<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>sci_psychology</genre>
   <genre>religion_self</genre>
   <genre>popular_business</genre>
   <author>
    <first-name>Андрей</first-name>
    <middle-name>Владимирович</middle-name>
    <last-name>Курпатов</last-name>
    <id>17826</id>
   </author>
   <book-title>Факт-карты для бизнеса. Инструменты мышления</book-title>
   <annotation>
    <p>Книга-инструкция! Незаменима для руководителей и предпринимателей, которые осознанно подходят к своей работе.</p>
    <p>Бизнес – это результат мышления людей, которые его делают. Чтобы достичь максимальной эффективности, нужно научиться решать сложные задачи, обнаруживать ресурсы и точки роста. В новой книге серии «Мозг и бизнес» Андрей Курпатов раскроет секреты того, как преуспеть там, где это кажется почти невозможным, эффективно работать в ситуациях неопределенности, стресса и психологических нагрузок.</p>
   </annotation>
   <date>2022</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <nickname>Aleks_Sim</nickname>
   </author>
   <program-used>FictionBook Editor Release 2.6.6</program-used>
   <date value="2023-06-26">2023-06-26</date>
   <src-url>http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=68665706</src-url>
   <id>1D7A5B45-EBAD-411C-A57A-3DE8FF84E1D7</id>
   <version>1.0</version>
   <history>
    <p>1.0 - создание</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Факт-карты для бизнеса. Инструменты мышления / Андрей Курпатов</book-name>
   <publisher>Нева</publisher>
   <city>Санкт-Петербург</city>
   <year>2022</year>
   <isbn>978-5-907412-54-5</isbn>
   <sequence name="Мозг и бизнес"/>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Андрей Курпатов</p>
   <p>Факт-карты для бизнеса. Инструменты мышления</p>
  </title>
  <epigraph>
   <p>Амбассадорам технологии «Факт-карт» посвящается</p>
  </epigraph>
  <section>
   <title>
    <p>Введение</p>
    <p>Ключевой ресурс</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Лучшее вложение — в инструменты собственного производства.</p>
    <text-author>Бенджамин Франклин</text-author>
   </epigraph>
   <p>Бизнес — это результат работы мышления.</p>
   <p>Мышление — это прежде всего <strong>умение понимать то, что происходит на самом деле</strong>, схватывать ситуацию и её контекст, проникать в суть вещей и чувствовать потребности людей.</p>
   <p>Хорошее мышление — это способность учитывать нюансы и детали, различные аспекты ситуации, <strong>умение строить долгосрочные планы и просчитывать последствия событий и действий</strong>.</p>
   <p>Наконец, мышление — это ещё и навык организовывать данные, талант мотивировать и вовлекать людей, <strong>порождать инсайты</strong>, позволяющие создавать оригинальные идеи и осуществлять прорывы.</p>
   <p>Но что такое мышление на физическом, так сказать, уровне?</p>
   <p>Понятно, что мы думаем головой. То есть там, в мозге, протекают какие-то процессы. Но какие именно? Что в этом сгустке нейронов порождает интеллект? Как его измерить? Чем интеллект отличается от мышления? Можно ли как-то развить свою интеллектуальную функцию?</p>
   <cite>
    <p>С одной стороны, вроде бы всё просто — мы же все как-то думаем. Кто-то лучше, кто-то хуже, но все эту науку так или иначе осваивают. Но уметь думать и уметь управлять своим интеллектуальным процессом — это вовсе не одно и то же.</p>
   </cite>
   <p>Не сомневаюсь, что вы все сталкивались с ситуациями, когда вам было сложно оседлать, так сказать, своё мышление, заставить его быть последовательным и строгим, делать то, что вам нужно, а не то, что там, в голове, само по себе почему-то думается.</p>
   <p>♦ <strong>Например, когда мы находимся в каком-то стрессе</strong> — конфликт с партнёром, проблемы на производстве, вопрос денег, — нам бывает очень непросто остановить поток навязчивых, тревожных мыслей на эти темы.</p>
   <p>Они кружатся как заведённые. Зачастую не дают нам уснуть и звучат в голове, как только вы проснулись. Вроде бы и хочется уже их унять, думать о чём-то другом, но у нас никак не получается сконцентрироваться.</p>
   <p>♦ <strong>Другой пример: сколько раз мы принимали множество «правильных решений»</strong> относительно своей жизни — избавиться от какой-то вредной привычки, начать ходить в спортзал, сесть на диету, начать проект, который мы долго откладывали, и т. д. И всё вроде бы мы правильно подумали и придумали, а толку никакого, не едет.</p>
   <p>То есть мы вроде бы «всё понимаем», «признаём» и «готовы», а внутри нас словно бы что-то этому пониманию сопротивляется — всегда находится какое-то оправдание, что-то не складывается, и мы срываемся. Что же это за мышление, которое не делает того, что само и выдумало?</p>
   <p>♦ <strong>Третий пример из этой же серии: бывает, что принятые нами решения оказываются откровенно ошибочными</strong>, хотя, когда мы их принимали, они выглядели вполне обоснованными и правильными. То есть мы всё просчитали, а не учли чего-то, возможно, самого главного.</p>
   <p>Как говорил Фридрих Ницше, «окончив постройку дома, незаметно научаешься чему-то, что непременно нужно было знать, прежде чем начинать стройку». Но как наше мышление допускает такие ошибки, не говоря уже о чём-то куда менее существенном?</p>
   <p>♦ <strong>Ну и четвёртый пример: почему, если у нас есть какая-то проблема, мы не можем просто сесть, подумать о ней и найти решение?</strong> Да, в каких-то случаях мы именно так и поступаем. Но, согласитесь, всё-таки большинство проблем, с которыми мы сталкиваемся, решить таким образом не удаётся.</p>
   <p>Мы устраиваем мозговые штурмы, раздаём задания сотрудникам, собираем информацию, общаемся со знающими людьми, ищем спецов, которые вроде как могут эту проблему решить. То есть производим кучу активности, пока вдруг в какой-то момент не решаем для себя, что поступим так-то и никак иначе.</p>
   <p>На самом деле все эти странные и даже в каком-то смысле нелепые ситуации имеют вполне строгое научное объяснение — работа дефолт-системы, конкуренция доминант, когнитивные искажения и т. д.</p>
   <p>Конечно, думать можно и без знаний об этих механизмах, но думать эффективно, сполна использовать свой интеллектуальный ресурс, а тем более прокачать его — вряд ли.</p>
   <cite>
    <p>Так что, когда мы говорим о навыках и инструментах мышления, мы говорим вовсе не о тех мыслях, которые как-то сами по себе варятся у нас в голове, а о целенаправленном использовании научных знаний, позволяющих управлять процессом мышления, делать его максимально эффективным и корректным.</p>
   </cite>
   <p>В книгах этой серии обобщён большой опыт исследовательской, методологической и практической работы:</p>
   <p>♦ <strong>исследования мозга человека</strong> находятся сейчас на переднем крае науки — с помощью современных диагностических инструментов мы смогли увидеть живой, работающий мозг и понять, как «он думает»;</p>
   <p>♦ <strong>методология мышления</strong> — отдельная дисциплина, которая использует целый арсенал инструментов для принятия эффективных решений, работы с данными, создания моделей реальности под задачу и т. д.;</p>
   <p>♦ <strong>практическая работа</strong>, лежащая на этом научном и методологическом фундаменте, проводилась нами по целому спектру направлений — это и развитие «мягких навыков», и продуктовые технологии, и персонализация, и нейромаркетинг, и управление клиентским поведением, но, наверное, самое главное — это технологии мышления.</p>
   <empty-line/>
   <p>Конкретно эта книга посвящена ключевому инструменту мышления — технологии факт-карт. Данная технология была апробирована нами в решении самого широкого круга задач: организация и проведение научных исследований, создание востребованных продуктов, разработка творческих проектов, управление кризисными ситуациями в бизнесе, решение личных проблем человека и т. п. То есть в каком-то смысле технология факт-карт как технология мышления универсальна. Однако в рамках любой сферы есть своя специфика, свои особенности. И бизнес в этом смысле не исключение, особенно если учесть, насколько с ним связаны самые разные пласты информации и данных.</p>
   <empty-line/>
   <p>♦ <strong>Бизнес — это взаимодействие людей</strong>: мы взаимодействуем с клиентами, сотрудниками разных категорий, партнёрами, инвесторами, управленцами, подрядчиками, крупными заказчиками, специальными службами, прессой, государством и т. д.</p>
   <p>♦ <strong>Бизнес — это система управления</strong>: в рамках бизнеса мы управляем людьми, производственными процессами, финансами и другими активами, включая технологии и базы данных, брендом и репутацией, командой топ-менеджмента и даже самими собой.</p>
   <p>♦ <strong>Бизнес — это производство в широком смысле этого слова</strong>: мы производим продукты и прибыль, рабочие места и обучение персонала, технологии и инновационные решения, открываем и создаём новые ниши, новые способы продаж, новые подходы в маркетинге и организации бизнеса.</p>
   <p>Всё это — результат интеллектуальной работы: создание корректных представлений о реальности, способов и инструментов воздействия на неё, получение обратной связи, корректировка подходов, и вот это уже новый круг интеллектуальной работы.</p>
   <p>Чтобы быть эффективным в нашем «новом дивном мире», нам, как в Зазеркалье Льюиса Кэрролла, нужно не просто бежать, а бежать в два раза быстрее, чтобы просто оставаться на том же самом месте. Для прорывов зачастую и вовсе требуется чудо.</p>
   <p>Вот это чудо — это и есть наше мышление: стратегическое, системное, креативное. Именно эти задачи мы ставим перед технологией факт-карт в бизнесе, и, насколько я могу об этом судить, она очень неплохо с ними справляется.</p>
   <cite>
    <p>Для эффективного использования этого инструмента надо, во-первых, его хорошо понимать, во-вторых, иметь навык его использования. Поэтому в этой книге две части: первая посвящена разбору методики, вторая — тренировке навыка.</p>
   </cite>
   <p>Впрочем, упражнения я начну вам давать уже в первой части, и каждое из них вы сможете применить к своему бизнесу или в рамках того подразделения, которым вы руководите. Собственно факт-карты мы начнём собирать во второй части книги.</p>
   <p>Кроме того, с помощью QR-кодов вы сможете открыть дополнительные видео и инструкции, созданные специально для этой книги, а также из наших онлайн-курсов — «Мозг и бизнес», «Векторное кольцо» и собственно «Факт-карты». Текстовые инструкции — это хорошо, но иногда лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать, поэтому дополнительные видеоматериалы к этой книге, уверен, будут вам полезны.</p>
   <p>Что ж, все необходимые предварительные замечания мною сделаны, давайте переходить к делу!</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_001.jpg"/>
   <p>Что такое онлайн-курс «Факт-карты»?</p>
   <empty-line/>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Часть первая</p>
    <p>Сознание и подсознание</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Если вы внимательно присмотритесь, то большинство успехов «за одну ночь» занимает кучу времени.</p>
    <text-author>Стив Джобс</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <p>Бизнес требует от нас эффективных решений в условиях неопределённости: и мир в целом, и рынок меняются сейчас так стремительно, что новые бизнес-модели и способы производства перестают работать раньше, чем мы с ними успеваем освоиться.</p>
    <p>Раньше можно было воспользоваться опытом другой компании или помощью профессиональных экспертов. Но теперь, кажется, если <strong>нам и есть на что рассчитывать, то только на собственное мышление</strong>.</p>
    <p>Но что же такое настоящее мышление?</p>
    <p>Поверьте, ответить на этот вопрос далеко не так просто, как кажется на первый взгляд. Философы, психологи и бог знает кто ещё бьются над ним уже не одну тысячу лет.</p>
    <p>Впрочем, в последнее десятилетие в этом вопросе наметился действительный прорыв, поскольку современная наука о мозге стала использовать новые методы исследования, которые позволили нам увидеть работу мозга, так сказать, онлайн.</p>
    <p>Новые современные методы исследования — функциональная магнитно-резонансная томография, диффузно-тензорная томография и трактография, позитронно-эмиссионная томография и другие — равносильны появлению телескопа в астрономии или микроскопа в биологии.</p>
    <p>Благодаря им мы можем видеть, что происходит в мозге человека в тот момент, когда он думает, принимает решение, взаимодействует с другими людьми, а не на анатомическом вскрытии или во время нейрохирургической операции, как это было раньше.</p>
    <p>Так что же мы узнали благодаря применению новых технологий в нейронауках?</p>
    <empty-line/>
    <p>Во-первых, что <strong>сознание — это совсем не то, что мы о нём думали раньше</strong>. У него хороший пиар — столько философов его прославляли! А вот действительные возможности, как оказалось, весьма и весьма ограниченные.</p>
    <p>Во-вторых, выяснилось, <strong>что само наше мышление не является сознательным</strong>. Оно разворачивается на подсознательном уровне, а осознаём мы лишь результат своих размышлений.</p>
    <p>То есть почему мы пришли к тем или иным выводам, мы на самом деле не знаем. Конечно, если нас спросить, то мы ответим. Но это будет не чем иным, как аберрацией сознания — сами того не осознавая, мы придумаем красивую легенду о том, что происходило в нашей голове на самом деле.</p>
    <p>В-третьих, теперь почти наверняка можно утверждать: наше с вами <strong>мышление уходит своими корнями не в язык, не в логику, а в наши социальные отношения</strong>.</p>
    <p>Именно способность наших предков к созданию социальных групп дала нашему мозгу ту прибавку нервной ткани, которую мы сейчас и используем, когда думаем. И, как выясняется, у данного обстоятельства есть множество важных следствий…</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава первая</p>
     <p>Сознание нас обманывает?</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Человек никогда не должен стыдиться своих заблуждений, то есть того, что сегодня он мудрее, чем был вчера.</p>
     <text-author>Джонатан Свифт</text-author>
    </epigraph>
    <section>
     <p>Начать, наверное, надо с истории о молодом сотруднике физиологического факультета Калифорнийского университета в Сан-Франциско — Бенджамине Либете, чьё имя стало легендой.</p>
     <p>Ещё в 50-х годах прошлого века, ассистируя на нейрохирургических операциях, Либет обнаружил странное запаздывание сознательных реакций пациентов по сравнению с активностью их мозга.</p>
     <p>В нашем с вами мозге, как это ни странно, нет болевых рецепторов, поэтому нет нужды во время операции на мозге погружать пациента в наркоз. Напротив, лёжа на операционном столе, он находится в полном сознании и докладывает хирургу обо всех возникающих у него ощущениях, чтобы тот точно знал, воздействие на какую часть мозга он сейчас оказывает.</p>
     <p>Вот Либет и сопоставил самоотчёты пациентов со временем фактической реакции мозга, из чего выходило, что <strong>решение, принятое мозгом пациента, опережало его сознательное решение где-то на полсекунды</strong>. Это выглядело как какое-то безумие.</p>
     <p>Чтобы проверить, не ошибся ли он, Либет придумал эксперимент, в котором не требовалось вскрывать черепную коробку. Его испытуемый должен был эпизодически по собственному решению поднимать руку. Тем временем Либет регистрировал нейронную активность мозга этого человека с помощью ЭЭГ (электроэнцефалографии).</p>
     <p>В результате у него получилось два пакета данных: время, когда человек принял сознательное решение поднять руку, и время, когда его мозг активизировался в соответствующих областях.</p>
     <cite>
      <p>По логике вещей активность мозга и сознательное решение должны совпадать. Однако оказалось, что мозг активизировался в среднем за те самые полсекунды до того, как человек принимал решение поднять руку.</p>
     </cite>
     <p>То есть, получается, сначала мозг испытуемого принимал решение привести руку в движение, а затем — спустя полсекунды — человек сознательно решал, что он это сделает.</p>
     <p>Данные, полученные Бенджамином Либетом, долго оспаривались. Оно и понятно — как можно поверить, что даже такое простое наше решение, как поднятие руки, принимается на уровне подсознания? А сознание что тогда делает?!</p>
     <p>Впрочем, спорить можно с кем угодно и с чем угодно, но невозможно спорить с фактами.</p>
     <empty-line/>
     <p>В 2008 году группа учёных под руководством профессора Джона-Дилана Хайнса из Института когнитивной психологии и нейрофизиологии имени Макса Планка в Лейпциге эти факты предоставила. Причём реальность оказалась даже «хуже», чем у Либета с его электроэнцефалографом.</p>
     <cite>
      <p>Сканируя мозг испытуемого с помощью аппарата фМРТ, учёным удалось предсказывать его будущее сознательное решение не за полсекунды, как в эксперименте Либета, а за целых семь секунд!</p>
     </cite>
     <p>Ещё раз: учёные, наблюдавшие за активностью мозга испытуемого, знали, что он решит сделать через семь секунд. То есть человек ещё не знает, что решит сделать, а мозг уже сдал все карты. Ну прямо какая-то машина времени, а не фМРТ (рис. 1)!</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_002.jpg"/>
     <p>Рисунок 1</p>
     <p>График активности мозга в эксперименте Джона-Дилана Хайнса</p>
     <empty-line/>
     <p>Итак, мозг работает, принимает решение, а человек, который вроде как и есть этот мозг, ещё об этом решении не знает. И нужно семь секунд, чтобы до него дошло, что он решил. При этом человек находится в полной уверенности, что принял соответствующее решение сам, сознательно и как раз в тот момент, когда он его принял, а вовсе не за семь секунд до этого!</p>
     <cite>
      <p>Ситуация выглядит таким образом: ваш мозг что-то себе думает — пересчитывает информацию, которая в него была загружена, может быть, даже «гудит», как компьютер, а потом вдруг находит решение, которое вы лишь спустя какое-то время осознаёте.</p>
     </cite>
     <p>Но на что же уходит это огромное по нейрофизиологическим меркам время между фактическим решением мозга и осознанием нами этого решения? Ну, на то самое осознание, судя по всему, и уходит.</p>
     <empty-line/>
     <p>Дело в том, что <strong>наш мозг — это сложная система, состоящая из множества структур, работающих параллельно</strong>. Это как бизнес, в котором параллельно работают производственники, подрядчики, логистики, маркетологи, менеджеры по работе с клиентами, бухгалтеры, юристы, колл-центр и т. д.</p>
     <p>Каждый отдел делает свою работу, а «снаружи» мы видим лишь некий финальный результат — продукт, довольного клиента, отчёты, отправленные в налоговые органы, и т. д.</p>
     <p>И, как вы, наверное, хорошо знаете, добиться единства мнений и согласованности всех подразделений не такто просто: у этих договор не готов, а подрядчики требуют оплаты, там раньше времени привезли комплектующие, когда место на складе ещё не освободилось, тут рекламная кампания горит, а продукту ещё до полки как до луны…</p>
     <p>Примерно такая же логика и в работе мозга: у него куча вводных, множество задач, которые он должен выполнить, конкурирующие друг с другом потребности, мешающие делу эмоциональные реакции, просчёт возможных результатов тех или иных решений и т. д. На выходе вроде как просто какое-то поведение — реакции, действия, — а вот «в глубине», так сказать, полная чехарда.</p>
     <cite>
      <p>Мозг постоянно согласовывает «интересы» огромного количества разных нервных центров, расположенных на разных этажах мозга и в разных его отделах. Вот на такое «согласование» и уходит время, но дело не только в этом.</p>
     </cite>
     <p>Благодаря исследованиям профессора психологии и неврологии Принстонского университета Майкла Грациано выяснилось, что в нашем мозге наравне с другими модулями существует и модуль саморепрезентации — из-за него-то и возникает путаница.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><strong>Моё «Я»</strong></p>
     </title>
     <p>Очевидно, что все мы имеем некое представление о самих себе. И это действительно так: речь идёт о конкретном нейронном ансамбле, который отвечает за эффект «самосознания».</p>
     <p>На самом деле этот модуль ничего толком не осознаёт, он просто запрограммирован создавать ощущение нашего самосознания. <strong>Как зрительная кора запрограммирована эволюцией создавать зрительные образы, так эта нейронная сеть производит у нас ощущение собственного «Я».</strong></p>
     <p>Если я сейчас начну расспрашивать вас о вас, вы, вероятно, задумаетесь, активизируя в этот момент данный модуль, а затем будете через него запрашивать другие области мозга о необходимых вам сведениях.</p>
     <p>При ответе на мои вопросы у вас возникнет стойкое ощущение, что вы осознаёте сами себя. Но на деле <strong>вы просто используете специальный модуль, своего рода фильтр, который преображает информацию, со — держащуюся в вашем мозге, через призму вашего представления о самом себе.</strong></p>
     <p>Этот модуль «сознания» можно смело называть нашим «образом „Я“». Подключаясь к той или иной мозговой активности, он создаёт у нас ощущение, что это «я думаю», «я чувствую», «я принимаю решение», «я сознаю, что…».</p>
     <p>То есть этот модуль позволяет вам присваивать самим себе, своей «личности» те мысли, решения и действия, авторство которых на деле принадлежит вашему мозгу. Причём большая их часть и вовсе не проходит такой «авторизации», вы просто выполняете эти действия на своего рода автопилоте.</p>
     <empty-line/>
     <p>♦ Почему вы можете решить, что, покидая квартиру, не закрыли дверь, хотя на самом деле закрыли, причём на два замка? Потому что вы думали о чём-то другом и действовали на автопилоте.</p>
     <p>♦ Почему вы можете подписать какой-то документ, а потом удивиться, что вы его подписывали? Потому что в этот момент ваше сознание было занято каким-то другим вопросом, а тут вам подсунули, что-то сказали под руку, и вы подмахнули — на автомате, на автопилоте.</p>
     <p>♦ Почему, когда вы первый раз садились за руль автомобиля, вам было двух слов не связать и тело не слушалось, а на дороге же вообще как в тумане всё? Но уже через какой-то год практики вы одновременно можете перестраиваться из ряда в ряд, разговаривая по телефону, да ещё мощность кондиционера регулировать. Сформировалось множество автопилотов.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Множество раз вы сталкивались с ситуацией, когда сначала что-то делали, а лишь затем осознали это.</strong> Все, кому приходилось наутро с трудом припоминать прошлый вечер из-за избытка возлияний, думаю, понимают, насколько они могут быть деятельными без всякого контроля со стороны сознания.</p>
     <p>Наконец, самое, на мой взгляд, примечательное — это языковые игры.</p>
     <empty-line/>
     <p>♦ Вот что мы имеем в виду, когда говорим — «<strong>моё „Я“</strong>»? Можно же так сказать, но «моё» — это чьё? Это «Я» моего «Я» — или кого? Или вообще не о том речь?</p>
     <p>♦ А что такое, когда мы говорим: «<strong>Мне в голову пришла блестящая мысль!</strong>»</p>
     <p>Она где-то ходила-бродила и пришла поздороваться — так, выходит?</p>
     <p>♦ Или вот ещё перл: «<strong>Мысли крутятся, крутятся! Не могу уже думать об этом!</strong>» Ну так и не думай, так ведь? Но почему-то не получается…</p>
     <empty-line/>
     <p>Всё дело в том, что наше сознание — лишь свидетель нашей интеллектуальной и прочей психической деятельности. Но свидетель бойкий, постоянно норовящий объявить себя «царём горы», а точнее — мозга.</p>
     <p>Но если ему на какой титул и можно претендовать, то разве что «конституционного монарха»: царствует, но не правит.</p>
     <cite>
      <p>Сознание — это не та штука, что принимает решения. Сознание лишь сообщает нашему образу собственного «Я» о том, какое решение принял наш мозг. Наше «Я» присваивает это решение себе, и дальше нам остаётся только оправдать, найти решению своего мозга «логичное объяснение».</p>
     </cite>
     <p>Думаю, вас не раз удивляло, насколько талантливо человек, например ваш сотрудник или партнёр, способен объяснить своё неверное решение. Вроде бы и очевидно, что была допущена ошибка. Но он убеждён в обратном и, возможно, вполне искренне в это верит.</p>
     <p>А сколько существует <strong>«когнитивных искажений», вся суть которых в том, что мы не замечаем совершенно очевидных вещей, игнорируем факты, действуем на интеллектуальном автопилоте?</strong> «Ошибка выжившего», «проклятие знания», «предвзятость подтверждения» и т. д., и т. п.</p>
     <empty-line/>
     <p>При этом у нас неизменно возникает ощущение, что мы действуем осмысленно, осознанно и даже, прошу прощения, рационально. Хотя на деле это совершенно не так: мы даже не задумались, не вникли, не включили, как говорят в таких случаях, голову.</p>
     <p>Однако же это совершенно не мешает нам найти «логику» в своих решениях. Но правда в том, что очень незначительное количество решений мы принимаем, реально над ними думая.</p>
     <p>В подавляющем большинстве случаев мы получаем от своего мозга какую-то сварившуюся в нём «на коленке» идейку, а затем лишь объясняем другим, а в первую очередь — самим себе, что думу думали тяжкую.</p>
     <p>Почему же мы не замечаем самообмана? Откуда столько нелепых объяснений на ровном месте? Да просто потому, <strong>что не хотим показаться другим глупыми или невежественными — это же опасно с эволюционной точки зрения</strong>, это, по сути, инстинкт.</p>
     <empty-line/>
     <p>Если мы дураки, то нас ведь можно и обмануть, и унизить («опустить»), и вообще гнать взашей из стаи. А как мы будем выживать в этой стае, если наш социальный статус упадёт до нуля? Как мы будем выживать без стаи, если нас из неё изгонят?</p>
     <p>Нет, это никуда не годится! Вот наш мозг, будучи существом в значительной степени иррациональным, и действует на опережение: заранее, невзирая на лица, принимает решение, что мы правы, и хоть ты тресни.</p>
     <p>Сознанию же остаётся лишь выкручиваться из сложившейся ситуации, называя белое чёрным, а чёрное белым.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_003.jpg"/>
     <p>«Когнитивные искажения» (фрагмент онлайн-курса «Факт-карты»)</p>
     <empty-line/>
     <p>С другой стороны, если ты и на самом деле не знаешь, почему принял то или иное решение, поскольку его сгенерил твой мозг на подсознательном уровне с учётом множества не осознанных тобой обстоятельств, то откуда тебе знать, что ты врёшь, объясняя, почему ты его принял?</p>
     <cite>
      <p>Да, все мы с вами лжецы поневоле. Конечно, при должном навыке рефлексии, да ещё со сторонней помощью, мы, конечно, можем по хлебным крошкам восстановить примерную, ориентировочную, более-менее достоверную предысторию того или иного своего решения.</p>
     </cite>
     <p>Однако это всегда будет своего рода «обратным программированием», или, как его ещё называют, реверс-инжинирингом: то есть берём то решение, которое приняли, и дальше раскручиваем его обратно, пытаясь понять, а что такое могло быть у нас в голове, что заставило нас поступить именно таким образом.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Интеллектуальный реверс-инжиниринг</p>
     </title>
     <p>Попытки разобраться с этим интеллектуальным реверс-инжинирингом в бизнесе предпринимались и были даже настолько удачны, что позволили создать искусственный интеллект, успешно заменяющий людей-аналитиков.</p>
     <p>Речь, конечно, идёт о Рэе Далио — миллиардере, филантропе, основателе хорошо всем известной компании Bridgewater Associates, входящей в десятку крупнейших мировых хедж-фондов.</p>
     <p>Многие, я думаю, сталкивались с одноимённым психологическим тестом — Bridgewater, — оценивающим личные характеристики кандидатов на позиции управленцев. Кто-то, наверное, читал замечательную книгу Рэя Далио «Принципы: жизнь и работа». Но на этом история не заканчивается…</p>
     <p>Рэй Далио — насколько я могу судить, встречавшись с ним, впрочем, лишь единожды, — очень чуток к тому, как люди думают, <strong>и постоянно решает для себя вопрос: почему они думают именно так, как думают? И в этом его стратегия.</strong></p>
     <p>Представьте себе конференц-зал, в котором сидят два десятка финансовых аналитиков высочайшего класса — буквально звёзд — и обсуждают конкретную сделку: покупку, допустим, акций какого-то IT-гиганта.</p>
     <p>Кто-то говорит, что надо покупать, и сделать это нужно немедленно. Кто-то, напротив, считает, что надо подождать. Кто-то вообще против покупки, кто-то говорит, что надо покупать блокирующий пакет, а кто-то — что меньший или больший.</p>
     <p>При этом каждый — таковы уж правила в этой компании — говорит о том, что приходит ему в голову, когда он думает о данном вопросе: какие кейсы он вспоминает, какие данные кажутся ему в этот момент важными, на какие конкретно знания он сейчас опирается.</p>
     <p>То есть это что-то вроде «аргументов», но не объяснения, не защита своей позиции, а «то, почему я сейчас думаю так, как я думаю, хотя не знаю, прав я или не прав».</p>
     <p>Теперь представьте, что все эти «решения» и «аргументы» детально и подробно фиксируются в специальном блокноте основателя Bridgewater Associates, наблюдающего за происходящим.</p>
     <cite>
      <p>Очевидно, что в скором времени у него появится возможность посмотреть на то, кто из аналитиков угадал с «решением», а также на то, какие аргументы тогда были озвучены.</p>
     </cite>
     <p>Все мы, как известно, сильны задним умом, а ещё мы склонны изменять свои воспоминания о прошлом, чтобы не выглядеть глупо и не казаться самим себе дураками. Поэтому, даже если мы когда-то ошиблись, сейчас нам кажется, что на это были веские причины, да и вообще — может быть, мы и не ошиблись, и думали не то, что думали…</p>
     <p>Но у Рэя Далио есть блокнот — не отвертишься, всё записано. По сути, <strong>он фиксирует предполагаемые аналитиками варианты развития событий, а затем может посмотреть, какие из них «сыграли», а какие решения были ошибочными.</strong></p>
     <p>И ещё у него записаны аргументы, на которых тогда были основаны правильные и неправильные решения. Что ж, теперь можно присвоить им соответствующие веса.</p>
     <p>Если вы проявите достаточную настойчивость — а Рэй Далио потратил на эту грандиозную работу десятилетия, — у вас появится сложнейший алгоритм мышления идеального, всегда выигрывающего инвестора: какими аргументами и в какой ситуации он пользуется, на что он обращает внимание, какие данные и как интерпретирует.</p>
     <cite>
      <p>По сути, Рэй Далио снял с сотен своих сотрудников интеллектуальные сливки и смог свести их в единую умную систему, которая, полагаясь на эти знания, способна детально анализировать рыночную ситуацию и давать инвестиционные прогнозы высокой точности.</p>
     </cite>
     <p>Кажется, что автором была проделана слишком сложная работа. Почему бы ему было просто не поговорить со своими специалистами? Они бы честно ему рассказали о том, чем они руководствуются, принимая инвестиционные решения, — и дело с концом!</p>
     <p>Но в том-то и фокус, что они сами этого не знают. На уровне сознания у них, конечно, есть некий нарратив, которым они объясняют свои решения: история, выдуманная их сознанием и написанная поверх мышления, происходящего на подсознательном уровне.</p>
     <p>Но такие нарративы, к сожалению, не имеют ничего общего с реальным положением дел. <strong>Мы всегда неосознанно переосмысляем своё прошлое в угоду своей самооценке</strong> — только бы не ощущать себя дураками, а выводя общие правила своего мышления, прибегаем к идеям, которые кажутся нам правильными или красивыми, пренебрегая фактической объективностью.</p>
     <p>Однако же, если последить за работой умных голов не в тот момент, когда они уже приняли решение, а когда они о нём ещё только думают, ну и затем соотнести эти данные с фактическими результатами, которые рано или поздно станут известны, <strong>можно добиться реального реверс-инжиниринга лучших интеллектуальных решений финансовых специалистов</strong>.</p>
     <p>Ну и не только их, если, конечно, кто-то соответствующей целью задастся и не пожалеет на этот вопрос жизни и блокнотов.</p>
     <p>После того как у нас сформировалось определённое представление о какой-то ситуации, мы начинаем ему, этому своему представлению, верить, словно бы имеем дело с объективным знанием.</p>
     <cite>
      <p>Неопределённость — это вовсе не то, что нравится нашему мозгу. Любая неопределённость для него стресс, и он начинает защищаться от всех фактов, аргументов и взглядов, которые способны нарушить этот наш покой уверенности в своей правоте.</p>
     </cite>
     <p>К сегодняшнему дню эксперимент Либета уже стал хрестоматийным. Очевидно, что отношения между сознательным и неосознанным в нашем мозге — это игра в одни ворота. Наш мозг что-то сам по себе решает, а затем сознание лишь присваивает себе эти решения.</p>
     <p>Всё как с английской королевой, выступающей перед парламентом: текст доклада Её Величества звучит от первого лица, но написан он правительством. Не знай вы об этом, вы бы никогда не догадались, что королева лишь озвучивает чужие мысли. Более того, вы бы считали старушку невероятно крутой дамой.</p>
     <p>Да, Елизавета II — та ещё штучка. Самый настоящий кремень! Об этом вам, уверен, и её августейший супруг рассказал бы, и принц Чарльз, и леди Диана, думаю, подтвердила бы. <strong>Но когда Елизавета озвучивает приоритеты внешней политики Соединённого Королевства, она лишь чревовещает планы, прописанные правительством Великобритании.</strong></p>
     <p>К счастью, сама Елизавета знает, что она царствует, но не правит. Это позволяет ей в некоторых случаях дистанцироваться от политики, проводимой «её» правительством, и делать самостоятельные шаги, с которыми потом этому же правительству приходится иметь дело.</p>
     <p>Но наше сознание, к сожалению, не таково. Мы настолько верим в него, в его силу и мощь, что не можем использовать его как инструмент, чтобы хоть как-то повлиять на деятельность своего мозга.</p>
     <p>Правда, осознанная и принятая (полагаю, без всякого удовольствия) королевой, создаёт ей хоть какие-то возможности для манёвра, лазейки для действительного участия в политической игре.</p>
     <cite>
      <p>Поэтому принятие этого непреложного факта: «Не у нас есть мозг, а у нашего мозга есть мы», — та самая точка опоры, которая потенциально даёт нам шансы действовать и в самом деле рационально.</p>
     </cite>
     <p>Зная неприятную правду о том, что мы вынуждены играть по правилам своего мозга — ленивого, прожорливого, созданного эволюцией для решения примитивных задач выживания, а вовсе не какой-то большой и красивой истории, на которую мы рассчитываем, — мы получаем люфт для самостоятельного действия.</p>
     <p>Ведь дело в конечном счёте не в том, как эта штука у нас в голове работает, а в том, насколько мы можем ею управлять. Пока что это выглядит делом почти безнадёжным, но не всё так плохо. И мы скоро в этом убедимся.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Применяем на практике</p>
      <p>Предвзятость подтверждения</p>
     </title>
     <p>Тенденциозность, или, как её ещё называют, «когнитивное искажение „предвзятость подтверждения“» — это психологический механизм, позволяющий нам игнорировать (скрывать от самих себя) факты и аргументы, которые противоречат нашим взглядам, представлениям, принятым решениям.</p>
     <p>В 2009 году Вильям Харт и его команда опубликовали работу, в которой были анализированы данные 91 научного исследования, посвящённого «тенденциозности» нашего мышления. Суммарно в этих исследованиях изучалось поведение 8000 человек, что, как вы понимаете, достаточно большая выборка.</p>
     <p>Итог этого анализа таков: <strong>мы склонны в среднем в два раза чаще признавать существенными те аргументы, которые подтверждают наш взгляд на ситуацию, наш подход, наше видение и решение</strong>. Те же аргументы, которые противоречат нашему представлению о прекрасном, мы, напротив, склонны игнорировать.</p>
     <p>Наша тенденциозность приобретает иногда совершенно диковинные и опасные формы. Одним из примеров является другое когнитивное искажение, которое получило название «иллюзия альтернативы».</p>
     <empty-line/>
     <p>Возьмем пример из области политики. Представим себе, что некий человек захватил власть в стране и объявил себя главой государства. Понятно, что эта его «декларация» безальтернативна, он просто объявил себя главным, и он, по сути, диктатор.</p>
     <p>Но ведь можно провести и такие выборы, которые будут безальтернативными: на выборах заявляется один кандидат (как это было на выборах во времена СССР), и гражданам предлагается проголосовать за этого кандидата или против него.</p>
     <p>То есть альтернативы этому человеку нет, но ситуация выглядит так, словно бы та существует: вы же можете его и не выбрать. Вроде бы да. На самом деле это просто уловка, на которую часто попадаются и бизнесмены.</p>
     <p>Допустим, у вас есть «альтернатива»: например, войти в какую-то новую нишу или не входить, открыть дополнительное производство или не открывать, купить какую-то, например конкурирующую, компанию или не покупать и т. д.</p>
     <p>И всякий раз есть ощущение, что альтернатива есть — «ведь можно и не выбирать», но на самом деле это решение является безальтернативным.</p>
     <p><strong>Альтернатива — это ещё одно, какое-то другое решение, которое можно принять в сложившейся ситуации</strong>: например, не покупать конкурирующую компанию, а перекупить её ключевых сотрудников, не открывать дополнительное производство, а увеличить количество подрядчиков и т. д.</p>
     <p>В таком случае у вас уже есть как минимум два варианта решения, анализ которых позволит вам точнее просчитать последствия своих действий.</p>
     <empty-line/>
     <p>В результате исследований Пауля Натта, которые он проводил в течение двух десятилетий, анализируя множество компаний и сотни решений, принятых соответствующими командами топ-менеджмента, выяснилось, что по-настоящему <strong>альтернативный выбор решения совершался только в 29 % случаев</strong>.</p>
     <p>Иронично в этой связи взглянуть на результаты исследований Баруха Свичхоффа, который выяснил, что даже подростки, не обладающие, как известно, широтой мышления, принимают решение на основе альтернативы в 30 % случаев. То есть формально даже чаще, чем высокооплачиваемый топ-менеджмент.</p>
     <p>И наличие альтернативы, как мы знаем благодаря работе того же Пауля Натта, существенно влияет на результат в отдалённой перспективе:</p>
     <p>♦ долгосрочные последствия «да/нет»-решений неудачны в 52 % случаев, то есть, подкидывая монетку, мы бы действовали точнее;</p>
     <p>♦ при наличии же двух и более альтернатив решение оказывается неудачным только в 32 % случаев, то есть <strong>такие решения на 20 % эффективнее</strong>.</p>
     <empty-line/>
     <p>Трудно найти более очевидное доказательство опасности нашей тенденциозности в принятии решений. Нам лишь кажется, что мы воспринимаем реальность абсолютно объективно, а в большинстве случаев мы лишь слепо следуем инстинкту доказывать свою правоту с пеной у рта!</p>
     <p>Итак, что нам делать с этой нашей «предвзятостью подтверждения», чтобы, как говорят, разуть глаза?</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шаг первый</strong></p>
     <p>Какой бы вопрос вы ни решали, вы всегда стоите перед выбором, хотя это далеко не всегда очевидно. Но, поверьте, любая ситуация предполагает несколько вариантов развития событий, о которых мы даже не думаем.</p>
     <p>Когда речь идёт об инвестициях в некий проект, о назначении человека на ту или иную должность, о закрытии убыточного направления, о производстве нового продукта и т. д., вы автоматически подпадаете под влияние когнитивного искажения «иллюзия альтернативы» — делать или не делать, согласиться или не согласиться, решить или не решать.</p>
     <empty-line/>
     <p>Поэтому первое, что необходимо осознать, — это наличие альтернатив, которые желательно рассмотреть, прежде чем вы перейдёте к фактическому выбору.</p>
     <p>Давайте рассмотрим инвестиции в проект:</p>
     <p>♦ инвестиции в данный проект можно сделать сейчас, а можно чуть позже, при выполнении определённых условий;</p>
     <p>♦ можно инвестировать в разном объёме, например с долевым участием других инвесторов;</p>
     <p>♦ можно инвестировать в MVP (минимально жизнеспособный продукт), заранее формализовав дальнейшие шаги;</p>
     <p>♦ можно выкупить технологию (идею) и реализовать проект с другими участниками;</p>
     <p>♦ можно инвестировать в другой проект, а этот сделать его частью.</p>
     <p>Возможных альтернатив всегда предостаточно, поэтому, даже если решение вам нравится, не поленитесь их обнаружить. Вопрос сейчас не в том, примете вы его или поступите как-то иначе, вопрос в осознанности вашего выбора.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шаг второй</strong></p>
     <p>Выявив альтернативы, поставьте перед собой цель сформировать одинаковое число тезисов «за» и «против» соответствующего решения (табл. 1).</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Таблица 1</strong></p>
     <p>Таблица для фиксации инсайтов при рассмотрении плюсов и минусов альтернативных решений</p>
     <image l:href="#i_004.jpg"/>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_005.jpg"/>
     <empty-line/>
     <p>В зависимости от значимости вопроса и количество альтернатив, и количество аргументов может варьировать, и чем важнее вопрос, тем серьёзней должна быть его проработка (согласно нашим исследованиям, в среднем требуется до пяти пунктов «за» и «против»).</p>
     <p>Данный анализ, впрочем, является предварительным.</p>
     <p>Пока перед вами не стоит задачи принять какое-то решение и выбрать «правильный вариант». Нет, на этом этапе вы собираете инсайты — те идеи, которые приходят вам в голову, когда вы рассматриваете соответствующие плюсы и минусы.</p>
     <p>По сути, эта часть упражнения заставляет вас увидеть задачку под разными углами зрения, а точнее — с разных точек обзора, что и позволяет собрать максимальное количество фактов (обстоятельств дела), которые необходимо иметь в виду для принятия наилучшего решения.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шаг третий</strong></p>
     <p>После того как вами собран весь пул фактов, которые относятся к делу, переформулируйте их в вопросы и обсудите с коллегами их видение ситуации.</p>
     <p>Они также подвержены «предвзятости подтверждения», но они обладают и другим набором фактов, а значит, вы можете обогатить свой пакет данных о ситуации, о возможном развитии событий, последствиях того или иного решения для компании, коллектива, финансовой устойчивости и т. д.</p>
     <p>Обсуждение в рабочем коллективе, с коллегами — важная часть работы по принятию решения:</p>
     <p>♦ во-первых, это позволяет руководителю продемонстрировать сотрудникам объём, сложность и серьёзность соответствующего решения, мотивируя их таким образом своей вовлечённостью;</p>
     <p>♦ во-вторых, это позволяет нам получить обратную связь с их стороны, понять, в чём заключаются убеждения наших сотрудников, а возможно, и предубеждения, в чём их «предвзятость» и на чём она основывается;</p>
     <p>♦ во-третьих, сам факт такого обсуждения снижает уровень предвзятости — поскольку все карты, так сказать, оказываются на столе, у сотрудников возникает понимание, что их услышали, что их доводы были учтены.</p>
     <empty-line/>
     <p>Впрочем, это тоже ещё не тот момент, когда нужно принимать окончательное решение. Главная задача этого этапа — предупредить возможное внутреннее сопротивление сотрудников, которые в противном случае вряд ли будут искренне вовлечены в реализацию принятого решения.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шаг четвёртый</strong></p>
     <p>К этому моменту у вас уже сформировалось то или иное внутреннее убеждение, вам начинает казаться, что вы знаете, как поступить правильно.</p>
     <p>Но помните, что вы и сейчас находитесь под воздействием «предвзятости подтверждения», которая является, по сути, вшитым в нас психическим механизмом — мы хотим быть правыми, а потому аргументы в пользу нашего решения кажутся нам более убедительными, чем те, которые говорят против.</p>
     <p>Вот почему на последнем этапе вам предстоит ещё раз подвергнуть своё решение критическому анализу:</p>
     <p>♦ воспользуйтесь всеми фактами (обстоятельствами дела), которые были вами выявлены в процессе предыдущего анализа, и задайте самому себе компрометирующие ваше решение вопросы;</p>
     <p>♦ а затем впишите, так сказать, внутрь вашего решения контрмеры, которые помогут вам соответствующие минусы или трудности вашего решения обойти, нивелировать или даже обратить в плюс.</p>
     <empty-line/>
     <p>Помните, что «предвзятость подтверждения» — лукавая вещь, которая может легко нас одурачить. Вот почему лучше всю эту работу проводить или на специальной «доске принятия решений» (о чём мы будем говорить дальше, приступив к механике факт-карт), или заполняя соответствующие таблицы (табл. 2).</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Таблица 2</strong></p>
     <p>Таблица для фиксации инсайтов при рассмотрении плюсов и минусов альтернативных решений</p>
     <image l:href="#i_006.jpg"/>
     <empty-line/>
     <p>Когда вы примете окончательное решение и будете озвучивать его своей команде, начните с его минусов, которые вы обнаружили, затем укажите, каким образом вы сможете их нивелировать, а затем уже используйте весь потенциал вашей «предвзятости подтверждения», чтобы на фактах продемонстрировать своим сотрудникам, что решение верное.</p>
     <p>Сомневаться в своих решениях — это хорошо и правильно. Но, оглашая решение, помните, что вашу команду мотивирует в значительной степени ваша собственная убеждённость. Решение, которое вы принимаете, должно рисовать вашей команде такой образ будущего, в котором вы побеждаете и делаете это, что называется, с запасом.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава вторая</p>
     <p>Карта и территория</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Карта — это не территория, которую она представляет, но она имеет аналогичную структуру с территорией, что объясняет её полезность.</p>
     <text-author>Альфред Коржибски</text-author>
    </epigraph>
    <section>
     <p>«Карта и территория» — название культового романа французского писателя Мишеля Уэльбека, удостоенного Гонкуровской премии в 2010 году.</p>
     <p>Впрочем, восходит эта метафора, символизирующая отношение между реальностью и её моделью, к 1931 году.</p>
     <p>Дело было в Новом Орлеане, на заседании Американского математического общества. Автором доклада на эту тему стал основатель общей семантики Альфред Коржибски.</p>
     <p>Однако ещё до Уэльбека аналогичный образ использовал Габриэль Гарсия Маркес, а до Коржибски эта идея с предельной ясностью была сформулирована одним из величайших философов XX века Людвигом Витгенштейном.</p>
     <p>На глаза Витгенштейну попалась небольшая заметка из одной венской газеты. В ней рассказывалось, как судья принимал решение по поводу первой серьёзной автодорожной аварии в Вене.</p>
     <p>Это начало XX века — машины на улицах города, а тем более автомобильные аварии были тогда в диковинку. Поэтому судья никак не мог взять в толк, что же там случилось и кто из водителей виноват.</p>
     <p>Чтобы облегчить судье задачу, адвокаты одного из участников процесса <strong>создали игрушечную модель улицы, на которой произошло столкновение автомобилей, модели самих автомобилей и продемонстрировали на этой бутафорской конструкции, как и что там произошло.</strong></p>
     <p>Эта несущественная, на первый взгляд, заметка произвела на Витгенштейна тот же эффект, что и падение яблока на голову Ньютона. «Отсюда должна сама собой (если только я не слеп) получаться сущность истины», — записал Витгенштейн в своём дневнике.</p>
     <cite>
      <p>И в самом деле, мы с вами мыслим моделями (картами). Когда вы думаете о человеке, вы думаете об образе этого человека, который создан вашим собственным мозгом. То есть вы никогда не думаете о реальном человеке, вы думаете собственное представление о нём.</p>
     </cite>
     <p>Когда вы рисуете схему вашего бизнеса на листе бумаги — это только модель вашего бизнеса, рисунок, карта, но не сам бизнес. На самом деле он куда сложнее, да и его схема была бы совсем иной, нарисуй её любой другой сотрудник вашей компании.</p>
     <p>То есть наши представления о реальности — это всегда некая иллюзия. И они не только ограниченны, они ещё и субъективны.</p>
     <p>С другой стороны, чем лучше ваша модель реальности, тем точнее ваши действия. Выберите, какой картой вы будете пользоваться, отправляясь в Индию, — той, что нарисована в XIII веке стараниями Марко Поло, или <emphasis>Google Maps?</emphasis></p>
     <p>Думаю, выбор очевиден. <strong>Вот почему отношение «карты к территории», «модели к реальности» определяет не только истинность наших суждений, но и нашу эффективность.</strong></p>
     <p>Картирование (моделирование) реальности — универсальный принцип нашей с вами психической деятельности. По сути, это то, как работает наш с вами мозг. Вот вам простой пример…</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Что вы видите?</p>
     </title>
     <p>Вам может казаться, что сейчас вы видите перед собой книгу. Но это не так или, по крайней мере, не совсем так.</p>
     <p>В действительности вы видите свет, который падает от источника света на некий объект, отражается от него и попадает на сетчатку ваших глаз.</p>
     <p>Сетчатка глаза состоит из специальных рецепторов — «палочек» и «колбочек», которые реагируют на фотоны света. Одни фиксируют наличие фотонов (палочки), другие — длину волны (колбочки).</p>
     <p>Реакция этих рецепторов — создание электрохимического сигнала, который затем несколькими путями, проскальзывая буквально через весь ваш мозг спереди назад, поступает в вашу зрительную кору.</p>
     <p>Последняя состоит из так называемых «кортикальных колонок» — совокупностей нервных клеток, обученных в вашем раннем детстве видеть линии разного наклона и цвета.</p>
     <p>Нервный сигнал, поступивший от клеток сетчатки, потенцирует активность только тех кортикальных колонок, которые отвечают за соответствующие ему линии и цвета.</p>
     <p>Активизация данных расчётных модулей коры приводит к <strong>возникновению зрительного образа, информация о котором поступает в левую височную долю, и вы начинаете осознавать то, что видите, и можете соответствующий предмет назвать — «книга», «страницы», «слова» и т. д.</strong></p>
     <p>Для человека, который никогда особо не интересовался тем, как работает мозг, всё это звучит, возможно, несколько странно, объяснения кажутся абстрактными. Но это те знания, которые лежат в основе понимания человека, его поведения, причин его поступков, без чего успех в современном бизнесе просто невозможен.</p>
     <p>Именно поэтому я начал эту серию книг с книги «Мозг и бизнес», где рассказал о ключевых, самых практически важных аспектах знаний о мозге: о том, как человек создаёт своё представление о реальности, и о тех базовых потребностях, которые им движут, определяют его эмоциональную жизнь и принимаемые им решения. QR-код.</p>
     <image l:href="#i_007.jpg"/>
     <p>Книги «Мозг и бизнес»</p>
     <empty-line/>
     <p>Впрочем, зрение — это только один поток сигналов, а их достаточно много: звуковые сигналы, сопровождающие вас повсюду, тактильная сигнализация от кожи (вы же ощущаете книгу руками), мышечно-суставное чувство (вы ощущаете, как держите книгу и перелистываете страницы) и т. д.</p>
     <p>Сигналы, поступающие к нам от внешнего мира, превращаются в ощущения, мозг их интегрирует, возникают образы, которые мы способны обозначить.</p>
     <empty-line/>
     <p>К этим выводам в своё время пришёл ещё великий философ Дэвид Юм. В его схеме есть события и явления окружающего нас мира, которые сначала превращаются в восприятия, а уже к ним добавляется область умозаключений, которая оперирует этими восприятиями (рис. 2).</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_008.jpg"/>
     <p>Рисунок 2</p>
     <p>Схематичное представление взаимодействия психики человека с объективным миром — все события, по сути, происходят в нашей голове</p>
     <empty-line/>
     <p>Общий принцип универсален: <strong>по ту сторону мозга находятся некие объекты, а он, обученный соответствующим образом, активизирует кортикальные колонки, которые способны воссоздать то, что вы воспринимаете.</strong></p>
     <p>Каким мы увидим объект или как мы поймём, что он собой представляет, зависит от того, каковы наши биологические настройки и на что уже натренирован наш мозг.</p>
     <p>Впрочем, речь пока идёт лишь о физических объектах, а как мы воспринимаем произведения искусства, тексты, конкретных людей, как мы можем мыслить, например, химию, математику или тот же бизнес?</p>
     <p>Всё это в высшей степени абстрактные вещи — это уже модели моделей и карты карт.</p>
     <cite>
      <p>Все наши представления о мире основываются на физической реальности, но любое производное от неё — уже полностью наш фантазм, чрезвычайно далёкий от реального положения дел.</p>
     </cite>
     <p>Даже физический мир дан нам в узком коридоре — «видимого спектра», «диапазона воспринимаемого звука» и т. д., и т. п. Какие-нибудь летучие мыши воспринимают мир совсем иначе, потому что пользуются ультразвуковыми сигналами.</p>
     <p>Другие животные используют электрорецепторы, обладают инфракрасным зрением — они видят тот же мир, что и мы, но у них другие модели этого мира, и тоже, судя по всему, не такие уж плохие.</p>
     <cite>
      <p>Мы же пытаемся мыслить то, что и вовсе оторвано от действительной реальности, от её «физики». Всё наше с вами мышление по сути своей метафизично<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a>.</p>
     </cite>
     <p>Понятия дружбы, ответственности, любви, а ещё таймменеджмент, НДС, бизнес-план кажутся нам куда более осмысленными и даже понятными, чем «физика» мира.</p>
     <p>Но как?.. Как человеческий мозг смог подняться до такого уровня абстракции, чтобы мы могли мыслить невидимое?</p>
     <p>Вы не можете видеть ни дружбы, ни любви, ни бизнес-плана. Вы видите людей, которые что-то делают или не делают, видите лист бумаги, исписанный столбцами цифр, но это ещё не дружба, не любовь и не бизнес-план.</p>
     <p>Последние, как и все прочие абстракции, — это некие отношения между воспринимаемыми (или представляемыми) объектами, которые вы наделяете некими сущностями и смыслами.</p>
     <p>Проще говоря, вы видите взаимодействие двух людей и предполагаете, что их связывают определённые отношения, которые можно было бы, на ваш взгляд, назвать «любовью», «дружбой» и т. д.</p>
     <p>Вы наделяете эти отношения между двумя людьми неким их собственным существованием, как будто бы это «отношение» физически есть, но это не так.</p>
     <empty-line/>
     <p>На самом деле <strong>есть два человека, каждый из них что-то испытывает, как-то действует, что-то чувствует в отношении другого, но между ними непосредственно ничего нет.</strong> То, что между ними, — это то, что мы придумываем.</p>
     <p>То есть правда в том, что нет ни дружбы, ни любви. Вы лишь усматриваете их и можете ошибаться. Хотя заметить подобные ошибки крайне трудно, потому что вы, как вам кажется, и самом деле «видите» то, что вам думается.</p>
     <p>То же самое касается и НДС, и бизнес-плана. Их на самом деле нет. По крайней мере физически. Задумайтесь — это ведь просто некие договорённости между людьми о том, как к чему относиться, как действовать и т. д.</p>
     <cite>
      <p>Слова, названия — они просто означивают эти невидимые и в каком-то смысле даже воображаемые сущности.</p>
     </cite>
     <p>Но как нам удаётся усматривать эти отношения, прежде чем назвать их? Названия понятно откуда берутся — мы у кого-то им обучились. Но сами эти отношения мы как понимаем и воспринимаем?</p>
     <p>Это очень интересный вопрос… И ответ был получен неожиданно.</p>
     <p>Оксфордский антрополог, профессор Робин Данбар, которого мы с вами уже знаем благодаря «числу» и «слоям Данбара», обнаружил математическую корреляцию между размерами мозга приматов и количеством животных соответствующего вида, живущих совместно в стае — в социальной группе.</p>
     <cite>
      <p>Чем больше социальная группа, которую приматы того или иного вида создают, тем больше должен быть их мозг. Или, грубо говоря, тем больше в этом мозге должно быть места, чтобы располагать в нём образы сородичей, составляющих ту самую группу.</p>
     </cite>
     <p>Человеческий мозг уникален, мы запрограммированы эволюцией образовывать стаи по 150 особей. Если в стае нас оказывается больше, мы уже сами по себе не справляемся, и нам приходится придумывать законы, нравственность, государственность и т. д.</p>
     <p>Другие приматы не справляются даже с этим — их стаи куда меньше наших, но меньше, соответственно, и их мозг. Меньше группы — меньше координации усилий, а поэтому эволюции было выгодно делать нас более социальными и, соответственно, более мозговитыми.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Механизм памяти</p>
     </title>
     <p>Впрочем, прежде чем двигаться дальше, нам нужно знать про мозг ещё кое-что.</p>
     <p><strong>Наш мозг не хранит целостных воспоминаний. Он хранит обрывки разных воспоминаний</strong>, и когда нам нужно что-то вспомнить, он берёт эти фрагменты разных воспоминаний и складывает из них одно конкретное воспоминание.</p>
     <p>Собранные по сусекам памяти, эти воссозданные нами воспоминания выглядят весьма правдоподобно, а главное — они все таковы, поэтому мы не замечаем подвоха.</p>
     <p>Вам совершенно незачем запоминать, что происходит каждый раз, когда вы возвращаетесь домой. Согласитесь, было бы весьма расточительно хранить столько однообразной информации…</p>
     <p>Поэтому <strong>мозг помнит повторяющиеся моменты как бы «в общем виде», без деталей</strong>. Когда же вам нужно будет вспомнить какой-то конкретный случай, он достанет с дальней полки эту «общую» пыльную декорацию и добавит в неё особенные черты, связанные с этим случаем.</p>
     <p>Впрочем, и эти особенные черты, как правило, не такие уж особенные. Если окажется, что в том случае в прихожей, например, перегорела лампочка — она, согласитесь, не первая и не последняя перегоревшая лампочка в вашей жизни, так что и это воспоминание хранится у вас в обобщённом виде.</p>
     <cite>
      <p>Ваш мозг содержит кучу обрывков разных воспоминаний, которые складываются в конкретные воспоминания, так же как из элементов конструктора Lego можно создать ту или иную фигуру.</p>
     </cite>
     <p>Точно тот же принцип используется нашим мозгом и при взаимодействии с другими людьми.</p>
     <p>Мы не запоминаем конкретного человека как некую особенную индивидуальность. Мы запоминаем его как набор характеристик: женщина, тридцать лет, блондинка, голубые глаза, полные губы, среднего роста, тонкая талия, приятный смех, томный голос и т. д.</p>
     <p>Но запомнить таким образом других людей нетрудно — берешь набор признаков (которых на самом деле не так уж и много), раскладываешь по разным закоулкам мозга, а когда встретишь конкретного человека, соберёшь его образ из этих элементов. Правильно?</p>
     <p>Но зачем тогда эволюции понадобилось увеличивать мозг с параллельным увеличением численности социальных групп? Всё дело в том, что <strong>в случае людей мы помним не столько их самих, сколько те отношения, в которых они состоят с нами и с другими людьми.</strong></p>
     <p>Представьте любого сотрудника вашей компании — да, это человек определённого пола, возраста, внешности, должности и т. д.</p>
     <p>Но ещё у вас с ним было несколько разных ситуаций, в которых он повёл себя так-то и так-то, а ещё вы знаете тех, с кем он приятельствует, в каких отношениях он находится со своим руководителем, что про него говорят его подчинённые и т. д., и т. п.</p>
     <p>Иными словами, <strong>вы вспоминаете не просто человека, а множество его социальных связей с вами и с другими людьми</strong>.</p>
     <p>Но связи эти, как мы с вами уже знаем, являются воображаемыми: мы их усматриваем, предполагаем, чувствуем, но не можем увидеть, потому что физически их нет, они нами в каком-то смысле выдуманы.</p>
     <p>Да, все люди как-то относятся друг к другу, а многие даже любят «выяснять отношения». Но всё, что находится в нашем мозге, в нём и остаётся. Ничего не покидает его пределов, всё прочее — это домысливание, требующее огромных расчётных мощностей.</p>
     <cite>
      <p>Наш мозг, тренируясь на социальных отношениях, научился «видеть» невидимое, а возможно, и несуществующее — удобные абстракции, например. Он нашёл путь обойти рецепторы и усложнить свою модель реальности.</p>
     </cite>
     <p>Мы научились высшим степеням абстракции — предполагаем, что существуют цифры, хотя это просто символы на бумаге, или физические силы, хотя это просто результат математических расчётов.</p>
     <p>И всё это «выдуманное» нами — есть отношения чего-то к чему-то и отношения этих отношений. Причём мы не слишком в этом оригинальны: как показал тот же Франс де Вааль<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a>, с этим справляются даже шимпанзе.</p>
     <p>Но мы пошли куда дальше милых сородичей…</p>
     <p>Мы воспользовались нейронной сетью, созданной эволюцией для целей отладки нашей социальности. Мы посадили на неё не только других людей с их отношениями, но и все наши прочие свои знания — ведь они также «невидимы» и в этом смысле воображаемы.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«Не думаю»</p>
     </title>
     <p>В 2001 году Маркус Рейчел, профессор нейробиологии из Вашингтонского университета в Сент-Луисе, опубликовал научную работу, которая произвела самую настоящую революцию в современных знаниях о мозге.</p>
     <p>Он со всей убедительностью доказал, что, когда наш мозг находится в пассивном (дефолтном) состоянии — то есть испытуемые просто лежат в томографе и ни о чём таком не думают, — мозг работает активнее, чем во время сознательной, осознанной, целенаправленной деятельности.</p>
     <p>В этот момент в мозге активизируется большое количество связанных друг с другом областей, которые продумывают не что-нибудь, а ваши отношения с другими людьми. Пусть в каком-то смысле и на подсознательном уровне.</p>
     <cite>
      <p>«Задумавшись», вы вспоминаете тех, кому что-то пообещали, или то, что хотели кому-то сказать, что вам нужно сделать для кого-то и кто-то должен был сделать для вас.</p>
     </cite>
     <p>Вы пускаетесь в блуждание по вашему внутреннему миру, который полон других людей и ваших отношений с ними. Но спроси вас в момент такой задумчивости: «О чём задумался?» — и вы ответите: «Да ни о чём особенном. Так…»</p>
     <p>Вам и в самом деле трудно сказать, о чём вы думали, потому что ваши мысли просто текли одна за одной, вы перепрыгивали с темы на тему, «думали о чём-то своём».</p>
     <p>Эта нейронная сеть, описанная Маркусом Рейчелом, — одна из трёх базовых нейронных сетей — получила название «дефолт-система мозга».</p>
     <p>Она активна, когда ваши мысли сами по себе, пассивно «блуж дают» (рис. 3).</p>
     <image l:href="#i_009.jpg"/>
     <p>Рисунок 3</p>
     <p>Области, задействованные при активизации дефолт-системы мозга (верхний ряд), сети выявления значимости (средний ряд), центральной исполнительной сети (нижний ряд)</p>
     <empty-line/>
     <p>Есть ещё две другие базовые нейронные сети:</p>
     <p>♦ <strong>центральная нейронная сеть</strong> — отвечает за направленное внимание, переработку информации, сознательную и целенаправленную деятельность для решения тех или иных задач;</p>
     <p>♦ <strong>сеть выявления значимости</strong> — отвечает за активное вовлечение нас в процессы, происходящие вокруг нас, выявляет в окружающей среде то, что по каким-то нашим внутренним причинам нам важно.</p>
     <p>Впрочем, обсуждение работы этих базовых нейронных сетей — это тема большого и отдельного разговора.</p>
     <empty-line/>
     <p>Вот, собственно, для образования этой сложности, составляющей суть наших социальных отношений, наши мозги и увеличились в размерах.</p>
     <p>Язык, культура, традиции, научные знания и всё прочее возникли уже после того, как мозги наших предков увеличились в размерах. Они, можно сказать, сели на эту подготовленную структуру, научившуюся мыслить «невидимое».</p>
     <cite>
      <p>Необходимость строить сложные социальные отношения с другими людьми, необходимость осмыслять отношения, в которых люди находятся (кто кому кем приходится, кто чем обладает, кто и что испытывает), создали своего рода программный сервер нашего мозга, позволяющий нам думать о том, что нельзя усмотреть или почувствовать с помощью рецепторного аппарата.</p>
     </cite>
     <p>Мы регулярно пользуемся этим сервером для того, чтобы «обсчитывать» отношения между людьми и наши отношения с ними. И этим же сервером мы пользуемся, когда нам нужно решать сложные интеллектуальные задачи и учитывать большое количество разнообразных факторов.</p>
     <p>Иными словами, наше <strong>мышление — это работа той самой дефолт-системы, но когда в неё загружены не другие люди и не их отношения друг с другом, а профессиональные знания и «усмотренные» нами «сущности»</strong> (информация, факты о производственной деятельности и т. д.).</p>
     <p>Проблема в том, что как приматы пользуются своей дефолт-системой, по сути, подсознательно, так и мы не можем влиять на свою дефолт-систему силой мысли и волей.</p>
     <p>Вспомните, когда вы переживали какой-то длительный и серьёзный стресс — проблему в браке или конфликт на работе. Это же невозможно было выкинуть из головы!</p>
     <p>Мысли крутились в вас днём и ночью, хотя вы очень хотели, чтобы этот гомон голосов внутри вашей головы наконец прекратился. Трудно ли вам было в таком состоянии сосредоточиться на чём-то другом? Разумеется.</p>
     <p>Но это странно — вам не кажется? Это же, казалось бы, ваша голова, ваше мышление. Почему вы не можете им управлять?</p>
     <cite>
      <p>В этом всё и дело: наше мышление получает задачу не от сознания, а от внутренней озадаченности, от той проблемы, которую вы ощущаете в себе как значимую.</p>
     </cite>
     <p>Если ваша проблема — конфликт с партнёром, об этом и будет думать ваша дефолт-система, даже если вы её об этом не просите. Если ваша проблема — как реорганизовать производство с учётом изменившихся обстоятельств на рынке, ваша дефолт-система будет варить эти мысли.</p>
     <empty-line/>
