<?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_culture</genre>
   <genre>sci_popular</genre>
   <author>
    <first-name>Джозеф</first-name>
    <last-name>Хенрик</last-name>
   </author>
   <book-title>Секрет нашего успеха. Как культура движет эволюцией человека, одомашнивает наш вид и делает нас умнее</book-title>
   <annotation>
    <p>Вопрос, чем Homo sapiens настолько уникален и в чем загадка его непостижимого эволюционного успеха, исследуется учеными постоянно и, вероятно, не перестанет занимать их до конца времен. Профессор Джозеф Хенрик, знаменитый антрополог и автор научно-популярных книг, предлагает важнейшее изменение в подходе к этому вопросу: необходимо учитывать влияние культуры на нашу биологию и генетику — тесно переплетаясь, они вместе генерируют уникальный комплекс процессов, формирующих наше поведение и развитие. На увлекательных примерах, с привлечением огромного массива научных данных из самых разных дисциплин, изучающих человека, Хенрик выстраивает расширенную и обогащенную картину нашего эволюционного пути. И неожиданно для себя мы находим множество ответов на вечно мучающие нас вопросы: “Почему в тех или иных ситуациях люди ведут себя так, а не иначе? Откуда в них то и это? Почему они такие одинаковые — и такие разные?”</p>
    <p>В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.</p>
   </annotation>
   <keywords>природа и человек,история языка,процесс познания,познание мира,эволюция человечества,научный поиск,человек и общество,теория познания,философия науки,психология науки</keywords>
   <date value="2016-01-01">2016</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>Анастасия</first-name>
    <middle-name>Михайловна</middle-name>
    <last-name>Бродоцкая</last-name>
   </translator>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name>Олег</first-name>
    <last-name>Власов</last-name>
    <nickname>prussol</nickname>
   </author>
   <author>
    <nickname>Ryb6702</nickname>
   </author>
   <program-used>OOoFBTools-2.33 (ExportToFB21), FictionBook Editor Release 2.6.7</program-used>
   <date value="2023-08-15">15.08.2023</date>
   <src-url>http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=69542548</src-url>
   <src-ocr>Текст предоставлен правообладателем</src-ocr>
   <id>C0F023D8-BB88-444D-8FEE-78983AB78104</id>
   <version>1.1</version>
   <history>
    <p>V 1.0 by prussol</p>
    <p>V 1.1 — notes — by Ryb6702</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Секрет нашего успеха. Как культура движет эволюцией человека, одомашнивает наш вид и делает нас умнее / Джозеф Хенрик; пер. с англ. А. Бродоцкой</book-name>
   <publisher>АСТ: CORPUS</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>2023</year>
   <isbn>978-5-17-135043-7</isbn>
   <sequence name="Книжные проекты Дмитрия Зимина"/>
  </publish-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Джозеф Хенрик</p>
   <p>Секрет нашего успеха. Как культура движет эволюцией человека, одомашнивает наш вид и делает нас умнее</p>
  </title>
  <epigraph>
   <p>Посвящается Джессике, Джошуа и Зои</p>
  </epigraph>
  <section>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_001.jpg"/>
   <empty-line/>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_002.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Издание осуществлено при поддержке “Книжных проектов Дмитрия Зимина”</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_003.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>© 2016 by Joseph Henrich. All rights reserved</p>
   <p>© А. Бродоцкая, перевод на русский язык, 2023</p>
   <p>© А. Бондаренко, художественное оформление, макет, 2023</p>
   <p>© ООО “Издательство Аст”, 2023</p>
   <p>Издательство CORPUS ®</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_004.jpg"/>
   <empty-line/>
   <subtitle>Книжные проекты Дмитрия Зимина</subtitle>
   <p>Эта книга издана в рамках программы “Книжные проекты Дмитрия Зимина” и продолжает серию “Библиотека фонда «Династия»”. Дмитрий Борисович Зимин — основатель компании “Вымпелком” <emphasis>(Beeline), </emphasis>фонда некоммерческих программ “Династия” и фонда “Московское время”.</p>
   <p>Программа “Книжные проекты Дмитрия Зимина” объединяет три проекта, хорошо знакомых читательской аудитории: издание научно-популярных книг “Библиотека фонда «Династия»”, издательское направление фонда “Московское время” и премию в области русскоязычной научно-популярной литературы “Просветитель”.</p>
   <p>Подробную информацию о “Книжных проектах Дмитрия Зимина” вы найдете на сайте ZIMINBOOKPROJECTS.RU</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Предисловие</p>
   </title>
   <p>Мы, люди, не похожи на других животных. Конечно, мы очень напоминаем обезьян, особенно человекообразных, но вдобавок умеем играть в шахматы, читать книги, строить ракеты, любить пряности, сдавать кровь, готовить пищу, соблюдать табу, молиться богам и потешаться над теми, кто одевается или говорит не так, как мы. И хотя все общества создают изощренные технологии, следуют правилам, налаживают широкомасштабную взаимопомощь и общаются на сложных языках, каждое делает это очень по-своему и в разной степени. Как эволюция сумела породить подобное создание — человека — и как ответ на этот вопрос поможет нам понять человеческую психологию и поведение? Как объяснить одновременно и природу человека, и культурное многообразие?</p>
   <p>Мой путь к ответу на эти вопросы и работе над этой книгой начался в 1993 году, когда я уволился с должности инженера в компании <emphasis>Martin Marietta</emphasis> под Вашингтоном и поехал в Калифорнию, где поступил в магистратуру факультета антропологии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. В то время меня занимали в основном два направления; интерес к ним возник еще в бакалавриате Университета Нотр-Дам, где я параллельно изучал антропологию и авиационно-космическую технику. Во-первых, я интересовался экономическим поведением человека и принятием решений в развивающихся странах, поскольку считал, что открытия в этой области способны повысить уровень жизни людей в разных уголках земного шара. Отчасти антропология привлекала меня тем, что эта наука предполагает глубокие долгосрочные полевые исследования, без которых, считал я тогда, невозможно понять, как люди принимают решения и почему ведут себя так, а не иначе, и с какими трудностями они сталкиваются. Это что касается “прикладной” части. А с интеллектуальной точки зрения меня увлекала эволюция человеческих обществ, особенно ее главный вопрос: как люди за последние десять тысяч лет перешли от относительно небольших сообществ к сложным национальным государствам.</p>
   <p>Учиться я планировал у двух известных специалистов — социокультурного антрополога и этнографа Аллена Джонсона и археолога Тима Эрли.</p>
   <p>Я провел лето в Перу — плавал на долбленом каноэ по Амазонии, изучал общины племени мачигенга, — после чего написал магистерскую диссертацию о влиянии рыночной интеграции на принятие решений в области земледелия и вырубки леса. Все шло неплохо, мои научные руководители были довольны (хотя Тим перешел на работу в другой университет), и я успешно защитился.</p>
   <p>Тем не менее мне казалось, что поведение мачигенга одними антропологическими методами не объяснишь. Для начала почему общины мачигенга так сильно отличались от соседних общин пиро и почему они, по всей видимости, применяли различные тонкие приемы адаптации, которые сами не могли обосновать?</p>
   <p>В этот период я подумывал бросить антропологию и вернуться на прежнюю должность инженера — вообще-то свою работу я любил. Однако за предыдущие несколько лет я увлекся эволюцией человека. К тому же мне очень понравилось изучать эволюцию человека в Нотр-Дам, но я не понимал, чем это поможет мне объяснить как экономические решения, так и эволюцию сложных обществ, поэтому считал свои исследования скорее хобби. В начале магистратуры я решил сосредоточить все силы на том, что меня особенно интересует, и поэтому хотел отказаться от обязательного магистерского курса по эволюции человека. Для этого я должен был подать заявление на имя преподавателя курса биологической антропологии Роберта Бойда и убедить его, что мой диплом бакалавра соответствует всем требованиям к прослушавшим этот курс. Мне уже удалось проделать подобный фокус с курсом по социологии культуры. Роб встретил меня очень приветливо, проштудировал список предметов, которые я изучал, и ответил отказом. Если бы Роб мне не отказал, я бы сейчас, наверное, работал инженером.</p>
   <p>Оказалось, что в области биологической антропологии и эволюции человека полным-полно идей, позволяющих объяснить важные аспекты человеческого поведения и принятия решений. Более того, я узнал, что Роб и его давний сотрудник эколог Пит Ричерсон разрабатывали способы моделирования культуры при помощи математических инструментов популяционной генетики. Их подход открывал путь к пониманию того, как естественный отбор сформировал психологию человека и его способности к обучению. В популяционной генетике я ничего не смыслил, но поскольку я знал, что такое параметры состояния, дифференциальные уравнения и устойчивое равновесие (я как-никак был аэрокосмическим инженером), мне с грехом пополам удалось прочитать и понять их статьи. Роб пригласил меня поработать над небольшим проектом под его руководством, и к концу первого года магистратуры я написал программу в MATLAB для изучения эволюции “конформистской передачи культурных знаний” (подробнее об этом в главе 4).</p>
   <p>На третьем курсе магистратуры, когда диссертация была уже готова, я решил вернуться к чертежной доске, в некотором смысле начать все заново. Я сознательно взял “библиотечный год”, хотя понимал, что это еще на год откладывает защиту докторской диссертации. Пожалуй, подобное может сойти с рук только на факультете антропологии. Теперь у меня не было ни лекций и семинаров, ни научных руководителей, и никому, в сущности, не было дела до того, чем я занимаюсь. Первым делом я сходил в библиотеку и притащил оттуда гору книг. Я читал книги по когнитивной психологии, принятию решений, экспериментальной экономике, биологии и эволюционной психологии. Затем я перешел к журнальным статьям. Я прочитал все до единой статьи об экономическом эксперименте с игрой “Ультиматум”, которую я применял на второе и третье лето у племени мачигенга. Кроме того, я прочитал много работ психологов Даниэля Канемана и Амоса Тверски, а также политолога Элинор Остром. Канеман и Остром много лет спустя получили Нобелевскую премию по экономике. Все это время, разумеется, я не прекращал читать работы по антропологии и этнографии (для меня это было развлекательное чтение). Во многих отношениях я уже тогда начал готовиться к написанию этой книги, и к концу года у меня сложилось смутное представление о том, чем я хочу заниматься. Моей целью было объединить достижения самых разных общественных и биологических дисциплин и создать эволюционный подход к изучению психологии и поведения человека с самым серьезным учетом культурной природы нашего вида. Нам было необходимо задействовать весь арсенал доступных методов, в том числе эксперименты, интервью, систематическое наблюдение, исторические данные, психологические оценки и этнографию во всем ее богатстве. Нам было необходимо изучать людей не в университетских лабораториях, а в их сообществах, причем охватывать все возрасты — от младенцев до стариков. С такой позиции дисциплины вроде антропологии, а особенно — субдисциплины вроде экономической антропологии видятся мелкими и ограниченными.</p>
   <p>Разумеется, Бойд и Ричерсон, основываясь на работах Марка Фельдмана и Луки Кавалли-Сфорца, уже заложили некоторые важнейшие теоретические основы в своей книге “Культура и эволюционный процесс”, вышедшей в 1985 году (Boyd, Richerson, <emphasis>Culture and the Evolutionary Process</emphasis>). Однако к середине девяностых так и не сложилось никакой программы эмпирических исследований, не был создан арсенал методов и не появились общепринятые способы проверки теорий, созданных на основании эволюционных моделей. Более того, уже имевшиеся представления о психологических процессах не получили должного развития и не были приспособлены к тому, чтобы их можно было легко связать с набиравшими силу интеллектуальными течениями в культурной и эволюционной психологии, нейрофизиологии и даже с естественнонаучными ответвлениями культурной антропологии.</p>
   <p>В это время Роб Бойд взял в свою команду еще двух магистрантов — Франциско Джил-Уайта и Ричарда Макелрита (в настоящее время он один из директоров Института эволюционной антропологии Общества Макса Планка). Через некоторое время с факультета археологии к Робу перевелась Натали Смит (ныне Натали Хенрик). Я вдруг перестал быть совсем один, у меня появились друзья-единомышленники, сотрудники с общими интересами. Это было восхитительное время стремительных перемен: повсюду внезапно возникали новые идеи и открывались неожиданные пути для интеллектуальных изысканий. Словно бы кто-то вдруг убрал тормоза и снял с колес башмаки. Мы с Робом набрали команду этнографов и экономистов для проведения полевых исследований — экспериментов по изучению поведения и социальности человека в разных уголках планеты. Это было делом неслыханным, поскольку этнографы не работают в командах и уж точно не применяют экономические игры (то есть раньше не применяли). На основании моих первых экспериментов в Перу я написал статью под названием “Влияет ли культура на экономическое поведение?” <emphasis>(Does Culture Matter in Economic Behavior?)</emphasis> и отправил ее в журнал <emphasis>American Economic Review,</emphasis> который нашел в библиотеке. Будучи аспирантом-антропологом, я не подозревал, что это самый авторитетный экономический журнал, и не знал, с каким скептицизмом тогдашние экономисты относились к культуре. Тем временем Франциско освоил методы психологии развития и применил их для проверки своих гипотез относительно социологии и национального самосознания традиционных обществ (см. главу 11) у монгольских скотоводов. Мы с Натали изобрели игру “Ресурсы совместного владения” (<emphasis>Common Pool Resources</emphasis>, CPR) для изучения поведения жителей Перу, связанного с сохранением природных ресурсов. (К вящей нашей досаде, в дальнейшем мы узнали, что игру изобрели до нас.) Ричард писал компьютерные программы для создания и изучения “культурного филогенеза” — такого раньше не делал никто — и обсуждал с экономистом из Калифорнийского технологического института Колином Камерером, как применять компьютерные экспериментальные методы для проверки теорий социального обучения. Мы с Франциско как-то утром за кофе придумали новую теорию социальной иерархии у человека (см. главу 8). А я, вдохновленный чтением социологических работ о диффузии инноваций, стал задумываться, можно ли обнаружить признаки культурного обучения по данным о диффузии новых идей и технологий с течением времени. Некоторые идеи тех ранних лет впоследствии легли в основу солидных научных исследований в разных областях.</p>
   <p>Все это началось для меня в 1995 году, и с тех пор прошло уже двадцать лет, поэтому я считаю эту книгу вехой на пути, незавершенным трудом. Я сильнее прежнего убежден, что, если мы хотим понять собственный биологический вид и создать науку о человеческом поведении и психологии, начать следует с эволюционной теории человеческой природы. Пока мы не выстроим ее хоть сколько-нибудь верно, невозможно будет сделать следующий шаг. Недавно я узнал, что в “Докладе о мировом развитии” девизом нынешнего, 2015 года стали слова “Разум, общество и поведение”, и это очень меня обрадовало. В этом документе Всемирного банка подчеркивается, насколько важно понимать, что люди научаются культуре автоматически, что мы следуем социальным нормам и что культурные миры, в которых мы растем, влияют на то, как и что мы видим, воспринимаем, перерабатываем и ценим. Как далеко мы ушли от простого вопроса из моей старой статьи: “Влияет ли культура на экономическое поведение?” Очевидно, сегодня экономисты Всемирного банка считают, что да.</p>
   <p>Во время работы над книгой у меня появилось множество интеллектуальных и личных долгов. Прежде всего, эта книга многим обязана непрерывному интеллектуальному диалогу между мной и моей женой Натали. Натали прочитала каждую главу, иногда не по одному разу, и постоянно снабжала меня критической обратной связью. Я никогда никому не показываю свои работы, пока она их не прочитает.</p>
   <p>Весомый вклад в создание книги внесли многие сотрудники Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. Естественно, главную роль в этом сыграл мой давний сотрудник, наставник и друг Роб Бойд, и я глубоко благодарен ему за десятилетия помощи и советов. Роб Бойд прочитал черновик и сделал множество бесценных замечаний. Полезные отзывы на самые первые наброски нескольких глав я получил и от Аллена Джонсона. Аллен привел меня в Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе, был моим научным руководителем, учил этнографии, а в магистратуре и аспирантуре предоставил полную свободу действий. Спасибо и Джоан Силк: я всегда могу полагаться на ее мудрые советы по разным темам и глубокие познания о приматах.</p>
   <p>Мне необычайно повезло, что за годы научной карьеры я состоял в штате факультета антропологии Университета Эмори (четыре года) и факультетов психологии и экономики Университета Британской Колумбии (девять лет). Кроме того, я провел два года в Научном обществе Школы бизнеса при Мичиганском университете и год в Институте передовых исследований в Берлине. Такие углубленные полевые исследования дали мне редкую возможность взглянуть на общественные науки с точки зрения психологов, социологов, антропологов и экономистов. В частности, в Университете Британской Колумбии я наладил очень важное для меня сотрудничество со многими коллегами-психологами, в том числе со Стивом Хейни, Арой Норензаяном, Джессикой Трейси, Сью Бирч и Кайли Хэмлин, а кроме того, многому научился у Грега Миллера и Эдит Чэнь. Стив и Джесс сделали много полезных замечаний к первым наброскам книги.</p>
   <p>Множества благодарностей заслуживают мои ученики, бывшие ученики и сотрудники лаборатории “Разум, эволюция, познание и культура” (<emphasis>Mind, Evolution, Cognition and Culture,</emphasis> MECC) при Университете Британской Колумбии. В частности, больше спасибо Мацеку Чудеку, Майклу Мутукришне, Рите Макнамара, Джеймсу и Тане Брёш, Кристине Мойя, Бену Пужицки, Тейлору Дэвису, Дэну Хрушке, Рахулю Бху, Аяне Уиллард и Джои Чен. Плоды нашего сотрудничества встречаются на этих страницах повсеместно. Майкл и Рита высказали много ценных замечаний к черновикам.</p>
   <p>Важную роль в развитии моих идей сыграли мои коллеги — руководители Центра эволюции человека, культуры и познания при Университете Британской Колумбии. Беседы с эволюционным антропологом Марком Колларом и в прошлом китаистом, а ныне когнитивистом Тедом Слингерлендом всегда подхлестывают воображение, к тому же Тед предложил целый ряд полезных поправок к почти окончательной версии рукописи.</p>
   <p>В разгар работы над книгой Школа бизнеса Штерна при Нью-Йоркском университете по щедрости своей выделила мне грант на 2013–2014 годы. За это время я многому научился у психолога Джонатана Хайдта, экономиста Пола Ромера и философа Стива Стича. Они давали бесценные комментарии к книге на разных стадиях готовности. Кроме того, мне посчастливилось вести совместный с Джонатаном курс для МБА (магистратуры по бизнес-администрированию), в ходе которого я испытал несколько глав из этой книги на будущих бизнес-лидерах.</p>
   <p>Во время работы над книгой мне посчастливилось поработать в Канадском институте передовых исследований (<emphasis>Canadian Institute for Advanced Research,</emphasis> CIFAR) в составе Группы по изучению институтов, организаций и роста. Эта группа оказалась невероятно полезной с точки зрения новых идей и очень поддержала меня, и я многому научился у ее членов. В частности, ценнейшие замечания к черновику этой книги высказал Суреш Наиду.</p>
   <p>В качестве этнографа мне посчастливилось жить и работать в трех очень разных этнических группах: мачигенга в Перу, мапуче на юге Чили и фиджийцы на острове Ясава в Южно-Тихоокеанском регионе. И везде многие семьи делили со мной кров и впускали в свою жизнь, отвечали на бесконечные вопросы и обогащали мои представления о том, какие люди разные. Им я приношу свою особую благодарность.</p>
   <p>При разработке различных идей, описанных в этой книге, я часто обращался с вопросами к авторам и специалистам, на чьи работы опирался. Многие из них откликались и отвечали мне. Это Дарон Аджемоглу, Сиван Андерсон, Корен Апичелла, Квентин Аткинсон, Кларк Баррет, Питер Блейк, Сэм Боулс, Феликс Варнекен, Дженет Веркер, Анни Верц, Полли Висснер, Симон Гехтер, Эвнер Грейф, Джозеп Колл, Джош Грин, Ярроу Данэм, Колин Камерер, Эрик Кимбру, Мишель Клайн, Морт Кристиансен, Алисса Криттенден, Кевин Лаланд, Джон Ланман, Кристина Легейр, Дэн Либерман, Юхан Линд, Ханна Льюис, Ричард Макелрит, Моник Боргерхофф Малдер, Фрэнк Марлоу, Джоэль Мокир, Том Морган, Сара Мэтью, Нейтан Нанн, Дэвид Питразевски, Питер Ричерсон, Джеймс Робинсон, Ричард Рэнгем, Дэвид Рэнд, Джоан Силк, Питер Терчин, Майк Томаселло, Марк Томас, Энди Уайтен, Харви Уайтхаус, Дэвид Слоан Уилсон, Эрнст Фер, Дэн Фесслер, Джим Фирон, Патрик Франсуа, Пол Харрис, Эстер Херрманн, Ким Хилл, Николас Христакис, Дэн Хрушка, Барри Хьюлетт, Карел ван Шайк, Ник Эванс, а также многие другие, в том числе уже упомянутые.</p>
   <p>За годы, которые ушли на обдумывание и написание этой книги, я беседовал с огромным количеством друзей, соавторов и коллег, которые сформировали мой образ мыслей. Это мой коллективный мозг (см. главу 12).</p>
   <cite>
    <text-author><emphasis>Джо Хенрик</emphasis></text-author>
    <text-author>22 <emphasis>января</emphasis> 2015 <emphasis>года</emphasis></text-author>
    <text-author><emphasis>Ванкувер, Канада</emphasis></text-author>
   </cite>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 1</p>
    <p>Непостижимый примат</p>
   </title>
   <p>Мы с вами принадлежим к особому виду необычных приматов. Задолго до возникновения сельского хозяйства, первых городов и промышленных технологий наши предки распространились по всему земному шару от знойных австралийских пустынь до холодных сибирских степей и освоили большинство крупных экосистем земной суши — больше, чем любое другое наземное млекопитающее. И при этом, что удивительно, наш вид физически слаб, не слишком проворен, не особенно ловко лазает по деревьям. Нас с легкостью одолеет любой взрослый шимпанзе и догонит любой крупный хищник из кошачьих, хотя мы почему-то неплохо бегаем на длинные дистанции и умеем быстро и метко швыряться, например, камнями. Наш кишечник почти не способен обезвреживать растительные яды, но при этом большинство из нас не умеют отличать ядовитые растения от съедобных. Мы не можем обойтись без пищи, подвергшейся тепловой обработке, хотя от рождения не умеем ни разводить огонь, ни готовить. По сравнению с другими млекопитающими примерно наших габаритов, придерживающимися примерно такого же рациона, у нас очень короткий толстый кишечник, слишком маленький желудок и миниатюрные зубы. Наши младенцы рождаются жирными и настолько неразвитыми, что это опасно — у них даже не успевают зарасти швы между костями черепа. Самки нашего вида, в отличие от других человекообразных обезьян, сексуально восприимчивы на протяжении всего месячного цикла, а способность к размножению теряют задолго до смерти (менопауза). Но самое, пожалуй, поразительное — несмотря на огромный мозг, наш вид отнюдь не так умен, по крайней мере, наша врожденная сообразительность не настолько велика, чтобы это объясняло такой колоссальный успех.</p>
   <p>Вероятно, последнее замечание вызвало у вас некоторый скептицизм.</p>
   <p>Тогда представьте себе, что мы взяли вас и 49 ваших коллег и устроили вам игру на выживание против команды из 50 обезьян-капуцинов из Коста-Рики. Обе команды приматов мы сбросили на парашютах в чащобу тропического леса Центральной Африки. Через два года мы вернемся и пересчитаем выживших с каждой стороны. В какой команде выживших больше, та и выиграла. Разумеется, обеим командам запрещено брать с собой снаряжение: никаких спичек, емкостей для воды, ножей, обуви, очков, антибиотиков, котлов, ружей и веревок. Мы проявим милосердие и разрешим людям оставить при себе одежду (а обезьянам — нет). Таким образом, обеим командам придется выживать в течение двух лет в незнакомом лесу, где им не на что рассчитывать, кроме своих мозгов и товарищей по команде.</p>
   <p>На кого вы поставите — на обезьян или на своих коллег? И вообще, умеете ли вы делать стрелы, вязать сети, строить шалаши? Знаете ли вы, какие растения или насекомые ядовиты (таких очень много) и как обезвредить их яд? Сможете ли развести костер без спичек и приготовить пищу без котла? Способны ли смастерить рыболовный крючок? Знаете ли, как сделать клей из природных материалов? Сумеете ли отличить ядовитую змею от неядовитой? Защититься от хищников ночью? Найти воду? Что вы знаете о выслеживании добычи?</p>
   <p>Взглянем правде в глаза: скорее всего, ваша человеческая команда проиграет стае обезьян, и, вероятно, с разгромным счетом, несмотря на громадные черепа и высокое самомнение. Но зачем тогда нам большой мозг, если не затем, чтобы выживать в Африке, на нашем родном континенте, кормясь собирательством и охотой? Как тогда нам удалось распространиться по самым разным климатическим зонам и захватить весь земной шар?</p>
   <p>Секрет успеха нашего вида не во врожденной разумности, не в каких-то специализированных интеллектуальных способностях, которые включаются, когда мы сталкиваемся с типовыми задачами, постоянно встававшими перед нашими предками — охотниками-собирателями эпохи плейстоцена. Если мы способны выживать и процветать в качестве охотников-собирателей (или кого угодно еще) в самой разной обстановке во всех уголках планеты, то не потому, что успешно применяем свой индивидуальный интеллект для решения сложных задач. Как вы узнаете из главы 2, без мыслительных навыков и ноу-хау, которыми снабжает нас культура, наши результаты во всякого рода тестах на решение задач по сравнению с результатами других человекообразных обезьян при прочих равных условиях не так уж и поражают. И эти результаты, безусловно, не в состоянии ни объяснить сокрушительный успех нашего вида, ни оправдать наличие у нас таких больших мозгов<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a> — значительно крупнее, чем у наших родичей-обезьян.</p>
   <p>В сущности, мы наблюдали подобный эксперимент с игрой на выживание в самых разных вариантах и видели, как показывают себя в нем наши собратья-люди: мы знаем, как злополучные европейцы-первопроходцы боролись за жизнь в природных условиях, которые представлялись им враждебными, от канадской Арктики до побережья Мексиканского залива в Техасе. Как мы увидим из главы 3, подобные истории обычно кончались одинаково: либо исследователи погибали, либо их спасали аборигены, которые столетиями или тысячелетиями прекрасно жили в этих “враждебных условиях”. Итак, ваша команда проиграет обезьянам по той причине, что у вашего вида, в отличие от всех прочих, в ходе эволюции выработалась зависимость от культуры. Под “культурой” я понимаю огромное множество практик, технических приемов, усвоенных знаний, орудий, мотивов, ценностей и верований, которые все мы приобретаем в процессе взросления, в основном учась у других людей. Единственная надежда для вашей команды — случайно встретиться и подружиться с какой-нибудь группой охотников-собирателей, обитающей в центральноафриканских лесах, например с пигмеями эфе. Эти племена пигмеев, несмотря на малый рост, прекрасно живут в этих лесах уже очень и очень давно, поскольку поколения предков оставили им колоссальный запас опыта, умений и способностей, позволяющих выживать и превосходно себя чувствовать в условиях тропического леса.</p>
   <p>Чтобы понять, как люди эволюционировали и почему мы так сильно отличаемся от других животных, нужно осознать, что мы — <emphasis>культурный вид</emphasis>. Наши эволюционные предки, вероятно, уже более миллиона лет назад начали учиться друг у друга таким образом, что культура стала кумулятивной. То есть уже тогда охотничьи приемы, навыки изготовления орудий, секреты следопытов и знания о съедобных растениях начали совершенствоваться и накапливаться — благодаря умению учиться у окружающих, — так что каждое следующее поколение могло опираться на навыки и приемы, отточенные предыдущими поколениями, и еще больше совершенствовать их. За несколько поколений этот процесс породил достаточно большой и сложный арсенал практик и приемов, даже малую часть которого не по силам вывести за целую жизнь отдельному человеку, полагающемуся только на собственную изобретательность и личный опыт. Мы познакомимся с множеством примеров таких сложных культурных пакетов — от инуитских иглу, огнеземельских стрел и фиджийских рыбных табу до систем счисления, письменности и счетов-абаков.</p>
   <p>Как только полезные навыки и приемы начали накапливаться и совершенствоваться с течением поколений, естественный отбор неизбежно стал благоприятствовать тем, кто лучше усваивал культуру, продуктивнее умел черпать из ее источников и применять непрерывно расширяющийся запас доступной адаптивной информации. Новые продукты этой культурной эволюции — огонь, приготовление пищи, режущие орудия, одежда, простые жестовые языки, метательные копья и емкости для воды — породили важнейшие направления отбора, которые генетически сформировали наш разум и тело. Это взаимодействие между генами и культурой, которое мы условимся называть <emphasis>культурно-генетической коэволюцией</emphasis>, увело наш вид по совершенно новому эволюционному пути, ранее в природе не встречавшемуся, и сделало нас непохожими на другие виды: мы — новая форма жизни.</p>
   <p>Однако понимание, что мы — культурный вид, лишь увеличивает значение эволюционного подхода. Как вы вскоре узнаете из главы 4, наши способности учиться у других сами по себе — отточенный веками результат естественного отбора. Мы — мастера адаптивного обучения, поскольку даже в младенчестве тщательно отбираем, когда, чему и у кого учиться. Молодые обучающиеся вплоть до взрослых (даже студенты МБА) автоматически, бессознательно прислушиваются к тем, кто соответствует определенным критериям, в числе которых престиж, успех, навыки, пол, этническая принадлежность, и предпочитают учиться именно у них. Мы готовы перенимать у других вкусы, мотивации, убеждения, стратегии и стандарты поощрений и наказаний. Влияние этого избирательного внимания и предвзятости в обучении на то, что каждый из нас принимает к сведению, запоминает и передает дальше, направляет эволюцию культуры — нередко незаметную глазу. Однако именно способности к культурному обучению обеспечили взаимодействие между растущим запасом культурной информации и генетической эволюцией, которая сформировала и продолжает формировать нашу анатомию, физиологию и психологию.</p>
   <p>В том, что касается анатомии и физиологии, нарастающая потребность усваивать адаптивную культурную информацию вызвала стремительное увеличение размеров нашего мозга, чтобы обеспечить место для хранения и организации всей этой информации, а одновременно привела к тому, что у нас затянулось детство и женщины долго живут после менопаузы, поскольку это дает нам время перенять весь этот багаж и передать его дальше. В дальнейшем мы узнаем, какие следы культура оставила на всем нашем теле — как она влияла на генетическую эволюцию наших ног, ступней, щиколоток, бедер, желудков, ребер, пальцев, сухожилий, челюстей, горла, зубов, глаз, языка и многого другого. А кроме того, именно культура сделала из нас метких метателей и бегунов на длинные дистанции, хотя в остальном мы слабые и толстые.</p>
   <p>В том, что касается психологии, мы научились так сильно полагаться на сложные, хитроумные продукты культурной эволюции в вопросах выживания, что часто охотнее верим тому, чему научились в своей общине, чем собственному личному опыту или врожденной интуиции. Стоит нам понять, насколько мы зависим от культурного обучения и как процессы тонкого отбора в ходе культурной эволюции порождают приемы и решения, которые умнее нас самих, — и мы сможем объяснить даже те феномены, которые иначе поставили бы нас в тупик. В главе 6 это проиллюстрировано на примере целого ряда вопросов: мы попытаемся понять, почему обитатели стран с жарким климатом кладут в пищу больше пряностей и в целом больше их любят, зачем коренные американцы добавляли в кукурузную муку жженые ракушки и древесную золу и как в древних ритуалах гадания применялись стратегии из теории игр, улучшавшие результаты охоты.</p>
   <p>Накапливающийся корпус доступной адаптивной информации, хранящейся в памяти окружающих, заставил генетическую эволюцию создать вторую разновидность человеческой иерархии — престиж, — которая у наших современников действует наряду с иерархией доминантности, унаследованной от предков-обезьян. Как только мы поймем, что такое престиж, станет очевидно, почему люди бессознательно подражают в разговоре тем, кто добился бóльших успехов, почему звезды баскетбола вроде Леброна Джеймса могут торговать автомобильными страховками, почему можно стать знаменитым просто за то, что ты знаменит (“эффект Пэрис Хилтон”), и почему на благотворительных мероприятиях участники, обладающие наибольшим престижем, должны делать пожертвования первыми, а там, где нужно принимать решения, скажем, в Верховном суде, выступать последними. Эволюция престижа принесла с собой новые эмоции и мотивы, а его телесные выражения отличаются от проявлений доминантности.</p>
   <p>Помимо иерархии, культура преобразила и среду, с которой сталкиваются наши гены: она породила социальные нормы. Нормы влияют на широкий диапазон человеческих поступков, в который входят и древние области, имеющие фундаментальное значение: родственные отношения, поиск брачных партнеров, распределение пищи, воспитание детей, принцип взаимности. На протяжении всей нашей эволюционной истории нарушения норм — игнорирование пищевого табу, несоблюдение ритуалов, отказ отдавать родичам супруга положенную им долю вашей охотничьей добычи — приводили к утрате репутации, сплетням, а как следствие — к падению шансов на брачном рынке и к потере союзников. За постоянное нарушение норм подвергали остракизму, вплоть до гибели от рук собственной общины. Так культурная эволюция запустила процесс <emphasis>самоодомашнивания</emphasis> и заставила генетическую эволюцию сделать нас просоциальными, послушными, склонными соблюдать правила и рассчитывать, что мир будет управляться социальными нормами, за соблюдением которых будет следить общество.</p>
   <p>Поняв процесс самоодомашнивания, мы сможем заняться многими важными вопросами. В главах 9 и 11 мы попытаемся выяснить, например, почему ритуалы обладают такой психологической мощью, укрепляют социальные связи и способствуют гармонии в сообществе, как брачные нормы делают мужчин более заботливыми отцами и расширяют сеть семейных отношений, почему нашей первой реакцией, автоматической и интуитивной, будет придерживаться социальной нормы, даже если нам лично это дорого обойдется (а также когда и почему тщательный самоконтроль способствует эгоизму). Почему те, кто переходят дорогу только на зеленый свет, лучше умеют сотрудничать? Какое воздействие оказала Вторая мировая война на психологию “величайшего поколения Америки”? Почему мы предпочитаем взаимодействовать с теми, кто говорит на одном с нами диалекте (и учиться у них)? Как наш вид стал самым общественным из приматов и научился жить миллионными популяциями — и при этом стал самым воинственным и склонным делить всех на своих и чужих?</p>
   <p>Секрет успеха нашего вида — не в могуществе индивидуального разума, а в <emphasis>коллективном мозге</emphasis> наших сообществ. Наш коллективный мозг порождается синтезом культурной и общественной природы человека, он результат того, что мы легко и охотно учимся у других (то есть мы существа <emphasis>культурные</emphasis>), а при наличии подходящих норм способны жить в больших группах с развитыми взаимосвязями (то есть мы существа <emphasis>общественные</emphasis>). Поразительные технологические разработки, характерные для нашего вида — от каяков и композитных луков, которыми пользовались охотники-собиратели, до антибиотиков и самолетов в современном мире, — возникли не в результате открытий гениев-одиночек, а благодаря потоку и рекомбинации идей и приемов, удачных ошибок и случайных озарений во взаимосвязанных умах на протяжении поколений. Глава 12 показывает, что именно важнейшая роль коллективного мозга объясняет, почему чем больше общество и чем лучше развиты в нем взаимосвязи, тем более сложные технологии, разнообразные арсеналы орудий и ноу-хау оно порождает — и почему при внезапной изоляции маленьких сообществ их технологии и культурные ноу-хау постепенно упрощаются и деградируют. Как вы вскоре убедитесь, инновации у нашего вида зависят скорее от социальности, чем от интеллекта, и поэтому во все времена было важно предотвратить распад сообществ и оскудение социальных связей.</p>
   <p>Культурная эволюция породила не только удивительные технологии и сложные системы социальных норм: ей мы обязаны мощью и изяществом наших языков, а появление этих систем коммуникации во многом определило нашу генетическую эволюцию. Культурная эволюция составляет и адаптирует наш коммуникативный репертуар примерно так же, как конструирует и адаптирует другие аспекты культуры, такие как создание затейливого орудия или проведение хитроумного обряда. Как только мы поймем, что языки — это продукты культурной эволюции, мы сможем задать множество самых разных вопросов: почему языки обитателей зон теплого климата более звучные? Почему, чем больше сообщество говорящих на том или ином языке, тем больше в нем слов, звуков (фонем) и грамматических инструментов? Откуда берется огромная разница между языками малых групп и языками, доминирующими в современном мире? В конечном итоге наличие подобных коммуникативных репертуаров, возникших в ходе культурной эволюции, привело к тому, что под давлением отбора гортань у нас сдвинулась вниз, белки глаз побелели, а еще мы приобрели способности к голосовой мимикрии не хуже, чем у птиц.</p>
   <p>Разумеется, все эти продукты культурной эволюции, от слов до орудий труда, действительно делают каждого из нас по отдельности умнее или, по крайней мере, интеллектуально лучше приспособленными к своей нынешней среде обитания (то есть все равно в каком-то смысле “умнее”). Лично вы, к примеру, скорее всего, в процессе взросления стали владельцем огромного культурного наследия, в которое входит и удобная десятичная система счисления, и отлично к ней подходящие арабские цифры, и словарный запас объемом не менее шестидесяти тысяч слов (если ваш родной язык — английский), и рабочие примеры всевозможных понятий, касающихся блоков, пружин, винтов, луков, колес, рычагов и клеящих веществ. Кроме того, культура снабдила вас эвристическими знаниями, сложнейшими когнитивными навыками вроде чтения и ментальными протезами — например, счетами, — и все это возникло в ходе культурной эволюции и, с одной стороны, соответствует устройству нашего мозга и физиологии, а с другой — в определенной степени их формирует. Однако, как вы увидите, все эти орудия, понятия, умения и эвристические знания есть у нас не потому, что наш вид так умен, — наоборот, мы стали умными, поскольку обладаем обширным арсеналом орудий, понятий, навыков и эвристических знаний, возникших в ходе культурной эволюции. Умными нас делает культура.</p>
   <p>Культура не только во многом определяет генетическую эволюцию нашего вида и делает нас “самопрограммируемыми” (в некоторой степени), у нее есть и другие способы вплетаться в нашу биологию и психологию. Культурная эволюция на протяжении эпох постепенно отбирала институты, ценности, репутационные системы и технологии и тем самым повлияла на развитие нашего мозга, гормональных и иммунных реакций, а также откалибровала наше внимание, восприятие, мотивы и образ мыслей таким образом, чтобы мы были лучше приспособлены к взрослению и жизни в разнообразных мирах, сконструированных культурой. Как мы узнаем из главы 14, убеждений, навязанных культурой, достаточно, чтобы превратить страдание в удовольствие, сделать вино вкуснее (или наоборот), а в случае китайской астрологии — изменить продолжительность жизни тех, кто в нее верит. Социальные нормы, в том числе и содержащиеся в языке, обеспечивают, в сущности, комплексы упражнений, которые так или иначе формируют наш мозг — например, увеличивают гиппокамп и утолщают мозолистое тело (кабель для передачи информации, соединяющий полушария). Даже не влияя на генетику, культурная эволюция создает как психологические, так и биологические различия между поколениями. Вы, например, тоже биологически изменены вышеупомянутым культурным наследием навыков и культурных знаний.</p>
   <p>В главе 17 мы поговорим о том, как такое представление о нашем виде меняет ответы на несколько важнейших вопросов:</p>
   <empty-line/>
   <p>1. В чем состоит уникальность человека как вида?</p>
   <p>2. Почему люди так хорошо умеют сотрудничать друг с другом по сравнению с другими млекопитающими?</p>
   <p>3. Почему степень взаимопомощи настолько разная в разных культурах?</p>
   <p>4. Почему мы кажемся такими умными по сравнению с другими животными?</p>
   <p>5. Что порождает стремление к инновациям в обществе и как на это повлияет интернет?</p>
   <p>6. Влияет ли культура на генетическую эволюцию и в наши дни?</p>
   <empty-line/>
   <p>Ответы на эти вопросы повлияют на наше отношение к взаимодействию культуры, генетики, биологии, институтов и истории и на наш подход к изучению поведения и психологии человека. А из этого подхода, в свою очередь, следуют важные практические выводы, касающиеся того, как мы выстраиваем институты, формируем политику и решаем социальные проблемы и что мы понимаем под словами “все люди разные”.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 2</p>
    <p>Дело не в интеллекте</p>
   </title>
   <section>
    <p>Люди преобразили более чем треть земной суши. Мы перерабатываем больше азота, чем все остальные наземные существа, вместе взятые, и к настоящему времени изменили течение более двух третей земных рек. Биомасса нашего вида в сто раз превышает биомассу любого крупного вида за всю историю Земли. Если включить сюда и обширное поголовье одомашненных животных, получится, что мы обеспечиваем более 98 % биомассы наземных позвоночных<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a>.</p>
    <p>Подобные факты не оставляют сомнений, что мы — экологически доминирующий на планете биологический вид<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a>. Однако они оставляют открытым другой вопрос: <emphasis>почему мы?</emphasis> Как объяснить биологическое доминирование нашего вида? В чем секрет нашего успеха?</p>
    <p>Чтобы ответить на эти вопросы, забудем на время о плотинах гидроэлектростанций, механизации сельского хозяйства и авианосцах современности, а заодно и о стальных плугах, величественных гробницах, ирригации и крупных каналах древнего мира. Если мы хотим понять, как некий тропический примат сумел распространиться по всей планете, нам нужно вернуться во времена задолго до промышленных технологий, городов и земледелия.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_005.jpg"/>
    <p>Илл. 2.1. Гигантская плотоядная рептилия, найденная в Австралии. Эпоха плейстоцена</p>
    <empty-line/>
    <p>Мало того что древние охотники-собиратели заселили большинство наземных экосистем планеты: мы, вероятно, внесли свой вклад в вымирание значительной части мегафауны, то есть в вымирание крупных позвоночных — мамонтов, мастодонтов, большерогих оленей, шерстистых носорогов, гигантских ленивцев и гигантских броненосцев, а также некоторых видов слонов, гиппопотамов и львов. Скорее всего, одной из причин этих вымираний были изменения климата, однако исчезновение многих видов мегафауны странным образом совпадает с приходом людей на те или иные континенты и крупные острова. Например, до того как мы нагрянули в Австралию (а это случилось примерно 60 тысяч лет назад), на этом континенте обитал целый зоопарк из крупных животных, в том числе двухтонные вомбаты, колоссальные ящерицы-мясоеды (см. илл. 2.1) и сумчатые львы размером с леопарда. Все они наряду с 55 другими видами мегафауны вымерли вскоре после нашего появления, что привело к исчезновению 88 % крупных австралийских позвоночных. Через несколько десятков тысяч лет, когда люди наконец появились в Америке, там вымерло 83 рода мегафауны, в том числе лошади, верблюды, мамонты, гигантские ленивцы, львы и ужасные волки, — в общей сложности 75 % существовавшей мегафауны. Те же закономерности имели место и при появлении человека в разное время на Мадагаскаре, в Новой Зеландии и в Карибском бассейне.</p>
    <p>Еще одна важная деталь: мегафауна Африки и в меньшей степени Евразии сохранилась значительно лучше, вероятно, потому, что эти виды долгие годы эволюционировали совместно с людьми, в том числе как с нашими прямыми предками, так и с эволюционными “двоюродными братьями”, например неандертальцами. Мегафауна Африки и Евразии в ходе эволюции усвоила, что хотя внешность у нас не очень грозная и нас можно принять за легкую добычу, поскольку мы лишены когтей, клыков, яда и быстрых ног, однако в нашем распоряжении обширный запас всяких коварных приемов — метательные снаряды, копья, отравленные приманки, силки, огонь, а вдобавок еще социальные нормы взаимопомощи, и все это делает нас опаснейшими хищниками<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a>. И в этом повинны отнюдь не только индустриальные общества: экологическое влияние нашего вида уходит корнями в самые глубины истории<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a>.</p>
    <p>Были и другие живые существа, которым удалось широко распространиться и достичь огромного экологического успеха, однако успех этот в целом объясняется видообразованием в ходе естественного отбора, который адаптировал и специализировал организмы для выживания в разных средах обитания. Скажем, муравьи обладают биомассой, эквивалентной биомассе современного человечества, что делает их доминирующими наземными беспозвоночными. Для этого муравьиной родословной пришлось разветвиться, генетически адаптироваться и специализироваться, породив более четырнадцати тысяч различных видов с обширными сложными наборами генетических механизмов адаптации<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a>. Между тем люди остались единым видом с относительно низким генетическим разнообразием, особенно если учесть разнообразие сред нашего обитания. Скажем, по генетической изменчивости мы значительно уступаем шимпанзе, и у нас нет никаких признаков разделения на подвиды. Шимпанзе, напротив, обитают в ограниченном ареале — это узкая полоса африканских тропических лесов — и уже успели разделиться на три подвида. Как станет ясно из главы 3, наши способы приноравливаться к разнообразной среде и причины нашего процветания в самых разных экологических условиях не связаны с набором специфичных для данных условий генетических адаптаций<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a>, как у большинства других видов.</p>
    <p>Но в чем же секрет нашего успеха, если не в головокружительно огромном арсенале генетических адаптаций? Большинство согласится, что мы обязаны им, по крайней мере отчасти, способностью изготавливать инструменты, оружие и укрытия, подходящие для конкретной среды, а также контролировать огонь и использовать разнообразные источники пищи — мед, дичь, плоды, коренья, орехи. Многие исследователи указывают и на навыки взаимопомощи и разнообразие форм социальной организации<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a>. Все охотники-собиратели нашего вида налаживают тесное сотрудничество в пределах семей, а в некоторой степени и на более крупных масштабах в диапазоне от групп из нескольких семей до племен численностью в тысячи человек. Формы социальной организации различаются между собой по фантастическому множеству параметров: это могут быть и разные правила принадлежности к группе и групповой идентичности (например, племенные группы), и разные правила, регулирующие брак (кузенные браки, см. главу 9), обмен, дележ, вопросы собственности и права на жительство. Даже если брать только охотников-собирателей, в распоряжении нашего вида больше форм социальной организации, чем у всех остальных приматов, вместе взятых.</p>
    <p>Все эти наблюдения в целом верны, однако они лишь в очередной раз сводят все к вопросу, как и почему люди обрели способность создавать необходимые орудия, методы и формы организации, чтобы приспосабливаться к настолько разнообразному окружению и прекрасно себя чувствовать. Почему другие животные так не могут?</p>
    <p>Чаще всего на это отвечают, что мы просто разумнее. У нас большой мозг, обладающий колоссальными способностями к переработке информации и другими выдающимися ментальными качествами (например, у нас больше рабочая память), и все это позволяет нам решать задачи творчески. Скажем, мировые светила эволюционной психологии утверждали, что у людей в ходе эволюции возник “импровизационный интеллект”, благодаря которому мы формулируем причинно-следственные модели мироздания. Затем эти модели позволяют нам изобретать полезные орудия, приемы и стратагемы, что называется, на ходу. Согласно такой точке зрения, человеческая особь, перед которой стоит какая-то задача, связанная со средой обитания, например необходимость охотиться на птиц, разгоняет свой большой мозг примата до предела, логически заключает, что древесина хорошо запасает энергию упругой деформации (причинно-следственная модель), после чего принимается за изготовление луков, стрел и пружинных капканов для ловли птиц<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a>.</p>
    <p>Альтернативная или, скорее, дополнительная точка зрения предполагает, что наш огромный мозг наделен огромным количеством генетически обусловленных когнитивных способностей, развившихся в результате естественного отбора, чтобы решать самые важные и периодически повторяющиеся задачи, встававшие перед нашими предками охотниками-собирателями. Часто считают, что эти задачи относились к нескольким конкретным областям: поиску пищи, воды, брачных партнеров и друзей, а также избеганию инцеста, змей и болезней. Эти когнитивные механизмы при учете окружающих обстоятельств загружают в себя информацию о конкретной проблеме и выдают решения. В частности, психолог Стивен Пинкер давно утверждает, что мы так умны и гибки “не потому, что у нас меньше инстинктов, чем у других животных; это потому, что у нас их больше”<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a><a l:href="#n_11" type="note">[11]</a>. Такая точка зрения предполагает, что, поскольку наш вид очень долго полагался на выслеживание добычи и охоту, вероятно, у нас развились специальные психологические навыки, которые включаются и снабжают нас умением выслеживать и охотиться, стоит нам попасть в соответствующую обстановку (как бывает у кошек).</p>
    <p>Третий распространенный подход к объяснению экологического доминирования нашего вида делает упор на просоциальность — способность налаживать тесное сотрудничество как интенсивно, в самых разных областях, так и экстенсивно в больших группах. Идея здесь в том, что естественный отбор сделал нас существами общественными и склонными к взаимопомощи, после чего мы совместными усилиями захватили планету<a l:href="#n_12" type="note">[12]</a>.</p>
    <p>Таким образом, три главные гипотезы, объясняющие экологический успех нашего вида, — это (1) общий интеллект, или способность разума перерабатывать информацию, (2) специализированные ментальные способности, возникшие в ходе эволюции, чтобы обеспечить выживание охотников-собирателей из нашего эволюционного прошлого в соответствующих экосистемах, и (3) инстинкты взаимопомощи, или социальный интеллект, обеспечивающий высокий уровень кооперации. Все три попытки объяснения — составные части, позволяющие выстроить более полную картину человеческой природы. Однако, как вскоре будет показано, ни одна из этих гипотез не объясняет ни экологического доминирования нашего вида, ни его уникальности, если первым делом не признать, насколько сильно мы опираемся на огромный массив информации, позволяющей приспособиться к жизни в определенных местах. Эта информация передается через культуру, и ее невозможно накопить за одно поколение ни в одиночку, ни группой — нам для этого просто не хватит ума. Чтобы понять природу человека и причины нашего экологического доминирования, прежде всего нужно изучить, каким образом культурная эволюция порождает сложные наборы практик, верований и мотиваций, способствующих адаптации.</p>
    <p>Пропавшие первопроходцы-европейцы, о которых мы узнаем из главы 3, расскажут нам, чего стоят наш хваленый интеллект, мотивации, подталкивающие нас к взаимопомощи, и наши специализированные ментальные способности. Однако, прежде чем пускаться в путь вместе с этими исследователями, мне бы хотелось в качестве разминки поколебать ваши представления о том, насколько наш вид умен по сравнению с другими приматами. Да, мы, конечно, умны по меркам земных тварей, однако отнюдь не настолько, чтобы это объясняло наш колоссальный экологический успех. Более того, хотя некоторые когнитивные фокусы даются нам, людям, сравнительно легко, в других мы не достигаем таких успехов. Многие наши ментальные особенности, как достоинства, так и недостатки, можно предсказать, если понимать, что наш мозг развивался и рос в мире, где основное давление отбора было направлено на способность приобретать, хранить, организовывать и передавать дальше непрерывно растущий корпус культурной информации. Способности к культурному обучению, как и естественный отбор, запустили “слепые” процессы, которые на протяжении поколений позволяют вырабатывать приемы гораздо более умные, чем придумал бы любой отдельный человек или даже группа. Во многом наш так называемый интеллект — это не врожденные мыслительные способности и не огромная совокупность инстинктов, а накопленный арсенал ментальных орудий (таких как целые числа), навыков (умение различать правую и левую сторону), понятий (маховик) и категорий (названия основных цветов), которые мы усваиваем от поколений предков через культуру<a l:href="#n_13" type="note">[13]</a>.</p>
    <p>Прежде чем мы начнем соревноваться с обезьянами, позволю себе краткое терминологическое отступление.</p>
    <p>На страницах этой книги слова <emphasis>социальное обучение</emphasis> всегда описывают ситуацию, когда отдельная особь учится чему-то под влиянием других, и в это понятие входят самые разные психологические процессы. <emphasis>Индивидуальное обучение</emphasis> имеет место, когда особи учатся через наблюдение или прямое взаимодействие с окружающей средой, а это происходит в самых разных ситуациях — от умения рассчитать оптимальное время для охоты, наблюдая, когда появляется та или иная добыча, до обучения методом проб и ошибок при работе с разными орудиями для рытья земли. Так что индивидуальное обучение тоже охватывает много разных психологических процессов. Таким образом, самые простые формы социального обучения — это всего лишь побочный продукт пребывания в обществе и индивидуального обучения. Например, если вы колете орехи камнями, а я постоянно нахожусь поблизости, у меня больше шансов <emphasis>самостоятельно</emphasis> прийти к выводу, что камни можно применять, чтобы колоть орехи, поскольку я часто бываю там, где есть камни и орехи, и мне проще сделать соответствующие выводы. <emphasis>Культурное обучение</emphasis> — это более утонченный подкласс способностей к социальному обучению: особь стремится получить информацию от других и для этого нередко делает свои выводы об их предпочтениях, целях, убеждениях и стратегиях, а также подражает их действиям или двигательным паттернам. При разговоре о людях я обычно имею в виду именно <emphasis>культурное обучение</emphasis>, но если речь идет о других животных или о наших древних предках, я буду называть это <emphasis>социальным обучением</emphasis>, поскольку мы часто не можем определить, есть ли в их социальном обучении доля обучения культурного.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Решающий поединок: обезьяны против людей</p>
    </title>
    <p>Для начала сравним умственные способности человека и двух других обезьян с крупным мозгом, его ближайших родственников: шимпанзе и орангутанов. Как только что упоминалось, мы становимся умными отчасти потому, что приобретаем через культурное обучение широкий арсенал когнитивных способностей. Культурная эволюция выстроила “развивающий мир”, полный орудий, опыта и возможностей для структурированного обучения, и все это упорядочивает, оттачивает и расширяет наши умственные способности. Зачастую никто этого даже не осознает. Поэтому для корректного сопоставления с другими животными было бы ошибочно сравнивать достижения обезьян и взрослых людей, обладающих полным культурным арсеналом (скажем, знающих дроби). Поскольку растить детей без доступа к ментальным орудиям, возникшим в ходе культурной эволюции, скорее всего, невозможно и явно неэтично, ученые часто сравнивают с обезьянами детей от года до трех лет (здесь и далее под словом “обезьяны” мы будем иметь в виду человекообразных обезьян, не принадлежащих к виду <emphasis>Homo sapiens</emphasis>). Конечно, такие дети — существа уже высококультурные, однако у них было гораздо меньше времени, чтобы приобрести дополнительные когнитивные навыки (различать правую и левую сторону, вычитать и т. п.), и они не получали никакого формального образования.</p>
