<?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_biology</genre>
   <genre>psy_generic</genre>
   <genre>foreign_psychology</genre>
   <genre>foreign_edu</genre>
   <genre>science</genre>
   <author>
    <first-name>Дин</first-name>
    <last-name>Бернетт</last-name>
    <id>80cb0bda-1ab3-11e7-aec0-0cc47a5453d6</id>
   </author>
   <book-title>Счастливый мозг. Как работает мозг и откуда берется счастье</book-title>
   <annotation>
    <p>У каждого из нас свое представление о счастье: для одних – это семья, дом и успех на работе, для других – свобода и возможность путешествовать, а для нейробиолога, стендапера, колумниста в The Guardian и автора бестселлера «Идиотский бесценный мозг» Дина Бернетта – это результат формирования нейронных связей. В увлекательной форме он рассказывает, как функционирует счастливый мозг, и пытается понять, что именно вызывает в нем ощущение счастья. Его книга – настоящий синтез научной достоверности, личного опыта и историй разных людей, в которых читатель сможет точно узнать и самого себя.</p>
   </annotation>
   <keywords>феномены сознания,особенности интеллекта,поведенческая психология,психология мышления,человеческий мозг</keywords>
   <date value="2018-01-01">2018</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>М.</first-name>
    <middle-name>В.</middle-name>
    <last-name>Новикова</last-name>
   </translator>
   <sequence name="Просто о мозге"/>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <nickname>MCat78</nickname>
   </author>
   <program-used>FictionBook Editor Release 2.6.7</program-used>
   <date value="2018-12-01">2018-12-01</date>
   <src-ocr>Текст предоставлен правообладателем</src-ocr>
   <id>9eb3c5ab-f55b-11e8-a094-0cc47a5203ba</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>v 1.0 – создание fb2 – (MCat78)</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Счастливый мозг. Как работает мозг и откуда берется счастье</book-name>
   <publisher>Эксмо</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>2019</year>
   <isbn>978-5-04-095041-6</isbn>
   <sequence name="Просто о мозге"/>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Дин Бернетт</p>
   <p>Счастливый мозг. Как работает мозг и откуда берется счастье</p>
  </title>
  <section>
   <p>Dean Burnett</p>
   <p>THE HAPPY BRAIN</p>
   <p>© Copyright 2018 by Dean Burnett</p>
   <p>Published by arrangement with Andrew Nurnberg Literary Agency</p>
   <empty-line/>
   <p>© Новикова Т.О., перевод на русский язык, 2018</p>
   <p>© Оформление. ООО «Издательство «Эксмо», 2019</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Из этой книги вы узнаете</p>
   </title>
   <p>• Что вызывает счастье и почему</p>
   <p>• Зависит ли наше счастье от способности к самоконтролю</p>
   <p>• Как на счастье влияет наша генетика</p>
   <p>• Могут ли деньги сделать вас счастливым человеком</p>
   <p>• Что движет любителями ужастиков и острых ощущений</p>
   <p>• Зачем нашему мозгу дом</p>
   <p>• Бывает ли вечное счастье, и хотим ли мы этого</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Вступление</p>
   </title>
   <p>Как сказал один мудрый философ: «Счастье, счастье! Вот величайший из доставшихся мне даров». Думаю, это был Аристотель. Или Ницше? Похоже на него. Впрочем, смысл от этого не меняется: счастье – это очень важно.</p>
   <p>Но что делает человека счастливым? Почему разные люди счастливы по разным поводам и в разное время? В чем <emphasis>смысл</emphasis> счастья? Есть ли он вообще? Я всегда был склонен к научному мышлению, поэтому постарался досконально изучить этот вопрос. Но обнаружил я лишь кучу хитростей и приемов менеджмента, псевдофилософию, психологические руководства, наставления коучей, гуру и позитивных психологов – словом, массу источников весьма сомнительного свойства. При этом каждый автор утверждал, что ему-то точно известен секрет счастья, подходящий любому читателю. Я бы не был столь категоричен. Вряд ли хоть один из этих «секретов» действительно полезен, а подавляющее большинство – полный бред.</p>
   <p>Вот лишь один пример – заголовки из печально известной английской газеты Daily Mail: «Забудьте о деньгах; как секс и сон могут стать ключом к счастью», «Ключ к счастью? Начните зарабатывать 50 тысяч фунтов в год», «Почему секрет счастья – наличие этих 37 вещей в вашем гардеробе», «Действительно ли ключ к счастью состоит в том, чтобы относиться к себе как к ребенку?», «Ключ к счастью для тех, кому за пятьдесят? Купите себе домашнего любимца и каждый месяц устраивайте прогулку на целый день с обедом в пабе», «Ключ к счастью? Раздавайте пирожные на улице». И так далее, и тому подобное. Можете придумать такой заголовок сами.</p>
   <p>Еще больше раздражает меня, специалиста по нейробиологии, популяризатора науки и автора научно-популярных книг, что множество этих так называемых секретов вторгаются в мою область или постоянно ссылаются на якобы научные, но совершенно некорректные данные по функционированию мозга. Чтобы подкрепить свою точку зрения, они жонглируют словами «дофамин», «окситоцин» или «центры эмоций». Если вы – опытный нейробиолог, то сразу замечаете, когда кто-то заимствует вашу научную терминологию, чтобы его слова звучали убедительно, но при этом абсолютно не понимает сути вопроса.</p>
   <p>И вот что я тогда подумал. Если вы хотите заглянуть в мою сферу знаний, то приложите для этого хоть какие-то <emphasis>усилия</emphasis>. Конечно, мозг несовершенен, и я первым постоянно об этом напоминаю. И все же это самая фантастическая и поразительно сложная вещь из всего, что нам известно. Чтобы объяснить, как мозг воспринимает счастье, нужно нечто большее, чем расплывчатая аннотация из двух строчек или фейерверк впечатляющей терминологии. Для этого потребуется целая книга.</p>
   <p>И тут меня осенило. <emphasis>Я</emphasis> могу написать такую книгу! Книгу о том, как мозг на самом фундаментальном уровне воспринимает счастье. Именно эту книгу вы сейчас держите в руках.</p>
   <p>Потому что если уж я берусь за дело, то иду до конца, чтобы ответить на мелкие обиды, даже если те, кто мне их нанес, не подозревают о моем существовании.</p>
   <p>Итак, перед вами книга о счастье и о том, как мозг дарит нам это ощущение. Что вызывает счастье и почему? Что заставляет наш мозг высоко ценить одни вещи и не обращать внимания на другие? Есть ли надежный способ вызвать ощущение счастья, о чем пишут многие, полагая, что для этого достаточно ввести пароль, как при доступе к интернет-банку? Бывает ли вечное счастье – и хотим ли мы этого? Не станет ли переживание одного и того же ощущения изо дня в день верным путем к безумию, а не к абсолютному удовлетворению? Вопросов огромное множество.</p>
   <p>Из так называемых «секретов» счастья можно сделать один неоспоримый вывод: в нем присутствует мощный субъективный элемент. Все мы по-разному представляем себе, что делает или может сделать нас счастливыми, будь то богатство, слава, любовь, секс, власть, смех и т. п. Мы точно знаем лишь то, что справедливо для <emphasis>нас</emphasis>. Поэтому я включил в свою книгу мнения самых разных людей из разных сфер деятельности о том, что делает их счастливыми (или несчастными). Я побеседовал со звездами сцены и экрана, миллионерами, ведущими учеными, журналистами, охотниками за привидениями и человеком, который… В общем, ни в одном другом своем исследовании я не слышал, чтобы термин «сексуальная темница» (sex dungeon) использовался так свободно и часто.</p>
   <p>Звучит увлекательно, верно?</p>
   <p>Но хочу сразу же предостеречь вас: эта книга – не «руководство по самопомощи» и не модель, которая поможет вам жить более счастливой и полной жизнью. Вовсе нет. Меня просто увлекает человеческий мозг и все, что он делает. Именно мозг позволяет нам чувствовать себя счастливыми, и я решил объяснить, в меру своих сил, как же это происходит. Я надеюсь, вас удовлетворит это объяснение. Хотя, если оно не сделало вас счастливыми, то я понимаю почему.</p>
   <p>А когда вы прочтете эту книгу, то поймете и вы.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 1</p>
    <p>Счастье в мозге</p>
   </title>
   <section>
    <p>Вам понравится, если вас засунут в трубу? Головой вперед?</p>
    <p>Не отвечайте сразу, потому что это не такой простой вопрос.</p>
    <p>Понравится ли вам, если вас головой вперед засунут в трубу, узкую и холодную, где вы даже пошевелиться не сможете? Причем на несколько часов? В трубу, которая будет издавать ужасно громкие звуки, постоянный лязг и скрежет, как бьющийся на берегу металлический дельфин?</p>
    <p>Почти все не задумываясь ответят отрицательно. А теперь представьте человека, который не только соглашается, но и делает это <emphasis>добровольно</emphasis> и постоянно! Кто же это такой?</p>
    <p>Этот человек – я. Да-да, я шел на это много раз и соглашусь снова, если меня попросят. Не думайте, что у меня такое странное и своеобразное извращение. Но я изучаю нейробиологию, с энтузиазмом копаюсь в человеческом мозге, поэтому не раз добровольно участвовал в разнообразных нейробиологических и психологических экспериментах. А с начала нынешнего тысячелетия многие такие эксперименты связаны с изучением мозга на аппарате МРТ.</p>
    <p>МРТ – это магнитно-резонансная томография, сложная высокотехнологическая процедура с использованием мощных магнитных полей, радиоволн и других чудес техники, создающих подробное изображение внутренностей человеческого тела. МРТ показывает нам сломанные кости, опухоли мягких тканей, метастазы в печени и инопланетных паразитов (то есть может показать).</p>
    <p>Более внимательные читатели заметят, что речь идет о фМРТ. Буква «ф» очень важна: она означает «функциональная». Я говорю о функциональной магнитно-резонансной томографии. Это значит, что процедуру, используемую для изучения структуры тела, можно приспособить для исследования <emphasis>активности работающего мозга.</emphasis> Этот метод позволяет нам стать свидетелями взаимодействий между бесчисленным количеством нейронов, из которых состоит наш мозг. Пусть это звучит не очень впечатляюще, но именно такие взаимодействия лежат в основе нашего разума и сознания, точно так же, как отдельные клетки составляют наше тело (клетки сложным образом соединяются, образуя ткани, а те еще более сложным образом создают органы, из которых формируется функционирующий организм, то есть мы сами).</p>
    <p>Но… зачем я вам все это говорю? Мы хотим понять, откуда берется счастье, так к чему же подробно описывать передовые научно-технические достижения? С моей стороны было бы нечестно отрицать, что разговор о сложных методах изучения мозга делает меня счастливым, однако причина гораздо проще.</p>
    <p>Вы хотите знать, откуда берется счастье? Тогда давайте разберемся, что это такое. Чувство, эмоция, настроение, психическое состояние или что-то в этом роде? Какое бы определение вы ни дали, нужно признать, что на самом фундаментальном уровне оно вырабатывается нашим мозгом. Итак, мы с вами пришли к выводу: счастье формируется в мозге. Именно об этом и говорилось на этой странице, верно?</p>
    <p>Неверно. Сказать, что счастье формируется в мозге, технически правильно, но такое утверждение бессмысленно. Если следовать логике, то <emphasis>все</emphasis> формируется в мозге – все, что мы воспринимаем, запоминаем, думаем и представляем. Каждая сторона человеческой жизни так или иначе связана с мозгом. Он весит всего несколько фунтов, но выполняет колоссальную работу. Сотни разных участков каждую секунду совершают тысячи разных действий, обеспечивая наше разнообразное и богатое событиями существование, которое мы воспринимаем как должное. Да, <emphasis>конечно</emphasis>, счастье формируется в мозге. Но сказать так – все равно что на вопрос, где находится Париж, ответить: «В Солнечной системе». Ответ правильный, но совершенно бесполезный.</p>
    <p>Нам нужно точно установить, <emphasis>где</emphasis> в мозге формируется счастье. Какой участок вызывает его, какой участок его поддерживает, а какой распознает события, ведущие к ощущению счастья? Для этого нам нужно заглянуть в счастливый мозг и посмотреть, что в нем происходит. Задача непростая, и для ее выполнения потребуется сложнейшее научное оборудование – в частности, функциональный магнитно-резонансный томограф.</p>
    <p>Вот видите, все, что я вам рассказал, очень даже нужно.</p>
    <p>К сожалению, при осуществлении этого эксперимента мы сталкиваемся с целым рядом препятствий.</p>
    <empty-line/>
    <p>Во-первых, чувствительный томограф весит несколько тонн, стоит миллионы долларов и создает магнитное поле такой мощности, что может заставить офисное кресло нестись по комнате со смертельной скоростью. Даже если бы у меня был доступ к этому сверхсовременному оборудованию, я бы не знал, что с ним делать. Я бывал в таком томографе много раз, но не умею им управлять: так множество дальних перелетов еще не делает пассажиров самолета пилотами.</p>
    <p>Мои нейробиологические исследования сводились к поведенческому изучению формирования памяти<a l:href="#c_1" type="note">{1}</a>. Хотя это звучит впечатляюще сложно и непонятно, по большей части я строил запутанные (но недорогие) лабиринты для лабораторных животных и смотрел, как они с ними справляются. Все это очень интересно, но мне не доверяли более серьезного оборудования, чем нож для картона. Да и тогда многие люди на всякий случай выходили за дверь. Мне никогда бы не позволили даже приблизиться к столь сложному и дорогому устройству, как магнитно-резонансный томограф.</p>
    <p>Впрочем, мне повезло. Я живу совсем рядом с центром исследования мозга университета Кардиффа – CUBRIC. Именно там я был добровольным участником многих экспериментов. Центр этот строили, когда я заканчивал работу над докторской диссертацией по психологии, и открыли уже после моей защиты. Честно говоря, мне это показалось очень несправедливым. Словно весь институт сказал: «Он ушел? Слава богу, теперь можно заняться делом».</p>
    <p>CUBRIC – отличное место для проведения самых современных исследований работы человеческого мозга. Мне повезло вдвойне – у меня есть друзья в этом центре. Один из них – профессор Крис Чемберс, выдающийся специалист и исследователь методов томографии мозга. Он охотно встретился со мной, чтобы обсудить вопросы выявления участков счастья в мозге.</p>
    <p>Но это будет чисто деловая встреча. Если я хочу убедить профессора допустить меня к этому невероятно дорогому оборудованию для личных исследований в области счастья, мне нужно тщательно подготовиться. Итак, что же наука уже знает (или подозревает) о том, как мозг формирует ощущение счастья?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Химическое счастье</p>
    </title>
    <p>Если вы хотите знать, какой участок мозга отвечает за счастье, сначала решите, что можно назвать «участком». Хотя участок часто считают единым (удивительно некрасивым) объектом, его можно разбить на огромное множество отдельных компонентов<a l:href="#n1" type="note">[1]</a>. Мозг состоит из двух полушарий (левого и правого), включающих четыре отдельные доли (фронтальную, теменную, височную и затылочную), каждая из которых делится на много разных участков и ядер. Клетки, из которых построен мозг, называются нейронами (а другие важные поддерживающие клетки называют глиальными, они отвечают за «техническое обслуживание» нейронов). Каждая клетка представляет собой сложнейшее химическое соединение. Мы можем сказать, что мозг, как большинство органов и живых объектов, – это огромная куча химических соединений. Они принимают безумно сложные формы, но тем не менее остаются химическими соединениями.</p>
    <p>Честно говоря, мы можем разбить мозг на еще более мелкие части. Химические соединения состоят из атомов, а те – из электронов, протонов и нейтронов, которые, в свою очередь, состоят из глюонов и т. п. Здесь мы приходим к сложной физике элементарных частиц и еще более сложным вопросам состава материи. Однако мозг использует определенные химические соединения для целей, выходящих за рамки базовой физической структуры. Следовательно, они служат не просто строительными «кирпичиками», а выполняют более «динамичную» функцию. Эти вещества называются нейротрансмиттерами. Они играют ключевую роль в функционировании мозга. Если вам нужно выделить простейшие, базовые элементы мозга, способные оказывать мощное влияние на наши мысли и чувства, то этими элементами будут нейротрансмиттеры.</p>
    <p>Мозг представляет собой огромную и невероятно сложную массу нейронов. Все его действия определяются и являются результатом шаблонов деятельности, заложенных в этих нейронах. Электрохимический сигнал, импульс, называемый «потенциалом действия», двигается по нейрону, доходит до его окончания и передается на следующий нейрон в цепи, пока не достигнет точки назначения. Это можно сравнить с тем, как импульс движется по электрической схеме от электростанции до лампы на вашей тумбочке. Поразительно, как нечто неосязаемое может проделать такой огромный путь, но это уже настолько привычно, что мы об этом не задумываемся.</p>
    <p>Формат и скорость сигналов, потенциалов действия, могут быть самыми разными. Цепочки нейронов, по которым они передаются, бывают невероятно длинными и бесконечно разветвленными, что создает миллиарды шаблонов и возможных расчетов, поддерживаемых связями между отдельными участками человеческого мозга. Именно это и делает его таким мощным.</p>
    <p>Давайте вернемся немного назад, к точке, в которой сигнал передается от одного нейрона к другому. Точка эта очень важна. Передача осуществляется в синапсах – месте встречи двух нейронов. Но, как бы странно это вам ни казалось, физического контакта между двумя нейронами нет. Синапс – это пробел между ними, а не физический объект. Как же может сигнал передаваться от одного нейрона к другому, если они не соприкасаются?</p>
    <p>С помощью нейротрансмиттеров. Сигнал достигает конца первого нейрона цепи, и тот выбрасывает в синапс нейротрансмиттеры. Они взаимодействуют с рецепторами второго нейрона, и в нем возникает тот же сигнал, который продолжает свой путь по цепочке.</p>
    <p>Представьте важное донесение от разведчиков средневековой армии, которое нужно доставить командующему в штаб. Донесение написано на листе бумаги, и его несет пеший солдат. Он подходит к реке, на другом берегу которой расположен лагерь. Солдат привязывает донесение к стреле и пускает ее на другой берег, где стрелу подбирает другой солдат и доставляет ее в штаб. Нейротрансмиттеры можно уподобить этой стреле.</p>
    <p>Мозг использует множество разнообразных нейротрансмиттеров, и каждый оказывает серьезное влияние на деятельность и поведение следующего нейрона. Но следующий нейрон должен иметь соответствующие рецепторы, встроенные в его оболочку. Нейротрансмиттеры работают только в том случае, если находят подходящий рецептор – так ключ подходит только к определенному замку или серии замков. Если вернуться к нашей военной метафоре, то донесение шифруется таким образом, чтобы прочесть его могли только солдаты и офицеры определенной армии.</p>
    <p>В донесении могут содержаться самые разные приказы: наступать, отступать, собирать силы, защищать левый фланг и т. п. Нейротрансмиттеры обладают той же гибкостью. Некоторые усиливают сигнал, другие ослабляют, третьи останавливают его, четвертые отвечают различными реакциями. Мы с вами говорим о живых клетках, а не об инертных электрических кабелях, и реагируют они по-разному.</p>
    <p>В силу этого разнообразия мозг часто использует определенные нейротрансмиттеры в определенных участках для выполнения определенных ролей и функций. Принимая во внимание все это, можем ли мы сказать, что ощущение счастья вызывает у человека определенный нейротрансмиттер, то есть химическое соединение? Сколь бы странным это ни казалось, но подобное утверждение недалеко от истины. На такую роль есть сразу несколько кандидатов.</p>
    <p>Самый очевидный – дофамин, нейротрансмиттер, выполняющий в мозге целый ряд функций. Одна из наиболее известных – награда и удовольствие<a l:href="#c_2" type="note">{2}</a>. Дофамин – это нейротрансмиттер, поддерживающий всю деятельность мезолимбической системы вознаграждения (иногда ее называют дофаминергическим трактом вознаграждения). Когда мозг осознает, что вы делаете то, что он одобряет (пьете воду, почувствовав жажду, избегаете опасности, вступаете в сексуальную близость с партнером и т. п.), он вознаграждает такое поведение, позволяя вам ощутить краткое, но часто очень сильное наслаждение, связанное с выработкой дофамина. А ведь наслаждение делает нас счастливыми, верно? Дофаминергический тракт вознаграждения – участок мозга, ответственный за этот процесс.</p>
    <p>Можно предположить, что высвобождение дофамина связано с тем, насколько <emphasis>удивительными</emphasis> оказываются награда или опыт. Чем более неожиданно для нас то, что случилось, тем больше удовольствия это нам доставляет. Судя по всему, наши ощущения зависят от количества дофамина, вырабатываемого мозгом<a l:href="#c_3" type="note">{3}</a>. <emphasis>Ожидаемая</emphasis> награда связана с первичным выбросом дофамина, который со временем ослабевает. Но награда <emphasis>неожиданная</emphasis> значительно усиливает выброс дофамина, и действие его ощущается в течение более длительного времени<a l:href="#c_4" type="note">{4}</a>.</p>
    <p>Давайте перейдем в мир реалий. Если вы видите, что в день зарплаты на ваш счет поступили деньги, – это награда ожидаемая. А вот когда вы находите двадцать фунтов в кармане старых джинсов, то это неожиданная награда. Денег вы получили меньше, но удовольствие гораздо сильнее, потому что вы их совершенно не ждали. То есть можно сказать, что во втором случае произошел более крупный выброс дофамина<a l:href="#c_5" type="note">{5}</a>.</p>
    <p>Точно так же и <emphasis>отсутствие ожидаемой награды</emphasis> (зарплата не поступила на банковский счет вовремя) вызывает значительное <emphasis>падение</emphasis> уровня дофамина. Подобные ситуации неприятны, они становятся источником стресса. Следовательно, уровень дофамина самым прямым образом связан с нашей способностью получать удовольствие.</p>
    <p>Но, как мы уже говорили, ощущение наслаждения и награды – это лишь одна из множества разнообразных функций дофамина в мозге. Может быть, другие химические соединения играют здесь более <emphasis>конкретную</emphasis> роль?</p>
    <p>Конечно, нейротрансмиттеры из группы эндорфинов занимают первое место среди химических соединений, связанных с ощущением удовольствия. Едите ли вы шоколад или занимаетесь сексом, выброс эндорфинов обеспечивает вам восхитительное, сильное, теплое чувство, которое пронизывает все ваше существо<a l:href="#c_6" type="note">{6}</a>.</p>
    <p>Потенциал эндорфинов не следует недооценивать. Мощные опиаты, такие как героин и морфин, действуют на человека, потому что стимулируют эндорфиновые рецепторы в мозге и теле<a l:href="#c_7" type="note">{7}</a>. Они доставляют наслаждение (отсюда и пугающее количество людей, которые их употребляют), но в то же время оказывают пагубное воздействие на личность. Человек, который находится под воздействием опиатов, испытывает удовольствие, но при этом смотрит перед собой пустым взглядом и пускает слюни. По некоторым оценкам, эффективность героина составляет всего 20 % от эффективности естественных эндорфинов! В нашем мозге вырабатываются наркотики в пять раз сильнее героина! Удивительно, что все мы еще не стали наркоманами.</p>
    <p>Для искателей удовольствий это не слишком приятно, но для человечества в целом просто замечательно, что наш мозг использует эндорфины очень осторожно. Чаще всего он вырабатывает их в ответ на сильную боль и стресс. Пример такой ситуации – роды.</p>
    <p>Вспоминая о них, матери используют самые разные определения – «чудесно», «невероятно», «поразительно» и т. п. Вы вряд ли услышите слово «приятно», однако, несмотря на огромную тяжесть этого испытания, женщины с ним справляются и часто проходят через него снова. Это объясняется тем, что у них развились механизмы, которые помогают справляться с болью. Один из них – выработка эндорфинов в процессе родов.</p>
    <p>Мозг вырабатывает эндорфины, чтобы ослабить боль и не дать ей достичь смертельного уровня (а это может случиться<a l:href="#c_8" type="note">{8}</a>). Этим же объясняется почти безумное состояние счастья, которое женщины испытывают в момент рождения ребенка (впрочем, возможно, это всего лишь облегчение). Благодаря эндорфинам роды, сколь бы мучительны они ни были, оказываются не такими тяжелыми, какими могли бы быть.</p>
    <p>Конечно, это экстремальный вариант. Есть другие способы пережить боль и стресс, чтобы запустить выброс эндорфинов (например, будучи мужчиной, рассказывать женщинам о том, что роды могли бы проходить еще тяжелее). Вы можете подвергать свое тело различным испытаниям. Марафонцы говорят об «эйфории бегуна» – это невероятно приятное ощущение, возникающее, когда тело настолько измотано физически, что мозг пускает в ход тяжелую артиллерию, которая устраняет боль и усталость.</p>
    <p>Следовательно, можно сказать, что функция эндорфинов заключается не в том, чтобы вызывать наслаждение, а в предупреждении боли. Возможно, считать эндорфины «гормонами удовольствия» – все равно что называть пожарную машину «машиной для поливания». Да, такая функция у нее тоже есть, но предназначена она не для этого.</p>
    <p>Иногда говорят, что функция ослабления боли применима лишь к <emphasis>определенному</emphasis> уровню эндорфинов, когда человек уже замечает их действие<a l:href="#c_9" type="note">{9}</a>. Есть основания полагать, что их низкая концентрация играет более весомую роль, помогая регулировать поведение и способность действовать. Система эндорфинов путем сложного взаимодействия с неврологическими системами, которые управляют стрессом и мотивацией<a l:href="#c_10" type="note">{10}</a>, позволяет нам понимать, когда что-то «сделано», закончено. Вам нужно осуществить нечто важное, и вы испытываете стресс; вы заканчиваете работу, и мозг вырабатывает небольшую дозу эндорфинов, которая приносит чувство завершенности и возможности двигаться дальше. Это ощущение нельзя назвать удовольствием, но оно полезно. Оно снимает стресс и приближает к благополучию и счастью<a l:href="#c_11" type="note">{11}</a>. Это еще одно свидетельство превентивной функции эндорфинов в ощущении счастья.</p>
    <p>Проблема роли дофамина и эндорфина в том, что здесь мы приравниваем «счастье» к «удовольствию». Да, вполне возможно (и даже нормально) быть счастливым, испытывая удовольствие. Но для истинного счастья нужно нечто большее. Жизнь – это не просто череда эйфорических моментов. Счастье связано с удовлетворением, любовью, отношениями, семьей, мотивацией, благополучием – в Facebook вы найдете немало подходящих слов. Способно ли химическое вещество поддерживать подобные, более «глубокие» состояния? Возможно.</p>
    <p>Одним из таких веществ может быть окситоцин. У него необычная репутация – его часто называют «гормоном любви» или «гормоном ласки». Несмотря на утверждения современных медиа, человек разумный – очень дружелюбный вид. Для счастья ему <emphasis>необходимы</emphasis> социальные связи с другими людьми. Чем теснее и сильнее эти узы, тем больше их значение. Узы, связывающие любовников, родственников, очень близких друзей, делают людей счастливыми надолго. Окситоцин – неотъемлемая часть этого ощущения.</p>
    <p>Давайте вернемся к процессу родов. Хорошо известно, что окситоцин в больших количествах выделяется во время родов и грудного вскармливания<a l:href="#c_12" type="note">{12}</a>. Этот гормон играет важнейшую роль во встрече двух личностей – он вызывает мгновенное и сильное ощущение связи между матерью и ребенком; он присутствует в грудном молоке и стимулирует лактацию<a l:href="#c_13" type="note">{13}</a>. Кроме того, окситоцин вырабатывается в моменты сексуального возбуждения, при стрессе, социальном взаимодействии и, несомненно, во многих других ситуациях.</p>
    <p>Последствия этого иногда бывают весьма неожиданными. Так, например, окситоцин важен для формирования и укрепления социальных связей, но высвобождается также во время сексуального акта. Вот почему «секс по дружбе» (когда двое друзей идут на физическую близость, не принимая на себя никаких обязательств и не строя прочных отношений) так часто переходит в нечто большее. Из-за окситоцина сексуальные отношения могут кардинально изменить ваше восприятие партнера, и чисто физическое влечение сменится искренней привязанностью и любовью. Окситоцин заставляет нас по-настоящему «заниматься любовью» во время секса.</p>
    <p>Хотя этот гормон воздействует на женщин активнее, чем на мужчин, на сильный пол он тоже оказывает большое влияние. Например, одно исследование показало, что под воздействием окситоцина мужчины, состоящие в прочных и стабильных отношениях, держатся дальше от посторонних привлекательных женщин, чем мужчины одинокие<a l:href="#c_14" type="note">{14}</a>. Из этого можно сделать вывод, что выработка окситоцина делает мужчин <emphasis>более верными</emphasis>, заставляет задумываться, как партнерши оценят их поведение. Поэтому мужчины осторожнее ведут себя с незнакомыми женщинами, особенно когда их могут увидеть другие люди. В целом, можно сделать вывод: окситоцин укрепляет существующие романтические узы, но не создает их изначально, потому что одинокие мужчины ведут себя иначе.</p>
    <p>На эту тему можно сказать еще многое, но смысл в том, что окситоцин необходим человеческому мозгу, чтобы испытывать любовь, близость, доверие, дружбу и ощущение социальных связей. Только самые отъявленные циники могут отрицать, что все это жизненно важно для длительного счастья. Значит, счастьем мы обязаны окситоцину?</p>
    <p>Не совсем. Как и у многого другого, у окситоцина есть обратная сторона. Например, укрепление социальных связей с человеком или группой людей может усилить вашу враждебность по отношению к тем, кто не входит в этот круг. Как показало одно исследование, под влиянием окситоцина мужчины быстрее приписывают негативные черты тем, кто относится к другой культуре или этнической группе<a l:href="#c_15" type="note">{15}</a>. Иными словами, этот гормон делает вас расистом. Если расизм – неотъемлемая часть счастья, то я не уверен, что люди его заслуживают.</p>
    <p>Впрочем, не нужно идти так далеко. Вы наверняка видели, как кто-то (или даже вы сами) терзался чувством горькой ревности, обиды и даже ненависти, когда объект вашей любви и привязанности слишком дружелюбно общался с кем-то другим. Существование «преступлений страсти» показывает, насколько сильной и деструктивной бывает эта реакция. Можно по-разному характеризовать людей, охваченных яростной ревностью или параноидальной подозрительностью, но вряд ли вы назовете их счастливыми. Окситоцин важен для формирования социальных уз, но не все социальные связи делают человека счастливым. Порой они вызывают совершенно противоположные чувства.</p>
    <p>Возможно, наш подход слишком запутан? Наслаждение и близость могут <emphasis>вести</emphasis> к счастью, следовательно, химические соединения, которые стимулируют подобные чувства, лишь косвенно «порождают» его. А есть ли такое вещество, которое может напрямую осчастливить человека?</p>
    <p>Такое под силу серотонину. Этот трансмиттер используется в разнообразных неврологических процессах и исполняет разные роли – улучшает сон, контролирует пищеварение и, самое главное, регулирует настроение<a l:href="#c_16" type="note">{16}</a>.</p>
    <p>Серотонин помогает человеку приходить в хорошее расположение духа, то есть «быть счастливым». Самые распространенные сегодня антидепрессанты повышают его уровень в мозге. Считается, что депрессия возникает из-за снижения уровня серотонина, и эту ситуацию следует исправлять с помощью лекарств.</p>
    <p>«Прозак» и сходные с ним препараты – это селективные ингибиторы обратного захвата серотонина (СИОЗС). После высвобождения в синапсы для передачи сигналов серотонин не расщепляется и не разрушается, а повторно захватывается нейронами. СИОЗС останавливают этот обратный захват. В результате вместо мгновенного всплеска активности в следующем нейроне, вызванного кратким появлением серотонина в синапсе, эта активность продлевается, поскольку серотонин сохраняется и продолжает возбуждать соответствующие рецепторы. Вам наверняка знакома такая ситуация: старый тостер выбрасывает хлеб до того, как он успел поджариться, поэтому вам приходится устанавливать на таймере более долгое время. В клетках происходит то же самое, и это лечит депрессию. Следовательно, серотонин и есть то самое химическое вещество, которое вызывает ощущение счастья, верно?</p>
    <p>Неверно. В действительности, никто точно не знает (пока), что происходит в мозге при увеличении уровня серотонина. Если бы отсутствие счастья вызывалось всего лишь его нехваткой, то это было бы легко исправить. Учитывая скорость нашего метаболизма и работы мозга, СИОЗС повышают уровень серотонина практически мгновенно. Однако принимать такие препараты приходится неделями – только тогда они эффективны<a l:href="#c_17" type="note">{17}</a>. Из этого можно сделать вывод, что счастливое настроение вовсе не связано с серотонином, а является косвенным результатом влияния чего-то другого.</p>
    <p>Возможно, проблема в подходе. Вы можете сколько угодно приписывать сильные неврологические свойства простым молекулам, но это не означает, что все так и есть на самом деле. Оглянитесь вокруг, и вы найдете массу статей, авторы которых объясняют, как обеспечить себе прилив «гормонов счастья». Они утверждают, что простая диета и различные физические упражнения повысят уровень определенных химических веществ в вашем мозге, отчего вы будете испытывать вечное удовлетворение и сможете наслаждаться жизнью. К сожалению, это всего лишь чрезмерное упрощение невероятно сложных процессов.</p>
    <p>Судя по всему, попытки привязать счастье к конкретному химическому соединению – ошибочный путь. Эти вещества участвуют в процессе, но не служат его причиной. 50-фунтовая банкнота имеет ценность, и она сделана из бумаги. Но ценна она, не <emphasis>потому что</emphasis> сделана из бумаги. Возможно, химические вещества, о которых мы только что говорили, связаны со счастьем так же, как банкноты с бумагой: они позволяют деньгам существовать, но роль их незначительна.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Отправляйтесь в место счастья</p>
    </title>
    <p>Итак, если счастье вызвано не химическими соединениями, то откуда же оно берется? Есть ли в мозге определенный <emphasis>участок</emphasis>, который за него отвечает? Который собирает у других участков мозга информацию о наших ощущениях, оценивает ее, осознает, что это должно делать нас счастливыми, и заставляет нас испытывать столь желанное эмоциональное состояние? Если химические соединения – это топливо, то не служит ли этот участок двигателем?</p>
    <p>Такое вполне возможно, но в то же время подобный подход весьма сомнителен, и вот почему.</p>
    <p>Я пишу эту книгу в середине 2017 года. Отличное время, чтобы быть нейробиологом. Наука о мозге и его работе пользуется большой популярностью. В США и Европе ведутся крупные, хорошо финансируемые исследовательские проекты<a l:href="#c_18" type="note">{18}</a>. Выходит бесчисленное множество книг и статей, все журналы пишут о работе мозга. Постоянно появляются сообщения о новейших прорывах и открытиях в этой области. Интересное и плодотворное время для нейробиологии – или нам так кажется.</p>
    <p>У такой широкой популярности есть и обратная сторона. Так, например, если вы хотите рассказать о чем-то в газете, то ваша статья должна быть понятна широкой публике. Приходится все упрощать и отказываться от научного жаргона. Кроме того, статья должна быть увлекательна – в современном газетном мире, когда все соревнуются за внимание читателя, это особенно важно. Если вы когда-нибудь читали научные публикации, то знаете, что большинство ученых пишут совсем не так. А перевод технических отчетов о тщательно спланированных экспериментах на доступный для широкого читателя язык требует значительных изменений в тексте.</p>
    <p>Если вам повезет, то эти изменения сделает подготовленный журналист или опытный научный редактор, то есть человек, который понимает требования аудитории, но при этом способен правильно оценить информацию и понять, что важно, а что можно отредактировать ради доступности. К сожалению, очень часто популярные научные статьи пишут совсем другие люди. Порой это неопытный или неквалифицированный журналист, а то и стажер<a l:href="#n2" type="note">[2]</a>. А иногда этим занимаются отделы прессы университетов или институтов, которым нужна реклама собственных работ и проектов.</p>
    <p>Кто бы это ни делал, изменения и сокращения зачастую серьезно искажают суть вопроса. Если учесть другие факторы, которые ведут к искажению информации (преувеличения ради привлечения внимания, фокусирование на конкретной проблеме из идеологических соображений и т. п.), то неудивительно, что многие научные статьи в газетах и журналах весьма далеки от реальных экспериментов, о которых в них говорится.</p>
    <p>Что касается нейробиологии, которая вызывает всеобщий интерес, но при этом является наукой довольно сложной, относительно новой и плохо понимаемой, такие искажения ведут к распространению упрощенных представлений о работе мозга<a l:href="#c_19" type="note">{19}</a>.</p>
    <p>Одно из таких представлений – идея о том, что для каждого вида деятельности у мозга есть собственный «участок», «область» или «центр». Мы читаем об участках мозга, которые отвечают за избирательные предпочтения, религиозные убеждения, любовь к продукции Apple, осознанные сновидения или чрезмерное увлечение Facebook (я уже вижу отпечатанные таблички). Мысль о том, что мозг – это модульная масса, состоящая из отдельных узлов, каждый из которых отвечает за определенную функцию (как шкаф из IKEA, но не такой сложный в сборке), кажется весьма привлекательной и соответствующей истине. Однако истина гораздо сложнее.</p>
    <p>Этой теории уже не один век, и ее история очень непроста. Вспомните хотя бы френологию: сторонники этой идеи считали, что по форме черепа можно определить черты характера человека<a l:href="#c_20" type="note">{20}</a>. Френологи считали, что мозг – это собрание отдельных мыслительных участков, работающих совместно. Каждая мысль, действие или характеристика располагается в конкретной точке мозга. Чем чаще эта точка используется, тем она больше и сильнее – как мышцы. Так, например, если вы умны, то у вас увеличивается часть мозга, которая отвечает за интеллект.</p>
    <p>Но в детстве череп только формируется, постепенно твердея с возрастом. Это означает, что форма мозга влияет на форму черепа. Увеличенные или уменьшенные участки ведут к образованию выпуклостей или впадин на черепе. Оценив эти «неровности», можно оценить тип мозга, а следовательно, способности и характер личности. Покатый лоб говорит о низком интеллекте, слабо выраженные выпуклости на затылке – признак отсутствия художественных способностей и т. д. и т. п. Очень просто.</p>
    <p>Главная проблема этого подхода заключалась в том, что он был разработан в начале XVIII века, когда поиск доказательств в поддержку тех или иных утверждений считался «хорошим тоном», а не обязательной практикой. В реальности френология совершенно не работает. В раннем детстве череп действительно «мягче», но даже тогда в нем есть несколько относительно плотных, прочных костей, задача которых – защита мозга от внешних воздействий. И это мы еще не говорим о жидкостях и оболочках, окружающих мозг.</p>
    <p>Идея о том, что небольшие различия в размерах участков мозга могут породить изменения еще не окончательно сформированного черепа и точно отражать особенности характера человека, просто чудовищна. К счастью, даже в те времена френология считалась «альтернативной» наукой. Со временем она была полностью дискредитирована и вышла из моды. И это очень хорошо, потому что ее регулярно использовали в весьма неприглядных целях – например, для «доказательства» превосходства белой расы или низкого интеллекта женщин, у которых череп меньше мужского. Подобные заявления в сочетании с отсутствием научной базы весьма пагубно сказались на репутации френологии.</p>
    <p>Не такое очевидное, но не менее негативное следствие френологии – то, что некоторые современные нейробиологи выступают против теории модульного строения мозга, то есть против того, что отдельные участки мозга отвечают за конкретные функции. Многие ученые считают, что мозг более «гомогенный», недифференцированный по структуре, и в выполнении каждой функции задействованы все его участки. Вы говорите, конкретный центр выполняет конкретную функцию? Это что-то из <emphasis>френологии</emphasis>! Каждая теория, намекающая на подобное, рискует встретить весьма циничное отношение<a l:href="#c_21" type="note">{21}</a>.</p>
    <p>И это очень печально, потому что сегодня мы знаем, что в мозге действительно много отдельных участков, которые выполняют конкретные функции. Только они отвечают за гораздо более фундаментальные вещи, чем черты характера, и выявить их по выпуклостям черепа просто невозможно.</p>
    <p>Для примера возьмем гиппокамп, располагающийся в височной доле мозга<a l:href="#n3" type="note">[3]</a>. Этот центр отвечает за кодирование и сохранение воспоминаний. Веретенообразная извилина отвечает за распознавание лиц. Поле Брока, сложный участок фронтальной доли, отвечает за речь. Главная функция двигательной зоны коры головного мозга, расположенной в задней части фронтальной доли, – за сознательный контроль движений. Список можно продолжать бесконечно<a l:href="#c_22" type="note">{22}</a>.</p>
    <p>Запоминание, зрение, речь, движение – все это фундаментальные процессы. Но вернемся к основной теме нашего разговора: есть ли мозговой центр, отвечающий за нечто более абстрактное, например за счастье? Или это такое же чрезмерное упрощение мозговой структуры, ведущее к нелогичным крайностям, как френология и искаженные представления современной популярной литературы?</p>
    <p>Есть основания полагать, что поиски мозгового центра, ответственного за счастье, не так уж бессмысленны. Многие участки мозга связаны с конкретными эмоциями. Так, мозжечковая миндалина, небольшой участок, расположенный рядом с гиппокампом, придает воспоминаниям «эмоциональный контекст»<a l:href="#c_23" type="note">{23}</a>. Если у вас есть какое-то пугающее воспоминание, то именно мозжечковая миндалина окрашивает его страхом. Когда у лабораторных животных удаляли миндалину, они не помнили, чего следует бояться.</p>
    <p>Другой пример – островковая доля, расположенная в глубине мозга, между фронтальной, теменной и височной долями. Одна из ее функций – обработка отвращения. Она активизируется от плохих запахов, при виде уродств или чего-то столь же неприятного физически. Считается, что эта зона наиболее активна, когда вы видите выражение отвращения на лице другого человека и даже когда просто представляете себе нечто отвратительное.</p>
    <p>Итак, у нас есть два участка мозга, отвечающие за то, что многие назвали бы чувством или эмоцией – то есть чем-то, сходным со счастьем. А нет ли участка, который отвечает за само счастье?</p>
    <p>Об одном претенденте на эту роль мы уже говорили – это мезолимбическая система вознаграждения. Она располагается в среднем мозге (в более глубокой и «установившейся» зоне, рядом со стволом головного мозга) и создает ощущение награды, когда мы занимаемся чем-то приятным. Если речь идет о счастье, не связанном с удовольствием, то некоторые исследования показывают, что для такого ощущения необходима активация полосатого тела. Другие эксперименты говорят, что при ощущении счастья активизируется левая префронтальная кора<a l:href="#c_24" type="note">{24}</a>. Авторы еще одного исследования полагают, что счастьем ведает правое предклинье<a l:href="#c_25" type="note">{25}</a>. Ведущие ученые продолжают искать участки мозга, которые связаны с ощущением счастья, и каждый раз дают разные ответы.</p>
    <empty-line/>
    <p>Это не так странно, как может показаться. Мозг – невообразимо сложная структура, а методы его детального изучения все еще относительно новы. Возможности же применения строгих аналитических подходов и современного оборудования для изучения нематериальных эмоциональных состояний появились совсем недавно. А это означает, что «лучший», или «правильный», способ выделения счастья все еще не открыт. На данный момент путаница и непостоянство мнений – совершенно нормальное дело. Это не вина ученых (как правило), потому что задача осложняется огромным количеством проблем.</p>
    <p>Самый очевидный метод – попытки сделать участников экспериментов «счастливыми». Некоторые ученые используют вопросы и инструкции, которые вызывают счастливые воспоминания, другие – приятные образы, третьи – сигналы и задания, создающие счастливое состояние и т. п. Но очень трудно определить, насколько счастливыми делают людей все эти факторы. Кроме того, все люди очень разные, и ощущение счастья у них различно. А еще приходится полагаться на то, что сообщают исследователям испытуемые, а это добавляет эксперименту неопределенности.</p>
    <p>Такая проблема часто возникает во время психологических исследований, где нужно проанализировать, как человек поступает в определенных обстоятельствах в лабораторных условиях. Но само нахождение в лаборатории для большинства людей – <emphasis>не</emphasis>нормальная ситуация, и ведут они себя не вполне естественно. Такая обстановка многих пугает, поэтому они предпочитают следовать указаниям человека, наделенного авторитетом. В эксперименте такой фигурой, конечно, становится исследователь, и испытуемые невольно говорят ему то, что, <emphasis>как им кажется</emphasis>, он хочет услышать, а не то, что он хочет услышать <emphasis>на самом деле</emphasis>. Иными словами, участники эксперимента не могут абсолютно точно описать свое внутреннее состояние. Всегда есть риск, что они постараются «помочь» ученым, преувеличивая или изменяя описание своих истинных чувств (например: «Этот эксперимент связан с ощущением счастья, значит, если я не скажу, что счастлив, то могу все испортить»). Несмотря на самые благие намерения, подобный подход губит эксперимент на корню.</p>
    <p>Подводя итог, можно сказать: поиск источника счастья в мозге – очень сложное дело. Мы получим надежные результаты, только если найдем человека, который прекрасно знаком с лабораторной средой, не боится исследователей и их странных причуд, способен точно рассказать о своем внутреннем состоянии, может провести собственный эксперимент и даже проанализировать собственные данные.</p>
    <p>И такой человек нашелся. Я не стал бы просить профессора Чемберса позволить мне использовать его МРТ-установку, но <emphasis>я мог попросить разрешения стать одним из испытуемых</emphasis>. Я бы точно знал, счастлив я или нет, ситуация эксперимента вряд ли повлияла бы на меня, и полученные результаты стали бы по-настоящему ценными и информативными. Мне нужно всего лишь оказаться внутри установки, включить ее, войти в счастливое состояние, а потом проанализировать данные. И дело сделано!</p>
    <p>Когда мне пришла в голову эта идея, меня сразу же стали одолевать сомнения. Мне казалось, что это неправильно или просто странно. К счастью для меня, даже беглый обзор исследований счастья показывает, что исследования эти вообще часто бывают довольно странными.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Счастье трудно найти</p>
    </title>
    <p>В начале 2016 года я видел интервью с профессором Мортеном Л. Крингельбахом, главой транснациональной исследовательской группы Hedonia. Представьте себе Бенедикта Камбербэтча в роли солидного датского ученого – это и есть профессор Крингельбах, разве что не такой высокий.</p>
    <p>Исследовательская группа профессора Крингельбаха была создана совместно Оксфордским университетом и датским университетом города Орхус<a l:href="#c_26" type="note">{26}</a>. В ней изучают, как люди ощущают удовольствие, особенно в связи со здоровьем или болезнью. В тот день профессор Крингельбах говорил об обнаруженных странностях.</p>
    <p>Есть музыка, которая доставляет людям такое удовольствие, что они начинают танцевать. Одним нравится танцевать, другие любят смотреть на танцы. Танцы делают счастливыми многих – но не всех. Некоторым они совершенно не нравятся, а есть и такие, кто даже смотреть на них не любит. Но даже у этих людей есть какие-то песни или мотивы, которые задевают их и заставляют двигаться – пусть даже просто постукивать ногой, покачивать головой или станцевать, когда им кажется, что их никто не видит. Если люди этого не любят, то почему же они это делают?</p>
    <p>Как объяснил профессор Крингельбах, у музыки есть определенный спектр свойств, предпочтительных для мозга. Эксперименты группы Hedonia показали, что средний уровень синкопирования (или непредсказуемости) вызывает приятное ощущение и желание двигаться. Другими словами, музыка должна быть оригинальной, но не слишком – тогда она так понравится людям, что им захочется танцевать<a l:href="#c_27" type="note">{27}</a>.</p>
    <p>Наверняка это знакомо вам по собственному опыту. Простой монотонный ритм не слишком интересен (попробуйте послушать метроном). В нем слишком низок уровень синкопирования. Хаотичная же и непредсказуемая музыка вроде свободного джаза обладает очень высоким уровнем синкопирования. Она тоже крайне редко вызывает у слушателей желание танцевать. Конечно, не все со мной согласятся – сколь бы неприятным/странным/непонятным что-то ни было, всегда найдется человек, которому это нравится. Таковы люди.</p>
    <p>Нечто среднее (исследователи чаще всего использовали оригинальную музыку Джеймса Брауна – сам профессор Крингельбах танцует под нее ради удовольствия) попадает в то самое заветное место между предсказуемым и хаотичным и поэтому так ценится мозгом. Большая часть современной поп-музыки именно такова. Вот почему вы можете ненавидеть современные популярные мелодии, говорить о своем неприятии их элементов и все же, услышав нечто подобное в магазине, непроизвольно начинаете отбивать такт ногой.</p>
    <p>Дело в том, что мотивы, в которых соблюден определенный баланс между предсказуемостью и хаосом, приятны нашему мозгу. Они делают нас такими счастливыми, что мы реагируем на них физически. Естественно, внутренние процессы, с помощью которых мозг определяет, что приносит нам счастье, не настолько примитивны. Здесь не просто выбор между «да» и «нет» – часто счастливыми нас делает лишь <emphasis>определенное количество</emphasis> чего-либо; чуть больше или чуть меньше – и эффект оказывается противоположным. Это можно сравнить с солью: недосоленное блюдо кажется нам невкусным, но и пересоленное тоже не привлекает. Чтобы еда нравилась, нужно определенное количество соли, и тогда несчастный официант может наконец перейти к другому столу.</p>
    <p>Вот еще одно странное открытие: возможно, наше счастье определяется не мозгом, а пищеварительной системой. В мире немало пословиц и поговорок, которые связывают мозг и пищеварение («Путь к сердцу мужчины лежит через желудок» или «Мне плохо думается на пустой желудок» и т. п.). Вы удивитесь, но множество научных данных подтверждают, что действие пищеварительной системы оказывает прямое и очень сильное влияние на наше психическое состояние.</p>
    <p>Важно помнить, что желудок и кишечник – это не просто искривленный трубопровод, по которому проходят полезные кусочки пищи, а невероятно сложная система. Она обладает собственной разветвленной нервной сетью (энтеральная нервная система в некоторых случаях действует самостоятельно, поэтому ее часто называют «вторым мозгом»). В нашем пищеварительном тракте обитают десятки <emphasis>триллионов</emphasis> бактерий тысяч разных видов и типов. Все это играет важную роль в процессе пищеварения, определяя, что именно попадет в нашу кровь и достигнет всех уголков нашего тела, оказывая влияние на функционирование каждого органа и ткани. Совершенно очевидно, что от этих бактерий напрямую зависит наше внутреннее состояние.</p>
    <p>Не будем забывать, что мозг, несмотря на его потрясающую сложность, все же остается органом тела. На него влияет не только информация, которую мы получаем от внешнего мира, но и то, что происходит внутри организма. Гормоны, кровоток, уровень кислорода, бесчисленные факторы человеческой физиологии – все это сказывается на его работе. Учитывая, что пищеварение (и бактерии!) играет важнейшую роль в процессах, происходящих в теле, естественно будет ожидать, что оно оказывает огромное, хотя и косвенное, влияние на функционирование мозга<a l:href="#n4" type="note">[4]</a>. Ученые признают этот факт и даже придумали термин «связь кишечник – мозг»<a l:href="#c_28" type="note">{28}</a>.</p>
    <p>Одно из следствий этих сложных отношений – тесная связь кишечника с проявлениями депрессии<a l:href="#c_29" type="note">{29}</a>. Некоторые исследования показывают, что стресс, депрессия и сходные расстройства вызываются определенными видами бактерий, обитающих в пищеварительном тракте<a l:href="#c_30" type="note">{30}</a>. Пока бо́льшая часть доказательств собрана лишь на животных, поэтому мы не можем с полной уверенностью сказать, воздействует ли кишечник на настроение человека, но это вовсе не исключено.</p>
    <p>90 % серотонина, нейротрансмиттера, который считается необходимым для хорошего настроения, находятся в кишечнике. Мы уже говорили о том, как определенные нейротрансмиттеры формируют наше восприятие счастья. Эти нейротрансмиттеры вырабатываются в нейронах, которым для их построения необходимо достаточное количество веществ и молекул. Такой «строительный материал» обычно поступает из потребляемой нами пищи, и бактерии, обитающие в пищеварительном тракте, играют в этом важную роль. Если в организме слишком мало или слишком много бактерий, необходимых для извлечения метаболитов, то количество нейротрансмиттеров, доступных для мозга, изменится. И это обязательно повлияет на наше настроение – или мы так полагаем.</p>
    <p>Хотя утверждение о том, что кишечные бактерии меняют наше настроение, звучит довольно разумно, следует помнить, что система эта <emphasis>невероятно</emphasis> сложна, и такую краткую формулировку нельзя считать исчерпывающей<a l:href="#n5" type="note">[5]</a>. Серотонин в кишечнике (насколько нам известно сейчас) не связан с серотонином мозга – по крайней мере, не связан функционально полезным образом. Более того, идея о том, что некая часть тела воздействует на некую функцию мозга, заставляет рассмотреть все возможные варианты подобных воздействий, а ни у кого нет на это времени. Признаем главное: то, что влияет на способность мозга делать нас счастливыми, выходит далеко за рамки нашего опыта и личных предпочтений.</p>
    <p>И все же некоторые ученые продолжают поиски простого решения загадки человеческого счастья. В газетах и журналах часто появляются статьи о неких уравнениях и формулах, которые точно предсказывают, что делает людей счастливыми, какой день года можно назвать самым счастливым или самым депрессивным и т. п. Учитывая все уже сказанное о сложной природе счастья, остается лишь удивляться, что кто-то занимается выведением уравнений или формул. Это тем более удивительно, что такое невозможно.</p>
    <p>Надуманные формулы появляются по многим причинам. Одну из них можно назвать «завистью к физике». Физика и математика – сугубо «фундаментальные» науки, изучающие свойства цифр, частиц, сил, то есть всего, что составляет Вселенную и нашу реальность. Все эти элементы обычно подчиняются сложным, но точным законам, то есть ведут себя предсказуемым образом почти в любых обстоятельствах. Если нам известны все переменные, из них можно составить уравнение.</p>
    <p>А вот более «вязкие» науки, основанные на биологии, и особенно психологию, невозможно подчинить жестким законам и сделать предсказуемыми. Предмет определенной массы двигается с определенным ускорением, в какой бы точке планеты вы его ни уронили. Но один и тот же человек будет вести себя по-разному, в зависимости от того, в каком месте он находится, с кем говорит, как давно он что-то ел, <emphasis>что</emphasis> он ел и т. п.</p>
    <p>В результате физику и математику часто называют «точными» науками. Ученые, работающие в других областях, хотят – возможно, подсознательно, – чтобы их воспринимали так же серьезно, как и их коллег-физиков. Поэтому они невольно пытаются копировать физиков и математиков, выводя уравнения для таких сложных и запутанных предметов, как человеческое поведение и настроение. Или же счастье.</p>
    <p>Поэтому я выявил ловушки, которых следует избегать при изучении счастья. Я понял, чего делать не следует. Но что мне <emphasis>нужно</emphasis> делать? На данный момент я провел исследовательскую работу и составил план. Я хочу понять, где в мозге возникает ощущение счастья. Для этого мне нужен аппарат МРТ, способный зафиксировать состояние активного, счастливого мозга. Поскольку участие в экспериментах людей, непривычных к подобной обстановке, ведет к неточностям, а у меня в этом деле большой опыт, я решил использовать <emphasis>собственный</emphasis> мозг. Итак, мне нужно:</p>
    <empty-line/>
    <p>• Получить доступ к аппарату МРТ</p>
    <p>• Попасть в него</p>
    <p>• Обрести состояние счастья (возможно, для этого потребуется какой-то приятный стимул, но если я дойду до этого этапа своего плана, то уже буду достаточно счастлив)</p>
    <p>• Попросить кого-то провести сканирование моего мозга</p>
    <p>• Изучить результаты и выявить наиболее активные участки. Они и будут источниками счастья в мозге.</p>
    <empty-line/>
    <p>Все очень просто. Теперь мне нужно встретиться с профессором, который располагает необходимыми ресурсами, и убедить его позволить мне осуществить свой план.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Тайная комната</p>
    </title>
    <p>С профессором Чемберсом мы договорились встретиться в уютном пабе рядом с его офисом. Когда я приехал, он уже сидел в дальнем уголке и помахал мне рукой. Мне стало стыдно за то, что я не рассчитал время, чтобы дойти до паба, и вообще за свою плохую физическую форму.</p>
    <p>Профессор Чемберс оказался обезоруживающе непосредственным австралийцем под сорок. На нашу встречу он пришел в футболке и мешковатых шортах, хотя на улице шел дождь. Он был совершенно лыс, с блестящим черепом. Я не раз встречал молодых профессоров, у которых почти не осталось волос на голове, поэтому решил, что их мощный мозг генерирует столько тепла, что просто сжигает фолликулы изнутри.</p>
    <p>По фамильярному поведению профессора я решил, что он пытается поставить меня на место, чтобы не дать согласия на использование драгоценных аппаратов. Ведь этот человек – ведущий специалист в области психологии. Расслабляться рядом с ним не следует.</p>
    <p>Но уже через несколько минут я понял, что ошибался. Профессор Чемберс видел во мне коллегу, которому он может помочь, хотя я еще не сказал ему, что именно мне нужно. И тогда я решил взять быка за рога:</p>
    <p>– Можно мне использовать один из ваших аппаратов МРТ, чтобы просканировать мой мозг в состоянии счастья и понять, какой участок за него отвечает?</p>
    <p>Через пять минут профессор закончил смеяться. Даже самый отъявленный оптимист понял бы, что это не очень хороший знак. Потом около часа Чемберс подробно объяснял мне, почему мой план никуда не годится.</p>
    <p>– Дело не в том, как работает аппарат фМРТ или как он должен работать. Метод фМРТ был изобретен в 90-е годы, которые мы называем «дурными старыми временами» томографии. Именно тогда занимались чем-то подобным – засовывали людей в сканеры и искали «пятна» активности мозга.</p>
    <p>– Один из моих любимых примеров, – продолжал профессор, – был приведен на одной конференции. Там представили исследование «фМРТ шахмат и отдыха». В сканер помещали людей, которые либо играли в шахматы, либо ничего не делали. Активен был весь мозг, но в разных ситуациях по-разному. У человека, игравшего в шахматы, «больше» активизировались некоторые участки мозга. На этом основании авторы исследования утверждали, что именно эти участки отвечают за мыслительные процессы, связанные с шахматами. Они шли от обратного: эти участки активны, когда мы играем в шахматы, значит, эти участки для шахмат и предназначены. Это неправильный подход. Они воспринимали мозг как двигатель автомобиля: считали, что каждый участок мозга выполняет одну задачу – и только ее.</p>
    <p>– Такой подход ведет к ошибочным выводам, – продолжал Чемберс. – Вы видите активность участка мозга и полагаете, что она связана с конкретной функцией. Но это совершенно не так. Множество участков выполняют множество функций, и управляет ими когнитивная сеть. Это очень сложно. В том-то и проблема томографии. И проблема эта еще более усугубляется, когда вы беретесь за что-то субъективное вроде счастья.</p>
    <p>Я вместе с профессором громко посмеялся над наивными дурачками, которые считали, что можно с помощью фМРТ определить, какой участок мозга контролирует игру в шахматы. Но в то же время мне было ужасно стыдно: ведь я сам собирался сделать нечто подобное. Оказалось, я шел путем, который давно признан ошибочным.</p>
    <p>Томографию используют, например, для изучения зрения. Вы можете точно контролировать, что видят испытуемые, показывая всем участникам эксперимента одно и то же, чтобы обеспечить надежность и достоверность опыта. После этого сравнивают результаты сканирования визуальной коры мозга. Но изучать то, что профессор Чемберс назвал «более интересным», то есть высшие функции мозга – эмоции или самоконтроль, – гораздо сложнее.</p>
    <p>– Вопрос не в том, «где в мозге живет счастье». Это все равно что спрашивать: «Какой участок мозга отвечает за восприятие собачьего лая?» Нужно спросить: «Как мозг обеспечивает ощущение счастья? Какие сети и процессы помогают нам испытать его?»</p>
    <p>Профессор Чемберс коснулся и той проблемы, о которой я говорил раньше: что такое счастье в научном смысле слова.</p>
    <p>– О каком временно́м периоде мы говорим? Существует мгновенное счастье – «эта пинта пива была превосходна!». А бывает счастье долгое и полное – вас делают счастливыми дети, работа над важным проектом, достижение удовлетворенности жизнью, покой и расслабление и т. д. Все это связано с разными уровнями функционирования мозга. Как же с этим разобраться?</p>
    <p>К тому времени я окончательно простился с надеждой на осуществление моего непродуманного эксперимента и смирился с этим. Я всегда боялся ярости профессоров, которым приходится общаться с людьми, заметно уступающими им в интеллекте. Но профессор Чемберс с большой симпатией отнесся ко мне и сказал, что с удовольствием помог бы мне, хотя бы для того, чтобы продемонстрировать возможности техники. К сожалению, функциональная магнитно-резонансная томография – очень дорогое удовольствие, и за использование аппарата соперничают несколько исследовательских групп. Если он потратит драгоценное время сканирования на любителя, желающего исследовать собственную кору головного мозга в поисках центра счастья, коллеги его просто не поймут.</p>
    <p>Я подумывал о том, чтобы оплатить расходы, но цена оказалась неподъемной. Не все писатели – Дж. К. Роулинг. Сколь бы щедрой в оплате писательских расходов ни была мой издатель Софи, даже она этого не потянула бы. 48 фунтов на дорогу, 5 фунтов за сэндвич, 3 фунта за кофе, 13 000<a l:href="#n6" type="note">[6]</a> фунтов за один день в аппарате фМРТ. Вряд ли подобные расходы ускользнули бы от внимания бухгалтерии.</p>
    <p>Вместо того чтобы счесть эту встречу совершенно бесполезной, я решил расспросить профессора Чемберса о других проблемах фМРТ, чтобы не сделать новых ошибок. Профессор оказался очень доброжелательным и общительным человеком, готовым раскрыть все проблемы современной нейровизуализации и психологии в целом. Он даже написал книгу «Семь смертных грехов психологии»<a l:href="#c_31" type="note">{31}</a>, посвященную совершенствованию современной психологической науки.</p>
    <p>У фМРТ есть ряд особенностей, которые помешали бы эффективно использовать этот аппарат для эксперимента по выявлению центра счастья. Во-первых, как уже говорилось, это дорого. Поэтому исследования с помощью этого метода должны быть относительно короткими, с ограниченным количеством участников. Это серьезная проблема: чем меньше участников, тем меньше уверенность в полученных результатах. И наоборот: чем больше испытуемых, тем выше «статистическая достоверность»<a l:href="#c_32" type="note">{32}</a> результатов и уверенность в их ценности.</p>
    <p>Представьте себе игральную кость. Вы бросаете ее 20 раз, и в 25 процентах случаев выпадает шестерка. То есть шестерка выпала пять раз. Вы можете решить, что это вполне вероятно, однако полученный результат не кажется вам значимым. А теперь предположим, что вы бросаете кость 20 тысяч раз, и в 20 процентах случаев выпадает шестерка. То есть шестерка выпадала пять тысяч раз. Вот <emphasis>это</emphasis> уже удивительно. Вы можете предположить, что с вашей игральной костью что-то не так, что в ней смещен центр тяжести или какая-то другая проблема. То же самое относится к психологическим экспериментам: наблюдать один и тот же эффект или результат у пяти людей интересно, но если участников будет пять тысяч, то это, возможно, крупное открытие.</p>
    <p>В научном смысле проводить эксперимент на одном человеке, как собирался сделать я, совершенно бессмысленно. Хорошо, что я узнал об этом заранее.</p>
    <p>Затем профессор Чемберс объяснил, что из-за высокой стоимости повторяются лишь немногие эксперименты. А ведь ученые должны публиковать позитивные выводы («Мы сделали открытие!», а не «Мы пытались что-то обнаружить, но нам не удалось»). Для развития карьеры и получения грантов нужно печатать статьи в журналах, где их прочтут коллеги и не только. Но чтобы показать, что полученный результат – не случайность, эксперименты нужно повторять. К сожалению, находясь под сильнейшим давлением, ученые предпочитают переходить к другим исследованиям и новым открытиям. Интересные результаты часто остаются неподтвержденными<a l:href="#c_33" type="note">{33}</a>, особенно когда они получены с помощью фМРТ.</p>
    <p>Даже если бы мне удалось провести свой эксперимент, мне нужно было бы повторять его снова и снова. И даже в этом случае я не получил бы необходимых данных. Тут возникает еще одна проблема.</p>
    <p>Данные, полученные с помощью фМРТ, не так однозначны и ясны, как об этом пишут в научно-популярных изданиях. Во-первых, мы говорим о том, какие части мозга «активны» во время исследования. Но, как указал профессор Чемберс, «это полная чепуха. <emphasis>Все</emphasis> части мозга постоянно активны. Так он работает. Вопрос заключается в том, насколько <emphasis>более</emphasis> активны определенные участки и действительно ли они <emphasis>значительно более</emphasis> активны, чем в обычном состоянии».</p>
    <p>Даже по прежним стандартам вам нужно определить, какие пятна на сканере «значительны» для вашего исследования. И это непросто, когда речь идет о столь неопределенном вопросе, как активность отдельных участков мозга<a l:href="#n7" type="note">[7]</a>. Для начала давайте разберемся: что считать «значительным» изменением активности? Если все участки мозга постоянно демонстрируют колеблющуюся активность, то насколько она должна возрасти, чтобы мы считали изменение значительным? Какого порога ей надо достичь? В разных исследованиях этот показатель может быть разным. Это все равно что прийти на концерт современной мегазвезды и попытаться определить самого рьяного ее поклонника, прислушиваясь к восторженным крикам. Выявить самого громкоголосого можно, но сделать это очень непросто.</p>
    <p>Эта сложность, по словам профессора Чемберса, ведет к другой:</p>
    <p>– ФМРТ порождает проблему, которую мы называем «степенью свободы исследователя». Люди часто не понимают, как анализировать полученные данные, а порой не знают даже, какой вопрос задать. Они задумываются об этом, лишь завершив свое исследование. Они работают, экспериментируют и сталкиваются с проблемой «расходящихся дорожек». Даже в самых простых исследованиях с использованием фМРТ приходится принимать тысячи аналитических решений, каждое из которых меняет полученный результат. Ученые просто собирают все данные с начала до конца, чтобы выбрать показатель, который окажется полезен.</p>
    <p>Дело в том, что существует много способов анализа сложных данных, и одно сочетание подходов приносит результат, а другое нет. Это выглядит нечестно – все равно что стрелять в стену, потом нарисовать мишень там, куда попала бо́льшая часть пуль, и объявить себя метким стрелком. Это не так уж плохо, но ведет совершенно ложным путем. Представьте, что от попадания в мишень зависит ваша карьера и успех – и предложенный способ вам доступен. Неужели вы от него откажетесь?</p>
    <p>Но это лишь вершина айсберга проблем, связанных с экспериментами с помощью фМРТ. У профессора Чемберса есть возможные ответы и решения: сначала определить методы анализа и лишь потом приступать к экспериментам; обмениваться данными и результатами между группами, чтобы повысить значимость и снизить расходы; менять способы оценки ученых, применяемые при распределении грантов и возможностей.</p>
    <p>Все эти решения хороши и ценны. Но ни одно из них <emphasis>мне</emphasis> не помогает. Я шел на эту встречу, надеясь использовать достижения современной технологии для определения точки счастья в своем мозгу. А вместо этого мой мозг загрузили массой проблем передовой науки, отчего я почувствовал себя совершенно несчастным.</p>
    <p>Профессор Чемберс вернулся на работу, а я разочарованно поплелся домой. В голове шумело – и не только от двух кружек пива, выпитых за время нашего разговора. Мне казалось, будет довольно легко определить, что делает нас счастливыми и откуда берется счастье. Но выяснилось, что даже передовые достижения техники не смогут дать однозначного ответа. Оказывается, счастье – то, что все испытывают, к чему все стремятся и думают, что понимают, – нечто гораздо более сложное, чем я считал прежде.</p>
    <p>Подумайте о бургере. Все знают, что такое бургер. Все понимают бургеры. Но откуда они берутся? Очевидный ответ – из Макдоналдса. Или из «Бургер Кинга». Или из другой закусочной по вашему выбору. Очень просто.</p>
    <p>С одним небольшим уточнением. На кухнях ресторанов фаст-фуда бургеры не возникают из ниоткуда. Нужно взять говядину (если предположить, что речь идет о говяжьем бургере), которую поставщик перемолол и сформировал в котлеты. Сам поставщик получил говядину с бойни, куда привезли коров от фермера, который растил свое стадо на зеленых пастбищах, кормил и тратил на это значительные ресурсы.</p>
    <p>Кроме того, бургеры продаются в булочках. Булочки приходят от другого поставщика – пекаря, которому для их производства необходимы мука, дрожжи и много всего другого (даже кунжут, которым они посыпаны сверху). Все это нужно соединить, замесить и поставить в печь. А чтобы печь горела и поддерживала необходимый для выпечки жар, используют топливо. Не забудьте также про соус (много помидоров, специй, сахара и упаковка на промышленном уровне) и гарнир (целые поля, засаженные овощами, которые нужно собирать, транспортировать и хранить с помощью сложной инфраструктуры).</p>
    <p>Все это дает нам лишь основные элементы бургера. Нужен еще кто-то, кто все соберет и приготовит. Это делают живые люди, которых необходимо кормить, поить, обучать и оплачивать их труд. А ресторану, где подают бургеры, требуются электричество, вода, отопление, ремонт и т. п. <emphasis>Все</emphasis> это, весь бесконечный поток ресурсов и труда, о чем обычный покупатель даже не задумывается, воплощается в бургере на тарелке, стоящей перед вами. И вы съедаете его, не отрывая взгляда от смартфона или книги. Может быть, даже от этой книги.</p>
    <p>Метафора, пожалуй, запутанная и сложная, но отражающая самую суть. Присмотритесь: бургер и счастье – это знакомые и приятные результаты немыслимо сложной паутины ресурсов, процессов и действий. Если вы хотите понять целое, вам нужно изучить части, из которых оно состоит.</p>
    <p>Поэтому мне нужно изучить все, что делает нас счастливыми, и понять, почему это происходит. И я решил приняться за работу. Съев перед этим бургер.</p>
    <p>Не знаю почему, но мне неожиданно ужасно его захотелось.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 2</p>
    <p>Дом, милый дом</p>
   </title>
   <section>
    <p>Описать мое настроение после встречи с профессором Чемберсом можно по-разному, но «счастливым» меня никто бы не назвал. Путь до дома был долгим и печальным. Я раздумывал, что делать дальше.</p>
    <p>Но когда я оказался на своей улице, произошло нечто странное: я увидел свой дом и сразу почувствовал себя лучше. Нет, это была не эйфория, скорее радостное облегчение. Обычно я его не замечал, но на сей раз сразу же отметил резкую перемену в своем подавленном состоянии духа. А когда я вошел в дом, настроение еще сильнее улучшилось. До этого я думал, что же мне делать, но тут мои мысли изменились. «За что взяться? – думал я. – На что теперь обратить внимание?» Если после встречи с профессором у меня опустились руки, то, стоило мне переступить порог, как я задумался о действиях, мотивации, усилиях. Я оказался дома – и настроение мое исправилось. О чем-то подобном говорят многие люди. Возвращение домой после трудного путешествия или длинного рабочего дня многим приносит явное облегчение и удовлетворение. Можно сказать, что дом делает нас счастливыми.</p>
    <p>Но правда ли это? Может быть, все дело в том, что возвращение домой знаменует окончание неприятной работы или тяжелых событий? Или в доме действительно есть нечто, что вызывает в мозге позитивные чувства? Как в этом разобраться?</p>
    <p>С точки зрения нейробиологии утверждение, что дом делает нас счастливыми, не имеет смысла. В неврологическом отношении мы быстро привыкаем к знакомому. Нейроны перестают реагировать на сигналы и стимулы, которые повторяются предсказуемым образом<a l:href="#c_34" type="note">{34}</a>. Вспомните свои ощущения, когда вы входите в кухню, где кто-то готовит пахучее блюдо – например, жарит рыбу. Рыба воняет! Но через несколько минут вы перестаете замечать этот запах. Потом входит кто-то еще, жалуется на запах, а вы уже удивляетесь, что ему не нравится. Такова сила привычки. Одевшись, вы быстро перестаете «чувствовать» одежду на себе. Это тоже привычка. Исследования показывают, что люди привыкают даже к электрическим ударам<a l:href="#c_35" type="note">{35}</a>, если они происходят предсказуемым образом и сила их невелика. Привычка – это мощный процесс, который означает, что мозг быстро концентрируется на неожиданных изменениях ситуации, но, порыскав вокруг и не обнаружив ничего важного, теряет к ним интерес.</p>
    <p>Почти половину времени бодрствования (и почти все время сна) мы проводим дома, поэтому можно предположить, что дом – это последнее, на что станет обращать внимание наш мозг. Почему же тогда он вызывает такой отклик в мозге человека и делает его счастливым?</p>
    <p>Как и в вопросе «химикатов счастья», этот аргумент серьезно упрощает работу мозга. Мозг и нервная система не прекращают реагировать на стимулы, пока они не становятся <emphasis>биологически релевантными.</emphasis> В этом и заключен секрет: мы перестаем реагировать на то, что не имеет <emphasis>биологических последствий.</emphasis></p>
    <p>Нам нужна пища. Мы едим несколько раз в день. Но случалось ли вам «заскучать» от еды? Вам могут надоесть определенные <emphasis>виды</emphasis> пищи: готовьте себе макароны целую неделю, и вскоре вы смотреть на них не сможете. Вы наедитесь ими надолго (во всех смыслах слова). Но сам акт <emphasis>еды</emphasis>, то есть потребление пищи, никогда вам не наскучит<a l:href="#n8" type="note">[8]</a>. Когда человек голоден, то самая простая еда приносит ему удовлетворение, довольство, наслаждение… счастье? Даже стакан воды может показаться божественной амброзией, если вы умираете от жажды или жары. Почему? Потому что это <emphasis>биологически релевантно.</emphasis> Мозг распознает воду как то, что необходимо, чтобы остаться в живых, и вознаграждает нас приятными ощущениями при ее потреблении<a l:href="#c_36" type="note">{36}</a>.</p>
    <p>Это не просто приятно. Люди быстро привыкают к температуре воды, только если она не обжигающе ледяная, потому что ледяная вода причиняет острую <emphasis>боль</emphasis>, а мозг крайне редко (если не никогда) приспосабливается к боли. Изначальная интенсивность боли может снизиться, но это сигнал о нанесенном (или <emphasis>наносимом</emphasis>) вреде организму. Это <emphasis>очень</emphasis> биологически релевантно, поэтому подобный стимул игнорировать нельзя. Боль даже имеет собственные нейротрансмиттеры, рецепторы и нейроны<a l:href="#c_37" type="note">{37}</a>. Все они связаны с «ноцицепцией», то есть восприятием боли. Хотя это и неприятно, но жизненно важно.</p>
    <p>Наш мозг «преодолевает» привычку, когда речь идет о важных вещах. И если это позитивные, полезные вещи, мозг активирует систему вознаграждения – сталкиваясь с ними, мы испытываем определенное удовольствие. Значит, есть такие вещи, на которые мы продолжаем реагировать, несмотря на то что они хорошо нам знакомы.</p>
    <p>Как же это связано с домом? Является ли наш дом «биологически значимым»? Вполне возможно. Подумайте обо всем, что в нем происходит: питание, сон, тепло – даже сантехника может стать источником радости (в конце концов, избавление от результатов жизнедеятельности – очень важная функция).</p>
    <p>Знаменитые собаки Павлова запоминали, что некий звук означает кормление, и с энтузиазмом реагировали на него<a l:href="#n9" type="note">[9]</a><a l:href="#c_38" type="note">{38}</a>, тем самым заложив основы ассоциативного обучения, при котором между отдельными событиями устанавливались ментальные связи. Замечательному человеческому мозгу не требуется много времени, чтобы понять: дом – это место, где можно найти и удовлетворить все наши биологические потребности. Поэтому в связи с ним возникают позитивные ассоциации.</p>
    <p>Но это <emphasis>усвоенное</emphasis> знание. Дом не делает ничего биологически релевантного, это просто место, где происходят биологически релевантные события. Можно ли утверждать, что мозг непосредственно реагирует на дом? Чтобы ответить на этот вопрос, признайте тот факт, что дома <emphasis>возникли естественным образом.</emphasis></p>
    <p>Дом – это не то, что люди изобрели для своего удобства, чтобы хранить обувь и гаджеты. Дома возникают в природе в самых разных формах: птичьи гнезда, муравейники, термитники, кроличьи норы, медвежьи берлоги и т. п. У бесчисленных видов живых существ есть свои дома, и только мы, люди, первыми снабдили их квартирными звонками.</p>
    <p>Если что-то распространено среди самых разных видов, можно предположить, что оно удовлетворяет некую биологическую потребность. Все указывает на потребность в <emphasis>безопасности.</emphasis> Биологически релевантные факторы обычно способствуют нашему выживанию. Но в природе вас убивает не только отсутствие пищи. Мы сталкиваемся со множеством угроз – главным образом от хищников, но не следует забывать и другие опасности. Изобилие пищи бесполезно, если вы рухнули в глубокий овраг и сломали себе шею.</p>
    <p>В результате даже самые примитивные млекопитающие выработали сложный и чувствительный механизм обнаружения угроз. У людей с этой задачей справляются мозжечковая миндалина, передняя поясная кора, верхняя височная извилина, веретенообразная извилина и другие участки мозга<a l:href="#c_39" type="note">{39}</a>. Они формируют сложную сеть, которая быстро обрабатывает информацию, поступающую от органов чувств, оценивает ее на предмет угрозы и запускает адекватную реакцию (то есть реакцию «бей или беги»). Система обнаружения угроз очень полезна, когда мы оказываемся в новых, незнакомых местах в поиске ресурсов или партнеров, но не знаем, не прячутся ли в темноте голодные хищники.</p>
    <p>Такую систему нельзя произвольно включить, когда мы считаем нужным, как раскрывают зонтик при первых каплях дождя. Она присутствует всегда и готова заработать при малейших признаках опасности. Исследования показывают, что стимулом может стать даже простая геометрическая фигура. В 2009 году Кристина Ларсон и ее коллеги<a l:href="#c_40" type="note">{40}</a> провели исследование, которое показало, что зоны определения угроз активизировались, когда испытуемым показывали двухмерные фигуры, составленные из треугольников вершинами вниз. Треугольники с острыми углами запускали систему определения угроз. Определенные буквы алфавита и воздушные змеи тоже могут вызвать у человека ощущение страха, но довольно слабое. В этом есть определенный смысл: многие естественные угрозы – волчья морда, клыки, когти, шипы – имеют именно такую форму. Эволюционировавший мозг по-прежнему распознает и остерегается их.</p>
    <p>Система распознавания угроз человеческого мозга очень чувствительна и активна, но постоянный страх и паранойя пагубно сказываются на здоровье, что подтвердит вам любой, кто страдает от хронической тревожности<a l:href="#c_41" type="note">{41}</a>. Сильный стресс наносит вред телу и мозгу. Люди, страдающие от тревожности, зачастую просто не могут выйти из дома. Это объяснимо: знакомые места менее опасны – вы часто здесь бывали и не погибли, поэтому система определения угроз работает вполсилы. Она расслабляется, как сторож сельского обувного магазина: он бдит вполглаза, но не ожидает никаких происшествий. Всегда полезно иметь доступ к надежному, безопасному и знакомому месту – это избавляет от постоянного страха и стресса. Вот мы с вами и определили очевидное биологическое преимущество наличия дома.</p>
    <p>Интересно, что дома нам гораздо проще сосредоточиться на чем-то необычном. Когда вы находитесь в незнакомом ресторане и слышите, как разбился бокал, это отвлекает вас на какое-то время, но и только: все вокруг незнакомо, поэтому вы обращаете внимание на новый раздражитель лишь мельком. А теперь представьте, что слышите звук разбитого бокала дома. Что произойдет? Это необычно, и вы сразу же настораживаетесь, ощущая угрозу. Вы точно знаете, что вам грозит опасность (особенно если вы дома один). Некоторые исследования показывают, что в привычной обстановке мы выявляем и распознаем сигналы опасности гораздо быстрее, чем в незнакомых местах<a l:href="#c_42" type="note">{42}</a>. И это правильно: дома мы ни на что не отвлекаемся, мозг привык «игнорировать» окружающую среду, поэтому все, что выбивается из обычного ряда, сразу же привлекает наше внимание. В джунглях рассмотреть тигра непросто, а на крикетном поле он сразу оказывается на виду.</p>
    <p>Мы счастливы дома, потому что это надежная среда, где мы не испытываем стресса. Я не хочу сказать, что дом <emphasis>автоматически</emphasis> свободен от стрессов. Дом может быть источником большой тревоги, но чаще всего это связано с проблемами неприятными, но исправимыми (починка крана или сломавшегося бойлера и т. п.) или с людьми, которые живут с вами под одной крышей (например, партнер, склонный к насилию). В 80-е годы было проведено исследование, которое показало, что взрослые дети, продолжающие жить дома, служат источником стресса для родителей, если в отношениях между поколениями присутствует антагонизм<a l:href="#c_43" type="note">{43}</a>. При хаосе, который царит на рынке недвижимости, такая ситуация становится более распространенной. Тем не менее дом в целом обычно снижает стресс, а не усиливает его.</p>
    <p>Безопасность домашней среды имеет еще одно важное следствие: сон, жизненно необходимый для человека, как правило, происходит здесь. Сон и настроение связаны сложным образом. Нарушения или недостаток сна могут вызывать раздражительность, стресс и уныние<a l:href="#c_44" type="note">{44}</a>. Поэтому, давая нам возможность выспаться, дом повышает наши шансы быть счастливыми. Ученые наблюдали, что происходит, когда люди пытаются выспаться в незнакомых местах, например в отелях. Во время опыта 1966 года десятки добровольцев вызвались четыре ночи спать в лаборатории с подключенными к головам электродами<a l:href="#c_45" type="note">{45}</a>. Во время сна активность мозга фиксировалась с помощью электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Исследование показало, что в первую ночь добровольцы спали мало и плохо, но в последующие ночи сон пришел в норму. Так впервые было зафиксировано явление, получившее (что неудивительно) название «эффект первой ночи»<a l:href="#c_46" type="note">{46}</a>. На новом месте человеку бывает намного труднее заснуть, чем обычно. Вы можете ночевать в пятизвездочном отеле на огромной кровати с подушками из перьев ангелов, но все равно сон ваш будет не таким спокойным, как на собственном продавленном матрасе. В незнакомой обстановке часть человеческого мозга продолжает бодрствовать, бдительно охраняя нас<a l:href="#n10" type="note">[10]</a>.</p>
    <p>Пока что мы с вами говорили о «доме» как о реальной физической постройке, где мы живем. Но люди воспринимают домом и свой район, и город, и даже страну. Хотя страна – это понятие более абстрактное (страна слишком велика, чтобы человек мог ощутить некую материальную связь с ней), но ощущение дома у человека не ограничивается четырьмя стенами, в которых он живет.</p>