     <p>Таким образом, <strong>научиться управляться со своей дефолт-системой — это научиться думать.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>В целом наш мозг способен на те мысли, на которые он способен, на ту сложность, структурность, системность и креативность, на которую он способен.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_010.jpg"/>
     <p>«Как работает дефолт-система?»</p>
     <p>(фрагмент онлайн-курса «Факт-карты»)</p>
     <empty-line/>
     <p>Важно лишь одно — суметь направить своё мышление на задачу, дать ему эту самую внутреннюю озадаченность тем, что вам нужно.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Применяем на практикеУмственная жвачка</p>
     </title>
     <p>Состояние неконтролируемого, зачастую навязчивого блуждания мыслей я называю «умственной жвачкой».</p>
     <p>Львиную долю времени мы проводим в состоянии такого — бесполезного и бесцельного — мысленного блуждания.</p>
     <p>Согласно исследованиям гарвардских профессоров Мэтью Киллингсворта и Дэниела Гилберта, мы в среднем 46,9 % своей жизни проводим в состоянии такого «блуждания», грубо говоря — жуём «умственную жвачку».</p>
     <p>Этим же учёным удалось доказать, что <strong>большинство людей, находящихся в состоянии автоматического «блуждания», думают о негативных событиях жизни и чувствуют себя более несчастными,</strong> нежели когда они работают, целенаправленно концентрируясь на практических аспектах своей деятельности.</p>
     <p>Упражнение по борьбе с умственной жвачкой поможет вам структурировать мысли, определить приоритетность задач, которые вас беспокоят, позволит зачистить дефолт-систему, чтобы освободить эти сервера для решения по-настоящему насущных для вас задач.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шаг первый</strong></p>
     <p>Начать нужно с процесса инвентаризации мыслей, которые по каким-то причинам регулярно приходят вам в голову.</p>
     <p>Выделите себе время. В первый раз вам на это потребуется где-то около получаса, но в последующем вы будете наводить порядок в своих мыслях значительно быстрее.</p>
     <p>Задайте себе вопросы: <strong>«О чём я думаю почти постоянно или регулярно? Какие мысли мне приходят на ум? Что меня беспокоит?»</strong></p>
     <p>Теперь выпишите на бумаге мысли, которые придут вам в голову. После этого встаньте, походите по квартире, по офису, вокруг стола… Тут же записывайте мысли, которые будут приходить вам в голову.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шаг второй</strong></p>
     <p>После того как вы почувствовали, что больше вам нечего написать на своём листе (листах) бумаги, переходим ко второму этапу — к классификации.</p>
     <p>Мысли, которые заявляются к нам «сами по себе», бывают трёх видов.</p>
     <p>♦ <strong>Во-первых, в состоянии блуждания мы постоянно возвращаемся к своим текущим обязательствам или задачам.</strong></p>
     <p>Например, вы вдруг вспоминаете, что должны подготовить бизнес-план, переговорить с партнёром по бизнесу о новом проекте, оплатить счета, договориться с заказчиком по гонорару и т. д.</p>
     <p>♦ <strong>Во-вторых, среди наших спонтанных, самодумающихся мыслей есть и те, что иначе как бессмысленными не назовёшь.</strong></p>
     <p>Например, мы можем сокрушаться, что сотрудники постоянно допускают ошибки, в чём-то не разбираются, недостаточно мотивированы, и переживать из-за этого стресс.</p>
     <p>Или вы можете сетовать на то, что условия для бизнеса в нашей стране, мягко говоря, не слишком хороши, что кому-то повезло просто потому, что у него нужный круг знакомых, что жизнь конечна, а вы так и не успели пожить для себя и так, как вам хочется.</p>
     <p>♦ <strong>В-третьих, в рамках нашей постоянной «умственной жвачки» у нас могут появляться мысли, которые требуют времени и внимания, чтобы их додумать — довести, так сказать, до ума.</strong></p>
     <p>Например, вы не уверены, что правильно распланировали сроки каких-то своих проектов, и их нужно пересмотреть. Или ваш партнер по бизнесу предъявляет к вам какие-то требования, которые вы считаете неуместными и не знаете, что с этим делать.</p>
     <p>Или, допустим, вам предлагают какой-то проект, но, чтобы в него войти, вам нужно всё изучить, собрать информацию, провести ознакомительные встречи, но вы пока к этой задаче не приступаете — слишком много рутины и других дел.</p>
     <p>Потратьте время на то, чтобы взвесить все «за» и «против»: где здесь просто дела, которым место в графике, а где — бесплодные мечтания или сетования, и тогда им место вообще вне вашей головы.</p>
     <p>Наконец, что из того, о чём вы думаете, и в самом деле заслуживает вашего внимания, вашей интеллектуальной деятельности, вашего мышления и последующих действий?</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шаг третий</strong></p>
     <p>Теперь нам нужно определить место для каждой из этих групп мыслей — ситуативных, связанных с текущей деятельностью, бессмысленных мыслей и мыслей, которые надо додумать.</p>
     <p>Проще всего расправиться с мыслями, которые связаны с текущей деятельностью. <strong>Большая часть из них представляют собой «задачи» — проговорить, проверить, согласовать, сделать.</strong></p>
     <p>Поэтому берите свой календарь и определите время, когда вы сможете соответствующие «задания», которые ставит перед вами ваша дефолт-система, выполнить.</p>
     <p>Вы тут же почувствуете, как уменьшится ваше внутреннее напряжение. Дело в том, что само поддержание наших мыслей «на плаву» — не забыть, не пропустить, уточнить и т. д. — требует от мозга огромных энергетических затрат.</p>
     <p>Но как только вы делегируете функцию памяти по данным несложным вопросам своему графику, вам не нужно будет тратить силы на то, чтобы помнить разные мелочи.</p>
     <p>Дефолт-система мозга перестанет постоянно напоминать вам о всех этих задачах, включая состояние «блуждания», как она обычно это делает, чтобы вы не забыли «что-то важное».</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Лайфхак</p>
     </title>
     <p>Вполне возможно, что среди ваших «задач» есть целый круг тех мыслей (тем, вопросов, просьб, указаний, пожеланий и т. д.), которые связаны с тем или иным вашим сотрудником или партнёром.</p>
     <p>Допустим, вы хотите проговорить со своим финансовым директором один круг вопросов, с исполнительным директором — другой, с руководителем одного из бизнесюнитов — третий, с партнёром — четвёртый.</p>
     <p>Скорее всего, у вас не более пятнадцати человек, с которыми вы время от времени что-то серьёзно обсуждаете, и к таким встречам у вас, естественно, копятся вопросы.</p>
     <p>Например, вы обсуждаете что-то с одним из таких людей и тут понимаете, что с третьим вы должны будете это проговорить.</p>
     <cite>
      <p>Что ж, заведите себе отдельную записную книжку и разделите её на такое количество частей, сколько у вас таких регулярных собеседников.</p>
     </cite>
     <p>Всякий раз, когда вы вспоминаете или просто понимаете, что к кому-то из этих людей у вас возник определённый вопрос или задача, записывайте её в соответствующий — их личный — раздел этой своей «персональной» записной книжки.</p>
     <p>Теперь, когда вы в следующий раз встретитесь с этим человеком, вы сможете быстро пробежаться по его персональному списку в вашем блокноте и ничего не упустите.</p>
     <p>Некоторые руководители, как вспомнят что-то, что им нужно от кого-то из сотрудников, тут же начинают ему писать или звонить. Это имеет ряд негативных последствий:</p>
     <p>♦ во-первых, сотрудник может быть занят другим делом, вы его отвлечёте, и он будет вынужден переключиться на новую задачу, что снизит его общую эффективность;</p>
     <p>♦ во-вторых, сотрудник, если он в момент вашего звонка или сообщения делает что-то важное, не сможет сразу выполнить поручение, а впоследствии может и забыть о вашем задании, поскольку мозг при выраженном интеллектуальном напряжении склонен вытеснять и блокировать посторонние «шумы»;</p>
     <p>♦ в-третьих, может пострадать ваша репутация — если вы постоянно дёргаете сотрудников по мелочам, у них может возникнуть ощущение, что у вас нет системы и порядка в голове; напротив, если вы на запланированной встрече сразу даёте своему сотруднику несколько заданий, он чувствует, что вы думаете о нём и всё держите в голове.</p>
     <p>Этот нехитрый, в сущности, лайфхак поможет вам снизить собственную когнитивную нагрузку, мобилизует интеллектуальный ресурс сотрудников и сделает ваши совещания с ними более продуктивными.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шаг четвёртый</strong></p>
     <p>Теперь настало время расправиться с «бессмысленными мыслями» и определить то, что вы будете делать с «мыслями, которые нужно додумать».</p>
     <p>С «бессмысленными мыслями» на самом деле всё просто — их и в самом деле нужно раз и навсегда (насколько это возможно) выкинуть из головы. Что логично — зачем думать бессмыслицу?</p>
     <p>Впрочем, это не так-то просто сделать. <strong>Хотя если вы осознаете бессмысленность каких-то своих мыслей, то вы просто не сможете их думать…</strong></p>
     <p>Так уж устроен наш мозг, что он думает только о том, где, он надеется, «что-то выгорит». Вы умом можете понимать, что не получится, всё сто раз сгорело, никаких шансов. Но если ваша дефолт-система думает иначе, она будет продолжать вас тиранить этими мыслями.</p>
     <p>Поэтому наша задача — <strong>довести бессмысленность этих наших мыслей до логического конца, даже до абсурда</strong>, если хотите, чтобы это понял не только ваш рациональный ум, но и ваша дефолт-система мозга.</p>
     <p>Поверьте, как только мозг (его дефолт-система) перестаёт лелеять надежду, как только он сталкивается с реальной, ощущаемой им невозможностью, неизменностью, данностью, он тут же теряет к этой задаче всякий интерес.</p>
     <p>Мы не будем делать ничего, что и в самом деле считаем бессмысленным. Осталось только понять, как в конкретном случае осознать до мозга костей бессмысленность каких-то ваших треволнений и переживаний.</p>
     <p>Научитесь видеть, что ваши «бессмысленные мысли» и в самом деле бессмысленны, и вам станет значительно легче жить.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Лайфхак</p>
     </title>
     <p>Каждому бизнесмену, как, впрочем, и всякому человеку, нужно <strong>научиться принимать неизбежность и фиксировать убытки.</strong></p>
     <p>Суть формулы проста: если есть что-то, что уже нельзя изменить, если на что-то нельзя повлиять, а это уже данность, — то и совершенно бессмысленно об этом думать. Что сделано, то сделано.</p>
     <p>Мы можем переживать об ошибочных вложениях, неудачных партнёрствах, понесённых убытках, но эти переживания не поправят положения и уж тем более не сделают нас богаче.</p>
     <p>Нет идеального мира, где всё идёт так, как нам хочется.</p>
     <p>Нет мира, где сотрудники не ошибаются, разбираются во всём лучше руководителя и мечтают о непрекращающихся свершениях. Так какой смысл об этом думать и тратить на это свои нервы?</p>
     <p>Правда в том, что люди движимы своими собственными интересами, своими представлениями о прекрасном. Да и в целом достаточно эгоистичны, а некоторые и вовсе безумны. Но что с этим поделаешь?</p>
     <cite>
      <p>Никто не обещал, что другие люди будут всегда и во всём ориентироваться на нас, слушать нас, соглашаться с нами. Мы и сами-то, положа руку на сердце, не из таких. Что тут волосы на голове рвать?</p>
     </cite>
     <p>С равным успехом «бессмысленными» можно признать мысли о том, как плоха конъюнктура, как бестолково правительство, как ужасно работают разнообразные службы, как плох «бизнес по-русски» и т. д.</p>
     <p>Очевидно, что всё это констатация данности — мы там, где мы есть. Конъюнктура рынка, правительство, службы и русский бизнес — всё это не в вашей власти.</p>
     <p>Сетовать, постоянно думать об этом — бессмысленно. <strong>И не только бессмысленно, но ещё и опасно для нашего собственного психического здоровья и благополучия.</strong></p>
     <p>Впрочем, если у вас есть намерение ввести себя в состояние бездеятельной депрессии, то в таком случае они будут весьма кстати.</p>
     <p>♦ Сначала ответьте себе на вопрос: «Могу ли я изменить то, о чём так переживаю?» А затем, даже если можете, — то готовы ли?</p>
     <p>♦ Если не можете и/или не готовы, то осознайте, что вы зря тратите на это свои время и силы. Оцените их как бессмысленные затраты.</p>
     <p>♦ Посмотрите на них как на убытки — эти мысли забирают ваше время и силы, влияют на ваше настроение негативным образом. Это убытки!</p>
     <p>♦ Как только вы осознаете, что имеете дело с прямым убытком, думать соответствующие мысли ваш мозг уже не захочет. Он у нас существо в каком-то смысле бестолковое. Но если он видит убытки, он действует предельно рационально.</p>
     <p>В заключение проведите для себя ритуал «похорон» и «оплакивания»: да, у вас были такие замечательные, такие красивые мысли, ожидания, возможности…</p>
     <p>Выпишите их на лист бумаги, попытайтесь делать это максимально подробно и красочно: о чём вам мечталось, что бы вы могли сделать с потерянными деньгами, как было бы всё прекрасно, если бы…</p>
     <p>Теперь прочитайте то, что у вас получилось. Можете посетовать, попереживать какое-то время — пока смотрите на этот листок. Это всё мечты, которым не суждено было сбыться.</p>
     <cite>
      <p>Возможно, уже на этапе выписывания этих своих потерь вы увидите, что шансы и с самого начала были невелики, поэтому примите свои ошибки, возьмите на себя ответственность за принятые решения, осознайте, что другого результата с учётом всех вводных просто не могло быть.</p>
     </cite>
     <p>Да, в другом мире, при других обстоятельствах, с другими людьми — возможно, но здесь, в вашем мире, — нет. И вы этого не учли, не смогли правильно и вовремя отреагировать, запустили. Что ж теперь, продолжать в том же духе?</p>
     <p>Нет, не следует. Поэтому сначала перечеркните всё, что вы написали, примите для себя правду — ставки сделаны и проиграны, ставок больше нет — и сожгите свой фолиант. Это всё, конец. Надо жить дальше.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Дополнение</p>
     </title>
     <p>Отделить зёрна от плевел — сверхважная задача. Уверен, что у вас есть масса «мыслей, которые вам необходимо додумать», потратьте свои интеллектуальные ресурсы на них, а не на пустое прожигание ресурсов мозга, обмусоливая то, что нельзя изменить.</p>
     <p>Так что давайте сконцентрируемся на зёрнах — на тех «мыслях, которые нам следует додумать». Именно на них нам следует потратить расчётные ресурсы мозга, именно их должна крутить его дефолт-система.</p>
     <p>О том, что такое «направленная активность дефолт-системы мозга», нам предстоит поговорить чуть позже.</p>
     <p>Пока же воспользуйтесь двумя рекомендациями:</p>
     <p>♦ во-первых, посмотрите на свой график и, кроме тех дел и задач, которые вы туда записали, найдите место для двух или трёх часовых промежутков (в зависимости от объёмности и серьёзности тем или проектов), в которых вы займётесь теми «мыслями, которые следует додумать»;</p>
     <p>♦ во-вторых, не пытайтесь сразу решить серьёзный и важный для себя вопрос — соберите больше дополнительной информации (если ваша дефолт-система до сих пор не «сварила» решение, которое бы вас устроило, сбор дополнительной информации по теме — это самое правильное решение).</p>
     <cite>
      <p>Работа с «умственной жвачкой» и отделение «зёрен от плевел» — это навыки, которые нуждаются в определённой тренировке.</p>
     </cite>
     <p>Сначала вы потратите на это упражнение полчаса-час, после создадите свою систему, чтобы по возможности сразу отправлять мысли в надлежащие им места — в график, в блокнот с персональными блоками для ваших сотрудников, в огонь или, что особенно важно, в отдельный большой журнал «мыслей, которые вам необходимо додумать»<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a>.</p>
     <p>Впрочем, в какие-то моменты вы будете замечать, что снова ваша дефолт-система забуксовала: слишком много времени тратит на поддержание воспоминаний и неоправданные размышления и потому нуждается в чистке.</p>
     <p>Когда соответствующий навык у вас будет сформирован, вам потребуется не больше 10–15 минут, чтобы навести в своих мыслях порядок, разложить их по местам и освободить мощности дефолт-системы для интеллектуальной деятельности.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава третья</p>
     <p>Тайна мышления</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Мысль — только вспышка света посреди долгой ночи. Но эта вспышка — всё.</p>
     <text-author>Анри Пуанкаре</text-author>
    </epigraph>
    <section>
     <empty-line/>
     <p>Думаю, что, поработав со своей «умственной жвачкой», вы прочувствовали, что такое процесс мышления. Да, конечно, мы все и всегда думаем, но, к сожалению, плохо понимаем, что это за процесс. Его сложно даже отслеживать, а тем более — им невероятно трудно управлять.</p>
     <p>Однако есть порода людей, для которых мышление — это вся суть их работы. Конечно, и бизнесмен, и психотерапевт без мышления — ничто. Но есть прямо мыслители-мыслители, буквально профи мышления. Кто это такие?</p>
     <p>Думаю, вы не удивитесь, если я назову в их числе Исаака Ньютона, Чарльза Дарвина, Анри Пуанкаре, Альберта Эйнштейна, Нильса Бора, Ричарда Фейнмана, Стивена Хокинга, Ричарда Докинза или всё тех же философов — начиная с Сократа и Платона, Аристотеля и Эпикура, заканчивая опять-таки Витгенштейном или, например, Хайдеггером и Фуко.</p>
     <p>Первые из них построили грандиозную модель мира, вторые — не менее головокружительные и прекрасные мировоззренческие системы. Конечно, список мыслителей, которых можно было бы упомянуть в данном контексте, огромен. Но здесь у нас другая цель — необходимо понять, что всех их объединяло.</p>
     <p>Все они — «теоретики»: люди, увидевшие между разрозненными научными фактами и обстоятельствами жизни взаимосвязи, которые позволили им создать те «карты реальности», по которым теперь живёт современная наука, с одной стороны, и всё наше общество — с другой.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«Думай как…»</p>
     </title>
     <p>Полагаю, вы не раз сталкивались с популярными изданиями «Думай как…», а дальше — «…Леонардо да Винчи», «…Альберт Эйнштейн» и даже никогда не существовавший Шерлок Холмс.</p>
     <p>Ну что я могу сказать: очень амбициозно и наивно. Но давайте всё же попробуем разгадать секрет гениального мышления.</p>
     <p>Мало, наверное, найдётся людей, которые бы не слышали о «гипотезе Пуанкаре», но лишь благодаря сложной и противоречивой личности Григория Перельмана.</p>
     <p>Впрочем, Перельман лишь математически доказал гипотезу о том, что всякое односвязное компактное трёхмерное многообразие без края гомоморфно трёхмерной сфере. Пуанкаре же её создал — буквально увидел внутри собственной головы то, как устроена наша Вселенная.</p>
     <p>Анри Пуанкаре был выдающимся учёным и мыслителем. Историки науки до сих пор спорят — он или Эйнштейн является под линным автором теории относительности. И к счастью, он оставил для нас весьма подробное описание того, как работал его гениальный мозг, в статье «Математическое творчество».</p>
     <p>И конечно, дело тут не только в математике. Современные нейрофизиологические исследования с определённостью доказывают, что Пуанкаре был в своих основных предположениях о работе мозга и мышления абсолютно прав.</p>
     <p><strong>В этой статье он говорит, что его мышление разворачивается как бы на двух уровнях — на уровне «Я-сознательного» и «Я-бессознательного».</strong> И именно последнее — «бессознательное „Я“», по его мнению, имеет ключевую роль в математическом творчестве (ну и не в нём одном, разумеется).</p>
     <p>На первый взгляд, это кажется чем-то абсурдным, тем более что речь идёт не о какой-то там художественной литературе, а о точной науке — математике. Но Пуанкаре приводит множество примеров. Так, он рассказывает о процессе создания работы по автоморфным функциям (создание этой теории является одним из крупнейших его научных открытий).</p>
     <p>Две недели он безуспешно бился над своим доказательством, садился за стол, исследовал большое число различных комбинаций, но так и не мог прийти к нужному решению. Однажды, после почти бессонной ночи, он наконец осуществил первый прорыв.</p>
     <p>«Идеи теснились, — пишет Пуанкаре, — я чувствовал, как они сталкиваются, пока две из них не соединились, чтобы образовать устойчивую комбинацию».</p>
     <p>Впрочем, это была лишь небольшая часть задачи. Нужно было что-то ещё, нечто большее, но Пуанкаре не понимал, как продвинуться дальше. И как раз в этот момент он отправился со 59 своими знакомыми на запланированную загодя геологическую экскурсию.</p>
     <p>Путешествие, как вспоминает Пуанкаре, заставило его переключиться и не думать о расчётах, над которыми он так настойчиво бился две предшествующие недели. И вот уже на обратном пути, когда Пуанкаре садился в омнибус и встал на подножку… внезапное озарение!</p>
     <p>Из-за необходимости продолжать разговор с попутчиками Пуанкаре не смог в тот же момент ни записать, ни продумать своё открытие до конца. Но у него возникло совершенно ясное ощущение, что правильный ответ наконец найден.</p>
     <p>Впоследствии Пуанкаре проделал большой объём работы — осуществил дополнительные расчеты и сформулировал доказательство. Но это уже была, так скажем, техническая часть вопроса. Главное случилось там, на той горной тропе, когда Пуанкаре не вспоминал о проблеме, которую продолжал решать его мозг.</p>
     <p>Фокус в том, что думать сознательно ему было и не нужно — его мозг уже был в достаточной степени озадачен соответствующим вопросом. <strong>Его мозг продолжал работать над задачей, а решил её именно в тот момент, когда сам Пуанкаре меньше всего о ней задумывался.</strong></p>
     <p>В этом нет никакого чуда. Пуанкаре лишь хорошо описал то, что знают по своему опыту многие выдающиеся учёные. Помните знаменитую байку про периодическую таблицу элементов, которая якобы «приснилась» Дмитрию Ивановичу Менделееву?</p>
     <p>Не могу сказать, правда так было или нет, но с точки зрения нейрофизиологии это вполне возможно. Как известно, Пётр Первый, создавший, по сути, государственность новой России, держал рядом со своей кроватью бумагу и карандаш, чтобы, проснувшись ночью с идеей новой реформы или указа, тут же её и записать.</p>
     <p>Кому угодно великое научное открытие, конечно, не приснится. Но в любом случае проникновение в суть вещей совершает не сознание, это делает ваш мозг — по сути, на подсознательном уровне.</p>
     <cite>
      <p>И неважно, бодрствуете вы в этот момент или нет. Если ваш мозг уже озадачен и решает какую-то проблему, ваше сознание может быть в этот момент где угодно — дремать или наслаждаться видами во время горной прогулки, — а он продолжает свои расчёты и может найти нужное решение.</p>
     </cite>
     <p>Затем, разумеется, наше сознание это решение нашего подсознания себе присвоит, а как и почему — мы с вами уже обсудили.</p>
     <p>Сейчас важно понять другое: Пуанкаре не просто рассказывает нам о своём «невероятном, чудесном, волшебном» бессознательном, которое думает как бы за него, а излагает саму механику интеллектуального процесса. И теперь мы знаем, какие нейронные процессы лежат в её основе.</p>
     <p><strong>Горлышко нашего сознания, которому, вопреки устоявшему мнению, чужда многозадачность, чрезвычайно узкое.</strong> Пока сознание анализирует одну идею за другой, в мозге на постоянной основе обрабатываются огромные массивы информации.</p>
     <p>Представьте себе, сколько людей хотят стать знаменитыми артистами и музыкантами, великими режиссёрами и писателями, выдающимися учёными, блистательными бизнесменами и т. д. А теперь подумайте, скольким это удается.</p>
     <p>Таковы и отношения нашего мозга с тем, что мы считаем своим «сознанием»: <strong>в мозге одновременно протекает множество самых разных процессов, он постоянно что-то просчитывает-продумывает, а мы вяло осознаём лишь по одной мысли в единицу времени.</strong></p>
     <p>Но если за это «первое место», за то, чтобы быть осознанными, сражаются отдельные «вопросы» (вы думаете то об одном, то о другом), то за контроль над целостным мозгом борются целые нейрофизиологические системы.</p>
     <p>Те самые дефолт-система мозга (ДСМ), сеть выявления значимости (СВЗ) и центральная исполнительная сеть (ЦИС), о которых мы уже говорили.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Конкуренция нейронных сетей</p>
     </title>
     <p>Два больших исследования, которые были проведены в 2007 году группой учёных из Университета Торонто под руководством Нормана Фарба и в 2013-м в Стэндфордском университете под руководством Эшли Чен, доказали, что базовые нейронные сети нашего мозга являются, по сути, антагонистами.</p>
     <p>Это значит буквально следующее:</p>
     <p>♦ <strong>когда вы задумываетесь «ни о чём»</strong>, то есть находитесь в состоянии блуждания, активизируется дефолт-система мозга (ДСМ), а активность двух других — СВЗ и ЦИС — подавляется;</p>
     <p>♦ <strong>когда вы сознательно и целенаправленно усваиваете какую-то информацию</strong> из внешнего источника или, например, сознательно пытаетесь решить какую-то нехитрую задачу, активизируется центральная исполнительская сеть (ЦИС), в ущерб, понятно, двум другим;</p>
     <p>♦ <strong>когда вам нужно сориентироваться в ситуации</strong> — понять, что происходит, что нужно сделать, на что обратить внимание, или же вы просто медитируете, — вами руководит сеть выявления значимости (СВЗ), а две другие ждут своей очереди.</p>
     <p>Так, кстати говоря, дефолт-система и была обнаружена: учёные исследовали мозг с помощью фМРТ и случайно заметили, что, когда испытуемый сосредоточивается на выполнении задания (например, читает вслух или классифицирует карточки с картинками), активность его мозга не усиливается, что было бы, наверное, логично, а, наоборот, снижается.</p>
     <p>Сначала эту «странность» объясняли подавлением общего «шума мозга», но затем задумались — а что там, собственно, в этом мозге шумит? Не просто же он активничает! Видимо, в нём идёт какая-то работа… Которую, впрочем, испытуемый не осознаёт.</p>
     <p>И действительно: дефолт-система в сравнении с двумя другими более масштабна — в неё входят медиальная префронтальная кора, задняя поясная кора, предклинье и угловая извилина (рис. 4), — а потому она и «шумит» громче.</p>
     <image l:href="#i_011.jpg"/>
     <p>Рисунок 4</p>
     <p>Основные нейронные связи, образующие дефолт-систему мозга, выявленные с помощью магнитно-резонансной трактографии</p>
     <empty-line/>
     <p>Таким образом, поскольку базовые нейронные сети отвечают за разный функционал, вы, по сути, можете находиться в трёх разных режимах мозговой активности:</p>
     <p>♦ непосредственного восприятия, интеллектуальной сосредоточенности или медитации (за это отвечает СВЗ);</p>
     <p>♦ познавательной деятельности, оценивая внешние стимулы или решая несложные сознательные задачи (за это отвечает ЦИС);</p>
     <p>♦ «блуждая» и прокручивая в голове сложные интеллектуальные объекты (за это отвечает ДСМ).</p>
     <empty-line/>
     <p>У наших эволюционных предков эти системы не так разрозненны, как у человека. И дело тут прежде всего в языке, который по-разному работает в трёх наших базовых нейронных сетях.</p>
     <p>Нас с детства приучали всё называть, поэтому мы быстро перешли от непосредственного восприятия к игре слов.</p>
     <p>Зачем, спрашивается, вглядываться в окружающую действительность, если можно на всё повесить ярлык, и ты уже знаешь, как тебе быть?</p>
     <p>Из-за языковых игр изменилось и наше познание, оно стало совсем другим. <strong>Там, где мы раньше искали взаимосвязи между элементами ситуации, теперь мы ищем объяснение в своих собственных языковых конструкциях — установках и мнениях, которыми всё себе объясняем</strong>.</p>
     <p>Проще говоря, наше языковое сознание плотно обустроилось в ЦИС, а вот дефолт-система стала работать бессознательно. С помощью дефолт-системы мы смотрим на отношения между вещами, а не на сами вещи, поэтому язык оказался тут не очень к месту.</p>
     <p>Да, мы как-то называем отношения между элементами — например, «противоположности притягиваются», «в сумме получается», «меня раздражает его отношение ко мне», «фильм произвёл на меня большое впечатление» и т. д., — но, называя что-то, мы уже не думаем об этом, мы оперируем соответствующими знаками.</p>
     <p>Если мы что-то назвали словом, включается ЦИС, и нам «всё понятно»: можно моментально выключить интеллектуальную деятельность и действовать на автопилоте по однажды заготовленным шаблонам.</p>
     <p>Дефолт-система мозга отчаянно сопротивляется словам. Интеллектуальные объекты (например, образы других людей), которые она образует, значительно сложнее, чем простой предмет. Назвать такой образ можно, но само по себе это слово ничего вам не скажет, не даст инструкции.</p>
     <p>Других людей мы называем именами собственными — Вася, Петя, Маша и т. д. Но о чём эти слова вам говорят? Ни о чём. Они хороши для того, чтобы человека окликнуть, но не для того, чтобы его понять.</p>
     <p><strong>Чтобы упростить себе задачу «понимания» других людей, мы применяем слова — шаблоны общего свойства.</strong> Например, мы используем термины — «девушка», «еврей», «программист», «звезда», «холерик», «друг», «обычный парень» и т. д.</p>
     <p>Наверное, не надо объяснять, что всех этих «штук» в природе не существует. Нет такой вещи, как, например, «старость», «кавказская национальность» или «интеллигентность». Всё это характеристики, то есть, по сути, оценочные суждения.</p>
     <p>На самом деле есть конкретные люди определённого возраста, есть какие-то внешние особенности конкретных людей, они как-то себя ведут, чем-то занимаются.</p>
     <empty-line/>
     <p>Мы же используем шаблоны и клише, чтобы сделать другого человека «более понятным», и говорим: «Вася — интеллигентный кавказский старик». И вроде бы нам сразу всё с «Васей» понятно.</p>
     <p>Мы приписали ему множество свойств, которые характеризуют, как нам кажется, всех стариков, всех кавказцев, всех интеллигентов, а еще «старых интеллигентов», «интеллигентов с Кавказа» и «кавказских стариков»…</p>
     <p>Картинка в нашей голове, словно по мановению волшебной палочки, сложилась. Но хотя нам с «Васей» теперь «всё понятно», он — такой, какой он есть на самом деле, — остался по ту сторону экрана нашего восприятия.</p>
     <p><strong>Пользуясь подобными абстракциями, мы можем достигать эффекта «понимания» на сознательном уровне.</strong> Но вот наша дефолт-система оказывается в некоторой растерянности: ведь она пытается фиксировать фактическое поведение человека, и оно, конечно, не вписывается в выдуманный, обобщенный образ «интеллигентного кавказского старика» (таковых в природе не бывает, бывают Васи и Пети).</p>
     <p>Когда дефолт-система забирает нас в свои «блуждания», наше сознание в каком-то смысле оказывается просто выключенным. Оно словно бы смещается на периферию нашего внимания, тогда как само наше внимание смотрит куда-то в глубину нас самих.</p>
     <p>Временами работающая там дефолт-система сообщает сознанию (центральной исполнительной сети) какие-то промежуточные результаты своей интеллектуальной деятельности, но в основном это лишь какие-то обрывки мыслей.</p>
     <p>Да, время от времени мы переживаем что-то вроде «инсайта» — мы вдруг что-то предельно ясно осознаём, вдруг у нас появляется некое новое видение, прозрение. Подобно Архимеду, мы вскрикиваем: «Эврика!» Но, согласитесь, это случается с нами не так уж часто.</p>
     <p>В чём же тогда секрет гениальных мозгов, которые способны это делать, как кажется, чуть ли не по заказу? В том, что они удивительным образом <strong>научились сопрягать деятельность всех трёх базовых нейронных сетей, работающих обычно попеременно и в конкуренции друг с другом, в рамках одной задачи.</strong></p>
     <p>О том, что дело обстоит именно таким образом, мы сейчас можем говорить с полной уверенностью благодаря недавним исследованиям, проведённым под руководством Роберта Бети и Йоеды Ниссана Кенетта из Пенсильванского университета, опубликовавших свою поистине революционную работу в 2018 году.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Всё-таки они разные!</p>
     </title>
     <p>В качестве испытуемых для своих исследований Роберт Бети и Йоеда Кеннет выбрали представителей креативных индустрий, имевших профессиональные награды (кино, музыка, живопись, литература, наука) и согласившихся на странную затею учёных — измерить креативность их мозгов.</p>
     <p>В этих «высококреативных мозгах» при выполнении сложных интеллектуальных заданий (рис. 5):</p>
     <p>♦ больше половины из 25 самых активных участков мозга были обнаружены в ДСМ;</p>
     <p> ♦ вторая половина — в двух других базовых сетях: СВЗ и ЦИС.</p>
     <image l:href="#i_012.jpg"/>
     <p>Рисунок 5</p>
     <p>Активность «высококреативного мозга»</p>
     <empty-line/>
     <p>Коме того, в «высококреативных мозгах» была выявлена глубокая связь фронтальных и теменных отделов коры. Интересно, что теменная кора отвечает за создание нашим мозгом объёмных карт реальности, а фронтальные отделы — за оценку возможных вариантов решения проблем (то есть за маршруты, которые мозг на этих картах прокладывает).</p>
     <p>Дальше эти результаты сравнили с показателями «низко креативных мозгов» при выполнении испытуемыми тех же самых заданий. Сразу отмечу, что «низкокреативными» в данном исследовании назывались врачи, юристы и управленцы — то есть образованные и в целом успешные американцы.</p>
     <p>Оказалось, их мозг при решении тех же самых задач включал совершенно другие структуры из 25 самых активных участков мозга (рис. 6):</p>
     <p>♦ восемь находились в подкорке, включая ствол мозга;</p>
     <p>♦ четыре — в мозжечке, ответственном за двигательные автоматизмы;</p>
     <p>♦ и только пять — в дефолт-системе мозга.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_013.jpg"/>
     <p>Рисунок 6</p>
     <p>Активность нервных центров в «высококреативном мозге» (А) и «низкокреативном мозге» (Б)</p>
     <empty-line/>
     <p>Таким образом, было показано, что максимальная креативность связана с высокой переключаемостью между «блуждающей» частью мозга (дефолт-системой) и двумя другими сетями — СВЗ и ЦИС.</p>
     <p>Не остановившись на этом, исследователи создали искусственный интеллект, который обучился выявлять соответствующие паттерны нейронной активности. В результате проверки этим алгоритмом сотен других «мозгов», находившихся в базе исследователей, удалось с точностью сказать, какие из снимков принадлежат более креативным людям, а какие — нет.</p>
     <empty-line/>
     <p>В целом логика попеременной работы базовых нейронных сетей понятна:</p>
     <p>♦ сеть выявления значимости помогает нам выявить актуальную задачу в окружающей нас действительности;</p>
     <p>♦ далее она запрашивает две другие сети — дефолт-систему и центральную исполнительную сеть — на предмет информации и решений, которые они могут предложить;</p>
     <p>♦ если действие не требует специальной интеллектуальной проработки, то задачу принимается решать ЦИС, подавляя активность ДСМ;</p>
     <p>♦ если задача нетривиальная, то ЦИС оценивает её в качестве таковой и передаёт задачу в ДСМ — мол, тут надо покумекать, пораскинуть мозгами, сразу не разберёшься;</p>
     <p>♦ дефолт-системе требуется время, чтобы загрузить необходимую информацию и просчитать её; именно в этот момент мы можем принять решение, что времени у нас на это нет, и отложить данную задачу.</p>
     <empty-line/>
     <p>Так в нашей дефолт-системе и накапливаются долги, которые превращаются затем в мучительную «умственную жвачку»: <strong>мы не додумали сложную мысль до конца — не реконструировали ситуацию настолько, чтобы увидеть решение и передать его центральной исполнительной сети в реализацию, и вот «повисают хвосты».</strong></p>
     <p>В психологии этот феномен получил название «незавершённого гештальта», а проще — «незавершённой ситуации». То есть мы озадачились, какая-то наша базовая потребность была потревожена (за что отвечает СИЗ), но решения в ДСМ не нашлось, и мозг не смог эту задачу схлопнуть с помощью ЦИС (рис. 7).</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_014.jpg"/>
     <p>Рисунок 7</p>
     <p>Схематичное изображение отношений между тремя базовыми нейронными сетями</p>
     <empty-line/>
     <p>Возможно, вы смотрели фильмы с так называемым «открытым финалом». Это когда вам всю историю вроде бы рассказали, но остановили в месте, когда ещё сохраняется вариативность исходов, и вы не понимаете, чем всё кончилось «на самом деле».</p>
     <p>Такие фильмы, как правило, относятся к авторскому кино и лучше остаются в памяти именно потому, что гештальт не завершился, история не подошла к логическому концу, и центральной исполнительной сети непонятно, какое ей мнение составить об увиденном.</p>
     <p>Этот же ход используется в сериалах, где конец каждой серии или даже целого сезона — это всегда загадка: «Что будет дальше?» Возникающий в таком случае незавершённый гештальт заставляет человека включать следующую серию или ждать новый сезон.</p>
     <p>Однако же, как только сценаристы «закроют» историю, вы с лёгкостью её отпустите. Возможно, уже на следующей день не будете помнить, что это было за кино или какой сериал. <strong>Но пока история в разгаре, вы «купите» её продолжение, а на это и расчёт.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Бывали случаи, что в сериалах отменялись следующие сезоны из-за низкого количества просмотров, после чего немногочисленные, но воинственные фанаты сериала заваливали вещателя письмами с требованиями рассказать конец истории. Ради этого иногда даже снимают специальную серию с развязкой сюжетных линий — только бы публика успокоилась.</p>
     <p>Наконец, <strong>этот же феномен «незавершённого гештальта» используется в ряде продуктов и рекламных кампаний, созданных по принципу «собери всю серию».</strong> Один из самых успешных кейсов — «прилипалы», которых выдавали клиентам в сети супермаркетов «Дикси» (рис. 8).</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_015.jpg"/>
     <p>Рисунок 8</p>
     <p>«Прилипалы», вызвавшие невероятный ажиотаж среди клиентов супермаркета</p>
     <empty-line/>
     <p>Уже за первые две недели кампании с этими копеечными и весьма странными игрушками средний чек в магазинах вырос почти в полтора раза — с 350 до 500 рублей. И неудивительно, поскольку за каждые 500 рублей покупателю выдавали по одному «прилипале». Вот такие они — «незавершённые гештальты»<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a>.</p>
     <p>У обычных людей базовые нейронные сети работают попеременно, а зачастую — как прямые антагонисты: когда одна из сетей берёт верх, конкурирующая сеть подавляется.</p>
     <p>У людей креативных, имеющих большой опыт решения сложных задач, эти сети, напротив, способны работать почти одновременно.</p>
     <p>Так что если для большинства из нас, чтобы сохранить нашу активность и вовлечённость, нужно придумывать подобные прилипчивые «игры», эксплуатирующие обсессивно-компульсивную природу мозга, то творческие люди справляются с этой задачей сами по себе.</p>
     <empty-line/>
     <p>Судя по всему, особенность креативного мозга — в своеобразной взаимной подзаводке базовых нейронных сетей. Такой мозг можно сравнить с умелым жонглёром: базовые сети натренированы у него постоянно передавать друг другу множество интеллектуальных объектов, что позволяет им всем сохранять активное рабочее состояние.</p>
     <p>По сути, при каждой такой «передаче» возникает своего рода дополнительная интеллектуальная стоимость вашей идеи:</p>
     <p>♦ новые ассоциативные связи, которые возникают благодаря работе ДСМ;</p>
     <p>♦ оценочные суждения, которые производит ЦИС;</p>
     <p>♦ соотнесение результатов с различными аспектами реальности, за что отвечает СВЗ.</p>
     <empty-line/>
     <p>Давайте попытаемся это себе представить. Допустим, вы работаете над созданием какого-то нового продукта, и вам необходимо учесть огромное количество факторов:</p>
     <p>♦ что это за продукт;</p>
     <p>♦ кто его потенциальный покупатель и почему;</p>
     <p>♦ зачем и в какой момент ваш продукт может ему понадобиться;</p>
     <p>♦ как он обычно узнаёт о такого рода продуктах;</p>
     <p>♦ где он привык подобные продукты покупать;</p>
     <p>♦ на что он ориентируется при выборе такого типа продуктов — бренд, дизайн упаковки, цена, способ доставки;</p>
     <p>♦ по каким характеристикам оцениваются такого рода продукты покупателями;</p>
     <p>♦ что является конкурентным преимуществом именно вашего продукта;</p>
     <p>♦ каков диапазон цен у конкурентов на аналогичные продукты;</p>
     <p>♦ какая себестоимость продукта при различных подходах по производству, подрядчикам и логистике;</p>
     <p>♦ какие у вас есть производственные мощности и человеческие ресурсы;</p>
     <p>♦ каков удельный вес рекламы в цене продукта;</p>
     <p>♦ каков средний срок оборота средств при производстве партии и цена денег…</p>
     <empty-line/>
     <p>Вопросов может быть ещё очень много. Но какой в них смысл — разве наш мозг способен всю эту интеллектуальную массу разом поднять, а тем более согласовать ответы друг с другом, чтобы получить единое, учитывающее всё решение?</p>
     <p>Ну, может быть, кто-то думает, что таки да. Но я сильно сомневаюсь, поскольку механика мозга имеет вполне конкретные ограничения, а сам он не создавался эволюцией для подобной интеллектуальной работы и по своим характеристикам почти не отличается от мозга кроманьонца.</p>
     <p>Так что, скорее всего, ситуация будет развиваться по одному из трёх базовых сценариев.</p>
     <p>♦ Если вы ограничитесь работой сети выявления значимости (а она легко выдаёт ответ, она у нас самая спонтанная), то вы совершите выбор в логике «нравится — не нравится», «производит впечатление — не производит», «хорошо — плохо».</p>
     <p>♦ Если вы подключите центральную исполнительную сеть, то она выдаст объяснение, почему продукт вам нравится или не нравится, почему он производит впечатление или не производит, почему он хорош или плох.</p>
     <p>Два-три тезиса в копилке интеллектуальной деятельности — и не более того.</p>
     <p>♦ Если вы от сети выявления значимости быстро перескочите на дефолт-систему мозга, то, скорее всего, уйдёте в размышления, из которых можете и не вернуться: вам не понравилось — ваша дефолт-система будет думать, какие же все кругом идиоты и как же вам не повезло с сотрудниками, а если понравилось — то нарисует вам фантазм, как круто всё начнёт продаваться, сколько будет восторгов и прибыли!</p>
     <empty-line/>
     <p>В общем, любой из вариантов изолированной работы сетей не приведёт к какому-то более-менее серьёзному интеллектуальному прогрессу. Но что если мы воспроизведём способ мышления «высококреативных людей», закольцуем наши сети друг на друга?</p>
     <p>Торопливая СВЗ, конечно, моментально выдаст нам какую-то оценку информационного стимула (продукта, проекта или просто идеи) — положительную и отрицательную.</p>
     <p>На этом можно было бы, наверное, и остановиться — обрадоваться или расстроиться. Но что если предпринять небольшое интеллектуальное усилие и, подключив ЦИС, задаться вопросом…</p>
     <p>♦ Если мы дали положительную оценку данному информационному стимулу (этой «штуке») — не связано ли это с какой-то нашей тенденциозностью? Какие негативные аспекты мы, возможно, упускаем?</p>
     <p>♦ Если же оценка была отрицательной, то почему нам эта «штука» не пришлась ко двору? Быть может, в ней есть и хорошее, что мы упускаем? В конце концов, если нам решились эту «штуку» предложить или мы сами её почему-то выдумали, что-то же в ней должно быть ценное!</p>
     <empty-line/>
     <p>Возможно, самая первая оценка продукта, проекта или идеи, выданная нам СВЗ, верна. Но безотчётно на неё полагаться равносильно подбрасыванию монетки: кто знает, отчего наш мозг поступил таким образом, что там в нём «замкнуло»?</p>
     <p>Некоторые называют это «интуицией», «чуйкой». Но даже если и так, почему бы свою «интуицию» не проверить? <strong>По крайней мере, даже если мы правы, всегда можно что-то улучшить или изменить. А если нет, то мы сможем не допустить ошибку.</strong></p>
     <p>Количество фактов (обстоятельств дела), которые мы принялись рассматривать благодаря подключению аналитической функции ЦИС на предыдущем этапе, тут же увеличится.</p>
     <p>Как результат, наша дефолт-система получит уже не короткий и сжатый информационный посыл — «кирпич», с которым «всё понятно», а объёмную и где-то противоречивую совокупность фактов.</p>
     <p>И каждый из этих фактов, оказавшись в дефолт-системе, начнёт порождать новые ассоциативные связи — буквально на подсознательном уровне, что снова растолкает СВЗ, а значит, мы увидим какие-то новые аспекты ситуации, нюансы и снова озадачимся.</p>
     <p>Теперь всегда всё упрощающие «резолюции» сети выявления значимости уже не так опасны, ведь их количество существенно увеличивается: это нравится, то не нравится, это хорошо, а это не очень, здесь круто, а тут бы ещё добавить…</p>
     <empty-line/>
     <p>Таким образом, все наши базовые нейронные сети — СВЗ, ЦИС и ДСМ — вовлекаются в процесс разбора и реконструкции соответствующей «штуки» (продукта, проекта, идеи), создавая тем самым максимально полную картину реальности, на которой естественным образом возникают «маршруты» — решения, которые способны привести нас к поставленной цели.</p>
     <p>Впрочем, всё это, конечно, требует времени. Вообще говоря, завести, так сказать, машину мышления — это не самая простая задача.</p>
     <p>Наш мозг, будучи весьма прожорливым существом — составляя всего 2 % от массы нашего тела, он потребляет 20 % энергии, потребляемой нами с пищей, — всегда стремится экономить на интеллектуальной работе.</p>
     <p>Ему куда легче действовать на автоматизмах — следовать привычным установкам и стереотипам, не создавать новые решения, а пользоваться чем-то из набора уже существующих в его арсенале «прихватов».</p>
     <p>Заставить его раскочегариться — это отдельная и большая задача. Но, право, оно того стоит. Если, конечно, мы хотим выжимать максимум из тех возможностей, которые у нас есть.</p>
     <p>Нам иногда кажется, что мы «уже всё перепробовали» и «ничего не работает». Но мы же всё перепробовали лишь в рамках того представления о реальности, которое сформировали к данному моменту времени.</p>
     <p>Вполне возможно, что, пересобери мы ситуацию как-то иначе, реконструируй её по-новому, мы обнаружим, что у неё есть ещё масса других решений. Как я люблю говорить в рамках методологии мышления, «если вы зашли в тупик и не знаете, что вам делать, это значит только то, что вы пользуетесь не той картой, которая вам нужна».</p>
     <p>Задача интеллектуальной технологии «Факт-карты» — научить наш мозг выходить из тупиков, меняя расстановку сил в тех обстоятельствах, в которых мы уже находимся. Она учит нас пересобирать ситуации — создавать новые «карты реальности», чтобы выявлять те связи и отношения в системе, которые можно использовать для корректировки, а то и вовсе изменения плана наших действий.</p>
     <p>Но эта технология — не грубая инструкция: мол, бери вот это, неси туда, получи то-то. Нет, это инструмент, который стимулирует интеллектуальную функцию мозга, позволяет задействовать все ключевые системы, ответственные в нём за работу с информацией: и сознательные, и подсознательные, и ситуативные, и нацеленные на стратегические аспекты вашей деятельности.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Применяем на практике</p>
      <p>Обнаружение фактов</p>
     </title>
     <p>Давайте определимся с понятием «факт». Когда мы говорим «факт», мы не используем его как синоним «истины». Нет, «фактом» может быть любой блок информации, который мы имеем.</p>
     <p>Информация может быть обобщённой и детальной, субъективной и объективной, ошибочной и достоверной, но для нас она в любом случае часть той реальности, с которой мы имеем дело:</p>
     <p>♦ допустим, у вас в компании работает 100 человек — это «факт»;</p>
     <p>♦ у вас есть план развернуть новую производственную линию, и сам ваш план развернуть эту линию — «факт»;</p>
     <p>♦ но ваш коммерческий директор вас не поддерживает в этом решении — и это тоже «факт»;</p>
     <p>♦ возможно, у него есть какие-то аргументы, и каждый из них — тоже «факт», что он думает так-то и так-то (прав он или нет — другой вопрос, важно, что он эти аргументы озвучивает и это влияет на решение, на ситуацию в команде и на вас лично);</p>
     <p>♦ вы боитесь, что между вами на этой почве возникнет конфликт, и этот ваш страх — тоже «факт»;</p>
     <p>♦ для создания новой производственной линии вам потребуется такой-то персонал — и это «факт», и то, какие сотрудники, как вам кажется, вам будут необходимы, — «факт», и где их можно найти, и сколько им надо будет заплатить, — всё это «факты».</p>
     <p><strong>То есть «фактами» можно считать всё, что вы знаете или можете узнать о ситуации, с которой имеете дело</strong>: и объекты материального мира, и их характеристики, и объекты «виртуальные» — от финансов, отчётов и бизнес-планов до программного обеспечения, а также люди, их компетенции, их отношение друг к другу, их позиции по отдельным вопросам.</p>
     <p>В рамках методологии мышления мы используем понятие «интеллектуальный объект», который в каком-то смысле является синонимом понятия «факт», но в рамках другой концептуальной модели.</p>
     <p>Под «интеллектуальным объектом» мы понимаем любую интеллектуальную сущность, порождаемую мозгом, по сути — нейронную сеть, создающую какой-то психический эффект (от ощущения какого-то цвета до знания целого языка).</p>
     <p>Например, любой человек, с которым вы имеете дело, является «интеллектуальным объектом» в вашем мозге — нейронной сетью, которая, в свою очередь, составляется из других нейронных сетей, которые ощущаются как вами как некий набор его, этого человека, черт, особенностей, характеристик, ваших ощущений от взаимодействия с ним.</p>
     <p>И все эти нейронные сети — это «интеллектуальные объекты». Даже если вы не осознаёте эти черты, не можете назвать эти свои ощущения, эти нейронные сети (или «интеллектуальные объекты») в вас есть.</p>
     <p>Причем мозг их постоянно переиспользует. Из них же, как из своего рода деталей конструктора, он складывает образы и других людей — или удаляя какие-то из элементов, или добавляя к ним какие-то другие «интеллектуальные объекты». И обычно всё это происходит это в обход сознания.</p>
     <p>Но внутрь головы не так-то просто проникнуть (если, конечно, мы не рассматриваем физическое вмешательство). Поэтому мы не знаем точно, из каких именно «интеллектуальных объектов» скроен в нас тот или иной человек, да и любое другое наше представление о реальности.</p>
     <p>Что же касается термина «факт», тут мы делаем тот же фокус, но значительно упрощаем себе задачу: <strong>мы говорим только о той информации, которую можем выудить из своих знаний о ситуации, а затем смотрим на отношения и смысловые промежутки, которые между ними обнаруживаются.</strong></p>
     <p>Эти отношения и промежутки — недостающие для нас «факты», которыми мы достраиваем свои модели конкретного аспекта реальности (ситуации, с которой мы имеем дело, проблемы, которую мы решаем, и т. д.), чтобы они приобрели необходимый объём и полноту.</p>
     <p>Но пока об этом говорить ещё рано, давайте пока потренируемся просто обнаруживать «факты». Для этого вам потребуется пачка стикеров.</p>
     <image l:href="#i_016.jpg"/>
     <p>Истории успеха участников онлайн-курса «Факт-карты»</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шаг первый</strong></p>
     <p>Выберите проблему или какую-то жизненную ситуацию, которую бы вы хотели реконструировать, чтобы лучше в ней разобраться:</p>
     <p>♦ это может быть какой-то проект, который вы осуществляете или над которым раздумываете;</p>
     <p>♦ это может быть конфликт между сотрудниками, который вы хотите разрешить, но не знаете, как к нему подступиться;</p>
     <p>♦ наконец, это может быть какая-то новая область бизнеса, которая вам интересна, но пока вы побаиваетесь.</p>
     <empty-line/>
     <p>Кратко сформулируйте, что это за ситуация или вопрос, и запишите на первом стикере, положив его перед собой.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шаг второй</strong></p>
     <p>Поразмышляйте над своим вопросом (ситуацией). В голову вам начнут приходить разные мысли, которые будут касаться обстоятельства дела:</p>
     <p>♦  люди, с которыми данный вопрос или ситуация связаны;</p>
     <p>♦  составляющие самой ситуации или вопроса — что, где, сколько и т. д.;</p>
     <p>♦  возможно, вы вспомните про какие-то смежные вопросы или дела;</p>
     <p>♦  скорее всего, у вас есть некие знания (информация), как вообще в таких случаях действуют;</p>
     <p>♦  наконец, временные промежутки — с колько ситуация продолжается, как быстро должен быть решён вопрос и т. д.</p>
     <p>По каждому пункту у вас будет несколько разных мыслей — «фактов», которые вам следует выписывать на отдельные стикеры.</p>
     <empty-line/>
     <p>Поразмышляйте над своим вопросом (ситуацией). В голову вам начнут приходить разные мысли, которые будут касаться обстоятельства дела:</p>
     <p>Определите дополнительные источники информации, где вы можете обнаружить «факты», которые касаются данной ситуации или вопроса:</p>
     <p>♦  что вы можете сделать для того, чтобы детализировать информацию, которая у вас уже есть, каких вводных вам не хватает;</p>
     <p>♦  с кем вы можете поговорить о данной проблеме или ситуации из её участников;</p>
     <p>♦  кто может иметь опыт в данном вопросе, кто с чем-то подобным сталкивался;</p>
     <p>♦ где и какую вы можете посмотреть информацию о данном вопросе или по данной теме.</p>
     <empty-line/>
     <p>Каждый пункт — это для вас источник «фактов», и каждый из них, в свою очередь, тоже является «фактом».</p>
     <p>Так что их также следует выписывать на отдельные стикеры.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шаг четвёртый</strong></p>
     <p>Поработайте с каждым из этих источников «фактов», превращая их в отдельные стикеры:</p>
     <p>♦  допустим, вы осознали, что вам недостаёт некой информации по данному вопросу или ситуации — поищите её сами или запросите её у тех, кто этой информацией владеет;</p>
     <p>♦  если в ситуации принимают участие конкретные люди — попытайтесь выяснить, что они об этой ситуации думают и почему;</p>
     <p>♦  если вы знаете людей, которые уже оказывались в подобной ситуации или решали такого рода задачу, — поговорите с ними о том, что они знают, как они думают о вашей задаче;</p>
     <p>♦  изучите дополнительные источники информации — в интернете, лекциях, онлайн-курсах, в книгах.</p>
     <empty-line/>
     <p>Задача этого упражнения — увидеть, какое большое количество «фактов» о ситуации или по конкретному вопросу вы можете собрать. Впрочем, даже во время одного только сбора «фактов» вам могут прийти инсайты и решения.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава четвёртая</p>
     <p>Когнитивная нагрузка</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Мы мыслим слишком узко, как лягушка на дне колодца. Она думает, что небо велико так же, как проём колодца.</p>
     <p>Если она всплывёт, у неё появится иная точка зрения.</p>
     <text-author>Мао Цзэ-Дун</text-author>
    </epigraph>
    <section>
     <empty-line/>
     <p>Работающие попеременно базовые нейронные сети, не только выполняют разные интеллектуальные задачи, но и ощущаются нами по-разному. И нам важно научиться осознавать, в каком режиме находится наш мозг.</p>
     <p>Посчитайте количество слов в предыдущем предложении.</p>
     <p>Посчитали? А почувствовали, что в этот момент вы думали как-то иначе, не так, как когда читали сам текст книги?</p>
     <p>Действительно, когда мы читаем текст, у нас в значительной степени работает <strong>дефолт-система мозга</strong> (ДСМ) — мы как бы подгружаем в неё мысли.</p>
     <p>Когда же вы перешли на арифметический счёт, выполняя мою инструкцию, у вас включилась <strong>центральная исполнительная сеть</strong> (ЦИС).</p>
     <p>Дефолт-система не требует той же концентрации и использования специальных знаний для выполнения задачи: вы, как говорят исследователи, «блуждаете». К вам заходят, можно сказать, какие-то мысли извне, порождая поток образов и воспоминаний изнутри.</p>
     <p>Раньше, когда вы ещё не умели бегло читать, чтение было для вас тяжёлой работой. Это неудивительно, потому что вам постоянно приходилось напрягать ЦИС, которая подтаскивала из архива знаний о буквах необходимую вам информацию, чтобы распечатать, так сказать, смысл того или иного слова.</p>
     <p>Глава четвёртая Когнитивная нагрузка 82 Сейчас ваш мозг читает информацию «с листа». Вы даже сами не понимаете, как он это делает, — вы видите текст, а в голове уже смысл прочитанного. Это, разумеется, результат долгих тренировок, в результате которых вы научились читать слова целиком, а не по буквам.</p>
     <p>Попробуйте прочитать вот этот текст:</p>
     <p>9 4 Н Н 0 3 С 0 0 6Щ 3 Н N 3 П 0 К4 ЗЫ 8 4 3 7, К4 К N 3</p>
     <p>У9N8N73ЛЬНЫ3 83ЩN М0Ж37 93Л47Ь Н4Ш Р4ЗУМ!</p>
     <p>8П3Ч47ЛЯЮЩN3 83ЩN! СН4Ч4Л4 Э70 6ЫЛ0 7РУ9Н0,</p>
     <p>Н0 С3ЙЧ4С, Н4 Э70Й С7Р0К3, 84Ш Р4ЗУМ ЧN7437</p>
     <p>Э70 4870М47NЧ3СКN, Н3 З49УМЫ84ЯСЬ 06 Э70М.</p>
     <p>Г0Р9NСЬ. ЛNШЬ 0ПР393Л3ННЫ3 ЛЮ9N М0ГУ7 ПР-</p>
     <p>0ЧN747Ь Э70<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a>.</p>
     <p>По буквам такой текст вы бы точно не прочли. Однако, поскольку чтение стало для вас автоматизмом, ваш мозг быстро адаптировался и без особого сожаления стал игнорировать цифру 9, читая её как букву Д, цифру 4 он стал менять на А, 3 — на Е, 6 — на Б, а 7 — на Т.</p>
     <p>Этот факт хорошо иллюстрирует, как взаимодействуют разные режимы мозга:</p>
     <p>♦ когда вы концентрируетесь на чём-то — включается центральная исполнительная сеть, целенаправленно подбирая правила под задачу;</p>
     <p>♦ когда же вы «отпускаете» мысль, то она течёт сама по себе, используя существующие в вашем мозге автоматизмы.</p>
     <p>Да, дефолт-система способна игнорировать подобные нюансы, схватывая даже не смысл слов, а смысл, вытекающий из контекста повествования. Именно это и будет с вами происходить, если я всю эту книгу напишу с такими «ошибками»: вы быстро адаптируетесь и будете думать, а не читать.</p>
     <p>Теперь возьмите свою сумку и разложите её содержимое так, чтобы вам было удобно им пользоваться. Или, как вариант, разберите свой рабочий стол (или хотя бы его часть). В крайнем случае посмотрите в холодильник — какие продукты, возможно, просрочены?</p>
     <p>Любое из этих действий включит вашу <strong>сеть выявления значимости</strong> (СВЗ). Особенность этого состояния: непосредственное действие в реальности с какими-то объектами, с одной стороны, и актуализация каких-то ваших потребностей (интересов) — с другой.</p>
     <p>Большую часть действий во внешнем мире мы совершаем на автоматизмах. Например, вы завязываете шнурки на ботинках, а думаете о чём-то другом (в детстве, напомню, это было не так). Но стоит шнурку порваться, как вы тут же «включаетесь» — приглядываетесь к шнуровке, смотрите на кончик оторванного шнурка, начинаете смотреть в комоде в поисках замены.</p>
     <p>Вы были где-то в себе (работала ДСМ), но чрезвычайное обстоятельство включило СВЗ и соответствующую поисковую активность. Зашнуровав ботинки, вы, скорее всего, вернётесь в состояние «блуждания» (ДСМ), обнаружив здесь некоторый беспорядок — о чём вы думали, что вас там беспокоило?</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Осознанность</p>
     </title>
     <p>Попытки регулировать работу базовых нейронных сетей предпринимались задолго до того, как они были открыты. Как минимум с времён Гаутамы Будды. Хотя уверен, что и куда более древние шаманские практики использовали те же самые механизмы нашего мозга.</p>
     <p>Проблема современного человека в том, что он переживает постоянный информационный стресс и сам не замечает этого. <strong>Информация, которую мы получаем за день, в среднем сопоставима с объёмом информации, которую мозг наших предков обрабатывал за год ещё каких-то сто с небольшим лет назад.</strong></p>
     <p>Мозг же, как вы понимаете, не сильно эволюционировал с тех пор, да и за последние 200 тысяч лет. Он по своей природе жаден до информации — кто предупреждён, тот и вооружен. Информация — это то, что готовит нас к будущим событиям, поэтому мозг и считает её важной.</p>
     <p>Но одно дело — информация в дикой природе, где это вопрос жизни и смерти. И другое дело — информация, которая сыплется на нас сейчас из каждого устройства, подключённого к интернету.</p>
     <p>Конечно, 99 % потребляемой нами информации — это бессмысленный шлак и мусор. Но как это объяснишь мозгу, который нацелен на её поиск? Отсюда цифровая зависимость и люди-зомби, не вылезающие из своих телефонов.</p>
     <p>По этой же причине всё большую и большую популярность обретают различные «информационные детоксы», с одной стороны, и техники «осознанности» — с другой.</p>
     <p>В обоих случаях мы пытаемся «полечить» разбалансировку базовых нейронных сетей, вызванную тем самым информационным стрессом, самой жизнью в больших городах и нашей работой — день, ночь, сутки прочь.</p>
     <p>Изначально медитативные практики служили более простой цели: поскольку наш мозг работает круглосуточно, не останавливаясь даже во сне, мы постоянно слышим в себе гомон мыслей, производимых нашей дефолт-системой, и страдаем из-за этого.</p>
     <p>Огромный резонанс получило в своё время исследование, проведённое психологами Мэтью Киллингсвортом и Дэниелом Гилбертом из Гарвардского университета в рамках проекта по изучению «счастья». После его публикации в журнале Science только ленивый журналист не написал о нём заметку.</p>
     <p>Суть этого исследования понятна буквально из тех заголовков: «Блуждающий разум — несчастный ум». Исследователи подсчитали, что <strong>люди в среднем проводят около 46,9 % времени в «блужданиях», то есть в мыслях не о том, что с ними происходит здесь и сейчас, а в размышлении об отвлечённых вещах.</strong></p>
     <p>Причём эти «отвлечённые вещи», как правило, связаны с переживаниями по поводу других людей, отношений и конфликтов с ними, а также взаимными обязательствами, договорённостями, ожиданиями и т. д. Думаю, что 85 люди, занимающиеся управлением бизнесом, хорошо понимают, о чём я.</p>
     <p>Эти «незавершённые гештальты» — своего рода психологические занозы, которые мы носим в себе, пока конкретный вопрос не решится. Вот поэтому, пока он не решился, мозг его и крутит: <strong>вспоминает психологически незавершённую ситуацию, испытывает боль и перепрыгивает на другую тему, пока там тоже не станет больно, потом дальше, и так по кругу.</strong></p>
     <p>Когда вы делали упражнение по выгрузке своей «умственной жвачки», речь вроде бы шла о конкретных проблемах и задачах, но выгружались из вас именно другие люди — из-за которых у вас эти проблемы возникли и с которыми (или для которых) вам предстоит эти задачи решить.</p>
     <p>Вот почему медитативные практики, возникшие уже тысячелетия назад, изначально были инструментом, заставляющим замолчать нашу буйную и социальную от природы дефолт-систему. Они были направлены на то, чтобы добиться «чистого ума», «спокойного сознания» или состояния «недуманья».</p>
     <p>За счёт чего достигается этот эффект? За счёт уже хорошо нам известного нам механизма — антагонизма базовых нейронных сетей. Поскольку включение одной из них тормозит работу другой, то, активизируя, например, сеть выявления значимости, вы тормозите работу дефолт-системы.</p>
     <p>Как только дефолт-система мозга поутихнет, вы перестаёте слышать гомон мыслей и голосов в своей голове, не будете прокручивать в ней «негативный контент». Вот и весь фокус.</p>
     <p>А как производится активизация сети выявления значимости? Направленностью внимания, за которое она и отвечает. Медитативные техники учат нас сосредоточиваться на внешних стимулах — на том, что мы воспринимаем, и на своих ощущениях в теле, включая контроль дыхания.</p>
     <p>Человек, до этого находившийся в «блуждании», думавший о том о сём, «проваливается» благодаря медитации в то, что происходит с ним здесь и сейчас. Этот же механизм используется и в целом ряде психотерапевтических техник, использующихся для совладания со стрессом.</p>
     <p>Вот и думай теперь: где духовные практики, а где нейронауки? Но, как оказывается, одно в другом, и никаких чудес.</p>
     <p>В 2006 году журнал Time включил в свой список 100 самых влиятельных людей в мире Ричарда Дэвидсона — нейробиолога, профессора психологии и психиатрии, который всю свою жизнь занимался изучением того, как медитативные практики (практики осознанности) влияют на состояние нашего мозга.</p>
     <p>Дэвидсон получил благословение далай-ламы на проведение своих исследований и изучал мозг монахов. В результате <strong>он смог подтвердить гипотезу о том, что наш мозг, по сути, перестраивается под воздействием регулярных медитаций, позволяя человеку контролировать работу его базовых нейронных сетей.</strong></p>
     <p>Однако сейчас в защите — хотя бы практиками осознанности — нуждается не только наша дефолт-система, перегруженная гигантским количеством обрывочных знаний, множеством параллельных проектов и задач, но и центральная исполнительная сеть.</p>
     <p>Всё дело в том, что центральная исполнительная сеть отвечает не только за решение задач с привлечением тех или иных интеллектуальных алгоритмов, содержащихся в нашем «несчастном разуме», но и за усвоение информации.</p>
     <p>Да, выбор информации производится сетью выявления значимости, однако же дальше с этой информацией надо что-то сделать:</p>
     <p>♦ во-первых, куда-то засунуть в нашем мозге, чтобы она там держалась, то есть <strong>классифицировать</strong>;</p>
     <p>♦ во-вторых, ещё нужно <strong>сформировать к ней своё отношение</strong>, сопоставить с имеющимися у нас данными — что это вообще такое;</p>
     <p>♦ в-третьих, <strong>проанализировать</strong> — признать достоверной или недостоверной, важной или несущественной, заслуживающей определённых действий или нет, и т. д.</p>
     <p>В общем, много работы, и практически вся она ложится именно на нашу ЦИС. Конечно, она не справилась бы с этой работой без ДСМ, но, к сожалению, информации на нас валится столько, что ДСМ просто не успевает включиться.</p>