    <p>Эстер Херрманн, Майк Томаселло и их коллеги в ходе фундаментального исследования, выполненного в Институте эволюционной антропологии в Лейпциге, предложили 38 когнитивных тестов 106 шимпанзе, 105 немецким детям и 32 орангутанам<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a>. Эту батарею тестов можно разбить на подгруппы, оценивающие способности, связанные с пространством, количеством, причинно-следственными связями и социальным обучением. В группу тестов на восприятие пространства входят задания, связанные с пространственной памятью и вращением: участники исследования должны были запомнить местоположение предмета или проследить за его вращательным движением. Тесты на восприятие количества измеряют, насколько участники владеют категориями “больше” и “меньше” и в какой степени представляют себе сложение и вычитание. Тесты на причинно-следственные связи оценивают способность участников пользоваться подсказками в виде фигур и звуков, чтобы находить нужные предметы, а также способность выбирать для решения той или иной задачи орудие с соответствующими свойствами (то есть строить причинно-следственную модель). При прохождении тестов на социальное обучение участникам дают возможность понаблюдать, как кто-то применяет неочевидный прием, чтобы получить желаемый объект, например извлечь пищу из узкой трубки. Затем участникам предлагают выполнить такое же задание, пользуясь тем, что они только что наблюдали, чтобы получить желаемый объект. Диаграмма на илл. 2.2 поражает воображение. По всем группам тестов на ментальные способности, кроме социального обучения, между шимпанзе и людьми в возрасте двух с половиной лет нет практически никакой разницы, хотя мозг у детей двух с половиной лет значительно больше. Орангутаны, чей мозг немного меньше мозга шимпанзе, показали себя несколько хуже, но не сильно. Даже в тестах на оценку пригодности орудий (построение причинно-следственной модели) дети дали 71 % верных ответов, шимпанзе — 61 %, а орангутаны 63 %. Между тем по применению орудий шимпанзе опередили детей со счетом 74 % — 23 %.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_006.png"/>
    <p>Илл. 2.2. Средние результаты по четырем наборам когнитивных тестов у шимпанзе, орангутанов и маленьких детей</p>
    <empty-line/>
    <p>А в тестах на социальное обучение, напротив, средние показатели, отраженные на иллюстрации 2.2, на самом деле маскируют тот факт, что большинство детей двух с половиной лет получили здесь 100 %, а большинство обезьян — 0 %. В целом эти результаты свидетельствуют о том, что единственный класс когнитивных способностей, по которым маленькие дети решительно опережают других обезьян, — это способности, связанные с социальным обучением, но не с пространством, количествами и причинностью.</p>
    <p>А главное — если дать ту же батарею тестов взрослым людям, они справятся с ними одной левой и получат либо 100 % верных ответов, либо очень близко к этой величине. Это может натолкнуть на мысль, будто весь дизайн эксперимента предвзят по отношению к людям: Эстер, Майк и их коллеги сравнивали маленьких детей с более взрослыми обезьянами (возрастом от 3 до 21 года). Но вот что интересно: старшие обезьяны в целом показывают себя в этих тестах не лучше молодых, чем разительно отличаются от людей. К трем годам когнитивное развитие шимпанзе и орангутанов, по крайней мере по таким задачам, практически останавливается<a l:href="#n_15" type="note">[15]</a>. А маленьких детей в течение по меньшей мере двух ближайших десятилетий ожидает непрерывное массированное наращивание и улучшение когнитивных способностей. Каких именно результатов они достигнут в конце концов, очень сильно зависит от того, где и с кем им предстоит расти<a l:href="#n_16" type="note">[16]</a>.</p>
    <p>Важно понимать, что шимпанзе и орангутаны тоже обладают определенными навыками социального обучения, особенно в сравнении с другими животными, однако когда нужно придумать тест на социальное обучение, применимый и к обезьянам, и к людям, всегда получается, что люди уходят вперед на всех парах, а обезьяны безнадежно отстают. Более того, вскоре мы убедимся, что по сравнению с другими обезьянами люди — блестящие мастера спонтанного, автоматического подражания, готовые копировать даже ненужные на первый взгляд или чисто стилистические детали чужих действий. Когда в демонстрации входят “лишние” или “избыточные” шаги, выясняется, что навыки социального обучения у шимпанзе превосходят человеческие, поскольку мы в результате усваиваем и избыточное и неэффективное, а шимпанзе все это отсеивают.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Память у шимпанзе и студентов-старшекурсников</p>
    </title>
    <p>Несмотря на то что когнитивные способности у нас с возрастом улучшаются, особенно в богатой культурной среде, даже взрослые люди превосходят обезьян не по всем видам таких способностей. Рассмотрим имеющиеся сравнительные данные по шимпанзе и людям, относящиеся, во-первых, к рабочей памяти и скорости обработки информации, а во-вторых, к играм на стратегический конфликт. Оба набора данных заставляют усомниться, что наш успех как вида — результат исключительно силы разума и превосходства наших инструментов для переработки информации. Второй набор данных заставляет усомниться в идее, будто наш разум специально приспособлен для социального маневрирования и построения стратегий в макиавеллиевском мире.</p>
    <p>Когда проходишь тест на интеллект, тебе часто предлагают прослушать последовательность чисел, а затем повторить ее в обратном порядке. Это позволяет оценить рабочую память. <emphasis>Рабочую память</emphasis> наряду со <emphasis>скоростью обработки информации</emphasis> принято считать краеугольным камнем интеллекта. Данные показывают, что высокие показатели по скорости обработки информации и рабочей памяти связаны с повышенной способностью решать задачи и делать дедуктивные заключения (так называемый <emphasis>подвижный интеллект</emphasis>). Дети и подростки, у которых в том или ином возрасте был больше объем рабочей памяти и выше скорость обработки информации, став старше, как правило, лучше решают задачи и лучше умеют рассуждать<a l:href="#n_17" type="note">[17]</a>. Поскольку рабочая память задействует новую кору головного мозга, а новая кора — неокортекс — у людей гораздо больше, чем у шимпанзе, можно ожидать, что взрослые люди в поединке с шимпанзе всегда будут показывать лучшие результаты.</p>
    <p>Именно такие соревнования между людьми и шимпанзе устроили японские ученые Сана Иноуэ и Тэцуро Мацузава. Они обучили трех матерей-шимпанзе с детенышами распознавать цифры на сенсорном экране и нажимать их в нужном порядке (от 1 до 9). Чтобы оценить скорость обработки информации и рабочую память, исследователи придумали задание: сначала на экране появляются хаотически расположенные цифры, а затем их закрывают белые квадраты (илл. 2.3). Потом испытуемые должны прикоснуться к квадратам, закрывающим цифры, в порядке от 1 до цифры, обозначающей самое большое число. Время, на которое испытуемым показывали цифры на экране до того, как их закрывали белые квадраты, колебалось от 0,2 до 0,65 секунды.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_007.jpg"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_008.jpg"/>
    <p>Илл. 2.3. Задача на рабочую память. Участникам ненадолго показывают хаотично расположенные на экране цифры от 1 до 9, которые почти мгновенно закрываются белыми квадратами.</p>
    <p>Затем нужно прикоснуться к квадратам в правильном порядке в соответствии с тем, что испытуемый успел запомнить</p>
    <empty-line/>
    <p>Шимпанзе соревновались со студентами университетов<a l:href="#n_18" type="note">[18]</a>. Что касается рабочей памяти, наши собратья показали себя хорошо. При выполнении самого простого задания, когда шесть цифр оставались на экране целых 0,65 секунды, семеро из двенадцати человек побили всех шимпанзе, даже их фаворита — пятилетнего Аюму. В среднем люди играли вничью с Аюму и без труда побеждали всех остальных шимпанзе. И ничья не вполне показательна: счет команды людей оказался ниже из-за слабого (недостающего?) звена — участника, который сумел верно воспроизвести лишь чуть больше 30 % последовательностей, то есть показал себя хуже, чем все молодые шимпанзе. Но затем время, на которое на экране вспыхивали цифры, стало сокращаться, задача усложнилась, и Аюму побил всех людей. Интересно, что при уменьшении времени демонстрации цифр показатели Аюму не менялись, а показатели людей и всех остальных шимпанзе стремительно снижались.</p>
    <p>Что касается скорости обработки информации, то есть времени с того момента, как на экране вместо цифр появлялись белые квадраты, до момента, когда испытуемый касался первого белого квадрата, тут шимпанзе нас опередили. Все шимпанзе оказались быстрее всех людей, и их скорость не была связана с точностью воспроизведения. А у людей быстрые ответы обычно оказывались менее точными.</p>
    <p>Как правило, в этот момент люди начинают оправдываться за такие неровные результаты, ведь игра была не совсем честной. Например, результаты шимпанзе оценивались по последним 100 раундам после 400 раундов тренировки. А результаты у людей основывались на 50 раундах <emphasis>без тренировки</emphasis>. Дальнейшие исследования показали, что на самом деле студентов можно <emphasis>натренировать</emphasis>, чтобы они опередили Аюму по точности<a l:href="#n_19" type="note">[19]</a>.</p>
    <p>Однако подобные возражения — палка о двух концах. Команда людей состояла из молодых образованных взрослых, находившихся, вероятно, на пике развития рабочей памяти и скорости обработки информации. Если бы у команды шимпанзе был сложный коммуникативный репертуар, как у людей, они бы, несомненно, потребовали себе в соперники на матч-реванш пятилетних детей — ровесников молодых шимпанзе. Молодые шимпанзе, как правило, играли лучше своих матерей и, возможно, победили бы любую команду, состоящую из маленьких детей. Кроме того, шимпанзе заявили бы, что у студентов была целая жизнь на освоение диковинных арабских цифр, а их самих заставили выучить цифры в неволе<a l:href="#n_20" type="note">[20]</a>.</p>
    <p>Этот спор можно вести долго, и имеющиеся данные не позволяют решить его. Однако факт остается фактом: люди не добиваются очевидного превосходства над своими сородичами-обезьянами ни по рабочей памяти, ни по скорости обработки информации, невзирая на то что мозг у нас гораздо крупнее. На основании этих данных затруднительно утверждать, что экологическое доминирование нашего вида легко объяснить потрясающей рабочей памятью или базовой скоростью обработки информации.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Истинные макиавеллианцы</p>
    </title>
    <p>А теперь поговорим о стратегическом конфликте. Мы — существа высокосоциальные, поэтому наше глобальное доминирование, вероятно, обусловлено развитым социальным интеллектом. Одну из основных гипотез, объясняющих, какое давление отбора вызвало увеличение размеров человеческого мозга и обеспечило нам уникальные умственные способности, принято называть <emphasis>гипотезой макиавеллиевского интеллекта</emphasis>. Согласно этой точке зрения, наш мозг и интеллект специально настроены на то, чтобы иметь дело с другими людьми; ее сторонники утверждают, что размеры мозга и интеллект у нас объясняются “гонкой вооружений”, в ходе которой индивиды состязались друг с другом в постоянно усложнявшейся ожесточенной битве умов: кто кого удачнее перехитрит и обманет, кто кого лучше эксплуатирует и кто кем лучше манипулирует. А если так, мы должны легко обыгрывать шимпанзе в игры на стратегический конфликт<a l:href="#n_21" type="note">[21]</a>.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_009.png"/>
    <p>Илл. 2.4. Результаты “совпадальщика” и “несовпадальщика” в игре в асимметричную орлянку. Каждый игрок выбирает “левое” или “правое”. Результаты “несовпадальщика” отражаются в серой области каждой ячейки, а результаты “совпадальщика” — в белой. Совпадальщик получает больше очков при совпадении с “левым”, чем при совпадении с “правым” (4 против 1). Несовпадальщик, напротив, получает тот же результат независимо оттого, как именно он “не совпадает”</p>
    <empty-line/>
    <p>Классическая игра на стратегический конфликт — это орлянка, и в нее играли и с людьми, и с шимпанзе. По правилам игры испытуемых объединяли в пары с представителем своего вида на несколько раундов. Каждый игрок должен был играть роль либо “совпадальщика”, либо “несовпадальщика”. В каждом раунде игрокам нужно было выбирать “правое” либо “левое”. Совпадальщик получает выигрышные очки, только когда его выбор (правое или левое) <emphasis>совпадает</emphasis> с выбором противника. Напротив, несовпадальщик получает выигрышные очки, только когда его выбор не совпадает с выбором противника. Однако выигрыш не обязан быть симметричным, как показано на илл. 2.4. В асимметричной версии совпадальщик получает четыре кусочка яблока (или деньги, если он человек), когда ему удается угадать, что противник выбрал “левое”, но лишь один кусочек, если угадывает “правое”. Напротив, несовпадальщик всегда получает по два кусочка яблока за любое угаданное несовпадение, не важно какое.</p>
    <p>Такого рода взаимодействие можно проанализировать при помощи теории игр. Чтобы победить, необходимо прежде всего понять, что оба игрока должны вести себя как можно более непредсказуемо. Предыдущие ходы одного игрока не должны говорить противнику абсолютно ничего о его следующем ходе: нужно играть по-настоящему <emphasis>случайно</emphasis>. Чтобы это представить, встаньте на место совпадальщика. Ваш противник получает два кусочка яблока и когда выбирает “правое” (П), и когда выбирает “левое” (Л), поэтому вам, в сущности, можно просто бросать монетку, и пусть орел означает П, а решка — Л. Тогда вы будете выбирать П и Л ровно в 50 % случаев, и противник не сможет предсказывать ваш выбор. Если вы отклонитесь от 50 %, противник сможет чаще ловить вас. А теперь подумайте, как все выглядит с позиции несовпадальщика: если вы станете точно так же бросать монетку, совпадальщик начнет загадывать по большей части Л, поскольку тогда получит вчетверо больше выигрыша. Чтобы это скомпенсировать, вы как несовпадальщик должны в 80 % случаев загадывать П. Таким образом, оптимальная выигрышная стратегия в игре между разумными, логически мыслящими противниками состоит в том, чтобы совпадальщики старались делать как можно более случайные ходы — загадывать Л в 50 % случаев, — а несовпадальщикам следует загадывать Л только в 20 % случаев. Такой результат называется <emphasis>равновесие Нэша</emphasis>. Долю случаев, когда нужно загадывать Л, можно менять, меняя правила начисления очков за совпадение или несовпадение с П и Л.</p>
    <p>Группа ученых из Калифорнийского технологического института и Киотского университета протестировала шестерых шимпанзе и две группы испытуемых-людей: японских студентов-старшекурсников и африканцев из города Босу в Республике Гвинея. Когда шимпанзе играли в асимметричный вариант орлянки (илл. 2.4), они сразу нащупали предсказуемый результат — равновесие Нэша. А вот люди систематически, упорно упускали рациональные решения, причем особенно плохо играли несовпадальщики. Такое отклонение от “рациональности” вполне соответствует множеству предыдущих исследований рациональности у человека — однако оно оказалось почти в семь раз больше отклонения у шимпанзе. Более того, подробный анализ закономерностей ходов на протяжении большого количества раундов игры показывает, что шимпанзе быстрее реагировали как на недавние ходы противников, так и на смену позиции (то есть когда они из совпадальщиков становились несовпадальщиками). Похоже, шимпанзе лучше нас в том, что касается индивидуального обучения и стратегического прогнозирования, по крайней мере, в этой игре<a l:href="#n_22" type="note">[22]</a>.</p>
    <p>Прекрасные результаты больших обезьян в асимметричной орлянке — не случайность. Рабочая группа из Калтеха и Киото проверила и две другие версии игры, каждая со своей функцией выигрыша. В обеих версиях шимпанзе быстро нащупывали равновесие Нэша, менявшееся от игры к игре. Это означает, что шимпанзе способны разработать так называемую <emphasis>смешанную стратегию</emphasis> — это термин из теории игр, который означает, что они рандомизируют свое поведение в окрестностях некоторой вероятности. А людям такое дается трудно.</p>
    <p>Последний вывод по поводу скромных результатов у людей можно сделать из анализа времени реакции игроков — то есть времени с момента начала раунда до выбора хода. У обоих видов несовпадальщики думали дольше совпадальщиков. Однако людям-несовпадальщикам требовалось <emphasis>гораздо больше времени</emphasis>, чем шимпанзе. Как будто люди старались подавить или сдержать автоматическую реакцию.</p>
    <p>Такая закономерность, вероятно, отражает более масштабный недостаток когнитивных способностей у человека: нашу автоматическую, бессознательную склонность подражать (то есть совпадать). В игре в орлянку и других играх, например “камень-ножницы-бумага”, иногда бывает, что один из игроков случайно показывает свой вариант за долю секунды до противника. Казалось бы, если опоздавший противник имеет возможность на миг увидеть чужой ход, это повышает его шансы на победу. При игре в орлянку, как показали эксперименты, так и происходит, но лишь для совпадальщиков, которых подражание противнику ведет к победе. А несовпадальщиков это приводило лишь к поражениям, поскольку им иногда не удавалось подавить автоматическую реакцию подражания. В игре в “камень-ножницы-бумагу” это приводит к увеличению количества ничьих (например, камень-камень), поскольку опоздавший игрок иногда бессознательно копирует ход противника<a l:href="#n_23" type="note">[23]</a>. Причина в том, что мы, люди, от природы склонны подражать — спонтанно, машинально и часто бессознательно. А шимпанзе, по всей видимости, этой когнитивной ошибке не подвержены, по крайней мере, далеко не в такой степени.</p>
    <p>На самом деле это только начало. Пока что я делал упор на сравнение когнитивных особенностей человека и других обезьян, чтобы показать, что хотя мы разумный вид, мы далеко не так разумны, чтобы объяснить этим наш экологический успех. Я мог бы привлечь и обширную литературу по психологии и экономике, в которой оценивалось умение студентов-старшекурсников принимать решения и выносить суждения по статистическим, вероятностным, логическим и рациональным критериям. Во многих ситуациях — однако не во всех — мы, люди, делаем систематические логические ошибки, видим мнимые корреляции, приписываем причинно-следственные объяснения случайным процессам и придаем одинаковый вес большим и малым выборкам. Мало того что мы, люди, систематически не в состоянии удовлетворить этим стандартным критериям: сплошь и рядом наши показатели не так уж и превышают результаты по тем же тестам у других видов, в том числе у птиц, пчел и грызунов. А иногда мы уступаем им<a l:href="#n_24" type="note">[24]</a>. В частности, мы подвержены ошибке игрока, эффекту “Конкорда” (синдрому невозвратных затрат) и ошибке “удачной полосы” (она же синдром “куй железо, пока горячо”) — и это далеко не полный перечень. Игроки убеждены, будто у азартных игр есть “система” (на самом деле нет), заядлые киноманы досматривают дрянные фильмы, даже если знают, что могли бы провести время значительно приятнее (например, поспать), а болельщики, делающие ставки на звезд баскетбола, уверены, что те “поймали волну” и впереди у них череда побед, хотя на самом деле это просто случайная череда удач у игрока, который выступает как всегда и получает в среднем столько же очков, сколько для него типично. Между тем крысы, голуби и другие животные не страдают подобными когнитивными искажениями и поэтому нередко принимают в аналогичных ситуациях более выгодные решения.</p>
    <p>Если наш вид — сборище тупиц, как же нам объяснить свой успех? И почему мы кажемся такими умными? На эти вопросы я и буду отвечать в следующих пятнадцати главах. Но прежде чем мы ступим на этот путь, давайте проверим, насколько обоснованны мои утверждения. Сможем ли мы, люди, лишившись культурного ноу-хау, раскачать свои большие мозги и подхлестнуть свой шикарный интеллект настолько, чтобы выжить в мире охотников-собирателей?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 3</p>
    <p>Пропавшие первопроходцы-европейцы</p>
   </title>
   <section>
    <p>В июне 1845 года корабли Британского королевского военно-морского флота “Эребус” и “Террор” под командованием сэра Джона Франклина отплыли от Британских островов в поисках легендарного Северо-Западного прохода, морского пути, который должен был гальванизировать торговлю, связав Западную Европу с Восточной Азией. Это была миссия “Аполлон” середины XIX века: англичане соревновались с русскими за контроль над канадской Арктикой и за завершение магнитной карты мира. Британское Адмиралтейство снабдило Франклина, опытного морского офицера, уже сталкивавшегося с тяготами путешествий по Арктике, двумя испытанными в плаваниях, укрепленными ледоколами, на которых стояли ультрасовременные паровые двигатели, выдвижные гребные винты и съемные рули. Пробковая теплоизоляция, внутреннее отопление на угле, опреснители морской воды, запас провианта на пять лет, в том числе десятки тысяч банок консервов (консервирование было тогда в новинку), и библиотека в 12 тысяч томов — да, эти суда были тщательно подготовлены для исследования холодного Севера, и долгие арктические зимы были им нипочем<a l:href="#n_25" type="note">[25]</a>.</p>
    <p>Как и было запланировано, первый исследовательский сезон завершился, когда замерзшее море заперло корабли в районе островов Девон и Бичи в 600 милях севернее полярного круга. После успешной десятимесячной зимовки лед вскрылся, и экспедиция двинулась на юг, чтобы разведать морские проходы возле острова Земля Короля Уильяма, где в сентябре они снова оказались заперты во льдах. Однако на сей раз с приближением лета стало очевидно, что лед не отступает и корабли останутся в плену еще на год. Франклин весьма своевременно скончался, бросив свою команду запертой во льдах с истощающимися запасами провианта и угля (а следовательно, тепла). В апреле 1848 года, после года и семи месяцев во льдах, старший помощник Франклина Крозье, опытный офицер, уже бывавший в Арктике, отдал ста пяти своим людям приказ бросить корабли и разбить лагерь на Земле Короля Уильяма.</p>
    <p>Подробности произошедшего неизвестны, однако очевидно, что все они умерли, один за другим. И археологические находки, и рассказы местных жителей инуитов, собранные многочисленными исследователями, которых отправили на поиски экспедиции, показывают, что команда раздробилась и двинулась на юг и начался каннибализм. Согласно одному рассказу, такую группу повстречал отряд инуитов. Они поделились с голодными англичанами тюленьим мясом, однако поспешили ретироваться, заметив, что моряки везут с собой части человеческих тел. Остатки экспедиции нашли в разных частях острова. Кроме того, ходили слухи, хотя и неподтвержденные, будто Крозье дошел так далеко на юг, что встретился с индейцами оджибва, среди которых и прожил остаток своих дней, прячась от позора — ведь это он обрек свою команду на систематический организованный каннибализм<a l:href="#n_26" type="note">[26]</a>.</p>
    <p>Почему же эти люди не смогли выжить, хотя некоторым в такой же обстановке это прекрасно удавалось? Земля Короля Уильяма лежит в самом сердце территории инуитского племени нетсилик, которое зимовало на паковом льду, а лето проводило на острове, в точности как люди Франклина. Зимой инуиты жили в иглу и охотились с гарпунами на тюленей. Летом они жили в шатрах, охотились на карибу, овцебыков и птиц при помощи композитных луков, плавали на каяках и добывали лосося острогой (копьем с тремя зубьями, см. илл. 3.1). Нетсиликское название главной бухты Земли Короля Уильяма — Уксуктуук, что означает “много жира” (тюленьего)<a l:href="#n_27" type="note">[27]</a>. Для племени нетсилик этот остров — источник богатейших ресурсов, здесь они находят и пищу, и одежду, и кров, и материалы для орудий (например, прибитые к берегу обломки древесины).</p>
    <p>В команду Франклина входило 105 приматов с большим мозгом и мощной мотивацией, и они попали в среду, где люди промышляли охотой и собирательством более 30 тысяч лет. Они провели в Арктике три года, из которых год и семь месяцев были затерты во льдах с постепенно тающими запасами провианта, — словом, у них было много времени, чтобы свыкнуться с окружением и заставить свои большие мозги потрудиться. Эти люди успели близко познакомиться, работая вместе на корабле, поэтому должны были стать очень сплоченным коллективом с общей целью. В группе было 105 человек, то есть примерно столько же едоков, сколько в крупном поселении племени нетсилик, но без детей и стариков — заботиться нужно было только о себе. Тем не менее команда погибла, сдавшись под натиском враждебной среды, и память о ней осталась только в рассказах инуитов.</p>
    <p>Команда Франклина не смогла выжить потому, что люди адаптируются к новому окружению не так, как другие животные, и не при помощи индивидуального интеллекта. Ни один из 105 больших мозгов не додумался, как делать орудия из плавника, которого предостаточно на западном берегу Земли Короля Уильяма, где моряки разбили лагерь, как мастерить выгнутые композитные луки, с которыми инуиты охотились на карибу. Более того, англичанам недоставало обширнейшего корпуса культурного ноу-хау: как строить иглу, где брать пресную воду, как охотиться на тюленей, делать каяки, добывать лосося и шить теплую одежду.</p>
    <p>Рассмотрим вкратце некоторые культурные адаптации инуитов, которые вам следовало бы изобрести, чтобы выжить на Земле Короля Уильяма. Чтобы охотиться на тюленей, нужно находить во льду полыньи, где они всплывают набрать воздуха. Важно, чтобы лед вокруг полыньи был покрыт слоем снега, иначе тюлени услышат вас и уплывут. Потом нужно расчистить полынью, понюхать ее, дабы убедиться, что ею пользуются (а как пахнут тюлени?), а затем оценить форму полыньи при помощи особого изогнутого куска рога карибу. После этого полынью присыпают снегом, оставив лишь маленькое отверстие наверху, и ставят вешку. Если тюлень подплывет к полынье, вешка сдвинется, и тогда нужно вслепую ударить гарпуном в полынью, вложив в удар весь свой вес. Гарпун должен быть длиной метра полтора (5 футов) с отделяемым наконечником, привязанным на прочный шнур, сплетенный из сухожилий. Рог для зубьев можно взять у вышеупомянутого карибу, которого нужно для этого убить стрелой из лука, сделанного из плавника. На другом конце гарпуна крепится еще один зубец из особо прочной кости белого медведя (да, надо еще знать, как убивать белых медведей: лучше всего нападать на них, пока они спят в берлогах). Если удается вогнать наконечник гарпуна в тюленя, последует поединок, в результате которого тюленя надо выволочь на лед и заколоть вышеупомянутым острием из кости белого медведя<a l:href="#n_28" type="note">[28]</a>.</p>
    <p>Теперь, добыв тюленя, нужно еще приготовить его. Однако на таких широтах не растет деревьев на дрова, а плавника все-таки мало, и он слишком ценен, чтобы жечь его в костре. Чтобы развести хороший костер, нужно выдолбить лампу из стеатита (вы же знаете, как выглядит стеатит, правда?), натопить немного тюленьего жира для лампы и сделать фитиль из особой разновидности мха. Еще вам понадобится вода. Паковый лед — это замерзшая морская вода, и если пить ее, только быстрее наступит обезвоживание. Однако старый морской лед почти утрачивает соленость, поэтому его можно растапливать и получать питьевую воду. Разумеется, надо уметь находить и распознавать старый морской лед по цвету и фактуре. Чтобы его растопить, нужно запастись жиром для стеатитовой лампы — следите, чтобы запасы не истощались.</p>
    <p>Эти несколько примеров — самая верхушка айсберга культурного ноу-хау, обеспечивающего выживание в Арктике. Я еще даже не намекнул на способы изготовления корзин, рыболовных запруд, саней, очков от снежной слепоты, лекарств и острог (илл. 3.1), не говоря уже про все познания о погоде, снеге и состояниях льда, необходимые для безопасных путешествий на санях.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_010.jpg"/>
    <p>Илл. 3.1. Наконечник инуитской рыболовной остроги. Зубья сделаны из рога северного оленя. Этот наконечник Руаль Амундсен нашел на Земле Короля Уильяма, где побывал в 1903–1906 годах</p>
    <empty-line/>
    <p>Тем не менее, какими бы поразительными ни были достижения инуитов, я, вероятно, прошу слишком многого, и никто не смог бы пережить два года в арктических льдах. В конце концов, мы — тропические приматы, а средняя зимняя температура на Земле Короля Уильяма колеблется от −25 °C до −35 °C, а в середине XIX века была даже ниже. Однако по воле случая на Земле Короля Уильяма зимовали еще две экспедиции — одна до экспедиции Франклина, другая после. Несмотря на то что они были намного малочисленнее и гораздо хуже снаряжены, обе команды не просто выжили, но и продолжили исследования. В чем же секрет их успеха?<a l:href="#n_29" type="note">[29]</a></p>
    <p>За 15 лет до экспедиции Франклина Джон Росс и его команда из 22 человек вынуждены были бросить корабль “Виктори” у побережья Земли Короля Уильяма. Росс не просто пережил три года на острове, но и сумел разведать окрестные земли, в том числе найти магнитный полюс. В секрете успеха Росса нет ничего неожиданного: это были инуиты. Хотя Росса никто никогда не считал душой компании, он сумел подружиться с аборигенами, наладить торговые отношения и даже сделать деревянную ногу для одного хромого инуита. Росс восхищался инуитскими иглу, многоцелевыми орудиями и чудесной теплой одеждой, с энтузиазмом изучал инуитские методы охоты, добычи тюленей, дрессировки собак и путешествий на собачьих упряжках. Инуиты, в свою очередь, научились у людей Росса пользоваться ножом и вилкой за официальным обедом. Целые поколения ученых благодарны Россу за обширные этнологические данные, хотя отчасти им руководила практическая потребность собрать необходимые для выживания сведения и поддерживать хорошие отношения. Во время жизни на острове Росс вел судовой журнал, в котором писал, как его беспокоило, когда инуиты надолго исчезали, и как он ждал, когда они вернутся с добычей: среди того, что они ему поставляли, упоминаются, в частности, 180 фунтов рыбы, 50 тюленьих шкур, туши медведей и овцебыков, оленина и пресная вода. Кроме того, Росс восхищался здоровьем и физической силой инуитов. Санные экспедиции Росса в этот период всегда брали с собой инуитов, которые служили проводниками, охотились и строили временные жилища. Через четыре года Росс, которого в Адмиралтействе давно считали погибшим, сумел вернуться в Англию с девятнадцатью из двадцати двух своих людей. Много лет спустя, в 1848 году, Росс снова пустился на легких санях на манер инуитских на поиски пропавшей экспедиции Франклина. Впоследствии такую конструкцию ездовых саней переняли многие другие британские экспедиции.</p>
    <p>Прошло немногим больше полувека, и две зимы на Земле Короля Уильяма и три в Арктике провел Руаль Амундсен. Он прошел Северо-Западный проход на переоборудованном рыболовном шлюпе — первый европеец, которому это удалось. Поскольку Амундсен знал о судьбе обеих экспедиций, и Росса, и Франклина, он первым делом разыскал инуитов и узнал у них, как делать одежду из шкур, охотиться на тюленей и управлять собачьими упряжками. В дальнейшем он нашел прекрасное применение инуитским навыкам и технологиям — умению шить одежду, делать сани и строить дома, — когда опередил Роберта Скотта на пути к Северному полюсу. Норвежец Амундсен, восхваляя превосходные качества инуитской одежды при −53 °C, писал: “Экипировка эскимосов зимой в этих краях значительно превосходит нашу европейскую одежду. Однако нужно носить либо одно, либо другое — любое сочетание никуда не годится… Стоит надеть ее, и сразу становится тепло и уютно [в отличие от шерсти]”. Примерно так же Амундсен отзывался об инуитских иглу (подробнее о них в главе 7). Решив в конце концов заменить металлические полозья своих саней деревянными, он отмечал: “В этих вопросах лучше всего подражать эскимосам и позволить, чтобы полозья основательно покрылись льдом; тогда они заскользят, как по маслу”<a l:href="#n_30" type="note">[30]</a>.</p>
    <p>Экспедиция Франклина — наш первый образчик из досье пропавших первопроходцев-европейцев<a l:href="#n_31" type="note">[31]</a>. Типичный сюжет таков: злосчастная компания европейских или американских исследователей теряется, оказывается отрезана или так или иначе застревает в отдаленных и на первый взгляд негостеприимных краях. Со временем у путешественников кончаются припасы, становится все труднее добывать пищу, а иногда и воду. Одежда и обувь постепенно изнашиваются, а построить себе нормальное жилище несчастные, как правило, не могут. Потом их обычно одолевают болезни, и это затрудняет перемещение с места на место. Когда все становится совсем плохо, сплошь и рядом начинается каннибализм. Самые поучительные случаи — когда по воле судеб первопроходцы имеют возможность пожить во “враждебной” среде и изучить ее, прежде чем у них закончится провиант и придется в этой среде выживать (то есть пытаться). Увы, эти первопроходцы, как правило, гибнут. Если кому-то и удается выжить, то лишь потому, что они натыкаются на аборигенов, которые и предоставляют им пищу, одежду, жилье, лекарства и информацию. Обычно эти племена жили, а часто и процветали в этой “враждебной” среде сотни и тысячи лет.</p>
    <p>Чему учат нас подобные случаи, так это тому, что люди выживают не за счет врожденных способностей, помогающих искать пищу и кров, и не благодаря индивидуальным талантам, позволяющим “на ходу” придумывать, как приспособиться к местным условиям. Мы выживаем потому, что на протяжении поколений процесс отбора в ходе культурной эволюции снабдил нас наборами инструментов культурной адаптации, в число которых входят орудия труда, практики и приемы, и эти наборы невозможно изобрести за несколько лет, даже если речь идет о сплоченной группе людей с мощной мотивацией. Более того, обладатели этих культурных адаптаций часто сами не понимают, как они устроены и почему работают, и знают лишь, как правильно ими пользоваться. В главе 4 будут рассмотрены основы процессов, которые создают культурные адаптации на протяжении поколений.</p>
    <p>Однако, прежде чем двинуться вперед, заглянем еще раз в досье пропавших первопроходцев-европейцев, чтобы убедиться, что Арктика — далеко не единственный пример среды, в которой необычайно трудно выжить.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Экспедиция Бёрка и Уиллса</p>
    </title>
    <p>В 1860 году, возвращаясь из первой европейской экспедиции вглубь австралийского материка — из Мельбурна на север к заливу Карпентария, — четыре исследователя обнаружили, что у них практически закончился трехмесячный запас провианта и теперь им придется питаться подножным кормом. Командир экспедиции Роберт Бёрк, бывший инспектор полиции, и его помощник Уильям Уиллс, геодезист, а также Чарльз Грей (моряк 52 лет) и Джон Кинг (солдат 21 года) вскоре начали есть вьючных животных, в число которых входили шесть верблюдов, специально перевезенных в Австралию для перехода через пустыню. Конина и верблюжатина позволили им растянуть оставшийся провиант, однако такое решение означало, что путешественникам придется бросить снаряжение. Грей стал быстро слабеть, начал воровать пищу и вскоре умер от дизентерии. Трое других сумели добраться до места встречи с остальными членами экспедиции у реки Купер-Крик, где их должны были ждать со свежими запасами провианта. Однако их товарищи, частью больные, частью раненые, тоже израсходовали свои запасы и ушли утром в тот же день, не дождавшись своих. Бёрк, Уиллс и Кинг едва разминулись с ними, но сумели найти закопанный запас провианта. Бёрк, слабый и изможденный, решил не пытаться догонять остальных, которые ушли к югу, а пройти вдоль Купер-Крик на запад к горе Безнадежной (да-да, она так и называется — гора Безнадежная) примерно в 150 милях оттуда, поскольку там было ранчо и полицейский аванпост. По пути вдоль Купер-Крик, вскоре после выхода с места встречи, пали два оставшихся верблюда. В итоге путешественники были вынуждены держаться берега Купер-Крик, поскольку без верблюдов, которые могли бы везти на себе воду, и без всяких знаний о том, где брать воду в этой безлюдной местности, троица не могла пересечь последний участок пустыни между рекой и аванпостом у горы Безнадежной<a l:href="#n_32" type="note">[32]</a>.</p>
    <p>Путешественники не могли покинуть берег, новообретенный провиант тоже заканчивался, и тут им удалось вступить в мирный контакт с местным племенем яндрувандра. Это племя охотников-собирателей поделилось с ними своими богатствами — рыбой, бобами и лепешками, которые, как узнали путешественники, были сделаны из “семян” под названием нарду (строго говоря, это не семена, а спорокарпий). Очевидно, наши путешественники обратили внимание на обычаи племени яндрувандра за время пребывания у них, но это не научило их лучше ловить рыбу и ставить ловушки на дичь. Однако лепешки произвели на них сильное впечатление, и они начали искать источник семян нарду, решив, что те растут на деревьях. После долгих бесплодных поисков троица наконец набрела на пустошь, поросшую нарду: оказалось, что это не дерево, а влаголюбивый папоротник, напоминающий клевер. Сначала путешественники просто варили спорокарпий, а потом нашли (не сделали) каменные жернова и, поскольку видели, как женщины племени яндрувандра готовят лепешки, решили поступить по их примеру — растерли семена, сделали муку и испекли хлеб из нарду.</p>
    <p>Похоже, это стало для несчастных настоящей манной небесной, поскольку они наконец обрели надежный источник калорий. На протяжении месяца с лишним они собирали и ели нарду, но при этом их одолевала слабость и сильнейшие мучительные симптомы расстройства желудка. Калорий Бёрк, Уиллс и Кинг вроде бы потребляли достаточно (судя по записям в дневнике Уиллса, 4–5 фунтов хлеба в день), но, несмотря на это, лишь слабели (см. илл. 3.2). Уиллс в дневнике рассказывает, что с ними происходило, начиная с описания расстройства желудка, вызванного нарду:</p>
    <cite>
     <p>Не могу понять, что такое этот нарду: мне он явно не на пользу в любом виде. Теперь мы вынуждены питаться только им и добываем по четыре-пять фунтов в день на всех. Испражнения после него невероятно обильны и словно бы сильно превышают количество съеденного хлеба, да и на вид мало чем отличаются от того, что было съедено… Голод на одном нарду никак не назовешь неприятным, если не считать слабости и совершенной неспособности двигаться, поскольку с точки зрения аппетита он дает мне полнейшее удовлетворение<a l:href="#n_33" type="note">[33]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Не прошло и недели после этой дневниковой записи, и Бёрк и Уиллс умерли. Кинг в одиночку сумел выжить благодаря тому, что обратился к племени яндрувандра и аборигены приняли его, подкормили и научили, как строить нормальное укрытие для ночлега. Три месяца спустя Кинга нашла спасательная экспедиция, и он вернулся в Мельбурн.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_011.jpg"/>
    <p>Илл. 3.2. Бёрк, Уиллс и Кинг, пытающиеся выжить во время пути вдоль реки Купер-Крик. Художник Скотт Мельбурн.</p>
    <p>Иллюстрация к дневнику Уиллса (Wills, Wills, and Farmer 1863)</p>
    <empty-line/>
    <p>Почему же умерли Бёрк и Уиллс?</p>
    <p>Папоротник нарду, как и многие растения, которыми питаются охотники-собиратели, не переваривается и по крайней мере отчасти ядовит, если не обработать его надлежащим образом. Непереработанный нарду проходит сквозь желудочно-кишечный тракт в почти неизменном виде и содержит большое количество тиаминазы, которая истощает в организме запасы тиамина (витамина В1). Снижение уровня тиамина вызывает болезнь бери-бери: крайнюю слабость, уменьшение мышечной массы и снижение температуры тела. Чтобы этого избежать, аборигены, по всей видимости, разработали практики многоэтапного приготовления нарду, призванные сделать это растение съедобным и неядовитым. Во-первых, муку из нарду обильно промывают водой, что повышает усвояемость и снижает концентрацию тиаминазы — антагониста витамина В1. Во-вторых, во время выпечки лепешек мука при нагреве непосредственно контактирует с золой, что снижает ее <emphasis>pH</emphasis> и, возможно, расщепляет тиаминазу. В-третьих, кашу из нарду едят исключительно при помощи раковин моллюсков, что, возможно, ограничивает контакт тиаминазы с органическим субстратом, необходимый, чтобы в полной мере запустить реакцию распада витамина В1. А наша злосчастная троица не применяла эти местные практики и поэтому умудрилась уморить себя голодом и отравить, наедаясь до отвала<a l:href="#n_34" type="note">[34]</a>. Подобные неочевидные и изощренные приемы обезвреживания не редкость в малых сообществах, и с другими аналогичными примерами мы еще познакомимся в дальнейшем.</p>
    <p>Воздействие нарду в сочетании с негодной одеждой, которая превратилась в лохмотья, и невозможностью построить хорошее жилище привело к тому, что несчастные путешественники страдали от зимних июньских холодов. Вероятно, последствия переохлаждения усугубили слабость и приблизили кончину. У троицы было мало шансов научиться чему-то у туземцев, в отличие от Росса и Амундсена, поскольку племя яндрувандра постоянно раздражало и злило Бёрка. В какой-то момент они так рассердили его просьбами о подарках, что он выстрелил в воздух, и аборигены тут же исчезли. Неудачный ход.</p>
    <p>Если же и австралийские пустыни кажутся вам слишком уж суровыми, резонно предположить, что в субтропическом климате наш интеллект в сочетании с развитыми в ходе эволюции инстинктами мог бы сослужить нам добрую службу. Снова заглянем в досье пропавших первопроходцев-европейцев.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Экспедиция Нарваэса</p>
    </title>
    <p>В 1528 году к северу от залива Тампа во Флориде Панфило Нарваэс совершил роковую ошибку. Он разделил свою экспедицию и увел 300 конкистадоров вглубь континента в поисках легендарных золотых городов, а корабли отправил вдоль берега к месту намеченной встречи. Проплутав по кустарниковым зарослям и болотам Северной Флориды два месяца (и не обнаружив ни следа золотых городов) и поступив вероломно с местными жителями, великие конкистадоры решили двинуться на юг, навстречу своим кораблям. Однако, как ни старались они поскорее преодолеть болотистую равнину, добраться до кораблей им не удалось. К запланированному дню они опоздали, и оставшиеся 242 человека (около пятидесяти погибли в пути) построили пять судов и собрались на веслах пройти вдоль берега Мексиканского залива, чтобы попасть в испанский порт в Мексике.</p>
    <p>К несчастью, расстояние до Мексики конкистадоры катастрофически недооценили и с грубых лодок, которые соорудили, постепенно высадились на острова барьерной цепи, тянущейся вдоль побережья залива. Разрозненные группки испанцев голодали, кто-то прибегал к каннибализму, но затем им пришли на помощь мирные охотники-собиратели каранкава, которые издревле жили на побережье нынешнего Техаса. По свидетельствам конкистадоров, благодаря помощи каранкава уцелевшие группы смогли возобновить плавание в Мексику, но снова очутились в безвыходном положении из-за голода. Однако по крайней мере одна из этих групп добывала пищу успешнее прочих, поскольку научилась у аборигенов собирать водоросли и устрицы. Любопытно, что попавшие в беду испанцы, как и другие европейцы, побывавшие в этих краях впоследствии, всегда писали, что каранкава — люди рослые, крепкие и здоровые на вид. А значит, для охотников-собирателей это были изобильные места, если, конечно, знать, что делаешь.</p>
    <p>Большинство испанцев умерли от голода, но несколько конкистадоров и один раб-мавр все же добрались до более густонаселенного центра территории каранкава. Поскольку к этому времени путешественники были еле живы, они тут же угодили в рабство к этим каранкава, более свирепым, и, вероятно, были принуждены играть женские гендерные роли. Среди аборигенов Северной Америки смена гендерной роли с мужской на женскую не редкость. Нашим конкистадорам в результате пришлось тяжко трудиться — носить воду, собирать хворост и исполнять другие утомительные обязанности. Прожив несколько лет среди этих охотников-собирателей, рассеянных по обширной территории, четыре члена команды Нарваэса встретились во время ежегодного сбора урожая опунции, когда многие группы местных жителей собирались вместе, пировали и праздновали. В разгар всеобщего веселья четверка умудрилась сбежать. После долгих странствий, во время которых путешественники много кружили и побывали у множества разных племен в Мексике и Техасе, где изображали целителей и шаманов, им все же удалось вернуться в Новую Испанию (колониальную Мексику) — спустя восемь лет после отбытия из Флориды<a l:href="#n_35" type="note">[35]</a>. Таким образом, четырем беглецам удалось выжить благодаря тому, что они сумели взять на себя в туземном обществе почетную социальную роль.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Одинокая женщина</p>
    </title>
    <p>Все эти рассказы о пропавших первопроходцах-европейцах, когда бесстрашные отряды стойких опытных исследователей сталкивались с непреодолимыми трудностями, попав в новую обстановку, ярко контрастируют с другой историей — историей одинокой молодой женщины, которая восемнадцать лет не могла выбраться из родных мест. Голый, туманный, открытый всем ветрам остров Сан-Николас в семидесяти милях от побережья Лос-Анджелеса и тридцати милях от ближайшей суши когда-то был населен процветающими туземцами, которые наладили торговые связи с другими островами Чаннел-Айлендс и с побережьем. Однако к 1830 году население острова стало таять, отчасти из-за резни, устроенной охотниками-собирателями с Кадьякских островов на Аляске, которая тогда принадлежала России; пришельцы разбили лагерь на острове Сан-Николас, чтобы добывать каланов. В 1835 году испанские миссионеры из Санта-Барбары прислали судно, чтобы перевезти оставшихся обитателей острова в миссии на континенте. В ходе поспешной эвакуации одна туземка лет двадцати пяти побежала искать своего пропавшего ребенка. Надвигался шторм, поэтому корабль отошел без нее, она осталась на острове одна и в результате несчастливого стечения обстоятельств была в основном (но не совсем) забыта.</p>
    <p>Оставшись в полном одиночестве, женщина питалась тюленьим мясом, моллюсками, рыбой, морскими птицами и всевозможными кореньями. Она сделала в нескольких местах на острове запасы сушеного мяса на случай болезни и других чрезвычайных ситуаций. Мастерила из кости ножи, швейные иголки и шилья, из ракушек — рыболовные крючки, из сухожилий — лесу. Жила в хижинах из китовых костей, а бури пережидала в пещере. Чтобы носить воду, она плела водонепроницаемые корзины той чудесной конструкции, которая была распространена среди калифорнийских индейцев. Одевалась она в водонепроницаемые туники, которые шила из чаячьей кожи с перьями, и плела себе сандалии из травы. Когда ее наконец нашли, очевидцы писали, что она была “в прекрасном физическом состоянии” и хороша собой — “на лице ни морщинки”. Обнаружили ее внезапно, и она поначалу испугалась, но тут же предложила поисковой партии разделить с ней ужин, который как раз готовила<a l:href="#n_36" type="note">[36]</a>.</p>
    <p>Трудно представить себе больший контраст с нашими пропавшими первопроходцами-европейцами. Одинокая женщина, вооруженная только кумулятивным ноу-хау предков, прожила на острове восемнадцать лет, тогда как великолепно снаряженные и прекрасно профинансированные команды опытных исследователей потерпели полный крах в Австралии, Техасе и Арктике. Эти разнообразные примеры подтверждают природу приспособляемости нашего вида. Мы тысячелетиями полагались на огромный корпус кумулятивных культурных знаний, и у нас появилась зависимость от подобной информации; без передающихся через культуру сведений о том, как искать и перерабатывать растения, изготавливать орудия из подручных материалов и избегать опасностей, мы в качестве охотников-собирателей долго не протянем. Несмотря на интеллект, приобретенный благодаря размерам мозга, мы не можем выжить в среде, в которой на протяжении нашей эволюционной истории прекрасно существовали наши предки — охотники-собиратели. Умение сотрудничать, когнитивные способности и особенности внимания у нас, скорее всего, были выработаны естественным отбором и приспособлены именно для жизни в той среде, в какой жили наши предки, однако этих психологических адаптаций, которыми нас обеспечила генетическая эволюция, нашему виду отнюдь не достаточно. Ни интеллект, ни проблемно-ориентированные психологические способности не включаются, когда нам надо отличить съедобные растения от ядовитых, построить плот, каноэ, сани или иглу, смастерить костяное шило или рыболовный крючок. Несмотря на то что охота, изготовление одежды и разведение огня сыграли важнейшую роль в эволюционной истории нашего вида, у первопроходцев не оказалось необходимой врожденной умственной машинерии, чтобы снабдить их сведениями о том, как находить тюленьи полыньи, присыпанные снегом, делать остроги или разводить огонь.</p>
    <p>Уникальность нашего вида, а следовательно, секрет нашего экологического доминирования, заключается в том, как культурная эволюция на протяжении столетий и тысячелетий создает культурные адаптации. Во всех вышеописанных случаях я делал упор на культурные адаптации, связанные с орудиями и приемами для добычи и приготовления пищи, поиска воды и путешествий. Однако в дальнейшем станет понятно, что культурные адаптации — это не только те вещи, которые мы умеем делать, но и образ мыслей и предпочтения.</p>
    <p>В главе 4 я покажу, как успешно применить эволюционную теорию к пониманию культуры. Как только мы поймем, как естественный отбор повлиял на наши гены и разум, чтобы создать и отточить нашу способность учиться у окружающих, мы увидим, что сложные культурные адаптации, в том числе орудия, оружие и методы приготовления пищи, а также нормы, институты и языки, могут постепенно развиваться, даже если никто в полной мере не понимает, как и почему они работают. В главе 5 мы изучим, как появление культурных адаптаций стало направлять нашу генетическую эволюцию. В результате возник устойчивый культурно-генетический коэволюционный дуэт, который повел нас по новому пути и в конце концов сделал из нас по-настоящему культурный вид.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 4</p>
    <p>Как стать культурным видом</p>
   </title>
   <section>
    <p>Чтобы разобраться, почему европейские первопроходцы не смогли выжить как охотники-собиратели, а аборигенам это удавалось даже в полном одиночестве, нам следует понять, как популяция вырабатывает культурные адаптации: наборы (пакеты) умений, навыков, практик, верований, мотиваций и форм организации, которые позволяют людям выживать и даже процветать в самых разных, в том числе и неблагоприятных средах. Этот процесс в определенном, очень важном смысле умнее нас. На протяжении поколений, нередко бессознательно, решения отдельных людей, усвоенные предпочтения, удачные ошибки и случайные озарения накапливаются и порождают культурные адаптации. Эти наборы, нередко сложные, содержат подчас настолько неочевидные и остроумные решения, что они восхищают и современных ученых и инженеров (см. главу 7). Мы уже бегло познакомились с некоторыми из этих культурных адаптаций — от инуитской одежды до обезвреживания нарду, — и многие у нас еще впереди: мы поговорим и о пищевых табу, которые защищают беременных женщин от токсинов, содержащихся в морепродуктах, и о религиозных обрядах как мощном средстве усиления просоциальности. Однако прежде нам следует понять, что такое культурная эволюция, начиная с самых основ: иначе невозможно объяснить, как человеческие популяции создали столь сложные комплексы из инструментов, пристрастий и приемов, идеально соответствующие требованиям среды обитания.</p>
    <p>Это подводит нас к главной идее. В наши дни ученые отошли от противопоставления “культурного” “эволюционному” и “биологическому” и накопили богатейший материал, который показывает, как естественный отбор, воздействующий на гены, сформировал нашу психологию таким образом, что она запускает <emphasis>негенетические эволюционные процессы,</emphasis> способные породить сложные культурные адаптации. В таком случае культура и культурная эволюция — это следствие возникших в ходе генетической эволюции психологических адаптаций, благодаря которым мы умеем учиться у других людей. То есть естественный отбор благоприятствовал генам, создававшим мозг, способный учиться у окружающих. А способности к обучению, работая в масштабах популяции на протяжении долгого времени, порождают адаптивные поведенческие репертуары, включащие в том числе создание уникальных орудий и накопление огромного корпуса знаний о растениях и животных. Все эти продукты изначально были непреднамеренными побочными последствиями взаимодействия обучающихся разумов в популяции в течение долгого времени. Этот интеллектуальный ход делает “культурное объяснение” не более чем разновидностью “эволюционного объяснения” в ряду потенциального множества других объяснений, не имеющих отношения к культуре.</p>
    <p>Роб Бойд и Пит Ричерсон в своем труде “Культура и эволюционный процесс”, уже ставшем классическим, заложили основы этого подхода, разработав целый ряд математических моделей, которые позволяют исследовать наши способности к культурному обучению как психологические адаптации, возникшие в ходе генетической эволюции. Если рассматривать культурное обучение как психологическую адаптацию или набор адаптаций, можно задаться вопросом, как естественный отбор сформировал нашу психологию и мотивацию таким образом, чтобы мы эффективно перенимали у окружающих полезные практики, верования, идеи и предпочтения<a l:href="#n_37" type="note">[37]</a>. А этот вопрос распадается на дальнейшие: <emphasis>у кого</emphasis> нам следует учиться, <emphasis>к чему</emphasis> стоит прислушиваться и <emphasis>из чего</emphasis> делать выводы, а также <emphasis>когда</emphasis> результаты культурного обучения надо считать важнее собственного непосредственного опыта или инстинктов.</p>
    <p>Данные разных научных дисциплин показывают, насколько тонко настроены у нас психологические адаптации для культурного обучения. Естественный отбор снабдил наш вид широчайшим диапазоном ментальных способностей, которые позволяют нам ловко и экономно извлекать нужную информацию из умов и поведения других людей. Эти инстинкты обучения проявляются рано, еще у младенцев и маленьких детей, и обычно действуют подсознательно и автоматически. Во многих случаях, как мы наблюдали при игре в орлянку и “камень-ножницы-бумагу”, нам трудно подавить природный инстинкт подражания. А как мы вскоре убедимся, даже в случаях, когда важно получить “верный ответ”, механизмы культурного обучения берут верх и влияют на наши практики, стратегии, верования и мотивации. В сущности, чем важнее получить верный ответ, тем сильнее мы подчас опираемся на культурное обучение.</p>
    <p>В качестве отправной точки стоит задуматься над тем, насколько глубоко воздействует культурное обучение на наше поведение и психологию. В рамке 4.1 перечислены лишь некоторые области, в которых влияние культурного обучения специально изучалось<a l:href="#n_38" type="note">[38]</a>. В этот список вошли области, особенно важные для эволюции: пищевые предпочтения, выбор брачных партнеров, технологические заимствования, практики самоубийства, а также социальная мотивация альтруизма и справедливости. Как мы узнаем из последующих глав, культурное обучение вмешивается непосредственно в работу мозга и меняет <emphasis>нейрологическую ценность</emphasis>, которую мы приписываем тем или иным предметам, явлениям и людям, и при этом задает стандарты, по которым мы оцениваем сами себя. Классическая серия экспериментов показала, что дети усваивают критерии оценки результата, по которым они присуждают или не присуждают вознаграждение сами себе<a l:href="#n_39" type="note">[39]</a>. Дети видели, как исследователь вознаграждает себя шоколадным драже, заработав либо относительно много, либо относительно мало очков при игре в боулинг, после чего копировали критерии вознаграждения: те, которые видели, как ведущий задавал себе “высокие стандарты”, обычно брали шоколадные драже, только если их счет оказывался выше верхнего порога. Как вскоре станет ясно, культурно усвоенные стандарты и ценности определяют наше прилежание и упорство в индивидуальном обучении, тренировках и обучении методом проб и ошибок.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_012.jpg"/>
    <p>Рамка 4.1. Области культурного обучения</p>
    <empty-line/>
    <p>Для начала посмотрим, как понимание, что способности к культурному обучению — это психологические адаптации, возникшие в ходе генетической эволюции, помогает нам лучше уяснить, каким образом мы приспосабливаемся к своей среде как индивиды в течение своей жизни и как популяции делают это с течением поколений. Наш первый вопрос: как человек узнает, <emphasis>у кого</emphasis> учиться? Это очень важный вопрос, поскольку ответ на него покажет, как возникают культурные адаптации.</p>
    <p>Предположим, вы — мальчик из племени охотников-собирателей. Чтобы выжить, мужчины из вашего сообщества охотятся на самую разную дичь. Как вам научиться охотиться? Можно начать с экспериментов: бросать камни в газелей, гоняться за зебрами. Можно подождать, когда пробудятся эволюционные охотничьи инстинкты и подскажут, что делать. Но если пойти таким путем, вероятно, ждать придется очень долго: ведь вы окажетесь в таком же положении, как Франклин, Бёрк и Нарваэс. Люди Франклина год и семь месяцев прожили среди льдов под угрозой голода, но никто так и не сообразил, как загарпунить тюленя. На самом деле, поскольку вы принадлежите к культурному виду, инстинкты у вас включатся, но не снабдят вас специализированными охотничьими навыками, а заставят искать, кому подражать, причем не первым попавшимся людям. Начинающие юные охотники первым делом перенимают все что можно у тех, к кому им проще получить доступ, — у братьев, отцов и дядюшек. Затем, вероятно в отрочестве и юности, обучающиеся переходят на следующую ступень и закрепляют усвоенное, обучаясь у старших, самых удачливых и самых почитаемых охотников в своем сообществе. То есть обучающиеся, выбирая, у кого учиться, задействуют три критерия, позволяющих сделать культурное обучение более направленным и эффективным: возраст, успех и престиж. Кроме того, критерием может служить и мужской пол, поскольку (предположим) охота — занятие преимущественно мужское. Эти критерии не только помогут найти в своей общине именно тех, кто с наибольшей вероятностью владеет адаптивными практиками, процедурами, идеями и навыками, связанными с охотой, но и позволят постепенно нарастить и отточить свои способности и знания, заполучив в свое распоряжение все лучшее, чем располагают те, кому небезразлична ваша судьба. Более того, поскольку иногда успех и престиж зависят от специфических причин, например от хорошей генетики, имеет прямой смысл попробовать поучиться не у одного, а у нескольких лучших охотников и пользоваться только теми приемами, которые предпочитают большинство из них<a l:href="#n_40" type="note">[40]</a>.</p>
