясно, что аутизм — это невероятно сложное состояние и гигантское поле для исследований, и его нельзя свести к паре абзацев. Аутизм — также весьма изменчивый термин, который применяется к широкому спектру симптомов, видимо, имеющих множество сложных причин. Все, что я говорю, есть интригующая возможность, что аутизм является нарушением предсказательной силы мозга<a l:href="#n_487" type="note">[487]</a>.</p>
   <p>Люди с аутизмом, которые могут описать свои переживания, говорят вещи, согласующиеся с этой идеей. Американка Темпл Грэндин, один из наиболее известных и откровенных людей с аутизмом<a l:href="#n_488" type="note">[488]</a>, прямо пишет о недостатке прогнозирования и своих ошеломительных прогностических ошибках. В своей книге «Взгляд на аутизм изнутри» она пишет: «Неожиданные громкие звуки делают больно моим ушам, как бьет по нервам сверло стоматолога». Грэндин красноречиво описывает, с какими затруднениями она формирует понятия: «Когда я была ребенком, я отличала собак от кошек, сортируя животных по размеру. Все собаки в окрестностях были большими, пока какие-то соседи не купили таксу. Я помню, как смотрела на эту собачку и пыталась понять, почему это не кошка». Наоки Хигасида, тринадцатилетний мальчик-аутист, написавший книгу «Почему я прыгаю», упоминает свои усилия по категоризации: «Прежде всего я сканирую свою память, чтобы найти опыт, максимально близкий к тому, что происходит сейчас. Когда я нахожу хорошее приближение, мой следующий шаг — попробовать вспомнить, что я говорил в прошлый раз. Если мне везет, я натыкаюсь на полезный опыт, и все хорошо». Хигасиде приходится серьезно потрудиться, чтобы сделать то, что другой мозг делает автоматически<a l:href="#n_489" type="note">[489]</a>.</p>
   <p>Другие исследователи сейчас также выдвигают гипотезу, что аутизм — это отсутствие предсказаний. Некоторые полагают, что аутизм в первую очередь вызван дисфункцией управляющей системы, производящей модель мира, которая слишком специфическая для каждой ситуации. Другие видят проблему в недостатке нейрохимического вещества под названием окситоцин, что ведет к проблемам в интероцептивной сети. Я подозреваю, что в аутизме нет одной-единственной проблемы в нервных связях, а есть ряд различных возможностей, связанных с вырожденностью. По сути аутизм характеризуется как нарушение нервно-психического развития, которое крайне переменчиво по своей генетике, нейробиологии и симптомам. Я полагаю, что проблемы начинаются с системы управления телесными ресурсами, поскольку она есть от рождения, а все статистическое обучение основано на регулировании бюджета тела (глава 4 и глава 5). Изменения в этой системе меняют путь развития мозга. Без полностью нагруженного предсказывающего мозга вы находитесь во власти внешней среды. Вы должны иметь мозг, ведомый стимулами и откликами, когда нервная система оптимизирована для более эффективной (в смысле обмена веществ) организации мозга. Это может объяснить переживания людей с аутизмом<a l:href="#n_490" type="note">[490]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Сейчас вы видели, как несколько известных и серьезных расстройств могут соотноситься с вашей иммунной системой, которая связывает ваше психическое и физическое здоровье в рамках предсказывающего мозга. Когда плохие предсказания идут непроверенными, они могут привести к хронически несбалансированному бюджету тела, который вносит вклад в воспаление в мозге и портит ваши интероцептивные прогнозы, и даже создает порочный круг. Таким образом, те же системы, которые конструируют эмоции, могут участвовать и в болезнях.</p>
   <p>Я не говорю, что дефицит бюджета — единственная причина всех психических заболеваний. Равным образом я не предполагаю, что восстановление баланса бюджета станет панацеей. Я всего лишь говорю, что благодаря нашему новому взгляду на человеческую природу мы можем понять, что распределение телесных ресурсов — общий фактор для болезней, которые традиционно рассматриваются как совершенно разные синдромы.</p>
   <p>Когда у вас слишком много предсказаний и недостаточно исправлений, вы чувствуете себя плохо, а сорт «плохости» зависит от используемых вами понятий. При малых количествах вы можете ощущать сердитость или стыд. При больших у вас хронические боли и депрессия. Напротив, слишком сильный входящий сенсорный сигнал и неэффективное предсказание дает тревогу, а при больших количествах вы можете заработать тревожное расстройство. Когда предсказаний нет совсем, ваше состояние сравнимо с аутизмом.</p>
   <p>Все эти расстройства коренятся в нарушенном распределении телесных ресурсов. Сейчас на момент представьте со мной те мириады способов, посредством которых у молодого человека может быть развит бюджет с хроническим превышением. Это, конечно, связано с откровенно плохим обращением и пренебрежением, но также и с множеством более мелких событий. Они видят устойчивый поток насилия в телевизоре и в кино, на видео и в компьютерных играх. Они слышат деградирующий язык в популярной музыке и между делом подражают ему, приветствуя ровесников: «Эй, сучка». (Это дружеский привет, оскорбление или угроза?) Увеличение агрессивности в форме шутки обязано телевидению, где люди говорят друг другу ужасные вещи со звуком закадрового смеха. Добавьте к этому почти неограниченные возможности для социального отчуждения, которые предоставляют текстовые и прочие формы социальных сетей, соедините с недостаточным количеством сна и физических упражнений, плюс огромное количество псевдоеды с сомнительной питательной ценностью — и вы получаете культурный рецепт для поколения взрослых с хроническим нарушенным распределением телесных ресурсов<a l:href="#n_491" type="note">[491]</a>.</p>
   <p>Могут ли страдания хронического неправильного распределения телесных ресурсов быть единственной причиной, по которой Соединенные Штаты находятся в опиоидном кризисе? Естественные опиаты вашего мозга уменьшают боль, поскольку они регулируют аффект (не ноцицепцию), а наркотики-опиаты имитируют эти эффекты, что может объяснить их широкое употребление. С 1997 по 2011 год количество взрослых в США, которые пристрастились к рецептурным препаратам, увеличилось на 900 процентов. Многие другие прибегают к героину, амфетаминам и прочим уличным наркотикам, которые уменьшают страдания. Мы также знаем, что значительная доля населения недостаточно спит, плохо питается и не занимается регулярно физическими упражнениями. С помощью опиатов люди, видимо, пытаются самостоятельно избавиться от дискомфорта, который вырастает от хронически несбалансированного бюджета тела. Они начинают принимать опиаты по множеству причин, но продолжают и даже злоупотребляют, как я подозреваю, поскольку регулируют свой аномальный аффект, чтобы чувствовать себя лучше. Их бюджеты тел слишком повреждены, чтобы естественные опиаты их мозга смогли выполнить свою работу<a l:href="#n_492" type="note">[492]</a>.</p>
   <p>Беды хронически неправильного распределения ресурсов тела также можно временно уменьшить с помощью пищи, стимулирующей некоторые из тех же мозговых рецепторов, которые реагируют на опиумные препараты. В экспериментах на крысах это стимулирование привело к тому, что крысы стали объедаться пищей, богатой углеводами, даже если они не были голодны. У людей поедание сахара способствует увеличению концентрации опиатов в мозге. Поэтому при поедании фастфуда или белого хлеба вы действительно получаете удовольствие. Неудивительно, что я люблю хрустящий батон. Кроме того, сахар на деле может действовать как слабый анальгетик. Поэтому, когда говорят, что наше общество пристрастилось к сахару, это не так далеко от истины. Я не удивлюсь, если люди используют богатую углеводами пищу в качестве препарата для управления своим аффектом и чувствуют себя лучше. Привет, эпидемия ожирения<a l:href="#n_493" type="note">[493]</a>.</p>
   <p>Группа людей с несбалансированными бюджетами тел не просто обходится системе здравоохранения в миллиарды долларов. Людям это стоит их благосостояния, социальных связей и даже их жизней. Люди, которые изучают эти болезни, начинают пренебрегать эссенциализмом, который создает категории вроде «тревоги», «депрессии» или «хронической боли», а вместо этого ищут общие факторы, лежащие в основе. Если бы мы могли добавить интероцепцию, распределение ресурсов тела и понятия эмоций к списку общих факторов, то, как я подозреваю, мы бы добились большего прогресса в работе с этими изнуряющими расстройствами. В то же время ваше собственное знание этих общих факторов помогает вам избежать болезни и более эффективно общаться со своими докторами<a l:href="#n_494" type="note">[494]</a>.</p>
   <p>Все мы идем по натянутому канату между миром и психикой, между природным и социальным. Многие явления, которые когда-то считались чисто психическими (депрессия, тревога, стресс и хроническая боль), на самом деле могут быть объяснены в биологических терминах. Другие явления, которые считались чисто физическими (например, боль), являются также психическими понятиями. Чтобы быть эффективным архитектором собственного опыта, вам нужно отличать физическую реальность от социальной реальности и никогда не принимать одну за другую, но при этом понимая, что они необратимо переплетены.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>11. Эмоции и право</p>
   </title>
   <p>У каждого общества есть правила, какие эмоции приемлемы, когда они приемлемы и как их нужно выражать. В американской культуре принято ощущать горе, когда кто-нибудь умирает, и не принято посмеиваться, когда гроб опускают в землю. Вечеринка-сюрприз — время, когда удивляются, а потом веселятся, а если вы знаете заранее о вечеринке для себя, то при появлении принято притвориться удивленным. Члены племени илонгот на Филиппинах могут чувствовать эмоцию <emphasis>liget</emphasis>, когда, действуя единой группой для обез­главливания врага, празднуют хорошо сделанную работу<a l:href="#n_495" type="note">[495]</a>.</p>
   <p>Если вы нарушите правила социальной реальности для своей культуры, может последовать наказание. После смеха на похоронах вас могут бойкотировать. Если вы не будете удивляться на вечернике в свою честь, гости будут разочарованы. А вот обезглавливание в большинстве культур уже не празднуют.</p>
   <p>Предельные правила для обхождения с эмоциями в любом обществе устанавливаются его правовой системой<a l:href="#n_496" type="note">[496]</a>. Это может выглядеть удивительным утверждением, но давайте посмотрим. Если в Соединенных Штатах бухгалтер крадет ваши сбережения или банкир продает вам «плохой» ипотечный кредит, считается неприемлемым убить их; однако если вы в приступе гнева убьете своего супруга или супругу за измену, закон может сделать вам послабление, особенно если вы мужчина. Неприемлемо заставлять вашего соседа бояться, что вы нанесете ему телесный ущерб, — это считается видом угрозы, однако в некоторых штатах есть принцип права на защиту территории<a l:href="#n_497" type="note">[497]</a>, который считает нормальным, если вы нанесете кому-нибудь вред первым, даже если вы убьете человека. Приемлемо испытывать романтическую любовь, но (в различные времена истории США) не к людям одного с вами пола или другого цвета кожи. Нарушьте эти правила, и вы можете потерять деньги, свободу или жизнь.</p>
   <p>В течение столетий законодательство Соединенных Штатов формировалось классическим взглядом на эмоции, пронизанным эссенциалистским взглядом на человеческую природу. Например, судьи стараются исключить эмоции, чтобы принять решение чистым рассудком, — представление, что эмоции и рассудок являются отдельными сущностями. Обвиняемые в насилии заявляют, что у них был приступ гнева, считая, что гнев — это какой-то отдельный котелок, который не сдерживается чистым разумом и вскипает, освобождая поток агрессии. Жюри ищет у обвиняемого угрызения совести, как будто угрызения совести имеют четкое различимое выражение на лице и теле. Опытные свидетели показывают, что плохое поведение обвиняемого было вызвано расстройством мозговых центров, — пример безосновательной «центро-логии».</p>
   <p>Закон — это социальный договор, который существует в социальном мире. Отвечаете ли вы за свои действия? Эссенциалистский взгляд на человеческую природу говорит: да, пока вас не охватили эмоции. Отвечают ли другие люди за ваши действия? Нет, вы — отдельная особь со свободой воли. Как вы определите, что ощущает обвиняемый? Обнаруживая выражение его эмоций. Как вам вынести справедливое решение в соответствии с моралью? Отстранив эмоции в сторону. Какова природа вреда? Физический вред, то есть повреждение тканей, хуже, чем эмоциональный вред, который считается отделенным от тела и менее осязаемым. Все эти порожденные эссенциализмом предположения встроены в законодательство на глубочайших уровнях, в широких масштабах обусловливают вердикты о виновности и невиновности и отмеряют наказания, хотя нейробиология вполне отказалась от них как от мифов<a l:href="#n_498" type="note">[498]</a>.</p>
   <p>Проще говоря, некоторых людей наказали незаслуженно, а некоторые избежали наказания на основании устаревшей теории психики, которая коренится в предубеждении, а не в науке. В этой главе мы исследуем некоторые обычные мифы об эмоциях в правовой системе и спрашиваем, можно ли улучшить осуществление справедливости в обществе с помощью более биологически состоятельной теории психики, особенно основанной на реалистичной нейробиологии.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Как обнаруживает каждый подросток, свобода — это прекрасно. Вы можете принять решение остаться допоздна с друзьями. Вы можете не делать свое домашнее задание. Вы можете съесть пирожное на обед. Но все мы узнаём, что у каждого выбора есть определенные последствия. Закон основан на простой идее, что вы можете выбирать, обращаться с другими хорошо или плохо. Выбор подразумевает ответственность. Если вы обращаетесь с другими плохо и в результате они несут определенный ущерб, то вас нужно наказать, особенно если вы намеревались нанести этот ущерб. Так общество показывает свое уважение к человеку как к личности. Некоторые правоведы говорят, что ваша ценность как человеческого существа коренится в том факте, что вы выбираете свои действия и отвечаете за них<a l:href="#n_499" type="note">[499]</a>.</p>
   <p>Если что-нибудь вмешивается в вашу способность выбирать свои действия свободно, закон говорит, что вы можете нести меньше ответственности за причиненный вами вред. Возьмем случай Гордона Паттерсона, который застал свою жену Роберту «в полуобнаженном виде» с ее другом Джоном Нортрапом. Паттерсон убил Нортрапа, дважды выстрелив ему в голову. Паттерсон признался в стрельбе, но заявил, что его вина меньше из-за «крайнего эмоционального расстройства» в момент преступления. В соответствии с законодательством США, неожиданная вспышка гнева Паттерсона заставила его не полностью контролировать свои действия, и поэтому он был обвинен в убийстве второй степени, а не в убийстве первой степени, которое подразумевает предварительное намерение и влечет более строгое наказание. Другими словами, при прочих равных обстоятельствах рациональное убийство хуже, чем эмоциональное убийство<a l:href="#n_500" type="note">[500]</a>.</p>
   <p>Правовая система США считает, что эмоции — часть нашей предполагаемой животной природы и что они заставляют нас совершать глупые и даже жестокие действия, если только мы не контролируем их своим рациональным мышлением. Столетия назад юридические умы решили, что люди, будучи спровоцированными, иногда убивают, поскольку они еще не «остыли», а гнев возникает непроизвольно. Гнев кипит, взрывается и оставляет на своем пути следы разрушения. Гнев приводит к тому, что люди неспособны согласовывать свои действия с законом, и поэтому он частично смягчает ответственность людей за их действия. Этот аргумент сводится к формуле <emphasis>«в состоянии аффекта»</emphasis><a l:href="#n_501" type="note">[501]</a>.</p>
   <p>Аргумент защиты «в состоянии аффекта» зависит от некоторых знакомых предположений из классического взгляда на эмоции. Первое предположение — что существует единственный универсальный тип гнева, имеющий конкретный «отпечаток», который оправдывает такой аргумент при обвинении в убийстве. Он, по общему мнению, включает покрасневшее лицо, сжатые челюсти, раздувшиеся ноздри, увеличенную частоту сердечных сокращений, повышенное кровяное давление и учащенное дыхание. Как вы уже узнали, этот предполагаемый «отпечаток» — просто стереотип западной культуры, который не подтверждается фактами. В среднем сердце человека при гневе колотится чаще, но при этом есть значительные отклонения, и аналогичное учащение является также частью стереотипов для счастья, печали и страха. Тем не менее большинство убийств совершается не в состоянии счастья или печали, а если какие-то и совершаются, то закон не считает эти эмоциональные состояния смягчающим фактором<a l:href="#n_502" type="note">[502]</a>.</p>
   <p>Вдобавок большинство случаев гнева не приводят к убийству. Я вполне определенно могу утверждать, что за двадцать лет создания гнева в моей лаборатории мы ни разу не видели, чтобы испытуемый кого-нибудь убил. Мы видели намного более широкий репертуар действий: проклятья, стучание по столу, уход из комнаты, крик, попытки устранить имеющийся конфликт или даже улыбки с пожеланием бед своему оппоненту. Поэтому идея, что гнев является спусковым крючком для неконтролируемого убийства, выглядит в лучшем случае спорной<a l:href="#n_503" type="note">[503]</a>.</p>
   <p>Когда я объясняю юристам, что у гнева нет биологического «отпечатка», они часто считают, что я заявляю об отсутствии эмоций. Это не одно и то же. Разумеется, гнев существует. Вы просто не можете показать на точку в мозге, на лице или на ЭКГ обвиняемого и сказать: «Смотрите, гнев находится вот тут», не говоря уже о том, чтобы сделать юридические выводы.</p>
   <p>Второе предположение правовой системы, следом за аргументом «в состоянии аффекта», состоит в том, что «когнитивный контроль» в мозге синонимичен рациональному мышлению, намеренным действиям и свободе воли. Чтобы вас признали виновным, недостаточно, чтобы вы выполнили противоправное действие (известное под юридическим термином <emphasis>actus reus</emphasis>). Вам нужно также иметь намерение сделать это. Нанести ущерб по собственной свободной воле с преступным умыслом (<emphasis>mens rea</emphasis>). С другой стороны, эмоции рассматриваются как быстрые автоматически запускаемые реакции, выплескиваемые вашим древним внутренним зверем. Человеческая психика считается полем сражения между рассудком и эмоциями, так что, когда у вас нет достаточной когнитивной дисциплины, предполагается, что эмоции взрываются и овладевают вашим поведением. Они препятствуют вашему выбору действий и поэтому делают вас менее виновными. Эта интерпретация эмоций как примитивной части человеческой природы, которую должны контролировать более развитые и характерные только для человека рациональные части, — тот миф о «триедином мозге» (глава 4), корни которого восходят к Платону.</p>
   <p>Это различие между эмоциями и познанием зависит от их предполагаемого разделения в мозге, причем одно управляет другим. Предполагается, что ваше эмоциональное миндалевидное тело поглядывает на открытую кассу, но затем вы рационально оцениваете вероятность тюремного срока и это заставляет вашу префронтальную кору нажать на тормоза и не дать вашим рукам забраться в ящик с деньгами. Однако, как вы уже знаете к этому моменту, мышление и чувствование в мозге не различаются четко. И ваше желание получить легкие денежки, и ваше решение пройти мимо конструируются во всем мозге с помощью взаимодействующих сетей. Каждый раз, когда вы выполняете какое-то действие — автоматически (например, распознавание, что некий предмет — это пистолет) или более осознанно (например, прицеливание с его помощью), — ваш мозг всегда является вихрем предсказаний, которые конкурируют друг с другом, чтобы определить ваши действия и ваш опыт.</p>
   <p>В разные моменты мы переживаем разные причины наших действий. Эмоции иногда выглядят неконтролируемыми, например вспышка гнева, появляющаяся без предупреждения, но вы также можете действовать в гневе преднамеренно, методически выстраивая чью-то гибель. Кроме того, в вашей голове могут внезапно появиться не эмоции, а например — воспоминания или идеи. Но мы никогда не слышали об обвиняемых, которые совершили убийство «в приступе мышления».</p>
   <p>Вы можете даже намеренно накрутить себя до состояния гнева. Похоже, что массовый убийца Дилан Руф, застреливший девятерых человек во время собрания в церкви в штате Южная Каролина в июне 2015 года, намеренно взращивал свой гнев по отношению к афроамериканцам многие месяцы до того дня, как отправился в ту церковь. Руф сказал, что он был близок к тому, чтобы отказаться от своего плана, поскольку все были вежливы с ним, и он настраивал себя на ужасное деяние, постоянно произнося фразы типа «Я должен это сделать» и «Вы должны уйти». Таким образом, моменты эмоций не совпадают с моментами, когда вы неуправляемы<a l:href="#n_504" type="note">[504]</a>.</p>
   <p>Гнев — это совокупность различных случаев, а не одна единая автоматическая реакция в истинном смысле этого выражения. То же самое верно для любой другой категории эмоций, когнитивного процесса, восприятия и прочих видов психических явлений. Может казаться, что у вашего мозга есть быстрый интуитивный процесс и более медленный осмысленный и что первый более эмоционален, а второй более рационален, однако эту идею нельзя обосновать нейробиологическими или поведенческими причинами. Иногда ваша управляющая система играет б<emphasis>о</emphasis>льшую роль в процессе конструирования, а в некоторых случаях — меньшую, но она вовлечена всегда, и эти последние случаи не обязательно связаны с эмоциями<a l:href="#n_505" type="note">[505]</a>.</p>
   <p>Почему выживает эта фикция «мозга из двух систем», кроме обычной причины эссенциализма? Потому что большинство экспериментов в психологии нечаянно консервируют эту фикцию. В реальной жизни ваш мозг безостановочно предсказывает, и каждое состояние мозга зависит от тех, что были ранее. Лабораторные эксперименты нарушают эту зависимость. Испытуемые видят изображения или слушают звуки, представляемые в случайном порядке, реагируя после каждого очередного, например, нажатием на кнопку. Такие эксперименты нарушают естественный процесс прогнозирования в мозге. В результате все выглядит так, словно мозг участников совершает быстрый автоматический отклик, а спустя примерно 150 миллисекунд — контролируемый выбор, как будто эти два отклика пришли от двух различных систем мозга<a l:href="#n_506" type="note">[506]</a>. Иллюзия мозга с двумя системами — побочный продукт многовекового неудачного плана экспериментов, а наши законы поддерживают эту иллюзию<a l:href="#n_507" type="note">[507]</a>.</p>
   <p>Правовая система, с ее эссенциализированным взглядом на психику и мозг, смешивает волеизъявление (действительно ли ваш мозг играет определенную роль в контролировании вашего поведения) и <emphasis>осведомленность</emphasis> о волеизъявлении (есть ли у вас в наличии выбор). Нейробиология может немало сказать об этой разнице. Если вы сидите в кресле с согнутыми ногами, не касаясь пола, и ударите по колену чуть ниже коленной чашечки, произойдет разгибание голени. Суньте руку в пламя, и она отдернется. Направьте поток воздуха на роговицу глаза, и вы мигнете. Для рефлексов в вашей периферической нервной системе есть сенсорные нейроны, связанные непосредственно с моторными нейронами. Мы называем итоговые действия «непроизвольными», поскольку благодаря непосредственной связи существует одно, и только одно, определенное поведение для конкретного сенсорного стимула<a l:href="#n_508" type="note">[508]</a>.</p>
   <p>Однако головной мозг не организован подобно рефлексу. Если бы это было так, вы были бы во власти внешнего мира, как актиния, которая рефлекторно выстреливает каждый раз, когда рыба задевает ее щупальца. Сенсорные нейроны актинии, которые получают входной сигнал от мира, непосредственно соединены с моторными нейронами, отвечающими за движение. Здесь нет акта волеизъявления.</p>
   <p>Сенсорные и моторные нейроны человеческого мозга, однако, сообщаются через посредников, называемых <emphasis>промежуточными нейронами</emphasis>, и они придают вашей нервной системе примечательную способность — возможность принимать решения. Когда промежуточный нейрон получает сигнал от сенсорного нейрона, у него не одно возможное действие, а два. Он может стимулировать моторный нейрон, а может <emphasis>затормозить</emphasis> его<a l:href="#n_509" type="note">[509]</a>. Поэтому один и тот же сенсорный входной сигнал может привести в разных ситуациях к различным результатам. Это — биологическая основа выбора, самого ценного из человеческих возможностей. Благодаря промежуточным нейронам, если рыба заденет <emphasis>вашу</emphasis>кожу, вы можете отреагировать безразличием, смехом, насилием или чем-то средним. Временами вы можете переживать себя как актиния, однако у вас намного больше контроля над своим гарпуном, чем вы можете вообразить<a l:href="#n_510" type="note">[510]</a>.</p>
   <p>Управляющая система вашего мозга, которая помогает выбирать ваши действия, состоит из промежуточных нейронов. Эта сеть всегда вовлечена в активный выбор действий; просто вы не всегда ощущаете контроль. Другими словами, ваше переживание состояния, что вы контролируете, — не больше и не меньше, чем остальные переживания<a l:href="#n_511" type="note">[511]</a>.</p>
   <p>Здесь закон расходится с наукой вследствие классического взгляда на природу человека. Закон определяет осознанный выбор (свободу воли) так: <emphasis>замечаете</emphasis> ли вы контроль над своими мыслями и действиями. Он не проводит различия между вашей способностью к выбору (работа вашей управляющей сети) и вашим субъективным переживанием выбора. Для мозга это не одно и то же<a l:href="#n_512" type="note">[512]</a>.</p>
   <p>Ученые все еще пытаются выяснить, каким образом мозг создает переживание наличия контроля. Но одна вещь вполне определенна: нет никакого научного оправдания для наименования эмоцией какого-то «момента без осознания контроля»<a l:href="#n_513" type="note">[513]</a>.</p>
   <p>Что все это значит для закона? Вспомните, что правовая система решает вопрос виновности или невиновности, основываясь на намерении — намеревался ли кто-нибудь нанести вред. Закон должен продолжать в том же духе и наказывать на основании того, насколько намеренным был вред, а не того, были ли вовлечены эмоции или ощущал ли себя человек как агент с волеизъявлением.</p>
   <p>Эмоции — это не временные отклонения от рациональности. Это не чужие войска, которые захватили вас без вашего согласия. Это не цунами, которые разрушают всё на своем пути. Это даже не ваши реакции на мир. Это ваши конструкции мира. Случаи эмоций находятся вне контроля не больше, чем мысли, восприятия, убеждения или воспоминания. На самом деле вы конструируете многие восприятия и переживания и осуществляете многие действия, некоторые из них вы хорошо контролируете, а некоторые нет.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Правовая система содержит в себе эталон, называемый <emphasis>разумный человек</emphasis>, который представляет нормы общества, то есть социальную реальность в рамках вашей культуры. Обвиняемые измеряются по этому эталону. Рассмотрите юридический довод, являющийся краеугольным камнем при аргументации о «состоянии аффекта»: мог бы разумный человек совершить то же самое убийство, если бы он был аналогичным образом спровоцирован без возможности остыть?</p>
   <p>Эталон разумного человека и социальные нормы, за ним стоящие, не просто отражены в законе — они создаются законом. Это способ сказать: «Мы ожидаем, что человек будет действовать примерно так, и мы накажем вас, если вы не будете соответствовать этому». Это социальный договор, указатель к поведению среднего человека в группе различных индивидуумов. Как и все средние, разумный человек — это фикция, которую не применить ни к одному отдельному человеку. Это стереотип, и он охватывает стереотипные идеи о «выражении», ощущении и восприятии эмоций, которые являются частью классического взгляда на эмоции и теории человеческой природы, которая их поддерживает.</p>
   <p>Правовой стандарт, основанный на стереотипах для эмоций, особенно проблематичен для равного отношения к мужчинам и женщинам. Во многих культурах превалирует мнение, что женщины более эмоциональны и больше сопереживают, в то время как мужчины отличаются большей аналитичностью и стоицизмом. Полки забиты популярными книгами, где этот стереотип считается фактом: «женский мозг», «мужской мозг», «его мозг», «ее мозг», «существенная разница», «пол мозга», «освободи силу женского мозга» и т. д., и т. п. Этот стереотип затрагивает даже влиятельных и пользующихся большим уважением женщин. Мадлен Олбрайт, первая женщина в должности государственного секретаря Соединенных Штатов, писала в своих мемуарах: «Многие мои коллеги заставляли меня ощущать, что я избыточно эмоциональна, и мне приходилось всерьез трудиться, чтобы справиться с этим. Со временем я научилась говорить ровно и безэмоционально, когда высказывалась о вопросах, которые считала важными»<a l:href="#n_514" type="note">[514]</a>.</p>
   <p>Выделите минутку и поразмышляйте о своих эмоциях. Вы склонны переживать события интенсивно или умеренно? Когда мы в лаборатории задавали вопросы такого рода нашим испытуемым мужского и женского пола — описывать чувства по памяти, — то в среднем женщины сообщали о более сильных эмоциях, чем мужчины. Иными словами, женщины считали, что они эмоциональнее мужчин, а мужчины с этим соглашались. Единственным исключением был гнев, поскольку испытуемые полагали, что мужчины сильнее сердятся. Но когда те же самые люди рассказывали о своих эмоциональных переживаниях в повседневной жизни, то разницы между полами не было. Некоторые мужчины и женщины крайне эмоциональны, а некоторые нет. Аналогичным образом в женском мозге не «прошиты» эмоции и сочувствие, а в мужском не запрограммированы стоицизм и рациональность<a l:href="#n_515" type="note">[515]</a>.</p>
   <p>Откуда появились эти гендерные стереотипы? В США, по крайней мере, женщины обычно выражают больше эмоций по сравнению с мужчинами. Например, при просмотре фильмов женщины сильнее двигают лицевыми мышцами, чем мужчины, однако женщины не сообщают о более интенсивном переживании эмоций при таком просмотре. Этот факт опять-таки может объяснить, почему стереотипы о невозмутимых мужчинах и эмоциональных женщинах проникают в зал суда и оказывают немалое влияние на судей и жюри<a l:href="#n_516" type="note">[516]</a>.</p>
   <p>Из-за этих стереотипов аргумент о состоянии аффекта (и судебное дело в целом) часто по-разному применяется к обвиняемым мужского и женского пола. Рассмотрим два дела об убийстве, которые вполне сходны во всем, за исключением пола обвиняемого. В первом случае мужчина по имени Роберт Эллиот был осужден за убийство своего брата, якобы по причине «крайнего эмоционального расстройства», которое включало «непреодолимую боязнь брата». Жюри признало его виновным в убийстве, но Верховный суд Коннектикута отменил это решение, указав, что «сильные чувства» Эллиота по отношению к брату подавили его «самоконтроль» и «рассудок». Во втором случае женщина по имени Джуди Норман убила своего мужа после того, как он годами систематически бил и издевался над ней. Верховный суд Северной Каролины отказался принимать заявление защиты, что Норман действовала в рамках самообороны из «разумного страха неминуемой смерти или сильных телесных повреждений», и женщина осталась осужденной за убийство в состоянии аффекта<a l:href="#n_517" type="note">[517]</a>.</p>
   <p>Эти два случая соответствуют нескольким стереотипам об эмоциях мужчин и женщин. Гнев стереотипично нормален для мужчин, поскольку они считаются агрессивными. Женщины предполагаются жертвами, а хорошие жертвы не могут сердиться; предполагается, что они будут пугаться. Женщин наказывают за излишний гнев — они теряют уважение, зарплату, а иногда даже работу. Каждый раз, когда я вижу ушлого политика-мужчину, разыгрывающего против оппонента-женщины карту «злой стервы», я воспринимаю это как иронический признак того, что она на самом деле компетентна и влиятельна. (Я еще не встречала успешной женщины, которая обошлась бы без клейма «суки» перед признанием в качестве лидера.)<a l:href="#n_518" type="note">[518]</a></p>
   <p>В судах рассерженные женщины вроде госпожи Норман теряют свою свободу. Фактически при случаях домашнего насилия убившие мужчины получают более короткие сроки и более легкие приговоры, и им вменяются менее серьезные преступления по сравнению с женщинами, убившими своих партнеров. Муж-убийца всего лишь действовал как стереотипный муж, а вот убившие жены — не как типичные жены, и поэтому их редко освобождают от наказания<a l:href="#n_519" type="note">[519]</a>.</p>
   <p>Стереотипное представление об эмоциях еще хуже, когда жертвой домашнего насилия становится афроамериканка. Архетипичная жертва в американской культуре пуглива, пассивна и беспомощна, но в афроамериканских сообществах женщины иногда нарушают этот стереотип, яростно защищая себя от предполагаемых агрессоров. Давая сдачи, они укрепляют другой стереотип о женских эмоциях — «разъяренная черная женщина», который также проник в правовую систему США. Этих женщин самих чаще обвиняют в домашнем насилии, даже притом, что их действия были самообороной и были не такими серьезными, как исходное посягательство. (Здесь не применяют никакого права защиты территории!) А если они травмируют или убьют своего предполагаемого обидчика, это обычно намного хуже для них, чем для белых американок в той же ситуации<a l:href="#n_520" type="note">[520]</a>.</p>
   <p>Например, рассмотрим случай Джин Бэнкс, афроамериканской женщины, которая ударила ножом и убила своего сожителя Джеймса Макдональда после того, как тот годами ее избивал, иногда так серьезно, что ей требовалась медицинская помощь. Однажды, когда оба они выпили, во время спора Макдональд толкнул Бэнкс на пол и попытался исполосовать ее серпом. Защищаясь, Бэнкс схватила нож и ударила его, попав в сердце. Она заявила, что это была самозащита, но была обвинена в убийстве второй степени. (Сравните это со случаем белой Джуди Норман, у которой было более слабое обвинение, убийство в состоянии аффекта)<a l:href="#n_521" type="note">[521]</a>.</p>
   <p>Рассерженные женщины страдают не только в случаях домашнего насилия. Судьи приписывают разъяренным жертвам изнасилования негативные личностные характеристики всякого рода, которые они не склонны приписывать разъяренным мужчинам, ставшим жертвой преступления. Например, когда женщина была изнасилована, судьи (а также жюри и полиция) ожидают, что на свидетельском месте она будет выражать горе, что скорее способствует более серьезному приговору для насильника. Когда же женщина-жертва выражает гнев, судьи негативно оценивают <emphasis>ее</emphasis>. Эти судьи поддались еще одному варианту феномена «злой стервы». Когда люди воспринимают эмоции у мужчины, они приписывают их ситуации, но когда люди воспринимают эмоции у женщины, они соединяют их с личностью. Она стерва, а у него был просто плохой день<a l:href="#n_522" type="note">[522]</a>.</p>
   <p>Вне зала суда мы обнаруживаем законы, в которых гендерные стереотипы предписывают приемлемые эмоции, которые мы должны ощущать и выражать. Законы об абортах в том виде, как написаны, сигнализируют, какие эмоции должна испытывать женщина, а именно угрызения совести и вину, в то время как облегчение и счастье не упоминаются. Дискуссия о легальности однополых браков в известном смысле была спором, должен ли закон разрешить романтическую любовь между лицами одного пола. Законы об усыновлении для гомосексуалистов поднимают вопрос, равна ли отцовская любовь материнской<a l:href="#n_523" type="note">[523]</a>.</p>
   <p>В целом для юридического взгляда на эмоции мужчин и женщин нет научных оправданий. Это всего лишь предрассудки, проистекающие из устаревшего взгляда на человеческую природу. Примеры, которые я выбрала, дают только малый срез вопроса, как с правовой стороны, так и с научной. Например, я едва задела поверхность стереотипов об эмоциях этнических групп, которые сталкиваются с аналогичными проблемами как в судах, так и вне их. До тех пор пока закон кодифицирует стереотипы об эмоциях, люди продолжат быть мишенью непоследовательных решений<a l:href="#n_524" type="note">[524]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Когда Стефания Альбертани признала себя виновной в одурманивании наркотиками и убийстве собственной сестры, не говоря о предании трупа огню, ее защита предприняла смелый шаг и обвинила ее мозг.</p>
   <p>Томография мозга установила, что две зоны в коре Альбертани содержали меньше нейронов, чем было у контрольной группы из десяти здоровых женщин. Этими зонами были островок головного мозга (который, по заявлению защиты, был связан с агрессией) и передняя часть поясной извилины (которая якобы была связана со снижением запретов). Два эксперта-свидетеля заключили, что «причинно-следственная связь» между структурой ее мозга и ее преступлением была возможна. После этих показаний наказание Альбертани было сокращено с пожизненного заключения до двадцати лет<a l:href="#n_525" type="note">[525]</a>.</p>
   <p>Судебные решения наподобие этого, которое стало сенсацией в Италии в 2010 году, становятся все более частыми по мере того, как юристы используют в стратегии защиты открытия нейронаук. Но оправданны ли эти решения? Может ли структура мозга объяснить, почему некий человек совершил преступление? Может ли зона определенного размера или принадлежности действительно вызывать смертоносное поведение, а на судебном процессе сделать обвиняемого менее ответственным за преступление?<a l:href="#n_526" type="note">[526]</a></p>
   <p>Юридические доводы вроде тех, что использовала защита Альбертани, значительно искажают данные нейронаук и выводы, которые можно из них извлечь. Просто невозможно локализовать сложную психологическую категорию наподобие «агрессии» в каком-то одном наборе нейронов по причине вырожденности; как и любое иное понятие, «агрессия» может быть реализована по-разному каждый раз, когда мозг ее конструирует. Даже простые действия вроде удара или укуса нельзя локализовать в одном наборе нейронов человеческого мозга<a l:href="#n_527" type="note">[527]</a>.</p>
   <p>Зоны мозга, упомянутые защитой Альбертани, принадлежат к числу наиболее мощно соединенных узлов во всем мозге. Они демонстрируют увеличенную активность для почти всех психических событий, которые вы можете перечислить, от речи до боли и математических способностей. Так что, разумеется, они могут играть какую-то роль в агрессии и в импульсивности при определенных обстоятельствах. Однако преувеличением будет заявлять о какой-то конкретной причинно-следственной связи между этими зонами и крайней агрессией при убийстве… если даже мотивом Альбертани была в первую очередь агрессия<a l:href="#n_528" type="note">[528]</a>.</p>
   <p>Также преувеличением будет заявление, что вариативность в размерах мозга означает вариативность в поведении. Никакие два мозга в точности не совпадают. В целом у них одни и те же части, находящиеся примерно на одном и том же месте, соединенные примерно одинаковым образом, однако на микроуровне у них огромные различия в схемах. Некоторые могут сказываться в разнице в поведении, но многие отражаться не будут. Ваш островок может быть больше или иметь более развитые соединения, чем мой, без какого-либо явного влияния на ваше поведение по сравнению с моим поведением. Даже если мы обследуем головной мозг большого числа людей и обнаружим статистически значимую разницу в размере островка у людей, которые более или менее агрессивны, это вовсе не означает, что увеличенный островок <emphasis>вызывает</emphasis> агрессию, не говоря уже об убийстве. (К тому же, даже если бы увеличенный островок вызывал агрессию, насколько большим он должен быть, чтобы создать убийцу?) В редких случаях давить на мозг и вызывать серьезные изменения в личности может опухоль, но в целом с научной точки зрения необоснованно связывать какую-либо зону мозга с убийством<a l:href="#n_529" type="note">[529]</a>.</p>
   <p>Возможно, наиболее удивительной вещью в деле Альбертани является то, что эксперты-свидетели и судья полагали, что мозг — «смягчающее объяснение» для поведения Альбертани при убийстве. <emphasis>Все</emphasis>поведение берет начало из мозга. Никакие человеческие действия, мысли или ощущения не существуют отдельно от возбужденных нейронов. Неправильно использовать нейронауку в суде, утверждая, что какое-либо биологическое объяснение автоматически освобождает кого-то от ответственности. Вы — это ваш мозг<a l:href="#n_530" type="note">[530]</a>.</p>
   <p>Закон часто ищет простые отдельные причины, поэтому есть искушение списать криминальное поведение на аберрации мозга. Однако поведение в реальной жизни — что угодно, но не простая вещь. Это кульминация множества факторов, включая предсказания вашего мозга, прогностические ошибки на основании ваших пяти чувств плюс интероцептивных ощущений, а также сложный каскад, включающий миллиарды прогностических петель. И это только внутри одного человека. А ведь ваш мозг окружен еще и другими мозгами в других телах. Каждый раз, когда вы говорите или действуете, вы влияете на прогнозы других людей вокруг, которые, в свою очередь, снова влияют на ваши. Вся культура в целом играет определенную роль в понятиях, которые вы строите, и в прогнозах, которые вы делаете, а поэтому и в вашем поведении. Люди могут спорить, насколько большую роль играет культура, но сам факт этой роли неоспорим.</p>
   <p>Короче говоря, в способность вашего мозга намеренно выбирать действия иногда может вмешаться какая-нибудь биологическая проблема. Возможно, у вас есть опухоль мозга или в каких-то местах начали отмирать нейроны. Однако сама по себе изменчивость мозга — в его структуре, функциях, химии или генетике — это не смягчающее обстоятельство для преступлений. Изменчивость — это норма.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Джохар Царнаев, подозреваемый в теракте на Бостонском марафоне, был осужден в 2015 году и приговорен к смертной казни. Дело Царнаева рассматривал суд присяжных, это право Конституция США гарантирует всем американцам. Согласно сообщению BBC о приговоре, «только двое присяжных считали, что Царнаев испытывал угрызения совести. Остальные десять, как и многие в Массачусетсе, полагали, что он ни о чем не жалеет». Присяжные сформировали такое мнение о раскаянии Царнаева, наблюдая за ним во время рассмотрения дела, где он, как сообщалось, сидел «с каменным лицом» в течение большей части заседаний. Сайт Slate.com заметил, что защитник Царнаева «не представил (или не мог представить) доказательств, что Джохар Царнаев чувствовал какое-либо раскаяние, когда обвинение заявляло о его отсутствии»<a l:href="#n_531" type="note">[531]</a>.</p>
   <p>Рассмотрение дела судом присяжных считается золотым стандартом справедливости в уголовных делах. Членам жюри дают указания принимать решения исключительно на основании представленных доказательств. Однако для предсказывающего мозга это невозможная задача. Присяжные воспринимают любого обвиняемого, истца, свидетеля, судью, юриста, суд и каждую кроху доказательств через очки собственной понятийной системы, которая делает фикцией саму идею беспристрастного судьи. По сути жюри — это двенадцать субъективных восприятий, которые должны выдать одну честную и объективную истину.</p>
   <p>Идея, что присяжные каким-то образом могут обнаружить раскаяние у обвиняемого по конфигурации лица, по телесным движениям или по словам, восходит к тому же классическому взгляду, который предполагает, что эмоции выражаются и воспринимаются универсальным образом. Правовая система считает, что раскаяние, подобно гневу и прочим эмоциям, обладает отдельной универсальной сущностью с обнаруживаемым отпечатком. Однако раскаяние — это категория эмоций, состоящая из множества различных случаев, каждый из которых создается для конкретной ситуации.</p>
   <p>Конструирование обвиняемым раскаяния зависит от его понятия для «раскаяния», собранного из его предыдущего опыта в рамках его культуры, которое существует в виде каскада предсказаний, руководящих его выражением и его переживанием. С другой стороны, восприятие раскаяния каким-нибудь присяжным — это умозаключение о психическом состоянии, то есть догадка, основанная на каскадах прогнозов в его мозге, которые придают смысл лицевым движениям, положению тела и голосу обвиняемого. Чтобы эти восприятия у члена жюри были «точными», он и обвиняемый должны осуществлять категоризацию с помощью сходных понятий. Синхронность такого рода, когда один человек чувствует раскаяние, а другой его воспринимает, причем даже без произнесения каких-либо слов, более вероятна, когда у этих двух людей близки жизненный опыт, возраст, пол или этническая принадлежность<a l:href="#n_532" type="note">[532]</a>.</p>
   <p>Если бы Царнаев чувствовал раскаяние за свой теракт на Бостонском марафоне, на что бы это походило? Он бы открыто плакал? Просил прощения у своих жертв? Объяснял бы ошибочность своего пути? Вполне может быть, если бы он следовал американским стереотипам для выражения раскаяния или если бы это был суд в голливудском фильме. Однако Царнаев — молодой мусульманин из Чечни. Он жил в США, и у него были близкие друзья-американцы, однако (по утверждению его защиты) Царнаев проводил много времени со старшим братом-чеченцем. Чеченская культура предполагает, что мужчины будут невозмутимыми перед лицом невзгод. Если они проигрывали сражение, они храбро принимали поражение — мировоззрение, известное как «чеченский волк». Поэтому даже если Царнаев ощущал раскаяние, он должен был сохранить невозмутимое лицо<a l:href="#n_533" type="note">[533]</a>.</p>
   <p>Сообщают, что у Царнаева были слезы, когда его тетя в суде стала просить сохранить ему жизнь. Чеченская культура — это культура чести, где нельзя позорить свою семью. Если Царнаев видел, как публично позорится близкий ему человек, например умоляющая за него тетя, несколько слез согласовывались бы с чеченскими культурными нормами чести<a l:href="#n_534" type="note">[534]</a>.</p>
   <p>Мы — как и присяжные — можем только строить догадки при конструировании восприятия, чтобы объяснить бесстрастный вид Царнаева. При использовании наших западных понятий о раскаянии мы воспринимаем его как совершенно безразличного или бравирующего, а не несгибаемого человека. Соответственно, возможно, что наши догадки в этом случае создали культурное непонимание в суде, что в итоге привело к смертному приговору. Или, возможно, он в самом деле не испытывал раскаяния<a l:href="#n_535" type="note">[535]</a>.</p>
   <p>Как оказалось, Царнаев на самом деле выражал раскаяние в своих действиях в письме, написанном им в 2013 году, через несколько месяцев после теракта, за два года до того, как он предстал перед судом. Однако присяжные никогда не видели это письмо. В соответствии со Специальными административными мерами правительства США на нем был поставлен гриф секретности, оно было названо «вопросом национальной безопасности» и не допущено на суд в качестве доказательства<a l:href="#n_536" type="note">[536]</a>.</p>
   <p>25 июня 2015 года Царнаев выступил на стадии вынесения приговора. Он признался в покушении с использованием взрывчатых веществ и сказал, что осознал последствия своего преступления. Он тихо и спокойно принес извинения: «Я прошу прощения за отнятые мною жизни, за причиненные мною вам страдания, за нанесенный мною ущерб. Невосполнимый ущерб». Спектр откликов от жертв и прессы, освещавшей процесс, был предсказуемо разно­образным. Некоторые были ошеломлены. Некоторые были расстроены. Некоторые были в ярости. Некоторые приняли его извинения. А многие просто не могли решить, были ли они искренними. Мы можем никогда не узнать, ощущал ли Царнаев угрызения совести за свои ужасные действия и повлияло ли бы его письмо на приговор. Но одно совершенно определенно: в процессах со смертным приговором раскаяние обвиняемого — важнейшая вещь, на которую должны опираться присяжные, чтобы в соответствии с законом сделать выбор между тюремным заключением и смертью. И эти восприятия раскаяния, как и все восприятия эмоций, не обнаруживаются, а конструируются<a l:href="#n_537" type="note">[537]</a>.</p>
   <p>С другой стороны, демонстрация раскаяния может не означать абсолютно ничего. Возьмите дело Доминика Чинелли, преступника с тридцатилетней историей вооруженных грабежей, нападений и побегов из тюрем. У Чинелли было три пожизненных заключения, когда он предстал в 2008 году перед комиссией по условно-досрочному освобождению в Массачусетсе. Комиссия состоит из психологов, сотрудников исправительных учреждений и прочих информированных профессионалов, которые решают, будет ли заключенный отбывать срок дальше или будет освобожден. Они видывали настоящий парад раскаяний, настоящих и фальшивых, а их ответственность перед обществом заключается в способности определить разницу.</p>
   <p>В ноябре 2008 года Чинелли убедил комиссию, что он больше не преступник с темной душой. Совет единогласно проголосовал за его освобождение. Прошло немного времени, и Чинелли приступил к новым ограблениям и застрелил полицейского. Позднее он был убит в перестрелке с полицией. Губернатор Массачусетса Деваль Патрик отправил в отставку пять из семи членов комиссии. Вероятно, он думал, что они утратили свои способности по обнаружению истинного раскаяния<a l:href="#n_538" type="note">[538]</a>.</p>
   <p>Возможно, Чинелли притворялся. Возможно, Чинелли действительно ощущал раскаяние в момент своего выступления, но как только он вышел из тюрьмы, вынырнула его старая модель мира, со старыми прогнозами, создавая его старое «я», и раскаяние испарилось. Поскольку объективных критериев для ощущения раскаяния нет, истину мы никогда не узнаем. Аналогичным образом нет объективного критерия для гнева, печали, страха или любой иной эмоции, имеющей отношение к судебным разбирательствам.</p>
   <p>Член Верховного суда США Энтони Кеннеди однажды сказал, что жюри должно «слушать сердце и разум правонарушителя», чтобы у обвиняемых было справедливое разбирательство. Однако эмоции не имеют надежного отпечатка в мимике, позах тела, в жестах и в голосе. Присяжные и другие воспринимающие строят предположения о том, что такие движения и звуки означают в терминах эмоций, однако никакой объективной точности нет. В лучшем случае мы можем измерить, согласен ли один присяжный с другим по воспринимаемым эмоциям, но если у обвиняемого и членов жюри различный жизненный опыт, вера и ожидания, то такое соглашение будет плохой заменой точности. Если манера обвиняемого держать себя не может раскрыть эмоции, то правовой системе остается бороться с трудным вопросом: при каких обстоятельствах судебное разбирательство может быть абсолютно справедливым?<a l:href="#n_539" type="note">[539]</a></p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Когда присяжные или судьи видят самодовольство в улыбке обвиняемого или воспринимают страх в дрожащем голосе свидетеля, они с помощью своих понятий эмоций делают умозаключение о психическом состоянии, предполагая, что такое действие (улыбка или дрожание) было вызвано определенным умонастроением. Умозаключение, как вы помните, — это то, как ваш мозг приписывает смысл действиям других людей посредством каскада предсказаний (глава 6)<a l:href="#n_540" type="note">[540]</a>.</p>
   <p>Умозаключения являются настолько распространенными и автоматическими, по крайней мере в культурах Запада, что мы обычно не осознаем, что делаем их. Мы верим, что наши чувства дают нам точное и объективное представление мира, как будто у нас есть рентгеновское зрение для расшифровки поведения другого человека с целью установить его намерения («Я могу тебя видеть насквозь»). В эти моменты мы воспринимаем свои восприятия других людей как очевидные свойства <emphasis>этих людей</emphasis>(явление, которое мы называли аффективным реализмом), а не комбинацию их действий и понятий в собственном мозге. Когда кто-то находится на скамье подсудимых и на кону его свобода и жизнь, между видимостью и реальностью может быть зияющая пропасть. В глубине души мы это знаем, однако в то же время мы крайне самоуверенно полагаем, что уж <emphasis>мы-то</emphasis> можем различить истину и вымысел поточнее, чем остальные тупицы в зале. Вот здесь и кроется проблема для суда.</p>
   <p>На присяжных и судей возложена почти невозможная задача: читать мысли или, если угодно, быть детектором лжи. Они должны решить, <emphasis>намеревался</emphasis> ли человек нанести вред. Если верить правовой системе, намерение — это совершенно очевидный факт. Но для предсказывающего мозга суждение о чужом намерении — это всегда <emphasis>предположение</emphasis>, которое вы конструируете на основании действий обвиняемого, а не факт, который вы устанавливаете; и ровно так же, как и в случае эмоций, не существует никакого объективного критерия для намерения, не зависящего от воспринимающего лица. Семьдесят лет психологических исследований подтверждают, что суждения наподобие таких — это умозаключения о психическом состоянии, то есть предположения. Даже если результат экспертизы ДНК соединяет обвиняемого с местом преступления, это вовсе не означает, что у него были преступные намерения<a l:href="#n_541" type="note">[541]</a>.</p>
   <p>Присяжные и судьи делают заключение о намерении в соответствии со своими убеждениями, стереотипами и текущими состояниями тела. Приведу один пример, как это работает. Испытуемые смотрели видео с демонстрантами, которых разгоняла полиция. Им сказали, что протестующие — это активисты движения «За жизнь»<a l:href="#n_542" type="note">[542]</a>, которые пикетируют клинику, где делают аборты. Участники эксперимента, являвшиеся либеральными демократами, склонными к точке зрения «За выбор», заключали, что у активистов агрессивные намерения, в то время как консервативные участники делали вывод о мирных намерениях. Исследователи также показывали то же самое видео другой группе субъектов, сообщив на этот раз, что демонстранты — это борцы за права гомосексуалов, протестующие против армейской политики «не спрашивай, не говори»<a l:href="#n_543" type="note">[543]</a>. Теперь либеральные демократы, склонные поддерживать права сексуальных меньшинств, говорили, что у активистов мирные намерения, в то время как социально консервативные участники эксперимента делали вывод об агрессивных намерениях<a l:href="#n_544" type="note">[544]</a>.</p>
   <p>Теперь представьте, что это видео стало бы свидетельством в суде. Все присяжные видели бы одни и те же сцены, с одним и тем же поведением на экране, однако в силу аффективного реализма они бы вынесли из видеоролика не факты, а только восприятия, сконструированные в соответствии с их собственными убеждениями, совершенно не осознавая этого. Я хочу сказать, что эта пристрастность не рекламируется какой-то сияющей вывеской на шеях присяжных; все мы виновны в этом, поскольку наш мозг устроен так, чтобы мы видели то, во что мы верим, и обычно это происходит вне сознания.</p>
   <p>Аффективный реализм уничтожает идею беспристрастного присяжного. Хотите увеличить вероятность осуждения в деле об убийстве? Покажите жюри какие-нибудь изуверские фотографические свидетельства. Нарушьте распределение их телесных ресурсов, и есть шансы, что они припишут собственный неприятный аффект обвиняемому: «У меня паршивые ощущения, поэтому вы, вероятно, сделали что-то плохое. Вы плохой человек». Или разрешите членам семьи погибшего рассказать, как их затронуло преступление (практика, известная под названием «заявление потерпевшего»), и жюри будет склоняться к более строгому приговору. Усильте эмоциональное воздействие от заявления потерпевшего, записав его профессионально на видео и добавив музыку и повествование, как в драматическом фильме, — и вы получите шедевр для воздействия на присяжных<a l:href="#n_545" type="note">[545]</a>.</p>
   <p>Аффективный реализм переплетен с законом и вне зала суда. Представьте, что вы наслаждаетесь тихим вечером, когда неожиданно слышите грохот снаружи. Вы выглядываете в окно и видите афроамериканца, пытающегося взломать дверь в соседний дом. Будучи добропорядочным гражданином, вы звоните 911; приезжает полиция и арестовывает взломщика. Поздравляю вас, вы только что стали причиной ареста профессора Гарварда Генри Луиса Гейтса, который в самом деле произошел 16 июля 2009 года. Гейтс пытался взломать парадную дверь собственного дома, которую заклинило, пока он был в отъез­де. У реального свидетеля этого инцидента было аффективное переживание, по-видимому, основанное на собственных понятиях о преступлениях и цвете кожи, и он сделал умозаключение, что человек за окном собирается совершить преступление<a l:href="#n_546" type="note">[546]</a>.</p>
   <p>Аналогичный приступ аффективного реализма привел к спорному закону Флориды о праве на защиту территории. Этот закон разрешает использовать огонь на поражение при самозащите, если вы разумно полагаете, что вам угрожает смерть или тяжкие телесные повреждения. Катализатором для закона стал реальный случай, но не такой, как вы могли бы подумать. Вот как обычно рассказывают эту историю. В 2004 году пожилая пара спала в своем трейлере во Флориде. В него попытался вломиться чужак, так что муж, Джеймс Уоркман, схватил оружие и выстрелил в него. А вот какова трагическая подоплека: трейлер Уоркмана находился в области, разрушенной ураганом, и застреленный мужчина был работником Федерального агентства по управлению в чрезвычайных ситуациях (FEMA). Жертва, Родни Кокс, был афро­американцем; Уоркман — белым. Уоркман, вероятно, находясь под воздействием аффективного реализма, воспринял ситуацию так, что Кокс имел дурные намерения, и открыл огонь по невиновному человеку. Тем не менее неточная <emphasis>первая</emphasis> история стала главным обоснованием закона Флориды<a l:href="#n_547" type="note">[547]</a>.</p>
   <p>Сама история о законе на право защиты территории по иронии судьбы является мощным свидетельством против его полезности. Невозможно определить разумный страх за чью-то жизнь в обществе, где полно расистских стереотипов, а аффективный реализм в буквальном смысле меняет то, как люди видят друг друга. Вся аргументация о праве на защиту территории разрушается аффективным реализмом.</p>
   <p>Если принцип защиты территории вас не напугал, подумайте о влиянии аффективного реализма на людей, которые по закону скрыто носят оружие. Аффективный реализм, бесспорно, влияет на восприятие людьми угрозы; поэтому он фактически обеспечивает, что нечаянно будет застрелен невиновный человек. Это же просто: вы предсказываете угрозу, сенсорная информация от мира говорит обратное, но ваша управляющая система преуменьшает прогностическую ошибку для поддержания уровня угрозы. Бах! — вы выстрелили в безопасного гражданина. Человеческий мозг создан для заблуждений такого рода, и они используют тот же самый процесс, что создает мечты и фантазии.</p>
   <p>Я не стану сейчас вступать в национальный спор о ношении оружия, но с чисто научной точки зрения задумайтесь об этом. У отцов-основателей Соединенных Штатов имелись серьезные причины для защиты «права народа хранить и носить оружие» с помощью Второй поправки к Конституции<a l:href="#n_548" type="note">[548]</a>, но они не были нейробиологами. Никто в 1789 году не знал, что человеческий мозг конструирует каждое восприятие и что оно управляется интероцептивными предсказаниями. Сейчас свыше 60 процентов населения США полагают, что преступность на подъеме (хотя с исторической точки зрения ее уровень низок), и они также верят, что наличие оружия делает их жизнь безопаснее. Такие представления готовят людей к тому, что из-за аффективного реализма они искренне видят смертельную угрозу там, где ее нет, и действуют соответствующим образом. Сейчас, когда мы определенно знаем, что наши чувства не раскрывают объективную реальность, не должно ли это важнейшее знание повлиять на наши законы?<a l:href="#n_549" type="note">[549]</a></p>
   <p>В целом у правовой системы есть масса сложностей с проблемой, как уживаться с горами научных свидетельств, что наши чувства не обеспечивают буквального прочтения мира. Столетиями считалось, что показания свидетелей являются одним из самых надежных видов доказательств. Когда свидетель говорил: «Я видел, что он сделал это» или «Я слышал, как она сказала это», эти заявления считались фактами. Закон также обращался с воспоминаниями таким образом, как будто они поступают в мозг в безупречном виде, хранятся там целиком, а потом извлекаются и проигрываются, словно фильм<a l:href="#n_550" type="note">[550]</a>.</p>
   <p>Как присяжные не могут сдернуть занавески с собственных представлений, чтобы получить доступ к какой-то идеальной версии реальности, так и свидетели и обвиняемые сообщают не набор фактов, а дают описание собственных переживаний. Кто-то может взглянуть на восторженное лицо Серены Уильямс из начала главы 3, а потом на свидетельском месте поклясться на Библии, что Уильямс кричит в ужасе. Любые слова, произносимые свидетелями, основаны на воспоминаниях, которые конструируются в данный момент с использованием прошлого опыта, который сам конструируется.</p>
   <p>Психолог Дэниел Шактер, один из мировых экспертов в области памяти, рассказывает историю жестокого изнасилования, которая произошла в 1975 году в Австралии. Жертва рассказала полиции, что ясно видела лицо нападавшего, и опознала его как ученого Дональда Томсона. Полиция забрала Томсона на следующий день на основании этих свидетельских показаний, однако у Томсона было железное алиби: во время изнасилования он давал интервью на телевидении. Оказалось, что во время вторжения в дом потерпевшей у нее был включен телевизор, причем на канале с интервью Томсона, в котором, по иронии судьбы, рассказывалось об исследованиях ученого по искажению памяти. У бедной женщины при стрессе слились лицо Томсона и личность нападавшего<a l:href="#n_551" type="note">[551]</a>.</p>
   <p>Большинство ложно обвиненных мужчин не настолько удачливы. Присяжные придают большой вес показаниям свидетелей и соглашаются с ложными опознаниями так же часто, как и с истинными, если свидетели выступают уверенно. В одном исследовании тех приговоров, которые были позднее опровергнуты экспертизой ДНК, оказалось, что 70 процентов обвиняемых были осуждены на основании свидетельских показаний<a l:href="#n_552" type="note">[552]</a>.</p>
   <p>Сообщения свидетелей — возможно, самые ненадежные свидетельства. Воспоминания не похожи на фотографии, это симуляции, создаваемые теми же самыми нейронными сетями, которые конструируют переживания и восприятия эмоций. Память представлена в вашем мозге кусочками в виде схем возбуждающихся нейронов, а «воспоминание» — это каскад предсказаний, которые воссоздают событие. Поэтому ваша память весьма сильно уязвима: текущие обстоятельства меняют ее, когда тело взвинчено на свидетельском месте или когда к вам привязался с расспросами настойчивый адвокат.</p>
   <p>Закон медлит с признанием того, что воспоминания конструируются, но постепенно ситуация меняется. Верховные суды Нью-Джерси, Орегона и Массачусетса лидируют в этом отношении. Их присяжные сейчас получают подробные инструкции (основанные на годах психологических исследований), которые полностью объясняют, как может не срабатывать память в свидетельских показаниях. Они читают, как память конструируется, как пропитывается убеждениями, которые могут привести к искажениям и иллюзиям, как указания юристов и полиции могут привести к предвзятости, как не связаны между собой уверенность и точность, как стресс может повлиять на память и как свидетельские показания были фактором в незаслуженном осуждении трех четвертей людей (которые были оправданы экспертизой ДНК) за преступления, которых они не совершали<a l:href="#n_553" type="note">[553]</a>.</p>
   <p>К несчастью, не существует таких же указаний, объясняющих присяжным, что такое выражения эмоций, что такое умозаключение или как они конструируются.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Во многих обществах есть архетип — фигура бесстрастного судьи, который без эмоций выносит решение в строгом соответствии с законом. Закон ожидает, что судьи должны быть нейтральными, в то время как эмоции мешают принятию справедливых решений. Бывший член Верховного суда США Антонин Скалиа писал: «Хорошие судьи гордятся рациональностью своих постановлений и подавлением своих личных пристрастий, в особенности своих эмоций»<a l:href="#n_554" type="note">[554]</a>.</p>
   <p>В определенном смысле рациональный подход к вынесению юридических решений выглядит привлекательно и даже благородно, однако, как мы уже видели, система связей в мозге не отделяет страсть от рассудка. Нам не составит труда наделать дырок в этом аргументе; он появляется с собственными дырками. Давайте начнем с идеи, что какой-либо судья может быть бесстрастным, что следует толковать как «не обладает аффектом» (а не «не обладает эмоциями»). Эта идея биологически невозможна, если только у человека нет повреждения мозга. Как мы обсуждали в главе 4, никакое решение не может быть свободным от влияния аффекта, пока громкоголосая схема управления телесными ресурсами проводит предсказания через мозг.</p>
   <p>Принятие решений без аффекта — фикция. Роберт Джексон, еще один бывший член Верховного суда, описывал «бесстрастных судей» как «мифических существ» вроде «Санта-Клауса, Дяди Сэма или пасхальных кроликов». Различные научные свидетельства показывают, что он абсолютно прав. Помните, как беспристрастность судей легко изменялась в делах досрочного освобождения, которые проводились непосредственно перед ланчем, когда они приписывали свой неприятный аффект заключенному, а не голоду (глава 4)? В другом ряде экспериментов свыше 1800 федеральных судей и судей штатов получили сценарии гражданских и уголовных дел, после чего их спросили, какими будут их решения. Некоторые сценарии были идентичными, за исключением того, что обвиняемые изображались симпатичными и несимпатичными. Экспериментаторы обнаружили, что судьи склонны выносить решения в пользу более привлекательных людей<a l:href="#n_555" type="note">[555]</a>.</p>
   <p>Даже Верховный суд США не защищен от всепроникающих страстей. Группа политологов проверила 8 миллионов слов, произнесенных членами суда во время устных выступлений и допросов за тридцать лет. Они обнаружили, что когда судьи используют «более неприятный язык» по отношению к юристу, эта сторона проигрывает с большей вероятностью. Вы можете предсказать проигравшего, просто посчитав количество негативных слов во время допроса. При этом вы можете предсказать голоса судей, исследовав аффективные коннотации в их словах во время устных выступлений<a l:href="#n_556" type="note">[556]</a>.</p>
   <p>Здравый смысл говорит, что судьи испытывают в суде сильный аффект. Как может быть иначе? Они держат в своих руках будущее людей. Их рабочее время заполнено мерзкими преступлениями и пострадавшими жертвами. Я знаю, насколько это истощает, поскольку была психотерапевтом для жертв изнасилования и сексуальных домогательств к детям, а иногда работала с правонарушителями. А еще судьи иногда встречаются с обвиняемыми, которые более привлекательны, чем потерпевшие, — ситуация, с которой сложно разбираться, особенно в зале суда, полном шепчущих зрителей и пикирующихся юристов. Иногда же судья должен взять на себя аффект целой страны. Бывший член Верховного суда Дэвид Сутер так сильно страдал во время дела Буша против Гора, что плакал из-за приговора (вместе с половиной Соединенных Штатов). Все эти психические усилия ложатся бременем на бюджет тела судьи. Жизнь судьи — пример интенсивного и постоянного эмоционального труда под маской бесстрастности<a l:href="#n_557" type="note">[557]</a>.</p>
   <p>Тем не менее закон продолжает высоко ценить вымышленного беспристрастного судью, даже на самом высоком уровне. Когда члена Верховного суда Елену Каган, бывшую кандидатом в 2010 году, спросили, помогали ли когда-нибудь чувства при рассмотрении какого-нибудь дела, она ответила обратное: «Закон от начала до конца». Судья Соня Сотомайор также столкнулась с оппозицией во время слушаний по поводу ее утверждения в должности, поскольку некоторые сенаторы боялись, что эмоции и сопереживания прямо противоречат ее способностям судить справедливо. Она полагает в целом, что судьи имеют чувства, но не должны принимать решения на их основе.</p>
   <p>Тем не менее очевидно, что судьи в своих постановлениях не лишены эмоций. Следующий вопрос: а разве <emphasis>должны быть</emphasis>? В самом ли деле чистый разум — наилучший способ вынести мудрое решение? Представьте человека, который очень спокойно и хладнокровно взвешивает «за» и «против» в отношении того, должен или не должен умереть другой человек. Не видно ни следа эмоций. Как у Ганнибала Лектера в «Молчании ягнят» или у Антона Чигура в «Старикам тут не место». Я тут несколько паясничаю, но принятие бесстрастных решений такого рода — по сути то, что указывает закон в той части уголовных дел, где выносится приговор. Чем притворяться, что аффекта нет, лучше мудро использовать его. Как однажды выразился член Верховного суда Уильям Бреннан, «поэтому чувствительность к чьим-то интуитивным и страстным реакциям и осведомленность о целом спектре человеческих переживаний — не только неизбежная, но и желательная часть судебного процесса, аспект воспитания, а не устрашения». Ключ здесь — эмоциональная гранулярность: широкий и глубокий диапазон понятий (эмоциональных, физических и прочих) для придания смысла натиску телесных ощущений, которые являются рисками на рабочем месте<a l:href="#n_558" type="note">[558]</a>.</p>
   <p>Рассмотрим, например, судью, столкнувшегося с обвиняемым наподобие Джеймса Холмса, который убил двенадцать кинозрителей и ранил еще семьдесят во время ночного сеанса в городе Аврора в 2012 году. Такой судья может разумно сконструировать опыт гнева, однако само по себе это чувство может быть проблемой; гнев может подтолкнуть судью наказать обвиняемого слишком жестко из соображений возмездия, что угрожает нравственному порядку, на котором основано судебное разбирательство. Для уравновешивания такой точки зрения некоторые правоведы высказывают мнение, что судья может попробовать культивировать сочувствие к обвиняемому, который, возможно, безумен или своего рода жертва себя. Гнев — это форма невежества; в нашем случае — невежества в восприятии обвиняемого. Несомненно, Холмс годами боролся с серьезным психическим заболеванием. В первый раз он пытался покончить с собой в возрасте одиннадцати лет и сделал несколько попыток суицида в тюрьме. Крайне трудно культивировать сочувствие к тому, кто открыл огонь по невинным людям в кинотеатре. Временами трудно даже просто помнить, что обвиняемый — это человек, вне зависимости от серьезности или жестокости его преступления, но это тот случай, когда сочувствие может быть важнее всего. Оно может помешать судье зайти слишком далеко в наказании при вынесении приговора и помочь нравственности в вынесении наказательных решений и карательной юстиции. Вот тот тип эмоциональной гранулярности, который делает мудрым использование эмоций в зале суда<a l:href="#n_559" type="note">[559]</a>.</p>
   <p>Если все происходит именно таким образом, то вопрос, какие эмоции будут самыми полезными для судьи, зависит от его целей во время разбирательства. Например, какова цель наказания? Это возмездие? Сдерживание, чтобы избежать будущего вреда? Реабилитация? Это зависит от правовой теории человеческого разума. Какова бы ни была цель, наказание должно быть таким, чтобы сохранять человеческие качества обвиняемого при уважении к человеческим качествам жертвы, даже если обвиняемый совершил какое-то отвратительное деяние. Действовать иначе — значит рисковать сам<emphasis>о</emphasis>й правовой системой.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Почему так сложилось, что вы можете подать на кого-нибудь в суд за сломанную ногу, но не за разбитое сердце? Закон считает, что эмоциональный вред менее серьезен, чем физический, и меньше заслуживает наказания. Подумайте, насколько иронично это звучит. Закон защищает целостность вашего анатомического тела, но не целостность вашей психики, притом что тело — всего лишь контейнер для органа, который делает вас тем, кто вы есть, — вашего мозга. Эмоциональный вред не считается настоящим, если не сопровождается физическим вредом. Психика и тело разделены (здесь давайте поднимем бокал за Рене Декарта).</p>
   <p>Если есть какая-то одна идея, которую вы можете вынести из этой книги, так это мысль, что границы между психическим и физическим проницаемы. Глава 10 немного рассказывала о том, как эмоциональный вред от хронического стресса, плохого эмоционального обращения и пренебрежения родителей и прочих психологических заболеваний может в конечном итоге вызвать физическую болезнь и травмы. Мы видели, как стресс и провоспалительные цитокины ведут к многочисленным проблемам со здоровьем, включая атрофию мозга, и увеличивают вероятность рака, сердечных заболеваний, диабетов, инсульта, депрессии и множества других болезней<a l:href="#n_560" type="note">[560]</a>.</p>
   <p>Но это не вся история. Эмоциональный вред может сократить вашу жизнь. Внутри вашего тела есть маленькие пакеты генетического материала, которые находятся на концах ваших хромосом подобно защитным колпачкам. Они называются теломерами. Все живые существа имеют теломеры — люди, дрозофилы, амебы, даже растения в вашем саду. Каждый раз, когда одна из ваших клеток делится, ее теломеры слегка укорачиваются (хотя они могут восстанавливаться с помощью фермента, именуемого теломеразой). Поэтому в целом их размер медленно уменьшается, и в какой-то момент, когда они становятся слишком короткими, вы умираете. Это обычное старение. Угадайте, что еще вызывает уменьшение ваших теломер? Стресс. У детей, испытывавших беды в раннем возрасте, теломеры короче. Другими словами, эмоциональный вред может вызывать более серьезные и более длительные проблемы в будущем, чем перелом кости. Это означает, что правовая система может заблуждаться на пути к пониманию и оценке степени травмы, которая может проистечь из эмоционального вреда<a l:href="#n_561" type="note">[561]</a>.</p>
   <p>В качестве еще одного примера рассмотрим хроническую боль. Закон в целом рассматривает хроническую боль как «эмоциональную», поскольку отсутствуют видимые повреждения тканей. В этих случаях закон обычно заключает, что страдание недостаточно реально для получения компенсации. Людям, страдающим от хронической боли, часто ставят диагноз психического заболевания, особенно если они предпочитают какую-нибудь операцию для уменьшения их «иллюзорных» страданий. Страховые медицинские компании отказывают в лечении, поскольку хроническая боль считается психической, а не физической. Человек не может работать, но при этом не получает никакой компенсации. Однако, как мы видели в предыдущей главе, хроническая боль, вероятно, является мозговым заболеванием вследствие неверных предсказаний. Это страдание реально. Закон упускает из виду, что предсказания и симуляция — обычный способ работы мозга, а хроническая боль — количественное отличие, а не качественное<a l:href="#n_562" type="note">[562]</a>.</p>
   <p>Интересно, что закон соглашается с тем, что другие виды вреда могут отсутствовать сейчас, но проявиться в будущем. Примечательный пример — вред от нарушения внутренних химических процессов в организме, такой как синдром «Войны в заливе», хроническое заболевание со множеством симптомов, предположительно вызываемое неизвестными факторами во время «Войны в заливе», эффекты которого проявляются позже. Синдром «Войны в заливе» небесспорен; нет согласия по вопросу, действительно ли он является отдельным медицинским состоянием. Тем не менее тысячи ветеранов предъявляли в суд претензии по этому синдрому. Для стресса или другого вреда, считающегося эмоциональным, такого законного пути нет (выплаты при боли и страдании относительно редки).</p>
   <p>Сделав это наблюдение, я должна указать, что закон глубоко непоследователен в своих взглядах на эмоциональный вред, если вы посмотрите на международные нормы в отношении пыток. Женевские конвенции запрещают психологический вред для военнопленных, и Конституция США аналогично запрещает «жестокое и необычное наказание». Поэтому для государства незаконно мучить заключенного психологически, но совершенно законно поместить его в одиночную камеру на длительный срок, притом что стресс от заключения может укоротить теломеры заключенного и, соответственно, его жизнь<a l:href="#n_563" type="note">[563]</a>.</p>
   <p>Также совершенно законно в старших классах издеваться, оскорблять, мучить и унижать ваших детей, хотя это укорачивает их теломеры и потенциально сокращает их жизнь. Когда группа школьниц отвергает одну девочку, они действуют намеренно и с целью причинить страдание, при этом правовые действия в их отношении редки. В одном широко освещенном случае пятнадцатилетняя Феба Принс повесилась в 2010 году после нескольких месяцев словесной травли и физических угроз. Шестерых подростков преследовали в уголовном порядке за нападки, психологический террор, оскорбления и различные нарушения гражданских прав, после того как они издевались над школьницей, а потом писали жестокие комментарии на ее странице в «Фейсбуке». Этот случай подтолкнул Массачусетс к принятию законов против издевательств. Начало положено, но такие законы наказывают только в самых экстремальных случаях. Как вы будете регулировать детскую площадку в правовом поле?<a l:href="#n_564" type="note">[564]</a></p>
   <p>Цель издевательств — заставить страдать, но есть ли намерения причинить вред? Мы не знаем наверняка, но относительно большинства случаев я в этом сомневаюсь. Значительная часть детей не осознает, что причиняемые ими психические страдания могут преобразоваться в физические заболевания, атрофированные ткани мозга, пониженный IQ и укороченные теломеры. Дети есть дети, скажем мы. Но жестокое отношение — это национальная эпидемия. В одном исследовании свыше 50 процентов детей по всей стране сообщили о том, что минимум раз в два месяца их словесно или социально травили в школе, либо они сами участвовали в издевательстве над другим ребенком. Свыше 20 процентов сообщили, что были жертвой или виновником физического издевательства, а свыше 13 процентов сообщили об участии в электронном издевательстве. Жестокое обращение считается достаточно серьезным риском в детстве с потенциальными пожизненными последствиями для здоровья, и Американский институт медицины и Комитет по праву Национального исследовательского совета составляют исчерпывающий отчет о его биологических и психологических последствиях<a l:href="#n_565" type="note">[565]</a>.</p>
   <p>Если вы испытываете в данный момент душевную боль, от издевательств или по другой причине, должно ли ваше страдание считаться вредом и следует ли наказать виновника? Недавний судебный прецедент подразумевает, что иногда ответ положителен. Одна компания в Атланте потребовала образцы ДНК у всех работников, поскольку кто-то испачкал ее склад экскрементами. Брать у людей генетическую информацию без их согласия незаконно (это нарушает Закон о запрете генетической дискриминации), но это дело было выиграно в основном по эмоциональным причинам. Два истца получили примерно по 250 тысяч долларов в качестве компенсации за ощущение унижения и издевательства, плюс примечательные 1,75 миллиона долларов за «эмоциональное расстройство и душевные страдания». Такая большая сумма выплачивалась не за фактические эмоциональные страдания истцов, но за их <emphasis>потенциальные</emphasis> эмоциональные страдания в будущем. В конце концов, эта информация об их здоровье могла быть использована против них в любой момент оставшейся жизни. Присяжным было легко смоделировать такой страх перед будущим и поэтому отнестись к нему с пониманием. При хронической боли это труднее: как увидеть невидимое? Нет травмы, на которую можно посмотреть, и ничто не помогает вашему мозгу создать симуляцию, поэтому есть проблемы с сопереживанием и, соответственно, с компенсацией<a l:href="#n_566" type="note">[566]</a>.</p>
   <p>У правовой системы есть сложности с душевными страданиями по чисто практическим соображениям. Как вам объективно их измерить, если у эмоций нет сущностей или отпечатков? Кроме того, физический вред вроде сломанной ноги обычно более экономически предсказуем, нежели эмоциональный вред, который намного сильнее изменчив. И как вы отличите повседневную эмоциональную боль от длительного вреда?<a l:href="#n_567" type="note">[567]</a></p>
   <p>Возможно, самый важный вопрос здесь таков: чье страдание считается вредом? Кто заслуживает нашего сочувствия и, соответственно, полной защиты закона? Если вы нечаянно или намеренно сломали мне руку, вы в долгу передо мной. Но если вы нечаянно или намеренно разбили мне сердце, никакого долга нет, даже если мы были близки долгое время, регулируя бюджеты тел друг друга, а разрыв запустит во мне физический процесс, который может быть таким же мучительным, как отказ от препарата, который вызывает привыкание. Вы не можете подать в суд на человека за разбитое сердце, вне зависимости от того, насколько сильно вам этого может хотеться (или насколько сильно это заслуженно). Закон ориентирован на создание и реализацию социальной реальности. Эмпатические требования, касающиеся боли, — по своей сути претензии по вопросу чьих-то прав… и вопросов чьей-то человеческой природы<a l:href="#n_568" type="note">[568]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Как вы видели, закон воплощает классический взгляд на эмоции и на природу человека, которая из него проистекает. Эта эссенциалистская история является вымыслом, который не имеет обоснований в работе мозга и его связях с телом. Поэтому на основании современных научных взглядов на мозг я рискну высказать некоторые рекомендации для присяжных, судей и правовой системы в целом. Я не правовед, и я понимаю, что проблемы науки — не то же самое, что проблемы права. Я также понимаю, что одно дело — рассуждать о базовых проблемах человечности на страницах книги, но совершенно другое — создавать юридический прецедент по ним. Однако важно попытаться строить мостики между дисциплинами. Нейробиология и правовая система идут не в ногу в фундаментальных вопросах человеческой природы. Этим расхождениям нужно уделять серьезное внимание, если правовая система желает оставаться одним из наиболее впечатляющих достижений социальной реальности и продолжать защищать неотъемлемые права людей на жизнь, свободу и поиски счастья.</p>
   <p>Я бы начала с обучения присяжных и судей (а также прочих субъектов права, таких как поверенные, полицейские и люди, надзирающие за досрочно освобожденными) основам науки об эмоциях и предсказывающем мозге. Верховные суды Нью-Джерси, Орегона и Массачусетса предпринимают шаги в правильном направлении, инструктируя присяжных, что человеческая память конструируется и не исключает ошибки. Нам нужен такой же подход и для эмоций. С этой целью я предлагаю набор из пяти пунктов. Вы можете называть это манифестом аффективной науки для правовой системы.</p>
   <p>Первый пункт в манифесте касается так называемых выражений для эмоций. Эмоции не выражаются, не показываются и иным образом не раскрываются на лице, теле и в голосе каким-либо объективным образом, и это должен знать любой, кто определяет невиновность, вину или наказание. Вы не можете распознать или обнаружить гнев, печаль, раскаяние или любую иную эмоцию у другого человека — вы можете только предполагать, и одни предположения более обоснованны, чем другие. Справедливое судебное разбирательство зависит от согласованности между теми, кто переживает (обвиняемый и свидетели), и теми, кто воспринимает (присяжные и судьи), а во многих ситуациях этого трудно добиться. Так, некоторые обвиняемые лучше используют невербальные способы передачи информации о своих эмоциях, например раскаянии. Некоторые присяжные лучше синхронизируют свои понятия с обвиняемым, чем другие. Это означает, что присяжным нужно больше трудиться, чтобы воспринимать эмоции в сложных ситуациях, например когда они расходятся с обвиняемым или свидетелем по политическим вопросам или в случае различной этнической принадлежности. Присяжные должны стараться поставить себя на место другого человека, чтобы помочь такой синхронизации и культивировать сопереживание<a l:href="#n_569" type="note">[569]</a>.</p>
   <p>Второй пункт касается реальности. Ваше зрение, слух и прочие чувства всегда окрашены вашими ощущениями. Даже объективнее всего звучащее свидетельство окрашено аффективным реализмом. Присяжные и судьи должны знать о предсказывающем мозге и аффективном реализме, понимать, как их ощущения буквально меняют то, что они видят и слышат в суде. Возможно, образовательным примером мог бы стать упомянутый мной видеоролик с демонстрантами, где политические убеждения заставляли людей воспринимать или не воспринимать агрессивность. Присяжные должны также понимать, как аффективный реализм влияет на свидетелей. Даже простое заявление вроде «Я видел, как он держал нож» — это восприятие, пронизанное аффективным реализмом. Показания свидетелей не передают достоверные голые факты.</p>
   <p>Третий пункт относится к самоконтролю. События, которые ощущаются автоматическими, необязательно полностью находятся вне вашего контроля и необязательно относятся к эмоциям. Когда вы конструируете какую-либо эмоцию, ваш предсказывающий мозг обеспечивает тот же самый диапазон контроля, что и для случая, когда вы конструируете мысль или воспоминание. Обвиняемый в деле об убийстве — это не человекообразная актиния во власти окружающей среды, которую гнев заставляет сделать какое-то неизбежное агрессивное действие. Большинство случаев гнева, какими бы автоматическими они ни ощущались, не ведут к убийству. Кроме того, гнев может преднамеренно развиваться в течение долгого времени, так что в нем нет ничего автоматического по самой сущности. У вас относительно больше ответственности за свои действия, когда у вас относительно больше контроля — вне зависимости от того, является событие эмоцией или познанием.</p>
   <p>Четвертое: опасайтесь оправданий «мой мозг заставил меня это сделать». Присяжные и судьи должны скептически относиться к заявлениям, что определенные зоны мозга непосредственно вызывают плохое поведение. Это лженаука. Каждый мозг уникален; изменчивость нормальна (вспомните вырожденность) и не обязательно значима. Противозаконное поведение никогда не было определенно связано с какой-то областью мозга. Я не включаю сюда посторонние новообразования вроде опухолей или очевидные признаки нейродегенерации, которые в отдельных случаях (таких как определенные виды лобно-височной деменции) могут затруднить людям согласование их действий с законом. Но даже в этом случае многие опухоли и нейродегенеративные повреждения не вызывают никаких проблем с правовой системой.</p>
   <p>Последний пункт: помните об эссенциализме. Присяжным и судьям нужно знать, что каждая культура полна категорий, таких как пол, раса, этническая принадлежность и религия. Их нельзя смешивать с физическими, биологическими категориями, которые глубоко разделены по самой природе. Также в зале суда не место стереотипам об эмоциях. Женщин не следует наказывать за то, что они ощущали гнев, а не страх по отношению к агрессорам, а мужчин не следует наказывать за то, что они ощущали себя беспомощными и уязвимыми, а не храбрыми и агрессивными. Юридический стандарт разумного человека — это вымысел, основанный на стереотипах, и применяется безосновательно. Возможно, самое время похоронить этого разумного человека и предложить для сравнения какой-нибудь другой эталон<a l:href="#n_570" type="note">[570]</a>.</p>
   <p>Кроме манифеста аффективной науки, у нас также есть многолетний миф о бесстрастном судье, который одновременно и распространяется, и оспаривается членами Верховного суда США и другими правоведами. Специалисты могут спорить в юридических журналах о ценности эмоций в судебных действиях, но анатомия человеческого мозга делает немыслимым, чтобы какой-нибудь человек (включая судью) избежал влияния интероцепции и аффекта при принятии решений. Эмоции — это не враг и не роскошь, а источник мудрости. Судьям незачем раскрывать свои эмоции (точно так же, как психотерапевты учатся не делать этого), но они должны знать о них и использовать в полной мере своих способностей.</p>
   <p>Чтобы с толком использовать эмоции, я предлагаю, чтобы судьи учились переживать эмоции с высокой гранулярностью. Если у них неприятные ощущения, им нужно помочь, чтобы они могли точно категоризировать, отличая, например, рассерженность от раздражения или голода. Рассерженность может быть напоминанием, что нужно культивировать сопереживание несимпатичному обвиняемому, легковерному истцу, враждебному свидетелю или особо настырному адвокату. Без сопереживания рассерженность может содействовать тому виду карательного наказания, которое рискует подорвать саму суть справедливости в основаниях правовой системы. Судьи могут культивировать повышенную гранулярность с помощью упражнений, которые я рекомендовала в главе 9: собирание переживаний, изучение слов для эмоций, использование комбинирования понятий для изобретения и исследования новых понятий для эмоций, деконструирование и новая категоризация своих эмоциональных переживаний в этот момент. Звучит так, что здесь требуется много потрудиться, но, как и для любого навыка, с практикой это становится привычным. Также судьям, которые сталкиваются с обвиняемыми из других культур, не повредит краткое знакомство с различными культурными нормами переживания эмоций и коммуникации.</p>
   <p>Судей также можно просвещать по вопросам сокращения влияния аффективного реализма при выборе присяжных (процесс, известный как <emphasis>проверка компетентности и допустимости присяжных</emphasis>). Часто судьи и адвокаты отсеивают присяжных, задавая им прямые явные вопросы, такие как: «Можете ли вы быть объективным, справедливым и беспристрастным в этом деле?» или «Знаете ли вы обвиняемого?» Они также пытаются оценить поверхностные сходства между присяжными и обвиняемыми. Например, если финансовый консультант обвиняется в присвоении миллионов долларов из пенсионных взносов своих клиентов, судья может спросить потенциальных присяжных, были ли они жертвой таких растрат и не работают ли их близкие родственники в финансовой сфере. Однако поверхностные маркеры сходств и различий — только верхушка айсберга. Возможно, разумнее было бы изучить аффективную нишу присяжного, чтобы понять, как этот присяжный может предсказывать эмоции во время процесса, что могло бы указать на предубеждения, которые формируют восприятие. Например, судья мог бы спросить, какие журналы читают присяжные, какие фильмы они предпочитают смотреть и играют ли они в стрелялки от первого лица, используя стандартные методики оценивания из психологии. Такая информация позволила бы судье учесть потенциальные предубеждения присяжных на основании того, как они проводят свое время, а не прямо спрашивая присяжных об их предубеждениях (поскольку такие сообщения о себе не обязательно верны)<a l:href="#n_571" type="note">[571]</a>.</p>
   <p>До сих пор мои предложения касались очевидных вещей. Теперь мы готовы к действительно сложному делу — научным аспектам, которые могли бы изменить базовые предпосылки в праве.</p>
   <p>Мы уже знаем, что наши чувства не открывают реальности, а судьи и присяжные обязательно подвержены воздействию аффективного реализма. Эти факторы вкупе с прочими нашими знаниями о психике и мозге ведут нас к весьма радикальной идее (я почти боюсь сказать это): возможно, настало время провести переоценку суда присяжных как основы для определения вины и невиновности. Да, он закреплен в Конституции США, но создатели этого знакового документа не имели понятия ни о том, как работает человеческий мозг, ни о том, что однажды мы сможем обнаруживать ДНК обвиняемого под ногтями жертвы. До экспертизы ДНК закон не мог сказать, верно или неверно вынесено решение о виновности. Правовая система могла только определить, было ли решение вынесено объективно, что означает согласие со всеми правовыми нормами и процедурами. Поэтому закон занимался не истиной, а согласованием. Надлежащее отправление правосудия ориентировалось на то, чтобы избежать процедурных ошибок при вынесении решения о вине или невиновности, а не на обоснованность самого решения. Сейчас правовая система работает, только если мы предположим, что такое согласование приводит к объективному результату. Экспертиза ДНК меняет все это. Она не совершенна, но неизмеримо более объективна, чем отягощенные аффектом восприятия людей-присяжных<a l:href="#n_572" type="note">[572]</a>.</p>
   <p>Когда экспертиза ДНК недоступна или неприменима, возможно, суд может обойтись без жюри, а вместо этого воспользоваться коллективным разумом нескольких работающих совместно судей, которых выбрали наугад из большой совокупности судей. Как я уже говорила, я не правовед, просто ученый, поэтому, возможно, более грамотные юридические умы могут построить сбалансированную систему судейских коллегий как-нибудь лучше. Коллегия квалифицированных судей, которые знают свои недостатки и достоинства и обладают эмоциональной гранулярностью, могла бы избегать влияния аффективного реализма более эффективно, чем это делает жюри присяжных. Это никоим образом не идеальное решение: по крайней мере, в Соединенных Штатах судьи в основном в возрасте, преимущественно европейского происхождения, и у них может преобладать определенный набор убеждений, поддерживающий иллюзию, что таких убеждений у них нет. У судей также есть склонность к максимальным мерам наказания. Но одно определенно: каждый день в Америке тысячи людей предстают перед жюри из таких же людей и надеются, что их будут судить объективно, в то время как на деле их судят человеческие мозги, которые всегда воспринимают мир с эгоистичной точки зрения. Верить в обратное — фантастика, которая не поддерживается архитектурой мозга<a l:href="#n_573" type="note">[573]</a>.</p>
   <p>А сейчас мы подступаем к самому трудному вопросу: что означает контролировать свое поведение и потому быть ответственным на свои действия. Закон (больше похоже на психологию) обычно рассматривает ответственность двумя частями: действия, вызванные вами, и в этом случае у вас ответственности больше, и действия, вызванные ситуацией, и тогда у вас ответственности меньше. Это простое деление на внутреннее и внешнее не сочетается с реальностью предсказывающего мозга.</p>
   <p>С конструктивистской точки зрения на человеческую природу каждое действие включает три, а не два типа ответственности. Первый традиционен: ваше <emphasis>поведение</emphasis> в данный момент. Вы нажимаете на спусковой крючок. Вы хватаете деньги и убегаете. (Правовая система называет такое поведение <emphasis>actus reus</emphasis>, противоправным действием.)</p>
   <p>Второй тип ответственности включает ваши определенные <emphasis>предсказания</emphasis>, которые привели к незаконному действию (известны как <emphasis>mens rea</emphasis>, преступный умысел). Ваше поведение не обусловлено каким-то отдельным моментом; оно всегда вызвано предсказанием. Когда вы крадете деньги из открытой кассы, вы являетесь исполнителем, но конечная причина вашего поведения также включает понятия вроде «касса», «деньги», «собственность» и «кража». Каждое из этих понятий связано с большой и разнообразной совокупностью случаев в вашем мозге и основывается на них; вы создаете прогнозы, которые ведут к вашему действию. Если бы другие люди со сходными понятиями в той же самой ситуации (то есть разумные люди) также украли бы деньги, вы заслуживали бы меньшего порицания за свои действия. Однако они могут не трогать кассу, и в этом случае ваша ответственность больше.</p>
   <p>Третий тип ответственности относится к <emphasis>содержанию</emphasis> вашей понятийной системы, отдельно от того, как ваш мозг использует эту систему для прогнозирования при нарушении закона. Мозг не ведет расчеты в вакууме. Каждый человек — это сумма его понятий, которые становятся предсказаниями, обусловливающими поведение. Понятия в вашей голове — это не просто вопрос личного выбора. Ваши предсказания появляются под влиянием культуры, в которой вы маринуетесь. Когда белый полицейский стреляет в невооруженного афроамериканца, и он искренне видит пистолет в руках человека из-за аффективного реализма, такое событие коренится в чем-то находящемся за пределами этого момента. Даже если полицейский является открытым расистом, его действия были частично вызваны его понятиями, сформированными жизненным опытом, который включает американские расовые стереотипы. На понятиях и действиях жертвы аналогичным образом сказывается жизненный опыт, который включает американские стереотипы о копах. Все эти прогнозы сформированы не только непосредственно опытом, но также косвенно — телевидением, кино, друзьями и символами вашей культуры. Да, увлекательно отправиться в кино и погрузиться в мир городской преступности или скрыться от повседневного стресса, смотря час-другой по телевизору полицейскую драму, но эти шаблонные описания конфликтов с полицией имеют свою цену. Они регулируют наши прогнозы об опасности, которую представляют люди определенной этнической общности или определенного социально-экономического статуса. Ваша психика — результат работы не только вашего мозга, но также других мозгов вашей культуры<a l:href="#n_574" type="note">[574]</a>.</p>
   <p>Эта третья сфера ответственности имеет свои плюсы и минусы. Иногда она упрощается до банального «Общество виновато» — выражения, высмеиваемого как мягкосердечное и либеральное. Я говорю нечто более тонкое. Если вы совершили какое-то преступление, вы действительно виноваты, но ваши действия коренятся в вашей системе понятий, а эти понятия не появляются просто так. Их выковывает социальная реальность, в которой вы живете и которая лезет вам под шкуру, чтобы включать и выключать гены и строить связи ваших нейронов. Вы учитесь у своей окружающей среды, как любое другое животное. Тем не менее все животные формируют собственную среду. Поэтому, будучи человеком, вы отличаетесь способностью формировать свою среду, чтобы менять собственную систему понятий, а это означает, что в конечном итоге вы отвечаете за те понятия, которые принимаете и отвергаете.</p>
   <p>Как мы обсуждали в главе 8, предсказывающий мозг расширяет горизонт самоконтроля за рамки момента действия и поэтому сложным образом расширяет вашу ответственность. Ваша культура может учить вас, что люди определенного цвета кожи с большей вероятностью являются преступниками, но у вас есть способность смягчать вред, который могут причинить такие убеждения, и направить свои предсказания в другом направлении. Вы можете подружиться с людьми другого оттенка кожи и убедиться, что они — законопослушные граждане. Вы можете отказаться от просмотра телевизионных шоу, которые подкрепляют расистские стереотипы. Но вы можете и слепо следовать нормам своей культуры, принять стереотипные понятия, вложенные в вас, и увеличить шансы на то, что вы будете плохо обращаться с некоторыми людьми.</p>
   <p>Дилан Руф, застреливший афроамериканцев в церкви во время изучения Библии, предпочитал окружать себя символами превосходства белой расы. Разумеется, он вырос в обществе, борющемся с расизмом, как и многие взрослые в Соединенных Штатах, и большинство из нас не идет стрелять по людям. Таким образом, на уровне нейронов вы и ваше общество совместно служите причиной того, что определенные прогнозы в вашем мозге становятся более вероятными. Однако вы по-прежнему несете ответственность за преодоление пагубной идеологии. Неприятной истиной является то, что каждый из нас в конечном счете отвечает за собственные предсказания.</p>
   <p>В праве есть прецеденты для такого взгляда на ответственность, основанного на предсказаниях. Например, если вы ведете машину в пьяном виде и собьете кого-нибудь, вы отвечаете за причиненный вами ущерб, даже если вы не могли эффективно контролировать свои конечности в состоянии опьянения. Вам следовало быть более осмотрительным, поскольку каждый взрослый в нашем обществе знает, что опьянение влечет риск принятия плохих решений, поэтому вы отвечаете за несчастья, которые произошли вследствие этого.</p>
   <p>Закон называет это аргументом предвидения. Неважно, намеревались вы причинить вред или нет: вы несете ответственность. А мы сейчас имеем достаточно научных подтверждений, чтобы расширить аргумент предвидения с крупномасштабного здравого смысла на миллисекундные прогнозы мозга. Вы хорошо знаете, что некоторые из ваших понятий, например расовые стереотипы, могут ввергнуть вас в неприятности. Если ваш мозг предсказывает, что афроамериканский юноша перед вами держит какое-то оружие, и вы воспринимаете пистолет, когда на самом деле его нет, на вас ложится определенная степень вины даже перед лицом аффективного реализма, поскольку изменение понятий входит в сферу вашей ответственности. Если вы возьметесь за свое образование и сделаете себе прививку против таких стереотипов, расширяя свою понятийную систему с целью изменить свои прогнозы, вы по-прежнему можете по ошибке увидеть пистолет, когда его нет, и трагедия по-прежнему может случиться. Но ваша вина в определенной степени смягчается, поскольку вы действовали с должной ответственностью, чтобы изменить то, что в ваших силах.</p>
   <p>Со временем правовая система должна всерьез взяться за ужасное влияние культуры на понятия и предсказания людей, которые определяют их переживания и действия. В конце концов, мозг привязывает себя к социальной реальности, которую он обнаруживает сам. Эта способность — одно из наиболее важных эволюционных преимуществ, которые есть у нас как у вида. Соответственно, мы несем определенную ответственность за понятия, которые мы встраиваем в детские мозги будущих поколений. Но это не проблема уголовного права. На деле это политическая проблема, касающаяся Первой поправки, которая гарантирует право на свободу слова. Первая поправка основана на представлении, что свобода слова способствует сражению идей, и это позволяет торжествовать истине. Однако ее авторы не знали, что культура создает связи в мозге. Идеи проникают внутрь вас, просто находясь поблизости достаточно долгое время. И как только идея оказалась «запрограммированной», вам может быть сложно отказаться от нее.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Наука об эмоциях — удобный фонарь для подсвечивания некоторых давних предположений права о человеческой природе — предположений, которые, как мы знаем, не поддерживаются строением нашего мозга. У людей нет рациональной стороны и эмоциональной стороны, тем более первая не регулирует вторую. Судьи не могут избежать аффекта, чтобы выдавать решения чистым разумом. Судьи не могут обнаружить эмоции у обвиняемых. Даже объективно выглядящее свидетельство подпорчено аффективным реализмом. Преступное поведение нельзя локализовать в каком-то отделе мозга. Эмоциональный вред — это не просто дискомфорт, он может укоротить жизнь. Короче говоря, любое восприятие и переживание в зале суда — или где угодно — это настоянное на культуре, крайне индивидуализированное убеждение, корректируемое входными сенсорными сигналами от мира, а не результат непредубежденного процесса.</p>
   <p>Мы находимся в переломной точке, где новая наука о психике и мозге может начать формирование права. Обучая судей, присяжных, адвокатов, свидетелей, полицейских и прочих участников судопроизводства, мы можем создать правовую систему, которая в конечном итоге будет более справедлива. Возможно, мы не сможем отказаться от суда присяжных в обозримом будущем, однако даже простые шаги, например разъяснение присяжным, что эмоции конструируются, могут улучшить текущую ситуацию.</p>
   <p>На данный момент правовая система по-прежнему считает вас эмоциональным зверем, обернутым в рациональное мышление. На протяжении всей этой книги мы систематически оспаривали этот миф с помощью свидетельств и наблюдений, но остается один вопрос, который мы еще не обсуждали: а животные точно эмоциональны? Способны ли конструировать эмоции мозги наших близких родственников — например, шимпанзе? Что насчет собак: у них есть понятия и социальная реальность, как у нас? Насколько уникальны в царстве животных наши эмоциональные способности? Мы исследуем эти темы в следующей главе.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>12. Сердится ли рычащая собака?</p>
   </title>
   <p>У меня нет собаки, но частью моей большой семьи являются собаки нескольких друзей. Один из моих любимцев — Рауди, помесь золотистого ретривера и бернского зенненхунда; энергичный и веселый пес, всегда готовый к действиям. В соответствии со своим именем<a l:href="#n_575" type="note">[575]</a> Рауди много лает и прыгает, а также рычит, когда приближаются другие собаки или незнакомые люди. Другими словами, это обычная собака.</p>
   <p>Иногда Рауди с трудом может сдерживаться, и однажды это едва не стало причиной больших проблем. Его владелица, моя подруга Энджи, вывела Рауди на прогулку, и какой-то подросток подошел, чтобы погладить собаку. Рауди не знал мальчика и стал лаять и прыгать на него. Никакого видимого вреда не было, поэтому было удивительно, что через несколько часов его мать (которая отсутствовала) написала заявление и зарегистрировала Рауди как «потенциально опасную собаку». Бедному Рауди пришлось несколько лет после этого носить на улице намордник. А если бы он прыгнул снова на кого-нибудь, он был бы зарегистрирован как злобная собака и, возможно, даже усыплен.</p>
   <p>Мальчик испугался Рауди и воспринял его как сердитого и опасного пса. Когда вы видите собаку, которая лает и рычит, сердится ли она на самом деле? Или это просто территориальное поведение или слишком шумная попытка быть дружелюбным? Короче говоря, могут ли собаки переживать эмоции?</p>
   <p>Кажется, что здравый смысл говорит: да, конечно, Рауди ощущает эмоции, когда рычит. Это вопрос исследован в многочисленных книгах, например «Эмоциональная жизнь животных» Марка Бекоффа<a l:href="#n_576" type="note">[576]</a>, «Эти удивительные животные» Вирджинии Морелл<a l:href="#n_577" type="note">[577]</a> или «Как собаки любят нас» Грегори Бернса. Десятки новостных сообщений рассказывают нам о научных открытиях в области эмоций у животных: собаки ревнивы, крысы испытывают сожаление, речные раки ощущают беспокойство и даже мухи боятся приближающейся мухобойки. И, разумеется, если вы живете с домашними любимцами, вы наверняка видели их поведение, которое выглядит эмоциональным: они носятся в испуге, прыгают от радости, подвывают в печали, довольно мурлычут. Кажется <emphasis>очевидным</emphasis>, что животные испытывают эмоции так же, как мы<a l:href="#n_578" type="note">[578]</a>. Карл Сафина, автор книги «Без слов: что думают и ощущают животные» лаконично излагает это так: «Итак, есть ли у других животных человеческие эмоции? Да, есть. Если ли у людей эмоции животных? Да, в основном это одно и то же»<a l:href="#n_579" type="note">[579]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_029.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 12.1.</strong> Рауди</p>
   <empty-line/>
   <p>Некоторые ученые не так уверены. Они предполагают, что эмоции у животных — просто иллюзия: что у Рауди есть нейронные цепи, которые инициируют поведение, направленное на выживание, а не для эмоций. С их точки зрения Рауди может приближаться или удаляться при доминировании или подчинении, чтобы защитить свою территорию или избежать угрозы. Утверждается, что в этих случаях Рауди может испытывать удовольствие, боль, возбуждение и прочие разновидности аффекта, но у него нет психических орудий, чтобы испытывать что-нибудь сверх этого. Это последнее объяснение глубоко неудовлетворительно, поскольку отрицает наш собственный опыт. Миллионы владельцев домашних животных поставили бы деньги на то, что их собаки рычат, когда сердятся, вешают голову в печали и прячут голову от стыда. Трудно представить, что такие восприятия — это иллюзии, построенные вокруг нескольких общих аффективных реакций<a l:href="#n_580" type="note">[580]</a>.</p>
   <p>Я сама была жертвой очарования животных эмоций. Много лет в спальне у моей дочери жило несколько морских свинок. Однажды мы купили малышку Капкейк. В первую неделю, оказавшись одна в незнакомой клетке, Капкейк издавала звуки, похожие на плач. Я носила ее с собой в кармане теплого и уютного свитера, и от этого она счастливо пищала. Каждый раз, когда я приближалась к клетке, остальные свинки визжали и удирали, но маленькая Капкейк сидела на месте, как будто ждала, когда я ее возьму, а затем немедленно тыкалась носиком в мою шею. В эти моменты было очень трудно противостоять убеждениям, что она любит меня. В течение многих месяцев Капкейк была моей вечерней компаньонкой. Когда я работала за столом, она сидела на моих коленях и урчала. Все в нашей семье подозревали, что Капкейк — щенок, запертый в теле морской свинки. И все же, будучи ученым, я знала, что мои восприятия не обязательно раскрывают то, что на самом деле ощущала малышка Капкейк.</p>
   <p>В этой главе мы систематически изучим, какие животные способны к чувствам, основываясь на их нейронных сетях и экспериментальных исследованиях. Чтобы внимательно рассмотреть свидетельства, нам понадобится отбросить свои нежные чувства к домашним любимцам, а также эссенциалистскую теорию человеческой природы. Ученые в значительной мере соглашаются, что многие из животных на планете, от насекомых и червей до людей, обладают одной и той же базовой схемой нервной системы. Они даже более-менее соглашаются, что мозги животных построены в соответствии с одним общим чертежом. Но, как знает любой, кто ремонтировал дом, дьявол кроется в деталях, когда от чертежа переходишь к реальности. Когда дело доходит до сравнения мозгов у разных видов, даже если у них одинаковая схема зон, микроскопические различия в связях иногда так же важны, как и эти крупномасштабные сходства<a l:href="#n_581" type="note">[581]</a>.</p>
   <p>Теория конструированния эмоций предлагает нам задаться вопросом, есть ли у животных три необходимых компонента для создания эмоций. Первый компонент — интероцепция: есть ли у животных нейронное оборудование для создания интероцептивных ощущений и переживания их как аффекта? Второй компонент — понятия для эмоций: могут ли животные изучить чисто ментальные понятия вроде «страха» и «счастья», а если да, то могут ли они предсказывать с помощью этих понятий, чтобы категоризировать свои ощущения и создавать эмоции подобно нашим? И последнее — социальная реальность: могут ли животные делиться своими понятиями для эмоций друг с другом, чтобы они переходили к следующему поколению?</p>
   <p>Чтобы понять, способны ли животные к чувствам, мы сосредоточимся главным образом на обезьянах, поскольку они являются нашими ближайшими эволюционными родственниками. В ходе этого процесса мы установим, есть ли у животных виды эмоций, которые есть у нас… и ответ несколько неожиданный.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Все животные управляются своими телесными ресурсами, чтобы оставаться в живых, так что у всех них должна иметься какого-то рода интероцептивная сеть. Моя лаборатория вместе с нейробиологами Вимом Вандуффелем и Данте Мантини задалась целью проверить эту сеть у макак, и мы добились успеха. (Примерно 25 миллионов лет назад у макак и людей был общий предок.) Мы установили, что некоторые части интероцептивной сети макак совпадают с частями интероцептивной сети людей, но есть и определенные различия. Сеть у макак построена для функционирования с помощью предсказаний — таким же образом, как работает сеть у людей<a l:href="#n_582" type="note">[582]</a>.</p>
   <p>Макаки так же легко испытывают аффект. Они не могут рассказать нам словами, как они чувствуют, но у одной из моих бывших аспиранток Элизы Блисс-Моро есть подтверждения, что они демонстрируют те же самые телесные изменения в тех же самых ситуациях, что и мы, когда мы испытываем аффект. Элиза изучает макак в Калифорнийском национальном центре исследования приматов в Калифорнийском университете в Дэвисе. Ее обезьяны смотрели три сотни видеороликов, на которых другие обезьяны играли, дрались, спали и так далее, а в это время Элиза отслеживала движения их глаз и кардиососудистые реакции. Она установила, что активность в автономной нервной системе обезьян идентична той, что была бы у людей при просмотре этих видеороликов. У людей эта деятельность нервной системы связана с аффектом, который они ощущают; это ведет к предположению, что макаки испытывают приятный аффект, когда смотрят на позитивное поведение (например, поиск пищи и уход друг за другом), и неприятный аффект, когда они наблюдают за неприятным поведением (например, съеживанием)<a l:href="#n_583" type="note">[583]</a>.</p>