     <p>Как показала в своих исследованиях Глория Марк, профессор кафедры информатики в Калифорнийском университете в Ирвайне, <strong>если нас с вами оторвать от интеллектуальной задачи, то нам потребуется около 23 минут, чтобы после этого вернуться к ней с прежней продуктивностью</strong>.</p>
     <p>По сути, эти магические 23 минуты — время, которое необходимо нашему мозгу, чтобы загрузить в дефолтсистему объём информации, достаточный, чтобы мы начали именно думать, а не принимать решения на автоматизмах с ошибками, обусловленными нашими когнитивными искажениями.</p>
     <p>Думаю, вы слышали о синдроме чистого листа — когда вы просто сидите перед компьютером и «собираетесь», как говорят в таких случаях, «с мыслями».</p>
     <p>На самом деле это вовсе не пустая трата времени.</p>
     <p>В этот момент идёт процесс постепенной загрузки в дефолт-систему вашего мозга информации, относящейся к той проблеме-задаче, которую он потом будет решать.</p>
     <p>Но задумайтесь — <strong>давно ли у вас были эти хотя бы 23 спокойные минуты</strong>, когда вас никто не дёргал, не отвлекал, вам не приходилось отвлекаться на какие-то другие вопросы или проекты?</p>
     <p>Боюсь, что ответ будет неутешительным. А ведь это только то время, когда вы подготавливаете свой мозг к осмыслению важной для вас задачи! Чтобы дать мозгу «поварить» загруженные факты, вам ещё нужно время, и немалое.</p>
     <p>Выделено ли в вашем рабочем графике время «на подумать»? У меня — да. Причём лично я выделяю на это не просто час или два, а первые полдня (к сожалению, лишь два дня в неделю — больше не получается).</p>
     <p>Впрочем, и эти полдня у меня эффективны только в том случае, если я перед сном загрузился необходимыми вводными, а утром не беру в руки телефон и точно знаю, что мне не надо никуда спешить. Если нет, то толку будет мало.</p>
     <p>Одна мысль о том, что меня ждут дела и «надо успеть» додумать всё, что я напланировал, к определённому моменту, пустит всю мою интеллектуальную работу коту под хвост. Подгоняя себя, я уже буду думать не о том, о чём собирался, а о том, чем мне предстоит заниматься.</p>
     <p>Настроить мозг на решение сложной задачи — это очень нетривиальная практика и навык. <strong>Как только у вас появляется повод на что-то отвлечься, заняться чем-то ещё, ваш мозг тут же и с радостью это сделает</strong>. Это же куда проще!</p>
     <p>А вот додумывать мысль, находиться в «блуждании» не потому, что тебя туда отнесло бризом «незавершённых ситуаций», а потому, что у тебя есть озадаченность конкретной производственной или исследовательской проблемой, которую ты в этом своём «блуждании» принуждаешь свой мозг решать, — это сложно.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Влияние гаджетов</p>
     </title>
     <p>Всё стремительно меняется. Среда, в которой раньше формировались, а затем и жили наши мозги, радикально изменилась. Гиперинформационная среда, под давлением которой мы постоянно находимся, приводит к формированию у людей хронического стресса, тревожных и депрессивных состояний.</p>
     <p>Кроме того, возникающая у людей цифровая зависимость приводит к развитию таких дисфункциональных психических состояний, как «цифровая деменция», «цифровой аутизм», «информационная псевдодебильность».</p>
     <p>«Цифровая зависимость» — это вовсе не фигура речи. Как показывают научные исследования, цифровая зависимость:</p>
     <p>♦ во-первых, характеризуется теми же нейрофизиологическими изменениями в мозге, которые наблюдаются и при обычной химической наркомании; Влияние гаджетов</p>
     <p>♦ во-вторых, приводит к уменьшению количества нервных связей между клетками префронтальной коры — той части мозга, которая отвечает за принятие решений и контролирует эмоциональные импульсы.</p>
     <p>Когда нам нужно усвоить большие массивы данных, мозг из-за ограниченности своих ресурсов часто начинает создавать у нас иллюзию, что мы думаем, запоминаем, вникаем, а на поверку это может совершенно не соответствовать действительности.</p>
     <p>Вот один из примеров того, как наш мозг уклоняется от интеллектуальной деятельности, лишь имитируя её.</p>
     <p>В 2017 году когнитивные психологи Адриан Уорд и Маартен Бос с коллегами провели весьма примечательный эксперимент, который затем описали в сенсационной научной статье <strong>«Утечка мозгов: простое присутствие собственного смартфона снижает доступную когнитивную способность»</strong>, опубликованной в <emphasis>Journal of Association for Consumer Research</emphasis>.</p>
     <p>Суть этого исследования была предельно проста: берём более полутысячи студентов и делим их на три равные группы.</p>
     <p>Все будут заполнять одни и те же тесты на интеллект, а различие между группами будет состоять в следующем:</p>
     <p>♦ представители первой группы оставят свои смартфоны за пределами комнаты, в которой проходит тестирование;</p>
     <p>♦ представители второй группы оставят свой смартфон при себе, но не на виду — в сумке, например, или в кармане одежды;</p>
     <p>♦ представители третьей группы должны будут положить свой смартфон на стол перед собой, но экраном вниз.</p>
     <p>Разумеется, ни одной из групп пользоваться телефоном при выполнении заданий не позволяется.</p>
     <p>Теперь смотрим на то, что получилось в результате этого нехитрого, на первый взгляд, эксперимента (рис. 9).</p>
     <image l:href="#i_017.jpg"/>
     <p>Рисунок 9</p>
     <p>Результаты исследования «утечки мозгов»</p>
     <empty-line/>
     <p>На левой диаграмме (А) представлены показатели «объёма рабочей памяти» у трёх групп испытуемых. По сути, это то количество информации, которое студенты удерживали в луче своего внимания во время эксперимента.</p>
     <p>Обратите внимание на крайний правый, самый высокий столбец — таким был объём рабочей памяти у студентов, смартфон которых остался за дверьми аудитории. Два других столбца показывают, как снизился объём рабочей памяти у тех студентов, которые просто знали, что у них при себе есть смартфон.</p>
     <p>Простое физическое присутствие смартфона расслабляет человеческий мозг: мы знаем, что при нас есть гаджет, который позволяет нам решить множество задач, и мозг начинает думать, что ему просто незачем напрягаться!</p>
     <p>На правой диаграмме (Б) представлены показатели «подвижного интеллекта», который позволяет нам мыслить логически, анализировать ситуацию и решать задачи, выходящие за пределы нашего предыдущего опыта.</p>
     <p>Что ж, посмотрим на два правых столбца — это показатели подвижного интеллекта студентов, которые не видели свой смартфон: одни оставили его в соседней комнате, у других он был в кармане или в сумке.</p>
     <p>И предательский — левый — столбец этой диаграммы: показатели подвижного интеллекта у лиц, которые выполняя задание, видели лежащий перед ними смартфон.</p>
     <p>Они не могли им воспользоваться, он лежал перед ними, перевёрнутый экраном вниз. Но и этого оказалось достаточно, чтобы мозг начал халтурить.</p>
     <p>И в самом деле, зачем стараться, если теоретически можно будет попросить смартфон о подсказке?</p>
     <p>Таким образом, <strong>просто местонахождение смартфона самым непосредственным образом влияет на объём рабочей памяти и подвижный интеллект, то есть, грубо говоря, на то, как человек соображает.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Ещё раз: просто физическое присутствие смартфона в поле зрения человека делает его глупее. Мозг ленится (экономит силы), зная, что ответ можно получить, не напрягая извилин, а просто загуглив необходимую информацию.</p>
     <p>Интересно, что учёные не отказали себе в удовольствии уточнить у своих испытуемых, насколько, по их мнению, местонахождение мобильного телефона повлияло на их работу с тестами.</p>
     <p>Что ж, ничего удивительного: <strong>студенты были уверены, что местоположение смартфона никак не влияло на результат их тестов.</strong></p>
     <p>Мы не замечаем, насколько мы становимся рассеянными и интеллектуально пассивными, зная, пусть даже на подсознательном уровне, что мы можем попросить у своего гаджета и «помощь друга», и «помощь зала», и «открыть любую букву», и просто что-то решить за нас.</p>
     <p>Думаю, имеет смысл помнить об этом, когда вы проводите производственные совещания или устраиваете мозговой штурм. С утекающими или, я бы даже сказал, протекающими из-за смартфонов мозгами такой «штурм» вряд ли будет удачным.</p>
     <p>Может быть, имеет смысл ограничивать их использование при проведении производственных совещаний, например?</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_018.jpg"/>
     <p>Как заставить свой мозг думать? (фрагмент онлайн-курса «Факт-карты»)</p>
     <empty-line/>
     <p>Подводя итог сказанному, наверное, нужно сделать ещё кое-какие уточнения. Прежде всего, они касаются определения того, что такое «мышление» и чем оно отличается от «интеллекта» и «сознания».</p>
     <p>Начнём с «интеллекта». Интеллект — это способность человека оперировать имеющимися у него знаниями, то есть, по сути, функционал центральной исполнительной сети.</p>
     <p>Именно эта способность и замеряется тестами, которые определяют наш так называемый уровень IQ. По сути, IQ-тесты представляют собой набор головоломок, которые решаются по определённым правилам.</p>
     <empty-line/>
     <p>Если специально выучить эти правила, то вы легко можете разогнать свой IQ-балл до небес. Так что, хоть в решении соответствующих задач и используется центральная исполнительная сеть, фактический результат — это конкретные знания.</p>
     <p>В своё время один из создателей современного IQ-теста, английский психолог Ганс Айзенк, придерживавшийся весьма неполиткорректных, как бы сейчас сказали, воззрений на интеллектуальные способности людей других рас, использовал свой тест, чтобы доказать это.</p>
     <p>И ничего удивительного, что представители других народов и культур (неевропейских) заваливали его IQтест. Однако стоило исследователям сделать IQ-тест, основанный на тех же принципах, что и тест Айзенка, но с привычными для других культур образами, и этот тест стали с тем же успехом заваливать европейцы.</p>
     <p>То есть уровень интеллекта — это не качество ума, не то, что называют «мудростью». Уровень интеллекта — это умение человека использовать набор когнитивных схем для решения определённого типа задач.</p>
     <p>Когнитивные психологи, для которых практически вся наша с вами психическая активность — это «интеллект» (на то они и когнитивные психологи), делят его на «подвижный» и «кристаллический».</p>
     <p>♦ «Подвижный интеллект» — это как раз набор различных способов, которыми вы научились собирать и пересобирать ту информацию, которую мы получаем.</p>
     <p>♦ «Кристаллический интеллект» — это что-то вроде «долговременной памяти», те знания, которые мы храним и которыми, кроме внешних данных, оперирует наш «подвижный интеллект».</p>
     <empty-line/>
     <p>Впрочем, и подвижный, и кристаллический интеллект — это всё ещё работа центральной исполнительной сети. Важной, необходимой нам для оперативной работы, помогающей нам управляться с интеллектуальным инструментарием, который мы осваиваем: формулами, законами, порядком действий и т. д. Но это ещё не мышление.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Множественный интеллект</p>
     </title>
     <p>Правила сборки информации в определённые блоки и структуры касаются не только IQ-тестов. Более того, информация для этого вовсе не обязательно должна быть знаковой, символьной. Она может быть образной, музыкальной, эмоциональной, кинестетической…</p>
     <p>На этот факт в своё время обратил внимание знаменитый американский психолог Говард Гарднер, что привело его к созданию «теории множественного интеллекта».</p>
     <p>Гарднер считал, что у каждого человека много разных, специфических интеллектов, и каждый из них может быть развит у конкретного человека в большей или меньшей степени.</p>
     <p>Вот примеры таких «интеллектов»:</p>
     <p>♦ вербально-лингвистический интеллект — способность облекать свои мысли в слова, умение правильно и красиво говорить и т. д.;</p>
     <p>♦ логико-математический интеллект — способность использовать аналитический аппарат и математические знания;</p>
     <p>♦ визуально-пространственный интеллект, который, как правило, хорошо развит у архитекторов, дизайнеров, инженеров и т. д.;</p>
     <p>♦ кинестетический интеллект — это наша способность управлять собственным телом, чем могут похвастаться, например, спортсмены и танцоры;</p>
     <p> ♦ межличностный интеллект — это наша способность понимать контекст различных социальных ситуаций, умение реконструировать внутренний мир другого человека.</p>
     <p>Впрочем, это далеко не полный список «интеллектов» — есть ещё «музыкальный», «внутриличностный», «натуралистический» и т. д. И каждый характеризует уровень развития у человека того или иного навыка, но не мышления как такового.</p>
     <p>Хорошо всем известный «эмоциональный интеллект» — это один из таких частных «интеллектов», характеризующий способность человека понимать свои и чужие эмоциональные состояния.</p>
     <p>Что ж, про «интеллект» мы поговорили… Понятие, конечно, расплывчатое — не спорю, но, к сожалению, с психологическими терминами всегда так. И понятие «сознания», значение которого нам только предстоит сейчас прояснить, не исключение.</p>
     <p>Итак, что имеется в виду, когда специалисты говорят о «сознании»?</p>
     <p>♦ Во-первых, «сознание» — состояние бодрствования, когда вы буквально пребываете «в сознании» (за это отвечает специальный нервный центр в стволе вашего мозга).</p>
     <p>♦ Во-вторых, «сознание» — это то, что вы сознаёте здесь и сейчас (психологи иногда называют то, что вы сейчас сознаёте, те факты, которые в моменте учитываете, — «рабочей памятью»).</p>
     <p>Очевидно, что ваш опыт, ваши знания, представления о мире и том же бизнесе, значительно объёмнее, чем то, что вы держите в сознании в каждый конкретный момент времени.</p>
     <p>♦ Наконец, в-третьих, «сознание» — это что-то вроде «луча внимания», который вы направляете на ту или иную информацию, хранящуюся в закромах вашего мозга.</p>
     <p>Так, например, когда мы говорим об «осознанности», мы говорим как раз о том, что какой-то ваш опыт, какие-то ваши чувства или интуитивные знания, которые у вас уже были, вы вдруг стали осознавать — то есть включили их в какую-то уже имеющуюся у вас систему представлений.</p>
     <p>Первое определение, по сути, медицинское, два других можно назвать субъективно-психологическими. Итак, что мы объективно знаем о «сознании» с точки зрения когнитивной науки?</p>
     <p>Невесёлая, так сказать, новость заключается в том, что наше с вами сознание очень, до чрезвычайности ограниченно.</p>
     <p><strong>Во-первых, сознание не многозадачно</strong>. То есть фокус нашего сознательного внимания может быть направлен лишь на одну какую-то задачу. И вы не можете параллельно осознавать два вопроса сразу.</p>
     <p>Если же вы всё-таки делаете несколько дел сразу, то, скорее всего, ваше сознание незаметно для вас перескакивает с одной задачи на другую.</p>
     <p>В режиме многозадачности существенно падает эффективность нашей интеллектуальной работы, а риск ошибки возрастает в среднем в два раза. Кроме того, мы просто быстрее истощаемся.</p>
     <p>Впрочем, есть и другое объяснение, почему человеку может казаться, что он всё-таки многозадачен.</p>
     <p>Представим себе, что вы ведёте автомобиль и параллельно разговариваете по телефону — это два дела сразу, которые требуют вашего внимания.</p>
     <p>Но одно из них вы в каждый конкретный момент времени совершаете с помощью психических автоматизмов, то есть, по сути, бессознательно, а ваше сознание переключается то на одну задачу, то на другую.</p>
     <p>В результате вам может казаться, что вы оба дела делаете сознательно, осознанно, а это не так. Неслучайно риск ДТП у водителя, говорящего по телефону, как раз в два раза выше, чем у того, кто занят только вождением.</p>
     <p><strong>Во-вторых, наше сознание ограниченно по количеству единиц информации, которые оно может удерживать одновременно.</strong> И это количество равно всего трём.</p>
     <p>Это не описка и не очитка: сознание способно в единицу времени оперировать только тремя фактами, или тремя аспектами ситуации, или тремя какими угодно ещё показателями.</p>
     <p>Вспомните, как вы считали в столбик и говорили себе — «на ум пошло», при этом ещё и записывая это «на ум», чтобы его не забыть, пока вы будете перемножать два других числа. Это и есть три элемента за раз.</p>
     <p>Кажется, что три элемента — это ужасно мало, но человекообразные обезьяны способны одновременно оперировать лишь двумя элементами, так что нам по сравнению с ними ещё очень повезло.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«Невидимая обезьяна»</p>
     </title>
     <p>Думаю, многие из вас знают знаменитый эксперимент с «невидимой обезьяной», который как раз иллюстрирует эту особенность нашего сознания.</p>
     <p>Этот эксперимент был впервые поставлен одним из основателей когнитивной психологии — знаменитым учёным Ульриком Найссером, а затем он многократно повторялся другими психологами.</p>
     <p>В рамках этого эксперимента испытуемые смотрят видео, на котором в постоянном движении находятся шесть человек: трое в белых спортивных костюмах, трое — в чёрных, две команды игроков.</p>
     <p>У каждой из команд — «белой» и «чёрной» — есть свой мяч, который игроки одной команды просто перекидывают между собой. Задача зрителя — сосчитать, сколько раз за время этого видеофрагмента игроки белой команды передадут свой мяч друг другу.</p>
     <p>Игроков всего три, у них один мяч на троих. Да, ещё есть отвлекающий фактор — игроки «чёрной» команды, которые тут же носятся со своим мячом. Но в целом задача вроде бы и несложная.</p>
     <p>Итак, видео идёт, испытуемые его смотрят, считают передачи и в конце называют свой результат. И тут экспериментатор их спрашивает: «А вы ничего странного в этом видео не заметили?»</p>
     <p>Половина испытуемых отрицательно качают головой.</p>
     <p><strong>Концентрация на действиях игроков «белой команды» не позволила им заметить, как в середине видеофильма появляется человек, переодетый обезьяной</strong>, проходит через всю площадку, машет им рукой и покидает кадр.</p>
     <p>Вот они, фактические возможности нашего сознания, — три объекта, а дальше уже удача: повезёт переключить вдруг сознание на что-то другое — заметим, не повезёт — как будто бы и не было.</p>
     <p><strong>В-третьих, продолжительность нашей сознательной мысли составляет всего лишь три секунды.</strong> После одной трёхсекундной мысли следует другая, и они, как говорят в кино, объединяются склейкой. Три секунды и склейка.</p>
     <p>Убедиться в этом несложно.</p>
     <p>Какие вы любите читать тексты — с короткими предложениями, или вам по душе те предложения, которые начинаются с одного, потом долго и мучительно обсуждается, анализируется, конкретизируется что-то совсем другое, затем, через точку с запятой, вводится новый термин, уточняется что-то третье и четвёртое, а после этого всё наконец итожится — с парой деепричастных оборотов, двоеточиями и тире, — и всё ещё под конец как-то неловко суммируется и тут же слепливается в какой-то парадоксальный, лишённый логики вывод, завершающийся многоточием?</p>
     <p>Прошу прощения, последнее предложение потребовало у вас более трёх секунд… И уверен, что в процессе вы пару раз вообще потеряли мысль. Правда, было не очень комфортно?</p>
     <p>Это «не очень комфортно» — как раз и есть <strong>склейки трёхсекундных фрагментов</strong>, когда общий смысл предложения вроде как сохраняется, но ясность понимания теряется почти полностью — сплошной «набор слов».</p>
     <p>Итак, наше сознание — это то, что мы осознаём в данный момент времени. Оно не многозадачно, учитывает не более трёх интеллектуальных объектов за раз, а продолжительность нашей сознательной мысли едва превышает три секунды.</p>
     <p>Если вам кажется, что эти правила не имеют непосредственного отношения к вашей работе, к ведению бизнеса, вы ошибаетесь. Вот всего лишь несколько примеров, как знание этих правил способно сохранить ваших клиентов, работоспособность и даже жизни ваших сотрудников.</p>
     <p>♦ Когда вы создаёте некое рекламное сообщение, помните, что все его элементы должны работать на одну идею, один смысл, одну задачу.</p>
     <p>Креативщики, работающие над рекламой, мыслят совсем не так, как ваш потребитель: желание разнообразить информационное сообщение, сделать его более ярким и разноплановым часто приводит к обратному результату.</p>
     <p>Всегда спрашивайте себя — а что именно я хочу сказать клиенту? Если посылов несколько, то есть риск, что ни один из них не достигнет цели. Да, вы любите свой продукт и можете рассказывать о нём часами, но клиент решает одну свою задачу в единицу времени и делает это прямо сейчас, пока вы с ним коммуницируете.</p>
     <p>♦ Когда вы предлагаете клиенту выбор из более чем трёх вариантов (больше трёх кнопок, трёх переходов по ссылкам, трёх возможных вариантов ответа, трёх видов продукта и т. д.), вы его теряете или он начинает действовать наобум. Как результат — скорее всего, ошибается, разочаровывается и больше к вам не вернётся.</p>
     <p>Это не значит, что у вас не может быть больше трёх «кнопок», «продуктов», «ответов» и т. д. Это значит, что <strong>вам надо сгруппировать возможные выборы клиента в тройки</strong>, чтобы не заставлять его внимание бегать от пункта к пункту, а его сознание — делать «склейки», которые запутают его ещё больше.</p>
     <p>♦ Когда ваши сотрудники, работающие непосредственно с клиентом, имеют дело со сложными интерфейсами, вы не даёте им возможность построить контакт с клиентом. Сотрудник застрянет с поиском нужных данных, и ему будет уже не до клиента.</p>
     <p>Но разве клиенту это интересно? Разве он будет вникать в сложности, которые испытывает ваш сотрудник? Нет, он будет раздражаться и вымещать своё раздражение на сотруднике, а тот, в свою очередь, как бы вы его ни учили «принятию», будет раздражаться в ответ. И всё, финита ля комедия.</p>
     <p>Но ещё страшнее, если решение сотрудника связано с производственными действиями, которые могут привести к авариям или другим чрезвычайным ситуациям. Вот уж точно не тот случай, когда имеет смысл проверять вместимость «сознательного луча».</p>
     <p>Итак, оптимизация когнитивной нагрузки — наша главная задача, когда мы работаем с восприятием человека.</p>
     <p>Избыточная когнитивная нагрузка приводит к тому, что человек теряет способность к рациональному мышлению и, по сути, переходит на рефлекторное реагирование.</p>
     <p>Да, может быть, это и неплохо для казино, например, или парков развлечений, но для бизнесов, ориентированных на осознанный клиентский выбор, на выстраивание долгосрочных отношений с клиентом, это смерти подобно.</p>
     <p>Тут, конечно, встаёт вопрос, а как мы вообще можем думать что-то серьёзное и объёмное — например, думать, если так можно выразиться, свой бизнес, если всё, на что способно наше сознание, — это три факта, и привет?</p>
     <p>Очевидно, что бизнес куда сложнее, у него огромное количество составляющих. С другой стороны, вы и не думаете весь свой бизнес целиком. Вы всегда думаете о чём-то конкретном в рамках своего бизнеса, а дальше — склейка за склейкой по системе ассоциаций…</p>
     <p>Это тоже подход, но если мы хотим добиться лучших результатов, способ думать о своём бизнесе лучше, конечно, изменить.</p>
     <p>На счастье, кроме «интеллекта» и «сознания», которые в том или ином аспекте обслуживаются центральной исполнительной сетью и сетью выявления значимости, <strong>у нас ещё есть то самое «мышление», которое протекает, по сути, подсознательно — за счёт дефолт-системы мозга.</strong></p>
     <p>Известно же, например, что уровень того самого интеллекта, измеряемый с помощью IQ-тестов, не позволяет прогнозировать успешность человека. То есть хороший балл, полученный даже после очень удачной сдачи этого теста, вовсе не обещает нам радужных перспектив.</p>
     <p>Да, желательно находиться по IQ-тесту в диапазоне от 80 до 120 единиц, но это не значит, что человек, у которого 100 баллов, не сможет превзойти умника со 140 баллами — в доходе, в карьере или бизнесе.</p>
     <p><strong>С мышлением не так, его качество и в самом деле предсказывает успех человека в бизнесе, карьере, социальной жизни</strong>. Проблема в том, что его очень непросто измерить, ведь его работа протекает на подсознательном уровне.</p>
     <p>С другой стороны, это не значит, что мы не можем его использовать и направлять. Именно эту задачу и решает инструмент, о котором мы будем говорить дальше: факт-карты.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Применяем на практике</p>
      <p>Внутреннее внимание</p>
     </title>
     <p>Перед тем как мы перейдём к работе с технологией факт-карт, необходимо научиться разгружать не только дефолт-систему (соответствующий навык мы тренировали в упражнении «Умственная жвачка»), но и две другие базовые нейронные сети — СВЗ и ЦИС.</p>
     <p><strong>Шаг первый</strong></p>
     <p>Каждому из нас приходится регулярно оказываться в стрессовых ситуациях, а потому навыки совладания со стрессом — один из трёх китов эмоционального интеллекта.</p>
     <p>К сожалению, мы не привыкли обращать внимание на свои психологические переживания — у нас нет ни такой традиции, ни такой культуры. Однако это чревато целым комплексом проблем:</p>
     <p>♦ во-первых, стрессовое состояние <strong>приводит к «туннельному мышлению»</strong>, что негативно сказывается на принятии решений;</p>
     <p>♦ во-вторых, стресс <strong>истощает наши психологические защиты</strong>, что делает нас более раздражительными, а это, в свою очередь, демотивирует наших сотрудников;</p>
     <p>♦ в-третьих, длительное существование в условиях психологического стресса <strong>приводит к формированию невротических расстройств</strong> — панических атак, депрессивных состояний, неврастении (патологического переутомления).</p>
     <p>Разумеется, для преодоления хронического стресса одного упражнения недостаточно, поэтому если вы чувствуете необходимость, то лучше обратиться за помощью к специалисту — врачу-психотерапевту или пройти специально созданный мной для этих целей онлайн-курс «Шаг за шагом».</p>
     <p>Здесь же я расскажу только о практике осознанности, которая, впрочем, помогает существенно улучшить психологическое состояние.</p>
     <p>Как мы с вами уже знаем, наше внимание способно удерживать в поле своего восприятия не более трёх динамических объектов.</p>
     <p>Если вы смотрите на нарисованный аквариум, то можете одновременно видеть в нём до девяти рыбок (в психологии это называется «магическим числом 7 ± 2»). Но если перед вами настоящий аквариум, где рыбки постоянно движутся, то в одно отдельно взятое мгновение вы способны видеть только три особи. Для того чтобы узреть четвёртую, одну из трёх надо будет временно отпустить из поля вашего внимания.</p>
     <image l:href="#i_019.jpg"/>
     <p>Онлайн-курс «Шаг за шагом»</p>
     <empty-line/>
     <p>Иными словами, у нас есть только три канала восприятия, и мы можем одномоментно воспринимать только три изменяющиеся вещи. Вот почему нас так, например, завораживает наблюдение за огнём — играющие языки пламени полностью занимают возможности нашего восприятия, и мы фактически перестаём думать. А не думая, мы чувствуем себя куда лучше, нежели думая — то есть бесплодно «проворачивая» внутри своей головы собственные страхи.</p>
     <p>Теперь же наша задача — <strong>поставить этот естественный биологический механизм на службу своему психическому здоровью</strong>. Если мы сможем занять своё внимание информацией, приходящей к нам по трём каналам восприятия из внешнего мира, то мы просто лишимся возможности воспринимать содержимое своей головы и окажемся в состоянии «недумания».</p>
     <empty-line/>
     <p>Техника осознанности, или «переключения внимания во внешнее», проста, и сначала она выполняется в три приёма, потом в два, а затем уже в один.</p>
     <empty-line/>
     <p>♦ Первый элемент: слух. Сядьте удобно, закройте глаза и слушайте то, что вы слышите. До ваших ушей, как правило, доносится множество звуков — тикают часы, возможно, гудит гелиевая лампа, слышен шум за окном (проезжают автомобили, разговаривают люди и т. п.), звук раздаётся даже тогда, когда вы перелистываете страницу этой книги или потираете одну руку о другую.</p>
     <p>Обычно мы игнорируем эти сигналы внешней среды как малосущественные, сейчас же, напротив, попытайтесь их услышать.</p>
     <p>При выполнении этой техники есть только одна трудность. Обычно, когда мы смотрим, мы смотрим на предметы, а потому наше внимание быстро отвлекается, и мы начинаем думать — почему он тут, что с ним сделать и т. д.</p>
     <p>То же самое и с нашим слухом — мы вычленяем окружающие звуки из общей массы, фиксируемся на них, и возникшая по поводу этого звука мысль снова «затягивает» нас обратно «в голову». Вот почему тут необходимо использовать одну хитрость.</p>
     <p>Кроме звуков, вы, безусловно, слышите тишину (имеет смысл прямо сейчас это проверить), только обычно она на заднем плане, а звуки, напротив, на первом. Теперь нужно как бы поменять их местами: вы слушаете тишину, а звуки делаете фоном. Позвольте звукам бороздить тишину, не фиксируясь ни на одном из них. Поздравляю вас, начинается настоящая медитация!</p>
     <empty-line/>
     <p>♦  <strong>Второй элемент: телесные ощущения</strong>. Сразу предупреждаю, что не нужно слушать своё тело — оно большой обманщик. Сосредоточьтесь на точках соприкосновения своего тела с окружающими предметами.</p>
     <p>К вашему телу прилегает стул, на котором вы сидите (или диван, на котором вы лежите), причем он давит на вас так же, как и пол, в который упираются ваши стопы. Ваша одежда, обувь, очки, кольца, наручные часы и т. д. — все эти объекты соприкасаются с вашим телом.</p>
     <p>Задача в том, чтобы просто дать себе всё это почувствовать. Начните с макушки (если она с чем-нибудь соприкасается) и завершите эту «экскурсию» стопами, а потом ощущайте всё вместе — с головы до пят.</p>
     <empty-line/>
     <p>♦  <strong>Третий элемент: зрение</strong>. Попробуем поработать со зрением: не смотрите на предметы, которые вас окружают, попытайтесь сосредоточиться на созерцании пространства, в котором они расположены.</p>
     <empty-line/>
     <p>Нас окружают не сами предметы, а пространство, часть этого пространства занимает наше тело, другие его части заняты другими предметами, но большая его часть свободна, и сейчас его нужно просто увидеть. Попробуйте, у вас обязательно получится.</p>
     <p>Если вам труден этот вариант, можете использовать альтернативный: обратите своё внимание на световые пятна — предметы вокруг вас отбрасывают тени, какие-то участки пространства освещены больше, другие — меньше. Попытайтесь схватить одновременно всю эту геометрию света.</p>
     <p>После того как вы потренировались со слухом, телесными ощущениями и зрением по отдельности, попробуйте сочетать их попарно: слух и телесные ощущения, телесные ощущения и зрение, зрение и слух.</p>
     <p>Когда у вас будет получаться одновременно слышать и ощущать, ощущать и видеть, видеть и слышать, попробуйте соединить вместе все эти три составляющие — слушайте, смотрите и ощущайте.</p>
     <p>В тот момент, когда вам это удастся, вы почувствуете, что словно бы провалились в собственные ощущения.</p>
     <p>Состояние это необычное и очень приятное, так что вы ни с чем его не спутаете.</p>
     <p>И самое главное — в этот момент вы перестанете думать, а как только вы перестанете думать, так сразу же уйдут все ваши тревоги и негативные переживания.</p>
     <p>Выполнять данное упражнение желательно ежедневно.</p>
     <p>Много времени оно не занимает, а ощущение внутреннего спокойствия будет с вами всё чаще. Сначала, конечно, нужно потренироваться, но постепенно эта практика становится привычной и очень упрощает жизнь.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шаг второй</strong></p>
     <p>Вторая проблема, кроме постоянной тревоги, с которой нам нужно справиться, это, конечно, многозадачность, а точнее — постоянное переключение внимания с задачи на задачу.</p>
     <p>Но прежде я должен оговориться. Сейчас часто приходится слышать, что сотрудник должен быть многозадачным. Однако в данном случае речь идёт о другой многозадачности: о способности параллельно вести несколько проектов, а также об объёме навыков, которые позволят сотруднику выполнять разный функционал.</p>
     <p>Нет ничего плохого в том, чтобы человек вёл несколько проектов и работал не только кузнецом, но и жнецом, если это необходимо и возможно. Главное, чтобы он не пытался делать это одновременно. В этом, собственно, и состоит следующая рекомендация.</p>
     <p>Внимательно посмотрите на свой график. Скорее всего, в нём зафиксировано время совещаний и встреч, а также какие-то другие события — поездки, мероприятия и т. д.</p>
     <p>Но есть ли в вашем графике выделенное время, например, на работу с почтой? Время на вашу собственную работу над тем или иным проектом? Время, извините, на личную жизнь?</p>
     <p>Шаг второй Применяем на практике 105 Звучит, наверное, для кого-то странно и даже дико, но правда состоит в том, что если вы не выделите в своём графике конкретное время на эти и другие подобные дела, то вся ваша жизнь превратится в один сплошной многозадачный режим.</p>
     <p>Вместо того чтобы делать что-то одно, вы постоянно будете отвлекаться на что-то ещё: ответить на сообщение, проверить почту и написать комментарий, и т. д., и т. п.</p>
     <p>Ну и, конечно, больше всего будут страдать ваши проекты, для работы над которыми вам и в самом деле нужно выкроить время, сконцентрироваться и как следует их продумать.</p>
     <empty-line/>
     <p>Вспомните о 23 минутах, которые необходимы нашему мозгу для того, чтобы он просто перешёл в режим фактического мышления. К сожалению, средняя частота сессий с телефоном у жителя современного мегаполиса равняется 132 в день.</p>
     <p>То есть мы отвлекаемся только на телефон в среднем каждые восемь с половиной минут, а ещё же есть почта, трезвонящие уведомления и т. д. В общем, о 23-минутных «окнах» тишины и концентрации остаётся только мечтать.</p>
     <p>Руководители, видимо, думают, что их сотрудники находятся в других обстоятельствах — у них же не такая большая нагрузка. Но нет, все мы находимся в этом цифровом безумии (пусть и не всегда по делу). Так что рассчитывать, что сотрудники смогут за нас подумать, а нам останется только согласовать, — это вряд ли.</p>
     <p>Вот почему необходимо на регулярной основе внести в свой график следующие позиции:</p>
     <p>♦ <strong>время на оперативную работу</strong> — просмотреть почту, ответить на «быстрые» письма, согласовать или подписать необходимые документы, сделать звонки с короткими поручениями и т. д.;</p>
     <p>♦ <strong>время на собственную интеллектуальную работу над вашими ключевыми проектами</strong> — когда вы будете, не отвлекаясь ни на что другое, изучать необходимые материалы, делать пометки, создавать общее описание, прикидывать необходимые ресурсы и т. д.;</p>
     <p>♦ <strong>время, которое вы проведёте с собственной семьей</strong>, с ребёнком или в дружеской компании, созвонитесь или встретитесь с родителями и т. д.;</p>
     <p>♦ <strong>время на расширение кругозора и смену информационного поля.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Последний пункт может показаться излишним, но это не так. Смена информационного поля — это крайне важная задача.</p>
     <p>Вам необходимо время от времени целенаправленно выныривать из океана вашей производственной рутины, чтобы получить новые впечатления, почерпнуть новые идеи, в принципе ощутить, что в жизни есть что-то ещё, кроме вашего бизнеса.</p>
     <p>Именно эти «всплытия» и позволяют нашему мозгу сгенерить что-то действительно новое и в самом деле стоящее.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шаг третий</strong></p>
     <p>Центральная исполнительная сеть, как мы с вами уже знаем, играет ключевую роль в восприятии информации. По сути, она является своего рода администратором входящих потоков информации.</p>
     <p>Информацию необходимо не просто пассивно воспринять, её нужно организовать: разложить на смысловые блоки, интерпретировать отдельные её аспекты, разметить, как сказали бы специалисты по большим данным, а также связать системой ассоциаций с уже существующими у нас данными, грубо говоря — направить её в соответствующие отделы мозга, «разложить по нужным полкам».</p>
     <p>Эта работа требует огромных ресурсов и больших затрат времени. Когда же нам не хватает ни того ни другого, центральная исполнительная сеть оказывается перегружена, что приводит к росту количества ошибок, а зачастую и просто к игнорированию информации — то есть она как бы не помещается в нас, не входит.</p>
     <empty-line/>
     <p>Думаю, вы не раз сталкивались с ситуацией, когда проводите совещание и вдруг понимаете, что потеряли нить изложения. В других случаях вы вроде бы и получили от сотрудников вводные, достаточные для принятия решения, но совершенно не понимаете, как вам действовать, и решение этого вопроса приходится откладывать.</p>
     <p>Обычно руководители, оказавшись в такой ситуации, ссылаются на то, что им нужны дополнительные сведения, расчёты и т. д., а на самом деле они просто уже не способны воспринимать информацию и чувствуют, что как бы соскальзывают, не могут ухватиться за реальность, вникнуть в существо дела.</p>
     <p>Как разгрузить центральную исполнительную сеть? Конечно, самый простой и верный способ — снижение уровня когнитивной нагрузки. Впрочем, это потребует или отказа от каких-то проектов с фиксацией убытков, или делегирования полномочий, что тоже зачастую оборачивается убытками.</p>
     <p>Поэтому, если этот вариант не подходит, необходимо создать новую форму организации данных, с которыми вам приходится работать.</p>
     <p>♦ Прежде всего, <strong>определите, какую именно информацию вы будете спрашивать со своих подчинённых на регулярной основе</strong>. Не перебирайте с данными, чётко определите ключевые показатели, реперные точки и контролируйте именно их. Если по каким-то показателям возникнут вопросы, тогда будете разматывать соответствующий клубок дальше, а до этого — берегите свой интеллектуальный ресурс.</p>
     <p>♦ <strong>Создайте общую карту «боевых действий»</strong> — буквально карту на стене со всеми вашими проектами. С неё нужно начинать день и ею же его заканчивать — посмотреть на те свои «фронта», где идут боевые действия. Это позволит вам, с одной стороны, ничего не упускать, а с другой стороны, чётко понимать свои тактические и стратегические приоритеты.</p>
     <p>♦ Заведите небольшой блокнот, который вы сможете всегда иметь под рукой. <strong>Записывайте в него «задания» самому себе</strong>: как только осознаёте или решаете, что вам необходимо сделать то или иное дело, — записывайте его, а при выполнении тут же вычёркивайте.</p>
     <p>Понятно, что каждый руководитель имеет календарь, без этого теперь совершенно невозможно. Но вот этим трём простым рекомендациям следуют, к сожалению, далеко не все. Однако же они помогут избавить от перегрузки оперативные системы памяти, что снизит нагрузку на ЦИС и существенно увеличит вашу эффективность.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Шаг четвёртый</strong></p>
     <p>Для усвоения информации она должна перейти из ЦИС в ДСМ, обрасти связями, закрепиться в долговременной памяти. Но это требует времени, которого у нас, разумеется, нет.</p>
     <p>Тем более мы не сможем это сделать, если постоянно находимся «на связи» или бесконтрольно потребляем информацию — неважно, «полезную» или вообще лишённую всякого смысла.</p>
     <p>Больше всего в новой цифровой реальности, конечно, страдает психика детей и подростков, поскольку их базовые нейронные сети ещё только формируются. Но и взрослым приходится несладко. Поэтому крайне важно внедрять в свою жизнь и в жизнь своих сотрудников основные правила «цифровой гигиены».</p>
     <empty-line/>
     <p>1. <strong>Целенаправленно сократите цифровое потребление</strong> — ленты соцсетей, компьютерные игры, интернет-серфинг.</p>
     <p>2. <strong>Отключите на смартфоне звук</strong>, пользуйтесь только эффектом вибрации. Отключите уведомления, кроме тех, которые вам действительно необходимы.</p>
     <p>3. <strong>Не начинайте и не заканчивайте день с цифрового потребления</strong> — как минимум час после пробуждения и час до отхода ко сну должны быть свободны от гаджетов.</p>
     <p>4. Помните, что <strong>у вас должно быть время, когда вы не находитесь «на связи».</strong> Если ваше присутствие на связи критично, настройте свой гаджет на конкретные номера, используйте в это время другой способ экстренной связи с вами (например, через водителя или ассистента), создайте систему переадресации звонков и делегирования задач. Состояние «всегда на связи» приводит к истощению и последующей неврастении.</p>
     <p>5. <strong>Не носите гаджет с собой по квартире или по рабочему кабинету.</strong> Определите для него место, где вы им пользуетесь, и старайтесь делать это только в соответствующей локации.</p>
     <p>6. <strong>В доме должны быть определены места, свободные от гаджетов:</strong> ванная комната, туалет, кухня, спальня (будильник есть не только на телефоне), детская.</p>
     <p>7. <strong>Не берите в руки гаджет каждый раз, когда у вас просто выдаётся свободная минута.</strong> Берите его только в том случае, когда у вас сформировалась конкретная цель. И откладывайте его тут же, как эта цель достигнута.</p>
     <empty-line/>
     <p>8. <strong>Не используйте смартфон для записей</strong> и желательно даже для чтения книг (кроме художественной литературы). Вернитесь к записным книжкам, блокнотам, физическим книгам. Таким образом информация усваивается и перерабатывается значительно лучше.</p>
     <p>9. <strong>Введите правила пользования гаджетом на совещаниях</strong> — их можно сдавать секретарю перед входом сотрудников в ваш кабинет. В менее жёстком сценарии не позволяйте сотрудникам пользоваться гаджетами на встречах.</p>
     <p>10. <strong>Если у вас есть дети, берегите их от гаджетов, не подавайте им дурной пример и не искушайте.</strong> Дома вы вполне можете выполнить все действия, которые вы делаете в телефоне, на стационарном компьютере.</p>
     <empty-line/>
     <p>Разумеется, у нас нет альтернативы: гаджеты прочно вошли в нашу жизнь, теперь они будут штурмовать тело — начиная с носимых устройств (умные часы и браслеты), затем очки дополненной реальности и, через какое-то время, нейроимпланты.</p>
     <empty-line/>
     <p>Применяем на практике Однако это не значит, что мы не можем контролировать процесс цифрового потребления, оберегая себя и свой интеллект от избыточной нагрузки, информационного стресса и психического истощения, а также последующих нарушений собственной функциональности и даже здоровья.</p>
    </section>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p><strong>Часть вторая</strong></p>
    <p><strong>Сборка факт-карт</strong></p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Мысль начинается там, где мы наталкиваемся на препятствие.</p>
    <text-author>Лев Выготский</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <empty-line/>
    <p>Думаю, вы слышали о таком инструменте, как «диаграмма связей». Ещё его называют интеллект-картами, картами мыслей, ассоциативными картами или майндмэпами.</p>
    <p>Эта технология восходит к трудам римского философа Порфирия из Тироса, который изобразил с помощью такой диаграммы концепцию категорий, составляющую основу философии Аристотеля.</p>
    <p>В XX веке этот инструмент получил дополнительное развитие благодаря сначала Альфреду Коржибски, а затем — Аллану Коллинзу, американскому когнитивному психологу, специалисту в области искусственного интеллекта.</p>
    <p>Наконец, популяризировал этот метод британский психолог Тони Бьюзен, основатель и президент <emphasis>The Brain Foundation</emphasis>, автор множества практических пособий по мнемоническим техникам, организации знания и другим методикам (рис. 10).</p>
    <p>Майндмэпы действительно очень эффективны и полезны для работы с информацией в каждой конкретной области.</p>
    <p>Однако они не вполне учитывают особенности работы нашего мозга — они содействуют систематизации знаний, но не мышлению как таковому.</p>
    <image l:href="#i_020.jpg"/>
    <p>Рисунок 10</p>
    <p>Пример использования майндмэпа при разработке стратегического плана</p>
    <empty-line/>
    <p>Тони Бьюзен пытался найти нейрофизиологическое обоснование для своей техники, но, к сожалению, в то время, когда он работал над этим инструментом, <strong>наши знания о мозге были, прямо скажем, ещё достаточно скромными.</strong></p>
    <p>Настоящий прорыв, как мы с вами уже знаем, произошёл лишь в 90-х годах прошлого века, когда мы с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) смогли впервые увидеть живой, работающий мозг.</p>
    <p>В результате последовавшего исследовательского бума многие научные гипотезы, существовавшие до того момента, были существенно скорректированы, а то и вовсе отвергнуты.</p>
    <p>И, конечно, главное откровение этих исследований — объём той подсознательной работы мышления, которая происходит в нашем мозге, когда, как нам кажется, мы совершенно ни о чём не думаем.</p>
    <p>Собственно, в этом и заключается принципиальное отличие технологии майндмэпов от факт-карт: первые являются способом организации доступной нашему сознанию информации, вторые — инструментом целенаправленного мышления, задействующим подсознание.</p>
    <p><strong>Иногда я шучу, что майндмэпы хороши для центральной исполнительной сети (ЦИС), а факт-карты — для дефолт-системы мозга (ДСМ).</strong> Разумеется, каким бы инструментом вы ни пользовались, у нас работает весь мозг. Но в этой шутке заключена основная идея нашего подхода.</p>
    <p>Центральная исполнительная сеть — это сеть, по сути, создающая нарратив, или, проще говоря, историю происходящего из того содержания, которое находится в нашем мозге: опыта, знаний, представлений и т. д.</p>
    <p>Но в чём проблема всех историй? Таких проблем как минимум три:</p>
    <empty-line/>
    <p>♦ во-первых, любая история (хоть из учебника по истории, хоть в обыденном нашем разговоре) учитывает только часть фактов, которые укладываются в контекст этой самой истории, поддерживают её нарратив, а это значит, что она всегда необъективна и буквально скрывает от нашего внимания часть фактов, зачастую весьма существенных;</p>
    <p>♦ во-вторых, история всегда освещает лишь один аспект ситуации, лежащий в основе её нарратива, — например, рассказывает или о судьбе человека, или о положении дела в коллективе, или о бизнес-ситуации в компании, или об условиях, которые есть на рынках, вместить же все аспекты, все точки обзора с учётом реального влияния каждого из элементов этого континуума на общее положение вещей она не может;</p>
    <p>♦ в-третьих, история (или нарратив) всегда служит оправданию того, что мы уже сделали; даже если она посвящена будущему, она «видит» его из презумпции правильности (и/или неизбежности) наших прежних решений и действий, то есть предлагает нам действовать так же, как мы действовали до этого.</p>
    <empty-line/>
    <p>То есть по итогу в любой истории всё вроде бы «логично», но часть фактов выпали, значительный объём реальности и вовсе не рассматривается, а сама она служит не будущему, а лишь оправданию прошлого, использованию этого прошлого в качестве плана на будущее — мол, мораль сей басни такова…</p>
    <p>Думаю, что с этим, возможно, нет никаких проблем. Мы, человеки, вообще очень любим истории, которые позволяют нам завернуть хаос событий в стройный и понятный нарратив, завершить гештальт, избавляясь таким образом от тревог, вызванных неопределённостью, сложностью и противоречивостью бытия.</p>
    <empty-line/>
    <p>Однако данный подход вряд ли хорош, если мы сталкиваемся с проблемами, которые не были успешно решены прежними средствами, а тем более если мы находимся, так сказать, в середине истории — у придорожного камня с надписью: «Направо пойдёшь — коня потеряешь, налево пойдёшь — сам не вернёшься».</p>
    <p>Вот именно для таких случаев нам и нужна дефолт-система, которая вследствие того, что она не организована языком, а лишь понимает его, позволяет увидеть те связи и отношения в системе, учёт которых и распаковывает «кротовые норы», позволяющие перейти из нынешнего положения вещей в какое-то принципиально другое.</p>
    <p>Проще говоря, майндмэпы хороши для организации знаний, а факт-карты — для решения проблем. Поскольку же бизнес — это явление динамическое и проблемы — это его второе имя, особенно в современных реалиях, то предпочтительность факт-карт, на мой взгляд, вполне очевидна.</p>
    <p>Наконец, майндмэп — это не инструмент мышления, а факт-карты, напротив, служат именно тому, чтобы строить сложные модели реальности и обнаруживать таким образом потенциал в существующем положении вещей.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава первая</p>
     <p>Что такое факт-карта</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Недостаточно, чтобы мысль стремилась к воплощению в действительность, сама действительность должна стремиться к мысли.</p>
     <text-author>Карл Маркс</text-author>
    </epigraph>
    <section>
     <empty-line/>
     <p>В книге «Мозг и бизнес. Инструкция по применению» я рассказывал о том, что человеком движут его базовые биологические потребности:</p>
     <p>♦ инстинкт самосохранения человека;</p>
     <p>♦ инстинкт самосохранения группы (социальный или иерархический);</p>
     <p>♦ инстинкт самосохранения вида (половой инстинкт).</p>
     <p>Существуют научные версии, каким образом каждый из них повлиял на то, почему у нас с вами такие неприлично большие мозги.</p>
     <p>Одни специалисты по эволюционной биологии считают, что наши мозги так разрослись, чтобы мы могли вести войны друг с другом. Другие полагают — чтобы соблазнять и соблазняться. Но версия с социальным инстинктом кажется мне наиболее проработанной и оправданной.</p>
     <p>Мы действительно социальные животные, то есть существа, неспособные прожить в одиночку, а значит, в нас с необходимостью должна существовать потребность в налаживании социальных отношений.</p>
     <p>Причём эта потребность должна быть в нас быть весьма и весьма выраженной. Если уж мы так склонны к агрессии, к борьбе за собственные интересы, за власть, то как тут обойтись без компенсирующих эту жажду внутренних позывов, с одной стороны, и интеллектуальных навыков — с другой?</p>
     <p>♦ Мы мыслим социально, чтобы для начала выжить хотя бы в кругу родных. Кому не знакомы виртуозные психологические манипуляции, на которые способен ребёнок? Он ещё ходить не научился, но уже знает, где правильно закричать, на кого имеет смысл эмоционально надавить и т. д.</p>
     <p>♦ Чуть мы повзрослеем, перед нашим мышлением встаёт задача найти и застолбить своё место в кругу сверстников. При этом кто из взрослых не сталкивался с системным враньём подростков, скрывающих свою действительную жизнь от родителей и учителей?</p>
     <p>♦ Наконец, во взрослом возрасте от способности мыслить социальные отношения зависят наши карьеры и личные отношения. Даже любовные похождения предполагают удивительную на самом деле способность не только понимать других людей, но и думать о том, как они думают, о чём они думают и, что важно, — о чём они не думают.</p>
     <p>Вот эта способность: думать о других, в каком-то смысле — за других, предсказывая их поступки, их чувства, их представления о происходящем, — и есть наша высшая, так скажем, психическая функция.</p>
     <p>В науке она получила название theory of mind. Термин в русском переводе длинный и неблагозвучный — «модель психического состояния другого человека». Но несмотря на это, суть в данной формулировке отражена верно.</p>
     <p>Действительно, каждый из нас, если мы не страдаем расстройством аутистического спектра, умеет моделировать не только внутренний мир другого человека (понимать, что он чувствует, чего он желает, что для него важно), но и то, как он представляет себе окружающую действительность.</p>
     <p>Проще говоря, мы способны моделировать в своей голове не только то, как другой человек думает, но и то, в какой реальности он живёт, как он её себе представляет, что она для него значит, что для него в ней важно.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Агрессивная обезьяна</p>
     </title>
     <p>Этот шимпанзе за свой ум и сообразительность заслужил даже отдельную статью в «Википедии». Его звали (или зовут) Сантино, и на момент прославивших его событий он проживал в шведском зоопарке «Фурувик».</p>
     <p>В свои тридцать с небольшим лет Сантино разнообразил скучную жизнь в вольере тем, что кидался в посетителей камнями. Но известным его сделало не это, а то, как он подходил к своим террористическим операциям.</p>
     <p>Пока в зоопарке не было посетителей, он вынимал из кладки ограждения камни и складывал их в том месте, откуда ему было удобнее наносить удар. То, что примат готовился к предстоящему нападению, говорит о его способности представлять будущее, что уже немало.</p>
     <p>Впрочем, сотрудники зоопарка быстро разгадали его тактику и стали забирать у Сантино подготовленные для атаки камни. Но и тут наш примат не растерялся: он стал прятать свои «боеприпасы» на рубежах атаки, например, под солому, которую он брал для этих целей из своей подстилки.</p>
     <p>До появления посетителей он как ни в чём ни бывало, не демонстрируя ни малейших признаков агрессии, безмятежно восседал на соломе и будто бы грелся на солнышке. Но стоило зевакам приблизиться к вольеру, как он тут же вскрывал свой схрон и начинал бой.</p>
     <p>Проще говоря, <strong>Сантино научился предсказывать не только поведение людей, посещавших зоопарк, но и <emphasis>theory of mind</emphasis> его сотрудников, старавшихся помешать реализации его планов</strong>. Он намеренно обманывал их, вводил в заблуждение, усыплял их бдительность и, несмотря на установленный за ним контроль, реализовывал задуманное.</p>
     <p>Нам кажется, что услышать и понять «чужое сознание» не так уж трудно. Но эта «лёгкость» вчувствования — не более чем иллюзия. В действительности это сложнейшая психическая операция, которой мы более-менее полноценно обучаемся лишь в подростковом (то есть весьма сознательном) возрасте.</p>
     <p>Именно этот навык неспособны развить в себе люди, родившиеся с особенностями мозга, свойственными аутизму. <strong>Человек, страдающий аутизмом, неплохо ориентируется в мире вещей, но не в социальном мире.</strong></p>
     <p>Чем объяснять этот феномен на пальцах, лучше показать, как это работает (а точнее — не работает), на примере: по сути, диагностическом тесте, разработанном одним из главных специалистов в мире по аутизму — Саймоном Бароном-Коэном.</p>
     <p>Представьте себе двенадцатилетнюю Машу, страдающую аутизмом, и её знакомую Свету, которые вместе с экспериментатором находятся в одной комнате.</p>
     <p>Света кладёт свою куклу в коробку, стоящую на столе, и выходит. Экспериментатор предлагает Маше достать куклу из коробки и положить её в шкаф рядом с окном.</p>
     <p>Маша выполняет задание, после чего экспериментатор задаёт ей вопрос: «Машенька, а когда Света вернётся, где она будет искать свою куклу?»</p>
     <p>Сейчас стоп. Что, вы думаете, ответит Маша? Если бы Маша была здорова, то она бы, безусловно, сказала: «В коробке на столе» (нормальные дети способны на такой ответ уже в четыре года).</p>
     <p>Но Маша больна, она страдает аутизмом, она не понимает, что Света живёт в своей собственной — Светиной, а не в её — Машиной — субъективной реальности. И поэтому она говорит:</p>
     <p>«В шкафу у окна».</p>
     <p>Если вы дадите себе труд подумать над этим нехитрым опытом, то я почти уверен, что в какой-то момент мурашки побегут у вас по спине…</p>
     <p>Маша, вероятно, хорошая девочка, но мы все для неё — ходячие мертвецы, мы думаем не свои, а её — Машины — мысли, мы живём не в своём, а в её — Машином — мире. Мы как та самая кукла из коробки.</p>
     <p><strong>Аутизм не предполагает другого сознания, другой точки зрения, другого взгляда.</strong> Аутист живёт в мире, где есть только один живой человек — это он сам. Неслучайно, ко всему прочему, аутисты бывают весьма агрессивны и могут вести себя «бесчеловечно».</p>
     <p>На самом деле они просто не понимают, что другой человек способен испытывать боль, страдать, мучиться. Для этого они должны уметь реконструировать его внутренний мир, встать на его место, прочувствовать это, что называется, кожей.</p>
     <image l:href="#i_021.jpg"/>
     <p>Факт-карты и майндмэп (закрытая лекция для участников онлай-нкурса «Факт-карты»)</p>
     <empty-line/>
     <p>К счастью, несмотря на большое количество разговоров по этому поводу, уровень заболеваемости аутизмом не так уж велик. Большинство из нас — по-настоящему социальные существа, для которых выстраивание «модели психического состояния другого человека» — настолько естественная вещь, что нам даже трудно представить, как может быть иначе.</p>
     <p>Но каким образом мы умудряемся «залезать в голову» другому человеку? Очевидно, что чужих мыслей мы не видим, чувства распознаём лишь по очевидным внешним проявлениям. Однако зачастую абсолютно уверены в том, что другие люди от нас, как нам кажется, скрывают, что они против нас замышляют или что они по отношению к нам чувствуют.</p>
     <p>Разумеется, мы не можем знать этого наверняка. Это лишь предположения. Но чтобы создать такое предположение, <strong>нужно уметь воссоздать внутренний мир другого человека в своём собственном</strong>: поставить себя на место этого человека, понять происходящее, включая себя самого, с его точки зрения, исходя из его представлений, которые, кстати говоря, тоже ещё нужно представить.</p>
     <p>За эту сложную интеллектуальную функцию отвечает как раз наша дефолт-система мозга. Судя по всему, она создавалась для производства именно этих «сущностей» других людей, неких наших представлений о том, какие они, эти люди, «внутри», что «происходит у них в голове».</p>
     <p>И лишь затем, после появления языка, мы стали использовать этот же нейронный сервер, для того чтобы обдумывать и другие абстрактные сущности: понятия, функционал предметов и их характеристики, мифы, числа, научные теории и т. д.</p>
     <p>Удивительно, но мы и в самом деле считаем, что видим «сущность» других людей, или, как говорят, их «душу».</p>
     <p>«Я понимаю, какой он человек!» — говорит кто-то, и мы верим, что он и в самом деле «понимает».</p>
     <p>Но откуда ему это знать? Почему мы так уверены? Может быть, дело не в этой мифической «душе», а в чём-то другом? Например, в том, как человек себя проявляет в отношениях с другими людьми, и лишь из этого мы делаем выводы о существовании в нём какой-то «личности»?</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Груминг от и до</p>
     </title>
     <p>Представим себе, что мы — древний человек, первобытный: живущий в племени, ходящий на охоту, растящий детей, строящий свои жилища из камней и палок, обороняющийся от хищников и представителей других племён.</p>
     <p>Очевидно, что мы должны знать не только всех своих соплеменников в лицо, но ещё и то, кто кому и кем приходится с точки зрения родственных связей, внутренней иерархии племени, функционала, который он в нашем сообществе выполняет, и т. д.</p>
     <p>Без этих знаний мы погибнем: кому-то не тому перейдём дорогу и попадём под раздачу, кому-то не выкажем должного почтения и будем изгнаны или, напротив, не решимся потеснить кого-то из собратьев, чтобы получить порцию причитающейся нам пищи.</p>
     <p><strong>Наши социальные навыки были вопросом выживания, а не просто «порывом души».</strong> Это сейчас мы рассуждаем о важности «мягких» навыков, что даже забавно, если учесть, насколько они были жизненно необходимы нашим предкам ещё каких-то несколько тысяч лет назад.</p>
     <p>До той поры, пока культура и нормы общественного поведения, впитываемые нами теперь буквально с молоком матери, не стали частью нашей с вами психической организации, <strong>вся жизнь людей строилась на социальном знании и понимании социальных всей сложности отношений.</strong></p>
     <p>Выдающийся исследователь поведения и интеллектуальных способностей животных Франс де Вааль изучал не древние племена, а человекообразных приматов. Но и этого оказалось достаточно, чтобы понять, какое невероятное значение именно «мягкие», социальные навыки обеспечивают успешность каждого индивида.</p>
     <p>Подробнее на исследованиях де Вааля я останавливался в книге «Мозг и бизнес», где описывал нашу с вами социальную потребность. Там же я рассказывал и о «груминге» — специфическом инструменте установления социальных связей в группе шимпанзе, — который ещё можно назвать своеобразной «обезьяньей валютой».</p>
     <p>Груминг, или, проще говоря, взаимное вычёсывание, — это не просто удаление из шерсти соплеменников каких-то там букашек. <strong>Нет, груминг — это прежде всего способ доставить друг другу удовольствие, а как следствие — сформировать взаимную привязанность, установить долгосрочный эмоциональный контакт.</strong></p>
     <p>Эти взаимные почёсывания, на которые у шимпанзе уходит более половины времени бодрствования, вызывают у животных выработку эндорфинов.</p>
     <p>То есть по сути груминг — это способ механическим воздействием вызывать естественное положительное подкрепление социальной связи между приматами.</p>
     <p>В книге «Политика у шимпанзе» Франс де Вааль подробно рассказывает о том, как груминг сплачивает группу, а в случае перехода власти в группе от одного самца к другому используется в качестве своеобразного мерила лояльности, организующего различные «центры силы» внутри стаи.</p>
     <p>Известно также, что при распределении пищи между сородичами примат учитывает тот объём груминга, который он получил от каждого из соплеменников. <strong>Удивительная пропорциональность полученного груминга и количества пищи, которой примат готов поделиться с сородичем, свидетельствует о том, что каждый из них ведёт своего рода внутренний учёт получаемого им груминга.</strong></p>
     <p>У людей мы также можем наблюдать груминг, правда модифицированный — выражающийся во взаимных комплиментах, рукопожатиях, улыбках и реверансах, словах одобрения и поддержки, совместном времяпрепровождении, например за кофе или спиртным, и даже в смайликах в личной переписке.</p>
     <p>Этому нас учат сызмальства: «Скажи бабушке спасибо!», «Что нужно сделать? Правильно — обнять и поцеловать!», «Не забудь попрощаться!»</p>
     <p>и т. д.</p>
     <p>Постепенно эти навыки человеческого груминга становятся обязательной частью взаимодействия. И чем плотнее, чем глубже те или иные наши социальные отношения, тем больше в них подобного «груминга».</p>
     <p>Итак, наш социальный капитал строится на сложных отношениях между сородичами:</p>
     <p>♦ на разного рода «груминге», который включает, кроме прочего, психологическую и эмоциональную поддержку, а также соблюдение «норм приличия» и традиций (даров, обменов и т. д.);</p>
     <p>♦ на понимании иерархической структуры социальной группы, «инстанций власти» (кстати, чем выше ваше социальное положение в группе, тем больше груминга вы получаете);</p>
     <p>♦ на распределении функционала между соплеменниками, включая профессиональные навыки и связанные с ними взаимные обязательства, «чувство долга», «верность слову», присягу на верность и т. д.</p>
     <p>Всё это — сложный комплекс сигналов, каждый из которых с учётом множества нюансов и полутонов имеет свой собственный вес и значение.</p>
     <p>Всё это в результате определяет нашу «социальную матрицу»: понимание того, кем кому кто приходится, кого с кем какие отношения связывают, у кого какие есть ресурсы, возможности и способы влияния на ситуацию.</p>
     <p>Представьте себе на секундочку искусственный интеллект, который должен был бы всё это рассчитать, сопоставить, учесть и запрограммировать… Совершенно очевидно, что это наисложнейшая задача!</p>
     <p>Именно эту задачу и выполняет наша с вами дефолт-система мозга. Причём спросите себя — а что именно она рассчитывает? — и на этот вопрос трудно ответить. Она считает некие виртуальные отношения одного нечто к другому.</p>
     <p>Конечно, у нас с вами есть ощущение, что, когда мы общаемся с другим человеком, мы общаемся с ним лично. Но для нашей психики это не так. На самом деле <strong>мы общаемся не с ним, а с тем социальным весом, который определяется количеством и качеством его социальных связей с другими людьми.</strong></p>
     <p>Да, если дело касается каких-то, например, производственных вопросов, мы можем обсуждать их друг с другом, не особенно интересуясь «внутренним миром» другого человека и тем, кто там в этом его внутреннем мире живёт. В данном случае важнее функционал человека — его знания, навыки, умения, профессиональная подготовка.</p>
     <p>Однако и в данном случае социальное измерение необычайно велико — насколько вы доверяете человеку и как вы оцениваете его профессиональные знания? Грубо говоря, насколько вы верите (и почему) в то, что он справится с задачей, что у него есть достаточная мотивация и т. д.</p>
     <p>Если же вопрос касается не производства, а, например, бизнеса, деловых отношений, то вы и вовсе думаете про своего визави именно с учётом того, в каких социальных, в широком смысле этого слова, отношениях он состоит.</p>
     <p><strong>По сути, этот человек представляет собой для вас некую интегральную репрезентацию его отношений с другими людьми.</strong> Представьте себе любого предпринимателя, с которым вы время от времени общаетесь.</p>
     <p>Попробуйте его как-то охарактеризовать.</p>
     <p>Не сомневаюсь, что в этом списке окажется не он сам, а множество других людей:</p>
     <p> ♦ то, сколько он зарабатывает или каким объёмом финансовых средств управляет, каков его «оборот», — а это говорит о его социальном статусе, его возможностях;</p>
     <p>♦ то, какие у него предприятия или другие ресурсы, то есть сколько людей на него или у него работает и кем он, соответственно, для них является;</p>
     <p>♦ то, насколько известны его проекты, насколько влиятелен его бренд и пользуется ли авторитетом в профессиональной среде, то есть как он воспринимается в различных общественных группах;</p>