    <p>В более общем смысле эволюционная логика подсказывает, что обучающиеся должны пользоваться широким диапазоном критериев, чтобы понять, кому уделять избирательное внимание и у кого учиться. Такие критерии позволят находить именно тех, кто с наибольшей вероятностью располагает информацией, которая повысит шансы обучающегося выжить и оставить потомство. Определяя сравнительную ценность тех, у кого можно чему-то научиться (условимся называть их <emphasis>моделями</emphasis>), обучающийся должен сочетать критерии, относящиеся к здоровью, счастью, мастерству, надежности, компетентности, успеху, возрасту и престижу, а также косвенные критерии вроде наглядных демонстраций уверенности и гордости. К этому следует присовокуплять и критерии, связанные с похожестью учителя на ученика по полу, темпераменту, этнической принадлежности (на что намекают, в частности, язык, диалект и манера одеваться). Критерии похожести на себя помогают обучающимся сосредоточиться на тех, кто, скорее всего, обладает культурными особенностями (например, практиками и предпочтениями), которые окажутся полезными обучающемуся в его будущих ролях. Скажем, одинаковый пол избавляет мальчиков-подростков от необходимости уделять внимание сугубо женским занятиям — например, им не обязательно знать, как прикладывать младенца к груди и что делать с густым желтоватым веществом, которое выделяется из сосков сразу после родов (молозивом). Все эти критерии в совокупности налаживают механизмы культурного обучения на примере, поскольку помогают обучающимся понять, у кого учиться. Разберем подробнее, что такое избирательное культурное обучение.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Успех и мастерство</p>
    </title>
    <p>Поскольку многие критерии выбора модели, в том числе успех и престиж, слабо связаны с конкретными сферами деятельности, скажем с охотой или гольфом, мы ожидаем, что эти критерии влияют на обучение широкому спектру культурных признаков — от выбора пищи, вина, брачных партнеров и слов до веры в незримые силы вроде богов, микробов, ангелов, кармы и гравитации. Из этого не следует, что одни и те же критерии будут иметь одинаковый вес в самых разных сферах деятельности. Разумеется, понять, что человек хороший охотник или баскетболист, проще по навыкам изготовления стрел или по прыгучести соответственно, но на это может влиять и привычка часто есть морковь, и обыкновение произносить краткую молитву перед охотой или игрой. Морковь полезна для зрения стрелка, а молитвенный ритуал успокаивает и помогает сосредоточиться (а может быть, и заручиться содействием высших сил).</p>
    <p>Для начала подробнее разберем влияние критериев, связанных с успехом и мастерством, а заодно с компетентностью и надежностью. Критерии мастерства имеют самое прямое отношение к компетентности в той или иной сфере. Например, мастерство писателя можно оценить, прочитав его книги. В сообществе охотников-собирателей неопытный охотник наблюдает, как старый охотник профессионально выслеживает жирафа, прячется в тени дерева и отточенным движением посылает стрелу прямо в цель. А вот критерии успеха, напротив, косвенны, однако, возможно, более полезны, поскольку они суммируют информацию. Если пользоваться критериями успеха, писателя следует оценивать по количеству проданных экземпляров его произведений, а охотника — по тому, насколько часто он приносит домой крупную добычу. Поскольку во многих охотничьих сообществах приняты практики, облегчающие учет добычи, можно, например, посмотреть, сколько обезьяньих зубов нанизано на шнурок у него на шее или сколько кабаньих челюстей вывешено на стене его дома<a l:href="#n_41" type="note">[41]</a>. Чтобы осознать, какую колоссальную роль играют критерии успеха в культурном обучении и насколько они вездесущи, рассмотрим следующий эксперимент. Студенты МБА участвовали в двух версиях экономической игры. Они должны были распределить деньги по трем разным игровым инвестиционным фондам — А, В и С. Студентам сообщили среднюю доходность каждой из трех опций, а также ее разброс (иногда получаешь больше среднего, иногда меньше). Кроме того, им рассказали об отношениях и корреляциях между вкладами: скажем, если доходность вклада А повышается, доходность вклада Б обычно понижается. Участники могут брать деньги в долг, чтобы вложить их в фонды. Во время каждого раунда игры каждый игрок может сделать свои инвестиции и получить доход. После каждого раунда игроки могут изменить вклады на следующий раунд, и так продолжается 16 раундов. Итоговая результативность инвестиционной активности игрока относительно остальных игроков сильно влияла на оценку за курс как в положительную, так и в отрицательную сторону. Если среди ваших знакомых есть студенты МБА, вы прекрасно понимаете, насколько это мощный стимул, так что у игроков была сильнейшая мотивация заработать в этой игре как можно больше.</p>
    <p>Экспериментаторы случайным образом распределили игроков по двум разным версиям игры — двум сценариям. Согласно одному из них, студенты принимали решения поодиночке и набирались исключительно собственного опыта на основании своих решений на протяжении шестнадцати раундов. Другая версия отличалась лишь тем, что между раундами публиковались все выбранные инвестиции и рейтинг всех игроков — анонимно, под условными именами.</p>
    <p>Итоги игры по двум сценариям различались настолько, что это оказалось неожиданностью для экономистов, придумавших эксперимент (хотя, признаться, для экономистов поступки живых людей сплошь и рядом оказываются неожиданностью<a l:href="#n_42" type="note">[42]</a>). Три закономерности просто поражают. Во-первых, студенты МБА не изучали дополнительную информацию, доступную во втором сценарии (с публикацией результатов), при помощи сложных хитроумных методов, которые предполагает теоретическая экономика. Напротив, тщательный анализ показывает, что многие участники просто копировали распределение вкладов у лучших игроков по итогам предыдущего раунда (слепо подражали им). Во-вторых, условия эксперимента достаточно просты, чтобы подсчитать, какое распределение вкладов принесет максимальную прибыль. Это оптимальное распределение можно сравнить с тем, к чему приходили участники в шестнадцатом раунде в каждом из двух сценариев. Студенты, которые могли опираться лишь на собственный опыт, приходили к распределению, весьма далекому от оптимального, то есть в целом получали скромные результаты. Однако во втором сценарии, когда испытуемые подражали решениям друг друга, к концу игры все нащупывали оптимальное распределение. Таким образом, группа в целом получала больше денег, что любопытно, поскольку никаких наград за групповые результаты не назначалось, а оценки основывались на месте в индивидуальном рейтинге. Наконец, хотя возможность подражать другим резко улучшила показатели группы в целом, кое-кто из участников потерпел полный крах. Иногда те, кто оказывался на верху рейтинга, сильно рисковали, что оправдывалось в краткосрочной перспективе, потому что им везло. Но затем другие копировали их рискованные инвестиции, часто предполагавшие огромные долги. Однако скопировать везение вместе с распределением вкладов невозможно, и побочным эффектом стало повышение количества банкротств<a l:href="#n_43" type="note">[43]</a>.</p>
    <p>Главный результат этого эксперимента — люди склонны подражать тем, кто добивается большего успеха, — постоянно наблюдается в самых разных областях, как в контролируемых лабораторных условиях, так и в реальном мире<a l:href="#n_44" type="note">[44]</a>. В экспериментах студенты-испытуемые полагаются на обучение по критерию успеха <emphasis>(success-biased learning),</emphasis> если на кону стоят настоящие деньги, то есть когда им платят за верные ответы или высокие результаты. На самом деле чем сложнее задача и выше неопределенность, тем больше люди склонны опираться на культурное обучение, что и предсказывают эволюционные модели. Это говорит нам кое-что о том, <emphasis>когда</emphasis> люди предпочитают культурное обучение собственному непосредственному опыту или интуиции<a l:href="#n_45" type="note">[45]</a>.</p>
    <p>Любопытно, что в реальной игре на фондовой бирже такая стратегия сейчас считается официальной: можно приобретать биржевые инвестиционные фонды, совпадающие с выбором рыночных гуру (GURU), инвесторов-миллиардеров <emphasis>(iBillionaire)</emphasis> или ведущих инвестиционных менеджеров (ALFA)<a l:href="#n_46" type="note">[46]</a>. Только не забывайте, что подражать удаче невозможно.</p>
    <p>Кроме того, экономисты экспериментально показали, что люди полагаются на такое культурное обучение по критерию успеха или мастерства, чтобы (1) перенимать и копировать чужие представления о мире, даже если другие люди располагают той же самой информацией, и (2) приспосабливаться к ситуациям конкуренции, где подражание — далеко не оптимальная стратегия. В реальном мире фермеры во всех уголках планеты перенимают новые технологии, приемы, сорта и породы у преуспевающих соседей<a l:href="#n_47" type="note">[47]</a>.</p>
    <p>Параллельно с экономистами трудились и психологи, и их результаты, полученные на протяжении десятилетий, также показали, насколько сильно влияют на выбор модели для подражания ее мастерство и успех. Эти результаты подтверждают, что подобные механизмы обучения не осознаются испытуемыми и не зависят от поощрения за верные ответы<a l:href="#n_48" type="note">[48]</a>. Не так давно Алекс Месуди и его коллеги провели серию экспериментов, особенно показательных для нашего разговора о сложных технологиях<a l:href="#n_49" type="note">[49]</a>. Алекс Месуди предложил испытуемым в ходе компьютерной игры в охоту пройти несколько раундов обучения методом проб и ошибок с использованием разных наконечников для стрел. Испытуемые с готовностью полагались на культурное обучение по критерию успеха при выборе конструкции наконечника всегда, когда им предоставлялась такая возможность. Во всех случаях, когда была доступна культурная информация, она быстро подводила группу к оптимальной конструкции наконечника, причем оказывалась особенно полезной в более сложных и приближенных к реальности условиях.</p>
    <p>В последние пятнадцать лет появились дополнительные свидетельства, связанные с тем, что специалисты по психологии развития вернулись к исследованиям культурного обучения у детей и младенцев. Теперь, когда стало формироваться новое эволюционное мышление, они сосредоточились на проверке конкретных гипотез о “кто, что и когда” культурного обучения. Стало понятно, что младенцы и маленькие дети при выборе, у кого учиться, тоже пользуются критериями компетентности и надежности, а также знакомства. Как выяснилось, к году дети уже применяют первые собственные культурные познания, чтобы понять, кто может что-то знать, а затем используют информацию об успешности поведения других людей для фокусировки своего обучения, внимания и памяти.</p>
    <p>Известно, что младенцы широко применяют <emphasis>социальную референцию</emphasis> (это термин из психологии развития). Если младенец (или маленький ребенок) сталкивается с чем-то незнакомым — например, подползает к цепной пиле, — он часто смотрит на мать или на другого взрослого, оказавшегося поблизости, чтобы проверить, какова будет его эмоциональная реакция. Если видно, что взрослый относится к происходящему хорошо, ребенок приступает к изучению незнакомого объекта. Если же взрослый выражает страх или озабоченность, ребенок отползает. Это происходит даже тогда, когда присутствующий взрослый — незнакомец. В ходе одного эксперимента в Сеульском национальном университете в лабораторию приглашали матерей с годовалыми детьми. Детям давали поиграть и освоиться в новой обстановке, а матерям в это время рассказывали, какова будет их роль в эксперименте. Исследователи отобрали игрушки трех категорий: те, на которые младенцы, как правило, реагируют (1) положительно, (2) отрицательно и (3) с неуверенным любопытством (неоднозначные игрушки). Затем игрушки из разных категорий помещали перед детьми по одной и отмечали реакцию. По обе стороны от ребенка сидели его мать и незнакомая женщина, которые получили указания реагировать либо улыбкой и воодушевлением, либо демонстрацией испуга.</p>
    <p>Результаты этого исследования поразительным образом совпадают с исследованиями культурного обучения и у маленьких детей, и у студентов. Во-первых, дети прибегали к социальной референции и смотрели на кого-то из взрослых быстрее и в четыре раза чаще, когда перед ними помещали неоднозначную игрушку. То есть в непонятных обстоятельствах они прибегали к культурному обучению. Именно это предсказывает эволюционный подход при ответе на вопрос, <emphasis>когда</emphasis> человек должен обращаться к культурному обучению (см. примечание 9). Во-вторых, столкнувшись с неоднозначной игрушкой, дети корректировали свое поведение в зависимости от эмоциональной реакции взрослых: если они наблюдали страх, то пятились от игрушки, а если видели радость, приближались к ней и показывали, что теперь относятся к ней лучше. В-третьих, дети, как правило, обращались за подсказкой к чужой женщине чаще, чем к собственной матери, — возможно, потому, что мама и сама впервые оказалась в этой обстановке, а следовательно, ребенок считал ее в данном случае менее компетентной<a l:href="#n_50" type="note">[50]</a>.</p>
    <p>К году и двум месяцам дети оставляют социальную референцию далеко позади и начинют демонстрировать признаки выбора модели по критериям мастерства или компетенции. Понаблюдав, как взрослый, служащий примером, изображает, будто не понимает, как поступить с ботинками, и надевает их на руки, немецкие младенцы предпочитали не подражать его необычному способу включать незнакомую лампу головой. Но если взрослый вел себя компетентно и надевал ботинки на ноги, как полагается, дети были склонны подражать ему и тоже включали незнакомую лампу головой<a l:href="#n_51" type="note">[51]</a>.</p>
    <p>Во многих исследованиях было показано, что позднее, к трем годам, дети не только оценивают компетентность и применяют этот критерий для непосредственного культурного обучения, но и запоминают сведения, чтобы в будущем выбирать себе модели для обучения в самых разных сферах. Например, маленькие дети замечают, кто знает правильные лингвистические ярлыки (названия) известных объектов, и применяют эту информацию для выбора тех, у кого они будут учиться пользоваться незнакомыми инструментами и узнавать незнакомые слова, после чего помнят эту информацию целую неделю и на ее основании учатся новому у тех, кто раньше показал себя более компетентным<a l:href="#n_52" type="note">[52]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Престиж</p>
    </title>
    <p>Если обучающиеся наблюдают, на кого другие смотрят, к кому прислушиваются, с кем считаются и общаются, кому подражают, им лучше удается понять, у кого следует учиться. Подобные “критерии престижа” позволяют обучающимся пользоваться тем, что и другие люди тоже стараются выяснить — или, возможно, уже выяснили, — кто в их окружении может располагать полезными, адаптивными знаниями. Как только человек решает, что у такого-то стоит поучиться — например, зная о его успехах, — неизбежно возникает необходимость быть рядом с потенциальным наставником, наблюдать за ним, слушать его и получать от него информацию через взаимодействие. Поскольку обучающиеся пытаются получить сведения, они постоянно уступают своей модели инициативу в разговоре и нередко предоставляют “микрофон”. И разумеется, они автоматически и бессознательно подражают тем, кого избрали в модели, в том числе в манере речи (см. главу 8). Таким образом, мы, люди, чувствительны к целому набору этологических паттернов (поз, жестов), в числе которых, в частности, визуальное внимание, уступание инициативы и почтительность в разговоре, речевая мимикрия. Эти критерии престижа помогают нам быстро найти, у кого учиться. В сущности, критерии престижа — это своего рода культурное обучение второго порядка: мы узнаем, у кого учиться, делая выводы из поведения других людей, которые считают, что у этого человека стоит поучиться, то есть мы культурно научаемся, у кого учиться.</p>
    <p>Хотя кажется очевидным, что это явление широко распространено в реальном мире, экспериментальных подтверждений, что люди пользуются критериями престижа, пока довольно мало. Однако существует огромное количество косвенных данных, которые показывают, как престиж человека или источника (знаменитости, газеты) повышает убедительность их высказываний и склонность людей запоминать, что они говорят. Это наблюдается даже тогда, когда престиж человека основан на его достижениях в сфере (например, игра в гольф), весьма далекой от вопроса, по которому он высказывается (например, качество автомобилей). Это позволяет сделать некоторые выводы, хотя и не дает возможности выявить конкретные критерии, на которые опираются обучающиеся, — помимо того, что им сказали, что кто-то “эксперт” или “лучше всех”<a l:href="#n_53" type="note">[53]</a>.</p>
    <p>Мы с Мацеем Чудеком и Сью Бирч решили найти более прямой путь к проверке этой идеи о престиже в нашей лаборатории. Сью — специалист по психологии развития, а Мацей был тогда моим аспирантом (на самом деле всю реальную работу делал он). Мы показывали дошкольникам видеозапись, на которой двое людей — потенциальные модели — использовали один и тот же предмет одним из двух разных способов. В кадр входили два наблюдателя, смотрели на обе модели, а потом внимательно следили за действиями только одной из них. Зрительное внимание наблюдателей обеспечивало “критерий престижа”, который, очевидно, выделял одну из двух потенциальных моделей. Затем участники видели, как каждая из моделей выбирает себе одно из двух незнакомых блюд и один из двух напитков разного цвета. Кроме того, они видели, как каждая из моделей использует игрушку одним из двух разных способов. После видео детям разрешили выбрать одно из двух новых блюд и один из двух цветных напитков. Кроме того, они могли воспользоваться игрушкой, как им захочется. Дети в 13 раз чаще пользовались игрушкой так, как это делала “престижная” модель, в отличие от второй модели. Кроме того, они примерно в 4 раза чаще выбирали блюдо и напиток, который предпочла “престижная” модель. На основании вопросов, заданных в конце эксперимента, можно заключить, что дети не осознавали ни критериев престижа, ни их воздействия, по крайней мере, никак этого не выражали. Эти эксперименты показали, что маленькие дети быстро и бессознательно настраиваются на зрительное внимание других людей и с его помощью направляют свое культурное обучение. Мы все подвержены влиянию не только мастерства и успеха, но и престижа<a l:href="#n_54" type="note">[54]</a>.</p>
    <p>В главе 8 мы ближе познакомимся с этими идеями и узнаем, как избирательное культурное обучение способствовало эволюции второй разновидности социальной иерархии у людей — престижа, который у нашего вида работает наряду с иерархией доминантности, унаследованной от предков-приматов. В частности, мы узнаем, почему в современном мире можно стать знаменитым просто потому, что ты знаменит.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Сходство с собой: пол и этническая принадлежность</p>
    </title>
    <p>Чтобы отточить и персонализировать свое культурное обучение, люди пользуются также критериями сходства с собой вроде пола и этнической принадлежности — тоже автоматически и бессознательно. Критерии сходства с собой помогают обучающимся перенимать умения, практики, убеждения и мотивацию, наиболее подходящие (или подходившие в эволюционном прошлом) именно им, соответствующие их талантам и их потенциальным ролям в дальнейшей жизни. Например, многие антропологи считают, что разделение труда между мужчинами и женщинами в истории нашего рода возникло очень давно, сотни тысяч лет назад. Если это так, следует ожидать, что мужчины будут скорее общаться с другими мужчинами, прислушиваться к ним и учиться у них, а женщины — наоборот. Это приведет к тому, что обучающиеся будут приобретать навыки и питать ожидания, необходимые для их вероятных ролей в дальнейшей жизни — ролей матери, охотника, кухарки, ткачихи. Подобным же образом, поскольку личные особенности вроде роста и характера могут повлиять на успех человека в том или ином начинании, обучающиеся могут предпочтительно прислушиваться к тем, кто похож на них по этим параметрам. В главе 11 я подробнее расскажу, какая эволюционная логика стоит за предсказанием, что обучающиеся должны прислушиваться к тем и учиться у тех, у кого такие же маркеры этнической принадлежности: язык, диалект, убеждения и пищевые предпочтения. Если коротко, эти критерии позволяют обучающимся сосредоточиться на тех, кто, скорее всего, владеет социальными нормами, символикой и практиками, которые потребуются обучающемуся в дальнейшей жизни для успешных и скоординированных социальных взаимодействий.</p>
    <p>Психологические эксперименты, которые начались еще сорок лет назад, принесли обильные результаты, подтверждающие, что и дети, и взрослые предпочитают взаимодействовать и учиться у тех, кто одного с ними пола, а не противоположного. У маленьких детей такая предвзятость прослеживается еще до того, как они осознают свою гендерную идентичность, и влияет на их обучение у родителей, учителей, сверстников, незнакомцев и знаменитостей. В сущности, дети усваивают свои гендерные роли, поскольку подражают моделям своего пола, а не наоборот. Согласно накопившимся данным, такое избирательное обучение влияет на самые разные культурные области, в том числе на музыкальные вкусы, агрессию, язык тела и предпочтения в выборе объектов. Вскоре мы узнаем, что в реальном мире это влияет не только на обучение (и успеваемость) учеников, но и на закономерности подражательных самоубийств<a l:href="#n_55" type="note">[55]</a>.</p>
    <p>Недавние работы нейрофизиолога Элизабет Рейнольдс Лозин, моей бывшей студентки, и ее коллег из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе начали проливать свет на нейрологические основы половой избирательности культурного обучения. При помощи функциональной МРТ Лиз изучила разницу активности мозга человека при подражании модели своего пола и противоположного. Исследовательница предлагала мужчинам и женщинам, жителям Лос-Анджелеса, понаблюдать, а потом повторить произвольные движения рук модели своего пола и противоположного. Она сравнила активность мозга одних и тех же испытуемых, когда они либо просто наблюдали, либо наблюдали и имитировали жесты модели своего пола и модели противоположного пола, и показала, что женщинам приятнее (с нейрофизиологической точки зрения) подражать другим женщинам, чем мужчинам. А мужчинам, соответственно, приятнее подражать мужчинам. Когда люди подражали моделям своего пола, активность нейронов была выше в прилежащем ядре, в дорсальном и вентральном стриатуме, в орбитофронтальной коре и в левом миндалевидном теле. Анализ имеющейся базы данных исследований мозга показал, что такой рисунок активности мозга появляется, когда человек получает вознаграждение, например деньги, за правильный ответ. Это открытие показывает, что подражание представителям своего пола приносит больше удовлетворения, чем подражание представителям противоположного пола. Нам это больше нравится — поэтому мы, естественно, склонны поступать так чаще.</p>
    <p>Исследований влияния этнической принадлежности на культурное обучение не так много, однако становится все очевиднее, что младенцы, маленькие дети и взрослые предпочитают учиться у представителей своей этнической группы, то есть люди прислушиваются и избирательно учатся у тех, у кого с ними общие этнические маркеры. Маленькие дети предпочитают учиться, какую пищу следует выбирать, и узнавать о функциях незнакомых предметов у тех, кто говорит с ними на одном языке или диалекте. Это так даже в тех случаях, когда потенциальная модель говорит абракадабру — произносит ничего не значащие слова, которые только звучат похоже на английский. Таким образом, дети предпочитают учиться у тех, кто говорит бессмыслицу <emphasis>на их диалекте</emphasis>, а не у тех, кто говорит бессмыслицу на другом диалекте (почему-то мне вспомнились американские политические дебаты). Дети предпочитают подражать более непривычным и трудным действиям — включать лампу головой, — если тот, кому они подражают, говорит на их языке (по-немецки), а не на незнакомом (по-русски). А еще и дети, и взрослые предпочитают учиться у тех, кто разделяет их убеждения<a l:href="#n_56" type="note">[56]</a>.</p>
    <p>Эти результаты лабораторных экспериментов показывают, что критерии, связанные с полом и этнической принадлежностью, подхлестывают психологические процессы культурного обучения — пробуждают интерес к тому, что делает и о чем говорит модель, фокусируют внимание и память. Если это так, студентам лучше учиться у преподавателей, отвечающих этим критериям, и это, вероятно, влияет на оценки, выбор специальности и предпочтения в карьере. Ведь формальное образование — это в первую очередь институт интенсивной передачи культурных знаний. Разумеется, в реальном мире выявить причинно-следственное воздействие такого избирательного обучения затруднительно, поскольку у преподавателей тоже есть своя избирательность и предвзятость и, возможно, они предпочитают помогать и вознаграждать студентов своего пола или носителей тех же этнических маркеров. Лучше всех выделяют причинно-следственные связи в реальном мире экономисты, поэтому давайте послушаем их.</p>
    <p>Мой коллега из Университета Британской Колумбии Флориан Хоффман и его рабочая группа задействовали большие массивы данных о студентах, курсах и преподавателях и выявили реальные закономерности, соответствующие экспериментальным находкам, о которых мы только что говорили: если учишься у наставника своей расы или национальности, это снижает риск отчисления и повышает оценки. Оказалось, что в случае студентов-афроамериканцев из государственного колледжа обучение у преподавателя-афроамериканца снижало количество отчислений на 6 % и повышало долю тех, кто получал оценки B<a l:href="#n_57" type="note">[57]</a> и выше, на 13 %. Подобным же образом данные по студентам-первокурсникам из Торонтского университета позволили команде Флориана показать, что у наставника своего пола студенты получают несколько более высокие оценки.</p>
    <p>Флориан с коллегами, в отличие от многих своих предшественников, учли, что в возникновении подобных закономерностей может играть роль и предвзятость наставников, поэтому они выбрали для анализа большие потоковые лекции, где студенты (1) не могли повлиять на выбор преподавателя, (2) сохраняли для него анонимность и (3) оценивались не самим преподавателем, а его ассистентами<a l:href="#n_58" type="note">[58]</a>. Все это указывает на предвзятость учеников, которая влияет на то, к кому обучающиеся готовы прислушиваться и у кого учиться.</p>
    <p>Избирательность культурного обучения объясняет, почему так важны ролевые модели.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Старшие и вправду больше знают</p>
    </title>
    <p>Критерии возраста — и в качестве косвенного показателя опыта и компетенции, и в качестве меры сходства с собой, — вероятно, влияют на культурное обучение по двум независимым эволюционным причинам. Когда дети ориентируются на детей постарше, это позволяет им учиться у более опытных, одновременно обеспечивая средства для поэтапного самосовершенствования и помогая постепенно переходить от простых умений к более сложным. Суть в том, что хотя обучающийся может быть способен выявить самого умелого или преуспевающего человека в своем сообществе (скажем, лучшего охотника в племени охотников-собирателей), а иногда и поучиться у него, многим юным ученикам может недоставать опыта и знаний, чтобы перенять себе на пользу все те нюансы и тонкости, которые и делают охотника выдающимся. А если маленькие ученики сосредоточатся на детях постарше, они смогут найти себе модели, которые опережают их по навыкам и сложности действий совсем немного — настолько, что эту брешь легко закрыть. Это обеспечивает более плавный и непрерывный процесс постепенного приобретения навыков, поскольку обучающиеся то наблюдают старших моделей, то тренируются — и повторяют этот цикл, продвигаясь вперед. Вот почему, например, маленькие дети так стремятся общаться со своими старшими братьями, сестрами и кузенами и почему в маленьких сообществах принято устраивать общие площадки для игр, где встречаются дети всех возрастов.</p>
    <p>В полном соответствии с эволюционными ожиданиями маленькие дети всегда оценивают возраст потенциальных моделей — вероятно, отталкиваясь от физических габаритов. Маленькие дети часто предпочитают моделей постарше, если только те не доказали, что на них не стоит полагаться. Дети ищут баланс между <emphasis>возрастом</emphasis> и <emphasis>компетентностью</emphasis> и в некоторых случаях предпочитают молодых, но более компетентных моделей старшим, но менее компетентным. Например, в ходе одного эксперимента второклассники предпочитали выбирать те же фрукты, что их сверстники, а не детсадовцы. Но когда испытуемым показали, что некоторые детсадовцы и сверстники великолепно решают головоломки, многие второклассники стали выбирать те же фрукты, что и дети, которые хорошо решали головоломки, пусть даже и детсадовцы. В целом дети, в том числе младенцы, меняют пищевые предпочтения, если наблюдают, как теми или иными блюдами наслаждаются старшие модели одного с ними пола. На критерии возраста обращают внимание даже очень маленькие дети — в год и два месяца<a l:href="#n_59" type="note">[59]</a>.</p>
    <p>Что же касается другого конца возрастного спектра, то в сообществах нашего эволюционного прошлого просто дожить до старости уже было значительным достижением. К тому времени, когда древние охотники-собиратели достигали 65 лет — а у некоторых это получалось, — многих их сверстников естественный отбор уже успевал отсеять. А следовательно, старейшины сообщества были не только самыми опытными: им удалось выжить, хотя естественный отбор десятилетиями отбраковывал людей из их возрастной когорты. Чтобы понять, как это происходит, представьте себе, что у вас есть сообщество из 100 человек в возрасте от 20 до 30 лет. Из этих 100 только 40 при приготовлении мяса приправляют его перцем чили. Предположим, употребление перца чили благодаря его противомикробным свойствам подавляет патогенные микроорганизмы в пище и тем самым снижает шансы человека заболеть. Если систематическое употребление чили повышает шансы человека дожить до 65 лет с 10 % до 20 %, то большинство из этой когорты, 57 %, к тому моменту, когда они достигнут 65 лет, будут потребителями чили. Если обучающиеся предпочтут подражать старшей когорте, а не более молодой, у них будет больше шансов перенять культурную черту, способствующую выживанию. Это верно даже в том случае, когда обучающиеся не подозревают, что чили влияет на здоровье (см. главу 7). Таким образом, культурное обучение с избирательностью по возрасту способно усиливать действие естественного отбора, обеспечивающего избирательную смертность<a l:href="#n_60" type="note">[60]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Какая разница, что думают другие? Конформистская передача культурных знаний</p>
    </title>
    <p>Представьте себе, что вы находитесь в незнакомом городе в чужой стране, проголодались и хотите выбрать один из десяти ресторанов на оживленной улице. Прочитать меню вы не можете, поскольку не знаете местного языка, но видите, что цены и атмосфера во всех заведениях одинаковые. В одном заведении сидит сорок человек, в шести — по десять, а в трех пусто, не считая официантов. Если вы выбираете ресторан с сорока гостями (из ста посетителей, которых вы видели) <emphasis>чаще, чем в 40 % случаев,</emphasis> значит, вы практикуете <emphasis>конформистскую передачу</emphasis> культурных знаний: вы склонны подражать самым распространенным чертам, то есть большинству или просто множеству людей.</p>
    <p>Эволюционные модели, цель которых — математически отразить логику естественного отбора, предсказывают, что обучающиеся должны практиковать так называемую конформистскую передачу культурных знаний, чтобы преодолевать целый ряд сложностей в обучении. Поскольку индивидуальное обучение, интуиция, непосредственный опыт и другие механизмы культурного обучения, как правило, порождают адаптивные практики, мотивы и убеждения, конформистская передача помогает обучающимся собирать информацию, рассеянную по группе. Например, представим себе, что длительный опыт рыбалки в целом приучает рыбаков предпочитать для соединения двух кусков одножильной лесы змеиный узел, поскольку это объективно самый удачный узел для таких целей. Однако личный опыт у каждого свой, поэтому предположим, что сам по себе давний опыт лишь в 50 % случаев приучает рыбака пользоваться змеиным узлом, 30 % предпочитают рыбацкий узел, а оставшиеся 20 % — какие-то из пяти других узлов. Обучающийся-конформист может воспользоваться таким положением дел и непосредственно перейти к змеиному узлу без всякого опыта. То есть доверие к мудрости толпы встроено в нашу психологию.</p>
    <p>Конформистскую передачу удалось пронаблюдать и в лабораторных условиях, как у людей, так и у рыб колюшек, хотя данные далеко не так обширны, как в приведенных случаях с критериями выбора моделей. Тем не менее когда человек сталкивается с трудной задачей, оказывается в непонятной ситуации или от результата слишком многое зависит, он склонен прибегать к конформистской передаче<a l:href="#n_61" type="note">[61]</a>.</p>
    <p>Естественно, следует ожидать, что обучающиеся будут сочетать разные эвристики обучения. Скажем, что касается перца чили, обучающиеся, прибегающие к конформистской передаче только при взаимодействии со старшей когортой (сортировка по критерию возраста), повышают для себя шанс перенять эту адаптивную практику. Если они убежденные конформисты, то получат адаптивный результат в ста процентах случаев.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Культурная передача самоубийства</p>
    </title>
    <p>Вероятно, вы знаете, что иногда самоубийство совершают под воздействием престижа: когда кончает с собой какая-то знаменитость, наблюдается всплеск частоты самоубийств (знаменитости, не забывайте об этом!). Такая закономерность замечена в США, Германии, Австралии, Южной Корее, Японии и других странах. Помимо престижа, на культурную передачу самоубийства влияют критерии схожести с собой. Те, кто сводит счеты с жизнью вслед за знаменитостью, как правило, соответствуют своей модели по полу, возрасту и этнической принадлежности. Более того, самоубийство знаменитости не просто служит толчком для других самоубийств. Мы знаем, что люди подражают знаменитостям, поскольку они копируют не только сам акт самоубийства, но и специфические методы — например, броситься под поезд. Но и этого мало: большинство подражательных самоубийств, вызванных самоубийствами звезд, это <emphasis>не трагедии, которые произошли бы все равно</emphasis>. Иначе в долгосрочной статистике самоубийств мы бы наблюдали спад через некоторое время после всплеска, но его не происходит<a l:href="#n_62" type="note">[62]</a>. Так что это избыточные самоубийства, которых не должно было случиться.</p>
    <p>Все это заметно и в данных по эпидемиологии самоубийств. Начиная с 1960 года на тихоокеанских островах Микронезии началась настоящая эпидемия одинаковых самоубийств, причем чем дальше, тем отчетливее становилась закономерность. Типичной жертвой был юноша в возрасте 15–24 лет (модальный возраст — 18 лет), живущий с родителями. После ссоры с родителями или девушкой у жертвы было видение, в котором прежние самоубийцы звали его к себе (нам это известно из показаний по попыткам самоубийств). В ответ на их призыв жертва совершала самоубийство через повешение особым образом — постепенно затягивала на шее петлю, стоя в полный рост или на коленях, причем иногда это происходило в заброшенном доме. Такой способ постепенно перекрывает жертве доступ кислорода, что приводит к потере сознания, а затем к смерти. Вспышки таких самоубийств были локальными и спорадическими среди подростков и юношей, между которыми были какие-то социальные связи (закономерность, наблюдавшаяся и в других случаях). Иногда можно проследить искру, из которой разгорелась эпидемия, например самоубийство известного богатого наследника 29 лет. В 75 % случаев у жертвы раньше не наблюдалось ни депрессии, ни суицидальных настроений. Интересно, что эпидемии самоубийств в Микронезии ограничивались лишь двумя этническими группами — труками и маршалльцами<a l:href="#n_63" type="note">[63]</a>. Здесь мы видим, что на распространение самоубийств влияли и престиж, и сходство с собой, в том числе по полу и этнической принадлежности.</p>
    <p>Большинство людей не станут копировать самоубийство, однако именно в этой сфере особенно видно, какое мощное воздействие могут оказывать наши способности к культурному обучению и как они влияют на общие социальные закономерности. Если люди могут через культурное обучение перенимать даже способы самоубийства, непонятно, до каких пределов распространяется власть культуры над нашим видом. Подражание самоубийству подчеркивает, как сильна наша склонность к подражанию, и означает, что при определенных условиях мы способны через культурное обучение перенимать практики, которые в большинстве ситуаций естественный отбор старается непосредственно искоренить. Если люди подражают поступкам, которые настолько противоречат их собственным интересам, равно как и интересам их генов, только вообразите, с какой охотой мы перенимаем через культуру все то, что обходится не так дорого!</p>
    <p>Мы вправе ожидать, что естественный отбор помимо способов выбора моделей для культурного обучения снабдил нас психологическими предпосылками для выбора тематических областей, в которых мы стремимся приобретать знания. Их список мы можем угадать заранее, поскольку они, скорее всего, играли важную роль на протяжении длительных периодов эволюционной истории нашего вида: это пища, огонь, съедобные растения, животные, орудия, социальные нормы, этнические группы, репутация (сплетни). Вероятно, естественный отбор поощрял внимание и интерес к этим областям, а также предвзятость в рассуждениях, которая приводила к тому, что сведения о них легче выучивались и лучше запоминались. В следующих главах мы исследуем, как культурно-генетическая коэволюция способствовала появлению некоторых специализированных когнитивных способностей, или механизмов <emphasis>тематической избирательности</emphasis>, и рассмотрим основные группы свидетельств в пользу этой гипотезы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Зачем нужна ментализация?</p>
    </title>
    <p>Если люди — культурный вид, то одна из важнейших наших адаптаций — это способность пристально наблюдать за окружающими и учиться у них. Умение делать выводы о целях, предпочтениях, мотивах, намерениях, убеждениях и стратегиях в головах других людей — основа культурного обучения. Эти когнитивные способности относятся к области <emphasis>ментализации</emphasis>, которую называют еще <emphasis>моделью психики человека</emphasis>. Обучающиеся, уступающие другим по части ментализации и культурного обучения или приступившие к учению слишком поздно, сильно отстанут, поскольку не успеют усвоить все нормы, навыки и ноу-хау, необходимые для конкуренции с более способными собратьями. Такая логика подсказывает, что ментальные механизмы, необходимые для культурного обучения, должны запускаться относительно рано в ходе нашего развития. Именно эти ментальные механизмы и позволят нам разобраться, что есть, как общаться, кого избегать, как себя вести, какие навыки оттачивать — и многое другое.</p>
    <p>Данные по маленьким детям из западных популяций в сочетании с недавними кросс-культурными исследованиями в Фиджи, Амазонии и Китае показывают, что в самых разных человеческих сообществах способности к ментализации всегда развиваются рано и быстро. Примерно к восьми месяцам дети по крайней мере в некоторых обществах уже умеют делать выводы о целях и намерениях и распознавать, кто, скорее всего, обладает нужными знаниями, а кто нет. Например, дети подражают целям и намерениям модели (взять игрушку), даже если модели не удается достичь этой цели, но не станут копировать бесцельные действия, даже если они приводят к тем же физическим результатам. К тому моменту, когда дети начинают учиться ходить, они уже выносят сложные суждения о ментальном состоянии окружающих, скажем, распознают, что потенциальная модель неверно назвала знакомый предмет, после чего перестают ценить все, что модель говорит. Подобным же образом маленькие дети хорошо видят, какие аспекты обстановки для модели в новинку, и применяют эти знания для того, чтобы лучше нацелить процесс своего обучения, даже если сами они уже знакомы с этими аспектами<a l:href="#n_64" type="note">[64]</a>.</p>
    <p>Многие исследователи-эволюционисты в целом согласны, что ментализация играет важную роль, однако утверждают, что подобные когнитивные способности развились у нас в ходе генетической эволюции, чтобы мы могли лучше обманывать членов нашей группы и манипулировать ими: это входит в гипотезу макиавеллиевского интеллекта. По мысли таких ученых, если Робин может догадаться, каковы цели, мотивы и убеждения Майка, он сможет эксплуатировать Майка или манипулировать им. Он способен обхитрить Майка, а значит, переиграть его<a l:href="#n_65" type="note">[65]</a>.</p>
    <p>Но есть и другое возможное объяснение: способность к ментализации возникла у нас в ходе генетической эволюции, чтобы мы лучше догадывались о целях, стратегиях и предпочтениях наших моделей, а благодаря этому точнее подражали им и, следовательно, лучше учились. Или, может быть, изначально эта способность развивалась для хитростей, обмана и манипуляций, но потом ей нашлось другое применение, связанное с культурным обучением. Кроме того, ментализация, вероятно, помогает нам и лучше учить: хороший учитель умеет оценивать, что нужно знать ученикам. Такие ожидания следуют из <emphasis>гипотезы культурного интеллекта</emphasis><a l:href="#n_66" type="note">[66]</a>.</p>
    <p>Наша рабочая группа из моей психологической лаборатории в Университете Британской Колумбии попыталась сопоставить эти две гипотезы. Мы создавали для маленьких детей незнакомую обстановку и давали возможность применить свои способности к ментализации либо для копирования чужих стратегий, либо для эксплуатации незадачливого оппонента. Результаты поражают: дети явно предпочитают культурное обучение макиавеллиевской эксплуатации, даже когда личный опыт и вознаграждение по итогам их поступков подталкивают в противоположном направлении.</p>
    <p>Разумеется, из этого не следует, что ментализация не применяется для построения социальных стратегий, — еще как применяется, что отчетливо видно у шимпанзе<a l:href="#n_67" type="note">[67]</a>. Однако это наталкивает на мысль, что человек сначала должен усвоить социальные нормы и правила, управляющие миром, в котором он живет, и только после этого стратегическое мышление может стать полезным. То есть в нашем мире успешно применять макиавеллиевский интеллект могут лишь уже состоявшиеся специалисты по культурному обучению. Чтобы манипулировать правилами и эксплуатировать их, надо сначала усвоить сами правила.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как научиться учиться и учить</p>
    </title>
    <p>Исследования маленьких детей показывают, что люди быстро начинают делать ставку на то, чтобы внимательно следить за окружающими и учиться у них, нередко применяя навыки ментализации, и с готовностью пользуются критериями наподобие престижа и успеха, чтобы понять, у кого стоит учиться. Однако представляется вероятным, что и степень, в которой мы полагаемся на культурное обучение (а не на собственный опыт или врожденную интуицию), и важность критериев престижа или гендера по сравнению с другими критериями также регулируются и нашим непосредственным опытом, и наблюдением за окружающими. То есть мы должны уметь калибровать эти системы для разных контекстов, с которыми нам приходится сталкиваться в окружающем мире<a l:href="#n_68" type="note">[68]</a>.</p>
    <p>Особенно наглядно видно, какую важную роль играет и личный опыт, и наблюдение за окружающими, при развитии педагогических способностей. Учительство — обратная сторона культурного обучения. Учительство имеет место, когда модель становится активным передатчиком информации. В дальнейшем мы обсудим некоторые данные, свидетельствующие, что естественный отбор улучшил и качество передачи, и коммуникативные способности, особенно после того, как эволюция породила языки. Тем не менее учителя из нас по большей части получаются неважные, особенно если речь идет о сложных задачах, понятиях и навыках, поэтому культурная эволюция породила широкий диапазон стратегий и техник, повышающих эффективность передачи особых видов контента: дзюдо, алгебры, кулинарии. Это один из способов, посредством которых культурная передача информации повышает собственную точность: обучающиеся перенимают как сами навыки, так и приемы, позволяющие передать их дальше.</p>
    <p>В давние времена, когда наш вид только начинал опираться на культурное обучение, а культурная эволюция еще набирала силу, умение наблюдать за окружающими и подражать им, вероятно, тоже приобреталось с опытом, возможно, через обучение методом проб и ошибок, поскольку, как правило, позволяло получить наилучший ответ по сравнению с другими стратегиями обучения<a l:href="#n_69" type="note">[69]</a>. Эту мысль подтверждает и то, что человекообразные обезьяны, выращенные людьми, иногда даже в человеческих семьях, умеют подражать лучше других обезьян. Однако следует подчеркнуть, что хотя такие шимпанзе опережают собратьев, которых выращивали не люди, все равно они блекнут по сравнению с детьми, выросшими в точно такой же обстановке за то же самое время. Подобные данные подсказывают, что культурное обучение, вероятно, впервые развилось как реакция на более богатую среду, созданную самыми первыми знаниями, накопленными культурной эволюцией (см. главу 16)<a l:href="#n_70" type="note">[70]</a>. Это выученное усовершенствование культурного обучения позволило нам накопить еще больше культурного ноу-хау, тем самым подтолкнув генетическую эволюцию, которая, в свою очередь, укрепила наши врожденные способности к культурному обучению. И сегодня, когда мы наблюдаем, как сильно различаются обезьяны и человеческие детеныши, выросшие в одной среде, это показывает, что культурное обучение у нашего вида развивается стремительно и довольно-таки целенаправленно, что говорит о врожденности этих способностей, хотя и сегодня они, разумеется, могут модифицироваться под воздействием опыта<a l:href="#n_71" type="note">[71]</a>.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 5</p>
    <p>Для чего нужны большие мозги, или Как культура украла наш кишечник</p>
   </title>
   <section>
    <p>Избирательно обращая внимание на определенные типы культурного контента — вроде пищи, секса и орудий — и выбирая себе моделей на основании критериев престижа, успеха и здоровья, индивиды могут с успехом обеспечить себя наилучшим культурным ноу-хау, какое только можно раздобыть. Затем усвоенный репертуар можно совершенствовать и дополнять на основании собственного опыта взаимодействия с миром. Однако следует учесть: эти индивидуально выгодные усилия приводят к незапланированным последствиям, что мы видели на примере студентов МБА, которым разрешили копировать друг друга, — группа в целом постепенно нащупала оптимальную инвестиционную стратегию. Когда люди учатся у других членов своей группы в своих интересах, общий корпус культурной информации, содержащийся в умах членов группы и распределенный между ними, может улучшаться и накапливаться с течением поколений.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_013.png"/>
    <p>Илл. 5.1. Как обучение у других порождает кумулятивную культурную эволюцию</p>
    <empty-line/>
    <p>Чтобы наглядно увидеть, как работает кумулятивная культурная эволюция, представьте себе небольшую группу лесных приматов. На илл. 5.1 эта группа схематически изображена в верхнем ряду, помеченном “Поколение 0”; кружки обозначают отдельных особей. Одна особь в этом поколении самостоятельно придумала, как при помощи палки доставать термитов из термитника, и этот признак обозначен как Т. Вполне возможно, что наши предки совершили такое открытие, поскольку современные шимпанзе умеют это делать. В Поколении 1 (второй ряд кружков) двое из отпрысков Поколения 0 подражают старшей добытчице термитов, так как обратили внимание на ее успех и в целом интересуются “всем, что связано с пищей”. Однако при копировании этого приема добычи термитов один из Поколения 1 делает неверный вывод, что палка, которой пользовалась его модель, заостренная (а на самом деле она просто так обломилась, когда модель ее взяла). Делая палку себе, обучающийся заострил ее зубами, чтобы получилось как у модели (на илл. 5.1 заостренная палка отмечена Т*). В это время другой представитель Поколения 1 обнаруживает, что может пить воду, скапливающуюся глубоко в дуплах толстых деревьев, через полый стебель тростника (эта “соломинка” на илл. 5.1 помечена Т₂). При помощи этого приема он добывает себе воду, когда пересекает саванну между островками леса. В Поколении 2 предпочитают подражать обладателям как Т₂, так и Т*, поэтому их навыки немного распространяются. Некая самка из Поколения 2 умудряется разжиться и Т₂, и Т*, поэтому добивается особых успехов и ей подражают целых три представителя Поколения 3. Потом в один прекрасный день рассеянный представитель Поколения 3 втыкает свою заостренную палку в старый заброшенный термитник, не сообразив, что термитов там давным-давно нет. По счастливому стечению обстоятельств он пронзает грызуна, который поселился в опустевшем термитнике. И тут “палка для добычи термитов” внезапно превращается в “норное копье” общего назначения (помеченное Т**), что позволяет удачливому примату открыть новые источники пищи, поскольку он начинает тыкать копьем во все попадающиеся норы. Его охотничьи успехи приводят к тому, что на него обращают внимание и начинают у него учиться сразу несколько представителей Поколения 4. Тем временем еще кто-то из Поколения 3 на досуге замечает, как кролик прячется в нору после дождя. Увидев следы кролика в грязи и задумавшись о том, какой, должно быть, кролик вкусный, примат вдруг соображает, что можно высматривать такие следы и по ним находить обитаемые кроличьи норы (это умение “выслеживать кроликов” помечено Т₃). Это забавно, но не приносит непосредственной пользы, поскольку примат не знает, как добыть кролика из норы. Тем не менее много лет спустя примат показывает следы своему детенышу после того, как они вместе видели кролика. Это стечение обстоятельств играет важнейшую роль, поскольку детеныш уже владеет Т** (умеет пользоваться норным копьем). Теперь он может находить обитаемые кроличьи норы и пускать в ход свое копье — весьма полезная техника. В Поколении 5 никто ничего не изобретал и ничего не обнаруживал случайно, однако три члена овладели одновременно и Т**, и Т₂, и Т₃. Этот пакет навыков — культурная адаптация — позволил приматам больше времени проводить в саванне за выслеживанием кроликов в норах, поскольку они еще и могли добывать воду при помощи Т₂ (“соломинки”). Вскоре эти приматы переселились на опушку леса, чтобы иметь возможность охотиться в саванне. Эту комбинацию черт Т**, Т₂ и Т₃ условимся называть “набором для охоты в саванне”.</p>
    <p>Не забывайте, что это схематический пример, призванный показать, как избирательное культурное обучение генерирует кумулятивный эволюционный процесс, а тот порождает культурные наборы, которые умнее своих носителей. Мои воображаемые приматы владеют культурным обучением лучше всех ныне существующих приматов, кроме нас. Тем не менее, даже если бы я сделал их не такими способными, результат был бы тем же, только при большей численности или через большее количество поколений. Подобно нам (или, по крайней мере, мне), эти приматы просто слепо тыкались туда-сюда, живя обычной жизнью. Иногда их ошибки приводили к инновациям, а иногда стечение обстоятельств обеспечивало озарение тому, кто всего-навсего слонялся без дела. Главное — эти случайные озарения и удачные ошибки избирательно передавались дальше, сохранялись и в дальнейшем сочетались с другими находками, и в результате возник набор для охоты в саванне. А теперь вопрос: можно ли сказать, что Поколение 5 умнее Поколения 0? Безусловно, Поколение 5 располагает более совершенными орудиями и лучше умеет добывать пищу. В дальнейшем мы познакомимся с целым рядом свидетельств, что Поколение 5 и в самом деле, вероятно, умнее Поколения 0, если определять “ум” как способность особи решать новые задачи. Разумеется, будут и уточнения, и оговорки.</p>
    <p>Наш воображаемый предок-примат пересек важнейший эволюционный рубеж и вступил в эпоху <emphasis>кумулятивной культурной эволюции</emphasis>. Этот рубеж — момент, когда культурно передаваемая информация начинает накапливаться с течением поколений, и в результате орудия и ноу-хау все лучше приспосабливаются к местной среде: это так называемый эффект храповика<a l:href="#n_72" type="note">[72]</a>. Именно он объясняет, как возникли наши культурные адаптации, а в конечном итоге — и откуда взялся успех нашего вида. Как мы убедимся в главе 7, отдельные особи, пользующиеся культурными адаптациями, часто почти (или совсем) не представляют себе, как и почему они работают, или даже вообще не подозревают, что они приносят какую-то пользу.</p>
    <p>Главная мысль моей книги состоит в том, что в ходе эволюционной истории нашего вида мы пересекли этот эволюционный Рубикон относительно рано — вероятно, примерно тогда же, когда возник род <emphasis>Homo</emphasis>, то есть около двух миллионов лет назад, и именно тогда культурная эволюция стала <emphasis>главной движущей силой генетической эволюции нашего вида</emphasis>. Взаимодействие культурной и генетической эволюции запустило процесс, который можно назвать <emphasis>автокаталитическим</emphasis>: он сам вырабатывает топливо, которое его питает. Как только культурная информация начала накапливаться и порождать культурные адаптации, давление отбора на гены сфокусировалось на улучшении психологических способностей к приобретению, хранению, переработке и структурированию массива повышающих приспособленность навыков и практик, которых становилось все больше в умах товарищей по группе. По мере того как генетическая эволюция совершенствовала наш мозг и способность учиться у других, культурная эволюция порождала всё более многочисленные и эффективные культурные адаптации, которые продолжали поддерживать отбор на способность мозга все лучше усваивать и сохранять эту культурную информацию. Остановить такой процесс под силу лишь внешним ограничениям.</p>
    <p>Я не случайно называю Рубиконом порог между типичной генетической эволюцией и новым порядком автокаталитической генетической эволюции под воздействием культуры. Во времена Римской республики мутные бурые воды реки Рубикон отмечали границу между провинцией Цизальпинская Галлия и собственно Италией, управлявшейся непосредственно из Рима. Правители провинции могли отдавать приказы римским войскам за границами Италии, однако ни при каких обстоятельствах не могли вступать на италийские земли во главе войска. Любой военачальник, пошедший на такое, и легионеры, последовавшие за ним, тут же оказывались вне закона. Это правило неукоснительно соблюдалось в старой республике, пока в 49 году до нашей эры Юлий Цезарь не перешел Рубикон во главе верного XII Парного легиона. После перехода через Рубикон Цезарь и его легион уже не могли повернуть вспять, гражданская война стала неизбежной, и римская история изменилась навеки. Точно так же род человеческий, перейдя свой эволюционный Рубикон, двинулся по новому эволюционному пути, возврата с которого уже не было.</p>
    <p>Чтобы понять, почему возврата не было, представьте себе, что вы принадлежите к Поколению 6 с иллюстрации 5.1. Что для вас лучше — постараться изобрести что-то новое или выявить тех, кто обладает навыками Т**, Т₂ и Т₃, и подражать им? Вероятно, вам удастся придумать что-то хорошее, не менее адаптивное, чем Т, но вы никогда не сумеете изобрести чего-то столь же прекрасного, как пакет для охоты в саванне из Т** + Т₂ + Т₃. Таким образом, если вы не сосредоточитесь на культурном обучении, то проиграете тем, кто это сделает.</p>
    <p>С течением поколений этот процесс продолжается, а давление отбора лишь усиливается: чем больше накапливается культурных знаний, тем сильнее естественный отбор требует от генов, чтобы они обеспечили своему носителю отличные способности к культурному обучению и еще более крупный мозг, способный освоить неукротимо растущий массив культурной информации. Это видно из иллюстрации 5.1. Представьте себе, какая память, то есть объем мозгового хранилища, требовалась каждому из шести поколений приматов. В Поколении 0 за всю жизнь можно было придумать что-то одно, поэтому и объема мозга должно было хватать на одно изобретение, не больше. Однако к Поколению 5 нужно было хранить в памяти уже Т**, Т₂ и Т₃ и при этом хорошо знать, как они сочетаются друг с другом. Объем памяти, необходимый примату из Поколения 5, желавшему получить хоть какой-то шанс пережить других членов популяции и оставить больше потомства, был втрое больше, чем у Поколения 0, и такой прирост произошел всего за шесть поколений. Если гены, увеличившие объем мозга у Поколения 6, распространятся, естественный отбор на увеличение и улучшение мозга не прекратится, поскольку культурная эволюция будет и дальше расширять культурный репертуар — корпус ноу-хау, который индивид может усвоить, если будет для этого достаточно хорошо снаряжен. Этот культурно-генетический коэволюционный храповик и сделал нас людьми.</p>