   <p>На основании этих и других биологических сигналов можно заключить, что макаки вполне определенно обрабатывают интероцептивные сигналы и ощущают аффект, а если это правда, то и человекообразные обезьяны — шимпанзе, бонобо, гориллы и орангутаны — также, несомненно, ощущают аффект. Что до млекопитающих в целом, то тут труднее сказать что-то уверенно. Несомненно, они испытывают удовольствие и боль, а также настороженность и усталость. У многих млекопитающих есть цепи, которые выглядят похоже на наши, но имеют другие функции, так что мы не можем ответить на этот вопрос, просто проверяя подобие. По моим сведениям, никто специально не изучал интероцептивную схему собак, однако по их поведению вполне ясно, что они обладают аффективной жизнью. А что насчет птиц, рыб или рептилий? Мы не знаем наверняка. Я должна признаться, что эти вопросы заботят меня как обычного гражданина (как называет меня мой муж в те моменты, когда я не занимаюсь наукой). Я не могу покупать мясо или яйца в супермаркете или пытаться избавиться от чертовски раздражающих мушек на своей кухне, не задаваясь вопросом… что чувствуют эти создания?</p>
   <p>Мне кажется, что лучше всего признать, что все животные могут испытывать аффект. Я понимаю, что эта дискуссия потенциально может перенести нас с научной почвы в область этики, с опасной близостью подходя к моральным вопросам: таким как боль и страдания лабораторных животных, проблема животных, специально выращиваемых в пищу, и чувствуют ли рыбы боль, когда им в рот попадает крючок. Опиаты (природные химические вещества, облегчающие страдания нашей нервной системы) найдены у рыб, нематод, улиток, креветок, крабов и некоторых насекомых. Даже крохотные мушки могут ощущать боль; мы знаем, что они могут научиться избегать запахов, которые объединены с ударом током<a l:href="#n_584" type="note">[584]</a>.</p>
   <p>Философ XVIII века Иеремия Бентам полагал, что какое-то животное принадлежит сфере человеческой морали только в случае, если мы можем доказать, что оно может ощущать удовольствие или боль. Я не согласна с этим. Животное достойно включения в сферу нашей морали, если <emphasis>есть хоть какая-то возможность</emphasis>, что оно может ощущать боль. Удерживает ли это меня от того, чтобы прихлопнуть муху? Нет, но я сделаю это быстро<a l:href="#n_585" type="note">[585]</a>.</p>
   <p>У макак есть важное отличие от людей в отношении аффекта. Очень многие объекты в нашем мире, от крохотных насекомых до величайших гор, вызывают флуктуации в бюджете вашего тела и меняют наши аффективные переживания. Таким образом, у нас огромная аффективная ниша. Однако макак не заботят столько вещей, как вас и меня. Их аффективная ниша намного меньше; вид величественных вершин на расстоянии не оказывает ни малейшего влияния на их бюджет. Проще говоря, для нас гораздо больше вещей имеют значение<a l:href="#n_586" type="note">[586]</a>.</p>
   <p>Аффективная ниша — та область жизни, где размер действительно имеет значение. Если мы в лаборатории показываем младенцу кучу игрушек, обычно они находятся внутри его аффективной ниши. Моя дочь София сортировала бы ради забавы свои игрушки по форме, по цвету, по размеру, снова и снова, статистически оттачивая различные затрагиваемые понятия. У макак дело обстоит иначе. Сами по себе игрушки неинтересны, не влияют на бюджет тела и не заставляют обезьян формировать понятия. Нам придется предложить макаке какую-нибудь награду, например вкусный напиток или угощение, чтобы перевести игрушки в аффективную нишу макаки и, соответственно, иметь возможность начать статистическое обучение. (Элиза рассказывала мне, что любимые угощения макак включают сок из белого винограда, сухофрукты, сухой завтрак Honey Nut Cheerios, виноград, огурцы, клементины и попкорн). Повторяйте вознаграждение достаточное количество раз, и макака выучит сходство между игрушками.</p>
   <p>Человеческий детеныш тоже получает вознаграждение от тех, кто о нем заботится: не просто вкусное угощение вроде материнского молока или молочной смеси, но также повседневное воздействие ухода за ресурсами его тела. Ухаживающие люди становятся частью его аффективной ниши, поскольку они кормят, согревают и так далее. Он родился с зачаточными понятиями запаха и голоса матери, которые изучал в утробе. В первые несколько недель жизни он учится объединять другие перцептивные закономерности для своей матери, например ощущение от ее прикосновений и — со временем — вид ее лица, поскольку она регулирует бюджет его тела. Она и другие ухаживающие люди также привлекают внимание ребенка к интересным вещам в мире. Он следит за их взглядами на какой-нибудь предмет (например, лампочку), далее они смотрят на него, затем снова на лампочку и говорят о том, что он видит. Они говорят ребенку слово «лампочка», намеренно предупреждая и ориентируя его «сюсюкающим» тоном голоса<a l:href="#n_587" type="note">[587]</a>.</p>
   <p>Другие приматы не делятся вниманием таким образом и не могут использовать это для регулирования бюджетов тел так, как это делают люди. Мама-макака может проследить за взглядом ребенка, но она не станет переводить взгляд с предмета на лицо детеныша и обратно, как бы приглашая малыша поинтересоваться, о чем она думает. Детеныши приматов изучают понятия без прямого вознаграждения от присутствия матери, но не в том диапазоне и не с тем разнообразием, как делают младенцы-люди<a l:href="#n_588" type="note">[588]</a>.</p>
   <p>Почему у людей и макак настолько разные по размеру аффективные ниши? Прежде всего, интероцептивная сеть макак развита меньше, чем у людей, в частности, цепи, которые помогают контролировать прогностические ошибки. Это означает, что макака не так ловко уделяет внимание каким-то вещам в мире на основании прошлого опыта. Более важно то, что человеческий мозг почти впятеро больше по размеру, чем мозг макаки. У нас намного больше связность в управляющей системе и в элементах нашей интероцептивной системы. Человеческий мозг использует это мощное оборудование, чтобы сжимать и обобщать ошибки прогноза, как мы обсуждали в главе 6. Это позволяет нам встроить и обработать больше сенсорной информации от большего числа источников и более эффективным образом по сравнению с макакой изучать чисто ментальные понятия. Вот почему величественные горы могут входить у вас в аффективную нишу, а у макак — нет<a l:href="#n_589" type="note">[589]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Интероцептивной сети в совокупности с аффективной нишей, которую она помогает создавать, недостаточно для ощущения и восприятия эмоций. Для этого мозг должен быть приспособлен к тому, чтобы строить понятийную систему, конструировать понятия для эмоций и приписывать ощущениям смысл эмоций — у себя и у других. Гипотетическая макака со способностью к эмоциям должна быть в состоянии посмотреть на другую макаку, качающуюся на дереве, и увидеть не только физическое перемещение, но и случай «радости».</p>
   <p>Животные определенно могут учиться понятиям. Обезьяны, козы, коровы, еноты, хомяки, панды, обыкновенные тюлени, бутылконосые дельфины и множество других животных изучают понятия с помощью запахов. Вы можете не думать о запахе как о понятийном знании, однако каждый раз, когда вы ощущаете один и тот же аромат, например попкорн в кинотеатре, вы категоризируете. Смесь химических веществ в воздухе каждый раз отличается, и тем не менее вы воспринимаете попкорн. Аналогичным образом большинство животных используют обонятельные понятия для распознавания друзей, врагов и потомства. Многие другие животные изучают понятия также по виду или звуку. Овцы, по-видимому, распознают друга по мордам (!), а козы — по звукам голоса<a l:href="#n_590" type="note">[590]</a>.</p>
   <p>В лабораторных условиях животные могут изучить дополнительные понятия, если вы вознаграждаете их едой или питьем, расширяя их аффективную нишу. Павианы могут научиться отличать «B» от «3» независимо от шрифта, а макаки могут отличать изображения животных от изображений пищи. Макаки-резусы могут изучить понятие «макак-резус» и отличать его от «японского макака», хотя они принадлежат к одному виду<a l:href="#n_591" type="note">[591]</a> и отличаются только по цвету. (Не напоминает ли это вам то, что делают люди?) Макаки могут даже научиться понятиям для различения стилей живописи Клода Моне, Винсента ван Гога и Сальвадора Дали<a l:href="#n_592" type="note">[592]</a>.</p>
   <p>Однако понятия, которым обучаются животные, — не то же самое, что человеческие понятия. Люди конструируют понятия на основе цели, а в мозге макак просто нет необходимых для этого связей. Это та же самая нехватка связности, которая отвечает за уменьшенный размер их аффективной ниши.</p>
   <p>Что насчет человекообразных обезьян — могут ли они конструировать понятия на основе цели? У шимпанзе, наших ближайших родственников, мозг больше, чем у макак, в нем больше связей, необходимых для интеграции сенсорной информации. Тем не менее человеческий мозг все еще втрое больше, чем у шимпанзе, с б<emphasis>о</emphasis>льшим количеством этих важных связей. Это не исключает наличия у шимпанзе понятий, основанных на цели. Просто более вероятно, что ваш мозг лучше приспособлен для создания чисто ментальных понятий, таких как «богатство», в то время как мозг шимпанзе лучше приспособлен для созданий понятий для действий и конкретных объектов, таких как «поедание», «собирание» и «банан»<a l:href="#n_593" type="note">[593]</a>.</p>
   <p>Человекообразные обезьяны почти наверняка имеют понятия для физического поведения, например раскачивания на ветках. Большой вопрос — может ли один шимпанзе увидеть другого, качающегося на дереве, и воспринять случай «радости»? Это потребовало бы, чтобы у наблюдающего шимпанзе имелось чисто ментальное понятие и чтобы он сделал вывод о замысле раскачивающегося шимпанзе, то есть чтобы он сделал умозаключение о психическом состоянии. Большинство ученых считает, что умозаключения о психическом состоянии — базовая способность человеческой психики. Поэтому на кону стоит многое, если человекообразные обезьяны все же умеют это делать. Мы знаем, что обезьяны этого не могут; они способны понять, что человек делает, но не то, что он думает, желает или чувствует<a l:href="#n_594" type="note">[594]</a>.</p>
   <p>Что касается человекообразных обезьян, то можно допустить, что они могут делать умозаключения о психическом состоянии и конструировать понятия, основанные на цели, но научных доказательств этому не имеется. Возможно, у шимпанзе есть предпосылки, поскольку они умеют устанавливать некоторые ментальные сходства среди перцептивных различий. Например, они знают, что леопарды взбираются на деревья, змеи взбираются на деревья и обезьяны взбираются на деревья. Можно представить, что шимпанзе способны распространить это понятие на новое животное, которое может делать аналогичное действие (например, на домашнюю кошку), и предсказать, что кошка может взбираться на дерево. Однако человеческое понятие «взбираться» — больше, чем просто действие; это цель. Соответственно, настоящей проверкой было бы, смогут ли шимпанзе понять, что у человека, взбегающего по лестничному пролету, карабкающегося по стремянке или ползущего вверх по скале, есть общая цель — «взбираться». Такая психическая способность показала бы нам, что шимпанзе действительно могут выйти за пределы чисто физического сходства, группируя вместе примеры подъема, которые выглядят по-разному, но преследуют одну и ту же ментальную цель. А если бы шимпанзе могли понять, что продвижение вверх в социальной иерархии — такое же взбирание, то их понятия были бы идентичными с нашими. Человеческие дети могут достичь этого, как мы узнали в главе 5, если у них есть слово для представления этого понятия. Соответственно, следующий вопрос: есть ли у человекообразных обезьян способность изучать слова и использовать их для изучения понятий так же, как это делают человеческие дети?<a l:href="#n_595" type="note">[595]</a></p>
   <p>Специалисты пытаются обучить шимпанзе языку начиная с 1960-х годов, обычно с помощью визуальной системы символов, например американского жестового языка<a l:href="#n_596" type="note">[596]</a>, — ведь их голосовой аппарат не слишком приспособлен к человеческой речи. Человекообразные обезьяны могут научиться использовать сотни слов или других символов, чтобы относить их к определенным параметрам мира, если у них все время будет иметься вознаграждение. Они могут даже комбинировать символы, чтобы передавать сложные требования пищи, например «сыр есть — желание» и «жевательная резинка спешить — желание немного взять». Ученые все еще спорят, понимают ли обезьяны значение символов или они просто имитируют поведение преподавателей, чтобы получить вознаграждение. Для наших целей самые важные вопросы таковы: могут ли человекообразные обезьяны изучать и использовать слова или символы самостоятельно, без явного вознаграждения, и могут ли они строить чисто ментальные понятия вроде «богатства» или «печали»<a l:href="#n_597" type="note">[597]</a>.</p>
   <p>К настоящему времени у нас есть очень мало свидетельств, что человекообразные обезьяны могут изучать и использовать символы самостоятельно. Похоже, что у них только одно понятие, которое они могут связать с каким-то символом, не требуя внешнего вознаграждения, — «пища». Но когда обезьяны обучились использовать какое-нибудь слово, делают ли они следующий шаг? Используют ли они слово в качестве приглашения выйти за пределы того, что они видят, слышат, трогают и пробуют на вкус, чтобы сделать вывод о чем-то психическом? Мы пока не знаем. Слова определенно не побуждают человекообразных обезьян искать понятия в психике других созданий — так, как это делает человеческий ребенок. Но здесь есть интересные возможности. Например, похоже, что шимпанзе могут категоризировать по-разному выглядящие предметы в соответствии с их назначением — орудия, контейнеры, пища, — если вы вознаграждаете их и если у них уже не понаслышке имелся опыт с таким назначением. Более того, если вы учите их ассоциировать какой-нибудь символ с какой-нибудь категорией (например, «орудие») и награждаете их, то они могут сопоставить этот символ с незнакомыми орудиями<a l:href="#n_598" type="note">[598]</a>.</p>
   <p>Используют ли человекообразные обезьяны слова таким образом <emphasis>только</emphasis> для того, чтобы потребовать вознаграждение? Скептики указывают, что человекообразные обезьяны определенно не используют символы или слова, чтобы говорить о погоде или своих детенышах; они могут ссылаться на что-то отличное от вознаграждения, но только если вознаграждение ожидает на другом конце. (Было бы интересно понаблюдать, что произойдет с обезьянами, обученными символам, если их преподаватели прекратят вознаграждать их. Продолжат ли они использовать символы?) Важный момент, я думаю, в том, что слова не кажутся органической частью аффективной ниши у большинства человекообразных обезьян, как это происходит у типичных человеческих детей. Для человекообразных обезьян слова сами по себе не стоят изучения<a l:href="#n_599" type="note">[599]</a>.</p>
   <p>Одним важным исключением из этого рассказа могут быть бонобо<a l:href="#n_600" type="note">[600]</a>. Это весьма социальные создания, намного более равноправные и взаимодействующие, чем обыкновенные шимпанзе. У них также более широкая сеть социальных отношений, и они дольше играют перед принятием ролей взрослых. Некоторые бонобо, похоже, способны выполнять задания без внешнего вознаграждения, в то время как обыкновенным шимпанзе оно кажется необходимым. Возьмите историю Канзи, детеныша бонобо, который смотрел, как его приемная мать и другие взрослые бонобо зарабатывали пищевое вознаграждение за изучение языка символов. К шести месяцам Канзи, похоже, тоже изучил символы, причем самостоятельно, наблюдая за другими бонобо, зарабатывающими вознаграждение. В какой-то момент ученые обнаружили при тщательной проверке, что Канзи, по-видимому, в определенной степени понимает разговорный английский. Таким образом, возможно, что мозг бонобо, погруженный в обогащенную языком среду, может изучить значение определенных слов<a l:href="#n_601" type="note">[601]</a>.</p>
   <p>В отличие от бонобо, обыкновенные шимпанзе характеризуются как очаровательные умные создания с темной стороной. Они охотятся и убивают друг друга при возможности, чтобы захватить территорию или получить пищу. Они также нападают на незнакомых безо всякой причины, сохраняя жесткую иерархию доминантности, и бьют самок для сексуального подчинения. Между тем бонобо разрешают конфликты с помощью секса — это намного лучше, чем убийство.</p>
   <p>Тем не менее у шимпанзе в лабораторных условиях, возможно, создана безосновательно дурная репутация, когда дело касается изучения понятий. Обезьян, участвовавших в языковых экспериментах, забирали от матерей в детстве и воспитывали в окружении людей, что значительно отличается от их природной среды. Эти детеныши могли бы нормально жить с матерью до десяти лет и воспитываться ею до пяти лет, так что такое преждевременное отделение могло изменить связи в интероцептивной сети каждого шимпанзе и сильно повлиять на результаты экспериментов. (Представьте себе, что таким же образом забрали ребенка у женщины!)<a l:href="#n_602" type="note">[602]</a></p>
   <p>При проверке в более естественных обстоятельствах аффективная ниша шимпанзе, похоже, шире, чем предполагают многие эксперименты. За это мы должны благодарить специалиста по приматам Тецуро Мацузаву из Института по исследованию приматов Киотского университета. Мацузава решил весьма впечатляющую проблему. У него были три поколения шимпанзе, которые жили под открытым небом на территории, выглядевшей как лес. Каждый день шимпанзе <emphasis>по своей воле</emphasis> приходили в лабораторию, чтобы участвовать в экспериментах. Иногда им, конечно, давали вознаграждение, но акцентировать внимание на этом — значит упустить самое важное. У этих животных были длительные доверительные отношения с Мацузавой и другими экспериментаторами института. Шимпанзе-мама нередко держала детеныша на коленях и позволяла человеку вести эксперимент с ним. Например, в одном исследовании проверялось, как дети человека и шимпанзе изучают понятия для зверей, мебели и транспортных средств (с использованием маленьких копий). Процесс изучения шел <emphasis>без вознаграждения</emphasis>, при этом каждый детеныш тестировался, когда он сидел на коленях у матери. Близости к матери и доверительных связей с экспериментатором могло быть достаточно, чтобы перевести ситуацию в аффективную нишу детеныша шимпанзе. Невероятно, но при таких условиях детеныши шимпанзе и человека формировали понятия одинаково хорошо. Однако человеческие дети по собственной инициативе манипулировали объектами (например, катая игрушечные грузовики), увеличивая вероятность формирования понятий, а шимпанзе так не делали<a l:href="#n_603" type="note">[603]</a>.</p>
   <p>Группа Мацузавы была бы идеальной для изучения пределов понятийных способностей шимпанзе. Мы могли бы исследовать детенышей шимпанзе, понятийная система которых еще пластична, в природной среде на коленях у матерей, возможно, проводя эксперименты с построением понятий, описанные в главе 5. Способны ли детеныши шимпанзе использовать бессмысленное слово вроде «тома», чтобы сгруппировать вместе предметы или изображения, у которых очень мало перцептивного сходства, как это делают человеческие дети?</p>
   <p>В настоящее время, однако, у нас нет надежных подтверждений, что шимпанзе могут сформировать понятия на основе целей. Они не могут вообразить что-то совершенно новое, наподобие летающего леопарда, хотя у них и у макак есть сеть, которая аналогична человеческой сети пассивного режима работы (часть интероцептивной сети). Они не могут рассмотреть одну и ту же ситуацию с различных точек зрения. Они не могут вообразить будущее, которое отлично от настоящего. Они также не осознают, что основанная на цели информация находится внутри головы других созданий. Вот почему шимпанзе и другие человекообразные обезьяны, вероятнее всего, не могут создавать понятия, основанные на цели. При наличии вознаграждения человекообразные обезьяны могут научиться какому-нибудь слову, но они не могут по собственной инициативе использовать это слово для формирования какого-либо ментального понятия с некоторой целью, например «вещи, которые вкусны с термитами»<a l:href="#n_604" type="note">[604]</a>.</p>
   <p>Любое понятие может быть основанным на цели (вспомните, что «рыба» может быть домашним любимцем или обедом), но понятия эмоций являются <emphasis>исключительно</emphasis> основанными на цели, поэтому представляется крайне вероятным, что шимпанзе не могут усвоить понятия эмоций, такие как «счастье» или «сердитость». Даже если они могут изучить слово для эмоций, например «сердитый», неясно, могут ли они понять его и использовать на основании цели, например категоризировать действия другого существа как «сердитость».</p>
   <p>Иногда кажется, что человекообразные обезьяны понимают чисто ментальные понятия, хотя на самом деле этого нет. В одном эксперименте шимпанзе зарабатывали жетоны за выполнение заданий, а потом могли обменивать их на еду. Они сами научились копить жетоны, чтобы обменивать их на желаемое угощение. Когда вы смотрите, как шимпанзе участвуют в таких сделках, есть искушение заключить, что они понимают понятие «деньги». Однако в данном случае жетоны — просто инструмент для получения пищи, а не форма валюты, которую можно в целом обменивать на товары. Шимпанзе, в отличие от людей, не понимают, что деньги имеют ценность сами по себе<a l:href="#n_605" type="note">[605]</a>.</p>
   <p>Если шимпанзе не могут формировать основанные на цели понятия, то у них неизбежно нет естественных средств, чтобы одно животное обучало другое; иными словами, у них нет социальной реальности. Даже если они узнают понятие вроде «сердитости» от преподавателя-человека, это поколение не создает контекст для следующего поколения, чтобы загрузить такое понятие в их мозги. У шимпанзе и других приматов есть общие занятия, например раскалывание орехов камнями, однако матери не учат своих детей по собственной инициативе более утонченным кулинарным моментам; дети учатся посредством наблюдения. Например, если в стае макак в Японии один участник начинает мыть свою пищу перед едой, то за десять лет три четверти взрослых особей в стае перенимают эту практику. Такого рода коллективная интенциональность очень ограниченна по сравнению с тем, чего люди добиваются словами и изобретаемыми нами ментальными понятиями<a l:href="#n_606" type="note">[606]</a>.</p>
   <p>Способность людей к социальной реальности кажется уникальной для животного мира. Только мы можем создавать чисто ментальные понятия с помощью слов и делиться ими. Только мы можем использовать эти понятия, чтобы более эффективно управлять собственными телесными ресурсами и ресурсами других людей, когда мы сотрудничаем и соревнуемся друг с другом. Только у нас есть понятия для психических состояний, таких как понятия эмоций, для прогнозирования и придания смысла ощущениям. Социальная реальность — это суперспособность людей<a l:href="#n_607" type="note">[607]</a>.</p>
   <p>Это возвращает нас к Мацузаве и его шимпанзе. Он замечательно встроил группу шимпанзе в человеческую культуру, сохранив их семейные отношения. Мне интересно, повлияет ли со временем весьма человеческий культурологический контекст Мацузавы на развитие мозга детенышей шимпанзе, когда они воспитываются матерями, окультуренными группой доверяющих любящих людей.</p>
   <p>Вирджиния Морелл в книге «Эти удивительные животные» приводит пример, который я считаю особенно поразительным: два экспериментатора оказывали социальную помощь кормящей матери-шимпанзе. Мать не хотела кормить своего детеныша, но экспериментаторы мягко ободряли ее. По словам Морелл, «исследователь осторожно брал малыша и сажал его в руки матери. Лапы детеныша вцеплялись в шерсть. Далее мать пыталась кормить, но плакала, когда малыш хватался за сосок; казалось, что она собирается бросить детеныша на пол. Однако снова слышался мягкий голос ученого. Он говорил успокаивающе: “Да, поначалу это может быть больно, но скоро не будет”. И мать медленно успокаивалась, прижимала малыша к груди и позволяла ему сосать». Каждый день тысячи женщин впервые пробуют накормить ребенка, и я по опыту скажу, что это адски больно. Но кто-нибудь еще (няня, старшая родственница или подруга) участливо ободряет и показывает, что нужно делать, и в конечном итоге все оказывается хорошо<a l:href="#n_608" type="note">[608]</a>.</p>
   <p>Для мамы-шимпанзе эти люди были не просто заботящимися лицами, они эмоционально влияли на нее, регулируя бюджет ее тела. Мать с детенышем и их взаимоотношения купались в человеческой культуре. Создаст ли такой социальный контакт разницу для языка и понятийных способностей этих шимпанзе в долговременной перспективе? Если их потомство в конечном итоге станет способно формировать понятия на основе целей, это будет совершенно новой ситуацией.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Что ж, шимпанзе и другие приматы, по-видимому, не имеют понятий для эмоций или социальной реальности. Что насчет собак, как Рауди? В конце концов, мы выращиваем собак, чтобы они были нашими компаньонами, поэтому они, как и мы, — поистине социальные создания. Если какие-нибудь животные, помимо человека, и способны к эмоциям, то собак следует рассматривать как первых кандидатов на эту роль.</p>
   <p>Два десятилетия назад русский ученый Дмитрий Беляев всего лишь примерно за сорок поколений преобразил диких лис в нечто подобное одомашненным собакам<a l:href="#n_609" type="note">[609]</a>. Каждый раз, когда самки лис давали потомство, Беляев выбирал лисят, которые были наиболее любопытными и менее всего агрессивными к людям, и селективно скрещивал их. Выращенные в ходе эксперимента животные выглядели как собаки; их черепа были короче, они отличались более широкими мордами, закрученными хвостами и вислыми ушами, хотя Беляев вовсе не проводил отбор по этим признакам. Химический состав был ближе к собакам, чем к лисицам. Кроме того, у них было сильное стремление взаимодействовать с людьми. Современные собаки также скрещивались долгое время для получения определенных желательных характеристик, например привязанности, а заодно появились другие признаки, возможно, даже нечто похожее на человеческие понятия для эмоций<a l:href="#n_610" type="note">[610]</a>.</p>
   <p>Я думаю, что одна из непреднамеренно полученных характеристик — нервная система собак. Мы можем регулировать распределение ресурсов тела собаки, а собаки, в свою очередь, могут регулировать распределение наших. (Я бы не удивилась, если бы собаки и их хозяева даже синхронизировали свои частоты сердечных сокращений, как это делают близкие друг другу люди.) Мы также, вероятно, отбирали собак по глазам, которые нам кажутся выразительными, и лицевым мускулам, которые легко двигаются и служат холстом, на котором мы можем рисовать сложные психические состояния. Мы любим собак так сильно, что выращиваем их, чтобы они отвечали нам взаимностью или, по крайней мере, чтобы мы видели, что они нас любят. Мы общаемся с ними как с маленькими почти-людьми, только на четырех ногах и с шерстью. Но испытывают ли и воспринимают ли собаки человеческие эмоции?<a l:href="#n_611" type="note">[611]</a></p>
   <p>Собаки, как и другие млекопитающие, ощущают аффект. Тут нет ничего особо удивительного. Один из видимых способов выражения аффекта — виляние хвостом. Они сильнее виляют хвостом вправо во время приятных событий, например при виде хозяина, а влево — при неприятных событиях, например при виде незнакомой собаки. Выбор стороны связан с активностью мозга: считается, что виляние вправо означает относительное увеличение активности в левой половине мозга, и наоборот<a l:href="#n_612" type="note">[612]</a>.</p>
   <p>Также кажется, что собаки смотрят на хвосты других собак, чтобы воспринимать аффект. Они более расслабленны, когда видят покачивания хвоста вправо, и более напряжены, когда видят хвост, двигающийся влево; это можно измерить частотой сердечных сокращений и другими факторами. Также представляется, что собаки воспринимают аффект по лицам и голосам людей. Я не натыкалась на подходящие томографические эксперименты с собаками, но если у них есть аффект, то, разумеется, у них есть своего рода интероцептивная сеть. Пока никто не знает размер их аффективной ниши, но из-за их социальной природы я бы поставила на то, что она каким-то образом связана с их хозяевами<a l:href="#n_613" type="note">[613]</a>.</p>
   <p>Собаки тоже могут учиться понятиям. И это опять же неудивительно. Например, если их научить, они могут отличать на фотографиях собак от других животных. Для этого им нужно провести тысячу или более испытаний (в то время как детям нужно всего лишь несколько десятков). Собаки могут давать правильное определение более чем в 80 процентах случаев, даже если пес на снимке совершенно новый или участвует в сложной сцене. Неплохо для собачьего мозга<a l:href="#n_614" type="note">[614]</a>.</p>
   <p>Собаки также формируют обонятельные понятия. Они могут различать запах конкретного человека, группируя вместе различные запахи разных частей тела и считая их единым целым, при этом отличая его от запаха других людей. И, разумеется, мы знаем, что собак можно научить отслеживать по запаху различные категории объектов. Это может подтвердить любой, у кого в аэропорту в чемодане находили еду или наркотики<a l:href="#n_615" type="note">[615]</a>.</p>
   <p>Я осторожно признаю, что собаки, похоже, делают своего рода заключения о намерениях. Собаки лучше шимпанзе воспринимают жесты людей и следуют за человеческим взглядом. Когда София была моложе и играла в песке с любимой собакой Харольдом, оба они часто смотрели на взрослого в поисках разрешения убежать дальше: София — на меня, а Харольд — на своего владельца. Собаки используют наш взгляд, чтобы знать, на что им обратить внимание, а их череп настолько велик, что <emphasis>кажется</emphasis>, что они читают наши мысли по глазам. Еще более примечательно то, что собаки следуют за взглядами <emphasis>друг друга</emphasis>, чтобы получить информацию о мире. Когда Рауди желает знать, что происходит, он по собственной инициативе смотрит на свою «сестру» Бисквит, золотистого ретривера, и следует за ее взглядом. Оба застывают, как будто ссылаются друг на друга, а потом… оба внезапно бросаются в бой. Словно смотришь немое кино<a l:href="#n_616" type="note">[616]</a>.</p>
   <p>Однако я скептик, и у меня есть сомнения, что собаки делают умозаключения о психическом состоянии на основе цели. Они могут быть просто по-настоящему хороши в восприятии человеческих действий, поскольку, давайте будем честными, мы выращиваем их, чтобы они были чувствительными к каждой нашей причуде.</p>
   <p>Кажется, собаки понимают, что люди используют символы для выражения цели. Например, в одной работе женщина-экспериментатор клала собачьи игрушки в разных комнатах, а затем в качестве символа использовала миниатюрные копии этих игрушек. Тестируемые (бордер-колли) понимали, о чем она их спрашивает с помощью копии, принося соответствующую игрушку из другой комнаты. Это несколько сложнее, чем просто принести вещь. Исследования также показали, что собаки используют различное рычание и лай, чтобы общаться друг с другом, хотя они, возможно, с помощью звуковых сигналов всего лишь передают возбуждение (аффект). В одном исследовании даже показывается, что собака по имени София, как и наши друзья шимпанзе, может научиться нажимать символы на клавиатуре, чтобы выражать некоторые базовые понятия: прогулка, игрушка, вода, игра, пища и ее вольер<a l:href="#n_617" type="note">[617]</a>.</p>
   <p>Ясно, что у собак в голове есть что-то нетривиальное, но у ученых нет никаких подтверждений, что у собак есть понятия эмоций. Фактически имеются вполне серьезные доказательства, что их нет, хотя поведение многих собак и выглядит эмоциональным. Владельцы собак, например, делают вывод о вине, когда считают, что собака что-то скрывает (например, не желает смотреть в глаза) или ведет себя сабмиссивно (опускает уши, ложится, показывает живот или держит хвост низко). Но есть ли у собак понятие вины?</p>
   <p>Этот вопрос расследовался в одном искусном эксперименте. В каждом испытании владелец собаки предлагал ей соблазнительное печенье, а потом давал четкое распоряжение не есть и тут же уходил из комнаты. Однако далее экспериментатор без ведома владельца входил в комнату и влиял на поведение собаки, либо давая это угощение собаке (и собака его съедала), либо унося его из комнаты. После этого экспериментатор говорил владельцу правду или лгал. Половине хозяев рассказывали, что собака послушалась и ее нужно поприветствовать теплым дружеским образом; вторая половина слышала, что собака съела печенье и ее нужно отругать. В результате получалось четыре различных сценария: послушная собака с дружелюбным хозяином, послушная собака, которую отругали, непослушная собака с дружелюбным хозяином и непослушная собака, которую отругали. Что происходило? Отруганные собаки демонстрировали больше признаков, которые люди воспринимают как стереотипные признаки вины, — вне зависимости от того, слушались собаки или нет на самом деле. Это доказательство того, что собаки не испытывают вины, совершив запрещенное действие; наоборот, это их владельцы воспринимали наличие вины, когда считали, что их собака съела печенье<a l:href="#n_618" type="note">[618]</a>.</p>
   <p>Еще одно исследование рассматривало ревность у собак. Хозяев просили заниматься игрушечной собакой, в то время как настоящая собака на это смотрела. Игрушка лаяла, выла и виляла хвостом. Обнаружилось, что собаки в такой ситуации кусались, выли, толкали хозяина и игрушку, лезли между хозяином и игрушкой чаще, чем когда владелец занимался другой игрушкой (светильником Джека<a l:href="#n_619" type="note">[619]</a>) или читал книгу. Авторы эксперимента сочли, что эти данные означают наличие ревности у собак, в частности, потому, что многие из тестируемых собак обнюхивали анус у игрушечной собаки. К несчастью, экспериментаторы не проверяли, вели ли себя хозяева в этих трех условиях (игрушечная собака, светильник и книга) как-нибудь по-разному, что могло бы повлиять на поведение собак. Они полагали, что поведение владельцев было одинаковым и что собака понимала, что ревность появлялась только в одном состоянии. Таким образом, даже если многие хозяева домашних животных уверены, что их собаки испытывают ревность, у нас нет научных подтверждений для таких убеждений<a l:href="#n_620" type="note">[620]</a>.</p>
   <p>Ученые все еще изучают пределы того, что могут делать собаки в отношении эмоций. В некоторых отношениях их аффективная ниша шире нашей, поскольку их обоняние и слух лучше; однако в других отношениях их аффективная ниша <emphasis>у</emphasis>же, поскольку они не могут путешествовать в будущее, чтобы вообразить мир, отличный от настоящего. Оценив свидетельства, я считаю, что у собак нет человеческих понятий для эмоций наподобие сердитости, вины или ревности. Можно представить, как одна отдельная собака могла бы развить собственное похожее на эмоцию понятие, отличающееся от любого человеческого понятия, по отношению к своему хозяину. Однако без языка понятие эмоции у такой собаки с необходимостью будет <emphasis>у</emphasis>же, чем у человека, и собака не смогла бы обучить этому понятию других животных. Поэтому вероятность того, что собаки испытывают обычную «сердитость» (или сходное понятие), исчезающе мала.</p>
   <p>Даже если собаки не разделяют эмоции с людьми, поразительно, чего собаки и другие животные могут достичь с помощью одного аффекта. Многие животные могут испытывать неприятный аффект, когда страдает другое животное рядом. На бюджет первого животного влияет дискомфорт второго, и поэтому первое животное пытается исправить ситуацию<a l:href="#n_621" type="note">[621]</a>. Даже крыса станет помогать другой крысе, оказавшейся в беде. Человеческий ребенок может утешать другого ребенка, оказавшегося в беде. Для такой способности вам не нужны понятия эмоций, достаточно нервной системы с интероцепцией, которая создает аффект<a l:href="#n_622" type="note">[622]</a>.</p>
   <p>При всех этих накапливающихся подтверждениях, что у собак есть некоторые поистине замечательные умения, мы по-прежнему неправильно понимаем собак. Мы видим в них своих родственников, применяя устаревшую эссенциалистскую теорию человеческой природы. Джон Брэдшоу, автор книги «Собачье чувство», объясняет, что мы смотрим на собак неправильно, поскольку у нас есть преобладающее стремление найти «внутреннего волка», которого должна приручить цивилизаторская сила, то есть владельцы (интригующая параллель с нашим собственным мифическим внутренним зверем, которого должна смирять рациональность). Брэдшоу указывает, что собаки — крайне социальные создания, как и волки в дикой природе, пока вы не суете их в зоопарки с кучей незнакомцев. Пустите в какой-нибудь парк несколько собак, и через пару минут они будут вместе играть. Доминирующим у собак выглядит то, что Брэдшоу называет «тревогой» и что мы бы назвали разбалансированным бюджетом тела. Подумайте об этом: мы берем дружелюбное ласковое создание, бюджет тела которого мы регулируем, и оставляем его в одиночестве на б<emphasis>о</emphasis>льшую часть каждого дня. (Можете вы представить такое для ребенка?) Разумеется, бюджет их тела оказывается не в порядке, и они ощущают неприятный аффект с сильным возбуждением. Мы выращивали их, чтобы они аффективно зависели от нас. Поэтому владельцы должны заботиться о телесных ресурсах своих собак. Собаки, возможно, не чувствуют страха, гнева и прочих человеческих эмоций, однако они испытывают удовольствие, несчастье, привязанность и прочие аффективные переживания. И для того, чтобы собаки были успешны как вид при совместной жизни с людьми, аффекта может оказаться достаточно<a l:href="#n_623" type="note">[623]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Давайте повторим, где мы сейчас находимся. Управляют ли животные ресурсами своего тела с помощью интероцепции? Не могу сказать за все царство животных, но для некоторых животных — крыс, обезьян, собак — думаю, что мы по вполне солидным причинам можем дать положительный ответ. Испытывают ли животные аффект? Я думаю, что мы снова можем уверенно ответить положительно, основываясь на некоторых биологических и поведенческих сигналах. Могут ли животные обучаться понятиям и могут ли они категоризировать с помощью таких понятий? Определенно. Могут ли они изучить понятия, основанные на цели? Несомненно, да. Могут ли они изучать значения слова? При некоторых обстоятельствах некоторые животные могут изучить слова или другую систему символов в том смысле, что символы становятся частью статистических схем, которые мозг может захватить и хранить для последующего использования.</p>
   <p>Но могут ли животные использовать слова, чтобы выйти за рамки статистических повторений в мире, чтобы создавать основанные на цели сходства, которые объединяют действия или объекты, выглядящие, звучащие или воспринимающиеся по-разному? Могут ли они использовать слова как побуждения к формированию ментальных понятий? Осозна<emphasis>ю</emphasis>т ли они, что часть информации о мире, которая нужна им, находится в умах других созданий, их окружающих? Могут ли они категоризировать действия и придавать им смысл как событиям психики?</p>
   <p>Вероятно, нет. По крайней мере, не так, как это делают люди. Человеко­образные обезьяны могут конструировать категории, которые больше похожи на наши, чем мы могли бы вообразить. Однако на данный момент нет четких доказательств, что какие-нибудь животные на планете, не являющиеся людьми, имеют понятия эмоций, как у нас. Мы единственные, у кого есть все компоненты, необходимые для создания и передачи социальной реальности, включая понятия эмоций. Это верно даже для Лучшего Друга Человека.</p>
   <p>Итак, давайте вернемся к Рауди: был ли он сердит, когда рычал и прыгал на мальчика? Если основываться на предыдущем обсуждении, то у Рауди нет понятий эмоций, так что вы можете догадаться, что мой ответ отрицательный.</p>
   <p>Ну, не совсем так. (Приготовьтесь к неожиданному повороту, о котором я упомянула в начале этой главы.)</p>
   <p>С точки зрения теории конструирования эмоций вопрос «Сердится ли рычащая собака?» в первую очередь <emphasis>неправильно задавать</emphasis>, и уж как минимум он не полон. Он предполагает, что можно в каком-то объективном смысле измерить уровень сердитости собаки. Но, как вы уже знаете, у категорий эмоций нет устойчивых биологических «отпечатков». Эмоции всегда конструируются с точки зрения воспринимающего. Поэтому вопрос «Сердился ли Рауди?» на самом деле два отдельных научных вопроса:</p>
   <cite>
    <p>● «Сердился ли Рауди с точки зрения мальчика?»</p>
    <p>● «Сердился ли Рауди с собственной точки зрения?»</p>
   </cite>
   <p>Ответы на эти вопросы существенно различаются.</p>
   <p>Первый вопрос говорит: «Мог ли мальчик сконструировать восприятие сердитости из действий Рауди?» Однозначно. Когда мы наблюдаем за поведением собаки, мы используем собственные понятия эмоций, чтобы делать предсказания и конструировать восприятия. С точки зрения человека Рауди сердился, раз мальчик сконструировал восприятие гнева.</p>
   <p>Был ли мальчик прав в своей оценке? Как вы, возможно, помните, точность категорий социальной реальности — вопрос консенсуса. Предположим, я и вы гуляем мимо дома Рауди, и он громко рычит. Вы воспринимаете, что он сердится. Я — нет. Какой может быть точность? Согласны ли мы? Согласуется ли наше восприятие Рауди с восприятием его владелицы Энджи, которая знает его лучше всех? Соответствует ли наш опыт с Рауди социальным нормам той ситуации, поскольку это, в конце концов, социальная реальность? Если мы соглашаемся, то наши конструкции синхронизированы.</p>
   <p>Теперь посмотрим на второй вопрос, касающийся опыта Рауди. Ощущал ли он сердитость, когда рычал? Способен ли он был построить опыт гнева по своим сенсорным прогнозам? Почти наверняка ответ отрицателен. У собак нет человеческих понятий эмоций, необходимых для конструирования случая сердитости. Не имея западного понятия «гнев», собаки не могут категоризировать свою интероцептивную и прочую сенсорную информацию, чтобы создать какой-нибудь случай эмоции. Собаки воспринимают несчастье, удовольствие и ряд других состояний — для этого умения требуется только аффект.</p>
   <p>Собаки вполне могут иметь некоторые понятия, сходные с эмоциями. Например, некоторые ученые сейчас подозревают, что сильно социальные животные, такие как собаки и слоны, имеют определенное понятие смерти и могут испытывать своего рода горе. Это горе не обязательно имеет те же признаки, что человеческое горе, но оба могут корениться в одном и том же: нейрохимической основе привязанности, распределении телесных ресурсов и аффекте. У людей потеря родителей, любимого человека или близкого друга может разрушить бюджет и вызвать много бед, которые действуют, словно отказ от наркотиков. Когда один человек теряет другого, который помогал поддерживать бюджет тела, первый человек будет ощущать себя несчастным вследствие разбалансирования бюджета. Поэтому Брайан Ферри из рок-группы Roxy Music был прав: любовь — это наркотик<a l:href="#n_624" type="note">[624]</a><sup>, </sup><a l:href="#n_625" type="note">[625]</a>.</p>
   <p>Злоключения Рауди имеют предысторию, которая могла повлиять на его поведение в тот злосчастный день. На той неделе Рауди потерял свою «сестру» — золотистого ретривера Сейди, умершую от старости. Их хозяйка Энджи считает, что именно поэтому Рауди прыгнул в тот день на мальчика. Она говорила, что Рауди горевал, что в собачьих терминах означает, что он потерял ту, кто помогал ему регулировать бюджет тела, и он на время забыл свое обучение. Рауди знает, что ему не положено прыгать, но, возможно, в тот день он просто не был самим собой — каким бы ни было понятие «сам я» для пса.</p>
   <p>Имеются отдельные истории о собаках, которые прекращали есть или впадали в апатию после смерти другой собаки в семье. Некоторые люди считают такие случаи свидетельством горя у собак, однако их можно понимать более простым способом — как влияние разбалансирования бюджета тела, что сопровождается неприятным аффектом. К тому же Энджи, вероятно, горевала о смерти Сейди, а Рауди, будучи чувствительным к ее поведению, мог обнаружить некоторые аффективные изменения в ней, еще больше подпортив собственный бюджет.</p>
   <p>Деление вопроса о рассерженной собаке на два, отражающих отдельно человеческие и собачьи восприятия, — не просто дешевый трюк. Я допускаю, что проводимые мной здесь различия малозаметны. Конструктивистские взгляды на эмоции часто неправильно интерпретируют как «у собак нет эмоций» (а иногда даже «у людей нет эмоций»). Такие чрезмерно упрощенные утверждения бессмысленны, поскольку они подразумевают, что у эмоций есть сущность, то есть они могут существовать или не существовать независимо от какого-либо воспринимающего лица. Однако эмоции — это восприятия, и каждое восприятие требует того, кто будет воспринимать. Поэтому каждый вопрос о каком-то случае эмоций нужно задавать с определенной точки зрения.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Если обезьяны, собаки и прочие животные не обладают способностью испытывать человеческие эмоции, почему столько новостных сообщений об эмоциях, обнаруживаемых у животных, даже у насекомых? Все они сводятся к тонкой ошибке, которая повторяется в науке снова и снова и которую очень трудно обнаружить и устранить.</p>
   <p>Представьте ситуацию: крысу поместили в маленький ящик с электрической сетью на полу. Ученые проигрывали громкий звук, а через мгновение давали крысе удар током. Удар заставлял крысу замирать, и частота сердечных сокращений и кровяное давление у нее поднимались, поскольку событие стимулировало цепь, затрагивавшую важные нейроны в миндалевидном теле. Экспериментаторы повторяли этот процесс много раз, соединяя звук и удар, и получали одинаковые результаты. Наконец они запускали звук без тока, и крыса, зная, что звук предшествует разряду, снова замирала, а частота сердечных сокращений и давление увеличивались. Мозг и тело крысы реагировали, как если бы они ожидали удара током.</p>
   <p>Ученые, которые придерживаются классического взгляда, говорят, что крыса научилась бояться звука, называя это явление «научением страху»<a l:href="#n_626" type="note">[626]</a>. (Это эксперимент того же рода, что выполнялся с СМ, женщиной без миндалевидного тела, которая предположительно не могла испытывать страх, как было описано в главе 1.) По всему миру десятилетиями экспериментаторы били током крыс, мух и других животных, чтобы локализовать нейроны в миндалевидном теле, которые позволяют им научиться замирать. Идентифицировав эту сеть замирания, ученые далее делают вывод, что миндалевидное тело содержит цепь страха — сущность страха, — а учащенное сердцебиение, повышенное давление и замирание, по их словам, представляют надежный биологический «отпечаток» для страха. (Я никогда не понимала, почему они решили, что это страх. Разве не могла крыса обучиться удивлению, бдительности, а может, просто боли? Если бы я была крысой, я бы взбесилась от таких разрядов, так что почему здесь не «научение гневу»?)<a l:href="#n_627" type="note">[627]</a></p>
   <p>В любом случае эти ученые заявляют, что их анализ научения страху можно распространить с крыс на человека, поскольку соответствующая сеть страха в миндалевидном теле перешла к нам в силу эволюции млекопитающих — в духе «триединого мозга». Эти исследования по научению страху помогли установить, что миндалевидное тело является предполагаемым местом в мозге, где располагается страх<a l:href="#n_628" type="note">[628]</a>.</p>
   <p>В психологии и нейробиологии так называемое научение страху стало индустрией. Ученые используют его для объяснения тревожных расстройств, таких как посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР). Оно применяется для помощи в поиске новых лекарственных препаратов в фармацевтической промышленности и понимания расстройств сна. Оборот «научение страху» (100 тысяч результатов в Google) — среди наиболее часто используемых фраз в психологии и нейробиологии. И тем не менее научение страху — это всего лишь вычурное название для еще одного хорошо известного явления: классическая выработка условного рефлекса или классическое павловское обусловливание, названное в честь физиолога Ивана Павлова, который открыл это явление в своих знаменитых экспериментах со слюноотделением у собак<a l:href="#n_629" type="note">[629]</a>. Классический эксперимент с научением страху демонстрирует, что щадящий стимул, такой как звук, может приобрести способность запускать определенные сети в миндалевидном теле в предчувствии неопределенной опасности. Ученые провели годы, изображая эту схему в деталях<a l:href="#n_630" type="note">[630]</a>.</p>
   <p>А теперь подходим к той тонкой ошибке, о которой я упоминала. Замирание — это поведение, в то время как страх — намного более сложное психическое состояние. Ученые, полагающие, что они исследуют «научение страху», категоризируют поведение с замиранием как «страх», а соответствующую цепь для замирания как цепь страха. В точности так же, как я приписывала морской свинке Капкейк категорию счастья, хотя сама она не могла сконструировать переживание счастья, эти ученые невольно применяют собственные понятия эмоций, конструируют восприятие страха и приписывают страх застывшей крысе. Я называю эту общую научную ошибку <emphasis>ошибкой умозаключения о психическом состоянии</emphasis>.</p>
   <p>Умозаключение о психическом состоянии — это нормально: все мы делаем это каждый день, автоматически и без усилий. Когда вы видите улыбку у подруги, вы мгновенно можете заключить, что она счастлива. Когда вы видите человека, пьющего воду из стакана, вы можете заключить, что у него жажда. Либо же вы можете прийти к выводу, что у него ощущение беспокойства и сохнут губы, или он взял подчеркнутую паузу перед выступлением. Когда у вас свидание за ланчем и вас кидает в жар, вы можете заключить, что это вызвано романтическими чувствами или случаем гриппа<a l:href="#n_631" type="note">[631]</a>.</p>
   <p>Конечно же, дети воспринимают эмоции у своих игрушек и ведут замечательные двусторонние разговоры с ними, но и взрослые в этом отношении — тоже специалисты. В знаменитом эксперименте 1940-х годов Фриц Хайдер и Мари-Анн Зиммель создали простую анимацию геометрических форм, чтобы посмотреть, делают ли зрители выводы о психических состояниях. Видео включало два треугольника и кружок, двигающиеся вокруг большого прямоугольника. Не было ни звука, ни каких-либо объяснений для этих перемещений. Но даже при этом зрители с готовностью приписывали формам эмоции и другие психические состояния. Некоторые говорили, что большой треугольник притесняет маленький, невинный треугольник, пока на помощь не приходит храбрый кружок.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_030.jpg"/>
   <p><strong>Рис. 12.2.</strong> Кадр из фильма Хайдера и Зиммель</p>
   <empty-line/>
   <p>Ученые, будучи представителями человеческого вида, делают умозаключения о психическом состоянии при интерпретации результатов собственных экспериментов. По сути, каждый раз, когда ученые регистрируют физическое измерение и приписывают ему какую-то психическую причину, они совершают ошибку умозаключения о психическом состоянии. «Это изменение сердцебиения вызвано возбуждением». «Эта насупленность означает сердитость». «Эта активность в передней островковой доле была вызвана отвращением». «Этот тестируемый нажал на клавишу компьютера немного быстрее из-за беспокойства». Эмоции не вызывают таких действий в каком-либо объективном и не зависящем от воспринимающего человека смысле. Сами по себе эти действия — уверенное подтверждение, что произошло нечто психическое, но ученые высказывают предположения, что же именно. Вот что делают ученые: мы измеряем нечто, а затем трансформируем этот набор чисел в нечто осмысленное — делая умозаключение. Но если ваша цель — научное объяснение, то одни умозаключения лучше других<a l:href="#n_632" type="note">[632]</a>.</p>
   <p>Феномен научения страху — наиболее яркий пример ошибки умозаключения о психическом состоянии в науке об эмоциях<a l:href="#n_633" type="note">[633]</a>. Его приверженцы затирают важное различие между движением, поведением и переживанием. Сокращение какой-нибудь мышцы — это движение. Замирание — это поведение, поскольку оно включает множество скоординированных мышечных движений. Переживание страха — это переживание, которое может произойти или не произойти при поведении вроде замирания. Цепи, управляющие замиранием, — это не цепи для страха. Это вопиющее научное непонимание вместе с фразой «научение страху» десятилетиями сеяло путаницу и превратило, по существу, эксперимент по классическому формированию условных рефлексов в индустрию страха<a l:href="#n_634" type="note">[634]</a>.</p>
   <p>Представление о научении страху чревато другими проблемами. Крысы в угрожающих ситуациях замирают не всегда. Если вы сунете их в маленькую коробку и звуки и разряды тока будут поступать одновременно в непредсказуемое время, то они действительно застывают. Однако в более крупном ящике крысы убегают, а если находятся в углу — нападают. Если вы во время звука придерживаете крысу (это не играет роли, поскольку она все равно будет замирать), то частота сердечных сокращений <emphasis>уменьшается</emphasis>, а не увеличивается. Кроме того, не все эти разнообразные виды поведения требуют активности миндалевидного тела. К настоящему времени ученые идентифицировали минимум три предполагаемых пути страха в мозге крыс, каждый из которых связан с определенным поведением. Все они — результат ошибки умозаключения о психическом состоянии. Наконец, простое поведение вроде замирания поддерживается многими цепями в рамках рассредоточенной сети, которая не относится конкретно к замиранию или страху<a l:href="#n_635" type="note">[635]</a>.</p>
   <p>Коротко говоря, вы не можете изучать страх, подвергая крыс ударам током, если вы уже на начальном этапе определили «страх» циклически — как «реакцию замирания крысы, ударенной током».</p>
   <p>Люди, как и крысы, при угрозе реагируют разными способами. Мы можем застывать, убегать или нападать. Мы можем также балагурить, терять сознание и игнорировать происходящее. Такое поведение может быть вызвано различными цепями в мозге, которые есть и у других млекопитающих, однако у них нет неотъемлемой эмоциональности, и они не являются подтверждением, что у эмоций есть биологические сущности.</p>
   <p>Тем не менее некоторые ученые продолжают писать, что они выделили крайне сложные психические состояния у животных. Например, детеныши крыс, будучи разделенными с их матерями после рождения, издают звуки высокой частоты, которые звучат похоже на плач. Некоторые специалисты делают вывод, что цепь мозга, ответственная за плач, должна быть цепью для расстройства. Но эти детеныши крыс не печалятся. Им <emphasis>холодно</emphasis>. Этот звук — всего лишь побочный продукт того, как крысята пытаются регулировать температуру своего тела — важный ресурс тела, а эта работа обычно выполняется их отсутствующими матерями. Ничего общего с эмоциями. Снова ошибка умозаключения о психическом состоянии<a l:href="#n_636" type="note">[636]</a>.</p>
   <p>С этого дня каждый раз, когда вы читаете статью об эмоциях животных, ждите такого же шаблона. Если ученый маркирует какое-то поведение наподобие застывания с помощью слова для психического состояния наподобие «страха», вам следует подумать: «Ага, ошибка умозаключения о психическом состоянии!» Справедливости ради, ученым крайне трудно избежать ловушки с умозаключением о психическом состоянии. Финансирующие организации предпочитают субсидировать исследования, которые относятся непосредственно к человеку. Ученые также должны осознать, что они в первую очередь делают умозаключение о психическом состоянии, что является нетривиальным подвигом самокопания. А затем они должны быть достаточно смелыми, чтобы встретить критику и презрение своих коллег, плывя против течения. Но это можно сделать.</p>
   <p>Нейробиолог Джозеф Леду, который популяризировал идею изучения страха в своей знаменитой книге «Эмоциональный мозг», сейчас выступает против термина «страх» в отношении крыс. Высказывая такую точку зрения, он демонстрирует редкое интеллектуальное мужество. Он опубликовал сотни работ по так называемому обучению страху и популярную книгу о нейрональной основе страха, находящейся в миндалевидном теле, однако внимательно рассмотрел доказательства обратного и изменил свою позицию. Согласно его пересмотренной точке зрения, замирание способствует безопасности животного при встрече с угрозой; это поведение для выживания. Его классические эксперименты обнаружили то, что он сейчас называет цепью для выживания, которая управляет замирающим поведением, а не психическим состоянием вроде страха. Изменение теоретических взглядов Леду — еще один пример новой научной революции в области представлений о психике и мозге, шаг в сторону более научно обоснованной теории эмоций<a l:href="#n_637" type="note">[637]</a>.</p>
   <p>Хотя Леду и другие аналогично мыслящие ученые поменяли свои взгляды, вы без труда можете найти ошибку умозаключения о психическом состоянии в видеороликах YouTube и разговорах с другими исследователями, которые изучают эмоции у животных. Докладчик показывает вам убедительный фильм или рисунок какого-нибудь животного, чем-нибудь занятого. Смотрите, как счастлива крыса, когда вы ее щекочете; смотрите, как печальна собака, когда она скулит; смотрите, как боится крыса, когда она замирает. Но помните, что эмоции не наблюдаются, а только конструируются. Когда вы смотрите видео, вы не осознаёте, что вы используете понятийное знание, чтобы делать умозаключение, — не более чем вы осознавали процессы, которые в главе 2 превратили случайные пятна в пчелу. Поэтому вам кажется, что животные эмоциональны.</p>
   <p>В главе 4 я объясняла, что каждая так называемая эмоционально реагирующая зона мозга выдает прогнозы, чтобы управлять телесными ресурсами. Добавьте ошибку умозаключения о психическом состоянии, хорошенько перемешайте, и вы получите рецепт грандиозного мифа, как действуют в мозге эмоции. Одно дело — наблюдать, что передняя поясная кора какого-то грызуна увеличивает свою активность, когда сосед испытывает боль. Совершенно другое — заявить, что этот грызун испытывает сострадание. Более простое объяснение состоит в том, что эти два животных просто взаимно влияют на бюджеты тел друг друга, как это делают многие создания<a l:href="#n_638" type="note">[638]</a>.</p>
   <p>Вы с большей вероятностью поучаствуете в умозаключениях о психическом состоянии, когда рассматриваемое животное сходно с вами. Проще воспринять радость у носящейся собаки, чем у носящегося таракана. Проще увидеть любовь у мамы-крольчихи, спящей с крольчонком, чем у червяги — похожего на червя земноводного, — которая кормит потомство собственной плотью. Номинированный на премию «Оскар» фильм «Район № 9» дает фантастический пример такого явления. Инопланетяне в нем выглядят на первый взгляд отвратительными насекомыми ростом с человека, но как только мы замечаем, что у них есть семьи и любимые, мы ощущаем сочувствие к ним. Даже геометрические формы Хайдера и Зиммель выглядят человекоподобными, поскольку их скорость и траектории напоминают о людях, преследующих друг друга. Мы начинаем воспринимать их действия в терминах психических причин, и они включаются в сферу нашей морали<a l:href="#n_639" type="note">[639]</a>.</p>
   <p>Умозаключение о психическом состоянии животных — само по себе неплохо, это совершенно нормальная вещь. Каждый день я еду мимо плаката, на котором изображен умилительный детеныш орангутана. Я расплываюсь в улыбке каждый раз, когда подъезжаю к нему, независимо от того, о чем еще я размышляю, — хотя я знаю, что на самом деле этот орангутан не улыбается мне и не обладает разумом, подобным моему. Честно говоря, если бы все заблуждались с умозаключением о психическом состоянии животных и в ходе этого процесса мы бы включили этих животных в свою моральную сферу, возможно, было бы меньше браконьеров, убивающих слонов и носорогов ради бивней и рогов или охотящихся на горилл и бонобо ради пищи. Если бы люди делали больше умозаключений о психическом состоянии, наблюдая других людей, возможно, у нас было бы меньше жестокости и меньше войн. Однако когда это делает ученый, мы должны противостоять соблазну умозаключений о психическом состоянии<a l:href="#n_640" type="note">[640]</a>.</p>
   <p>Мы приучены думать о животных в собственных терминах: насколько похожи они на нас, чему они могут научить нас, каким образом они могут быть полезными для нас, в чем мы превосходим их. Для нас нормально очеловечивать животных, если мы собираемся их защищать. Но когда мы смотрим на животных через очки собственной индивидуальности, мы можем навредить им, причем часто не думаем об этом. Мы рассматриваем сильно привязанных к нам собак как «слишком требовательных» и наказываем их, когда следовало бы обеспечить им предсказуемую заботу и любовь. Мы отрываем детенышей шимпанзе от их матерей, когда в дикой природе они бы воспитывали отпрысков до пяти лет, обеспечивая тепло и запах шерсти матери. Перед нами вызов: понять разум животных как их собственный, а не как неполноценный человеческий разум. Последняя идея возникает из классического взгляда на человеческую природу, которая подразумевает, что шимпанзе и прочие приматы — менее развитая, уменьшенная версия нас самих. Это не так. Они приспособлены к экологической нише, в которой живут. Шимпанзе должны искать пищу, а современные люди — большей частью нет, поэтому мозг шимпанзе устроен так, чтобы идентифицировать и запоминать детали, а не строить ментальные сходства<a l:href="#n_641" type="note">[641]</a>.</p>
   <p>В итоге, если мы изучим животных в их собственных терминах, мы получим пользу, поскольку наши отношения с ними будут лучше. Мы будем меньше вредить им и миру, где мы все вместе живем.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Животные — эмоциональные создания, по меньшей мере для воспринимающих их людей. Это часть социальной реальности, которую мы создаем. Мы приписываем эмоции своим автомобилям, своим домашним растениям и даже кружочкам и треугольничкам из фильма. Мы также приписываем эмоции животным. Однако это не означает, что животные <emphasis>переживают</emphasis> эмоции. Животные с небольшой аффективной нишей не могут сформировать понятия эмоций. Лев не может ненавидеть зебру, когда охотится и убивает ее в качестве добычи. Вот почему мы не считаем действия льва аморальными. Каждый раз, когда вы читаете книгу или новость о том, что животные испытывают человеческие эмоции («Экстренное сообщение: кошки ощущают schadenfreude по отношению к мышам»), сохраняйте этот образ мышления, и вы быстро увидите, как перед вами материализуется ошибка умозаключения о психическом состоянии.</p>
   <p>Некоторые ученые по-прежнему предполагают, что все позвоночные имеют общие сохранившиеся базовые цепи эмоций, чтобы оправдать идею, что животные чувствуют так же, как и люди. Выдающийся нейробиолог Яак Панксепп обычно предлагает своей аудитории увидеть подтверждение таких цепей на снимках рычащих собак и шипящих кошек, а также на видеороликах с птенцами, «зовущими мать». Сомнительно, однако, чтобы такие предполагаемые цепи для эмоций существовали в мозге какого-нибудь животного. У вас есть цепи для поведения, обеспечивающего выживание, вроде борьбы, бегства, питания и спаривания; они управляются зонами управления ресурсами тела в вашей интероцептивной системе и вызывают телесные изменения, которые вы переживаете как аффект, однако они не посвящены эмоциям. Чтобы иметь эмоции, вам нужны еще и понятия эмоций, чтобы проводить категоризацию<a l:href="#n_642" type="note">[642]</a>.</p>
   <p>Поиск эмоциональных способностей у животных продолжается. Бонобо и, возможно, шимпанзе, наши ближайшие родственники, могут иметь устройство мозговых связей, пригодное для формирования собственных понятий эмоций. Еще одна многообещающая возможность — слоны; это долгоживущие социальные животные, создающие мощные связи в сплоченных стадах. То же самое относится и к дельфинам. Даже собаки вроде Рауди — хорошие кандидаты, тысячелетиями выращивавшиеся рядом с человеком. Внутри этих животных может происходить нечто большее, даже если это не <emphasis>человеческие</emphasis> эмоции. Что касается лабораторных крыс, морской свинки Капкейк и большинства других животных, которые, по нашему опыту, имеют эмоции, то они не могут конструировать их, поскольку у них нет необходимых понятий для эмоций. Животные, не являющиеся людьми, обладают аффектом, но реальность их эмоций в данный момент находится только внутри нас.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>13. От мозга к психике: новые рубежи</p>
   </title>
   <p>Человеческий мозг — мастер обмана. Он создает опыт и раздает указания каким-то волшебным образом, никогда не раскрывая, как он это делает, и в то же время дает нам ложное ощущение уверенности, что его продукты — наш повседневный опыт — показывают его внутреннюю кухню. Радость, печаль, удивление, страх и другие эмоции кажутся настолько различными и ощущаются настолько естественными, что мы считаем: у них есть отдельные причины внутри нас. Когда у вас есть мозг, который «эссенциализирует», легко прийти к неправильной теории психики. В конце концов, мы — это куча мозгов, пытающихся выяснить, как мозги работают.</p>
   <p>Тысячелетиями этот обман большей частью был успешным. Конечно, раз в столетие или два сущности психики пересматривались, но идея органов психики, в общем-то, находилась рядом<a l:href="#n_643" type="note">[643]</a>. Отбрасывание этих сущностей порождает проблему, поскольку мозг устроен, чтобы категоризировать, а категории порождают эссенциализм. Каждое произнесенное нами существительное — возможность изобрести сущность без намерения так поступить.</p>
   <p>Мало-помалу наука о психике отцепила вспомогательные опорные колесики велосипеда. Черепная коробка больше не является защитным полем, как раньше, — томография мозга может без вреда заглянуть человеку в голову. Портативные измерительные устройства выводят психологию и нейробиологию из лабораторий в реальный мир. Но пока мы собираем петабайты данных о мозге с помощью технических средств XXI века, средства массовой информации, венчурные компании, большинство учебников и некоторые ученые по-прежнему интерпретируют эти данные с помощью теории психики, созданной в ХХ веке (модернизированной до забавной версии френологии от Платона 1.0). Нейронаука дает возможность понять мозг и его функции намного лучше, чем когда-либо мог это сделать наш опыт, причем не только эмоции, но и другие психические явления.</p>
   <p>Если я правильно выполнила свою работу, вы сейчас понимаете, что многие очевидные факты об эмоциях в учебниках и популярных источниках крайне сомнительны и должны быть пересмотрены. На страницах этой книги вы узнали, что эмоции являются частью биологической структуры человеческого мозга и тела, но не потому, что у вас есть какие-то специальные эмоциональные центры. Эмоции — это результат эволюции, а не сущности, пришедшие к нам от животных предков. Вы переживаете эмоции без сознательных усилий, но это не означает, что вы пассивный приемник таких переживаний. Вы воспринимаете эмоции без видимого обучения, но это не значит, что эмоции являются врожденными или независимыми от изучения. Врожденным является то, что люди используют понятия для создания социальной реальности, а социальная реальность, в свою очередь, формирует связи мозга. Эмоции — весьма осязаемые творения социальной реальности, которые позволяют мозгу одного человека работать совместно с мозгами других людей.</p>
   <p>В заключительной главе мы применим теорию конструирования эмоций в качестве прожектора, освещающего важные вопросы о психике и мозге. Мы обратим пристальное внимание на предсказывающий мозг и все, что мы о нем узнали (например, вырожденность, базовые системы, создание связей для развития понятий), чтобы высветить тот тип психики, который, вероятнее всего, появляется из мозга такого рода. Мы увидим, какие аспекты психики универсальны или неизбежны, а какие нет, и что это означает для вашего лучшего понимания других людей и себя.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>В течение всего времени, пока люди писали о человеческой природе, имелось повсеместное представление, что человеческая психика создана какой-то всемогущей силой. Для древних греков это была природа, воплощенная в богах. Христианство вынуло человеческую сущность у матери-природы и поместило ее в руки единого всемогущего Бога. Дарвин выдернул ее обратно, приписав конкретной характеристике, которая называется эволюцией. Внезапно оказалось, что вы больше не бессмертная душа, а ваша психика больше не поле сражения добра и зла, праведности и греха. Вместо этого вы оказались совокупностью специализированных внутренних сил, вылепленных эволюцией, которые борются за контроль над вашими действиями. Ваш мозг предположительно сражается с вашим телом, рациональность — с эмоциональностью, кора — с подкоркой, а внешние силы — с силами внутри вас. Имея животный мозг, завернутый в рациональную кору, вы вроде бы отличаетесь по природе от других животных, но не потому, что у вас есть душа, а у них ее нет, а потому, что вы вершина эволюции, наделенная интуицией и рассудком. Поэтому вы пришли в мир уже заранее сформированным для того, чтобы реагировать на то, что он должен вам предлагать каким-то образом, но сформированным не образом Божьим, а вашими генами. Переживания наподобие эмоций объявляются доказательством, что вы во всех отношениях являетесь животным. Однако вы считаетесь особенным видом в царстве животных, поскольку можете победить своего внутреннего зверя.</p>
   <p>Однако, как вы узнали из этой книги, новые открытия о мозге произвели революцию в понимании того, что означает быть человеком.</p>
   <p>Ваш мозг определенно является продуктом эволюции, однако он не вылеплен исключительно генами. Разумеется, ваш мозг состоит из соединенных в сеть нейронов, но это всего лишь один фактор для развития человеческой психики. Ваш мозг также развивается внутри тела, а оно устроилось среди других человеческих тел с мозгами, которые влияют на распределение ваших телесных ресурсов и расширяют вашу аффективную нишу с помощью действий и слов.</p>
   <p>Ваша психика — это не поле сражения между противостоящими внутренними силами, страстью и рассудком, которые определяют, насколько вы отвечаете за свое поведение. Скорее, ваша психика — вычислительный аспект в постоянно предсказывающем мозге.</p>
   <p>Ваш мозг предсказывает с помощью своих понятий, и пока ученые обсуждают, являются ли определенные понятия врожденными или приобретенными, неоспоримо, что вы узнаёте множество их по мере того, как ваш мозг устанавливает связь с физической и социальной окружающей средой. Эти понятия появляются из вашей культуры и помогают разобраться с важнейшей дилеммой для жизни в группе — вырываться вперед или ладить с другими, — и такая задача перетягивания каната не имеет однозначного решения. В общем и целом одни культуры одобряют первое, а другие благоприятствуют второму.</p>
   <p>Все эти открытия привели к революционному взгляду: человеческий мозг развивался в контексте человеческих культур, создав <emphasis>более одного вида психики</emphasis>. Например, люди западных культур ощущают, что мысли и эмоции — что-то фундаментально разное, а иногда конфликтующее. В то же самое время культуры балийцев и илонгот, а также в некоторой степени культуры, движимые буддийской философией, не делают четких различий между мышлением и чувством<a l:href="#n_644" type="note">[644]</a>.</p>
   <p>Как различные виды психики появляются из одного типа мозга с одинаковым набором систем? Как может один тип мозга создать <emphasis>вашу</emphasis> психику, полную понятий и переживаний эмоций, и <emphasis>мою</emphasis> психику, у которой другие случаи тех же самых понятий или, возможно, несколько отличающиеся понятия эмоций, и психику балийцев, в которой нет отдельных понятий или переживаний для мыслей и чувств, при этом каждая из них приспособлена к своей физической и социальной среде?</p>
   <p>На первый взгляд, мозг выглядит вполне одинаково у нормально развивавшихся людей, особенно если вы снимете очки и прищуритесь. У них есть два полушария. Любая кора имеет пять долей<a l:href="#n_645" type="note">[645]</a>, где может быть до шести слоев. Нейроны в каждой коре соединены, чтобы сжимать информацию в эффективные сводки, создавая понятийную систему, которая формирует действия и опыт. Многие из этих признаков есть и у других животных, а некоторые поистине древние особенности человеческой нервной системы имеются даже у насекомых. (Один пример — гомеозисные гены, которые организуют нервную систему позвоночных от головы до хвоста.)</p>
   <p>Тем не менее мозг одного человека сильно отличается от мозга другого: местоположением каждой кортикальной борозды<a l:href="#n_646" type="note">[646]</a> и извилины, количеством нейронов в конкретных слоях коры или в подкорковых зонах, микросвязностью между нейронами, прочностью связей внутри сетей мозга. Когда вы учтете все эти тонкости, никакие два мозга одного вида не будут устроены совершенно одинаково<a l:href="#n_647" type="note">[647]</a>.</p>
   <p>Кроме того, внутри конкретного мозга (скажем, вашего) система связей не статична. Как дерево разрастается весной и усыхает осенью, так и связи между аксонами и дендритами увеличиваются и уменьшаются на протяжении вашей жизни. В некоторых зонах мозга у вас даже могут появляться новые нейроны. Такого рода анатомические изменения, называемые пластичностью, также касаются ваших переживаний. Ваши переживания кодируются в связях вашего мозга и в конечном итоге изменяют структуру связей, увеличивая вероятность того, что у вас снова будут те же самые переживания, или того, что вы используете предыдущие переживания для создания новых<a l:href="#n_648" type="note">[648]</a>.</p>
   <p>И от одного мгновения к другому миллиарды ваших нейронов постоянно меняют конфигурации связей — от одной схемы к другой. Это делают возможным химические вещества, которые называются нейромедиаторами. Они разрешают прохождение сигналов между нейронами и усиливают или ослабляют соединения за доли секунды, так что информация распространяется по различным путям. Нейромедиаторы дают одному мозгу с одним комплектом нейронов возможность сконструировать различные психические явления, создавая нечто большее, чем просто сумма отдельных частей<a l:href="#n_649" type="note">[649]</a>.</p>
   <p>Далее, разумеется, у нас есть вырожденность: различные совокупности нейронов выдают один и тот же результат. Плюс вне зависимости от того, на каком уровне вы смотрите на ткань мозга (на уровне сетей, зон или отдельных нейронов), эта ткань вносит свой вклад не в одну, а в несколько категорий психических явлений — таких как гнев, внимание или даже зрение и слух<a l:href="#n_650" type="note">[650]</a>.</p>
   <p>Микросвязность. Нейромедиаторы. Пластичность. Вырожденность. Многоцелевые сети. Нейроученые кратко характеризуют этот невообразимый кладезь вариаций, называя мозг сложной системой. Я подразумеваю сложность не в разговорном смысле, как во фразе «черт возьми, мозг, конечно, сложен», а нечто более буквальное. Сложность — это мера для описания любой структуры, которая эффективно создает и передает информацию. Система с высокой сложностью может создавать много новых шаблонов, комбинируя кусочки старых. Вы можете обнаружить сложные системы в нейробиологии, физике, математике, экономике и других учебных дисциплинах<a l:href="#n_651" type="note">[651]</a>.</p>
   <p>Человеческий мозг — это система высокой сложности, поскольку в рамках только физической структуры он может перестраивать миллиарды своих нейронов, чтобы сконструировать обширный набор переживаний, восприятий и поведений. Он обеспечивает высокую сложность посредством ультраэффективной схемы коммуникаций, сосредоточенной в важных «узлах», упомянутых в главе 6. Такая организация позволяет мозгу ввести столько информации от множества источников, насколько эффективно это может поддерживать сознание. Напротив, модель мозга, основанная на классическом взгляде — независимые узлы с различными функциями, — была бы системой с низкой сложностью, поскольку каждый узел выполнял бы свою функцию сам по себе<a l:href="#n_652" type="note">[652]</a>.</p>
   <p>Мозг с высокой сложностью и вырожденностью дает и другие преимущества. Он может создавать и передавать больше информации. Он более стабилен и надежен, поскольку имеется много путей, ведущих к одному результату. Он более стоек к травмам и болезням; вы видели реальные примеры у близнецов с повреждением миндалевидного тела (глава 1) и у Роджера с его испорченной предсказывающей системой мозга (глава 4). Поэтому такой мозг увеличивает вероятность вашего выживания и передачи ваших генов следующему поколению<a l:href="#n_653" type="note">[653]</a>.</p>
   <p>Естественный отбор способствует сложности мозга. Сложность, а не рациональность дает вам возможность быть творцом собственного опыта. Ваши гены позволяют вам и другим перестраивать свой мозг и, соответственно, свою психику<a l:href="#n_654" type="note">[654]</a>.</p>
   <p>Сложность подразумевает, что схема связей для мозга — это не набор инструкций для одного вида психики с универсальными органами психики. У человеческого мозга мало заранее установленных понятий, таких как, по-видимому, приятность и неприятность (валентность), волнение и спокойствие (возбуждение), громкость и тихость, яркость и темнота и другие свойства сознания. Наоборот, нормой является изменчивость. Человеческий мозг построен так, чтобы осваивать многие различные понятия и изобретать многие социальные реальности, в зависимости от обстоятельств, в которых он оказывается. Такая вариативность не бесконечна и не произвольна; она сдерживается потребностями мозга в эффективности и скорости, внешним миром и человеческой дилеммой — превосходить или ладить. Ваша культура вручает вам одну конкретную систему понятий, ценностей и обычаев, чтобы разобраться с этой дилеммой<a l:href="#n_655" type="note">[655]</a>.</p>
   <p>Чтобы заявлять, что мы представляем один биологический вид, нам не нужна одна универсальная психика с единственным комплектом универсальных понятий. Все, что нам нужно, — исключительно сложный человеческий мозг, который устанавливает связи с социальной и физической средой, производя в итоге психику различного рода.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Человеческий мозг может создать множество видов психики, однако все человеческие формы психики будут обладать некоторыми общими компонентами. Тысячелетиями ученые полагали, что необходимыми элементами психики являются сущности, но это не так. Эти элементы — три аспекта психики, с которыми мы познакомились в этой книге: аффективный реализм, понятия и социальная реальность. Они (а возможно, и другие) неизбежны и потому универсальны, за исключением болезни, основанной на анатомии и функции мозга.</p>
   <p>Аффективный реализм — феномен, когда вы переживаете то, во что верите, — неизбежен в силу ваших связей мозга. Зоны управления телесными ресурсами в вашей интероцептивной системе — ваш внутренний крикливый, почти глухой ученый с мегафоном — самые мощные предсказатели в вашем мозге, а ваши первичные сенсорные зоны — жадные слушатели. Прогнозы зоны управления телесными ресурсами, обремененные аффектом, а не логикой и благоразумием, — главные движущие силы вашего переживания и поведения. Все мы считаем, что еда «вкусная», как будто вкус встроен в пищу, когда на самом деле вкус — это конструкция, а «вкусность» — наш собственный аффект. Когда солдат в зоне боевых действий воспринимает оружие в чьих-то руках, хотя никакого оружия нет, он может на самом деле <emphasis>видеть</emphasis> оружие; это не ошибка, а подлинное восприятие. Голодные судьи во время слушаний по досрочному освобождению чаще выносят отрицательные решения.</p>
   <p>Никто не может полностью избежать аффективного реализма. Ваше восприятие — это не фотография мира. Это даже не картина фотографического качества, как у Вермеера. Оно скорее похоже на произведения ван Гога или Моне (а в самый неудачный день, возможно, на творения Джексона Поллока<a l:href="#n_656" type="note">[656]</a>)<a l:href="#n_657" type="note">[657]</a>.</p>
   <p>Однако вы <emphasis>можете</emphasis> заметить аффективный реализм по его действию. Каждый раз, когда у вас есть внутреннее чувство, что вы знаете, что нечто должно быть правдой, — это аффективный реализм. Когда вы слышите какую-то новость или читаете какую-то историю, в которую немедленно верите, — это тоже аффективный реализм. Если вы немедленно отмахиваетесь от сообщения или даже испытываете неприязнь к вестнику — это тоже аффективный реализм. Все мы любим вещи, которые поддерживают наши убеждения, и обычно не любим те, которые их нарушают.</p>
   <p>Аффективный реализм поддерживает вашу веру во что-то, даже если доказательства ставят это под сомнение. Это не следствие невежества или злонамеренности — просто так устроен и действует мозг. Все, во что вы верите, и все, что вы видите, окрашено процессами управления телесными ресурсами, осуществляемыми вашим мозгом.</p>
   <p>Если оставить аффективный реализм без присмотра, он делает людей неколебимо уверенными и негибкими. Когда две противостоящие группы глубоко уверены в собственной правоте, они участвуют в политических схватках, идеологических сражениях и даже войнах. Две точки зрения на природу человека, которые вы видели в этой книге (проистекающие от классического взгляда и конструктивизма), яростно сшибались несколько сотен лет<a l:href="#n_658" type="note">[658]</a>.</p>
   <p>В этой продолжающейся битве аффективный реализм привел к тому, что каждая из сторон стереотипизировала точку зрения противников. Классический взгляд карикатурно изображается как биологический детерминизм, когда культура совершенно неважна, а гены абсолютно судьбоносны, что оправдывает нынешний социальный порядок тех, кто благополучен, и тех, кто выживает. Такая карикатура рисует экстремальный вариант в пользу «вырываться вперед» против «ладить». С другой стороны, конструктивистский взгляд критикуют как абсолютный коллективизм за счет личности или как ошибочный взгляд, что люди — один большой суперорганизм вроде Борга<a l:href="#n_659" type="note">[659]</a> из «Звездного пути» и что мозг — это равномерный кусок мяса, в котором каждый нейрон имеет в точности одинаковые функции. Это карикатурная версия триумфа «ладить» над «вырываться вперед». Каждая из сторон в этой битве игнорирует тонкости и вариации позиции оппонентов, которые неизбежны в научных сообществах. Если вы дочитали до этого места, вы увидели, что свидетельства указывают на более гибкий вывод: разделительная линия между культурой и биологией проницаема. Культура возникает из естественного отбора, и по мере того, как она забирается в мозг, она помогает формировать следующее поколение людей<a l:href="#n_660" type="note">[660]</a>.</p>
   <p>Аффективный реализм — неизбежное свойство, но все же вы не беспомощны против него. Лучшая защита от аффективного реализма — любопытство. Я говорю своим студентам: будьте особенно внимательными, когда вы любите или ненавидите то, о чем читаете. Эти ощущения, вероятно, означают, что идеи, о которых вы читаете, прочно находятся в вашей аффективной нише, так что не делайте скоропалительных выводов о них. Ваш аффект — не подтверждение, что наука хороша или плоха. Биолог Стюарт Файрстейн в своей очаровательной книге «Невежество» называет любопытство способом изучать мир. Он предлагает: попробуйте относиться спокойнее к неопределенности, находить удовольствие в загадке и быть достаточно думающим, чтобы культивировать сомнения. Такая методика позволит вам смотреть спокойно на свидетельства, которые нарушают ваши глубокие убеждения, и испытывать удовольствие от охоты за знаниями<a l:href="#n_661" type="note">[661]</a>.</p>
   <p>Второе неизбежное свойство психики — то, что у вас есть понятия, поскольку человеческий мозг устроен, чтобы создавать какую-то понятийную систему. Вы строите понятия и для мельчайших физических деталей, например мимолетных кусочков света и звука, и для невероятно сложных идей, например «импрессионизма» и «вещей, которые нельзя брать в самолет». (Последние включают заряженные пистолеты, стада слонов и вашу нудную тетушку Эдну.) Понятия вашего мозга — это модель мира, которая поддерживает вашу жизнь, служит соблюдению энергетических потребностей вашего тела и в конечном итоге определяет, как качественно вы распространяете свои гены.</p>
   <p>Что не является неизбежным — так это то, что у вас есть <emphasis>определенные</emphasis> понятия. Разумеется, все могут иметь какие-то базовые понятия, являющиеся функцией связей в их мозге, такие как «положительное» и «отрицательное», однако не каждая психика имеет отдельные понятия для «ощущения» и «мышления». Когда речь идет о мозге, вполне годным будет любой набор понятий, который помогает вам управлять вашими телесными ресурсами и оставаться в живых. Еще один наглядный пример — понятия эмоций, которые вы изучили в детстве.</p>
   <p>Понятия не просто «находятся у вас в голове». Предположим, что мы с вами болтаем за кофе, а когда я делаю какое-то остроумное замечание, вы улыбаетесь и киваете. Если мой мозг предсказал вашу улыбку и ваш кивок, а визуальный входной сигнал к моему мозгу подтвердил эти движения, то предсказание уже для меня самой — скажем, кивнуть в ответ — становится моим поведением. Вы, в свою очередь, возможно, предсказали мой кивок вместе с кучей других возможностей, которые вызвали какое-то изменение в вашем входном сенсорном сигнале, взаимодействующем с вашими предсказаниями. Другими словами, ваши нейроны влияют друг на друга не только посредством прямых соединений, но и косвенно — через внешнюю среду, взаимодействуя со мной. Мы ведем синхронизированный танец предсказаний и действий, регулируя бюджеты тел друг у друга. Эта же самая синхронность — основа социальных связей и эмпатии; она заставляет людей доверять и нравиться друг другу и критически важна для связей родителей с детьми<a l:href="#n_662" type="note">[662]</a>.</p>
   <p>Поэтому ваш личный опыт активно конструируется посредством ваших действий. Вы подправили мир, и мир подправил вас в ответ. Вы в самом реальном смысле являетесь архитектором своего окружения и своего опыта. Ваши движения и ответные движения других людей влияют на ваши собственные входные сенсорные сигналы. Эти поступающие ощущения, как и любые переживания, могут прокладывать новые связи в вашем мозге. Вы не только архитектор своего опыта, вы еще и электрик.</p>
   <p>Понятия жизненно важны для выживания, но мы должны также быть с ними внимательными, поскольку понятия открывают дверь эссенциализму. Они побуждают нас искать вещи, которых нет. Файрстейн открывает «Невежество» старой пословицей «Очень трудно искать черную кошку в темной комнате, особенно когда ее там нет». Это высказывание прекрасно характеризует поиск сущностей. В истории найдется множество примеров ученых, которые занимались бесплодными поисками сущности, поскольку использовали неправильное понятие для формирования своих гипотез. Файрстейн приводит пример светоносного эфира, загадочного вещества, которое, как считалось, заполняет Вселенную, так что существует среда, в которой свет может распространяться. Файрстейн пишет, что эфир был черной кошкой, а физики теоретизировали в темной комнате, а затем экспериментировали в ней же в поисках подтверждения кошки, которой не существует. Это же самое применимо к классическому взгляду на эмоции, который изобретает органы для психики, принимая вопрос за ответ.</p>
   <p>Понятия также побуждают нас не видеть вещи, которые есть. Полоса радуги содержит бесконечное количество частот, но ваши понятия для «красного», «синего» и других цветов заставляют ваш мозг игнорировать изменчивость. Аналогично, стереотип «печали» с надутым лицом — понятие, которое принижает значительную изменчивость для этой категории эмоций.</p>
   <p>Третье неизбежное свойство психики, которое мы обсуждали, — социальная реальность. Когда вы рождаетесь, вы не можете регулировать бюджет своего тела самостоятельно — это делает кто-то другой. В ходе этого процесса ваш мозг статистически обучается, создает понятия и связывает себя с окружающей средой, наполненной другими людьми, которые построили свой социальный мир определенным образом. Этот социальный мир становится для вас реальным. Социальная реальность — человеческая суперспособность; мы единственное животное, которое может передавать другим чисто ментальные понятия. Любая <emphasis>конкретная</emphasis> социальная реальность не является неизбежной, это просто одна реальность, работающая для данной группы (и ограниченная физической реальностью).</p>
   <p>Социальная реальность — в некоторой степени фаустовская сделка с дьяволом. Для какой-то важной человеческой деятельности, например построения цивилизации, социальная реальность дает различные преимущества. Культура работает более безотказно, если мы верим в творения своей психики, такие как деньги и законы, не осознавая, что мы так делаем. Мы не подозреваем, что приложили к этим построениям свою руку (или, что называется, нейроны), соответственно, мы просто обращаемся с ними как с реальностью.</p>
   <p>И тем не менее эта же суперспособность, которая делает нас эффективными строителями цивилизации, одновременно препятствует нашему пониманию, как именно мы это делаем. Мы постоянно ошибочно принимаем понятия, зависящие от воспринимающего (цветы, сорняки, цвета, деньги, расы, выражения лиц и так далее), за реальность, не зависящую от наблюдателя. Многие понятия, которые люди считают чисто физическими, — на самом деле убеждения о физическом. А многое из того, что кажется биологическим, — на самом деле социальное. Даже то, что кажется очевидно биологическим, например слепота, не является в биологии объективным. Некоторые незрячие люди не думают о себе как о слепом человеке, поскольку они вполне нормально передвигаются по миру<a l:href="#n_663" type="note">[663]</a>.</p>
   <p>Когда вы создаете социальную реальность, но не осознаете этого, результатом является путаница. Многие психологи, например, не понимают, что каждое психологическое понятие является социальной реальностью. Мы обсуждаем разницу между «силой воли», «стойкостью» и «твердостью характера», как если бы они различались по сути, а не были конструкциями, разделяемыми посредством коллективной интенциональности. Мы разделяем «эмоции», «регулирование эмоций», «саморегуляцию», «память», «воображение», «восприятие» и множество других психических категорий; все они могут объясняться так: они появляются из интероцепции и сенсорных сигналов, и им приписывается смысл посредством категоризации с помощью управляющей сети. Эти понятия — явная социальная реальность, поскольку есть не во всех культурах, хотя мозг есть мозг есть мозг<a l:href="#n_664" type="note">[664]</a>. Соответственно, психология как область продолжает переоткрывать одни и те же явления, давать им разные названия и искать для них новые места в мозге. Вот почему у нас сотня понятий для «я». Даже сами мозговые сети известны под многими названиями. Сеть пассивного режима работы, которая является частью интероцептивной системы, имеет больше псевдонимов, чем Шерлок Холмс<a l:href="#n_665" type="note">[665]</a>.</p>
   <p>Когда мы неправильно истолковываем социальное как физическое, мы неправильно понимаем наш мир и себя. В этом отношении социальная реальность является суперспособностью только в том случае, если мы знаем, что она у нас есть.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>Из этих трех неизбежных свойств психики мы заключаем, что конструктивизм учит нас быть скептиками. Ваш опыт — это не окно в реальность. Скорее, ваш мозг устроен так, чтобы моделировать ваш мир, с приводом от того, что относится к распределению ресурсов тела, а затем вы ощущаете эту модель как реальность. Ваши переживания от мгновения к мгновению могут ощущаться как последовательность дискретных психических состояний, одно за другим, как бусины на нитке, но, как вы узнали из этой книги, деятельность вашего мозга постоянно протекает во внутренних базовых сетях. Может показаться, что ваши переживания запускаются миром извне вашего черепа, но на самом деле они формируются бурей прогнозов и исправлений внутри. По иронии судьбы, у каждого из нас есть мозг, который создает психику, которая неправильно себя понимает.</p>
   <p>В то время как конструктивизм отстаивает скептицизм, эссенциализм строго придерживается определенности. Он говорит: «Ваш мозг таков, каким он представляется вашему разуму». У вас есть мысли, поэтому у вас в мозге должен быть какой-нибудь центр для мыслей. Вы испытываете эмоции, поэтому у вас в мозге должны быть какие-нибудь центры для эмоций. Вы видите свидетельства о мыслях, эмоциях и восприятиях у других людей, поэтому соответствующие мозговые центры должны быть универсальными, и у каждого должны иметься одинаковые психические сущности. Гены якобы создают психику, которая одинакова для всех людей. Вы также видите эмоции у того или этого животного (а Дарвин даже видел эмоции у мух), поэтому эти создания должны иметь те же самые универсальные центры, что и вы. Нейронная активность протекает от одного центра к другому, как бегуны передают палочку в эстафете.</p>
   <p>Эссенциализм излагает не только взгляд на природу человека, но также и мировоззрение. Он предполагает, что ваше место в обществе обусловлено генами. Поэтому если вы умнее, быстрее или сильнее других, вы можете правомерно добиться успеха, а другие нет. Люди получают то, что они заслуживают, и они заслуживают то, что получили. Этот взгляд — вера в генетически справедливый мир, подкрепленная звучащей по-научному терминологией.</p>
   <p>То, что мы воспринимаем как «определенность» — чувство знания истины о себе, о других, о мире вокруг нас, — это иллюзия, которую мозг создает, чтобы помочь нам пережить очередной день. До поры до времени поддаваться такой определенности — хорошая идея. Например, все мы думаем о себе и о других в терминах характеристик. Он «щедр». Она «верна». Начальник — «козел». Наше собственное чувство определенности искушает нас трактовать щедрость, верность и козлиность так, как если бы их сущности действительно находились в этих людях и их действительно можно было бы объективно обнаружить и измерить. Это не только определяет наше поведение по отношению к ним; мы также ощущаем оправданность такого поведения, даже если «щедрый» парень просто пытается к вам подлизаться, «верная» женщина втайне корыстолюбива, а у «козла»-начальника голова занята оставленным дома больным ребенком. Определенность ведет нас к отказу от других объяснений. Я не говорю, что мы глупы или плохо подготовлены для улавливания реальности. Я говорю, что нет одной-единственной реальности для улавливания. Ваш мозг может дать сенсорному входному сигналу вокруг вас не одно объяснение, а несколько — не бесконечное количество реальностей, но уж точно больше, чем одну.</p>
   <p>Здоровая доля скептицизма приводит к мировоззрению, которое отличается от генетически справедливого мира классического взгляда. Ваше место в обществе не случайно, но и не предопределено. Посмотрите на афроамериканского ребенка, родившегося в бедности. Он с меньшей вероятностью получит правильное питание в ранние годы развития мозга — обстоятельство, которое будет негативно влиять, в частности, на развитие префронтальной коры (ПФК). Эти нейроны особенно важны для обучения (то есть обработки ошибок прогноза) и управления; неудивительно, что размер и работа зон ПФК связаны со многими навыками, которые требуются для преуспевания в школе. Обедненное питание эквивалентно более тонкой ПФК, а это связано с более плохой учебой в школе и низким уровнем образования (например, школьник не доучивается в старших классах), а это возвращает человека в бедность. При такой цикличности стереотипы общества в отношении расы (что является социальной реальностью) могут <emphasis>стать физической реальностью в связях мозга</emphasis>, и таким образом может казаться, что причина бедности с самого начала была в генах<a l:href="#n_666" type="note">[666]</a>.</p>
   <p>Кажется, что некоторые исследования показывают, что такие стереотипы точнее, чем мы могли бы подумать. Например, Стивен Пинкер пишет в книге «Чистый лист», что «люди, которые убеждены, что афроамериканцы чаще сидят на социальных пособиях, чем белые… не иррациональны и не предвзяты. Эти представления соответствуют истине», если сравнивать с данными переписи. Он и другие утверждают, что многие ученые отмахиваются от стереотипов как ошибочных, поскольку мы запуганы политкорректностью, свысока смотрим на обычных людей или предвзяты в силу собственных путаных предположений о человеческой природе. Однако, как вы только что видели, есть и другая возможность: официальная статистика о пособиях верна, поскольку мы как общество сделали ее такой<a l:href="#n_667" type="note">[667]</a>.</p>
   <p>В силу своих ценностей и норм мы ограничиваем и сужаем возможности для одних людей, расширяя их при этом для других, а потом говорим, что стереотипы верны. Они верны только в отношении разделяемой социальной реальности, которую в первую очередь создали наши коллективные понятия. Люди — это не куча бильярдных шаров, ударяющих друг по другу. Мы — это множество мозгов, регулирующих бюджеты тела друг друга, строящих понятия и социальную реальность совместно и поэтому помогающих конструировать психику друг друга и определять результаты других.</p>
   <p>Некоторые читатели могут отмахнуться от такого рода конструктивистского мировоззрения как от стереотипно слезливо-либерального, оторванного от жизни академического взгляда из Страны, Где Все Относительно. По сути, этот взгляд проходит по линии между традиционными политическими воззрениями. Идея, что вы вылеплены своей культурой, — стереотипно либеральная. В то же самое время, как мы обсуждали в главе 6, вы в широком смысле отвечаете за понятия, которые у вас есть, что в конечном итоге влияет на ваше поведение. Личная ответственность — идея глубоко консервативная. Вы также в какой-то степени отвечаете за других, не только за малоимущих, но и за будущие поколения, за то, как вы влияете на устройство их связей. Важно, как вы обращаетесь с другими людьми. Это существенно религиозная идея. Американская мечта традиционно говорит: «Если будете усердно трудиться, все возможно». Конструктивистский взгляд соглашается, что вы действительно являетесь действующим фактором своей судьбы, но вы ограничены средой. Система ваших связей, частично определенная вашей культурой, влияет на ваши последующие возможности.</p>
   <p>Не знаю, как вы, а я нахожу определенное удобство в некоторой неопределенности. Занятно задаваться вопросами о понятиях, которые нам даны, и любопытствовать, какие из них физические, а какие — социальные. Есть своего рода свобода в осознании, что мы категоризируем, чтобы придавать смысл, и поэтому можно менять смысл, категоризируя повторно. Неопределенность означает, что вещи могут быть не тем, чем они кажутся. Это осознание дает надежду в трудные времена и может напомнить о признательности в хорошие времена.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>А теперь настало время для меня слепо следовать собственным убеждениям. Предсказания, интероцепция, категоризация и функции, которые я описала для различных систем вашего мозга, — это не объективные факты. Это понятия, изобретенные учеными для описания физической активности в мозге. Я утверждаю, что эти понятия — наилучший способ понять определенные вычисления, выполняемые нейронами. Однако есть множество других способов прочитать диаграмму связей мозга (некоторые из них вообще не назвали бы ее диаграммой связей). Теория конструирования эмоций изображает мозг более внимательно, чем это делают так называемые сущности или органы психики. Я не удивлюсь, если в будущем увижу появление более полезных и функциональных понятий для структуры мозга. Как замечает Файрстейн в «Невежестве», никакой факт не может быть в безопасности от «следующего поколения ученых со следующим поколением инструментов»<a l:href="#n_668" type="note">[668]</a>.</p>
   <p>История науки, однако, медленно, но уверенно идет в направлении конструктивизма. Физика, химия и биология начинали с интуитивных эссенциалистских теорий, уходящих корнями в наивный реализм и определенность. Мы вышли за рамки этих идей, поскольку обнаружили, что старые наблюдения истинны только при определенных условиях. Поэтому нам пришлось заменить наши понятия. Научная революция меняет одну социальную реальность на другую, точно так, как делает политическая революция с ее новым правительством и социальным порядком. Снова и снова в науке наши новые наборы понятий ведут нас прочь от эссенциализма к вариативности и от наивного реализма к конструктивистскому взгляду<a l:href="#n_669" type="note">[669]</a>.</p>
   <p>Теория конструирования эмоций предсказывает и соответствует последним научным свидетельствам об эмоциях, психике и мозге, но при этом многое в мозге по-прежнему остается загадкой. Мы обнаруживаем, что нейроны — не единственные важные клетки в мозге; глиальные клетки, которые долгое время игнорировались, оказывается, делают чертову прорву вещей, возможно, даже сообщаются друг с другом без синапсов. Энтеральная нервная система, которая управляет вашими желудком и кишечником, выглядит все более и более важной для понимания психики, но она крайне трудна для измерения и поэтому в основном не изучена. Мы даже обнаруживаем, что микроорганизмы в вашем желудке оказывают существенное влияние на психические состояния, и никто не знает, как и почему. За последние десять лет по этой теме ведется так много инновационных исследований, что нынешние специалисты могут ощущать себя как Платон у аппарата сканирования мозга.</p>
   <p>Поскольку наши инструменты улучшаются, а наши знания увеличиваются, я уверена, что мы обнаружим, что наш мозг еще сильнее погружен в процессы конструирования, чем мы знаем об этом сейчас. Возможно, наши базовые элементы вроде интероцепции и понятий однажды покажутся слишком эссенциалистскими, когда мы откроем что-нибудь еще более тонко сконструированное и происходящее за кулисами. Наша научная история по-прежнему развивается, и это неудивительно. Прогресс в науке — это не всегда нахождение ответов; он может быть ориентирован на то, чтобы задавать лучшие вопросы. Сегодня эти вопросы привели к смене парадигмы в науке об эмоциях и в целом в науке о психике и мозге.</p>
   <p>Я надеюсь, что в ближайшие годы мы увидим все меньше и меньше новостей о центрах мозга, отвечающих за эмоции, у людей, крыс или дрозофил, зато больше о том, как мозг и тело конструируют эмоции. А тем временем каждый раз, когда вы видите пропитанные эссенциализмом сообщения об эмоциях, то даже если вы чувствуете какое-то сомнение, вы играете определенную роль в этой научной революции.</p>
   <p>Как и большинство важных смен парадигм в науке, наша обладает потенциалом для преобразования нашего здоровья, нашего законодательства и того, кем мы являемся. Чтобы создать новую реальность. Если вы узнали на этих страницах, что вы творец собственных переживаний (и переживаний окружающих), то мы строим эту новую реальность вместе.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Приложение 1</p>
    <p>Основные сведения о мозге</p>
   </title>
   <p>Каждый Хэллоуин я делаю из желатина модель мозга в натуральную величину. Я наливаю кипяток в желатин с запахом персика, добавляю сгущенное молоко, чтобы сделать смесь непрозрачной, и немного зеленого пищевого красителя, чтобы мозг получился серым. Этот мозг — реквизит для проработанного дома с привидениями, который моя семья и лаборатория спроектировали и запускают с 2004 года в качестве благотворительной акции. Посетители, которых ведут через дом с привидениями, всегда восклицают (когда снова могут нормально говорить), как реалистично выглядит мозг, — и это интересно, поскольку настоящий мозг совершенно не похож на равномерный пузырь из желатина. Это сложная сеть, состоящая из миллиардов мозговых клеток, соединенных воедино для передачи информации по различным направлениям<a l:href="#n_670" type="note">[670]</a>.</p>
   <p>Чтобы понять большую часть этой книги, вам нужны некоторые базовые сведения о человеческом мозге. Самым важным видом клеток для нашего обсуждения является <emphasis>нейрон</emphasis>. Нейроны могут быть разными, но в целом каждый состоит из тела, нескольких похожих на отростки структур сверху, называемых дендритами, и одной похожей на корень структуры внизу, называемой аксоном, на конце которого расположены терминали, как изображено на рис. A.1.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_031.jpg"/>
   <p><strong>Рис. A.1.</strong> Нейроны могут быть разной формы, но у каждого есть тело, один длинный аксон и дендриты.</p>
   <empty-line/>
   <p>Терминали аксона одного нейрона примыкают к дендритам других нейронов — обычно их тысячи, — образуя соединения, называемые синапсами. Нейрон возбуждает, отправляя электрический сигнал по аксону к терминалям, которые выделяют химические вещества, называемые нейромедиаторами, в синапсы, где их улавливают рецепторы дендритов других нейронов. Эти нейромедиаторы возбуждают или замедляют каждый нейрон на другом конце синапса, меняя их уровень возбуждения<a l:href="#n_671" type="note">[671]</a>. При таком процессе один отдельный нейрон влияет на тысячи других, а тысячи нейронов могут влиять на один, и все происходит одновременно. Это мозг в действии<a l:href="#n_672" type="note">[672]</a>.</p>
   <p>На более макроскопическом уровне человеческий мозг можно более-менее разделить на три основные части — на основании того, как расположены нейроны<a l:href="#n_673" type="note">[673]</a>. <emphasis>Кора</emphasis> — это пласт нейронов, расположенных слоями в количестве от четырех до шести (рис. A.2), которые соединены в цепи и сети. Поперечное сечение этого пласта показывает, что нейроны организованы в колонки; нейроны в рамках одной колонки в коре формируют синапсы друг с другом и с другими нейронами в других колонках<a l:href="#n_674" type="note">[674]</a>. Кора располагается вокруг <emphasis>субкортикальных зон</emphasis>, которые, в отличие от слоистой коры, организованы как скопления нейронов, как изображено на рис. A.3. Вечно популярное миндалевидное тело, например, является субкортикальной зоной<a l:href="#n_675" type="note">[675]</a>. Третья часть мозга, <emphasis>мозжечок</emphasis>, находится в нижней задней части мозга. Мозжечок важен для координации физических движений и обеспечивает доступность этой информации для остальных частей мозга<a l:href="#n_676" type="note">[676]</a>. Ученые должны выделять различные совокупности нейронов, то есть «зоны мозга», поэтому они разработали определенную терминологию для этой цели<a l:href="#n_677" type="note">[677]</a>. Кора, постоянно появляющаяся в этой книге, делится на отдельные зоны, называемые долями, которые похожи на континенты в мозге (рис. A.4).</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_032.jpg"/>
   <p><strong>Рис. A.2.</strong> Поперечное сечение шестислойной коры</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_033.jpg"/>
   <p><strong>Рис. A.3.</strong> Три основные части мозга</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_034.jpg"/>
   <p><strong>Рис. A.4.</strong> Доли в коре головного мозга</p>
   <empty-line/>
   <p>Для ориентации в мозге ученые используют не направления, как при пользовании компасом, вроде востока или северо-запада, а выражения типа «дорсальный фронтальный» (верхний передний) или «медиальный» (срединный). Рис. A.5 показывает различные «дорожные знаки» для ориентации. Ваш головной мозг — это часть вашей <emphasis>центральной нервной системы</emphasis> (куда входят головной и спинной мозг), которую отличают от <emphasis>периферической нервной системы</emphasis> (часть нервной системы вне пределов головного и спинного мозга). Обычно они рассматриваются как две отдельные системы. Ваш спинной мозг переносит информацию между вашим телом и вашим мозгом.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_035.jpg"/>
   <p><strong>Рис. A.5.</strong> Дорожные знаки для мозга. <emphasis>Фронтальный</emphasis> = расположенный спереди; <emphasis>задний</emphasis> = расположенный сзади; <emphasis>дорсальный</emphasis> = расположенный сверху; <emphasis>вентральный</emphasis> = расположенный снизу<a l:href="#n_678" type="note">[678]</a>; <emphasis>медиальный</emphasis> = расположенный у срединной плоскости; <emphasis>латеральный</emphasis> = боковой, расположенный в стороне от срединной плоскости</p>
   <empty-line/>
   <p>Ваша вегетативная нервная система — единственный путь, которым ваш мозг может регулировать внутреннюю среду вашего тела. Она доставляет команды мозга к внутренним органам тела и посылает сигналы от внутренних органов обратно к мозгу. Этот процесс управляет частотой сердечных сокращений, частотой дыхания, потоотделением, пищеварением, голодом, расширением зрачков, сексуальным возбуждением и множеством других телесных функций. Вегетативная нервная система отвечает за реакцию «бей — беги», которая говорит телу, как потратить ресурсы, а также за процедуру «отдыхай — переваривай», которая возмещает эти ресурсы. Вегетативная нервная система также помогает контролировать ваш обмен веществ, водный баланс, температуру, уровень соли, работу сердца и легких, воспаление и другие ресурсы во всех системах тела, словно бюджет. Соматическая нервная система дает мозгу доступ к мышцам, суставам и сухожилиям<a l:href="#n_679" type="note">[679]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_036.jpg"/>
   <p><strong>Рис. A.6.</strong> Компоненты нервной системы человека</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Приложение 2</p>
    <p>Дополнение для главы 2</p>
   </title>
   <p>Стоп! Прежде чем перевернуть эту страницу, прочитайте начало главы 2.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_037.jpg"/>
   <p><strong>Рис. Б.1.</strong> Загадочная картинка обнаруживается</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Приложение 3</p>
    <p>Дополнение для главы 3</p>
   </title>
   <p>Стоп! Прежде чем перевернуть эту страницу, прочитайте введение к главе 3.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_038.jpg"/>
   <p><strong>Рис. В.1.</strong> Экстаз Серены Уильямс после победы над сестрой Винус в финале теннисного турнира US Open</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Приложение 4</p>
    <p>Основания для каскада понятий</p>
   </title>
   <p>Я описывала мозг двумя способами, которые выглядят как иерархии (это метафоры, чтобы помочь описать деятельность мозга; нейроны не соединены строго иерархически). Первая иерархия в главе 6иллюстрирует, как мозг использует входные сенсорные сигналы, чтобы формировать понятия как иерархию сходств и различий. Эта иерархия идет снизу вверх и должна быть знакома нейроученым. Ваши первичные сенсорные зоны находятся внизу; их нейроны возбуждаются, чтобы представить различную сенсорную информацию о телесных ощущениях, изменениях длины световых волн, изменениях в давлении воздуха и так далее, которые составляют конкретный случай. Нейроны наверху иерархии представляют эффективную мультисенсорную сводку верхнего уровня для этого случая.</p>
   <p>Вторая иерархия в главе 4 иллюстрировала, как понятия распаковываются в виде предсказаний, основываясь на структуре коры. Эта иерархия идет сверху вниз и включает некоторые из моих собственных открытий. Система управления телесными ресурсами (обычно называемая висцеромоторной лимбической сетью), крикун мозга, находится наверху, она выдает предсказания, но не получает их. Первичные сенсорные зоны находятся внизу, они получают предсказания, но не выдают их для других кортикальных зон. Таким образом, система управления телесными ресурсами передает предсказания через мозг и вниз к первичным сенсорным зонам с постепенным детализированием.</p>
   <p>Эти две иерархии представляют одну и ту же сеть, но работают в противоположных направлениях. Первая иерархия — для освоения понятий, а вторая — которую я называю <emphasis>каскадом понятий</emphasis> — предназначена для того, чтобы применять эти понятия для конструирования ваших восприятий и действий. Таким образом, категоризация является общей активностью мозга, когда прогнозы двигаются от симулированных сходств к симулированным различиям, а ошибки прогноза двигаются в обратном направлении.</p>
   <p>Каскад понятий включает некоторые обоснованные предположения, но он согласуется со свидетельствами нейронауки. В настоящее время у нас есть научное подтверждение, что все внешние сенсорные системы (зрение, слух и так далее) действуют посредством предсказаний. Вместе с моей коллегой нейробиологом У. Кайл Симмонс я обнаружила, что интероцептивная сеть тоже устроена так, чтобы функционировать аналогичным образом<a l:href="#n_680" type="note">[680]</a>.</p>