     <p>♦ то, кто его партнёры внутри бизнеса, то есть с кем он находится в плотных связях, скреплённых совместной финансовой выгодой, взаимными обязательствами, ответственностью;</p>
     <p>♦ то, с какими компаниями или предпринимателями он ведёт свой бизнес и, соответственно, с кем он находится в сложных социальных отношениях, отягощённых финансовым вопросом;</p>
     <p>♦ то, в каких он бизнес-сообществах состоит и с какой целью, с кем там контактирует и на какой основе, даже с кем он ходит в баню или стреляет по тарелочкам;</p>
     <p>♦ то, кто его друзья-товарищи в различных органах власти, в политике, медийной сфере и т. д.</p>
     <p>Думаю, что, посмотрев на своё описание такого предпринимателя, вы легко убедитесь в том, что вы воспринимаете его не самого по себе, а через призму его социальности. Даже если формально это вас совсем вроде бы не интересует, <strong>он для вас — слепок с его социального мира.</strong></p>
     <p>Приплюсуйте сюда ещё знание о том, кто у него дети и где они учатся, кто его вторая половина, его или её родители, где он сам учился и т. д. Разговоры о таких вопросах — неизменная часть бизнес-этикета, поскольку, с одной стороны, являются частью «груминга», с другой — увеличивают глубину вашего контакта друг с другом, а следовательно и ощущение безопасности.</p>
     <p>Собственно, и вы сами как предприниматель, как человек являетесь для ваших визави таким вот «социальным объектом», чей вес определяется не столько вашими «личностными качествами», сколько тем, насколько эти «качества» смогли конвертироваться в ваш «социальный вес».</p>
     <p>Возможно, вам кажется, что вас воспринимают как-то иначе, но любые характеристики, которыми вас опишет знающий вас человек, будут основываться на ваших социальных поступках и действиях, на том, что говорят о вас другие люди и исходя из чего они говорят именно так, а не иначе.</p>
     <p>Почему это важно понимать, когда мы говорим о факт-картах? Потому что речь идёт именно о фундаментальных механизмах мышления. Как слова определяются для нас через другие слова (чтобы убедиться в этом, посмотрите в толковый словарь), так и <strong>другие люди определяются нами через их отношения с другими людьми, включая, конечно, и нас самих.</strong></p>
     <p>И как у слов самих по себе нет никакой внутренней сущности, так и у человека нет сущности, которая была бы известна кому-то, кроме него самого. Если бы вы даже очень хотели её высказать, представить окружающим, у вас бы ничего не получилось.</p>
     <p><strong>Ощущение внутренней сущности в себе — это ощущение, которое невозможно передать никому другому.</strong> Но точно так же и та сущность («душа», «личность», «самость»), которую, как вам кажется, вы можете узреть в другом человеке, — это не его сущность, а та сущность, которую вы в него внесли.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Эйдосы и эссенциализм</p>
     </title>
     <p>Психический механизм, о котором я говорю, называется «эссенциализмом» — от слова «эссенция», сущность. Он буквально вложен в наш процесс мышления, о чём писал ещё Платон, разрабатывая свою теорию «эйдосов» — сущностей вещей.</p>
     <p>Мы и в самом деле так думаем. Когда мы сталкиваемся с чем-то (или с кем-то) для себя новым, нам нужно это «нечто» как-то для себя определить. А что это значит? Это значит внести в это «нечто» какую-то понятную нам сущность — мол, это то-то и то-то, для того-то и для того-то.</p>
     <p>При этом, когда мы говорим о человеке, что он честный, порядочный, добрый, ответственный, серьёзный, добросовестный, заботливый, сердобольный, работоспособный, содержательный, образованный, проактивный и т. д., и т. п., мы описываем не его сущность, а собранный нами «суповой набор» из других известных нам и понятных сущностей.</p>
     <p>Однако же мы этого не замечаем. Нам кажется, что мы имеем дело именно с сущностью человека, что вот он — «такой». Это «такой» — и есть сущность, которую мы вносим в человека, определяя его как личность.</p>
     <p>При этом мы даже не замечаем, что <strong>эта его «сущность» создана нами из других «сущностей» — тех самых характеристик, которые мы выработали сами для себя за свою жизнь, основываясь на собственном опыте и полученных прежде знаниях.</strong></p>
     <p>На самом деле человек, конечно, не «такой». Он разный в зависимости от обстоятельств: в семье, с друзьями, на войне или в тюрьме, в долгах и в банкротстве этот человек будет проявлять себя иначе, а вы бы обнаружили «в нём» совершенно другой «суповой набор» характеристик.</p>
     <p>И не стоит забывать, что при этом для себя и в себе любой человек вне зависимости от обстоятельств ощущает свою «сущность» как некую константу. Вы же чувствуете единство собственной личности, правильно? А вот другие люди знают только части вас. Впрочем, уверены, что знают вас целиком.</p>
     <p>С учётом того что эта способность к построению социальной матрицы из Глава первая Что такое факт-карта 130 сущностей была переиспользована нами для языка, мы воспринимаем вещи, события и концепции из их отношений с другими вещами, событиями или концепциями. Они являются не некими самостоятельными «вещами», а лишь порождением других знаний, других предполагаемых нами «сущностей».</p>
     <p>Поэтому всё, что я рассказываю о человеке, может с тем же успехом быть отнесено и к любому другому «нечто»: к любому предмету, который представляет собой набор его функциональных характеристик и ваших личных пристрастий, к любому факту (например, историческому событию) и любому абстрактному знанию (включая научные теории, философские концепции).</p>
     <p>В каждый из них — хоть в стул, хоть в татаро-монгольское иго, хоть в теорию относительности — мы вносим некую сущность, чтобы иметь возможность этот предмет, этот факт или эту абстракцию мыслить:</p>
     <p>♦ <strong>мы вносим сущность стула в физический предмет — стул</strong>, чтобы знать, как его использовать по назначению, и эта сущность стула — по Платону, «стульность» — вносится нами во все стулья;</p>
     <p>♦ <strong>мы вносим сущность в историческое событие — факт татаро-монгольского ига</strong>, чтобы знать, как к нему относиться, чтобы определить его место в ряду других фактов, чтобы иметь возможность им оперировать в рамках своих умозаключений;</p>
     <p>♦ <strong>мы вносим сущность и в теорию относительности</strong>, чтобы, не вдаваясь в детали, иметь возможность использовать её при проведении каких-то специальных расчётов, или, например, для характеристики человека, который её создал, или, как вы можете видеть, чтобы привести её как пример научной теории.</p>
     <p>Но если бы мне вздумалось объяснить человеку, который вообще ничего не знает о мебели, истории и науке, что такое «стул», «татаро-монгольское иго» или «теория относительности», я бы заработал мозоль на языке — и всё равно, думаю, «сущность», которую он вложит в эти «нечто», будет радикально отличаться от моей.</p>
     <p>При этом сами эти «нечто» продолжали бы быть этими «нечто». И это во прос даже не интерпретаций, а значений, которые мы присваиваем вещам и людям. А значение — это, во-первых, вещь всегда субъективная, а во-вторых, сама по себе состоит из других значений, из отношений одних значений к другим.</p>
     <p>Поскольку мы с вами находимся в одном более-менее общем информационном поле, вам я могу сказать просто — «стул», «татаро-монгольское иго», 131 «теория относительности» — и рассчитываю, что пробуждаю в вас таким образом соответствующие воспоминания об общей для нас «сущности» этих «нечто».</p>
     <p>Да, в деталях мы можем сильно не совпадать, но вот сущность будем видеть более-менее общую. Но что же такое тогда эта «сущность»? Что мы там видим в этих «нечто» такое, что существует для нас, только если мы воспитывались в одной культурной среде?</p>
     <p>В том-то и дело, что ничего: <strong>нет там никакой сущности, это просто обман восприятия, тот самый эссенциализм</strong>. Как ребёнок считает, что у его плюшевой игрушки есть сущность, душа, и может даже общаться с ней, так и мы обнаруживаем сущности в совершенно разных вещах, включая даже мёртвых людей и те концепции, которые они формулировали.</p>
     <p>Это лишь иллюзия, что мы видим в вещах какие-то «сущности». Мы усматриваем в них некое значение этих вещей для нас. Это значение и есть та «сущность», которую мы вносим в те или иные вещи, концепты, факты. Мы приписываем эти «сущности» всяким «нечто», чтобы понять, как с этими «нечто» быть, чтобы определить, чем они являются (что они значат) для нас.</p>
     <p>Вот почему, когда мы взаимодействуем с неким «нечто» (с другим человеком, с отдельными вещами, фактами, концептами), мы взаимодействуем не с ним непосредственно, а с теми контекстами, в которых мы эти «нечто» привыкли рассматривать.</p>
     <p>Проще говоря, <strong>мы никогда не имеем дело с чем-то одним — с каким-то предметом, фактом, концепцией, мы всегда имеем дело с целой системой отношений, которые и порождают значение для нас этого «нечто». </strong>Только в контексте всякая вещь или явление обретает для нас определённый смысл.</p>
     <p>Человека мы рассматриваем через его социальный контекст, как-то нами понятый или предполагаемый, а всё остальное — через другие контексты: материального бытового мира, событийного, научного мышления и т. д.</p>
     <p>Впрочем, довольно теории, от которой, вероятно, вы уже порядком устали. Давайте, насколько это возможно, её упростим. Когда мы создаём карту (модель) реальности:</p>
     <p>♦ мы создаём поле неких сущностей («нечто»), которые находятся в определённых отношениях друг с другом;</p>
     <p>♦ чем больше мы знаем о том, в каких отношениях они друг с другом состоят и сколько таких отношений, тем лучше мы понимаем каждую из этих сущностей («нечто»).</p>
     <p>Собственно, это и есть процесс мышления, который мы воспроизводим, которому мы содействуем, создавая факт-карту. Конечно, бумага и карандаш не заменят самой нашей интеллектуальной деятельности, однако они решают несколько очень важных проблем.</p>
     <p><strong>Технология факт-карт, если описать её как последовательность действий, выглядит предельно просто</strong>, если не сказать — примитивно:</p>
     <p>♦ вы берёте лист бумаги, желательно формата А3 (хотя можно и больше), записываете в его центре свой вопрос или как-то иначе <strong>обозначаете проблему, которой посвящена факт-карта</strong>;</p>
     <p>♦ далее ваша задача состоит в том, чтобы выписывать на бумагу различные <strong>факты (мысли), которые приходят вам в голову, когда вы размышляете над соответствующим вопросом;</strong></p>
     <p>♦ важно, что, создавая факт-карту на листе, вам необходимо распределять мысли (факты), приходящие вам в голову, спонтанно — не списком, <strong>не схемой, а хаотично, «как карта ляжет»;</strong></p>
     <p>♦ хаотично распределяя ключевые факты по листу бумаги, вы в какой-то момент почувствуете необходимость связать какие-то факты в группы, <strong>увидите их отношение друг к другу, взаимовлияние и взаимозависимость</strong>;</p>
     <p>♦ наконец, когда критический объём фактов выгружен вами на факт-карту, произойдёт чудо — вы вдруг осознаете, что вам <strong>следует делать то-то и то-то</strong>, вы как бы получите изнутри себя (своей ДСМ) инструкцию и даже своего рода позыв к действию.</p>
     <p>Однако же это только внешне кажется таким простым, таким нехитрым занятием. Потому что карандаш и бумага — это лишь подручные инструменты, которые, как я уже сказал, помогают нам обойти несколько таких естественных для мозга препятствий, имеющих, впрочем, для нашего мышления почти фатальные последствия.</p>
     <p>Во-первых, нам трудно долго, обстоятельно и, главное, целенаправленно думать о какой-то одной задаче, не используя при этом внешних дополнительных подручных средств.</p>
     <p>Загружая интеллектуальные объекты в дефолт-систему (ДСМ), мы испытываем внутреннее сопротивление, потому что мозг стремится экономить энергию:</p>
     <p>♦ переключиться на какую-то менее сложную задачу (прокрастинация);</p>
     <p>♦ действовать на автоматизмах (то есть использовать уже существующие у него системы реагирования — «прихваты»);</p>
     <p>♦ или, в крайнем случае, использовать менее затратную с точки зрения потребляемой энергии центральную исполнительную сеть, которая при принятии решений учитывает лишь очень ограниченное количество фактов.</p>
     <p>Если же мы сидим над листом белой бумаги, то, по сути, перед нами открытый гештальт — пространство, которое буквально требует фактов. И это побуждает нас — хочешь не хочешь — заполнять на нашем листе пустые места.</p>
     <p>Даже если мозг сопротивляется необходимости «напрячься», свободное место на нашем листе словно бы требует от него продолжать работать — выгружать факты, необходимые для создания полной картины ситуации, обнаруживать взаимосвязи между ними.</p>
     <p>Вопрос, который мы формулируем для себя в начале, записанный в центре нашей факт-карты, продолжает всё время нашей работы над факт-картой словно бы щекотать нашу интеллектуальную функцию, возвращая и возвращая её к теме, которую мы избрали в качестве вопроса.</p>
     <p>Впрочем, в ряде случаев изначальный вопрос меняется — буквально в процессе нашей работы над факт-картой. Это естественно и нормально, ведь правильный вопрос, как известно, половина дела.</p>
     <p>Так что если бы у нас сразу были все правильные вопросы, то мы всегда имели бы уже все дела наполовину сделанными, а это, очевидно, не так. <strong>Поэтому переформулировка вопроса в процессе осмысления задачи часто необходима и имеет большое практическое значение.</strong></p>
     <p>К сожалению, мы часто задаёмся вопросами, которые просто неверны — спрашивают не о том, не так, не под тем углом, не с тем посылом. Однако же как нам это обнаружить, если не привлечь сам наш вопрос к ответу — какие факты его образуют, какие контексты он затрагивает и т. д.?</p>
     <p>Вот почему работа над факт-картой не только создаёт у нас должную озадаченность, но и поддерживает её, что крайне важно. Ведь пока мы думаем, но ещё не пришли к выводу, мы не должны терять нарастающий в процессе нашего мышления интеллектуальный тонус.</p>
     <p>В противном случае, что было показано во множестве исследований, если мы думаем о чём-то, но не доводим свою мысль до логического или хотя бы промежуточного конца, не делаем, так сказать, резюме и вывод, наш мозг удаляет все эти расчёты как не приведшие к желаемому результату.</p>
     <p>Именно по этой причине нас так просто бывает «сбить с мысли»: мы думаем, причём не вполне осознанно, но при этом явственно ощущая в себе какой-то внутренний мыслительный процесс, и вдруг что-то происходит — какое-то отвлекающее событие, и уже через секунду мы пытаемся, но не можем поймать вдруг полностью забытую мысль.</p>
     <p>Во-вторых, поскольку фактический мыслительный процесс проходит у нас, по сути, на подсознательном уровне, мы можем упустить часть важных фактов или даже возникающих у нас инсайтов, и именно этого нам позволит избежать технология факт-карт.</p>
     <p>Как мы с вами уже знаем, у нашего сознания очень «узкое горлышко» — отвечающая за него центральная исполнительная сеть способна удерживать не более трёх интеллектуальных объектов одновременно.</p>
     <p>Вот почему, если у вас, что называется, «пошла мысль», далеко не вся информация рассматривается вами должным образом. Многое остаётся буквально за кадром, а факт-карта позволяет вам разгружать ЦИС и не допускать заторов.</p>
     <p>Работая с факт-картой, необходимо выписывать на неё все мысли, которые у вас возникают. Даже если они потом не пригодятся, не повлияют на финальное решение и будут вами отброшены, они не заблокируют те мысли, те факты, которые в противном случае просто не будут вами учтены.</p>
     <p>По сути, работая с факт-картой, мы стимулируем процесс загрузки самой дефолт-системы фактами, относящимися к делу: один за одним появляясь на нашей факт-карте, они одновременно актуализируются и в нашем подсознании.</p>
     <p>С другой стороны, поскольку сама эта загрузка неизбежно сопровождается инсайтами — то есть новыми мыслями, идеями, которые создаёт ваша дефолт-система, ассоциируя одни сущности с другими, — мы не только загружаем факты в ДСМ, но и параллельно выгружаем их на факт-карту.</p>
     <p>Таким образом, <strong>технология факт-карт позволяет задействовать сразу три базовые нейронные сети:</strong></p>
     <p>♦ <strong>дефолт-систему мозга (ДСМ)</strong>, которая в такой ситуации обнаруживает отношения между фактами и создаёт новые интеллектуальные объекты (инсайты), которые тут же включаются в общее пространство фактов, составляющих нашу модель реальности;</p>
     <p>♦ <strong>центральную исполнительную сеть (ЦИС)</strong>, которая отвечает за осознание инсайтов, порождаемых дефолт-системой, а кроме того, отвечает за приём информации извне, в данном случае — непосредственно с листа нашей факт-карты;</p>
     <p>♦ <strong>наконец, сеть выявления значимости (СВЗ)</strong> отвечает за состояние озадаченности, находиться в этом состоянии ей помогает факт-карта, и благодаря этому мы обнаруживаем на факт-карте важные, актуальные, резонирующие с нашей озадаченностью взаимосвязи.</p>
     <p>Это постоянное взаимодействие базовых нейронных сетей стимулируется самой технологией сборки факткарт. А как нам уже хорошо известно из исследований Роберта Бети и его коллег, это взаимодействие сетей и отличает креативный мозг от «обычных мозгов».</p>
     <p>Учитывая всё это, можно с уверенностью говорить, что факт-карта, по сути, разгоняет нашу «машину мышления», запускает целенаправленный, но не волевой мыслительный процесс.</p>
     <p>Мышление уже работает теперь как бы само по себе, поддерживаемое взаимной стимуляцией базовых нейронных сетей. Вы не находитесь в состоянии принуждения себя к мысли, к осмыслению определённой темы.</p>
     <image l:href="#i_022.jpg"/>
     <p>Как преодолеть внутреннее сопротивление (закрытая лекция для участников онлайн-курса «Факт-карты»)</p>
     <empty-line/>
     <p>Нет, теперь вы и в самом деле, запустив процесс, в каком-то смысле лишь фиксируете интеллектуальные результаты, к которым пришёл ваш мозг, используя весь массив ваших знаний и объёмное видение ситуации.</p>
     <p>С определённого момента при работе с факт-картой мы выгружаем на неё уже даже не какие-то факты, а те самые инсайты. Инсайты, которые в противном случае не были бы нами учтены, поскольку они буквально «промелькивают» перед нашим внутренним взором, не успевая зафиксироваться.</p>
     <p>Такие инсайты, спонтанно возникающие, когда мы просто концентрируемся на задаче, трудно отследить, а тем более запомнить или принять во внимание. Но технология факт-карт как раз и служит тому, чтобы никакая работа нашего подсознания не ускользнула от нас и была принята нами к сведению, учтена при принятии решения.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«Положение вещей»</p>
     </title>
     <p>Мой любимый философ — Людвиг Витгенштейн, одной из главных работ которого является «Логико-философский трактат». Это сложная, невероятно глубокая и в чём-то даже противоречивая работа оказала невероятное влияние на развитие современной философии.</p>
     <p>Про «Трактат» Витгенштейна нужно знать:</p>
     <p>♦ во-первых, он написан в виде серии логических афоризмов, что открывает возможность для большого количества их интерпретаций;</p>
     <p>♦ во-вторых, «Трактат» используется как основополагающий научный труд представителями самых разных философских направлений, что уже само по себе создаёт разные прочтения этого текста;</p>
     <p>♦ наконец, в-третьих, текст «Трактата» был написан Витгенштейном на немецком, затем переведён на английский язык, и не один раз (существует и несколько его различающихся переводов на русский язык), трактовка ряда его положений не всегда совпадает.</p>
     <p>В частности, один из переводов «Трактата» на русский язык был сделан российским философом Вадимом Рудневым. И многие его, если так можно выразиться, «находки» мне лично очень нравятся.</p>
     <p>Вот посмотрите, как выглядят в его переводе-интерпретации первые ключевые положения «Трактата» Людвига Витгенштейна: 1. Мир — это всё, чему случается быть.</p>
     <p>1.1. Мир — совокупность Фактов, но не Вещей.</p>
     <p>1.2. Мир раскладывается на Факты.</p>
     <p>1.21. Им может случаться быть или не быть, всё прочее остается прежним.</p>
     <p>2. То, чему случается быть, Факт, это то, что существуют определённые Положения Вещей.</p>
     <p>2.1. Положение Вещей — это некая связь Предметов (Сущностей, Вещей).</p>
     <p>2.1. Мы создаем себе Картины Фактов.</p>
     <p>2.12. Картина — это модель Реальности.</p>
     <p>2.2. Картина имеет с отображаемым общую Логическую Форму отображения.</p>
     <p>2.201. Картина отображает Реальность посредством представления Возможности существования и несуществования Положений Вещей.</p>
     <p>3. Логической Картиной Фактов является Мысль.</p>
     <p>Если перевести это с философского на русский, то получим мы примерно следующее.</p>
     <p>♦ Наш с вами мир — это не мир предметов и даже не мир идей. Это мир, в котором существуют определённые «положения вещей»: факты, которые находятся в каких-то отношениях друг с другом.</p>
     <p>Представьте себе, что такое дорожная ситуация: она включает в себя движущиеся по определённым физическим законам автомобили, состояние их водителей, включая их навык вождения, привычки вождения, правила дорожного движения и традицию их соблюдения, разметку на дороге, состояние дорожного покрытия и дорожные знаки, пешеходов, которые сами находятся в каком-то состоянии, и т. д., и т. п.</p>
     <p>То есть мы говорим вроде бы о какой-то «ситуации», в которой, например, произошла дорожная авария. Но на самом деле это не просто ситуация, а определённое «положение вещей», которое, будучи «фактом», превратилось в какой-то другой «факт» (аварию).</p>
     <p>♦  Когда мы думаем о реальности (то есть о том, что происходит на самом деле), мы создаём её модель, которая состоит из «фактов», то есть из определённого «положения вещей».</p>
     <p>Поскольку каждый из нас видит своё «положение вещей» (что-то учитывает, а что-то нет, живёт в своём информационном поле, имеет какие-то свои потребности и свою точку обзора, с которой он смотрит на происходящее), следовательно, у нас разные «факты» и разные представления о реальности.</p>
     <p>Возьмите для примера себя и своего сотрудника — у вас разные представления о реальности вашего бизнеса. И всё просто потому, что одно и то же, казалось бы, «положение вещей» (ваш бизнес) видится вами по-разному. То есть в реальности это разные «положения вещей», разные «факты».</p>
     <p>Мир в целом, как и ваш бизнес целиком, — это совокупность множества «положений вещей», которые создаются людьми (вы сами, ваши сотрудники, ваши клиенты, потенциальные клиенты, подрядчики, сотрудники государственных органов и т. д.), которые имеют к нему то или иное отношение.</p>
     <p>То, что происходит с вашим бизнесом, — это своего рода общий вектор этих отдельных «положений вещей». И если вы хотите построить максимально объёмную модель своего бизнеса, вам необходимо учесть максимум доступных вам «фактов».</p>
     <p>♦  Когда мы думаем о чём-то, то создаём, как говорит Витгенштейн, «Картину», то есть своё представление о реальности — представление о себе, о своём бизнесе, о том, что происходит в мире и т. д.</p>
     <p>Проще говоря, у нас есть определённый нарратив — то есть привычка думать определённым образом. И эта наша «Картина» допускает или не допускает определённое «положение вещей», исходя из чего мы и строим свои планы, принимаем решения и действуем.</p>
     <p>То есть, исходя из наших представлений о реальности, мы считаем, что что-то возможно, а что-то невозможно.</p>
     <p>Причём это, как нам кажется, «невозможное» мы зачастую даже не видим, поскольку мы не знаем того, чего мы не знаем.</p>
     <p>Однако же, если что-то в нашей картине мира кажется нам невозможным, не является невозможным, будь у нас другая картина мира — если бы мы видели то же самое «положение вещей», но как-то по-другому.</p>
     <p>Возможно, всё это звучит как какая-то абстрактная теория, но это вполне практическое описание того, что происходит с нами, когда мы создаём свои представления о мире и отдельных его блоках — будь то ваш бизнес, вы сами, ситуация на дороге или какой-нибудь масштабный геополитический конфликт.</p>
     <p><strong>Задача факт-карт — технологизировать процесс нашего мышления и модифицировать свою модель реальности</strong> (свой нарратив о ней):</p>
     <p>♦ во-первых, факт-карты позволяют нам учитывать максимум фактов, относящихся к делу (то есть создать максимально полное «положение вещей»);</p>
     <p>♦ во-вторых, увидев новое для себя «положение вещей», мы получим возможность принимать новые, нестандартные решения, это позволит понять поведение наших сотрудников и партнёров, увидеть стратегические направления действий.</p>
     <p>Сам концепт «положения вещей» очень важен. Как только мы поймём, что имеем дело с моделями реальности (что само по себе делает наше мышление более гибким и эффективным), и научимся влиять на «положение вещей», просто дополняя его новыми «вещами» (фактами, данными, обстоятельствами, измерениями), качество наших решений с неизбежностью возрастёт.</p>
     <p><strong>В-третьих, каждая ситуация имеет несколько аспектов, можно сказать — различные измерения, но без использования факт-карт нам сложно соотнести их друг с другом.</strong> Иногда мы и вовсе не осознаём, что у рассматриваемой нами проблемы есть все эти аспекты.</p>
     <p>Часто мы думаем об одной и той же проблеме в разных контекстах, в разных ситуациях, а в результате приходим к разным выводам по одному и тому же вопросу, что само по себе, наверное, странно.</p>
     <p>Эту странность в наших выводах, бывает, отмечают наши знакомые, глядя на наши интеллектуальные выверты со стороны. Но нам противоречивость собственных умозаключений зачастую совершенно недоступна, поскольку просто в один момент и в одних обстоятельствах думаем одно, а в другой и в других — другое.</p>
     <p>Когда нас в этом фактически уличают, мы находим себе множество оправданий, ссылаясь именно на то, что это другой момент и другие обстоятельства. Смысла, конечно, в этом нет никакого, но имеет смысл задуматься о том, что в разных случаях мы учитываем разные факты, и было бы, наверное, правильно все их принимать в расчёт.</p>
     <p>Нам просто неловко ощущать себя глупо, а вот объяснить, оправдать, заболтать противоречивость своих утверждений для нас никакого труда не составляет. В результате мы часто сами себя водим за нос, абсолютно этого не замечая.</p>
     <p>Факт-карта — другое дело. Если, собирая её, вы задаёте себе разные вопросы, рассматриваете один и тот же вопрос с разных сторон, вы неизбежно выгружаете на свою факт-карту обстоятельства, относящиеся к разным аспектам проблемы.</p>
     <p>Выгружая факты спонтанно, непреднамеренно, без следования логике тех или иных собственных нарративов (установок), мы обнаруживаем, как факты резонируют на нашей карте, порождая новое видение, новые смыслы, новые прочтения обстоятельств дела, которые в этот момент могли быть неочевидны, хотя фактически были у нас перед глазами.</p>
     <p>То есть факт-карта в каком-то смысле открывает нам глаза на те отношения в ситуации, которые мы не могли заметить просто по причине того, что они лежали, так сказать, на разных полках, а то и в разных шкафах, в разных комнатах и на разных этажах нашей психики.</p>
     <p>Так что факт-карта помогает нам, с одной стороны, учесть все аспекты ситуации, все её «измерения», а с другой стороны — <strong>столкнуть эти обстоятельства на едином поле, что позволяет нам увидеть вещи, которые прежде ускользали от нашего внимания.</strong></p>
     <p>Неслучайно мы говорили о концепте «положения вещей». Если мы лишь моделируем реальность, а не знаем её наверняка, если мы находимся в заложниках у своих собственных представлений и не знаем, как при таком «положении вещей» действовать, то нам надо реконструировать свою модель, создав буквально другое «положение вещей».</p>
     <p>В-четвёртых, создавая факт-карту, мы обнаруживаем связи и отношения между элементами ситуации, которые неочевидны, если мы ещё «так не думали».</p>
     <p>Как я уже говорил, наше мышление представляет собой процесс создания новых «сущностей», грубо говоря — смыслов, пониманий. Они рождаются в нас не сами по себе, а возникают из комбинации тех, что уже были сформированы нами в прошлом.</p>
     <p>Вот почему чем больше у нас знаний, тем, соответственно, больше новых интеллектуальных объектов («сущностей») мы можем создать. А если это ещё и знания из разных областей жизни, мы можем переиспользовать не только эти «информационные блоки» (конкретные знания), но и структуры знаний, создавая принципиально новые подходы.</p>
     <p>Мы заложники своих установок. Поэтому нет ничего удивительного в том, что, даже имея в арсенале все необходимые факты для принятия правильного решения, мы просто не видим отношения этих фактов друг с другом, которые нужны, чтобы получить искомый результат.</p>
     <p>Как работает этот принцип, мы посмотрим в практической части. Сейчас же важно понять, что наши «проблемы», мыслительные «тупики», в которых мы иногда оказываемся (когда вроде бы «всё понятно», а что делать — не знаешь), заключаются как раз в автоматизмах нашего мышления.</p>
     <p>Мышление — это, как я уже рассказывал в книге «Мозг и бизнес», по сути, физический процесс. Нейроны нашего мозга связаны друг с другом синаптическими связями и объединены в физически существующие нейронные сети, а <strong>любая наша мысль — это активизация такой вот физически существующей нейронной сети.</strong></p>
     <p>Все мы знаем, что такое привычка и как трудно её изменить. Приезжая в страну с левосторонним движением, мы регулярно совершаем одну и ту же ошибку, переходя дорогу: сначала смотрим налево, хотя надо смотреть направо.</p>
     <p>Почему нам не удаётся быстро перестроиться? Мы же понимаем, как поступать правильно! Почему голова предательски поворачивается не туда, куда следует? Всё дело в привычке, в соответствующей нейронной сети, которая включается, когда мы подходим к пешеходному переходу.</p>
     <p>С мыслями всё ровно так же: мы мыслим стереотипно, по наезженным, физически существующим нейронным путям. Чтобы начать думать по-другому, нам нужно сформировать новые нейронные связи и буквально удалить те, которые отвечали за наше прежнее мышление.</p>
     <p>Понятно, что это крайне сложно сделать, ведь в пространстве мысли, в отличие от примера с дорогой, нас не подталкивают к этому внешние факторы. Напротив, когнитивные искажения — «предвзятость подтверждения», «тенденциозность», «объяснения» и многие другие — призваны укрепить нас в наших суждениях, даже если они ошибочны.</p>
     <p>Вы легко избавитесь от вредных привычек, если вообще исчезнут, испарятся сигареты, алкоголь, рафинированный сахар и жир. Но когда соблазн перед вами, сформированные в вашем мозге нейронные сети будут вас толкать на соответствующие «преступления».</p>
     <p>Внешние факторы крайне важны для изменения нашего поведения. Но для изменения мышления таких внешних регуляторов не придумано, за исключением разве что стрессовых ситуаций, вызывающих мощные отрицательные эмоции, или сильных психотропных, наркотических веществ.</p>
     <p>Так что изменить свой привычный, как говорят в таких случаях, «майндсет» не так-то просто. Даже если мы хотим перестроиться, начать думать по-другому, как-то иначе, более «правильно» и эффективно, нам это удаётся лишь в очень редких случаях, и то с большим трудом.</p>
     <p><strong>Ценность технологии факт-карт в том, что она позволяет нам увидеть связи и отношения между фактами буквально во внешнем мире — на листе бумаги. </strong>Сопоставляя выписанные факты, мы обнаруживаем, что и так мы не думали, и так… Но вот факты расположены на одном листе, рядом друг с другом, и мы не можем этого не увидеть.</p>
     <p>С другой стороны, даже действуя изначально почти спонтанно — размещая факты на листе как «душе будет угодно», мы часто подсознательно группируем их, соотносим или противопоставляем друг другу, весьма, как оказывается, осмысленно. И на это тоже следует обратить внимание.</p>
     <p>Конечно, дело тут не в «душе», которой это «угодно», а в дефолт-системе, работу которой мы не осознаём. То, что мы называем интуицией, зачастую именно результат её работы, её способности оценить внутреннее сродство определённых фактов, их близость или другую взаимосвязь.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«Анализ» и «синтез»</p>
     </title>
     <p>Научное познание, а точнее даже научное мышление, — это одна из самых разработанных методологий. Что, наверное, и неудивительно, поскольку научное мышление служит цели создания такой модели реальности, которая согласуется с объективными данными.</p>
     <p>Но как думает учёный, пытаясь разгадать, так сказать, тайны Вселенной?</p>
     <p>Ответ дал в своё время наш замечательный Иван Петрович Павлов: «<strong>Если нет в голове идеи, то не увидишь и фактов</strong>». То есть для того, чтобы просто понять, что ты ищешь в эксперименте, надо сначала создать концепцию, модель, «идею» того, что в нём фактически происходит.</p>
     <p>Понятно, что сначала учёный догадывается, что существует такая штука, как, например, «условный рефлекс», а уже затем конструирует эксперимент, в котором эта его идея может быть подтверждена или опровергнута.</p>
     <p>В противном случае он вряд ли сообразит, что нужно считать капельки слюны, текущие из канюли, установленной на проток слюнной железы. Да и вообще вряд ли эту канюлю подопытному животному установит.</p>
     <p>Британскому астроному Артуру Эддингтону потребовалось отправиться в Бразилию — замерять характеристики полного солнечного затмения, чтобы доказать теорию гравитации Альберта Эйнштейна, которая к этому моменту уже была почти пятнадцать лет как опубликована, но как теоретическая работа.</p>
     <p>То есть на самом деле <strong>научное открытие сначала происходит в голове учёного — он приходит к нему на основе анализа данных, делает предположение о той или иной закономерности и лишь затем проводит «следственный эксперимент».</strong></p>
     <p>Впрочем, бывает и по-другому: сначала учёный обнаруживает некий странный факт, а затем пытается понять его природу.</p>
     <p>Так было и с обнаружением ядра атома в лаборатории Эрнеста Резерфорда, и, например, с созданием серотониновой теории депрессии, автором которой стал наш соотечественник, выдающийся учёный, один из моих учителей — Изяслав Петрович Лапин.</p>
     <p>В случае легендарного эксперимента Гейгера — Марсдена было обнаружено, что небольшое число альфа-частиц из тех, которыми обстреливалась золотая фольга, давали слишком большие углы разлёта. То есть одни пролетали золото насквозь, а другие обо что-то в золоте ударялись и отлетали в сторону.</p>
     <p>До этого момента ни у кого и в мыслях не было, что у атома может быть ядро, а сам он внутри себя почти «пустой». Однако же <strong>дефолт-система великого мозга великого Резерфорда соотнесла данные об этих «разлётах» с его знаниями о том, как устроена Солнечная система, и вуаля: в центре модели атома появилось «ядро»</strong> (рис. 11).</p>
     <image l:href="#i_023.jpg"/>
     <p>Рисунок 11</p>
     <p>Модель атома Джозефа Томсона (сверху), которая была опровергнута в эксперименте Гейгера — Марсдена и превращена в «планетарную модель» Эрнеста Резерфорда</p>
     <empty-line/>
     <p>Сейчас любой психиатр расскажет вам, как и почему работают антидепрессанты. Но когда-то этого никто не знал. Просто вдруг выяснилось, что препарат, созданный для лечения туберкулёза, стал излечивать депрессию у пациентов с тем самым туберкулёзом. Почему?</p>
     <p>Что бы ответить на этот вопрос, опять-таки пришлось пораскинуть мозгами, догадаться о механизме действия этого чудесного препарата. Создавая серотониновую теорию депрессии, Изяслав Петрович догадался соотнести вместе две весьма сложные интеллектуальные модели из разных областей нейробиологии, сомнологии, психиатрии:</p>
     <p>♦ с одной стороны, химическую структуру трициклических антидепрессантов и принципы работы синаптической мембраны;</p>
     <p>♦ а с другой стороны, симптоматику эндогенной депрессии, включающую в себя специфические ранние утренние пробуждения («как от внутреннего толчка»), и серотониновые влияния на характер человеческого сна.</p>
     <empty-line/>
     <p>Но в результате эффект превзошёл все ожидания, и теперь мы имеем не только саму теорию, но и благодаря ей — современные антидепрессанты, которые позволяют нам теперь лечить депрессию практически без побочных эффектов.</p>
     <p>Первые обнаруженные случайно антидепрессанты похвастаться этим не могли.</p>
     <p>Конечно, подобных примеров в науке огромное множество. Математики рассказывали мне, почему так сложно было доказать гипотезу Пуанкаре и почему сработало доказательство, которое использовал Григорий Перельман.</p>
     <p>Толком я, конечно, ничего в этих объяснениях не понял, но вот что очевидно: результат был получен благодаря тому, что Григорию Яковлевичу пришло в голову <strong>использовать инструментарий, разработанный в разных областях математики, причём, как говорят, «весьма удалённых» друг от друга.</strong></p>
     <p>Согласитесь, интересен сам этот оборот речи — удалённые друг от друга области математики. Если мы попробуем создать единую факт-карту математики, то она будет гигантской — где-то расположатся арифметика, теория чисел, математический анализ, а где-то теория множеств, топология, неевклидова геометрия, теория категорий и т. д.</p>
     <p>То есть какие-то части математики будут предсказуемо располагаться рядом, а какие-то — совсем далеко друг от друга. Однако же всё это — единое поле математики, и вопрос — увидим ли мы нужную комбинацию «фактов» (элементов общего математического поля), которая позволит сделать очередной прорыв в этой науке.</p>
     <p>Собственно, в этом и состоит, как мне представляется, сущность гения: в его способности видеть продуктивные взаимосвязи между такими — «весьма удалёнными» — фактами на огромной карте знания, разворачиваемой его дефолт-системой.</p>
     <p>Но если говорить формально, то всё сводится к знаменитой гносеологической формуле <strong>«анализ и синтез»: «анализ» предполагает разъятие некого целого на отдельные элементы, а «синтез» — их объединение в новую общность.</strong></p>
     <p>Создавая факт-карту, мы делаем то же самое: берём проблему, раскладываем её на множество элементов, а затем, изучая возможные взаимосвязи элементов этой системы друг с другом, синтезируем, по сути, новую модель той же самой реальности.</p>
     <p>В методологии мышления мы используем термин «пересборка интеллектуальных объектов». Поскольку всякое наше знание — это интеллектуальный объект, состоящий из множества других интеллектуальных объектов, то мы всегда можем создать нечто новое из того, что у нас уже есть.</p>
     <empty-line/>
     <p>Наша дефолт-система работает как конструктор Lego: собирает из разных областей мозга отдельные пазлы, а затем складывает их в нечто целое — образуя новую сущность, новое понимание. Как мы не без некоторой иронии говорим в рамках методологии: «Мышление — это процесс создания интеллектуальных объектов посложнее из интеллектуальных объектов попроще».</p>
     <p>Задача же факт-карт — помочь дефолт-системе с этой сборкой-разборкой: дать необходимое время, не упустить ничего из того, что может оказаться важным, а также показать те связи и отношения системы, которые из-за тенденциозности мышления, его «типовых» подходов к сборке интеллектуальных объектов мы можем проигнорировать.</p>
     <p>Подытоживая сказанное, работа с факт-картой позволяет нам:</p>
     <p>♦ создать необходимые условия для целенаправленной работы с той или иной задачей или проблемой;</p>
     <p>♦ в полной мере использовать возможности дефолт-системы мозга, которая работает в значительной части на подсознательном уровне; Глава первая Что такое факт-карта 148</p>
     <p>♦ учесть все аспекты и измерения рассматриваемой ситуации, учесть все факты, необходимые для решения проблемы;</p>
     <p>♦ обнаружить все связи и отношения между элементами ситуации, получив таким образом максимально полную картину происходящего.</p>
     <p>Технология факт-карт является средством компенсации тех недостатков, которые обнаруживаются в работе дефолт-системы мозга (ДСМ), когда она решает проблемы того уровня сложности, с которым мы сталкиваемся в бизнесе.</p>
     <p>Кроме того, факт-карты также обеспечивают нам необходимое взаимодействие ДСМ с двумя другими базовыми нейронными сетями — ЦИС и СВЗ. Это также очень важно, если учесть высокую степень когнитивной нагрузки, которую мы испытываем, а также нашу вынужденную многозадачность.</p>
     <p>Конечно, факт-карта не подменяет и не может заменить собой ту мыслительную деятельность, которую осуществляет ваш мозг, работая с той или иной задачей. Однако, поскольку он не был эволюционно предназначен для работы с задачами столь высокого уровня абстракции, специальные инструменты ему крайне необходимы.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Применяем на практике</p>
      <p>Принцип метафоры</p>
     </title>
     <p>В этой главе мы бегло коснулись истории возникновения «планетарной модели» атома. Она очень наглядно иллюстрирует одну из ключевых особенностей нашего мышления, которая в своё время была подмечена и сформулирована как научная теория одним из выдающихся современных лингвистов Джорджем Лакоффом.</p>
     <p>Работу данного механизма он описал в своей ставшей знаменитой книге «Метафоры, которыми мы живём».</p>
     <p>В ней он показал, что наше знание — это знание не просто отдельных «нечто», а скорее разных способов эти «нечто» собирать в новые целостности.</p>
     <p>Думаю, что вы хорошо это знаете по своему опыту — вот вам рассказывают какую-то теорию, и вы испытываете огромное напряжение, чтобы понять, о чём идёт речь. Но стоит лектору предложить пример или аналогию, как вдруг сразу возникает понимание, всё встаёт на свои места.</p>
     <p>Почему это происходит? Получая пример или аналогию, вы не просто сравниваете теорию с практикой, а узнаёте в самих себе соответствующее понимание, на которое как бы сверху ложится та самая теория. В реальности мы всё понимаем из опыта, а не из абстрактных формулировок.</p>
     <p>А что такое опыт? Опыт — это некое отношение элементов, которое мы прочувствовали. Неважно, опыт это чтения или езды на велосипеде — это всегда какое-то ощущение от взаимодействия элементов: в одном случае букв, слогов, звуков, в другом — ощущения баланса под действием сил гравитации, силы давления на педали, ловкости в управлении рулевой системой или тормозами.</p>
     <p>Вспомните, как вас учили считать. Никто не рассказывал вам про то, что такое «число». Вы бы просто этого не поняли. Вам показывали яблоко и потом два яблока, а после — одну палочку и две палочки. И когда ваш мозг схватывал это отношение элементов, у вас возникало ощущение «числа».</p>
     <p>Но метафоры — это нечто большее, и в них скрыт большой потенциал. Например, вы можете осмыслять некое «положение вещей» (какую-то жизненную ситуацию), используя метафору «боевые действия», и тогда она будет выглядеть одним образом.</p>
     <p>Она же, если вы, допустим, будете использовать для этих же целей метафору «научное исследование» или, например, «шоу» (маскарад, спектакль), будет выглядеть уже совершенно иначе.</p>
     <p>Вы знаете про отношение элементов в метафоре «боевые действия», предполагаете, каково оно в случае «научного исследования» или «шоу». Как будет выглядеть факт-карта вашего бизнеса, если вы приложите, так скажем, эти отношения к нему? Давайте попробуем это сделать.</p>
     <p><strong>Шаг первый</strong></p>
     <p>Возьмите пачку стикеров и используйте её для записи отдельных фактов, чтобы затем расположить их на факт-карте (листе бумаги или доске для записей).</p>
     <p>Выделите себе двадцать минут времени и выписывайте на стикеры факты о вашем бизнесе (возможно, конкретном проекте или отдельном направлении в вашем бизнесе) — буквально всё, что приходит вам в голову.</p>
     <p>Можете начать с того, каков ваш продукт, сколько вы на нём зарабатываете, какие у вас есть активы, кто ключевые сотрудники и т. д. Создавайте новые и новые стикеры до тех пор, пока не почувствуете, что вспомнили уже достаточно много фактов, чтобы собрать факт-карту вашего бизнеса (проекта, направления).</p>
     <p>В результате этой работы вы получите тот набор фактов, которыми обычно оперирует ваша дефолт-система, что и привело вас туда, где вы сейчас находитесь. Возможно, она неплохо отработала, возможно — не очень.</p>
     <p>В любом случае у вас сейчас, я уверен, будет возможность понять про свой бизнес нечто большее или по крайней мере нечто иное — то, о чём вы, скорее всего, ещё не думали.</p>
     <p><strong>Шаг второй</strong></p>
     <p>Выберите одну из трёх метафор, которая кажется вам наиболее понятной, интересной, а возможно — интригующей.</p>
     <p>♦ Что если представить ваш бизнес как «войну»?</p>
     <p>Ваши войска, их структура и дислокация, вооружение, противники, их и ваши союзники, поддержка тыла, обеспечение провизией, разведка и контрразведка, спецотряды, военные госпитали, различные военные стратегии — наступать после артподготовки, взять стратегическую высоту, заманить в болото, дождаться определённых погодных условий, окружить и атаковать и т. д.</p>
     <p>♦ Что если подумать о вашем бизнесе как о «научном исследовании»?</p>
     <p>Различные научные теории, проблема в соответствующей сфере, которую необходимо изучить и решить, ваша гипотеза, проведение специальных экспериментов, сбор доказательств и верификация их достоверности, публикации, научное сообщество, имплементация результатов научного исследования в практической сфере и т. д.</p>
     <p>♦ Как будет выглядеть ваш бизнес, если рассмотреть его с помощью метафоры «шоу»?</p>
     <p>Пьеса или сценарий, который можно переписать под задачу, под ваше видение, вы — режиссёр, у вас в распоряжении актёрская труппа, а также художники, декораторы, музыканты, технические работники сцены, гардеробов и т. д., а ещё у вас есть публика со своими вкусами и предпочтениями, площадка для выступления, вам необходимо выстроить драматургию, подготовить спецэффекты и прочее.</p>
     <p>После того как вы выбрали метафору, вернитесь к своим стикерам, разложите их перед собой. Сейчас задача будет состоять в том, чтобы дополнить имеющийся у вас набор фактов новыми исходя из того, какая метафора вам приглянулась.</p>
     <p>Как следует представьте себе соответствующую метафору — «война», «научное исследование» или «шоу-постановка». Каковы составляющие этих явлений? Что там происходит на самом деле? Каковы взаимодействия между людьми и процессами в этих явлениях? К чему они ведут, какого результата нужно достичь?</p>
     <p>Теперь представьте, что ваш бизнес (проект, направление) — это «война», или «научное исследование», или «шоу-постановка». Используйте формулировку «как будто» — мол, что я хотел бы знать и понимать про свой бизнес, если бы это была «война», а я главнокомандующий, «научное исследование», а я учёный, «шоу-постановка», а я главный режиссёр?</p>
     <p>Если с выбранной метафорой у вас не очень идёт, поменяйте её на другую. Важно, чтобы у вас появилось много новых фактов, на которые вы вдруг станете обращать внимание, используя соответствующую метафору.</p>
     <p><strong>Шаг третий</strong></p>
     <p>После того как вы подсобрали новые факты, думая о своём бизнесе (проекте, направлении) под тем углом зрения, который задала вам та или иная метафора, сложите их вместе с первоначальной группой фактов, и мы приступим к созданию факт-карты.</p>
     <p>Возьмите лист бумаги (или, возможно, вы будете делать это на доске) и напишите в центре — «война», «научное исследование», «шоу-постановка».</p>
     <p>Теперь смотрите по очереди на каждый стикер и располагайте его там, где вам кажется уместным.</p>
     <p>♦ Возможно, у вас появятся «линия фронта» и «тыл», или целая «войсковая операция» со множеством «линий снабжения», «парламентёрами» и «союзниками», или «медицинское обеспечение», «производство вооружений» и т. д.</p>
     <p>♦ В случае «научного исследования» у вас появится область «гипотез», «экспериментов», «круга научных проблем», «публикации в научных журналах», «конференции», «гранты» и даже «академия наук».</p>
     <p>♦ В случае «шоу-постановки» — область «работа с актёрами», «распространение билетов» и «реклама», «технические службы», «трансляции на стриминговые сервисы» и т. д.</p>
     <p>Вы можете не называть отдельные блоки фактов, которые у вас будут появляться на пространстве факт-карты. Главное, чтобы вы думали о своём бизнесе как о «войне», «научном исследовании» и «шоу-постановке».</p>
     <p>Если по ходу работы у вас будут возникать какие-то новые идеи, инсайты, записывайте их на стикеры как дополнительные факты и также размещайте на своей факт-карте.</p>
     <p><strong>Шаг четвёртый</strong></p>
     <p>После того как все стикеры с фактами нашли своё место на факт-карте, подумайте о том, что должно стать результатом вашей «войны», «научного исследования», «шоу-постановки» — ради чего всё это делается, в чём конечная цель?</p>
     <p>Представив себе эту цель, запишите её на отдельном стикере и положите его в центр вашей факт-карты — вместо названия выбранной вами метафоры.</p>
     <p>А теперь, посмотрев на свою факт-карту с точки зрения этого, нового теперь вопроса, попробуйте понять, насколько вас устраивает расположение стикеров с фактами на факт-карте.</p>
     <p>Вполне возможно, вы почувствуете в себе желание изменить их расположение, поставить в другом порядке, в другом удалении от центра, друг напротив друга или, напротив, слить их воедино.</p>
     <p>Подвигайте стикеры так, чтобы почувствовать, как они работают на конечную цель — да и работают ли они на неё? Может быть, вы увидите, что какие-то факты (обстоятельства, проблемы, ситуации, люди) не так и важны? А какие-то, напротив, покажутся вам более важными и ценными?</p>
     <p>В целом элементы ситуации, «кубики», из которых мы складываем свои представления о реальности, могут быть одними и теми же. Но в зависимости от того, как мы думаем о ситуации, итоговый результат может сильно различаться.</p>
     <p>Мы всегда имеем дело с каким-то «положением вещей», каким-то распределением фактов по нашему внутреннему пространству мышления или на факт-карте. Однако это положение вещей будет выглядеть по-разному в зависимости от того, какой вопрос мы задаём, какие цели мы преследуем.</p>
     <p>Собственно, в этом и заключается креативность — в способности пересобрать то, что кажется таким стабильным и понятным. Однако же мы довольно редко прибегаем к непривычным для нас интеллектуальным стратегиям и удивляемся, что регулярно оказываемся в «тупиках».</p>
     <p>Обычно мы мыслим на автоматизмах: у нас есть какие-то факты, мы как-то, привычным для себя образом, соотносим их друг с другом и получаем понятное нам «положение вещей».</p>
     <p>Данное упражнение позволяет нам увидеть, насколько «положение» одних и тех же «вещей» может меняться в зависимости от угла зрения, подхода, избранной метафоры, вопроса, которым мы задаёмся.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава вторая</p>
     <p>Факт-карта коллектива</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Единственным стремлением всю мою жизнь было желание привлекать как можно больше способных людей к совместной работе, устраивать так, чтобы они работали со мною, а не против меня.</p>
     <text-author>Карл Маркс</text-author>
    </epigraph>
    <section>
     <empty-line/>
     <p>Кто-то из исследователей говорит о том, что успешность современного человека на 50 % зависит от <emphasis>soft skills</emphasis> (так называемых мягких навыков), кто-то — что на 75 %. Так или иначе, это много.</p>
     <p>Но что такое эти мягкие навыки? С hard skills («жесткими навыками») вроде бы всё понятно — это наши сугубо профессиональные знания и умения. И, по идее, все прочие компетенции, которые могут вам помочь в работе и бизнесе, — это soft skills.</p>
     <p>Но это не самое удачное определение, на мой взгляд…</p>
     <p>Почти год мы в Высшей школе методологии потратили на то, чтобы определиться с тем, что разные специалисты, бизнес-коучи и исследователи бизнеса понимают под «мягкими навыками», и сформировать их внятную классификацию.</p>
     <p>В результате наших изысканий, если их можно так назвать, дать чёткое и строгое определение «мягким навыкам» так и не удалось. Дело в том, что между ними и «жёсткими навыками» в ряде профессий трудно, а то и невозможно провести границу.</p>
     <p>Подумайте, например, о менеджере по продажам или о креативном директоре. «Жёстким навыком» для первого будет умение общаться, для второго — креативное мышление, но то и другое в иной ситуации — инженера или программиста, например, — является «мягким навыком».</p>
     <p>Впрочем, нам удалось сформировать классификацию «мягких навыков», что бы сам этот термин ни значил.</p>
     <p>Вот эти три группы:</p>
     <p>♦ «управление собой» — речь идёт о способности человека управлять своими эмоциональными состояниями, быть адаптивным, справляться со стрессом и разного рода нагрузками (как производственными, так и психологическими);</p>
     <p>♦ «эффективная социальность» — это способность человека реконструировать («понимать») других людей, их мотивы и эмоциональные состояния, а также умение работать в команде, брать на себя ответственность, избегать «социальных игр»;</p>
     <p>♦ «когнитивные навыки» — это широкий спектр навыков, начиная с мнемотехник, позволяющих запоминать большие объёмы определённой информации, заканчивая навыком «целенаправленного мышления».</p>
     <p>Наша успешность зависит от того, насколько мы можем справиться с собственными эмоциональными состояниями, стрессами и нагрузками, насколько эффективно мы взаимодействуем с другими людьми и работаем в команде, а также от того, насколько хорошо мы используем ресурсы мозга в своей интеллектуальной деятельности.</p>
     <p>Но почему я сейчас об этом заговорил? Потому что, как мы с вами уже знаем, в нашем мозге один и тот же сервер — дефолт-система мозга — отвечает как за просчёт социальных отношений между людьми в нашей группе (производственном коллективе, семье и т. д.), так и за интеллектуальную деятельность, направленную на решение сложных интеллектуальных задач.</p>
     <p>Иными словами, вы думаете или об отношениях других людей между собой (скандалы, интриги, расследования), или о том, что действительно важно в рамках вашей профессиональной деятельности и карьеры.</p>
     <p>То есть здесь действует знаменитый, ещё античный принцип «Aut-aut!», что значит «или — или».</p>
     <p>Неудивительно в связи с этим, что в больших компаниях с таким трудом принимаются решения, а любая инициатива погрязает в непроходимой бюрократии, ведь топ-менеджмент, если верить экспертам, тратит до 80 % своего времени на внутрикорпоративные войны.</p>
     <p>Понять причины этих «междоусобных войн» не так и сложно: в топ-менеджмент выбиваются люди одарённые, умные, и, что важно, амбициозные. И вот именно их амбиции, сталкиваясь друг с другом, направляют ум и одарённость на соперников в борьбе за власть.</p>
     <p>Это может быть борьба за ресурс, но чаще, по крайней мере в российской действительности, — за лояльность, расположенность руководителя. В результате вся система буквально стопорится:</p>
     <p>♦ руководитель принимает решение, в котором заинтересованы представители одного клана, потому что те вызвали своими действиями расположение к ним;</p>
     <p>♦ представители другого клана тем временем убивают реализацию этого решения с помощью контролируемой ими части бюрократической машины;</p>
     <p>♦ если руководитель прислушается ко второму (третьему) клану своей компании, то аналогичную бюрократическую процедуру провернёт другой клан, используя подконтрольные ему «формальные» средства.</p>
     <p><strong>Средство влияния на руководителя — это, как правило, информация о делах в компании, но соответствующим образом отформатированная</strong> и поданная ему — как хорошая месть «холодной» — представителями тех или иных партий внутри его компании — «Белой» или «Алой розы».</p>
     <p>Соответственно, возникает жёсткий контроль за поступающей к руководителю информацией. Он же со своей стороны оказывается заложником искажённого информационного поля, которое скорее «Междоусобные войны» Это может быть борьба за ресурс, но чаще, по крайней мере в российской действительности, — за лояльность, расположенность руководителя. В результате вся система буквально стопорится: напоминает чёрно-белую шахматную доску, чем что-то и в самом деле реальное.</p>
     <p>Негасимая и раскручивающаяся борьба кланов приводит к новым и новым трансформациям в компании — <strong>перераспределению обязанностей и зон ответственности между отдельными участниками конкурирующих частей компании.</strong></p>
     <p>Осуществляются попытки ввести новых людей — «со стороны», которые, как правило, не приживаются. Кадровая чехарда при этом возникает на достаточно значимых участках работы, но, как правило, стратегических. Но до этого ли всем в пылу такой борьбы?</p>
     <p>Поскольку страдает стратегия, эти ошибки в управлении компанией долгое время не так уж и очевидны для руководства, а участники сражений могут продолжать свою войнушку вокруг «его милости».</p>
     <p>Наконец руководитель, чьего расположения так ищут и ждут конкурирующие партии «Белой» и «Алой розы», теряет всякий интерес к происходящему и дистанцируется от тех и других.</p>
     <p>Наступает фаза, в которой руководитель начинает принимать решения на свой страх и риск и по собственному разумению.</p>
     <p>Но из-за недостатка информации о реальном положении дел, из-за искажённого представления о реальном положении дел эти решения руководителя оказываются проблемой для тех и других.</p>
     <p>Дальше начинает копиться общее недовольство руководством, которое, если это вообще возможно, в какой-то момент лишается своего поста или перепоручает руководство компании какому-то из лидеров конкурирующих кланов.</p>
     <p>Впрочем, наивно было бы думать, что подобные «междоусобные войны» затрагивают только узкий круг топ-менеджеров крупных индустриальных гигантов.</p>
     <p>Те же деструктивные «социальные игры» разыгрываются на любом предприятии, где количество сотрудников переваливает за 15 человек (второй круг Данбара).</p>
     <p>Поэтому думаю, что всем вам, и не раз, приходилось сталкиваться с ситуацией, когда в рабочем коллективе развивается какая-то интрига — сотрудники делятся на «лагеря», консолидируются вокруг «лидеров», строят планы по нападению или защите от «неприятеля».</p>
     <p>Как мы хорошо знаем, если в коллективе такая война началась, то о деле не думает никто. Но это и неудивительно, потому что у нас один сервер — и на случай социальных баталий, и для интеллектуальной деятельности, то есть решения сложных производственных задач.</p>
     <p>По данным <emphasis>Wall Street Journal</emphasis>, в 60-х годах прошлого века исполнительный директор тратил на совещания примерно 11 часов в неделю. А вот в 2013 году — уже 23 часа в неделю, при этом менеджеры среднего звена — 11 часов в неделю, а среднестатистический сотрудник — 15 часов.</p>
     <p>Прошу заметить, что в этом исследовании средняя продолжительность рабочей недели составляла 45 часов. То есть исполнительный директор совещается больше половины своего рабочего времени, а сотрудник — треть.</p>
     <p>А что они там обсуждают? Насколько это продуктивно? Не лучше ли это время потратить на то, чтобы и впрямь что-то делать, а не разговаривать?</p>
     <p>По данным Лондонской консалтинговой компании STL <emphasis>Microsoft Training</emphasis>, один сотрудник в среднем посещает 207 совещаний в год, при этом 67 % таких встреч не достигают заявленных целей.</p>
     <p>Согласно исследованию Центра организационной науки Университета Северной Каролины:</p>
     <p>♦ 65 % сотрудников компаний считают, что совещания отвлекают их от работы;</p>
     <p>♦ 71 % считает их непродуктивными и неэффективными;</p>
     <p>♦ 62 % уверены, что они не позволяют сплотить команду.</p>
     <p>Всё это позволяет с уверенностью говорить, что совещания становятся полем тех самых битв — деструктивных «социальных игр», о которых я уже упоминал. Хочется, конечно, думать, что в этих играх есть хоть какой-то здравый смысл…</p>
     <p>Но, боюсь надежды, тщетны, потому как известные нам виды «социальных игр» хорошо объясняются не логикой, а базовыми биологическими инстинктами. Так что вряд ли их можно считать осмысленными.</p>
     <p>Как мы с вами уже обсуждали, с точки зрения эволюции человек триедин: он является индивидуальной особью, членом группы и представителем вида.</p>
     <p>Соответственно, его мозг устроен таким образом, чтобы решать одновременно три следующие задачи — собственной безопасности, безопасности своей группы (иерархический инстинкт) и вида (половой инстинкт).</p>
     <p>Согласно этому распределению мы и видим классические деструктивные «социальные игры» в любом коллективе и на большинстве совещаний.</p>
     <p><strong>Во-первых, «личная безопасность».</strong> Тут каждый сотрудник балансирует между желанием спастись (страхом оказаться крайним, нести ответственность за принятое решение и т. д.), с одной стороны, и желанием максимизации своей прибыли— с другой.</p>
     <p>То есть всё выглядит буквально следующим образом: обсуждается какой-то вопрос, и каждый из участников за столом, буквально как в покере, решает — взять ему ответственность на себя и выиграть или отдать возможность негарантированной победы кому-то другому.</p>
     <p><strong>Во-вторых, «борьба за власть».</strong> Иерархический инстинкт крепко сидит в наших мозгах, и, как только мы видим потенциальных соперников, так он тут же просится в бой: мы сами не свои, желая доказать свою правоту, отстоять своё видение ситуации и путей её решения.</p>
     <p>Борьба за власть — это вовсе не обязательно борьба за должность, статус или фактическое лидерство. Нет, для нас куда важнее признание, победа на интеллектуальном поле. Да, кому-то «погоны» тоже важны, но оказаться правым — это куда привлекательнее.</p>
     <p><strong>В-третьих, «самопрезентация».</strong> Мы обычно ошибочно смешиваем сексуальные потребности с половым инстинктом, но это ошибка. На самом деле половая потребность проявляется самопрезентацией — желанием вызвать восхищение, произвести впечатление.</p>
     <p>Внешне такое поведение может казаться проявлением иерархического инстинкта — желания человека быть всегда и во всём правым, умнее других. Но желание восхищения — это нечто совсем другое…</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Перо павлина</p>
     </title>
     <p>Мы с вами уже обсуждали «социальную гипотезу» возникновения непропорционально большого человеческого мозга — мол, он увеличивался в размерах, чтобы уместить в нём как можно больше наших сородичей.</p>
     <p>Поскольку нам в отличие от наших ближайших родственников — неандертальцев, кроманьонцев, денисовского человека и, вероятно, других — удалось существенно увеличить количество серых клеточек в мозгу и сбиться в кучи побольше, мы и победили их в эволюционной гонке на выживание.</p>
     <p>Но у «социальной гипотезы» есть два серьёзных конкурента. Нетрудно догадаться, что одна из этих альтернативных гипотез связана с инстинктом самосохранения, а другая — с половым.</p>
     <p>И в самом деле, может быть, мы победили тех самых «собратьев» вовсе не из-за своей социальности, а просто по причине своей чрезвычайной агрессивности?</p>
     <p>Человек, и не бизнесменам это объяснять, — это очень и очень агрессивный вид. Мы способны вступать в кровопролитные войны, убивать себе подобных почём зря — без какой-то осмысленной причины, часто в борьбе за какую-то абсурдную символическую власть.</p>
     <p>Может быть, поэтому нам и потребовались дополнительные мозги? Не исключено… Но всё-таки сейчас я бы хотел сказать о третьей версии, связанной с половым инстинктом.</p>
     <p>Человеком, который открыл феномен «полового отбора», был, разумеется, хорошо нам известный Чарльз Дарвин. Начал он с феномена «естественного отбора», где действует принцип — выживает сильнейший, наиболее приспособленный.</p>
     <p>Но тут у него возник затык с пером павлина. Я не шучу, Дарвин буквально так и писал: «Всякий раз, когда я рассматриваю перо из хвоста павлина, мне делается дурно!»</p>
     <p>Ну ещё бы! Как эволюция могла допустить, чтобы животное отрастило себе такую ограничивающую его штуку? Хвост стесняет павлина в движениях и делает его, соответственно, лёгкой добычей. Что это вообще за ерунда?</p>
     <p>И как раз «теория полового отбора» смогла эту ерунду объяснить.</p>
     <p>Перо павлина, как и множество других странных штук в животном мире, — это, как писал Чарльз Дарвин много позже, «хороший пример того, что наиболее утончённая красота может служить половым очарованием и ни для какой другой цели».</p>
     <p>Да, огромный хвост не повышает шансы павлина на выживание, но эта красота делает его более привлекательным для самок. А значит, если не сам павлин, то по крайней мере его гены передадутся потомству, и линия его вида не прервётся.</p>
     <p>Вот он, принцип полового отбора, жертвой которого, вполне возможно, и стал наш с вами мозг. <strong>Вся разница в том, что павлину нужен хвост, чтобы завлечь партнёршу и выполнить биологическую программу, а мужчине-человеку нужен для этих же самых целей мозг.</strong></p>
     <p>Теперь вернёмся к павлину. А чего он, собственно, добивается своим хвостом?</p>
     <p>Какое чувство он пытается вызывать у павы — самки павлина?</p>
     <p>Прозвучит, может быть, и забавно, но он пытается вскружить ей голову. Любовник из него, как мы понимаем, не очень ловкий — хвост мешает. Поэтому павлины, подобно тетеревам, токуют на ограниченном участке территории.</p>
     <p>Самки обходят эти квадранты, и если павлин своим хвостом так воздействует на её чувственность, что она «теряет голову», пава сама входит в квадрант этого павлина для последующего соития — буквально вверяет себя ему.</p>
     <p>Она — пава — делает этот выбор, и, чтобы она решилась на него, павлин должен произвести на неё неизгладимое впечатление. Конечно, люди не павлины, но здесь важен сам принцип.</p>
     <p>Если не верите, то вот вам исследование, которое было проведено уже на людях — выдающимся эволюционным психологом, профессором Университета штата Нью-Мексико Джеффри Миллером, автором прекрасной книги «Соблазняющий разум».</p>