    <p>Это относится и к другим видам. Вы не увидите слона в гнезде (это было бы забавно), но, хотя у слонов нет физического жилища, это не означает, что у них нет дома. У многих животных, в том числе у слонов, есть «домашний ареал», некая зона, за пределы которой они выходят крайне редко. У других видов есть понятие своей территории. Животные, имеющие домашний ареал, не всегда возражают, когда в его границах появляются другие существа (иногда они просто стараются их избегать). А вот свою территорию животные яростно <emphasis>защищают</emphasis> от вторжения. Если лось видит в домашнем ареале другого лося, он, как правило, ничего не делает. Тигр же, вторгшийся на территорию другого тигра, встретит ожесточенное сопротивление<a l:href="#c_47" type="note">{47}</a>.</p>
    <p>Мы, люди, спокойно можем жить в таких местах, где плотность населения свела бы с ума животное любого другого вида. Мы не возражаем против необходимости делить среду обитания с себе подобными. Следовательно, люди обладают «домашним ареалом». Но люди, подвергшиеся ограблению, часто говорят, что самым неприятным для них было нарушение этого домашнего ареала, сознание того, что чужой находился в их доме без разрешения. Люди часто проявляют подозрительность, неприязнь или даже открытую враждебность по отношению к незнакомцам или к тем, кто отличается от жителей «их» района. Может быть, у нас существует смешанное ощущение домашнего ареала и территории, тогда как животные относятся либо к одной, либо к другой категории? Как бы то ни было, это показывает, что мозг прекрасно опознает собственный дом, даже если он охватывает значительную область.</p>
    <p>По-видимому, это стало возможным благодаря нашему пространственному сознанию. Оно позволяет нам понимать, где мы находимся и куда направляемся в каждый момент времени. В основном пространственными способностями, навигацией и ориентацией занимаются гиппокамп и соседние зоны мозга височной области<a l:href="#c_48" type="note">{48}</a>. Гиппокамп играет важную роль в формировании долгосрочной памяти, поэтому его функция понятна: чтобы сообразить, где вы находитесь, вы должны помнить, где были раньше.</p>
    <p>Это еще не все. Некоторые нейроны этих областей реагируют на такие вещи, как «направление головы»: они активизируются лишь тогда, когда голова повернута в определенном направлении, и это позволяет мозгу следить за дорогой. Существуют еще «нейроны места», которые активизируются в конкретной, узнаваемой точке пространства<a l:href="#c_49" type="note">{49}</a>. Они позволяют мозгу отслеживать знакомые места, как булавки на карте. Есть также «нейроны решетки» – они помогают нам ориентироваться в пространстве. Если вы с закрытыми глазами пройдете по своей комнате, то все равно будете осознавать, где вы и куда направляетесь. Клетки решетки обеспечивают человеку такую способность<a l:href="#n11" type="note">[11]</a><a l:href="#c_50" type="note">{50}</a>.</p>
    <p>Существуют даже «нейроны границы», которые активизируются, если мы подходим к некоей природной границе – например, к реке, которая отмечает конец нашей территории, или к двери, ведущей из дома наружу. Эти нейроны приходят в действие, когда наши чувства обнаруживают, что привычная среда «заканчивается». Они дают нам понять, что мы собираемся пересечь важный порог. Клетки этого типа в основном сосредоточены в гиппокампе или на соседних участках.</p>
    <p>Эти сложные пространственные системы позволяют нам понимать, где мы находимся и куда идем, особенно в собственных домах. «Это мой дом». «Здесь мой дом заканчивается». «Мой дом расположен в той стороне». Вот почему мы часто находим дорогу домой, даже не думая об этом – например, в состоянии опьянения<a l:href="#n12" type="note">[12]</a>.</p>
    <p>Это подводит нас к еще одной важной роли дома и помогает разрешить кажущееся противоречие. Если нашему мозгу необходим дом, потому что он обеспечивает комфортную знакомую среду, а незнакомая среда приводит в действие систему обнаружения опасности, то чем объяснить такое человеческое качество, как любопытство? Крысы, мыши, кошки (несмотря на старую поговорку) и многие другие животные также проявляют «предпочтение новизны» – спонтанный интерес к тому, с чем они раньше не сталкивались<a l:href="#c_51" type="note">{51}</a>. Эту способность можно назвать любопытством. Однако те же самые животные проявляют и неофобию, то есть рефлекторный страх или тревожность перед всем незнакомым<a l:href="#c_52" type="note">{52}</a>. Как же предпочтение новизны и неофобия могут уживаться в одном и том же мозге?</p>
    <p>Ситуации меняются: полезная реакция в одной ситуации может оказаться неприемлемой в другой. Можно аплодировать тосту на свадьбе, а вот хлопать после прощальной речи на похоронах не стоит. Даже на более простом уровне правильно работающий мозг оценивает ситуацию, прежде чем принять решение о реакции.</p>
    <p>Некоторые исследования показывают, что мыши не всегда испытывают стресс от столкновения с новыми и незнакомыми вещами. Их больше пугает <emphasis>невозможность убежать от них.</emphasis> Если дать мыши доступ из знакомого места в незнакомое, она с удовольствием будет обследовать новое пространство и новые вещи. Но, оказавшись в незнакомом месте и не имея возможности выйти, мыши испытывают страх и тревогу<a l:href="#c_53" type="note">{53}</a><a l:href="#c_54" type="note">{54}</a>. Совершенно ясно, что незнакомое пугает лишь тогда, когда вы сталкиваетесь с ним, не имея возможности к отступлению. Вот еще одна важная роль дома: это безопасная среда, откуда можно исследовать и изучать все новое, находить полезные ресурсы и выживать.</p>
    <p>У человека подобная тревога называется ностальгией. Возможно, тягостное чувство оторванности от дома возникло для того, чтобы не дать уязвимым людям странствовать в одиночку и удаляться от общины<a l:href="#c_55" type="note">{55}</a>. Когда мы находимся вдали от дома, мозг активизируется и реакция его часто бывает негативной. Особо мрачный пример подобного состояния – чувство утраты культурной среды<a l:href="#c_56" type="note">{56}</a>. С этим сталкиваются эмигранты, которые теряют ощущение социальной поддержки, обычаев и культурных норм родной страны. Чувство это бывает настолько сильным, что угрожает их психическому благополучию. Особенно ярко оно проявляется у беженцев, которые вынуждены создавать новый дом в новой стране в очень травматичных обстоятельствах. Неудивительно, что среди них высок уровень психических заболеваний<a l:href="#c_57" type="note">{57}</a>. Возможно, это самый убедительный пример связи между домом и мозгом, а следовательно, и с ощущением счастья.</p>
    <p>Подводя итог, можно сказать, что дом биологически релевантен. Дом обеспечивает безопасность и стабильность, необходимые человеку для выживания и общего благополучия. Поэтому мозг позитивно реагирует на дом, что делает нас счастливыми. Какая милая, аккуратная система, не правда ли? Давайте же добавим ложку дегтя в эту бочку меда.</p>
    <p>Средний человек из развитой страны за жизнь меняет множество домов. Некоторые он вспоминает с теплотой, о других вообще забывает. Во время учебы в университете я жил в самых разных местах, но сейчас не могу припомнить ни одного адреса. А вот дом, где прошло мое детство, я помню до мельчайших деталей. Чем же вызвано столь разное отношение? Если роль дома – всего лишь обеспечение биологической среды, то почему одни дома нам дороги, а другие нет? И почему люди меняют дома? Переезжая, человек меняет знакомую безопасную среду на неизвестную новую. Неудивительно, что переезд – одна из самых стрессовых ситуаций (за исключением травм и катастроф)<a l:href="#c_58" type="note">{58}</a>. На него требуются время, силы и деньги, он ведет к неопределенности и утрате личного контроля. Все это запускает в мозге реакцию стресса. Почему же мы сознательно подвергаем себя такому испытанию?<a l:href="#n13" type="note">[13]</a> Это решение кажется особенно странным, если принять во внимание феномен уклонения от риска<a l:href="#c_59" type="note">{59}</a> – когнитивную цепочку мозга, которая принижает потенциальную пользу и преувеличивает потенциальные потери от любого решения. Многие из нас предпочитают держаться на знакомой территории – в ресторанах мы часто заказываем одни и те же блюда: «другое блюдо <emphasis>может</emphasis> быть лучше, но я уже знаю, что это мне нравится, так что лучше не рисковать». Если мозг не позволяет нам выбрать другое пирожное, то почему же он не останавливает нас, когда мы задумываем переезд?</p>
    <p>Это показалось мне настолько странным, что я решил поговорить с человеком, имеющим большой опыт в области аренды и покупки недвижимости в месте, которое пользуется большой популярностью у людей – в Нью-Йорке<a l:href="#n14" type="note">[14]</a>. В 2016 году я получил неожиданное и очень лестное приглашение выступить на сайте Brick Underground, который позиционирует себя как «ежедневное руководство по выживанию для тех, кто покупает, продает, снимает жилье и живет в Нью-Йорке». Поэтому я обратился к руководству сайта с просьбой оказать мне ответную услугу. И меня познакомили с Люси Коэн Блаттен, писателем и журналистом, человеком, который беседовал с сотнями домовладельцев и продавцов/покупателей в городе Большого Яблока.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Начните распространять новости…</p>
    </title>
    <p>Люси родилась и выросла в Нью-Йорке. Если кто и знает все плюсы и минусы этого города, так это она. Муж ее родом из Бирмингема, так что она отлично знакома с британским акцентом, что было особенно приятно, потому что из-за моего сильного уэльского акцента небританцам понимать меня трудновато. Для начала я спросил у Люси, почему Нью-Йорк пользуется такой популярностью. Почему многие люди хотят жить именно здесь?</p>
    <p>– Думаю, на то есть две причины, – ответила Люси. – И самая очевидная – работа. Если хотите найти работу, то в Нью-Йорке ее выбор гораздо больше, чем где бы то ни было.</p>
    <p>В этом есть резон, но насколько это релевантно? Люди переезжают с места на место из-за работы и карьеры постоянно<a l:href="#n15" type="note">[15]</a>. Но это не объясняет, чего они хотят от дома, поскольку он вторичен по отношению к наличию (и сохранению) работы. Люди, которые меняют дом, чтобы найти работу, подобны тем, кто выбирает, самолетом какой авиакомпании лететь в отпуск: хотя это и полезно, но перелет – далеко не самое важное. Никто не любит обеды в самолете так сильно, чтобы делать их приоритетом выбора. Тема довольно серьезная, поэтому я решил вернуться к вопросу «работы» позже, а пока сосредоточиться на домах.</p>
    <p>– Кроме того, Нью-Йорк привлекает разнообразием культур, – продолжала Люси. – Здесь есть самые разные сообщества, разное влияние. Если вы захотите, то сможете каждый вечер проводить в новой среде. В Нью-Йорке огромный выбор развлечений, общения, возможностей для реализации своих интересов. После событий 11 сентября здесь особенно ощущается чувство общности и солидарности. Этот город обладает сильной «энергией», какой нет в других местах.</p>
    <p>Люди, которые нас окружают и среди которых мы живем, оказывают прямое и существенное влияние на наше настроение и мышление – и особенно на наш мозг. Это характерно не только для Нью-Йорка, но давайте пока просто признаем, что общение с другими людьми влияет на наше ощущение счастья. И снова – поговорим об этом позже.</p>
    <p>А вот то, что Нью-Йорк предлагает такое множество возможностей и развлечений, стоит обсудить подробнее. Почему головокружительное разнообразие шоу, фильмов, выставок и т. п. так притягательно?</p>
    <p>Во-первых, не следует недооценивать важности новизны. Опыты с животными показали, что богатство окружающей среды оказывает ощутимое благотворное воздействие на мозг, способствует его росту и развитию гиппокампа (улучшению памяти и связанных с ней процессов<a l:href="#c_60" type="note">{60}</a>), и даже предотвращает судороги и гибель нейронов<a l:href="#c_61" type="note">{61}</a>. Может быть, жизнь в таком большом и живом городе, как Нью-Йорк, Хельсинки или Берлин, действительно очень <emphasis>полезна</emphasis> для нас, по крайней мере в плане функционирования мозга? Может, поэтому писатели, художники и другие творческие люди так стремятся в Нью-Йорк?<a l:href="#c_62" type="note">{62}</a> Неужели их привлекает только возможность показывать и продавать свои творения? Или жизнь в подобном месте стимулирует творческое мышление?</p>
    <p>Новизна играет важную роль в ощущении удовольствия. Определенные участки мозга, а именно – черная субстанция и вентральная область покрышки (обе зоны расположены почти в самом центре мозга), демонстрируют повышенную активность в присутствии новых стимулов. Но они же возбуждаются, когда мы ожидаем награды. Важнее всего, что определенные участки проявляют повышенную активность, когда мы ждем награды <emphasis>в новых обстоятельствах</emphasis><a l:href="#c_63" type="note">{63}</a>. Ясно, что новизна может значительно усилить эту реакцию.</p>
    <p>Что же все это означает, попросту говоря? Если рассматривать приятные факторы, то мозгу больше нравится новое, а не давно знакомое. Анекдот уже не кажется таким смешным, когда вы слышите его во второй раз. Первый поцелуй вы запомнили навсегда, а бесчисленные поцелуи в течение брака давно изгладились из памяти. Новизна дает мозгу позитивную стимуляцию, то есть делает нас счастливее.</p>
    <p>Эти ощущения связаны с активностью системы вознаграждения, о которой мы уже говорили. Исследования показывают, что, когда в этой системе меньше дофаминовых рецепторов, нам нужна более активная стимуляция, чтобы ощутить «нормальный» уровень удовольствия<a l:href="#c_64" type="note">{64}</a>. При этом мы стремимся к таким стимулам, какие большинство людей считает излишними, – начинаем заниматься банги-джампингом, оглушаем себя алкоголем… Или живем в Нью-Йорке?</p>
    <p>Бесконечная новизна, предлагаемая этим городом, становится важной причиной, по которой люди, обладающие стандартным (или нестандартным) человеческим мозгом, стремятся поселиться в Нью-Йорке. Это также помогает нам ответить на вопрос, почему человек сознательно ставит себя в стрессовую ситуацию, хотя от природы он запрограммирован на избегание риска. Существует множество сложных теорий и головоломных математических моделей избегания риска, но главный вывод заключается в том, что эта человеческая склонность исчезает, <emphasis>если потенциальная награда достаточно велика.</emphasis> Сидеть в жестяной банке, напичканной тысячами тонн жидкой взрывчатки, – большой риск, но астронавты идут на него, потому что им хочется полететь в космос. Награда стоит того. Для многих людей риск потерять безопасный знакомый дом ради неопределенности жизни в таком месте, как Нью-Йорк, кажется меньше потенциально возможной награды. Здесь легче найти хорошую работу, есть чем заняться, есть с кем познакомиться. Все это серьезные преимущества, каких человеку не дает то место, где он живет сейчас. Помните, что домом для нас служит не только помещение, но и вся окружающая среда, которую наш мозг считает «домом». В результате мозг взвешивает все «за» и «против» и, хотя он часто преувеличивает «против», порой даже преуменьшенные «за» оказываются достаточно весомыми, чтобы склонить чашу весов в свою сторону. Безопасный и знакомый дом посреди «великого ничто» уступает потенциально худшему дому в центре «великого чего-то».</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Пространство</p>
    </title>
    <p>Исследования показывают: для того чтобы некое место воспринималось как дом, необходимо ощущение непрерывности<a l:href="#c_65" type="note">{65}</a>. Другими словами, мы редко чувствуем себя дома в том месте, которое нам придется довольно скоро покинуть. Вот почему, если в таком городе, как Нью-Йорк, вы за короткое время сменили несколько адресов, домом для вас становится сам город, а не помещения, где вы жили. Здания не обеспечивали вам ощущения непрерывности, а сам большой город это чувство дал.</p>
    <p>Но никому не хочется жить на свалке. Люди редко соглашаются поселиться в самом первом месте, какое видят. Они всегда просматривают разные предложения, стараясь найти «лучший» вариант. Следовательно, можно сказать, что дом должен обладать определенными качествами и особенностями, которые привлекают людей. Мозг человека активно реагирует на эти качества – возможно, даже на подсознательном уровне. Я спросил у Люси, какие именно дома люди ищут в Нью-Йорке.</p>
    <p>– Часто основным критерием служит пространство, – ответила она. – Нью-Йорк – город с высокой плотностью населения, поэтому любые места, обеспечивающие пространство, очень востребованы. Одна из главных причин, по которым люди покидают Нью-Йорк, – недостаток места. Кто-то хочет создать семью или переселиться в более просторное жилище по другим причинам. В городе зачастую сделать это не удается, поэтому приходится уезжать.</p>
    <p>Это довольно интересно, но из того, что Люси сказала мне позже, я понял: в Нью-Йорке пространство дороже денег, если вы способны в это поверить.</p>
    <p>– Я написала ряд статей о домах очень богатых людей. Очень богатых. И даже им приходилось чем-то жертвовать, чтобы жить в центре города. На Манхэттене они живут в квартирах с двумя спальнями – конечно, очень больших и красивых квартирах, но в других местах они могли бы позволить себе целые особняки. И все же они выбирают небольшие квартиры, чтобы иметь дом в желанном месте – в Нью-Йорке.</p>
    <p>Неважно, сколько у тебя денег, купить необходимое тебе пространство ты все равно не сможешь. Но почему пространство так важно? Если дом просто удовлетворяет инстинктивное желание безопасности, нам совершенно не нужны дополнительные квадратные метры. Пока в доме помещается все наше имущество, пока он удовлетворяет основные потребности (в нем есть сантехника, место для сна и т. п.), то чем он меньше, тем лучше. Небольшие жилища обходятся дешевле – их легче отапливать, ремонтировать, охранять и т. п.</p>
    <p>Но маленький дом не позволяет вам приобретать новые вещи, приглашать друзей, увеличивать семью и т. п. Немаловажен и вопрос социального статуса: большой дом – это признак богатства и успеха.</p>
    <p>Наше стремление к пространству гораздо глубже, чем эти поверхностные соображения. Нашему мозгу <emphasis>необходимо</emphasis> определенное пространство, чтобы чувствовать себя спокойно и не испытывать стрессов. Существует целая отрасль науки, посвященная изучению чувства пространства, – проксемика. Ее основоположником еще в 1966 году стал антрополог Эдвард Т. Холл<a l:href="#c_66" type="note">{66}</a>. Он определил, что у обычного человека существует четыре «зоны», имеющие на удивление четко определенные границы: интимное пространство, личное пространство, социальное пространство, публичное пространство. Каждая последующая зона располагается дальше от нашего тела.</p>
    <p>Более современные исследования показывают, что чувство пространства у разных людей и в разных культурах различно<a l:href="#c_67" type="note">{67}</a>. Мы неодинаково воспринимаем понятия «близко» и «далеко». Люди с обостренным ощущением близости чаще страдают от клаустрофобии<a l:href="#c_68" type="note">{68}</a>. Но даже те, у кого нет клинических проблем, остро ощущают пространство. Определенные аспекты чувственных систем мозга непосредственно связаны с обработкой и расшифровкой трехмерной окружающей среды. Когда мы находимся в ограниченном пространстве, наш мозг осознает это на разных уровнях и это ему не нравится. Если человек в состоянии стресса кричит: «Мне нужно больше места!» и выбегает из комнаты, его слова нужно понимать буквально.</p>
    <p>Каков же вывод? Учитывая, как мозг воспринимает пространство, слишком маленькое жилище для нас невыносимо и вызывает ощущение ловушки. Человек не знает, что происходит рядом с ним (за стенами). У него меньше возможностей для бегства. Дом должен быть местом, где мы можем укрыться, когда возникает стресс или чувство тревоги. Но если помещение слишком мало, включается система обнаружения опасностей – а именно ее и должен отключать настоящий дом. Кроме того, когда мы постоянно находимся в состоянии стресса или тревоги, то наши личные границы «расширяются», то есть мы менее терпимо относимся к людям и предметам, находящимся слишком близко<a l:href="#c_69" type="note">{69}</a><a l:href="#c_70" type="note">{70}</a>. Оставив в стороне практические и архитектурные соображения, можно сказать, что некоторые дома слишком малы в <emphasis>психологическом</emphasis> смысле слова. Нет, я не утверждаю, что мы <emphasis>не можем</emphasis> жить в тесных домах, просто в такой обстановке гораздо труднее сохранить позитивный настрой и быть счастливым.</p>
    <p>Есть еще один важный фактор, который заставляет людей стремиться к простору, – приватность.</p>
    <p>Большинство людей живут не в одиночку. И это, по большей части, хорошо: социальное взаимодействие очень важно для счастья. Но есть ли человек, который готов <emphasis>постоянно</emphasis> находиться в окружении других? Даже самый общительный и восторженный экстраверт хочет иметь возможность побыть в одиночестве, в личном пространстве – хотя бы для того, чтобы выспаться. Взаимодействие с другими, конечно, приятно, но этот процесс заставляет мозг работать. Социальные психологи подтверждают, что практически в любом контексте возникает момент, когда взаимодействие начинает раздражать всех участников<a l:href="#c_71" type="note">{71}</a>, что связано с ментальной усталостью. Всем нужно куда-то удалиться и какое-то время избегать общения. Это позволяет людям «подзарядиться» и забыть о социальных проблемах – и в конечном итоге способствует укреплению важных отношений. Каждый из нас нуждается в собственной пещере. Иногда мы стремимся быть рядом с людьми, но порой одиночество жизненно необходимо.</p>
    <p>Возможность уединения, несомненно, особенно важна для жителей городов, которые живут в очень стрессовой среде. Они практически постоянно окружены людьми. Дом помогает вырваться из непрерывного действия. Дома вы можете общаться на своих условиях, сохраняя чувство контроля и независимости, что необходимо человеку. То есть дом в еще одном отношении способствует ощущению счастья.</p>
    <p>Из разговоров о пространстве становится понятно, почему дома с садиками или по соседству с парками всегда особо востребованы. Люси сказала мне, что самые популярные (и дорогие) улицы Нью-Йорка выходят на Центральный парк. Дома с садами ценятся выше, даже если это крохотный клочок земли. Возможность оказаться на «природе», не покидая пределов собственного дома, дает ощущение пространства, а мы уже знаем, насколько это важно. Когда у нас нет садика, мы стараемся наполнить дом растениями в горшках, вешаем ящики с цветами на окна и балконы и т. п. Откуда такое стремление окружать себя зеленью?</p>
    <p>Речь идет не только об эстетических предпочтениях. Взаимодействие с природой и биоразнообразие оказывают ощутимое позитивное влияние на мозг. Объяснение этому феномену дал Стивен Каплан, создатель теории восстановления внимания<a l:href="#c_72" type="note">{72}</a>. Каплан утверждает, что система внимания человеческого мозга всегда «активна». Она постоянно в действии, обрабатывая информацию об окружающих людях и предметах и сосредоточиваясь на том, что сейчас наиболее важно (в данный момент на этой книге, которую вы читаете). Это требует усилий и утомляет мозг. Если после долгого напряженного дня, когда ваше внимание постоянно было активным, вам хочется расслабиться и заняться чем-то совершенно бездумным (например, посмотреть фильм с Адамом Сэндлером), вы понимаете, что это значит.</p>
    <p>Природное окружение занимает наше внимание пассивно. Каплан называет этот процесс «очарованием». Внимание бездумно путешествует по красотам природы, а мозг получает передышку – он может ни на чем не сосредоточиваться и не прикладывать неврологических усилий. Мозг отдыхает и восстанавливается, пополняет ресурсы, укрепляет связи, усиливает когнитивные способности и улучшает наше настроение. Именно поэтому среду, полную зелени и биоразнообразия, Каплан называет «восстановительным пространством».</p>
    <p>Благотворное воздействие зеленых насаждений колоссально. Они влияют даже на наше тело. Одно исследование показало, что пациенты больницы, находившиеся в одинаковом состоянии, поправлялись быстрее, если из их палаты открывался вид на деревья и зелень. Те же, чьи окна выходили на кирпичную стену, болели дольше<a l:href="#c_73" type="note">{73}</a><a l:href="#c_74" type="note">{74}</a>. В этом есть эволюционная логика. Мы уже говорили о том, что незнакомая среда активизирует систему обнаружения угроз. Поэтому среда, в которой ничего нет, по идее, должна способствовать расслаблению лучше, чем среда, полная незнакомых элементов. Но в природе пустая среда – мертвая среда. Для существа, которое стремится выжить, в ней нет ничего хорошего. Богатая, зеленая среда, полная ресурсов, благотворна для жизни. Вы точно знаете, что найдете там все необходимое. Наш мозг позитивно реагирует на такую среду. Он отмечает возможности, но не сосредоточивается на них. Это серьезное преимущество для выживания. Мы не смогли бы жить, если бы <emphasis>все</emphasis> незнакомое вызывало у нас страх.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>МОЙ дом, МОЯ крепость</p>
    </title>
    <p>– Я знаю много пар, где партнеры разного происхождения, – сказала мне Люси. – Предположим, жена выросла в деревне, а муж в городе. Они живут в маленькой квартире в Нью-Йорке, где даже велосипед приходится держать в гостиной. Жена смотрит на это и думает: «В гостиной стоит велосипед, нам нужно больше пространства, нам нужно переехать», а муж не видит в такой ситуации ничего необычного. Чтобы жить в Нью-Йорке, нужно обладать особым складом ума. Некоторые чувствуют себя здесь как рыба в воде. Они привыкли к городу и любят его. Другим в такой обстановке тяжело, они не выдерживают и быстро уезжают. Те же, кому здесь нравится, но кто вынужден уехать по финансовым или иным причинам, все равно остаются «ньюйоркцами».</p>
    <p>Люси говорит о том, что индивидуальность человека играет важную роль в том, как и почему дом делает нас счастливыми. Это неудивительно, и все же слышать это мне было неприятно. Пытаться объяснить личностные особенности терминами неврологических процессов – все равно что объяснять анатомию кошки по выплюнутому ею комку шерсти: связь, несомненно, существует, но она чертовски сложная.</p>
    <p>Индивидуальность и личные особенности серьезно подрывают многие мои аргументы. Например, я сказал, что человеческий мозг предпочитает просторные жилища, но так бывает не всегда. Когда я писал эту книгу, в моду вошли крохотные дома. (Поищите в Google статью «Движение за маленькие дома» («Tiny house movement»), если не верите<a l:href="#c_75" type="note">{75}</a>.) Кроме того, я говорил, что нашему мозгу необходимо уединение, но есть люди, которые предпочитают жить альтернативными сообществами (секты, коммуны и т. п.), где остаться одному практически невозможно. Да и в самых густонаселенных городах мира найти себе пространство и возможность уединения очень нелегко.</p>
    <p>Эта запутанная головоломка окончательно меня добила. Поэтому примерно через час я простился с Люси, сел в машину и направился на запад по трассе М4. Вам может показаться, что я просто уносил ноги, но на самом деле я ехал домой. В свой первый дом, туда, где я вырос.</p>
    <p>Двигал мною простой интерес. Может быть, главную роль в том, почему дома делают нас счастливыми и в одних мы счастливее, чем в других, играет наша индивидуальность? Но ведь мы не рождаемся с полностью сформированной личностью. Откуда же она берется? Если ввязаться в классический спор о природе и воспитании, то в индивидуальности оба эти фактора неразрывно сочетаются. Гены играют важную роль, но столь же важен и наш опыт в ходе развития и взросления<a l:href="#c_76" type="note">{76}</a>. То, что делают и говорят наши родители, общение со сверстниками и, главное, среда, в которой мы живем, – все это формирует нашу индивидуальность. А в какой среде мы проводим больше всего времени, особенно в детстве? <emphasis>В своем доме!</emphasis></p>
    <p>То, что дом, в котором человек вырос, способствует формированию его индивидуальности во взрослой жизни, – не просто предположение с моей стороны. Тому есть немало доказательств. Результаты обширного исследования, проведенного Сигехиро Оиси и Ульрихом Шиммаком, были опубликованы в 2010 году. Ученые опросили более 7000 людей, которые в детстве часто переезжали (в частности, детей военных, которым приходилось вместе с родителями отправляться к новым местам службы). Они установили наличие прямой связи между частыми переездами в детстве и сниженным ощущением психологического благополучия и удовлетворенности жизнью. Таким людям было труднее строить долгосрочные серьезные отношения во взрослом возрасте<a l:href="#c_77" type="note">{77}</a>. Оказалось, что между домом, мозгом и счастьем существует непосредственная связь.</p>
    <p>Слушая, как Люси говорит о привлекательности Нью-Йорка, я понял, почему многие люди стремятся жить здесь, но самому мне вовсе этого не захотелось. Меня никогда не привлекал большой город. Я сторонюсь толп, меня раздражает постоянный шум, очень высокие здания меня подавляют. И я не настолько уверен в себе, чтобы преодолеть все свои предубеждения. Думаю, это связано с моим детством и развитием моего мозга. Я вырос в небольшом, уединенном, спокойном поселении, где не мог научиться ценить и даже просто терпеть особенности мегаполиса.</p>
    <p>Если мое предположение верно, то счастливее всего я должен быть в доме своего детства, где и сформировалась моя индивидуальность. И я подумал: почему бы не проверить это? Поеду туда и посмотрю, как буду себя чувствовать.</p>
    <p>На самом деле я вырос не в «доме». Я вырос в пабе. Отель «Ройял» в Понтисаймере. Мы переехали туда, когда мне было два года. Возможно, переезд из маленького дома, где жили только мои родители и я, в относительно большую постройку, где было полно нетрезвых чужаков, оказал сильное влияние на мой крохотный развивающийся мозг. Может быть, именно из-за этого я так не люблю большие толпы и шум и стараюсь не привлекать к себе внимания. Я проводил свои детские годы, слоняясь по заполненному людьми пабу, не встречаясь взглядом с посетителями и поедая чипсы (я был стеснительным ребенком и страдал от лишнего веса).</p>
    <p>Поэтому я отправился в паб. Исключительно в научных целях!</p>
    <p>Признаюсь, мне было неспокойно. Мы выехали из паба, когда мне было около пятнадцати лет, и с тех пор я бывал там лишь раз, когда достиг возраста, когда можно употреблять спиртное. Но чувствовал я себя там очень странно – удивительно видеть, как другие люди живут в доме, который ты много лет считал своим. Думаю, такое же чувство испытываешь на чужой свадьбе, когда замуж выходит твоя давняя подружка, – странная эмоциональная смесь ностальгии, привязанности, сожалений, зависти, гнева, горечи и т. п.</p>
    <p>Прошло почти двадцать лет с того момента, когда я был там в последний раз. Что я почувствую? Окрасят ли прошедшие годы ощущение «возвращения домой»? Может быть, воспоминания утратили силу, и теперь я посмотрю на дом моего детства, как на старую одежду: когда-то это было полезным, но теперь совершенно не нужно? Или, учитывая, как окружающая среда влияет на связанные с ней воспоминания<a l:href="#c_78" type="note">{78}</a><a l:href="#c_79" type="note">{79}</a> и то, что детские впечатления обычно бывают самыми яркими<a l:href="#c_80" type="note">{80}</a>, посещение дома моего детства заставит меня вернуться к тому, каким я был в то время?</p>
    <p>В конце концов я перестал об этому думуть, потому что паб, в котором прошло мое детство, оказался совершенно нежилым. Окна и двери были заколочены, вокруг валялось разбитое стекло и летали колоссальных размеров шмели. Дом был явно заброшен – и уже давно. Экономический спад поразил этот район еще в 80-е годы ХХ века. И теперь он нашел еще одну жертву.</p>
    <p>Что я почувствовал в тот момент? Уж конечно, не «счастье». Но мне было трудно найти подходящее слово. Ощущение было очень, очень странным. Я увидел дом своего детства, и в мозгу мгновенно возникло множество теплых воспоминаний: как я играл в солдатики на наружной каменной лестнице, как катался на машинке в уютном саду, как гонялся за нашей собакой, когда та стащила на кухне оставшийся без присмотра стейк, как мы с родителями украшали дом к Рождеству…</p>
    <p>Я смотрел в разбитые окна, и детские воспоминания уступали место образам таких же уютных и теплых домов, пораженных гниением, разложением, разрушением и покрытых непристойными граффити. Мне было тяжело одновременно испытывать столь противоположные эмоции. Представьте, что после свадьбы вашей подружки вы видите, как молодожены отправляются в медовый месяц, садятся в машину и та неожиданно взрывается.</p>
    <p>Я сел на тротуар (мне пришлось тщательно смести с него осколки стекла) и, как истинный нейробиолог, попытался найти неврологическое объяснение своей реакции. Логически рассуждая, передо мной было здание, с которым у меня более не осталось материальной связи. То, что дом обветшал и разрушился, конечно же, выглядело печально, но никоим образом не осложняло мою жизнь.</p>
    <p>И все же мне было тяжело! У меня возникла сильная эмоциональная реакция. Этого не случилось бы, если бы дом уже не был для меня важен. В моем мозгу происходило нечто большее, чем абстрактное узнавание прежнего жилища. Мне казалось, что какая-то часть меня просто умерла. Справедливо ли это? Если дом взаимодействует с человеческим мозгом так, как я говорил, а мозг – это «мы», то можно ли сказать, что дом служит частью идентичности человека? Но, размышляя об этом дальше, я решил, что это не так.</p>
    <p>Профессор Карен Лоллар из колледжа Метрополитен в Денвере однажды потеряла дом в результате пожара и написала о своих чувствах статью<a l:href="#c_81" type="note">{81}</a>. Как вы понимаете, это было очень травматичное событие. Бездомность сама по себе тягостна, а Карен потеряла все, что у нее было. Это огромное испытание для любого человека, что признают все психологические ассоциации<a l:href="#c_82" type="note">{82}</a>. Особенно сильно это чувство проявляется, когда дом физически разрушен пожаром или природным катаклизмом. Для такого состояния нет особого термина, но сравнить его можно с утратой культурного окружения. Неожиданная вынужденная потеря родного дома в травматических обстоятельствах ведет к серьезному психологическому ущербу.</p>
    <p>Как красноречиво пишет в своей статье профессор Лоллар: «Мой дом – это не «просто вещь»… Дом – это не только имущество или постройка с бесчувственными стенами. Это продолжение моего физического тела, моей личности. Дом отражает, кем я была, кто я есть и кем хочу быть».</p>
    <p>Сканирование мозга показывает, что идея о том, что «мой дом – это часть меня», отражается на его работе. В ходе одного исследования было отмечено повышение активности префронтальной коры головного мозга, когда испытуемым показывали предметы, которые они считали «своими». На «чужие» предметы подобной реакции не было<a l:href="#c_83" type="note">{83}</a>. Еще более интересно, что та же область мозга демонстрировала повышение активности, когда испытуемым называли существительные и прилагательные, которыми они могли бы описать собственную личность. То есть одна и та же область мозга формирует у человека чувство личности и индивидуальности, а <emphasis>также</emphasis> используется для узнавания своей собственности. Хотя в этом исследовании использовались обычные вещи, а не дома, по большому счету дом – самое крупное и важное для человека имущество. На него мы тратим большую часть денег, подстраиваем его под свои вкусы и храним в нем бо́льшую часть принадлежащего нам (а то и все).</p>
    <p>Такие выводы ведут нас за пределы структуры, которую мы считаем своим домом. Существует психологическая теория об «идентичности места»: человек придает определенному месту такой смысл и значимость, что оно влияет на его личность<a l:href="#c_84" type="note">{84}</a>. Существует также чувство привязанности к месту<a l:href="#c_85" type="note">{85}</a> – сильная эмоциональная связь. Вам никогда не случалось войти в свое потенциальное новое жилище и подумать «да, это то, что нужно», даже не осмотревшись как следует? Или приехать куда-то и сразу влюбиться в новое окружение – настолько, чтобы захотеть как можно скорее переехать сюда или хотя бы поближе? Мой друг Крис однажды решил посвятить несколько месяцев путешествию по миру. Начал он с Японии. Прошло уже десять лет, а он оттуда до сих пор не уехал. Иногда место оказывается идеально соответствующим всем вашим критериям, о существовании которых вы даже не подозревали. И вы сразу понимаете, что это – ваше. Вот что такое идентичность места.</p>
    <p>Какие выводы можно из всего этого сделать? Исходя из моих исследований, рассказов Люси о привлекательности Нью-Йорка и неожиданно печального посещения дома моего детства – что я узнал о взаимодействии человеческого мозга и дома? Как эта связь делает – или не делает – нас счастливыми?</p>
    <p>Похоже, мы, люди, стремимся найти себе дом, потому что это удовлетворяет врожденную тягу человека к стабильности и безопасности. В доме мозг перестает искать угрозы и опасности и немного расслабляется. Он быстро понимает, что здесь все биологические потребности человека будут удовлетворены – можно получить еду, тепло, сон. Устраняя множество треволнений, дом обретает позитивный смысл для мозга. Поэтому он способствует ощущению благополучия и счастья.</p>
    <p>Но некоторые дома для нас предпочтительнее других. Жилища, которые обеспечивают нам истинную стабильность и безопасность, где больше пространства и возможностей для уединения и есть доступ к зеленой природной среде, наш мозг ценит выше других. Мозг человека – сложная система, поэтому ощущение дома не ограничивается четырьмя стенами, в которых мы живем. Домом для нас становится все окружение. Если дом находится там, где вы можете получить доступ к новым стимулам и возможностям, то вы оцените его выше, чем точно такой же, но расположенный в другом месте.</p>
    <p>На более когнитивно сложном уровне можно сказать, что многое из того, что мы ищем и что нам нравится в доме, определяется нашей уникальной индивидуальностью и предпочтениями. Дом – это не просто полезный предмет и имущество; это важная часть нашей жизни. Мы тратим на него столько времени и сил, с ним связано столько воспоминаний и ассоциаций, что мозг воспринимает его как продолжение нашей личности. И, опять же, это может относиться не конкретно к дому, а к целому району – у многих людей место жительства неразрывно связано с чувством идентичности («Я – ньюйоркец!»).</p>
    <p>Что же для нас главное? Дом может сделать вас счастливым, но его расположение и характер обычно определяются другими факторами – работой, деньгами, разнообразием, безопасностью, близостью к друзьям и родным и т. п. Самые востребованные дома всегда предлагают нечто большее; это не просто «приятное для жизни место». Порой оно даже не такое уж приятное. Я говорю все это, чтобы подчеркнуть: сколько бы ни значили для нас наши дома, это не <emphasis>самый</emphasis> важный элемент нашего счастья.</p>
    <p>Принимая все это во внимание, можно сказать, что взаимодействие между мозгом и домом слишком фундаментально. Возможно, попытки объяснить, как именно дом делает нас счастливыми, можно сравнить с объяснением, как делают нас счастливыми ноги: они действительно способны добавить в нашу жизнь счастья, но предназначены вовсе не <emphasis>для</emphasis> этого. Эта проблема гораздо глубже.</p>
    <p>Возможно, будет правильнее сказать, что дома помогают нам избежать несчастья, а не делают нас счастливыми. Как ни странно, это совершенно разные понятия: «не иметь долгов» еще не означает «быть богатым». Наши дома связаны со всеми сторонами нашей жизни, и мозг взаимодействует с ними по-разному. Поэтому мы не можем утверждать, что дома несут нам счастье каким-то одним определенным образом. Может быть, смысл дома в том, что он удовлетворяет самые важные базовые потребности человека, давая ему возможность направить свои силы на что-то другое, что делает его по-настоящему счастливым? На работу, развлечения, семью, личные отношения, творчество и т. п.? Дом не <emphasis>делает</emphasis> нас счастливыми – он <emphasis>помогает</emphasis> нам быть счастливыми. Если и есть какой-то вывод из всего, о чем мы только что говорили, то, может быть, именно такой?</p>
    <p>Эту главу я начинал с конкретной целью: показать, что дом делает нас счастливыми и тому есть простое неврологическое объяснение. Закончил я ее, сидя среди разбитого стекла перед руинами дома моего детства. Знаю, что метафора получилась не самой лучшей, но даже для меня это было чересчур.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 3</p>
    <p>Работаем на мозг</p>
   </title>
   <section>
    <p>Из места, где я вырос, я направился обратно сложным путем. Мне было ясно, что исследование механизмов счастья движется плохо. Использовать томограф мне не удалось – профессор с блестящей лысиной положил конец моим планам. Выявить связь между домом и счастьем тоже не получилось – дорога привела меня к развалинам дома, где прошло мое детство. Надеюсь, вы простили бы меня, если бы в тот момент я был не особенно счастлив.</p>
    <p>Однако и несчастным я себя не чувствовал. Работа продвигалась тяжело, но я все же писал настоящую книгу – многим остается только мечтать об этом. Я был полон энтузиазма, бодр и с нетерпением ждал, куда еще заведет меня мое исследование.</p>
    <p>В феврале 2017 года оно завело меня в итальянскую Болонью. В этом прекрасном городе находится старейший университет Европы<a l:href="#c_86" type="note">{86}</a>. В аэропорту, прямо в зале прилета, продают «Ламборгини». Представляете?</p>
    <p>Я прилетел в Болонью, чтобы побывать в фонде MAST. Этот культурно-благотворительный фонд представляет собой нечто невероятное – научный музей, художественная галерея, ресторан, теплица, университет, гимнастический зал и многое другое под одной крышей. Настоящая космическая колония, каким-то чудом построенная в древнем итальянском городе. Я отправился туда, чтобы увидеть последнюю художественную инсталляцию, которая оказалась для меня на удивление полезной.</p>
    <p>Инсталляция состояла из видеозаписей различных эпизодов реальной жизни. Итальянец средних лет в распахнутой на груди рубашке управлял машиной, которая вырезала блоки мрамора в огромной каменоломне<a l:href="#c_87" type="note">{87}</a>. Юноши из Ганы сортировали мусор на какой-то европейской свалке. Офисные служащие штамповали бесконечные документы. Немецкие рабочие доводили до ума автомобили, сошедшие с конвейера, и т. п.</p>
    <p>Выставка была посвящена теме «Работа в движении». Художники показывали, как трудятся люди на нашей планете. За работой мы проводим большую часть нашей взрослой жизни. По некоторым оценкам, на нее у нас уходит не меньше десяти лет<a l:href="#c_88" type="note">{88}</a>, и это неизбежно оказывает серьезное влияние на то, насколько мы счастливы. Полагаю, вы не удивитесь, если я скажу, что плохая, неприятная работа делает нас несчастными. Стрессы, связанные с ней, стали серьезной проблемой нашего времени<a l:href="#c_89" type="note">{89}</a>. Но есть и другая сторона: все мы наверняка встречали людей, которые не могут дождаться утра, чтобы отправиться на любимую работу<a l:href="#n16" type="note">[16]</a>. Одним словом, совершенно ясно: хорошая работа делает нас счастливыми, плохая – несчастными.</p>
    <p>Но в этой книге мы говорим о мозге. Неужели все может быть так просто?</p>
    <p>Как показала выставка в Болонье, люди занимаются самой разной работой. Обычный европеец или американец к 50 годам успевает сменить около 12 мест – и эта цифра постоянно растет<a l:href="#n17" type="note">[17]</a><a l:href="#c_90" type="note">{90}</a>. Но, какой бы ни была работа, ее выполняют человек и его мозг. Какое же влияние работа оказывает на наш мозг? И почему она делает нас счастливыми или несчастными?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Упорно работайте на мозг</p>
    </title>
    <p>Простейшее определение работы – это «энергия и усилия, потраченные на выполнение задачи». Все задачи требуют затрат физической или ментальной энергии и усилий в той или иной форме. Но даже на простейшем уровне понятно, что работа оказывает серьезное влияние на мозг.</p>
    <p>Многочисленные свидетельства показывают, что, чем более активен человек, тем лучше работает его мозг<a l:href="#c_91" type="note">{91}</a>. И в этом есть резон: мозг – это биологический орган, и ему нужна энергия и питательные вещества (в большей степени, чем любому другому органу<a l:href="#c_92" type="note">{92}</a>). Повышение физической активности укрепляет и улучшает состояние сердца, уменьшает жировые отложения и уровень холестерина, ускоряет метаболизм – и все это увеличивает приток крови и питательных веществ к мозгу, что повышает его способность делать… да все что угодно!</p>
    <p>Физическая активность оказывает на мозг еще более «непосредственное» влияние – повышает выработку нейротрофического фактора головного мозга (НФГМ), белка, который стимулирует рост и развитие новых клеток<a l:href="#c_93" type="note">{93}</a>. Это объясняет множество зафиксированных неврологических преимуществ физической активности, в том числе повышение обучаемости и улучшение памяти<a l:href="#c_94" type="note">{94}</a>, увеличение объема гиппокампа и повышение уровня серого вещества в мозге<a l:href="#c_95" type="note">{95}</a>. Согласно исследованиям, дети, которые больше занимаются спортом, часто показывают более высокие результаты на академических экзаменах<a l:href="#n18" type="note">[18]</a><a l:href="#c_96" type="note">{96}</a>.</p>
    <p>Так что, если работа заставляет нас проявлять физическую активность, наш мозг начинает функционировать лучше и мы чувствуем себя счастливее. Повышение обучаемости развивает наш ум (предположительно). И, хотя говорят о «блаженном неведении», исследования показывают, что развитой интеллект делает людей (немного) счастливее<a l:href="#c_97" type="note">{97}</a>. Физические упражнения способствуют выработке эндорфинов<a l:href="#c_98" type="note">{98}</a>, «гормонов счастья», о которых мы говорили в первой главе. Кроме того, улучшение физического здоровья повышает нашу способность заниматься тем, что делает нас счастливыми. Мы не страдаем от болезней и стрессов, связанных с недостатком тренировки.</p>
    <p>Ментальная активность тоже благотворно сказывается на состоянии мозга и тела – это порадует тех, чья работа не связана с физическим трудом, разве что им надо вовремя приезжать в офис. Высокий уровень образованности считается надежной защитой от деменции и болезни Альцгеймера<a l:href="#c_99" type="note">{99}</a>. При вскрытии обнаруживается, что мозг высокообразованных людей может быть серьезно поврежден болезнью, но не проявляет явных клинических симптомов до самой смерти<a l:href="#c_100" type="note">{100}</a>. Вывод напрашивается сам собой: активный мозг более устойчив к болезням.</p>
    <p>Мы знаем, что мозг – орган гибкий и приспосабливающийся. Он постоянно формирует новые связи и укрепляет существующие, одновременно отключая ненужные. Мозг действует по принципу «используй или потеряй»: чем активнее он работает, тем больше связей и серого вещества в нем образуется. Возраст и энтропия, конечно же, берут свое, но активный мозг лучше противостоит их напору. У него большой «когнитивный резерв». Чем активнее мы пользуемся мозгом, тем умнее становимся. Такова жизнь.</p>
    <p>Следовательно, работа означает, что мы занимаемся определенной формой физической и/или ментальной деятельности, и это (со временем) улучшает функционирование нашего мозга, делая нас умнее и счастливее. Как удобно!</p>
    <p>У такого вывода есть только один небольшой недостаток – это полная чушь! Да, физическая активность, полезная деятельность, улучшение функционирования мозга и счастье взаимосвязаны, но этим дело не исчерпывается. Посадите человека на лошадь, и они будут связаны между собой, но это вовсе не означает, что в мире существуют кентавры. Истинное объяснение гораздо сложнее и труднее, чем попытка объединить человека и лошадь.</p>
    <p>Например, если физические усилия делают нас счастливее, то почему мы постоянно стараемся их избежать? Почему мы не бежим со всех ног в каменоломню, чтобы по 19 часов вырубать каменные блоки голыми руками? Если физический труд приносит удовлетворение, то юноши из Ганы, которые целыми днями сортируют мусор на свалке, должны быть гораздо счастливее холеных руководителей крупных корпораций, просиживающих штаны в просторных кабинетах. Вывод сомнительный, мягко говоря.</p>
    <p>В действительности же, хотя физическая работа полезна для здоровья, она быстро становится болезненной и даже вредной. Вот почему «каторжный труд» считается тяжким наказанием, а не наградой. Совершенно ясно, что подобная деятельность требует энергии. Наши тела умеют использовать и накапливать энергию, но силы наши <emphasis>конечны</emphasis>. Мы не можем работать, работать и работать, как кролик на батарейках из рекламы. Чрезмерная физическая активность исчерпывает запасы энергии, отчего страдает весь организм.</p>
    <p>Это очень важно для выживания. Мы с вами говорили, как мозг связывает действия с наградой, чтобы стимулировать нас к их выполнению. Но что, если действие <emphasis>слишком</emphasis> тяжело для нас? Дикая кошка, которая в духе Тома и Джерри целый день охотится за крохотной землеройкой, потратит на охоту больше сил, чем восполнит, проглотив свою крохотную добычу. <emphasis>Потеря</emphasis> энергии налицо. Если такое будет повторяться часто, то кошка просто погибнет. Говоря человеческим языком, представьте себе работу, за которую платят стабильно и регулярно, но ваш заработок <emphasis>меньше</emphasis> той суммы, какую вы тратите на дорогу от дома до рабочего места. Вы получаете вознаграждение за свои усилия, но это не главное – такого вознаграждения <emphasis>недостаточно.</emphasis></p>
    <p>К счастью, мозг человека достаточно развит, чтобы не допустить ничего подобного. В 2013 году Ирма Т. Курниаван и ее коллеги<a l:href="#c_101" type="note">{101}</a> изучали людей, которым приходилось прикладывать значительные или небольшие усилия, чтобы заработать деньги или избежать их потери. Они установили, что нейронная система, которая предвосхищает чрезмерные усилия, располагается во фронтальной части поясной извилины мозга и в дорсальном стриатуме (полосатом теле). Эти участки мозга проявляют повышенную активность, когда человек понимает, что ему предстоит напрячь силы. Если полученная награда оказывается больше, чем ожидалось, повышается активность вентрального стриатума (полосатого тела). Но самое интересное: этот эффект снижается, когда усилия оказываются чрезмерными.</p>
    <p>Переведем на простой язык. Похоже, эти участки мозга автоматически оценивают, сколько усилий потребуется для выполнения задачи и каким будет результат. А затем они сравнивают показатели и решают, <emphasis>стоит ли овчинка выделки</emphasis>. Если вы когда-нибудь смотрели на предстоящую работу и говорили себе: «Знаешь что? За это лучше даже не браться», то теперь понимаете, почему это происходило. Но такая система оценки усилий, как и система обнаружения угроз, никогда не прекращает своей работы – даже когда она вовсе не нужна. И это оказывает серьезное влияние на нашу трудовую деятельность – и не только.</p>
    <p>Если бы эта неврологическая система только оценивала необходимые усилия, то все было бы в порядке. Но на самом деле она делает наш мозг настолько чувствительным к попусту потраченным силам, что он изо всех сил старается от них уклониться, даже если для этого приходится менять наше мышление и поведение. Нобуро Хагура провел исследование в университете Беркли<a l:href="#c_102" type="note">{102}</a>. Участников эксперимента спрашивали, движется ли облако точек на экране влево или вправо. Ответ следовало давать, дергая за соответствующую ручку, причем одна из них двигалась с трудом. Интересно, что участники опыта вскоре <emphasis>перестали видеть</emphasis> движение, которое требовало приложения усилий, даже когда оно было очевидным.</p>
    <p>Подумайте, что это значит: <emphasis>само наше восприятие</emphasis> меняется, чтобы избежать лишних усилий. Наше сознание, наш взгляд на мир постепенно перестраиваются, давая нам возможность избегать бессмысленной тяжелой работы.</p>
    <p>Как показывают исследования, мозг поступает так очень часто. Люди с уверенностью скажут, что запах под названием «весенний луг» приятнее запаха «использованной туалетной воды», даже если оба запаха будут одинаковыми<a l:href="#c_103" type="note">{103}</a>. Все, что представляет важность для наших текущих целей, кажется нам «больше». Холмы и возвышенности становятся круче, когда мы поднимаемся на них в плохом настроении, когда боимся высоты или точно знаем, что подъем будет трудным, потому что за плечами тяжелый груз. Наше восприятие часто меняется, чтобы не дать нам сделать то, чего не одобряет мозг.</p>
    <p>Объяснить это можно тем, что все неприятное вызывает соответствующее эмоциональное состояние (отвращение, подавленность и т. п.). Мозг должен «создать» представление всего, что мы воспринимаем, опираясь на данные, поступающие от органов чувств. Для этого приходится прибегать к экстраполяции и расчетам. Но эмоциональное состояние становится для мозга удобной возможностью «срезать путь». Когда мы стоим на краю обрыва, мозг говорит нам: «Я могу использовать все важные визуальные сигналы, чтобы оценить, насколько высоко нахожусь. Но я нервничаю и боюсь, значит, нахожусь я чертовски высоко. Так я и скажу». Конечно, это явное искажение восприятия. Людям, страдающим арахнофобией, даже крохотные паучки кажутся огромными. Начинающим водителям кажется, что все машины на дороге несутся с безумной скоростью. Если вы ненавидите свою работу, то рабочее место представляется вам серым, унылым и депрессивным, даже если с такой оценкой, кроме вас, никто не согласен. Наше восприятие основывается вовсе не на детальном анализе полученной чувственной информации. Его искажают и окрашивают эмоциональные ассоциации, запускаемые всем, на что мы смотрим. А чрезмерные усилия запускают их очень быстро.</p>
    <p>Подведем итог. Нашему мозгу не нравится, когда мы прикладываем усилия к тому, что не сулит явной выгоды. А когда мозг решает, что нам что-то не нравится, это вызывает негативные чувства. Более того: выполнение работы без очевидной выгоды <emphasis>делает нас несчастными!</emphasis> Если вы целый день угробили на сборку шкафа, а он рассыпался, стоило повесить в него один костюм, вы испытываете отчаяние, безумную ярость и массу промежуточных состояний, но только не счастье.</p>
    <p>Подумайте, как часто такое случается. Вы несколько месяцев трудились над грантовой заявкой или над важным проектом, а потом он был отвергнут. Вы старались изо всех сил, но не получили повышения. Вы были идеально вежливы с покупателями, а они повели себя с вами грубо и бестактно. Никто не принял во внимание годы вашего стажа, когда в компании прошло сокращение. Сама природа современной занятости порождает ощущение тщетности усилий. Неудивительно, что многие люди (а то и большинство) отзываются о своей работе крайне негативно, а по понедельникам просыпаются в лучшем случае с апатией, а в худшем – с тоской.</p>
    <p>Активные физические упражнения могут быть полезны для мозга и оказывать позитивное влияние на когнитивные способности и счастье, но процесс этот идет очень медленно. С другой стороны, усилия без достойной награды – это прямой путь к тому, чтобы наш мозг счел занятие неприятным. А природа многих современных занятий такова, что усилия часто остаются невознагражденными.</p>
    <p>Но если дело обстоит так, то зачем же мы работаем?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Сама по себе работа – не награда</p>
    </title>
    <p>Вот простой факт: когда-то я занимался бальзамированием и вскрытием трупов в местном медицинском колледже. На этих трупах студенты изучали хирургию и анатомию. С тех пор я неизменно «побеждаю» в любых спорах о том, чья работа хуже. Разумеется, это пиррова победа.</p>
    <p>Но какой бы неприятной ни была эта работа, я занимался ею почти <emphasis>два года</emphasis>. Наверное, опыт мой более мрачен, чем у большинства людей, но это довольно распространенная ситуация. Многие из нас постоянно жалуются на свою ужасную работу, но все же каждый день идут туда и выполняют то, что от них требуется, ни на минуту не прекращая жаловаться. Почему? Зачем?</p>
    <p>Ответ очень прост: потому что они <emphasis>должны</emphasis>. Мы создали вокруг себя пугающе сложный мир, но людям по-прежнему нужны еда, вода и кров. Поскольку мы не можем просто выйти и собрать все необходимое, нам приходится это покупать. За деньги. А деньги мы получаем за работу. Поэтому было бы неправильно сказать, что наши усилия на работе не вознаграждаются – мы же получаем за них оплату.</p>
    <p>Технически это так. Мозг на базовом уровне воспринимает деньги как ценную награду за усилия. Исследования показывают, что финансовое вознаграждение вызывает реакцию в таких частях мозга, как мезолимбическая система вознаграждения<a l:href="#c_104" type="note">{104}</a>, стимулами для которых служат также биологически важные награды (пища, секс и т. п.). Поэтому получение денег улучшает наше настроение. Крыса или голубь подобных чувств по отношению к деньгам не испытывают. Для них деньги – это всего лишь кучка металлических дисков или цветных бумажек. Их можно понюхать или просто пройти мимо. Мы же осознаем внутреннюю ценность и <emphasis>значимость</emphasis> денег, а работа – это способ их получения.</p>
    <p>Значение денег нельзя переоценить. Не случайно появился вопрос: «Чем ты зарабатываешь на <emphasis>жизнь</emphasis>?» Недостаток средств – серьезная угроза нашему выживанию. Вот почему западные психологи ставят потерю работы на первое место в списке стрессовых ситуаций<a l:href="#c_105" type="note">{105}</a>. Отсутствие денег запускает сверхчувствительную систему обнаружения угроз. Работа – это самый очевидный, нерискованный и социально приемлемый способ избегания подобной ситуации. Поэтому деньги не только становятся наградой за наши усилия, но еще и обеспечивают чувство безопасности<a l:href="#c_106" type="note">{106}</a> – отсюда и термин «финансовая безопасность».</p>
    <p>Неудивительно, что мы тратим столько времени на работу, которая нам не нравится, и не обращаем внимания на возражения своего мозга. Эта ситуация косвенно намекает, что работа может сделать нас счастливыми, хотя бы частично. Как и дом, работа удовлетворяет основные потребности и приносит чувство безопасности, что вызывает позитивную реакцию мозга. Это же объясняет, почему работа часто определяет место нашего проживания: нам нужны деньги, для того чтобы иметь дом, и работа, чтобы получать деньги.</p>
    <p>Впрочем, дело не <emphasis>только</emphasis> в деньгах, поскольку, как нам известно, мозг привыкает к тому, что становится достаточно надежным и знакомым. Первая зарплата делает вас очень счастливым. Психологический груз (необходимость оплачивать счета) свалился с плеч, и теперь у вас больше выбора и финансовой свободы. Несколько месяцев подряд в определенный день та же сумма появляется на вашем банковском счету. Вы привыкаете к этому<a l:href="#n19" type="note">[19]</a>. Предсказуемость лишает событие «потенциала», и неожиданно найти пятьдесят фунтов в кармане старых брюк гораздо приятнее, чем получить свою обычную зарплату в пятьсот фунтов.</p>
    <p>К счастью, у работы есть и другие аспекты, которые мозг воспринимает как награду, потому что он не сосредоточен исключительно на удовлетворении базовых органических потребностей. Некоторые ученые разделяют потребности выживания и «психологические» потребности<a l:href="#c_107" type="note">{107}</a>. Есть вещи, не абсолютно <emphasis>необходимые</emphasis> для биологического выживания, но при этом важные по когнитивно сложным причинам. Одна из таких потребностей – чувство контроля.</p>
    <p>В 60-е годы психолог Джулиан Роттер разработал концепцию локуса контроля<a l:href="#c_108" type="note">{108}</a>. Если вам кажется, что вы отвечаете за то, что с вами происходит, то у вас внутренний локус контроля. Если вы считаете, что вашей жизнью распоряжаются другие и все в ней зависит от обстоятельств, то это внешний локус контроля. В ходе исследований внутренний локус контроля связали с более высоким уровнем благополучия, счастья и даже здоровья. Ученые изучали самые разные группы – студентов колледжа<a l:href="#c_109" type="note">{109}</a> и пожилых ветеранов войны<a l:href="#c_110" type="note">{110}</a>. Все кажется вполне разумным: если вы контролируете события, то способны предотвратить все плохое. Если не контролируете, то не можете ничего предотвратить. Какая ситуация кажется вам более стрессовой?<a l:href="#n20" type="note">[20]</a></p>
    <p>Мне могут возразить, что локус контроля – это врожденная черта и нечто «фиксированное», но исследования показывают, что это качество усвоенное, и оно может изменяться благодаря жизненному опыту<a l:href="#c_111" type="note">{111}</a>. Неврологические механизмы здесь неясны, но по меньшей мере, одно исследование связывает локус контроля, наряду с самооценкой и реакцией на стресс, с размером гиппокампа<a l:href="#c_112" type="note">{112}</a>. Это говорит о том, что жизненный опыт и память служат ключевыми факторами. Однако другое исследование показывает, что чувствительность к контролю и нежелание его потерять формируется в очень юном возрасте, еще до того, как ребенок учится ходить<a l:href="#c_113" type="note">{113}</a><a l:href="#c_114" type="note">{114}</a>. Неудивительно, что даже младенцы ненавидят слово «нет».</p>
    <p>Каким бы ни был этот внутренний механизм, смысл работы очевиден: когда она связана с авторитетом и ответственностью, мы с большей вероятностью ощущаем чувство контроля, которое нравится нашему мозгу, и это делает нас счастливее.</p>
    <p>Работа может вознаграждать вас этим чувством или вести к утрате и отсутствию контроля, что наносит человеку серьезный психологический ущерб, порой даже клинический<a l:href="#c_115" type="note">{115}</a>. Работа, которая лишает вас самостоятельности из-за строгих правил/политики (дресс-код, запрет на украшение офиса и т. п.) и/или постоянно ставит вас в зависимость от других (телепродажи, розничная торговля и т. п.), считается неприятной и стрессовой. Даже когда в компании действует правило «клиент всегда прав», это оказывает пагубное влияние на работников.</p>
    <p>С контролем связана и компетентность, то есть наше умение делать что-то, и делать это хорошо. Способность мозга точно оценивать нашу деятельность и компетентность – важнейшая когнитивная функция. Она помогает принимать правильные решения: что мы должны или не должны делать. Например, вы идете по улице и видите, как перед вами падает человек. Вы хватаете телефон и вызываете «Скорую помощь», потому что знаете, что можете это сделать. Вы не пытаетесь выполнить операцию на открытом сердце прямо на тротуаре с помощью ключей от машины и шариковой ручки, потому что знаете, что это вне вашей компетенции и может причинить серьезный вред человеку. Как именно мозг оценивает свои/ваши способности, мы точно не знаем. Есть данные, связывающие точность самооценки с плотностью тканей, то есть количеством важного серого вещества, в правой вентромедиальной префронтальной коре в лобной доле головного мозга<a l:href="#c_116" type="note">{116}</a>. По-видимому, эта область играет важную роль. Но, как бы то ни было, наш мозг придает большое значение компетентности.</p>
    <p>Работа дает нам прекрасную возможность развивать и демонстрировать свою компетентность. Если вы не можете достичь ее минимального уровня в своем деле, то наверняка потеряете работу. А поскольку мозг воспринимает работу как фактор, важный для выживания, стремление к развитию компетентности у человека очень высоко. Этот процесс связан также с системой оценки усилий: выполнение действий, в которых мы некомпетентны, требует значительно больше усилий, чем то дело, в котором мы считаем себя специалистами. Поездка в магазин за молоком для многих из нас простейшая задача, но для тех, кто не водит машину или не знает, где находятся магазины, это поистине гераклов подвиг. Совершенно ясно, что наша компетентность – важный элемент внутренних расчетов мозга.</p>
    <p>На это указывает даже сама структура мозга. У опытных лондонских таксистов отмечается увеличение гиппокампа, особенно тех его участков, которые связаны со сложной пространственной навигацией<a l:href="#c_117" type="note">{117}</a>. У профессиональных пианистов и скрипачей выявлено увеличение тех участков двигательной коры головного мозга, которые управляют тонкими движениями рук и пальцев<a l:href="#c_118" type="note">{118}</a>. Работа заставляет нас вновь и вновь выполнять одни и те же действия и вести себя определенным образом, и у мозга есть время адаптироваться к этому, благодаря чему наша квалификация в своей области значительно повышается. Это может сделать нас счастливее – ведь мозгу нравится чувствовать себя компетентным.</p>
    <p>Кроме того, многие занятия дают нам разные способы оценки нашей компетентности. Целевые показатели продаж, бонусы, повышения, увеличение зарплаты, премия работникам месяца – все это позволяет быстро и точно определить, насколько «хорош» человек в своем деле. Мозгу нравятся такие оценки. У нас есть даже особые участки, которые их воспринимают. В 2006 году Кастелли, Глейзер и Баттерворт провели исследование<a l:href="#c_119" type="note">{119}</a>, которое показало, что межтеменная борозда, располагающаяся в теменной доле мозга, играет важную роль в том, как мозг обрабатывает оценку. Существуют отдельные системы для конкретных цифровых оценок («На моей тарелке 38 чипсов») и для более «аналоговых», относительных оценок («На его тарелке чипсов больше, чем на моей. Я больше никогда не буду здесь есть».). Межтеменная борозда также играет фундаментальную роль в интеграции информации, поступающей от органов чувств, и соединении ее с двигательными системами и другими элементами, управляющими нашим поведением<a l:href="#c_120" type="note">{120}</a>.</p>
    <p>Нашему мозгу по многим причинам необходимо ощущение собственной компетентности. Может быть, осознавая себя специалистами в своем деле, мы становимся счастливее? Работа дает нам прекрасные возможности повысить свою компетентность и иметь объективные подтверждения этому, и это очень приятно. (Если, конечно, нас не критикуют, что весьма неприятно.)</p>
    <p>Работа предлагает нам и другие награды: новые вещи и ситуации (мозг любит все новое, о чем мы говорили в предыдущей главе; потому-то о механической, однообразной работе люди обычно отзываются негативно), возможность взаимодействовать с другими людьми и устанавливать социальные связи (об этом мы поговорим позже). Главное для нас сейчас следующее: хотя большинство людей работают, потому что им нужны деньги, механизмы мозга предлагают и другие виды вознаграждения и удовлетворения инстинктивных потребностей и желаний. Это потенциально может сделать нас счастливыми – даже если работа заключается во вскрытии трупов.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Где видит себя ваш мозг в ближайшие пять лет</p>
    </title>
    <p>Все исследования, связанные с мозгом и работой, напомнили мне об одном случае из жизни.</p>
    <p>Я поступил на новую работу и должен был присутствовать на обязательном «ознакомительном семинаре», который продолжался целый день. На этом семинаре новым сотрудникам рассказывали о целях компании, внутренней политике и т. п. Естественно, там было смертельно скучно. После обеда нам излагали ценности компании. И вот тут-то я заснул.</p>
    <p>Очнулся я, когда лектор спросил: «Итак, Дин, каковы же наши три основные ценности?» Поскольку мозг мой находился в полусознательном состоянии, я выпалил: «Оправдывать доверие общества, защищать невиновных и следовать духу закона?» В аудитории повисло неловкое молчание. И неудивительно – ведь вместо того чтобы назвать ключевые ценности компании, которые только что обсуждались, я изложил правила действий героя фантастического фильма 80-х годов «Робокоп». И это было не совсем уместно.</p>
    <p>Мой опыт довольно характерен, хотя не у всех он связан с кино. Вы наверняка слышали множество историй о людях, которые изо всех сил боролись со сном во время столь же скучных мероприятий, семинаров, конференций и т. п., присутствовать на которых их заставил работодатель. Похоже, этот факт современной служебной жизни весьма раздражает всех, кроме высшего руководства. Зачем же все это делается? Зачем настаивать на подобных занятиях, которые никому не нравятся и отвлекают от реальной работы?</p>
    <p>Все очень просто: многие организации <emphasis>хотят</emphasis>, чтобы их работники были счастливы, и прикладывают все усилия (в том числе и большие деньги) к тому, чтобы достичь этой цели – устраивают занятия по тим-билдингу, приглашают мотивационных консультантов, проводят семинары, организуют опросы и выездные мероприятия и т. п. Конечно, чаще всего это делается не из щедрости. Как ни цинично звучит, но счастливые работники приносят больше прибыли.</p>
    <p>Есть немало доказательств, что у счастливых работников производительность труда на 37 процентов выше. Если у вас работают сто человек, и все они счастливы, они могут выполнить работу 137 человек и при этом не нужно идти на дополнительные расходы. Производительность труда несчастливых работников снижается на 10 процентов<a l:href="#c_121" type="note">{121}</a>. Добавьте к этому, что у счастливых людей крепче здоровье<a l:href="#c_122" type="note">{122}</a>, они реже жалуются, и вам станет ясно, что руководство компаний действительно хочет, чтобы работники были счастливы, даже если видит в них всего лишь бездарных батраков.</p>
    <p>К сожалению, осчастливить разные группы людей <emphasis>по приказу</emphasis> безумно сложно, если не прибегнуть к радикальным мерам – например, подмешать экстази в офисные кулеры с водой (одному Богу известно, как ЭТО может повлиять на производительность труда). Дело в том, что мозг продолжает придумывать барьеры и осложнения, самое важное из которых – мотивация (то чувство, которое руководство стремится вызвать у своих сотрудников).</p>
    <p>Мотивация, главным образом, определяется целями. У нас есть цель, которой мы хотим достичь, и мотивация подстраивает под нее наше поведение<a l:href="#c_123" type="note">{123}</a>. У большинства существ эта связь очень проста. Цель – «получить пищу», поэтому животное мотивировано охотиться и добывать пропитание. Цель – «не погибнуть жестокой, мучительной смертью», и животное мотивировано прятаться от крупных хищников с впечатляющим набором зубов<a l:href="#c_124" type="note">{124}</a>. Но мы – люди, обладающие сводящим с ума интеллектом. Мы берем базовые мотивационные процессы и начинаем строить на их основе безумно сложное поведение. Раньше считалось, что мы мотивированы делать то, что нам нравится и приносит нам счастье, и стараемся не делать то, что нам не нравится. Сам Фрейд утверждал это в своем гедонистическом принципе<a l:href="#c_125" type="note">{125}</a>. Но люди и их мозг устроены не так просто.</p>
    <p>Даже на повседневном уровне очень трудно проанализировать, как мозг воспринимает мотивацию. Здравый смысл подсказывает, что главной мотивацией для большинства работников служат деньги. Предложите им больше денег, и они будут мотивированы. Верно? Неверно! Исследования показывают, что в некоторых ситуациях увеличение зарплаты снижает мотивацию работников. Почему же такое происходит?</p>
    <p>Мотивацию можно разделить на внешнюю и внутреннюю. Внешняя мотивация заставляет вас делать что-то ради внешней награды, внутренняя – ради внутренней: потому что это доставляет вам удовольствие или приносит удовлетворение, способствует достижению личных целей и амбиций<a l:href="#c_126" type="note">{126}</a>. Вы решили стать врачом, потому что хотите помогать людям и творить добро. Это внутренняя мотивация. Но если вы решили стать врачом, чтобы получать большую зарплату и иметь стабильную работу, это мотивация внешняя, потому что она зависит от внешних факторов.</p>
    <p>Внутренняя мотивация сильнее, поскольку, как вы понимаете, награда исходит из вашего собственного мозга<a l:href="#c_127" type="note">{127}</a>. Противоречие в том, что порой, когда вы принуждаете людей к каким-то действиям путем финансовых стимулов, они не чувствуют, что это <emphasis>их решение</emphasis>, и мотивация зависит от обещанной награды. Как только награда получена или отменена, связанная с ней мотивация ослабевает. Такого не случилось бы, если бы мотивация исходила из внутреннего, личного источника, если бы мы <emphasis>сами</emphasis> приняли решение сделать что-либо.</p>
    <p>В ходе одного исследования детям раздали бумагу и карандаши для рисования. Одним посулили награду за то, что они будут рисовать, другим позволили вести себя, как им захочется. Потом детям снова раздали бумагу и карандаши, не давая никаких дополнительных инструкций. Те, кому <emphasis>не</emphasis> сулили награды, кто рисовал добровольно, на этот раз принялись за рисование с гораздо большим интересом и энтузиазмом<a l:href="#c_128" type="note">{128}</a>. Из этого работодатели могут сделать вывод, что их работники будут более счастливыми и мотивированными, если дать им больше самостоятельности. Людям нравится чувствовать контроль над своей работой, а не просто получать за нее больше денег. Может быть, шеф-повара сетевых ресторанов были бы счастливее, если бы могли готовить те блюда, какие им хочется, а не те, что определил за них «головной офис»? А может, авторы научно-популярных книг были бы готовы вернуть аванс, если бы им позволили самим определять сроки сдачи работы?</p>
    <p>Но хочу предостеречь. Во-первых, здесь речь не идет о ситуации «или-или». Люди хотят получать деньги, потому что деньги им необходимы. Опыт с детьми и карандашами может показаться убедительным, но детям не нужно платить ипотеку и думать об обучении собственных детей. Мы знаем, что мозг предрасположен к минимальным усилиям, поэтому, если дать людям полную свободу, большинство вообще ничего не будут делать. Многие работодатели это прекрасно понимают, и почти на каждой должности есть множество правил, с которыми работники должны согласиться, если хотят ее получить. Но такие правила ограничивают самостоятельность людей, делают их менее счастливыми и снижают производительность труда. Соблюсти баланс очень непросто, и у этой задачи нет очевидного решения.</p>
    <p>Однако нужно учитывать и другой уровень мотивации. Если большинство животных живут «моментом», человеческий мозг способен думать о будущем и делает это. А это означает, что у нас есть не только сиюминутные, но и долгосрочные цели. Кроме того, мы обладаем честолюбием. Исследование показывает, что жизненные цели, к которым стремится человек, делают его более счастливым и удовлетворенным, чем сосредоточенность на базовых потребностях выживания<a l:href="#c_129" type="note">{129}</a>. Согласно общей теории напряжения, в криминологии Роберта Агнью<a l:href="#c_130" type="note">{130}</a> даже утверждается, что невозможность достижения целей служит одной из весомых причин криминального поведения. Совершенно ясно, что долгосрочные цели и амбиции оказывают серьезное влияние на счастье и поведение человека.</p>
    <p>Почему? Многие психологи считают, что в нашем мозге хранятся разные представления о нас самих: «идеальное» и «должное»<a l:href="#c_131" type="note">{131}</a>. Идеальное представление – это цель, идеальное состояние, которого мы хотим достичь <emphasis>со временем</emphasis>. Должное представление – это поведение, которое, как нам кажется, мы должны демонстрировать <emphasis>сегодня</emphasis>, чтобы его достичь. В идеале человек мечтает стать чемпионом и достичь пика физической формы. Должное представление – это человек, который ходит в спортивный зал и не ест мучного и сладкого, потому что так «должно» поступать, чтобы достичь своей цели. Исследования показывают, что идеальное представление – важный фактор счастья в работе<a l:href="#c_132" type="note">{132}</a>. Если мозг понимает, что наши действия приближают нас к достижению этого идеального представления, мы становимся счастливее. Если этого не происходит, мы несчастны. Если вы занимаетесь делом, которое не способствует достижению ваших личных целей или даже отвлекает от них, вам труднее стать счастливым.</p>
    <p>Идеальный сценарий – это работа, которой вы активно хотите заниматься и которая способствует достижению ваших жизненных целей. Тогда ваши амбиции и амбиции тех, на кого вы работаете, дополняют друг друга. Многие работодатели это сознают, по крайней мере на определенном уровне. Постоянные попытки вовлечь работников в политику компании, чтобы они разделяли «корпоративное видение», продиктованы желанием объяснить свои планы и намерения и убедить работников разделить эти цели. Отсюда и традиционный для собеседований вопрос: «Где вы видите себя через пять лет?» Если претендент отвечает: «Я вижу себя помощником менеджера в отделе закупок», это означает, что он будет серьезно и с энтузиазмом трудиться в компании. Если же он говорит: «Я надеюсь стать олимпийским чемпионом по бальным танцам», то, скорее всего, не станет целиком и полностью отдаваться работе.</p>
    <p>К сожалению, в современном мире получить работу, которая отвечает вашим жизненным целям, крайне сложно. Многие дети мечтают быть астронавтами, но мало кто из них хочет стать бариста. А кого вы чаще встречаете в повседневной жизни? В том, чтобы быть бариста, нет ничего плохого, но приготовление двойного латте с соевым молоком<a l:href="#n21" type="note">[21]</a> нельзя сравнить с полетом на космическом корабле. Ни один работник кофейни не может этого изменить. Более того, работа, не связанная с вашими жизненными целями, но при этом напряженная и тяжелая, помешает их достижению. Стрессы, связанные с ней, пагубно сказываются на психическом состоянии человека, лишая его энтузиазма и силы воли, необходимых, чтобы выйти за рамки привычного поведения<a l:href="#c_133" type="note">{133}</a>. И тогда он поддается дурным привычкам и неправильному поведению, снимающему стресс (переедание, алкоголь и т. п.). Это влияет на здоровье и еще больше отдаляет человека от его идеального образа. Отсюда новые стрессы и несчастье. Стоит ли удивляться, что так много людей весьма негативно отзываются о своей работе?</p>
    <p>Удивительно, но человек может быть счастливым, занимаясь работой, о которой никогда не мечтал, потому что в определенных обстоятельствах мозг щелкает и решает, что вы хотите ею заниматься. Предположим, вы решили стать олимпийским чемпионом по бальным танцам, а в офисе работаете только для того, чтобы оплачивать счета и приближаться к своей мечте. Но потом вы понимаете, что цель эта недостижима (возможно, кто-то безжалостно указал вам на то, что бальные танцы – не олимпийский вид спорта). И теперь перед вашим мозгом встает проблема. До этого момента вы оправдывали свою работу в офисе стремлением к цели. Теперь же цели больше нет, и вы занимаетесь тем, чем заниматься не хотите, просто так. Мозг озадачен. И ему это не нравится. Проблему нужно решать.</p>
    <p>Вы можете смириться с неудачей, согласиться, что все усилия были потрачены впустую, признать свою некомпетентность, бросить работу и начать все сначала. Такое решение кажется логичным и разумным, но психологическая цена его очень высока. А можно изменить образ мыслей и решить, что вы все же хотите работать в офисе. Все остальное было лишь смешной детской мечтой. У вас нормальная работа. Если поднапрячься и сосредоточиться на карьере, то за пять лет можно стать помощником менеджера в отделе закупок!</p>
    <p>Это своего рода когнитивный диссонанс<a l:href="#c_134" type="note">{134}</a>. Столкнувшись с несовместимостью или противоречием между мыслями, поведением и действиями, мозг делает то, что необходимо для разрешения конфликта. И если он не может изменить реальность, то меняет ваши мысли и убеждения, ваше идеальное представление о себе и жизненные цели. Мозг инстинктивно защищает нас от стресса и неудач, даже когда его действия не слишком логичны. Возможно, ваша работа бесполезна для реализации ваших амбиций, но бывают ситуации, в которых мозг инстинктивно корректирует амбиции, чтобы повысить шансы человека быть счастливым.</p>
    <p>Но это лишь один из возможных вариантов. Суровая истина состоит в том, что, поскольку почти любая рабочая среда построена иерархическим образом (так уж устроены мы, люди<a l:href="#c_135" type="note">{135}</a>), то, скорее всего, вы не будете счастливы на работе. Мозг жаждет контроля, а труд на работодателя ограничивает это стремление<a l:href="#n22" type="note">[22]</a>. Кроме того, несмотря на постоянные обвинения в обратном, начальники и высшее руководство – тоже люди, и их мозг рождает те же желания и потребности, что и мозг подчиненных. К сожалению, мотивация обычного работника (получать как можно больше денег, работая как можно меньше) несовместима с мотивацией руководства, отвечающего за успех компании (заставить работников работать как можно больше и как можно меньше им платить). Вот почему подавляющее большинство людей относится к работе как к «неизбежному злу» – чему-то необходимому, но крайне неприятному. Баланс между работой и жизнью давно стал привычной концепцией.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Если бы я был богатым человеком…</p>
    </title>
    <p>Тут у меня появилась хорошая идея о том, как работа влияет на мозг человека и как это влияние определяет степень нашего счастья. Физическая работа может ощутимо улучшить функционирование мозга, но работа без вознаграждения – это то, чего мозг стремится избежать всеми возможными способами. Мы работаем, потому что нам нужны деньги для выживания, и мозг признает это на фундаментальном уровне. Поэтому люди продолжают заниматься ненавистным для себя делом. Но мозг наделяет нас и другими потребностями – желанием контроля, компетентности, внимания – и работа может дать нам все это или лишить этого, что также влияет на степень нашего счастья. У людей есть долгосрочные планы и мечты, и влияние работы на возможность их достижения служит серьезным фактором, который необходимо учитывать.</p>
    <p>Собрав все факторы воедино, можно сказать, что <emphasis>все</emphasis> они связаны с целями. Психологи и нейробиологи часто говорят о целенаправленном поведении<a l:href="#c_136" type="note">{136}</a>, которое описывает практически все действия. Оно не является привычным или рефлективным, потому что каждое сознательное действие преследует некую цель и в распоряжении мозга есть целый ряд сложных систем, помогающих ее достичь<a l:href="#c_137" type="note">{137}</a>. Выживание, финансовая стабильность, контроль, компетентность, одобрение – все это, в техническом смысле слова, цели. Наряду с глобальными «жизненными» целями, они помогают объяснить, почему мы работаем и какое влияние работа на нас оказывает. Здесь же кроется объяснение того, как работа влияет на наше счастье.</p>
    <p>Вот только… объяснение не полное. Очевидная проблема в том, что цели можно <emphasis>достичь.</emphasis> Призыв «идти за своей мечтой» давно навяз в зубах, но некоторым людям действительно удается осуществить свои мечты. Человек может обрести полный контроль, обеспечить себе финансовую безопасность, стать лучшим в своей сфере, реализовать свои амбиции – и даже порой совершить все это в довольно юном возрасте. Что же дальше? Неужели он просто… останавливается?</p>
    <p>Конечно нет. Вспомните наших супербогатых лидеров бизнеса и спортивных чемпионов, которые продолжают заниматься своим делом, хотя получили от него практически все. Денег и уважения у них больше, чем они даже рассчитывали. Им больше не <emphasis>нужно</emphasis> работать. Почему же они продолжают это делать? Что делает счастливыми <emphasis>этих</emphasis> людей?</p>
    <p>Я хотел в этом разобраться, но как? Если подойти с научной точки зрения, то нужно взять такого человека, устранить все стимулы для работы и проанализировать, что с ним произойдет. К сожалению, когда я попросил у своих издателей миллион фунтов, «чтобы отдать их испытуемому и посмотреть, что будет дальше», они посмотрели на меня, как на ненормального, и категорически отказали. Поэтому мне пришлось искать человека, который оказался в подобной ситуации, – работающего миллионера.</p>
    <p>Но где его найти? Нужно ли отправиться по барам и клубам престижного лондонского района Мэйфер, выискивая того, кто согласится поболтать? И тут я понял, что у меня есть такой человек. Я познакомился с ним, когда работал над своей первой книгой. Это девелопер, предприниматель, деловой консультант и мой земляк Кевин Грин из Уэльса. Может быть, он согласится помочь?</p>