    <p>Мы уже знакомы с некоторыми доказательствами того, что эволюцией человека двигала культура. Как мы узнали из главы 2, когда дети соревновались с другими обезьянами в решении разных когнитивных задач, единственной областью, в которой они далеко опередили противника, оказалось социальное обучение. А в остальных случаях — в тестах на количественное и пространственное восприятие и причинно-следственные связи — была более или менее ничья. Как раз этого и следует ожидать, если именно культура руководила увеличением нашего мозга, оттачивала наши когнитивные способности и формировала наши социальные мотивы. В главе 3 мы сопровождали в пути разных злосчастных исследователей и видели, что способность нашего вида жить жизнью охотников-собирателей зависит от приобретения локальных культурных знаний и умений. А в главе 4 рассказано, как естественный отбор повлиял на нашу психологию, чтобы мы могли избирательно находить и добывать адаптивную информацию из социального окружения.</p>
    <p>Двинемся дальше. В таблице 5.1 сведены некоторые продукты культурно-генетической коэволюции, о которых я рассказываю в этой книге. К примеру, в этой главе изучаются пять способов влияния и взаимодействия культурной эволюции с генетической в формировании тела, мозга и психологии человека. Чтобы разобраться в таблице 5.1, взгляните сперва на столбец “Давление отбора, передаваемое через культуру”. Здесь вы найдете различные предметы и явления, которые были созданы культурной эволюцией, но затем повлияли и на эволюцию генетическую (см. столбец “Генетические последствия коэволюции”) и породили коэволюционный дуэт между генетикой и культурой.</p>
    <empty-line/>
    <p>Таблица 5.1. Примеры влияния культурной эволюции и ее продуктов на генетическую эволюцию человека</p>
    <image l:href="#i_014.png"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_015.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Рассмотрим, как переход через эволюционный Рубикон к новому порядку кумулятивной культурной эволюции помогает объяснить некоторые отличительные черты нашего вида.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Большой мозг, быстрая эволюция и замедленное развитие</p>
    </title>
    <p>По сравнению с другими животными мозг у нас большой, плотный и бороздчатый. У нас не самый крупный мозг в мире природы, в этом мы уступаем китам и слонам, зато у нас больше всех кортикальных связей и самая высокая степень складчатости коры. Складчатость коры делает мозг похожим на “комок смятой бумаги”, что особенно характерно именно для мозга человека. Но это лишь начало списка наших странностей. Наш мозг в ходе эволюции примерно за пять миллионов лет увеличился от размера мозга шимпанзе (около 350 см<sup>3</sup>) до нынешних 1350 см<sup>3</sup>. Причем основной прирост, начиная примерно с 500 см<sup>3</sup>, произошел за последние два миллиона лет. По меркам генетической эволюции это очень быстро.</p>
    <p>Около двухсот тысяч лет назад рост наконец остановился — вероятно, потому, что рожать детей со все более объемными головами стало совсем трудно. У большинства биологических видов родовые пути больше головы новорожденного, но у людей все иначе. Чтобы младенец прошел через родовые пути, костям черепа приходится оставаться несросшимися к моменту появления на свет — ничего подобного у других видов не бывает. Похоже, мозг у нас перестал увеличиваться только потому, что мы столкнулись с ограничениями общего строения тела приматов: если бы головы младенцев стали чуть больше, они уже не могли бы протиснуться наружу во время родов. По пути естественный отбор обеспечил нас разными хитрыми способами обойти <emphasis>проблему большеголовых младенцев</emphasis>. В число этих эволюционных уловок входит и сильная складчатость коры, и плотная сеть нейронных связей (позволяющая мозгу вмещать больше информации, не становясь крупнее), и стремительный рост после родов: мозг новорожденного человека в течение первого года жизни продолжает расти в том же ускоренном темпе, что и в утробе матери, и в конце концов увеличивается в размерах втрое. Напротив, у других приматов мозг после рождения замедляет рост и в конце концов лишь удваивается в размерах<a l:href="#n_73" type="note">[73]</a>.</p>
    <p>После первоначального рывка роста наш мозг продолжает добавлять новые нейронные связи для хранения и обработки информации (новые глиальные клетки, аксоны и синапсы) еще лет тридцать и даже дольше — особенно в новой коре, неокортексе. Рассмотрим белое вещество головного мозга, а конкретно — процесс миелинизации. По мере созревания мозга позвоночных белое вещество увеличивается в объеме, поскольку связи между нейронами (аксонные) постепенно “вжигаются” и покрываются, словно изоляцией, слоем жира — так называемого миелина, повышающего их производительность. Процесс миелинизации делает работу разных участков мозга более экономичной, однако менее пластичной, а следовательно, снижает нашу способность к обучению. Чтобы увидеть особенности человеческого мозга, сравним миелинизацию у нас и наших ближайших родственников шимпанзе. На илл. 5.2 показана доля миелинизации коры головного мозга (процент от ее уровня у взрослых) на протяжении трех периодов развития: (1) младенчество, (2) детство (“ювенильный период” у приматов) и (3) переходный возраст и юность<a l:href="#n_74" type="note">[74]</a>. Младенцы-шимпанзе рождаются с 15 % миелинизации коры, а у людей этот показатель всего 1,6 %. Что касается неокортекса, возникшего в ходе эволюции сравнительно недавно и у людей весьма массивного, здесь доли составляют 20 % и 0 % соответственно. В переходном возрасте и юности у людей миелинизация достигает лишь 65 % от полного объема, тогда как у шимпанзе она практически завершается — 96 %. Эти данные показывают, что мы в отличие от шимпанзе продолжаем “прокладывать проводку” даже на третьем десятке.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_016.png"/>
    <p>Илл. 5.2. Миелинизация у шимпанзе и людей на разных этапах развития</p>
    <empty-line/>
    <p>Развитие человеческого мозга связано и с другой необычной особенностью нашего вида — затяжным детством и появлением незабываемого периода под названием “переходный возраст”. По сравнению с другими приматами беременность и период младенчества (от рождения до отлучения от груди) у нас сократились, детство стало длиннее, а кроме того, появился переходный возраст, который бывает только у людей, и лишь потом наступает полная зрелость. Детство — период интенсивного культурного обучения, в которое входят и игры, и тренировка ролей и навыков, которые понадобятся во взрослой жизни, и за это время мозг достигает практически размеров взрослого, а тело остается маленьким. Переходный возраст начинается с достижения половой зрелости, после чего происходит рывок роста. Этот период мы посвящаем ученичеству: оттачиваем самые сложные взрослые навыки и пополняем запасы знаний, а также строим отношения со сверстниками и ищем брачных партнеров<a l:href="#n_75" type="note">[75]</a>.</p>
    <p>Вероятно, появление особого периода переходного возраста и юности стало переломным моментом в нашей эволюционной истории, поскольку в популяциях охотников-собирателей охотники лет до восемнадцати не добывают достаточно калорий, даже чтобы прокормить себя (не то что других), а пика производительности достигают лишь к 35–40 годам. Отметим, что пик силы и скорости у охотника приходится примерно на 20–30 лет, а пик индивидуального охотничьего успеха наступает лишь годам к сорока, поскольку успех зависит скорее от ноу-хау и отточенных навыков, чем от физической силы и ловкости. Напротив, шимпанзе, которые тоже охотятся и занимаются собирательством, могут добыть достаточно калорий, чтобы прокормить себя, сразу после выхода из младенческого возраста, лет в пять<a l:href="#n_76" type="note">[76]</a>. Все это вполне соответствует длительному периоду “прокладывания проводки” у людей и по контрасту с шимпанзе показывает, насколько мы, люди, зависим от обучения даже для того, чтобы выжить в качестве охотников-собирателей.</p>
    <p>Если признать, что давление отбора в эволюции нашего вида определялось кумулятивной культурной эволюцией, нет ничего удивительного в том, что в результате получился необычайно крупный мозг с замедленным нейрологическим и поведенческим развитием и стремительным ростом в ходе эволюции. Как только кумулятивная культурная эволюция начала порождать культурные адаптации вроде копий и приготовления пищи, те особи, чьи гены наградили их мозгами и процессами развития, позволяющими самым экономичным и рациональным образом усваивать, хранить и структурировать культурную информацию, получали больше всего возможностей выжить, найти брачных партнеров и оставить потомство. По мере того как мозг у каждого следующего поколения становился чуть крупнее и чуть лучше приспособлен к культурному обучению, корпус адаптивного ноу-хау стремительно расширялся, стремясь заполнить весь доступный объем в мозге. Этот процесс сформировал наш мозг, обеспечив его максимальной пластичностью и “запрограммировав на прием”, и наше тело, которое должно быть как можно миниатюрнее (и тратить как можно меньше калорий), пока мы не наберем достаточно знаний для выживания. Такое культурно-генетическое коэволюционное взаимодействие запускает автокаталитический процесс, в результате которого, каких бы габаритов ни достиг наш мозг, в мире всегда будет гораздо больше культурной информации, чем любой из нас способен усвоить за всю свою жизнь. Чем лучше наш мозг овладевает культурным обучением, тем быстрее накапливается адаптивная культурная информация и тем выше требования к нашему мозгу усваивать и накапливать эту информацию.</p>
    <p>Такой подход объясняет и три удивительных особенности наших детей. Во-первых, по сравнению с другими видами наши младенцы альтрициальные (“незрелорождающиеся”), то есть слабые, жирные, с неразвитой мускулатурой и плохой координацией (простите, детки, но это так), тогда как некоторые млекопитающие выходят из материнской утробы уже готовыми ходить, и даже приматы быстро соображают, как цепляться за мать. Тем временем, если посмотреть, что происходит выше шеи, окажется, что мозг человека при рождении развит значительно лучше, чем у других животных, и уже оставил позади больше нейрофизиологических рубежей, чем остальные виды млекопитающих. Плод еще в утробе усваивает некоторые аспекты языка (см. главу 13), а сразу после родов новорожденный готов приступать к культурному обучению. Не успев научиться ходить, самостоятельно есть и гигиенично испражняться, дети уже избирательно учатся у других на основании критериев компетентности и надежности (глава 4) и способны распознавать намерения окружающих, чтобы копировать их цели<a l:href="#n_77" type="note">[77]</a>. Наконец, мозг новорожденного при всей своей развитости и когнитивных способностях поначалу очень пластичен (лишен миелина) и продолжает расти в том же темпе, что и в утробе. Коротко говоря, младенцы и маленькие дети — хитроумные машины для культурного обучения, хотя физически они почти полностью беспомощны.</p>
    <p>Естественный отбор сделал нас культурным видом, изменив наше развитие таким образом, что (1) наши тела медленно растут на протяжении укороченного младенчества и затяжного детства, зато у нас наблюдается рывок роста в переходном возрасте и (2) наше нейрофизиологическое развитие претерпело сложные изменения, в результате чего наш мозг при рождении опережает по развитию другие виды животных и при этом стремительно растет и еще долго сохраняет пластичность. В дальнейших главах я расскажу, как наша стремительная генетическая эволюция, крупный зрелый мозг, медленное физическое развитие и постепенная “прокладка проводки” стали возможными лишь как часть более масштабного набора особенностей, в число которых входит гендерное разделение труда, большой вклад родителей в воспитание детей и долгая жизнь после окончания периода фертильности, то есть после менопаузы. Эти особенности нашего вида тесно связаны с культурной эволюцией.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Приготовление пищи: переваривание вне организма</p>
    </title>
    <p>Пищеварительная система у людей совсем не такая, как у других приматов. Начнем сверху: рот, губы, зубы и расстояние, на которое раскрываются челюсти, у нас на удивление малы, а мышцы губ слабы. Рот у нас того же размера, что у обезьянки саймири, которая весит меньше полутора килограммов. Шимпанзе могут открывать челюсти вдвое шире нас и держать довольно большое количество пищи между губами и крупными зубами. Кроме того, у нас жалкие, коротенькие челюстные мышцы, которые крепятся совсем близко, прямо под ушами. У других приматов жевательные мышцы тянутся до макушки, где иногда даже крепятся к специальному костяному гребню. Желудки у нас маленькие, площадь их внутренней поверхности в три раза меньше, чем можно ожидать для примата наших размеров, а толстый кишечник слишком короткий — всего 60 % от ожидаемой массы. Кроме того, наш организм плохо справляется с токсинами из пищи, добытой в дикой природе. В целом весь наш желудочно-кишечный тракт — желудок вместе с тонким и толстым кишечником — значительно меньше, чем должен быть в организме таких габаритов. По сравнению с другими приматами пищеварительная система у нас очень слаба на всем протяжении — начиная со способности, точнее, неспособности измельчать пищу во рту и заканчивая неумением толстого кишечника переваривать клетчатку. Любопытно, что наш тонкий кишечник при этом примерно ожидаемой длины — исключение, разговор о котором мы ненадолго отложим<a l:href="#n_78" type="note">[78]</a>.</p>
    <p>Неужели такой странный физиологический склад человека можно объяснить культурой?</p>
    <p>Ответ заключается в том, что наш организм, а в данном случае — желудочно-кишечный тракт, эволюционировал совместно с культурно передаваемым ноу-хау, касающимся переработки пищи. Во всех обществах люди обрабатывают пищу методами, накопленными на протяжении поколений: варят, жарят, сушат, растирают, мелют, вымачивают, промывают, нарезают, маринуют, коптят и строгают. Самые древние из этих методов — вероятно, нарезка, строгание и растирание каменными орудиями. Нарезка, строгание и растирание мяса могут иметь большое значение, поскольку такая обработка разрывает, измельчает и разминает мышечные волокна, то есть частично исполняет функции ротовой полости, зубов и челюстей. Подобным же образом маринады имитируют химическое переваривание пищи. Кислые маринады вроде того, с которым готовят блюдо севиче, популярное на побережье Южной Америки, буквально начинают расщеплять белки мяса до того, как те попадают к тебе в рот, подражая методам желудочного сока. И, как мы видели в случае с нарду, охотники-собиратели издревле применяют промывание и вымачивание среди множества других приемов переработки пищи и выведения из нее ядовитых веществ.</p>
    <p>Пожалуй, важнейшее культурное ноу-хау, сформировавшее нашу пищеварительную систему, — это тепловая обработка пищи. Приматолог Ричард Рэнгем привел убедительные доводы в пользу того, что тепловая обработка пищи, а следовательно, огонь сыграли важнейшую роль в эволюции человека. Ричард с коллегами подробно разобрали, как правильная тепловая обработка избавляет нас от огромной части работы по перевариванию пищи. Она размягчает и мясо, и растительную пищу и готовит их к усвоению. <emphasis>Правильный</emphasis> нагрев уничтожает ядовитые вещества и размягчает волокнистые коренья и другие растительные продукты. Кроме того, тепло расщепляет мясные белки, что сильно облегчает работу желудочного сока. Поэтому, в отличие от плотоядных, например львов, нам редко приходится держать мясо в желудке по нескольку часов, поскольку оно, как правило, поступает туда уже отчасти переваренным: его отбили, нарезали, замариновали и приготовили на огне.</p>
    <p>Вся эта переработка пищи снижает пищеварительную нагрузку на наши рты, желудки и толстый кишечник, но не влияет на необходимость всасывать питательные вещества: вот почему тонкий кишечник у нас как раз такого размера, какой положен примату наших габаритов.</p>
    <p>Однако при разговорах на эту тему часто упускают из виду, что методы переработки пищи — это главным образом продукт культурной эволюции. Например, тепловая обработка не принадлежит к числу того, что мы умеем делать инстинктивно или даже до чего можем без труда догадаться. Не верите — попробуйте развести огонь, не применяя никаких современных технологий. Потрите друг о друга две палочки, сделайте “сверло” — покрутите палочкой в выемке другой деревяшки, чтобы поджечь трут, найдите кусочек природного кремня или кварца и так далее. У вас большой мозг, вот пусть и поработает. Возможно, у вас включатся какие-то инстинкты для разведения огня, созданные естественным отбором, чтобы помочь нашим предкам решать эту постоянно возникающую проблему. Возможно, они подскажут вам, что делать…</p>
    <p>Не получается? Если вы не учились, как разводить огонь, то есть не получили культурную передачу, успех крайне маловероятен. Наши тела сформированы огнем и пищей, приготовленной на нем, но, чтобы развести огонь и приготовить пищу, нам нужно учиться у других. Разводить огонь настолько “неестественно” и технически трудно, что некоторые популяции охотников-собирателей утратили этот навык. В их числе жители Андаманских островов (у побережья Малайзии), сирионо (Амазония), северные аче и, вероятно, тасманийцы. Уточню: эти народности не смогли бы выжить без огня, поэтому огонь они сохранили, но не знают, как разжечь новый при необходимости. Если у какой-то группы огонь случайно гаснет, например в сильную бурю, им приходится идти искать другую группу, у которой огонь не потух (на что остается только надеяться)<a l:href="#n_79" type="note">[79]</a>. Однако наши родичи неандертальцы, обладатели больших мозгов, жили в морозной палеолитической Европе в малых группах, рассеянных по большой территории, и если у кого-то из них огонь угасал, его, возможно, не удавалось заново разжечь тысячелетиями<a l:href="#n_80" type="note">[80]</a>. Из главы 12 мы узнаем, как это происходит и почему такие серьезные утраты не должны удивлять.</p>
    <p>Вероятно, огонь стал играть в жизни нашего вида такую важную роль, когда мы научились <emphasis>контролировать</emphasis> его, а контроль над огнем требует определенных навыков. Это только кажется, будто поддерживать огонь проще простого: ведь нужно делать это постоянно — и в грозу, и в ветер, и во время долгих переходов через реки и болота. Я кое-что узнал об этом, когда жил в Перуанской Амазонии у племени мачигенга. Один раз я увидел, как женщина из этого племени перетащила в свой далекий огород полено — на вид оно было обугленное и давно остывшее, — а потом вдохнула жизнь в тлевший внутри уголек при помощи сочетания сухого мха, который она носила с собой, и отраженного тепла других поленьев. А еще я был крайне смущен, когда другая женщина-мачигенга — молодая, с непременным младенцем, висящим на боку, — остановилась у моего дома в деревне и поправила дрова в огне, на котором я готовил пищу. В результате огонь стал давать больше жара, появилось удобное местечко, куда ставить котелок, стало меньше дыма (и мне не пришлось больше кашлять) — и очаг перестал требовать моего постоянного участия<a l:href="#n_81" type="note">[81]</a>.</p>
    <p>Самостоятельно научиться готовить методом проб и ошибок тоже очень трудно. Чтобы приготовление пищи помогало пищеварению, нужно готовить правильно. Плохая обработка может затруднить переваривание и повысить токсичность пищи. А хорошие рецепты для каждого типа пищи свои. Если нужно приготовить мясо, то самый очевидный вариант (по крайней мере, для меня) — положить куски мяса прямо в огонь — приводит к тому, что мясо будет жесткое, обугленное и при этом сырое внутри, то есть именно как не надо. Соответственно, малые сообщества обладают сложным арсеналом приемов обработки пищи, приспособленных для их рациона. Скажем, некоторые продукты лучше всего готовить, завернув в листья и надолго закопав в горячую золу (надолго — это на сколько?). А печень добычи многие охотники едят сырой, прямо на месте. Оказывается, печень очень питательная, мягкая и необычайно вкусная в сыром виде — кроме тех видов, у которых печенью можно отравиться насмерть (а вы знаете, что это за виды?)<a l:href="#n_82" type="note">[82]</a>. Охотники-инуиты не едят сырой печень белого медведя, поскольку считают, что она ядовита (и совершенно правы, согласно данным лабораторных исследований). Остальную тушу, как правило, разделывают, мясо иногда измельчают, иногда сушат, а затем готовят на огне, причем разные части туши по-разному.</p>
    <p>Воздействие этого культурно передаваемого ноу-хау, касающегося огня и приготовления пищи, повлияло на генетическую эволюцию нашего вида настолько сильно, что теперь мы, в сущности, не можем жить без пищи, приготовленной на огне. Рэнгем сделал обзор литературы о способности людей выживать исключительно на сырой пище. В обзор вошли описания исторических случаев, когда людям приходилось выживать без тепловой обработки пищи, а также исследования модных современных увлечений вроде сыроедения. Коротко говоря, все они свидетельствовали, что прожить без тепловой обработки пищи несколько месяцев очень трудно. Сыроеды тощие и часто чувствуют голод. Процент жира у них падает настолько, что менструации у женщин сплошь и рядом прекращаются либо становятся крайне нерегулярными. И это несмотря на то, что в супермаркетах продаются самые разные сырые продукты, у нас появились мощные высокотехнологичные орудия для обработки пищи, например блендеры, и сыроеды все-таки едят некоторые продукты, прошедшие предварительную обработку. В общем, племена охотников-собирателей не смогли бы выжить без приготовления пищи на огне, однако же обезьяны прекрасно обходятся без него, хотя вареное и жареное любят<a l:href="#n_83" type="note">[83]</a>.</p>
    <p>Зависимость нашего вида от огня и приготовления пищи на протяжении нашей эволюционной истории, вероятно, повлияла и на нашу психологию культурного обучения, сделав нас восприимчивыми к знаниям о добыче огня. Это пример тематической избирательности нашего культурного обучения. Дэн Фесслер, антрополог из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, утверждает, что дети младшего школьного возраста (от шести до девяти лет) проходят фазу, когда им очень хочется узнать побольше об огне — и наблюдая за другими, и манипулируя с огнем самостоятельно. В малых сообществах, где дети могут свободно удовлетворять подобное любопытство, подростки успевают и в полной мере овладеть контролем над огнем, и утратить всякий интерес к нему. Любопытно, что, по словам Фесслера, у современных обществ есть такая особенность: очень многим детям не удается удовлетворить свое любопытство, и их увлечение огнем затягивается на подростковый период и раннюю юность<a l:href="#n_84" type="note">[84]</a>.</p>
    <p>Вероятно, влияние социально усвоенных приемов переработки пищи на нашу генетическую эволюцию было медленным и постепенным, а началось с самых ранних каменных орудий. По всей видимости, эти орудия начали появляться по меньшей мере три миллиона лет назад (см. главу 15) и применялись для обработки мяса: с их помощью мясо отбивали, нарезали и рубили на мелкие куски<a l:href="#n_85" type="note">[85]</a>. Практика сушки мяса или вымачивания растительной пищи могла возникнуть в любое время и, возможно, неоднократно. Ко времени появления рода <emphasis>Homo,</emphasis> скорее всего, приготовление пищи начали применять спорадически, но все чаще, особенно там, где регулярно попадались крупные волокнистые корнеплоды или жилистое мясо.</p>
    <p>Наш арсенал методов обработки пищи изменил давление отбора на пищеварительную систему, поскольку постепенно заменил некоторые ее функции культурными заместителями. Приемы наподобие тепловой обработки повышают энергетическую ценность продуктов и облегчают их переваривание и обезвреживание ядов. Этот эффект позволил естественному отбору сэкономить существенное количество энергии, уменьшив массу тканей кишечника, которые по энергетической затратности уступают только мозгу, а заодно и восприимчивость к различным заболеваниям этих тканей. Экономия энергии благодаря выведению вовне пищеварительных функций, обеспеченному культурной эволюцией, стала одним из целого комплекса изменений, которые позволили человеку постоянно наращивать объем мозга.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как орудия труда сделали нас жирными и хилыми</p>
    </title>
    <p>Когда труппа “Ноэлев ковчег. Шоу с гориллами”, дававшая представления в бродячем цирке, разъезжавшем по Восточному побережью США с сороковых до семидесятых годов прошлого века, расклеивала афиши, где значилось “Срочно требуется атлетически сложенный мужчина, который сумеет положить на лопатки 85-фунтовую обезьяну. Приз — пять долларов в секунду”, к ним неизменно выстраивалась очередь из крепких мускулистых парней, сложенных как полузащитники в американском футболе. Однако, как ни хотели они поразить публику на этом нашумевшем аттракционе, за тридцать лет ни одному человеку не удалось удержать молодого шимпанзе прижатым к полу больше пяти секунд. Более того, шимпанзе были поставлены в крайне невыгодные условия: на них надевали маски, как в “Молчании ягнят”, чтобы не дать пустить в ход их излюбленное оружие — огромные клыки. В дальнейшем цирковым обезьянам стали надевать еще и большие перчатки, поскольку шимпанзе по имени Снуки всунул большие пальцы в нос противнику и разорвал ему ноздри. Организаторы “Шоу с гориллами” весьма предусмотрительно выставляли на состязания молодых шимпанзе, поскольку взрослый шимпанзе (весом в 150 фунтов, то есть около 70 килограммов) вполне способен сломать человеку спину. В конце концов власти положили конец этим зрелищам, однако было непонятно, чья участь беспокоила их больше — юных шимпанзе или силачей, добровольно выходивших на ринг против них<a l:href="#n_86" type="note">[86]</a>.</p>
    <p>Как мы стали такими хилыми?!</p>
    <p>Все дело в культуре. Кумулятивная культурная эволюция создавала все более действенные орудия и оружие — клинки, копья, топоры, капканы, копьеметалки, яды и одежду, — и естественный отбор в ответ на перемену среды обитания, вызванную этими культурными продуктами, скорректировал наши гены, в результате чего мы стали слабыми. Удобные производительные орудия и оружие, сделанные из дерева, кремня, обсидиана, кости, рога и клыка, смогли заменить большие коренные зубы, чтобы дробить семена или волокнистые растения, и мощные клыки, сильные мышцы и крепкие кости, чтобы охотиться и сражаться.</p>
    <p>Чтобы понять, как это получилось, вспомните, что огромный мозг поглощает огромное количество энергии. Наш мозг расходует от пятой части до четверти всей энергии, которую мы потребляем ежедневно, а мозг других приматов — всего 8–10 %. Другие млекопитающие тратят на мозг лишь 3–5 %. Хуже того, мозг, в отличие от мышц, нельзя отключить, чтобы сэкономить энергию: на поддержание мозга в состоянии покоя тратится почти столько же, сколько на активную мозговую деятельность. Наши культурные познания о мире природы в сочетании с нашими орудиями, в том числе и приемы переработки пищи, позволили нашим предкам получать высококалорийный рацион, тратя на это значительно меньше сил и времени, чем другие виды. Это сделало возможным рост мозга у наших предков. Однако, поскольку мозг требует постоянного притока энергии, периоды голода, вызванные, например, наводнениями, засухой, травмами и болезнями, становятся для человека серьезной угрозой. Чтобы справиться с ней, естественному отбору требовалось урезать энергетические затраты нашего организма и создать запасы на черный день. Появление орудий и оружия позволило ему обменять дорогостоящие ткани на жир, который дешевле в обслуживании и обеспечивает систему запасания энергии, необходимой для поддержания большого мозга в периоды нехватки пищи<a l:href="#n_87" type="note">[87]</a>. Вот почему младенцы, тратящие на строительство мозга 85 % энергии, такие толстенькие: им нужен энергетический буфер, чтобы обеспечить развитие нервной системы и оптимизировать культурное обучение.</p>
    <p>Так что, если вам предложат бороться с шимпанзе, советую отказаться и предложить взамен состязания по (1) вдеванию нитки в иголку (турниры рукодельниц не зря придумали), (2) метанию мяча и (3) бегу на дальние дистанции<a l:href="#n_88" type="note">[88]</a>. Да, естественный отбор променял силу на жир, однако постоянно усложнявшиеся орудия труда и приемы обеспечили нам другое генетическое изменение — человеческий неокортекс, который отправляет кортикоспинальные импульсы в моторные нейроны, спинной мозг и ствол головного мозга глубже, чем неокортекс других приматов. Глубина этих связей во многом и обеспечивает нам легкое освоение сложных моторных навыков (вспомните уже упоминавшуюся пластичность неокортекса). В частности, эти моторные нейроны непосредственно отвечают за иннервацию кистей рук, что позволяет нам и вдевать нитку в иголку, и метко бросать мяч, а также управляют нашим языком, челюстью и голосовыми связками, что делает возможной речь (см. главу 13). Естественный отбор стал благоприятствовать мелкой моторике, когда кумулятивная культурная эволюция начала порождать все больше орудий, а сами они становились все тоньше и сложнее в управлении. В результате появления этих орудий возникло и новое давление отбора, повлиявшее на анатомию наших рук и пальцев: кончики пальцев у нас стали шире, большие пальцы — мускулистее, появился “пинцетный захват”. Культурная эволюция, вероятно, снабдила нас также пакетами для метания, в которые входили приемы, артефакты (деревянные копья, метательные дубинки) и стратегии, подходящие для использования метательных орудий в процессе охоты, добычи падали, набегов и контроля над соблюдением правил в общине. Появление всего этого наряду со способностью практиковаться в метании, наблюдая за сородичами, вероятно, вызвало некоторые специфические изменения в анатомии наших плеч и запястий, а кроме того, объясняет, почему многие дети так интересуются метанием (подробнее об этом в главе 15)<a l:href="#n_89" type="note">[89]</a>.</p>
    <p>Наряду с анатомическими изменениями долгая история взаимодействия нашего вида со сложными орудиями, вероятно, сформировала и нашу психологию обучения. Мы когнитивно настроены на категоризацию “артефактов” (в том числе орудий и оружия): мы четко отличаем их от любых других предметов и явлений окружающего мира, таких как камни или животные. Когда мы думаем об артефактах, нас интересуют главным образом их функции, в отличие от растений и животных, а также неживых предметов вроде воды. Например, когда маленькие дети спрашивают об артефактах, они задают вопрос “Для чего это?” или “Что этим делают?”, а не “Что это такое?” или “Кто это?” — вопросы, которые интересуют их в первую очередь, когда они видят незнакомое растение или животное. Этот специализированный способ размышлять об артефактах в противоположность размышлениям о других неживых предметах требует в первую очередь наличия в мире, который необходимо изучить, сложных артефактов с неочевидными <emphasis>(причинно-непрозрачными)</emphasis> функциями<a l:href="#n_90" type="note">[90]</a>. Кумулятивная культурная эволюция с легкостью порождает подобные когнитивно-непрозрачные артефакты, о чем я подробно расскажу в главе 7.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как емкости для воды и умение брать след сделали нас выносливыми бегунами</p>
    </title>
    <p>Традиционные охотничьи племена на всей планете показывают, что мы, люди, способны загнать антилопу, жирафа, оленя, стенбока, зебру, водяного козла и гну. Такая погоня часто длится часа три, а то и больше, но в конце концов добыча валится с ног либо от усталости, либо от перегрева. За исключением одомашненных лошадей<a l:href="#n_91" type="note">[91]</a>, которых мы искусственно отбирали на выносливость, основные конкуренты нашего вида по выносливости среди млекопитающих — некоторые социальные хищники вроде гиеновых собак, волков и гиен, которые тоже загоняют добычу и легко пробегают 6–13 миль (10–20 километров) в день.</p>
    <p>Чтобы победить эти виды, нам нужно всего-навсего поддать жару, причем буквально, поскольку эти хищники гораздо более нас восприимчивы к повышенной температуре. В тропиках собаки и гиены могут охотиться только на рассвете и на закате, когда прохладнее. Поэтому, если хотите победить в беге своего пса, планируйте забег на 25 километров жарким летним днем. Пес точно вырубится. И чем жарче, тем легче вам будет победить его. Шимпанзе в этой области даже не дотягивают до нашей лиги<a l:href="#n_92" type="note">[92]</a>.</p>
    <p>Сравнение человеческой анатомии и физиологии с другими млекопитающими, в том числе как с ныне живущими приматами, так и с гомининами (видами наших предков и вымерших родичей), показывает, что естественный отбор, вероятно, более миллиона лет формировал наши тела для длительного бега. У нас есть полный комплект специальных адаптаций для бега на дальние дистанции, от ступней до макушки. Вот всего лишь несколько примеров.</p>
    <empty-line/>
    <p>• Наши стопы, в отличие от стоп других больших обезьян, обладают пружинистым сводом, который запасает энергию и гасит ударные воздействия, возникающие в результате повторяющихся толчков ногой о землю, но лишь при условии, что мы освоим правильную технику бега и не будем приземляться на пятки.</p>
    <p>• Наши относительно длинные ноги снабжены удлиненными пружинистыми сухожилиями, в том числе важнейшим ахилловым, которые крепятся к коротким мышечным волокнам. Такая конструкция обеспечивает достаточную мощность и дает нам возможность нарастить скорость, делая более длинные шаги, что экономит энергию<a l:href="#n_93" type="note">[93]</a>.</p>
    <p>• В отличие от животных, природой созданных для быстрого бега и обладающих в основном быстро сокращающимися мышечными волокнами, у нас частый бег на дальние дистанции может сместить баланс в пользу медленно сокращающихся мышечных волокон в ногах с 50 % до целых 80 %, что значительно повышает аэробную мощность.</p>
    <p>• Суставы нижней части нашего тела дополнительно укреплены, чтобы выдерживать нагрузки при беге на длинные дистанции.</p>
    <p>• Чтобы стабилизировать туловище при беге, наш вид может похвастаться заметно увеличенными ягодичными мышцами <emphasis>gluteus maximus</emphasis>, а также сильными мышцами <emphasis>erector spinae</emphasis>, выпрямляющими позвоночник, которые тянутся вдоль спины.</p>
    <p>• В сочетании с выраженно широкими плечами и короткими предплечьями размахивание руками при беге дает уравновешивающий момент, который помогает нам не упасть при беге. В отличие от остальных приматов, мускулатура верхней части нашей спины позволяет поворачивать голову независимо от торса.</p>
    <p>• Выйная связка, соединяющая голову и плечи, закрепляет и держит в равновесии череп и мозг и защищает их от ударных воздействий во время бега. Выйная связка есть у некоторых других бегающих животных, но у остальных приматов ее нет.</p>
    <empty-line/>
    <p>Но самое сильное впечатление производят, пожалуй, наши терморегуляторные адаптации: мы, несомненно, самый потливый вид. Млекопитающие вынуждены удерживать температуру тела в относительно узком диапазоне, примерно от 36 °C до 38 °C. Летальная внутренняя температура тела у большинства млекопитающих лежит в пределах от 42 °C до 44 °C. Поскольку бег может вызывать десятикратное увеличение выделения тепла, неспособность большинства млекопитающих бегать на дальние дистанции объясняется неспособностью управлять таким нагревом.</p>
    <p>Чтобы решить эту адаптационную задачу, естественный отбор благоприятствовал (1) почти полной потере волосяного покрова, (2) росту количества эккриновых потовых желез и (3) появлению “системы охлаждения головы”. Главная мысль состоит в том, что пот покрывает кожу и охлаждает ее при испарении, чему способствует поток воздуха, возникающий при беге. Чтобы оценить суть происходящего, вспомним, что потовые железы бывают двух видов — апокриновые и эккриновые. В период полового созревания апокриновые железы начинают выделять вязкий секрет, богатый феромонами, который часто перерабатывают бактерии, что создает сильный запах. Эти железы находятся у нас в подмышечных впадинах, на сосках и в промежности (сами понимаете, зачем они нужны!) Напротив, эккриновые железы, которые выделяют чистую соленую воду и некоторые другие электролиты, есть по всему телу, и у нас их значительно больше, чем у других приматов. Плотнее всего эти железы расположены на коже головы и на стопах — эти участки особенно нуждаются в охлаждении во время бега. Если подсчитать потоотделение на единицу площади поверхности, окажется, что ни одно млекопитающее не выделяет столько пота, как мы. Более того, наши эккриновые железы “умные”, поскольку к ним подходят нервы, обеспечивающие централизованный контроль со стороны мозга (у других животных потоотделение контролируется локально). Именно иннервированные эккриновые железы, а не апокриновые, и распространились по всему нашему телу за время эволюции человека.</p>
    <p>Поскольку мозг особенно чувствителен к перегреву, естественный отбор создал у наших предков и особую <emphasis>систему охлаждения мозга</emphasis>. Эта система состоит из венозной сети, проходящей у поверхности черепа, где кровь охлаждается обильными потовыми железами на лице и голове. Затем вены уходят в синусы твердой мозговой оболочки, где забирают тепло у артерий, снабжающих мозг кровью. Вероятно, такая система охлаждения объясняет, почему люди, в отличие от очень многих млекопитающих, способны выдерживать внутреннюю температуру тела даже выше 44 °C<a l:href="#n_94" type="note">[94]</a>.</p>
    <p>Сейчас вы, должно быть, думаете, что все эти особенности нашего организма очевидно адаптивны, так почему же я считаю, что условия, которые привели к эволюции адаптаций к бегу у нашего вида, были созданы культурной эволюцией? Чтобы это понять, рассмотрим подробнее три аспекта этой адаптационной системы. Во-первых, чтобы в полной мере задействовать нашу выдающуюся выносливость и тем самым получить от нее наибольшее преимущество с точки зрения выживания, нужно бегать по нескольку часов по дневной тропической жаре. Когда наша испарительная система охлаждения запускается на полную мощность, тренированный спортсмен начинает выделять от литра до двух воды в час, более того, наш организм вполне способен выделить и три литра. Такая система может работать часами — а значит, все это время мы сможем бежать — при одном условии: если у нее не кончится главный ингредиент — вода. Тогда где же наш генетически эволюционировавший резервуар, где система хранения воды?</p>
    <p>Лошади, которые, как я уже говорил, могут потягаться с нами в длительности забегов, обладают способностью запасать большие объемы воды. Люди, напротив, не просто не умеют поглощать и запасать много воды, но и относительно плохо по сравнению с другими животными насыщают организм влагой. Осел способен выпить 20 литров за три минуты, а мы — максимум 2 литра за 10 минут (верблюд за это время осиливает до 100 литров)<a l:href="#n_95" type="note">[95]</a>. Как же из нашей системы терморегуляции выпал столь важный элемент? Неужели в такой элегантный комплекс приспособлений для бега вкрался фатальный недочет?</p>
    <p>Ответ состоит в том, что культурная эволюция снабдила нас емкостями для воды и приемами по ее нахождению. У известных современной этнографии племен охотников-собирателей распространены самые разные способы носить с собой воду на охоте — в тыквах, в кожах, в страусиных яйцах. Такие емкости применяются в сочетании с подробными локальными знаниями, передающимися через культуру, о том, как и где искать воду. В пустыне Калахари в Южной Африке охотники делают из страусиных яиц походные фляги, в которых вода сохраняется освежающе прохладной, а иногда используют желудки мелких антилоп. Кроме того, они высасывают накопившуюся в дуплах деревьев воду через длинные соломинки и легко находят водоносные коренья, отыскивая особые сухие вьющиеся побеги. В Австралии охотники-собиратели делали емкости для воды при помощи приема, предполагающего выворачивание мелких млекопитающих “наизнанку” (см. илл. 5.3). Как и охотники из Калахари, они умели находить подземные источники воды по приметам на поверхности. Это не так уж и очевидно: вспомните, что Бёрк и Уиллс вынуждены были держаться у берегов реки Купер-Крик именно потому, что не располагали этим ноу-хау.</p>
    <p>Такая логика подсказывает, что эволюция нашей сложной системы терморегуляции на основе потоотделения могла начаться только <emphasis>после того</emphasis>, как культурная эволюция сформировала ноу-хау по созданию контейнеров для воды и поискам источников воды в различном окружении. Этот набор адаптаций, который сделал нас потрясающими стайерами, в сущности, входит в коэволюционный пакет, в котором культура обеспечивает едва ли не самое важное — воду.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_017.jpg"/>
    <p>Илл. 5.3. Емкости для воды, которыми пользуются охотники-собиратели в Австралии</p>
    <empty-line/>
    <p>У хорошего марафонца с достаточным запасом воды, вероятно, хватит выносливости загнать зебру, антилопу или стенбока. Однако для такой охоты одной выносливости мало — нужно что-то гораздо большее. Охотники, загоняющие добычу, должны уметь распознавать конкретную жертву и затем преследовать именно эту особь на длинной дистанции. Почти все животные, которых нам имеет смысл загонять, на спринтерских дистанциях бегают гораздо быстрее нас и мгновенно скроются из виду. Чтобы воспользоваться нашей выдающейся выносливостью, нам надо иметь возможность идти по следам конкретной особи несколько часов, а для этого находить и читать следы и предсказывать действия добычи. Здесь очень важна способность отличать выбранную особь, скажем, зебру, от всех других зебр, поскольку многие стадные животные разработали защитный прием: они возвращаются в стадо и пытаются исчезнуть, слившись с сородичами. Если охотник не может узнать ту особь, за которой он все это время гнался, то есть усталую особь, в результате можно, чего доброго, погнаться за свежей и отдохнувшей зеброй (и тогда все насмарку). То есть охотник, загоняющий добычу, должен уметь выслеживать и опознавать конкретную особь.</p>
    <p>Хотя многие виды так или иначе выслеживают добычу, так, как мы, не охотится никто. Исследования охотничьих приемов у современных охотников-собирателей показывают, что это область сосредоточения культурных знаний, приобретенных через своего рода ученичество, когда подростки и юноши наблюдают, как лучшие охотники в их группе читают и обсуждают следы. По следу умелый следопыт может узнать возраст, пол, физическое состояние, скорость и степень усталости добычи, а также в какое время дня она здесь проходила. Подобные достижения становятся возможными отчасти благодаря знаниям о привычках, рационе, социальной организации и распорядке дня конкретного вида<a l:href="#n_96" type="note">[96]</a>.</p>
    <p>Помогают охотникам и всевозможные передаваемые через культуру хитрости. Самые интересные из них показывают, как тонко культурно-генетическая эволюция отбирает и задействует адаптивные механизмы. Это довольно сложно, поэтому следите за моей мыслью.</p>
    <p>Многим четвероногим животным мешает общий врожденный недостаток. Промысловые животные регулируют температуру тела дыханием, как собаки. Если им надо отдать больше тепла, они дышат чаще. Это прекрасно помогает, если животное не бежит. Когда они бегут, удар о землю передних конечностей сжимает грудную клетку таким образом, что дышать в момент, когда грудная клетка сжата, неэффективно. Это означает, что бегущее четвероногое может делать только один вдох-выдох на каждый локомоторный цикл, невзирая на потребность в кислороде и терморегуляции. Но поскольку потребность в кислороде возрастает линейно со скоростью, животные на одних скоростях дышат слишком часто, а на других недостаточно часто. Следовательно, бегущее четвероногое должно выбрать скорость, которая (1) требует одного вдоха-выдоха на цикл, но (2) дает достаточно кислорода для обеспечения потребностей мышц (пока усталость не возьмет свое) и (3) позволяет дышать столько, чтобы предотвратить тепловой удар, а это зависит от факторов, не связанных со скоростью, например от ветра и температуры воздуха. Итогом этих ограничений становится то, что у четвероногого складывается дискретный набор оптимальных (или предпочтительных) скоростей, как у автомобиля с ручной коробкой передач, для разных стилей передвижения (ходьбы, рыси, галопа). Если животное отклоняется от предпочитаемого набора, то теряет в экономичности.</p>
    <p>Люди от этих ограничений избавлены, поскольку (1) при ходьбе и беге легкие у нас не сжимаются (мы двуногие), поэтому (2) темп дыхания может колебаться независимо от скорости, а (3) терморегуляцией у нас заведует передовая система потоотделения, поэтому необходимость отдавать тепло не влияет на дыхание. В итоге в пределах нашего диапазона аэробных скоростей бега (то есть не спринта) потребление энергии приблизительно постоянно. Это значит, что мы можем менять скорость в пределах диапазона, ничем особенно не поплатившись. В результате опытный охотник может стратегически менять скорость, чтобы заставлять добычу бегать неэкономично. Если добыча изначально выбирает для побега скорость, просто превышающую скорость охотника, тот может побежать быстрее. Это вынудит добычу переключиться на следующую скорость, гораздо выше, что приведет к быстрому перегреву. Единственной альтернативой для животного будет бежать неэкономично, медленнее, что быстрее истощит мышцы. В результате охотник вынуждает добычу чередовать быстрые забеги с периодами отдыха, что в конце концов приводит к тепловому удару. Перегретая добыча падает, после чего ее легко прикончить. Охотники племен тараумара, навахо и пайютов сообщают, что упавшую вилорогую антилопу или оленя можно просто задушить<a l:href="#n_97" type="note">[97]</a>.</p>
    <p>Охотники располагают богатым арсеналом других приемов, чтобы загонять добычу. В пустыне Калахари, где этот аспект изучался подробнее всего, охотники обычно преследуют добычу в середине дня, когда особенно жарко — от 39 °C до 42 °C. Добычу они выбирают в зависимости от сезонных колебаний состояния здоровья промысловых видов, поэтому дукера, стенбока и сернобыка загоняют в дождливый сезон, а зебру и гну в сухой. На охоту выходят утром после ясного полнолуния (при безоблачном небе), поскольку многие виды устают после лунных ночей, когда вынуждены сохранять активность. Преследуя стадо, охотники высматривают отстающих — это и есть самые слабые особи. Другие хищные животные, не люди, обычно преследуют стадо, а не одиночек, поскольку ориентируются не на зрение и следы, а в основном на запах. Пожалуй, неудивительно, что в племенах охотников-собирателей хорошо диагностируют тепловой удар у людей и умеют лечить его, что и случилось с одним антропологом, который пытался угнаться за аборигенами (производственный риск)<a l:href="#n_98" type="note">[98]</a>.</p>
    <p>Наконец, чтобы прийти в физическую форму, которая позволяет бегуну в полной мере показать все свои способности и при этом избежать травм, людям нужно определенное культурное обучение, помимо упорных индивидуальных тренировок. Эволюционный биолог и анатом Дэн Либерман изучал бег босиком или в самой простой обуви на длинные дистанции в разных сообществах по всему земному шару. Когда он спрашивает бегунов всех возрастов, как они научились бегать, они никогда не говорят, что “просто знали, как это делается”. Напротив, они, как правило, называют чье-то имя или указывают на кого-то из старших, высококвалифицированных и наделенных престижем членов их группы или сообщества и говорят, что просто наблюдали за ним и делали как он. Мы настолько культурный вид, что учимся у других даже бегать так, чтобы получить максимум выгоды от своих анатомических адаптаций<a l:href="#n_99" type="note">[99]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Что мы думаем о растениях и животных и как изучаем их</p>
    </title>
    <p>На протяжении поколений культурная эволюция порождает обширный и в потенциале вечно пополняющийся корпус знаний о растениях и животных. Эти знания, как мы видели на примере пропавших первопроходцев-европейцев, необходимы для выживания. Поскольку знания так важны, нам следует ожидать, что люди с юных лет снабжены психологическими способностями и мотивацией приобретать, хранить, организовывать, расширять (через умозаключения) и передавать эти сведения. В сущности, мы, люди, обладаем потрясающей фолк-биологической когнитивной системой, позволяющей работать с информацией о растениях и животных. Психологи и антропологи, в том числе искрометный дуэт Скотт Атран и Даг Медин, провели обширные исследования в разнообразных человеческих популяциях и показали, что у этих когнитивных систем есть несколько интересных свойств. Дети быстро сортируют информацию о растениях и животных по (1) <emphasis>сущностным категориям</emphasis> (например, “кобры” и “пингвины”), встроенным в (2) <emphasis>иерархические (древовидные) таксономии</emphasis>, позволяющие делать умозаключения с использованием (3) <emphasis>основанной на категориях индукции</emphasis> и (4) <emphasis>таксономического наследования</emphasis>.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_018.png"/>
    <p>Илл. 5.4. Схема, иллюстрирующая разные стороны фолк-биологического мышления</p>
    <empty-line/>
    <p>Все это высокоумные термины из области когнитивистики, однако за ними стоят интуитивно понятные идеи. Применяя <emphasis>сущностные категории</emphasis>, обучающиеся имплицитно предполагают, что принадлежность к категории (скажем, “кошки”) — результат наличия какой-то скрытой глубинной сущности, общей для всех членов. Эту сущность невозможно уничтожить поверхностными изменениями. Предположим, вы делаете кошке пластическую операцию, а потом раскрашиваете ее так, что теперь она выглядит в точности как скунс. Кто это — кошка или скунс? Или какое-то новое животное — скунсокошка, котоскунс? И дети, и взрослые обычно говорят, что это по-прежнему кошка, которая сейчас выглядит как скунс. Однако если стол разобрать и собрать из этих деталей стул, никто не думает, что это по-прежнему стол. Он “есть” то, что он “делает”! Применяя <emphasis>индукцию, основанную на категориях</emphasis>, обучающиеся легко экстраполируют сведения об одной кошке на всех кошек: если вы видели, что Феликс на все готов ради кошачьей мяты, вы легко делаете вывод, что все кошки отреагируют на кошачью мяту подобным образом. Эти сущностные категории по мере развития и культурной эволюции организуются во все более сложные иерархические таксономии, как показано на илл. 5.4. Учет подобных таксономий позволяет людям при помощи индукции, основанной на категориях, применять свои знания об одной категории, скажем, “шимпанзе”, чтобы делать выводы о других категориях. Насколько полагаться на подобные умозаключения, зависит от отношений в ментальной таксономии человека. Допустим, зная какой-то факт о шимпанзе (например, что они выкармливают своих детенышей молоком), человек может уверенно предположить, что и волчицы, наверное, выкармливают молоком своих волчат, поскольку и те и другие — млекопитающие. Дерево отношений позволяет нам также пользоваться <emphasis>таксономическим наследованием:</emphasis> обучающиеся знают, что одна из их категорий высшего уровня, например “птицы”, обладает особыми чертами (птицы кладут яйца, и у них полые кости). Затем, столкнувшись с новым типом птиц, скажем, увидев малиновку, они могут легко предположить, что она, вероятно, кладет яйца и у нее полые кости, и им не нужно будет эксплицитно выяснять эти факты о малиновках<a l:href="#n_100" type="note">[100]</a>.</p>
    <p>В различных малых сообществах такие паттерны мышления оказались весьма единообразными, однако стоит отметить, что в фолк-биологической психологии западных городских популяций наблюдаются некоторые отклонения. В малых сообществах люди, как правило, пользуются фокальными категориями — “малиновка”, “волк”, “шимпанзе”, — и дети изучают их первыми (см. илл. 5.4). Однако городские дети и студенты университетов, которых, как правило, изучают психологи, пользуются так называемыми категориями уровня форм жизни — “птица”, “рыба”. Более того, городские жители склонны отталкиваться в рассуждениях от того, что они знают о людях, и экстраполировать это на другие виды, вместо того чтобы помещать людей на надлежащее место в таксономии и обращаться с ними как с остальными животными. Сравнительные исследования детей майя, а также американцев из сельской местности показывают, в чем тут дело: городские дети получают очень мало культурной информации о растениях и животных, поэтому единственные живые существа, о которых они много знают, — это люди. В сущности, урбанизированные западные фолк-биологические системы так плохо работают из-за скудости вводных данных в ходе когнитивного развития<a l:href="#n_101" type="note">[101]</a>.</p>
    <p>Эта мощная когнитивная система организует огромный корпус сведений, которые отдельные люди постепенно, за всю жизнь набирают как через культурную передачу, так и на личном опыте<a l:href="#n_102" type="note">[102]</a>. Естественно, большинство знаний о растениях и животных, которыми обладают люди, попадает к ним через культурную передачу.</p>
    <p>Чтобы увидеть, как действует эта система, рассмотрим реакцию очень маленьких детей на незнакомые растения. У растений постоянно встречаются острые шипы, едкие масла, жгучие листья и ядовитые соки, и все это возникло в ходе эволюции, чтобы отпугивать животных вроде нас. Учитывая широкую географическую распространенность нашего вида и разнообразное использование растений в пищу, в качестве лекарств и в строительстве, мы должны от природы быть настроены как на изучение растений, так и на уклонение от их опасных свойств. Чтобы исследовать эту гипотезу в лаборатории, психологи Анни Верц и Карен Уинн сначала дали детям от 8 месяцев до полутора лет возможность потрогать незнакомые растения (базилик и петрушку) и разные артефакты, как незнакомые, так и привычные, вроде деревянных ложек и маленьких лампочек.</p>
    <p>Результаты поражали воображение. Независимо от возраста многие дети наотрез отказывались прикасаться к растениям. Если же прикасались, то решались на это значительно дольше, чем в случае артефактов. Напротив, с предметами, даже с незнакомыми, дети не проявляли подобной нерешительности. Из этого следует, что даже в возрасте гораздо меньше года дети хорошо отличают растения от всего остального и настроены вести себя с ними осторожно. Как же они преодолевают подобные консервативные предубеждения?</p>
    <p>Дело в том, что дети внимательно наблюдают, что делают с растениями другие люди, и склонны трогать и есть только те растения, которые при них уже трогали и ели другие. Более того, как только дети получают сигнал “можно” через культурное обучение, им вдруг становится интересно пробовать растения на вкус. Чтобы это исследовать, Анни и Карен показали младенцам, как другие люди — модели — собирали плоды с растений, а также собирали предметы, похожие на плоды, с артефакта, похожего формой и размером на растение. Модели клали в рот и плоды, и предметы, похожие на плоды. Затем детям давали на выбор плоды (собранные с растения) или предметы, похожие на плоды, собранные с артефакта. Более чем в 75 % случаев младенцы предпочитали плоды, а не предметы, похожие на плоды, поскольку получили сигнал “можно” через культурное обучение.</p>
    <p>В качестве проверки детям показали, как модели кладут плоды и предметы, похожие на плоды, себе не в рот, а за уши. В этом случае дети выбирали плоды и предметы, похожие на плоды, с одинаковой частотой. Похоже, растения наиболее интересны, если их можно есть, но только при условии, что располагаешь данными культурного обучения и знаешь, что они не ядовиты<a l:href="#n_103" type="note">[103]</a>.</p>
    <p>Когда Анни рассказала мне о своих находках во время моего визита в Йельский университет в 2013 году, я вернулся домой и тут же провел этот эксперимент на своем полугодовалом сыне Джоше. Мне казалось, что Джош тут же опровергнет все результаты тяжких эмпирических трудов Анни, поскольку в то время он хватал и тащил в рот все, что ему давали. Джош уютно устроился у мамы на руках, а я протянул ему новый пластиковый кубик, который он еще не видел. Джош с восторгом схватил его и тут же, не раздумывая, сунул в рот. Тогда я дал ему листик рукколы. Он тут же схватил его, но потом замер, посмотрел на него с неуверенным любопытством, а затем медленно разжал пальцы, выронил листик на пол и повернулся, чтобы прижаться к маме.</p>
    <p>Здесь масса поводов для психологических размышлений, и на них стоит остановиться. Младенцы не просто должны отличать растения от предметов того же цвета, формы и размера, им нужно еще и создать категории для типов растений, например базилика и петрушки, и понимать, что одни можно “есть”, а другие только “трогать”. При этом из того, что кто-то ест базилик, не следует делать общий вывод “растения можно есть”, ведь это подтолкнет к тому, чтобы есть не только базилик, но и ядовитые растения. Но мало толку и от узких, слишком конкретных выводов наподобие “этот листик базилика можно есть”, поскольку этот листик базилика только что был съеден человеком, за которым младенец наблюдал<a l:href="#n_104" type="note">[104]</a>. Вот очередной пример тематической избирательности в культурном обучении.</p>
    <p>Генетическая эволюция нашего большого мозга, затяжного детства, короткого кишечника, маленького желудка, крошечных зубов, гибкой выйной связки, длинных ног, пружинистых стоп, ловких рук, легких костей и жирных тел направлялась кумулятивной культурной эволюцией — растущим корпусом сведений, хранящихся в умах других людей. Культура формировала генетическую эволюцию не только нашего тела, но и нашего разума и психологии, и мы только что увидели это на примере того, как люди узнают нужные сведения об артефактах, животных и растениях. Из главы 7 мы узнаем, как формировавшееся тысячелетиями приспособление к окружающему миру, полному сложных и тонких культурных адаптаций, в число которых входят орудия, приемы и рецепты, подарило нашему виду склонность всецело полагаться на культурную информацию и часто предпочитать ее собственному непосредственному опыту и врожденной интуиции. А в дальнейших главах мы исследуем, как культурная эволюция сказалась на генетической эволюции психологии статуса, коммуникативных способностей и социальности, что в конце концов одомашнило нас и превратило в единственное ультрасоциальное млекопитающее. Однако, прежде чем ступить на этот путь, я хочу развеять всякие оставшиеся у вас сомнения, что культура способна вызывать генетические изменения.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 6</p>