   <p>На данный момент у ученых есть определенные детали понятийного каскада в рамках визуальной системы. Этот понятийный каскад, более широкий, чем я обрисовала в этой книге, базируется на трех доказательствах: 1) анатомическое подтверждение в главе 4 о том, как предсказания и прогностические ошибки проходят через структуру коры, 2) анатомическое подтверждение в главе 6, показывающее, что кора структурирована так, чтобы сжимать сенсорные различия в мультисенсорные сводки, и 3) научное подтверждение функций нескольких мозговых систем, которое мы обсудим сейчас<a l:href="#n_681" type="note">[681]</a>.</p>
   <p>Предсказание в виде мультисенсорной сводки, представляющей цель понятия, берет начало в области интероцептивной сети, известной под названием <emphasis>сети пассивного режима работы</emphasis>. Обратите внимание: я не говорю, что понятия «хранятся» в сети пассивного режима. Я специально использую выражение «брать начало». Понятия не живут толпой в сети пассивного режима или где-либо еще, как если бы они были сущностями. Эта сеть симулирует только часть понятия, а именно эффективные мультисенсорные сводки случаев понятий без сенсорных подробностей. Когда ваш мозг на лету конструирует понятие «счастья» для использования в конкретной ситуации, налицо вырожденность. Каждый случай создается собственной схемой нейронов. Чем ближе понятийно находятся эти случаи, тем больше нейронных схем в сети пассивного режима будут ближе друг к другу, а некоторые будут даже перекрываться, используя одни и те же нейроны. Различные представления не обязаны быть в мозге раздельными, а только разделимыми<a l:href="#n_682" type="note">[682]</a>.</p>
   <p>Сеть пассивного режима работы — это встроенная собственная сеть. Фактически она была первой из обнаруженных встроенных сетей. Ученые заметили совокупность зон мозга, которые увеличивали свою активность, когда тестируемые лежали в покое. Специалисты назвали эти зоны пассивным режимом, поскольку они самопроизвольно становятся активными, когда мозг не зондируется и не стимулируется какой-либо экспериментальной процедурой. Когда я впервые узнала об этой сети, я подумала, что выбор названия был неудачным, поскольку вскоре были открыты многочисленные другие встроенные сети. Однако название иронично: изначально ученые полагали, что «пассивная» деятельность мозга была бесцельным брожением мозга между заданиями, когда на самом деле эта сеть — ядро каждого предсказания в мозге. «Пассивный режим» вашего мозга, с помощью которого он интерпретирует мир и ориентируется в мире, а именно <emphasis>предсказание с помощью понятий</emphasis>, делает это название прекрасно подходящим к сети<a l:href="#n_683" type="note">[683]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_039.jpg"/>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_040.jpg"/>
   <p><strong>Рис. Г.1.</strong> Сеть пассивного режима работы, которая находится внутри интероцептивной сети. Зоны управления телесными ресурсами, которые запускают предсказания, выделены темно-серым цветом. Они посылают команды в субкортикальные ядра, которые контролируют ткани и органы тела, обмен веществ и иммунную функцию. Сверху медиальный вид, внизу — вид сбоку</p>
   <empty-line/>
   <p>Нейроученые вполне определенно продемонстрировали, что сеть пассивного режима работы представляет ключевую <emphasis>часть</emphasis> понятий. Это открытие потребовало тонких научных экспериментов. Вы не можете просто попросить испытуемого симулировать какое-либо понятие, а потом посмотреть на повышенную активность в сети пассивного режима. Такое отдельное понятие едва потревожит вихрь внутренней активности мозга, словно один плевок в морскую волну. К счастью, специалист по когнитивной нейробиологии Джеффри Биндер и его коллеги разработали остроумный томографический эксперимент для работы с этой темой. Они создали два экспериментальных задания, причем одно использовало больше понятийного знания, чем второе, и «вычли» результаты, чтобы определить разницу.</p>
   <p>В первом экспериментальном задании Биндера испытуемые, находившиеся в сканере, слушали названия животных, например «лиса», «слон» и «корова», и им задавали вопрос, которые требовал значительного понятийного знания чисто ментальных сходств (например, «Найдено ли это животное в США и используется ли людьми?»). Во втором задании испытуемых сканировали в то время, когда для решения требовалось более ограниченное понятийное знание, основанное на перцептивном сходстве (например, им предлагали прослушать слоги вроде «па-да-су» и отреагировать, когда они услышат согласные «б» и «д»). Оба эти задания должны увеличивать активность в сенсорной и моторной сетях, но только первое должно создать увеличение в сети пассивного режима. «Вычитая» результаты разных сканирований, Биндер и его коллеги устраняли увеличение активности, связанное с сенсорными и моторными данными, и наблюдали увеличение активности внутри сети пассивного режима работы, как и предсказывалось. Данные Биндера были воспроизведены посредством метаанализа 120 сходных экспериментов со сканированием мозга<a l:href="#n_684" type="note">[684]</a>.</p>
   <p>Сеть пассивного режима работы поддерживает умозаключения о психическом состоянии, то есть категоризацию мыслей и ощущений других людей с помощью ментальных понятий. В одном исследовании участникам дали письменные описания действий, таких как пить кофе, чистить зубы и есть мороженое. В части испытаний участников спрашивали, <emphasis>как</emphasis> люди выполняли эти действия: пить кофе из кружки, чистить зубы щеткой, есть мороженое ложкой. Выглядело так, что участники имитировали эти действия в моторных зонах мозга. В другой части испытаний участников спрашивали, <emphasis>почему</emphasis> люди выполняли эти действия: пить кофе, чтобы бодрствовать; чистить зубы, чтобы не было кариеса; есть мороженое, потому что оно вкусное. Эти суждения требуют чисто ментальных понятий, и они были больше связаны с активностью в сети пассивного режима работы<a l:href="#n_685" type="note">[685]</a>.</p>
   <p>Все больше когнитивных психологов, социальных психологов и неврологов предполагают, что у сети пассивного режима работы есть общая функция: она позволяет вам имитировать, как мир может отличаться от того, каков он сейчас. Это включает вспоминание прошлого и воображение будущего с различных точек зрения. Эта примечательная способность дает вам опору для решения крупной дилеммы в жизни человека: ладить с другими или преуспевать, чтобы получать преимущества для себя. Социальный психолог Дэниел Гилберт, автор книги «Спотыкаясь о счастье»<a l:href="#n_686" type="note">[686]</a>, известный своим юмористическим красноречием, называет сеть пассивного режима симулятором опыта, подобно авиационным симуляторам, применяемым для обучения пилотов. Симулируя будущий мир, вы лучше приспособлены для достижения своих будущих целей<a l:href="#n_687" type="note">[687]</a>.</p>
   <p>Сеть пассивного режима объединяет прошлое, настоящее и будущее. Информация из прошлого, сконструированная как понятие, формирует прогнозы для настоящего, что делает вас лучше приспособленным для достижения своих будущих целей.</p>
   <p>Я считаю целесообразным представление, что сеть пассивного режима играет ключевую роль в категоризации. Эта сеть инициирует прогнозы для создания имитаций, тем самым позволяя мозгу совершить свое волшебство моделирования мира. В данном случае «мир» включает внешний мир, психику других людей и тело, которое держит мозг. Иногда эти имитации исправляются внешним миром, например при конструировании вами эмоций, а иногда — нет, например, когда вы мечтаете или воображаете<a l:href="#n_688" type="note">[688]</a>.</p>
   <p>Конечно, сеть пассивного режима не работает отдельно. Она содержит только часть схемы, необходимой для создания понятий, а именно ментальное основанное на цели мультисенсорное знание, которое инициирует каскад. Каждый раз, когда вы воображаете какие-то вещи, или ваш разум где-то бродит, или ваш мозг ведет иную внутреннюю деятельность, вы также имитируете виды, звуки, изменения в бюджете вашего тела и прочие ощущения, которые являются сферой сенсорных и моторных сетей. Соответственно, это причина того, что сеть пассивного режима должна взаимодействовать с этими другими сетями, чтобы конструировать случаи понятий. (И они это делают, как мы вскоре увидим.)<a l:href="#n_689" type="note">[689]</a></p>
   <p>У новорожденных нет полностью сформированной сети пассивного режима, отсюда их неспособность предсказывать и рассеянный «фонарь» внимания; мозг новорожденных проводит много времени, учась на прогностических ошибках. Вполне возможно, что опыт с мультисенсорным миром, закрепившийся в распределении ресурсов тела, дает необходимые входные данные, которые помогают формироваться сети пассивного режима. Это происходит в течение первых лет жизни, по мере того как мозг встраивает понятия в свою систему связей. То, что начинается как «внешнее», становится «внутренним», когда вы становитесь связанным со своей внешней средой<a l:href="#n_690" type="note">[690]</a>.</p>
   <p>Моя лаборатория одно время исследовала биологию понятий и категоризации, и мы обнаружили значительные подтверждения ролей сети пассивного режима, оставшейся части интероцептивной и управляющей систем. Когда мы всматриваемся в мозг людей, которые испытывают эмоции или воспринимают эмоции в подмигиваниях, нахмуренных бровях, подергиваниях мышц и веселых голосах окружающих, мы вполне ясно видим, что основные части этих сетей усердно трудятся. Прежде всего вы можете вспомнить метаанализ моей лаборатории, который проверял все опубликованные томографические исследования для эмоций, рассмотренный нами в главе 1. Мы делили весь мозг на крохотные кубики, именуемые вокселами («пиксели» для мозга), а затем идентифицировали вокселы, которые уверенно показывали значительное увеличение активности для какой-либо изучаемой нами категории эмоций. Мы не смогли локализовать ни одной отдельной категории эмоций ни в одной зоне мозга. Тот же самый метаанализ также дал подтверждение в части теории конструирования эмоций. Мы идентифицировали группы вокселов, которые с большой вероятностью активируются совместно — как сеть. Эти группы вокселов уверенно попадают в интероцептивную и управляющую системы<a l:href="#n_691" type="note">[691]</a>.</p>
   <p>Если вы учтете, что наш метаанализ на момент его проведения охватывал свыше 150 различных независимых исследований, проведенных сотнями ученых, и субъекты этих исследований смотрели на лица, ощущали запахи, слушали музыку, смотрели фильмы, вспоминали прошлые события и выполняли многие другие задания, которые вызывают эмоции, то проявление этих систем особенно убедительно. Эти данные тем более примечательны для меня, что попавшие в этот метаанализ исследования не были предназначены для проверки теории конструирования эмоций. Большинство их было стимулировано теориями классического взгляда и предназначалось для локализации каждой эмоции в той или иной области мозга. Кроме того, большинство из них изучали только наиболее стереотипные примеры категорий эмоций и не проверяли каждую эмоцию во всех ее реальных вариантах.</p>
   <p>Наш проект с метаанализом продолжается, и к настоящему моменту мы собрали почти четыреста томографических исследований мозга. Для этих данных мы с коллегами применили анализ классификации (глава 1), чтобы создать пять суммарных сводок для категорий эмоций, показанных на рис. Г.2. Во всех пяти случаях значительную роль играет интероцептивная система. Все пять раз также присутствовала управляющая система, но для счастья и печали — менее четко. Помните, что вы здесь смотрите не нейронные «отпечатки», а просто абстрактные сводки. Ни один отдельный случай гнева, отвращения, страха, счастья или печали не выглядит в точности так, как соответствующая сводка. Каждый случай может использовать различные сочетания нейронов, как мы знаем из принципа вырожденности. Для каждого отдельного исследования в метаанализе, скажем, гнева, активность мозга была ближе к сводке для гнева, чем к другим сводкам, поэтому он был идентифицирован как гнев. Соответственно, мы можем <emphasis>диагностировать</emphasis> случай гнева, но мы не можем определить, какие именно нейроны будут активны. Другими словами, мы применили дарвиновский принцип популяционного мышления к конструированию гнева. Тот же самый результат получался для остальных четырех изученных нами категорий эмоций<a l:href="#n_692" type="note">[692]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_041.jpg"/>
   <p><strong>Рис. Г.2.</strong> Статистические сводки для следующих понятий (сверху вниз): «гнев», «отвращение», «страх», «счастье» и «печаль». Это не нейронные «отпечатки» (см. главу 1). Слева вид сбоку, справа — медиальный</p>
   <empty-line/>
   <p>Когда мы разрабатываем эксперименты специально для проверки теории конструирования эмоций, мы обнаруживаем сходные результаты. В одном исследовании мои сотрудники Кристин Уилсон-Менденхалл и Лоуренс Барсалу и я просили участников во время сканирования мозга погрузиться в воображаемые сценарии. Мы видели доказательства получающихся симуляций в виде повышенной активности в сенсорных и моторных зонах. Мы могли также видеть подтверждения, что их бюджеты тела нарушены, что связано с изменениями в интероцептивной сети. После такого погружения, во второй фазе эксперимента, испытуемым показывали слово и просили категоризировать свои интероцептивные ощущения как случаи «гнева» или «страха». Как только участники симулировали эти понятия, мы наблюдали еще больше активности в интероцептивной системе. Также мы видели активность, представляющую сенсорную и моторную информацию низкого уровня, и повышение активности в ключевом узле управляющей системы<a l:href="#n_693" type="note">[693]</a>.</p>
   <p>В более позднем исследовании наши испытуемые конструировали нетипичные редкие симуляции, например приятный страх от катания на американских горках и неприятное счастье травмироваться во время победы в соревновании. Мы выдвинули гипотезу, что необычные симуляции требуют, чтобы интероцептивная система для выдачи предсказаний трудилась сильнее по сравнению с симуляцией более типичных случаев вроде приятного счастья и неприятного страха, которые подобны психическим привычкам. В точности это мы и наблюдали<a l:href="#n_694" type="note">[694]</a>.</p>
   <p>В недавнем комплексе экспериментов наши испытуемые смотрели экспрессивные сцены из фильмов, и мы видели, как интероцептивная система конструирует идущие эмоциональные переживания. Лаборатория Талмы Хендлер из Тель-Авивского университета в Израиле выбирала отрывки из фильмов, которые создавали бы ряд различных переживаний печали, страха и гнева. Например, некоторые участники эксперимента смотрели сцену из фильма «Выбор Софи», где заглавная героиня в исполнении Мерил Стрип должна выбрать, кого из ее детей отправят в газовую камеру. Другие участники эксперимента смотрели отрывок из фильма «Мачеха», где героиня в исполнении Сьюзен Сарандон сообщает своим детям, что она больна раком. Во всех случаях мы наблюдали, что сеть пассивного режима и оставшаяся часть интероцептивной системы возбуждались больше в те моменты, когда участники сообщали о более интенсивных эмоциональных переживаниях, и меньше — когда они сообщали о менее интенсивных эмоциональных переживаниях<a l:href="#n_695" type="note">[695]</a>.</p>
   <p>Другие исследования имели дело с аналогичной ситуацией при восприятии эмоций. В одном эксперименте участники смотрели фильмы и явно категоризировали физические движения персонажей как эмоциональные переживания. Другими словами, они делали умозаключения о том, что означают движения, — задача, которая требует понятий. Их мозг показывал повышенную активность в интероцептивной системе, в узлах управляющей системы и в визуальной коре, где представлялись объекты<a l:href="#n_696" type="note">[696]</a>.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
   <p>При обсуждении понятий мы должны быть внимательными, чтобы не произошло «эссенциализирования», поскольку крайне легко вообразить, что понятия «хранятся» в вашем мозге. Например, вы можете считать, что понятия живут в сети пассивного режима работы (как если бы сводки существовали отдельно от их сенсорной и моторной информации). Однако есть множество подтверждений (и очень мало сомнений), что любой случай любой эмоции представляется во всем мозге. Когда вы смотрите на молоток на рис. Г.3, нейроны в вашей моторной коре, управляющей движениями вашей руки, увеличивают возбуждение. (А если вы похожи на меня, то безумно возбуждаются еще и нейроны, которые симулируют боль в большом пальце.) Это повышение происходит, даже если вы просто читаете название предмета («молоток»). Когда вы смотрите на молоток, вам также проще сделать рукой хватательное движение<a l:href="#n_697" type="note">[697]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_042.jpg"/>
   <p><strong>Рис. Г.3.</strong> Стимулирование вашей моторной коры</p>
   <empty-line/>
   <p>Аналогичным образом, когда вы читаете эти слова: «яблоко», «помидор», «клубника», «сердце», «омар», свою активность также увеличивают нейроны в зрительной коре, которые обрабатывают цветовые ощущения, поскольку все эти объекты, как правило, красные. Поэтому понятия не имеют ментальной сути в сети пассивного режима работы; они представлены по всему мозгу<a l:href="#n_698" type="note">[698]</a>.</p>
   <p>Вторая неправильная концепция эссенциализма — что у вашей сети пассивного режима есть отдельные комплекты нейронов для каждой цели, словно маленькие сущности, даже если остальная часть понятия (например, сенсорные и моторные характеристики) распределена по всему мозгу. Однако это не соответствует действительности. Если бы это было так, то при сканировании мозга мы бы при любых условиях сначала видели активацию этой «сущности», поскольку она находится наверху каскада понятий, а потом более изменчивые сенсорные и моторные различия, зависящие от ситуации. Но мы ничего такого не наблюдаем<a l:href="#n_699" type="note">[699]</a>.</p>
   <p>И в этом случае эссенциализм уступает место вырожденности. Каждый раз, когда вы конструируете случай понятия эмоции наподобие «счастья» с конкретной целью, например быть с близким другом, схемы возбуждения нейронов могут быть различными. Даже мультисенсорная сводка верхнего уровня для «счастья», представленная наборами нейронов в сети пассивного режима, каждый раз может быть иной. Никакие из этих случаев не обязаны быть похожими, и тем не менее всё это случаи «счастья». Что их связывает воедино? Ничего. Они не «связаны» никаким постоянным образом. Но вероятно, что они инициируются одновременно, как прогнозы. Когда вы читаете слово «счастливый», или слышите, как его произносят, или когда обнаруживаете себя в окружении любимых людей, ваш мозг запускает ряд предсказаний, каждое из которых имеет априорную вероятность реализации в зависимости от конкретной ситуации. Слова могущественны. Это разумное предположение с моей стороны, поскольку мозг действует посредством вырожденности, слова являются ключом к освоению понятий, а сеть пассивного режима и сеть языка совместно пользуются многими зонами мозга<a l:href="#n_700" type="note">[700]</a>.</p>
   <p>Третья ошибка эссенциализма — думать о понятиях как о «вещах». Когда я была студенткой, я прошла курс астрономии, из которого узнала, что Вселенная расширяется. Прежде всего я была озадачена: расширяется <emphasis>куда</emphasis>? Я запуталась, потому что у меня было неверное интуитивное представление, что Вселенная расширяется в пространство. После некоторого размышления я осознала, что воображала «пространство» скорее в буквальных физических терминах — как большое темное пустое ведро. На самом деле «пространство» — это теоретическая идея (понятие), а не конкретная фиксированная реалия; пространство всегда вычисляется относительно чего-либо еще («Пространство и время в глазах смотрящего»<a l:href="#n_701" type="note">[701]</a>)<a l:href="#n_702" type="note">[702]</a>.</p>
   <p>Что-то аналогичное происходит, когда люди думают о понятиях. Понятие является «вещью», которая существует в мозге, не больше, чем «пространство» является физической сущностью, куда расширяется Вселенная. «Понятие» и «пространство» — это идеи. Удобно говорить об отдельном понятии, хотя на самом деле у вас имеется система понятий. Когда я пишу: «У вас есть понятие для благоговения», это толкуется так: «У вас есть много случаев, которые вы категоризировали (или которые были категоризированы для вас) как благоговение, и каждый из них может быть воспроизведен в вашем мозге в качестве шаблона». «Понятие» относится ко всему знанию, которое вы конструируете о благоговении в данный момент в своей понятийной системе. Ваш мозг — это не сосуд, который «содержит» понятия. Он вводит их как своего рода «вычислительный аспект» за какой-то период времени. Когда вы «используете какое-то понятие», на самом деле вы конструируете случай этого понятия прямо на месте. У вас нет маленьких пакетов знания под названием «понятия», хранящихся в мозге, — ровно так же, как у вас нет маленьких пакетов под названием «воспоминания», хранящихся в мозге. Понятия не существуют отдельно от процесса, который их создает<a l:href="#n_703" type="note">[703]</a>.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Сведения об иллюстрациях</p>
   </title>
   <p>Рис. 1.1. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. 1.2. Фотографии предоставлены Полом Экманом. Компоновка выполнена автором.</p>
   <p>Рис. 1.3. Фотографии предоставлены Полом Экманом. Компоновка выполнена автором.</p>
   <p>Рис. 1.4. Фотографии предоставлены Полом Экманом. Компоновка выполнена автором.</p>
   <p>Рис. 1.5. Фотография Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. 1.6. Портрет Мартина Ландау (в центре) Говарда Шатца из книги «В образе. Актерская игра» (Бостон. Bulfinch Press, 2006). Остальные фотографии любезно предоставлены Полом Экманом.</p>
   <p>Рис. 1.7. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. 2.1. Фотография предоставлена Ричардом Энфилдом. Изменения выполнены Дэниелом Барреттом.</p>
   <p>Рис. 3.1. Фотография предоставлена Бартоном Силверманом / New York Times / Redux.</p>
   <p>Рис. 3.2. Фотография предоставлена Полом Экманом. Компоновка выполнена автором.</p>
   <p>Рис. 3.3. Фотография предоставлена Полом Экманом. Компоновка выполнена автором.</p>
   <p>Рис. 3.4. Фотография предоставлена Полом Экманом. Компоновка выполнена автором.</p>
   <p>Рис. 3.5. Фотография предоставлена Деби Роберсон.</p>
   <p>Рис. 4.1. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. 4.2. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. 4.3. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. 4.4. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. 4.5. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. 4.6. Фотография предоставлена Хелен Мейберг.</p>
   <p>Рис. 4.7. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. 5.1. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. 5.2. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. 5.3. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. 6.1. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. 6.2. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. 7.1. Фотография предоставлена автором.</p>
   <p>Рис. 7.2. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. 12.1. Фотография предоставлена Энн Кринг и Энджи Хоук.</p>
   <p>Рис. 12.2. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. A.1. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. A.2. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. A.3. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. A.4. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. A.5. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. A.6. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. Б.1. Фотография (вверху) предоставлена Ричардом Энфилдом. Изменения (внизу) выполнены Дэниелом Барреттом.</p>
   <p>Рис. В.1. Фотография предоставлена Бартоном Силверманом / New York Times / Redux.</p>
   <p>Рис. Г.1. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
   <p>Рис. Г.2. Фотография предоставлена доктором Тором Вагером и автором.</p>
   <p>Рис. Г.3. Иллюстрация Аарона Скотта.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Благодарности</p>
   </title>
   <p>Говорят, что детей нужно выращивать всей деревней, и эта книга, которую моя дочь взялась называть своим «братиком», не является исключением. Огромное количество людей, вложивших свои комментарии, критику, научные замечания и поддержку за последние три с половиной года, — доказательство и многоликости рассматриваемой темы, и наличия чудесных друзей, семьи и коллег, которых мне посчастливилось знать.</p>
   <p>У этой книги нетрадиционная семья, в которой больше родителей, чем обычно. Она начала жизнь с редакторов Кортни Янг и Андреа Шульц из издательства Houghton Mifflin Harcourt, но через восемнадцать месяцев обе перешли на другую работу. Несколько месяцев я была матерью-одиночкой с поддержкой Брюса Николса, издателя из HMH и фактически прапрадедушки этой книги. Затем Houghton Mifflin Harcourt наняло нового редактора Алекса Литтлфилда, у которого был совершенно отличный от моего взгляд на воспитание детей (что привело к бурному периоду подросткового возраста), но, как часто бывает в таких случаях, наилучшие мысли приходят во время яростных споров, и я благодарна Алексу за путь, которым мы в конечном итоге довели несколько более скромную и строгую книгу до выпускного экзамена и отправили ее в мир.</p>
   <p>Я крайне благодарна приемному дяде книги Джейми Райерсону из New York Times, который до последнего момента помогал подправлять три главы, которые были слишком длинными и переполнены техническими деталями. Я в восторге от умения Джейми урезать материал до самой сути, сохранив его стиль и тон. Возможно, он выглядит мягким редактором, однако, когда он стоит при правильном освещении, вы сможете увидеть его рыцарские доспехи, блистающие на солнце.</p>
   <p>Макс Брокман, мой агент и деревенский волшебник, сыграл весьма существенную роль для воплощения этой книги в жизнь. Он не только провел меня через все изгибы бизнеса, но каждый раз, когда мы налетали на препятствие во время процесса написания, всегда был наготове с мудрым советом. Спасибо, спасибо, спасибо.</p>
   <p>Да, книгу пишут всей деревней, но моя деревня — не единственная на планете исследования эмоций. Другая большая деревня, которую я называла «классическим взглядом», — дом для многих творческих и успешных ученых, некоторые из них — мои близкие коллеги. У наших деревень одна территория, так что мы с необходимостью конфликтуем и соперничаем, но к концу дня мы продолжаем споры за выпивкой и ужином. Я благодарю Джеймса Гросса и Джорджа Бонанно за два десятилетия оживленных дискуссий и тесной дружбы. Равным образом я признательна Поле Ниденталь, которая познакомила меня с воплощенным познанием в целом и с работой Ларри Барсалу в частности. Я говорю спасибо за информативные беседы также Андреа Скарантино, Дизе Саутер (за подробности ее исследований химба), Ральфу Адольфсу и Стивену Пинкеру. Я также рада поблагодарить Яака Панксеппа, который много лет любезно принимал наши с Джимом Расселом приглашения приехать в Бостон и вести месячный семинар для студентов по своим теоретическим взглядам.</p>
   <p>Подобным же образом я весьма признательна моему выдающемуся коллеге Бобу Левенсону. Это подарок судьбы, когда кто-то с другой точкой зрения вовлекает вас в откровенные беседы, и Боб поистине воплощает этот дух научного исследования каждый раз, когда мы встречаемся. Его любопытство и прозорливые наблюдения всякий раз бросали мне вызов, и я считаю его одним из самых ценных своих коллег. Я также глубоко ценю и уважаю Пола Экмана, который помог проложить курс исследования эмоций на последние пять десятков лет. Мы можем не соглашаться в научных вопросах, но я восхищена его отважным путем. Когда Пол начал представлять свои открытия в 1960-е годы, его затыкали на собраниях, называли фашистом и расистом и в целом относились без уважения в силу взглядов, преобладавших в то время<a l:href="#n_704" type="note">[704]</a>. Он демонстрировал огромную стойкость при следовании собственному видению классического взгляда и в конечном счете представил науку об эмоциях вниманию общественности.</p>
   <p>Возвращаясь обратно в деревню конструктивистского подхода к эмоциям, я говорю свое искреннее спасибо Междисциплинарной лаборатории аффективной науки при Северо-Восточном университете и Центральной больнице Массачусетса, которой я руковожу с Карен Куигли. Наша лаборатория — одна из непреходящих радостей и источник гордости в моей карьере ученого. Это сообщество трудолюбивых талантливых сотрудников, аспирантов, постдокторантов и исследователей внесло неизмеримый вклад в тот корпус знаний, который сделал возможной эту книгу. Всех его участников (бывших и нынешних) можно найти на странице affective-science.org/people.shtml. Вот те из них, чей ценный вклад конкретно упоминается в этой книге: Кристен Линдквист, Элиза Блисс-Моро, Мария Гендрон, Александра Турутоглу, Кристи Уилсон-Менденхалл, Аджай Сатпут, Эрика Зигель, Элизабет Кларк-Полнер, Дженнифер Фьюгейт, Кевин Бикарт, Марианн Вайерич, Сюзанн Устервейк, Йосия Моригучи, Лорена Чейнс, Эрик Андерсон, Цзяхе Чжан и Меонг-Гу Сео. Кроме важного научного вклада, я признательна сотрудникам лаборатории за их бесконечное терпение и ободрение. Они никогда не жаловались на мои периодические отсутствия (по меньшей мере, когда я была на расстоянии слышимости) и временами терпели длительные задержки в ходе собственных работ, пока я торопилась закончить эту книгу.</p>
   <p>Я особенно благодарна своим сотрудникам за их дружбу, отдачу и шумные содержательные обсуждения во время проведения некоторых из исследований, о которых вы только что прочитали. Прежде всего моя глубочайшая благодарность Ларри Барсалу за его фундаментальную работу с понятиями; Ларри — один из наиболее творческих и строгих мыслителей своего поколения, и я всегда буду признательна за возможность работать с ним. Ничто не может выразить признательности, которую я ощущаю по отношению к Джиму Расселу, который в то время, когда я была молодым ученым, серьезно отнесся к моим идеям, в то время как многие наши коллеги считали, что у меня поехала крыша. Его фундаментальная работа по аффективному циркумплексу настолько общепринята, что люди теперь редко ссылаются на него! В своих научных исканиях Ларри и Джим максимизируют открытия и объяснения, а не славу с удачей, и я считаю это особенно вдохновляющим (поскольку в науке иногда последнее мешает первому). В этом отношении они напоминают мне моих научных руководителей при написании диссертации Майка Росса и Эрика Вуди, которым я навек признательна.</p>
   <p>Я также должна сказать огромное спасибо Брэду Дикерсону, который помог мне в расчистке ложных границ между эмоциями и познавательными способностями, Моше Бару — за нашу работу о том, как аффект влияет на зрение (и многие другие проекты), Тору Вагеру — за наше сотрудничество в метаанализе, и Поле Пьетромонако — за наше давнее сотрудничество в области эмоций во взаимоотношениях. Я весьма благодарна Деби Роберсон за то, что она сделала возможным изучение моей лабораторией химба в Намибии, и Алиссе Криттенден за то, что она аналогичным образом создала условия для изучения восприятия эмоций у хадза в Танзании.</p>
   <p>В этой книге можно проследить влияние моих новых сотрудников, и я с энтузиазмом говорю спасибо Кайл Симмонс, которая работает со мной по архитектуре и функциям предсказывающего мозга; Мартину ван ден Хевелу — за выслушивание моих диковинных идей о сетевой связности и узлах мозга, которые часто оказывались не такими уж безумными; Виму Вандуффелю и Данте Мантини — за нашу работу по сетям мозга у макак; Талме Хендлер — за наше сотрудничество по сетевой динамике при просмотре эмоциональных фильмов; Вэй Гао — за разрешение присоединиться к исследованиям развития мозга новорожденных; Тиму Джонсону — за сотрудничество в демонстрации того, что классификация схем не дает доказательства существования нейронных отпечатков; Стейси Марселле — за то, что она открыла мне глаза на возможности изучения имитации и прогноза с помощью вычислительных моделей в виртуальной реальности; и Дане Брукс, Дениз Эрдогмус, Дженнифер Ди, Саре Браун, Хауме Колл-Фонту и другим участникам группы B/SPIRAL в Северо-Восточном университете — за их терпение и интерес к иммиграции в мою деревню, а также за создание вычислительной платформы для проверки теории конструирования эмоций.</p>
   <p>Эта книга была бы невозможна без поддержки большого мира коллег, которые щедро делились своим опытом в моем путешествии от земли клинической психологии к земле нейронауки, с регулярными остановками в социальной психологии, психофизиологии и когнитивной науке. Мои друзья Джим Бласкович и Карен Куигли излагали мне основы периферийной нервной системы, а Карен обучала меня лицевой электромиографии. Мое образование в области нейронаук началось с несравненного Майкла Ньюмана, который воодушевлял меня и был постоянно открыт для вопросов, и Ричарда Лэйна, который поощрял меня, когда я впервые заинтересовалась базисом для эмоций в мозге, и познакомил меня со Скоттом Раухом из Центральной больницы Массачусетса. Скотт с энтузиазмом дал мне возможность изучить томографию мозга, хотя в то время я понятия не имела, что делаю. Я также обязана Крису Райту, который помог мне провести мое первое томографическое исследование и благодаря которому я получила свой первый крупный грант на томографию от Национального института старения. И мое сердечное спасибо направляется великодушным и чутким коллегам, которые потратили массу времени, отвечая на мои вопросы, включая Говарда Филдса, который был всегда открыт для заманчивых и просветительских бесед об отношениях между ноцицепцией, вознаграждением и интероцепцией; Вижлая Баласубраманьяна, который давал крайне полезные объяснения в ответ на мои долгие расспросы о зрительной системе; Тома Клеланда, который с воодушевлением делился сведениями об обонятельной системе; Морана Серфа, который дал информацию из первых рук о внутричерепной электрической регистрации у живых людей; и Карла Фристона, который отвечал на мои внезапные электронные письма о прогнозном кодировании содержательной дискуссией, завернутой в ободрение. Другие люди давали полезные ответы на мои вопросы по электронной почте или скайпу, включая Дэйю Лин, предоставившую подробное обсуждение ее исследований с использованием оптогенетики; Марка Баутона, который научил меня основам контекстуального обучения у млекопитающих; Эрла Миллера, объяснившего результаты своего исследования по регистрации одноклеточных на изучение категорий у макак; и Мэттью Рашворта, который сообщил дополнительную информацию о своем картировании передней поясной коры.</p>
   <p>Я также направляю свою непреходящую благодарность некоторым из моих коллег по нейроанатомии, которые быстро и с хорошим настроением откликались на мои непрестанные вопросы, даже самые заумные: Барб Финли — за то, что знает все обо всем; Хелен Барбас — за ее модель потоков информации в коре, которая является краеугольным камнем в моем подходе к предсказывающему мозгу; Мигелю Анхелю Гарсиа Кабесасу — за его подробные объяснения нейроанатомии на клеточном уровне; Баду Крэйгу, который знает об островковой доле мозга, возможно, больше, чем кто-либо на планете; Ларри Свансону за его быстрые и информативные ответы и за то, что соединил меня с другими нейроучеными, такими как Мюррэй Шерман, который отвечал на мои вопросы о таламусе; и Джорджу Стредтеру за его знания по эволюции мозга.</p>
   <p>Моя теплая благодарность Линде Камрас и Харриет Остер, которые делились своими знаниями по психологии развития и были моими гидами в сфере эмоциональных способностей младенцев и маленьких детей. Я также обязана Фэй Сю, Сьюзан Гелман и Сэнди Ваксман за просмотр главы 4 и готовность потоптать традиционные научные границы между когнитивным и эмоциональным развитием и помочь мне исследовать идею, что слова являются опорой для развития понятий для эмоций в младенчестве. Я также признательна Сьюзан Кэри за обсуждения врожденных понятий.</p>
   <p>Глава 11 об эмоциях и правовой системе была бы невозможной без моих подруг Джуди Эдершейм и Аманды Пустилник и их материалов и ободрения во время наших долгих дискуссий о психологии, нейробиологии и праве; эту главу лучше всего рассматривать как сотрудничество нас троих. Я также благодарна бывшему члену Верховного суда США Нэнси Гертнер, которая пригласила меня участвовать в ее курсе права и нейронауки на юридическом факультете Гарвардского университета. Я также рада сказать спасибо многим другим людям из Центра права, мозга и поведения Центральной больницы Массачусетса, которые пригласили меня в свою деревню. Также благодарю Ниту Фарахани за пример с ДНК из главы 11.</p>
   <p>Эту книгу сделали возможной многие щедрые коллеги из различных областей, которые делились со мной своими знаниями. По когнитивным способностям приматов: Элиза Блисс-Моро, Херб Террас и Тецуро Мацузава. По темам, касающимся культуры: Анета Павленко, Батья Мескита, Джин Цай, Мишель Гельфант и Рик Шведер. По истории улыбки: Колин Джонс и Мэри Бирд. По аутизму: Джиллиан Салливан, Мэтью Гудвин и Оливер Уайльд-Смит. По эссенциализму: Сьюзан Гелман, Джон Коули и Марджори Роудс. По аффективному реализму и экономике: Маршалл Зоненшайн. По медитативной философии и практике: Кристи Уилсон Менденхалл, Джон Данн, Ларри Барсалу, Пол Кондон, Венди Хазенкамп, Артур Зайонц и Тони Бэк. Если брать шире, восторженное спасибо идет Джерри Клору за постоянную вдумчивость, любопытство и поддержку; Хелен Мейберг — за наши многолетние разговоры о загадке депрессии; и Джо Леду, которым я весьма восхищаюсь по многим причинам, не в последнюю очередь за невероятно широкие взгляды. На эту книгу также повлияли мои дискуссии с другими вдумчивыми коллегами, среди которых Амитай Шенхав, Дагмар Стернад, Дэйв Дестено, Давид Борсук, Дерек Исааковиц, Элисса Эпель, Эмре Демиралп, Ирис Берент, Джо-Энн Вахоровски, покойный Майкл Оурен, Джордан Смоллер, Филипп Шинс, Рэчел Джек, Хосе-Мигель Фернандес-Долс, Кевин Ошнер, Курт Грэй, Линда Бартошук, Мэтт Либерман, Майя Тамир, Наоми Эйзенбергер, Пол Блум, Пол Уэлен, Маргарет Кларк, Питер Саловей, Фил Рубин, Стив Коул, Таня Зингер, Венди Мендес, Уилл Каннингэм, Беатрис де Гелдер, Леа Саммервилл и Джошуа Букхольц.</p>
   <p>Я извлекла много пользы из ценных комментариев и критики от первых читателей: Аарон Скотт (который также является замечательным художником, создавшим большую часть рисунков), Энн Кринг (самая моя верная читательница, которая давала ценные мысли по каждому черновому варианту), Аджай Сатпут, Алеза Уоллис, Аманда Пустилник, Анта Невяс-Уоллес, Анна Нойманн, Кристи Уилсон-Менденхалл, Дана Брукс, Дэниел Ренфро, Дебора Барретт, Элиза Блисс-Моро, Эмиль Молдован, Эрик Андерсон, Эрика Сигель, Фэй Сю, Флорин Люка, Гибб Баклунд, Херберт Террас, Иан Клекнер, Цзяхэ Чжанг, Джоли Вормвуд, Джуди Эдершейм, Карен Куигли, Кристен Линдквист, Ларри Барсалу, Лорена Чейнс, Николь Бетс, Пол Кондон, Пол Гейд, Сэнди Ваксман, Шир Ацил, Стивен Барретт, Сьюзан Гелман, Тоня ЛеБел, Виктор Данильченко и Зак Родриго.</p>
   <p>Также я особенно признательна Джоан Миллер, главе факультета психологии в Северо-Восточном университете, а также остальным моим коллегам по факультету — за их поддержку и терпение, пока я писала эту книгу.</p>
   <p>Я обязана фондам и стипендиям, которые сделали возможным написание этой книги. Сюда входят стипендии от Американского философского общества и премия Джеймса Маккина Кэттелла от Ассоциации психологических наук, а также щедрая поддержка от Исследовательского института бихевиоризма и социальных наук армии США; в частности, я крайне благодарна Полу Гейду, который был в то время координатором моей программы в этом институте и который постоянно ободрял меня и оказывал моральную поддержку. Исследования, указанные в этой книге, дополнительно поддерживались финансирующими организациями при полезном руководстве координаторов. Сюда включаются Национальный научный фонд и, в частности, Стив Бреклер, который предоставил мне первый грант на нейронауки; Национальный институт психического здоровья и, в частности, Сьюзан Брэндон, которая курировала мою премию для независимых ученых K02, Кевина Куинна и Джанин Симмонс; Национальный институт старения и, в частности, Лис Нильсен; Национальный институт рака и, в частности, Пейдж Грин и Бекки Феррер; Премия за пионерские исследования директора Национального института здравоохранения; Национальный институт здравоохранения и развития детей; и Институт психики и жизни и, в частности, Венди Хазенкамп и Артур Зайонц.</p>
   <p>Я должна отдать дань благодарности людям, которые работали с правовыми, административными и логистическими аспектами книги: это Фред Полнер (мой юрисконсульт) и Майкл Хили (юрисконсульт в Brockman, Inc.); Эмма Хичкок и Цзяхэ Чжанг — за создание некоторых изображений мозга, размещенных в этой книге; Розмари Марроу из Redux Pictures; Крис Мартин и Елена Андерсон из Paul Ekman Group, Беверли Орнстейн, Рона Менаш и Дик Гуттман — за разрешение использовать фотографии Мартина Ландау; Николь Бетц, Анна Нойманн, Кирстен Эбанкс и Сэм Лайонс — за сверхбыстрый поиск и извлечение научно-исследовательских работ по запросам; и Джеффри Евгенидис за его чудесные комбинации понятий для крайне необходимых понятий для эмоций.</p>
   <p>Я также признательна Ронде Хелиг, агенту Федерального бюро расследований, и Питеру ДиДоменика, который разработал программу досмотра пассажиров с помощью техники наблюдения (SPOT) для Управления транспортной безопасности, когда был директором по политике безопасности в бостонском международном аэропорту Логан, — за предоставление информации о том, как классический взгляд используется при тренировках в соответствующих организациях.</p>
   <p>Спасибо остальным работникам издательства Houghton Mifflin Harcourt: Наоми Гиббс, Тейрин Рёдер, Айеше Мирзе, Лейле Мелио, Лори Глейзер, Пилар Гарсиа-Браун, Маргарет Хоган и Рэчел ДеШано.</p>
   <p>Я понимаю, что это может звучать странно, но я также хочу поблагодарить интернет за важную роль, которую он играл при написании этой книги, когда требовались быстрые интеграция и синтез обильного материала из различных областей знания. Когда у меня была какая-то идея, я могла быстро исследовать ее, за минуту скачав соответствующие научные работы или купив дистанционно любую книгу со срочной доставкой. Поэтому сердечная благодарность специалистам, которые дали нам Google, Amazon (хотя это они должны быть мне благодарны за потраченные мною суммы) и многим сайтам с научными журналами, которые предоставляют онлайн-доступ к ним. Эта книга была создана частично с помощью программного обеспечения с открытым исходным кодом, включая Subversion и ряд инструментов на базе Linux.</p>
   <p>И давайте не забывать про тех, кто во время написания этой книги поддерживал мой бюджет тела в здоровом виде. Я искренне, глубоко благодарна за любовь и поддержку Энн Кринг, Батье Меските, Барб Фредриксон, Джеймсу Гроссу, Джуди Эдершейм, Карен Куигли, Энджи Хоук и Джин Цай. В течение долгих месяцев написания книги они обеспечивали и задачи для ума, и комфорт, не говоря уже о непрерывном поступлении шоколада, кофе и прочих вкусностей для стимула продолжать. Особое спасибо за жизненно важную социальную поддержку получают Флорин и Магдалена Лука и Кармен Валенсия. Я глубоко благодарна за поддержку своей родне. Сюда входят Луиза Гринспан и Дебора Барретт; моя крестница Оливия Эллисон; мой племянник Зак Родриго; и конечно, несравненный (дядя) Кевин Эллисон, с которым вы виртуально встречались в главе 6 и главе 7. Моя глубочайшая благодарность Майку Алвесу, выдающемуся тренеру, и Барри Меклиру, моему чудодейственному специалисту по лечебной физкультуре, которые совместно заставляли меня гулять и проводили тейпинг после шестнадцатичасового сидения; а также Виктории Крутан, которая воплощает лучшее, что может предложить лечебный массаж.</p>
   <p>Моя дочь София тактично и не по годам терпеливо выдержала три года моей занятости с ее «братиком» поздно вечером, рано утром и по выходным (не говоря уже о появлявшихся время от времени вспышках плохого настроения). Если и существовал обоснованный случай соперничества между детьми, так это он. София, ты моя дочь. Я написала эту книгу для тебя. Я хочу, чтобы ты поняла силу своей психики. Когда ты была маленькой, ты иногда просыпалась от ночных кошмаров. Мы расставляли плюшевые игрушки в защитный круг вокруг твоей кровати, я рассып<emphasis>а</emphasis>ла немножко волшебного порошка, и ты снова засыпала. Примечательно не то, что ты верила в волшебство, а то, что ты <emphasis>не верила</emphasis>. Мы обе знали, что это понарошку, но это работало. Твое кипучее маленькое четырехлетнее «я» имело суперспособность создавать со мной социальную реальность, точно так, как твое отважное, веселое и проницательное подростковое «я» делает это сейчас. Ты творец своего опыта, даже в те времена, когда ощущаешь удары мира.</p>
   <p>Если София была причиной, по которой я начала эту книгу, то мой муж Дэн — причина, по которой я ее закончила. Дэн — это часто спокойствие, стоящее за моей бурей. Все время, пока я его знаю, у него была непоколебимая вера в мои способности сделать что-то экстраординарное. Дэн прочитал каждое слово в каждом черновом варианте книги, часто по нескольку раз, и сделал эту книгу лучше, чем я могла бы сделать в одиночку. В моем мозге всегда остается его регулярный вопрос: «Это для одного процента?» (под которым он подразумевал моих коллег-ученых, противопоставляя их широкой аудитории), хотя сейчас мне проще улыбаться, когда мой мозг симулирует это. Среди его многих суперспособностей — умение одновременно редактировать эту книгу, успокаивать мои тревоги, массировать мне спину, готовить обед, без следа горечи приостанавливать нашу светскую жизнь и подобрать достаточное количество меню навынос, чтобы поддержать нас во время последних месяцев работы над книгой. Он никогда не уклонялся, ни разу, даже после того, как стало ясно, что я впутала нас во что-то гораздо более вызывающее, чем то, что каждый из нас знал вначале. Другая суперспособность Дэна (не считая его уникальной способности выбирать каждый раз правильный размер пластикового контейнера для еды) — что он может рассмешить меня, когда никто другой не может, поскольку он знает меня так, как не знает никто. Я просыпаюсь каждый день с ощущением благодарности и восхищения, что он находится рядом со мной.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Библиография</p>
   </title>
   <p>Abrams, Kathryn, and Hila Keren. 2009. “Who’s Afraid of Law and the Emotions.” <emphasis>Minnesota Law Review</emphasis>94: 1997.</p>
   <p>Adler, Nancy E., Thomas Boyce, Margaret A. Chesney, Sheldon Cohen, Susan Folkman, Robert L. Kahn, and S. Leonard Syme. 1994. “Socioeconomic Status and Health: The Challenge of the Gradient.” <emphasis>American Psychologist</emphasis> 49 (1): 15–24.</p>
   <p>Adolphs, Ralph, and Daniel Tranel. 1999. “Intact Recognition of Emotional Prosody Following Amygdala Damage.” <emphasis>Neuropsychologia</emphasis> 37 (11): 1285–1292.</p>
   <p>Adolphs, Ralph, and Daniel Tranel. 2000. “Emotion Recognition and the Human Amygdala.” In The Amygdala. A Functional Analysis, edited by J. P. Aggleton, 587–630. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Adolphs, Ralph, and Daniel Tranel. 2003. “Amygdala Damage Impairs Emotion Recognition from Scenes Only When They Contain Facial Expressions.” <emphasis>Neuropsychologia</emphasis> 41 (10): 1281–1289.</p>
   <p>Adolphs, Ralph, Daniel Tranel, Hanna Damasio, and Antonio Damasio. 1994. “Impaired Recognition of Emotion in Facial Expressions Following Bilateral Damage to the Human Amygdala.” <emphasis>Nature</emphasis> 372 (6507): 669–672.</p>
   <p>Aglioti, Salvatore M., Paola Cesari, Michela Romani, and Cosimo Urgesi. 2008. “Action Anticipation and Motor Resonance in Elite Basketball Players.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 11 (9): 1109–1116.</p>
   <p>Akil, Huda. 2015. “The Depressed Brain: Sobering and Hopeful Lesson.” National Institutes of Health Wednesday Afternoon Lectures, June 10. http://­videocast.­nih.gov/­summary.asp?­Live=­163­90.</p>
   <p>Albright, Madeleine. 2003. <emphasis>Madam Secretary</emphasis>: A Memoir. New York: Miramax Books.</p>
   <p>Allport, Floyd. 1924. <emphasis>Social Psychology</emphasis>. Boston: Houghton Mifflin.</p>
   <p>Altschul, Drew, Greg Jensen, and Herbert S. Terrace. 2015. “Concept Learning of Ecological and Artificial Stimuli in Rhesus Macaques.” <emphasis>PeerJ Preprints</emphasis> 3. doi:10.7287/peerj.preprints.967v1.</p>
   <p>American Academy of Pain Medicine. 2012. “AAPM Facts and Figures on Pain.” http://www.painmed.org/­patientcenter/­facts_­on_­pain.aspx.</p>
   <p>American Kennel Club. 2016. “The Golden Retriever.” http://www.akc.org/­dog-breeds/­golden-retriever/.</p>
   <p>American Psychological Association. 2012. “Stress in America: Our Health at Risk.” http://www.apa.org/­news/­press/­releases/­stress/­2011/­final-2011.pdf.</p>
   <p>American Society for Aesthetic Plastic Surgery. 2016. “Initial Data from the American Society for Aesthetic Plastic Surgery Points to 20% Increase in Procedures in 2015.” http://www.surgery.org/­media/­news-releases/­initial-data-from-the-american-society-for-aesthetic-plastic-surgery-points-to-20percent-increase-in-procedures-in-2015-300226241.html.</p>
   <p>Amso, Dima, and Gaia Scerif. 2015. “The Attentive Brain: Insights from Developmental Cognitive Neuroscience.” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis> 16 (10): 606–619.</p>
   <p>Anderson, Craig A., Leonard Berkowitz, Edward Donnerstein, L. Rowell Huesmann, James D. Johnson, Daniel Linz, Neil M. Malamuth, and Ellen Wartella. 2003. “The Influence of Media Violence on Youth.” <emphasis>Psychological Science in the Public Interest</emphasis> 4 (3): 81–110.</p>
   <p>Anderson, Eric, Erika H. Siegel, Dominique White, and Lisa Feldman Barrett. 2012. “Out of Sight but Not Out of Mind: Unseen Affective Faces Influence Evaluations and Social Impressions.” <emphasis>Emotion</emphasis> 12 (6): 1210–1221.</p>
   <p>Anderson, Michael L. 2014. <emphasis>After Phrenology: Neural Reuse and the Interactive Brain</emphasis>. Cambridge, Mass.: MIT Press.</p>
   <p>Anleu, Sharyn Roach, and Kathy Mack. 2005. “Magistrates’ Everyday Work and Emotional Labour.” <emphasis>Journal of Law and Society</emphasis> 32 (4): 590–614.</p>
   <p>Ansell, Emily B., Kenneth Rando, Keri Tuit, Joseph Guarnaccia, and Rajita Sinha. 2012. “Cumulative Adversity and Smaller Gray Matter Volume in Medial Prefrontal, Anterior Cingulate, and Insula Regions.” <emphasis>Biological Psychiatry</emphasis> 72 (1): 57–64.</p>
   <p>Antoni, Michael H., Susan K. Lutgendorf, Steven W. Cole, Firdaus S. Dhabhar, Sandra E. Sephton, Paige Green McDonald, Michael Stefanek, and Anil K. Sood. 2006. “The Influence of Bio-Behavioural Factors on Tumour Biology: Pathways and Mechanisms.” <emphasis>Nature Reviews Cancer</emphasis> 6 (3): 240–248.</p>
   <p>Apkarian, A. Vania, Marwan N. Baliki, and Melissa A. Farmer. 2013. “Predicting Transition to Chronic Pain.” <emphasis>Current Opinion in Neurology</emphasis> 26 (4): 360–367.</p>
   <p>Arkowitz, Hal, and Scott O. Lilienfeld. 2010. “Why Science Tells Us Not to Rely on Eyewitness Accounts.” <emphasis>Scientific American Mind</emphasis>, January 1. http://www.scientific­american.com/­article/­do-the-eyes-have-it/.</p>
   <p>Atkinson, Anthony P., Andrea S. Heberlein, and Ralph Adolphs. 2007. “Spared Ability to Recognise Fear from Static and Moving Whole-Body Cues Following Bilateral Amygdala Damage.” <emphasis>Neuropsychologia</emphasis>45 (12): 2772–2782.</p>
   <p>Avena, Nicole M., Pedro Rada, and Bartley G. Hoebel. 2008. “Evidence for Sugar Addiction: Behavioral and Neurochemical Effects of Intermittent, Excessive Sugar Intake.” <emphasis>Neuroscience and Biobehavioral Reviews</emphasis>32 (1): 20–39.</p>
   <p>Aviezer, Hillel, Ran R. Hassin, Jennifer Ryan, Cheryl Grady, Josh Susskind, Adam Anderson, Morris Moscovitch, and Shlomo Bentin. 2008. “Angry, Disgusted, or Afraid? Studies on the Malleability of Emotion Perception.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 19 (7): 724–732.</p>
   <p>Aviezer, Hillel, Yaacov Trope, and Alexander Todorov. 2012. “Body Cues, Not Facial Expressions, Discriminate Between Intense Positive and Negative Emotions.” <emphasis>Science</emphasis> 338 (6111): 1225–1229.</p>
   <p>Bachman, Jerald G., Lloyd D. Johnston, and Patrick M. O’Malley. 2006. “Monitoring the Future: Questionnaire Responses from the Nation’s High School Seniors.” Institute for Social Research Survey Research Center, University of Michigan. http://www.monitoring­the­future.org/­data­volumes/­2006­/2006­dv.pdf.</p>
   <p>Balasubramanian, Vijay. 2015. “Heterogeneity and Efficiency in the Brain.” <emphasis>Proceedings of the IEEE</emphasis>103 (8): 1346–1358.</p>
   <p>Bandes, Susan A. Forthcoming. “Share Your Grief but Not Your Anger: Victims and the Expression of Emotion in Criminal Justice.” In <emphasis>Emotional Expression: Philosophical, Psychological, and Legal Perspectives</emphasis>, edited by Joel Smith and Catharine Abell. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>Bandes, Susan A., and Jeremy A. Blumenthal. 2012. “Emotion and the Law.” <emphasis>Annual Review of Law and Social Science</emphasis> 8: 161–181.</p>
   <p>Banks, Siobhan, and David F. Dinges. 2007. “Behavioral and Physiological Consequences of Sleep Restriction.” <emphasis>Journal of Clinical Sleep Medicine</emphasis> 3 (5): 519–528.</p>
   <p>Bar, Moshe. 2007. “The Proactive Brain: Using Analogies and Associations to Generate Predictions.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 11 (7): 280–289.</p>
   <p>——— . 2009. “The Proactive Brain: Memory for Predictions.” <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 364 (1521): 1235–1243.</p>
   <p>Barbas, Helen. 2015. “General Cortical and Special Prefrontal Connections: Principles from Structure to Function.” <emphasis>Annual Review of Neuroscience</emphasis> 38: 269–289.</p>
   <p>Barbas, Helen, and Nancy Rempel-Clower. 1997. “Cortical Structure Predicts the Pattern of Corticocortical Connections.” <emphasis>Cerebral Cortex</emphasis> 7 (7): 635–646.</p>
   <p>Bargmann, C. I. 2012. “Beyond the Connectome: How Neuromodulators Shape Neural Circuits.” <emphasis>Bioessays</emphasis>34 (6): 458–465.</p>
   <p>Barrett, Deborah. 2012. <emphasis>Paintracking: Your Personal Guide to Living Well with Chronic Pain</emphasis>. New York: Prometheus Books.</p>
   <p>Barrett, Lisa Feldman. 2006a. “Are Emotions Natural Kinds?” <emphasis>Perspectives on Psychological Science</emphasis>1 (1): 28–58.</p>
   <p>——— . 2006b. “Solving the Emotion Paradox: Categorization and the Experience of Emotion.” <emphasis>Personality and Social Psychology Review</emphasis> 10 (1): 20–46.</p>
   <p>——— . 2009. “The Future of Psychology: Connecting Mind to Brain.” <emphasis>Perspectives on Psychological Science</emphasis> 4 (4): 326–339.</p>
   <p>——— . 2011a. “Bridging Token Identity Theory and Supervenience Theory Through Psychological Construction.” <emphasis>Psychological Inquiry</emphasis> 22 (2): 115–127.</p>
   <p>——— . 2011b. “Was Darwin Wrong about Emotional Expressions?” <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 20 (6): 400–406.</p>
   <p>——— . 2012. “Emotions Are Real.” <emphasis>Emotion</emphasis> 12 (3): 413–429.</p>
   <p>——— . 2013. “Psychological Construction: The Darwinian Approach to the Science of Emotion.” <emphasis>Emotion Review</emphasis> 5: 379–389.</p>
   <p>Barrett, Lisa Feldman, and Moshe Bar. 2009. “See It with Feeling: Affective Predictions During Object Perception.” <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 364 (1521): 1325–1334.</p>
   <p>Barrett, Lisa Feldman, and Eliza Bliss-Moreau. 2009a. “Affect as a Psychological Primitive.” <emphasis>Advances in Experimental Social Psychology</emphasis> 41: 167–218.</p>
   <p>——— . 2009b. “She’s Emotional. He’s Having a Bad Day: Attributional Explanations for Emotion Stereotypes.” <emphasis>Emotion</emphasis> 9 (5): 649–658.</p>
   <p>Barrett, Lisa Feldman, James Gross, Tamlin Conner Christensen, and Michael Benvenuto. 2001. “Knowing What You’re Feeling and Knowing What To Do About It: Mapping the Relation Between Emotion Differentiation and Emotion Regulation.” <emphasis>Cognition and Emotion</emphasis> 15 (6): 713–724.</p>
   <p>Barrett, Lisa Feldman, Kristen A. Lindquist, Eliza Bliss-Moreau, Seth Duncan, Maria Gendron, Jennifer Mize, and Lauren Brennan. 2007. “Of Mice and Men: Natural Kinds of Emotions in the Mammalian Brain? A Response to Panksepp and Izard.” <emphasis>Perspectives on Psychological Science</emphasis> 2 (3): 297–311.</p>
   <p>Barrett, Lisa Feldman, Kristen A. Lindquist, and Maria Gendron. 2007. “Language as Context for the Perception of Emotion.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 11 (8): 327–332.</p>
   <p>Barrett, Lisa Feldman, Batja Mesquita, and Maria Gendron. 2011. “Context in Emotion Perception.” <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 20 (5): 286–290.</p>
   <p>Barrett, Lisa Feldman, Lucy Robin, Paula R. Pietromonaco, and Kristen M. Eyssell. 1998. “Are Women the ‘More Emotional’ Sex? Evidence from Emotional Experiences in Social Context.” <emphasis>Cognition and Emotion</emphasis>12 (4): 555–578.</p>
   <p>Barrett, Lisa Feldman, and James A. Russell. 1999. “Structure of Current Affect: Controversies and Emerging Consensus.” <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 8 (1): 10–14.</p>
   <p>——— , eds. 2015. <emphasis>The Psychological Construction of Emotion</emphasis>. New York: Guilford Press.</p>
   <p>Barrett, Lisa Feldman, and Ajay B. Satpute. 2013. “Large-Scale Brain Networks in Affective and Social Neuroscience: Towards an Integrative Functional Architecture of the Brain.” <emphasis>Current Opinion in Neurobiology</emphasis>23 (3): 361–372.</p>
   <p>Barrett, Lisa Feldman, and W. Kyle Simmons. 2015. “Interoceptive Predictions in the Brain.” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis> 16 (7): 419–429.</p>
   <p>Barrett, Lisa Feldman, Michele M. Tugade, and Randall W. Engle. 2004. “Individual Differences in Working Memory Capacity and Dual-Process Theories of the Mind.” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 130 (4): 553–573.</p>
   <p>Barsalou, Lawrence W. 1985. “Ideals, Central Tendency, and Frequency of Instantiation as Determinants of Graded Structure in Categories.” <emphasis>Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition</emphasis>11 (4): 629–654.</p>
   <p>——— . 1992. <emphasis>Cognitive Psychology: An Overview for Cognitive Scientists.</emphasis> Mawah, NJ: Lawrence Erlbaum.</p>
   <p>——— . 1999. “Perceptual Symbol Systems.” <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 22 (4): 577–609.</p>
   <p>——— . 2003. “Situated Simulation in the Human Conceptual System.” <emphasis>Language and Cognitive Processes</emphasis> 18: 513–562.</p>
   <p>——— . 2008a. “Cognitive and Neural Contributions to Understanding the Conceptual System.” <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 17 (2): 91–95.</p>
   <p>——— . 2008b. “Grounded Cognition.” <emphasis>Annual Review of Psychology</emphasis> 59: 617–645.</p>
   <p>——— . 2009. “Simulation, Situated Conceptualization, and Prediction.” <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 364 (1521): 1281–1289.</p>
   <p>Barsalou, Lawrence W., W. Kyle Simmons, Aron K. Barbey, and Christine D. Wilson. 2003. “Grounding Conceptual Knowledge in Modality-Specific Systems.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 7 (2): 84–91.</p>
   <p>Bartal, Inbal Ben-Ami, Jean Decety, and Peggy Mason. 2011. “Empathy and Pro-Social Behavior in Rats.” <emphasis>Science</emphasis> 334 (6061): 1427–1430.</p>
   <p>Beard, Mary. 2014. <emphasis>Laughter in Ancient Rome: On Joking, Tickling, and Cracking Up.</emphasis> Berkeley: University of California Press.</p>
   <p>Bechara, Antoine, Daniel Tranel, Hanna Damasio, Ralph Adolphs, Charles Rockland, and Antonio R. Damasio. 1995. “Double Dissociation of Conditioning and Declarative Knowledge Relative to the Amygdala and Hippocampus in Humans.” <emphasis>Science</emphasis> 269 (5227): 1115–1118.</p>
   <p>Becker, Benjamin, Yoan Mihov, Dirk Scheele, Keith M. Kendrick, Justin S. Feinstein, Andreas Matusch, Merve Aydin, Harald Reich, Horst Urbach, and Ana-Maria Oros-Peusquens. 2012. “Fear Processing and Social Networking in the Absence of a Functional Amygdala.” <emphasis>Biological Psychiatry</emphasis> 72 (1): 70–77.</p>
   <p>Becquet, Celine, Nick Patterson, Anne C. Stone, Molly Przeworski, and David Reich. 2007. Genetic Structure of Chimpanzee Populations. <emphasis>PLOS Genetics</emphasis> 3 (4): e66. doi:10.1371/journal.pgen.0030066.</p>
   <p>Beggs, Simon, Gillian Currie, Michael W. Salter, Maria Fitzgerald, and Suellen M. Walker. 2012. “Priming of Adult Pain Responses by Neonatal Pain Experience: Maintenance by Central Neuroimmune Activity.” Brain 135 (2): 404–417.</p>
   <p>Bekoff, Marc, and Jane Goodall. 2008. <emphasis>The Emotional Lives of Animals: A Leading Scientist Explores Animal Joy, Sorrow, and Empathy—and Why They Matter.</emphasis> Novato, CA: New World Library.</p>
   <p>Benedetti, Fabrizio. 2014. “Placebo Effects: From the Neurobiological Paradigm to Translational Implications.” <emphasis>Neuron</emphasis> 84 (3): 623–637.</p>
   <p>Benedetti, Fabrizio, Martina Amanzio, Sergio Vighetti, and Giovanni Asteggiano. 2006. “The Biochemical and Neuroendocrine Bases of the Hyperalgesic Nocebo Effect.” <emphasis>Journal of Neuroscience</emphasis> 26 (46): 12014–12022.</p>
   <p>Berent, Iris. 2013. “The Phonological Mind.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 17 (7): 319–327.</p>
   <p>Bergelson, Elika, and Daniel Swingley. 2012. “At 6–9 Months, Human Infants Know the Meanings of Many Common Nouns.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 109 (9): 3253–3258.</p>
   <p>Berlau, Daniel J., and James L. McGaugh. 2003. “Basolateral Amygdala Lesions Do Not Prevent Memory of Context-Footshock Training.” <emphasis>Learning and Memory</emphasis> 10 (6): 495–502.</p>
   <p>Berns, Walter. 1979. <emphasis>For Capital Punishment: Crime and the Morality of the Death Penalty.</emphasis> New York: Basic Books.</p>
   <p>“Better Than English.” 2016. http://betterthanenglish.com/.</p>
   <p>Beukeboom, Camiel J., Dion Langeveld, and Karin Tanja-Dijkstra. 2012. “Stress-Reducing Effects of Real and Artificial Nature in a Hospital Waiting Room.” <emphasis>Journal of Alternative and Complementary Medicine</emphasis>18 (4): 329–333.</p>
   <p>Binder, Jeffrey R., and Rutvik H. Desai. 2011. “The Neurobiology of Semantic Memory.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 15 (11): 527–536.</p>
   <p>Binder, Jeffrey R., Rutvik H. Desai, William W. Graves, and Lisa L. Conant. 2009. “Where Is the Semantic System? A Critical Review and Meta-Analysis of 120 Functional Neuroimaging Studies.” <emphasis>Cerebral Cortex</emphasis>19 (12): 2767–2796.</p>
   <p>Binder, Jeffrey R., Julia A. Frost, Thomas A. Hammeke, P. S. F. Bellgowan, Stephen M. Rao, and Robert W. Cox. 1999. “Conceptual Processing During the Conscious Resting State: A Functional MRI Study.” <emphasis>Journal of Cognitive Neuroscience</emphasis> 11 (1): 80–93.</p>
   <p>Birklein, Frank. 2005. “Complex Regional Pain Syndrome.” <emphasis>Journal of Neurology</emphasis> 252 (2): 131–138.</p>
   <p>Black, Ryan C., Sarah A. Treul, Timothy R. Johnson, and Jerry Goldman. 2011. “Emotions, Oral Arguments, and Supreme Court Decision Making.” <emphasis>Journal of Politics</emphasis> 73 (2): 572–581.</p>
   <p>Bliss-Moreau, Eliza, and David G. Amaral. Under review. “Associative Affective Learning Persists Following Early Amygdala Damage in Nonhuman Primates.”</p>
   <p>Bliss-Moreau, Eliza, Christopher J. Machado, and David G. Amaral. 2013. “Macaque Cardiac Physiology Is Sensitive to the Valence of Passively Viewed Sensory Stimuli.” PLOS One 8 (8): e71170. doi:10.1371/journal.pone.0071170.</p>
   <p>Blow, Charles M. 2015. “Has the N.R.A. Won?” <emphasis>New York Times</emphasis>, April 20. http://www.ny­times.com/­2015/­04/­20/­opinion/­charles-blow-has-the-nra-won.html.</p>
   <p>Blumberg, Mark S., and Greta Sokoloff. 2001. “Do Infant Rats Cry?” <emphasis>Psychological Review</emphasis> 108 (1): 83–95.</p>
   <p>Blumberg, Mark S., Greta Sokoloff, Robert F. Kirby, and Kristen J. Kent. 2000. “Distress Vocalizations in Infant Rats: What’s All the Fuss About?” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 11 (1): 78–81.</p>
   <p>Boghossian, Paul. 2006. <emphasis>Fear of Knowledge: Against Relativism and Constructivism</emphasis>. Oxford: Clarendon Press.</p>
   <p>Borsook, David. 2012. “Neurological Diseases and Pain.” <emphasis>Brain</emphasis> 135 (2): 320–344.</p>
   <p>Bourassa-Perron, Cynthia. 2011. <emphasis>The Brain and Emotional Intelligence: New Insights</emphasis>. Florence, MA: More Than Sound.</p>
   <p>Bourke, Joanna. 2000. <emphasis>An Intimate History of Killing: Face-to-Face Killing in Twentieth-Century Warfare</emphasis>. New York: Basic Books.</p>
   <p>Boyd, Robert, Peter J. Richerson, and Joseph Henrich. 2011. “The Cultural Niche: Why Social Learning Is Essential for Human Adaptation.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 108 (Supplement 2): 10918–10925.</p>
   <p>Brackett, Marc A., Susan E. Rivers, Maria R. Reyes, and Peter Salovey. 2012. “Enhancing Academic Performance and Social and Emotional Competence with the RULER Feeling Words Curriculum.” <emphasis>Learning and Individual Differences</emphasis> 22 (2): 218–224.</p>
   <p>Bradshaw, John. 2014. <emphasis>Dog Sense: How the New Science of Dog Behavior Can Make You a Better Friend to Your Pet</emphasis>. New York: Basic Books.</p>
   <p>Brandone, Amanda C., and Henry M. Wellman. 2009. “You Can’t Always Get What You Want: Infants Understand Failed Goal-Directed Actions.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 20 (1): 85–91.</p>
   <p>Bratman, Gregory N., J. Paul Hamilton, Kevin S. Hahn, Gretchen C. Daily, and James J. Gross. 2015. “Nature Experience Reduces Rumination and Subgenual Prefrontal Cortex Activation.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 112 (28): 8567–8572.</p>
   <p>Breiter, Hans C., Nancy L. Etcoff, Paul J. Whalen, William A. Kennedy, Scott L. Rauch, Randy L. Buckner, Monica M. Strauss, Steven E. Hyman, and Bruce R. Rosen. 1996. “Response and Habituation of the Human Amygdala During Visual Processing of Facial Expression.” <emphasis>Neuron</emphasis> 17 (5): 875–887.</p>
   <p>Brennan, William J., Jr. 1988. “Reason, Passion, and the Progress of the Law.” <emphasis>Cardozo Law Review</emphasis> 10: 3.</p>
   <p>Brescoll, Victoria L., and Eric Luis Uhlmann. 2008. “Can an Angry Woman Get Ahead? Status Conferral, Gender, and Expression of Emotion in the Workplace.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 19 (3): 268–275.</p>
   <p>Briggs, Jean L. 1970. <emphasis>Never in Anger: Portrait of an Eskimo Family.</emphasis> Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Broly, Pierre, and Jean-Louis Deneubourg. 2015. “Behavioural Contagion Explains Group Cohesion in a Social Crustacean.” <emphasis>PLOS Computational Biology</emphasis> 11 (6): e1004290. doi:10.1371/journal.pcbi.1004290.</p>
   <p>Browning, Michael, Timothy E. Behrens, Gerhard Jocham, Jill X. O’Reilly, and Sonia J. Bishop. 2015. “Anxious Individuals Have Difficulty Learning the Causal Statistics of Aversive Environments.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 18 (4): 590–596.</p>
   <p>Bruner, Jerome S. 1990. <emphasis>Acts of Meaning</emphasis>. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Bryant, Richard A., Kim L. Felmingham, Derrick Silove, Mark Creamer, Meaghan O’Donnell, and Alexander C. McFarlane. 2011. “The Association Between Menstrual Cycle and Traumatic Memories.” <emphasis>Journal of Affective Disorders</emphasis> 131 (1): 398–401.</p>
   <p>Büchel, Christian, Stephan Geuter, Christian Sprenger, and Falk Eippert. 2014. “Placebo Analgesia: A Predictive Coding Perspective.” <emphasis>Neuron</emphasis> 81 (6): 1223–1239.</p>
   <p>Buckholtz, Joshua W., Christopher L. Asplund, Paul E. Dux, David H. Zald, John C. Gore, Owen D. Jones, and Rene Marois. 2008. “The Neural Correlates of Third-Party Punishment.” <emphasis>Neuron</emphasis> 60 (5): 930–940.</p>
   <p>Buckner, Randy L. 2012. “The Serendipitous Discovery of the Brain’s Default Network.” <emphasis>Neuroimage</emphasis>62 (2): 1137–1145.</p>
   <p>Bullmore, Ed, and Olaf Sporns. 2012. “The Economy of Brain Network Organization.” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis> 13 (5): 336–349.</p>
   <p>Burkett, J. P., E. Andari, Z. V. Johnson, D. C. Curry, F. B. M. de Waal, and L. J. Young. 2016. “Oxytocin-Dependent Consolation Behavior in Rodents.” <emphasis>Science</emphasis> 351 (6271): 375–378.</p>
   <p>Burns, Jeffrey M., and Russell H. Swerdlow. 2003. “Right Orbitofrontal Tumor with Pedophilia Symptom and Constructional Apraxia Sign.” <emphasis>Archives of Neurology</emphasis> 60 (3): 437–440.</p>
   <p>Bushnell, M. Catherine, Marta Čeko, and Lucie A. Low. 2013. “Cognitive and Emotional Control of Pain and Its Disruption in Chronic Pain.” Nature Reviews Neuroscience 14 (7): 502–511.</p>
   <p>Cabanac, M., and J. Leblanc. 1983. “Physiological Conflict in Humans: Fatigue vs. Cold Discomfort.” <emphasis>American Journal of Physiology</emphasis> 244 (5): R621–628.</p>
   <p>Cacioppo, John T., Gary G. Berntson, Jeff H. Larsen, Kristen M. Poehlmann, and Tiffany A. Ito. 2000. “The Psychophysiology of Emotion.” In <emphasis>Handbook of Emotions</emphasis>, 2nd edition, edited by Michael Lewis and Jeannette M. Haviland-Jones, 173–191. New York: Guilford Press.</p>
   <p>Caldwell-Harris, Catherine L., Angela L. Wilson, Elizabeth LoTempio, and Benjamin Beit-Hallahmi. 2011. “Exploring the Atheist Personality: Well-Being, Awe, and Magical Thinking in Atheists, Buddhists, and Christians.” <emphasis>Mental Health, Religion and Culture</emphasis> 14 (7): 659–672.</p>
   <p>Calhoun, Cheshire. 1999. “Making Up Emotional People: The Case of Romantic Love.” In <emphasis>The Passions of Law</emphasis>, edited by Susan A. Bandes, 217–240. New York: New York University Press.</p>
   <p>Calvin, Catherine M., G. David Batty, Gordon Lowe, and Ian J. Deary. 2011. “Childhood Intelligence and Midlife Inflammatory and Hemostatic Biomarkers: The National Child Development Study (1958) Cohort.” <emphasis>Health Psychology</emphasis> 30 (6): 710–718.</p>
   <p>Cameron, C. Daryl, B. Keith Payne, and John M. Doris. 2013. “Morality in High Definition: Emotion Differentiation Calibrates the Influence of Incidental Disgust on Moral Judgments.” <emphasis>Journal of Experimental Social Psychology</emphasis> 49 (4): 719–725.</p>
   <p>Camras, Linda A., Harriet Oster, Tatsuo Ujiie, Joseph J. Campos, Roger Bakeman, and Zhaolan Meng. 2007. “Do Infants Show Distinct Negative Facial Expressions for Fear and Anger? Emotional Expression in 11-Month-Old European American, Chinese, and Japanese Infants.” <emphasis>Infancy</emphasis> 11 (2): 131–155.</p>
   <p>Carhart-Harris, Robin L., Suresh Muthukumaraswamy, Leor Rosemana, Mendel Kaelena, Wouter Droog, et al. 2016. “Neural Correlates of the LSD Experience Revealed by Multimodal Neuroimaging.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 113 (7): 4853–4858.</p>
   <p>Caron, Rose F., Albert J. Caron, and Rose S. Myers. 1985. “Do Infants See Emotional Expressions in Static Faces?” <emphasis>Child Development</emphasis> 56 (6): 1552–1560.</p>
   <p>Casey, Caroline. 2010. “Looking Past Limits.” TED.com. http://www.ted.com/­talks/­caroline_­casey_­looking_­past_­limits.</p>
   <p>Cassoff, Jamie, Sabrina T. Wiebe, and Reut Gruber. 2012. “Sleep Patterns and the Risk for ADHD: A Review.” <emphasis>Nature and Science of Sleep</emphasis> 4: 73–80.</p>
   <p>Centers for Disease Control and Prevention. 2015. “Prescription Opioid Analgesic Use Among Adults: United States, 1999–2012.” http://­www.cdc.gov/­nchs/­products/­data­briefs/­db189.htm.</p>
   <p>Ceulemans, Eva, Peter Kuppens, and Iven Van Mechelen. 2012. “Capturing the Structure of Distinct Types of Individual Differences in the Situation-Specific Experience of Emotions: The Case of Anger.” <emphasis>European Journal of Personality</emphasis> 26 (5): 484–495.</p>
   <p>Chanes, Lorena, and Lisa Feldman Barrett. 2016. “Redefining the Role of Limbic Areas in Cortical Processing.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 20 (2): 96–106.</p>
   <p>Chang, Anne-Marie, Daniel Aeschbach, Jeanne F. Duffy, and Charles A. Czeisler. 2015. “Evening Use of Light-Emitting eReaders Negatively Affects Sleep, Circadian Timing, and Next-Morning Alertness.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 112 (4): 1232–1237.</p>
   <p>Chang, Luke J., Peter J. Gianaros, Stephen B. Manuck, Anjali Krishnan, and Tor D. Wager. 2015. “A Sensitive and Specific Neural Signature for Picture-Induced Negative Affect.” <emphasis>PLOS Biology</emphasis> 13 (6): e1002180.</p>
   <p>Chao, Linda L., and Alex Martin. 2000. “Representation of Manipulable Man-Made Objects in the Dorsal Stream.” <emphasis>Neuroimage</emphasis> 12 (4): 478–484.</p>
   <p>Charney, Evan. 2012. “Behavior Genetics and Postgenomics.” <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 35 (5): 331–358.</p>
   <p>Chen, Lucy L. 2014. “What Do We Know About Opioid-Induced Hyperalgesia?” <emphasis>Journal of Clinical Outcomes Management</emphasis> 21 (3): 169–175.</p>
   <p>Choi, Ki Sueng, Patricio Riva-Posse, Robert E. Gross, and Helen S. Mayberg. 2015. “Mapping the ‘Depression Switch’ During Intraoperative Testing of Subcallosal Cingulate Deep Brain Stimulation.” <emphasis>JAMA Neurology</emphasis> 72 (11): 1252–1260.</p>
   <p>Chomsky, Noam. 1980. “Rules and Representations.” <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 3 (1): 1–15.</p>
   <p>Cisek, P., and J. Kalaska. 2010. “Neural Mechanisms for Interacting with a World Full of Action Choices.” <emphasis>Annual Review of Neuroscience</emphasis> 33: 269–298.</p>
   <p>Clark, Andy. 2013. “Whatever Next? Predictive Brains, Situated Agents, and the Future of Cognitive Science.” <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 36: 281–253.</p>
   <p>Clark-Polner, E., T. Johnson, and L. F. Barrett. In press. “Multivoxel Pattern Analysis Does Not Provide Evidence to Support the Existence of Basic Emotions.” <emphasis>Cerebral Cortex</emphasis>.</p>
   <p>Clark-Polner, Elizabeth, Tor D. Wager, Ajay B. Satpute, and Lisa Feldman Barrett. In press. “Neural Fingerprinting: Meta-Analysis, Variation, and the Search for Brain-Based Essences in the Science of Emotion.” In <emphasis>Handbook of Emotions</emphasis>, 4th edition, edited by Lisa Feldman Barrett, Michael Lewis, and Jeannette M. Haviland-Jones, 146–165. New York: Guilford Press.</p>
   <p>Clave-Brule, M., A. Mazloum, R. J. Park, E. J. Harbottle, and C. Laird Birmingham. 2009. “Managing Anxiety in Eating Disorders with Knitting.” <emphasis>Eating and Weight Disorders-Studies on Anorexia, Bulimia and Obesity</emphasis> 14 (1): e1–e5.</p>
   <p>Clore, Gerald L., and Andrew Ortony. 2008. “Appraisal Theories: How Cognition Shapes Affect into Emotion.” In <emphasis>Handbook of Emotions</emphasis>, 3rd edition, edited by Michael Lewis, Jeannette M. Haviland-Jones, and Lisa Feldman Barrett, 628–642. New York: Guilford Press.</p>
   <p>Coan, James A., Hillary S. Schaefer, and Richard J. Davidson. 2006. “Lending a Hand: Social Regulation of the Neural Response to Threat.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 17 (12): 1032–1039.</p>
   <p>Cohen, Sheldon, William J. Doyle, David P. Skoner, Bruce S. Rabin, and Jack M. Gwaltney. 1997. “Social Ties and Susceptibility to the Common Cold.” <emphasis>JAMA</emphasis> 277 (24): 1940–1944.</p>
   <p>Cohen, Sheldon, William J. Doyle, Ronald Turner, Cuneyt M. Alper, and David P. Skoner. 2003. “Sociability and Susceptibility to the Common Cold.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 14 (5): 389–395.</p>
   <p>Cohen, Sheldon, and Gail M. Williamson. 1991. “Stress and Infectious Disease in Humans.” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 109 (1): 5–24.</p>
   <p>Cole, Steven W., and Anil K. Sood. 2012. “Molecular Pathways: Beta-Adrenergic Signaling in Cancer.” <emphasis>Clinical Cancer Research</emphasis> 18 (5): 1201–1206.</p>
   <p>Consedine, Nathan S., Yulia E. Chentsova Dutton, and Yulia S. Krivoshekova. 2014. “Emotional Acculturation Predicts Better Somatic Health: Experiential and Expressive Acculturation Among Immigrant Women from Four Ethnic Groups.” <emphasis>Journal of Social and Clinical Psychology</emphasis> 33 (10): 867–889.</p>
   <p>Copeland, William E., Dieter Wolke, Adrian Angold, and E. Jane Costello. 2013. “Adult Psychiatric Outcomes of Bullying and Being Bullied by Peers in Childhood and Adolescence.” <emphasis>JAMA Psychiatry</emphasis> 70 (4): 419–426.</p>
   <p>Copeland, William E., Dieter Wolke, Suzet Tanya Lereya, Lilly Shanahan, Carol Worthman, and E. Jane Costello. 2014. “Childhood Bullying Involvement Predicts Low-Grade Systemic Inflammation into Adulthood.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 111 (21): 7570–7575.</p>
   <p>Cordaro, Daniel T., Dacher Keltner, Sumjay Tshering, Dorji Wangchuk, and Lisa M. Flynn. 2016. “The Voice Conveys Emotion in Ten Globalized Cultures and One Remote Village in Bhutan.” <emphasis>Emotion</emphasis> 16 (1): 117–128.</p>
   <p>Cosmides, Leda, and John Tooby. 2000. “Evolutionary Psychology and the Emotions.” In Handbook of Emotions, 2nd edition, edited by Michael Lewis and Jeannette M. Haviland-Jones, 91–115. New York: Guilford Press.</p>
   <p>Craig, A. D. 2015. <emphasis>How Do You Feel? An Interoceptive Moment with Your Neurobiological Self</emphasis>. Princeton, NJ: Princeton University Press.</p>
   <p>Creswell, J. D., A. A. Taren, E. K. Lindsay, C. M. Greco, P. J. Gianaros, A. Fairgrieve, A. L. Marsland, K. W. Brown, B. M. Way, R. K. Rosen, and J. L. Ferris. In press. “Alterations in Resting State Functional Connectivity Link Mindfulness Meditation with Reduced Interleukin-6.” <emphasis>Biological Psychiatry</emphasis>.</p>
   <p>Crivelli, Carlos, Pilar Carrera, and José-Miguel Fernández-Dols. 2015. “Are Smiles a Sign of Happiness? Spontaneous Expressions of Judo Winners.” <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 36 (1): 52–58.</p>
   <p>Crivelli, Carlos, Sergio Jarillo, James A. Russell, and José-Miguel Fernández-Dols. 2016. “Reading Emotions from Faces in Two Indigenous Societies.” <emphasis>Journal of Experimental Psychology</emphasis> 145 (7): 830–843.</p>
   <p>Crossley, Nicolas A., Andrea Mechelli, Jessica Scott, Francesco Carletti, Peter T. Fox, Philip McGuire, and Edward T. Bullmore. 2014. “The Hubs of the Human Connectome Are Generally Implicated in the Anatomy of Brain Disorders.” <emphasis>Brain</emphasis> 137 (8): 2382–2395.</p>
   <p>Crum, Alia J., William R. Corbin, Kelly D. Brownell, and Peter Salovey. 2011. “Mind over Milkshakes: Mindsets, Not Just Nutrients, Determine Ghrelin Response.” <emphasis>Health Psychology</emphasis> 30 (4): 424–429.</p>
   <p>Crum, Alia J., Peter Salovey, and Shawn Achor. 2013. “Rethinking Stress: The Role of Mindsets in Determining the Stress Response.” <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 104 (4): 716–733.</p>
   <p>Curry, John, Susan Silva, Paul Rohde, Golda Ginsburg, Christopher Kratochvil, Anne Simons, Jerry Kirchner, Diane May, Betsy Kennard, and Taryn Mayes. 2011. “Recovery and Recurrence Following Treatment for Adolescent Major Depression.” <emphasis>Archives of General Psychiatry</emphasis> 68 (3): 263–269.</p>
   <p>Damasio, Antonio. 1994. <emphasis>Descartes’ Error: Emotion, Reason and the Human Brain</emphasis>. New York: Avon.</p>
   <p>——— . 1999. <emphasis>The Feeling of What Happens: Body and Emotion in the Making of Consciousness</emphasis>. New York: Harcourt Brace &amp; Company.</p>
   <p>Damasio, Antonio, and Gil B. Carvalho. 2013. “The Nature of Feelings: Evolutionary and Neurobiological Origins.” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis> 14 (2): 143–152.</p>
   <p>Danese, Andrea, and Bruce S. McEwen. 2012. “Adverse Childhood Experiences, Allostasis, Allostatic Load, and Age-Related Disease.” <emphasis>Physiology and Behavior</emphasis> 106 (1): 29–39.</p>
   <p>Dannlowski, Udo, Anja Stuhrmann, Victoria Beutelmann, Peter Zwanzger, Thomas Lenzen, Dominik Grotegerd, Katharina Domschke, Christa Hohoff, Patricia Ohrmann, and Jochen Bauer. 2012. “Limbic Scars: Long-Term Consequences of Childhood Maltreatment Revealed by Functional and Structural Magnetic Resonance Imaging.” <emphasis>Biological Psychiatry</emphasis> 71 (4): 286–293.</p>
   <p>Dantzer, Robert, Cobi Johanna Heijnen, Annemieke Kavelaars, Sophie Laye, and Lucile Capuron. 2014. “The Neuroimmune Basis of Fatigue.” <emphasis>Trends in Neurosciences</emphasis> 37 (1): 39–46.</p>
   <p>Dantzer, Robert, Jan-Pieter Konsman, Rose-Marie Bluthé, and Keith W. Kelley. 2000. “Neural and Humoral Pathways of Communication from the Immune System to the Brain: Parallel or Convergent?” <emphasis>Autonomic Neuroscience</emphasis> 85 (1): 60–65.</p>
   <p>Danziger, Kurt. 1997. <emphasis>Naming the Mind: How Psychology Found Its Language</emphasis>. London: Sage.</p>
   <p>Danziger, Shai, Jonathan Levav, and Liora Avnaim-Pesso. 2011. “Extraneous Factors in Judicial Decisions.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 108 (17): 6889–6892.</p>
   <p>Darwin, Charles. (1859) 2003. <emphasis>On the Origin of Species</emphasis>. Facsimile edition. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>——— . (1871) 2004. <emphasis>The Descent of Man, and Selection in Relation to Sex</emphasis>. London: Penguin Classics.</p>
   <p>——— . (1872) 2005. <emphasis>The Expression of the Emotions in Man and Animals</emphasis>. Stilwell, KS: Digireads.com.</p>
   <p>Dashiell, John F. 1927. “A New Method of Measuring Reactions to Facial Expression of Emotion.” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 24: 174–175.</p>
   <p>De Boer, Sietse F., and Jaap M. Koolhaas. 2003. “Defensive Burying in Rodents: Ethology, Neurobiology and Psychopharmacology.” <emphasis>European Journal of Pharmacology</emphasis> 463 (1): 145–161.</p>
   <p>Deffenbacher, Kenneth A., Brian H. Bornstein, Steven D. Penrod, and E. Kiernan McGorty. 2004. “A Meta-Analytic Review of the Effects of High Stress on Eyewitness Memory.” <emphasis>Law and Human Behavior</emphasis>28 (6): 687–706.</p>
   <p>De Leersnyder, Jozefien, Batja Mesquita, and Heejung S. Kim. 2011. “Where Do My Emotions Belong? A Study of Immigrants’ Emotional Acculturation.” <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin</emphasis> 37 (4): 451–463.</p>
   <p>Demiralp, Emre, Renee J. Thompson, Jutta Mata, Susanne M. Jaeggi, Martin Buschkuehl, Lisa Feldman Barrett, Phoebe C. Ellsworth, Metin Demiralp, Luis Hernandez-Garcia, and Patricia J. Deldin. 2012. “Feeling Blue or Turquoise? Emotional Differentiation in Major Depressive Disorder.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 23 (11): 1410–1416.</p>
   <p>Deneve, Sophie, and Renaud Jardri. 2016. “Circular Inference: Mistaken Belief, Misplaced Trust.” <emphasis>Current Opinion in Behavioral Sciences</emphasis> 11: 40–48.</p>
   <p>Denham, Joshua, Brendan J. O’Brien, and Fadi J. Charchar. 2016. “Telomere Length Maintenance and Cardio-Metabolic Disease Prevention Through Exercise Training.” <emphasis>Sports Medicine</emphasis>, February 25, 1–25.</p>
   <p>Denham, Susanne A. 1998. <emphasis>Emotional Development in Young Children</emphasis>. New York: Guilford Press.</p>
   <p>Denison, Stephanie, Christie Reed, and Fei Xu. 2013. “The Emergence of Probabilistic Reasoning in Very Young Infants: Evidence from 4.5- and 6-Month-Olds.” <emphasis>Developmental Psychology</emphasis> 49 (2): 243–249.</p>
   <p>Denison, Stephanie, and Fei Xu. 2010. “Twelve- to 14-Month-Old Infants Can Predict Single-Event Probability with Large Set Sizes.” <emphasis>Developmental Science</emphasis> 13 (5): 798–803.</p>
   <p>——— . 2014. “The Origins of Probabilistic Inference in Human Infants.” <emphasis>Cognition</emphasis> 130 (3): 335–347.</p>
   <p>“Developments in the Law: Legal Responses to Domestic Violence.” 1993. <emphasis>Harvard Law Review</emphasis> 106 (7): 1498–1620.</p>
   <p>Dixon-Gordon, Katherine L., Alexander L. Chapman, Nicole H. Weiss, and M. Zachary Rosenthal. 2014. “A Preliminary Examination of the Role of Emotion Differentiation in the Relationship Between Borderline Personality and Urges for Maladaptive Behaviors.” <emphasis>Journal of Psychopathology and Behavioral Assessment</emphasis>36 (4): 616–625.</p>
   <p>Donoghue, Philip C. J., and Mark A. Purnell. 2005. “Genome Duplication, Extinction and Vertebrate Evolution.” <emphasis>Trends in Ecology and Evolution</emphasis> 20 (6): 312–319.</p>
   <p>Dowlati, Yekta, Nathan Herrmann, Walter Swardfager, Helena Liu, Lauren Sham, Elyse K. Reim, and Krista L. Lanctôt. 2010. “A Meta-Analysis of Cytokines in Major Depression.” <emphasis>Biological Psychiatry</emphasis> 67 (5): 446–457.</p>
   <p>Dreger, Alice Domurat. 1998. <emphasis>Hermaphrodites and the Medical Invention of Sex</emphasis>. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>——— . 2015. <emphasis>Galileo’s Middle Finger: Heretics, Activists, and the Search for Justice in Science</emphasis>, New York: Penguin.</p>
   <p>Dreger, Alice D., Cheryl Chase, Aron Sousa, Philip A. Gruppuso, and Joel Frader. 2005. “Changing the Nomenclature/Taxonomy for Intersex: A Scientific and Clinical Rationale.” <emphasis>Journal of Pediatric Endocrinology and Metabolism</emphasis> 18 (8): 729–734.</p>
   <p>Dreyfus, Georges, and Evan Thompson. 2007. “Asian Perspectives: Indian Theories of Mind.” In <emphasis>The Cambridge Handbook of Consciousness</emphasis>, edited by Philip David Zelazo, Morris Moscovitch, and Evan Thompson, 89–114. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>Drnevich, J., et al. 2012. “Impact of Experience-Dependent and Independent Factors on Gene Expression in Songbird Brain.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America</emphasis> 109: 17245–17252.</p>
   <p>Dubois, Samuel, Bruno Rossion, Christine Schiltz, Jean-Michel Bodart, Christian Michel, Raymond Bruyer, and Marc Crommelinck. 1999. “Effect of Familiarity on the Processing of Human Faces.” <emphasis>Neuroimage</emphasis>9 (3): 278–289.</p>
   <p>Duffy, Elizabeth. 1934. “Emotion: An Example of the Need for Reorientation in Psychology.” <emphasis>Psychological Review</emphasis> 41 (2): 184–198.</p>
   <p>——— . 1941. “An Explanation of ‘Emotional’ Phenomena Without the Use of the Concept ‘Emotion.’” <emphasis>Journal of General Psychology</emphasis> 25 (2): 283–293.</p>
   <p>Dunfield, Kristen, Valerie A. Kuhlmeier, Laura O’Connell, and Elizabeth Kelley. 2011. “Examining the Diversity of Prosocial Behavior: Helping, Sharing, and Comforting in Infancy.” <emphasis>Infancy</emphasis> 16 (3): 227–247.</p>
   <p>Dunn, Elizabeth W., Daniel T. Gilbert, and Timothy D. Wilson. 2011. “If Money Doesn’t Make You Happy, Then You Probably Aren’t Spending It Right.” <emphasis>Journal of Consumer Psychology</emphasis> 21 (2): 115–125.</p>
   <p>Dunn, Elizabeth, and Michael Norton. 2013. <emphasis>Happy Money: The Science of Smarter Spending</emphasis>. New York: Simon and Schuster.</p>
   <p>Dunsmore, Julie C., Pa Her, Amy G. Halberstadt, and Marie B. Perez-Rivera. 2009. “Parents’ Beliefs About Emotions and Children’s Recognition of Parents’ Emotions.” <emphasis>Journal of Nonverbal Behavior</emphasis> 33 (2): 121–140.</p>
   <p>Durham, William H. 1991. <emphasis>Coevolution: Genes, Culture, and Human Diversity</emphasis>. Stanford, CA: Stanford University Press.</p>
   <p>Edelman, Gerald M. 1987. <emphasis>Neural Darwinism: The Theory of Neuronal Group Selection</emphasis>. New York: Basic Books.</p>
   <p>——— . 1990. <emphasis>The Remembered Present</emphasis>: A Biological Theory of Consciousness. New York: Basic Books.</p>
   <p>Edelman, G. M., and J. A. Gally. 2001. “Degeneracy and Complexity in Biological Systems.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 98: 13763–13768.</p>
   <p>Edelman, Gerald M., and Giulio Tononi. 2000. <emphasis>A Universe of Consciousness: How Matter Becomes Imagination</emphasis>. New York: Basic Books.</p>
   <p>Edersheim, Judith G., Rebecca Weintraub Brendel, and Bruce H. Price. 2012. “Neuroimaging, Diminished Capacity and Mitigation.” In <emphasis>Neuroimaging in Forensic Psychiatry: From the Clinic to the Courtroom</emphasis>, edited by Joseph R. Simpson, 163–193. West Sussex, UK: Wiley-Blackwell.</p>
   <p>Einstein, Albert, Leopold Infeld, and Banesh Hoffmann. 1938. “The Gravitational Equations and the Problem of Motion.” <emphasis>Annals of Mathematics</emphasis> 39 (1): 65–100.</p>
   <p>Eisenberger, Naomi I. 2012. “The Pain of Social Disconnection: Examining the Shared Neural Underpinnings of Physical and Social Pain.” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis> 13 (6): 421–434.</p>
   <p>Eisenberger, Naomi I., and Steve W. Cole. 2012. “Social Neuroscience and Health: Neurophysiological Mechanisms Linking Social Ties with Physical Health.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 15 (5): 669–674.</p>
   <p>Eisenberger, Naomi I., Tristen K. Inagaki, Nehjla M. Mashal, and Michael R. Irwin. 2010. “Inflammation and Social Experience: An Inflammatory Challenge Induces Feelings of Social Disconnection in Addition to Depressed Mood.” <emphasis>Brain, Behavior, and Immunity</emphasis> 24 (4): 558–563.</p>
   <p>Ekkekakis, Panteleimon, Elaine A. Hargreaves, and Gaynor Parfitt. 2013. “Invited Guest Editorial: Envisioning the Next Fifty Years of Research on the Exercise-Affect Relationship.” <emphasis>Psychology of Sport and Exercise</emphasis> 14 (5): 751–758.</p>
   <p>Ekman, Paul. 1992. “An Argument for Basic Emotions.” <emphasis>Cognition and Emotion</emphasis> 6: 169–200.</p>
   <p>——— . 2007. <emphasis>Emotions Revealed: Recognizing Faces and Feelings to Improve Communication and Emotional Life</emphasis>. New York: Henry Holt.</p>
   <p>Ekman, Paul, and Daniel Cordaro. 2011. “What Is Meant by Calling Emotions Basic.” <emphasis>Emotion Review</emphasis>3 (4): 364–370.</p>
   <p>Ekman, Paul, and Wallace V. Friesen. 1971. “Constants Across Cultures in the Face and Emotion.” <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 17 (2): 124–129.</p>
   <p>——— . 1984. <emphasis>EM-FACS Coding Manual</emphasis>. San Francisco: Consulting Psychologists Press.</p>
   <p>Ekman, Paul, Wallace V. Friesen, Maureen O’Sullivan, Anthony Chan, Irene Diacoyanni-Tarlatzis, Karl Heider, Rainer Krause, William Ayhan LeCompte, Tom Pitcairn, and Pio E. Ricci-Bitti. 1987. “Universals and Cultural Differences in the Judgments of Facial Expressions of Emotion.” <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 53 (4): 712–717.</p>
   <p>Ekman, Paul, Robert W. Levenson, and Wallace V. Friesen. 1983. “Autonomic Nervous System Activity Distinguishes Among Emotions.” <emphasis>Science</emphasis> 221 (4616): 1208–1210.</p>
   <p>Ekman, Paul, E. Richard Sorenson, and Wallace V. Friesen. 1969. “Pan-Cultural Elements in Facial Displays of Emotion.” <emphasis>Science</emphasis> 164 (3875): 86–88.</p>
   <p>Elfenbein, Hillary Anger, and Nalini Ambady. 2002. “On the Universality and Cultural Specificity of Emotion Recognition: A Meta-Analysis.” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 128 (2): 203–235.</p>
   <p>Ellingsen, Dan-Mikael, Johan Wessberg, Marie Eikemo, Jaquette Liljencrantz, Tor Endestad, Håkan Olausson, and Siri Leknes. 2013. “Placebo Improves Pleasure and Pain Through Opposite Modulation of Sensory Processing.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 110 (44): 17993–17998.</p>
   <p>Ellis, Bruce J., and W. Thomas Boyce. 2008. “Biological Sensitivity to Context.” <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 17 (3): 183–187.</p>
   <p>Emmons, Robert A., and Michael E. McCullough. 2003. “Counting Blessings Versus Burdens: An Experimental Investigation of Gratitude and Subjective Well-Being in Daily Life.” <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 84 (2): 377–389.</p>
   <p>Emmons, Scott W. 2012. “The Mood of a Worm.” <emphasis>Science</emphasis> 338 (6106): 475–476.</p>
   <p>Ensor, Rosie, and Claire Hughes. 2008. “Content or Connectedness? Mother-Child Talk and Early Social Understanding.” <emphasis>Child Development</emphasis> 79 (1): 201–216.</p>
   <p>Epley, Nicholas, Adam Waytz, and John T. Cacioppo. 2007. “On Seeing Human: A Three-Factor Theory of Anthropomorphism.” <emphasis>Psychological Review</emphasis> 114 (4): 864–886.</p>
   <p>Erbas, Yasemin, Eva Ceulemans, Johanna Boonen, Ilse Noens, and Peter Kuppens. 2013. “Emotion Differentiation in Autism Spectrum Disorder.” <emphasis>Research in Autism Spectrum Disorders</emphasis> 7 (10): 1221–1227.</p>
   <p>Erbas, Yasemin, Eva Ceulemans, Madeline Lee Pe, Peter Koval, and Peter Kuppens. 2014. “Negative Emotion Differentiation: Its Personality and Well-Being Correlates and a Comparison of Different Assessment Methods.” <emphasis>Cognition and Emotion</emphasis> 28 (7): 1196–1213.</p>
   <p>Erickson, Kirk I., Michelle W. Voss, Ruchika Shaurya Prakash, Chandramallika Basak, Amanda Szabo, Laura Chaddock, Jennifer S. Kim, Susie Heo, Heloisa Alves, and Siobhan M. White. 2011. “Exercise Training Increases Size of Hippocampus and Improves Memory.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis>108 (7): 3017–3022.</p>
   <p>Ernst, Aurélie, and Jonas Frisén. 2015. “Adult Neurogenesis in Humans-Common and Unique Traits in Mammals.” <emphasis>PLOS Biology</emphasis> 13 (1): e1002045. doi:10.1371/journal.pbio.1002045.</p>
   <p>ESPN. 2014. “Bucks Hire Facial Coding Expert.” December 27. http://espn.­go.com/­nba/­story/­_/­id/­1208­0142/­milwaukee-bucks-hire-facial-coding-expert-help-team-improve.</p>
   <p>Etkin, Amit, and Tor D. Wager. 2007. “Functional Neuroimaging of Anxiety: A Meta-Analysis of Emotional Processing in PTSD, Social Anxiety Disorder, and Specific Phobia.” <emphasis>American Journal of Psychiatry</emphasis> 164 (10): 1476–1488.</p>
   <p>Fabre-Thorpe, Michèle. 2010. “Concepts in Monkeys.” In <emphasis>The Making of Human Concepts</emphasis>, edited by Denis Mareschal, Paul C. Quinn, and Stephen E. G. Lea, 201–226. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Fachner, George, Steven Carter, and Collaborative Reform Initiative. 2015. “An Assessment of Deadly Force in the Philadelphia Police Department.” Washington, DC: Office of Community Oriented Policing Services.</p>
   <p>Feigenson, Lisa, and Justin Halberda. 2008. “Conceptual Knowledge Increases Infants’ Memory Capacity.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 105 (29): 9926–9930.</p>
   <p>Feinstein, Justin S., Ralph Adolphs, Antonio Damasio, and Daniel Tranel. 2011. “The Human Amygdala and the Induction and Experience of Fear.” <emphasis>Current Biology</emphasis> 21 (1): 34–38.</p>
   <p>Feinstein, Justin S., David Rudrauf, Sahib S. Khalsa, Martin D. Cassell, Joel Bruss, Thomas J. Grabowski, and Daniel Tranel. 2010. “Bilateral Limbic System Destruction in Man.” <emphasis>Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology</emphasis> 32 (1): 88–106.</p>
   <p>Felitti, Vincent J., Robert F. Anda, Dale Nordenberg, David F. Williamson, Alison M. Spitz, Valerie Edwards, Mary P. Koss, and James S. Marks. 1998. “Relationship of Childhood Abuse and Household Dysfunction to Many of the Leading Causes of Death in Adults: The Adverse Childhood Experiences (ACE) Study.” <emphasis>American Journal of Preventive Medicine</emphasis> 14 (4): 245–258.</p>
   <p>Feresin, Emiliano. 2011. “Italian Court Reduces Murder Sentence Based on Neuroimaging Data.” <emphasis>Nature News Blog</emphasis>, September 1. http://blogs.­nature.com/­news/­2011/­09/­italian_­court_­reduces_­murder_­s.html.</p>
   <p>Fernald, Anne, Virginia A. Marchman, and Adriana Weisleder. 2013. “SES Differences in Language Processing Skill and Vocabulary Are Evident at 18 Months.” <emphasis>Developmental Science</emphasis> 16 (2): 234–248.</p>
   <p>Fernández-Dols, José-Miguel, and María-Angeles Ruiz-Belda. 1995. “Are Smiles a Sign of Happiness? Gold Medal Winners at the Olympic Games.” <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 69 (6): 1113–1119.</p>
   <p>Fields, Howard L., and Elyssa B. Margolis. 2015. “Understanding Opioid Reward.” <emphasis>Trends in Neurosciences</emphasis> 38 (4): 217–225.</p>
   <p>Finger, Stanley. 2001. <emphasis>Origins of Neuroscience: A History of Explorations into Brain Function</emphasis>. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Finlay, Barbara L., and Ryutaro Uchiyama. 2015. “Developmental Mechanisms Channeling Cortical Evolution.” <emphasis>Trends in Neurosciences</emphasis> 38 (2): 69–76.</p>
   <p>Finn, Emily S., Xilin Shen, Dustin Scheinost, Monica D. Rosenberg, Jessica Huang, Marvin M. Chun, Xenophon Papademetris, and R. Todd Constable. 2015. “Functional Connectome Fingerprinting: Identifying Individuals Using Patterns of Brain Connectivity.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 18 (11): 1664–1671.</p>
   <p>Firestein, Stuart. 2012. <emphasis>Ignorance: How It Drives Science</emphasis>. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Fischer, Håkan, Christopher I. Wright, Paul J. Whalen, Sean C. McInerney, Lisa M. Shin, and Scott L. Rauch. 2003. “Brain Habituation During Repeated Exposure to Fearful and Neutral Faces: A Functional MRI Study.” <emphasis>Brain Research Bulletin</emphasis> 59 (5): 387–392.</p>
   <p>Fischer, Shannon. 2013. “About Face.” <emphasis>Boston Magazine</emphasis>, July. 68–73.</p>
   <p>Fisher, Helen E., Lucy L. Brown, Arthur Aron, Greg Strong, and Debra Mashek. 2010. “Reward, Addiction, and Emotion Regulation Systems Associated with Rejection in Love.” <emphasis>Journal of Neurophysiology</emphasis>104 (1): 51–60.</p>
   <p>Fodor, Jerry A. 1983. <emphasis>The Modularity of Mind: An Essay on Faculty Psychology</emphasis>. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Ford, Brett Q., and Maya Tamir. 2012. “When Getting Angry Is Smart: Emotional Preferences and Emotional Intelligence.” <emphasis>Emotion</emphasis> 12 (4): 685–689.</p>
   <p>Ford, Earl S. 2002. “Does Exercise Reduce Inflammation? Physical Activity and C-Reactive Protein Among US Adults.” <emphasis>Epidemiology</emphasis> 13 (5): 561–568.</p>
   <p>Fossat, Pascal, Julien Bacqué-Cazenave, Philippe De Deurwaerdère, Jean-Paul Delbecque, and Daniel Cattaert. 2014. “Anxiety-Like Behavior in Crayfish Is Controlled by Serotonin.” <emphasis>Science</emphasis> 344 (6189): 1293–1297.</p>
   <p>Foulke, Emerson, and Thomas G. Sticht. 1969. “Review of Research on the Intelligibility and Comprehension of Accelerated Speech.” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 72 (1): 50–62.</p>
   <p>Franklin, David W., and Daniel M. Wolpert. 2011. “Computational Mechanisms of Sensorimotor Control.” <emphasis>Neuron</emphasis> 72 (3): 425–442.</p>
   <p>Freddolino, Peter L., and Saeed Tavazoie. 2012. “Beyond Homeostasis: A Predictive-Dynamic Framework for Understanding Cellular Behavior.” <emphasis>Annual Review of Cell and Developmental Biology</emphasis> 28: 363–384.</p>
   <p>Fridlund, Alan J. 1991. “Sociality of Solitary Smiling: Potentiation by an Implicit Audience.” <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 60 (2): 229–240.</p>
   <p>“Fright Night.” 2012. <emphasis>Science</emphasis> 338 (6106): 450.</p>
   <p>Frijda, Nico H. 1988. “The Laws of Emotion.” <emphasis>American Psychologist</emphasis> 43 (5): 349–358.</p>
   <p>Friston, Karl. 2010. “The Free-Energy Principle: A Unified Brain Theory?” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis>11: 127–138.</p>
   <p>Froh, Jeffrey J., William J. Sefick, and Robert A. Emmons. 2008. “Counting Blessings in Early Adolescents: An Experimental Study of Gratitude and Subjective Well-Being.” <emphasis>Journal of School Psychology</emphasis>46 (2): 213–233.</p>
   <p>Frost, Ram, Blair C. Armstrong, Noam Siegelman, and Morten H. Christiansen. 2015. “Domain Generality Versus Modality Specificity: The Paradox of Statistical Learning.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 19 (3): 117–125.</p>
   <p>Fu, Cynthia H. Y., Herbert Steiner, and Sergi G. Costafreda. 2013. “Predictive Neural Biomarkers of Clinical Response in Depression: A Meta-Analysis of Functional and Structural Neuroimaging Studies of Pharmacological and Psychological Therapies.” <emphasis>Neurobiology of Disease</emphasis> 52: 75–83.</p>
   <p>Fugate, Jennifer, Harold Gouzoules, and Lisa Feldman Barrett. 2010. “Reading Chimpanzee Faces: Evidence for the Role of Verbal Labels in Categorical Perception of Emotion.” <emphasis>Emotion</emphasis> 10 (4): 544–554.</p>
   <p>Ganzel, Barbara L., Pamela A. Morris, and Elaine Wethington. 2010. “Allostasis and the Human Brain: Integrating Models of Stress from the Social and Life Sciences.” <emphasis>Psychological Review</emphasis> 117 (1): 134–174.</p>
   <p>Gao, Wei, Sarael Alcauter, Amanda Elton, Carlos R. Hernandez-Castillo, J. Keith Smith, Juanita Ramirez, and Weili Lin. 2014. “Functional Network Development During the First Year: Relative Sequence and Socioeconomic Correlations.” <emphasis>Cerebral Cortex</emphasis> 25 (9): 2919–2928.</p>
   <p>Gao, Wei, Amanda Elton, Hongtu Zhu, Sarael Alcauter, J. Keith Smith, John H. Gilmore, and Weili Lin. 2014. “Intersubject Variability of and Genetic Effects on the Brain’s Functional Connectivity During Infancy.” <emphasis>Journal of Neuroscience</emphasis> 34 (34): 11288–11296.</p>
   <p>Gao, Wei, Hongtu Zhu, Kelly S. Giovanello, J. Keith Smith, Dinggang Shen, John H. Gilmore, and Weili Lin. 2009. “Evidence on the Emergence of the Brain’s Default Network from 2-Week-Old to 2-Year-Old Healthy Pediatric Subjects.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 106 (16): 6790–6795.</p>
   <p>Garber, Megan. 2013. “Tongue and Tech: The Many Emotions for Which English Has No Words.” <emphasis>Atlantic</emphasis>, January 8. http://www.the­atlantic.com/­technology/­archive/­2013/­01/­tongue-and-tech-the-many-emotions-for-which-english-has-no-words/266956/.</p>
   <p>Gardner, Howard. 1975. <emphasis>The Shattered Mind: The Person After Brain Damage</emphasis>. New York: Vintage.</p>
   <p>Garland, Eric L., Brett Froeliger, and Matthew O. Howard. 2014. “Effects of Mindfulness-Oriented Recovery Enhancement on Reward Responsiveness and Opioid Cue-Reactivity.” <emphasis>Psychopharmacology</emphasis>231 (16): 3229–3238.</p>
   <p>Gelman, Susan A. 2009. “Learning from Others: Children’s Construction of Concepts.” <emphasis>Annual Review of Psychology</emphasis> 60: 115–140.</p>
   <p>Gendron, M., and L. F. Barrett. 2009. “Reconstructing the Past: A Century of Ideas About Emotion in Psychology.” <emphasis>Emotion Review</emphasis> 1 (4): 316–339.</p>
   <p>——— . In press. “How and Why Are Emotions Communicated.” In <emphasis>The Nature of Emotion: Fundamental Questions</emphasis>, 2nd edition, edited by A. S. Fox, R. C. Lapate, A. J. Shackman, and R. J. Davidson. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Gendron, Maria, Kristen A. Lindquist, Lawrence W. Barsalou, and Lisa Feldman Barrett. 2012. “Emotion Words Shape Emotion Percepts.” <emphasis>Emotion</emphasis> 12 (2): 314–325.</p>
   <p>Gendron, Maria, Debi Roberson, Jacoba Marieta van der Vyver, and Lisa Feldman Barrett. 2014a. “Cultural Relativity in Perceiving Emotion from Vocalizations.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 25 (4): 911–920.</p>
   <p>——— . 2014b. “Perceptions of Emotion from Facial Expressions Are Not Culturally Universal: Evidence from a Remote Culture.” <emphasis>Emotion</emphasis> 14 (2): 251–262.</p>
   <p>Gertner, Nancy. 2015. “Will We Ever Know Why Dzhokhar Tsarnaev Spoke After It Was Too Late?” <emphasis>Boston Globe</emphasis>, June 30. http://clbb.­mgh.­harvard.edu/­will-we-ever-know-why-dzhokhar-tsarnaev-spoke-after-it-was-too-late.</p>
   <p>Gibson, William T., Carlos R. Gonzalez, Conchi Fernandez, Lakshminarayanan Ramasamy, Tanya Tabachnik, Rebecca R. Du, Panna D. Felsen, Michael R. Maire, Pietro Perona, and David J. Anderson. 2015. “Behavioral Responses to a Repetitive Visual Threat Stimulus Express a Persistent State of Defensive Arousal in Drosophila.” <emphasis>Current Biology</emphasis> 25 (11): 1401–1415.</p>
   <p>Gilbert, Charles D., and Wu Li. 2013. “Top-Down Influences on Visual Processing.” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis> 14 (5): 350–363.</p>
   <p>Gilbert, D. T. 1998. “Ordinary Personology.” In <emphasis>The Handbook of Social Psychology</emphasis>, edited by S. T. Fiske and L. Gardner, 89–150. New York: McGraw-Hill.</p>
   <p>Giuliano, Ryan J., Elizabeth A. Skowron, and Elliot T. Berkman. 2015. “Growth Models of Dyadic Synchrony and Mother-Child Vagal Tone in the Context of Parenting At-Risk.” <emphasis>Biological Psychology</emphasis> 105: 29–36.</p>
   <p>Gleeson, Michael, Nicolette C. Bishop, David J. Stensel, Martin R. Lindley, Sarabjit S. Mastana, and Myra A. Nimmo. 2011. “The Anti-Inflammatory Effects of Exercise: Mechanisms and Implications for the Prevention and Treatment of Disease.” <emphasis>Nature Reviews Immunology</emphasis> 11 (9): 607–615.</p>
   <p>Goldapple, Kimberly, Zindel Segal, Carol Garson, Mark Lau, Peter Bieling, Sidney Kennedy, and Helen Mayberg. 2004. “Modulation of Cortical-Limbic Pathways in Major Depression: Treatment-Specific Effects of Cognitive Behavior Therapy.” <emphasis>Archives of General Psychiatry</emphasis> 61 (1): 34–41.</p>
   <p>Goldstein, Andrea N., and Matthew P. Walker. 2014. “The Role of Sleep in Emotional Brain Function.” <emphasis>Annual Review of Clinical Psychology</emphasis> 10: 679–708.</p>
   <p>Goldstone, Robert L. 1994. “The Role of Similarity in Categorization: Providing a Groundwork.” <emphasis>Cognition</emphasis> 52 (2): 125–157.</p>
   <p>Goleman, Daniel. 1998. <emphasis>Working with Emotional Intelligence</emphasis>. New York: Bantam.</p>
   <p>——— . 2006. <emphasis>Emotional Intelligence</emphasis>. New York: Random House.</p>
   <p>Golinkoff, Roberta Michnick, Dilara Deniz Can, Melanie Soderstrom, and Kathy Hirsh-Pasek. 2015. “(Baby) Talk to Me: The Social Context of Infant-Directed Speech and Its Effects on Early Language Acquisition.” <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 24 (5): 339–344.</p>
   <p>Goodkind, Madeleine, Simon B. Eickhoff, Desmond J. Oathes, Ying Jiang, Andrew Chang, Laura B. Jones-Hagata, Brissa N. Ortega, Yevgeniya V. Zaiko, Erika L. Roach, and Mayuresh S. Korgaonkar. 2015. “Identification of a Common Neurobiological Substrate for Mental Illness.” <emphasis>JAMA Psychiatry</emphasis> 72 (4): 305–315.</p>
   <p>Goodman, Morris. 1999. “The Genomic Record of Humankind’s Evolutionary Roots.” American <emphasis>Journal of Human Genetics</emphasis> 64 (1): 31–39.</p>
   <p>Goodnough, Abby. 2009. “Harvard Professor Jailed; Officer Is Accused of Bias.” <emphasis>New York Times</emphasis>, July 20. http://www.nytimes.com/­2009/­07/­21/­us/­21­gates.html.</p>
   <p>Gopnik, Alison. 2009. <emphasis>The Philosophical Baby: What Children’s Minds Tell Us About Truth, Love and the Meaning of Life</emphasis>. New York: Random House.</p>
   <p>Gopnik, Alison, and David M. Sobel. 2000. “Detecting Blickets: How Young Children Use Information About Novel Causal Powers in Categorization and Induction.” Child Development 71 (5): 1205–1222.</p>
   <p>Gosselin, Frédéric, and Philippe G. Schyns. 2003. “Superstitious Perceptions Reveal Properties of Internal Representations.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 14 (5): 505–509.</p>
   <p>Gottman, John M., Lynn Fainsilber Katz, and Carole Hooven. 1996. “Parental Meta-Emotion Philosophy and the Emotional Life of Families: Theoretical Models and Preliminary Data.” <emphasis>Journal of Family Psychology</emphasis>10 (3): 243–268.</p>
   <p>Government Accountability Office (GAO). 2013. “Aviation Security: TSA Should Limit Future Funding for Behavior Detection Activities (GAO-14–159).” http://www.gao.gov/­products/­GAO-14-159.</p>
   <p>Grandin, Temple. 1991. “An Inside View of Autism.” http://www.autism.com/­advocacy_­grandin.</p>
   <p>——— . 2009. “How Does Visual Thinking Work in the Mind of a Person with Autism? A Personal Account.” <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society of London B: Biological Sciences</emphasis> 364 (1522): 1437–1442.</p>
   <p>Graziano, Michael S. A. 2013. <emphasis>Consciousness and the Social Brain</emphasis>. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>——— . 2016. “Ethological Action Maps: A Paradigm Shift for the Motor Cortex.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 20 (2): 121–132.</p>
   <p>Greene, Brian. 2007. <emphasis>The Fabric of the Cosmos: Space, Time, and the Texture of Reality</emphasis>. New York: Vintage.</p>
   <p>Grill-Spector, Kalanit, and Kevin S. Weiner. 2014. “The Functional Architecture of the Ventral Temporal Cortex and Its Role in Categorization.” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis> 15 (8): 536–548.</p>
   <p>Gross, Cornelius T., and Newton Sabino Canteras. 2012. “The Many Paths to Fear.” Nature <emphasis>Reviews Neuroscience</emphasis> 13 (9): 651–658.</p>
   <p>Gross, James J. 2015. “Emotion Regulation: Current Status and Future Prospects.” <emphasis>Psychological Inquiry</emphasis>26 (1): 1–26.</p>
   <p>Gross, James J., and Lisa Feldman Barrett. 2011. “Emotion Generation and Emotion Regulation: One or Two Depends on Your Point of View.” <emphasis>Emotion Review</emphasis> 3 (1): 8–16.</p>
   <p>Guarneri-White, Maria Elizabeth. 2014. <emphasis>Biological Aging and Peer Victimization: The Role of Social Support in Telomere Length and Health Outcomes</emphasis>. Master’s thesis, University of Texas at Arlington, 1566471.</p>
   <p>Guillory, Sean A., and Krzysztof A. Bujarski. 2014. “Exploring Emotions Using Invasive Methods: Review of 60 Years of Human Intracranial Electrophysiology.” <emphasis>Social Cognitive and Affective Neuroscience</emphasis> 9 (12): 1880–1889.</p>
   <p>Gweon, Hyowon, Joshua B. Tenenbaum, and Laura E. Schulz. 2010. “Infants Consider Both the Sample and the Sampling Process in Inductive Generalization.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis>107 (20): 9066–9071.</p>
   <p>Hacking, Ian. 1999. <emphasis>The Social Construction of What?</emphasis> Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Hagelskamp, Carolin, Marc A. Brackett, Susan E. Rivers, and Peter Salovey. 2013. “Improving Classroom Quality with the Ruler Approach to Social and Emotional Learning: Proximal and Distal Outcomes.” <emphasis>American Journal of Community Psychology</emphasis> 51 (3–4): 530–543.</p>
   <p>Halperin, Eran, Roni Porat, Maya Tamir, and James J. Gross. 2013. “Can Emotion Regulation Change Political Attitudes in Intractable Conflicts? From the Laboratory to the Field.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 24 (1): 106–111.</p>
   <p>Halpern, Jake. 2008. <emphasis>Fame Junkies: The Hidden Truths Behind America’s Favorite Addiction</emphasis>. Boston: Houghton Mifflin Harcourt.</p>
   <p>Hamlin, J. Kiley, George E. Newman, and Karen Wynn. 2009. “Eight-Month-Old Infants Infer Unfulfilled Goals, Despite Ambiguous Physical Evidence.” <emphasis>Infancy</emphasis> 14 (5): 579–590.</p>
   <p>Haney, Craig. 2005. <emphasis>Death by Design: Capital Punishment as a Social Psychological System</emphasis>. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Hanson, Jamie L., Nicole Hair, Dinggang G. Shen, Feng Shi, John H. Gilmore, Barbara L. Wolfe, and Seth D. Pollak. 2013. “Family Poverty Affects the Rate of Human Infant Brain Growth.” PLOS One 8 (12): e80954. doi:10.1371/journal.pone.0080954.</p>
   <p>Hare, Brian, and Vanessa Woods. 2013. <emphasis>The Genius of Dogs: How Dogs Are Smarter than You Think</emphasis>. New York: Penguin.</p>
   <p>Harmon-Jones, Eddie, and Carly K. Peterson. 2009. “Supine Body Position Reduces Neural Response to Anger Evocation.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 20 (10): 1209–1210.</p>
   <p>Harré, Rom. 1986. <emphasis>The Social Construction of Emotions.</emphasis> New York: Blackwell.</p>
   <p>Harris, Christine R., and Caroline Prouvost. 2014. “Jealousy in Dogs.” <emphasis>PLOS One</emphasis> 9 (7): e94597. doi:10.1371/journal.pone.0094597.</p>