    <p>Кевин отлично мне подходил. В 1999 году он получил стипендию Наффилда<a l:href="#c_138" type="note">{138}</a> и занялся изучением личностей людей, добившихся большого успеха. Он беседовал с Биллом Гейтсом, сэром Ричардом Брэнсоном и им подобными. Кевин Грин был не просто подходящим, но <emphasis>идеальным</emphasis> собеседником. И я отправился к нему.</p>
    <p>Мы знаем, что самый очевидный стимул для работы – это деньги. Кевин проводит тренинги и семинары о том, как делать деньги. Неудивительно, что его услуги пользуются большой популярностью. Но люди занимаются работой и карьерой не только ради финансового вознаграждения. И я спросил Кевина, насколько велика роль денег, когда речь идет о работе и счастье людей?</p>
    <p>– Я считаю, выбирая, какой работой заняться, вы должны искать то, что для вас важно и доставляет вам удовольствие. Если вы погонитесь за деньгами, деньги от вас ускользнут. Некоторые люди становятся очень богатыми, а потом все теряют, потому что гнались только за деньгами.</p>
    <p>Интересная точка зрения для предпринимателя-миллионера, но у нее есть веские доказательства. В 2009 году Талия Майрон-Шатц<a l:href="#c_139" type="note">{139}</a> провела в Принстонском университете исследование, которое показало, что по крайней мере среди американских женщин сосредоточенность на финансах снижает вероятность быть счастливой, <emphasis>независимо от дохода</emphasis>. Дело не только в количестве денег, но в <emphasis>отношении</emphasis> к ним. Даже те, чей доход исчисляется шести-, а то и семизначными цифрами, были менее счастливы, чем те, кто зарабатывал лишь малую часть этой суммы.</p>
    <p>Мы знаем, что мозг воспринимает деньги как ценную награду, потому что они необходимы для нашего выживания. Но, в отличие от пищи или воды, у денег нет предела, за которым мозг говорит «остановись, достаточно». У вашего заработка нет границ, но, чтобы гарантировать себе абсолютную финансовую безопасность перед лицом всех возможных расходов, несчастий и мировых проблем, вам нужны огромные сбережения. Если человека преследует паранойя или пессимизм, он никогда не будет считать, что денег ему «достаточно». Сколько бы он ни зарабатывал, он живет в постоянном страхе финансовой катастрофы. Не самое полезное для счастья состояние.</p>
    <p>Некоторые даже утверждают, что, поскольку деньги стимулируют в мозгу путь награды как наркотик, у человека может возникнуть болезненная зависимость от них<a l:href="#c_140" type="note">{140}</a>. Это объясняет странное поведение некоторых людей – например, супербогатых магнатов, которые по-прежнему не гнушаются самыми нечистоплотными приемами, лишь бы увеличить свое колоссальное богатство. Зависимость пагубно сказывается на мозге, на тех его участках, которые отвечают за ощущение награды. Она меняет или подавляет участки фронтальной коры головного мозга, ответственные за сдержанность, логику и другое сознательное поведение<a l:href="#c_141" type="note">{141}</a>. В результате у человека меняются приоритеты, система запретов и мотивация – он сосредоточивается на источнике своей зависимости и ставит его превыше всего.</p>
    <p>Еще больше зависимость подпитывается привыканием. Мозг адаптируется к источнику «наркотика», и тот теряет свою силу. А это означает, что человеку нужно еще больше денег. И когда он исчерпывает все «нормальные» способы их получения, то переходит к более нестабильным – начинает новое дело, делает рискованные инвестиции и т. п. Но финансовый мир не склонен прощать, и шансы на фиаско увеличиваются. Поэтому, говорит Кевин, те, кто ставит деньги превыше всего, рискуют потерять все – и это неудивительно.</p>
    <p>Запомнив все это, я спросил Кевина о его собственных мотивах в начале деятельности. Что было для него важно, если не деньги?</p>
    <p>– Я хотел безопасности, – сразу же ответил он, и его ответ в точности согласовывался с моими представлениями о работе мозга.</p>
    <p>Но для Кевина это был не подсознательный рефлекс, о чем он мне и рассказал дальше:</p>
    <p>– Я поставил перед собой цель стать финансово «свободным», чтобы обезопасить себя и будущее моих детей. В 1988 году я был бездомным и не хотел, чтобы такое когда-нибудь повторилось в моей жизни. Мотивация оказалась очень сильной, и я этому рад, потому что научился ценить каждое пенни.</p>
    <p>Да, такое признание хорошо объясняет страсть к успеху в бизнесе и жизни. В человеческом мозге существует множество «оптимистических связей»<a l:href="#c_142" type="note">{142}</a>, из-за которых мы постоянно предполагаем, что все будет хорошо, – зачастую без причины. Может быть, избавившись от этого убеждения хотя бы на время из-за каких-то катастроф, мы обретаем более сильную мотивацию? И, как говорит Кевин, это помогает нам больше ценить мелочи? Может быть, все связанные с этим поговорки и клише справедливы: прошлые страдания делают нас более счастливыми в настоящем, потому что мозг на опыте знает, что такое плохо?</p>
    <p>Что ж, если Кевин хотел финансовой безопасности, он ее получил. Что же дальше? Чем он занялся потом, после того как достиг своей цели? Он сделал именно то, чего вы от него ожидаете: уселся на пляже на Барбадосе и стал потягивать мохито. Но к концу второй недели подобного времяпрепровождения он смертельно заскучал. Поэтому он быстро поехал домой, занялся благотворительностью, вернулся в бизнес и со временем понял, что ему <emphasis>нравится</emphasis> его работа.</p>
    <p>Удивительно, но опыт Кевина идеально соответствует тому, что нам известно. Исследования называют соотношение между доходом и счастьем (или удовлетворенностью жизнью, или благополучием) криволинейным<a l:href="#c_143" type="note">{143}</a>. Это означает, что по мере увеличения дохода счастье нарастает, но только поначалу. После определенной точки его уровень снижается, и дальнейшее увеличение дохода уже его не приносит. Бедный человек будет счастлив получить тысячу фунтов, миллионер же этих денег даже не заметит. Возможно, соотношение между доходами и счастьем меняется в тот момент, когда удовлетворены все наши физиологические потребности, то есть потребности выживания. Если у вас в банке лежит десять миллионов и вам не нужно выплачивать ипотеку, то вряд ли вам угрожает смерть от голода. Даже самый отъявленный пессимист это понимает. Но у нас сохраняется психологическая потребность в контроле, компетентности, одобрении. Нам нужно оставаться активными и чем-то заниматься, как сказал Кевин, а эти потребности одними деньгами не удовлетворишь.</p>
    <p>Речь не только о скуке. У такого состояния есть своя темная сторона, которую обнаружил Кевин.</p>
    <p>– Я вырос в семье фермеров, и это о многом говорит. Люди всю жизнь работают на ферме, потом выходят на пенсию и живут в деревне. Через пять-шесть лет они умирают. Те, кто остается активным, вовлеченным в жизнь, живут намного дольше. Вот почему я не представляю, что когда-нибудь выйду на пенсию.</p>
    <p>Пенсия действительно часто лишает жизнь людей смысла и мотивации. Удивительно, какие последствия для здоровья имеет этот переходный этап. Работа, что бы вы о ней ни думали, стимулирует нас – даже если она утомительно однообразна. Кроме того, работа (надеюсь) в той или иной степени дает и другие стимулы, о которых мы говорили в этой главе. Но, когда вы выходите на пенсию, все это неожиданно прекращается. Подобные кардинальные перемены в жизни становятся стрессом для мозга, который не любит неопределенности и заставляет нас чувствовать себя несчастными. Мы так много времени тратили на работу, что она стала неотъемлемой частью нашей идентичности, особенно любимая работа. Это заметно даже в речи: сравните «я работаю в администрации» или «я работаю в торговле» с выражениями «я доктор» или «я пилот». Уход с любимой работы, даже по собственному желанию, можно сравнить с утратой дома. Вы теряете важную часть самого себя. Неудивительно, что на шкале стресса Холмса и Рэя выход на пенсию занимает очень высокое положение, даже выше беременности<a l:href="#n23" type="note">[23]</a>!<a l:href="#c_144" type="note">{144}</a></p>
    <p>Да, многие люди работать не любят, и пенсия кажется им привлекательной. Но может быть, лучше было бы назвать пенсию прекращением <emphasis>зарабатывания</emphasis>, а не работы? Переход к полному бездействию вреден для мозга и для здоровья человека в целом. Хотя мы до сих пор плохо понимаем эту зависимость, но факт существования эффекта плацебо доказывает, что наше ментальное и физическое здоровье тесно связаны – иногда, как заметил Кевин, фатально. Меня заинтересовали также его собственные исследования, когда он путешествовал по миру и беседовал с успешными людьми, чтобы понять, как им удалось достичь таких результатов. Не могут ли они поделиться с другими своими секретами?</p>
    <p>– Я встречался со всеми этими богачами и всегда задавал одни и те же вопросы. Первым из них был: «Предпринимателем рождаются или становятся?» Другими словами, что важнее – природа или воспитание? Почти все отвечали, что в подходящей среде любой может добиться успеха.</p>
    <p>Но неясно, соответствуют ли эти ответы реальному положению дел. Кевин в этом усомнился.</p>
    <p>– Если поместить человека в благоприятную среду, он способен добиться успеха, и я в этом убеждался много раз. Это совершенно очевидно. Но очевидно также и то, что в таком человеке изначально должна быть искра.</p>
    <p>На самом деле противоречия здесь нет. В одной и той же среде живет бесчисленное множество людей, но только один из них достигает истинных высот. Значит, в нем есть нечто уникальное. Возможно, все дело в генетике? В самой природе? Кевин в этом не уверен.</p>
    <p>– Эта искра возникает по многим причинам, но обычно стремление к успеху рождается из пережитой боли.</p>
    <p>Я не сомневаюсь, что Кевин пришел к этому выводу по собственному опыту бездомного существования, но эту идею трудно оспорить. «Искра», необходимая для успеха, может быть связана с генетикой и другими врожденными качествами. Кевин беседовал с Биллом Гейтсом, богатейшим человеком в мире на момент написания этой книги. Тот вырос в довольно обеспеченной семье, по стандартам нашего общества, но уже в одиннадцать лет стал проявлять безумное рвение к первенству во всем. Возможно, здесь сказались гены, а, может быть, дело в воспитании. Но та же «искра» может вспыхнуть из-за какой-то травмы или другого неприятного происшествия. Наш мозг накрепко это запоминает и стремится избежать повторения подобного события любой ценой. Ничто не служит лучшей мотивацией для успеха, чем переживание неудачи и отчаяния. Похоже, мы снова вернулись к доброму, старому, чрезмерно активному механизму выявления угроз?</p>
    <p>Конечно, это нельзя считать благоприятным фактором. Может быть, люди, изначально настроенные на успех, не остановятся перед тем, чтобы попросту затоптать тех, кто стал для них препятствием? И все же это мощный мотиватор – тут нет сомнений.</p>
    <p>Мы получили интересный результат: стимулом к тому, чтобы упорно трудиться, преуспеть и достичь всего, что, как нам кажется, сделает нас счастливыми, становится пережитое несчастье. Так ли это?</p>
    <p>В начале главы я говорил, что оставался счастливым, несмотря на неудачи в исследовании. Потом я рассказал, как два года работал бальзамировщиком трупов. А теперь не могу не задуматься, не связаны ли эти обстоятельства между собой. Может быть, я не оставался бы так спокоен из-за своих неудач, если бы не знал на личном опыте, что значит быть по-настоящему несчастным на работе? Да, травма часто лишает последних сил, но если говорить о мозге, то печальные события благотворно сказываются на нашем ментальном здоровье, чувстве благополучия и, конечно же, счастья. Мозг обрабатывает разнообразный опыт и влияет на дальнейший ход нашей жизни. Печальные события могут серьезно подстегнуть наше честолюбие и мотивацию – а это, как мы уже убедились, самым тесным образом связано со счастьем. Переживание разнообразных эмоций, хороших и плохих, повышает нашу эмоциональную компетентность<a l:href="#c_145" type="note">{145}</a>, позволяя нам адекватно реагировать. И это же, по ряду причин, ведет к повышению уровня счастья<a l:href="#c_146" type="note">{146}</a>.</p>
    <p>Из этого следует очевидный вывод: благодаря не до конца ясной работе мозга факторы, которые определяют, будет ли человек счастлив на работе, фантастически сложны и разнообразны. А раз это так, то не можем ли мы сказать, что упорные, граничащие с фанатизмом усилия корпораций <emphasis>заставить</emphasis> работников быть счастливыми – обречены на неудачу? Действительно, факты (а также общение с любым сотрудником, на которого и направлены эти усилия) показывают, что это именно так: согласно исследованиям, всего 30 процентов работников «увлечены» своей работой в той или иной степени, а о счастье и речи нет<a l:href="#c_147" type="note">{147}</a>.</p>
    <p>Но и тут не все однозначно. В блестящем исследовании, проведенном для Harvard Business Review в 2015 году<a l:href="#c_148" type="note">{148}</a>, Эндрю Спайсер и Карл Седерстрем показали, что вечно счастливые работники, может быть, и более продуктивны, но в то же время <emphasis>вредны</emphasis> для бизнеса. Так, например, счастливые люди плохо справляются с переговорами; они быстрее капитулируют, чтобы избежать неприятного общения. Люди злые справляются с этой задачей лучше<a l:href="#c_149" type="note">{149}</a>. Постоянное счастье на работе означает, что все остальное отходит на второй план. В результате страдает семейная и социальная жизнь, что лишает вас всех преимуществ.</p>
    <p>Если вы счастливы на работе, то все равно подвержены влиянию экономических кризисов. Счастливые люди страдают от увольнения гораздо сильнее других. Нужно учитывать и другие факторы: постоянно счастливым работникам необходима позитивная обратная связь и похвалы. Не получая этого, они начинают нервничать, у них обостряется чувство одиночества и эгоизма, потому что они сосредоточены на собственном счастье, а не на взаимодействии с другими. Все это вредно для бизнеса.</p>
    <p>Вернувшись из офиса Кевина Грина, я постарался собрать воедино все, о чем он мне говорил, и соединить это с тем, что я уже знал. Мне нужно было разобраться, как и почему работа влияет на мозг, делая нас счастливыми или несчастными.</p>
    <p>Наш мозг понимает, что для выживания <emphasis>нужно</emphasis> работать. Работа во многих отношениях благотворно влияет на здоровье, ментальное и физическое. Но мозг приучен избегать лишних усилий, поэтому мы с неохотой беремся за тяжелый труд, если не видим от него ощутимых преимуществ. К счастью, за любую работу нам платят деньги, а мозг воспринимает их как ценную награду, потому что они нужны для выживания. Чем больше у нас денег, тем в большей безопасности мы себя чувствуем. Поэтому получение денег часто делает нас счастливыми. Однако человеческий мозг настолько изощрен, что одного выживания ему мало. У нас есть и другие потребности – психологические, а не биологические. Нам нужна самостоятельность, чувство контроля, ощущение собственной компетентности, одобрение и высокая оценка со стороны окружающих, достижение долгосрочных целей. Работа, которая удовлетворяет несколько или все эти потребности, с большей вероятностью делает человека счастливым. Если же они остаются неудовлетворенными, особенно при тяжелой нагрузке, люди не могут назвать себя счастливыми.</p>
    <p>В 2015 году газета Guardian провела ряд опросов, пытаясь выяснить, какие занятия приносят людям больше счастья<a l:href="#c_150" type="note">{150}</a>, и выводы совпали с моими заключениями. Самыми счастливыми оказались инженеры – хорошая зарплата, самостоятельность, компетентность и возможность видеть результаты своих усилий. Кроме них, о счастье говорили врачи, медсестры, учителя и, как это ни удивительно, садовники<a l:href="#n24" type="note">[24]</a>. Не попали в список операторы кол-центров, продавцы, персонал ресторанов фастфуда и т. п. Это тяжелый труд, не приносящий удовлетворения и низкооплачиваемый. Но зато это работа в крупных, богатых корпорациях, так что, может быть, идея о том, что счастливые работники вредны для бизнеса, действительно справедлива, а компании, которые к этому стремятся, попусту тратят время и деньги?</p>
    <p>Но почему счастье так вредно? Вспомните, в предыдущей главе мы говорили о том, как важно нам общение с другими людьми. С другой стороны, оно требует когнитивных усилий, поэтому не менее важно уединение и пространство, чтобы наш мозг мог отдохнуть и «подзарядиться». То же самое относится и к счастью. Хотя оно принимает самые разные формы, «продуктивное» счастье, когда человек энергичен, весел и мотивирован, слишком утомительно для мозга, если оно длится слишком долго<a l:href="#c_151" type="note">{151}</a>. Метаболическая цена счастья означает, что мозг начинает считать это состояние основным приоритетом в ущерб другим важным факторам – щедрости и чуткости. А это негативно влияет на человека в целом.</p>
    <p>Подведем итоги. Нам <emphasis>нужно</emphasis> работать, но формально <emphasis>не нужно</emphasis> быть счастливыми. Мы счастливы, когда в нашей жизни происходит что-то хорошее, когда мы занимаемся тем, что доставляет нам удовольствие. Но когда во многих современных компаниях, да и в обществе в целом, прикладывают усилия к тому, чтобы все были постоянно счастливы, баланс нарушается. Мозг работников отключается от разнообразного диапазона эмоционального опыта и испытывает перегрузку<a l:href="#c_152" type="note">{152}</a>. Оказалось, что баланс работы и жизни куда важнее, чем я думал раньше, но ключевое слово здесь не «работа», а «баланс». К сожалению, многие этого не понимают, что не идет им на пользу.</p>
    <p>Да, работа может сделать вас счастливым, но это очень трудно. Почему? Потому что с точки зрения мозга порой счастье – <emphasis>это и есть</emphasis> работа!</p>
    <p>Признаюсь, что, поняв это, я был вынужден сесть. Ноги меня не держали.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 4</p>
    <p>Счастье – это люди</p>
   </title>
   <section>
    <p>Из предыдущей главы вы, наверное, помните, что интерес к роли работы в счастье человека возник у меня, когда я посещал современную художественную галерею в старинном итальянском городе Болонья. Чтобы показать, что моя жизнь не всегда протекает в столь экзотических местах, эту главу я начну с сэндвича.</p>
    <p>Возвращаясь домой после встречи с Кевином Грином, я сообразил, что пора пообедать. Я заехал в ближайший торговый центр и направился в известное кафе, где подавали сэндвичи. Стоя в очереди, я вдруг понял, что нахожусь совсем рядом с маминым домом. Если бы я все спланировал заранее, то мог бы заехать к ней на обед. Я так задумался, что, когда женщина за стойкой пожелала мне приятного аппетита, я машинально ответил ей: «Спасибо, мам!» После недолгой, но мучительной паузы я в ужасе бросился к выходу. Как неловко! А вдруг она подумала, что я над ней издеваюсь? Или хочу унизить? Или страдаю фрейдовским психическим расстройством? А вдруг все, кто был в кафе, смеются над моими идиотскими словами?</p>
    <p>Но вскоре мой мозг ученого дал мне пинка и сказал: «Ну и что?» В худшем случае какие-то незнакомцы посмеялись над моим неловким, но безвредным промахом. Мне до этого нет никакого дела. Разве что… Дело мне есть! Минуту назад я был совершенно счастлив. Я только что взял интервью у настоящего миллионера и значительно продвинулся в своем исследовании. Теперь же я ел себя поедом на залитой дождем автомобильной парковке, держа в руках размокший сэндвич. И все из-за пары слов, которыми я обменялся с незнакомой женщиной. Объективно малозначительный инцидент мгновенно оказал сильнейшее воздействие на мое чувство счастья.</p>
    <p>Но, может быть, я должен был этого ожидать? Во всем, что я уже говорил о счастье, присутствовал один элемент, который я замечал, но еще не обдумывал: влияние других людей. Почему мы стремимся иметь красивый дом? Огромное богатство? Почему мы хотим стать чемпионами в спорте? Причин множество, но в основе всегда лежит желание заслужить одобрение, восхищение и уважение других людей. В то же время люди могут стать источником настоящего несчастья: вредные коллеги, скандальные родственники, бунтующие дети, официантки, которые провоцируют вас, чтобы вы сказали что-то не то… Все это может сделать вас очень несчастным.</p>
    <p>Когда речь идет о счастье, наш мозг придает огромную ценность позитивному взаимодействию с другими людьми и их одобрению. А как и почему это происходит, мы с вами поговорим в этой главе. Конечно, если никто не возражает.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Эволюция – друг разума</p>
    </title>
    <p>В неврологическом смысле моя реакция на публичный промах была весьма показательной. Я логически вычислил, что промах этот не будет иметь последствий, но, несмотря на это, испытывал глубокое внутреннее смущение. Совершенно ясно, что мозг реагирует на социальные взаимодействия гораздо быстрее сознательного мышления. Интеллектуальные, логические части мозга лишь <emphasis>ограничивают</emphasis> влияние публичных неловкостей на наше настроение, но не <emphasis>предотвращают</emphasis> его. Это похоже на то, как мудрый старик объясняет рассерженным пожарным, что его любопытный внук случайно нажал на кнопку пожарной тревоги.</p>
    <p>Подобное поведение мозга обычно связано с тем, что кажется важным для нашего выживания. Так, например, человеческое внимание управляется процессами «сверху вниз» и «снизу вверх». «Сверху вниз»: когда мы сознательно направляем внимание на то, на чем хотим сосредоточиться<a l:href="#c_153" type="note">{153}</a>. Когда вы рассматриваете разные части картинки «Где Валли?», пытаясь разглядеть неуловимого персонажа, ваше внимание направлено «сверху вниз». «Снизу вверх»: более рефлексивные, инстинктивные элементы мозга обнаруживают в нашем восприятии нечто «биологически значимое» (возможную угрозу, потенциальную награду, привлекательного партнера и т. п.) и сразу же переключают наше внимание на этот факт<a l:href="#c_154" type="note">{154}</a>. Когда вы сидите в одиночестве и смотрите телевизор, а вышеупомянутый Валли выпрыгивает из шкафа, срабатывает система внимания «снизу вверх», хотите вы этого или нет.</p>
    <p>К несчастью для мозга, сложность означает задержку – все равно что заказать сложный коктейль в переполненном баре. Поэтому система «сверху вниз» часто реагирует медленнее. Когда вы сидите дома один и с полки падает книга, чувствительная система обнаружения опасностей, управляющая вниманием «снизу вверх», сразу же восклицает: «НЕОЖИДАННЫЙ ШУМ! ВОЗМОЖНО, РЯДОМ УБИЙЦА!» Сердце ваше начинает колотиться, прежде чем сознательные, аналитические процессы разберутся, что же случилось на самом деле. Как показал мой опыт, то же самое происходит и при оплошностях в социальном общении. Вспомните, в неловких ситуациях наше лицо неизбежно краснеет. Это происходит по нашему <emphasis>выбору</emphasis>? Неужели мы останавливаемся и сознательно думаем: «Этот промах можно исправить, если я превращусь в сгорающий от стыда помидор»? Конечно нет. Это лишь показывает присутствие подсознательного, недобровольного элемента наших социальных взаимодействий.</p>
    <p>Точно так же, если мы съедаем испорченную или неприятную пищу, чувство отвращения возникает мгновенно. Оно сильное, непроизвольное и очень <emphasis>долгое</emphasis>. Вы отравились сэндвичем с тунцом, вы понимаете, что это была досадная случайность, но все равно пройдет немало времени, прежде чем вы снова попробуете тунца. В мозге есть участки обработки реакции отвращения – например, островок Рейля<a l:href="#c_155" type="note">{155}</a>. Они важны, потому что испорченная пища представляет собой реальную угрозу и в мозге выработались механизмы предотвращения таких угроз.</p>
    <p>А теперь давайте разберемся с неловким случаем из жизни. Произнесенный под воздействием алкоголя оскорбительный тост на свадьбе, унизительный «конфуз с одеждой» на школьных танцах, неуместные слова про Робокопа на корпоративном семинаре… Из-за чего мы так переживаем, когда выставляем себя в глупом виде (а такое случалось со всеми)? Мы понимаем, что никому нет дела до этих инцидентов, их никто не запомнит, и все же, думая о них, мы испытываем мучительное чувство стыда, подобное тошноте, возникающей при мысли о бутерброде, которым мы отравились.</p>
    <p>Почему? Испорченная еда и отравление – это понятно, но почему мы настолько беспомощны перед лицом потенциального неодобрения со стороны других людей? Ведь чужая симпатия или антипатия – это не вопрос жизни и смерти. Интересно (и даже забавно), что ответ кроется в том, как наш мозг перестает ставить рациональное мышление и анализ на первое место.</p>
    <p>Большой мозг и острый интеллект – вовсе не обязательное следствие эволюции. Большой, умный мозг требует огромного количества ресурсов, а все, что высасывает энергию без видимой причины, неприемлемо для естественного отбора. Вы можете установить в своей машине суперкомпьютер и сделать ее самой умной в мире. Но зачем? Это бессмысленная трата топлива и энергии, а вас все равно будут обгонять более простые, но эффективные автомобили. То же самое с мозгом и эволюцией: организмы всегда интеллектуальны ровно настолько, насколько им это <emphasis>необходимо</emphasis>.</p>
    <p>Так почему же у нас, людей, мозг значительно крупнее, чем к этому располагают размеры нашего тела<a l:href="#n25" type="note">[25]</a>, и потребляет он 20 процентов доступной организму энергии только на свое функционирование?<a l:href="#c_156" type="note">{156}</a> Исследования показывают, что за последние три миллиона лет человеческий мозг увеличился в размерах примерно на 250 процентов, и значительная часть этого увеличения приходится на кору головного мозга. При этом бо́льшая часть роста проходила в последние полтора миллиона лет! То, что сделало нас такими умными, произошло относительно недавно. По эволюционной хронологической шкале это можно сравнить с тем, как радиоактивный паук укусил Питера Паркера, и на следующее утро тот проснулся супергероем. Так почему же естественный отбор наделил человека большим мозгом? Что, так сказать, стало радиоактивным пауком для человечества?</p>
    <p>Некоторые объясняют это тем, что интеллект – сексуально привлекательная черта<a l:href="#c_157" type="note">{157}</a>, поскольку говорит о здоровье, хороших генах и устойчивости к болезням. Интеллигентные люди больше спариваются, распространяют свои интеллигентные гены, воспитывают интеллигентных детей и т. п. – самовоспроизводящийся цикл. Однако в таком случае мы, ученые, сегодня считались бы самыми сексуальными людьми на планете, а это явно не так<a l:href="#n26" type="note">[26]</a>. Напротив, многие теории, в частности гипотеза «социального мозга»<a l:href="#c_158" type="note">{158}</a> и экологическая модель доминантно-социальной конкуренции<a l:href="#c_159" type="note">{159}</a>, утверждают, что главный фактор здесь – наша социальность, желание создавать отношения и заслуживать одобрение сообщества.</p>
    <p>Подумайте, что означает быть частью даже самого примитивного человеческого племени. Вы должны знать, кто есть кто, соблюдать правила и социальные нормы, чтобы сохранять мир и быть принятым всем сообществом. Вам нужно координировать свои действия с другими в процессе охоты, обороны, собирательства и т. п. Вы присматриваете за слабыми или платите тем, кто вас обеспечивает, формируете союзы и отношения, а когда это не удается, разрешаете споры. Вы должны постоянно поддерживать и обновлять сеть связей и контактов, а также следить за ситуацией в режиме реального времени – это самая сложная задача в любой среде. <emphasis>И все это нужно держать в своей голове!</emphasis> Да, здесь требуются огромные резервы мыслительной силы. К счастью, мы, люди, ими обладаем.</p>
    <p>Многие животные образуют социальные группы. Исследования показывают, что, чем более социально животное, тем оно интеллектуальнее<a l:href="#c_160" type="note">{160}</a>. Но это не абсолютная истина. У тигров-одиночек, например, соотношение размеров мозга и тела выше, чем у социальных львов, а это говорит о более высоком интеллекте. «Простейшие» существа – крысы, мыши и даже осы<a l:href="#c_161" type="note">{161}</a> – образуют явные социальные группы. Быть частью социальной группы умному существу проще, но для него это не <emphasis>обязательно.</emphasis></p>
    <p>Есть еще один фактор, который соединяет социальные взаимодействия с интеллектом – репродуктивная стратегия. Большинство животных склонны к промискуитету, для чего особого интеллекта не требуется. Тут все дело в узнавании («Смотри, сексуально привлекательная самка!»), фертильном цикле («И у нее течка!») и доступности («Интересно, этот мрачный самец, который стоит рядом, позволит мне с ней спариться?»). Этот процесс больше зависит от феромонов и возможностей, чем от мышления.</p>
    <p>А вот парные узы – природный эквивалент моногамии<a l:href="#c_162" type="note">{162}</a> – требует серьезного осмысления, о чем знает каждый, кто хоть раз забывал о годовщине свадьбы. В таком союзе нужно учитывать все потребности и особенности поведения партнера. Это сложная социальная группа, состоящая из двух членов. Многие млекопитающие и птицы демонстрируют корреляцию между увеличенным размером мозга и интеллектом и склонностью к формированию парных союзов на всю жизнь<a l:href="#c_163" type="note">{163}</a>. В целом моногамные животные разумнее, потому что им <emphasis>необходимо</emphasis> быть такими.</p>
    <p>Кроме того, виды, формирующие парные союзы, обладают специальными неврологическими системами, которые поощряют и вознаграждают такое поведение, так что повышенный интеллект необязателен на все 100 процентов. Окситоцин и вазопрессин (еще один так называемый «гормон счастья») играют важную роль в способности мозга создавать «узы» с одним конкретным партнером. Чувственные ключи, связанные с ним (лицо, форма тела, запах и т. п.), запускают выработку этих веществ, которые, в свою очередь, возбуждают соответствующие рецепторы в мезолимбической системе вознаграждения с помощью дофамина и других нейропептидов. Это сложный, многоступенчатый процесс, который означает, что постоянный партнер ассоциируется с наградой, удовольствием, со… счастьем?</p>
    <p>Эта система была разработана на основе наблюдений за мышами, хотя есть свидетельства, что сходные неврологические процессы происходят и в мозге более сложных млекопитающих, в частности приматов<a l:href="#c_164" type="note">{164}</a>. Но если ваш вид достаточно умен и живет дольше года, как это происходит у мышей, то развитый интеллект понадобится вам для формирования парного союза. У многих животных парный союз связан с увеличением размера мозга.</p>
    <p>Многие полагают, что переход человека к моногамии стал ключевым шагом нашего интеллектуального развития. По крайней мере одна теория утверждает, что у людей (и других приматов) неврологические механизмы, поддерживающие парный союз, неким образом «отключены» от репродуктивного процесса<a l:href="#c_165" type="note">{165}</a>. Это означает, что мы можем формировать долгие, эмоционально позитивные узы со <emphasis>множеством</emphasis> индивидуумов, а не только с репродуктивными партнерами. У человека сформировалось понятие «друзей». А если длительная связь с одним индивидуумом требует большого мозга, то что произойдет, если такие связи сформируются у нас с несколькими людьми? С десятками? С сотнями? Мозг должен увеличиться еще больше. Исследования приматов показали, что размер типичной социальной группы напрямую связан с размером мозга и интеллектом<a l:href="#c_166" type="note">{166}</a>.</p>
    <p>Однако, какими бы умными ни были наши кузены-приматы, мы, люди, намного умнее. Почему? Это объясняет уже упомянутая экологическая модель доминантно-социальной конкуренции. Она утверждает, что человеческие социальные группы добились такого успеха, что обычное экологическое давление, которое движет эволюцию, к ним более неприменимо. Если вы являетесь частью человеческого сообщества, то вы защищены от хищников, обеспечены пищей и у вас есть возможность найти себе партнера. Поэтому успех в <emphasis>окружающей среде</emphasis> становится менее важен, чем успех в <emphasis>сообществе.</emphasis> Выживание сильнейшего теперь означает выживание самого симпатичного и дружелюбного, способного помочь группе идеями и инновациями типа орудий труда и сельского хозяйства. Именно те, кто добивается такого успеха, получают возможность распространять свои гены. Но все это требует большого интеллекта. Прошло несколько сотен тысяч лет, и появились мы.</p>
    <p>Таким образом, благодаря эволюции социальность глубоко укоренилась в нашем мышлении, нашем сознании, <emphasis>в нашей ДНК</emphasis>!<a l:href="#c_167" type="note">{167}</a> Это видно даже при сравнении людей и шимпанзе (наших ближайших эволюционных родственников): опыты показывают, что шимпанзе превосходят нас в визуальном, чувственном анализе, мы же гораздо лучше владеем социальным анализом и склонны к нему<a l:href="#c_168" type="note">{168}</a>. Если вы дадите шимпанзе банан, он сосредоточится на банане. «Банан. Я люблю бананы. Я его съем». Если вы дадите человеку банан, он сосредоточится на вас. «Почему этот человек дал мне банан? Чего он хочет? Мы теперь друзья?» и т. п.</p>
    <p>Именно это происходит, когда вид развивается под социальным, а не экологическим давлением. Если ваше выживание зависит от сообщества и группы, вы становитесь существом социальным. Чем вы более общительны, тем выше ваши шансы быть принятым группой и выжить. Если группа вас отвергает, это не мелочи. Во враждебном мире это равносильно смертному приговору.</p>
    <p>Вот почему наш, казалось бы, совершенно логический мозг воспринимает отношение других как вопрос жизни и смерти. Мы прекрасно осознаем: <emphasis>так оно и есть</emphasis>!</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Будь на связи</p>
    </title>
    <p>Конечно, вы можете сделать вывод, что социальное взаимодействие вывело нас на определенный уровень, но теперь-то мы вышли за эти рамки. Взаимодействие с другими людьми сделало нас более интеллектуальными, но сегодня нам не «нужны» другие люди, чтобы быть счастливыми, – так мяснику не нужен каменный топор, чтобы разделать мясо к ужину. И отчасти вы правы. Все более сложный технологический мир позволяет нам работать, есть, спать и развлекаться, не вступая в прямой контакт с другими людьми. Так каким же образом социальное взаимодействие влияет на наше счастье?</p>
    <p>Влияет – и очень сильно, как оказалось. Вспомните, наш мозг миллионы лет стремительно и активно развивался. Ситуация заставляла человека проявлять дружелюбие и максимально тесно общаться с другими представителями вида homo sapiens. Это оказало глубокое и продолжительное воздействие на наш мозг, и оно не исчезло из-за того, что мы изобрели Netflix и доставку пиццы на дом. В нашем мозге до сих пор сохранилось множество систем, схем, процессов и механизмов, сознательных и бессознательных, которые поддерживают и стимулируют связи и общение с нам подобными. Да, мы можем жить и даже быть счастливыми без других людей, успешно обходя все эти неврологические системы. Но мы и двигаться можем, избавившись от одной ноги, – это вполне реально, однако гораздо проще и приятнее ходить на двух ногах. Что я хочу сказать? Другие люди – это не просто часть окружающей среды, такая же, как деревья, здания и автобусные остановки, то есть то, с чем мы взаимодействуем через органы чувств, а мозг наш реагирует в соответствии с контекстом. Люди – это важнейший фактор работы нашего мозга.</p>
    <p>Большинство социальных видов очень общительно. Они активно ищут других себе подобных для взаимодействия. И это разумно: социальные узы важны для выживания, но сами собой они не «случаются». Требуются время и усилия, чтобы такие узы создавать и поддерживать, – это знает каждый, у кого был в школе «ЛДН»<a l:href="#n27" type="note">[27]</a>, с которым он сейчас почти не встречается. Наш мозг развивался таким образом, чтобы стимулировать активное дружелюбие. Мы знаем, что окситоцин вознаграждает социальное взаимодействие. В 2014 году Лайза А. Гюнадин с коллегами<a l:href="#c_169" type="note">{169}</a> доказали существование специализированной схемы, соединяющей вентральную область покрышки (прямо у ствола мозга) и прилежащее ядро с нижними фронтальными участками мозга. Схема эта кодирует и предсказывает социальное поведение. Повышение или ослабление ее активности (надо признать, у мышей) вызывало активизацию или замирание социального взаимодействия. И если названия этих участков мозга кажутся вам знакомыми, так оно и есть. Они и нейронные связи между ними формируют мезолимбическую систему вознаграждения<a l:href="#c_170" type="note">{170}</a>. Простое взаимодействие с другим человеком может быть приятным – и на то есть веская причина: механизм, управляющий нашим желанием социального взаимодействия, встроен прямо в ту часть мозга, которая отвечает за ощущение удовольствия. Это как приглашение на вечеринку, завернутое в кучу банкнот и доставленное лично вашей первой любовью: вы можете отказаться, но это нелегко. Неудивительно, что мы стараемся оставаться на связи.</p>
    <p>Я выбрал термин «на связи» сознательно. Ощущение счастья от социального взаимодействия началось с физического контакта. А именно – с груминга. Большинство животных сами ухаживают за собой, чтобы избавиться от грязи и паразитов на коже, мехе, чешуйках, перьях и т. п. Некоторые из них, например холеные кошки, тратят на это занятие долгие часы. Это полезно для гигиены и здоровья, и эволюция сопроводила этот процесс приятными <emphasis>ощущениями.</emphasis> В буквальном смысле слова. Прикосновения ощущаются с помощью нервов в коже, которые реагируют на изменение давления (и не только<a l:href="#c_171" type="note">{171}</a>) и посылают соответствующие сигналы в мозг. Отдельные нейроны, участвующие в этом процессе, называются нервными волокнами группы С. Они мельче других нейронов и передают сигналы медленнее<a l:href="#c_172" type="note">{172}</a>. Эти нейроны отвечают за такие ощущения, как ноющая боль, но в то же время реагируют и на приятные прикосновения. Хотя все осязательные ощущения обрабатываются в соматосенсорной коре головного мозга<a l:href="#c_173" type="note">{173}</a>, нейроны группы С передают <emphasis>приятные</emphasis> прикосновения на островок Рейля. А как мы знаем, этот участок мозга связан с приятными переживаниями и поведением, направленным на получение награды. Особенно активен он у наркоманов. Благодаря эволюции одним из таких приятных форм прикосновения стал уход за собой. Вы никогда не удивлялись, почему люди сдирают болячки с засохших ранок или ковыряются в носу? Такое поведение было бы бессмысленным, если бы старые схемы мозга не вознаграждали акт удаления «мусора» с физического тела. Возможно, они все еще активны? Это прекрасно объясняет, почему некоторые люди в состоянии стресса грызут ногти.</p>
    <p>Но большинство социальных животных формируют и поддерживают узы посредством <emphasis>социального</emphasis> груминга<a l:href="#c_174" type="note">{174}</a>. Возможно, ощущение, что за тобой ухаживают, не имеет связанной с ним активности двигательной коры мозга: мы не можем пощекотать себя, потому что мозг «знает», от кого исходит щекотка. А вот когда это делает кто-то другой, ощущение становится более непредсказуемым и сильным<a l:href="#c_175" type="note">{175}</a>.</p>
    <p>Социальный груминг отличается сходными чертами. Этот процесс способствует выбросу эндорфинов, вызывает расслабление, наслаждение и счастье<a l:href="#c_176" type="note">{176}</a>. Когда социальным животным давали опиаты, они теряли интерес к грумингу, но при введении веществ, блокирующих действие эндорфинов, снова страстно жаждали этого наслаждения<a l:href="#c_177" type="note">{177}</a>. Похоже, на социальный груминг можно по-настоящему «подсесть». Кроме того, в этом процессе у шимпанзе отмечается повышение уровня окситоцина, необходимого для ощущения награды от межличностных связей. Это происходило, когда за ними ухаживали те особи, с которыми у них <emphasis>уже</emphasis> существовали социальные узы, то есть партнеры, родичи и члены собственной группы. То есть можно сказать, что социальный груминг не только создает новые связи, но и укрепляет существующие. Многие животные, например павианы, бо́льшую часть времени бодрствования проводят за социальным грумингом, выходя за рамки необходимой гигиены. Совершенно ясно, что животные, которые ухаживают друг за другом, держатся вместе.</p>
    <p>Однако это представляет проблему для людей: поддержание связи через социальный груминг требует времени и усилий. Чем больше индивидов в вашей группе, тем больше времени потребуется на груминг. А человеческие группы становятся все больше и больше. Что же делать?</p>
    <p>Одна теория заключается в том, что люди сумели эффективно заменить социальный груминг вербальным<a l:href="#n28" type="note">[28]</a> общением и речевыми навыками. Вместо того чтобы тратить часы на вычесывание блох из меха партнера, мы просто говорим то, что означает «ты мне нравишься». Наш мозг с готовностью реагирует на комплименты и похвалы – точно так же, как на социальный груминг<a l:href="#c_178" type="note">{178}</a>, но только происходит это гораздо быстрее, легче и даже на расстоянии.</p>
    <p>Если наши речевые способности развивались для поддержания социального взаимодействия и личных отношений, то стоит ли удивляться тому количеству времени, какое мы тратим на болтовню с друзьями в пабах и кофейнях? Существует мнение, что сплетни – главная причина развития сложной речи<a l:href="#c_179" type="note">{179}</a>. Речь укрепляет социальные узы и дает полезную информацию, необходимую мозгу. А это означает, что разговоры, в которых выясняются подробности о других членах вашей группы, сообщества или общества в целом, воспринимаются как награда. Отсюда и огромные тиражи таблоидов и другой желтой прессы. Как и социальный груминг, время, потраченное на общение в кофейне или пабе, выходит далеко за рамки необходимого для передачи информации. Сплетни хотя бы вербальны, и мы больше не выбираем паразитов с тел друг друга. Иначе посещение Starbucks было бы весьма затруднительно.</p>
    <p>Я не хочу сказать, что физический контакт не важен для человеческого взаимодействия. Объятия, рукопожатия, похлопывание по плечу – у людей масса способов закрепить позитивное взаимодействие через прикосновения. И такое воздействие очень сильно. Одно исследование показало, что официанты получают больше чаевых, если случайно коснутся клиента определенным образом<a l:href="#c_180" type="note">{180}</a>. Но все же в социальном общении роль касания вторична и уступает роли языка. Речь уверенно занимает первое место.</p>
    <p>Многих это беспокоит. Мы любим считать себя уверенными, независимыми личностями. Мысль о том, что простое общение обладает такой силой, что другие люди с легкостью влияют на наш мозг, чувства и настроение, может быть неприятна. Что ж, пристегните ремни, вы еще главного не знаете!</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Жизнь других</p>
    </title>
    <p>Электроэнцефалограмма выявила сеть нейронов («фи-комплекс» в правой центрально-теменной коре), которая демонстрирует синхронную активность во время взаимодействия двух людей. Эти участки мозга формируют своеобразные «хабы» в «межличностной мозговой сети», о чем я читал в опубликованном научном исследовании<a l:href="#c_181" type="note">{181}</a>, а вовсе не в научно-фантастическом романе 90-х годов, как может показаться.</p>
    <p>Забавно описывать простое общение между двумя людьми непонятными терминами. Что же все это означает на доступном языке? Насколько я понимаю, фи-комплекс – это часть мозга, которая специализируется на обработке личных взаимодействий в режиме реального времени. Он активизируется, когда два человека начинают общаться, какую бы форму это ни принимало. Но ведь общение – единый процесс, создаваемый двумя мозгами, поэтому участки обоих мозгов должны быть эффективно «синхронизированы»: оба они обрабатывают совершенно одинаковую информацию. Если вы покажете двум разным людям красную табличку, у обоих будет отмечена сходная активность в сетчатке глаза и визуальной коре головного мозга<a l:href="#c_182" type="note">{182}</a>. Представьте две современные игровые консоли, на которых люди вместе играют через интернет. Взаимодействие – это игра, поток чувственной информации – интернет-соединение, консоли – мозги, а фи-комплекс – это представление игры на каждой консоли<a l:href="#n29" type="note">[29]</a>. Смысл в том, что, когда два человека взаимодействуют, их мозги эффективно «синхронизируются». И это классно. Или тревожно. Ваш настрой может быть самым разным.</p>
    <p>Считается, что этот процесс поддерживается зеркальными нейронами. В 80-е годы научная команда нейробиолога Джакомо Риццолатти изучала активность двигательной коры у обезьян. Они обнаружили, что те нейроны, которые активизировались, когда обезьяна тянулась за арахисом или кусала его, активизируются и в те моменты, когда обезьяна <emphasis>видела, как это делает кто-то другой</emphasis><a l:href="#c_183" type="note">{183}</a>. Надо признать, что у людей индивидуальные зеркальные нейроны пока не обнаружены (да и у обезьян они обнаружены чисто случайно), но есть зеркальные участки, которые выполняют эти функции и демонстрируют активность, какую можно было бы ожидать от зеркальных нейронов.</p>
    <p>Другим животным зеркальные нейроны позволяют подражать и учиться у других представителей вида. Люди же пошли еще дальше. Вы никогда не замечали, что вздрагиваете от боли, когда кто-то описывает пережитую им ужасную травму? Вы не ежились от неловкости, читая мою историю с сэндвичем? Вы не злились, услышав о пережитой кем-то несправедливости? Почему это происходит? Хотя все это случалось не с вами, ваша эмоциональная реакция была такой, словно вы сами оказались на этом месте. И это объясняется не просто вежливостью. Исследования показали, что у людей, заметивших неприятный запах, исходящий от другого человека, активизируются области мозга, отвечающие за отвращение<a l:href="#c_184" type="note">{184}</a>. Когда наш мозг воспринимает эмоциональное выражение чужого лица, в нем активизируются области, которые отвечают за ту же эмоцию<a l:href="#c_185" type="note">{185}</a>. Это эмпатия, способность понимать и <emphasis>разделять</emphasis> чувства других.</p>
    <p>Автоматический, бездумный процесс, с помощью которого мы разделяем эмоциональный опыт других людей, – это <emphasis>аффективная</emphasis> или эмоциональная эмпатия. Но существует также <emphasis>сознательная,</emphasis> или когнитивная эмпатия, то есть теория разума<a l:href="#c_186" type="note">{186}</a>. Это способность сознательно понимать ментальное состояние другого, осознавать, что у него есть своя сложная внутренняя жизнь, отличная от нашей. Ни одно животное на такое не способно (без особой причины<a l:href="#c_187" type="note">{187}</a>), а вот человеческие детеныши учатся этому очень быстро<a l:href="#n30" type="note">[30]</a><a l:href="#c_188" type="note">{188}</a>.</p>
    <p>Хотя процессы сознательной и бессознательной эмпатии накладываются друг на друга, они все же различны. Вы рассказываете приятелю, чем ваша работа так плоха. Он ахает, вздыхает, качает головой – и делает все это в нужные моменты. Он явно сочувствует вашему положению. Потом он говорит: «А почему бы тебе не бросить?», словно вы так глупы, что сами об этом не думали. Ваш приятель обладает сильной аффективной эмпатией, но плохой эмпатией сознательной. Его реакция скорее раздражает, чем помогает. А порой бывает, что человек слушает вашу историю, не проявляя никакого интереса, а потом предлагает идеальное решение. Он обладает сильной сознательной эмпатией, а вот аффективная эмпатия у него не столь сильна.</p>
    <p>Проявления подобных состояний разнообразны и глубоки, но самое очевидное – наша способность <emphasis>разделять</emphasis> счастье. Счастье заразительно. Счастливыми нас может сделать многое – вкусная еда, экзотические путешествия, создание произведений искусства, украшение собственного дома, поход в театр или кино, спорт и т. п. Всем этим можно заниматься в одиночку, но люди редко так поступают. Присутствие кого-то еще, с кем можно разделить опыт, очень важно. Порой это главная часть события, которая и делает его столь приятным. И объясняется (хотя бы отчасти) это тем, что мозг позволяет нам «пережить» счастье других так же сильно, как и собственное. Поэтому, когда мы делаем что-то, что доставляет нам удовольствие и приносит счастье, а рядом находится человек, которому это тоже нравится, мы становимся еще счастливее. Кроме того, мозг вознаграждает нас за социальное взаимодействие, и счастливы уже мы оба.</p>
    <p>К чему я это говорил? Значительная часть мозга оценивает, поощряет и поддерживает социальные взаимодействия. Можно сказать, что социальное взаимодействие – это базовое требование здорового мозга, а не просто приятный бонус. Логично сделать вывод о том, что его отсутствие – состояние нездоровое. И тому есть подтверждения. Изучение животных показало, что индивиды, которые лишены социального взаимодействия, испытывают психологические проблемы и расстройства<a l:href="#c_189" type="note">{189}</a>. Кроме того, исследования обезьян говорят, что мозг индивидов, выросших в изоляции, отличается от мозга тех, кто рос в обществе себе подобных<a l:href="#c_190" type="note">{190}</a>. Можно с уверенностью сказать: отсутствие социального взаимодействия порождает негативные клеточные и даже химические изменения в тех участках мозга, которые отвечают за обработку награды и удовольствия. Социальное взаимодействие делает вас счастливым, а без него трудно испытывать счастье! Неудивительно, что психологи считают одиночное заключение разновидностью пытки<a l:href="#c_191" type="note">{191}</a>.</p>
    <p>Можно сказать так: если хотите быть счастливым, старайтесь общаться с большим количеством людей как можно чаще. Даже если у вас нет ничего другого, это должно сработать.</p>
    <p>К сожалению, это не так. Не сработает.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Если все прыгают со скалы…</p>
    </title>
    <p>В детстве я однажды спросил у мамы, можно ли мне поиграть у реки. Она мне запретила, поскольку это «слишком опасно». Я продолжал ныть: «Но ведь там все играют!» По правде говоря, так оно и было. Мама ответила как классический родитель: «А если все будут со скалы прыгать, ты тоже прыгнешь?»</p>
    <p>Я ответил: «Ну, учитывая, что человеческий мозг выработал сложную потребность в том, чтобы нравиться и быть принятым другими людьми, и потребность эта часто преобладает над рациональной способностью к принятию решений, даже если ведет к негативным последствиям для нашего благополучия и даже выживания, то, столкнувшись с ситуацией, в которой все мои друзья, хотя никто из них раньше не прыгал со скалы, неожиданно и одновременно решат сделать это, то я не могу пообещать, что, увидев это и предположив, что для подобного поведения есть веские основания, не последую их примеру. То есть, учитывая, как работает мозг: да, я, скорее всего, тоже прыгну со скалы».</p>
    <p>Конечно, я сказал бы это, если бы у меня было время подумать – предположим, еще лет двадцать пять. Однако это чистая правда. Родители всего мира говорят такое своим детям и даже не предполагают, что вопрос этот отнюдь не риторический.</p>
    <p>Благодаря тому как работает наш мозг, социальное взаимодействие – это то, к чему мы стремимся и что приносит нам радость. Но мы и к пище стремимся, и она тоже приносит нам радость. Но не <emphasis>постоянно</emphasis>. Из того факта, что мы <emphasis>можем</emphasis> получать удовольствие от пищи, вовсе не следует, что мы наслаждаемся <emphasis>любой</emphasis> пищей. То же самое относится к социальному взаимодействию. Предположим, кто-то решил меня избить. У него ничего не вышло, потому что он был вдвое меня младше и мельче. Но с формальной точки зрения это было социальным взаимодействием, и никакого удовольствия оно мне не доставило – как, думаю, и моему противнику. Социальное взаимодействие должно быть <emphasis>позитивным</emphasis>. А что же делает его таковым? Многое, но главным образом то, что заставляет другого человека испытывать к нам определенную симпатию. Хорошая шутка, интересная сплетня, продуктивная встреча, приятное коммерческое предложение, даже проявление сочувствия в трудный момент – например, попытка утешить или как-то помочь человеку после смерти близкого. Какой бы ни была сознательная мотивация, подобные действия повышают вероятность того, что наш собеседник станет думать о нас хорошо (или хотя бы лучше). Мозг хочет и нуждается в том, чтобы нравиться или, по меньшей мере, быть принятым окружающими.</p>
    <p>Посмотрите на группы байкеров, готов, панков или скинхедов. Все они принимают единую эстетику образа – будь то кожа, черная одежда или экзотические прически. Эти люди порой активно отвергают ожидания, стандарты и даже законы общества, но при этом подчиняются дресс-коду. Почему? Потому что, несмотря на сознательный отказ принимать требования большого мира, человеческому мозгу нужно, чтобы его принимали другие люди. И потребность эта скрыта очень глубоко.</p>
    <p>Во многом она связана с активностью полосатого тела. Я уже говорил, что отсутствие социального взаимодействия ведет к дефициту в определенных участках мозга, связанных с ощущением награды и удовольствия. Один из таких участков – пожалуй, даже главный – полосатое тело. Оно включает в себя прилежащее ядро, важнейшую часть мозга, связанную с социальным взаимодействием и общей способностью ощущать удовольствие. По сути своей полосатое тело – это та часть мозга, которая вызывает удовольствие от социального взаимодействия, когда оно позитивно и важно для нас.</p>
    <p>В ходе одного интересного исследования человеческого поведения участникам предлагали либо пожертвовать деньги на благотворительность, либо оставить их себе<a l:href="#c_192" type="note">{192}</a>. Оказалось, что люди с большей охотой жертвуют на благотворительность, когда за ними наблюдают. Одновременно у них отмечается повышение активности полосатого тела. Вы можете сказать, что это связано с желанием избежать осуждения, а не ощутить удовольствие от одобрения, но тот же эксперимент показал, что полосатое тело проявляет ту же активность, когда люди оставляют деньги себе и при этом их никто не видит.</p>
    <p>Это убеждает нас в том, что мозг воспринимает социальное одобрение как награду, сопоставимую с финансовой выгодой, поскольку оба процесса вызывают сходную активность полосатого тела. Исследователи даже установили, что мозг реагирует на финансовую и социальную награду одинаково (или, по крайней мере, сходным образом). Поэтому мы получаем равное удовольствие от обеих. Это объясняет, почему жизнь ради других делает нас столь же счастливыми<a l:href="#c_193" type="note">{193}</a>, если не счастливее, чем простое получение денег, о чем говорил мне Кевин Грин.</p>
    <p>Вы можете подумать, что это рисует человеческую натуру довольно циничным образом. Мы – полные эгоисты, если, прежде чем совершить акт альтруизма, думаем о том, увидит ли нас кто-нибудь. Но опыты показывают, что тут и «думать» ни о чем не надо. Люди оставляют большие чаевые и больше жертвуют на благотворительность, если видят всего лишь <emphasis>изображение</emphasis> глаз<a l:href="#c_194" type="note">{194}</a>. В одном исследовании участники становились более щедрыми, когда рядом с ними находилось изображение трех точек, отдаленно напоминавшее человеческое лицо<a l:href="#c_195" type="note">{195}</a>. Веретенообразная извилина, распознающая лица, – часть визуальной коры. Она очень чувствительна – люди даже ухитряются видеть лицо Иисуса в подгоревшем тосте. Расположенные определенным образом три точки эффективно воздействуют на эту зону, а она – на наше социальное поведение. И это снова показывает, что влияние социального взаимодействия на мозг гораздо глубже, чем сознательное мышление. Можно добавить, что старомодные люди, которые жалуются на засилье в современном общении эмодзи и смайликов, заблуждаются: вид простейшего лица делает нас более приветливыми и внимательными. Постоянное общение с эмодзи может осчастливить все человечество.</p>
    <p>Но и обратное тоже справедливо: социальное неприятие – мощный негативный стимул. Отсутствие социального взаимодействия с юного возраста влияет на другой неврологический участок – мозжечковую миндалину, отвечающую за чувство страха и играющую важную роль в системе обнаружения угроз. То есть негативные аспекты социальных взаимодействий столь же серьезны для развития здорового мозга.</p>
    <p>Неудивительно, что те социальные взаимодействия, которые считаются неприятными, воспринимаются как угроза. Неприятие со стороны общества <emphasis>болезненно</emphasis> в буквальном смысле слова. Как позитивные социальные взаимодействия запускают систему вознаграждения, так социальное неприятие стимулирует участки, ответственные за ощущение боли. Реальной боли. В ходе одного исследования участники играли в мяч и постепенно испытывали нарастающее неприятие со стороны других игроков. У этих людей отмечалось повышение активности передней островковой зоны и передней поясной коры – оба этих участка связаны с болью<a l:href="#c_196" type="note">{196}</a>. Какое-то время считалось, что социальное неприятие вызывает такое же ощущение, как боль от физической травмы, но более тщательный анализ данных показал, что одни и те же участки активируются по-разному<a l:href="#c_197" type="note">{197}</a> – так одной и той же ручкой можно написать любовное письмо, а потом требование о выкупе. Один и тот же предмет выполняет сходные, но кардинально разные функции. И все же никто не спорит, что социальное неприятие нельзя считать по-настоящему болезненным ощущением – это скорее «психологический дискомфорт». Я уже говорил об этом раньше, но поговорка «хоть горшком назови, только в печь не ставь» ошибочна: «обзывание» причиняет боль. Наука это подтверждает.</p>
    <p>Ситуация может быть совсем незначительной: некоторые исследования показывают, что мы инстинктивно испытываем неприязнь к людям, которые избегают визуального контакта<a l:href="#c_198" type="note">{198}</a>. А боль социального неприятия усиливается даже без логических оснований. Одно исследование показало, что афроамериканцы ощущали боль, когда им говорили, как к ним относятся члены ку-клукс-клана! Люди испытывают эмоциональную боль даже в тех случаях, когда каждый акт неприятия вознаграждался финансово.</p>
    <p>Наш мозг делает все, лишь бы избежать этого. Мы понимаем, что мозг способен к самовознаграждению, поэтому можем показать себя окружающим такими, как есть. Но это рискованно. А вдруг мы им не понравимся? Лучше мы «подправим» или «преувеличим» свои хорошие качества, чтобы понравиться наверняка. Именно этим и занимается наш мозг – причем в той степени, которая уже граничит с самообманом, – менеджментом впечатления. Мы стараемся создать у окружающих самое лучшее впечатление о себе, воздействуя на их восприятие. В ходе одного исследования участникам предлагалось представлять себя в преувеличенно позитивном или негативном свете. В результате было отмечено повышение активности срединного и левого вентролатерального участков префронтальной коры<a l:href="#c_199" type="note">{199}</a>.</p>
    <p>Но самое интересное – повышение активности отмечалось лишь в тех случаях, когда участникам эксперимента приходилось сознательно представлять себя в <emphasis>негативном</emphasis> свете. Когда они представляли себя в свете <emphasis>позитивном</emphasis>, изменения активности не происходило. Помните: мозг никогда не «выключается», он всегда активен – как двигатели самолета в полете. ФМРТ показывает лишь <emphasis>изменения</emphasis> активности, то есть повышение или снижение. Конечно, эти результаты нельзя считать однозначными, но отсутствие изменения активности в те моменты, когда участники эксперимента стараются показать себя в ложном, но позитивном ключе, показывает: <emphasis>их мозг делает это практически постоянно!</emphasis> Таково наше состояние «по умолчанию».</p>
    <p>Вообще-то, здесь нет ничего удивительного, учитывая, какую значимость мозг придает признанию и действиям других людей. Если вы все еще в этом сомневаетесь, давайте рассмотрим такой сценарий: вы входите в душ, и ваш банный халат падает, оставляя вас обнаженным. Никаких проблем, все уместно и даже необходимо. А теперь замените слова «входите в душ» на «случайно выходите в вестибюль отеля». Ситуация не столь безобидна – это катастрофа апокалиптического масштаба. Моя оговорка в кафе с сэндвичами здесь и рядом не стояла. Но ведь процесс один и тот же. Вся разница в том, что во втором сценарии вас видят другие люди. Они судят вас и отмечают все ваши промахи.</p>
    <p>Смущение – это социальная эмоция, которая зависит от мыслей, чувств и действий других людей, ощущаем ли мы их напрямую, вспоминаем ли, предвосхищаем или даже просто <emphasis>воображаем.</emphasis> Моя неловкая ситуация, о которой я рассказал в начале главы, была <emphasis>пережита</emphasis> в реальной жизни, и это было ужасно. Но я и сейчас ужасно себя чувствую, когда <emphasis>вспоминаю</emphasis> об этом. И в этом особенность всех неловких воспоминаний. Я постараюсь никогда не возвращаться в то кафе, где меня помнят, потому что я <emphasis>предвосхищаю</emphasis> смущение. Я до сих пор испытываю необъяснимый страх, входя в другие кафе этой сети, <emphasis>воображая</emphasis>, что слух о моем конфузе мог распространиться. Простая оговорка породила глубокие и длительные эмоциональные последствия. Такими же социальными эмоциями становятся чувства вины, ревности, горя и т. п. Они возникают только в связи с другими людьми. Социальное взаимодействие настолько важно для мозга, что в нем сформировались особые эмоции, регулирующие подобные случаи! Хорошо еще, что счастье не относится к их числу, хотя, как мы уже убедились, быть счастливым с другими людьми проще, чем без них.</p>
    <p>Таким образом, люди, с которыми мы связаны и взаимодействуем, играют важную роль в нашем осознании самих себя и своей идентичности. Сканирование мозга показывает, что, когда мы думаем о группе, частью которой являемся, или о людях, с которыми мы связаны, активность таких участков, как вентромедиальная префронтальная кора, а также передняя и дорсальная поясная кора, заметно повышается<a l:href="#c_200" type="note">{200}</a>. Но эти же участки демонстрируют повышенную активность, когда мы думаем о своей идентичности<a l:href="#c_201" type="note">{201}</a>. Это показывает, что мы воспринимаем свои группы и сообщества как ее ключевой элемент. Это не должно вас удивлять: мы уже говорили, что нашу идентичность формируют даже дома и имущество. Было бы странно, если бы ту же роль не играли люди, которыми мы себя окружаем.</p>
    <p>И этот факт также объясняет, почему позитивное взаимодействие и одобрение воспринимаются нами как награда, а социальное неприятие больно ранит. Мозгу больше всего нужно сделать нас социально привлекательными – вот почему мы так чувствительны к поступкам, поведению и даже настроениям окружающих. Конечно, это сложный и разнообразный процесс, но подобная реакция характерна практически для всех. Мы злимся, когда оказываемся частью разъяренной толпы, а в неопределенных ситуациях полагаем, что другие знают больше нас<a l:href="#c_202" type="note">{202}</a>, и часто следуем за ними, хотя собственный здравый смысл требует иных действий. Средствам массовой информации советуют проявлять особую осторожность при рассказе о самоубийствах, чтобы не вызвать у кого-то аналогичного желания. Надо признать: если все окружающие неожиданно прыгнут со скалы, мы наверняка поступим так же.</p>
    <p>Мы хотим нравиться, хотим, чтобы нас одобряли. И ради этого мы готовы на все. Это особенность нашей личности. Это делает нас счастливыми.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Какова цена славы?</p>
    </title>
    <p>Когда вышла моя первая книга, меня пригласили выступить на писательском фестивале в центральной библиотеке Глазго. Это мероприятие пользовалось такой популярностью, что заседания пришлось перенести в главный зал – так много народу хотело на них побывать. Я рассказывал о своей книге, о том, как люди любят социальное взаимодействие и стремятся к одобрению со стороны окружающих. Отвечая на вопросы, я неосторожно произнес: «Возможно, поэтому людям так нравится быть знаменитыми?» Председатель сухо заметил: «Вам виднее, Дин, вы же <emphasis>знамениты</emphasis>».</p>
    <p>Правда ли это? Был ли я знаменит? Я не чувствовал этого, не чувствую и сейчас, поскольку бо́льшая часть моего времени проходит за письменным столом. Я пишу, работаю, воспитываю детей. Но тогда я сидел перед сотнями людей, которые хотели увидеть меня и купить написанную мною книгу. И книга эта многим понравилась – иначе я не стал бы писать вторую, которую вы сейчас держите в руках. Не думайте, что я хвастаюсь, но признаюсь: если бы я сказал, что все это мне безразлично, то солгал бы. Одобрение и интерес такого количества людей сделали меня счастливым – и продолжают делать. Но знаменит ли я? Я бы с этим поспорил.</p>
    <p>Вернемся к той встрече, с которой я начал. Тогда я задумался: что есть слава, если не одобрение со стороны большого количества людей? Ведь оно действительно делает нас счастливыми – гораздо счастливее, чем обычно бывает средний человек. И тут возникает другой фактор: мы уже говорили, что мозг воспринимает социальное одобрение и финансовую выгоду почти одинаково. Мы часто говорим о «богатых и знаменитых». И если речь идет о работе системы вознаграждения в мозге, то между этими определениями нет особой разницы. Мы не раз слышали истории об известных музыкальных ансамблях, которые зарабатывают на удивление мало, потому что их безжалостно грабят продюсеры, забирая себе всю прибыль. Вам кажется, что никто в здравом уме не согласился бы на такое? А что, если слава сама по себе служит достаточной компенсацией?</p>
    <p>Может быть, слава – еще <emphasis>более</emphasis> важная награда, чем богатство? Мы помним, что мозг воспринимает деньги как ценную награду, такую же, как пища или кров, необходимые для выживания. Одобрение же со стороны других людей воздействует на другие уровни сознания, и оно крайне важно для здоровья мозга. Но в предыдущей главе мы узнали, что деньги делают нас счастливыми лишь <emphasis>до определенной степени</emphasis>, а затем ценность их снижается и мы находим удовольствие в других вещах. Если мозг их обрабатывает сходным образом, то, возможно, это относится и к славе? Легкая известность делает вас счастливым (как произошло со мной), а колоссальная уже не приносит радости? Если так, то это многое объясняет в том, как мозг воспринимает социальное одобрение.</p>
    <p>Однако, чтобы понять, действительно ли огромная слава делает человека несчастливым, мне, естественно, нужно было поговорить с кем-то чрезвычайно знаменитым. Но у таких людей есть большой недостаток: нельзя просто подойти к ним на улице и попросить об услуге. Их слава означает, что они держатся на расстоянии от таких, как я. Что же делать?</p>
    <p>Не буду вдаваться в подробности, скажу только, что после долгой переписки с известными в индустрии развлечений Уэльса людьми я оказался в уютном баре в Миллениум-Центре Кардиффа за одним столом с Шарлоттой Черч. Шарлотта заказала традиционное уэльское жаркое и за едой рассматривала мою первую книгу «Идиотский бесценный мозг», которую я вручил ей сразу же в качестве визитки.</p>
    <p>На случай, если вы не знаете Шарлотту Черч (что, конечно же, несколько снижает ее авторитет эксперта), скажу, что в возрасте 12 лет она обрела международную славу со своим дебютным альбомом «Голос ангела» (Voice of Angel). Оказалось, что двенадцатилетняя сопрано – именно то, что нужно было миру в 1998 году. Альбом разошелся миллионными тиражами. Шарлотта выступала для президентов, пела с мегазвездами, вела телевизионные шоу, записывала песни для кинофильмов и т. д. и т. п. А сейчас она сидела со мной за одним столиком в баре и ела жаркое. От такого голова могла пойти кругом, что со мной и происходило.</p>
    <p>Можно сказать, что больше половины жизни (на момент написания этой книги ей был 31 год) Шарлотта была очень знаменита. Жизнь ее вряд ли можно назвать «нормальной», но счастье ли это? Именно в этом я и хотел разобраться. А Шарлотта оказалась достаточно любезна, чтобы помочь мне в моей работе. Начал я с, казалось бы, очевидного вопроса: <emphasis>хотела ли</emphasis> она быть знаменитой в двенадцать лет? Представляла ли она, что это такое?</p>
    <p>– Нет, вовсе нет. Я знала, что хочу быть певицей, даже когда была совсем маленькой. Я собиралась поступать в университет, учиться музыке, может быть, стать оперной певицей. Но потом все случилось так, как случилось, и это оказалось чистое безумие. Нет, у меня даже времени не было, чтобы «хотеть».</p>
    <p>О, интересная информация! Может ли известность сделать вас счастливым, если вы никогда не <emphasis>хотели</emphasis> стать знаменитым? Не означает ли это, что вы потеряли контроль над собственной жизнью? Если вы буквально за одну ночь стали суперзвездой, то загнать этого джинна назад в бутылку уже не удастся. Так что же означала известность для Шарлотты, если она не хотела и не собиралась становиться известной?</p>
    <p>– Это было настоящее безумие, какая-то адская гонка. Первый год все было прекрасно, замечательно и удивительно. Но восторг у меня вызывала не слава, а возможности, которые передо мной открылись – путешествия, общение со знаменитостями… с <emphasis>другими</emphasis> знаменитостями. Я завела блокнот для автографов и принялась собирать автографы известных людей – например, Джоан Коллинз. Это было для меня чем-то совершенно новым.</p>
    <p>Таким образом, жизнь знаменитости <emphasis>сделала</emphasis> Шарлотту счастливой, но преимущественно <emphasis>косвенным образом.</emphasis> Гораздо больше счастья принесли ей не сама слава, а ее последствия. Это подводит нас к теме реалити-шоу на телевидении. Если учесть все, о чем говорилось в этой главе, становится ясно, что такие программы несут глубокий смысл. Они доставляют прямое и постоянное удовлетворение тем клеткам мозга, которые питаются сплетнями и нуждаются в связях с другими людьми. Однажды я смотрел документальный фильм о классическом реалити-шоу «Большой брат». Авторы беседовали с теми, кому не удалось стать участником проекта. Молодая женщина хотела попасть на телевидение, потому что «знала», что когда-нибудь обязательно станет знаменитой. Вот только обосновать, <emphasis>почему</emphasis> это должно произойти, она не могла. Она не была актрисой, не создала ничего особенного. Она просто жила – и считала, что этого вполне достаточно.</p>
    <p>Реалити-шоу действительно открывают возможность прославиться кому угодно безо всяких на то оснований. Но эта женщина дает нам интересный контрапункт к истории Шарлотты. Вспомните все, что мы в прошлой главе говорили о честолюбии и мотивации, об образе «должном» и «идеальном». Сознательное стремление к славе – это формирование в мозге образа идеального «я». Такой образ ставит перед нами цель, к которой можно стремиться и с которой можно сравнивать свое реальное «я». Но славу очень трудно измерить. Рост, вес, состояние – все это можно точно определить. Но как определить степень известности? Это гораздо более расплывчатое и субъективное качество<a l:href="#n31" type="note">[31]</a>. Если вы ставите перед собой цель стать знаменитым, вам будет очень трудно оценить, насколько вы приблизились к ее осуществлению, особенно если вы не представляете себе, каково это – быть известным. Большинство людей зарабатывает деньги, поэтому они понимают, что такое богатство. Но слава? Измерить ее гораздо труднее. В результате люди, которые хотят достичь некоего неопределенного уровня славы, не могут оценить свой прогресс, и их самооценка связана с неудачами и неопределенностью. Подобные вещи не делают человека счастливым.</p>
    <p>А если вы стали знаменитым, даже не планируя (то есть не имея конкретной активной цели), то нельзя ли сравнить это с выигрышем в лотерею? По крайней мере, ваш мозг оценивает это состояние именно так – в плане награды и удовольствия. Вы получаете все психологические преимущества любви миллионов людей и при этом не терзаетесь муками самооценки. По крайней мере, теоретически это выглядит именно так.</p>
    <p>Но одно дело – абстрактно знать, что ты нравишься людям, и совершенно другое – взаимодействовать с ними напрямую. И об этом говорила Шарлотта.</p>
    <p>– Поначалу все было хорошо. Но когда я стала старше, это оказалось… неприятно. Многие очень нервничали, даже боялись со мной встречаться. Были и такие, кто считал меня настоящим ангелом.</p>
    <p>Эти слова открывают нам еще одну странную грань славы и ее влияния на счастье человека. Да, наверное, приятно, когда тысячи незнакомых людей тебя любят. Но, как мы уже знаем, мозг жаждет социальных взаимодействий, реального общения, которое приносит ему пользу. Если вы <emphasis>настолько</emphasis> знамениты, что другим <emphasis>трудно</emphasis> общаться с вами, ситуация далека от идеала. Почему же людям так трудно разговаривать со знаменитостями? Мы уже говорили, как болезненно мозг воспринимает даже малейшее социальное неприятие. Мы прикладываем все усилия, чтобы его избежать. Представьте же, что вас отвергает тот, кто вам по-настоящему нравится, кого считают достойным уважения многие другие люди. Такая возможность для многих совершенно невыносима. Для системы обнаружения угроз подобная ситуация равносильна попытке жонглирования гранатой с выдернутой чекой. Неудивительно, что при встрече со знаменитым человеком люди нервничают, а их мозг, стремясь свести риск к минимуму, отчаянно старается не дать им сказать что-то неуместное. В конце концов общение сводится к невнятным восклицаниям, междометиям и неуклюжим жестам.</p>
    <p>Надо заметить, что этот процесс столь же болезнен и для знаменитости. К нам за столиком присоединилась подруга Шарлотты, актриса и певица Кэрис Элери. Кэрис рассказала о своей встрече с Рисом Ивансом на пике его славы после выхода фильма «Ноттинг-Хилл». Ему пришлось чуть ли не полчаса пробираться через комнату, чтобы попасть в туалет. Многие люди чрезвычайно уверены в себе и без колебаний обращаются к известному человеку, полагая, что выгода знакомства с ним перевешивает риск социального неприятия.</p>
    <p>Если такое происходит постоянно, то мозг испытывает явную перегрузку. Во второй главе я рассказывал, что человеку нужно и общество, и уединение. Эти вроде бы противоречащие друг другу потребности обоснованны, потому что социальные взаимодействия, сколь бы приятными и необходимыми они ни были, требуют от мозга усилий и энергии, а в уединении он может отдохнуть и восстановиться. Но это еще не все.</p>
    <p>В этой главе мы говорили о связи между средним размером социальной группы, размером мозга и интеллектом. Большинство исследований подтверждает такую связь. Британский антрополог Робин Данбар предложил даже гипотезу социального мозга. Среди его открытий есть и «число Данбара», то есть теоретическое максимальное количество стабильных социальных отношений, которые в состоянии поддерживать наш мозг<a l:href="#c_203" type="note">{203}</a>. Мы знаем, что такие отношения требуют определенных усилий мозга, и показатель этот конечен. Данбар установил, что максимальное количество связей для человека – 150. Хотя многие это число оспаривают и все действительно не так просто, но никто не будет возражать, что существует предел возможностей мозга – мы в состоянии съесть лишь определенное количество пищи; все, что сверх, будет для нас вредно.</p>
    <p>Очень известным людям – стремились они к этому или нет – приходится встречаться и общаться с другими гораздо чаще, чем обычным. Это становится чрезмерной нагрузкой на мозг (а в случае Риса Иванса – еще и на мочевой пузырь). Неудивительно, что некоторые знаменитости кажутся холодными и отстраненными. Порой они довольно резко ведут себя с поклонниками и почитателями. Дело далеко не всегда в высокомерии – это отчаянная попытка защитить свой разум и благополучие. Впрочем, знаменитости вполне могут сами по себе быть очень неприятными людьми.</p>
    <p>Говорят, «никогда не встречайся со своими героями». Но, может быть, и герои не жаждут встречи с вами?</p>
    <p>Я спросил у Шарлотты, как она с этим справлялась.</p>
    <p>– Когда я была моложе, то отлично ладила с людьми. Но в период с 16 до 18 лет я стала по-настоящему «плохой девчонкой», чертовски плохой… Я была очень грубой с людьми. Я не всегда давала автографы, не всегда позировала фотографам… И это огорчало меня саму. Я просто пыталась быть «крутой» – мне хотелось произвести впечатление на сверстников.</p>
    <p>Признаюсь, эти слова меня удивили. Я знал, что мозг заставляет нас приспосабливаться, чтобы нас принимали те, с кем мы себя идентифицируем. Но мне казалось, что мировая слава и любовь миллионов способна преодолеть подобное стремление. Судя по всему, я ошибался. Серьезно ошибался.</p>
    <p>– Я научилась не говорить об этом – это никого не интересовало. Я пыталась рассказать, как получила свои «Грэмми», где для меня пели NSYNC, а люди переводили разговор на другое. Им было совершенно неинтересно. Отчасти поэтому я и стала петь другие песни<a l:href="#n32" type="note">[32]</a> – и оказалась совершенно изолированной от своей возрастной группы. Моя музыка была не такой, какую слушает большинство подростков. Вот почему я изменила свой стиль. Я просто хотела быть принятой сверстниками.</p>
    <p>Шарлотте было почти <emphasis>стыдно</emphasis> за свой успех. Она в буквальном смысле слова изменила свою карьеру, отказавшись от стиля, который нравился огромному количеству людей. И все это ради возможного одобрения тех, с кем она себя идентифицировала. Вот насколько сильно стремление мозга к позитивному социальному взаимодействию и одобрению. Как и многое, что нравится нашему мозгу, эти факторы должны быть <emphasis>ощутимыми</emphasis>, чтобы он их распознал и оценил. Запах любимого блюда может быть приятным, но если вы не будете по-настоящему <emphasis>есть</emphasis>, привлекательность его скоро ослабеет. Любовь миллионов неизвестных людей приносит радость, но если вас не любят те, с кем вы общаетесь, этой любви не хватит для счастья. Награды славы могут быть разнообразны, но реальное наслаждение и счастье, которые вы от нее получаете, весьма нестабильны.</p>
    <p>Возможно, отсутствие интереса со стороны сверстников стало благом для Шарлотты. Семья и друзья, по ее словам, были «самыми заурядными людьми», и она оказалась среди них единственной знаменитостью. Чтобы быть принятой самой важной для себя группой, Шарлотте пришлось измениться и забыть о престиже славы, что, скорее всего, было чрезвычайно полезно для нее в долгосрочной перспективе. Может быть, это чисто уэльская черта? Мы вообще большие коллективисты, ориентированные на семью. История о том, как отец отчитал Шарлотту, обнаружив, что она пьет алкогольные тоники, очень похожа на историю Тома Джонса, еще одного безумно знаменитого уэльского певца. Когда ему было уже за тридцать, он напился и заснул в безобразном состоянии. И вдруг к нему приехала мать и сурово отчитала его за столь неприличное поведение. Никто не может дважды огорчить уэльскую маму.</p>
    <p>Полагаю, вы уже поняли, как подобные факторы работают против самых «опьяняющих» сторон славы и почему все это вредно в долгосрочной перспективе. Если человек становится знаменитым, если за ним охотятся средства массовой информации, то в конце концов он оказывается в постоянном окружении агентов, помощников, консультантов, прихлебателей и т. п. Эти люди изо всех сил стараются сделать его счастливым. Звучит это хорошо, но в результате наша звезда попадает в центр социальной группы, где все считают, что ее счастье – самое главное в жизни. Социальное неприятие в такой ситуации невозможно, и у человека исчезает основной фактор, определяющий социально приемлемое поведение. Неудивительно, что мегазнаменитые люди живут в совершенно ином мире, чем мы с вами, – в психологическом отношении так оно и есть. Шарлотта поделилась со мной историей еще более известного исполнителя и его пристрастия к кокаину. История уморительная, но если бы я решил вам ее рассказать, на меня подали бы в суд еще до того, как просохнут чернила на бумаге.</p>
    <p>Возможно, слава делает человека счастливым, но она же помещает вас в социальную группу, где одобрение и принятие приходят автоматически и их не нужно заслуживать. Это оказывает серьезное влияние на мозг. Особенно страдают дети-звезды. Известность, как это на себе ощутила Шарлотта, отделяет их от сверстников. Если они не пытаются решить свою проблему, как сделала она, то рискуют оказаться изгоями. А это, как и многие другие ловушки славы, приводит к ощущению изоляции и потере нормального социального взаимодействия. А речь ведь идет о детях. Помните, что, согласно имеющимся научным данным, изоляция делает с развивающимся мозгом? Разрушает его. Повреждает его. Наконец, лишает его способности быть счастливым! Неудивительно, что многие дети-звезды подсаживаются на наркотики, испытывают проблемы в личных отношениях и другие трудности. Огромная слава может быть пагубна для детского мозга, если жизнь ребенка не выстроить должным образом.</p>
    <p>Мы уже поняли, что общение жизненно важно для благополучия нашего мозга и ощущения счастья. Мы радуемся позитивным взаимодействиям, стремимся к ним, формируем и поддерживаем социальные отношения, которые приносят нам счастье. Нам необходимо чувство принадлежности, которое позволяет человеку чувствовать себя в безопасности, а мозгу – работать как должно. Для этого мы стараемся приспособиться. Эмпатия позволяет нам «делиться» эмоциями. Когда мы заняты тем, что приносит нам счастье, присутствие других людей еще больше усиливает это ощущение. С другой стороны, социальное неприятие крайне болезненно, от кого бы оно ни исходило. И хотя любовь миллионов людей к знаменитому человеку должна была бы сделать его счастливым, это не совсем так. Счастье зависит от качества получаемого социального одобрения, а не от его количества. Для нас важно, кто именно нас одобряет, а не сколько у нас ценителей и поклонников.</p>
    <p>Стремление к счастью в одиночестве и к славе ради самой славы можно сравнить с жаждой сладкого. Представьте, что вы едите сахар ложку за ложкой, ничего, кроме сахара. Поначалу вам это нравится. Это приятно. Но со временем вы уже смотреть на сахар не можете, начинаете вести себя странно, а люди кричат на вас.</p>
    <p>Да, конечно, люди эти, скорее всего, дантисты, но сравнение мне все равно нравится.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 5</p>
    <p>Любовь, страсть или секс</p>
   </title>
   <section>
    <p>«Недавно мне удалось осуществить давнюю мечту: секс с двумя парнями, где я была «очень плохой девочкой», а они меня «воспитывали». Но действительность оказалась совсем не такой, как я себе представляла. Сначала мне понадобилось в туалет, а потом пришел доставщик пиццы, и двоим из нас пришлось прятаться за диваном».</p>
    <p>Хочу сразу же прояснить: мне редко приходится обсуждать сексуальные игры в стиле садо-мазо с несколькими партнерами. Тем не менее, когда я сидел в лондонском пабе рядом с вокзалом Кингс-Кросс, мне пришлось услышать именно это.</p>
    <p>Почему? Во всем виновата Шарлотта Черч. Ее слова о том, что массовое обожание и любовь не заменяют принятия и симпатии со стороны самых любимых, показались мне очень важными. Услышав слово «любимые», я вспомнил еще об одном факторе, влияющем на счастье человека. Помните старую поговорку: «они полюбили друг друга и жили долго и счастливо»? А Beatles пели, что «любовь – это <emphasis>все, что тебе нужно</emphasis>». Так говорят, но правда ли это? Действительно ли любовь – это та всеобъемлющая мощная сила, которая управляет нашей жизнью и дарит бесконечное счастье? Или это всего лишь химическая реакция мозга, которую люди по какой-то необъяснимой причине так романтизировали?</p>
    <p>И я решил разобраться. Но мне сразу же стало ясно: простых тем здесь не будет. Романтическую любовь мы привыкли воспринимать как нечто чистое и прекрасное. Но она неотделима от страсти – мощной жизненной силы, которая заставляет нас стремиться к физической близости. То есть к сексу.</p>
    <p>Хотя многие не любят говорить об этом, но секс играет важную роль в жизни большинства взрослых людей и влияет на нас очень странным образом. Секс может сделать нас невероятно счастливыми, довести до эйфории. Но он же делает нас катастрофически несчастными. Влияние этого фактора на повседневное поведение и мышление человека нельзя недооценивать.</p>
    <p>Конечно, любовь и секс мне не чужды, но я не могу быть экспертом в этой области – я же не считаю себя режиссером только потому, что часто бывают в кино. Поэтому, как обычно, я стал искать людей, способных квалифицированно рассказать мне об этих вопросах. Одним моим собеседником стал опытный психолог, специализирующийся на личных отношениях, другим – известная секс-блогерша и писатель. Полагаю, вы уже поняли, что историю о сексе втроем рассказывала именно она. Надо признать, что подобные разговоры в публичном месте могли бы серьезно повредить моему имиджу.</p>