    <p>Почему у некоторых из нас голубые глаза</p>
   </title>
   <section>
    <p>Если нарисовать карту мира по цвету глаз, не учитывая миграции людей в последние несколько столетий, будет заметно, что светлые глаза, голубые и зеленые, распространены только в регионе вокруг Балтийского моря в Северной Европе. Почти у всех остальных на планете глаза карие, и это веская причина предположить, что карие глаза до появления такого распределения были у всех или почти у всех. Но тогда возникает вопрос: почему светлые глаза распределены так странно?<a l:href="#n_105" type="note">[105]</a></p>
    <p>Чтобы это понять, надо сначала подумать о том, как культура за последние десять тысяч лет повлияла на гены, отвечающие за цвет кожи. В наши дни накоплено достаточно данных, показывающих, что тон цвета кожи у разных популяций на планете, от темного до светлого, — это генетическая адаптация к тому, насколько часто человек подвергается воздействию ультрафиолетового излучения, как длинноволнового, так и коротковолнового, и насколько это излучение интенсивно. Ближе к экватору, где круглый год солнечно, естественный отбор благоприятствует темной коже, что и видно у популяций, живущих у экватора в Африке, Новой Гвинее и Австралии. Это потому, что ультрафиолетовое излучение, как длинноволновое, так и коротковолновое, если его не блокирует меланин, разрушает фолиевую кислоту в нашей коже. Фолиевая кислота необходима во время беременности, ее недостаток приводит к тяжелым врожденным порокам вроде <emphasis>spina bifida</emphasis>. Именно поэтому врачи настоятельно рекомендуют беременным принимать фолиевую кислоту. Мужчинам фолиевая кислота нужна для выработки спермы. Чтобы предотвратить потерю фолиевой кислоты, необходимой для деторождения, надо добавить в эпидермис защитный меланин, а побочным эффектом этого и становится темная кожа<a l:href="#n_106" type="note">[106]</a>.</p>
    <p>Угроза разрушения фолиевой кислоты из-за сильного ультрафиолетового излучения с удалением от экватора слабеет. Но тут возникает новая проблема, поскольку у людей с темной кожей повышен риск авитаминоза D. Наш организм использует ультрафиолетовое излучение для синтеза витамина D. На высоких широтах защитный меланин в темной коже блокирует слишком много ультрафиолета и тем самым препятствует синтезу витамина D. Этот витамин важен для нормальной работы мозга, сердца, поджелудочной железы и иммунной системы. Если в рационе человека мало других надежных источников этого витамина, то, живя в высоких широтах с темной кожей, он рискует заполучить широчайший диапазон болезней, главная из которых — рахит. Этот ужасный недуг особенно опасен для детей и вызывает мышечную слабость, деформацию костей и скелета в целом, переломы и мышечные спазмы. Поэтому при жизни в высоких широтах естественный отбор благоприятствует генам, которые отвечают за более светлую кожу. А поскольку мы — культурный вид, неудивительно, что многие популяции охотников-собирателей, живущие в высоких широтах (выше широты 50° — 55°), например инуиты, в ходе культурной эволюции выработали адаптивный рацион, основу которого составляет рыба и морские животные, поэтому естественный отбор на снижение уровня меланина в их коже был слабее, чем в популяциях, где недоставало таких ресурсов. Если бы эти ресурсы исчезли из рациона северных популяций, отбор в пользу светлой кожи резко усилился бы.</p>
    <p>Среди всех регионов земного шара выше 50° — 55°, куда входит, например, основная часть территории Канады, уникальной способностью поддерживать раннее земледелие обладала лишь область вокруг Балтийского моря. Начиная с шести тысяч лет назад культурный пакет из злаковых растений и сельскохозяйственного ноу-хау постепенно распространился с юга и был адаптирован к балтийской экологии. В дальнейшем местные жители стали зависеть в основном от продуктов сельского хозяйства и утратили доступ к рыбе и другим источникам пищи, богатой витамином D, обильные запасы которой издавна были в распоряжении местных охотников-собирателей. Как следствие такого сочетания жизни в высоких широтах и недостатка витамина D, естественный отбор стал активно поддерживать гены, обеспечивавшие очень светлую кожу, чтобы добиться максимального синтеза витамина D при помощи ультрафиолетового излучения.</p>
    <p>Естественный отбор среди балтийских народов, питавшихся злаками, мог воздействовать на целый ряд разных генов, чтобы обеспечить очень светлую кожу, поскольку к снижению меланина в нашей коже ведет много генетических путей. Один из таких генов называется <emphasis>HERC</emphasis>2 и находится в пятнадцатой хромосоме. Ген <emphasis>HERC</emphasis>2 ингибирует — то есть подавляет — выработку белка соседним геном под названием <emphasis>ОСА</emphasis>2. Подавление выработки этого белка, осуществляющееся через длинную сложную цепочку биохимических реакций, приводит к снижению меланина в коже человека. Однако, в отличие от других генов, влияющих на другие места этой цепочки, ген <emphasis>HERC</emphasis>2 обычно способствует еще и светлому цвету глаз, поскольку снижает количество меланина в радужной оболочке. То есть голубые и зеленые глаза — это побочный эффект естественного отбора, благоприятствующего светлой коже у популяций, живущих в высоких широтах и питающихся злаками. Если бы культурная эволюция не породила земледелие, а точнее, приемы и технологии, подходящие для высоких широт, у людей не было бы ни зеленых, ни голубых глаз<a l:href="#n_107" type="note">[107]</a>. А значит, по всей вероятности, этот генетический вариант начал распространяться только в последние шесть тысяч лет, после того как в Балтийский регион пришло земледелие.</p>
    <p>Суть этого примера в следующем: культурная эволюция формирует нашу среду обитания, а следовательно, способна направлять генетическую эволюцию. В случае недавней культурно-генетической коэволюции, в ходе которой релевантные гены не настолько распространились, чтобы заместить все или большинство конкурирующих генетических вариантов, мы можем выделить причины и следствия и иногда даже указать на конкретные гены, поддержанные отбором. Это важно, поскольку некоторые исследователи утверждали, что культура никогда не бывает ни достаточно сильной, ни достаточно долговечной, чтобы влиять на генетическую эволюцию. Однако в последнее время новые математические модели и накопившиеся данные о геноме человека дают ясный, пусть и предварительный ответ. Культура не просто довела некоторые гены до высокой частоты в некоторых популяциях в последние десять тысяч лет, но, в сущности, иногда давление отбора, обусловленное культурной эволюцией, <emphasis>сильнее</emphasis> любого природного. Случается, что культура катализирует и направляет ускоренную генетическую эволюцию.</p>
    <p>Скажу без обиняков: эта книга — о том, как культура руководила генетической эволюцией во времена становления нашего вида. Она о человеческой природе, а <emphasis>не о генетических различиях между современными популяциями нашего вида</emphasis>. Однако я буду опираться на то, что культурно-генетическая эволюция продолжается и сейчас и многие культурно-генетические взаимодействия у нашего вида идут полным ходом, чтобы проиллюстрировать, как мощно культура влияет на геном. В остальных главах я лишь иногда смогу связать конкретные гены с рассматриваемыми культурно-генетическими коэволюционными процессами. На то есть несколько причин. Во-первых, многие коэволюционные процессы, на которых я останавливаюсь, “завершены”, то есть признаки, подвергшиеся отбору, у нашего вида не варьируют. Это означает, что мы не можем задействовать ни наследственную изменчивость популяций, ни наши сведения о движении популяций по планете, чтобы делать выводы о причинах распространения тех или иных генетических вариантов. Во-вторых, многие человеческие признаки определяются многими генами, расположенными в разных местах наших хромосом. Это сильно затрудняет выделение конкретных генетических вариантов, поскольку воздействие каждого из них по отдельности ничтожно мало. Наконец, подобные исследования только начались, поэтому, хотя общие направления уже ясны, впереди у нас гораздо больше работы.</p>
    <p>Рассмотрим еще один пример.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Рисовое вино и ADH1B</p>
    </title>
    <p>В организме млекопитающих алкоголь из гниющих плодов и других источников расщепляют ферменты, за выработку которых отвечают гены алкогольдегидрогеназы (АДГ), после чего он перерабатывается в энергию и метаболиты в печени. Однако, если темп поступления алкоголя (этилового спирта) в печень слишком высок, алкоголь “хлещет через край”, попадает в сердце, а затем распространяется по всему организму. Наступает интоксикация. Большинство приматов не очень хорошо умеют перерабатывать алкоголь. Однако около десяти миллионов лет назад, когда наш предок, общий с гориллами, спустился с деревьев и начал проводить больше времени на земле, забродившие плоды, вероятно, стали более важным источником пищи, поэтому наши предки-обезьяны в ходе эволюции повысили толерантность к потреблению алкоголя<a l:href="#n_108" type="note">[108]</a>. Эта древняя адаптация, по всей видимости, задала условия для культурно-генетической коэволюции в самое недавнее время, поскольку многие эволюционные изменения генов, отвечающих за переработку алкоголя, у людей произошли уже после возникновения земледелия.</p>
    <p>Рассмотрим только одно из этих генетических изменений. В период от семи до десяти тысяч лет назад один из генов АДГ четвертой хромосомы <emphasis>(ADH</emphasis>1<emphasis>B)</emphasis> чуть-чуть изменился и начал кодировать аминокислоту гистидин вместо аргинина. Данные свидетельствуют, что эта новая версия гена <emphasis>ADH</emphasis>1<emphasis>B</emphasis> метаболизирует алкоголь в печени значительно эффективнее. Но еще важнее, пожалуй, что быстрое расщепление алкоголя дает высокий уровень ацетальдегида, который вызывает дурноту, частое сердцебиение, тошноту, слабость, жар и покраснение кожи. Эти неприятные ощущения повышают устойчивость к алкоголизму — примерно такое же действие оказывают лекарства, применяемые при лечении алкоголизма. Оценки разнятся, но обладание вариантом <emphasis>ADH</emphasis>1<emphasis>B</emphasis>, подавляющим тягу к выпивке, снижает вероятность алкогольной зависимости в несколько раз — от двух до девяти, — а вероятность того, что человек будет склонен злоупотреблять алкоголем в средней или тяжелой степени, примерно в пять раз. То есть <emphasis>более быстрое и полное</emphasis> расщепление алкоголя, которое дает этот генетический вариант, одновременно предохраняет организм от запоев и усугубляет похмелье<a l:href="#n_109" type="note">[109]</a>. Вы когда-нибудь видели, чтобы человек покраснел, выпив относительно мало? Кто это был?</p>
    <p>Данные по гену <emphasis>ADH</emphasis>1<emphasis>B</emphasis> были собраны во всем мире. Оказалось, что вариант этого гена, препятствующий пьянству, распределен вовсе не случайно. Рассмотрим илл. 6.1. Самая горячая точка — юго-восток Китая, вторая, несколько слабее, — на Ближнем Востоке. В Юго-Восточном Китае частотность гена, препятствующего пьянству, доходит до 99 %, а в некоторых популяциях находится в пределах 70 % — 90 %. На Ближнем Востоке частотность держится скорее в пределах 30 % — 40 %<a l:href="#n_110" type="note">[110]</a>.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_019.jpg"/>
    <p>Илл. 6.1. Распределение варианта гена <emphasis>ADHiB</emphasis> на планете</p>
    <empty-line/>
    <p>Бин Су с коллегами сопоставили эти находки с археологическими данными о происхождении культивации риса в Восточной Азии — о переходе от охоты и собирательства к сельскому хозяйству. Чем раньше в том или ином регионе начали культивировать рис, тем чаще у современного населения этого региона встречается вариант гена <emphasis>ADH</emphasis>1<emphasis>B</emphasis>, препятствующий пьянству. Знание, когда именно в различных областях начали выращивать рис, позволило ученым объяснить 50 % изменчивости по частоте этого гена в азиатских популяциях, что поразительно много, учитывая неточность археологических датировок и все прочие факторы, влиявшие на эти популяции в течение тысячелетий<a l:href="#n_111" type="note">[111]</a>.</p>
    <p>Все это прекрасно, но какова связь между земледелием и алкоголем? Вообще говоря, земледелие и изготовление ферментированных напитков идут рука об руку. Большинство охотников-собирателей не имеют ни средств, ни технологий, ни ресурсов (например, запасов злаков), чтобы изготавливать пиво, вино или крепкие спиртные напитки. А земледельческие популяции обычно этим занимаются, даже совсем маленькие, полукочевые, практикующие подсечное земледелие.</p>
    <p>В Китае первые алкогольные напитки появились одновременно с зарождением рисоводства по берегам Хуанхэ. Около девяти тысяч лет назад в древней земледельческой деревне Цзяху, по данным химических анализов, кто-то запас тринадцать глиняных кувшинов с ферментированным напитком на основе риса, в который, вероятно, входили также мед и фрукты<a l:href="#n_112" type="note">[112]</a>. Похоже, как только люди научились культивировать рис, они быстро поняли, как делать рисовое вино. На основании других исторических эпизодов можно заключить, что это, вероятно, создало некоторые проблемы с алкоголем среди рисоводов, что и способствовало закреплению вариантов АДГ, которые лишали пьянство привлекательности. Без культурной эволюции сначала рисоводства, а затем рисового вина, вероятно, не было бы и никакого варианта <emphasis>ADH</emphasis>1<emphasis>B</emphasis>, препятствующего пьянству.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Почему некоторые взрослые люди могут пить молоко</p>
    </title>
    <p>Как и у большинства млекопитающих, молоко не приносит никакой питательной пользы 68 % взрослых на планете. Если вы пьете молоко, вы в меньшинстве. Разумеется, о ком бы ни шла речь, о людях или других млекопитающих, все здоровые малыши рождаются вооруженными ферментом лактазой, который позволяет им расщеплять лактозу — молочный сахар — в тонком кишечнике и таким образом получать из молока богатейший запас питательных веществ. Молоко — настоящая сокровищница: в нем есть и кальций, и витамины, и жир, и белки, и углеводы, и не в последнюю очередь вода. У большинства из нас выработка лактазы сходит на нет после того, как нас отлучают от груди. К пяти годам большинство из нас уже не может расщеплять молочный сахар лактозу. Хуже того, молоко часто, хотя и не всегда, вызывает диарею, рези в животе, газы, тошноту и даже рвоту. Так проявляется непереносимость лактозы. В популяциях, не имеющих доступа к медицинской помощи, такая диарея может стать смертельной<a l:href="#n_113" type="note">[113]</a>. Однако в отдельных популяциях, разбросанных по всему миру, в том числе в группах, живущих в Европе, Африке и на Ближнем Востоке, люди могут переваривать молоко и в зрелые годы. Это называется <emphasis>сохранение продукции лактазы</emphasis> и позволяет старшим детям, подросткам и взрослым получать из молока весь комплекс питательных веществ. На илл. 6.2 показано распределение сохранения продукции лактазы в мире. Среди аборигенов Британских островов и Скандинавии сохраняют продукцию лактазы более 90 %, а в Восточной и Южной Европе таких людей от 62 % до 86 %. В Индии их 63 % на севере, но всего 23 % на юге. В Африке картина поразительно пестрая. В некоторых группах сохранение продукции лактазы встречается очень часто, а у их соседей — почти нет. В одном лишь Судане доля таких людей колеблется примерно от 20 % до 90 % в зависимости от этнической группы. В Восточной Азии сохранение продукции лактазы встречается редко, а иногда и вовсе отсутствует.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_020.jpg"/>
    <p>Илл. 6.2. Распределение сохранения продукции лактазы. Тон заливки отражает процент взрослых жителей региона, способных переваривать молоко</p>
    <empty-line/>
    <p>Сохранение продукции лактазы — признак, находящийся под непосредственным генетическим контролем, и его обеспечивают гены, препятствующие типичному для млекопитающих прекращению выработки лактазы при выходе из младенческого возраста. На распределение этих регуляторных генов влияют самые разные факторы, однако существуют два пакета, возникших в ходе культурной эволюции, которые направляли этот эпизод генетической эволюции. Во-первых, люди начали одомашнивать животных вроде коров, овец, верблюдов, лошадей и коз, которые потенциально могут давать молоко для взрослых, лишь двенадцать тысяч лет назад. Поэтому некоторые популяции освоили культурные практики, позволяющие им держать животных и доить их. Такие животные, помимо всего прочего, дают мясо и шкуры. Первоначально лишнее молоко годилось только для очень маленьких детей и младенцев. Однако его наличие, вероятно, породило давление отбора на расширение способности переваривать молоко на детей постарше и далее. Главными элементами культурного пакета, обеспечивающего отбор таких генов, стало животноводство и доение скота.</p>
    <p>Важно, что в этих популяциях должно было сохраняться животноводство и практика доить скот, однако при этом <emphasis>они должны были не развить в ходе культурной эволюции и ни у кого не перенять</emphasis> приемы превращения молока в сыр, йогурт и кумыс. Кумыс — это ферментированный напиток из кобыльего молока. Цельное свежее коровье молоко содержит 4,6 % лактозы по весу, сыр чеддер — 0,1 %, цацики — 0,3 % (цацики — традиционное ближневосточное блюдо из йогурта с зеленью). Некоторые изысканные сыры, например гауда и бри, содержат лишь следы лактозы.</p>
    <p>Таким образом, изготовление сыра и йогурта — это, по крайней мере отчасти, культурные адаптации для снижения доли лактозы в рационе: они открывают каждому доступ к содержащимся в молоке питательным веществам, которые иначе были бы недоступны. Если популяция развивала этот корпус технического ноу-хау слишком рано, слабело давление отбора на гены, призванные выполнять ту же работу. Таким образом, чтобы понять, почему кто-то сохраняет продукцию лактазы, а кто-то нет, нужно учитывать, что культурная эволюция в одних случаях подгоняет генетическую, а в других тормозит ее.</p>
    <p>Разумеется, существует много других факторов, влияющих на то, как и когда люди занимаются животноводством, а следовательно, на силу отбора генов, которые сохраняют продукцию лактазы. Как и в случае голубых глаз, особенно мощный отбор на переносимость лактозы, по-видимому, возник в регионе Северной Европы, подходящем для сельского хозяйства, но с ограниченным количеством ультрафиолетового излучения: местным жителям были необходимы кальций, белки и небольшие количества витамина D, содержащиеся в молоке. Кальций может препятствовать расщеплению витамина D в печени. А там, где холодно, свежее молоко хранится дольше, и его не обязательно сразу превращать в сыр.</p>
    <p>В других местах, в том числе в засушливых пустынях Ближнего Востока и Африки, давление отбора в пользу переносимости лактозы могло усилиться из-за содержащейся в молоке воды. Скотоводы, имевшие возможность пить верблюжье молоко, например, могли получить преимущество при путешествиях через засушливые районы и чаще выживать при засухах. В некоторых африканских регионах, где скотоводство иначе было бы редким или невозможным из-за зноя и болезней скота, некоторые общества выработали культурные адаптации, предполагающие кочевой образ жизни вместе со стадом, чтобы избегать жары и не встречаться с другими стадами, тем самым предотвращая передачу патогенов. Эти популяции живут в регионах, где очень многое препятствует скотоводческому образу жизни, однако и они переносят лактозу, вероятно, благодаря скотоводческим пакетам, приспособленным к местным условиям<a l:href="#n_114" type="note">[114]</a>.</p>
    <p>В данном случае особенно интересно то, что естественный отбор нашел несколько способов сохранить продукцию лактазы в разных популяциях. Судя по всему, когда животноводство стало основой экономики кое-где в Евразии и Африке, естественный отбор независимо нашел пять разных генетических вариантов, предотвращающих прекращение выработки лактазы. В Европе произошло изменение во второй хромосоме чуть выше гена, кодирующего белок лактазу <emphasis>(LCT).</emphasis> Вместо основания ДНК цитозина там появился тимин. Вероятно, эта замена намертво заклинила механизм, обеспечивающий стандартное для млекопитающих отключение выработки лактазы после отлучения от груди. В других местах — в Африке и на Ближнем Востоке — ДНК менялась иначе, хотя все замены находятся в пределах от тринадцати до пятнадцати тысяч оснований от <emphasis>LCT</emphasis><a l:href="#n_115" type="note">[115]</a>.</p>
    <p>Датировка распространения этих генов показывает, что один из африканских вариантов, вероятно, самый древний, а европейские варианты возникли позднее, в период 10 250–7450 лет назад. Вариант, особенно распространенный на Аравийском полуострове, вероятно, самый молодой, ему от двух до пяти тысяч лет. Такая датировка предполагает, что давление отбора, благоприятствовавшее этому варианту, было вызвано одомашниванием одногорбого верблюда. Примечательна скорость этой генетической эволюции, направляемой культурой. Отбор распространил гены переносимости лактозы на 32 % населения Земли меньше чем за десять тысяч лет. Это очень быстро по сравнению с темпами, наблюдаемыми обычно в дикой природе и даже в геноме человека.</p>
    <p>Прежде чем двигаться дальше, стоит отметить, как опасно не признавать, что такие культурно-генетические коэволюционные процессы происходили раньше и происходят сейчас. Вред пропаганды питья молока среди тех, у кого нет переносимости лактозы, американские ученые начали осознавать лишь в 1965 году. До этого американцы считали, что, раз коровье молоко полезно “нашим детям” (европейского происхождения), значит, оно полезно всем детям без исключения. В 1946 году Национальная программа школьного питания потребовала, чтобы свежее молоко входило в каждый школьный обед, спонсируемый программой. Несмотря на растущий корпус научной литературы, правительство продолжало пропагандировать молоко для всех вплоть до 1990-х годов. И даже в 1998 году тогдашний министр здравоохранения и социального обеспечения появлялся в знаменитых рекламных роликах <emphasis>Got Milk?</emphasis> — “А молоко есть?”. Множество звезд спорта и эстрады, на протяжении десятилетий щеголявших в этих роликах белыми усиками от молока, скорее всего, в реальности не могли переварить напиток, который всем рекомендовали<a l:href="#n_116" type="note">[116]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Культурно-генетические революции</p>
    </title>
    <p>Описанные случаи генетической эволюции под воздействием культуры — три лучше всего задокументированных примера, оказавшихся в нашем распоряжении, однако есть все причины полагать, что это лишь верхушка айсберга. Эволюционный биолог Кевин Лаланд и его коллеги уже нащупали свыше ста генов, которые, судя по анализу генома, скорее всего, подверглись отбору и имеют культурное происхождение — по крайней мере, такая версия правдоподобна. Эти гены влияют на широчайший диапазон признаков, от сухой ушной серы и невосприимчивости к малярии до особенностей развития скелета и переваривания растительных ядов<a l:href="#n_117" type="note">[117]</a>. Для нас важно, что все эти случаи иллюстрируют следующие тезисы.</p>
    <empty-line/>
    <p>1. Культура может оказывать мощное воздействие на гены, направляя генетическую эволюцию. Генетически-культурные пакеты возникают и распространяются очень быстро, как было с питьем молока, голубыми глазами и отвращением к пьянству.</p>
    <p>2. В сущности, давление отбора, создаваемое культурой, — едва ли не самое мощное в природе, и сильные генетические изменения происходят за десятки тысяч лет. Культурно-генетическая эволюция может идти поразительно быстро.</p>
    <p>3. Мы можем указать на конкретные гены в конкретных хромосомах, а иногда даже на то, какое именно основание изменилось. Гены, когда-то гипотетические, теперь выявлены точно.</p>
    <p>4. Когда культурная эволюция создает давление отбора, естественный отбор часто находит несколько разных генетических вариантов, чтобы решить соответствующую задачу, и благоприятствует им.</p>
    <p>5. Однако иногда культурная эволюция отнимает силу у естественного отбора, как мы видели на примере популяций, быстро разработавших технологию изготовления сыра и йогурта.</p>
    <empty-line/>
    <p>У вышеприведенных примеров есть одна особенность: все они вызваны появлением того или иного источника пищи в результате возникновения земледелия и одомашнивания животных. Вдруг эта крупная революция в человеческой истории — уникальное событие и нам нельзя делать на ее основе никаких общих выводов? С моей точки зрения, все наоборот: так уж вышло, что сельскохозяйственная революция произошла в удачный для изучения период, поэтому нам проще распознать ее причинно-следственное воздействие на наш геном. Со времен промышленной революции прошло слишком мало времени, а остальные революции, предшествовавшие производству пищи, гораздо древнее, поэтому их труднее изучать. Тем не менее есть все причины полагать, что эти революции имели место — революция огня и кулинарии, революция метательного оружия, революция речи и языка и многие другие. И, как вы убедитесь в следующих главах, революции, вызванные технологическими нововведениями, вероятно, подкреплялись революциями в социальной организации и институтах. Сельскохозяйственная революция просто попала в хронологическую зону наилучшего восприятия для современной науки.</p>
    <p>В качестве иллюстрации рассмотрим ген <emphasis>AMY</emphasis>1. У шимпанзе две копии этого гена, а у людей их в среднем шесть. Этот ген кодирует белок амилазу, который содержится в слюне и участвует в расщеплении крахмала. Дополнительные копии означают, что слюна человека содержит в среднем в шесть — восемь раз больше амилазы, чем слюна шимпанзе. При прочих равных условиях это означает, что мы перевариваем крахмал лучше, чем шимпанзе. Поэтому, победив шимпанзе в марафоне, вызовите его на состязания по перевариванию картошки.</p>
    <p>Однако у представителей разных человеческих популяций разное число копий <emphasis>AMY</emphasis>1. Популяции, в чей рацион давно входит много крахмалистой пищи, имеют в среднем 6,5–7 копий. Племя хадза, африканские охотники-собиратели, обитающие в лесных участках саванны и питающиеся крахмалистыми кореньями и клубнями, обладает самым большим числом копий этого гена — в среднем почти 7, а у некоторых хадза их целых 15. Не очень далеко отстают от них американцы европейского происхождения и японцы — у них 6,8 и 6,6 копий соответственно. Напротив, у популяций, которые давно придерживаются рациона с низким содержанием крахмала, копий всего около 5,5. В их число входят другие африканские охотники-собиратели, живущие в тропических лесах бассейна Конго, и скотоводы из Африки и Центральной Азии, которые питаются в основном сочетанием мяса, крови, рыбы, плодов, насекомых, семян и меда<a l:href="#n_118" type="note">[118]</a>.</p>
    <p>Эти различия, скорее всего, часть длительной и запутанной эволюционной истории, и зародились они, когда наши предки стали всерьез полагаться на подземные части растений — корни и клубни; это случилось более миллиона лет назад. Однако в дальнейшем на степень зависимости популяций от крахмала влияло сочетание экологии и культурной эволюции, в том числе приемы, предпочтения, технологии и ноу-хау разных популяций. Как мы убедились на приведенных примерах, даже если группы живут относительно близко, в похожих экологических условиях, у них может быть разное количество генов <emphasis>AMY</emphasis>1, потому что они работают с разными экономическими пакетами.</p>
    <p>Кроме того, есть указания, что на наш геном воздействуют и культурно предписанные формы социальной организации. Это важно, поскольку некоторые исследователи утверждали, что формы социальной организации, созданные культурной эволюцией, слишком слабы и нестабильны, чтобы влиять на наши гены. Один из значимых аспектов социальной организации человечества — это так называемое <emphasis>брачное поселение</emphasis>, как говорят антропологи. Во многих человеческих обществах, особенно до последнего времени, местные нормы требовали, чтобы молодожены отправлялись жить либо к семье мужа, либо к семье жены. Первый вариант называется <emphasis>патрилокальный брак</emphasis>, второй — <emphasis>матрилокальный</emphasis>. Хироки Оота и его коллеги работали в трех патрилокальных и трех матрилокальных земледельческих популяциях в Северном Таиланде и изучили вариации в митохондриальной ДНК и Y-хромосоме местных жителей. Митохондриальную ДНК и сыновья, и дочери получают от матери, и только от нее. Сыновья получают Y-хромосому от отца, а у дочерей ее просто нет. Если социальная организация настолько стабильна, что влияет на геном, в патрилокальных сообществах должно быть относительно мало вариаций в Y-хромосоме по сравнению с митохондриальной ДНК, поскольку сыновья всегда остаются с отцами. Подобным же образом, поскольку дочери остаются с матерями, матрилокальные сообщества должны проявлять противоположную закономерность: мало вариаций в митохондриальной ДНК и больше — в Y-хромосоме. Именно это и обнаружила рабочая группа Ооты, показав, что возникшие в ходе культурной эволюции социальные нормы формируют геном<a l:href="#n_119" type="note">[119]</a>.</p>
    <p>В целом культурная эволюция способна оказывать — и оказывала — мощное влияние на человеческий геном в самых разных важных аспектах. Как мы узнали из главы 5, генетически-культурное эволюционное взаимодействие уходит корнями в глубь истории нашего вида, когда культурно передаваемые сведения об огне, емкостях для воды, чтении следов и метательном оружии оказались в числе главных направлений отбора, способствовавшего определенным особенностям нашей анатомии и физиологии. А теперь я покажу, как культура создала давление отбора на гены, влияющие на нашу психологию и социальность. В главе 7 мы сделаем еще один шаг к пониманию того, как тонко и хитроумно культурная эволюция создает адаптации, когда сами носители культуры об этом и не подозревают.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Генетика и расы</p>
    </title>
    <p>Прежде чем двинуться дальше, стоит остановиться на вопросе генетики и рас. Антропологи давно утверждают, что раса — понятие не биологическое. Мы имеем в виду, что расовые категории, которые исторически создали европейцы — расы европеоидов, негроидов и монголоидов, — ничего не говорят о генетике и не содержат практически никакой полезной генетической информации, помимо некоторых сведений о паттернах миграции древних народов<a l:href="#n_120" type="note">[120]</a>. Подробное исследование генома, в том числе труды, о которых здесь уже говорилось, это лишь подтверждает. Как мы видели, на гены цвета кожи сильно влияет сочетание ультрафиолета и рациона, поскольку от них зависят витамин D и фолиевая кислота. А значит, народы Новой Гвинеи и Африки одинаково темнокожие, хотя находятся на противоположных ветвях генеалогического древа нашего вида. А очень светлокожие европейцы появились в ходе эволюции недавно, в основном в результате земледелия в высоких широтах. Другие гены распределяются совсем иначе по понятным причинам. Например, мы убедились, что гены переносимости лактозы распространены среди коренного населения Британии и в некоторых группах африканцев, в умеренном количестве присутствуют у жителей Восточной Европы и Ближнего Востока, а среди остальных африканских групп и многих азиатских популяций встречаются крайне редко. Подобным образом гены амилазы больше распространены у японцев, американцев европейского происхождения и танзанийских охотников-собирателей, но реже встречаются у охотников-собирателей Конго и скотоводов как в Танзании, так и в Центральной Азии. Что говорит нам расовая теория об этих генетических различиях?</p>
    <p>Ничего. Традиционные расовые категории ровным счетом ничего не сообщают нам об этих важных вариациях. Более того, процессы, которые я описал, делают классические расовые категории еще менее информативными, поскольку идут разнообразно и несогласованно <emphasis>в пределах одной расы</emphasis>, отчего локальные группы становятся меньше похожими друг на друга (например, африканцы, переносящие и не переносящие лактозу), а расы с разных континентов — более похожими (например, гены амилазы у японцев и американцев). Современные данные указывают, что естественный отбор действует по-разному в масштабах гораздо меньше расы и одновременно на разных континентах.</p>
    <p>Более того, из иллюстраций 6.1 и 6.2 ясно, что даже применение <emphasis>категорий</emphasis>, как расовых, так и любых других, часто искажает картину. Генетическое распределение на этих картах имеет вид континуума, и о четких границах лучше забыть. В целом традиционные расовые категории охватывают всего около 7 % общей наследственной изменчивости у нашего вида, что показывает, что расы — это отнюдь не подвиды, как у шимпанзе<a l:href="#n_121" type="note">[121]</a>. Учитывая наше глобальное распространение и разнообразие среды обитания, генетическая изменчивость нашего вида, можно сказать, не так уж и велика. Разумеется, это неудивительно, если вспомнить, что культурная эволюция не только подталкивает генетическую, но может и препятствовать генетическим изменениям, если слишком быстро генерирует культурные адаптации, о которых пойдет речь в главе 7<a l:href="#n_122" type="note">[122]</a>.</p>
    <p>По веским историческим причинам научные и эволюционные исследования наследственной изменчивости людей, особенно когда речь идет о генетических различиях между популяциями, для многих вопрос чувствительный. В прошлом веке псевдонаучные попытки формализовать народные представления о расе применялись для обоснования насилия, притеснений и даже геноцида. Однако две стремительно развивающиеся области исследований должны (несколько) развеять опасения по поводу возвращения псевдонаучного расизма. Во-первых, новые данные о генетической изменчивости у человека, полученные при изучении конкретных генов, не оставляют камня на камне от устарелых расовых теорий, как показывают вышеприведенные примеры. Лучшее противоядие от псевдонауки — настоящая наука. Во-вторых, психологически ориентированные исследователи все лучше понимают, почему люди так склонны объединять себе подобных в группы, навешивать на них ярлыки и приписывать им стереотипы и как они это делают. Как вы узнаете из главы 11, расовые и этнические категории возникают, когда культурная эволюция задействует универсальную племенную психологию человека, чтобы придать определенные черты социальному миру. Хотя эти категории обычно не основаны на существенных генетических различиях, они усваиваются бессознательно и могут влиять на восприятие, машинальные интуитивные решения и быстрые суждения. Мы все больше понимаем, в чем корень предубеждений и к каким последствиям это приводит для нашего здоровья, образования, экономики, конфликтов и общественной жизни<a l:href="#n_123" type="note">[123]</a>. Нам нужно делать больший упор на научные эволюционные исследования генов, культуры, этнической и расовой принадлежности — больший, а не меньший.</p>
    <p>Такие исследования и дальше будут способствовать распространению нового социального конструкта — представления, что все люди на свете, а возможно, и некоторые другие виды от природы наделены неотчуждаемыми правами, которые мы называем <emphasis>правами человека</emphasis>. Что бы мы ни узнали нового о генах, биологии и культуре, ничто не в силах лишить человека этих прав.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 7</p>
    <p>О происхождении веры</p>
   </title>
   <section>
    <p>Маниока (тапиока, кассава), одна из основных сельскохозяйственных культур в мире, — высокопродуктивное растение, дающее крахмалистые клубни, благодаря которому относительно плотным популяциям удалось заселить засушливые тропические регионы. Я питался ей и в Амазонии, и на южнотихоокеанских островах. Она вкусная и сытная. Однако в зависимости от сорта маниоки и от местных экологических условий клубни могут содержать много цианогенных гликозидов, которые при употреблении маниоки в пищу производят ядовитую синильную кислоту. Если есть маниоку в необработанном виде, она способна вызвать как острое, так и хроническое отравление цианидами. Хроническое отравление проявляется лишь постепенно, после многих лет питания маниокой, на вкус совершенно нормальной; оно особенно коварно и приводит к неврологическим расстройствам, нарушениям развития, параличу конечностей, нарушениям работы щитовидной железы (зобу) и подавлению иммунитета. Эти сорта маниоки, так называемые горькие, дают обильные урожаи даже на неплодородной почве и в экологически маргинальной обстановке, отчасти благодаря тому, что синильная кислота защищает их от насекомых и других вредителей<a l:href="#n_124" type="note">[124]</a>.</p>
    <p>В Северной и Южной Америке, где маниоку впервые начали окультуривать, сообщества, выращивавшие горькие сорта тысячелетиями, часто не выказывают никаких симптомов хронического отравления синильной кислотой. Например, в Колумбийской Амазонии индейцы тукано применяют многоступенчатый и многодневный метод обработки маниоки: клубни скоблят, растирают и, наконец, вымачивают, чтобы разделить клетчатку, крахмал и сок. После разделения сок кипятят и готовят из него напиток, а клетчатку и крахмал оставляют еще на два дня, после чего их можно печь и есть. На илл. 7.1 показан процент содержания цианогенных веществ в соке, клетчатке и крахмале, остающийся после каждого из основных этапов переработки<a l:href="#n_125" type="note">[125]</a>.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_021.png"/>
    <p>Илл. 7.1. Воздействие каждого из основных шагов метода обработки маниоки у тукано. Указан процент от содержания в сыром клубне</p>
    <empty-line/>
    <p>Подобные методы переработки необходимы для жизни во многих частях Амазонии, где другие культуры трудно выращивать и они часто оказываются непродуктивными. Однако, несмотря на полезность метода обезвреживания маниоки, его едва ли можно было разработать в одиночку. Рассмотрим положение дел с точки зрения детей и подростков, которые учатся этим методам. Вряд ли они хотя бы раз в жизни видели, как выглядит отравление синильной кислотой, поскольку методы работают. И даже если обработка не дала нужных результатов и в племени были бы распространены случаи зоба (раздутой шеи) или неврологических нарушений, все равно трудно было бы распознать связь между хроническими болезнями и употреблением в пищу маниоки. Большинство годами ели бы маниоку безо всяких видимых последствий. Сорта с низким содержанием синильной кислоты обычно варят, однако для горьких сортов одной варки недостаточно, чтобы предотвратить хроническое отравление. При этом варка убирает или снижает горечь и предотвращает острые симптомы (диарею, рвоту, боли в животе). Поэтому, если человек поступает так, как велит здравый смысл, и просто варит маниоку с высоким содержанием синильной кислоты, <emphasis>сложится впечатление</emphasis>, будто все нормально. А поскольку многоступенчатая обработка маниоки — занятие долгое, трудное и скучное, придерживаться традиции, безусловно, представляется противоречащим интуиции. На обезвреживание маниоки женщины тукано тратят примерно четверть своего дня, так что в краткосрочной перспективе это весьма затратный метод<a l:href="#n_126" type="note">[126]</a>.</p>
    <p>Теперь задумаемся, что будет, если какая-нибудь самоуверенная мать семейства из племени тукано решит исключить из обработки горькой маниоки все этапы, которые представляются ей лишними. Она критически рассмотрит процедуру, которую передали ей поколения предков, и заключит, что цель процедуры — избавиться от горечи. Потом поэкспериментирует с альтернативными процедурами — исключит некоторые этапы, отнимающие особенно много времени и сил. Обнаружит, что более короткий и значительно менее трудоемкий процесс тоже позволяет убрать горечь. Перейдя на такой более легкий протокол, эта женщина освободит себе время на другие занятия вроде заботы о детях. Разумеется, через несколько лет, а может быть, и десятилетий у членов ее семьи появятся симптомы хронического отравления синильной кислотой<a l:href="#n_127" type="note">[127]</a>.</p>
    <p>Таким образом, нежелание этой женщины принять на веру методы, перешедшие к ней от предыдущих поколений, приведет к болезням и безвременной смерти ее родных. Здесь индивидуальное обучение бессмысленно, а интуиция лишь вводит в заблуждение. А все дело в том, что этапы этой процедуры причинно-непрозрачны: человек не может самостоятельно распознать и оценить все их функции, взаимодействие и важность. Причинная непрозрачность многих культурных адаптаций оказала огромное влияние на нашу психологию.</p>
    <p>Но постойте. Может быть, я неправ насчет обработки маниоки. Возможно, все-таки не очень сложно разобраться, зачем нужны все этапы обезвреживания маниоки, даже в одиночку. К счастью, история знает прецедент.</p>
    <p>В начале XVII века португальцы впервые завезли маниоку из Южной Америки в Западную Африку. Однако они не перевезли ни освященные веками протоколы ее обработки, принятые у туземцев, ни само собой разумеющуюся готовность им следовать. Маниока быстро распространилась по Африке и стала основной культурой для многих поколений, поскольку ее легко сажать и она дает большие урожаи в неплодородных и засушливых регионах. Однако методы ее переработки восстановились с большим трудом и не везде. Даже сейчас, спустя несколько сотен лет, хроническое отравление синильной кислотой остается в Африке большой проблемой. Подробные исследования местных методов приготовления маниоки показывают, что в готовой пище нередко сохраняется высокое содержание цианида, а в крови и моче многих местных жителей обнаруживаются небольшие количества цианида, которые еще не привели к явным симптомам. В некоторых местах маниоку вообще не обрабатывают перед приготовлением, а иногда обработка даже повышает содержание синильной кислоты. Но не все так плохо: в некоторых африканских популяциях в ходе культурной эволюции возникли отличные методы обработки маниоки, просто они очень медленно распространяются<a l:href="#n_128" type="note">[128]</a>.</p>
    <p>Здесь главное в том, что культурная эволюция нередко бывает гораздо умнее нас. На протяжении поколений отдельные члены популяций бессознательно прислушиваются к самым преуспевающим, уважаемым и здоровым людям из своей общины и учатся у них, и этот эволюционный процесс порождает <emphasis>культурные адаптации</emphasis>. Хотя эти сложные поведенческие репертуары на первый взгляд прекрасно спроектированы для решения местных задач, <emphasis>первоначально</emphasis> их создали не одиночки, применявшие причинно-следственные модели, рациональное мышление и анализ затрат и выгод. Нередко большинство тех, кто умеет применять подобные адаптивные практики, не понимают, как и почему они действуют и вообще “делают” ли они что-нибудь; иногда этого не понимает никто. Такие сложные адаптации возникают именно потому, что естественный отбор благоприятствует тем, кто <emphasis>верит</emphasis> в культурное наследие, в накопленную мудрость, скрытую в приемах и убеждениях, перешедших от предков, и ставит их выше своей интуиции и личного опыта. Во многих критических ситуациях интуиция и личный опыт могут увести в сторону, как мы видели на примере пропавших первопроходцев (нарду был вкусным и сытным). Чтобы картина стала яснее, рассмотрим еще несколько культурных адаптаций.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Табу во время кормления грудью и беременности?</p>
    </title>
    <p>Мы ели крупную вкусную мурену, и тут я заметил, что Мири не берет себе ни кусочка и ест только маниоку. Я спросил ее, почему она не ест мурену. Помнится, она ответила что-то вроде: “А табу: ки са букете”, что в переводе означает “Табу, я беременна”.</p>
    <p>“Интересно”, — подумал я. Значит, существуют табу на употребление определенной пищи во время беременности. Я заметил, что Мири не ест рыбу, поскольку сам сомневался, стоит ли мне есть мурену: я читал, что этот вид содержит много сигуатоксина, вызывающего особое отравление — сигуатеру. Разумеется, я последовал непреложному правилу этнографов и продолжил есть мурену, поскольку больше никто не выказывал ни малейшего беспокойства. Многие даже отнеслись к этому блюду с энтузиазмом, поскольку мурена ароматнее обычной белой рыбы. Этот случай, произошедший на заре моей полевой работы на Фиджи, пробудил во мне любопытство и в ближайшие несколько лет подтолкнул к углубленным исследованиям практик и пищевых табу при беременности<a l:href="#n_129" type="note">[129]</a>.</p>
    <p>В этом проекте я взял в соавторы мою жену Натали, поскольку у нее огромный опыт исследований в области здравоохранения, беременности и кормления грудью. И вот что мы обнаружили: и во время беременности, и во время кормления грудью женщины на острове Ясава (Фиджи) придерживаются целого ряда пищевых табу, которые избирательно исключают из рациона самые ядовитые виды морских рыб. Эти крупные морские рыбы, в том числе мурены, барракуды, акулы, скорпены и некоторые крупные виды груперов, составляют важную часть рациона местных сообществ, однако все они, как известно из медицинской литературы, могут вызвать сигуатеру. Сигуатоксин вырабатывается морским микроорганизмом, живущим на мертвых коралловых рифах. Он накапливается вверх по пищевой цепочке и у крупных и долгоживущих особей этих видов достигает опасной концентрации. Острые симптомы отравления, длящегося около недели, — диарея, рвота, головная боль, зуд по всему телу и характерное обратное кожное восприятие тепла и холода. Мои друзья из деревни говорят, что понимают, что отравились, когда купаются. Купаются они всегда в прохладной воде, а при отравлении вода обжигает кожу. Иногда эти симптомы возвращаются через несколько недель или даже месяцев. О воздействии сигуатоксина на плод известно мало, но мы знаем, что у беременных женщин снижается сопротивляемость к ядам, и в медицинской литературе я встречал описания случаев, когда при отравлении сигуатоксином плод сильно страдал. Этот яд, как и другие, по-видимому, накапливается в материнском молоке и опасен для младенцев. У взрослых сигуатера приводит к смерти в небольшом проценте случаев. Скорее всего, вы о сигуатере никогда не слышали, однако это самая распространенная разновидность отравления рыбой, заболевание, часто встречающееся в любой популяции, где принято есть тропические виды коралловых рыб<a l:href="#n_130" type="note">[130]</a>.</p>
    <p>Набор табу представляет собой культурную адаптацию, избирательно исключающую самые ядовитые виды рыбы из обычного рациона женщины на тот период, когда матери и их потомство наиболее подвержены отравлению. Чтобы исследовать, откуда взялась эта культурная адаптация, мы изучили, во-первых, как женщины узнают о табу и, во-вторых, какое у них понимание причин и следствий. Обычно женщины узнают об этих табу еще в подростковом возрасте или в юности от матерей, свекровей и бабушек. Однако затем значительная часть женщин дополняет свой первоначальный репертуар, узнавая новые табу от старейшин деревни и от обладающих престижем местных <emphasis>ялева вуку</emphasis> (мудрых женщин), которые известны своими широкими познаниями о деторождении и лекарственных растениях. Таким образом, жительницы Фиджи опираются на критерии возраста, успеха, знаний и престижа, чтобы понять, у кого узнавать о табу. Как уже говорилось в предыдущих главах, одной такой избирательности достаточно, чтобы создать адаптивный репертуар на протяжении поколений, и при этом не нужно, чтобы кто-нибудь что-нибудь понимал.</p>
    <p>Кроме того, мы искали общую ментальную модель, объясняющую, почему нельзя есть эти виды морских рыб во время беременности и кормления грудью, — причинно-следственную модель или набор логически обоснованных принципов. На вопрос, <emphasis>чего</emphasis> и <emphasis>когда</emphasis> нельзя есть, женщины давали вполне последовательные ответы, а вот на вопрос <emphasis>почему</emphasis> отвечали что угодно. Многие просто говорили, что не знают, и явно считали, что это странный вопрос. Некоторые объясняли, что это “такой обычай”. Некоторые все же предполагали, что употребление в пищу некоторых видов рыб, наверное, вредит будущему ребенку, но варианты того, что именно может произойти с ребенком, были самые разные, хотя заметная доля опрошенных женщин говорили, что дети родятся с грубой кожей, если есть акулу, и с вонючими суставами, если есть мурену.</p>
    <p>В отличие от основной части наших вопросов на эту тему, ответы отдавали рационализацией задним числом: “Если меня спрашивают, какова причина табу, значит, причина должна быть, так что сейчас надо ее придумать”. Это невероятно распространенное явление в этнографической полевой практике, и я сам с ним сталкивался и в Перуанской Амазонии в племени мачигенга, и на юге Чили в племени мапуче<a l:href="#n_131" type="note">[131]</a>. Естественно, такой ответ вполне можно получить и от образованных жителей Запада, но есть бросающаяся в глаза разница: образованных жителей Запада с детства приучают думать, что у всех поступков должны быть внятные объяснения, которые можно выразить словами, поэтому мы больше склонны держать “веские” причины наготове и чувствуем себя обязанными выдавать их по первому требованию. “Такой у нас обычай” не считается веской причиной. Ощущение необходимости обосновывать действия правдоподобными, понятными и эксплицитными причинами — не более чем социальная норма, распространенная в западных популяциях, но она создает иллюзию (у жителей Запада), что люди в целом действуют исходя из эксплицитных причинно-следственных моделей и по ясным причинам<a l:href="#n_132" type="note">[132]</a>. Это не так.</p>
    <p>Наконец, полученные на Ясаве данные показывают, что эти табу, будучи причинно-непрозрачными, на самом деле разумны и полезны. Мы сравнили шансы женщины отравиться рыбой во время беременности или кормления грудью со статистикой за ее остальную взрослую жизнь. По нашим результатам, вероятность отравиться рыбой во время беременности и кормления грудью снижается на треть. Таким образом, табу — культурные предписания, снижающие частоту отравления рыбой.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Зачем класть золу в замоченную кукурузу?</p>
    </title>
    <p>Однажды утром, когда я жил в сельской местности на юге Чили и работал с аборигенами мапуче — это было в 1998 году, — я пришел в дом к моему другу Фонзо и застал его за приготовлением так называемого моте — традиционного блюда мапуче из кукурузы. Он показал мне, как зачерпнуть из дровяной печки свежей золы и добавить в замоченные кукурузные зерна, а потом уже подогревать. Мне это показалось любопытным, и я спросил Фонзо, зачем он кладет в кукурузу древесную золу. “Такой у нас обычай”, — был ответ. И это очень мудрый обычай.</p>
    <p>В Северной и Южной Америке до начала XVI века кукуруза была основной культурой для многих земледельческих сообществ. Но если питаться в основном кукурузой, это приводит к недостатку некоторых питательных веществ. Кукурузная диета лишает человека ниацина (витамина В3). А недостаток ниацина вызывает болезнь пеллагру — страшный недуг, для которого характерны диарея, язвы на коже, выпадение волос, воспаление языка, бессонница, деменция; пеллагра может привести к смерти. В кукурузе содержится ниацин, но он химически связан и при обычном приготовлении кукурузы не выделяется. Чтобы освободить ниацин, народы Нового Света в ходе культурной эволюции разработали приемы приготовления кукурузы с добавлением щелочи (основания) в кукурузу перед варкой. В некоторых местах источником щелочи служат обожженные ракушки (гашеная известь, гидроксид кальция) или зола определенных сортов древесины. В других местах есть природные залежи щелока (едкое кали, гидроксид калия). Если правильно добавить щелочь при приготовлении кукурузы, она химически высвобождает ниацин, что надежно предотвращает пеллагру и позволяет земледельческим популяциям, питающимся кукурузой, расти и распространяться<a l:href="#n_133" type="note">[133]</a>.</p>
    <p>Может быть, обезьяне с большим мозгом вроде нас не так уж и сложно сообразить, что нужно добавлять в пищу при приготовлении разных непищевых субстанций вроде древесной золы или обожженных ракушек?</p>
    <p>История опять же предоставила нам естественный эксперимент: в XVI веке кукурузу завезли из Старого Света в Европу. К 1735 году некоторые популяции в Италии и Испании уже зависели от кукурузной муки как от основного продукта, и появилась пеллагра. Считалось, что эта болезнь то ли разновидность проказы, то ли ее каким-то образом вызывает испорченная кукуруза. Вместе с новой зерновой культурой пеллагра распространилась через Европу в Румынию и Россию, но была уделом в основном бедных популяций, которые зимой не питались ничем другим, что сделало пеллагру “весенней болезнью”. Чтобы решить эту проблему, проводились эксперименты и принимались законы, запрещающие продажу испорченной или плесневелой кукурузы. Это не помогло побороть пеллагру, поскольку дело не в порче зерна: у европейцев сложилась неверная причинно-следственная модель<a l:href="#n_134" type="note">[134]</a>.</p>
    <p>В дальнейшем — в конце XIX и начале XX века — пеллагра появилась и на юге США и носила эпидемический характер вплоть до сороковых годов. Погибли миллионы, поскольку бедняки и бедные учреждения, в том числе тюрьмы, санатории и приюты, придерживались рациона, состоявшего в основном из кукурузной крупы и патоки. Министерство здравоохранения било тревогу, однако ни особые комиссии, ни медицинские конференции, ни благотворительные пожертвования не помогали найти лекарство, и болезнь свирепствовала тридцать лет.</p>
    <p>И все же нашелся доктор по имени Джозеф Гольдбергер, который обследовал приюты, проводил контролируемые эксперименты над заключенными в тюрьмах и к 1915 году начал строить верную причинно-следственную модель. Но в то время врачебное сообщество было убеждено, что пеллагра — инфекционная болезнь, поэтому старания Гольдбергера ни к чему не привели, а его идеи считались “нелепицей”. Гольдбергер даже вводил своей жене и друзьям кровь больных пеллагрой, чтобы доказать неинфекционную природу этого заболевания. Его опыты не принимали в расчет, поскольку сочли, будто родные и сотрудники Гольдбергера просто “конституционно невосприимчивы” к пеллагре<a l:href="#n_135" type="note">[135]</a>.</p>
    <p>Так что люди, в данном случае европейцы и американцы, не просто не смогли построить верную причинно-следственную модель, но еще и активно сопротивлялись, когда Гольдбергер предложил им ее. Они предпочитали крепко держаться за ошибочную причинно-следственную модель, должно быть, потому, что верная не так хорошо воспринималась на интуитивном уровне. Когда рассуждаешь о пище, порча и заражение были и до сих пор остаются чем-то “понятным”, в отличие от химических реакций, которые запускаются при добавлении в кулинарные рецепты непищевых субстанций вроде обожженных ракушек. Культурная эволюция породила довольно-таки контринтуитивное решение проблемы пеллагры.</p>
    <p>Обратите внимание: если вы образованный житель Запада, то, вероятно, думаете, что мои многочисленные примеры с ядовитыми растениями и животными — это просто частные случаи, поскольку, возможно, у вас сложилось впечатление, будто лишь немногие растения нуждаются в обезвреживании, а в целом сокровищница природы чиста и безопасна. Для многих жителей Запада “натуральное” — синоним “хорошего”. Это распространенное заблуждение основано на привычке покупать продукты в супермаркете и жить в местности, подвергнутой ландшафтному дизайну. Растения в ходе эволюции приобрели способность вырабатывать яды, чтобы отпугивать животных, грибки и бактерии, которые стремятся их съесть. Список “натуральных” продуктов, нуждающихся в обработке для обезвреживания, тянется бесконечно. Когда-то и картофель был ядовит, и народы Анд ели глину, чтобы нейтрализовать яд. Даже бобовые могут быть токсичными без обработки. В Калифорнии многие охотники-собиратели питались желудями, которые, как и маниока, требуют трудоемкого многодневного промывания. Многие малые сообщества подобным же образом используют в пищу неприхотливые тропические растения саговники. Однако саговники содержат нейротоксин. Если их неправильно обрабатывать, они могут вызвать неврологические расстройства, паралич и смерть. Многочисленные сообщества, в том числе охотники-собиратели, разработали огромный арсенал приемов обезвреживания саговника<a l:href="#n_136" type="note">[136]</a>. Многие животные способны обезвреживать растения гораздо лучше нас. А люди лишились этих генетических адаптаций и теперь зависят от культурного ноу-хау — и не могут без него даже просто поесть.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Гадание и теория игр</p>
    </title>
    <p>Помните пример из главы 2, когда шимпанзе и люди играли в орлянку? Теория игр учит нас, что оптимальная рациональная стратегия предполагает рандомизацию — нужно выбирать “правое” (П) и “левое” (Л) с определенной фиксированной вероятностью. Например, оптимальная стратегия игрока может состоять в том, чтобы выбирать П в 80 % случаев. Люди проигрывают шимпанзе, потому что мы плохо понимаем, что такое “случайно”, и, вероятно, потому что мы склонны машинально подражать друг другу. Как я уже отмечал, множество исследований по психологии показывают, что люди (ну хорошо, по крайней мере образованные жители Запада) подвержены ошибке игрока: мы видим в мире закономерности, которых нет, и убеждены, что “должны выиграть”, если у нас была длинная череда проигрышей. На самом деле нам трудно признать, что та или иная последовательность выигрышей и проигрышей случайна: мы ищем и находим в случайной последовательности мнимую закономерность. Одна из известных версий этой ошибки — когнитивное искажение “удачная полоса”, особенно в баскетболе, когда болельщикам кажется, будто игрок вдруг стал играть лучше, чем следует из его средних показателей за долгое время (это иллюзия). Для нас это проблема, поскольку в реальной жизни оптимальные стратегии иногда требуют рандомизации. Мы просто плохо умеем отключать ментальные распознаватели закономерностей<a l:href="#n_137" type="note">[137]</a>.</p>