   <p>Harris, Paul L., Marc de Rosnay, and Francisco Pons. In press. “Understanding Emotion.” In <emphasis>Handbook of Emotions</emphasis>, 4th edition, edited by Lisa Feldman Barrett, Michael Lewis, and Jeannette M. Haviland-Jones, 293–306. New York: Guilford Press.</p>
   <p>Harrison, Neil A., Lena Brydon, Cicely Walker, Marcus A. Gray, Andrew Steptoe, and Hugo D. Critchley. 2009. “Inflammation Causes Mood Changes Through Alterations in Subgenual Cingulate Activity and Mesolimbic Connectivity.” <emphasis>Biological Psychiatry</emphasis> 66 (5): 407–414.</p>
   <p>Harrison, Neil A., Lena Brydon, Cicely Walker, Marcus A. Gray, Andrew Steptoe, Raymond J. Dolan, and Hugo D. Critchley. 2009. “Neural Origins of Human Sickness in Interoceptive Responses to Inflammation.” <emphasis>Biological Psychiatry</emphasis> 66 (5): 415–422.</p>
   <p>Hart, Betty, and Todd R. Risley. 1995. <emphasis>Meaningful Differences in the Everyday Experience of Young American Children</emphasis>. Baltimore: Paul H. Brookes.</p>
   <p>——— . 2003. “The Early Catastrophe: The 30 Million Word Gap by Age 3.” <emphasis>American Educator</emphasis> 27 (1): 4–9.</p>
   <p>Hart, Heledd, and Katya Rubia. 2012. “Neuroimaging of Child Abuse: A Critical Review.” <emphasis>Frontiers in Human Neuroscience</emphasis> 6 (52): 1–24.</p>
   <p>Harvey, Allison G., Greg Murray, Rebecca A. Chandler, and Adriane Soehner. 2011. “Sleep Disturbance as Transdiagnostic: Consideration of Neurobiological Mechanisms.” <emphasis>Clinical Psychology Review</emphasis> 31 (2): 225–235.</p>
   <p>Hassabis, Demis, and Eleanor A. Maguire. 2009. “The Construction System of the Brain.” <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 364 (1521): 1263–1271.</p>
   <p>Hathaway, Bill. 2015. “Imaging Study Shows Brain Activity May Be as Unique as Fingerprints.” YaleNews, October 12. http://news.­yale.edu/­2015/­10/­12/­imaging-study-shows-brain-activity-may-be-unique-fingerprints.</p>
   <p>Hawkins, Jeff, and Sandra Blakeslee. 2004. <emphasis>On Intelligence</emphasis>. New York: St. Martin’s Griffin.</p>
   <p>Hermann, Christiane, Johanna Hohmeister, Sueha Demirakça, Katrin Zohsel, and Herta Flor. 2006. “Long-Term Alteration of Pain Sensitivity in School-Aged Children with Early Pain Experiences.” <emphasis>Pain</emphasis> 125 (3): 278–285.</p>
   <p>Hertzman, Clyde, and Tom Boyce. 2010. “How Experience Gets Under the Skin to Create Gradients in Developmental Health.” <emphasis>Annual Review of Public Health</emphasis> 31: 329–347.</p>
   <p>Hey, Jody. 2010. “The Divergence of Chimpanzee Species and Subspecies as Revealed in Multipopulation Isolation-with-Migration Analyses.” <emphasis>Molecular Biology and Evolution</emphasis> 27 (4): 921–933.</p>
   <p>Higashida, Naoki. 2013. <emphasis>The Reason I Jump: The Inner Voice of a Thirteen-Year-Old Boy with Autism.</emphasis> New York: Random House.</p>
   <p>Higgins, E. Tory. 1987. “Self-Discrepancy: A Theory Relating Self and Affect.” <emphasis>Psychological Review</emphasis>94 (3): 319–340.</p>
   <p>Hill, Jason, Terrie Inder, Jeffrey Neil, Donna Dierker, John Harwell, and David Van Essen. 2010. “Similar Patterns of Cortical Expansion During Human Development and Evolution.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 107 (29): 13135–13140.</p>
   <p>Hillix, William A., and Duane M. Rumbaugh. 2004. “Language Research with Nonhuman Animals: Methods and Problems.” In A<emphasis>nimal Bodies, Human Minds: Ape, Dolphin, and Parrot Language Skills</emphasis>, 25–44. New York: Kluwer Academic.</p>
   <p>Hirsh-Pasek, Kathy, Lauren B. Adamson, Roger Bakeman, Margaret Tresch Owen, Roberta Michnick Golinkoff, Amy Pace, Paula K. S. Yust, and Katharine Suma. 2015. “The Contribution of Early Communication Quality to Low-Income Children’s Language Success.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 26 (7): 1071–1083. doi:10.1177/0956797615581493.</p>
   <p>Hochschild, Arlie R. 1983. <emphasis>The Managed Heart: Commercialization of Human Feeling</emphasis>. Berkeley: University of California Press.</p>
   <p>Hofer, Myron A. 1984. “Relationships as Regulators: A Psychobiologic Perspective on Bereavement.” <emphasis>Psychosomatic Medicine</emphasis> 46 (3): 183–197.</p>
   <p>——— . 2006. “Psychobiological Roots of Early Attachment.” <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 15 (2): 84–88.</p>
   <p>Hohwy, Jakob. 2013. <emphasis>The Predictive Mind</emphasis>. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Holt-Lunstad, Julianne, Timothy B. Smith, and J. Bradley Layton. 2010. “Social Relationships and Mortality Risk: A Meta-Analytic Review.” <emphasis>PLOS Med</emphasis> 7 (7): e1000316. doi:1.1371/j ournal.pmed.1316.</p>
   <p>Holtzheimer, Paul E., Mary E. Kelley, Robert E. Gross, Megan M. Filkowski, Steven J. Garlow, Andrea Barrocas, Dylan Wint, Margaret C. Craighead, Julie Kozarsky, and Ronald Chismar. 2012. “Subcallosal Cingulate Deep Brain Stimulation for Treatment-Resistant Unipolar and Bipolar Depression.” <emphasis>Archives of General Psychiatry</emphasis> 69 (2): 150–158.</p>
   <p>Horowitz, Alexandra. 2009. “Disambiguating the ‘Guilty Look’: Salient Prompts to a Familiar Dog Behaviour.” <emphasis>Behavioural Processes</emphasis> 81 (3): 447–452.</p>
   <p>Hoyt, Michael A., Annette L. Stanton, Julienne E. Bower, KaMala S. Thomas, Mark S. Litwin, Elizabeth C. Breen, and Michael R. Irwin. 2013. “Inflammatory Biomarkers and Emotional Approach Coping in Men with Prostate Cancer.” <emphasis>Brain, Behavior, and Immunity</emphasis> 32: 173–179.</p>
   <p>Hunter, Richard G., and Bruce S. McEwen. 2013. “Stress and Anxiety Across the Lifespan: Structural Plasticity and Epigenetic Regulation.” <emphasis>Epigenomics</emphasis> 5 (2): 177–194.</p>
   <p>Huntsinger, Jeffrey R., Linda M. Isbell, and Gerald L. Clore. 2014. “The Affective Control of Thought: Malleable, Not Fixed.” <emphasis>Psychological Review</emphasis> 121 (4): 600–618.</p>
   <p>Innocence Project. 2015. “Eyewitness Misidentification.” http://www.innocence­project.org/­causes-wrongful-conviction/­eyewitness-misidentification.</p>
   <p>International Association for the Study of Pain. 2012. “IASP Taxonomy.” http://www.iasp-pain.org/­Taxonomy.</p>
   <p>Inzlicht, Michael, Bruce D. Bartholow, and Jacob B. Hirsh. 2015. “Emotional Foundations of Cognitive Control.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 19 (3): 126–132.</p>
   <p>Irwin, Michael R., and Steven W. Cole. 2011. “Reciprocal Regulation of the Neural and Innate Immune Systems.” <emphasis>Nature Reviews Immunology</emphasis> 11 (9): 625–632.</p>
   <p>Iwata, Jiro, and Joseph E. LeDoux. 1988. “Dissociation of Associative and Nonassociative Concomitants of Classical Fear Conditioning in the Freely Behaving Rat.” <emphasis>Behavioral Neuroscience</emphasis> 102 (1): 66–76.</p>
   <p>Izard, Carroll E. 1971. The Face of Emotion. East Norwalk, CT: Appleton-Century-Crofts.</p>
   <p>——— . 1994. “Innate and Universal Facial Expressions: Evidence from Developmental and Cross-Cultural Research.” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 115 (2): 288–299.</p>
   <p>Jablonka, Eva, Marion J. Lamb, and Anna Zeligowski. 2014. <emphasis>Evolution in Four Dimensions: Genetic, Epigenetic, Behavioral, and Symbolic Variation in the History of Life</emphasis>. Revised edition. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>James, William. 1884. “What Is an Emotion?” <emphasis>Mind</emphasis> 34: 188–205.</p>
   <p>——— . (1890) 2007. <emphasis>The Principles of Psychology</emphasis>. Vol. 1. New York: Dover.</p>
   <p>——— . 1894. “The Physical Basis of Emotion.” <emphasis>Psychological Review</emphasis> 1: 516–529.</p>
   <p>Jamieson, J. P., M. K. Nock, and W. B. Mendes. 2012. “Mind over Matter: Reappraising Arousal Improves Cardiovascular and Cognitive Responses to Stress.” <emphasis>Journal of Experimental Psychology</emphasis>: General 141 (3): 417–422.</p>
   <p>Jamieson, Jeremy P., Aaron Altose, Brett J. Peters, and Emily Greenwood. 2016. “Reappraising Stress Arousal Improves Performance and Reduces Evaluation Anxiety in Classroom Exam Situations.” <emphasis>Social Psychological and Personality Science</emphasis> 7 (6): 579–587.</p>
   <p>Jamieson, Jeremy P., Wendy Berry Mendes, Erin Blackstock, and Toni Schmader. 2010. “Turning the Knots in Your Stomach into Bows: Reappraising Arousal Improves Performance on the GRE.” <emphasis>Journal of Experimental Social Psychology</emphasis> 46 (1): 208–212.</p>
   <p>Jamieson, Jeremy P., Wendy Berry Mendes, and Matthew K. Nock. 2013. “Improving Acute Stress Responses: The Power of Reappraisal.” <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 22 (1): 51–56.</p>
   <p>Jamieson, Jeremy P., Matthew K. Nock, and Wendy Berry Mendes. 2013. “Changing the Conceptualization of Stress in Social Anxiety Disorder Affective and Physiological Consequences.” <emphasis>Clinical Psychological Science</emphasis> 1: 363–374.</p>
   <p>Jamison, Kay R. 2005. <emphasis>Exuberance: The Passion for Life</emphasis>. New York: Vintage Books.</p>
   <p>Jeste, Shafali S., and Daniel H. Geschwind. 2014. “Disentangling the Heterogeneity of Autism Spectrum Disorder Through Genetic Findings.” <emphasis>Nature Reviews Neurology</emphasis> 10 (2): 74–81.</p>
   <p>Ji, Ru-Rong, Temugin Berta, and Maiken Nedergaard. 2013. “Glia and Pain: Is Chronic Pain a Gliopathy?” <emphasis>Pain</emphasis> 154: S10–S28.</p>
   <p>Job, Veronika, Gregory M. Walton, Katharina Bernecker, and Carol S. Dweck. 2013. “Beliefs About Willpower Determine the Impact of Glucose on Self-Control.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 110 (37): 14837–14842.</p>
   <p>——— . 2015. “Implicit Theories About Willpower Predict Self-Regulation and Grades in Everyday Life.” <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 108 (4): 637–647.</p>
   <p>Johansen, Joshua P., and Howard L. Fields. 2004. “Glutamatergic Activation of Anterior Cingulate Cortex Produces an Aversive Teaching Signal.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 7 (4): 398–403.</p>
   <p>John-Henderson, Neha A., Michelle L. Rheinschmidt, and Rodolfo Mendoza-Denton. 2015. “Cytokine Responses and Math Performance: The Role of Stereotype Threat and Anxiety Reappraisals.” <emphasis>Journal of Experimental Social Psychology</emphasis> 56: 203–206.</p>
   <p>John-Henderson, Neha A., Jennifer E. Stellar, Rodolfo Mendoza-Denton, and Darlene D. Francis. 2015. “Socioeconomic Status and Social Support: Social Support Reduces Inflammatory Reactivity for Individuals Whose Early-Life Socioeconomic Status Was Low.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 26 (10): 1620–1629.</p>
   <p>Jones, Colin. 2014. <emphasis>The Smile Revolution in Eighteenth Century Paris</emphasis>. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Josefsson, Torbjörn, Magnus Lindwall, and Trevor Archer. 2014. “Physical Exercise Intervention in Depressive Disorders: Meta-Analysis and Systematic Review.” <emphasis>Scandinavian Journal of Medicine and Science in Sports</emphasis> 24 (2): 259–272.</p>
   <p>Jussim, L., J. T. Crawford, S. M. Anglin, J. Chambers, S. T. Stevens, and F. Cohen. 2009. “Stereotype Accuracy: One of the Largest Relationships in All of Social Psychology.” In <emphasis>Handbook of Prejudice, Stereotyping, and Discrimination</emphasis>, 2nd edition, edited by Todd D. Nelson, 31–64. New York: Psychology Press.</p>
   <p>Jussim, Lee. 2012. <emphasis>Social Perception and Social Reality: Why Accuracy Dominates Bias and Self-Fulfilling Prophecy</emphasis>. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Jussim, Lee, Thomas R. Cain, Jarret T. Crawford, Kent Harber, and Florette Cohen. 2009. “The Unbearable Accuracy of Stereotypes.” <emphasis>Handbook of Prejudice, Stereotyping, and Discrimination</emphasis>, 2nd edition, edited by Todd D. Nelson, 199–227. New York: Psychology Press.</p>
   <p>Kagan, Jerome. 2007. <emphasis>What Is Emotion?: History, Measures, and Meanings</emphasis>. New Haven, CT: Yale University Press.</p>
   <p>Kahan, Dan M., David A. Hoffman, Donald Braman, and Danieli Evans. 2012. “They Saw a Protest: Cognitive Illiberalism and the Speech-Conduct Distinction.” <emphasis>Stanford Law Review</emphasis> 64: 851.</p>
   <p>Kahan, Dan M., and Martha C. Nussbaum. 1996. “Two Conceptions of Emotion in Criminal Law.” <emphasis>Columbia Law Review</emphasis> 96 (2): 269–374.</p>
   <p>Kahneman, Daniel. 2011. <emphasis>Thinking, Fast and Slow</emphasis>. New York: Macmillan.</p>
   <p>Kaiser, Roselinde H., Jessica R. Andrews-Hanna, Tor D. Wager, and Diego A. Pizzagalli. 2015. “Large-Scale Network Dysfunction in Major Depressive Disorder: A Meta-Analysis of Resting-State Functional Connectivity.” <emphasis>JAMA Psychiatry</emphasis> 72 (6): 603–611.</p>
   <p>Kaminski, Juliane, Juliane Bräuer, Josep Call, and Michael Tomasello. 2009. “Domestic Dogs Are Sensitive to a Human’s Perspective.” <emphasis>Behaviour</emphasis> 146 (7): 979–998.</p>
   <p>Karlsson, Håkan, Björn Ahlborg, Christina Dalman, and Tomas Hemmingsson. 2010. “Association Between Erythrocyte Sedimentation Rate and IQ in Swedish Males Aged 18–20.” <emphasis>Brain, Behavior, and Immunity</emphasis> 24 (6): 868–873.</p>
   <p>Karmiloff-Smith, Annette. 2009. “Nativism Versus Neuroconstructivism: Rethinking the Study of Developmental Disorders.” <emphasis>Developmental Psychology</emphasis> 45 (1): 56–63.</p>
   <p>Kashdan, Todd B., Lisa Feldman Barrett, and Patrick E. McKnight. 2015. “Unpacking Emotion Differentiation Transforming Unpleasant Experience by Perceiving Distinctions in Negativity.” <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 24 (1): 10–16.</p>
   <p>Kashdan, Todd B., and Antonina S. Farmer. 2014. “Differentiating Emotions Across Contexts: Comparing Adults With and Without Social Anxiety Disorder Using Random, Social Interaction, and Daily Experience Sampling.” <emphasis>Emotion</emphasis> 14 (3): 629–638.</p>
   <p>Kashdan, Todd B., Patty Ferssizidis, R. Lorraine Collins, and Mark Muraven. 2010. “Emotion Differentiation as Resilience Against Excessive Alcohol Use an Ecological Momentary Assessment in Underage Social Drinkers.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 21 (9): 1341–1347.</p>
   <p>Kassam, Karim S., and Wendy Berry Mendes. 2013. “The Effects of Measuring Emotion: Physiological Reactions to Emotional Situations Depend on Whether Someone Is Asking.” <emphasis>PLOS One</emphasis> 8 (6): e64959. doi:10.1371/journal.pone.0064959.</p>
   <p>Kassin, Saul M., V. Anne Tubb, Harmon M. Hosch, and Amina Memon. 2001. “On the ‘General Acceptance’ of Eyewitness Testimony Research: A New Survey of the Experts.” <emphasis>American Psychologist</emphasis>56 (5): 405–416.</p>
   <p>Katz, Lynn Fainsilber, Ashley C. Maliken, and Nicole M. Stettler. 2012. “Parental Meta-Emotion Philosophy: A Review of Research and Theoretical Framework.” <emphasis>Child Development Perspectives</emphasis> 6 (4): 417–422.</p>
   <p>Keefe, P. R. 2015. “The Worst of the Worst.” <emphasis>New Yorker</emphasis>, September 14. http://www.new­yorker.com/­magazine/­2015/­09/­14/­the-worst-of-the-worst.</p>
   <p>Keil, Frank C., and George E. Newman. 2010. “Darwin and Development: Why Ontogeny Does Not Recapitulate Phylogeny for Human Concepts.” In <emphasis>The Making of Human Concepts</emphasis>, edited by Denis Mareschal, Paul Quinn, and Stephen E. G. Lea, 317–334. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Kelly, Megan M., John P. Forsyth, and Maria Karekla. 2006. “Sex Differences in Response to a Panicogenic Challenge Procedure: An Experimental Evaluation of Panic Vulnerability in a Non-Clinical Sample.” <emphasis>Behaviour Research and Therapy</emphasis> 44 (10): 1421–1430.</p>
   <p>Keltner, Dacher, and Jonathan Haidt. 2003. “Approaching Awe, a Moral, Spiritual, and Aesthetic Emotion.” <emphasis>Cognition and</emphasis> Emotion 17 (2): 297–314.</p>
   <p>Khandaker, Golam M., Rebecca M. Pearson, Stanley Zammit, Glyn Lewis, and Peter B. Jones. 2014. “Association of Serum Interleukin 6 and C-Reactive Protein in Childhood with Depression and Psychosis in Young Adult Life: A Population-Based Longitudinal Study.” <emphasis>JAMA Psychiatry</emphasis> 71 (10): 1121–1128.</p>
   <p>Kiecolt-Glaser, Janice K. 2010. “Stress, Food, and Inflammation: Psychoneuroimmunology and Nutrition at the Cutting Edge.” <emphasis>Psychosomatic Medicine</emphasis> 72 (4): 365–369.</p>
   <p>Kiecolt-Glaser, Janice K., Jeanette M. Bennett, Rebecca Andridge, Juan Peng, Charles L. Shapiro, William B. Malarkey, Charles F. Emery, Rachel Layman, Ewa E. Mrozek, and Ronald Glaser. 2014. “Yoga’s Impact on Inflammation, Mood, and Fatigue in Breast Cancer Survivors: A Randomized Controlled Trial.” <emphasis>Journal of Clinical Oncology</emphasis> 32 (10): 1040–1051.</p>
   <p>Kiecolt-Glaser, Janice K., Lisa Christian, Heather Preston, Carrie R. Houts, William B. Malarkey, Charles F. Emery, and Ronald Glaser. 2010. “Stress, Inflammation, and Yoga Practice.” <emphasis>Psychosomatic Medicine</emphasis>72 (2): 113–134.</p>
   <p>Kiecolt-Glaser, Janice K., Jean-Philippe Gouin, Nan-ping Weng, William B. Malarkey, David Q. Beversdorf, and Ronald Glaser. 2011. “Childhood Adversity Heightens the Impact of Later-Life Caregiving Stress on Telomere Length and Inflammation.” <emphasis>Psychosomatic Medicine</emphasis> 73 (1): 16–22.</p>
   <p>Killingsworth, M. A., and D. T. Gilbert. 2010. “A Wandering Mind Is an Unhappy Mind.” <emphasis>Science</emphasis>330 (6006): 932.</p>
   <p>Kim, Min Y., Brett Q. Ford, Iris Mauss, and Maya Tamir. 2015. “Knowing When to Seek Anger: Psychological Health and Context-Sensitive Emotional Preferences.” <emphasis>Cognition and Emotion</emphasis> 29 (6): 1126–1136.</p>
   <p>Kim, ShinWoo, and Gregory L. Murphy. 2011. “Ideals and Category Typicality.” <emphasis>Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition</emphasis> 37 (5): 1092–1112.</p>
   <p>Kimhy, David, Julia Vakhrusheva, Samira Khan, Rachel W. Chang, Marie C. Hansen, Jacob S. Ballon, Dolores Malaspina, and James J. Gross. 2014. “Emotional Granularity and Social Functioning in Individuals with Schizophrenia: An Experience Sampling Study.” <emphasis>Journal of Psychiatric Research</emphasis> 53: 141–148.</p>
   <p>Kircanski, K., M. D. Lieberman, and M. G. Craske. 2012. “Feelings into Words: Contributions of Language to Exposure Therapy.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 23 (10): 1086–1091.</p>
   <p>Kirsch, Irving. 2010. <emphasis>The Emperor’s New Drugs: Exploding the Antidepressant Myth</emphasis>. New York: Basic Books.</p>
   <p>Kitzbichler, Manfred G., Richard N. A. Henson, Marie L. Smith, Pradeep J. Nathan, and Edward T. Bullmore. 2011. “Cognitive Effort Drives Workspace Configuration of Human Brain Functional Networks.” <emphasis>Journal of Neuroscience</emphasis> 31 (22): 8259–8270.</p>
   <p>Klatzky, Roberta L., James W. Pellegrino, Brian P. McCloskey, and Sally Doherty. 1989. “Can You Squeeze a Tomato? The Role of Motor Representations in Semantic Sensibility Judgments.” <emphasis>Journal of Memory and Language</emphasis> 28 (1): 56–77.</p>
   <p>Kleckner, I. R., J. Zhang, A. Touroutoglou, L. Chanes, C. Xia, W. K. Simmons, B. C. Dickerson, and L. F. Barrett. Under review. “Evidence for a Large-Scale Brain System Supporting Interoception in Humans.”</p>
   <p>Klüver, Heinrich, and Paul C. Bucy. 1939. “Preliminary Analysis of Functions of the Temporal Lobes in Monkeys.” <emphasis>Archives of Neurology and Psychiatry</emphasis> 42: 979–1000.</p>
   <p>Kober, H., L. F. Barrett, J. Joseph, E. Bliss-Moreau, K. Lindquist, and T. D. Wager. 2008. “Functional Grouping and Cortical-Subcortical Interactions in Emotion: A Meta-Analysis of Neuroimaging Studies.” <emphasis>Neuroimage</emphasis> 42 (2): 998–1031.</p>
   <p>Koch, Kristin, Judith McLean, Ronen Segev, Michael A. Freed, Michael J. Berry, Vijay Balasubramanian, and Peter Sterling. 2006. “How Much the Eye Tells the Brain.” <emphasis>Current Biology</emphasis> 16 (14): 1428–1434.</p>
   <p>Kohut, Andrew. 2015. “Despite Lower Crime Rates, Support for Gun Rights Increases.” <emphasis>Pew Research Center</emphasis>, April 17. http://www.pewresearch.org/­fact-tank/­2015/­04/­17/­despite-lower-crime-rates-support-for-gun-rights-increases.</p>
   <p>Kolodny, Andrew, David T. Courtwright, Catherine S. Hwang, Peter Kreiner, John L. Eadie, Thomas W. Clark, and G. Caleb Alexander. 2015. “The Prescription Opioid and Heroin Crisis: A Public Health Approach to an Epidemic of Addiction.” <emphasis>Annual Review of Public Health</emphasis> 36: 559–574.</p>
   <p>Koopman, Frieda A., Susanne P. Stoof, Rainer H. Straub, Marjolein A. van Maanen, Margriet J. Vervoordeldonk, and Paul P. Tak. 2011. “Restoring the Balance of the Autonomic Nervous System as an Innovative Approach to the Treatment of Rheumatoid Arthritis.” <emphasis>Molecular Medicine</emphasis> 17 (9): 937–948.</p>
   <p>Kopchia, Karen L., Harvey J. Altman, and Randall L. Commissaris. 1992. “Effects of Lesions of the Central Nucleus of the Amygdala on Anxiety-Like Behaviors in the Rat.” <emphasis>Pharmacology Biochemistry and Behavior</emphasis> 43 (2): 453–461.</p>
   <p>Kostović, I., and M. Judaš. 2015. “Embryonic and Fetal Development of the Human Cerebral Cortex.” In <emphasis>Brain Mapping, An Encyclopedic Reference, Volume 2: Anatomy and Physiology, Systems</emphasis>, edited by Arthur W. Toga, 167–175. San Diego: Academic Press.</p>
   <p>Kragel, Philip A., and Kevin S. LaBar. 2013. “Multivariate Pattern Classification Reveals Autonomic and Experiential Representations of Discrete Emotions.” <emphasis>Emotion</emphasis> 13 (4): 681–690.</p>
   <p>Kreibig, S. D. 2010. “Autonomic Nervous System Activity in Emotion: A Review.” <emphasis>Biological Psychology</emphasis>84 (3): 394–421.</p>
   <p>Kring, A. M., and A. H. Gordon. 1998. “Sex Differences in Emotion: Expression, Experience, and Physiology.” <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 74 (3): 686–703.</p>
   <p>Krugman, Paul. 2014. “The Dismal Science: ‘Seven Bad Ideas’ by Jeff Madrick.” New York Times, September 25. http://www.nytimes.com/­2014/­09/­28/­books/­review/­seven-bad-ideas-by-jeff-madrick.html.</p>
   <p>Kuhl, Patricia K. 2007. “Is Speech Learning ‘Gated’ by the Social Brain?” <emphasis>Developmental Science</emphasis> 10 (1): 110–120.</p>
   <p>——— . 2014. “Early Language Learning and the Social Brain.” <emphasis>Cold Spring Harbor Symposia on Quantitative Biology</emphasis> 79: 211–220.</p>
   <p>Kuhl, Patricia, and Maritza Rivera-Gaxiola. 2008. “Neural Substrates of Language Acquisition.” <emphasis>Annual Review of Neuroscience</emphasis> 31: 511–534.</p>
   <p>Kuhn, Thomas S. 1966. <emphasis>The Structure of Scientific Revolutions</emphasis>. Chicago: University of Chicago Press.</p>
   <p>Kundera, Milan. 1994. <emphasis>The Book of Laughter and Forgetting</emphasis>. New York: HarperCollins.</p>
   <p>Kupfer, Alexander, Hendrik Müller, Marta M. Antoniazzi, Carlos Jared, Hartmut Greven, Ronald A. Nussbaum, and Mark Wilkinson. 2006. “Parental Investment by Skin Feeding in a Caecilian Amphibian.” <emphasis>Nature</emphasis> 440 (7086): 926–929.</p>
   <p>Kuppens, P., F. Tuerlinckx, J. A. Russell, and L. F. Barrett. 2013. “The Relationship Between Valence and Arousal in Subjective Experience.” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 139: 917–940.</p>
   <p>Kuppens, Peter, Iven Van Mechelen, Dirk J. M. Smits, Paul De Boeck, and Eva Ceulemans. 2007. “Individual Differences in Patterns of Appraisal and Anger Experience.” <emphasis>Cognition and Emotion</emphasis> 21 (4): 689–713.</p>
   <p>LaBar, Kevin S., J. Christopher Gatenby, John C. Gore, Joseph E. LeDoux, and Elizabeth A. Phelps. 1998. “Human Amygdala Activation During Conditioned Fear Acquisition and Extinction: A Mixed-Trial fMRI Study.” <emphasis>Neuron</emphasis> 20 (5): 937–945.</p>
   <p>Lakoff, George. 1990. <emphasis>Women, Fire, and Dangerous Things: What Categories Reveal About the Mind</emphasis>. Chicago: University of Chicago Press.</p>
   <p>Laland, Kevin N., and Gillian R. Brown. 2011. <emphasis>Sense and Nonsense: Evolutionary Perspectives on Human Behaviour</emphasis>. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Lane, Richard D., Geoffrey L. Ahern, Gary E. Schwartz, and Alfred W. Kaszniak. 1997. “Is Alexithymia the Emotional Equivalent of Blindsight?” <emphasis>Biological Psychiatry</emphasis> 42 (9): 834–844.</p>
   <p>Lane, Richard D., and David A. S. Garfield. 2005. “Becoming Aware of Feelings: Integration of Cognitive-Developmental, Neuroscientific, and Psychoanalytic Perspectives.” <emphasis>Neuropsychoanalysis</emphasis> 7 (1): 5–30.</p>
   <p>Lane, Richard D., Lee Sechrest, Robert Riedel, Daniel E. Shapiro, and Alfred W. Kaszniak. 2000. “Pervasive Emotion Recognition Deficit Common to Alexithymia and the Repressive Coping Style.” <emphasis>Psychosomatic Medicine</emphasis> 62 (4): 492–501.</p>
   <p>Lang, Peter J., Mark K. Greenwald, Margaret M. Bradley, and Alfons O. Hamm. 1993. “Looking at Pictures: Affective, Facial, Visceral, and Behavioral Reactions.” <emphasis>Psychophysiology</emphasis> 30 (3): 261–273.</p>
   <p>Laukka, Petri, Hillary Anger Elfenbein, Nela Söder, Henrik Nordström, Jean Althoff, Wanda Chui, Frederick K. Iraki, Thomas Rockstuhl, and Nutankumar S. Thingujam. 2013. “Cross-Cultural Decoding of Positive and Negative Non-Linguistic Emotion Vocalizations.” <emphasis>Frontiers in Psychology</emphasis> 4 (353): 185–192.</p>
   <p>Lawrence, T. E. (1922) 2015. <emphasis>Seven Pillars of Wisdom</emphasis>. Toronto: Aegitas.</p>
   <p>Lazarus, R. S. 1998. “From Psychological Stress to the Emotions: A History of Changing Outlooks.” In <emphasis>Personality: Critical Concepts in Psychology</emphasis>, vol. 4, edited by Cary L. Cooper and Lawrence A. Pervin, 179–200. London: Routledge.</p>
   <p>Lea, Stephen E. G. 2010. “Concept Learning in Nonprimate Mammals: In Search of Evidence.” In The <emphasis>Making of Human Concepts</emphasis>, edited by Denis Mareschal, Paul Quinn, and Stephen E. G. Lea, 173–199. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Lebois, Lauren A. M., Christine D. Wilson-Mendenhall, and Lawrence W. Barsalou. 2015. “Are Automatic Conceptual Cores the Gold Standard of Semantic Processing? The Context-Dependence of Spatial Meaning in Grounded Congruency Effects.” <emphasis>Cognitive Science</emphasis> 39 (8): 1764–1801.</p>
   <p>Lebrecht, S., M. Bar., L. F. Barrett, and M. J. Tarr. 2012. “Micro-Valences: Perceiving Affective Valence in Everyday Objects.” <emphasis>Frontiers in Perception Science</emphasis> 3 (107): 1–5.</p>
   <p>Lecours, S., G. Robert, and F. Desruisseaux. 2009. “Alexithymia and Verbal Elaboration of Affect in Adults Suffering from a Respiratory Disorder.” <emphasis>European Review of Applied Psychology–Revue européenne de psychologie appliquée</emphasis> 59 (3): 187–195.</p>
   <p>LeDoux, Joseph E. 2014. “Coming to Terms with Fear.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis>111 (8): 2871–2878.</p>
   <p>——— . 2015. <emphasis>Anxious: Using the Brain to Understand and Treat Fear and Anxiety</emphasis>. New York: Penguin.</p>
   <p>Lee, Marion, Sanford Silverman, Hans Hansen, and Vikram Patel. 2011. “A Comprehensive Review of Opioid-Induced Hyperalgesia.” <emphasis>Pain Physician</emphasis> 14: 145–161.</p>
   <p>Leffel, Kristin, and Dana Suskind. 2013. “Parent-Directed Approaches to Enrich the Early Language Environments of Children Living in Poverty.” <emphasis>Seminars in Speech and Language</emphasis> 34 (4): 267–278.</p>
   <p>Leppänen, Jukka M., and Charles A. Nelson. 2009. “Tuning the Developing Brain to Social Signals of Emotions.” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis> 10 (1): 37–47.</p>
   <p>Levenson, Robert W. 2011. “Basic Emotion Questions.” <emphasis>Emotion Review</emphasis> 3 (4): 379–386.</p>
   <p>Levenson, Robert W., Paul Ekman, and Wallace V. Friesen. 1990. “Voluntary Facial Action Generates Emotion-Specific Autonomic Nervous System Activity.” <emphasis>Psychophysiology</emphasis> 27 (4): 363–384.</p>
   <p>Levenson, Robert W., Paul Ekman, Karl Heider, and Wallace V. Friesen. 1992. “Emotion and Autonomic Nervous System Activity in the Minangkabau of West Sumatra.” <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis>62 (6): 972–988.</p>
   <p>Levy, Robert I. 1975. <emphasis>Tahitians: Mind and Experience in the Society Islands</emphasis>. Chicago: University of Chicago Press.</p>
   <p>——— . 2014. “The Emotions in Comparative Perspective.” In <emphasis>Approaches to Emotion</emphasis>, edited by K. Scherer and P. Ekman, 397–412. Hillsdale, NJ: Erlbaum.</p>
   <p>Lewontin, Richard. 1991. <emphasis>Biology as Ideology: The Doctrine of DNA</emphasis>. New York: HarperPerennial.</p>
   <p>Li, Susan Shi Yuan, and Gavan P. McNally. 2014. “The Conditions That Promote Fear Learning: Prediction Error and Pavlovian Fear Conditioning.” <emphasis>Neurobiology of Learning and Memory</emphasis> 108: 14–21.</p>
   <p>Liberman, Alvin M., Franklin S. Cooper, Donald P. Shankweiler, and Michael Studdert-Kennedy. 1967. “Perception of the Speech Code.” <emphasis>Psychological Review</emphasis> 74 (6): 431–461.</p>
   <p>Lieberman, M. D., N. I. Eisenberger, M. J. Crockett, S. M. Tom, J. H. Pfeifer, and B. M. Way. 2007. “Putting Feelings into Words: Affect Labeling Disrupts Amygdala Activity in Response to Affective Stimuli.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 18 (5): 421–428.</p>
   <p>Lieberman, M. D., A. Hariri, J. M. Jarcho, N. I. Eisenberger, and S. Y. Bookheimer. 2005. “An fMRI Investigation of Race-Related Amygdala Activity in African-American and Caucasian-American Individuals.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 8 (6): 720–722.</p>
   <p>Lin, Pei-Ying. 2013. “Unspeakableness: An Intervention of Language Evolution and Human Communication.” http://unique­lang.­peiyinglin.net/­01­un­trans­lat­able.html.</p>
   <p>Lindquist, Kristen A., and Lisa Feldman Barrett. 2008. “Emotional Complexity.” In <emphasis>Handbook of Emotions</emphasis>, 3rd edition, edited by Michael Lewis, Jeannette M. Haviland-Jones, and Lisa Feldman Barrett, 513–530. New York: Guilford Press.</p>
   <p>——— . 2012. “A Functional Architecture of the Human Brain: Emerging Insights from the Science of Emotion.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 16 (11): 533–540.</p>
   <p>Lindquist, Kristen A., Lisa Feldman Barrett, Eliza Bliss-Moreau, and James A. Russell. 2006. “Language and the Perception of Emotion.” <emphasis>Emotion</emphasis> 6 (1): 125–138.</p>
   <p>Lindquist, Kristen A., Maria Gendron, Lisa Feldman Barrett, and Bradford C. Dickerson. 2014. “Emotion Perception, but Not Affect Perception, Is Impaired with Semantic Memory Loss.” <emphasis>Emotion</emphasis> 14 (2): 375–387.</p>
   <p>Lindquist, Kristen A., Ajay B. Satpute, Tor D. Wager, Jochen Weber, and Lisa Feldman Barrett. 2015. “The Brain Basis of Positive and Negative Affect: Evidence from a Meta-Analysis of the Human Neuroimaging Literature.” <emphasis>Cerebral Cortex</emphasis> 26 (5): 1910–1922.</p>
   <p>Lindquist, Kristen A., Tor D. Wager, Hedy Kober, Eliza Bliss-Moreau, and Lisa Feldman Barrett. 2012. “The Brain Basis of Emotion: A Meta-Analytic Review.” <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 35 (3): 121–143.</p>
   <p>Llinás, Rodolfo Riascos. 2001. <emphasis>I of the Vortex: From Neurons to Self</emphasis>. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Lloyd-Fox, Sarah, Borbála Széplaki-Köllőd, Jun Yin, and Gergely Csibra. 2015. “Are You Talking to Me? Neural Activations in 6-Month-Old Infants in Response to Being Addressed During Natural Interactions.” <emphasis>Cortex</emphasis> 70: 35–48.</p>
   <p>Lochmann, Timm, and Sophie Deneve. 2011. “Neural Processing as Causal Inference.” <emphasis>Current Opinion in Neurobiolog</emphasis>y 21 (5): 774–781.</p>
   <p>Loftus, Elizabeth F., and J. C. Palmer. 1974. “Reconstruction of Automobile Destruction: An Example of the Interaction Between Language and Memory.” <emphasis>Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior</emphasis> 13 (5): 585–589.</p>
   <p>Lokuge, Sonali, Benicio N. Frey, Jane A. Foster, Claudio N. Soares, and Meir Steiner. 2011. “Commentary: Depression in Women: Windows of Vulnerability and New Insights into the Link Between Estrogen and Serotonin.” <emphasis>Journal of Clinical Psychiatry</emphasis> 72 (11): 1563–1569.</p>
   <p>Lorch, Marjorie Perlman. 2008. “The Merest Logomachy: The 1868 Norwich Discussion of Aphasia by Hughlings Jackson and Broca.” <emphasis>Brain</emphasis> 131 (6): 1658–1670.</p>
   <p>Louveau, Antoine, Igor Smirnov, Timothy J. Keyes, Jacob D. Eccles, Sherin J. Rouhani, J. David Peske, Noel C. Derecki, David Castle, James W. Mandell, and Kevin S. Lee. 2015. “Structural and Functional Features of Central Nervous System Lymphatic Vessels.” <emphasis>Nature</emphasis> 523: 337–341.</p>
   <p>Lujan, J. Luis, Ashutosh Chaturvedi, Ki Sueng Choi, Paul E. Holtzheimer, Robert E. Gross, Helen S. Mayberg, and Cameron C. McIntyre. 2013. “Tractography-Activation Models Applied to Subcallosal Cingulate Deep Brain Stimulation.” <emphasis>Brain Stimulation</emphasis> 6 (5): 737–739.</p>
   <p>Luminet, Olivier, Bernard Rimé, R. Michael Bagby, and Graeme Taylor. 2004. “A Multimodal Investigation of Emotional Responding in Alexithymia.” <emphasis>Cognition and Emotion</emphasis> 18 (6): 741–766.</p>
   <p>Lutz, Catherine. 1980. <emphasis>Emotion Words and Emotional Development on Ifaluk Atoll</emphasis>. Ph.D. diss., Harvard University, 003878556.</p>
   <p>——— . 1983. “Parental Goals, Ethnopsychology, and the Development of Emotional Meaning.” <emphasis>Ethos</emphasis>11 (4): 246–262.</p>
   <p>Lynch, Mona, and Craig Haney. 2011. “Looking Across the Empathic Divide: Racialized Decision Making on the Capital Jury.” <emphasis>Michigan State Law Review</emphasis> 2011: 573–607.</p>
   <p>Ma, Lili, and Fei Xu. 2011. “Young Children’s Use of Statistical Sampling Evidence to Infer the Subjectivity of Preferences.” <emphasis>Cognition</emphasis> 120 (3): 403–411.</p>
   <p>MacLean, P. D., and V. A. Kral. 1973. <emphasis>A Triune Concept of the Brain and Behavior</emphasis>. Toronto: University of Toronto Press.</p>
   <p>Madrick, Jeff. 2014. <emphasis>Seven Bad Ideas: How Mainstream Economists Have Damaged America and the World</emphasis>. New York: Vintage.</p>
   <p>Maihöfner, Christian, Clemens Forster, Frank Birklein, Bernhard Neundörfer, and Hermann O. Handwerker. 2005. “Brain Processing During Mechanical Hyperalgesia in Complex Regional Pain Syndrome: A Functional MRI Study.” <emphasis>Pain</emphasis> 114 (1): 93–103.</p>
   <p>Malik, Bilal R., and James J. L. Hodge. 2014. “Drosophila Adult Olfactory Shock Learning.” <emphasis>Journal of Visualized Experiments</emphasis> (90): 1–5. doi:10.3791/50107.</p>
   <p>Malt, Barbara, and Phillip Wolff. 2010. <emphasis>Words and the Mind: How Words Capture Human Experience</emphasis>. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Marder, E., and A. L. Taylor. 2011. “Multiple Models to Capture the Variability in Biological Neurons and Networks.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 14: 133–138.</p>
   <p>Marder, Eve. 2012. “Neuromodulation of Neuronal Circuits: Back to the Future.” <emphasis>Neuron</emphasis> 76 (1): 1–11.</p>
   <p>Mareschal, Denis, Mark H. Johnson, Sylvain Sirois, Michael Spratling, Michael S. C. Thomas, and Gert Westermann. 2007. Neuroconstructivism-I: How the Brain <emphasis>Constructs Cognition</emphasis>. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Mareschal, Denis, Paul C. Quinn, and Stephen E. G. Lea. 2010. <emphasis>The Making of Human Concepts</emphasis>. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Marmi, Josep, Jaume Bertranpetit, Jaume Terradas, Osamu Takenaka, and Xavier Domingo-Roura. 2004. “Radiation and Phylogeography in the Japanese Macaque, Macaca Fuscata.” <emphasis>Molecular Phylogenetics and Evolution</emphasis> 30 (3): 676–685.</p>
   <p>Martin, Alia, and Laurie R. Santos. 2014. “The Origins of Belief Representation: Monkeys Fail to Automatically Represent Others’ Beliefs.” <emphasis>Cognition</emphasis> 130 (3): 300–308.</p>
   <p>Martin, René, Ellen E. I. Gordon, and Patricia Lounsbury. 1998. “Gender Disparities in the Attribution of Cardiac-Related Symptoms: Contribution of Common Sense Models of Illness.” <emphasis>Health Psychology</emphasis> 17 (4): 346–357.</p>
   <p>Martin, René, Catherine Lemos, Nan Rothrock, S. Beth Bellman, Daniel Russell, Toni Tripp-Reimer, Patricia Lounsbury, and Ellen Gordon. 2004. “Gender Disparities in Common Sense Models of Illness Among Myocardial Infarction Victims.” <emphasis>Health Psychology</emphasis> 23 (4): 345–353.</p>
   <p>Martins, Nicole. 2013. “Televised Relational and Physical Aggression and Children’s Hostile Intent Attributions.” <emphasis>Journal of Experimental Child Psychology</emphasis> 116 (4): 945–952.</p>
   <p>Martins, Nicole, Marie-Louise Mares, Mona Malacane, and Alanna Peebles. In press. “Liked Characters Get a Moral Pass: Young Viewers’ Evaluations of Social and Physical Aggression in Tween Sitcoms.” <emphasis>Communication Research</emphasis>.</p>
   <p>Martins, Nicole, and Barbara J. Wilson. 2011. “Genre Differences in the Portrayal of Social Aggression in Programs Popular with Children.” <emphasis>Communication Research Reports</emphasis> 28 (2): 130–140.</p>
   <p>——— . 2012a. “Mean on the Screen: Social Aggression in Programs Popular with Children.” <emphasis>Journal of Communication</emphasis> 62 (6): 991–1009.</p>
   <p>——— . 2012b. “Social Aggression on Television and Its Relationship to Children’s Aggression in the Classroom.” <emphasis>Human Communication Research</emphasis> 38 (1): 48–71.</p>
   <p>Massachusetts General Hospital Center for Law, Brain, and Behavior. 2013. “Memory in the Courtroom: Fixed, Fallible or Fleeting?” http://clbb.­mgh.­harvard.edu/­memory-in-the-courtroom-fixed-fallible-or-fleeting.</p>
   <p>Master, Sarah L., David M. Amodio, Annette L. Stanton, Cindy M. Yee, Clayton J. Hilmert, and Shelley E. Taylor. 2009. “Neurobiological Correlates of Coping Through Emotional Approach.” <emphasis>Brain, Behavior, and Immunity</emphasis> 23 (1): 27–35.</p>
   <p>Mathers, Colin, Doris Ma Fat, and Jan Ties Boerma. 2008. <emphasis>The Global Burden of Disease: 2004 Update.</emphasis>Geneva: World Health Organization.</p>
   <p>Mathis, Diane, and Steven E. Shoelson. 2011. “Immunometabolism: An Emerging Frontier.” <emphasis>Nature Reviews Immunology</emphasis> 11 (2): 81–83.</p>
   <p>Matsumoto, David, Dacher Keltner, Michelle N. Shiota, Maureen O’Sullivan, and Mark Frank. 2008. “Facial Expressions of Emotion.” In <emphasis>Handbook of Emotions</emphasis>, 3rd edition, edited by Michael Lewis, Jeannette M. Haviland-Jones, and Lisa Feldman Barrett, 211–234. New York: Guilford Press.</p>
   <p>Matsumoto, David, Seung Hee Yoo, and Johnny Fontaine. 2008. “Mapping Expressive Differences Around the World: The Relationship Between Emotional Display Rules and Individualism Versus Collectivism.” <emphasis>Journal of Cross-Cultural Psychology</emphasis> 39 (1): 55–74.</p>
   <p>Matsuzawa, Tetsuro. 2010. “Cognitive Development in Chimpanzees: A Trade-Off Between Memory and Abstraction.” In <emphasis>The Making of Human Concepts</emphasis>, edited by Denis Mareschal, Paul C. Quinn, and Stephen E. G. Lea, 227–244. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Mayberg, Helen S. 2009. “Targeted Electrode-Based Modulation of Neural Circuits for Depression.” <emphasis>Journal of Clinical Investigation</emphasis> 119 (4): 717–725.</p>
   <p>Maye, Jessica, Janet F. Werker, and LouAnn Gerken. 2002. “Infant Sensitivity to Distributional Information Can Affect Phonetic Discrimination.” <emphasis>Cognition</emphasis> 82 (3): B101–B111.</p>
   <p>Mayr, Ernst. 1982. <emphasis>The Growth of Biological Thought: Diversity, Evolution, and Inheritance</emphasis>. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>——— . 2007. <emphasis>What Makes Biology Unique? Considerations on the Autonomy of a Scientific Discipline</emphasis>. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>McEwen, Bruce S., Nicole P. Bowles, Jason D. Gray, Matthew N. Hill, Richard G. Hunter, Ilia N. Karatsoreos, and Carla Nasca. 2015. “Mechanisms of Stress in the Brain.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 18 (10): 1353–1363.</p>
   <p>McEwen, Bruce S., and Peter J. Gianaros. 2011. “Stress- and Allostasis-Induced Brain Plasticity.” <emphasis>Annual Review of Medicine</emphasis> 62: 431–445.</p>
   <p>McGlone, Francis, Johan Wessberg, and Håkan Olausson. 2014. “Discriminative and Affective Touch: Sensing and Feeling.” <emphasis>Neuron</emphasis> 82 (4): 737–755.</p>
   <p>McGrath, Callie L., Mary E. Kelley, Boadie W. Dunlop, Paul E. Holtzheimer III, W. Edward Craighead, and Helen S. Mayberg. 2014. “Pretreatment Brain States Identify Likely Nonresponse to Standard Treatments for Depression.” <emphasis>Biological Psychiatry</emphasis> 76 (7): 527–535.</p>
   <p>McKelvey, Tara. 2015. “Boston in Shock over Tsarnaev Death Penalty.” <emphasis>BBC News</emphasis>, May 16. http://www.bbc.com/­news/­world-us-canada-32762999.</p>
   <p>McMenamin, Brenton W., Sandra J. E. Langeslag, Mihai Sirbu, Srikanth Padmala, and Luiz Pessoa. 2014. “Network Organization Unfolds over Time During Periods of Anxious Anticipation.” <emphasis>Journal of Neuroscience</emphasis>34 (34): 11261–11273.</p>
   <p>McNally, Gavan P., Joshua P. Johansen, and Hugh T. Blair. 2011. “Placing Prediction into the Fear Circuit.” <emphasis>Trends in Neurosciences</emphasis> 34 (6): 283–292.</p>
   <p>Meganck, Reitske, Stijn Vanheule, Ruth Inslegers, and Mattias Desmet. 2009. “Alexithymia and Interpersonal Problems: A Study of Natural Language Use.” <emphasis>Personality and Individual Differences</emphasis> 47 (8): 990–995.</p>
   <p>Mena, Jesus D., Ryan A. Selleck, and Brian A. Baldo. 2013. “Mu-Opioid Stimulation in Rat Prefrontal Cortex Engages Hypothalamic Orexin/Hypocretin-Containing Neurons, and Reveals Dissociable Roles of Nucleus Accumbens and Hypothalamus in Cortically Driven Feeding.” <emphasis>Journal of Neuroscience</emphasis> 33 (47): 18540–18552.</p>
   <p>Mennin, Douglas S., Richard G. Heimberg, Cynthia L. Turk, and David M. Fresco. 2005. “Preliminary Evidence for an Emotion Dysregulation Model of Generalized Anxiety Disorder.” <emphasis>Behaviour Research and Therapy</emphasis> 43 (10): 1281–1310.</p>
   <p>Menon, V. 2011. “Large-Scale Brain Networks and Psychopathology: A Unifying Triple Network Model.” <emphasis>Trends in Cognitive Science</emphasis> 15 (10): 483–506.</p>
   <p>Mervis, Carolyn B., and Eleanor Rosch. 1981. “Categorization of Natural Objects.” Annual <emphasis>Review of Psychology</emphasis> 32 (1): 89–115.</p>
   <p>Merz, Emily C., Tricia A. Zucker, Susan H. Landry, Jeffrey M. Williams, Michael Assel, Heather B. Taylor, Christopher J. Lonigan, Beth M. Phillips, Jeanine Clancy-Menchetti, and Marcia A. Barnes. 2015. “Parenting Predictors of Cognitive Skills and Emotion Knowledge in Socioeconomically Disadvantaged Preschoolers.” <emphasis>Journal of Experimental Child Psychology</emphasis> 132: 14–31.</p>
   <p>Mesman, Judi, Harriet Oster, and Linda Camras. 2012. “Parental Sensitivity to Infant Distress: What Do Discrete Negative Emotions Have to Do with It?” <emphasis>Attachment and Human Development</emphasis> 14 (4): 337–348.</p>
   <p>Mesquita, Batja, and Nico H. Frijda. 1992. “Cultural Variations in Emotions: A Review.” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 112 (2): 179–204.</p>
   <p>Mesulam, M.-Marcel. 2002. “The Human Frontal Lobes: Transcending the Default Mode Through Contingent Encoding.” In <emphasis>Principles of Frontal Lobe Function</emphasis>, edited by Donald T. Stuss and Robert T. Knight, 8–30. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Metti, Andrea L., Howard Aizenstein, Kristine Yaffe, Robert M. Boudreau, Anne Newman, Lenore Launer, Peter J. Gianaros, Oscar L. Lopez, Judith Saxton, and Diane G. Ives. 2015. “Trajectories of Peripheral Interleukin-6, Structure of the Hippocampus, and Cognitive Impairment over 14 Years in Older Adults.” <emphasis>Neurobiology of Aging</emphasis> 36 (11): 3038–3044.</p>
   <p>Miller, Andrew H., Ebrahim Haroon, Charles L. Raison, and Jennifer C. Felger. 2013. “Cytokine Targets in the Brain: Impact on Neurotransmitters and Neurocircuits.” <emphasis>Depression and Anxiety</emphasis> 30 (4): 297–306.</p>
   <p>Miller, Antonia Elise. 2010. “Inherent (Gender) Unreasonableness of the Concept of Reasonableness in the Context of Manslaughter Committed in the Heat of Passion.” <emphasis>William and Mary Journal of Women and the Law</emphasis> 17: 249.</p>
   <p>Miller, Gregory E., and Edith Chen. 2010. “Harsh Family Climate in Early Life Presages the Emergence of a Proinflammatory Phenotype in Adolescence.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 21 (6): 848–856.</p>
   <p>Mitchell, Robert W., Nicholas S. Thompson, and H. Lyn Miles. 1997. <emphasis>Anthropomorphism, Anecdotes, and Animals</emphasis>. Albany, NY: SUNY Press.</p>
   <p>Mobbs, Dean, Hakwan C. Lau, Owen D. Jones, and Christopher D. Frith. 2007. “Law, Responsibility, and the Brain.” <emphasis>PLOS Biology</emphasis> 5 (4): e103. doi:10.1371/journal.pbio.0050103.</p>
   <p>Montgomery, Ben. 2012. “Florida’s ‘Stand Your Ground’ Law Was Born of 2004 Case, but Story Has Been Distorted.” <emphasis>Tampa Bay Times</emphasis>, April 14. http://www.tampabay.com/­news/­public­safety/­floridas-stand-your-ground-law-was-born-of-2004-case-but-storyhas-been/1225164.</p>
   <p>Monyak, Suzanne. 2015. “Jury Awards $2.2M Verdict Against Food Storage Company in ‘Defecator’ DNA Case.” <emphasis>Daily Report</emphasis>, June 22. http://www.daily­report­online.com/­id=­120­273­017­7957/­Jury-Awards-22M-Verdict-Against-Food-Storage-Company-in-Defecator-DNA-Case.</p>
   <p>Moon, Christine, Hugo Lagercrantz, and Patricia K. Kuhl. 2013. “Language Experienced in Utero Affects Vowel Perception After Birth: A Two-Country Study.” <emphasis>Acta paediatrica</emphasis> 102 (2): 156–160.</p>
   <p>Moore, Shelby A. D. 1994. “Battered Woman Syndrome: Selling the Shadow to Support the Substance.” <emphasis>Howard Law Journal</emphasis> 38 (2): 297.</p>
   <p>Morell, Virginia. 2013. <emphasis>Animal Wise: How We Know Animals Think and Feel</emphasis>. New York: Broadway Books.</p>
   <p>Moriguchi, Y., A. Negreira, M. Weierich, R. Dautoff, B. C. Dickerson, C. I. Wright, and L. F. Barrett. 2011. “Differential Hemodynamic Response in Affective Circuitry with Aging: An fMRI Study of Novelty, Valence, and Arousal.” <emphasis>Journal of Cognitive Neuroscience</emphasis> 23 (5): 1027–1041.</p>
   <p>Moriguchi, Yoshiya, Alexandra Touroutoglou, Bradford C. Dickerson, and Lisa Feldman Barrett. 2013. “Sex Differences in the Neural Correlates of Affective Experience.” <emphasis>Social Cognitive and Affective Neuroscience</emphasis> 9 (5): 591–600.</p>
   <p>Morrison, Adele M. 2006. “Changing the Domestic Violence (Dis) Course: Moving from White Victim to Multi-Cultural Survivor.” <emphasis>UC Davis Law Review</emphasis> 39: 1061–1120.</p>
   <p>Murai, Chizuko, Daisuke Kosugi, Masaki Tomonaga, Masayuki Tanaka, Tetsuro Matsuzawa, and Shoji Itakura. 2005. “Can Chimpanzee Infants (Pan Troglodytes) Form Categorical Representations in the Same Manner as Human Infants (Homo Sapiens)?” <emphasis>Developmental Science</emphasis> 8 (3): 240–254.</p>
   <p>Murphy, G. L. 2002. <emphasis>The Big Book of Concepts</emphasis>. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Mysels, David J., and Maria A. Sullivan. 2010. “The Relationship Between Opioid and Sugar Intake: Review of Evidence and Clinical Applications.” <emphasis>Journal of Opioid Management</emphasis> 6 (6): 445–452.</p>
   <p>Naab, Pamela J., and James A. Russell. 2007. “Judgments of Emotion from Spontaneous Facial Expressions of New Guineans.” <emphasis>Emotion</emphasis> 7 (4): 736–744.</p>
   <p>Nadler, Janice, and Mary R. Rose. 2002. “Victim Impact Testimony and the Psychology of Punishment.” <emphasis>Cornell Law Review</emphasis> 88: 419.</p>
   <p>National Institute of Mental Health. 2015. “Research Domain Criteria (RDoC).” http://www.nimh.nih.gov/­research-priorities/­rdoc/.</p>
   <p>National Institute of Neurological Disorders and Stroke. 2013. “Complex Regional Pain Syndrome Fact Sheet.” http://www.ninds.nih.gov/disorders/reflex_sympathetic_dystrophy/detail_reflex_sympathetic_dystrophy.htm.</p>
   <p>National Sleep Foundation. 2011. “Annual Sleep in America Poll Exploring Connections with Communications Technology Use and Sleep.” http://sleepfoundation.org/­mediacenter/­press-release/annual-sleep-america-poll-exploring-connections-communications-technology-use.</p>
   <p>Nauert, Rick. 2013. “70 Percent of Americans Take Prescription Drugs.” <emphasis>PsychCentral</emphasis>, June 20. http://psychcentral.com/news/2013/06/20/70-percent-of-americans-take-prescription-drugs/56275.html.</p>
   <p>Neisser, Ulric. 2014. <emphasis>Cognitive Psychology, Classic Edition</emphasis>. New York: Psychology Press.</p>
   <p>Neuroskeptic. 2011. “Neurology vs Psychiatry.” <emphasis>Neuroskeptic Blog</emphasis>. http://blogs.discovermagazine.com/neuroskeptic/2011/04/07/neurology-vs-psychiatry.</p>
   <p>New Jersey Courts, State of New Jersey. 2012. “Identification: In-Court and Out-of-Court Identifications.” http://www.judiciary.state.nj.us/criminal/charges/idinout.pdf.</p>
   <p>Nielsen, Mark. 2009. “12-Month-Olds Produce Others’ Intended but Unfulfilled Acts.” <emphasis>Infancy</emphasis> 14 (3): 377–389.</p>
   <p>Nisbett, Richard E., and Dov Cohen. 1996. Culture of Honor: <emphasis>The Psychology of Violence in the South</emphasis>. Boulder, CO: Westview Press.</p>
   <p>Noble, Kimberly G., Suzanne M. Houston, Natalie H. Brito, Hauke Bartsch, Eric Kan, Joshua M. Kuperman, Natacha Akshoomoff, David G. Amaral, Cinnamon S. Bloss, and Ondrej Libiger. 2015. “Family Income, Parental Education and Brain Structure in Children and Adolescents.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 18 (5): 773–778.</p>
   <p>Nobler, Mitchell S., Maria A. Oquendo, Lawrence S. Kegeles, Kevin M. Malone, Carl Campbell, Harold A. Sackeim, and J. John Mann. 2001. “Decreased Regional Brain Metabolism After ECT.” <emphasis>American Journal of Psychiatry</emphasis> 158 (2): 305–308.</p>
   <p>Nokia, Miriam S., Sanna Lensu, Juha P. Ahtiainen, Petra P. Johansson, Lauren G. Koch, Steven L. Britton, and Heikki Kainulainen. 2016. “Physical Exercise Increases Adult Hippocampal Neurogenesis in Male Rats Provided It Is Aerobic and Sustained.” <emphasis>Journal of Physiology</emphasis> 594 (7): 1–19.</p>
   <p>Norenzayan, Ara, and Steven J. Heine. 2005. “Psychological Universals: What Are They and How Can We Know?” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 131 (5): 763–784.</p>
   <p>Nummenmaa, Lauri, Enrico Glerean, Riitta Hari, and Jari K. Hietanen. 2014. “Bodily Maps of Emotions.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 111 (2): 646–651.</p>
   <p>Obrist, Paul A. 1981. <emphasis>Cardiovascular Psychophysiology: A Perspective</emphasis>. New York: Plenum.</p>
   <p>Obrist, Paul A., Roger A. Webb, James R. Sutterer, and James L. Howard. 1970. “The Cardiac-Somatic Relationship: Some Reformulations.” <emphasis>Psychophysiology</emphasis> 6 (5): 569–587.</p>
   <p>Ochsner, K. N., and J. J. Gross. 2005. “The Cognitive Control of Emotion.” <emphasis>Trends in Cognitive Science</emphasis>9 (5): 242–249.</p>
   <p>Okamoto-Barth, Sanae, and Masaki Tomonaga. 2006. “Development of Joint Attention in Infant Chimpanzees.” In <emphasis>Cognitive Development in Chimpanzees</emphasis>, edited by T. Matsuzawa, M. Tomanaga, and M. Tanaka, 155–171. Tokyo: Springer.</p>
   <p>Olausson, Håkan, Johan Wessberg, Francis McGlone, and Åke Vallbo. 2010. “The Neurophysiology of Unmyelinated Tactile Afferents.” <emphasis>Neuroscience and Biobehavioral Reviews</emphasis> 34 (2): 185–191.</p>
   <p>Olfson, Mark, and Steven C. Marcus. 2009. “National Patterns in Antidepressant Medication Treatment.” <emphasis>Archives of General Psychiatry</emphasis> 66 (8): 848–856.</p>
   <p>Oosterwijk, Suzanne, Kristen A. Lindquist, Morenikeji Adebayo, and Lisa Feldman Barrett. 2015. “The Neural Representation of Typical and Atypical Experiences of Negative Images: Comparing Fear, Disgust and Morbid Fascination.” <emphasis>Social Cognitive and Affective Neuroscience</emphasis> 11 (1): 11–22.</p>
   <p>Opendak, Maya, and Elizabeth Gould. 2015. “Adult Neurogenesis: A Substrate for Experience-Dependent Change.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 19 (3): 151–161.</p>
   <p>Ortony, Andrew, Gerald L. Clore, and Allan Collins. 1990. <emphasis>The Cognitive Structure of Emotions</emphasis>. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>Osgood, Charles Egerton, George John Suci, and Percy H. Tannenbaum. 1957. <emphasis>The Measurement of Meaning</emphasis>. Urbana: University of Illinois Press.</p>
   <p>Oster, Harriet. 2005. “The Repertoire of Infant Facial Expressions: An Ontogenetic Perspective.” In <emphasis>Emotional Development: Recent Research Advances</emphasis>, edited by J. Nadel and D. Muir, 261–292. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>——— . 2006. “Baby FACS: Facial Action Coding System for infants and Young Children.” Unpublished monograph and coding manual. New York University.</p>
   <p>Owren, Michael J., and Drew Rendall. 2001. “Sound on the Rebound: Bringing Form and Function Back to the Forefront in Understanding Nonhuman Primate Vocal Signaling.” <emphasis>Evolutionary Anthropology: Issues, News, and Reviews</emphasis> 10 (2): 58–71.</p>
   <p>Palumbo, R. V., M. E. Marraccini, L. L. Weyandt, O. Wilder-Smith, H. A. McGee, S. Liu, and M. S. Goodwin. In press. “Interpersonal Autonomic Physiology: A Systematic Review of the Literature.” <emphasis>Personality and Social Psychology Review</emphasis>.</p>
   <p>Panayiotou, Aalexia. 2004. “Bilingual Emotions: The Untranslatable Self.” <emphasis>Estudios de sociolingüística: Linguas, sociedades e culturas</emphasis> 5 (1): 1–20.</p>
   <p>Panksepp, J. 1998. <emphasis>Affective Neuroscience: The Foundations of Human and Animal Emotions</emphasis>. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>——— . 2011. “The Basic Emotional Circuits of Mammalian Brains: Do Animals Have Affective Lives?” <emphasis>Neuroscience and Biobehavioral Reviews</emphasis> 35 (9): 1791–1804.</p>
   <p>Panksepp, Jaak, and Jules B. Panksepp. 2013. “Toward a Cross-Species Understanding of Empathy.” <emphasis>Trends in Neurosciences</emphasis> 36 (8): 489–496.</p>
   <p>Parise, Eugenio, and Gergely Csibra. 2012. “Electrophysiological Evidence for the Understanding of Maternal Speech by 9-Month-Old Infants.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 23 (7): 728–733.</p>
   <p>Park, Hae-Jeong, and Karl Friston. 2013. “Structural and Functional Brain Networks: From Connections to Cognition.” <emphasis>Science</emphasis> 342 (6158): 1238411.</p>
   <p>Park, Seong-Hyun, and Richard H. Mattson. 2009. “Ornamental Indoor Plants in Hospital Rooms Enhanced Health Outcomes of Patients Recovering from Surgery.” <emphasis>Journal of Alternative and Complementary Medicine</emphasis> 15 (9): 975–980.</p>
   <p>Parker, George Howard. 1919. <emphasis>The Elementary Nervous System</emphasis>. Philadelphia: J. B. Lippincott.</p>
   <p>Parr, Lisa A., Bridget M. Waller, Sarah J. Vick, and Kim A. Bard. 2007. “Classifying Chimpanzee Facial Expressions Using Muscle Action.” <emphasis>Emotion</emphasis> 7 (1): 172–181.</p>
   <p>Passingham, Richard. 2009. “How Good Is the Macaque Monkey Model of the Human Brain?” <emphasis>Current Opinion in Neurobiology</emphasis> 19 (1): 6–11.</p>
   <p>Paulus, Martin P., and Murray B. Stein. 2010. “Interoception in Anxiety and Depression.” <emphasis>Brain Structure and Function</emphasis> 214 (5–6): 451–463.</p>
   <p>Pavlenko, Aneta. 2009. “Conceptual Representation in the Bilingual Lexicon and Second Language Vocabulary Learning.” In T<emphasis>he Bilingual Mental Lexicon: Interdisciplinary Approaches</emphasis>, edited by Aneta Pavlenko, 125–160. Bristol, UK: Multilingual Matters.</p>
   <p>——— . 2014. <emphasis>The Bilingual Mind: And What It Tells Us About Language and Thought</emphasis>. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
   <p>Peelen, M. V., A. P. Atkinson, and P. Vuilleumier. 2010. “Supramodal Representations of Perceived Emotions in the Human Brain.” <emphasis>Journal of Neuroscience</emphasis> 30 (30): 10127–10134.</p>
   <p>Percy, Elise J., Joseph L. Hoffmann, and Steven J. Sherman. 2010. “Sticky Metaphors and the Persistence of the Traditional Voluntary Manslaughter Doctrine.” <emphasis>University of Michigan Journal of Law Reform</emphasis> 44: 383.</p>
   <p>Perfors, Amy, Joshua B. Tenenbaum, Thomas L. Griffiths, and Fei Xu. 2011. “A Tutorial Introduction to Bayesian Models of Cognitive Development.” <emphasis>Cognition</emphasis> 120 (3): 302–321.</p>
   <p>Perissinotto, Carla M., Irena Stijacic Cenzer, and Kenneth E. Covinsky. 2012. “Loneliness in Older Persons: A Predictor of Functional Decline and Death.” <emphasis>Archives of Internal Medicine</emphasis> 172 (14): 1078–1084.</p>
   <p>Pessoa, L., E. Thompson, and A. Noe. 1998. “Finding Out About Filling-In: A Guide to Perceptual Completion for Visual Science and the Philosophy of Perception.” <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 21 (6): 723–802.</p>
   <p>Pillsbury, Samuel H. 1989. “Emotional Justice: Moralizing the Passions of Criminal Punishment.” <emphasis>Cornell Law Review</emphasis> 74: 655–710.</p>
   <p>Pimsleur. 2014. “Words We Wish Existed in English.” <emphasis>Pimsleur Approach</emphasis>. http://­www.pimsleur­approach.com/­words-we-wish-existed-in-english/.</p>
   <p>Pinker, Steven. 1997. <emphasis>How the Mind Works</emphasis>. New York: Norton.</p>
   <p>——— . 2002. The Blank Slate: The Modern Denial of Human Nature. New York: Penguin.</p>
   <p>Pinto, A., D. Di Raimondo, A. Tuttolomondo, C. Buttà, G. Milio, and G. Licata. 2012. “Effects of Physical Exercise on Inflammatory Markers of Atherosclerosis.” <emphasis>Current Pharmaceutical Design</emphasis> 18 (28): 4326–4349.</p>
   <p>Pisotta, Iolanda, and Marco Molinari. 2014. “Cerebellar Contribution to Feedforward Control of Locomotion.” <emphasis>Frontiers in Human Neuroscience</emphasis> 8: 1–5.</p>
   <p>Planck, Max. 1931. <emphasis>The Universe in the Light of Modern Physics</emphasis>. London: Allen and Unwin.</p>
   <p>Ploghaus, Alexander, Charvy Narain, Christian F. Beckmann, Stuart Clare, Susanna Bantick, Richard Wise, Paul M. Matthews, J. Nicholas, P. Rawlins, and Irene Tracey. 2001. “Exacerbation of Pain by Anxiety Is Associated with Activity in a Hippocampal Network.” <emphasis>Journal of Neuroscience</emphasis> 21 (24): 9896–9903.</p>
   <p>Pollack, Irwin, and James M. Pickett. 1964. “Intelligibility of Excerpts from Fluent Speech: Auditory vs. Structural Context.” <emphasis>Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior</emphasis> 3 (1): 79–84.</p>
   <p>Pond, Richard S., Jr., Todd B. Kashdan, C. Nathan DeWall, Antonina Savostyanova, Nathaniel M. Lambert, and Frank D. Fincham. 2012. “Emotion Differentiation Moderates Aggressive Tendencies in Angry People: A Daily Diary Analysis.” <emphasis>Emotion</emphasis> 12 (2): 326–337.</p>
   <p>Posner, M. I., C. R. Snyder, and B. J. Davidson. 1980. “Attention and the Detection of Signals.” <emphasis>Journal of Experimental Psychology</emphasis> 109 (2): 160–174.</p>
   <p>Posner, Michael I., and Steven W. Keele. 1968. “On the Genesis of Abstract Ideas.” <emphasis>Journal of Experimental Psychology</emphasis> 77 (July): 353–363.</p>
   <p>Power, Jonathan D., Alexander L. Cohen, Steven M. Nelson, Gagan S. Wig, Kelly Anne Barnes, Jessica A. Church, Alecia C. Vogel, Timothy O. Laumann, Fran M. Miezin, and Bradley L. Schlaggar. 2011. “Functional Network Organization of the Human Brain.” <emphasis>Neuron</emphasis> 72 (4): 665–678.</p>
   <p>Pratt, Maayan, Magi Singer, Yaniv Kanat-Maymon, and Ruth Feldman. 2015. “Infant Negative Reactivity Defines the Effects of Parent-Child Synchrony on Physiological and Behavioral Regulation of Social Stress.” <emphasis>Development and Psychopathology</emphasis> 27 (4, part 1): 1191–1204.</p>
   <p>Prebble, S. C., D. R. Addis, and L. J. Tippett. 2012. “Autobiographical Memory and Sense of Self.” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 139 (4): 815–840.</p>
   <p>Press, Clare, and Richard Cook. 2015. “Beyond Action-Specific Simulation: Domain-General Motor Contributions to Perception.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 19 (4): 176–178.</p>
   <p>Pribram, Karl H. 1958. “Comparative Neurology and the Evolution of Behavior.” In <emphasis>Behavior and Evolution</emphasis>, edited by Anne Roe and George Gaylord Simpson, 140–164. New Haven, CT: Yale University Press.</p>
   <p>Quaranta, A., M. Siniscalchi, and G. Vallortigara. 2007. “Asymmetric Tail-Wagging Responses by Dogs to Different Emotive Stimuli.” <emphasis>Current Biology</emphasis> 17 (6): R199–R201.</p>
   <p>Quattrocki, E., and Karl Friston. 2014. “Autism, Oxytocin and Interoception.” <emphasis>Neuroscience and Biobehavioral Reviews</emphasis> 47: 410–430.</p>
   <p>Quoidbach, Jordi, June Gruber, Moïra Mikolajczak, Alexandr Kogan, Ilios Kotsou, and Michael I. Norton. 2014. “Emodiversity and the Emotional Ecosystem.” <emphasis>Journal of Experimental Psychology: General</emphasis> 143 (6): 2057–2066.</p>
   <p>Raichle, M. E. 2010. “Two Views of Brain Function.” <emphasis>Trends in Cognitive Science</emphasis> 14 (4): 180–190.</p>
   <p>Ramon y Cajal, Santiago. 1909–1911. <emphasis>Histology of the Nervous System of Man and Vertebrates</emphasis>. Translated by Neeley Swanson and Larry W. Swanson. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Ranganathan, Rajiv, and Les G. Carlton. 2007. “Perception-Action Coupling and Anticipatory Performance in Baseball Batting.” <emphasis>Journal of Motor Behavior</emphasis> 39 (5): 369–380.</p>
   <p>Range, Friederike, Ulrike Aust, Michael Steurer, and Ludwig Huber. 2008. “Visual Categorization of Natural Stimuli by Domestic Dogs.” <emphasis>Animal Cognition</emphasis> 11 (2): 339–347.</p>
   <p>Raz, G., T. Touroutoglou, C. Wilson-Mendenhall, G. Gilam, T. Lin, T. Gonen, Y. Jacob, S. Atzil, R. Admon, M. Bleich-Cohen, A. Maron-Katz, T. Hendler, and L. F. Barrett. 2016. “Functional Connectivity Dynamics During Film Viewing Reveal Common Networks for Different Emotional Experiences.” <emphasis>Cognitive, Affective, and Behavioral Neuroscience</emphasis> 16 (4): 709–723.</p>
   <p>Redelmeier, Donald A., and Simon D. Baxter. 2009. “Rainy Weather and Medical School Admission Interviews.” <emphasis>Canadian Medical Association Journal</emphasis> 181 (12): 933.</p>
   <p>Repacholi, Betty M., and Alison Gopnik. 1997. “Early Reasoning About Desires: Evidence from 14- and 18-Month-Olds.” <emphasis>Developmental Psychology</emphasis> 33 (1): 12–21.</p>
   <p>Repetti, Rena L., Shelley E. Taylor, and Teresa E. Seeman. 2002. “Risky Families: Family Social Environments and the Mental and Physical Health of Offspring.” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 128 (2): 330–366.</p>
   <p>Reynolds, Gretchen. 2015. “How Walking in Nature Changes the Brain.” <emphasis>New York Times</emphasis>, July 22. http://well.­blogs.­ny­times.com/­2015/­07/­22/­how-nature-changes-the-brain/.</p>
   <p>Reynolds, S. M., and K. C. Berridge. 2008. “Emotional Environments Retune the Valence of Appetitive Versus Fearful Functions in Nucleus Accumbens.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 11 (4): 423–425.</p>
   <p>Richerson, Peter J., and Robert Boyd. 2008. <emphasis>Not by Genes Alone: How Culture Transformed Human Evolution</emphasis>. Chicago: University of Chicago Press.</p>
   <p>Rieke, Fred. 1999. <emphasis>Spikes: Exploring the Neural Code</emphasis>. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Rigotti, Mattia, Omri Barak, Melissa R. Warden, Xiao-Jing Wang, Nathaniel D. Daw, Earl K. Miller, and Stefano Fusi. 2013. “The Importance of Mixed Selectivity in Complex Cognitive Tasks.” <emphasis>Nature</emphasis> 497 (7451): 585–590.</p>
   <p>Rimmele, Ulrike, Lila Davachi, Radoslav Petrov, Sonya Dougal, and Elizabeth A. Phelps. 2011. “Emotion Enhances the Subjective Feeling of Remembering, Despite Lower Accuracy for Contextual Details.” <emphasis>Emotion</emphasis>11 (3): 553–562.</p>
   <p>Riva-Posse, Patricio, Ki Sueng Choi, Paul E. Holtzheimer, Cameron C. McIntyre, Robert E. Gross, Ashutosh Chaturvedi, Andrea L. Crowell, Steven J. Garlow, Justin K. Rajendra, and Helen S. Mayberg. 2014. “Defining Critical White Matter Pathways Mediating Successful Subcallosal Cingulate Deep Brain Stimulation for Treatment-Resistant Depression.” <emphasis>Biological Psychiatry</emphasis> 76 (12): 963–969.</p>
   <p>Roberson, Debi, Jules Davidoff, Ian R. L. Davies, and Laura R. Shapiro. 2005. “Color Categories: Evidence for the Cultural Relativity Hypothesis.” <emphasis>Cognitive Psychology</emphasis> 50 (4): 378–411.</p>
   <p>Rosch, Eleanor. 1978. “Principles of Categorization.” In <emphasis>Cognition and Categorization</emphasis>, edited by Eleanor Rosch and Barbara B. Lloyd, 2–48. Hillsdale, NJ: Erlbaum.</p>
   <p>Roseman, I. J. 1991. “Appraisal Determinants of Discrete Emotions.” <emphasis>Cognition and Emotion</emphasis> 5 (3): 161–200.</p>
   <p>——— . 2011. “Emotional Behaviors, Emotivational Goals, Emotion Strategies: Multiple Levels of Organization Integrate Variable and Consistent Responses.” <emphasis>Emotion Review</emphasis> 3: 1–10.</p>
   <p>Rossi, Alexandre Pongrácz, and César Ades. 2008. “A Dog at the Keyboard: Using Arbitrary Signs to Communicate Requests.” <emphasis>Animal Cognition</emphasis> 11 (2): 329–338.</p>
   <p>Rottenberg, Jonathan. 2014<emphasis>. The Depths: The Evolutionary Origins of the Depression Epidemic</emphasis>. New York: Basic Books.</p>
   <p>Rowe, Meredith L., and Susan Goldin-Meadow. 2009. “Differences in Early Gesture Explain SES Disparities in Child Vocabulary Size at School Entry.” <emphasis>Science</emphasis> 323 (5916): 951–953.</p>
   <p>Roy, M., D. Shohamy, N. Daw, M. Jepma, G. E. Wimmer, and T. D. Wager. 2014. “Representation of Aversive Prediction Errors in the Human Periaqueductal Gray.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 17 (11): 1607–1612.</p>
   <p>Roy, Mathieu, Mathieu Piché, Jen-I Chen, Isabelle Peretz, and Pierre Rainville. 2009. “Cerebral and Spinal Modulation of Pain by Emotions.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 106 (49): 20900–20905.</p>
   <p>Russell, J. A. 1991a. “Culture and the Categorization of Emotions.” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 110 (3): 426–450.</p>
   <p>——— . 1991b. “In Defense of a Prototype Approach to Emotion Concepts.” <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 60 (1): 37–47.</p>
   <p>——— . 1994. “Is There Universal Recognition of Emotion from Facial Expressions? A Review of the Cross-Cultural Studies.” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 115 (1): 102–141.</p>
   <p>——— . 2003. “Core Affect and the Psychological Construction of Emotion.” <emphasis>Psychological Review</emphasis>110 (1): 145–172.</p>
   <p>Russell, J. A., and L. F. Barrett. 1999. “Core Affect, Prototypical Emotional Episodes, and Other Things Called Emotion: Dissecting the Elephant.” <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 76 (5): 805–819.</p>
   <p>Rychlowska, Magdalena, Yuri Miyamoto, David Matsumoto, Ursula Hess, Eva Gilboa-Schechtman, Shanmukh Kamble, Hamdi Muluk, Takahiko Masuda, and Paula Marie Niedenthal. 2015. “Heterogeneity of Long-History Migration Explains Cultural Differences in Reports of Emotional Expressivity and the Functions of Smiles.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 112 (19): E2429–E2436.</p>
   <p>Sabra, Abdelhamid I. 1989. <emphasis>The Optics of Ibn al-Haytham, Books I–III: On Direct Vision</emphasis>. Vol. 1. London: Warburg Institute, University of London.</p>
   <p>Safina, Carl. 2015. <emphasis>Beyond Words: What Animals Think and Feel.</emphasis> New York: Macmillan.</p>
   <p>Salerno, Jessica M., and Bette L. Bottoms. 2009. “Emotional Evidence and Jurors’ Judgments: The Promise of Neuroscience for Informing Psychology and Law.” <emphasis>Behavioral Sciences and the Law</emphasis> 27 (2): 273–296.</p>
   <p>Salminen, Jouko K., Simo Saarijärvi, Erkki Äärelä, Tuula Toikka, and Jussi Kauhanen. 1999. “Prevalence of Alexithymia and Its Association with Sociodemographic Variables in the General Population of Finland.” <emphasis>Journal of Psychosomatic Research</emphasis> 46 (1): 75–82.</p>
   <p>Salter, Michael W., and Simon Beggs. 2014. “Sublime Microglia: Expanding Roles for the Guardians of the CNS.” <emphasis>Cell</emphasis> 158 (1): 15–24.</p>
   <p>Sanchez, Raf, and Peter Foster. 2015. “‘You Rape Our Women and Are Taking over Our Country,’ Charleston Church Gunman Told Black Victims.” <emphasis>Telegraph</emphasis>, June 18. http://www.­telegraph.co.uk/­news/­world­news/­north­america/­usa/­116­849­57/­You-rape-our-women-and-are-taking-over-our-country-Charleston-church-gunman-told-blackvictims.html.</p>
   <p>Sauter, Disa A., Frank Eisner, Paul Ekman, and Sophie K. Scott. 2010. “Cross-Cultural Recognition of Basic Emotions Through Nonverbal Emotional Vocalizations.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Science</emphasis>s 107 (6): 2408–2412.</p>
   <p>——— . 2015. “Emotional Vocalizations Are Recognized Across Cultures Regardless of the Valence of Distractors.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 26 (3): 354–356.</p>
   <p>Sbarra, David A., and Cindy Hazan. 2008. “Coregulation, Dysregulation, Self-Regulation: An Integrative Analysis and Empirical Agenda for Understanding Adult Attachment, Separation, Loss, and Recovery.” <emphasis>Personality and Social Psychology Review</emphasis> 12 (2): 141–167.</p>
   <p>Scalia, Antonin, and Bryan A. Garner. 2008. <emphasis>Making Your Case: The Art of Persuading Judges</emphasis>. St. Paul, MN: Thomson/West.</p>
   <p>Schacter, D. L., D. R. Addis, D. Hassabis, V. C. Martin, R. N. Spreng, and K. K. Szpunar. 2012. “The Future of Memory: Remembering, Imagining, and the Brain.” <emphasis>Neuron</emphasis> 76 (4): 677–694.</p>
   <p>Schacter, Daniel L. 1996. <emphasis>Searching for Memory: The Brain, the Mind, and the Past</emphasis>. New York: Basic Books.</p>
   <p>Schacter, Daniel L., and Elizabeth F. Loftus. 2013. “Memory and Law: What Can Cognitive Neuroscience Contribute?” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 16 (2): 119–123.</p>
   <p>Schachter, Stanley, and Jerome Singer. 1962. “Cognitive, Social, and Physiological Determinants of Emotional State.” <emphasis>Psychological Review</emphasis> 69 (5): 379–399.</p>
   <p>Schatz, Howard, and Beverly J. Ornstein. 2006. In <emphasis>Character: Actors Acting</emphasis>. Boston: Bulfinch Press.</p>
   <p>Schilling, Elizabeth A., Robert H. Aseltine, and Susan Gore. 2008. “The Impact of Cumulative Childhood Adversity on Young Adult Mental Health: Measures, Models, and Interpretations.” <emphasis>Social Science and Medicine</emphasis> 66 (5): 1140–1151.</p>
   <p>Schnall, Simone, Kent D. Harber, Jeanine K. Stefanucci, and Dennis R. Proffitt. 2008. “Social Support and the Perception of Geographical Slant.” <emphasis>Journal of Experimental Social Psychology</emphasis> 44 (5): 1246–1255.</p>
   <p>Scholz, Joachim, and Clifford J. Woolf. 2007. “The Neuropathic Pain Triad: Neurons, Immune Cells and Glia.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 10 (11): 1361–1368.</p>
   <p>Schumann, Karina, Jamil Zaki, and Carol S. Dweck. 2014. “Addressing the Empathy Deficit: Beliefs About the Malleability of Empathy Predict Effortful Responses When Empathy Is Challenging.” <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 107 (3): 475–493.</p>
   <p>Schuster, Mary Lay, and Amy Propen. 2010. “Degrees of Emotion: Judicial Responses to Victim Impact Statements.” <emphasis>Law, Culture and the Humanities</emphasis> 6 (1): 75–104.</p>
   <p>Schwarz, Norbert, and Gerald L. Clore. 1983. “Mood, Misattribution, and Judgments of Well-Being: Informative and Directive Functions of Affective States.” <emphasis>Journal of Personality and Social Psycholog</emphasis>y 45 (3): 513–523.</p>
   <p>Schyns, P. G., R. L. Goldstone, and J. P. Thibaut. 1998. “The Development of Features in Object Concepts.” <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 21 (1): 1–17, 17–54.</p>
   <p>Searle, John R. 1995. <emphasis>The Construction of Social Reality</emphasis>. New York: Simon and Schuster.</p>
   <p>Selby, Edward A., Stephen A. Wonderlich, Ross D. Crosby, Scott G. Engel, Emily Panza, James E. Mitchell, Scott J. Crow, Carol B. Peterson, and Daniel Le Grange. 2013. “Nothing Tastes as Good as Thin Feels: Low Positive Emotion Differentiation and Weight-Loss Activities in Anorexia Nervosa.” <emphasis>Clinical Psychological Science</emphasis> 2 (4): 514–531.</p>
   <p>Seminowicz, D. A., H. S. Mayberg, A. R. McIntosh, K. Goldapple, S. Kennedy, Z. Segal, and S. Rafi-Tari. 2004. “Limbic-Frontal Circuitry in Major Depression: A Path Modeling Metanalysis.” <emphasis>Neuroimage</emphasis> 22 (1): 409–418.</p>
   <p>Seo, M.-G., B. Goldfarb, and L. F. Barrett. 2010. “Affect and the Framing Effect Within Individuals Across Time: Risk Taking in a Dynamic Investment Game.” <emphasis>Academy of Management Journal</emphasis> 53: 411–431.</p>
   <p>Seruga, Bostjan, Haibo Zhang, Lori J. Bernstein, and Ian F. Tannock. 2008. “Cytokines and Their Relationship to the Symptoms and Outcome of Cancer.” <emphasis>Nature Reviews Cancer</emphasis> 8 (11): 887–899.</p>
   <p>Settle, Ray H., Barbara A. Sommerville, James McCormick, and Donald M. Broom. 1994. “Human Scent Matching Using Specially Trained Dogs.” <emphasis>Animal Behaviour</emphasis> 48 (6): 1443–1448.</p>
   <p>Shadmehr, Reza, Maurice A. Smith, and John W. Krakauer. 2010. “Error Correction, Sensory Prediction, and Adaptation in Motor Control.” <emphasis>Annual Review of Neuroscience</emphasis> 33: 89–108.</p>
   <p>Sharrock, Justine. 2013. “How Facebook, A Pixar Artist, and Charles Darwin Are Reinventing the Emoticon.” <emphasis>Buzzfeed</emphasis>, February 8. http://www.buzzfeed.com/­justine­sharrock/­how-facebook-a-pixar-artist-and-charles-darwin-are-reinventi?­utm_­term=.­ig1rx­82Ky#.­hxRb­0da4w.</p>
   <p>Shenhav, Amitai, Matthew M. Botvinick, and Jonathan D. Cohen. 2013. “The Expected Value of Control: An Integrative Theory of Anterior Cingulate Cortex Function.” <emphasis>Neuron</emphasis> 79 (2): 217–240.</p>
   <p>Shepard, Roger N., and Lynn A. Cooper. 1992. “Representation of Colors in the Blind, Color-Blind, and Normally Sighted.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 3 (2): 97–104.</p>
   <p>Sheridan, Margaret A., and Katie A. McLaughlin. 2014. “Dimensions of Early Experience and Neural Development: Deprivation and Threat.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 18 (11): 580–585.</p>
   <p>Siegel, E. H., M. K. Sands, P. Condon, Y. Chang, J. Dy, K. S. Quigley, and L. F. Barrett. Under review. “Emotion Fingerprints or Emotion Populations? A Meta-Analytic Investigation of Autonomic Features of Emotion Categories.”</p>
   <p>Silva, B. A., C. Mattucci, P. Krzywkowski, E. Murana, A. Illarionova, V. Grinevich, N. S. Canteras, D. Ragozzino, and C. T. Gross. 2013. “Independent Hypothalamic Circuits for Social and Predator Fear.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 16 (12): 1731–1733.</p>
   <p>Simon, Herbert A. 1991. “The Architecture of Complexity.” <emphasis>Proceedings of the American Philosophical Society</emphasis> 106 (6): 467–482.</p>
   <p>Simon, Jonathan. 2007. <emphasis>Governing Through Crime: How the War on Crime Transformed American Democracy and Created a Culture of Fear</emphasis>. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Sinha, Pawan, Margaret M. Kjelgaard, Tapan K. Gandhi, Kleovoulos Tsourides, Annie L. Cardinaux, Dimitrios Pantazis, Sidney P. Diamond, and Richard M. Held. 2014. “Autism as a Disorder of Prediction.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 111 (42): 15220–15225.</p>
   <p>Siniscalchi, Marcello, Rita Lusito, Giorgio Vallortigara, and Angelo Quaranta. 2013. “Seeing Left- or Right-Asymmetric Tail Wagging Produces Different Emotional Responses in Dogs.” <emphasis>Current Biology</emphasis> 23 (22): 2279–2282.</p>
   <p>Skerry, Amy E., and Rebecca Saxe. 2015. “Neural Representations of Emotion Are Organized Around Abstract Event Features.” <emphasis>Current Biology</emphasis> 25 (15): 1945–1954.</p>
   <p>Slavich, George M., and Steven W. Cole. 2013. “The Emerging Field of Human Social Genomics.” <emphasis>Clinical Psychological Science</emphasis> 1 (3): 331–348.</p>
   <p>Slavich, George M., and Michael R. Irwin. 2014. “From Stress to Inflammation and Major Depressive Disorder: A Social Signal Transduction Theory of Depression.” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 140 (3): 774.</p>
   <p>Sloan, Erica K., John P. Capitanio, Ross P. Tarara, Sally P. Mendoza, William A. Mason, and Steve W. Cole. 2007. “Social Stress Enhances Sympathetic Innervation of Primate Lymph Nodes: Mechanisms and Implications for Viral Pathogenesis.” <emphasis>Journal of Neuroscience</emphasis> 27 (33): 8857–8865.</p>
   <p>Sloutsky, Vladimir M., and Anna V. Fisher. 2012. “Linguistic Labels: Conceptual Markers or Object Features?” <emphasis>Journal of Experimental Child Psychology</emphasis> 111 (1): 65–86.</p>
   <p>Smith, Dylan M., George Loewenstein, Aleksandra Jankovic, and Peter A. Ubel. 2009. “Happily Hopeless: Adaptation to a Permanent, but Not to a Temporary, Disability.” <emphasis>Health Psychology</emphasis> 28 (6): 787–791.</p>
   <p>Smith, Edward E., and Douglas L. Medin. 1981<emphasis>. Categories and Concepts</emphasis>. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>So Bad So Good. 2012. “25 Handy Words that Simply Don’t Exist in English.” April 29. http://sobadsogood.com/­2012/­04/­29/­25-words-that-simply-dont-exist-in-english/.</p>
   <p>Somerville, Leah H., and Paul J. Whalen. 2006. “Prior Experience as a Stimulus Category Confound: An Example Using Facial Expressions of Emotion.” <emphasis>Social Cognitive and Affective Neuroscience</emphasis> 1 (3): 271–274.</p>
   <p>Soni, Mira, Valerie H. Curran, and Sunjeev K. Kamboj. 2013. “Identification of a Narrow Post-Ovulatory Window of Vulnerability to Distressing Involuntary Memories in Healthy Women.” <emphasis>Neurobiology of Learning and Memory</emphasis> 104: 32–38.</p>
   <p>Soskin, David P., Clair Cassiello, Oren Isacoff, and Maurizio Fava. 2012. “The Inflammatory Hypothesis of Depression.” <emphasis>Focus</emphasis> 10 (4): 413–421.</p>
   <p>Sousa, Cláudia, and Tetsuro Matsuzawa. 2006. “Token Use by Chimpanzees (Pan Troglodytes): Choice, Metatool, and Cost.” In <emphasis>Cognitive Development in Chimpanzees</emphasis>, edited by T. Matsuzawa, M. Tomanaga, and M. Tanaka, 411–438. Tokyo: Springer.</p>
   <p>Southgate, Victoria, and Gergely Csibra. 2009. “Inferring the Outcome of an Ongoing Novel Action at 13 Months.” <emphasis>Developmental Psychology</emphasis> 45 (6): 1794–1798.</p>
   <p>Spiegel, Alix. 2012. “What Vietnam Taught Us About Breaking Bad Habits.” <emphasis>National Public Radio</emphasis>, January 2. http://­www.npr.org/­sections/­health-shots/­2012/­01/­02/­144­431­794/­what-vietnam-taught-us-about-breaking-bad-habits.</p>
   <p>Sporns, Olaf. 2011. <emphasis>Networks of the Brain</emphasis>. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Spunt, R. P., E. B. Falk, and M. D. Lieberman. 2010. “Dissociable Neural Systems Support Retrieval of How and Why Action Knowledge.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 21 (11): 1593–1598.</p>
   <p>Spunt, R. P., and M. D. Lieberman. 2012. “An Integrative Model of the Neural Systems Supporting the Comprehension of Observed Emotional Behavior.” <emphasis>Neuroimage</emphasis> 59 (3): 3050–3059.</p>
   <p>Spyridaki, Eirini C., Panagiotis Simos, Pavlina D. Avgoustinaki, Eirini Dermitzaki, Maria Venihaki, Achilles N. Bardos, and Andrew N. Margioris. 2014. “The Association Between Obesity and Fluid Intelligence Impairment Is Mediated by Chronic Low-Grade Inflammation.” <emphasis>British Journal of Nutrition</emphasis> 112 (10): 1724–1734.</p>
   <p>Srinivasan, Ramprakash, Julie D. Golomb, and Aleix M. Martinez. In press. “A Neural Basis of Facial Action Recognition in Humans.” <emphasis>Journal of Neuroscience</emphasis>.</p>
   <p>Stanton, Annette L., Sharon Danoff-Burg, Christine L. Cameron, Michelle Bishop, Charlotte A. Collins, Sarah B. Kirk, Lisa A. Sworowski, and Robert Twillman. 2000. “Emotionally Expressive Coping Predicts Psychological and Physical Adjustment to Breast Cancer.” <emphasis>Journal of Consulting and Clinical Psychology</emphasis>68 (5): 875.</p>
   <p>Stanton, Annette L., Sharon Danoff-Burg, and Melissa E. Huggins. 2002. “The First Year After Breast Cancer Diagnosis: Hope and Coping Strategies as Predictors of Adjustment.” <emphasis>Psycho-Oncology</emphasis> 11 (2): 93–102.</p>
   <p>Steiner, Adam P., and A. David Redish. 2014. “Behavioral and Neurophysiological Correlates of Regret in Rat Decision-Making on a Neuroeconomic Task.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 17 (7): 995–1002.</p>
   <p>Stellar, Jennifer E., Neha John-Henderson, Craig L. Anderson, Amie M. Gordon, Galen D. McNeil, and Dacher Keltner. 2015. “Positive Affect and Markers of Inflammation: Discrete Positive Emotions Predict Lower Levels of Inflammatory Cytokines.” <emphasis>Emotion</emphasis> 15 (2): 129–133.</p>
   <p>Stephens, C. L., I. C. Christie, and B. H. Friedman. 2010. “Autonomic Specificity of Basic Emotions: Evidence from Pattern Classification and Cluster Analysis.” <emphasis>Biological Psychology</emphasis> 84 (3): 463–473.</p>
   <p>Sterling, Peter. 2012. “Allostasis: A Model of Predictive Regulation.” <emphasis>Physiology and Behavior</emphasis> 106 (1): 5–15.</p>
   <p>Sterling, Peter, and Simon Laughlin. 2015. <emphasis>Principles of Neural Design</emphasis>. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Stevenson, Seth. 2015. “Tsarnaev’s Smirk.” <emphasis>Slate.com</emphasis>, April 21. http://www.slate.com/­articles/­news_­and­_politics/­dispatches/­2015/­04/­tsarnaev_­trial_­sentencing_­phase_­prosecutor_­makes_­case_­that_­dzhokhar_­tsarnaev.html.</p>
   <p>Stolk, Arjen, Lennart Verhagen, and Ivan Toni. 2016. “Conceptual Alignment: How Brains Achieve Mutual Understanding.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 20 (3): 180–191.</p>
   <p>Striedter, Georg F. 2006. “Précis of Principles of Brain Evolution.” <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 29 (1): 1–12.</p>
   <p>Styron, William. 2010. <emphasis>Darkness Visible: A Memoir of Madness</emphasis>. New York: Open Road Media.</p>
   <p>Sullivan, Michael J. L., Mary E. Lynch, and A. J. Clark. 2005. “Dimensions of Catastrophic Thinking Associated with Pain Experience and Disability in Patients with Neuropathic Pain Conditions.” <emphasis>Pain</emphasis> 113 (3): 310–315.</p>
   <p>Susskind, Joshua M., Daniel H. Lee, Andrée Cusi, Roman Feiman, Wojtek Grabski, and Adam K. Anderson. 2008. “Expressing Fear Enhances Sensory Acquisition.” <emphasis>Nature Neuroscience</emphasis> 11 (7): 843–850.</p>
   <p>Suvak, M. K., and L. F. Barrett. 2011. “Considering PTSD from the Perspective of Brain Processes: A Psychological Construction Analysis.” <emphasis>Journal of Traumatic Stress</emphasis> 24: 3–24.</p>
   <p>Suvak, M. K., B. T. Litz, D. M. Sloan, M. C. Zanarini, L. F. Barrett, and S. G. Hofmann. 2011. “Emotional Granularity and Borderline Personality Disorder.” <emphasis>Journal of Abnormal Psychology</emphasis> 120 (2): 414–426.</p>
   <p>Swanson, Larry W. 2012. <emphasis>Brain Architecture: Understanding the Basic Plan</emphasis>. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Tabibnia, Golnaz, Matthew D. Lieberman, and Michelle G. Craske. 2008. “The Lasting Effect of Words on Feelings: Words May Facilitate Exposure Effects to Threatening Images.” <emphasis>Emotion</emphasis> 8 (3): 307–317.</p>
   <p>Tagkopoulos, Ilias, Yir-Chung Liu, and Saeed Tavazoie. 2008. “Predictive Behavior Within Microbial Genetic Networks.” <emphasis>Science</emphasis> 320 (5881): 1313–1317.</p>
   <p>Tamir, Maya. 2009. “What Do People Want to Feel and Why? Pleasure and Utility in Emotion Regulation.” <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 18 (2): 101–105.</p>
   <p>Tanaka, Masayuki. 2011. “Spontaneous Categorization of Natural Objects in Chimpanzees.” In <emphasis>Cognitive Development in Chimpanzees</emphasis>, edited by T. Matsuzawa, M. Tomanaga, and M. Tanaka, 340–367. Tokyo: Springer.</p>
   <p>Tang, Yi-Yuan, Britta K. Hölzel, and Michael I. Posner. 2015. “The Neuroscience of Mindfulness Meditation.” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis> 16 (4): 213–225.</p>
   <p>Tassinary, Louis G., and John T. Cacioppo. 1992. “Unobservable Facial Actions and Emotion.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 3 (1): 28–33.</p>
   <p>Tassinary, Louis G., John T. Cacioppo, and Eric J. Vanman. 2007. “The Skeletomotor System: Surface Electromyography.” In <emphasis>Handbook of Psychophysiology</emphasis>, 3rd edition, edited by John T. Cacioppo and Louis G. Tassinary, 267–300. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>Taumoepeau, Mele, and Ted Ruffman. 2006. “Mother and Infant Talk About Mental States Relates to Desire Language and Emotion Understanding.” <emphasis>Child Development</emphasis> 77 (2): 465–481.</p>
   <p>——— . 2008. “Stepping Stones to Others’ Minds: Maternal Talk Relates to Child Mental State Language and Emotion Understanding at 15, 24, and 33 Months.” <emphasis>Child Development</emphasis> 79 (2): 284–302.</p>
   <p>TedMed. 2015. “Great Challenges.” http://www.tedmed.com/­great­challenges.</p>
   <p>Teicher, Martin H., Susan L. Andersen, Ann Polcari, Carl M. Anderson, and Carryl P. Navalta. 2002. “Developmental Neurobiology of Childhood Stress and Trauma.” <emphasis>Psychiatric Clinics</emphasis> 25 (2): 397–426.</p>
   <p>Teicher, Martin H., Susan L. Andersen, Ann Polcari, Carl M. Anderson, Carryl P. Navalta, and Dennis M. Kim. 2003. “The Neurobiological Consequences of Early Stress and Childhood Maltreatment.” <emphasis>Neuroscience and Biobehavioral Reviews</emphasis> 27 (1): 33–44.</p>
   <p>Teicher, Martin H., and Jacqueline A. Samson. 2016. “Annual Research Review: Enduring Neurobiological Effects of Childhood Abuse and Neglect.” <emphasis>Journal of Child Psychology and Psychiatry</emphasis> 57 (3): 241–266.</p>
   <p>Teicher, Martin H., Jacqueline A. Samson, Ann Polcari, and Cynthia E. McGreenery. 2006. “Sticks, Stones, and Hurtful Words: Relative Effects of Various Forms of Childhood Maltreatment.” <emphasis>American Journal of Psychiatry</emphasis> 163: 993–1000.</p>
   <p>Tejero-Fernández, Victor, Miguel Membrilla-Mesa, Noelia Galiano-Castillo, and Manuel Arroyo-Morales. 2015. “Immunological Effects of Massage After Exercise: A Systematic Review.” <emphasis>Physical Therapy in Sport</emphasis>16 (2): 187–192.</p>
   <p>Tenenbaum, Joshua B., Charles Kemp, Thomas L. Griffiths, and Noah D. Goodman. 2011. “How to Grow a Mind: Statistics, Structure, and Abstraction.” <emphasis>Science</emphasis> 331 (6022): 1279–1285.</p>
   <p>Tiedens, Larissa Z. 2001. “Anger and Advancement Versus Sadness and Subjugation: The Effect of Negative Emotion Expressions on Social Status Conferral.” <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis>80 (1): 86–94.</p>
   <p>Tomasello, Michael. 2014. <emphasis>A Natural History of Human Thinking</emphasis>. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Tomkins, Silvan S., and Robert McCarter. 1964. “What and Where Are the Primary Affects? Some Evidence for a Theory.” <emphasis>Perceptual and Motor Skills</emphasis> 18 (1): 119–158.</p>
   <p>Tononi, Giulio, and Gerald M. Edelman. 1998. “Consciousness and Complexity.” <emphasis>Science</emphasis> 282 (5395): 1846–1851.</p>
   <p>Touroutoglou, A., E. Bliss-Moreau, J. Zhang, D. Mantini, W. Vanduffel, B. Dickerson, and L. F. Barrett. 2016. “A Ventral Salience Network in the Macaque Brain.” <emphasis>Neuroimage</emphasis> 132: 190–197.</p>
   <p>Touroutoglou, A., K. A. Lindquist, B. C. Dickerson, and L. F. Barrett. 2015. “Intrinsic Connectivity in the Human Brain Does Not Reveal Networks for ‘Basic’ Emotions.” <emphasis>Social Cognitive and Affective Neuroscience</emphasis>10 (9): 1257–1265.</p>
   <p>Tovote, Philip, Jonathan Paul Fadok, and Andreas Lüthi. 2015. “Neuronal Circuits for Fear and Anxiety.” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis> 16 (6): 317–331.</p>
   <p>Tracey, Irene. 2010. “Getting the Pain You Expect: Mechanisms of Placebo, Nocebo and Reappraisal Effects in Humans.” <emphasis>Nature Medicine</emphasis> 16 (11): 1277–1283.</p>
   <p>Tracy, Jessica L., and Daniel Randles. 2011. “Four Models of Basic Emotions: A Review of Ekman and Cordaro, Izard, Levenson, and Panksepp and Watt.” <emphasis>Emotion Review</emphasis> 3 (4): 397–405.</p>
   <p>Tranel, Daniel, Greg Gullickson, Margaret Koch, and Ralph Adolphs. 2006. “Altered Experience of Emotion Following Bilateral Amygdala Damage.” <emphasis>Cognitive Neuropsychiatry</emphasis> 11 (3): 219–232.</p>
   <p>Traub, Richard J., Dong-Yuan Cao, Jane Karpowicz, Sangeeta Pandya, Yaping Ji, Susan G. Dorsey, and Dean Dessem. 2014. “A Clinically Relevant Animal Model of Temporomandibular Disorder and Irritable Bowel Syndrome Comorbidity.” <emphasis>Journal of Pain</emphasis> 15 (9): 956–966.</p>
   <p>Triandis, Harry Charalambos. 1994. <emphasis>Culture and Social Behavior</emphasis>. New York: McGraw-Hill.</p>
   <p>Trivedi, Bijal P. 2004. “‘Hot Tub Monkeys’ Offer Eye on Nonhuman ‘Culture’.” <emphasis>National Geographic News</emphasis>, February 6. http://news.­national­geographic.com/­news/­2004/­02/­0206_­040­206_­tvm­acaques.html.</p>
   <p>Trumble, Angus. 2004. <emphasis>A Brief History of the Smile</emphasis>. New York: Basic Books.</p>
   <p>Tsai, Jeanne L. 2007. “Ideal Affect: Cultural Causes and Behavioral Consequences.” <emphasis>Perspectives on Psychological Science</emphasis> 2 (3): 242–259.</p>
   <p>Tsuda, Makoto, Simon Beggs, Michael W. Salter, and Kazuhide Inoue. 2013. “Microglia and Intractable Chronic Pain.” <emphasis>Glia</emphasis> 61 (1): 55–61.</p>
   <p>Tucker, Mike, and Rob Ellis. 2001. “The Potentiation of Grasp Types During Visual Object Categorization.” <emphasis>Visual Cognition</emphasis> 8 (6): 769–800.</p>
   <p>——— . 2004. “Action Priming by Briefly Presented Objects.” <emphasis>Acta psychologica</emphasis> 116 (2): 185–203.</p>
   <p>Turati, Chiara. 2004. “Why Faces Are Not Special to Newborns: An Alternative Account of the Face Preference.” <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 13 (1): 5–8.</p>
   <p>Turcsán, Borbála, Flóra Szánthó, Ádám Miklósi, and Enikő Kubinyi. 2015. “Fetching What the Owner Prefers? Dogs Recognize Disgust and Happiness in Human Behaviour.” <emphasis>Animal Cognition</emphasis> 18 (1): 83–94.</p>
   <p>Turkheimer, Eric, Erik Pettersson, and Erin E. Horn. 2014. “A Phenotypic Null Hypothesis for the Genetics of Personality.” <emphasis>Annual Review of Psychology</emphasis> 65: 515–540.</p>
   <p>U.S. Census Bureau. 2015. “Families and Living Arrangements.” http://www.census.gov/­hhes/­families.</p>
   <p>Vallacher, Robin R., and Daniel M. Wegner. 1987. “What Do People Think They’re Doing? Action Identification and Human Behavior.” <emphasis>Psychological Review</emphasis> 94 (1): 3–15.</p>
   <p>Van de Cruys, Sander, Kris Evers, Ruth Van der Hallen, Lien Van Eylen, Bart Boets, Lee de-Wit, and Johan Wagemans. 2014. “Precise Minds in Uncertain Worlds: Predictive Coding in Autism.” <emphasis>Psychological Review</emphasis>121 (4): 649–675.</p>
   <p>Van den Heuvel, Martijn P., and Olaf Sporns. 2011. “Rich-Club Organization of the Human Connectome.” <emphasis>Journal of Neuroscience</emphasis> 31 (44): 15775–15786.</p>
   <p>——— . 2013. “An Anatomical Substrate for Integration Among Functional Networks in Human Cortex.” <emphasis>Journal of Neuroscience</emphasis> 33 (36): 14489–14500.</p>
   <p>Van der Laan, L. N., D. T. de Ridder, M. A. Viergever, and P. A. Smeets. 2011. “The First Taste Is Always with the Eyes: A Meta-Analysis on the Neural Correlates of Processing Visual Food Cues.” <emphasis>Neuroimage</emphasis>55 (1): 296–303.</p>
   <p>Van Essen, David C., and Donna Dierker. 2007. “On Navigating the Human Cerebral Cortex: Response to ‘In Praise of Tedious Anatomy’.” <emphasis>Neuroimage</emphasis> 37 (4): 1050–1054.</p>
   <p>Vauclair, Jacques, and Joël Fagot. 1996. “Categorization of Alphanumeric Characters by Guinea Baboons: Within—and Between—Class Stimulus.” <emphasis>Cahiers de psychologie cognitive</emphasis> 15 (5): 449–462.</p>
   <p>Vernon, Michael L., Shir Atzil, Paula Pietromonaco, and Lisa Feldman Barrett. 2016. “Love Is a Drug: Parallel Neural Mechanisms in Love and Drug Addiction.” Unpublished manuscript, University of Massachusetts, Amherst.</p>
   <p>Verosupertramp85. 2012. “Lost in Translation.” January 13. http://vero­super­tram.­wordpress.com/­2012/­01/­13/­lost-in-translation.</p>
   <p>Voorspoels, Wouter, Wolf Vanpaemel, and Gert Storms. 2011. “A Formal Ideal-Based Account of Typicality.” <emphasis>Psychonomic Bulletin and Review</emphasis> 18 (5): 1006–1014.</p>
   <p>Vouloumanos, Athena, Kristine H. Onishi, and Amanda Pogue. 2012. “Twelve-Month-Old Infants Recognize That Speech Can Communicate Unobservable Intentions.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 109 (32): 12933–12937.</p>
   <p>Vouloumanos, Athena, and Sandra R. Waxman. 2014. “Listen Up! Speech Is for Thinking During Infancy.” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 18 (12): 642–646.</p>
   <p>Wager, T. D., J. Kang, T. D. Johnson, T. E. Nichols, A. B. Satpute, and L. F. Barrett. 2015. “A Bayesian Model of Category-Specific Emotional Brain Responses.” <emphasis>PLOS Computational Biology</emphasis> 11 (4): e1004066.</p>
   <p>Wager, Tor D., and Lauren Y. Atlas. 2015. “The Neuroscience of Placebo Effects: Connecting Context, Learning and Health.” <emphasis>Nature Reviews Neuroscience</emphasis> 16 (7): 403–418.</p>
   <p>Wager, Tor D., Lauren Y. Atlas, Martin A. Lindquist, Mathieu Roy, Choong-Wan Woo, and Ethan Kross. 2013. “An fMRI-Based Neurologic Signature of Physical Pain.” <emphasis>New England Journal of Medicine</emphasis> 368 (15): 1388–1397.</p>
   <p>Walker, A. K., A. Kavelaars, C. J. Heijnen, and R. Dantzer. 2014. “Neuroinflammation and Comorbidity of Pain and Depression.” <emphasis>Pharmacological Reviews</emphasis> 66 (1): 80–101.</p>
   <p>Walker, Suellen M., Linda S. Franck, Maria Fitzgerald, Jonathan Myles, Janet Stocks, and Neil Marlow. 2009. “Long-Term Impact of Neonatal Intensive Care and Surgery on Somatosensory Perception in Children Born Extremely Preterm.” <emphasis>Pain</emphasis> 141 (1): 79–87.</p>
   <p>Walløe, Solveig, Bente Pakkenberg, and Katrine Fabricius. 2014. “Stereological Estimation of Total Cell Numbers in the Human Cerebral and Cerebellar Cortex.” <emphasis>Frontiers in Human Neuroscience</emphasis> 8: 508.</p>
   <p>Wang, Jing, Ronald J. Iannotti, and Tonja R. Nansel. 2009. “School Bullying Among Adolescents in the United States: Physical, Verbal, Relational, and Cyber.” <emphasis>Journal of Adolescent Health</emphasis> 45 (4): 368–375.</p>
   <p>Waters, Sara F., Tessa V. West, and Wendy Berry Mendes. 2014. “Stress Contagion Physiological Covariation Between Mothers and Infants.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 25 (4): 934–942.</p>
   <p>Waxman, Sandra R., and Susan A. Gelman. 2010. “Different Kinds of Concepts and Different Kinds of Words: What Words Do for Human Cognition.” In <emphasis>The Making of Human Concepts</emphasis>, edited by Denis Mareschal, Paul C. Quinn, and Stephen E. G. Lea, 101–130. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Waxman, Sandra R., and Dana B. Markow. 1995. “Words as Invitations to Form Categories: Evidence from 12- to 13-Month-Old Infants.” <emphasis>Cognitive Psychology</emphasis> 29 (3): 257–302.</p>
   <p>Wegner, Daniel M., and Kurt Gray. 2016. <emphasis>The Mind Club: Who Thinks, What Feels, and Why It Matters</emphasis>. New York: Viking.</p>
   <p>Wei, Qiang, Hugh M. Fentress, Mary T. Hoversten, Limei Zhang, Elaine K. Hebda-Bauer, Stanley J. Watson, Audrey F. Seasholtz, and Huda Akil. 2012. “Early-Life Forebrain Glucocorticoid Receptor Overexpression Increases Anxiety Behavior and Cocaine Sensitization.” <emphasis>Biological Psychiatry</emphasis> 71 (3): 224–231.</p>
   <p>Weierich, M. R., C. I. Wright, A. Negreira, B. C. Dickerson, and L. F. Barrett. 2010. “Novelty as a Dimension in the Affective Brain.” <emphasis>Neuroimage</emphasis> 49 (3): 2871–2878.</p>
   <p>Weisleder, Adriana, and Anne Fernald. 2013. “Talking to Children Matters: Early Language Experience Strengthens Processing and Builds Vocabulary.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 24 (11): 2143–2152.</p>
   <p>Westermann, Gert, Denis Mareschal, Mark H. Johnson, Sylvain Sirois, Michael W. Spratling, and Michael S. C. Thomas. 2007. “Neuroconstructivism.” <emphasis>Developmental Science</emphasis> 10 (1): 75–83.</p>
   <p>Whitacre, James, and Axel Bender. 2010. “Degeneracy: A Design Principle for Achieving Robustness and Evolvability.” <emphasis>Journal of Theoretical Biology</emphasis> 263 (1): 143–153.</p>
   <p>Whitacre, James M., Philipp Rohlfshagen, Axel Bender, and Xin Yao. 2012. “Evolutionary Mechanics: New Engineering Principles for the Emergence of Flexibility in a Dynamic and Uncertain World.” <emphasis>Natural Computing</emphasis> 11 (3): 431–448.</p>
   <p>Widen, Sherri C. In press. “The Development of Children’s Concepts of Emotion.” In <emphasis>Handbook of Emotions</emphasis>, 4th edition, edited by Lisa Feldman Barrett, Michael Lewis, and Jeannette M. Haviland-Jones, 307–318. New York: Guilford Press.</p>
   <p>Widen, Sherri C., Anita M. Christy, Kristen Hewett, and James A. Russell. 2011. “Do Proposed Facial Expressions of Contempt, Shame, Embarrassment, and Compassion Communicate the Predicted Emotion?” <emphasis>Cognition and Emotion</emphasis> 25 (5): 898–906.</p>
   <p>Widen, Sherri C., and James A. Russell. 2013. “Children’s Recognition of Disgust in Others.” <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 139 (2): 271–299.</p>
   <p>Wiech, Katja, Chia-shu Lin, Kay H. Brodersen, Ulrike Bingel, Markus Ploner, and Irene Tracey. 2010. “Anterior Insula Integrates Information About Salience into Perceptual Decisions About Pain.” <emphasis>Journal of Neuroscience</emphasis> 30 (48): 16324–16331.</p>
   <p>Wiech, Katja, and Irene Tracey. 2009. “The Influence of Negative Emotions on Pain: Behavioral Effects and Neural Mechanisms.” <emphasis>Neuroimage</emphasis> 47 (3): 987–994.</p>
   <p>Wierzbicka, Anna. 1986. “Human Emotions: Universal or Culture-Specific?” <emphasis>American Anthropologist</emphasis>88 (3): 584–594.</p>
   <p>——— . 1999. <emphasis>Emotions Across Languages and Cultures: Diversity and Universals</emphasis>. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
   <p>Wikan, Unni. 1990. <emphasis>Managing Turbulent Hearts: A Balinese Formula for Living.</emphasis> Chicago: University of Chicago Press.</p>
   <p>Williams, David M., Shira Dunsiger, Ernestine G. Jennings, and Bess H. Marcus. 2012. “Does Affective Valence During and Immediately Following a 10-Min Walk Predict Concurrent and Future Physical Activity?” <emphasis>Annals of Behavioral Medicine</emphasis> 44 (1): 43–51.</p>
   <p>Williams, J. Bradley, Diana Pang, Bertha Delgado, Masha Kocherginsky, Maria Tretiakova, Thomas Krausz, Deng Pan, Jane He, Martha K. McClintock, and Suzanne D. Conzen. 2009. “A Model of Gene-Environment Interaction Reveals Altered Mammary Gland Gene Expression and Increased Tumor Growth Following Social Isolation.” <emphasis>Cancer Prevention Research</emphasis> 2 (10): 850–861.</p>
   <p>Wilson, Craig J., Caleb E. Finch, and Harvey J. Cohen. 2002. “Cytokines and Cognition—The Case for a Head-to-Toe Inflammatory Paradigm.” <emphasis>Journal of the American Geriatrics Society</emphasis> 50 (12): 2041–2056.</p>
   <p>Wilson, Timothy D., Dieynaba G. Ndiaye, Cheryl Hahn, and Daniel T. Gilbert. 2013. “Still a Thrill: Meaning Making and the Pleasures of Uncertainty.” In <emphasis>The Psychology of Meaning</emphasis>, edited by Keith D. Markman and Travis Proulx, 421–443. Washington, DC: American Psychological Association.</p>
   <p>Wilson-Mendenhall, Christine D., Lisa Feldman Barrett, and Lawrence W. Barsalou. 2013. “Situating Emotional Experience.” <emphasis>Frontiers in Human Neuroscience</emphasis> 7: 1–16.</p>
   <p>——— . 2015. “Variety in Emotional Life: Within-Category Typicality of Emotional Experiences Is Associated with Neural Activity in Large-Scale Brain Networks.” <emphasis>Social Cognitive and Affective Neuroscience</emphasis>10 (1): 62–71.</p>
   <p>Wilson-Mendenhall, Christine D., Lisa Feldman Barrett, W. Kyle Simmons, and Lawrence W. Barsalou. 2011. “Grounding Emotion in Situated Conceptualization.” <emphasis>Neuropsychologia</emphasis> 49: 1105–1127.</p>
   <p>Winkielman, P., K. C. Berridge, and J. L. Wilbarger. 2005. “Unconscious Affective Reactions to Masked Happy Versus Angry Faces Influence Consumption Behavior and Judgments of Value.” <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin</emphasis> 31 (1): 121–135.</p>
   <p>Wistrich, Andrew J., Jeffrey J. Rachlinski, and Chris Guthrie. 2015. “Heart versus Head: Do Judges Follow the Law or Follow Their Feelings.” <emphasis>Texas Law Review</emphasis> 93: 855–923.</p>
   <p>Wittgenstein, Ludwig. 1953. <emphasis>Philosophical Investigations</emphasis>. London: Blackwell.</p>
   <p>Wolpe, Noham, and James B. Rowe. 2015. “Beyond the ‘Urge to Move’: Objective Measures for the Study of Agency in the Post-Libet Era.” In <emphasis>Sense of Agency: Examining Awareness of the Acting Self</emphasis>, edited by Nicole David, James W. Moore, and Sukhvinder Obhi, 213–235. Lausanne, Switzerland: Frontiers Media.</p>
   <p>Woo, Choong-Wan, Mathieu Roy, Jason T. Buhle, and Tor D. Wager. 2015. “Distinct Brain Systems Mediate the Effects of Nociceptive Input and Self-Regulation on Pain.” <emphasis>PLOS Biology</emphasis> 13 (1): e1002036. doi:10.1371/journal.pbio.1002036.</p>
   <p>Wood, Wendy, and Dennis Rünger. 2016. “Psychology of Habit.” <emphasis>Annual Review of Psychology</emphasis> 67: 289–314.</p>
   <p>Wu, L. L., and L. W. Barsalou. 2009. “Perceptual Simulation in Conceptual Combination: Evidence from Property Generation.” <emphasis>Acta psychologica</emphasis> (amst) 132 (2): 173–189.</p>
   <p>Xu, Fei. 2002. “The Role of Language in Acquiring Object Kind Concepts in Infancy.” <emphasis>Cognition</emphasis> 85 (3): 223–250.</p>
   <p>Xu, Fei, Melissa Cote, and Allison Baker. 2005. “Labeling Guides Object Individuation in 12-Month-Old Infants.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 16 (5): 372–377.</p>
   <p>Xu, Fei, and Tamar Kushnir. 2013. “Infants Are Rational Constructivist Learners.” <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 22 (1): 28–32.</p>
   <p>Yang, Yang Claire, Courtney Boen, Karen Gerken, Ting Li, Kristen Schorpp, and Kathleen Mullan Harris. 2016. “Social Relationships and Physiological Determinants of Longevity Across the Human Life Span.” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 113 (3): 578–583.</p>
   <p>Yeager, Mark P., Patricia A. Pioli, and Paul M. Guyre. 2011. “Cortisol Exerts Bi-Phasic Regulation of Inflammation in Humans.” <emphasis>Dose Response</emphasis> 9 (3): 332–347.</p>
   <p>Yeo, B. T. Thomas, et al. 2011. “The Organization of the Human Cerebral Cortex Estimated by Intrinsic Functional Connectivity.” <emphasis>Journal of Neurophysiology</emphasis> 106 (3): 1125–1165.</p>
   <p>Yeo, B. T. Thomas, Fenna M. Krienen, Simon B. Eickhoff, Siti N. Yaakub, Peter T. Fox, Randy L. Buckner, Christopher L. Asplund, and Michael W. L. Chee. 2014. “Functional Specialization and Flexibility in Human Association Cortex.” <emphasis>Cerebral Cortex</emphasis> 25 (10): 3654–3672.</p>
   <p>Yeomans, Martin R., Lucy Chambers, Heston Blumenthal, and Anthony Blake. 2008. “The Role of Expectancy in Sensory and Hedonic Evaluation: The Case of Smoked Salmon Ice-Cream.” <emphasis>Food Quality and Preference</emphasis> 19 (6): 565–573.</p>
   <p>Yik, Michelle S. M., Zhaolan Meng, and James A. Russell. 1998. “Brief Report: Adults’ Freely Produced Emotion Labels for Babies’ Spontaneous Facial Expressions.” <emphasis>Cognition and Emotion</emphasis> 12 (5): 723–730.</p>
   <p>Yin, Jun, and Gergely Csibra. 2015. “Concept-Based Word Learning in Human Infants.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 26 (8): 1316–1324.</p>
   <p>Yoshikubo, Shin’ichi. 1985. “Species Discrimination and Concept Formation by Rhesus Monkeys (Macaca Mulatta).” <emphasis>Primates</emphasis> 26 (3): 285–299.</p>
   <p>Younger, Jarred, Arthur Aron, Sara Parke, Neil Chatterjee, and Sean Mackey. 2010. “Viewing Pictures of a Romantic Partner Reduces Experimental Pain: Involvement of Neural Reward Systems.” <emphasis>PLOS One</emphasis> 5 (10): e13309. doi:10.1093/cercor/bhv001.</p>
   <p>Zachar, Peter. 2014. <emphasis>A Metaphysics of Psychopathology</emphasis>. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Zachar, Peter, and Kenneth S. Kendler. 2007. “Psychiatric Disorders: A Conceptual Taxonomy.” <emphasis>American Journal of Psychiatry</emphasis> 164: 557–565.</p>
   <p>Zaki, J., N. Bolger, and K. Ochsner. 2008. “It Takes Two: The Interpersonal Nature of Empathic Accuracy.” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 19 (4): 399–404.</p>
   <p>Zavadski, Katie. 2015. “Everything Known About Charleston Church Shooting Suspect Dylann Roof.” <emphasis>Daily Beast</emphasis>, June 20. http://www.thedailybeast.com/articles/2015/06/18/everything-known-about-charleston-church-shooting-suspect-dylann-roof.html.</p>
   <p>Zhang, F., H. Fung, T. Sims, and J. L. Tsai. 2013. “The Role of Future Time Perspective in Age Differences in Ideal Affect.” 66th Annual Scientific Meeting of the Gerontological Society of America, New Orleans, November 20–24.</p>
   <p>Zhuo, Min. 2016. “Neural Mechanisms Underlying Anxiety–Chronic Pain Interactions.” <emphasis>Trends in Neurosciences</emphasis> 39 (3): 136–145.</p>
   <p>Zilles, Karl, Hartmut Mohlberg, Katrin Amunts, Nicola Palomero-Gallagher, and Sebastian Bludau. 2015. “Cytoarchitecture and Maps of the Human Cerebral Cortex.” In <emphasis>Brain Mapping: An Encyclopedic Reference</emphasis>, volume 2, edited by Arthur W. Toga, 115–136. Cambridge, MA: Academic Press.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Об авторе</p>
   </title>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_044.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p><strong>Лиза Фельдман Барретт</strong> — доктор наук, профессор психологии Северо-Восточного университета в Бостоне. Лауреат награды National Institutes of Health Director’s Pioneer Award за исследования эмоций, член Королевского общества Канады.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Примечания</p>
   </title>
   <p><emphasis>Этот раздел книги содержит сноски и ссылки на how-emotions-are-made.com, дает дополнительную научную информацию, комментарии и истории о формировании эмоций и о связанных темах.</emphasis></p>
   <p><emphasis>Многие из сносок содержат ссылки на heam.info (например, heam.info/malloy). Эти ссылки дают быстрый доступ к соответствующим страницам how-emotions-are-made.com.</emphasis></p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Сноски</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>«…<emphasis>пожертвовали своими жизнями, чтобы защитить учеников».</emphasis> – Смотрите видео и текст на <a l:href="http://heam.info/malloy">heam.info/malloy</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Когда в этой книге я использую слово «тело», я не включаю туда мозг – как в предложении «Ваш мозг говорит вашему телу двигаться». Чтобы назвать все тело целиком, включая мозг, я пишу «анатомическое тело».</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>случайно или по обычаю.</emphasis> – Tracy and Randles 2011; Ekman and Cordaro 2011; Roseman 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>газетных статей, где обсуждаются эмоции.</emphasis> – Из исследования моей лаборатории; смотрите <a l:href="http://heam.info/magazines">heam.info/magazines</a>. …<emphasis>эмотиконов, вдохновленных текстами Дарвина:</emphasis> Sharrock 2013. Смотрите также <a l:href="http://heam.info/facebook-1">heam.info/facebook-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Драфт НБА – ежегодная процедура выбора клубами Национальной баскетбольной ассоциации новых баскетболистов. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>с помощью «аналитики для эмоций».</emphasis> – Смотрите ссылки на <a l:href="http://heam.info/analytics-1">heam.info/analytics-1</a>. …<emphasis>«командную химию» по выражению лиц.</emphasis> – ESPN 2014. Смотрите также <a l:href="http://heam.infp/bucks">heam.infp/bucks</a>. …<emphasis>основывало на классической точке зрения…</emphasis> – До недавнего времени Национальная академия ФБР предлагала курс обучения на основании исследований Пола Экмана.</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>продукт соглашения людей.</emphasis> – Searle 1995.</p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>стоила налогоплательщикам 900 миллионов долларов.</emphasis> – Government Accountability Office (GAO) 2013. С новыми свидетельствами может согласовываться реинкарнация SPOT под названием HIDE (обнаружение и оценка враждебных намерений); смотрите <a l:href="http://heam.info/spot-1">heam.info/spot-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>чем мужчинам… с фатальными последствиями.</emphasis> – Это различие в подходе сохраняется, даже когда врачам говорят, что у женщин риск сердечного приступа выше (Martin et al. 1998; Martin et al. 2004).</p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и сотен солдат войск коалиции.</emphasis> – Triandis 1994, 29.</p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>ощущают ли они тревогу…</emphasis> – Higgins 1987.</p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>я описала как эмоциональную гранулярность.</emphasis> – Открытие эмоциональной гранулярности привело к новой области изучения эмоций; смотрите <a l:href="http://heam.info/granularity-1">heam.info/granularity-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>частью универсальной человеческой природы.</emphasis> – Эта книга имела гигантское влияние на психологию; смотрите <a l:href="http://heam.info/darwin-1">heam.info/darwin-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>небольших мышцы с каждой стороны.</emphasis> – Tassinary et al. 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>печаль и счастье.</emphasis> – Ekman et al. 1969; Izard 1971; Tomkins and McCarter 1964.</p>
  </section>
  <section id="n_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которое лучше всего соответствует этому лицу.</emphasis> – Например, Ekman et al. 1969; Izard 1971. …<emphasis>лицо, которое лучше соответствовало этой истории.</emphasis> – Например, Ekman and Friesen 1971. Это называется методом Дэшилла по имени его изобретателя, психолога Джона Дэшилла (1927).</p>
  </section>
  <section id="n_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>(переведенные на местный язык) и представленные лица.</emphasis> – Ekman and Friesen 1971; Ekman et al. 1987. …<emphasis>ожидаемые слова и истории.</emphasis> – Ekman et al. 1969; Ekman and Friesen 1971. Обзор программы исследований для народа форе в Новой Гвинее смотрите в Russell 1994. …<emphasis>таких как Япония и Корея.</emphasis> – Russell 1994; Elfenbein and Ambady 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>диагностическими отпечатками, почерком эмоций.</emphasis> – «Самое сильное подтверждение для отличия одной эмоции от другой получено от исследования выражений лиц. Это надежное состоятельное подтверждение универсального выражения лица для гнева, страха, наслаждения, печали и отвращения» (Ekman 1992, 175–176).</p>