    <p>Но я – нейробиолог. Поэтому, прежде чем нырнуть в мир секса и любовных отношений, я решил узнать, что происходит в мозге, когда мы переживаем подобное состояние. Это я и сделал, хотя история моих поисков в интернете стала выглядеть весьма подозрительно.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Слишком сексуально для этой книги</p>
    </title>
    <p>Честно говоря, секс и сексуальность ставят в тупик еще до того, как вы ныряете в глубины научной литературы. Для выживания индивида секс не нужен, но мы тратим массу времени и усилий, стараясь его получить. Сексуальные стороны есть практически во всех аспектах культуры и общества, однако говорить о них часто считается грубым и неподобающим. В Великобритании возраст сексуального согласия – 16 лет, но просматривать порнографические материалы можно только с 18 лет. То есть <emphasis>заниматься</emphasis> сексом можно раньше, чем <emphasis>смотреть</emphasis> на него. Несмотря на безумное разнообразие вариантов сексуального взаимодействия, людей, чьи предпочтения не соответствуют «норме» (т. е. не сводятся к отношениям между мужчиной и женщиной), часто подвергают осуждению и преследованию. Почему же мы придаем сексу такое большое значение?</p>
    <p>Ученые, которые изучают этот вопрос, сосредоточиваются на двух фундаментальных компонентах человеческой сексуальности: возбуждении и желании (т. е. либидо). Возбуждение означает, что мы физически и ментально способны <emphasis>заниматься</emphasis> сексом, желание означает, что мы <emphasis>хотим</emphasis> секса. Оба состояния оказывают сильное влияние на мозг.</p>
    <p>Обычно первым возникает возбуждение<a l:href="#c_204" type="note">{204}</a>, которое часто становится результатом восприятия чего-то – или скорее <emphasis>кого-то</emphasis> – сексуально стимулирующего. Большинство из нас возбуждается при виде других людей, особенно их тел (и, в определенной степени, лиц<a l:href="#c_205" type="note">{205}</a>). И хотя мы оцениваем человека в целом, отдельные части тела возбуждают нас сильнее других. Пышные бедра, полные, чувственные губы, большая грудь<a l:href="#n33" type="note">[33]</a>, крепкие ягодицы, развитые мышцы – все это «заводит» сильнее, чем вид мочки уха или локтя. Эти части тела – вторичные половые признаки<a l:href="#c_206" type="note">{206}</a>, то есть они развивались с целью привлечения партнера, но не являются частью репродуктивного процесса – подобно раскидистым рогам лося или ослепительного павлиньего хвоста. Они «сексуальны», но не относятся к «половым органам», как гениталии. Считается, что они демонстрируют потенциальному партнеру такие привлекательные качества, как плодовитость, сила и крепкое здоровье. Это своеобразный «билборд», с помощью которого наш мозг сообщает миру: «Смотрите, какой я крепкий и здоровый! С моими генами все будет в порядке. Мы можем сделать превосходных детей!»</p>
    <p>Еще один важный фактор возбуждения – прикосновения. Мы уже знаем, что физический контакт с другим человеком может восприниматься как награда, но некоторые части тела особенно чувствительны к прикосновениям и ласкам. Естественно, это относится к гениталиям, поскольку они буквально пронизаны нервами, стимуляция которых вызывает реакцию наслаждения и получения награды. Эти нервы отправляют нейронные сигналы в мозг по самым разным путям<a l:href="#c_207" type="note">{207}</a>. Стимуляция гениталий воспринимается двумя частями соматосенсорной коры головного мозга: одна получает реальное физическое ощущение, другая же, вторичная соматосенсорная кора, добавляет элемент «наслаждения»<a l:href="#c_208" type="note">{208}</a>.</p>
    <p>Интересно, что сексуальная стимуляция возникает также при прикосновении и к иным частям тела, которые называются эрогенными зонами<a l:href="#c_209" type="note">{209}</a>. Почему уши, соски, бедра или шея являются эрогенными, а другие части тела – нет, мы до сих пор не понимаем. Некоторые считают, что в зонах наслаждения коры головного мозга происходит «переполнение», поэтому прикосновение к некоторым частям тела активизирует (соседнюю) зону мозга, связанную со стимуляцией гениталий. То есть эрогенные зоны можно сравнить с музыкой в соседской квартире за тонкой стенкой: она звучит приглушенно, но танцевать вам все равно хочется. Впрочем, исследования не нашли убедительных доказательств этой теории<a l:href="#c_210" type="note">{210}</a>. Возможно, эрогенные зоны – это всего лишь причуда эволюции.</p>
    <p>Что же на самом деле происходит в мозге, когда мы ощущаем нечто возбуждающее? Если причина возбуждения в том, что мы видим, то повышение активности в экстрастриарной зрительной коре, отвечающей за распознавание человеческого тела и движения, кажется разумным. Однако повышение активности отмечается еще и в вентромедиальной префронтальной коре, которая посредством множества важных и разнообразных связей активизирует и другие участки мозга, связанные с возбуждением<a l:href="#c_211" type="note">{211}</a>. Если сравнить систему возбуждения с пожарной тревогой, то вентромедиальная префронтальная кора – это та часть, которая включает тревогу при первых признаках дыма, давая понять, что скоро станет очень горячо. Через систему «снизу вверх» (о чем мы говорили в предыдущих главах) она также переводит наше внимание на причину возбуждения.</p>
    <p>Как только процесс запущен, включается мозжечковая миндалина. Она служит важной частью эмоциональной обработки и обучения<a l:href="#c_212" type="note">{212}</a>, а также «хабом», связывающим важные участки мозга во время возбуждения и секса, и выполняет сразу несколько функций. Одна из этих функций – оценка эмоционального компонента стимула<a l:href="#c_213" type="note">{213}</a> для определения, насколько возбуждение «оправданно». Обнаженный красивый мужчина или женщина в вашей постели? Очень возбуждает. Тот же обнаженный человек на операционном столе, потому что вы – хирург? Мозжечковая миндалина (надеюсь) определит, что в данном контексте возбуждение излишне, несмотря на сходные визуальные ключи.</p>
    <p>Если мозжечковая миндалина определяет, что возбуждение обоснованно, она запускает различные реакции через пути и связи, к которым имеет доступ. Один из таких путей – амигдалофугальный, связывающий мозжечковую миндалину с таламусом, гипоталамусом, стволом мозга и прилежащим ядром. Судя по всему, этот путь отвечает за многие приятные элементы секса<a l:href="#c_214" type="note">{214}</a>. Еще одна важная зона, активизирующаяся во время возбуждения, – гипоталамо-гипофизарно-надпочечниковая ось<a l:href="#c_215" type="note">{215}</a>, которая стимулирует и модулирует сексуальное желание посредством высвобождения половых гормонов, а именно тестостерона из мужских яичек и эстрогена из женских яичников. И вот тут-то возникает первая сложность.</p>
    <p>Половые гормоны называются так, потому что мозг вырабатывает их в период полового созревания. Именно они вызывают серьезные и часто беспокоящие нас перемены. Из-за этих гормонов у нас развиваются вторичные половые признаки, а также «активизируются» репродуктивные системы<a l:href="#c_216" type="note">{216}</a>. Это важнейшая часть человеческого развития, несмотря на то что она часто связана с ухудшением состояния волос и кожи. Но термин «половые гормоны» выполняет двойную функцию: они же участвуют в сексуальной активности. В моменты возбуждения мы испытываем прилив половых гормонов, а в мозге есть множество рецепторов, которые на них реагируют. Половые гормоны делают разные части тела более чувствительными и восприимчивыми к контакту и сексуальной активности, что, несомненно, усиливает возбуждение<a l:href="#c_217" type="note">{217}</a>. Но можем ли мы сказать, что они <emphasis>вызывают</emphasis> возбуждение?</p>
    <p>Лучше всего изучен тестостерон. Этот гормон присутствует и у мужчин, и у женщин. Он, похоже, самым тесным образом связан с возбуждением<a l:href="#n34" type="note">[34]</a>. Часто утверждают, что повышение уровня тестостерона делает мужчин более зацикленными на сексе, но доказательства этого малоубедительны<a l:href="#c_218" type="note">{218}</a>. Снижение уровня тестостерона может вызвать у мужчин эректильную дисфункцию, но его искусственное повышение не ведет к решению проблемы<a l:href="#c_219" type="note">{219}</a>. Почему?</p>
    <p>Еще сложнее ситуация у женщин. Женщины в менопаузе, которые проходят гормонозаместительную терапию, включающую тестостерон, постоянно говорят об усилении возбуждения<a l:href="#c_220" type="note">{220}</a>, хотя чувствительность к нему у всех женщин различна. Эстроген, вырабатываемый яичниками, часто называют женским тестостероном, но его роль в сексуальном возбуждении еще более неясна<a l:href="#c_221" type="note">{221}</a>. Добавьте к этому, что у мужчин тоже есть эстроген, а тестостерон в ходе разных процессов может превращаться в эстроген (и наоборот), особенно у женщин. В этом процессе участвуют другие вещества – прекурсоры, и сама его суть до сих пор до конца непонятна. Несомненно одно: половые гормоны – это ключевой, хотя и не до конца разгаданный, элемент процесса возбуждения.</p>
    <p>Когда мозг возбужден, он посылает сигналы телу через половые гормоны и периферическую нервную систему<a l:href="#c_222" type="note">{222}</a>. Из-за этого возникают явственные признаки возбуждения: расширяются зрачки, краснеют щеки, учащается сердцебиение и, конечно же, кровь приливает к гениталиям, отчего они увеличиваются и твердеют (в зависимости от пола). Человек готов и способен заниматься сексом.</p>
    <p>Мы с вами обсудили ключевые, инстинктивные физиологические аспекты, которые в состоянии возбуждения встречаются у большинства животных (то есть практически у всех). Но у людей этот процесс гораздо сложнее. Физические и визуальные сигналы могут стать основой сексуального возбуждения, но мощный мозг выходит далеко за рамки этих базовых стимулов. Он находит сильные стимулы в том, что может показаться объективно нейтральным: в словах на книжной странице или в разговоре.</p>
    <p>Кроме того, мозг настолько увлечен сексом и возбуждением, что нас может завести то, <emphasis>чего не случилось и, возможно, никогда не случится.</emphasis> Сексуальные фантазии – важный элемент человеческой сексуальности. Они с равной частотой посещают и мужчин, и женщин. Исследования показывают, что в сексуальных фантазиях большую роль играет орбитофронтальная кора (часть фронтальной доли мозга, выполняющей множество сложных функций<a l:href="#c_223" type="note">{223}</a>). Но тратить ценные силы мозга на абсолютно неосуществимые (в большинстве случаев) сексуальные образы кажется бессмысленным и непродуктивным. Как же это делает нас счастливыми? Напротив, мы должны становиться подавленными, расстроенными и ворчливыми…</p>
    <p>Все совсем не так. Исследования показывают, что подобные регулярные фантазии повышают концентрацию и внимание к деталям и улучшают память<a l:href="#c_224" type="note">{224}</a>. (Уточним: это <emphasis>объяснение</emphasis>, а не <emphasis>оправдание</emphasis>.) Для формирования столь яркого и подробного образа, как сексуальная фантазия, множеству участков мозга приходится работать совместно и в полную силу. Эффективная и надежная связь между отдельными участками мозга – основа человеческого интеллекта, поэтому невозможно спорить с тем, что регулярные фантазии поддерживают мозг в прекрасном состоянии.</p>
    <p>Более того, эти фантазии помогают настроить и улучшить наше сексуальное поведение и «способности»<a l:href="#c_225" type="note">{225}</a>. Нам не приходится полагаться только на метод проб и ошибок, который в сексе грозит серьезными недоразумениями. В повседневной жизни все мы постоянно и бессознательно продумываем худшие сценарии и потенциальные опасности, чтобы предвосхитить их и отреагировать соответственно, а не разбираться, когда такая ситуация возникнет. Почему бы не применять тот же логический подход к сексуальным сценариям?</p>
    <p>Как говорилось в предыдущей главе, именно активная общительность сделала людей такими умными. Но результатом жизни в огромных и преимущественно мирных группах стало то, что мы все время окружены потенциальными сексуальными партнерами. В этом контексте неудивительно, что наиболее реактивные, инстинктивные части мозга заставляют нас так часто думать о сексе. Какова бы ни была причина, работа мозга в таких условиях позволяет нам ощутить возбуждение и быть готовыми к сексу практически в любое время по нашему желанию.</p>
    <p>И это очень важный момент: по нашему <emphasis>желанию</emphasis>. Потому что мы не всегда хотим секса – даже в состоянии возбуждения.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Не сегодня, у меня болит голова</p>
    </title>
    <p>Многие люди испытывают возбуждение в таких местах и ситуациях, где они совершенно не собирались заниматься сексом. Я слышал немало историй унизительного физического возбуждения во время интимных медицинских обследований. Многие мужчины не раз говорили о совершенно неуместной эрекции в публичных местах в состоянии задумчивости.</p>
    <p>Подобное случается, поскольку ряд элементов возбуждения возникает чисто рефлекторно, вообще без участия мозга, а лишь из-за базовой нейронной связи между гениталиями и спинным мозгом. Ритмичные вибрации в автобусе могут запустить рефлекторную систему возбуждения, которая воспринимает их как интимное прикосновение заинтересованного партнера, а не как работу двигателя внутреннего сгорания. Мозжечковая миндалина может оценить контекст и определить, что возбуждение в данной обстановке нежелательно, но это не единственная часть человеческого организма, которая отвечает за данный процесс. Порой мы оказываемся «захваченными врасплох», а мозжечковая миндалина безнадежно проигрывает бой с глубинной физиологией возбуждения: так одинокий моряк безнадежно пытается развернуть нефтяной танкер, который движется прямо на айсберг неловкости и смущения.</p>
    <p>Отсюда следует вывод: сексуальное возбуждение и сексуальное желание – не одно и то же. Они могут возникать и часто возникают совершенно независимо друг от друга<a l:href="#n35" type="note">[35]</a>. Чтобы понять это различие, сначала нужно разобраться с тем, как возникает желание на неврологическом уровне.</p>
    <p>Сексуальное желание преимущественно обрабатывается в височной доле мозга, что вполне естественно (по крайней мере, для нейробиолога), потому что значительная часть лимбической системы сосредоточена в участках височной доли, в частности в миндалине и гиппокампе. Лимбическая система – сложная сеть участков мозга, позволяющая эмоциям и инстинктам влиять на здравый смысл и мышление, и наоборот. Это особенно важно, когда речь идет о сексуальном желании – механизме, в котором базовый, животный стимул определяет наши мысли и действия<a l:href="#c_226" type="note">{226}</a>.</p>
    <p>Миндалина и гиппокамп проявляют повышенную активность при возникновении и возбуждения, и желания. Миндалина, насколько нам известно, отвечает за эмоциональный компонент и определяет, является ли возбуждение ценной реакцией. Активизация гиппокампа – центра обработки воспоминаний – может объяснить поток возбуждающих воспоминаний, возникающий, когда мы находимся внутри сексуального сценария. Это помогает повысить возбуждение и поддержать его, а также освежить в памяти полезные события из прошлого. Сексуальное желание воздействует также на таламус (еще одна часть лимбической системы, своеобразный Центральный вокзал мозга, распространяющий информацию во все стороны)<a l:href="#c_227" type="note">{227}</a>. Все это означает, что мозг «в настроении».</p>
    <p>Но одних лишь эмоций и настроения недостаточно. Миндалина и связанные с ней участки мозга также входят в сети, необходимые для поддержания мотивации. Эти сети связаны с зонами, ответственными за направление внимания, обдумывание, эмоциональную регуляцию и т. п.<a l:href="#c_228" type="note">{228}</a>, и самая важная из них находится в передней поясной коре. Полосатое тело, которое заставляет нас стремиться к межличностным взаимодействиям и получать от них удовольствие, также играет важную роль в эмоциях и формировании сексуального поведения<a l:href="#c_229" type="note">{229}</a>. Впрочем, трудно представить себе более «межличностное» взаимодействие.</p>
    <p>Все это означает, что, хотя возбуждение и желание – разные вещи, обычно они тесно взаимосвязаны. К счастью, многие системы, которые позволяют нам ощущать сексуальное возбуждение, желание и сходную мотивацию в любое время, способны также и «нажать на тормоза», поэтому мы не поддаемся неконтролируемой страсти ежечасно и ежеминутно.</p>
    <p>Как уже говорилось, эмоциональный контекст оценивает мозжечковая миндалина. Передняя поясная кора, очень важная для сексуальной мотивации, важна также и для обнаружения ошибок или недостатков в действиях и для регулирования адекватности награды. Проще говоря, она определяет, действуем ли мы «достаточно хорошо», и мотивирует к исправлению, если это не так. Таким образом, понятно, почему большинство людей не просто жаждут секса, но еще и хотят быть достойными высокой оценки. Отсюда и страх, который может привести к сексуальной дисфункции<a l:href="#c_230" type="note">{230}</a>. Это же объясняет, почему мы считаем некоторых людей неподходящими для себя: учитывая, сколько сил мозг тратит на самооценку и имидж, он, вероятно, воспринимает некоторых людей <emphasis>чересчур</emphasis> сексуальными и не дает нам ухаживать за ними. Сколь бы ни были мы возбуждены, к таким людям мы не подходим, чтобы избежать неудачи, критики и смущения.</p>
    <p>Это выглядит еще более вероятным, если вспомнить, что самая важная часть контроля сексуальных побуждений – орбитофронтальная кора<a l:href="#c_231" type="note">{231}</a>, ответственная за определение того, приведет ли действие к желанной награде или к наказанию. Во втором случае она подавляет наше желание. Ее можно сравнить с внутренним голосом, который тихо подсказывает: «Скорее всего, тебе этого делать не следует». В сексе очень важен самоконтроль. Предположим, что на вечеринке с вами открыто флиртует очень сексуальный человек, находящийся в подпитии. Но вы состоите в браке. Тот человек тоже, причем с вашей лучшей подругой. Ваша орбитофронтальная кора воспринимает эту информацию, определяет долгосрочные последствия и говорит: «Наверное, это будет чертовски приятно, но это <emphasis>очень</emphasis> плохая идея».</p>
    <p>Все может быть не так сурово: когда вы находитесь в неподходящем месте, в неподходящее время, с неподходящим человеком или просто слишком устали, орбитофронтальная кора распознает это и подавляет сексуальное поведение. Многие исследования показывают, что мужчины, у которых эта зона повреждена, часто проявляют откровенное, рискованное гиперсексуальное поведение<a l:href="#c_232" type="note">{232}</a>, а те, у кого отмечается аномально высокая активность орбитофронтальной области мозга (по любой причине), нередко страдают сексуальной дисфункцией и снижением либидо<a l:href="#c_233" type="note">{233}</a>. Такие сложные участки фронтальной доли мозга, как орбитофронтальная кора, первыми подавляются и разрушаются алкоголем. Это многое объясняет.</p>
    <p>Поэтому, хотя все эти части мозга подталкивают нас к сексу, они же и удерживают нас. Яркий, приятный секс может сделать нас счастливыми на какое-то время, но наш мозг достаточно сложен, чтобы понимать, что это не всегда хорошая идея. И мы снова приходим к выводу, что для человека счастье – это нечто большее, чем сиюминутное удовлетворение и наслаждение.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Что все это значит для вас?</p>
    </title>
    <p>Однако если уж мы действительно занимаемся сексом, то мозг не дает нам отвлекаться. Секс обычно требует самоотдачи, полного погружения в момент, поэтому самоанализ и промедление не пойдут нам на пользу. Орбитофронтальная кора во время секса попросту умолкает<a l:href="#c_234" type="note">{234}</a>. А вот другие участки мозга, напротив, активизируются и наше возбужденное тело и мозг испытывают нарастающее наслаждение. Дофаминовая активность системы вознаграждения доходит до кульминации, сигналы гениталий «бомбардируют» мозг, все остальные органы чувств возбуждены животной интенсивностью ощущений. Когда мы достигаем оргазма, запускаются наши репродуктивные процессы. Мы ощущаем невероятное наслаждение, сравнимое только с действием героина. Мозжечок, который контролирует моторные функции, также испытывает мощную стимуляцию (отсюда странные гримасы и движения)<a l:href="#c_235" type="note">{235}</a>.</p>
    <p>Это довольно точное описание, но что именно происходит в мозге в момент оргазма, мы до сих пор сказать не можем. Исследования показывают, что при этом мужчины и женщины испытывают сходное наслаждение<a l:href="#c_236" type="note">{236}</a>, поскольку их системы вознаграждения практически не отличаются. Однако у женщин оргазм «затыкает» многие участки мозга, связанные с сексом и эмоциями, в частности миндалину, причем с такой силой, что женщины <emphasis>вовсе</emphasis> не ощущают никаких эмоций<a l:href="#c_237" type="note">{237}</a>. А это, предположительно, означает, что во время оргазма женщины <emphasis>не могут</emphasis> быть счастливы – или испытывать какое-то иное настроение или эмоцию. Но не следует приравнивать это состояние к отсутствию ощущений, как, например, при оглушении торнадо или ослеплении молнией. Наоборот, ощущений <emphasis>слишком много</emphasis>, и мозг включает блокировку, чтобы не допустить перегрузки. Возможно, именно это и происходит в момент оргазма: на короткое время активность повышается <emphasis>слишком сильно</emphasis>, и аппарат, который управляет настроением и эмоциями, не справляется с ситуацией. Согласно одной из теорий, такая реакция возникла из-за того, что фаза оргазма крайне важна для репродукции, поэтому центры эмоций отключаются, чтобы не допустить тревоги или опасений, которые могли бы помешать процессу.</p>
    <p>Но более поздние исследования показали, что во время оргазма те же самые участки мозга демонстрируют <emphasis>повышенную</emphasis> активность<a l:href="#c_238" type="note">{238}</a>. Как же сходные исследования одного и того же процесса могли дать столь противоположные результаты? Одним из факторов служит способ, которым был достигнут оргазм. Повышение мозговой активности отмечалось, когда участники опыта доводили себя до оргазма сами. Отсюда можно сделать вывод о том, что наш мозг воспринимает секс с партнером и метод «сделай сам» совершенно по-разному.</p>
    <p>В этом есть резон, поскольку, несмотря на один и тот же «конечный результат», процессы эти не похожи друг на друга, и мозг воспринимает их по-разному. Во время мастурбации мозгу нужно совершать гораздо больше «работы», поскольку нам приходится <emphasis>думать</emphasis>, чтобы достичь нужного уровня возбуждения. Сложные процессы фантазий запущены в полную силу. Даже если мы используем порнографические или эротические материалы, то все равно представляем, что увиденное происходит с нами, рядом с нами и т. п. Мы уже знаем, что воображаемые сексуальные похождения возбуждают человека, но некоторые исследования показывают: в сексуальных процессах, как и в процессах внимания, присутствует значительный компонент «сверху вниз». Иными словами, наш сознательный, мыслящий мозг не только предвосхищает, но и контролирует и даже вызывает сексуальную стимуляцию. Когда участникам опыта предлагали <emphasis>подумать</emphasis> о том, что они трогают свои гениталии, в их соматосенсорной коре отмечалось повышение активности, как будто это прикосновение происходило в действительности. То есть восприятие воображаемой и реальной сексуальной активности перекрывалось. Некоторые женщины даже утверждают, что могут довести себя до оргазма одними лишь мыслями<a l:href="#c_239" type="note">{239}</a>, без физической стимуляции. Представляете?!</p>
    <p>Поначалу это кажется маловероятным, но ведь у нас существуют пищевые расстройства типа анорексии. Мы подвержены эффекту плацебо. Судя по всему, сознательный мозг способен «подчинить себе» даже биологию. А раз так, то почему это не может распространяться на секс?</p>
    <p>Конечно, секс с партнером – это совсем другое. Вам не нужно представлять секс с кем-то, если вы уже им занимаетесь. Поэтому высшие отделы мозга могут передохнуть и даже отключиться.</p>
    <p>Исследования показывают, что, несмотря на присутствие общих элементов, мозг воспринимает мастурбацию и секс по-разному. Вот почему, хотя люди могут по собственному желанию (в рамках закона) самостоятельно запускать систему сексуального удовлетворения, мы редко ограничиваемся только этим и продолжаем искать сексуальных партнеров. Известно, что со временем чрезмерная мастурбация (у мужчин) пагубно сказывается на сексуальном благополучии, значительно снижает либидо и способность к возбуждению<a l:href="#c_240" type="note">{240}</a>. К счастью, после нескольких месяцев воздержания ситуация возвращается к норме. А вот у тех, кто достаточно часто занимается сексом с партнерами, ничего подобного не отмечалось<a l:href="#n36" type="note">[36]</a>. Из этого можно сделать вывод, что в области секса наши желания и счастье строятся не только на достижении интенсивного, но кратковременного наслаждения.</p>
    <p>Нет, нам нужен кто-то, кого мы можем любить.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как мозг занимается любовью</p>
    </title>
    <p>В этот момент я понял, что случайно дошел до точки, в которой секс превращается в любовь, любовь романтическую. Наслаждение от секса вполне возможно описать терминами нейрохимии и нейронной системы вознаграждения. Но очень важно, что все реакции нашего мозга на подобные стимулы могут различаться в зависимости от того, находимся ли мы в этот момент с партнером. Мы можем самостоятельно активизировать систему сексуального наслаждения, однако такой подход не ведет к счастью. Это все равно что пропустить середину блестящего романа и сразу заглянуть в конец: да, вы узнаете, чем кончится история, это гораздо быстрее и проще, но вы столько потеряли!</p>
    <p>Но любовь – это же так сложно… Секс – вещь грязная и порой сомнительная, но у него, по крайней мере, есть узнаваемые параметры. А любовь? Здесь все через край. Она может принести колоссальную награду, а может психологически уничтожить человека. Мы всю жизнь ищем любовь и рискуем никогда ее не найти или не узнать, пока не окажется слишком поздно. Мы проявляем к ней абсолютное безразличие, а потом она вдруг ослепляет нас в самый неожиданный момент – так Джаггернаут<a l:href="#n37" type="note">[37]</a> может раздавить человека, когда он просто делал себе бутерброд. Прямо на кухне нашей квартиры на восьмом этаже. И если мы стремимся к любви и находим ее, то все равно все может рухнуть, несмотря на традиционные «жили они долго и счастливо» и «пока смерть не разлучит нас».</p>
    <p>Надо признать, что любовь и романтические отношения – вещь сложная. И если я, трудоголик, чья романтическая история так же увлекательна, как рецепт тоста, хотел в этом разобраться, мне нужно было найти специалиста. Но сначала я попытался удостовериться в том, что узнал все об основах – о том, как мозг воспринимает любовь, как любовь влияет на мозг и на самого человека. Что происходит в мозге, когда какой-то человек становится для нас <emphasis>единственным</emphasis>?</p>
    <p>Поначалу я решил, что между любовью и сексом должна существовать глубокая, фундаментальная связь. Хотя одно может быть без другого, но часто эти понятия перекрываются на неврологическом уровне. В конце концов, одна из главных «целей» длительных романтических отношений – эффективное воспитание детей, чему существует множество эволюционных доказательств<a l:href="#c_241" type="note">{241}</a>. Да, конечно, любовь уходит корнями в продолжение рода и спаривание, и это, несомненно, влияет на наше сексуальное поведение. В предыдущей главе мы говорили о том, что человеческая способность завязывать прочные дружеские отношения сформировалась благодаря эволюции. Отсюда и системы, которые отвечают за парные узы (моногамия) и которые можно использовать в отсутствие других партнеров. Но это не означает, что изначальная функция у людей исчезла.</p>
    <p>По удивительному совпадению, как только я принялся за эту тему, в Twitter появилось сообщение моего коллеги, нейробиолога Мэттью Уолла из Императорского колледжа Лондона. Он писал о своем новейшем исследовании, в ходе которого был, возможно, обнаружен совершенно новый половой гормон (ему дали говорящее название – «кисспептин»<a l:href="#c_242" type="note">{242}</a>). Вместо того чтобы тратить часы на изучение научной литературы, я решил схитрить – позвонить доктору Уоллу и попросить, чтобы он сам мне все объяснил.</p>
    <p>– Кисспептин был обнаружен всего лет десять назад. Поначалу считалось, что этот гормон помогает при выявлении рака<a l:href="#n38" type="note">[38]</a>. Затем было установлено, что это половой гормон, который особенно важен в переходном возрасте.</p>
    <p>Доктор Уолл объяснил, что ни один из этапов полового развития в этот период невозможен без кисспептина: он «управляет» всем процессом в мозге, подталкивая его – так маленький камешек становится причиной убийственной лавины. И действительно, исследования показали, что введение кисспептина прямо в мозжечковую миндалину (крысы) приводит к повышению уровня половых гормонов (т. е. тестостерона).</p>
    <p>Команда доктора Уолла предположила, что кисспептин обеспечивает связь эмоциональных и сексуальных реакций мозга с остальными сексуальными системами организма. Это показало бы глубинную связь между любовью и сексом. Затем ученые впервые исследовали активность участков мозга человека в момент возбуждения при просмотре негативных, нейтральных, сексуальных или романтических изображений. Доктор Уолл сказал мне, что, хотя при просмотре сексуальных образов активность этих участков мозга была выше, чем при просмотре образов нейтральных или негативных, «но лучшие результаты показывали образы романтические и любовные».</p>
    <p>Хотя исследования этого гормона еще только начинаются, уже установлено, что он активизирует обработку сексуальных и романтических стимулов. А это, в свою очередь, говорит о фундаментальной связи между ними.</p>
    <p>Конечно, в этом контексте следует учитывать и другие химические вещества. Многие опыты доказывают важную роль гормонов-нейротрансмиттеров окситоцина и вазопрессина в формировании долгосрочных серьезных отношений. Химически сходные вещества вырабатываются в гипоталамусе и выделяются гипофизом. У немоногамных животных уровень этих веществ в мозге сходен с уровнем, который отмечается у их более преданных своим партнерам собратьев. Но моногамные виды реагируют на них совершенно по-другому. У степных полевок<a l:href="#n39" type="note">[39]</a> блокирование окситоцина в мозге ведет к изменению обычного поведения – то есть отказу от прочных уз самок и самцов. У моногамных животных обычно отмечается более высокая плотность рецепторов окситоцина в прилежащем ядре. Учитывая, что окситоцин вырабатывается в ответ на сенсорные сигналы, связанные с партнером, можно сказать, что присутствие партнера вызывает ощущение наслаждения и награды<a l:href="#c_243" type="note">{243}</a>.</p>
    <p>Если у людей все так же, то это объясняет, почему в состоянии влюбленности мы счастливы и довольны жизнью. Мы по-настоящему «кайфуем» (помните, что прилежащее ядро постоянно активно у наркоманов<a l:href="#c_244" type="note">{244}</a>). Один лишь вид любимого человека приносит наслаждение. Неудивительно, что мы так стремимся продлить общение!</p>
    <p>Перейдем к вазопрессину. Считается, что этот гормон служит ключевым фактором долгосрочных отношений, особенно у самцов. У самцов степных полевок и других моногамных видов отмечается увеличение количества рецепторов вазопрессина в стриопаллидарной системе мозга. Это сложная сеть участков, включающая в себя миндалину, бледный шар (отвечает за координацию движений) и полосатое тело (включает в себя и прилежащее ядро)<a l:href="#c_245" type="note">{245}</a>. Множество вазопрессинэргических нейронов идет от полосатого тела и миндалины к переднему мозгу и фронтальным долям<a l:href="#c_246" type="note">{246}</a><a l:href="#c_247" type="note">{247}</a>, что обычно говорит о «прямой» роли вазопрессина во влиянии на поведение.</p>
    <p>Воздействие вазопрессина заставляет самцов привязываться к своим партнершам, что в природе бывает очень редко. Доказывает это и еще один интересный факт: гены рецепторов вазопрессина кажутся «нестабильными»<a l:href="#c_248" type="note">{248}</a>, то есть количество этих рецепторов в стриопаллидарной системе у разных самцов различно. Чем меньше рецепторов вазопрессина в этой системе, тем слабее тенденция к формированию парных уз. То есть чем вы менее чувствительны к вазопрессину, тем менее склонны к сохранению и даже созданию долгосрочных отношений. Эти данные получены в результате изучения степных полевок, но есть немало доказательств, что подобный вывод справедлив и в отношении людей<a l:href="#c_249" type="note">{249}</a>. Значит, некоторые мужчины от природы не склонны к длительным отношениям. Может быть, избитое клише о «страхе перед обязательствами» имеет под собой генетическую основу?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Любовь в глазах смотрящего</p>
    </title>
    <p>То, что страсть и любовь связаны, – не новость. Многие описывают влюбленность как последовательность страсти-влечения-привязанности (термины могут использоваться разные)<a l:href="#c_250" type="note">{250}</a>. Сначала нас <emphasis>возбуждает</emphasis> человек, которого мы находим сексуально привлекательным. Затем формируется <emphasis>влечение</emphasis>. Это уже не общая реакция возбуждения, возникающая при виде любого сексуально привлекательного индивида. Теперь мы хотим быть с конкретным человеком, забывая обо всех остальных потенциальных партнерах. Мы постоянно думаем о нем, наш разум не может отвлечься ни на минуту. И наконец, когда складываются стабильные отношения, возникает <emphasis>привязанность</emphasis>. Первоначальная головокружительная интенсивность чувств ослабевает, ее сменяет чувство комфорта, удовлетворенности, безопасности и понимания своего долгосрочного партнера. Такое счастье более сродни удовлетворению и расслабленности.</p>
    <p>Трудно сказать, что именно происходит, когда мы из обычного состояния переходим в состояние любви. Невозможно засунуть человека в томограф и сказать: «Так, а теперь влюбитесь… немедленно!» У моногамных животных (и у некоторых людей) это всего лишь сочетание ситуации, доступности и базового физического влечения. Вполне привлекательный потенциальный партнер доступен и благосклонно воспринимает ваши знаки внимания, у вас нет очевидных альтернатив, ничто не указывает, что они появятся в ближайшем будущем, поэтому вполне логично сформировать длительные отношения с этой особью<a l:href="#n40" type="note">[40]</a>. Большинство животных вступает в долгосрочные отношения <emphasis>после</emphasis> спаривания, поэтому идея «никакого секса до свадьбы» – чисто человеческое изобретение.</p>
    <p>Это интересно и важно для нас, поскольку доказывает, что человек и его изощренный мозг все усложняет и запутывает. Мы способны возбудиться благодаря абстрактной фантазии, которая живет только в нашем воображении, или словам на странице. Да и влюбиться мы можем в человека, которого <emphasis>никогда не встречали.</emphasis> Сегодня огромное количество серьезных романтических отношений завязывается в интернете. При этом люди порой живут в разных городах, странах и даже на разных континентах. И это снова говорит о поразительной силе человеческого мозга – или, если посмотреть с другой стороны, его слабости. Для влюбленности нам вовсе не <emphasis>нужно</emphasis>, чтобы потенциальный партнер обладал определенными физическими особенностями.</p>
    <p>Мы уже убедились, как легко и быстро наш мозг «соединяется» с другим человеком, – мы от природы чрезвычайно общительны. И похоже, это же качество влияет на его склонность порождать романтические ассоциации. Мощная кора головного мозга, чувствительная к межличностному общению, позволяет многое понять о человеке даже из простой электронной переписки. Мы получаем возможность оценить его чувство юмора, отношение к жизни, пристрастия, амбиции и т. п. У нас формируется довольно подробное мысленное представление об этом человеке. И если этот образ нам нравится, то почему бы не влюбиться на основании всего лишь письменного общения?</p>
    <p>Но я назвал это одновременно и слабостью. Так оно и есть. Наш мозг «создает» представление о человеке на основании ограниченной информации, а это означает, что ему приходится строить множество предположений и обобщений. Если бы мозг был на 100 процентов логичным, то все было бы в порядке, но такое встречается крайне редко. Человеческий мозг в этом отношении большой оптимист. Если мы чего-то хотим и нам что-то нравится, мозг готов сделать нас счастливыми, поэтому мы все начинаем истолковывать и анализировать в сугубо позитивном свете<a l:href="#c_251" type="note">{251}</a>. В результате образ, созданный на основе ограниченной информации, оказывается более радужным, если общение было приятным и сулило потенциальную награду. Мозг <emphasis>хочет</emphasis> любить другого человека, и мы решаем, что тот достоин нашей симпатии, а это, в свою очередь, окрашивает наше восприятие. Мы исходим из предположения, что человек абсолютно честно рассказывает о себе, хотя такое случается крайне редко.</p>
    <p>Мы попадаемся на «кэтфишинг»<a l:href="#c_252" type="note">{252}</a> – люди создают фальшивые аккаунты в интернете, чтобы обманом заставить других влюбляться в них. Почему они так поступают, это тема для другого разговора. Но то, что подобное возможно, показывает, насколько легко человеческому мозгу влюбиться. Любовь делает нас счастливыми, а счастье становится барьером на пути логического или рационального мышления – даже у самых блестящих умов. Почему?</p>
    <p>Когда мы влюбляемся по-настоящему, в центральных дофаминовых путях происходит сильный всплеск<a l:href="#c_253" type="note">{253}</a>. Насколько нам известно, этот нейротрансмиттер неразрывно связан с ощущением награды и наслаждения. А что может быть приятнее, чем обретение любви всей своей жизни? Но мозг гораздо сложнее, и дофамин играет много разных ролей. Он необходим для процессов эмоциональной мотивации, которые направляют наши действия. Он управляет <emphasis>предвосхищением</emphasis> награды, что заставляет нас постоянно желать и достигать целей, которые ее сулят. Это поддерживает нас в приподнятом, сосредоточенном состоянии<a l:href="#c_254" type="note">{254}</a>. Влюбленный человек способен на многое, лишь бы находиться рядом и просто видеть объект своей любви. И теперь мы понимаем почему.</p>
    <p>Помимо дофамина, влюбленность вызывает выброс норадреналина в мозге и теле<a l:href="#c_255" type="note">{255}</a>. Этот гормон усиливает внимание, краткосрочную память и целенаправленное поведение. Норадреналин, как ясно из названия<a l:href="#n41" type="note">[41]</a>, влияет на выработку и действие адреналина, гормона-нейротрансмиттера, запускающего реакцию «дерись или беги». Неудивительно, что влюбленные часто кажутся нервными и странными. Норадреналин может вызывать бессонницу. Он отчасти связан с функцией сердца<a l:href="#n42" type="note">[42]</a>, что объясняет, почему у влюбленных оно начинает выкидывать фортели.</p>
    <p>В результате всего этого у влюбленных <emphasis>снижаются</emphasis> уровни серотонина (нейротрансмиттера, необходимого для чувства спокойствия, расслабленности и эмоционального благополучия). А это грозит весьма серьезными последствиями. Недостаток серотонина оказывает большое влияние на настроение<a l:href="#c_256" type="note">{256}</a>, поэтому современные антидепрессанты повышают уровень серотонина в центральной нервной системе. Мы теряем сон, боремся с пугающими навязчивыми мыслями<a l:href="#c_257" type="note">{257}</a>, у нас меняются мотивация и стимулы. То, что раньше дарило удовольствие, теперь кажется пустым и глупым. Мы начинаем сторониться друзей, забываем о любимых хобби, и это всех раздражает. Подобное поведение встречается также у тех, кто страдает обсессивно-компульсивным расстройством<a l:href="#c_258" type="note">{258}</a>.</p>
    <p>Если вы когда-нибудь влюблялись по-настоящему или видели влюбленных, то все это вам хорошо знакомо. «Безумства от любви» говорят о нестабильности, утрате контроля и рационального поведения. Неудивительно, что влюбленность на этом интенсивном этапе может быть мучительной и разрушительной.</p>
    <p>Но дело не только в химии. Существует особая сеть мозга, связывающая участки эмоций и мотивации – скорлупу, островок и переднюю поясную кору<a l:href="#c_259" type="note">{259}</a>, – которые особо активны на этапе влечения. Интересно, что некоторые исследования отмечают <emphasis>снижение</emphasis> активности в миндалине и задней поясной коре<a l:href="#c_260" type="note">{260}</a>, то есть в тех зонах, которые отвечают за обнаружение и обработку негативных стимулов и эмоций. Эти и другие области, контролирующие критическое мышление и обнаружение угроз, у влюбленных блокируются. Вот почему влюбленные пары вечно <emphasis>веселы</emphasis> и их ничего не беспокоит: те части мозга, которые отвечают за выявление и обработку всего неприятного, у них блокированы, поэтому они избавлены от стрессов и тревог. Влюбленный человек просто не в состоянии думать о повседневности, поэтому влюбленность, <emphasis>конечно же</emphasis>, делает нас счастливыми. Мозг переполнен веществами, вызывающими чувства наслаждения и награды, а склонность к стрессу и беспокойству ослабевает.</p>
    <p>Впрочем, циники могут не отчаиваться: у всего есть обратная сторона. Способность логически оценивать любимого человека тоже заметно снижается. Мозг уже сформировал оптимистический образ того, что нам нравится. А если блокирована еще и способность замечать недостатки, то любовь делает нас совершенно слепыми. Вы никогда не удивлялись, как люди ухитряются жить с, мягко говоря, ужасными партнерами? Это безумно раздражает сохраняющих объективность друзей, поскольку противоречит любой логике и здравому смыслу. Больно видеть, как близкому человеку причиняют боль или эксплуатируют его, а он отказывается положить этому конец. Влюбленность – очень тяжелое состояние для мозга. Любовь делает нас счастливыми, поэтому мозг изо всех сил старается сохранить это чувство, даже если с логической точки зрения все очень плохо. Любовь слепа – в старой поговорке скрыта мудрость веков.</p>
    <p>Конечно, если мы остаемся с тем, в кого влюбились, этот неспокойный начальный период со временем заканчивается, и мы переходим в стадию «привязанности», надеясь, что она будет длиться вечно. Мозг приспосабливается к постоянному изменению гормонального фона, вызванному влюбленностью, и обретает определенную стабильность. Уровень гормонов стресса, в частности кортизола, снижается, а уровень успокаивающего серотонина повышается.</p>
    <p>Мозг поддерживает эту стабильность, формируя «мысленную модель» устройства мира<a l:href="#c_261" type="note">{261}</a>, на основании которой мы можем строить свои решения и ожидания при любом сценарии. Такая модель формируется на основе жизненного опыта, воспоминаний, отношений, убеждений, приоритетов и т. п. Очень скоро любимый человек становится частью этой модели. Он занимает важное место в счастливых воспоминаниях и жизненных событиях. Мысленная модель меняется, в ней теперь учитывается постоянное присутствие партнера. Мысль о том, что он всегда будет с нами, становится неотъемлемой частью наших планов, ожиданий и предсказаний. Наше счастье начинает зависеть от его постоянного присутствия. В силу особенностей мозга, если отношения длятся достаточно долго, наше желание поддерживать и продолжать их становится самореализующимся.</p>
    <p>Как всегда, у мозга есть кое-что способствующее этому процессу. Исследования показывают: у пар, которые прожили вместе не один десяток лет и считают себя счастливыми в любви, дофаминовые центры вознаграждения активны в той же степени, что и у только что влюбившихся<a l:href="#c_262" type="note">{262}</a>. Это говорит о том, что мозг способен очень долго сохранять все позитивные и приятные ассоциации. Отчасти это связано с вазопрессином и окситоцином, которые важны как для <emphasis>поддержания</emphasis>, так и для формирования любовных отношений, о чем мы уже говорили.</p>
    <p>Теперь легко понять, как секс и любовь воздействуют на мозг, как они взаимосвязаны и как делают нас счастливыми. Системы мозга, определяющие сексуальное поведение, заставляют нас легко возбуждаться и искать сексуальных партнеров, потому что секс – это очень приятное занятие, делающее нас счастливыми. Но если мы находим особо привлекательного партнера и наша связь достаточно крепка, мы полностью привязываемся к нему. Тогда мозг переходит в режим любви, а мы – в продолжительное состояние счастья. Первоначально это очень интенсивное состояние, подпитываемое тревогой и иррациональностью. Затем оно становится более спокойным и удовлетворенным. Чаще всего оно сохраняется на всю оставшуюся жизнь, потому что любовные отношения становятся неотъемлемой частью восприятия мира. Теперь мы с вами получили разумное объяснение того, как секс и любовь делают нас счастливыми.</p>
    <p>Жаль только, что объяснение это совершенно неверно.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Совет по личным отношениям</p>
    </title>
    <p>Ну хорошо, может, не совершенно. Все, что я сейчас говорил о том, как человеческий мозг воспринимает близость и романтику, технически было правильным – по крайней мере, насколько известно современной науке. Вот только это аккуратное и приличное объяснение воздействия любви и секса на мозг удручающе неадекватно, потому что не объясняет трудностей и осложнений секса и любви. Почему люди с нетрадиционными сексуальными желаниями подвергаются осуждению? Почему любовные отношения рушатся, причиняя участникам серьезные психологические травмы? Тут я окончательно понял, что запутался, и решил позвонить редактору колонки советов. А что еще мне оставалось делать?</p>
    <p>Я выбрал доктора Петру Бойнтон. Она дает советы по личным отношениям читателям разных изданий, в том числе Daily Telegraph. В газете Guardian ее однажды назвали «первым в Британии научным редактором колонки советов». Доктор Бойнтон – опытный социальный психолог. Она специализируется на вопросах сексуальности и отношений. К счастью для меня, она согласилась поделиться своим профессиональным взглядом на то, как мы, люди, воспринимаем секс и любовь в реальном мире.</p>
    <p>Я сразу же спросил ее, почему влюбленные не всегда «живут долго и счастливо», хотя все мы считаем, что именно так и должно быть. Доктор Бойнтон дружеским, но несколько снисходительным тоном человека, который знает очень много, но которому приходится проводить массу времени с людьми, категорически отказывающимися признать, насколько мало они знают, сразу же указала мне, что ответ кроется в самом вопросе. Нас <emphasis>заставили верить</emphasis> в то, что такое должно случиться. Это конструкция не биологическая, а культурная – кроме того, свойственна она далеко <emphasis>не всем</emphasis> культурам.</p>
    <p>– В некоторых культурах существует более формализованный, договорной брак, где партнеры сначала вступают в союз и лишь потом узнают друг друга. Со временем они становятся добрыми друзьями и могут даже влюбиться друг в друга – или нет. У них может возникнуть истинная привязанность, но главным приоритетом становится рождение и воспитание детей. В таких культурах представление о долгой совместной жизни совершенно иное, чем у нас. Речь идет о сохранении счастья, общении, благополучии, помощи со стороны родственников и т. п.</p>
    <p>В западном мире мы воспитаны на сказках, ситкомах, сериалах. Мы просто не представляем, как можно вступить в брак, не влюбившись и даже <emphasis>не познакомившись друг с другом</emphasis>! Это немыслимо! Однако статистика показывает, что более половины зарегистрированных браков были договорными в той или иной степени<a l:href="#c_263" type="note">{263}</a> (впрочем, это объясняется тем, что подобная система распространена в Индии и, до недавнего времени, в Китае, а на эти две страны приходится треть населения Земли).</p>
    <p>Тем не менее, если договорные браки – норма для значительной части населения Земли, значит, западный идеал случайной встречи, влюбленности и свадьбы не является «биологическим фактом» человеческого рода. Мы на Западе привыкли отстаивать права личности, свободу слова, демократию и все такое. Мы содрогаемся при мысли о договорном браке. Мы никогда бы не позволили другим людям диктовать, как нам строить свою личную жизнь.</p>
    <p>Однако, указала мне доктор Бойнтон, мы поступаем именно так. Постоянно. Большинство из нас разделяет идею «эскалатора отношений»<a l:href="#c_264" type="note">{264}</a>: мы представляем, как они должны развиваться, какие нужно пройти этапы и по какому графику. Вы никогда не спрашивали: «Заведут ли нас куда-нибудь эти отношения?»? Довольно распространенный вопрос, но он выдает подсознательное признание того, что отношения должны вести к определенной цели, а не существовать сами по себе – хотя все неврологические процессы указывают именно на последнее. В мозге нет сети «за два года мы должны съехаться и жить вместе». Но мы уже поняли, что способны строить долгосрочные планы и ставить амбициозные цели в профессиональной сфере. Мы знаем, как все это влияет на нашу мотивацию, поведение и счастье. Что же мешает нам позволить тем же процессам влиять на романтические отношения? Ответ: ничего!</p>
    <p>В этом есть определенная логика, и это вполне приемлемо для многих людей. Однако у такого подхода немало недостатков, потому что он означает, что, когда два человека сходятся, у обоих есть точное представление о том, к чему <emphasis>должны</emphasis> привести эти отношения и какую форму они <emphasis>должны</emphasis> принять. Но представления эти могут не совпадать. Даже влюбляясь, мы сохраняем все надежды, мечты, планы и амбиции, которые существовали у нас до встречи со своим единственным. К сожалению, мы всегда рискуем влюбиться в человека, который активно или пассивно станет препятствием на нашем пути. И тогда мозгу придется принимать решение: что делает нас счастливее – личные отношения или другие планы и мечты? На стадии влюбленности чаша весов склоняется в сторону отношений, но со временем решение перестает быть столь однозначным.</p>
    <p>Возможно, вы хотите стать успешным адвокатом, писателем или кем-то еще. Ваши мечты могут быть более межличностными и романтичными: к тридцати пяти годам иметь семью и красивый дом за городом. А потом вы влюбляетесь в кого-то, но выясняется, что с этим человеком осуществить свои мечты гораздо труднее. У него есть собственные карьерные планы, которые несовместимы с вашими. Вы хотите стать шеф-поваром мясного ресторана, а он – убежденный веган, который не ест ничего, на что курица даже просто взглянула. А может быть, он не хочет детей или разведен и не намерен снова вступать в брак.</p>
    <p>Все это почти неизбежно ведет к определенному когнитивному диссонансу: «Я хочу выйти замуж/стать успешным адвокатом и т. п., но в то же время я хочу быть с тем, кого люблю, но кто мешает мне достичь моих целей». В некоторых случаях мозг решает, что все остальное не так уж важно, а главное в нашей жизни – тот самый человек. В других – мы думаем, что цели и мечты сделают нас счастливее, начинаем сомневаться: «Может быть, я вовсе не люблю этого человека» – и рвем отношения.</p>
    <p>Любовь далеко не всегда ведет к счастливой развязке «и жили они долго и счастливо». Это объясняется тем, что жизнь не останавливается, когда мы находим человека, с которым хотим ее провести. Мозг заставляет нас влюбляться, но механизм этот не всепоглощающий. Жизнь течет и меняется. Рассчитывать на status quo невозможно. Некоторые отношения оказываются длительными. Порой жизненные трудности их только укрепляют. Другие же не выдерживают давления внешнего мира.</p>
    <p>Может быть, метод создания и поддержания любви в мозге был более разумным, когда мы оставались более примитивными существами, проводившими свою короткую жизнь в маленьких замкнутых сообществах. Но так было очень давно. Мощный мозг современного человека дарит нам богатую, долгую, сложную внутреннюю жизнь в столь же сложном обществе. В такой ситуации долго сохранять романтические отношения становится гораздо труднее, каким бы счастливым ни делал вас партнер. В холодном свете дня говорить, что любовь приносит счастье навечно, – все равно что сказать, что прекрасный ужин навсегда избавит вас от чувства голода. Сколь бы прекрасным ни было блюдо, вы все равно проголодаетесь. Так устроен мир. Ни мозг, ни мир не статичны, они постоянно меняются. То, что делало вас счастливым сегодня, может не сделать счастливым завтра. Отношения, даже самые прочные, требуют времени и усилий – только так они могут сохраниться. К счастью, это время и усилия сами по себе бывают наградой, поскольку потрачены они с любимым человеком. И это сделает вас счастливым.</p>
    <p>Чтобы завершить полный круг, скажу, что современные отношения укрепляются «в спальне». Здоровая и активная сексуальная жизнь служит краеугольным камнем долгих отношений в современном мире. Но, как указала доктор Бойнтон, это тоже порождение нашей цивилизации.</p>
    <p>– Мысль о том, что вы встретите человека, с которым у вас будет восхитительная, эротическая, активная жизнь до самой смерти, – вещь относительно новая. Интересно, что такое представление постепенно идет на убыль. Если посмотреть на прошедшие тысячелетия, то людям приходилось бороться с тяжелыми обстоятельствами и экономическими проблемами. Они жили с родителями, много работали, не имели возможности отдыхать и общаться. Но (вероятно, в результате всего этого) они считали, что секс – это единственно важная вещь в их жизни. Сексом они занимались значительно <emphasis>меньше</emphasis>, чем прежние поколения<a l:href="#c_265" type="note">{265}</a>.</p>
    <p>Отношение общества к сексу и его значимости в отношениях гораздо более гибкое, чем многие считают. В 60–70-е годы произошла «сексуальная революция», появились противозачаточные таблетки, началось движение женщин за гражданские права, была признана гомосексуальность (до 70-х годов она считалась в США психическим расстройством) и т. п. В какой степени это было ответом на суровое отношение к сексуальным нормам, существовавшим ранее, историки и социологи еще не определили. Но эти события проложили путь к обществу, в котором восприятие секса резко изменилось. Какое же влияние все это оказало на наше счастье?</p>
    <p>Сегодня мы говорим не только об «эскалаторе отношений», но и об «эскалаторе секса»: наше отношение к сексу точно так же диктуется ожиданиями и социальными влияниями. Что «считается» сексом? Когда люди говорят, что готовы пойти «до конца», что они имеют в виду? Почему некоторые формы сексуального взаимодействия важнее других? Надо сказать, что современные средства массовой информации представляют полную и постоянно активную сексуальную жизнь как то, к чему следует стремиться<a l:href="#n43" type="note">[43]</a>, как нечто «здоровое». Доктор Бойнтон не считает это разумным.</p>
    <p>– Откуда взялось представление о том, что секс – это нечто здоровое? Такого никогда не было, – говорит она.</p>
    <p>Речь не о том, что секс – это нечто «нездоровое». Это просто факт жизни. Его можно сравнить с едой: нам нужно есть, это важно для здоровья, однако постоянное набивание желудка пирожными очень приятно, но совсем не «здорово». Может быть, с сексом происходит то же самое? Главное здесь – умеренность.</p>
    <p>Надо признать, что в этом отношении все люди разные. Лучший способ быть счастливым, как постоянно подчеркивает доктор Бойнтон, – это остановиться и подумать о том, что хорошо для <emphasis>вас</emphasis>, чего <emphasis>вы</emphasis> хотите, что доставляет <emphasis>вам</emphasis> удовольствие. Забудьте о том, чего требует от вас общество, что оно <emphasis>заставляет</emphasis> вас хотеть и любить. Но доктор Бойнтон также постоянно сомневается в том, что секс – это <emphasis>жизненно важная</emphasis> часть отношений. Да, секс – это действительно <emphasis>самое</emphasis> интимное и приятное занятие для партнеров, но не <emphasis>единственное</emphasis>. Если пара переживает трудный период, есть много способов вернуть все на круги своя. Вы можете заняться общим хобби (например, бальными танцами), отправиться на прогулку, выполнить работу по дому, которую давно откладывали или, как красноречиво советует доктор Бойнтон: «Почему бы просто не проявить доброту друг к другу?»</p>
    <p>На нейрохимическом уровне любое позитивное социальное взаимодействие вызывает выброс окситоцина. Если это укрепляет существующие узы, на что я указывал ранее, то может укрепить и отношения. Возможно, это не так приятно, как секс, но требует значительно меньше усилий. Когда у партнеров возникают проблемы, то сразу хочется предположить, что все дело в неблагополучной сексуальной жизни. Порой это действительно так, но необязательно. Часто говорят о «проблемах в спальне», но не забывайте, что в доме есть и другие комнаты.</p>
    <p>В завершение разговора доктор Бойнтон заговорила о моих исследованиях:</p>
    <p>– Вы знаете, почему сегодня все буквально одержимы гормонами и неврологией [в связи с сексом]? Потому что, когда вы рассуждаете о гормонах мозга, вам не нужно прямо говорить о том, чтобы засунуть что-то в собственную вагину. А также обо всем другом, что связано с сексом, но о чем считается неприличным упоминать вслух.</p>
    <p>Задумавшись, я понял, что тоже угодил в эту ловушку. Все у меня получилось мило, стерильно, по-семейному – и никаких грязных аспектов секса. Признаюсь, я хотел, чтобы эта книга была доступна читателям всех возрастов, чтобы ее не прятали на самой верхней полке в дальнем зале книжного магазина. Но при всем том могу ли я утверждать, что узнал все о сексе и любви, если ограничился исключительно объективной, академической перспективой?</p>
    <p>И я решил, что не могу. Настало время поговорить с Девушкой Из Сети.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Баланс любви и секса</p>
    </title>
    <p>В темном углу бара в центре Лондона я встретился с известной секс-блогершей и писательницей. Признаюсь, мысль о том, что нас увидят вместе, заставляла меня чувствовать себя неловко. Я – хороший семьянин, муж и отец, автор научно-популярных книг, я часто выступаю в школах. И вдруг меня видят рядом с Девушкой Из Сети (для краткости, ДИС), чьи многочисленные и разнообразные сексуальные похождения давно стали предметом живого обсуждения в обществе<a l:href="#c_266" type="note">{266}</a>. Что будет с моим имиджем?</p>
    <p>А потом я понял, что все будет в порядке, потому что ДИС свято хранит анонимность в силу характера своей работы. Общество всегда с подозрением относится к тем, кто так откровенно сексуален. Поэтому вряд ли кто-нибудь смог бы ее узнать.</p>
    <p>По той же причине я не могу много рассказать вам о ДИС. Скажу лишь, что она – женщина, очень высокая, у нее есть лицо и стандартный набор конечностей. Помимо блога, она написала целую книгу о том, как вести полную, активную и разнообразную сексуальную жизнь в длительных отношениях с одним партнером<a l:href="#c_267" type="note">{267}</a>. Доктор Бойнтон говорила, что опасно полагать секс самой важной частью романтических отношений, особенно если ваша собственная сексуальность не слишком высока. У ДИС такой проблемы нет, но секс очень важен для нее – и не только для отношений. Секс играет важную роль в каждом аспекте ее жизни, учитывая, что именно с его помощью она зарабатывает на жизнь<a l:href="#n44" type="note">[44]</a>. Я спросил ее, как она относится к мнению о том, что люди преувеличивают значение секса.</p>
    <p>Удивительно, но энтузиастка секса тут же согласилась с этим утверждением.</p>
    <p>– Я никогда не думаю, что в личных отношениях нам нужно больше заниматься сексом только потому, что кто-то сказал мне, как часто это должно происходить. Я думаю иначе: «Достаточно ли мне этого секса для счастья? Именно мне!» Мне и сейчас, а не мне, какой я была в двадцать лет или в какое-то другое время.</p>
    <p>Это очень важная мысль. В подростковом возрасте все мысли сосредоточены на сексе, потому что мы входим в период сексуальной зрелости и наше тело наполнено половыми гормонами, которые постоянно приводят мозг в состояние возбуждения и желания. Взрослея, мы немного успокаиваемся – часто из-за того, что тело и мозг стареют, а секс требует немало сил. Впрочем, у большинства людей тяга к нему никогда не проходит. Мужчины испытывают такую тягу постоянно, тогда как у женщин она то усиливается, то ослабевает в соответствии с фертильным циклом<a l:href="#c_268" type="note">{268}</a>. Из-за этого у партнеров возникают некоторые разногласия в этой области.</p>
    <p>Но, несмотря на свой энтузиазм, ДИС четко представляет себе разницу между «как можно больше секса» и «достаточно секса». Первый вариант ведет к подавленности и напряженности в отношениях, потому что, если вы не занимаетесь сексом каждый день с утра до вечера, то это уже не «как можно больше». В сексе, как и в пьянстве, очень важно и полезно знать свою норму.</p>
    <p>Кроме того, не следует забывать о правильном сочетании качества и количества. То, что людей возбуждает и доставляет им наслаждение, может сильно различаться. Тут мы заговорили о склонности ДИС к более «агрессивному» сексу – порке и стилю садо-мазо. Меня подобное никогда не привлекало, поэтому я не смог удержаться, чтобы не спросить, как столь болезненные ощущения могут казаться приятными.</p>
    <p>– Думаю, главную роль здесь играет предвосхищение. Я составила весь сценарий в голове, я все проработала, и когда наступает боль, я погружаюсь в настоящий катарсис. Это непередаваемое чувство!</p>
    <p>Возможно, это действительно так. Изучив вопрос, я обнаружил, что зоны мозга, участвующие в восприятии боли, например периакведуктальное серое вещество, проявляют повышенную активность во время секса, особенно у женщин<a l:href="#c_269" type="note">{269}</a>. И в этом есть определенная логика, потому что секс легко становится болезненным (доктора Бойнтон постоянно об этом спрашивают). Совершенно естественно, что мозг создал способ справляться с этим и модифицировать ощущение боли во время секса, чтобы она воспринималась как нечто приятное. Вот почему многие сексуальные приемы включают в себя боль.</p>
    <p>Если вы похожи на меня и подобные вещи вас совсем не интересуют, то вам будет трудно понять, каково это. Но если вы когда-нибудь с удовольствием ели острую пищу, то находились на той же территории: капсицин, который делает перец чили таким острым, возбуждает рецепторы боли<a l:href="#c_270" type="note">{270}</a>. Люди (в том числе и я) почему-то продолжают приправлять свою еду острейшим соусом.</p>
    <p>Тем не менее, хотя моя терпимость к пищевым специям довольно высока, я вынужден был признать, что этот разговор доставляет мне неудобство. Пикантное содержание меня не возбудило, но я ощущал неловкость оттого, что так открыто обсуждаю чужую сексуальную жизнь в публичном месте. Я признался в этом ДИС, и это привело нас к еще одному интересному моменту. Она сказала, что именно ожидания общества заставляют людей избегать разговоров о сексе, поэтому люди так несчастливы.</p>
    <p>– Если вы прекрасно провели отпуск, то будете всем рассказывать об этом и показывать фотографии. Но если у вас была потрясающая оргия, вы… Ну, вряд ли вы поступите так же.</p>
    <p>Сравнение удивительное, но очень точное. Действительно, подобный подход не может не оказывать влияния на наше счастье, учитывая работу мозга и то, что счастье в значительной степени зависит от того, нравимся ли мы окружающим. Сексуальные стимулы и связанные с ними факторы – значительная часть нашей идентичности<a l:href="#c_271" type="note">{271}</a>. Это совсем не удивительно, если учесть, насколько сильно наш мозг занят ими. Но по сложным и зачастую древним причинам секс редко становится темой откровенного разговора. Разговоры о сексе тревожат людей. Вспомните хотя бы, насколько враждебно воспринимается идея сексуального просвещения в школах<a l:href="#c_272" type="note">{272}</a>. А когда/если это обсуждается, то разговор держится в очень узких рамках – обычно речь идет о гетеросексуальных отношениях в традиционных моногамных союзах.</p>
    <p>А если это вас совсем не интересует? Возможно, вы не гетеросексуальны. Сексуальная ориентация определяется множеством факторов, многие из которых нам до сих пор до конца непонятны, но и однополые партнеры подвержены воздействию общественного идеала семейной жизни и секса – даже если это происходит подсознательно.</p>
    <p>А если ваши предпочтения и сексуальные вкусы еще более необычны и разнообразны? Секс оказывает очень сильное воздействие на мозг, и мы быстро усваиваем связанные с ним ассоциации. А поскольку опыт разных людей различен, то и сексуальные предпочтения тоже серьезно различаются. Предположим, ваш первый интимный опыт был на заднем сиденье автомобиля (такая ситуация часто встречается в фильмах). Мозжечковая миндалина и гиппокамп буквально вспыхнули. Такое событие (особенно если это действительно был первый раз) накрепко отпечаталось в памяти. Неудивительно, что у вас может сформироваться пристрастие к сексу в машине. Подобный вывод может показаться натянутым, но таковы все наши предположения о связи мозга и секса. Есть свидетельства того, что на сексуальные предпочтения оказывает сильное влияние полученное в детстве воспитание<a l:href="#c_273" type="note">{273}</a>. В ходе одного исследования гетеросексуальным мужчинам показывали эротические картинки, пока они держали в руках женскую туфлю<a l:href="#c_274" type="note">{274}</a>. Со временем вид туфель и другой обуви стал вызывать у участников опыта сексуальное возбуждение. Так психологи превратили группу ничего не подозревавших мужчин в фетишистов! Чего не сделаешь ради науки!</p>
    <p>Очень просто отвергнуть те сексуальные интересы, которые не вписываются в привычное определение «нормальности». И что же тогда делать? Говорить об этом нельзя. Сексуального просвещения не существует. Если у вас нетрадиционные сексуальные потребности, вы можете столкнуться с социальным неприятием, стигматизацией, даже насилием. Иногда, конечно, это оправдано: наклонности некоторых людей таковы, что, если дать им волю, они могут причинить серьезный вред невинным людям. Какова бы ни была природа подобных желаний, общество не может закрывать на них глаза.</p>
    <p>Существуют сексуальные предпочтения, совершенно безвредные для взрослых людей, вступающих в подобные отношения по согласию. Но общая культура все равно их осуждает, полагая слишком «необычными». Поэтому человек активно подавляет или игнорирует свои потребности (а мы уже говорили, что секс и возбуждение сильно влияют на мотивацию), удовлетворяя их втайне, а в остальном стараясь казаться совершенно «нормальным» по меркам общества (такая жизнь – источник серьезного стресса). А кто-то осуществляет «каминг аут» и признается во всем, рискуя столкнуться с социальным неприятием и враждебностью (опасность здесь не только в физическом насилии, но и в моральной травме, поскольку мозг очень чувствителен к неприятию).</p>
    <p>Неудивительно, что люди с «альтернативными» сексуальными предпочтениями весьма подвержены психическим заболеваниям. Наше общество наполняет их жизнь стрессами, а это не проходит бесследно<a l:href="#c_275" type="note">{275}</a>.</p>
    <p>Логично предположить, что, если бы мы стали частью общества, абсолютно открытого для всех типов сексуальности и поведения, то были бы гораздо счастливее. ДИС убедилась в этом на личном опыте.</p>
    <p>– Существует множество сообществ и групп, связанных с сексом. Есть группы любителей определенного фетиша или сексуальных писателей вроде меня. Возможно, мои слова покажутся вам чрезмерным обобщением, но я считаю людей в этих группах абсолютно замечательными. Мне кажется, это связано с тем, что необходимость объяснять свои сексуальные предпочтения делает их более терпимыми. Да и общаются они просто прекрасно.</p>
    <p>В этих словах есть логика. Когда вы избавлены от постоянного страха перед социальным неприятием и чувствуете себя <emphasis>нормальным</emphasis>, то вы явно более счастливы и довольны жизнью. А это делает вас более терпимым и облегчает общение. Хотя с теми, кто не принадлежит к подобному сообществу, проблемы все же могут возникнуть.</p>
    <p>– Мой друг из такой сексуальной группы как-то подцепил девушку, которая тоже отличалась необычными вкусами, но не являлась членом сообщества. Они оказались в постели, и тут она без предупреждения…</p>
    <p>Далее последовало описание сексуального акта, настолько подробное и красочное, что я не могу вам даже намекнуть на него. Скажу лишь, что даже лак, которым был покрыт наш столик, начал пузыриться – так было жарко. Но ДИС говорила всего лишь о важности коммуникации и открытости во время секса. Если полагаться только на предположения и гадать на кофейной гуще, то ошибки со временем становятся неизбежными.</p>
    <p>Все это относится и к любви, и к личным отношениям. Несмотря на все свои сексуальные интересы, ДИС давно и счастливо живет в моногамном союзе. Но хотя секс для нее остается важнейшим аспектом отношений и они с партнером занимаются им чаще большинства людей, это не делает их жизнь беззаботной и простой. Читая ее книги, люди понимают, что главные проблемы у нее и ее партнера связаны с другими аспектами жизни. Деньги, дети – обычные семейные тревоги. Даже если «в спальне» все хорошо, это еще не означает, что о других сторонах жизни можно не беспокоиться.</p>
    <p>У ДИС много друзей – полиаморы, свингеры, люди, состоящие в открытых отношениях. К ним ко всем общество относится с подозрением. ДИС хотелось бы, чтобы в мире появилось больше приемлемых моделей. Ведь тогда мы сможем смотреть на тех, кто не вписывается в стандарт «моногамной гетеросексуальной пары, состоящей в браке», более спокойно и доброжелательно.</p>
    <p>Так она снова вернулась к проблеме «эскалатора отношений», несмотря на то, что ни разу не использовала этот термин.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Что же любовь может сделать с этим?</p>
    </title>
    <p>Судя по нейробиологический литературе, секс и любовь оказывают сильное влияние на мозг. Мы стремимся к ним при каждой возможности, и в результате мозг большую часть времени занят этими поисками. А когда они завершаются успешно, нас ждет мгновенная награда. Любовь и секс заходят так далеко, что даже меняют наш мыслительный процесс и восприятие, чтобы повысить шансы на счастье, хотя бы временное. Не будет натяжкой сказать, что любовные отношения, которые удовлетворяют все ваши основные сексуальные потребности, почти наверняка делают человека очень счастливым, поскольку несут мгновенную и существенную награду.</p>
    <p>Но такой сценарий идеален. Он хорош в теории, но редко встречается на практике. Почему? Потому что люди и их мозг стали <emphasis>слишком</emphasis> успешными, а у этого успеха есть оборотная сторона. Мозг достаточно силен, чтобы заставить нас ощутить настоящее возбуждение от одной лишь фантазии. Мы можем влюбиться в человека, представив себе его по нескольким фотографиям и обрывкам диалогов. Но фантазии редко осуществляются именно так, как мы себе представляли (вспомните историю ДИС о сексе втроем). Проблема столь стремительной влюбленности в том, что у нас нет никаких гарантий взаимности. Как показывает миллион подростковых трагедий, мы можем безумно влюбиться в человека, который и не подозревает о нашем существовании. Такой опыт часто бывает неловким, мучительным, даже болезненным. Безответную любовь явно нельзя считать источником счастья.</p>
    <p>Наш мощный интеллект создает очень детальное представление о том, какими должны быть любовь, секс и отношения. Оно, это представление, формирует наше поведение, мотивацию и ожидания. Многое из этого поддерживается и подкрепляется (часто совершенно нелогично) отношением и взглядами общества. Поскольку мы – сугубо социальный вид, то впитываем эти взгляды и сочетаем их с собственными идеями и идеалами. К сожалению, живем мы в реальном мире, и этому реальному миру часто нет дела до наших мечтаний и желаний. Вы можете потратить кучу времени и сил на преследование своих романтических или сексуальных интересов и остаться у разбитого корыта. А мы уже знаем, как ненавистно мозгу такое состояние.</p>
    <p>Даже если вы находите любовь, это не означает, что жизнь останавливается, а механизмы мозга, которые привели вас к этому, отключаются. Система притяжения и возбуждения продолжает действовать, и ее может «стимулировать» любой человек, а не только ваш партнер. Вы способны влюбиться в кого-то другого. Печально, но факт. Романтические отношения не статичны, поскольку не статична сама жизнь. В ней многое происходит, и случаются разные ситуации.</p>
    <p>Сравнение может показаться вам странным, но попробуйте сравнить влюбленность с владением машиной. Вы безумно хотели иметь машину, часто представляли себе желанную модель. Наконец вы ее купили. Может быть, это не совсем то, чего вы ожидали. Может быть, вам досталось даже кое-что получше. Но, как бы то ни было, вы получили свою машину, и вы счастливы.</p>
    <p>Вот только смысл не во владении машиной. Было бы глупо поставить ее перед домом и любоваться ею. Вам нужно использовать ее для поездок. Именно это делает вас счастливым – вы добиваетесь своей цели, выполняете необходимые функции, вы активны. Таковы и любовные отношения.</p>
    <p>Нельзя ли в этом контексте сравнить секс с топливом? Одной машине нужно много бензина, другой меньше, одна требует бензина премиум, другая довольствуется самым обычным, но это необходимый элемент, без которого она не работает. Бензин – вещь важная, но машине нужен не только он. Недостаточно просто регулярно заправлять бак. Приходится следить за состоянием машины, чинить ее в случае необходимости, регулярно проводить техническое обслуживание. То же самое происходит с отношениями: секс важен, но для долгосрочных отношений одного лишь секса недостаточно. Мозг – орган очень сложный и умеющий приспосабливаться. Со временем он ко всему привыкает, и даже секс становится слишком «предсказуемым».</p>
    <p>Подведем итог. Секс и любовь могут сделать нас счастливыми, и часто так и происходит. Мозг придает этим состояниям большое значение, и мы считаем их огромной наградой. К сожалению, сложность нашей неврологии и общественной жизни ведет к тому, что все может сложиться совершенно неправильно, в результате чего мы становимся не такими счастливыми, как могли бы быть. Мы постоянно идем путем проб и ошибок и не сразу находим человека, с которым чувствуем себя абсолютно комфортно. Но, если мы не построим общество, в котором существуют строгие и часто почти невыполнимые правила секса и личных отношений, с нами все будет в порядке.</p>
    <p>Тем не менее нам нужно еще и смеяться, правда?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 6</p>
    <p>Вам нужно смеяться</p>
   </title>
   <section>
    <p>«Знаете, почему комедия так важна? Потому что невозможно смеяться и одновременно грустить».</p>
    <p>Это глубокое наблюдение сделал Роберт Харпер. Он может казаться вам классическим философом, но более известен (по крайней мере, британским читателям) как Бобби Болл, ветеран кабаретного дуэта Кэннон и Болл, безумно популярного на британском телевидении в 70–80-е годы. Эти слова он произнес, будучи гостем радиошоу комика Яна Болдсворта. Я большой поклонник Яна и всегда слушал его программы. Этот эпизод я услышал, когда возвращался на электричке домой из Лондона после разговора с Девушкой Из Сети. Голова моя слегка кружилась от выпитого.</p>
    <p>Впрочем, дело было не только в алкоголе. Меня тревожило то, что я узнал. Вещи, которые, по всеобщему мнению, должны приносить нам счастье, – секс, любовь и романтика, – могут сделать нас абсолютно несчастными, если мозг слишком зациклится на них в ущерб всему другому. По сути своей, погоня за счастьем часто оборачивается поражением. Не в этом ли корень гнева и сердечной боли, которые и делают нас людьми?</p>
    <p>Но потом я понял: эта глубокая, экзистенциальная мысль возникла из разговора в пабе с сексуальной фанатичкой, которая рассказывала о неудачном опыте секса втроем. Такая безумная картина заставила меня громко расхохотаться. Честное слово! Я рассмеялся, напугав других пассажиров, но сразу же почувствовал себя лучше. А потом в наушниках зазвучал голос Бобби Болла – он рассуждал на тему комедии и счастья. И его слова заставили меня снова задуматься.</p>
    <p>Смех явно влияет на наше настроение. Он делает нас <emphasis>счастливее</emphasis>, пусть даже на короткое время. В отличие от всего, что приносит счастье, смех и юмор вездесущи и мгновенны. Они доступны в любой ситуации. Они становятся последним рубежом обороны вашего счастья, когда все идет кувырком. Об этом говорят привычные фразы «И все же это смешно» или «Когда-нибудь мы вместе посмеемся над этим». Даже если все вокруг рушится, человек может испытать счастье, если у него есть чувство юмора.</p>
    <p>Но правильно ли это? Могут ли такие обычные вещи, как смех и юмор, обладать такой силой? Как юмор влияет на наш мозг? И если комедия и смех моментально приносят счастье, то почему известные комики обычно такие мрачные? Я решил в этом разобраться.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вы должны смеяться… нет, серьезно, вы ДОЛЖНЫ смеяться!</p>
    </title>
    <p>Как слон может упасть с дерева? Он должен сесть на листок и дождаться, когда наступит осень.</p>
    <p>Не самая лучшая шутка, я понимаю. Но для меня она имеет особое значение. Это была моя первая шутка. Я помню, как рассказал ее в комнате, где собрались наши родственники, и все смеялись. Не знаю, смеялись ли они над маленьким ребенком или действительно подумали, что это безумно забавно (там, где я вырос, смеяться было особо не над чем). Как бы то ни было, я до сих пор живо помню, как счастлив я был, что сумел развеселить своих родных.</p>
    <p>Но <emphasis>почему</emphasis> мы смеемся? Потому что слышим блестящий каламбур или читаем забавную подпись к фотографии? Потому что бабушка только что упала в бассейн? Потому что кто-то натянул брюки на собаку? Потому что священник пукнул во время свадебной церемонии? В мире происходит много смешного, но почему мы, люди, реагируем на это, рефлекторно издавая странные громкие звуки, связанные с непроизвольными спазмами диафрагмы и сопровождаемые сокращениями лицевых мышц?</p>
    <p>Многие эмоции вызывают определенные физические реакции. Чаще всего они отражаются на лице – это и смена выражения, и румянец смущения<a l:href="#c_276" type="note">{276}</a>. Но смех – реакция громкая, продолжительная, приносящая удовольствие и другие ощущения. Порой смех может даже лишить нас сил. Смех – это не эмоциональная реакция, а эмоциональная <emphasis>гипер</emphasis>реакция. Что же это такое? К счастью, у науки есть четкие ответы.</p>
    <p>Во-первых, смех характерен не только для людей. Другие приматы, в частности шимпанзе, тоже смеются<a l:href="#c_277" type="note">{277}</a>. Смех приматов отличается от нашего: это не «ха-ха-ха», а, скорее, звук пилы, перепиливающей деревянный брусок. Тем не менее у человеческого смеха и смеха приматов есть нечто общее – «преимущественно регулярный, стабильный звук» и «непрерывно эгрессивный воздушный поток». Более того, с помощью сложного акустического анализа ученые установили, что разные типы смеха произошли от общей реакции, характерной для нашего общего предка в период от 10 до 16 миллионов лет назад<a l:href="#c_278" type="note">{278}</a>. Смех не может быть чисто человеческой особенностью – ведь он в четыре раза старше самого человечества! Кроме того, смеются не только люди и приматы. Смеются даже <emphasis>крысы</emphasis>! Их смех отличается очень высокой частотой, недоступной человеческому уху, но с помощью специальной аппаратуры его удалось уловить<a l:href="#c_279" type="note">{279}</a>.</p>
    <p>То, что смех характерен не только для человека, облегчает нам изучение этого явления. Но встает вопрос: как заставить шимпанзе или крысу смеяться? Показать им, как стареющий альфа-самец пытается забраться на дерево? А может быть, крысам безумно смешно смотреть на мышей, с их дурацкими огромными ушами и зубами? Конечно, нет. Чтобы заставить обезьяну или крысу смеяться, достаточно их пощекотать.</p>
    <p>Животные смеются от щекотки, и это говорит нам, что истоки смеха – в игре. Многие животные играют – обычно их игра принимает форму физической возни. Но как отличить игровое поведение подобного рода от реального физического нападения со стороны соперника? Конечно, по смеху. Говорят, что смех возник как рефлексивный сигнал удовольствия и принятия. Это знак «все нормально, я не собираюсь нападать». Смех удлиняет время игрового взаимодействия<a l:href="#c_280" type="note">{280}</a>, например щекотки. Это объясняет, почему мы так любим смеяться: смех продлевает игру, а это очень благотворно<a l:href="#c_281" type="note">{281}</a>. Поэтому во время смеха у нас возникает ощущение награды.</p>
    <p>Смех, по крайней мере от щекотки, воздействует на целую сеть глубинных участков мозга, включая миндалину, части таламуса, гипоталамуса, нижние регионы и ключевые участки ствола мозга. Ствол мозга – его «старейшая» часть. Он контролирует множество важных, но непроизвольных функций, управляет мышцами, определяющими выражение лица и ритм дыхания. Согласно исследованиям, основной центр координации смеха – мост<a l:href="#c_282" type="note">{282}</a>. Именно здесь обрабатывается вся неврологическая активность, которая ведет к <emphasis>физиологическому процессу</emphasis> смеха.</p>
    <p>Однако я обратил особое внимание на щекотку, поскольку причина смеха играет важную роль в том, как его обрабатывает мозг. Например, хотя смех и приятен, многие люди терпеть не могут щекотки, даже если она заставляет их смеяться. Это объясняется тем, что щекотка – вещь странная, с научной точки зрения.</p>
    <p>Верите вы или нет, но существуют две известные формы щекотки<a l:href="#c_283" type="note">{283}</a>. Первая – это нежное, осторожное поглаживание кожи, «книсмесис». Чисто теоретически, при этом возникает ощущение, словно по коже ползет насекомое (потенциально ядовитое). Врожденное неприятие такого ощущения кажется вполне оправданным. А существует еще сознательная, «навязанная» щекотка, «гаргалезис» (состояние повышенной чувствительности к щекотке называют гипергаргалестезией – 32 балла в игре «скраббл», чтобы вы знали). Именно такую щекотку используют в исследованиях смеха. Это «дружеская» форма прикосновения, которая вызывает сенсорную активность в соматосенсорной коре и, в данном случае, запускает реакцию удовольствия и награды в передней поясной коре<a l:href="#c_284" type="note">{284}</a>.</p>
    <p>Следовательно, щекотка может быть приятной и заставить нас смеяться. Но она же запускает реакцию гипоталамуса и связанных с ним участков мозга, отвечающих за реакцию «дерись или беги»<a l:href="#c_285" type="note">{285}</a>. У людей гаргалезис вызывает странную смесь удовольствия и опасности. Некоторые ученые полагают, что это эволюционный рефлекс, демонстрирующий покорность доминантному существу в процессе игрового взаимодействия. Странный рефлекс смеха – это способ сказать: «Ты победил, я согласен, только остановись!» Особенно сильные ощущения возникают при прикосновении к уязвимым и важным частям тела – ступням, животу, подмышкам или шее. Легко представить, как наши сильные, неуклюжие предки предавались своим грубым играм и случайно повреждали эти деликатные участки. Поэтому рефлекс, который ограничивает ущерб, не портя при этом отношений, стал очень полезным для социальных видов.</p>
    <p>Конечно, не все люди боятся щекотки. Это одно из первых состояний, которые вызывают у младенца смех – простой и эффективный способ, с помощью которого родители формируют узы со своим малышом. Дети обычно начинают смеяться в возрасте трех месяцев, раньше, чем ходить или говорить, и это подчеркивает, насколько фундаментален и важен смех. То, над чем смеются младенцы, многое говорит нам о действии человеческого смеха. Во всем мире дети до истерики веселятся над «пугалками» родителей: когда те прячут, а потом неожиданно открывают лицо. Смех вызывают также гримасы, забавные звуки и многое другое. Настоящее сокровище для комиков! Некоторые полагают, что это примеры «прото-юмора», то есть неожиданное появление, изменение или сюрприз в безопасном и знакомом социальном контексте<a l:href="#c_286" type="note">{286}</a>. Младенец/шимпанзе/крыса видит нечто неожиданное, но быстро понимает, что оно безвредно или даже позитивно. Они воспринимают новое, то есть учатся чему-то потенциально полезному, не подвергаясь опасности или риску. Это полезно для работающего мозга, поэтому приятный смех воспринимается как награда, что стимулирует подобное поведение. По-моему, это хорошо объясняет, почему мы смеемся?</p>