     <p>Так вот, <strong>Миллер провёл множество исследований, в которых показал, что наш ум работает — один в один — как хвост павлина.</strong> Вот пример из области речи и языка…</p>
     <p>Словарный запас человека составляет порядка 100 тысяч слов. Из них лишь 5 тысяч являются, что называется, «полезными». Мы используем их регулярно, и нам их на самом деле абсолютно достаточно, чтобы донести любую свою мысль и поддерживать социальный контакт.</p>
     <p>Что же представляют собой оставшиеся 95 тысяч слов? Зачем они нужны? Вы удивитесь — они «декоративные», и мы прибегаем к ним, как правило, когда в поле зрения мужчины оказывается привлекательная для него женщина.</p>
     <p>Зачем мужчины сыплют эти слова на ветер при виде женщин? Это позволяет им продемонстрировать качество своего мозга, ума.</p>
     <p>Ровно то же самое, кстати сказать, с танцами, музыкой, изобразительным искусством: умение сочинять музыку, импровизировать, писать стихи, способность играть на музыкальных инструментах — всё это способно восхитить женщину.</p>
     <p>Но чем она на самом деле восхищается, когда вверяет себя такому литератору, художнику, танцору, музыканту? Она восхищается качеством его мозга. Если он это может, то может и другое…</p>
     <p><strong>Желание произвести неизгладимое впечатление на своё окружение — это очень мощный эволюционный фактор.</strong> Причём не исключено, что в случае человека им «страдают», так сказать, не только мужчины, но и женщины.</p>
     <p>Учитывая глубинность этой потребности, не удивляйтесь тому, что ни те ни другие это желание не контролируют, оно просто ими движет.</p>
     <p>Поэтому кому-то из ваших сотрудников, особенно остро реагирующему на критику, свойственно вести себя почти вызывающе. Он просто пытается привлечь к себе максимальное внимание — и неважно, что будет потом.</p>
     <p>Кто-то из ваших сотрудников, напротив, ведёт себя очень скромно, но мотивировать его можно только одним-единственным способом — рассказать о том, какой он прекрасный, замечательный, уникальный и только ему та или иная задача по плечу.</p>
     <p>Недооценивать то, насколько конкретному человеку (особенно представителю творческой профессии!) может быть важно, что им восхищаются, смерти подобно.</p>
     <p>Но использовать подобную стратегию на совещании — вряд ли уместно. Другие сотрудники могут решить, что вы слишком благоволите человеку, хотя на самом деле вы просто пытаетесь настроить его на конструктивный лад.</p>
     <p>В результате, совещания, на которых присутствуют такие креативные личности, часто превращаются в настоящий бедлам, толку от которого совсем немного. А всего-то и надо было, что восхититься…</p>
     <p>Деструктивные «социальные игры» — это, как ни крути, часть любой «корпоративной культуры», а точнее — любой «социальной игры», в которой хоть что-то разыгрывается: безопасность и ценности, социальный статус и личная правота, восхищение и признание уникальности.</p>
     <p>Все эти перипетии деструктивных «социальных игр», с одной стороны, почти неизбежны, с другой — крайне негативно сказываются на эффективности производственного процесса.</p>
     <p>Да, можно снижать их выраженность, по крайней мере во время совещаний:</p>
     <p>♦ ограничением количества участников — наиболее эффективными будут совещания, на которых присутствует от трёх до пяти человек (это в значительной степени снижает эффект так называемой «социальной лености», описанной ещё Максом Рингельманом в 1913 году);</p>
     <p>♦ чётким определением повестки каждого совещания в его начале и сразу же определением того, что должно стать его конечным результатом;</p>
     <p>♦ правилом подготовки к встречам — чтобы их участники приходили на совещания, имея готовое решение на руках, и могли его аргументировать.</p>
     <p>Впрочем, ничто так не поможет руководителю справиться с «социальными играми», как его компетенция в системе взаимосвязей, которая сформировалась в его компании, отделе, подразделении.</p>
     <p>Уже хорошо известный нам Маркус Рейчел, который и сформулировал концепцию базовых нейронных сетей, назвал дефолт-систему мозга «дефолт-системой», поскольку она активна, когда мы, как кажется, ни о чём не думаем.</p>
     <p>Точнее сказать, она включается, как мы уже знаем, при выполнении следующих условий:</p>
     <p>♦ нам не надо решать никаких практических задач во внешнем мире (в противном случае она была бы подавлена);</p>
     <p>♦ нам не надо решать какие-то утилитарные интеллектуальные задачи, включая, например, потребление контента — допустим, при чтении постов в социальных сетях (в этом случае её активность будет подавлена центральной исполнительной сетью).</p>
     <p>Поскольку же в экспериментах, которые нейрофизиологи обычно ставят на людях, испытуемые должны выполнять какое-то задание, то и активность дефолт-системы долго оставалась незамеченной.</p>
     <p>Это как раз тот случай, когда научное открытие гигантского масштаба и значимости произошло случайно.</p>
     <p>В конце 90-х годов прошлого века два американских исследователя — Бхарат Бисвал из колледжа Милуоки в штате Висконсин и Гордон Шульман из медицинской школы Вашингтонского университета, — одновременно и независимо друг от друга наткнулись на удивительную живость нашего мозга, находящегося, как казалось, «в покое».</p>
     <p>Бисвал просил своих испытуемых, находящихся в аппарате фМРТ, смотреть на чёрный экран и ни о чём не думать. Но их мозг в этот момент не затихал, что было бы, наверное, логично, а напротив — демонстрировал повышение активности, причём весьма скоординированной, словно бы преднамеренной.</p>
     <p>У Шульмана вышло вообще странно: его испытуемые должны были решать различные интеллектуальные задачи, и он случайно заметил повышенную активность мозга не в тот момент, когда они интеллектуально напрягались, а во время пауз, которые он давал им для отдыха.</p>
     <p>Впрочем, исследования и того и другого не получили в тот момент должной оценки научной общественности. Уж больно это казалось странным. «Что, в дефолте (в покое) мозг активнее, чем когда человек думает над задачей?! Ха-ха!» — примерно так отвечали им редакторы именитых научных журналов.</p>
     <p>Хотя надо сказать, что уже в 1950-х годах были опубликованы исследования, в которых было показано, что мозг, не решающий никаких задач, то есть «в дефолте», потребляет больше кислорода и энергии, чем мозг, вроде бы интеллектуально работающий.</p>
     <p>В общем, всё это долго казалось какими-то казусами и парадоксами, которые списывали на «загадочность» мозга и не брали в расчёт, пока наконец Маркус Рейчел не сформулировал свою теорию базовых нейронных сетей.</p>
     <p>Но дело не только в теории как таковой, Рейчел понял, куда уходят эти самые интеллектуальные силы мозга, который «ничего не делает»: <strong>«Предоставленный самому себе человеческий мозг естественным образом включается в размышления о социальных отношениях».</strong></p>
     <p>И действительно, если вы проанализируете список мыслей, который должны были составить, когда выполняли упражнение по инвентаризации своей умственной жвачки, под этим углом зрения, то увидите, что ваш мозг постоянно что-то бубнит про ваши отношения с другими людьми:</p>
     <p>♦ это какие-то недовыясненные отношения с родственниками, возлюбленными, коллегами, начальниками;</p>
     <p>♦ ваше желание повлиять на других людей — их мнение, решения, поведение;</p>
     <p>♦ кроме того, это какие-то ваши обязательства, договоренности, ожидания, проекты, которые вы делаете с другими людьми, и т. д.</p>
     <p>Иногда поток ваших мыслей и вовсе представляет собой полноценный «внутренний диалог»: вы буквально разговариваете внутри собственной головы с людьми, о которых думаете, — с партнёрами, акционерами, сотрудниками.</p>
     <p>И чем более напряженными являются ваши отношения с кем-то из этих субъектов, то есть чем силнее вы вовлечены в различные «социальные игры», тем более обстоятельными будут и ваши «беседы» с ними (точнее, конечно, с самим собой).</p>
     <p>Конфликт может быть и вовсе микроскопическим, но если он задел вас за живое, он может полностью завладеть вашей дефолт-системой мозга. И вы буквально «ни о чём другом думать не можете».</p>
     <p>Впрочем, чтобы думать о других людях, нет нужды с ними специально «разговаривать»:</p>
     <p>♦ работая над каким-то документом или письмом, вы думаете о его адресате;</p>
     <p>♦ оценивая рекламный макет — о том, кто его делал и кому он предназначается;</p>
     <p>♦ думая о своём бизнесе, вы думаете о ваших сотрудниках, коллегах, потребителях;</p>
     <p>♦ вызывая такси — о водителе, который или долго едет, или не туда;</p>
     <p>♦ в ресторане — об официантах, поварах, дизайнерах интерьера и тех, кто сидит за соседним столиком;</p>
     <p>♦ в магазине — о том, кто произвёл тот или иной продукт, кто его фасовал, засунул на верхнюю полку и т. д.;</p>
     <p>♦ даже одеваясь, вы думаете о том, как вы будете выглядеть в глазах «определённого круга лиц».</p>
     <p>Короче говоря, <strong>мы постоянно думаем о других людях, и за эту работу отвечает множество отделов нашего мозга, объединённых в систему, которая работает «по дефолту», то есть всегда, когда не о чём больше думать.</strong></p>
     <p>То, что наш мозг никогда не останавливает свою работу, — вполне логично: главный орган управления не может позволить себе праздников и выходных.</p>
     <p>С другой стороны, этот «дефолтный» режим является не дефолтным. Скорее напротив — самым важным, мы просто его заметили, когда мозг, как показали исследования, ни о чём не думал, никакой вроде бы интеллектуальной деятельности не совершал.</p>
     <p><strong>Вся проблема в том, что мы долгое время не то считали мышлением, что им на самом деле является.</strong> Мы думали, что мышление — это что-то вроде калькулятора: вводишь данные — он считает. Но на самом деле мышление — это то, что «варится» у нас в голове на подсознательном уровне.</p>
     <p>Если мы представим себе жизнь примата, то понятно, что часть его интеллектуальной деятельности уходит на решение практических задач, связанных с выживанием, пропитанием, спариванием и т. д.</p>
     <p>Но поскольку стайный примат живёт в группе, всё это — выживание, пропитание, спаривание — требует специальной интеллектуальной работы, а именно понимания отношений между членами стаи, благодаря чему задачи в принципе становятся выполнимыми.</p>
     <p>В случае человека, который не так давно (с эволюционной точки зрения) обзавёлся способностью обозначать предметы и явления словами, возникла необходимость где-то в своём мозге разместить эти понятия, в каком-то смысле абстрактные «сущности».</p>
     <p>И конечно, лучше всего для этих целей подошёл функционал дефолт-системы мозга, специализирующийся именно на таких «сущностях», а точнее — на создании образов других людей и внутренней коммуникации с ними.</p>
     <p>Теперь эти два варианта работы дефолт-системы — социальное мышление, с одной стороны, и мышление понятийное (значениями, сущностями вещей), с другой, — находятся в постоянной конкуренции за расчётные мощности дефолт-системы мозга.</p>
     <p>Из этого нам надо сделать два важных вывода о своей «умственной жвачке»:</p>
     <p>♦ во-первых, всё, что вы думаете, вы думаете, сами того не желая: этот мыслительный процесс происходит спонтанно, а не потому, что вы решили о чём-то подумать, заняли позу мыслителя и намеренно «задумались»;</p>
     <p>♦ во-вторых, вы именно думаете — это настоящая интеллектуальная работа: возможно, она и бессмысленная, но вы анализируете соответствующие ситуации, строите модели других людей, придумываете собственные ходы и решения — это мышление.</p>
     <p>Эта «самодеятельность» нашей дефолт-системы, с одной стороны, и её эволюционная настроенность именно на социальное мышление (на размышления о наших взаимоотношениях с другими людьми) — с другой приводят к тому, что нам часто бывает трудно сосредоточиться на, например, производственных задачах.</p>
     <p>Только вы начинаете думать о вопросе, связанном с вашими hard skills, как ваша голова, особенно если обстановка в вашем рабочем коллективе (или личной жизни) оставляет желать лучшего, запускает всех этих людей в вашу дефолт-систему, и тут уже не до работы.</p>
     <p>С этим гомоном голосов внутри вашей дефолт-системы производственная эффективность падает, как говорится, с металлическим звоном. Вроде бы и нужно сосредоточиться, собраться, разгрести производственные завалы, а в голове — «Aut».</p>
     <p><strong>Принцип «Aut-aut!» начинает работать с «головы».</strong> Если руководитель умеет вынуть себя из игры своих «придворных», чтобы сосредоточиться на задачах компании, то остальным придётся брать себя в руки и доказывать свою производственную, а не макиавеллистическую эффективность.</p>
     <p>Однако для того, чтобы справиться с этими «социальными играми», руководителю необходимо чёткое понимание фактических отношений сотрудников внутри компании, а также того, как распределены сферы влияния тех или иных групп.</p>
     <p>В рамках работы с факт-картами мы в «Академии смысла» обязательно делаем упражнение, которое получило название «Внутренняя стая». Оно никак не связано с бизнесом и его задачами, его цель — инвентаризировать своё социальное пространство.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«Внутренняя стая»</p>
     </title>
     <p>Наша «внутренняя стая» — это те люди, о которых мы спонтанно вспоминаем в течение дня, ведём с ними внутренний диалог или строим «совместные» планы.</p>
     <p>К их числу относятся не только ваши близкие, друзья, сотрудники или конкуренты и враги, но и люди, с которыми вас зачастую не связывают какие-то особые отношения, которые бы вы могли «Внутренняя стая» чётко для себя обозначить. Просто по каким-то причинам вы неосознанно включили их в свой социальный круг.</p>
     <p>Согласно исследованиям Робина Данбара, о которых я уже рассказывал в книге «Мозг и бизнес», <strong>в нашем внутреннем пространстве есть место для 150 человек</strong> (может варьировать от 100 до 220, что объясняется психобиологическими типами, которые я описал в книге «Троица. Будь больше самого себя!»<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a>) — так называемое число Данбара.</p>
     <image l:href="#i_024.jpg"/>
     <p>Рисунок 12</p>
     <p>Схема «слоёв Данбара»</p>
     <empty-line/>
     <p>С каждым из этих людей нас связывают какие-то отношения — самые близкие нам люди (5 человек), группа друзей и товарищей (15–20 человек), группа постоянных социальных связей, куда входят, например, наши коллеги (50 человек). Всего Данбар насчитывает четыре таких социальных круга, или «слоя Данбара» (рис. 12).</p>
     <p>Речь, впрочем, когда мы говорим о «слоях Данбара», идёт не о социальных группах как таковых, а именно о степени близости к нам конкретных людей. Давайте попробуем с этим разобраться…</p>
     <p>Допустим, у вас есть жена или муж и ближайший друг/подруга, которые, что называется, на дух друг друга не переносят. В результате и супруг/супруга, и друг/подруга будут находиться в ближнем кругу, не пересекаясь, так сказать, физически.</p>
     <p>Но можно посмотреть на свою «внутреннюю стаю» и в другом, так сказать, разрезе:</p>
     <p>♦ и ваш супруг/супруга — это для вас не отдельный человек, а ещё множество других людей (дети, родители, друзья, знакомые, коллеги);</p>
     <p>♦ и ваш друг/подруга тоже, скорее всего, не одинок в вашей «внутренней стае» (возможно, вы время от времени спонтанно вспоминаете о его детях, друзьях, начальнике и т. д.).</p>
     <empty-line/>
     <p>При этом <strong>«слои Данбара» — это константа с точки зрения потенциальной численности нашей «внутренней стаи» (то есть меньше людей в ней может быть, но вот больше — нет),</strong> но с точки зрения конкретных персоналий она претерпевает существенные изменения в течение нашей жизни.</p>
     <p>Когда-то в вашей «внутренней стае» были ваши однокурсники, сотрудники с предыдущего места работы, возможно, родственники супруга, с которым вы развелись, и т. д. Считается, что в среднем персональный состав нашей «внутренней стаи» меняется за пять лет наполовину.</p>
     <p>В ряде случаев для уменьшения умственной жвачки имеет смысл «выгрузить» из себя всю свою «внутреннюю стаю». Удивительным образом <strong>простая выгрузка — то есть составление факт-карты «внутренней стаи» — уже позволяет многим из нас почувствовать себя лучше и стать более продуктивными.</strong></p>
     <p>Технология этой «выгрузки» достаточно проста: вы выписываете на стикеры имена людей, о которых вы спонтанно думали в последнее время.</p>
     <p>Думаю, вы с лёгкостью увидите, как они складываются в отдельные группы или, можно сказать, кланы, а часть образуют небольшие группы — по два-три человека.</p>
     <p>Кроме того, будет и какое-то количество «одиночек» — это люди, мысли о которых вам время от времени спонтанно приходят в голову, но сами они не имеют связей с другими людьми в вашей «внутренней стае».</p>
     <p>Таким образом, собрав сначала свою «внутреннюю стаю» по «кланам», вы можете пересобрать её затем по «слоям», используя схему «слоёв Данбара» на рис. 12.</p>
     <p>Уверен, что в процессе «клановой» сборки, а затем пересборки своей «внутренней стаи» по слоям вы узнаете о самих себе что-то новое, возможно, даже неожиданное.</p>
     <p>В конце концов, мы — это наш социальный круг, люди, с которыми мы взаимодействуем, а поэтому по количеству людей в разных группах можно понять, что для вас в этой жизни важно, из-за чего вы больше всего переживаете, что занимает вас большую часть времени.</p>
     <p>Например, может выясниться, что львиная доля людей в вашей «внутренней стае» — это люди, с которыми вы работаете или сотрудничаете. А вот, например, у вашей супруги/супруга или у ваших детей в вашей «внутренней стае» (в вашем социальном пространстве) как бы нет социального окружения.</p>
     <p>На самом деле оно у них, конечно, есть: ваши супруги, дети, родители с кем-то общаются, кого-то любят, о ком-то думают, из-за кого переживают и т. д.</p>
     <p>Но если они «одиночки» в вашей «внутренней стае», то правда в том, что вы, даже считая своих близких — ту же супругу/супруга, ребёнка — самыми важными людьми в вашей жизни, на деле так их не воспринимаете.</p>
     <p>Чем важнее для нас тот или иной человек, тем больше его социальное окружение в нашей «внутренней стае», тем больше его «клан».</p>
     <p>Уровень человека «по слоям» (слой, в котором он находится) определяется не вашими сознательными установками, а тем, сколько людей из окружения данного человека для вас важны настолько, что ваш мозг регулярно о них вам напоминает.</p>
     <p>Поэтому если группы, «окружающие» ваших, например, коллег и партнёров в вашей «внутренней стае», больше, чем группы, которые окружают людей, которых вы считаете своими «близкими», то правда в том, что эти коллеги и партнёры вам куда ближе, чем те «близкие», которых вы себе на эту роль сознательно назначили.</p>
     <p>Если первый вариант сборки «внутренней стаи» представляет собой сборку «кланов», то второй — по «слоям Данбара» — должен определяться не тем, как вы думаете о своей социальности на интеллектуальном уровне, а именно количеством связей конкретного человека из вашей «внутренней стаи» с другими её представителями.</p>
     <empty-line/>
     <p>♦ Допустим, два ваших коллеги собрали вокруг себя группы по пятнадцать человек, а три — по десять, а кто-то из ваших друзей и близких, которых вы считаете таковыми, только по пять — семь.</p>
     <p>♦ По правилам «слоёв Данбара» у вас может быть не больше пяти человек в вашем первом контуре для «родных и близких друзей» (в следующем, втором слое — 15–20 мест).</p>
     <p>♦ Следовательно, вашими реальными близкими будут являться эти ваши коллеги с большим количеством связей внутри вашей ДСМ, а те, про кого вы думаете как про своих «близких», окажутся уже во втором слое — в группе, как её иногда называют, «психологической поддержки».</p>
     <p>Имеет смысл, мне кажется, задуматься о подобных перекосах в вашей «внутренней стае», несоответствии её фактических отношений тому представлению о своём социальном круге, которое у вас сформировалось.</p>
     <p>Возможно, вы стали отдаляться от своих «вторых половин» и детей, что со временем приведёт к ухудшению взаимопонимания, конфликтам, взаимному отдалению и, возможно, даже разрывам.</p>
     <p>Людям сложно жить вместе, если их «внутренние стаи» очень сильно отличаются друг от друга. Ведь, по сути, они находятся в разных социальных реальностях, пытаясь при этом сохранять одну, общую для них социальную реальность, а это невозможно.</p>
     <p><strong>«Близкий человек» — это не должность, это степень психологического контакта.</strong> Последний же зависит не столько от того, что вас связывает в материальном мире, а от того, насколько близки по составу ваши «внутренние стаи» с этим человеком. Возможно, на это как-то имеет смысл повлиять?</p>
     <p>Есть, наконец, у этого упражнения и ещё одна важная функция. Составив вторую сборку своей «внутренней стаи» (по слоям), посмотрите на то, <strong>как разные «кланы» или участники разных «кланов» распределяются у вас по «слоям».</strong></p>
     <p>Так, например, если у вас во внутренний слой попадут представители разных «кланов», которые негативно относятся друг к другу, то это будет свидетельствовать о том, что у вас очень недружелюбная социальная среда, что грозит вам развитием невротических или депрессивных состояний.</p>
     <p>Или если, например, у вас подавляющее большинство людей в первых двух слоях относятся лишь к одному из ваших «кланов», то есть вероятность, что вы или потеряете другие «кланы», или они и вовсе пойдут на вас в атаку, не расценивая вас как «своего».</p>
     <p>Думаю, что, проработав таким образом свою «внутреннюю стаю», вы сможете понять, какова природа большей части тех конфликтов и проблем, с которыми вы сталкиваетесь в вашей жизни.</p>
     <p>Впрочем, эта работа также подскажет вам направления, в которых вам, вероятно, нужно действовать, чтобы сбалансировать систему своей «внутренней стаи» и исправить таким образом существующие в ней перекосы.</p>
     <empty-line/>
     <p>Теперь представьте на секундочку, что все люди в вашей команде — или даже шире, в вашем бизнесе (сотрудники, партнёры, крупные клиенты и т. д.) — несут в себе такие вот «внутренние стаи», в каком-то смысле образованы ими, потому что мы — слепок с того социального окружения, в котором живём.</p>
     <p>Нам кажется, что мы общаемся с другим человеком, а на самом деле — мы лишь малая часть его дефолт-системы. Мы для него — не мы сами, а то, какое место мы занимаем в «слоях» его ДСМ, про каких людей из нашего окружения он думает и что думают, по мнению этого человека, эти другие люди из его «внутренней стаи» о нас.</p>
     <p>Понять нас, не зная доподлинно нашей «внутренней стаи», невозможно. Понять другого, не зная его «внутренней стаи», тоже. Вот почему очень важно, с одной стороны, прояснять состав наших «внутренних стай», а с другой — апеллировать во время общения с человеком не столько к его установкам и представлениям, сколько к членам его «внутренней стаи».</p>
     <p>Конечно, если речь идёт о бизнесе, нам, наверное, нет нужды проникать, так сказать, в глубины социального мира наших сотрудников, коллег, партнёров. С другой стороны, если мы хотим понять их мотивацию, их поступки, их отношение к работе, это крайне важно.</p>
     <p>К сожалению, самая настоящая драма современности, кроме, конечно, прочих, заключается в том, что <strong>общение между людьми становится всё более поверхностным и формальным.</strong> Часто на него просто не остаётся времени, из-за того что человек находится в постоянном стрессе или занят бесконечным потреблением контента.</p>
     <p>При этом образы других людей в нас, которые и создают нашу «внутреннюю стаю», — это, по сути, то количество нейронных связей в нашем мозге, которые знают и помнят этих людей. Поэтому чем больше вы общаетесь с человеком, чем более ваши беседы содержательны, чем больше вы коммуницируете с ним в рамках совместной деятельности, тем плотнее он «прорастает в вас».</p>
     <p>Однако же общения между людьми становится физически меньше: на него у нас просто не хватает времени, а онлайновое общение отнюдь не тождественно для нашего мозга общению реальному.</p>
     <p>Как результат — эти связи не нарастают, да и сама наша дефолт-система или не обретает должной сложности за отведённые 25 лет на её формирование, или теряет прежнюю сложность своего сервера, не имея должной нагрузки социальными задачами.</p>
     <p>И это, конечно, сказывается не только на качестве отношений между людьми (а оно точно оставляет желать лучшего и лишь ухудшается год от года), но и на нашей с вами интеллектуальной функции.</p>
     <p>Мышление — это продукт работы дефолт-системы, оно тренируется и развивается в значительной степени благодаря другим людям и в каком-то смысле посредством других людей.</p>
     <p>Если же «другие люди» покидают нашу дефолт-систему, а особенно — её первые три слоя, то сложность нашего мышления страдает, модели же реальности, которое оно создаёт, теряют свой объём и функциональность.</p>
     <p>Вот почему «социальные игры» для нашего бизнеса — это беда, но отсутствие «эффективной социальности» между сотрудниками — это катастрофа.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Применяем на практике </p>
      <p>«Внутренняя бизнес-стая»</p>
     </title>
     <p>Под «внутренней стаей» мы понимаем ту совокупность людей, о которых мы с вами привычно думаем, которых вспоминаем, чьё мнение учитываем, о ком беспокоимся, кто нам по каким-то, возможно даже очень странным, причинам небезразличен.</p>
     <p>«Внутренняя стая» — это система связей, составляющая дефолт-систему нашего мозга. Она отвечает, с одной стороны, за продумывание социальных связей в том социальном пространстве, в котором мы живём и работаем. С другой стороны, именно этот сервер используется нашим мышлением, когда мы думаем о сущностях тех или иных вещей, понятий, явлений.</p>
     <p>Конечно, каждый бизнесмен, как и любой другой человек, имеет такую «внутреннюю стаю», в которую входят родственники, друзья, знакомые, коллеги и т. д., и т. п.</p>
     <p>Но мы сейчас будем работать со специфической «бизнес-стаей» человека, занимающегося бизнесом. Той самой, что может существенно снизить нашу эффективность, если «социальные игры» в компании становятся проблемой и занимают сервер дефолт-системы, который, по-хорошему, следует использовать для решений вопросов и проблем бизнеса.</p>
     <p><strong>Шаг первый</strong></p>
     <p>Начнём с того, что выпишем на отдельные стикеры (на каждом по одному ФИО) имена тех сотрудников, коллег, партнёров, про которых вы почему-то всё время вспоминаете.</p>
     <p>Мы с вами помним, что если вы постоянно о чём-то думаете, значит, это вас беспокоит —<strong> мозг пытается нащупать решение проблемы, и вы буквально «слышите» внутри собственной головы, как он это делает.</strong></p>
     <p>В тяжёлых ситуациях конфликта это «воспоминание» может достигать состояния своеобразного «внутреннего монолога», когда вы буквально «по ролям» внутри своей головы обсуждаете с человеком какие-то производственные проблемы.</p>
     <p>Итак, выписываем имена этих людей — эти, пользуясь терминологией Ивана Петровича Павлова, «больные пункты» — на отдельные стикеры одного цвета.</p>
     <p>После этого возьмите лист бумаги большого формата — А2 или даже А1 (в зависимости от размера стикеров), напишите в центре своё имя (ФИО) и расположите получившиеся у вас стикеры вокруг.</p>
     <p>Всё это сейчас будет выглядеть как облако тегов, где в центре вы, а вокруг вас люди — от которых вы зависите, которые вам по каким-то причинам очень важны, с которыми вы находитесь или в необходимых, или в проблематичных отношениях на данный момент.</p>
     <p><strong>Шаг второй</strong></p>
     <p>Теперь возьмите штатное расписание своей компании (или, если она очень велика, — список руководства вашей компании, её топ-менеджмента) и <strong>выпишите на отдельные стикеры другого цвета имена тех людей, которые важны с точки зрения производственного и бизнес-процессов и вообще вашей бизнес-деятельности.</strong></p>
     <p>Расположите их чуть дальше от центра, приглядитесь… Можете использовать карандаш, для того чтобы объединить ваших сотрудников в группы («кланы»).</p>
     <p>Прочертите стрелки между ними, напишите на бумаге, что они значат и почему вы считаете, что обнаруженные вами отношения между «группами интересов» важны в рамках вашей работы и личных, человеческих отношений с коллегами.</p>
     <p>Думаю, что уже на этом этапе вы сможете составить достаточно полную картину «социальных игр», разыгрывающихся в вашей компании.</p>
     <p>Ваш коллектив делится на тех, о ком вы думаете с завидной регулярностью, и есть те, кто находится в тени. Насколько оправданно с точки зрения бизнес-процессов вашей компании (отдела, направления) то, какое внимание вы уделяете на тому или иному человеку?</p>
     <p><strong>Шаг третий</strong></p>
     <p>Проанализируйте свой график встреч и напишите над именем каждого сотрудника, входящего в вашу «внутреннюю бизнес-стаю», сколько времени вы ему уделили.</p>
     <p>Теперь подумайте о том, насколько важными для производственных процессов, а не «социальных игр» являются ваши отношения с этими сотрудниками.</p>
     <p>По сути, речь идёт о том, что вам следует пересмотреть приоритеты — <strong>количество времени, затрачиваемого на того или иного сотрудника, должно соответствовать его вложению в результат компании.</strong></p>
     <p>Есть ли здесь какие-то перекосы и искажения? Не получается ли так, что каким-то сотрудникам, действительно для вас важным, важным для вашего бизнеса, вы не уделяете достаточного внимания?</p>
     <p>Думаю, что уже на этом этапе у вас возникнет желание пересмотреть график своих встреч. Что ж, определите повестку и внесите соответствующие изменения в своё расписание.</p>
     <p><strong>Шаг четвёртый</strong></p>
     <p>Теперь вернитесь к «штатному расписанию» и, используя стикеры уже третьего цвета, внесите в свою «внутреннюю стаю» тех сотрудников, которые стоят за теми, с кем вы регулярно взаимодействуете, кого вы и так «держите в голове».</p>
     <p>В результате у вас должны появиться «семейства». Как любое первобытное общество делится на роды, так и ваша компания представляет собой несколько таких семейств, куда входят сотрудники, на которых опираются ваши доверенные лица в своей работе.</p>
     <p>Здесь важно две вещи:</p>
     <p>♦ <strong>с одной стороны, присмотритесь к фигурам уровней «минус один», «минус два» — это ваш кадровый резерв</strong>, который вы не можете не учитывать, понимая, что любой руководитель в вашем бизнесе не вечен и может уйти в случае нарастания конфликта внутри компании или просто потому, что получит более выгодное положение на рынке;</p>
     <p>♦ <strong>с другой стороны, вы получите возможность более точно посмотреть расположение сил</strong> — сколько в той или иной степени влиятельных сотрудников находится в той или иной «группировке».</p>
     <p>Проанализируйте получившуюся расстановку сил, выпишите функционал соответствующих «семейств», определите для себя значимость той зоны ответственности, которая закрывается соответствующей группой.</p>
     <p>Для всего этого можете использовать круги — для объединения и стрелки — для указания на взаимоотношения.</p>
     <p>Проведя данную работу, вы, я уверен, сможете значительно лучше понять поведение ваших сотрудников, существующие между ними противоречия и конфликты. Вы также увидите, кто у вас больше работает, а кто больше интригует.</p>
     <image l:href="#i_025.jpg"/>
     <p>Практический кейс из онлайн-курса «Мозг и бизнес»</p>
     <empty-line/>
     <p>Но самое главное —<strong> вы увидите, какие шаги вам следует предпринять, чтобы нормализовать баланс отношений и силы влияния в вашей компании</strong>, а также то, какой информации о происходящем в ней вам явно недостаёт и какие решения вам следует в связи с этим предпринять.</p>
     <p>Расправившись таким образом с «внутренними дискуссиями», бесконечно происходящими в вашей голове, вы сможете использовать ресурсы своей дефолт-системы для решения тех производственных и бизнес-задач, которые и в самом деле нуждаются в продумывании.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава третья</p>
     <p>Факт-карта задачи</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Весь секрет бизнеса в том, чтобы знать что-то такое, чего не знает больше никто.</p>
     <text-author>Аристотель Онассис</text-author>
    </epigraph>
    <section>
     <empty-line/>
     <p>Наша сознательная интеллектуальная деятельность, в отличие от мышления, которое осуществляется на подсознательном уровне, практически полностью определяется языком. То есть зависит от его правил, определений, которые были усвоены нами в процессе нашей социализации из общения с другими людьми и отражают существующие в культуре представления о реальности.</p>
     <p>Мышление — дело другое. Да, оно также в значительной степени опосредовано языком, но здесь наши модели реальности определяются не языковыми конструкциями, а куда более подвижными, мультимодальными, поливалентными, флексибильными, индивидуальными для каждого из нас значениями (сущностями) вещей.</p>
     <p>Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать — так ведь? А почему? Потому что «услышать» — это получить лишь языковую модель реальности, достаточно бедную, ограниченную в объёме, а вот «увидеть» — куда более объёмный опыт: это <strong>не только больше информации, но и больше наших собственных ответных реакций, впечатлений, ощущений.</strong></p>
     <p>Когда в процессе работы или изучения какого-то вопроса мы постепенно формируем в себе понимание тех или иных вещей (принципов, явлений), в нашей дефолт-системе возникают те самые значения (сущности), которыми мы затем и оперируем в процессе своего мышления.</p>
     <p>Так что под капотом нашего сознания, под его языковыми моделями находятся не только огромные нейронные сервера, которые нарабатывались миллионами лет эволюции, но и сущности вещей, их значения, которые могут по-разному проявлять себя в разных контекстах, ситуациях, измерениях.</p>
     <p>Наш мозг не думает в привычном для нас смысле этого слова. Он делает нечто другое: <strong>мозг моделирует реальность, используя известные ему значения (сущности) вещей</strong>. Он постоянно мониторит происходящее и трансформирует свои карты реальности с учётом новых вводных, нового опыта.</p>
     <p>На сознательном уровне мы эти изменения, прошу прощения за тавтологию, не осознаём. Так, вы, конечно, испытывали чувство любви и привязанности в три года, десять лет, шестнадцать, двадцать пять, сорок — слово всегда было одним и тем же: «любовь», «люблю», «любить». Но задумайтесь, сколько разных невысказываемых, невыразимых в языке сущностей (значений) у вас под этим словом накопилось…</p>
     <p>Точно так же вы знали, что такое «деньги», и в три года, и в тридцать три. Более того, сами деньги были, по сути, одними и теми же: «средство оплаты товаров и услуг, средство измерения стоимости, средство сохранения стоимости».</p>
     <p>Но какое огромное поле значений образует сейчас эта «сущность» в вашем подсознании! Эта сущность сопряжена теперь со всеми сферами нашей жизни. Через неё определяются наши возможности, наш социальный статус, она самым непосредственным образом влияет на нашу личную жизнь.</p>
     <p>Через эту сущность многие из нас узнали, что такое предательство, насколько можно верить словам другого человека, что такое честность и порядочность. Эта же сущность «денег» или даёт нам чувство уверенности в завтрашнем дне, или вызывает чувство обречённости, так что это практически вопрос жизни и смерти.</p>
     <p>Казалось бы, такой вроде бы простой концепт — «деньги». Но если посмотреть на то, какое количество связей он образует в нашей дефолт-системе с другими сущностями, то никаких слов не хватит, чтобы его описать или объяснить.</p>
     <p>Когда мы работаем с факт-картами, мы работаем как раз с этими сущностями, с этими объёмными значениями слов, понятий, концептов. Мы пытаемся увидеть те связи между ними, которые, собственно, и образуют их, но которые мы не осознаём в должной мере, а потому и допускаем ошибки.</p>
     <p>Язык работает по своим правилам, ограничивающим наше мышление. Да, без него, без того, как он перелопатил, так сказать, наш мозг, наше мышление было бы невозможно.</p>
     <p>Но, как прекрасно когда-то сказал советский методолог и философ Георгий Петрович Щедровицкий, «слова — это гробики для мысли». А факт-карта учит нас думать не словами, а значениями, смыслами, сущностями тех явлений, с которыми мы имеем дело.</p>
     <p>Самим же словам отводится лишь роль технического средства, инструмента, мы используем слова лишь для обозначения, номинации. Смотрим же мы не на них, а на те связи, которые возникают в нашей дефолт-системе между сущностями вещей, когда мы выносим их на факт-карту.</p>
     <p>Вот почему, чем объёмнее наша факт-карта, чем она точнее отражает то, что происходит, тем больше возможностей в ситуации мы усматриваем. Благодаря ей мы получаем те «маршруты», которые позволяют нам добиться желаемого максимально быстро и с минимальными потерями.</p>
     <p>Да, если наша карта грешит ошибками, не содержит важных измерений и составляющих, то наши действия не дадут желаемого результата. Так что, конечно, карта карте рознь.</p>
     <p>Всё зависит от точности, от детализации факт-карты, от степени её проработки — причём не просто на бумаге, она не умеет думать, а в вашем собственном мышлении. <strong>Чем лучше, подробнее, точнее карта, тем более экономичным и эффективным окажется наш маршрут.</strong></p>
     <p>Можно без преувеличения сказать: чьи карты реальности лучше, тот и выигрывает — в бизнесе, в политике, да и в жизни в целом. Чем сложнее ваше видение происходящего — чем оно глубже, объёмнее, детальнее, чем больше в нём простроено взаимосвязей между элементами системы, — тем больше ваши шансы на успех.</p>
     <p>Бизнес — это прежде всего интеллектуальное занятие, и в наших интересах иметь такую карту своего бизнеса, которая будет наилучшим образом отражать положение дел в реальности, что позволит нам увидеть на ней идеальные маршруты для наших решений и действий.</p>
     <p>Но для создания такой объёмной модели бизнеса одной факт-карты, конечно, недостаточно. Этот вопрос требует специальной проработки в виде более сложной технологии мышления, которая получила название «векторное кольцо».</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«Векторное кольцо»</p>
     </title>
     <p>Технология мышления с помощью «векторного кольца» тесно связана с теорией базовых нейронных сетей, а также с типологией, основанной на исследованиях Ивана Петровича Павлова и других великих нейрофизиологов, и получила название «троица».</p>
     <p>Суть этой типологии в том, что люди сильно различаются между собой по способу конструирования интеллектуальных объектов. Исследования, которые были проведены нами в Высшей школе методологии, показали, что человек в зависимости от типа своего мышления создаёт:</p>
     <p>♦ или причинно-следственные модели реальности — «конструкторский тип мышления»;</p>
     <p>♦ или модели, организованные по принципу сущностей-семейств, — «центристский тип мышления»;</p>
     <p>♦ или модели, в которых очень силён субъективный фактор (то есть собственное ощущение человеком конкретной ситуации или вопроса), — «рефлекторский тип мышления».</p>
     <p>Особенности моделирования реальности представителями данных типов мышления, что было показано нами в исследованиях, обусловливают, например, разное восприятие контента.</p>
     <p>Так, если один и тот же рекламный ролик смотрят представители разных типов, он — в их субъективном представлении — отличается по содержанию (информационному сообщению), эмоциональному посылу, а кроме того, разные типы обращают внимание на разные его детали и характеристики.</p>
     <p>Если посмотреть на то, как представители разных «чистых» типов строят факт-карты, а в особенности — «внутреннюю стаю», то мы легко убедимся, что это вообще разные способы организации «пространства мышления» (рис. 13).</p>
     <image l:href="#i_026.jpg"/>
     <p>Рисунок 13</p>
     <p>Схематичное представление сборки фактов представителями «чистых» типов: конструктором, центристом и рефлектором</p>
     <empty-line/>
     <p>Конечно, «чистый» тип мышления — это теория. <strong>На практике каждый из нас сочетает в себе все три типа, но мы сильно различаемся по выраженности каждого из них</strong>: у кого-то мышление смещено в сторону конструкторского типа, у кого-то — в сторону центриста или рефлектора.</p>
     <p>При этом если какой-то тип мышления является у нас ведущим, то другие имеют свойство работать на него, двигаться, так сказать, в его фарватере.</p>
     <p>И конечно, у каждого из этих типов мышления есть свои плюсы и минусы. Усреднённое мышление, конечно, наиболее функционально. Однако с точки зрения оригинальности мышления, формирования чего-то действительно нового нужно иметь некие отклонения от нормы.</p>
     <p>Вот почему многие великие люди, как в сфере бизнеса, так и в науке, творчестве, оригинальные мыслители и общественные деятели, как правило, имеют уклон в тот или иной тип.</p>
     <p>♦ <strong>Способ мышления Стива Джобса — яркий пример мышления рефлектора</strong>, ориентированного прежде всего на собственное «я» (своего рода «культ личности»), имеющего сильное желание произвести впечатление на аудиторию, покорить её, вызвать у неё восторг.</p>
     <p>♦ <strong>Билл Гейтс, напротив, — представитель конструкторского типа мышления</strong>: форма его не так интересует, как содержание, при этом само содержание — это множество формально-логических решений и связок. По сути, это мышление программного обеспечения — причинно-следственные связи, строчка за строчкой.</p>
     <p>♦ А вот У<strong>оррен Баффет — яркий представитель центристского типа мышления</strong>: человек, всегда зрящий в корень и делающий ставку на команду. Как Баффет принимает решение об инвестиции? Он смотрит в суть дела: если активы компании дороже, чем её рыночная цена, — время заходить. Но при условии, конечно, что в компании есть хорошая менеджерская команда.</p>
     <empty-line/>
     <p>Нетипичность, нестандартность мышления представителей более-менее «чистых» типов позволяет им увидеть реальность с ракурса, который «среднестатистическому» человеку недоступен, а потому они и преуспевают.</p>
     <p>Впрочем, с равным успехом они могут и проиграть — именно потому, что изза особенностей своего мышления они не учитывают чего-то, что, вполне возможно, очевидно как раз среднестатистическому человеку.</p>
     <p>Так или иначе, <strong>если мы хотим создать наилучшую модель своего бизнеса, нам необходимо воспользоваться плюсами каждого из трёх типов мышления</strong>, собрать эту модель с учётом этих, зачастую диаметрально разных, подходов.</p>
     <p>Собственно, в этом и состоит идея «векторного кольца». Когда мы собираем его с собственниками, или руководителями бизнеса, или даже с руководителями отдельного направления (рассматривая его как самостоятельный бизнес внутри более сложной структуры), мы определяем, как факты о бизнесе распределяются в рамках трёх его контуров (рис. 14).</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_027.jpg"/>
     <p>Рисунок 14</p>
     <p>Схематичное изображение «векторного кольца»</p>
     <empty-line/>
     <p>Иногда я говорю, что в идеальном мире «внутренний контур» компании — это вотчина генерального директора, «средний контур» — место приложения сил идеального исполнительного директора, а «внешний контур» — сфера ответственности коммерческого директора.</p>
     <p>В жизни, конечно, такую компанию не встретишь, но её можно правильно замоделировать, а затем и приблизиться к идеалу в реальности.</p>
     <p>♦ <strong>Внутренний контур — сущностный (центристский): отвечает на вопрос «что?»,</strong> и к нему относятся факты о продукте, прибыли и ключевых людях.</p>
     <p>♦ <strong>Средний контур — процессный (конструкторский): отвечает на вопрос «как?»,</strong> и здесь находятся факты об организации производственного процесса, инфраструктуре и реализуемой экономической (финансовой) модели.</p>
     <p>♦ <strong>Внешний контур — ценностный (рефлекторский): отвечает на вопрос «зачем?»,</strong> и тут располагаются факты, определяющие клиентов, каналы сбыта и маркетинг.</p>
     <empty-line/>
     <p>«Векторы», о которых упоминается в самом названии технологии, помогают нам увидеть все три измерения и внутри каждого из трёх контуров «векторного кольца», поскольку и сущностная, и процессная, и ценностная составляющие важны для каждого контура бизнеса.</p>
     <p>Этой технологии сборки бизнеса с использованием трёх типов мышления я посвятил отдельный большой онлайн-курс, который так и называется — «Векторное кольцо», а также планирую рассказать об этой технологии в следующей книге этой серии.</p>
     <p>Поэтому здесь добавлю лишь то, что данные типы сборок совпадают с механикой работы трёх уже хорошо нам известных базовых нейронных сетей;</p>
     <p>♦ <strong>ЦИС, по сути, воспроизводит способ мышления конструктора</strong> — логика, закономерности, причинно-следственные связи;</p>
     <p>♦ <strong>ДСМ — это основной инструмент работы центриста</strong>: сущности, отношения между ними и социальность;</p>
     <p>♦ <strong>СВЗ</strong>, которая, как мы помним, сильнее всего из трёх базовых нейронных сетей связана с реактивными, по сути, подкорковыми структурами, <strong>является прекрасным выразителем всего того, что есть в рефлекторах</strong>, — эмоциональность, подвижность, чувствительность.</p>
     <empty-line/>
     <p>Соответственно, работая над созданием «векторного кольца» бизнеса, мы используем весь, так сказать, джентльменский набор нашего мозга. Это позволяет, с одной стороны, обнаружить не очевидные для предпринимателя «белые пятна» на карте его бизнеса, с другой стороны, отладить работу каждого из контуров и их взаимодействие, без чего добиться высокой эффективности бизнеса крайне сложно.</p>
     <empty-line/>
     <p>В отличие от технологии «векторного кольца», позволяющей получить объёмный и целостный взгляд на действительность (например, на свой бизнес, хотя подход может использоваться и для других целей), факт-карты разрабатывались как инструмент решения отдельных задач.</p>
     <p>♦ Например, вы <strong>приступаете к новому проекту, думаете о создании нового продукта или услуги</strong>. Вам нужно сформировать видение, понять, каким должен быть результат и как к нему прийти. В этом случаем вам очень помогут как раз факт-карты.</p>
     <p>♦ Также факт-карты незаменимы, если вы сталкиваетесь с таким неочевидным, на первый взгляд, парадоксом: <strong>вам вроде бы «всё понятно» в каком-то вопросе, но что делать, чтобы найти на него ответ, вы не знаете</strong>. То есть это ситуации так называемых мысленных тупиков.</p>
     <p>♦ Наконец, факт-карты могут быть использованы <strong>для лучшего понимания объёма ситуации, с которой вы имеете дело</strong>. И это применение технологии факткарт кажется мне чрезвычайно важным, поэтому остановлюсь на этой задаче чуть подробнее.</p>
     <empty-line/>
     <p>Проблема мышления в том, что, когда его продукт — созданный нами смысл — проталкивается из дефолт-системы (ДСМ) через узкое горлышко центральной исполнительной сети (ЦИС) в сознание, он, грубо говоря, теряет свой прежний объём.</p>
     <p>Многообразие взаимосвязей, рисующих объёмное «положение вещей», наше знание о предмете при его рационализации превращается в ограниченный набор тезисов, который непонятен другим. Да и мы сами не очень знаем, как дальше с этими тезисами работать, решая задачу в реальности.</p>
     <p>Это, вообще говоря, ахиллесова пята любой рационализации: <strong>мы берём сложный вопрос, упрощаем его до нескольких пунктов, а потом удивляемся, что они не работают, когда мы пытаемся воспользоваться ими как инструкцией.</strong></p>
     <empty-line/>
     <p>Но ничего удивительного в этом нет: действительное «положение вещей» — не в какой-то общей канве, приблизительном понимании «что там к чему», а в деталях, нюансах, в отношениях между элементами системы, которые помогают нам направлять и корректировать свои действия.</p>
     <p>Допустим, меня просят прочитать лекцию на определённую тему. Темой этой я когда-то занимался и могу без особого труда, буквально с ходу, сформулировать несколько базовых положений, своего рода «сухой остаток» — мол, дело такое-то, состоит в том-то и том-то, надо поступать так-то и так-то.</p>
     <empty-line/>
     <p>Но если я должен рассказать так, чтобы аудитория поняла, о чём я говорю, в чём, так сказать, цимес вопроса, подобный подход не сработает. В лучшем случае из моего рассказа можно будет выудить несколько практических рекомендаций. Но даже их вряд ли кто-то сможет успешно использовать, ведь нужно ещё понимать, когда и к чему их следует приложить.</p>
     <p>Так что мне <strong>нужно садиться за факт-карту и разворачивать на ней своё прежнее, хранящееся теперь в архиве, схлопнутое знание</strong>: вспоминать драматургию собственного изучения этой темы — что меня удивило или даже потрясло, что показалось странным и на что я почему-то обратил внимание.</p>
     <p>И так, шаг за шагом, факт за фактом, я выведу на поверхность своей факт-карты (и, соответственно, своего сознания) то знание о предмете, которое было когда-то создано моей дефолт-системой. И после этого я уже смогу передать соответствующий смысл и тем, кто будет слушать мою лекцию.</p>
     <p>Иными словами, когда мне нужно заново воспроизвести какие-то смыслы, созданные мною прежде, а потом заархивированные, лучший инструмент — это не список тезисов, а именно развёрнутая система отношений между элементами.</p>
     <p>Отношения между элементами создают то, что мы называем «положением вещей». Когда мы разворачиваем для себя некое «положение вещей» на факт-карте, мы, по сути, возвращаем каждой «вещи» в этом «положении» её действительную роль, функциональность и значимость.</p>
     <p>Поэтому, если мы хотим увидеть весь объём некое ситуации, которая в своё время уже была нами продумана, чтобы найти какие-то новые ходы и решения, факт-карта является самым подходящим инструментом.</p>
     <p>Итак, резюмируем ещё раз цели, для которых можно использовать инструмент мышления «факт-карта»:</p>
     <p>♦ во-первых, создание чего-то нового;</p>
     <p>♦ во-вторых, обнаружение выхода из тупика;</p>
     <p>♦ в-третьих, восстановление смысла из его, так скажем, эссенции.</p>
     <empty-line/>
     <p>Всё это примеры того, что мы называем «целенаправленным мышлением». Это мышление, нацеленное на конкретный результат в реальности: <strong>продукт, обнаружение новых возможностей в ситуации и формирование нового смысла.</strong> Задача целенаправленного мышления — нарисовать нам путь к этим целям.</p>
     <empty-line/>
     <p>Без факт-карт нам остаётся надеяться лишь на то, что наша ДСМ как-то сама собой подкинет нам нужное решение. Но рассчитывать на это, зная особенности её работы, на мой взгляд, достаточно беспечно.</p>
     <p>Мышление — процесс, протекающий подсознательно, и управлять им достаточно сложно:</p>
     <p>♦ трудности возникают как из-за конкуренции тематик — между социальным, по сути, мышлением, и мышлением понятийным, которое использует тот же функционал дефолт-системы, работающей как облачный сервер;</p>
     <p>♦ а также трудности могут быть связаны с тем, что обычно называют «прокрастинацией» (честно говоря, я этот термин недолюбливаю, потому что он не говорит ничего о причинах данного состояния, хотя само состояние описывает верно).</p>
     <empty-line/>
     <p>Как говорил Берти Форбс, «если вы не управляете своим бизнесом, ваш бизнес будет управлять вами». Эту формулу с тем же успехом можно отнести и к мышлению: если мы не управляем им, то оно будет управлять нами, а учитывая его страсть к «умственной жвачке» и «социальным играм», это, мягко говоря, не та перспектива, о которой стоило бы мечтать.</p>
     <empty-line/>
     <p>Работая над факт-картой какой-то проблемы, задачи или проекта, мы, по сути, воссоздаём на ней то «положение вещей», с которым имеем дело, то есть отвечаем на вопрос «что происходит на самом деле?».</p>
     <p>Вот несколько важных рекомендаций при работе с факт-картой:</p>
     <p>♦ <strong>вы делаете её не для кого-то</strong> и не для того, чтобы кому-то её предъявить, это просто способ помочь себе думать (поэтому не пытайтесь её, что называется, прилизывать);</p>
     <p>♦ <strong>не пытайтесь нарисовать идеальную картинку</strong> — «как должно быть», у вас должно быть всё как есть (хотя, если у вас есть определённый образ желаемого будущего, его элементы можно и нужно отразить на факт-карте, но именно как предполагаемую цель);</p>
     <p>♦ наконец, <strong>не пытайтесь воспроизводить на факт-карте схему процесса</strong> с известными вам предустановленными связями (то, как вы себе его представляете), не описывайте проблему как вы её видите, <strong>не нужно быть последовательным</strong> — нет, вы просто создаёте полотно, пространство фактов (событий, людей, ситуаций, знаний и т. д.).</p>
     <empty-line/>
     <p>Именно такой — максимально непредвзятый — подход позволит вам найти решение. Если вы пойдёте на поводу у своей предвзятости, вы лишь сделаете ещё один круг в своей «умственной жвачке», так и оставшись в тех «границах языка», которые, как говорил Людвиг Витгенштейн, определяют «границы вашего мира».</p>
     <p>Если же предвзятость оправданна, а актуальное представление о реальности корректно, то у вас уже есть все необходимые вам решения, и создавать факт-карту просто не нужно.</p>
     <p>Однако если решения, в которое бы вы верили, которое бы хорошо понимали, были способны бы расписать и аргументировать, у вас пока нет, то предвзятость Последовательность шагов и избыточная последовательность — это первое, от чего вам нужно отказаться.</p>
     <p>Мы собираем факт-карту, когда у нас ещё нет решения, нет понимания, что следует делать в сложившей ситуации, как правильно поступить. А заканчиваем свою работу над факт-картой не когда у нас «всё встало на свои места», «разложилось по полочкам», а когда мы отчётливо ощущаем в себе, что нам следует делать дальше — понятен конкретный следующий шаг.</p>
     <p><strong>Первый этап работы с факт-картой задачи — подготовительный: создание условий для целенаправленного мышления</strong>. Для того чтобы начать работу с факт-картой серьёзной задачи или проблемы, необходимо:</p>
     <empty-line/>
     <p>♦ выделить время, возможно, заранее определив его в своём графике (вы не сможете обдумать серьёзный вопрос на ходу, не дав себе время для того, чтобы загрузить вашу дефолт-систему нужными фактами);</p>
     <p>♦ выключить средства связи, закрыть почту и мессенджеры, не отвлекаться и находиться в тишине (любой раздражитель, какая-то сиюминутная задача могут сбить вас с толку, обрушив едва начавшийся интеллектуальный процесс);</p>
     <p>♦ кроме того, желательно предварительно проинвентаризировать свою «умственную жвачку» на предмет мыслей о каких-то возможных делах и планах (запишите все дела и мысли, которые «крутятся» и «всплывают» в голове, в график или в блокнот).</p>
     <empty-line/>
     <p>Не экономьте время и силы на создание факт-карты, если вопрос действительно того стоит. Вы потратите куда больше ресурсов на постоянное возвращение к этой проблеме в рамках своих «блужданий» — мысленно обращаясь к ней, испытывая от этого стресс, отбрасывая её, а потом снова возвращаясь, и так по кругу.</p>
     <p>Если вы опасаетесь, что вас потеряют, переадресуйте телефон на секретаря, используйте автоответчик, предусмотрите возможность экстренной связи с вами, если вдруг это почему-то так важно. Но вы должны быть уверены, что, пока вы работаете со своей факт-картой, «весь мир подождёт».</p>
     <p><strong>Второй этап — сбор данных и формирование доминанты на проблеме, решению которой вы посвящаете свою факт-карту.</strong></p>
     <p>По сути, здесь вы уже начинаете собирать свою факт-карту. И вот что нужно сделать:</p>
     <p>♦ необходимо чётко определиться с вопросом, который перед вами стоит (это должен быть именно тот вопрос, который вас и в самом деле беспокоит, тот, на который вы действительно хотите найти ответ);</p>
     <p>♦ продумайте, какие данные вам необходимы, чтобы иметь исчерпывающую информацию по данному вопросу (возможно, вам необходимо провести сбор данных — с кем-то поговорить, что-то посмотреть и т. д.);</p>
     <p>♦ собрав необходимые данные и развернув их на факт-карте, определите их значимость, приоритетность (выделите те обстоятельства, которые вас особенно беспокоят, требуют дополнительного прояснения, проработки, где необходимо получить мнение сотрудников, клиентов, партнёров и т. д.).</p>
     <empty-line/>
     <p>Да, может возникнуть ситуация, когда решение, по вашему собственному ощущению, уже на подходе, и вам нет нужды проводить большую подготовительную работу — сбор фактов, анализ ситуации и т. д.</p>
     <p>Однако в большинстве случае, если проблема и в самом деле вас беспокоит, фактов вам и в самом деле недостаточно.</p>
     <p>Поэтому используйте самые разные способны обогатить своё знание ситуации — тут подойдёт всё, от монографии по интересующему вас вопросу до «случайного» разговора с кем-то из сотрудников в коридоре.</p>
     <p><strong>Третий этап — усилить состояние озадаченности, загружая себя новыми и новыми фактами с помощью дополнительных вопросов.</strong></p>
     <p>Факты — это не только то, что определяется нами как некая сущность, но и то, что возникает на перекрестье отношений между этими сущностями. Вот эти факты и надо сейчас поискать с помощью таких вопросов:</p>
     <p>♦ Чего конкретно вы хотите добиться? Что должно измениться в реальности в результате ваших действий? Что должно случиться, произойти?</p>
     <p>♦ Какими вы обладаете средствами и ресурсами? На кого вы можете рассчитывать? Кто ещё вовлечён в ситуацию? Какие у него есть на это резоны?</p>
     <p>♦ Что является препятствиями, которые нужно принять в расчёт или как данность, которую нельзя изменить? Как их можно было бы обойти? Какими средствами и какой ценой?</p>
     <p>♦ Какова цель — то есть зачем вы в принципе решаете данную задачу? Кто интересант вашего решения? Есть ли он и что именно ему нужно? Почему именно это?</p>
     <empty-line/>
     <p>Конечно, это далеко не исчерпывающий список вопросов, которыми вы можете задаться, побуждая свой мозг оценить расстановку сил на вашей факт-карте.</p>
     <p>Впрочем, как правило, ответы именно на эти вопросы мы упускаем из виду. Сформулирую их ещё раз, чуть иначе:</p>
     <empty-line/>
     <p>♦ мы должны понять суть проблемы, которая нас беспокоит, и связанные с ней факты;</p>
     <p>♦ мы должны определить ресурсы, которыми мы обладаем или которыми можем заручиться, — и всё это конкретные факты;</p>
     <p>♦ кроме того, мы должны понять ограничения, которые нельзя устранить, и осознание этих ограничений, возможно, потребует для нас полной реконструкции, пересборки ситуации (своего видения ситуации, её модели);</p>
     <p>♦ наконец, мы должны понять, ради чего мы бьёмся с этой проблемой, определить действительную цель своих действий — не кажущуюся, не «правильную», а честную, глубинную, определяющую.</p>
     <empty-line/>
     <p><strong>Четвёртый этап — это оперирование фактами на факт-карте вашей проблемы или задачи.</strong> По сути, здесь вы задаётесь вопросами, которые адресованы самой факт-карте в целом:</p>
     <p>♦ Такова ли ситуация, как она выглядит сейчас на факт-карте? Или чего-то не хватает? Что-то не учтено?</p>
     <p>♦ Если ситуация такова, что мешает мне думать про неё иначе? Что можно добавить или убрать с факт-карты, чтобы ситуация существенно поменялась?</p>
     <p>♦ Есть ли другие способы посмотреть на саму проблему (задачу), после того как я выложил все доступные мне факты на факт-карту? С точки зрения другого человека — конкурента, оппонента, противника?</p>
     <p>♦ Наконец, если посмотреть на эту проблему (задачу) в большем или принципиально другом контексте — о чём вообще на ней идёт речь? Что в ней самое важное? На что надо обратить внимание?</p>
     <empty-line/>
     <p>Последний этап работы с факт-картой задачи (проблемы) позволяет нам взглянуть на происходящее — с самых разных точек зрения. Очень важно подмечать взаимосвязи между фактами, которые будут в этом состоянии резонировать с вашим внутренним ощущением.</p>
     <p>В конце концов, создавая факт-карту, мы, по сути, буквально вывернули на лист бумаги содержание своей загруженной фактами дефолт-системы мозга. Вот почему здесь так важно ориентироваться на чувство, на внутреннее ощущение.</p>
     <p>Правильное решение возникает не из стикеров и стрелочек между ними, а из ощущения: <strong>вы понимаете, что происходит на самом деле, и вы понимаете, что вам следует предпринять, чтобы изменить сложившееся «положение вещей».</strong></p>
     <p>Завершение работы с факт-картой проблемы — это инсайт, понимание, что вам следует теперь делать. Но, если вы сразу не можете приступить к действию, не дайте этому внутреннему состоянию уйти — посмотрите на возможные траектории развития ситуации, попытайтесь накидать следующие возможные шаги.</p>
     <p>Да, наши планы, созданные сейчас, затем изменятся, адаптируясь к новой ситуации. А «положение вещей», с которым мы имеем дело, постоянно меняется:</p>
     <p>♦ отчасти потому, что мы производим пересборку своей модели реальности, </p>
     <p>♦ отчасти потому, что эта пересборка толкает нас на определённые действия, что само по себе ведёт к изменению реальности.</p>
     <empty-line/>
     <p>Однако, несмотря на то что наши планы практически с гарантией реализуются не так, как это видится сейчас — из этого момента, из этой точки реальности, — наличие пусть даже приблизительного, условного плана сделает проще и легче каждый ваш следующий шаг в реальности.</p>
     <p>Ну а там, глядишь, будут легче даваться и последующие краткосрочные стратегические планы.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_028.jpg"/>
     <p>Вводное занятие онлайн-курса «Векторное кольцо.</p>
     <p>Стратегическое мышление в бизнесе»</p>
     <empty-line/>
     <p>Нам бывает трудно сосредоточиться на задаче, если она не требует от нас немедленного решения. Даже вопреки своему желанию мы всячески оттягиваем её выполнение, или просто предаваясь праздности — социальные сети, кино и т. д., — или растрачивая интеллектуальные силы на какие-то задачи, не требующие серьёзной концентрации.</p>
     <p>Но причин, по которым человек прокрастинирует, множество:</p>
     <p>♦ во-первых, он может вообще не понимать, какую задачу ему следует решать и на чём сосредоточиться, — то есть он осознаёт, что «что-то делать надо», но ни плана, <strong>ни образа желаемого результата у него нет</strong>, и, вместо того чтобы этим озадачиться, он просто соскальзывает в какие-то рутинные дела;</p>
     <p>♦ во-вторых, <strong>он может бояться самой задачи, а точнее, того, что он с ней не справится</strong>, не получит желаемого результата или ожидаемой восторженной оценки от окружающих, подведёт кого-то, потеряет деньги и время, которые необходимы для данного проекта, и т. д., а как результат — находит сторонние поводы для того, чтобы не приступать к работе;</p>
     <p>♦ в-третьих, он может не знать, как эта задача должна решаться, — возможно, у него нет соответствующих знаний и навыков, нет понимания механики решения задачи, нет тех, кто ему нужен для её решения, но ведь и это ещё нужно осознать, а не всякий способен признать свою некомпетентность.</p>
     <empty-line/>
     <p>Осознание психологической природы своей бизнес-проблемы — это наиважнейший шаг к её решению.</p>
     <p>Как только мы понимаем, что дело в нас — в нашем незнании, нерешительности, отсутствии видения будущего, — мы можем задуматься и создать необходимый нам образ результата, найти нужные знания и компетентных специалистов, подстраховаться и т. д., и т. п.</p>
     <p>Но если наше мышление не является целенаправленным, мы не сможем этого сделать. Мозг будет лукаво предлагать нам удобные объяснения:</p>
     <p>♦ мол, ты всё знаешь и умеешь, но просто ситуация не та;</p>
     <p>♦ ты всё можешь и ничего не боишься, просто окружающие в твоей работе ничего не смыслят;</p>
     <p>♦ ты прекрасно знаешь, что тебе нужно, надо просто понять, что это.</p>
     <empty-line/>
     <p>Но что знаешь, чего не боишься, что собираешься найти? Это те вопросы, которыми нужно было бы, наверное, задаться. Однако не для того мы придумываем себе оправдания, находим отговорки, чтобы на такие — вполне очевидные и важные на самом деле — вопросы себе отвечать.</p>
     <p>Задача целенаправленного мышления, реализуемого с помощью факт-карт, в том, чтобы не дать себе ускользнуть от тех вопросов, которые нуждаются в ответах.</p>
     <p>Факт-карта помогает и осознать отсутствие у нас действительной, осознанной цели, чтобы её найти, и понять, каких ресурсов (знаний, людей) нам недостаёт, чтобы дело сдвинулось с мёртвой точки. Наконец, именно факт-карта помогает нам найти причину нашей «прокрастинации».</p>
     <empty-line/>
     <p>Да, чтобы справиться со своей прокрастинацией, мы должны понять её природу. Даже, возможно, создать факт-карту своей прокрастинации, ответив себе на эти вопросы:</p>
     <p>♦ Как проявляется моя прокрастинация?</p>
     <p>♦ От каких таких «больших дел» я себя отвлекаю? В чём эти дела-планы состоят конкретно?</p>
     <p>♦ Что мне нужно знать, чего мне не хватает, чтобы эти дела-планы реализовались? Не хватает ли? А если поискать?</p>
     <p>♦ Что меня тревожит, беспокоит, что мне не нравится?</p>
     <p>Когда появился этот страх? С кем он связан? Что является моим худшим кошмаром и насколько он реален?</p>
     <p>♦ От чего, от какого вопроса я убегаю и с какой целью? Чем это мне поможет? Чего я таким образом хочу добиться?</p>
     <p>♦ Почему я вообще думаю, что я прокрастинирую? Прокрастинация ли это или, может быть, всё-таки что-то другое?</p>
     <p>♦ Если бы у меня всё было, что нужно для начала работы, с чего бы я её начал?</p>
     <empty-line/>
     <p>Отвечая себе на эти вопросы, мы начинаем не только понимать подлинные причины своей прокрастинации, но и видеть, что нам следует делать, чтобы выйти на столбовую дорогу решения своей проблемы.</p>