  </section>
  <section id="n_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>насколько сильно и насколько часто…</emphasis> – Tassinary and Cassioppo 1992. …<emphasis>для каждой мышцы для каждой эмоции.</emphasis> – Вычисления проверялись для случайных движений или движений во время сравнительного периода без эмоций.</p>
  </section>
  <section id="n_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>отличить приятные ощущения от неприятных.</emphasis> – Cacioppo et al. 2000.</p>
  </section>
  <section id="n_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>лицевые движения субъекта по мере их проявления.</emphasis> – Ekman and Friesen 1984. СКЛД была адаптирована из метода, впервые разработанного шведским анатомом Карлом-Германом Хьортсо в 1969 г.; смотрите <a l:href="http://heam.info/FACS">heam.info/FACS</a>. …<emphasis>не соответствуют надежно предлагаемым фотографиям.</emphasis> – Matsumoto, Keltner, et al. 2008. Имеются сотни опубликованных исследований по выражениям эмоций, но в этой работе смогли указать только двадцать пять исследований, где измерялись непроизвольные лицевые движения. Только половина из них, использовавшая СКЛД, установила, что эти движения соответствуют ожидаемым конфигурациям, в то время как все использовавшие более ослабленную версию СКЛД установили какое-либо соответствие. Все найденное подтверждает, что люди совершают непроизвольные лицевые движения во время эмоции, соответствующей ожидаемым выражениям лица. Смотрите <a l:href="http://heam.info/FACS">heam.info/FACS</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>…не <emphasis>изучили правил уместного поведения.</emphasis> – Классический взгляд называет их «правила выражения чувствования» (Matsumoto, Yoo et al. 2008). …<emphasis>в этих двух ситуациях не различался.</emphasis> – Camras et al. 2007. Метод СКЛД в этом исследовании был специально разработан для детей (Oster 2006). Больше о детских эмоциях смотрите на <a l:href="http://heam.info/infants-2">heam.info/infants-2</a>. …<emphasis>не глядя на мимику вообще.</emphasis> – Дети вдобавок продемонстрировали и культурные различия; смотрите <a l:href="http://heam.info/camras-1">heam.info/camras-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>на неприятный запах или вкус.</emphasis> – Выражения их лиц также связаны с неэмоциональными факторами, такими как направление взгляда, положение головы и дыхание (Oster 2005). …<emphasis>из метода базовых эмоций.</emphasis> – Смотрите <a l:href="http://heam.info/newborns-1">heam.info/newborns-1</a>. У детей нет различных криков для каждой эмоции; смотрите <a l:href="http://heam.info/newborns-2">heam.info/newborns-2</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>отвращение, а не гнев.</emphasis> – Aviezer et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>попросили актеров изобразить их.</emphasis> – Silvan S. Tomkins and Robert McCarter (1964) создали эти фотографии по более ранним снимкам французского невролога Гийома-Бенжамена-Амана Дюшена, который цитировался в Darwin ([1872] 2005); смотрите также Widen and Russell 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>специалистов по эмоциям – квалифицированных актеров.</emphasis> – Эту работу провела мой магистрант, а сейчас постдокторант Мария Гендрон. …<emphasis>согласно написанным сценариям.</emphasis> – Schatz and Ornstein 2006.</p>
  </section>
  <section id="n_27">
   <title>
    <p>27</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>брови слегка насуплены.</emphasis> – К сожалению, издатель госпожи Лео отказал в моей просьбе воспроизвести эту фотографию.</p>
  </section>
  <section id="n_28">
   <title>
    <p>28</p>
   </title>
   <p>В этой книге я использую кавычки, чтобы обозначить эмоцию в целом, например «страх» – в отличие от отдельных случаев страха.</p>
  </section>
  <section id="n_29">
   <title>
    <p>29</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>чтобы обеспечить периферическое зрение.</emphasis> – Susskind et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_30">
   <title>
    <p>30</p>
   </title>
   <p><emphasis>Без сомнения, лица являются инструментами социальной коммуникации.</emphasis> – Fridlund 1991; Fernández-Dols and Ruiz-Belda. …<emphasis>одинаково ли его значение в разных случаях.</emphasis> – Barrett 2011b; Barrett et al. 2011. …<emphasis>у каждой эмоции есть собственное выражение лица.</emphasis> – Подтверждение, что обезьяны сходны с людьми в выражениях, смотрите здесь: <a l:href="http://heam.info/primates-1">heam.info/primates-1</a>. Подтверждение, что слепые с рождения люди обладают выражениями лица, смотрите здесь: <a l:href="http://heam.info/blind-2">heam.info/blind-2</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_31">
   <title>
    <p>31</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в журнале Science в 1983 году.</emphasis> – Ekman et al. 1983. …<emphasis>в вегетативной нервной системе…</emphasis> – автономная (вегетативная) нервная система контролирует внутренние органы тела: сердце, легкие и т. д. Она является частью периферической нервной системы (в отличие от мозга и спинного мозга, которые считаются центральной нервной системой). …<emphasis>(мера потоотделения).</emphasis> – Также известна как реакция кожи на действие электричества или кожно-гальванический рефлекс; смотрите <a l:href="http://heam.info/galvanic-1">heam.info/galvanic-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_32">
   <title>
    <p>32</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>двигать конкретными лицевыми мышцами.</emphasis> – Также использовалось второе задание; смотрите <a l:href="http://heam.info/recall-1">heam.info/recall-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_33">
   <title>
    <p>33</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>можно ли таким образом вызвать…</emphasis> – Лицевые мышцы могут двигаться во время восприятия эмоций; смотрите <a l:href="http://heam.info/faces-2">heam.info/faces-2</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_34">
   <title>
    <p>34</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>удивления и отвращения.</emphasis> – Некоторые из этих результатов были неудивительны, а другие были загадкой; смотрите <a l:href="http://heam.info/body-1">heam.info/body-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_35">
   <title>
    <p>35</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>большинство целевых эмоций, исходя из этих указаний.</emphasis> – Levenson et al. 1990, Study 4. …<emphasis>когда проводились такие исследования.</emphasis> – Barsalou et al. 2003. Смотрите <a l:href="http://heam.info/simulation-1">heam.info/simulation-1</a>. …<emphasis>племенем минангкабау на Западной Суматре.</emphasis> – Levenson et al. 1992. Эти эксперименты не только установили надежность, но и улучшили специфичность, поддерживающую классический взгляд. …<emphasis>чем это делали западные испытуемые.</emphasis> – Сомнительно, что азиатские субъекты разделяют одинаковые с Западом концепции эмоций; смотрите <a l:href="http://heam.info/sumatra-1">heam.info/sumatra-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_36">
   <title>
    <p>36</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и другие параметры тела.</emphasis> – Смотрите <a l:href="http://heam.info/body-4">heam.info/body-4</a>. …<emphasis>телесных изменений, которые различали бы эмоции.</emphasis> – Различия были только для аффекта; смотрите <a l:href="http://heam.info/body-2">heam.info/body-2</a>. …<emphasis>одни и те же фрагменты фильмов.</emphasis> – Kragel and LaBar 2013; Stephens et al. 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_37">
   <title>
    <p>37</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>22 тысячи испытуемых.</emphasis> – Эта работа была проведена моим бывшим магистрантом Эрикой Зигель в качестве диссертации на степень Ph.D. Siegel et al., рассматривается. …<emphasis>телесных отпечатков для конкретных эмоций.</emphasis> – Информацию по этим метаанализам смотрите на <a l:href="http://heam.info/meta-analysis-1">heam.info/meta-analysis-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_38">
   <title>
    <p>38</p>
   </title>
   <p><emphasis>Все ли участники сердятся? Нет.</emphasis> – Некоторые варианты классического взгляда предназначены для объяснения этого разнообразия; например, классические теории оценки (<a l:href="#litres_trial_promo">глава 8</a>) предполагают, что человек, чтобы инициировать гнев, должен оценить ситуацию каким-то конкретным образом. Смотрите <a l:href="http://heam.info/appraisal-1">heam.info/appraisal-1</a>. …<emphasis>из любви к самому процессу.</emphasis> – Симпатическая и парасимпатическая нервная система вместе называются вегетативной нервной системой. Они привлекаются для обеспечения всем необходимым вашего тела во время активности (например, вы не испытываете головокружения, когда встаете). Хорошо известно, что симпатическая деятельность активизируется для метаболических потребностей, связанных с реальным поведением (кардиосоматическая связь; Obrist et al. 1970) или ожидаемыми состояниями (например, надметаболическая активность; Obrist 1981). Смотрите также <a l:href="http://heam.info/threat-1">heam.info/threat-1</a>. …<emphasis>физиологическую реакцию рассерженного человека.</emphasis> – Kassam and Mendes 2013; Harmon-Jones and Peterson 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_39">
   <title>
    <p>39</p>
   </title>
   <p>Фут – 30,48 сантиметра. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_40">
   <title>
    <p>40</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>категория эмоций подразумевает различные реакции тела.</emphasis> – Испытуемые сообщали, что ощущают некоторую эмоцию (например, печаль) в то время, когда экспериментатор ожидал ее, но при измерении выявлялось разнообразие телесных реакций. <emphasis>Нормой являются различия, а не единообразие.</emphasis> – Смотрите <a l:href="http://heam.info/variation-1">heam.info/variation-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_41">
   <title>
    <p>41</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>популяционным мышлением, которое было предложено Дарвином.</emphasis> – Darwin (1859) 2003. …<emphasis>в абстрактных статистических терминах.</emphasis> – Mayr 2007. …<emphasis>если бы мы могли такой образец зафиксировать.</emphasis> – Средний размер американской семьи в 2015 году составлял 3,14 человека. (U.S. Census Bureau 2015).</p>
  </section>
  <section id="n_42">
   <title>
    <p>42</p>
   </title>
   <p>Краткий обзор терминологии мозга – нейроны, доли и так далее – смотрите в <a l:href="#litres_trial_promo">приложении 1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_43">
   <title>
    <p>43</p>
   </title>
   <p>В реальности у нас два миндалевидных тела, по одному в левой и правой височныx долях.</p>
  </section>
  <section id="n_44">
   <title>
    <p>44</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которых до операции они избегали.</emphasis> – Клювер и Бьюси (Klüver and Bucy (1939)) назвали это «психической слепотой»; <a l:href="http://heam.info/kluver-1">heam.info/kluver-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_45">
   <title>
    <p>45</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>о выраженных ощущениях страха.</emphasis> – Adolphs and Tranel 2000; Tranel et al. 2006; Feinstein et al. 2011. …<emphasis>трудности с определением их как «страшные».</emphasis> – Adolphs et al. 1994.</p>
  </section>
  <section id="n_46">
   <title>
    <p>46</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>научиться бояться новых объектов.</emphasis> – Bechara et al. 1995.</p>
  </section>
  <section id="n_47">
   <title>
    <p>47</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и слышать страх в голосах.</emphasis> – Adolphs and Tranel 1999; Atkinson et al. 2007. СМ также испытывала трудности с рассмотрением страха в сценах, только когда они содержали лица; смотрите Adolphs and Tranel 2003. Трудности СМ имеют и другие объяснения, не связанные со страхом; смотрите <a l:href="http://heam.info/SM-1">heam.info/SM-1</a>. …<emphasis>даже не имея миндалевидных тел.</emphasis> – СМ могла воспринимать страх на лицах при некоторых обстоятельствах; смотрите <a l:href="http://heam.info/SM-2">heam.info/SM-2</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_48">
   <title>
    <p>48</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>весьма различные данные в отношении страха.</emphasis> – Becker et al. 2012. …<emphasis>компенсировали отсутствие у нее миндалевидного тела.</emphasis> – Там же. Смотрите также <a l:href="http://heam.info/twins-1">heam.info/twins-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_49">
   <title>
    <p>49</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>результаты были такими же переменными.</emphasis> – В целом изучение эмоций с помощью людей с поражениями мозга проблематично; смотрите <a l:href="http://heam.info/lesions-1">heam.info/lesions-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_50">
   <title>
    <p>50</p>
   </title>
   <p>Вырожденность – понятие, позаимствованное у математиков изначально генетиками. Они обозначили этим понятием свойство генетического кода, заключающееся в том, что одной аминокислоте соответствует несколько различных последовательностей кодонов. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_51">
   <title>
    <p>51</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>могут давать один результат.</emphasis> – Edelman and Gally 2001. Вырожденность применяется даже к отдельному переживанию эмоций; смотрите <a l:href="http://heam.info/degeneracy-1">heam.info/degeneracy-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_52">
   <title>
    <p>52</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>передней островковой зоне и зрительной коре.</emphasis> – Когда ученые говорят об «увеличении» активности мозга, это всегда означает увеличение относительно какой-то контрольной точки. Для краткости я не пишу в тексте «относительно какой-то контрольной точки». Аналогично фразы вроде «увеличенная активность мозга» являются упрощением. Если говорить научным языком, томография мозга (более конкретно – функциональная магнитно-резонансная томография) измеряет изменения в магнитных полях, которые получаются в результате изменений в токе крови, которые сами связаны с изменениями в нервной активности. Я продолжу говорить об увеличении и уменьшении в «активности», используя это в качестве удобного короткого названия. Смотрите <a l:href="http://heam.info/fMRI">heam.info/fMRI</a>. …<emphasis>а у мужчин – со зрительной корой.</emphasis> – Moriguchi et al. 2013. …<emphasis>то есть является примером вырожденности.</emphasis> – Больше сведений об этом исследовании имеется на <a l:href="http://heam.info/degeneracy-2">heam.info/degeneracy-2</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_53">
   <title>
    <p>53</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>служат более чем одной цели.</emphasis> – Barrett and Satpute 2013. Философ Майк Андерсон называет их универсальными, подразумевая многоцелевое использование (Anderson 2014). …<emphasis>множества психических состояний.</emphasis> – Принцип «одно для многих» также существует на уровне отдельных участков мозга, например, Yeo et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_54">
   <title>
    <p>54</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>связанных с возбуждением нейронов.</emphasis> – фМРТ весьма похожа на МРТ, которую вы, возможно, делали в кабинете у врача, с расширенными настройками; смотрите <a l:href="http://heam.info/fMRI">heam.info/fMRI</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_55">
   <title>
    <p>55</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>на лица с нейтральными выражениями.</emphasis> – Breiter et al. 1996.</p>
  </section>
  <section id="n_56">
   <title>
    <p>56</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>стимул, инициирующий «страх».</emphasis> – Fischer et al. 2003.</p>
  </section>
  <section id="n_57">
   <title>
    <p>57</p>
   </title>
   <p>…не <emphasis>видели его раньше.</emphasis> – Этот эффект впервые наблюдался Dubois et al. (1999); смотрите <a l:href="http://heam.info/novelty">heam.info/novelty</a>. …<emphasis>видят их в томографических исследованиях.</emphasis> – Somerville and Whalen 2006. …<emphasis>местом в мозге, отвечающим за страх.</emphasis> – Ранний эксперимент со страхом следовал аналогичной тенденции; смотрите <a l:href="http://heam.info/amygdala-1">heam.info/amygdala-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_58">
   <title>
    <p>58</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>решила раз и навсегда разобраться с вопросом…</emphasis> – Эта работа была выполнена бывшим магистрантом моей лаборатории Кристен А. Линдквист в качестве диссертации для получения степени Ph.D. (Lindquist et al. 2012).</p>
  </section>
  <section id="n_59">
   <title>
    <p>59</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>ни для одной эмоции в мозге нет участка с ее отпечатком.</emphasis> – Подробные сведения о нашем метаанализе смотрите на <a l:href="http://heam.info/meta-analysis-2">heam.info/meta-analysis-2</a>. …<emphasis>(нейронные сети)…</emphasis> – Touroutoglou et al. 2015. …<emphasis>стимулируете электричеством отдельные нейроны.</emphasis> – Guillory and Bujarski 2014. …<emphasis>например обезьянами и крысами.</emphasis> – Barrett, Lindquist, Bliss-Moreau, et al. 2007. Смотрите <a l:href="http://heam.info/stimulation-1">heam.info/stimulation-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_60">
   <title>
    <p>60</p>
   </title>
   <p>Иногда я слышу комментарии от исследователей эмоций, которые являются приверженцами классического взгляда: «Что насчет тех пятидесяти исследований, тех тысяч субъектов, которые продемонстрировали неопровержимое доказательство отпечатков эмоций?» Да, имеется множество таких подтверждающих работ, однако теория эмоций должна объяснять все свидетельства, а не только ту часть, которая подтверждает теорию. Нельзя показать на пятьдесят тысяч черных собак и назвать их доказательством того, что все собаки черные.</p>
  </section>
  <section id="n_61">
   <title>
    <p>61</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>весьма сложными для выполнения.</emphasis> – Levenson 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_62">
   <title>
    <p>62</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>связаны с окружением или контекстом.</emphasis> – Эта изменчивость не является бесконечной, а ограничивается схемами, которые возможны для тела и имеются в культуре человека. Свидетельства, что эмоции не имеют «голосовых отпечатков/подписей» и «гормональных отпечатков/подписей», смотрите на <a l:href="http://heam.info/vocal-1">heam.info/vocal-1</a>. Две работы моей лаборатории иллюстрируют различные схемы активности мозга в рамках категории эмоций: Wilson-Mendenhall et al. 2011, and Wilson-Mendenhall et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_63">
   <title>
    <p>63</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>принимают математическое среднее за норму.</emphasis> – Clark-Polner, Johnson, et al., в печати. Классификацию образов неправильно применять в поисках отпечатков эмоций; смотрите <a l:href="http://heam.info/pattern-1">heam.info/pattern-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_64">
   <title>
    <p>64</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>исследований эмоций с помощью нейровизуализации.</emphasis> – Wager et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_65">
   <title>
    <p>65</p>
   </title>
   <p>Лабрадор-ретривер и золотистый ретривер – породы собак. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_66">
   <title>
    <p>66</p>
   </title>
   <p><emphasis>Мы будем называть его симуляцией.</emphasis> – Barsalou 1999; Barsalou 2008b. Как обычно бывает в науке, различные психологи использовали для этого явления различные названия в зависимости от интересов их исследований. Примерами являются «перцептивное заключение» и «перцептивное дополнение» (Pessoa et al. 1998), «воплощенное познание» и «мотивированное познание».</p>
  </section>
  <section id="n_67">
   <title>
    <p>67</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>с оттенком сладковатости.</emphasis> – Сенсорные нейроны возбуждаются также и во время движений, а двигательные нейроны – во время ощущений; например, Press and Cook 2015; Graziano 2016. …<emphasis>с помощью сенсорных и двигательных нейронов.</emphasis> – Barsalou 1999.</p>
  </section>
  <section id="n_68">
   <title>
    <p>68</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>давились от симулированного запаха.</emphasis> – Симуляция объясняет, как античные греки видели богов и чудовищ среди звезд; смотрите <a l:href="http://heam.info/simulation-2">heam.info/simulation-2</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_69">
   <title>
    <p>69</p>
   </title>
   <p><emphasis>…а не реакциями на него.</emphasis> – Обзор смотрите в работе Chanes and Barrett 2016.</p>
  </section>
  <section id="n_70">
   <title>
    <p>70</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>что такое «пчела».</emphasis> – Barsalou 2003, 2008a.</p>
  </section>
  <section id="n_71">
   <title>
    <p>71</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>потому что они полезны или желательны.</emphasis> – Аналогию смотрите: Boghossian 2006.</p>
  </section>
  <section id="n_72">
   <title>
    <p>72</p>
   </title>
   <p>Гамелан – набор музыкальных инструментов, тип традиционного оркестра, а также вид музицирования в Индонезии. Основу составляют ударные инструменты, но включаются также струнные и духовые. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_73">
   <title>
    <p>73</p>
   </title>
   <p>Дабстеп – жанр электронной танцевальной музыки, возникший в Лондоне в самом конце XX века. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_74">
   <title>
    <p>74</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>(при условии, что вам нравится лосось).</emphasis> – Yeomans et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_75">
   <title>
    <p>75</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>защитнику нельзя доверять.</emphasis> – Danziger et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_76">
   <title>
    <p>76</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>создавая эмоцию немедленно на месте.</emphasis> – Мой опыт в кафе был типично джеймсовским; смотрите <a l:href="http://heam.info/coffee">heam.info/coffee</a>. …<emphasis>теорией конструирования эмоций.</emphasis> – В своих научных трудах я называю ее «Концептуальная теория эмоций». Спасибо редакторам.</p>
  </section>
  <section id="n_77">
   <title>
    <p>77</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в куче пятен.</emphasis> – Ученые называют это аффективной ошибкой аттрибуции; смотрите <a l:href="http://heam.info/affect-9">heam.info/affect-9</a>. …<emphasis>используя тот же самый процесс.</emphasis> – В некоторых культурах не хватает понятия эмоций, и вместо них испытываются физические болезни; вы узнаете об этом в <a l:href="#litres_trial_promo">главе 7</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_78">
   <title>
    <p>78</p>
   </title>
   <p>Хотя цитата распространена в таком виде, на самом деле у Гераклита сформулировано иначе: «На входящих в те же самые реки притекают в один раз одни, в другой раз другие воды». <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_79">
   <title>
    <p>79</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и, разумеется, эмоции.</emphasis> – О ссылках на конструирование смотрите <a l:href="http://heam.info/construction-1">heam.info/construction-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_80">
   <title>
    <p>80</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>придавать значение изменениям в окружающей среде.</emphasis> – Freddolino and Tavazoie 2012; Tagkopoulos et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_81">
   <title>
    <p>81</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и действуем в мире.</emphasis> – Различные воплощения социального конструирования смотрите в Hacking 1999. …<emphasis>в зависимости от вашей социальной роли.</emphasis> – Harré 1986.</p>
  </section>
  <section id="n_82">
   <title>
    <p>82</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>состояния психики, например восприятия или эмоции.</emphasis> – Смотрите больше об этих философах на <a l:href="http://heam.info/construction-2">heam.info/construction-2</a>. «…<emphasis>такими процессами в различных комбинациях».</emphasis> – James 1884, 188. …<emphasis>в зависимости от окружающей обстановки.</emphasis> – Schachter and Singer 1962. Знаменитый эксперимент Шахтера и Зингера описан на <a l:href="http://heam.info/arousal-1">heam.info/arousal-1</a>. …<emphasis>и механизм, и его результат.</emphasis> – Уильям Джеймс и Вильгельм Вундт, основатели психологии, скептически относились к идее органов эмоций; смотрите <a l:href="http://heam.info/james-wundt">heam.info/james-wundt</a>. …<emphasis>эмоций и того, как они работают.</emphasis> – Другие примеры новых теорий с применением психологического конструктивизма смотрите в главах работ Barrett and Russell 2015; LeDoux 2014, 2015. …<emphasis>не отличаются от восприятия и познания.</emphasis> – Корни конструктивизма тянутся в философию психики; смотрите <a l:href="http://heam.info/construction-3">heam.info/construction-3</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_83">
   <title>
    <p>83</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>обращаются с вами определенным образом.</emphasis> – Значительная часть проводящих волокон мозга происходит от древних Hox-генов, которые сохранены у всех позвоночных животных, даже у рыб, однако человеческая деятельность влияет на микропроводку мозга, которая встраивает полученный опыт для последующего использования (Donoghue and Purnell 2005). …<emphasis>ваш будущий опыт и восприятие.</emphasis> – Mareschal et al. 2007; Karmiloff-Smith 2009; Westermann et al. 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_84">
   <title>
    <p>84</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>совокупностью уникальных особей.</emphasis> – Джеймс писал: «Нет ограничения для количества возможных различных эмоций, которые могут существовать, и эмоции различных особей могут бесконечно меняться, и по своему составу, и в отношении объектов, которые их возбуждают» (1894, 454).</p>
  </section>
  <section id="n_85">
   <title>
    <p>85</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>временем, потраченным на охлаждение теста.</emphasis> – Смотрите некоторые раскрывающие примеры на <a l:href="http://heam.info/chocolate-1">heam.info/chocolate-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_86">
   <title>
    <p>86</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>сахаром и солью.</emphasis> – Barrett 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_87">
   <title>
    <p>87</p>
   </title>
   <p>Если вы предпочитаете спортивные аналогии, то сеть – словно бейсбольная команда. В любой момент играют только 9 человек из команды с 25 игроками, и эта девятка может в любой момент меняться, пока мы не скажем, что команда выиграла или проиграла матч.</p>
  </section>
  <section id="n_88">
   <title>
    <p>88</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>участвующих в данное время нейронов.</emphasis> – Marder and Taylor 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_89">
   <title>
    <p>89</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>вы окажетесь в затруднении.</emphasis> – Вообразите попытку разработать технологию создания круассана по его вкусу; смотрите <a l:href="http://heam.info/croissant">heam.info/croissant</a>. Проблемы с обратным проектированием являются ключевыми, когда вы имеете дело с эмерджентностью (Barrett 2011a), то есть со способностью системы иметь свойства, не присущие отдельным ее компонентам. Смотрите также <a l:href="http://heam.info/emergence-1">heam.info/emergence-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_90">
   <title>
    <p>90</p>
   </title>
   <p>Холизм – философская концепция, утверждающая, что целое есть нечто большее, чем просто сумма отдельных частей. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_91">
   <title>
    <p>91</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и опытные пекари это знают.</emphasis> – В генетике это называется «норма реакции»; смотрите <a l:href="http://heam.info/holism-1">heam.info/holism-1</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_92">
   <title>
    <p>92</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>б<strong>о</strong>льшую надежность для выживания.</emphasis> – Whitacre and Bender 2010; Whitacre et al. 2012. …<emphasis>вычислительные мощности мозга.</emphasis> – Rigotti et al. 2013; Balasubramanian 2015. …<emphasis>пластичную психику без отпечатков.</emphasis> – Вырожденность является необходимой предпосылкой для естественного отбора; смотрите <a l:href="http://heam.info/degeneracy-3">heam.info/degeneracy-3</a>.</p>
  </section>
  <section id="n_93">
   <title>
    <p>93</p>
   </title>
   <p>На самом деле определенное физическое различие между ними есть. Маффин (muffin) является разновидностью хлеба (и может быть сладким или несладким), в то время как капкейк (cupcake) – фактически порционный тортик, обязательно имеющий сверху кондитерские украшения из крема или глазури. Автор также имеет в виду американские маффины (с разрыхлителем), в то время как английские маффины делаются из дрожжевого теста. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_94">
   <title>
    <p>94</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>время дня, когда их едят.</emphasis> – Тем не менее и капкейки, и маффины относятся к легким закускам. А банановый хлеб, который является и едой на завтрак, и десертом, фактически идентичен банановому маффину или капкейку, за исключением формы.</p>
  </section>
  <section id="n_95">
   <title>
    <p>95</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>включает их в обмен веществ по-разному.</emphasis> – Crum et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_96">
   <title>
    <p>96</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>восприятие существует внутри воспринимающего.</emphasis> – Напротив, вполне можно измерить, насколько «точно» лицо обнаруживает движения лицевых мышц, поскольку эти движения можно измерить электрическим способом, как вы видели в <a l:href="#mio">главе 1</a>. Смотрите также Srinivasan et al., в печати.</p>
  </section>
  <section id="n_97">
   <title>
    <p>97</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в финале теннисного турнира US Open.</emphasis> — Сходный пример смотрите: Barrett, Lindquist, and Gendron 2007. Также смотрите Aviezer et al. 2012. Более подробно смотрите heam.info/aviezer-1.</p>
  </section>
  <section id="n_98">
   <title>
    <p>98</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>придать смысл изображению</emphasis>. — Аналогичное явление происходит при эффекте Мак-Гурка, при котором если кто-нибудь говорит с вами, то наблюдается влияние того, что вы видите (движений рта) на то, что вы слышите (звуки, которые вы воспринимаете); смотрите heam.info/mcgurk.</p>
  </section>
  <section id="n_99">
   <title>
    <p>99</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>испуганными, и так далее</emphasis>. — Вам даже нужны знания о человеке, чтобы распознать его на различных фотографиях; смотрите heam.info/faces-4.</p>
  </section>
  <section id="n_100">
   <title>
    <p>100</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>любой человек в мире может распознавать с рождения</emphasis>. — Например, Izard 1994.</p>
  </section>
  <section id="n_101">
   <title>
    <p>101</p>
   </title>
   <p>Так в оригинале. На самом деле Шотландия является частью Соединенного Королевства. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_102">
   <title>
    <p>102</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в среднем примерно в 85 процентах случаев</emphasis>. — В методе базовых эмоций выбор ожидаемого слова для эмоции называется «точностью», что является неверным словоупотреблением; смотрите heam.info/bem-1. …<emphasis>примерно в 72 процентах случаев</emphasis>. — Russell 1994, таблица 2. Смотрите heam.info/bem-2.</p>
  </section>
  <section id="n_103">
   <title>
    <p>103</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>результаты были еще хуже</emphasis>. — Смотрите, например, Widen et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_104">
   <title>
    <p>104</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>определенные эмоции, а не какие-то другие</emphasis>. — Смотрите heam.info/priming-1. <emphasis>Этот процесс называется праймингом</emphasis>. — Это примерно как если бы кто-то сказал: «Попробуйте не думать о белой обезьяне»; смотрите heam.info/wegner-1. …<emphasis>«в ужасе кричит»</emphasis>. — Очаровательный пример имитации смотрите в Gosselin and Schyns 2003. …<emphasis>те лица, которые видят</emphasis>. — Это исследование проводилось моим бывшим магистрантом Марией Гендрон для защиты ее магистерской работы (Gendron et al. 2012). …<emphasis>использующих метод базовых эмоций</emphasis>. — Вы можете испытать это фиксирование установки на себе, слушая музыку задом наперед; смотрите heam.info/stairway.</p>
  </section>
  <section id="n_105">
   <title>
    <p>105</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>еще сильнее ухудшить восприятие эмоций</emphasis>. — Это исследование было проведено моей бывшей студенткой Кристиной Линдквист в качестве курсовой работы (Lindquist et al. 2006).</p>
  </section>
  <section id="n_106">
   <title>
    <p>106</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>длится менее одной секунды</emphasis>. — Вы можете аналогичным образом деактивировать собственные понятия для эмоций; смотрите heam.info/satiate-1. …<emphasis>две трети их решений «да»/«нет» были неверными</emphasis>. — Испытуемые буквально видели лица по-разному в зависимости от того, какие понятия вызывались в мозге словами для эмоций, предусмотренными в эксперименте; смотрите heam.info/gendron-1.</p>
  </section>
  <section id="n_107">
   <title>
    <p>107</p>
   </title>
   <p>На самом деле сложность перевода этой пары слов дополнительно демонстрирует тезис автора о значимости понятий и вырожденности проявлений эмоций, так как pouts — надувание губ — в русском языке обычно связывается с обидой, а не печалью. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_108">
   <title>
    <p>108</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которые имели для них самих значение</emphasis>. — Lindquist et al. 2014. Все испытуемые сортировали лица по ощущениям, на них изображенным, и все были уверены, что лица в одной стопке ощущают одно и то же. Пациентов также просили сортировать фотографии по актерам, чтобы убедиться, что они могут понимать и выполнять наши инструкции. …<emphasis>все надутые лица в стопку печали и так далее</emphasis>. — В других экспериментах пациенты создавали случайные стопки; смотрите heam.info/dementia-1. …<emphasis>сравнение приятных ощущений и неприятных ощущений</emphasis>. — Мы изучали трех пациентов в этой выборке; смотрите heam.info/dementia-2.</p>
  </section>
  <section id="n_109">
   <title>
    <p>109</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>низкой эмоциональной гранулярностью</emphasis>. — Widen, в печати; смотрите heam.info/widen-1. …<emphasis>груднички делали свой выбор</emphasis>. — Caron et al. 1985. Это явление называется «зубастость»; смотрите heam.info/teeth-1.</p>
  </section>
  <section id="n_110">
   <title>
    <p>110</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которые, как предполагается, показываются на фотографиях</emphasis>. — Результат испытуемых при просмотре настоящих, спонтанных мимических движений во время эмоционального восприятия был даже хуже, чем для специально сделанных фотографий из базового метода. Согласованность весьма ужасна (Crivelli et al. 2015; Naab and Russell 2007; Yik et al. 1998).</p>
  </section>
  <section id="n_111">
   <title>
    <p>111</p>
   </title>
   <p>Буш — незаселенные территории, покрытые кустарниками и низкорослыми деревьями. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_112">
   <title>
    <p>112</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>когнитивным психологом Деби Роберсон…</emphasis> — Roberson et al. 2005. Роберсон показала, что люди не воспринимают цвета универсальным образом; больше информации о том, являются ли категории цветов универсальными, смотрите на heam.info/color-1. …<emphasis>в Опуво в Северной Намибии</emphasis>. — Смотрите heam.info/himba-1.</p>
  </section>
  <section id="n_113">
   <title>
    <p>113</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>не походившие на людей химба</emphasis>. — Из-за отсутствия химба в Массачусетсе нам пришлось тщательно конструировать этот комплект фотографий; смотрите heam.info/himba-2. …<emphasis>разных стопок со смесью оставшихся лиц</emphasis>. — Gendron et al. 2014b. …<emphasis>а не как результат психических состояний или чувств</emphasis>. — Vallacher and Wegner 1987. …<emphasis>дает подтверждение универсальности</emphasis>. — В дополнительном эксперименте для задачи сортировки мы предоставили слова для эмоций. Получившиеся стопки выглядели несколько больше похожими на результаты, которые мы получили бы по методу базовых эмоций, но не существенно. Смотрите Gendron et al. 2014b.</p>
  </section>
  <section id="n_114">
   <title>
    <p>114</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>вместо фотографий лиц.</emphasis> — Sauter et al. 2010. Процедура Саутер описана на heam.info/sauter-1. …<emphasis>восприятие эмоций универсально.</emphasis> — Некоторые исследователи воспроизвели результаты Саутер (Laukka et al. 2013; Cordaro et al. 2016). …<emphasis>а не «счастье».</emphasis> — Gendron et al. 2014a. Смотрите детали на heam.info/himba-3.</p>
  </section>
  <section id="n_115">
   <title>
    <p>115</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>как чувствует себя герой истории.</emphasis> — «Каждого участника спрашивали после каждой истории, что ощущает герой, чтобы убедиться, что этот участник правильно понял историю» (Sauter et al. 2015, 355). Саутер и другие назвали этот дополнительный шаг «проверкой на манипулирование»; смотрите heam.info/himba-4. «…<emphasis>собственными словами</emphasis>»<emphasis>.</emphasis> — Sauter et al. 2015, 355 (выделено мною). …<emphasis>соответствующим английским понятиям эмоций.</emphasis> — Gendron et al. 2014a.</p>
  </section>
  <section id="n_116">
   <title>
    <p>116</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>что лучше подходил для печали.</emphasis> — Тестируемые химба должны были «объяснить предполагаемую эмоцию собственными словами до того, как выполнить экспериментальные описания для этой истории» (Sauter et al. 2015, 355). То есть все испытания шли одно за другим — «блоком», как это называют ученые; смотрите heam.info/himba-4.</p>
  </section>
  <section id="n_117">
   <title>
    <p>117</p>
   </title>
   <p>Сторонник классического взгляда может предположить, что люди подавляли свои врожденные счастливые улыбки как социально неприемлемые — до прихода стоматологии.</p>
  </section>
  <section id="n_118">
   <title>
    <p>118</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>изобретением средних веков.</emphasis> — Trumble 2004, 89. …<emphasis>стала более доступной и более дешевой.</emphasis> — Jones 2014. …<emphasis>имели намного большее значение.</emphasis> — Beard 2014, 75. Смотрите также heam.info/smile-1. …<emphasis>улыбка при счастье просто не универсальна.</emphasis> — В разных культурах улыбки означают различные вещи (Rychlowska et al. 2015); смотрите heam.info/smile-2.</p>
  </section>
  <section id="n_119">
   <title>
    <p>119</p>
   </title>
   <p>«…<emphasis>подтверждающих позицию Экмана».</emphasis> — Fischer 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_120">
   <title>
    <p>120</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>использующего метод базовых эмоций.</emphasis> — Люди по всему миру могут воспринимать приятные и неприятные ощущения в экспериментах, не использующих метод базовых эмоций; смотрите heam.info/valence-2.</p>
  </section>
  <section id="n_121">
   <title>
    <p>121</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>на островах Тробриан в Новой Гвинее.</emphasis> — Crivelli et al. 2016.</p>
  </section>
  <section id="n_122">
   <title>
    <p>122</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>продемонстрировали значительное подтверждение универсальности…</emphasis> — Сводку смотрите в Russell 1994; Gendron et al. 2014b. …<emphasis>провозглашая универсальность фактом.</emphasis> — Чтобы узнать о ключевом условии, смотрите Norenzayan and Heine 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_123">
   <title>
    <p>123</p>
   </title>
   <p><emphasis>…что форе не делали.</emphasis> — Ekman 2007, 7. …<emphasis>в наборе мимических движений.</emphasis> — Хотелось бы поблагодарить социального психолога Роберта Зайонца, который обратил внимание на встроенные предположения в слове «выражение». …<emphasis>для некоторых японских понятий эмоций.</emphasis> — Например, смотрите heam.info/japanese-1. …<emphasis>как взаимодействие между людьми.</emphasis> — Lutz 1980; Lutz 1983.</p>
  </section>
  <section id="n_124">
   <title>
    <p>124</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>классифицировал многие из этих проблем.</emphasis> — Russell 1994.</p>
  </section>
  <section id="n_125">
   <title>
    <p>125</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>гипотетическую среду, именуемую светоносным эфиром.</emphasis> — Firestein 2012, 22.</p>
  </section>
  <section id="n_126">
   <title>
    <p>126</p>
   </title>
   <empty-line/>
  </section>
  <section id="n_127">
   <title>
    <p>127</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>Удовольствие и неудовольствие переживаются качественно по-разному.</emphasis> — Удовольствие и неудовольствие подобны шестому чувству; смотрите heam.info/pleasure-1. …<emphasis>в любой момент вашего бодрствования.</emphasis> — Каждый изученный человеческий язык имеет слова для выражений «чувствует себя хорошо» и «чувствует себя плохо» (Wierzbicka 1999). Слова в различных языках также имеют дополнительное значение «хорошо» и «плохо» (Osgood et al. 1957). Открытия вроде этого привели таких психологов, как Д. А. Рассел, к утверждению, что валентность и активность универсальны (Russell 1991a). Смотрите heam.info/pleasure-2.</p>
  </section>
  <section id="n_128">
   <title>
    <p>128</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и вашей иммунной системы.</emphasis> — Ваше тело является сбивающим с толку массивом «систем»; смотрите heam.info/systems-1.</p>
  </section>
  <section id="n_129">
   <title>
    <p>129</p>
   </title>
   <p><emphasis>…нейроны головного мозга действуют аналогичным образом.</emphasis> — Корни такой аналогии находятся глубоко: смотрите heam.info/stimulus-1.</p>
  </section>
  <section id="n_130">
   <title>
    <p>130</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>ожидая сигнала к началу действия.</emphasis> — Walløe et al. 2014; смотрите heam.info/neurons-1. …<emphasis>продолжаются от рождения до смерти.</emphasis> — Например, Llinás 2001; Raichle 2010; Swanson 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_131">
   <title>
    <p>131</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>называются внутренними системами.</emphasis> Yeo et al. 2011. Некоторые из этих систем есть в вашем мозге с рождения, а другие развиваются в течение нескольких первых лет вашей жизни, пока вы взаимодействуете с физической и социальной средой (например, Gao et al. 2009; Gao, Alcauter, et al. 2014; Gao, Elton, et al. 2014). …<emphasis>выполняют одну и ту же базовую функцию.</emphasis> — Marder and Taylor 2011; Marder 2012. Лучше всего думать о функции на уровне системы, а не на уровне модуля/узла. Смотрите heam.info/network-1. …<emphasis>открытий нейронауки за последнее десятилетие.</emphasis> — Смотрите heam.info/intrinsic-1.</p>
  </section>
  <section id="n_132">
   <title>
    <p>132</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которые мы в главе 2 называли в совокупности симуляцией.</emphasis> — Собственная активность также называется активностью в пассивном режиме работы и состоянием покоя. Смотрите heam.info/resting-1.</p>
  </section>
  <section id="n_133">
   <title>
    <p>133</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в темном тихом ящике.</emphasis> — Это наблюдение несколько отличается от предложенного Фредом Риеке (Rieke 1999) и другими, что мозг сам по себе является черным ящиком, который имеет доступ только к собственным состояниям. …<emphasis>видах, запахах и прочих ощущениях?</emphasis> — Bar 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_134">
   <title>
    <p>134</p>
   </title>
   <p>«Бостон Ред Сокс» (Boston Red Sox) — профессиональная бейсбольная команда из Бостона. Мировая серия — финальная серия игр в Главной лиге бейсбола в Северной Америке. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_135">
   <title>
    <p>135</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>ваш мозг делает предсказания.</emphasis> — Clark 2013; Hohwy 2013; Friston 2010; Bar 2009; Lochmann and Deneve 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_136">
   <title>
    <p>136</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>главным режимом работы мозга.</emphasis> — Аналогичным образом работает память; смотрите heam.info/memory-1.</p>
  </section>
  <section id="n_137">
   <title>
    <p>137</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>но и объясняют его.</emphasis> — Clark 2013; Hohwy 2013; Deneve and Jardri 2016. …<emphasis>были бы визуальным предсказанием.</emphasis> — Если вы можете попробовать яблоко (оно кислое или сладкое?), то нейроны во вкусовой зоне коры поменяли схему возбуждения в качестве вкусового предсказания. Если вы слышите хруст откусывания от яблока и ощущаете сок, капающий на подбородок, то возбуждение нейронов в слуховой зоне коры также изменилось в качестве слуховых или соматосенсорных прогнозов.</p>
  </section>
  <section id="n_138">
   <title>
    <p>138</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>или намерения в отношении движений вашего тела.</emphasis> — Wolpe and Rowe 2015. …<emphasis>«иллюзией сво­бо­ды воли».</emphasis> — Занимательные книги об иллюзии свободы воли находятся на heam.info/free-1.</p>
  </section>
  <section id="n_139">
   <title>
    <p>139</p>
   </title>
   <p>Netflix — американская компания, предоставляющая фильмы и сериалы на основе потокового мультимедиа. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_140">
   <title>
    <p>140</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в каждый момент бодрствования…</emphasis> — Koch et al. 2006. Сенсорный входной сигнал, который достигает вашего мозга из внешнего мира, не полон; смотрите heam.info/vision-1. …<emphasis>больше соединений, чем он в состоянии поддерживать.</emphasis> — Sterling and Laughlin 2015; Balasubramanian 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_141">
   <title>
    <p>141</p>
   </title>
   <p><emphasis>Только маленькая доля…</emphasis> — Стрелки на нижнем изображении не означают, что предсказания передаются от какого-то отдельного нейрона к V1. Больше информации по этому примеру смотрите на heam.info/vision-2.</p>
  </section>
  <section id="n_142">
   <title>
    <p>142</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>большая часть сигнала представляла собственную внутреннюю активность.</emphasis> — Raichle 2010. Эта внутренняя активность является затратной с точки зрения метаболизма; смотрите heam.info/expensive-1.</p>
  </section>
  <section id="n_143">
   <title>
    <p>143</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>бейсбольный мяч в типичном матче.</emphasis> — На бейсбольной площадке стандартного размера у вас есть примерно 688 миллисекунд, чтобы двинуться в нужное положение, если только вы не профессиональный бейсболист — в этом случае вам, вероятнее, нужно 400 миллисекунд. Смотрите heam.info/baseball-1.</p>
  </section>
  <section id="n_144">
   <title>
    <p>144</p>
   </title>
   <p><emphasis>Предсказание делает игру возможной.</emphasis> — Ranganathan and Carlton 2007. Это так же верно для баскетбола; смотрите Aglioti et al. 2008. …<emphasis>исходя из вашего прошлого опыта.</emphasis> — Обнаружение объектов в пространстве и подготовка к действию с ними более активно включает дорсальную часть вашей зрительной системы; она передает прогностическую ошибку от мира несколько быстрее, чем вентральная часть зрительной системы, которая более важна для осознанного зрения (Barrett and Bar 2009). Смотрите heam.info/dorsal-1. …<emphasis>и ловите его.</emphasis> — Ваш мозг инициирует ловлю задолго до того, как вы увидите мяч в предсказанном положении. Вы узнаёте о своем намерении передвинуть свою руку примерно в то же самое время, когда узнаёте о видении мяча в его текущем положении, так что все выглядит так, как будто вы видите мяч, а затем тянете руку, чтобы поймать его. Смотрите heam.info/ventral-1.</p>
  </section>
  <section id="n_145">
   <title>
    <p>145</p>
   </title>
   <p><emphasis>…входным сенсорным сигналом от морковного пюре.</emphasis> — Еще одним примером может быть слепота по невниманию: смотрите heam.info/blind-1.</p>
  </section>
  <section id="n_146">
   <title>
    <p>146</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>влияя друг на друга и ограничивая друг друга.</emphasis> — Chanes and Barrett 2016. Имеются подтверждения для исследований с крысами, что вкус работает с использованием предсказаний, однако для людей в настоящее время таких экспериментов нет; мои примеры из главы 2 о вечеринке дочери и эксперимент с мороженым из лосося демонстрируют действие сразу и обонятельных, и вкусовых предсказаний.</p>
  </section>
  <section id="n_147">
   <title>
    <p>147</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>комбинацию предсказаний и входного сенсорного сигнала.</emphasis> — Carhart-Harris et al. 2016; Barrett and Simmons 2015; Chanes and Barrett 2016. Смотрите heam.info/LSD.</p>
  </section>
  <section id="n_148">
   <title>
    <p>148</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и изменяет кровяное давление.</emphasis> — Вместе с вашей вегетативной нервной системой ваш мозг командует двумя другими системами в теле, которые делают возможными физические движения. Ваша эндокринная система регулирует ваш метаболизм, ионы (например, натриевые) и т. д. посредством гормонов, а ваша иммунная система защищает ваше тело от болезней. Смотрите heam.info/interoception-7. …<emphasis>как вы, возможно, помните, называется интероцепцией.</emphasis> — Интероцепция первоначально была определена сэром Чарльзом Скоттом Шеррингтоном; удобное для чтения и всеобъемлющее современное описание смотрите в Craig 2015; heam.info/interoception-1.</p>
  </section>
  <section id="n_149">
   <title>
    <p>149</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которые шумны и неоднозначны.</emphasis> — Интероцептивная информация шумна и неоднозначна; смотрите heam.info/interoception-2. …<emphasis>последствия движений внутри вашего тела.</emphasis> — Barrett and Simmons, 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_150">
   <title>
    <p>150</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>как колотится сердце в грудной клетке.</emphasis> — Даже воспаленный орган может не производить никакого ощущения; смотрите heam.info/interoception-3. Собственные отчеты о телесных ощущениях редко соответствуют реальной чувствительности; смотрите heam.info/interoception-6. …<emphasis>точно чувствовали все эти ощущения…</emphasis> — Смотрите heam.info/interoception-2.</p>
  </section>
  <section id="n_151">
   <title>
    <p>151</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>может оказаться случаем эмоций.</emphasis> — Ученые пока не понимают, почему интенсивные интероцептивные ощущения иногда переживаются как физические симптомы, а иногда как эмоции.</p>
  </section>
  <section id="n_152">
   <title>
    <p>152</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>зрения, слуха и других чувств.</emphasis> — Kleckner et al., рассматривается. Эта интероцептивная система составлена из двух перекрывающихся сетей, которые известны под многими другими названиями в зависимости от интересов ученых, которые их называли; смотрите heam.info/interoception-12. …<emphasis>вашего тела в мире…</emphasis> — Интероцепция фактически является общемозговым процессом, закрепленным в этой сети; смотрите heam.info/interoception-9.</p>
  </section>
  <section id="n_153">
   <title>
    <p>153</p>
   </title>
   <p>Также известны как лимбические или висцеромоторные зоны. Для удобства — поскольку мозг является сложной структурой — мы сосредоточимся только на зонах регулирования тела в коре мозга. Другие могут располагаться и вне коры, например центральное ядро миндалевидного тела. Я также буду писать «кора» для обозначения коры головного мозга.</p>
  </section>
  <section id="n_154">
   <title>
    <p>154</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>называемая первичной интероцептивной корой.</emphasis> — Больше информации о первичной интероцептивной коре смотрите на heam.info/interoception-10.</p>
  </section>
  <section id="n_155">
   <title>
    <p>155</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>сетью пассивного режима работы.</emphasis> — Выглядит так, что многие исследования показывают, что сети пассивного режима и выявления значимости работают в противофазе. Мозг может быть или во внутреннем режиме, когда сеть пассивного режима «активирована», а сеть выявления значимости «не активирована» (это означает, что одна отправляет больше сигналов, чем во время периода покоя, а вторая демонстрирует меньше), или во внешнем режиме, когда схема противоположна. Такая оппозиция — это результат анализа. Эти две сети могут работать вместе или в противофазе. Подробный список кортикальных и субкортикальных зон в интероцептивной системе смотрите на heam.info/regions-1.</p>
  </section>
  <section id="n_156">
   <title>
    <p>156</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>симулируются обычным образом.</emphasis> — Barrett and Simmons 2015. Любая другая внутренняя сеть в мозге перекрывается с интероцептивной сетью как минимум по одному из участков (van den Heuvel and Sporns 2013). Таким образом, интероцептивная система не создает сама по себе все свои предсказания; смотрите heam.info/interoception-11.</p>
  </section>
  <section id="n_157">
   <title>
    <p>157</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>будто бы составляет бюджет тела.</emphasis> — Ученые называют этот акт балансировки бюджета «аллостаз» (Sterling 2012). Смотрите heam.info/allostasis-1.</p>
  </section>
  <section id="n_158">
   <title>
    <p>158</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>внутри интероцептивной системы.</emphasis> — Эти зоны называются лимбическими и включают миндалевидное тело, прилежащее ядро и оставшуюся часть вентрального стриатума, переднюю, среднюю и заднюю поясную кору, вентромедиальную префронтальную кору (часть орбитофронтальной коры); переднюю островковую долю и другие.</p>
  </section>
  <section id="n_159">
   <title>
    <p>159</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>сюда включаются и случаи стресса.</emphasis> — Больше о кортизоле смотрите на heam.info/cortisol-1.</p>
  </section>
  <section id="n_160">
   <title>
    <p>160</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>удивлению всех окружающих.</emphasis> — Если бы мы также измеряли реакцию эндокринной и иммунной систем Эрики, мы бы обнаружили, что она повышена. Например, система управления телесными ресурсами дает указания вегетативной нервной системе отрегулировать иммунный ответ, чтобы избежать воспаления сустава, когда вы двигаетесь. Смотрите Koopman et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_161">
   <title>
    <p>161</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и других объектов и сцен.</emphasis> — Стимулы взяты из Международной системы рисунков, вызывающих эмоции (Lang et al. 1993). …<emphasis>кровеносные сосуды расширялись.</emphasis> — Смотрите heam.info/galvanic-1. …<emphasis>контролировали внутренние движения.</emphasis> — Weierich et al. 2010; Moriguchi et al. 2011. Смотрите также heam.info/fMRI.</p>
  </section>
  <section id="n_162">
   <title>
    <p>162</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>или еще кого-нибудь подходящего.</emphasis> — Моя лаборатория продемонстрировала это в сотрудничестве с когнитивным специалистом Ларри Барсалу и Кристи Уилсон-Менденхолл (бывшая аспирантка Ларри, которая заканчивала аспирантуру в моей лаборатории). Мы просили испытуемых вообразить некоторые предоставленные нами сценарии, в то время как мы регистрировали активность их мозга с помощью фМРТ. (Wilson-Mendenhall et al. 2011). Смотрите heam.info/scenarios. …<emphasis>чистая симуляция обеспечивает их ощущения.</emphasis> — Killingsworth and Gilbert 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_163">
   <title>
    <p>163</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>что дает ощутимые выгоды.</emphasis> — Palumbo et al., в печати. Синхронизация может также принести затраты, если одно из лиц испытывает стресс; смотрите Waters et al. 2014; Pratt et al. 2015. …<emphasis>менее чувствительным к боли.</emphasis> — Ученые увидели это в экспериментах с ударами электрическим током (Coan et al. 2006; Younger et al. 2010). Обзор смотрите в Eisenberger 2012; Eisenberger and Cole 2012. …<emphasis>чем когда вы в одиночестве.</emphasis> — Schnall et al. 2008. …<emphasis>тот, кто помогает.</emphasis> — John-Henderson, Stellar, et al. 2015. Дополнительное обсуждение смотрите в главе 10 и на heam.info/children-2. …<emphasis>не помогают регулировать бюджет вашего тела.</emphasis> — Sbarra and Hazan 2008; Hofer 1984, 2006.</p>
  </section>
  <section id="n_164">
   <title>
    <p>164</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которые вы испытываете каждый день.</emphasis> — Это то, что некоторые люди называют «настроение».</p>
  </section>
  <section id="n_165">
   <title>
    <p>165</p>
   </title>
   <p>Очевидно, автор придерживается понимания аффектов в западной науке, продолжающей традиции В. Вундта. В отечественной психологии читатель может столкнуться с принципиально иным пониманием аффекта. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_166">
   <title>
    <p>166</p>
   </title>
   <p>В отечественных научных работах часто можно встретить описание валентности как отрицательной или положительной. Поэтому валентность часто называют знаком аффекта или эмоции. Однако переводчик сохранил оригинальное звучание валентностей как приятных и неприятных, что может быть непривычно русско­язычному читателю, но будет важно, чтобы избежать излишнего аффективного реализма в дальнейшем (см. объяснения ниже по тексту). <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_167">
   <title>
    <p>167</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>более простое чувство с двумя характеристиками.</emphasis> — Ученые веками смешивали аффект и эмоции. Смотрите heam.info/affect-1. В науке об эмоциях термин «аффект» иногда используется, чтобы назвать все эмоциональное. В этой книге мы ограничим его конкретным значением: изменение в вашей внутренней среде, которое вы переживаете как ощущение валентности и возбуждения. Это современное понятие аффекта разработано Вильгельмом Вундтом; смотрите heam.info/wundt-1. … <emphasis>ученые называют ее валентностью.</emphasis> — Barrett and Bliss-Moreau 2009a; Russell 2003. Слово «валентность» имеет в науке и другие значения; смотрите heam.info/valence-1.</p>
  </section>
  <section id="n_168">
   <title>
    <p>168</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>базовые характеристики человеческого переживания.</emphasis> — Западная и восточная философия описывает валентность и возбуждение как основы человеческого опыта; смотрите heam.info/affect-2. …<emphasis>с полностью сформированными эмоциями.</emphasis> — Младенцы испытывают аффект даже при отсутствии надежных доказательств, что у них есть эмоции (Mesman et al. 2012); смотрите heam.info/affect-3.</p>
  </section>
  <section id="n_169">
   <title>
    <p>169</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>от рождения до смерти.</emphasis> — Barrett and Bliss-Moreau 2009a; Quattrocki and Friston 2014. Смотрите heam.info/affect-4.</p>
  </section>
  <section id="n_170">
   <title>
    <p>170</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>одной из величайших загадок науки.</emphasis> — Структура коры предлагает некоторые подсказки для решения загадки аффекта; смотрите heam.info/cortex-2. …<emphasis>чтобы распределять ресурсы тела.</emphasis> — Люди полагают, что интероцепция предназначена «для» ощущений, поскольку ощущения важны для людей, и ученые, будучи людьми, создали каузальные гипотезы, чтобы объяснить то, что для них важно. Смотрите heam.info/teleology. …<emphasis>если да, то насколько остро?</emphasis> — Неприятный аффект может быть сигналом мозга о несбалансированном бюджете тела; смотрите heam.info/budget-1.</p>
  </section>
  <section id="n_171">
   <title>
    <p>171</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>поискать объяснение.</emphasis> — Например, возбуждение является сигналом для обучения (то есть обработки ошибки прогноза). Johansen and Fields 2004; Fields and Margolis 2015; McNally et al. 2011. По мере обучения предсказание и категоризация становятся лучше, а поэтому и улучшается план конкретных действий. …<emphasis>в совокупности являются вашей аффективной нишей.</emphasis> — Сходной концепцией является «экологическая ниша», которая представляет все аспекты физического окружения особи, которые имеют отношение к ее выживанию.</p>
  </section>
  <section id="n_172">
   <title>
    <p>172</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>расстояние от центральной точки отражает интенсивность.</emphasis> — Циркумплекс показывает взаимосвязи с помощью геометрии круга (Barrett and Russell 1999); смотрите heam.info/circumplex.</p>
  </section>
  <section id="n_173">
   <title>
    <p>173</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>неудовольствию и слабому возбуждению.</emphasis> — Сотни исследований за последние тридцать лет продемонстрировали, что ощущения можно показать в виде точек на таком аффективном циркумплексе (Russell and Barrett 1999; Barrett and Bliss-Moreau 2009a). Некоторые люди ощущают изменения валентности и возбуждения одновременно, в то время как для других эти свойства являются независимыми (Kuppens et al. 2013). …<emphasis>восточных культур, например из Китая и Японии.</emphasis> — Tsai 2007; Zhang et al. 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_174">
   <title>
    <p>174</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>что ваше решение об отказе верно.</emphasis> — Философы называют это «сфокусированным на мире» аффектом; смотрите heam.info/affect-8. …<emphasis>исследования судей, проведенного в 2011 году.</emphasis> — Danziger et al. 2011. В лабораторных экспериментах, когда испытуемые использовали сильный аффект для вынесения суровых приговоров, мы видели увеличение активности в висцеромоторной зоне интероцептивной сети (Buckholtz et al. 2008).</p>
  </section>
  <section id="n_175">
   <title>
    <p>175</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>на основании внутренних ощущений.</emphasis> — Huntsinger et al. 2014. Люди используют аффект как информацию о чем-то в фокусе внимания; смотрите heam.info/realism-3. …<emphasis>когда их не спрашивают явно о погоде.</emphasis> — Schwarz and Clore 1983. …<emphasis>в дождь интервьюеры имеют склонность отрицательно относиться к кандидатам.</emphasis> — Кандидаты, пришедшие в дождь, получают более низкие оценки; смотрите Redelmeier and Baxter 2009; heam.info/realism-4. …<emphasis>просто время обеда.</emphasis> — Чтобы охватить это переживание, люди изобрели понятие «голодный». …<emphasis>не иметь никакого отношения к вам.</emphasis> — Даже простые действия вроде питья становятся моментами аффективного реализма (Winkielman et al. 2005). Смотрите heam.info/realism-5.</p>
  </section>
  <section id="n_176">
   <title>
    <p>176</p>
   </title>
   <p>Аффективный реализм — это обычная, но мощная форма наивного реализма, веры, что чьи-то чувства дают точное и объективное представление о мире.</p>
  </section>
  <section id="n_177">
   <title>
    <p>177</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>по-разному видят лицо человека.</emphasis> — Anderson et al. 2012. Аффект воспринимает как объект все, что в это время находится в уме; смотрите heam.info/realism-1.</p>
  </section>
  <section id="n_178">
   <title>
    <p>178</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>«сами напросились».</emphasis> — Аффективный реализм позволяет нам обходную ответственность; смотрите heam.info/realism-2.</p>
  </section>
  <section id="n_179">
   <title>
    <p>179</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>даже когда они действуют хорошо.</emphasis> — Shenhav et al. 2013; Inzlicht et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_180">
   <title>
    <p>180</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>принял камеру журналиста за оружие.</emphasis> — Были убиты журналист «Рейтер» Намир Нур-Элдеен, водитель Саед Шмаф и еще несколько человек. Смотрите heam.info/gunner-1.</p>
  </section>
  <section id="n_181">
   <title>
    <p>181</p>
   </title>
   <p>Я совершенно точно не утверждаю, что аффективный реализм является основной причиной стрельбы полицейских. Я только излагаю научную точку зрения, что мозг соединен проводами для предсказаний. Каждый из нас буквально видит, что мы думаем на основании нашего прошлого опыта, пока наши предсказания не будут скорректированы входными сенсорными сигналами от мира.</p>
  </section>
  <section id="n_182">
   <title>
    <p>182</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>как признак наличия оружия.</emphasis> — Fachner et al. 2015, 27–30.</p>
  </section>
  <section id="n_183">
   <title>
    <p>183</p>
   </title>
   <p>В оригинале используется поговорка seeing is believing с этим значением и, соответственно, believing is seeing. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_184">
   <title>
    <p>184</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>для подготовки к бегству.</emphasis> — Ваши артерии содержат специальные клетки, именуемые барорецепторами; смотрите heam.info/budget-2. …<emphasis>также предсказать и эти ощущения.</emphasis> — Смотрите heam.info/interoception-8.</p>
  </section>
  <section id="n_185">
   <title>
    <p>185</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>однако ваши интероцептивные прогнозы — нет.</emphasis> — Barrett and Simmons 2015. …<emphasis>чем закончится предсказанная потребность.</emphasis> — Смотрите heam.info/cortex-1.</p>
  </section>
  <section id="n_186">
   <title>
    <p>186</p>
   </title>
   <empty-line/>
  </section>
  <section id="n_187">
   <title>
    <p>187</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>симуляции в вашей интероцептивной системе.</emphasis> — Barrett and Simmons 2015. У моей лаборатории есть подтверждения, что аффект является в основном предсказанием; смотрите heam.info/affect-5.</p>
  </section>
  <section id="n_188">
   <title>
    <p>188</p>
   </title>
   <p><emphasis>Эти идеи — не просто теоретизирование.</emphasis> — Можно ли всмотреться в человеческий мозг и увидеть, как именно интероцептивные предсказания трансформируются в аффект во время томографии мозга? Боюсь, что пока ответ отрицателен. Однако метаанализ, проведенный участниками моей лаборатории, задействовавший более четырехсот томографических исследований мозга, обнаружил, что зоны управления телесными ресурсами в интероцептивной сети при выдаче интероцептивных предсказаний регулярно увеличивают активность, когда люди сообщают о сильных изменениях в их аффективных переживаниях (Lindquist et al. 2015). …<emphasis>страдающих от терапевтически резистентной депрессии.</emphasis> — Holtzheimer et al. 2012; Lujan et al. 2013. …<emphasis>в интероцептивной системе пациента.</emphasis> — Более конкретно, те группы аксонов, которые связывают зоны регулирования бюджета в рамках интероцептивной сети; смотрите heam.info/mayberg-1. …<emphasis>синхронно со стимуляцией.</emphasis> — Choi et al. 2015. …<emphasis>к новым методам лечения психических заболеваний.</emphasis> — Нейроны, которые стимулировала Мейберг, однако, не являются специфическими для аффекта; смотрите heam.info/affect-6.</p>
  </section>
  <section id="n_189">
   <title>
    <p>189</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>была разрушена редкой болезнью.</emphasis> — Feinstein et al. 2010. Смотрите heam.info/HSE. …<emphasis>трудности с запахом и вкусом.</emphasis> — Это неудивительно, поскольку лимбическая ткань регулирует эти телесные функции. …<emphasis>один и тот же результат.</emphasis> — Поскольку у Роджера есть действующая автономная нервная, эндокринная и иммунная системы и значительная часть субкортикальной сети, включенной в процесс интероцепции, не повреждена (например, зоны стволовой части и гипоталамуса), у него по-прежнему есть входные сенсорные сигналы, поступающие в его интероцептивную кору от тела, которые можно использовать для вычисления ошибок прогноза. Смотрите heam.info/roger. …<emphasis>на основании нескорректированных прогнозов.</emphasis> — Эти пациенты по-прежнему имеют интероцептивное восприятие; смотрите heam.info/PAF.</p>
  </section>
  <section id="n_190">
   <title>
    <p>190</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>предсказателей во всем мозге.</emphasis> — Van den Heuvel and Sporns 2011, 2013. …<emphasis>чтобы можно было слушать.</emphasis> — Chanes and Barrett 2016. Согласно известному нейроанатому Хелен Барбас, зоны регулирования бюджета (также именуемые «лимбическими» зонами) — это самая мощная система обратной связи в мозге, основанная на схеме соединений с другими кортикальными зонами. Еще одним названием для «обратной связи» является «предсказание». Смотрите Barbas and Rempel-Clower 1997 и heam.info/cortex-1.</p>
  </section>
  <section id="n_191">
   <title>
    <p>191</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>через очки цвета аффекта.</emphasis> — Seo et al. 2010. Нейроэкономика стремится понять, как мозг оценивает ценность различных выборов для принятия решений. Ценность и аффект — это связанные понятия. Смотрите heam.info/neuroeconomics.</p>
  </section>
  <section id="n_192">
   <title>
    <p>192</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>для мудрости.</emphasis> — Damasio 1994. …<emphasis>в ткань каждого решения.</emphasis> — Разумеется, этой точки зрения придерживались и другие философы, например Дэвид Юм; смотрите heam.info/affect-7.</p>
  </section>
  <section id="n_193">
   <title>
    <p>193</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>оно продолжает руководить экономической практикой.</emphasis> — В особенности в последнее столетие колебаний: кризис, усиление регулирования, жалобы, ослабление регулирования, а далее следующий кризис. Смотрите heam.info/econ-1.</p>
  </section>
  <section id="n_194">
   <title>
    <p>194</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>привело к мировой рецессии.</emphasis> — Madrick 2014. …<emphasis>что люди принимают решения рационально.</emphasis> — Krugman 2014. Еще одним условием является предположение, что люди располагают всеми необходимыми ценами и информацией о продуктах, но на практике так случается редко; Маршалл Соненшайн, профессор финансов и экономики в Колумбийском университете, личное сообщение, 20 мая — 31 июля 2013. …<emphasis>скрываясь в засаде под поверхностью.</emphasis> — Для других экономических катастроф предпосылкой может быть анатомия человеческого мозга. Смотрите heam.info/crises.</p>
  </section>
  <section id="n_195">
   <title>
    <p>195</p>
   </title>
   <p>Спок — персонаж научно-фантастического сериала «Звездный путь», отличающийся рационализмом. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_196">
   <title>
    <p>196</p>
   </title>
   <p>Саган, К. Драконы Эдема. Рассуждения об эволюции человеческого разума. М.: Амфора, 2015. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_197">
   <title>
    <p>197</p>
   </title>
   <p>Гоулман, Д. Эмоциональный интеллект. Почему он может значить больше, чем IQ. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_198">
   <title>
    <p>198</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>свойственная только человеку кора.</emphasis> — «Неокортекс» не является чем-то действительно новым для мозга млекопитающих; смотрите heam.info/triune-1. …<emphasis>успешных ложных понятий в биологии человека.</emphasis> — MacLean and Kral 1973. Смотрите heam.info/triune-2. …<emphasis>в своем бестселлере «Эмоциональный интеллект».</emphasis> — Goleman 2006. Он продолжает опираться на какой-то вариант «триединого мозга» в своих более новых книгах. …<emphasis>как знает любой специалист по эволюции мозга.</emphasis> — Биолог-эволюционист Георг Стридтер, редактор научного журнала «Мозг, поведение и эволюция» и автор книги «Принципы эволюции мозга» (2005), пишет: «У многих неспециалистов продолжают преобладать «классические» представления о том, как развивался мозг позвоночных (например, добавление неокортекса к древнему обонятельному мозгу), хотя они давно опровергнуты» (2006, 2). <emphasis>У всех позвоночных есть…</emphasis> — Смотрите больше цитат из Финли на heam.info/finlay-1. …<emphasis>поддерживая при этом эффективность и скорость реагирования.</emphasis> — Finlay and Uchiyama 2015. Больше об эволюции мозга смотрите на heam.info/evolution-1.</p>
  </section>
  <section id="n_199">
   <title>
    <p>199</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>воспринимать цветные полосы.</emphasis> — Этот процесс называется «категориальное восприятие»; смотрите heam.info/rainbow-1.</p>
  </section>
  <section id="n_200">
   <title>
    <p>200</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>потока звуков в слоги и слова.</emphasis> — Если говорят на незнакомом языке, вы можете даже не различать границы слов; смотрите heam.info/speech-1.</p>
  </section>
  <section id="n_201">
   <title>
    <p>201</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>контекста для одного и того же говорящего.</emphasis> — Большое спасибо Ларри Барсалу за это описание; Barsalou 1992, глава 9. …<emphasis>если бы они были предъявлены отдельно.</emphasis> — Pollack and Pickett 1964. …<emphasis>возможность общаться с другими.</emphasis> — Foulke and Sticht 1969; Liberman et al. 1967.</p>
  </section>
  <section id="n_202">
   <title>
    <p>202</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>вроде сложных объектов и сцен.</emphasis> — Grill-Spector and Weiner 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_203">
   <title>
    <p>203</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>неспособны к научению.</emphasis> — Рассказ Хорхе Луиса Борхеса «Фунес памятливый» выявляет это состояние; смотрите heam.info/funes.</p>
  </section>
  <section id="n_204">
   <title>
    <p>204</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>который в реальности там находится.</emphasis> — Уильям Джеймс использовал фразу «цветущий и жужжащий беспорядок» (blooming, buzzing confusion), чтобы описать мир, каким его воспринимает новорожденный.</p>
  </section>
  <section id="n_205">
   <title>
    <p>205</p>
   </title>
   <p>Ложнослоники (Anthribidae) и цветожилы (Nemonychidae) — два семейства из отряда жесткокрылых. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_206">
   <title>
    <p>206</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>значит быть человеком.</emphasis> — Ведутся оживленные и важные дискуссии о том, являются ли новые понятия врожденными, такими как число и причина. Эти дискуссии не являются центральными для нашего обсуждения в этой книге, поскольку они не изменяют ни теории конструирования эмоций, ни каких-либо интерпретаций экспериментов. Однако я указываю места споров там, где это нужно.</p>
  </section>
  <section id="n_207">
   <title>
    <p>207</p>
   </title>
   <p>Я приношу извинения от имени мира философов, мудрецов, светил и прочих профессионально мыслящих личностей за путаное положение вещей в отношении различия между категориями и понятиями. Говорят, что категории (как автомобили и птицы) существуют в мире, в то время как понятия существуют в вашем мозге. Однако если вы чуть подумаете об этом, то кто создает категорию? Кто группирует ее участников, чтобы обращаться с ними как с эквивалентными сущностями? Вы. Это делает ваш мозг. Поэтому категории, как и понятия, существуют в вашем мозге. (Их разделение коренится в проблеме, которая именуется «эссенциализм», с которой вы познакомитесь в главе 8.) В этой книге я использую термин «понятие», говоря о знании, например о знании красноты. Я использую термин «категория», когда мы говорим о случаях, которые мы конструируем с помощью знания, например воспринимаемые нами красные розы. (Снимаю шляпу перед Дугласом Адамсом за фразу «философы, мудрецы, светила и прочие профессионально мыслящие личности».)</p>
  </section>
  <section id="n_208">
   <title>
    <p>208</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>приписав им категории с помощью понятий.</emphasis> — Философ Иммануил Кант писал, что мы воспринимаем мир в терминах понятий; смотрите heam.info/kant-2.</p>
  </section>
  <section id="n_209">
   <title>
    <p>209</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>описывающее необходимые и достаточные свойства.</emphasis> — Smith and Medin 1981; Murphy 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_210">
   <title>
    <p>210</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>с античности до 1970-х годов.</emphasis> — Murphy 2002. …<emphasis>не назовет страуса типичной птицей.</emphasis> — Философ Людвиг Витгенштейн также указывал, что большинство понятий нельзя определить с помощью необходимых и достаточных характеристик, и вместо этого предпочитал использовать семейное сходство (Wittgenstein 1953; также смотрите Murphy 2002; Lakoff 1990). …<emphasis>классический взгляд на понятия окончательно рухнул.</emphasis> — Murphy 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_211">
   <title>
    <p>211</p>
   </title>
   <p>В данном случае под прототипом подразумевается абстрактный образ, являющийся типичным, репрезентативным примером, воплощающим типичные свойства. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_212">
   <title>
    <p>212</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>известным как прототип.</emphasis> — Rosch 1978; Mervis and Rosch 1981; Posner and Keele 1968. …<emphasis>большинством характеристик категории.</emphasis> — Также известно как семейное сходство; смотрите heam.info/prototype-1.</p>
  </section>
  <section id="n_213">
   <title>
    <p>213</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>для определенной категории эмоций.</emphasis> — Дж. А. Рассел, например, отличается прототипическим взглядом на понятие эмоций (Russell 1991b); смотрите heam.info/russell-1.</p>
  </section>
  <section id="n_214">
   <title>
    <p>214</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в реальной жизни он встречается редко.</emphasis> — В своем исследовании я называю это положение дел парадоксом эмоций (Barrett 2006b); смотрите heam.info/paradox-1.</p>
  </section>
  <section id="n_215">
   <title>
    <p>215</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>по мере надобности, прямо на месте.</emphasis> — Ваш мозг участвует в комбинировании понятий, обсуждаемом далее в этой главе и на heam.info/combination-1. …<emphasis>которая лучше всего соответствует данной ситуации.</emphasis> — Ваш мозг использует что-то вроде классификации шаблонов; смотрите heam.info/pattern-2.</p>
  </section>
  <section id="n_216">
   <title>
    <p>216</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>находя сходство в этих вариациях.</emphasis> — Posner and Keele 1968. …<emphasis>конструироваться тем же образом.</emphasis> — Некоторые ученые полагают, однако, что каждое понятие эмоции является фиксированным прототипом в мозге; смотрите heam.info/prototype-2.</p>
  </section>
  <section id="n_217">
   <title>
    <p>217</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>с четырьмя приделанными колесами.</emphasis> — Barsalou 1985; Voorspoels et al. 2011; однако смотрите Kim and Murphy 2011. Для обсуждения смотрите Murphy 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_218">
   <title>
    <p>218</p>
   </title>
   <p>Акулы-няньки (усатые акулы-няньки) — семейство хрящевых рыб, кузовковые — семейство лучеперых рыб. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_219">
   <title>
    <p>219</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в конкретной ситуации.</emphasis> — Ваш мозг комбинирует кусочки прошлого опыта, чтобы создать понятие, которое наилучшим образом подходит к сенсорным сигналам текущей ситуации; это позволяет вам достичь цели в этой ситуации. Barsalou (1985) продемонстрировал, что понятия конструируются динамическим и гибким образом; смотрите heam.info/goals-1.</p>
  </section>
  <section id="n_220">
   <title>
    <p>220</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>вашей цели в данный момент.</emphasis> — Эти идеи сходны (хотя и не идентичны) с теми, что изложены в Edelman 1987; смотрите heam.info/edelman-1.</p>
  </section>
  <section id="n_221">
   <title>
    <p>221</p>
   </title>
   <p>Использованное в оригинале английское слово awe не имеет точного русского эквивалента. Это не просто большое уважение и почтение, оно обладает дополнительными оттенками смешанности со страхом, удивлением и восхищением, то есть это и трепет, и благоговейный страх. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_222">
   <title>
    <p>222</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>процесс называется статистическим научением.</emphasis> — Xu and Kushnir 2013; Tenenbaum et al. 2011. Больше о статистическом научении смотрите на heam.info/stats-1.</p>
  </section>
  <section id="n_223">
   <title>
    <p>223</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>я не собираюсь участвовать в этом споре.</emphasis> — Это спор нативизма и эмпиризма; смотрите heam.info/concepts-1.</p>
  </section>
  <section id="n_224">
   <title>
    <p>224</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>природный интерес к слушанию речи…</emphasis> — Vouloumanos and Waxman 2014. …<emphasis>и даже в утробе.</emphasis> — Moon et al. 2013. …<emphasis>даже за несколько минут.</emphasis> — Смотрите Maye et al. 2002, Kuhl 2007. Много спорят о вопросе, узнается ли образование шаблонов для определенных звуковых понятий (фонем) из опыта или оно инициируется опытом (то есть является врожденным). Превосходное изложение нативистской точки зрения смотрите в Berent 2013. Обсуждение эмпиристского взгляда как понятия можно изучать по сходству, смотрите в Goldstone 1994. Смотрите также heam.info/concepts-5. …<emphasis>которые они слышат от реальных людей.</emphasis> — Неиспользуемые нервные соединения, видимо, удаляются. Больше о подстройке под язык в мире смотрите в Kuhl and Rivera-Gaxiola 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_225">
   <title>
    <p>225</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>связь между цветом и звуком.</emphasis> — Gweon et al. 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_226">
   <title>
    <p>226</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>был взят из банки с преобладанием этого цвета.</emphasis> — Denison and Xu 2010. Младенцы чувствительны к вероятностям с возраста 6 месяцев (Denison et al. 2013) и могут использовать вероятности, чтобы делать прогнозы и принимать решения (Denison and Xu 2014).</p>
  </section>
  <section id="n_227">
   <title>
    <p>227</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>но и предвосхищают их.</emphasis> — Freddolino and Tavazoie 2012. <emphasis>…людей вокруг них.</emphasis> — Keil and Newman 2010; Gelman 2009. Информация, которая находится в умах других, — это сходства, созданные их системой понятий.</p>
  </section>
  <section id="n_228">
   <title>
    <p>228</p>
   </title>
   <p>Слинки (slinky) — игрушка в виде пружины, первоначально металлическая, сейчас обычно из разноцветного пластика. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_229">
   <title>
    <p>229</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>все в мире думают так же.</emphasis> — Repacholi and Gopnik 1997. …<emphasis>более интересные цветные игрушки-слинки.</emphasis> — Ma and Xu 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_230">
   <title>
    <p>230</p>
   </title>
   <p>Если вас интересует, как ученые могут знать, чего ребенок «ожидает», тогда есть такой трюк. Дети обращают больше внимания на неожиданное. Если экспериментатор делает что-то предсказуемое (например, выбирает цветные шарики в соответствии со своей целью), дети будут едва обращать на это внимание. Однако если экспериментатор выбирает разнообразный набор шариков, ребенок будет внимательно следить в течение большего времени, что указывает на неожиданность схемы. В психологии это называется парадигмой привыкания.</p>
  </section>
  <section id="n_231">
   <title>
    <p>231</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и когда это делается определенным образом.</emphasis> — Подробности этого эксперимента находятся на heam.info/ball-1. …<emphasis>появится через несколько минут.</emphasis> — Southgate and Csibra 2009; Vouloumanos et al. 2012. Младенцы в возрасте 8 месяцев могут делать умозаключения о целях (Hamlin et al. 2009; Nielsen 2009; Brandone and Wellman 2009).</p>
  </section>
  <section id="n_232">
   <title>
    <p>232</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>мощный зрительный контакт.</emphasis> — Vouloumanos and Waxman 2014; Vouloumanos et al. 2012; Keil and Newman 2010; Lloyd-Fox et al. 2015; Golinkoff et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_233">
   <title>
    <p>233</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которая ускоряет освоение понятий.</emphasis> — Sloutsky and Fisher 2012. …<emphasis>сформировать какое-либо понятие.</emphasis> — Waxman and Gelman 2010; Waxman and Markow 1995.</p>
  </section>
  <section id="n_234">
   <title>
    <p>234</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>такого эффекта никогда не наблюдалось.</emphasis> — Другие звуки тоже не работали; смотрите heam.info/sounds-1.</p>
  </section>
  <section id="n_235">
   <title>
    <p>235</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и это общее — ментальное.</emphasis> — Waxman and Gelman 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_236">
   <title>
    <p>236</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>«вуг» и «дак».</emphasis> — Xu et al. 2005. …<emphasis>позволяя представлять предметы как похожие.</emphasis> — Смотрите heam.info/goals-2. …<emphasis>физическим сходством, но без слова. —</emphasis> Yin and Csibra 2015. Смотрите результаты эксперимента на heam.info/goals-3.</p>
  </section>
  <section id="n_237">
   <title>
    <p>237</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>так что они эмпирически слепы.</emphasis> — Turati 2004. Смотрите также heam.info/faces-1.</p>
  </section>
  <section id="n_238">
   <title>
    <p>238</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>понимание мимических выражений.</emphasis> — Например, Denham 1998; Izard 1994; Leppänen and Nelson 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_239">
   <title>
    <p>239</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>поставил на нашем пути.</emphasis> — Clore and Ortony 2008; Ceulemans et al. 2012; Roseman 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_240">
   <title>
    <p>240</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>случай во всех сенсорных подробностях.</emphasis> — Schyns et al. 1998.</p>
  </section>
  <section id="n_241">
   <title>
    <p>241</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>сконструировать восприятие сердитости.</emphasis> — Это может быть, когда дети начинают узнавать, что эмоции вызывают действия; смотрите heam.info/knowledge-1.</p>
  </section>
  <section id="n_242">
   <title>
    <p>242</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>при стремлении выглядеть физически сильным.</emphasis> — Больше о целях, связанных с сердитостью (гневом), можно узнать на heam.info/anger-1.</p>
  </section>
  <section id="n_243">
   <title>
    <p>243</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>примерно до трех лет…</emphasis> — У психологов Джеймса Рассела и Шерри Уиден есть долгосрочная программа по исследованию понятий эмоций у детей; обзор смотрите в Widen (в печати); также смотрите heam.info/russell-2. …<emphasis>проявляются к 3–4 месяцам.</emphasis> — Информацию об аффективных понятиях у детей смотрите на heam.info/infants-1.</p>
  </section>
  <section id="n_244">
   <title>
    <p>244</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и «ухающие» лица.</emphasis> — Parr et al. 2007. …<emphasis>понятия для категорий лиц.</emphasis> — Fugate et al. 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_245">
   <title>
    <p>245</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и обнимет меня.</emphasis> — Harris et al. (в печати).</p>
  </section>
  <section id="n_246">
   <title>
    <p>246</p>
   </title>
   <p>Сравните с русским словом «злорадство». <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_247">
   <title>
    <p>247</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>задушенности и стесненности.</emphasis> — Panayiotou 2004.</p>
  </section>
  <section id="n_248">
   <title>
    <p>248</p>
   </title>
   <p>В этой книге для слова anger как названия эмоции используется (в зависимости от контекста) слово «гнев» или «cердитость», но это понятие включает гнев, ярость, сердитость, злость. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_249">
   <title>
    <p>249</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>не имеют эквивалентов в английском языке.</emphasis> — Pavlenko 2014. …<emphasis>из вашего первоначального языка.</emphasis> — Pavlenko 2009. Смотрите также heam.info/language-1. …<emphasis>когда используется слово «злиться».</emphasis> — Там же, глава 6.</p>
  </section>
  <section id="n_250">
   <title>
    <p>250</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>английское понятие для вины.</emphasis> — Компьютерный специалист Виктор Данильченко, иммигрант из Украины, который работал с моим мужем, рассказывал мне, что носители русского языка в США иногда используют английские идиомы, говоря по-русски. Любимый пример — to run out of sugar, что буквально переводится как «выбежать из сахара». (<emphasis>Прим. пер.</emphasis>: идиома означает, что сахар закончился.)</p>
  </section>
  <section id="n_251">
   <title>
    <p>251</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>особую способность, которая называется комбинированием понятий.</emphasis> — Wu and Barsalou 2009. Смотрите также heam.info/combination-1.</p>
  </section>
  <section id="n_252">
   <title>
    <p>252</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которые на самом деле описывают такую ситуацию.</emphasis> — Это еще один момент, в котором теория конструирования эмоций расходится с классическим взглядом. Первая говорит, что конструируется полностью новый эмоциональный опыт, а второй сказал бы, что человек «испытывает несколько эмоций одновременно», как если бы эти эмоции были объективно разделимы.</p>
  </section>
  <section id="n_253">
   <title>
    <p>253</p>
   </title>
   <p><emphasis>Комбинирование понятий — это мощная способность мозга.</emphasis> — Смотрите heam.info/combination-1.</p>
  </section>
  <section id="n_254">
   <title>
    <p>254</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>удерживать в уме до шести предметов.</emphasis> — Feigenson and Halberda 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_255">
   <title>
    <p>255</p>
   </title>
   <p>Сомелье — сотрудник ресторана, специалист по качеству, хранению и выбору вин, а также их подаче посетителям. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_256">
   <title>
    <p>256</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>10 процентов населения планеты.</emphasis> — Salminen et al. 1999. Слово «алекситимия» образовано из др.-греч. частей: «а» (α) — отрицательная приставка, «лексис» (λεξις) — слово, «тимос» (θυμος) — чувство, то есть термин буквально означает «отсутствие слов для чувств». Обзор смотрите в Lindquist and Barrett 2008 и на heam.info/alexithymia-1. …<emphasis>испытывать их как эмоциональные переживания.</emphasis> — Lane et al. 1997; Lane and Garfield 2005. …<emphasis>эмоций у других людей.</emphasis> — Lane et al. 2000. Смотрите heam.info/alexithymia-1. …<emphasis>обладают ограниченным словарем эмоций:</emphasis> Lecours et al. 2009; Meganck et al. 2009. Смотрите heam.info/alexithymia-1. …<emphasis>и испытывают трудности с запоминанием слов для эмоций.</emphasis> — Luminet et al. 2004.</p>
  </section>
  <section id="n_257">
   <title>
    <p>257</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>касаний и интероцептивных ощущений.</emphasis> — Frost et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_258">
   <title>
    <p>258</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>забыли день рождения лучшей подруги.</emphasis> — Смотрите heam.info/shepard-1.</p>
  </section>
  <section id="n_259">
   <title>
    <p>259</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>использовать как прогнозы.</emphasis> — С помощью байесовской вероятности: (Perfors et al. 2011). Смотрите также heam.info/bayes-1.</p>
  </section>
  <section id="n_260">
   <title>
    <p>260</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>творец всего этого опыта.</emphasis> — Тем не менее люди активно конструируют временной порядок событий; смотрите heam.info/causality-1.</p>
  </section>
  <section id="n_261">
   <title>
    <p>261</p>
   </title>
   <p>В русском языке есть близкое выражение «рожа кирпича просит», эквивалент «наглая, хамская морда». <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_262">
   <title>
    <p>262</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>предсказания «гнева» одновременно.</emphasis> — В западных культурах общая цель для «гнева» — защитить себя от угрозы или вреда. (Clore and Ortony 2008; Ceulemans et al. 2012).</p>
  </section>
  <section id="n_263">
   <title>
    <p>263</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>получил повышение вместо вас.</emphasis> — Смотрите heam.info/anger-1.</p>
  </section>
  <section id="n_264">
   <title>
    <p>264</p>
   </title>
   <p>Более подробные научные подтверждения для этой главы можно найти в приложении 4.</p>
  </section>
  <section id="n_265">
   <title>
    <p>265</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>светит ярко, но рассеянно.</emphasis> — Gopnik 2009. Смотрите также heam.info/gopnik-1. …<emphasis>прочие вещи в темноте.</emphasis> — Posner et al. 1980.</p>
  </section>
  <section id="n_266">
   <title>
    <p>266</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которые объединяют разные чувства.</emphasis> — Различные чувства играют «вспомогательные роли» друг для друга; смотрите heam.info/multi-2.</p>
  </section>
  <section id="n_267">
   <title>
    <p>267</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>вне зависимости от сенсорных различий.</emphasis> — Многие работы используют лица как хрестоматийный пример для объяснения формирования понятий, поскольку зрительная система хорошо изучена и более понятна, чем большинство других сенсорных систем, и поскольку люди являются специалистами в видении лиц в сенсорных входных сигналах. Хорошо написанный доступный пример с использованием лиц смотрите в Hawkins and Blakeslee 2004; смотрите также heam.info/muller-1.</p>
  </section>
  <section id="n_268">
   <title>
    <p>268</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>но не в точности те же группы нейронов.</emphasis> — Больше о схемах нейронов для распределенного отклика смотрите на heam.info/concepts-2.</p>
  </section>
  <section id="n_269">
   <title>
    <p>269</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>каждый раз представлены в различных схемах нейронов.</emphasis> — Как вы читали много раз, нейроны многозадачны; это верно, даже когда это касается понятий. Нейроны изменяют свою скорость возбуждения, чтобы участвовать в многих различных группах, так что один нейрон вносит свой вклад в многочисленные случаи одного и того же понятия, а также в разные понятия. Конечно же, многозадачность не означает полной универсальности. Различные случаи одного понятия не обязательно пользуются одними и теми же нейронами, а случаи различных понятий не обязательно связываются с различными группами нейронов; различные случаи отделимы, а не отдельны. Смотрите Grill-Spector and Weiner 2014, и heam.info/multi-1.</p>
  </section>
  <section id="n_270">
   <title>
    <p>270</p>
   </title>
   <p>По забавному совпадению, этого человека звали Кевин.</p>
  </section>
  <section id="n_271">
   <title>
    <p>271</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>каким-либо конкретным образом.</emphasis> — Смотрите heam.info/multi-1.</p>
  </section>
  <section id="n_272">
   <title>
    <p>272</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>«выдает предсказание» счастья.</emphasis> — Точно так же, когда ваш мозг «изучает случай счастья», это эквивалентно тому, чтобы сказать, что ваш мозг получает и обрабатывает входные сенсорные сигналы, то есть прогностическую ошибку, делая новый случай более сходным с одними предыдущими случаями и менее сходным с другими.</p>
  </section>
  <section id="n_273">
   <title>
    <p>273</p>
   </title>
   <p>Более точно, в той части интероцептивной сети, которая известна под названием сети пассивного режима работы. Подробности в приложении 4.</p>
  </section>
  <section id="n_274">
   <title>
    <p>274</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>входной сенсорный сигнал до его появления.</emphasis> — Chanes and Barrett 2016. Если вещи «обосновываются» и «предсказываются» слишком быстро, то предсказание будет выглядеть не калиброванным по контексту. Вероятно, это отличительная черта психопатологии.</p>
  </section>
  <section id="n_275">
   <title>
    <p>275</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>например такое, как корейское слово «чжонг».</emphasis> — Lin 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_276">
   <title>
    <p>276</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>опыт будущего, например воображение.</emphasis> — Также называемый взглядом в будущее (например, Schacter et al. 2012; Buckner 2012; Mesulam 2002). …<emphasis>опыт настоящего момента.</emphasis> — Clark 2013; Friston 2010; Bar 2009; Bruner 1990; Barsalou 2009. Смотрите главу 4, рис. 4.3. Как я объясняла в главе 4, с точки зрения обмена веществ неэффективно вычислять восприятия и планировать действия с пустого места. У нас есть развитая нервная система, которая экономит затраты, минимизируя избыточность (которая неэкономна, если смотреть с точки зрения обмена веществ). Мозг использует тот факт, что определенные шаблоны ощущений и событий имеют склонность повторяться с некоторой регулярностью. Он учится (то есть меняет скорость возбуждения нейронов и в конечном итоге создает новые нейроны и соединения) только тому, что является новым и соответствует бюджету тела; вот почему мозг по возможности предсказывает (то есть реконструирует, делает выводы или догадывается) такие регулярности, а не разбазаривает ресурсы, чтобы обнаруживать их снова и снова. Смотрите heam.info/present-1. …<emphasis>«вспомненным настоящим».</emphasis> — Edelman 1990.</p>
  </section>
  <section id="n_277">
   <title>
    <p>277</p>
   </title>
   <p><emphasis>Одни предсказания вероятнее других.</emphasis> — Поскольку запускаются тысячи предсказаний, многие могут быть активными одновременно, однако то, которое соответствует поступающему сенсорному сигналу лучше всего, станет вашим опытом и либо подтвердит, либо скорректирует ваши действия. Возможно, это единственная причина, по которой переживание гнева в точности такой же ситуации может слегка отличаться по сравнению с предыдущей. Остальные предсказания из множества могут отличаться. Абсолютная тождественность может потребовать большей точности — на уровне каждого отдельного нейрона, — чем способен обеспечить мозг (вследствие шума и контекста).</p>
  </section>
  <section id="n_278">
   <title>
    <p>278</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>известная как управляющая система.</emphasis> — Ученые идентифицировали три перекрывающиеся внутренние сети для этой цели (например, Power et al. 2011); смотрите heam.info/control-4.</p>
  </section>
  <section id="n_279">
   <title>
    <p>279</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>буква или число.</emphasis> — В мозге есть и другие механизмы отбора; смотрите heam.info/selection-1.</p>
  </section>
  <section id="n_280">
   <title>
    <p>280</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>сформировать ваши восприятие и действия.</emphasis> — Я кратко обсуждаю теорию нейронного дарвинизма Эдельмана на heam.info/edelman-1.</p>
  </section>
  <section id="n_281">
   <title>
    <p>281</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>выдавать стабильное восприятие и запускать действия.</emphasis> — В психологии у нас есть несколько названий для этой «возни»: держать в уме цель, фокусировать внимание, устранять отвлечения, выбирать наилучшее действие и так далее, и мы относимся к ним как к различным процессам, таким как кратковременная память, избирательное внимание и так далее. Смотрите heam.info/control-5.</p>
  </section>
  <section id="n_282">
   <title>
    <p>282</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>кричать или нет?</emphasis> — Смотрите heam.info/selection-1.</p>
  </section>
  <section id="n_283">
   <title>
    <p>283</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>удерживаетесь от того, чтобы ему врезать.</emphasis> — Gross and Barrett 2011; Ochsner and Gross 2005. Смотрите heam.info/regulation-1.</p>
  </section>
  <section id="n_284">
   <title>
    <p>284</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в интероцептивной и управляющей системах.</emphasis> — Эта эффективная структура — архитектура тесного мира с узлами богатых клубов. Смотрите heam.info/hubs-1.</p>
  </section>
  <section id="n_285">
   <title>
    <p>285</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>быть даже необходимым условием для сознания.</emphasis> — Chanes and Barrett 2016. Смотрите также heam.info/meg-1. …<emphasis>все они связаны с повреждением одного из этих узлов.</emphasis> — Особенно передняя островковая доля мозга и передняя поясная кора (Menon 2011; Crossley et al. 2014).</p>
  </section>
  <section id="n_286">
   <title>
    <p>286</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>выйти за пределы предоставленной информации.</emphasis> — Когнитивный психолог Джером Сеймур Брунер ввел в обращение термин acts of meaning (акты осмысления) (Bruner 1990). Смотрите также heam.info/bruner-1.</p>
  </section>
  <section id="n_287">
   <title>
    <p>287</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>может сделать эти изменения осмысленными.</emphasis> — Некоторые люди полагают, что эти колебания являются сутью звука, поскольку звук нельзя без них услышать. Однако такое объяснение упускает главное. Чтобы получился звук, этих колебаний недостаточно. Звуки не имеют простых отдельных причин; смотрите heam.info/sound-1.</p>
  </section>
  <section id="n_288">
   <title>
    <p>288</p>
   </title>
   <p>Вообще, длина волны 600 нанометров соответствует оранжевому цвету (который охватывает диапазон волн 590–620 нм). Красному цвету отводят диапазон 620–740 нм. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_289">
   <title>
    <p>289</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которым мозг приписывает смысл.</emphasis> — Для восприятия одной категории цвета (например, красного) должны совместно работать все три типа колбочек; смотрите heam.info/cones-1.</p>
  </section>
  <section id="n_290">
   <title>
    <p>290</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>если узнают о нем из разговоров или из книг.</emphasis> — Shepard and Cooper 1992. Смотрите heam.info/shepard-1. …<emphasis>разделяют непрерывный спектр по-другому.</emphasis> — Roberson et al. 2005. Смотрите heam.info/color-1.</p>
  </section>
  <section id="n_291">
   <title>
    <p>291</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>категориями, не зависящими от воспринимающих.</emphasis> — Философы называют их онтологически реально существующими; смотрите heam.info/perceiver-1.</p>
  </section>
  <section id="n_292">
   <title>
    <p>292</p>
   </title>
   <p>Русское название — амми большая. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_293">
   <title>
    <p>293</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>подарок вашего двухлетнего ребенка.</emphasis> — Даже биологические критерии для цветов и сорняков субъективны; смотрите heam.info/flower-1. …<emphasis>внешним миром, как иногда может показаться.</emphasis> — Einstein et al. 1938, 33. Смотрите также более циничные слова Макса Планка из работы «Вселенная в свете современной физики» (1931, 58–59): «У нас нет права предполагать, что какие-либо физические законы существуют, а если они существовали до настоящего времени, то они будут существовать аналогичным образом в будущем».</p>
  </section>
  <section id="n_294">
   <title>
    <p>294</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>брать пробы сенсорного мира.</emphasis> — Susskind et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_295">
   <title>
    <p>295</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в научных целях от них надо отказаться.</emphasis> — Философ XVI века Фрэнсис Бэкон, например, предостерегал от использования языка здравого смысла в науке, овеществляющего референт слова, который не подтверждает его. Так же делал Уильям Джеймс. Многие ученые и философы с тех времен предупреждали о зле «житейской психологии». Понятия и слова здравого смысла, возможно, не лучшее освещение для поиска лежащих в основе механизмов. …<emphasis>я придерживалась этого последнего мнения.</emphasis> — Barrett 2006a.</p>
  </section>
  <section id="n_296">
   <title>
    <p>296</p>
   </title>
   <p>Конструкт — оценочная система, которая используется индивидом для классификации различных объектов его жизненного пространства. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_297">
   <title>
    <p>297</p>
   </title>
   <p><emphasis>Деньги — классический пример социальной реальности.</emphasis> — Searle 1995. Эрнст Кассирер предвосхитил идею социальной реальности; смотрите heam.info/reality-3.</p>
  </section>
  <section id="n_298">
   <title>
    <p>298</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>суть социальной реальности.</emphasis> — Понятие — это группа случаев, которые могут физически различаться, но при этом с какой-то целью трактуются как подобные; в социальной реальности такой целью является возлагаемый людьми набор функций, которые выходят за рамки физической природы самих случаев (то есть люди трактуют случаи как ментально сходные, несмотря на их физические различия).</p>
  </section>
  <section id="n_299">
   <title>
    <p>299</p>
   </title>
   <p>Интенциональность (от лат. intentio — намерение) — свойство человеческого сознания: направленность на некоторый объект. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_300">
   <title>
    <p>300</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>знание называется коллективной интенциональностью.</emphasis> — Больше о коллективной интенциональности смотрите на heam.info/collective-1.</p>
  </section>
  <section id="n_301">
   <title>
    <p>301</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>категоризация как совместное действие.</emphasis> — Я создала свою лабораторию посредством совместной категоризации. Я собрала всех людей, работающих со мной, дала нам название (таким образом мы идентифицировали себя как группу с общей целью), и бац! — появилась лаборатория. Футболки и коврики для мыши с логотипами лаборатории тоже не помешали.</p>
  </section>
  <section id="n_302">
   <title>
    <p>302</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>базой для коммуникации и влияния социальной среды.</emphasis> — Tomasello 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_303">
   <title>
    <p>303</p>
   </title>
   <p>Настоящая пушечная канонада, задуманная Чайковским, обычно заменяется басовым барабаном. Иногда, однако, используется пушечная канонада. Впервые такую версию записал Симфонический оркестр Миннеаполиса в 1950-х годах. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_304">
   <title>
    <p>304</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>как называть эти два понятия.</emphasis> — Дополнительную информацию о том, каким образом изучение понятий может проходить без слов, смотрите на heam.info/concepts-3.</p>
  </section>
  <section id="n_305">
   <title>
    <p>305</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>выполняют функции эмоций.</emphasis> — Лингвист Джордж Лакофф называет эмоцию по существу оспариваемым понятием, поскольку люди в американской культуре соглашаются, что эмоции существуют, но не обязательно соглашаются по их определению, и ученые не могут уладить этот вопрос. Мне кажется, что оспариваемые понятия включены в причинные связи в сражении за социальную реальность: чьи понятия победят и определят, чт<emphasis>о</emphasis> существует?</p>
  </section>
  <section id="n_306">
   <title>
    <p>306</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>почему человек действует именно так.</emphasis> — Tomasello 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_307">
   <title>
    <p>307</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>с нормами нашей культуры.</emphasis> — Человек, испытывающий эмоцию, и человек, ее воспринимающий, не категоризируют один и тот же психологический момент; смотрите heam.info/concepts-4.</p>
  </section>
  <section id="n_308">
   <title>
    <p>308</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в первую очередь это просто неправильный вопрос.</emphasis> — Это пример «категориальной ошибки». Согласно философу Гилберту Райлу, категориальная ошибка — это онтологическая ошибка, когда вещи, относящиеся к одной категории, ошибочно представляются принадлежащими к другой категории. В данном случае социальная реальность принимается за физическую реальность.</p>
  </section>
  <section id="n_309">
   <title>
    <p>309</p>
   </title>
   <p>Как было сказано выше, немецкое слово schadenfreude, означающее «радость от чужой неудачи», то есть «злорадство», появилось в английском языке недавно. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_310">
   <title>
    <p>310</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>вместе с товарищами по оружию.</emphasis> — Bourke 2000; Jamison 2005; Lawrence (1922) 2015. …<emphasis>нужно для выполнения их военных обязанностей.</emphasis> — Психолог Майя Тамир относится к этому как к примеру инструментальной эмоциональной регуляции. Люди конструируют неприятные эмоции, потому что они полезны в данной ситуации (Tamir 2009).</p>
  </section>
  <section id="n_311">
   <title>
    <p>311</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и при этом создавать цивилизации.</emphasis> — Boyd et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_312">
   <title>
    <p>312</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в африканской саванне.</emphasis> — Даже всемирное распространение необязательно подразумевает врожденность — подумайте, например, о кока-коле. …<emphasis>определяется культурной эволюцией.</emphasis> — Яркий тому пример: люди народа хадза в Танзании, который непрерывно жил в африканской саванне минимум 150 тысяч лет с эпохи плейстоцена, не распознают предложенных лицевых конфигураций страха, согласно визиту моей лаборатории в 2016 году. Превосходное рассмотрение взаимоотношений между культурой и эволюцией смотрите в работах Laland and Brown 2011; Richerson and Boyd 2008 и Jablonka et al. 2014. Смотрите также heam.info/culture-1.</p>