    <p>Хорошо, но не совсем. Это важный аспект, но далеко не вся история. Например, большая часть того, что заставляет людей смеяться, включая простейшие вещи, о которых мы только что говорили, не связана с физическим взаимодействием или с чем-то потенциально опасным. Мы можем испытывать приятное ощущение награды молча – достаточно спросить у подростка, который приводит «романтического» партнера домой ночью, стараясь не разбудить строгих родителей. В такой ситуации нет смысла «открыто» демонстрировать удовольствие и счастье с помощью смеха.</p>
    <p>Смех – «сигнал того, что вы одобряете это взаимодействие». Но следует учитывать, что иногда мы смеемся в ситуациях, когда нам не очень-то приятно. Поэтому ученые сегодня распознают два разных вида смеха: дюшенов и недюшенов. Название свое эти виды получили по имени французского невролога Гийома Дюшена, который провел глубокое исследование улыбки<a l:href="#c_287" type="note">{287}</a>. Как и смех, улыбка возникает рефлексивно, в моменты, когда мы счастливы. При этом обычно поднимаются уголки рта – благодаря большой скуловой мышце. Мы полностью контролируем эту мышцу, поэтому нам так легко улыбнуться по заказу. Но настоящая улыбка, связанная с истинным счастьем и удовольствием, мобилизует еще и круговую мышцу глаза, которая приподнимает щеки и образует классические «гусиные лапки» в уголках глаз. Это и есть настоящая дюшенова улыбка, передающая истинное удовольствие: люди могут контролировать мышцы рта, а вот управлять областью глаз гораздо труднее.</p>
    <p>Вот почему «фальшивую» улыбку так легко распознать. Но когда вы находитесь на свадьбе, где вас постоянно фотографируют, то в конце концов устаете и раздражаетесь. Вы уже не можете быть счастливым по-настоящему, и ваша улыбка становится более натянутой. Когда вы говорите «сыыыыр», активизируются только мышцы рта – вот почему натянутые улыбки иногда называют «сырными». На дюшенову улыбку вы просто не способны. Поэтому на фотографиях счастливейшего дня вашей жизни вы часто выглядите так, словно вот-вот сорветесь и вцепитесь кому-нибудь в горло.</p>
    <p>То же самое относится и к смеху. Дюшенов смех – настоящий, вызванный подлинным эмоциональным опытом. Недюшенов смех – «фальшивый», вызванный сознательно. Мы буквально «приказываем» себе смеяться. Интересно, что порой мы чувствуем себя <emphasis>обязанными</emphasis> смеяться, даже если нам вовсе не хочется. Почему же такое случается?</p>
    <p>Все дело в истинной причине, или источнике смеха.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вам смешно?</p>
    </title>
    <p>Как уже говорилось, люди – далеко не единственный вид, способный смеяться. Но только мы обладаем <emphasis>чувством юмора</emphasis>, то есть «способностью воспринимать веселое или комичное, особенно выраженное в литературе или в речи». Определение неплохое, но оно серьезно принижает значение этого явления. Только подумайте: вы можете сказать или написать обычные слова, которые вызовут приятные спазмы и чувство счастья у тех, кто их услышит или увидит. Это невероятно! Возможность с легкостью затронуть мозг другого человека и изменить его настроение – это же чистая научная фантастика, нечто такое, что могло бы уничтожить человечество в эпизоде сериала «За гранью возможного»! Тем не менее юмор оказывает именно такое воздействие. Как же это происходит?</p>
    <p>Самое явное проявление юмора – обычная шутка. Несмотря на избитое клише «наука и юмор – смертельные враги», ученые провели немало экспериментов и исследований с помощью шуток. Они старались понять, как мозг воспринимает юмор, развлечения, комедию и т. п.<a l:href="#c_288" type="note">{288}</a> При этом они оставались учеными и составили подробный каталог <emphasis>типов</emphasis> шуток, распознаваемых человеком.</p>
    <p>Во-первых, шутки можно разделить на фонетические (языковые, которые мы слышим или читаем) и визуальные. Лучший пример обеих – старый добрый каламбур; этот вид шуток используется в исследованиях чаще всего. Каламбуры бывают визуальными или вербальными. В обоих случаях они связаны с тем, что конкретные элементы могут одновременно иметь разный смысл. Например: «Почему гольфист надел две пары брюк? На случай, если в одних появится лунка<a l:href="#n45" type="note">[45]</a>». Визуальный каламбур («зрелищный гэг») – это то же самое, только… наглядно. Представьте, что на вполне невинной картинке неожиданно появляется элемент с явными фаллическими свойствами – неудачно стоящая ножка стола, тень, чья-то пышная прическа… Конечно, это не пенис, но очень на него похоже, и зритель это сразу же замечает. Это смешно, потому что все сексуальное смущает людей (см. главу 5). Никто не говорил, что мы всегда обязаны быть зрелыми и серьезными.</p>
    <p>Затем идут шутки семантические, связанные с нарушением правил логики и смысла. Как и фонетические шутки, семантические могут быть визуальными или вербальными. Вербальный пример: куропатка входит в бар, и бармен говорит: «Привет, у нас есть виски, названное в твою честь». Куропатка отвечает: «Неужели «Кевин»?» Ха-ха-ха! Но почему это смешно? Во-первых, существует виски под названием «Знаменитая куропатка»<a l:href="#n46" type="note">[46]</a> – если вы этого не знаете, шутка лишена смысла. Но на удивление общительная куропатка не понимает бармена и называет свое имя, в результате чего возникает напряженность между двумя возможными смыслами (а это очень важно, и мы поговорим об этом позже).</p>
    <p>Что такое визуальная семантическая шутка? Представьте себе картинку с изображением площадки для продажи подержанных автомобилей. Продавец – настоящий клоун. Образ абсолютно сюрреалистический: клоуны не занимаются продажей автомобилей. Но если вам известно выражение «клоунские машины» (машины, в которые люди набиваются как сельди в бочку), картинка приобретает иной смысл и становится «смешнее». Понимание смысла и смысловых тонкостей – вот что заставляет шутку «работать», выходя за уровень обычного визуального стимула.</p>
    <p>Существует также языковой визуальный юмор, где слова сочетаются с образами. Полистайте социальные сети – и вас буквально захлестнет вал мемов и фотографий с комическими подписями, где нейтральные образы сопровождаются словами, которые придают им совершенно иной, смешной смысл. Под изображением сердитого кота появляется множество разнообразных надписей. Этот кот породил миллионы мемов и даже стал героем нескольких фильмов (просто поищите в Google «Grumpy Cat»). И это доказывает мощь языкового визуального юмора.</p>
    <p>Кроме того, визуальные шутки могут быть либо «статичными» (отдельные изображения – например, картинка с клоуном, продавцом подержанных машин), или «динамичными» (видеоклипы или видеозаписи реальных комичных сцен и ситуаций). Динамичные визуальные стимулы часто используют сценарии необычного поведения или событий, принимающих неожиданный оборот. В некоторых экспериментах участникам показывали целые эпизоды комических шоу или представлений с присутствием лингвистических и вербальных элементов, что еще больше расширяет потенциальный юмористический диапазон. Впрочем, для того чтобы динамическая визуальная шутка была смешной, язык необязателен – достаточно вспомнить немые картины Чарли Чаплина.</p>
    <p>Здесь мы сталкиваемся с очередной сложностью: шутки могут значительно различаться по структуре и способу донесения до слушателя и зрителя. Что же у них общего? Есть ли какой-то ключевой аспект или элемент, который делает что-то «юмористическим», подобно тому как золотая жила делает ничего не стоящую руду «ценной»? В неврологическом смысле это возможно, хотя очень сложно. Мы можем связать смех с уже упомянутыми выше участками ствола мозга или дополнительными моторными участками (их активация вызывает смех при исследовании эпилепсии<a l:href="#c_289" type="note">{289}</a>), но юмор – это нечто более сложное. Если взять множество результатов сканирования мозга в процессе изучения влияния юмора на мозг, то окажется, что значительное усиление активности отмечается (сделайте глубокий вдох!) в участках обработки речи в теменной и фронтальной долях мозга, в визуальной коре, срединных структурах, в том числе префронтальной коре, коре задней части поясной извилины и предклинье, верхней височной извилине (передней и задней), верхней височной борозде, передней части поясной коры, миндалине, гиппокампе и во многих других участках мозга. Схема областей обработки юмора напоминает карту лондонского метро, только она еще более запутана (если, конечно, такое возможно).</p>
    <p>Впрочем, это совершенно неизбежно. Шутки и другие элементы юмора содержат массу информации – чувственной, лингвистической или семантической. Вся эта информация должна быть «вскрыта» и обработана мозгом посредством различных сетей и участков. Обработка больших объемов данных – конкретный процесс в мозге, где «соединяется» все, связанное с шутками. Эта система и «распознает» юмор. Она состоит из участков, занимающих соединения между височными, затылочными и теменными долями<a l:href="#c_290" type="note">{290}</a>, то есть ее можно сравнить с аэропортом, соединяющим три континента. Теперь вы представляете, насколько разнообразны и многочисленны системы, связанные с восприятием юмора.</p>
    <p>Эта система одновременно и <emphasis>выявляет</emphasis>, и <emphasis>разрешает</emphasis> несоответствия. Она активизируется сразу же, как только замечает что-то, не соответствующее ожиданиям или обычному ходу событий или действий. Мы знаем, как <emphasis>должно</emphasis> быть, что <emphasis>должно</emphasis> происходить, но часто происходит не так, и наш мозг сразу же распознает подобные ситуации. Если «нормальность» нарушена, то мы не знаем, что произойдет дальше, а это порождает когнитивное напряжение. Однако та же система, которая распознает несоответствие (или нечто близкое к несоответствию; все происходит слишком быстро, и в данный момент наша технология не позволяет это выявить), предлагает и средство устранения неопределенности и снятия напряженности. Это очень хорошо для мозга, поэтому человек испытывает чувство награды.</p>
    <p>В целом, благодаря сложным и мощным системам мозга, мы замечаем юмор в чем-то неожиданном или «неправильном», при условии, что это безвредно или даже полезно для нас. Вспомните щекотку или другое игровое поведение – «первобытный» источник смеха. Когда щекочут животное или младенца, это неожиданный опыт. Щекотка может быть <emphasis>знакомой</emphasis>, но она никогда не случается в заранее установленное время. Поэтому на короткий момент возникает неопределенность. Это <emphasis>могло бы быть</emphasis> опасным, поэтому возникает определенная напряженность и беспокойство. Мы знаем, как чувствителен мозг в отношении <emphasis>всего</emphasis> потенциально опасного. И реагирует он на эту потенциальную опасность очень быстро. К счастью, мы почти сразу же понимаем, что беспокоиться здесь не о чем.</p>
    <p>То же относится к физической возне, агрессивным играм или зрелищным падениям – происходит нечто необычное, несоответствующее, выбивающееся из предсказуемого потока событий повседневной жизни, и это сразу же вызывает ощущение напряженности и неопределенности. Но мозг быстро понимает, что случилось, и выявляет отсутствие реальной опасности в необычном происшествии. Неопределенность устранена, напряженность рассеяна, возникает ощущение новизны, не связанной с риском. Все это благотворно для мозга, поэтому человек сразу же ощущает удовольствие, а это делает его счастливым.</p>
    <p>Все это годится для других видов с весьма прямолинейным восприятием мира. Мы же, люди, с нашим большим круглым мозгом, ведем более сложное существование, где есть место предвосхищению и предсказанию, воображению и сложным умозаключениям, убеждениям и целям, сочувствию, сложной коммуникации, детальному визуальному восприятию и многому другому. Поскольку наша жизнь включает в себя столько разнообразных факторов, вероятность «несоответствия» и «неправильности» значительно возрастает. Такие ситуации встречаются в языке, воображении, поведении и т. п. Если мощный мозг решит применить в этих сферах правила или сформирует для них некую предсказуемую структуру, то все быстро разрушится, породив неопределенность. Но если это можно быстро и эффективно разрешить или в какой-то форме разъяснить, то сразу возникает чувство облегчения и награды. Вот почему нам так нравится юмор и мы готовы наслаждаться им сколько угодно. Наш мозг старается увидеть в мире смысл и порядок, но этому порядку слишком многое угрожает, поэтому у нас сформировалась система выявления подобных ситуаций и их мгновенного разрешения. Это оказалось настолько полезно для мозга, что мы научились наслаждаться этим. Опять же, это делает нас счастливыми.</p>
    <p>Конечно, это теория, но вполне разумная, хоть и грубоватая. Так, например, ученые, которые изучают шутки, часто предлагают участникам опыта сходные «не-шутки», чтобы убедиться, что отмеченная мозговая активность вызвана не только чувственными аспектами шутки. Иногда ударная фраза заменена на логичное утверждение: «Почему гольфист надел две пары брюк? На случай, если одни порвутся». В других случаях ударная фраза становится более сюрреалистической: «Почему гольфист надел две пары брюк? На случай, если одни сожрет волшебный барсук, который живет в его коленной чашечке». В первом примере нет никакого несоответствия, ничего необычного, поэтому нет и никакого повода для смеха. Во втором примере несоответствие налицо, но логического разрешения нет. Слушатель еще более озадачен. И повода для смеха у него тоже нет, потому что неопределенность сохранилась<a l:href="#c_291" type="note">{291}</a>. Ничего не достигнуто, ничего не усвоено.</p>
    <p>К счастью, то, что считается «разрешением» несоответствия, остается довольно гибким. Ответ не должен быть на 100 процентов разумным, достаточно, чтобы мозг решил: «Я понимаю, что происходит». «Псевдо»-разрешение нас вполне устраивает<a l:href="#c_292" type="note">{292}</a>. Куропатка отвечает: «Неужели «Кевин»?» Этот ответ не соответствует смыслу сказанного барменом, но разрешение достигается, потому что мы понимаем: куропатка понимает английский язык и у нее есть имя. Так получается шутка. Мы не объясняем, как птица может говорить и почему бармен считает нормальным появление говорящей птицы. Но это совершенно естественно. Мы понимаем, что это не происходило в действительности, а служит всего лишь конструкцией для шутки, поэтому любая напряженность, вызванная «ситуацией» (минимальная, надо признать), спокойно рассеивается, а мы испытываем удовлетворенность от разрешения неопределенности.</p>
    <p>Такая система определения/разрешения несоответствий обеспечивает когнитивный аспект юмора. Но одновременно в мозге повышается активность мезокортиколимбических дофаминергических участков<a l:href="#c_293" type="note">{293}</a>, то есть участков мозга, связанных с наградой, удовольствием и соответствующими позитивными эмоциями, а именно – со счастьем. Таким образом, удовольствие и счастье становятся элементами юмора.</p>
    <p>Судя по имеющимся данным, чувства удовольствия и награды, испытываемые посредством юмора, качественно отличаются от удовольствия, полученного в результате чего-то другого<a l:href="#c_294" type="note">{294}</a>. Одна из теорий утверждает, что удовольствие от юмора окрашено удовлетворенностью отдыха и разрешением несоответствия. То есть ментальные усилия, приложенные для обработки шуток и юмора, приятны <emphasis>сами по себе</emphasis>, и получить аналогичные ощущения от других источников удовольствия и счастья невозможно. Мы уже узнали, как мозг «осознает» количество приложенных к чему-то усилий. Мы видим, что именно это порой добавляет удовольствие в действия и ситуации. Понимание шутки или другой несоответственной ситуации – ключевая часть процесса, который делает юмор приятным, а не только информативным. Путь важен так же, как и точка назначения, хотя весь процесс чаще всего занимает несколько микросекунд.</p>
    <p>Эта система объясняет и многие другие аспекты юмора. Если бы ваш мозг был более интеллектуальным и работал быстрее, вы бы еще лучше выявляли и разрешали несоответствия, возможно, даже предвосхищали их, и для простых примеров не требовалось бы много усилий. А это означает, что для запуска системы юмора необходимы ситуации более сложные. Вы наверняка предпочитаете более «высоколобые» шутки, а не умираете от смеха при виде мужчины в женском платье. По той же причине шутки не кажутся такими смешными, когда вы слышите их во второй раз: несоответствие и разрешение уже были обнаружены и достигнуты, поэтому неопределенности не осталось и усилий не требуется, а стимулирующая роль шутки значительно снижается. Поэтому же науку часто считают несовместимой с юмором: наука призвана устранить неопределенность и аномалии понимания природы вещей, а именно это необходимо для юмора. Налицо столкновение ключевых аспектов.</p>
    <p>Можно сказать, что юмор – это результат выявления и разрешения несоответствия разных граней воспринимаемого нами мира. Хорошо, что мы это поняли. Но вопросов, оставшихся без ответа, у нас по-прежнему много. Почему в окружении людей мы смеемся в тридцать раз чаще, чем в одиночестве?<a l:href="#c_295" type="note">{295}</a> Почему некоторые шутки портят нам настроение и даже приводят в ярость? Откуда берется наше «чувство юмора»? Понимание работы неврологической системы не охватывает всей истории богатейшего человеческого юмора. Говорят, что дом состоит из кирпичей. Технически это правильно, но нельзя просто сложить кучу кирпичей и назвать ее домом. У законченного продукта немало других элементов, и мне нужно было со всем этим разобраться, прежде чем говорить о связи между юмором и счастьем.</p>
    <p>Настало время обратиться к специалисту.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>…Спросила актриса у епископа</p>
    </title>
    <p>Если в Великобритании вам нужно поговорить с кем-то о юморе и мозге, то обращаться следует к профессору Софи Скотт, когнитивному нейробиологу из Университетского колледжа Лондона<a l:href="#c_296" type="note">{296}</a>. Она долго изучала влияние юмора и смеха на мозг и даже сама выступала в роли стендап-комика. Когда я писал эту главу, она должна была читать лекцию на факультете психологии университета Кардиффа, и я договорился встретиться с ней в университетской столовой и немного поговорить об ее исследованиях.</p>
    <p>– Мы до сих пор не понимаем точно, что происходит в мозге, когда мы смеемся, но знаем, что смех благотворно влияет на человека. Возникает мгновенное снижение уровня адреналина и долгосрочное снижение уровня кортизола, что ведет к избавлению от напряженности и стресса<a l:href="#c_297" type="note">{297}</a>. Похоже, что смех повышает болевой порог<a l:href="#c_298" type="note">{298}</a>. Он вызывает также своеобразный «кайф», связанный с приливом эндорфинов<a l:href="#c_299" type="note">{299}</a>. Конечно, смех не так эффективен, как часто говорят. В утверждениях типа «10 минут смеха равны восьмикилометровой пробежке» нет никакого смысла. Но все же он действует на человека благотворно. Хотя существует множество теорий, связанных со смехом и развлечениями, мне кажется ошибкой сосредоточиваться именно на развлечениях. Смех играет значительно более важную социальную роль, чем простая демонстрация удовольствия, связанного с юмором.</p>
    <p>Слова профессора Скотт показались мне странными и даже ошибочными. Как смех может <emphasis>не</emphasis> быть сутью юмора? Но, похоже, у профессора были веские доказательства подобной точки зрения. Чем больше я об этом думал, тем более очевидной становилась ее позиция. Мы уже говорили, что животные смеются, демонстрируя распознавание игрового поведения и поощряя его. Что это, если не форма коммуникации, социального взаимодействия? Мы говорили, что подобные вещи оказывают сильнейшее влияние на мозг. Собранные учеными данные показывают, что смех и юмор – это проявление внутреннего стремления нашего мозга ладить с окружающими.</p>
    <p>Так, смех, похоже, содержит массу информации, чего не случилось бы, если бы он был всего лишь бессмысленным конечным результатом некоего внутреннего процесса. Вы же не рассматриваете свое пуканье как передачу информации азбукой Морзе. Мозг по-разному распознает и воспринимает разные виды смеха<a l:href="#c_300" type="note">{300}</a>. Например, смех от щекотки запускает процессы сознательного внимания, поскольку щекотка – это причудливое сочетание счастья и угрозы, а смех от нее вызван физической активностью. Более «формальные» типы смеха, вызванные шутками и юмором, активизируют другие участки мозга, многие из которых участвуют в осознании и обработке социального взаимодействия. Некоторые исследования показывают, что смех уникален для каждого человека и может служить средством распознавания личности. Во многих случаях это нетрудно (мой коллега нейробиолог гогочет как гусь, если его как следует рассмешить). По крайней мере, одно исследование показало, что распознавать людей по смеху гораздо проще, чем по голосу<a l:href="#c_301" type="note">{301}</a>.</p>
    <p>Социальный аспект есть не только в смехе, но и в юморе. Когда мы воспринимаем юмор, активизируются различные участки мозга, в том числе и участки фронтальной коры, которые связаны с пониманием состояния другого человека (теорией разума)<a l:href="#c_302" type="note">{302}</a>. Способность понять мысли другого, испытать сочувствие, «узнать», что творится в голове собеседника в данный момент, – важнейший элемент юмора. Когда кто-то говорит или делает нечто такое, что идет вразрез с нашими взглядами или мыслями, открывается бездонный колодец несоответствия, способный вызвать смех. Именно на этом строятся бесконечные ситкомы. Спросите себя, показались ли бы вам комические ситуации такими смешными, если бы вы знали, что жертвы к ним готовы? Значимость социального сознания для юмора стала объектом исследований ученых. Было установлено, что людям с нарушенным уровнем эмпатии, страдающим острым синдромом социальной тревоги<a l:href="#c_303" type="note">{303}</a> или аутизмом<a l:href="#c_304" type="note">{304}</a>, очень трудно воспринять юмор, для понимания которого требуется работа участков мозга, связанных с теорией разума.</p>
    <p>Многие теории развития юмора и смеха строятся вокруг социального аспекта. Некоторые считают, что смех – это сигнал безопасности и доступности для членов своей группы или тех, с кем мы хотим взаимодействовать. И действительно, смеющийся или улыбающийся человек кажется более доступным, чем молчаливый и мрачный. Мы знаем, что социальные взаимодействия очень важны для древних (и современных) людей, но они могут быть довольно затруднительными и требующими времени. Возможно, смех и юмор развивались для того, чтобы стимулировать желательное общение. Их можно сравнить со светофором межличностных контактов.</p>
    <p>Другая теория заключается в том, что юмор и смех – это способ выражения конфликта и агрессии безопасным и социально приемлемым образом. Они помогают снять напряженность и враждебность безо всякого ущерба<a l:href="#c_305" type="note">{305}</a>. Предположим, ваш коллега Уолтер выпил все ваше молоко, стоявшее в офисном холодильнике. Вы можете затеять скандал, но это рискованно – подобные конфликты ставят под угрозу вашу дальнейшую совместную работу. А можно превратить все в шутку – скажите, что Уолтер, наверное, держит в ящике стола голодного кота. Или что-то еще. Смысл в том, чтобы указать коллеге на его поведение и подчеркнуть проблему, но при этом не нарушить социальной гармонии, заставив всех (возможно, даже Уолтера) посмеяться над ситуацией и получить удовольствие. Конечно, метод неидеален, но он позволяет разрешить конфликт, не доводя его до кровопролития. И все счастливы.</p>
    <p>Есть еще одна теория, согласно которой юмор – это форма человеческого «демонстративного» поведения<a l:href="#c_306" type="note">{306}</a>. Возможно, в далеком прошлом способность быстро разрешать выявленное несоответствие была очень важна для выживания. Но теперь мы делаем это (чрезвычайно часто и разнообразно) по той же причине, по какой самец оленя в брачный период ведет множество бессмысленных боев: чтобы показать другим, а именно потенциальным партнерам, что он это <emphasis>может</emphasis>. Открытая демонстрация юмора, остроумия и комического интеллекта говорит о прекрасно функционирующем мозге. Мы словно говорим: «Посмотрите на меня, оцените силу моих мощных синапсов, посмотрите, как я ловко создаю и разрешаю несоответствия – без страха и промедления». Это доставляет удовольствие окружающим и делает их счастливыми. И тогда они (в том числе потенциальные сексуальные партнеры) проникаются к вам более теплыми чувствами.</p>
    <p>Впрочем, это процесс двусторонний. Юмор играет важную роль в социальных взаимодействиях, но и социальные факторы серьезно влияют на юмор и смех. Например, мы знаем, что в разных культурах юмор существенно различается. Американцы не улавливают иронии, британцы постоянно прибегают к сарказму, японцы – настоящие садисты, канадцы безукоризненно вежливы, немцы вообще не понимают юмора и т. д. и т. п. Конечно, большая часть подобных обобщений – сущая чепуха, но исследования показывают, что культура оказывает большое влияние на юмор<a l:href="#c_307" type="note">{307}</a>, хотя и не такое прямолинейное, как утверждают стереотипы. И в этом есть доля правды. Если согласиться, что юмор – это распознавание несоответствия, то чувство юмора целиком и полностью зависит от нашего представления о «правильном» и «неправильном». А «неправильное» мы выявляем, опираясь на свои знания о функционировании мира, целиком и полностью зависящие от культуры, в которой мы выросли. Поэтому, если вы жили там, где считается нормальным говорить о «туалетных ситуациях», то ваша реакция на подобный юмор будет совершенно иной, чем у человека, в чьем окружении подобные разговоры считались невежливыми и абсолютно неприемлемыми. Не следует считать один подход лучше другого – просто у разных людей все по-разному.</p>
    <p>Социальный контекст влияет на чувство юмора через миндалину. Эта часть мозга определяет, насколько юмор и смех «приемлемы». Например, когда вы просите поделиться самой обычной информацией (например, есть ли в ксероксе бумага) и кто-то говорит вам: «Я могу тебе это рассказать, но потом придется тебя убить», то вежливость требует рассмеяться. Это старая добрая шутка, и вряд ли собеседник действительно хочет вас убить. Но если те же слова говорит вооруженный мачете незнакомец, которого вы только что спросили, что он делает в вашем гараже, смеяться как-то не хочется. Одна и та же фраза либо активизирует систему юмора, либо нет – все зависит от социального контекста. Именно миндалина анализирует доступную информацию и принимает решение.</p>
    <p>Мы учимся приемлемости смеха и юмора у других людей. Профессор Скотт рассказала мне, что когда ее сын Гектор был младше, он всегда смотрел на нее – смеется ли она, и только после этого начинал смеяться сам. Я вспомнил, что мой четырехлетний сын поступил точно так же, когда мы были на свадьбе и слушали тост шафера. Хотя мы смеемся инстинктивно, но постепенно учимся у окружающих, когда это приемлемо, а когда нет. Исследование 2006 года показало, что глухие люди во время общения смеются в те же моменты, что и те, кто слышит<a l:href="#c_308" type="note">{308}</a>. Громкий смех может заглушить сказанное – т. е. то, что его вызвало, – поэтому люди смеются в конце предложений или во время пауз. Глухие люди поступают так же, хотя они общаются и смеются с помощью <emphasis>языка знаков</emphasis> и у них нет необходимости ждать пауз, чтобы посмеяться. Но глухие это делают, потому что ритм и характер смеха усваивается в очень раннем возрасте и прочно укореняется в поведении.</p>
    <p>Мы учимся еще одному странному поведению: мы смеемся, даже когда нам не хочется. Помните, мы говорили о недюшеновом, «фальшивом» смехе? Он возникает не как ответ на по-настоящему позитивную эмоцию. Мы смеемся таким смехом, когда чувствуем, что этого от нас ожидают, или хотим разрядить некомфортную ситуацию. Предположим, ваш начальник на совещании неудачно пошутил или знакомый на вечеринке рассказал совершенно не смешной анекдот. В таких ситуациях смеяться не хочется, но смеха от вас ожидают, иначе ситуация станет неловкой или напряженной. И вы смеетесь – но недюшеновым смехом. Так вы сохраняете гармонию, подтверждаете претензии собеседников на юмор и остаетесь приемлемым членом группы. Фальшивый смех – это не раздражающий сарказм шутов (хотя порой он бывает и таким). Это важное для общения поведение, которое сохраняет социальную гармонию, укрепляет группу и делает всех счастливыми. Исследования показывают, что точно так же и по той же причине ведут себя и шимпанзе.</p>
    <p>Здесь и кроется объяснение или, если быть более точным, ряд объяснений взаимосвязи юмора, смеха и счастья. Юмор помогает нам разрешить потенциальные аномалии восприятия, и это полезно для мозга. Поэтому, когда такое случается, мозг нас вознаграждает. Поскольку юмор и смех неразрывно связаны с обнаружением «неправильности» в нашем мире, они доступны даже в самые худшие моменты жизни, когда все «идет не так». Пока мозг сохранен, мы можем испытывать счастье от юмора – пусть даже кратковременное.</p>
    <p>Но юмор и смех так сильны, а мы, люди, так социальны, что эти качества получили развитие и стали выполнять другие социальные функции. Теперь мы можем <emphasis>создавать</emphasis> несоответствия, т. е. шутки, и разрешать их по своему желанию, демонстрируя свое чувство юмора, как павлин демонстрирует пышный хвост. Юмор обеспечивает постоянное позитивное подкрепление в межличностном общении, делает нас более привлекательными для других (и небезосновательно<a l:href="#c_309" type="note">{309}</a>), служит безопасным способом снятия напряженности и разрешения конфликтов, поддерживает и вознаграждает групповую гармонию. Неудивительно, что смех заразителен и в группе смеяться легче и приятнее, чем в одиночестве. Именно для этого он и существует – чтобы сделать общение людей позитивным и гармоничным. А все это приносит нам счастье.</p>
    <p>Отсюда следует логический вывод: чтобы быть счастливым, вы должны как можно больше времени шутить и смешить окружающих. Это самый надежный способ, верно?</p>
    <p>Верно ли?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Зовите клоунов</p>
    </title>
    <p>Если мы принимаем этот аргумент, значит, люди, которые юмором зарабатывают себе на жизнь, должны быть гораздо счастливее всех остальных. В частности, это относится к стендап-комикам. Сочинение юмористических текстов и работа за сценой, несомненно, интересны и приятны. Во время выступления юмор вызывает непосредственную реакцию и смех аудитории, поэтому стендап-комики получают заряд для мозга. По идее, они должны быть предельно счастливы. Но в жизни все иначе – отсюда и клише «слезы клоуна»: большинство комиков за смехом скрывают глубокую мизантропию и боль.</p>
    <p>Правда ли это? Если да, то почему? Действительно ли комики печальны от природы? Или длительный смех и паясничанье <emphasis>делают человека несчастным?</emphasis> Соль хороша в малых дозах, большое же ее количество вредно для здоровья. Может быть, с юмором и мозгом происходит то же самое? Это очень важная проблема, в которой нужно разобраться. Ученые мало занимались комиками и их работой, поэтому я решил обратиться к специалистам и спросить у клоунов, действительно ли они плачут и почему. Конечно, в метафорическом смысле. На помощь мне пришел мой друг Уэс Паркер.</p>
    <p>Уэс – стендап-комик. В 2006 году он победил на престижном конкурсе «Значит, ты думаешь, что смешной» в Эдинбурге и получил право участвовать в крупнейшем мировом фестивале комедии в Монреале – а ведь к тому времени он выступал на сцене не больше года. Уэс был рожден для звездной славы. Но вы, наверное, услышали о нем впервые, потому что он отказался от этой карьеры. Что же случилось?</p>
    <p>Мы с Уэсом вместе начинали заниматься комедией на сценах Кардиффа. Его потрясающий дебют вселил в меня актерские амбиции, но у меня ничего не получилось. Уэс, как и я, родился и вырос в шахтерской долине в Южном Уэльсе. Уэс – «сердитый» комик. Он специализируется на яростных, но очень тонких насмешках над собственными недостатками и трудностями окружающего мира. Может быть, сценическая ярость отражает подлинную неудовлетворенность своей жизнью? Может, именно это заставило его заниматься комедией?</p>
    <p>– Думаю, юмор был для меня бегством от действительности. Я вырос в рабочей семье, и перспективы передо мной открывались безрадостные. Я буквально видел, как пропадает моя жизнь на скучных веб-сайтах в ужасных офисах. Мне этого не хотелось. А комедия показалась мне забавным выходом из ситуации.</p>
    <p>Приняв такое решение, Уэс сделал все, чтобы стать известным. Он соглашался выступать на любых площадках. Но это оказалось неправильной стратегией. За время «адской недели» он за четыре дня выступил в четырех местах, проехал в общей сложности две с половиной тысячи километров и спал не более трех часов за ночь, потому что <emphasis>каждое утро ему нужно было идти на свою обычную работу.</emphasis></p>
    <p>– В субботу я вставал в пять утра, а в девять сидел в машине возле станции сервиса. Жена ждала меня дома, а я… это было неправильно. От солнечного света у меня начинала болеть голова, у меня развилась фоточувствительность. Каждая машина, которая проезжала мимо, буквально сводила меня с ума. Оказавшись дома, я сразу же падал в постель и засыпал. Я завел будильник на час ночи, проснулся в пять утра, а через час мне нужно было находиться на площадке в Лондоне. Естественно, я не успел. Пришлось позвонить и сказать, что у меня сломалась машина.</p>
    <p>Замените слово «машина» на «мозг» – и это будет убедительное оправдание. Но комедия не сделала Уэса счастливым. В 2012 году ему поставили диагноз «депрессия и синдром тревожности», хотя он боролся с этими состояниями с гораздо более молодого возраста. Он постоянно боялся «потерять контроль» над гневом (типичный симптом депрессии<a l:href="#c_310" type="note">{310}</a>). При общении он тут же начинал сыпать шутками – он не решался быть честным и открытым, не зная, куда это его заведет. Уэс говорит, что стендап стал для него настоящим лекарством. Выступления на сцене помогали ему справляться с самыми тяжелыми периодами жизни. Как знать, может быть, и другие комики выбрали такой жизненный путь, чтобы справиться со своими проблемами?</p>
    <p>К сожалению, даже успех на крупных, известных площадках и выступления перед огромными аудиториями не всегда приносят счастье.</p>
    <p>– Не думаю, что когда-то был счастливее, чем на сцене в Монреале. За моей спиной целый ансамбль играл песни Тома Джонса. Но после этого возвращаешься домой, в понедельник выходишь на работу, а начальник устраивает тебе выговор за мелкую ошибку, допущенную в отчете за прошлый месяц. Он твердит, что ты ни на что не годен, а ты… На прошлой неделе я был в Канаде, мне аплодировали сотни людей. Да, конечно, эти Excel-таблицы для кого-то важны, но мне не было до них никакого дела…</p>
    <p>К сожалению, Уэс бросил стендап в 2008 году, с неохотой переключившись на нормальную работу. Он с блеском вернулся на сцену в 2011 году, но через полтора года, когда депрессия взяла свое, снова все бросил. Сейчас, в 2017-м, он разведен, ему нечего терять (по крайней мере, так он считает), и он пытается начать все сначала. Надеюсь, третий раз окажется для него счастливым.</p>
    <p>Да, конечно, стендап принес Уэсу немало стрессов, но такое случается со всеми, кто пытается преуспеть в каком-то деле. А если вам удается добиться успеха? Что происходит тогда?</p>
    <p>Чтобы понять, действительно ли успех в комедии влияет на счастье человека, я обратился к Роду Гилберту, всемирно известному комику, звезде телевидения и радио, обладателю множества призов (в том числе премии «Самый сексуальный мужчина Уэльса» за 2010 год<a l:href="#c_311" type="note">{311}</a>). В моей записной книжке это самый известный комик. Я встретился с Родом в лондонском пабе, неподалеку от его дома. Как и мы с Уэсом, Род вырос в Уэльсе (в Камартеншире). В комедию он пришел, уступив настойчивым просьбам своей подружки. Тогда ему было 33 года, он занимался маркетингом, добился больших успехов и уже собирался купить компанию, в которой работал. Но в последнюю минуту он отменил сделку, бросил работу и целиком переключился на комедию, хотя при этом серьезно потерял в деньгах.</p>
    <p>Мотив «бегства» казался мне весьма интересным, но Род категорически отверг мои предположения о том, что на прежней работе он был несчастлив. Повод для неожиданной и довольно рискованной смены карьеры был очень простым: ему стало скучно. Он десять лет занимался изучением рынка и смертельно устал. Он решил заняться комедией – это дело ему нравилось, и он мог добиться успеха. Несмотря на то, что Род собирался всего лишь заработать себе на жизнь, он добился большого успеха и стал часто выступать на радио и телевидении. Однако, когда я писал эту книгу, он уже пять лет как ушел из стендапа. Почему? Потому что и от этого он тоже устал.</p>
    <p>– Во время последнего турне я за восемь месяцев выступил 127 раз – два с половиной часа комедии каждый вечер. Я использовал весь свой новый материал. В конце концов, когда мне нужно было готовиться к следующему выступлению, я просто сидел и смотрел на чистый лист. Это безумно тяжело. И я не мог заставить себя снова пойти этим путем.</p>
    <p>Если верить Роду, то даже глубокое удовлетворение от умения заставить смеяться толпы людей, ставшее результатом глубоких, фундаментальных неврологических процессов, со временем блекнет. Привычка снова берет свое! Но есть ли что-нибудь, кроме успеха на комедийном поприще, что может сделать человека абсолютно несчастным? Очевидно, есть.</p>
    <p>– Когда только начинаешь заниматься комедией, мир <emphasis>преимущественно</emphasis> поддерживает тебя. Все находят в твоих выступлениях нечто такое, что можно похвалить. Ты переходишь определенный рубеж успеха, и тебя многие любят, но появляются другие, которые не любят. До какого-то момента им просто не нравилось то, что ты делаешь, но потом они начинают не любить <emphasis>тебя самого.</emphasis></p>
    <p>Так что, став знаменитым комиком, постоянно сталкиваешься с критикой, причем весьма суровой. И это совсем не хорошо. Смех, как мы уже говорили, это внутренний социальный акт, направленный на получение одобрения и принятия со стороны других людей. Но когда твои попытки вызвать смех приводят к осуждению и оскорблениям, это неприятно, верно? Мы знаем, что человеческий мозг чрезвычайно чувствителен даже к мелкому неприятию. Если же тебя не принимает бесчисленное множество людей, которых ты просто пытался насмешить, это становится невыносимым. Род честно признается, что это его сильно беспокоило. Ему не удалось стать «толстокожим» и не обращать внимания на подобные вещи. Он просто старался всеми силами избегать подобной критики – так, например, он никогда не заводил аккаунта в социальных сетях.</p>
    <p>Но можем ли мы сказать, что, несмотря на все это и на брюзгливость сценического персонажа Рода, он все же испытал счастье от своего успеха? Он говорит, что он счастливый человек по определению, но счастье его так же шатко, как тарелки на шестах у циркового жонглера.</p>
    <p>– Одна тарелка – это моя карьера, другая – семья, третья – финансы и т. п. Я кручу их все. Если какая-то теряет равновесие, я сосредоточиваюсь на ней. Когда равновесие теряет другая, я бросаю первую и переключаюсь на нее. Когда все тарелки крутятся правильно, я счастлив. Я стараюсь не брать на себя больше, чем мне по силам, поэтому никогда не заглядываю в социальные сети. У меня нет ни времени, ни терпения на круглосуточное общение с посторонними людьми, которые хотят сообщить мне, почему они меня ненавидят.</p>
    <p>Что же говорит решение Рода расстаться со стендапом о юморе и смехе и их связи со счастьем? Сколь бы вездесущим и мощным ни был юмор, у него все же есть свои пределы. Несоответствие, нарушение норм – вот что необходимо, чтобы он был эффективен. Возможно, это относится и к тем, кто юмором занимается? Монотонность и привычность делают жизнь предсказуемой, лишают ее новизны. А это, как нам известно, снижает удовольствие от всего вокруг<a l:href="#c_312" type="note">{312}</a>. Вероятно, фундаментальный процесс привыкания со временем лишает комедию всех ее позитивных качеств и темная сторона жизни комика начинает брать свое. Комедия становится работой, а не удовольствием – и это еще мягко сказано.</p>
    <p>Впрочем, Род не бросил комедию навсегда. Он сделал долгий перерыв (пять лет) и после нашей встречи несколько раз выходил на сцену. Он говорит, что в его жизни настал такой период, когда выступления стали «облегчением, а не радостью», необходимостью, а не удовольствием. Когда «запал» прошел, он решил все бросить. Но внутренняя тяга к комедии сохранилась, поэтому он вернулся на сцену.</p>
    <p>Что же должно случиться, чтобы комик сказал «нет, с меня достаточно»? За ответом на этот вопрос я отправился на далекую ферму в глубинке сельской Англии. Похоже на фильмы ужасов, правда? Но хочу вас успокоить – мои расчлененные останки не лежат под заброшенным амбаром. На ферме, куда я направлялся, жил Ян Болдсворт, комик и радиоведущий, интервью которого с Бобби Боллом навело меня на изучение влияния юмора на чувство счастья. Именно Ян подтолкнул меня к жизни блогера – мне захотелось иметь свой блог, когда я прочитал его замечательный текст об успехе в Эдинбурге в 2006 году. Потом он стал вести подкаст, и я постоянно слушал его, когда долгими часами проводил в лаборатории эксперименты для своей диссертации. Без Яна вы не читали бы сейчас эту книгу. Встреча с ним была для меня почти что встречей Люка Скайуокера с Оби Ваном Кеноби, если бы тот взял Люка в школу джедаев по чистой случайности.</p>
    <p>Ян – крепкий, длинноволосый, бородатый северянин (представьте себе викинга на скейтборде). Человек он абсолютно честный и открытый, даже когда речь заходит о его психических проблемах. Он постоянно борется с приступами жестокой депрессии и даже рассказывал о попытке самоубийства на выступлении в Эдинбурге («У всех есть проблемы», 2014). Самым интересным для меня было то, что он недавно «ушел» из стендапа, решив ограничиться одним выступлением в месяц. Я хотел узнать, почему он принял такое решение.</p>
    <p>– Я просто перестал получать удовольствие, – объяснил Ян. – Не думаю, что стендап хоть когда-то казался мне «смешным». Конечно, приятные моменты были: ты говоришь что-то, что кажется тебе веселым, зрителям это нравится, и вам хорошо вместе. А когда я выступал в паре с другим комиком, у нас получалось особенно хорошо. Мне нравились такие моменты. И все же мое отношение к стендапу всегда было немного двойственным.</p>
    <p>Эта двойственность повлияла на решение Яна уйти. Конечно, были и другие причины, но самым главным оказалось то, что комедия стала слишком ограниченной, в ней появилось многое от сервиса – правила, карьерные цели. От всего этого Ян и другие комики, в том числе Уэс, в свое время и сбежали в стендап. О том же мне говорили многие представители этого мира.</p>
    <p>Разочаровавшись в сценических выступлениях, Ян сосредоточился на радио и подкастах. Собственные психические проблемы привели его к созданию «Ментального подкаста»<a l:href="#c_313" type="note">{313}</a>, где он ведет откровенные и увлекательные беседы с теми, кто борется со своими расстройствами. Он только что закончил программу «Парапод», в которой речь шла о призраках, тайнах и заговорах. В этой программе его партнером стал комик, искренне верящий во все сверхъестественное, Барри Доддс<a l:href="#c_314" type="note">{314}</a>. Ян явно очень счастлив, занимаясь своим делом на своих условиях, так, как ему хочется.</p>
    <p>Мы вернулись к проблемам, о которых говорил Род: отсутствие новизны, чрезмерная известность и связанная с ней критика. Если вы постоянно делаете что-то новое и переключаетесь с одного на другое, прежде чем работа становится слишком уж предсказуемой, то, может быть, это и делает вас счастливым? Но теперь работа Яна <emphasis>не</emphasis> связана с юмором и смехом, и это было самым важным для моего исследования. Может показаться странным, но, возможно, когда тратишь столько времени и сил на то, чтобы смешить других, стать счастливым становится легче <emphasis>без</emphasis> юмора и смеха? Люди часто удивляются, какими серьезными или «нормальными» оказываются комики в обычной жизни. В общении они вовсе не похожи на тех весельчаков, которые буквально бомбардируют слушателей и зрителей шутками со сцены.</p>
    <p>Может быть, смех и юмор делают человека счастливым так же, как деньги: до какого-то момента это очень мощный стимул, но как только вам «достаточно», этот фактор становится менее важным? Ян почти виновато признался, что теперь испытывает такое же удовлетворение, когда получает от слушателей раздраженные и даже гневные оценки, а не только похвалы.</p>
    <p>– Странно, но когда люди злятся до такой степени, что им хочется мне возражать, я чувствую себя превосходно, потому что они – не моя целевая аудитория, и значит, я все делаю правильно.</p>
    <p>То есть комедия может со временем превратить социальное неприятие в <emphasis>позитивный фактор</emphasis>? Налицо явное несоответствие. И это вполне уместно, учитывая все, что мы уже знаем о работе мозга.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Когда смех стихает</p>
    </title>
    <p>Общаться с моими друзьями и кумирами в мире комедии было очень интересно – да еще и расходы можно было списать на новую книгу. И все же мне пришлось сесть и разобраться во всем, что я узнал о влиянии длительного контакта с юмором и смехом. Делает ли такой контакт человека несчастливым? Или нет? И почему? Отвечая на эти вопросы, следует рассмотреть ряд аспектов.</p>
    <p>Во-первых, выступление в комедии (успешное) – чрезвычайно стимулирующий и приятный процесс. Помните: любое позитивное социальное взаимодействие вызывает в мозге короткий всплеск счастья. Ощущение награды еще более усиливается, когда нам удается заставить кого-то смеяться. Смех говорит о социальном принятии, одобрении, групповой гармонии – обо всем, что нравится мозгу. Если вам удалось заставить смеяться полную комнату (или целую арену) людей, схемы награды в вашем мозге активизируются как никогда. Профессор Скотт и многие другие отмечают, что после успешного выступления на сцене у них возникали головокружение и дрожь. Ясно, что на такие ощущения можно «подсесть».</p>
    <p>Во время нашего разговора Уэс сравнивал их с наркоманией: удовлетворение и удовольствие от пребывания на сцене так велики, что кажутся стоящими усилий. Человек готов проезжать большие расстояния, мало спать, спокойно общаться с бестолковыми организаторами и рекламщиками, не поддаваясь желанию врезать им как следует, и т. п. Точно так же наркоманы подвергают себя разным опасностям, лишь бы получить желанное вещество. Справедливо ли такое сравнение? Действительно ли комики испытывают болезненную зависимость от концентрированного социального одобрения? Пожалуй, я немного перегнул палку, но это не означает, что подобная идея совершенно бессмысленна.</p>
    <p>Наркотическая зависимость вызывает сдвиги в реальном мышлении и мотивации человека<a l:href="#c_315" type="note">{315}</a> из-за постоянного и интенсивного стимулирования системы вознаграждения. Наркомания в буквальном смысле слова меняет связи между системой вознаграждения и участками фронтальной доли мозга, ответственными за мыслительные способности, сдерживание и т. п. В результате наркоманы сосредоточиваются на своей страсти в ущерб всему остальному. Они жертвуют общением, гигиеной, законопослушностью. Я не говорю, что комики – наркоманы юмора, которые в конце концов оказываются на грязных матрасах и рассказывают свои анекдоты бездомным. Но их работа активизирует те же самые неврологические системы. Если вы по несколько раз в неделю ощущаете колоссальное социальное одобрение и признание ваших талантов, то это удовлетворяет любую инстинктивную потребность в признании и социальном взаимодействии. Вам больше ничего не нужно. Вы перестаете хотеть чего-то другого. В сравнении с толпами людей, хохочущих над вашими шутками и аплодирующих, когда объявляют ваше имя, рейтинг «соответствия ожиданиям» в вашем полугодовом перечне выступлений кажется ничтожным. Именно это и произошло с Уэсом.</p>
    <p>Почему же выступления комиков оказывают на них такое стимулирующее воздействие? Мы все постоянно смеемся и шутим, общаясь с людьми, но даже самая содержательная беседа и веселый вечер в обществе друзей редко вызывают острое ощущение «кайфа». Что же особенного в комедии? Ответ очень прост: <emphasis>риск</emphasis>. Когда вас одобряет целый зал людей, это очень приятно. Но ведь они могут и <emphasis>не</emphasis> засмеяться. Они могут отвергнуть вас, и это будет очень досадно (поверьте, я знаю, о чем говорю). Мы уже обсуждали, как тяжело человеческий мозг воспринимает социальное неприятие. Самый распространенный тип фобий – социальные фобии<a l:href="#c_316" type="note">{316}</a>: люди испытывают ужас от ситуаций, в которых они могут быть отвергнуты окружающими. Человек боится социального неприятия больше, чем змей и пауков, – вот насколько силен этот страх<a l:href="#n47" type="note">[47]</a>. Слушатели могут не откликнуться (или даже ошикать вас) на ваши попытки рассмешить их, и это очень сильная форма неприятия, сравнимая только с неожиданным разрывом с романтическим партнером (здесь я тоже знаю, о чем говорю). Вот почему, когда я рассказываю, что занимаюсь стендапом, люди смотрят на меня с настоящим ужасом и почтением. Все другие мои занятия и достижения подобной реакции не вызывают, а ведь я доктор нейробиологии, который <emphasis>когда-то резал трупы, чтобы заработать на жизнь</emphasis>!</p>
    <p>Если вы вышли на сцену в стендапе, то для вашего мозга подобный поступок равносилен прыжку с моста в банги-джампинге. Сознание твердит вам, что все будет в порядке, что никакого <emphasis>физического</emphasis> ущерба вы не понесете, но все остальные инстинкты выживания буквально вопят, чтобы вы этого не делали. Система «дерись или беги» работает на полную мощность. Если выступление пройдет хорошо, вы ощутите не только приятное чувство одобрения и связанное с ним наслаждение, но еще и колоссальное облегчение оттого, что удалось избежать риска<a l:href="#c_317" type="note">{317}</a>. Неудивительно, что успешное выступление может (как говорят) вызвать чувство эйфории. А неудача на сцене – это практически «смерть». Конечно, не в буквальном смысле слова, но по ощущениям очень близко.</p>
    <p>Если социальное неприятие становится таким большим риском в стендапе, то этот вид искусства должен привлекать тех, кого подобная опасность не пугает. Это люди, обладающие несокрушимой самоуверенностью (а таких в комедии немало, поверьте), или те, кто нечувствителен к социальному неприятию, потому что <emphasis>давно к нему привык</emphasis>. Изгои, неприкаянные, аутсайдеры, которые из-за своего воспитания, характера или даже психических проблем не вписываются в «нормальное» общество. Природа живых комических выступлений такова, что в эту сферу тянутся люди с эмоциональными или сходными проблемами. Их часто отвергает значительная часть общества, поэтому они появляются в мире стендапа. Такова жизнь.</p>
    <p>Комическое выступление, несмотря на юмор, шутки и веселье, может серьезно усилить имеющуюся эмоциональную нестабильность. И Яну, и Уэсу пришлось бороться со своими психическими проблемами. Оба они сознательно вводили себя в очень негативные эмоциональные состояния: Ян рассказывал о попытке самоубийства, а Уэс на сцене давал волю гневу. Человеческий мозг очень чувствителен ко всему связанному с юмором и смехом<a l:href="#c_318" type="note">{318}</a> и чутко считывает и усваивает эмоции других людей.</p>
    <p>Согласно теории разума и эмпатии, для успешного комического выступления обычно требуется <emphasis>достоверность</emphasis>. Слушатели должны <emphasis>верить</emphasis> в искренность артиста, по крайней мере, до определенной степени. Если в вашем выступлении есть элементы гнева, печали или других негативных эмоций, вам следует пробудить в памяти соответствующие воспоминания и войти в нужное состояние духа. Обойтись без этого могут лишь выдающиеся актеры, всем же остальным нужны настоящие переживания. В результате комики часто оказываются в странной ситуации: награду – финансовую и смех публики – они получают за собственное несчастье. Уэс дошел до того, что стал в повседневной жизни искать поводы для гнева, чтобы потом рассказать о них со сцены. Если это свойственно и другим комикам, то, значит, ради юмора и смеха им <emphasis>приходится быть несчастными</emphasis><a l:href="#c_319" type="note">{319}</a>. Вряд ли это очень хорошо.</p>
    <p>Похоже, все же существуют определенные мозговые факторы, которые объясняют, почему комики, люди, постоянно пользующиеся юмором и заставляющие других смеяться, чаще бывают несчастными, чем счастливыми, хотя, казалось бы, должно быть наоборот. Конечно, это относится не ко всем. Многие комики вполне счастливы и довольны своим занятием. Но клише «слезы клоуна» возникло не на пустом месте, и теперь мы можем описать его неврологический механизм. Комическое выступление позволяет ощутить одобрение и высокую оценку со стороны окружающих. Но оно же несет в себе серьезный риск социального неприятия. Поэтому подобный путь часто выбирают те, кто к нему нечувствителен. Юмор связан с ощущением несоответствия, и успеха здесь добиваются люди с «альтернативным» взглядом на мир. Но любому комику ради одобрения со стороны окружающих регулярно приходится «обнажать душу» и демонстрировать негативные эмоции, что может привести к культивированию несчастья в собственной жизни. В сочетании с характером самой работы все это серьезно влияет на счастье и благополучие. Особенно сильно это влияние ощущают люди с «хрупкой психикой», то есть с повышенной эмоциональной лабильностью.</p>
    <p>Но что все это говорит нам о смехе, юморе и счастье? Смех и юмор – важные компоненты человеческого счастья. Они вездесущи, разнообразны, просты в исполнении и весьма эффективны. Они несут массу ощутимых преимуществ – укрепление социальной сплоченности, надежное и безопасное разрешение конфликтов, снятие напряженности и агрессии. Они даже помогают нам бороться со стрессами и травмами и благополучно переживать сложные ситуации. Но, судя по тому, о чем говорили мне многие комики, смех и юмор столь же мощно вознаграждают и, следовательно, поощряют неприятное и вредоносное поведение, которое пагубно сказывается на состоянии человека в долгосрочной перспективе. Если судить по примеру Рода и Яна, то при длительном контакте с юмором и смехом человеческий мозг теряет чувствительность к ним.</p>
    <p>Похоже, Бобби Болл был прав, говоря, что невозможно смеяться и грустить одновременно (если, конечно, речь не идет о недюшеновом смехе). Но только в один отдельно взятый момент. Смех и связанные с ним внутренние процессы действительно подавляют или блокируют другие, более негативные эмоции<a l:href="#c_320" type="note">{320}</a>. И все же ощущение это довольно преходящее. Юмор рождается из распознавания некоего несоответствия или «неправильности». Но чтобы это ощутить, должна существовать какая-то норма, правило или ожидание, которое может быть «нарушено». Смех способен играть важную социальную роль, но роль эта стимулирующая и укрепляющая. Смех скорее укрепляет социальные узы, чем создает их (хотя это правило не следует считать абсолютным).</p>
    <p>Смех и юмор не могут существовать в изоляции. Они возникают в ответ на что-то, основаны на чем-то. В счастье они выполняют ту же функцию, что специи и приправы в блюде. Правильно подобранное количество специй украшает блюдо и даже способно спасти безнадежно испорченное. То же самое происходит со смехом и юмором: они делают приятную ситуацию еще более приятной, неприятную – приемлемой. Мы даже чувствуем себя счастливыми, хотя все вокруг идет кувырком.</p>
    <p>Может быть, нам нужна другая кулинарная метафора? Может быть, юмор и смех – это вишенка на торте счастья? Тогда счастье, построенное только на смехе и юморе, подобно вишенке без торта. Выглядит она красиво, о торте напоминает и на вкус хороша, но удовлетворения совсем не приносит. А стоит перегнуть палку с юмором и смехом, и они становятся неприятными и полностью лишают нас ощущения счастья. Поскольку юмор целиком зависит от ощущения несоответствия, субъективности, непредсказуемости и неожиданности, то любые попытки его формализовать, определить правила и структуру, придать надежность и управляемость лишают его важнейших качеств. И как все это может сделать нас счастливыми?</p>
    <p>Лучше всего об этом рассказал Ян. Их с партнером пригласили в отдел комедий ВВС, чтобы они помогли писать шутки для нового телевизионного шоу.</p>
    <p>– Поначалу мы страшно обрадовались. Нас позвали в офис, где когда-то снимали шоу Френча и Сондерс. Мы были страшно горды, взяли с собой фотографии со всеми нашими премиями. Потом спохватились, что нам все же нужно работать, и сели писать шутки. Мы написали очень много, и это нас страшно веселило. Не думаю, что наши шутки были использованы, но нам они нравились. Мы хохотали и хохотали, и тут известный комик, который возглавлял программу, заглянул в комнату и сказал: «Парни, не могли бы вы вести себя потише? Мы здесь все-таки работаем!» И тогда я понял, что мы находимся в центре отдела комедий ВВС: люди здесь должны вести себя тихо, чтобы иметь возможность слышать смех на самых окраинах Лондона!</p>
    <p>Прекрасно сказано, на мой взгляд. Если уделяешь слишком много времени и внимания юмору и комедии, если это становится главной целью твоей жизни, то в конце концов наступает момент, когда начинаешь хмуриться при звуке смеха.</p>
    <p>Ну разве это не смешно?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 7</p>
    <p>Темная сторона счастья</p>
   </title>
   <section>
    <p>Когда-то я был чирлидером. Конечно, тогда я был еще подростком, а не лысеющим нейробиологом за тридцать. Мои родители проводили благотворительное мероприятие в стиле Всемирной федерации реслинга<a l:href="#n48" type="note">[48]</a>, а я был одним из чирлидеров «плохих парней». Зрелище было удручающее: упитанный тинейджер в золотом парике и черной юбочке, размахивающий помпонами… Ужасно.</p>
    <p>Я редко вспоминаю о своем провале на поприще чирлидинга – лишь иногда просыпаюсь с криками и в холодном поту. Это не соответствует моему сегодняшнему имиджу, поэтому редко всплывает в памяти. Но я рассказываю об этом, потому что у всех нас в прошлом есть странные, порой весьма неприятные события, которых лучше бы не было. Мозг позволяет нам подавлять эти воспоминания или принижать их значимость, чтобы сохранить состояние счастья. Обычно это правильно: чрезмерная сосредоточенность на промахах и ошибках лишает нас уверенности в своем благополучии, что является главным симптомом клинической депрессии<a l:href="#c_321" type="note">{321}</a>. С другой стороны, постоянное игнорирование и отбрасывание плохой, вредной или нелестной информации грозит повести нас ложным, даже нечестным путем. Мое исследование дошло до этой точки, и я начал беспокоиться о том, что сам частенько веду себя подобным образом.</p>
    <p>Надо сказать, что я многое не включил в предыдущие главы. Шарлотту Черч буквально преследовали английские таблоиды, когда ее популярность была на пике. Девушка в Сети общалась с мужчинами, которые приходили в безумную ярость, когда им говорили, что «женщины не обязаны заниматься с ними сексом». Люси Блаттер рассказывала мне о нелепо мелком соперничестве между элитами Нью-Йорка. Профессор Чемберс упоминал о чем-то подобном в мире нейробиологии. Яну Болдсворту приходилось постоянно иметь дело с грубыми, наглыми и нетерпимыми слушателями. И так далее, и тому подобное… В оправдание скажу: если бы я включил в эту книгу <emphasis>все</emphasis>, что узнал и услышал о счастье и мозге, то рядом с моим трудом «Игра престолов» показалась бы жалким буклетом. Естественно, кое-что пришлось опустить. Я писал книгу о счастье, поэтому не хотел упоминать все негативное или неприятное. Не это было моей целью, поэтому при любой возможности я старался избежать негатива. Но постепенно мне стало ясно, что в моей книге человечество предстает сборищем работяг, стремящихся к безопасности и мечтающих о романтике, а также умеренных гедонистов, которым нужно, чтобы их любили и принимали несмотря ни на что.</p>
    <p>Но ведь это неправда, верно? Люди часто бывают просто ужасны. Порой они добиваются счастья, совершая неприятные, опасные или откровенно грязные поступки. Что же с ними происходит? Почему мозг заставляет нас получать удовольствие и награду от неприятных вещей? И тут я с огорчением понял, что для полной и откровенной картины восприятия счастья человеческим мозгом мне нужно хоть как-то ответить на этот вопрос. Я должен пройти весь путь Энекена Скайуокера и принять темную сторону.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Ты говоришь: «картошка»…</p>
    </title>
    <p>Неприятное – это «вызывающее дискомфорт, несчастье или отвращение». Логически рассуждая, мы <emphasis>не можем</emphasis> быть счастливы, испытывая что-то неприятное. Но почему многие все равно наслаждаются такими вещами? Часто ответ прост: это не то, что с нами происходит. Оценка плохого и неприятного бывает очень субъективной. Типичный пример – предпочтения в пище. Одна мысль о каком-то блюде вызывает у вас тошноту, а другой не мыслит без него жизни. Устрицы, сыр с голубой плесенью, язык, марципан – многие продукты находятся на грани, отделяющей деликатес от тошнотворной гадости. С какой стороны от этой грани они окажутся, целиком зависит от ваших личных вкусов. И это неудивительно<a l:href="#c_322" type="note">{322}</a>. Вкусы могут различаться не только у разных людей, но и в разных ситуациях <emphasis>у одного и того же человека.</emphasis> Давление воздуха влияет на восприятие вкуса (вот почему еда в самолетах постоянно становится предметом насмешек). Вкус меняется во время беременности и при других гормональных и химических изменениях в организме. На вкус влияет возраст. Он изменяется, даже когда во время еды вы чувствуете какой-то запах или что-то <emphasis>видите</emphasis>. Первый кусочек мы съедаем глазами.</p>
    <p>Вкус – чувство очень непостоянное. Мозг не тратит на него много ресурсов. Когда мы ощущаем его, он окрашивается запахом, видом, воспоминаниями, ожиданиями и т. п. На пищевые предпочтения серьезное влияние оказывает жизненный опыт, предубеждения, культура и т. п.<a l:href="#c_323" type="note">{323}</a> Когда кто-то с удовольствием ест что-то, по вашему мнению, ужасное, это означает, что его восприятие пищи отличается от вашего.</p>
    <p>То же самое относится и к другим чувствам. Некоторые не выносят запаха трубочного табака, а другим этот аромат напоминает о любимом дедушке и будит в душе теплые воспоминания и позитивные ассоциации (обоняние тесным образом связано с памятью<a l:href="#c_324" type="note">{324}</a>). Некоторые не могут слышать музыку в стиле «хеви-метал», другие же буквально живут ею. Люди постоянно высмеивают моду 70-х годов, но химическая завивка и брюки клеш остаются популярными во все времена. Вы не можете указать на то, что вам не нравится, и сказать: это плохо. Это плохо <emphasis>для вас</emphasis>, потому что так сформировался ваш мозг. Он заставляет вас считать что-то отвратительным. Но у других людей другой мозг. Они – <emphasis>не вы</emphasis>.</p>
    <p>Разница между мозгом двух людей чрезвычайно велика. Именно поэтому в нейробиологических (и сходных) исследованиях постоянно используют идентичных (однояйцевых) близнецов<a l:href="#c_325" type="note">{325}</a>, потому что у них практически идентичные гены, и выросли они в одной и той же среде, то есть в процессе развития находились в одинаковых условиях. Генетика и воспитание у них почти одинаковы. Если же во взрослой жизни у одного из близнецов возникла депрессия, а у другого нет, можно изучить, чем они отличаются, и сделать вывод о том, что это различие и является причиной депрессии. Если бы она была связана с генетикой или особенностями развития, то это состояние возникло бы у обоих. Бывает, что депрессия возникает у обоих близнецов, несмотря на различия во взрослой жизни. Тогда логично сделать вывод о том, что основной причиной послужила генетика или факторы развития<a l:href="#c_326" type="note">{326}</a>. Конечно, все гораздо сложнее, однако идентичные близнецы – настоящий подарок для науки, а не только материал для фильмов ужасов.</p>
    <p>Но даже идентичные близнецы могут быть очень разными людьми, с совершенно разным мозгом и характером. Как такое возможно? Возьмите миллион игральных костей, засуньте их в промышленную стиральную машину и прокрутите там в течение 20 минут (не забудьте наушники – шуму будет предостаточно). Когда процесс закончится, высыпьте все кости на пол и сосчитайте общую сумму выпавших очков. Затем повторите все в точности и подсчитайте вторую сумму. Как вы думаете, получится у вас то же самое число? Ни за что! Те же кости, та же машина, та же процедура в течение того же времени. Тем не менее вероятность выпадения одного и того же числа дважды граничит с чудом. Несмотря на сходство, отдельные детали совершают случайные движения и постоянно влияют друг на друга. Наши гены и окружающая среда воздействуют на мозг примерно так же. Только здесь у нас 1000 миллиардов костей, каждая из которых имеет 1000 сторон, а стиральная машина установлена на американских горках.</p>
    <p>Неудивительно, что люди так не похожи друг на друга. Мы видим, что они предпочитают разные дома и пространства для жизни, выражают разные желания в сфере карьеры и амбиций, смеются над разными шутками, проявляют совершенно разные сексуальные предпочтения и физические влечения и т. п. Никого нельзя считать «неправильным» или «дурным» – просто в мире нет двух одинаковых людей, и то, что делает их счастливыми, тоже существенно различается.</p>
    <p>Однако некоторые факторы постоянны и длительны, и они эффективно влияют на конечный результат. Если вы выросли в очень музыкальной семье и музыка постоянно сопровождала вашу жизнь, то у вас наверняка выработались сильные чувства по отношению к ней. Вы можете ее любить, можете бунтовать и ненавидеть, но вряд ли ваше отношение будет двойственным. Другие влияния, хоть и временные, также бывают невероятно сильными и захватывают многие участки мозга – например, ваш первый сексуальный опыт. Если первый сексуальный партнер был рыжим, вас, возможно, будет всегда тянуть к рыжим. Мозг быстро наделяет все новое стимулирующими эмоциональными качествами<a l:href="#c_327" type="note">{327}</a>. В данном примере в нем быстро формируется ассоциация «рыжие волосы = сексуальное наслаждение». Мозг склонен к обобщениям. Вам вовсе не обязательно каждый раз заниматься сексом с <emphasis>одним и тем же</emphasis> рыжим партнером: <emphasis>сходные</emphasis> стимулы могут давать <emphasis>сходную</emphasis> (хотя и более слабую) реакцию<a l:href="#c_328" type="note">{328}</a>. Отсюда и любовь к тому, что обладает предпочтительными элементами. Вот почему нам нравятся определенные ансамбли, или стили музыки, или жанры искусства, или фильмы, а не какой-то конкретный пример, который мы открыли для себя впервые и от которого получили удовольствие. Это не означает, что, если кто-то любит то, что вы ненавидите, то, скорее всего, его вкусы во всем окажутся отличными от ваших. Различия между людьми гораздо сложнее и глубже.</p>
    <p>Но прежде чем мы скажем: «Все люди разные, и это прекрасно, мир и любовь всем», надо признать, что многие наши поступки <emphasis>объективно</emphasis> дурны и вредны для нас, однако бесчисленное множество людей наслаждаются ими и испытывают счастье. Наш мозг терпеть не может риска и буквально одержим собственной безопасностью. Почему же люди увлекаются нездоровой пищей, любят алкоголь, принимают наркотики, играют в азартные игры, занимаются опасными и связанными с насилием видами спорта, несмотря на постоянные предупреждения? Нам с раннего детства внушают, что наркотики – это плохо и опасно<a l:href="#c_329" type="note">{329}</a>, что курить вредно<a l:href="#c_330" type="note">{330}</a>, что некоторые продукты слишком калорийны и напичканы химикатами. Очередная супердиета, которая очищает кишечник и укрепляет иммунную систему, поджидает вас буквально за углом. Она готова назвать вас чудовищем, готовым убивать милых щенков, если вы хотя бы посмотрите в сторону пачки печенья. Но мы продолжаем делать то, что вредно. Почему?</p>
    <p>Потому что мозг нельзя назвать на 100 процентов рациональным. Например, мы отлично понимаем, насколько вредны или опасны определенные вещи, но «понимание» нам не помогает. В социальных сетях постоянно циркулируют истории, мемы или игры, призванные «повысить осознание» какой-то болезни или трагического события. Даже если это продиктовано исключительно добрыми намерениями, как часто бывает<a l:href="#c_331" type="note">{331}</a>, абстрактное осознание чего-либо, пусть даже чрезвычайно опасного, редко меняет поступки или поведение. Это серьезное препятствие для тех, кто пытается бороться, например, с перееданием или с такими важными проблемами окружающей среды, как изменение климата. Хотя люди знают, что это вредно и неправильно, они продолжают вести себя так же, как прежде<a l:href="#c_332" type="note">{332}</a>.</p>
    <p>Отчасти это объясняется тем, что наш мозг, сколь бы силен он ни был, имеет пределы. В современной жизни нас постоянно бомбардируют различной информацией, но мозг способен воспринять лишь определенное ее количество. Он впитывает и сохраняет так много, что это почти граничит с чудом. Но при этом он выбирает то, что кажется ему важным, и игнорирует, принижает или просто отбрасывает все остальное. Как же мозг решает, на чем ему сосредоточиться?</p>
    <p>Чаще всего информация, имеющая сильную эмоциональную окраску<a l:href="#n49" type="note">[49]</a> или обладающая стимулирующими свойствами (т. е. ведущая к «возбуждению»<a l:href="#c_333" type="note">{333}</a>), более предпочтительна, чем нейтральная, таких качеств лишенная. Если мы едим жареные сырные наггетсы или пудинг с тройным шоколадом, нам страшно вкууууусно. Мы испытываем наслаждение и удовольствие, потому что мозг позитивно реагирует на сладкую и/или высококалорийную пищу<a l:href="#c_334" type="note">{334}</a>. Мозг быстро понимает, что жареный сыр – это вкусно и приятно. А теперь сравните это удовольствие с буклетом или документальным фильмом, где говорится о долгосрочном вреде жирных продуктов для артерий, которые забиваются холестериновыми бляшками. В принципе, это интересно, но совершенно не стимулирует и не <emphasis>возбуждает</emphasis>. Мы понимаем, что есть жареный сыр «вредно» – в абстрактном смысле. Но при этом мы <emphasis>знаем</emphasis>, что это невероятно приятно. И фактор удовольствия влияет на наше поведение гораздо сильнее.</p>
    <p>Вот почему изучение математики и других сходных наук дается очень тяжело (если, конечно, вы не фанат математики – а таких тоже достаточно). Математика связана с преимущественно абстрактной, невещественной информацией, почти не имеющей эмоциональных или стимулирующих компонентов. Мы можем заучивать ее сознательно путем повторения и исследования, но это требует усилий и настойчивости. Много работы – и никакой мгновенной ощутимой награды. Это еще более усложняет задачу, потому что участки мозга, следящие за подобными вещами, такого не одобряют. Вот почему я даже спустя много лет прекрасно помню слова Симпсонов из моей любимой серии, но совершенно не помню, о чем меня спрашивали на экзамене по патологоанатомии. Экзамен был важен для моей карьеры, а мультфильм – нет, но почему-то определенным участкам моего мозга важная информация не понравилась. Мы не привыкли так работать. Стоит нам решить, что что-то нам нравится, мы ни за что не изменим своего мнения, даже если контраргументы будут достаточно убедительны<a l:href="#c_335" type="note">{335}</a>.</p>
    <p>Конечно, <emphasis>возможно</emphasis> все. Вы можете любить машины и вождение, но после ужасной катастрофы не скоро сядете за руль<a l:href="#c_336" type="note">{336}</a>. Если вы съели любимое блюдо и отравились, вы не сразу закажете его снова – если вообще закажете. У нас сохранились участки мозга, которые распознают и усиливают отвращение и опасность. Они включаются, когда мы можем причинить себе вред, но их действие ограниченно. Многое связано со временем. Вы касаетесь рукой раскаленной плиты, ощущаете боль и сразу же отдергиваете руку. Вы поняли, что предмет, которого вы коснулись, опасен и его нужно избегать. А теперь представьте, что нервы, передающие болевой сигнал, действуют со скоростью улитки и боль придет лишь через неделю. Вы не сможете связать это ощущение с плитой, и ничто не помешает вам снова и снова касаться раскаленной поверхности в течение всей недели. Любой решит, что вы сошли с ума и сознательно причиняете себе вред, но вы-то этого не поймете.</p>
    <p>Чем больше промежуток между действием и последствием, тем труднее системам нашего подсознания установить их связь<a l:href="#c_337" type="note">{337}</a>. К сожалению, мы едим жирную пищу и пьем алкоголь сегодня, а негативные последствия для здоровья проявляются спустя дни, месяцы и даже годы. Похмелье приходит на следующий день, но даже этого промежутка слишком много, чтобы мы связали эти ощущения с приятным застольным головокружением. Закупорка артерий и влияние на сердце происходят постепенно, и чаще всего мы этого даже не чувствуем. То есть мы «знаем», что жирная еда и спиртное нам не полезны, но более первобытные и «сильные» участки мозга, которые связывают причину и следствие, наше знание не воспринимают.</p>
    <p>Честно говоря, даже сознательные процессы, управляемые фронтальными долями мозга, могут быть ненадежными из-за нашего оптимистичного настроя<a l:href="#c_338" type="note">{338}</a> – мы всегда считаем, что благополучный сценарий развития событий наиболее вероятен, хотя для этого нет оснований. В определенном смысле позитивный, оптимистичный настрой даже полезен: он связан с ощущением ментального благополучия. С таким настроем нам гораздо легче переживать тяжелые события<a l:href="#c_339" type="note">{339}</a>, сохранять мотивацию и стремиться к достижению целей. С другой стороны, безосновательный оптимизм может быть вреден и даже самоубийственен. «Я могу избежать рака легких, если брошу курить. Но я и без того не заболею, так зачем же ограничивать себя?» – говорите вы себе. А потом заболеваете раком легких, потому что курили. Механизм ясен?</p>
    <p>Это не просто упрямое невежество с нашей стороны. Сканирование мозга показывает, что, когда человек представляет себе позитивное развитие событий в будущем, повышается активность определенных участков мозга, в частности миндалины и ростральных отделов передней поясной коры<a l:href="#n50" type="note">[50]</a>. Представление негативных событий подобной активности не вызывает<a l:href="#c_340" type="note">{340}</a>. Из этого можно сделать вывод, что мозг автоматически придает больше веса и значения оптимистическим, а не пессимистическим предсказаниям. В этом есть определенная логика: планирование и предсказание, в эволюционном смысле, – сравнительно новое занятие для мозга. Глубинные участки, такие как миндалина, реагируют на основные качества того, что они воспринимают. Поэтому они отдают предпочтение хорошему, не осознавая, что речь идет лишь о теоретических сценариях, а не о реальных событиях. В результате наши прогнозы часто пропитаны неоправданным оптимизмом.</p>
    <p>Однако есть процессы, с помощью которых мозг пытается <emphasis>остановить</emphasis> нас и не дать причинить себе вред. Исследования наркоманов и их долгосрочного поведения показывают, что наркотики воздействуют на дофаминергические пути системы вознаграждения, источник наслаждения мозга. Со временем эта активность уменьшается. Мозг привыкает к постоянному присутствию наркотика, и для достижения прежнего кайфа требуется все более сильная доза, потому что чувствительность системы вознаграждения к дофамину снижается<a l:href="#c_341" type="note">{341}</a>. Раньше считалось, что ослабление ощущения награды заставляет наркоманов сохранять свою привычку. В таком состоянии связи между системой вознаграждения и участками фронтальной коры, ответственными за сознательное мышление и поведение, меняются. В результате наркотики становятся для наркоманов важнее «обыкновенных» потребностей – общения, пищи, гигиены и т. п.<a l:href="#c_342" type="note">{342}</a></p>
    <p>Недавние же исследования доказали существование системы <emphasis>анти</emphasis>вознаграждения. Эта сеть участков мозга порождает негативную эмоциональную и физическую реакцию – причем даже на то, чем мы наслаждаемся<a l:href="#c_343" type="note">{343}</a>. Она изучена не так хорошо, как система вознаграждения, но, похоже, включает в себя определенные участки миндалины и конечную полоску (возле таламуса). Они связаны с фронтальной корой и такими нейротрансмиттерами, как кортиколиберин (КРГ) и динорфин<a l:href="#c_344" type="note">{344}</a>. Ученые отметили аномально высокое содержание КРГ в спинномозговой жидкости самоубийц<a l:href="#c_345" type="note">{345}</a>. Динорфин постоянно связывают со стрессом и депрессией<a l:href="#c_346" type="note">{346}</a>. Считается, что оба вещества вызывают дисфорию, то есть состояние глубокой неуверенности и неудовлетворенности, противоположное эйфории. Можно сказать, что именно эта система антивознаграждения делает нас несчастными.</p>
    <p>Интересно, что система эта активизируется, когда мы испытываем нечто приятное, но активация ее слабее, чем активация пути вознаграждения (поначалу). Мы ощущаем острое наслаждение, но одновременно и легкое неудовольствие, поскольку мозг эффективно «сдерживает» нас<a l:href="#n51" type="note">[51]</a>. Однако исследования показывают, что хроническое употребление наркотиков постепенно повышает активность системы антивознаграждения и снижает – системы вознаграждения. Чрезмерное количество наркотиков нарушает хрупкое равновесие, поэтому у наркоманов система вознаграждения резко слабеет, а система антивознаграждения, напротив, становится сверхактивной. Наркоману очень трудно стать счастливым, а вот серьезно <emphasis>не</emphasis>счастливым он бывает практически постоянно. Его мозг выведен из строя. Вот почему настоящие наркоманы принимают наркотики не для удовольствия. Многие из них, по собственному признанию, всего лишь хотят чувствовать себя нормально, а наркотики – это единственное, что сдерживает активность системы антивознаграждения в измененном мозге<a l:href="#c_347" type="note">{347}</a>.</p>
    <p>Это также объясняет, почему у наркоманов так часто бывают срывы, связанные со стрессами – система антивознаграждения действует, главным образом, через механизмы реакции на стресс<a l:href="#c_348" type="note">{348}</a>, поэтому стрессовые события еще больше повышают ее активность. Предполагая, что такая система есть в любом мозге (у нас нет оснований считать обратное), а в жизни каждого человека присутствуют стрессовые события, можно сказать, что люди совершают вредные, но приятные действия именно по этой причине. Это не гедонизм и не вседозволенность, а искреннее, хотя, возможно, подсознательное, стремление избавиться от ощущения несчастья. Алкоголь, курение, вредные продукты плохи, потому что могут причинить человеку вред и сделать несчастным. Но если вы и без того несчастны, то что вам терять?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Думай о других</p>
    </title>
    <p>Итак, люди регулярно занимаются тем, что вредит их телам и мозгу. Но, честно говоря, разве это не их дело? Разве они не имеют права поступать так, как им хочется? Если они никому не причиняют вреда, то в чем проблема? Проблема в том, что они часто как раз <emphasis>причиняют</emphasis> вред другим! Пассивное курение, пьяная агрессия, болезни, связанные с неправильным образом жизни, увеличивают нагрузку на систему здравоохранения, а ведь медицинские ресурсы рассчитаны на всех. И это далеко не все. Люди каждый день лгут, обманывают, нападают, воруют, домогаются, манипулируют и саботируют – чтобы получить то, чего им хочется. Их цели и желания, их счастье делают других несчастными – причем порой очень сильно. Как же все это сочетается с тем, о чем я говорил прежде? Я все время твердил, что людей делают счастливыми прежде всего симпатия и приятие со стороны окружающих. Даже мелкие приятные социальные взаимодействия активизируют систему вознаграждения, а самое незначительное неприятие причиняет нам психологическую боль. Так возникает эмпатия, которая помогает нам ощущать чужое несчастье, пусть даже не в полную силу. Иными словами, делая людей несчастными, мы и сами становимся такими, верно?</p>
    <p>У нас даже сформировались особые эмоции – стыд и вина. Они заставляют нас мучиться, когда мы причиняем вред другим. Хотя эти эмоции часто смешивают, на самом деле они различны. Стыд направлен внутрь, он сосредоточен на нас самих. Он вызывает чувство сожаления и несчастья, потому что вы не смогли соответствовать своим ожиданиям и стандартам. Вина – чувство более внешнее. Чувство вины возникает из-за сознания того, что ваши действия причинили кому-то вред. Обе эмоции поддерживаются обширной нейронной сетью, распределенной во фронтальной и височной областях, а также в лимбической системе<a l:href="#c_349" type="note">{349}</a>. В височной доле чувство стыда активизирует переднюю поясную кору и парагиппокампальную извилину. Стыд также повышает активность медиальной и нижней лобных извилин, тогда как чувство вины более связано с веретенообразой извилиной и средней височной извилиной, которые отвечают за ощущение собственной идентичности и самооценки. Чувство вины возбуждает мозжечковую извилину и островок – эти участки мозга распознают более «внешние» проблемы и опасности.</p>
    <p>Все это очень интересно, но главное здесь то, что множество сложных и мощных неврологических механизмов заставляет нас быть хорошими и справедливо относиться к окружающим. Однако значительную часть времени мы подавляем эти механизмы или игнорируем их. Мы причиняем вред и боль другим людям на самых разных уровнях. И все это ради того, чтобы получить желаемое. Что же с нами происходит?</p>
    <p>Выражения «злая любовь» и «добро с кулаками» не случайны. Порой приходится причинять вред человеку, чтобы помочь ему в долгосрочной перспективе. Вскрыть чей-то живот и копаться во внутренностях – не самый дружеский поступок, но хирурги делают это каждый день ради спасения жизни. И снова в действие вступает субъективный элемент: то, что некоторые считают поведением асоциальным или враждебным, в определенных ситуациях может оказаться полезным и благотворным. Как-то раз я беседовал с христианским проповедником. По выходным он стоял на улице и проповедовал людям, идущим за покупками. Он призывал их принять Иисуса и покаяться в грехах своих<a l:href="#n52" type="note">[52]</a>. Он приставал к пешеходам, грозил адским огнем и Страшным судом людям, которые всего лишь решили купить себе новые туфли. Можно ли назвать такое поведение дружеским или «христианским»?</p>
    <p>Многие так его и назовут. Такие христиане искренне верят, что попасть в рай после смерти могут только те, кто искренне почитает Господа. А кто этого не делает, будет вечно мучиться в аду. Поэтому долг христианина – предотвратить это ужасное несчастье, убедив людей примкнуть к его церкви и разделить его убеждения. Это теологический аналог кораблекрушения: вы знаете, что корабль тонет, и направляете людей к спасательным лодкам, хотя понимаете, что тем самым портите им впечатление от круиза. Вы можете не соглашаться с уличными проповедниками, но, с их точки зрения, они оказывают вам услугу. Они творят добро.</p>
    <p>Кроме того, несмотря на все возражения и неприятие мозга, люди часто совершают поступки, прекрасно зная, что они негативно скажутся на других, но принесут выгоду им самим. Что же делать в таких ситуациях? Прислушиваться к бесу за своим плечом или к ангелу?</p>
    <p>Отличная метафора, кстати. Чаще всего (что совершенно ясно из обсуждения систем награды и антивознаграждения) разные участки мозга тянут нас в противоположные стороны. Какой из них одержит верх, зависит от ситуации. Одни заставляют нас быть милыми и дружелюбными, другие же действуют по принципу «каждый сам за себя». В 2011 году Люк Чанг и его коллеги провели эксперимент со сканированием мозга<a l:href="#c_350" type="note">{350}</a>. Они исследовали игру, в которой участники сначала получали деньги, а потом решали, сколько нужно отдать. У тех, кто отдавал ожидаемую сумму или ту, о которой их просили, активизировались участки мозга, связанные с чувством вины – в частности, островок. У тех, кто отдавал больше, чем их просили, активизировались участки, связанные с наградой, например прилежащее ядро. Исследование оказалось очень полезным. Оно доказало, что <emphasis>предвосхищение</emphasis> вины служит мощным мотиватором поведения. Одной лишь его возможности достаточно, чтобы заставить людей вернуть всю сумму. Но некоторые люди менее подвержены этому чувству. Если возможность награды кажется им привлекательнее возможности вины, они поставят собственные потребности и желания выше благополучия других и, скорее всего, станут довольно богатыми. Неудивительно, что в нашем мире самые богатые люди часто отличаются жестокостью и огромным эгоизмом. Только представьте себе эту картину!</p>