    <p>Во время охоты на карибу охотникам племени наскапи, живущего на полуострове Лабрадор в Канаде, нужно было решить, куда двигаться. Здравый смысл мог бы подтолкнуть их к тому, чтобы отправиться туда, где их раньше ждал успех или где их друзья и родные недавно видели карибу. Однако эта ситуация подобна орлянке из главы 2. Карибу — несовпадальщики, а охотники — совпадальщики. То есть охотники хотят совпасть с местонахождением карибу, а карибу хотят не совпасть с охотниками, чтобы их не застрелили и не съели. Если охотник склонен возвращаться на прежние места, где видел карибу (или другие видели), то карибу выиграет (получит больше шансов на выживание), если будет избегать этих мест, то есть мест, где раньше видел людей. Так что лучшая стратегия охоты требует рандомизации. Способна ли культурная эволюция возместить недостаток когнитивных способностей?</p>
    <p>По традиции охотники наскапи решали, куда отправиться на охоту, при помощи гадания, и верили, что лопатка карибу укажет путь к успеху<a l:href="#n_138" type="note">[138]</a>. В начале ритуала лопатку нагревали на горячих угольях, чтобы на ней образовалась сеточка из трещин и подпалин. Этот узор затем читали как своего рода карту, сориентировав лопатку в пространстве заранее оговоренным образом. С точки зрения мест для охоты рисунок трещин был (вероятно) в достаточной мере случайным, поскольку результат зависел от бесчисленного множества особенностей костной ткани, огня, окружающей температуры и процесса нагревания. То есть эти ритуалы гадания обеспечивали охотников грубым генератором случайных показателей, который помогал избавиться от предвзятости при принятии решений. Студенты, игравшие в орлянку, могли бы воспользоваться инструментом рандомизации вроде гадания, хотя шимпанзе, похоже, прекрасно обходятся и без него<a l:href="#n_139" type="note">[139]</a>.</p>
    <p>Это вовсе не экзотическая практика, принятая лишь в одном сообществе: известны и другие практики гадания, подтверждающие мой тезис. В Индонезии племя канту, живущее на Калимантане, применяет гадание на птицах, чтобы выбрать место для своих земельных наделов. Антрополог Майкл Дав утверждает, что существует два фактора, способных заставить земледельцев выбрать себе слишком рискованные участки. Во-первых, экологические модели канту основаны на ошибке игрока и заставляют их думать, будто, если в том или ином месте произошло сильное наводнение, в ближайшем будущем наводнения в том же месте можно не бояться (что неправда)<a l:href="#n_140" type="note">[140]</a>. Во-вторых, как и при распределении инвестиций у студентов МБА из главы 4, канту обращают внимание на чужие успехи и подражают решениям преуспевающих хозяйств, то есть если кто-то из соседей в прошлом году получил с того или иного участка хороший урожай, на следующий год многие захотят взять участки по соседству.</p>
    <p>Чтобы снизить риск подобных когнитивных искажений и предвзятых решений, канту опираются на систему гаданий на птицах, которая делает их выбор участков под огороды в достаточной мере случайным и тем самым помогает избежать катастрофических неурожаев. Результаты гадания зависят не только от того, чтобы увидеть птицу определенного вида в определенном месте, но и от того, как именно птица кричит (один тип крика считается благоприятным, другой — неблагоприятным)<a l:href="#n_141" type="note">[141]</a>.</p>
    <p>Закономерности гадания на птицах поддерживают гипотезу, что это культурная адаптация. Система, по всей видимости, эволюционировала и распространилась по региону начиная с XVII века, когда здесь стали выращивать рис. Это имеет смысл, поскольку рандомизированный выбор участка самым благоприятным образом влияет именно на рисоводство. Вероятно, с введением культивации риса некоторые земледельцы начали гадать по птицам, чтобы выбрать хороший надел. В среднем на протяжении жизни такие земледельцы получали более высокие урожаи, то есть добивались больших успехов, нежели земледельцы, поддававшиеся ошибке игрока или копировавшие поведение других. Так или иначе, за четыреста лет система гадания на птицах распространилась среди всех земледельческих популяций этой части Борнео. Однако, что показательно, она отсутствует или слабо развита среди местных групп охотников-собирателей и среди тех, кто занялся рисоводством лишь недавно, а также среди популяций Северного Борнео, где используется ирригация. Таким образом, гадание на птицах систематически распространялось в тех регионах, где оно наиболее адаптивно.</p>
    <p>Вот что главное в этом примере: мало того что люди часто не понимают, что на самом деле дают их культурные практики, — иногда им даже <emphasis>важно</emphasis> не понимать, что они дают и как работают. Если бы люди поняли, что гадание на птицах или на лопатке карибу не предсказывает будущее, от этой практики, скорее всего, отказались бы либо люди все чаще пренебрегали бы результатами гадания, предпочитая слушать собственный внутренний голос.</p>
    <p>Создание сложных технологий также причинно-непрозрачно. Рассмотрим всего один элемент пакета стрельбы из лука, обнаруживаемого среди охотников-собирателей, — стрелу. Возьмем для этого сообщество, которое, как мы знаем, обладает одним из наименее сложных наборов инструментов, — охотников-собирателей с Огненной Земли, которые стали известны историкам после встречи с Фернаном Магелланом, а впоследствии — с Чарльзом Дарвином. Процесс изготовления стрелы у огнеземельцев состоит из четырнадцати этапов и требует применения семи разных орудий для работы с шестью разными материалами. Вот лишь некоторые из этих этапов:</p>
    <empty-line/>
    <p>• Процесс начинается с отбора древесины для древка, лучше всего — ветки чауры, низкого вечнозеленого кустарника. Древесина чауры прочная и легкая, однако нельзя сказать, что ее выбор для древка очевиден, поскольку искривленные ветки требуют трудоемкого вытягивания и выпрямления. (Почему нельзя было начать с более прямых веток?)</p>
    <p>• Ветки нагревают, выпрямляют зубами и скоблят скребком. Затем мастер берет предварительно нагретый специальный камень с бороздками, кладет заготовку в бороздку и трет туда-сюда, придавливая куском лисьей шкуры. На лисью шкуру налипает пыль, что подготавливает ее для этапа полировки. (Обязательно ли нужна именно лисья шкура?)</p>
    <p>• Мастер нажевывает куски смолы, собранные на побережье, и смешивает их с золой. (Что будет, если не брать золу?)</p>
    <p>• Затем смесь накладывают на оба конца нагретого древка, которое после этого следует покрыть белой глиной. (А если красной? Обязательно ли нагревать его?) Это готовит концы к тому, чтобы приладить оперение и насадить наконечник.</p>
    <p>• Оперение делают из двух перьев, лучше всего — магелланова гуся. (Почему нельзя взять куриные?)</p>
    <p>• Лучнику-правше полагаются перья с левого крыла птицы, левшам — наоборот. (Это и правда важно?)</p>
    <p>• Перья привязывают к древку сухожилиями со спины гуанако, предварительно смягчив их и утончив при помощи воды и слюны. (Почему нельзя взять сухожилия лисицы, которую нам и так пришлось убить ради вышеупомянутой шкуры?)</p>
    <empty-line/>
    <p>Затем наступает очередь наконечника, который нужно изготовить и прикрепить к древку, и, разумеется, в пакет входят еще и лук, тетива и умение стрелять из лука. Но я остановлюсь здесь, поскольку, думаю, идею вы уловили<a l:href="#n_142" type="note">[142]</a>. Весь этот процесс отличается исключительной причинной непрозрачностью.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>“Избыточное подражание” в лаборатории</p>
    </title>
    <p>Чтобы культурные адаптации вроде приготовления маниоки, кукурузы и нарду работали, нужно не просто прилежно скопировать все этапы, но <emphasis>иногда</emphasis> еще и постараться не делать излишнего упора на причинное понимание, которое можно выстроить с лету, самостоятельно. Как показано выше, исключение на первый взгляд ненужных этапов из культурного репертуара может привести к неврологическим расстройствам, параличу, пеллагре, неудачной охоте, осложнениям беременности и даже к смерти. У вида с кумулятивной культурной эволюцией — и только у такого вида — вера в культурное наследие часто способствует выживанию и размножению.</p>
    <p>С вышеописанными полевыми наблюдениями полностью согласуются и результаты экспериментов с детьми и взрослыми по изучению точности культурного обучения, позволяющие нам рассмотреть процесс культурной передачи в микроскоп. Недавно психологи изучили, когда и почему человек готов копировать нерелевантные на первый взгляд действия модели, чтобы получить награду. В ходе типичного такого эксперимента участник видит, как модель проделывает многоэтапную процедуру, в ходе которой применяет простые орудия, чтобы толкать, тянуть, поднимать, тыкать и стучать по “искусственному плоду” (как правило, это большая коробка с отверстиями и створками). Процедура обычно увенчивается получением желательного результата — игрушки или лакомства. Некоторые ее этапы на первый взгляд не нужны, чтобы достичь цели и получить награду. Иногда испытуемые копируют даже те этапы, которые не имеют очевидной материально-физической связи с результатом. Психологи, печально знаменитые неудачными названиями поведенческих закономерностей, дали этому не особенно поразительному явлению название <emphasis>избыточное подражание</emphasis>.</p>
    <p>Рассмотрим конкретный эксперимент, проверенный и повторенный на детях, взрослых и шимпанзе. В ходе эксперимента участники сначала наблюдают, как модель при помощи тонкой палки производит последовательность действий, чтобы добыть награду из “искусственного плода”. Плод представляет собой большую непрозрачную коробку с двумя входами. Первый вход закрыт засовами, которые можно либо (а) <emphasis>столкнуть</emphasis>, либо (б) <emphasis>вытащить</emphasis> при помощи палки, чтобы получить доступ в трубу. Однако эта труба кончается тупиком, это просто обманка, не нужная для того, чтобы получить награду. Второй вход закрыт створкой, которую можно либо (а) <emphasis>сдвинуть</emphasis>, либо (б) <emphasis>поднять</emphasis>. На конце палки прикреплена липучка, и, открыв створку, можно пошарить ею в трубе и получить награду — стикер для детей или лакомство для шимпанзе<a l:href="#n_143" type="note">[143]</a>.</p>
    <p>Многократно подтвержденные результаты подобных экспериментов показывают, что и дети, и взрослые склонны копировать все, что делает модель, чтобы получить награду. Причем люди копируют ненужные действия, даже когда они остаются одни, считают, что эксперимент закончен, и получили конкретные указания <emphasis>не копировать</emphasis> ненужных этапов<a l:href="#n_144" type="note">[144]</a>. При этом, как нам и следует ожидать после знакомства с главой 4, люди более склонны копировать ненужные действия, если модель старше и обладает бóльшим престижем. Кроме того, к этому склонны отнюдь не только маленькие дети: если задача достаточно непрозрачна, масштаб “избыточного подражания” с возрастом <emphasis>увеличивается</emphasis><a l:href="#n_145" type="note">[145]</a>. И это касается не только образованных жителей Запада. Исследования в пустыне Калахари на юге Африки, где до последних десятилетий местные племена вели жизнь охотников-собирателей, показывают, что они <emphasis>по меньшей мере</emphasis> так же склонны к высокоточной культурной передаче, как и западные студенты-старшекурсники<a l:href="#n_146" type="note">[146]</a>.</p>
    <p>Как вы, наверное, и сами предполагаете, шимпанзе снова проявили себя лучше своих большеголовых родичей. В этом исследовании психологи-компаративисты Викки Хорнер и Энди Уайтен пользовались тем же непрозрачным “искусственным плодом”, но еще применяли прозрачный вариант, в котором было сразу видно, что верхний вход не связан с отделением, где лежит вознаграждение. Когда причинно-следственные связи стали очевиднее, то есть при использовании прозрачной коробки, шимпанзе сразу понимали, что можно пропустить нецелесообразные действия, а шотландские дети трех-четырех лет продолжали подражать ненужным действиям и вели себя точно так же, как с непрозрачным плодом. Шимпанзе кое-чему учились, наблюдая, как модель работает с плодом, и это помогало им оценить, как надо взаимодействовать с аппаратом. Они усваивали, как движутся разные детали плода. Но как только у них появлялось зримое доказательство, что эти действия ни к чему не приведут, они от них отказывались<a l:href="#n_147" type="note">[147]</a>. Хотя некоторая культура у шимпанзе, безусловно, наличествует, назвать их культурным видом нельзя<a l:href="#n_148" type="note">[148]</a>.</p>
    <p>Однако избыточное подражание этим отнюдь не ограничивается. Как мы видели в главе 2, люди в некоторой степени склонны к машинальному подражанию, и отчасти поэтому шимпанзе способны нащупать оптимальное решение в игре в орлянку, а мы, люди, — нет. Кроме того, как мы узнаем из главы 8, люди в ходе эволюции научились пользоваться подражанием, чтобы строить социальные отношения и разбираться в иерархических различиях. То есть мы подражаем другим, говоря: “А ты классный, я хочу с тобой водиться”. Наконец, начиная с главы 9 мы разберем, как культурная эволюция порождает социальные нормы, при нарушении которых рискуешь утратить репутацию или подвергнуться еще какому-нибудь наказанию. Поэтому иногда люди прибегают к “избыточному” подражанию, чтобы не испортить себе репутацию отклонением от нормы. Культурно-генетическая коэволюция создает множество причин, по которым наш вид склонен копировать все шаги без исключения или педантично следовать местным протоколам<a l:href="#n_149" type="note">[149]</a>.</p>
    <p>Однако склонность полагаться на культурную передачу уходит значительно глубже. Мы перенимаем не только практики и верования, которые противоречат нашей интуиции, но и вкусы, предпочтения и мотивы. Иногда они тоже идут вразрез с нашими инстинктами и врожденными наклонностями. Подобное подражание не означает, что у нас нет интуиции, инстинктов или врожденных наклонностей: просто естественный отбор снабдил нас системой культурного обучения, в которую встроена способность в некоторых обстоятельствах их подавлять или обходить.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как перебороть инстинкт. За что мы любим перец</p>
    </title>
    <p>Почему мы кладем в пищу пряности? Размышляя над ответом на этот вопрос, помните, что (1) другие животные не приправляют пищу, (2) большинство специй не обладают никакими или почти никакими питательными свойствами и (3) действующие вещества во многих специях — это, в сущности, отпугивающие химикаты, которые растения научились вырабатывать в ходе эволюции, чтобы уберечься от насекомых, грибков, бактерий, млекопитающих и прочих незваных пожирателей.</p>
    <p>Существует несколько линий доказательств, указывающих на то, что пряности, вероятно, представляют собой класс культурных адаптаций к проблеме пищевых патогенов. Многие пряности обладают антимикробным действием и убивают патогенные микроорганизмы в пище. Самые распространенные пряности на планете — это лук, перец, чеснок, кинза, перец чили (острый перец) и лавровый лист. Основная мысль в том, что использование многих пряностей представляет собой культурную адаптацию, помогающую справиться с патогенами в пище, особенно в мясе. Эта задача имела особое значение до появления холодильников. Чтобы проверить эту гипотезу, Дженнифер Биллинг и Пол Шерман собрали 4578 рецептов из традиционных поваренных книг разных популяций из разных уголков планеты. Они обнаружили три отчетливых закономерности<a l:href="#n_150" type="note">[150]</a>.</p>
    <p>1. Пряности и правда обладают антимикробным действием. Самые распространенные в мире пряности — те, которые особенно хорошо убивают бактерии. Некоторые специи обладают также противогрибковым действием. Если сочетать пряности, возникает синергетический эффект, что, вероятно, объясняет, почему такую важную роль играют смеси вроде порошка чили (смесь красного перца, лука, паприки, чеснока, кумина и орегано). Ингредиенты вроде лимона и лайма, сами по себе не обладающие особыми антимикробными свойствами, по-видимому, служат катализаторами для антимикробного действия других пряностей.</p>
    <p>2. Чем жарче климат, тем больше используют пряностей, особенно тех, которые лучше убивают бактерии. Например, в Индии и в Индонезии в большинство рецептов входит много антимикробных пряностей, в том числе лук, чеснок, острый перец и кориандр. А в Норвегии, напротив, в рецепты входит разве что немного черного перца и иногда — чуть-чуть петрушки и лимона, и на этом все.</p>
    <p>3. Рецепты рекомендуют применять пряности так, чтобы повысить их эффективность. Пряности, антимикробные свойства которых не страдают от термической обработки, например лук и чеснок, добавляют в процессе приготовления. Другие пряности, скажем, кинзу, которая при нагревании теряет антибиотические свойства, добавляют в блюдо свежими<a l:href="#n_151" type="note">[151]</a>.</p>
    <p>Таким образом, рецепты и вкусовые предпочтения, по всей вероятности, — это культурные адаптации к особенностям среды обитания, действующие очень тонко и неочевидно, так что большинство любителей острого об этом и не подозревают. Биллинг и Шерман предположили, что эти предпочтения возникли в ходе культурной эволюции, поскольку менее преуспевающие соплеменники подражали более здоровым, плодовитым и процветающим семьям. Это вполне правдоподобно, если учесть, что мы знаем о психологии культурного обучения, развившейся у нашего вида в ходе эволюции, в том числе о культурном обучении всему, что касается пищи и растений.</p>
    <p>Случай перца чили, пожалуй, самый наглядный. До появления европейцев перец чили был главной пряностью в кухне Нового Света, и сейчас его регулярно потребляет примерно четверть взрослого населения планеты. Перец чили в ходе эволюции приобрел химическую защиту на основе капсаицина, вещества, которое отпугивает млекопитающих, в том числе грызунов, но очень нравится птицам. У млекопитающих капсаицин непосредственно активирует канал боли (TrpV1), который вызывает ощущение жжения в ответ на различные специфические стимулы — кислоту, высокую температуру и аллилизотиоцианат (содержащийся в горчице и васаби). Это химическое оружие помогает перцу чили выживать и размножаться, поскольку птицы распространяют его семена лучше прочих вариантов (например, млекопитающих). Именно поэтому перец чили от природы кажется отвратительным и приматам, и маленьким детям, и многим взрослым людям. Капсаицин обладает настолько универсально отталкивающим вкусом, что кормящим матерям советуют избегать перченой пищи, чтобы дети не отказались от материнского молока, а в некоторых сообществах перец наносят на соски, если хотят отлучить младенца от груди. Однако взрослые, живущие в жарком климате, регулярно включают перец в рецепты. И те, кто вырос в окружении, где любили острую пищу, не просто едят перец — он им даже нравится. Как же мы дожили до того, чтобы полюбить жжение и потливость, которые возникают, когда активируется канал боли TrpV1?<a l:href="#n_152" type="note">[152]</a></p>
    <p>Исследования психолога Пола Розина показывают, что люди приобретают способность наслаждаться ощущениями при поедании перца, поскольку учатся интерпретировать болевые сигналы, вызванные капсаицином, как приятные или бодрящие. По результатам исследований, проведенных на нагорьях Мексики, дети перенимают эти предпочтения постепенно, и их не торопят и не уговаривают<a l:href="#n_153" type="note">[153]</a>. Они сами хотят научиться любить перец, чтобы стать похожими на тех, кем восхищаются. Это соответствует тому, что мы уже видели: дети с готовностью перенимают пищевые предпочтения у старших. В главе 14 я подробнее расскажу, как культурное обучение меняет физиологическую реакцию нашего организма на боль, а конкретнее, на удары электрическим током. Так или иначе, вывод гласит, что культура при необходимости способна пересилить наше природное, свойственное всем млекопитающим отвращение и мы об этом даже не догадаемся.</p>
    <p>В результате давнего па-де-де кумулятивной культурной эволюции и генов наш мозг генетически приспособился к миру, где информация, необходимая для выживания, имплицитно вплеталась в обширный корпус знаний, который мы наследовали через культуру от предыдущих поколений. Эта информация приходит к нам зашифрованной в привычных кулинарных практиках (маниока), табу, гадальных ритуалах, местных пищевых предпочтениях (перец), ментальных моделях и правилах изготовления орудий (древки для стрел). Нередко эти практики и верования (имплицитно) ГОРАЗДО умнее нас, поскольку ни одиночке, ни группе не под силу выработать их на протяжении жизни одного человека. Как вы убедитесь, прочитав дальнейшие главы, это относится и к некоторым институтам, религиозным верованиям, ритуалам и медицинским практикам. По этим эволюционным причинам обучающиеся сначала решают, будут ли они “включать” свои механизмы создания причинно-следственных моделей, и если будут, им нужно тщательно оценить, сколько ментальных усилий в них вкладывать. И если культурная передача снабжает их готовыми ментальными моделями, объясняющими, как все устроено, обучающиеся с готовностью принимают эти модели и придерживаются их.</p>
    <p>Разумеется, люди вполне способны разбивать сложные процедуры и протоколы на составные части, чтобы понять причинно-следственные связи между ними и создать улучшенные версии, и иногда так и делают. Кроме того, они изменяют практики в результате экспериментов, ошибок при обучении и случайных действий. Тем не менее мы как культурный вид наделены инстинктивным стремлением как можно точнее копировать сложные процедуры, практики, верования и мотивы и включать в них даже те шаги, которые могут показаться ненужными с точки зрения причин и следствий, поскольку культурная эволюция доказала, что умеет выстраивать сложные неочевидные культурные пакеты и они гораздо лучше всего, что мы способны создать сами за целую жизнь. Нередко люди даже не знают, что на самом деле дают их практики — и дают ли они хоть что-нибудь. Любители острого в жарком климате не знают, что рецепты с добавлением чеснока и чили защищают их семьи от патогенных микроорганизмов в мясе. Они просто унаследовали вкусы и рецепты через культуру и имплицитно верили в мудрость, накопленную поколениями предков.</p>
    <p>Конечно, мы, люди, и в самом деле строим причинно-следственные модели мироздания. Однако мы часто упускаем из виду, что на создание таких моделей нас издревле вдохновляло существование сложных продуктов культурной эволюции. Когда люди догадываются, что и почему они делают, это нередко происходит задним числом: “Почему мы всегда так делаем? Должна быть причина… Наверное, это потому, что…” Однако если кто-то сумел верно догадаться, почему он или его группа делают что-то так, а не иначе, это не означает, что они изначально стали так себя вести именно по этой причине. Например, огромное количество научных объяснений причин и следствий было разработано в попытках понять уже существующие технологии, скажем, паровой двигатель, воздушный шар или аэроплан. Новые устройства и технологии часто предшествуют появлению какого бы то ни было причинно-следственного понимания, однако <emphasis>своим существованием</emphasis> подобные культурные продукты открывают окно в мир, способствующий улучшению понимания причин и следствий. То есть до самого последнего времени в истории человечества кумулятивная культурная эволюция способствовала улучшению причинно-следственного понимания в значительно большей степени, нежели наоборот — причинно-следственное понимание подхлестывало культурную эволюцию<a l:href="#n_154" type="note">[154]</a>.</p>
    <p>Это историческое наблюдение подтверждается данными экспериментов с участием маленьких детей. Исследования специалистов по психологии развития — Эндрю Мельцоффа, Элисон Гопник и Анны Вайсмайер — показывают, что лучше всего запускает механизмы поисков причинно-следственных связей в нашем мозге наблюдение за людьми, которые пользуются артефактами и пытаются что-то сделать. Например, дети с года до трех точнее делают выводы о причинно-следственной связи между средствами и результатом, когда наблюдают, как кто-то пользуется артефактом, чем при наблюдении за тем же самым процессом — скажем, физическим движением или какими-то корреляциями в окружающем мире, — если он происходит “естественным путем”. То есть дети включают механизмы поиска причинно-следственных связей в присутствии людей, оперирующих культурными артефактами, и причинно-следственные модели, которые они строят, помогают обучающимся лучше оперировать артефактом или участвовать в какой-то практике, причем делать это так, как предписывает культура<a l:href="#n_155" type="note">[155]</a>. Подробнее об этом чуть дальше.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Подвинься-ка, естественный отбор!</p>
    </title>
    <p>Знаменитые эволюционные психологи от Стивена Пинкера до Дэвида Басса любят утверждать, что естественный отбор — единственный процесс, способный создавать сложные адаптации, устроенные достаточно хорошо, чтобы их функционирование отвечало условиям окружающей среды или потребностям живого организма<a l:href="#n_156" type="note">[156]</a>. Они находятся под сильным впечатлением от того, что продукты естественного отбора — глаза, крылья, сердца, паутина, птичьи гнезда и снежные берлоги белых медведей — по всей видимости, отлично подходят для решения соответствующих проблем. Не считая некоторых красноречивых несовершенств, эти адаптации на первый взгляд очень хорошо продуманы, в них прямо-таки просматривается инженерная мысль. Глаза словно нарочно созданы, чтобы смотреть, а крылья — чтобы летать, однако над ними не трудились ни инженеры, ни изобретатели, и ни у кого не было ни намерения их создавать, ни ментальной модели, объясняющей их работу. В целом я согласен с такой точкой зрения и, безусловно, разделяю восхищение потрясающей мощью естественного отбора. Возражения у меня вызывает лишь слово “единственный”. По меньшей мере со времен зарождения кумулятивной культурной эволюции естественный отбор утратил свой статус единственного “слепого” процесса, способного создавать сложные адаптации, хорошо подходящие к местным условиям. Цель этой главы — показать, что культурная эволюция вполне способна порождать такие сложные адаптивные продукты, которые никто не создавал целенаправленно и для которых ни у кого не было причинно-следственной ментальной модели, <emphasis>пока они не появились</emphasis>. Это достигается через процессы избирательного внимания и обучения, о которых мы говорили в главах 4 и 5.</p>
    <p>Чтобы в этом убедиться, сравним две разновидности жилищ — два артефакта: одну разновидность создал естественный отбор, другую — кумулятивная культурная эволюция. В Африке обитают птицы масковые ткачи, самцы которых строят прочные гнезда почковидной формы, чьи трубообразные входы направлены вниз и прекрасно защищают кладку из двух-трех яиц от более крупных хищников. Каждый вид ткачей применяет при строительстве гнезда стереотипный набор приемов и следует одному и тому же пошаговому протоколу. Сначала птицы плетут крепление будущего гнезда, а затем строят кольцо, крышу, камеру для кладки, “прихожую” и вход (см. илл. 7.2).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_022.jpg"/>
    <p>Илл. 7.2. Продукты двух разных процессов отбора в ходе генетической <emphasis>(вверху)</emphasis> и культурной <emphasis>(внизу)</emphasis> эволюции. Вверху: обитающие в Африке самцы масковых ткачей строят прочные гнезда почковидной формы, чьи трубообразные входы направлены вниз и прекрасно защищают кладку из двух-трех яиц от крупных хищников. Внизу: обитающие в Арктике охотники-инуиты строят традиционные снежные дома при помощи особых костяных ножей для нарезания снежных блоков. Обогреваются эти дома стеатитовыми лампами, горючим для которых часто служит вытопленный тюлений жир</p>
    <empty-line/>
    <p>Разные части гнезда плетутся при помощи одного из трех узлов (полуштыка, простого и скользящего) и трех разных видов плетения. Чтобы построить гнездо, ткачи должны найти и собрать особенно прочные стебли высокой травы или волокна пальмовых листьев. Форма помещения в сочетании с входом-туннелем, направленным вниз, приводит к тому, что хищнику очень непросто добраться до кладки. Благодаря толщине и слоистой структуре плетеного пола яйца уцелеют даже при падении, если гнездо сбросят с ветки. Все эти приемы и технологии не перенимаются у других птиц. Ткачи либо обладают врожденными знаниями, либо от природы снабжены способностью придумать их самостоятельно, по ходу дела. Естественный отбор породил много подобных сложных артефактов, причем не менее прекрасные сооружения создают и беспозвоночные — термиты, осы и пауки, не обладающие никакой ментальной моделью результата своих трудов<a l:href="#n_157" type="note">[157]</a>.</p>
    <p>Сложной адаптацией для жизни в различных регионах Арктики следует считать и инуитские снежные иглу (см. илл. 7.2). С архитектурной точки зрения иглу уникальны, поскольку строятся из снежных блоков, которые нарезают из сугробов, образовавшихся за время одного снегопада, а затем складывают из них аэродинамический купол, способный устоять под сильными арктическими ветрами. Если иглу выстроено как следует, а блоки хорошо пригнаны друг к другу, купол получается настолько прочным, что не проваливается даже под весом стоящего на нем человека. Теплоизоляция иглу такова, что небольшие стеатитовые лампы, заправленные вытопленным жиром морских млекопитающих, обеспечивают в нем температуру около 10 °C. От внутреннего тепла снег слегка подтаивает, отчего стены и потолок смерзаются еще прочнее. При правильной ориентации длинного входа-туннеля он не только защищает от ветра, но и благодаря перепаду давления не дает теплу рассеиваться. Окна затянуты прозрачными пленками из тюленьих кишок или сделаны из ледяных пластинок, пропускающих свет, а вентиляцию обеспечивают небольшие отверстия<a l:href="#n_158" type="note">[158]</a>.</p>
    <p>Инуитские иглу, как и гнезда масковых ткачей, выглядят сознательно спроектированными и, очевидно, функционально прекрасно подходят для жизни в Арктике. Более того, они выглядят так, словно над ними работала целая команда инженеров, обладающих познаниями в аэро- и термодинамике, сопромате и строительной механике. Неудивительно, что люди Франклина не смогли придумать, как строить снежные дома, даже перед лицом самой реальной опасности замерзнуть насмерть в своих палатках. Такое невозможно изобрести ни в одиночку, ни даже группой из сотни человек, обладающих очень сильной мотивацией, как было в том случае. Это продукт кумулятивной культурной эволюции, обладающий особенностями, которые многие строители-инуиты (или большинство из них) усваивают в виде “вот так это делается” без особой причинно-следственной модели. Конечно, не приходится сомневаться, что параллельно с процедурами, правилами и протоколами культурно передаются и какие-то фрагменты причинно-следственных моделей, поскольку частичные или мини-модели помогают строителям следить за качеством работы и приспосабливаться к необычным или изменившимся обстоятельствам. Однако большинство этих причинно-следственных мини-моделей передаются культурно в составе общего пакета, а не создаются по ходу дела отдельными участниками процесса.</p>
    <p>Признание способности культурной эволюции создавать столь сложные адаптации имеет далеко идущие последствия для изучения людей. Оно означает, что когда мы замечаем нечто, функционально приспособленное для решения адаптивной задачи за рамками осознанности — будь то иглу или какая-то сложная когнитивная способность вроде умения вычитать 16 из 17, — нельзя заранее быть уверенными, что этот сложный механизм либо порожден естественным отбором, влияющим на гены, либо создан целенаправленно. Он может оказаться продуктом кумулятивной культурной эволюции.</p>
    <p>Таким образом, культурная эволюция умнее нас, и наш вид эволюционировал генетически в мире, полном всяких культурных вещей (от сложных технологий вроде иглу до изощренных протоколов вроде применения золы, чтобы химически высвободить важные питательные вещества из кукурузы), в которые людям нужно было просто верить. Относительно рано в истории нашего вида попытки выжить своим умом, не перенимая культурного ноу-хау от предыдущих поколений, стали приводить к тому, что ты проигрывал конкурентам, больше способным к культурному обучению и прилагавшим усилия, чтобы сосредоточиться на отдельных учителях и отдельных “дисциплинах”. Но даже если ты понимаешь, у кого и чему надо учиться, это не значит, что у обладателей самого ценного культурного ноу-хау будет мотивация терпеть твое общество и разрешать тебе черпать из источника их накопленной веками мудрости. Эта эволюционная задача и подарила нам феномен престижа.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 8</p>
    <p>Престиж, доминантность и менопауза</p>
   </title>
   <section>
    <p>Писатель Джон Кракауэр в своей книге “В разреженном воздухе” описывает, каким уважением пользовался знаменитый альпинист Роб Холл в базовом лагере на Эвересте. Базовый лагерь создает интересную ситуацию, в которой самые разные люди оказываются вырваны из современного мира и заброшены на высоту 5300 метров над уровнем моря, где им нужно понять, как добиться от себя самоорганизации достаточно хорошей, чтобы решить трудную задачу, которую они перед собой поставили. В то время Холла считали, пожалуй, лучшим альпинистом в мире, поскольку он поставил рекорд по количеству восхождений на Эверест среди нешерпов. Вот как Кракауэр описывает обстановку в лагере<a l:href="#n_159" type="note">[159]</a>:</p>
    <cite>
     <p>В базовом лагере суета была, как в муравейнике. Помещение “Консультантов по приключениям” служило своего рода штаб-квартирой всего базового лагеря, потому что никто на горе не внушал большего доверия, чем Холл. Как только возникала какая-нибудь проблема — трудовой спор с шерпами, медицинский случай, сомнительный выбор стратегии подъема, — все приходили в нашу палатку-столовую за советом к Холлу. И он щедро делился накопленной мудростью даже со своими соперниками, конкурировавшими с ним в погоне за клиентами, в частности со Скоттом Фишером<a l:href="#n_160" type="note">[160]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Роб Холл имел такое влияние на жизнь в базовом лагере, поскольку обладал <emphasis>престижем</emphasis>. Даже с конкурентами и по альпинизму, и по бизнесу он был первым среди равных. И сохранял это положение не потому, что занимал какую-то официальную должность, а потому, что окружающие относились к нему с уважением и восхищением. Люди искали его общества и прислушивались к его мнению во многих областях, в том числе тех, которые не имеют прямого отношения к альпинизму, например решение трудовых споров с шерпами. Холл был очень отзывчив, что лишь укрепляло его авторитет. Вскоре после сцены, описанной Кракауэром, Холл замерз насмерть на склоне Эвереста, когда отстал от своей группы в попытке спасти обессилевшего товарища.</p>
    <p>Подобные явления характерны не только для западного общества конца XX века — они встречаются по всему миру. Возьмем хотя бы изолированных обитателей Андаманских островов, популяцию эгалитарных охотников-собирателей, которую изучал известный британский социальный антрополог А. Р. Рэдклифф-Браун в 1906–1908 годах. Вот что он писал:</p>
    <cite>
     <p>Помимо почтительного отношения к старшим, существует и другой важный фактор регулирования социальной жизни: уважение к определенным личным качествам. Эти качества — мастерство воина и охотника, щедрость и доброта, а также отсутствие дурного нрава. Их обладатель неизбежно пользуется влиянием в сообществе. Его мнение по любому поводу ценится выше, чем мнение других людей, даже старших. Молодежь “привязывается” к нему, стремится ему угодить, преподнося всевозможные подарки или помогая в работе, скажем, при строительстве каноэ, сопровождает его на охоте или во время вылазок за черепахами… В каждой туземной группе, как правило, есть такой человек, который благодаря своему влиянию способен контролировать и направлять соплеменников<a l:href="#n_161" type="note">[161]</a>.</p>
    </cite>
    <p>Рэдклифф-Браун описывал престиж, который проявляется схожим образом во все времена и по всему земному шару. Великие альпинисты и выдающиеся охотники, а также те, кто достиг особого мастерства в областях, которые особенно ценятся в той или иной местности, становятся популярными, к их мнению прислушиваются, и в итоге они обретают влияние в самых разных сферах. Такие уважаемые члены сообществ редко бывают вздорными и непоследовательными и, напротив, обычно славятся великодушием и отзывчивостью. Это явление наблюдается даже в крайне эгалитарных сообществах, в которых нет ни иерархии, ни официальных лидерских позиций. В любом человеческом сообществе престиж всегда связан с мастерством, знаниями и успехами в занятиях или решении задач, важных для представителей этого сообщества. Престиж служит прекрасной основой для лидерства в эгалитарных обществах<a l:href="#n_162" type="note">[162]</a>.</p>
    <p>Чтобы изучить психологические механизмы, стоящие за подобными паттернами, рассмотрим, как у наших предков сформировалась в ходе эволюции <emphasis>психология престижа</emphasis><a l:href="#n_163" type="note">[163]</a>. Для этого важно понять, что как только люди обрели способность к культурному обучению, им понадобилось умение находить лучших наставников и учиться у них. Лучшие модели — это те, кто, по-видимому, обладает информацией, у которой больше всего шансов оказаться ценной для обучающихся либо сейчас, либо в дальнейшем. Чтобы как следует выучиться, надо общаться с избранными моделями достаточно долго и в нужное время. Кроме того, обучающимся полезно, если модели готовы делиться с ними неочевидными аспектами своих практик или по крайней мере не стараются нарочно утаить секреты своего успеха. В результате у людей вырабатываются эмоции и мотивации, способствующие поиску особенно умелых, преуспевающих и знающих моделей, после чего обучающиеся готовы выказывать избранным моделям уважение, чтобы те были готовы сотрудничать (то есть стать педагогами) или по крайней мере согласились передавать культурные знания. Уважение можно выказывать разными способами: обучающийся может помогать своему наставнику (скажем, по хозяйству), дарить подарки, оказывать услуги (сидеть с его детьми), а также хорошо отзываться о нем на публике (и таким образом оповещать всех о его престиже). Если не проявлять уважения в той или иной форме к обладателю престижа, у того не будет стимула подпускать к себе обучающихся, не состоящих с ним в родстве, и наделять их привилегированным доступом к своим навыкам, стратегиям и ноу-хау.</p>
    <p>Такие механизмы, возникавшие и действовавшие на протяжении всей эволюционной истории человечества, позволили естественному отбору особым образом отточить наши способности к культурному обучению. Когда только начинаешь овладевать каким-то сложным навыком, часто бывает нелегко отличить подлинного мастера от просто крепкого ремесленника или даже посредственности (вспомним хотя бы игру на скрипке). Чтобы решить эту проблему, молодой или неопытный обучающийся смотрит на других, более опытных людей и видит, на кого они обращают внимание, кого слушаются и кому подражают. Затем наш наивный обучающийся пользуется своими наблюдениями, чтобы решить, у кого стоит учиться<a l:href="#n_164" type="note">[164]</a>. Как мы видели в главе 4, такое поведение представляет собой своего рода культурное обучение второго порядка, в ходе которого мы понимаем, у кого учиться, оценивая, кого считают достойной моделью другие люди. Так и рождается престиж. Те, кто получает такого рода внимание и пользуется уважением, те, кому подражают, обладают престижем, даже если на поверку оказывается, что они не такие уж знающие и умелые. Признаки престижа, например визуальное внимание, побуждают обучающихся избирательно учиться у престижных индивидов. Престиж человека повышается, если другие члены его сообщества приходят к убеждению, что он заслуживает уважения и восхищения и его стоит слушать. Это происходит, даже если большинство тех, кто уважает этого человека, не могут самостоятельно оценить его успех, знания или мастерство. Уважение и восхищение — это эмоции, обеспечивающие почет обладателю престижа. Вот почему юные жители Андаманских островов “привязываются” к тем или иным соплеменникам, вот почему они готовы помогать им делать каноэ или охотиться на черепаху.</p>
    <p>Чтобы понять престиж как социальный феномен, важно понимать, как часто бывает трудно разобраться, что именно приводит человека к успеху. В современных обществах успех звезды баскетбола может строиться на его (1) упорных тренировках в межсезонье, (2) предпочтениях в выборе спортивной обуви, (3) правильном режиме сна и отдыха, (4) молитвах перед играми, (5) особых витаминных комплексах или (6) любви к морковке. Все это вместе и любой пункт в отдельности может способствовать успеху. Наивный обучающийся не в состоянии определить все причинно-следственные связи между привычками человека и его успехом (см. главу 7). Вследствие этого обучающиеся часто копируют поведение избранной модели обобщенно, во многих сферах. Разумеется, они могут делать особый упор на области, которые по тем или иным причинам представляются более важными для успеха модели. Такое подражание нередко включает личные привычки и стиль модели, а также ее цели и мотивы, поскольку все это может быть связано с успехом. Подобная эвристика в духе “если сомневаешься, копируй” — одна из причин, по которым успех в одной сфере конвертируется во влияние в широком диапазоне областей<a l:href="#n_165" type="note">[165]</a>.</p>
    <p>О могуществе престижа говорит и то, как часто знаменитостей в современном мире привлекают для рекламы и продвижения тех или иных товаров и услуг. Например, звезда Национальной баскетбольной лиги Леброн Джеймс, попавший в профессиональный спорт прямо со школьной скамьи, получает миллионы за продвижение страховой компании <emphasis>State Farm Insurance</emphasis>. Никто не станет спорить, что мистер Джеймс феноменально талантливый баскетболист, однако неясно, делает ли это его достаточно компетентным, чтобы рекомендовать страховые компании. Подобным же образом, как известно, Майкл Джордан носил нижнее белье марки <emphasis>Hanes</emphasis>, а Тайгер Вудс ездил на “бьюиках”. Бейонсе пьет “Пепси”, по крайней мере в рекламных роликах. Какова связь между музыкальным талантом и сладкими газированными напитками? Наконец, хотя последние открытия в медицине и просветительские кампании оказывают лишь очень скромное влияние на отношение женщин к профилактической медицине, одна-единственная статья Анджелины Джоли в <emphasis>New Work Times</emphasis>, где она рассказала, как решила сделать профилактическую двустороннюю мастэктомию, узнав, что у нее “поломан” ген <emphasis>BRCA</emphasis>1, привлекла в клиники всего мира, от Великобритании до Новой Зеландии, потоки женщин, желаюших сделать генетический скрининг на рак груди<a l:href="#n_166" type="note">[166]</a>. Таким образом, влияние престижа на различные области — неожиданный побочный эффект эволюции, — оказывается, позволяет ворочать миллионами и служит мощным инструментом охраны общественного здоровья, который мы еще не научились использовать в полной мере.</p>
    <p>Престиж, развивавшийся в ходе эволюции параллельно с культурным обучением, стал поздним дополнением к нашей психологии статуса. Помимо психологии престижа, мы, люди, обладаем еще и психологией доминантности, которая унаследована от наших предков-приматов и, соответственно, значительно древнее престижа. И у приматов, и у людей индивиды получают доминирующий статус, когда окружающие боятся их и считают, что эти особи способны применить физическое насилие или другие средства принуждения, если им не будут выказывать уважение в форме различных услуг и не предоставят привилегированный доступ к брачным партнерам и ресурсам (в том числе к пище). В таких иерархиях подчиненные показывают, что признают свой низкий ранг, при помощи различных сигналов, таких как позы, зрительно уменьшающие размеры тела (ссутуленные плечи, опущенные глаза). Доминантные особи напоминают подчиненным, кто тут главный, позами, зрительно увеличивающими размеры тела (прямая спина, широко расставленные ноги, расправленные плечи, выкаченная грудь). У некоторых приматов высокий ранг достигается исключительно благодаря бойцовским качествам, которые определяются в основном силой и габаритами, хотя играет роль и родство, и наличие союзников. У шимпанзе союзы тоже нередко играют важную роль: пары и тройки создают коалиции, чтобы отстаивать свои высокие места в иерархии доминирования. Положение в иерархии — это не нестойкий результат непрерывных драк, а часто относительно стабильный социальный порядок, устанавливаемый после периодов напряженного конфликта. Высокое положение в иерархии доминирования и у самцов, и у самок в целом повышает репродуктивный успех, измеряемый в численности выжившего потомства<a l:href="#n_167" type="note">[167]</a>.</p>
    <p>Таким образом, в результате культурно-генетической коэволюции у людей появились две (как минимум) совершенно разные формы социальной иерархии — <emphasis>доминантность</emphasis> и <emphasis>престиж</emphasis>. Далее я подробно покажу, что каждая из этих форм иерархии связана со своим набором психологических процессов, мотивов, эмоций, жестов и поз. Но прежде хорошо бы выяснить, действительно ли и доминантность, и престиж способствуют репродуктивному успеху в малых сообществах. Репродуктивный успех — это основная валюта, за которую борется естественный отбор. Если обе формы иерархии в таком контексте ассоциируются с повышением репродуктивного успеха, тогда по меньшей мере правдоподобно, что обе они могли развиться и сохраниться в ходе генетической эволюции на протяжении эволюционной истории нашего вида<a l:href="#n_168" type="note">[168]</a>.</p>
    <p>К сожалению, работ, где изучалась бы связь между престижем и доминантностью, с одной стороны, и мерой репродуктивного успеха — с другой, очень мало, и отчасти это потому, что исследователи-эволюционисты, как правило, предполагают, что у людей есть только одна социальная иерархия. Однако Крис ван Рюден с коллегами недавно изучали престиж и доминантность у племени цимане в Боливийской Амазонии в ходе долгосрочного полевого проекта. Племя цимане живет относительно независимыми малыми семейными группами, которые в наши дни объединяются в деревни по берегам рек. Индейцы цимане занимаются охотой и собирательством, а также устраивают огороды, рассеянные по лесу. По сравнению с большинством сообществ их неформальные иерархии достаточно плоски, а местные лидеры слабы, поэтому проверять теории статуса в такой популяции довольно сложно.</p>
    <p>Крис попросил выборку из индейцев цимане составить рейтинг мужчин из двух деревень по целому ряду показателей: бойцовские качества, щедрость, уважение, влиятельность в сообществе, способность добиться своего и количество союзников. В результате каждый мужчина-цимане получал какое-то количество очков на основании совокупной оценки своих земляков. Крис утверждает, что в таком контексте его критерии “бойцовские качества” и “влиятельность в сообществе” — наилучшее приближение к понятиям доминантности и престижа соответственно. Затем он продемонстрировал, что оба эти показателя социального статуса связаны с повышенным числом как внебрачных связей, так и детей от жены, а также с повышенными шансами найти новую жену после развода, даже если статистически скорректировать влияние возраста, размеров родственной группы, экономической продуктивности и нескольких других факторов<a l:href="#n_169" type="note">[169]</a>. Мало того, дети мужчин, обладающих престижем, реже умирают, а сами обладатели престижа женятся раньше сверстников (к доминантным мужчинам ни то ни другое не относится). Результаты Криса показывают, что по крайней мере в этом малом сообществе признанные престиж и доминантность положительно влияют на общий репродуктивный результат (количество детей) и успех на брачном рынке, причем этот эффект не сводится к воздействию других факторов, связанных со статусом, например экономической продуктивности или охотничьего мастерства. Неудивительно, что и доминантные мужчины, и обладатели престижа, как правило, добивались своего на собраниях групп, но лишь обладатели престижа пользовались всеобщим уважением и проявляли щедрость.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Основные составляющие престижа и доминантности</p>
    </title>
    <p>В таблице 8.1 сведены некоторые основные составляющие престижа и доминантности, а также приемов, к которым прибегают люди, чтобы получить и сохранить каждый из двух видов статуса<a l:href="#n_170" type="note">[170]</a>. В самом верху таблицы указано, что успешное применение тактик повышения статуса на основании как доминантности, так и престижа обеспечивает человеку больше <emphasis>влияния</emphasis> на поведение его группы, на ее решения, перемещения и внутреннюю динамику. Этот эффект в сочетании с тем, что носители как доминантности, так и престижа пользуются уважением обладателей более низкого статуса, и приводит к тому, что и доминантность, и престиж — это формы социального статуса. В отношениях доминантности подчиненные повинуются доминантному человеку, поскольку боятся его, и во всем соглашаются с ним, чтобы не провоцировать. Напротив, к обладателям престижа люди тянутся, поскольку видят, что те добились успеха и обладают мастерством, поэтому престиж придает способностей к убеждению — настолько, что обучающиеся нередко меняют свои мнения, убеждения и практики ради того, чтобы больше уподобиться обладателю престижа. Кроме того, поскольку обладатели низкого статуса стремятся выказать уважение избранным моделям в обмен на возможность учиться у них, обладатели престижа приобретают влияние, когда обладатели низкого статуса стараются им угодить. Таким образом, обладатели престижа становятся влиятельными и потому, что окружающие меняют собственные мнения и практики, чтобы уподобиться им, и потому, что окружающие стремятся им угодить, даже если не согласны с ними, поскольку это способ выразить уважение<a l:href="#n_171" type="note">[171]</a>.</p>
    <empty-line/>
    <p>Таблица 8.1. Паттерны доминантности и паттерны престижа</p>
    <image l:href="#i_023.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Уже доказано, что престиж влияет на внимание, культурное обучение и способность убеждать (см. главу 4). Чтобы сделать следующий шаг и изучить, как престиж и доминантность влияют на поведение группы, я объединил усилия с моей коллегой Джесс Трейси, социальным психологом и специалистом по эмоциям, и нашей тогда еще младшей коллегой Джои Чен (которая проделала всю черную работу). Мы сформировали маленькие группы из незнакомых между собой людей и попросили их выполнить групповое задание под названием “Потерявшиеся на Луне”. Каждая группа должна была представить себе, что их звездолет только что потерпел крушение на Луне, и расставить по важности набор предметов. В этот набор входили, например, компас, ружье, сигнальная ракетница и спички. Участников нашего эксперимента предупредили, что им заплатят в соответствии с тем, насколько рейтинг, составленный их командой, окажется похож на рейтинг, составленный инженерами НАСА. Сначала каждый сам составлял свой личный рейтинг, а затем группы собирались и составляли групповой рейтинг. После этого каждый участник приватно оценивал товарищей по группе по самым разным личным и социальным параметрам. На основании этих оценок мы подсчитывали баллы для каждого участника по нескольким шкалам, в том числе оценивали престиж и доминантность<a l:href="#n_172" type="note">[172]</a>. При помощи сложного статистического анализа мы показали, что люди, получившие больше баллов по престижу или доминантности, сильнее влияли на результат выполнения задания в своей группе. Результаты выполнения задания мы оценивали, учитывая и кого участники считали влиятельным при составлении группового рейтинга (субъективные оценки), и у кого личный рейтинг оказался больше всего похож на окончательный групповой рейтинг (объективный критерий)<a l:href="#n_173" type="note">[173]</a>.</p>
    <p>В ходе эксперимента отчетливо прослеживались стратегии, основанные как на престиже, так и на доминантности, — они проявлялись в виде предсказуемых закономерностей и обеспечивали независимые пути к влиянию на группу, то есть разные пути к статусу. Доминантные личности были склонны (1) вести себя властно, (2) приписывать себе все заслуги, (3) прибегать к насмешкам, чтобы унизить других, и (4) манипулировать товарищами по группе. В то же время обладатели престижа (1) прибегали к самоиронии, (2) приписывали успех группе и (3) шутили.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Подражание, внимание и мимикрия</p>
    </title>
    <p>Обладатели низшего статуса предпочитают <emphasis>внимательно относиться</emphasis> к обладателям престижа (то есть смотреть и слушать) и <emphasis>подражать</emphasis> им, но не доминантным индивидам. Обычно это происходит машинально и бессознательно. Кроме того, при этом возможна телесная мимикрия, которая служит двум разным целям. Во-первых, мимикрия может быть бессознательным способом выказать уважение или признать, что человек занимает более высокое положение в обществе. Этот механизм действует, поскольку окружающие внимательно смотрят, кого копируют другие, поэтому интенсивная мимикрия способна сильно повысить престиж того человека, под кого мимикрируют. Во-вторых, мимикрия — инструмент, при помощи которого мы проникаем в чужое сознание, понимаем, о чем человек думает и что предпочитает. Например, если два человека вступают в диалог и получают приятные впечатления, узнавая друг друга ближе, они бессознательно мимикрируют друг под друга — копируют позы, тон голоса, движения и выражение лица собеседника; это явление называется “эффект хамелеона”<a l:href="#n_174" type="note">[174]</a>. Однако, что любопытно, поскольку обладатели меньшего престижа острее чувствуют необходимость понять, о чем думают, чего хотят и во что верят обладатели высшего статуса, они относительно сильнее мимикрируют — то есть низшие бессознательно копируют обладателей престижа больше, чем наоборот.</p>
    <p>В одном исследовании голосовой мимикрии изучались гости Ларри Кинга, давнего и знаменитого ведущего ток-шоу на CNN. Ученые проанализировали низкочастотные голосовые паттерны самого Кинга и его гостей, чтобы проверить, менял ли Кинг голосовые паттерны, чтобы соответствовать гостю, или наоборот. Предыдущие исследования показали, что один из способов подражать друг другу в диалоге — это синхронизировать низкочастотные голосовые паттерны. Но кто к кому подлаживается?</p>
    <p>Изучение 25 гостей от Билла Клинтона до Дэна Куэйла (вице-президента США в 1989–1993 годах) показало, что, как и ожидалось, когда Ларри интервьюировал кого-то очень престижного, он менял свои голосовые частоты, чтобы соответствовать частотам гостя. Но если на интервью приходил человек, чей статус воспринимался как более низкий, чем у самого Ларри, именно гость бессознательно и машинально менял голос, чтобы подстроиться к частоте Ларри. Особенно сильно Ларри подстраивался под Джорджа Буша, действующего президента США, а также под Элизабет Тейлор, Росса Перо, Майка Уоллеса и кандидата в президенты Билла Клинтона. А Дэн Куэйл, Роберт Страусс и Спайк Ли подстраивались под Ларри. Иногда собеседники и вовсе не подстраивались друг под друга, например, когда Ларри интервьюировал молодого Ала Гора. Возможно, эти разговоры давались трудно именно потому, что каждый из собеседников считал, будто обладает статусом выше визави, поэтому никто не желал уступать<a l:href="#n_175" type="note">[175]</a>.</p>
    <p>Чтобы выбрать, у кого учиться, можно, в частности, обратить внимание, на кого другие смотрят, кого слушают и кому подражают, поскольку в нашем сложном мире это может подтолкнуть в нужном направлении, в сторону моделей, у которых есть чему учиться. По крайней мере, так было на протяжении большей части эволюционной истории человечества. Однако в наши дни эта психологическая особенность привела к тому, что можно быть знаменитым просто тем, что ты знаменит, — так называемый <emphasis>эффект Пэрис Хилтон</emphasis><a l:href="#n_176" type="note">[176]</a>. Природа наших СМИ такова, что многие волей-неволей обращают внимание на всякого, о ком сообщают в популярных новостях. Стоит один раз попасть в СМИ — случайно или по расчету, — и это создает новый ориентир для внимания публики, так что в результате новоявленную знаменитость могут начать воспринимать как модель, достойную подражания. Так получается, потому что мы видим, как окружающие постоянно наблюдают за некоторыми знаменитостями, слышим, как они говорят об этих знаменитостях, поскольку такие люди оказываются в фокусе внимания всех, кто смотрит одни и те же СМИ. Эти ориентиры вынуждают нас с нашей психологией престижа делать бессознательный вывод, что эти люди достойны подражания, уважения и восхищения. Такой автоматический вывод способствует и усилению мимикрии и копирования в этой группе, поскольку поклонники ищут физической или хотя бы социальной близости к своему кумиру. Все это может породить петлю обратной связи, поскольку СМИ продолжают освещать жизнь тех, о ком зрители хотят узнать больше, и так рождается знаменитость — словно бы из ниоткуда. Процесс запустился, потому что первое появление будущей звезды в новостях заставило некоторых зрителей ошибочно заключить, что окружающие обращают особое внимание на этого человека. Подобные самоподдерживающиеся и самоусиливающиеся процессы описывает и Дункан Уоттс — он объясняет ими популярность некоторых картин, в частности “Джоконды”, и песен из верхних строчек хит-парадов<a l:href="#n_177" type="note">[177]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Демонстрация статуса и эмоции</p>