  </section>
  <section id="n_313">
   <title>
    <p>313</p>
   </title>
   <p>Нимфы — олицетворение стихийных сил в Древней Греции; фейри — добрые и злые человекоподобные волшебные существа кельтских мифов; лепреконы — волшебные существа ирландского фольклора; у индейцев Америки есть рассказы о «маленьких людях» (добрых или агрессивных); менехуне — карлики гавайской мифологии; тролли — скандинавские горные духи; азиза — персонажи дагомейской мифологии, живущие в лесу и помогающие людям; аглулик — в эскимосской мифологии дух, живущий подо льдом и помогающий рыбакам и охотникам; мими — у австралийских аборигенов духи камня, живущие в скалах; слово «син» (буквально «звезда») входит в имена многих китайских божеств; ками — божества и духи в синтоизме. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_314">
   <title>
    <p>314</p>
   </title>
   <p>Хогвартс — волшебное учебное заведение в эпопее Джоан Роулинг о Гарри Поттере. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_315">
   <title>
    <p>315</p>
   </title>
   <p>Спорное утверждение, ибо къхунг верят в высшее существо Пришиборо, а также в то, что духи усопших могут причинить вред здоровью или даже убить человека (в связи с чем наличествуют множественные табу в отношении умерших), а значит, понятие страха им может быть ведомо. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_316">
   <title>
    <p>316</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>народ къхунг в пустыне Калахари.</emphasis> — Больше о народе къхунг, а также о языках, в которых, похоже, нет отдельного слова для «страха», смотрите на heam.info/kung-1.</p>
  </section>
  <section id="n_317">
   <title>
    <p>317</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>движущая сила, стоящая за человеческой культурой.</emphasis> — Социальная реальность внедрена в определение культуры. Зоологи Кевин Лаланд и Джиллиан Браун называют культуру «спаянным множеством ментальных представлений, наборов идей и ценностей, которые передаются между отдельными личностями и приобретаются посредством социального обучения» (Laland and Brown 2011, 9). Определение генетика Евы Яблонки добавляет виды поведения и продукты (Jablonka et al. 2014). …<emphasis>могут быть лучше приспособлены к воспроизводству.</emphasis> — Boyd et al. 2011. В этой работе обсуждается, что биология и культура не сражаются за контроль над поведением человека (точно так же как не ведут сражений познание и эмоции). Вся эта война в наших мозгах — это социальная реальность, созданная умами, которые являются настолько же следствием культуры, насколько и генов. Роберт Бойд и его коллеги писали: «Культура — такая же часть человеческой биологии, как и наш особенный таз» (2011, 10924). Способность создать понятия эмоций, делиться ими с другими и использовать их для построения социальной реальности — это функция нашей биологической конструкции.</p>
  </section>
  <section id="n_318">
   <title>
    <p>318</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и поищете русское слово «радуга».</emphasis> — Чтобы воспроизвести слово «радуга», если на клавиатуре нет кириллицы, зайдите на translate.google.com и переведите слово rainbow на русский язык, а затем скопируйте и вставьте.</p>
  </section>
  <section id="n_319">
   <title>
    <p>319</p>
   </title>
   <p>Sky blue — буквально «небесно-синий». <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_320">
   <title>
    <p>320</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>как для американца синий и зеленый.</emphasis> — Из примеров других культур назовем химба, которые считают некоторые оттенки западного «зеленого» и «синего» цветов одним цветом, и беринмо на Папуа — Новой Гвинее, у которых всего пять цветовых категорий.</p>
  </section>
  <section id="n_321">
   <title>
    <p>321</p>
   </title>
   <p>Агорафобия — боязнь открытого пространства. В тяжелых случаях люди даже боятся покидать дом. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_322">
   <title>
    <p>322</p>
   </title>
   <p>Сильнее (исп.). <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_323">
   <title>
    <p>323</p>
   </title>
   <p>Дословно «чужая боль». <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_324">
   <title>
    <p>324</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которых нет в английском языке.</emphasis> — Хорошие краткие изложения можно найти в Russell 1991a; Mesquita and Frijda 1992; Pavlenko 2014. …<emphasis>они называют это forelsket.</emphasis> — So Bad So Good 2012. …<emphasis>для определенного переживания тесной дружбы.</emphasis> — Verosupertramp85 2012<emphasis>. …тоска — это душевное страдание.</emphasis> — Там же. …<emphasis>сильное душевное влечение.</emphasis> — «Википедия», статья Saudade, последнее изменение 1 апреля 2016, http://en.wikipedia.org/wiki/Saudade. …<emphasis>под названием pena ajena.</emphasis> — So Bad So Good 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_325">
   <title>
    <p>325</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>нечто, что ты невыносимо обожаешь.</emphasis> — Garber 2013; So Bad So Good 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_326">
   <title>
    <p>326</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>предчувствие какого-то события.</emphasis> — Better Than English 2016.</p>
  </section>
  <section id="n_327">
   <title>
    <p>327</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>ощущение, что вы после стрижки выглядите хуже…</emphasis> — Pimsleur 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_328">
   <title>
    <p>328</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в зависимости от ситуации.</emphasis> — Lutz 1980; Russell 1991b. …<emphasis>в сочетании с желанием м<strong>е</strong>сти.</emphasis> — Kundera 1994. …<emphasis>в любом случае требуется быть благодарным.</emphasis> — So Bad So Good 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_329">
   <title>
    <p>329</p>
   </title>
   <p>…не <emphasis>имеют понятия «гнев».</emphasis> — Briggs 1970. <emphasis>У таитян нет понятия «печаль».</emphasis> — Levy 1975; Levy 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_330">
   <title>
    <p>330</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>внутри индивида, в теле.</emphasis> — Nummenmaa et al. 2014. Различные ученые также размещали эмоции в теле; смотрите heam.info/body-3. …<emphasis>для которых нужно два человека или больше.</emphasis> — Pavlenko 2014. …<emphasis>которые западные люди считают эмоциональными.</emphasis> — Там же.</p>
  </section>
  <section id="n_331">
   <title>
    <p>331</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>базовым психологическим реальностям.</emphasis> — Wierzbicka 1986, 584. …<emphasis>изобретение XVII столетия.</emphasis> — Danziger 1997.</p>
  </section>
  <section id="n_332">
   <title>
    <p>332</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>пространственные отношения и причинность.</emphasis> — Слова для представления понятий не являются ни простыми, ни универсальными; смотрите heam.info/concepts-13. <emphasis>Многообразие языков поражает.</emphasis> — Malt and Wolff 2010, 7.</p>
  </section>
  <section id="n_333">
   <title>
    <p>333</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>поскольку ей никогда не приходилось столько улыбаться.</emphasis> — Виктор Данильченко, коллега моего мужа, говорил мне, что на его родной Украине постоянная улыбка нормой не является, а выражение «американская улыбка» означает фальшивую и неискреннюю улыбку. …<emphasis>предпочитают приятные состояния с сильным возбуждением.</emphasis> — Tsai 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_334">
   <title>
    <p>334</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>как вину, стыд и уважение.</emphasis> — De Leersnyder et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_335">
   <title>
    <p>335</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>сообщают о большем количестве физических недомоганий.</emphasis> — Consedine et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_336">
   <title>
    <p>336</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в будущем будут зарабатывать меньше.</emphasis> — Человеческий мозг развивается до позднего подросткового возраста, однако самое значимое время начинается с первых трех месяцев и продолжается несколько первых лет жизни, в частности, это верно для зон мозга, важных для управления ресурсами тела, контроля и обучения (Hill et al. 2010). Эти зоны мозга тоньше (меньше соединений между нейронами или даже меньше нейронов) у младенцев и детей, воспитываемых в бедности. Важно отметить, что их мозг не появляется меньшим по размеру, а медленнее растет в течение первых трех лет жизни (Hanson et al. 2013); рост происходит, в частности, в соединениях между нейронами (Kostović and Judaš 2015), поэтому уменьшенная развитость связи ограничит развитие понятий и скорость обработки, что сильно связано с IQ. Таким образом социальная реальность становится физической реальностью; смотрите heam.info/children-1.</p>
  </section>
  <section id="n_337">
   <title>
    <p>337</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>ощущаете вы контроль над собой или нет.</emphasis> — Переживание контроля часто является функцией аффекта и веры и в целом не связано с реальной степенью контроля, которая у вас есть (Job et al. 2013; Inzlicht et al. 2015; Job et al. 2015; Barrett et al. 2004). Смотрите heam.info/control-7.</p>
  </section>
  <section id="n_338">
   <title>
    <p>338</p>
   </title>
   <p>Хуту и тутси — враждующие народы в Руанде и Бурунди. Сунниты и шииты — два течения в исламе. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_339">
   <title>
    <p>339</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>длились пять месяцев после обучения.</emphasis> — Halperin et al. 2013. Метод изменения категоризации в этих исследованиях был назван «переоценка», что было определено как изменение смысла ситуации.</p>
  </section>
  <section id="n_340">
   <title>
    <p>340</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>изменчивый и только частично предсказуемый мир.</emphasis> — Sporns 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_341">
   <title>
    <p>341</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>от древних животных предков:</emphasis> Darwin (1872) 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_342">
   <title>
    <p>342</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>буду использовать слово «сущность» для обоих вариантов.</emphasis> — Философы ведут споры по поводу определения сущности; смотрите heam.info/essences-1.</p>
  </section>
  <section id="n_343">
   <title>
    <p>343</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в субкортикальных зонах головного мозга:</emphasis> Смотрите также Panksepp 1998; Pinker 2002, 220; Tracy and Randles 2011. …<emphasis>набор генов.</emphasis> — Pinker 1997. Каждая эмоция якобы появляется из специального «органа вычисления», предназначенного для решения определенной проблемы для ваших предков в африканской саванне, так что ваши гены обладают повышенной вероятностью воспроизводства в следующем поколении. Об идее органов психики и эволюции написано очень много; смотрите heam.info/organs-1. …<emphasis>они метафорично именуют программой.</emphasis> — Cosmides and Tooby 2000; Ekman and Cordaro 2011. Пинкер не считает программы эмоций сущностями и предпочитает более гибкий подход. В «Как работает мозг» он пишет: «Проблема с эмоциями не в том, что они являются неприрученными силами или пережитками нашего животного прошлого; она в том, что они были спроектированы для распространений копий генов, где они встроены, а не для способствования счастью, мудрости или моральным ценностям» (1997, 370). Таким образом, даже если предположить, что мы гуляем с психикой каменного века, созданной мозгом каменного века, эмоции не «впечатаны в мозг настолько глубоко, что организмы приговорены ощущать так, как это делали их предки» (371). …<emphasis>событиями мира.</emphasis> — Ученые спорят о том, какие эмоции следует считать базовыми; смотрите heam.info/basic-1. …<emphasis>нужно ли инициировать какую-либо эмоцию.</emphasis> — Например, Frijda 1988; Roseman 1991.</p>
  </section>
  <section id="n_344">
   <title>
    <p>344</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>превратил биологию в современную науку.</emphasis> — Darwin (1859) 2003. …<emphasis>парализующей хватки эссенциализма.</emphasis> — Mayr 1982, 87. Смотрите также heam.info/darwin-2.</p>
  </section>
  <section id="n_345">
   <title>
    <p>345</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>каждый из которых обладает собственной сущностью.</emphasis> — Типы были строго упорядочены и каталогизированы в соответствии с тем, как они выглядят для невооруженного взгляда, такая схема известна под названием типологии; смотрите heam.info/typology. <emphasis>Шерсть густая, плотная, блестящая, золотая?</emphasis> — American Kennel Club 2016.</p>
  </section>
  <section id="n_346">
   <title>
    <p>346</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>«выживает сильнейший».</emphasis> — Герберт Спенсер ввел этот термин в 1864 году после чтения дарвиновского «Происхождения видов». …<emphasis>никакой сущности в основе нет.</emphasis> — Вид — это понятие, основанное на цели, где целью является успешное воспроизводство. Имеются различные свойства или механизмы, которые можно использовать для закрепления этого понятия; смотрите Mayr 2007, глава 10. Использование понятия вида для классификации особей как принадлежащих одному и тому же репродуктивному сообществу, делает этих особей понятийной категорией. …<emphasis>для дарвиновской теории эволюции.</emphasis> — «Происхождение видов» фактически содержит пять понятийных новшеств; смотрите heam.info/origin-1.</p>
  </section>
  <section id="n_347">
   <title>
    <p>347</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>от своего величайшего достижения, написав «Выражение эмоций».</emphasis> — Что было причиной дарвиновского лицемерия? Смотрите heam.info/darwin-3.</p>
  </section>
  <section id="n_348">
   <title>
    <p>348</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>трутся частями тела для извлечения звуков.</emphasis> — Darwin (1872) 2005, 188. …<emphasis>эмоциональная неустойчивость может вызвать завивание волос.</emphasis> — Это пример ошибки репрезентативности, смотрите heam.info/frizzy.</p>
  </section>
  <section id="n_349">
   <title>
    <p>349</p>
   </title>
   <p><emphasis>«…что боязнь медведя».</emphasis> — James 1894, 206.</p>
  </section>
  <section id="n_350">
   <title>
    <p>350</p>
   </title>
   <p>Подразумевается физиолог Карл Ланге, еще один современник Джеймса и Дьюи. Его мысли об эмоциях на первый взгляд сходны с идеями Джеймса, однако сохраняли эссенциалистскую веру, что каждая категория эмоций обладает отдельным отпечатком. Ланге оказался в нужном месте и в нужное время, и его имя попало в название теории Дьюи.</p>
  </section>
  <section id="n_351">
   <title>
    <p>351</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и других популярных книг об эмоциях.</emphasis> — Damasio 1994. …<emphasis>словно маленькие кусочки мудрости.</emphasis> — Damasio and Carvalho 2013. Дамасио излагал свою гипотезу о соматических маркерах в трех последующих книгах. Смотрите также heam.info/damasio-1. …<emphasis>трансформируются в осознанные ощущения.</emphasis> — Damasio and Carvalho 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_352">
   <title>
    <p>352</p>
   </title>
   <p>Маппеты — семейство кукольных персонажей, созданных кукольником Джимом Хенсоном и использовавшихся в различных сериалах («Улица Сезам», «Маппет-шоу» и других). Лягушонок Кермит — один из Маппетов. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_353">
   <title>
    <p>353</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>доказать ложь логически невозможно.</emphasis> — Надежда может быть опасной для науки; смотрите heam.info/essentialism-1.</p>
  </section>
  <section id="n_354">
   <title>
    <p>354</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>предположительно является источником эссенциализма.</emphasis> — Специалист в возрастной психологии Фэй Сю, с которой мы встречались в главе 5, называет слова «заместителями сущностей» (Xu 2002). <emphasis>«…для которой это слово должно быть именем».</emphasis> — James (1890) 2007, 195. …<emphasis>категории отражают четкие границы в природе.</emphasis> — Философы для описания категорий с сущностями используют термин «естественные виды». Эти категории имеют четкие границы в природе. Например, если вы считаете, что категория эмоций — это естественный вид, то ее отпечаток — это набор необходимых и достаточных признаков, которые описывают все случаи; это по аналогии определяет вид эмоции. Глубинная причина эмоции определяет категорию по подобию (Barrett 2006a).</p>
  </section>
  <section id="n_355">
   <title>
    <p>355</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>от первоначального красного «бликета».</emphasis> — Gopnik and Sobel 2000. …<emphasis>расширить понятия, игнорируя вариации.</emphasis> — В раннем возрасте у младенцев имеется много понятий, и они способны проводить индукцию. Например, Bergelson and Swingley 2012; Parise and Csibra 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_356">
   <title>
    <p>356</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>сжимает ее до эффективных сводок.</emphasis> — Дополнительные подробности смотрите на heam.info/finlay-2.</p>
  </section>
  <section id="n_357">
   <title>
    <p>357</p>
   </title>
   <p><emphasis>«…отпечаток своего низкого происхождения».</emphasis> — Darwin (1871) 2004, 689. …<emphasis>ставит вас на вершину животного мира.</emphasis> — Аристотель, Дарвин и другие оцениваются на heam.info/beast-1.</p>
  </section>
  <section id="n_358">
   <title>
    <p>358</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>а мир — полностью снаружи.</emphasis> — Различные ответвления классического взгляда обрисовывают эти рамки по-разному; смотрите heam.info/boundary-1.</p>
  </section>
  <section id="n_359">
   <title>
    <p>359</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>происхождение от общего предка.</emphasis> — Darwin (1872) 2005, 11.</p>
  </section>
  <section id="n_360">
   <title>
    <p>360</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>утверждал это больше десятка раз.</emphasis> — Там же, 19 (дважды), 25, 27 (дважды), 30 (дважды), 32, 39, 44 (трижды), 46, 187 (дважды). …<emphasis>в его аргументах, касающихся эволюции.</emphasis> — Заявление, которое взбесило многих его современников; смотрите heam.info/darwin-4.</p>
  </section>
  <section id="n_361">
   <title>
    <p>361</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>который пространно излагал дарвиновские идеи.</emphasis> — В современной психологии Флойд Олпорт обсуждается нечасто, но его брат Гордон Олпорт является приметной фигурой в социальной психологии. Он написал важные научные работы о личности и предрассудках и обучал нескольких наиболее авторитетных психологов XX века. …<emphasis>из которого развивается вторая.</emphasis> — Allport 1924, 215.</p>
  </section>
  <section id="n_362">
   <title>
    <p>362</p>
   </title>
   <p>В оригинале автор намеренно использовала искаженное слово. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_363">
   <title>
    <p>363</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>отдых и ТВ.</emphasis> — Gardner 1975.</p>
  </section>
  <section id="n_364">
   <title>
    <p>364</p>
   </title>
   <p>Значительное количество пациентов, которые страдают от афазии Брока, не имеют повреждений в центре Брока, и, наоборот, половина людей с повреждениями центра Брока не демонстрируют афазии Брока. Ученые продолжают спорить о функции центра Брока, который лучше называть боковой префронтальной корой, но мало кто считает, что его специфика — порождение языка, грамматические способности или даже общая обработка лингвистической информации. Согласно нынешнему мнению, он является частью нескольких внутренних сетей, включая интероцептивную и управляющую сети. Что касается языка, то управляющая сеть помогает вашему мозгу выбирать между конфликтующими вариантами, такими как близко звучащие разные слова, например «деревня — деревья», но, как мы видели в главе 6, эта сеть участвует и в других, не языковых задачах.</p>
  </section>
  <section id="n_365">
   <title>
    <p>365</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>множество доказательств, что он неправ.</emphasis> — Finger 2001. …<emphasis>совершенно здоровые центры Брока.</emphasis> — Это согласуется с другими доступными на этот момент доказательствами; смотрите heam.info/broca-1. …<emphasis>укрепленным здоровой дозой эссенциализма.</emphasis> — Lorch 2008. Смотрите также heam.info/broca-2. …<emphasis>придав прочности эссенциалистским взглядам.</emphasis> — Полную историю центра Брока смотрите на heam.info/broca-3.</p>
  </section>
  <section id="n_366">
   <title>
    <p>366</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>был создан путем эволюции.</emphasis> — Смотрите больше о «Происхождении человека» на heam.info/darwin-5. …<emphasis>наше «низкое происхождение».</emphasis> — Darwin (1871) 2004, 89, 689.</p>
  </section>
  <section id="n_367">
   <title>
    <p>367</p>
   </title>
   <p>Большая лимбическая доля (фр.). <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_368">
   <title>
    <p>368</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которые контролируют анималистические эмоции человечества.</emphasis> — Термин «лимбический» происходит из мрачного мира анатомии XVII века; смотрите heam.info/limbic-1. …<emphasis>в качестве венца — наша рациональность.</emphasis> — Идеи Дарвина пришли от Платона и Аристотеля; смотрите heam.info/darwin-6.</p>
  </section>
  <section id="n_369">
   <title>
    <p>369</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>чтобы рассматривать ее как систему.</emphasis> — Критику понятия лимбической системы смотрите на heam.info/limbic-2.</p>
  </section>
  <section id="n_370">
   <title>
    <p>370</p>
   </title>
   <p>На самом деле в диалоге «Федр» Платон писал о структуре души: «В начале этой речи мы каждую душу разделили на три вида: две части ее мы уподобили коням по виду, третью — возничему. Пусть и сейчас это будет так. Из коней, говорим мы, один хорош, а другой нет. А чем хорош один и плох другой, мы не говорили, и об этом надо сказать сейчас. Так вот, один из них прекрасных статей, стройный на вид, шея у него высокая, храп с горбинкой, масть белая, он черноокий, любит почет, но при этом рассудителен и совестлив; он друг истинного мнения, его не надо погонять бичом, можно направлять его одним лишь приказанием и словом. А другой — горбатый, тучный, дурно сложен, шея у него мощная, да короткая, он курносый, черной масти, а глаза светлые, полнокровный, друг наглости и похвальбы, от косм вокруг ушей он глухой и еле повинуется бичу и стрекалам». Возничего традиционно считают Разумом, а коней трактовали по-разному: благородные чувства и низкие страсти, волевой порыв и страсть, и даже подсознание и бессознательное. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_371">
   <title>
    <p>371</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>колесничего, который управляет двумя конями.</emphasis> — Платон называл свою модель трехчастной душой; смотрите heam.info/plato-1. …<emphasis>человеческие конструкты, зависящие от понятий.</emphasis> — Сегодня на практике используются оба взгляда (Dreyfus and Thompson 2007).</p>
  </section>
  <section id="n_372">
   <title>
    <p>372</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>воспринимаем мир через суждения и умозаключения.</emphasis> — Sabra 1989, цитируется в Hohwy 2013, 5. …<emphasis>памяти, воображения и рассудка.</emphasis> — Об этих христианских теологах смотрите больше на heam.info/medieval-1. <emphasis>«…элементарным функциям последнего».</emphasis> — James (1890) 2007, 28. …<emphasis>эволюции эссенциалистского рода.</emphasis> — Смотрите heam.info/war-1.</p>
  </section>
  <section id="n_373">
   <title>
    <p>373</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>как центры в мозге.</emphasis> — «Я описываю психическую жизнь как метафору двух агентов, называемых Система 1 и Система 2, которые обеспечивают соответственно быстрое и медленное мышление. Я говорю о чертах интуитивного и осознанного мышления, как если бы это были характеры и нравы двух персонажей в вашем мозге. На картине, которая возникла в результате недавнего исследования, интуитивная Система 1 более весома, чем говорит вам ваш опыт, и она является тайным автором большого количества сделанных вами выборов и суждений» (Kahneman 2011, 13). Как и большинство идей в психологии, Система 1 и Система 2 — это метафоры или понятия социальной реальности, которые люди используют по соглашению для называния явлений, а не для процессов или систем мозга. Система 1 относится ко времени, когда прогнозы меньше скорректированы ошибкой прогноза. Система 2 относится ко времени, когда прогнозы больше скорректированы ошибкой прогноза.</p>
  </section>
  <section id="n_374">
   <title>
    <p>374</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>конструктивистская теория памяти.</emphasis> — Schacter 1996.</p>
  </section>
  <section id="n_375">
   <title>
    <p>375</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>чтобы мять их так и этак…</emphasis> — Pinker 2002. …<emphasis>насколько мы чувствительны к окружающей среде.</emphasis> — Например, Charney 2012; смотрите heam.info/genes-1.</p>
  </section>
  <section id="n_376">
   <title>
    <p>376</p>
   </title>
   <p><emphasis>«…действиям учатся или они являются врожденными».</emphasis> — Pinker 2002, 40–41. <emphasis>Дьявол кроется в деталях…</emphasis> — Смотрите heam.info/evolution-3.</p>
  </section>
  <section id="n_377">
   <title>
    <p>377</p>
   </title>
   <p>В телесериале используется фраза «Все это случалось раньше и случится снова». <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_378">
   <title>
    <p>378</p>
   </title>
   <p><emphasis>…бой, бегство, кормление и спаривание.</emphasis> — Эти виды поведения были собраны в одну группу в 1958 году психологом Карлом Прибрамом (Pribram 1958).</p>
  </section>
  <section id="n_379">
   <title>
    <p>379</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>представлялась действующей наподобие компьютера.</emphasis> — Neisser 2014; Fodor 1983; Chomsky 1980; Pinker 1997.</p>
  </section>
  <section id="n_380">
   <title>
    <p>380</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>когда исследования эмоций якобы не проводились.</emphasis> — Duffy 1934, 1941. …<emphasis>большинство моих коллег-специалистов никогда не слышали.</emphasis> — Краткий список публикаций есть на heam.info/chorus-1. …<emphasis>и размышляли о конструктивистских идеях.</emphasis> — Gendron and Barrett 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_381">
   <title>
    <p>381</p>
   </title>
   <p><emphasis>«…отвергнуть саму науку».</emphasis> — Kuhn 1966, 79. …<emphasis>выясняют, как создаются эмоции.</emphasis> — Подробности инициатив по чтению мимики, проявленных Microsoft, Apple и так далее, смотрите на heam.info/faces-3.</p>
  </section>
  <section id="n_382">
   <title>
    <p>382</p>
   </title>
   <p><emphasis>Они следуют идеологии.</emphasis> — Lewontin 1991.</p>
  </section>
  <section id="n_383">
   <title>
    <p>383</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>изменить, кем вы станете завтра.</emphasis> — Мы говорим не о радикальных преобразованиях, а о маленьких постепенных изменениях.</p>
  </section>
  <section id="n_384">
   <title>
    <p>384</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>если сильно постараетесь.</emphasis> — Популярная теория эмоциональной регуляции, которая используется в книгах по самосовершенствованию, восходит к психологу Джеймсу Гроссу. Недавний пример смотрите в Gross 2015. Смотрите также heam.info/gross-1.</p>
  </section>
  <section id="n_385">
   <title>
    <p>385</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>перегруженная сахаром и плохими жирами.</emphasis> — Kiecolt-Glaser 2010. …<emphasis>регулярно недосыпают…</emphasis> — National Sleep Foundation 2011. …<emphasis>возможной депрессии и прочим недомоганиям.</emphasis> — Cassoff et al. 2012; Banks and Dinges 2007; Harvey et al. 2011; Goldstein and Walker 2014. …<emphasis>еще хуже для телесных ресурсов.</emphasis> — Некоторые подтверждения, что люди ставят нереалистичные цели (из Rottenberg 2014): в 2006 году свыше 25% старшеклассников сказали, что для них крайне важно много зарабатывать, в то время как в 1976 году эта величина составляла 16% (Bachman et al. 2006); 31% сказали, что у них есть цель однажды прославиться (Halpern 2008); количество людей, делающих эстетические процедуры, выросло на 20% только в 2015 году и на 500% в промежуток с 1997 по 2007 год, как указывает Американское общество пластической эстетической хирургии (American Society for Aesthetic Plastic Surgery 2016). …<emphasis>разрушает ваш режим сна.</emphasis> — Chang, Aeschbach, et al. 2015. Смотрите heam.info/sleep-1.</p>
  </section>
  <section id="n_386">
   <title>
    <p>386</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>для каких-нибудь форм расстройств.</emphasis> — TedMed 2015. Недавнее исследование Клиники Мэйо подтвердило эту высокую величину, сообщив, что 26% американцев принимают рецептурные опиаты или антидепрессанты (Nauert 2013). Согласно данным Американской психологической ассоциации (American Psychological Association 2012), от 80 до 90% обследованных людей полагают, что люди принимают наркотики для облечения стрессов. За десятилетний период (с 2002 по 2012 год) произошло 200%-ное увеличение использования опиатов, более сильных, чем морфин, а большинство людей, принимающих рецептурные опиаты (80%), принимают эквиваленты морфина или более сильные вещества; это составляло почти 7% взрослого населения США в 2012 году, как указывает Центр контроля и предотвращения заболеваний (Center for Disease Control and Prevention 2015).</p>
  </section>
  <section id="n_387">
   <title>
    <p>387</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>энергично и регулярно занимайтесь спортом…</emphasis> — Бесчисленные исследования показывают, что упражнения приносят пользу здоровью многими различными путями (Gleeson et al. 2011; Denham et al. 2016; Erickson et al. 2011), в частности, полезны пробежки — по крайней мере, если вы крыса (Nokia et al. 2016). …<emphasis>и высыпайтесь.</emphasis> — Goldstein and Walker 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_388">
   <title>
    <p>388</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>с помощью интероцептивной системы.</emphasis> — Olausson et al. 2010; McGlone et al. 2014<emphasis>. …можете воспринимать их как неприятные ощущения.</emphasis> — Например, Tejero-Fernández et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_389">
   <title>
    <p>389</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>физической активности и замедленного дыхания.</emphasis> — Глубокое медленное дыхание помогает оживить вашу парасимпатическую нервную систему, которая, в свою очередь, оказывает успокаивающий эффект. Это простой способ управления ресурсами тела. Быстрое дыхание обладает обратным эффектом. …<emphasis>опасным воспалениям в вашем теле.</emphasis> — Kiecolt-Glaser et al. 2014; Kiecolt-Glaser et al. 2010. …<emphasis>депрессии и прочих заболеваний.</emphasis> — Pinto et al. 2012; Ford 2002; Josefsson et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_390">
   <title>
    <p>390</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>помогают психическим больным выздоравливать быстрее.</emphasis> — Park and Mattson 2009; Beukeboom et al. 2012. Также хорошо известны вредные воздействия неконтролируемого шума, недостатка озеленения, неправильной температуры, скоплений людей, нехватки свежих плодов и прочих проблем бедности, как мы обсудим в главе 10.</p>
  </section>
  <section id="n_391">
   <title>
    <p>391</p>
   </title>
   <p>Руминация в психиатрии — это навязчивый тип мышления, при котором в голове постоянно возникают одни и те же темы или мысли, вытесняя остальные виды психической активности. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_392">
   <title>
    <p>392</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>это тоже полезно для бюджета.</emphasis> — Плач, когда он замедляет ваше дыхание, стимулирует вашу парасимпатическую нервную систему, которая помогает вам успокоиться; смотрите heam.info/crying-1.</p>
  </section>
  <section id="n_393">
   <title>
    <p>393</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>вы пожнете плоды.</emphasis> — Dunn et al. 2011. Смотрите также Dunn and Norton 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_394">
   <title>
    <p>394</p>
   </title>
   <p><emphasis>Вязание явно работает…</emphasis> — Clave-Brule et al. 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_395">
   <title>
    <p>395</p>
   </title>
   <p><emphasis>«…чем чисто когнитивные способности».</emphasis> — Goleman 1998, 34. …<emphasis>то вы эмоционально грамотны.</emphasis> — Например, в Bourassa-Perron 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_396">
   <title>
    <p>396</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>гранулярность может быть любой — от низкой до высокой.</emphasis> — Обзор смотрите в Barrett and Bliss-Moreau 2009a.</p>
  </section>
  <section id="n_397">
   <title>
    <p>397</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и меньше дней проводят в больницах.</emphasis> — Quoidbach et al. 2014, Исследование 2, с десятью тысячами тестируемых.</p>
  </section>
  <section id="n_398">
   <title>
    <p>398</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>конструировать свой опыт по-новому.</emphasis> — Смотрите heam.info/emotions-1.</p>
  </section>
  <section id="n_399">
   <title>
    <p>399</p>
   </title>
   <p>Евгенидис, Дж. Средний пол. М.: АСТ, 2013. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_400">
   <title>
    <p>400</p>
   </title>
   <p><emphasis>В исследовании, касающемся боязни пауков…</emphasis> — Kircanski et al. 2012. «Маркировка эмоций», или «маркировка аффекта», как это называется, связана с уменьшенной активностью в зонах управления телесными ресурсами интероцептивной системы и увеличенной активностью в зоне управляющей сети (Lieberman et al. 2007; Lieberman et al. 2005).</p>
  </section>
  <section id="n_401">
   <title>
    <p>401</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>более гибкими при регулировании своих эмоций…</emphasis> — Barrett et al. 2001. Эта работа впервые показала, что люди, способные категоризировать сильный отрицательный аффект как эмоциональное переживание, имеет более хорошую эмоциональную регуляцию. Обзор смотрите в Kashdan et al. 2015. Также смотрите heam.info/negative-1. …<emphasis>менее склонны к излишней выпивке при стрессах…</emphasis> — Они потребляли на 40% меньше алкоголя по сравнению с лицами с низкой гранулярностью (Kashdan et al. 2010). …<emphasis>против того, кто их задел.</emphasis> — На 20–50 процентов менее вероятно (Pond et al. 2012). …<emphasis>правильное действие в социальных ситуациях.</emphasis> — Kimhy et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_402">
   <title>
    <p>402</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>с большим депрессивным расстройством…</emphasis> — Demiralp et al. 2012. …<emphasis>социальным тревожным расстройством…</emphasis> — Kashdan and Farmer 2014. …<emphasis>нарушениями пищевого поведения…</emphasis> — Selby et al. 2013. …<emphasis>нарушениями аутистического спектра…</emphasis> — Erbas et al. 2013. …<emphasis>пограничными расстройствами личности…</emphasis> — Suvak et al. 2011; Dixon-Gordon et al. 2014. …<emphasis>испытывает больше беспокойств и депрессивных переживаний…</emphasis> — Mennin et al. 2005, Исследование 1; Erbas et al. 2014, Исследования 2 и 3. …<emphasis>при различении положительных и отрицательных эмоций.</emphasis> — Kimhy et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_403">
   <title>
    <p>403</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>новые моменты для культивирования эмоциональной позитивности.</emphasis> — Например, Emmons and McCullough 2003; Froh et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_404">
   <title>
    <p>404</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>разозлиться перед важной игрой.</emphasis> — Ford and Tamir 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_405">
   <title>
    <p>405</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>их движений и звуков.</emphasis> — Gottman et al. 1996; Katz et al. 2012. …<emphasis>хорошо развитую понятийную систему для эмоций.</emphasis> — Например, Taumoepeau and Ruffman 2006, 2008. Обзор смотрите в Harris et al., в печати.</p>
  </section>
  <section id="n_406">
   <title>
    <p>406</p>
   </title>
   <p>Производит впечатление, насколько хорошо фильмы компании Pixar не связаны этими стереотипами. Даже персонажи фильма «Головоломка» (Inside Out), который является совершенно эссенциалистской фантазией об эмоциях, во время эмоциональных эпизодов демонстрируют широкий спектр трудноуловимых и потрясающих конфигураций для лиц и тел.</p>
  </section>
  <section id="n_407">
   <title>
    <p>407</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>для построения понятий эмоций…</emphasis> — Ensor and Hughes 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_408">
   <title>
    <p>408</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>больше приспособлены к школьным успехам.</emphasis> — Обзор смотрите в Merz et al. 2015. …<emphasis>улучшение социального поведения и успеваемости.</emphasis> — Brackett et al. 2012. Смотрите также heam.info/yale-1. …<emphasis>дают лучшую учебную поддержку…</emphasis> — Hagelskamp et al. 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_409">
   <title>
    <p>409</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>богаче лексикон и лучше понимание прочитанного.</emphasis> — Hart and Risley 1995. Подробности этих исследований находятся на heam.info/words-1. …<emphasis>отстают в нашем социальном мире.</emphasis> — Fernald et al. 2013. …<emphasis>для улучшения успеваемости…</emphasis> — Merz et al. 2015; Weisleder and Fernald 2013; Leffel and Suskind 2013; Rowe and Goldin-Meadow 2009; Hirsh-Pasek et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_410">
   <title>
    <p>410</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>чтобы с ним справляться.</emphasis> — Hart and Risley 2003.</p>
  </section>
  <section id="n_411">
   <title>
    <p>411</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>непосредственно воздействует на нервную систему ребенка.</emphasis> — Дети также учатся воспринимать аффект в голосах раньше, чем в лицах. heam.info/affect-10.</p>
  </section>
  <section id="n_412">
   <title>
    <p>412</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>на прогулку в парк.</emphasis> — Reynolds 2015; Bratman et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_413">
   <title>
    <p>413</p>
   </title>
   <p>У моего друга Кевина, который выращивал кружево королевы Анны в главе 7, есть присказка: «Милая, когда все остальное рухнет, надень красивый струящийся шарф и шикарные солнечные очки, купи машину с откидным верхом и путешествуй по стране».</p>
  </section>
  <section id="n_414">
   <title>
    <p>414</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>10% избегают повторения.</emphasis> — Spiegel 2012. Смотрите также Wood and Rünger 2016.</p>
  </section>
  <section id="n_415">
   <title>
    <p>415</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>а вовсе не для получения питательных веществ.</emphasis> — Mysels and Sullivan 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_416">
   <title>
    <p>416</p>
   </title>
   <p>Англоязычное выражение «бабочки в животе» означает мандраж, нервную дрожь, волнение перед тем, что вам нужно сделать. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_417">
   <title>
    <p>417</p>
   </title>
   <p>GRE (Graduate Record Examinations) — тест, который нужно сдавать в США и некоторых других странах при поступлении в аспирантуру, магистратуру и так далее<emphasis>. Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_418">
   <title>
    <p>418</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>ощутимые выгоды для вашей жизни.</emphasis> — Эта тема известна как переоценка стресса (Jamieson, Mendes, et al. 2013). …<emphasis>что их тело справляется.</emphasis> — Jamieson et al. 2010; Jamieson et al. 2012; Jamieson, Nock, et al. 2013. …<emphasis>и в целом заставляют людей чувствовать себя плохо.</emphasis> — Crum et al. 2013. …<emphasis>в результате люди действуют лучше.</emphasis> — John-Henderson, Rheinschmidt, et al. 2015. …<emphasis>итоговую курсовую оценку с помощью эффективной новой категоризации.</emphasis> — Jamieson et al. 2016. …<emphasis>где приходится сводить концы с концами.</emphasis> — Только 27% учащихся, занимающихся по математике дополнительно, получают степень бакалавра; подробности смотрите на heam.info/math-1.</p>
  </section>
  <section id="n_419">
   <title>
    <p>419</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>пользу для здоровья при продолжении.</emphasis> — Cabanac and Leblanc 1983; Ekkekakis et al. 2013; Williams et al. 2012. Также благодарю Иана Клекнера за пример с корпусом морской пехоты.</p>
  </section>
  <section id="n_420">
   <title>
    <p>420</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>интенсивность самих болей.</emphasis> — Sullivan et al. 2005. …<emphasis>и меньше к ним тянуться.</emphasis> — Garland et al. 2014. <emphasis>…с симптомами болей при долговременном использовании.</emphasis> — Chen 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_421">
   <title>
    <p>421</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>как если бы было вашей сущностью.</emphasis> — Больше о точке зрения западной психологии на «собственное “я”» смотрите на heam.info/self-1.</p>
  </section>
  <section id="n_422">
   <title>
    <p>422</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>мы бы назвали затяжным неприятным аффектом.</emphasis> — Буддизм относится к собственности, подтверждающей свое «я», похвалам и т. д. как к «психическим ядам». Они не только заставляют вас страдать (то есть чувствовать себя подобно самозванцу), но также вы ощущаете побуждение вредить чему-либо, что может сделать вас «недействительным» или угрожает демаскировать ваше вымышленное «я». Пример вымышленного «я» смотрите на heam.info/self-2. <emphasis>Это непреходящее бедствие.</emphasis> — Также хорошая идея — отказаться от вымысла, что люди остаются теми же самыми; смотрите heam.info/self-3.</p>
  </section>
  <section id="n_423">
   <title>
    <p>423</p>
   </title>
   <p><emphasis>Оно зависит от других людей.</emphasis> — Я не говорю, что ваше «я» — простое отражение того, как другие смотрят на вас или обращаются с вами. Это символический интеракционизм, предложенный философом Джорджем Гербертом Мидом и социологом Чарльзом Хортоном Кули. Вы когда-нибудь обращали внимание, что вы действуете и ощущаете себя совершенно по-другому, когда вы находитесь в новом окружении, где никто не знает, кто вы есть (например, поездка на самолете)? …<emphasis>не можете быть «я» сам по себе.</emphasis> — Это характерная фраза социального психолога Хэзел Маркус. …<emphasis>по имени Уилсон из волейбольного мяча.</emphasis> — Имя Уилсон было написано на волейбольном мяче, поскольку он был сделан компанией Wilson Sporting Goods Company.</p>
  </section>
  <section id="n_424">
   <title>
    <p>424</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>«вещи, которые могут защитить вас от жалящих насекомых» и «страх».</emphasis> — «Я» — понятие, но не в таком смысле, как подразумевают социальные психологи; смотрите heam.info/self-4.</p>
  </section>
  <section id="n_425">
   <title>
    <p>425</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>говорят, что у нас есть много «я»…</emphasis> — После пионерского исследования психолога Хэзел Маркус; смотрите heam.info/markus-1. …<emphasis>сдвиг целей основан на ситуации.</emphasis> — Не исключено, что эта совокупность случаев, являющихся «вашим “я”», удерживается вместе каким-то словом — возможно, вашим именем? Смотрите heam.info/self-5.</p>
  </section>
  <section id="n_426">
   <title>
    <p>426</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>однако они всегда соотносятся с одним и тем же телом.</emphasis> — Lebrecht et al. 2012. …<emphasis>вашего ощущения самого себя.</emphasis> — Другие ученые и философы имеют сходное восприятие (Damasio 1999; Craig 2015).</p>
  </section>
  <section id="n_427">
   <title>
    <p>427</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>теряете чувство собственного «я».</emphasis> — Prebble et al. 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_428">
   <title>
    <p>428</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>«репутация», «власть» и «благополучие» становятся ненужными.</emphasis> — Деконструирование собственного «я» означает отбрасывание душевных ядов для раскрытия истинной природы опыта, например дхарма в буддийском учении абхидхарма.</p>
  </section>
  <section id="n_429">
   <title>
    <p>429</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>как таблетка лекарства в воде.</emphasis> — Горе от брошенности несколько сложнее, поскольку формирование привязанности к кому-либо означает, что вы вдвоем совместно регулируете бюджеты тел друг друга, и поэтому разделение и утрата на самом деле подразумевают определенную новую калибровку вашего бюджета с учетом этого.</p>
  </section>
  <section id="n_430">
   <title>
    <p>430</p>
   </title>
   <p>С точки зрения буддизма мы можем сказать, что деконструирование собственного «я» помогает «приостановить категоризацию». С точки зрения нейробиологии, однако, мозг никогда не прекращает прогнозирование, так что вы не можете отключить понятия.</p>
  </section>
  <section id="n_431">
   <title>
    <p>431</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>соединения между этими зонами прочнее.</emphasis> — Tang et al. 2015; Creswell et al., в печати. Сводку связанных с мозгом воздействий для трех типов медитативных практик смотрите на heam.info/meditation-1. …<emphasis>не все эксперименты были строго контролируемыми.</emphasis> — Как медитация помогает кому-либо деконструировать собственное «я» и при этом осознавать — вопрос открытый; смотрите info/meditation-2.</p>
  </section>
  <section id="n_432">
   <title>
    <p>432</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>намного более великого, чем вы сами.</emphasis> — Keltner and Haidt 2003. Благоговейный трепет для атеистов аналогичен вере для верующих (Caldwell-Harris et al. 2011).</p>
  </section>
  <section id="n_433">
   <title>
    <p>433</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>под их песню очень комфортно засыпать.</emphasis> — Стрекочут только самцы; для разных целей у них есть разные песни, однако большей частью они издают звуки, чтобы привлекать самок. Поэтому сделайте небольшое умозаключение и думайте об этих звуках как о восхитительных любовных песнях природы.</p>
  </section>
  <section id="n_434">
   <title>
    <p>434</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>не подтвердил причинно-следственную связь.</emphasis> — Stellar et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_435">
   <title>
    <p>435</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>миг аффективного реализма.</emphasis> — Rimmele et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_436">
   <title>
    <p>436</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>прогнозируем и категоризируем синхронно.</emphasis> — Gendron and Barrett, в печати; Stolk et al. 2016.</p>
  </section>
  <section id="n_437">
   <title>
    <p>437</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>видят, как поднимается и опускается чужая грудная клетка.</emphasis> — Косвенные подтверждающие свидетельства смотрите в Giuliano et al. 2015. …<emphasis>чтобы готовить их к гипнозу.</emphasis> — Некоторые ученые называют этот феномен аффективной синхронностью или аффективным заражением.</p>
  </section>
  <section id="n_438">
   <title>
    <p>438</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>пчелы, муравьи и тараканы.</emphasis> — Broly and Deneubourg 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_439">
   <title>
    <p>439</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>будучи также и отправителем.</emphasis> — Zaki et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_440">
   <title>
    <p>440</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>заболевают только 25–40 процентов.</emphasis> — Cohen and Williamson 1991.</p>
  </section>
  <section id="n_441">
   <title>
    <p>441</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>подхватите простуду от микробов в носу…</emphasis> — Cohen et al. 2003.</p>
  </section>
  <section id="n_442">
   <title>
    <p>442</p>
   </title>
   <p>Не все виды воспалений подразумевают действие цитокинов и не все цитокины вызывают воспаление. Мы касаемся только хронических воспалений, которые вызываются провоспалительными цитокинами. Для простоты я просто говорю «цитокины».</p>
  </section>
  <section id="n_443">
   <title>
    <p>443</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>воспаление обостряется.</emphasis> — Yeager et al. 2011. Больше о воспалении смотрите на heam.info/inflammation-1.</p>
  </section>
  <section id="n_444">
   <title>
    <p>444</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>начинаете чувствовать себя совсем паршиво.</emphasis> — В лаборатории, когда участникам исследования делали инъекции тифозной вакцины, что вызывает временное увеличение количества провоспалительных цитокинов, это было связано с повышенной активностью в интероцептивной системе вместе с сообщениями о переживании усталости и крайне неприятных ощущениях в общем (Eisenberger et al. 2010; Harrison, Brydon, Walker, Gray, Steptoe, and Critchley 2009; Harrison, Brydon, Walker, Gray, Steptoe, Dolan, et al. 2009). …<emphasis>цитокины, а они усиливают воспаление.</emphasis> — Mathis and Shoelson 2011. …<emphasis>и даже чаще болеют.</emphasis> — Yang et al. 2016; Cohen et al. 1997; Holt-Lunstad et al. 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_445">
   <title>
    <p>445</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>переходить из тела в мозг.</emphasis> — Провоспалительные цитокины пересекают барьер кровь — мозг (Dantzer et al. 2000; Wilson et al. 2002; Miller et al. 2013). …<emphasis>с клетками, которые выделяют эти цитокины.</emphasis> — Louveau et al. 2015. …<emphasis>в частности, в вашей интероцептивной системе…</emphasis> — Soskin et al. 2012; Ganzel et al. 2010; McEwen and Gianaros 2011; McEwen et al. 2015. Смотрите heam.info/inflammation-2. …<emphasis>концентрацию внимания и вспоминание вещей…</emphasis> — Karlsson et al. 2010. …<emphasis>а также снизить результаты на тестах проверки IQ.</emphasis> — Это порочный круг: пониженный IQ, часто связанный с тяжелым и бедным детством, предсказывает повышенные уровни воспаления в зрелом возрасте (Calvin et al. 2011). Смотрите также Metti et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_446">
   <title>
    <p>446</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>наполненное кортизолом и цитокинами.</emphasis> — Больше информации о взаимоотношениях между цитокинами и уровнями кортизола смотрите на heam.info/cortisol-2. <emphasis>…в нем устанавливается хроническое воспаление.</emphasis> — Dantzer et al. 2014; Miller et al. 2013. Эта ситуация на самом деле повышает вашу чувствительность к интероцептивным и ноцицептивным входным сигналам (Walker et al. 2014).</p>
  </section>
  <section id="n_447">
   <title>
    <p>447</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>вы действительно в настоящей беде.</emphasis> — Dowlati et al. 2010; Slavich and Cole 2013; Slavich and Irwin 2014; Seruga et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_448">
   <title>
    <p>448</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>действует как удобрение для болезни.</emphasis> — Irwin and Cole 2011; Slavich and Cole 2013. Больше о стрессах, генах и цитокинах смотрите на heam.info/cytokines-1. Смотрите также heam.info/glial-1. <emphasis>В результате смерть от рака приближается.</emphasis> — Связанное со стрессом увеличение активности симпатической нервной системы (СНС) стимулирует экспрессию генов, связанных с провоспалительной системой, и препятствует экспрессии генов, связанных с антивирусной иммунной системой, — по мере воспроизводства клеток (Irwin and Cole 2011). Эти транскрипционные эффекты наблюдались в ткани молочной железы, в лимфоузлах и в мозге (Williams et al. 2009; Sloan et al. 2007; Drnevich et al. 2012). Таким образом, острое физиологическое состояние может влиять на клеточное строение в течение дней, недель, месяцев и даже лет (Slavich and Cole 2013), что усиливает уязвимость для рака. Связанная со стрессом активность СНС также непосредственно влияет на микросреду раковых клеток, способствуя метастазам, повышая способность раковых клеток к размножению и повышая смертность. (Antoni et al. 2006; Cole and Sood 2012).</p>
  </section>
  <section id="n_449">
   <title>
    <p>449</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>который отличает его от всех прочих.</emphasis> — Zachar and Kendler 2007; Zachar 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_450">
   <title>
    <p>450</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>все они связаны с повреждением распределительной сети.</emphasis> — Menon 2011; Crossley et al. 2014; Goodkind et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_451">
   <title>
    <p>451</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>бедности, жестоком обращении или одиночестве.</emphasis> — Обсуждение детских невзгод и ранней смертности во взрослом возрасте смотрите в Danese and McEwen 2012. О смертях, связанных с одиночеством, смотрите Perissinotto et al. 2012. О связи между бедностью и развитием мозга смотрите Hanson et al. 2013, а о связи между бедным детством и преждевременной смертностью во взрослом возрасте (не зависящей от истории семьи, этнической принадлежности, курения и прочих факторов риска) смотрите Hertzman and Boyce 2010. Также смотрите Adler et al. 1994.</p>
  </section>
  <section id="n_452">
   <title>
    <p>452</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>как если бы стресс и эмоции были независимы.</emphasis> — Редкий контрпример смотрите в Lazarus 1998.</p>
  </section>
  <section id="n_453">
   <title>
    <p>453</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которая распределяет телесные ресурсы.</emphasis> — Ganzel et al. 2010; McEwen and Gianaros 2011; McEwen et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_454">
   <title>
    <p>454</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>точно управлять телесными ресурсами.</emphasis> — Например, Danese and McEwen 2012; Sheridan and McLaughlin 2014; Schilling et al. 2008; Ansell et al. 2012; Hart and Rubia 2012; Teicher and Samson 2016; Felitti et al. 1998. Больше о том, как неблагоприятное детство влияет на связи мозга, смотрите на heam.info/adversity-1. …<emphasis>ставит детей на путь, ведущий к хроническим болезням.</emphasis> — Miller and Chen 2010. …<emphasis>жестокое обращение или пренебрежение в детстве.</emphasis> — Teicher et al. 2002; Teicher et al. 2003; Teicher et al. 2006; Teicher and Samson 2016. …<emphasis>как результату травли.</emphasis> — Teicher et al. 2002; Teicher et al. 2003; Teicher et al. 2006. …<emphasis>к психическим и физическим заболеваниям.</emphasis> — Copeland et al. 2014. …<emphasis>рака и прочих болезней.</emphasis> — Repetti et al. 2002. Больше о вредном влиянии стресса смотрите на heam.info/stress-3.</p>
  </section>
  <section id="n_455">
   <title>
    <p>455</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>при восстановлении при раке предстательной железы…</emphasis> — Hoyt et al. 2013. …<emphasis>или после стрессового события…</emphasis> — Master et al. 2009. …<emphasis>аффект, который они не маркировали.</emphasis> — Hoyt et al. 2013. …<emphasis>с симптомами, касающимися рака.</emphasis> — Stanton et al. 2000; Stanton et al. 2002<emphasis>. …которые ведут к плохому здоровью.</emphasis> — Маркировка уменьшает реакционную способность симпатической нервной системы к негативным образам на срок до недели (Tabibnia et al. 2008).</p>
  </section>
  <section id="n_456">
   <title>
    <p>456</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>мозгпредсказывает, чтоповреждениенеизбежно.</emphasis> — International Association for the Study of Pain 2012. Международная ассоциация по изучению боли сейчас определяет боль как эмоциональное переживание и пишет, что «боль всегда субъективна. Каждый человек учится применению этого слова посредством опыта, связанного с травмами в раннем возрасте». Перевод: боль — это совокупность восприятий, которые различаются между собой, и понятие, необходимое для конструирования этих восприятий, изучается в раннем возрасте. Звучит как теория конструирования эмоций, не так ли?</p>
  </section>
  <section id="n_457">
   <title>
    <p>457</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>сделали их осмысленными.</emphasis> — Пример зон регулирования бюджета, обрабатывающих ошибки ноцицептивного прогноза, смотрите в Roy et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_458">
   <title>
    <p>458</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>меняют свою активность.</emphasis> — Например, Wiech et al. 2010. Обзор смотрите в Tracey 2010; Wager and Atlas 2015. …<emphasis>например сахарной пилюли.</emphasis> — Büchel et al. 2014; Tracey 2010; Wager and Atlas 2015. …<emphasis>и прочим наркотикам-опиатам.</emphasis> — Опиаты — не единственные нейромедиаторы, ответственные за эффект плацебо. Также задействуется холецистокинин (CKK), который действует на эндогенные каннабиноидные рецепторы в вашем мозге так же, как марихуана. Холецистокинин подтягивает ноцицепцию, в то время как опиаты понижают ее (Wager and Atlas 2015). …<emphasis>прозвище «ваша внутренняя аптечка».</emphasis> — Benedetti et al. 2006; Benedetti 2014; Tracey 2010; Wager and Atlas 2015. Смотрите также heam.info/opioids-1. Многие люди полагают, что допамин — это нейрохимическое вещество, которое связано с позитивностью и вознаграждением; больше об этом смотрите на heam.info/dopamine-1.</p>
  </section>
  <section id="n_459">
   <title>
    <p>459</p>
   </title>
   <p>В нашем обсуждении я продолжу говорить об интероцепции и ноцицепции по отдельности.</p>
  </section>
  <section id="n_460">
   <title>
    <p>460</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>знакомую пару систем, интероцептивную и управляющую.</emphasis> — Другой пример, как эти самые системы мозга действуют, чтобы придать смысл ноцицептивному входному сигналу во время конструирования опыта боли, смотрите в Woo et al. 2015. Больше информации о сходствах между конструированием боли и эмоций смотрите на heam.info/pain-1. …<emphasis>ноцицепция — форма интероцепции.</emphasis> — Выдающийся нейроанатом Артур (Бад) Крэйг, который знает об этой системе цепей больше, чем кто-либо в мире, подтверждает, что ноцицепция — это форма интероцепции (Craig 2015). Смотрите heam.info/craig-1.</p>
  </section>
  <section id="n_461">
   <title>
    <p>461</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>вы сообщите, что ощущаете боль сильнее.</emphasis> — Например, Wiech and Tracey 2009; Roy et al. 2009; Bushnell et al. 2013; Ellingsen et al. 2013. …<emphasis>словно менять громкость звука.</emphasis> — Частичный набросок этой системы смотрите в Wager and Atlas 2015. …<emphasis>что докладывается вашему мозгу.</emphasis> — Больше о ноцицептивных путях смотрите на heam.info/pain-2. …<emphasis>может появиться ощущение боли в животе.</emphasis> — Например, Traub et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_462">
   <title>
    <p>462</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>боль в спине.</emphasis> — Хроническая боль может быть невропатической, воспалительной или идиопатической; смотрите heam.info/pain-3. …<emphasis>635 миллиардов долларов ежегодно.</emphasis> — American Academy of Pain Medicine 2012. …<emphasis>более чем в половине случаев.</emphasis> — В работе Apkarian et al. 2013 оценивается, что 50 миллионов американцев полностью или частично нетрудоспособны от болей. …<emphasis>одна из величайших медицинских загадок.</emphasis> — Одна часть загадки: опиоидные препараты, принимаемые для ослабления болей, фактически причастны к преобразованию острых болей в хронические боли; смотрите исчерпывающий обзор о гипералгезии, связанной с опиатами, в Lee et al. 2011. Смотрите также heam.info/opioids-2.</p>
  </section>
  <section id="n_463">
   <title>
    <p>463</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>коренящееся в воспалении.</emphasis> — Borsook 2012; Scholz and Woolf 2007; Tsuda et al. 2013. Международная ассоциация по изучению боли определяет хроническую боль (которая у нее называется «невропатической болью» как «боль, вызванная поражением или заболеванием соматосенсорной системы» (International Association for the Study of Pain 2012). Искаженные предсказания считают это «болезнью».</p>
  </section>
  <section id="n_464">
   <title>
    <p>464</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>мозг продолжает выдавать о них предсказания.</emphasis> — Van der Laan et al. 2011. Больше о синдроме фантомных конечностей смотрите на heam.info/phantom-1.</p>
  </section>
  <section id="n_465">
   <title>
    <p>465</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>с большей вероятностью развивается постоянная боль.</emphasis> — Beggs et al. 2012. …<emphasis>от усиленной боли в позднем детстве.</emphasis> — Hermann et al. 2006; Walker et al. 2009. …<emphasis>регулярно не использовали анестезию.</emphasis> — «Википедия», Pain in Babies, последнее изменение 23 февраля 2016 года, http://en.wikipedia.org/wiki/Pain_in_babies. …<emphasis>связано с плохими ноцицептивными предсказаниями.</emphasis> — National Institute of Neurological Disorders and Stroke 2013; Maihöfner et al. 2005; Birklein 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_466">
   <title>
    <p>466</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>результаты будут выглядеть несколько различными.</emphasis> — В главе 1 мы обсуждали использование классификации по шаблонам, чтобы диагностировать случаи различных категорий эмоций (например, отличать случаи страха от случаев гнева). Каждый классификатор — это не состояние мозга для эмоции; шаблон, который успешно диагностирует случаи для какой-то эмоции, — это абстрактное статистическое представление, которое не обязано существовать для каждого случая в этой категории. То же самое верно для эмоций и боли. Мой коллега Тор Д. Вагер опубликовал классификатор шаблонов, который успешно различает ноцицептивную боль и эмоции (Wager et al. 2013; Chang, Gianaros, et al. 2015), и вместе мы опубликовали классификаторы шаблонов для гнева, печали, страха, отвращения и счастья (Wager et al. 2015). Эти классификаторы — не нейронные сущности для боли и эмоций, а статистические сводки сильно изменчивых случаев для каждой категории. …<emphasis>также будут несколько отличаться.</emphasis> — Wilson-Mendenhall et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_467">
   <title>
    <p>467</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>для обозначения телесных ощущений.</emphasis> — Смотрите heam.info/pain-8. …<emphasis>или угрозы для ваших тканей.</emphasis> — heam.info/pain-5. …<emphasis>недостоверных данных от вашего тела.</emphasis> — Хроническая боль плюет в лицо классическому взгляду на человеческую природу; смотрите heam.info/pain-6.</p>
  </section>
  <section id="n_468">
   <title>
    <p>468</p>
   </title>
   <p>Уильям Стайрон — американский писатель XX века, лауреат Пулитцеровской премии<emphasis>. Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_469">
   <title>
    <p>469</p>
   </title>
   <p><emphasis>«…потому что страдания больше невозможно вынести».</emphasis> — Styron 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_470">
   <title>
    <p>470</p>
   </title>
   <p>Автором слов Don’t worry, be happy является индийский мистик и философ Мехер Баба. В 1988 году Бобби Макферрин, увидевший постер с этой фразой, выпустил знаменитую песню Don’t Worry, Be Happy. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_471">
   <title>
    <p>471</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>депрессия остается психическим заболеванием.</emphasis> — Чтобы сравнить количество мнений, где болезни считаются «неврологическими», а где — «психиатрическими», Neuroskeptic (2011) подсчитывает число научных работ (по темам), опубликованных в журналах Neurology и American Journal of Psychiatry с 1990 по 2001 год. Смотрите также heam.info/neurology-1. …<emphasis>особенно если гены делают вас уязвимым.</emphasis> — Определенные гены делают вас более или менее чувствительными к окружающей среде (Ellis and Boyce 2008). Информативную лекцию смотрите в Akil 2015. Смотрите также heam.info/depression-1.</p>
  </section>
  <section id="n_472">
   <title>
    <p>472</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>психиатры не могут помочь всем.</emphasis> — Olfson and Marcus 2009; Kirsch 2010. Смотрите также heam.info/depression-5. …<emphasis>а затем продолжаются всю жизнь.</emphasis> — Curry et al. 2011. …<emphasis>войны и несчастные случаи.</emphasis> — Mathers et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_473">
   <title>
    <p>473</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>не какая-то одна вещь.</emphasis> — Это верно, поскольку большинство феноменов и характеристик у людей вызваны плохими комбинациями генов, которые настолько разнообразны, что подробное генетическое объяснение (включая точные гены и механизмы, посредством которых они влияют друг на друга) для любых из них маловероятно, даже когда они имеют высокие показатели наследственности. То есть большая часть в наблюдаемой изменчивости для такой характеристики происходит вследствие генетического разнообразия (Turkheimer et al. 2014).</p>
  </section>
  <section id="n_474">
   <title>
    <p>474</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>фактической сенсорной информации от вашего тела.</emphasis> — Ваши мышцы содержат датчики энергии, например те, которые направляют сигнал об использовании энергии обратно к мозгу (Craig 2015). …<emphasis>и прочие симптомы депрессии.</emphasis> — Barrett and Simmons 2015. …<emphasis>сердечные болезни и рак.</emphasis> — Ваш обмен веществ в некоторой степени управляет вашей иммунной системой; жировые клетки выдают провоспалительные цитокины (Mathis and Shoelson 2011), а это означает, что тучность ухудшает хроническое воспаление. Смотрите, например, Spyridaki et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_475">
   <title>
    <p>475</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и вы отключаетесь.</emphasis> — Kaiser et al. 2015. Когда мы смотрим на мозг людей, страдающих от депрессии, вы видим изменения активности и связности зон мозга, которые согласуются с этой гипотезой; смотрите heam.info/depression-2.</p>
  </section>
  <section id="n_476">
   <title>
    <p>476</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>по отдельности, как части машины.</emphasis> — При депрессии широко распространено нарушение регуляции; смотрите heam.info/depression-3. …<emphasis>построена с помощью вредного прошлого опыта.</emphasis> — Ganzel et al. 2010; Dannlowski et al. 2012. Как только глюкокортикоидный ген сверхэкспрессируется в молодом возрасте (у крыс), мозговые пути становятся устоявшимися, создавая долговременную уязвимость для расстройств настроения и повышенной лабильности, даже если этот ген во взрослом возрасте отключается (Wei et al. 2012). Вредный прошлый опыт также ведет к продолжительному воспалению в детстве, которое увеличивает риск депрессии и прочих заболеваний позднее в жизни (Khandaker et al. 2014). …<emphasis>к среде и каждой мелкой проблеме.</emphasis> — Иногда называется «невротизм» или «аффективная реакционность»; также смотрите heam.info/depression-1. …<emphasis>посттравматическое стрессовое расстройство.</emphasis> — Риск максимален для высокого уровня гормона яичников прогестерона. Это может помочь объяснить, почему доля женщин, страдающих от расстройств настроения, намного выше, чем доля мужчин (Lokuge et al. 2011; Soni et al. 2013); например, Bryant et al. 2011. Смотрите также heam.info/women-1.</p>
  </section>
  <section id="n_477">
   <title>
    <p>477</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>связность в интероцептивной системе восстанавливается.</emphasis> — А именно, субгениальная передняя поясная кора уменьшает свою активность, а ее связность с остальной частью интероцептивной системы увеличивается, как и связность с таламусом, которая передает данные о прогностических ошибках (Riva-Posse et al. 2014; Seminowicz et al. 2004; Mayberg 2009; Goldapple et al. 2004; Nobler et al. 2001). Метааналитический обзор смотрите в Fu et al. 2013. …<emphasis>для которых не работает никакое лечение.</emphasis> — McGrath et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_478">
   <title>
    <p>478</p>
   </title>
   <p>Статья «Вырвать депрессию с корнем» Андре Лозано и Хелен Мейберг опубликована в журнале «В мире науки» (национальная русскоязычная версия международного журнала Scientific American), № 4, 2015 г. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_479">
   <title>
    <p>479</p>
   </title>
   <p>В этой главе я обсуждаю все тревожные расстройства как единую группу (если не указано иное), поскольку хорошо известно, что эти расстройства имеют общие причины. Многие годы предполагалось, что разнообразие тревожных расстройств объясняется биологическим различием, но (как для вас уже не должно быть удивительно) наборы их симптомов значительно перекрываются, что затрудняет изучение одного расстройства в отсутствие других.</p>
  </section>
  <section id="n_480">
   <title>
    <p>480</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>сети важны и для тревоги.</emphasis> — О связи интероцептивной и управляющей сетей во время тревоги смотрите McMenamin et al. 2014. О сходстве между тревогой и хронической болью смотрите Zhuo 2016, and Hunter and McEwen 2013. Свидетельства, подтверждающие идею, что тревога усиливает боль посредством прогноза, смотрите в Ploghaus et al. 2001. …<emphasis>ошибок прогноза в этих двух сетях.</emphasis> — Paulus and Stein 2010. …<emphasis>боли, стресса и депрессии.</emphasis> — Например, Menon 2011; Crossley et al. 2014. Полагали, что даже страх и беспокойство вызваны различными цепями (Tovote et al. 2015). Также смотрите heam.info/anxiety-1.</p>
  </section>
  <section id="n_481">
   <title>
    <p>481</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>не справляется с управлением.</emphasis> — Сравните Suvak and Barrett 2011, и Etkin and Wager 2007. Смотрите также heam.info/anxiety-2.</p>
  </section>
  <section id="n_482">
   <title>
    <p>482</p>
   </title>
   <p><emphasis>Это классическое состояние тревоги.</emphasis> — Тревога, сопровождаемая депрессией, может быть хуже, чем депрессия, сопровождаемая тревогой, поскольку в последнем случае человек может самостоятельно восстановить обработку прогностических ошибок.</p>
  </section>
  <section id="n_483">
   <title>
    <p>483</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>также принадлежат управляющей системе.</emphasis> — Van den Heuvel and Sporns 2013. …<emphasis>не может эффективно обучаться из опыта.</emphasis> — Browning et al. 2015. …<emphasis>предсказывая неточно или вообще не предсказывая.</emphasis> — Мозг, погруженный в ошибку прогноза, не обязательно встревожен; посмотрите на фонарь внимания ребенка (глава 6) или на случаи, когда новизна и неопределенность приятны (например, встреча с новым другом); смотрите, например, Wilson et al. 2013. Смотрите heam.info/anxiety-3. …<emphasis>ваш мозг их игнорирует.</emphasis> — Damasio and Carvalho 2013; Paulus and Stein 2010. …<emphasis>с чем вы не можете справиться.</emphasis> — Конкретно при использовании ошибки прогноза как «обучающего сигнала» (McNally et al. 2011; Fields and Margolis 2015). …<emphasis>знают, что их болезнь неизлечима.</emphasis> — Через шесть месяцев после серьезной операции (колостомия) те, у кого был шанс на восстановление, были меньше довольны жизнью, чем люди с постоянной инвалидностью (Smith et al. 2009). Надежда может быть жестокой хозяйкой.</p>
  </section>
  <section id="n_484">
   <title>
    <p>484</p>
   </title>
   <p><emphasis>…а также с синдромом хронической усталости.</emphasis> — Чтобы прояснить свою точку зрения: я не говорю, что депрессия и хроническая боль — это одно явление. Я говорю, что у них есть общий набор причин. Идут давние споры, являются ли определенные синдромы хронической боли независимыми от депрессии (в противопоставление точке зрения, что они являются проявлениями депрессии). В прошлом этот спор считался вариантом схемы «все это у вас в голове», когда спонтанно испытываемая боль при отсутствии повреждения тканей считалась признаком психического заболевания. Такая аргументация предполагает, что депрессия — просто психическое заболевание, но эта историческая привычка больше не значима в свете современной нейробиологии. И депрессия, и хроническая боль могут считаться нейродегенеративными болезнями мозга, которые имеют метаболические и воспалительные корни. Тот факт, что некоторые прописываемые лекарства успешно действуют для некоторых случаев депрессии, но не для хронической боли (или наоборот), не означает, что это две разных биологических категории, поскольку у депрессии дегенеративные причины. Не всех людей, страдающих от депрессии (то есть различных участников одной категории), успешно лечат одними и теми же лекарствами (то есть изменчивость — норма). Та же самая логика, вероятно, работает для любой категории хронической боли.</p>
  </section>
  <section id="n_485">
   <title>
    <p>485</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>изменчивы и эластичны.</emphasis> — Barrett 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_486">
   <title>
    <p>486</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>набор симптомов выглядит как аутизм.</emphasis> — Диагностические симптомы аутизма согласуются с моим описанием; смотрите heam.info/autism-1.</p>
  </section>
  <section id="n_487">
   <title>
    <p>487</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>имеющих множество сложных причин.</emphasis> — Jeste and Geschwind 2014. Смотрите также heam.info/autism-2.</p>
  </section>
  <section id="n_488">
   <title>
    <p>488</p>
   </title>
   <p>Будучи аутисткой, Темпл Грэндин стала специалистом по животным, профессором в Университете Колорадо и написала несколько книг. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_489">
   <title>
    <p>489</p>
   </title>
   <p><emphasis>«Взгляд на аутизм изнутри».</emphasis> — Grandin 1991. <emphasis>«…почему это не кошка».</emphasis> — Grandin 2009. <emphasis>«…и все хорошо».</emphasis> — Higashida 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_490">
   <title>
    <p>490</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>это отсутствие предсказаний.</emphasis> — Van de Cruys et al. 2014; Quattrocki and Friston 2014; Sinha et al. 2014. …<emphasis>меняют путь развития мозга.</emphasis> — Обсуждение смотрите на heam.info/autism-3.</p>
  </section>
  <section id="n_491">
   <title>
    <p>491</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>со звуком закадрового смеха.</emphasis> — Сейчас есть много подтверждений, что дети и подростки учатся и физической и социальной агрессии из средств массовой информации (Anderson et al. 2003). Комедии положений, как рассчитанные на детей, так и для общей аудитории, содержат определенную агрессию в 90% проверенных программ, по сравнению с 71% для реалити-программ (Martins and Wilson 2011). В пятидесяти телевизионных шоу, наиболее популярных у детей от двух до одиннадцати лет, эпизоды содержат в среднем четырнадцать различных случаев социальной агрессии в час, то есть каждые четыре-пять минут (Martins and Wilson 2012a). Подростки считают социальную и физическую агрессию забавной (в противопоставление огорчению), когда она в подростковых ситкомах исходит от симпатичных персонажей. Кроме того, тинейджеры сообщают, что они с большей вероятностью сами имитируют агрессию (Martins et al., в печати). Среди младшеклассников (K-5) девочки более склонны моделировать в школе агрессию в отношениях, увидев ее по телевизору (Martins and Wilson 2012b). Больше всего настораживает, что эти шоу обычно показывают, что жертвы не испытывают боли, особенно в реалити-шоу (Martins and Wilson 2011). Телевизионные шоу влияют не только на то, как дети и подростки действуют, но также на их ожидания от других. Например, после просмотра телевизионного клипа, где один персонаж наносит другому вред физически или социально агрессивным образом, дети с большей вероятностью прогнозируют, что у других людей есть враждебные намерения (Martins 2013).</p>
  </section>
  <section id="n_492">
   <title>
    <p>492</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>находятся в середине опиоидного кризиса.</emphasis> — Kolodny et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_493">
   <title>
    <p>493</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>даже если они не были голодны.</emphasis> — Mena et al. 2013. …<emphasis>может действовать как слабый анальгетик.</emphasis> — Mysels and Sullivan 2010. …<emphasis>это не так далеко от истины.</emphasis> — Avena et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_494">
   <title>
    <p>494</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>вместо этого ищут общие факторы.</emphasis> — Эти наблюдения привели Американский национальный институт психического здоровья (NIMH) к полной переустановке его научного подхода на путь, сходный с теорией конструирования эмоций. Вместо того чтобы считать, что у каждой болезни есть отдельная сущность, ученые теперь трактуют каждую из них как категорию, полную разнообразия, и ищут общие базовые причины (National Institute of Mental Health 2015).</p>
  </section>
  <section id="n_495">
   <title>
    <p>495</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>когда гроб опускают в землю.</emphasis> — Если вы не Дэн Уэгнер, социальный психолог и мой друг, который умер в 2013 году после бокового амиотрофического склероза. На церемонии прощания с Дэном по его просьбе выступавшие ходили в пластмассовых очках и с фальшивыми носами, изображая Граучо Маркса. (<emphasis>Прим. пер.</emphasis>: Граучо Маркс — американский комик. Очки с прикрепленными фальшивыми бровями, фальшивым носом и фальшивыми усами, делающие человека похожими на Маркса, являются популярным маскарадным элементом в американской культуре.)</p>
  </section>
  <section id="n_496">
   <title>
    <p>496</p>
   </title>
   <p>Мои комментарии в этой главе ограничиваются правовой системой Соединенных Штатов, хотя они могут быть верными для законодательства других стран. Все выражения вида «законодательство» и «правовая система» относятся к США.</p>
  </section>
  <section id="n_497">
   <title>
    <p>497</p>
   </title>
   <p>Доктрина stand-your-ground law реализована в законодательстве многих штатов. Согласно этому принципу, место жительства (а иногда даже любое занимаемое на законных основаниях место) является неприкосновенным и у владельца есть законное право для защиты своей собственности нападать на вторгнувшегося человека, вплоть до убийства. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_498">
   <title>
    <p>498</p>
   </title>
   <p><emphasis>Отвечаете ли вы за свои действия?</emphasis> — С юридической точки зрения вы отвечаете за уголовное деяние, но не обязательно за гражданские действия или неосмотрительные действия. …<emphasis>отдельная особь со свободой воли.</emphasis> — Исключением могут быть «провокационные высказывания» — идея, что определенные слова, произнесенные другим человеком, могут быть настолько оскорбительными, что вас могут оправдать за вред, нанесенный говорящему.</p>
  </section>
  <section id="n_499">
   <title>
    <p>499</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>особенно если вы намеревались нанести этот ущерб.</emphasis> — Закон различает действие, намерение и мотивацию; смотрите heam.info/harm-1.</p>
  </section>
  <section id="n_500">
   <title>
    <p>500</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в момент преступления.</emphasis> — People v. Patterson, 39 N.Y.2d 288 (1976).</p>
  </section>
  <section id="n_501">
   <title>
    <p>501</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>оставляет на своем пути следы разрушения.</emphasis> — Kahan and Nussbaum 1996; Percy et al. 2010. Прекрасные метафоры смотрите в Lakoff 1990. …<emphasis>ответственность людей за их действия.</emphasis> — Некоторые правоведы подтверждают, что эмоции могут быть не отходом от рациональности, а ее формой; смотрите heam.info/rational-1.</p>
  </section>
  <section id="n_502">
   <title>
    <p>502</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>для счастья, печали и страха.</emphasis> — Kreibig 2010; Siegel et al., на рассмотрении.</p>
  </section>
  <section id="n_503">
   <title>
    <p>503</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>с пожеланием бед своему оппоненту.</emphasis> — Kuppens et al. 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_504">
   <title>
    <p>504</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>намеренно накрутить себя до состояния гнева.</emphasis> — Kim et al. 2015. Знать, когда именно сердиться, — ключевой аспект эмоциональной грамотности (Ford and Tamir 2012). Смотрите также heam.info/anger-2. <emphasis>«Вы должны уйти».</emphasis> — Zavadski 2015; Sanchez and Foster 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_505">
   <title>
    <p>505</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>не обязательно связаны с эмоциями.</emphasis> — Barrett et al. 2004. Смотрите также heam.info/control-1.</p>
  </section>
  <section id="n_506">
   <title>
    <p>506</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>от двух различных систем мозга.</emphasis> — Cisek and Kalaska 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_507">
   <title>
    <p>507</p>
   </title>
   <p>В более циничные моменты я также думаю, что идея «мозга из двух систем» держится на плаву, поскольку подразумевает удобного козла отпущения — анималистическую эмоциональную часть мозга, на которую мы можем свалить свое плохое поведение.</p>
  </section>
  <section id="n_508">
   <title>
    <p>508</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>для конкретного сенсорного стимула.</emphasis> — Насамом деле только кажется, что тут только одно моторное действие. Можно производить многие слегка отличные моторные действия, чтобы получить одно и то же поведение, поскольку моторные действия вырожденны. Полезную подборку смотрите в Anderson 2014, Interlude 5. Также смотрите Franklin and Wolpert 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_509">
   <title>
    <p>509</p>
   </title>
   <p>На самом деле возможности промежуточных нейронов гораздо шире. В большинстве случаев промежуточные нейроны совершают переключение между различными нейронными сетями, создавая простор не просто для возбуждения или торможения реакции, но также для принципиально различных реакций, вовлекающих различные мотонейроны (и не только их). Большинство нейронов, которые входят в описываемые автором системы интерорецепции и управления телесными ресурсами, а также все нейроны управляющей системы головного мозга относятся к промежуточным нейронам. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_510">
   <title>
    <p>510</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>возможность принимать решения.</emphasis> — Swanson 2012, следующий за Джорджем Ховардом Паркером (1919) и нейробиологом и нобелевским лауреатом Сантьяго Рамоном-и-Кахалем (1909–1911). Смотрите также heam.info/association-1.</p>
  </section>
  <section id="n_511">
   <title>
    <p>511</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>не больше и не меньше, чем остальные переживания.</emphasis> — Ваша управляющая сеть всегда активно вовлечена, осознаёте вы это или нет; смотрите heam.info/control-2.</p>
  </section>
  <section id="n_512">
   <title>
    <p>512</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>над своими мыслями и действиями.</emphasis> — Переживание контроля определяется как осведомленность (вы способны сообщить или размышлять о своих попытках контроля), отнесенность (вы ощущаете себя как контролирующее лицо, в качестве агента), усилие (вы ощущаете, что обработка требует усилий) и контроль (вы осознаете, что происходят автоматические процессы, и заинтересованы в противодействии им); смотрите heam.info/control-3.</p>
  </section>
  <section id="n_513">
   <title>
    <p>513</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>создает переживание наличия контроля.</emphasis> — Я подозреваю, что мозг создает переживание контроля подобно любому другому переживанию: у вас есть понятие «отнесенности» и вы применяете его как прогноз для совокупности ощущений. Аналогичный взгляд смотрите в Graziano 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_514">
   <title>
    <p>514</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>большей аналитичностью и стоицизмом.</emphasis> — Больше информации по стереотипам эмоциональности у мужчин и женщин смотрите на heam.info/stereo-1. «…<emphasis>о вопросах, которые считала важными».</emphasis> — Albright 2003. Смотрите также heam.info/albright-1.</p>
  </section>
  <section id="n_515">
   <title>
    <p>515</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>то разницы между полами не было.</emphasis> — Barrett et al. 1998. …<emphasis>не запрограммированы стоицизм и рациональность.</emphasis> — Данные нейронаук подтверждают, что «мужской мозг» и «женский мозг» — это мифы; смотрите heam.info/stereo-2.</p>
  </section>
  <section id="n_516">
   <title>
    <p>516</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>более интенсивном переживании эмоций при таком просмотре.</emphasis> — Kring and Gordon 1998; Dunsmore et al. 2009. Женщины в целом больше двигают лицевыми мышцами, так что они на самом деле не более «выразительны» (Kelly et al. 2006). Среди исследований, где измерялась лицевая ЭМГ, есть много исследований, где установлена разница между полами, и много исследований, где такой разницы не обнаружили (Barrett and Bliss-Moreau 2009b).</p>
  </section>
  <section id="n_517">
   <title>
    <p>517</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>за исключением пола обвиняемого.</emphasis> — Kahan and Nussbaum 1996.</p>
  </section>
  <section id="n_518">
   <title>
    <p>518</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>поскольку они считаются агрессивными.</emphasis> — Tiedens 2001. …<emphasis>предполагается, что они будут пугаться.</emphasis> — Это представление существует, хотя все млекопитающие при угрозе нападают; смотрите heam.info/attack-1. …<emphasis>а иногда даже работу.</emphasis> — Brescoll and Uhlmann 2008; Tiedens 2001. …<emphasis>что она на самом деле компетентна и влиятельна.</emphasis> — Еще один пример — Хиллари Клинтон; смотрите heam.info/clinton-1.</p>
  </section>
  <section id="n_519">
   <title>
    <p>519</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>убившими своих партнеров.</emphasis> — Percy et al. 2010; Miller 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_520">
   <title>
    <p>520</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>пуглива, пассивна и беспомощна.</emphasis> — Morrison 2006; Moore 1994. Смотрите также Developments in the Law, 1993, где цитируются судебные заключения, в которых женщины, подвергающиеся насилию в семье, рисуются «беспомощными, пассивными или психологически неустойчивыми» (1592).</p>
  </section>
  <section id="n_521">
   <title>
    <p>521</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>обвинена в убийстве второй степени.</emphasis> — Moore 1994. …<emphasis>более слабое обвинение, убийство в состоянии аффекта.</emphasis> — Афроамериканские женщины здесь находятся в безнадежной ситуации; смотрите heam.info/defense-1.</p>
  </section>
  <section id="n_522">
   <title>
    <p>522</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>способствует более серьезному приговору для насильника.</emphasis> — Schuster and Propen 2010, в Bandes, ожидается. …<emphasis>а у него было просто плохой день.</emphasis> — Barrett and Bliss-Moreau 2009b.</p>
  </section>
  <section id="n_523">
   <title>
    <p>523</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в то время как облегчение и счастье не упоминаются.</emphasis> — Abrams and Keren 2009. …<emphasis>между лицами одного пола.</emphasis> — Calhoun 1999.</p>
  </section>
  <section id="n_524">
   <title>
    <p>524</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>как в судах, так и вне их.</emphasis> — Например, законы, связанные с «борьбой с преступностью» и введенные Ричардом Никсоном, создали культуру страха для некоторых этнических групп в США (Simon 2007). …<emphasis>мишенью непоследовательных решений.</emphasis> — Abrams and Keren 2009, 2032.</p>
  </section>
  <section id="n_525">
   <title>
    <p>525</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и ее преступлением была возможна.</emphasis> — Feresin 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_526">
   <title>
    <p>526</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>юристы используют в стратегии защиты открытия нейронаук.</emphasis> — Обзор смотрите в Edersheim et al. 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_527">
   <title>
    <p>527</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>нейронов человеческого мозга.</emphasis> — Graziano 2016.</p>
  </section>
  <section id="n_528">
   <title>
    <p>528</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>от речи до боли и математических способностей.</emphasis> — Это показывает метаанализ почти 6 тысяч экспериментов с томографией мозга; смотрите heam.info/meta-1. …<emphasis>в импульсивности при определенных обстоятельствах.</emphasis> — Это называется «проблемой обратного заключения»; смотрите heam.info/rev-1.</p>
  </section>
  <section id="n_529">
   <title>
    <p>529</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>вызывает агрессию, не говоря уже об убийстве.</emphasis> — Больше информации о размере зон мозга и свободе воли смотрите на heam.info/size-1. …<emphasis>и вызывать серьезные изменения в личности.</emphasis> — Burns and Swerdlow 2003; Mobbs et al. 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_530">
   <title>
    <p>530</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>автоматически освобождает кого-то от ответственности.</emphasis> — Тот же самый аргумент может служить основанием, чтобы держать Альбертани в заключении; смотрите heam.info/albertani-1.</p>
  </section>
  <section id="n_531">
   <title>
    <p>531</p>
   </title>
   <p><emphasis>«…он ни о чем не жалеет».</emphasis> — McKelvey 2015. <emphasis>«…заявляло о его отсутствии».</emphasis> — Stevenson 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_532">
   <title>
    <p>532</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>возраст, пол или этническая принадлежность.</emphasis> — Haney 2005, 189–209; Lynch and Haney 2011. Смотрите также heam.info/empathy-1. Вот вам и идея использовать жюри из ровесников (которая закреплена в Великой хартии вольностей и Билле о правах США).</p>
  </section>
  <section id="n_533">
   <title>
    <p>533</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>«чеченский волк».</emphasis> — «Википедия», Chechen Wolf, дата последнего изменения 18 марта 2015 года, http://en.wikipedia.org/wiki/Chechen_wolf.</p>
  </section>
  <section id="n_534">
   <title>
    <p>534</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>где нельзя позорить свою семью.</emphasis> — Nisbett and Cohen 1996.</p>
  </section>
  <section id="n_535">
   <title>
    <p>535</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>что в итоге привело к смертному приговору.</emphasis> — Представьте, что обвиняемый в убийстве улыбается во время судебного разбирательства; смотрите heam.info/trial-1.</p>
  </section>
  <section id="n_536">
   <title>
    <p>536</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>не допущено на суд в качестве доказательства.</emphasis> — Keefe 2015. Смотрите также Gertner 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_537">
   <title>
    <p>537</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>выбор между тюремным заключением и смертью.</emphasis> — Фактически восприятие присяжными того, раскаивается обвиняемый или нет, чаще всего и определяет, выносят ли они смертный приговор (Lynch and Haney 2011).</p>
  </section>
  <section id="n_538">
   <title>
    <p>538</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>отправил в отставку пять из семи членов комиссии.</emphasis> — Некоторые сообщают, что в отставку ушло шесть человек; смотрите heam.info/tsarnaev-1.</p>
  </section>
  <section id="n_539">
   <title>
    <p>539</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>было справедливое разбирательство.</emphasis> — Riggins v. Nevada, 504 U.S. 127, 142 (1992) (Kennedy, J., совпадающее мнение). Надо полагать, что вещи, мешающие восприятию раскаяния присяжными, лишают обвиняемых справедливости при разбирательстве.</p>
  </section>
  <section id="n_540">
   <title>
    <p>540</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>посредством каскада предсказаний (глава 6).</emphasis> — Это настолько повсеместно распространено в западной культуре, что ученые продолжают переоткрывать это заново и давать разные названия, например «рассудочное восприятие», «личностное восприятие» или «ментализирование». Занимательное и поучительное обсуждение этого вопроса смотрите в Wegner and Gray 2016.</p>
  </section>
  <section id="n_541">
   <title>
    <p>541</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>это умозаключения о психическом состоянии, то есть предположения.</emphasis> — Gilbert 1998.</p>
  </section>
  <section id="n_542">
   <title>
    <p>542</p>
   </title>
   <p>Pro-life («За жизнь») — общественное движение за запрет абортов, Pro-choice («За выбор») — общественное движение, отстаивающее право женщины на аборт. В США сторонниками первого традиционно являются республиканцы, сторонниками второго — демократы (хотя, разумеется, есть масса исключений). <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_543">
   <title>
    <p>543</p>
   </title>
   <p>Don’t ask, don’t tell — американский закон 1993 года, который запрещал служить в армии открытым гомосексуалам (но допускал службу, если военнослужащий скрывал ориентацию). Закон требовал, чтобы армия не выясняла сведения об ориентации военнослужащих. Отменен в 2010 году. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_544">
   <title>
    <p>544</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>консервативные участники эксперимента делали вывод об агрессивных намерениях.</emphasis> — Kahan et al. 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_545">
   <title>
    <p>545</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>будет склоняться к более строгому приговору.</emphasis> — Nadler and Rose 2002; Salerno and Bottoms 2009, обе в Bandes, ожидаются. Смотрите также Bandes and Blumenthal 2012. …<emphasis>получите шедевр для воздействия на присяжных.</emphasis> — Kelly v. California, 555 US 1020 (2008).</p>
  </section>
  <section id="n_546">
   <title>
    <p>546</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которую заклинило, пока он был в отъезде.</emphasis> — Goodnough 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_547">
   <title>
    <p>547</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>главным обоснованием закона Флориды.</emphasis> — Montgomery 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_548">
   <title>
    <p>548</p>
   </title>
   <p>Текст Второй поправки к Конституции США гласит: «Поскольку хорошо организованное ополчение необходимо для безопасности свободного государства, право народа хранить и носить оружие не должно нарушаться». <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_549">
   <title>
    <p>549</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>но они не были нейробиологами.</emphasis> — Полный текст Второй поправки смотрите на heam.info/second. …<emphasis>что наличие оружия делает их жизнь безопаснее.</emphasis> — Kohut 2015, in Blow 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_550">
   <title>
    <p>550</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>не обеспечивают буквального прочтения мира.</emphasis> — Loftus and Palmer 1974; Kassin et al. 2001.</p>
  </section>
  <section id="n_551">
   <title>
    <p>551</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которая произошла в 1975 году в Австралии.</emphasis> — Massachusetts General Hospital Center for Law, Brain, and Behavior 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_552">
   <title>
    <p>552</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>были осуждены на основании свидетельских показаний.</emphasis> — Innocence Project 2015; Arkowitz and Lilienfeld 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_553">
   <title>
    <p>553</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>как может не срабатывать память в свидетельских показаниях.</emphasis> — New Jersey Courts 2012; State v. Lawson, 291 P.3d 673, 352 Or. 724 (2012); Commonwealth v. Gomes, 470 Mass. 352, 22 N.E.3d 897 (2015). …<emphasis>за преступления, которых они не совершали.</emphasis> — Schacter and Loftus 2013; Deffenbacher et al. 2004.</p>
  </section>
  <section id="n_554">
   <title>
    <p>554</p>
   </title>
   <p><emphasis>«…в особенности своих эмоций». —</emphasis> Scalia and Garner 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_555">
   <title>
    <p>555</p>
   </title>
   <p><emphasis>«…или пасхальных кроликов».</emphasis> — United States v. Ballard, 322 U.S. 78, 93–94 (1944) (Jackson, J., расхождение). …<emphasis>заключенному, а не голоду (глава 4).</emphasis> — Danziger et al. 2011. …<emphasis>в пользу более привлекательных людей.</emphasis> — Wistrich et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_556">
   <title>
    <p>556</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>эта сторона проигрывает с большей вероятностью.</emphasis> — Black et al. 2011. …<emphasis>аффективные коннотации в их словах.</emphasis> — По иронии судьбы, бывший судья Антонин Скалиа был известен эмоциональным стилем выступлений; смотрите heam.info/scalia-1.</p>
  </section>
  <section id="n_557">
   <title>
    <p>557</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>вместе с половиной Соединенных Штатов.</emphasis> — «Википедия», статья David Souter, дата последнего изменения: 30 марта, 2016, http://en.­wikipedia.org/­wiki/­David_­Souter. …<emphasis>под маской бесстрастности.</emphasis> — Социолог Арли Хохшилд называет это «эмоциональным трудом» (Hochschild 1983).</p>
  </section>
  <section id="n_558">
   <title>
    <p>558</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>где выносится приговор.</emphasis> — В 1972 году Верховный суд постановил, что «любое решение, выносящее смертный приговор, основывается на рассудке, а не на капризе или эмоции» (Furman v. Georgia, 408 U.S. 238, 311 [1972], [Stewart, J., совпадающее мнение], как процитировано в Pillsbury 1989, 655n2). С тех пор Верховный суд усердно работал, чтобы удалить из приговора эмоциональные соображения. По всей видимости, они предположили, что если судья следует правилам и не прибегает к эмоциям, то результат будет справедливым. Конечно, система связей в мозге показывает, что никакое суждение не свободно от соображений бюджета тела, а поэтому судья реализует нормы вместе с аффективным реализмом (глава 4), даже не зная этого. По иронии судьбы, судьи знают, что им для работы нужен аффект. Вот слова одного из них: «Есть две вещи, которые могут с вами случиться. Либо вы останетесь порядочным человеком и будете ужасно расстраиваться из-за всего в силу ваших эмоций — ведь все происходящее будет постоянно колоть ваши чувства, — либо вы отрастите себе кожу носорожьей толщины, и в этом случае, мне кажется, вы станете неадекватным судебным чиновником, поскольку как только вы потеряете человечность, вы не сможете на самом деле — я не верю, что вы сможете, — делать эту работу» (Anleu and Mack 2005, 612). Смотрите heam.info/judges-1. <emphasis>«…аспект воспитания, а не устрашения».</emphasis> — Brennan 1988, как цитируется в Wistrich et al. 2015. Бреннан предвосхитил Антонио Дамасио. Наука здесь на стороне судьи Бреннана: никто не свободен от аффективного реализма (глава 4).</p>
  </section>
  <section id="n_559">
   <title>
    <p>559</p>
   </title>
   <p><emphasis>…в городе Аврора в 2012 году.</emphasis> — «Википедия», статья 2012 Aurora Shooting, дата последнего изменения: 21 апреля 2016, http://en.wikipedia.org/wiki/2012_Aurora_shooting. …<emphasis>разумно сконструировать опыт гнева.</emphasis> — Мы можем сказать, что гнев уместен и даже полезен, поскольку является формой социальной реальности, показывающей, что судья должен поддерживать нравственный порядок в обществе, который способствует уважению к другим. Смотрите Berns 1979, in Pillsbury 1989, 689n112; также смотрите Ortony et al. 1990. …<emphasis>или своего рода жертва себя.</emphasis> — Pillsbury 1989. Существует давний спор о роли сочувствия и эмоций в судебной практике. Интересующиеся читатели должны взглянуть на heam.info/empathy-2. …<emphasis>невежества в восприятии обвиняемого.</emphasis> — Гнев как невежество пришел из созерцательных учений, таких как буддизм. …<emphasis>в наказании при вынесении приговора…</emphasis> — Pillsbury 1989. Для судьи трудно сблизить себя с обвиняемым, вот почему, видимо, судьи с большей вероятностью выносят максимальные приговоры (там же, 705n155). …<emphasis>использование эмоций в зале суда.</emphasis> — Смотрите heam.info/empathy-3. Пример того, как улучшенная эмоциональная гранулярность улучшает нравственное принятие решений, смотрите в Cameron et al. 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_560">
   <title>
    <p>560</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>депрессии и множества других болезней.</emphasis> — Copeland et al. 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_561">
   <title>
    <p>561</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>испытывавших беды в раннем возрасте, теломеры короче.</emphasis> — Kiecolt-Glaser et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_562">
   <title>
    <p>562</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>заболеванием вследствие неверных предсказаний.</emphasis> — Borsook 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_563">
   <title>
    <p>563</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>запрещает «жестокое и необычное наказание».</emphasis> — Конвенция (III) об обращении с военнопленными. Женева, 12 августа 1949 года. Военнопленные «в любых обстоятельствах имеют право на уважение к своей личности и своей чести» (статья 14) и «в любое время должны быть защищены… от оскорблений и публичного любопытства» (статья 13). Восьмая поправка к Конституции США.</p>
  </section>
  <section id="n_564">
   <title>
    <p>564</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>укорачивает их теломеры и потенциально сокращает их жизнь.</emphasis> — Guarneri-White 2014. …<emphasis>словесной травли и физических угроз.</emphasis> — «Википедия», статья Suicide of Phoebe Prince, дата последнего изменения: 30 января 2016 года, https://­en.­wikipedia.org/­wiki/­Suicide_­of_­Phoebe_­Prince. …<emphasis>регулировать детскую площадку в правовом поле?</emphasis> — Вопросы, касающиеся издевательств, осложняются тем фактом, что наша культура считает издевательства нормой; смотрите heam.info/bully-1.</p>
  </section>
  <section id="n_565">
   <title>
    <p>565</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>сообщили об участии в электронном издевательстве.</emphasis> — В течение двухмесячного периода 2005 года с использованием общенациональной репрезентативной выборки из свыше семи тысяч детей в возрасте от шести до десяти лет (Wang et al. 2009).</p>
  </section>
  <section id="n_566">
   <title>
    <p>566</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>поскольку кто-то испачкал ее склад экскрементами.</emphasis> — Monyak 2015. …<emphasis>«эмоциональное расстройство и душевные страдания».</emphasis> — Юрист, обсуждая дело, попросил жюри донести до корпоративной Америки некую идею; смотрите heam.info/atlanta-1. …<emphasis>и, соответственно, с компенсацией.</emphasis> — Обратите внимание, что в подавляющем большинстве гражданских дел улаживание достигается вне суда; смотрите heam.info/harm-2.</p>
  </section>
  <section id="n_567">
   <title>
    <p>567</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>который намного сильнее изменчив.</emphasis> — Как вы определите страдание в долларах? Смотрите heam.info/harm-3.</p>
  </section>
  <section id="n_568">
   <title>
    <p>568</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>отказ от препарата, который вызывает привыкание.</emphasis> — Fisher et al. 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_569">
   <title>
    <p>569</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>лучше синхронизируют свои понятия с обвиняемым, чем другие.</emphasis> — Zaki et al. 2008. …<emphasis>помочь такой синхронизации и культивировать сопереживание.</emphasis> — Schumann et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_570">
   <title>
    <p>570</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которые глубоко разделены по самой природе.</emphasis> — Даже биологический пол не является естественным классом; информативное обсуждение смотрите в Dreger 1998 и Dreger et al. 2005. Смотрите также Dreger 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_571">
   <title>
    <p>571</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>поскольку такие сообщения о себе не обязательно верны.</emphasis> — Один полезный подход к проверке присяжных можно адаптировать, взяв из исследования американского юриста Дэна Кахана; смотрите heam.info/kahan-1.</p>
  </section>
  <section id="n_572">
   <title>
    <p>572</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>верно или неверно вынесено решение о виновности.</emphasis> — Я не подразумеваю, что объективное доказательство свободно от ошибок и что оно полностью свободно от человеческого мнения. …<emphasis>такое согласование приводит к объективному результату.</emphasis> — Судьи и адвокаты должны осознать, что согласование не всегда обеспечивает законность; это означает, что могут быть ложноположительные случаи (осужденные невиновные люди). Мысли о следствии — что для блага системы нужно принести какие-то жертвы — могут беспокоить и даже тревожить. Кто сказал, что «Голодные игры» — целиком вымысел? (<emphasis>Прим. пер.:</emphasis> согласно сюжету книги Сьюзен Коллинз «Голодные игры», некоторые люди по жребию выбираются для реалити-шоу на выживание.)</p>
  </section>
  <section id="n_573">
   <title>
    <p>573</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>склонность к максимальным мерам наказания.</emphasis> — Pillsbury 1989, 705n155.</p>
  </section>
  <section id="n_574">
   <title>
    <p>574</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>культуры, в которой вы маринуетесь.</emphasis> — Эта чудесная фраза принадлежит моей подруге и коллеге Джудит Эдершейм, содиректору Центра права, мозга и поведения в Центральной больнице Массачусетса. …<emphasis>стреляет в невооруженного афроамериканца…</emphasis> — Fachner et al. 2015, 27–30. …<emphasis>символами вашей культуры.</emphasis> — В качестве еще одного примера: боевой флаг конфедератов, который для многих людей символизирует расизм, развевается над зданием ратуши и даже входит составной частью в пару флагов штатов; смотрите heam.info/flag-1.</p>
  </section>
  <section id="n_575">
   <title>
    <p>575</p>
   </title>
   <p>Rowdy (англ.) — буян, скандалист. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_576">
   <title>
    <p>576</p>
   </title>
   <p>Бекофф, М. Эмоциональная жизнь животных. СПб.: ИГ «Весь», 2010. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_577">
   <title>
    <p>577</p>
   </title>
   <p>Морелл, В. Эти удивительные животные. Белгород: Книжный клуб «Клуб семейного досуга», 2013. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_578">
   <title>
    <p>578</p>
   </title>
   <p>Для простоты я буду использовать слова «животное», «млекопитающее» или «примат» строго для видов, не являющихся людьми. Конечно, на самом деле мы также принадлежим ко всем этим категориям.</p>
  </section>
  <section id="n_579">
   <title>
    <p>579</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>о научных открытиях в области эмоций у животных…</emphasis> — быстрый поиск по Time, Pacific Standard, Newsweek, Atlantic Monthly, Boston Globe, Chicago Tribune, USA Today, Los Angeles Times и New York Times выдал 26 статей между 2009 и 2014 годами, где сообщается, что животные имеют эмоции. …<emphasis>собаки ревнивы…</emphasis> — Harris and Prouvost 2014. …<emphasis>крысы испытывают сожаление…</emphasis> — Steiner and Redish 2014. …<emphasis>речные раки ощущают беспокойство…</emphasis> — Fossat et al. 2014. …<emphasis>мухи боятся приближающейся мухобойки.</emphasis> — Gibson et al. 2015. <emphasis>«…в основном это одно и то же».</emphasis> — Safina 2015, 34.</p>
  </section>
  <section id="n_580">
   <title>
    <p>580</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>а не для эмоций.</emphasis> — LeDoux 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_581">
   <title>
    <p>581</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>обладают одной и той же базовой схемой нервной системы.</emphasis> — Swanson 2012; Donoghue and Purnell 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_582">
   <title>
    <p>582</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>25 миллионов лет назад у макак и людей был общий предок.</emphasis> — Goodman 1999. Все виды с тех пор развивались, приспосабливаясь к среде обитания, так что современные формы с трудом поддаются эволюционному сравнению. Однако ученые делают все возможное, чтобы учесть это при истолковании результатов экспериментов. …<emphasis>как работает сеть у людей.</emphasis> — Touroutoglou et al. 2016. Если брать шире, то мозги макак и людей весьма сходны друг с другом (Barbas 2015), но есть несколько существенных различий, главным образом в передней части мозга (Hill et al. 2010); смотрите также heam.info/macaque-1.</p>
  </section>
  <section id="n_583">
   <title>
    <p>583</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>за неприятным поведением (например, съеживанием).</emphasis> — Bliss-Moreau et al. 2013. Смотрите также heam.info/macaque-2.</p>
  </section>
  <section id="n_584">
   <title>
    <p>584</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которые объединены с ударом током.</emphasis> — Malik and Hodge 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_585">
   <title>
    <p>585</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>может ощущать удовольствие или боль.</emphasis> — Бентам верил в утилитаризм; смотрите heam.info/bentham-1.</p>
  </section>
  <section id="n_586">
   <title>
    <p>586</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>для нас гораздо больше вещей имеют значение.</emphasis> — Глобализация — это просто грандиозное расширение вашей аффективной ниши; смотрите heam.info/niche-1.</p>
  </section>
  <section id="n_587">
   <title>
    <p>587</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>«сюсюкающим» тоном голоса.</emphasis> — Amso and Scerif 2015. Ребенок и заботящийся о нем человек делятся вниманием; смотрите heam.info/sharing-1.</p>