     <p>Впрочем, есть одно обстоятельство, порождающее прокрастинацию, которое универсально и объясняется не тем, что нам нужно прояснить в конкретной ситуации, а тем, что нам нужно уяснить про свой мозг раз и навсегда — запомнить, принять во внимание и всегда это учитывать.</p>
     <p>Мозг, как мы знаем, — это весьма энергозатратный орган, а решение задачи — это создание новых нейронных связей, что, конечно, требует изрядного стремления: не так-то просто силой мысли заставить наши нейроны расти и связываться друг с другом новыми синапсами.</p>
     <p>По этой причине, если мы поставим его перед выбором — простая задача или сложная, он не раздумывая, накинется на первую.</p>
     <p>В конце концов, если перед нами стоят обе задачи, то почему бы не начать с той, которая легче? Вдруг сложная сама отпадёт? В дикой природе так ведь и происходит.</p>
     <p>Но мы с вами не в дикой природе, да и придумать лёгкие задачи для себя нам проще простого: проверить почту, посмотреть, что там в социальной сети происходит, новости поскроллить — чем не задачи? Вдруг там что-то важное?!</p>
     <p>И как результат мы имеем то, что обычно называется «прокрастинацией»: множество бесцельных телодвижений и никакого продуктивного результата.</p>
     <p>В общем, заставить свой мозг целенаправленно думать над задачей, причём, по сути, подсознательно — ведь таково не подлинное мышление, — это не такое простое дело.</p>
     <p>Тем более что искушение избежать сложных задач ради простых велико: и за ту, и за другую мы вознаграждаемся выработкой дофамина, а вот путь и гарантии разные, и точно не в пользу сложных задач.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«Озадаченность» и «сопротивление реальности»</p>
     </title>
     <p>Мышление невозможно без состояния озадаченности.</p>
     <p>Обычно наши мысли текут одна за одной перед нашим внутренним взором — мы незаметно для самих себя переходим с темы на тему, вспоминаем то об одном, то о другом, совершаем какие-то телодвижения под воздействием этого мыслительного потока.</p>
     <p>Это и есть процесс «блуждания», сопровождающегося «умственной жвачкой».</p>
     <p>Однако время от времени возникают ситуации, когда мы должны сосредоточиться. Например, мы начали собираться с работы и убираем какие-то документы со стола, или мы получили какое-то письмо, просто сообщение, которое требует от нас принятия определённого решения.</p>
     <p>Поток мыслей в этот момент словно бы спотыкается об эту задачу, и происходит что-то вроде внутреннего переключения с «блуждания» на сознательную деятельность, то есть с ДСМ на ЦИС, поддерживаемую СВЗ.</p>
     <p>Однако целенаправленное мышление — это нечто другое. Это не переключение с ДСМ на ЦИС, а скорее наоборот — <strong>мы переключаемся с сознательной деятельности на подсознательную, превращаем «блуждание» в «целенаправленное мышление».</strong></p>
     <p>Допустим, на совещании сотрудник рассказывает вам о какой-то проблеме. Вы выслушиваете его, а затем словно бы уходите в себя. Вы начинаете тем самым внутренним взором обозревать вашу модель реальности, картирующую соответствующий вопрос, как бы рыскать в поисках фактов.</p>
     <p>Ситуация, допустим, связана с действиями подрядчика, с которым вас связывают долгие и не самые простые отношения. Но вы взаимозависимы, и сейчас вам предстоит найти способ как-то повлиять на его решение, связанное, например, с повышением цены на услуги.</p>
     <p>Благодаря этому «рысканью» внутреннего внимания <strong>в вашу дефолт-систему начинают сами собой подгружаться факты</strong>: вы вспоминаете руководителя компании и о своём отношении к нему, вспоминаете, как договаривались с его конкурентами, то, что он последнее время задерживал поставку, или он когда-то «отгрузил» услугу без предоплаты…</p>
     <p>Кроме того, <strong>вы думаете о своём сотруднике — так ли он вёл переговоры с этим подрядчиком</strong>, сделал ли он ещё что-то, кроме того чтобы просто доложить вам о проблеме, поговорил ли с теми, кто внутри вашей компании непосредственно зависит от соответствующей «услуги», вспоминаете какие-то «косяки» этого сотрудника…</p>
     <p>Но решения пока нет.</p>
     <p>И дальше вы уже «видите», как <strong>в пространство вашего мышления, на вашу карту начинают загружаться факты из более общих контекстов</strong> — например, какими могут быть последствия для вашего бизнеса (производственного процесса), если вы решитесь отказаться от этого подрядчика и его услуги, купите её у кого-то другого, и кто бы это мог быть, что произойдёт с себестоимостью, если вы всё-таки согласитесь на предложенное повышение, что надо поменять в контрактах, чтобы избежать такой ситуации на будущее…</p>
     <p>Решения всё ещё нет, и вы начинаете <strong>думать о том, как устроен ваш производственный процесс, в который встроена данная услуга подрядчика</strong>. Перед вашим внутренним взором всплывают ваши сотрудники, которые вовлечены в данный процесс, те, кто его обеспечивает, вы думаете о загрузке, которая сейчас приходится на другие отделы в вашей компании, вспоминаете, какую реструктуризацию вы проводили во время прошлого кризиса и почему…</p>
     <p>Как вы понимаете, продолжать набирать факты в такой ситуации можно достаточно долго. Можно менять точки входа на проблему, запрашивать дополнительную информацию, что-то перепроверять, чтобы убедиться, что вы помните это правильно, и т. д.</p>
     <p>И <strong>вот именно это состояние «набирания фактов», по сути, и является той озадаченностью</strong>, которая обеспечивает нам переход в состояние целенаправленного мышления, происходящего на подсознательном уровне.</p>
     <p>Многие руководители в такой момент прерывают свои размышления и говорят, что им «нужно над этим подумать», спрашивают: «Сколько у нас есть времени и как мы можем его выиграть?» — и наконец дают сотрудникам поражающее своей определённостью указание: «Не знаю, как и что, но сделайте с этим что-нибудь!»</p>
     <p>Впрочем, после какого-то времени и незаметной для вас внутренней перезагрузки вы вдруг можете осознать, что решение есть.</p>
     <p>Допустим, временно воспользоваться каким-то внутренним ресурсом вашей компании, который вы до настоящего момента так не использовали. Подрядчику же сказать, что вы больше не заинтересованы в данной его услуге — пусть отдохнёт без ваших заказов. А через паузу вернуться и говорить о возможности возобновления отношений, обсуждая, когда он оголодает, только это, а не цену.</p>
     <p><strong>Подобное решение, как правило, приходит в голову спонтанно</strong> — когда вы чистите зубы, ведёте машину, бесцельно смотрите что-то в интернет-магазине, ожидаете еду в ресторане, краем уха слушаете какого-то другого своего сотрудника, курите или каким-нибудь другим незамысловатым образом бьёте, так сказать, баклуши.</p>
     <p>Это классическое целенаправленное мышление, которое происходило в вас, в вашей ДСМ, по сути, само собой. Впрочем, этому должна была предшествовать фаза той самой озадаченности, когда вы загрузили в свою ДСМ факты, имеющие отношение к делу.</p>
     <p>Да, в тот конкретный момент вы решения не нашли, но подняли и взболтали, так сказать, взвесь из фактов, находящихся в вашем мозге. Затем, как бы укладываясь обратно, пока вы переключили внимание на что-то другое, они же, оседая, создали какой-то новый рисунок происходящего, что и позволило вам пережить соответствующий инсайт — ДСМ отправила в ЦИС новую сборку «положения вещей» с новым решением.</p>
     <p>Надеюсь, мне удалось показать, как возникает озадаченность, к какому результату и почему она приводит: <strong>вы обнаружили проблему, которую не знали как решать, были вынуждены актуализировать факты, относящиеся к делу, а дальше ваша ДСМ сама сложила некую их комбинацию, которая позволила увидеть.</strong></p>
     <p>Однако важна одна существенная деталь, на первый взгляд, весьма очевидная — кто-то должен был нам сообщить о проблеме.</p>
     <p>Возможно, не сотрудник, а напрямую подрядчик, возможно, даже не он сам, а мы узнали о ней из каких-то других источников — например, от партнёров, которые зависят от того же подрядчика. Неважно как, но проблема должна была быть актуализирована извне.</p>
     <p>В методологии мышления мы называем это «столкновением с реальностью». Суть в том, что, пока у вас есть некая модель реальности, которая работает без сбоев, у вас нет никакой практической необходимости её пересобирать.</p>
     <p><strong>И для того, чтобы вы сделали это, вас нужно столкнуть с реальностью в некоей точке</strong>, где ваша модель продемонстрирует свою несостоятельность. В своё время этот принцип сформулировал ещё наш великий соотечественник Лев Семёнович Выготский: «Мысль начинается там, — писал он, — где мы наталкиваемся на препятствие».</p>
     <p>Для того чтобы наше мышление вышло из инерционного режима, когда оно работает, по сути, на автоматизмах, мы должны испытать некое внешнее воздействие — это может быть:</p>
     <p>♦ <strong>интеллектуальное сопротивление со стороны другого человека</strong> — он с нами не согласен, спорит, предлагает другие версии происходящего и т. д.;</p>
     <p>♦ <strong>внутренняя озадаченность после осознания неэффективности собственных действий </strong>— мы опробовали несколько решений, но ни одно из них не сработало;</p>
     <p>♦ а также <strong>серьёзные новые вводные, острая кризисная ситуация, требующая от нас полноценной вовлечённости</strong>, — когда действовать по-старому уже очевидно нельзя, а как по-новому, мы пока не знаем.</p>
     <p>Конечно, наличие этих факторов ещё не гарантирует нам целенаправленности нашего мышления. Многие в такой ситуации как раз оказываются заложниками своих интеллектуальных шор, усвоенных когда-то стереотипов мысли и действия.</p>
     <p>Инерционность нашего мышления объясняется экономией ресурсов. Поэтому, если у нас есть какой-то автоматизм, который мы можем использовать в той или иной ситуации, мы, скорее всего, воспользуемся именно этим наработанным навыком.</p>
     <p>Неслучайно образ грабель, на которые человек наступает с энтузиазмом, достойным лучшего применения, так хорошо всем известен. Правда, даже наш собственный негативный опыт часто нас не учит. Мы продолжаем прибегать к очевидно невыигрышным стратегиям просто потому, что мы к ним привыкли.</p>
     <p><strong>То есть вытолкнуть нас из набора собственных интеллектуальных автоматизмов, полных когнитивных искажений и иллюзии понимания, не так-то просто.</strong> Но что же происходит в момент, когда мы сталкиваемся с препятствием и осознаём его как таковое? То есть не отмахиваемся, а озадачиваемся?</p>
     <p>В нас срабатывает та самая СВЗ, работающая как переключатель между ДСМ и ЦИС, по сути, озадачивая и ту и другую: ДСМ — загрузкой фактов, ЦИС — поиском информации, которая сможет помочь с решением.</p>
     <p>У животных функция озадаченности и вовсе работает как рефлекс. Иван Петрович Павлов назвал его рефлексом «Что такое?», который включается, когда животное обнаруживает какие-то изменения во внешнем мире.</p>
     <p>Человеку сложнее, ведь <strong>нам нужно заметить такое изменение, противоречие или даже парадокс не во внешнем мире, что несложно, а в мире собственных представлений — это как раз высший пилотаж.</strong></p>
     <p>Пользуясь терминологией выдающегося когнитивного психолога Леона Фестингера, мы должны умудриться обнаружить «когнитивный диссонанс», зафиксировать его как противоречие и суметь не съехать с него в свои обычные объяснения, рационализации, которые способны свести любую озадаченность к абсолютному нулю.</p>
     <image l:href="#i_029.jpg"/>
     <p>Собираем факт-карту вместе (фрагмент онлайн-курса «Факт-карты»)</p>
     <empty-line/>
     <p>При должной озадаченности мозг продолжает свою интеллектуальную работу постоянно, даже во сне. Ведь по сути ДСМ является сложно организованным сервером, который, если процесс в нём запущен, должен довести дело до ума.</p>
     <p><strong>Загружая в него определённую информацию — неважно, из памяти или внешних источников, — мы фактически ставим перед ним задачу: найти способ сборки, который позволит проблеме уйти со сцены.</strong> Он ищет возможность её схлопнуть, решить и убрать в архив.</p>
     <p>Конечно, в значительной части эффективность моделей реальности, которые мы создаём, зависит от подготовленности дефолт-системы к разным нестандартным ходам.</p>
     <p>Вот почему специалист, обладающий опытом решения разных кризисных ситуаций, имеет больше шансов справиться и со следующей. Специалист, который работал на разных позициях и в разных средах, также более подготовлен к решению задач.</p>
     <p>Впрочем, как мы уже видели на примере работы «принципа метафоры», часто нам оказываются <strong>полезны даже те способы сборки сложных интеллектуальных объектов, которые мы почерпнули в совсем других обстоятельствах</strong> — в других контекстах, в других сферах жизни и деятельности (в искусстве, архитектуре, философии, социологии, физике и т. д.).</p>
     <p>Например, я абсолютно уверен, что многие из решений, которые я принимаю, корнями уходят в моё медицинское образование, не говоря уже о собственно психиатрической подготовке.</p>
     <empty-line/>
     <p>Любая болезнь — это ведь тоже сложный интеллектуальный объект, а развивается она в ещё более сложном интеллектуальном объекте — нашем организме. Последний образован работой множества систем, включая не только пищеварительную, сердечно-сосудистую, иммунную и, например, эндокринную, но и такие неочевидные, как гомеостаз, обмен веществ, симбиотические связи нашего организма с микробами и т. д.</p>
     <empty-line/>
     <p>Поэтому развитие мышления — это не просто навык использования его инструментов мышления, что само по себе, конечно, очень важно. Это ещё и постоянная практика изучения (а по сути — моделирования) различных процессов, жизненных ситуаций, сфер жизни и деятельности человека.</p>
     <p>Если рассматривать наш мозг как сервер с определённым программным обеспечением, то очевидно, что, тренируя его на сложных задачах вне зависимости от их конкретного содержания, <strong>мы усложняем сами алгоритмы сборки интеллектуальных объектов, которые будем использовать и в дальнейшем</strong>.</p>
     <p>Если же этих алгоритмов достаточно много и они разнообразны, то вероятность того, что наш мозг обнаружит некие новые отношения в моделях, которыми мы пользуемся в бизнесе, увеличивается.</p>
     <p>Технология факт-карт, по сути, в чём-то воспроизводит, а в чём-то просто стимулирует процесс естественного целенаправленного мышления. Нам сложнее обрести озадаченность и столкнуться с реальностью, не имея внешнего подкрепления своей интеллектуальной деятельности, протекающей, как я люблю говорить, «под капотом» нашего сознания.</p>
     <empty-line/>
     <p>Впрочем, она вряд ли будет эффективна, если у вас нет необходимых фактов, достаточного их количества. В конце концов,<strong> чтобы идеи в вашей голове «теснились», «соединялись» и создавали «устойчивую комбинацию», как писал Анри Пуанкаре, они должны в ней быть. Не на каких-то других серверах, а непосредственно в вашем мозгу.</strong></p>
     <p>Так что, если вы, например, не потрудились предварительно проработать сложные аспекты проблемы, доверив их памяти интернета, а сейчас, к сожалению, многие этим грешат, то рассчитывать на интеллектуальные прорывы просто бессмысленно.</p>
     <p>Мы всё меньше изучаем сложные вопросы и темы, услужливо объясняя себе это тем, что если какая-то информация нам понадобится, то мы всегда сможем воспользоваться интернет-поисковиком. Но проблема в том, что мы таким образом, во-первых, и фактологию перестаём держать в голове, а во-вторых, и сами вопросы изучаем весьма поверхностно.</p>
     <p>К сожалению, теперь сплошь и рядом встречаешь руководителей бизнеса, которые не могут ответить на элементарные вопросы, определяющие саму суть их деятельности, не понимают, каким образом устроен производственный процесс, какие показатели бизнеса являются ключевыми, чтобы понять его состояние, и т. д.</p>
     <p>Всё это — последствия нового времени, той «цифровой волны», которая захлестнула нас с головой в прямом и переносном смысле этого слова.</p>
     <p>Часто руководители сталкиваются с проблемой делегирования ответственности кому-то из сотрудников. Однако зачастую это делегирование происходит буквально по умолчанию — самому разобраться сложно, поэтому пусть делают «специально обученные люди».</p>
     <p>Но насколько эти люди компетентны, то ли они в принципе делают, что необходимо бизнесу? Об этом руководители зачастую даже не задумываются, пока, что называется, не столкнутся с реальностью — вполне себе суровой.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Применяем на практике</p>
      <p>Совместные факт-карты</p>
     </title>
     <p>Факт-карты — это инструмент, но он хорош, если вы понимаете те процессы, которые организуют ваш бизнес. Вот почему важно не только самим собирать факт-карты, но и делать это совместно — с разными отделами, подразделениями, проектными группами.</p>
     <p>Конечно, индивидуальный процесс мышления и процесс коллективной работы над интеллектуальной задачей — это не одно и то же:</p>
     <p>♦ в первом случае, используя факт-карты, мы помогаем себе удерживать озадаченность, загружать факты в ДСМ, обнаруживаем связи между элементами системы, ищем новые точки входа на проблему, часто её переформулируем для себя;</p>
     <p>♦ во втором случае технология факт-карт выполняет другую задачу — здесь мы, по сути, просто открываем для участников бизнес-процесса весь объём фактов, которые им необходимо принять во внимание, когда они реализуют свой функционал, помогаем им увидеть всю систему взаимосвязей в их работе.</p>
     <p>Соберите вместе сотрудников, которые работают у вас над конкретным проектом или ведут какой-то бизнес-процесс, который вы хотите реконструировать.</p>
     <p>На встрече должны присутствовать руководители подразделений и блоков (или их заместители, если именно они погружены в соответствующие оперативные вопросы), чья работа связана с деятельностью данной группы сотрудников. Они также выполняют все задания на равных условиях со всеми остальными.</p>
     <p><strong>Шаг первый</strong></p>
     <p><strong>Собираем факты, определяющие ситуацию</strong>. Раздайте всем участникам стикеры трёх разных цветов, чтобы они могли записывать на них свои «факты». Инструкция достаточно простая (для удобства можно записать основные вопросы инструкции на доске):</p>
     <p>«Наша задача — посмотреть, насколько эффективно работает наш проект (бизнес-процесс), чтобы попытаться устранить проблемы и сложности, с которыми вы сталкиваетесь, определить приоритеты и таким образом улучшить результативность и облегчить вашу работу.</p>
     <p>Для начала выпишите на стикеры <strong>несколько фактов о вашей работе:</strong></p>
     <p>♦ во-первых, из чего она состоит — то есть что вы непосредственно делаете (первый цвет стикеров);</p>
     <p>♦ во-вторых, с кем вы взаимодействуете в процессе работы, указывая цель этого взаимодействия (второй цвет стикеров);</p>
     <p>♦ в-третьих, чем вы пользуетесь, выполняя свою работу, — программное обеспечение, инструментарий, базы данных и т. д. (третий цвет стикеров)».</p>
     <p>Далее вы даёте сотрудникам время, чтобы все успели ответить на эти вопросы, которые, как вы можете видеть, касаются функционала сотрудников (что делают?), взаимодействий (с кем взаимодействуют?) и инфраструктуры (что используют?).</p>
     <p><strong>Шаг второй</strong></p>
     <p><strong>Определение исходных и конечных целей.</strong> Вы просите ваших сотрудников разместить стикеры на доске, так чтобы был понятен «вход» в их производственный процесс и «выход» из него (в центре, соответственно, будет затем располагаться он сам — «между»).</p>
     <p>Инструкция опять-таки звучит достаточно просто:</p>
     <p>«Теперь представим, что нам с помощью наших фактов надо описать процесс работы проекта (бизнес-процесса):</p>
     <p>♦ сначала определите, что у вас находится «<strong>на входе</strong>», то есть с чем мы работаем (левая часть доски);</p>
     <p>♦ затем определите, что у вас находится «<strong>на выходе</strong>», то есть что у нас должно получиться в итоге (правая часть доски);</p>
     <p>♦ наконец, <strong>заполните «между»</strong> — что происходит между «входом» и «выходом», вводными и результатом (центральная часть доски)».</p>
     <p>Этот этап работы групповой:</p>
     <p>♦ сотрудники сначала обсуждают между собой, что такое «вход» в рамках их проекта (бизнес-процесса) — клиенты, данные, запросы и т. д.;</p>
     <p>♦ затем — что такое для них «выход»: те или иные показатели (деньги, удовлетворённость клиента, восприятие бренда и т. д.), какой-то продукт (его характеристики) и т. д.</p>
     <p>Определение исходных и конечных целей. Вы просите ваших сотрудников разместить стикеры на доске так, чтобы был понятен «вход» в их производственный процесс и «выход» из него (в центре, соответственно, будет затем располагаться он сам — «между»).</p>
     <p>Инструкция опять-таки звучит достаточно просто:</p>
     <p>«Теперь представим, что нам с помощью наших фактов надо описать процесс работы проекта (бизнес-процесса):</p>
     <p>♦ например, характеристики клиента (целевой аудитории), требования к данным (если это юристы или дата-сайентисты);</p>
     <p>♦ например, конкретный продукт с определёнными характеристиками, показатели KPI, которые используются в компании (NPS клиента, EBITDA и т. д.), и прочее.</p>
     <p>Все возникающие на этом этапе факты тоже записываются на стикерах, но уже четвёртого цвета (стикеры этого цвета необходимо использовать для всех дополнительных фактов, которые появляются и будут появляться в процессе дальнейшей работы).</p>
     <p>После того как группа определилась со «входом» и «выходом», обсудила это, и все пришли к единому мнению — что имеем мы дело изначально «вот с этим», а получить на выходе мы должны «вот это», — переходим к работе над структурой самого производственного процесса (проекта, бизнес-процесса).</p>
     <p><strong>Шаг третий</strong></p>
     <p><strong>Реконструкция самого производственного процесса</strong>, то есть то, как он происходит. Очень важно, чтобы это был именно реальный производственный процесс — не то, каким он предполагается или каким он должен быть, а именно фактический.</p>
     <p>В начале этого упражнения участники группы создали карточки своего функционала (что делают?), с кем они взаимодействуют (кто те, с кем они взаимодействуют?) и чем они пользуются (чем представлена инфраструктура их рабочего процесса?).</p>
     <p>По сути, все эти факты отвечают на вопрос «что?». Сейчас, когда мы приступаем к реконструкции производственного процесса, мы уже будем отвечать на вопрос «как?».</p>
     <p>Но для этого участникам группы необходимо расположить уже подготовленные ими факты в определённой последовательности. Последняя может быть связана с линией времени, а может быть вневременной:</p>
     <p>♦ если соответствующий производственный процесс можно представить себе как некое движение из пункта А в пункт Z, между которыми располагаются «станции» В, С, D и т. д., то это линейный производственный процесс, который в таком виде и стоит зафиксировать;</p>
     <p>♦ если же в производственном процессе идёт параллельная деятельность разных подразделений, то в таком случае следует сосредоточиться на отношениях, возникающих между отдельными производственными единицами.</p>
     <p>И в том и в другом случае у вас есть то, что можно назвать «объектом» (предмет, документ, макет и т. д.), «лицом» (конкретный сотрудник, подразделение, функция) и «стрелками» (действия с «объектом», действия «лица», действие между «объектами» и «лицами»).</p>
     <p>«Стрелки», по сути, и являются самим производственным процессом:</p>
     <p>♦ для каких-то «объектов» и «лиц» стрелки могут быть завёрнуты на них же (когда сотрудник, например, выполняющий какую-то интеллектуальную работу, создаёт концепцию продукта);</p>
     <p>♦ также «стрелки» могут связывать «лица» и «объекты» (например, сотрудник такой-то создаёт то-то, а сотрудник тот-то пользуется тем-то);</p>
     <p>♦ также «стрелки» могут вести к «стрелкам» (например, пока тот-то сотрудник делает-то то-то, этот должен успеть сделать что-то);</p>
     <p>♦ наконец, «объекты» могут быть связаны с «объектами» [например, выгрузка данных («объект») из базы данных (тоже «объект»)];</p>
     <p>♦ а также «лица» с «лицами» (например, такой-то сотрудник сообщает такому-то сотруднику, что такой-то результат достигнут);</p>
     <p>♦ если между «лицами», «объектами» или «стрелками» возникает несколько взаимодействий, которые идут последовательно, их можно нумеровать: то действие, которое совершается раньше, — цифрой 1, следующее за ним — 2 и т. д.</p>
     <p>Для целей этой реконструкции, как я уже сказал, нужно использовать стикеры, созданные участниками группы на первом шаге. Однако по ходу обсуждения, возможно, будет возникать необходимость в новых стикерах с фактами, конкретизирующими те или иные отношения внутри системы (их, напомню, необходимо писать на стикерах четвёртого цвета).</p>
     <p>Создав систему производственного процесса в центре доски, посмотрите, как она связана с теми фактами, которые вы расположили «на входе» (слева) и «на выходе» (справа). Задайтесь вопросами, насколько ваш производственный процесс полно использует те вводные, которые система получает, и насколько сам производственный процесс учитывает то, что вы ожидаете получить «на выходе».</p>
     <p><strong>Шаг четвёртый</strong></p>
     <p>Определение узких мест и приоритетов. Любой рабочий процесс может быть улучшен, и часто возможности его улучшения лежат в самом процессе организации производства.</p>
     <p>Поэтому, составив эту систему взаимоотношений, необходимо посмотреть на неё в целом и ответить себе на несколько вопросов:</p>
     <p>♦ кто из сотрудников данного производственного процесса испытывает наибольшую нагрузку, кто, напротив, недозагружен (об этом скажет и количество стрелок, связывающих сотрудника с другими элементами групповой факт-карты);</p>
     <p>♦ нет ли лишних «колен» в производственном процессе — возможно, где-то его можно спрямить и этим облегчить (хороший способ снизить количество лишних согласований и внутренней бюрократии);</p>
     <p>♦ где следует что-то изменить с точки зрения инфраструктуры (например, не хватает специального программного обеспечения или оно устарело и т. д.);</p>
     <p>♦ наконец, имеет смысл уделить особое внимание фактам, которые возникли непосредственно в процессе работы над созданием этой групповой факт-карты, — почему эти факты не пришли в голову сотрудникам на первом шаге, уделяется ли им должное внимание в производственном процессе, не следует ли прикрепить к ним ответственных и т. д.</p>
     <p>В рамках последующего общего обсуждения у команды могут возникнуть новые идеи и предложения, которые позволят воспользоваться опытом участников группы, которого нет у руководителя или других сотрудников, отвечающих за то или иное направление работы.</p>
     <p>В завершение обсуждения хорошо, если каждый из участников по очереди опишет своё место на общей факт-карте, зафиксировав таким образом свою зону ответственности, а также осознав круг лиц, с которыми он взаимодействует, и их ситуацию.</p>
     <p>К сожалению, часто сотрудники ждут друг от друга каких-то действий, не понимая, что это или невозможно, или несвоевременно, или вообще является зоной ответственности третьего лица. И крайне помогает в работе, когда каждый сотрудник понимает, как работает и что делает его коллега, с которым он находится в производственном контакте.</p>
     <p>Для руководителя же важно в этом упражнении, с одной стороны, понять, насколько эффективно работает данное подразделение или проектная группа, с другой — кто является теми ключевыми людьми, от которых зависит конечный результат.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Глава четвёртая</p>
     <p>Факт-карта самого себя</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Победа над самим собой есть первая и наилучшая из побед. Быть же побеждённым самим собой всего постыднее и хуже.</p>
     <p>Это и показывает, что в каждом из нас происходит война с самим собой.</p>
     <text-author>Платон</text-author>
    </epigraph>
    <section>
     <empty-line/>
     <p>В каждой книге этой серии я планирую обязательно давать или упражнение, или какую-то полезную информацию для человека, который делает бизнес — собственник он или топ-менеджер, управленец или руководитель какого-то отдела, подразделения.</p>
     <p>Работа, как ни крути, — это основная часть нашей жизни, а для предпринимателя, руководителя — и того больше. <strong>Каждый из нас отвечает за других людей — своих сотрудников, отвечает за результат, за деньги, за удовлетворённость клиента, за то, как всё это отражается на нашей личной жизни, на семье.</strong> У нас ответственность по кругу.</p>
     <p>Но беда в том, что нам бы ещё и за себя чувствовать такую ответственность, а на самих себя у нас часто сил просто не остаётся. Впрочем, что такое — ответственность за себя?</p>
     <p>По опыту скажу, что, когда мы делаем с командами какие-то из наших упражнений — групповые факт-карты или «Векторное кольцо» — или проводим «Архитектуру коммуникаций», другие наши практики, — <strong>я регулярно сталкиваюсь с тем, что у руководителя в «месте», где должен быть он сам, словно бы какое-то «слепое пятно».</strong></p>
     <p>То есть он обо всём думает — что, куда, кому, когда, как, сколько, зачем, почём и доколе, — но только не о себе.</p>
     <p>И часто сами сотрудники в кулуарах меня спрашивают потом — мол, очень всё полезно было, спасибо большое, а что наш начальник-то, он вообще понимает?..</p>
     <p>И дальше целый список, чего он не понимает:</p>
     <p>♦ начиная с того, что было бы вообще неплохо иногда высыпаться и не срываться на подчинённых, не разобравшись прежде в ситуации;</p>
     <p>♦ заканчивая тем, что на вопросы о стратегии, постановке целей он должен сначала сам себе ответить, а лишь затем его подчинённые способны будут это как-то комментировать.</p>
     <p>Он — рулевой, кормчий. На него смотрят, на него ориентируются, с него даже некоторые берут пример. Поэтому чрезвычайно важна его собственная цельность, внятность, спокойствие и уверенность.</p>
     <p>Кто-то из сотрудников, конечно, и без восторга к нему относится, но и они всё равно зависят от настроения, состояния, уверенности руководителя. <strong>Если тот на коне и со щитом, то и работнику спокойнее. А если без коня и на щите?</strong></p>
     <p>Если люди в чём-то от нас зависят, то по нашему психологическому состоянию они определяют степень своей собственной безопасности. Что если мы не настолько сильны, чтобы все беды перетерпеть, все препятствия преодолеть, на столбовую дорогу вывести? Другую работу искать да пояса затягивать? Тревожно, невесело.</p>
     <p>Но и самое, наверное, главное: обычному сотруднику нас очень трудно понять, потому что мы с ним словно из разных материалов сделаны. Ну, право, что это за идея у нас такая — руководить? Что это у нас за желание — собственный бизнес создавать: рисковать, дни и ночи напролёт биться с ветряными мельницами?</p>
     <p>Обычному человеку такие стремления кажутся странными. Даже если на уровне сознания логику он, может быть, и понимает, по внутреннему ощущению — скорее всего, нет.</p>
     <p>Но если сотруднику даже основных, базовых наших мотивов не понять, то как же он поймёт наше поведение, как будет интерпретировать наши установки и решения? Эх…</p>
     <p>Сытый голодного не разумеет, так же как и наёмный работник — предпринимателя: у него голод там, где его работник уже бы сто раз пресытился. То есть <strong>мы ещё и выглядим для своих сотрудников зачастую как не совсем адекватные в психическом отношении люди.</strong></p>
     <p>Впрочем, с такой работой и нагрузкой, как у бизнесмена, руководителя, с такой ответственностью — когда стратегию постоянно приходится сочетать с проблемами, кризисами, операционной текучкой, — трудно не тронуться умом.</p>
     <p>Кто-то вкатывается в депрессию и сам её не чувствует, а лишь разрывается от внутреннего напряжения и смертельной усталости. Кто-то зарабатывает себе тревожное расстройство — без сна, без отдыха, без выходных, — но молотит и молотит, пока совсем не выбьется из сил.</p>
     <p>Какой нормальный, прошу прощения, человек может такое понять?</p>
     <p>Но понимаем ли мы сами, как нас в это всё занесла нелёгкая? Зачем? Ради чего? Почему мы взвалили на себя такую ответственность? Вот вопросы, на которые каждый из нас должен для себя ответить — тихо, интимно, но честно, по-настоящему, как на духу.</p>
     <p>После этого у нас будут и стратегические планы рисоваться, и цели обретать осязаемые черты. А до этого — «Что пользы человеку от трудов его?», всё пустое «и суета сует». Тоже, кстати, крупный руководитель сказал — царь Соломон, переквалифицировавшийся на старости лет в мудреца Екклесиаста.</p>
     <p>Так как же нам понять самих себя? Какие вопросы нам следует задать этому «слепому пятну», скрывающему нас самих от самих себя? На самом деле ответ не так прост, как может показаться на первый взгляд. И как нельзя лучше на него отвечает русская классика: «Три карты, три карты, три карты!»</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Факт-карта себя-руководителя</p>
     </title>
     <p>Задаваясь вопросом о себе, мы можем создать факт-карту себя-руководителя, где мы — организующая часть своего бизнеса, своей команды, где мы — ось, на которой всё держится.</p>
     <p>Создавая такую факт-карту, вы просто пишете в центре листа: «Кто я в своём бизнесе?» — а дальше распределяете по полю факты, которые касаются вашего бизнеса.</p>
     <p>Вот перечень вопросов, которые имеет смысл себе задать:</p>
     <p>♦ В чём <strong>суть моего бизнеса</strong> (задача, роль, смысл моего подразделения)?</p>
     <p>♦ На что я делаю <strong>основную ставку</strong> в своём бизнесе — ресурсы, связи, компетенции, технологии, финансовые возможности, новые ниши?</p>
     <p>♦ Кто <strong>ключевые люди</strong>, от которых зависит мой бизнес, и что они собой представляют, как ко мне относятся, в чём их мотивация?</p>
     <p>♦ Как организована <strong>система мотивации</strong> для сотрудников на разных уровнях, в чём её плюсы и минусы, как она сказывается на росте эффективности?</p>
     <p>♦ Что я считаю <strong>своей прибылью</strong> в моём бизнесе — часть операционного дохода, процент от сделок, дивиденды, заработная плата, капитализация бизнеса (какая, в каком горизонте)?</p>
     <p>♦ Что такое <strong>мой продукт (услуга)</strong> и в чём его ценность для клиента? Как и почему возникла именно такая полка продуктов (услуг)? Какова маржинальность разных продуктов на полке и чем она обусловлена? Какие продукты составляют основу моей фактической прибыли?</p>
     <p>♦ Как мой продукт (услуга) <strong>представлен на рынке</strong> — на каких площадках и почему, какие площадки мной не охвачены, какой в них есть потенциал?</p>
     <p>♦ Какова моя <strong>маркетинговая стратегия</strong> и как она возникла, как она влияет на рост выручки и чистой прибыли, сколько стоит мой бренд и насколько эта цена адекватна?</p>
     <p>♦ Как я вижу <strong>развитие своего бизнеса</strong> и что на это влияет — в каких направлениях я думаю развиваться, в каких нишах и на каких рынках, за счёт каких продуктов (услуг)?</p>
     <p>♦ Кто является моими <strong>ключевыми клиентами</strong> — в чём моя привлекательность для них, какова вероятность, что они останутся со мной, и на какую перспективу можно рассчитывать, почему они могут уйти, какие меры помогут мне их удержать?</p>
     <p>♦ Кто мой <strong>кредитор</strong> — почему именно он, или кого я <strong>кредитую</strong> и почему? Какова для меня цена денег? Насколько оправданны мои подходы в этом вопросе?</p>
     <p>♦ На каком горизонте я могу<strong> планировать свой бизнес</strong> и что мне позволяет (или не позволяет) строить мои прогнозы — если расчёты, то чем они подкреплены и чем могут быть проверены, если «чуйка», то на чём она основана, чем подтверждена?</p>
     <p>♦ Как формируется моя <strong>внутренняя отчётность</strong> — почему именно так, отвечает ли она задачам бизнеса на данный момент? Насколько она имеет смысл, кем осуществляется и почему именно этими сотрудниками?</p>
     <p>♦ Какие «<strong>социальные игры</strong>» сейчас разворачиваются в моём коллективе — какие есть центры силы, как ключевые люди между ними распределены, каким образом я получаю от них информацию и как её проверяю? Какие есть инструменты, чтобы снять возникающее напряжение, если оно мешает бизнесу?</p>
     <p>♦ Что будет происходить с <strong>клиентом и клиентским поведением</strong> — кто мои клиенты (возраст, пол, финансовый и социальный статус), как они живут, чем заняты, о чём думают, что для них важно, куда они мигрируют с точки зрения потребительского поведения?</p>
     <p>♦ Как ведёт себя <strong>рынок, на котором я работаю</strong>, и что я знаю о его перспективах, с одной стороны, и новых трендах — с другой? Как я мониторю состояние рынка?</p>
     <p>♦ Как мой бизнес выглядит в сравнении <strong>с моими конкурентами</strong> — кто они, чем мы отличаемся, что есть у них, чего нет у меня, и что есть у меня, чего нет у них?</p>
     <p>♦ В чём состоит моё <strong>операционное управление</strong> бизнесом — с кем я взаимодействую, а кого не контролирую и почему, какие показатели я смотрю на регулярной основе и на какие мне следует обратить внимание?</p>
     <p>♦ Сколько <strong>времени в моём графике</strong> отведено на оперативную работу, на стратегию, на сотрудников, на учёт и контроль?</p>
     <p>Почему и как сложилась такая ситуация?</p>
     <p>♦ Как организационно устроен мой бизнес и почему именно так? Есть ли потенциал увеличения его <strong>эффективности от реструктуризации</strong> и в чём она может состоять?</p>
     <p>♦ Что представляет собой <strong>бэк-офис моего бизнеса</strong>, насколько он удобен для производственных подразделений, необходим ли, какие инструменты использует?</p>
     <p>♦ В каком состоянии находится мой <strong>основной фонд</strong> — специальное оборудование, инструменты, транспорт, склады, активы, долгосрочные контракты, эксклюзивные договорённости, библиотека прав, лицензионные договора, защита авторских знаков бренда? Кто у меня отвечает за состояние основного фонда и как он мотивирован?</p>
     <p>♦ Какие <strong>технологии и инновации</strong> я использую, насколько они влияют на эффективность моего бизнеса, в каком направлении идёт их развитие?</p>
     <p>♦ Что представляет собой <strong>корпоративная культура</strong> в моём бизнесе — разрабатывалась ли она специально для него, использовались ли практики, применяемые в других успешных компаниях?</p>
     <p>♦ Как я <strong>выбрал подрядчиков</strong> и почему продолжаю с ними взаимодействовать? Какова моя степень зависимости от них? Есть ли у меня альтернативы — на что следует в этом отношении обратить внимание, при каких обстоятельствах мне стоит их поменять, какова вероятность наступления этих условий?</p>
     <p>♦ Почему я <strong>занялся именно этим бизнесом</strong> — как так сложилось, какие у меня ещё были варианты, почему я воспользовался именно этими, от чего я отказался и почему?</p>
     <p>♦ Какие <strong>цели в бизнесе</strong> я перед собой ставлю, куда в конечном счёте я хочу прийти и почему?</p>
     <p>♦ Каким <strong>другим бизнесом я бы мог и хотел заняться</strong>, почему именно им, что меня в нём привлекает? Чем я обладаю, чтобы развиваться в этом направлении?</p>
     <p>Уверен, что, уже отвечая себе на эти вопросы и выкладывая соответствующие факты на свою факт-карту, вы сможете почувствовать его объём и сложность, а кроме того, получите какие-то инсайты: поймёте, что вам необходимо сделать, с кем и о чём переговорить, как скорректировать свои планы и т. д.</p>
     <p>Впрочем, не стоит на этом останавливаться. <strong>Все факты, которые вы выложили на вашу факт-карту, являются в той или иной степени взаимозависимыми</strong>. То есть между ними существуют какие-то отношения, которые, возможно, необходимо принять во внимание и исследовать более прицельно.</p>
     <p>Наконец, эта факт-карта покажет вам, какие бизнес-процессы завязаны непосредственно на вас, какую роль в этом играют ваши личные отношения с партнёрами и ключевыми клиентами, что представляет собой ваш бизнес, если посмотреть на него через призму ваших психологических особенностей, и т. д.</p>
     <p>♦ Зачастую такая факт-карта способна показать нам, <strong>где мы пережимаем, а где, что называется, недорабатываем</strong>;</p>
     <p>♦ или где мы что-то <strong>отдали на откуп своим сотрудникам</strong> и уже перестали понимать, что там происходит на самом деле;</p>
     <p>♦ или, может быть, <strong>слишком сосредоточились на идее, которая не даёт и, возможно, никогда не даст желаемого результата</strong>, а мы упрямствуем, тратим время и ресурсы зазря.</p>
     <p>При должной озадаченности такая факт-карта себя-руководителя поможет нам определить приоритеты и возможные направления развития бизнеса, быть может, мы сможем переоценить свой вклад в работу бизнеса и, возможно, найти более эффективный способ применения себя в нём.</p>
     <p>Жизнь, конечно, одной работой не ограничивается. Но далеко не все предприниматели и руководители об этом помнят. Точнее, многим из них просто не до этого. И это не их сознательный выбор, нет.</p>
     <p>Они оказываются заложниками психического механизма, который получил название «принцип доминанты». Это нейрофизиологический закон, который был открыт выдающимся отечественным физиологом Алексеем Алексеевичем Ухтомским.</p>
     <p>Суть этого закона в следующем: если в вашем мозге есть «больной пункт» или какая-то до предела актуализированная потребность, соответствующий нервный центр поглощает активность других зон возбуждения в мозге. Он как бы забирает на себя их силу.</p>
     <p>Если вас что-то серьёзно беспокоит, то другие жизненные вопросы не просто откладываются. Нервное напряжение, направленное на их решение, можно сказать, экспроприируется в пользу господствующей доминанты.</p>
     <p>То есть другие наши потребности и чувства не просто подавляются, они усиливают господствующую доминанту. Она буквально их сжирает, а сама от этого только разрастается ещё больше.</p>
     <p>Переведём всё это с нейрофизиологического на русский: если у вас какая-то напряжённая ситуация на работе, которая сильно вас беспокоит, то вы, даже пытаясь от этой проблемы отвлечься, на самом деле лишь усиливаете это своё болезненное переживание.</p>
     <p><strong>Вы активизируете конкурирующие нервные центры </strong>— хотите провести время с семьёй, с друзьями, отдохнуть, развеяться, — <strong>а в результате только больше раздражаетесь, начинаете ещё сильнее переживать из-за работы.</strong></p>
     <p>Эти конкурентные доминанты в вашем мозге буквально не могут вызреть — достичь достаточной мощи, чтобы взять верх и заставить ваш «больной пункт» замолчать.</p>
     <p>Напротив, «больной пункт», обнаружив эту параллельную активность в вашем мозге, захватывает ее психическую энергию и в результате лишь усиливается. Мысли о рабочих неприятностях превращаются в замкнутый круг, порождая настоящий водоворот психического напряжения… Хотели вроде бы чем-то другим заняться, а эта заноза в голове превратилась в зияющую язву.</p>
     <p>Впрочем, для того <strong>чтобы мозг предпринимателя, бизнесмена думал всегда только о работе, даже особых проблем не нужно</strong> — достаточно просто быть в состоянии производственного, как говорят гуманистические психологи, «потока».</p>
     <p>Если у вас много задач, большое количество проектов, людей, находящихся в вашем подчинении, они хочешь не хочешь капля за каплей создают в вашем мозге одну большую доминанту работы. А дальше она уже диктует свои правила всему в вашей жизни.</p>
     <p>Вы вроде бы и с родными, но не с ними, с детьми, но не по-детски. Занимаетесь в зале, а как будто — в своём рабочем кресле, на связи и даёте поручения одно за другим. Пришли, казалось бы, на свидание, но вышло, что снова на работе — голову не отключить, котелок варит.</p>
     <p>Вот почему создание факт-карты собственной жизни, а не просто себя в бизнесе — это, возможно, неплохое решение, чтобы дать своему мозгу увидеть, что, кроме работы, в этой жизни ещё что-то есть.</p>
     <p>И не просто «что-то», а что-то, ради чего имеет смысл работать и жить. Ну, кроме работы, конечно…</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ошибка выжившего</p>
     </title>
     <p>В бизнес-среде активно культивируется идеология «успеха» и даже «успешного успеха» — мол, надо изо всех сил стремиться к поставленным целям, ставить на них всё, добиваться желаемого любой ценой.</p>
     <p>Любой состоявшийся бизнесмен хорошо это понимает, но не потому, что ему кто-то об этом рассказал или он так думал в начале своего пути. Нет, просто, оглядываясь теперь назад, он видит, что так оно и есть — без труда, что называется…</p>
     <p>То есть тут происходит определённая подмена. <strong>Предприниматель, руководитель идёт к своим целям снизу вверх</strong>, не зная, где именно он через какое-то время окажется, чем конкретно будет заниматься, какие проекты развивать.</p>
     <p>Однако он ощущает общий тренд, общее направление своей деятельности, постоянно докапитализируя объём своих знаний, навыков, социальных навыков, собственного влияния на соответствующем сегменте рынка, в определённой, выбранной им изначально отрасли.</p>
     <p><strong>Он не просто реализует те возможности, которые ему предоставляются. Он их находит, потому что понимает, где и что ищет.</strong> А получив искомое, имея соответствующие компетенции, добивается тех результатов, которые и в самом деле выглядят внушительно, заслуживают уважения.</p>
     <p><strong>«Успешный успех» мотивирует людей сначала поставить перед собой какие-то цели</strong> — например, начать зарабатывать в десять раз больше, — <strong>а там уже разбираться со средствами их достижения</strong>, имеющимися возможностями, порядком действий, сферой приложения усилий и т. д.</p>
     <p>Вероятно, такая мотивация может в ряде случаев и сработать. По крайней мере, она заставит будущего предпринимателя задуматься о том, где вообще он может заработать, а это подтолкнёт его, во-первых, на активные действия, во-вторых, на, возможно, удачное решение.</p>
     <p>Но если смотреть на ситуацию в целом, таких смельчаков мотивирует искаженное представление о реальности, которое хорошо иллюстрируется когнитивным искажением, получившим не самое удачное название «ошибка выжившего».</p>
     <p>Суть этой ошибки в том, что <strong>часто мы анализируем не исходные данные, не всю их совокупность, а только те из них, которые можно оценить из здесь и сейчас — так сказать, на выходе.</strong></p>
     <p>Допустим, мы видим, что на поле взошли растения, которые там были посажены, — например, какой-нибудь подсолнух. Из чего логично вроде бы сделать вывод, что всё было сделано правильно — время и способ посадки растений, качество удобрений, погодные условия и т. д.</p>
     <p>Проблема в том, что мы не видим тех семян подсолнечника, которые по каким-то причинам не проросли — «не выжили». Вполне может статься, что выжили лишь единицы из тех, что были посажены, а потому реализованная технология никуда не годится.</p>
     <p><strong>В рамках «успешного успеха» рекламируются как раз «выжившие»</strong>: те, кому повезло, быть может, просто случайно, а быть может, потому что перед этим они уже проделали большой путь, и участие в такой программе лишь совпало по времени с неизбежной уже фазой перехода конкретного предпринимателя на другой уровень.</p>
     <p>В любом случае чем больше выборка участников, тем легче найти среди них примеры, «доказывающие» состоятельность подхода, обучающей технологии и т. п. <strong>Горы «трупов» из тех, кому не повезло достичь заветной цели, из тех, кто не добежал до финала, нам, конечно, не показывают.</strong></p>
     <p>По этой причине я с большим сомнением отношусь к технологиям, обещающим взрывной рост с низкой, так скажем, профессиональной базы — «на удачу» и «силой желания».</p>
     <p>Мне, конечно, куда ближе стратегия поступательного развития. По крайней мере, практически все успешные предприниматели, которых я знал, проделали на пути к своему успеху большой и зачастую весьма тернистый путь.</p>
     <p>Они накапливали необходимый профессиональный опыт, знания, навыки, связи, контакты, создавая команду, выстраивая отношение с крупными клиентами и т. д. И лишь <strong>постепенно это «количество» вложенных усилий трансформировалось в «качество» того бизнеса, который они создали или которым руководят.</strong></p>
     <p>Всё это я говорю для того, чтобы показать, что положить свою жизнь на алтарь своего бизнеса и работы можно двумя способами:</p>
     <p>♦ естественный процесс — постепенный рост загрузки, увеличения количества работы, связей и контактов, повышение уровня ответственности, последующие взятые на себя обязательства и т. д.;</p>
     <p>♦ спонтанное решение — сразу взятые на себя нереалистичные и абстрактные обязательства, попытка выполнить пятилетку за полгода, шараханье из стороны в сторону, то в одном направлении, то в другом.</p>
     <p>В зависимости от того, к какому из этих способов «жертвоприношения» вы относитесь, ваши «жертвы» и последствия будут разными. Самое опасное — это, конечно, второй вариант.</p>
     <p>Бывает, что <strong>в погоне за результатом человек, решивший делать карьеру любой ценой, радикально меняет своё отношение к ближнему окружению</strong> — начинает рассматривать его как средство достижения своих целей, игнорирует интересы тех, кто не может или не хочет оказывать ему содействие.</p>
     <p>Часто на этой почве возникают конфликты, как правило финансового свойства, из-за желания предпринимателя инвестировать в бизнес те средства или средства от возможной продажи имущества, которые рассматривались членами его ближнего круга (семьёй прежде всего) как общие.</p>
     <p>Возможно, он делает это в значительной степени именно ради блага семьи, рассчитывая, что он сможет создать для неё хорошие условия жизни в будущем. Но <strong>наталкивается на сомнения, недоверие и переживает это как предательство, как полное непонимание, отсутствие веры в его силы и талант.</strong></p>
     <p>Трудно сказать, насколько поведение всех участников подобных драм адекватно, кто прав, а кто виноват. Но факт остаётся фактом — подобные конфликты могут оказать очень существенное влияние на будущее этих отношений.</p>
     <p>Начинающий предприниматель может оказаться без необходимой ему психологической поддержки со стороны близких.</p>
     <p>Вот почему, <strong>решая существенно изменить вектор своей жизни, важно детально просчитать последствия своих действий, реакцию на них со стороны ближнего круга</strong> и то, не скажутся ли ваши действия на других людях, на которых вы в том числе рассчитываете.</p>
     <p>Кроме того, заполняя факт-карту на этот случай, имеет смысл посмотреть и свои, так скажем, физические силы: <strong>насколько вам хватит «дыхалки», выносливости и какие у вас есть основания так думать</strong>, как может выглядеть «негативный сценарий», на кого вы можете рассчитывать, если что-то пойдёт не по плану, и насколько вы в этом уверены, и что даёт вам эту уверенность.</p>
     <p>То есть здесь вопрос в том, как «не спустить свою жизнь в трубу, когда я попытаюсь отправиться на фронт и побеждать, чего бы мне этого ни стоило». Возможно, впрочем, отвечая себе на этот вопрос, вы поймёте, что терять вам особо нечего, что ценности в существующих отношениях вы не видите.</p>
     <p>Но важно в этот момент учесть ещё и особенности нашей психики, о которых я рассказывал в предыдущей книге этой серии — «Мозг и бизнес. Инструкция по применению», в частности законы «динамической стереотипии», «нарушение динамических стереотипов».</p>
     <p><strong>Всё-таки разом менять всю свою жизнь — это очень большой стресс для психики</strong>. Будьте уверены, что ваш мозг станет сопротивляться столь масштабным переменам, а это вряд ли поспособствует не только «успешному успеху», но и вообще какой бы то ни было продуктивности.</p>
     <p>Создавая факт-карту своей жизни, не исходите из целей, связанных с вашим бизнесом — существующим или планируемым. Подумайте о том, что вы уже накопили к этому моменту и благодаря чему, что представляет собой ваша жизнь сейчас.</p>
     <p><strong>Напишите в центре листа: «Я сейчас здесь»</strong> — и начинайте думать о том, что есть в вас как опыт, как знания, как отношения с другими людьми.</p>
     <p>Вот примерный список вопросов, которые вы можете задать себе, собирая такую факт-карту:</p>
     <p>♦ Чего я уже <strong>добился в своей жизни</strong> и могу этим гордиться?</p>
     <p>♦ Какой <strong>жизненный опыт есть у меня за плечами</strong> — чем я занимался, что делал, кем работал, чему учился, что умею?</p>
     <p>♦ О каких <strong>отношениях с другими людьми</strong> я могу сказать: «Я эти отношения сделал»? То есть они не просто сложились так, а именно делались вами, чтобы стать такими, какими вы хотели их видеть. Что вам в этом помогло?</p>
     <p>♦ Что можно считать моими <strong>самыми большими поражениями в жизни</strong> и какие уроки я из них извлёк?</p>
     <p>♦ Если нужно было бы назвать <strong>ключевые, поворотные события моей жизни</strong>, какие бы я назвал?</p>
     <p>♦ Если бы мне предложили что-то исправить, переиграть в своей жизни, то <strong>какие бы свои поступки я изменил</strong>, как и почему?</p>
     <p>♦ Какие <strong>навыки я смог в себе развить</strong> и благодаря чему?</p>
     <p>♦ Какие навыки я не смог в себе развить, хотя и пытался? Что меня остановило, почему я не справился?</p>
     <p>♦ Каковы <strong>материальные ресурсы</strong>, которые я накопил к настоящему моменту — деньги, акции (другие финансовые инструменты), бизнесы, недвижимость, другие ценности? Составьте список.</p>
     <p>♦ Какие <strong>человеческие ресурсы </strong>у меня есть — люди, с которыми я вместе что-то делаю, которые меня поддерживают, с которыми связаны мои потенциальные возможности?</p>
     <p>♦ В каких ситуациях, пусть даже из детства, <strong>я чувствовал себя лидером</strong>, понимал, что могу вести за собой людей, мотивировать их?</p>
     <p>♦ Если я <strong>оставлял какое-то занятие</strong>, дело, место работы, что было толчком к этому, почему я на это решался?</p>
     <p>♦ На какие <strong>области интересов, сферы образования, индустрии</strong> я обращал внимание? Что мне в них нравилось, почему они казались интересными? Какие шаги я предпринимал? Почему останавливался?</p>
     <p>♦ <strong>Кто из людей</strong>, с которыми я встречался, произвёл на меня сильное впечатление — <strong>вдохновил</strong>, удивил, заставил задуматься? Почему именно эти люди так на меня подействовали?</p>
     <p>♦ Кого я <strong>могу назвать своим другом</strong> — человеком, которому я могу доверять, знаю, что могу на него положиться? Чем я заслужил это? Почему он может считать меня своим другом?</p>
     <p>♦ Какие <strong>личные проблемы</strong> сформировали моё отношение к семье, дому, отношениям в паре? Как я думаю о том, что в личной жизни для меня важнее всего?</p>
     <p>♦ <strong>На чей опыт или пример я ориентируюсь</strong>, когда строю свою личную жизнь, отношения с людьми? Почему именно это для меня стало важным?</p>
     <p>♦ Чего я сейчас <strong>боюсь больше всего</strong> и что сделать, чтобы это изменить?</p>
     <p>♦ Чего я <strong>боялся больше всего раньше</strong> и как я справился со своим страхом? Что мне помогло начать по-другому об этом думать?</p>
     <p>♦ По каким причинам <strong>я могу злиться, негодовать, испытывать агрессию или гнев?</strong> (Составьте максимально полный список, а затем напротив каждого пункта напишите, в чём ваша уязвимость — почему или от чего вы так защищаетесь, нападая?)</p>
     <p>♦ <strong>Какие мечты были у меня на предыдущем этапе моей жизни</strong> — во время учёбы, во время работы наёмным сотрудником, когда я делал другой бизнес? Что с ними стало? Что я сейчас о них думаю?</p>
     <p>♦ <strong>Какие мечты у меня есть сейчас</strong>, если можно было бы просто помечтать, представить идеальное будущее? Какая внутренняя неудовлетворённость говорит во мне — почему именно эти мечты я себе рисую?</p>
     <p>♦ Если бы мне оставалось <strong>пять лет жизни</strong>, как бы я их хотел потратить? (Представьте надгробную плиту с вашими именем и датами — датой рождения и плюс пять лет от сегодняшнего дня.)</p>
     <p>♦ Если бы мне оставался <strong>один год жизни?</strong> (Перечислите всё, что бы вы хотели успели сделать за этот год.) Почему я не делаю этого сейчас?</p>
     <p>♦ Если бы у меня было в запасе ровно <strong>десять лет?</strong> (Прибавьте десятку к текущему году, разбейте оставшееся вам время на несколько этапов и напишите, что будете делать в каждый из них.)</p>
     <p>♦ Что меня больше всего удивило, когда я делал <strong>упражнение «Умственная жвачка»?</strong> (Посмотрите на записи — в какие большие группы можно объединить ваши «блуждающие» мысли?) Что бы я сказал о человеке, который думает эти мысли? Чем бы я мог ему помочь?</p>
     <p>♦ Если бы я посмотрел на свою жизнь глазами другого человека, не зная самого себя, то <strong>какое мнение я бы составил о себе и по какой именно причине?</strong></p>
     <p>♦ Какие книги, фильмы, другие <strong>произведения искусства произвели на меня наибольшее впечатление?</strong> Что их объединяет, с кем из героев я себя ассоциировал и почему именно с ними?</p>
     <p>♦ Что мне <strong>удалось создать, сделать, придумать нового и оригинального?</strong> Проработал ли я эти проекты до конца, получил ли по ним результат? Смог ли извлечь из этого опыта что-то ценное для себя — что именно?</p>
     <p>♦ Если нужно было бы вспомнить п<strong>ять самых счастливых событий вашей жизни за последние пять лет</strong> — что бы я назвал?</p>
     <p>♦ <strong>Другие люди думают обо мне, что я…</strong> (здесь желательно использовать не собственные представления, а попытаться это аккуратно узнать — например, спросить одного друга, что о вас думает другой ваш общий друг, и т. д.).</p>
     <p>Собрав такую факт-карту, просто подумайте над ней, подвигайте сформировавшиеся на ней блоки. Возможно, вам захочется её полностью пересобрать, как-то совсем по-другому организовать получившиеся у вас области ответов.</p>
     <p>Возможно, вам захочется вернуться к этой факт-карте на следующий день. Обычно я не рекомендую так делать, чтобы не потерялось состояние озадаченности. Однако в данном случае это может быть оправданно.</p>
     <p>После того как всплывшие воспоминания и появившиеся у вас мысли, ощущения какое-то время сами по себе поварятся в вашей дефолт-системе, вы, возможно, увидите на этой вашей факт-карте что-то, что покажется вам по-настоящему важным.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Издержки профессии</p>
     </title>
     <p>Как мы с вами уже обсуждали, наша работа зачастую становится и нашим проклятьем. Просто потому, что соответствующая доминанта слишком сильна, из-за бесконечной прорвы дел и обязательств, от которых просто не оторвать уставших глаз.</p>
     <p>И чем больше вы в неё смотритесь, тем мощнее ваша доминанта. А ей только того и надо: если она уже нами завладела, если контролирует все ресурсы нашего мозга — <strong>она превращается в самозаводящуюся машину, молотилку, подгребающую под себя всё и вся.</strong></p>
     <p>Всё как в известной сказке Чуковского:</p>
     <p>«Принесите-ка мне… ваших детушек, я сегодня их за ужином скушаю». Да, на алтарь нашего дела, к сожалению, оказывается водружена наша с вами личная жизнь — семья, отношения с детьми, родными, любимыми.</p>
     <p>Но есть одна важная вещь, которую важно понимать про работу доминанты. Согласно Алексею Алексеевичу Ухтомскому, доминанта возникает у нас по причине наличия тех или иных потребностей (ощущаемых нами желаний, целей), а разрешается, то есть прекращает своё существование, двумя путями — благодаря «эндогенному» или «экзогенному концу».</p>
     <p>Что такое <strong>эндогенный (то есть внутренний) конец доминанты?</strong></p>
     <p>В глубинах мозга формируется какой-то очаг возбуждения — активизируется та или иная потребность, возникает реакция на тот или иной раздражитель.</p>
     <p>Постепенно он разрастается, вступает в конкурентные отношения с другими центрами возбуждения — нейронными представительствами других наших потребностей и раздражителей.</p>
     <p>В какой-то момент он их побеждает и стягивает на себя всю эту активность мозга. Происходит так называемая генерализацияя возбуждения, мы реализуем какие-то действия во внешнем мире и получаем результат.</p>
     <p>Собственно, когда потребность, лежащая в основе доминанты, удовлетворяется, или же мы справляемся с каким-то внешним раздражителем, который эту доминанту спровоцировал, наступает «эндогенный конец доминанты».</p>
     <p>К лассический пример доминанты, сформированной на базе внутренних 233 потребностей: пищевая потребность — доминанта голода — поиск пищи — кормление — эндогенный конец доминанты.</p>
     <p>Пример доминанты, вызванной внешним раздражителем: неприятный звук откуда-то извне — доминанта дискомфорта — поиск источника звука — выключение его — эндогенный конец доминанты.</p>
     <p>Так, а <strong>что такое экзогенный (то есть внешний) конец доминанты?</strong></p>
     <p>Доминанта формируется по тем же самым механизмам — как следствие внешнего раздражителя или растущей изнутри мозга потребности. Однако не доходит до своего логического конца, потому что гибнет в конкурентной борьбе за лидерство с другим очагом возбуждения, который оказывается потенциально более мощным.</p>
     <p>Пример уже не классический, но интуитивно понятный: человек тяжело переживает какую-то кризисную ситуацию — допустим, его уволили с работы (доминанта отчаяния). Но в этот момент происходит нечто куда более страшное — допустим, пожар.</p>
     <p>Это событие побуждает доминанту, которая побеждает отчаяние, и вот он уже, позабыв о других своих бедах, истово борется с огнём. Наступает «экзогенный конец» предшествующей доминанты — её подавила, а потом пожрала новая неприятность.</p>
     <p>Так вот, если вы чувствуете, что ваша жизнь оказалась полностью поглощена работой и что-то надо с этим делать, то, возможно, имеет смысл сформировать в себе конкурирующую доминату.</p>
     <p>Как это сделать, с учётом того что никаким новым доминантам в нашем мозгу не рады? Ответ есть, и он неожиданный — испугаться. Страх — штука мощная, но чаще всего мы боимся не того, чего следует.</p>
     <p>Не в том смысле, что все наши страхи невротические, а в том, что боимся мы одного — готовимся к нему, тратим силы, а происходит какая-то совсем другая беда — с другого, так сказать, фронта и края.</p>
     <p>Вот почему, может быть, вам имеет смысл составить факт-карту с бедами, которые, возможно, вас ждут, если вы так и продолжите отдавать все свои силы работе, бизнесу, достижению целей, «успешному успеху».</p>
     <p>Перед тем как вы соберётесь такую факт-карту составлять (а ваш мозг, я уверен, будет очень ей сопротивляться), подумайте о том, что происходит в жизни «среднестатистического» бизнесмена, который всего себя отдаёт работе. Укажу только три важных, на мой взгляд, пункта.</p>
     <p><strong>Во-первых, постепенное охлаждение отношений в вашем ближнем круге</strong>: ваши прежние друзья, возможно, жёны, мужья и дети, длительное время остаются с вами, но, по сути, выпадают из вашей «внутренней стаи».</p>
     <p>Они переходят в дальние «слои», психологическая и эмоциональная связь с ними постепенно утрачивается. Это вполне естественно: вы испытываете стресс, который они не могут или не хотят с вами разделить, а у вас просто не хватает времени на «бессмысленное времяпрепровождение».</p>
     <p>Субъективно вам может казаться, что «всё хорошо». Но на самом деле у вас «хорошо» (в смысле, жарко и бойко) на работе, а вот дома, в ближнем круге, становится всё холоднее и тише.</p>
     <p>Важно понимать, что, когда вы растёте, развиваетесь, когда ваш мир усложняется, обретает больший объём и событийную насыщенность, люди, которые когда-то были вам близки, но которые не растут и не развиваются теми же темпами, что и вы, становятся вам скучны и неинтересны.</p>
     <p>Они вряд ли понимают причину вашего охлаждения или постоянной занятости, вызванной перманентным стрессом.</p>
     <p>Они не думают, что это может быть связано с их собственной пассивностью и бездеятельностью.</p>
     <p>Скорее им покажется, что вы просто перестали их ценить, любить, заботиться о них. И даже если это, как вам кажется, не так, их интерпретация, скорее всего, будет не в вашу пользу.</p>
     <p>Как следствие, они могут реагировать очень болезненно, с агрессией. И всё это в итоге может приводить к кажущимся внезапными разрывам, конфликтам, разводам. А это может сильно психологически травмировать.</p>
     <p><strong>Во-вторых, появление нового «ближнего круга»</strong> — неизбежная ситуация, когда внутренние «слои Данбара» пустеют. Поскольку мы существа социальные, это как раз тот случай, когда свято место пусто не бывает.</p>
     <p>Вопрос в том, кто в вашем ближнем круге теперь окажется. В первую очередь это, конечно, ваши сотрудники и партнёры, с которыми вы просто физически проводите большую часть времени, но с которыми вас и объединяет, по сути, только работа.</p>
     <p>Эти отношения могут быть вполне дружескими, эмоционально насыщенными, товарищескими, с поддержкой и взаимопомощью. Но фактически они являются лишь производственными отношениями, «по делу». А в каком-то смысле даже по необходимости.</p>
     <p>Такой человек, оказавшись у вас в первом или втором «социальном слое», при этом, может быть, вовсе не так близок вам на психологическом уровне, как это, возможно, ощущается.</p>
     <p>Другое выгодное предложение по работе или партнёрству, несогласие по распределению доходов, желание самостоятельности и карьерного роста, который вы не можете предложить.</p>
     <p>И всё, человек уходит, оставляя в вашей «внутренней стае» мощную пробоину.</p>
     <p>Он может покинуть вас в два счёта, поскольку, по существу вас, связывает только бизнес, а бизнес — вещь переменчивая. Собственно, и общий ваш с ним бизнес может претерпеть трансформацию: вы начнёте заниматься разными проектами, а чего-то большего, что бы вас связывало, не обнаружится.</p>