    <p>Следует также отметить, что неврологические механизмы, заставляющие нас быть милыми и дружелюбными, в эволюционном плане довольно новы. Механизмы самосохранения и вознаграждения гораздо древнее. Они лучше «устоялись», поскольку уходят корнями в наше эволюционное прошлое, когда мы были простыми, примитивными существами, старающимися выжить в мире, где человек человеку волк. Преимущества жизни в крупной дружеской социальной группе возникли позже, когда человеческий мозг в определенной степени сформировался. Это очевидно, когда смотришь на орбитофронтальную кору – вы помните, что этот важный участок мозга остужает наши первобытные импульсы страсти в ситуациях, когда они неуместны и могут породить проблемы? Более сложные участки мозга держат более «животные» участки на коротком поводке и стараются сдержать их по мере возможности.</p>
    <p>Еще один пример – роль надкраевой извилины в эмпатии. Мозг человека эгоцентричен. Все, что мы делаем или думаем, происходит с нашей точки зрения, поэтому чаще всего мы воспринимаем других людей и их поступки сквозь призму собственных действий или мыслей<a l:href="#c_351" type="note">{351}</a>. Хотя это вполне понятно, но не полезно для общения с окружающими. Вы же понимаете, что они – это не вы. Это особенно справедливо в отношении эмпатии. Нам нужно разобраться с мыслями и чувствами других людей, потому что собственные чувства могут затуманить картину и окончательно нас запутать. В 2013 году Джорджия Силани с коллегами провела исследование в институте Макса Планка. Ученые установили, что надкраевая извилина (еще один участок, расположенный на стыке теменной, височной и фронтальной долей мозга) «расшифровывает» эгоцентричные искажения в процессе эмпатии<a l:href="#c_352" type="note">{352}</a>. Представьте, что мозг надел 3D-очки. Размытый, хаотичный образ на экране сразу же стал четким и понятным, потому что теперь глаза получают те картинки, которые для них что-то значат. Надкраевая извилина – это и есть такие очки системы эмпатии. Но все возможно лишь до определенной степени. Если наше эмоциональное состояние кардинально отличается от состояния человека, за которым мы наблюдаем, надкраевой извилине приходится работать на пределе сил, а наши суждения об эмоциональном состоянии другого человека становятся менее точными.</p>
    <p>Что все это нам дает? Если <emphasis>мы не понимаем, что другой человек встревожен,</emphasis> то нам не приходит в голову связать его тревогу с нашими действиями. Когда мы по-настоящему счастливы, нам труднее понять, что другой человек несчастлив, <emphasis>даже если он несчастлив по нашей вине.</emphasis> Такие фразы, как «Да он не против» или «Разве он не понимает, что это просто шутка?», давно стали обыденностью. Именно так мы говорим о разозленных или расстроенных жертвах своих эгоистических поступков. Это также объясняет, почему люди, которые весело провели вечер в ресторане, злятся на бездомных, просящих милостыню (я не раз такое видел). Они счастливы и просто не в состоянии понять, в каком отчаянном положении находятся те, кому приходится просить деньги у незнакомых людей. Они воспринимают таких попрошаек как раздражающий фактор. Нищие вызывают у них раздражение и враждебность, а не симпатию. Это несправедливо и совсем уж не хорошо. Мы в состоянии противостоять такому восприятию (всегда можно быть внимательным к людям, которым гораздо хуже, чем тебе), но у него есть неврологические объяснения.</p>
    <p>Наш мозг научился поддерживать социальную гармонию и счастье разными путями. Пути эти регулярно нарушаются и ведут к обратной реакции. Так, например, мозг внутренне стремится к справедливости. Когда мы справедливо относимся к окружающим, в нем активизируется система вознаграждения, как в те моменты, когда мы едим шоколад или получаем деньги<a l:href="#c_353" type="note">{353}</a>. Восприятие несправедливости ведет к значительному повышению активности нашего старого знакомца, полосатого тела, которое отвечает за социальное принятие и одобрение<a l:href="#c_354" type="note">{354}</a>. Желание справедливости и удовольствие от нее – это большое преимущество для любого социального существа. Однако, хотя это прекрасно работает в небольшой группе, которая делит собранные ягоды или мясо убитого мамонта, в большом и сложном современном обществе ситуация меняется. Мы не видим, что происходит в сложной паутине инфраструктуры или за закрытыми дверями, и оперируем лишь ограниченной информацией. В результате мы обнаруживаем несправедливость там, где ее нет. Люди часто осуждают тех, кто получает финансовую помощь или поддержку от правительства. Они просто не понимают, какую тяжелую борьбу за выживание ведут нуждающиеся в помощи. Им кажется, что деньги раздают просто так – их деньги, которые забрали у них в виде налогов и т. п. Это несправедливо! В такой обстановке гораздо труднее сочувствовать тем, кому хуже, чем вам. Подобный настрой не способствует установлению государственной справедливости.</p>
    <p>Существует также «гипотеза справедливого мира», которая описывает распространенное убеждение в том, что мир вовсе не случаен и хаотичен, а справедлив и честен. Добрые дела в нем вознаграждаются, а дурные – наказываются. Учитывая, что человеческий мозг испытывает врожденное стремление к справедливости и всегда ожидает лучшего, подобная вера вполне обоснованна. Судя по научным данным, за нее отвечают островок и соматосенсорная кора – по крайней мере, в определенной степени<a l:href="#c_355" type="note">{355}</a>. Это показывает, что вера в справедливость может быть врожденным качеством человеческого мозга. Как и оптимизм, она потенциально полезна. Веря в то, что добрые дела вознаграждаются, а усилия будут замечены и одобрены, мы с еще большим энтузиазмом устремляемся к долгосрочным целям.</p>
    <p>Проблема заключается в том, что мир вовсе не справедлив. С хорошими людьми случаются плохие вещи, причем безо всякой причины, а ужасные люди постоянно срывают главный куш. Из-за этого в нашей душе возникает диссонанс. Мы верим, что мир справедлив, но вид невинной жертвы сексуального насилия или безумного богатства злобного и аморального человека кардинально противоречит этому убеждению. Для разрешения этого диссонанса у нас есть два способа: либо полностью изменить систему своих ценностей, поставив под сомнение саму природу восприятия мира и врожденные наклонности мозга, либо поверить в то, что это справедливо! Именно так мы часто и поступаем – чисто инстинктивно. Женщину изнасиловали? Она сама напросилась! Зачем она так провокационно оделась?! Злобный миллионер? Он много работает, мир суров, он дает рабочие места множеству людей, поэтому ему можно простить несколько убийств и сожженный приют для сирот! И так далее и тому подобное.</p>
    <p>Такое поведение очень характерно<a l:href="#c_356" type="note">{356}</a>. Мы приписываем несчастья других людей их некомпетентности или неправильным решениям. Когда же нечто подобное происходит с нами, во всем виноваты обстоятельства: нам просто не повезло. Чем больше общего у другого человека с нами, тем активнее этот подход. Если жертвы голода или извержения вулкана погибают в далекой стране, мы просто считаем их невинными жертвами. Но если эти люди похожи на вас, вам становится труднее дистанцироваться от их несчастья. Вы понимаете, что вас может постигнуть та же судьба. Чтобы избавиться от тревоги и страха, порожденных таким осознанием, вы начинаете считать этих людей идиотами, которые сами во всем виноваты. А вам не нужно беспокоиться: вы же не идиот и с вами такого не случится.</p>
    <p>Наш мозг обладает всеми качествами и механизмами, которые помогают нам быть дружелюбными с окружающими, сохранять оптимизм и мотивацию. Возможно, в первобытные времена этого было достаточно для счастья. Но в современном мире события и факторы часто складываются так, что врожденное стремление к справедливости и оптимистичный настрой оказываются контрпродуктивными, а мы причиняем вред другим, порой даже не желая этого.</p>
    <p>Да, в основном нас окружают добрые и милые люди. Но не следует забывать: многие сознательно приносят зло своим ближним. Потому что им это нравится и делает их счастливыми. Почему?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Я счастливее тебя!</p>
    </title>
    <p>Однажды на меня попытался напасть незнакомый парень. Мне было 18 лет, я только что поступил в университет. Вместе с соседями по общежитию мы зашли в кебабную после вечера, проведенного в пабе. Я невольно покосился на шумную компанию, сидевшую напротив. Один из парней заметил мой взгляд, разозлился и по пьянке стал требовать, чтобы мы вышли и выяснили отношения на кулаках. К счастью, я так растерялся, что лишь смотрел на него, пытаясь понять, что ему нужно. Он воспринял мое поведение как уверенность в своих силах, отступил и вернулся к своим чипсам. Но с того вечера и до сегодняшнего дня я часто думаю: чего он добивался? Неужели драка с посторонним человеком была для него столь желанна и привлекательна?</p>
    <p>Впрочем, на мне была ярко-оранжевая рубашка (не помню, почему этот цвет мне так нравился, но у студентов свои причуды). Существует странная наука, цветовая психология; так вот, она утверждает, что цвета влияют на наше настроение и поведение<a l:href="#c_357" type="note">{357}</a>. Оранжевый цвет может вызвать приглушенные эмоции гнева и враждебности. Возможно, мой потенциальный агрессор был настолько пьян, что оранжевая рубашка его раздражала? Вероятно, это случилось уже не в первый раз<a l:href="#n53" type="note">[53]</a>. Кстати, вы не замечали, что в тюрьме опасных преступников часто одевают в ярко-оранжевые робы? В данном контексте не самая лучшая идея.</p>
    <p>Оставим в стороне цветовую психологию. Порой агрессия по отношению к другим людям оказывается полезной. Когда атакуют вас или других, вы должны остановить нападение любым доступным способом – даже с помощью насилия. Но бывают моменты, когда мы – дружелюбные, общительные, милые люди, которым хочется нравиться друг другу, – неожиданно причиняем боль или вред тем, кто этого не заслуживает. И порой от этого <emphasis>зависит</emphasis> наше счастье. Мысль спорная, но так оно и есть.</p>
    <p>Иногда все дело в логике. Наше счастье несравнимо со счастьем других. Возможно, вы мечтаете стать лучшим гимнастом в мире. Это сделает вас счастливым. Но чтобы это произошло, все остальные, кто тоже хочет стать лучшим гимнастом в мире, должны потерпеть неудачу и не осуществить свою мечту. Если вы стремитесь получить много денег, лучшую работу или завоевать сердце самого прекрасного партнера в мире, это означает, что другой этой цели не добьется. На всех не хватит, кому-то придется проиграть.</p>
    <p>И тут вступает в действие мозг. Хотя людям нравится жить большими группами и сообществами, в таких группах, как и у многих социальных существ, есть иерархия. Да, мы хотим нравиться другим, но еще нам хочется, чтобы они восхищались нами, смотрели на нас <emphasis>снизу вверх</emphasis>. Мы испытываем инстинктивную потребность быть <emphasis>лучше</emphasis> остальных. Это инстинктивное желание, которое живет в нашем мозге, а не простой детский импульс.</p>
    <p>Социальная иерархия проявляется у самых разных видов – от мышей до рыб и не только<a l:href="#c_358" type="note">{358}</a>. Она определяет поведение. Доминирование и покорность в группах – важная часть жизни и структуры сообщества многих социальных существ. Во главе стоит альфа, внизу расположились изгои и мальчики для битья. Почему же у людей должно быть по-другому? Наша социальная иерархия сыграла важную роль в том, какие мы сейчас. Именно для ориентации в сложной социальной структуре у нас сформировался такой большой мозг. Понимание своего места в иерархии требует самосознания и способности видеть свое положение относительно других и повышать свой статус, то есть получать больше наград и, главное, – возможностей для спаривания. А для этого требуется коварство, хитрость и расчет. Все сложные, трудные процессы требуют значительных усилий мозга, особенно если вы имеете дело со столь же умными индивидами, которые пытаются добиться того же, что и вы.</p>
    <p>Изучать то, как мозг воспринимает социальную иерархию, нелегко. Невозможно засунуть группу людей в установку фМРТ, чтобы фиксировать изменение их мозговой активности во время взаимодействия. Но исследования приматов (в частности, макак) показывают, что смена социального статуса ведет к значительным физическим изменениям в таких участках мозга, как миндалина, гипоталамус и ствол мозга<a l:href="#c_359" type="note">{359}</a>. Это глубинные, центральные, фундаментальные участки. Если человеческий мозг хоть в чем-то сходен с мозгом приматов в отношении социального статуса, то любые перемены в этой сфере должны серьезно влиять на наше мышление и поведение, затрагивая самые глубинные уровни сознания.</p>
    <p>Похожая, но другая сеть участков в височной доле и префронтальной коре активизируется, когда дело касается более когнитивных аспектов социального статуса<a l:href="#c_360" type="note">{360}</a>, что говорит об ее ключевой роли в планировании и осуществлении наших целей и действий.</p>
    <p>Тут мы подходим к очень важному моменту: социальные взаимодействия могут восприниматься как награда, но это зависит от статуса. Те взаимодействия, которые повышают наш статус над другими, нам <emphasis>более</emphasis> приятны<a l:href="#c_361" type="note">{361}</a>. Мы стараемся победить собеседника в юмористическом споре, получить повышение раньше коллег, пассивно-агрессивно подчеркнуть более высокие достижения своих детей, получить больше лайков, ретвитов или подписчиков, продемонстрировать, что мы не хуже других. Я никого не осуждаю, потому что сам такой же. Даже сейчас, пока я пишу эту книгу, я все еще периодически проверяю, как продается предыдущая, и сравниваю эти показатели с другими авторами, друзьями или заклятыми врагами. Если моя книга продается лучше, я радуюсь, особенно если сравнения со мной не выдерживает более известный автор. Почему? Я ничего не получаю от этого «достижения», оно никак на меня не влияет, меня не ждет никакая премия. Я понимаю, что такое поведение выглядит очень незрело и по-детски. Но все же у меня возникает чувство, что я <emphasis>лучше.</emphasis> Хотя люди дружелюбны от природы, но <emphasis>состязательность</emphasis> у них в крови. Мы очень чувствительны к социальному статусу и всеми силами стремимся его повысить. Победа – это приятно. Победа делает нас счастливыми, помогает любить себя. Но чтобы мы выиграли, кто-то должен проиграть. Этим людям будет плохо. Сколько бы мы ни твердили нашим детям, что победа – не главное, определенные участки нашего мозга не реагируют на подобные заявления.</p>
    <p>К сожалению, удовольствие от повышения социального статуса легко превращается в зависть. Нам даже нравится, когда человек с более высоким статусом «получает по заслугам». Шарлотта Черч рассказывала мне, как таблоиды неожиданно ополчились на нее без видимой причины. До этого ее повсеместно восхваляли, ею восхищались, ее называли ангелом. Она повлияла на жизнь множества людей. Но когда новизна спала, публике захотелось увидеть падение своего кумира. Человек, который вроде бы был выше их, неожиданно оказался объектом преследования и критики. Это приносит людям некое животное удовольствие, потому что каждому хочется почувствовать себя лучше того, кто «выше» в иерархии. На этом феномене возникла целая глобальная индустрия – от «грязных» журналов до пошлых телевизионных реалити-шоу. Всюду стараются выставить человека на всеобщее обозрение, а потом разорвать его в клочья. Мозг, чувствительный к социальному статусу, заставляет людей получать удовлетворение, когда известные и могущественные свой статус теряют.</p>
    <p>Вот почему критика и насмешки над другими бывают приятными. Вот почему существует «негативный» юмор, направленный на унижение и издевательство<a l:href="#c_362" type="note">{362}</a>. Наука признает разницу между понятиями «смеяться над кем-то» и «смеяться вместе с кем-то». Некоторые люди даже используют это умение, чтобы добиться успеха. Вспомните хотя бы развязных радиоведущих или нагло выставляющих свои пороки напоказ магнатов и других высокопоставленных «злодеев». Эти люди говорят или совершают сомнительные, аморальные или противоречивые вещи, чтобы привлечь к себе внимание, и это им действительно удается. Их зачастую неоправданно высокое положение позволяет тем, кто разделяет их сомнительные взгляды, чувствовать себя оцененными и принятыми. В то же время те, кто с ними не согласен, сначала страдают, поскольку нарушается их чувство справедливости, раз таким людям позволено высказываться и действовать в подобном духе. Но затем они чувствуют себя лучше и выше тех, кому значительно уступают по статусу. Очень приятное ощущение, даже если вы его не осознаете. Конечно, следует принимать во внимание множество других факторов, но это вполне разумное неврологическое объяснение, почему мы «любим ненавидеть» и почему делаем это с такой готовностью.</p>
    <p>Следовательно, если мы – часть группы, то хотим быть принятыми этой группой, но в то же время повысить свой статус внутри ее. Чтобы сделать это, нужно стать лучшим в чем-то таком, что все считают хорошим и достойным, и/или быть тем, кто представляет общий консенсус. Предположим, вы входите в одну из групп для сбрасывающих вес – сегодня они очень распространены. Конкурентный дух там может пойти всем на пользу. Члены группы считают, что худеть очень важно, и тот, кто похудеет больше других, будет «лучшим». В организованных клубах похудания самым успешным участникам вручают премии «худышка недели» и отмечают прогресс каждого на общих собраниях<a l:href="#n54" type="note">[54]</a>. Похудание требует серьезных изменений образа жизни, а сделать это довольно трудно по ряду причин, которые мы уже обсудили. Поэтому любая дополнительная поддержка или мотивация очень полезна.</p>
    <p>Но некоторые заходят слишком далеко в своем желании стать лучшим представителем групповой этики. Они изо всех сил стараются худеть быстрее и больше, чем все остальные. Другие члены группы не могут просто сидеть и наблюдать за происходящим. Они тоже хотят доказать, что достойны одобрения. Поэтому они начинают стараться и добиваются еще более высоких результатов. Тогда уже первый, кто начал эту игру, стремится их догнать. Так возникает динамика группы. Вскоре нормальные действия – отказ от сладкого, замена жареной картошки овощным салатом и похудение на несколько фунтов в неделю – доводятся до крайности. Все участники группы начинают по двенадцать часов в день проводить на беговой дорожке и переходят на диету, состоящую исключительно из салата и морковного сока. Максимум, что они могут себе позволить, – изредка понюхать фотографию стейка.</p>
    <p>Так происходит групповая поляризация<a l:href="#c_363" type="note">{363}</a>, странное явление, когда члены единой группы начинают думать и вести себя гораздо более экстремально, чем происходило бы, если бы они худели в одиночку. Участие в группе не уравновешивает и не расширяет мировоззрение отдельных людей. В силу потребности в принятии, одобрении, повышении статуса и т. п. участники устремляются к недостижимой цели. Мы уже говорили, что положение человека в группе служит важным элементом его самосознания и идентичности<a l:href="#c_364" type="note">{364}</a>. Если наш статус в группе низок, это сразу же портит наше отношение к себе<a l:href="#c_365" type="note">{365}</a>.</p>
    <p>Если хотите увидеть другие примеры групповой поляризации, когда члены четко определенных сообществ чрезмерно радикализуются в своих взглядах, посмотрите на всех современных политиков.</p>
    <p>Участие в группе формирует идентичность человека. Это еще один фактор, из-за которого люди часто не проявляют доброты друг к другу. Вспомните число Данбара или слова Шарлотты Черч о том, что одобрение друзей значит для нее больше, чем любовь миллионов посторонних. Вспомните извращенную радость Яна Болдсворта, которую он испытывает, когда людям не нравятся его слова. Все это говорит о том, что, хотя мозг позитивно реагирует на одобрение со стороны других людей, но в число этих других входят далеко <emphasis>не все</emphasis>. Мы хотим, чтобы многие нас любили, но в мире немало людей, которые нам активно не нравятся, даже если мы их не знаем. Вспомните первую главу, где мы говорили о том, что милая и дружелюбная молекула окситоцина в определенных обстоятельствах может сделать вас расистом<a l:href="#c_366" type="note">{366}</a>. Исследования показывают, что окситоцин повышает эмоциональный интеллект и чувствительность, но никто не говорил, что все эмоции будут исключительно позитивными.</p>
    <p>Да, людям нравится объединяться в группы. Наш мозг устроен таким образом, чтобы принимать и поощрять это стремление. Вам ничто не страшно, если вы член группы. Кроме… ну, вы понимаете… других групп. Они представляют для вашей группы потенциальную угрозу. Они иначе выглядят, иначе говорят, верят во что-то другое. Они опасны! Социальные психологи называют это явление «группами внутренними» и «группами внешними». Ваша внутренняя группа может быть любой – религиозной, политической, семейной, группой болельщиков. Но по своей природе она связана с определенной культурой и является – да, да! – расовой. Мы рождаемся и воспитываемся в определенной культуре, в окружении тех, кто похож на нас. По ним мы определяем свою идентичность, от них получаем представление о том, как устроен мир. Это их одобрения и восхищения мы жаждем. Любой член внешней группы, с которой мы себя не идентифицируем, представляет для нас угрозу. Он – враг.</p>
    <p>Исследования говорят, что у людей с сильным расовым уклоном при виде лиц иной этнической принадлежности сразу же активизируется миндалина, то есть участок мозга, связанный с чувством страха<a l:href="#c_367" type="note">{367}</a>. Другие исследования показали, что нам труднее сочувствовать человеку иной этнической принадлежности, даже если он явно испытывает сильную боль<a l:href="#c_368" type="note">{368}</a>. К счастью, мы можем подавить эти негативные импульсы и постоянно делаем это. Мы способны понять и принять тех, кто на нас не похож или поступает не так, как мы. Мы можем жить среди них и часто с ними общаться. Это расширяет определение «внутренней группы» и ослабляет неприятные предубеждения<a l:href="#c_369" type="note">{369}</a>. Однако огромное количество людей не может или <emphasis>не хочет</emphasis> этого. Если довести все до логического завершения, можно сказать, что членов других групп мы считаем <emphasis>в меньшей степени людьми.</emphasis> Если мы не признаем их индивидуальности и автономии, то нам нет дела до их одобрения, мы им не сочувствуем и считаем оправданными нападки на них и их преследование ради собственной пользы.</p>
    <p>Таким образом, любой, кто хочет добиться признания, высокого статуса и высокой оценки, а вместе с ними и счастья, видит самый простой путь в том, чтобы каким-то образом преследовать и уязвлять не принадлежащих к его внутренней группе. Отсюда агрессивное неприятие, направленное на людей, чья единственная вина заключается в том, что они другие. Худшее проявление подобного неприятия – открытое насилие, но есть и более тонкие формы: публичное (и нечестное) осуждение или преследование политического противника, отказ в предоставлении услуг или в равном отношении к людям другого цвета кожи или иной сексуальной ориентации. Или просто пьяная драка с членом другой группы просто потому, что он вырядился в дурацкую оранжевую рубашку.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Старайтесь не думать о счастье</p>
    </title>
    <p>Сейчас мы с вами обсуждаем, почему неприятные или дурные события и поступки все же могут сделать нас счастливыми. Но чаще всего этого не происходит. Подобные действия обычно ведут к обратному. Из-за них мы отвратительно себя чувствуем. Простое чтение такой информации напрочь испортило мне настроение. Я человек довольно крепкий, умею справляться с весьма неприятными и даже отвратительными вещами (вы же помните, что я был бальзамировщиком трупов). Но бесконечное копание в причинах, по которым люди омерзительно относятся друг к другу ради собственной выгоды, даже меня привело в уныние.</p>
    <p>Об этом я задумался, когда читал статью Девушки из Сети о мужчинах, которые не выносят мысли о том, что, несмотря на все их «старания», женщины не хотят заниматься с ними сексом, и в ситуации отказа часто переходят к насилию. Я выявил массу факторов, которые приводят к такому отвратительному отношению и поведению. Например, мы с грустью должны признать, что в нашем обществе мужской статус и мужскую силу часто оценивают по количеству сексуальных партнерш (еще более печально, что подобные похождения называют «завоеваниями» – весьма красноречивый термин, потому что завоеванные народы редко испытывают счастье от этого процесса). Статус мужчин, которые не получают секса, снижается, и это им не нравится. Более того, в средствах массовой информации и рекламе постоянно присутствует сексуализированный образ женщины. Из-за этого почти невозможно игнорировать секс и связанные с ним импульсы, особенно если, как показывают исследования, визуальные стимулы способствуют мужскому возбуждению<a l:href="#c_370" type="note">{370}</a>. Добавьте к этому наличие легкодоступной интернет-порнографии, преимущественно ориентированной на гетеросексуальных мужчин. В этих материалах женщины представлены пассивными «получателями» секса от первого встречного мужчины. А тут еще и постоянные истории красивых женщин, которые живут с внешне непривлекательными мужчинами, потому что те занимаются с ними сексом. Все это (и многое другое) формирует у мужчин извращенное представление о мире. Они начинают считать секс ключевым фактором своей идентичности. Они твердо убеждены, что женщины должны заниматься с ними сексом и будут делать это с удовольствием и в любое время, если мужчина правильно себя поведет и скажет правильные слова – так дверь в гостинице открывается, если набрать правильный цифровой код.</p>
    <p>На самом деле все не так – и вам придется вместе со мной разобраться в этом, хотя многим это покажется довольно сложным. Не думайте, что у женщин в этом вопросе нет самостоятельности и индивидуальности. Они – люди (только подумайте!), и у них есть свои склонности. Они способны сами принимать решения. И они вовсе не хотят физической близости с любым мужчиной, который видит в них недочеловеков, необходимых только для удовлетворения его желаний. Неудивительно, что ожидания подобных мужчин часто обманываются, а приложенные ими «усилия» не вознаграждаются. Мозг на подобные ситуации реагирует весьма негативно. Отсюда гнев и враждебность по отношению к женщинам, поиски групп единомышленников (обычно в интернете), где можно поделиться своим раздражением и злобой. Групповая поляризация еще более подстегивает негативные чувства, и в конце концов такие мужчины начинают по-настоящему ненавидеть женщин, видеть в них врагов и…</p>
    <p>…И тут я подумал: «Ну их всех к черту! Мне нужно подышать свежим воздухом!» Я отправился на прогулку к ближайшему озеру, чтобы забыть о мрачных чувствах, которые возникли у меня из-за изучения представителей рода человеческого.</p>
    <p>Во время прогулки я, как всегда, слушал подкаст Яна Болдсворта. На этот раз он выступал с другим комиком, Барри Доддсом. Они обсуждали что-то мистическое. Барри, как обычно, утверждал, что это чистая правда, а Ян, тоже как всегда, разбивал его позицию в пух и прах. Я слушал, как они пререкаются, и тут Барри заговорил об охоте за привидениями, о любви к фильмам ужасов и «грязным видео», вроде «каннибальского холокоста». И в этот момент я подумал: «Это же очень важно!»</p>
    <p>Многие активно наслаждаются тем, что должно бы пугать и ужасать. Хотя у мощного человеческого мозга есть свои пределы, строгая логика к ним не относится. Люди с легкостью получают удовольствие от того, что их пугает, стремятся к тому, что, как всем известно, неправильно и аморально, и верят в нечто такое, что не имеет рационального основания. Это совершенно нормально для многих. Вы можете сосчитать, сколько книг о серийных убийцах вы прочитали? Люди часто идут весьма сомнительным путем только ради того, чтобы пощекотать себе нервы. Явного социального элемента в этом нет. Животный страх возникает сразу же, и мы не можем обвинять собственный мозг в том, что он не вызывает у нас правильных ассоциаций. Что же с нами происходит?</p>
    <p>Вместо того чтобы снова зарываться в скучную научную литературу, я решил напрямую поговорить с Барри Доддсом и спросить, какое удовольствие он находит во всем мрачном и устрашающем.</p>
    <p>Когда вы слышите, что какой-то человек – большой поклонник ужасов и всего сверхъестественного, вам сразу представляется немытая иссохшая фигура с ввалившимися покрасневшими глазами, нечесаными волосами и весьма странным поведением. Барри Доддс совершенно не такой. Это дружелюбный круглолицый уроженец Ньюкасла, аккуратно причесанный, жизнерадостный и веселый, несмотря на постоянные подколки и поддразнивания, которым он подвергается из-за своих необычных увлечений и убеждений. Наш разговор пришлось прервать – Барри бросился спасать своего кота Сокса, который залез в какую-то коробку и не мог выбраться. Где же зловещий, мрачный Барри? И этот весельчак и жизнелюб искренне любит все страшное, ужасное и призрачное? Почему?</p>
    <p>– Меня всегда влекло к тому, что пугает, – спокойно и откровенно ответил Барри.</p>
    <p>Самое раннее воспоминание о восхитительном страхе относится к его детским годам. В семь лет он вместе с бабушкой отдыхал на море в Нортумберленде.</p>
    <p>– С нами вместе жила моя старшая кузина Сара. Она постоянно рассказывала истории о привидениях, обитающих на пирсе и набережной, о духе монаха, который там скитается. Это приводило меня в ужас – и одновременно вызывало восторг.</p>
    <p>Когда Барри было тринадцать лет, Сара показала ему первый фильм ужасов («Восставший из ада II», садомазохистская лента 80-х годов). Барри так напугался, что сбежал на середине, но на следующий день досмотрел до конца, а потом смотрел фильм каждый день, пока Сара гостила у них. Очарование и возбуждение, вызванные страхом, были слишком сильны, чтобы им сопротивляться.</p>
    <p>Может показаться, что более взрослая кузина занималась психологическим буллингом (травлей). Возможно, так оно и было, но Барри говорит, скорее, о теории переноса (иррадиации) возбуждения<a l:href="#c_371" type="note">{371}</a>. Интенсивная стимуляция, особенно вызванная страхом и связанной с ним реакцией «дерись или беги», а также выбросом адреналина, вызывает мощное возбуждение и чувствительность, которые выходят за рамки источника первоначального испуга (системы вашего организма не сразу приходят в нормальное состояние). В результате то, что раньше было нейтральным, теперь кажется стимулирующим: мозг «переключил передачу», и все вокруг стало более живым. Возбуждение от страшного переносится на то, что прежде выглядело самым заурядным.</p>
    <p>Добавьте сюда то, что система вознаграждения в мозге активизируется не только в приятные моменты, но и тогда, когда прекращается нечто плохое (аверсивное, говоря научным языком)<a l:href="#c_372" type="note">{372}</a>. Ваше подсознание говорит: «Мне не нравилось то, что происходило, но теперь все кончилось. Как приятно этого избежать! Какое наслаждение!» Мозг счастлив, что ему удалось остаться в живых, и вас захлестывают приятные ощущения награды, которые еще более усиливаются остаточным возбуждением. Если вы когда-нибудь видели в кинотеатре человека, который после окончания фильма ужасов не может сдержать дрожь, вы понимаете, о чем я говорю.</p>
    <p>Но при этом необходим элемент безопасности: вам нужно на каком-то уровне понимать, что опасность <emphasis>не</emphasis> настоящая, иначе она приведет вас в ужас, как и должна. Мало кто из выживших при землетрясении или пожаре хотел бы снова испытать подобные ощущения. Барри был напуган, но находился в безопасной среде, в окружении родных и близких. Он сохранял чувство контроля<a l:href="#c_373" type="note">{373}</a>, поэтому ему было приятно пугаться, не ощущая опасности. Неудивительно, что он на это подсел.</p>
    <p>Барри к тому же увлечен охотой на привидений. Он действительно верит в призраков, но не надеется, что ему удастся хоть одного из них увидеть. Поэтому он часто проводит выходные в домах и замках с привидениями, вооружившись сложнейшими приборами и устройствами, в которых современные искатели сверхъестественного не испытывают недостатка. Но и эта страсть уходит корнями в наслаждение от страха.</p>
    <p>– Не знаю, что я сделал бы, если бы действительно увидел привидение. Думаю, что призрак меня страшно напугал бы: только представьте, увидеть дух умершего человека! Но самое классное – это возбуждение, восторг от пребывания ночью в пустом замке, где живут призраки. Направляешься к двери, которая ведет куда-то во мрак, кровь стучит в висках, адреналин гуляет в крови, волосы дыбом встают от ужаса… Это затягивает.</p>
    <p>В своих увлечениях Барри не одинок: многие ученые выделяют особый тип личности – искатели острых ощущений<a l:href="#c_374" type="note">{374}</a>. Генетические исследования показывают, что у таких людей путь награды менее реактивен, чем у обычных людей, поэтому им <emphasis>необходима</emphasis> особая острота ощущений. От игры со смертью они испытывают то же удовольствие, какое вы или я можете испытать от чашки кофе или хорошо приготовленного сэндвича<a l:href="#c_375" type="note">{375}</a>.</p>
    <p>Но как в эту картину вписываются книги и фильмы о серийных убийцах? Удовольствие от страха – это одно, но испытать такое ощущение можно и без вида истерзанных, расчлененных трупов. И все же люди находят в этом странное наслаждение. Ведь подобные картины должны быть для нас отвратительны, верно? Так и есть для многих людей. Многие даже страдают настоящей гемофобией – боязнью крови<a l:href="#c_376" type="note">{376}</a>. Но немало и таких, кто наслаждается «пыточным порно» – весьма доходным кинематографическим жанром.</p>
    <p>Это можно объяснить. В действие вступает тот же процесс, что и во время ужаса и страха: нечто неприятное прекращается, и мозг воспринимает это событие как позитивное. Говорят, что это связано со снятием психологической напряженности<a l:href="#c_377" type="note">{377}</a>. Восприятие, а затем устранение жестоких образов, порождающих стресс, и облегчение действуют почти как юмор, только более страшным, кровавым способом. Ощущения могут быть вызваны новизной: ничего подобного в нормальной жизни мы не видим, а новое зрелище всегда возбуждает. Может быть, это катарсис? Или врожденное любопытство, которое заставляет нас смотреть на страшное, чтобы избежать его в будущем?<a l:href="#c_378" type="note">{378}</a></p>
    <p>Все эти факторы важны в разной степени для разных людей. Но я обратил внимание на слова Барри: он страдает обсессивно-компульсивным расстройством (ОКР). Хотя он не считает свое состояние связанным с любовью к страшному и ужасному, исследования показывают, что такие люди более подвержены тому, что иногда называют «запретными мыслями»<a l:href="#c_379" type="note">{379}</a>.</p>
    <p>Если вам когда-то приходила в голову мысль изменить партнеру, или ударить того, кто вас раздражает, или столкнуть приятеля со скалы, куда вы поднялись вместе, или украсть деньги, оставшиеся без присмотра, – значит, запретные мысли вам знакомы. Они приходят нам в голову, но мы твердо знаем, что не должны им поддаваться, потому что они неправильны или дурны. И все же они у нас есть. К счастью, это никоим образом не говорит о нашей испорченности. Это совершенно нормально. Помните, что мощный человеческий мозг может предсказывать, представлять и предвосхищать события и их исход, формируя постоянно обновляющуюся симуляцию, мысленную модель мира<a l:href="#c_380" type="note">{380}</a>. Но мозг не просто сидит и ждет, когда что-то произойдет. Он постоянно проверяет границы и оценивает варианты – так в вашем ноутбуке происходит много процессов, пока вы набираете свой текст. Мозг рассматривает возможные варианты действий в каждой ситуации, даже в гипотетической. И многие такие варианты оказываются неприятными или неправильными.</p>
    <p>У нас есть моральные границы, этические ограничения и табу. Некоторые из них инстинктивны (например, нежелание неприятия со стороны группы), но многие порождены культурой и воспитанием. Если вы выросли в ортодоксальной еврейской семье, то одна мысль о поедании свинины будет запретной. Но если вы агностик, в этом нет ничего дурного. В большинстве культур причинение серьезного вреда другим людям считается поступком аморальным. Но для мозга это всего лишь <emphasis>вариант</emphasis>. Благодаря основным инстинктам и побуждениям мы можем об этом думать – и думаем. Эти мысли стремительно появляются и так же быстро исчезают, как только мы замечаем их. Такой процесс технически правилен, поскольку закрепляет границы модели мира: мозг словно приближается к забору, слышит гул, понимает, что это электричество, и отступает. «Можно ли пойти этой дорогой? Ни в коем случае! Хорошо, поищем другую». Запретные мысли для мозга – это способ проверки границ.</p>
    <p>Впрочем, проблемы все же могут возникать. Порой люди зацикливаются на этих фантазиях и придают им больше значения, чем они заслуживают. Запретные мысли чаще возникают у обладателей внешнего локуса контроля – у тех, кто не верит, что способен распоряжаться своей жизнью, лишен уверенности в себе. Как уже говорилось, особенно подвержены запретным мыслям люди с ОКР. Они зацикливаются на мысли, которая должна бы пройти бесследно. В этом и заключается суть ОКР. Возникает неприятный парадокс: чем больше усилий к подавлению мысли прикладывает мозг, тем прочнее она в нем укореняется.</p>
    <p>В 1987 году Даниэль Вегнер провел такой эксперимент: попросил участников не думать о белом медведе<a l:href="#c_381" type="note">{381}</a>. Те, кого просили об этом, думали о белом медведе гораздо больше, чем те, кто такой инструкции не получил. Таков парадоксальный эффект подавления мыслей. Вы никогда не пытались заставить себя расслабиться, чтобы заснуть? Или перестать думать о еде, когда сидите на диете?<a l:href="#c_382" type="note">{382}</a> Когда вы пытаетесь подавить нежелательную мысль, мозг из пассивного состояния переходит в активное. Чем активнее он работает, тем ярче вы сознаете ту самую мысль, потому что она получает приоритет над другими мыслями. Вы начинаете сомневаться в себе и своих действиях, тревога усиливается, вы думаете о ней все больше и больше и т. д. и т. п. Иногда такое состояние переходит в настоящую одержимость, которая пагубно сказывается на здоровье и благополучии. А порой люди начинают действовать под влиянием этих мыслей, что… плохо.</p>
    <p>Поэтому, если вы замечаете, что все больше времени тратите на мысли о совершении или созерцании чего-то неприятного, у вас есть выход. Вы можете действительно сделать это, испытав облегчение и катарсис, но безопасным, безвредным способом. Страшная жестокость на киноэкране, книга про серийного убийцу, прочитанная в электричке по пути домой, расстрел кучи народу в видеоигре – как бы ни боялись люди того, что это может нам принести, подобные вещи делают нас счастливыми. Они дают выход темным мыслям, импульсам и стимулам, которые наш мозг постоянно порождает, но общество запрещает. Иногда лучший способ проверить границы и удовлетворить любопытство – просто потрогать электрическую ограду.</p>
    <p>Конечно, этот метод не лишен недостатков. Те, кто постоянно имеет дело со сценами насилия, рискуют утратить чувствительность и со временем захотеть перенести запретные действия в реальность. Впрочем, убедительных доказательств этого не существует<a l:href="#c_383" type="note">{383}</a>. Наш мозг, несмотря на все свои сюрреалистические свойства, все же отлично различает реальное и воображаемое. Даже если человек потеряет чувствительность к экранным ужасам и морям крови, это не означает, что он начнет иначе вести себя в жизни.</p>
    <p>Барри признался мне, что теперь его интерес к фильмам ужасов носит скорее технический характер. Ему интересно, каким образом создатели сумели создать такие натуралистические спецэффекты и придумать столько необычных способов причинить боль человеческому телу. Он нашел подходящего собеседника. Я вспоминаю долгие дни смертельной скуки, проведенные в морге, где я работал с трупами. Что это говорит о состоянии моего мозга? Барри все еще испытывает возбуждение и страх при мысли об охоте за привидениями. Ему нравятся фильмы, где в основе ужаса лежит «психологический» элемент. Его притягивает все, что пугает. Он даже говорит, что именно страх перед публичными выступлениями заставил его стать комиком, потом выпустить подкаст, а теперь принять участие в работе над этой книгой. Как забавно порой поворачивается жизнь!</p>
    <p>В этом суть: все люди разные, и мозг у каждого разный. Мы совершенно не похожи друг на друга, поэтому счастье мы испытываем по-разному. То, что порой способы достижения счастья связаны с причинением вреда себе или другим, всего лишь печальное совпадение. Но мы все <emphasis>способны</emphasis> на дурные поступки, и время от времени думать о них или даже совершать их – это совершенно естественно. Значение, которое мы придаем этим импульсам, определяет, что мы за люди и как нас воспринимают окружающие. В идеале не следует зацикливаться на дурных мыслях. Нужно признать их, а потом преодолеть. Но если они становятся навязчивыми и постоянно занимают ваш разум, то стоит подумать о том, как их реализовать, не причиняя никому вреда. К счастью, наше общество предоставляет для этого массу возможностей: фильмы ужасов, видеоигры и все такое.</p>
    <p>Легкий катарсис и потакание темным импульсам всегда было важно для общего счастья (конечно, если при этом никто не пострадает). А если кто-то пострадал, значит, у нас возникли проблемы. Личное счастье важно для каждого человека, но важнее ли оно, чем счастье, благополучие или даже жизни других? Утверждать такое сомнительно, кем бы вы ни были. Но, к сожалению, некоторые люди считают именно так.</p>
    <p>Боюсь, что легкого ответа здесь нет. Все дело в вашем мозге. Иногда мы должны потакать своим не самым приятным импульсам, а в другие моменты им нужно противостоять. Все зависит от ситуации, контекста, общества и множества других факторов. Но подводя итог этой главе, можно сказать следующее. Темные импульсы и мысли совершенно <emphasis>нормальны</emphasis>, поэтому не следует тратить все свое время и силы на их подавление и изгнание. Такой настрой ведет лишь к стрессу и разочарованию. Поскольку мы не можем полностью контролировать свои мысли, то порой лучше просто плыть по течению. «Не волнуйся, будь счастлив» – очень плохой совет, если речь идет о настроении. Бобби Макферрину придется еще за него ответить.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 8</p>
    <p>Счастье и возраст</p>
   </title>
   <section>
    <p>В середине 2017 года мне с семьей предложили бесплатное проживание в уютном отеле в национальном парке Блюстоун в Западном Уэльсе – в обмен на благожелательный отзыв об этом месте в прессе. Именно так. Мне говорили, что компании и фирмы часто делают подарки известным в медийной среде людям в расчете на положительные отзывы. Но за пять лет работы в Guardian мне подарили лишь ваучер на какой-то йогурт. Рекламщица молочной компании заметила мою шутливую статью<a l:href="#c_384" type="note">{384}</a> и сообщила мне, что ее задача – «отслеживать все новости, связанные с йогуртом» (для меня наградой было уже то, что у кого-то бывает и <emphasis>такая</emphasis> работа!). Бесплатный отпуск для всей семьи стал приятным сюрпризом. Но принял я это предложение главным образом потому, что слишком много времени и сил потратил на эту книгу и практически не виделся с семьей. Я решил, что они заслужили что-то хорошее, а я избавлюсь от чувства вины.</p>
    <p>Мы с женой стали обсуждать, чем нам там заняться, хотя решение было простым и обоюдным: будем делать то, что захотят наши дети. Им было пять лет и год, и их счастье было для меня главным в жизни – и даже больше. В то время я охотно ходил на игровые площадки, в семейные бассейны, возился с игрушечными космическими кораблями и часами смотрел мультики про свинку Пеппу. Вообще-то в свои двадцать с хвостиком я должен был бы содрогаться от ужаса при одной мысли о подобном времяпрепровождении и мгновенно возвращаться к написанию комедии, чтению научно-фантастических романов и просмотру бесконечных DVD.</p>
    <p>Гедонист, каким я был в восемнадцать лет, презрительно хмыкнул бы, узнав, что всего через несколько лет я откажусь от независимости и запрусь в четырех стенах, хотя меня будет ждать весь мир, буквально бурлящий от алкоголя. Но подобное представление напугало бы меня до смерти во времена моего детства, когда я предпочел бы проводить время с комиксами, в бассейне или с игрушечными космическими кораблями. Дети вернули меня к тому, с чего я начал.</p>
    <p>И это очень интересно. Я многое узнал о том, что делает нас и наш мозг счастливыми. Но то, что приносит нам счастье сейчас, вовсе не обязательно сделает нас счастливыми через год или пять лет – или даже через десять минут. Вот почему яркие заголовки, рекламирующие достижения технологии, которые «изменят ваш мозг», – чистой воды вранье. Все, что мы испытываем, от съеденного яблока до похода на рыбалку, в той или иной степени «меняет мозг». Такова жизнь. Статичный, замерший в определенном состоянии мозг бесполезен в постоянно меняющейся среде. Статичный мозг мертв.</p>
    <p>Но разве это не отвергает саму концепцию «вечного счастья», которое, как нам говорят, и есть смысл жизни? Как счастье может быть постоянным, если непостоянен порождающий его мозг? А когда мы его ощущаем, насколько серьезные и «глубокие» изменения происходят в нашем мозге? Или все случается на поверхности, словно на экране телевизора, где картинки сменяют друг друга, а внутренняя начинка остается прежней? А может быть, это похоже на гусеницу, которая становится бабочкой: полный переворот во всем вплоть до самых фундаментальных функций? Судя по всему, ответ где-то посредине между этими крайностями.</p>
    <p>Именно этот ответ я и решил найти, прежде чем подвести итог своему исследованию. И когда отзвучало мое последнее «ура», я начал разбираться в том, как мозг меняется в течение нашей жизни, от рождения до смерти, и что эти изменения значат для счастья.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Счастье – это что-то детское</p>
    </title>
    <p>Технически наш мозг <emphasis>никогда</emphasis> не перестает меняться. Каждое новое сформированное воспоминание требует создания новой связи, и этот процесс продолжается всю жизнь. Однако наиболее драматичные перемены происходят в детстве. Что же это означает для нашей способности испытывать счастье в тот момент, когда мозг переживает самые важные для формирования этапы? Что делает счастливым <emphasis>младенца</emphasis>? Он мало что умеет – агукать, спать и пачкать подгузники почти токсичными отходами. Это довольно странно, если вдуматься.</p>
    <p>Только что родившийся жеребенок может стоять на ножках – пусть даже и не очень уверенно. Крохотные котята или щенки, хоть и лишены зрения и слуха, находят путь к матери, чтобы прокормиться. Вылупившиеся черепашки ползут через весь пляж, помогая себе <emphasis>плавниками</emphasis>, чтобы оказаться в море, а потом в одиночестве пересечь целый океан. Сравните их с человеческим младенцем, который даже головы поднять не может. Если мы, люди, считаемся самым умным видом, то разве не должны мы быть <emphasis>более</emphasis> приспособленными к выживанию с самого начала? Почему мы не выходим из материнской утробы, цитируя Шекспира, заказывая латте и держа в руках портфель? Удивительно, но в этом виноват наш огромный мозг.</p>
    <p>Для того чтобы было куда вместить наш стремительно растущий мозг, людям пришлось увеличить свою голову и череп. Вот почему у homo sapiens лоб гораздо выше, чем у наших плосколобых кузенов неандертальцев<a l:href="#c_385" type="note">{385}</a>. Но это относится только к голове. По размерам тел люди сопоставимы с приматами. В результате наше физическое развитие стало неравномерным: голова растет «быстрее», чем все остальное. Тело младенца составляет около пяти процентов тела взрослого, а его голова – целых двадцать пять процентов!<a l:href="#c_386" type="note">{386}</a></p>
    <p>Поскольку размеры родового канала ограничены костями женского таза, младенец должен рождаться таким, чтобы его нежная головка смогла пройти через этот канал. Но в силу эволюции человеческая голова растет гораздо быстрее, и тело не успевает достичь «должной» степени развития к моменту выхода в свет. Существует множество теорий о том, почему младенцы рождаются именно в девять месяцев – это и прямохождение, и энергетические потребности, и даже изобретение сельского хозяйства<a l:href="#c_387" type="note">{387}</a>. Но какова бы ни была причина, младенцы рождаются на значительно более ранней стадии физического развития, чем детеныши других видов.</p>
    <p>Это объясняет, почему многие люди считают младенческий мозг «чистым листом» без каких-либо представлений или предубеждений. Объективно говоря, это не так. Мозг новорожденного – вовсе не аморфная масса мозговых клеток, ожидающая своего скульптора. Определенные функции уже «вмонтированы» в сознание – например, функции ствола мозга, необходимые для жизни. К счастью, никого не приходится «учить» дышать и испражняться. Исследования также показывают, что значительная часть чувственного развития происходит в материнской утробе, в том числе зарождение вкуса и обоняния. Младенцы рождаются с рефлексами, в первую очередь с сосательным, необходимым для кормления. Из этого можно сделать вывод, что <emphasis>определенное</emphasis> развитие мозга уже произошло<a l:href="#c_388" type="note">{388}</a>.</p>
    <p>А что со счастьем? Важный блок неврологических процессов, который управляет эмоциональными реакциями, появляется очень рано, возможно, еще в утробе. Младенцы начинают кричать сразу же после рождения, то есть прекрасно осознают пережитый стресс. Успокаиваются они, оказавшись на руках у матери, где ощущают безопасность и, возможно, комфорт. Ученые изучали осиротевших детенышей шимпанзе и предлагали им «замену» матери. Исследования показали, что детеныши предпочитали «мать», покрытую мягкой тканью, а не твердую и жесткую, даже если такая твердая «мать» была единственным источником пищи<a l:href="#c_389" type="note">{389}</a>. Детеныши приматов и человеческие младенцы инстинктивно <emphasis>нуждаются</emphasis> в контакте и ласке. Это делает их счастливыми, насколько они способны понять. Мы знаем также, что младенцы начинают улыбаться и смеяться раньше, чем ходить и говорить.</p>
    <p>Лимбическая система, включающая в себя участки, управляющие эмоциями, сознанием и основными инстинктами, формируется очень рано<a l:href="#c_390" type="note">{390}</a>. Это в первую очередь относится к миндалине, которая, как мы знаем, играет множество важных ролей в эмоциональной жизни человека. Исследования показывают связь миндалины с такими участками, как полосатое тело и части островка. Связь эта формируется в детстве и остается стабильной навсегда. Если мы согласны с тем, что полосатое тело жизненно необходимо для социального поведения и осознания, а островок определяет многие эмоциональные реакции, связанные с чувством идентичности, то можно сказать, что мозг маленького ребенка способен адекватно эмоционально реагировать на хорошее и плохое, особенно в контексте других людей. Щекотка и «пугалка» показывают, что малыши получают удовольствие от общения с человеком, не представляющим опасности. Младенцы и малыши улыбаются при виде знакомых, которых они считают приятными<a l:href="#c_391" type="note">{391}</a>, но могут заплакать, оказавшись на руках нового человека или того, чей вид им не нравится. А вот <emphasis>почему</emphasis> чей-то вид им не нравится, мы не знаем. Они слишком малы, чтобы объяснить.</p>
    <p>О развитии человеческого мозга в детстве можно написать множество книг и выдвинуть множество теорий. Этим занимаются ученые, которые гораздо опытнее и умнее меня. Но в разговоре о счастье нам нужно затронуть ряд интересных нейробиологических и психологических аспектов.</p>
    <p>Способность к распознаванию хорошего и плохого и подкрепляющие ее адекватные эмоциональные реакции – важнейшее средство познания мира, особенно для стремительно развивающегося мозга. По некоторым оценкам, в первые годы жизни мозг формирует до миллиона новых нейронных связей <emphasis>в секунду</emphasis>! Это ведет к его быстрому росту. Детский мозг в девять месяцев уже достигает половины мозга взрослого, в два года – трех четвертей, а в шесть лет – 90 процентов!<a l:href="#c_392" type="note">{392}</a> Детский мозг впитывает новый опыт, позитивный и негативный, с ошеломляющей скоростью. Вот почему дети так любопытны – их интересует абсолютно все, будь то ваши наушники, хрупкие украшения, ценные гаджеты или шкафы, где вы храните туалетную бумагу и растворитель для краски. Мы знаем, что человеческий мозг ценит новизну, но для очень маленького ребенка ново <emphasis>абсолютно все</emphasis>! Каждое исследование и опыт формирует в его мозге новые связи, которые будут служить человеку всю жизнь. Вот почему им <emphasis>все</emphasis> так интересно! И вот почему детям нужно спать гораздо больше, чем взрослым: их мозгу необходимо «свободное время» для обработки всего, что он узнал, пока ребенок бодрствовал<a l:href="#c_393" type="note">{393}</a>.</p>
    <p>Даже после яростного роста в первые годы жизни мозг человека никогда не становится более пластичным и впитывающим, чем в детстве. Многие исследования указывают на опасность токсичного стресса в этот период<a l:href="#c_394" type="note">{394}</a>. Способность ощущать эмоции, в том числе страх и стресс, и реагировать на социальные ключи формируется почти сразу же, но понимание и оценка контекста и ситуации приобретается более постепенно, через обучение и опыт. В результате дети очень чувствительны к стрессовой среде. Они тяжело переживают, когда родители ссорятся и кричат или когда случается что-то страшное. Они не знают причины, не понимают, что это означает. Ребенок не знает, что мама и папа просто очень устали и спорят из-за того, кто должен вынести мусорное ведро. Он видит лишь, что происходит что-то плохое, а он ничего не может сделать. Такая ситуация – источник стресса для любого мозга, не говоря уже о столь юном. Последующий выброс гормонов стресса может серьезно повредить росту мозга и породить проблемы для когнитивного развития в более поздние периоды<a l:href="#c_395" type="note">{395}</a>.</p>
    <p>К счастью, пластичность мозга имеет и свои положительные стороны. Недавно проведенное исследование<a l:href="#c_396" type="note">{396}</a> показывает, что среда, в которой вы живете до четырех лет, сильно влияет на структуру мозга в подростковом возрасте. А именно: чем богаче ваша среда в раннем детстве, тем более структурно развитым окажется ваш мозг спустя десять лет. Почему так важен именно четырехлетний возраст, понять сложно, но, может быть, это какой-то ключевой этап в развитии мозга. Так, например, исследования показывают, что самые ранние воспоминания человека относятся именно к четырем годам<a l:href="#c_397" type="note">{397}</a>. Может быть, до этого момента мозг все еще «разбирается с собой» в смысле важных функций и формирование памяти менее надежно? Это можно сравнить с подготовкой машины к длительному путешествию: вы собираете вещи, складываете их в багажник, проверяете, заперли ли дом, полон ли бак и т. п. Все это важно для поездки, но вы <emphasis>еще никуда не едете</emphasis>. А потом вы садитесь за руль, восклицаете: «Поехали!» и заводите двигатель. Возможно, именно это и происходит с мозгом в четыре года. Или что-то похожее, метафорически выражаясь.</p>
    <p>Но впереди еще долгий путь, и мозгу предстоит длительное развитие. Теория разума, то есть способность понимать чувства и мысли других людей, формируется довольно рано, но в значительной степени развивается и оттачивается, когда дети учатся смеяться и сочувствовать окружающим<a l:href="#c_398" type="note">{398}</a>. Показатель интеллекта в детстве также более отзывчив на факторы окружающей среды (разные школы, учителя, группы сверстников и т. п.), чем у взрослых, когда он становится более «фиксированным»<a l:href="#c_399" type="note">{399}</a>. Дети часто <emphasis>нуждаются</emphasis><a l:href="#n55" type="note">[55]</a> в обществе других детей, с которыми можно взаимодействовать. Они очень чувствительны к влиянию членства в группе – поляризации, кооперации, внутригрупповому соперничеству и т. п. Но все это легко обратить вспять<a l:href="#c_400" type="note">{400}</a>. Ребенок может насмерть поссориться с приятелем из-за какой-то мелочи, поклясться никогда больше не разговаривать с ним, а на следующий день обо всем забыть.</p>
    <p>Склонность к непредсказуемому и противоречивому поведению очень характерна для детства. Все родители знают, как трудно уследить за постоянно меняющимися пищевыми предпочтениями детей. Объяснить это можно тем, что связи между миндалиной и префронтальной корой, на которые приходится большая часть рационального мышления и высших мыслительных функций, резко меняются в момент перехода от детства к взрослой жизни. В ходе одного длительного исследования было установлено: детский мозг демонстрирует активность, которая говорит о том, что миндалина стимулирует префронтальную кору. Из-за этого эмоциональные реакции могут превалировать над логическим мышлением. Отсюда и истерики, и привычка постоянно задавать один и тот же вопрос: «Мы еще не приехали? Мы еще не приехали? Мы еще не приехали?», если ответ ребенку не нравится. Вы сколько угодно можете твердить «еще не приехали», но если ему скучно и он устал, то именно эти чувства будут преобладать в его сознании, а вовсе не ваш логичный ответ.</p>
    <p>Однако позже, во взрослой жизни, эта связь окончательно формируется, и теперь уже префронтальная кора начинает негативно влиять на миндалину. Рациональное мышление часто берет верх над эмоциональными реакциями. Это важное качество, которое позволяет человеку ориентироваться в современном мире.</p>
    <p>Хотя все это интересно, но в научной литературе самым важным фактором для счастья ребенка называют отношения между ним и его основным опекуном, которым чаще всего оказывается биологическая мать. Она создала его внутри себя, и связь ее с малышом управляется окситоцином<a l:href="#c_401" type="note">{401}</a>, который буквально бурлит в ее теле<a l:href="#c_402" type="note">{402}</a>. Некоторые исследования показывают, что окситоцин, который влияет на взаимодействия людей и их счастье, изначально вырабатывается для формирования связи между матерью и ребенком<a l:href="#c_403" type="note">{403}</a>.</p>
    <p>Это тоже дорога с двусторонним движением. Активность, отмеченная в мозгу матерей<a l:href="#n56" type="note">[56]</a>, когда они видят, что их ребенок смеется или плачет, значительно отличается от той, которая возникает при виде тех же эмоций чужих детей<a l:href="#c_404" type="note">{404}</a>. Похоже, мозг матери особо чувствителен к своему ребенку и его эмоциональному состоянию.</p>
    <p>Связь с матерью – основа жизни ребенка, главный фактор, определяющий развитие его мозга. Ему нужно все исследовать, изучать, взаимодействовать. Только так он может понять, как устроен этот мир, и обрести счастье. А для этого детям нужна безопасная гавань, где можно укрыться, если станет слишком страшно. Им нужен кто-то, с кем можно почувствовать себя в безопасности. Теория привязанности – это психологическая модель, преобладающая в современном изучении поведения младенцев<a l:href="#c_405" type="note">{405}</a>. Считается, что они ментально «привязываются» к основному опекуну, считая его главным источником безопасности и информации о том, как устроен мир. Реакция детей на то, что их забирают у основного опекуна, а потом возвращают в необычной ситуации, служит способом оценки отношений между родителем и ребенком и развития последнего<a l:href="#c_406" type="note">{406}</a>. Характер этой привязанности имеет далеко идущие последствия, от типа личности<a l:href="#c_407" type="note">{407}</a> до карьеры<a l:href="#c_408" type="note">{408}</a> и даже сексуальной ориентации<a l:href="#c_409" type="note">{409}</a> во взрослой жизни.</p>
    <p>Психолог Диана Баумринд попыталась определить идеальные виды родительского воспитания еще в 1971 году. Она установила, что наилучший подход – это сочетание снисходительности и дисциплины<a l:href="#c_410" type="note">{410}</a>. Согласно этим и более поздним исследованиям, ребенку нужно изучать новые объекты и заводить новых друзей. Мы должны позволять ему это, поскольку это важно для его счастья. Но ему следует помнить, что существуют определенные границы, ощущать внутри их полную безопасность и понимать, что у мира есть свои <emphasis>правила</emphasis>. Очень важная концепция в период, когда ребенок столько всего узнает.</p>
    <p>К сожалению, родители часто заходят слишком далеко, по крайней мере в отношении неврологического развития. Чрезмерно строгая дисциплина, давление, наказания за «неправильное поведение» – все это пагубно влияет на ребенка. Да, он может многого достичь, но при этом будет думать, что одобрение и любовь заслуживаются только успехами и достижениями. Отсюда неврозы, плохая социальная адаптация и даже такие расстройства, как булимия<a l:href="#c_411" type="note">{411}</a>. С другой стороны, чрезмерная снисходительность и свободное отношение к родительству порождает у детей искаженные социальные представления. Вы наверняка видели абсолютно неуправляемых детей, которые способны разнести все вокруг, потому что родители никогда их не останавливают. Ни к чему хорошему это не ведет. Таким детям трудно строить значимые отношения, потому что они не следуют социальным нормам, которых ждут от них окружающие. В результате они сталкиваются с социальным неприятием, что, естественно, делает их несчастными. Отсутствие родительской реакции на поведение ребенка приводит к апатии и отсутствию жизненных целей и амбиций. Действия и реакции родителей помогают ребенку знакомиться с миром. Если родители не реагируют на его действия, то все вокруг кажется ребенку бессмысленным<a l:href="#c_412" type="note">{412}</a>.</p>
    <p>Счастливым его делает очень многое, что также может сделать счастливым взрослого. Но поскольку мозг ребенка постоянно меняется, его счастье более неуловимое или более интенсивное. Оно непостоянно и меняется с каждым днем. Жизнь ребенка – существование довольно хаотическое, вот почему отношения между родителями и детьми обычно строятся на изучении того, как устроен мир. Не будет преувеличением сказать, что, несмотря на огромное количество разнообразных факторов, связь между родителями и ребенком – важнейший аспект детского счастья.</p>
    <p>В идеале, основной опекун должен быть человеком любящим, заботливым, готовым поддержать и последовательным. Последовательность очень важна, поскольку большую часть того, что нужно знать о мире и его устройстве, ребенок получает от вас. Со временем он начнет понимать ваш язык, но многому научится просто через наблюдение и подражание<a l:href="#c_413" type="note">{413}</a>. В детстве формируется логика и здравый смысл, поэтому противоречие между словами и поступками взрослых оказывает пагубное влияние на ребенка. Когда вы говорите: «Делай, как я говорю, а не как я делаю», ребенок совершенно запутывается, потому что сразу же чувствует фальшь и ханжество.</p>
    <p>Я понимаю, что это трудно. Жизнь непоследовательна, а родители – всего лишь люди. К счастью, абсолютная последовательность не нужна. Важно, чтобы ребенок понял общий смысл. Хороший родитель всегда сможет объяснить отклонение от своего обычного поведения, вызванное усталостью или стрессом (когда у человека появляются дети, он практически все время находится в таком состоянии)<a l:href="#c_414" type="note">{414}</a>. Если вы добры к своим детям и показываете им достойный пример, они, скорее всего, будут счастливы.</p>
    <p>Конечно, это всего лишь упрощение, основанное на доступных мне данных. У вас может быть совершенно другая информация и жизненный опыт. Я не собираюсь учить вас воспитывать ваших детей. Я точно знаю, что подобные советы никак не способствуют счастью.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Подростки бунтуют мозгом</p>
    </title>
    <p>В переходном возрасте я был настоящим бунтарем<a l:href="#n57" type="note">[57]</a>. Глядя на нынешнего ученого-ботаника, в это трудно поверить, но так оно и было. Важно понять, <emphasis>против</emphasis> чего я выступал. Я, как любой нормальный подросток, отвергал авторитеты, но для меня авторитетом были родители. В юности мой отец сам был настоящим сорвиголовой. Однажды он вместе со мной отправился на родительское собрание. Учитель математики мистер Оуэн, который преподавал и ему в свое время, заявил, что я, с моими успехами по этому предмету, никак не могу быть сыном своего отца. Вот такой поворот судьбы.</p>
    <p>Так что мой подростковый бунт выглядел несколько необычно. Отец постоянно подталкивал меня к тому, чтобы я больше времени проводил вне дома, общался с людьми, особенно с девушками, а я орал в ответ: «Отстань, старик! Я хочу книжку почитать!» Не самый характерный «подростковый бунт». Впрочем, если бы я надел кожаную куртку, то выглядел бы полным идиотом. И все же, я думаю, именно этот период сделал меня таким, каков я сейчас.</p>
    <p>В свою защиту скажу, что я всего лишь реализовывал культурное клише. Комендантский час, запреты, открытое неповиновение, ожесточенные споры – все это знакомо любому родителю сына-подростка. Но почему? Если позитивные отношения с родителями/опекунами – важнейшая часть счастья ребенка, откуда такая неожиданная и резкая перемена?</p>
    <p>Переходный возраст – это период между детством и взрослой жизнью. Обычно, говоря о нем, мы имеем в виду подростков, но возрастные границы не столь однозначны. Этот период связан с половым созреванием, гормональным процессом перехода к сексуальной зрелости. Половое созревание начинается в 11–12 лет у мальчиков и в 10–11 у девочек<a l:href="#c_415" type="note">{415}</a>. Однако исследования показывают, что физический рост и взросление мозга продолжаются лет до двадцати пяти. Поэтому, хотя основная часть переходного периода приходится именно на подростков, точно определить его границы мы до сих пор не можем.</p>
    <p>Впрочем, это неважно. Для нас существенно то, как переходный возраст влияет на наше счастье. А влияет он не очень хорошо. Хотя все то, что определяет счастье взрослых, должно бы относиться и к подросткам, они часто бывают хмурыми, ворчливыми, злыми и строптивыми. Они постоянно слушают мрачную музыку, совершают рискованные и опасные поступки, пьют алкоголь, занимаются сексом, пробуют наркотики, целыми днями спят и т. п. Судя по всему, подростки совершенно <emphasis>не счастливы</emphasis>. Почему? Все дело в изменениях, которые происходят в их мозге.</p>
    <p>Удивительно, но в мозге подростка связей <emphasis>меньше</emphasis>, чем в детском. Это объясняется тем, что, хотя детский мозг каждую секунду формирует миллионы новых связей, не все они в итоге оказываются полезны. Детский мозг – настоящий барахольщик, он ничего не выбрасывает. Он не может «переполниться», но избыточные нейронные связи снижают его эффективность. Самый способный человеческий мозг стремится быть максимально эффективным, с оптимальным образом организованными связями<a l:href="#c_416" type="note">{416}</a>. Детский мозг совершенно не такой. Это объясняет, почему дети так сумасбродны и их так легко смутить и поставить в тупик.</p>
    <p>В переходном возрасте наш мозг переживает период «обрезки»<a l:href="#c_417" type="note">{417}</a>. Да, да, именно обрезки: избыточные и ненужные связи (синапсы) и нейроны устраняются, а те, которыми вы пользуетесь регулярно, укрепляются, что улучшает общее функционирование мозга. Процесс этот довольно жестокий. По некоторым оценкам, в процессе «обрезки» удаляется до 50 процентов имеющихся нейронов и связей, чем бы они ни занимались. Разговаривая с уже взрослой Шарлоттой Черч, я спросил, что она помнит о своей детской славе. Она рассказала, что, став старше, встречалась с настоящими звездами и была в восторге от этих встреч. Но потом выяснялось, что она <emphasis>выступала с ними</emphasis>, когда была девочкой! Если в вашем детстве было так много подобных событий, что они стали нормальными и ничем не примечательными, то они не сохранились в памяти.</p>
    <p>Это может показаться неправильным: как сокращение клеток мозга может <emphasis>улучшить</emphasis> мозг? Но если посмотреть с другой стороны, то процесс обрезки можно сравнить с созданием классической статуи из блока мрамора. Для мозга «больше» не значит «лучше».</p>
    <p>Одно из возможных последствий такой кардинальной «обрезки» мозга – увеличенная потребность в сне. Среднему взрослому достаточно около восьми часов ночного сна, типичному же подростку нужно девять, а то и десять<a l:href="#c_418" type="note">{418}</a>. Может быть, подростки были бы счастливее, если бы высыпались как следует? К сожалению, им нужно ходить в школу, а занятия начинаются рано утром. Родители с самыми лучшими намерениями убеждают своих измученных подростков жить по «нормальному» расписанию и не дают им долго спать по утрам. Они даже заставляют их находить работу и зарабатывать себе на карманные расходы. Но нагрузка на подростков и без того очень велика. Им предстоит сдавать экзамены, которые определяют <emphasis>все их будущее</emphasis>, и приходится учиться изо всех сил. Иными словами, мозгу подростка нужен сон, но современная жизнь такова, что выспаться ему не удается. Недостаток сна пагубно сказывается на настроении, ощущении счастья и когнитивных функциях<a l:href="#c_419" type="note">{419}</a>. И в таком положении подростки находятся <emphasis>годами</emphasis>! Вряд ли можно ожидать, что они будут счастливы от этого.</p>
    <p>Кроме того, у них происходит половое созревание со всеми (зачастую неприятными) физическими изменениями, с этим связанными. Кожа становится жирной и покрывается прыщами, на гладких местах пробиваются волосы, ломается голос (у мальчиков), начинаются менструации (у девочек) и т. п. Эти перемены связаны с неожиданным выбросом половых гормонов в кровоток<a l:href="#c_420" type="note">{420}</a>. Но не забывайте, что половые гормоны влияют и на сексуальное возбуждение – и через половые органы, и через соответствующие участки мозга. Подростку неожиданно хочется секса, даже если он не до конца знает, что это такое. Но какой может быть секс, когда из-за прилива гормонов ты выглядишь как полный идиот?</p>
    <p>Впрочем, может быть, так было только со мной? В любом случае, все это ведет скорее к подавленности и раздражению, чем к счастью.</p>
    <p>Подросткам нужно больше спать и заниматься сексом, но и то, и другое для них проблематично. Стоит ли удивляться, что они настроены более агрессивно и в целом менее счастливы, чем дети и взрослые? Это объясняет многое, но далеко не все. Исследования показывают, что в глубинах мозга происходит множество процессов.</p>
    <p>В 2008 году профессор Б. Дж. Кейси с коллегами опубликовали интересную статью<a l:href="#c_421" type="note">{421}</a>. Они выявили неврологический механизм, связанный с подростковым развитием, который объясняет многие особенности поведения и склонности подростков. Так, например, они страстно стремятся ко всему новому, даже если законность этого сомнительна. Они жаждут большего взаимодействия со сверстниками, друзьями и такими же, как они (отсюда и подростковые «банды»). При этом они постоянно ругаются и ссорятся с родителями. Ситуация осложняется возросшей склонностью к риску. Конечно, эти особенности у всех проявляются по-разному. Можно просто путешествовать, узнавать новое, знакомиться с новыми людьми, чувствовать свою независимость. А можно употреблять запрещенные препараты или пьянствовать с такими же, как ты. Решающую роль здесь играют характер, обстоятельства и происхождение<a l:href="#c_422" type="note">{422}</a>.</p>
    <p>Говорят, что подростки очень импульсивны, но это не так. Импульсивность – это поступки без мысли о возможных последствиях. Когда человек рискует, он думает о (возможных) негативных последствиях, <emphasis>но все равно совершает задуманное.</emphasis> Различие здесь очень важно. Дети могут быть импульсивными – съесть что-то вредное или сунуть пальцы в розетку, потому что <emphasis>не знают о последствиях.</emphasis> Исследования показывают, что (по крайней мере, в гипотетических сценариях) подростки вполне способны к рациональному мышлению, предвидению и адекватному принятию решений<a l:href="#c_423" type="note">{423}</a>. Но в реальных ситуациях, «в запале», они этого не делают и оказываются значительно более подверженными эмоциональному влиянию, а не логике и здравому смыслу. Профессор Кейси и его коллеги считают, что это связано с разной скоростью созревания префронтальной коры и лимбической системы.</p>
    <p>В переходном возрасте наш мозг все еще продолжает развиваться, но развитие это отличается от детского. Теперь формируются другие участки мозга, причем упор делается на точность, эффективность и специализацию. Проще говоря, в детстве все части мозга спрашивают: «А мне что делать?» В переходном возрасте вопрос меняется: «Я знаю, что мне делать, но как?»<a l:href="#c_424" type="note">{424}</a></p>
    <p>Взросление подростка несет с собой перемены, повышение активности и эффективности участков, связанных с эмоциями, удовольствием и счастьем. Мы с вами о них уже говорили. Это подкорковые лимбические системы – миндалина и базальные ганглии, которые включают в себя такие участки, как полосатое тело и прилежащее ядро. Они отвечают также за предвосхищение награды и, через действие дофаминовых нейронов, связанных с участками контроля поведения, например префронтальной корой, управляют также стремлением к награде. Другими словами, эти участки заставляют нас чего-то хотеть и стремиться к получению этого.</p>
    <p>Взрослые не поддаются этим сильным, но первобытным влияниям. Как мы уже говорили, рациональная префронтальная кора, контролирующая импульсы, способна оценить долгосрочные последствия эмоционального поведения, направленного на получение награды. Она говорит: «Нет, это плохая идея» – и подавляет желание. Проблема в том, что в переходном возрасте участки, связанные с эмоциями и стремлением к награде, созревают быстрее префронтальных участков. Возможно, это связано с тем, что участки эмоций и награды уже в основном сформированы и менее «сложны». Они довольно долго оказывают серьезное влияние на поведение подростка, пока более дисциплинированные участки мозга продолжают развиваться и формироваться. Дети сталкиваются с проблемой противостояния эмоций и здравого смысла, только в более сложном варианте. Не следует думать, что формирующиеся части мозга просто пытаются перекричать друг друга. Все тоньше и сложнее. Меньше Джерри Спрингера<a l:href="#n58" type="note">[58]</a>, больше «Игры престолов».</p>
    <p>Представьте, что кто-то едет на лошади. Большую часть работы выполняет лошадь, но наездник ее полностью контролирует. Но потом наездник понимает, что лошадь не знает, куда ехать. Он останавливается, чтобы свериться с картой, и отпускает поводья. Теперь уже лошадь главная. Неожиданно наездник обнаруживает, что лошадь по колено зашла в реку, или стоит посреди поля, или пытается обогнать другую лошадь. В этом примере наездник – это префронтальная кора, а лошадь – подкорковые лимбические системы. Уступив контроль менее сложным элементам, вы оказываетесь в неприятных местах и ситуациях.</p>
    <p>Такое часто случается с подростками и многое объясняет. Да, они вполне способны мыслить разумно и спокойно – в гипотетических ситуациях, где не затрагиваются их эмоциональные реакции. Но реальная жизнь всегда связана с эмоциями, которые кардинально влияют на поведение подростков и принимаемые ими решения. Так устроен их мозг. Если спросить у подростка, ненавидит ли он своих родителей, он наверняка ответит: «Конечно, нет!» Но если родители откажутся купить ему последнюю модель смартфона, тот же подросток завопит: «Я вас ненавижу!», потому что <emphasis>в этот момент</emphasis> он действительно испытывает ненависть. Короткий, но сильный эмоциональный всплеск в подростковом мозге может оказаться сильнее логики и здравого смысла. Тогда подросток хлопает дверью – как обычно и бывает. Теми же причинами можно объяснить равнодушие подростков к риску. Их мозг более подвержен действию мгновенных эмоциональных стимулов. Он стремится к сиюминутной награде, но меньше задумывается о долгосрочных последствиях и рациональном мышлении. <emphasis>Конечно,</emphasis> все это ведет к более «рискованному» поведению.</p>
    <p>Созревание лимбической системы и системы вознаграждения означает: все то, что раньше делало нас счастливыми, неожиданно теряет привлекательность. То, что мы любили, начинает казаться детским и глупым. Усиление эффективности и влияния полосатого тела и мозжечковой миндалины со всеми их социальными функциями увеличивает потребность человека в обществе и социальном принятии. Подростку хочется повысить свой социальный статус – отсюда классическая одержимость популярностью и «крутостью». Конечно, неожиданная страсть к исследованию, свободолюбие, желание популярности и пренебрежение риском не приводят в восторг родителей, и они стремятся подавить новые желания своего чада. Это делается из лучших побуждений, но порождает гнев и стресс<a l:href="#c_425" type="note">{425}</a>. Подростки особенно чувствительны к стрессу и гневу, поэтому они часто срываются на родителей и других людей, обладающих авторитетом. Те, кто когда-то обеспечивал стабильность и безопасность, становятся препятствием на пути роста и самопознания. Теперь их не ценят – на них обижаются.</p>
    <p>Подобное поведение, порождающее беды, выглядит неприятной особенностью развития сложного человеческого мозга, но возникает оно не случайно. Сходное поведение в переходном возрасте наблюдается также у крыс и приматов, то есть у других социальных существ<a l:href="#c_426" type="note">{426}</a>. Следовательно, в таком поведении есть свои преимущества, и вот какие.</p>
    <p>Когда мы достигаем половой зрелости, то в идеале (с эволюционной точки зрения) должны искать себе потенциальных партнеров и стремиться «очаровать» их. Растущее сексуальное влечение вместе с желанием расширять круг общения и идти на риск полезно для этой цели. А вот прежние предпочтения – склонность держаться в знакомой, безопасной обстановке и избегать ответственности, оставаясь в семейной группе, – добиться такой цели не помогают. Постоянные ссоры и обиды на родителей ведут к тому, что бороться приходится в одиночку, а это повышает шансы найти партнера и добиться успеха.</p>
    <p>Конечно, такое случается не с каждым подростком. Каждый взрослеет по-своему и в своем темпе. Некоторые сохраняют серьезность и ответственность и в переходном возрасте, но сделать это им, на неврологическом уровне, гораздо труднее, чем взрослым. Возможно, главная проблема счастья подростков – не неврологические изменения, а то, что современное общество не хочет принимать эти изменения во внимание. Подростки и их формирующийся мозг очень сексуально мотивированы. Они хотят независимости, хотят сами управлять своей жизнью. Им хочется пробовать все новое и встречаться с новыми людьми. Но общество ставит на их пути множество барьеров – возрастных, финансовых и культурных. Барьеры мешают подросткам жить свободно. Совершенно понятно (хотя и не всегда <emphasis>приемлемо</emphasis>), что подростковые комплексы, навязанные обществом, в конце концов воплощаются в вандализм и другие негативные действия.</p>
    <p>Мы ждем, что подростки будут вести себя как ответственные взрослые люди, но в то же время ограничиваем их в правах, словно детей. В Великобритании дети должны выбирать предметы для изучения, которые определят всю их жизнь, в пятнадцать лет, но пить пиво им разрешено лишь с восемнадцати. Однако в неврологическом отношении подростки – не взрослые и не дети. Они именно подростки и больше никто. Пока мир не признает этого и не приспособится к этому, они не будут по-настоящему счастливы, поскольку их потребности и желания неожиданно оказываются несовместимыми с миром, в котором они живут. До тех пор их счастье будет зависеть от того, как им позволяется выплескивать накопившуюся агрессию, стресс и стремление к новым стимулам. Жестокие граффити и видеоигры могут стать средством для выхода подобных эмоций. Особенно полезен в этом отношении интернет, который позволяет общаться со сверстниками и побеждать их в играх и конкурсах.</p>
    <p>Мы привыкли думать, что жестокие видеоигры поощряют недопустимое поведение и разъедают хрупкие умы. Но, возможно, только они делают некоторых подростков счастливыми и относительно уравновешенными. Без них мы столкнулись бы с гораздо более серьезной проблемой. Это не то, что хотелось бы слышать многим паникерам, но не стоит убивать вестника. Может быть, вам самим нужно учиться самоконтролю?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Взрослый подход к счастью</p>
    </title>
    <p>Итак, после переходного возраста мы вступаем во взрослую жизнь. Свобода и независимость! Вау! Самообеспечение и ответственность! Фууу! Увы, за все приходится платить.</p>
    <p>И снова мы сталкиваемся с той же трудностью: как определить, в какой момент человек становится взрослым? «Биологически взрослый» – это индивид, достигший стадии сексуальной зрелости. Но у людей это происходит в самом начале переходного возраста. Значит, одиннадцатилетние дети технически уже взрослые? Многие с этим не согласятся. Возможно, у других видов так оно и есть – ведь грызуны живут всего несколько лет. Но люди с их продолжительной фазой юности<a l:href="#c_427" type="note">{427}</a> решили, что это неправильно. Отсюда возникло понятие «социально взрослый». Условности и законы общества определяют взрослость человека по достижении определенного возраста или важной вехи. Этот показатель в разных обществах различен, но общая политика сходна.</p>
    <p>В нейробиологическом смысле выявить момент, когда мозг официально «заканчивает» развитие и взросление, очень трудно. Как мы уже говорили, разные части мозга взрослеют с разной скоростью. Многие исследования показывают, что этот процесс продолжается и после двадцати лет. Такие регионы, как мозолистое тело («мостик» между двумя полушариями) и фронтальная доля, отвечающие за важные функции организма и контроль сознания, продолжают развиваться вплоть до 25 лет.</p>
    <p>То есть, в неврологическом смысле, мы становимся «полностью взрослыми» к 25 годам. Исходя из средней продолжительности жизни в 70 лет (хотя этот показатель постоянно повышается<a l:href="#c_428" type="note">{428}</a>) это означает, что большую часть жизни вы проводите во взрослом состоянии. Взрослый мозг будет решать, обретете ли вы «вечное» счастье. На каждом этапе развития мозг впитывает в себя ваш характер, темперамент, пристрастия и неприятия, способности и склонности. Все это и определяет, что сделает вас счастливым, до какой степени и почему.</p>
    <p>Но неужели все определено раз и навсегда? Конечно, взрослый мозг более «фиксирован», чем мозг ребенка и подростка. Когда я показывал своим детям смартфон или планшет, они уже через пять минут пользовались им так же свободно, как и я, хотя мне, ребенку восьмидесятых, тачскрин до сих пор кажется каким-то волшебством. А если вы когда-нибудь пытались научить тому же своих пожилых родственников, то знаете, какой это тяжкий труд.</p>
    <p>На протяжении многих лет считалось, что мозг взрослого сформирован окончательно, что в нем уже есть все необходимые нейроны и связи. Да, мы изучаем что-то новое и постоянно обновляем свое представление о мире, то есть новые связи регулярно формируются и объединяются в сети, управляющие обучением и памятью<a l:href="#c_429" type="note">{429}</a>. Но в смысле физической структуры и основных связей – того, что делает нас собой, – взрослый мозг давно и окончательно сформирован. Однако в последние годы появилось много свидетельств, что взрослый мозг <emphasis>может</emphasis> изменяться и приспосабливаться, и даже создавать новые нейроны. Жизненный опыт все еще способен менять мозг, даже когда мы вступаем в сумеречные годы<a l:href="#c_430" type="note">{430}</a>. Вспомните таксиста из второй главы. Постоянные разъезды по хаотичному Лондону привели к увеличению его гиппокампа, а это говорит о том, что мозг взрослого также развивается. Одно можно сказать определенно: на изменение мозга взрослого требуется больше времени и сил, чем на изменение юного мозга<a l:href="#c_431" type="note">{431}</a>.</p>