  </section>
  <section id="n_588">
   <title>
    <p>588</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>о чем она думает.</emphasis> — Okamoto-Barth and Tomonaga 2006; смотрите также heam.info/gaze-1.</p>
  </section>
  <section id="n_589">
   <title>
    <p>589</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>впятеро больше по размеру, чем мозг макаки.</emphasis> — Passingham 2009. …<emphasis>изучать чисто ментальные понятия.</emphasis> — Большая часть эволюционных изменений произошла в кортикальных областях, где имеется много нейронов для обработки ошибок прогноза; смотрите heam.info/evolution-2.</p>
  </section>
  <section id="n_590">
   <title>
    <p>590</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>изучают понятия с помощью запахов.</emphasis> — У животных есть понятия (Lea 2010). Первичная обонятельная кора включает лимбическую структуру, которая тесно связана с висцеромоторными лимбическими зонами. Обзор смотрите в Chanes and Barrett 2016. …<emphasis>также по виду или звуку.</emphasis> — У млекопитающих превалируют обонятельные понятия, а у птиц — скорее визуальные. Млекопитающие и птицы отделились от общего предка примерно 200 миллионов лет назад. …<emphasis>козы — по звукам голоса.</emphasis> — Lea 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_591">
   <title>
    <p>591</p>
   </title>
   <p>Макак-резус (<emphasis>Macaca mulatta</emphasis>) и японский макак (<emphasis>Macaca fuscata</emphasis>) — разные виды, принадлежащие одному роду (макаки). <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_592">
   <title>
    <p>592</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>если вы вознаграждаете их едой или питьем…</emphasis> — Mareschal et al. 2010. Смотрите также heam.info/animals-1. …<emphasis>независимо от шрифта…</emphasis> — Vauclair and Fagot 1996. …<emphasis>отличать изображения животных от изображений пищи.</emphasis> — Fabre-Thorpe 2010. …<emphasis>отличаются только по цвету.</emphasis> — Yoshikubo 1985; Marmi et al. 2004. Больше примеров смотрите у Fabre-Thorpe 2010. …<emphasis>Клода Моне, Винсента ван Гога и Сальвадора Дали.</emphasis> — Четырех макак обучали классифицировать части картин этих трех живописцев (а также четвертого художника Жана-Леона Жерома). На этих частях не было лиц или нарисованных целиком объектов, которые можно было бы запомнить; от обезьян требовалось обращать внимание на стиль живописи (Altschul et al. 2015).</p>
  </section>
  <section id="n_593">
   <title>
    <p>593</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>с б</emphasis>ольшим количеством этих важных связей. — Goodman 1999. Смотрите также heam.info/evolution-2.</p>
  </section>
  <section id="n_594">
   <title>
    <p>594</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>чтобы он сделал умозаключение…</emphasis> — Vallacher and Wegner 1987; Gilbert 1998. …<emphasis>что он думает, желает или чувствует.</emphasis> — Martin and Santos 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_595">
   <title>
    <p>595</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>ментальные сходства среди перцептивных различий.</emphasis> — Например, Tomasello 2014; Hare and Woods 2013. …<emphasis>больше, чем просто действие; это цель.</emphasis> — Согласно работе Michael Tomasello (2014, 27–29), человекообразные обезьяны создают понятия, которые выходят за рамки простых перцептивных сходств, и они представляют информацию о ситуации (например, есть пища или нет). Наиболее вероятно, что они также создают понятия порождающим способом, что означает, что они могут в какой-то степени использовать кусочки предыдущего опыта для создания нового прогноза (там же, 28). Обсуждение понятия «взбираться» можно найти там же, 29. …<emphasis>преследуют одну и ту же ментальную цель.</emphasis> — Сети пассивного режима в мозге человека и шимпанзе сходны в зонах мозга, связанных друг с другом, однако не на уровне микроскопических связей; смотрите heam.info/chimp-1. …<emphasis>как это делают человеческие дети.</emphasis> — Ученые активно обсуждают механизмы мозга для человеческого языка; смотрите heam.info/language-2.</p>
  </section>
  <section id="n_596">
   <title>
    <p>596</p>
   </title>
   <p>Американский жестовый язык (амслен) — основной жестовый язык глухих в США, Канаде и некоторых других странах. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_597">
   <title>
    <p>597</p>
   </title>
   <p><emphasis>«…желание немного взять».</emphasis> — Tomasello 2014, 105. Смотрите также heam.info/animals-2. …<emphasis>чтобы получить вознаграждение.</emphasis> — Знаменитые попытки обучить обезьян языку описаны на heam.info/animals-3.</p>
  </section>
  <section id="n_598">
   <title>
    <p>598</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>изучать и использовать слова или символы самостоятельно.</emphasis> — То есть воздействуя на шимпанзе языком, основанным на символах, без явного вознаграждения (например, Matsuzawa 2010; Hillix and Rumbaugh 2004). …<emphasis>сопоставить этот символ с незнакомыми орудиями.</emphasis> — Tanaka 2011. Выглядит так, что шимпанзе способны распознать, что по-разному выглядящие инструменты могут выполнять одну и ту же функцию, когда эта функция включает определенного рода прямое моторное действие. Например, шимпанзе могут понять, что палку можно использовать для получения еды разными способами: извлекать термитов из почвы, открывать банку с едой или сбивать плод с дерева. Они могут даже понять, что лестница — это «орудие», чтобы сбить плод с дерева. Но понимают ли они, что совершенно несходные предметы, используемые в совершенно несходных действиях, — это тоже «орудия», например камень для разбивания орехов или лестница для доставания плода с дерева? Понимают ли они, что тот же самый камень является также «орудием», когда используется для целей, не связанных с пищей, — например, для прижимания легкого предмета, чтобы его не унесло ветром? Если шимпанзе использует палку, чтобы угрожать подчиненному, или если шимпанзе требует еды у человека, понимает ли он, что палка и человек в этих случаях — тоже «орудия»?</p>
  </section>
  <section id="n_599">
   <title>
    <p>599</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>вознаграждение ожидает на другом конце.</emphasis> — Херб Террас, личное сообщение, 6 июня 2015. <emphasis>…сами по себе не стоят изучения.</emphasis> — Если какое-то событие или объект не вмешиваются в бюджет тела животного и не относятся к регулированию энергии, то нужно инвестировать меньше ресурсов в строительство понятий для них. Исследования когнитивного психолога Патрисии Кул дают основания предполагать, что изучение языка требует, например, вовлечения зон управления телесными ресурсами в мозге; смотрите Kuhl 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_600">
   <title>
    <p>600</p>
   </title>
   <p>Боноб<emphasis>о</emphasis> — один из видов рода шимпанзе. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_601">
   <title>
    <p>601</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>более равноправные и взаимодействующие, чем обыкновенные шимпанзе.</emphasis> — Общий предок у обыкновенных шимпанзе и бонобо был примерно 1 миллион лет назад (Becquet et al. 2007; Hey 2010). …<emphasis>изучить значение определенных слов.</emphasis> — Сравнение бонобо и шимпанзе смотрите на heam.info/chimp-2.</p>
  </section>
  <section id="n_602">
   <title>
    <p>602</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>повлиять на результаты экспериментов.</emphasis> — Тецуро Мацузава, личное сообщение, 12 июня 2015. Смотрите также heam.info/chimp-3.</p>
  </section>
  <section id="n_603">
   <title>
    <p>603</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>формировали понятия одинаково хорошо.</emphasis> — Murai et al. 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_604">
   <title>
    <p>604</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>наподобие летающего леопарда…</emphasis> — Tomasello 2014, 29<emphasis>. …с различных точек зрения.</emphasis> — Там же. Это требует своего рода симуляции (Mesulam 2002), и похоже, что мозг шимпанзе не имеет связей для этого. …<emphasis>внутри головы других созданий.</emphasis> — Дети шимпанзе прекращают следовать за взглядом своей матери во время первого года жизни (Matsuzawa 2010). Взрослые шимпанзе могут следовать за взглядом при определенных обстоятельствах; смотрите heam.info/chimp-4.</p>
  </section>
  <section id="n_605">
   <title>
    <p>605</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которую можно в целом обменивать на товары.</emphasis> — Sousa and Matsuzawa 2006. Шимпанзе способны конструировать и использовать инструменты сложными способами. Смотрите также heam.info/chimp-5.</p>
  </section>
  <section id="n_606">
   <title>
    <p>606</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>перенимают эту практику.</emphasis> — Trivedi 2004. Обсуждение смотрите в Jablonka et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_607">
   <title>
    <p>607</p>
   </title>
   <p><emphasis>…кажется уникальной для животного мира.</emphasis> — Другие ученые имеют сходные взгляды; смотрите heam.info/reality-2.</p>
  </section>
  <section id="n_608">
   <title>
    <p>608</p>
   </title>
   <p><emphasis>«…позволяла ему сосать».</emphasis> — Morell 2013, 222–223.</p>
  </section>
  <section id="n_609">
   <title>
    <p>609</p>
   </title>
   <p>Академик Дмитрий Константинович Беляев начал эксперимент по одомашниванию серебристо-черных лисиц в 1959 году. Эксперимент продолжался несколько десятилетий и представлял собой воспроизведение самого раннего этапа доместикации. Селекция проводилась на специфические свойства поведения для адаптации к человеку, однако преобразование повлекло и морфологические изменения. Текст Барретт нужно понимать так, что не у всех, а только у некоторых животных наблюдались закрученные хвосты и вислые уши. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_610">
   <title>
    <p>610</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>стремление взаимодействовать с людьми.</emphasis> — Больше о работе Беляева смотрите в Hare and Woods 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_611">
   <title>
    <p>611</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>могут регулировать распределение наших.</emphasis> — Узнайте больше об экспериментах, демонстрирующих регулирование бюджета между человеком и собакой, на heam.info/dogs-1.</p>
  </section>
  <section id="n_612">
   <title>
    <p>612</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и наоборот.</emphasis> — Quaranta et al. 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_613">
   <title>
    <p>613</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>частотой сердечных сокращений и другими факторами.</emphasis> — Siniscalchi et al. 2013. Комментарии смотрите на heam.info/sides-1. …<emphasis>по лицам и голосам людей.</emphasis> — Turcsán et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_614">
   <title>
    <p>614</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>если их научить…</emphasis> — Range et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_615">
   <title>
    <p>615</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>отличая его от запаха других людей.</emphasis> — Settle et al. 1994.</p>
  </section>
  <section id="n_616">
   <title>
    <p>616</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>воспринимают жесты людей и следуют за человеческим взглядом.</emphasis> — Hare and Woods 2013, 50–51. …<emphasis>читают наши мысли по глазам.</emphasis> — Содержательное обсуждение смотрите в Bradshaw 2014, 200. …<emphasis>чтобы получить информацию о мире.</emphasis> — Hare and Woods 2013, 50.</p>
  </section>
  <section id="n_617">
   <title>
    <p>617</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>несколько сложнее, чем просто принести вещь.</emphasis> — Kaminski et al. 2009; Hare and Woods 2013, 129. …<emphasis>всего лишь передают возбуждение (аффект).</emphasis> — Owren and Rendall 2001. …<emphasis>вода, игра, пища и ее вольер.</emphasis> — Rossi and Ades 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_618">
   <title>
    <p>618</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>расследовался в одном искусном эксперименте.</emphasis> — Horowitz 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_619">
   <title>
    <p>619</p>
   </title>
   <p>Светильник Джека — тыква с прорезями в виде головы и с подсветкой. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_620">
   <title>
    <p>620</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>анус у игрушечной собаки.</emphasis> — Harris and Prouvost 2014. …<emphasis>только в одном состоянии.</emphasis> — Едва уловимые движения владельцев могут оказать огромное влияние на поведение животных (вследствие статистического обучения); смотрите heam.info/animals-4.</p>
  </section>
  <section id="n_621">
   <title>
    <p>621</p>
   </title>
   <p>Я старательно избегаю здесь слова «сочувствие». Для некоторых ученых сочувствие означает простую синхронность аффекта. Для других сочувствие — это сложное чисто ментальное понятие, коренящееся в социальной реальности. К несчастью, эти две совершенно различные идеи обозначаются в английском языке одним и тем же словом.</p>
  </section>
  <section id="n_622">
   <title>
    <p>622</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>другой крысе, оказавшейся в беде.</emphasis> — Такое действие снимает бремя с бюджетов их тел (например, Bartal et al. 2011). Больше смотрите на heam.info/burden-1. …<emphasis>другого ребенка, оказавшегося в беде.</emphasis> — Dunfield et al. 2011; смотрите heam.info/burden-2.</p>
  </section>
  <section id="n_623">
   <title>
    <p>623</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>с кучей незнакомцев.</emphasis> — Информативное обсуждение, почему волки по природе не являются агрессивными созданиями, читайте в Bradshaw 2014. Смотрите также heam.info/wolves-1.</p>
  </section>
  <section id="n_624">
   <title>
    <p>624</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>своего рода горе.</emphasis> — Morell 2013, 148; Bekoff and Goodall 2008, 66. …<emphasis>действуют, словно отказ от наркотиков.</emphasis> — Vernon et al. 2016. …<emphasis>любовь — это наркотик.</emphasis> — Fisher et al. 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_625">
   <title>
    <p>625</p>
   </title>
   <p>Love Is The Drug — сингл 1975 года из альбома Siren группы Roxy Music, написанный Брайаном Ферри и Энди Маккеем. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_626">
   <title>
    <p>626</p>
   </title>
   <p>Поскольку такие формы научения хорошо описываются моделью условного рефлекса, в русскоязычных источниках их чаще называют обусловливанием страха или для более широкого спектра реакций — аффективным обусловливанием. Что чуть более корректно, но не отражает сути происходящего, как мы увидим ниже. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_627">
   <title>
    <p>627</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>так что почему здесь не «научение гневу»?</emphasis> — Сходная мысль была высказана Джеромом Каганом (Kagan 2007).</p>
  </section>
  <section id="n_628">
   <title>
    <p>628</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в духе «триединого мозга».</emphasis> — Исследования по «научению страху», которые предполагают «триединый мозг», проводились также на людях, в поддержку классического взгляда (например, LaBar et al. 1998).</p>
  </section>
  <section id="n_629">
   <title>
    <p>629</p>
   </title>
   <p>Кормите собаку, и она выделяет слюну. Используйте звонок перед кормлением, повторяйте эту последовательность достаточное количество раз, и у собаки будет слюноотделение, когда она слышит звонок. За это открытие Павлов в 1904 году получил Нобелевскую премию.</p>
  </section>
  <section id="n_630">
   <title>
    <p>630</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>изображая эту схему в деталях.</emphasis> — Например, новаторское исследование нейробиолога Джозефа Леду иллюстрирует, как меняются синапсы в основных зонах миндалевидного тела, позволяя нейтральным сенсорным входным сигналам (например, звукам) автоматически извлекать врожденные движения защиты (например, замирание). (LeDoux 2015.)</p>
  </section>
  <section id="n_631">
   <title>
    <p>631</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>автоматически и без усилий.</emphasis> — Доступное введение смотрите в Wegner and Gray 2016. Умозаключения о психическом состоянии настолько распространены в западной культуре, что ученые открывают их снова и снова и дают им разные названия; смотрите heam.info/inference-1.</p>
  </section>
  <section id="n_632">
   <title>
    <p>632</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в нечто осмысленное — делая умозаключение.</emphasis> — Это началось с первого психологического эксперимента, проделанного Вильгельмом Вундтом в конце 1800-х; смотрите heam.info/wundt-2.</p>
  </section>
  <section id="n_633">
   <title>
    <p>633</p>
   </title>
   <p>Если бы просканировали мозги ученых, когда они пишут статьи об «изучении страха», мы бы, вероятно, нашли подтверждения умозаключения о психическом состоянии в виде активности узлов в интероцептивной и управляющей сетях — как сами они описывают своих замирающих крыс термином «испуганы».</p>
  </section>
  <section id="n_634">
   <title>
    <p>634</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в индустрию страха.</emphasis> — Эта путаница узаконилась в психологии во время бихевиоризма; смотрите heam.info/behaviorism-1.</p>
  </section>
  <section id="n_635">
   <title>
    <p>635</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>крысы убегают…</emphasis> — Berlau and McGaugh 2003; смотрите heam.info/rats-1. …<emphasis>а если находятся в углу — нападают.</emphasis> — Reynolds and Berridge 2008. Смотрите heam.info/rats-2. …<emphasis>уменьшается, а не увеличивается.</emphasis> — Iwata and LeDoux 1988. …<emphasis>не все эти разнообразные виды поведения требуют активности миндалевидного тела.</emphasis> — Процесс научения страху не обязательно включает миндалевидное тело. Агрессия по отношению к хищнику (называемая «защитное топтание» или «закапывание») не зависит от миндалевидного тела (De Boer and Koolhaas 2003; Kopchia et al. 1992). Миндалевидное тело затрагивается, когда угроза максимально неясна и требуется научение (например, когда нужно обрабатывать ошибки прогноза [Li and McNally 2014]). Даже если нейроны миндалевидного тела обычно включаются в обучение, они могут быть необязательными для изучения того, что происходит. Например, детеныши обезьян с удаленными миндалевидными телами примерно через две недели после рождения были способны осознавать отвратительные вещи; зона управления телесными ресурсами (передняя поясная кора) у этих обезьян расширилась в ходе развития мозга, и эта зона также поддерживает изучение отвращения (Bliss-Moreau and Amaral, в рассмотрении). …<emphasis>результат ошибки умозаключения о психическом состоянии.</emphasis> — Gross and Canteras 2012; Silva et al. 2013. Смотрите также heam.info/inference-2. …<emphasis>конкретно к замиранию или страху.</emphasis> — Tovote et al. 2015; смотрите heam.info/inference-3.</p>
  </section>
  <section id="n_636">
   <title>
    <p>636</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>должна быть цепью для расстройства:</emphasis> Blumberg et al. 2000. Согласно нейробиологу Яаку Панксеппу (Panksepp 1998), крысята издают звуки «тревога/паника» после социальной изоляции. Например, в недавней работе он пишет: «Различные эмоциональные силы, которые вызывают плач, позволяют молодым животным сигнализировать о своей безнадежной потребности в заботе, особенно когда они потерялись или экспериментаторы изолировали их от тех, кто о них заботится. Такие сигналы о разделении предупреждают других животных, что нужно разыскивать потомство, возвращать и обращать внимание на его потребности» (Panksepp 2011, 1799). …<emphasis>выполняется их отсутствующими матерями.</emphasis> — Blumberg and Sokoloff 2001. Обсуждение смотрите в Barrett, Lindquist, Bliss-Moreau, et al. 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_637">
   <title>
    <p>637</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>пересмотрел свою позицию.</emphasis> — Его недавние теоретические работы четко отличают случаи эмоции «страх» от замирающего поведения (LeDoux 2015).</p>
  </section>
  <section id="n_638">
   <title>
    <p>638</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>этот грызун испытывает сострадание.</emphasis> — Burkett et al. 2016; Panksepp and Panksepp 2013. Поймите меня правильно: грызуны — это социальные животные, которые управляют телесными ресурсами друг у друга; это означает, что они могут чувствовать беду и воспринимать ее у других представителей своего вида. Социальные насекомые регулируют бюджеты тел друг друга с помощью химических веществ. Млекопитающие также делают это прикосновениями и, возможно, звуками. Люди используют все эти средства, а вдобавок слова. Однако остается вопрос, чувствуют ли эти животные сострадание? Или же только люди имеют основанное на цели понятие, необходимое для появления дополнительных функций, чтобы трансформировать регулирование бюджета тела в сострадание?</p>
  </section>
  <section id="n_639">
   <title>
    <p>639</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>рассматриваемое животное сходно с вами.</emphasis> — Mitchell et al. 1997. Другие причины смотрите в Epley et al. 2007; Wegner and Gray 2016. …<emphasis>кормит потомство собственной плотью.</emphasis> — Kupfer et al. 2006<emphasis>. …о людях, преследующих друг друга.</emphasis> — Сходство с людьми может быть простым; смотрите heam.info/inference-4.</p>
  </section>
  <section id="n_640">
   <title>
    <p>640</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>это совершенно нормальная вещь.</emphasis> — Я избегала термина «антропоморфизм»; смотрите heam.info/anthro-1.</p>
  </section>
  <section id="n_641">
   <title>
    <p>641</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>уменьшенная версия нас самих.</emphasis> — Классический взгляд поощряет такое самомнение, подпитываемое мифом о «триедином мозге», в котором простой мозг развивается в нечто более сложное; смотрите heam.info/evolution-4. …<emphasis>а не строить ментальные сходства.</emphasis> — Matsuzawa 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_642">
   <title>
    <p>642</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>с птенцами, «зовущими мать».</emphasis> — Больше о цепях Панксеппа смотрите heam.info/panksepp-1. <emphasis>…существовали в мозге какого-нибудь животного.</emphasis> — Barrett, Lindquist, Bliss-Moreau, et al. 2007. …<emphasis>однако они не посвящены эмоциям.</emphasis> — Цепи для выживания не имеют взаимно однозначного соответствия с понятиями эмоций; смотрите heam.info/survival-1.</p>
  </section>
  <section id="n_643">
   <title>
    <p>643</p>
   </title>
   <p>Коротко говоря, идея, что понятие зависит от опыта (эмпиризм), постоянно разбивается убеждениями, что понятия встроены, либо в силу того, что вы наделены ими (нативизм), либо по той причине, что они появляются из интуиции или логики (рационализм). Все усилия эмпиризма проваливались так или иначе — от философов-ассоцианистов XVII века до бихевиористов XX столетия.</p>
  </section>
  <section id="n_644">
   <title>
    <p>644</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>четких различий между мышлением и чувством.</emphasis> — Некоторые культуры имеют отдельное слово, которое лучше всего перевести как «мысль-чувство» (например, Danziger 1997, глава 1; William Reddy, личное сообщение, September 16, 2007; Wikan 1990); смотрите также heam.info/balinese-1.</p>
  </section>
  <section id="n_645">
   <title>
    <p>645</p>
   </title>
   <p>На самом деле пять долей можно выделить, рассматривая поверхность мозга. Однако вряд ли это деление имеет отношение сугубо к коре или вообще к коре. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_646">
   <title>
    <p>646</p>
   </title>
   <p>На самом деле не каждой. Наиболее глубокие борозды и крупные извилины, которые в процессе развития появляются раньше других, наиболее похожи у разных человеческих индивидов. Такие борозды называют первичными. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_647">
   <title>
    <p>647</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>устроены совершенно одинаково.</emphasis> — Van Essen and Dierker 2007; Finn et al. 2015; Hathaway 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_648">
   <title>
    <p>648</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>у вас даже могут появляться новые нейроны.</emphasis> — Opendak and Gould 2015; Ernst and Frisén 2015. …<emphasis>также касаются ваших переживаний.</emphasis> — Смотрите heam.info/plasticity-1.</p>
  </section>
  <section id="n_649">
   <title>
    <p>649</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которые называются нейромедиаторами.</emphasis> — Bargmann 2012. Нейромедиаторы определяют, насколько эффективно ваши нейроны сообщаются; смотрите heam.info/neuro-1. …<emphasis>информация распространяется по различным путям.</emphasis> — Sporns 2011, 272. …<emphasis>нечто большее, чем просто сумма отдельных частей.</emphasis> — Обзор смотрите в Park and Friston 2013; например, сети меняются по мере увеличения когнитивных запросов (Kitzbichler et al. 2011). Больше смотрите на heam.info/wiring-2.</p>
  </section>
  <section id="n_650">
   <title>
    <p>650</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>или даже зрение и слух.</emphasis> — Отдельная клетка мозга может иметь несколько назначений, как мы обсуждали в главах 1и 2, внося свой вклад в несколько психологических состояний; смотрите heam.info/neurons-2.</p>
  </section>
  <section id="n_651">
   <title>
    <p>651</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и других учебных дисциплинах.</emphasis> — Bullmore and Sporns 2012. Мозг — это сложная адаптивная система, это означает, что он постоянно меняет прочность соединений своих нейронов, чтобы предвидеть изменения во внешней среде (которая включает тело и внешний мир). Сложные системы обладают эмерджентностью, то есть свойства системы как целого не могут сводиться к отдельным компонентам; они «больше, чем сумма их частей» (Simon 1991). Сложность означает, что для схем мозговой активности изменчивость означает норму; смотрите heam.info/complexity-1.</p>
  </section>
  <section id="n_652">
   <title>
    <p>652</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>может поддерживать сознание.</emphasis> — Tononi and Edelman 1998; Edelman and Tononi 2000. <emphasis>…выполнял бы свою функцию сам по себе.</emphasis> — Мозг с нейронами индивидуального назначения тоже имел бы низкую сложность, как и полностью синхронизированный мозг, поскольку в обоих случаях большинство нейронов не делится информацией (в первом случае все они действуют по-разному, а во втором — все одинаково).</p>
  </section>
  <section id="n_653">
   <title>
    <p>653</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>много путей, ведущих к одному результату.</emphasis> — Whitacre and Bender 2010, рис. 10; смотрите также heam.info/whitacre-1. …<emphasis>передачи ваших генов к следующему поколению.</emphasis> — Edelman and Gally 2001. Вырожденность сопутствует естественному отбору. Она делает мозг более устойчивым к травмам, вот почему естественный отбор способствует мозгу с вырожденностью. Вариативность, которую дает вырожденность, — в первую очередь условие для естественного отбора; смотрите heam.info/degeneracy-4.</p>
  </section>
  <section id="n_654">
   <title>
    <p>654</p>
   </title>
   <p><emphasis>Естественный отбор способствует сложности мозга.</emphasis> — Эволюционный успех мозга зависит от его способности моделировать постоянно изменяющуюся среду метаболически эффективным способом (Edelman and Gally 2001; Whitacre and Bender 2010). Эволюция должна отбирать особей с комбинацией генов, которые производят мозг такого рода (и эта генетическая комбинация сама по себе сложна и вырожденна). Чем важнее система для выживания, тем больше вырожденности и сложности будет существовать в генах, которые поддерживают такую систему. Поэтому вырожденность и сложность — необходимые предпосылки естественного отбора и его неизбежный продукт. Я не утверждаю, что естественный отбор способствует постоянно растущей сложности; естественный отбор способствует сложным адаптивным системам.</p>
  </section>
  <section id="n_655">
   <title>
    <p>655</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>и другие свойства сознания.</emphasis> — И, возможно, также несколько других понятий; смотрите heam.info/properties-1. …<emphasis>чтобы разобраться с этой дилеммой.</emphasis> — Смотрите heam.info/world-1.</p>
  </section>
  <section id="n_656">
   <title>
    <p>656</p>
   </title>
   <p>Ян Вермеер — мастер бытовой живописи, Клод Моне — импрессионист, Винсент ван Гог — постимпрессионист, Джексон Поллок — представитель абстрактного экспрессионизма. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_657">
   <title>
    <p>657</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>возможно, на творения Джексона Поллока.</emphasis> — Мозг не конструирует объект вроде пчелы или автомобиля с последующей оценкой значимости для себя. Значимость для бюджета встроена в первую очередь в конструирование, посредством интероцептивных предсказаний. Обратите внимание, что это противоречит версии классического взгляда, называемой теорией оценки, в которой предполагается, что сначала вы воспринимаете какой-то объект, а затем оцениваете его на относимость к себе, новизну и т. д.</p>
  </section>
  <section id="n_658">
   <title>
    <p>658</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>яростно сшибались несколько сотен лет.</emphasis> — Существует много других мировоззрений; смотрите heam.info/world-1.</p>
  </section>
  <section id="n_659">
   <title>
    <p>659</p>
   </title>
   <p>Борг — раса киборгов во вселенной «Звездного пути». Все отдельные организмы не имеют самостоятельно действующего мозга, а объединены в единый коллективный разум<emphasis>. Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_660">
   <title>
    <p>660</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>имеет в точности одинаковые функции.</emphasis> — Pinker 2002, 40. …<emphasis>формировать следующее поколение людей.</emphasis> — Durham 1991; Jablonka et al. 2014; Richerson and Boyd 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_661">
   <title>
    <p>661</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>чтобы культивировать сомнения.</emphasis> — Firestein 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_662">
   <title>
    <p>662</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>важна для связей родителей с детьми.</emphasis> — heam.info/synchrony-1.</p>
  </section>
  <section id="n_663">
   <title>
    <p>663</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>вполне нормально передвигаются по миру.</emphasis> — Активистка Каролина Кейси не знала, что она слепа, до семнадцати лет, когда предполагалось научиться водить машину (Casey 2010).</p>
  </section>
  <section id="n_664">
   <title>
    <p>664</p>
   </title>
   <p>Видимо, отсылка к знаменитой строчке Гертруды Стайн «Роза есть роза есть роза есть роза». <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_665">
   <title>
    <p>665</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>имеет больше псевдонимов, чем Шерлок Холмс.</emphasis> — Под разными названиями выступают сети пассивного режима и выявления значимости (Barrett and Satpute 2013); смотрите heam.info/dmn-5.</p>
  </section>
  <section id="n_666">
   <title>
    <p>666</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>на развитие префронтальной коры (ПФК).</emphasis> — Нейроны в верхних слоях коры рождаются последними во время пренатального периода и продолжают зреть и развивать свою связность после рождения — в младенчестве и детстве (Kostović and Judaš 2015). Аналогичным образом бедность вредна для других аспектов развития мозга (Noble et al. 2015). …<emphasis>(то есть обработки ошибок прогноза) и управления…</emphasis> — Barrett and Simmons 2015; Finlay and Uchiyama 2015. …<emphasis>а это возвращает человека в бедность.</emphasis> — Смотрите heam.info/children-1.</p>
  </section>
  <section id="n_667">
   <title>
    <p>667</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>точнее, чем мы могли бы подумать.</emphasis> — Jussim, Cain, et al. 2009; Jussim, Crawford, et al. 2009. …<emphasis>если сравнивать с данными переписи.</emphasis> — Pinker 2002, 204. …<emphasis>собственных путаных предположений о человеческой природе.</emphasis> — Jussim 2012; Pinker 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_668">
   <title>
    <p>668</p>
   </title>
   <p><emphasis>«…со следующим поколением инструментов».</emphasis> — Firestein 2012, 21.</p>
  </section>
  <section id="n_669">
   <title>
    <p>669</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>новым правительством и социальным порядком.</emphasis> — Даже понятие «революция» — это социальная реальность; смотрите heam.info/revolution-1.</p>
  </section>
  <section id="n_670">
   <title>
    <p>670</p>
   </title>
   <p><emphasis>…с 2004 года в качестве благотворительной акции.</emphasis> — Fright Night 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_671">
   <title>
    <p>671</p>
   </title>
   <p>У читателя может сложиться обманчивое впечатление, будто бы медиатор каким-то образом попадает в нейрон. На самом деле это не так. А изменения в его активности связаны с тем, как трансформируется рецептор в результате соединения с медиатором и как это изменит свойства оболочки клетки. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_672">
   <title>
    <p>672</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>меняя их уровень возбуждения.</emphasis> — Marder 2012. Глиальные клетки делают передачу более или менее эффективной (Ji et al. 2013; Salter and Beggs 2014); смотрите heam.info/glial-2.</p>
  </section>
  <section id="n_673">
   <title>
    <p>673</p>
   </title>
   <p>Люди подразделяют мозг многими различными способами — в зависимости от потребностей. Деление может быть пространственным (сверху вниз, передние и задние части, внешние и внутренние части), анатомическим (по долям, по зонам, по сетям), химическим (по нейромедиаторам), функциональным (по задачам, которые выполняют части мозга) и так далее. Поскольку для истории эмоций важно деление между корой и субкортикальными (подкорковыми) зонами, я буду говорить о мозге в этих упрощенных терминах.</p>
  </section>
  <section id="n_674">
   <title>
    <p>674</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которые соединены в цепи и сети.</emphasis> — Переходная зона между корой и субкортикальными зонами называется аллокортекс, он может быть в диапазоне от едва видимых колонн до трех слоев (Zilles et al. 2015).</p>
  </section>
  <section id="n_675">
   <title>
    <p>675</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>организованы как скопления нейронов…</emphasis> — Слово «кортикальный» означает «находящийся в коре», поэтому «субкортикальный» означает «находящийся ниже коры».</p>
  </section>
  <section id="n_676">
   <title>
    <p>676</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>важен для координации физических движений.</emphasis> — Основная роль мозжечка — предвидеть, как движения тела во времени и пространстве будут влиять на предсказания и выполнение шаблонов, идущих в коре (Pisotta and Molinari 2014; Shadmehr et al. 2010).</p>
  </section>
  <section id="n_677">
   <title>
    <p>677</p>
   </title>
   <p>Различные специалисты делят мозг разными способами и используют разные термины — в соответствии с их целями и предпочтениями. Я выбрала наиболее традиционные разделения.</p>
  </section>
  <section id="n_678">
   <title>
    <p>678</p>
   </title>
   <p>С дорсальным и вентральным в случае с главным мозгом вышла путаница., так как дорсальный — тот, что ближе к хребту (dorsum — лат.), а вентральный — к животу (ventrum — лат.). Обычно это является синонимами «задний» и «передний» соответственно. <emphasis>Прим. науч. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_679">
   <title>
    <p>679</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>которая возмещает эти ресурсы.</emphasis> — У автономной нервной системы есть три ветви. Симпатическая нервная система (иногда называемая системой «бей — беги») говорит телу, как тратить его энергетические ресурсы. Она посылает информацию к потовым железам в вашей коже, к гладким мышцам, которые окружают ваши кровеносные сосуды, к вашим внутренним органам, к мышцам, которые расширяют ваши зрачки, к частям тела, которые создают иммунные клетки, и так далее. Парасимпатическая нервная система (также известная под названием «отдыхай — переваривай») говорит телу о возмещении энергетических ресурсов. Она приказывает зрачковым мышцам сократиться, вашему телу — выделить слюну и инсулин, а также управляет прочими функциями, связанными с перевариванием пищи, частично сообщаясь с третьей ветвью, называемой энтеральной нервной системой. Смотрите heam.info/nervous-1.</p>
  </section>
  <section id="n_680">
   <title>
    <p>680</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>(зрение, слух и так далее) действуют посредством предсказаний.</emphasis> — Подборку смотрите в Chanes and Barrett 2016; подробности на heam.info/prediction-12. …<emphasis>чтобы функционировать аналогичным образом.</emphasis> — Barrett and Simmons 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_681">
   <title>
    <p>681</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>понятийного каскада в рамках визуальной системы.</emphasis> — Grill-Spector and Weiner 2014; Gilbert and Li 2013. …<emphasis>проходят через структуру коры.</emphasis> — Barbas and Rempel-Clower 1997; Barbas 2015. …<emphasis>мультисенсорные сводки.</emphasis> — Большое количество нейронов передает информацию к меньшему количеству более плотно соединенных нейронов, а это означает, что должно происходить сжатие и уменьшение размера (Finlay and Uchiyama 2015).</p>
  </section>
  <section id="n_682">
   <title>
    <p>682</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>используя одни и те же нейроны.</emphasis> — Недавно было открыто, что понятийно близкие визуальные случаи хранятся ближе друг к другу в кортикальном пространстве; пример для зрительной коры смотрите в Grill-Spector and Weiner 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_683">
   <title>
    <p>683</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>тестируемые лежали в покое.</emphasis> — По иронии судьбы, поскольку ученые считали, что мозг был «выключен», когда не стимулировался внешним миром, они несколько раз упускали подтверждения существования этой сети. Больше информации о том, как была открыта сеть пассивного режима работы, смотрите в Buckner 2012. …<emphasis>не стимулируется какой-либо экспериментальной процедурой.</emphasis> — Очевидно, внутренняя активность мозга не важна только тогда, когда мозг не зондируется явным образом в каком-либо эксперименте. Те, кто изначально придумал название для сети, вероятно, не оценили важность этой сети (или внутренне присущей активности) для повседневных мыслей, ощущений и восприятий. …<emphasis>были открыты многочисленные другие встроенные сети.</emphasis> — Yeo et al. 2011; Barrett and Satpute 2013. …<emphasis>делает это название прекрасно подходящим к сети.</emphasis> — Сеть пассивного режима работы известна под многими названиями; смотрите heam.info/dmn-1.</p>
  </section>
  <section id="n_684">
   <title>
    <p>684</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>сети пассивного режима работы, как и предсказывалось.</emphasis> — Биндер показал, что обработка понятий происходит даже в том случае, когда людей не спрашивают о понятиях явным образом (Binder et al. 1999). Больше информации об этом эксперименте смотрите на heam.info/binder-2. …<emphasis>сходных экспериментов со сканированием мозга.</emphasis> — Binder et al. 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_685">
   <title>
    <p>685</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>в сети пассивного режима работы.</emphasis> — Spunt et al. 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_686">
   <title>
    <p>686</p>
   </title>
   <p>Гилберт, Д. Спотыкаясь о счастье. СПб.: Питер, 2008. <emphasis>Прим. ред.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_687">
   <title>
    <p>687</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>от того, каков он сейчас.</emphasis> — Например, Barrett 2009; Bar 2007. Обзор смотрите в Buckner 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_688">
   <title>
    <p>688</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>играет ключевую роль в категоризации.</emphasis> — Barrett 2012; Lindquist and Barrett 2012. Сходную, но не идентичную точку зрения смотрите в Edelman 1990, and Binder and Desai 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_689">
   <title>
    <p>689</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>чтобы конструировать случаи понятий.</emphasis> — Когнитивный психолог Элинор А. Магуйар подошла близко к этой идее (Hassabis and Maguire 2009); смотрите heam.info/maguire-1.</p>
  </section>
  <section id="n_690">
   <title>
    <p>690</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>рассеянный «фонарь» внимания…</emphasis> — Gao, Alcauter, et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_691">
   <title>
    <p>691</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>ни в одной зоне мозга.</emphasis> — Lindquist et al. 2012. …<emphasis>в интероцептивную и управляющую системы.</emphasis> — Kober et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_692">
   <title>
    <p>692</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>но для счастья и печали — менее четко.</emphasis> — Wager et al. 2015. Дополнительную информацию смотрите в главе 1 и на heam.info/patterns-1. …<emphasis>в точности так, как соответствующая сводка.</emphasis> — Clark-Polner, Johnson, et al., в печати; Clark-Polner, Wager, et al., в печати.</p>
  </section>
  <section id="n_693">
   <title>
    <p>693</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>с изменениями в интероцептивной системе.</emphasis> — Wilson-Mendenhall et al. 2013. Еще более поразительно, что когда добровольцы воображали физическую опасность, относительно сильное увеличение нейронной активности наблюдалось в сети, которая отслеживает и обнаруживает физические объекты в пространстве, но когда они воображали социальные сценарии, повышение было в сети, которая помогает делать умозаключения о мыслях и чувствах других людей (Wilson-Mendenhall et al. 2011).</p>
  </section>
  <section id="n_694">
   <title>
    <p>694</p>
   </title>
   <p><emphasis>В точности это мы и наблюдали.</emphasis> — Wilson-Mendenhall et al. 2015. Смотрите также Oosterwijk et al. 2015. Информацию о других томографических исследованиях мозга, которые поддерживают теорию конструирования эмоций, смотрите на heam.info/TCE-1.</p>
  </section>
  <section id="n_695">
   <title>
    <p>695</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>сообщали о более интенсивных эмоциональных переживаниях…</emphasis> — Raz et al. 2016. Более подробно на heam.info/movies-1.</p>
  </section>
  <section id="n_696">
   <title>
    <p>696</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>с аналогичной ситуацией при восприятии эмоций.</emphasis> — Смотрите исследование когнитивного нейроученого Роберта Спунта и его коллег (например, Spunt and Lieberman 2012). Смотрите также работы Peelen et al. 2010, and Skerry and Saxe 2015, более подробно обсуждаемые на heam.info/dmn-3.</p>
  </section>
  <section id="n_697">
   <title>
    <p>697</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>представляется во всем мозге.</emphasis> — Некоторые ученые пытаются найти компромисс между этими двумя видами понятий (либо они включают сенсорные и моторные представления, либо они «абстрактны», что означает, что они хранятся без соотнесенности к сенсорной и моторной информации); смотрите heam.info/dmn-4. …<emphasis>увеличивают возбуждение.</emphasis> — Chao and Martin 2000. Обзор смотрите в Barsalou 2008b. …<emphasis>просто читаете название предмета («молоток»).</emphasis> — Tucker and Ellis 2004. …<emphasis>вам также проще сделать рукой хватательное движение.</emphasis> — Klatzky et al. 1989; Tucker and Ellis 2001.</p>
  </section>
  <section id="n_698">
   <title>
    <p>698</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>они представлены по всему мозгу.</emphasis> — Обзор смотрите в Barsalou 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_699">
   <title>
    <p>699</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>комплекты нейронов для каждой цели…</emphasis> — Дополнительные сведения об этом неправильном представлении смотрите на heam.info/concepts-20. …<emphasis>мы ничего такого не наблюдаем.</emphasis> — Обсуждение подтверждения смотрите в Lebois et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_700">
   <title>
    <p>700</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>каждый раз может быть иной.</emphasis> — В рамках какого-то понятия может быть несколько различных целей, ни одна из которых не является базовой; смотрите heam.info/concepts-21.</p>
  </section>
  <section id="n_701">
   <title>
    <p>701</p>
   </title>
   <p>Перефразированная английская пословица Beauty is in the eye of the beholder (буквально: «Красота в глазах смотрящего»), смысл которой: всякий видит по-своему, на вкус и цвет товарища нет. <emphasis>Прим. пер.</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_702">
   <title>
    <p>702</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>большое темное пустое ведро.</emphasis> — Спустя годы я наконец простила себя за эту досадную ошибку, прочитав вышедшую в 2007 году книгу Брайана Грина «Ткань космоса», вторая глава которой называется «Вселенная и ведро: пространство — придуманная человеком абстракция или физическая реальность?» (Greene 2007). <emphasis>«…время в глазах смотрящего».</emphasis> — Там же, 47.</p>
  </section>
  <section id="n_703">
   <title>
    <p>703</p>
   </title>
   <p>…<emphasis>под названием «воспоминания», хранящихся в мозге…</emphasis> — Schacter 1996.</p>
  </section>
  <section id="n_704">
   <title>
    <p>704</p>
   </title>
   <p>Как указано Стивеном Пинкером в книге «Чистый лист».</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAIBAQIBAQICAgICAgICAwUDAwMDAwYEBAMFBwYH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</binary>
 <binary id="i_001.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_002.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_003.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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==</binary>
 <binary id="i_004.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_005.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_006.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_007.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_008.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_009.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_010.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA
Af/bAIQABAMDAwMDBAMDBAYEBAQGBwUEBAUHCAcHBwcHCAsICQkJCQgLCwwMDAwMCw0NDg4N
DRMSEhITFRUVFRUVFRUVFQEFBQUJCAkQCwsQFA4ODhQVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUV
FRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUV/8AAEQgBPgJtAwERAAIRAQMRAf/EAJ4AAQAB
BQEBAQAAAAAAAAAAAAAGAwQFBwgBAgkBAQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAhAAAQIEBAEFCwgI
AgYIBgMBAQIDABEEBSESBgcxQdITlFZRYdEiMhQVVRYXCHGBk6NkJXU2kbFCUiPTlbWhM8Fi
ciRUGIKSokNTgzR04bJzRIS08GPDNxEBAQEBAQAAAAAAAAAAAAAAABEBQSH/2gAMAwEAAhED
EQA/AO87ndLbZqJy43arZoaRmXS1NQtLbacxCRNSiAJkygI/7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64
zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zz
oB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB
7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7z
tuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztu
u1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1
Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq
64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64
zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zz
oB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB
7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7z
tuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztu
u1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1
Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq
64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64zzoB7ztuu1Vq64
zzoB7ztuu1Vq64zzoCrT7i6Bq3k09Lqa2POrwQ2irZKj8gCoCTQEB3iQhzR7LbiQtCrxZQpC
gCCPSbGBB4xcFo5bbX0ivu+l4n/uG/BBGEvd30pYH6eiq7emqr6tJXTWygok1FStAwKyhIkl
E8MyyBOA+bLedKX2qet1Pb00dyp0dK9a7hRJp6kNzAzpSoELQCZFSFEDlgK98uOldOtMOXOk
Y6WrWW6KipqQP1NQscQ002kqMp+MeA5TAWlr1BpS6XBFoXalWu4upLlPRXSgTTrfSnE9CqSk
LIAmUpVm70BkLzU6X09Qm43enpWGc4abSmmS4664ryW2m0JKlrP7qRAYqi1NpKqrqe21Vndt
FTWKyUIutuTTtvq5Eoc8ZOc8iVEKPciiSG22wYG30sx//Q34IgejbX6vpfoG/BAPRtr9X0v0
DfggHo21+r6X6BvwQD0ba/V9L9A34IB6Ntfq+l+gb8EA9G2v1fS/QN+CAejbX6vpfoG/BAPR
tr9X0v0DfggHo21+r6X6BvwQD0ba/V9L9A34IB6Ntfq+l+gb8EA9G2v1fS/QN+CAejbX/wAB
S/QN+CAejbX6vpfoG/BAPRtr9X0v0DfggHo21+r6X6BvwQD0ba/+ApfoG/BAPR1r9X0v0Dfg
gHo21+r6X6BvwQD0ba/V9L9A34IB6Ntf/AUv0DfggHo21+r6X6BvwQD0ba/V9L9A34IB6Ntf
q+l+gb8EA9HWv1fS/QN+CAejbX6vpfoG/BAPRtr9X0v0DfggHo21+r6X6BvwQD0ba/8AgKX6
BvwQD0ba/V9L9A34IB6Ntfq+l+gb8EA9G2v1fS/QN+CAejbX6vpfoG/BAPRtr9X0v0DfggHo
21+r6X6BvwQD0ba/V9L9A34IB6Ntfq+l+gb8EA9G2v1fS/QN+CAejbX/AMBS/QN+CAejbX6v
pfoG/BAPRtr/AOApfoG/BAPRtr9X0v0DfggHo61+r6X6BvwQD0ba/V9L9A34IB6Ntnq+l+gb
8EA9G2v1fS/QN+CAejbX6vpfoG/BAPRts/4Cl+gb8EA9G2v1fS/QN+CAejbX6vpfoG/BAPRt
r9X0v0DfggHo21+r6X6BvwQD0ba/V9L9A34IB6Ntfq+l+gb8EA9G2v1fS/QN+CAejbX/AMBS
/QN+CAejbX6vpfoG/BAPRtr9X0v0DfggHo21+r6X6BvwQD0ba/V9L9A34IB6Ntf/AAFL9A34
IB6Ntfq+l+gb8EA9G2v1fS/QN+CAejbX6vpfoG/BAPRtr9X0v0DfggPlVDZ0rbbXR0aVunKy
hTTQK1ATkkEYmWMhAF0NnbW2hyjo0LeJDKFNNBSykTISCJmQxMoCD7s0NAzpy3usUjDLgulO
A420hCpHkmkAxcHQsZVAt3vylT/jFl/ubEXB8uf5qp/vH9cERzb/AMwTrnW6bjL0qa1hYz+U
bd5s2KYtz/7uecYYZ5wH1uSaI6q0S3bSn0x6UK2Qn/M8wDKxWlUsejy5ZzwzZeWAoWc0Sd3r
kLoR5wu0UfoHPy0yXHPOg1P9rpcueWMssBd7zm3egaBFKR6XXc6AafCf8zzwVCCCiWMgjPn5
Mk5wFldDSJ3W0yq6lIo1UFciz9J5HpHpEFwJnh0hYHi8ss0uWAzG8hsY2+u4q+KmMtGE/wCY
askebhqWPSdJly5cYYq7pvOBSUwrP/UhloVX/wBXIM//AGpwRUgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAg
EAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAg
EAgI1rr0CqwKbviHnHFuoFnRQz8+Nf8A9z5qRiHAeXhKc8IDAaNF1a1Epvcohesl0/3Q+Mpo
1UQSM6aTKAkPg/8AqMJnk8WAuN3fyzQfilNFwb+jKoBvE421o5p11aW20XeyqW4shKUgXNiZ
JOAEXBYOX2wlaj6YoOJ/+7Z50EYS90eh9QuMVNfc6VqtpUlFLcqO4IpqppCjNSEutLCspP7J
wgPLJQ6H0++/WUN0pn6+pQGqi511xRU1S2wZhHSurJCAf2UyEBWvbWidRMMsXevoXDTLLtHU
tVzbNRTuESK2XW1hSCRxkcYC0tFp0LZq5N1bu7VfcUIU0zcLndE1bzSF+UlouuEIB5coxgMj
d3NG3+hVbbxXW6qplKS4Eqq2kqQ4jFLja0rCkLTyKSZwGJt1i0Db65i5OXlN0qqQ5qF263YV
gplSlmaS64UpVL9qU4CRm+2HlvFB1tnnQD05YfW9B1pnnQD05YfW9B1pnnQD05YfW9B1pnnQ
D05YfW9B1pnnQD05YfW9B1pnnQD05YfW9B1pnnQD07YfW9B1pnnQD05YfW9B1pnnQD05YfW9
B1pnnQD05YfW9B1tnnQD05YfW9B1pnnQD05YfW9B1pnnQD05YfW9B1tnnQD05YfW9B1pnnQD
05YfW9B1pnnQD05YfW9B1pnnQD05YfW9B1pnnQD05YfW9B1pnnQD05YfW9B1pnnQD05YfW9B
1pnnQD05YfW9B1pnnQD05YfW9B1pnnQD05YfW9B1tnnQD05YfW9B1pnnQD05YfW9B1tnnQD0
5YfW9B1pnnQD05YfXFB1pnnQD05YfW9B1pnnQD05YfW9B1pnnQD05YfW9B1pnnQHvp2w+t6D
rbPOgPPTlh9b0HWmedAPTlh9b0HW2edAPTlh9b0HW2edAPTlh9b0HWmedAPTlh9b0HWmedAP
Tlh9b0HW2edAPTlh9b0HWmedAPTlh9b0HWmedAPTlh9b0HWmedAPTlh9b0HWmedAPTlh9b0H
WmedAPTlh9b0HWmedAPTth9b0HWmedAPTlh9b0HWmedAPTth9b0HWmedAPTlh9b0HWmedAPT
lh9b0HWmedAPTlh9b0HWmedAPTlh9b0HWmedAPTlh9b0HWmedAPTlh9b0HWmedAPTlh9b0HW
medAPTlh9b0HWmedAPTlh9cUHWmedAPTlh9b0HWmedAPTth9cUHWmedAPTlh9b0HWmedAPTl
h9b0HWmedAPTlh9cUHWmedAPTlh9b0HW2edAPTlh9b0HW2edAPTlh9b0HWmedAPTlh9b0HWm
edAPTlh9cUHWmedAPTenypKjdreVIM0KNUwSkylMeNhADe9PqKSq7W9RQSUKNUwSkkSJBzYT
EBB91rpaarT1vYpLhS1LpudOromH23FSHE5UqJi4OiYyqCbuMs1OlaanqW0vMu3myIdacAUl
aTc2AQoHAgwGZ9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R
2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd
1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5
sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPY
HRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2
dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1
VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5s
A9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYH
RHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2d
t3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1V
rmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA
9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHR
HZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt
3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1VrmwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sA9gdEdnbd1Vr
mwD2B0R2dt3VWubAPYHRHZ23dVa5sBrHe/S+m7Pp221VqtFHRP8ApKnT01Ow22uROImkAxcR
vCIqD7rflui/G7H/AHSngJxAY68XugsbLdRcFKSh1fRIyIUslUieCQe5AYv2807NI6V2ajID
ol8nzRYMRqTeLQekbaLtqCvXSUy1FDZLLilrIEzlQkFRl8kIIQfi62PSnOq8VQTyKNBVS/8A
kiD6/wCbjZGU/S1XLu+j6rmQHh+LnZAKyG8VYUeCfMKqf/yQHh+LvY5PlXmqHy0FVzIAr4u9
jkSz3mqTPEToKoYf9SAp/wDOFsROXp2on3PManmQIq/83OyEp+l6uXGfo+q5kB8/83uxhn99
VOHH/cKrmQHg+L/Yo4C91J+ShqeZAjw/GBsUDI3yon3PManmQI+v+b3YzD76qceH+4VXMgQ/
5vdjJ5fTVTPueYVXMgPf+bvY7j6ZqsOP+4VXMgPofFxsgRP0vV9QquZAen4tdlAJ+layX4fV
cyA+D8XexwMjeKoHueYVXMgPofFvsioyF3qyZTl6PquH/UgL62/FBs/dn26aiulStx05UA0V
SmZ7kygQgnFHuNpSuy9BVL8YyAU0tP6xFhWQY1ZZqh9dO04suNkBQLahxExyRILgX+2EkdIq
aePiq8EBkW3EuoS4jFKwFJ+QwH1AIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIB
AIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAam+ID8q238Tpv1xcG2Ygg+635bovxux/3SngJxARHcAA
22kBKhOoHk8fIVFwa2rrhRWujqbxcV9BR0iCuoc4SSkcndJio4519rWu13fnrtUJ6Olamxbq
MzkhoElM+SZ4qgqGqqEhCwkZ1lUytXASHIIgppW6SAlUlLEwQCAQOWAreMnMho5neKlnAkcs
oo8KUBeaYckJqXwBA5QO5AYyqqumcIE1TM5SxPe7wERX2EOMtE5kMhYGfxZqIPfgjwXVVOcq
X86SAnETBH6YLHrtSzUqzlCVJkAkomD8p4QReU1lfrVOKYBSpKQpbRBnI8oIgPKm0P0riWnP
GBAJcSDhMd2AqpoVLSptWGQhQPLIiAqIpiFZlOJSJE518nf78UWb3ioLbayrOrjwnLvRBeUg
ShtsPuFKTiUJlie+ZTii+qnWXGyGkqUZ8FTGVPcwlMwGPCS0ZulKcCf/AOd+AefOoCUo8RBE
ySCZjvzgLqjrXm1hWbJ3FJMuGPJAbr211xWOVaKOpuDlJVEzZdVl6FQHHOFd0dyCN/2i+U9d
0YfeSzWhIqA0jMCsNmS04jCY5ICboU2WhUtKDra05krPlJHcV3YgnNAoLoqdQ4KbSR+iIq4g
EAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAg
NTfEB+Vbb+J0364uDbMQQfdb8t0X43Y/7pTwE4gIjuCvo7XTLzhvK/POo5ZSQrli4OMt/NwR
VO02ibY6TTUyUvXNaFElx04hJlFRop54qWltsyBBnjw7pgqilJWlumY8ZSz46R+0CfJH+mIL
n/LT0SDmJwJlw5CATyCKPpx2mp0raQkZm0grUTOXcSTyk9yILWpdyMHOkF148hxkMYClSMDo
1PrSAFGU1eUtXggLKrqOkdlik8JdzvAQVWt1kuVxcysMdIOKlZfJHdwgVsPTe1d4rg2lTKFh
zygeIQf2jPkixKmtk23rLbWLezhdI0ro0BsHOoHBXHBSIIylz0pYws0ztI+lYSt1DjYmyAeA
UT5JMURdrTdIvpWFNrU55OQISieGBmrk7kQYiq0pVVRzMMZQlWVOdaeIww4Y94QGEuWk7rSh
tXRFQAJWUYqTI/tSgMMFM0R6J+mcU5x8b5e4B+uCrhNa+7JtFOG0J4lKSVH5ScID78yYqCkv
qWVq/eThLvSnAW7tKptw5WHHAAchWcokOEhymApthwFJLRRPyknl+TuQGUong0lLmXOE+TmE
ykznj3oI3ztzr+oqDQ2y7KzunMu3VjmUSJ8UgLOJHJIwHQdgrFlpKXBNlQV5MsyVDBSSBhh3
oDaFvl5jT5ZS6NMpcOEZVcwCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQC
AQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQGpviA/Ktt/E6b9cXBtmIIPur+W6L8bsf9zp4CcQGsd9L83p3R
6K9UlOecZWG1YpUro1qx7wAJi4mvzqvd3cuVfUXJ4DpapxSjMcScYqsQytCTNSZlSpGR4gd/
5YgyFO2tlBdby9O94rc/2EjjFHx0pa/hMYrx6RSsTLu96IKAbS3nScUZgFKP7S+OPyQFi6pJ
WCVA9H4p4znKZP6YC5orfcLs8G2hkxAB7ieGAgNj6b2qVcHQHRlITnW6sGYE5TAPKYsStxWb
bOw2BDa05qh1SJlpS8o+UiKiV09ppadpXRMdGFkqfUhc1KmMR+iAyjKqNmm82W2hLZayNIM8
2cmYxE4D4qbI80ynO8lK1okoKT4pHcPelARyp0wpDgBp2HUESStwFSiRxExMn55QGSt+k7ZU
qPnQdeeSk5WltJSlAnwSkTEoC6a0dSKcUt1CSCZJQQAZS4//AAiCP3zaHT9ySUrSmlcUCovt
gkd2CteXfYu7UhzWOuLqZEpQRlWQBxEBrO5acv1kcUitU8CzmCpEgAwFi2g1CQlxxCVhJkKg
qkTySWJwFo40ptxLTjQpnMZEYpUe6leMFXFI7lcShxBzESkTiRASSzPhlSKEOKQpw9NQPTy9
G6k4pme7BHUe12qGLlSMiqqcrryg2+wueYVARjlM+BlOA6KtuNvpiTP+EjH5oyq6gEBzjrLf
bden3lvW0m2+irdqKotFFT3Eu1df5ostOtNLWSXClHiqdCQAZwWMvsnvbrbcDXertBa501R6
euWlGWFVLdHVGp/iuqIKSoTQQEyM0kwNxtS3bgaEvF4c09adTWuuuzUw5bKatYdqElPlAtoW
VYSxwgj5O4eghR3K4K1NaxS2Z1NNd6g1jARSPKUUJbfUVSbUVCQCpGcBdJ1jpNd1YsaL5QKu
dTTiup7empaL66YpKw8lsKzFvKJ5pSlAWlm3F0BqK6Lslg1TabpcmwSugoq6nfeATiTkbWVY
cuEB8XfczbqwXB2033Vlottexl6eiq66nZeRmSFJzIWsKEwQRMQFzSa60VX1tvttFqG21FZd
mPO7XStVbKnapjxv4rKAqa0eIrxkzGB7kBZXbcXRdHR3oN6ps1NV2c+bViqysZDVHVuZkMoq
gFgomtJGUkEyMoCJ6G3G1ZU6gTYN0PZzTde/SUybZZ6S6N1NdX1aysu1DLeeaaZYSOhSUlZx
nwgqb3fX2htP3Snsl91JbLbc6pSE01vq6xhl9wuGSAltago5p4YYwRjqnd3aqjfepavW1jYf
p1qaqGXLlSpW2tBKVJUC5MFJEiDAXFw3O24tNTS0d01dZqKorUNu0jFRcKZtbrbyQttaUqWC
UrSQUnlEBKkqStIWghSVAFKgZgg8CDAY++agsWmbeu7aiuVLaaBtSULrK55DDQUoySCtwgTJ
4QGN05uDoTV5eTpXUtrvSqdJW+i31jFQpCRgVKDaiQO/AZCxaj0/qiiVcdN3Sku9GlxTCqqg
fbqGg4gAqQVtkjMJiYgMRd9yND2ag1FX1V8pHBpOnXVX+mp3m3ailQhJMnGkqKkqVKSQqUzh
Aaf293m3W3J1ba001u0vp3TtWsVTlpr7n5xqRVvKCtDnmjKgG1LGVQC04A/PBY3Ve9d6J01X
01r1DqO2WqurJea0ddWMMOuTwGVDigTOCK9z1fpSy1iLdeL5QW+rdp3K1umqqlplxVO0CXHg
lagShMjmVwEBQotd6JuViqNT2/UVtqrLRzFXdmatldKzllPpHUqKUymOJgPmq1/oahRa11up
bZTpvaUrs6naxhArErKUpLE1DpASpIGWfGAx9Vu5tXRVD9JWa1sdPUUy1s1DLtypUrbcbJSt
KklcwUkSIMBf3bcHQlgYoKm+amtdtZuqEO212rrWGU1KHAChbRWsZ0kHApwgJA060+0h9haX
WnUhbbiCFJUlQmFJIwII4GAwF61/obTlxYs+oNS2y13CpKU09DWVjDLyysyTlbWoKObkwxgK
N43K2809cHbTftV2i2V7ISXqKsrqdl5AWkKTmQ4sKEwZjCAvXdY6SYsDeqn77b2rE6kLavC6
plNIsEkApeKshmQeBgPKDWekbrZHtS2y/W+ss1MlS6i6sVTLlM2lAzKK3UqKUyGJmYDH2Lc/
bfU9f6K05q6z3WuM5UdFX07zxliZIQsqPDkEBdXzX2h9M1zFs1HqS12mtqZeb0ldWMMOrzcC
EOLBkYCQIWhxCXG1BaFgKSpJmCDiCCICwvd+semreu7aiuVNaqBspS5W1zyGGUqWZJBW4QkE
nAYwFsdYaTF2o7B6coPStwaFTQ20VLRqH2VJKg421mzKQQCcwEoC2TuBoRd+9lkamtar5mye
iBWsGqzzll6HPnzd6U4Czr91tsbXW1FtuWsrLR1lI4pmqpX7hTNutOIMlIWhSwUqB4gwF3ct
wtB2e10V7u2p7XQ225JC7fX1Faw2zUJPBTS1LAWMeKYC7q9XaVoLRTX+tvlBT2qsWhukublS
0mmdW6ZISh0qyKKiMJHGAp2rW2jr7daux2XUFuuNzoZ+eW+kq2Xn2ZGRztoUVJkcDMQFG47g
aEs94b09dtTWuhuzxAatlTWsNVCiryQG1rCsZ4YQF9f9Tac0pQ+k9T3ajs1FmyedXCobp28x
xkFOqSCe9AXNrutrvdCzdLNWsXGhqBmYrKR1DzTg4TStBKT8xgLyAQCAQGpviA/Ktt/E6b9c
XBtmIIPut+W6L8bsf90p4CcQHO3xj3Byj26tVOglKa67N0zpSJkoLDqiAeScouDhCrAS6orB
ShvyAeQkwCjpi6+ESygEKUTyAYwF6t5tKTVKBLbgKadqeKUpMgT/ALRiihRtKJfdX4xUUzJ7
pOAlECobkhttsZsgcecPCfjcZwHzZrU5cVowMnF4S5cYDe+itIsNhLimiEnxFFKcVE8DiJyi
o2za7Khht1NOPGJkpahITSOAxioyIpUtoS4mnUFqWpK0GRVl4cv+EBcMU6wla6inQacDK0Ep
zHPPGfyxFVG7eukqQltpCFvuFZeABygcE9yCJAw0p6nQ7XELfIOdvLhhgBKCvlq2NlSc4GVv
FOQZRPlEoC6NNTpKMqSMPLCQCfngK3mKnMq1yVyJy4yEB4ukkkoWgZVJmkymcMJRBi661gnO
EEqEhlJkZcspRRB9R6fYrGlprASZFICwkkz4SMoqOd9Z6RNlr5sp/huKJlKYPLhEVE7hThhk
LQrMwTLLiVDvpnyQFnSrUtbKMwUpBm0o8Se4flgrNFYIQkJypSpSimclBU8U97vQRu7ZG60r
mp6JhSSuoeS50TgJM5NkKCknDMBywHaVpGW10YM8GUcePkiMqvIBAcuaWB/559cmRl7MUuMs
P8uigvGv00GqLnuf8UVBo4Om91FraboEsEpdWSlOdDREvHUjMlMuUwVrgDRN+0HtDpLaa0OM
btWy7NLvC6WjdYraVbaldO5VvlCZoz5VpzKISkHhiIC633er9aXTePXGjKemtWk7S5btP6mU
2Fk3ytaq0SfSkeIlbS0+WOKJTmVGBif7R3q+ba641lbtYWdjUurtQaPZ1Dpi6tJczVtHS0KS
3a0NqHiJCUSKUYkoPleLAanseoGL7qzZ3U1BW26nu/tGxT1tg0/YUWmnsyF1SG0MOVTaQX1O
oCjlWpUkz78wnerbbZdx9RfEduU3aRXWe12lu3Wa6VtKQUXGkQlp1dOXUhSVp6IzIxkR3YDJ
3yy1GndidjN97RTFyu2/80NzQgSU7bal7KtBPcCvF/6ZgIzqXSlRS/CPfNeXhtSbpuLqli/V
SyJr82cqVinBHyFTg/24HVxZKW6Xfe3Z3dG+trbrte3atrKKnWCDTWmgabpLe1LgMyApw/7U
BmNorptbpHcPWdv+IW2z3DrNSB213G60T1UHULeT5uqmWELCAHJLSrAZcsjIYDUo3O280MPi
523sadN2/wBGXu31tZeKEUrfQVb6vO1lx9GXKtZUAZqgnGvN9NQ0V21fuXou4UNq0g3YqBmk
0/bmdPN1lzviaZlKWSmtUgqYZQ2hJSpvKEN/IqC46B2W3btli0FsxoS4MV10vurrWRRqp0oc
SwxRzSt2oUtaVJQhAwkCfFgmvj44RPYSvwKvvK34D/6sDGmdonaCq+Iu1XC1VVv1ohzTT7D9
703QKtdHaCKdcxVNoBbeWqWTMpc5qGEwBBWtNrNxNW6G0Az7t9Z1StWO6hW2xtk1b0VbVYy6
EBT61BsrTnll8scMJcYDZbWmL7rXU/xTaftNKTeK+moXGqNHjFbzLqqhTKCPKKshQO7AR2jV
onVFPsdYto7U4xuVaLlTu6sfZpHWaumDKkmrXXvqQnOCsKUCpRkiacJygLXXFH0G527Vj3Qv
9p0w9qCucVR3DUVgqbq5UW4lYpjbqpkksdG3kkEjiO6mUBmdxKXSundwdhGNxq32r03Q6XbN
yuHmr6k1VIFOqYccpjmdLaR0ZWhQJkDmHEQFjS01suNo+IzVG21C7Rba1tpZp7YnoXGKZ6tS
60SphtYEgn+KZS8VK0jDhARarpLnqLTG224lybcbpKK+af0ZpZhYIy0lsbK6t/Lw/i1J4/6k
BvXdjb7RA+LPbKzp05b/AEdfaSuq71Rilb6GsfUahZcfTlyrUVCc1QTjX26FtOnN9NbW/Wtw
s+l7PcrdTUGlq7UFheu1D6LQylpFPQdDhTKbxBKR5Q5DxK62+HGzosOzWmLZT39OpqNpl1Vu
u6GHqYOUy3lqaSGqj+InIDk8buQTXMW19y2u0nubrqg+Iq2Beu6/UQcs9wutE9VodZW8PNzT
KCFhAzZVJVgMuWRkmQKp6ut1k3K1x8RO4KLQLhZ7Hp82y2XKtpjJu60bSWlqpy4mYWgsrxGM
pd2AwtbS+a6L+G7UetqN2t2ztjLo1A30K36ZmpVULyLqWkgzSRllMYgKHLIhkrSxQ3Kq+IzV
W3FEuj2zrtN1DNEpphdNRVFwS0gldM0pKRISePipwChwmBAQrb+ooXtQ7FvUNTQavrLdVtB/
TFkoDR3G2kupIerqxsK6cNSzkOFIkDyEmAlFxd0LpnUe/Vu33taqvV17cqFaPqaujcfXUsr6
XzXzBzIoIkSyQQRJIl+yRAb02N17X7caA2l2z11Q3Gp1TqxFUm2UaG0lyjomXStCqvpVpUhK
GVAykSEiUpiUE1f/ABtAH4f7zmSVDz23zSMTLzlMDGnttk6s0buXqHTeqW6au1vr/SHnehNY
NZ2+jDdCRT0LSXJJaCejl4uOZA4giCtUqb0M/sPbtAWyw1A3vRqCbjCaJ4XdL/nCj0in8mbo
+jyplnwX40uWA3XvPoDT9PvPsVSXax0DldqCpX7YrTTtlNxqR5uHV1MhJyayozVPjBMUdZUW
g9AfE3U1m8dnZb2+GnEUGhw/RKqLXTdG22FMttIQtCVA9PIBOClA8oMBqa5Wq/W/4UL/AFNT
S1NDp24a3p6rSFFVpUhxNGpKxmQleISoyl3VAmC9T2yHbzU2+m0g+H20u2+psbKl62qGKR+l
QywEJC0VfSJTmcl0iFqM8xUkTJgIMn2Ks+226uj90bM4/vDcrw4u1mponX6+pW4pHQuUrwQo
5M/SKVlVJSSPKwgJPuTb9d6ZumzFx3KqmKC3UGl0Ubt0v9sdvVvoroek6RNXTIOL3RFlOc8J
TxymA6A+EWxW+0aT1NU2LVtHqm0XK9O1NOLbQVNupKN9TaFPtMs1OIQcyCMviwTXQ8EIBAID
U3xAflW2/idN+uLg2zEEH3W/LdF+N2P+6U8BOIDmj401to0JppbxIaTfW1LlgTKlfl/jFwcN
5lPUpWrFa3Zq7w4wF+wgNl51eJDYSlIwmVjl+aKLKpdC1pHHLJCJf6uH64g+luEFqmBI6NWd
8/vKPD9HCArozmpUGleMoZTyhIWOEBs/QWl2wy1mbGZRKQ4oGYlxyxcTW9LFbGRTpbUkoDRT
NX7QxkJTiolFJSE/7uwpSwVKAChNSiruHkiKqN2kU6lNuO9G8oeOCVLVxxykcIDKU1pqm1L/
AI5UkiaUpMirvH5IC+FroXVNh0HxTMBJJl3z8sB8m123pFuIWptLZISc8hM/JAU2X0sKWJK8
2bByuoEytXLIGeMBe0rYdQh3EhQnJUie8SMJQF8gcCgZT3SRhLllEHhCkuZS2VJUCekBEh3s
MYCi9ThKSSTgMQTyHvwEZuVGhSVIGZSsviuGcj8nfEUav1vp83G2kEZ3WAVlJkJpOBIPdEVG
hb5TFdIGm0jMwpTSSJT8XEA/L34iojTqV0qW5DAzRyEEcYKzyipaamplNPiOynynAygie7S1
aGdU21QcLBC0uBScSZ+KU/8ASnAfoXb/AP0NNx/y08ePCMquYBAUwwwHS+G0B1QyqdCRmI7h
PGAIYYbcW8hpCXHPLcSkBSvlI4wHiKanbdW+2yhDrsuldSkBSpcMxGJgPnzKjDamRTtdGs5l
t5E5Se6RKRgPrzanLiHSyjpGxlbXlGZI7gPJAfKaGiSJJpmgM/TSCEj+If2+Hld+A+hTU4aU
wGUBpUypsJGUlRmZjhieMBq3eHZhzd4WKy1eo6uz6UonVu37T9ChKU3IBSFMoU4JFASUq5Dx
wEwDBc1syntlupLfT2qnpWkUVI22xTUoSC2220kJQlKTyJAkIIrebU021dCibODJyiaB/q4Y
fNAeO0dI+62+/TtuOtf5Ti0JUpP+ySJiA+lMMLdS+ppCnUCSHCkFQHePEQHi6Wmcd6ZxltTu
Ut9IpIKsh4pmROR7kBHk6B0uNat7gGjKr7T282ekfUtRbYpVOF1SWmp5EFSj4ygJnhASJ+nY
qWyzUtIebVxbcSFJPzHCA+aekpKRBbpGG2EHEoaQlAJ+RIEB8sW+gpnFO01Kyy4vylttpSo/
KQBAVEMMNuLdbaQhbn+YtKQFK+UjjAeIpqdp1x9tlCHXZdK4lIClS4ZiMTAfNRR0dWUGqp23
y2Ztl1CV5T3RmBlAa11Xs0zqjeDSG7C7wqmVpSlepBZxThaKkPB0TLpcBRLpOGQ8ILWy0UlK
2x5q2w2lgCXQJQkIlxllAlBDzOkKENFhvI2czaMiZJPdAlhAfSmGFupeW0hTqMEOFIKk/IeI
gPmopKSsSEVbDb6UnMlLqErAPdAUDAVQAkBKQABgAOAEBSdo6R9xt59ht1xrFpxaEqUj/ZJE
xAeinp0tqZS0gNrKitsJGVRUZqJHAz5YD3zen6HzbokdCRlLOUZJHky8IAKdhLPmyWkBkDL0
ISMmXuZeEoCnTUFDRlRo6VqnKvKLTaUT+XKBAfblNTvLbdeZQ4tozaWtIJQe6knhAYF3Qum6
jW9PuHUUynr/AElAq00dS44soYpnHOkWG255UqWfKVKZGHCAkDrLL6C2+2l1B4oWAofoMB8q
pqdS0OKZQVtYNLKQSn/ZPJABTU4fNUGUB9Qyl7KM5T3CrjKA9Www4tDjjSFrbxbWpIJT8hPC
A8fp6eqR0dS0h5AIUEOJChMcDIzgNdb47SNb06IToxy7KsiU1tPXisRTioP+75vEyFbfHNxz
QMT+gt9Pb2ENtIR0gQ2h15KAlThbSEhSpceEBWVTU63kVK2UKebBDbpSCtIPEBXEQHrzDNQ2
pmobS62rym3EhST8oOEB6yyzTtpZYbS02nBLaAEpHyAYQH3AIBAIDU3xAflW2/idN+uLg2zE
EH3W/LdF+N2P+6U8BOIDmD44QVbd6cSOW/M//rvQHEuRAbQ0jHMs5v1ExRfBQ6JxwgKSXejR
/wBFIE5xRjApCCXVJM2vISTxUcSfmiCg2tUlunFSiB8k4Knml7MmvepkBsqU44lbqQOCQOEz
FZdAWC0CgpnHR4yUoIaAIJBOGAiondmS7T0ycrUgWwsKUJkqAkAYglluoG006ErKipxKVOLA
ykKPcgrJGlKkgpUloN8ThM92IKQt7MlJKiVCRSkky/TFFRujYbUHkoyqGEgfDEH0mkpEqn0Q
CTMLHHjxPywHiaShZISnxU/sozZT/gYDylbYC1FpaQtJkSFZpnknAXyUOKkpYC1z8oYS70B9
KllCJDMTxSJ8IC2fkU4eNlBzCU5mAw9cmTWZCDl4LM/mwiiKXeiK2elaTNABQ4gjxpEch5YI
5r1paaWmvj3SFxDLiFKzITMZkglIOMoK1lUNpYrElwKShePimWPeJiKzDSktUT7gMszQyTOB
JX4IoneytVRNa/tDNfNaHipLCU4DpuKCrvTgj9EbYVG3UpX5XRIzfLKMquoBAcj7vaw3Tq97
dVaR0hrep01a9OaOc1P5vT0tNUpW/TJKy0rpUzT0uYeNMy7kFxHWd3N2rds7tJvLU6iqKugN
5doNd06m6fLU0rtetDTi5NjLkQhTc0kcUwF/W7kbyar03vpr/Rd8q3LXYa9u16JpaJhl0JRS
1DZrKhodEpTn8EZsc2CldyA+rD8RF51lupsxp/TeoKtdBcLcGNa0j1H0Cai4Ip1FyanWk5iF
pmSyrLAiMV2+O7DWz+7Gom9TVCbnYNYM2uz1nRU+anpFPlBaSOjykSwmoE9+CxstW7OtLb8Q
FksNXdH6jTo0INQV9nShqT9U3SuvKczBGfMooGAMu9BGqbFv1vxqGioNxbGvUV4q6i5nptJ0
Wnku6e9GpdKVtN1raVOl5KRiqc5/JBY663q1Dd9N7P6v1LYKhdvudBanqqiqQlJWy6EzByrC
kzHfEGccqba7wbqI1ltai56rvJtusCkX1WrrfT09sqVKyybtNSy0FuKVmkgkjximZkZQaT7R
Got39/tb6wuFm12rQ2nNH3j0VR2SioWKl+oDKyFKqFPSUOkSg90TJAT4uJEN1jvfuxqrW+vq
TR9w1DbG9IVi7bpy06csTdzYqKhgrQpd0eWFKQHVI8VIGAM+TEsZbUm429Ostf7SaPob/V7e
1usdPqqr7SiiacUxWsKqOkUWKlIWM3Q4JKhIEQRmblqLd28buWj4dbdr521uWayG56g1migp
zXXJ9X8RIbaXNttKQ4hMk9xRJ5ICa/DJudrDW7OtNKa5qmrrddDXZVqN9YbS0msazOISpSEA
JCwWlTlyEcsyRrA631juduHv5W7JaG1SnQttsFrbudzuzdM1U1lW44ltYS0l6QCU9KgeKR+0
STgICy1PqndO77v6c+Hax61dsqqCxIuOodYpo6dVdcX0tkkttrHRtgyGCP8AWxwlAQhXxObm
6Q2y3Gt93fp71qnRl+Y03btSlhCGnU1K30h55pADZWgU65chzCc5GZYkjmq94tsNyNA6O1Fr
tWrqHc2kcYdccoqZp62VriEoS/TdEBmbbW4lQC8FJCsBxgiy0p78bjv7e9oqvd2vcpdMUVLd
3bgbXQzrEqNOpbCmgBkCg6U5gs/JAa81BvRvEip3MvVBqjUqXdLagqKK0oobbR1FjpqVNWts
JuDymipvKgSTxnywVsfcffXXFZqHQuhLJeK2naumm6fUF/vuiram61la88hQCaFp7BLAUgqU
uUxPvSgkWitX/EBedl9Ravueo7tpG5aAdrSh2rszVM7f6NSW10zjrb6ZMrQMyVFtJGPdEFW9
Vunu9oDYmw7gVWsl6ive471vorP6RoqZqnshdS8t1zM2JOlQSAOkTIcZHhAbhG2G81t0XdGq
zeauqLspbNwbuabVRyYQwy6X6ZtBMih1SkHMcU5cBiYI01trrXeW7bCax3puu4dXVvUdBcqS
gsy6KkCWKlhTfR1QeSkEqSMwyFEsYKxe2+7+6Y1ftc1dNWXoWzWQCb65q2gpqa2vqWAAi0VL
LQWtSs38MkgZss8DKAq3nfHdzSWm9fbYXC/O1e4dDqm32jS9zW0wH3KKvVmbWhAbCCChriU/
95AjMa83Z3NVuPctrrXftQUrWjLVRoqLhpmytXWuuNzXTtrXUVSViTVOVL4ISJ/PgSLPXuvv
iAY2KoN4a/Ulw0feLb0dnuumF2tlkVbwqltiuJqElbfSNqR4iUZZjCCun9obPq61aRp39Y6t
f1dWXQNXBmrqaVmlVTtvMIV0ASyZKCTM5jjjBNc479bjbrbV6mvWpLJq2/1TNvrGXGrNW6cb
Tp00tRlUKcXFPlKSFZc2CirCc4GPnc3Uu8VLq/bSosG5FdbLXu7VMKpbV6Po1ehmqlNMQ2lS
wVPZOn/ay8IDP3HUG7moN4KH4ebVr560ez1jTcb7rBFDTGvudQpKVgpaXNDaQHECSDyKx4SC
E1HxB7qu7N6roai8pb1bpbVlDphrVNIyykVTT7y0Zi2UlvNJpWYpT5JHLjBYwmsviI3be22t
VrsF+eodW6SYu7+4NwQywpw+ZV6LdTBaVNlKC4pwKwSOECNrag3d1lt1uppO9akvLlRoPWel
l1zFG8hpLVPc6ahD6wlwICpuFKMCqU3D3II2H8L1215qXami1huFdHblcdQ1D9fRJeQ22GKI
q6NltKW0JwOUrmZmShA1pfdbXe7Tu6G7VBpbXdTYbToGx017prexS0r6HVqp2ipkrcTmRmUo
qnNXyQFAb8a3sjGwt9v+o3ha71arjc9ZktsDzxNIlSwVeIJHAABGWZgsWu3e8e8t0qd2nNVX
t1p+3aMf1PZbaGmUi2O1bQq6ZKf4YJU204jy59+AvLzvJubTbKbH6mY1E+i7anvqaO/VvRMZ
qpg1bjeRQLeUDKAPFAMCMvr3ebXe0O4W61g1Le3Km31WnXL9t2X22Uhh9aw0llshAK8jjisF
k4NjuwRvrZWo1J7udNNa7vBumq62gRdLn05aS+lNUouISW20oklCVJRPLxEE1sOAQCAQGpvi
A/Ktt/E6b9cXBtmIIPur+W6L8bsf9zp4CcQHL/xxkjbrTpTxF9ZI6s9AcRJCwtoJwPlKn+nh
FF82pK7dTNIJzKqHD/2YDFvqmClBBDXJ+8TxMFVKanL7rLDYJkqaz3z3YI31tvaVUWaoNPNa
0obZBMzI8TIxU1ueit6aUBtOZbz6uiDYTPj5RHIMO5FRJWErdWqqqkebssKCGmQqfDAKMsSc
Iisjbri7UArkptAJKHHBIyBkDIYQGQrHVrUnJgMOJmRPu8kBUZaqVHM6+BIZUBKRj8hMQC0l
c5uuA8ConCA+00bYATNSwAJrB4jumA+XqCjeUQElSwMFEkEQH21RU7QVI9GpSQlSwCBh3MYC
oWVNmbK1EkDxDiMID0reSkZgMQZSnAfIdJKAmaVEYzgMXWLzzGYIXjlnjPuy5IoxNzZyNAKx
QUmU5A8OIMBoHcK1rS05VE5wsnolEZVDvHkMBo2uQFKCEnNIymeIgr6cqOlS2hSfFAkhA5Ei
Ay+mbg/a7xSXSlPRP0LiX0K4+Se5ywR+nmnqjzyw2yrKsxfpWXSqUp52wrh88ZVkoBAaxtmx
GhrZddc31Brai6bgNVNLea+pqOkdZpqoKCmKWaZNoTPxQQrgOQAQWtcbrbd3HQ+xVHsbtbpW
t1cxfXHbazU1byD6P6V01fnVQ4lCBJK55FeKAQJz4ENs7Nbb0u1G3Nk0SwtLz9E0XLlVIEg9
WPEuPrE8ZZjJM/2QIJpqPaTS+p9wNMbk3B2sbu+k0Ot2tlh1CKZQezZulQUEq8o8FCA1hcfg
w2vuTl16W9alaprzWOXG4W9m4topXKhxwuZiz0BScpV4pVMjuwWpJob4ZtDaD1jTa4o7tfrv
dKWkctzXpquRWNimcR0fRyLSVZUjyU5pDuQKtrf8LWhrJeTcdM37U2n7eqsTcVactd3dYtpe
SsOS6EJJyEjFObhhwgVtPWek7ZrrSt30feVvN0F6pl0dWumUEOhtwSJQpSVAH5QYI1dp34XN
CWSv09W3K737UjOklpd01a7zXh2ioVoIKFNMNNtiaSkETmMBBa+778L+3121nV65ttxvmmrj
cnk1N1asNwVSMVboX0hU6jKrylYqAIBxwmYFV9V/DXojUmq6/Wduu1+0ndbvL0y7pq5LoE1h
GGZ1KUqGY8pEp8TjjArNubJaTd1no/Xj9Xcnrtoq3+ibUp2pS4h1nItvNU50FbjhDhmrOMYJ
VPcbYrRm5N6oNU1tRcrHqK2tmnpdQWCrVRVnQmc2lLAUFJ8ZUpiYmcZQWs3trtfo/aewq0/o
+kWyy88qqraqocL1TUvqABcedVipUhLkA5BBEa3K+HrQm5t/pNW1z9yseoaNsU6L3Yas0dSt
oTkhxQSoGUyAZZpYTlhBaoal+HLQ+pqfTjj9wvVDe9LUiLfbNV0NwUzdlMIBGV6oCT0k5nEp
nie6YFXdo+Hjau0aAue26LQqrtF6c84u79W8t2sqaiYKX11GCg4ggFJTKXcxMCrLQvw3aA0L
qOj1Yiqu+oLramPM7JUX+uVWC3sSKQimRlSlACSUjAynhKBUmtW0+mbRufet2qV2sN9vtG3b
q1lx1BpQ00GgkobCAoK/hJxKzywRr+p+E7Q9TVaiV7R6mp7bqutduV/sdLcUM0dU664XSHEo
ZCigEyAzcOWC1INW/Dntxqmj06xTortOVek6ZNBYLrYatdJWU1MkSDQd8bMnifGxmTjiYFZS
l2asLW3F42zr7ze7vbr6HhX3K6VxqrgenCQoIfdSQkDL4oyyGMEr5rdjdA3Ta2h2hu1M/X6f
trLTNEt92VW2pmfRupdbSmTiZnEJlLAiUFr3bjZqy7aWy7Wm3X2+XinuzbbC03qu8783baQt
CU04KEhsSWZyGOHcglWmn9g9E6b2qumz9vqLiqwXfznzp559tVWPOpZ8jgaCRww8SC1gtO/C
5oOyV+nay5Xe/akZ0ktLmmrXea8O0VCtEihTTDTbafFKRKcxgIFQexbaak3O+Jao3c1XpRWl
7JpCdDak1Sgp+7VlItbbNXIS/hpBzpVKWCAJ4yDaGvvh90ZrzU6NaivvGmtRhkUr9505XLoX
32U4JQ6UhQVIYA4GXyCBV3qLY7S2qtr2dpr5crvV2hpSHDcHqwO3FxTbxfBcqHULzeMZYp4Y
QK2FbaBm1W6jtlMVFmiYbpmSszUUNICE5iAJmQxgjT9/+GLQ2rNRPXvVV51FeqF+tXclaYrb
q6u0pfWsrITTgDKiZwSFcMOEFqW6z2i0prjUGjdR3VVVT1OhqsV1kYonENMZwppQS6gtqzIH
RJACSnCCMbuLsPovce+0Wq6uoudh1FQNGlZv9gq1UVWpgzm0tYCgpMlKHCeMpygtYtXwy7YJ
0LQ7fUTVbQ2yjurN/dqGKgGrqq5ieVyoedQvPOeIAHDCUCqtz+G3bW6HX63G61h3cfovaB5h
9KVI6J0P/wC7ZkKDedwZlzCpmBWtPiA2y1RuG5oTYvTOm3lafs6KOqq9fVi0lNJS07aqRbII
CQp5Tacyh+0cuAGIGOnLPaaGw2mhslsaDNFbadqjpGR+w0ygNoHzAQRrO2fDtt9a7Rre1tKr
3ntwS97Q3WoqQ7WFt1SlBtpxaCEIRnOUZT354QWsLffhQ2v1HZ9HWK6PXVyh0TTqpLW0Klod
M0t1Lqk1J6Hx5lMjly4QKktVsRoqr1HrbU63q9FXr20+gby0282llulDCKcebo6OaFBCBiSo
d6BWldxvg0tVLt/VMbc3fUdxv1pCX9K2mvu7QomanpUkrQlbbaGyElSppUnGBVXcba/WG9W7
Oi9N6g0w5Q6b0LT0z1/1fVOBRuhdZZecpWD+2OkSUKOMjmMxgCG9Gtn9JM7rubxNqqxqBy3i
1Fnp/wDdAyAEzDWWebKkDysvLKeMEqfwCAQCA1N8QH5Vtv4nTfri4NsxBB91vy3Rfjdj/ulP
ATiA5h+OApG3WnlK5L41gf8A2z0Bw2ha3HkpQDMzzK48n6oqryamWGWkA5iZlR/ZwxgiwZbL
jhxkhqRUTykwVL9JWrzyuQpKFFtIBOUzKlHkio6G0VQdEiRSkuTl0YVPIJcPl7sVltGgQBJ8
mTbX8NjgcT5RwiKyZHSfwgeinIpWBxljjAU36unpnxTrUoJdyiciQceWAy7VSHFLSyVOmQyF
QkMO+YgrIW9MnoZHADED5Yo9X06czraJCWIJwPfl3YgNVK8nikBKxiTMH9UBTZDvSFxU0yBB
5ZjkPywFw2h0p8Z4A8k0yl8xgPhXpFsSQlt1IxOJSZDl5YD6Q4p1vO6lSVp/QJ/rgLd5wKVm
zSBEgo90RRbno3FoUoBRE8U4Y8sBY3NvOwtOIShByyIIx70Bp3XtG+bUQD4k/GbImP8AaB7s
VHPN3opOB9KcmcyUnjjwBlEVhnyEVAnMZTLDvwVe0chUJBM5oUCkcsoD9QNBOqe0Rpx1acql
22kKk9w9CmMiQwCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQC
AQCAQCAQCAQCAQGpviA/Ktt/E6b9cXBtmIIPut+W6L8bsf8AdKeAnEBy/wDHIlK9uNPBasqf
TrJJ5f8A073CA4mpQGUlwJkpc8pJxAHdij0Tc/hCZKv2/wDHhAW4bzr6FkENNmaiTjPhMmA2
rt5SgkLyg5JFCE+VIYEgxUbnsKJuONMIDSCczq0kkk9yZ5YqNnW0sqpUISgBKUgJScB8x5Yi
qnnDrSl50hATgkk4EfvQFVSG1rQts+OkArWT8+EBeUdcksB1S0gJMiBLiOJgL9D4cSFykCZi
XEyiD1zonQlKnCGwsBQEjm7yoD1TDjSm1A5kLmMDy8mHcgK1Kwqal/veMZ8ggPHlOlSi2kEA
EDN3YC2D9TlCSyFgcFg8p+WA8qKtDbakupUHE4+JynlijHM1Dbi1eMpKlCYCuAHyQFRPSIWc
ygpI/aEgP0QFCsQFNFwrxVgE92A1zqeibdo3mg4oIWCFYTy97Hkio5uuKX0VNZRLl0qTJOGH
HjMRFRauSpKwRxUCVT/xnBVxTJU4ibYDqmUla0p7mEB+nu3zzdRoXTbzUwhdtpFJB4yLKYyJ
JAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAI
BAam+ID8q238Tpv1xcG2Ygg+635bovxux/3SngJxAcw/HAkL2804FeT6eZKpdwU70BxM2rM4
XgDlIKUJPIOEUfBUtB8TxTPAnuDlgPGAp59unYkApQJJ/aM+JgN+aHsSqCgQl3LKomVKSBmI
+U8BGkbCtn+7pW2oFGWR7pgiZW1SXXEKBWEsiQQFeKqfKe7EFXUFZSBsKfdLSEiSzPA9zhAY
+hq1VbU6Skdko4JzGRM5AkEzkYomNGw2y0pedrMUfxWkySJjvqiKwg3R28D5oRemvOQrocgV
PKqciARhhAZxq+W6pQ/TtKDmRM5z5eIPzwGRFWHrelwHLMeUrAyljEFSkqQ1Q5kGaAgGc5z+
cwGJf1HSsrSH1hnOVBGblIwlFEJuO+2iLfUPUDS3Kl1LgaSttM21keUUzxkBAUlb87fXCnW8
h5aG2hJ1KkyUmZl4vdgPlO6G39S0t6jurbrsgEBailae5NJlAeUO6FpQ8lirUp5lf/3DSeB+
TuQEqpLpQ3hBqKKoS+hSSoHLlEhyfNAYe705qWMzbSSwqaHZzzAGeKYqOY9b0Ys+pXmlJMnE
FLZ5ZcUmIqFXFtDi0PEGSgVK5Zk8YKr0rLCadTbLimS4g51DEkSgP0v2wGXbrSqc2aVroxm7
v8FOMZEsgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAg
EAgEAgEAgNTfEB+Vbb+J0364uDbMQQfdb8t0X43Y/wC6U8BOIDmH44BPbvTqSZA31oEjuebP
QHE2ULeyDBIQSiXLhFFtVPFSwhMiAJqI7g5IDOaMo01d2YABJQQoiWB/TA103Y7ey3RU7hBx
R43AzxlGmV0wnNVvILoaYTi66TICXJMwEQ1HunS2ZT1BYUmrcaOVbrSvESOHE8sRUJqdzq5x
C6l8nppgNpWSVAAfujAQIxy93tTUyi7RVeRwfvTUJ98GBGKqtytd6jeDNZdHMeCWfEzCfk5k
wWJTatH0N7S5VJJoagtJOUmQU4DIrBOM+7BG8dMW+qYYaXV1IC2glCms3+elKAkExUbGtRU7
byxmMlJJmrxiAe7EVkKkopbWFBISkNjOPkHH5YDVt6orlc1MVVO8y02rpG1NVHkBKsJzH7Uo
qNW3fR9uoqhShVNqcQzkPR8TmxXlUeBPCcRWtrlpa5uvLVSUalNgf7u2yTKQ7pPGA+GdH6vq
VJlZaoqSJLcQg4S4CfcgJHQWTWNG2lK6BTSRJKOlCpKnxlPlEBlLfqXUWnrk2/0j1KlkjpGC
ha2nBygpPd7ogN9advjOo7WiqQksEJk4yFTAJ4EQGgt7Gwzq23lpQPSpx+UYYwMa4ccCFKBl
lVMJURhMGCq9uQsukkJUEoUqaTJXDknxgj9K9sjPbzSxlKdrpMP/ACkxlUrgEBHtR2bUt0eZ
XYtRGyttpIdbFI3U9IScDNakylAYT2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH8yA
eyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/mQ
D2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH8y
AeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/m
QD2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH8
yAeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/
mQD2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH
8yAeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY
/mQD2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pbH8yAeyW4Xb1X9LY/mQD2S3C7eq/pb
H8yAy2n7Fqq21i373qc3mnUgpTTGiap8qpjxsyFqPzQEmgEBqb4gPyrbfxOm/XFwbZiCD7rf
lui/G7H/AHSngJxAcw/G+ZbeackJn061h/8AjPQHEa3cjXRJMlS8scceInFFkuXSzmJBKU4f
4wVsDaxoLvQJGYFIACu6Vd3uRcTXTL7TlFRt1SCFrWClppOJJHIkDCKy0vq32iu9X6PpmnWx
MqUUhSEqM8SsTERVpR7YX6qCkPttJSBmQpAKfnMoDC1O31dVXT0ba2qi41yTNxilRnCBL9tX
kp/TAZej+HzcKvHSC1MsoJMhVVSUky/2ZwV93HbTcDTCMz+naGqaakFKoqiaz8gwxgi3obsu
mcDS6N+2vp/8UKIw75gNj6W1XWF7zOvAyLAyO4Dhxxio3ppWoaqqVBbEm5fw+WYn3Yiq+rXF
01qfMpISgyE5Y98wGg9Q6oqXKdFEw4htpkdI89/rcCkd+KiMU1Hqa+oDlrpww2vxU1dSDOfe
SeOERWwbDsHaq6mbqtU6mujzz4GZNO8GGwTyJAEBK2Nm9H0iCLLqm+Uj6D0WZFaXU5x3UrSR
AYupoNaaKd87qKhjWFnp8Xz0SW65pPEqAHirkO5jASBy22TWVhRW0rFO7SViApt9IkZdw8oI
4EQFjp7SlPpp5wU7IDbgBBClEE94GA0fv8hSdT23CWZBM08RM48IGNZv5A+pKAVpR5M+Hz/P
AUFBbKi9TE5Vg5kJ4g8soK/Tba8z240qZSna6TD/AMlMZEtgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAg
EAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgNTfEB+Vbb+J0364uDbMQQfdX
8t0X43Y/7nTwE4gOYPjhw2707P161/8ArPQHDikrVkzJ8VZHyxVUlhCVDJjmJMvkMhAbZ2eo
OmqStaCQpSU4cfKi4zrppm3JqbatCMzJaE0nLNQ7soqKaLUxbj50943SoGdasTl/dxxEBB73
qyjuVxftia1Gn9PUEhX1jigh6sUcejbUcUp7pHGIrBVvxB6A0ajzXSlmqbwxi2HaadOwtQHj
EuKE1mfGUKsW7nxIP0lB6UdsdrcaQlhxqhprmo1+WoJACm8uWaCPH7k4hF0xvdZK+jauF3s1
wsTVYSpmqqWVOU6yDIlDyPF492LUiXW2xWvcO2KNFUNVS3M3RqaKSqfIop4wREq7SN50fX+Z
1TJWwlYUlSxgSeQGCt2bZurU1UUryCkNEFtKhwCuQQ0SDXdMlyxVSVJ8cJzIHeBhg0tYtBDU
97dXWqTTWqjT0pcXglbgkQJwGTv9+sVqS0iy0VVqA06uizWxpS2kqHEKcAyiAieud0tydKWO
3agpdJsW+lrVuM09Rc3C6rOnEENokBMCYmYGIPcfiN11TjpLBfhUuvOo85oam0tMU+QtgqKF
pUSSFzHyYxFiVad361Ei0sXLWGklC0Okt+nrbMtJyqyqLiD34pGztDVlrqF1bmnCpy0VhTW0
skkBBc/zES/2sYInpt7ZzPu4geMBwlAcy/EhSqpL1aHh/DQ8hclDkGBlAaje/itqKVTSD5fB
RmJiYgry0A1iinJmS0ZrAIBI4Sx5TBH6caCKlaJ08VoDSjbqWbY/Z/hJwjKpFAIBAIBAIBAI
BAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAam+ID8q238
Tpv1xcG2Ygg+635bovxux/3SngJxAcz/ABrNtu6C00l3yfTzJIPAypnoo4sebVVvKfVJunZP
BPkyHfgMICDUKnMomcvegrobY22FFKirXIEkqTm7sXGddMWSjHm2VcjmPEnGRxgLm42RD1C4
hJ4pPATUT3IDmnWu2l7u9+afvBHmDS5U1OEhIIH7SpYHvQGb15t1Y9V6GttosD9NQXuzEGgt
7ieh84SsSUhR/eVxn3YGa01T/D/uY5UrRUWdilQ2My6h6pYyt5f3iFTw7kRa6V0/UtUOg6Hb
u00VNXs2xvoq6ruci04tw5nShAmSmZlhFRc2vQOnhXqedqWaB17I43R2Jl1nowiUgXFHhhjA
XF+Q7eErthUagtvJU24vjkRyT5YqJHohGSprXAfHzJQEcRgOMTVSi9EVFC81UpJDiVJChjyR
BrnTrNMmjraF0rfQF/7wwvBKkkZSPnEUZVGn7VT07tJYzW2UvIyOs0r+VlwcPIUCJwGK1zaG
tUaVOj9TOreo2x07NyLRD1M62PFXMYKHdAgNBtbAsOLQuj1hR1dMoBbyU0zqKhKQZLCW1CU+
4YQrcNZZLJV6fotMaet5NkpacU4cqFFOcg+MVo/aJVjASDbPbuo0il/ons1E+c7VMZ/wyRiE
z5IDZr7CQhJwI5R8kQcz/FRRqKLJWZcAVpSPmxijn2kcQ7RraUnKpUihU5HjwMBsXbbRzVVW
pfubB6FYDuZ4ZW5DgSeUT7kB+gOl2kMactTLakrQ3SMpSpHkkBAlLvRlWWgEAgEAgEAgEAgE
AgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgNTfEB+Vbb+J03
64uDbMQQfdb8t0X43Y/7pTwE4gOZfjZClaB000jFTt+ZQPlNO8IDkW/270VRtUakhLiyARji
eJMaREaQBdec4mnxsBw4SiNOs9rW2qXT1tISBJtBeVLEk9+NMN42bKukTkxLmOcjAARFSFhs
qSlChmlhM/riCwuVmbrmFNvNZVJM21KExhwMBgX9LU7rs6hht1WBSVomQocMfni0YcbYaecq
VVKqLK45POGy5lWVYnMFGRxgJI3pdlDaRT07dGhsSShsDMqXLOArv0QoKNbdMEpqXhlDkse/
AYhNCxTocWEzUnHpDxJ5Rj3YD40yrLdH2spmoZ1EcMYaJncGv4CsozEp8UH5JYxBrKjaXR16
qgI8UrLTwJ7hwMVE8Q0240h9xsLTlAIlwPegq89GOOtnzR1GU8GXhmGPyxBjKizPISt7zBHn
CUZAWUpkRPhw7sUeW3T2VaXK5AzHxgwOAJxBMBKGqZCGsRyfNEFs6lJbkTyEy/VAc4/E6gva
ftIRIuLqltoHKZp5Io5gpCWc6HgcBlI/cIPGCtq7f61VaQ1aq9s1ltSlauiMlKCyOLajiB3R
BHe2j3WX9K2V6mBSy5RMLbScCElsECMqzUAgEAgMVqPUli0jZ6nUGpa9q222jSFVFW+qSRM5
UpAEypSiZJSkEk4ATgI1pndK3apu7NqpNPajoW6lC3aW6XOz1NJRupQnNg66AUzHkhxKZ8kB
OoBAIBAIBAIBAIBAIBAICJaw3H0xol+jt90cqKu7XIKVbbFa6Z2tr6hKPKWinYSpQQnlWqSR
3YC70hq9jWFFUVbVoutmVTO9A7S3uiconicoWFJSuYWmR8pJI5ICRQCAQCAQCAQCAQCAQCAQ
CAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCA1N8QH5Vtv4nTfri4NsxBB91vy3Rfjdj/ulPATiA5o+NRxTOh9
LVCU5uh1Ay5l7uWneMouDl7X9xpa6poKumGanp6FC84GBeWJkE96KmNY07im6pBJB8bxh3Yj
TqraGsTUabpMysxbWelHIJHk+aNMN8WJKUpSornPFI4AA9yIqV05QTIDMe7OQl3YgvpIVghR
WD5IPGA8KEk9yQ8ZMBQdUA1mT4xB8VPGUBaOlT+dDKyCmU1ASl+mAtq4+IUpUFK5FK5O+IDF
PLaqElMyB43jgYYd+KMXZnR6SeWhU1IUlsoHL35wE6qnEeaEcoGK+XHkiDXFQGk3GspycwcQ
haZykSIomNnUPNkjNmBkqShMz+SIMk0ytpwLIOYyyp7oPcgMklDhBSvxR3scBAfZEhmAClSm
J4YQHy4sDA4TH6YDGvqACpgS4hQGMhAczfE/WKNNp2np0qUtVUtwLTPBKE4xRojUFset9eHn
EdEmtpkVUgcwIOGaAtw3U20LdYPjMoKxlPEETBEoD9KNtH0VO3ul6hsAJdtdIsAcMWUmMqlM
AgEAgNN7ili4737V2C+S9EJbvN3o2Xf8p+70bTKaYEHBS2m3XXUDu48kFZnfJ/UtLo6iqNNM
3B4M3q0vXoWZLi60WxqrQ5Vlptrx1zQnKpKMSkmBjW193luNPqXcLXNrp7ii2aM01baC32S6
tvUTdRdrtVrUy85TuZVpEuiTmUlKshMoEVLtZbnprcja60V+sLvddVXKorbzqt4176KVyhoa
JxxxpugaUmnbYU+pCW09HMgGZJmYCR7VWis3Sslt3a1Ze7oai71C7jZLNb7hUUdBb6Nt9Sad
gs0y0JeWUIBfU9mzElOAEoDWd1c1VeNpNQbptaru7N2ueqHht/S09a81TUyX70mgpkLaQoJf
S4Bih3MkIwSBiSE+UK7QW8dC2dR3S5UqdJXa/a0Fxq3Hqd0077Kad9unUejpzmLoCWUpSEiU
oCx2q3P1jYtM6ApddWN9xrWbVdVU15er/OK4vlh+7fxaUo8RgtAobKXVZQEhSUzlA1gNEjdn
c9vS+vqZm82qsulfTXmovdRd2W7KxZy90hoaW10zznTBynk3mfaSvOSsqEgIDqiCEAgEAgEB
pvaA0903E3cvlykvUFPfm7NlXLpKe1UtI0uiQgHFLbpW47hgpRJ5IKr7rPX28a+240LYbzVW
UXGoud1vVTQLKHjQUNJ0SmwcR47lQgAkHKqShiBAa1TZqr0HvRWVerr+jSmi6quRpynRdapL
7NZS21qoqVrrM/TuIQ+qTbTjhQDmmDMSDN2lGtNc610Ppa76juFCxa9C0111om3vrpnaysuL
jbbaFrbkW1E07iitElyzBJTmMBhtOa01Y1a3dB6Vv9Q8zqPXNw03pHU9es1tRS2ehpw/XOtO
v5unU0tt1mnU5mxxMwmAkOlrdbqPdzXViptT3d2waf0vTU+oaq43iqqMlxr3HXV1BcecKWXW
qdoHMgJCc3AQFD4f73qjcV9ur1Lfqh2n0ChFroqJCnmHbuX289Pea5KwhS0P0xQWEKmM2dZx
lIa6LghAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIDU3xAflW2/idN+uLg2zEEH3W/LdF+N2P+
6U8BOIDm/wCMtSkaF06tLIfIvbYyET40z3JFwcVPVRcpqhkN5KYKU442o4gnyR80oowNG2oV
TS8s5pOUHlmMTEV0NszXNs24U7iSQpZyd7Hli4zrpCyq6XIpKAPFHjJPHugiAllI4ciSRNJw
VPjEF869JPi8BhwgKnTgJGM1ASAHhgKbq2nRJsGahyDl/wBMB8oQUAo4gDMSeOMBiq4qUHFm
SETk3PlBGIPcgI9UVbNNRpWlQGUEpScJY9yKLKxIWVioeBIcOcJlyKMhAT9pH+7ELxzD9Eu5
EGvtTMroqlqrWkLQVSdcAA492KJTYny/StvN5QnLJOXHCIJKxPo5OGSiQZccOSUBUXNtJykk
z48Tj3YChUVwSlQyH904QFFbvStIGIUZFJ5UwFlWPJbTk6QqkJFXKYDRG5NvOodVUzaVD7tp
VOpQcUlalgEH5QIo0hqey9FqRFsCypGZylbaPjdGSjpMo704DEtMocsvTKJ6RsOsPY/shMwQ
ID9DdpklG2OkUKEiLTRgj/yUxlUxgEAgEBHtY6G0tr62N2nVVvTXMMOpqqRwLcZfp30eS6w8
ypDjaxPBSFAwFHR+gbDogVRs7le+5W5POKi6XGtuLhDc8gCqx1zKBmOCZd+Ap1u22i7kzqmn
uNsTVtazLZ1E28txQqOhZSw3KavEyJQnLklI4jHGAs9P7S6I01dKG+W6kqHbrb23mmLpW1lV
V1KkPoQ2pLjtQ4tSwEtpSgKMkDyZTMw+bDtHonTF2XdrAxWUAUuoeRbGbjWi3Nu1QUHlt0XS
9AgqzKPiowJmJGAvGdtNGsacsOk2reRaNNVNLXWmk6V0ht+jWXWVLUVZnJLOYhZMzxgL6p0V
pqtvdx1DWUIqK6621NjrluqWpDlAFrX0PRk5QCXFZpCZ5YDEaV2m0Ro6sp6+00lQ9U0VMaC2
vXGsqq80dIqU2KXzpxwMtkJAIblMAA4QFPTm0WidJ3Vu6WBitpAw469SWxNxrjbqdb+bpCzR
KeLCJ5lYBEhPACBU6gEAgEAgEBBtU7RaH1dehqS4UtVRXktJpnbraK6rttS8ygzS285RutFx
KZ4Bc5ckBkrRt9pWx3K23e30rvntot7tnoKh+pqKhaKV55L7iSp5aypS1oSStU1ck5QFF7bT
Rz+mb5pF2hUq06kqaqtvLHTPBT71a70r6i5mzjMrkBlLDhAQJnZdnU24Ot9TaxZraSirjb7X
YG7ddKqkD9spKMBxLyaJ5uaFvLc8RzuT5YLU5vO1mhr3p+0aZetYoqDT7jb9hFsddoXaBxpJ
QlVO9SqbcbOVRScqsQTOCLAbKbcJorlbU2lSaO8miN4phU1GWsFvUpTSX/4k3ApS1KdzE9KT
4+aBUlpdI2Ci1NVavo6XoLtW0TNsq3m1rSh2nplqWyFNA5CpBWoJVlzAGU5QGbgEAgEAgEAg
EAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgNTfEB+Vbb+J0364uDbMQQfdb8t0X43Y/7pTwE4gOcvjHqW6X
QtgU4SM15bSggE+P5s9lnKLg4uradxy2v1KE+Op0pwE5iUjKKLKy0K1XZYyZlMsglJniSQIg
2toN30cz0YcOdC1qmOAmZ/oipro7StWaiiad6SQVLP8A6p/+MBOad1ITNtZUJYJMQXBcSgFS
iAk+MsqOAgKwDbhTkUcoxGMBWTxmkHjirkgCVzClrOE5H/RAYTUFxbtVufqnG/FSCTPHE8DF
GsWLddrm751VLUG3VEpb4ApJnwionlrYSlDCUFSCgZSkjkHyxFSron26cFQOJAl3BEEW1FRN
1VPU0zkwlaCMO6e58kUfWi+kpKdNC+4pZQmSM48pI7/ehom+coCXJzSRLLKcQelS8VZgUnEY
f4TgKC1uhs8AlRPlcPngLFx7KvygAfKBgMXX1JSM6QCnKQB3BFGtEUa7k1db4geMpxTCEpBO
YNCUkmKjSuvac0uo7W+po9JVKU8p5sYFIbLU/l5ZxFYu22RT1vvoUno2kMtAPqxyhQUnN/1o
DvHa9JRtxpVCjMptVICePBlMZVLYBAIBAeKUlAKlqCQOJJkIDG1mo9PW8KNddqOmyCaumqGk
SHfzKEBGK/efai2Eit1ha25CZlUoX/8AITAQC/fGHsTZEr6O/Lua0z8SgYW5MgylNWUQIgdV
8Xmr9ZPLtuze3Nwu76/Far61CksgnlISAB86oLHRO2zWuW9IUK9xqhh/UVRmfrk0qAhpnOZp
ZTLjkGBPdgiWQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQGp
viA/Ktt/E6b9cXBtmIIPut+W6L8bsf8AdKeAnEBzt8XtB6R0hpZhRKW/TzSnVJxkkUz0zFwc
hXC80tDcPRdA2l1gHIVqwnjiZd+UVGUt6KK5NmtoEBqqqHi0on/UPE/pgJvqOwo07U2+qopB
mpZQlacQVOBPjg/LxgNg7f3YrBonzmQspLYVhIxUbYpKhySkqkZSwTEVfha3FFhQSUkDjiPk
iC7StCG8iBgZBJHegLhKgPEVPuiA+wtSUZlgBXcHCUBrHWl1XU6ktlpdKjQNL6arWPJJHkpP
enFEf1VvLpvRt6atN6oawMOIzJrKVkuttJJ4qAxgJlYtZWevZprrR1jVXQPIBp6hBEpHkIOI
PeMBOKfU1LWKDbLjbvdSkgy/REEX1FqK20S311FQhLbaZuTPL+6AOJMUYiyagdurtNVssKZZ
zFLIUPKTLllywGzaZ8lKFEHxwMwlhjyRB9PuCcyDIYYcPklAWC1yBCxgBhOAxz0lmS5+LimR
xxgIvqm5+Z0NUuZCktktplPHgDFEduF5t2irBaLZeLo3bhdR5syXx4/nVRIpWqWIbBPjKgNF
39arPcKizXp1wVlqeKFBQmEhTgKsiuVJBmO9ASRunpadFwtiSXUVdMFNL4AZSF+N83CKjszQ
yUp0bYEoEkigpgkDkHRiMNM/AfDzzNM0t+ocS002Cpx1whKUpGJJJwAgOetd/Fzoux17untB
UFVrm+oJR0FrQpVOhfDxnUgz/wCj+mBEH9K/GnuYtty30NHoO2uzUku5UvBJ4Gasyz8kVfFy
x8Je5OpD0u427FyqysguM0BcAMjOU1qH6ohWbp/ge2xUSq8Xi93Qn/xqsp/VOBUjt/wdbC0G
Senl1RRx85qHF5vlExBKmVj2E2d06sOWrR1tacBzBxbIcM//ADM0Bp/dHZ74htZaprDpLVFF
pXS7JDVrttvWpgFsATW6lpImsmKNd1Pwq/EmhOZjcIVCv3fPKpH+JJgtR2t2c+MjSKlu2u8V
1chGIVQXLpVKlj5DkjEPGIpvia+JXbGu6DWjLtSgGS6a90hRmM/2XkgdzkMCOmtm/i70NuZV
U9gvbfs3f35IZp31g01Qs8jTplI9xKoEdFQQgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEA
gEAgEAgEAgEAgEAgNTfEB+Vbb+J0364uDbMQQfdb8t0X43Y/7pTwE4gOcvjIq1UWgrC+heRY
vLYT3yaZ4Si4OCX6l3pXX3FEKSTx5O7BW126RjSFl0gyF5q29WkXqp7raql9YQkg9xCRFTXx
qfci5VdoTS1DTDamXUyUlWY4HLmHyiCRsLSlYHaSnqQsplJQPJiMM0uEVG7NN3XzlhKi4ARg
pXEAjkMRUlZcUpSlGQ5MwM5jjMwF80tTnigfKT4IgvA5lAAkRwP/AMICm4oFJKTw8kHkgMLd
NPUdxp1Eo/jOEJUo4HKeMvkijWN22+vtI+5UW+vQ/wBCv+CzVtBwls4yKjxgKI0Dfiyqvo1t
09Q4JLpW2wlogjHxRhOKiO2ew7nUt0fapKJtqmVNK6pa1gn9ERWZY0ne7pU9DfarJT06kqbZ
ZTMqliolR4kxUbatNtpqe2MUrSMqGpFojin5T3YipQwtSUJ8aQAE+/EBZ6Sag5gMQDAWD76s
s/KHJ8sBj363oWVqKRny+NjFGmt5r/VWXRT9U2tSautebYp3E4qAJnMfJAczVD9bqZxa77cX
a2qeQW26irWSUkcAQfJ+aCp9ubXVFTa9CV9cEquFfZTTVtQgzDrtE6WAtR5SUBMEXtpqhUIQ
gOnpDRlbuOI6MAYd0QHduhVpc0Zp9aeCrfTHD/6SYyrM1tZTW+kfr611LNNTNqefeWZJQhAz
KUT3gIDmS2o1D8V1wq7jUXCose1VuqV0tJQUii1VXlxoyUt1YxS1jwijfmj9vNF6BoG7dpKy
0tsabATmZbHSKlyqcPjE/KYgkxIAJJkBiSYDnmx6m3f1Rt7cd1m9aW6y2YC7XChtqrGmpUig
on3wyVPKqkZlLbaCicvLBU00/utRWTb7R103Hrh7SagtTFxdt1so36l9xS2kvOqbpKRDzgbb
CwFKllHKYCV2jcTRl+q7LRWa6t1z2oaB672gMJWpL1GwtDbjubLJOVTiUkLIVPCWBgh7w9Fi
0Xq/vXhintmnqx+23iuqCplpiqplBLreZwJzEKUEjLOasBMwFrpPdHRutbrW2SxVNSa+gYbr
ailraCsol+bPKKW3kiraazIWUnKRxlAYmy77bZahulrs9qulQ7UXt5ymtC1264NMVTjSVLWG
n3WEtKklCjMLlhAiY2DUtl1RT1VXY6kVbFFWVNtqHQlaUippHC08gFYGbIsFOZOExxgKt5sF
k1FRrt99t9PcaVwSWxVNpcTI/wC0DKA4g+Jr4UbdpS1VO4+2LblPS0JD90sqCVBhAOL9OeIC
eKk8nEQXNb3+Ejcu67kbVsrvziqi52J9VsqKtflPIQkKbWo8qspyn5IJrfMAgEAgEBpm+L1d
rfeG7aQsWrrjpiz6ZsdBU1ptTdEtb1fcH3igLVVsPyCWWgZCXGCpRYtfWGh0rqWrqrjXXJjb
5dTb9QXitaaS7UP2+nTUVC0hoIQoyVI5UpGbACCPm67u6ft7NrRR227Xq5XW3N3pux2qk6et
YoXUgh6oSVpbaEzlAU5NSgQnNIwHy5vLpBy0adullRW35/VbC6uxWi2U5crXmGgC64pt1TaW
ktEhK1OrSArxeMCJJozWFm15pyj1RYS75lWF1ARUNlp5txh1TLrbiD5KkOIUk/JhAZ6AQCAQ
CAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCA1N8QH5Vtv4nTfri4NsxBB91vy3Rfjdj/ALpTwE4g
OYfjgE9u9OpPA31qfVnoDhroFqWUPAYftHgodwxVTm+3qlujNp6R1KlU9rpqVKEkZkqaUoFK
ieAE4rKOXku3CmZobdQlkCSAtOIWtRyzPzmIuN/6dqqGtvFyt1qQ2Ke2qZt4U0ZpUtlhCVrl
31zjSan9pXWNTpmymasEpIIChPGcoInluqnikNkZJSOOMzyyMRUhZcDjYUFhS093j3sIgrdM
cwQElJOM5YYQHucZQ7MEDEnuygPXnppTJUiDmIgMfVKDjuVKyCZEjiDjMxRdqc6JklUgCJJi
BSqStVQiZzgDxRwlKAwyktpfStILawo55jl4iKMpTuCckqCkL8vh+iAyLKxNSAZyAl8kQfT7
gyKI48Af9EBhKl0tJK0kKKT5KsOPgijC1PRvlxps44HEz75MBz/8RFyQt6y2FCswRmqnUDkP
BJEDGmwplSCmpOUy8R6WIJ4AmAkmoqtCrDprTrjnSv2ikedeURIpXVPFwAHl8WUB9UFc9T0p
bZUlRTSuNpd4EJVxSYD9CdsSDt1pYpMwbXSSP/kpjKsHv5R3Gv2b1nS2pC3KpdsfyNtzzKSE
zUBL/VBgOa/gk3qsdHaF7UahqEUVUl9dRY33VBKHg75bMzgFhQmnuzgu47bgiMbkXKvtG3+q
LnaqZ6rr6a1VrlDS0rannnHwwrokobQCpRK5YAQGsdZaWu1g+GKk29s1HUP3GptFq02pmmbW
44lVYpmlqXFBAmEpStxalHhxMFRnUtnqtO7t6lq71dNVWG1V9rtNv0xVaWt3nqX6OlZUl6j6
VqkqnKd1LxUsBJbzBQM8MAm/uiqNPV+ntTbZXVOnGLNYXLEu13G3uXAqo3XhWFaUl9lxNT0m
KipSsx4iA1dYLTeLBpzZu864tNzq7Ou5XrU2rGmqCoqHm7xXqcqLe7VUdO2pwZFOqkMhCHMv
CQgM8zfdYtXXdbWCdK3RN+1Ou26a0RbFUrucNt29bjLtQ5IttNJW+t15SlZUGaJ58ICQ0Oib
jYNb7V6VoqN2pt23ulrjUqrQ2sU7tetpi3tI6QjLnUC8uU8wBnAQLaS1aqap9vqOxVGqKfUV
Pc36/cKnuTNXR2ekpX1Pv1lIpl9CGHXVuuJDS2s7hPjlWWA6zgjSO/W8WntN2Kt0LaAL/rDU
TLlttmnqOTzmd9PR5ngmeVKZzM4DLfDttQraHbai0/WlKrtWLVX3haMUiodA8QHlCEgJgNsQ
CAQCAQGtdtLDeaPVO5Wqr7RuUj1+vqW7clyRU5brdRtU1O4mRPirUHFJnjjBWl63ZPU9y2bu
j7zV9Z1frC7P1N1sbNzqG6Rpu6XaTynqRDoYWlFIZrBBnLlMCs9qbQlZbdzdWXK86f1TfLJq
KntrdnGk7gqmYUzR0vm66KubRVUxSErBWhalZSFnGc4D41bt69bdfP1PsvqJemXNKUVg0zS6
Mq/M1UamnXXKilfLVQyUBRU0pK1EtmXjcIDcO0Ni1BpjbTTVg1S3Ts3ego0tVjNGltLSDmUU
o/hBKCpKSkLUkSUuahxgmptAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAam+ID8q238Tp
v1xcG2Ygg+635bovxux/3SngJxAcyfG2Eq2/02FcPTzP/wCs9AcXVKKV+SOkIUcFEiX6I0KL
FHR9KEvHvIcnxPIFRBklVCbalsrV/FSf4bSVBUzxBw5Iozu014NHqs0QdXlrj0siqU1jEz78
MNdTULCnkoWlM8wzJngZdwGKyz6W1MpQrKqZxkDjwxnEVnbWA4kuESUjAEYzEBkUKSklZBWB
y9wiILFdWCpTYBGfjl4S+WKLF6pcWlVQ6sIbmcSZAJGEjAYOo1lYqBSVLqi6UKkphlJWuQwm
JQGUpdwNL17TNMw5UUKwf/u2SZ5sSe9CCpWa1s1pfW6pbt1ecH8Omo28uHAklUIMKvVdoqSt
1tb9A+4oTbq0ykRyT4QEgoXijo8i0rQoZg4DgowGTFUtlaHMRMgd3jEF3U51DEgJ8sEwGMeH
TGaiMpAymX6YotalgU7YygFSwCARLA92A5I3E1dYtQ6uudDeKV1KLe90FrvFER0qSkSU26hW
C25wERdRSMqWEOmqMh0RCcqZ91QPcgKDtXU1D6lv/wAV1cpuymoyEgPmgMzbaB6rS8ioTlAQ
pQaT5bshiO9Afovt4gI0HptCU5Am20oCO5/CThGVSNaEOIU24kKQsFKkkTBBwIIgOJd8vgur
6i6VOrtoVobU6s1D2n1r6IocnmKqZzkxxCT80FzWvtO/Ed8QmybibBrm1v3KipZN9DemXEuI
SDKSKlPld6ZMCN4aV+PDbW6BprU1rr7G8oSccQlNSyD8qJED5oEbesPxE7LajkLbrCgCyZdH
ULLCgZTx6QAf4wROKXVel61KF0d6oH0uCaC3VMqmD3JKgMimrpFiaH21fItJ/wBMAVV0qfKf
bHyrSP8ATAY+q1TpmiStVZeaGnDYmsu1LKZAd2aoCCag+IzZbTQIuWsKFTgw6KmWX1Eynh0Y
I/xgNRah+OTSanHaHb3Tdy1NWjxWldGW2yTylKQpZEFjCsj4vd7z0dQWtuNPVA8dSQW31Nk8
nF0zHdlA8bv2j+H7Re04XcaYOXnUVSJ1uobgekqFE+UETnkT8kEbZgEAgEAgEAgEAgEAgEAg
EAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEBqb4gPyrbfxOm/XFwbZiCD7rflui/G7H/dKeAn
EBzH8bub3facycRfWuP/ALZ6A4tNU8k5HZBZmJkAxoU6mocdSG15UhJmFAAFU+QmIMa88pQK
TgAcO8YK8tV0qLJdaG8s4ro30u5TwKR5QPzQHcumbtT3K209wpzmaebS62UmflgGQHejTCYK
CHUZl5jMSQ6RLxh3REVdUDqDIqWWxwASOPywF6srTRKkrxknLmVgCOEBGNSaptumqJSugeuF
W8QhqipsXDPlmcB8sBqO7Um5eoXXUoaZtlqUc6LeupnUGYnJSgJQFa2aL18phLtsuFvYU0QW
2nUKWtInIhSxxgLi4babsXBDbTt/oWmwtKkPBpWcAmZSonkgKjG1O5jDi1vampsVBwuJZMwi
Y8UGfCA+73o7cFbZTU3ugrGm0T6FTKm1cZYqB4wFaw0G52l6Zl0VNvu9EoE+jwtaXkgHyUKU
JTgNr2q9096oW1KYXS1KAOkpl4KQqWInAZt0qW0DwwAEuM5RBYlQ6QlzxUpEpCXECKIRuPq9
GmtKXm+vLkplvJQpOGZ1wZUoB5YDjGgSqqDjlWCXHlKddWTNU1TV+uCqpbDDiUoJA/eBOM/l
gjN2NDz9WilbwU8ZJmO7ylXe4wGwNOWl2uuFQ21mTT0jTi33kykQlMgO7NRijufRwCdJ2RIT
llQ0wyjk/hJjCs3AICzuNqtd3YVS3WiYrWVCSmqhtLiZfIoGA1dqT4YtkdT5lVmlaaldUJF+
gKqdf/YMv8IDWF6+Ara6uCvRF2udsJHigrRUAH/zBOC1FnfgDDK/uzXdS0geRnYkR/1FCBRP
wLalQfE3KqkgcJJfH/8ArAq6Y+Be6LWDX7k3FST5XRByf/acMCs/bfgS0A3lN91JeLsZ/wAQ
KdS0FDueLMwKnWnvhE2J0+ULTp30itBmFXB5b+M58CQIJW1rFozSemG+i09ZKK2pH/DMIQf0
gTgM5AIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIDU3xAflW2/i
dN+uLg2zEEH3W/LdF+N2P+6U8BOIDmH435jbzThE5+nmeH/tnoDidfiLzTznEk8oijxwpS0E
k/xXDPHglAgMe4ggmWOPz/PBVupslsplLiJH5IDpzZ+7FvSNocWuaSFMzn5KmlSEXGdbztly
NUypKjJKfGyKOPDuwF7SutJeKmwSkmahyhXyQGUUsVFCpGXlOUEyHegI8aNpxRfU0np0r8QK
xMpQEerFVKKtxNcgqQVYOJkMBhFRd2u4+j1l1upaUyojpG1nKoBPIf1wGae1nZHU5KmuRNRS
coKU5iMJcYisdWbjacYYVQ0la0p5AkXFrByCcjgICw9O2+sSUMrU+85iDwSZ8fmMVGUt1Ikh
VQs5UjyJT8Q9wCIM0A2Ktt5HBCZEJHlYSx78FZWsqwy2FLnlwEhyYQGLfqmhOZwy50kd3hjA
cy/EbfK641FFZaT+LbraemugbM8jq/8ALLgHAS4GC41Ba3w1UtjIMqgQceMx3YC5XUF1SG0r
kEzISByk92AlunEqp1ZD41RUfw2ZSOQHylf6II3Xo2zIt+m7lUrAU/WOJCAQZoAwmTFR1np5
IRYbYhPBNKyB8yBGNaZKAQFrc6tdvttZXt066tdKw6+ilal0jpbQVBCcxAzKlITgIJU7yada
2zs25lLS1NZT6hFC1ZrQyEeeVFXcHEtN0qUlQT0iVEhfjSGVR5IEeXbcjUGlr40xq7Sa6HTd
ZXtW2j1RR1zVW2hdS4GqZVXT5G3GUuLUlGYZ0pURMyxgrY0EIBAIBAIBAIBAIBAIBAICOar1
5pDRDdMvVF1aoF1qi3RUxC3aioUkTUGWGUrdcly5EGUB96S1xpPXVJUVulLo1cW6R3zesbSF
tvU7sp5HmXUocbVLGS0iAkEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgNTfEB+Vb
b+J0364uDbMQQfdb8t0X43Y/7pTwE4gOY/jeWtvbzTqkAE+nWhI/+2egOJgG1mTQmpWBmeUd
+KKb0lYrxnOfzcggLdTQPiomCTjPvwVS6MrTLhl5TwA5ZwG9Nm3FuaOVSPMqkzVPGnw8pKxP
MJ8k4uM625YbslpxFI+5JwSlMSCuQY96KiUoqFFckrIcHjCR8Ukck4gzFLWlTIUvGQxE+WCv
H0Nqa6VrDMZkkkGfegI9U1ZfUUuMzQDI98jCZiow9bpukq3z0tMsg+OrKogKB5CBAe0uyVsv
6jUVDSacTBadUVKXId6cois61svYrQkGkUx0kvGeW2JqMKKS7E5bnUtNIQDgkrA73ERUUnV3
RANOQoSkS5KUxPvQEqtCHS30yjmUcStQM5SiKo19U2FLSFmYkkz5J4zlAYKqq3V1Yp6VQUVg
KVgDIcs4qND2ply5/EtWaeaSH6K6uGiubKhmQqn6DxiR3p4RGuNX6n067pTVt70rUqKjaa1x
htXDM0TmaUD30kRBSomlqeJR/wB1OWPc4mcUbp0Pp1lNE5cnQGmakBoPKGZxSxicOIEEbFbK
WnWqTpClLDySVKMgoqxxA5JgRUdRWCfoS35jmPm7U1cJnKMYw0yMAgBIHGA5Q0Fbqw1+qbrT
NpuejNnq7UdbotDKukar7lVBdVlTLBQoUrcp0lP7azLyYKx910Xa73t3tvdGrrU3TcDce42m
qr7sirecVV0zriK+4oUznLYpaZlJypSgBtSUSkriEqb1zTab0VvzuTXV3R1Dt9udptLa1+N0
tuom6CkZbQccy3QV5QJ4zgMLUWnUtfdbDtXSWml1BbNAaKt1dcLLd7m7QUlXc6wKaQ9UlDTx
qENJYXJC5JCl5iZygK1tfotQ7GbW7f26uq61eubtTJfYqFKQ+m2UlauvuCU5XFqFMyhroEK6
QzQUeNiIDD3VStv0bu3DbZkWdqpv2ntEW15D6mmqRTiGhWPpdd6QNKzVRSHMpyrkZYQGU1Bo
y/ba6T17rpFHR6WQ7pl2x02n7bc6u5PVdfXOpZYrq2oqENTeSpWRCkpKjmUSo8IDNtJ10da7
ObaamtFJaKOy9Pdukobo5XOVCLLbvNUdOlVOxlHSvoVPMqav0wEcd1OB8M16uCbgU3vdO/XO
mtbQdPTF27XdVEEIkZgtMDGXkygMnf7TqPcTX+stKIsdvvNn0WxQWW0Ud7u1RQ0tEp6iRULr
3KSmZcW+tecJbcK05Q2QmRmqA6C0NYa7S+jbFpy53Ny9Vlroaekqbq9PPUrabCS4cxUcZcpJ
7pgiQQCAQCAQGm9q2GdR7lbna3uqQ9dbZePZS1hzFVFbqGnadyNA+QKh11Tq5eVh3IKgu5up
qvTO4e6uqdHLLFZatE2621tQyEyN9ra1xNtzTBSXW23BxB8VQ5IDPVlPutb9ydI6Rb13UP1G
o7NX1eq0qpaRTFCiiVTpS7bkdHNDilu9EC8pwHFZBIlAYQboa20to/U9rYudTf7mdcOaL0hd
6mmRVVoaKG3H3VsU6G01CqYB/IAgZikA4TgLQ7jaysuk93K2kvl2eVYaGipbFQ6mYp2b3T3W
uCmkVHRNMtpTTPLcaLAUlUylXAYQEtra/X2gtb7ct3zWD16e1Oa5jVNldZpm6Fhijt66pyqp
A22HWwwtKUqUtxWfNjjARXVmr9xL/tYndqn1VV6ae1FW0NLoHTVtRSpbDVfWop6ZVat9l1x9
11sl5aUqSlAwlgTAbJodbXOl1butcrjcFOae0RQUDFPTrCEoFS3QruFY6VAA5ilxpJxlhAYK
h1VrdOktkLXWXZxWotYVtHWX6oytBx2jaoXbjVtlOWQT/ltHKAQDARBzcLdDchVwvegVahpq
oXRyj0hRUtvp2rAaWkqvN3Ki51tYgl4OhDiilhYKMEpBVMwElVvbcLFq7dSruVBe7tYdPOsU
VqVbreqooqVyioA/WqcfQBlJccGbOTlCQYEV9t9U67umpNtdPXq7OVDp0W9qfVk0NjzmornW
WqVK8qRl6ObsgmXDHhAYKv3i1ZT22/1Vsq6isf1Jriq0tpNVLR+fqobfbmAirqWKZpIU+oKZ
fUlKpjORPxQRAT7Z9evnLpqJ2+u3p7S6hSez7mrGqVi6qqZL87V0dKhvLTn+HkDqQqc5YQNb
ZghAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAam+ID8q238Tpv1xcG2Ygg+635bovxux/wB0p4CcQHMXxvf/
APPdOYT+/WsP/wAZ6A4raaQHwFApKEklPCWGEaFNKWQlAUolJmThiDEFPI2VHiEz+eAurTa6
m+3Kks9A0px+rdShKZYgKOKld4CA6HtfQWjVVy0lRJHQ2ikpMFHiVghUu8CIqJFUU3SJK2ZJ
cSc6Vd3uAGKi4t98SpC7dVKLT4BCMZTn+6e7ASG1XVNMtFMtwOpQMrilSKyZftSw+eAlFHXs
148UBPRqy5eAw5ZRFV6e0061OAyKXDMDkT80BUVbmqdOcK6PxpJzd0csBmqJa0N9DnIMpgqG
JiD195ltpQcIKhiCRPHvTgMHUVdK44FuqnlT4yRwzckiYopP/wC8LQAkFXiqkRwTPvcICjcr
mKNspSCJyCUgSw7xgIjXXFagaenTmcfUZknk7pioyVsp0UtOFLGVx0jOTjITww78QRHZrSya
/ePcXXbiQWqF5u3ULksC6ttJdl8giNJhunsvZ9zG/PmVptV9Zy9FckImHUJOKHQJZhLh3II0
jd/h213p1oPW5TF+ZDmZxNJNFQE8v8NXlfMYomVpqnUW5ileKaZymQEqZSxNaVNEhQWDiDie
SKjN2RDar5U5imoYX/EbddkMqhhId+A6f0/l9B27KZjzdqRH+yIw0yUAgMbf7BZtUWiqsGoK
Nu4W2tSEVVG9MocSlQWAZEHiAYCpaLLaLBa6eyWShYt1tpEdFTUNK2lpltHcShIAHHGAwem9
tNAaQuNTd9MacoLVXVQUl6ppWEoXlWrOpKCPISpWJSiQJgLes2m20uFzuV5rdK21+vu4lcqp
dOgrfnKZUZeUqQClcTywFzqbbbQWsqxi46o0/R3Srp2zTtVFQ2CvoScxaURLM3PHIqae9AX9
FpDS1tu/p+gs9JTXMUbVsRWtMoS4ijZJLdOggeI2mfkpkID5Vo3Si7ZdrM5ZqRy33196rvNE
4ylbVW/USLrjqVAhSlZRMnuQGKtu1G3FotdRZbdpqiYoat6nqqqnDeYOu0iw5TqWVElXRKE0
TOHJASFyx2h29M6icoml3Wmp3KKnrykF1FO6tLjjaVciVKQkn5ICO0u0u2dFWv3Kk0pbWKup
qm7g8+3ToSo1LTofS4JDxSHAF+LKasTjAVdR7X7eavubV61NpuhudwaQGRV1DIUtTaTNKHCJ
Z0A8ErmICWJSlCQhACUpACUjAADgBAewCAQCAQGv75tLarlqKs1VZL3eNK3S6obbvTtjqW2m
64MpyNrfafaeb6RCfFS4lIXLCcB8p2Y0U3phvSjKKpFIbrS3641Sn1O1dwraWoRUpcrH3s63
Stbac0zwEhIQKkY0ha/bVWvVLeVdDaxZEIKh0KKbzg1KilEp51LlmM+AEBFXtktKuaepbFT1
lwpHqC91GqKC9MPIFcxcqp111x1K1NlBB6ZaMikEZMDBahe4Wzi12632SzvXe7V2sNTWh7We
qHnkLrG6G2Z6lC86UJaaQ0ptKWkoayhSuBnArYenNq7HZbrV6hutfX6ovdZSm3Lu18dQ861R
KM1U7CGm2mmm1nFeRAKz5RMER23/AA8aPoaaz0Dt0vNfQ6braau01QVlWhxm3CleDyGWU9GJ
oJAQS5mXk8UKAnMtX952N0lfrvqKuuFZczbdVlDmoNONVXR2+rfQwmnS8tCUhzNkQiaQ5kJS
CUmBWDOxq7NfNBXex3m53Ct0xXBp273arQ66zZRSONLom2ktpbKXVBpJOTP+0VGQgVJrLtFb
tN3hVdYNQ3u22pdc5dDphiqaFt84ecLroCVNF1La1kqU0l0ImThBFwvabTa9H6q0UaisFFrG
quFbeqkOpFQpy5rzPhC8kgnL4ifFMk4QFK+bRWG8X+36jpbldLJW0VuTY3jaKoU6aq3oX0ia
d7xFKklU5LbKFiZkqAs29jNF0uirTom2uV1uZsFe5d7HdaR8N11HWOuuulxt3IUnB5bZStBB
RgoGC1MdL6ee03QOUlRerjfnXnS+5W3Z1tx2ZSlOVAZbaQhAy4JSgYzPLBGbgEAgEAgEAgEA
gEAgEAgEAgEBqb4gPyrbfxOm/XFwbZiCD7rflui/G7H/AHSngJxAcx/G6FHb7TgTx9PM/wD6
z0BxalaUurW4CoA5fllhGh90bDlwd81t1K5W1QOYMsoKjLlnLh88BILZtxq+71rFKm3+ZJfU
kLqH/IaCuVcuHyQK6N0Rt7p/Sno6htra3at/+JW3N4DpHQgYy/dTPgBBET1IwbTvtcGloyNX
e0tOMGUgstKkZT4ynA4mDGdLKG1HPMnxu4eQSiowd2oEv53ArK5xWlPIrkM+7AYH0nW0ayw8
S4OUeSokcubuQVK9M6yW042lwjOiUycZpHIYI2Var4mobXilIUZoykEy5R3zEV6/VpcQ50xL
iUEKDZ8o4wHlBeWkOKQrMocELUcByy70BVrLy2hJQ1/GPAgKxUD4ICyp1FahVZCEg4NEzmJ9
yArV92p7Y048rxXHhijjL9HegNf19/qLtUqVTuKCAcqO7IHEgRUZ2zWpJb86qDMlROOOHywF
a53EW+mdq0GbnkMoTiVqJkhMvlgJ1ouxJ0lpViicy+eVSlV10c4KXUvmagfk4CMqklGmaZd0
cp5YCu1TKFa2834pScU8hPIYDG6j0XZr/WLqaukSioLYCqprxFmZkQFJlyQohNVtNUW912os
NSKptbZCrdWEoXPjg4MMe7KLSN16YaqmNO2tmtYFNUN0rSHqcHMG1BABTMcZRlWWgEAgEAgE
AgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgNTfEB+V
bb+J0364uDbMQQfdb8t0X43Y/wC6U8BOIDnX4wLHeNQ6O0zbbHQu3CrXfWilhgTMhTvTJJwA
i4OerH8OusblWMKv1RT2ikcmXGWyXX8g4gEDKk/LFR0NaNCaV0/p9ux2qgapaLg70GD7zgEi
t90+Mok4yBlAWrVJXUi2qP0cDRrCC0sLCQtSSRik48mMBmBSKpqqiUD0iUBZUvgfGxCR3k8k
BEd69JO3KyUOvLKCq7aUJeLDSM66ilcP8VsgdweNAYazVtNfbfTXWgfBbeSF5h42MsR3pRUX
dTTpeTMpEx5Khyg92Ail5twfOR5OXKrxirxZfJAQ+ppa6idLrWZTYJHCSj358sRWQsusXrcs
JDpkk4tu4Hv8Yol7OtKevUovPdEtGCSRMKlwExwgi6ptSUy2pOOpVNRk2gyMu78kBejU9I20
oOFOBACjjgO5AWtw3CRT50tLS2mYyEyCiR3hjKAwibxetSPAspPQ5xmcWCJjuZRATWyWRNCR
0s1vLxJVKczwAHIICQVbiaVlQK0IASemcJAEwMJHvQFTSWnVXGta1LdmyikpifQ9EsZStfAv
uA8n7kTVTRx41r4CwSlJBUCMCQeMQZhpQzeIJ8AEmAvmQkKLhBEhIE8CTAX1I1nX0qhwwxM4
D1LCFVDyMwmCMs+5KCs2wkpZbSeISB/hEFSAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCA
QCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCAQCA1N8QH5Vtv4nTfri4NsxBB91vy3Rfjdj/ALpT
wE4gIzrUKNJQqSVDLUgqymWGRU8YuDCUlC0lhpWXMUpOYOftJVywR6unYbZzIZS5mmlSAkTT
LgqUBHl0TVWlL7DUww4HR4sukKTwAP7MUWlzKUpQ8BgCQocJT8EBeW2uSiSkZSmRC0qkUqBG
IgIJfdtKmz11RqHQLSV0lSvpLjpuYSAs4qcpuTHiUwGLaq6OuzNZVN1CBJ2keSUOp7oKTIiK
inWW5mqayOJAnikgElJHDjARSpoHWs7FS30rRMxl4y4QGGq9Ms1YLgSFAq8nuDhw4wVH6nS9
cwCqmWtgFQCkJJGH6ogxxt99QtSW3F8ZZpzJlAZGh07f64hD9Q8pBOCJykPmgJnZNA9E4Hax
uaQQcyvG/TFRsCjoaekHQ0zAKiJnvnh80oDJdI3RuJEjU1SwQhhrx1zlwAGMBlLTpRdQ4it1
EAGknpKe1pkoZhwLp4H/AGYipNVXFKRlwJAkJCUpYSl3ID22NvBJeXJMzMS4SPcgM/QtTGdJ
mOIUriTEF9+2llCRMzxPCcBelzoGwlBSCeOGPegPKdBW4XQM08DLjBWbZn0SJiWAwiD7gEAg
EAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgNTf
EB+Vbb+J0364uDbMQQfdb8t0X43Y/wC6U8BOIDA6qQlykp0LkQXh4qsJySYuDBoUhpClIWpw
KkUzVimfETgi16RSH26dYmhZIOXCY4gqVxMBdhlKAl1I4+LlI5IDD3m0IdaWlpMllJOBkCeM
BC21VFG/0Z5B5IE5yijO0lwDraVhakknxTOUu5AfF5tdmv6SbuwC+iUq5n+HUCX+sMf0wEbq
dI3RpalWisRXNk+IzWDo3fkChgYVEdulFWUcxcbdUUwKsvTpRnQJf6yZ4RRZUrVG6F5lB5GY
SVPKpP6pwGVNqpnGw4pEgkjLIAgpHywFZrTFK64VBLRKyMpKTycmEBft6fp2fHcUhuRMyhMp
HuHkgPlKaZxS2aJqouSxgEU6CUgjkJGH6YDKUem7xUZTcHGrTTnymWyHKhQPdlgIiszQUdps
SFJomlBxX+ZVLk4+s/7XJAfDtW7VrSlgEJSfFxJOPKTywF2xSK6RLr5xKsDxBlyQGYp1ZiEJ
wE8ZckQZ1sop2syxjISSBx+SAt37jQ2qmXX3R9mjZVPK7UKyyPLIcYD5sN5tOqKN25WeoNZT
Uz3QugDo1AiUyQqWEjMQEqYdpFqeapVoUpghLwQRNKiJgH5jEVdpmEifGA9gEAgEAgEAgEAg
EAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgNTfEB+Vbb+J0
364uDbMQQfdb8t0X43Y/7pTwE4gMFqph16jZLMipt0KyqEwRlIIhgjbbjAWWT/BcKcW1AgGf
7p5YqKdQ2kp81CsFYtmRmAcSAf8AGAuKGoSZ061fxESSkrOLieQiArupQ4ARMS5cYCFX+iRT
vmoQShDkgpyUzx4fPFFu1TNsAOsuKKFkEDk+eArIdWhBUUSCiT4wJnLiOEBT86fUFBCssiJL
xKQCMID019S2yAh0oUEyWJZgZHEkcICi/UWuoQFXC309SpE09IWshIPEjKIDHrtmm0JD1PQ1
tMDwNM8qQ/6KwcID4FTYmJFxdyIE0hYKUj5AEiCK1G/aKpxLlLan3ciiFO1ziloEuXIMJwVn
lXnIkMsJDSAMxS2nIFADvQGPfubqiktoUQf8zAzSeQTgPG6aqrCotuSmc6VLBkAOSWE5wGXZ
YpKOnmolCRiVKB4fPAVwpT4Sqlp3HekICFBJCCZTEp96AjmqNft7evUrNdaXq964MLqqQtqy
tAIMiFkAmcBBKnePX+rnm29LUHQpUQg0dDTKeeQf3i44MB34D4q7bbbfUrd3Evbtwrlgu+hK
Bxb9TMieVxz/AC2/mgLdrcuopbvpZigQux6XXVqo66zUySVOJfSUBdQ8oeMROZJIgM5f97Ua
e1jfbLV0z/o2rpk0bjlPmUtDzTZ6OoamkYKBE4DofRVzqbzpCx3Ws/8AUVlDTvvGUpqW2CTL
kjKs9AIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBAIBA
IBAIBAam+ID8q238Tpv1xcG2Ygg+635bovxux/3SngJxACAeOMB8lCDxSP0QHuRH7o/RAeZE
ccow4YCA9yp7g/RAeFts8UA/KBAedE1+4n9AgPejb/cT+gQHnRNfuJ/QIB0TX7if0CAdC1/4
af0CAdE1+4n9AgHQs/8Ahp/6ogAaaHBCf0CAdC1/4af0CAdE1+4n9AgPejbHBA/QIAW2yJFC
SO4QID0ISAAEgAcBKA+FsMuSLjaVSwGZIMv0wBthhozaaQgniUpA/VAfPmlLMq6BuZ4nImf6
oAaSlIkWGyO4UJ8EAVSUqjNTDajwmUJP+iAqpSlICUgADAAYAQHsAgEAgEAgEAgEAgEAgEAg
EAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEAgEBqb4gPyrbfxOm/XFwbZi
CB7vVDFJpKnq6pwNMU94srr7y8EobRcmFKUo8gAEyYC+96e3Hai29Zb8MIPPentx2otvWUeG
ED3qbcdqLb1lHhhA96m3Hai29ZR4YQPentx2otvWUeGED3p7cdqLb1lHhhA96e3Hai29ZR4Y
QPentx2otvWUeGED3qbcdqLb1lHhhB7709uO1Ft6yjwwg896e3Hai29ZR4YQPeptx2otvWUe
GED3p7cdqLb1lHhhA96e3Hai29ZR4YQPentx2otvWUeGED3qbcdqbb1lHhhA96e3Hai29ZR4
YQPentx2otvWUeGED3p7cdqLb1lHhhB7709uO1Ft6yjwwge9PbjtRbeso8MIPPentx2otvWU
eGED3p7cdqLb1lHhhA96e3Hai29ZR4YQe+9PbjtRbeso8MIPPentx2otvWUeGEHvvT247UW3
rKPDCDz3p7cdqLb1lHhhA96m3Hai29ZR4YQPentx2otvWW/DCB71NuO1Ft6yjwwge9TbjtRb
eso8MIHvT247UW3rKPDCB709uO1Ft6yjwwge9TbjtRbeso8MIHvT247UW3rKPDCB709uO1Ft
6yjwwge9PbjtRbeso8MIHvT247UW3rKPDCB709uO1Ft6yjwwge9PbjtRbeso8MIHvT247UW3
rKPDCB709uO1Ft6yjwwge9TbjtRbeso8MIHvT247UW3rKPDCD33p7cdqLb1lHhhB5709uO1F
t6yjwwge9TbjtRbeso8MIHvU247UW3rKPDCB71NuO1Ft6yjwwge9PbjtRbeso8MIHvU247UW
3rKPDCB709uO1Ft6yjwwg996e3Hai29ZR4YB709uO1Ft6yjwwg896m3Hai29ZR4YQPentx2o
tvWUeGED3p7cdqLb1lHhhA96m3Hai29ZR4YQe+9PbjtRbeso8MIPPeptx2otvWUeGED3p7cd
qLb1lHhhA96m3Hai29ZR4YQPentx2otvWUeGEHvvT247UW3rKPDCDz3qbcdqLb1lHhhA96m3
Hai29ZR4YQPentx2otvWUeGEHvvT247UW3rKPDCDz3qbcdqLb1lHhhB7709uO1Ft6yjwwge9
PbjtRbeso8MIPPeptx2otvWUeGED3p7cdqLb1lHhhA96e3Hai29Zb8MBrfefWmk9R2C20Fhv
NJcqr0lTr83pXUuLypOJypmZCLiN7xFU3ug6JXnGTo/2ukll+eeEBZ/cX2T6uAfcX2T6uAfc
X2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfc
X2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfc
X2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfc
X2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfc
X2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfc
X2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfc
X2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfc
X2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfcX2T6uAfc
X2T6uA+m/Q+cdD5tn5MnRz/wgL6A/9k=</binary>
 <binary id="i_011.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_012.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA
Af/bAIQABAMDAwMDBAMDBAYEBAQGBwUEBAUHCAcHBwcHCAsICQkJCQgLCwwMDAwMCw0NDg4N
DRMSEhITFRUVFRUVFRUVFQEFBQUJCAkQCwsQFA4ODhQVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUV
FRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUV/8AAEQgBFgG3AwERAAIRAQMRAf/EAJEAAAEF
AAMBAAAAAAAAAAAAAAUDBAYHCAECCQABAQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQAAIBAgQEAwUFBQYC
BQkJAQECAxEEACESBTFBEwZRIgdhcTIUCIGRsUIjoVIzJBXB0WJyFgnhQ/E0RLQl8IKSolOE
lNRFwtJjs2SkNSZmGBEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/aAAwDAQACEQMRAD8A2t3Vv+57NdWE
NhFE6XKzNM8qsxBQoFppZeOo4CKbh6h9xWhCxJZknM1ikypxH8QZ4BhJ6odyoVQR2TSNSkaw
yk/b+rQffgGr+rvcNvM0V6LG1K/FrhlNMqn4ZTgB916475EGML7a5RQ7I0cqMA3wkhphSvhg
Kf7n+t7uHZN5O3bbtW3bnDH5Zp1WVAG50pM3A8sBB7v67fWbryyWe0dtpaaj0TNbXrPp9pW7
AJ+zAJp9dPrhJGZV2rtgqCAT8pfVqeGXzmARk+vH1vjfSdp7YOVf+qX1f++YD5vrx9bwD/4V
2wCBWhtL4Zf/ABmASH17+txBP9K7XpSo/lb7P/8Ad4BP/wD799beH9J7XqeFbW+p/wB7wHB+
v/1tDqrbR2xQ/mFrffs/m8Aufr19b9JYbT2wQMyflL7xoP8AteA+H16+tp/+ldsUyqflL7In
/wB8wHB+vf1uH/0ntevH/qt//wDN4BRfry9biRXa+2AppmLS+r7cvnMA4i+uv1pkqTYdroBw
DWd9X/vmAXT64fWuQMU2/tlwoyZbK+oTzz+cwCqfW163vIqNtfbaalLAmzvTw9gvMBJ+y/rS
77m7osdt7523a4truCq3Fzt9rco8es6dVZLlxRSRXLhgNSWffzbtOE2K8sNxhV2WWe3JkWig
EqCr010NaHAFk7jvpGdY1iYr+UK3jxJ1ZVwHeXfdzWMtGkROnUBoY0pn+9ngOE7hv5IQ6pEW
oKjSwoT41bAPbPd7i4ukhYR6Wco1AQclJyz8RgDWA+wHxwEbbfdwA+GEZ+DH/wC1gE17g3Jh
q0wgc/K3/wB7Ad/9QXoYg9GoI8tDXP8A87ARjvX1l7W9O4BJ3bulrazyRNNa7epHzEwGQ0oX
BzPM5YDMHqF9eHcVnuMlp2Dsu29CNtIuN06s5emRNLeaMDP2nLAQN/r/APWtWIXZ+2WANCfl
b77/APreAUf6+fWxYhMm0dsOtaPS1vvLXhX+b54BFv8AcB9bBUjZu2D/AO7X3/zeA4j/ANwD
1xmkWGLY+2WdiAALa+55VP8AN8MAQj+u31wmkMMO0dssyfxH+VvtFfBSLvPhgOLz67vXKyWs
uy9uKaFiHsNxQUrSoJusAyi/3AvWgvon2ftqHhRvlb5lz915gHU/15+tttMYZ9p7ZiatF12l
8OPA/wDW+GA+H14+uQna1l2XtqKcKxWM2t8SWA1Af9b/ADcjgGw+v/1rDANs3bVDx/lb6vt/
7XxwCsn18+tSOANp7ZKONUb/ACt9mPA/zfHAdYvr99aWlWOXZ+2lX8zC2vcqZ87vAdx9fHrU
8rLHtHbXTqQjta3or4A/zeROAWg+vP1mkkHV2ztqOE/HKLS+Onwr/OeOWAIzfW763dKxmt9s
7XIu6hla3vSVowWopd5+NOWATn+uH1qjvobWCw7XuUmiikEiWl8DqceZADecVwBPtz69e9rf
cjH3lsG2z2SsVkbbY5oZFA5jrTyBj7MvfgNS9jevHY3qAIIdh3zb2v7gJ0treZFuSX4Aprrq
/wAIwFg/1G6VgkkYDHUG8potPHPngPv6hdkkaU99D/fgFYL2WVZS2iiIWUgEcPt4YCDeqNxc
Wl5sk0I1Rr8wZ04eUNEa+GAg168VzILi31vHMpDHPKufMDAR5rprV5poFDqF6b9POrBdSkBq
AsTlXACYkF9uEFvdpcI9JCUZhVlFGYlhkamq5YCofVH1O2/sy/ue3trsmvd4ljjluVuamONJ
F8qsDxIHjgM2zbkZpLud1TqyuZ3ESqEQMT5RQcM8AwFxLeaYiNLZnSRQZeH2YBRAY4i6yagr
LWNMtVOeAWLJfx69IOhSWbqAMoBrShpgB5kOoICmnOrSmuX24BIzRlvl7ZBqpXquaDPwHhgG
jGMyMkpz+HLx9+A4nUpMVkQItAUVa0+yvjgHFpcP/DcgoeRwDlAXD0T8o4cMjUVwCMi0lzbS
uRJP9njgFGEkrBYz5T5mYkAU5Z4BxBJAOmNHWmYgCRv4aAf4eZOAJreSzI8ceoJUrHEPItDw
JOAd7d0ptZn8jFavdD4AIxkKHiK4B1PLN1LeIvQONYkzNcuA9uAnPpt6r736W3NxJsltFcQ7
qYY7yG4ZmMag6nkjAIpJywG8+ye8ti7226Lfe2rsXtjLFpndQY2iuEoXjkU5qwrwwEuVdCBW
oQRU1Pj4YBpM6R6EUA+Zk0+OnMD8MAa2mNY7m1StWVjqbmxKsT+3ASfAfYD48DgIO/waiM+W
A4jWpI/KcyP78BH+/wDvjZvTXte+7v3aSCIW6OLSKZgnXuRGzRxqOLEkcBgPMTvXvS+7y3K8
3neJVudwu6SSTLUamYksBWtEQGirgIIZWcsaZcacchlgEwKkBcyeK8MBxXIgVoeXjgO0UTSu
FFaE0qMyfYMA+jheBjAzm3K/EKqrGvImvDAGYNuSKBrmPcJLaWHUYzkyyBQM1K5A1PM4Dhby
4EximuDfyXApOwfSaKOC5/sIwDB7OjdWCP4iSsbKQ2nmDyJ92Asrtjs/bu7LG4tIEkLxQiYx
yfxC2nMQkjNh+7gAU/Y93YJbxGOaeRi0crhDrTQNXAVIoMBGZO3bxp4y0MirIWaoQ0pmKj7R
gEJdovIkiBiYxzIZIjxIzIzHKuAaJaOdPVUpqBFWGVRnlgElWU+WldXAAUP3YBxbSFJAjDJl
0zKcq1wDlL2sIV9JYNRGI0nRQDl46cBJdtTa72O2TcLhbcRtIIiG1A6jUMCoqFUnngA0+1Xq
OGRQ8TzyRQyVC6gjAMaE1HHiRgDHZHbG4dz9xy7PsN3HDvkaPLtFuH0tdTx1PQimDKFcgVVq
8cBvH6c/We67n2QbJ3BM/Vs5hZK1+1L+0uOBtbtSAzBvijloByOeA0QNR+IUpkQcv/IYBxbk
/rD/APBOWAgHq7Ast/sLNLIlEvFKoaKwbpV1DieHLAVHL3DFaQS2hBtWJZ4nLNVNNAUNeAZc
wcAsZbSgjluYyZVFx1llAjV/yA+zxwEE789Qdj7Rg/8AE4rh1njKQvYt02JeX/lFjXQwr5+G
Ax5uU819f3t/K88nWnbozXLa5XUtUdRq8afZgBTEIkzP5Fl8qBcsweGA6wIr+Z2KsDUU4ig4
jwwHSeYkNLGdDg/eKZ8cAukbNAbh2U1jMjH90DIGngcAMlM2tEdwebNWpAwC1vOZXWBY1KP5
QeZPHj4YBK9RUYdKig0JTjw5qcApca2hSUrq0oAeeXAH78AmqaHiZqASKSuAfRSSSdKINoUF
mdKZEgVBqOeAbSodPWblwBzOedMB161For0GWQ4YB1DcM7xoP1DxNfdTAO0Y6XhEhSNWqob8
+XD7sAdXU9vCsi16ydGPRQjSxBPDnUYD7cGmiuY4ppArRlFRVYHI5nh9mAWIjllklGoNG6xx
nk4C1Y/5gcBO/TH1L3b0w7itt5tRLe2BNL7ZzIyJOpFNYAy6i1qK4Devp93v2z6j9qW3dPa0
8kls7vBc21yoW5t5kNWilWpApyPA8sBISCbuNZk8wPVAy4V05H7MAbsdDbhbMMiHIp7SjYCT
YD7AcHgcBCHoaGlHUEKRwp78A03Hctr2Ox/qe9XUdja61j60p0jUTkAcB59fVH64R+qXc1t2
9sc6zdrdtSSNaTItBdXTeSScsCSy08qfaeeAzw8zaxIDpKnlgONcUhdySrEZGgKknjUcsB0L
RkLQZmoOrMeymA+QeUvw1fCviBz92AL29kGgEgjaGBY1aadqB2LGnkrwTlgFpItphtY5YLqy
nnUhZIJQ5kJqa1NAKU5g4DvYW93ayDRba4WGccQ8uZ458vbgH1jtdrezxmaB7K4Z2McyeaIU
qQOZGAsrtrs+8u7S3jt7b5+VzJJBbXADWs1KFmjaqlGAHLAW72B2bfxbhFvtmsRnsXSeOIqS
jxKdRMirQlxUgMuWAmZ7B22XcJtwt4w0EsqXlbfItr8kq0pTMcRgHtj6K9uX17N0bRgjx6rN
y+ShizlFBH+KueAifcHoJtEF477XAZrYKFklkloFAQ66UH2AYCHbh6NbOYGa9QRK0fUtBEdL
EdNRqZGB+HjlxwEVuPQtJI4ptsFGmhjZusxarMOI0g0HP2YCLTelz2+5TWO6W8luul3WaM1q
6rVUFf3jx8MAD3703n2WN7mSs0ccAkNDTz+C8KqOZwEZ2++2zbw93eK0k+jTbW8WSx0ow1mv
AniBgEN43qPcLhJbSMxfoolwDT9RwvnYDkCeAwEz9NNvjg3ew37ctueXarS7s3m3GzdkmtQZ
hWRdDA5iorTLAXd6z9r9w+iHrrb+pdlM+49r9wG1mnuZSJJZEkCwzQygBf1KAvE/9uA2n6fd
y7f3T2zZ7jZT/NoI1CXDV1PCwDRM3+IrQH2jAS61oXuONRGVP44CC+rK3DXWzLCSoMd2C6kC
jHpaeOAp97ebcWW3jjBv54BJbzSEBQkRKuHAoeQywER3bcdxkhi3DtzYY5nHVhmqI5LZ7lVI
DpHkWq1c+GAyR393Nufc3dNzf71Jre1ItlhQ0jjpkdCjICvIYACYg0UkheRJo5NLxrQgcv20
wDaWJWhFVYJEfh8C39+A5aW3hIjVww/NpQ6gSOGAbm2mnLzS+VU80hBAAH/HAIXNzqUrENKG
gkRc6gcMArHam5iMkcYYaQSQQCanMZ+GAQFsUu9NCkZNI2PI04ZYBXSYYNc0ZKsSgb9xhzHj
gE0cyWpkA46oyoyyNDw9+A7tGoS3DA0SNsuHHPAcrbyaVdA2gjUSAeFK1wCLsxQnh1KAU4UH
PAdQtQFJIzp4UGAWjc5si6aGgZfDAOArMdJopPImp/8AI4AsVu4HNhEiySGhE6trCjTXKmXP
AKCkZijkDFoqNLK1OB+EV/eJwBVdKIrtRUh1zyj90mpSvtPHAKWcwSKwZkZ5pZDJTOrjLU3v
GAsD0k9Td19Gu6rndYo1uNtvVSLdNvkc6XEhHnCrlrjHM+OA3xZ9wW+72m07zaFZrLciTaXE
ZDBQyhghKk58R4VGAlu3n+etq51kND7o2wEowH2A4PA4CEIVZC70RI1MjMSAFRQSxJOQAAwH
mx9QXrlu3qH6i7lBtV7Nb9t7PK9js9qklYnaElHuCq0BZzWhPAYCkYhHLcLHczdGNiVMoBbz
EZVA8TgEmDwMBKo1DNa5qwPP24Dh2jq2jVmQa0A5Z0zwHX9MuhZmdSayCmk0rmAa4B1aRG+v
old1jWSRULFSVRAeapxoOQ44CaWXbtvvu5w7Ft9w0ynW8tw4aLWR8P6ZJ0DhTAXDsXpB29b7
b0xbLcXkRihv7i3jeQsxaraWlI1ZGhIGkYCx+2PQmGW7uTa7TBBYhwUkvLh2zJqCVFVJK+GA
ki+hNjt26x3EVtBoASRLXqKdDL+Znzqp8CMBN9u9O7Paka5iji22W5JZJLZnMSlhmTFkg8Qa
YAw+3QBrG32u3UyRP+tcHSrsKUJKplpPGmAWja3hDoun5iN+jHCsYGXxZ8hWvPAO7QbhbK2l
BAjMxDBtZBbMgL+X78AI3K3uLuFrbbo9FWLSThiAoXiaEZk1wAK62KOaMyltU0ICRSijMqaQ
ODHwGeAZ/wBMn22OOYMskaVrEqhVDHPNRkcAN3nbNu3zTNcQqLqGumQgiNSaA+U0FTTlgBUO
yxSw/I7jBFNGmqJbRo1kjZWrVgxzGWAzn63+k3+mnfufZLVF2Sd410QByYWII84OQBIwFOQ2
xcKxSqkfGBSnHmOeAMdux7/H89Hsd302aNfmbB2ot3EW09PSagmp4cfDAXPsHrhFunbTelHr
Rt8m52NrNF8ncTjVe2cYOrQsrAOwFfLVuGAvT6Su559p707j9Hprlruw2mybc+3b8sCJttnm
WW3IB81UWWhzOA15BqrM5oP0zpbx51pgIJ6qmGO82i4nYoscN2A/5QSYqE+B8MBUu5W8D7K8
3VK3l3MtvFPE3Tl6krBGAI+EHMEnAVR65X03b/pZdwxhbW6fcI9r2ySCXzKSWeZnCkU8g0jA
ZGuG6UKB+lViVLLUFmArT78AoYeiImKNSYK3nbJjwwHSSKjPN0xp4uRWnhU4BsXtUh6kYYzu
SqrkQFpUkfhgG9zcWcNv8vAhaRhWZ6nTnwBrxpgGMRIcysrMDx+3LAE0lmhkR1IZFFYjTP2g
+OAfRRTy1EcRYsageH9+ALS7U7bMs8kWuOSQmJUBIDAeY1PhzwHSLtm3kuEsLaTXMumSVwPI
FZC7cfDhgG+77a/Ttp4oiiSoIolpxKeXj7cA3v7O6s7VYmXpm4UPoB+BRkAffgGltt0s7aVj
d9K0lcDJBzwC77Q8qmXSRClKlgVDD2YBCUanFtYxAuFAZgajLjxwDIRsHqasUNDTxwDqLqx6
UDiJjUqUbzKeNcASsHiuQkFw7xwo/WlYfxHNOHvOAIT3aSfy4bSWJkuHYgA5eVR/lGWAfW1w
kNpHc2oLG0jZImH55CMhXjQVqcB0trmeKRaFWZl6crEalJcGuZyJOA079OfqTEu23XpVeRCK
XbIZ957c3BTlL0XEk9u6k0qqsSuniBgNlbe4O42wRfI0rOp8AY2OAleA+wHB4HAZT+q71Ot+
xPS7cO3rC7hXuHuuIbbbWvVrcJaTNpuZlVeFEqoNeeA85JRa26rbxRFdIAWQnxHMeOAQiR5m
Kr5mqGEfAuRyHtwHaMM6uUYVT44XoKg5VWtMxzwHS4tpEBljiLRKdPVUFkJOdCfHAN6lTSlD
7cBLe07B9xaS1ijk1OFVEgHmd2JoKe3mfDAbP9JfSW323Ydtu9zVbeERs7wxRgXVzNXIO5Go
oteHOmAvKy2zbooxEllFaW6DTFDFGoqOZY0zrzOAf2kkQWaKOOLSpDaFGfCgJHspgFFEYl0G
MEAiqleY8DzGA6TRRdcrHVpRR1DqSoB8OWAV23a2sosyNUjdSYqvnYnOleQGAVayjhcsQAJD
VyQK1AyP2YAZcwMkjtHLlKanUAaUHAYBkIArZy6kAJDCoVvHACwNMvVAJDVHKhAyBwDa5jeO
2mkkqxVRpjUUoCRngBtxa9aITrnI+TQ1FAMvi+7AByZLZ0AAZF81Qaj2j3YBG92W07l2m82W
4dG2/cmWKaMrXonUDV9XKowGHe/e2LvsTuncdm/VjRJHVCylA0ZOpQORyPHAJWu3Xe5bedzt
63K2bi3kmRqPCzLqjDZ1GY8jDKuWAlV1ZQ9yxJtneF0ljuVrAIbDfDE5VmZuosF0aatYqaHw
wA/sT1B7j9K++dn7u210u7vt0zWXRnaQRTWkitG0ZzDBDWqeBpgPUbaPVDt7ePTC59VtrBud
tttnuN2ubFGBmja2gaeW3bwcaSuYwDL1cKLc7K8sXWiCXQaIqzKSelQtp5YCrd7s454Ira1d
IpJJlbzE1CDzFjzNPyjAZC9b++X7q78utjiuFvNn2O5lgt7xQoE00YCO5CZEBgQp44Cq77RM
peSIIVYBwtcn/fC+3AIR3HTGiSMToy5IagCmATmkm6YRXdPIqzRipUqDXMeGWA6tFrhiMR0G
XzMtBwrpUA8cAu20PdyaIY3aUqNagVqV40pgD2xdk3t8yxRxuz6tJVPiFeeeWWAsnZ/RbeZZ
GS6supDEA80hoGOXFRwPtwE8m9BTYRWV5t7vPKidSIuKFDxKOBXAGty9HGG0WckC6EvbtmEA
WqxmSPQ5I5L4HAVxa+l25R7mbKRTFFLK0M0qUICxmlK+0DAD07Pubq1NxJF044XZoCBUpGhI
CqPFjgG/avpRu3ee9rEAYyzjqIylmjFTQmnPLAX9s30v7XYWywbju5SRm6t1CiL+uOS1I1Cn
swHfcvQPYLSNjLeN0oSJGt0C6JNIyBPxD20GArLuH0u22ytpobW2hEV0SI74AuymtQqgZ6B4
tngId3J6L3eyWZu0Ek1yVVxH5dDB8w4ApkPbgKwudp/pt2I5Y6uH0yMRTMDMCmWAV2varu7u
BGkbSORVgPiVTlVRzbAOf6PJG5hnCmMv5AaB/A14jPAOLqRWtFntYRaxW1vHA8KkEtcGXSXF
eNQRX3YBawhkM6pKV8hIVB8KpFXzk+OAkPp73JF273XD3Y0D3EdtcPG8ERDMY7mKS2YLXnRt
WA9NO2ZRcx7NcMz6mijYrINLamgOrUvjgJvgPsBwcgSeHPAeTf1P9ybj3T6rSXF2zLBt9pFH
ZWrIIxFCxJopqSxf4qnAUw8us6JydC1CkjMV92AT6Mijq/lU/wARRUCnOvLAOm610FE0ImkU
USeE1ai50oDQ4Bk12zdTSQjSULhPIrU4VRfLywHRRrZQi6nYgBfacqDAar+nz0rmuZoO4b9U
O3bbcfrTRuWe6ulWvSiA/KhorNkPDAa/hg6McbPpSUjSY0OSKcwqj3YBS0ermNUJ8rqf3TQ/
hgCFl03hZotLFqB1AGVPbgF44pXnWqlWWgoRU54B3Gk0LuOnrJGbUzAHHLALOZQw6akseNRm
D7aYBI2107MGjbT+UoCSTz+zAIXFuoUC50gnIhzTT4GmAHyWUbosZuAq6SpCAmpHEcKYARcb
dcW8Swt59WQZMkUVqK88AxeJooG6rdfUugsxqdI4g4AfFDF0mjtzqc6SY2oWJpzwAS6tAHeZ
QUKPpeI0NQxzAAwHzB4XmktMoZlMMiOxCtUaiP2ZHAVl9QXYid59lW/ce3qLjcrAxsZGormL
ToKk8KADLAY/23d7jbr0XEP6bAjqW4Y9KZRkyNnWh9mA0jt22dp7nsDX97H1dl3+Vbdp9U7r
bSQxHTrNapco/wAAOTD2HAU5332ne7TvMkF2pYXCr8rduChmUDyMcgPOlGBpxwF5fTP3nvN1
6beufZ02hYLbtS93WEgeb5hrKe3ZvDzKiE+3Aat9dd5XbN27cs2kWJ9xt7+C2kJAIlL22kUY
gEGtONcBVPc/cltsW1ST7oi7dLbQTG3nkAA+YkQqpXqkGg/w4DD99t0dskd6GLXRLPMVdWLN
KdZNOOZOAFEM0o0Bkdv4kR4SeBHg2AbmUwys2mn5SrZ+YcTgF4LB5WeSG46jlSDTIqjUrX8M
Aete3EuyDA/SMCqAsi0XhXI864Cxe0ewO5L+ZLr5MmIVD3Vk1SBx8wWpU+9cBpjsfs+2gezN
xt7rdRRkCVkAV/8AzqfjgLbs7BVjMAhjCAVMTKBQkZ0PPAL2u2RQxqKatJJIpxr9+AdjbreY
ACIaRmBSpBGAB7v2Va3tk5ijUMl2JwKFQAfiHlwAeL00s3tpI5KVrSOigCuvWpwD3tXsOz7c
3G8vQA3zbdQsfE8RgJXc28ZLr0gCcmPP78AwuNtjli6NwgljU/pSoAJFPKvjgI3f9kQ3AeGC
d7ZySwYKhFWHGjAih5jAVXuFpuHYe/PLulsJdvulMRYeeEKM9QDVKHmQMsBG+8vTfaO4w2/b
LJDPc3CgTW2nRGF0+agFBqwFKP2/Lse42slrMdTOYLqNv0+m4NNJrXJq4B9dwQXEUhu4Bb9B
jQVjJNTQDxIB50wECe1d5RbknUzlnIzCrxIX+04DgyJLcR7dbSi3tpI3jlmNHrWrE041OAL2
bW+07K1ksZNwYhKNIAcvP5IowTzzrgPQL6dL3eb/ALA7Vuu4b35+9QS2kcubMkMIkRUdiTqb
y1JPuwF84D7AdXIVGY8ACTgPFLvvf5+5+4r7e5rh5hdTM8KsAAkQOmMLTgABwwEbDByzyvnx
bL+/APv5mCFLgjo9Wqq9KFhSoqKUOWA7xJdXUoFjbPJIBmqRFwAOdQMsAX2vsTufuG4CQwCN
pMg0gNfLl7h9pwFudlfT8t1dWrboI5Oi0YndGd0kcyDUKggCgFPLgNobbZWG2x/IbfZxWdta
xpHZW0AAVdI+Kg5njnxwBOKQTALKdbsCApNM/wB4kfhgHMHW6j27ALorQDia8q+0YAlbssVu
YlVVLgVTgMuVRgOJ4BKyM0jW5jcSFo2OYA+E15HAKxLBKHaU6q5B6EVzr44B4JyAFDuwI5Eg
09wwCEwiPlkZzVfKupzp/bgGomiVelMh6aeWrAaf78Aqht3t1dM1YEAUyP3YARftHZo0klFb
STVatQZUqPtwAaYpcqxMtJNOVeY5Go4e7AMo7VeszxxxtM+nUzMQfKOIrkDgGl1rSUkKA1RT
MEFj+ap44AQOnb30/UU6JF0sCPIGYfEBwoMBx2gUnlvtv3TzQPI1vJEtGVmUnQQDlQjAY09a
ew17V7mmNlGBaTa5enEpojdRqin5cA59L923b5K9h22Ka9is4bm+vrKOWvXiiTqE9JiQXRQx
WmZpTAKb33tNvnbsexNA10IrxL7tbc5NDyQ2zsddjNqqQoapSrHTwwFm/TlDb28PrVfw29Yr
nsW8la0oRmBcao8/b5cBr/1vsIdy/pFpcWFvfROlzq+YzKeeHNAOeAyT67dqWe2dp7jdQWrz
S2c9ntUc7ySHpC5BkaVddSa0C6a5YDMRe6git4b636FzCrQmfTqWWOtBwrX34BKKO4lnEcKa
mLCkSE+blqBGAUvrSWG4K9NXBQMVkrVTWjUpTngCOybQ0cZu7hOmswZYlzUlFNWI48TlgLL7
G7T3DdJhPEGKOQ4hnyQiuQK14DAat7H7Judtgju5dxUTH+JBaowhFOVa54C0oVZINLrqPCMj
KlBgFYH1RIz/ABqKNTLOuAcxjwPL78A6j1hdSkceHswDhU6oYipHs8cAusYbiDUClDzwHR4k
BbWTp5JyFOYGAaSqNVCpOfHAJlBUDMAfswHBjDOBzXgR/wAcBHu6Nhtt8szZ3kWpSashpQ05
HLAVdHttztv8kszW7xMFOtQ+ceaNTgdS+XAU135tcDXFvdmfoNd3Ja1m0g1kLfC9fuywAHcu
3J7vbp9xSIXcMf8AHe2X9a1c8epGeKNyZTgK9uLe5slZ7BwkjgxlVeilW4khvbywAWwt5Idw
d7iLVMiP0njIJZqHMDgD9mAlmy7e8pS5kB0W38zcSsQFV0yXzMQW0+GA2l9Ke6WFx2ZZ2EBl
MtvuV4ZDp1IxkVnDFwaeOA0vgPsAnP8AwZP8rfhgPDIFZIyzV6odzqJFNAPL24AhsGzR7xfx
wTXItIS1XmKmRgBmToXM+GAtjf8AboO759oigjm27qMLTa7NwrGVFojTtGoBq7UH2HAXHtPp
n292TtQsU6247neAPcM3SRAF5BQK055nPATTZ9ltIbKBJoQRBVltGjXTUnUCeR4+GAmGwWTW
sAZwweSpWM00R1JrpA5YA9bNNJIqBTpAIL1FCOGdcAThKwdOZXrproVRUNnQH3E4B51VBMgm
VZCtZGc5/fgHEM8Jiq0jAtwBBKrly8cBwLxEfXJHKzKAFU0o3tUZnAPYZo5DXpMhy1SSlVA9
1TgCESxRxopu4pNYzLOtRnwwDeeJVcaJI+NaLIrHw8cAynuLaGNkuLiArq0KhYM4PuwCFnd7
eI5Et7hZwmTpGQSGFeAFKYAfdzW89spkZo+DGqmoI8SOWAYTMwjSVSgilIB0kFgOX2YBeaEC
B4pvJWmmfhU8csvDADVSNSI8iAGbz5lvxwEd3iCglhuHZIZVDRuzZDlQEe7AAdqvZYL+7ZNE
TAxqWBYEhcswBnlgGPq/2ZYd47W+uRLedYZTHdhamgGsKBxbMcDgMt+m527t7uS8utxlZHgg
kFhudu4iMExIQM8bjP4sBEN8kms97uniuCEuJ5LgSx0A62oh2AXKhOf24DUvoR3jJvnpl6nQ
R2aQ32xdhbnHPuMSqDLK8U0qajx18zXAa59URqv9mBp/DuT5xVcmhOYwGbPqE2A7l6Y7lu8G
4G0TY57a/wDlp1d47wyt0VhyIFa5rqBpgMfrtl5cSQm4ZVjbPpQEALrFSuZOeAmm3bTa7PIk
EFpILmFa9acAecpVtVeCivLARzdZtsmMhjVhdtLpLoPIB4U5+NcARtLeZ7qLbrVCZQq/prU0
BNQoH7ScBoz017CukhFxfyFHFAscYKhRx48STgNBbPax28YQCiL8IU5Fhka1wBuOLWQ9eIyT
wPj9mAXSBDm2VGBDc8A7jjAIy8wzpgF0jIIopOdCxOYBwC5JUDSgpmCK8cApFKHrQUI+3Adq
Bvyg+04Dh46j4QRgGpt1yqnHjnywCUkVVBpRgQa8fswHWRDIKAKCOBPM+GAqT1N2ea1Fpve2
EpJC46or5dQ4avYeH24Cot02zbd432Ht/co/l7be2iudpuGonSukNTGK0FW5EYBlvHat7sFz
JZziaOK21Nem0lFWU5gFDx1fuCtOIwFeb78nuGc9udrsYQEhc256v+U6q1POpOAhVxZ2Nvek
WI1IispvLmiu+oZhFTIYBxZ/N3UEezSSLFa1GuIggs9eJY5E/wBmA1j9H++pbS7l2fNKFNvf
JcWMT6KlJLZy4Urnq1LqIOA2FgPsAnP/AAJP8jfhgPDFEJUAeYlmAAFc9RyGAm+zdtXsOx/1
mdIreCprI7hJmYZBWUmqx+0LUnAW16WbVb2jRb/Mjy7xclVSJm1AuSGy1U6aKKVOeAuqx2eM
zCaZQEUFtSNqYuzGoBrQf3YCTxL8kI4NLNxJVswKjOrAYA/YoEtFAGl81VVPAGuZ44AvtzRK
hMiEmhd0GRIAI5YBvd3QdmVkESEAIurOnIE4DpHdL8vApRmDsBoQVWvI/ZgDT3/SVRKuaEIF
C1Ffs9mA+ska6ukkgOcR0s75KAc9XiaYA55CwVPO3/tNNRXxGAUuRHKNLfEreYLkWoOVcAzS
G0jYPbk/+coYEc88A2nEBOmJYy7HUag5AniKYBiUitywSHzMxaQ6dDUHEk8DgBxu5JKSRxlo
zRS4qMuFSMB0aS3a2YSDRRfgqDVq5gU5YBS2eYIVLq8C6WGeYY1qMB2EcEvVkUh5IiVUGoQD
jlXMnACdyirb9MwLKhWrOMwGJ4U9mAh3yUdnvCvAhjjWOhIYkMajjXmMxgDc9pFewCC5DpDM
p0Ow0yLpzVj7uFcBjf1N2O02nvK/lZvlla3OtTUrISmSUOfmIyOAg+7W8Vpu0dhdhoLWkUwV
TrZEljEqlSeOTYC6/pfYtsXrxGWoB2HfDVyP6VwNX3YDd/qpe2VvueyQXcyw9aG8KlsgQhh1
eY5DjzwGQ/qF7mtW7X2fY7W+WVb+4e6uII5FYCCziIgXL/G5P2YDONndTyXHTVDJ1JtR00JA
yqSP8uAV3ruq+udawuVQl0RDWoBOpiK8AxoMAAsr2RZjctMH0PUx/lJP92Av70M7efebubfL
5dSFjqmYUVmGYRT4DnTAaa7fi6RlYKsMRA00qakeA5YCQWL3cu6stAu3iIOrqSJTPqzDLw00
wEoheqEJUNwY0zqfDAFII/KSwyyzP72AeoI66sq/hgFNQByIoOIwHGtFFCwz4YDlSCMhxzwH
dWWmXLjgOC4FBQ1OXCv34DqzaR4HlgGcjFaKo1AjzEeJwCLtStOYqPfgAu7bdBuVrNZXK1in
BWSorlgKa7w9I933HYZdma4V7BWDK7DUbcqdUU8ZBDKyn4gMjgCfZiXFz2yu0d37e+675tVY
ru4gCpIKZRyojZOrL+cHPAVt352/Ddyvt+5XMJ0KZrWC6idZ3LgkIwWgI/ytgKY3HbbmOBIt
lt3kS1VvmrmRSWVyalFBPwDgMAyXad1lWFlDx3yuiW5jKszazx0cMvHAX39Lhi2f1euNm3ZJ