     <p>Наконец, сами по себе социальные контакты, на которые вы теперь тратите основную часть своего времени, могут восприниматься вами лишь как «рабочие». Это может вызывать чувство одиночества, ощущение бессмысленности дела, которым вы заняты, мысли, что вы неправильно распорядились своей жизнью.</p>
     <p>Особенно печально, если при изменении вашей жизненной ситуации, например при снижении доходов, сознательного решения отойти от дел, ваши социальные «слои», наполненные такими связями, пустеют как по команде. Это словно морской отлив, который оставляет на берегу лишь камешки, пустые раковины и крабов-отшельников.</p>
     <p>Как поётся в знаменитом романсе на слова Пьер-Жана де Беранже, «Какими пышными хвалами кадил ей круг её гостей — при в счастье все дружатся с нами, при горе нету тех друзей».</p>
     <p><strong>В-третьих, кроме вопросов социально-психологического свойства есть ещё и вопросы здоровья, образа жизни, вредных привычек.</strong></p>
     <p>К сожалению, бизнес и вообще предпринимательство трудно представить себе без стрессов, периодов огромного нервно-психического напряжения, работы на пределе сил.</p>
     <p>Зачастую возникает необходимость принимать трудные решения, работать с большими рисками и в условиях тотальной неопределённости, справляться с внештатными ситуациями.</p>
     <p>И в такие периоды особенно не «до себя, любимого». Именно в эти периоды мы и зарабатываем то, что называется психосоматическими заболеваниями, — язвенную болезнь желудка и двенадцатиперстной кишки, гипертонию, нарушение обмена веществ, гормональные сбои, нарушения в работе иммунной системы и т. д.</p>
     <p>Особенность этих состояний в том, что человек, с одной стороны, испытывает выраженные негативные эмоции (тревога, психологическое напряжение, раздражение, гнев и т. д.), с другой стороны, не может на них адекватно внешне отреагировать — грубо говоря, держит в себе.</p>
     <p>Если, несмотря на рабочие нагрузки, вы находите в себе силы посещать спортзал, бассейн, бегать или, например, ездить на велосипеде, ваше накапливающееся нервно-психическое напряжение ещё как-то утилизируется.</p>
     <p>Но если вы это игнорируете плюс не проходите регулярные медицинские обследования, которые могли бы выявить патологические состояния на ранней стадии, то вероятность такой «адаптации» вашего организма к стрессу, к сожалению, очень и очень велика.</p>
     <p>Впрочем, некоторые бизнесмены пытаются решать проблему стресса <strong>с помощью алкоголя или даже с использованием психоактивных веществ</strong> (сейчас я не имею в виду лекарственные препараты, которые назначаются врачом и приём которых проходит под его контролем, — антидепрессанты, атипичные нейролептики и др.).</p>
     <p>И алкоголь, и не вполне, так скажем, легальные вещества действительно могут давать ощущение временного облегчения. Однако с большой вероятностью они вызовут зависимость, последующее привыкание (снижение чувствительности) и необходимость увеличения дозировок.</p>
     <p>В результате же хроническая интоксикация организма неизбежно ударит по состоянию здоровья. Получить же ещё и какой-то серьёзный диагноз на фоне стресса — это стресс вдвойне. Поэтому, конечно, нужно находить другие, менее опасные пути борьбы со стрессом.</p>
     <p>Так что инвентаризируйте с помощью факт-карты свою жизнь на предмет тех рисков, которые несёт с собой ваша предельная самоотдача работе. Если, конечно, вы осознаёте наличие такой проблемы.</p>
     <p>Быть может, создав такую факт-карту и хорошенько подумав над ней, вы испытаете тот страх, который заставит вас изменить жизненные приоритеты.</p>
     <p>Впрочем, может статься, что увиденное вас не испугает, а просто натолкнёт на несколько важных решений. Поверьте, подумать о своём ближнем круге и здоровье лишним никогда не будет и точно не повредит.</p>
     <p>Мы сами, наша жизнь — сложное переплетение множества взаимосвязанных аспектов. Они проникают друг в друга — где-то усиливают нас, а где-то, наоборот, ослабляют.</p>
     <p>Наверное, любой предприниматель, руководитель, человек дела был бы счастлив, имей он крепкий, как говорят в таких случаях, тыл. Печально, когда воюешь, не жалея себя, на фронтах бизнеса с его бесконечным хаосом, неопределённостью, стрессом и напряжением, а затем возвращаешься в холодный дом, который пуст не столько физически, сколько эмоционально.</p>
     <p>Каждый человек нуждается в психологической поддержке, каждый мечтает о ярких, эмоциональных и при этом тёплых, то есть взрослых и зрелых, отношениях. Человек, занимающийся бизнесом, зачастую даже больше других ощущает эту нехватку.</p>
     <p>Впрочем, сам он, как правило, мало для таких отношений делает. Да, ему кажется, что он делает достаточно и даже больше: ведь это именно он обеспечивает дом, семью, помогает родным, друзьям — вообще всё на нём держится. Но, к сожалению, этого его близким оказывается недостаточно.</p>
     <p>Часто они думают, что раз вы столько вкалываете с утра до вечера, то это просто ваш выбор — вам это интересно, вам это важнее всего. Работа для вас — это всё, а они — ваши близкие — ничто, «так, пустое место», «чтобы было».</p>
     <p>Вряд ли для большинства предпринимателей и бизнесменов это так. Но, с другой стороны, если дома нет поддержки, то <strong>на работу всегда можно положиться — она и не предаст никогда, и всегда её непочатый край.</strong></p>
     <p>Так что, сталкиваясь в собственном доме с холодностью, негативом, претензиями, предприниматель зачастую ещё больше уходит в свои дела. Семьёй же это воспринимается как подтверждение их слов — мол, что и требовалось доказать.</p>
     <p>Конечно, это больно и тяжело сознавать. Ждёшь вроде бы благодарности и понимания, а в ответ: и любить не любишь, и внимания мало уделил, и приходишь с работы уставший, и всё время в своих делах…</p>
     <p>Но что поделать? <strong>Люди в целом исходят не из понимания ситуации и не из сочувствия, а из своего ощущения и своих интересов</strong>. Плюс, прямо скажем, начинают ценить что-то, когда оно у них отбирается, а не когда это им даётся.</p>
     <p>Вот почему я думаю, что, кроме работы и личной жизни, есть ещё одна важная сфера, о которой нам не следует забывать. Быть может, кому-то она покажется слишком философской, но философия — это на самом деле не такая уж бесполезная штука. Особенно если смотреть на неё под правильным углом.</p>
     <image l:href="#i_030.jpg"/>
     <p>Видео-инструкция по созданию факт-карты (фрагмент онлайн-курса «Факт-карты»)</p>
     <empty-line/>
     <p>Каждый из нас с течением жизни формирует в себе определённое мировоззрение. Что это значит?</p>
     <empty-line/>
     <p>♦<strong> Во-первых, у нас есть какой-то свой образ мира</strong>, своё понимание жизни, её принципов. Мы как-то обо всём этом думаем.</p>
     <p>♦ <strong>Во-вторых, мы чему-то верим и доверяем</strong>, а в чём-то, наоборот, сомневаемся, а то и вовсе не принимаем в расчёт.</p>
     <p>♦ Наконец, <strong>в-третьих, мы что-то считаем должным и правильным</strong>, а что-то, напротив, постыдным и бесчестным.</p>
     <empty-line/>
     <p>Сами того не ведая, мы все по сути своей философы.</p>
     <p>Ведь три приведённых пункта — это три ключевых столпа философии:</p>
     <p>♦ <strong>онтология</strong>, которая описывает как раз то, как мир устроен, и наши представления о нём;</p>
     <p>♦ <strong>гноселогия</strong>, которая определяет способы познания мира, способы изыскания истины;</p>
     <p>♦ <strong>этика</strong>, которая является философской основой всех наших морально-нравственных установок.</p>
     <empty-line/>
     <p>Проблема в том, что наше собственное мировоззрение строится не по какому-то единому плану, а скорее самотёком, само собой, под воздействием тех или иных обстоятельств, как вывод, который мы делаем, обобщая пережитые нами стрессы, разочарования, личностные кризисы.</p>
     <p>Прежние общества были в этом отношении более последовательны, они задавали «правила игры», которым надлежало следовать. Кроме того, в них и центры силы были чётко определены — инстанции власти, авторитета, порядка, и информация распространялась не абы как.</p>
     <p>Сейчас же прежние «господствующие идеологии» пали, и больше нет той, как бы сказали психологи, «общей когнитивной рамки», которая бы консолидировала общество на базе понятных всем приоритетов и ценностей, задавала те самые «правила игры».</p>
     <p>Нет у нас сейчас и общего информационного поля, как сказали бы на сей раз уже социологи. То есть общество оказывается расщеплённым, атомизированным — люди живут в разных представлениях о мире и жизни, а по сути — в разных реальностях.</p>
     <p>Тут хочешь не хочешь — задумаешься о собственной «философии»…</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«Идеология»</p>
     </title>
     <p>Слово «идеология» — клишированное, шаржированное, нагруженное нашим советским опытом. Не многие из нас знают, кто его выдумал и, главное, зачем.</p>
     <p>Автор «идеологии» принадлежал к старинной французской аристократии. Двадцатилетним полковником он блистал при дворе Людовика XVI и Марии Антуанетты. При этом дружил с умнейшими людьми своего времени — Бенджамином Франклином, Томасом Джефферсоном и Жильбером Лафайетом.</p>
     <p>Он был депутатом Генеральных штатов, дебатировал в Учредительном и Законодательном собраниях. Принял Великую французскую революцию, а затем разочаровался в ней, за что ему пришлось дожидаться в тюрьме собственной казни. Но судьба распорядилась иначе.</p>
     <p>Его ждали ещё самые высокие государственные и академические посты, служба у Наполеона Бонапарта и старость, когда он уже в качестве патриарха — первого интеллектуала империи, кавалера и командора Почетного легиона, академика всех возможных академий — создал «науку об идеях», которую и назвал «идеологией».</p>
     <p>Имя этого человека не на слуху — Антуан Дестют де Траси. На слуху его слово — «идеология», которое в авторском оригинале было учением об условиях и предпосылках мышления.</p>
     <p>Исследуя феномены формирования языка и возникновения понятий, де Траси приходит к выводу:<strong> «Слова меняют своё значение в зависимости от времени и места, и никто не замечает этих изменений».</strong></p>
     <p>В связи с этим принципиально важными оказываются три вопроса:</p>
     <p>♦ как исправлять идеи, если они по каким-либо причинам неверны;</p>
     <p>♦ как согласовывать мнения людей, если каждый мыслит по-своему;</p>
     <p>♦ каковы причины изменчивости мнений человека и общества.</p>
     <p>Вопросы, надо признать, далеко не праздные — нам бы и сейчас пригодились ответы на них. <strong>Да, это совсем не та «идеология», к которой все мы привыкли</strong>, — это не «политическая идеология», а идеология самосознания, понимания самого себя.</p>
     <p>Политический контекст понятию «идеология» придали Карл Маркс и Фридрих Энгельс в своей знаменитой книге «Немецкая идеология». Именно благодаря Марксу идеология из науки о способах думать (о механике мышления, о том, как думать) превратилась в науку о пропаганде (о содержании мышления, о том, что думать).</p>
     <p>Но к настоящему моменту слово «идеология», кажется, сделало своего рода круг: начавшись на излёте XVIII века как наука об идеях, оно достаточно бездарно потратило XIX и XX век на политические игры, став их оружием.</p>
     <p>Теперь же, с крахом прежней государственности, оно возвращается к нам снова в форме изначальных вопросов: <strong>а кто мы, собственно, такие, во что нам верить и в чём смысл нашей жизни?</strong></p>
     <p>«Политическая идеология» обанкротилась, едва расправил крылья глобальный мир, в котором уже нет места прежней властной вертикали. Теперь же ей и вовсе нет места в том информационном шуме, который окружает нас со всех сторон.</p>
     <p>Общество стало напоминать большую коммунальную квартиру, где каждая комната — отдельная вселенная. И в такой ситуации вопрос об «идеях» встает ребром. Если верить де Траси, нам снова выпала задача понять — <strong>«как судить, как говорить и что желать».</strong></p>
     <p>Как же нам думать о жизни, чтобы не потерять ощущения её смысла? Как сохранить себя на фоне всех этих бесконечных кризисов, ухудшения качества отношений между людьми, потери образа будущего и вообще каких бы то ни было ориентиров?</p>
     <p>Собственно, на эти вопросы и пыталась ответить ещё античная философия. Мы все с вами знаем об академической философии — Канте, Гегеле, Шопенгауэре, — оторванной от жизни, малопонятной для большей части даже хорошо образованной публики, не говоря уже о простых людях.</p>
     <p>Но начиналась философия как вполне бытовая практика — без специальной терминологии, без сложных концепций. Философами называли тех, кто целенаправленно думал о жизни, познании и отношениях между людьми. Любовь к мудрости — дословный перевод слова «философия».</p>
     <p>В каком-то смысле мы сейчас с вами находимся как раз на излёте новой античности. Во времена прежней, когда Сократ с Платоном были ещё живы, Древний мир достиг своего расцвета: развивались науки, технологии и искусства, процветала торговля и общественная жизнь, даже демократию выдумали.</p>
     <p>И все современные нам проблемы, надо признать, тоже тогда обозначились: правители грезили созданием империй, общество было как никогда прежде расколото на богатых и бедных, риторы изощрялись в манипуляции массовым сознанием, религия потеряла прежний сакральный статус — в общем, то же самое падение общественных институтов, что и сейчас.</p>
     <p>И чем всё это закончилось, нам хорошо известно. Как писал классик, «а Рим всё падал и разрушался…». Так что и философия нам нужна в каком-то смысле та самая — античная, которая возникла как способ преодоления проблем человечества, переживающего бум своего развития.</p>
     <p>Пусть она тогда и не справилась со спасением цивилизации, но она помогала конкретным людям пережить тяжёлые времена, найти себя в них, обрести смысл собственной жизни. Это была философия, которая говорила о человеке и с человеком, чтобы помочь ему оставаться человеком.</p>
     <p>Неслучайно два ключевых концепта античной философии как раз об этом: это всем хорошо известный призыв «познай самого себя» и, конечно, принцип «заботы о себе» (не в утилитарном плане, конечно, а в моральном, духовном).</p>
     <p>Но что это значит для нас в практическом смысле? Какие выводы мы должны из этого для себя сделать?</p>
     <p><strong>Во-первых, мы нуждаемся в мировоззрении (собственной «философии», «идеологии»), которое бы дало нам ощущение нашей внутренней цельности.</strong></p>
     <p>Философия, способная научить нас противостоять напастям и кризисам, сделать нас стойкими, не теряющими самообладания. Именно так понимали свою задачу античные стоики — Эпиктет, Сенека, Марк Аврелий.</p>
     <p>Философы-стоики учили тому, как сохранять себя перед любыми жизненными вызовами, не поддаваться страху, в любых обстоятельствах продолжать делать то, считаешь нужным, а там будь что будет.</p>
     <p>Их общий принцип состоял в том, что есть мы и есть обстоятельства, и мы не должны терять себя под их давлением. Мы не должны бояться смерти, бедности и несчастий, потому что бояться — это уже потерять самого себя. Страх убивает твою жизнь прежде, чем ты встретишься с бедой. Так какой смысл жить страхом?</p>
     <p>Кстати, вопреки представлениям о том, что древние философы были сплошь бродягами наподобие Диогена, упомянутый мною стоик Сенека был одним из богатейших людей Рима, а Марк Аврелий — и вовсе его императором.</p>
     <p><strong>Во-вторых, нам необходима собственная «философия», для того чтобы уметь испытывать радость, сохранять способность получать удовольствие от жизни, даже если всё в ней не так хорошо, как, возможно, хотелось бы.</strong></p>
     <p>Этому учили последователи Эпикура. Для эпикурейцев было важно найти внутренний баланс: они не просто проповедовали гедонизм, они говорили о том, как избегать ненужных страданий.</p>
     <p>Их основной принцип заключался в том, чтобы научиться предвидеть последствия наших действий. Если мы осознаём, к чему приводит то или иное наше действие, то мы можем управлять своим будущим. Очевидно, считали они, что мы не должны делать того, что станет причиной наших несчастий, и лучше нам делать то, что способно сделать нас счастливыми.</p>
     <p>Учение эпикурейцев — это учение о том, как найти счастье в моменте, в тех делах и заботах, которые составляют процесс нашей жизни. При этом они говорили о необходимости сохранять умеренность в плотских удовольствиях, чтобы не страдать затем от неприятных последствий.</p>
     <p><strong>Они учили находить удовольствие в рассуждении, в понимании мира, в мышлении как таковом</strong>. От этих удовольствий — а эти практики могут стать и в самом деле вдохновляющими, радующими нас — не бывает ни похмелья, ни головной боли, ни тяжести в животе.</p>
     <p>Когда современные духовные учителя и психологи говорят об осознанности, они часто даже не подозревают, что слово в слово цитируют Эпикура и представителей его философской школы.</p>
     <p>Наконец, в-третьих, наша внутренняя «философия» должна давать нам <strong>правильное понимание самих себя — кто мы, зачем мы живём, чего мы пытаемся достичь и что является подлинным благом.</strong></p>
     <p>Именно об этом говорил Сократ и об этом писал в своих «Диалогах» Платон, сохранивший в этих текстах образ своего великого учителя.</p>
     <p>Сам Сократ был против книг (ну, очевидно, что в том виде, в котором они тогда существовали) и не оставил нам ни одной написанной им строчки. Он считал, что письмо заменяет человеку живой ум. И в самом деле, зачем вам писать, если самое важное — это думать.</p>
     <p>Сократ учил познавать жизнь методом глубокого, всестороннего размышления — причём совместно, в сопротивлении, так сказать, с другими людьми. Свой метод он назвал «майевтика» — от греческого слова, переводящегося как «повивальное искусство», «повитуха».</p>
     <p>В своих беседах с другими философами и совершенно обычными людьми он выполнял роль человека, который способствует рождению мысли через набор последовательных, испытывающих вопросов. По сути же — это метод факт-карт, только в качестве карандаша и бумаги в этих беседах выступал сам Сократ.</p>
     <p>Он задавал человеку вопросы — один за другим, потом сопоставлял его ответы, изложенные им факты и показывал, в каких на самом деле отношениях друг с другом они находятся. Именно это приводило его собеседников к инсайтам, которые мы ищем, создавая факт-карты.</p>
     <p>Собственно, сам способ такого мышления — это уже философская практика, которая, если мы хотим обрести свою жизнь и полноценно владеть ею, управлять ею, также должна стать частью нашей «идеологии».</p>
     <p>Конечно, само по себе сознание, как мы с вами хорошо знаем, не способно управлять нашим поведением.</p>
     <p>Пытается, но не может. Поэтому знание «правильных вещей» ещё не делает человека праведником, а наше личное мировоззрение и ценностные установки могут сильно меняться от случая к случаю, от ситуации к ситуации.</p>
     <p>Однако система знаний, представлений, ценностей — это уже нечто другое. Такая система создаёт своего рода внутреннюю матрицу, с которой, хочет он того или нет, приходится считаться даже мозгу.</p>
     <p>И поэтому вторая философская практика, в которой мы нуждаемся, оказавшись в этом «новом дивном мире», — это как раз формирование такой внутренней, как сказали бы методологи, «концептуальной матрицы».</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Применяем на практике</p>
      <p>Высший пилотаж: факт-карта факт-карт</p>
     </title>
     <p>Вспомним «идеологию» Дестюта де Траси — можем ли мы ответить себе на эти, такие простые, казалось бы, вопросы:</p>
     <p>♦ Как правильно думать о том, с чем мы имеем дело?</p>
     <p>♦ Как говорить так, чтобы мы были поняты?</p>
     <p>♦ Что есть конечная цель, ради чего мы делаем то, что делаем?</p>
     <p>Собственно, эти вопросы, на мой взгляд, и есть задача для технологии факт-карт.</p>
     <p><strong>Шаг первый</strong></p>
     <p>Первый вопрос — «Как правильно думать о том, с чем мы имеем дело?».</p>
     <p>Речь идёт о любом вопросе, касающемся нашей жизни: неважно, бизнес это, изучение какой-то сферы или даже вопросы личного характера.</p>
     <p>С одной стороны, вроде бы всё просто: вы знаете то-то и то-то, мы выкладываем эти «факты» на карту и смотрим, какие взаимосвязи между ними выстраиваются. Однако реальность всегда объёмнее и сложнее, и первым делом важно понять, откуда можно почерпнуть необходимую нам информацию.</p>
     <p>И тут у нас три главных вопроса:</p>
     <p>♦ Что именно я хочу понять?</p>
     <p>♦ Где находится достоверная информация по этому вопросу?</p>
     <p>♦ Что люди, занимающиеся этим вопросом, о нём говорят?</p>
     <p>Итак, начинаем с определения цели своего исследования.</p>
     <p>Мир в целом можно разделить на множество, как мы говорим, «аспектов реальности», которые вложены друг в друга. Сразу охватить весь объём реальности невозможно, поэтому мы и делим его на разные «аспекты».</p>
     <p>Возьмём какой-то конкретный ваш бизнес — это определённый аспект реальности. Однако вы же не просто так хотите понять этот «аспект». Вам нужно понять его под каким-то, так сказать, соусом: как средство заработка; как систему, которой нужно эффективно управлять; как один из элементов вашей бизнес-империи и т. д.</p>
     <p>Следующий этап — это определение источников необходимой информации. В зависимости от того, каков мотив, цель вашего исследования, вам следует обратиться к разным источникам информации, посмотреть разные смежные аспекты реальности.</p>
     <p>Например, если сейчас вы думаете о своём бизнесе как о средстве заработка, вы должны:</p>
     <p>♦ во-первых, проанализировать финансовую отчётность данного бизнеса — управленческую, отдельных подразделений, налоговую отчётность, результаты аудитов и т. д.;</p>
     <p>♦ во-вторых, понять, каковы финансовые результаты сходных бизнесов, причём за счёт чего именно они зарабатывают, какими ресурсами обладают, сколько людей у них работает и т. д. — для этого вам потребуются аналитические отчёты по индустрии;</p>
     <p>♦ в-третьих, какова ситуация на рынке — покупательная способность населения, маржинальность соответствующего сегмента (индустрии), какие товары или услуги являются сейчас наиболее востребованными и т. д. — здесь вы уже больше должны смотреть на новостную повестку, на социологические и макроэкономические исследования.</p>
     <p>Собрав необходимую информацию, вы переходите к третьему этапу. Третий этап (который технически может быть сопряжён и со вторым) — это анализ ситуации с разных, как мы говорим, «точек входа». О чём идёт речь?</p>
     <p>На деньги в вашем бизнесе смотрит и ваш финансовый директор, и коммерческий, и исполнительный, и кто-то из ваших работников, который непосредственно взаимодействует с крупными заказчиками и просто клиентами, кто-то, кто управляет конкретным производством, и т. д.</p>
     <p>У каждого из них есть свой взгляд на ваш вопрос, то есть они смотрят на тот же аспект реальности, но исходя из своих знаний, опыта, ситуации — и, соответственно, под другими углами зрения.</p>
     <p>Эти «углы» и являются разными «точками входа» к вашим данным:</p>
     <p>♦ финансовый директор видит кассовые разрывы, и его беспокоит своевременность поступления средств по контрактам;</p>
     <p>♦ коммерческий считает, что из ключевых клиентов выжато всё, что можно было выжать;</p>
     <p>♦ при этом исполнительный видит, какие ресурсы недоиспользуются, а где, наоборот, всё дышит на ладан и надо что-то менять;</p>
     <p>♦ наконец, какой-то из ваших работников уверен, что ни те ни другие ничего не смыслят в бизнесе, потому что его клиент уже полгода просит то-то и то-то, а до этого никому в «высших эшелонах» компании даже дела нет.</p>
     <p>Каждый из сотрудников в чём-то прав, в чём-то неправ, но у вас не стоит задачи выяснить, кого следует слушать, а кого нет. Тут дело в другом — они смотрят на один и тот же аспект реальности по-разному, учитывая дополнительные факторы (кредитные линии, маркетинговую стратегию и систему продаж, состояние основных фондов, клиентские потребности и т. д.).</p>
     <p>Так что проведение этого этапа вашего анализа, с одной стороны, вскроет факты, которые по каким-то причинам не были вами учтены, не пришли вам в голову, а с другой стороны, покажет, как можно видеть проблему иначе.</p>
     <p>Разумеется, вы, отвечая самому себе на вопрос своей факт-карты, будете видеть свою картину происходящего. Но та последовательность действий, которую я только что описал, позволит вам избежать тенденциозности и охватить рассматриваемый вами аспект реальности максимально полно.</p>
     <p>Ровно та же последовательность вопросов поможет вам и когда вы решаете любой другой вопрос — например, личный. Допустим, у вас проблема с супругой/супругом — пропало взаимопонимание, вы переживаете и хотите понять причину.</p>
     <p>Точно так же сначала вы конкретизируете свою цель, то, чего именно вы хотите добиться своим анализом: прекратить ссоры и конфликты, придать вашему браку новое дыхание, научиться понимать партнёра, сблизиться с ним.</p>
     <p>Второй этап — поиск необходимой информации: что, вообще говоря, психология отношений (психология полов, семейная психология и т. д.) говорит об этой проблеме, что об этом говорит ваш личный психолог или психотерапевт, если он у вас есть.</p>
     <p>Какие из этих знаний и как модифицируют «факты», которые вы выложили на факт-карту ваших отношений с супругой/супругом? Какие данные необходимо на вашу факт-карту добавить?</p>
     <p>Третий этап — разные точки входа. Понятно, что есть ваша, а есть вашей второй половины. Но, скорее всего, вы не смотрите на проблему с её точки зрения, вы смотрите со своей. Причём даже на её (вашей второй половины) взгляд на проблему вы смотрите со своей колокольни. Это, к сожалению, не то, что вам нужно.</p>
     <p>Вам действительно нужно попытаться увидеть проблему с точки зрения второй стороны конфликта — какие у неё мотивации, чего она хочет, из-за чего фрустрируется, чего она боится или может бояться, даже не осознавая этого, что ей на самом деле важно, какие у неё средства реагирования и почему.</p>
     <p>Наконец, ваши отношения кто-то видит со стороны — родственники, дети, общие друзья, друзья вашей второй половины и т. д. Надо попытаться понять, как они думают, что им «бросается в глаза», из-за чего они переживают и почему.</p>
     <p>И только после этого вы можете вернуться к своей точке зрения, но уже подкрепив её фактами, включающими ваши ожидания, мотивы, потребности, страхи, фрустрации, накопленные вами обиды с раскрытием их внутреннего содержания, травмы вашего прежнего опыта отношений и т. д.</p>
     <p>То есть всё то же самое: с чем имеем дело, как это дело понимать, как на это дело можно с разных сторон посмотреть. И как результат — вы получаете реконструкцию реальности, которая теперь функциональна, то есть замоделирована вами под задачу, которую вы хотите решить.</p>
     <p><strong>Шаг второй</strong></p>
     <p>Итак, вы умеете реконструировать реальность максимально полно и, насколько это возможно, достоверно и объёмно. Теперь перед вами второй вопрос: «Как говорить так, чтобы мы были поняты?»</p>
     <p>Недостаточно просто понимать, как всё происходит на самом деле. Важно так сообщать своё знание, чтобы то, что вы понимаете, было понятно и людям, с которые вами работают, с которыми вас связывают те или иные отношения.</p>
     <p>При кажущейся простоте этой задачи она вовсе не так проста, как может показаться на первый взгляд.</p>
     <p>Все мы страдаем «проклятием знания» — то есть считаем, что другие люди воспринимают реальность так же, как и мы. Думаю, после этой книги вы уже поняли, что это очевидное заблуждение. Но как они её воспринимают — вот в чём вопрос!</p>
     <p>То, что вы им сообщаете, вы сообщаете не самим себе (для самих себя то, что вы говорите, ясно как белый день), а их сознанию, их дефолт-системе, даже их сети выявления значимости, которая заряжена их эмоциями, потребностями и психологическими конфликтами.</p>
     <p>Вот почему, если мы хотим донести свою мысль до собеседника так, как мы сами её понимаем:</p>
     <p>♦ нам сначала необходимо понять, как он о соответствующем аспекте реальности думает, </p>
     <p>♦ а затем уже подстроить своё высказывание под его собственную, так сказать, внутреннюю факт-карту.</p>
     <p>Понятно, что эта книга не из простых, но я бы мог написать её куда более сложным языком, используя специальную научную терминологию. Но если у моих читателей нет соответствующих знаний из области нейробиологии, нейрофизиологии, когнитивной психологии и т. д., то заложенные в этой книге смыслы, сформулированные научным языком, будут им непонятны.</p>
     <p>Вот почему я, с одной стороны, пытаюсь понять, как мой читатель думает, что он знает на основе своего жизненного опыта, из общих культурных знаний, а с другой стороны, формулирую важные для понимания закономерности работы мозга без использования специальной терминологии, переводя, как я люблю шутить, «с нейрофизиологического на русский».</p>
     <p>Если же какие-то научные термины мне всё-таки приходится ввести (как, например, понятие «базовых нейронных сетей»), то я достаточно долго и обстоятельно их объясняю — что это такое, откуда, как, почему и т. д.</p>
     <p>И я надеюсь, что мои объяснения позволяют моему читателю создать в своей голове образ того научного понятия, которое я пытаюсь раскрыть, пользуясь простым языком и на бытовых, жизненных примерах.</p>
     <p>Кроме того, я, конечно, пытаюсь так преподносить материал книги:</p>
     <p>♦ чтобы он, с одной стороны, согласовывался с общей сознательной установкой моего читателя — с тем, зачем он принялся читать эту книгу (центральная исполнительная сеть);</p>
     <p>♦ а также, с другой стороны, я делаю всё от себя зависящее, чтобы пробудить у него потребность читать эту книгу, связывая её содержание с его болями, проблемами и сложностями (сеть выявления значимости).</p>
     <p>В общем, сама эта книга — пример того, как я реконструирую внутреннее представление о мире, и в частности о бизнесе, моего читателя. Реконструирую и адаптирую под него те знания и ту информацию, которую пытаюсь перетащить из сферы науки, к которой принадлежу, в сферу бизнес-практики, которую я тоже как-то понимаю.</p>
     <p>То же самое касается и любой другой ситуации коммуникации. Допустим, вы рассказываете кому-то о своём продукте.</p>
     <p>♦ Насколько вы хорошо понимаете, как видит ситуацию этот человек?</p>
     <p>♦ Разбирается ли он в терминах, которые вы используете?</p>
     <p>♦ Знает ли он вообще, что такое, например, эквайринг, лизинг, агентская комиссия и т. д. (если вы с ним об этом говорите) — их, так сказать, внутреннюю механику?</p>
     <p>♦ Наконец, отдаёте ли вы себе отчёт, какими глазами он смотрит на ваш продукт — как пользователь, как производственник, как маркетолог, как представитель службы безопасности или как-то ещё?</p>
     <p>Конечно, вопрос конвертации смыслов из одной головы в другую — это весьма сложный и объёмный вопрос. Но если максимально упрощать, то общий принцип звучит так: сначала мы должны понять, как другой человек думает, какова его ситуация и что им движет, а затем — адаптировать свою мысль так, чтобы она была понятна его мышлению, была адекватна его ситуации и потребностям.</p>
     <p><strong>Шаг третий</strong></p>
     <p>Последний вопрос, на который нам надо научиться себе отвечать: «Что есть конечная цель, ради чего мы делаем то, что делаем?»</p>
     <p>Все вы, наверное, слышали это драматически-шутливое выражение: «И только мы подумали, что достигли дна, как снизу постучали…» Ирония в том, что мы никогда не знаем, насколько, как говорится, глубока кроличья нора.</p>
     <p>Да, у каждого из нас есть какие-то внутреннее установки, желания, потребности. Но, с одной стороны, мы не слишком хорошо их осознаём, а с другой стороны, мы можем неверно их интерпретировать.</p>
     <p>Например, многие, особенно молодые, предприниматели говорят, что «работают ради денег», «хотят денег» и т. д. Но в реальности хотеть денег невозможно, можно хотеть чего-то — чего-то, что мы хотим получить, обрести: безопасность, возможность делать то-то и то-то, определённый социальный статус, кому-то что-то таким образом доказать — пусть даже виртуально утереть своим финансовым успехом нос нищему сейчас хулигану, который травил нас в детстве.</p>
     <p>В общем, кротовая нора может быть очень глубокой, хотя «при внешнем осмотре» вроде бы и ничего такого — ну хочет себе человек денег и хочет, разве не может быть такого? Нет, не может. Он хочет чего-то, что нужно осознать.</p>
     <p>Зачем это осознавать? Чтобы ставить перед собой цели, которые, во-первых, того действительно стоят, во-вторых, достижимы таким образом. К сожалению, не проведя над собой этой внутренней работы, мы слишком много сил тратим на решение другой задачи, не той, которая нам и в самом деле важна.</p>
     <p>В результате — бездарно потраченная жизнь, разочарование и общая усталость. И вот чтобы этого не допускать, нужно всегда искать подлинные причины наших действий.</p>
     <p>В книге «Красная таблетка. Посмотри правде в глаза!» я также рассказывал о противоречивых отношениях нашего сознания и мозга и писал, что смотреть надо не на то, что человек думает, а на то, что он в конечном итоге делает.</p>
     <p>Ну и приводил забавный, на мой взгляд, пример: лежит человек на диване и думает, что надо начать что-то делать, чтобы был у него, допустим, миллион долларов. Мы спрашиваем его: «А что ты будешь делать, когда у тебя будет миллион долларов?» И он отвечает: «Лежать на диване и ничего не делать!»</p>
     <p>Что ж, он никогда не приступит к делу, потому что для его мозга задача уже решена: наш герой уже лежит на диване и ничего не делает. То, что он пытается с помощью своего сознания оправдаться, соответствовать каким-то социальным ожиданиям — лишь виртуозная игра ума, не более того. По факту, у него уже есть то, что он хочет.</p>
     <p>Конечно, это пример условный, но каждому из нас важно время от времени инвентаризировать свою жизнь не на предмет своих целей, а на предмет своих действий: что мы делаем, что нам нравится больше всего, чему мы уделяем максимальное количество времени, на что мы обращаем внимание во внешнем мире, на что мы смотрим в мире внутреннем и чем всё это могло быть вызвано.</p>
     <p>То есть не просто спрашивать себя — эй, чего ты хочешь? А понять то, чего мы хотим, исходя из того, что мы фактически делаем. Поскольку же в реальности мозг, а не сознание определяет нас и наше с вами поведение, то чем бы ни было загружено наше сознание, делать мы будем по итогу то, что хочет наш мозг.</p>
     <p>Существо он по природе своей достаточно ленивое и экономное, а потому многие люди так и проводят свою жизнь — срезая углы и придумывая для себя множество оправданий. Впрочем, смысла в них нет никаких — если мозг чего-то хочет, мы это в поведении человека и будем наблюдать.</p>
     <p>Но предприниматели, руководители, бизнесмены обладают большим запасом нервно-психической энергии, обеспеченной работой специальной системы мозга, которая называется ретикулярной формацией, нежели среднестатистический работник и просто человек.</p>
     <p>Они также движимы общими для нас потребностями, о которых я рассказывал в книге «Мозг и бизнес. Инструкция по применению»: в безопасности, социальном признании, а кроме того, в восхищении, производном от полового инстинкта.</p>
     <p>Собственно, если кто нам «из-под дна» и стучит, то именно эти потребности. У кого-то более выраженна одна, у кого-то — другая, какие-то связываются вместе, образуя что-то среднее, что и создаёт в результате их мнимое многообразие.</p>
     <p>Понять свои истинные потребности, действительные стремления своего мозга — больше половины дела, поскольку это позволяет нам двигаться в нужном направлении и сразу прицельно.</p>
     <p>Однако для людей, относящихся к категории «вечных двигателей», тех самых бизнесменов и предпринимателей, у которых ретикулярная формация работает за двоих, а то и за пятерых, есть ещё одна потребность.</p>
     <p>Впрочем, это даже не потребность, а скорее необходимость: сбрасывать эту постоянно накапливающуюся у них избыточную психическую энергию. И в этом смысле их работа зачастую — это просто способ потратить те свои психические силы, которые иначе их просто порвут на тысячу маленьких медвежат.</p>
     <p>Множество раз мне приходилось сталкиваться с ситуацией, когда достаточно успешный предприниматель, устав, выгорев, решает отказаться от дел. Кто-то может просто позволить себе безбедное существование и отходит от дел, кто-то решается на более экстремальный шаг — жизнь дауншифтера.</p>
     <p>Но в подавляющем большинстве случаев это прямой путь к тем самым «маленьким медвежатам», на которых таких предпринимателей потом рвёт изнутри и со страшной силой. Дело, как правило, в той самой избыточной активности ретикулярной формации, которая без прежнего уровня стресса просто не знает, куда избыток этой психической энергии теперь пристроить.</p>
     <p>В общем, иногда бывает и так, что наша работа нужна нам просто потому, что нам нужна работа. Как говорил незабвенный Портос, «я дерусь, потому что я дерусь!».</p>
     <p>Если вы это понимаете, то и результаты своей работы будете воспринимать совсем иначе, что, я полагаю, способно существенно снизить внутренний стресс.</p>
     <p>Однако для того, чтобы остановиться на той или иной своей потребности как ключевой и самой актуальной, конечно, нужно составить полноценную карту своих действий и решений, которые вы принимали и принимаете в своей жизни.</p>
     <p><strong>Шаг чётвёртый</strong></p>
     <p>Подумайте о своём опыте создания факт-карт (надеюсь, что вы уже предприняли хотя бы первые попытки, и вам есть о чём здесь подумать). Что самое ценное происходит, когда вы разворачиваете перед собой пространство фактов, связанных с вопросом, который вас беспокоит?</p>
     <p>Первое, что вы ощущаете, — это чувство спокойствия. Не блаженного, конечно, а скорее разумного, здравого. Вы ощущаете понимание того, с чем вы имеете дело, выходите из состояния неопределённости, отступает ощущение безысходности или растерянности, если оно у вас было.</p>
     <p>Когда же вы переживаете инсайты, сопоставляя на факт-карте одни факты с другими и обнаруживая нечто новое, вы ощущаете радость. Это вполне естественно, потому что, обнаруживая что-то новое, осознавая это, наш мозг поощряет нас порцией дофамина, который отнюдь не случайно часто называют «гормоном радости».</p>
     <p>Наконец, собранная факт-карта и обнаруженный на ней «маршрут» дают нам понимание будущего, скрытых в нём перспектив и возможностей. А образ будущего — это психологическая основа нашей внутренней мотивации.</p>
     <p>Трудно к чему-то стремиться, если у вас нет образа «потребного будущего», как называл его выдающийся отечественный нейрофизиолог Пётр Кузьмич Анохин. «Сердце будущим живёт», — писал Александр Сергеевич Пушкин, и, по сути, о том же: когда мы видим будущее как план, как стратегию, мы чувствуем прилив сил.</p>
     <p>Так что работа над факт-картами — это не просто интеллектуальное упражнение, это способ получить интеллектуальное удовольствие. Это своего рода «интеллектуальный гедонизм». И, в отличие от других стимуляторов психической активности, факт-карты не приводят к истощению нейромедиаторных систем, а значит, не вызывают ни абстиненции, ни «отходняков».</p>
     <p>Вообще говоря, научиться получать удовольствие от интеллектуальной деятельности — это невероятно ценная и значимая вещь, способная радикально изменить нашу жизнь в лучшую сторону.</p>
     <p>Кто-то, конечно, скажет, что размышления — это не его, он это не любит и не видит в этом большого смысла. Что ж, для кого-то, возможно, это и так. Но для большинства из нас интеллектуальная работа — это то, что может делать нас по-настоящему счастливыми, испытывать вдохновение, подлинное ощущение «потока».</p>
     <p>И чтобы добиться этого результата, нужна, с одной стороны, практика, а с другой — умение схватывать и удерживать это состояние вдохновения, мышления, творческой озадаченности. Именно это позволит нам превратить мышление не только в полезный ресурс, но и в часть жизни, делающую эту жизнь максимально осознанной и наполненной смыслом.</p>
    </section>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Заключение</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Самые умные головы сидят не в правительстве.</p>
    <p>Если б они там были, частный бизнес переманил бы их.</p>
    <text-author>Рональд Рейган</text-author>
   </epigraph>
   <empty-line/>
   <p>Навстречу новой реальности У меня есть книги, которые переиздаются уже более четверти века. Надеюсь, что и у этой будет долгая и интересная судьба.</p>
   <p>Впрочем, её судьба в каком-то смысле уже примечательна. Я начал работу над этой книгой за пару недель до того, как началась военная спецоперация на Украине, и заканчиваю в самый разгар боевых действий. Мне кажется важным здесь это зафиксировать.</p>
   <p>О том, что нас ждут очень непростые времена, я пишу уже больше десяти лет — в статьях на различных ресурсах, в своих методологических работах, в книгах — в частности, в книге «Четвёртая мировая война». Ещё больше я рассказываю об этом на лекциях и в своих эфирах.</p>
   <p>Не хочется, конечно, считать себя вестником апокалипсиса, но нельзя игнорировать факты. Мир и в самом деле претерпевает сейчас системную трансформацию, которая уже затронула все сферы жизни и нас с вами — лично, персонально.</p>
   <p>Не думаю, что мы присутствуем при «конце света». Но этому миру и в самом деле предстоят нелёгкие времена, он пройдёт через горнило нового времени — этого фазового перехода к «цифровой эпохе». Грядущее сулит нам множество потерь и разочарований, но, надеюсь, общий эффект от него будет очищающим.</p>
   <p>Это касается всех сфер жизни, и бизнес — не исключение. Все шлаки, всё наносное, пустое и бессмысленное будет выжжено в этой огромной домне, и на свет родится что-то новое, что-то реально крутое и настоящее, что-то такое, ради чего нам всем хотелось бы жить и работать.</p>
   <p>Уже почти десять лет назад я написал небольшую книгу «Интеллектуальный ресурс. Ядро экономики „Капитала 3.0“», в аннотации к которой было сказано буквально следующее:</p>
   <p>«Всё, во что мы привыкли верить, оказалось подложным — больше нельзя доверять банкам, биржевым аналитикам, заявлениям правительств, валютам и даже золоту. <strong>Странным образом сама природа экономических отношений претерпевает фундаментальные изменения.</strong></p>
   <p>Долго ли еще проживет нынешняя экономическая модель, основанная на биржевых курсах, индексах агентств и загадочных деривативах? Останемся ли мы сами „экономическими агентами“ в этой большой игре? Что станет новой экономической силой? Как изменятся правила игры, что ожидает нашу социальную матрицу, да и каждого из нас в отдельности?»</p>
   <p>В этой книге я привёл классификацию «капиталов» и описал каждый из них:</p>
   <p>♦ «<strong>Капитал</strong> 0.0» — <strong>товар</strong> с присущим ему натуральным обменом;</p>
   <p>♦ «<strong>Капитал</strong> 1.0» — <strong>физические деньги</strong>, служащие натуральным эквивалентом товара;</p>
   <p>♦ «<strong>Капитал</strong> 2.0» — <strong>доверие</strong>, на котором зиждутся все виды ценных бумаг;</p>
   <p>♦ «<strong>Капитал</strong> 3.0» — <strong>ресурс</strong>, то есть инструменты производства товаров, денег, доверия и т. д.</p>
   <p>Тогда ещё понятие «постправды» не было так широко разрекламировано, «фейк ньюс» были чрезвычайным явлением, за которым следовали грандиозные скандалы с серьёзными журналистскими расследованиями. Мир ещё пытался быть честным, чтобы сохранить валюту «доверия».</p>
   <p>Но за эти несколько лет «доверие» было настолько дисконтировано, что даже валюты — этот последний и наиважнейший форпост «доверия» между экономическими субъектами — стремительно превращаются в черепки.</p>
   <p>Не последнюю роль в этом сыграла эмиссия триллионов долларов, проведённая США на фоне пандемии. Когда-то США отказались от золотого стандарта, чем вызвали гнев европейских лидеров. Но тогда гнев сменился на милость, и доллар превратился в чистую валюту доверия, превратив весь мир в своих заложников.</p>
   <p>Сейчас заложники осознали своё незавидное положение, и мы получили то, что получили: больше никто никому не доверяет — <strong>доверия нет ни между государствами, ни между гражданами и правительствами, ни между компаниями, ни, к сожалению, между людьми.</strong></p>
   <p>Остались, как я и писал тогда, десять лет назад, только ресурсы: технологии, печатные станки для денег, блогеры, создающие участки локального доверия к товарам и услугам.</p>
   <p>Ну и, конечно, самые мощные ресурсы нового времени — это цифровые платформы. Все мы зависимы от этого ресурса, который находится в руках нескольких ключевых игроков — <emphasis>Microsoft, Amazon, Google, Meta<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a>, Apple</emphasis>.</p>
   <p>Другие, более специализированные и локальные цифровые платформы — внутристрановые, как в Китае или России, криптовалютные и т. д. — не так влиятельны, но суть от этого не меняется: мы прицеплены к этим новым средам, зависимы от них.</p>
   <p>Как следствие, от цифровых платформ зависят мировые правительства, государственная и экономическая политика и по итогу бизнес. Всё, что мы видим сейчас на полях «Третьей мировой войны» — это попытки государств (России, США, Китая, Европы) обуздать и подчинить себе огромную мощь этого ресурса.</p>
   <p>Затем вдогонку к моим «Капиталам» я написал ещё один сравнительно небольшой текст о ресурсе, который всегда меня очень интересовал, которому, в сущности, и посвящена эта книга, — это «интеллектуальный ресурс».</p>
   <p>Когда меня спрашивают, как подготовиться к будущему, учитывая его полную неопределённость, я всегда повторяю одно и то же: если в этом будущем будете вы, то у вас, скорее всего, будет голова на плечах, а поэтому если нам во что-то и нужно инвестировать время и силы, так это в неё.</p>
   <p>Да, нам нужны навыки эффективной социальной коммуникации. Да, нам нужно уметь справляться со стрессом и внутренним напряжением. Да, нам нужно обладать знаниями и профессиональными навыками, которые могут быть использованы в самом широком спектре индустрий.</p>
   <p>Однако самое главное — это умение думать. Мышление — это тоже навык, навык когнитивный, навык создания сложных моделей реальности, навык осознанности, креативности и способности критически оценивать информацию, с которой нам приходится иметь дело.</p>
   <image l:href="#i_031.jpg"/>
   <p>Практические инструкции и ответы на вопросы. Всё, что нужно знать о технологии «Факт-карт»!</p>
   <empty-line/>
   <p>Очень надеюсь, что эта моя книга и представленные в ней упражнения, а также наши специализированные онлайн-курсы, другие мои книги и пособия, посвященные мышлению, помогут вам развить наш вроде бы безусловный, но нуждающийся в постоянной заботе — тренировке и подкреплении — «интеллектуальный ресурс».</p>
   <p>Под лежачий камень, как известно, вода не течёт, а время ни на миг не остановишь. Всё продолжит меняться, и просто нам точно не будет, но для этого нам и нужен «интеллектуальный ресурс». Именно он позволит нам адаптироваться к новым обстоятельствам, к новому миру и преуспеть в нём. Чего я вам от всего сердца и желаю!</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Искренне ваш,</strong></p>
   <p>Андрей Курпатов</p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Само это понятие — метафизика, — несмотря на его художественность, рождено как следствие периодизации работ Аристотеля: «мета» использовалось здесь в значении «идущий после», после «Физики» — одной из написанных им работ.</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Франс де Вааль — выдающийся исследователь поведения и интеллектуальных способностей животных. Подробнее об исследованиях де Вааля см. в книге «Мозг и бизнес».</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Что касается меня, то я такой большой журнал ношу с собой постоянно, чтобы всегда помнить, что мне есть о чём думать, кроме как заниматься одной сплошной текучкой.</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>В основе «незавершённых гештальтов» лежит психический механизм динамической стереотипии, который был описан ещё И. П. Павловым и о котором я подробно рассказал в книге «Мозг и бизнес. Инструкция по применению».</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>«Данное сообщение показывает, какие удивительные вещи может делать наш разум! Впечатляющие вещи! Сначала это было трудно, но сейчас, на этой строке, ваш разум читает это автоматически, не задумываясь об этом. Гордись. Лишь определенные люди могут прочитать это». Впрочем, уверен, что практически все могут с этим заданием справиться.</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>В этой книге я описываю три способа думать — конструкторский, рефлекторский и центристский, — которые основаны на особенностях работы мозга каждого. У «конструкторов», как правило, стая состоит из 80–100 человек, у «центристов» — те самые 150 человек (число Данбара), у «рефлектора» их может быть до 220 (впрочем, иногда бывает и до 300).</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>Meta Platforms в России признан экстремистской организацией и запрещён.</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAIBAQIBAQICAgICAgICAwUDAwMDAwYEBAMFBwYH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</binary>
 <binary id="i_001.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_002.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_003.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_004.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CAFwAncDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwDtfHHjLWdD8RGzsZo0h8lXw0YY5Oe9c1/w
svxL/wA/MP8A34Wpfih/yOB/690/rXIeRKYDOIn8kNsMm07Q3pn1ry6tWam0mfaYLB4aWGhK
UFdpdDqv+Fl+Jf8An5h/78LR/wALL8S/8/MP/fha5RYZXiklSN2jjxvcKSFz0ye2aWWCaAgT
RPGSMjepGaz9rU7s6vqOEvbkX3I6r/hZfiX/AJ+Yf+/C0f8ACy/Ev/PzD/34WuRoo9tU7j+o
YX/n2vuOu/4WX4l/5+Yf+/C1e0b4g+IL3XdPtZriExT3McbgQqMqzAH9DXB1qeG/+Rp0j/r9
h/8AQxTjVqcy1M6uBwypyaprZ9Da/wCFl+Jf+fmH/vwtH/Cy/Ev/AD8w/wDfha5Gjtml7ap3
NPqGF/59r7jrv+Fl+Jf+fmH/AL8LR/wsvxL/AM/MP/fha5Gij21TuH1DC/8APtfcdd/wsvxL
/wA/MP8A34Wj/hZfiX/n5h/78LXI0Ue2qdw+oYX/AJ9r7jrv+Fl+Jf8An5h/78LR/wALL8S/
8/MP/fha5Gij21TuH1DC/wDPtfcdd/wsvxL/AM/MP/fhaP8AhZfiX/n5h/78LXI0Ue2qdw+o
YX/n2vuOu/4WX4l/5+Yf+/C0f8LL8S/8/MP/AH4WuRoo9tU7h9Qwv/Ptfcdd/wALL8S/8/MP
/fhaP+Fl+Jf+fmH/AL8LXI0Ue2qdw+oYX/n2vuOu/wCFl+Jf+fmH/vwtH/Cy/Ev/AD8w/wDf
ha5Gij21TuH1DC/8+19x13/Cy/Ev/PzD/wB+Fo/4WX4l/wCfmH/vwtcjRR7ap3D6hhf+fa+4
67/hZfiX/n5h/wC/C0f8LL8S/wDPzD/34WuRoo9tU7h9Qwv/AD7X3HXf8LL8S/8APzD/AN+F
o/4WX4l/5+Yf+/C1yNFHtqncPqGF/wCfa+467/hZfiX/AJ+Yf+/C1ei+IPiBtCu7o3EPmx3M
ManyV+6yyk/qi1wdakH/ACK1/wD9ftt/6BPTjVqX3M6uBwyjpTW66eaNr/hZfiX/AJ+Yf+/C
0f8ACy/Ev/PzD/34WuSCljhQT9BSlHAyUYD3FL21Tuy/qOF/59r7jrP+Fl+Jf+fmH/vwtH/C
y/Ev/PzD/wB+FrkaKPbVO4/qGF/59r7jrv8AhZfiX/n5h/78LR/wsvxL/wA/MP8A34WuRoo9
tU7h9Qwv/Ptfcdd/wsvxL/z8w/8AfhaP+Fl+Jf8An5h/78LXI0Ue2qdw+oYX/n2vuOu/4WX4
l/5+Yf8AvwtH/Cy/Ev8Az8w/9+FrkaKPbVO4fUML/wA+19x13/Cy/Ev/AD8w/wDfhaP+Fl+J
f+fmH/vwtcjRR7ap3D6hhf8An2vuOu/4WX4l/wCfmH/vwtH/AAsvxL/z8w/9+FrkaKPbVO4f
UML/AM+19x13/Cy/Ev8Az8w/9+Fo/wCFl+Jf+fmH/vwtcjRR7ap3D6hhf+fa+467/hZfiX/n
5h/78LR/wsvxL/z8w/8Afha5Gij21TuH1DC/8+19x13/AAsvxL/z8w/9+Fo/4WX4l/5+Yf8A
vwtcjRR7ap3D6hhf+fa+467/AIWX4l/5+Yf+/C0f8LL8S/8APzD/AN+FrkaKPbVO4fUML/z7
X3HXf8LL8S/8/MP/AH4Wr2rfEHxBaXkccVxCFa2t5DmFT8zwozfqxrg61Nf/AOQjF/15Wn/p
PHT9rU5dzN4HDe0S9mtn09Da/wCFl+Jf+fmH/vwtH/Cy/Ev/AD8w/wDfha5IqQASCAwyMjrR
tO0Ng7ScA44/zzS9tU7sv6hhf+fa+463/hZfiX/n5h/78LR/wsvxL/z8w/8Afha5Gij21TuP
6hhf+fa+467/AIWX4l/5+Yf+/C0f8LL8S/8APzD/AN+FrkaKPbVO4fUML/z7X3HXf8LL8S/8
/MP/AH4Wj/hZfiX/AJ+Yf+/C1yNFHtqncPqGF/59r7jrv+Fl+Jf+fmH/AL8LR/wsvxL/AM/M
P/fha5Gij21TuH1DC/8APtfcdd/wsvxL/wA/MP8A34Wj/hZfiX/n5h/78LXI0Ue2qdw+oYX/
AJ9r7jrv+Fl+Jf8An5h/78LR/wALL8S/8/MP/fha5Gij21TuH1DC/wDPtfcdd/wsvxL/AM/M
P/fhaP8AhZfiX/n5h/78LXI0Ue2qdw+oYX/n2vuOu/4WX4l/5+Yf+/C0f8LL8S/8/MP/AH4W
uRoo9tU7h9Qwv/Ptfcdd/wALL8S/8/MP/fhaP+Fl+Jf+fmH/AL8LXI0Ue2qdw+oYX/n2vuOu
/wCFl+Jf+fmH/vwtH/Cy/Ev/AD8w/wDfha5Gij21TuH1DC/8+19x6L4Y8d67qniG1s7qeJoZ
N+4CIA8ISOfqKK5rwR/yOFj/ANtP/RbUV24acpQu2fPZtQpU66UIpK36s0/ih/yOB/690/rU
nhu9srTwVdLqMPm2VxqCwzYHzIpjJ3L7ggGo/ih/yOB/690/rXOrqpXw7JpPk8PdLcebu6YU
rjGPfrmuacuWrJnr0KLq4KlH0O68L6cPDs+qLeDz7UyWkkMsabxKhkO1gB17cD0qv4v+1Wvh
b7Pql5JqFzLdh4JTCyiJdpyMkAc+n+Fc5a+Lb618NzaMC2C6tBOrlXhw24gEdRkeoxzWZeax
qeoxLFe6hdXEatuCyyswB9cE9aHViocqJhgqzr+1qNbr52Ss/LzKVFFFc564VqeG/wDkadI/
6/Yf/QxWXWp4b/5GnSP+v2H/ANDFOPxIyrfwpejMuvVLXQ5x4Xj8N/2dNuubNrtrkxnYtxkF
ULAY6DB/CvNNPmgt9RtprqIywRyq0kYIBYA8jmtOfxVqkuutqa3U6jz/ADVhEp2gA5C46Yxx
WlKUY3bOXGUatZpQ0tr8+hH4d0mDVNRmivJJYoLe3knl8oDeQgyQM8A1oXOkaFP4YvNV0t9R
D20qRlbopg7j/sj+tNXxHp9ve61d22mOJb9XjiLTcRK4+bIxzzzWdbayLfw1faR5JY3M0cgk
3fd29sflQuRK3r/wAkq85c6utY6afM19Z8C6lbXoXS7O7urUxI4kKg8lQSOOvNHhrQtE1iRr
G8Opw6hFHJJMF2BBtPQZGc4x175qxc+NNNvJo7ifSLvz0RVzHqLIp2jA4C1Qs/FrQ+KL7Wpr
QM11HInlI2Au4YHP4Cr/AHSldbGC+uSouMlZpaPTf73f8CTR/D+l+Itda306S+SzitzLJ53l
+azA4wvIXnI6+9bd18PbX7FcSQLqFtLFE0itcywOjEDODsbIz61x+h6uNIuZ2ktlure4gaCa
EuV3I2OhHQ8DmtD+29AgguPsfh5knlheJXmujIE3DGcFeopQdPl95f19xVanilU/dt20ts/v
1X5MmTRvD9n4d03UtUudQMt6HKxWyp/C5Gct0GMUHw5pt1Lotxp9xdfYdQuvszrOqiVCGGSC
ODwauXF/o0PhDw9HqFg19IEnwI7nyzH+874B6/0rPfxRbpc6Sllp32ax0+5+0eUZTI0jZBOW
I9uKb5FvboKLxEruN95drW1St17FmP4f6sdeW2eyuBp/2nYZ8rnyt2N31xz0pNG8LWWoT6ks
hvpja3HkpDahA23J+ZmfC9qzIfEdwniRNUd5zCLv7QYBKcY3btv9Ks2niW1WDUbS/wBNa5s7
y5+07EnMbK2TwSAcjn9KSdK5U44zl36Lb113f6ou6/4V0/RbWxvnGoRW8s5imhlaNpAMZypX
5fXrS3Wi+FrbQLTV/M1kxXbOka5i3AqSOeOnHrWbq/iG0vtCttKstM+xwwTtKuZjITkdyRyc
k/pVe71sXPhjTtHEBU2kkjmTd97ccjj8TQ5QTdu34hCliXGHO3e7vttr6+XVlh/DTy6doL2P
mTXepiXdGcbV2NgY9BjrmtGXwjYRaroNml9JOl+zrNLHgAFW2nZkdMg8nOaot4unTwza6Paw
LA8SPG90Gy7IzFio4+UHjPrim2viZbV9AcWpc6Vv3DfjzNzluOOOtCdP8v0HKOLa+cu3nZ/l
b8TpF8B6fLefZhZeIIsvsFw6xGMf7R74rI0HwpaajbXUspvbpobgwBLLYBgD75ZyBg9gOalT
xlpkF99uh0i8+0K/mLu1Jym7PdcdPas608SWh0+4stV0w3cMt2bseVOYtrkYI6HIqm6V/wCv
8jGMcbyu9+nb59f1RL4s8MwaFb2FxB9qRbrzA0VyyF0Kkd04wc1zFb2u6/bappun2Fnpwsre
yMmxfML5DEHkkdeD+dYNY1OXm93Y78KqqpL2u+v56d+nmFFFFQdIVqQf8itf/wDX7bf+gT1l
1qQf8itf/wDX7bf+gT047mVX4fmvzRqeDLmazXXLm3kMc0WmuyOOoIZKvaR4i1fWNN16DUL6
SeNNNd1VgODuUZ4Hua5zSdVXTYdSjaIyfbLRrcEHG0kg5/SjSdVXTYdSjaIyfbLRrcEHG0kg
5/StY1LJK/c5K2G55Tly3d1b8C9p2l6Ovh7+1tWkvtr3Rt447QJkYUMSd31rTHhLTbjxJpNj
bT3YtNQsvtQMm3zFO1yBwMfwj9aw73WYJvD1npNtZGFYpDNLI0u4ySFQpIGOBgdK0LbxcINX
0i+NoSNPsfshTf8AfO1huzjj7w/KmnT0T8v+CTUhiWnKN7+9pp20LF1oPh3StRj0nULjVHvy
EEjwJGI1ZgCBzycZqFPC9pZXWtHVrqb7LpjpGfsyjfKXPy4zwOOtOl8VaVfXcd/qGgtNqChN
0sd2yK5UAA7cHHQVXi8VCW71V9SsFu7bUnV5YllMZQqSV2sB2zj3pt07/wBfiRGOK5db3sr7
b3V+X5X3t0Iby28Ny6VcT6bc38d1CU2xXmz96CcHbt7jrV7WfAupW16F0uzu7q1MSOJCoPJU
EjjrzVG91jRm0u4s9O0P7NJOULTS3HmlQpz8uV4z3rWufGmm3k0dxPpF356Iq5j1FkU7RgcB
aS9m92U3iotOmnbXez7W6rz6mLq+jx6doej3eJVuLsTecj8bSj7QMdvep/DmjabqOn6pe6nc
XEMNisbZgAJO4kYwfoPzpfE/ij/hJIbHdbeTJAZi+DkHe2Rj6ACrXha6srXw54iN9F58LLbg
wCXy2f5z0PPTrSSg6mm3/AKlKusNeV1K/TfWXTpsQ/2VoWpaffS6RPqKXFnD57JdqhV0BAOC
vQ81t2Hw/tpNLs7i4XUJ5biFZT9mkgRU3DIHztknFYT+IdLtrC8t9J0ZrWW7i8mSWW5MuEyC
QBgdcUv/AAkOk3ltarq2iNc3FtAsCzRXbR7kXpkYPPvVJ076/wBfgZzjimvculfyb29V18zR
k8D28Xiyx0x7iYW13A8oyV82MqrHaSMqeQOR61U0vwvaX0fhx5J5l/tOWZJgpHyhDxt4/nmo
7fxTZ2XiKx1C00gQ21pA0IgWX5nyG+Ytt6/N6dq0bbxro9ounLDoEwGnu72+b3O0v97Py801
7K/9eX/BJl9dSSSb08u0vPzj9xD4e8GRarDfXMz3MkVvcG3SK3MauxHJJLkADpTvEnguHStF
bUbc3UXlyKjw3TxMWB7qYye/Y1l2fiG1W0urLUdM+12k9ybpVWYxtG+COoHIx7UzUNY0mTSn
stN0UWrSSrI80s/mtwDwOBjrU3p8nn/XkXy4v2123a67Wt9/6GlrHgDVrbU5ItMsri5swFKS
sVycqCfTvmkufClpBqHiG3E0+3TLVZo8kZZiFPzcdOT0rL13xHc6tq817C81tG4UCJZTxhQP
6VqR+Nlh1vVtRXTVlF9EkaxSvlUKgDJ4+YcdOKL0rv8AruFsaoRvq7emt4769rkdv4RVfDd3
qN/O0V0tuLiC2XGdmQAz+mc8D2qbS/CtlPoVnqFxBq949yX+XTolYRbWxhs9z1rLg8Rz7NYa
8D3E+owiMyFsbTuB6emO1On8ReVottpmkpNZRq3m3EgmO6WTAB5GPl46UJ09ypQxbur7v5Wt
9+/3jfFWiwaFq62tu0xjeBJQJwN67uxxWHWt4h1r+3b+G58oxmO3jhILbiSo5P51k1lO3M+X
Y7MOpqlFVPi6hWpr/wDyEYv+vK0/9J46y61Nf/5CMX/Xlaf+k8dL7LG/4q9H+h1Jj02/8IaD
pt/NFZySRSyQXjjhCJTlW9iP1ApNZSw1TTPC9pZxtDYveS2yEfeK7kUuf9o8n8a5bUNVW90n
S7IRFTZRyIWJzv3OW/CrEWvrFZaJALcs2m3Lzk78CTLK2OnH3a39pF6eS/Q4Fhaiakr35pO3
a/Nr+X9XNCy8ILc+Ib22kuGh0y0uzbtcNjcxLbVUerHj2HWktfCDagmvpZCaa50+5WKCMEfO
N7Ak++Fz2qHUvF0+pa7a3pgENnbXInS1jbjO7cxJxyxOecVF/wAJKy22uxxRPG+p3CzK6vgx
AOzEe/XFK9K/3lcuMavfXT5aq9++l7/ciafwhe6d4ev9Q1O3mtpYXiWFSVw4YkNnr04rP8R6
XFo+tSWcDu8axxsC+M/MisenuadFrkg0HUNOnMszXTxMsjyE7NhJPX1zXbX2ky6hLFc3PhZ9
TlaCL/S7W98uOXCDtjj0/ChQjNe7/W4pV6tCd6z0d+y6R7v16nOReFraXUrCE3UkdvJpi6hc
OQCVGCWC9PTvUUdt4Qulmjhu9VtphEzRvdCPYWAyAdvPNbPiTWW0fxRZTNYxY/stLe4st/CK
27MeR6Aisddc8P2yTNZ+HCs7xPGjT3RkVdwxnaV96bUE7afiRCVepFT11WlmvPe/y7gfB95d
aBpeoaZb3F1JdLIZwoBVNr4XH1FRyeHGtPC99e3sNxBfW92kQjkG0bSPTH6+1WbTxVYJolhp
95plzKbQOFkhvTFu3MW5AFLrXjJNW0KTTVsmhAeMRlpjIQiZ+8TyTk0rUrXv0/QtSxnPytac
2+m1/Xt5IzfC2jW+u6z9juZnhi8p5C6YyMDIrSsdJ8L6vfppthc6sl1LlYpZkj8ssATyBzg4
qLwFPDb+JGe4dVj+zTZ3Ntz8vTNOtfEeiaZcpead4feO8jyYnlvWdVJBGSuOetEFHlTdh13W
dWUYX0Sta1r673LfhzwTFqmjDUbn7XJ5kjIkVq8SkbeCSXIHX0pviHwbBpUNlcQyXMa3FyLd
obho2cZ/iBQkY61m2Wv2X9kR6bq2lfbYoZGkhdJzEylsZHAORxTLzWtNMNrDpuji1WG4892e
bzHc8DbuwMDii9Pl/r/L9SVHF+2bbdrvta3Tr+he1TwvaWMfiJ455m/syWFIQxHzBzzu4/li
rkPgaCbxbe6YlxObS0gSViNvmOWVTtGcL1J6+lLc+NdHu11FZtAmI1B0e4xe43FPu4+XiqM3
jFJ/EF/fSadvs76BYJrVpedoAGQwHB49O9U/ZJ/15/8AAM4/XXFqzTt5do+flL7zX1DwBaxa
XeXMIv7aS3haYG5kgdX2jJX5GyDisiTwTfXGj6Xe6Xbz3RuYS83K4Q54A6dqgbWtBitbpLLw
+0c80LRLJNdeYEz3AK9R61Wv/EM11pml2cHm2/2KExsySEbyWznj2xSk6X9f8MXSjjFbXr1X
S3lJ9fM2Y/BUcetaFpt41xDLfRO9wuVzGw3EAcew9aq+GfCI1eRZr6dra0d2ihK/fmcAkhc9
gAST+FJbeL/s+oaHeNavK2mwtG4aXmUtu5zjjrUUPi2b/hJrbVZ4QYLYMkNrEdqxoVKgL+fX
vSvSuv67DccbyyXW2+m95beuny8x/hzw7a6ppd1fXAv5/JlWMW9gitJyM7jntR4n8PWukWGn
Xdsl/F9qMgaG+UK6bSMcD1zVSx15dL0O4tbGGSK+uiFmuxL0QHIVQBxnuc//AFo9S12TUtF0
2wmDtJZtKWmdyxk3kEfljFK8OS3U1UMR7fmv7t9vK3+fzLPgj/kcLH/tp/6LaijwR/yOFj/2
0/8ARbUV04X4H6nj51/vC9P1Z6P4m+H7eJNZbUG1UW4KKixi23YA9TvGec9qxv8AhUH/AFHf
/JT/AOzr0+oGvLZL2OzaZRcyIXSPPJUdT9Oa3eHpyd2jzKeaYunBQhOyXkv8jzf/AIVB/wBR
3/yU/wDs6P8AhUH/AFHf/JT/AOzr0+il9Wpdiv7Yxv8AP+C/yPMP+FQf9R3/AMlP/s6P+FQf
9R3/AMlP/s69Poo+rUuwf2xjf5/wX+R5h/wqD/qO/wDkp/8AZ0+P4a/2FKmsf2t5/wBgYXXl
fZtu/Z823O44zjGcGvTKoa5/yL+pf9esv/oBpPD00rpFRzXFzkoyno/Jf5Hn/wDwqD/qO/8A
kp/9nR/wqD/qO/8Akp/9nXp9RpcQSStEk0bSJ95FYEr9RT+rUuxP9sY3+f8ABf5Hmn/CoP8A
qO/+Sn/2dH/CoP8AqO/+Sn/2den0UfVqXYP7Yxv8/wCC/wAjzD/hUH/Ud/8AJT/7Oj/hUH/U
d/8AJT/7OvT6KPq1LsH9sY3+f8F/keYf8Kg/6jv/AJKf/Z0f8Kg/6jv/AJKf/Z16fRR9Wpdg
/tjG/wA/4L/I8w/4VB/1Hf8AyU/+zo/4VB/1Hf8AyU/+zr0+ij6tS7B/bGN/n/Bf5HmH/CoP
+o7/AOSn/wBnR/wqD/qO/wDkp/8AZ16fRR9Wpdg/tjG/z/gv8jzD/hUH/Ud/8lP/ALOj/hUH
/Ud/8lP/ALOvT6KPq1LsH9sY3+f8F/keYf8ACoP+o7/5Kf8A2dH/AAqD/qO/+Sn/ANnXp9FH
1al2D+2Mb/P+C/yPMP8AhUH/AFHf/JT/AOzo/wCFQf8AUd/8lP8A7OvT6KPq1LsH9sY3+f8A
Bf5HmH/CoP8AqO/+Sn/2dH/CoP8AqO/+Sn/2den0UfVqXYP7Yxv8/wCC/wAjzD/hUH/Ud/8A
JT/7Oj/hUH/Ud/8AJT/7OvT6KPq1LsH9sY3+f8F/keYf8Kg/6jv/AJKf/Z08fDXyYm0f+1s/
amF15v2b7vlZXbjdznzs5zxt7549MqhN/wAjBZ/9es//AKHFSeHprZFRzXFydpT/AAXTXsef
/wDCoP8AqO/+Sn/2dH/CoP8AqO/+Sn/2delzTxW6B5pUjUsFDOwAyTgD6k1JT+rUuxP9sY3+
f8F/keYf8Kg/6jv/AJKf/Z0f8Kg/6jv/AJKf/Z16fRR9Wpdg/tjG/wA/4L/I8w/4VB/1Hf8A
yU/+zo/4VB/1Hf8AyU/+zr0+ij6tS7B/bGN/n/Bf5HmH/CoP+o7/AOSn/wBnR/wqD/qO/wDk
p/8AZ16fRR9Wpdg/tjG/z/gv8jzD/hUH/Ud/8lP/ALOj/hUH/Ud/8lP/ALOvT6KPq1LsH9sY
3+f8F/keYf8ACoP+o7/5Kf8A2dH/AAqD/qO/+Sn/ANnXp9FH1al2D+2Mb/P+C/yPMP8AhUH/
AFHf/JT/AOzo/wCFQf8AUd/8lP8A7OvT6KPq1LsH9sY3+f8ABf5HmH/CoP8AqO/+Sn/2dH/C
oP8AqO/+Sn/2den0UfVqXYP7Yxv8/wCC/wAjzD/hUH/Ud/8AJT/7Oj/hUH/Ud/8AJT/7OvT6
KPq1LsH9sY3+f8F/keYf8Kg/6jv/AJKf/Z0f8Kg/6jv/AJKf/Z16fRR9Wpdg/tjG/wA/4L/I
8w/4VB/1Hf8AyU/+zo/4VB/1Hf8AyU/+zr0+ij6tS7B/bGN/n/Bf5HmH/CoP+o7/AOSn/wBn
T3+Gv9ssLr+1vJ8sC12/Zt2fJHlbs7h18vOO2cc9a9Mqho//AB5Sf9fVx/6Oel9Xp3tYr+1c
W1zc+q8l1+Xkef8A/CoP+o7/AOSn/wBnR/wqD/qO/wDkp/8AZ16Ws8TzPCsqGWMAugYblBzg
kds4P5VJT+rUuxP9sY3+f8F/keYf8Kg/6jv/AJKf/Z0f8Kg/6jv/AJKf/Z16fRR9Wpdg/tjG
/wA/4L/I8w/4VB/1Hf8AyU/+zpw+EjgYGvsB7Wv/ANnXptFH1al2D+18b/P+C/yPMf8AhUOT
k67/AOSn/wBnSf8ACoP+o7/5Kf8A2den0UfVqXYP7Yxv8/4L/I8w/wCFQf8AUd/8lP8A7Oj/
AIVB/wBR3/yU/wDs69Poo+rUuwf2xjf5/wAF/keYf8Kg/wCo7/5Kf/Z0f8Kg/wCo7/5Kf/Z1
6fRR9Wpdg/tjG/z/AIL/ACPMP+FQf9R3/wAlP/s6P+FQf9R3/wAlP/s69Poo+rUuwf2xjf5/
wX+R5h/wqD/qO/8Akp/9nR/wqD/qO/8Akp/9nXp9FH1al2D+2Mb/AD/gv8jzD/hUH/Ud/wDJ
T/7Oj/hUH/Ud/wDJT/7OvT6KPq1LsH9sY3+f8F/keYf8Kg/6jv8A5Kf/AGdH/CoP+o7/AOSn
/wBnXp9FH1al2D+2Mb/P+C/yPMP+FQf9R3/yU/8As6P+FQf9R3/yU/8As69Poo+rUuwf2xjf
5/wX+R57pXwym0jUob631qNpYs7RJZkryCOcSD1or0KirjShFWRhVx1eq+ao7v0X+QVl3VlI
fEFjexQArHDMsrLgEk7No9+hrUorQ5BkTtJCjvGY2ZQWRiCVPocccU+iigAooooAKoa5/wAi
/qX/AF6y/wDoBq/VDXP+Rf1L/r1l/wDQDUz+FmlL+JH1LF4JTY3Ahz5pibZt67scVyGnyaRK
fD0WleT9uhcGdIwBKieW2/zMcj5iM7u+O9dt0GTUMUls7sYXiZz94oQSfrVGZyGNS/sf+1/7
bvt/2zZ5H7vy9v2jy8fdzjHvUt7rOpvBr9vZSFZbSSRjcMnywxiJWCr6sTnHp1PYHrPMh3+V
vTf12ZGfypTJFnYXTLZGMjnsaAOTvdRV78wX/iN9JjWCJ4grRp5uR8zZdTnnjiqmr6vei20p
IdbSFJrXzTcSyJaiY8c5ZH55+6APWu4IRjghSR29Ka0kIjDu8YTsxIxQByOmazq89poboFup
p4rnzUeQRh9jqoOdvUD2HWntrt9br513uQjV/s7QxfvPkMOQgOBnLY/GutBTIwVyQSMdxTXl
hjBLuijOCWIHOP54oA5C+1TXLWDWnaaJJ0W2aJcDZbK7sGycHOFGScEcHjFM8K6nqM2tm1uN
as9QhaB5CsVwszIQygHKxqB97oevbpXZCaFkMgkjKdCwYY/OljMbLujKlT3XoaAMC7gvNR8T
XVrHqt5ZwwWkMirb7OWZpASdyn+6KxNS1bVo9I0hI9TjthMkpmu7iVYtxVgFG4owBIJPQZxX
eYGc45PejauMbRj0xQBwlrrWoHQGe4122ATUEgN9E6uqxlQTliiqevUD+VSzavLBp2rDT9ef
UYobIyi5JjYxSZ6blUDpzg5rsLizhuREJF4ikEqgcfMOn86mCqBgAAHtigDg/D2s6hLrIgXU
DexmCR2X7VFcYYY28xopXr360+01iRhps0PiJ73ULiWFZ9P/AHWFDEeYNoXcu0Z79ua7kKq9
AB9BRtXOcDPrigDntNtr3ULy4vZNYvUSK9ljFsgjEZVHIAPy55A55rGk1mUQPcp4ic6qJCq6
UPKAJ342bNu/p3zmu7AA6Ck2ru3YGfXFAC0UUUAFFFFABVCb/kYLP/r1n/8AQ4qv1kXt9aWn
iC0+03UEOLWbPmSBerx46+u0/kfSpm7LU0pJuVl2f5EPiu1hm0uOeRN0kE8JjJJwpMqAnHTO
OM+59a2IrmCeSaOKVHeFtkgU52HAOD+BFVf7c0j/AKClj/4EJ/jR/bmkf9BSx/8AAhP8aOeP
cPZT/lZfoqh/bmkf9BSx/wDAhP8AGj+3NI/6Clj/AOBCf40c8e4eyn/Ky/RVD+3NI/6Clj/4
EJ/jR/bmkf8AQUsf/AhP8aOePcPZT/lZfoqh/bmkf9BSx/8AAhP8aP7c0j/oKWP/AIEJ/jRz
x7h7Kf8AKy/RVD+3NI/6Clj/AOBCf40f25pH/QUsf/AhP8aOePcPZT/lZfoqh/bmkf8AQUsf
/AhP8aP7c0j/AKClj/4EJ/jRzx7h7Kf8rL9FUP7c0j/oKWP/AIEJ/jR/bmkf9BSx/wDAhP8A
Gjnj3D2U/wCVl+iqH9uaR/0FLH/wIT/Gj+3NI/6Clj/4EJ/jRzx7h7Kf8rL9FUP7c0j/AKCl
j/4EJ/jR/bmkf9BSx/8AAhP8aOePcPZT/lZfoqh/bmkf9BSx/wDAhP8AGj+3NI/6Clj/AOBC
f40c8e4eyn/Ky/RVD+3NI/6Clj/4EJ/jR/bmkf8AQUsf/AhP8aOePcPZT/lZfqho/wDx5Sf9
fVx/6Oej+3NI/wCgpY/+BCf41R0rWdLjs5FfUrNSbmdsNOo4MrkHr3BBqXOPMtS1SnyPR7r9
SG1Sz0vxTrU5KwxGzgnmkdu5eYkkn/IAArolYMoZTkEZBqh/bej/APQUsef+nhP8aX+3NI/6
Clj/AOBCf41XPHuR7Kf8rL9FUP7c0j/oKWP/AIEJ/jR/bmkf9BSx/wDAhP8AGjnj3D2U/wCV
l+iqH9uaR/0FLH/wIT/Gj+3NI/6Clj/4EJ/jRzx7h7Kf8rL9FUP7c0j/AKClj/4EJ/jR/bmk
f9BSx/8AAhP8aOePcPZT/lZfoqh/bmkf9BSx/wDAhP8AGj+3NI/6Clj/AOBCf40c8e4eyn/K
y/RVD+3NI/6Clj/4EJ/jR/bmkf8AQUsf/AhP8aOePcPZT/lZfoqh/bmkf9BSx/8AAhP8aP7c
0j/oKWP/AIEJ/jRzx7h7Kf8AKy/RVD+3NI/6Clj/AOBCf40f25pH/QUsf/AhP8aOePcPZT/l
Zfoqh/bmkf8AQUsf/AhP8aP7c0j/AKClj/4EJ/jRzx7h7Kf8rL9FUP7c0j/oKWP/AIEJ/jR/
bmkf9BSx/wDAhP8AGjnj3D2U/wCVl+iqH9uaR/0FLH/wIT/Gj+3NI/6Clj/4EJ/jRzx7h7Kf
8rL9FUP7c0j/AKClj/4EJ/jRRzx7h7Kf8rL9FFFUZhRRRQAUUUUAFUNc/wCRf1L/AK9Zf/QD
V+qGuf8AIv6l/wBesv8A6Aamfws0pfxI+pauUaS1mRRlmRgB74rz7QfDV/a6jpcjaa9ubdg0
0jQW0YwFIIDxsXbk9+vevRqKozPOX8M3/wDa0dymmzrcJqKzNMot/LMfnZyH/wBaTt9T6jpx
Uv8AZ0V5HrCx+G3uryW7uVivj5WEbcQpBZty7TzwPpXoNIqqoIVQMnJwO9AHNtpWpT6zcxuT
FYz28CzXCyfO5TdlF7jOeW9OnJyMW68N3UunaNDPp00q29p5bLCIHZHyOCJcqBjuvNd/RQBx
2maFqsVpokPmSWclrHcrJIvluU3ONowRg5A7Dt2qd/D8k+ia3bX0CXs8k0sts8yJlmMSqrDH
CnII7V1VFAHH6r4cA0HTbS10tTGkge5ito4t27yyCwV/kY5xknPtVzwbplzpVnfQzwSQI915
kKSeWDsKJ2j+Ucg9K6SigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAqhN/yMFn/16z/+hxVf
qhN/yMFn/wBes/8A6HFUy2Lp7/J/kX6KzNbMyWYkTU006BCWmnKqWC44A3ZHXHameHpryfTm
e7kllHmkQSzRCN5I8DDMoAxznsOMVRBrUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFF
FABRRRQAUUUUAFUNH/48pP8Ar6uP/Rz1fqho/wDx5Sf9fVx/6OepfxItfA/VfqX6K5bWZ9St
r8i31djdu2bXToYFYMvHLkgsBnOWyBXU1RAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUA
FFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABVDXP8AkX9S/wCvWX/0A1fqhrn/ACL+pf8A
XrL/AOgGpn8LNKX8SPqX6KKKozCiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKK
KACiiigAqhN/yMFn/wBes/8A6HFV+si9t5ZvEFp5d5PB/os3+rCHo8f95T1yPyHTnMz2NKSv
L5P8ibVtJGqrb/6XPbNby+ajRBDzgjkMpB6+lSQWM8UMSSaldTskm8u4jBcYxtO1QMd+Ofem
/wBn3P8A0GL7/viH/wCN0f2fc/8AQYvv++If/jdHM+wci/mX4/5F+iqH9n3P/QYvv++If/jd
H9n3P/QYvv8AviH/AON0cz7ByL+Zfj/kX6Kof2fc/wDQYvv++If/AI3R/Z9z/wBBi+/74h/+
N0cz7ByL+Zfj/kX6Kof2fc/9Bi+/74h/+N0f2fc/9Bi+/wC+If8A43RzPsHIv5l+P+Rfoqh/
Z9z/ANBi+/74h/8AjdH9n3P/AEGL7/viH/43RzPsHIv5l+P+Rfoqh/Z9z/0GL7/viH/43R/Z
9z/0GL7/AL4h/wDjdHM+wci/mX4/5F+iqH9n3P8A0GL7/viH/wCN0f2fc/8AQYvv++If/jdH
M+wci/mX4/5F+iqH9n3P/QYvv++If/jdH9n3P/QYvv8AviH/AON0cz7ByL+Zfj/kX6Kof2fc
/wDQYvv++If/AI3R/Z9z/wBBi+/74h/+N0cz7ByL+Zfj/kX6Kof2fc/9Bi+/74h/+N0f2fc/
9Bi+/wC+If8A43RzPsHIv5l+P+Rfoqh/Z9z/ANBi+/74h/8AjdH9n3P/AEGL7/viH/43RzPs
HIv5l+P+Rfqho/8Ax5Sf9fVx/wCjno/s+5/6DF9/3xD/APG6o6VY3DWchGq3if6TOMKsPaVx
nlO/X8alt8y0LUFyP3luu/n5EjaBINSub231e9t2uHDyIixEcADGWQnGB0zWpHEyTTSGaRxI
QQjYwmBjAwO/XnNVf7Puf+gxff8AfEP/AMbo/s+5/wCgxff98Q//ABuq5n2I5F/Mvx/yL9FU
P7Puf+gxff8AfEP/AMbo/s+5/wCgxff98Q//ABujmfYORfzL8f8AIv0VQ/s+5/6DF9/3xD/8
bo/s+5/6DF9/3xD/APG6OZ9g5F/Mvx/yL9FUP7Puf+gxff8AfEP/AMbo/s+5/wCgxff98Q//
ABujmfYORfzL8f8AIv0VQ/s+5/6DF9/3xD/8bo/s+5/6DF9/3xD/APG6OZ9g5F/Mvx/yL9FU
P7Puf+gxff8AfEP/AMbo/s+5/wCgxff98Q//ABujmfYORfzL8f8AIv0VQ/s+5/6DF9/3xD/8
bo/s+5/6DF9/3xD/APG6OZ9g5F/Mvx/yL9FUP7Puf+gxff8AfEP/AMbo/s+5/wCgxff98Q//
ABujmfYORfzL8f8AIv0VQ/s+5/6DF9/3xD/8bo/s+5/6DF9/3xD/APG6OZ9g5F/Mvx/yL9FU
P7Puf+gxff8AfEP/AMbo/s+5/wCgxff98Q//ABujmfYORfzL8f8AIv0VQ/s+5/6DF9/3xD/8
bo/s+5/6DF9/3xD/APG6OZ9g5F/Mvx/yL9FUP7Puf+gxff8AfEP/AMboo5n2DkX8y/H/ACL9
FFFUZhRRRQAUUUUAFUNc/wCRf1L/AK9Zf/QDV+qGuf8AIv6l/wBesv8A6Aamfws0pfxI+pfo
ooqjMKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACqE3/IwWf/AF6z
/wDocVX6oTf8jBZ/9es//ocVTLYunv8AJ/kSahqVrpcCzXchVWbYoVGdmOCcBVBJ4BPHpS2G
o2up25ntJC6BtrBlKsp9CpAIPI6+tQavd/Y4Y3aC5dWJUzW0XmPASpwwXBJ9Oh688Vl+HGlt
Yr+adLyWO5vVMU01uVlkBRF3MoA2gEEZwOBmqIOlooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigA
ooooAKKKKACiiigAooooAKoaP/x5Sf8AX1cf+jnq/VDR/wDjyk/6+rj/ANHPUv4kWvgfqv1I
brxHpdleNaz3DLIhAkYROyR5GfmYDavBB5PetWuQ8UTS3lpfadDDqUNwVZUjgtd8V3lRjc+0
gDsfmUjn2rqIJ98jQNG6yRopY7CEOc8K3Q4x+HFUQT0UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRR
QAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABVDXP+Rf1L/r1l/9ANX6oa5/yL+p
f9esv/oBqZ/CzSl/Ej6l+iiiqMwooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACii
igAooooAKyL28itvEFp5iznFrN/q4Hk6vH/dB9D9OPUVr1Qm/wCRgs/+vWf/ANDiqZ3toaUr
c2vZ/kH9sW3/ADyvv/AGb/4ij+2Lb/nlff8AgDN/8RV+ii0u4Xh2f3/8Aof2xbf88r7/AMAZ
v/iKP7Ytv+eV9/4Azf8AxFX6KLS7heHZ/f8A8Aof2xbf88r7/wAAZv8A4ij+2Lb/AJ5X3/gD
N/8AEVfootLuF4dn9/8AwCh/bFt/zyvv/AGb/wCIo/ti2/55X3/gDN/8RV+ii0u4Xh2f3/8A
AKH9sW3/ADyvv/AGb/4ij+2Lb/nlff8AgDN/8RV+ii0u4Xh2f3/8Aof2xbf88r7/AMAZv/iK