    </title>
    <p>Обладание высоким статусом или его приобретение выражается определенными позами и жестами, которые можно предсказать на основании природы отношений, стоящих за ними. У приматов, как и у многих других видов, высокое положение в иерархии доминирования ассоциируется с крупными размерами. Даже у людей младенцы к 10 месяцам прогнозируют успех при конфликте двух “действующих лиц”, исходя из их габаритов, даже если эти “действующие лица” — просто прямоугольники с рожицами<a l:href="#n_178" type="note">[178]</a>. Поэтому неудивительно, что доминирующие особи сообщают о своем статусе, стараясь казаться больше: выпрямляются во весь рост, выпячивают грудь, широко расставляют ноги и локти — представьте себе хоть профессионального борца, хоть самца павиана. Кроме того, доминирующие особи смотрят на окружающих исподлобья, чтобы не пропустить ни намека на вызывающее поведение. В случае иерархии престижа демонстрация превосходства похожа на демонстрацию доминантности, но смягчена и приглушена. Это скорее выражение гордости, при котором агрессивные элементы замещаются или подавляются, что понятно, поскольку обладатели престижа хотят сообщить о своем статусе, но не хотят подавать агрессивные сигналы<a l:href="#n_179" type="note">[179]</a>. На илл. 8.1 показаны позы, демонстрирующие только что приобретенный престиж после победы на олимпийских состязаниях по дзюдо. Для сравнения приведены фотографии спортсмена, слепого от рождения, и зрячей спортсменки. Смогли бы вы определить, кто из них никогда не видел, как выражают гордость другие люди?<a l:href="#n_180" type="note">[180]</a></p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_024.jpg"/>
    <p>Илл. 8.1. Демонстрация гордости после победы на соревнованиях по дзюдо: справа — спортсмен, слепой от рождения, слева — зрячая спортсменка</p>
    <empty-line/>
    <p>Разница между демонстрацией доминантности и престижа была прекрасно видна на видеозаписях, сделанных во время нашего эксперимента с игрой “Потерявшиеся на Луне”. Систематически изучив видео, мы обнаружили, что те, кто прибегал к стратегии доминантности, (1) занимали больше места, (2) шире расставляли ноги и (3) держали руки дальше от корпуса, чем те, кто стремился завоевать престиж. Между тем обладатели престижа были больше склонны высоко держать голову, выпячивать грудь и улыбаться. Кроме того, мы обнаружили, что доминантные личности (но не обладатели престижа) в ходе взаимодействия понижали тон своего голоса.</p>
    <p>Психологи, изучающие эмоции, независимо выделили два вида гордости, которые назвали “гордыней” (“высокомерной гордостью”) и “подлинной гордостью”, однако эти понятия близко соответствуют гордости, вызванной доминантностью, и гордости, вызванной престижем (см. таблицу 8.1). Гордыня — это аффективное переживание стремления к высокому статусу или его обретения через контроль над окружающими при помощи силы или угрозы применения силы, а подлинная гордость ощущается, когда человек ищет или обретает высокий статус благодаря тому, что окружающие восхищаются его знаниями, навыками, успехом или ноу-хау в ценных областях. Начали появляться и некоторые данные, что обретение престижа и доминантности вызывает различающиеся гормональные реакции<a l:href="#n_181" type="note">[181]</a>.</p>
    <p>Характерны и демонстрации низкого статуса. В отношениях доминирования позы подчинения у низших во многом противоположны демонстрациям доминантных индивидов. Носители низшего статуса словно “жмутся” — стараются минимизировать и свои габариты, и позу, и присутствие. Кроме того, они отводят взгляд от доминантной особи, хотя отслеживают ее местонахождение, чтобы случайно не навлечь на себя агрессию. Демонстрация подчиненности связана с эмоциональным состоянием стыда<a l:href="#n_182" type="note">[182]</a>. Напротив, в иерархии престижа носители низшего статуса чувствуют потребность быть как можно ближе к обладателю престижа и общаться с ним, постоянно находиться поблизости и активно и открыто выражать почтение. Особенно при этом действенны публичные выражения почтения, поскольку они повышают престиж у реципиента. Помимо близкой дистанции, внимания и открытой позы, этот паттерн не особенно бросается в глаза, однако он контрастно отличается от других демонстраций, рассмотренных выше. С ним связаны эмоции восхищения, благоговения и уважения, не основанного на страхе<a l:href="#n_183" type="note">[183]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Почему обладатели престижа часто бывают щедрыми</p>
    </title>
    <p>Когда ведущая новостей АВС Кристиан Аманпур спросила миллиардера Тома Стейера, почему он принял участие в благотворительной инициативе “Клятва дарения”, он ответил: “Мне позвонил Уоррен Баффет и пригласил меня участвовать. Если он считает, что это хорошая мысль, я исхожу из предположения, что это хорошая мысль”. Уоррен Баффет, получивший прозвище “Оракул из Омахи”, считается одним из самых почитаемых людей в мире. Его проект “Клятва дарения” предлагает миллиардерам пообещать раздать на нужды благотворительности половину своего состояния, что в сумме составит 600 миллиардов долларов. На момент этого интервью, то есть на 2010 год, Баффет совместно с Биллом и Мелиндой Гейтс уже сумел привлечь 40 других миллиардеров. Начали три основателя с того, что сами принесли эту клятву и раздали на благотворительность огромные суммы. По состоянию на 28 января 2015 года половину своего состояния поклялись отдать 128 миллиардеров.</p>
    <p>Баффет и чета Гейтс не изобрели ничего нового. В период раннего христианства целый ряд выдающихся личностей, в том числе св. Амвросий, архиепископ Медиоланский, развернули настоящую кампанию с целью убедить современников, что делиться с бедными достойно восхищения. Богатые христиане соревновались друг с другом, кто раздаст нищим больше (нередко через церковь), вдохновленные примером, в частности, того же Амвросия, который раздал все свое имущество. Раньше сама мысль чем-то делиться с бедняками вызывала в лучшем случае недоумение, ведь те ничего или почти ничего не могли дать взамен. Вероятно, этот ход определил дальнейший успех христианской церкви как организации (нищие, безусловно, тоже были довольны)<a l:href="#n_184" type="note">[184]</a>.</p>
    <p>По той же причине благотворительные организации начинают свои кампании по сбору средств с того, что рассказывают о пожертвованиях высокопрестижных индивидов, чья щедрость, таким образом, становится известной другим потенциальным донаторам. Когда Брук Астор, весьма уважаемая нью-йоркская благотворительница и светская дама, награжденная Президентской медалью свободы, сделала щедрое пожертвование в пользу Нью-Йоркской публичной библиотеки, тут же последовало еще три благотворительных взноса — их сделали Билл Бласс, Дороти и Льюис Калмен и Сандра и Фред Роуз. Каждый из донаторов подчеркнул, что его вдохновила на это Брук, пожертвовавшая такую крупную сумму. Подражательная благотворительность — проверенный временем инструмент благотворительных организаций<a l:href="#n_185" type="note">[185]</a>.</p>
    <p>Описанный психологический механизм помогает понять, почему люди подражают щедрым поступкам тех, кто обладает высоким престижем; но почему обладатели высокого престижа так охотно делают пожертвования первыми? Такое мы наблюдаем повсеместно — от базового лагеря на Эвересте до Андаманских островов. Доминантные личности стремятся манипулировать окружающими в своих интересах, а обладатели престижа обычно щедры, отзывчивы и готовы сотрудничать. Очевидно, что отсутствие агрессии приносит обладателям престижа много пользы, поскольку они не распугивают тех, кто может выразить им почтение. Но зачем им быть настолько щедрыми и настолько охотно сотрудничать с другими? Приведенные выше эволюционные соображения этого не объясняют.</p>
    <p>Причина — в нашей культурной природе. Если особенно продуктивный охотник получает от сородичей признание за свои способности (престиж), то когда он активно сотрудничает с соплеменниками — участвует в охоте на черепаху, обеспечивает провизию для общего пира, — остальные подражают его действиям, наклонностям и мотивам. Таким образом, поскольку обладатель престижа служит примером для подражания, своим альтруизмом он повышает общий уровень просоциальности в своей локальной группе или в своей части социальной сети. Разумеется, из этого следует, что любой альтруизм — это альтруизм лишь в краткосрочной перспективе. В долгосрочной перспективе обладатели престижа, проявляющие щедрость, окружают себя социальной сетью, которая благодаря их же собственным поступкам становится со временем все более щедрой и расположенной к сотрудничеству. Скажем, Брук Астор, поощряя окружающих жертвовать на благотворительность, в конце концов благодаря своей же деятельности обеспечивает себе возможность жить в городе, который стал лучше хотя бы потому, что теперь в нем есть великолепная публичная библиотека. Напротив, если альтруизм проявляют носители низшего статуса, никто не будет подражать им и копировать их мотивации, так что их щедрость не улучшит социальный мир, в котором они живут. Поэтому я подозреваю, что естественный отбор создал психологическую связь престижа с просоциальными наклонностями, особенно со щедростью.</p>
    <p>Эта психологическая связь настолько прочна, что во многих местах, где не всем известно, кто наделен престижем, а кто нет, щедрость даже становится признаком престижа. То есть культурная эволюция модифицировала эту связь таким образом, что проще всего понять, кто наделен самым большим престижем, по крайней мере локально, посмотрев, кто здесь самый щедрый. Некоторые такие традиционные сообщества антропологи называют “обществами бигменов”, где мужчины повышают свой престиж при помощи необычайной щедрости<a l:href="#n_186" type="note">[186]</a>. Мы не живем в таком обществе (по крайней мере, я не живу), однако, как в случае “Клятвы дарения”, эта черта человеческой натуры все же проявляется в некоторых важных ситуациях.</p>
    <p>Связь между престижем и щедростью подтверждают и поведенческие эксперименты, проведенные в контролируемых лабораторных условиях. В ходе одного из них исследователи составляли пары из испытуемых, только что участвовавших в викторине. Викторина проводилась, чтобы создать минимальное различие в статусе между игроками: один игрок получал золотую звезду за свои результаты (высокий престиж), а другой не получал (низкий престиж). На самом деле золотую звезду вручали произвольно, хотя игроки, несомненно, считали, что ее можно получить только за выдающиеся успехи в викторине. Затем игроки участвовали в цепочке последовательных экономических интеракций с другими игроками, где каждый имел возможность вложить деньги в общее дело. Если оба игрока вкладывали деньги, оба получали прибыль. Если деньги вкладывал кто-то один, второй (отказавшийся вкладывать деньги) получал прибыль, а донатор терял деньги.</p>
    <p>Результаты показали, каким влиянием обладает престиж: когда обладатель золотой звезды имел возможность пожертвовать деньги первым, он, как правило, спонсировал, то есть поддерживал, общее дело, и тогда следующий игрок, обладатель низкого престижа, обычно следовал его примеру. Тогда выигрывали оба. Однако когда первым должен был принять решение игрок с низким престижем, чаще всего он не вкладывал деньги в общий проект (отказывался сотрудничать), после чего и игрок с высоким престижем поступал так же. Даже если игрок с низким престижем, делавший первый ход, соглашался сотрудничать, игрок с высоким престижем, ходивший после него, обычно не делал вклада. Таким образом, помимо того, что игроки с низким престижем копировали склонность к сотрудничеству и действия игрока с высоким престижем, наблюдалась и другая тенденция: игроки с высоким престижем проявляли склонность к сотрудничеству, только когда знали, что игроки с низким престижем последуют за ними. Таким образом, сотрудничество и общая выгода зависели в этом эксперименте от того, достался ли первый ход игроку с высоким престижем.</p>
    <p>На мой взгляд, самое удивительное и в этом, и в похожих экспериментах — что столь малозначительный факт, как успех человека в викторине, может так сильно сказаться на готовности к сотрудничеству. Другие экспериментальные работы показывают, как престиж может (1) так повлиять на рыночные цены, что обладатели высокого престижа получают непропорционально большую долю выгоды, и (2) помочь группам скоординироваться, чтобы получить взаимовыгодные результаты<a l:href="#n_187" type="note">[187]</a>. Судя по результатам всех этих экспериментов, если структура организации или института выстроена с учетом престижа, его можно задействовать для укрепления сотрудничества в этой организации.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Престиж и мудрость старейшин</p>
    </title>
    <p>Примерно в 1943 году небольшая партия охотников-собирателей в западноавстралийской пустыне попала в затяжную сильную засуху. Привычные источники воды оскудели, и тогда старик по имени Паральджи повел свою партию от колодца к колодцу, все дальше и дальше, но все они или пересохли, или давали совсем мало воды. После долгих скитаний по обширной территории племени, проверив более двадцати пяти источников, Паральджи понял, что придется вести свою партию к последнему роднику, известному племени, в место, где он был только раз в жизни во время обряда инициации полвека назад. Когда охотники пришли туда, оказалось, что вокруг последнего водопоя толпятся люди из как минимум пяти других племенных групп.</p>
    <p>Вскоре в окрестностях этого источника истощились запасы пищи. Перед лицом катастрофы Паральджи вспомнил об обрядовых песенных циклах, которые периодически исполняли в его племени. В этих песнях говорилось о странствиях предков и перечислялись разные места и названия. Руководствуясь древними стихами, Паральджи направился в земли, где еще никогда не бывал; к нему присоединилось несколько молодых мужчин с семьями. Сопоставляя сведения из песен с обнаруженными следами, Паральджи провел группу вдоль цепочки из 50–60 небольших колодцев на 350 километров через пустыню и в конце концов вышел к большой скотоводческой ферме Мандора на западном побережье Австралии. Так охотников спасли ритуальные песни и стариковские воспоминания<a l:href="#n_188" type="note">[188]</a>.</p>
    <p>Как подчеркивается в главе 4, старые люди располагают не только личным опытом долгой жизни (который позволил Паральджи провести свою партию к источнику воды, где он был во время обряда инициации): они всю жизнь имели доступ к культурному обучению (благодаря чему, в частности, Паральджи запомнил тексты обрядовых песен). Как только мы стали в достаточной мере культурным видом, способным избирательно сосредотачиваться на определенных моделях, оказалось, что старики часто становятся источниками ценной информации. Открывая информационные шлюзы между поколениями, культурная передача меняет отношения между стариками и молодежью. Напротив, у некультурных видов информация, накопленная старшими особями, не просто ограничивается тем, что они усваивают из личного опыта, но еще и не приносит особой пользы окружающим, поскольку те лишены психологической способности перенять ее. Таким образом, у видов, владеющих культурным обучением, стареющие индивиды, хотя и сдают физически, обладают ноу-хау, которое может быть передано, что повышает ценность стариков для молодого поколения.</p>
    <p>Накопленные знания, вероятно, объясняют, почему в подавляющем большинстве, а возможно, и во всех традиционных сообществах старики обладают таким престижем. Обширное кросс-культурное исследование роли пожилых людей в 69 малых и традиционных сообществах показало, что для 46 из них есть прямые указания на то, что к старикам относились с уважением, почтением и благоговением, а еще в пяти об этом можно было легко догадаться. В остальных случаях просто не упоминалось, как принято относиться к пожилым, но и не говорилось, что к ним меньше прислушиваются или их меньше уважают. Во многих таких сообществах старики пользуются различными привилегиями, свидетельствующими об их престиже и об уважительном отношении к ним. Например, престарелые тасманийцы получали лучшую пищу, пожилые индейцы омаха освобождались от обязанности наносить себе шрамы в знак траура по умершим, а немолодые индейцы кроу были свободны от многих неприятных дел. При этом право занимать лидерские позиции и участвовать в советах нередко можно было получить лишь по достижении определенного возраста<a l:href="#n_189" type="note">[189]</a>.</p>
    <p>Необходимо подчеркнуть, что во многих этнографических описаниях объясняется, почему стариков надо уважать: потому что они обладают обширными знаниями в важных областях — знают традиции и ритуалы, умеют колдовать, лечить и принимать решения, владеют охотничьими приемами. Логично, что в этих же описаниях четко говорится: старики стремительно теряют статус и уважение, когда их разум начинает слабеть или когда они выдают свою некомпетентность. На основании этих обширных данных один исследователь заметил: “Самое поразительное в почтении к старости — повсеместность этого явления… практически универсального для всех известных сообществ”. Эволюционная причина состоит в том, что пожилой возраст нередко служит признаком обладания знаниями или мудростью, а за это мы, люди, наделяем престижем. Вот почему большинство других животных не уважают своих стариков<a l:href="#n_190" type="note">[190]</a>.</p>
    <p>Кроме того, во многих малых сообществах институты и социальные нормы наделяют старейшин еще и доминантностью — передают им контроль над землей, ресурсами, решениями по наследству и выбором брачных партнеров. Поэтому иногда старики одновременно обладают и доминантностью, и престижем, как и многие высокопоставленные лица в наших современных институтах. Тем не менее, как следует из обсуждения эксперимента с “Потерявшимися на Луне”, очень важно проводить понятийное различие между престижем и доминантностью, поскольку за ними стоят разные когнитивные и эмоциональные паттерны и они приводят к разным результатам с точки зрения сотрудничества.</p>
    <p>Если старики у людей так часто обладают престижем, почему они не пользуются особым уважением и восхищением во многих западных обществах? Чтобы ответить на этот вопрос, вернемся к эволюционной логике. Старики наделялись престижем и пользовались уважением в те времена, когда десятилетия опыта и обучения могли служить косвенной мерой накопленных знаний и мудрости. Однако если общество стремительно меняется, знания, накопленные за десятилетия, довольно быстро устаревают. Возраст — надежное мерило мудрости, только когда мир, с которым сталкивается новое поколение, мало чем отличается от мира, с которым имело дело старшее поколение. А теперь вспомним, что современные старики выросли в мире, где не было ни компьютеров, ни электронной почты, ни фейсбука, ни гугла, ни смартфонов с приложениями, ни онлайн-библиотек. Они печатали на пишущих машинках, писали письма от руки, посещали книжные магазины, а ходить на свидания могли только с теми, кого знали лично или через друзей и родных. В нашем современном обществе с его стремительными переменами накопленные знания стариков утрачивают ценность. В сущности, чем быстрее меняется мир, тем моложе становятся самые лучшие, самые компетентные модели.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Менопауза, культура и косатки</p>
    </title>
    <p>Итак, как только мы стали культурным видом, оказалось, что десятилетия личного опыта и знаний, накопленных в результате культурного обучения, делают нас все ценнее для младшего поколения. Что же из этого следует? Чем дольше мы живем, тем больше информации накапливаем и потенциально становимся все более ценными как передатчики этой мудрости — при условии, что на протяжении жизни одного человека мир остается относительно стабильным (как, вероятно, и было на протяжении почти всей нашей эволюционной истории).</p>
    <p>При таких условиях естественный отбор должен способствовать увеличению продолжительности жизни, чтобы дать нам время передать накопленное ноу-хау детям и внукам, а им обеспечить возможность научиться тому, что им может пригодиться в жизни. Культурный запас каждого человека в отдельности с каждым десятилетием увеличивается, а физическая форма ухудшается, как и способность производить на свет высококачественных младенцев. В какой-то момент эти линии пересекаются, и тогда пора прекратить размножаться и сосредоточиться на уже имеющихся детях и внуках. Однако, учитывая угасающие физические способности, один из основных способов помочь младшим родственникам, особенно в традиционных сообществах, — это поделиться с ними накопленной мудростью. Вот почему люди, в отличие от остальных приматов, живут еще десятки лет после того, как перестают размножаться, и даже после того, как прекращают приносить экономическую выгоду. Причем долгожителями становятся не только в современном обществе: известно, что это явление наблюдается и у охотников-собирателей, и в других малых сообществах, и началось это десятки, а может быть, и сотни тысяч лет назад, глубоко в палеолите. А шимпанзе и другие приматы, перестав размножаться, живут не очень долго. Обычно они умирают относительно скоро после окончания периода фертильности<a l:href="#n_191" type="note">[191]</a>.</p>
    <p>Прямые доказательства этой гипотезы только начинают накапливаться, хотя уже ясно, что наличие бабушек, вышедших из детородного возраста, часто повышает выживаемость их внуков<a l:href="#n_192" type="note">[192]</a>. Теперь споры ведутся вокруг того, как бабушки и дедушки, вышедшие из детородного возраста, этого добиваются: то ли дело в культурном обучении и связанном с ним обладании полезной информацией и привилегиях, даруемых престижем, как в случае Паральджи, то ли в том, что бабушки и дедушки помогают по хозяйству, например выкапывают съедобные коренья. Мне думается, что важно и то и другое — и помощь делом (скажем, в уходе за детьми), и информация. Однако главным вопросом остается, почему люди, утратившие способность к размножению, живут дальше, а такие же особи у других видов, особенно у приматов, — как правило, нет. Мой ответ таков: у людей старики дают обществу то, чего не могут давать старшие представители других видов приматов, а именно информацию. Престарелые особи культурного вида могут передать ценное ноу-хау, а не просто помочь.</p>
    <p>Например, в фиджийских деревнях, где я работал, бабушки и дедушки — настоящие кладези полезных сведений. Помимо всего прочего, старые женщины рассказывают дочерям и внучкам о табу на рыбу во время беременности и кормления грудью, о которых я говорил в главе 7, а также помогают и делом, и советом во всем, что касается родов, лактации, ухода за новорожденными, прикорма, ткачества, кулинарии, социальных норм (этикета) и лекарственных растений. А пожилые мужчины во время коллективных работ — при строительстве домов, разделке черепах, подготовке к пирам, ловле рыбы, садоводческих работах и отправлении обрядов — наблюдают за происходящим, руководят и дают советы, но сами при этом мало что делают<a l:href="#n_193" type="note">[193]</a>.</p>
    <p>В результате давления отбора, созданного улучшающимися с возрастом возможностями для культурной передачи накопленных знаний, и мужчины, и женщины, как правило, теряют способность к размножению по меньшей мере за двадцать — тридцать лет до смерти; таким образом, у них есть время, чтобы хорошо подготовить своих младших детей к взрослой жизни. Особенно это касается женщин, поскольку именно на них лежат основные затраты на репродукцию. Когда у женщины отключается репродуктивная система, ее жизнь получает шанс продлиться, чтобы было больше времени на передачу культурной информации и на основательную подготовку детей и внуков к самостоятельной жизни. Что касается мужчин, у естественного отбора меньше возможностей для увеличения продолжительности их жизни, хотя уровень тестостерона и потенция у них все же снижаются, и большинство мужчин в малых сообществах, в сущности, перестают размножаться одновременно со своими женами.</p>
    <p>Только наш биологический вид сумел перейти границу царства кумулятивной культурной эволюции и культурно-генетической коэволюции. Однако идею о том, что мудрость и опыт, накопленные за целую жизнь, могут придавать ценность старшим членам социальной группы, а следовательно, вынудить естественный отбор увеличить продолжительность жизни, остановив или снизив репродукцию, — эту идею можно проверить и на других видах. Таких видов, представители которых живут несколько десятков лет после того, как у них перестают рождаться детеныши, совсем немного. Рассмотрим два из них — косаток и слонов.</p>
    <p>У косаток крупный мозг, они долго живут, и у них есть менопауза. По оценкам, косатки, как и некоторые другие виды зубатых китов, живут после менопаузы еще около 25 лет — достаточно долго, чтобы увидеть, как их старшие внуки достигнут половой зрелости. Если менопауза — это генетическая адаптация для увеличения продолжительности жизни самок, цель которой — дать им возможность применить на практике накопленные знания и передать их через культуру, то следует ожидать, что этот вид, во-первых, довольно-таки культурный, а во-вторых, обладает общественной структурой, которая позволяет сделать эту информацию полезной для родных самки.</p>
    <p>Хотя необходимы дальнейшие исследования, уже известные факты показывают, что косатки обладают ожидаемыми свойствами. Во-первых, у разных групп косаток наблюдается большое разнообразие поведенческих практик, тактик добывания пищи и коммуникативных сигналов. Некоторые группы, но не все, разработали приемы, позволяющие таскать рыбу из траловых сетей, и по крайней мере у одной группы есть командный метод ловли рыбы, при котором один дельфин пускает пузыри, чтобы вспугнуть косяк лососей или сельди и согнать его в кучу у поверхности, где остальные дельфины оглушают рыбу, молотя по воде хвостами. Кроме того, у каждой стаи, похоже, своя экологическая информация — например, о подходящем времени и месте для ловли того или иного вида лосося. Во-вторых, эксперименты показывают, что косатки обладают удивительным талантом к подражанию, поэтому культурная информация в принципе может расходиться через социальные связи и передаваться из поколения в поколение, что, вероятно, объясняет многие устойчивые поведенческие различия между группами косаток. В-третьих, косатки способны обучать представителей своего вида, показывая одни из самых ярких примеров учительства среди животных (не считая людей). В отдельных местах дельфинята учатся у матерей, как выбрасываться на берег, чтобы ловить детенышей морского слона и морского льва, и некоторые наблюдения наталкивают на мысль, что матери-косатки различными способами облегчают им эту задачу. Например, они выталкивают дельфинят на берег, где те хватают добычу, и спасают их, если они застревают и не могут вернуться в воду. Наконец, подробные демографические исследования косаток подтверждают, что взрослые самцы, даже те, кому перевалило за тридцать, имеют больше шансов выжить, если их мать еще жива. Что именно делает мать для взрослых сыновей, ученые не смогли установить, но ее важность несомненна<a l:href="#n_194" type="note">[194]</a>.</p>
    <p>Косатки имеют возможность делиться информацией, накопленной за десятилетия, потому что самки остаются в стабильных семейных группах. Эти матрилинейные группы общаются с родственными семьями, вероятно потомками сестер, и вместе с ними формируют группировку (стаю). Таким образом, мудрые бабушки часто имеют возможность обратить свои знания на благо большинства или всех своих близких родственников, что, возможно, служит главным фактором отбора, ведущего к формированию менопаузы.</p>
    <p>Похожая картина наблюдается у слонов.</p>
    <p>В 1993 году в Танзании случилась сильная засуха, что привело к смерти 20 % слонят в популяции, состоявшей примерно из 200 особей. В этой популяции была 21 семья, главой каждой из которых была слониха-матриарх. Семьи делились на три клана, и у каждого клана на время сезона дождей была своя общая территория, так что слоны знали друг друга. Исследователи, изучавшие этих слонов, проанализировали выживаемость слонят и обнаружили, что чем старше была слониха-матриарх, тем меньше слонят погибло в ее семье за время засухи.</p>
    <p>Более того, два из трех кланов во время засухи внезапно покинули территорию национального парка, предположительно в поисках воды, и выживаемость в обоих оказалась значительно выше, чем в оставшемся. Дело в том, что такие сильные засухи случаются только раз в 40–50 лет и последняя была примерно в 1960 году. После этого, в семидесятые, многих слонов, которые к 1993 году помнили бы засуху 1960 года, к сожалению, убили браконьеры. Однако оказалось, что в каждом из двух кланов, покинувших национальный парк и поэтому лучше сохранившихся, было ровно по одной особи, которая по возрасту могла помнить жизнь в 1960 году<a l:href="#n_195" type="note">[195]</a>. Вероятно, старые слоны помнили, что делать во время сильной засухи, подобно Паральджи из австралийской пустыни, и привели свои группы к последним источникам воды. А в клане, который остался в парке, самый старший слон родился в 1960 году и не помнил последнюю сильную засуху, так как был тогда еще слишком молод.</p>
    <p>В целом стареющие слонихи-матриархи имеют огромное влияние на свои семьи, поскольку те, кого ведут более старые матриархи, лучше справляются с распознаванием хищников (людей и львов) и их избеганием, а также эффективнее избегают внутренних конфликтов и идентифицируют призывы собратьев-слонов. Например, в одной серии полевых экспериментов исследователи включали аудиозаписи рыка, издаваемого львами и львицами, а также одним львом и группой из трех львов. Для слонов львы значительно опаснее львиц, и, разумеется, три льва всегда хуже, чем только один. Все слоны, как правило, реагировали более активной подготовкой к обороне, когда слышали трех львов, а не одного. Однако только старые матриархи сразу понимали, что слышат именно льва, а не львицу и, следовательно, ситуация более опасна, и принимали меры в виде оборонительных маневров. Знания и правда окупаются: старые матриархи, хотя сами уже не могут приносить потомство, по всей видимости, повышают репродуктивный успех своей семейной группы, а их знания передаются детям и внукам<a l:href="#n_196" type="note">[196]</a>.</p>
    <p>Я хочу сказать, что при определенных условиях естественный отбор благоприятствует долголетию, чтобы дать возможность применить и передать информацию, накопленную за всю жизнь. Кроме того, естественный отбор способствует тому, чтобы к старшим членам сообщества прислушивались, старались у них учиться и уважали их, если есть шанс, что они владеют важной культурной информацией. Это относится и к людям, и к менее культурным видам вроде слонов и косаток.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Лидерство и эволюция человеческих обществ</p>
    </title>
    <p>Знания о культурно-генетической коэволюции и о том, как она сформировала иерархическую психологию у нашего вида, необходимы и для понимания того, как возникли политические институты. В эгалитарных обществах, где нет иерархических институтов, важнейшей основой политики и экономики служит престиж. Как мы уже знаем, даже самые маленькие сообщества охотников-собирателей находятся под непропорционально сильным влиянием обладателей престижа, чей статус строится на успехах или мастерстве в локально ценных областях, например в охоте или военном деле. В традиционных обществах, живущих в более богатой среде, обладатели престижа пользуются своим влиянием, щедростью и даром убеждения, чтобы расширить сферу влияния в конкуренции с другими престижными “бигменами”. В некоторых местах такая конкуренция порождает пиршества и празднества поистине эпического размаха, на которых такие люди, чтобы укрепить свой престиж, стараются раздарить больше, чем конкуренты, сокрушить их своей продуктивностью, организационными навыками и щедростью. Эти “большие люди” — нередко именно так буквально переводится их название с местного языка — при жизни становятся весьма влиятельными, но после смерти их влияние не переходит на потомков. Подобным образом и понимание доминантности помогает пролить свет на психологическую подоплеку иерархических институтов, в том числе основанных на наследственной передаче власти вождей или царей-миропомазанников. Многие современные институты опираются на обе разновидности иерархии и отбирают кандидатов на основании заслуг, мастерства, успехов и знаний, чтобы продвигать их на доминирующие позиции, где они смогут контролировать чужие издержки и выгоды (в том числе заработную плату, повышения по службе и расписание отпусков).</p>
    <p>Хорошо налаженные институты нередко задействуют себе на пользу или подавляют различные аспекты нашей иерархической психологии не самыми очевидными способами. Возьмем хотя бы Великий Синедрион, древнееврейский судебно-законодательный орган, просуществовавший несколько веков на заре нашей эры. Когда предстояло вынести вердикт по важному делу, высказывались все семьдесят судей, начиная с самого младшего и низшего по статусу и заканчивая “мудрейшим” и самым уважаемым членом совета. Это интересная норма, поскольку она (1) практически противоположна тому, как все было бы, если бы мы предоставили природе взять свое, и (2) при этом гарантирует, что все судьи выслушают самое непредвзятое мнение участников с низким статусом, потому что иначе на их мнение повлияли бы престиж и доминантность, которые одновременно и обладают силой убеждения, и требуют соглашаться и подчиняться.</p>
    <p>Против эффектов доминантности, вероятно, принимались и другие меры: (1) управление Синедрионом было разделено между двумя судьями, которые могли быть смещены голосованием членов совета, (2) у судей должно было быть сходное социальное происхождение и положение, и (3) социальные нормы подавляли демонстрацию статуса.</p>
    <p>Такого рода правила не из тех, что часто приходят в голову даже очень умным людям, а если и приходят, их непросто внедрить. Дело в том, что высокостатусные члены подобных совещательных органов склонны полагать, что их мнения заслуживают особого внимания, и желают высказываться первыми, чтобы повысить шансы повлиять на результат. Члены совета с более низким статусом согласны в этом со старшими коллегами: они не склонны высказываться первыми, боясь, что их сочтут неинформированными или что носители высокого статуса, которые еще не высказались, думают иначе. Таким образом, ни носители высокого статуса, ни носители низкого не стали бы особенно поддерживать порядок выступлений “снизу вверх”, если, конечно, они не сведущи в иерархической психологии и не заботятся скорее о долгосрочном успехе своего института, нежели о личном влиянии и карьере. Например, университетские преподаватели регулярно устраивают заседания, чтобы обсудить “важные вопросы” и проголосовать по ним. По моему личному опыту, на кафедрах антропологии, психологии и экономики спонтанный порядок высказываний почти всегда строится “сверху вниз” с той оговоркой, что самые молодые преподаватели с самыми скромными званиями и должностями нередко вообще молчат. Верховный суд Канады придерживается того же протокола, что и Синедрион, однако Верховный суд США поступает наоборот, точно так же, как университетская профессура: первым высказывается председатель, а затем все остальные в порядке убывания статуса<a l:href="#n_197" type="note">[197]</a>.</p>
    <p>Изучая различные человеческие общества, мы видим, что стремление к престижу повсеместно управляет поведением, порой даже в большей степени, чем жажда богатства как таковая. Однако престиж строится на успехе, мастерстве и знаниях в локально ценных областях. А <emphasis>ценная область</emphasis> — понятие не бесконечно растяжимое, но все же поразительно гибкое. Относительный успех различных обществ и институтов отчасти зависит от того, какие области там считают ценными. Насколько там уважают тех, кто прекрасно начитан, изобретает механизмы, знает наизусть древние писания, рожает много детей, содержит большой гарем или собирает большие урожаи ямса?</p>
    <p>Закончить эту главу я хочу уроком лидерства, который показывает, что английский мореплаватель Джеймс Кук интуитивно понимал природу престижа. В 1768 году лейтенант Кук готовился к отплытию в Южно-Тихоокеанский регион. В то время на британском флоте свирепствовала цинга (как и столетиями раньше), от которой погибало множество моряков. Симптомы цинги начинаются с губчатых десен и общего недомогания, а затем следуют кровотечения из носа и рта и выпадают зубы. Если больной не получит витамина С, его состояние ухудшается, и наступает смерть. По совету одного английского врача Кук приобрел большой запас квашеной капусты, которая, как мы теперь знаем, предотвращает цингу. Поскольку квашеная капуста имеет довольно резкий кислый вкус, необычный для традиционного морского рациона, Кук опасался, что команда откажется ее есть, и понимал, что ни силой, ни разъяснениями добиться стойкого сдвига в диетических привычках не удастся. И он распорядился, чтобы квашеную капусту красиво сервировали и подавали к столу офицерам, но не простым морякам. Не прошло и недели в море, как команда, сделав вывод, что офицерам квашеная капуста нравится, начала активно требовать, чтобы ей тоже дали попробовать. Очень скоро квашеная капуста так полюбилась матросам, что порции пришлось ограничивать. Экспедиция завершилась без единого случая цинги — неслыханное достижение для европейцев в таких длительных плаваниях.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 9</p>
    <p>Ритуалы, родство по браку и табу на инцест</p>
   </title>
   <section>
    <p>Как-то вечером — дело было в деревне Тети на острове Ясава в архипелаге Фиджи — я сидел и попивал каву при свете фонарей на многолюдной вечеринке. Кава — это ритуальный напиток из высушенных и растертых кореньев с водой, от которого немеет язык и по всему телу разливается умиротворение. Все мы, как принято на Фиджи, сидели на удобных плетеных циновках, причем мужчины, наделенные более высоким статусом (старейшины), сидели в дальнем конце помещения (собрания проходили в доме, состоявшем из одной комнаты), а люди низшего статуса собрались ближе к входу. В тот вечер я одержал маленькую антропологическую победу: сумел сесть в середине комнаты, со сверстниками, и никто не потащил меня как гостя в дальний конец для обладателей высокого статуса. Только я задумался, когда всех снова будут обносить кавой, как вдруг заметил, что в открытых дверях показался наш сосед Кула. Он сразу заметил меня (я сильно выделяюсь среди фиджийцев) и увидел, что рядом со мной есть свободное местечко, хотя в комнате было не протолкнуться. Молодой человек просиял и, присев, как принято, начал пробираться в мою сторону. Он поприветствовал меня, уселся и очутился спиной к спине с молодой женщиной. Почти тут же кто-то из родных рассмеялся, похлопал Кулу по плечу и сказал, что девушка за его спиной хочет с ним поговорить. Кула повернулся посмотреть, кто это сзади. И тут же помертвел от ужаса, поняв, что в тускло освещенной комнате сел рядом со своей “сестрой” и случайно прикоснулся к ней. Такой поступок, пусть и непреднамеренный, считался позорным и вопиющим нарушением всяких приличий. Разумеется, я, как всегда, сначала удивился и не стал смеяться, поскольку не мог сообразить, что, собственно, случилось. Кула, обливаясь холодным потом от стыда, встал, торопливо вышел и скрылся в темноте. Больше он в тот вечер не возвращался.</p>
    <p>Девушка, рядом с которой сел Кула, была одной из множества его “классификационных сестер” — в таксономии родства у большинства читателей она считалась бы просто дальней родственницей. В этих общинах, как и во многих других малых сообществах, определенные родственники называются “братьями” и “сестрами”, и с ними следует обращаться так же, как и с “настоящими” (генетическими) братьями и сестрами. На антропологическом жаргоне такие родственники называются <emphasis>параллельными кузенами (ортокузенами),</emphasis> и это дети брата твоего отца или сестры твоей матери, но не брата матери или сестры отца. Такие родственники, дети сиблингов твоих родителей противоположного пола, называются <emphasis>кросскузенами</emphasis>, и они становятся для тебя кем-то вроде официальных друзей и потенциальных любовников. Следуя той же логике, “классификационными сиблингами” могут считаться те, у кого общие прабабушки и прадедушки, и так далее. Кула нарушил, пусть и незначительно, местное табу на инцест, запрещающее любые непосредственные контакты с сиблингами противоположного пола, как настоящими, так и классификационными. Это табу предписывает разнополым сиблингам не взаимодействовать в принципе, то есть не разговаривать и даже не сидеть рядом. Естественно, о сексе и браке не может быть и речи, как и о том, чтобы прикасаться друг к другу или остаться наедине. Логика здесь в том, что любые прикосновения и разговоры могут перерасти в секс и брак, так что лучше подавить их в зародыше.</p>
    <p>Кула нарушил табу на инцест, просто сев рядом со своей ортокузиной — дочерью сестры своей матери. Кросскузен Кулы чуть ли не с радостью указал на его ошибку, предложив еще и заговорить с ортокузиной — такой поступок очень сильно ухудшил бы ситуацию (но это была шутка). Отношения между кросскузенами строятся на равных и подкрепляются и подтверждаются постоянным подшучиванием друг над другом. Подобное веселье ничем не напоминает, скажем, то почтение к старшему и власть над младшим, которые характерны для отношений настоящих и классификационных братьев разного возраста<a l:href="#n_198" type="note">[198]</a>.</p>
    <p>Провинность Кулы проливает свет на устройство и самоорганизацию традиционных обществ и позволяет понять кое-что о социальном мироустройстве, в котором жили наши предки и живет значительная часть современного мира. Даже самые маленькие человеческие сообщества, в отличие от сообществ приматов, строятся и организуются вокруг набора норм, регулирующих родственные отношения. Несомненно, эти социальные нормы коренятся во врожденных психологических процессах, которые влияют на то, как мы определяем генетически близких родственников и взаимовыгодных партнеров и как мы с ними обращаемся, но они самыми разными способами усиливают, обобщают и подавляют всевозможные аспекты нашей психологии, сложившейся в ходе генетической эволюции. Ближайшие три главы будут посвящены развитию этой идеи, и в них я покажу, как возникновение социальных норм запустило эволюционно-генетический процесс <emphasis>самоодомашнивания</emphasis>, радикально повлиявший на общественную жизнь нашего вида. Для начала в этой главе я познакомлю вас с тем, как культурная эволюция забрала контроль над нашей врожденной психологией и направила ее на расширение социальных связей и на увеличение человеческих групп. Это породило новые формы социальной организации, которые укрепили сотрудничество и социальность в нашей эволюционной линии. Параллельно мы подробнее рассмотрим социальные нормы, связанные с браком, отцовством, инцестом и обрядами. Из главы 10 мы узнаем, как межгрупповая конкуренция издавна направляла культурную эволюцию, способствуя распространению просоциальных, то есть выгодных группе, норм и формированию все более сложных институтов (пакетов социальных норм). Эти нормы и институты очень долго определяли направленность отбора в ходе генетической эволюции нашего вида. Затем в главе 11 мы сведем все эти наблюдения вместе и сосредоточимся на влиянии процессов самоодомашнивания, движимых культурой, на нашу психологию.</p>
    <p>Такие взгляды резко контрастируют с каноническими представлениями об эволюции человеческой кооперации. Исследователи эволюции от Ричарда Докинза до Стивена Пинкера десятилетиями утверждали, что люди так прекрасно умеют организовываться и сотрудничать, потому что наша психология формировалась эволюционными силами родственного отбора и взаимного альтруизма (принципа взаимности)<a l:href="#n_199" type="note">[199]</a>. Психология родства у нас возникла в ходе генетической эволюции, поскольку она позволяет нам помогать и наделять привилегиями тех, кто генеалогически связан с нами, а это повышает вероятность, что у нас с ними общие гены альтруизма. Психология взаимности у нас возникла, потому что естественный отбор благоприятствовал развитию возможностей пользоваться преимуществами постоянного обмена выигрышами (и затратами) с другими по принципу “ты — мне, я — тебе”<a l:href="#n_200" type="note">[200]</a>. На этих страницах мне предстоит существенно исправить и дополнить эти канонические представления. Мы увидим, что родственный отбор и взаимный альтруизм не только не могут объяснить масштабы сотрудничества в современном мире и в других сложных обществах, но и не объясняют сотрудничества в малых сообществах, в том числе у кочевых охотников-собирателей. Поэтому, хотя люди и в самом деле обладают врожденной склонностью помогать родственникам и поступать по принципу взаимности<a l:href="#n_201" type="note">[201]</a>, эти качества слишком слабы, а сфера их применения слишком ограниченна, чтобы они сами по себе объясняли сотрудничество в реальных человеческих сообществах. Например, хотя мотивация помогать близким родственникам может быть очень сильной, среднестатистический соплеменник даже в небольших охотничьих группах — это все-таки довольно дальний родственник, и к тому же такие группы включают людей, вовсе не состоящих друг с другом в родстве<a l:href="#n_202" type="note">[202]</a>. Изучив различные реальные малые сообщества, мы увидим, что для понимания природы человеческой кооперации и социальности необходимо исследовать, как наши социальные инстинкты усиливаются, группируются и перенаправляются в запутанной сети социальных норм, созданных культурной эволюцией.</p>
    <p>Мы увидим, что сотрудничество даже в малых кочевых сообществах охотников-собирателей зависит от существования культурно сконструированных норм, которые значительно усиливают наши врожденные наклонности.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Социальные нормы и зарождение общин</p>
    </title>
    <p>На каком-то уровне не должно вызывать никаких сомнений, что культура формирует разновидности родственных отношений, которые я описал в начале главы. Когда Кула сел рядом со мной, за его поведением пристально следили другие члены общины, которые начали пересмеиваться, стоило ему усесться. Вопрос в том, какое дело общине до того, что Кула сел рядом со своей классификационной сестрой. Если бы общие предки этой пары были сиблингами противоположного пола, а не одного, Кула мог бы вполне преднамеренно задеть спину девушки, после чего отпустить двусмысленную шуточку, и соседи не усмотрели бы в этом ничего зазорного. А теперь Кула покрыл себя позором, и вечеринка, которая должна была принести ему радость, оказалась испорчена, поскольку он почувствовал себя обязанным поскорее исчезнуть.</p>
    <p>Такого рода социальные явления коренятся в наших способностях к культурному обучению, которые с течением эволюционной истории человечества становились все изощреннее. Как мы знаем из главы 4, мы можем перенимать идеи, верования, ценности, ментальные модели, вкусы и мотивы, просто наблюдая за окружающими. Когда растешь в Тети, как и во многих других местах в разных уголках земного шара, постепенно перенимаешь и интернализируешь идею, что достигшие половой зрелости мужчины и женщины, считающиеся классификационными сиблингами, не должны вступать в прямое взаимодействие. Культурное обучение означает, что люди могут усваивать представления о том, как <emphasis>надо</emphasis> себя вести, причем и при взаимодействии с другими людьми, и в совершенно несоциальных ситуациях. Когда человек отклоняется от “приличного поведения”, окружающие, даже непричастные к происходящему наблюдатели, испытывают к нему отрицательные эмоции. В главе 11 мы увидим, как даже очень маленькие дети отрицательно реагируют на нарушение совершенно произвольных правил.</p>
    <p>Изучая культурно-генетическую эволюцию, мы уже начали понимать, как хорошо культурное обучение помогает перенять всевозможные привычки, требующие немалых затрат, в том числе даже пищевые предпочтения, ради которых приходится преодолевать врожденное отвращение, как мы видели на примере перца чили. Ученые-эволюционисты на основании подобных эмпирических наблюдений применяли инструменты математического моделирования, чтобы разобраться, что происходит, когда люди учатся у других через культуру, и как приобретенные навыки поведения, стратегии, верования и мотивы влияют на дальнейшие социальные взаимодействия.</p>
    <p>Ответ, который дает на этот вопрос <emphasis>культурно-эволюционная теория игр</emphasis>, состоит в спонтанном возникновении <emphasis>социальных норм</emphasis>. Группы индивидов, участвующих в социальных взаимодействиях и обучающихся друг у друга на основании критериев вроде успеха и престижа, в конце концов нередко приобретают общие модели поведения, стратегии, ожидания и предпочтения, а отклонения от общепринятых стандартов влекут за собой те или иные наказания и санкции. Или, в некоторых случаях, общие стандарты требуют ценить выдающееся мастерство и совершенство и вознаграждать за соответствующие успехи. Так или иначе, возникающие в результате поведенческие закономерности стабильны в том смысле, что они способны устоять перед попытками одного или нескольких человек их изменить и сопротивляются этим попыткам<a l:href="#n_203" type="note">[203]</a>.</p>
    <p>И в реальном мире, и во многих таких математических моделях нарушители норм подвергаются санкциям из-за эффектов репутации. Когда отдельные люди нарушают социальные нормы, это не всегда влияет на них немедленно, хотя бывает и так. Но чаще свидетели нарушения рассказывают, что произошло, и эти слухи и сплетни приводят к отдаленным отрицательным последствиям в ходе каких-то взаимодействий в будущем. Что часто упускают из виду, так это то, что репутация не более чем тип культурной информации, которая распространяется посредством тех же психологических способностей, которые лежат в основе других типов культуры. Как только наши предки начали учиться друг у друга, скажем, тому, что можно есть и как изготовить орудие, мы смогли учиться друг у друга и тому, с кем не стоит строить долгосрочные отношения, чтобы, например, вместе охотиться, делить добычу, заниматься сексом и ходить в набеги. Сложный язык для этого не нужен, поскольку я могу передать другу свои чувства к нарушителю норм, запрещающих инцест, точно так же, как могу передать жене свое отношение к вегетарианским хот-догам (при помощи гримасы отвращения).</p>
    <p>Исследования с привлечением культурно-эволюционной теории игр дают и два других интересных результата. Во-первых, оказывается, что многие поступки, основанные на тех или иных верованиях, стратегиях и мотивах, которые требуют от человека каких-то личных затрат, например отказ от вкусной еды (скажем, бекона) или от секса с привлекательной дальней родственницей, нередко подкрепляются культурной эволюцией, в том числе угрозой репутации. Нормы способны даже превратить несоциальное поведение (например, мастурбацию) в социальное, поскольку непричастные третьи лица становятся небезразличны к подобному поведению. Во-вторых, социальные нормы остаются стабильными, даже когда не помогают ни группе, ни отдельному человеку. Более того, культурная эволюция способна порождать стойкие социальные нормы, приносящие всем только вред. Этнография знает тому множество примеров, от ампутации клитора маленьким девочкам (женское обрезание) до поедания мозга умерших родственников на похоронах, в результате которого можно заразиться смертельным прионным заболеванием<a l:href="#n_204" type="note">[204]</a>.</p>
    <p>Социальные нормы дают людям возможность разрешать противоречия, которые без них были бы непреодолимыми, хотя часто никто не понимает, как это происходит. Социальная жизнь открывает массу возможностей для эксплуатации окружающих, но большинство из нас их даже не замечает. И чем больше люди взаимодействуют друг с другом и доверяют друг другу, тем больше шансов для эксплуатации — шансов обмануть кого-то или даром воспользоваться результатами чужих трудов. У культуры есть несколько инструментов и тайных приемов, позволяющих этого избежать, но особенно важны два из них. Прежде всего культура привлекает третьих лиц, чтобы наблюдать, награждать и наказывать за соблюдение или нарушение местных культурно передаваемых общепринятых правил. По мере необходимости она так или иначе поощряет деятельность третьих лиц и нередко награждает за санкции против нарушителей норм. Во-вторых, культура снабжает нас ментальными моделями ситуаций и отношений и тем самым отвлекает от возможностей эксплуатировать окружающих и заставляет смотреть на ситуации под таким углом, что наши инстинкты задействуются совсем другими способами, часто на пользу обществу. Различное поведение — скажем, курение, поедание конины, манера устраивать беспорядок — может превращаться из абсолютно приемлемого в отвратительное, как только возникают новые ментальные связи, передаваемые через культурное обучение. Вот как культурная эволюция за десятки тысяч лет выковала из стай приматов человеческие сообщества. А теперь рассмотрим подробнее, как социальные нормы сформировали малые сообщества.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>От рода к родственным узам</p>
    </title>
    <p>Чтобы понять, как культурная эволюция образовала системы родства и формы социальной организации в ходе эволюционной истории нашего вида, я начну с других приматов — они станут для нас точкой отсчета (в дальнейшем я буду называть других приматов, не людей, просто приматами). Это имеет смысл, поскольку, если заглянуть достаточно далеко в прошлое, наши предки были просто видом приматов. Познакомившись с родственными отношениями и формами социальной организации у разных видов отряда приматов, мы сможем сделать первые выводы о том, что сделали и что делают с нами культурная эволюция и культурно-генетическая коэволюция.</p>
    <p>Начнем с брака. Институты брака представляют собой наборы социальных норм, в том числе убеждений, ценностей и практик, которые регулируют и укрепляют наши инстинкты создания пар. Укрепляя эти довольно хрупкие узы, брачные нормы цементируют супружеские отношения и создают отношения свойства (родства по браку). Кроме того, они могут укреплять отцовскую сторону сети родственных связей у ребенка. Врожденная психологическая основа брака — инстинкт создания долгосрочной пары, который у людей, видимо, общий с некоторыми другими видами человекообразных обезьян, в том числе с гориллами и гиббонами, а также с некоторыми нечеловекообразными обезьянами. Этот инстинкт можно считать потенциальной стратегией, применяемой в зависимости от контекста. Мы не то чтобы не можем обойтись без создания пары (это не мочеиспускание), но проявляем к этому склонность при определенных обстоятельствах. Иногда “создание пары” понимают как указание на моногамию. Важно понимать, что парные связи не требуют моногамной системы скрещиваний. На самом деле парная связь — это отношения между двумя особями, но одна особь может состоять во многих парных отношениях. Например, гориллы часто создают долгосрочные парные отношения с несколькими самками одновременно. У людей и исторически, и кросс-культурно индивиды часто создают пары и вступают в брак больше чем с одним человеком одновременно: 85 % человеческих обществ допускали и допускают полигамные браки в той или иной форме. То есть парная связь — это длительные и прочные, по крайней мере не эфемерные, отношения между половыми партнерами<a l:href="#n_205" type="note">[205]</a>.</p>
    <p>Брак, часто сопровождаемый обрядами и обменом подарками, вовлекает в создание пары двумя индивидами всю общину. То есть члены общины становятся третьими лицами, которые следят за партнерами (и сплетничают) и потенциально могут наказать нарушителей брачных норм. Общепринятые стандарты поведения в браке предписывают экономические, социальные и сексуальные роли, а также обязательства и вклад каждого супруга и их родственников. Брачные нормы в разных культурах регулируют, в частности, (1) с кем можно вступать в брак (в том числе табу на инцест), (2) сколько может быть брачных партнеров у одного человека (моногамия или полигамия), (3) каковы правила наследования и кто “законный наследник”, (4) где будут жить молодожены, у родителей жены (матрилокальный брак) или у родителей мужа (патрилокальный брак), и (5) каковы правила секса вне пары.</p>
    <p>Создание пары помогает гарантировать, что самец действительно генетический отец потомства самки, и тем самым привлекает самцов к воспитанию детенышей или по крайней мере делает их толерантнее к потомству партнерши. Сама идея <emphasis>уверенности в отцовстве</emphasis> показывает, что у некоторых видов самцам нужно беспокоиться о том, кто генетический отец детеныша<a l:href="#n_206" type="note">[206]</a>. При прочих равных условиях чем больше у самца уверенности в отцовстве, тем охотнее он будет вкладываться в потомство партнерши. У многих приматов, в том числе у шимпанзе, самки спариваются беспорядочно, поэтому самцы обычно плохо представляют себе, кто их детеныши, и это их не особенно волнует<a l:href="#n_207" type="note">[207]</a>. Даже у приматов, имеющих парные связи, вклад самца минимален — например, у горилл, где самцы ограничиваются тем, что защищают своих самок и их детенышей от других самцов<a l:href="#n_208" type="note">[208]</a>.</p>
    <p>Скрепляя парные связи, брачные нормы могут делать мужчин лучшими отцами, а если это не удается, способны обеспечить ребенку нескольких отцов, как мы вскоре узнаем. Большинство обществ — но не все — располагает социальными нормами, регулирующими сексуальную верность жены (запрет на измену), а примерно четверть так же ограничивает и мужа. Оба вида норм способны повысить вклад мужчины в детей своих жен. Социальные нормы, регулирующие сексуальную верность, означают, что следить за сексуальной и романтической жизнью жены будет не только муж, но и вся остальная община, а значит, жене будет затруднительно своим поведением снизить уверенность мужа в том, что ее дети — также и его дети. Это оказывает на мужа психологическое влияние и мотивирует вкладывать больше сил и ресурсов в потомство жены, потому что оно с большой вероятностью и его потомство. Жены тоже понимают, что если их уличат в нарушении норм брачной верности (например, застанут во время секса с кем-то другим), это повредит их репутации, причем отнюдь не только в глазах нынешнего мужа и его родных.</p>