vmb9ett6XSiqS28EvUcMvNkcihwG7cB9gE5/4En+RvwwHil2psr363G83khg2za30Tyr8Zlk
Y6VjAGbAeY+wYCT7aNo3Hc3a7+bk2y0t5LhFd6yzuPLErAU0KzZmvLAXl2pHa2fyZu7MPcXM
EU9uEcGKCEZASaiBVmz0ryArgLi2YR3cEty4SkMmlCBQBguSkUoc8AUhGpDGz9Z2IZmHkoFH
KvPhgCFsokKGQhFiDMwAPmYjyj24BcXE0SmN3/VkAMeQAI5cOeARhhdnl+YUtK2ekZ09lOeA
I29leTQh4QLbNQWZQxI5kAVArgDLbTcuYpBql0MWK6qA8q0OA5sWW16jSTRpqJXpfGaVzFBg
HJ3C3DultbO4y6kurStDw0gVwDmW9EkyBIn6jMv6TyAgAcQaLllgOx6UpYC0dCoIjQOpBU8S
MhxOARZbZw8Xy7KV8qnUCVoK5gUy9xwCLW5kgUR2zlXBVmeQHI55HwwAuXbLhehFEjIFJC9N
hRvYwOARuNreON0aLpRkBpEdAwqxzK0OWAHzIsQaOIqCRRJENFpTgATxwDjb+pcMFGlV0FCJ
ASSFHjxwDS9HRjdGk0q3njZchT21rU1GAjCwJPe3as3S0kPDKak6jmwGVQKYDi93L5RIvOTD
LI6qR52KGgIz4YCgPW6zt9y3aOO3t2eW4tQIbkiikI+stnmwABCjkcBUPqPtktpPsu4OrBbn
aduXXkRVIimniSDRQ1PbgLQ+mAg7B68HkOwL2nu6VxgNp+vu3ybrcbBt6ztZpNHeCa8Sh6aB
oCRpbIlqU9mAxD6+R2W3dyiKztYkRbWNE0Any6SSKtmWq2dcBVUd1DYmZGhVVhViCRR1qudC
OWfA4CN7nuBvG1xSM6KNNWFGA9wwDjYNvuN3vrOwgUhJZVDH/CTmTgNzene020Ow2e32ha3s
7akMMiD+IVP6khPvyGAtJ7fpBHtAGWKhC514UFRgH+3Sl3ZjwU+dq1Na8PswBSO86F5FG+oJ
ITplb4S3ACvjgJAZtKhC1GY1+3ALJJG4DE5nIr4H+3ALBRmBQ14k88BxqoArUpTKuA+WQhiC
4K5AYBwuYzwHR7hEJ41HHLANri7Y00ggcAfA4Bk8jVrqoSaH3jAdHlAXSx83IcMAmz1C8wTQ
A+OAVOlVZ/AZe32YCNb9sthfNFcQFrO/tg72dxHkVLDzA1yZTzU4ClvUXf557e47d3G2hivi
mqN49QIkjzDxtTImmYrgMt7/AGk1/fyF7kRyULJcamUORxR1pQ+8YB/29FJbR3V/LFHACsF3
DpbUaQP03CV5moOAuX0b32O9+pbtCTbDSyvDeRIjklwibVPIdVTmSwrgPQfAfYBOf+BJ/kb8
MB4qbUwgsY4WXOTqLEFLZsz63lKjiQvkGAsPt/bmsO3U7gumRPnUYQKYxOLRRMVN5cxn+JJI
ymOGPgOJ4YCyOw4Ztz3OS4vqTSx2yIiyEySxxggs75UEj8zy4DAX1tG2vaWJe4erZuY04aWH
AYDva2zPKVWUqiDUHYBQFPIjPxwBZriGOIrDqqlQSubNTkBlgO1rZPd3aSyMwpQ6a5DUPd+G
AlsFhAAAU6YJ0xFFqTwGZwDq5jgsI0Zm6bSto1KORHPAO3tOrQCpAX9Lic2HHAdTtsUaC3gQ
CSUhXfTpop45gYDi7sTDaNHG1XjIPlJFc+GQwHFrGOlDM5kJY0komZ99eIwDzS/WRZdIVlfp
ItQV8ag88At8gwDIGLBuBGZoc+GAUFkFAVjwBANKHAJiBY1ZTpKkGjA10nhmMAKvbCcxiFjq
FQ7MlT5RkMuRwALctmiliYnSslD0X4FRwrSnHAA9v6qOI5eKjTQkjMZaq8PfgPtyuIrnhGVZ
KhWY0HkyJpzqcAFFzFNKqyALIytFWlVYq1BXwqMAN3uBFgdLqRYWbV8u8XEdMVOkZVwFLd3b
jCLWK/SJ7u7hlKQdDJTkf00DVp1K1PuwFH9y90/6muflnidLe1iEe22i0Jj6UYWjZew58fHA
Wh9Lwp2/68r/AP4C+/8AybjAbd9a7vdF3rtrbdqost5BuBkkZdYWOMwVNCCK55VwHn361fNj
1N3ranfrXNubfruW8qFo1dxRcsBUm4yxI7tUySOSCK8SeNfAYAcivEymo1kjSBnlgLV9OngX
cYpOkpnYiJmchFj15Ma14058sBs/smKJdnhJdikaabdUFEUKaAU8MBMLSQaaJVAxPmPxe4YB
3b2a2y6rdFTWxc6f3jxJ9+AJQq13byQzLQE1UH2DiDgCxdhaeXzuo8r0/ZgFUoIwdJrzPL24
DnqyRkFCW0jieGeAXW4LxZirDngFA8QiqAMsyuXH24DsLuMRsy1rkPbn7MAgJy3mYtx+wYDv
IKspPBszXn7sA1lUaqawwXMZZ4DqUGgnxqxDca+zAJDpoKAmgJqCPwwHSSZAoXUanAD7ptUm
iRNTnID2eOAo31v2NL7b/nobhXeLzyqppJp4Zgeb7sBnXabXb7ncbRNTE3MyxO0hFFpwDkjL
UfzYBtvVzZvvUm3WsQhiEbx9OZqmNZCNdQMqjTgJ/wDTws919QnYd/0wLeG43K1SRRRSV2i4
4e2lMB6U4D7AJz/wZP8AK34YDxh2i/t9qj226kZTJcTyqsduFEkbP+iysfMdNDq04A3JuNzM
+3bFt0Ylh25ZbiN2JDTCAPGGlBI8utneh8cBfnpuLhbKBZiU/qvSnFwF0OYiAA3tFSTngLsW
d7axZmlq+kCASAeYV41HIimAZR3VjYgy3sjLB5EkcAn+KOY40B44AqbpYpI+iym5nOmGOUEr
QUoAfhUtUZnASnaflpSrW41XUkrrIoI/l9A4FPaMAetVeG5QvdApISphcqaildS8CKeGAcz3
lohjimkRFBOotStOOAX21ZJA0kz0LkmJAAp08uNcAQkRQrS6j5eHIn7aYD6CDqRBGAqfM2dD
n7TgBzl7WcWU7iNGyjU8dSnhXngCM0YPSdADIlCSR94NfEYD5JEicl20A5jnl7KcRgENcGtz
K4cy1aEk1HtAwAq6doCsa1DN5kcD4vYa4BrL3Bt+3I/9QdreQ01a1YqK511AEYDpJfWu6WQm
2q4ivmRwXSJwXUHn45YAW9k6xO00fQ6rU6Lcf81ffgA19t0d9aywFwpAqNFK0H+IHPARi2tb
npmraJo10sMgFFfKxz/twDHfrya4tlgCdQoGGdPKy5F9Q4Vr9uAoLuPa3vdlvo0dYLh1aO3U
nQ6yxiqkDnXhUeOAoS62+4guWRw0c6zSW9woPmEgWpFAa554C+/ppLS7F65REJVPTy7hCoun
IRXIoacT4nAbo9VmePcNnnUsght7ySSUBaKgaHVUtkMsB5g+ou+xb93j3Nv1s4k/qV7LJ1sx
+mhEa08eGAglumuV5JRUIKqDlqJP92A6EPJM8mYr8fDSo8K4C9PR3tZdwePd78hISdNv7cqA
jkTgNS9tW9xbWgtbdFW3hJOQocshQGuZwEnt7rMK6OtQMlFaMPb7cAbs5hcydMPkvEDwr8WA
LiBqgxA6TnWvhywDtGppLCi15UwDqFNTOQQv7ueAdR26aA0pqSMvEe7AcyWqIMj5iMhyrgGb
wrGj6hShBPLOtMArBavIHY+UGlGHPAOVtVjIYCgAqQc8/HAdbvQNBSlQc8A31CjtLGVVqMK5
Ef8ADAIzTQFFmd1Sn5mNAc/bgEhEki9WD9SoGnSRSnvJGARlsr4s2oxRJxFKykE865DAM5rK
EIRdO8pHBmOlR9i04+3ARbuzY7fdrF7ZYVjk0VDooUg0plTx454DDHeVncds92XUMcot5I5B
Qmuk1zHDADrySa53E3/nUzoYpFQjyO9SWpQkgjnXAWZ9Ml3BH9QnaFgl28wuJr24McsJQrJF
tVyh0MGIoymvDAemmA+wCc/8GT/K34YDw5jlhM1s5Yl+qXkUVDBg35T7aYAxtN69lJdXMkYW
SWxmggZ3JXUZCdbDPVzy4HAag9Lpmu7DYN0vw8k5sVtkX8keYYHSuVTSowF4y9ODbzMyu7RE
gLJ5qBcqD3nAB7u626x2w3G6zIuqKTSZalTMx8qvQcxlgI5vPrF2jGs232qC5k2qWJis8q2b
wykaiF1KzuteB4YCK3Pq56gTgTxbpY2N1eTGOwFvbCKSVOBTUFA16SM2wBQesVx2/dpsveO6
S2m8QqZXuzF1EKmqhFETZNnXngJVaetm2RQrFbTRzyMI3W63lj0pa56VZQWQn3HASi1+ortm
AyDdLZpjwmmtnBSINkKVVDTwwE/2n1E2Td7W0e26/wDOrS1dkYRtQ0zJqNXvwBu63j5FrR5w
E+bZlQZtXQmrlwwA/vedBZ2e6QOQySK6ippTIt+zAPv6/bTwxXlrL+jcoTCW5kGhy9mAjW/e
pWw7IjfMxXN48ZVWitkbNhwoQf8AhgK+7q+p7sjZ7eJbe2uY7h3KSW8kBPnHEagcvswFY3v1
XdwNu9vbx7SIbKcrQ3Lrr6VaatKKTqJ4VwHN56y+oO83k8NnuO2QxSN+n2/dWyF5I1Gf8yHZ
ajiVywAHZvVu+Xcrk9t3iPfxMq3VtArwJ12PwDqE1GXFBgHW4/UJvuzM9/dy7g1zHKFlsTLF
NCrg0IMTKpoQcqHATDYfqM7U7is4Ip7K8g3OQhJoLeFUUNw1BiKUJNcBIbXeHmupbqBWdJlq
beRdMhCMAcx5aVwC29NbvewTp+hbXCAyKgqxqTUUP34CqfUZ7Oy7VvIWgSKdLyBYtwUHUIZS
Cx1CpAUZEc8BQ/dkW0/Pyb9tN+l2t1NLXoQSo8BiBi/V1ihLmhVgffgLL+mN5P6B66Giicdg
XxZ0OZYxXBFeVRgNcfVR3FF2329a31xLpj+WvAkAUnqyBoStSOCqKk+JpgPOi52ldx7fbdY3
DTFGIsxloBerSe6rAUwEY+X6DpGx/Um84XgAOGAZhZby9g2+OtJJBGicAdR/twGyfTrZl2na
ILZItRSMBZCPL4tT+3AW5scTXqdSBD0AfNIxKqxHGnhTASoJbbZt7X+53EUEKKZevcOqAqvE
knlgIVL67elWwI3/AIxFeSA0YwmoBOekeOAYz/Vd6cWoWNfmZAah+lGJGVf3jQ5YAjtf1Fem
28VEt3cW5IBSOeAqXrn5Rz9uAsTZe+e1d8iilsd3gQvkizMEq1Pho3PASsXVq0WiO5SU8NaM
CA32YAFvG9fKraw6y080yxwoOBJOf3YA/KsskFXorn4iTx94wCTXjIFiV8k4keGAUN5aRp+t
IEL5q7ny8M8BFe6/Uzs7tBI1u9wQzy5iBTqP204DAZw76+ozui7M83a1zFa2qtUM0SNGQMqM
Tn9mAg+w+onqj3XvQtoN9s5XlYKlpHbTEPIRTSnFQfecBbvbPp96x7hMt6vcL2CQAqA0JCq3
E6yfip4LgLMsrb1VsZEin3ODcNEa6glsqRsBx1OxqCcBJNp3td1aS03G1l23clTzW0g8kig/
FG/BsA2DuWuLeYHXGaJJyoPfgMkfVHscW33uz9yLAEF5K1pctyPlBUsOGAoc3UlpfW0xLEMx
TSD5QwyDGv5SMBd3046JfqB7Dla3jtrmKfc0uEjBIkVtsuWjlUnhqHEYD0uwH2ATn/gSf5G/
DAeH212tzdLO8MLSRWa65pAoZIuvOsQL+AJYD34CRbH25Lv+7X/aNtnd2rMbWUqSZFU+aEhT
kKt5TywF/wDojcxSxnb9vcT/ANGuHt5ZYyNM2qPUXAoSAunTxwF2bxucJjQyyqvTQsFTNzlq
yTn9uAoP1E7r7l7jsk2q4guLPapSFBug6aXDNRwIhmPZgIVeenG/S7H/AFZNw+cEUWqO4tFm
mkdFNERhm2X5TgIvL3D3NeRHap7i8jkgakKzGV6BWB1hZqlHJGWnAN5JO4bu5SSW3mmaB2ae
5l1TSSZGmppAMs9JocALl3Lc7WT5aSFD0g0asoBQAmpIPAEVpngGdj3Fe2tX6rULUknkjEtF
pSlaVWnvwGlfQ7vTuhoFh7StV3Jlcu8l7dAWof8AeKqjMCB4YDR+yXm/blfWsvcN1HcXIEpl
itamGEkfCjNm324C0/kY902lY5oz8BdEK+UVFKE/twFe7tst1aObOwvRYtKpWGWRNcSsRx0E
iuAzt6x9kd72Qfd7juixvoyx6WlZo3ApTTQHSteVMBlnd13ecDqpetFEpaSaWOQR1BIFCczX
xwDsQ95TQf1O/truGzs1QyzSxTaEQiisxagp4VOAYXe77fDLZSpMby6WrTyhBHRRUBcjkaYC
cxXr3+0Wt3KF2y1uyGtry6gdEmkUlatdUCkKeYNcBdnY3pRJ3gDc7x3ZabrudqkbWdnZyWdx
qRKkFZCWfUvhTPngJvcdobyVt7Pc9uu3XbInE+7QhlNzRarAI40V0AGebEA8MB222x3LZ7yS
LdYol28RkWE4aTr6WAb9QUIWntOAk6w7fd2cJuU6klmwUcG1KVyGXM4CqPWxpE9OXureWG2r
KYmjVvPqLAhSgyIIGeAyfHcBILmMxs0krAs0UpRgFPnDCmYavPAX99MUDp2767akIibsG+Cr
Uaj+jcVy44C7vr938bRtPau3ISZt5j3G1ReQjV7R5Gr40Gke/AYstZJJ7BbGBj1HW2gicny1
ZndqU8cADv2DX5Q6VMSsUzoPKpy99cAv2TaHce8NugbNUk1tlmFQVJwG1dohkt7FFzAlQRKq
ZA6s9XsywE4n3WXt7YYLfadvO5bnKlYI2osa14tITyGAgl16c9896XXzHdu7M8MpJeyWSRYI
QBkI9IAp7cASi+nzZFtnb+VjRV6ZDwpPpc/mLuKnAVX356TWfb22XlzFFtm37lbuStyZlSOS
OmYMRzz5UwFENvVpHSHd5rdohlqgLUUU4qRzwBntX1GtNsuehZzNJDGaW5nFXpyqOYwGivTz
1vkvUh242j3O5SeUCJQiaa5HjmcsBdnb9lv+59zw7rv7okdrAxgsEFQjycWZsqtTAT57PdH6
kkMqgMPIrA/tIwEL3fcO8NiuHWXa/wCp27iqtYuGcHwKtTlgKn9RPW3ce0bYw7ls14GnFY7a
5VITSviDX7cBmfvD1Uve6b152sZJbpxWOOPzqgrwOAjy7r3BtkLXW7bWbq0FLiS1d3KxhjQG
TQKITyBNcBZfZ/1cbd2tAlha9lWUSRppAtXCsXH5iSK1PvwF1dtfWT23cW+3QdybVebGLsDR
M0RMDmpDMknBgDllgLo7f9Su1+7oGm2TcI71FFQEYBvtXiPtwBpd0guJQt1EHMNBHEAPLUcQ
3HAJSwh3d4qaXOoJUmh4EZ+GAo76qe31vPTG4vNArZXFvMk3JSX0Ub31pgMXxs15GkSoWmtp
BqABJ0gVIHjwwF8fTQhk9bfTqckFkfcomelNQG23LD7RX7sB6V4D7AJz/wACX/I34YDxGuE2
8Wu2bhYhokbXablCW1/qq5bqE0GTqaqvIrgCPb8tzZ3m6X2wvOnT6Y+YSoPQkJ1a6cOH34DQ
PobDJtt1fTaWV0lhVrdojENBQEvU/FlSlBzwFhbxJd7puItLOykuE1MJBHpV2HDLUK54CXbb
2dtW02I3RC8ctBLLFfCI6agBiaoQAPDAVFufencG591xdlem+0wbSdwuOjNv9/c9KyUhs5Yl
JjVgCx8hJB5YCd2f0yW+6dp9x9+9/wDdt93Pu9naXdzDtmzvHbQs1tCzRatGtiSwrkRgMTdq
7Js++bqlr3Tue521rPCzwzWEJu5TMGUhDE7KKadRJ9mA1P8ARj2r2XbeoPcdvePb71to2s3E
Um6QohgCXIVHeOQsqO6nzDiKYC4O6oux7zu9Nw7O2Cyt77bFmE0kUWuz3JAWYQmGNADK1PK3
t54CJ959mRwbtD6j9q7ednT5eOTdtqjhFvGukaTqi8uk045Z4At2J3Hb3O6XEyMtvDLTpqGP
AgA8PaOOAvKz3GxmtgiCRpGXPzNQeBwEF7h3uKAvFRQy00KzFqnlSvHPwwFc9ubF/rXuue43
aMT7ftU5lmtA1B1CNKllJ4AnAWf3dfJcXm37jd7SslvsG4KY9qltWAuhoFJ0k0lWRBkEpgB/
1Its3d/oF3AuzXX64+Vubi0iymeKOeNmj0gBmCrnQDAefMqbHZdpS2cexWs131jGu8lrtbz4
2ZXMbHpUI8mkLyrgN2fSRa2nb3oAsvfd1brtm5XN3PYWG5BFWOHqOp8slahznwwEQ9RvRr00
3C+te4/Su13Cz3iGJDHebO3SsJSX8wkBC+alaaT7wcBZPZb94Da4du7yhaZ9DpHdRoEmC18p
YJ5WanEj7sAx3/thY7lvmJLz5V1ZC8Nw0bhFTyDpt5T7cs8BFLJF2iWQwPM8bIEjWWIqxIBA
IoaMRXAQX1ssoh2XC/8Az1n0tJKPKxIoVCCgLVI4Z4DOm2drXFx2z3LvV5aSAbLNbLIUqjRP
dloyZCc6IwUaSM64C4/pvsbqDt31rn+VuYzP6eXn6s0bossvTuaiMsPMBkMsBZH+4XEJ919L
oiCwY70DSg4/JczgMn7dZJcbcstSoXgw5GLUAK+IrgIhPIJJlmIAqhGkcK6KV+2lcBO/Rqyt
7nvdnlqenbVj0jMPJQYDYu0baqpCGypGG0cPZxwD+bdUFyroUIUFSwQgsRwGfhgIz3l627Z2
Dbl9zDs1wapHAQaUHwU4itMBVey97+vH1A397s/p8F2PZUFbvcZWI6ajzCrj8xpwUYCi9r2i
Tu/fN1T1D78GwxWMM8i7nuEc96LieF+mIUjizq1K19mAnPpn6bWHcXrIfTrYe7YN92eSKSTb
+4IbM/LzOLcTAPBN5gobyNn7sBPe6vTnYOzt0k7S9Stjt9r3R9Uu175twK2NzqGQjZhkRzVu
GADb/wCme/8AY62m8W0rdIiO4s9xtCenobNRVfhP7MBoX007w7v+ZtLLc4huMc8KvHfROA/D
g4OA0RY3Ny8IkljYal+Ela/fgK9767q3DZInextleZyEgStTqPM4DL3c/aO/99d9RWe43Ju7
ycB5GkPkjjU1KqDllywBva/Q7eL6K3te39pNltc0h/qnd0oBLDUVK26HMqv73DAWL9Rnphab
D9Oa9t9p2rPbbNdWt5uUkagz3MS6g80rqKsatqJwGOd39UJ997Wm7Ktuy+2tvtnhsbaHc7Lb
1j3BPlGrr69al5Pzk8cBrz0S9Ldq7v8Ap1sO1vUHa9SXc99c7O9woM1rFKw0SxN8SZjUMBnW
XYO/fTvuddq2omb5WY/0nclrWaJXIEU+n4lYDKvDAar7R7i3LfNvtpLyxkhv4iEuIWOk9T81
D+74YCyLGGYxAsX1VH6XhT/pwEZ9Wdmse4PS/u3bJWRNVhIWc5BZIh1FzOA85dpN5a74zQCh
SUFoiRXRpBJGA0T9Ptktp6+dmLCQbZ5L+SIcw3yF1Uf5hX7sB6LYD7AJz/wJP8jfhgPDazmn
XqQwuAklS6uKg6HLBhkcx44CX7AW2uIXd+CYt1V557hTULDE7LHVRxLSg8sBfHoPNvPcdtud
7vjzXhtpoI0upDRtLRCqVqK0WmkDAXt2ztVzcT9W4Y/yshKu+nPLIEkYCcTbJZ38VJ4uuXQN
dux/TII+EDngIvuHp5233BuNmY9rt1htSS0FCFfh8VePDAFx2D3LssElz2V3FdWHV0rHtd08
c1kUJo+pChYDSSMmwEM7b9BuyY93vN43fsOxLxzyQRNFNcstxGyqTOsfU0R1YmgHDATe19O+
1tkmv5tp2a021bxg0z20SJIzVLBXY11ccArtVtuG2SSSWdpFEsUnUqRkSBTVUGmAg3rD3pJe
W15s+0Owa5iji3STTpFa1EY1eIGAivYm2W9pZQ3pipLMhAlPwKa1NF/DAXVax/LWsUckpCld
IYt+oRwAovPngKy7+t90hkEVo4pGFMuYIbzV1A8a6csAB7S3W67b3y43BGVra9jEd3rp8amo
JrgNFLuX+qNmgNjOrB4wWASmZWmkk8K4BjZbJL0hb3ECL0gVEclGWj5ZceOAHX/p3b3N3ZXO
mFOgS9yvTQrLmaVUqQdNaeOAbp6T9uruLbjerc3cqn+WE1wZY4akHyRU0AeymAmltt9pGkhh
iSIECsIXShYcwvLAdHe2luGtZQY1Q6454yaq1P21wAnebSS/gWjdR4sxIMiKZGv2ccBXPcOz
m3nt7q2ZokLF2iQgwkDIyAcVPuwFWeq0lvd7JJY3ju+22ccu6GYM+sX1shmhUBeTAUavswFC
duX9xLuD2G9Xj2Oxdy3Jk3Rbk1inMSG5gUHM66mit+8cBuvsTsPbbDt/ueyiTdI+3Lnte52t
NsvbpZZemwcytCw80etWotW9uAqT/cQNNz9LtR8uveCwHMKbI0wGX4N2h2/su3s0i03d1LO8
sgoaiUABT7tOAgc6IHRBlqqRQ1ovFcBbP0624n7quJOmGMdupNRUChwG09h20/LFSFo/mUU8
2mnLAAu4tkktrdr2NZDOvnSBQNTtyVTgM2d2ekPe3c00vdW6RF2SRVXbVJOmKuYB5t44C+PQ
ne9k7W2+52W2aHa4riTrG3KmobSAQa0LLXhgK79TPpN3DuHe7nevTnctte2v3a4uNsuLgQdC
WU6mWMkUKVz8cBPPQj0X2b0Uln7o7t3O33Duhka0g2yzkXpWok4kyNTU7AU8MBaPcad793bf
Lt9tsWyy2l26rL/WP1ikKkFk0mvxjmDXAQLuztreu0uzJtgu5LeS13KXXbWdutIIGLZxQKzE
hBxArgFPSrbJIZIY3LqbWCrufhBLZAfZgL+tJmNrq0mpyHOmWAgnfEbTQRugXVE2unOg8MBU
ksEVt3OLu4DRwS0EqoaEo3xDVxwFlf6b3Gznjh7Z7uvNv2uRAVso5DKlHHworBlVKHlgD+37
tu2wpdbXfpLuW2qjfqSRiZDAqebqrxz4ADAQn/Sf06WG62e+Sdp2kd9fh7iDXDOLYOg15xN5
QfAUwEo3nvG53G0+V7ctG1GNhEI/0YVoPKGrmB4CmADdt+nke4yS7n3Nqup7lNBjkyRRXVRR
yKnmMBNdl7Wt9tkdc5IyRpBzKivI8sBJJLVEbQpKjT4Zk5+WuAjHeECSdp77aHzJJt9yDGc6
jpHh7cB5l3s/9O7rsLm2GpKRuAclZGyAPsNM8Boz0C265m9duzt0hk1i2ubxNwtT+SOXarn5
W4X30MEn+JRgPQ7AfYBOf+BL/kb8MB4n3uzz7QNrv5YehBuVuZbeYVKtoco7DxoRmMAVlfbn
7esYZrMlbh5Y7e8Eju8ojmVAFTIIoYuwXnXPAaM+ncxzP3EY5CbeCaG2jVuAESiJgo4GrZ6s
Bo7Y40tbW8eS30okgDLJTzHlT2e3AE4kvr2IEyCK3pQQgUHvPP2YAxtmxPbedpERSmkKBRjX
MUJ45YA3a2TxkgO1GCqQxqvDlXh7cA7jtYFJEDLGU+JQfKBWpy8TgPrvb4JqhgvSZSsinPjk
CCMBXndk0+2xybHsk0sl5c6nRjnHDHXSKnM0H7cBTfdO2GwmXYzCZDfPGY53bUxUeaRmJzqT
kMA6t721gvLK1lhVIrCOiVOTSBQvAccBYO23k2pJ7mIoHUa4H8y1Fc6+7ABe5Z4Nxkk0HQ0U
NISAPMQa8f78BDrezt+uVlgWSMrqu4Jhq1BiKgeDAiowFudpoe2nZ7MPNtdyFeaEglom41z4
5YC27WwtLka2QNHQMSRSp4g8eWAWlsra3AMNWqdJQZ5njmcAncWJADKyJmNTEVyIypgGk1iK
MQatppqAyJ8cAIu7fQS5VeoB5NIy1eNMBHb6C/ieR6hXqaRqfiU8RQ4ABfGC7RtEYUx1YgUA
XgCc/wBuApv1Ml+Q7U7pkuIVeKKSC3upDRlWOZNDuDxNA3DAZc223L2FrBcTqxt0uJbYmIsy
9ESrGRUV00ofZlgPSDYotutO0t5uYKi1m7UNy3nkJ0vaa3OpvNUkk1GAoL/cPXVufpg1aBBv
bkn2CzwGNmu45ysNWKQwjSFoRqrwp9uAY3CMksLMoowKrT9wZc8Bc30yZb9uCquqkSVPOhPD
34Dc3btsFiWU+Q0UAHkONBTmMAVv7SC9k6ckQOhqhqCgUjM4ADuuxsbVltkSNo00oJFJUA5E
mnOmArzedg7fM0N1dWZBJCwXUaaljFaCpGY9+A7J2p2siziLuK+hS+bTNHbOxZjop5S1aZ55
YA5t+z9r2bpPtllPc3si9J9w3CZpGdVHFhJUceFBgJE8lxaWM19P+osMNWjRtC0HHMmta+GA
h5sN07ouU7j3xjFaIOjtFlmqqBXVIVPj44CT9rWCWsN3K1AsrBY1HwhRgLA2yESR6I1ICgEl
sq5YCO7lCkl3KkgohUgEZ5kU54CHT9uQXMX8xGOpE+khAWLCtAfuwHfYBd9u7hH21uzSG2uS
zWFwSAEqfgr4YCeW8EkJrEajTpYtxbOmfspgOL63eZIxPFHcLAawxPEpC5VBrypgBMFhdSyy
yVQAnSoCgBRzAAwEnsogqCM/EB8RFADzwBiOOlQeK00/YMAu4LqRw8aYCEd83TWfb263PT1G
KzmPTpk9VIocB5p79cW1pe7HdykGAxmOXTTyRmRkI96jPAaA+n+1voPXXsaaN3MavfQXDBqo
8bbZcOhBHxKzKD7G9+A9EcB9gE5/4Ev+RvwwHnr6P7L2/wCovoRcdv7xFBPuG0m5Fn1irMpa
TUFGWpGzypgM47hsd1s+9T7HbwuvypupIRMrOsery1FOYp8Q9mAvv6bdwa8tN6YBpVaSIxxE
UjR2AqVzyBIJwGntrh6ixxmrtI2VTqJAJzOfswEy2iwQIZqLrkQrqK5EBuYwB20jiYrFIUkk
QgSgDNa/CaZkZYDmWEjoTM5bRLpDMOBY5HLALRzskbfMqNQkIWaMgVQGoqcAD3DfZXu7i1sz
HMvlMcKA611ZEuwNKVOQwAXdduj2XbbncEb5m9eNnkYmpkeMalQMfhzwFISJuO5XLXW4Lolj
j03ekl2UldflY8KDLADu0RNuO9u0MTC0HU6UjDUg0+X4z+9nQYC/odlQ2yTGOshSpDLqByoP
dgK/7utZtuDzWkIfLWyfCc+NMvDAAtpnj3dysOpLxaNIpoSKZCo8MBYfYe6xzyTWkjNIukVY
0FGBoVIrzwFibcsljasllGwhRq/LyMW4mp0t4ezAFre+EqvGgGpzqpqow5kmuAWkvAWLaQGW
gKvUginEfbgE5aa0oaCQUCoM6gVwA+9gWUOXIqOHKoHIjAR3c7ZSRNATlpLiooACB5sBC91Y
62tVl6WtXkkRxU6SasoI5YChfWC8jm7e3W3nuDBHfxwPdKtWE6CVVA0jMkKDlgK37K7P3jce
69+7K2O5e3tp5Le5jJLM67WZfOpzqvU1ISpoDgPSaLaLCK/k2dY/0JNsNsVAyEOoR6SaUqcB
kH/cKVfm/TuRiAI4t7YseQrZDAY27a2xr3cgi+XSjOisDkqjzO3hlkPbgGe9MRcSuUEQjPTi
i8F4CmAtT6bJivdG422QLiNmU/uqDQj7csBvjapFt7FGoSGVaAZkVX2YB9Cz61X8tPMcxw4V
wD1zHIjRoNTU06Pd44Bku3WzLGRGFXSVEJAABrnlgGh7csdayrbpG6sGULmRTAISbbbwxiK6
RY+lV0lJoCOP3jACLfbT3PeLHMJI9mgNVRap1pE/eJ/LXAHN1hhEAiAAVQEVDkFXwwDfb1U6
IAoUoK6K5DlngJXayGKKqtTLjxpgAF/LGWYyIFbqDz0Jy/uOA4iFbtLiIgKwKslKjLmcAW3H
t/bd/svkbmokprikHFWGY0nACbQ3W1MLDeiZKBY4r2h/UXgNftGAkyRpJGmkdSoNNB81BgG9
vYxQvI2pkZiGkXx5ZYB+sQjLqV40+A/jXAL9QuoZSSOFCMB26mhiGUgjPxrlgK59V52t+0u4
ZQPMLC4ORyHlPDAeae9PH8jt6SEOC91G9cwEqpB/9bAXh9JPczzesXZXa24JS5sXv/lbgklp
Iht1wdBrl5BwI5YD00wH2A6SqWidRxKkD7RgPJH087m330+7h3ntLe0a1N8k1vdwEKSJhHVW
RhWhpRlpgB3cO+3638lkLuZFS1adJSFiZZp9MaglxnWOIV8TgLS+ndbfbbHdE87SzfLSa2qu
oSlgCo5LlgNb7FLruraVgKJHGqt4qRwp/bgJztwkBYOF6jyM2RqAoHlpgDBh0MhqUbJpHFKk
jxwHdURdZkBFcwK1FRnzwDS4ido+nGNMZowpRdLcfvwA2KyTa47p4SsMcjBhOoq7V+LUeeeA
iney/wBRsJbWKeSNSA4kgHnAUhgKnLzcDgKW7uvP9O7cdvElL7dgxtXYVbUfJT7QdOAnXpd2
1Cmx7cHikWRoxG5apUaSSacq1wFt6XWGQRaUSmgnMAEZDVgA2/7ZDNZL8zH8yCCAFGWrOmYP
DAUQrxdseoTXmpoYZo2iIdajUfMRnXhgLh2ft97aSfcIHK/MMLgyimSnzUHsOAmdtdSSQJLE
y6OpomY8Acqj9uAI3DQyRu8YRbiMViU10+FMAqESRdMjFXKgnpnKvGmeA5YlJI1IpI50hVzr
QcD4YBCeRQzGXy6qZ0qSeQwEU3eUB2sUhljQ27yS3DVCE6wqx18TWuAgXcci6owHBZ4j514a
VyOXsHPAZt9U92eDdVsKQSqNvkaOSdivnk1RrpoaEqTqpgJn9LA2LuHvm22brRXO6wduIu6T
2/UySz3ANGwc+VuorKpyrTAbnghhR5JQlC6tq9orwwGIv9xKUxXnppTgw3muVfhNkRlgMy2M
d1suyX1s7Bd13uSESEgF445DqjjB5V+Nh7MBBO47yCbcHS0zhhCwq5/OyABjgLD9B547fvVM
2MkkMgeM5DJsjUccB6DbXOi20CBlZwiARoasV4ftJwBqJj5kqOJqK5intwDnzMpZSQ2XHic+
AwHzyOFR2Q6ny6YFXJ4U92A5Mwt2QN+qzEVCVZqk8OXDACpdqn3mcm81w2wchYSc3A55cMBJ
haw2NkIIkC6BpFeAGAh13OoluXkfUI8mA/LlUV+zAD9kke5mluVOoO9EJ4n/AIYCbW5AiCMF
rxbnngAW+xSlOogBGeVaHAMNs3RZrVlOUisSyk5imVAMBL9mkMgiGVQdRbnwzGAMXVjbX0XS
ukEq8q8sACPb0tvMGtbhoYlIFKayV40wDqGzldNMhElDWp8ppxBIwD4KiElnULUADx9nuwCM
92gdQikDhQcPeRgOrSgkKMj7fZ7cBXHq9cm47F7nUE6m2+4GWXBCQB44DzU3Z42a0tlU6IkK
yD2tTVT3UwF3fSbYrN64dk3hq1xt11f27y1Hnt5tqujEaewgiuA9QsB9gOr/AAN7jgMd7v2F
2Tue5Qd1X21RNuXTVZLjSfMVyRmANCygChwGY/VWwg7c7r33fmtIdxgtNw2yOOaVWCqJIXfp
0qVZKRlTUc8Aa9Eb+2/1luFuA1nbFLeQ2jNlHG8uSkkkqoDDAbO2maK0uprOQdNrckQyCpAR
BmBX34CebVIGSRtAE7MHDkg1UgcBy92AfxyStAwIKaF8rMdWosSTx8MBy85JCRLmFALkjSxO
RwHWVWCgyaVVqGUVNBTLI4DpImogR0yFSWrwI5D24CN75aRx2E25XelLS1jeR4o/iag4Dhng
KX3Gytt63Bd43yFIS6om12UiiiivlzNPPXAWt2QIksrbbpPKYIzReeRJr+3AWXb/ACAt6COu
VWJFakYCP9wy2/Rl6K9JKAnTyPAcMBUG+dv2EtvcXt3pXXNoWRjm7HwJOZ92AmvptuM99bz9
ubmC91t8a/LTvwkgPlAIpxHDATqSzWNdKigFNSgAVIoeGA4hZY5Ata5kkDOh8CcB3N1HEIXk
qwmYRkRrWh9vh78AuZIUNaebMsDzpzJwDC6lBFYmJrRgtOCryrgInvtz1Gt5X81xqYLHryGX
Egnh9mArruK46KPdT0VkSRvEMFXgKZYDHfqbdQ79ussq3QSS2+UjILqR05EbUaA1qhA+/Aaj
+kXZtq7a2Ded8mT5a6ukighumPmmt3KsjAN8OrTwBwGp7S9D285ZsktnlV/8NK1wGR/rzhab
ffTNY9IlCb20c0orHDT5LVK456RmB44DHG7bnJFbJHYmSOKMyiC6mNZWDZSXLf45OHsGQwER
FrNMkEyJpFy5SFf8EdNTEn2nATL0qv4rH1O2hiFWCaV42GbKFdSaffgPQjteeE2SSQspZhVy
TUivCh/swEpSfpsJA2k5LoGdfE54B9FeGXTUVUjUdK5ZDngCttK+kmRVDADiPHKlcB2EcKsH
VfhqS5ypgF7aIAxsKGhrqI4+7AcX4BiZXqQ2Roc+GAqjumX+lRSRxVjFxIdTHPUTxXP9mAW7
VL2+2xSXCldTEU95oM8BYlpCZoUCrSo+734Blf2GRVhqdcxq5E8hgK2vbltk3WZZaiKb9VgO
OomlK+GAsrtacTQQzMaErwbmTmOGAlkbh1DCmfGmA74BFyVqqChHmzGRwA+cJIyo4Jao5Glf
H3YBi00a6pWqvm0V4gZ0/bgOssgQNIGqWpXxqMqYCvfU2R5OzN/D1AexuKigJUCMlqe3LAea
t5FcCaGRAWldSwXjmWJpTAXr9KbK/wBQHY9zZEwRySblDfWTEho3G2XDCoNKgkfZgPUXAfYD
rJ8De4/hgMoXMYu9qaKaXRE8R1AVrnwZvDOmAzZ6+RR2t9tW8rb/ADMG4gWm4oSRCflY9QBC
8H1H4vA4CG9k37WXqNBJaXUE4361CzxRVkWLVIAkTs1NTDSM+QwG8rbcUmgh3OGarXsILFjU
1T4qGnEYCcbVI80MN8i63iMgjIH8XLix5YAzbTFoldwQxFZEB1FCc86YB0CGotQrkeSozy/u
wCcRqURn1mtfCoHP2YBSKAiYzS1pnozywFe+rW4W9nt+2wNVFnuBqkPCtVFDwrkTgKV+qn0w
747i7Ii3ftQzyWW0SLcXG32qN8w4Br1IyhqdHGgGAo70h+pnvPsiWDZu7Nrk37Zdu/QudxpL
HfWw4fqF669PAggHAb02nujb7zb7fc9ruI7uzv4454riJtSskgqpqPGuApH6gfqF2/0qij2z
aYE3rf7+MzW9kZCIreI+UPKEqxqeAyrgM1dhbN6x/UP6hWu53V/ebcluHu7V2SdNvt9Hl0RI
zAZ1pxqcBufbrK62junZbS7npevbtFMoyD6WQE040rgJ9Ffy7huV9aybdPt6WJXpXEo/SuNV
alD7KftwHaSIs0pRAHb9Rljy1GgFffgOsT9MrFIdJfgTmdXGmA6XLxqoErVrq6kRFSQRT7sA
NvJRd2vUCnog9I6CVbTx9/LAQ+4WR55pLhirodSlqAlWPwgH7MBWPq3u8tptwt7bSFJaMkZs
C1PNl4DPAY13JkmvbozF3gumlvYblgqu5hQqgqQfLUfDgNy+inYB7b9FNiunLTz76ItylgYA
snWXUqqRyUYC7NpuGm2q/qTSPbJACR4Kc8BmH6++o+6+m1utejKm8m6VDpZo0NkxUHwJ44DD
u/bmdwvms7VAYoW1SSKOJUeVV/wJ+3AMmuJZIUQzBRbRi3hDmi+dizftNcArsN9/Se4NrvID
1haXUbEkU1rqAYUPiMB6Edp7ysttEITSDQjOafCPAmuAsiGRZIolFCVAGkZ1JFQa+OAf27Ot
0umUGAxlZ49PmEla6tQ4eFMAUhnt5p2jDESIKOMwM+FK8cA+TQ6AykrSlUPsNBgHepAp0gKD
TIcKYBleHhLyAIHIfbgKg3a0uN6366CN1ba0I0kmv6jf3DASTb3it2jtrqRV0gaUbKp5kYCw
7G7tIoAIvM5WtMAM3rdLS2QXV4wSpoqVpWg5e7AQCXbo+45ZLpo6xtXQafl4HLAF+1lfaGfb
piaq2qKZyc18D9mAsGznjKqmtWamrLAPeouVM654BvNJVTQVByrWgNeGAYyOUDGuQBqTyAwD
V3028jsAQASKcCOOAEvcCZkZclqCpPPwHuwEN9Q4Zb7YNxsVlUPdW8y1YUQa6Ka18K4Dz+3O
zW07kSyhjkjntZFF00zqY2BehKAcFAwFq/TRtE1l9SPZV0rGaL5neIZZw+sFv6dcsNR9vKvH
Aen2A+wHV/gb3H8MBlZyWhAThpCvpFagUpgKn9R9mtt22zdg8bpuG0tb7ptbA5SUak6OvOqn
AZbtL+SHftu3mFWhjgu0nmjZAqwEyhgleflXngPRHtAQbztzDr1hLOphQDyrIoIz41INcAb7
QHc3b8m8WO+zx3OxyzGfZZFUdeNWVdcb6eIBqQeOAlm03hNvMQRmTo0fmUEhD7/HAP7a4eSL
VHRZXamiSvw1pw5e/AE4QmSrVg/FjwFfb4YBS+v7bbbYydTI1Ajy58TgKr763G27o2y47XuY
Untb2MxzEMVcGtQyMAaH24Bt29vu+WaQ7Xd3gvbezj6cdzp0zNnlqK+Wo4E4B7v3aHafcWy3
M+/bYsdxfMYpLu3JVno3xH388sBBtj9M/UXtbao9i2OaG+2+1UDbpDpUhM9IbwArxwDvt30W
2C0uF7l7ntG3fuETE3F07kRKiiiqoWgIXAT592urGAQ2dqLOQ6kjHGONU5nPmMAH2u4W03Gb
fp3kub+7IhF3IMlVWrpjQCirXngLE2vulbsBLhlFW0aQcssAacRv54ySzDjwAHvwDG4Qq5ov
n1ECmdCRkTgBFzfNr+WBKTDNHK1UEcan24ANDdSXO4XNtM3T6BWUBRkaKKsM+PhgG8n81NIZ
Dqjc1SNSDUCrcR4YDNvrhu8NvaSWyP15LbrSyIgDBWrSjHgFAr8WAzj2/tg3Hfe2ts3GRreT
dNytINAFP0bmXT1AG5DUQDgPS3ZVtNj7dsu07B1e12SMWccp+JgoyZhyOeALduXdtON6ihUm
GGxcSPyB81R/bgM9/XHG0/cHpxbKdAlt9+6slK6YkWzd6e0gUrgMB2qNdXEsxqFuElYumVAO
HD2kYDte2tvt6xw3CiV3UODG3lXlU1zJFMAhaW5SeQCQRTxr1IyaEMfi/aMBsL0t7nW52eyt
2mDG4ijJWudRkwNfccBfm238c1qispEkZXTIfKtOWYwEngOmrKGDV1OwNQWNMzgCaNVyRpAG
WrjmM8A7iYkgVBoMvDAd5JmrRstIyHgcAOu7l3tpGtyJDnQg+HLAU7J3TbdrncJNxjbqBzNJ
FEA+Y9gzOAp3uD6iO4Ny3i2Xb+wdzFm76Vu5KxvKAaBkXTT7zgJrt3r4trBFFuUc9nLSiJeK
0bgDxPA0wHO8eoHdne1u03ae3DcZrcEQXEpMdorEU1M3P3DACO3O8vqC7fja87jsNludpRjG
0tvKYpVA49MVIamAvHsK63PuEneNytntkmQLHARxAz1muAnkEfykwjmNdVGVh7Tl+zAFlr50
1sygZN/YMAiZY9IClCtOINQcA1NBG2t1Cvlprxr78BG+5pbsWqWVlIIDKdLSVJKgcacsApYj
pwJEp1FAI1L51pw4YCpPX/vNux+x73f7VC1yXis7RGzDSTygGnuVcBhJtwv5N/bcb2Y219LI
1xJKBVUZzqClTyHPAaR+mjua33j1w7NF/bRxbnM18I5bZVSN0SwuGJKKAATyIwHo/gPsB1k+
BvcfwwGVIaG0UyuFKKCSf7MBCPUvbkl7Q3S/tz8vfxrF077UVcxvMiSKx51U5YDHMkbmNorM
kQreOaymq1QEL41NP24Dc/oVvMm67JZSkPArrGf1gCxGjp6jp5+XLAXjJHrtkSV1cPqPXUaV
ovCgIrgI1t9zNK7rKWA1EGjcKvw8vtGAmlksz3UiSsGRQAhVaZEeZG+3AP7vcIdotTMSDTJI
gtcz/ZgK+3ndru6uOlV3kc1lpVVRTnQA4AYlulw4ua6VABcHNiFNRppw9uAK2drS9S1GlEcl
3jpxWlRVhTngJPc21pJBbCdlKpwVtVDIteABpTAO7NrZi8Jm0vwlpqBqprQHmPYMA5hEKxTB
qSRSeSjAagGPMUFK4AZf2cEsNI1VlYtHC5FQrAZ1rQ8sBG0sfmLPQEDNE5oKUrp5gZc8AL13
NvdPJpaONXJdGyZWIoCtMBNu3t3ZLeKG5ZtKrpdidR1fEK88Afnli8rDyqw5ipNR/ZgIxuc0
scc0pjXrICEkzrT2j2jAMIIor1pdMhTqRjqSDKShWmR+3AIXRe36U0TL0kHUjhVTqYU0kE14
88Blb1uX5jt+afTBF1J3+ZIGlirFtIyHmOeAq3YNuk3X1C7bvVeG7uBuVla2e3oTHIkcDodQ
GQ0gVaurjgN77ftO4rc3C3k6pHMwcxQsWYrQaatw5Z0wEy2KGARbrAqAIbJ1IGVVoRmcBnf6
4Iw269jSOaJHt3cYJBoavHaKKH78Bhm1MFiptYHGlIGhS4z1M0hBbygGoqKYAHuLiSchnq8e
nqCgr5a/fxzwAaXMihoeVeINf7cBf/onuTXfbslGIudrnFGBqdJzFf24DVPae7wXdjbyNLHP
DIoIVcyrcDkOBGAntpeTJHKqaS5YaACQp5AYAvby3EwZ2CJ1GpUVzplTAEImWOM0BqM/aaeA
wC8VShJUqXzJbjgEqw2+agAyeWtPs4YCIdzemvbvcrfMXPVtJwdS3Vu2hhXxrlgOdr9Ptssr
QWd3NLfiMnovc0LL4UoBTAH37L7dvrZE3DbILvp0CiaNWNPtGAfxbDtdjZC3trOK1gHlEEaq
q0PgBgGH+m9lakctrEUUll1IGA8KVwBM0gKRxAaQKVGQ9lBgF3EbqFPmJWhpgO0UnSjABrTI
EmvD2YD49MBNOlPBQKBR4UGAaTxrKpC01g1DcwfZgA17F13LvUxq1Qx45ZacA0BuFlWZpaQC
EoIaDOQsTrLDwGWAoL6mL5227tGyqIoJ93a6ZHoeoLaIsjUOQGo4DIO5gzbtJcAl3lLyyykZ
Esa5V5csBb30o3TTfUX2HG1NMZ3MIAKUP9Muan7cB6o4D7AdZP4be4/hgMmrU2aFvBRQcK05
4CN922/z3be5wSOYo5IlEoA1lY4jrooqOJGAydZJDuo3ee3SMMscm4K11KoXTr6YdAg4qZM6
5DAaU+nq9aCwhtk6sypMkZmdjpKA6RpNc1HI4DUN5NKm1RkOGz0HXxGr8xHA4CD7fesdwWUR
sqwswkVSVVir0BB8Ms8BYG1XQFq9yH1BXajFq1FePswAm4vpb79WKjiQmqngiqeJNcq8MBEb
neYYL2RZ3CmcPb1koFOVaCvGnDAdNz3W221JQIRNNFEirGGCDU9VUrXwpmMALt93hd7TdVke
IKVLhjmcyvM5iuAlU3cD3m29MhopCuuOaNhmFNBQmg1NXAdrXuy4/p7SSR0IkRBDGSWFTTzH
96uWAMWm+h2njkMrT0zgc5NQfeTgGq7tayXD26s8bZPLDLw0cSKVBFPHAcjerVresALQxuYG
LCjL40NczTngGXz1oytTUUyJkciQeU5gkcMA626RoXlvoICbeYCSobUSKDkOWAklnutXaKhb
yakQkHTnTjgGt8szygFRKs8Mglep8pUVApwrgAe1aZoZs2SJFMavqpXUACvvwCG7yJb2Ly+Z
xIPiYjyqFIJrl9mAzF602Uk+07XZW/VcqhklyILFKFHqo+Ik6RgA309bEO5vWCLfYUFlbbPE
b24t44mMI1RGPTVj8RkNR4Z4DacdEjVAzPTy6+fswB/Yj+nupqP+pOaj3HjgM3/XNcJHv/pv
auQBdw77ECf3qWdMsBgq2F0sjpNXqxl0QMQuavQkk0yGAH3sbxXTqpXVqYkqwOZPiMB13SAx
mO4aMiO5UNG5yBIyan24Ce+ie9iw3652iSRkj3KMUINBrjauf2HAam7Yu1s7ySGNVAMiNGyg
jnRsh40yOAtu0uY+mH0sKuuoHgc8z7MBI4rgs4eJVCEVGepSPdgH8V5byFuqKmpUachlyIwC
p3CMhZPzcPZ+OA6R3DvPJJOFMZo1uVP+HOvtwD2CRZI2LGhPm08T7MB2tkdGdZH6oqCgOVP7
8AThZQCBXhmMqVwHwKXCZ01Ll4fbgGF0yhmXVTTkSPdgEHKxJFGXotDxOZrwwCqXSU+Lz8OP
7MA0u7hrZOq3mCkq5X9hwHNvfCZtK+dSKE+2nhgFjKZKAEg5100ypxwAy8uFU6BEeOoSflqP
H2nABuvNIpEaGrMxo5FQF92Ay59T27Hce7uy+3YhoAt5rqQSAqgMjiM1J/KFU6vZgKT3qyRG
abQYXuUEsSsM+hQmMkDhroXp4UwE8+k23ZfqH7EuCpzm3Qah8NDtVwQBgPVPAfYDrJ/Db3H8
MBj+xnmjsYld2d9I1aqDUa8SBllgGl9HcXVjfW0CVknieOLUfiY509n34DFvcMsU27X3yEBW
0hnmMjMmhykxVpI3K8UV1K4DQ/oLuCptcF1HIug3aW0kNQQQ1MmqMqE1wGtNpWcbc0c5EkcT
yBkzJ0fl8fswEVtJxJbSQ0IeKUF460IJBJLHwywEzSIC0W2DEiQ+TRQVqOOAEXJWzgmjdWVj
xdRQKG4ZDiMBWm+2u4TziWC0nvUiBAEaMAX4HWSDywEP3jv212uEneGgs5IV0I0zq5AJ+EIr
HUVPPAJ2neu2XsifIDcd0RaGMQWMxWSSPPj06UNeRwFgW3eF5dQWyR9lb6IHoZCtoxUFRQ0y
BoTgD39WspbWNW7Z7htlQqZEFowLZ8hTkcAL3nvXddtm+Xsu2d7kaVgTJcW4XShADKHpxbAI
S957fDIs247Jum2voVi8ltKytUcGMatXAB39TO0flnin3mK2miJcwy9S2NCM85UFTgCe1dyS
7lbPcbBNFuFvOn6skDIEJIIABHMc8BOu3evPs6jQsLOKSMSeHMVHLAPYOvbvAAAsCkrGoqWa
meZ4kZ+GAOidwgLxmPqePIjiT/YcBG727aFo49IkQzPKCCF0pSg4eNMAH3a5M9hKhaOpj0xq
VrSpoB7c8Bmf17UPuIggMvXhiit0c+WPUrlqUXxK0y54Cyfp/wB2t9/3juTuaB4R/UphbTW9
ugjSJ4olqQlBpR2NaeNcBfts2mg5jLLgPuwB7YWam7qRwsnI/wDWwGYf9wFKX3pzdIGM1ou8
TwhfEGzrU+FMBiLcz85u8u4RUZpFaZoiKcU86jABzGDL06+U0z504jAHbXa5N22PdbVadbb0
W8tSTkdBIdV/zCv2jAR3Zdzbad1s90j/AOQ4Zq/unIg/ZgNf9r79HcS21wsqsgSMo1K+TI11
DwwF7WRa4tnhlUuyLSqHIqT5SPGta4ArbSSWullbUwARwchQDl4YBC73OZJhpk0Kc9PjTM1w
DsSw31n0ZwQk5qCrFCDT2YBS2v7eygjgUgaPhaQknRw44BeHeaOrREOCT514CnhTAG7W4uC0
biuiTzAmmX24As24bZCxhnv4Ot5awiRdVT4gHAOTPaWluZ7mVIkXPrykImQrmcBCbv1A7Ku5
ZFtd9tJXhcrIiyrxpn9mAbjuHb7tNUO4Q3AqTGFcMQCMjTxwHez3e3lDVanmpGGqtSM64Dld
7W+vZLGQa10sNFDT7SOeAK2MRjQQhD0jkdHAMfGueAIyaYyj0CheJPPKgFMAMvHWiImk6aNm
PLUcgMAPro1sx0KzsooK0FK/9OAwJ6qd2r3t6xbhcW0hO32jrtNsTUhorfyy08BI+oe7AOO8
JLjfAl1DY/8AiG93bR2iqugPDDGscbhRSimhoPDAWF9O1pbbZ9QvYG3iQvdB9ya6NQQHG2XI
oOfLAelmA+wHWT+G3uP4YDHkUL/LRyClQBRjlTKmAdRSiMKHGoAhtGXEcwcBjv1X2yHt/vjd
dpjRreC5DSqkXnExJ1VoSNOqoNPHAWL6H3V2/b13ajSflLgXl02RkBYDSK5V8q8q4DYnae5r
uOz/ADDI/TnZlMR+I0oSDQ8MssABu43h+ZkjAfpmdo1QGtFOQI40zwFh7NBFfQ2d269aJ10m
LVpXMcCo44BbeNtc2ctlYRiGIAypNdAMsWedBmT7MsBUm67cLy3+U3ndL+fqTOqQ21xNbx6R
lSkZDHL24BtsvpL2Pt94J4+2LIKZFYTKhkmaQGoaR3J+3AWJt2221n8MaRtbNVujGVXScxz9
uAPubdYTOZTmyor6ypNeQHCvtwD+MW8JiSYNLMxA1HiBTnTwwHMjxSzFGB0inKgp/wBOA6T2
cDPqmRZ41GtUpUjOlQTgI33B2X23u8Zj3bbLa9XUWiE8YYgnIHlgK6m9FvTW23Btyj2X5C6R
g4u9ummt9JXI+RG0k/ZgJvsq3tpciy2qKK/20x6Y1uHKzkLmw8wo3uywEmawU13CKIrIPIUY
gaQ2TAVwHTeWS3tI1JNHDA5cQBXLARLc0iMHzNSAwTQtcwpStPbgIbudzK09ozSFooJV1RBQ
AGjoBlnXPPAZk9Vu4b2GaS1tXhuHu7l7iJ3Q6gvU16gGJo2scMBcv062q/1LeI53WZmiW6vL
pAsS/OXC5xxRJTJVUE5UrgNC2qnSC7aqEioFK+P24CQ7EfJurc/kXNfvwGY/r6au5+nVvUKb
iDfY1JNPMFs2Wh94wGHkl/mheQZOsX6qEVyNB/wOAXj2pb8rdWC6wKFoi2l0PCnurgJVtcQ2
Odd0aIvZSxvbX9sRmVkBVz7NLAMRyIwFX7hZmxvbmyYg9CRkBBBDLWqmo9hwFt+kPdSdIbBe
Fdds2q3ZiatGxqwHuwGuezdxd9uVKiROmiKHqRp1eXh4YCabVIbnUdCaXNKKeBXKowHe829p
tSougSAa8qggH9mAhu7btdWiiNjJ+nK0TPCCPMOGeAi1z3t3dds0Xb/ad9uMYY9WdmjiWv8A
haQ4ADJ3T67W/UbauzVs7bV5pryYSUHAfw61pgG0dr65b26jcd2+XV/L07W46aANkfy5YBc+
lfd9u8ckEFnc3LAM13PfyF1fxY6a0JwBLcOx/VTfelZ73vVgLK1IKWzzzzR14VKgCo9hwA6X
0hu5ZXt5d2glmcCM29hZaStfAknAPrX6Yredhc3e8blY+bU8qXTLIaZEBVyGAnOz+g3a9uIZ
Yd5357lSyNJNuEh845gcDgJ1svbUXbFzGhu5LkitZJzqJrxqcBNYEUxIUOpXFaj9mAbXsiBt
WqhK6SBwGeeAC3MpeMyICVGSA8aj2YCp/XT1DT0+7Cvb20mH9T3BTZ7VGciZJvKzgf4R5sBg
fbZuhOksxLVJaV6+Y1NWNfE4CfbJ3om3RXe7Sxi43GZfltsilJZLSIUoylufE/dgJ/8ASrHP
d/UT2TussgbXJuY056v/AONuBqJ4Z1wHqRgPsB1k/hv7j+GAyClGgj8tQEo2dDWg4YBuSVYB
gSuROrlQZUpxwFSevnbd9u232O97PbMb7aes0skKBn6ZBkJORyFMBWPo7vclp3GtvdEGW5t2
t1chgp6gYqV05VNaVwGufTzuNFiigAd7qNWrDWpaoKEV5MCB9mAmbl2luLVVD9Ras7Cj0kAN
TT30ywE27auoIbJegujznylSNTU/D24Bn3jvUKWctutyyllBDK1BmaEe7AVvt8F1JK11NLqe
MlqNUHSaNRcudMBN7RzNHE/V0kZRREUJLihJI54AnDIrXHyxYBegxYV0l2zoK8csAhf3Vnc2
KQo0WS0NSTLE1RU/9OATiv2XXB1FkXysZXpmDkxyPDAP7C6i+XWECJgUIgAkJLGudPvwD2Gd
NNBI0TLRWh9gPtPDAdHglMUTTMJpk1NEa+UAk0JwAncg8ispXUX8oArStM29wwAexeW2nSPV
SWJvI3BdQ5gj8cBPNv3iK+g/mYlDqNLxuwOYyJHjgIj3duUtwscNmFkcPSMLmQKhSzAflwAT
e76O1jl+FhCoev8AjC6KAHPicBVzX5uJrqaGXorawvM0hYDzR+Zlqa0qeGAyr3Zvlxvl/Pc2
1mZ7i56lxKUXqOEeUlR5a5jxyrgNTfTFtF3adtX95dlGaOeWKGUrplcusb155J8PHjXAXtC7
+UlvMCQy8aHASPYa9Pdmr/2BxXP/ABYDLn+4YhN56bSggGL+sEHmK/JgmmAxH5oLsSp5mVJD
RuDChyPsOARW4+XlWawd0YENGCc1NKPG1OIwDyPum8iCSxAawwa4iapSRhlqoTkaZHAB91lS
7vJLmJBEsiqemMwpA4DAcbVfXO23tvf2hpLC4I8COYwGyfSHvKPd7BxDIGMgj6SnijA5rgLu
2q91slV0FuOkDOpqcsBK4rmFFDs1K5rnU+3ARzcVt7i76Uw/SDdSpoBx40wDiPbdrmtpbO3q
VcFSuqmrLlgOdq02mlJCV6baREpPEZZ4CUi4tZVYSJCTTU5dRTI4BCaZBqkht4WrQVKUyrXA
fC8daFLKBTwB0j8MA2mvFty9yjIrtQOVUDh4EDADTuzzMxkZZAzAgrwUe2vPAE7K6R1+YYsB
XSufCoyoMAhfsZZjPI5IVhVFNBXmMAUtr4LHoFacEU5AADAMppnuJtWqqIDUcCf78Aw3jcbW
xtGmvJUghiUzSyytRY41FWc+4YDzu9YvUmf1Q7zkvoSV2bbibTZoiTQxKc5iDzkOfuwEEzBC
+PH3YB1HHqY9UkRrQtzyrlT24C/vpW1y/UJ2JKUZVT+oJGpyVE/plx/6THxwHqLgPsB1k/ht
7j+GAyFaRhbWEHUx05FgKj2ZYD4lQSxGpj+Xh+3AM5n6qSQy0aKZXhYciJAVOR8K4DP/AH16
T3HZG57b3h2Y8sm320yT7nE5ytURlFSSfMrMTwGQwFp7VvLWO62m9W7ltu3WESySJw6hOZFA
PCuQwFiDuBY9N7aVcqlSGDFkjyLHgK+I9mAl+w76tWFpOs9ncfrR1JEimnnAz4ezANO47hb4
rPCqgRsIpKcQDUhTXxPGmAT2t4NQmMix29WIcUr58gur2EYAjHuUUcko/hsrKEQHma+avtwD
PcO4723lFvbqkkkcZbMAlQW4BxlgOiWF7uUQv5ppYFuSuuOKmlacSRUk4Av/AKPidDIm7yr1
lqSwXTXgOOf2DAdZ+1d9sLZWi3AXEa6SrMnTY+Jyb+zACo+47q2ums5urHK7GNpSCqsVHmIr
XwwEgs90LzLK1A7aUMkj5FPFU8cB8d2jmjlV2EMoBJVWGkK1Qppz92AGyXNJkMcgldF0hWIU
ZZaqYB1Y3EsUqvQ6K6dFNR08a+/ADr/uBdva6NVd5CkcLZmVRqqwPHhWuAgW9725ka4SryyM
IaPQUbiMz7BWmArf1B3qz7f7Yl/qREcd6Xa4JJV3kQ6kCaeNWNDlgK69IPT3u/ve9uLvt83F
vZ7oUh7g3NFWKC3tpB5oYi5BeSjV8vw4Db/b2xWfa2zWuw2VHit10lwqpWmQNBlgCEYIyFak
0DmmdDywEi7eAEO8DUT/ACL+/g3LAZs/3A44pIexnZtMlv8A1KeIjiaSWasAOeTYDEfy6lor
mWOiO+hieA1caffgBMcTiUngY5ADTMZGlcA3urdkYscg9Sa5c8Ai1XCIOQoPaeOASQFX9+Qw
E89NO75e1u4o7WeXpWe4sjCT/wBnMDQMCeR4YDYnb/c0t3TqqCc2JBoSPd44Cf2V9LLBqC8P
hA82r+7AKTW8lyx6aqItNJtVa1PClPDADGm3HbHVk86q3lCg6jgEG35o7tkktnHUGtioy9uf
jgDFtu0xQSPnrUlI+NB4HAcf6oubdmKwagTRdR/swHdd83eUMyW1FIqxoag8qV5YAUt93TuU
08E21mC0TypcuR5h4jwwBna9kvGiClCDGCqoSdNTnXAFobS666owL0FSOFDTlgHaQSTPpd1Y
gHqUzzwHEyCOM6pFWg0sxGQ/44BgZ4beGSXqVCjVqcjI+7AZX+pv1Tu7rbf9KbNLSG/OjcLh
MqxJ/wAsDlqPHAZZhXSp8OApgHaR1f2kgAYB6obQF8zaTSv+LjngNDfTBbonrh6dXAd5JZ33
F5iRRVYbXcDSPGmA9NMB9gOsn8NvcfwwGSIpF+UBIC5Lx8QOeAbu4D+ccM1OdM/DAN3ZS4j0
VIOefjlgBHd8KXPam72sqK6NCBLGea61Br9mAgW1ys1kva9zLnbjqbPdcumPhGrxFSDgJr2P
vyXLtsu6SiGUL0Wd+GoEoyg5jPiMAc03vbEyGAqtgrkzoh6gjU+WtGzzyqMBI4buO/tkX/kt
OSiKa8Mg2o+3xwD3bIDbiSJQxXUDolGoah7BzzywBe1t7uWS4kgCl2XQyOCAKgnM8sBEZbS4
23uBbCKNXtZwWYISSzEBivEZe7ATjZbKNJIp4y7LeRCJoWahJX4mqMuXjgJBItvHPb2CxMPK
ZmkkXURoyzYV54DtdrPco3Sl0pGpJc/CGJzzAOY5UwEel26WaKSZyraGLNKoq4IyrQ8a4APJ
A0k6w2sYuCxrrDFSqUHm/wCGAe/0+WF4byQE9NGRzrUtpPOlPHAcXEEJUTRurIzUOdCrHiKc
8q1wAZ90WzWWW3lcyFqCratIoQMuQPHARuO5guZejaPLIZCdc07VAkrVifEU4UwAXfL2xhUr
DpYwydTXLkoNKnUeBY5E4Cl+9drufUDd47VJnbb9tV7ia4mAUZqKLHSpzNeWA1/2RsVj2v2t
tOz7ZbpbwRWVuXjjWgMrIDI7c6nmcAbpVwSDUmtcyKHw9gwC0VdQ5heJy44CRdv/AA7wD8Is
XAFeXmwGZfr/AITc7p6a2/8A7VN7Wmf/AOiPLAZU3rbFFmwtT1Le3nWESEAZrHqk/bQYCM7b
bAXVm0yAxXM9aHmgBUnADt0t5X3G6garPCdEhXhqU0r9uAHSJ0604oQf78Ai8YYkp41XLAfX
UXUgRuOkVBHEA4C5vSn1QlgSDaN0cG5gIEE0hP6qLwFa/EMBqXtXuGx3FRLDOBqA1R6qCoOf
uwFhQXNvJFRDpHA55muA69AiaMpHWIGjMRywBSC1tJBnApy8pAGZJwDu17fsRL1VjXUahlFB
lzwBeHbbC3UMLWE6c9bIC2XvwC6CzlfUqKxIpp0ilMAtJt0JKSFFApULwFPaMA3u7aHSGGVK
tkKYAXO0Qp0yAQuT+JwDS4u0s4hcMtK0A0j8xywEI7i7ptLFzJcyadLZn8oUf34Cvdy7o3Lu
pJIduPy+3QEvcbg+Q0jktPxwGZvWBUk3f9GvTiULGG+JtWes/wCbAVxDGvSo2RDFj7QMjgHd
taSS6HVS1HOQ4kadRp9mAkCWay21pugXTCT/ADJK/wDMUAftGeA0D9Olslv629gRRsCIp9w8
mVVDbZdMKAeNcB6OYD7AdZP4be4/hgMiRRdS2jDZtpyqOX24DhoVORAyApz4DwwDcoiNqkUO
wYFWpQgjAMO4oFn7f3JdXlMWdedCDgIHd7WbvbraewKxXcX6tvq4kgkFMuR9uAjcW73B3Pr2
1Fu430yqVAIkWnKvDUOOAuvZ9x/1HtYkiHy8zAxyovmJcCrHAJbTfPBJJt4KIwlkkVgKKACo
PHPM8MBL9kuoJFiuJBnK36YiqR1FB8xORoPbgJrYxCWNUjQgk0LAkBjxJY8SfZgK97o22T/U
S3MchjcJnOCyooqU0KnAE8zgJN29vKWsdvBezl4oqRyiEhysiqatQ0IBGAl8O4QXlqCD5I66
piwBKNwAC5nAdZLgTWMsdlILa3BcMpSjGi0IGZpXjXAM45pntmitouq1UFHkGl1A+Op5nwwC
aWdukjT+Q/NMNCgiiAZH7K4BluZdLITxSBpxqShWuoIeAGAj9/OBHEGjaRJF1yaPyEVIce3l
gIXuu5+SMsXt4J3YmopJIACRqpwrgO17uUO17MqxQa2SMkUABV3OZ9pIywFUXt3Pv+4ptFij
GR/NcBjUDQanVyHLLASGHt5YYLHaYSFuLqeEXUoBJkBkAoffXAaPYIsrLH5VQhFUZ/D5aYBx
RiAtKMK1AwHMUmmuoUAOnj92XPASLt5gY9545WL08eDYDN315LXf/TA8Qg3qRl5kKLM0wGXt
wkMmwWWyo6hnllbUwodTsXkZj4BQAMAO3Tblsdtjup08trGsMIWhBdhWhI4e3AdY9usLHtOb
cppte4O/6gU1LNQEE+CgkL9mAhLQBXEkitonUkt/myIwDJEZXMD5leB/twHYRsI5lpShqBXi
DyGAZaHB0x1DBqoRxB9hwFi9peoG+bG6F5HkCEUPEgj8cBp/0+9Xdu3qOKKecRz0o4amRJyr
XAXjt99HdWqoraqjXVDl7jgH1tcR9PpyEFkpWg4geFMAVt54tB/UAJzUcT92A7yzuPIBmwAX
Ooz4DALWjvDGOonmB4JwHtNeGAeNdpr0OyhcianM4Bpc3qKSOEa/FXwwAe4urUVkOSoSVJ/s
wFL+pHqjDtzvaWp60oOiCCE1bLKuXCuArzZti3zu64XcN9kk6DEuLQk6WFa0rz4YCeXm367K
Pb7dVWxUkRr8PWYeI5RrzwGYvU61u77uKe2tla6ennlRQq6Vyy9leGArswkEp8JAoAeRwBLa
4nYqSwCxTpnlQe0+IGAnmwWVpu9leWtzL0+qkJiVVBUSodIckcF4D2g4CyPpgm6/rp2mzaTL
1r7XpPwqNuuVGRzGA9KMB9gOsnwN7j+GAykoKwqxzBUcq5D+7ANQQZCxOhUqQ5pQ1ypgOJE1
U1KW0jyilTQnhgBG/EP25uMUOos+gVApSjgED78ACk2jcraxg3K2hNxAwpUChjcNnq01ywEM
7k2a9uS2+WNvoYA9Uovx6fytSnhxwDPt7uMbfcK9msiK0iu0TvnFKvGhUjI+3ATC7u+q1rfW
jPLNRyzIwJKszGhIzy9uANdh9xwyQLtt1MY5YWkUli1Wo5cg05UwF3bXuENzAUjZZCZBInTO
TkL8IpgO25dt2l/b3lu4KJeq2iahHSkCgow45hhXARnctjiispLa43SO2vYQka3pKjqAUAoT
zNOeAe2e2bql0yXMlYJlRre61sutAtNJpkTXAGrW/n2uAdW11hNSu0gOoUJPl8SRgGtvfve3
iLL1FW5ZpEiRKaFX4QQeNcAYv1ijC288EZ+XDP5gc1XzGlOZOAD7lLbrH1EdodJM0ocgKDTI
VHD3YCut/wB9htpZrnrKTIiFCW/SUCo9h45nAQH+uh7l933K5QwW5MdjBIRWUt5dQX90UrX3
YADe7rufce4pte2iV55zpklSpSJTmWAHA0wE+2Dti12PaXhi1yzSCs05UCVjWpUHxrgHnb1l
/Ue8trtZlCiB5rt1XzMOioK1I8KgYC54oixdgakkio40OAcoWiXSVrwP2HLAKpErnUUyoCfD
2AjAHthj0pu9edi4HHh5sBm/67lb+qen0yV1R2+9hWHJnayUfjgMsRoWuYIbZVmeV2ieGmZQ
MKgV/fai4Dju+5gtp4NlYeS0L3d0lQdTqh01pl5nb7sBG90vmi7atLFFWtzN8zcS8SoXUIkH
gMySMAJtx1oHhUksCJIxTIrxYZcMAymhVJDMFrpFSvMV8MAkyMRVcwRlz4YBnKulg4+FvKfZ
TAEEg/pqLctNq1qD0hQqwP21BwEh22dmHzO3zUkXkPKwJ8fGmAubsT1s3Dt8x7fvhcxEBTOu
YUnIE15YC/8AYPUHaN7jWS0u4pWaPPp08w8D4YCXbfv9voBdKSMfhb+0jAEoN8twutmKMD5Q
Dmw9mAXuO4bWJQCSTTNfzH24Abc91QAjQRpY+UkitcAI3fvKysIerfS6YmrVnKilBUitcBT/
AHn6xXG6qNo7UFWppadfMqk5EE88sBGu2e13uriTcd1dpJT5nkkyoOZqeHuwFm2TQxW8a26V
iclbeADzzmnE14IMAG7m7gltJ59tskS932eCsVnrWNEjQe38o9mZwGb71Nwnvt7vN6mAmsIp
ZbnSCy6qdNI14fmYUrgIEEKIUkB1rQMCM8ATsQVglBIjXJZqjiDWh+wgYCW9mXfy989nK4ER
inhauXlMZKkHmQ3DAXB9MJs4/WXtR6B7q9ur+V5EpSg22cgEHMYD0awH2A6v8De4/hgMpRx0
Suell4A18wAFR4cMA30nTTSCCascySeNKU5YDiRpCgWMV0UqORzwEW703CW3j2nZ4UYjer6O
EXNMl6P6nSryLe3ATXZpjbssd2BHZ3nkmjb8klaVFPcDgAPdHaM8Ec24bGrTK0xa6t6E5UPm
X34Cje6Lafb9xS/t4yEl1ddApCkLlX354D7b94dERgT0+lqEinzKzE5U8KYB/DvAhvor2FzF
NMxNxKFGlg2VV9444C4ez++GtqWjywxuXAhYqNJUgUo3tpgLjtN2gvrUhenrkBRwTRQ/AUP/
AAwAneLexty0cVrDfnI9FHrISVGojUQMBFrndp9rtorK0aR4wpVIZELyK3FVLCnmpwwHd+6b
S/tbWOAK08jiJrWSrSDOj0z4+7ASrap7Kwt1a4VbdFJ6cxYlhU5ca0HhgBu6d2xXMcscRq+i
SA8SVrwYhvHAVx3D3KQBDeXEZt7eMO+jzUYHgx4ljQZYCq973253uQRxZW+laKv56Z5k8c8A
Ngt5bm56VsBLM40kUrn4CmAtfYO3E2Ha0uZpD1ZSx0I1A1AFJPMnOgAwEoTb5S5ngDKAmkOy
mgrxNGpnTAKdl2Ji7uvJgW1wWTMaih/WdQB9oBwFnWjIEahoQMlGAXBJIBJCt91efDAO4clF
TlUDL24A9smnTugAzFk1cj7TTAZl+vJ2XdvTcZaCu7mRT+YK1m1MBmnt61ik3GKWWQw/Jnri
UUrRV1LT2FmFcBDu4p/m943O5StJ5GjjJ4FEIjHDxIwCU9t1LGaDWKRaPiNPMSFFK8jwrgBN
v1LO4t5Wy0mjinAqaEYB3uFukUhc/DKxJamQzzOXswDVrN4Z1icVIcV5AhuBHsIOAGyRnW8D
ZFjpAPJl4ffgO9hYteMdTiJEK9VznlzpgFbeWWDdWXbaKCxVVJ8pAHGvtwEmgvobuHT/AArh
MpI35+wYBWwvrqym/kbh4GB1KoJHPgMBN9r9Su8NsZCLwzfvxz5g514jxwEjPr13Gi6ZrOMv
WtUqMhlzwDe49et5eBooLIrM1azMxr7Ke7ARyT1G7pv2D9ch61rXgT4DlgO1u29dyTgX15Nc
qTUxipArlgJbtthZbTVeoinIdKI+Y0OY1cz7sBPNqhiNuby9CQwKhMccp8gA5uRT7sACuvU6
wvdwvtn7Sikv9yht3ln3FUAGpAQI1GRAX2ccBTEdnv8Adbg+7Xssibs86RpLLKRM88gqI49F
TUVzHLAL71su6rv9xsO5AxSIYUvY1qes0cYcSOeLE8TgIVuSfz13wB6nDlgHe2W3zFve+YIS
ilWOZBDVy+zASfs6aOz7p25jGrL1QEhkzVkcgEt9taYC2PpoEY9dO1gysJ1vtyVVpkE/ptzW
p8QRTAekOA+wHV/gb3H8MBlRWDRIAukkU1eHtwDWQksBHqyrWgoPDngEplKEgkggVp+GeAed
57FBY+m23dySwLJJYb7YXbTAjUqzSLEPMf8ANTLAFLe2F5Yy9EqC6syhhUBgeOeAK7QyXNtN
bSSiK6ttOtJMgx5DPiGwFb99en0247VLuNu9v87BqW8sypRK1HmFOdONMBnrdLefZtyCsKdI
Kj9MmgOiuVeWAdRyw30Ie21CZK9aE+Zc+a54AhtO7PBN8tLqQJlQ5qy/4fA4Cx+3u/8Ad4DH
AkhuI1JMkbsuoA8GqRnppgDM3ccu8QtudvLLYTE6KFgoKr5dTrWlD40rgHW33+6y9E7zf2s9
wEjGi3QJqcAjUzc6csA5s1i2+aGS2t4xeLUG6rrYayTUkg8ueAeX++XEUQi3F2m4aWRqAADL
IYCKbx3UTGIVhNtLIrAunGTkpyHL24CB7zeySRR2qkpHMCXQnNyaVY5ajgAsTSGlvEuQNCVN
DWudD4YCf9q9v/JwpuDLG1zcVES5kpQ0z5VOAuDaO0hBbx3m/MJJlIe1txXShABJYe04Bzfq
eiXlNGyaRUPEHjxpywEY7DvJrz1GvLP5g28E9hI+h4tZYQMNFSM14/bgLMjZUUjm3P24B3G1
OPjwGWAIQMzBdOVTUVyywB7ZT+nuZpRvlHrn78BmT67YzLvnprGvxGPeyo8SBZnngM07ckb2
U98XCO0bMqkUqA6hxl41GWAhVzE4mt1IJ6kuoUNTpDFiPvwHfpSTWu4h18wFNDZkhJFzwDK5
tJXToyAiSJTLG371aVX3jAL3xDRrHKQwt5ELhc6mRQSR7uGAavFLNZfpism3u0UknHUldSfs
wAG6lrPJMvEsJAR48cB8iFygjIUytpGdAGJp/bgHl1b/ANK3GGNWRmhVGLgGhPE1r44DrezI
25z3kDqU1KQqZBhQZUGAL2Fhuu42T3pt+nDGSxlZgvlHMBs6YB1Y70sXkumS4iBoDUZEDnTA
EzcbZMpd5WSoHmHmAwHeKLb2IZ5VeOvxAHAGNvk2uJQwt2mpkoaojP2DAS3b5L+9i0W4jsLR
BqkuHIhhAHGpNMBzvW/9u9irDPJDNve5XCiSylRdFqARkVdgQcBEZe+4e7Elte7o5LLa11MG
sJWUBwDpXSfjqeOAGdp226bhuot+3b07ZeXEE0aTytR5o3NEjQ/vMMq4Ahu/Y/c/ZFzaXe7A
wTmTq21xDIX6csRBJJHA154CS224Tb/31Nv25QrbxyWj3lwOqqoqpbFA5dv3mA+3AVBc1lVZ
S5eWUM8rgfm1GgqeOWAe7LJpkZQaRyaepX8oJox+ytcBJLi10b/t25wIpiFwiCKtKxqwFR+O
AtD6Z7tbr187RMDDpNcbi9MxT/w65Gk14tz48MB6VYD7AdZP4be4/hgMmfML0YUcflACg5n7
vwwHS5W5t9vl3GeCSOzhHUeWQUABNBQUqa8sAItt927c/lkVZ1S6Yxxs8TBTLUeStOYzGAlH
dlrd9y+lPdG3W76pkCzQKuZVbQpMlATz0GmAa9kXzXW0bZcRK0wngjLPWoYkcaeB4e/ATKSw
j3ATPMhRhoaOUKWP6eYVvEZYBWVInmQy1Z41rHdlQYJNQzR68+QrgKr9TPTSLuCa4v8Abolt
b0hRJarGoVtIyoRz8DgM0XtnuPb+4ywTJNb3EDskiupUkV4YB/te9wl5EulWZXYExltLx0P/
ACycBKtn3HZpmUjSZNemjyAeU+JpwzwE1tY4BHBKG1t8KKGDJlwAHOg54A3G1jD5XghTKshf
QJNQyqPE8sAtDPE0wa41ALr09IrVUHCufmrgOj3+1FCWlVaZyswz0D4Q1OGAiu+987Tt+q12
mOG4mCH+YoQurlQ0q1PdTAQGSe73a4W4u9bSy1ETAGlTnTLgBgJn2b25cXu4qrQGOJUMk85Q
0j5U9/PAaJ7T7bTa7aG8uI0lbSFgMqgVapPUIIyoOGAK3MyupaVtQqzF/wA2qvPlngIpuSrO
s090BHZdOodjQytwCKDy9uAifojeQ7h63d/ROqkWe32EEdcwgYMzAcgchXAWxp0zSastLNpB
zBzypgH8dGpq8pHFuHD8MA6tSNZp8NAVYUzrgD+yghdzNONm5/HAVv8AUht/oJfbl2efWfdb
/bL2P+of6bG3LfsZARB8zr+ShmGVI6a6ezngKYi2H6Jv6UVh7o7h+V0PrdYt916dQ1V/k9XG
nLABF7e+gnWKd19w665Vi7gr7eNlwwDuPt/6FDfzGDuruAXBVtYSLfqBa50/kqYDrJ2/9CXQ
YS91dwaSB5jFv2oCmdP5KvvwDA9vfQD0H/8A7X3B0taa6Rb/APFTy/8AYq8MAqnb30DUvdPd
fcBro+c/S3/I18tf5Lj4YAa3b3+3d+fuzfPti3//AOSwHeLt7/bz1p0e7N91axopFv8A8fL/
ALFxwCl129/t8fMyfN92b919R6mqLf61/wDgsAgO3v8Abtrl3ZvledIt/r/3LAErzt76CPlo
fm+6+4vltP6NYu4OnT2UsqYBDbtg/wBvdboG07q3lptLhRJFvtPhNT57ICtOGA6Qdvf7fOte
l3Xvx98W/wCn7a2VKYBf/T/0BM5MHdXcKCvwwxdw6K+ylkRgDe2bB9Ei31s1r3V3G8gP6Cyx
b90iac9dkE+/AN+5e3vofNy57k7r7nDELUSxdw9IL+XTpstFPdgHPcGwfROdq24b73T3Ktiq
j5Fmi3+jCmXCyPLhXAMbvYPoP+S283ndO+/JGJxtwaLfekB+cillTXXjq82AbxdvfQZ1rX5f
uvuLq/p/KdKLf9Va+TTpsvir9uAuC82j6bY+1LuLe9+3mXazC3zM24JuYnCc6B7ZZK18FrgK
lu+3/oUMP63dXcaw6BUJF3Bp0VyrpsuHvwA//T3+3/0hXuzuHp8qxdwcPZ/JYDta9vfQH1T8
r3Z3Fro2rTF3Bw0mtf5GnDAF7PYPocEVv0e6u4WTqD5bqRb9XVTKmqyBwEp9E9m+j+19T9hn
9Mu4d5vu6ke7/pFrex7wsDubSUTajdWscVRDrI1OPZngNj4D7AcNTSa8KGuAqTt2x9NQI07e
3VOtUaJJoJTJX2dYLy9mAU712bYbrYJ4dy7lNjbF4zLcrZGUgB/KNKg8TgI1tuwdgx7TPHH3
c80DzpomNhIrJOFNNIK1NR7MAZ7T2TtO1268Ft3RLf2hFbkzWbR0UBqjNQc88BFeye3PTW12
mEbR3ncX1hJNcS7UTYSx9OBpSekKxgsiGoDHjgJvY7R2zWb5LuKXMnVS1bJvHNaVwDmDa+2V
heu/SSRqrfM6rZgrDOtfLln4YAddbN2g1oBL3HOsBbyE2rlg+niPJWlMBVXe/a3onPLMe4u+
7i1JC61/p0zMBo8ViJ4YCnb307+maWQtH6xbpBw8o2S5fnyra4AlD6d+giyrT1k3F3HGmxTA
nLnS3wB6x7A9HkYND6ubpKo/L/RJwpFMgKQD9mAkNp2X6ULOWX1Nu3IprSXaJQD4ZtEMArd9
k+mTyEv6n3sdYslTZ5DSKudP0jgBd72H6TyWgr6r7jFaimoQ7NKQf81ICcAIsex/p6jkkC+q
N9NLUajLtFwG1cuMAwEmh7N9HjY6bT1Ju1hSRTcudplLOxpoGcIIUewYCc9kdu+mdnuJay7y
utyuC7BUlsZYog5UZ5xBagcM8BZMm27ETBTepFIP6Wu3Y1yzBqowAaPZu1VD9TuSVwZH/wCy
MAHJz4JwGAC79sHZMrW/z3ds8By6H8i7CudKeQjAR30D7a9Ltl9QO+rntnva57m3y6Nsd6s7
vb5bRbQAP0wrPEgeoOeljwwFjHa+1TcTMN9lFXJKC2fSpqcgdPDAOV2vt7MrvsoWnmHy7f2r
gHUG37AtNO7uxoP+Qwy/9HAGNstdtjW+6N802u3ZZSYyuhM/MMs/dgP/2Q==</binary>
 <binary id="i_013.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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=</binary>
 <binary id="i_014.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_015.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA
Af/bAIQABAMDAwMDBAMDBAYEBAQGBwUEBAUHCAcHBwcHCAsICQkJCQgLCwwMDAwMCw0NDg4N
DRMSEhITFRUVFRUVFRUVFQEFBQUJCAkQCwsQFA4ODhQVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUV
FRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUV/8AAEQgBfAF8AwERAAIRAQMRAf/EAJAAAQAC
AwEBAQAAAAAAAAAAAAAFBgEEBwMCCAEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAECEAAABgECBAMFBAcD
CQYHAAAAAQIDBAUGERIhMUEHUSITYXEyFBWBQlJikaFygiMzFkNjg7GSolNzJDREJcHRk2Qm
F/DxslQ1RQgRAQEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAARAUEx/9oADAMBAAIRAxEAPwD9/AAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAg8izLF8TaS7kNoxBNz+SytWrzh+DbSdVrP2JSYCqK7qy5x/+nMQtrBo
/gly0tVzKi8S+aWlzT/DFg+TzbuEvijFIDRfhdtdVf6EcyCDJ9w8yi+adhDj6C+JVbYxn1ae
JIeJgz/SEG9Wd28QmSm6+0ckY9OdPa3EumFxDWfghxf8JZ/srMILylSVJJSTJST4kZcSMhBk
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB8OutsNreeWltttJrccW
ZElKSLUzMz5EQDlU/OL/ADdxyHgjn0qjQo238sdbJbkgyPRSa9lfBRf3y/L+EjFGKXEaKheX
MisKkWLv/E281RyJrx9TU85qrT8qdE+wEThmZ8wABgB5TIkSwjLh2EduXGdLa5HfQlxtRe1K
iMgFcj0+QYYr5rt/L3REnuexSxdUuGtOuplFdVuXHX4Fxb9hAOg4fm1TmMZ84aXIlhBV6VpU
S07JUR38LiOpH91adUqLiRiKsoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAOPZBZu9y7iTSx1qRh1Q8bNk42Zl9Wltn5mCUX/LtH/M0+NXDkKixNoQ02hppKW220kh
ttBElKUkWhEki4ERAPoiMzIi6gOX1+Y9ws+OVZdu4lPX45HkPRINzffNPO2K46zaccYjxjR6
bO9JpStazNWmumgKvVban6kKjupMNOSOQymy6+GpZpNKVk0t1knPObRLPaRq4gj7p8hoshKW
qisY9imBIXCmqiuE4TMhv42lmXJSdeJAJIAAV3IqGa/LYyfGHUwsnrU6RJCuDctkj1VElafE
2v7p80K4l1AdAw3LIWZUjVrGQqO+lSo9hAd/mxZTR7XWXC8Un+kuIirAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAondK+nV9PGx+kc9O5yV76dBdLmy2Zavv/4bep+/
QBo1VXCpK2LT1qPTiQmyZZT1Mi5qM+qlHqoz8RUbYDC0JdQtpRmlLiTQai5kSi0My/SA4j24
zzHu2GMRu2/ceQeOWuNqehsPTGnSi2EX1lrYkxX0oUhe9Ci3J13ErXUgXWhnN1a2/dKibwRb
hysvxJyBWXBNOJRDjvWCXX5it5EaTaYSpSEq0M1mkFb3a/EJUNvuBjWK20nF49blJsxZMeOx
IWuOzXR2ySZSkLSe4/MpZFqauvME12SqiTIFdHh2E9y1lMp2vWLzbbTjx6me5SGSSguHDykC
NwAAVxEo8MzqFfNnsqcoWisvEckImkR/KST8DWRG0s/2QHYRFAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAclmvfXO6FrMUe5jGoTVdF8CkS/4ryveSCJIqJ0BgBkAPiRE
ehkXEiPiAa6mZ9fEBgAAAABD5XUHe41aVSODzzClxV9UyGv4rKi9pLSkBd8IvP6lxGmvD+Ob
Facd66Obdq/9IjEVPgAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA43hyzkv
5TZK+KZfTD1/K0SG0l9hEKizAIHOLR2kwrJbmO4bT1fVTpLDqT0NDjUdakKI/ElERgOD/wBf
Z2rta7hRXMgs9YfdZdvNSKV9Par/AK0U3Uy01UwaWN2nxGDSzQu41lidjT5LlFi9KxvKcMbu
IzbytUMWtXETJktt8C0OS0rfp1UkwR5EjOnq/tLQX2S2sG0ymTYzMjegvpZkElUNc1EdKjQr
RuPuQ2RadAESrJ8yq+2uTyzyOe6zQ5vIqrG2edZXappWXWm1NRFupJCpBmoiQW3cep7fNoAm
cCyq1YzXN4VWjJr+urammmVtDfKNuw9eU6+l9Tfz5tbUqSlJ+ZRF5eADr2P2lhcQDmWdLKoX
/UU38jOXHcd2pItF7ozjiNFa8PNrwBEoA+mzIlpPTkZAPDsz/DxGRBL4a+1soiC8EtyVaF+g
w1XQxAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAeb8hiK0p+S6hlpBarccUS
UkRdTM+ADi3bydCmxMgKvktS2Gb6wQl9hZLQolKSrUlJ1I+YqLh1ARmQ0cHJ6Gzxy03/ACNt
GdhTCZVsc9J5JoXtVoeh6HzARB9ucS+tyMjKGorKVTFjj0gnFf8AApLaREnkS9PLv56cAWqR
lXbs8jew3thHpXE4fia4VlMv5riVG6iGhTTMCPoe9a3OT61JJJI4cTMCuiO4jTv5gznEn1n7
SJEVAgJceUceK26erqmWfhS44WiVr5mkiIERKO2GKJJCNklbScgXlyo63jNtdkviSlp04toV
opKORKLUFqai4xVQ8otMwZJ36pbxYsCapSzNs2YanFNbUdD1cVqfUETAAA+kFuWkvEyIBGdl
LaqmUds1GnMOylXVm89GQ4k3G98lWhKSR6lwINV08QAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAABD5DlOP4pE+dyCwahNKPa0Th6rcV0S2gtVLUfQkkZgKqWRdwMs4YrTpx6uXy
ur9J+utP4mYCDJfu9ZaPcKPaP2qppbqZuZTJeWzEmSv+qL/3VCv7uG0SWSLw3JUftEorbEJj
G+4mQUUdpMaJbRo1xXstpJCNWy+XfJJFoXA9piosQDOoCIyq9Ti+MXOSrYOUmnhSJ5xiUSDc
Jhs3NhKMj010010AQU7uE3CawF069S/66ksRGy9Qi+UN6CubuV5fPoSNnTxBYi7Hu9ArKLKb
d6tccfx+6exyBXNupN2xltoQtBNmZaIJRKNStddqUmowI8YXdewvl4nWYtjpTrnKaQskKNLm
pixosQ1JRob3prU6verTahvlxPQCLF27zJ3OseduZFeVXIjz51VJhpe9dJOwJCo61Jc2o1Sa
kmZeUgRawABHZBbIoqKyuXP+RjOPIT1U4SdG0l7VLNJAPTGu0+LPYbRRLysbO0jxW1OWcc1R
5iXXC3qMpDJocI9T/EFVtfQO4uLefG7pGSQUf/qL7ySSSXRqc0nif+1bP9oBuVHcunlTm6TI
Y7+M3TnlbrrVJNk8f/l30mbTxfsL19gguvPiQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAA8pMmNCjuS5jyGGGUmt151RJQhJcTNSj4ERAOfqzLI81WqL24jIZrdTQ7l9ihXyx9D+TY8
qpB/nPa37TFExjvbykoph3UtTt3fOF/GvbMydkceaWi0JDKPBLSUl7xBbQABzruvWSWIldnF
Y0b0zGHVPyWUF5noDpbJTft0T5y9wuD7iyo06KzNhOJfjSW0vR3knqS21luSoveQI9QFfzql
mZHhWRY9XmgpdrWy4UU3T2o9R9lSE7laHoWp8TAcaylHcelgdtJ2Q47XRq/CriqakPxbU5Dr
5vtfSEmlv5dG3zPE4fm6aA0sFX2jvk5VnF5eux3Y0uTbyMNhNrNRNv20cmHZT+qdEuEhCWkc
9qTUfUErFR2hn2TOAUmcsRX6LC6Fth2NHeV6ki3MktKP1GyQ4TDTaT0IlkS1K4lwAq19pMNn
YHikjH5yWkH9WtJsREdw3Epiypa3WEmpRa7ibMt2vXqBq9AgArNpGPLcsqcJZLfDhrbusjUX
FKWmlaxWFe11wt+n4UgOyCKANC4pKjIILlZdwmbCI78ceQhK0+wyI+Rl0MuICkKxvMsH/j4R
LVe1COK8YtXjN5tPhDmL1UWnRD2pfmIUWLF83pMr9eNEU5Es4ZkmwppqDZmRleC21cTLwWnV
J9DEFkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFeyvMqnE2Gfm/UlT5qvSrKiKn1JUp3ol
tBfrUfAuoCuRsMucykNXHcpSflUGTkLDo6t0Nk+aVS1l/wAS4Xgf8MvA+Yo6EhCGkJbbSSEI
IkoQktCIi4EREQg+gAAAYUlK0qQtJKSojJSTLUjI+ZGQDjMiGvthblVS1H/SNrIUdLNP4a2Q
6epxHT6NLUerSj5H5RUWoy04GAwAwpCFlo4kllqR7VERlqR6keh+ADIAAyAwAhMjyH6I3Hiw
o52N1ZKNmnqUHot9zqpZ/daR8Tiz5F7QFuwLDzxOrdOe+U27tHTmXliRaetIUWmiS6Ntl5EJ
6EQirWAAAAArWVYRT5V6Mp43IFtC1OtvISvSlxlH+Ff3kH95tZGk+pAIKDmVzis6Nj3cdLZF
IMma7K46dkKUs/hQ+k9fl3j8DPar7p9BR0IjIyIyPUj4kZCAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAKfmGarppMfHMeilbZPYJNUKtJWiGm+RyJKy/lsp8eauRcQH1ieEN0kl7ILqSdxk01O
2bbuloSE8/QjI5NMp6JLifNWoC3AAAAAAAA1bKsr7mBIq7SM3LhykG1IjOp3IWk+ZGQDlEyl
ybt0ZlHakZJiiP5JN6u2Vcj8Jp5yGU9NPOkvEVErUXVTfxSmU0xuayfM2j1Uk+pLQfmSZdSM
gG91AAAA6Go+CS4mo+BF7zMBWHcretpjlJgsQr+zQex+SRmmvhmf3pEguBmX4EaqMBc8LwJn
GnX7q1lHcZHPSSZ1s4naSUFxJmOjiTTKeiS58z1MRVyAAAAAAABq2NdAt4L9bZxm5cOUg25E
Z5JKQtJ8yMjAc6bdtu0rhMz3XrTBlqJLM1w1OyqfcehIePipyN0JfxI+9w4ijpjLzMlluRHc
S606kltOIMlJUlRakZGXMjIQfYAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAKdm2YSqdyLjuNx02OUW
xGVdCUf8NlsuC5Ugy+Flv/SPgXEBtYZhkbFIz7776rK7slE9c3TxfxZLvgX4G0ckILgkvaAs
4AAAAAAAAAAAKfkHbPFMglHZmw5WWh8fqtW4cWQZ/nNHlX++lQUQDmDdxK09KjKIlq0XwtXM
Ta4RdNXox8f/AAxajwOs7ttmaTq6J/8AvETZKCP7DZAfScd7tTOC3qGqSfNaCky1l7kqJtP6
wG6x2lZsFEvNL2dkKS4nA1KHCP2Gywe5RftLMgqr7X1tfUxG4FXFahRWS0ajx0JbbSXsSkiI
QbQAAAAAAAAAA+XG23m1svIS424k0ONrIjSpJloZGR8DIyAcz1f7RziJSlvYFNd2pUrVSqN9
xXAjPmcNaj4f6o/ygOmoWlxKVoUSkqIlJUk9SMj4kZGQDIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACu
ZnlbOJ1RSUMKnWUxwolPVt/zJUpfwNp8C6qV91PEBq4Riciiak3F88mdk1waXbieReVOnwR2
dfhZaLgkuvxHxMBbQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHlKix5sZ6HMaQ/HkIU0+y4k
lIWhRaKSoj4GRkA5zQPyO2t5Hwm1fU7jdos04jYvGajjOcVHXPLPwLiwo+afLzIUdLEAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAa86dErYciwnvJjxYranpDzh6JQhBamZn7CAUPCa+XlVsruZfsqaN9C
mMVr3ecSAr+2Uk+T0j4j8EaF4ijoggAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACJyXHazK
6WVRWzZrjyklotJ6ONOJPc262rmlaFESkn0MgFfwHIbN85uH5SslZHQbUSXiLambFXqTE1sv
Bwi0WX3VkZALsAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOcZRuzzK2cCYPdS1XpWGWLT8Lpme6NBM/zmW9
wvwlp1AdGSlKUklJESSLQiLgREQDIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACi9xKee
0mHnWOtG5eY3vcOOjgc2ArQ5MQ/E1JLe34LSXiYC2U1vAv6mFdVbpPw57KJEZ0uqFlqX2+ID
eAAAAAAAAAAAAAAAAAAABB5hkjGJ45OvHkm6qOjbGjp4qefcPY00kuprWZEA0sAxp/G6BKbJ
RPXNk4qxvJPP1Jb/AJlkR/hQWjafypAWkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
HOsYL+is0sMIX5Km69W6xr8LazURzYqf2VqJ1BfhWfgKOiiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAOeWpf1
f3IgUnx1eIoRbWJc0rnvapiNn+wklO+/aKOhiAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAACmdzKeZOx9N1TI3XWNvJuKok/E4tgj9Vj3PNGtv7SFwWSkt4d/TwbuvX6kWwYbksK/K
4klF/lEG+AAAAAAAAAAAAAAAAA1bGfHq6+VZS1EhiI0t95Z8CJKEmo/8gCpdrIEhGNqyGwSa
bHJ33LmXu+JKX9PQb/cZJBaeOoaLuAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAO
f9u/+gW2S4CvytVUr6jTp6fT7E1OpSn2Nuk637iIUdAEAAAAAAAAAAAAFLv+52PU09VJAQ/e
3Kfiq6tHrLb/ANsvUkNl+0oIK9Ivu6VwozY+mYzHVyJW6wlaH4kWxoj/AHjFRqHR5U8e6ZnV
spR8yitxY6PsLYs/1gNG4wu7uKyVUP5xcnFmINp9t4ozpKQfMj8iT0PrxAS0S37oUaUNkuqy
OK2kkk0aF10gkp4ESdPUaM9PEyAWGk7n0NjORTW7T+PWy+DcCzSTZOn/AHLpGbbn2K19gRV3
EAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABE5Dk9DisE7G/nNQmNdEG4fmWr8KEFqpSv
YkgFIf7hZZdo3YjjxRIy/gsr9ZxyUXRSI7ZKdMv2tBYivO4xmNlet5LZ5g5EsURVQNKiG0y3
6Clk5tM3jcNWii1SZlw1PxAb39OZAXEs4vSV+I1xjL/N9HQB6NtdyK3zVuWtWBF/y9vCTx/x
Y6iMv8wBItdzbikSX9cY+5GYLgu3qFHNipL8TidEuoL3pMIq/VNxV3sFuyppjU6I7xbfYUS0
n7OHI/YYg3QAAAAHy44hpCnXVEhCCNS1qMiJJEWpmZnyIgHIrPJrnuM87ExyU7UYihSmn7pn
yy7MyPRSYhn/AC2ehu81fdFEpUU1XQwyr6aK3DjlxUlsvMtX4nFH5lqPxUYI3QAAADAalpVV
t3DXXW8VuZFXzadLUiP8ST5pUXQ08QELByC67ZGhFo8/dYduJJzHTNybVEfAjdPm7HL8XxI6
8AV16NIjzI7UqK6l5h9KXGXmzJSVoUWpKSZcDIyEHqAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAKTm+eLoZDGO47GTa5PPQa40E1bWo7WuhyZSy+BpPTqo+BAKtVYqlmceQZDKO9yBziuyk
JL02PyRGeKWkF7PMfUxUWIzMz1PiZ8zMAAYAAGSMyPUj0AViXjUyrnuZFgkhFPbq80iIoj+n
z+u2Q0nglR9HUcS9oC9YTnEPL48hhxhdbdVqiauKZ8y9WO4ZcDIy+NtfNCy4GQirUAAADk2c
WDub37uBwnVt0VX6bmWyWjMjkOLLe1XpUXIlF53tPu6J+8KJlttpltDLKEtNNJJDTSCJKUJS
WhJSRcCIiBH14AABqAyAxwAABSUqSpC0kpKiNK0KLUlEZaGRkfMjAQGIzldv8iYxJ5R/0xeO
K/p9az1KDMPzKh6n/ZucVNeB+XwBXXRAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABWc6y1GH0
SpzTPzljKcRCp69J6Kky3uDaPYkuKln0SRmApeM48ukYkSrF/wCfvLRfzN3aKLzPPHyQj8LT
ZeVtHIiFROAAAAyAwAyAGAreS1FgmTGy7GCJGR06T9BOu1M6NzchPeKV/cM/gXofiA6Vi+R1
+WUMLIKwz+XmI3emvgtpZHtW0sui0KI0qLxIRUuAgM2yRGJYtZ36keq5EZP5Vjq7IWZNstl7
VuKSkBR8Uo3Mfo48KU568941zLaV1emyD9R9Z/vHoXgREQqJoBoWt5SUbbb15Zw6tt5RoZcn
SGo6VqItTJJuqSRmRdCAatdluKXEkoVRfVtjJMjUmNDmx33TSniZ7G1qVoXXgAmAAAAAABFZ
LRt5HRy6lSjadcSTkOQngpmS2e9lxJ9DSsiAW3t/kjmV4nAtZSSROJKo1m0X3JcdRtPFp08y
dS9hkIqzAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA5FJkf1X3FsLRZ767ESOpq0n8Jz3UkuY8
XtQk0sl4eYVFgAROS5NR4hTP32QyyhwY5pSpzapaluOHtbbbQgjUtxaj0ShJGZmAhcezyRf2
bVevEMhqGZCFuMWVpDbZjmSE7tF7XVLbUr7pLQWoKuO1ehnoehc+AIElRlqSTMi6kQDBJUr4
SM/HQgA+HDw6AHIA4lyAROHO/wBM57YUJHsrcoaXb17f3W57OiJiE+HqJNDunjuMB1MRXNe6
Lhz7rDMa5tSbBy0lp6KarWjdSR/4ymz+wXBumfUEAHKe6sCDZ9wO0cKyiszYzlta+pHktodb
VpVrMtyFkZHoZa8gXHja0FDUd9u2yaerh1vzFbkRP/JR2mN+jcYi3eklOump6agIeizbvHku
Az+4Ne7RsoqXLP06V2I8pVizWyHULNT5PF8upSG9qCShXEtT56EE5D7gZL3CuY1P2+fiUsVu
krsgtLazjKmuJO1QbkaK0wlxpOpJSanFqV7CICNrHu7MdipsW89R8lcUdvIoLI6uLLlx3nmE
JeS+0hlDq0IcaWlWi+R6lqYEdEr58a0gRrKEpSo0ttLzCnELaUaFlqWqHCSpJ+xREYI2QAuH
/eA0O3Lv07MMxx4j2svuRbuK30L5pBtPafvNJP7Q1XTRAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAa1jNbrq+XYPfy4jLkhz9ltJrP9RAOT4DGWxiNc+/xk2ROWktR81PTXFSFmf2rFRYwHLO7T
8evyntdcXSkt0ELIHSsH3eDLMp+E41BcdM+CUk6ehKPkoyBcdNsCWmumOFqX+7vGlRePpmZG
Rgj8xVtQ23//ADhD7slkdoeWVtYU+DdKsZCkofjvG23CNj1PRUhWhNKQpBqUZ6meoNdTvcic
eUxMttqKpmpuMRrGnLbIF3smtj1U4oRSybiRmzWl1xBKI17kJSo/KZmCYzeP2uYZb28OVSSM
pOwwh21l08eyVVNnKU9F1kmtLjadxbzSXUt3DkAsHbC8zsu38aNTQ28itK6zs666jXdk5Fdr
XGH9W4ZPm1IOT6SVEj1TPzFxA12CIqS5FZXNaSzJU2k5DLa/UQhwy1UlK9E7iI+BK0LXwBHq
ArGaunWlQ5KjUlUlvEdcUXP0JKvlXy92xwB2XUtNegiuXZafqd1qRCuUeisHEe92THSZ/oSK
iUAAFZyPEE5BkeI5Ccs454pLlTExyQSikfNRVRtpq1Lbt3btdD1Afc/EEWee4vmhzDaPHWLC
KUPYRk99QJpJqNepbdnp+B66gOM9rcCzG+7ZP1DWWP0tJcz7huzrVQELmNtOWDyHERJK1JNp
LyOe5tempmk+ILuujze2kiuuIl/28uE4zMYrI9FKjvxEzocmFE4RiW0pxtROskZkhaV8S4GR
gVO4Ph7GE1cmI3Nfsp9lLes7m3kklL0uZIMvUcUlGiUJIiJKEJ4JSRECLJxPiZgAAAi8e8nd
pen9vjx7/wDDmIIv/qMB1IRQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABVu5Ty2O3uUOtnooquYR
H4bmVF/2gK9Ttpapq1pPJESOki9hNJFRumA1LOrrbuvkVNxDZnwJiDalQ5KEuNOIPopKiMjA
VOo7T4LjLzthjlScWcmO/HiKVKluoZS82aDS2h51aEEeunBILVa7b9jsWosVxhGUUUZ3Iapl
pc3Y867FVNaUZpfNklkw44ktNHDb1A3Vuue12AZDbSby6o2Zc6a2lqctS3ktySQnYg32kLJt
xSC4JUtJmXQwKxZdscKtjqlS69xCqWH9LrHIsyZGW1D1Sfob47yFKR5E8FGfICp6ioKXGK1q
nx+C1XQGTUpEZhOidyz3KWZnqalKPipSjMzPmCJHQAAVXuWX/oHIF9Woqnk/tNqJRfrIB131
lfTvmOvoep9uzURXOs4T8r3KxOYfBM6vtK/X86TYkIL9CFi4iRAZAQeX5ZU4RQSMkvPWOFGW
y0tMVo3nTXIeSw2lCCMjMzWtJAIhvuVTpbgLsqy4p1WdoxSQWrSvcjOOyZCFOIMkrP8Al6IM
jX0PgCxLO5hRMZHPxmVIUxNraxF5NdeLaw3CW4tolm6Z6cDbVqXQgRX6ju9iNzPrIaGrKCxe
LNrH7WxgPRYNivQ1EmO84REZrSWqCWSd5fDqCxszu5tBWX0ejtINtBTLmpqotxJr3m652Ysz
JDKZCuHnMtEK27VHyMCLnp0BAA9gCMxRJyu6ts8gtUVtJGjOH4Lkvm7p+hsB1ERQAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAABA5vBVZ4bkFektypNdLaQRczUplRF+sBS8YlJnYzSzEnqT8GMvX2
+knUVEoAoNh3PqqPuXIwvI5tfT1zdLHto1jOkpjrdfdlLYUyRuqSgyShO7hxBYqrffdKsTj3
WysRMt8ksMbo3pEv0K30Ya1H85IkKNWiCaTvPZ8RmSU8wI8Xu+cqHRZ6e+ku7jD6lq8hy6SS
t6tmR3lm1tX5lONONrLRad58DIyMCLM53cpJmV4PjWN2NXcHkz8lq1+UlIfdiJYhKkpUSWlH
pqtOzz/5QIrl53zsKrt/PyGNVxpWQFY3cKrqt7hMqjUrjhvynlEe5KENN6q0++pKS5gRv3He
FxNtX45XTaCmnLpoV3aT8klqYitnPRuajMNoUlbiz0UpSt2iE6czMCLf21zhjuFijORNtNsP
JkSYE5mO6UhhMmI6bThsvEREttWhKQrqkyA1bgRVO5J78Mnwk8XLFcevaT1UqS+hoi/WA7J6
Reh6PTZs09mmgiqD3hjONY5EymOk1u4rOYtlpSWpnGTq1KL/AMFxZ/YLg+0uNuoQ60oltuJJ
ba08SUlRakZe8gR9agOe97qa1v8At3Mq6SG7PmrnVLqIzCdyzQzZMOuKIvBKEmo/YQLjw7zY
zZ5UjDYVa3MNuPlEKVPl1yzafixkNPJW+l1PFG01F5i5agYpd12jvJmTZ7T18yzlQ8hwpqrg
3t3Kcll86cx5fy/rL8xIJO01J6EozAqQtl5V3EqcSwz+j7LHn62yqp+QWVghpuHCRVKS4ooj
yFq9dTpp2N+mWhJPzaAPLuDGyDJMvqJeN0WSKuKq5iuts2yWzxlEdlzY9K0UtSN5taqaUj+I
Sj5EYDuStNx7eWvDUEYANUlqaj2pTxUo+REXEzAa/aFhc2BdZi6RkeSWDj0TX/7OMXy7H2Ht
UsveGq6MIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAZEZGRlqR8yAcawpK6xu3xB/g9jdg/GaSf
M4b6vmIi/d6ayT7yFRaAFN/oRp7uXLzuf8rMiSKSPTN177JOLQ6zKXIN3VZGnQ0q28OILVSZ
7Ly4uPx4sG0ix7qoySxyehlqi+tDQU9ayVFkR1Gnc2ppZoVtMtD0NIFSt3hGY5bgWV4neu0N
fKvYXyUF6miyENM7j1Up43VblkehaEki09oCRse3jEjJsFyCuKHBLE35L01tqOlC5RPwVRCJ
KkEWmilbvMBVQrOxcqJR59Em2zMqzytm0gU0k21kzWw7F1yQpG0z1NSnXNzqk/FtSXQCpeT2
1v6q4h5NiUyqXYKp4FHeQLuK49ElFXo2MSGltGTjTidVFyMlJ58gK6BRRrKLVR2bj5I5xEo5
J1jKmIu41GZemhalKLQtCMzPifEESICv2Ef67m2K46jzNxHl39iRfdaiFsj6/tPKLT9kwHXR
FeUiOxLjuxZKCdZfQpp5tRakpCy0URl4GRgOO4sl/HJ0zt1ZrM36UvVpHlnxlVK1aMqI+qmf
5K/cR9RUWoAAOgDAAAAAB7wFYy12ZaOQ8FplmizyHVD7yOJxK9P/ABEhXhw8iPFRgOuV1fEq
a+LVwGyZiw2kR47RckttpJKS/QQitkAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHLe5ENWMXsL
uNHSZwDbTVZUlJfDFUvWPLMv7hxRkr8ij/CKJQjSoiUkyUlREaVEepGR8SMj8DBGQGAABnoA
wAAMgPCbNiV0ORYz3kx4kRtT8l9Z6JQhBaqMwDtZUTHmrDO7hlUefkptqiRXC0XFrWSMorSi
6KUSjdX+ZWnQNV0QQAFRzzDV5REjTap9MDIahZyKWxUWqUrMtFsukXFTLpeVaftLiQCqY/ka
bhcmtnxlVd7WmSLWnePztn0daP8AtGV80OF9uhiomwAAAAAAAQ1/kUejKPGaZXYW1go26qnY
0N6Qvx/K2nmtauBEAsmBYZIx5Eu7vnkTMkuDSuzlI19NpCf5cZjXk03r+8fExFXMAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB5So0ebGehy2kvx5CFNPsuESkrQstqkqI+ZGRgONrYkdr5jd
FbrU5ikhz06C6WZqKDuPywpaj5JI+DLp8NPKriKi2H/8gGAAAAZAYAfLrrUdpyRIcSyy0k3H
XXFElCEJ4mpSj4EReICuU9U93RnR50lpbOEwHSfYbdI0LuZDStULNJ8SioUW5Ov8xX5QHYyI
iLQuBFyIRQAAAFWzDBarLksSVuO11vB1VW3cMyRJYM+Za8loP7yFapMBRJNplOIK9DN6xcqG
ngjJadpTrCi6HIjJ1caPxNO5PuFRM1VzUXjXr00+PPR1OO4lZl7FJLzJP3kA3jIy4GWnvACI
z5cTAadnbVdIwcm5msQGi+/JcS3r7iUep/YQCEj3WRZYfy+CVivQV5VZHatrZhoL8TLKtHHj
8OCUgLviGA1uLOPWb7zlrezUkU+7l6G8si+42RcG2y6IRwEVbQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAeE2FDsoj0CwYRJiyEG2/HdSSkLSrgZKI+BgOWysKynCNVYdrfUCeJY9Kd2y
oqdeUOQvUlILo259hkKPKuzXHrCR8g7IVV2JcF1don5SQSvAkuaJX70KMEWE0q0IzI9D5H0A
YAZURpSbi/KguJrVwSRe0z4AK1KzilKSddSE7kVnrtKvqE+uZK/vHi/hNl47lfYA36/t5dZU
61P7jLbbgNqS7GxOGs1R9yT1SqY7wN9Rfh4ILwCq6ihCG0JbbSSEIIkoQktCIi4EREQg+gAA
AAAAMiMtD4kfMgFSu+2WDX7xyp1OyiWfKbF1jvEfiS2jSYUQ59oojPCtye/ho6NFPW6kvd6h
KFoF2jjOnpYZRfy0dWznraSfv9MkhRK03a7BaN8pkWnafllx+cmGqS9r473jUYlFvIiSRJSR
ERcCIuREAyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACMuccochYONeVsewaPhtkNp
Xp7jMtS+wByGJ23pp/cO1qMbnWdJUUUJlMxqumvNtqny1eqlJJMzIvTZJJ6fnFFr/wDah0/K
rMr80eBSyI/84k6hUj1Z7M4YpaXLf528UnjpaTHpCDP9g1En9QVV0rKirpo6YlTCZhMJLQmo
7aW08PYkiEG6AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA0bq
3hUFROu7FfpxK9hyTIX4IbSaj09p6cAFa7Y1M2BjJWdujZb5A+7c2iT5odlHuS1/hN7Gy/ZA
XMAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABzzOFHlWSU
3btjzRTUi7yYy5FDjOasMK/276S4fhQoUdDIiItC4EXIhAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABHX93X43TTr61c9KHAZU++ouJmSS4JSXVSj0Sku
pmArfbmlsI0GZlGQN7L7JnSnz2z4nHa27Y0Uj8GW9En+bcfUBdQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHNZav/cfM01rR+pi+IyEu2Ky+CbbN+Ztj
wU3G+Nf95oX3RR0oQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAUbOsjsVSY+C4k7tyO4Qa1yiLcmtha7XJjn5vuspP4l+wjAWTHMfrcWpYlFUt7I0RG0j
Ueq1qPitxaualrUZqUZ8zASoAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADzfkMRmz
dkuoZbLmtxRJSX2mAhnM1w1lRodyKsbUXNKpscj/AEGsBuQr+iszJNbaRJhnyKPIadP/AEFG
AkQAAAAAAAAAAAAABVc1zJGLx40KBH+p5BaqNijp0Hop5wi4rWf3GW/icWfIvaZAM4ViKsbj
SZ1o+VhkNuspF5aGWnquaaJbbL7rLReVtHQvaYC0gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADxlLNu
K84k9DQ2pRH7SIzAflLCo+XyqeDlWeZ5kUSnyJ59UO4gS9keC58y4ymPKQaVbEHtLY78PRWg
o/TeL0ztBTM1r1tLu1INSvqNg4Tr6yUepaqSREZF0EEwAAAAAAAAAruVZtQYg2wm0eW5MmGa
YFXFQb0uSoujbSOJl4qPRJdTAUiVa9x8nM98hvDq5XwsRtkqxWk/xuq1aaP2JIzLxFRol28x
d1z5i3ZfvJJ8VSbaQ7KUZ+5atpfYQCTbxTFWk7G6OClJcNCjt/8AcA1JeB4XNL/eKGHr0W22
Tay9ykaGQDyYxq6otHMNySbX7OKa6wWc+Er8ux096C/YUQCcr+6DtW6zA7iQE0i3lE0xdMKN
6seWZ6ESnfiYM+hO8PzBFdHSpK0ktBkpKiI0qI9SMj5GRiDIAAAAAAAACr5hmsXF0x4MZhVp
fWWqKekjn/FfUXNaj5NtJ++4rgXv4ANXDMNkVUiTk+TPpscptEkU2WRfwozRHqmJFI/haRr7
1n5jAXIAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHw80T7LjKjMicSpBmXPRRaAK/jWFU+NYhGwptJ
zqxhp1hSJhJWbqHnFOKJZaER6ms+gCpkxedpdThtyL3CCPU4iNz06nT19IuKn4xfg+NBctS4
CjodVbVl5XsWtPKamwpKSWxJYUS0KI/aX6y6CDcAAAAAAFJzzOH6BcbHsdYRYZPaJUcGIszJ
qO0nguVJMuKWkfpUfAgFbx/GWaZ1+znSV219OLWyu5BF6rn5Gy5NMp+62nh48RUTnv8AsAAG
QGAD/wCCAfD7DEph2LKaQ+w8k0PMOpJaFpPgZKSfAyMBV4NlO7UPJcJbs3BXFEmRHWanHqU1
HoTjZnqpUTU/Mnm3zLy8g7My8zJZbkR1pdadSS2nEGRpUlRakZGXMjIRX2AAAAAAKPkucyE2
C8TwiMi5yXQvXJRmUOuSrk7McTy8UtJ86vYXEBvYlhUfHVyLaxkqt8isSL6pdyCInF6cmmkl
waZT91tPDx1MBagAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFBs8EsaawfyPtxJbrJ0hfq2VK
/r9Nnq6mpCeLLp/61v8AeJQo38b7g11xN+g28dygyNCdztJOMiWsi5rjuF5H0fmQeviRCC3g
AAAh8pyKDidBOv7DU2YbZrJtPxOLPyobSXVSlGREA5xitROjolZBkBk7kN4aZFo5z9FH9lFR
4IZTw9qtTFRW+8VPYqooWb462py+weT9bgsN66yoyE7ZsQyLmTzG7QvxEQLikr7gV9hk9n3Z
rY7l3AhogYZgNeyskfPWdpskylEtWqUkRqbaWvTykhYDoqZfd9FdJdkVmNfOpU2uO0ibPNn0
9FG6lajY3bk6J2mktFceQCjRu82cNdsonc+zxyrchWT8CPXVlfLkLlLOXPKGsl+s2lBKIuKN
FaGfPgBFsYzbMabLqLHM8pa+FEylb0ensKmW7J9GYy0b/wArJS823qpTaVGlxvymZaaAIp3u
za02b02LZEnH3EXth9JaiU1ouVYwnlko2FSmFtoI0L27VbdNhmXMCL5U5rh99YPVNHfV9jPj
ktb8KLJbdeQTaiQs1IQZmW1R6H7QRNrQhxCm3EpWhZGhxtRapUlRaGRkfMjIBE9vp7mI37nb
uW4pVXKQudiTzh67Gkn/AB4RmfP0TPcj8h+wNV1UQAABoXF1U4/Xu2l3MagQ2S1ckPrJCS8C
LXmZ9CLiYCiqscx7jas0SZGK4yvg5cvo9OzmI6lFaX/IQr/WOFv8ElzFFzx3GaTFK5NXRREx
WCM1uGWqnHXFcVOOrVqpa1HzUo9TEEsAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACHyLFq
HK4RQL6EiW2kyWys9UutLLktpxOikKLopJkYCpFG7iYPwgLVm1GjlFkrS1bsI8EPK0bkEXQn
Nq/zGKJ7HO4GMZM8qDClHGs2i/3imnoVFmtH13Mu6KMvzJ1T7RBZwHLc9f8A6gzejxX44VQ2
d9aN/dU4lXpxEKL9szX9guCV4mepnz6giBy1rL5FScXCXoEWxkK9JybaJdcbYaUkyU6221/M
cSem1KjJJ9QFRl9noMftvSYNjM862ZjMmNa0tw40Tn/UozhvG++2ky3JeUpfqJI+SuHIgWrT
jv8AXbzctOZop2jU2lEUqZUpZKUZGS1ufMknQj4bUp106mCOQZ9iNlhf/wDPFFhr85o7Cutq
SOViwk1NpdcuULQ4lDmhnt3lwPnoC56vTmF5zk2T1FxnlhWMRMZOU9VRqJEje/OkMKjFMeVI
/l+mhajQ0nd5j4qAVOk7O5pX1+FUMmZRNV2FXMW1OVCjvpm2pMKXudkrWWiHjJeqtN29XE1E
QFdtaiQ2XDdYjNNOK1JTjbaEqPXieppIjBHsArOdRZB0ZXdeR/UsdeRcQFFzP5fi837nGt6f
0AOsVVjHt6yHaxVEpiay3IaMuPlcSSi/yiK+rGzrqiI5PtZbMKK0WrsmQ4lttJe1SjIgFHXn
11kyjjduKdU1o/KeR2hLjVyPzNpMidkfuJJJ/jFG3U9uY31Bq/zCa5k92ye5h+WkkxYp/wDl
YpeRv9o9V+KhBdwAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEJkWIY1lbKWb+uZmG
3xZfUW15pX4m3U6LQftSYCtFied45xxHJfqMVPw1GSJVJIi/CiY3teT+/vFFSw+VaXGQZhfX
kRuFYHPbq1xmXvmG0IhNEWiHNqNSM16/CQIt4CPt72ooUQ13EpERNhLZrYRuEr+JKkGZNNFt
I+KtD014AH12o+uqxn5tH1ZMT6kqCe7eUT1fR9XXTbt3+XmAhqfuVguQWyKOmvGJc571PlW0
k4SJHo/zPl3VJJt7Zp5vTUrQFjYey3DpWP2mQyZ0d+lpHZCLWW6g1tR3YC9HtyVJM9zSi5kX
PkCJCPkFNLtU0ceYhywXCbtUxdFbjhur9ND2plptNXDnqAiofcXBrChn5REvojlLVvuQ51nu
NLLb7ZklTe5RFuPVSSLbru14agsbWN5jjOXJlHj1gmYuEpKJsc0OMvsmstyPUZeShxJKLikz
TofQETgBsQ7q06RGhwjQtJ8jSotDL9BgKf21V3MssVaoaeRXUtdTSJVWm2eJcyY4mM8pBGhg
9jaDIuHnUv3Aq71/a6gbmN2uROycotGj3Nzbhz1ktq8WWCImWv3EEFF2SlKSJKSJJFwIi4EQ
gyAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA43hmu7JiV8ZX9hv8Afqj/ALBU
WcBy3vpXWNpS4jFq3H48g8uplFMjNE85GIlO6v7FpUjRGuvnLb4guKdd4Xmrue5fVN3ky8sL
Xt7KhVlvLjx4qW5Ds0yQwS4rbbep8+Pm4+ADGFsU2Ru4NQ2uVZCzZY1Jhy4uKSqVmIUGVBZN
BtLfZhIJLRJ3I3ertWXUzMBXpWI5fJ7Pd1JUa9soUdyxydaMXbgRlolJOQoy2rcZOQZPF1Qr
9kFWDJa/J7LuRWY1RsyYhZJhlfVWV2htZIgwkSlOzVE5poTymy9JtOuu5evQEQL+KW8Gisl0
sSdBqMZ7lSZ78euiJkSG61iOlhmRGjPIWl9LCjSsi2K1ItS4kCunduY9Fc5dZ5nAy21yex+m
s1Ut2fXpgMkwT5vNlqmLGJxxKt3iaSME11QEZLmQDw7Qf/jMjNPwHkNnt8P53H9YaroggAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADkFQ2dfmebU6y2mqazatF4tzGSIzL
95AqLEAz5k+Jalp9gDGp6beOnPQB9b3DTtNRmnonU9AGNytSVqepcj1AUyd3KrWrmTjtHWWu
SToTyWLMqiL6kaI6rQ9j8l1TbKVpIyNSSUaiLmQLFzM1a/EZ6cCP3eAIKWtXxqNWnLUwHzoY
B6jbKVPuntbaI3HFHyJKC3Gf6CAOzUd1GBQ57xbV2z0m0Mj56SnlOFr9hkGqvwgAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAADlvcFj+n8xocv8AhhWKTobdfRBuq3xXFe5w
tuvtFwVfvJkVvjGEOSqWT9PmTrCuqCtDIlfIony0R3JGitU6oSo9u7hu0AxBSK6Z237jYLWU
93a2cDLJM2suKu5muTzUceKqSmc0bxmptSFJ2uEjRBkrkAp9XkuSOdtsKsF20xcqX3EKukyT
fcNx2J9TlN/LrVrqpvalKdh8NC0BWzmuRZFFi99ji2kthdO7RpqDbfcScT1mWjcJjQ/4e8zP
dt5gj3fy/I8i7tYRcVk+RFxORcT6GshNOKQzZ/JwXlyZjyS4LR65E2zrw0QavvAKpjcG8rOw
dn3Lj5TZV+QUTttYoitSNlemRGnuG9HlRdNjy31EZOKc1XqotpkREQL1L5p3BzaszPKm6tFg
zXv49j0qxnx0HLbx1iT8wuZNRENW5bu3yp2JPincrgnQwnMgzNjAcoxhdZYzbyoViEtyphrl
OSV2896ZFahKUpZn6jrqnNN5/Ckz5EQIl+yLuUon9wKrL7Z63say6jtuuOuKW004/XsyXmo6
T4IZS44okJLoQGrnnT8hynbx2vP/AKjkz6aiGRc0od4yHPcholHr4mQI63WwI9XXxa2KkksR
GkMNJItPK2kkl/kEVtAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAislx+B
lNFOoLJOsec0bSlF8SFc0rT+ZKiJRAOTVrbd/W2vbvPIrcywgN/J28WQnVufEVwalILqlwiL
Uy4pWXQxUemNdtsTxWyTdVrEmTZNsfJxp1nNkz3o8bXU2WFSVr9NB6FqSefUFqBc7DdunEJa
Nq0bZblqsmYrVvPQy1LU4p03mm0uklC96lKI0lw1AqRY7Q4OzS5DQLjy5MTKvS+urlz5Uh9/
0CIm/wCO6tTidpEReVQFTf8ARWNEeNG3CJosRNR4+hpa0Ij7mDjH5SPRX8MzLza+PMEQ03tF
gVjbv3EqvdV83KRYzqxMuQiuky0GRpkPQkrJlbmqSMzNHE+J6mC1YWsYpGr20yVMbWxuYjFf
ZOrUpSHY8bf6aPTM9paeovXQuOvEEQVd2pwWql41NiVqjexBh6LjpvPuulFafUalESVqMlbd
T2GrU0lyBanK+hosdlXt3FQURy6kFZ3Ul1xRoU40wln1D3HohJNoLXTgCPrt1XPZRdO9yJ7S
m4RNqg4nGdSaVFFM9XZaknyVIMvL+QiDVdTEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAABTs6wlWSojW1NJKtyOq3Kq7E07kKJXxx30l8bLn3i6cy4gKpT5KUyc5j93G
OnyKMndJqnlapcL/AFsVzk80fQy4l1IVE8Ae8BkBgAAeE6dDrIbs+xkNxIjCTW9IeUSEJIvE
zAQVZSWHc91iTPYdr8KbUl1MZ9JtybhST1SbiD4txSMtdp+ZzroQDsCEIaQlttJIQgiShCS0
IiLgRERCK+gAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAQeT4hQZfER
Eu4pOmyrfFlNmbciO50Wy6jRSFe4/eAokjHO4uMalBW1mNaj4EPrREs0J8N56MvaeJ7DFqI9
XcClhK9LIIthj7xfEiziOto19jqSU2f2KAbDefYO6nc3kddp7ZKCP9BmA8He4+DNq2N3bEpz
o1D3SVmfgSWiUZgPVi5yu+0bxTF5JIXys7zWBGSR/eJtRG8v7EfaAnqfte27MYuc5nHkVgwo
nIsU0elXRVlyNqPqZKUX43DUfhoFV0MiIi0LgRciEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHyvZtP1NNvXdpp+sBASf6G9T/fPpXqa/wBr8vu1/eFElX/R
dn/SvldvX5X09P8AQEG+AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAP/2Q==</binary>
 <binary id="i_016.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_017.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_018.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_019.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_020.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_021.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_022.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_023.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_024.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_025.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_026.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/7QAsUGhvdG9zaG9wIDMuMAA4QklNA+0AAAAAABAAlgAAAAEAAQCWAAAAAQAB/+4AJkFk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</binary>
 <binary id="i_027.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_028.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAiMAAAEDCAYAAADnbgQaAAAACXBIWXMAABcRAAAXEQHKJvM/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</binary>
 <binary id="i_029.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_030.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_031.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_032.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_033.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_034.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_035.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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==</binary>
 <binary id="i_036.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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=</binary>
 <binary id="i_037.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_038.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_039.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA
Af/bAIQABAMDAwMDBAMDBAYEBAQGBwUEBAUHCAcHBwcHCAsICQkJCQgLCwwMDAwMCw0NDg4N
DRMSEhITFRUVFRUVFRUVFQEFBQUJCAkQCwsQFA4ODhQVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUV
FRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUV/8AAEQgBWAHXAwERAAIRAQMRAf/EAJgAAQAC
AwEBAQAAAAAAAAAAAAAFBgMEBwIBCAEBAQEAAAAAAAAAAAAAAAAAAAECEAABAwMCBAIFBQ0F
BAgEBwACAQMEAAUGERIhMRMHQSJRYTIUFXFCUiMWgZGx0WJyM7N0lTZWCKHS0yRVgkOUF8GS
olNjgzQm8HNUJbKTRIS1djcRAQEBAQAAAAAAAAAAAAAAAAARAUH/2gAMAwEAAhEDEQA/AP2z
3AzOJ29w+55hOivTmLYLRFEi7EdcV14GREeoojruNOa0FYx/u1OuWbQMFyDDLpjM+5wpVxgu
znoLzbjUQmxcT/Kvuqi6uDzoOmaprp4+igKqJxWgUBFReS60BFReXGgUBVROK0CgUCgaprp4
+igUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUHNMy7tTcIW43O64TeTxm
zmg3TJGihK223w3Ptxuv7w4yGvmJG9eC8F0oOjsPsyWGpLBo408IuNOJyISTVFT5UoMlAoFB
83Jrt1TX0eNAVUTRFVE15UH2gUDVE50CgUCg5J/UTIGXg8LDGCRbjmN6tNngM6puJPfW5Mg9
PotssmRL4UXGnlz5j/UPg7sRBfeDGMiJltFTQjR2Iojw9KpQckS249J/pzk965d0fHuQLb0/
7Se9PJNavgSFELcLe/QQRxEje7bdu35uvGguMKw2XO+/2SWTPtX0LF7DOTGHZDgRnJK9cXnS
YEhRxWd21NdUHdrz0WgqEe7SGrOxga3uW327d7kyMZG9pLd3/CQidcLek3dvRkpmsbqb9dqb
N1B0PurjOM9vcYslhxRr7L4/lGT2q25lMt7zjBBBe3iuru7VlHjFtk3BUV0NePGg1LhBsvaz
uzBs3b1VgW64YxerjlVhYdccjMjBFsoU5WzIkbcMyNrcmm9OeulBzXAZN8Dt7b+wqzH/AHvO
GLPerXOJ01eCx3WH77dVE9ddGnGHmk48OsFFbeO3S+5hG7PYlJgRb3aX8NO4NWS8XJ63xZ9x
jPNxj6htsyFkHHaTcLJpp5lPmlEWbLLDlOMdmLxguQmw25k+UwbZh1ohT35xxYkydGcWH7w6
2y4QsoL5Jw8rfDklB5esFoxDI+/Njxdj4db2MKhyI8RlxxQB1yLOUjDcS6EuicUoK7LvF4zN
ntVkzUl5rG8dyPFMdsyA4QjcJxbEuUo9FTe22oJGb3apuRxfRQO7l1i3KyZb3XwyzQrM9jV+
GAzlsu6Sgu0i4QpjUZ4I0UUVsWSVFDpOOIhhqWxOFB0XMsZxrOu+N9g36IF1j2HCmHljk45s
jS35sgmyVAJNDJsVXjx0oKHh0nK3bR/TR9mpMf4o/Y7wW66k+cdxEgNKSuoySGS6ezx50HX8
Z7hdx8wg323Wa02QMjxS9OWS9lImSvhryCwD6OxXWmTc3fWCJtmPkXVFWg6haCu5WyIV+bjt
XNWxWc3CM3I4u/ORonBAlH0KQotEbtAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoF
BxH+om0T5uE3nJxyoGsfsMUpV1xGSLSW+6rEInCiyJLWySPW0RvYLm1V0RRXVUouKpnsyx9z
ZVziw8UhJOx3G4Nyu92v1ykwBtQT45ymGorUYSXrNpqpPaNoKoibl00QNIZxdzMJ/p6xvJXS
u02/uN3e9g4ZIUiHb7Y913X9ioqoRm2iqvMloK9eI42Ds53btlgEmGbX3DjxrXFF5wRbbGbb
djQmqkQgqrp48+VB0SVc86uHf3CmMrtkXHNbDkPui2+5HcANf8tq44jkeMIq3wUdULX1UHI8
dhOBA7YXr7OdZ1zN4MU+55TVN6+ij74k90Xl94Ft9R12l5PL5fLtorJ3XgvP2vvdPWwrljts
mPmzn7kvpFaFJtpwbewy8uu6GKoilH4Lu83m1oY/Z1uVVtERVXVVjN8f/LSjL8YR8HxZj+l7
F+4DVvQcnem2knb0jr3XJXL62ySqu/TiC7V4cqNOtW7HcZ7l9yO57Pc/WW7jMqNDstskSXWG
rfajhNvjNZEDBBN5wnFJ/mm3RCTSiNntLfu7l57WY7Nx74XemxO4xgu2RSpbUiXDjTXGYL6K
wy7v6jAiqmWilwLjrQd2a6qtB1kFHdqdRAVVFC046Kui6a0R7oOa5h2bxvPc+t+VZfDiXi2W
+0P2xm0zGVc2yHpLbySBJV0TQAIOWvGi1HSP6fcCt+Q4rkeE2W347MsF0S4S34zGjkiN7s8y
UdCFU0RScA+PDy0KthdrO3BZKuYFi9uW+K6klbiscOor6cEe0029X/xNN3roiqTuzNryXudk
+U5lbLfd7LdbbaoltYfRTkMvwyf6pa7U2ISOimoHx4otFq+lhWIFjKYYVjgrjqNe7pZFjt+6
dNF129LTbz48ufHnRGhaO2Pb6xWW4Y7a8cgsWq7cLnAVlHGpKIm1EdFzduRE4Ii8qD1YO2uB
YtAn23HsehW+NdG1ZuQMtIhSG1FQ2OGupEKCqogquieFBIxMTxmDJt8yHaYrMi0wvhNsfBoU
OPC8v+XbLTUW/IPlT0UEZO7Y9vrnjsLE5+OQZFltpb7dbzZFQjEqqu5leYLxXiKpQUX/AJNd
rczn41crPEtc3E8aC8xPgrLXUYOfJeZBx7ehcHWjjmBKuparz4UVKW3sThVizNchsFshW61y
7JMsV4szLKoMxJTrRobhbtFQQAg0VPnUKujeE4i1abRYWrNEbtlgeYlWWCDQo1EeiqqsuNCn
ASBV1RaIiLh2h7YXW53C83HE7ZJnXVFS4yXY4ETyrpqReG9dE1P2l9NBPW7FcctD12k2y1xo
r1+eWVeXmm0E5bpDsU3i5ku3gmvKghLj2n7c3a12eyz8chuwMeAmrJGQVAYgEiCQtKCoooqI
iKmvGgsFix+x4xbW7Pjtuj2uAyqk3EhtC02hEupFtBE1JV5qvFaCSoFAoFAoFAoFAoFAoFAo
FAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFBSZPZ7tdMvp5LKxK2PXRx/3x2U5HEt8jXd1iBfITmvHeo7t
fGg3r523wLJrzGyHIMdgXK6RARpmbJYEz2Cu4QLVPMIquooWui8UoKaX9PmATMtl3y8WaBPt
Y2u32ix2dxjy28IZvm50y3aILvVHgiJ7NFraxzsbhmPXPKwZtsJccyQrU8GPCxoyzItqmfWX
UlQiJxQPXRNFHxoVerli+P3iezdLnbmZU2PGkQWJTg6uBHlogvtiXNBcQU3fJRGJcPxdbdZ7
R8JjJAx92PIskRG0RuI7EFRYNoU4CraLoNBjLB8RKxXHGCs0UrPd3H37pb1bRWpLko1ceN1F
9ojJdSVedBOg2222LICggAoAinJBRNESggEwXD0xqPhyWWL8Aik2ca09NPd2yZeSQ2ohyTa4
iGnroNbKO2mAZrMj3DK8cgXeXGDpNSJTImfT13dMi5kGvHYWo+qgs0eOxEYaixWgYYYAW2WW
hQAABTQRER0RERE0REoMlAoOad1e56dtrxg4zX4cOzX+6PQb1PnbkRhkIbr4EBIQoJK4IjqS
Kmi0VEY53lDM8p7gW3GLpZ37JjVqt8y1Xtwj93STKCQr3vTqGidNtWh127VRNeNCInBO9d2u
ubS8Olzrbl4O2WRfLTc7BElQRNyK4LZxdspx4HEPeKtutuaeCpQiAsXfPMbhKwCXKvmOOP5d
embTecIjRnhuVoB1p5w0eNyV1Oq0raAe+MI6rw4aaiOv94swumAdsslzKytsPT7PEWRFbliR
ske8R84gQEqcfAkomKk3lvdXHu4GBY5lM+xXO25idwbd+HW+VEfYWHAKWKobst4V1JERfLyo
qBsXcbvdleEXjPbLHx9hiwy7qy3aJDMonbo3bJLrZKLwvIkZSANoag5qabl0FdEDLef6hIty
n4/bMfvFqxdq7Y/EyeXd8gbdko23OVUjxGo7LrG93ykrhK4iCKJoiqvARks3fe/5PYMYt+P2
2C7l+SXe42MHjJ5bS2NoQnJVwD2XXGSaQDabRUUlNBUk01oRV+y2Z5Zg9qsMPIG4NyxrKMrv
VjCdEacjy4d0duEogVwDccBxh82zRNu0m9URd/OhqzWPPu9uY49kmTY4zj8ZrG7pd7fFt8tm
W45dBtklxvTqA8KRtRFARdrmp6loI8KCQt3dzJe5M7HbN2zbhWxy6Y7Fyu8XS8NOyhhsTHCZ
YjNsMuM9R0jbc3EriCIjrxVUoIm8d98lx3E707f4tuiZDiOT2vHcjdHqlb3Ic9xk0mMoRoYI
Ud3dtMi2Ei67koRYIXfbH753NZxvG7tbrrjjGPT73d58Te+8w9EfaAR1bVU2q2RFt2KS+FCL
/iWeYrnLcp7F5xTQhEASVKPIY2q4iqPB9tvXVEXlRFjoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoF
AoFAoFAoFAoFAoFAoPzbn3fDMrGvcKSzdrBjL2Fm6lmxm8x3XbheWm2RcCQBLKjp0niVRb6L
bnLiuvCixdXM8zrLcq+xWB/Dba9a7TAu2S326MvSm23bkJFHjRozTrKkSiBGRm5oKaJoq0GO
993nMB7g49iHcO62mBAn47JuU+7bHI4HcWJTLIgz1HT2tkBmW0txcPaoNOxd45uU4jmuTQb5
YLVAseRv2i03+4C6cEoDYMkLhCLwK66SuKgoJihLpwoRGY/31yWZi3ch1iDGyu9YKzHk2560
xpcNm5tS2VcbVYr/AFHgJtQPqIKluFNQ50I2ML7sZDdO5GM4q7lWN5Xb8gtU+5SzsEc2jgvR
Ojsb3LLfVULqF+kAS8vJKEXTvD3Ee7aWewXtDisw5t/t1ru0qchdNiFJIuu6iiQ6EIjqirqn
qWiKenezI3cLndx4dvhSbVfbjDsvbi0IapJlPTH0jNSJ7wkQtC4Zb+kIbwBPMu5dELE5CzDu
Fiec43iXcRy03OHmAymrXdLPHfiLFnxGVklHdafef6jZtiXTcQhXUdCHjQVCx9y+9+S9up/c
21xcfbi2dy5L8DdalK9c2bZJeadIH0eQYxELSo2Kg5qSaqqIuiBL5t3euMey2TJMYyWw2li8
2Zm922y3aHMm3CZ1W+qg7IbwE0ztURVzploWtCOldu8ubz7BcezNuOsRL5BYmlFUt3SJwEUg
3cNUEtURdONEWagp2YYKuVZJhd/SckVMRuT1zWOre/3jqxHYuzduTZp1N2ui8qCqZh2PZy+d
3BkSLycRrObbarcANMCRRDtRuOg4u4tHRMjTc2qJqKKmvGi19hdrs4LL4ueXvLYkm8wrHOsU
GPDtixoTCySbNt8WyfcNVE29xoR6FwQdunEPEbsPabfZ8AgQZYBNw67sX253hyOJSrtIBl4J
BPObkJCeceVxSUi000oVce5+FF3FwG/YSM34ct6je7JNVvq9LziW7ZuHdy+klEYL9gZXrLsF
yhJ6Mphhz3Ci9Ld7z77CWHpu3Js267uS68qDiPaXBe4WRdtrxaLTl42Ox32839m4Rnrb1p0Z
o7i+26kGQrrYh1R1XVxo9qruH0UV06b2jm2S62jIO194Zx6ba7PHxp6HPiLOhTLdEXdGF0Bd
ZcF1pVLa4DnFFVFRaDeyDtxfMmtuOT7hkQRc0xeW5PtmRwYWyOhPCTTrBwzePew40XTMeqhL
ohISLRHMOxfbm75FbLVf8xu6PQMZyO+3C04/FilGaK5fEJLazH3HHHDcQd5qy2iCg6oqqa8a
LrX7V4b3EvuJZhBsGXBYLVecnyRiaxItvvEuMBXB1s3ILyutoCujx+tbcQS8w+ig6M92ckY9
PsF67XXhvHp9jszWMmxcIqzoc22sFvZF8AdYNHWjUjFwDT2iRUVFoVpP9h1k4zJt0zIDmX27
ZHb8ryC/PRhRJL8F9pwWW2ANEaaRtkWm03FtTiu5aFXOXgqye6Fs7jJNQBt9ml2Vbd0tVNZM
hp/q9Tdw29PTbt4686IuNAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoOQ3n
sbGyCxdw494uDUu/Z2UgG749FRwrdEVpGYsZkSNV2MCm7gQ7jUi4a0Wtuf2tyG25HHzLAMiY
s93dtkWzX2NcIRTINwahIqR3SbB5lxt1vcSIQuaKK6KlBLQ+39zXPrL3AvN4amzbbj8mwTGW
YvQbfdkyWZBPgiun00Tpbdnm5+1RFUuXYqa81cJVsyBuNdCzMs8tDr8PrRmn1YFhI0hnqiro
bUJd4kJIuipyotei7NZY83n8uTmn/wB47gRLdClXKLC93SCERHGnUigLyqiE04ot7jUhLzKR
cqFWGN2islqzbFMpx4Y9qhYva51oC1R4wj1hl9FBNXBVPY6XiK6686FSncLBvt3Gx+OsxIY2
O+2+/Fua6qPJBNTVnTcOm/XTdx09FEU68dgrbcpmXNwbodotWTvW+8RIUJkQK2X63mhjcY67
tmrm1tXG1DzKPPjRalrN23yiXl1nzLuLkjF9lY2zIasEG3QFgRWnZQdF6W6JvPk48TeoJoQg
CKuicaDk/aLAO4GT9onbHCzBLNj1/n3xm5Q3Ld1LhHYO6SWnm4clXQEBeHVdXGTUFJVFeWgd
Ed7MXa05FPuWCZE1YrbebPb8fuMSRASY/HjWxomGFgvK6CNl0zVFRwDHd5tNaFXbtthxdv8A
A7BhRTPf1scRuF77s6fV6euhbNxaa/LRFqoKTn/dPHO2zQysliXRYXSR564wbdKlxWUVxG0R
55kCACUlREQl1Wgwu91rO1aY11+BZIay3XmWLcFiuCzF6CCRmTPS3CHnTaRaIXzddKD3K7u4
PGwaN3DbmPTLJLeaiMFEjPOyCkuv+7Ix7ug9VHEd8hAo6oXChGlE73YTIt2VXGQFzto4ZGZn
ZBFuVulRJLLD4GbZIy8AmW4WyVNEoRf4stmZDZnMKqsvtC+2SoqKoGKEi6L6loKh/wA2ML+w
MXuX7079npjjLLEnoOdRSkS0hN6tabk1dJE5cuNBjyvuziuFznot+YujUWGjS3G8tWyY7bog
vaKJPywbVsR4puVFVB+dpQjYyTudjWN3WJYFCbeLxNjfEGLVZYb05/3Tds94NGUUQbUvKJGS
bl5a0ElhWZWTPsdjZRjxOlAlG80HvDRMuicd0mHRID0VFEwJKCJufdjB7M3lTlznlHHDXY0a
9bmnFVH5bIPsNMiiKrxuI4KCLaKqkunOgx3/ALsYxj0iDbZEe5zLvPiDchsNtt8mZPZirw60
hlgSVoUXy+fTUtUTVUoPEzvP24g4zZsxevIrZL7K+HwJwNOknvO1wlacBB3gaK0YKJDu3+XT
VdKEZ8Z7q4plF0nWFgZ9tu8CP7+7abvAkwZRxFXakhpp8BJxvXhqGqovBURaDxj3djFcivzO
NNtXK13KYy5LtbF5t0u3+/MtaK4cZZLYb9iEikPtInHTShF5oFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFA
oFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoITK8ibxm0HP6SyZTpjGtsIV0KRKdXa00PyrxVfAUVfCghgc7rk
AkbVhElRFIf82ui+jXdQfd/dX6Fh+9L/AL1A391foWH70v8AvUDf3V+hYfvS/wC9QN/dX6Fh
+9L/AL1A391foWH70v8AvUDf3V+hYfvS/wC9QN/dX6Fh+9L/AL1A391foWH70v8AvUDf3V+h
YfvS/wC9QN/dX6Fh+9L/AL1A391foWH70v8AvUE9DXI/grqz0hpeNjnRRnqe69TRenu3Lv01
03caCj/1CWe7ZB2eya0WOE9cbhJCKkeHGBXHXFGYyZbRTiugoq0XER3WmZc1l+OxCZyFcJch
SjuLmIAZTjuYm2kdqQbH1zUdW1Ndzaiin7RIlBzLGcRzNcCsuAO4xdokq59wZN7lPTvrRgWu
DdRnq7JlESoZuggi2qKXVLVUXgq0Fi7g4llM+V/UIcGzy5CX/HLPFsatskSTXmYkoHG2NPbI
SIUVE9NBsdv7Zemc1xY8Kg5RbMdYtclvNmskOeMN133cRijFZuhk6j4vIu4mRQNnDjwoKE12
by9v+niy/X5Od7am2917Czd1itiN8bM/8p09yCDaK97XDTdQT3dqJ3AyZe52O3e1ZVPfkRX4
mB26xK4zZHobkJNHZLzRALjvVU+o0+S68BAF1oLRGwvKL7nWJO2orlh3wPEobF/yiM0CPTTc
VOlbECY26wXQJDecImiIFJBRU1WgtP8ATrYrzjfaq32i/wAWRDnszrsTrUwOm8QuXKQ4DhDo
iJ1BJDTRNOPChrmeQ9r82n5/3M7hWFJjF2sN0t16w62S2gctV2ej2dppzVpwFUnF0Nht0DRW
iXhxoLPbLxfMR7h3vuHdMQvU21Z/aLM/HW3QnJc22S4LBg7b5UcERwNVc3Ce3Zu3aqlBQL/Z
8kxXGcQv92sDg3DIO6v2pj4m2bKvsMymnybj6qSNdfaHVUd2nULTWgvN7fzTPM7aznCsZn2k
8Oxu9x7ZJyCKsArhdri22kaKDL2hky2TW4zJEDcqIi+NBWcXtOT3juF2qyF+2ZjJetjlxLLL
rk6OtsMSpNsMFBmMqo22HU1Hey2jfsjuKg/U1EKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQK
BQKBQKBQKAqoiarwROa0FDsKfbXJDzB5N1ntKuQ8aBfZec12SJun5Sp02l+iir86qL5UCgUC
gUCgUCgUCgUCgUERf7pdrWw05abO5eDM1Fxpt4GVAdNdyqfOggPtdmf8kSP+NY/FVgfa7M/5
Ikf8ax+KkD7XZn/JEj/jWPxUgfa7M/5Ikf8AGsfipA+12Z/yRI/41j8VIH2uzP8AkiR/xrH4
qQPtdmf8kSP+NY/FSB9rsz/kiR/xrH4qQPtdmf8AJEj/AI1j8VIH2uzP+SJH/GsfipBA5KN6
yt6xv3fBppHj1yZvVu6VxYBElMAbYKeieYdHC1GkKmnM9vFucju5Di8i12915uO9cSktOgyr
pIAkYgmu3cqIq+FIL1UCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUFLzabKus
qLgVndJuVdgV27Sm10KJbUXa4SL4G6v1Tf8AtL82qLZBhRbbDYt8FoWI0VsWWGQTQRAE0RET
5Kg2KBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKDSu9riXq2S7TODfHmNEy6PqJNNfuc6C
BwK6S5Nsesl2Pddcfd+HziXm4Ipqy/8A+Y3ouv0taC10CgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUC
gUCgUCgUCgUCgUEbf75Cxyzy7zcFXoxQ3bB4m4artBsE8SMlQRT0rQQ+E2ObBjSb5fURb7fD
SVcdOKMiiaNRgX6DI+X1rqvjQWqgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgo+Tf+
2MntuYh5YU3ZaL96EBwv8s+v/wAtxdqr9Elqi8VAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoPLjjbQK46YgCc
yJURE+6tB8bdbeBHGjFwV5EKoqffSg90CgUCgUCgUCgUCgUCgUFDD/3xl3U9vH8WeUW05hLu
gpoResIyLtT/AMRV+jVF8qBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQaV3tcS92u
XaJwb481omXR9RJpr8qc6CBwK6ypVrest1PddrA6tunkvNxATVl75HG9F19OtBa6BQKBQKBQ
KBQKCLveR2THWQevM1uKjq7WQLUnHF9ANgikS/mpQVa6d2LDbrc/PGDc3ukOrQrBkAJryRNx
B5U9KlySrBkhsdwr/FYuHx232uPJBHWm7dHSUqASaonVeVRL5UFKDOtn7ixFUIWRxJrZcN1w
hIjgesVjkCL91KD4z28hz3ffcylu5HL+aEn6uK16mo4aAnyrqtKNe74DarTEkXjEjLH7jEbJ
9s4pKkdzppu2PMquwgLTReGqc0oNXHrVkWbWiHf8lvciE3OaR5uz2g1jstgScEJ1PrHF9arp
QSadrsNVNH4j0leanIkvuEvyqR0pGGT29ZtKJcMGfO0XFnzIyrhnElIn+7fbJV4L4EnEaURO
MN3vORlS8ivUy0zobxx5eN21z3dIap7Im6Kb3dyeZD12qnKgm3MQv9tJJONZJLRwfah3Ylmx
nETwXdoYfKBUHz37ukHtWi0OoPBUGU8G71pqC6UHpc0vNuVUyDFZ0cE0T3mAQTmvlXZsNP8A
qUgkbRnGMXuSkGHPQJpJqkGSBx31056NvIKlp+TrUFhoFAoFBVM3vU6MzFx2wntvt9Io8I04
+7Min18ok9DQr5fSailBNWKywcetMSzW4NkeI2jYa8SJeZES+JEvFV9NBI0CgUCgUCgUCgUC
gUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUFHyX/2xlFuzAPLBnbLRfvQgmX+WfX8w12qv0Sqi8VAo
FAoFAoFBE5BkVtxqD77cCJVcJGosVod7z7pey20CcSJaCvNwc7yZOvc532Ygnxbt0FBcmbfD
rSDRUFfU2nD01RGWa1RcYz9+PfHn7g5dY7aY/dbk51iBWkXrRRMk8pKvnRPFKDpKohIokiKi
8FReS1B8BsGgFtoUABTQQFERET1IlB6oFBy7OcpevVwjYdZhL4ZJns2vJbwBaI0jwkSxmV+c
Zbdrip7KL6ao6ZHjsxI7UWMCNssALbTY8hEU0RE+RKgy0CgpOTtJY8psWUxtG/fXhs12ROTr
TyETJFpzVsx4L+VVF2qBQKCByzH7RfbPLauTAqTbRusSkTa6w4AqQuNmnESFU1TRaCn4xiVz
uuL2vI28luTeQTIzUk57jquMEZChbCir9V0/DRE19etUWTH8qmPT/s3lERLbfBBXGtiqUaa2
HAnYxr6NfMBeYfWnGoLVQa1wnw7VBk3K4OixFiNk9IePgggCaqtBVcJgTLg/Kzm9tE1PvIiM
CI57UO3iurLWngZ69Rz8pdPCgudAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoN
K8WqJfLXMtE4d8ea0TLqeok01T1pzoILArpMlWl2z3YlK62F1bdPJebnTRFae/8AMbUS19Ot
BaqBQKBQfDMWxUzJBEU1IiXRET1qtBxDu13clQZKYrhUxpJSh1Lnd2lF33YS4C23zHqlz4+y
lXMRVuytwBc5RLy8/cpUplxIkma8b5NO8yIENVQVNOCqlXR+k2ZcWS481HfbdOOXTfACQlbL
TXaSJyXTwWsqj8kx+JktpetkpVBS0cjSQ4OMPBxbdBfAhXjQb8JqQzDYZlO+8PttgDz+m3qG
iIilp4arxoM9AoNC+NXN+0TWLM4DM91kwiPOa7QMk0QuH0eaUFKynH42OdvGWIKKK2N2LPIx
4k4428KvGS81UkI1VauDoLLoPtNvNrqDgoYL6UJNUqD3QKCndywcHHWZwJqFunwpb2nFUbB4
RJU+RC1q4auAkJiJguokiKKp4otQVS43GbOze2WG3Pm0xb2DuN5UFTQkP6thovlXcSp6kqi2
VBWu4U1yDhV6dZTV52MURjjp9ZKVI4L9wjSmCZtEFu2WqFbmR2txWG2RH0IAoP8A0UFfy/F7
rkVysUq3XL4UlodflLJBsHHVdJvpNiguIo7FQj3/AHKDTTJsgxR5tjOW2X7a4SNtZJCFQaAl
4IkplVXp6r/vBXb6dKow3dwc6yVvGYxo7YrIbcu/uguoSJKaOR4eqcFQeDrifmp6aC/IiImi
cETklQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQVXNu4uKdvWre7lEl5lbq+US3sxYkmY688IK4oi3Fbc
NdBFV5UERj3erAMnyGFi1tkz2rrcQechRp9ruMFHRjh1Hdhy2GxXaPFeNB0GgUCgUCgUCgUC
gUCgUCgpGREuMZZbsqRdtvuiBaL16BJSVYr6/ISqCr6Fqi71AoFBQe4XdWyYICQhH4le3h3R
rUySIqIvI3i4o2Hy8V8KsH5vyTKcnzJ8pGS3Fx1ol1btkYiahtp6EAV86/lHxqxKh2mWmA6b
IC2P0RTSqiYwm5zwze1Q8fZGZdOqqCBFsZa1FU3OmiLppz2pxWpqv0Zifbq8WSNFG5ZLJccb
dKTIYggEdl50yUyVxdFcc110XcVSqs2R5Kzj4Rmm4ztwuE81at9uj6dR0hTcSqpaIICnEiXl
UEYd9z1oOseKMuDzVpm5AriJ8hNIir92qN+wZfbb6+9blbet91jJuk2qaPTfAV4bh0VRMPyg
VUqCwUCg1LrAbutsm2x79HMYcjmq+COAo6/20GKxQZVss0G3TH0kvxWAZcfRNENQTbrovqSg
kKDQlXiFDucG0vkoybijxRU08pdBEI0VfBdCTSg3iETFRJEIV5ovFFoPqJpwSgpuBj72/kd+
d8ztwuj7QkvNGYi9BpPk0GrouVQc6ziFmso2HXWo07H4dwZmSrdABxJ7zDJdQE1cPYSgaCZC
iJuROFUTMfuVhzxttPzygOOEgIE9h+LoS/NIngEUX/apBa0VCRCFdUXiipyVKgq+d3k7faRt
cJluXdb4a2+1w3RQ2yM087jgrzbaDUz+940FWwmJA7W3ce3j1wbK3zIxXS2PynAB5Hlc2SGy
UlRTRSVDDxRNR8KqOpIqKmqcUXktRSgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUHH+7v8A/o3Zn/8AsUz/
APiZNFe8+Xb317RLxXRjJ10T9iZoOU2fOe7GXYyx3HxuFlky/wAyaUq3WtgLcOOFBCYrSwib
N5HF+oEkJ4k6iO8U4cKC+W6DlWf90e6GPS80u9nsmPS7UFrhWdxph5t2VbGnTJXibMumhakj
acFJSUteCUFLY7r59c7RiOFSZFxnz5d7ySz3u+Y41GG4T4uOOdMSjdYm2Wjf3grpjxRBLZpr
wCyt5Tn+Mdtu7Ey+DerdbbJbnZeFXjIfdfie52Ge5oyjuOIasyBHpmfmVDRF10oPeFrleN91
LDjtwyi8XePdcIfvVwh3aQD4t3AJMZtSbQWw26byTSgokTvRnEjsJh8komRNXmXNsrMzM3WY
6RHweurTbv1yOqai62qt/ok5/doRYO6GVX+Hm2e2q83rJGfhtoC6YdExBDOPHZSKW565+6gT
oGskS066o2raeXxoPtxy/JXmO0o5Je74lkyTFY8h5vFfrLvMvXQZecdfBgCkLHRolJSZTRDX
z8FSg6H/AE5X275F23WdeZ8y4vt3e7xGZFzVVloxHnOtMg9uRC3gAoK7k1150NdaohQKBQR9
8tEW/WiZZ5qasTGiaNfFNU4EnrFeKUENgd3lXC0HbbqX/wB2sjq265IvMib9h35HA0LX060F
oIhAVM1QRFFUiVdERE5qq0HBsx7+ylmvW3AozDzLBK25epiETRmK6KjDYqikiL85V0q5iVxF
mW7cXJF0lyVmzJrzjs2YSaE45uXXgvJB5IlaRjlXCHCIRlOdNTRVHykqLp6xRaCOC4vXp16J
bOpHjsqgyZxiokqqmuxoS466cyXlQdY7F2Rhc0jpHb2MwGXXyXmqkSbUUl8VVfGpq4/UhEIC
pmqCIpqRLwRETxWsqo1plxMmz+TeIB++W+zwfcmJrfFj3l1zc6gHyNUFERVHgnKqL1UFeynF
msgYakRnVg3iAqu2q6Np52XPol9JsuRgvBUoMmH31zI8fi3KQ2jUrzszGh9kX2iUHETXw1Th
QTEiTHiMlIlvAwyCam66SAIp6yLREoK053KwZs1b+NMuqi7VJgXHg1/PbEh/tqwrNG7gYTLJ
QZv8FCTmLj4NL95xRWpBNxbjb5wocKWzJFeRMuCaffFVoKvm4o3dcPmgv1oXgI4j6QfYcQ//
AMKVRbJMqNDZKRLebjtD7TrpIAp8qkqJUFYvHcbFrZHd9zmt3ecgEUa2W0kkvvGieUBFrdpq
viWiUgx9r/d1w2CbL6PvOk67O5ooSXDU3WyEkRRUCXaqLV0XCoFBry4MO4MORZ0duQy6Kg40
6KEJCqaKiotB8RIVqg6eSNDhta6qu0G2mx8VXkgolBx+bmzECYGbzkBbnfkKDhlvlKQNxreK
7jlv6IqgjqpvLxVNoJVRZsVx3Db63KuU+4RMwustE+ITXFbd6Y+DTTSa9FpF12j91dVor1Lh
z+25fE7QrszFUXW5WglJ1yAC834qrqStjzNrwTiPooL5GkMTI7UqK4LzD4C4y6C6iQkmqKip
4KlQZaBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKCAv2HWbJLvj17uSOrKxiW5cLWrbigKPOsHHLqJ85Nhrw9
NB9umIWe75PYMtmI6txxsZoW1QNRbRJ7YtPbw+d5RTT0UFYi9mcdtl3duNgu18scSRMW5SbD
bLk6xbXJJn1HD6CIuxHC4mDZCJcdU40Kp0DtBMvXdHubkd0kXnHW7rKtYWm7WaeUM5kRu2NN
PASNqSKIuoqIpAhiuu1U1oq7zOzWByMVs2JRYb1si4677zYZ1vkOsToUhd295qSJdTe5vLqK
Srv1XdrRKq2b9lZ2RWixYiOQXq52R+9BcMrkXC5mspyKzGcVltskBB2jIFk+mIomqblotew7
MzrL3KxPNLRfbvdhihcLdkLl6uRSSW3yIpq002Cgmqe8o2a/Jr4UKtKdocPHt9au2aDJ+BWd
2G/DHrr190KUMtrc5pqv1gprw4pwoiQa7d460uXuKj7j2cKqX2Q46quEHuyRAbaXTyA23wBE
5Kqr40GPH+2mMY3dbXeYAvuSrNY4+L2xZDvUFiBHUS0FNE+sNQHqHzLalBI4fh1mwe1PWaxI
6kZ+ZLuJo+4rhdaa+Uh3RV04bzXRPBKCfoFAoFAoKFlEhjC8mi5q+4ke0XABt2QukugNqmqx
5BfmrqCr6FqjlfcfvbIye03HHMNhqxEmAUcr3LJW1MFXQlaaHzaEnBCJU+SmYlcjBJseGAtt
Mm+3oItAqtt7U5IiruXlWkaliN0W5UWS2jTzEg1JtC3aC55hXXRNdaCWTgqLprp6aDUabj2y
M6TrqC2pm8464qJxNdeK0HW+yTeTzo1ynYvECM1LMY636en1YAHEkZY4E4WviSoPy1NXHX07
dQpuhZNdLhfl1QiYlPqEZV/Z2djenqVKlVbYsSLBjtxYbIR2GkQW2WhQRFE8EROFQe3XmmR3
vOC2P0jVBT760EHdM2xSztqc27Rt/wAyMy4jz5r4CDTe4yVfUlBT8VwvIJMGVc377c7GN1my
bgFpa6CdFt9zcIlq2qoWnEk1qiwsduMdV4ZV4WTfZAcRcur5yEFfSLZLsT7g0os7UGEwCNMx
mmwRNEAAFERPkRKgwyLPaZSbZMCO8n5bQF+FKCEkducHkqROWKIhH7RNt7FX7oaUoqeY4LAx
e1LluJm5DuNhVZcSM8867DPVEAxNkiVPZVdFHRUqon7XgVrnA1eMpcPIbi+Auq7N4stbk3bW
GE8gCnya+laVVK7k9wYeJvnjuHRo8aeif5ya02CdHVPZHRPa/BTMRwiLkeQQMjmPR7pKZcuI
JKcMXSTqPiu0y4cNVTTWtI6PjnerLLO6AXU0u0TVN4uogvInjtNPH5akWv0DjOT2nLLYF0tD
u9tfK60XA2z8RNPBayqZoKJlbhZXe2sEjEqW9gQnZU+i6IjGu5mJr6XlTcf/AIaflVR6wOGz
efiGaSmRJbu50bWBimjVtjKoRxFF4Ih8XV9ZU0b+R4XFuKt3WxqFpv0Nd8G5NAiIq+LT4jp1
Gj5EK/KnGoJexyrrOtolfoAwJiKTciODiPNlpwUgLRNRLmmqa0FYx1Vw7IXMLe1G13DqTcZc
X2W9F3Pw9V/7tV3tp9BdPm1ReqgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgoXcfuHccJm4vabNYkv1yyqe5
boUc5gwmwJqMclSNwm3eG1tU9mgr0TviVtfzeP3Bx/7OFg1vhXWcsaaNxR9ud1ekDW1pn6xS
b2oPiRJRY24HdfIod6x+359hruMQsse9zsdwSc1N2TCbJ1qLNbbAOg64Ilt2k4O5Nu7Wgr91
7/3hixXrNbRiATMUsd2KySJ0i5DHmOutzRgOG3EFhzaIulwRxwSUeOiUItd57l317K7nhvb/
ABj7SzrC2wd/mSZwW+HFckh1WY4uK28TjxN+dRENooqbi40EjaO4Yz88uWBT7d8Pl2u0W+7y
JBSAcBTnG62rAogjr01a9vXza8koiKsfdG9ZZg/2txfGm5L/AMSnW04cy5NRWWm4Ml2OUhyQ
TZeUlaRdotkvm+VaKhm/6g7YOD3nJpdmcG7WO8M43MscaUw+2VwlONBH6c1NrSsOdYC6pabU
11TVNKET+K9xMjuOfTO32VY4xZp7FobvzUiHcFnNEy5JWMjZbo7CoaEKr4pQdGohQKBQKBQK
D8zd+ctXKrq9gkV1UtFt0+KqC8H5apuBtfyWuBKn0q1mJrk9qkuPxlZkf+pikrEhPSo8i/2k
41Ub1BoTI0luSNygChvIPTkR1XajrfNNF8CHwoMQXo3ycZiW+Qb7SoLgOILYgSproRar/ZrQ
e2rc464ky6mMh4OLTAp9S1+ai+0X5S0H7G7ZWpLRhFpjKmhuNe8Oov0nV3fgrOtJ68Xu02CG
U+8S24jA8EJxeJF4CApxIl8BFNagqwP5hma9SGTmL2Mv0b5AK3KSPpQT1FgV8NUU/kqjaZ7Z
Yci9SdBK6PlxORcnXJLhL6VVxVqUTVuxnHrQSFbLXFiEnBCaaAVT7qJrQStAoFAoFBBZfHtM
+wy7beJ4W+NJEUdeIxFdomhqibvTppQcuznvjbbbDO24kYqoj0luj3labRE0+rQtNy+tauYl
fnZcjanXdzrSdWzFTOU/qPWeMuO0y0QtPGtIkiNsQ6pmKAnFXFVNET5aCHjXyNKmumstuPEY
RQbB1dhPF4uanp5U+bpzoL7217kW3EMnYccnisCaqR57be5xNpL5T0BF4iv9lTVfo2f3Ftrd
kmXS2RpMh0XAh2xl5hxj3yU9waBrqoJKOvEi04DqvhUioi5W2TiWAy4SvdfIsleSNJmJ7Ts+
4EjZkOnIWgUlFPAQojoFsgMWq3RLbGFAZiMgw2KckEBQU/BUVtUCgq3cO3lLxeXOjqjc6zJ8
Wtz3iD8RFcRPkMUJsvUS0wT1rnBcrbEuLfAJbLb4p6jFC/6aDboFAoFAoFAoFAoFAoFAoFBz
/PsNvOSZf27vdt6PuuL3eRcLp1TUT6LsB6OPTRBXcW9xOCqnCgqWW9mLxmOQd0Dky2oFvzK0
WSHZ5raq46zMtTjz6OOtKiJsFxW10QvMmvKi1su4v3Uz68YiGfQrTZLVidxZvc1y2THZjt0n
xGyGP0gNhpGGEI+oSERFyH10FQyP+ni65TimUXq6xYR9wcivDdxZcCS63DiRWJ7ZMsD0xECI
YzfnMmlInFXVeS0KuzmMdxMGzvKMlwa227I7RmRx5s22Tpp2+RCuEdgYyuA70XxcZcAAUh0Q
hJOGtBhc7ORMp7qXbNu4FhtV1t0yxWuDDjSESWrE2O48cnajjY+TzignzLTiiUKpkXshmtnw
3EbKFttd7hY7f7zc7jhkiUbMCfFmvPFC1PomClGRwTRtxtQ1+RKFbMLs33BZxnPcdCNZLUGe
X6FIebty6x4NoJhhuYLLZsIivCLZAHkRFJep5eSCrjhvZ2JgfdaVkmMw2oWOPY2xaBaWQ+9I
WY1MJ1SJHlNdvT28d/PwoV1yiFAoFAoFBXM7ymPhuK3G/vcTYbUYrfi4+flaBPlJaD8eNI+o
k7KPqSXzJ+U4vFSdcXca/fWtsoKXKNjIG3oy7Ivkj3V3RFHeX6JPl+ktBYdPCgwS5bMGOcl9
dBHggpzIl5CKeKrQYLXHeZjk7K4SJRq++P0VLkP+ylBmly40JlXpTiNhyTXipL6BROKr8lB+
prLcM4yGzW9uyRG8dt/uzIpcLgKPSjFARNzccV2hr4K4S/m1lpO2nBbRb5Y3Web15uqcrlcT
6rg//LH2G09QClQWeg0LterTYopTbxMahMD/ALx40HVfQKcyX1JxoK0OaX64ay8fxWVMtw8p
Up0IbjyelllxFJU/P21R7XPnI5IFxxm9RS8SSO2+H32XC/BSB/zJsuu33C7a+j4bK/Ds0pBh
mdzrExEkOKzPiOi0ZMHLgSgbU0FVFFLpqiar6aQfmibmV9yCQc+Rd3pBqSr9W6qCC6+ygivl
0rTIOT5GIq2N4mIniKPn+Og0JEqVMPfLfckF9J0yL8K0EYlrYOScuX/mXNfqUcTUGh8EEeXy
rQbbjTTodN1sTDlsJEVPvUGkljs6HvSE3qi6omnDX5OVBjvLTcgIkAmxJJT4AWqJwbDzlp95
EoJJBFtPqhEFTiO1ETTTlQfpLFLk1lKMdxr64Max2WL0rMT/AJAI9iJJmki+lU6bf5KKqe1W
VTViZm5heWMxubBxbXBQ0xq3uoouF1E2lMeFeRGPlbFfZH1rRUg7dbo/nrdgafCLBiW8bg82
oITksnnHGkESX2Ra2Iq6cVVU8KgtFBo3a72+xwiuFzdVmOCoJGIG4upLonlbEi/soOeXbJ5G
eXFvCYDcmyWq6MOFIu0xomHZzA+V1iEJaKhKK+cj0VBXyp4pRNWQ7hiV/i4fOlnPtc9g3LDL
kaK+0UfTqRnCTTeiCqEBLx01ReVBd6gUCgUCgUCgUCgUCgUCgUGlNvFqtsqDCuE1mLJubpR7
cw84IHIdEFcIGhVdSJBFS0TwSg1EyzGFS7El4hbLCXTvbiyG0CEe3ftfJV0bXauqoSpwoNfH
s5wzLYkmdjF/gXeNC/8AWPQpLTyM8FL6zYq7eCa8aDUY7nduZN0g2WPldpduNyBt23wgmsK6
+LoobatihalvFdRROacqDNeu4eB45dWLHf8AJbZbLlJ2dGBLlstPF1F0DyGSKm5fZ150FloF
AoFAoFAoFAoCromtB+aO/eS3C95JCxq3qi2qxOC9dk8XJTgKrYov/hCqEvrWtYmuT3C6Q7a2
ZPOojqARtsoikZaJw8ooq6VUa8CEzIsgsOKjiTG1decTjqbnm119KL+Cg1oMqfcbFI95Zegy
o29tHD4Eas+y4n5JaUVs22GkhuNc5rpSpBtibamiIDakmq7ATgny86I3pctmFHOS+vlHggp7
REvIRTxVVoNKNF2IV0upCkkhVfOvkjgvIB14J618VoP1JhOWZTc8VtLFix110m44tuXG6Oe6
MKo8EVsdCcNNPHaNZVYUidzZIKTl0tEEl5NsxHntPlI3U1+9RXxMazWUJBcMwdbEuYwIcdlf
uEaGSffoNq3YNjdpkLdpYncJwJqVzujpSHRROaiTqqgJ+bpUHh/uThLDpMDdEkkC7SWGy/KF
FTw3MAY/20gx/wDM3EvB2Yqen4fN0/U1YMjHcrC33gjrc/dzcJAD3ph+OKkvBE3PNgOq/LUg
tSoJjoqIQr6eKLQUXL+0WG5dukvRPh1yVPJdIGjLyL4b9E2mnqJFq0cLyHsbn2Ny5F4gkxf4
Ito263FQm5hCKqomjS+VVFPaQS4+CVakUcJDRunH1UH2+Dsd0VbdBfygNEJPvVUZKBQKDXkR
evIiSELasYyLTT2kIdqpQal2dckENojEouSRUpLg82o6cCX5S9kfu0H6dxC3N5cxaLW4KfZr
FY0VlYqfo5dxBsSVDT5zcfgmnJT119ms6rpN6u8aw25y4SW3ngbUQBiK0TrpkS7REAHxVfue
moqgXsM/vs2236z46zaZ9qI3GXZs0SN+M4n1sU22gVE6mg6KpqgkiLVRcsZyu2ZPHcKLvjzY
q9O42yQmyRGd8RcBfD0EnlLwWorNAyK03e5T7TBI33baSBLdRsuiLmuito4qbSMfnIi8KCJ7
kQzdxaRdoyf56wkN3guJzE4vnNE/Pb3gvy0wa2dvaWO0ZawnCyTItzdJE1VIporMhfkRt0iX
82qLo2YOgLrZIQGiEBJyVFTVFSoPVAoFAoFAoFAoFAoFAoFBwr+oOBfbnkvaqBjVxGz3WRe5
zUO7OR/ehimVpkp1OkpChKia7dS01+9Rcc4lk3AwO24febCMaN24zSC53PhRBelhcIJgchu7
udRFdfaecNqQ9v3LqJa6oNBc5N1x7M+8LORdtHGp1ttmKXaJmF7tyawnuv0it8UngTY462Qu
ObUVVAeemtBy+zX3txcf6UbT2/s7TL2cXCHHbtVhZYVLod5N5DZmAO3ftQtHfeNdmxPa8KL1
au7OXyrqncbB8gu8KwOWu0NxI1qS1tzLnkpu2/qk80TqFqyjiq2PRbUg0UlIfAj9CdsHnpPb
XDZEg1cddsdsN1wl1IiKI2qqqrzVVoi10CgUCgUCgUCgUH5WlQVucC6XQ+L0q5TnXC5qqi+T
ScfUIJWmVFKO20+bnTFHS4EeiblROSKtUYY0RiGJhHRRAyU9mqqgqvPai8k9VBiuz3Qtkt3x
RtRT5S8qfhoPSKFutqK57MVhN3+yOn4aDUtltVQjzriZypijvEnV1RrfxRAFOCKiLprQdh7L
9vo2WXB3Kb4yj9qtb3RtsU01B+UHE3TT5wt8hTlrxqbq4/Ql8vlsxu3Hcbk4rbAKLbYAKkbh
lwBtsB4kRLwRErKq81cu4t32vwbXBssUuIJczcfkqngpNsKIgvq3rVAsczS6FtveTJFjp/uL
Kx7sR/nOuk4af7OlB7Tttj7yit2fn3kQXcjVymPvtap6WyLav3UpRaGIkKAwjUZlqMw0OggA
iAiKJ6tEREqCrPZ/ElPORcVtsrInWlUHH4iCEQSTgqLIdUQXT8jdQVzJJs67Mna82u1nxi2v
oiSbey8Mic63zUOoaCgIvJVFvX0LVRY4/cnt+w01GavTINNCLbamjqDtFNE85Dp/bSKnbbku
PXhdtqusSYX0GH2zL7ooutQSlBXMmwPEsva6d/tbMk09iSg7HwX0i6GhJ9+g5HkH9PE5glew
+89RvX/0F2RT0T8l9tN3/WRatSORXa1XzHb/ADsev8ZuPJiIJtk0ZGLzZpqjgbhHUfD5a0jB
Qad0ukKzQnLhPPpst6JqiKqkRcBFNPFVoNaM1JhwZFwdFDuEtENRTiiGWgstJ6hVUSg/bOE4
81i2K2uxtLuKMwHXdXm48SbnDX1kSqtYaT9AoKxlmLWy6NO3kW3o93hMOFEnwDJmV5RUkb3B
7QqvzS1SqPvb21OWbDLPCkIfvXu4vTSdTRw5Dv1jpn+URqqrU0T8yJHnxJEGWHUjymzYfbX5
wOCoknD0otB8KFEWCtucaFYitKwTJcRVrbtUV18NOFBVu20g0skmyG77x8AmP2tmRqhdRhpd
zBapzXpEKL66ui41AoFAoFAoFAoFAoFAoFB8URJUUhRVHiKqnJfVQfNgISkgpuLgRacVRPTQ
a0qAzIt0m3NIjASGnGtQFEQeoKiqoiaemggu3uFxsBwywYi3I+ILYoTdvC4m0Lbjotppqoop
bdfRrQWUmWjNHCbEjFFFDVEVUReaa+ug9CKCiCKIiImiInBESg+0CgUCgUCgUCggs0viY3it
2vWm4okZw2h+k4qbQT7qqlBxKNAK2Y3GhvLudFvc+f0nT1Nwvukq1pHH7i/dJcx4YTIxGQNR
R+SKkZ6Loqi2iponrVaqM4oSCKGu4tEQiRNNV9OlBDypbF1lNWmKXU6bgvTl0VNjYLwTiie0
tBsXtFciNx/CTIaaL5FLVfwUG+6RA24YpxESIflRFVKD9W9oIrETtrjgMCgocVHT08TcJSJV
9eq1nWnu6g3O7kWSJMVFYgwJFwhsknApKuI1u4+IAuqeigulQKBQc5uk8M3kS2nJPuWFWlSS
7T9/TS4Ot+20J8PqA085J7a8OVUe4DV3zNhtm0q5jOItIgRfdh6Mya2nDUOH1DKpy0TeXqoL
PZ8OxmxBttlsYaNfbfIUN018VNw9SJV9a1BLLFiqmisNqno2p+KgiLnhmKXnUrjaIrxryd6Y
iaL6UIdFRaCIXDLzZ/rMRyCTGEfZt1zVZ0VUT5qK4vVBPzTqjLAzKTEnsWTMoHwidJLpw5bZ
9WDKP6Lbqoiga/QcRF9CrQW+oKR3J7b27P7aCb0h3eEhFbLmKaqCrzbcT5zZfOH7qVc0flq4
2+52O6P2K+xlh3KLxdZ5g4C8nWi+cBeC+HjWmWs4226Ox4BMeC7TRFTVOKLotBbse7e3DIH7
Cj7zkFu6TRciK2idVWIf17r6bkVEESRsU1Tiq1NV+gW53cGw7oUm2N5MyKr7tc477cV4g8Ef
ZIdu5PEgXRfQlRWX4l3JmbVjWS224V9pZcxx8k/2WmxT/tUBT7otJv6dklaf7lPeWVVPRvVT
0/6tB8+0WeIfSXDwUtdOolyb6fy69Ld/2aD6i9z5qqulntILyFUfmGifKisj/ZQeXJnciz/X
SocDIIw/pAgKcSVp6RB4jA19W4floPeE5ROzFbjcnWAg29o/dI9re/8AXNONqqOLKHXRtS4b
Q48OOvGoNLHoUfCMsfxaG2LNnvwvXS0toiIjMoCT3tlPUW4XBTw8yckqi+1AoFAoFAoFAoFA
oFAoFBGXuzDe47ccpsuD0z39SC+TBrw00Uh5p6qCD+wLX8wXz94PfjoH2Ba/mC+fvB78dA+w
LX8wXz94PfjoH2Ba/mC+fvB78dA+wLX8wXz94PfjoH2Ba/mC+fvB78dA+wLX8wXz94PfjoH2
Ba/mC+fvB78dA+wLX8wXz94PfjoH2Ba/mC+fvB78dA+wLX8wXz94PfjoH2Ba/mC+fvB78dA+
wLX8wXz94PfjoKd3TxCFbsGujj94vMonhCPFYcnukCyHTQGlJC4aISoq1cHOnMOO32pPe75d
JcwxEpcgpRoLjiJoqiCcBT0IlVHOptnFJBp77MXjzV81WqjX+Eh/9ZL/APzyoImRFiJe4Udq
dJWQSONvCrxoezbuTRV5pr6Kity4WEpEYhYmSuu2qOsb3iVN4LqlUeLPBYclleAmSzIm/d34
Mh1TBs09pFFfGiP05/T/AJWzMx9zDZbqJPsZF7uBLxdhuEpNmPp2qqivorOrjoWU46/eRiT7
XJSDebWavW6Yo7g1JNDadFNNzZpwJPupUVGDml8twI3keLTm3RXaUi2bJkctPnDoQuIi+hQq
wekz85OoWzGbzLc08qHGCOGvrJ8w0+9SDA9aszy5OhfnG8fs5/prdBdV2Y+K8wckaCgCvija
a/lUGvMtkK95TEwsGhYsGORWZsi3Am1t94iVGGyTxbbQd+niXOiOgIiCiIiaInBESoqBnZvi
NtuC2qfeokaWKohsuOiOxV5IarwFV9CrSCdBwHQFxokMDRCExVFRUXkqKlB6oFBo3iz26/W5
+1XRlH4sgdpgvBUXmhCqcUIV4oqcloK1jdyuVkuy4VkchZTnTV6xXU00KXHDgTbmnDrNcN30
k81UW9+QxFaJ+S6DLQJqbjhIIonpVV4JUH5v79ZVimWlarNj8pubOgyCel3WHoSx20FU6Qvp
wXeS8RRV5cauJqE7bYPFuIOXrIHlZxyzIrs6XIX9Mo+ZQ18fXp8iVdHUGjvNrusXurcY5xrO
ba2xbOo6Fb7URITMpQTke9NzyeAKn0Kg66Bg6AuNkhAaIQEnFFRU1RUqKg71kkizyRYbsVxu
QEG9X4LbJgi66bV3uguv3KCMHuVYmuN0iXK1JroRTIL6Ai+s2xMU+/VgmImW4vOjrKiXmE6y
Kak4MhvQfzuPD7tQRq9xcYclDDtjz12dU0bJbaw7JbBVXbqToCraInj5qsFrqCBv0adboc28
YxBYduxq07IaIUEpbbK+ZvemnnUNUBV8dPCgrl+vMG9RMJym2Eqtnd2EbUk2mIyGXmXGzTwV
FXQk9KVR0GoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoKv3EsTuRYbdbbGRVlK11oe
n/fMr1G/7Upg4rDyKBktvVYQukQNosg1bIWgc5G1vVERTEtUJE5VpHNr863AeNx5DUd2i9MC
NePqFFWqjSjS40xvqxXRdDXRVFeKL6FTmi/LQY5sFic1sd1ExXcy+PA2yTkQrQYrfMddVyHM
0GZG4OonBDFfZcH1L/YtBrXUXbcRXuEG8hRBmxkXajwa6IWvgQ+mgkrTdpbUpm72h962XSAf
1TyIm9slTiJJxEwJOacloO74v/UNC6TcXOIDkF9NBK5QQJ+Kf5SgmrjfyaF8tZi10GH3V7cz
xEo+TQE3chdeFovui5tVPu1IqzQbnbbo117bMYmN/wDeR3AcH74KtBo5Lfwx2AEr3ZybIkvN
xIUNlRQnn3V0AdxcEThxVaDn07JJcW+uZM/bytdysosRMltiuC8D9ukn9U+24KJqrRrrxRF0
1SqjrAGLgCYLuEkQhJOSovFFqK5taXrRiMu44zl7LLMe4y35cC7ygFY8wJBblbdcJNBdDXaq
GvFOVUZ8Xcg2TMpGM43JGXZJMP4gkRlxHW7e91NqiCoq7QdTigeC8uFEdDqKUCgqPchq1JjL
9wnvrElW9feLRLaXR4JqIqMo14kpku1R+ci0wfmPMlzObc+h3DlPSpzYCaRD+righIiorbIa
B93TWtYiPtERibc4tqFHFJ5fLFiN9R8xTmjbaeK+ldETxWqj9L45hMuU3AcyJkIVstu1y04w
yW9tsx4i9LNODz3jp7Ir6V41lpZ7tk+IwVct16u0FlXRVt2LJfaRVEk0VCAl5KnPWoMGGQYl
qtXwy33YbrCYMlt6oYuEzGLi20piq7kBOAkvhQWOg+EIkiiSIqLzReNBR+4WF2K641d3WrFH
mXM45jEIGAV7qr7Couici0WrguECM1EhsMNtAygNiig2KCiKiJrwSoIfObw/YsWuNwhO9Ocj
aNW3yoanKdJG2QQS57jVE+SgnY6vLHaWQiI6oD1UTlu046fdoOQWvqXXJJWKW5l441syh+6y
5PTJI7DQtq6rYmqIKmb7nsjy461UdjqKUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgx
yAJ1h1sF2kYEIl6FVNEWg/PGLNEzaHbJIFQmWt9+LOZLgSOo4RblT8tFQ0Xx1rSKZlEEmJCm
iaJrVRTJdtRx33yEfusxOHVRPK4n0XB+cn9tAi3He8kKa37rL01RtV1BxE8Wy8fk50HudB96
2PNOKxKY1ViQia6a8xJPEV8UoNdLr0U6N3jnHLkTgiTrB+tCFF0T1FQbLFyt0lUGPKaMl5CJ
pu+9zoNvilB4Jlo/bbEvlFFoPUApNnljcbHJdtU1tdQkxC2Lw8CH2TH0oSUHd8Jz+F3NifYv
M09yvrW2TBmxCVpJBMrqjzCp7DofOD/orMVYcrx6HjuJXhsZEi5XbIjYt/vkwuo8844SNtgm
1EQRAdV0FE5UwdEhsLFhx4yruVlsG1L07RRNf7KivsmLGmslHlsg+yaaG06KEKp60Wg17ZZr
TZmzZtMFiEDi7jGO2LaEvpXaia0G9QKDUuk5LZbJtyUFdSGw7IVseZdIFPRPl0oKhimPN3Rq
FmuTyEul0kNpKjb1/wArCBxNyBHb9lFROZr5l9NURd3jP90i6dst8aPZmSJtvIpzSOPvaLoS
w2l00HXk45wXwGiMNkh4vgT8qxYLYn73fR2jcZ2iIguEmqJJlueUE0XXYGuifNoJkMavF8if
EMsyN5Y7gq45brOXu0QW9NVHqD9c4ieK7019FFbmG23EnrW6VotsFttt96M70QA9ytmo6mS6
qqkmi8aCvljGMtMyldjFZr7Bk7G51nFI8gveHNGTFA0EwJF4oaKPPWiJNJPciCb0EZVmufug
IbsuQj0ZxAVFVCcAN4a6Jx2qiUGQb7ntsRuZdbTFvMB1NVWxmXvDeqaiSNyCQTFfUaL6qK2A
7nYigIs1+RbzTg81MiSWlaXXRUcJQ2Jp6d2nrpBOyZsm4WcpmLPxJTzooUR9wlOOXHiqk0uq
8NeS1Bz5yXPZzWGndCbEjRYraSsdRhCZgHKVFBxXXHiXV5tF8gqqJoWqJrVFiuefQ3yW04ag
X+8uptaCMW+Kwq8OpJfHUAEeaii7l5IlIJnFrCmOWZm3G8sqSpHInSyTRX5Lxq464qeG4lXR
PRUEzQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKDifduxxwzGyXZ3rQotxZcgyZkJ
wmCckiqE0DxAqaoo6oOvjVxNVzJrT14hKyO8gHyCq81ROCKq/hqjkC3FluQsScBQZOunQkeX
VfyT9kvuLVRllQ485roSR3DruEkXQhVORCScUVKCNiO39onG3IwyGAXRh55xG3yRPpIiKnyL
QZ1uxs8JkGQwniQijwffb1/BQY3JmOzUUJBxz9IvIgkn/WRFoPEaO04Tjdnurgg1pubRRfbH
XwRTRfva0G9EhGw4T78lyS8abVI9EFE9AgKIiUG3QY3JMm3k1dYJq1MtrgzIro8FE2l3f2pq
i0H6PyLJnpl3xKe3AenKVvW6WyCyBqL8+QKA2JGibQFpFUiIl4ItZVNMXDPMYNH8iYLI4csU
cMrWyAuwnl5tI3qiuNegva9NFbo5TlcsSft2ISOgKbk9+lMRnT9QNp1OP56jQTOO5HAySEUq
HvadZNWZsJ9Nr8d4fabcDwVPvL4VBL0Cg+EImKgaIQkmhCvFFReaKlBQrNBcx/KpGFRnjkWG
XbznMQ3eKw1N0mybbP2umXHaK+z4VRDW6/ZFYFk9tbNEW6XKCIt227tIixY8d1V2LM+g60PH
Z8/hpRExDs9nwNu6ue/y37rdYqyZcmY6ZhJkNNqO8ELyif5I+GlBvzBlWeDjLsQUeRtxuG9v
LaCDJBEUy+RU5eugxZPHZtUxq+RSX3QH2VvcCMib3S9mOaIipou8hQvSmnooPOYPQve7NdEe
RFjyljymmtCccUQV4GOHz+oCaJ8tMGzkiSosKTkLDXmOAbN0t+5FJW0AiQgXhqbaqvD5yfco
IoG2Mch4975Iecky9rswtSV6STLOoMgA+G4k0BOHCgsLV3OOKBfBEpk090a1Rw6rjbS6IiHp
rrpzIvZoqKk47esXnS7zhQMuw5ao/cMbcTpgbqJoTkVxODbhInESTaS+jnQQ7dxTupdm7U/b
nLdasfktyrtCuYIEqRIEVVltGdV0ZRV3Ka+2qIicNaI6RFhxILSMwmG47acm2gQB+8KJUVno
FAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoK/m1hbyTFrnaCDe46yRRuHEXwTc2Q+
hUJE0oON2K8RLzbGWnXRSc2CNzYxLo428CbXBIV4oqEi1pFbyjF2pYHuaF0F5gYoSL9xaqOa
SrVeLO8LdrQHYxloceSRfUp9IC4rp+TQPeL03r1ILTqJ/wBy9oq/Ihin4aD4l7igu2U29EPx
F1stP+sOor9+gHd7K5+kebP84VX/AKKDPbxgDFEbaIBH1XajY7U1VdV4UGy4HUbNvVR3io7h
4KmqaapQQtuFzHxatcx45EUl0iXB5dxbiXXpur6forQTTkKdcGH4lujOypBtkIssApmqKmi6
InqoP03ZsuKXarRjmBMBcZkaGy3LmSUNuNBQG0BUeXTcrmqfox4+nSstJdcYy64kj13yt2MQ
IitM2dhuO2hek1e6xH8nBKDBLwfIZsZ5ZmXXB2U2BLb1YRuK0DqJqBOC0Op8eaKumnhQa9ms
9nzi3s36UL9sv7KLCur8B5yM+L8ddhg5sVENNU1Tci8KDfXC73D1ds2W3Ft1OItzkZlsr6iE
gEtPkNKUfImXXK0TWbRnMVuE5JJGoV5jKpQZBryAlLiy4vgJ8F8FWgudQUuU4Nn7kxpUrgxf
7ekGM8S8BkxXCd6fq3gWqJ4qi1RE4TOdtmMxr2SoQyJ0ssjIh1cF03iFXCLno2qIi+r5KInL
+LuUWeUzCis3GAaOsuMGqtvI62uiONHxFdF4py19NBo4/LHL4EhyYbkVgWQtQR3NWyCWCauF
tX/eAaJp8lBD3icFxxeNfp7DkCUjiNvTxXQTGI+KqL6fRdQC26+yvimtBY7tCEcoslygDqUg
JD0iMOiC8TTKI0eq8EJN+3d6FoIW7x7dfwSDYYLayzdR28OzjLSEgFuUTQlXzESeyPMdfBaD
60tqhPodxy2IswxVCltIHvRp4o3vI0bH8lsKDXx1zGEmSTtci7OsoqE7OdWSTsh5C4oibNxA
ieK8PRQWy83tXLDJkRm5USSRI3bAJtQeffTzAItlx2kqaFuROGtFQmQQMjQBzdhiPCvVnjE4
sZtwnElxkTqPRXvKKeGrZJ7JepVoi7Wy4MXa3RLnFXVmYyD7S/kuChJ+GorboFAoFAoFAoFA
oFAoFAoFBGXti/Px2xsEyPDfQ9XHJTJPioackQTDRdfHWgg/h3cn/XLX+73f8eg+/Du5H+uW
v93u/wCPQfPh3cn/AFy1/u93/HoHw7uT/rlr/d7v+PQPh3cn/XLX+73f8egfDu5H+uWv93u/
49A+Hdyf9ctf7vd/x6B8O7kf65a/3e7/AI9A+Hdyf9ctf7vd/wAegfDu5P8Arlr/AHe7/j0D
4d3J/wBctf7vd/x6B8O7k/65a/3e7/j0D4d3J/1y1/u93/HoHw7uT/rlr/d7v+PQPh3cn/XL
X+73f8egrt+7aX3JEM7pJsyyj9m4M251qUBJyIXgfQtUq0Uq7dvu8VkRuPb5UHJIaBor/SRm
Wip9IDcEC4eKF9ylRR8kxjuda2o9zv8ADiWu1uuozIlmCOG0pewpg06SCCrwUlXhVojZmH5U
bDixLhERwxXoue7ltQlTgvtrVG7a8VuLcKOF0dB6UIIkl1tNoEfiqIvJKIyLbYUh0oVsbeuc
wfajQGifIV/KUEVB+6tBGXWw5FZhV+6WG4wo/PruRyJtE/KJvcg/dpRDhOhGmoyW1T89KA2C
XyQFitjKXWdNXptQGfOpa+JaeyKc1JeVB+lcMgD2pKJjl5ZBYE/YEHINEUkkEiaxpR/L+iPk
ScOdZV1MQANdgoOq6rommq1FDcbaFTcJAFOZEqIifdWgj3MisDIE47dIoACKpET7aIiJ6eNB
ygs2KLmU3JcRgOT8dfAGr0rflWW+HlSRDBdN+wfKa/P8NVqxF7sGew8rmCOOQJUy3CpBKu5C
jLDTgpxb0dUTIkXgW0eC1FWS426DdoT9uuTASYskVbeYcTUSFf8A450FUxmZNx67lg95fKQ3
01fx24Orqb8YeBMuF4uM8OPiOi1ROZTbLVdbHKZvDbhRmRWT1GN3XaNpN4uNKPmQx01HSoOP
W4skgSFukIxzXBr04Mq4v2pR98F0U0U3Y2vnQ9E6whxVU1280qotFvudjFm4tYRcm5Meaquv
WhtzZLhP6cCbZPQ0HVE3Nqmvo9FBmC6MuFAyC3pvjFKaev0EvI9EeESaN9Wy0LTj5+HroLLG
Yje+3KxvbH7bdWTnRt2hBo6qi+HoVNy7/wDaoqnY5lfxMor8SQyHu0QIUWdNNBZ2pp1XkBFQ
jUyRBFOHAddaIkbfa7enUahq7lE550n5Ul7RqCjpLxNzYmwtOSJ5lREoJNh62SmShXFpi5sM
kRS5zbIsQ4ginstuLzVFT5q6/JQZbc1MfiOuw7vKh2xtfqXpjTamraJqpNm55tnoUx1oIAbn
Pvt5elp7wMWMKMwUit9WV0CTzOquiA0Typ4+bbpwSgmgi2hyLLtzUe4wZF1YdhDKkhId2q6C
ju3EpCPFdeaUVt9vJpSsViR3WgZetZO2qQLS6tq5BcWORAv0SUNUqaLTQKBQKBQKBQKBQKBQ
KBQKDiH9QeQJZbl27hz8kmYxYrren49+nwZZwiVgILzgCTzfmFOoI8louNTtRn8WI13DvbmW
SMi7a42rB2jJbo6j8gXW2CcuDKOoIuPNtl0+mRipKSqIqVBd7D3WbuV+tNgvuN3TGXMiZdkY
2/dEjKE1GG+q42qR3nCZeRv6zpOoK7UXxRUojB/zpsH/ACpDu37hM+Fm6jKQtGvedVuHw7XT
fs03+b2vZ9dFjTyDvJdrDl8XC/8Al/eps+5e+nZjYkWxG5rMDarzoK5KHYmhgqI5tLjyoRkk
95ycyG/4lj+HXm/XrGVirdokT3RttsJUVuUK9eQ+22pedQQBJSIhXRNvGhGVe+WKScXsGQWS
JPu8zJ5LtvsuORmhC4nMjbkksug6YAz7vsLrE4aCOnPimoj3D7zWhbZlr17tE+x3nCoRXO94
9N6CyFi9I3W3mHGXDZdbc6ZCJCfAk0LShGjde/8Aidq7TQu7bkKa7BnKjTVnbBv35HxIxeZI
FNBQmUacJzzcBBVoRNXnugzFujFgxqwz8ovBwGrxLg28ozaRYbyqjRPOynWm0NxRLptoSkWi
rwTjRGnce9NhZwmw5tZbbOvLWR3Fiy2+1sC0zLGa844yrLoyHGwAm3GyA9T4KlFjRZ762wMX
zDJLrj9ytjmEzmbbd7U+UVx9XX0ZUemTLxtqmj4r7dCJq7d2setXcyy9rUYkSrreG3HHJLCA
seGosuSG23yUkVDcBoyERRV0TVdEVKI15Pdg7VkNutOSYndrJbbzcEs1qv8AKWGcd2YakjIG
2w+460Lyj9WRgiLw101oIvMe+TeJ3TLYLGJXW8xsJiMT8guUJyCDTLT8dZKKgyJDbhqgCWu0
V5UWLNA7lWWfltuxDovMSblYAydmQ6rYtJHcfBhGlXdr1NT14Jpp40RdKBQYpMaPNjuRJbQP
sPCoOsuChAYrwVFReCpQc5m9lrFvI7Bcp1jEl1SNHMXY4/mtvie1PUK6VaQidlbApCd9uVwv
KJxVh51GWS+UGBDX7q0qRf7ZaLXZYowrRDZhRw9lmOAtj94USorbVEVNFTVF5otB+VP6hbfE
g5uMv4YyYpaSejti2A9Ugd1Pjpz9a1rE1k/p2bWdlMS5Nw0hawXHnmEQdQ6iIiIqjTR3jukI
lgd4QkRdAaVNfSj4VlVkmPy49tcfgxvfJINorMXeLfULTgm4uCUFRDEX72p3nuK4EpQTcxZG
TP3CKCcfMnDrOekjTT0JVFUulsxiXI1iWK3x2G1+qQIrSEuniqoNVGOW6sWDJfa8qx2HXG0R
OCKAKSaJ9ygv/baI1CwWxNNDpvig64viRueciVfFVVamqtVQVzNbHIvFpR+26Bd7W4k60u+K
Ptcdir9FwdQX5aDexy+RsjssO8Rk2jJDVxpfabcTymBJ4KJIqUHHZ2ERbb3Bl2O3OOWG1yWy
yGVd7e+Ud4WiNW3YmgKgqhualuVFUU4JVRJPY9idoudvmWXBkunvLggE5wUC4E4C7usj0g0c
MU4aqWlBap8C93Wc5ImxYEOJsQlcmGiymFROO02FTy6ceJ0FAiY5lLT06Rb744/Y0ZVwrS40
qGEKQaiSsuIXUFCFveo6qui8ONUW2ME+xLGBgo8W1k2PuMpXHX4JiQ8iRR+r08OOi+moJy6w
5cy3b7jkjUO3qidb3BsG96L8xDIjXzcvLxWghLpE6kOPIbj32db7cqG3HZCKw3omiISMmIEa
DzTh66CRhWq05UOkhua7HFBdCQ9NEkQkXgnTacVPT7Q0G/8AE49vsJJi0RCdffWJbEd1QH3l
VdXSLiRAmhEpLzRKK0xmu2u1Xpi53lp24JDffJxh5XHgIGiIiBtURB26aoiJREpgEUYeFWFk
WhZX3Jk3ADiiuGCGZKviqkqqq1NVZKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQco7w2XJ5d/7eZLjljev4Yx
eH51ygxXozT3RdgvRxUPenGgVd5pw3UXFJuvaLMO5Jdy7rcbYxhA5hZYdnttoV9uQ49JgvHJ
CbPWIqtoRKos6ARF00XVeSUEx28waMGR2ide+1kqw3O0i498dfvaXCIzJVpWlWKBSnHCRxCJ
EUmhVE50FGT+m+YnY1uB8Ec+3ySxkEz8Te6OiXjrqvT6/uv/AKfjpt5/lUK7RlGLXy494e3+
Vw46OWmxwb9HuclTBFbcmhGFhEBV3FuVsvZTh40RzzHr/mFh7yd43cexU8oivTrMLjcSZGiy
GZKWdnbuSWQArRIvEhJSFU9ldeBXi09qu4OHR8QzuJCjXnJrXdcgu+R45HkC02beSuI4+1Df
e2h1Iyg3tU9qHoXFNUoPuV4F3HzqL3HzGRZBtFzv2Nt4njGNnKYckqwjxvOvynmyVkDMndBA
TLaKcV1WgwXvsflUq65xbmmWXsWetd2uGJROqG5b9e7ckGQJCSoggCi4YEuiavr6FoVhndpr
7bsli5ddsQfzCPeLBZ4N1t9vuvuE223C2sK0Sj/mGGn2XELivU3CQ6pqi0GteY1yh5LgPb/C
+3smLDxZxM9yCwR7hDJ0Hn3JUeK31pL6A4Sv73nVQ18NNaCMdtWaZRA76YaGMPQslv0q05Nb
bPIlwy3x3VZZBsnmnTbEtYTir5uWlBebd2nyq3ZP25ySSATrqF0vN+zy5oYIIS7jbSjtC2JK
hE0yuyO0I8gFF9NBR2O03cS5JipX3EFkZVZsngXXJs5m3RmR77GYmqZlBbVwiBvpqK9JQbQB
HaKEVBebjgOc5DjHe65zLUEG757EdtuP2X3hpw+hDt5QoxuuivTEnzIj03eUVTVdaCPyTt1d
HM6xq93vt+mbWmJhbVhdh77eSR7kMkXVVUmOtoibEIeoGvOgseCdkLXIwO12XuraY12l2+Rc
HrZCefdlpbIcyQrrUEJBKJOIy2gBuX0cOFCuxx47MSO1FjgjbLAC002nIQBNoonyIlEZKBQK
BQKDl/e7AHMxxorjbCBq72Zt56Mrq6A60Ta9VolTlqiaovgtXBTeykuzYVjjM6/x58a5XBhr
chQZBgDIpqKC42BCSLz1Raai75xmOMX/AAi8x7Xc2XpCNtKsZS2Op9eHNs9C/sorpDX6IPzU
/BUHOsxzjZcpGJMWue/JbAZDrkNn3kCYVdEVeipKGq+Boi1cRV25F9ln07fjF1fP0vMjFD7p
PkFUSTXbzLMlZcjZE8zZLa8BA9ChOK7KdQhVNpvIiC2Pp2ar66lFy7ayRfwq1NIm04Tawng5
7XI5K2o/c0pqrZUCgohquDZSrpeXH8lf86/Nh3I/FfQD/wDYfy1R9yJwbP3Bxu8PqgxLmxIs
zzhJ5ReVUfYRV5eZUNKDZvmQRW7iUaJAlOXBph3/ADqCjQMMjxM97qKmi6aaiK60RV48KC8w
5dM36kvTSU7BZhKewU8wo++22O/hounBPloJG33Wc/lMuRJFLdAvEKNDhskiI9HcJHSZJxF4
IRpr5fDRPTQaySH8SvjmKQ5UgLSTTSwNY4ymmTIVU4+iKh8UTqCnHgvqoJqVDxae4yUSxPTH
2z6gLGZOMIOctymStihcfTrQeclgDBs4TYb9xiXJVQokFmSbxuuCm9WlQiMVRRRUVfDnQalz
hTW7K5erRcQlw3wCTcWCBtp59jmQ+8MCiogoqr7KqvpoPV3Amp1nDJX27dZ13BAbgbxEXtmg
tuO6IqITarptQeS8aDbtLlntTciHCuEORZWWXnpMd0dH22RBVPzf7wfSpJr6VWg3u2zUhnBL
AEnVD9zaVBLmIKmoCuvoHRKmqtNAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoMLsqLHcZZffbackEoR2zMRJwk
RSUQRV1JdE10Sg+e+w+q9H94a6sYRckNbx3NgWqiRprqKLouirQYbbebReQcdtFwjXAGi6bp
xHm3kA/okrarovqoNccnxo7j8HC8wSuO7Z7gkplX93o6W7dr9ygkJMqNCYclTHm47DSbnXni
QAFPSREqIlBW7CeANXy6z8dmW47vkLjT90KLKbddlHGZRlslFDL2GwRPKnJKCXPIbA27GYcu
sMHZpEENspDSE8QEokjaKWpKhIqLt8aDPcbpbLRH97u01iBH3IHXlOgy3uXkm41RNVoMxSYw
R1lm8Ax0DqK+pIgbNNd27lpp40FH7Sdw07kY1IvLpRBkx7lcYJsQnOoKNRZjrDJlqRKiuNgJ
+hdeHCgsjlzxONcWprsy3M3CcnuLEgnWBffRky+pElXcew1LyJyXXxoM857H7IT99uRw7cTo
tsSbnIVphSAFJWwN49NURSLair4rpQbJXG3hGamHLZGM+oCzIVwUbNXF0BBLXRdyrw050HtZ
UUZIwifbSSYK6EdTHqKAqiKSDrqqIq6a0GagUCgUCgUCgUCgjci/h+7fscj9UVBo4Nxw2w6/
/QR/1aU0QPd2yWe44RdXp0Fl91kG1ZeME6gKrwJqJ+0K/ItB7k9sokmA5Eh3+9QG3Q0aFmc4
SNKqcFFT1LRPRuq1Glj7N9wOO5AcxZLgJFudu9ocAnJKpyN5uQaOb/T5iT0UVvT88xOfCdtl
+SfaEkgoGEuPJimn5rooiap4KJUgrtmDKL/dEt2N5Pcixllokk3WVFaR4jXRAajPOAKnomu4
1Bfl1oibxeDHwLJX8SaUxtV6QrhaHHjI196RP802RlzIl+t+7RXQagUGhe7REv1pl2ecO5iW
2rZqnMVXiJD6CFdCT10FWsDbGX4zMxTLGkkTbW4tvugLqJKbfFmQCpooqY7TEk8ao1LPdbhY
Jr+HXzZMuyNaWC5ytAS4xUXgDh6fpWtfOPjzTnQbkhuSxJlT8zuQjaoKNkzFEEaZcdQeopaa
qRiPIRXxTWiILIymvW+NOYjrIuj02Pe3Yq8EbZAkZjtKWmiEqKiJ6V1Wgm8jjs5VZm/hjICD
h/EJkk0RFbdiCii2evFDUkQF9AotBHSpNreYscmwypwFMOO7IajSHTAGJKbUI1cUhHQlRRTx
9FBuxb/kEG/S7JcGGLkEZwQt05SRh1xDbEyBddQ6govHiOqckoJC04ezAKc21HbYiXBp1QDk
8wT+u9vy+UhTXyrzTlSq0LVPkXawxrLkLBNSDT3Zm5MpuAZTPAVXTzNuCQ66Fw9a0Rq3A5ec
SWcRAQ91g7PtdcWuIKaIhLBZPxJxUTq6eyHDmtFdEABbAWwRBEEQRFOSInBEqD1QKBQKBQKB
QKBQKBQKBQKDh3fpLyuZdoEx0oYXX7Qy/cSuIuFHQvhcjXejSia+XX2V50XFDk5Ld8Nyzvlk
Wf222X6XDx7HRmWy3i6EF9l4pTIC77x1CRtN6q8SoqICKulB8xUoFt73hEavOORI9ywq4uXw
sJjpChxhZfaJo3DR10XHWhMibcUQJB+boqUFWxe0XGHZexsw8es8Kyu5bDGy5A2Cs3m5MLFl
qzJmM9MhApAJ1T/zBqq6LomuiB37+pzb/wAg8736bfhq7t3LTqhz1oYreRYpimOd3+yb1gsl
vtL0p6+C+5AisRydQbMaohK0IqWmvjQcuwtjsg72Vz9zMVtZ3tq45CMkpitrcmnPfHyhDD3/
AFw+ZRVlGeCuKunm3UEop5Y/mmDw+4T1ialLgluW3N5qy69DcuRKqXPpj1G2/fERGkc3als9
nhuoNuRjsfFrP20smY3u33ntw9k91eubtvJVsrHVFw7XBeIzcT3VmUpgguFsQkAS5UED29DH
mLj28LCEjhmTmZX0LkFr6aOFjaTZfvHvqM//AKcURrodTgh7dlBt4Sx2Oe7f90jz9bUdyav2
SDNW4K0s5lr3x5YyROp9YOqrq30ebuvztaCXxBGZGXdvY3fpGDFMChOWFq/7FiFd1dJLgppI
+rWYjHQ9rzIO7TxoKze9n2Ay5vCiZ+yAdyLEOCKeqwEP3mJ7ykfYvGKkzft6fl9rbRXSWG+4
Bf1EWtvKJNlC7Hhd3S0v2xmSrDarNjIhPNvubj0PRdBIdU8aI7LicPOIbcpM1u9uuzhkCwyt
cB2CjYoi70NHZMjcqrppoqaeuiLHQKBQKBQKBQKCNyL+H7t+xyP1RUGjg38G2H9gj/q0po0e
6H8B3n8xr9eFBa2v0Qfmp+Cg90HxREuaIvy0H1EROCcKCFyjHmsktnuqOrFmMGMm2zg9uPIb
4g4npTwJPFNUoIvH8yR19LBlQDar+ymhsuLtZlInDrRjXRDEuenMeS0FuRUVNU4ovJaDUi3O
BNky4kSQDz0EhbltguqtmQ7kEtPHRaCq5ZElWC5BntoaJ1Y7aMX+ECarIhCuvUFE5uM+0npH
VPRVE7OtmPZlaWUmstXGBIQJEZz0apqJtmKoQl6xVFqDlz9zawuVe8JyInnW5hPSsXur/Ukg
xEmJ0zR54tytIyeo7jXlpVRfr5GW6paLLBk9LrJ72U1nQvLEQVb48iRTIV08USis8i33GTbx
hpGYYfuTm28S4yog9MeBEmqIqk4KbU9GtBAHAeh490LUjbJx7zscNQUhFtp9W29wjouiIgD6
koiZgQmr3Jmuz2BAXUFi621zUtkpnTY62XoIFTQk8NKK9z7jbMIhk9OnypSPEjUC3EqPvuOL
7LbAom81X1qunjQRTFnzi+g6/MlsYtGmlveg29sXZqiqIP1kgl2C4qJ80F09NEW2y2W24/bm
bVamUYjMIu0dVUiJV1IzJeJES8SJeKrUVv0CgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUGvIgwpT0eRKjNPux
DV2I66AmTJqKipNqSKoqoqqap4UHgrXbCelSChMK9ObFia6rQKb7YoqCDhaamKIS6IXDjQaU
XEsUgx0iQbFb40cW3mRYZiMNgjcjTrAgiKJtc0TenzvGg3TtdscbiNOQmDbgEDkACaBRYNsV
ACaRU8iiKqiKPJKDJMhQ7jFdg3CO1LivptejPgLjZjz0IDRUVPloPjsCC+/GlPRWnH4SksN4
2xI2VMdhdMlTUdw+VdvNKCgdue0tow+yMQr5GgXq5RLjcrjCuhxG1dYGdNcliLZuIRio9TRV
FefGgvF3sdkyCKkK/W2LdIyEhpGnMNyG9ycl2OiSa0H1qy2dm2fBWbdGbtmxWvhwMtjH2LzH
pImzRfRpQVDtP20g9srBJtLLcMpMmfOmOS4ccWFJqTKcfZaLTivSA0BOOnDholBq4B2ltGLW
+Szf40C9zlvd1vUCc7EbJyMNxmHKEGydQiEg3IiqKpqtBeLtZLLf4vuN9t0W6RdyH7tNYbfb
3JyLY6hJqnpoPR2i0uQ2bc5AjnDjK2UeITIK02TSoTagCptFQVNR0Th4UGUoMIpoXEozRTG2
yYblqAq6LZKhECHpuQVVEVU10oNigUCgUCgUCgUCgjci/h+7fscj9UVBo4N/Bth/YI/6tKaN
Huh/Ad5/Ma/XhQWtr9EH5qfgoPdAoFAoNC7WW032N7neITM1jXVAeBC2r6RVeKL60oK4vbWy
DoEWddYjKco7FwkICJ6E3Eqp9xatGHtUxGgY0dnFtG5trlPxLmqruccfA1+tcJdVJTFULcvO
mi7qiKioqaovBUWoKNYdcNyRzEXfLaLorkzHTX2Wj13PxNV+iq720+iunhVGTMWm7fkGPZA8
2LkQ3HLNc0NNR6M5ERtSReG1HB28fpUH0u362x7r4fd37EK6/wCR2DJiChcV6bTvFvVfADRP
VSjStljy3Ak6dqcdyq1vkT0qLJdBuYy+aqThsEegE2Srr01VNvgtB7g3TLiflrYsXdjjKeWS
+V6kNsNiaiiKjSMdUl1VNy6ppQbQ4jfr44sjL7wYtquoWmzGcVgfD6x5NHXF+6KeqglLPhOO
WSZ8RhxScmoKgEyU67JdAV5iBPESii+O3SoLDQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQci/qBumdYn
hVxznD8mW0fB2WkO2FBiym5BvSm2t5OPCpjoJ8h4UXGHLbjkWJ2+0WK49yJpX64OyXo423H4
065zGhENBaisNuADbK6qbit8dyIpJQVNru7nV57JRsgYlja8lDKGMTl3FYQipIl2GAb3ub+5
G3CbLUmy9ktaBdc97k4jD72W6Zkg3mXhFkttzsFyegRWCbemR5Dp722RQDRFbHTclB0fEe7l
pvky1Y3dYNzsl+ucBZkBq7QijNzui0JvrGcFSbNQ13KG5CQeOmlEcca/qRuzvZK03YZcr7bS
ZcGPJmLZpIwVR27hHdRHlY914sKooqH7XLzUWLR3l7l5Bi0nJbhh+WSJMzF4gzpOLwrD7/CZ
RtnrE3cpwiqs9UUVU0cAgFd2ipQxs5v3OvcbJcWYn5CuB4pf7IFxiXliE1Pfl3NxUMoSK828
DSNsqjmqtLv15ppQW7sFl97znthbMkyGalwnPybgyU0WgY6rcec8w0SttiIoqtgOuiJQ1zjJ
u+WS2zPsz7cRrhFgz3rxbLTjN3uTGy32piTbWZDz0h7RAddJwyRhkz1M1ROAotCLi7de4GW5
7esAxzJksEPC4FuW73v3GNKm3CfcGjdDRt4ei00IBuLa3qRFoiiiUFSld2u5b+OWG3w3rfHy
pnPTwK+TCYU4MlG2nS95FpS3ghArbuwT13IobtKC1MZJm+B9xYGHZlkzF+s+SWi43GBeZEOP
Cet0m1o2b6OowotnHVtzcikiEKpopLzoK3iHdTI07j4jY1yKZluP5iE9oLjNsK2lgHosZZTb
0B9Ab67RoJColv4aEhqlB+iaIUCgUCgUCgUCgjci/h+7fscj9UVBo4N/Bth/YI/6tKaNHuh/
Ad5/Ma/XhQWtr9EH5qfgoPdAoFAoFAoKTkUSdjN5LNbOwcmK8AtZJbmU1NxpvgElofFxpOBJ
84fkqi2W64wbvCZuNtfCTFkChsvNrqJItQRmW4+uRWc4rDnQnxzGVa5fizKa4tl8i+yX5KrQ
aFukxO4OIyYNybWO+8DkC7RUXRyNKb8p6ehRJEMF+RaD1hV7lzI0iw3tUG+WMkjXBOSPBp9V
JBPoOj5vUuqeFBaqBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKCs9wsLh9xMOueG3CS7DjXQWhdk
x0FXA6TwPJtQ0VOKhpQRGW9tXMgyi15rY8hmY1fbdDetJzIjUaQL8GQ4DptG1KbcBFQwEhNE
1RfSlBAWfsHZrTHstsK+3KZarPf5eVnAkE0Xvk995JDBSXdm8xYc3GKIqbiXUtdEotSmQ9nb
RkLvcJ2RcZLK9w7dDtVwRtG9IwQ2XWRNnVOJEjqqu7XlQpYO1DsO+2bI8pyWZkk3G4z0TH2n
WY0SNESQ0jDrqNRwRTdJtNm4zXRNdETWgw/8lLN/ymg9pPicr4fAdjPhcNG+uSxrgNwFFTbt
4kO1eHKhWhkHYePen8wjQ8qulosedK4/kVjiDGUXJLkcY5uNvuNk82JiA72xLQtNOCKqUKs1
k7a260ZTCyt6a9OlWuxR8btTLwto3GYbJDedDamvUfUQ3r6BREoje7e4PC7d4uzi9vlOzGGZ
EyUj8hBQ1KZKclEnkRE0EnFRPVQQs7s9jt0DuGxdHnpUbuN0Vucc0BEjqxDCGBMKia7k6YuI
pcioVoPdnZkebCv+PZjcrLkQWyNZb1eGmYj/AMUYiJo05JYkNm31w1La4CIqaqnFOFFqmdxO
0jFpxzt1h+L/ABVxsc1jXO73yORO3BHnm5Lj9xefEFQT6pIqmQ7E4DppwoLo12Vh3SVeLln2
QT8un3W0yccB+SEeIES3TE0kBHaiNgIuO6JvcXUl0ROCcKFYbJ2VegXvEr7esxul9ewrrNWN
iS1EZZGO7FKIoOBHaDe5tVNXSXcunhquorq9EKBQKBQKBQKBQRuRfw/dv2OR+qKg0cG/g2w/
sEf9WlNGj3Q/gO8/mNfrwoLW1+iD81PwUHugUCgUCgUCgpM/G7pjc1+/4QIkL5K7c8cMtjEl
V9pxheTT3/ZLx9NUT2O5Nbclim9CUm32C6c2C+OyRHdTmDoLxRf7F8KggMjhy8Wux5vZ2idi
OiI5Pb20VVcZBNElNinNxpPaRPaH1pVGXIre7cm4Gc4eYSLpCa3x0Ak6dwhn5ijkXr9psvml
8q0FgsN7hZFaY14t6r0ZA6qBptNsxXabZivIhJFFU9NQSVAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAo
FAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFBG5F/D92/Y5H6oqDRwb+DbD+wR/1aU0aPdD
+A7z+Y1+vCgtbX6IPzU/BQe6BQKBQKBQKBQVXJsUdnSQyHHnkt+QxB0Zk/7qSCcehJFPaBfB
eY80oN7F8jayS3m6bKxJ0U1jXS3OcTjvj7Qr6UXmJeKUFRl3MO0siUctl13EpziuwfdhVxyF
LdXjGFofMrbprq3tTyqunLSqLJglsnW6xK9dG0ZnXSTIukuMPJk5biu9NPzUVEX11BZqBQKB
QKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKCNyL+H7t+xyP1
RUGjg38G2H9gj/q0po0e6H8B3n8xr9eFBa2v0Qfmp+Cg90CgUCgUCgUCgUFZvWIe/XL47Zri
9ZbsTaMvyo4iYPtj7IvNHwLb80uCp6aDHbcHjMz2bxfZ8i/XGPxivTVFGmF5KTLIIgCX5S6l
66C1UCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgjc
i/h+7fscj9UVBo4N/Bth/YI/6tKaNHuh/Ad5/Ma/XhQWtr9EH5qfgoPdAoFAoFAoFAoFAoFA
oFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFBG5F/D9
2/Y5H6oqDRwb+DbD+wR/1aU0aPdD+A7z+Y1+vCgtbX6IPzU/BQe6BQKBQKBQKBQKBQKBQKBQ
KBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKD8hXruC6wXc24yu6VwtGX2TI7j
bsNxVqRFdakC0DXuUf4ebRE6LzpE2paov5SaUV+jLZnTYXqzYdkMY4eRTbD8fn7NixGEZNpm
Q31FPXUXHOHDTanOiK7Zv6ge3t5xjI8wbclxrRjk0ba6/Ij+eY66LZR1htNkZuo/1Q6PlQi3
JwosSI92YcGw3bJsvx284lbbU008jt2Zjqcnrl0222W4j75q8R7R6aihakiUI+4/3Zt93yGN
i15sN4xa63GO7Ns0e9sMtpOZYRCd6JsOvCjjYqhG0aiaJx050Rja7zYs7gVi7iDGnfC8hnxr
XCZVpv3gXpcxYQK4PU2oKOJqqoS+Xw8KETlqz2z3i55daorMkXsLfbjXUnABBcN2IE1OiqEq
kmxxEXcg+b79BEWHu/jORLgiQo80P+YUGTc7L1m2x6bUVkHzSRo4u0lE00Qd3GgnrxmdrsmV
Y1iEtp8p2VLOS3ONiKtB8PYSQ71SUkVNRXy6CvH0UHIMk7o2e02I+8EjJ74xi5XQ20xJiLHc
mSJNqJ2M81HNXPLGLoFIeBV9kVXcKKo0V2i7yW5uKTpjSKjci3uvAhcFQTYUk10148aIwYN/
Bth/YI/6tKaNHuh/Ad5/Ma/XhQTN8vcTGsbuOR3DX3S0Qnp8lB9pW47Sukia+Og8KDlOLYj3
A7i47AzXLM7vOPTL4wFwgWLHCiR4luYkCjjLRK8w8chwQUeoThaKWugolFW2F3VxgLDmNznF
KjD29dkw8iCYDYvqsRgX+sAgSiQvtkhNLw3a8kojmWY9zrnmOXRsRsyZJAgRbLCvt0tONMsD
fXzuAkbbTrzp9OM0w2idTa4hmZoILwWirTa+7WE4zgeKTccYvmSR77cHLJbYiksm6+/p1nHm
pZXB5shcAm3BLefBU0ThpQWCT3XYjN2uGeL3tcivKSHIWJo3E9/SPFJBckvEkn3dpnUhRDN5
NVJERNeFEeWO8+KSLZZLkMec2d5v4YicB1gQkwboW/c1LAjRA2bOKgpaoqKOqLrQjLlvdywY
fcb/AGubAuEyRjljHJ54wmm3N0JXyYLp7nAUjDYRkPDypwVV4UElN7i2CLcsQtUdH57+bI67
ZliCJikdmN70ch1SIdrSAopqmq7iFNKCKtfdqFKyW2Yxe8cvWNP33rDYZV4YYbZmOR21dcaF
WXnSbc2CRoDoiqii+PCgg8h/qDsWOv5Gr2MX+ZbsVnt2q9XqKzDKI1Ic6O1E6koHFT69vijf
jRYvdvzW1XLNL3grDb43KwxIM+Y6YijBNz1dRpGyQlJSTolu1FPDnRC55rarVmNhwiQ0+Vxy
GPNlwnQEVZEICNq6jhKSEir1E26Cv3KCOa7k2yW9l8S22u5XCXhspiBPhRWWzdkPSGW3wSMi
uIhIgupuU1HTj4JrQR9t7yY48xkv2ihT8WmYlDG6Xu3XhptHQgmJkEhtYzjzboF0zHyGq7k0
VNaDXsveWNdMgxuxTcVvdlHLm5DuPzriEMW3xjMe8mpttSXHWtW9FRDbReNBY+4Od2ztzjh5
LdosqawkmLCbi28GzfcemPjHaEUdNseJmnMkoIOyd3odzy5jC7vjV6xq4yoEm6xzvAQwZOPE
Ntt0t8eS9porg80oMFs73Y5cpNod+FXWJYchlJb7BlcmO2FvmSDVUaQNHVfAXlHRk3WRE+Gi
8U1LGrI78WYpGQRrLjGQX4sUnSbfkJW2IyYxijKm40Vx4OruFdwg1uc28VFOGoiYmd3cX+G4
5Nx5uVk0jLmCl49bLSAE/IjgAm48Svm02023uFDJ0x0JdvtcKIwO95sXZwO+Z67EnttY0+cK
+WU2QG4xpQGAEwbZOIG76wCFUc2kKoqEqUI2cN7ow8uyW6Yk7YLtYLtaYka4SI13bjDuYlGY
NkCxn30XVWy110oL5QKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQfmf4BlMKH3SxKT2xlZI9l
mQXWfZ50g7cFtKPNZaaZcdfef6obCBTVBaUk8ONFfLz2h7jy73geMlIOTa0xBMWzfKgeETRk
X2HpLTW4uqpyRZVkT28BJSXjQrLP7R5mUfNX7Fa2GJEDNrVleJW19xtuNPjWuJGbSPuBVRoS
QDAN6JoSJrw40KtWcMZn3Zwx6JBxKdjd3sM613y2xr87CRidKgSRkFFQor7+gEgbUcJETVUX
wWgye55l3K7g4Xf7pisrErNhZzLhJO6PxDlS50mKUQWGAiOvJ0QQyM3DId/BEGgrmY9ib1Z8
es1lwm83a52a35Pa7rExV4oSRocdLiMmSqPE0D5g2ikQATq6egqFbrHZgr3mnda/ZHEuLAXe
ZGcx1yFdZcJuS2FpZYIibhyGxLR0SH60df8AZoVUR7Z36JjnYyPleEysih4rZp0LJrLFWI64
zJfistsoouvtAWhivET0SgmMF7a9wLVmOB3a5W56LZLZd8omRbW9MCY5ZLbcILbMOK46pkpq
rgmqC2RiGu3XRKCsxuyvcO5ds88avtrVLpGg5BaMCsXWZJS+Ky3ZT8xSQ9guSEMGQ3EiiArr
puWhX6YlMOxsIejPjsdZtRNuBwXQhjKipw9dEMG/g2w/sEf9WlNGj3Q/gO8/mNfrwoJm+WSH
kuN3HHbhr7pdoT0CTt59OQ0rRKmvjoXCg5PiWQ92O32PwcIyHAZuUSLKwFvtuQ2KVASLPjxx
6bLjwS32TjuKCD1EUSTdxRVoqrdzMTmXzvNacXtagEHuNAhTO4Nr3orjMXHpQPg6e3VNJCGk
NV8dOGulBdrzacmwXuvdO4dixyRlFpym1Q7dc4lscjBNiTLcbnQNAlOsgbLoO7S0PUFHXTRa
Co2ztbnESPg9xn24EuL+fzMzyODGdbNq2sTmJKI2hqqI500JsSUNdSVdOHGgne6+A3OV3HtH
cJmyT8ntQ2hyxXW1WW4uW64R195SS1JZUZEYXhVVIHGycT5pIi6UELfe1IXzGMUhY7iN0sUe
Tm8O+5LDm3IiuCR22XGXJhyW5bpiSigcG3t6fLQWLFu044z3ivtwiQpb+L3PF49tck3Ke/cF
ck++Ok6zrLeddQekqLp7PH060FK7HYnkjxZXcIE1mUOERLjgXbW6OL1WTbakOPrILnrsL3eM
Sjqi9Ekoa0se7e5pIyPtjfp2G3aPd8duBSM3yG83VmY9KfKA+0ZRgSS4KsE6SKioLe3URENN
2gTV37eZ5fOzfcfq2Qo2RZ1fwvcXHuuybseOEqGDbbriF0uojMbqHtNU46a60GTNcDOb3eyy
/wB97dzsxt12stqh2GTCditI1JjLI66K87JYNj9I3o4mvLhyoPMPs7md0n9ooefHLuaY9Zrx
HyS7wrk+w61IkIysZpZLDjL7mgj01JOBbdS50Gq72z7iYtbO5sTCIs9uPdMjtMyGgXFVuM+z
tR44z240yS6bgPEguABOOCXgKpwWgx2bBsis+SZ5k9k7cvsWq74gFttFgu0xmW9Pmo+7q3M6
kl5A3oY7kV0k2cVXculBMY/2YyPEsu7Sz0uFzvrdiZuYZC9Mmq7EhG/b0bbGKw4X1bfUVWwE
NdBRNaFXvvnjV8yzCY9qx+Is2YF6sswmRIAVGYtxZeePU1FPKAqXPX0UMRuc4Je8n7rWy4Ms
m1ZnMRv9imXQCD6iRcHYyNIgqSEqqImSKiacKCh4B20GDGxnEM17d3yRcLE7DF29tXxx+xKd
vISZnNtOT0JE3AJiz7tqC8NNKDL26yvM8euHdViw4VKyZuRmd3W2SYMmI0CS1FpCamJJdaJt
tNBJHAQ+CqmmqcQjk7HZFh0Lt5cpNsk5YFhs82z5LarFcHLdKbcnSknq/DNH4yOg24pNk2Tg
7h2lpqmlCsOd24IeLQMAxHAr1b7h3GvCXG9QZk1iVcHbfZXIrsp4nJE10Oo42jbQAr3LXXw1
Cw2Rx7Ju+uQwcyxS42WBmeKsRYkWe7HQ3QtUkvedSgyHFBP803tVC150Ha8VwzG8JhvW/GYa
wo8h3rvNk8+/q5tQddz5mqcETgi6URPUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUCgUHwiE
BUzVBEUVSJV0RETmqrQabd4tDzgtMz4zjhqggAPNqSqvJERF40GZ6bCjvNR5Elpp6Qu1hpwx
EnFTwFFXVfuUCTNhwkEpkhqOh8AV0xBFVPRuVKD4E+C62Lzclo2zNGwcFwVEjXkKKi6KvqoP
pTIgSQhnIbGS6Km3HUxRwhTmqCq6qiUCXNhQGkenSGorSqgo48YtjqvJNSVE1oNPICE8duhg
qEJQpCiScUVFaLilBpYN/Bth/YI/6tKaNHuh/Ad5/Ma/XhQWttUFkCJdEQUVVXw4UHj3qL0m
3+u30nVFGnd47SUvZ2rrouvhQVqDj+C4ffbtkDaRoN5yV0XrjOlyNX39ibQASeNVFsPmthoK
L4arQWKXcbfAZGTOlsxmS0QXnnBbBdeWhEqJQZWH2JLQvxnQeaNNQdbJCEk9Spqi0Gu9drVH
cJmROjtOBwJs3QEk8eKKutBlcmw2oqzXZDQRkFDWQRije1eS71XTSg1LvbbZk1jmWqcau265
xzYkHHeNpSZdHQtjzJCQ6ovtCSLQauLsYnabXGxzEFhM2+1tIxHt8A2yBhseGm0FXTjzVeKr
z40EmlwgLKKCkplZQDvOMjg9QR9KhrqiUHv3uL0QkddvouKiA7vHYSkuiaFrouq8qD45OhMy
G4bslpuQ9qrLBGKOHpz2iq6r9yg+TJ8G3Nde4SmojSrtRx9wWx19GpKiUGRh9iU0L8Z0HmjT
UHWyQhJPUqaotB895jaOr1g0Y/TruT6vhu83o4ceNBjeuNvjstSJEtlpl5RRl1xwBA1L2UEl
XRdfDSgzG602oCZiKuLtbQlRFJdNdE158EoMcWZDmgTkOQ3IASUCNkxNEJOaKoqvFKBHnQpZ
OhEktPkwWx4WjE1AvQSCq6L8tBoWPGbJja3MrLESKt4nPXa5KhGXVlyEFHHF3qum7anAdE9V
BLUGq9bLdJnRbpIiMuzYIuhClm2JOsi+go6jZqmooe0d2nPRKA5bLc7cGLs7EZOfGacjxppN
irzbTyiTgAapuQSUBUkReOiUG1QKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKBQKCs9xV07f
ZYvLSzXHj/8AtXKD84JhOF2ftp2AyO04/bYN3mX3D/errGistSXeszvc3vAKGW8uJarxoqUt
Vu7YZBG7t3TvJ7ieQwLzc2Jr90MElW61soi21YKuLvZBWdrjZM6bnFXipUGvZY659L/p8sHc
OKzfLq1Zrpdshtd0aB9xGFt4Mx5EplxF0IzJviae3r4pQVtIp23t3Eg41FiNORO9JMWmE6qs
RBJu5GLTZdISUG00RPIK6JySgTmMbmdnM+zDKijh3diXu4I3ME9brDvLExQtcSERaPCyoo0L
QAiCbaqunFaK6LboeMZR3nyyB3kZhTJ9utdoLFrTeumcMYb0XdOfisv/AFZGsreDpoikKCKc
Eojtc9m3R8NlR7ODIW9q2OBBCNt6IsDHVG0b2eXZt026cNKI8YN/Bth/YI/6tKaNHuh/Ad5/
Ma/XhQS+QfwvdP2CR+pKg/IsFzuCvYjs0N0Zso4z8UxD3N6M9KK4KPvTXS6gG2jSKvztD+Si
s/cu0OST7+TLdj9sy6IxHdOdll3NGpdpkJbhIoEJSZf6oxg2uJsVlBItqqpcaC1SrSd07lYg
FssVuzuV9iYKzrFfjRqHaGEP6uW06TUkUdlEqtqHQUlFvXcgppQX/wDpbTb2LxYdohtW4J0w
XUR0uMhNoronBOScKGqZZMKwzJsr79XHIsftt3mQrqIxJU6IzIdZRLFGNEA3BJR8y7uHjxoK
xgDVkvCdi7F3D6L2KO4MEqywrhtW3y74CMiQvC59W443GVSaA9eZKia0GK/M2NrEu9dlxi4l
FwWDdbKmPxYKE9Deupq0U21RgbINzMh/psuNtmgiplp40G0MbLcd7hZS/Z8PtWH5IHa+XJtl
ox90JDZShmr0zXpx46dUTTagoh8k8y8qDo/aqw9nhwOx5DirVrmXuTanHVvhqy7dn5TsVVmE
88Wr6uqqn1RJfLxTRESg4rEc7gL/AE49tBnM2UcX+KYv7u8w9KW4qnxdnp7wJtGtVLTdofLl
QTHfG72XJrZ3UvMC1Y3ZpWIufDzv1yEiyGRcYsdt1lyCrZNlHRNRFktxb9FXbpQxa8ghysh7
tYxJi2W357cpGHsP3Sx34kah2pondRmtuk1IFHZRqTah0FJRDXcgpQXX+lwdvZDHB2C3tduQ
9JtdQDS5SE2iuicE5Jwoa4vliXsct7tzp8L4l26tuSQJmf26DINq5SYrdqjLtQdu04rfB2Q2
hibgptThrqF9tsXt1lfdvNWe4rdsmwYNqtJ4NCuqNLACxPRN70mG29o35ntwuOCmoogpqiaU
HN35Nuldue2jeST3Uw0e4suFZbjLfcbV3Hk98ai9R9VQuiQfV7lLi146UVeb7Lwftx3UuNyw
KBGKyQ8Kutzz6w2JGxjGEYm1gKTTP1YSHPrQFdEJQ1VeCURD4arFr7ydrZdoj4vYkyS2XVZV
lxFD3LC9zGTHSc6hCD6iaeQ+kPmQtFVKD9Z0QoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoFAoF
AoFAoFAoMciOxKYdiymgeYfAmnmXBQgMDTaQkK8FRUXRUWg0ysNjKJAgFbYpRbWbLtsjKw2r
cY46aMkyGmgK2nsKOm3woNO6YXh98uUe83rH7bcbjE0SLPlw2Hn2tq6psccFSTReKaLQb7Vo
tTFzkXpmDHbuUpsGJVwBoEfdaaVVADcRNxCOq6Iq6JQa/wBmcc6SM/CIXTGZ8UFv3drak3dv
95RNv6bcuvU9rXxoMb+IYpKvjWTybFb3r2wiIxd3IrJSwRE0Ta8o700TlxoPmQYfieWCyGU2
K33oYyqUdLjFZk9NV5qHVEtuunhQbki1xzs71miAESOUYojDbQIINAratiggOiIgpyRKDzY7
Z8Gs0C09Tre5MNx+rppu6YoOunr0oMGUWNMksMyyK97v72Ij1kTdt2mJ8vuUEmTLZsqw6KON
kOwwJEVCFU0VFRfBaDR+ztg+HQ7R8KifD7cTLkCD0G+hHKOqKyTTe3aCtqmoKKeXwoPqY/Yk
hTralsie53M3nblE6DfSknI/TE8Gmhq589S13eNB7h2a0W+S9MgQI8WTIbaYfkMtADhtxxUW
gIhRFUW0VUBF4J4UGS3Wy3WeG3brTEZgxGtytRYrYtNBvJTLaAIiJqSqq+ug8M2e0xznOx4M
do7oXUuRg0ArJPYjW55UTzrsRB1LXgmlBpTcQxS5WRnGrhY7fKs0cQCPaX4rLkVsW00BAZIV
AdqezonCgyt4xjbNvh2lqzwm4FudbkQIIRmhYjutLuBxptB2gQrxFRTVFoNv4ZbviXxj3Rn4
j0PdPf8Apj1+hv6nS6mm7Zu823XTXjQRMTBMIgXh7IYON2uNdpG9H7mzCjhJPqIqHudEEJdy
L5uPHxoN37N498LjWT4TD+GQyaOJbvd2vd2SYNHGiba27RUCRCHROC8UoNSdhGGXO6OXu5Y7
bJlzeZKK9cJENhx82SFQVsnDBSUVFduirppwoJCHZrRb5LsyBAjxpL7bLD8hloAcNqOii0BE
KIqi2iqgIvBPCgyW62W60RAt9piMwYjakrcWM2LTQqZKZKgAiImpKqr66DENkswLcFC3RhW7
LrddGW096VW0a+v4fWeRNvm14cOVBG3LA8IvESDAu+N2ufFtYo3bY0qFHebjAKIiCyJgqAiI
iJoNBBdwe3h5jKwlYpxmIWL3pq6S4bzakD0YIr0dWAAU2pr1E4Lw0SgstjxLFcZivwccskC0
RZSqUmPAisx23VVNFUxaEULgunGgw2nBsKsJtOWPHLZbTZdOQycOEwwoOuArZmKtgmhEKqKq
nhwoJ+gUCgUCgUCgUCgUCgUCgUH/2Q==</binary>
 <binary id="i_040.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_041.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_042.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_043.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAgAAZABkAAD/7AARRHVja3kAAQAEAAAARAAA/+4ADkFkb2JlAGTAAAAA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</binary>
 <binary id="i_044.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4QDkRXhpZgAASUkqAAgAAAAIABIBAwABAAAAAQAAABoBBQABAAAAbgAAABsBBQABAAAA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</binary>
</FictionBook>