P7Ytv+eV9/4Azf8AxFX6KLS7heHZ/f8A8Aof2xbf88r7/wAAZv8A4ij+2Lb/AJ5X3/gDN/8A
EVfootLuF4dn9/8AwCh/bFt/zyvv/AGb/wCIo/ti2/55X3/gDN/8RV+ii0u4Xh2f3/8AAKH9
sW3/ADyvv/AGb/4ij+2Lb/nlff8AgDN/8RV+ii0u4Xh2f3/8Aof2xbf88r7/AMAZv/iKP7Yt
v+eV9/4Azf8AxFX6KLS7heHZ/f8A8Aof2xbf88r7/wAAZv8A4ij+2Lb/AJ5X3/gDN/8AEVfo
otLuF4dn9/8AwCh/bFt/zyvv/AGb/wCIqjpWq26WcgMd4c3M5+WzmPWVz2X9O1btUNH/AOPK
T/r6uP8A0c9S+bmWpacOR6PddfXyD+2Lb/nlff8AgDN/8RR/bFt/zyvv/AGb/wCIq/RVWl3I
vDs/v/4BQ/ti2/55X3/gDN/8RR/bFt/zyvv/AABm/wDiKv0UWl3C8Oz+/wD4BQ/ti2/55X3/
AIAzf/EUf2xbf88r7/wBm/8AiKv0UWl3C8Oz+/8A4BQ/ti2/55X3/gDN/wDEUf2xbf8APK+/
8AZv/iKv0UWl3C8Oz+//AIBQ/ti2/wCeV9/4Azf/ABFH9sW3/PK+/wDAGb/4ir9FFpdwvDs/
v/4BQ/ti2/55X3/gDN/8RR/bFt/zyvv/AABm/wDiKv0UWl3C8Oz+/wD4BQ/ti2/55X3/AIAz
f/EUf2xbf88r7/wBm/8AiKv0UWl3C8Oz+/8A4BQ/ti2/55X3/gDN/wDEUf2xbf8APK+/8AZv
/iKv0UWl3C8Oz+//AIBQ/ti2/wCeV9/4Azf/ABFH9sW3/PK+/wDAGb/4ir9FFpdwvDs/v/4B
Q/ti2/55X3/gDN/8RR/bFt/zyvv/AABm/wDiKv0UWl3C8Oz+/wD4BQ/ti2/55X3/AIAzf/EU
f2xbf88r7/wBm/8AiKv0UWl3C8Oz+/8A4BQ/ti2/55X3/gDN/wDEUVfootLuF4dn9/8AwAoo
oqjMKKKKACiiigAqhrn/ACL+pf8AXrL/AOgGr9UNc/5F/Uv+vWX/ANANTP4WaUv4kfUv0UUV
RmFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABVCb/AJGCz/69Z/8A
0OKr9UJv+Rgs/wDr1n/9DiqZbF09/k/yGavqElqkdta7TfXGRCG6KB95z7D9SQO9LoF1NfeH
dNu7h9801tHJI2MZYqCTxS6joel6s6vf2EFw6LtVpEBIFN03RYNJs7K0s5JI4LVSCgC4lJGN
z8cnvxjmqINKiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAqho/wDx
5Sf9fVx/6Oer9UNH/wCPKT/r6uP/AEc9S/iRa+B+q/Uy7jWrmXxDp8No6Cw+1NbTNjJlcROx
A9ApUDPc8dq6OsKTwdoL3tvdrp0EcsM3nZSMDecEYbjpk5+oFbEMLReZumkl3uXG/HyA/wAI
wBwPzqiCWiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKA
CiiigAooooAKoa5/yL+pf9esv/oBq/VDXP8AkX9S/wCvWX/0A1M/hZpS/iR9S/RRRVGYUUUU
AFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFZF7byzeILTy7yeD/RZv9WE
PR4/7ynrkfkOnOdeqE3/ACMFn/16z/8AocVTNXRpSdpfJ/kH9n3P/QYvv++If/jdH9n3P/QY
vv8AviH/AON0mr6qmkW8UrW81w00ohjjhA3MxBPcgdj3p+m38uoRO8mn3NntOALjZlvcbWNH
Kg9o/L7kN/s+5/6DF9/3xD/8bo/s+5/6DF9/3xD/APG6v0UcqD2j8vuRQ/s+5/6DF9/3xD/8
bo/s+5/6DF9/3xD/APG6v0UcqD2j8vuRQ/s+5/6DF9/3xD/8bo/s+5/6DF9/3xD/APG6v0Uc
qD2j8vuRQ/s+5/6DF9/3xD/8bo/s+5/6DF9/3xD/APG6v0UcqD2j8vuRQ/s+5/6DF9/3xD/8
bo/s+5/6DF9/3xD/APG6v0UcqD2j8vuRQ/s+5/6DF9/3xD/8bo/s+5/6DF9/3xD/APG6v0Uc
qD2j8vuRQ/s+5/6DF9/3xD/8bo/s+5/6DF9/3xD/APG6v0UcqD2j8vuRQ/s+5/6DF9/3xD/8
bo/s+5/6DF9/3xD/APG6v0UcqD2j8vuRQ/s+5/6DF9/3xD/8bo/s+5/6DF9/3xD/APG6v0Uc
qD2j8vuRQ/s+5/6DF9/3xD/8bo/s+5/6DF9/3xD/APG6v0UcqD2j8vuRQ/s+5/6DF9/3xD/8
bqjpVjcNZyEareJ/pM4wqw9pXGeU79fxrdqho/8Ax5Sf9fVx/wCjnqXFcyLVR8j23XReYf2f
c/8AQYvv++If/jdH9n3P/QYvv++If/jdUbjxL5eo3Nlb6Tf3bWzKkjw+Xt3FQ2PmcHow7VuK
SVBKlSR0PUVXKiPaPy+5FH+z7n/oMX3/AHxD/wDG6P7Puf8AoMX3/fEP/wAbq/RRyoPaPy+5
FD+z7n/oMX3/AHxD/wDG6P7Puf8AoMX3/fEP/wAbq/RRyoPaPy+5FD+z7n/oMX3/AHxD/wDG
6P7Puf8AoMX3/fEP/wAbq/RRyoPaPy+5FD+z7n/oMX3/AHxD/wDG6P7Puf8AoMX3/fEP/wAb
q/RRyoPaPy+5FD+z7n/oMX3/AHxD/wDG6P7Puf8AoMX3/fEP/wAbq/RRyoPaPy+5FD+z7n/o
MX3/AHxD/wDG6P7Puf8AoMX3/fEP/wAbq/RRyoPaPy+5FD+z7n/oMX3/AHxD/wDG6P7Puf8A
oMX3/fEP/wAbq/RRyoPaPy+5FD+z7n/oMX3/AHxD/wDG6P7Puf8AoMX3/fEP/wAbq/RRyoPa
Py+5FD+z7n/oMX3/AHxD/wDG6P7Puf8AoMX3/fEP/wAbq/RRyoPaPy+5FD+z7n/oMX3/AHxD
/wDG6P7Puf8AoMX3/fEP/wAbq/RRyoPaPy+5FD+z7n/oMX3/AHxD/wDG6Kv0UcqD2j8vuQUU
UVRmFFFFABRRRQAVQ1z/AJF/Uv8Ar1l/9ANX6oa5/wAi/qX/AF6y/wDoBqZ/CzSl/Ej6l+ii
iqMwooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKoTf8jBZ/8AXrP/
AOhxVfrIvbiWHxBaeXZzz/6LN/qyg6vH/eYdMD8x15xM3ZGlJXl8n+Q/XbYXViitpkepIsoZ
rdyuSMHld2BnnuemaoaLbT6f9tnh0h7S3mljENirRgp2Z/lbaOucA5+WtT+0Ln/oD33/AH3D
/wDHKP7Quf8AoD33/fcP/wAco5kHs35fei/RVD+0Ln/oD33/AH3D/wDHKP7Quf8AoD33/fcP
/wAco5kHs35fei/RVD+0Ln/oD33/AH3D/wDHKP7Quf8AoD33/fcP/wAco5kHs35fei/RVD+0
Ln/oD33/AH3D/wDHKP7Quf8AoD33/fcP/wAco5kHs35fei/RVD+0Ln/oD33/AH3D/wDHKP7Q
uf8AoD33/fcP/wAco5kHs35fei/RVD+0Ln/oD33/AH3D/wDHKP7Quf8AoD33/fcP/wAco5kH
s35fei/RVD+0Ln/oD33/AH3D/wDHKP7Quf8AoD33/fcP/wAco5kHs35fei/RVD+0Ln/oD33/
AH3D/wDHKP7Quf8AoD33/fcP/wAco5kHs35fei/RVD+0Ln/oD33/AH3D/wDHKP7Quf8AoD33
/fcP/wAco5kHs35fei/RVD+0Ln/oD33/AH3D/wDHKP7Quf8AoD33/fcP/wAco5kHs35fei/R
VD+0Ln/oD33/AH3D/wDHKP7Quf8AoD33/fcP/wAco5kHs35fei/VDR/+PKT/AK+rj/0c9H9o
XP8A0B77/vuH/wCOVVsJ7y1t3jfSLwkzSyfK8PRpGYf8tPQip5lzFKD5Grrp1XmZWuaSLq51
AL4ajubmdMQXyGMFW2ABmLMGUg91B4ArpbZp0ZbeWJ2EcSZuCwxI3IIAznPGeR3qH+0Ln/oD
33/fcP8A8co/tC5/6A99/wB9w/8Axyq5kT7N+X3ov0VQ/tC5/wCgPff99w//AByj+0Ln/oD3
3/fcP/xyjmQezfl96L9FUP7Quf8AoD33/fcP/wAco/tC5/6A99/33D/8co5kHs35fei/RVD+
0Ln/AKA99/33D/8AHKP7Quf+gPff99w//HKOZB7N+X3ov0VQ/tC5/wCgPff99w//AByj+0Ln
/oD33/fcP/xyjmQezfl96L9FUP7Quf8AoD33/fcP/wAco/tC5/6A99/33D/8co5kHs35fei/
RVD+0Ln/AKA99/33D/8AHKP7Quf+gPff99w//HKOZB7N+X3ov0VQ/tC5/wCgPff99w//AByj
+0Ln/oD33/fcP/xyjmQezfl96L9FUP7Quf8AoD33/fcP/wAco/tC5/6A99/33D/8co5kHs35
fei/RVD+0Ln/AKA99/33D/8AHKP7Quf+gPff99w//HKOZB7N+X3ov0VQ/tC5/wCgPff99w//
AByj+0Ln/oD33/fcP/xyjmQezfl96L9FUP7Quf8AoD33/fcP/wAcoo5kHs35fei/RRRVGYUU
UUAFFFFABVDXP+Rf1L/r1l/9ANX6oa5/yL+pf9esv/oBqZ/CzSl/Ej6l+iiiqMwooooAKKKK
ACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKoTf8jBZ/wDXrP8A+hxVfqhN/wAj
BZ/9es//AKHFUy2Lp7/J/kX6Kxtfu5LI6bLGkkjG72iOM8yExSYX6Zx14HWsa21DVNOmu0dm
vbh9WWJ0BABDWyuVTccKAentVEHZUVykniC/8q7M/k6bsv1tzJcAOIEMIfLENg5bjOf4hUVx
4hu00sSWuq6fdM155AulQLGF8vfgkvtznjIJ9OvQA7CiuIXW7nUNM08XW6SSa4mRfsfys7J9
wqckAHuemOakF9q9n4YSSGaGOW2vPsjqY2lBBlEYO4kHjOc9/agDs6KZCsiQossgkkAwzhdo
Y+uO1PoAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooA
KKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigCpNqunW0zQz39rFKv3kkmVSO/Qmo/7
c0j/AKClj/4EJ/jV+ip94tOHVP7/APgFD+3NI/6Clj/4EJ/jR/bmkf8AQUsf/AhP8av0UWl3
HeHZ/f8A8Aof25pH/QUsf/AhP8aP7c0j/oKWP/gQn+NX6KLS7heHZ/f/AMAof25pH/QUsf8A
wIT/ABqjrOs6XLoeoRx6lZu720iqqzqSSVOABmt2qGuf8i/qX/XrL/6AamXNyvUuk4c60e/f
/gB/bmkf9BSx/wDAhP8AGj+3NI/6Clj/AOBCf41foqrS7kXh2f3/APAKH9uaR/0FLH/wIT/G
j+3NI/6Clj/4EJ/jV+ii0u4Xh2f3/wDAKH9uaR/0FLH/AMCE/wAaP7c0j/oKWP8A4EJ/jV+i
i0u4Xh2f3/8AAKH9uaR/0FLH/wACE/xo/tzSP+gpY/8AgQn+NX6KLS7heHZ/f/wCh/bmkf8A
QUsf/AhP8aP7c0j/AKClj/4EJ/jV+ii0u4Xh2f3/APAKH9uaR/0FLH/wIT/Gj+3NI/6Clj/4
EJ/jV+ii0u4Xh2f3/wDAKH9uaR/0FLH/AMCE/wAaP7c0j/oKWP8A4EJ/jV+ii0u4Xh2f3/8A
AKH9uaR/0FLH/wACE/xo/tzSP+gpY/8AgQn+NX6KLS7heHZ/f/wCh/bmkf8AQUsf/AhP8aP7
c0j/AKClj/4EJ/jV+ii0u4Xh2f3/APAKH9uaR/0FLH/wIT/Gj+3NI/6Clj/4EJ/jV+ii0u4X
h2f3/wDAKH9uaR/0FLH/AMCE/wAaP7c0j/oKWP8A4EJ/jV+ii0u4Xh2f3/8AAKH9uaR/0FLH
/wACE/xqjLrOlnXLWQalZlFtplLeeuAS0WBnPsfyNbtUJv8AkYLP/r1n/wDQ4qmXNbcum4X2
ez6+XoH9uaR/0FLH/wACE/xpP7a0fOf7Tsc5z/x8J/jWhRVWl3IvDs/v/wCAZ/8Abej8/wDE
0seev+kJ/jSf21o2Mf2nYY9PPT/GtGii0u4Xh2f3/wDAM/8AtvRx01Sx/wDAhP8AGj+29H/6
Clj/AOBCf41oUUWl3C8Oz+//AIBQ/tzSP+gpY/8AgQn+NH9uaR/0FLH/AMCE/wAav0UWl3C8
Oz+//gFD+3NI/wCgpY/+BCf40f25pH/QUsf/AAIT/Gr9FFpdwvDs/v8A+AUP7c0j/oKWP/gQ
n+NH9uaR/wBBSx/8CE/xq/RRaXcLw7P7/wDgFD+3NI/6Clj/AOBCf40f25pH/QUsf/AhP8av
0UWl3C8Oz+//AIBQ/tzSP+gpY/8AgQn+NH9uaR/0FLH/AMCE/wAav0UWl3C8Oz+//gFD+3NI
/wCgpY/+BCf40f25pH/QUsf/AAIT/Gr9FFpdwvDs/v8A+AUP7c0j/oKWP/gQn+NH9uaR/wBB
Sx/8CE/xq/RRaXcLw7P7/wDgFD+3NI/6Clj/AOBCf40f25pH/QUsf/AhP8av0UWl3C8Oz+//
AIBQ/tzSP+gpY/8AgQn+NH9uaR/0FLH/AMCE/wAav1Q0f/jyk/6+rj/0c9L3r2HaHLez+/8A
4Af25pH/AEFLH/wIT/Gj+3NI/wCgpY/+BCf41fop2l3FeHZ/f/wCh/bmkf8AQUsf/AhP8aP7
c0j/AKClj/4EJ/jV+ii0u4Xh2f3/APAKH9uaR/0FLH/wIT/Gj+3NI/6Clj/4EJ/jV+ii0u4X
h2f3/wDAKH9uaR/0FLH/AMCE/wAaP7c0j/oKWP8A4EJ/jV+ii0u4Xh2f3/8AAKH9uaR/0FLH
/wACE/xo/tzSP+gpY/8AgQn+NX6KLS7heHZ/f/wCh/bmkf8AQUsf/AhP8aP7c0j/AKClj/4E
J/jV+ii0u4Xh2f3/APAKH9uaR/0FLH/wIT/Gj+3NI/6Clj/4EJ/jV+ii0u4Xh2f3/wDAKH9u
aR/0FLH/AMCE/wAaP7c0j/oKWP8A4EJ/jV+ii0u4Xh2f3/8AAKH9uaR/0FLH/wACE/xo/tzS
P+gpY/8AgQn+NX6KLS7heHZ/f/wCh/bmkf8AQUsf/AhP8aP7c0j/AKClj/4EJ/jV+ii0u4Xh
2f3/APAKH9uaR/0FLH/wIT/Gj+3NI/6Clj/4EJ/jV+ii0u4Xh2f3/wDAKH9uaR/0FLH/AMCE
/wAaKv0UWl3C8Oz+/wD4AVh69c3Nu8fkahJC7KRFbwQLJJM/4g4XpzxjPJrcrOvtFs9RuUuJ
jcrKibA0FzJF8uc4O1hmqMy5bGY2sJuFVZyg8wKcgNjnHtmpaiit44XZ1LlmVUO52bhc46n3
PPfvUtABRRRQAVQ1z/kX9S/69Zf/AEA1fqhrn/Iv6l/16y/+gGpn8LNKX8SPqW55Vt7eSZ87
Y1LtjrgDNYttrGo79PlvbS3jtr9tsYjkJeIlSy7sjB4GDjofWtuaJZ4JIXGUkUq2PQjFYlpo
l+ktnHe6jHPaWJDQKsG2RiFKgu24g4BPQDJ/KqMw/wCEu03zNvlX2zzfK837JJ5e7dt+9jGM
8Zq9c63p9paXd1POEitJDHKSDw2AcAdzyOlV/wCwz/YX9m/aB/r/ADvM2f8ATbzMYz+FV5fD
CzSapJLdGQ3e8wIU+WBnjCFsZ+ZuOvpwMZOQC3d+IbGzkWMrdTyFA5S3tnlKg9CdoOM+9Nn8
S6bBBbzBriYXEfmxrBbvIxX1IA4/Go20nUre6afTtQt4hJGiSLPbGTJUYBGHXHHbmq2oeGZr
9bIzXNpcyQQ+U/2yz81GPHzhQwCnj34oA1bXWLK9FoYJS32pHeLKEZCEBs56EE9DTv7VtPO8
rzDu+0/Zfun/AFmzfj8u9ZFr4Qto7XTba6aK5hslmGxosBt7BgcZ4xinN4VVIPItLr7LGL8X
a+VHyq+XsKjng9ef0oAvt4g0tDfZuhixKichSQpYkADHU5GMDvxTdN8Radqtw1vbvMswUv5c
0DxkqDgkbgM9R09aqXfhW3uIL2CNo44Z0gCRmLcqmJiw3An5gSeR359abo3ho6Zqf2xhpiYi
aMLZ2AhJyQcltzHjHQY60AXb/wAQWen332OSK8lmEayMLe2eXapJAztBx90/lUV34p020tIL
tvtUlvP9ySK2dgDu24OBwc8YPOap634VfVdYa/WWzO6BItlzbNJjaWOQVdeu79Ksnw7jwzba
Otz/AKl4n80p12SByMZ46Y6/nQBPN4isYIIJHjvC8yl0hS0kaXAOCSgGVH1pJPEumRWUN00s
3lyzGBVEDl/MAJ2lMbgeD2p9/p17Jfx3un3kMEwiMTiaAyKy5z2ZSDn3rKudD1CA6ebWeKS7
bUXup52hJjUmF1zs3Zx90fe6mgDUh8Q6dLa3Fw0ksIt1DSpPC8bqDwPlIyckEDHU0WniCwvJ
zCPtMMoRnC3NtJFuUdSNwGcZHSqreH7q6S9kvb+N7q5SJFeGDYiCNy6/KWJPJOeaemjX9xep
dalfwStDFJHEsFsYwC4AJOXbPT2oAfaeJrC8DOiXkcKxGYzzWskcewDOdxGOnNPtPEVheXcd
sguo3lJERntZIlkwM/KWUAnAJx7VIdIWTw1/Y0spKm0+ytIowcbNuQKqpo+oz3llLqWoW80d
nJ5saQWxjLNtKjcS7cYY8ACgDcooooAKKKKACqE3/IwWf/XrP/6HFV+qE3/IwWf/AF6z/wDo
cVTLYunv8n+RDr2o3mm20MtrbpIpmRZXkbARS6r06kndx+P0OrVPU7H+0bFrbzPLzJG+7bn7
rhv1xip4lnWWYyyo6M2YlVNpRcDgnJyc5OeKoglooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAo
oooAKKKKACiiigAooooAKoaP/wAeUn/X1cf+jnq/VDR/+PKT/r6uP/Rz1L+JFr4H6r9SCw1K
8uNe1CxuLZIYoI45IfmyzBmdcnsM7Mgeh59BrVnPp0w1G9vre4RJri2jhTfHuCFC53HkZ+/0
46VoLkKAxyccnGM1RAtFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAB
RRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVQ1z/kX9S/69Zf/AEA1fqhrn/Iv6l/16y/+gGpn8LNKX8SPqW55
PKgkkAzsUtj1wK5DSPGtzfXtlDPaWwS7YKPKeXcmVJ53RhT07N9M12LosiMjDKsMEe1ZVp4a
02zlgkjW5byP9Ust1LIiYGBhWYgYHtVGZit4yu01SOJtNX7I92LbzFMhOS+zO7y/L69t3t14
q4+v6t5d9dxaZbNZWUkySM90VdxGTkquwjoO561cPhfSjOJTHPxMJ1j+0yeWrht+Qm7aOeeB
3NQReFLNmumu5LmXz7iSVo0upUjKsxO0oG2ng88c0ATS+IY4ri4h8hndY4WgjQ/PM0gbCge2
3JPQDJPSsy48W3i2GnS2+nI813B5zLukfZzjAEaMx+pAFdEml2UepNqCQKLpohD5nPCDoAOg
/CqsnhzTXit4wk8Yt4/LjMNxJGdvoSrAkfWgChbeLY5LXTLi5t3iS8SYsFV3KNGwXGAucHJ6
gUsviG7m0q/v9NtIZEs5WDC4d4yyLGGJA25zz0OK1LTR7GxFsLeHYLYSLCNxO0Oct355FSHT
bUwXkPlny7wsZxuPzFlCn6cAdKAMW58QanZ6Pa3M1hbNc3T4jjimdxt27gcBCxPB4Cn61c8O
a3LrdpcPPbfZ5recwuo3YJ2q2cMqsPvdxVq70ezvba3glSQLbkGJopWjdONvDKQehx1p2naV
aaUkqWiOomfzJC8jOWbAXJLEnoBQBdooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigArIvUu28QWn
2aeCP/RZseZCX/jjz0Ye30weueNeqE3/ACMFn/16z/8AocVTNXRpSdpfJ/kHlav/AM/1j/4B
v/8AHaPK1f8A5/rH/wAA3/8AjtWLu8tbCAz3lzFbxA43yuFGfqadbXVvewLPazxzwt92SNwy
n8RRyoPaPy+5FXytX/5/rH/wDf8A+O0eVq//AD/WP/gG/wD8dq/RRyoPaPy+5FDytX/5/rH/
AMA3/wDjtHlav/z/AFj/AOAb/wDx2r9FHKg9o/L7kUPK1f8A5/rH/wAA3/8AjtHlav8A8/1j
/wCAb/8Ax2r9FHKg9o/L7kUPK1f/AJ/rH/wDf/47R5Wr/wDP9Y/+Ab//AB2r9FHKg9o/L7kU
PK1f/n+sf/AN/wD47R5Wr/8AP9Y/+Ab/APx2r9FHKg9o/L7kUPK1f/n+sf8AwDf/AOO0eVq/
/P8AWP8A4Bv/APHav0UcqD2j8vuRQ8rV/wDn+sf/AADf/wCO0eVq/wDz/WP/AIBv/wDHav0U
cqD2j8vuRQ8rV/8An+sf/AN//jtHlav/AM/1j/4Bv/8AHav0UcqD2j8vuRQ8rV/+f6x/8A3/
APjtHlav/wA/1j/4Bv8A/Hav0UcqD2j8vuRQ8rV/+f6x/wDAN/8A47R5Wr/8/wBY/wDgG/8A
8dq/RRyoPaPy+5FDytX/AOf6x/8AAN//AI7VHSotUNnJsvLNR9pn4a0Y8+a+f+Wg75/+v1rd
qho//HlJ/wBfVx/6OepcVzItVHyPbddF5h5Wr/8AP9Y/+Ab/APx2jytX/wCf6x/8A3/+O0+b
V9Nt7xbOa/tY7lsBYXmUOc9OM5q5VcqI9o/L7kUPK1f/AJ/rH/wDf/47R5Wr/wDP9Y/+Ab//
AB2r9FHKg9o/L7kUPK1f/n+sf/AN/wD47R5Wr/8AP9Y/+Ab/APx2r9FHKg9o/L7kUPK1f/n+
sf8AwDf/AOO0eVq//P8AWP8A4Bv/APHav0UcqD2j8vuRQ8rV/wDn+sf/AADf/wCO0eVq/wDz
/WP/AIBv/wDHav0UcqD2j8vuRQ8rV/8An+sf/AN//jtHlav/AM/1j/4Bv/8AHav0UcqD2j8v
uRQ8rV/+f6x/8A3/APjtHlav/wA/1j/4Bv8A/Hav0UcqD2j8vuRQ8rV/+f6x/wDAN/8A47R5
Wr/8/wBY/wDgG/8A8dq/RRyoPaPy+5FDytX/AOf6x/8AAN//AI7R5Wr/APP9Y/8AgG//AMdq
/RRyoPaPy+5FDytX/wCf6x/8A3/+O0eVq/8Az/WP/gG//wAdq/RRyoPaPy+5FDytX/5/rH/w
Df8A+O0eVq//AD/WP/gG/wD8dq/RRyoPaPy+5FDytX/5/rH/AMA3/wDjtFX6KOVB7R+X3IKK
KKozCiiigAooooAKoa5/yL+pf9esv/oBq/VDXP8AkX9S/wCvWX/0A1M/hZpS/iR9S/RRRVGY
UUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFUJv+Rgs/8Ar1n/APQ4
qv1kXt9aWniC0+03UEOLWbPmSBerx46+u0/kfSpm7LU0pJuVl2f5EXiW/stOhtZrmK2edpSl
ublwkaMVOSzHoMZ/lSaDLYW1j5ialaXLXdySXgIEZlIHyIAT0C9M571dOt6OwwdTsT9bhP8A
Gga3o4GBqdiP+3hP8aOePcPZT/lZoUVQ/tzSP+gpY/8AgQn+NH9uaR/0FLH/AMCE/wAaOePc
PZT/AJWX6Kof25pH/QUsf/AhP8aP7c0j/oKWP/gQn+NHPHuHsp/ysv0VQ/tzSP8AoKWP/gQn
+NH9uaR/0FLH/wACE/xo549w9lP+Vl+iqH9uaR/0FLH/AMCE/wAaP7c0j/oKWP8A4EJ/jRzx
7h7Kf8rL9FUP7c0j/oKWP/gQn+NH9uaR/wBBSx/8CE/xo549w9lP+Vl+iqH9uaR/0FLH/wAC
E/xo/tzSP+gpY/8AgQn+NHPHuHsp/wArL9FUP7c0j/oKWP8A4EJ/jR/bmkf9BSx/8CE/xo54
9w9lP+Vl+iqH9uaR/wBBSx/8CE/xo/tzSP8AoKWP/gQn+NHPHuHsp/ysv0VQ/tzSP+gpY/8A
gQn+NH9uaR/0FLH/AMCE/wAaOePcPZT/AJWX6Kof25pH/QUsf/AhP8aP7c0j/oKWP/gQn+NH
PHuHsp/ysv1Q0f8A48pP+vq4/wDRz0f25pH/AEFLH/wIT/GqOlazpcdnIr6lZqTczthp1HBl
cg9e4INS5x5lqWqU+R6PdfqZGqXmk3Wp3mkm502xQyj7XNM6iaRiFOEB6cYG4/gK6+O4hlml
ijlVpISBIoPKkjIz+FUzrOjE5Op2BPr56f407+3NI/6Clj/4EJ/jVc8e5Hsp/wArL9FUP7c0
j/oKWP8A4EJ/jR/bmkf9BSx/8CE/xo549w9lP+Vl+iqH9uaR/wBBSx/8CE/xo/tzSP8AoKWP
/gQn+NHPHuHsp/ysv0VQ/tzSP+gpY/8AgQn+NH9uaR/0FLH/AMCE/wAaOePcPZT/AJWX6Kof
25pH/QUsf/AhP8aP7c0j/oKWP/gQn+NHPHuHsp/ysv0VQ/tzSP8AoKWP/gQn+NH9uaR/0FLH
/wACE/xo549w9lP+Vl+iqH9uaR/0FLH/AMCE/wAaP7c0j/oKWP8A4EJ/jRzx7h7Kf8rL9FUP
7c0j/oKWP/gQn+NH9uaR/wBBSx/8CE/xo549w9lP+Vl+iqH9uaR/0FLH/wACE/xo/tzSP+gp
Y/8AgQn+NHPHuHsp/wArL9FUP7c0j/oKWP8A4EJ/jR/bmkf9BSx/8CE/xo549w9lP+Vl+iqH
9uaR/wBBSx/8CE/xo/tzSP8AoKWP/gQn+NHPHuHsp/ysv0VQ/tzSP+gpY/8AgQn+NFHPHuHs
p/ysv0UUVRmFFFFABRRRQAVQ1z/kX9S/69Zf/QDV+qGuf8i/qX/XrL/6Aamfws0pfxI+pfoo
oqjMKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACqE3/IwWf8A16z/
APocVX6oTf8AIwWf/XrP/wChxVMti6e/yf5F+iqGrR3cloPst41oFJaWSOHzJNoB4RcHnOOx
71S8MahPfW14s88k/wBnuDEkk0XlSMuxTl0wMHJPYcYqiDcooooAKKKKACiiigAooooAKKKK
ACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKoaP/wAeUn/X1cf+jnq/VDR/+PKT/r6uP/Rz1L+JFr4H
6r9S/RXK+JrvUtKWe/TUp0VQWt7aK03xEAD/AFr7Ttyc85UY+hrqVO5QeORniqIFooooAKKK
KACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACqGuf8
i/qX/XrL/wCgGr9UNc/5F/Uv+vWX/wBANTP4WaUv4kfUv0UUVRmFFFFABRRRQAUUUUAFFFFA
BRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABVCb/kYLP/r1n/8AQ4qv1kXtvLN4gtPLvJ4P9Fm/
1YQ9Hj/vKeuR+Q6c5mexpSV5fJ/kWtR077esRW6uLWWJ9ySwMMjjBBDAgjB7iobPRls45Nl5
ctPNOs807Fd8pAAwcLgDCgYAFSf2fc/9Bi+/74h/+N0f2fc/9Bi+/wC+If8A43RzPsHIv5l+
P+Rfoqh/Z9z/ANBi+/74h/8AjdH9n3P/AEGL7/viH/43RzPsHIv5l+P+Rfoqh/Z9z/0GL7/v
iH/43R/Z9z/0GL7/AL4h/wDjdHM+wci/mX4/5F+iqH9n3P8A0GL7/viH/wCN0f2fc/8AQYvv
++If/jdHM+wci/mX4/5F+iqH9n3P/QYvv++If/jdH9n3P/QYvv8AviH/AON0cz7ByL+Zfj/k
X6Kof2fc/wDQYvv++If/AI3R/Z9z/wBBi+/74h/+N0cz7ByL+Zfj/kX6Kof2fc/9Bi+/74h/
+N0f2fc/9Bi+/wC+If8A43RzPsHIv5l+P+Rfoqh/Z9z/ANBi+/74h/8AjdH9n3P/AEGL7/vi
H/43RzPsHIv5l+P+Rfoqh/Z9z/0GL7/viH/43R/Z9z/0GL7/AL4h/wDjdHM+wci/mX4/5F+i
qH9n3P8A0GL7/viH/wCN0f2fc/8AQYvv++If/jdHM+wci/mX4/5F+iqH9n3P/QYvv++If/jd
H9n3P/QYvv8AviH/AON0cz7ByL+Zfj/kX6oaP/x5Sf8AX1cf+jno/s+5/wCgxff98Q//ABuq
OlWNw1nIRqt4n+kzjCrD2lcZ5Tv1/GpbfMtC1Bcj95brv5+Q+98OrevcqdSvo7W6/wBfbIy7
HyMHkqWAI9CK1IrfypncSyFGVVWI42pjPTjPOeck9BVb+z7n/oMX3/fEP/xuj+z7n/oMX3/f
EP8A8bquZ9iORfzL8f8AIv0VQ/s+5/6DF9/3xD/8bo/s+5/6DF9/3xD/APG6OZ9g5F/Mvx/y
L9FUP7Puf+gxff8AfEP/AMbo/s+5/wCgxff98Q//ABujmfYORfzL8f8AIv0VQ/s+5/6DF9/3
xD/8bo/s+5/6DF9/3xD/APG6OZ9g5F/Mvx/yL9FUP7Puf+gxff8AfEP/AMbo/s+5/wCgxff9
8Q//ABujmfYORfzL8f8AIv0VQ/s+5/6DF9/3xD/8bo/s+5/6DF9/3xD/APG6OZ9g5F/Mvx/y
L9FUP7Puf+gxff8AfEP/AMbo/s+5/wCgxff98Q//ABujmfYORfzL8f8AIv0VQ/s+5/6DF9/3
xD/8bo/s+5/6DF9/3xD/APG6OZ9g5F/Mvx/yL9FUP7Puf+gxff8AfEP/AMbo/s+5/wCgxff9
8Q//ABujmfYORfzL8f8AIv0VQ/s+5/6DF9/3xD/8bo/s+5/6DF9/3xD/APG6OZ9g5F/Mvx/y
L9FUP7Puf+gxff8AfEP/AMbo/s+5/wCgxff98Q//ABujmfYORfzL8f8AIv0VQ/s+5/6DF9/3
xD/8boo5n2DkX8y/H/Iv0UUVRmFFFFABRRRQAVQ1z/kX9S/69Zf/AEA1fqhrn/Iv6l/16y/+
gGpn8LNKX8SPqX6KKKozCiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiii
gAqhN/yMFn/16z/+hxVfqhN/yMFn/wBes/8A6HFUy2Lp7/J/kW554raCSeeRY4o1LO7HgAdT
SWtzDe2kN1bvvhmQSRtjGVIyDzWL4ht9WuZ7VbS0t7mzjzJLFJOYy7j7uflOQOuO5x6cr4Yk
nt/DmjWt5ayQzm3VAoVmChVH3zgbSR2PfjmqIN6iiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACi
iigAooooAKKKKACiiigAqho//HlJ/wBfVx/6Oer9UNH/AOPKT/r6uP8A0c9S/iRa+B+q/Umn
1C0try2tJplW4uiwhj7tgZP6CrNcRLaa+PEVjd3GmW8rNfE+clwSEiEciquNnygBic92Pvx2
UM6z+ZtSRfLcod6FckdxnqPfpVEEtFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAU
UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVQ1z/AJF/Uv8Ar1l/9ANX6oa5/wAi/qX/AF6y/wDo
BqZ/CzSl/Ej6l+iiiqMwooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoooo
AKyL28itvEFp5iznFrN/q4Hk6vH/AHQfQ/Tj1Fa9UJv+Rgs/+vWf/wBDiqZ3toaUrc2vZ/kH
9sW3/PK+/wDAGb/4ij+2Lb/nlff+AM3/AMRV+ii0u4Xh2f3/APAKH9sW3/PK+/8AAGb/AOIo
/ti2/wCeV9/4Azf/ABFX6KLS7heHZ/f/AMAof2xbf88r7/wBm/8AiKP7Ytv+eV9/4Azf/EVf
ootLuF4dn9//AACh/bFt/wA8r7/wBm/+Io/ti2/55X3/AIAzf/EVfootLuF4dn9//AKH9sW3
/PK+/wDAGb/4ij+2Lb/nlff+AM3/AMRV+ii0u4Xh2f3/APAKH9sW3/PK+/8AAGb/AOIo/ti2
/wCeV9/4Azf/ABFX6KLS7heHZ/f/AMAof2xbf88r7/wBm/8AiKP7Ytv+eV9/4Azf/EVfootL
uF4dn9//AACh/bFt/wA8r7/wBm/+Io/ti2/55X3/AIAzf/EVfootLuF4dn9//AKH9sW3/PK+
/wDAGb/4ij+2Lb/nlff+AM3/AMRV+ii0u4Xh2f3/APAKH9sW3/PK+/8AAGb/AOIo/ti2/wCe
V9/4Azf/ABFX6KLS7heHZ/f/AMAof2xbf88r7/wBm/8AiKP7Ytv+eV9/4Azf/EVfootLuF4d
n9//AACh/bFt/wA8r7/wBm/+IqjpWq26WcgMd4c3M5+WzmPWVz2X9O1btUNH/wCPKT/r6uP/
AEc9S+bmWpacOR6PddfXyD+2Lb/nlff+AM3/AMRR/bFt/wA8r7/wBm/+Iq/RVWl3IvDs/v8A
+AUP7Ytv+eV9/wCAM3/xFH9sW3/PK+/8AZv/AIir9FFpdwvDs/v/AOAUP7Ytv+eV9/4Azf8A
xFH9sW3/ADyvv/AGb/4ir9FFpdwvDs/v/wCAUP7Ytv8Anlff+AM3/wARR/bFt/zyvv8AwBm/
+Iq/RRaXcLw7P7/+AUP7Ytv+eV9/4Azf/EUf2xbf88r7/wAAZv8A4ir9FFpdwvDs/v8A+AUP
7Ytv+eV9/wCAM3/xFH9sW3/PK+/8AZv/AIir9FFpdwvDs/v/AOAUP7Ytv+eV9/4Azf8AxFH9
sW3/ADyvv/AGb/4ir9FFpdwvDs/v/wCAUP7Ytv8Anlff+AM3/wARR/bFt/zyvv8AwBm/+Iq/
RRaXcLw7P7/+AUP7Ytv+eV9/4Azf/EUf2xbf88r7/wAAZv8A4ir9FFpdwvDs/v8A+AUP7Ytv
+eV9/wCAM3/xFH9sW3/PK+/8AZv/AIir9FFpdwvDs/v/AOAUP7Ytv+eV9/4Azf8AxFH9sW3/
ADyvv/AGb/4ir9FFpdwvDs/v/wCAUP7Ytv8Anlff+AM3/wARRV+ii0u4Xh2f3/8AACiiiqMw
ooooAKKKKACqGuf8i/qX/XrL/wCgGr9UNc/5F/Uv+vWX/wBANTP4WaUv4kfUv0UUVRmFFFFA
BRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABVCb/kYLP/r1n/8AQ4qv1Qm/
5GCz/wCvWf8A9DiqZbF09/k/yKviRtTWwh/srz/MM6iU26oXEeDnG/5euOtM8OXE8guoLu5v
ZLqJl3x3aRK0YI4x5fBB579q0dQsRfwLH9ont3Rw6SwsAykfUEHr0INVrbRfsyTH+0LuS4nk
R5bhtm9gvReFAAxkcDuaog1KKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAK
KKKACqGj/wDHlJ/19XH/AKOer9UNH/48pP8Ar6uP/Rz1L+JFr4H6r9Tm9WuNdh1TUZWm1SHT
oSrRvaxW7IsYQFid/wAxIO7pmuwhdZII3R96soIc/wAQx1rKvtAF7LckalewQ3QxPBGybH+X
afvKSMgY4IrRitvJmLrNJ5XlrGsPGxMZ5HGcnPc9hVEE9FFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAU
UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVQ1z/AJF/Uv8Ar1l/9ANX6oa5
/wAi/qX/AF6y/wDoBqZ/CzSl/Ej6l+iiiqMwooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAoooo
AKKKKACiiigAooooAKyL23lm8QWnl3k8H+izf6sIejx/3lPXI/IdOc69UJv+Rgs/+vWf/wBD
iqZq6NKTtL5P8g/s+5/6DF9/3xD/APG6P7Puf+gxff8AfEP/AMbq1NcxwSQJISGnk8tOOrbS
38lNQ2mp2d69wlvMrmCYwP2+cAEgevB/nRyoPaPy+5Ef9n3P/QYvv++If/jdH9n3P/QYvv8A
viH/AON1cMsahizqApwxJ6fX8xSefD5fmebH5fTduGPzo5UHtH5fcip/Z9z/ANBi+/74h/8A
jdH9n3P/AEGL7/viH/43Ul3qNtZ26TyuTEzBdyDdj347UsGoW09rFcCQRpKMqJfkP4g96OVB
7R+X3Ii/s+5/6DF9/wB8Q/8Axuj+z7n/AKDF9/3xD/8AG6vKyuoZSGU9CDwaWjlQe0fl9yKH
9n3P/QYvv++If/jdH9n3P/QYvv8AviH/AON1foo5UHtH5fcih/Z9z/0GL7/viH/43R/Z9z/0
GL7/AL4h/wDjdX6KOVB7R+X3Iof2fc/9Bi+/74h/+N0f2fc/9Bi+/wC+If8A43V+ijlQe0fl
9yKH9n3P/QYvv++If/jdH9n3P/QYvv8AviH/AON1foo5UHtH5fcih/Z9z/0GL7/viH/43R/Z
9z/0GL7/AL4h/wDjdX6KOVB7R+X3Iof2fc/9Bi+/74h/+N0f2fc/9Bi+/wC+If8A43V+ijlQ
e0fl9yKH9n3P/QYvv++If/jdH9n3P/QYvv8AviH/AON1foo5UHtH5fcih/Z9z/0GL7/viH/4
3UcOky26FItWvlUuzkbYTyzFif8AV+pNadFHIg9rLbT7kUP7Puf+gxff98Q//G6P7Puf+gxf
f98Q/wDxur9FHKg9o/L7kUP7Puf+gxff98Q//G6P7Puf+gxff98Q/wDxur9FHKg9o/L7kUP7
Puf+gxff98Q//G6P7Puf+gxff98Q/wDxur9FHKg9o/L7kUP7Puf+gxff98Q//G6P7Puf+gxf
f98Q/wDxur9FHKg9o/L7kUP7Puf+gxff98Q//G6P7Puf+gxff98Q/wDxur9FHKg9o/L7kUP7
Puf+gxff98Q//G6P7Puf+gxff98Q/wDxur9FHKg9o/L7kUP7Puf+gxff98Q//G6P7Puf+gxf
f98Q/wDxur9FHKg9o/L7kUP7Puf+gxff98Q//G6P7Puf+gxff98Q/wDxur9FHKg9o/L7kUP7
Puf+gxff98Q//G6P7Puf+gxff98Q/wDxur9FHKg9o/L7kUP7Puf+gxff98Q//G6P7Puf+gxf
f98Q/wDxur9FHKg9o/L7kUP7Puf+gxff98Q//G6P7Puf+gxff98Q/wDxur9FHKg9o/L7kUP7
Puf+gxff98Q//G6Kv0UcqD2j8vuQUVUmk1FZmEFravF/C0lyyE/gIz/Oo/O1f/nxsf8AwMf/
AONUcyEqbfb70X6Koedq/wDz42P/AIGP/wDGqPO1f/nxsf8AwMf/AONUcyH7N+X3ov0VQ87V
/wDnxsf/AAMf/wCNUedq/wDz42P/AIGP/wDGqOZB7N+X3ov1Q1z/AJF/Uv8Ar1l/9ANHnav/
AM+Nj/4GP/8AGqr3yave6fc2v2SxTz4mj3fa3O3IIzjy/elKSaaKpwamm7fejXoqh52r/wDP
jY/+Bj//ABqjztX/AOfGx/8AAx//AI1T5kT7N+X3ov0VQ87V/wDnxsf/AAMf/wCNUedq/wDz
42P/AIGP/wDGqOZB7N+X3ov0VQ87V/8Anxsf/Ax//jVHnav/AM+Nj/4GP/8AGqOZB7N+X3ov
0VQ87V/+fGx/8DH/APjVHnav/wA+Nj/4GP8A/GqOZB7N+X3ov0VQ87V/+fGx/wDAx/8A41R5
2r/8+Nj/AOBj/wDxqjmQezfl96L9FUPO1f8A58bH/wADH/8AjVHnav8A8+Nj/wCBj/8Axqjm
Qezfl96L9FUPO1f/AJ8bH/wMf/41R52r/wDPjY/+Bj//ABqjmQezfl96L9FUPO1f/nxsf/Ax
/wD41R52r/8APjY/+Bj/APxqjmQezfl96L9FUPO1f/nxsf8AwMf/AONUedq//PjY/wDgY/8A
8ao5kHs35fei/RVDztX/AOfGx/8AAx//AI1R52r/APPjY/8AgY//AMao5kHs35fei/RVDztX
/wCfGx/8DH/+NUedq/8Az42P/gY//wAao5kHs35fei/VCb/kYLP/AK9Z/wD0OKjztX/58bH/
AMDH/wDjVV3TV21CG6+yWI8uKSPb9rfncUOc+X22frSlK6KhBp6269V2JNa0+51BLNbacQNF
cb3k/iClHU7f9r5uKyj4YmWR47aRbaD+0EuIzE2GSNbcR8ZBGcitnztX/wCfGx/8DH/+NUed
q/8Az42P/gY//wAap8yJ9m/L70Yr+G7pI7n5odQ3X63SpetxKohCYchcZB5HB6Co7jw5c3Wn
CFtO023H2zz2treQhCvl7PvFCA2eeFHHvzW952r/APPjY/8AgY//AMao87V/+fGx/wDAx/8A
41RzoPZvy+9GDZeGtRtbSxgiuIbfyp52kaMliiSdk4AJ7ZIHrjtT5vCSyaE1gI7dmW+8+JpB
u2x+cHIyRnJUYPrW352r/wDPjY/+Bj//ABqjztX/AOfGx/8AAx//AI1RzoPZvy+9F2ONIY1j
iRUjUYVVGAB6AU6qHnav/wA+Nj/4GP8A/GqPO1f/AJ8bH/wMf/41RzIPZvy+9F+iqHnav/z4
2P8A4GP/APGqPO1f/nxsf/Ax/wD41RzIPZvy+9F+iqHnav8A8+Nj/wCBj/8AxqjztX/58bH/
AMDH/wDjVHMg9m/L70X6Koedq/8Az42P/gY//wAao87V/wDnxsf/AAMf/wCNUcyD2b8vvRfo
qh52r/8APjY/+Bj/APxqjztX/wCfGx/8DH/+NUcyD2b8vvRfoqh52r/8+Nj/AOBj/wDxqjzt
X/58bH/wMf8A+NUcyD2b8vvRfoqh52r/APPjY/8AgY//AMao87V/+fGx/wDAx/8A41RzIPZv
y+9F+iqHnav/AM+Nj/4GP/8AGqPO1f8A58bH/wADH/8AjVHMg9m/L70X6Koedq//AD42P/gY
/wD8ao87V/8Anxsf/Ax//jVHMg9m/L70X6Koedq//PjY/wDgY/8A8ao87V/+fGx/8DH/APjV
HMg9m/L70X6Koedq/wDz42P/AIGP/wDGqPO1f/nxsf8AwMf/AONUcyD2b8vvRfoqh52r/wDP
jY/+Bj//ABqjztX/AOfGx/8AAx//AI1RzIPZvy+9F+iqHnav/wA+Nj/4GP8A/GqPO1f/AJ8b
H/wMf/41RzIPZvy+9F+iqHnav/z42P8A4GP/APGqPO1f/nxsf/Ax/wD41RzIPZvy+9F+iqHn
av8A8+Nj/wCBj/8AxqjztX/58bH/AMDH/wDjVHMg9m/L70X6Koedq/8Az42P/gY//wAao87V
/wDnxsf/AAMf/wCNUcyD2b8vvRfoqh52r/8APjY/+Bj/APxqjztX/wCfGx/8DH/+NUcyD2b8
vvRfoqh52r/8+Nj/AOBj/wDxqjztX/58bH/wMf8A+NUcyD2b8vvRfoqh52r/APPjY/8AgY//
AMao87V/+fGx/wDAx/8A41RzIPZvy+9F+iqHnav/AM+Nj/4GP/8AGqPO1f8A58bH/wADH/8A
jVHMg9m/L70X6Koedq//AD42P/gY/wD8aoo5kHs35fej/9k=</binary>
 <binary id="i_005.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CADMAngDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAA
AgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkK
FhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWG
h4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl
5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREA
AgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYk
NOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOE
hYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk
5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwDe+JN/eW3iwxwXc8SeQh2pIVGefSuP/tbU
v+ghd/8Af5v8a6f4of8AI4H/AK90/rXO2+iXt1otxq0KB7a2kCSgH5lyM5x6V5NXmdSVj7nB
KnHC03K2yIv7W1L/AKCF3/3+b/Gj+1tS/wCghd/9/m/xqbTNCvtYhuJLKNZDA0alM4Zi5wMd
vrmptW8M6lo1slxcrC0LPs8yGVXCt1wcdDwai07X6HS50FPkdr9in/a2pf8AQQu/+/zf40f2
tqX/AEELv/v83+NU6Knmfc19nDsi5/a2pf8AQQu/+/zf41peHtU1CTxNpSPfXLI15CGVpmII
3jjrWDWp4b/5GnSP+v2H/wBDFOMnzIyrU4ezlp0ZX/tbUv8AoIXf/f5v8aP7W1L/AKCF3/3+
b/GqdXl0fUH0Z9WW3b7CknltLkfe+nXuOaScnsXKNKPxJIb/AGtqX/QQu/8Av83+NH9ral/0
ELv/AL/N/jVOijmfcr2cOyLn9ral/wBBC7/7/N/jR/a2pf8AQQu/+/zf41Too5n3D2cOyLn9
ral/0ELv/v8AN/jR/a2pf9BC7/7/ADf41Too5n3D2cOyLn9ral/0ELv/AL/N/jR/a2pf9BC7
/wC/zf41Too5n3D2cOyLn9ral/0ELv8A7/N/jR/a2pf9BC7/AO/zf41Too5n3D2cOyLn9ral
/wBBC7/7/N/jR/a2pf8AQQu/+/zf41Too5n3D2cOyLn9ral/0ELv/v8AN/jR/a2pf9BC7/7/
ADf41Too5n3D2cOyLn9ral/0ELv/AL/N/jR/a2pf9BC7/wC/zf41Too5n3D2cOyLn9ral/0E
Lv8A7/N/jR/a2pf9BC7/AO/zf41Too5n3D2cOyLn9ral/wBBC7/7/N/jR/a2pf8AQQu/+/zf
41Too5n3D2cOyLn9ral/0ELv/v8AN/jWlBqmoHwzfOb653i8twG85sgFJsjr7D8qwa1IP+RW
v/8Ar9tv/QJ6cZO5lVpw5duq/NFf+1tS/wCghd/9/m/xo/tbUv8AoIXf/f5v8adpekXus3TW
9jEskioZGDOqAKMZOSQO4rRuPBmuW1rNcPbwmOFDI5S5jYhR1OA2aaU2rq4pTw8Jcsmk/kZn
9ral/wBBC7/7/N/jR/a2pf8AQQu/+/zf41ToqeZ9zb2cOyLn9ral/wBBC7/7/N/jR/a2pf8A
QQu/+/zf41Too5n3D2cOyLn9ral/0ELv/v8AN/jR/a2pf9BC7/7/ADf41Too5n3D2cOyLn9r
al/0ELv/AL/N/jR/a2pf9BC7/wC/zf41Too5n3D2cOyLn9ral/0ELv8A7/N/jR/a2pf9BC7/
AO/zf41Too5n3D2cOyLn9ral/wBBC7/7/N/jR/a2pf8AQQu/+/zf41Too5n3D2cOyLn9ral/
0ELv/v8AN/jR/a2pf9BC7/7/ADf41Too5n3D2cOyLn9ral/0ELv/AL/N/jR/a2pf9BC7/wC/
zf41Too5n3D2cOyLn9ral/0ELv8A7/N/jR/a2pf9BC7/AO/zf41Too5n3D2cOyLn9ral/wBB
C7/7/N/jR/a2pf8AQQu/+/zf41Too5n3D2cOyLn9ral/0ELv/v8AN/jWlrmqagmoRBL65UGz
tTgTMOTBGSevrWDWpr//ACEYv+vK0/8ASeOnzPlMnTh7RadH+hX/ALW1L/oIXf8A3+b/ABo/
tbUv+ghd/wDf5v8AGi40q8tdOtL+WEi1ug3lSA5BIJBB9DxRc6VeWmn2t9PCY4Lst5JJ5YLj
Jx6c0e8UvYva2unzD+1tS/6CF3/3+b/Gj+1tS/6CF3/3+b/GqdFLmfcv2cOyLn9ral/0ELv/
AL/N/jR/a2pf9BC7/wC/zf41Too5n3D2cOyLn9ral/0ELv8A7/N/jR/a2pf9BC7/AO/zf41T
oo5n3D2cOyLn9ral/wBBC7/7/N/jR/a2pf8AQQu/+/zf41Too5n3D2cOyLn9ral/0ELv/v8A
N/jR/a2pf9BC7/7/ADf41Too5n3D2cOyLn9ral/0ELv/AL/N/jR/a2pf9BC7/wC/zf41Too5
n3D2cOyLn9ral/0ELv8A7/N/jR/a2pf9BC7/AO/zf41Too5n3D2cOyLn9ral/wBBC7/7/N/j
R/a2pf8AQQu/+/zf41Too5n3D2cOyLn9ral/0ELv/v8AN/jR/a2pf9BC7/7/ADf41Too5n3D
2cOyLn9ral/0ELv/AL/N/jR/a2pf9BC7/wC/zf41Too5n3D2cOyOt8DajfT+M9OjlvLiSNmf
KvKxB+Ru2aKreAv+R30z/ef/ANAaivRwjbg/U+Tz6KWIjbt+rL/xQ/5HA/8AXun9aTQdWm0X
wXLeQqr41NFkjb7siGJsqfY0vxQ/5HA/9e6f1rlBfXI05rASn7K0omMeBy4BAOevQ1yTly1Z
M9zD0VWwVOL20PStDtrfRrS+1jTHibTruS2eH7RJsER8wh0du23PX6dayfFa6fpfhv7BpMto
8NzciSYJeiZ8gHoAOB7/AE9a42LUryDTrjT452FpcMrSxYBDFTkH2/CqtEqy5eVIKeAkqvtJ
yvr99krX80FFFFYHphWp4b/5GnSP+v2H/wBDFZdanhv/AJGnSP8Ar9h/9DFOPxIyrfwpejM1
EaSRY0Us7EBVA5JNesx2ltbrB4ak1bT0tTZm1mt/MIlNw5zvAxjO7GOe9eV2V3JYXsF3CFMs
LiRN67hkHIyKJLueW+a9aQ/aGkMpfvuJzn860p1FDoc+Kw0q7SvZL8/+Abvhixjj1y/S+tY5
nsbWeTypRlfMQdx3GavS3Nvq3gbU719K062uILiJEe1twhwTzzzWNJ4p1V21BhLGh1D/AI+C
kSgkYwQDjIBFUY9SuodMn05JALad1kkXaOSvTn/PShTilZeZMsPVnLnlo7x6vpudl4i8MaVJ
qqeXq2n6aXgi/wBHdWXnaOeBjmn+FoBBrNz4f1PSNMlezhlcytAHdmHIyx6jn06YrC/4TnxB
tUfaoSVUKGNtESMdOdtZ1vr2pWupz6ilyTdzq6ySOAxYMOev+eKv2lNS5kjBYXEui6c2ttNe
v3L9ToPDkmn65rl1ealY2NvBZ2LS+VBbny8hh8zIDlsbj+QrXeTwrqVpdwK1lM4t3dfsekyQ
uhUZ3bsngY7iuB07UrzSbsXVjO0MwBXcADkHqCDwR9a1J/GeuXFtLbvcxLHKhR9lvGpKngjI
XNKFWKjZ/wBfiVWwVSVTmg7LS2trfg/zRqy3dnonhHQ549G0+5urtZi8tzFv4WQ9u556+1K1
vZanb+HdUOnWttJc6h9nmigTbFIoZf4Tn1Iqt/wmM9j4c0ix02RVlgSUXHmQK4yXJXBYHt6V
kXniPVL+8tbq5uQ8lqweABFVUOQeFAA6gU3OK/AUMPWbbtbWWt3drW2n3dTq5fC+iDxawGuW
Kr9t/wCPHym/v/6v09qTT7XTbRtfu7m2sIoYdQMKTXUBmVRlvkWNcc9OfSuKOo3J1X+0i+br
zvP3kfx7t2cfWr1n4n1awnupre5UG6kMsytGrKzEk5wQQDyelJVIXvYc8JXcbc99F5dfJfmm
dJ4jXTItB0vWbG2sJm+1su6OzMMUqgdGQnnkU7UNStoPBumaomhaMLi7kljkH2QbQFJAxzwe
PWuW1TxHqms20dvfXAkijkMiqI1UA4xxgDj29zVabVLufS7bTZJAbW2ZnjXaOC3Xn/PWh1Vd
27Dhgp8sFN7N9emunTy6I6geHIdQ8O+H51WO1g8ueS+vCv3VEmBk9z2Aq79i0e41fwmbOwjS
zuWkVlkUMZQrlQX9ScZ/GuMm1nULjSrfS5LljZW5JjiAAAJJOTjr1PWpItd1CE6cY5gp0/d9
nOwHbk5Oc9eT3oVSC6dv0HLC12tZdZW9He3z1XpbQ9Dgg0i41pbJm8MMjTGMwpZsspGcbQ2c
Bvf1rD0S202x07Urq8gsoY47426TX0BuDgAnYEU9R1LZrJPjrxAckXUSsf4ltogw/HbVHTfE
mq6Usy2t18szb5FkRZAzf3vmB596p1YXWn9feYwwWIUGm97de2/T9GdB4vttNfw7pepWKWu6
WWRDLbWxgVwP9kkngg81xVamqeItU1mCOG/uBLHE5dAEVduQBgYHTjpWXWNSSlK6O/CUp0qX
LN3ev5+i/IKKKKg6QrUg/wCRWv8A/r9tv/QJ6y61IP8AkVr/AP6/bb/0CenHcyq/D81+aL3h
P/mOf9gif/2Wjwn/AMxz/sET/wDstY9nqFxYfaPs7hftELQSZUHKN1H6UWeoXFh9o+zuF+0Q
tBJlQco3UfpVxmlbyMalCUue3W34HQafNb6V4MXURptjd3M1+0Ja7i8wKoQEAc8cmt2LT9Pv
fF3h3fp9pHFd6X50sMcQWMuVkOdv5fkK4e71m/vtPtbGeYG2tRiKNUVQO2TgcnHGTUsXiLU4
ryzu0nHnWdv9nhO0fKmCMY78MatVIqy6aGFTCVZJyTtJ83V9VodRq1zZaF4ii0O30TS5rZfK
Uyzwl5H3AEndn3pj6Xp+jah4ouUsortdOaMW8M4LIvmNg5HfHvWND411+CFIlvVYRqFRpIUd
gB0+YjNUbPX9UsL6e8t7tlnnJMxYBhJk5OQQQeaHUhf+tCY4Suo2v0V9XrqnrppdXXXc0ptX
i1TRL9X0CyieMRslzZQeX5R3AfMcng9PrWx4g8NaU91aMuq6fppa0iJgdCCTt+8cDHPrXO3/
AIr1jUrGSzubiPyJCC6pAibsHIyVA71YXxxr6JGn2mEiNQqlraMkAcDnbQpw2lr/AF6jeHxC
adO0d9Lvsu6fbsXPFOinRfDeiwTRRLdrJcrLJH/H8y7TnuMEYzTPCos4dD16/utPt7xrVITE
k65AJYj/AA+uKxtT17UNYgt4r6bzfIZ2ViOSXIJz+XHpWh4d8QDQ9I1hYn23lwIRBmMOvysS
2QQR0NJSj7S62t+hUqVZYbklrJvp5yv8lb7i7a3Vt4h0vV0n0fT7Z7S0NxFNZwmNgwYDB5wQ
c1s26eG9H0fS0umsYri4tUuHN1pz3LMW7hgwAHbHtXI33izWdQtHtJ7pRBJ99YoUj3fUqATS
2Xi3WrC0jtYbpWhjGEWWFJNo9AWBOKpVIp/8D/gmc8JWlGydlfZPy7tP7rHVx2GhXfjTQDaW
0clvdxyGZfszRxSEK2GVGz6dj2qto+lWE1j4YeS0hdptRlSUlAfMUHgN6jjvXNSeKdYl1W31
NrofarZSsJEahUBznC4x3Parw8feIlChbuEbTlcWsfB9vlpqpTvqvw9P8iZYTE8qUX06t/3v
LzXbY29Is9DsrPVdR1BbaMrqT2sTT2rTogAzgIpHPv7VX8Qjw/e+G5rqwED3MMyKJbSwe3QA
5yrZJB6Z7dK5yx8S6tpstw9tdY+0PvlVo1ZWb12kYB+lLqXifVtWtBa3dwhg3hykcSICR0zt
Az1qfax5bW/r7y1g6yrKbl1XXp2tb9TqPEnhfRP7cmxrdjpuVQ/ZTEfk+QenHPX8alm0S0l1
7xVa21hE7RWcf2aNIx8rlV5UdiT/ADrhdR1G51W+kvLt988gAZsY6AAcfQVeXxRrCX15eRXZ
juLxBHM6IoJAAAxxxwOoo9pC70/rUPqmIUIrnu0ra97xfRXez3Oji0fSrDw/rNmyR3Wq29qJ
Z5uGWB9wGxPcc5NP0S1sh4StLyGPREk8147mXVo2O585UIemNuOlcZa6ldWcF3DC4CXcfly5
UHIyD/SpL7WL3ULW1tZ3UW9su2OONAqjjGSB1PHWhVIrWxUsJVldOW7vf5dvXp0Njx3Z21nr
8SWsMESPaxuwgXCFiDkgehrmKt6hqV1qk6TXcgd0iWJSFAwqjA6VUrKbTk2jsw8JU6UYSd2g
rU1//kIxf9eVp/6Tx1l1qa//AMhGL/rytP8A0njpfZY3/FXo/wBDpzqtrZeFdAtNSt3udNuY
JjLGjYYMspKsp7Ht9CaffXh1u18KTXMSeXNqEieSB8ix74wEx6AcVxdxqFxdWdpaysDDaKyx
AKBgM24/XmpF1e9S3sYUlCrYytLB8oyrEg59+QOtbe16dNP0OL6k01Jb3k/vv+Oqv6HZJ4f0
7T/FE1zqkCiCbUTDY2OMeYDJt3EdkHp3+nWGz0XTbyHxZHO9vZrBeIsVw8eRCPMfgY6A4A/K
uUuNa1C71dNUuLgy3iOrq7AYBU5GB0x7UNrF68OoRGUbL+US3A2j5mBLD6cmj2kL7dw+q17a
z10+Vmtvl339Do7jQ9MsfCGqz22oWupTCWACSOMgxAk5GT6+3pWX4xtYbPxJLFbwpDF5MLBE
XaOY1ycfXNZcOoXEGnXNjGwFvcsjSDaMkrnHP413a67b+TCLPxbFbwrEirFdWHmyRkKARv2n
POaFyzVtv6fcmSrUJ8z969+/aPZPs+hXi0OybxHo8FxZqFTR0uZYAuPMkCsfmx1JIGfpWbZa
/DqFw9rL4Y02WN45Pks7bbKMKTkHPbGaZ4l8QNL4gsr7TdRea4tbVIjdhCm9xu3EA9ju6VBJ
4316WKSM3USiRSrMlvGrYPXkLkU3OKdkTChWnBSkr3XVtWevl/kzSXQtNvPB2i3Et9Z6dM7T
75ZUOZsPgcgc49/WpLrw8mk+B9Skdra68yaCS3uohnKEkcEjI78Vh2HizWNNsI7K2uIxbxEl
FeBH25OTyQT1pt94p1fUrOa1u7kSRTFCR5art25wBgDA5pc9O22tv0L+r4rntzLl5r79Oa/b
9S54GtbW88ReXeW6XEIt5WMbjIOFrQ0PVLTX9dt9KuPD+kxW1yWTMMBWRBgkENnrxWP4S1e3
0TWzeXO7YIJEG1d3zFeOPrUknjbX5I2QXcce4FS0VvGjYPoQuR+FEJxjFXHXoValWXKuis7t
Weu1jc8PWuh6f4XGoakbYTT3LxLJc2jXCgKOgUEYPU5putpoF7p9jcaekEk325IXktrJ7eNl
IJKkEkE9PeuY0vxFqmjQyQ2VwFhkbc0bxq659cMDg1JqHifVtTjhjubhCkMglRUhRAHHQ8AZ
/Gj2keW1v6+8n6pW9s583Xv07Wt+p0uuaZYwweMWitIUNtPbCHagHlhjyF9M+1Xf7G0aHxnr
Mlzbwx2djaRyrGYi0akquWKLjPUnHvmubPj7xE27N3Cd5y2bWP5vr8tUP+Em1cay+rC7xeSK
Edwi4ZcAYK4wRwO3aqdSne6X9a/5mccJiuVxcrad32iu391/edfcy+F9R0vUI4TZzzJbPLH9
j0qSFkZRkMWyRjOM54qlc+HtJufD2hzy6laaZK9uxcvGSZju6nHpWJc+MtburWa2kuYhHMhR
9lvGpKnqMhc1mXepXV7bWlvPIGitIzHEMAYBOfx/+tSlVg+n9feXSwdeNvetrfe/S3ZL8DuU
0bTIPEPhS1jS2u4JYmMsgi+WfluSD1/Go9B8PabYa/bpq8Ky3F5MwtbFuQkfP7xx7gcA/X6c
lHr+pRTafLHOFk09Cludi/KCSeeOeveo4dav4daXV/PL3ofzPMcbsnp0o9pC6dv60G8JiHFx
590/W9216bq/3HTeEbSym0vVH8nTjeW8it5mpIzQpFyO3Q5pvjO1tY9F0a6hi00TTNMJJNOT
bE+CuMfT/GubOsXp0g6WJFW1aTzHVUALnqNx6nHb/wDVUU2o3Nxp9rYySZt7UuYlwPl3HJ+v
IqXUjyctjRYWp7f2rl128rW/PobXgL/kd9M/3n/9AaijwF/yO+mf7z/+gNRXXg/gfqeDn/8A
vEf8P6s9d1LwhoWsXrXl/ZGadgAWM8g4AwAAGwPwqp/wrzwt/wBAv/yYl/8Aiq6eqEmpiPWr
fTfIkJmieTzTwo244Hqea6HTg3dpHlxxeIiuWM2l6sx/+FeeFv8AoF/+TEv/AMVR/wAK88Lf
9Av/AMmJf/iq6eil7Kn/ACof13E/8/JfezmP+FeeFv8AoF/+TEv/AMVR/wAK88Lf9Av/AMmJ
f/iq6eij2VP+VB9dxP8Az8l97OY/4V54W/6Bf/kxL/8AFVBeeC/D+lWNxqNlp/lXVpG08Mnn
SNtdRuU4LEHBA4PFddVDXP8AkX9S/wCvWX/0A0pU4JNpIuni8RKaTqO3qzH/AOFeeFv+gX/5
MS//ABVH/CvPC3/QL/8AJiX/AOKrpmYKpZiAoGSSeBWXaeIbK8ngjRbhFuM/Z5ZYWVJsDPyk
+wJGeoFV7KH8qI+u4n/n5L72Zv8Awrzwt/0C/wDyYl/+Ko/4V54W/wCgX/5MS/8AxVdF9qt9
23z4t2cY3jOak3LgncML1OelL2UP5V9wfXcT/wA/Jfezmf8AhXnhb/oF/wDkxL/8VR/wrzwt
/wBAv/yYl/8Aiq6R5Y41DSSIqnoWbFDSxogd5EVT0YtgUeyh/KvuD67if+fkvvZzf/CvPC3/
AEC//JiX/wCKo/4V54W/6Bf/AJMS/wDxVdMGU4wwORkc9RRuXONwznGM98Z/lR7Kn/Kg+u4n
/n5L72cz/wAK88Lf9Av/AMmJf/iqP+FeeFv+gX/5MS//ABVdNuXJGRkdRnpSJIkmdjq2Dg7T
nFHsqf8AKg+u4n/n5L72c1/wrzwt/wBAv/yYl/8AiqP+FeeFv+gX/wCTEv8A8VXRvcQRNtkm
jRvRmANKZY1+9IoycctR7KH8q+4PruJ/5+S+9nN/8K88Lf8AQL/8mJf/AIqj/hXnhb/oF/8A
kxL/APFV0ruka7nZVUd2OBSPLHGgd5EVT0LMADR7KH8qD67if+fkvvZzf/CvPC3/AEC//JiX
/wCKo/4V54W/6Bf/AJMS/wDxVdIkscgBSRGB4BVs04kKCSQAOpNHsqf8qD67if8An5L72cz/
AMK88Lf9Av8A8mJf/iqP+FeeFv8AoF/+TEv/AMVXSrIjJvV1K/3geKRJopQTHKjgddrA4o9l
T/lQfXcT/wA/Jfezm/8AhXnhb/oF/wDkxL/8VR/wrzwt/wBAv/yYl/8Aiq6VJEkXcjqw9VOa
dR7Kn/Kg+u4n/n5L72cx/wAK88Lf9Av/AMmJf/iqP+FeeFv+gX/5MS//ABVdPRR7Kn/Kg+u4
n/n5L72cx/wrzwt/0C//ACYl/wDiqgbwX4fjvotOTT8Ws8bzyR+dJ8zxlVQ53ZGBI/HTnnoK
66qE3/IwWf8A16z/APocVKVOCWiRcMXiG7Oo+vV9jH/4V54W/wCgX/5MS/8AxVH/AArzwt/0
C/8AyYl/+KrY1TWLXSFhNxvLTSLGiRrknJAz7AZGT7+pFX6fsofyr7iPruJ/5+S+9nMf8K88
Lf8AQL/8mJf/AIqj/hXnhb/oF/8AkxL/APFV09FHsqf8qD67if8An5L72cx/wrzwt/0C/wDy
Yl/+Ko/4V54W/wCgX/5MS/8AxVdPRR7Kn/Kg+u4n/n5L72cx/wAK88Lf9Av/AMmJf/iqP+Fe
eFv+gX/5MS//ABVdPRR7Kn/Kg+u4n/n5L72cx/wrzwt/0C//ACYl/wDiqP8AhXnhb/oF/wDk
xL/8VXT0Ueyp/wAqD67if+fkvvZzH/CvPC3/AEC//JiX/wCKo/4V54W/6Bf/AJMS/wDxVdPR
R7Kn/Kg+u4n/AJ+S+9nMf8K88Lf9Av8A8mJf/iqP+FeeFv8AoF/+TEv/AMVXT0Ueyp/yoPru
J/5+S+9nMf8ACvPC3/QL/wDJiX/4qj/hXnhb/oF/+TEv/wAVXT0Ueyp/yoPruJ/5+S+9nMf8
K88Lf9Av/wAmJf8A4qj/AIV54W/6Bf8A5MS//FV09FHsqf8AKg+u4n/n5L72cx/wrzwt/wBA
v/yYl/8AiqP+FeeFv+gX/wCTEv8A8VXT0Ueyp/yoPruJ/wCfkvvZzH/CvPC3/QL/APJiX/4q
j/hXnhb/AKBf/kxL/wDFV09FHsqf8qD67if+fkvvZzH/AArzwt/0C/8AyYl/+KqC18F+H9Rh
ae70/wAyRJJIFbzpBhI3MaDhuyqoz1OOea66qGj/APHlJ/19XH/o56Xs4c1rItYvEcrftHfT
q/Mx/wDhXnhb/oF/+TEv/wAVR/wrzwt/0C//ACYl/wDiq2LbWLW81W60+He0tsoLvt+XkkYB
7kEc/wD66v0/ZQ/lRH13E/8APyX3s5j/AIV54W/6Bf8A5MS//FUf8K88Lf8AQL/8mJf/AIqu
noo9lT/lQfXcT/z8l97OY/4V54W/6Bf/AJMS/wDxVH/CvPC3/QL/APJiX/4qunoo9lT/AJUH
13E/8/JfezmP+FeeFv8AoF/+TEv/AMVR/wAK88Lf9Av/AMmJf/iq6eij2VP+VB9dxP8Az8l9
7OY/4V54W/6Bf/kxL/8AFUf8K88Lf9Av/wAmJf8A4qunoo9lT/lQfXcT/wA/JfezmP8AhXnh
b/oF/wDkxL/8VR/wrzwt/wBAv/yYl/8Aiq6eij2VP+VB9dxP/PyX3s5j/hXnhb/oF/8AkxL/
APFUf8K88Lf9Av8A8mJf/iq6eij2VP8AlQfXcT/z8l97OY/4V54W/wCgX/5MS/8AxVH/AArz
wt/0C/8AyYl/+Krp6KPZU/5UH13E/wDPyX3s5j/hXnhb/oF/+TEv/wAVR/wrzwt/0C//ACYl
/wDiq6eij2VP+VB9dxP/AD8l97OY/wCFeeFv+gX/AOTEv/xVH/CvPC3/AEC//JiX/wCKrp6K
PZU/5UH13E/8/JfezmP+FeeFv+gX/wCTEv8A8VR/wrzwt/0C/wDyYl/+Krp6KPZU/wCVB9dx
P/PyX3s5+z8EeHtPvIru0sGinibcjrcS8H/vrn6d6K6CirjFR2RlUq1KjvUk36u4VTuLEzal
a3qyhWt45EClcg79vPXttq5RTMxkQkWFFlcPIFAdlXaGPcgdqfRRQAUUUUAFUNc/5F/Uv+vW
X/0A1fqhrn/Iv6l/16y/+gGpn8LNKX8SPqWbuE3FnPADtMkbICe2RiuetY9SuzpNnPpklqNP
dXmnZ0Mb7YyuEwSTkt3AwK6V3WONnb7qgk/QVj2XinTr6aCNEvIvPIETzWkiI5IyAGIxyOnP
NUZmT/wisP8AYm/+yrb+1PtfmebsTzMfaN2d3+570t7omp30OvWzoY7SWSSWFUcbrljEoUHn
hQR0PU+w51f+Ep0v7attuuPml8kTG2fyi+7bjfjHXjr1pZvFGmw3MsDfamaFykzR2sjrGR/e
YKQKAMy80s/2l519oH9rRG2ijiA8pvJZd24YdhjORyPSqOpeH5rqDTFOjzLBFbsvkQmCVoWL
ZAPnZXGO689uldcdVsl+0FrhVW3jWWRzwoRs4OfwNU5fE+mx2lrcA3Eq3UfmxJDbu7FeOSAO
ByOtAGNpmharFaaJD5klnJax3KySL5blNzjaMEYOQOw7dqe2lavAmYk+1XC6sLgSSsqhkMO3
eQMcAnoOeK3rPWrG+FqYJGP2lZGjDIVPyEBgQehBPQ0261yztIJ5mW4kWCbyZPJgaQq20MeA
OmCOelAGDd+HL37PrsMLSyyXsUBMxcBpWDMXAzwvHAB4xgVB4Z8PPpuupcx2F/bRiF1kac2y
KxJGBiIZbv16VvJ4o05tNW+xdrE7hI1a1kDykruG1cZYYycjjiremavaavFI9qZAYn2SJLE0
bocA8hgD0INAGX4g8P22p6lpdwdNt5yt0PtLvGpJiCPwc9RkrxWddWNm3iK/EnhttTVI4UQK
sRWIBegDsMfgK7OkCqGZgoDN1IHWgDhNT8NXl1ZaSlzbXM8VvA6vBbtC7IxYFeJflOBxkcj6
VZsvDKnwhqFjPpzs5aWS0hu/KZkYphSNg2rznp9e9dnRQByF9o11Yado/wDY9k0EsDl5haRx
bgxiKk4chSc8ZqLUdN1vWNAhi1CKeTZeb2iQQrNJDsIGQSY87jnHTAHeu0ooA4LTfDc9tp2r
wQ2F5FFcRxKsVy0ADkMd3yxfKOMck8/hW5qnh2zi0x49L0q2XfLE08MKLH58auCUPQHjPB4r
oaKAOZ0bTTFrpu7bRf7ItBbNHJEREPNcspBxGxHAB5PrXTUUUAFFFFABVCb/AJGCz/69Z/8A
0OKr9ZF7cSw+ILTy7Oef/RZv9WUHV4/7zDpgfmOvOJm7I0pK8vk/yJddtZrzSmhgTfIZYmAy
BwJFY9fYGrsUskksyvA8ao21GYgiQYByMHgZ459Kq/2hc/8AQHvv++4f/jlH9oXP/QHvv++4
f/jlHMg9m/L70X6Kof2hc/8AQHvv++4f/jlH9oXP/QHvv++4f/jlHMg9m/L70X6Kof2hc/8A
QHvv++4f/jlH9oXP/QHvv++4f/jlHMg9m/L70X6Kof2hc/8AQHvv++4f/jlH9oXP/QHvv++4
f/jlHMg9m/L70X6Kof2hc/8AQHvv++4f/jlH9oXP/QHvv++4f/jlHMg9m/L70X6Kof2hc/8A
QHvv++4f/jlH9oXP/QHvv++4f/jlHMg9m/L70X6Kof2hc/8AQHvv++4f/jlH9oXP/QHvv++4
f/jlHMg9m/L70X6Kof2hc/8AQHvv++4f/jlH9oXP/QHvv++4f/jlHMg9m/L70X6Kof2hc/8A
QHvv++4f/jlH9oXP/QHvv++4f/jlHMg9m/L70X6Kof2hc/8AQHvv++4f/jlH9oXP/QHvv++4
f/jlHMg9m/L70X6Kof2hc/8AQHvv++4f/jlH9oXP/QHvv++4f/jlHMg9m/L70X6oaP8A8eUn
/X1cf+jno/tC5/6A99/33D/8cqjpV9cLZyAaVeP/AKTOcq0PeVzjl+3T8KlyXMi1TfI9t11X
mTyw3MGuXV/HbNNH9hREVGUF3DudoyR6jk8c1qqSVBIwSOR6VR/tC5/6A99/33D/APHKP7Qu
f+gPff8AfcP/AMcquZEezfl96L9FUP7Quf8AoD33/fcP/wAco/tC5/6A99/33D/8co5kHs35
fei/RVD+0Ln/AKA99/33D/8AHKP7Quf+gPff99w//HKOZB7N+X3ov0VQ/tC5/wCgPff99w//
AByj+0Ln/oD33/fcP/xyjmQezfl96L9FUP7Quf8AoD33/fcP/wAco/tC5/6A99/33D/8co5k
Hs35fei/RVD+0Ln/AKA99/33D/8AHKP7Quf+gPff99w//HKOZB7N+X3ov0VQ/tC5/wCgPff9
9w//AByj+0Ln/oD33/fcP/xyjmQezfl96L9FUP7Quf8AoD33/fcP/wAco/tC5/6A99/33D/8
co5kHs35fei/RVD+0Ln/AKA99/33D/8AHKP7Quf+gPff99w//HKOZB7N+X3ov0VQ/tC5/wCg
Pff99w//AByj+0Ln/oD33/fcP/xyjmQezfl96L9FUP7Quf8AoD33/fcP/wAco/tC5/6A99/3
3D/8co5kHs35fei/RVJL64eRVbSrxASAXZocL7nDk/lRTTuTKLW5dooopkhRRRQAUUUUAFUN
c/5F/Uv+vWX/ANANX6oa5/yL+pf9esv/AKAamfws0pfxI+pcmj82CSPON6lc46ZFclpXgk6f
eWU7z2Z+yEMGgtmR3IUj5iZGHfJ4rsKKozOQk8FNJfJO1xZHZdi5Eps/9IOJN+0ybumOOAO1
Wo9M1mU6lFHd21ta3FxJ8slqzuVOASG3gfTiulooAw4/Dka6qLqW4aW3WGJFtivBePO12PfG
eB0zz1AxTuPCTy2WnQC4tJfscBiKXdr5sbZIO4LuGGGMZyeDXUUUAczZ+DraG2sba6aG5htD
cHyzDtU+Y4YYGeMYxWhZ6HFY2OoWluUSK6kdkVUwIwyBce/TP41rUUAYV94ea70LT9OE8RNn
5efOh8yOXahXDJkZHOevUCn+H9B/sNbz54D9plEhSCDykTChcBcnjitqigAooooAKKKKACii
igAooooAKKKKACiiigAqhN/yMFn/ANes/wD6HFV+qE3/ACMFn/16z/8AocVTLYunv8n+RfJA
GScUAgjIOax/EaWD2UI1CB7pTMBFaqf9c5BAUjoR1PPAxntSeHtPOl2cyusFus0++O2ibKQA
qoCA9zxk47k1RBs0UUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFUNH
/wCPKT/r6uP/AEc9X6oaP/x5Sf8AX1cf+jnqX8SLXwP1X6l7IzjIye1LXH6ppdnqerXMNnaK
98JAZtRmf/j2OAQqdy2MEAYAzya68MpJAIJHUZ6VRAtFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUU
UAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAVQ1z/kX9S/69Zf/AEA1fqhrn/Iv
6l/16y/+gGpn8LNKX8SPqX6KKKozCiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAK
KKKACiiigAqhN/yMFn/16z/+hxVfrIvbG0u/EFp9ptYJs2s2fMjDdHjx19Nx/M+tTO9tDSlb
m17P8i9e6fZalEsV9aQ3MatuCTRhgD64Pfk0yDSdNtYVht7C2iiSQSqiRKAHH8QGOvvTP7D0
j/oFWP8A4Dp/hR/Yekf9Aqx/8B0/wovLsFod393/AAS/RVD+w9I/6BVj/wCA6f4Uf2HpH/QK
sf8AwHT/AAovLsFod393/BL9FUP7D0j/AKBVj/4Dp/hR/Yekf9Aqx/8AAdP8KLy7BaHd/d/w
S/RVD+w9I/6BVj/4Dp/hR/Yekf8AQKsf/AdP8KLy7BaHd/d/wS/RVD+w9I/6BVj/AOA6f4Uf
2HpH/QKsf/AdP8KLy7BaHd/d/wAEv0VQ/sPSP+gVY/8AgOn+FH9h6R/0CrH/AMB0/wAKLy7B
aHd/d/wS/RVD+w9I/wCgVY/+A6f4Uf2HpH/QKsf/AAHT/Ci8uwWh3f3f8Ev0VQ/sPSP+gVY/
+A6f4Uf2HpH/AECrH/wHT/Ci8uwWh3f3f8Ev0VQ/sPSP+gVY/wDgOn+FH9h6R/0CrH/wHT/C
i8uwWh3f3f8ABL9FUP7D0j/oFWP/AIDp/hR/Yekf9Aqx/wDAdP8ACi8uwWh3f3f8Ev0VQ/sP
SP8AoFWP/gOn+FH9h6R/0CrH/wAB0/wovLsFod393/BL9UNH/wCPKT/r6uP/AEc9H9h6R/0C
rH/wHT/CqOlaNpclnIz6bZsRczrloFPAlcAdOwAFS3LmWhaUOR6vddPXzLk+gaPc3TXM+lWU
s7HLSPApYn1zirqQRRySSRxIskpBkZVALkDAye/HFVP7D0j/AKBVj/4Dp/hR/Yekf9Aqx/8A
AdP8Kq8uxFod393/AAS/RVD+w9I/6BVj/wCA6f4Uf2HpH/QKsf8AwHT/AAovLsFod393/BL9
FUP7D0j/AKBVj/4Dp/hR/Yekf9Aqx/8AAdP8KLy7BaHd/d/wS/RVD+w9I/6BVj/4Dp/hR/Ye
kf8AQKsf/AdP8KLy7BaHd/d/wS/RVD+w9I/6BVj/AOA6f4Uf2HpH/QKsf/AdP8KLy7BaHd/d
/wAEv0VQ/sPSP+gVY/8AgOn+FH9h6R/0CrH/AMB0/wAKLy7BaHd/d/wS/RVD+w9I/wCgVY/+
A6f4Uf2HpH/QKsf/AAHT/Ci8uwWh3f3f8Ev0VQ/sPSP+gVY/+A6f4Uf2HpH/AECrH/wHT/Ci
8uwWh3f3f8Ev0VQ/sPSP+gVY/wDgOn+FH9h6R/0CrH/wHT/Ci8uwWh3f3f8ABL9FUP7D0j/o
FWP/AIDp/hR/Yekf9Aqx/wDAdP8ACi8uwWh3f3f8Ev0VQ/sPSP8AoFWP/gOn+FH9h6R/0CrH
/wAB0/wovLsFod393/BL9FUk0bS4pFkj02zR0IZWWBQQR0IOKKav1Jly9C7RRRTJCiiigAoo
ooAKoa5/yL+pf9esv/oBq/VDXP8AkX9S/wCvWX/0A1M/hZpS/iR9S/RRRVGYUUUUAFFFFABR
RRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFUJv+Rgs/8Ar1n/APQ4qv1Qm/5GCz/6
9Z//AEOKplsXT3+T/Ik1G5ura3U2dp9qmdtoQvsUcE5ZsHA49D1FV9H1STURdRXFusFzayiK
VUk8xMlQww2Bnhh2qXVI76S3UWK20h3YlhuMhZUIIK5AOOoPQ9MVm6NpV5pMN28VrYwNczo4
tIXIiiUBVYg7RkkAnoOaog6CiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAC
iiigAqho/wDx5Sf9fVx/6Oer9UNH/wCPKT/r6uP/AEc9S/iRa+B+q/Uo6rrd/prXM/8AZavp
9sMyTNcBXYAAkomDnrjkjJBrcByAfWuZ17RtS1cXFs9rpk8TZFtdSkiW13AAlRtOSCMghh2r
oIRcLKySBDCqKEfcS7HnduGMDt3PeqIJ6KKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACii
igAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAqhrn/ACL+pf8AXrL/AOgGr9UNc/5F/Uv+vWX/
ANANTP4WaUv4kfUv0UUVRmFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFF
FFABWRevdr4gtPs0EEn+izY8yYp/HHnop9vrk9Mc69UJv+Rgs/8Ar1n/APQ4qmexpSdpfJ/k
Hnav/wA+Nj/4GP8A/GqPO1f/AJ8bH/wMf/41V+ijlfcOdfyr8f8AMoedq/8Az42P/gY//wAa
o87V/wDnxsf/AAMf/wCNVfoo5X3DnX8q/H/Moedq/wDz42P/AIGP/wDGqPO1f/nxsf8AwMf/
AONVfoo5X3DnX8q/H/Moedq//PjY/wDgY/8A8ao87V/+fGx/8DH/APjVX6KOV9w51/Kvx/zK
Hnav/wA+Nj/4GP8A/GqPO1f/AJ8bH/wMf/41V+ijlfcOdfyr8f8AMoedq/8Az42P/gY//wAa
o87V/wDnxsf/AAMf/wCNVfoo5X3DnX8q/H/Moedq/wDz42P/AIGP/wDGqPO1f/nxsf8AwMf/
AONVfoo5X3DnX8q/H/Moedq//PjY/wDgY/8A8ao87V/+fGx/8DH/APjVX6KOV9w51/Kvx/zK
Hnav/wA+Nj/4GP8A/GqPO1f/AJ8bH/wMf/41V+ijlfcOdfyr8f8AMoedq/8Az42P/gY//wAa
o87V/wDnxsf/AAMf/wCNVfoo5X3DnX8q/H/Moedq/wDz42P/AIGP/wDGqPO1f/nxsf8AwMf/
AONVfoo5X3DnX8q/H/Moedq//PjY/wDgY/8A8aqjpUuqCzk2Wdmw+0z8tdMOfNfP/LM98/8A
1ulbtUNH/wCPKT/r6uP/AEc9S0+Zalqa5H7q3Xfz8w87V/8Anxsf/Ax//jVHnav/AM+Nj/4G
P/8AGqv0VXK+5HOv5V+P+ZQ87V/+fGx/8DH/APjVHnav/wA+Nj/4GP8A/Gqv0Ucr7hzr+Vfj
/mUPO1f/AJ8bH/wMf/41R52r/wDPjY/+Bj//ABqr9FHK+4c6/lX4/wCZQ87V/wDnxsf/AAMf
/wCNUedq/wDz42P/AIGP/wDGqv0Ucr7hzr+Vfj/mUPO1f/nxsf8AwMf/AONUedq//PjY/wDg
Y/8A8aq/RRyvuHOv5V+P+ZQ87V/+fGx/8DH/APjVHnav/wA+Nj/4GP8A/Gqv0Ucr7hzr+Vfj
/mUPO1f/AJ8bH/wMf/41R52r/wDPjY/+Bj//ABqr9FHK+4c6/lX4/wCZQ87V/wDnxsf/AAMf
/wCNUedq/wDz42P/AIGP/wDGqv0Ucr7hzr+Vfj/mUPO1f/nxsf8AwMf/AONUedq//PjY/wDg
Y/8A8aq/RRyvuHOv5V+P+ZQ87V/+fGx/8DH/APjVHnav/wA+Nj/4GP8A/Gqv0Ucr7hzr+Vfj
/mUPO1f/AJ8bH/wMf/41R52r/wDPjY/+Bj//ABqr9FHK+4c6/lX4/wCZSSXVDIoks7NUJG4r
dMSB3wPLGfzFFXaKaViZNPZWCiiimSFFFFABRRRQAVQ1z/kX9S/69Zf/AEA1fqhrn/Iv6l/1
6y/+gGpn8LNKX8SPqX6KKKozCiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKA
CiiigAqhN/yMFn/16z/+hxVfqhN/yMFn/wBes/8A6HFUy2Lp7/J/kZnifVBbeTp7C6jiuATN
PDA77UHVQVBwzdPYZPpU3hG5jn8JaQVZsi2RPnUqSVUA4z1HHUcVudRg1Allax/Z9ltEv2dd
sOEA8sYxhfQY44qiCeiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAq
ho//AB5Sf9fVx/6Oer9UNH/48pP+vq4/9HPUv4kWvgfqv1ORuNcjvPFemTzfbYhFfNDFAbaU
Db5cgLH5cEs2PXAH1rvAytnBBwcHB6GmvDFK8byRozRNujLDJU4IyPQ4JH40kUEMG/yYkj8x
y77VA3MepPqfeqIJKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACii
igAooooAKKKKACiiigAqhrn/ACL+pf8AXrL/AOgGr9UNc/5F/Uv+vWX/ANANTP4WaUv4kfUv
0UUVRmFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABWRe2Npd+ILT7
TawTZtZs+ZGG6PHjr6bj+Z9a16oTf8jBZ/8AXrP/AOhxVM1damlJtSuuz/IP7D0j/oFWP/gO
n+FH9h6R/wBAqx/8B0/wqr4k1G902whlsVUySTrGzNA8wRSDk7U5PQD8aPD9/c38E5urmGWR
HA2payQMnH8Suc89qOSPYPaz/mZa/sPSP+gVY/8AgOn+FH9h6R/0CrH/AMB0/wAKv0Uckewe
1n/Myh/Yekf9Aqx/8B0/wo/sPSP+gVY/+A6f4Vfoo5I9g9rP+ZlD+w9I/wCgVY/+A6f4Uf2H
pH/QKsf/AAHT/Cr9FHJHsHtZ/wAzKH9h6R/0CrH/AMB0/wAKP7D0j/oFWP8A4Dp/hV+ijkj2
D2s/5mUP7D0j/oFWP/gOn+FH9h6R/wBAqx/8B0/wq/RRyR7B7Wf8zKH9h6R/0CrH/wAB0/wo
/sPSP+gVY/8AgOn+FX6KOSPYPaz/AJmUP7D0j/oFWP8A4Dp/hR/Yekf9Aqx/8B0/wq/RRyR7
B7Wf8zKH9h6R/wBAqx/8B0/wo/sPSP8AoFWP/gOn+FX6KOSPYPaz/mZQ/sPSP+gVY/8AgOn+
FH9h6R/0CrH/AMB0/wAKv0Uckewe1n/Myh/Yekf9Aqx/8B0/wo/sPSP+gVY/+A6f4Vfoo5I9
g9rP+ZlD+w9I/wCgVY/+A6f4VR0rRtLks5GfTbNiLmdctAp4ErgDp2AArdqho/8Ax5Sf9fVx
/wCjnqXGPMtC1VnyPV7r9Q/sPSP+gVY/+A6f4Uf2HpH/AECrH/wHT/CsDVte1W21q7topIbe
2hCbXk0+ecMCoJYshwADkc+ldXCxeCNy6uWUHcg4bjqPaq5I9iPaz/mZT/sPSP8AoFWP/gOn
+FH9h6R/0CrH/wAB0/wq/RRyR7B7Wf8AMyh/Yekf9Aqx/wDAdP8ACj+w9I/6BVj/AOA6f4Vf
oo5I9g9rP+ZlD+w9I/6BVj/4Dp/hR/Yekf8AQKsf/AdP8Kv0Uckewe1n/Myh/Yekf9Aqx/8A
AdP8KP7D0j/oFWP/AIDp/hV+ijkj2D2s/wCZlD+w9I/6BVj/AOA6f4Uf2HpH/QKsf/AdP8Kv
0Uckewe1n/Myh/Yekf8AQKsf/AdP8KP7D0j/AKBVj/4Dp/hV+ijkj2D2s/5mUP7D0j/oFWP/
AIDp/hR/Yekf9Aqx/wDAdP8ACr9FHJHsHtZ/zMof2HpH/QKsf/AdP8KP7D0j/oFWP/gOn+FX
6KOSPYPaz/mZQ/sPSP8AoFWP/gOn+FH9h6R/0CrH/wAB0/wq/RRyR7B7Wf8AMyh/Yekf9Aqx
/wDAdP8ACj+w9I/6BVj/AOA6f4Vfoo5I9g9rP+ZlJNG0uKRZI9Ns0dCGVlgUEEdCDiirtFNJ
LYmUpS3YUUUUyQooooAKKKKACqGuf8i/qX/XrL/6Aav1Q1z/AJF/Uv8Ar1l/9ANTP4WaUv4k
fUv0UUVRmFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABVCb/kYLP/
AK9Z/wD0OKr9ZF6l23iC0+zTwR/6LNjzIS/8ceejD2+mD1zxM9jSkry+T/Iuahb3VxAos7v7
NMjhgxTep9mGRkfiKp2el3tubu5kvYXvrpo90q25CKq9AF3E9Cec96seVq//AD/WP/gG/wD8
do8rV/8An+sf/AN//jtHM+wci/mX4/5F+iqHlav/AM/1j/4Bv/8AHaPK1f8A5/rH/wAA3/8A
jtHM+wci/mX4/wCRfoqh5Wr/APP9Y/8AgG//AMdo8rV/+f6x/wDAN/8A47RzPsHIv5l+P+Rf
oqh5Wr/8/wBY/wDgG/8A8do8rV/+f6x/8A3/APjtHM+wci/mX4/5F+iqHlav/wA/1j/4Bv8A
/HaPK1f/AJ/rH/wDf/47RzPsHIv5l+P+Rfoqh5Wr/wDP9Y/+Ab//AB2jytX/AOf6x/8AAN//
AI7RzPsHIv5l+P8AkX6KoeVq/wDz/WP/AIBv/wDHaPK1f/n+sf8AwDf/AOO0cz7ByL+Zfj/k
X6KoeVq//P8AWP8A4Bv/APHaPK1f/n+sf/AN/wD47RzPsHIv5l+P+Rfoqh5Wr/8AP9Y/+Ab/
APx2jytX/wCf6x/8A3/+O0cz7ByL+Zfj/kX6KoeVq/8Az/WP/gG//wAdo8rV/wDn+sf/AADf
/wCO0cz7ByL+Zfj/AJF+iqHlav8A8/1j/wCAb/8Ax2jytX/5/rH/AMA3/wDjtHM+wci/mX4/
5F+qGj/8eUn/AF9XH/o56PK1f/n+sf8AwDf/AOO1DbWOqWsTRpf2ZBkeT5rNurMWP/LT1JpX
d72KSjytcy/Hz8huo6bqlzLcLa6pFFbXC7Xjlt/MKcYOwhhjPuDzVyztJLMJCkqm0ihSKKPZ
8wK8ZLZ54xxjtUflav8A8/1j/wCAb/8Ax2jytX/5/rH/AMA3/wDjtPmfYnkX8y/H/Iv0VQ8r
V/8An+sf/AN//jtHlav/AM/1j/4Bv/8AHaOZ9g5F/Mvx/wAi/RVDytX/AOf6x/8AAN//AI7R
5Wr/APP9Y/8AgG//AMdo5n2DkX8y/H/Iv0VQ8rV/+f6x/wDAN/8A47R5Wr/8/wBY/wDgG/8A
8do5n2DkX8y/H/Iv0VQ8rV/+f6x/8A3/APjtHlav/wA/1j/4Bv8A/HaOZ9g5F/Mvx/yL9FUP
K1f/AJ/rH/wDf/47R5Wr/wDP9Y/+Ab//AB2jmfYORfzL8f8AIv0VQ8rV/wDn+sf/AADf/wCO
0eVq/wDz/WP/AIBv/wDHaOZ9g5F/Mvx/yL9FUPK1f/n+sf8AwDf/AOO0eVq//P8AWP8A4Bv/
APHaOZ9g5F/Mvx/yL9FUPK1f/n+sf/AN/wD47R5Wr/8AP9Y/+Ab/APx2jmfYORfzL8f8i/RV
DytX/wCf6x/8A3/+O0eVq/8Az/WP/gG//wAdo5n2DkX8y/H/ACL9FUPK1f8A5/rH/wAA3/8A
jtHlav8A8/1j/wCAb/8Ax2jmfYORfzL8f8i/RVJItUEimS8s2QEbgtowJHfB8w4/I0U07kyS
WzuXaKKKZIUUUUAFFFFABVDXP+Rf1L/r1l/9ANX6oa5/yL+pf9esv/oBqZ/CzSl/Ej6l+iii
qMwooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKoTf8jBZ/wDXrP8A
+hxVfqhN/wAjBZ/9es//AKHFUy2Lp7/J/kXJJY4igdwu9tq57n0psdzDNLLHHKrvCwWRQeVJ
GcH8CKoa5Bez29v9gVDOlwrBnPyoMEbj64znHesYaHf2j3MdgzR776GUTvhiwEY3uwyM5bOR
VEHW0Vyk+nav/pX2rzr6NruN2W2k8gyxiLGFG8Yw+MjcM4qG402+m0kQ29jqNrEb3e0TXYkl
8vy8ZH7wDG/tuPr7AA6u4uoLSNXuJViRmCBmOBk9KW3uIbu3juIJFkikG5HXoRXJWml62lhY
QGIsRNOHN04cRxt90sMncR2GTz3xzT5/D96+gfZt1w9zFfZif7QVYwmYZzggfczx27AUAdfR
TIYkghSGMEIg2qCxJx9TyafQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQ
AUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFAFSa8nimZE026m
UdJI2iAP/fTg/pUf9oXP/QHvv++4f/jlX6Kmz7lqS/lX4/5lD+0Ln/oD33/fcP8A8co/tC5/
6A99/wB9w/8Axyr9FHK+4+dfyr8f8yh/aFz/ANAe+/77h/8AjlH9oXP/AEB77/vuH/45V+ij
lfcOdfyr8f8AMof2hc/9Ae+/77h/+OVV1Ke8vNLu7WPSLwPNC8alnhwCVIGf3lbNFJxbVrjj
USd1Ffj/AJlD+0Ln/oD33/fcP/xyj+0Ln/oD33/fcP8A8cq/RT5X3Fzr+Vfj/mUP7Quf+gPf
f99w/wDxyj+0Ln/oD33/AH3D/wDHKv0Ucr7hzr+Vfj/mUP7Quf8AoD33/fcP/wAco/tC5/6A
99/33D/8cq/RRyvuHOv5V+P+ZQ/tC5/6A99/33D/APHKP7Quf+gPff8AfcP/AMcq/RRyvuHO
v5V+P+ZQ/tC5/wCgPff99w//AByj+0Ln/oD33/fcP/xyr9FHK+4c6/lX4/5lD+0Ln/oD33/f
cP8A8co/tC5/6A99/wB9w/8Axyr9FHK+4c6/lX4/5lD+0Ln/AKA99/33D/8AHKP7Quf+gPff
99w//HKv0Ucr7hzr+Vfj/mUP7Quf+gPff99w/wDxyj+0Ln/oD33/AH3D/wDHKv0Ucr7hzr+V
fj/mUP7Quf8AoD33/fcP/wAco/tC5/6A99/33D/8cq/RRyvuHOv5V+P+ZQ/tC5/6A99/33D/
APHKP7Quf+gPff8AfcP/AMcq/RRyvuHOv5V+P+ZQ/tC5/wCgPff99w//AByj+0Ln/oD33/fc
P/xyr9FHK+4c6/lX4/5lD+0Ln/oD33/fcP8A8cqq8942qW90NIvNkcMkZG+HOWZCP+Wn+wf0
rZopOLfUaqJbRX4/5lD+0Ln/AKA99/33D/8AHKP7Quf+gPff99w//HKv0U+V9xc6/lX4/wCZ
Q/tC5/6A99/33D/8co/tC5/6A99/33D/APHKv0Ucr7hzr+Vfj/mUP7Quf+gPff8AfcP/AMco
/tC5/wCgPff99w//AByr9FHK+4c6/lX4/wCZQ/tC5/6A99/33D/8co/tC5/6A99/33D/APHK
v0Ucr7hzr+Vfj/mUP7Quf+gPff8AfcP/AMco/tC5/wCgPff99w//AByr9FHK+4c6/lX4/wCZ
Q/tC5/6A99/33D/8co/tC5/6A99/33D/APHKv0Ucr7hzr+Vfj/mUP7Quf+gPff8AfcP/AMco
/tC5/wCgPff99w//AByr9FHK+4c6/lX4/wCZQ/tC5/6A99/33D/8co/tC5/6A99/33D/APHK
v0Ucr7hzr+Vfj/mUP7Quf+gPff8AfcP/AMco/tC5/wCgPff99w//AByr9FHK+4c6/lX4/wCZ
Q/tC5/6A99/33D/8co/tC5/6A99/33D/APHKv0Ucr7hzr+Vfj/mUP7Quf+gPff8AfcP/AMco
/tC5/wCgPff99w//AByr9FHK+4c6/lX4/wCZQ/tC5/6A99/33D/8co/tC5/6A99/33D/APHK
v0Ucr7hzr+Vfj/mUP7Quf+gPff8AfcP/AMco/tC5/wCgPff99w//AByr9FHK+4c6/lX4/wCZ
Q/tC5/6A99/33D/8co/tC5/6A99/33D/APHKv0Ucr7hzr+Vfj/mUP7Quf+gPff8AfcP/AMco
/tC5/wCgPff99w//AByr9FHK+4c6/lX4/wCZQ/tC5/6A99/33D/8co/tC5/6A99/33D/APHK
v0Ucr7hzr+Vfj/mUP7Quf+gPff8AfcP/AMco/tC5/wCgPff99w//AByr9FHK+4c6/lX4/wCZ
Q/tC5/6A99/33D/8co/tC5/6A99/33D/APHKv0Ucr7hzr+Vfj/mUP7Quf+gPff8AfcP/AMco
/tC5/wCgPff99w//AByr9FHK+4c6/lX4/wCZQ/tC5/6A99/33D/8co/tC5/6A99/33D/APHK
v0Ucr7hzr+Vfj/mUP7Quf+gPff8AfcP/AMco/tC5/wCgPff99w//AByr9FHK+4c6/lX4/wCZ
Q/tC5/6A99/33D/8co/tC5/6A99/33D/APHKv0Ucr7hzr+Vfj/mUP7Quf+gPff8AfcP/AMco
/tC5/wCgPff99w//AByr9FHK+4c6/lX4/wCZSS+uHkVW0q8QEgF2aHC+5w5P5UVdoppWJk09
lY//2Q==</binary>
 <binary id="i_006.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_007.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_008.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_009.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_010.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_011.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_012.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_013.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_014.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_015.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_016.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_017.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_018.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_019.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_020.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_021.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CABuAHADASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAwEBAQEBAQAAAAAAAAAABQYHBAMBCAIA/8QAUBAAAQMC
BAQDAwgEBw0JAAAAAQIDBAURAAYSIQcTFDEVIkEyUWEWFyMzQoGR0iQ2srMIJVVxdJOUJjQ1
N0RSU1Rkc6HE0UVicoKDhIWk0//EABkBAAMBAQEAAAAAAAAAAAAAAAIDBAEFAP/EAC8RAAIB
AwMDBAEDAwUAAAAAAAECEQADIQQSMQVBURMiYXGRFDKBFaHBBrHR4fH/2gAMAwEAAhEDEQA/
ALBmbM0PKlObmzWn3G3HQ0AyAVXIJ9SNvKcKnzzUC+8KpW/3aPz484zfqnD93XJ/YcwjIRl2
kZPoc+fl7xGTP5+tzrXGfq3NI2Fx2I93bCXdg0Cu9odDp7unW46ksSRgjxPePFPXzz0C1uhq
X9Wj8+CNC4m0fMFZYpceJOQ8/qCVOIQE+VJUb2WT2B9MTSm1LKNRq0OCMmFrqX22dfijx06l
BN7W3tfBelU2JRuObUCCzyYzRIQ3qKrXjFR3JJ7k4EO2M96fe6fpVDrsZWClhJHb6Jqi5qzn
AygYonMSHep16OQlJtp03vdQ/wA4YXfnmy+P8hqf9Wj8+NnEXJtRzYacae5Gb6Xm6+etSb6t
FrWSf804RhwdzGTYS6Z/WufkwTtcDe0YqfRWOmvYDX2h8z+f+KfPnNo5y6a0Ys7p+r6Xl6Ea
9enXe2u1rfH7sMtCrcbMFFYqkVDiGH9WlLtgoaVFJvYkdwfXCTnGm5byjlNljwLq4bk4L5HW
ON2cKFDXquT2Ta3bfCpCqdQzd0lDyq2qgtU9l13SJ7hS4FLT3ITe4JJ3v3PbG7ypg0tdDbv2
vUtAhZOSRAH1zP8AFNvzzUD/AFGpfD6NH58NWWczw81U1yfCbfbbbdLKg8kBRIAPoTt5hiDR
aGrMFPlzaXGYiN0uGhUsOPqUp5QCypafKbE6fZ2A2xX+GUymzcuyHKXSvDmUyilbZkKe1q0I
82pW/YgW+GMtuzHNN6jodNZtTaB3AicjH399oms8/izQ6fPkwXIdQU5HdU0soQgpJSSDa6+2
2M/zz0C3941L+rR+fCJTqbErHFyXAns86M7Ola29RTe3MUNwQe4GMwr2UQN8k3/+We/6YD1G
5mq16XpTChGYwCYI7z5I8GqJ881A/wBRqVv92j8+HSg1mNmCisVWIhxDL+rSl0AKGlRSb2JH
cH1xHXqfl2qcOKpXYFC8PkxX0MpPVuOj2kXO5A3CyO2KNwxv83dM/nd/erwaOxaD4qDX6TT2
7HqWgQQ20yR4ntQfjPb5Jw/6cn9hzCNUqZUKlw+yn0NPkyg31essMqc03dFr2G17H8MUnibQ
6jX8uxo9Lj9Q8iUlxSQtKLJCFi91EDuRhMplL4pUeA1BgMFmK1fQ3qjKtclR3JJ7k4Fx7jg1
X0+8F0qbXUMrEwxjtH+aW8uZcrjWaKS67Rqi20ia0pa1RXAlICwSSSNhhwG38IXf3/8AK49H
zvdxf/6uPzlnLObhxBi12vQz9vnPl1r/AEakJ8qD/wCEbDAqsQADzVF+/v8AUu3XT9hUBTJk
06S+ImVYUp+LIqhS+ytTTiencOlSTYi4TbuMIHCiB4pSc00/mcrqo7bPMCb6dSXU3t62vjux
w0m1fOVXerDD8anOuvOsPMvN3WS5dO3mIBSSdwO2NWT6HX8nZbzTLmxujfMQORlFxtfmQlw3
sCRsSnvgpYsCRjNSBNJa0rpZeXbbzHM9vrvWyicI2KVWo8yXUWp7DWrVGdhjSu6SBe6iNiQe
3pgPnKPkWoTG4saqxqO9CW42+limLOtVwLEpAGxSff3xkpmf80Vint0mDJderzsoqQ5ymUpL
IbJKd7C9wT2+/wBMJla5XOPP6nxnnveI8zTy9es20afvv6X7bYFmQLCirdLpNU2pnUXPcMCI
4zkiIjkTHNZZkzrOn/Ro7HIYQz9CjTr0386veo33Pri7cMolOiZbkNUyqeINGUpSnTHU1pVo
R5dKt+wBv8cQmZ0P6P0PUfUI5/P0/W76tOn7Pa198NeWszSaXmSLTKBMkM0eVOau1KbaLitR
QlVyBte1hY9reuBtMFaTVXVNK1/ThbeIznjHnEz4rZly6eNrvv6+Z+y7hT+TGYf5Cqf9kc/6
YcpOTs6xM4zaxSYGhapbzrL3NaOy1K3spXqlXqPXBMDi+Bbe3/tcbtnBBpK6o22D2riZVQZM
cT4+6HxIE2ncFq81NhvxnFzW1BLzZQojUyL2I7bH8MP/AAx/xd0z/wBX96vCHUqZxSrEB2nz
2S/Fdtrb1Rkg2IUNwQe4GKLkOlzaNk2DAqDXJkt8zU3qCrXcUobgkdiMMQe7jtXL6g6/piC6
lmfdCmcRFBOLE+ZTsrxXYMp+M4qahJWw4pCiNCza4PbYfhhRoXFqVSaKzAlU92e83q1SXZh1
KuokXuknYEDv6YoHEGjQq1QWI86rsUxpElLgeftpUQlQ07qTvuT39Mcss5Py8zlqO3yaZVyA
u03pkK5nmV6+bt7Pc9sayuW9ppWnv6RNGFvJuO75H9/8Uv0ChZtlZJqC1V5an6i1HdhOLmOl
TQvqVc2uklJA8t74EyG825Bkw63WaoupRQ8WulTPdIWVIXa+pNrC1/XcDE8pkLxGrQoAXy+p
fba16b21KCb29bXxTKbkTL2XcwNOVfM1Mf5F+bCkttpvqQbXClm3tBQuPdhaksMD+9dO/at6
ZyLjA7s7QuSIiARx9/zXvDjMFRrufai5JlSTGcYdeRGcfUtDV3E2AB22Bt2GCvEih5hmqkVG
BVORTGIKufH6hxGvTrKvKkWN0kDc74WKoTw+rjdfoMyDOZqvUJbQGvomkBaTpSUrsbHb0tY7
e4XxFmu1Oo0ee+EpdkUlh1YTcJBUVk2v6b40tCEHmlJpxc1aXrMBCMYnjkQY/NDMtsO1GXGp
lLHS1hx5a25/UrRpQG1XRZI2vYnUN97dsZayW2neidj/AMZRX3kTZnPUvqV6zY2UNrWO/re5
warUCj1XiM/DizoUClu6dMlvRyUWaBNrEJ3UCO/c4/qhDp+TJkd+BUKRmLqG1oW26ylaGbFB
BsFnc7gHb1wuMV1VvL6iuJ3MAQufnluP4OJp7p/DugVLJMaQ1CQmpyICVodVJcCQ6pAIUQFW
tqN+33YAzciJyxkKoVGaWlVliQ2uPKjPrHLSVtgW9kXvq3t6jf3IVUgx4HR9PNaldRFQ+vl2
+iWq90GxO4t8O/YYaZVXm5DfqGVUtU+oxA6l1wy4yiFlSUK9nXawsPfuL4PcvcRUfoakMNl4
tJmDIwCJEk/MR3rtTM0V3MtNpuVYMl9ioh5bniC5rgU4AFq0qsNVrEDufZH3OFbz7LyQKdR5
lPE+UILS3pBlEal7pV3SSd0k3Pe+ECLn+RBkokxKBl+O+j2XWoZQpNxY2IVfsSMCcyZlm5pq
KJ89thDrbQZAZSoJsCT6k7+Y4z1IGDmt/pnrXwLlsKmSROZP12+K+hMz175OZck1UMCQWdH0
WvTq1LCe9jb2r9se5Xrnyky5Gqpj9Pz9Y5WvVp0rUnvYX9m/bHzhQ+n+UFNMvl9N1bfN5ttG
jWNWq+1rXvfH01SPDzTGTShGELfldLp5fc3tp273vb1vh1ty+a4vUtAmiRU/cxM7uMeIk/dJ
3FmDMqWV4rcGJIkuJmpUUMtlagNCxewHbcfjiVwc55ny/EFLizlxWo6lJ5Ko7ZUg6iVA6k3v
cnviqcWZ0ynZYiuwpb8ZxUxKSplwoURoWbXB7bD8MKeRMiJrqTXK4WpcGU24UpL6w7zQuxUo
i1/ZX9o9xhdwEvC81f067ZtaHdqQCkmBEmf5xXfL2bs2VXK+Yn2ZLkmoRun6YNxUKUNSyF2S
lO/lHqDa2FGpMyaxzX5ypz2a3ZYQuH0xSSyGgQrSEDfYevbe3rglw2zV8n6sYXR8/wATeYZ5
nN08rzFN7WOr2/h2w8eIUc8Y+jTQ/wCM/wCUOqX/AKC/1dtPs+X/AI4we9RJp9xjpNTc9O3A
jcCIGABg/E8xmazZKzpl/L+VItKqsxUadHU6HWVx3FKQeYo2Nk998CuJOcKgiaxFpc61Ln05
LpTyk/SJWVi91J1C6be62NtKiZWzPnusUuTlvlvNOPuLkic6eYpLoSTpFgLlV++3bDnMyJlm
o9N1VO5nTMJjtfTuDS2m+lOyt7XO53wwBysA1zzd0tjUi66NJyQYIzkR/wB1FM3R10CpzcsR
ZDi6aw+iQlLmkqK1NJuoqCQexIt2xxy+nM9Oc8SoUKdd1sth5uGXUqTqFwCUkd0/8MUOpIy3
V+KbtDnZe5shwgLmCc4m9mQofRiw7AJ7/HBfKeVKtl7ME5wzm1UXS6mLETIcWGgpYUnyqFgb
Xubk3PrfAC2S0g10H6klvTBGT3EAndENPfB5J81IoNXzDk9x5qPzqe5ICStL0cBSwNQSbLT2
3V2wRnZrzDUH00bM099mE482JbaoiEOIb1JVewRqBAsRt+OFmXOl1B0OzZT8l1KdIW86pagO
9rk9tz+OKe9Ky7mLLFVznUMuFcpl9DK2utcAc2bSDcWA2UPs+nxwpZMgGrtVstFbly2CTiQB
IbAETH5+KASWqHSn4kvI9UqE2tJdIS2qOVEIKF6iElsXP47E/wA4OT4lFzxl5+uKqEh2rUyl
p6lDaQ2nWELVuCje6tXsm23phmyLQMtSqbBzJCpHRylczQkyluaLFTZ7mxuL+nriS1ylVjJk
xylvTygymAt1MR1YQ4klSbK2F+ytiPXDcqJPBrn2mXUXSisQ6d2iTk7hjsO1EqY5lrMPU1HN
9als1Jx2w5DdgpASkJNktkX2I+7FmyYzS2MqQmqLKck09GsNuuJspR1q1X8qftXHYdsRetUS
nweKLdHZj6KeZcZstcxR8qw3qGom++o+vri80mmwqPTm4FPZ5UVu+hGoqtckncknuTgrIMma
i6w1v0k2FoaCBiAI+O9K3E6q+EZdjvdBBm6paW+XMY5iBdCzcC432tf4nE1zhN8QyblWV0sa
Lr6z6KKjQ2mziRsn0va5+JOKlxAnV2BQo72X0vmYZKUuBhgOq5elV9ik7XCd7Yn2bo2Yq5lb
LL8uDOkTx1XP0xFBSfOkJ1JSkabpG2wvbHrnei6UUX02aB7jmc8HtxHzStU4ngEFiLpjSfFY
UeZzVsWcj3JOlCr7XtYn1HoMe5ezXJy2nVEp9NefCytMiQwVOIukJISoKBAtfb4n34dcj5Xn
12ptzcxN1COukJjohBbIZCkJKiEm6PMBYfHfc9sbcw0ysZmz/wCAzUzRl4OBxDrUcBKFBkm4
cKD9okbk97e7CwhjcK6La20S1i9DQJYzjtxjJiMYoRIz8abSqZVqbAoorE3n9eW2POmyxpvp
VqGrv5ib2vgIMo0f5OmpfKyF1XS8/otKdevTq0fWXvfy9vuxtnR2stVsM5Fm1CZUUJeZnIMc
OqaCVJFgOXa1wdxfsN9911+joliN4A1OqFora5fLYUrlPKvqTskbbbd/Xc4xie+aLToi+60S
gOZjMSYBkYHYZzXHwf8AuU8c5/8Al3R8nR/3NerVf7rW+/AvFbDgrGRr8QZk6DoqNmFdLy1m
zflGkIO2697enfCpTczZkhOvUjK8uS/AYW4Y6G4iHFcvWSFHyX31Dvbv6dsYyARVGm1txw8g
Eg9zCx8GM/iiXC/5O66p4/4ZazXJ67l2+3q06/8Ay3t8MVQ/JOKXaERSGeatOqCeUnWo203R
6k+W23uxM8v5PyXWaE5OVV6gHYkZD08JsEskpJVa7e4GlXa/bC9mirIqPEB6qUNxbxU6yqKt
LZ1FaUIAslQuTqHYjfDVbYgmuZf0367VvtYrAzIIAIiPzzXB+lw5me59NclM06KZr6Q6pKQh
oJKyBa4AGwA3HfGhGeJHSxGJFEokvpWEMNuSopcVoSLAElX3/ecdavIz3X4yI1UhVOQ0hYcS
nw/TZQBF7pQD2JwY4ayXYOXM4S469L7ERLrarA6VJS6QbHbuMLB90DFXXdv6b1LoDFYEA+TE
zE5n+1cuJdbvmOqUrwumD6n9L6f9I9hCvbv93bttijcMf8XlLPu5371eJXTXctZi6qpZxrcx
mpuu2+gasFICUhJslsi+xH3YseS2aYxlSG3RpLkmAnXynXBZSjrVqv5U/auOw7Ybay5auV1P
ba0aafaQQRJgwTEGCaX+LM6ZTssRXIUt+M4qYlJWy4UKI0LNrg9th+GJ7TabxBrEBqdBl1J6
M7fQ54jpvYlJ2Kwe4OHvjN+qcP8Apyf2HMTuvi3D3KB9/WfvRgbn7jNP6Ws6VAoEsxEkT2J8
jx5or8nOJyT9bUwfhVE//pjtk6VmOJxLhUmsT5ylo185h2Up1O7SlJv5iD6HCblj9bqN/T2f
3icUUAD+ENt7/wDlcCuQCPNValWtm5acKfYTIWOMeTR/LMvKr2eqwzTKdIYqyed1D7iiULs4
Auw1nuqx7D7u2EHPkdOT8xIiZekSaew9EQ64liS4NatbguTqv2GHHKdc6/iNW4ApVMYDPUfT
sR9Dzml0J86r73vc7bnCHlDwb5O5o8S6Lquk/ROo0a9elz6vVve+nt8MGxkAfdQ6NGt3GuNJ
ACypMzOB+OabEtij5GtxBhzpwXUbsoErmLF29jqCxtsva/r2wt5o8Kp1MolZym3LpaJ6ZCXL
PrDighaBY+c7XBOx92PxkKvRmZUeg1WPTV0h59b7rkxAPLXyyAQVHSPZA3Hqffhuz/WqdR6Z
RRSaZQ5sF7n8orjpdbRYpvy9JAFyTe3qMZhkn/2m7bun1QtEEyScGFIg9uAcT/Fe8LMsymqV
VjVYemDVGGQ39KDzWyld/ZN07KHex3wo1KmRKPxcjU+A1yYzU+LoRqKrX0KO5JPcnDtkCHSs
oU/q51fhtuVWMxI6d5SWlNiyj6q8w8xF7D2cImbhHr/E55qLLaWzMkR2UPtEOJ8yG0kixsbG
/r6YxgAi+a3S3Gu62+S3sKnMEDEDjyKd6RSM4M8RFy5i5Zo3USFJCpoU3yyF6PJq7bpsLbfd
gDwwdiNULNip7S3YgjILzaT5lo0u6gNxuRf1GJ/Uofh9VmQdfM6Z9bWvTa+lRTe3pe2Mu1vj
gfUhuPNXr07fYYbx7gvAjgz55M/FM8inwpU96v06lPpyvHktodQp1PMA8gWmxXqJJO1j9ruP
S4ZMepcjKkJyixnIsBWvlNOG6knWrVfzK+1c9z3xNs15WpTLUzN9GqFPkQ4zrJEBllC2SQUJ
KFFKrWN7kW9fjfFEyFN8RyZBl9LGi6y59FFRobTZxQ2T6Xtc/EnDrQ2sRXE6nd9bTI4JIBAz
ODHBB5PzS7xn/VOGP9uT+w5hQp72Tapk+jQK7V5USTB590MNKP1jhVudCgdgnt78WKtUGm5g
iIiVSPz2UOBxKQtSLKAIvdJB7E4CfNhlD+Sj/aXfz489ti0iKVpNfYt6cWrm4EEmVjxHf7pB
gxOGlOqMaczmKorcjuodQFMqKSUkEXs122x+6ZUolY45tT6e9zozpOhzSU3tGKTsQD3Bw9jh
jk8j/BJ/tLv58aqXkXLdGqDVSp9PLUlu+hfOcVa4KTsVEdiceFt8cU1uoaaHILsxUqN0Rn6r
XBzPRalV5VJhzOZNja+c3yli2lQSrcixsSBscRuoUvh43TZK4FfqDsxLSyy2ts6VrsdIP0Y2
Jt6jFjgZZo1Mq0irRIXLnStfNc5qzq1KClbE2FyAdhgUOGOTyT/FJ2/2l382Ce2xHaptJqrG
nckM4BjiMkcz8eKRMm8Mma1SnpNaRU4MhLxQhvSG7oCUkGy0E9yRf4Y0VauSaFHhZbyNNmSX
ICpCZaExOa4DrHe6LWCioXTt2+GLEDdRTbbAWDlei02rSarEhcudK181zmLOrUoFWxNhcgHY
Yz0oECt/qZuXS98bu4XtPzXznWK3Ua9LTLqkjqH0oDSVaEoskEm1kgDuTjkOto9TQtbTkaZG
WhxKXEWUhQspJKVD+Y7jF++bDKB/7KP9pe/PjTUsh5aq096fPpxdkuW1r57ib2ASNgoDsBhX
oNzOa64/1BpVhFQhY4gf7TEc0iZGzJnOr5gg9cuS9SXeZrd6NKWjZCrecIH2gB377Y4cJITd
Tp2Z4DylJakMtNLKTZQCg6Da/rvir0qlwqPAbgU9nlRWr6Uaiq1yVHcknuTjPQ8r0fLan/Co
hY6jTzPpVr1ab29om3tHthvpkESZrk3epWnS6ttdu6IgAcEmT81F6jEdpGansjxZr/g0ibHS
6hSUFaisNknVp2I2t6bfz3tlBosfL1Gj0uKt1bLOrSp0jUrUoqN7ADuT6YyScm0CdXfGn4JX
UEuIc5vOWBqTbSdIVbbSPT0wftff3YJFgkmka3Wi/bRVnAzxluJr/9k=</binary>
 <binary id="i_022.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof
Hh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwh
MjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAAR
CABvAHQDASIAAhEBAxEB/8QAHAAAAgMBAQEBAAAAAAAAAAAABgcABAUDAQII/8QATRAAAQMC
BAQDAwYICgkFAAAAAQIDBAURAAYSIQcTFDEiMkEVUWEWFyNSgdI2VXF0k5SywyQmNEJUc4SR
0dMlJzM1RGR1oaSClbGzwf/EABoBAAIDAQEAAAAAAAAAAAAAAAMFAQIEAAb/xAAsEQACAQME
AQMDBAMBAAAAAAABAhEAAyEEEjFBUQUTgSJhoRRxsfAyQpHx/9oADAMBAAIRAxEAPwB41Ca3
TaXKnPJUpqMyp1YSLqISCTb47YBPnny//Qan+jb+/guzb+Bta/MXv2FYVOTzSqfw4qlanUWJ
UnY83SEvNoKrENptqKTYDUTgbswMCmmh09l7LPcUsZAABjmij558v2/kNT/Ro+/iDjPl/sYN
T/Ro+/gQ+cHLtrfIGl/3t/5WJxIZp/snLU+n0yNA62Ot5bbDaU9w2oAkAXtqOBm4YJBpkvpt
n3Vt3LTLumDuB4E9U9b7X9cYeZs0Qsq05ubObfcQ46GgllIKrkE+pG3hOAjiPRpsetw84I5C
4dOSxraLikuKKXSbDwkW8Q3v79sA2XJtPqPEVM6rIjtwpMh951EpSS2NSVqAJVsbEi1/W2Lt
cgxWLSemLdtm+WlQCSBzI65/NNOl8TaPV1TeRGnIESIuWvmIQLpRa4Flnff4flxq5WzpT83G
V0LEloxtOvnpSL6tVrWUfqnCbny6fnScwxAgUjLoYbWtTjryUIduUAC4QNxuQN/XDGqWZ6Vk
nM8WjxaHDjtTUtF6U2pLIQCtSbqATuE2J3I7ntjlcnJOKtqdAijYineRMSMR5PBkeKuVzidR
6BWZFLkxJy3mNOpTaEFJ1JCha6wexHpizlniDS801NcCFGmNuoaLpLyEgWBA9FHfxDGDnyl0
fMtHROps+hsvmUkOznHkJC7Nq+jK0gkm2k6T6D4YXOWMwHJWYpUgMtz7NrjfRPaUK8aTqSrS
bjw7bb3xDOyvniiaf0+xqNKxtg+4BxNOLM3ECmZVqaIEyPLccW0HQWUJIsSR6qG/hOMccZqB
f+RVP9Ej7+MTP7bcjivQGnm0ONOJjJWhYuFAvLBBB7jH1mTMuXsu5hl0v5E0yRyNH0lkIvqQ
lXblm3mt3xDMQTmBUWdDZZEAQszCcEDuO62Txmy//Qqnb+qR9/BFlTOcDNxl9CxIa6XRr56U
i+rVa1lH6pwH5PrOXc2VZ+B8jaZF0Ry9zAhC72KU2toH1v8AtjhwR81d/JH/AHmJVjIzINV1
GisJZunYVdNvJB5P2pv4mJiYNSOsTNg/idWvzB79hWFNl+JKncGq7GiR3ZDyp6CG2kFalWLJ
NgN+wJw3swxnp+WqpEjJ1vvxXG203A1KUkgC527nCjo1B4mUCIuLS4xjsLWXFDmR13UQBe6i
T2AwF53cdU69NKmww3qrBlI3GOKDPkvmH8RVT9Uc/wAMF/EVp1jK+TWXm1tutwilaFpspJCW
gQQexxq24vbd/wDxcZNayxxHzFyTVYapHI1cr6WOnTqtfykX8o74DthSADn7U5/Um7eS5duI
As8NnII7osz+7XanPjZbiwVmlTUs8+YmMtZaPM3OoHSAAlJIPoe+A/NsqjwMlQ8rw6n1s2nz
lc7+DrbtYuau+2xUBsTfvg2ztVc0UKrxajFKxl1hLJl6EtEklwhQAV4rkFI2239N8LGbAEmc
5mWpRZbdAqE14ocYW3zSVFwgBJJsbje+2x+GCXDkx/RWP01AUUsQFGRBGW8Ge46qVZ/MVaod
NTJo76YNNj2afaiuBJb0p8SlG4IsgG4sO+DzPGesuVnJs6nwJ/NlOcvSjkOJvZaVHcpA7A4r
5ZhZ1qGXJcWYjXS36QpuCm7Q1KKEhsXHi8pPm+3AJIy3IpkhdKqcSQ1WZHK6FpDjZbVqUUnW
b7XtYWPfvtip3KMd1pRdPfugXCAbZkBT5MmZ8d+M1T62f8lOg6b/AEb13O5+hX+10adOry+X
e1r43eG1cptAzI9Lqr/IYVEU2lXLUu6itBtZIJ7A4p1J1yk5adyvPjus1FuoiWtN0qQEloAD
UFHfcH/9xWqVHYhZXoVUbW4Xqhz+alRGlPLWEp07X7He5OBCQZHVMGW3dstbYQHJAI7xM/MU
eZ8t872Xbf8ALf8A3qxh8QKDWJmeajIjUmc+wst6XWo61pVZtINiBbuCME+fsr5kqeboVVos
Pm9PHb0u8xsaXErUobLO9rg9rYrAcXxtv/4uDMJkEHmk+ku+2tu5bdJCwQxjuap8K6NVKfme
U9NpsyO0qEtIW8wtCSdaDa5HfY/3Yu8ET466Pzf95jw/O/a29v7LjW4W5ZrGXTVjVYhjiRyg
19IherTrv5SbeYd8SoyoAOJqmtuBrN53dSW2wFM8GmViYmJjRXmqxs0OuM5Uq7rS1odbhuqQ
pCiFJIQSCCOxwvsnmuZj4a1WPHqz/tFUzSzIekuakgBtRGsXUBbV29/xwxK4p1NBqCmIyJbg
jOFLC2ytLp0myCkeYHtb1vj89JmrYztEnVGC1TCzLYcejtsKaSyElJJCO4uBq+N/jgVxtrCn
Xplg37TqsSIYHnjqPvROiuZhqiI2SI8txqqRpbqXKiZrl3dHMJSSBqt7tz5RsPSs7mquZpp0
eLAlPwF0eAt6Q8JqwqUEBAJOkeba+5PmO/v2uI6KJNydCrdJjRrS528ltgNrc2c1XJAUfEn1
72vijmai0FGSsuy1ymKdNVA1pQ3DKlTF6EGxUm1jf1Vfzn44GQwkTTCybDbSbcEkjgmDmTH3
4jrmr/zlxc1usUKoZdCo059plf8ADTsStNjsgHY2PcdsZWY8tzMpuIk1PROy51i0sUxE11IS
FBZR6eEjuSCST+UnFPhrlY1+sGaJnI9mPsPaOVq5niKrXuNPk+PfGpnOq1WsVJdJzAx7Korc
5zlT+jdVfSHAj1srUPd+XsMQCWXc3xV2t27Oq9jT4UCWEmfjuY8ZopqmemsqZby85GpIcYmx
AptnqSOSlKUWTqKSVbKtfbt8cD/FaowY9ZZbFOV7U6ZpbFRRJWlTIDijYIGxOx3vfxfDAJDp
9Whw5Mv2C89GeiqTzXoi1IQhQB5iVWsCALhXpipDhsSosgmStM0KbTFioZUtUgqVYgEeUjY7
972GKtcYiKPp/TLFq4LkyBMkTmTiYOI76PdGGSMpyM31H2vVZCJcFDq2pAefXznCGxp3HoNS
f5w7YsZh4bV2LGnSm5cb2TC5z0aOZDii01cq0pBTYEgC++57n1wCCmT/AGh0HQSes/o/JVzO
2ry2v237dsO/LiZNI4Pr6uGUvR4slZjymiAbKWoBaTY2Itt6g4tbAYQRVPULl3TOt23cBBIA
WOBnIz8TFZNL4vqqNVhQPYfL6l5tnmdXfTqUE3to3tfHub5VeylmtOZ3Ja5NIW8lpuAmUtIJ
LRFimxSBqBV672+xf0+p+1870SR0MKHplsN8uGxy0GzoNyLnfe1/gMG/EDNdYgVSRCkUGFJp
LbiOS7MiLWlSygEkKJ0ki6xt7j8cWDkqSTWa7olt6lEtWwNy5BP36J7/AGrRqfygz5l+kVah
zBSb8/nNdYtN/GEp3QnxeVR3AtfGjw4za9mSnOxHY6kuU9lhCn1ulaniQoFRuBY+C/c98Jur
0zlUmnVzW0Pay5DnTtN6Es6HLWTudt9hta1t8NDhFEp8eNPdh1Pq33W45kNGOpHIVZfh1HZe
5ULj6vxxyOSwoes0lq1o2YZE/Tg/TmCCe/EnximhiYmJjRXm6o1Ga1TaZKnOhSm4zSnVBIuS
Egk2+O2EFm+sZar8uZVIqKsipP6LJdDYZGkJSb2JV5QfXvh71yC5U6DUILJSl2RGcaQV30gq
SQL29N8fnGbl2ZT80fJ91xgyy62zqSpXLusJI3te3iF9sAvE4Feh9ASyXZ2aGH8d/FbMKh50
zBlOHEiRjIoyHFOR062kWUFKBNyQruVd/wDDBXnKJRoGW8rRMxoqSJLMQtgQi2dKkpbCgoq2
7gWt8cZ1H4iuZNpvyccpKJLkB11pTyZRSlR1qJsCjtvgJ9tOy+cayqTVPoVoj8+Wv6BxVrOD
ve1vL2P2YHuUCO6ZDT6i/d3soVFJI28tM55+TMUTUD2x1kz5uuv6flt9X1fT6tV16bX2ta/b
439MSHMrWc80xssZknOqaS+4HEtobSpC20L7KSm3cEeoxz4bZqOX6sqEIfP9pvsM6+bp5XiK
b2sdXn+HbFM1s5d4mT6t0/PLE+T9Fr06tRWnvY281+2OBEAz+9Xey/vXLYQSFlWxuJiMn98d
Uzs61eBlLJ7dBUiQ51MFyJHWAk20oCQVm4+sOw9+2AKg8Ps0w8wUyVIpehhmW06tfPaOlKVg
k2Cr9hiZCjpzhmRyJmJ6TUWGYq3W0vyXDoVrQLg6r9jg0z+3XaZUI+ZYk5YpUFLPPhokrRzT
zNxpA0kEKAJPoO2L4cbzwKXKX0jfo0I3tO4ngk8AZ/mgbPFSl0binUJ0B3kymi3oc0hVrspS
diCOxOCKp1PN9Z4a0+fFeLzTrMv2o5paTdAUUjYgfzQry7/bbC7zLWvlFmCVVeR0/UaPotev
TpQlPewv5b9sN/KjjLPBnmymeoYRFlKcZ5hRzEhbl06huLja/piiHczCcVs1yDT6awzIC6kD
IB6OP+55pQS5NOhVWNKy+qalLOhxJmBBWlxKibgJ2tsnv8cb7+Yqvneix6C8XZtWVNLzR0tN
pLaW1eG90i99R3H2+mPql1HKVRq0OD8jeX1T7bOv2o8dOpQTe1t7XwRVPhVV2cwOy8uSo0GK
Lcj+EOJcb8ICvEEk7nV69jjlVjxkUW/qbCFVvLtcCVLQfyCT8ULS6XMo7VPgZ0Zns01tt3oU
QyypQWVJUu5udt/X4W9cFnBO967/AGf95jG4iQKhTMv5Zh1WX1UxsSuY7zFLvdaCPErc2BA3
92CnhFMp0iNPah0vpH2m46ZD3UKc56rL30nZG4UbD63wxKCLgH94rNq7hf017kTuPX+OG5gm
c/OaZ+JiYmNVeSrLrs9ymUCoT2QlTseO46gLB0kpSSL29NsLGny6VxAy/NRVnKNTq5Ikpaae
S2gOqA0FNgpWpRO6dj8MMyuOymqDUHYIUqYiM4pgITqUXAk6bDe5vba2FAjL1aqFEm5tmtVJ
OZI8tssNdOE6wnlgK5ei5sL9tvDv64G5M019PVNhYna0iD3PQjx5P4oOV/F3Mb7fJjzeifca
0SmtTblipFyi/wBo32NsGGaK1Rmsu0oU2l0BcqfEV1nKjoKo6ylHl0m6SCVWvfy/DGxlCtZ5
nZqhM1lqaICtfNLsANp2QopurQLeK3rjOzTkuVlJbScspqcvrmHmJX0Iesg6PD4UeG++/fbb
AQpCkjinVy+j6hFvRuA6bB55MCI5rFyDQI9SnO1WXU2oDFJeYeUXUjSu6yQCoqATukD174I6
tw8pc19+uLzfCZiTpLi0OKbQW7qUo6QvWAoixH2HGXXaEnLeaI+VYMuT7Nq/TdWHNKlq+lUB
ZWna1r//ADfGUuU0mrHKtYqT7WXYEx4JKW0laCkuaTcIJJJO+1t/T0gQBtI/9q7tev3ffs3I
BEgQCdvfXM9fmiXM+X8rO5eiezq/SESqfEXr5Ab1zVhCbXsq9yUn63m/vB8x5jmZnqCJ05th
DrbQaAZCgmwJPqTv4ji5RcrSJsOoy50WcxGYp7kph7lFCHFpAKRqUmxBBJ27+/GTDmTkRZFM
iFam56kJcZSgKU4UqugDa97n074qxnqJrXo7KIx+reV7PU5OR/esURZCqdPZq0em1WDSFwXn
FrdkzGUlbfgNgFqNgLpGxHqffg4zZScqZijU9iHmakUxmFzNLTamyk6ykmwC0gbpJ+N8LbLW
Xvamb4tEqTciLzdXMTp0OJshSxsobXsO47HHfOFLy9R5aIlEnSZTzS3GpYfHkUkgAA6Eg76u
1+2LKxCZGKz6jTpd1q+25DROBI7yZxniiXOcOn0XifQUxWI0OMnp3XNCUtoFnlXUbWHYd/hi
5mPitUqdXpUWlezJMJGnlPaVL1XSknxJXY2JI292A2rRM316WiVUqZU5D6Gw2lXQqTZIJNrJ
SB3Jxyyzl32nnCLRKmiRF5urmp06HE2QpY2UNr2Hcdjjt7TC4moTR6f21fUMH2KZ7+8+auPu
uUxqJml6PAnO1tUlS4sqOVttFLguU3VuT6e4EjfBfwS710fm/wC8x8VePw96GJQZVfnt+yHH
2wEtKKtSlXWFHlkGxG1v++D3KdZoVQpqYFEmqkt09ptpZU2pKgLWTe6RcnSe2L2x9fNYNbqi
dIyi231HkggAAyv24xRLiYmJjRXmqxczuuR8p1d1la23G4bqkqQohSSEEggjscJ3LdIznmim
uzoGYn0MtvFoh+c8FXAB9AdvEMOHNn4G1v8AMHv2FYUVIH+pGvG//Ho2/wDUzgL858U79Nka
dtsSWUSRPNavyD4gg/hOP/cH/u4HczRs4ZTMXr8xSnDJ16ORNeVbTpve9vrDAVhhcQBbKOSf
+nn9hrAdwKkj+adnT3LGotpcKsGn/UDgE02qhlijVOqxarMicydG0cp3mKFtJKk7A2NiSdxh
B1V6JFz5VHp0PrYyZ8jUxzi3rupQHiG4sbH7MMLiXBjRarHzEmrxU1CC2wpmnOAFTul0kK8w
Ntz2H807+4JNXRnGpMwagzRqSHXVOu1BmNoXcIUfGpS9wo+897YJdIOO6w+k23RDdJJQiDyN
veOz8Vyy5HzFmZ1dFgVh9DaI5JaelOBrliydNhfbxAWta2CTONHotFrkOg0akGPUpXJWxUOt
dHJUpzSPDv8AV7+l7+mM3hVUIVMzVIfnSmIzSoakhbzqUJvrQbXJ77H+7DBn5dp+cM4Qq9T8
wRnfZ/K1sMBLvlWpYuoK8N9x29MQi7k+9E12oNjWEH6UAnEwT1Mc580D5Yp8+m8YYsKpyupm
N6+Y7rUvVdhRHiVubAgb+7GZxByzMoVdemSnGFNVKQ+8yGlKKkjUD4rgWPjHa/rhiSaTRqfx
LVmGVmaEw8i2qC4pKVC7OgXJXfsQry/44XGe81Scx1ZbDojGNBfebjuMX8aCoAEm5B2SDcW7
4q4CqQfNE0d97+qS4n+OwBsRnPHzHFNau0Kvz8302o06qhimM8rnx+ocRr0rKleFI0m6SBud
8L7M8CfU+MEuJS5YjTHCjlvcxSNNmEk+JO4uARt78fWZeF5y5l2TVjVxI5Gj6IRtF9S0p76z
bvftgSy1RDmLMEWlB/kGRr+l0a9OlCldri/lt3x1wmdpH5qNBYtLbe+lwMoUrO2I4MnzH5o+
qXCmov0mAtt+GapqeVPfckOKDxUu6CLpO4F77Df3478EvNXT+b/vMas7haZ2XqPS/bIR7O53
0nTX18xYV217Wtbub4I8oxqHDpojUeRT5LrLTbcl+Jo1OECwUvSTufEdye5wRbcMDEUuv68v
o3tF98nwRAmfz0OuKJ8TExMHpDWHm0fxOrX5i9+wrCjylVctDItQoVfqDsXqpXNs00sq0gII
IISod0YdsuKzNgPxJKdbLzam3E3I1JULEXG/Y4Gfmvyf+Kj+su/ewN1YmRTPRarT27TW727k
EFY6/elx7I4YW/CSqfolf5WK/ECtUOo0+gwaJNXKap7K2VFbakqAs2E3ukXJ0nthnDhflAd6
UT/aXfvY9+bDJ/4pJ/tLv3sDNt4jFME9T0q3BcZnYrMTEZEUJcVIVGkTUKMmSa+WGkRobaCp
LiS4R6JO+6ttQ7Db3j2X6HmGtO0/LlXi1OPQ0OLduYujlq0rUDrUj1Uoje/f8mHFPyvRqlWI
1WmQ+bNjaOU4XFjTpUVJ2BsbEk7jG1bun0xc25aTWNPVTb04soJ+56PGKRPsjhjf8JKnb+qV
/lY3aqmk8MqXU4lFqslNamNsuNh9AX4UrIuDo09ivv7sFXzYZQt/uk/rLv3saFYyZQMwS0y6
nBL76Ww2lQecRZIJNrJUB3JxwRgOBNEb1CwzqGZ2TsGMxkfHmvznUqlLq9QdnznudJdtrc0h
N7AJGwAHYDHSj1uoUGWuVTJHIfWgtqVy0rukkG1lAjuBh8/NflD8VH9Zd+9jz5r8ofio/rLv
3sC9h5mabH17RFPbNs7fECP+TSlazbmDNMuJQ6pU1uwp0lpl1KWm0KsXE9iE7Ed8XorVNyNx
aQ09IdRAhk3dcGtQ1seulO/iVbYYaEXh1lWHMZkxqYUPMuJcbV1Dh0qSbg2KrdxjtU8h5brF
Rdnz6cXpTtta+e4m9gEjYKA7AYsLT8k5rE3quk3FEUrbKkEAAZPfMcUJZ9z1Lj06iz8t1Epi
zOfqXyR49BSnstNxY6vdi7wqjUNinyV0qa+/MdaYM5txJCWl2Vsnwja5X6nsPtIJGQ8uSabD
gPU4qiwtfIRz3Bo1m6twq5ufffFyiZXo+XOo9kxen6jTzfpVr1ab28xNu57YIFbfuNYLmr03
6Q2LYIM8wMiZEnkwPzW5iYmJglKq/9k=</binary>
 <binary id="i_023.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_024.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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==</binary>
 <binary id="i_025.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_026.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_027.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_028.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_029.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_030.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_031.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
</FictionBook>