    <p>Интеллект, к примеру, – это продукт эффективности и сложности многочисленных связей в мозге. Во взрослом состоянии развивать интеллект гораздо труднее<a l:href="#c_432" type="note">{432}</a>. Это <emphasis>можно</emphasis> сделать, но только потратив массу времени и сил, причем с весьма незначительными результатами. Существует множество методик и игр, которые якобы «развивают силу мозга», но это чистой воды обман. Кроссворды и числовые игры улучшат ваши способности, но лишь в сфере кроссвордов и числовых игр. Вы всего лишь развиваете какой-то определенный навык, который входит в сложную систему. Представьте, что генерал вдруг обнаружил, что его армия вдвое меньше, чем ему хотелось бы. Тогда он посылает одного солдата на месяц в спортивный зал, чтобы тот стал крупнее и сильнее. В итоге у него появляется более сильный солдат, но армия не увеличивается, так что главная проблема не решена. Это не означает, что ваши действия неверны и неэффективны. Новые способности можно использовать с большой пользой, но вот изменить базовые элементы очень трудно. Ваш мозг уже прошел тяжелый путь развития, и вы не можете винить его в том, что больше он этого делать не хочет.</p>
    <p>Что же делает взрослый мозг счастливым? Ответить на это коротко и ясно, увы, не получится. Все, о чем говорилось в предыдущих главах, относится к взрослому мозгу вообще, но в какой степени это касается <emphasis>вашего</emphasis> мозга, поймете только вы. В мире нет двух одинаковых людей, и все счастливы по-разному. То, что делает нас счастливыми – будь то уютный дом, семья и друзья, любовь и секс, смех и юмор, спортивные достижения, успешная карьера, богатство или слава, создание шедевров или просто чтение книги, – целиком и полностью зависит от того, кто мы есть и как наш мозг на это реагирует. Большинство людей могут стать счастливыми благодаря многим или сразу всем факторам из этого списка, но в разное время и по разным причинам. В силу нашего развития и того мира, который мы создали вокруг себя, мозг современного взрослого человека может быть счастлив по самым разным поводам.</p>
    <p>И это очень хорошо, потому что единственный фактор, который влияет на мозг всех людей, – стресс. Гормоны стресса (кортизол), схемы обнаружения угрозы в мозге, процессы страха в миндалине, реакция «дерись или беги» – все это древние, глубоко укоренившиеся элементы. Мы быстро и энергично реагируем на все потенциально опасное или угрожающее. Однако у стремительного развития человеческого интеллекта есть и обратная сторона: теперь мы все чаще испытываем стресс, потому что «сознаем» гораздо больше опасностей и угроз. Для простейшего животного стресс означает: «Я уверен, что где-то рядом хищник» или «Прошло много времени с тех пор, как я ел в последний раз». У людей выбор факторов стресса намного шире. Что будет, если я потеряю работу? Понравлюсь ли я родителям жениха? Хватит ли мне денег на расходы? Не слишком ли я стар, чтобы создавать семью? А вдруг я никогда не побываю в Париже? Как мне помочь жертвам трагедии в другой стране? Почему у меня болит в груди? Экономика на спаде, мой пенсионный фонд лопнет! И так далее и тому подобное.</p>
    <p>Взрослая жизнь – это постоянный стресс. Раньше все важные решения принимали родители, они же за все платили. Теперь это приходится делать тебе. Да, ты можешь гулять сколько захочешь, есть что захочешь, встречаться с кем захочешь. Но тебе придется за это платить, следить за своим здоровьем и решать, заслуживают ли люди, с которыми ты встречаешься, доверия, потому что очень часто это не так. Дети обычно защищены от последствий. Подростков вообще ничего не волнует, кроме сиюминутной награды. Но взрослым приходится думать. Приходится принимать огромное количество решений и совершать поступки, последствия которых могут оказаться неприятными. В общем, взрослая жизнь – это один сплошной стресс еще до того, как придется принять на себя ответственность за благополучие другого человека, а многие взрослые такую ответственность несут.</p>
    <p>Все это не слишком полезно для здоровья. Постоянный, хронический стресс – серьезная проблема развитого мира, поскольку он пагубно сказывается на здоровье<a l:href="#c_433" type="note">{433}</a>. А ведь мы создали общество, где он стал частью жизни. Мозг способен выдержать лишь определенный уровень стресса – у него есть свои пределы. Но эти пределы у всех людей различны. В 1977 году психологи Зубин и Спринг разработали модель стресс-уязвимости психического здоровья<a l:href="#c_434" type="note">{434}</a>. Все довольно просто: чем более уязвим человек, тем более слабый стресс может привести к срыву и возникновению психических проблем. У людей, которые живут трудной жизнью, попадают в сложные ситуации или уже страдают от психических проблем, мозг может не справиться с очередным стрессом. У него просто не хватит ресурсов. Тот же, кто идет по жизни смеясь, попав в сложное положение, просто пожмет плечами и зашагает дальше.</p>
    <p>Вот почему счастье так важно. Исследования показывают: все то, что делает вас счастливым и повышает активность системы вознаграждения, борется с физическим воздействием стресса на мозг и тело<a l:href="#c_435" type="note">{435}</a>. Счастье – это приятно. Стремление к счастью помогает взрослому мозгу сопротивляться стрессу, решать проблемы и избегать опасностей, которые нам постоянно подбрасывает жизнь.</p>
    <p>Конечно, все не так просто. С мозгом вообще все непросто. То, что делает нас счастливыми, тоже может порождать стресс, и наоборот. Злоупотребление вкусной, калорийной пищей очень приятно – такая еда снимает стресс. Но ее избыток ведет к увеличению веса и ухудшению здоровья, а это порождает стресс. Путешествия в экзотические места всегда делают людей счастливыми<a l:href="#c_436" type="note">{436}</a>, но отбирают много времени и денег, которые могут вам потребоваться, чтобы в будущем избегать стрессов. И наоборот, стрессы экзаменов, физических занятий, диеты и т. п. помогают достигать важной цели, которая в будущем сделает вас счастливее. Это сложная, запутанная система, она меняется и развивается с течением жизни в той степени, в какой это позволяют обстоятельства (а часто они вообще этого не позволяют).</p>
    <p>Смысл в том, что для взрослого мозга счастье – это скорее необходимость, чем привилегия. Конечно, я мог бы сказать, что для благополучия мозга важно быть счастливым, но люди живут не в вакууме. Мы все – часть одного большого общества или множества мелких. Мы знаем, как человеческий мозг жаждет одобрения со стороны других. К сожалению, другие люди могут не одобрять то, что делает вас счастливым, – а вещи, которые, по их мнению, должны приносить вам счастье, оставляют вас равнодушным. Мы говорили об этом в пятой главе, когда обсуждали «эскалатор отношений». Социальные нормы и ожидания формируют у людей западного мира жесткое и довольно узкое представление о том, как должны складываться романтические отношения. Эти идеи, которые разделяет множество людей, далеко не всех делают счастливыми. Ожидания общества очень сильны и часто встают на пути к личному счастью.</p>
    <p>Например, один из главных источников стресса и счастья для взрослого человека – это дети. Рождение нового человека имеет серьезные последствия для родителей, поэтому хитроумная эволюция наделила наш мозг массой качеств, поощряющих размножение. Это и любовь, и восторг, и стремление заботиться обо всем, что даже просто напоминает младенца<a l:href="#c_437" type="note">{437}</a>. Именно поэтому мы приносим домой щенков, котят и других зверьков с большими головами и глазами и детским поведением. А если уж речь заходит о нашем собственном потомстве, то в действие вступают эмпатия, семейные узы и защитные инстинкты. Достигая определенного возраста, мы хотим иметь детей.</p>
    <p>Но некоторые люди этого не хотят. Связано ли это с причудами мозговой химии, проблемами со здоровьем, влиянием окружающей среды или просто холодным расчетом, но многие не заводят детей и не собираются. Они знают, что делает их счастливыми, – и это не размножение.</p>
    <p>Среди них и английская журналистка Холли Броквелл, основатель и редактор женского журнала, посвященного достижениям техники и образу жизни, Gadgette. Она получила известность благодаря своей откровенной кампании в защиту женского одиночества, настолько успешной, что ей удалось убедить врачей провести ей хирургическую стерилизацию за счет страховки<a l:href="#c_438" type="note">{438}</a>. Поступок ее был воспринят неоднозначно. Она до сих пор выслушивает оскорбления от совершенно посторонних людей в интернете. Но почему? Почему кому-то есть дело до того, что незнакомая женщина сделала с собственным телом? Они никогда не встретятся с теоретическими детьми, которых у нее не будет. Страховой компании ее операция обошлось <emphasis>дешевле</emphasis>, чем снабжать ее в течение всей жизни контрацептивами или оплачивать роды, если она изменит решение. Вазэктомия и аборт разрешены. На нашей планете уже живет семь миллиардов человек, и число их постоянно растет. Не думаю, что человечеству угрожает вымирание. Тогда в чем проблема? Эти аргументы сумели убедить страховую компанию, так почему люди до сих пор не могут успокоиться? Я решил поговорить с Холли лично. Почему она так уверена, что не захочет иметь детей?</p>
    <p>– Я никогда этого не хотела. Но в молодости мне твердили, что именно для этого я создана. Я считала, что люди лучше в этом разбираются, и думала, что когда-нибудь захочу иметь детей. Какое-то время я рисовала себе свое будущее с детьми, хотя эти мысли меня всегда пугали. Но потом я поняла, что люди вообще ничего не знают, а мое нежелание иметь детей вполне разумно – и даже довольно распространено. Оказалось, что моя собственная мать тоже этого не хотела. Но времена были другие, и у нее не было такого выбора, как у меня.</p>
    <p>Времена действительно изменились. Сегодня у молодежи гораздо больше выбора и самостоятельности, и это хорошо для счастья, хотя до сих пор многих пугает. Холли сказала, что даже те мужчины, которые не собирались заводить с ней серьезных отношений, негодовали, узнав, что она не хочет иметь детей. <emphasis>На быстром свидании</emphasis> один парень даже не смог поговорить с ней отведенные три минуты! Очень быстрое свидание!</p>
    <p>Холли изо всех сил старалась объяснить, что ее позиция вовсе не говорит о <emphasis>ненависти</emphasis> к детям. Она искренне любит своих племянниц. Просто она не хочет рожать собственных детей.</p>
    <p>– Это не отвращение к детям. Но я знаю, какой будет моя жизнь, если они у меня будут. Я достаточно хорошо себя знаю, чтобы понимать: в этом случае я буду очень несчастна. Конечно, если бы у меня появился ребенок, я знала бы, что должна любить его и заботиться о нем, как это сделала в свое время моя мама. Но это было бы как нелюбимая работа, когда то и дело поглядываешь на часы, не пора ли домой. Человек гораздо счастливее, если он может построить карьеру своей мечты. В моем представлении об идеальной жизни нет места моим детям.</p>
    <p>Сама мысль о том, что женщина может не хотеть детей, многих раздражает. Возможно, она идет вразрез с ключевыми убеждениями в том, что женщины любят детей? А ведь на этих убеждениях у многих людей строится картина мира<a l:href="#c_439" type="note">{439}</a>. Мы уже видели, что люди часто ставят свое счастье в зависимость от других. Может быть, им кажется, что они помогают Холли, как христианские проповедники, которые кидаются на обычных прохожих? Кто знает… Я хочу сказать, что взрослому человеку очень важно – возможно, даже необходимо – быть счастливым, но часто ваше счастье опирается на принятие со стороны других. Или так кажется другим, и они ведут себя соответственно. В этом и заключается проблема взрослой жизни: несмотря на то что мозг наш уже «зрелый», нам постоянно приходится в чем-то разбираться, живя в мире, который мы меняем самим своим существованием. Похоже, оснований для стресса немало…</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>На закате дня…</p>
    </title>
    <p>Я уже говорил, что для изменения взрослого мозга требуется немало времени и сил. Мы постоянно прикладываем усилия, и мозг их охотно обрабатывает. Но время? Время идет, нравится нам это или нет. Сколь бы удивительным, поразительным, невероятно сложным и потрясающе мощным ни был человеческий мозг, это всего лишь биологический орган, часть тела. А тело стареет. Износ постепенно берет свое, и это, естественно, серьезно влияет на счастье.</p>
    <p>Даже если бы мозг был неуязвим для физического воздействия возраста, тело такому влиянию очень даже подвержено. И это, так или иначе, делает нас менее счастливыми. Кости и мышцы слабеют, суставы окостеневают, зрение и слух ухудшаются, начинает болеть сердце, в артериях появляются бляшки, либидо снижается и т. д. и т. п. Вы становитесь несчастным просто потому, что больше не можете заниматься тем или переживать то, что когда-то приносило вам удовольствие. Вы любили дальние походы и картинные галереи? Когда безумно болят ноги, а из-за катаракты почти ничего не видишь, трудно получать прежнее наслаждение.</p>
    <p>Впрочем, не нужно даже доходить до таких крайностей. Может быть, вам приносила счастье ваша красота? Выпадение волос, седина, морщины – все это огорчает, особенно в нашем мире, буквально одержимом молодостью и красотой. По крайней мере, мне кажется, что это должно огорчать. Человека, у которого волосы начали редеть в восемнадцать, такие мелочи не беспокоят.</p>
    <p>А еще остается угроза серьезной болезни – чем старше мы становимся, тем больше шансов заболеть. Да, конечно, большинство серьезных болезней вас минует, но чем дольше вы живете, тем более хрупким становится ваше тело и тем выше вероятность, что поврежденные гены или влияние окружающей среды пагубно скажутся на системах вашего организма. Вы продолжаете бросать кости изо дня в день, но в конце концов начинают выпадать одни единички. Многие серьезные заболевания повергают пациентов в депрессию или сходные негативные психические состояния<a l:href="#c_440" type="note">{440}</a>. А как может быть иначе? «Смертельная болезнь» занимает если не первое, то одно из первых мест в списке причин стресса и факторов, пагубно влияющих на работу мозга.</p>
    <p>У возраста есть и другие последствия, которые ведут к несчастью. Большую часть жизни у вас были цели и амбиции, к которым вы стремились. Но в определенном возрасте цели исчезают. Вы либо уже слишком стары для новых достижений, либо уже все реализовали и вам не к чему стремиться. Как заметил Кевин Грин, быть свободным от повседневной работы, финансовых обязательств и какой-либо ответственности приятно, и для многих людей такая свобода – настоящее счастье, потому что они могут заниматься тем, чем всегда хотели. Но резкое прекращение работы, потеря ответственности и цели могут пагубно сказаться на здоровье и породить массу тяжелых психологических последствий, вроде депрессии<a l:href="#c_441" type="note">{441}</a>, что повлияет на физическое благополучие. А это очень опасно в зрелом возрасте.</p>
    <p>Нужно помнить, что никто не живет вечно. Чем старше вы становитесь, тем выше вероятность ухода близких – друзей, родственников или партнеров. Горе – естественная, но очень сильная эмоция, и справиться с ней нелегко. На это уходит много времени. Некоторым это не удается, они оказываются в изоляции, воспоминания об ушедших становятся болезненной зависимостью. Порой необходимо даже профессиональное вмешательство психолога<a l:href="#c_442" type="note">{442}</a>.</p>
    <p>Кроме всего прочего, хотя нам постоянно твердят, что «старость нужно уважать», наше общество не всегда поступает в соответствии с тем, что проповедует. Пожилые люди маргинализируются и игнорируются средствами массовой информации и даже собственными семьями – у детей своя жизнь, свои цели и ответственность. Уход за стареющими родителями или родственниками – большая нагрузка, которая со временем становится все тяжелее. Семья часто разбросана по всей стране в силу доступности транспорта и характера современной работы. В конце концов старики остаются забытыми и заброшенными, а слабое здоровье не позволяет им справиться с этим. Они страдают от одиночества – главной проблемы нашего стареющего населения<a l:href="#c_443" type="note">{443}</a>. Старикам нужна помощь в повседневной жизни. Они теряют самостоятельность, а это вызывает стресс и несчастье. Порочный круг замыкается.</p>
    <p>Так что не стоит полагать, что стареющий мозг остается прежним. Мозг – самый энергоемкий орган тела. Постоянные стрессы берут свое и влияют на его структуру. Возраст поражает мозг по-разному<a l:href="#c_444" type="note">{444}</a>. Самое заметное влияние – ослабление системы выработки дофамина и серотонина. Дофамин необходим для переживания множества эмоций и функционирования системы вознаграждения. Снижение уровня этого гормона серьезно уменьшает способность быть счастливым. Серотонин – основной трансмиттер, отвечающий за стабильность настроения. Он же регулирует цикл сна<a l:href="#c_445" type="note">{445}</a>. Пожилые люди не нуждаются в длительном сне, что ведет к появлению когнитивных и настроенческих проблем. Даже в отсутствие нейродегенеративных расстройств, чреватых развитием деменции (в зрелом возрасте эта вероятность значительно повышается<a l:href="#c_446" type="note">{446}</a>), стареющий мозг теряет гибкость, эффективность, скорость мышления. Он даже эмоции воспринимает не так ярко, как раньше<a l:href="#c_447" type="note">{447}</a>, что не может не влиять на чувство счастья. Так и происходит: энтропия постепенно пожирает все.</p>
    <p>Я понимаю, что картина получилась невеселая. Извините. Но я считаю, что плохие новости лучше получать пораньше. Тем приятнее потом узнать, что можно сделать, чтобы предотвратить или победить весь этот непроглядный мрак. Все, о чем я только что говорил, «неизбежно», только если не прикладывать усилий к борьбе с влиянием старения. К счастью, это реально, и многие способы подарила нам сама эволюция.</p>
    <p>Во-первых, сегодня ведется множество исследований, и все они показывают, что регулярные физические упражнения – надежный способ замедлить проявление негативных аспектов старости<a l:href="#c_448" type="note">{448}</a>. Это естественно, поскольку мозг – часть тела, а физические упражнения усиливают метаболизм и укрепляют сердце и связанные с ним системы. Когда через тело прокачивается больше крови и питательных веществ, мозг получает больше минералов и энергии для своей активности. Все это очень полезно.</p>
    <p>Действительно, активный мозг – здоровый мозг. Люди с высоким образовательным уровнем более устойчивы к когнитивному угасанию, даже если в действие вступают физические механизмы, ведущие к такому состоянию<a l:href="#c_449" type="note">{449}</a>. К счастью, учиться никогда не поздно. Несмотря на проблемы с памятью (а в старости такое возможно, причем порой в весьма тяжелой форме), способность изучать что-то новое сохраняется в течение всей жизни. Когда вы на пенсии, курсы не помогут вашей карьере, но польза от них все равно будет.</p>
    <p>Во многих городах мира сегодня есть специальные площадки для пожилых<a l:href="#c_450" type="note">{450}</a>, где можно заниматься физическими упражнениями, укрепляя здоровье и общее благополучие. Но самое главное – происходит это в веселой, интерактивной атмосфере. Нет ничего плохого в том, чтобы снова почувствовать себя ребенком, если это сделает вас счастливым.</p>
    <p>Еще одна проблема – ностальгия. Старики часто с теплотой вспоминают о прошлом, утверждая, что «в их времена» все было лучше. Это логично: всегда хочется вспоминать то время, когда ты был полон сил, а слабость и старость повергают в уныние. Но иногда ностальгия заходит слишком далеко. Искаженные и окрашенные свойственным мозгу оптимизмом<a l:href="#c_451" type="note">{451}</a> воспоминания начинают мешать реальной жизни. Психологи и психотерапевты давно стали считать ностальгию видом расстройства<a l:href="#c_452" type="note">{452}</a> или, по крайней мере, негативным когнитивным поведением, которое отвлекает человека от реальности и заставляет сосредоточиваться на недостижимом и преувеличенном прошлом.</p>
    <p>Однако сегодня установлено, что ностальгия (в любом возрасте) – очень <emphasis>позитивный</emphasis> процесс. Ностальгия делает нас более мотивированными, общительными, оптимистичными, а все это способствует благополучию и счастью<a l:href="#c_453" type="note">{453}</a>. Какова же логика этого процесса? Регулярные мысли о прошлом, <emphasis>которое было хорошим</emphasis>, помогает осознать собственные достижения и способности. Человеку становится легче признать, что хорошее может случиться и случается, а это улучшает настроение. Ностальгия – это не оплакивание утраченного, а умение оценить достигнутое. Это ментальное изучение своих трофеев, а не слезы из-за разбитых отношений.</p>
    <p>Но и она может зайти слишком далеко. Пожилые люди стремятся воссоздать квазивымышленный, романтизированный мир прошлого, что никому не идет на пользу (вспомните хотя бы «Брексит»). Это заставляет тосковать по временам, когда ностальгия считалась проблемой и признаком полного поражения.</p>
    <p>И наконец, главный способ противостоять пагубному влиянию старения на мозг – общение, важнейший элемент человеческого счастья. Вреднее всего для человека изоляция и одиночество. Это самые пагубные (нефизические) факторы психологического неблагополучия для старшего поколения. Все, что препятствует одиночеству, способствует счастью<a l:href="#c_454" type="note">{454}</a>. Нам знакомы постоянные жалобы пожилых людей на то, что им не с кем поговорить. Мы – люди, нам необходимо быть в окружении себе подобных, и никто еще не эволюционировал в существо, у которого эта потребность исчезла.</p>
    <p>Именно по этой причине люди живут дольше родственных видов. Мы продолжаем долго жить после того, как пик физической и репродуктивной полезности остается в прошлом, и это как-то не согласуется с теорией естественного отбора. Есть немало версий, почему люди живут так долго, но нельзя не заметить один важный фактор: позитивное влияние <emphasis>бабушек и дедушек</emphasis> на выживание молодежи и общества в целом<a l:href="#c_455" type="note">{455}</a>. Пожилые члены первобытного человеческого сообщества не приносили пользы в сфере охоты или физического труда, но они были в состоянии присматривать за младенцами и детьми. Им не нужно было тратить время на поиск партнеров и т. п. Дети были под присмотром, они напрямую впитывали мудрость стариков, а молодые члены общества могли заниматься повседневным трудом… Присутствие пожилых людей в обществе дает немало разнообразных преимуществ.</p>
    <p>У бабушки или дедушки появляется новая (в идеале не столь напряженная) ответственность и смысл жизни. Это очень важно для тех, чьи дети уже выросли и стали самостоятельными. Неудивительно, что пожилые люди так мечтают о внуках – как, например, мои родители и тесть с тещей. Но это двусторонние отношения: внуки получают заботу, дедушки с бабушками находят, о ком заботиться. Все в выигрыше.</p>
    <p>Конечно, не всем удается сохранить такие близкие семейные отношения (и в эмоциональном, и в географическом смысле), чтобы это было возможно. Но поддержание контактов с другими людьми необходимо, чтобы быть счастливым и замедлить неизбежное старение мозга.</p>
    <p>Увы, без слова «неизбежность» обойтись не удалось. Сколько бы мы ни старались сохранять бодрость и жизнерадостность, всему приходит конец. Потому что мы умрем. Другого варианта нет, извините. Человек и его мозг конечны. Срок жизни неизбежно закончится, просто мы не знаем, как и когда это произойдет. И это хорошо. Это, пожалуй, единственная неопределенность, которая <emphasis>снижает</emphasis> стресс и помогает держаться на плаву.</p>
    <p>Но у нашего мозга есть и другая сторона. Он настолько силен, что позволяет нам понимать, когда дело идет к концу. Современная медицина достигла такого развития, что теперь врачи могут примерно сказать, когда вы умрете. Мы научились диагностировать смертельные болезни и давать прогнозы. Теперь многие пациенты понимают, сколько времени у них осталось, – по крайней мере, приблизительно.</p>
    <p>Как же такое осознание влияет на мозг и счастье человека? Как справиться с этим? Этот вопрос всегда меня беспокоил с психологической точки зрения. Я не говорю о мистической, теологической составляющей – рассуждать о ней должны философы и их коллеги.</p>
    <p>Я знаю человека, у которого не осталось времени на такие размышления. Это Криспиан Яго, отъявленный атеист и скептик, любитель винила, уроженец Корнуолла и очень остроумный человек. Я познакомился с Криспианом, когда он занимался организацией винчестерского отделения организации «Скептики в пабе» (сам я основал кардиффское отделение и несколько лет его возглавлял). Но в 2016 году он узнал, что у него рак в терминальной стадии и жить ему осталось полтора года<a l:href="#c_456" type="note">{456}</a>.</p>
    <p>Сейчас ему 50 лет, прошел год из отпущенных ему полутора. Знаменитые рыжие волосы и борода стали белоснежно-седыми из-за химиотерапии. Я спросил у Криспиана, как он умудряется быть счастливым, зная о неминуемом приближении смерти.</p>
    <p>– Когда мне сообщили, что у меня рецидив и метастазы, которые сделали опухоль неоперабельной и смертельной, мое состояние трудно было назвать счастьем. Я чувствовал себя обманутым. Я много трудился и хорошо обеспечил себя. Я был готов наслаждаться заслуженным отдыхом. Впрочем, я не злился. Это было, скорее, осознание несчастья и, признаюсь, чувство жалости к себе.</p>
    <p>Да, Криспиан – типичный британец. Он считает необходимым извиниться за то, что пожалел себя, оказавшись на пороге смерти.</p>
    <p>Однако после нескольких месяцев мрачных мыслей и тоски, в последние полгода он почувствовал, что счастье возвращается. Большую часть времени он не работал и смог совершить те поездки, которые откладывал до пенсии. Он увидел, как его дети поступили в хорошие университеты, и понял, что с ними все будет в порядке – их ждет хорошая жизнь.</p>
    <p>– Я мог наблюдать за всеми их экзаменами, и работа мне не мешала.</p>
    <p>Криспиан поделился со мной интересным наблюдениям. Во время химиотерапии у него случались хорошие и плохие дни. Иногда он чувствовал себя отвратительно, иногда нормально. Будучи аналитиком по природе, он вычислил, что хорошие дни выпадали, когда он встречался со старыми друзьями и теми, кто желал ему добра, а таких людей после диагноза стало гораздо больше. Осознав эту тенденцию, Криспиан постарался окружить себя близкими и встречаться с ними как можно чаще. И это сработало.</p>
    <p>– Рак в терминальной стадии показал мне, что многие меня любят – и друзья, и родственники. Люди обычно не говорят об этом – если не знают, что ты умираешь. Но когда они это узнают, то стараются рассказать, как много ты для них значишь. И это делает меня очень счастливым.</p>
    <p>Теплое общение с другими людьми, взаимная любовь и одобрение – все это произвело огромное впечатление на Криспиана. Если и есть более убедительное доказательство того, что позитивные отношения делают нас счастливыми, то, боюсь, найти их сможет лишь более способный, чем я, ученый. Многие люди в таком состоянии обращаются к Богу или занимаются духовными исканиями, но у убежденного атеиста Криспиана нет на это времени. Он утверждает, что это помогает ему сохранять трезвость суждений, а Страшный суд и все такое его не тревожит.</p>
    <p>– После нескольких мрачных месяцев, когда я узнал свой прогноз, счастье неожиданно вернулось – благодаря друзьям, семье, свободе, счастливым воспоминаниям, отсутствию сожалений и критическому мышлению.</p>
    <p>Я мог бы сказать об этом больше, но что мне добавить? Несмотря на свое положение, Криспиан сохранил счастливый мозг – благодаря позитивным факторам своей жизни. Именно такой счастливый мозг я и пытался найти все это время.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Послесловие</p>
   </title>
   <p>Когда готовишься к долгой автомобильной поездке, после долгих сборов и проверки всего необходимого вздыхаешь с облегчением, садишься в машину и трогаешься с места. И тут в голове начинает звучать нудный внутренний голос, который твердит, что ты наверняка забыл что-то важное, чего-то не сделал или сделал что-то ненужное. Ты не отключил центральное отопление? Или не оставил золотой рыбке достаточно корма? А ты уверен, что положил ключ под коврик для уборщицы? И когда ты выходил, в спальне вроде бы горел свет – разве не нужно было его выключить?</p>
   <p>Точно такое же чувство испытываешь, закончив книгу вроде этой, только чувство это сильнее в миллион раз. В свою защиту скажу: я <emphasis>знаю</emphasis>, что забыл много важных вещей. Я недавно говорил приятельнице, что многое упустил в своем исследовании счастья, и она спросила, что я думаю о международных опросах по определению самых счастливых стран мира. Это поставило меня в тупик. Я замолчал, а потом издал невнятный стон и принялся раздирать ногтями лицо.</p>
   <p>Мне бы хотелось воспользоваться возможностью и публично извиниться перед этой приятельницей, с которой я с того времени больше не встречался.</p>
   <p>Я изучил международные опросы по поводу счастья. Организация экономического сотрудничества и развития разработала даже «индекс качества жизни», который стал определяться в 2011 году, после десяти лет работы и исследований. Это интерактивный показатель, который позволяет странам оценить, насколько хороша жизнь среднего гражданина и насколько «счастлива» страна в целом. Я даже подумывал, не переписать ли целые главы в соответствии с этим подходом, но потом посмотрел на категории, которые учитываются в этом индексе и по которым определяется благополучие среднестатистического человека. Оценить нужно жилье, доход, работу, общество, образование, экологию, систему управления, здоровье, удовлетворенность жизнью, безопасность и баланс между работой и личной жизнью.</p>
   <p>Оглянувшись назад, я понял, что так или иначе затронул все эти темы. Некоторые я осветил довольно подробно, другие можно объяснить в контексте неврологических качеств, о которых я говорил повсюду. И, честно говоря, я не ставил перед собой задачу <emphasis>оценить</emphasis> счастье. Мне лишь хотелось понять, что делает наш мозг счастливым и почему. Международный многолетний проект сделал те же выводы, что и я. В научной литературе я постоянно наталкивался на аналогичные умозаключения. О том же говорили мне люди, которых я расспрашивал. И это позволяет мне думать, что все, о чем рассказано в предыдущих главах, имеет определенную ценность.</p>
   <p>Конечно, я многое не включил. Почему делают нас счастливыми такие вещи, как спорт, зачастую довольно агрессивный? При этом совершенно неважно, участвуем ли мы в этих занятиях сами или остаемся зрителями. Почему семейный праздник, который должен был бы пройти радостно, часто заканчивается стрессом и горькими обвинениями? Справедливы ли мои рассуждения о сексе для гомо- и бисексуалов? А для трансгендеров? Или для людей с какими-то психическими проблемами? Как это вписывается в способность мозга делать нас счастливыми? Я не смог ответить на все вопросы по простой причине: мне просто не хватило места. Это колоссальная, сложнейшая тема, для освещения которой недостаточно одной книжки среднего размера. Иногда меня сдерживал недостаток научных данных. Общество и все, что считается «нормальным», могут быстро измениться, а научные приемы, выработанные с большим трудом за десятилетия, остаются прежними. Трудно ответить на вопросы объективно, если не хватает надежных данных и информации.</p>
   <p>Но что мне все же удалось обнаружить? В чем секрет вечного счастья? Как ответить на этот вопрос, опираясь на все, что мне известно о механизме работы мозга? Думаю, я не удивлю никого из читателей, если скажу, что такого секрета не существует. Счастье не хранится в мозге, как золотой слиток в сокровищнице, ожидая, что придет кто-то с подходящим ключом и откроет замок. Человеческий мозг никогда не был и не будет таким простым, прямолинейным и понятным. Его стимулируют самые разные вещи, и счастливыми мы можем быть от чего угодно. Но у каждого стимула есть определенные ограничения.</p>
   <p>Например, очень трудно быть счастливым, не имея дома, который можно назвать своим, надежного, безопасного места, где можно укрыться от большого, страшного мира и полностью контролировать свое окружение. Но дом должен быть «правильным», чтобы в нем было достаточно места для наших коробок и ящиков – только тогда мы почувствуем себя в нем комфортно. Дом должен отражать нашу личность, отвечать нашим (сугубо личным и порой самым неожиданным) требованиям и т. д. и т. п. И сколь бы важен ни был дом для вашего личного счастья, он подвержен внешним влияниям – при его выборе часто приходится учитывать особенности работы и семьи.</p>
   <p>Работа тоже может сделать нас счастливыми, если удается поддерживать разумный баланс между ней и личной жизнью. Но понятие такого «баланса» различно для разных людей. Характер профессионального мира таков, что, хотя работа способна приносить удовлетворение и вознаграждать нас способами, привлекательными для мозга, она же бывает неприятной и тяжелой, становится причиной стрессов и негативных эмоциональных реакций, на которые мозг реагирует мгновенно. Некоторые люди заставляют свой мозг работать на пределе возможностей, другие же страдают, если им пришлось сделать чуть больше минимума. Современная работа оказывает на нас разное влияние. Мы по-разному воспринимаем ее и свое место в мире.</p>
   <p>Многое, конечно же, зависит от денег. Деньги нужны нам, чтобы жить. Мы работаем, чтобы получать деньги. Похоже, наш мозг часто бывает счастливее от финансовой награды, чем от самой работы, но лишь до определенной степени. Если вы будете получать больше денег, чем вам <emphasis>нужно</emphasis>, чтобы обеспечить выживание в нашем сложном мире, то отношение между деньгами и счастьем начнет размываться и смещаться, и основное значение приобретут другие факторы. Это можно сравнить с медицинским образованием. Сколько бы вы ни учились и ни практиковались на муляжах и трупах, со временем книги и макеты не смогут вам больше ничего дать. Вам придется выходить в мир и иметь дело с реальными, живыми пациентами. Мозг отлично понимает, что ваше финансовое положение изменилось, и начинает по совсем другим факторам и приоритетам оценивать ваш успех – или неуспех.</p>
   <p>Все мы хотим добиться успеха, хотя бы в какой-то форме. Мы жаждем одобрения со стороны других людей. Такое одобрение нам <emphasis>необходимо</emphasis>. Мы – животные социальные. Многие ученые считают, что наша способность заводить друзей и общаться с другими служит основной причиной развития человеческого мозга. Огромное множество способностей и функций мозга направлены на организацию и улучшение нашего общения и взаимодействия с окружающими. В итоге одобрение со стороны других, какую бы форму оно ни приняло, высоко ценится внутренними системами мозга и делает нас счастливыми. Хотелось бы сказать, что чем большему количеству людей мы нравимся, тем счастливее становимся, поскольку очень многие жаждут славы. Наш мозг, в буквальном смысле слова, наслаждается обожанием окружающих.</p>
   <p>Но и тут не все так просто. Со славой происходит то же, что и с деньгами. Со временем она становится не столь желанной. Уважение и одобрение близких – вот что делает нас счастливыми. Без этого очень легко «сойти с рельсов».</p>
   <p>Даже если вы не хотите славы, вам все равно нужно одобрение и любовь кого-то особенного, в ментальном и физическом смысле. Любовь и секс – два важных взаимосвязанных фактора человеческого счастья, несмотря на то что относятся к ним зачастую очень по-разному. Они настолько важны для нашего повседневного существования и мы так сильно стремимся к ним, что они оказывают значительное (и часто дестабилизирующее) влияние на мозг. Любовь и секс меняют наше поведение, мышление и даже восприятие. Чаще всего они делают нас счастливыми – до эйфории, но могут быть грязными и сложными. Когда люди считают любовь и секс целями, которых необходимо достичь, они теряют счастье в долгосрочной перспективе. Любовь и секс – это <emphasis>часть</emphasis> жизни, а не конечная ее цель. Здесь нет финишной черты или таблички «игра закончена», которая начинает мигать, когда вы наконец-то находите своего человека. Жизнь продолжается, и ваша жизнь тоже. Любовь способна сделать нас очень счастливыми. Но когда мы превращаем поиски любви в поход за сокровищем, то рискуем исказить работу мозга и сам смысл этого процесса.</p>
   <p>Смех и юмор также служат базовыми и распространенными компонентами счастья. Они всем доставляют удовольствие, все ими пользуются и любят их, потому что они влияют на нас определенным образом. В мозге современного человека смех и юмор выполняют ряд разнообразных функций. Но жизнь, построенная на юморе, не всегда ведет к вечному счастью. В некоторых обстоятельствах смех приносит больше вреда, чем пользы.</p>
   <p>Призыв не причинять зла ни себе, ни другим – автоматический барьер на пути к счастью. Благодаря множеству качеств нашего удивительного мозга многое из того, что делает нас счастливыми, одновременно идет во вред нам или другим людям. Базовые предположения и механизмы мозга не согласуются со многими принципами нашего сложного, развитого современного мира. Из-за этого мы часто ищем счастья в том, что идет вразрез с инстинктами выживания или социальной гармонией – то есть с тем, что должно быть для нас важно.</p>
   <p>Но, как мы уже убедились, важное – категория непостоянная. Мозг с возрастом меняется, как и мы сами при переходе на разные стадии жизни и развития. Эти изменения могут происходить на самых глубоких биологических уровнях. То, что делало вас счастливым в юности, теряет свою значимость, когда мы становимся старше.</p>
   <p>Как славно было бы иметь под рукой удобную инструкцию, которая научила бы нас быть счастливыми, верно? Но боюсь, я не смогу вам в этом помочь. Все, с кем я разговаривал, от ученых до суперзвезд, от комиков стендапа до секс-блогеров, от миллионеров до умирающих, – все находили счастье по-своему. Жизнь вела их к счастью разными путями. Этот процесс заставил меня еще более скептически относиться к тем, кто утверждает, что знает «ключ» или «секрет» вечного счастья. Теперь я абсолютно убежден, что такого понятия не существует. А если оно и есть, то для каждого человека оно свое, и предлагать всему человечеству единый путь по меньшей мере удивительно наивно. Но если чей-то совет кажется вам полезным, воспользуйтесь им. Самое прекрасное в человеческом мозге, что нет практически ничего, что он не смог бы взять на борт, не заботясь о логике и здравом смысле. Именно так мозг и воспринимает наше счастье.</p>
   <p>Однако если вы приставите мне пистолет к виску и потребуете назвать общую тему, которая объединяет все, что я выяснил о мозге и счастье, то я скажу: многое из того, что делает нас счастливыми, зависит от других людей. Другие люди делят с нами дом, работу, увлечения, мы работаем, чтобы произвести на них впечатление, ищем их одобрения, их близости, их любви, их смеха. Мы даже находим удовлетворение от того, чтобы превзойти их в чем-либо. И даже когда мы кого-то боимся, то обретаем счастье, причиняя им вред, – сколь бы неприятным ни было для многих это осознание. Мы так любим других людей, что обретаем огромное счастье, создавая новых. Если, конечно, нам этого хочется. А если не хочется, то это тоже нормально.</p>
   <p>Полагаю, будет правильно сказать, что человек – не остров. Это справедливо в буквальном смысле слова: ни один человек не является большим участком земли, со всех сторон окруженным водой. Но даже в метафорическом смысле, если в нашем эволюционном прошлом и случалось время, когда люди (или кем мы тогда были) могли счастливо существовать в одиночку, оно давно прошло. Мы – существа социальные. И даже если мы превыше всего ценим личное пространство и уединение, знание того, что люди рядом, вселяет уверенность и чувство комфорта. Так сильно наше существование зависит от взаимодействия с другими и так сильно это взаимодействие влияет на наше счастье.</p>
   <p>Я не исключение. Ведь ради чего я потратил столько месяцев, чтобы написать целую книгу для развлечения совершенно посторонних мне людей? А вы почему-то нашли время ее прочитать. Надеюсь, теперь вы счастливы.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Благодарность</p>
   </title>
   <p>Если одобрение окружающих играет важную роль в нашем счастье, то я собираюсь порадовать многих людей, потому что без них эта книга никогда не была бы написана.</p>
   <p>Большое спасибо моей жене-страдалице Ваните, которая всегда поддерживала меня и делала нашу повседневную жизнь приятной и комфортной, пока я целыми неделями переживал из-за того, что на голове моей осталось так мало волос.</p>
   <p>Спасибо моим любимым детям Миллену и Кавите. Вот чем занимался папочка в те выходные, когда прятался в своем кабинете и не хотел никуда идти с вами.</p>
   <p>Спасибо Крису Веллбелоуву, моему литературному агенту, который решил написать научному блогеру средней руки и спросить: «Вы не думали о том, чтобы написать книгу?» В то время я об этом даже не задумывался. А теперь – посмотрите, что из этого вышло.</p>
   <p>Спасибо Таш Рейт-Бэнкс, Селине Бийлефельд, многочисленным Джеймсам и остальным сотрудникам научной сети Guardian, которые донесли мои невнятные слова до многих людей и заставили меня писать книги.</p>
   <p>Спасибо Фреду Бати и Лоре Хассан, редакторам издательства Faber, прекрасным и поразительно терпеливым людям, которые с трудом сдерживались, объясняя мне, что означает слово «сроки». Полагаю, это были поистине титанические усилия.</p>
   <p>Спасибо Донне, Стиву, Софи, Джону, Лиззи и всем, кто работал в офисе Faber и имел отношение к превращению моего бесконечного запутанного текста в нечто такое, что захотелось бы прочитать людям. Алхимия просто бледнеет рядом с этим трудами.</p>
   <p>И наконец, спасибо всем людям, помогавшим мне в работе над этой книгой. Многих я упомянул в тексте, но хочу выразить благодарность множеству нейробиологов, психологов и других ученых, с которыми я общался и чьи труды использовал в работе. Я бесконечно благодарен всем, чья работа постоянно увеличивает багаж знаний нашей цивилизации.</p>
   <p>Я сам был таким, и я знаю, каково это. Старания в полной мере постичь человеческий мозг с использованием имеющихся у нас ресурсов – это сизифов труд. Тяжело катить огромный камень в гору, особенно если склон покрыт заварным кремом, а камень состоит из пчел. Живых и страшно разозленных пчел.</p>
   <p>Это не то, к чему я стремился, но за последние годы я все чаще становлюсь голосом сообщества нейробиологов, когда средствам массовой информации нужна какая-то информация или разъяснения. Полагаю, у меня это даже стало получаться. Но я отлично понимаю, что не мне принадлежат лавры первооткрывателей – я всего лишь рассказываю людям о научных достижениях.</p>
   <p>Мне просто хотелось поведать на бумаге, что, как и любой хороший ученый, я стою на плечах гигантов, но совершенно ничего не делаю. Я всего лишь наслаждаюсь прекрасным видом.</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
  </section>
  <section>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_001.png"/>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <section>
   <title>
    <p>Сноски</p>
   </title>
   <section id="n1">
    <title>
     <p>1</p>
    </title>
    <p>На всякий случай предупреждаю: не пытайтесь физически разделить мозг на компоненты. Это будет означать мгновенную смерть для испытуемого и пожизненное заключение для вас.</p>
   </section>
   <section id="n2">
    <title>
     <p>2</p>
    </title>
    <p>Научные новости все еще считаются «нишевыми» на большинстве популярных платформ, поэтому о них часто пишут люди, не занимающие высокого положения. Однажды я давал интервью журналисту, которому предстояло написать научную статью для крупной английской газеты. Бедолага признался мне, что всего неделю назад он работал в отделе, освещавшем развлекательные события.</p>
   </section>
   <section id="n3">
    <title>
     <p>3</p>
    </title>
    <p>Для ясности скажу, что мозг состоит из левого и правого полушарий, о чем уже говорилось. Одно полушарие обычно «доминирующее», то есть человек может быть либо левшой, либо правшой. Но по структуре полушария практически одинаковы. Поэтому, когда я упоминаю какую-то конкретную область, например гиппокамп, то нужно помнить, что в мозге их два – один в левом, другой в правом полушарии. Параллельные участки часто работают совместно либо подменяют друг друга. В мозге вообще много избыточности. Но в данном контексте легче упоминать их в единственном числе.</p>
   </section>
   <section id="n4">
    <title>
     <p>4</p>
    </title>
    <p>Чтобы вы не решили, что это дорога с односторонним движением, хочу вас уверить, что мозг часто доминирует над пищеварительной системой и управляет ею самым удивительным и порой вредоносным образом. Об этом я рассказал в своей первой книге «Идиотский бесценный мозг».</p>
   </section>
   <section id="n5">
    <title>
     <p>5</p>
    </title>
    <p>Прекрасный автор научно-популярной литературы Эд Йонг подробно осветил важную и сложную роль кишечных бактерий в книге «Во мне живет целая толпа» (<emphasis>I Contain Multitudes.</emphasis> 2016, The Bodley Head). Если эта тема вас заинтересовала, прочтите ее.</p>
   </section>
   <section id="n6">
    <title>
     <p>6</p>
    </title>
    <p>Примерно 1 200 000 рублей <emphasis>(прим. науч. ред.).</emphasis></p>
   </section>
   <section id="n7">
    <title>
     <p>7</p>
    </title>
    <p>Хуже того, фМРТ этого даже не делает. Сам характер действия аппарата фМРТ, который определяет, как атомы излучают радиоволны и все такое, означает, что он регистрирует изменения в уровне содержания кислорода в крови в очень конкретных участках мозга. Мозговой ткани, как любой другой, для деятельности необходим кислород. Чем активнее участок мозга, тем больше кислорода он потребляет, и это приводит к значительному изменению в уровне содержания кислорода в крови в этой области. Именно этот показатель и фиксирует фМРТ. Это ценный способ оценки мозговой активности, но более косвенный, чем можно было бы ожидать.</p>
   </section>
   <section id="n8">
    <title>
     <p>8</p>
    </title>
    <p>Конечно, мы не говорим об экстремальных ситуациях пищевых расстройств.</p>
   </section>
   <section id="n9">
    <title>
     <p>9</p>
    </title>
    <p>Восторженную реакцию ученый оценивал по количеству выделяемой слюны – надежному индикатору ожидания пищи у собак. Да-да, один из самых знаменитых психологических экспериментов в истории связан со сбором и оценкой количества собачьей слюны. А никто и не говорил, что наука – это сплошной гламур!</p>
   </section>
   <section id="n10">
    <title>
     <p>10</p>
    </title>
    <p>У некоторых видов это явление доведено до крайности. Лучший пример – однополушарный сон (Rattenborg, N.C., C. J. Amlaner, and S. L. Lima, Behavioral, neurophysiological and evolutionary perspectives on unihemispheric sleep. Neuroscience &amp; Biobehavioral Reviews, 2000. 24 (8): p. 817–842.), когда одно полушарие мозга спит, а другое бодрствует и позволяет организму делать то, что ему необходимо. Так спят дельфины и перелетные птицы над океаном (Mascetti, G.G., Unihemispheric sleep and asymmetrical sleep: behavioral, neurophysiological, and functional perspectives. Nature and Science of Sleep, 2016. 8: p. 221–238.).</p>
   </section>
   <section id="n11">
    <title>
     <p>11</p>
    </title>
    <p>Честно говоря, нейроны решетки, выполняющие подобные функции, были обнаружены у животных, крыс и обезьян, но пока еще не выявлены у человека. Возможно, мы пользуемся ими, как любой другой вид, а может быть, у нас более сложная и гибкая система. В любом случае это очень интересно.</p>
   </section>
   <section id="n12">
    <title>
     <p>12</p>
    </title>
    <p>В Англии это состояние называют «пивным такси»: когда просыпаешься наутро после пьянки и не можешь вспомнить, как добрался до дома.</p>
   </section>
   <section id="n13">
    <title>
     <p>13</p>
    </title>
    <p>Вполне понятно, что многие люди меняют жилье по причинам, не поддающимся контролю: из-за финансовых проблем, катастроф, смены работы и т. п. Я говорю здесь о тех, кто переезжает по собственному желанию.</p>
   </section>
   <section id="n14">
    <title>
     <p>14</p>
    </title>
    <p>Это же справедливо и для Лондона, где мне было бы гораздо легче работать. Но, как британец, который не живет там, я слышать не могу о Лондоне! Так что забудьте.</p>
   </section>
   <section id="n15">
    <title>
     <p>15</p>
    </title>
    <p>Особенно ученые. Человек, который делает карьеру в весьма конкурентной исследовательской среде, просто вынужден отправляться туда, где есть финансирование и работа по специальности. А такие центры редко находятся рядом с тем местом, где он живет.</p>
   </section>
   <section id="n16">
    <title>
     <p>16</p>
    </title>
    <p>Подобные слова обычно говорятся с таким радостным самодовольством, что бывает очень трудно удержаться от соблазна придушить этого человека его веселеньким новым галстуком.</p>
   </section>
   <section id="n17">
    <title>
     <p>17</p>
    </title>
    <p>Это лишь средняя цифра. Возраст людей постоянно увеличивается, а вместе с ним увеличивается и количество перепробованных работ.</p>
   </section>
   <section id="n18">
    <title>
     <p>18</p>
    </title>
    <p>Но не бегите немедленно записывать ребенка в футбольную секцию. Делает ли спорт детей умнее? Или умные и упорные дети добиваются успехов и в спорте, и в учебе? Как это всегда бывает в нейробиологии, дать однозначный ответ невозможно.</p>
   </section>
   <section id="n19">
    <title>
     <p>19</p>
    </title>
    <p>Не совсем. Если деньги в назначенное время не поступят, вы отреагируете на это очень серьезно. Отсутствие ожидаемой награды считается формой наказания, и мозг это отлично осознает и реагирует на это.</p>
   </section>
   <section id="n20">
    <title>
     <p>20</p>
    </title>
    <p>Конечно, это не всегда так. Для некоторых чувство контроля становится значительно более серьезным стрессом. Они чувствуют личную ответственность за все ошибки и промахи. Ощущение отсутствия контроля, напротив, снимает внешнее давление. Все люди разные.</p>
   </section>
   <section id="n21">
    <title>
     <p>21</p>
    </title>
    <p>Я не большой любитель кофе, так что не могу точно сказать, бывает ли такое. Но звучит неплохо.</p>
   </section>
   <section id="n22">
    <title>
     <p>22</p>
    </title>
    <p>Самозанятость, казалось бы, решает эту проблему, но порождает неопределенность. Ваш доход зависит от прихоти клиентов и покупателей, так что проблемы только усугубляются.</p>
   </section>
   <section id="n23">
    <title>
     <p>23</p>
    </title>
    <p>Природа вряд ли позволит вам выйти на пенсию беременной, но одному богу известно, каким сильным стрессом ЭТО стало бы для вас.</p>
   </section>
   <section id="n24">
    <title>
     <p>24</p>
    </title>
    <p>Впрочем, что же тут удивительного? У садовника есть самостоятельность, компетентность, видимые результаты труда. И не забывайте о психологических преимуществах работы на природе, о чем мы говорили в предыдущей главе.</p>
   </section>
   <section id="n25">
    <title>
     <p>25</p>
    </title>
    <p>Существует устойчивый миф о том, что крупный мозг говорит о высоком интеллекте, но гораздо более точный показатель – соотношение между размером тела и размером мозга (т. е. более крупный мозг относительно размеров тела, чем у среднего представителя вида).</p>
   </section>
   <section id="n26">
    <title>
     <p>26</p>
    </title>
    <p>За редким исключением вроде меня. Чаще всего у меня отбоя нет от поклонниц.</p>
   </section>
   <section id="n27">
    <title>
     <p>27</p>
    </title>
    <p>«Лучший друг навеки», если вы не знаете. Поразительно оптимистическая формула, учитывая, что люди вовсе не бессмертны.</p>
   </section>
   <section id="n28">
    <title>
     <p>28</p>
    </title>
    <p>И визуальным. Многие считают, что речь возникла из физических жестов. Действительно, сигналы языка жестов активизируют в мозге те же участки, что и слова.</p>
   </section>
   <section id="n29">
    <title>
     <p>29</p>
    </title>
    <p>Технически мыслящие читатели наверняка уже завопили про серверы и процессоры, и все такое. В свою защиту скажу: я – нейробиолог. Если вас это не устраивает, то ничем не могу быть вам полезен.</p>
   </section>
   <section id="n30">
    <title>
     <p>30</p>
    </title>
    <p>Возможно, вы слышали об этом в связи с аутизмом. Некоторые считают, что у людей с аутизмом имеется определенный дефицит зеркальных нейронов и способности моделировать разум других людей.</p>
   </section>
   <section id="n31">
    <title>
     <p>31</p>
    </title>
    <p>Надо сказать, что с развитием интернета и социальных сетей можно довольно точно оценить свою известность по количеству друзей, подписчиков, лайков, репостов и т. п.</p>
   </section>
   <section id="n32">
    <title>
     <p>32</p>
    </title>
    <p>Примерно в 2005 году Шарлотта с классики переключилась на более популярную музыку.</p>
   </section>
   <section id="n33">
    <title>
     <p>33</p>
    </title>
    <p>У самок млекопитающих молочные железы увеличиваются только во время лактации, когда они вскармливают детенышей. Только у женщин грудь увеличена всю взрослую жизнь. А никто и не говорил, что эволюция – это процесс тактичный.</p>
   </section>
   <section id="n34">
    <title>
     <p>34</p>
    </title>
    <p>Несмотря на то что тестостерон в определенном количестве присутствует у всех, следует отметить, что самые доступные исследования касались гетеросексуальных мужчин по ряду важных (хотя порой и угнетающих) причин.</p>
   </section>
   <section id="n35">
    <title>
     <p>35</p>
    </title>
    <p>Существует также сексуальная дисфункция, когда мы хотим секса, но наше тело не распознает этого и не реагирует соответствующим образом. И это ведет к огорчению и несчастью.</p>
   </section>
   <section id="n36">
    <title>
     <p>36</p>
    </title>
    <p>Это довольно сложная сфера для исследований, поскольку неясно, является ли «болезненная зависимость» от секса клиническим расстройством или это нечто более тонкое, вроде сочетания нескольких факторов. В результате психиатры не признают такое состояние болезнью.</p>
   </section>
   <section id="n37">
    <title>
     <p>37</p>
    </title>
    <p>Суперзлодей из американских комиксов <emphasis>(прим. ред.).</emphasis></p>
   </section>
   <section id="n38">
    <title>
     <p>38</p>
    </title>
    <p>Рак очень опасен, потому что влияет на активность пораженных клеток и тканей, увеличивая или снижая выделение определенных химических веществ, выполняющих в организме регуляторные функции. Кисспептин изначально назывался «метастином» – говорящее название.</p>
   </section>
   <section id="n39">
    <title>
     <p>39</p>
    </title>
    <p>Этот вид широко используется для подобных исследований, поскольку эти мыши моногамны в отличие от очень сходных с ними (физически и генетически) видов, например горных полевок. Поэтому ученые получают возможность сравнить мозг двух видов и выявить тонкие различия, которые говорят о склонности к формированию долгосрочных отношений.</p>
   </section>
   <section id="n40">
    <title>
     <p>40</p>
    </title>
    <p>Интересный момент: впервые я написал это в первой (и, по просьбе жены, последней) валентинке для своей жены.</p>
   </section>
   <section id="n41">
    <title>
     <p>41</p>
    </title>
    <p>В США и других странах этот гормон называют «норэпинефрином», а адреналин – «эпинефрином». Я таких названий не признаю и из-за этого дерусь с людьми (в буквальном смысле слова).</p>
   </section>
   <section id="n42">
    <title>
     <p>42</p>
    </title>
    <p>Поэтому сердце стало символом любви и главной темой миллиардов валентинок и всякой прочей чепухи.</p>
   </section>
   <section id="n43">
    <title>
     <p>43</p>
    </title>
    <p>Посмотрите хотя бы «Секс в большом городе»!</p>
   </section>
   <section id="n44">
    <title>
     <p>44</p>
    </title>
    <p>Чтобы расставить все по местам, уточню: ДИС пишет о сексе, а не получает деньги более древним, но все еще незаконным в нашей стране способом.</p>
   </section>
   <section id="n45">
    <title>
     <p>45</p>
    </title>
    <p>Игра слов в английском языке: слово «hole» означает одновременно дырку и лунку на поле для гольфа <emphasis>(прим. ред.).</emphasis></p>
   </section>
   <section id="n46">
    <title>
     <p>46</p>
    </title>
    <p>The famous grouse – марка шотландского виски.</p>
   </section>
   <section id="n47">
    <title>
     <p>47</p>
    </title>
    <p>Вообще-то, это скорее означает, что для людей социальное неприятие значительно более вероятно, чем встреча со змеей или ядовитым пауком. В современном обществе вы с большей вероятностью выставите себя полным идиотом на презентации, чем наступите на разъяренного тарантула.</p>
   </section>
   <section id="n48">
    <title>
     <p>48</p>
    </title>
    <p>Всемирная федерация реслинга времен Халка Хогана и Мачо-Мэна Рэнди Сэвиджа.</p>
   </section>
   <section id="n49">
    <title>
     <p>49</p>
    </title>
    <p>Т.е. обладающая «эмоциональной ценностью», которая может быть позитивной (например, радость) или негативной (например, страх).</p>
   </section>
   <section id="n50">
    <title>
     <p>50</p>
    </title>
    <p>Мы уже говорили об этих участках, поскольку их роль в обеспечении эмоциональных реакций и работе системы вознаграждения очень велика.</p>
   </section>
   <section id="n51">
    <title>
     <p>51</p>
    </title>
    <p>Или это просто поддерживает систему в рабочем состоянии. Многие биологические функции поддерживаются двумя противоположными системами, например, симпатической и парасимпатической нервными системами. Для продолжения жизни клеток необходима определенная активность каждой из них.</p>
   </section>
   <section id="n52">
    <title>
     <p>52</p>
    </title>
    <p>В вашей стране такого может и не быть, но в Великобритании подобных проповедников хватает.</p>
   </section>
   <section id="n53">
    <title>
     <p>53</p>
    </title>
    <p>В моей жизни был период, когда я считал яркие, кричащие рубашки в гавайском стиле чрезвычайно классными и веселыми. У меня собралась целая коллекция таких рубашек. Вот только она таинственным образом исчезла, с тех пор как мы с женой стали жить вместе.</p>
   </section>
   <section id="n54">
    <title>
     <p>54</p>
    </title>
    <p>Ну, по крайней мере, мне так говорили. Я никогда сам не состоял в таких группах. Да мне и не нужно. Я – пухлый Адонис.</p>
   </section>
   <section id="n55">
    <title>
     <p>55</p>
    </title>
    <p>Помните, как в четвертой главе мы говорили об опасностях социальной изоляции? А в шестой – о важности игр со сверстниками? Человеческий мозг предрасположен к такому общению и стремится к нему.</p>
   </section>
   <section id="n56">
    <title>
     <p>56</p>
    </title>
    <p>Исследований этого процесса у основных опекунов, которые не являются биологическими матерями, почти не было, но мы не можем утверждать, что в мозге этих людей не происходит того же самого.</p>
   </section>
   <section id="n57">
    <title>
     <p>57</p>
    </title>
    <p>Уже после того, как поучаствовал в чирлидинге.</p>
   </section>
   <section id="n58">
    <title>
     <p>58</p>
    </title>
    <p>Джерри Спрингер (род. 1944) – британский актер, продюсер, телеведущий и политик; «Шоу Джерри Спрингера» затрагивало скандальные темы и отличалось грубостью и драками среди участников <emphasis>(прим. ред.).</emphasis></p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <section id="c_1">
    <title>
     <p>1</p>
    </title>
    <p>Burnett, D., Role of the hippocampus in configural learning. 2010: Cardiff University (United Kingdom).</p>
   </section>
   <section id="c_2">
    <title>
     <p>2</p>
    </title>
    <p>Arias-Carrion, O. and E. Poppel, Dopamine, learning, and reward-seeking behavior. Acta Neurobiol Exp (Wars), 2007. 67 (4): p. 481–488.</p>
   </section>
   <section id="c_3">
    <title>
     <p>3</p>
    </title>
    <p>Zald, D. H., et al., Midbrain dopamine receptor availability is inversely associated with novelty-seeking traits in humans. The Journal of Neuroscience, 2008. 28 (53): p. 14372–14378.</p>
   </section>
   <section id="c_4">
    <title>
     <p>4</p>
    </title>
    <p>Bardo, M. T., R. L. Donohew, and N. G. Harrington, Psychobiology of novelty seeking and drug seeking behavior. Behavioural Brain Research, 1996. 77 (1): p. 23–43.</p>
   </section>
   <section id="c_5">
    <title>
     <p>5</p>
    </title>
    <p>Berns, G. S., et al., Predictability modulates human brain response to reward. Journal of neuroscience, 2001. 21 (8): p. 2793–2798.</p>
   </section>
   <section id="c_6">
    <title>
     <p>6</p>
    </title>
    <p>Hawkes, C., Endorphins: the basis of pleasure? Journal of Neurology, Neurosurgery &amp; Psychiatry, 1992. 55 (4): p. 247–250.</p>
   </section>
   <section id="c_7">
    <title>
     <p>7</p>
    </title>
    <p>Pert, C. B. and S. H. Snyder, Opiate receptor: demonstration in nervous tissue. Science, 1973. 179 (4077): p. 1011–1014.</p>
   </section>
   <section id="c_8">
    <title>
     <p>8</p>
    </title>
    <p>Lyon, A. R., et al., Stress (Takotsubo) cardiomyopathy – a novel pathophysiological hypothesis to explain catecholamine-induced acute myocardial stunning. Nature Reviews. Cardiology, 2008. 5 (1): p. 22.</p>
   </section>
   <section id="c_9">
    <title>
     <p>9</p>
    </title>
    <p>Okur, H., et al., Relationship between release of beta-endorphin, cortisol, and trauma severity in children with blunt torso and extremity trauma. J Trauma, 2007. 62 (2): p. 320–324; discussion 324.</p>
   </section>
   <section id="c_10">
    <title>
     <p>10</p>
    </title>
    <p>Esch, T. and G. B. Stefano, The neurobiology of stress management. Neuro Endocrinol Lett, 2010. 31 (1): p. 19–39.</p>
   </section>
   <section id="c_11">
    <title>
     <p>11</p>
    </title>
    <p>Weizman, R., et al., Immunoreactive [beta] -Endorphin, Cortisol, and Growth Hormone Plasma Levels in Obsessive-Compulsive Disorder. Clinical Neuropharmacology, 1990. 13 (4): p. 297–302.</p>
   </section>
   <section id="c_12">
    <title>
     <p>12</p>
    </title>
    <p>Galbally, M., et al., The role of oxytocin in mother-infant relations: a systematic review of human studies. Harv Rev Psychiatry, 2011. 19 (1): p. 1–14.</p>
   </section>
   <section id="c_13">
    <title>
     <p>13</p>
    </title>
    <p>Renfrew, M.J., S. Lang, and M. Woolridge, Oxytocin for promoting successful lactation. Cochrane Database Syst Rev, 2000 (2): p. Cd000156.</p>
   </section>
   <section id="c_14">
    <title>
     <p>14</p>
    </title>
    <p>Scheele, D., et al., Oxytocin modulates social distance between males and females. The Journal of Neuroscience, 2012. 32 (46): p. 16074–16079.</p>
   </section>
   <section id="c_15">
    <title>
     <p>15</p>
    </title>
    <p>De Dreu, C.K., et al., Oxytocin promotes human ethnocentrism. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2011. 108 (4): p. 1262–1266.</p>
   </section>
   <section id="c_16">
    <title>
     <p>16</p>
    </title>
    <p>Dayan, P. and Q. J. Huys, Serotonin, inhibition, and negative mood. PLoS computational biology, 2008. 4 (2): p. e4.</p>
   </section>
   <section id="c_17">
    <title>
     <p>17</p>
    </title>
    <p>Harmer, C.J., G. M. Goodwin, and P. J. Cowen, Why do antidepressants take so long to work? A cognitive neuropsychological model of antidepressant drug action. The British Journal of Psychiatry, 2009. 195 (2): p. 102–108.</p>
   </section>
   <section id="c_18">
    <title>
     <p>18</p>
    </title>
    <p>Jorgenson, L.A., et al., The BRAIN Initiative: developing technology to catalyse neuroscience discovery. Phil. Trans. R. Soc. B, 2015. 370 (1668): p. 20140164.</p>
   </section>
   <section id="c_19">
    <title>
     <p>19</p>
    </title>
    <p>Zivkovic, M., Brain Culture: Neuroscience and Popular Media. 2015, Taylor &amp; Francis.</p>
   </section>
   <section id="c_20">
    <title>
     <p>20</p>
    </title>
    <p>Pearl, S., &lt;em&gt;Species, Serpents, Spirits, and Skulls: Science at the Margins in the Victorian Age&lt;/em&gt;, by Sherrie Lynne Lyons. Victorian Studies, 2010. 53 (1): p. 141–143.</p>
   </section>
   <section id="c_21">
    <title>
     <p>21</p>
    </title>
    <p>Greenblatt, S.H., Phrenology in the science and culture of the 19th century. Neurosurgery, 1995. 37 (4): p. 790–804; discussion 804–805.</p>
   </section>
   <section id="c_22">
    <title>
     <p>22</p>
    </title>
    <p>Sample, I. Updated map of the human brain hailed as a scientific tour de force. 2016 2016–07–20; Available from: <a l:href="http://www.theguardian.com/science/2016/jul/20/updated-map-of-the-human-brain-hailed-as-a-scientific-tour-de-force">http://www.theguardian.com/science/2016/jul/20/updated-map-of-the-human-brain-hailed-as-a-scientific-tour-de-force</a>.</p>
   </section>
   <section id="c_23">
    <title>
     <p>23</p>
    </title>
    <p>Aggleton, E.J.P., et al., The amygdala: a functional analysis. 2000.</p>
   </section>
   <section id="c_24">
    <title>
     <p>24</p>
    </title>
    <p>Oonishi, S., et al., Influence of subjective happiness on the prefrontal brain activity: an fNIRS study, in Oxygen transport to tissue XXXVI. 2014, Springer. p. 287–293.</p>
   </section>
   <section id="c_25">
    <title>
     <p>25</p>
    </title>
    <p>Kringelbach, M.L. and K. C. Berridge, The Neuroscience of Happiness and Pleasure. Social research, 2010. 77 (2): p. 659–678.</p>
   </section>
   <section id="c_26">
    <title>
     <p>26</p>
    </title>
    <p>Berridge, K.C. and M. L. Kringelbach, Towards a Neuroscience of Well-Being: Implications of Insights from Pleasure Research, in Human Happiness and the Pursuit of Maximization: Is More Always Better? H. Brockmann and J. Delhey, Editors. 2013, Springer Netherlands: Dordrecht. p. 81–100.</p>
   </section>
   <section id="c_27">
    <title>
     <p>27</p>
    </title>
    <p>Witek, M.A., et al., Syncopation, body-movement and pleasure in groove music. PloS one, 2014. 9 (4): p. e94446.</p>
   </section>
   <section id="c_28">
    <title>
     <p>28</p>
    </title>
    <p>Zhou, L. and J. A. Foster, Psychobiotics and the gut-brain axis: in the pursuit of happiness. Neuropsychiatr Dis Treat, 2015. 11: p. 715–723.</p>
   </section>
   <section id="c_29">
    <title>
     <p>29</p>
    </title>
    <p>Foster, J.A. and K. – A. M. Neufeld, Gut – brain axis: how the microbiome influences anxiety and depression. Trends in neurosciences, 2013. 36 (5): p. 305–312.</p>
   </section>
   <section id="c_30">
    <title>
     <p>30</p>
    </title>
    <p>Aschwanden, C. How Your Gut Affects Your Mood | FiveThirtyEight. 2016 2016–05–19T11:00:05+00:00; Available from: <a l:href="https://fivethirtyeight.com/features/gut-week-gut-brain-axis-can-fixing-my-stomach-fix-me/">https://fivethirtyeight.com/features/gut-week-gut-brain-axis-can-fixing-my-stomach-fix-me/</a>.</p>
   </section>
   <section id="c_31">
    <title>
     <p>31</p>
    </title>
    <p>Chambers, C., The seven deadly sins of psychology: A manifesto for reforming the culture of scientific practice. 2017: Princeton University Press.</p>
   </section>
   <section id="c_32">
    <title>
     <p>32</p>
    </title>
    <p>Cohen, J., The statistical power of abnormal-social psychological research: a review. The Journal of Abnormal and Social Psychology, 1962. 65 (3): p. 145.</p>
   </section>
   <section id="c_33">
    <title>
     <p>33</p>
    </title>
    <p>Engber, D., Sad Face: Another Classic Psychology Finding – That You Can Smile Your Way to Happiness – Just Blew Up. 2016, Slate: slate.com.</p>
   </section>
   <section id="c_34">
    <title>
     <p>34</p>
    </title>
    <p>Raderschall, C.A., R. D. Magrath, and J. M. Hemmi, Habituation under natural conditions: model predators are distinguished by approach direction. The Journal of Experimental Biology, 2011. 214 (24): p. 4209.</p>
   </section>
   <section id="c_35">
    <title>
     <p>35</p>
    </title>
    <p>Oswald, I., Falling Asleep Open-eyed During Intense Rhythmic Stimulation. British Medical Journal, 1960. 1 (5184): p. 1450–1455.</p>
   </section>
   <section id="c_36">
    <title>
     <p>36</p>
    </title>
    <p>Schultz, W., Multiple reward signals in the brain. Nature reviews. Neuroscience, 2000. 1 (3): p. 199.</p>
   </section>
   <section id="c_37">
    <title>
     <p>37</p>
    </title>
    <p>Almeida, T.F., S. Roizenblatt, and S. Tufik, Afferent pain pathways: a neuroanatomical review. Brain research, 2004. 1000 (1): p. 40–56.</p>
   </section>
   <section id="c_38">
    <title>
     <p>38</p>
    </title>
    <p>Dickinson, A. and N. Mackintosh, Classical conditioning in animals. Annual review of psychology, 1978. 29 (1): p. 587–612.</p>
   </section>
   <section id="c_39">
    <title>
     <p>39</p>
    </title>
    <p>Parasuraman, R. and S. Galster, Sensing, assessing, and augmenting threat detection: behavioral, neuroimaging, and brain stimulation evidence for the critical role of attention. Frontiers in Human Neuroscience, 2013. 7: p. 273.</p>
   </section>
   <section id="c_40">
    <title>
     <p>40</p>
    </title>
    <p>Larson, C.L., et al., Recognizing Threat: A Simple Geometric Shape Activates Neural Circuitry for Threat Detection. Journal of Cognitive Neuroscience, 2008. 21 (8): p. 1523–1535.</p>
   </section>
   <section id="c_41">
    <title>
     <p>41</p>
    </title>
    <p>Durham, R.C. and A. A. Turvey, Cognitive therapy vs behaviour therapy in the treatment of chronic general anxiety. Behaviour research and therapy, 1987. 25 (3): p. 229–234.</p>
   </section>
   <section id="c_42">
    <title>
     <p>42</p>
    </title>
    <p>Szekely, A., S. Rajaram, and A. Mohanty, Context learning for threat detection. Cognition and Emotion, 2016: p. 1–18.</p>
   </section>
   <section id="c_43">
    <title>
     <p>43</p>
    </title>
    <p>Suitor, J.J. and K. Pillemer, The Presence of Adult Children: A Source of Stress for Elderly Couples’ Marriages? Journal of Marriage and Family, 1987. 49 (4): p. 717–725.</p>
   </section>
   <section id="c_44">
    <title>
     <p>44</p>
    </title>
    <p>Dinges, D.F., et al., Cumulative sleepiness, mood disturbance, and psychomotor vigilance performance decrements during a week of sleep restricted to 4–5 hours per night. Sleep, 1997. 20 (4): p. 267–277.</p>
   </section>
   <section id="c_45">
    <title>
     <p>45</p>
    </title>
    <p>Agnew, H.W., W. B. Webb, and R. L. Williams, The First Night Effect: An EEG Study of Sleep. Psychophysiology, 1966. 2 (3): p. 263–266.</p>
   </section>
   <section id="c_46">
    <title>
     <p>46</p>
    </title>
    <p>Sample, I., Struggle to sleep in a strange bed? Scientists have uncovered why. 2016, @guardian.</p>
   </section>
   <section id="c_47">
    <title>
     <p>47</p>
    </title>
    <p>Burt, W.H., Territoriality and home range concepts as applied to mammals. Journal of mammalogy, 1943. 24 (3): p. 346–352.</p>
   </section>
   <section id="c_48">
    <title>
     <p>48</p>
    </title>
    <p>Eichenbaum, H., The role of the hippocampus in navigation is memory. J Neurophysiol, 2017. 117 (4): p. 1785–1796.</p>
   </section>
   <section id="c_49">
    <title>
     <p>49</p>
    </title>
    <p>Hartley, T., et al., Space in the brain: how the hippocampal formation supports spatial cognition. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 2013. 369 (1635).</p>
   </section>
   <section id="c_50">
    <title>
     <p>50</p>
    </title>
    <p>Jacobs, J., et al., Direct recordings of grid-like neuronal activity in human spatial navigation. Nature neuroscience, 2013. 16 (9): p. 1188–1190.</p>
   </section>
   <section id="c_51">
    <title>
     <p>51</p>
    </title>
    <p>Rowe, W.B., et al., Reactivity to novelty in cognitively-impaired and cognitively-unimpaired aged rats and young rats. Neuroscience, 1998. 83 (3): p. 669–680.</p>
   </section>
   <section id="c_52">
    <title>
     <p>52</p>
    </title>
    <p>Travaini, A., et al., Evaluation of neophobia and its potential impact upon predator control techniques: a study on two sympatric foxes in southern Patagonia. Behav Processes, 2013. 92: p. 79–87.</p>
   </section>
   <section id="c_53">
    <title>
     <p>53</p>
    </title>
    <p>Misslin, R. and M. Cigrang, Does neophobia necessarily imply fear or anxiety? Behavioural processes, 1986. 12 (1): p. 45–50.</p>
   </section>
   <section id="c_54">
    <title>
     <p>54</p>
    </title>
    <p>Quintero, E., et al., Effects of context novelty vs. familiarity on latent inhibition with a conditioned taste aversion procedure. Behavioural processes, 2011. 86 (2): p. 242–249.</p>
   </section>
   <section id="c_55">
    <title>
     <p>55</p>
    </title>
    <p>Brocklin, E.V., The Science of Homesickness. 2014, Duke Alumni.</p>
   </section>
   <section id="c_56">
    <title>
     <p>56</p>
    </title>
    <p>Bhugra, D. and M. A. Becker, Migration, cultural bereavement and cultural identity. World psychiatry, 2005. 4 (1): p. 18–24.</p>
   </section>
   <section id="c_57">
    <title>
     <p>57</p>
    </title>
    <p>Silove, D., P. Ventevogel, and S. Rees, The contemporary refugee crisis: an overview of mental health challenges. World Psychiatry, 2017. 16 (2): p. 130–139.</p>
   </section>
   <section id="c_58">
    <title>
     <p>58</p>
    </title>
    <p>Holmes, T., Rahe R. Holmes-Rahe life changes scale. Journal of psychosomatic research, 1967. 11: p. 213–218.</p>
   </section>
   <section id="c_59">
    <title>
     <p>59</p>
    </title>
    <p>Zhang, R., T. J. Brennan, and A. W. Lo, The origin of risk aversion. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2014. 111 (50): p. 17777–17782.</p>
   </section>
   <section id="c_60">
    <title>
     <p>60</p>
    </title>
    <p>Ickes, B.R., et al., Long-term environmental enrichment leads to regional increases in neurotrophin levels in rat brain. Experimental neurology, 2000. 164 (1): p. 45–52.</p>
   </section>
   <section id="c_61">
    <title>
     <p>61</p>
    </title>
    <p>Young, D., et al., Environmental enrichment inhibits spontaneous apoptosis, prevents seizures and is neuroprotective. Nature medicine, 1999. 5 (4).</p>
   </section>
   <section id="c_62">
    <title>
     <p>62</p>
    </title>
    <p>Hicklin, A., How Brooklyn became a writers’ mecca. 2012, Guardian.</p>
   </section>
   <section id="c_63">
    <title>
     <p>63</p>
    </title>
    <p>Quintero, E., et al., Effects of context novelty vs. familiarity on latent inhibition with a conditioned taste aversion procedure. Behavioural Processes, 2011. 86 (2): p. 242–249.</p>
   </section>
   <section id="c_64">
    <title>
     <p>64</p>
    </title>
    <p>Bouter, L.M., et al., Sensation seeking and injury risk in downhill skiing. Personality and individual differences, 1988. 9 (3): p. 667–673.</p>
   </section>
   <section id="c_65">
    <title>
     <p>65</p>
    </title>
    <p>Smith, S.G., The essential qualities of a home. Journal of Environmental Psychology, 1994. 14 (1): p. 31–46.</p>
   </section>
   <section id="c_66">
    <title>
     <p>66</p>
    </title>
    <p>Hall, E.T., The Hidden Dimension. 1966, Doubleday.</p>
   </section>
   <section id="c_67">
    <title>
     <p>67</p>
    </title>
    <p>Aiello, J.R. and D. E. Thompson, Personal space, crowding, and spatial behavior in a cultural context, in Environment and culture. 1980, Springer. p. 107–178.</p>
   </section>
   <section id="c_68">
    <title>
     <p>68</p>
    </title>
    <p>Lourenco, S.F., M. R. Longo, and T. Pathman, Near space and its relation to claustrophobic fear. Cognition, 2011. 119 (3): p. 448–453.</p>
   </section>
   <section id="c_69">
    <title>
     <p>69</p>
    </title>
    <p>Kennedy, D.P., et al., Personal space regulation by the human amygdala. Nature neuroscience, 2009. 12 (10): p. 1226–1227.</p>
   </section>
   <section id="c_70">
    <title>
     <p>70</p>
    </title>
    <p>Evans, G.W. and R. E. Wener, Crowding and personal space invasion on the train: Please don’t make me sit in the middle. Journal of Environmental Psychology, 2007. 27 (1): p. 90–94.</p>
   </section>
   <section id="c_71">
    <title>
     <p>71</p>
    </title>
    <p>Schwartz, B., The social psychology of privacy. American Journal of Sociology, 1968: p. 741–752.</p>
   </section>
   <section id="c_72">
    <title>
     <p>72</p>
    </title>
    <p>Berman, M.G., J. Jonides, and S. Kaplan, The Cognitive Benefits of Interacting With Nature. Psychological Science, 2008. 19 (12): p. 1207–1212.</p>
   </section>
   <section id="c_73">
    <title>
     <p>73</p>
    </title>
    <p>Ulrich, R., View through a window may influence recovery. Science, 1984. 224 (4647): p. 224–225.</p>
   </section>
   <section id="c_74">
    <title>
     <p>74</p>
    </title>
    <p>Dobbs, D., The Green Space Cure: The Psychological Value of Biodiversity. 2007, November.</p>
   </section>
   <section id="c_75">
    <title>
     <p>75</p>
    </title>
    <p>‘Tiny house movement’ – Wikipedia, 2017. Available from https://en.wikipedia.org/wiki/Tiny_house_movement.</p>
   </section>
   <section id="c_76">
    <title>
     <p>76</p>
    </title>
    <p>Bouchard, T.J., Genes, environment, and personality. SCIENCE-NEW YORK THEN WASHINGTON-, 1994: p. 1700–1700.</p>
   </section>
   <section id="c_77">
    <title>
     <p>77</p>
    </title>
    <p>Oishi, S. and U. Schimmack, Residential mobility, well-being, and mortality. Journal of personality and social psychology, 2010. 98 (6): p. 980.</p>
   </section>
   <section id="c_78">
    <title>
     <p>78</p>
    </title>
    <p>Jang, Y. and D. E. Huber, Context retrieval and context change in free recall: recalling from long-term memory drives list isolation. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 2008. 34 (1): p. 112.</p>
   </section>
   <section id="c_79">
    <title>
     <p>79</p>
    </title>
    <p>Rubinstein, R.L., The home environments of older people: A description of the psychosocial processes linking person to place. Journal of Gerontology, 1989. 44 (2): p. S45-S53.</p>
   </section>
   <section id="c_80">
    <title>
     <p>80</p>
    </title>
    <p>Winograd, E. and W. A. Killinger, Relating age at encoding in early childhood to adult recall: Development of flashbulb memories. Journal of Experimental Psychology: General, 1983. 112 (3): p. 413.</p>
   </section>
   <section id="c_81">
    <title>
     <p>81</p>
    </title>
    <p>Lollar, K., The liminal experience: loss of extended self after the fire. Qualitative Inquiry, 2009.</p>
   </section>
   <section id="c_82">
    <title>
     <p>82</p>
    </title>
    <p>Jones, R.T. and D. P. Ribbe, Child, adolescent, and adult victims of residential fire: Psychosocial consequences. Behavior Modification, 1991. 15 (4): p. 560–580.</p>
   </section>
   <section id="c_83">
    <title>
     <p>83</p>
    </title>
    <p>Kim, K. and M. K. Johnson, Extended self: medial prefrontal activity during transient association of self and objects. Social cognitive and affective neuroscience, 2010: p. nsq096.</p>
   </section>
   <section id="c_84">
    <title>
     <p>84</p>
    </title>
    <p>Proshansky, H.M., A. K. Fabian, and R. Kaminoff, Place-identity: Physical world socialization of the self. Journal of environmental psychology, 1983. 3 (1): p. 57–83.</p>
   </section>
   <section id="c_85">
    <title>
     <p>85</p>
    </title>
    <p>Anton, C.E. and C. Lawrence, Home is where the heart is: The effect of place of residence on place attachment and community participation. Journal of Environmental Psychology, 2014. 40: p. 451–461.</p>
   </section>
   <section id="c_86">
    <title>
     <p>86</p>
    </title>
    <p>University of Bologna – Wikipedia. 2017; Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/University_of_Bologna.</p>
   </section>
   <section id="c_87">
    <title>
     <p>87</p>
    </title>
    <p>Wilson, M. Stunning Documentary Looks At Life Inside A Marble Mine. 2014 2014–11–14; Available from: <a l:href="https://www.fastcodesign.com/3038512/stunning-documentary-looks-at-life-inside-a-marble-mine">https://www.fastcodesign.com/3038512/stunning-documentary-looks-at-life-inside-a-marble-mine</a>.</p>
   </section>
   <section id="c_88">
    <title>
     <p>88</p>
    </title>
    <p>ReviseSociology, What Percentage of Your Life Will You Spend at Work? in ReviseSociology. 2016, @realsociology.</p>
   </section>
   <section id="c_89">
    <title>
     <p>89</p>
    </title>
    <p>Statistics – Work related stress, anxiety and depression statistics in Great Britain (GB). 2017; Available from: http://www.hse.gov.uk/statistics/causdis/stress/.</p>
   </section>
   <section id="c_90">
    <title>
     <p>90</p>
    </title>
    <p>Statistics, B.o.L. Number of Jobs, Labor Market Experience, and Earnings Growth: Results From A Longitudinal Survey. 2017; Available from: https://www.bls.gov/news.release/nlsoy.toc.htm.</p>
   </section>
   <section id="c_91">
    <title>
     <p>91</p>
    </title>
    <p>Erickson, K.I., C. H. Hillman, and A. F. Kramer, Physical activity, brain, and cognition. Current Opinion in Behavioral Sciences, 2015. 4 (Supplement C): p. 27–32.</p>
   </section>
   <section id="c_92">
    <title>
     <p>92</p>
    </title>
    <p>Swaminathan, N., Why Does the Brain Need So Much Power? Scientific American, 2008. 29 (04): p. 2998.</p>
   </section>
   <section id="c_93">
    <title>
     <p>93</p>
    </title>
    <p>Sleiman, S.F., et al., Exercise promotes the expression of brain derived neurotrophic factor (BDNF) through the action of the ketone body β-hydroxybutyrate. Elife, 2016. 5: p. e15092.</p>
   </section>
   <section id="c_94">
    <title>
     <p>94</p>
    </title>
    <p>Godman, H., Regular exercise changes the brain to improve memory, thinking skills. Harv Health Lett, 2014.</p>
   </section>
   <section id="c_95">
    <title>
     <p>95</p>
    </title>
    <p>White, L.J. and V. Castellano, Exercise and Brain Health – Implications for Multiple Sclerosis. Sports medicine, 2008. 38 (2): p. 91–100.</p>
   </section>
   <section id="c_96">
    <title>
     <p>96</p>
    </title>
    <p>Kohl Iii, H.W. and H. D. Cook, Physical Activity, Fitness, and Physical Education: Effects on Academic Performance. 2013.</p>
   </section>
   <section id="c_97">
    <title>
     <p>97</p>
    </title>
    <p>Gonzalez-Mulé, E., K. M. Carter, and M. K. Mount, Are smarter people happier? Meta-analyses of the relationships between general mental ability and job and life satisfaction. Journal of Vocational Behavior, 2017. 99 (Supplement C): p. 146–164.</p>
   </section>
   <section id="c_98">
    <title>
     <p>98</p>
    </title>
    <p>Thorén, P., et al., Endorphins and exercise: physiological mechanisms and clinical implications. Medicine &amp; science in sports &amp; exercise, 1990.</p>
   </section>
   <section id="c_99">
    <title>
     <p>99</p>
    </title>
    <p>Almeida, R.P., et al., Effect of cognitive reserve on age-related changes in cerebrospinal fluid biomarkers of Alzheimer disease. JAMA neurology, 2015. 72 (6): p. 699–706.</p>
   </section>
   <section id="c_100">
    <title>
     <p>100</p>
    </title>
    <p>Scarmeas, N. and Y. Stern, Cognitive Reserve: Implications for Diagnosis and Prevention of Alzheimer’s Disease. Current neurology and neuroscience reports, 2004. 4 (5): p. 374–380.</p>
   </section>
   <section id="c_101">
    <title>
     <p>101</p>
    </title>
    <p>Kurniawan, I.T., et al., Effort and Valuation in the Brain: The Effects of Anticipation and Execution. The Journal of Neuroscience, 2013. 33 (14): p. 6160.</p>
   </section>
   <section id="c_102">
    <title>
     <p>102</p>
    </title>
    <p>Hagura, N., P. Haggard, and J. Diedrichsen, Perceptual decisions are biased by the cost to act. Elife, 2017. 6: p. e18422.</p>
   </section>
   <section id="c_103">
    <title>
     <p>103</p>
    </title>
    <p>Herz, R.S. and J. von Clef, The influence of verbal labeling on the perception of odors: evidence for olfactory illusions? Perception, 2001. 30 (3): p. 381–391.</p>
   </section>
   <section id="c_104">
    <title>
     <p>104</p>
    </title>
    <p>Elliott, R., et al., Differential Response Patterns in the Striatum and Orbitofrontal Cortex to Financial Reward in Humans: A Parametric Functional Magnetic Resonance Imaging Study. The Journal of Neuroscience, 2003. 23 (1): p. 303.</p>
   </section>
   <section id="c_105">
    <title>
     <p>105</p>
    </title>
    <p>Holmes, T., Rahe R. Holmes-Rahe life changes scale. Journal of psychosomatic research, 1967. 11: p. 213–218.</p>
   </section>
   <section id="c_106">
    <title>
     <p>106</p>
    </title>
    <p>Howell, R.T., M. Kurai, and L. Tam, Money buys financial security and psychological need satisfaction: Testing need theory in affluence. Social Indicators Research, 2013. 110 (1): p. 17–29.</p>
   </section>
   <section id="c_107">
    <title>
     <p>107</p>
    </title>
    <p>Sheldon, K.M. and A. Gunz, Psychological needs as basic motives, not just experiential requirements. Journal of personality, 2009. 77 (5): p. 1467–1492.</p>
   </section>
   <section id="c_108">
    <title>
     <p>108</p>
    </title>
    <p>Roddenberry, A. and K. Renk, Locus of control and self-efficacy: potential mediators of stress, illness, and utilization of health services in college students. Child Psychiatry &amp; Human Development, 2010. 41 (4): p. 353–370.</p>
   </section>
   <section id="c_109">
    <title>
     <p>109</p>
    </title>
    <p>Abramowitz, S.I., Locus of Control and Self-Reported Depression among College Students. Psychological Reports, 1969. 25 (1): p. 149–150.</p>
   </section>
   <section id="c_110">
    <title>
     <p>110</p>
    </title>
    <p>Williams, J.S., et al., Health Locus of Control and Cardiovascular Risk Factors in Veterans with Type 2 Diabetes. Endocrine, 2016. 51 (1): p. 83–90.</p>
   </section>
   <section id="c_111">
    <title>
     <p>111</p>
    </title>
    <p>Lefcourt, H.M., Locus of control: Current trends in theory &amp; research. 2014: Psychology Press.</p>
   </section>
   <section id="c_112">
    <title>
     <p>112</p>
    </title>
    <p>Pruessner, J.C., et al., Self-esteem, locus of control, hippocampal volume, and cortisol regulation in young and old adulthood. NeuroImage, 2005. 28 (4): p. 815–826.</p>
   </section>
   <section id="c_113">
    <title>
     <p>113</p>
    </title>
    <p>Lewis, M., S. M. Alessandri, and M. W. Sullivan, Violation of expectancy, loss of control, and anger expressions in young infants. Developmental Psychology, 1990. 26 (5): p. 745.</p>
   </section>
   <section id="c_114">
    <title>
     <p>114</p>
    </title>
    <p>Leavitt, L.A. and W. L. Donovan, Perceived infant temperament, locus of control, and maternal physiological response to infant gaze. Journal of Research in Personality, 1979. 13 (3): p. 267–278.</p>
   </section>
   <section id="c_115">
    <title>
     <p>115</p>
    </title>
    <p>Colles, S.L., J. B. Dixon, and P.E. O’brien, Loss of control is central to psychological disturbance associated with binge eating disorder. Obesity, 2008. 16 (3): p. 608–614.</p>
   </section>
   <section id="c_116">
    <title>
     <p>116</p>
    </title>
    <p>Rosen, H.J., et al., Neuroanatomical correlates of cognitive self-appraisal in neurodegenerative disease. Neuroimage, 2010. 49 (4): p. 3358–3364.</p>
   </section>
   <section id="c_117">
    <title>
     <p>117</p>
    </title>
    <p>Maguire, E.A., K. Woollett, and H. J. Spiers, London taxi drivers and bus drivers: a structural MRI and neuropsychological analysis. Hippocampus, 2006. 16 (12): p. 1091–1101.</p>
   </section>
   <section id="c_118">
    <title>
     <p>118</p>
    </title>
    <p>Gaser, C. and G. Schlaug, Brain structures differ between musicians and non-musicians. Journal of Neuroscience, 2003. 23 (27): p. 9240–9245.</p>
   </section>
   <section id="c_119">
    <title>
     <p>119</p>
    </title>
    <p>Castelli, F., D. E. Glaser, and B. Butterworth, Discrete and analogue quantity processing in the parietal lobe: A functional MRI study. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2006. 103 (12): p. 4693–4698.</p>
   </section>
   <section id="c_120">
    <title>
     <p>120</p>
    </title>
    <p>Grefkes, C. and G. R. Fink, The functional organization of the intraparietal sulcus in humans and monkeys. Journal of Anatomy, 2005. 207 (1): p. 3–17.</p>
   </section>
   <section id="c_121">
    <title>
     <p>121</p>
    </title>
    <p>Oswald, A.J., E. Proto, and D. Sgroi, Happiness and productivity. Journal of Labor Economics, 2015. 33 (4): p. 789–822.</p>
   </section>
   <section id="c_122">
    <title>
     <p>122</p>
    </title>
    <p>Farhud, D.D., M. Malmir, and M. Khanahmadi, Happiness &amp; Health: The Biological Factors-Systematic Review Article. Iranian Journal of Public Health, 2014. 43 (11): p. 1468.</p>
   </section>
   <section id="c_123">
    <title>
     <p>123</p>
    </title>
    <p>Zwosta, K., H. Ruge, and U. Wolfensteller, Neural mechanisms of goal-directed behavior: outcome-based response selection is associated with increased functional coupling of the angular gyrus. Frontiers in human neuroscience, 2015. 9.</p>
   </section>
   <section id="c_124">
    <title>
     <p>124</p>
    </title>
    <p>Elliot, A.J. and M. V. Covington, Approach and avoidance motivation. Educational Psychology Review, 2001. 13 (2): p. 73–92.</p>
   </section>
   <section id="c_125">
    <title>
     <p>125</p>
    </title>
    <p>Cofer, C.N., The history of the concept of motivation. Journal of the History of the Behavioral Sciences, 1981. 17 (1): p. 48–53.</p>
   </section>
   <section id="c_126">
    <title>
     <p>126</p>
    </title>
    <p>Lee, W., et al., Neural differences between intrinsic reasons for doing versus extrinsic reasons for doing: An fMRI study. Neuroscience Research, 2012. 73 (1): p. 68–72.</p>
   </section>
   <section id="c_127">
    <title>
     <p>127</p>
    </title>
    <p>Benabou, R. and J. Tirole, Intrinsic and extrinsic motivation. The review of economic studies, 2003. 70 (3): p. 489–520.</p>
   </section>
   <section id="c_128">
    <title>
     <p>128</p>
    </title>
    <p>Lepper, M.R., D. Greene, and R. E. Nisbett, Undermining children’s intrinsic interest with extrinsic reward: A test of the “overjustification” hypothesis. Journal of Personality and Social Psychology, 1973. 28 (1): p. 129–137.</p>
   </section>
   <section id="c_129">
    <title>
     <p>129</p>
    </title>
    <p>Lapierre, S., L. Bouffard, and E. Bastin, Personal goals and subjective well-being in later life. The International Journal of Aging and Human Development, 1997. 45 (4): p. 287–303.</p>
   </section>
   <section id="c_130">
    <title>
     <p>130</p>
    </title>
    <p>Agnew, R., Foundation for a general strain theory of crime and delinquency. Criminology, 1992. 30 (1): p. 47–88.</p>
   </section>
   <section id="c_131">
    <title>
     <p>131</p>
    </title>
    <p>Higgins, E.T., et al., Ideal versus ought predilections for approach and avoidance distinct self-regulatory systems. Journal of personality and social psychology, 1994. 66 (2): p. 276.</p>
   </section>
   <section id="c_132">
    <title>
     <p>132</p>
    </title>
    <p>Leonard, N.H., L. L. Beauvais, and R. W. Scholl, Work motivation: The incorporation of self-concept-based processes. Human relations, 1999. 52 (8): p. 969–998.</p>
   </section>
   <section id="c_133">
    <title>
     <p>133</p>
    </title>
    <p>Neal, D.T., W. Wood, and A. Drolet, How do people adhere to goals when willpower is low? The profits (and pitfalls) of strong habits. Journal of Personality and Social Psychology, 2013. 104 (6): p. 959.</p>
   </section>
   <section id="c_134">
    <title>
     <p>134</p>
    </title>
    <p>Bem, D.J., Self-perception: An alternative interpretation of cognitive dissonance phenomena. Psychological review, 1967. 74 (3): p. 183.</p>
   </section>
   <section id="c_135">
    <title>
     <p>135</p>
    </title>
    <p>Utevsky, A.V. and M. L. Platt, Status and the Brain. PLoS Biology, 2014. 12 (9): p. e1001941.</p>
   </section>
   <section id="c_136">
    <title>
     <p>136</p>
    </title>
    <p>Pezzulo, G., et al., The principles of goal-directed decision-making: from neural mechanisms to computation and robotics. 2014, The Royal Society.</p>
   </section>
   <section id="c_137">
    <title>
     <p>137</p>
    </title>
    <p>Leung, B.K. and B. W. Balleine, The Ventral Striato-Pallidal Pathway Mediates the Effect of Predictive Learning on Choice between Goal-Directed Actions. The Journal of Neuroscience, 2013. 33 (34): p. 13848.</p>
   </section>
   <section id="c_138">
    <title>
     <p>138</p>
    </title>
    <p>Media, O. Home | Nuffield Farming Scholarships Trust. 2017; Available from: <a l:href="http://www.nuffieldscholar.org/">http://www.nuffieldscholar.org/</a>.</p>
   </section>
   <section id="c_139">
    <title>
     <p>139</p>
    </title>
    <p>Miron-Shatz, T., ‘Am I Going to Be Happy and Financially Stable?’ How American Women Feel When They Think about Financial Security. 2009.</p>
   </section>
   <section id="c_140">
    <title>
     <p>140</p>
    </title>
    <p>Moesgaard, S. How Money Affects the Brain’s Reward System (Why Money is Addictive). 2013 2013–03–21; Available from: <a l:href="http://reflectd.co/2013/03/21/how-money-affects-the-brain/">http://reflectd.co/2013/03/21/how-money-affects-the-brain/</a>.</p>
   </section>
   <section id="c_141">
    <title>
     <p>141</p>
    </title>
    <p>Hyman, S.E. and R. C. Malenka, Addiction and the brain: the neurobiology of compulsion and its persistence. Nature reviews. Neuroscience, 2001. 2 (10): p. 695.</p>
   </section>
   <section id="c_142">
    <title>
     <p>142</p>
    </title>
    <p>Sharot, T., The optimism bias: A tour of the irrationally positive brain. 2011: Vintage.</p>
   </section>
   <section id="c_143">
    <title>
     <p>143</p>
    </title>
    <p>Howell, et al., Money buys financial security and psychological need satisfaction: Testing need theory in affluence.</p>
   </section>
   <section id="c_144">
    <title>
     <p>144</p>
    </title>
    <p>Holmes, T., Rahe R. Holmes-Rahe life changes scale.</p>
   </section>
   <section id="c_145">
    <title>
     <p>145</p>
    </title>
    <p>Saarni, C., The development of emotional competence. 1999: Guilford Press.</p>
   </section>
   <section id="c_146">
    <title>
     <p>146</p>
    </title>
    <p>Rodriguez, T., Negative Emotions Are Key to Well-Being, Scientific American. 2013, Tori Rodriguez.</p>
   </section>
   <section id="c_147">
    <title>
     <p>147</p>
    </title>
    <p>Adkins, A., U. S. Employee Engagement Steady in June. 2016, GALLUP.</p>
   </section>
   <section id="c_148">
    <title>
     <p>148</p>
    </title>
    <p>André Spicer, C.C., The Research We’ve Ignored About Happiness at Work. 2015, Harvard Business Review.</p>
   </section>
   <section id="c_149">
    <title>
     <p>149</p>
    </title>
    <p>Van Kleef, G.A., C. K. De Dreu, and A. S. Manstead, The interpersonal effects of anger and happiness in negotiations. Journal of personality and social psychology, 2004. 86 (1): p. 57–76.</p>
   </section>
   <section id="c_150">
    <title>
     <p>150</p>
    </title>
    <p>Ferguson, D., The world’s happiest jobs. 2015, @guardian.</p>
   </section>
   <section id="c_151">
    <title>
     <p>151</p>
    </title>
    <p>Peralta, C.F. and M. F. Saldanha, Can dealing with emotional exhaustion lead to enhanced happiness? The roles of planning and social support. Work &amp; Stress, 2017. 31 (2): p. 121–144.</p>
   </section>
   <section id="c_152">
    <title>
     <p>152</p>
    </title>
    <p>Mauss, I.B., et al., The pursuit of happiness can be lonely. Emotion, 2012. 12 (5): p. 908.</p>
   </section>
   <section id="c_153">
    <title>
     <p>153</p>
    </title>
    <p>Theeuwes, J., Top – down and bottom – up control of visual selection. Acta Psychologica, 2010. 135 (2): p. 77–99.</p>
   </section>
   <section id="c_154">
    <title>
     <p>154</p>
    </title>
    <p>LoBue, V., et al., What accounts for the rapid detection of threat? Evidence for an advantage in perceptual and behavioral responding from eye movements. Emotion, 2014. 14 (4): p. 816–23.</p>
   </section>
   <section id="c_155">
    <title>
     <p>155</p>
    </title>
    <p>Jabbi, M., J. Bastiaansen, and C. Keysers, A Common Anterior Insula Representation of Disgust Observation, Experience and Imagination Shows Divergent Functional Connectivity Pathways. PLOS ONE, 2008. 3 (8): p. e2939.</p>
   </section>
   <section id="c_156">
    <title>
     <p>156</p>
    </title>
    <p>Clarke, D., Circulation and energy metabolism of the brain. Basic neurochemistry: molecular, cellular and medical aspects, 1999: p. 637–669.</p>
   </section>
   <section id="c_157">
    <title>
     <p>157</p>
    </title>
    <p>Miller, G., The mating mind: How sexual choice shaped the evolution of human nature. 2011: Anchor.</p>
   </section>
   <section id="c_158">
    <title>
     <p>158</p>
    </title>
    <p>Dunbar, R.I., The social brain hypothesis and its implications for social evolution. Ann Hum Biol, 2009. 36 (5): p. 562–72.</p>
   </section>
   <section id="c_159">
    <title>
     <p>159</p>
    </title>
    <p>Flinn, M.V., D. C. Geary, and C. V. Ward, Ecological dominance, social competition, and coalitionary arms races: Why humans evolved extraordinary intelligence. Evolution and Human Behavior, 2005. 26 (1): p. 10–46.</p>
   </section>
   <section id="c_160">
    <title>
     <p>160</p>
    </title>
    <p>Reader, S.M. and K. N. Laland, Social intelligence, innovation, and enhanced brain size in primates. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2002. 99 (7): p. 4436–4441.</p>
   </section>
   <section id="c_161">
    <title>
     <p>161</p>
    </title>
    <p>Spradbery, J.P., Wasps. An account of the biology and natural history of social and solitary wasps, with particular reference to those of the British Isles. 1973.</p>
   </section>
   <section id="c_162">
    <title>
     <p>162</p>
    </title>
    <p>Gavrilets, S., Human origins and the transition from promiscuity to pair-bonding. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2012. 109 (25): p. 9923–9928.</p>
   </section>
   <section id="c_163">
    <title>
     <p>163</p>
    </title>
    <p>West, R.J., The evolution of large brain size in birds is related to social, not genetic, monogamy. Biological journal of the Linnean Society, 2014. 111 (3): p. 668–678.</p>
   </section>
   <section id="c_164">
    <title>
     <p>164</p>
    </title>
    <p>Bales, K.L., et al., Neural correlates of pair-bonding in a monogamous primate. Brain Research, 2007. 1184: p. 245–253.</p>
   </section>
   <section id="c_165">
    <title>
     <p>165</p>
    </title>
    <p>Dunbar, R.I.M. and S. Shultz, Evolution in the social brain. science, 2007. 317 (5843): p. 1344–1347.</p>
   </section>
   <section id="c_166">
    <title>
     <p>166</p>
    </title>
    <p>Pasquaretta, C., et al., Social networks in primates: smart and tolerant species have more efficient networks. Scientific reports, 2014. 4: p. 7600.</p>
   </section>
   <section id="c_167">
    <title>
     <p>167</p>
    </title>
    <p>Van Gestel, S. and C. Van Broeckhoven, Genetics of personality: are we making progress? Molecular psychiatry, 2003. 8 (10): p. 840–852.</p>
   </section>
   <section id="c_168">
    <title>
     <p>168</p>
    </title>
    <p>Matsuzawa, T., Evolution of the brain and social behavior in chimpanzees. Current Opinion in Neurobiology, 2013. 23 (3): p. 443–449.</p>
   </section>
   <section id="c_169">
    <title>
     <p>169</p>
    </title>
    <p>Gunaydin, Lisa A., et al., Natural Neural Projection Dynamics Underlying Social Behavior. Cell. 157 (7): p. 1535–1551.</p>
   </section>
   <section id="c_170">
    <title>
     <p>170</p>
    </title>
    <p>Gardner, E.L., Introduction: Addiction and Brain Reward and Anti-Reward Pathways. Advances in psychosomatic medicine, 2011. 30: p. 22–60.</p>
   </section>
   <section id="c_171">
    <title>
     <p>171</p>
    </title>
    <p>Loken, L.S., et al., Coding of pleasant touch by unmyelinated afferents in humans. Nat Neurosci, 2009. 12 (5): p. 547–548.</p>
   </section>
   <section id="c_172">
    <title>
     <p>172</p>
    </title>
    <p>Iggo, A., Cutaneous mechanoreceptors with afferent C fibres. The Journal of physiology, 1960. 152 (2): p. 337–353.</p>
   </section>
   <section id="c_173">
    <title>
     <p>173</p>
    </title>
    <p>Insular cortex – Wikipedia. 2017; Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Insular_cortex.</p>
   </section>
   <section id="c_174">
    <title>
     <p>174</p>
    </title>
    <p>Kalueff, A.V., J. L. La Porte, and C. L. Bergner, Neurobiology of grooming behavior. 2010: Cambridge University Press.</p>
   </section>
   <section id="c_175">
    <title>
     <p>175</p>
    </title>
    <p>Claxton, G., Why can’t we tickle ourselves? Perceptual and Motor Skills, 1975. 41 (1): p. 335–338.</p>
   </section>
   <section id="c_176">
    <title>
     <p>176</p>
    </title>
    <p>Keverne, E.B., N. D. Martensz, and B. Tuite, Beta-endorphin concentrations in cerebrospinal fluid of monkeys are influenced by grooming relationships. Psychoneuroendocrinology, 1989. 14 (1): p. 155–161.</p>
   </section>
   <section id="c_177">
    <title>
     <p>177</p>
    </title>
    <p>Gispen, W.H., et al., Modulation of ACTH-induced grooming by [DES-TYR1] -γ-endorphin and haloperidol. European Journal of Pharmacology, 1980. 63 (2): p. 203–207.</p>
   </section>
   <section id="c_178">
    <title>
     <p>178</p>
    </title>
    <p>Dumbar, R., Co-Evolution of neocortex size, group size and language inhumans. Behavioral and Brain Sciences, 1993. 16 (4): p. 681–735.</p>
   </section>
   <section id="c_179">
    <title>
     <p>179</p>
    </title>
    <p>Dunbar, R. and R.I.M. Dunbar, Grooming, gossip, and the evolution of language. 1998: Harvard University Press.</p>
   </section>
   <section id="c_180">
    <title>
     <p>180</p>
    </title>
    <p>Crusco, A.H. and C. G. Wetzel, The Midas Touch. Personality and Social Psychology Bulletin, 1984. 10 (4): p. 512–517.</p>
   </section>
   <section id="c_181">
    <title>
     <p>181</p>
    </title>
    <p>Dumas, G., et al., Inter-Brain Synchronization during Social Interaction. PLOS ONE, 2010. 5 (8): p. e12166.</p>
   </section>
   <section id="c_182">
    <title>
     <p>182</p>
    </title>
    <p>Livingstone, M.S. and D. H. Hubel, Anatomy and physiology of a color system in the primate visual cortex. Journal of Neuroscience, 1984. 4 (1): p. 309–356.</p>
   </section>
   <section id="c_183">
    <title>
     <p>183</p>
    </title>
    <p>Rizzolatti, G., et al., 14 From mirror neurons to imitation: facts and speculations. The imitative mind: Development, evolution, and brain bases, 2002. 6: p. 247–266.</p>
   </section>
   <section id="c_184">
    <title>
     <p>184</p>
    </title>
    <p>Wicker, B., et al., Both of Us Disgusted in My Insula. Neuron, 2003. 40 (3): p. 655–664.</p>
   </section>
   <section id="c_185">
    <title>
     <p>185</p>
    </title>
    <p>Schulte-Rüther, M., et al., Mirror Neuron and Theory of Mind Mechanisms Involved in Face-to-Face Interactions: A Functional Magnetic Resonance Imaging Approach to Empathy. Journal of Cognitive Neuroscience, 2007. 19 (8): p. 1354–1372.</p>
   </section>
   <section id="c_186">
    <title>
     <p>186</p>
    </title>
    <p>Shamay-Tsoory, S.G., J. Aharon-Peretz, and D. Perry, Two systems for empathy: a double dissociation between emotional and cognitive empathy in inferior frontal gyrus versus ventromedial prefrontal lesions. Brain, 2009. 132 (3): p. 617–627.</p>
   </section>
   <section id="c_187">
    <title>
     <p>187</p>
    </title>
    <p>de Waal, F.B.M., Apes know what others believe. Science, 2016. 354 (6308): p. 39.</p>
   </section>
   <section id="c_188">
    <title>
     <p>188</p>
    </title>
    <p>Brink, T.T., et al., The Role of Orbitofrontal Cortex in Processing Empathy Stories in 4- to 8-Year-Old Children. Frontiers in Psychology, 2011. 2: p. 80.</p>
   </section>
   <section id="c_189">
    <title>
     <p>189</p>
    </title>
    <p>Hall, F.S., Social deprivation of neonatal, adolescent, and adult rats has distinct neurochemical and behavioral consequences. Critical Reviews™ in Neurobiology, 1998. 12 (1–2).</p>
   </section>
   <section id="c_190">
    <title>
     <p>190</p>
    </title>
    <p>Martin, L.J., et al., Social deprivation of infant rhesus monkeys alters the chemoarchitecture of the brain: I. Subcortical regions. Journal of Neuroscience, 1991. 11 (11): p. 3344–3358.</p>
   </section>
   <section id="c_191">
    <title>
     <p>191</p>
    </title>
    <p>Metzner, J.L. and J. Fellner, Solitary confinement and mental illness in US prisons: A challenge for medical ethics. 2010.</p>
   </section>
   <section id="c_192">
    <title>
     <p>192</p>
    </title>
    <p>Izuma, K., D. N. Saito, and N. Sadato, Processing of the incentive for social approval in the ventral striatum during charitable donation. Journal of cognitive neuroscience, 2010. 22 (4): p. 621–631.</p>
   </section>
   <section id="c_193">
    <title>
     <p>193</p>
    </title>
    <p>Buchanan, K.E. and A. Bardi, Acts of Kindness and Acts of Novelty Affect Life Satisfaction. The Journal of Social Psychology, 2010. 150 (3): p. 235–237.</p>
   </section>
   <section id="c_194">
    <title>
     <p>194</p>
    </title>
    <p>Bateson, M., D. Nettle, and G. Roberts, Cues of being watched enhance cooperation in a real-world setting. Biology Letters, 2006. 2 (3): p. 412–414.</p>
   </section>
   <section id="c_195">
    <title>
     <p>195</p>
    </title>
    <p>Rigdon, M., et al., Minimal social cues in the dictator game. Journal of Economic Psychology, 2009. 30 (3): p. 358–367.</p>
   </section>
   <section id="c_196">
    <title>
     <p>196</p>
    </title>
    <p>Weir, K., The pain of social rejection. American Psychological Association, 2012. 43.</p>
   </section>
   <section id="c_197">
    <title>
     <p>197</p>
    </title>
    <p>Woo, C.W., et al., Separate neural representations for physical pain and social rejection. Nat Commun, 2014. 5: p. 5380.</p>
   </section>
   <section id="c_198">
    <title>
     <p>198</p>
    </title>
    <p>Wesselmann, E.D., et al., Adding injury to insult: Unexpected rejection leads to more aggressive responses. Aggressive Behavior, 2010. 36 (4): p. 232–237.</p>
   </section>
   <section id="c_199">
    <title>
     <p>199</p>
    </title>
    <p>Farrow, T., et al., Neural correlates of self-deception and impression-management. Vol. 67. 2014.</p>
   </section>
   <section id="c_200">
    <title>
     <p>200</p>
    </title>
    <p>Morrison, S., J. Decety, and P. Molenberghs, The neuroscience of group membership. Neuropsychologia, 2012. 50 (8): p. 2114–20.</p>
   </section>
   <section id="c_201">
    <title>
     <p>201</p>
    </title>
    <p>D’Argembeau, A., On the Role of the Ventromedial Prefrontal Cortex in Self-Processing: The Valuation Hypothesis. Frontiers in Human Neuroscience, 2013. 7: p. 372.</p>
   </section>
   <section id="c_202">
    <title>
     <p>202</p>
    </title>
    <p>Fischer, P., et al., The bystander-effect: a meta-analytic review on bystander intervention in dangerous and non-dangerous emergencies. Psychological bulletin, 2011. 137 (4): p. 517.</p>
   </section>
   <section id="c_203">
    <title>
     <p>203</p>
    </title>
    <p>Gonçalves, B., N. Perra, and A. Vespignani, Modeling users’ activity on twitter networks: Validation of dunbar’s number. PloS one, 2011. 6 (8): p. e22656.</p>
   </section>
   <section id="c_204">
    <title>
     <p>204</p>
    </title>
    <p>Clark, C., Brain Sex in Men and Women – From Arousal to Orgasm | Brain Blogger, in BrainBlogger. 2014.</p>
   </section>
   <section id="c_205">
    <title>
     <p>205</p>
    </title>
    <p>Laeng, B., O. Vermeer, and U. Sulutvedt, Is beauty in the face of the beholder? PloS one, 2013. 8 (7): p. e68395.</p>
   </section>
   <section id="c_206">
    <title>
     <p>206</p>
    </title>
    <p>Järvi, T., et al., Evolution of variation in male secondary sexual characteristics. Behavioral Ecology and Sociobiology, 1987. 20 (3): p. 161–169.</p>
   </section>
   <section id="c_207">
    <title>
     <p>207</p>
    </title>
    <p>Georgiadis, J.R. and M. L. Kringelbach, Intimacy and the Brain: Lessons from Genital and Sexual Touch, in Affective Touch and the Neurophysiology of CT Afferents. 2016, Springer: p. 301–321.</p>
   </section>
   <section id="c_208">
    <title>
     <p>208</p>
    </title>
    <p>Cazala, F., N. Vienney, and S. Stoléru, The cortical sensory representation of genitalia in women and men: a systematic review. Socioaffective Neuroscience &amp; Psychology, 2015. 5: p. 10.3402/snp.v5.26428.</p>
   </section>
   <section id="c_209">
    <title>
     <p>209</p>
    </title>
    <p>The neuroscience of Erogenous Zones. 2017; Available from: <a l:href="https://www.bangor.ac.uk/psychology/news/the-neuroscience-of-erogenous-zones-15794">https://www.bangor.ac.uk/psychology/news/the-neuroscience-of-erogenous-zones-15794</a>.</p>
   </section>
   <section id="c_210">
    <title>
     <p>210</p>
    </title>
    <p>Turnbull, O.H., et al., Reports of intimate touch: Erogenous zones and somatosensory cortical organization. Cortex, 2014. 53: p. 146–154.</p>
   </section>
   <section id="c_211">
    <title>
     <p>211</p>
    </title>
    <p>Georgiadis, J.R., Doing it … wild? On the role of the cerebral cortex in human sexual activity. Socioaffective Neuroscience &amp; Psychology, 2012. 2: p. 17337.</p>
   </section>
   <section id="c_212">
    <title>
     <p>212</p>
    </title>
    <p>Aggleton, E.J.P., et al., The amygdala: a functional analysis. 2000.</p>
   </section>
   <section id="c_213">
    <title>
     <p>213</p>
    </title>
    <p>Baird, A.D., et al., The amygdala and sexual drive: insights from temporal lobe epilepsy surgery. Annals of neurology, 2004. 55 (1): p. 87–96.</p>
   </section>
   <section id="c_214">
    <title>
     <p>214</p>
    </title>
    <p>Newman, S.W., The medial extended amygdala in male reproductive behavior a node in the mammalian social behavior network. Annals of the New York Academy of Sciences, 1999. 877 (1): p. 242–257.</p>
   </section>
   <section id="c_215">
    <title>
     <p>215</p>
    </title>
    <p>Goldstein, J.M., Sex, hormones and affective arousal circuitry dysfunction in schizophrenia. Hormones and behavior, 2006. 50 (4): p. 612–622.</p>
   </section>
   <section id="c_216">
    <title>
     <p>216</p>
    </title>
    <p>Shirtcliff, E.A., R. E. Dahl, and S. D. Pollak, Pubertal development: correspondence between hormonal and physical development. Child development, 2009. 80 (2): p. 327–337.</p>
   </section>
   <section id="c_217">
    <title>
     <p>217</p>
    </title>
    <p>Alexander, G.M. and B. B. Sherwin, The association between testosterone, sexual arousal, and selective attention for erotic stimuli in men. Horm Behav, 1991. 25 (3): p. 367–81.</p>
   </section>
   <section id="c_218">
    <title>
     <p>218</p>
    </title>
    <p>van Anders, S.M., Testosterone and sexual desire in healthy women and men. Archives of Sexual Behavior, 2012. 41 (6): p. 1471–1484.</p>
   </section>
   <section id="c_219">
    <title>
     <p>219</p>
    </title>
    <p>Rajfer, J., Relationship Between Testosterone and Erectile Dysfunction. Reviews in Urology, 2000. 2 (2): p. 122–128.</p>
   </section>
   <section id="c_220">
    <title>
     <p>220</p>
    </title>
    <p>Sarrel, P.M., Effects of hormone replacement therapy on sexual psychophysiology and behavior in postmenopause. Journal of women’s health &amp; gender-based medicine, 2000. 9 (1, Supplement 1): p. 25–32.</p>
   </section>
   <section id="c_221">
    <title>
     <p>221</p>
    </title>
    <p>Sarrel, P., B. Dobay, and B. Wiita, Estrogen and estrogen-androgen replacement in postmenopausal women dissatisfied with estrogen-only therapy. Sexual behavior and neuroendocrine responses. The Journal of reproductive medicine, 1998. 43 (10): p. 847–856.</p>
   </section>
   <section id="c_222">
    <title>
     <p>222</p>
    </title>
    <p>Purves, D., G. Augustine, and D. Fitzpatrick, Autonomic regulation of sexual function. 2001, Sunderland: Sinauer Associates.</p>
   </section>
   <section id="c_223">
    <title>
     <p>223</p>
    </title>
    <p>Ishai, A., Sex, beauty and the orbitofrontal cortex. International Journal of Psychophysiology, 2007. 63 (2): p. 181–185.</p>
   </section>
   <section id="c_224">
    <title>
     <p>224</p>
    </title>
    <p>Ortega, V., I. Zubeidat, and J. C. Sierra, Further examination of measurement properties of Spanish version of the Sexual Desire Inventory with undergraduates and adolescent students. Psychological reports, 2006. 99 (1): p. 147–165.</p>
   </section>
   <section id="c_225">
    <title>
     <p>225</p>
    </title>
    <p>Montgomery, K.A., Sexual Desire Disorders. Psychiatry (Edgmont), 2008. 5 (6): p. 50–55.</p>
   </section>
   <section id="c_226">
    <title>
     <p>226</p>
    </title>
    <p>Gray, J.A., Brain systems that mediate both emotion and cognition. Cognition &amp; Emotion, 1990. 4 (3): p. 269–288.</p>
   </section>
   <section id="c_227">
    <title>
     <p>227</p>
    </title>
    <p>Swerdlow, N.R. and G. F. Koob, Dopamine, schizophrenia, mania, and depression: toward a unified hypothesis of cortico-striatopallido-thalamic function. Behavioral and brain sciences, 1987. 10 (2): p. 197–208.</p>
   </section>
   <section id="c_228">
    <title>
     <p>228</p>
    </title>
    <p>Shenhav, A., M. M. Botvinick, and J. D. Cohen, The expected value of control: an integrative theory of anterior cingulate cortex function. Neuron, 2013. 79 (2): p. 217–240.</p>
   </section>
   <section id="c_229">
    <title>
     <p>229</p>
    </title>
    <p>Gola, M., M. Miyakoshi, and G. Sescousse, Sex, Impulsivity, and Anxiety: Interplay between Ventral Striatum and Amygdala Reactivity in Sexual Behaviors. The Journal of Neuroscience, 2015. 35 (46): p. 15227.</p>
   </section>
   <section id="c_230">
    <title>
     <p>230</p>
    </title>
    <p>McCabe, M.P., The role of performance anxiety in the development and maintenance of sexual dysfunction in men and women. International Journal of Stress Management, 2005. 12 (4): p. 379–388.</p>
   </section>
   <section id="c_231">
    <title>
     <p>231</p>
    </title>
    <p>Welborn, B.L., et al., Variation in orbitofrontal cortex volume: relation to sex, emotion regulation and affect. Social Cognitive and Affective Neuroscience, 2009. 4 (4): p. 328–339.</p>
   </section>
   <section id="c_232">
    <title>
     <p>232</p>
    </title>
    <p>Spinella, M., Clinical case report: hypersexuality and dysexecutive syndrome after a thalamic infarct. International Journal of Neuroscience, 2004. 114 (12): p. 1581–1590.</p>
   </section>
   <section id="c_233">
    <title>
     <p>233</p>
    </title>
    <p>Stoléru, S., et al., Brain processing of visual sexual stimuli in men with hypoactive sexual desire disorder. Psychiatry Research: Neuroimaging, 2003. 124 (2): p. 67–86.</p>
   </section>
   <section id="c_234">
    <title>
     <p>234</p>
    </title>
    <p>Freeman, S. What happens in the brain during an orgasm? 2008 2008–10–07; Available from: <a l:href="http://health.howstuffworks.com/sexual-health/sexuality/brain-during-orgasm.htm">http://health.howstuffworks.com/sexual-health/sexuality/brain-during-orgasm.htm</a>.</p>
   </section>
   <section id="c_235">
    <title>
     <p>235</p>
    </title>
    <p>Pfaus, J.G., Reviews: Pathways of sexual desire. The journal of sexual medicine, 2009. 6 (6): p. 1506–1533.</p>
   </section>
   <section id="c_236">
    <title>
     <p>236</p>
    </title>
    <p>Georgiadis, J.R., et al., Men versus women on sexual brain function: Prominent differences during tactile genital stimulation, but not during orgasm. Human brain mapping, 2009. 30 (10): p. 3089–3101.</p>
   </section>
   <section id="c_237">
    <title>
     <p>237</p>
    </title>
    <p>Komisaruk, B.R. and B. Whipple, Functional MRI of the brain during orgasm in women. Annual Review of Sex Research, 2005. 16 (1): p. 62–86.</p>
   </section>
   <section id="c_238">
    <title>
     <p>238</p>
    </title>
    <p>Komisaruk, B., et al. An fMRI time-course analysis of brain regions activated during self stimulation to orgasm in women. in Society for Neuroscience Abstracts. 2010.</p>
   </section>
   <section id="c_239">
    <title>
     <p>239</p>
    </title>
    <p>Hunter, A., Orgasm Just by Thinking: Is it Medically Possible? 2010, @CBSHealth.</p>
   </section>
   <section id="c_240">
    <title>
     <p>240</p>
    </title>
    <p>Park, B.Y., et al., Is Internet Pornography Causing Sexual Dysfunctions? A Review with Clinical Reports. Behavioral Sciences, 2016. 6 (3): p. 17.</p>
   </section>
   <section id="c_241">
    <title>
     <p>241</p>
    </title>
    <p>Opie, C., et al., Male infanticide leads to social monogamy in primates. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2013. 110 (33): p. 13328–13332.</p>
   </section>
   <section id="c_242">
    <title>
     <p>242</p>
    </title>
    <p>Comninos, A.N., et al., Kisspeptin modulates sexual and emotional brain processing in humans. The Journal of clinical investigation, 2017. 127 (2): p. 709.</p>
   </section>
   <section id="c_243">
    <title>
     <p>243</p>
    </title>
    <p>Cho, M.M., et al., The effects of oxytocin and vasopressin on partner preferences in male and female prairie voles (Microtus ochrogaster). 1999, American Psychological Association: US. p. 1071–1079.</p>
   </section>
   <section id="c_244">
    <title>
     <p>244</p>
    </title>
    <p>Gardner, E.L., Introduction: Addiction and Brain Reward and Anti-Reward Pathways. Advances in psychosomatic medicine, 2011. 30: p. 22–60.</p>
   </section>
   <section id="c_245">
    <title>
     <p>245</p>
    </title>
    <p>Nephew, B.C., Behavioral roles of oxytocin and vasopressin, in Neuroendocrinology and Behavior. 2012, InTech.</p>
   </section>
   <section id="c_246">
    <title>
     <p>246</p>
    </title>
    <p>Bales, K.L., et al., Neural correlates of pair-bonding in a monogamous primate. Brain Research, 2007. 1184: p. 245–253.</p>
   </section>
   <section id="c_247">
    <title>
     <p>247</p>
    </title>
    <p>Young, L.J. and Z. Wang, The neurobiology of pair bonding. Nat Neurosci, 2004. 7 (10): p. 1048–54.</p>
   </section>
   <section id="c_248">
    <title>
     <p>248</p>
    </title>
    <p>Lim, M.M., et al., Enhanced partner preference in a promiscuous species by manipulating the expression of a single gene. Nature, 2004. 429 (6993): p. 754.</p>
   </section>
   <section id="c_249">
    <title>
     <p>249</p>
    </title>
    <p>Lim, M.M., E.A.D. Hammock, and L. J. Young, The role of vasopressin in the genetic and neural regulation of monogamy. Journal of neuroendocrinology, 2004. 16 (4): p. 325–332.</p>
   </section>
   <section id="c_250">
    <title>
     <p>250</p>
    </title>
    <p>Fisher, H.E., et al., Defining the brain systems of lust, romantic attraction, and attachment. Archives of sexual behavior, 2002. 31 (5): p. 413–419.</p>
   </section>
   <section id="c_251">
    <title>
     <p>251</p>
    </title>
    <p>Brown, N.J., A. D. Sokal, and H. L. Friedman, The complex dynamics of wishful thinking: The critical positivity ratio. 2013.</p>
   </section>
   <section id="c_252">
    <title>
     <p>252</p>
    </title>
    <p>Kottemann, K.L., The rhetoric of deliberate deception: What catfishing can teach us. 2015: University of Louisiana at Lafayette.</p>
   </section>
   <section id="c_253">
    <title>
     <p>253</p>
    </title>
    <p>Aron, A., et al., Reward, motivation, and emotion systems associated with early-stage intense romantic love. Journal of neurophysiology, 2005. 94 (1): p. 327–337.</p>
   </section>
   <section id="c_254">
    <title>
     <p>254</p>
    </title>
    <p>Fisher, H., The drive to love: The neural mechanism for mate selection. The new psychology of love, 2006: p. 87–115.</p>
   </section>
   <section id="c_255">
    <title>
     <p>255</p>
    </title>
    <p>Savulescu, J. and A. Sandberg, Neuroenhancement of love and marriage: The chemicals between us. Neuroethics, 2008. 1 (1): p. 31–44.</p>
   </section>
   <section id="c_256">
    <title>
     <p>256</p>
    </title>
    <p>Dayan, P. and Q. J. Huys, Serotonin, inhibition, and negative mood. PLoS computational biology, 2008. 4 (2): p. e4.</p>
   </section>
   <section id="c_257">
    <title>
     <p>257</p>
    </title>
    <p>Portas, C.M., B. Bjorvatn, and R. Ursin, Serotonin and the sleep/wake cycle: special emphasis on microdialysis studies. Prog Neurobiol, 2000. 60 (1): p. 13–35.</p>
   </section>
   <section id="c_258">
    <title>
     <p>258</p>
    </title>
    <p>Hesse, S., et al., Serotonin and dopamine transporter imaging in patients with obsessive – compulsive disorder. Psychiatry Research: Neuroimaging, 2005. 140 (1): p. 63–72.</p>
   </section>
   <section id="c_259">
    <title>
     <p>259</p>
    </title>
    <p>Wood, H., Love on the brain. Nature Reviews. Neuroscience, 2001. 2 (2): p. 80.</p>
   </section>
   <section id="c_260">
    <title>
     <p>260</p>
    </title>
    <p>Zeki, S., The neurobiology of love. FEBS letters, 2007. 581 (14): p. 2575–2579.</p>
   </section>
   <section id="c_261">
    <title>
     <p>261</p>
    </title>
    <p>Johnson-Laird, P.N., Mental models and human reasoning. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2010. 107 (43): p. 18243–18250.</p>
   </section>
   <section id="c_262">
    <title>
     <p>262</p>
    </title>
    <p>Acevedo, B.P., et al., Neural correlates of long-term intense romantic love. Social cognitive and affective neuroscience, 2012. 7 (2): p. 145–159.</p>
   </section>
   <section id="c_263">
    <title>
     <p>263</p>
    </title>
    <p>STATS | Arranged / Forced Marriage Statistics – Statistic Brain. 2016 2016–08–16; Available from: <a l:href="http://www.statisticbrain.com/arranged-marriage-statistics/">http://www.statisticbrain.com/arranged-marriage-statistics/</a>.</p>
   </section>
   <section id="c_264">
    <title>
     <p>264</p>
    </title>
    <p>Graham, A., Stepping Off the Relationship Escalator: Uncommon Love and Life – Kindle edition by Amy Gahran. Health, Fitness &amp; Dieting Kindle eBooks @ Amazon.com. 2017: Off the Escalator Enterprises.</p>
   </section>
   <section id="c_265">
    <title>
     <p>265</p>
    </title>
    <p>Twenge, J.M., R. A. Sherman, and B. E. Wells, Changes in American Adults’ Reported Same-Sex Sexual Experiences and Attitudes, 1973–2014. Archives of Sexual Behavior, 2016. 45 (7): p. 1713–1730.</p>
   </section>
   <section id="c_266">
    <title>
     <p>266</p>
    </title>
    <p>Net, G.o.t. Sexy stories, mostly true | Girl on the Net. 2017; Available from: http://www.girlonthenet.com.</p>
   </section>
   <section id="c_267">
    <title>
     <p>267</p>
    </title>
    <p>Net, G.o.t., How a bad girl fell in love. 2016: BLINK Publishing. 336.</p>
   </section>
   <section id="c_268">
    <title>
     <p>268</p>
    </title>
    <p>Wilson, G.D., Male-female differences in sexual activity, enjoyment and fantasies. Personality and Individual Differences, 1987. 8 (1): p. 125–127.</p>
   </section>
   <section id="c_269">
    <title>
     <p>269</p>
    </title>
    <p>Levin, R. and A. Riley, The physiology of human sexual function. Psychiatry, 2007. 6 (3): p. 90–94.</p>
   </section>
   <section id="c_270">
    <title>
     <p>270</p>
    </title>
    <p>McQuaid, J., Why We Love the Pain of Spicy Food, in The Wall Street Journal. 2014, Wall Street Journal.</p>
   </section>
   <section id="c_271">
    <title>
     <p>271</p>
    </title>
    <p>Person, E.S., Sexuality as the Mainstay of Identity: Psychoanalytic Perspectives. Signs: Journal of Women in Culture and Society, 1980. 5 (4): p. 605–630.</p>
   </section>
   <section id="c_272">
    <title>
     <p>272</p>
    </title>
    <p>Weaver, H., G. Smith, and S. Kippax, School‐based sex education policies and indicators of sexual health among young people: a comparison of the Netherlands, France, Australia and the United States. Sex Education, 2005. 5 (2): p. 171–188.</p>
   </section>
   <section id="c_273">
    <title>
     <p>273</p>
    </title>
    <p>Potard, C., et al., The relationship between parental attachment and sexuality in early adolescence. International Journal of Adolescence and Youth, 2017. 22 (1): p. 47–56.</p>
   </section>
   <section id="c_274">
    <title>
     <p>274</p>
    </title>
    <p>Hoffmann, H., E. Janssen, and S. L. Turner, Classical conditioning of sexual arousal in women and men: effects of varying awareness and biological relevance of the conditioned stimulus. Arch Sex Behav, 2004. 33 (1): p. 43–53.</p>
   </section>
   <section id="c_275">
    <title>
     <p>275</p>
    </title>
    <p>Hatzenbuehler, M.L., J. C. Phelan, and B. G. Link, Stigma as a Fundamental Cause of Population Health Inequalities. American Journal of Public Health, 2013. 103 (5): p. 813–821.</p>
   </section>
   <section id="c_276">
    <title>
     <p>276</p>
    </title>
    <p>Winston, J.S., J. O’Doherty, and R. J. Dolan, Common and distinct neural responses during direct and incidental processing of multiple facial emotions. Neuroimage, 2003. 20 (1): p. 84–97.</p>
   </section>
   <section id="c_277">
    <title>
     <p>277</p>
    </title>
    <p>Davila-Ross, M., et al., Chimpanzees (Pan troglodytes) Produce the Same Types of ‘Laugh Faces’ when They Emit Laughter and when They Are Silent. PLOS ONE, 2015. 10 (6): p. e0127337.</p>
   </section>
   <section id="c_278">
    <title>
     <p>278</p>
    </title>
    <p>Ross, M.D., M. J. Owren, and E. Zimmermann, Reconstructing the evolution of laughter in great apes and humans. Current Biology, 2009. 19 (13): p. 1106–1111.</p>
   </section>
   <section id="c_279">
    <title>
     <p>279</p>
    </title>
    <p>Panksepp, J. and J. Burgdorf, 50-kHz chirping (laughter?) in response to conditioned and unconditioned tickle-induced reward in rats: effects of social housing and genetic variables. Behavioural brain research, 2000. 115 (1): p. 25–38.</p>
   </section>
   <section id="c_280">
    <title>
     <p>280</p>
    </title>
    <p>Weisfeld, G.E., The adaptive value of humor and laughter. Ethology and Sociobiology, 1993. 14 (2): p. 141–169.</p>
   </section>
   <section id="c_281">
    <title>
     <p>281</p>
    </title>
    <p>Pellis, S. and V. Pellis, The playful brain: venturing to the limits of neuroscience. 2013: Oneworld Publications.</p>
   </section>
   <section id="c_282">
    <title>
     <p>282</p>
    </title>
    <p>Wild, B., et al., Neural correlates of laughter and humour. Brain, 2003. 126 (10): p. 2121–2138.</p>
   </section>
   <section id="c_283">
    <title>
     <p>283</p>
    </title>
    <p>Selden, S.T., Tickle. Journal of the American Academy of Dermatology, 2004. 50 (1): p. 93–97.</p>
   </section>
   <section id="c_284">
    <title>
     <p>284</p>
    </title>
    <p>Claxton, G., Why can’t we tickle ourselves? Perceptual and Motor Skills, 1975. 41 (1): p. 335–338.</p>
   </section>
   <section id="c_285">
    <title>
     <p>285</p>
    </title>
    <p>Berman, R., The Psychology of Tickling And Why It Makes Us Laugh. 2016: Big Think.</p>
   </section>
   <section id="c_286">
    <title>
     <p>286</p>
    </title>
    <p>Stafford, T., Why all babies love peekaboo. 2014, BBC_Future.</p>
   </section>
   <section id="c_287">
    <title>
     <p>287</p>
    </title>
    <p>Vrticka, P., J. M. Black, and A. L. Reiss, The neural basis of humour processing. Nat Rev Neurosci, 2013. 14 (12): p. 860–868.</p>
   </section>
   <section id="c_288">
    <title>
     <p>288</p>
    </title>
    <p>Messinger, D.S., A. Fogel, and K. L. Dickson, All smiles are positive, but some smiles are more positive than others. Dev Psychol, 2001. 37 (5): p. 642–53.</p>
   </section>
   <section id="c_289">
    <title>
     <p>289</p>
    </title>
    <p>Scott, S., Beyond a joke: how to study laughter, in Brain Flapping. 2014, Guardian: theguardian.com.</p>
   </section>
   <section id="c_290">
    <title>
     <p>290</p>
    </title>
    <p>Chan, Y.C., et al., Towards a neural circuit model of verbal humor processing: an fMRI study of the neural substrates of incongruity detection and resolution. Neuroimage, 2013. 66: p. 169–76.</p>
   </section>
   <section id="c_291">
    <title>
     <p>291</p>
    </title>
    <p>Hempelmann, C.F. and S. Attardo, Resolutions and their incongruities: Further thoughts on logical mechanisms. Humor-International Journal of Humor Research, 2011. 24 (2): p. 125–149.</p>
   </section>
   <section id="c_292">
    <title>
     <p>292</p>
    </title>
    <p>Franklin, R.G., Jr. and R. B. Adams, Jr., The reward of a good joke: neural correlates of viewing dynamic displays of stand-up comedy. Cogn Affect Behav Neurosci, 2011. 11 (4): p. 508–15.</p>
   </section>
   <section id="c_293">
    <title>
     <p>293</p>
    </title>
    <p>Pessoa, L. and R. Adolphs, Emotion processing and the amygdala: from a ‘low road’to ‘many roads’ of evaluating biological significance. Nature reviews. Neuroscience, 2010. 11 (11): p. 773.</p>
   </section>
   <section id="c_294">
    <title>
     <p>294</p>
    </title>
    <p>Scott, S.K., et al., The social life of laughter. Trends in cognitive sciences, 2014. 18 (12): p. 618–620.</p>
   </section>
   <section id="c_295">
    <title>
     <p>295</p>
    </title>
    <p>Prof Sophie Scott. 2017; Available from: http://www.ucl.ac.uk/pals/people/profiles/academic-staff/sophie-scott.</p>
   </section>
   <section id="c_296">
    <title>
     <p>296</p>
    </title>
    <p>Berk, L.S., et al., Neuroendocrine and stress hormone changes during mirthful laughter. The American journal of the medical sciences, 1989. 298 (6): p. 390–396.</p>
   </section>
   <section id="c_297">
    <title>
     <p>297</p>
    </title>
    <p>Dunbar, R.I., et al., Social laughter is correlated with an elevated pain threshold. Proc Biol Sci, 2012. 279 (1731): p. 1161–7.</p>
   </section>
   <section id="c_298">
    <title>
     <p>298</p>
    </title>
    <p>Manninen, S., et al., Social Laughter Triggers Endogenous Opioid Release in Humans. The Journal of Neuroscience, 2017. 37 (25): p. 6125.</p>
   </section>
   <section id="c_299">
    <title>
     <p>299</p>
    </title>
    <p>Wildgruber, D., et al., Different types of laughter modulate connectivity within distinct parts of the laughter perception network. PloS one, 2013. 8 (5): p. e63441.</p>
   </section>
   <section id="c_300">
    <title>
     <p>300</p>
    </title>
    <p>Philippon, A.C., L. M. Randall, and J. Cherryman, The Impact of Laughter in Earwitness Identification Performance. Psychiatry, Psychology and Law, 2013. 20 (6): p. 887–898.</p>
   </section>
   <section id="c_301">
    <title>
     <p>301</p>
    </title>
    <p>Uekermann, J., et al., Theory of mind, humour processing and executive functioning in alcoholism. Addiction, 2007. 102 (2): p. 232–40.</p>
   </section>
   <section id="c_302">
    <title>
     <p>302</p>
    </title>
    <p>Samson, A.C., et al., Perception of other people’s mental states affects humor in social anxiety. Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry, 2012. 43 (1): p. 625–631.</p>
   </section>
   <section id="c_303">
    <title>
     <p>303</p>
    </title>
    <p>Wu, C. – L., et al., Do individuals with autism lack a sense of humor? A study of humor comprehension, appreciation, and styles among high school students with autism. Research in Autism Spectrum Disorders, 2014. 8 (10): p. 1386–1393.</p>
   </section>
   <section id="c_304">
    <title>
     <p>304</p>
    </title>
    <p>Raine, J., The evolutionary origins of laughter are rooted more in survival than enjoyment. 2016, The Conversation (UK).</p>
   </section>
   <section id="c_305">
    <title>
     <p>305</p>
    </title>
    <p>Gervais, M. and D. S. Wilson, The evolution and functions of laughter and humor: A synthetic approach. The Quarterly Review of Biology, 2005. 80 (4): p. 395–430.</p>
   </section>
   <section id="c_306">
    <title>
     <p>306</p>
    </title>
    <p>Goldstein, J. H. Cross cultural research: Humour here and there. Elsevier.</p>
   </section>
   <section id="c_307">
    <title>
     <p>307</p>
    </title>
    <p>Provine, R.R. and K. Emmorey, Laughter Among Deaf Signers. Journal of deaf studies and deaf education, 2006. 11 (4): p. 403–409.</p>
   </section>
   <section id="c_308">
    <title>
     <p>308</p>
    </title>
    <p>Cowan, M.L. and A. C. Little, The effects of relationship context and modality on ratings of funniness. Personality and Individual Differences, 2013. 54 (4): p. 496–500.</p>
   </section>
   <section id="c_309">
    <title>
     <p>309</p>
    </title>
    <p>Benazzi, F. and H. Akiskal, Irritable-hostile depression: further validation as a bipolar depressive mixed state. Journal of Affective Disorders, 2005. 84 (2): p. 197–207.</p>
   </section>
   <section id="c_310">
    <title>
     <p>310</p>
    </title>
    <p>WalesOnline. No joking but comedian Rhod is Wales’ sexiest man. 2010 2010–12–04; Available from: <a l:href="http://www.walesonline.co.uk/lifestyle/showbiz/no-joking-comedian-rhod-wales-1878454">http://www.walesonline.co.uk/lifestyle/showbiz/no-joking-comedian-rhod-wales-1878454</a>.</p>
   </section>
   <section id="c_311">
    <title>
     <p>311</p>
    </title>
    <p>Krebs, R., et al., Novelty increases the mesolimbic functional connectivity of the substantia nigra/ventral tegmental area (SN/VTA) during reward anticipation: evidence from high-resolution fMRI. Neuroimage, 2011. 58 (2): p. 647–655.</p>
   </section>
   <section id="c_312">
    <title>
     <p>312</p>
    </title>
    <p>Boldsworth, I. The Mental Podcast. 2017; Available from: <a l:href="http://www.ianboldsworth.co.uk/the-mental-podcast/">http://www.ianboldsworth.co.uk/the-mental-podcast/</a>.</p>
   </section>
   <section id="c_313">
    <title>
     <p>313</p>
    </title>
    <p>Boldsworth, I. The ParaPod. 2017; Available from: http://www.ianboldsworth.co.uk/project/the-parapod/.</p>
   </section>
   <section id="c_314">
    <title>
     <p>314</p>
    </title>
    <p>Hyman, S.E. and R. C. Malenka, Addiction and the brain: the neurobiology of compulsion and its persistence. Nature reviews. Neuroscience, 2001. 2 (10): p. 695.</p>
   </section>
   <section id="c_315">
    <title>
     <p>315</p>
    </title>
    <p>Heimberg, R.G., Social phobia: Diagnosis, assessment, and treatment. 1995: Guilford Press.</p>
   </section>
   <section id="c_316">
    <title>
     <p>316</p>
    </title>
    <p>Atkinson, J.W., Motivational determinants of risk-taking behavior. Psychological review, 1957. 64 (6p1): p. 359.</p>
   </section>
   <section id="c_317">
    <title>
     <p>317</p>
    </title>
    <p>Samson, A.C. and J. J. Gross, Humour as emotion regulation: the differential consequences of negative versus positive humour. Cogn Emot, 2012. 26 (2): p. 375–84.</p>
   </section>
   <section id="c_318">
    <title>
     <p>318</p>
    </title>
    <p>Gil, M., et al., Social reward: interactions with social status, social communication, aggression, and associated neural activation in the ventral tegmental area. Eur J Neurosci, 2013. 38 (2): p. 2308–18.</p>
   </section>
   <section id="c_319">
    <title>
     <p>319</p>
    </title>
    <p>Goh, C. and M. Agius, The stress-vulnerability model how does stress impact on mental illness at the level of the brain and what are the consequences? Psychiatr Danub, 2010. 22 (2): p. 198–202.</p>
   </section>
   <section id="c_320">
    <title>
     <p>320</p>
    </title>
    <p>Gelkopf, M., S. Kreitler, and M. Sigal, Laughter in a Psychiatric Ward: Somatic, Emotional, Social, and Clinical Influences on Schizophrenic Patients. The Journal of nervous and mental disease, 1993. 181 (5): p. 283–289.</p>
   </section>
   <section id="c_321">
    <title>
     <p>321</p>
    </title>
    <p>Flett, G.L., K. R. Blankstein, and T. R. Martin, Procrastination, negative self-evaluation, and stress in depression and anxiety, in Procrastination and task avoidance. 1995, Springer: p. 137–167.</p>
   </section>
   <section id="c_322">
    <title>
     <p>322</p>
    </title>
    <p>Sørensen, L.B., et al., Effect of sensory perception of foods on appetite and food intake: a review of studies on humans. International journal of obesity, 2003. 27 (10): p. 1152.</p>
   </section>
   <section id="c_323">
    <title>
     <p>323</p>
    </title>
    <p>Myers Ernst, M. and L. H. Epstein, Habituation of responding for food in humans. Appetite, 2002. 38 (3): p. 224–34.</p>
   </section>
   <section id="c_324">
    <title>
     <p>324</p>
    </title>
    <p>Brennan, P., H. Kaba, and E. B. Keverne, Olfactory recognition: a simple memory system. Science, 1990. 250 (4985): p. 1223–1226.</p>
   </section>
   <section id="c_325">
    <title>
     <p>325</p>
    </title>
    <p>Maldarelli, C., Here’s Why Twin Studies Are So Important To Science And NASA, in Popular Science. 2016, @popsci: popsci.com.</p>
   </section>
   <section id="c_326">
    <title>
     <p>326</p>
    </title>
    <p>Kendler, K.S., et al., A Swedish national twin study of lifetime major depression. Am J Psychiatry, 2006. 163 (1): p. 109–14.</p>
   </section>
   <section id="c_327">
    <title>
     <p>327</p>
    </title>
    <p>Kensinger, E.A. and S. Corkin, Two routes to emotional memory: Distinct neural processes for valence and arousal. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2004. 101 (9): p. 3310–3315.</p>
   </section>
   <section id="c_328">
    <title>
     <p>328</p>
    </title>
    <p>Hoffmann, H., E. Janssen, and S. L. Turner, Classical conditioning of sexual arousal in women and men: effects of varying awareness and biological relevance of the conditioned stimulus. Arch Sex Behav, 2004. 33 (1): p. 43–53.</p>
   </section>
   <section id="c_329">
    <title>
     <p>329</p>
    </title>
    <p>Dusenbury, L., et al., A review of research on fidelity of implementation: implications for drug abuse prevention in school settings. Health education research, 2003. 18 (2): p. 237–256.</p>
   </section>
   <section id="c_330">
    <title>
     <p>330</p>
    </title>
    <p>Freeman, B., S. Chapman, and M. Rimmer, The case for the plain packaging of tobacco products. Addiction, 2008. 103 (4): p. 580–590.</p>
   </section>
   <section id="c_331">
    <title>
     <p>331</p>
    </title>
    <p>Christiano, A. and A. Neimand, Stop Raising Awareness Already (SSIR). 2017: Stanford Social Innovation Review.</p>
   </section>
   <section id="c_332">
    <title>
     <p>332</p>
    </title>
    <p>Marteau, T.M., G. J. Hollands, and P. C. Fletcher, Changing Human Behavior to Prevent Disease: The Importance of Targeting Automatic Processes. Science, 2012. 337 (6101): p. 1492.</p>
   </section>
   <section id="c_333">
    <title>
     <p>333</p>
    </title>
    <p>Dolcos, F., K.S. LaBar, and R. Cabeza, Dissociable effects of arousal and valence on prefrontal activity indexing emotional evaluation and subsequent memory: an event-related fMRI study. Neuroimage, 2004. 23 (1): p. 64–74.</p>
   </section>
   <section id="c_334">
    <title>
     <p>334</p>
    </title>
    <p>Volkow, N.D., G. – J. Wang, and R. D. Baler, Reward, dopamine and the control of food intake: implications for obesity. Trends in cognitive sciences, 2011. 15 (1): p. 37–46.</p>
   </section>
   <section id="c_335">
    <title>
     <p>335</p>
    </title>
    <p>Petty, R.E. and P. Brinol, Attitude change. Advanced social psychology: The state of the science, 2010: p. 217–259.</p>
   </section>
   <section id="c_336">
    <title>
     <p>336</p>
    </title>
    <p>Beck, J.G. and S. F. Coffey, Assessment and treatment of PTSD after a motor vehicle collision: Empirical findings and clinical observations. Professional psychology, research and practice, 2007. 38 (6): p. 629–639.</p>
   </section>
   <section id="c_337">
    <title>
     <p>337</p>
    </title>
    <p>Clark, R.E. and L. R. Squire, Classical conditioning and brain systems: the role of awareness. Science, 1998. 280 (5360): p. 77–81.</p>
   </section>
   <section id="c_338">
    <title>
     <p>338</p>
    </title>
    <p>Sharot, T., The optimism bias: A tour of the irrationally positive brain. 2011: Vintage.</p>
   </section>
   <section id="c_339">
    <title>
     <p>339</p>
    </title>
    <p>Cummins, R.A. and H. Nistico, Maintaining Life Satisfaction: The Role of Positive Cognitive Bias. Journal of Happiness Studies, 2002. 3 (1): p. 37–69.</p>
   </section>
   <section id="c_340">
    <title>
     <p>340</p>
    </title>
    <p>Sharot, T., et al., Neural mechanisms mediating optimism bias. Nature, 2007. 450 (7166): p. 102–105.</p>
   </section>
   <section id="c_341">
    <title>
     <p>341</p>
    </title>
    <p>Koob, G.F. and M. Le Moal, Plasticity of reward neurocircuitry and the ‘dark side’ of drug addiction. Nat Neurosci, 2005. 8 (11): p. 1442–1444.</p>
   </section>
   <section id="c_342">
    <title>
     <p>342</p>
    </title>
    <p>Arias-Carrion, O. and E. Poppel, Dopamine, learning, and reward-seeking behavior. Acta Neurobiol Exp (Wars), 2007. 67 (4): p. 481–8.</p>
   </section>
   <section id="c_343">
    <title>
     <p>343</p>
    </title>
    <p>Koob, G.F. and M. Le Moal, Addiction and the brain antireward system. Annu Rev Psychol, 2008. 59: p. 29–53.</p>
   </section>
   <section id="c_344">
    <title>
     <p>344</p>
    </title>
    <p>Gardner, E.L., Introduction: Addiction and Brain Reward and Anti-Reward Pathways. Advances in psychosomatic medicine, 2011. 30: p. 22–60.</p>
   </section>
   <section id="c_345">
    <title>
     <p>345</p>
    </title>
    <p>Arató, M., et al., Elevated CSF CRF in suicide victims. Biological Psychiatry. 25 (3): p. 355–359.</p>
   </section>
   <section id="c_346">
    <title>
     <p>346</p>
    </title>
    <p>Knoll, A.T. and W. A. Carlezon, Dynorphin, stress, and depression. Brain research, 2010. 1314C: p. 56.</p>
   </section>
   <section id="c_347">
    <title>
     <p>347</p>
    </title>
    <p>Koob, G.F. and M. L. Moal, Drug Abuse: Hedonic Homeostatic Dysregulation. Science, 1997. 278 (5335): p. 52.</p>
   </section>
   <section id="c_348">
    <title>
     <p>348</p>
    </title>
    <p>A tale of anxiety and reward – the role of stress and pleasure in addiction relapse, in The Brain Bank North West. 2014, @BrainBankManc: thebrainbank.scienceblog.com.</p>
   </section>
   <section id="c_349">
    <title>
     <p>349</p>
    </title>
    <p>Michl, P., et al., Neurobiological underpinnings of shame and guilt: a pilot fMRI study. Social Cognitive and Affective Neuroscience, 2014. 9 (2): p. 150–157.</p>
   </section>
   <section id="c_350">
    <title>
     <p>350</p>
    </title>
    <p>Chang, Luke J., et al., Triangulating the Neural, Psychological, and Economic Bases of Guilt Aversion. Neuron, 2011. 70 (3): p. 560–572.</p>
   </section>
   <section id="c_351">
    <title>
     <p>351</p>
    </title>
    <p>Gilovich, T., V. H. Medvec, and K. Savitsky, The spotlight effect in social judgment: an egocentric bias in estimates of the salience of one’s own actions and appearance. Journal of personality and social psychology, 2000. 78 (2): p. 211.</p>
   </section>
   <section id="c_352">
    <title>
     <p>352</p>
    </title>
    <p>Silani, G., et al., Right supramarginal gyrus is crucial to overcome emotional egocentricity bias in social judgments. Journal of Neuroscience, 2013. 33 (39): p. 15466–15476.</p>
   </section>
   <section id="c_353">
    <title>
     <p>353</p>
    </title>
    <p>Wolpert, S., Brain reacts to fairness as it does to money and chocolate, study shows. UCLA Newsroom, 2008.</p>
   </section>
   <section id="c_354">
    <title>
     <p>354</p>
    </title>
    <p>Tabibnia, G. and M. D. Lieberman, Fairness and cooperation are rewarding. Annals of the New York Academy of Sciences, 2007. 1118 (1): p. 90–101.</p>
   </section>
   <section id="c_355">
    <title>
     <p>355</p>
    </title>
    <p>Denke, C., et al., Belief in a just world is associated with activity in insula and somatosensory cortices as a response to the perception of norm violations. Soc Neurosci, 2014. 9 (5): p. 514–21.</p>
   </section>
   <section id="c_356">
    <title>
     <p>356</p>
    </title>
    <p>Blackwood, N., et al., Self-responsibility and the self-serving bias: an fMRI investigation of causal attributions. NeuroImage, 2003. 20 (2): p. 1076–1085.</p>
   </section>
   <section id="c_357">
    <title>
     <p>357</p>
    </title>
    <p>O’Connor, Z., Colour psychology and colour therapy: Caveat emptor. Color Research &amp; Application, 2011. 36 (3): p. 229–234.</p>
   </section>
   <section id="c_358">
    <title>
     <p>358</p>
    </title>
    <p>Utevsky, A.V. and M. L. Platt, Status and the Brain. PLoS Biology, 2014. 12 (9): p. e1001941.</p>
   </section>
   <section id="c_359">
    <title>
     <p>359</p>
    </title>
    <p>Costandi, M., The Brain Boasts Its Own Social Network, in Scientific American. 2017, @sciam: scientificamerican.com.</p>
   </section>
   <section id="c_360">
    <title>
     <p>360</p>
    </title>
    <p>Gil, M., et al., Social reward: interactions with social status, social communication, aggression, and associated neural activation in the ventral tegmental area. Eur J Neurosci, 2013. 38 (2): p. 2308–18.</p>
   </section>
   <section id="c_361">
    <title>
     <p>361</p>
    </title>
    <p>Samson, A.C. and J. J. Gross, Humour as emotion regulation: the differential consequences of negative versus positive humour. Cogn Emot, 2012. 26 (2): p. 375–84.</p>
   </section>
   <section id="c_362">
    <title>
     <p>362</p>
    </title>
    <p>Isenberg, D.J., Group polarization: A critical review and meta-analysis. Journal of personality and social psychology, 1986. 50 (6): p. 1141.</p>
   </section>
   <section id="c_363">
    <title>
     <p>363</p>
    </title>
    <p>Scheepers, D., et al., The neural correlates of in-group and self-face perception: is there overlap for high identifiers? Frontiers in Human Neuroscience, 2013. 7: p. 528.</p>
   </section>
   <section id="c_364">
    <title>
     <p>364</p>
    </title>
    <p>Murphy, J.M., et al., Depression and anxiety in relation to social status: A prospective epidemiologic study. Archives of General Psychiatry, 1991. 48 (3): p. 223–229.</p>
   </section>
   <section id="c_365">
    <title>
     <p>365</p>
    </title>
    <p>De Dreu, C.K., et al., Oxytocin promotes human ethnocentrism. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2011. 108 (4): p. 1262–1266.</p>
   </section>
   <section id="c_366">
    <title>
     <p>366</p>
    </title>
    <p>Hart, A.J., et al., Differential response in the human amygdala to racial outgroup vs ingroup face stimuli. NeuroReport, 2000. 11 (11): p. 2351–2354.</p>
   </section>
   <section id="c_367">
    <title>
     <p>367</p>
    </title>
    <p>Avenanti, A., A. Sirigu, and S. M. Aglioti, Racial Bias Reduces Empathic Sensorimotor Resonance with Other-Race Pain. Current Biology, 2010. 20 (11): p. 1018–1022.</p>
   </section>
   <section id="c_368">
    <title>
     <p>368</p>
    </title>
    <p>Zebrowitz, L.A., B. White, and K. Wieneke, Mere Exposure and Racial Prejudice: Exposure to Other-Race Faces Increases Liking for Strangers of That Race. Social cognition, 2008. 26 (3): p. 259–275.</p>
   </section>
   <section id="c_369">
    <title>
     <p>369</p>
    </title>
    <p>Rupp, H.A. and K. Wallen, Sex Differences in Response to Visual Sexual Stimuli: A Review. Archives of sexual behavior, 2008. 37 (2): p. 206–218.</p>
   </section>
   <section id="c_370">
    <title>
     <p>370</p>
    </title>
    <p>Cummins, R.G., Excitation Transfer Theory, in The International Encyclopedia of Media Effects. 2017, John Wiley &amp; Sons, Inc.</p>
   </section>
   <section id="c_371">
    <title>
     <p>371</p>
    </title>
    <p>Blaszczynski, A. and L. Nower, A pathways model of problem and pathological gambling. Addiction, 2002. 97 (5): p. 487–499.</p>
   </section>
   <section id="c_372">
    <title>
     <p>372</p>
    </title>
    <p>De Brabander, B., et al., Locus of control, sensation seeking, and stress. Psychol Rep, 1996. 79 (3 Pt 2): p. 1307–12.</p>
   </section>
   <section id="c_373">
    <title>
     <p>373</p>
    </title>
    <p>Patoine, B., Desperately Seeking Sensation: Fear, Reward, and the Human Need for Novelty. The Dana Foundation, 2009.</p>
   </section>
   <section id="c_374">
    <title>
     <p>374</p>
    </title>
    <p>Bouter, L.M., et al., Sensation seeking and injury risk in downhill skiing. Personality and individual differences, 1988. 9 (3): p. 667–673.</p>
   </section>
   <section id="c_375">
    <title>
     <p>375</p>
    </title>
    <p>McCutcheon, K., Haemophobia. Journal of perioperative practice, 2015. 25 (3): p. 31–31.</p>
   </section>
   <section id="c_376">
    <title>
     <p>376</p>
    </title>
    <p>Dean Burnett, James Foley’s murder, and the psychology of our fascination with the gruesome – Telegraph, in The Telegraph. 2014, @Telegraph.</p>
   </section>
   <section id="c_377">
    <title>
     <p>377</p>
    </title>
    <p>Varma-White, K., Morbid curiosity: Why we can’t look away from tragic images – TODAY.com. 2014, The Today Show: Today.com.</p>
   </section>
   <section id="c_378">
    <title>
     <p>378</p>
    </title>
    <p>Brakoulias, V., et al., The characteristics of unacceptable/taboo thoughts in obsessive – compulsive disorder. Comprehensive psychiatry, 2013. 54 (7): p. 750–757.</p>
   </section>
   <section id="c_379">
    <title>
     <p>379</p>
    </title>
    <p>Roberts, P., Forbidden Thinking. 1995, Psychology Today: Psychology Today.</p>
   </section>
   <section id="c_380">
    <title>
     <p>380</p>
    </title>
    <p>Johnson-Laird, P.N., Mental models and human reasoning. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2010. 107 (43): p. 18243–18250.</p>
   </section>
   <section id="c_381">
    <title>
     <p>381</p>
    </title>
    <p>Wegner, D.M., et al., Paradoxical effects of thought suppression. 1987, American Psychological Association: US. p. 5–13.</p>
   </section>
   <section id="c_382">
    <title>
     <p>382</p>
    </title>
    <p>Mann, T. and A. Ward, Forbidden fruit: Does thinking about a prohibited food lead to its consumption? International Journal of Eating Disorders, 2001. 29 (3): p. 319–327.</p>
   </section>
   <section id="c_383">
    <title>
     <p>383</p>
    </title>
    <p>Etchells, P.J., et al., Prospective Investigation of Video Game Use in Children and Subsequent Conduct Disorder and Depression Using Data from the Avon Longitudinal Study of Parents and Children. PLOS ONE, 2016. 11 (1): p. e0147732.</p>
   </section>
   <section id="c_384">
    <title>
     <p>384</p>
    </title>
    <p>Burnett, D. Women and yogurt: what’s the connection? Brain Flapping 2013 2013–08–30; Available from: <a l:href="http://www.theguardian.com/science/brain-flapping/2013/aug/30/women-yogurt-connection-advertising">http://www.theguardian.com/science/brain-flapping/2013/aug/30/women-yogurt-connection-advertising</a>.</p>
   </section>
   <section id="c_385">
    <title>
     <p>385</p>
    </title>
    <p>Straus Jr, W.L. and A.J.E. Cave, Pathology and the posture of Neanderthal man. The Quarterly Review of Biology, 1957. 32 (4): p. 348–363.</p>
   </section>
   <section id="c_386">
    <title>
     <p>386</p>
    </title>
    <p>Lee, M. Why Are Babies’ Heads So Large in Proportion to Their Body Sizes? 2017; Available from: <a l:href="http://www.livestrong.com/article/506251-why-are-babies-heads-so-large-in-proportion-to-their-body-sizes/">http://www.livestrong.com/article/506251-why-are-babies-heads-so-large-in-proportion-to-their-body-sizes/</a>.</p>
   </section>
   <section id="c_387">
    <title>
     <p>387</p>
    </title>
    <p>Barras, C., The real reasons why childbirth is so painful and dangerous. 2016, BBC Earth: www.bbc.com.</p>
   </section>
   <section id="c_388">
    <title>
     <p>388</p>
    </title>
    <p>Institute of, M., From Neurons to Neighborhoods: The Science of Early Childhood Development, ed. P. S. Jack and A. P. Deborah. 2000, Washington, DC: The National Academies Press.</p>
   </section>
   <section id="c_389">
    <title>
     <p>389</p>
    </title>
    <p>Harlow, H.F., Love in infant monkeys. 1959: WH Freeman San Francisco.</p>
   </section>
   <section id="c_390">
    <title>
     <p>390</p>
    </title>
    <p>Houston, S.M., M. M. Herting, and E. R. Sowell, The Neurobiology of Childhood Structural Brain Development: Conception Through Adulthood. Current topics in behavioral neurosciences, 2014. 16: p. 3–17.</p>
   </section>
   <section id="c_391">
    <title>
     <p>391</p>
    </title>
    <p>Stafford, T., Why all babies love peekaboo. 2014, BBC_Future.</p>
   </section>
   <section id="c_392">
    <title>
     <p>392</p>
    </title>
    <p>HarvardCenter. Five Numbers to Remember about Early Childhood Development – Center on the Developing Child at Harvard University. 2017; Available from: <a l:href="https://developingchild.harvard.edu/resources/five-numbers-to-remember-about-early-childhood-development/">https://developingchild.harvard.edu/resources/five-numbers-to-remember-about-early-childhood-development/</a>.</p>
   </section>
   <section id="c_393">
    <title>
     <p>393</p>
    </title>
    <p>Dahl, R.E., Sleep and the Developing Brain. Sleep, 2007. 30 (9): p. 1079–1080.</p>
   </section>
   <section id="c_394">
    <title>
     <p>394</p>
    </title>
    <p>Danese, A. and B.S. McEwen, Adverse childhood experiences, allostasis, allostatic load, and age-related disease. Physiology &amp; Behavior, 2012. 106 (1): p. 29–39.</p>
   </section>
   <section id="c_395">
    <title>
     <p>395</p>
    </title>
    <p>Shonkoff, J.P., et al., The lifelong effects of early childhood adversity and toxic stress. Pediatrics, 2012. 129 (1): p. e232-e246.</p>
   </section>
   <section id="c_396">
    <title>
     <p>396</p>
    </title>
    <p>Avants, B., et al. Early childhood home environment predicts frontal and temporal cortical thickness in the young adult brain. in Society for Neuroscience annual meeting. 2012.</p>
   </section>
   <section id="c_397">
    <title>
     <p>397</p>
    </title>
    <p>Jack, F., et al., Maternal Reminiscing Style During Early Childhood Predicts the Age of Adolescents’ Earliest Memories. Child Development, 2009. 80 (2): p. 496–505.</p>
   </section>
   <section id="c_398">
    <title>
     <p>398</p>
    </title>
    <p>Brink, T.T., et al., The Role of Orbitofrontal Cortex in Processing Empathy Stories in 4- to 8-Year-Old Children. Frontiers in Psychology, 2011. 2: p. 80.</p>
   </section>
   <section id="c_399">
    <title>
     <p>399</p>
    </title>
    <p>Neisser, U., et al., Intelligence: Knowns and unknowns. American psychologist, 1996. 51 (2): p. 77.</p>
   </section>
   <section id="c_400">
    <title>
     <p>400</p>
    </title>
    <p>University of Oklahoma. Institute of Group, R. and M. Sherif, Intergroup conflict and cooperation: The Robbers Cave experiment. Vol. 10. 1961: University Book Exchange Norman, OK.</p>
   </section>
   <section id="c_401">
    <title>
     <p>401</p>
    </title>
    <p>Galbally, M., et al., The role of oxytocin in mother-infant relations: a systematic review of human studies. Harv Rev Psychiatry, 2011. 19 (1): p. 1–14.</p>
   </section>
   <section id="c_402">
    <title>
     <p>402</p>
    </title>
    <p>Wan, M.W., et al., The Neural Basis of Maternal Bonding. PLOS ONE, 2014. 9 (3): p. e88436.</p>
   </section>
   <section id="c_403">
    <title>
     <p>403</p>
    </title>
    <p>Magon, N. and S. Kalra, The orgasmic history of oxytocin: Love, lust, and labor. Indian journal of endocrinology and metabolism, 2011. 15 (7): p. 156.</p>
   </section>
   <section id="c_404">
    <title>
     <p>404</p>
    </title>
    <p>Noriuchi, M., Y. Kikuchi, and A. Senoo, The functional neuroanatomy of maternal love: mother’s response to infant’s attachment behaviors. Biol Psychiatry, 2008. 63 (4): p. 415–23.</p>
   </section>
   <section id="c_405">
    <title>
     <p>405</p>
    </title>
    <p>Schore, A.N., Effects of a secure attachment relationship on right brain development, affect regulation, and infant mental health. Infant mental health journal, 2001. 22 (1‐2): p. 7–66.</p>
   </section>
   <section id="c_406">
    <title>
     <p>406</p>
    </title>
    <p>Ainsworth, M.D.S., et al., Patterns of attachment: A psychological study of the strange situation. 2015: Psychology Press.</p>
   </section>
   <section id="c_407">
    <title>
     <p>407</p>
    </title>
    <p>Wiseman, H., O. Mayseless, and R. Sharabany, Why are they lonely? Perceived quality of early relationships with parents, attachment, personality predispositions and loneliness in first-year university students. Personality and individual differences, 2006. 40 (2): p. 237–248.</p>
   </section>
   <section id="c_408">
    <title>
     <p>408</p>
    </title>
    <p>Blustein, D.L., M. S. Prezioso, and D. P. Schultheiss, Attachment Theory and Career Development. The Counseling Psychologist, 1995. 23 (3): p. 416–432.</p>
   </section>
   <section id="c_409">
    <title>
     <p>409</p>
    </title>
    <p>Potard, C., et al., The relationship between parental attachment and sexuality in early adolescence. International Journal of Adolescence and Youth, 2017. 22 (1): p. 47–56.</p>
   </section>
   <section id="c_410">
    <title>
     <p>410</p>
    </title>
    <p>Baumrind, D., The influence of parenting style on adolescent competence and substance use. The Journal of Early Adolescence, 1991. 11 (1): p. 56–95.</p>
   </section>
   <section id="c_411">
    <title>
     <p>411</p>
    </title>
    <p>Haycraft, E. and J. Blissett, Eating disorder symptoms and parenting styles. Appetite, 2010. 54 (1): p. 221–224.</p>
   </section>
   <section id="c_412">
    <title>
     <p>412</p>
    </title>
    <p>Baumrind, D., Current patterns of parental authority. Developmental psychology, 1971. 4 (1p2): p. 1.</p>
   </section>
   <section id="c_413">
    <title>
     <p>413</p>
    </title>
    <p>Foster, A.D. and M. R. Rosenzweig, Learning by doing and learning from others: Human capital and technical change in agriculture. Journal of political Economy, 1995. 103 (6): p. 1176–1209.</p>
   </section>
   <section id="c_414">
    <title>
     <p>414</p>
    </title>
    <p>Landry, S.H., et al., Does early responsive parenting have a special importance for children’s development or is consistency across early childhood necessary? Developmental Psychology, 2001. 37 (3): p. 387–403.</p>
   </section>
   <section id="c_415">
    <title>
     <p>415</p>
    </title>
    <p>Kaplowitz, P.B., et al., Earlier Onset of Puberty in Girls: Relation to Increased Body Mass Index and Race. Pediatrics, 2001. 108 (2): p. 347.</p>
   </section>
   <section id="c_416">
    <title>
     <p>416</p>
    </title>
    <p>Neubauer, A.C. and A. Fink, Intelligence and neural efficiency: Measures of brain activation versus measures of functional connectivity in the brain. Intelligence, 2009. 37 (2): p. 223–229.</p>
   </section>
   <section id="c_417">
    <title>
     <p>417</p>
    </title>
    <p>Santos, E. and C. A. Noggle, Synaptic Pruning, in Encyclopedia of Child Behavior and Development, S. Goldstein and J. A. Naglieri, Editors. 2011, Springer US: Boston, MA. p. 1464–1465.</p>
   </section>
   <section id="c_418">
    <title>
     <p>418</p>
    </title>
    <p>Carskadon, M.A., Patterns of sleep and sleepiness in adolescents. Pediatrician, 1990. 17 (1): p. 5–12.</p>
   </section>
   <section id="c_419">
    <title>
     <p>419</p>
    </title>
    <p>Owens, J.A., K. Belon, and P. Moss, Impact of delaying school start time on adolescent sleep, mood, and behavior. Archives of pediatrics &amp; adolescent medicine, 2010. 164 (7): p. 608–614.</p>
   </section>
   <section id="c_420">
    <title>
     <p>420</p>
    </title>
    <p>McClintock, M.K. and G. Herdt, Rethinking puberty: The development of sexual attraction. Current Directions in Psychological Science, 1996. 5 (6): p. 178–183.</p>
   </section>
   <section id="c_421">
    <title>
     <p>421</p>
    </title>
    <p>Casey, B.J., R. M. Jones, and T. A. Hare, The Adolescent Brain. Annals of the New York Academy of Sciences, 2008. 1124 (1): p. 111–126.</p>
   </section>
   <section id="c_422">
    <title>
     <p>422</p>
    </title>
    <p>Spear, L.P., The adolescent brain and age-related behavioral manifestations. Neurosci Biobehav Rev, 2000. 24 (4): p. 417–63.</p>
   </section>
   <section id="c_423">
    <title>
     <p>423</p>
    </title>
    <p>Reyna, V.F. and F. Farley, Risk and Rationality in Adolescent Decision Making: Implications for Theory, Practice, and Public Policy. Psychol Sci Public Interest, 2006. 7 (1): p. 1–44.</p>
   </section>
   <section id="c_424">
    <title>
     <p>424</p>
    </title>
    <p>Lenroot, R.K. and J. N. Giedd, Brain development in children and adolescents: insights from anatomical magnetic resonance imaging. Neuroscience &amp; Biobehavioral Reviews, 2006. 30 (6): p. 718–729.</p>
   </section>
   <section id="c_425">
    <title>
     <p>425</p>
    </title>
    <p>Henry, J.P., Biological basis of the stress response. Integrative physiological and behavioral science, 1992. 27 (1): p. 66–83.</p>
   </section>
   <section id="c_426">
    <title>
     <p>426</p>
    </title>
    <p>Philpot, R.M. and L. Wecker, Dependence of adolescent novelty-seeking behavior on response phenotype and effects of apparatus scaling. Behav Neurosci, 2008. 122 (4): p. 861–75.</p>
   </section>
   <section id="c_427">
    <title>
     <p>427</p>
    </title>
    <p>Walter, C., Last ape standing: the seven-million-year story of how and why we survived. 2013: Bloomsbury Publishing USA.</p>
   </section>
   <section id="c_428">
    <title>
     <p>428</p>
    </title>
    <p>Weon, B.M. and J. H. Je, Theoretical estimation of maximum human lifespan. Biogerontology, 2009. 10 (1): p. 65–71.</p>
   </section>
   <section id="c_429">
    <title>
     <p>429</p>
    </title>
    <p>Deng, W., J. B. Aimone, and F. H. Gage, New neurons and new memories: how does adult hippocampal neurogenesis affect learning and memory? Nature reviews. Neuroscience, 2010. 11 (5): p. 339–350.</p>
   </section>
   <section id="c_430">
    <title>
     <p>430</p>
    </title>
    <p>Rakic, P., Neurogenesis in adult primate neocortex: an evaluation of the evidence. Nat Rev Neurosci, 2002. 3 (1): p. 65–71.</p>
   </section>
   <section id="c_431">
    <title>
     <p>431</p>
    </title>
    <p>Shephard, E., G. M. Jackson, and M. J. Groom, Learning and altering behaviours by reinforcement: Neurocognitive differences between children and adults. Developmental Cognitive Neuroscience, 2014. 7: p. 94–105.</p>
   </section>
   <section id="c_432">
    <title>
     <p>432</p>
    </title>
    <p>Nisbett, R.E., et al., Intelligence: new findings and theoretical developments. Am Psychol, 2012. 67 (2): p. 130–59.</p>
   </section>
   <section id="c_433">
    <title>
     <p>433</p>
    </title>
    <p>Esch, T. and G. B. Stefano, The neurobiology of stress management. Neuro Endocrinol Lett, 2010. 31 (1): p. 19–39.</p>
   </section>
   <section id="c_434">
    <title>
     <p>434</p>
    </title>
    <p>Goh, C. and M. Agius, The stress-vulnerability model how does stress impact on mental illness at the level of the brain and what are the consequences? Psychiatr Danub, 2010. 22 (2): p. 198–202.</p>
   </section>
   <section id="c_435">
    <title>
     <p>435</p>
    </title>
    <p>Ulrich-Lai, Y.M., et al., Pleasurable behaviors reduce stress via brain reward pathways. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2010. 107 (47): p. 20529–20534.</p>
   </section>
   <section id="c_436">
    <title>
     <p>436</p>
    </title>
    <p>Milman, A., The Impact of Tourism and Travel Experience on Senior Travelers’ Psychological Well-Being. Journal of Travel Research, 1998. 37 (2): p. 166–170.</p>
   </section>
   <section id="c_437">
    <title>
     <p>437</p>
    </title>
    <p>Glocker, M.L., et al., Baby Schema in Infant Faces Induces Cuteness Perception and Motivation for Caretaking in Adults. Ethology: formerly Zeitschrift fur Tierpsychologie, 2009. 115 (3): p. 257–263.</p>
   </section>
   <section id="c_438">
    <title>
     <p>438</p>
    </title>
    <p>Brockwell, H., Why can’t I get sterilised in my 20s? | Holly Brockwell, in Contraception and Family planning. 2015, Guardian.</p>
   </section>
   <section id="c_439">
    <title>
     <p>439</p>
    </title>
    <p>Feldman, S., Structure and consistency in public opinion: The role of core beliefs and values. American Journal of political science, 1988: p. 416–440.</p>
   </section>
   <section id="c_440">
    <title>
     <p>440</p>
    </title>
    <p>Moussavi, S., et al., Depression, chronic diseases, and decrements in health: results from the World Health Surveys. Lancet, 2007. 370 (9590): p. 851–8.</p>
   </section>
   <section id="c_441">
    <title>
     <p>441</p>
    </title>
    <p>Pinquart, M., Creating and maintaining purpose in life in old age: A meta-analysis. Ageing International, 2002. 27 (2): p. 90–114.</p>
   </section>
   <section id="c_442">
    <title>
     <p>442</p>
    </title>
    <p>Bonanno, G.A., et al., Resilience to loss and chronic grief: a prospective study from preloss to 18-months postloss. Journal of personality and social psychology, 2002. 83 (5): p. 1150.</p>
   </section>
   <section id="c_443">
    <title>
     <p>443</p>
    </title>
    <p>Chang, S.H. and M. S. Yang, The relationships between the elderly loneliness and its factors of personal attributes, perceived health status and social support. The Kaohsiung journal of medical sciences, 1999. 15 (6): p. 337–347.</p>
   </section>
   <section id="c_444">
    <title>
     <p>444</p>
    </title>
    <p>Peters, R., Ageing and the brain. Postgraduate Medical Journal, 2006. 82 (964): p. 84–88.</p>
   </section>
   <section id="c_445">
    <title>
     <p>445</p>
    </title>
    <p>Myers, B.L. and P. Badia, Changes in circadian rhythms and sleep quality with aging: mechanisms and interventions. Neuroscience &amp; Biobehavioral Reviews, 1996. 19 (4): p. 553–571.</p>
   </section>
   <section id="c_446">
    <title>
     <p>446</p>
    </title>
    <p>Whalley, L.J., Brain ageing and dementia: what makes the difference? The British Journal of Psychiatry, 2002. 181 (5): p. 369.</p>
   </section>
   <section id="c_447">
    <title>
     <p>447</p>
    </title>
    <p>Ebner, N.C. and H. Fischer, Emotion and aging: evidence from brain and behavior. Frontiers in Psychology, 2014. 5: p. 996.</p>
   </section>
   <section id="c_448">
    <title>
     <p>448</p>
    </title>
    <p>Chapman, S.B., et al., Shorter term aerobic exercise improves brain, cognition, and cardiovascular fitness in aging. Frontiers in aging neuroscience, 2013. 5.</p>
   </section>
   <section id="c_449">
    <title>
     <p>449</p>
    </title>
    <p>Almeida, R.P., et al., Effect of cognitive reserve on age-related changes in cerebrospinal fluid biomarkers of Alzheimer disease. JAMA neurology, 2015. 72 (6): p. 699–706.</p>
   </section>
   <section id="c_450">
    <title>
     <p>450</p>
    </title>
    <p>Elderly playgrounds. Injury Prevention, 2006. 12 (3): p. 170–170.</p>
   </section>
   <section id="c_451">
    <title>
     <p>451</p>
    </title>
    <p>Sharot, T., The optimism bias: A tour of the irrationally positive brain. 2011: Vintage.</p>
   </section>
   <section id="c_452">
    <title>
     <p>452</p>
    </title>
    <p>Burnett, D., ‘Your film has ruined my childhood!’ Why nostalgia trumps logic on remakes | Dean Burnett, in Brain Flapping, T. R. Banks, Editor. 2016, Guardian: theguardian.com.</p>
   </section>
   <section id="c_453">
    <title>
     <p>453</p>
    </title>
    <p>Sedikides, C. and T. Wildschut, Past Forward: Nostalgia as a Motivational Force. Trends in Cognitive Sciences, 2016. 20 (5): p. 319–321.</p>
   </section>
   <section id="c_454">
    <title>
     <p>454</p>
    </title>
    <p>Zhou, X., et al., Counteracting Loneliness. Psychological Science, 2008. 19 (10): p. 1023–1029.</p>
   </section>
   <section id="c_455">
    <title>
     <p>455</p>
    </title>
    <p>Caspari, R., The evolution of grandparents. Sci Am, 2011. 305 (2): p. 44–9.</p>
   </section>
   <section id="c_456">
    <title>
     <p>456</p>
    </title>
    <p>Jago, C. Always Look On The Bright Side of Death. 2017; Available from: http://rationalcancer.blogspot.com/.</p>
   </section>
  </section>
 </body>
 <binary id="i_001.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAzsAAAN+CAMAAAAFZOXCAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAIBAQIBAQICAgICAgICAwUDAwMDAwYEBAMFBwYH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</binary>
</FictionBook>