    <p>Нормы, ограничивающие сексуальное поведение мужа, также делают для него затруднительным (но не невозможным) распылять ресурсы вне семьи, чтобы воспользоваться возможностями для секса вне брака, то есть заводить любовниц, платить проституткам и пр. И снова община, по той же самой причине, теперь следит и за ним, и нарушение норм может повлиять на его отношения отнюдь не только с женой и ее родными. Социальные нормы верности подрывают способность мужчины свободно вкладывать свои ресурсы в поиски секса в ущерб семье и тем самым помогают направить их на детей жены. Разумеется, в обществах, которые допускают или поощряют полигинию (то есть много жен у одного мужчины), мужчины более склонны пускать дополнительные ресурсы и богатство на приобретение новых жен.</p>
    <p>Некоторые брачные нормы, укрепляя узы между мужьями и женами, продлевая существование пары и способствуя уверенности в отцовстве, создают или по крайней мере укрепляют и связи жены с родственниками мужа, в том числе с его родителями, братьями, сестрами и даже детьми от других женщин в полигинном обществе. Для детей это резко расширяет родственные сети и укрепляет связь с бабушками, дедушками, тетями и дядями со стороны отца. Близкие генеалогические отношения не всегда способствуют возникновению дружеских и родственных отношений, хотя такое тоже может быть, однако у этих людей всегда есть общие эволюционные интересы. Брачные нормы создают <emphasis>свойственников</emphasis> (родственников по браку) и для мужа, и для жены, что имеет свои преимущества, однако и накладывает дополнительные обязательства, в чем мы вскоре убедимся. У нас с моей свояченицей Илайзой нет общих генетических вариантов, унаследованных от недавнего общего предка, ведь мы с ней не состоим в родстве, однако у нас общие генетические интересы, касающиеся моих детей, поскольку они генетически связаны с нами обоими.</p>
    <p>Насколько мне известно, нет данных, что подобные общие интересы эксплуатировались естественным отбором у приматов; возможно, причина в том, что для таких отношений нужно жить в больших социальных группах и при этом создавать прочные пары, а приматам это не очень хорошо удается. В главе 16 я вернусь к вопросу, как и почему в нашей эволюционной линии могла возникнуть тенденция создавать постоянные пары.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Появление пап</p>
    </title>
    <p>Социальные нормы и практики расширяют родственные сети и тем самым теснее связывают ребенка с отцовской стороной семьи, причем не всегда очевидными способами. В противоположность многим сложным обществам мобильные популяции охотников-собирателей обычно придают большое значение родству с обеих сторон и дают молодым парам много свободы в выборе места жительства после свадьбы. Однако сложность в том, что для всей стороны отца сохраняется проблема уверенности в отцовстве. У жуцъоан, живущих в пустыне Калахари на юге Африки, социальные нормы диктуют, что правом дать новорожденному имя обладает его отец, или, строго говоря, муж его матери. Кроме того, нормы велят ему назвать мальчика в честь своего отца, а девочку в честь матери. Жуцъоан считают, что общие имена помогают сохранить в поколениях сущность бабки и деда со стороны отца и, таким образом, связывают с новорожденным и самих бабку и деда, и всю отцовскую сторону семьи. Родственники бабушки и деда даже называют новорожденного тем же термином родства, что и его взрослого тезку, то есть дочь дедушки будет называть новорожденного мальчика “отец”<a l:href="#n_209" type="note">[209]</a>.</p>
    <p>Такой перекос в отцовскую сторону особенно интересен, поскольку отношения родства у жуцъоан в остальном строятся на гендерном равенстве и поощряют связь ребенка и с материнской, и с отцовской стороной семьи. Особая практика присвоения имен, вероятно, способствует симметрии этих отношений, поскольку уравновешивает неуверенность в отцовстве. Во многих современных обществах, где социальные нормы, благоприятствовавшие отцовской стороне семьи, исчезли, неуверенность в отцовстве сказывается в том, что бабушки, дедушки, дяди и тети с <emphasis>материнской</emphasis> стороны вкладывают в ребенка больше, чем те же самые родственники с <emphasis>отцовской</emphasis> стороны<a l:href="#n_210" type="note">[210]</a>. Таким образом, практики жуцъоан непосредственно связывают новорожденных с родителями отца и одновременно сплачивают отцовских родственников посредством применения терминов близкого родства вроде “отец” и “сестра”.</p>
    <p>В более широком смысле такая практика создания пар тезок в обществе жуцъоан — важная особенность их социальной жизни, имеющая весомые экономические последствия. Общее имя, по-видимому, оказывает и психологическое воздействие, причем двумя взаимосвязанными способами. Во-первых, как показали даже эксперименты в среде преподавателей и студентов, если у двух человек одно и то же имя или просто похожие имена, это усиливает их взаимную симпатию, ощущение сходства и готовность помогать друг другу. Например, в ходе одного исследования преподаватели с большей вероятностью заполняли анкету и отправляли обратно, если сопроводительное письмо было подписано человеком, чье имя напоминало их собственное. Такое восприятие сходства подсказывает, что тезки каким-то образом пробуждают в нас психологические механизмы родственных чувств, поскольку мы уже знаем, что опираемся на другие критерии сходства (внешность) при оценке степени родства<a l:href="#n_211" type="note">[211]</a>. Во-вторых, даже если фокус с тезками не вызывает никаких перемен в чувствах друг к другу, он все равно задает определенные социальные нормы (стандарты репутации, за которыми следят окружающие), которые у жуцъоан регулируют все важные аспекты отношений от приоритета при дележе мяса до прав собственности на источники воды. Нормы, связанные с присвоением имен и отношениями тезок, распространены в разных обществах, и многие члены малых сообществ чувствуют силу одинаковых имен интуитивно, как часто напоминали мне мои друзья с острова Ясава, которых звали, например, Джозефа, Джозетеки или Джозесес. Моих детей зовут Джошуа, Джессика и Зои, то есть их имена либо начинаются с моим на одну букву, либо рифмуются с ним.</p>
    <p>Хотя многие исследователи, ориентированные на эволюцию и экономику, нередко предполагали, что подобные социальные нормы — это не более чем поверхностная, незначительная надстройка над нашей эволюционно обусловленной психологией, данные показывают, что они коренятся очень глубоко и во многом формируют социальную жизнь. Чтобы ярче высветить их влияние, рассмотрим общества, в которых социальные нормы и представления о браке (1) слабо регулируют создание пар, (2) исключают брак и подавляют создание пар, а следовательно, полностью избавляются от мужей, отцов и свойственников и (3) поощряют или по крайней мере позволяют женщинам привлекать “вторичных отцов” для своих детей, то есть создавать дополнительных социальных отцов.</p>
    <p>Общества, где брачных норм мало или они слабы, показывают нам, сколько “работы” проделывают брачные нормы в противоположность нашим врожденным инстинктам создания пар. Возьмем, к примеру, аче, которые до контакта с западным миром были бродячими охотниками-собирателями в парагвайских лесах. До контакта у аче были вполне прочные и долгосрочные связи между брачными партнерами, важные для связи детей с родственниками с отцовской стороны. Однако, хотя социальные нормы запрещали отношения между сиблингами, двоюродными братьями и сестрами и людьми, состоявшими в определенных ритуальных отношениях, в остальной общине было мало дела до того, как ведут себя те, кто состоит в паре, и создание пары не отмечалось никакими ритуалами и публичными обетами. Развод мог быть инициирован любой из сторон и сводился к тому, что один из супругов просто уходил жить в другое место, что было легко, поскольку у аче было не очень много имущества. Череда парных отношений начиналась около 14 лет у женщин и около 19 — у мужчин. Ранние браки, как правило, чередовались с мимолетными романами, но обычно становились более стабильными, когда у женщины появлялось двое-трое детей от одного мужчины. К 30 годам женщины успевали сменить в среднем 10 мужей, и первые браки заканчивались разводом в 100 % случаев. Женщины, достигшие менопаузы, говорили, что у них было в среднем 13 мужей, и у большинства женщин были дети от нескольких отцов. Хотя прочные полигамные отношения случались нечасто (4 %), каждая женщина в тот или иной момент состояла в полигамном браке. Обычно в таких отношениях у одного мужчины было несколько жен, но случалось и обратное. Некоторые мужчины последовательно женились и заводили детей, скажем, от трех сестер. Некоторые женщины говорили, что состояли в браке с мужчиной и с его сыном — в разное время. А мужчины рассказывали, что последовательно были женаты на матери с дочерью<a l:href="#n_212" type="note">[212]</a>.</p>
    <p>Это показывает, что более строгие брачные нормы, которые мы обнаруживаем в большинстве обществ, к добру ли, к худу ли, призваны укрепить наши инстинкты создания пар, поскольку от природы они довольно слабы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Отсутствие отцов</p>
    </title>
    <p>В китайских провинциях Юньнань и Сычуань живет народность на и три другие этнические группы, чья социальная жизнь по крайней мере последнюю тысячу лет не предполагает ни мужей, ни отцов, несмотря на агрессивную политику китайского правительства, пытавшегося внедрить предпочтительные для него брачные нормы. Это стабильное общество организовано вокруг матрилинейных домохозяйств, во главе которых стоят женщины. Детей зачинают, как правило, во время ночных “визитов украдкой”: мужчины пробираются в дома женщин ради секса и к утру уходят. Кто отец ребенка, не считается важным (часто это неизвестно), и генетические отцы не должны вносить никакого вклада в домохозяйство, к которому принадлежат их дети, их обязанность — помогать детям сестры. В местном языке нет слов “отец”, “муж” или “свойственник”. Разумеется, мужчины и женщины иногда вступают в долгосрочные парные отношения, но у них не существует никаких норм, регулирующих сексуальную эксклюзивность и постоянство отношений, создание пары не сопровождается никакими обрядами, а партнеры не имеют друг перед другом никаких обязательств. Таким образом, социальные нормы позволили организовать на удивление стабильное общество, подавив создание пар и исключив родство по отцовской линии<a l:href="#n_213" type="note">[213]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Несколько отцов</p>
    </title>
    <p>Даже в обществах, где есть институт брака, социальные нормы и убеждения необязательно подкрепляют озабоченность сексуальной верностью, коренящуюся в мужской психологии создания пар, — иногда они способствуют вкладу в детей иными способами. Многие коренные народы Южной Америки убеждены, что ребенок формируется в утробе матери из нескольких порций спермы: антропологи называют такую систему убеждений “делимое отцовство”<a l:href="#n_214" type="note">[214]</a>. Более того, представители многих подобных сообществ убеждены, что от одного семяизвержения зачать жизнеспособный плод невозможно и мужчина должен “потрудиться”, чтобы создать плод посредством множества половых актов на протяжении нескольких месяцев. Женщины, особенно после того, как забеременеют, могут, а иногда и должны искать другого мужчину или мужчин и заниматься с ними сексом, чтобы обеспечить “дополнительных отцов” будущему ребенку. Всякий, чье семя участвует в создании ребенка, становится его вторичным отцом. В некоторых обществах периодически проводятся ритуалы, предписывающие внебрачный секс после удачной охоты, что помогает формально подтвердить наличие у ребенка нескольких отцов. Вторичные отцы, которых мать называет после родов, должны обеспечивать благополучие своих детей (например, снабжать их мясом и рыбой), но не в той степени, что первичный отец, муж матери. Нередко вторичным отцом становится брат мужа.</p>
    <p>Приобретение второго отца адаптивно, по крайней мере иногда. Тщательные исследования бари, живущих в Венесуэле, и аче показывают, что дети, у которых два отца, доживают до 15 лет чаще, чем дети, у которых только один отец или три отца и больше<a l:href="#n_215" type="note">[215]</a>.</p>
    <p>Важно отметить, что социальные нормы не в состоянии заставить мужчин перестать ревновать. Мужчины не любят, когда их жены хотят заниматься сексом с другими мужчинами. Однако в таких случаях община не поддерживает их стремление следить за женами и наказывать их за нарушение сексуальной верности: если мужья показывают, что ревнуют, они сами нарушают нормы и подлежат осуждению. Репутационные соображения и нормы словно бы перевернуты, так что теперь мужу нужно держать себя в руках. В глазах общины будущая мать поступает хорошо, если обеспечивает своему ребенку вторичного отца.</p>
    <p>Брачные нормы помогают расширить системы родства, управляя нашими инстинктами создания пар и направляя их в нужное русло. При этом нормы так или иначе эксплуатируют общие эволюционные интересы свойственников, готовность мужчин вкладывать ресурсы в потомство женщин, с которыми у них был секс, и влияние одинаковых имен. Кроме того, иногда они подавляют мужскую сексуальную ревность (при частичном отцовстве), исключают мужской родительский вклад (у народа на), удовлетворение женских сексуальных желаний вне брака (в большинстве сообществ) и полигамные парные отношения (в обществах, где практикуется моногамный брак). По мере увеличения и усложнения обществ брачные нормы все чаще использовались для создания межгрупповых альянсов, обеспечения мира и поддержания крупномасштабных форм социальной организации. Но даже в самых простых человеческих обществах эти нормы издавна формируют социальную жизнь.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>От отвращения к инцесту к табу на инцест</p>
    </title>
    <p>У людей, в отличие от большинства других приматов, между братьями и сестрами возникают долгосрочные, устойчивые социальные связи. В популяциях охотников-собирателей братья и сестры часто живут в одних группах. Во многих других традиционных обществах либо братья, либо сестры остаются жить в родной общине, а представители противоположного пола вступают в брак вне общины, однако узы между сиблингами обычно остаются прочными. Как и у других приматов, главный фактор, создающий связь между братьями и сестрами, — это общее детство. У сиблингов противоположного пола этот опыт воспитывает одновременно и глубокую привязанность, и отсутствие сексуального влечения друг к другу<a l:href="#n_216" type="note">[216]</a>.</p>
    <p>В самых разных малых сообществах обнаружено великое разнообразие систем родства (наборов социальных норм), которые опираются на эти врожденные психологические тенденции и экстраполируют их на дальних и даже очень дальних родственников. Как уже упоминалось, социальные нормы определяют классификационных сиблингов и требуют, чтобы к ним относились <emphasis>в точности</emphasis> как к родным. Эти нормы могут быть и автономными правилами, вроде этикетного требования класть вилку слева, но благодаря тому, что они опираются на наше эволюционно обусловленное отвращение к инцесту, нам, вероятно, проще их изучать, усваивать и требовать их исполнения от окружающих<a l:href="#n_217" type="note">[217]</a>.</p>
    <p>Однако в таких сообществах никто все же не путает настоящих (генетических) и классификационных сиблингов, что бы ни предполагали некоторые знаменитые антропологи. Например, когда я работал на Фиджи, мне случалось слышать, как деревенские жители говорят о своих “истинных” братьях и сестрах. Как-то раз я стоял возле фиджийского “кухонного дома”, подумывая об ужине, и услышал, как жена оправдывается перед мужем за то, что отдала своему старшему брату все запасы из лавочки, которую недавно открыла. “Он же мой настоящий брат!” — обиженно сказала она по-фиджийски, а потом описала, как ее брат пришел и скромно сел в части дома, предназначенной для обладателей низкого статуса, и проделал простой обряд просьбы “керекере”. Женщина была тронута и поняла, что надо ему помочь, даже если для этого придется закрыть лавочку навсегда. И для нее, и для ее мужа было очень важно, что с просьбой к ней обратился <emphasis>настоящий</emphasis> брат, а не просто один из множества классификационных братьев.</p>
    <p>Мы с моей фиджийской командой, чтобы разобраться в различии между настоящими и классификационными сиблингами в контексте табу на инцест, написали два рассказа и попросили случайно выбранных взрослых из двух деревень дать на них отзывы. В качестве отправной точки вспомните Кулу: в этих деревнях социальные нормы требуют, чтобы братья и сестры, реальные и классификационные, никогда не оставались наедине под одной крышей и никогда не разговаривали друг с другом. Кроме того, учтите, что в деревенских домах все три двери открыты весь день, если кто-то дома, поэтому любой прохожий видит, что происходит внутри. В первом нашем рассказе <emphasis>настоящие</emphasis> брат с сестрой сидели дома одни и разговаривали. Второй рассказ был точно такой же, только теперь речь шла о классификационных сиблингах.</p>
    <p>Угадайте, что сказали деревенские жители? Мои студенты обычно догадываются неправильно. Хотя островитяне с Ясавы в обоих случаях считали, что нельзя так себя вести, но особое возмущение общины вызвали действия классификационных сиблингов, ставшие предметом самых серьезных и быстро распространявшихся слухов. Островитяне считали, что хотя настоящим сиблингам не стоило нарушать правила, все-таки их проступок был незначительным, ведь ничего не могло произойти. Похоже, мои фиджийские испытуемые понимали, что врожденное отвращение к инцесту дает надежную защиту, так что беседа едва ли приведет к сексу. А вот когда речь идет о классификационных сиблингах, единственной надежной мерой профилактики остается постоянная слежка и потенциальный гнев общины. В большинстве обществ беседа наедине нередко служит важным шагом на пути к сексу.</p>
    <p>Такова разница между отвращением к инцесту и табу на инцест. Табу на инцест — это социальная норма, сложившаяся в ходе культурной эволюции, чтобы регулировать сексуальные отношения и создание пар между не очень близкими родственниками; она опирается на интуитивные врожденные представления и эмоциональные реакции, которые изначально возникли в ходе генетической эволюции, чтобы подавить сексуальный интерес между близкими родственниками, особенно между братьями и сестрами. Направив в нужное русло врожденное отвращение к инцесту и приучив называть дальних родственников “братьями” и “сестрами”, культурная эволюция обрела мощный инструмент контроля над поведением человека, поскольку табу на инцест могут сильно влиять на секс и брак, а социальные нормы способны расширить охват альтруистического отношения к родственникам. Контроль над сексом и браком позволяет контролировать социальную структуру в целом и даже некоторые аспекты когнитивных процессов и мотивации у членов общества<a l:href="#n_218" type="note">[218]</a>.</p>
    <p>Естественно, для создания систем родства культурная эволюция задействует и нашу психологию взаимности, причем делается это разными способами. Например, через набор социальных норм, которые предписывают, чтобы те или иные группы родственников — скажем, кросскузены, которые дразнили Кулу, — строили отношения на основе взаимности. Такие отношения эгалитарны, фривольны и нередко подкрепляются шутками. Эта взаимность может быть и положительной, и отрицательной, поскольку те, кого дразнят, могут и будут дразнить в ответ. Однако важно отметить, что это не просто долгосрочные диадические отношения взаимообмена, поскольку за парой следят третьи лица и проверяют, действительно ли они ведут себя в соответствии с предписаниями местных норм для таких отношений<a l:href="#n_219" type="note">[219]</a>.</p>
    <p>Все это я рассказываю, чтобы постепенно подвести читателя к мысли, что человеческие сообщества, то, с кем мы заключаем альянсы, кому помогаем, с кем вступаем в брак и кого любим, строятся на социальных нормах, которые самыми разными способами направляют, обобщают или подавляют наши социальные инстинкты. Стремление к сотрудничеству и социальность у нашего вида подвержены глубокому влиянию социальных норм, выработанных в ходе культурной эволюции, и очень зависят от них, что сильно отличает нас от других животных. Мы усваиваем социальные правила, наблюдая за окружающими и учась у них, и по крайней мере в какой-то степени интернализируем их, превращая в самоценные установки. Поскольку культурное обучение влияет на то, как мы судим других, оно способно создавать стабильные самоподкрепляющиеся паттерны социального поведения — социальные нормы.</p>
    <p>Все это подсказывает, что без своих социальных норм и убеждений мы отнюдь не так склонны сотрудничать и помогать ближнему, как может показаться. И если мы умеем сотрудничать лучше других млекопитающих (а это так), то лишь потому, что нормы, возникшие в ходе культурной эволюции, создали социальную среду, в которой на протяжении эпох агрессивные асоциальные типы (нарушители норм) наказывались и постепенно искоренялись, а более покладистые и общительные поощрялись<a l:href="#n_220" type="note">[220]</a>. В главе 11 я рассмотрю данные, указывающие, что этот культурно-генетический коэволюционный процесс одомашнил наш вид, сформировав нашу психологию и сделав нас настолько похожими на животных вроде собак и лошадей, что становится даже не по себе.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_025.png"/>
    <p>Илл. 9.1. Круговые диаграммы, показывающие долю разных видов отношений в среднестатистической группе у аче и жуцъоан, охотников-собирателей, живущих, соответственно, в Парагвае и в Африке</p>
    <empty-line/>
    <p>Как уже отмечалось, мои представления противоречат мнению многих выдающихся ученых-эволюционистов, которые в своих трудах утверждали, что хотя социальность и сотрудничество, наблюдаемые в современном мире, обеспечиваются современными институтами, социальное поведение малых сообществ, а особенно охотников-собирателей, <emphasis>прямо</emphasis> отражает нашу социальную психологию, выработанную в ходе генетической эволюции. Из этого следует, что паттерны социального взаимодействия и сотрудничества в этих популяциях должны объясняться <emphasis>без</emphasis> отсылок к культурно передаваемым нормам, практикам и верованиям. Социальность в таких популяциях должна даваться легко — ведь ее автоматически формирует эволюционно обусловленная психология, созданная естественным отбором в идеальном соответствии с их образом жизни. Если же прав я, то, напротив, социальность и сотрудничество у охотников-собирателей и у всех остальных зависит от норм, практик и верований, которые либо усиливают, либо подавляют наши врожденные мотивы и наклонности. Мы уже видели, как социальные нормы (иногда) подкрепляют наши инстинкты создания пары и отцовскую мотивацию, а также расширяют отвращение к инцесту. А теперь рассмотрим подробнее одну разновидность первобытных обществ, а именно общества кочевых охотников-собирателей, на которых ученые обычно ориентируются, когда хотят понять, как жили палеолитические сообщества до распространения сельского хозяйства<a l:href="#n_221" type="note">[221]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Социальность и кооперация у охотников-собирателей</p>
    </title>
    <p>Кочевые группы охотников-собирателей славятся умением сотрудничать во время различных занятий, например охоты, и обыкновением щедро делиться ценной пищей, в частности мясом. Это принято объяснять тем, что охотники-собиратели живут маленькими группами, состоящими из близких родственников. Если это правда, то по такой логике наблюдаемое сотрудничество объясняется в основном родственным отбором.</p>
    <p>У этой гипотезы есть один недостаток: согласно лучшим из доступных данных, группы охотников-собирателей не состоят из близких родственников. Илл. 9.1, основанная на работе Кима Хилла и его коллег, показывает средний состав группы у жуцъоан и аче. В число “близких родственников” входят братья и сестры, сводные братья и сестры и родители, а “дальние родственники” — это все кровные родственники до пятого поколения (включая троюродных братьев и сестер). Вместе две эти категории плюс “я” составляют около четверти состава группы. Это означает, что около трех четвертей отношений в группе основаны на чем-то помимо генетического родства. У аче, о которых собраны особенно подробные данные, члены группы в среднем состоят в очень дальнем родстве, чуть ближе троюродных братьев или сестер, со степенью родства примерно в одну десятую родных брата и сестры (коэффициент генеалогического родства <emphasis>r =</emphasis> 0,054). Такая крошечная степень родства предполагает совсем невысокий уровень кооперации и гарантирует, что люди будут остро чувствовать разницу между близкими родственниками и дальними, а также неродственниками, из которых по большей части состоит их группа. В целом эти две популяции охотников-собирателей, африканская и южноамериканская, поразительно похожи, и сопоставление с менее подробными данными о 30 других обществах охотников-собирателей подтверждает общую картину<a l:href="#n_222" type="note">[222]</a>.</p>
    <p>Но кто же они, эти “неродственники”? Две трети из них составляют супруги и свойственники. То есть брачные нормы создают больше половины связей между взрослыми в группе. Можно сказать, что и приматы, создающие пары, способны формировать связи наподобие супружеских, но, как уже отмечалось, у нас нет данных, что приматы поддерживают какие-то особые отношения со свойственниками. Возможно, для некоторых читателей это станет неожиданностью, но эволюция свойства, вероятно, служит одной из главных отличительных особенностей человечества. Как бы вы к этому ни относились, группы охотников-собирателей сконструированы культурой, поскольку сказать, что они состоят “в основном из родственников”, можно лишь при условии, что мы учитываем и родство по браку.</p>
    <p>У оставшейся четверти группы нет никаких ни родственных, ни свойственных связей с “я”. Однако в большинстве малых сообществ все они, скорее всего, будут называться какими-то терминами родства<a l:href="#n_223" type="note">[223]</a>. Это не генетические родственники, однако они маркируются как те или иные классификационные родственники. У жуцъоан, о чем мы уже знаем, многие отношения строятся на том, что люди носят одно имя. Например, если мы не родственники, вы вправе попросить меня называть вас матерью, поскольку ваш сын — мой тезка. Это говорит мне, как я должен к вам относиться, а кроме того, подсказывает всем остальным, как я теперь должен вести себя с вами (например, с “мамой” невозможен ни флирт, ни шутки с сексуальным подтекстом). Через социальные нормы культура способствует отношениям с родственниками и в паре и резко расширяет этот узкий круг, обобщая отношения с родства генетического на родство культурное.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Дележ мяса</p>
    </title>
    <p>Палеоантропологи убеждены, что кооперативная охота и дележ мяса стали важнейшими элементами человеческой эволюции и возникли миллионы лет назад. Среди племен охотников-собирателей, которых изучают антропологи, мясо служит важной и очень ценной добавкой к рациону, и, как мы видели в главе 8, мастерство охотника сильно повышает престиж<a l:href="#n_224" type="note">[224]</a>. Однако, поскольку даже лучшие охотники не могут гарантировать регулярной добычи, ведь у них неизбежно бывают полосы неудач, болезни и травмы, дележ мяса издавна был задачей, требовавшей особого внимания. Дележ мяса позволяет объединившимся охотникам избегать долгих периодов отсутствия жира и белка в рационе. По этим причинам некоторые ученые-эволюционисты полагают, что раздача мяса, широко распространенная в группах охотников-собирателей, основана на врожденных психологических наклонностях, а культура здесь ни при чем. Может ли дележ мяса у охотников-собирателей быть инстинктивным?<a l:href="#n_225" type="note">[225]</a></p>
    <p>Внимательное изучение дележа пищи среди охотников-собирателей показывает, что он тоже регулируется социальными нормами и подкрепляется тем, что можно назвать “культурно-институциональными” технологиями<a l:href="#n_226" type="note">[226]</a>. Например, в дополнение к социальным нормам, которые определяют, какая доля мяса должна доставаться тем или иным категориям культурно сконструированного родственного круга, скажем, свойственникам охотника, действуют еще и культурно-институциональные технологии, в том числе <emphasis>передача собственности</emphasis> и <emphasis>табу на мясо</emphasis>, которые психологически облегчают дележ. Разберем это подробнее.</p>
    <p>Во многих группах охотников-собирателей право собственности на мясо распространяется или передается от охотника третьему лицу, которое уполномочено раздать мясо. Поскольку это третье лицо не вкладывало труд и мастерство в добычу мяса, ему проще следовать местным нормам распределения<a l:href="#n_227" type="note">[227]</a>. Например, охотники жуцъоан часто пользуются во время охоты чужими наконечниками для стрел. Социальные нормы предписывают, что владелец наконечника стрелы становится собственником всей добычи, убитой этим наконечником, и он же отвечает за дележ мяса. Охотники любят брать чужие наконечники, поскольку это избавляет их от обязанности производить честный дележ, где “честность” определяется местными стандартами, а окружающие всегда готовы раскритиковать даже за мнимую предвзятость. Например, престарелые мужчины и женщины часто владеют наконечниками и дают их в пользование, и всякий может получить их в подарок от партнеров по обмену <emphasis>хзаро</emphasis> (см. далее), особенно если сам не умеет делать наконечники<a l:href="#n_228" type="note">[228]</a>. Избавив охотника от обязанностей собственника, такой институт смягчает эгоистическую предвзятость и распределяет ответственность за дележ мяса между остальными членами группы, которые при иных обстоятельствах, возможно, и не принимали бы в нем участия.</p>
    <p>Во многих группах охотников-собирателей на дележ мяса влияют и пищевые табу, а в некоторых группах весь процесс распределения управляется сложной системой таких табу. Интересная система табу была обнаружена в начале XX века у охотников-собирателей в пустыне Калахари. Эти табу, в сущности, гарантировали, что крупная добыча будет распределена практически между всеми членами группы. Здесь сам охотник мог съесть только ребра и одну лопатку, а остальная туша была для него табу. Жена охотника получала мясо и жир с задней части туши, которые должна была приготовить при всех и поделиться с женщинами (и только с ними). Молодым мужчинам табу позволяли есть только стенки брюшины, почки и гениталии. Нарушение любого из этих табу, как считалось, приведет к неудачам в дальнейшей охоте. Такие представления создают коллективную заинтересованность в том, чтобы никто в группе не нарушал табу, ведь если из-за нарушения в будущем охота будет неудачной и мне достанется меньше мяса, я, пожалуй, прослежу, чтобы ты вел себя правильно. Таким образом, у каждого в группе есть непосредственный личный интерес следить за нарушителями и наказывать их (по крайней мере, все так считают)<a l:href="#n_229" type="note">[229]</a>. Подобные сложные системы табу были широко распространены и подробно описаны у охотников-собирателей в Южной Америке, Африке и Индонезии<a l:href="#n_230" type="note">[230]</a>.</p>
    <p>Особенно любопытны табу на некоторые виды дичи и на отдельные части туши для определенных категорий членов племени, поскольку в глазах обучающегося это особенности мироустройства, побуждающие человека действовать в его же интересах: я хочу избежать болезни, а от некоторых частей туши могу заболеть, поэтому мне их лучше не есть. А главное — такие верования побуждают членов общины делиться друг с другом, но так, что никто об этом не подозревает. Однако, поскольку эти запреты не соответствуют действительности и требуют от человека определенных жертв, разумно спросить, почему ни личный опыт, ни правила типа “подражай тому, кто добивается успеха” не привели к исчезновению подобных табу. Против этого действуют три взаимосвязанных психологических фактора.</p>
    <p>1. Есть подозрение, что мы, люди, от природы склонны легко приобретать отвращение к мясу, поскольку мертвые животные часто заражены опасными патогенами<a l:href="#n_231" type="note">[231]</a>. Поэтому мы предрасположены к принятию мясных табу, в отличие от другой пищи.</p>
    <p>2. Эти табу — социальные нормы, поэтому их нарушение отлеживается и осуждается окружающими. Этот фактор здесь особенно весом, поскольку нарушение табу, как считается, навлекает всяческие несчастья, причем нередко на все племя — например, чревато неудачами на охоте.</p>
    <p>3. Хороший ученик усваивает это правило еще в детстве и никогда не будет его нарушать (мясо едят при всех), поэтому у него просто не будет возможности съесть табуированную часть безнаказанно — он не получит такого опыта. Редкие случаи нарушения табу, за которыми случайно следовали несчастья или болезни, врезаются в память и передаются потомкам (психологи называют это предвзятостью негативного опыта). А вот случаи, когда за нарушением табу следовал длительный благополучный период, как правило, либо остаются незамеченными, либо забываются, если не документировать все происходящее и не проверять записи.</p>
    <p>Мой опыт полевой работы показывает, что любой скептик, усомнившийся в табу, в ответ услышит весьма живые и образные описания конкретных случаев, когда табу были нарушены и за этим последовали неудачи на охоте, болезни и несчастья<a l:href="#n_232" type="note">[232]</a>.</p>
    <p>Как ни удивительно, несмотря на крайнее разнообразие деталей местных социальных норм и верований, результат во всех группах кочевых охотников-собирателей примерно одинаков: все или почти все члены группы получают ту или иную долю мяса от любой крупной добычи. Разумеется, это не означает, что всем достается поровну. Во многих таких обществах приоритетом пользуются ближайшие родственники, свойственники и обрядовые партнеры охотника, и лишь затем остатки раздают другим членам группы и гостям<a l:href="#n_233" type="note">[233]</a>. Видимо, культурная эволюция изобрела разные варианты решений, сочетания норм, приводящие к одному и тому же: распределению рисков, связанных с полосой охотничьих неудач, среди всей группы<a l:href="#n_234" type="note">[234]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Общинные обряды</p>
    </title>
    <p>Когда на пустыню Калахари спускается ночная мгла, женщины жуцъоан из нескольких групп собираются тесной толпой вокруг ярко пылающего костра и высокими голосами запевают хоровую песню. Затем толпу женщин окружают мужчины и пляшут, выстроившись в круг, — они ритмично топают, и погремушки из коконов бабочек, привязанные к их ногам, мягко шуршат. Вскоре женщины начинают особым образом часто хлопать в ладоши в темпе топота и шуршания. Под аккомпанемент струнных инструментов по периметру начинается главная часть: женщины громко запевают песню, посвященную н/ум, могущественной сверхъестественной сущности, которая может быть и врагом, и защитником. Через час-другой цепочка танцующих мужчин проскальзывает через кольцо женщин, образуя что-то вроде восьмерки. Некоторые мужчины впадают в транс, и танец ускоряется. Впавшие в транс мужчины то и дело с криками бросаются во тьму, чтобы сразиться с духами и осыпать бранью враждебного бога. Обрядовая буря то усиливается, то отступает, и это повторяется всю ночь до самого рассвета, когда все понемногу стихает<a l:href="#n_235" type="note">[235]</a>.</p>
    <p>Этнограф Лорна Маршалл наблюдала 39 таких общинных обрядов и писала: “Люди объединяются субъективно против злых внешних сил — и объединяются на интимном социальном уровне… какими бы ни были их отношения, в каком бы душевном состоянии они ни пребывали, как бы ни воспринимали друг друга — с симпатией или неприязнью, как бы ни ладили друг с другом, они становятся единым целым, которое поет, хлопает в ладоши и двигается с поразительной синхронностью, влекомое музыкой”. Примерно об этом же писала и Меган Бизеле, этнограф, изучавшая другую группу жуцъоан пятнадцать лет спустя: “Танец — это, пожалуй, главная объединяющая сила в жизни бушменов, и он создает очень глубокие связи, которые мы не вполне понимаем”<a l:href="#n_236" type="note">[236]</a>.</p>
    <p>Подобные психологически мощные общинные обряды распространены в малых сообществах и среди кочевых охотников-собирателей от австралийских пустынь до североамериканского Большого Бассейна. Проницательные наблюдатели за жизнью человеческих сообществ, подобные Меган и Лорне, в том числе арабский ученый XIV века Ибн Хальдун, утверждают, что общинные обряды оказывают сильнейшее психологическое воздействие на участников и создают прочные личные связи, глубокое доверие и мощное ощущение групповой солидарности. Однако недавно исследователи начали систематически измерять воздействие общинных обрядов на социальные связи и кооперацию и разбивать обряды на активные ингредиенты. В число этих ингредиентов входят (1) синхронное пение, танцы и другие движения (например, марш), (2) совместное исполнение музыки, (3) крайняя физическая усталость, (4) ощущение общей судьбы, (5) совместное переживание ужаса или опасности, (6) вера в сверхъестественное или мистическое и (7) причинно-следственная непрозрачность, или отсутствие инструментальности (то есть участники не знают, почему обряд следует исполнять так, а не иначе, но знают, что <emphasis>надо именно так</emphasis>)<a l:href="#n_237" type="note">[237]</a>.</p>
    <p>В частности, несколько недавних экспериментальных исследований показали, что синхронное пение и/или движение углубляет чувство сопричастности, способствует доверию и побуждает к сотрудничеству в группе. В ходе одного эксперимента студентов американского университета разбили на четыре группы. Все группы слушали в наушниках гимн Канады и могли прочесть текст, но при этом группам предложили разные задания, иногда с участием чашек. Контрольная группа просто слушала, приподняв чашку над столом. В группе “синхронного пения” участников просили подпевать гимну, что вынудило их петь хором. В группе “синхронного пения и движения” участники и пели хором, и двигали чашками в такт музыке, то есть синхронно друг с другом. Наконец, в группе “асинхронного пения и движения” делали то же самое, что и в группе “синхронного пения и движения”, но музыка в наушниках начиналась в разное время, поэтому участники двигались асинхронно<a l:href="#n_238" type="note">[238]</a>.</p>
    <p>После этого упражнения испытуемые участвовали в проекте, где можно было вкладывать деньги в совместное предприятие. Чем больше денег участники группы в сумме вкладывали в совместное предприятие, тем больше выигрывал каждый. Однако, поскольку в конце все деньги делились поровну, можно было получить прибыль, не вкладывая деньги в проект и, в сущности, даром воспользовавшись чужими инвестициями. Результаты показали, что синхронность — причем и одновременное пение и движение, и просто хоровое пение — способствует большему стремлению к сотрудничеству и более крупным вкладам, что приводит к большей денежной выгоде для всей группы. Параллельные результаты получены даже для четырехлетних детей, у которых совместное музицирование способствовало просоциальности<a l:href="#n_239" type="note">[239]</a>.</p>
    <p>Однако, пожалуй, еще более мощные и стойкие социальные связи возникают между теми, кто вместе пережил что-то ужасное. Подобный опыт разными способами искусственно создавался во время обрядов мужской инициации в разных сообществах по всему земному шару и на протяжении всей истории человечества, и мы наблюдаем это во многих сообществах охотников-собирателей. Например, у центральноавстралийского народа аранда инициация — посвящение в мужчины — состояла из четырех основных обрядов, проводившихся в то или иное время на протяжении примерно 15 лет, в возрасте с 10 до 25 лет. Первые три обряда проводились в местной общине и состояли, среди прочего, в том, что инициируемого бросали в воздух, похищали ночью, завязывали ему глаза, кусали, на него наваливалась группа мужчин, ему запрещали разговаривать и заставляли терпеть другие лишения, а кроме того, учили традициям племени через последовательность устрашающих танцев и песенных нарративов, которые исполнялись мужчинами в костюмах и раскраске, делающих их непохожими на людей. В частности, кульминацией второго обряда, проводившегося сразу после начала пубертата, было ритуальное обрезание: крайнюю плоть подростка отсекали каменным ножом. Затем, вскоре после того, как рана заживала, проходил третий обряд, завершавшийся ритуальной субинцизией: пенисы мальчиков надрезались снизу вдоль, а потом разрез раздвигали и расширяли наподобие булочки для хот-дога.</p>
    <p>Последний обряд инициации проводился, когда молодым мужчинам было уже за двадцать, и для него их собирали со всего племени. По всем охотничьим отрядам и даже в соседние группы рассылали официальные приглашения собраться в определенном месте для ритуала длительностью в несколько месяцев, с песнями и танцами в исполнении собравшихся охотничьих групп. Считалось, что отказываться от приглашения нельзя — карой будет болезнь. Инициируемые, оказавшись вместе в изоляции от всех остальных, часто вынужденные соблюдать обет молчания в течение нескольких месяцев, проходили длинную череду ночных церемоний, танцевальных представлений и священных нарративов. На финальном этапе обряда инициируемые должны были несколько раз лечь на тлеющие угли, прикрытые только слоем листьев, и выдержать какое-то время, задыхаясь от дыма, пока им не скажут, что можно вставать (обычно — четыре-пять минут). И лишь после такого испытания огнем молодые люди могли считаться полноценными мужчинами, членами племени<a l:href="#n_240" type="note">[240]</a>.</p>
    <p>Чтобы вы не думали, будто эти юноши воспринимали обряды спокойно и не боялись, стоит отметить, что подростки и молодые люди, понимая, что инициация приближается, сплошь и рядом сбегали в далекие группы, еще не перенявшие эту практику<a l:href="#n_241" type="note">[241]</a>. Тем не менее пожилые аранда объясняли, что обряд “вселяет храбрость и мудрость” и “делает мужчину добросердечнее и отбивает у него охоту ссориться”<a l:href="#n_242" type="note">[242]</a>. К распространению этих обрядов в Австралии мы вернемся в главе 10.</p>
    <p>Хотя систематическое изучение подобных “обрядов ужаса” только начинается, по всей видимости, их психологическое воздействие создает прочные эмоциональные связи между инициируемыми и даже, вероятно, между наблюдателями. С психологической точки зрения они оставляют ярчайшие эмоциональные воспоминания, которые каким-то образом объединяют тех, кто вместе проходил обряд. Такие узы сродни тем, что мы наблюдаем среди солдат, вместе переживших опыт интенсивных боевых действий: это феномен “братьев по оружию”<a l:href="#n_243" type="note">[243]</a>. Но главное — внедрение такого опыта в регулярные обряды инициации позволило культурной эволюции проложить путь к укреплению социальных связей внутри возрастной когорты мужчин, собранных со всего племени. Старшие аранда сами отмечали, как мощно воздействуют их обряды на социальную сплоченность, хотя и не понимали, как и почему это происходит, и определенно не знали, кто именно составил программу обряда.</p>
    <p>В более широком смысле общинные обряды — это наборы возникших в ходе культурной эволюции социальных норм, которые при всем своем многообразии нередко задействуют различные аспекты нашей психологии таким образом, чтобы способствовать солидарности, доверию, сопричастности и сотрудничеству между участниками. Эти обряды — пример культурно-институциональных технологий, которые создала культурная эволюция, чтобы развить и оформить социальность и кооперацию в разных человеческих сообществах. Даже в самых малых обществах общинные ритуалы способствуют укреплению тех социальных нитей, которые превращают разрозненные группы в племя.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Из каких нитей состоит ткань межгрупповой социальной жизни</p>
    </title>
    <p>Вероятно, самая важная черта социальной жизни у охотников-собирателей по сравнению с другими приматами состоит в том, что индивиды связаны с громадной сетью других людей, рассеянных по множеству других групп. Во многих обществах охотников-собирателей членство в той или иной группе — понятие довольно изменчивое. Если человек или семья хотят покинуть свою группу из-за какой-нибудь ссоры, засухи или просто чтобы погостить у друзей, они могут использовать свою сеть контактов за пределами группы, которая открывает двери для длительных визитов. Шимпанзе, напротив, живут стаями, которые патрулируют и защищают свою территорию. Как станет ясно из главы 10, всякий, кто попытается вторгнуться на эту территорию, будет немедленно атакован и убит, если только не окажется молодой самкой — тем разрешается перемещаться между стаями. Рассмотрим, как культура сделала нас единственным видом приматов, который живет племенами<a l:href="#n_244" type="note">[244]</a>.</p>
    <p>Что определяет социальные связи, которые охотники-собиратели налаживают <emphasis>вне</emphasis> своей группы? Ким Хилл, Брайан Вуд и их сотрудники недавно исследовали, как это устроено у двух групп кочевых охотников-собирателей — у хадза и у аче. Хадза живут бродячими группами охотников-собирателей на обширных лесных участках танзанийских саванн и до сих пор охотятся при помощи лука и стрел и собирают коренья, клубни и мед. Ким и Брайан опросили членов десятков таких охотничьих отрядов в каждой популяции об их взаимодействии со взрослыми соплеменниками, случайно выбранными из всего общества. Испытуемых спрашивали о взаимодействиях, связанных с помощью, совместной охотой и многими другими видами деятельности. Затем, анализируя полученные данные, ученые выясняли, какие факторы взаимоотношений позволяли предсказать разные виды взаимодействий — совместную охоту, раздачу и получение мяса, ночевки в одном лагере, помощь или обмен шутками. Как и ожидалось, важным оказалось близкое родство (тети и ближе), а близкими родственниками так или иначе были от 5 % до 10 % соплеменников. Например, если заболеешь или получишь травму, вероятность, что тебя будут кормить, возрастает вдвое, если вы близкие родственники. Помимо генетического родства, учитывалось и свойство — тут вероятность получить пищу повышалась на 50 %. Поскольку свойственники составляли 15–20 % случайной выборки, эта категория коллективно вносит довольно большой вклад<a l:href="#n_245" type="note">[245]</a>.</p>
    <p>Однако даже важнее кровного родства и свойства для налаживания социальных связей, выходящих за пределы группы, оказываются ритуальные отношения. У аче в ходе особых ритуалов дети получают взрослых помощников, которые будут сопровождать их во время обрядов при рождении и посвящении во взрослые (нечто вроде крестных отца и матери). В результате этих ритуалов помощники также вступают в имеющие особые названия отношения с родителями ребенка. Ритуальным отношениям соответствуют конкретные роли (перерезание пуповины, купание новорожденного и пр.), а также пожизненные права и обязательства, предполагающие взаимную поддержку и определяемые социальными нормами. Ритуальные отношения, даже если вынести за скобки генетическое родство, сильно влияют на дележ мяса и обмен информацией, а также на помощь в случае болезни или травмы. Ритуальные отношения, созданные культурой, гораздо важнее близкого генетического родства, и эта важность подкрепляется еще и тем, что у каждого аче вне его охотничьей группы ритуальных партнеров вдвое больше, чем близких родственников.</p>
    <p>У охотников-собирателей хадза табу <emphasis>эпеме</emphasis> и ритуальные танцы объединяют избранную группу мужчин в тайный союз. Эти мужчины вместе едят особые части крупной добычи и в полной тишине и темноте устраивают представления для остальных членов племени. Здесь данные снова указывают на связь ритуальных отношений с дележом мяса и обменом информацией, а также с взаимопомощью в случае болезни. Ритуальные отношения оказываются важнее генетического родства, и к тому же ритуальных партнеров у человека в среднем в три раза больше, чем близких кровных родственников<a l:href="#n_246" type="note">[246]</a>.</p>
    <p>В совокупности ритуальные отношения и свойство (напомню, что и то и другое — продукт культуры и не существует ни у приматов, ни у других животных) гораздо лучше кровных уз объясняют закономерности сотрудничества, взаимоотношений, взаимопомощи и дележа.</p>
    <p>Той же цели, что и хадза и аче, добиваются и южноафриканские жуцъоан — они тоже создают обширную сеть социальных взаимосвязей, объединяющую множество групп. Они тоже опираются на свойственные отношения и общинные ритуалы, но еще и разработали отношения обмена <emphasis>хзаро</emphasis>. Партнерство <emphasis>хзаро</emphasis> — это особые культурно определяемые отношения, которые предполагают взаимные обязательства и поддерживаются постоянным обменом материальными благами. Поскольку люди создают и получают по наследству много таких партнерств, имущество, передариваемое партнерами, непрерывно циркулирует по этой обширной сети. По всей видимости, обычай <emphasis>хзаро</emphasis> опирается на нашу врожденную психологию взаимности, однако социальные нормы подпитывают, расширяют и усиливают этот инстинкт под наблюдением третьих лиц<a l:href="#n_247" type="note">[247]</a>.</p>
    <p>Таким образом, обширные социальные связи в племени, на которые кочевые охотники-собиратели опираются, например, во время засухи или войны, по большей части создаются и поддерживаются всевозможными социальными нормами, в том числе связанными с обрядами, браком и взаимообменом.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Что будет дальше</p>
    </title>
    <p>В заключение еще раз изложу свои главные соображения. Наша способность учиться друг у друга порождает наборы социальных норм, в том числе практики наподобие общинных обрядов, пищевых табу и законов родства, которые сильно влияют на социальную жизнь людей. Социальные нормы мощно воздействуют на наше поведение и принятие решений в силу целого ряда причин, но в целом они:</p>
    <empty-line/>
    <p>• Используют третьих лиц, чтобы найти и наказать нарушителей норм, нередко через ущерб репутации;</p>
    <p>• Формируют представления человека об издержках и выгодах, связанных с теми или иными действиями (например, нарушение пищевых табу влечет за собой неудачи на охоте);</p>
    <p>• Задействуют различные аспекты нашей эволюционно обусловленной психологии: например, институт брака подкрепляет нашу природную склонность создавать пары, а обряды эксплуатируют эффекты синхронизации, способствующие сотрудничеству.</p>
    <empty-line/>
    <p>Без подобных социальных норм невозможно понять природу общественной жизни и кооперации во всех человеческих обществах, в том числе и у кочевых охотников-собирателей. Подробные исследования современных охотников-собирателей показывают, как практики, связанные с браком, называнием детей, обменом и обрядностью, влияют на формирование групп и плетут более обширные сети социальных связей, объединяющие группы в племена. Даже дележ мяса в группах охотников-собирателей, который принято считать древней и важной особенностью эволюционной истории нашего вида, определяется узами родства, социальными нормами собственности, пищевыми табу и ритуальными практиками, которые выстроила культура.</p>
    <p>До сих пор я просто описывал самые разные социальные нормы, которые, по всей видимости, способствуют чувству товарищества, гармонии и сотрудничеству. Однако очевидно, что во многих случаях никто не понимает, как и почему эти нормы работают, и не подозревает, что они вообще что-то “делают”. А в случае пищевых табу и общинных ритуалов вполне возможно, что если бы люди точно знали, что происходит, то есть обладали бы верной причинно-следственной моделью, то эти практики утратили бы как минимум часть своей эффективности.</p>
    <p>Как же они возникли, эти благотворные для общества социальные нормы?</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 10</p>
    <p>Как межгрупповая конкуренция формирует культурную эволюцию</p>
   </title>
   <section>
    <p>В угандийских лесах Нгого обитает необычайно большое стадо шимпанзе, которое приматологи изучали около двадцати лет. На 1999 год группа насчитывала около 150 особей и контролировала территорию в 29 кв. км. Как и в других группах шимпанзе, взрослые самцы ходят “патрулировать” границы. Во время таких ночных экспедиций самцы не общаются друг с другом и не питаются, в отличие от других перемещений, а просто молча идут гуськом через области на границе своей территории и земель, занимаемых соседними группами шимпанзе. Во время обхода границы они иногда совершают целенаправленные вылазки на территории других групп. За девять лет 114 таких патрулей убили 21 особь из других групп шимпанзе. Тринадцать из двадцати одного убийства произошли при вылазках из северо-восточного угла территории группы, то есть шимпанзе нападали на одну конкретную соседнюю группу. Точные размеры группы, подвергавшейся атакам, неизвестны, но такое количество убитых показывает, что примерно три четверти шимпанзе из соседней группы могут быть убиты пограничными патрулями, не успев дожить до 50 лет и умереть от старости. В 2009 году шимпанзе из Нгого, в том числе самки и новорожденные детеныши, начали регулярно выбираться на новую территорию и вести себя так, словно они находятся в центре собственной территории. По-видимому, систематические набеги на протяжении как минимум десяти лет заставили другую группу отступить, и эта большая группа в итоге расширила свою территорию на 22,3 %<a l:href="#n_248" type="note">[248]</a>.</p>
    <p>Наличие такой сильной и смертоносной межгрупповой конкуренции и территориальная экспансия у одного из наших ближайших родственников-приматов показывает, что это, вероятно, очень древнее явление, оно даже старше, чем всесторонняя опора нашего вида на культурное обучение. Вероятно, культурная эволюция возникла в мире, где межгрупповая конкуренция уже шла полным ходом.</p>
    <p>Когда наши способности к культурному обучению развились в ходе генетической эволюции и послужили толчком к культурной эволюции и возникновению социальных норм, наш вид, вероятно, уже жил стабильными социальными группами. Многие такие нормы наверняка были произвольными — например, требование применять особый вид камня для колки орехов. Но иногда складывались и просоциальные нормы, способствовавшие дележу пищи, внутренней гармонии в группе (“нельзя драться”, “нельзя уводить у соплеменников брачных партнеров”) или совместным усилиям по защите сообщества. Но как культурная эволюция могла породить системы социальных норм, выполняющие подобные функции? Как мы знаем из главы 9, многие социальные нормы словно бы созданы для того, чтобы направлять в нужное русло и расширять наши социальные инстинкты. Однако мало кто (или вовсе никто) из тех, кто придерживается этих норм, осознает “предназначение” или имплицитную “функцию” подобных институтов.</p>
    <p>Межгрупповая конкуренция порождает один важный процесс, который помогает объяснить распространение норм, способствующих просоциальному поведению. В ходе культурной эволюции у разных групп возникают разные культурные нормы. Нормы, усиливающие кооперацию, могут благоприятствовать успеху в конкуренции с другими группами, где таких норм нет. Со временем межгрупповая конкуренция накапливает и упорядочивает пакеты социальных норм, которые лучше способствуют успеху, и в эти пакеты входят нормы, связанные с сотрудничеством, взаимопомощью, умением делиться и поддержанием внутренней гармонии<a l:href="#n_249" type="note">[249]</a>. Далее я расскажу о главных видах межгрупповой конкуренции и намечу важнейшие линии аргументации. В главе 11 мы с вами рассмотрим, как долгая эволюционная история жизни в социальном мире, управляемом нормами, сформированными, в свою очередь, межгрупповой конкуренцией, повлияла на генетическую эволюцию нашего вида.</p>
    <p>Как только в группе появляется новая норма, межгрупповая конкуренция может поддержать ее и распространить посредством нескольких взаимосвязанных процессов. Рассмотрим пять форм межгрупповой конкуренции<a l:href="#n_250" type="note">[250]</a>.</p>
    <p>1. <emphasis>Война и набеги</emphasis>. Первый и самый прямой способ влияния межгрупповой конкуренции на культурную эволюцию — насильственные конфликты, в ходе которых одни социальные группы благодаря институтам, которые способствуют сотрудничеству или порождают другие преимущества, технологические, военные или экономические, изгоняют, уничтожают или ассимилируют другие группы с другими социальными нормами<a l:href="#n_251" type="note">[251]</a>.</p>
    <p>2. <emphasis>Избирательное выживание групп без конфликта</emphasis>. В достаточно суровых условиях выживают и растут только группы, чьи институты способствуют сотрудничеству, стремлению делиться и внутренней гармонии. Группы без таких норм либо вымирают, либо отступают в места с более мягкими условиями. Правильные институты позволяют группам занимать новые экологические ниши, например, способствуют выживанию в Арктике благодаря совместной охоте на китов или помогают пережить катаклизмы (вроде засухи в пустынях), которые либо уничтожают, либо рассеивают группы, где сотрудничество развито меньше. Те группы, у которых институты лучше, просто переживают тех, у кого меньше норм, гальванизирующих сотрудничество, и рано или поздно занимают их место. Поскольку люди распространились из Африки в регионы с более суровым климатом, для которого у них не было генетических адаптаций и подходящих врожденных способностей, это могло сыграть особенно важную роль в человеческой эволюции. Для такого процесса группам не нужно даже встречаться друг с другом, и межгрупповое насилие не обязательно<a l:href="#n_252" type="note">[252]</a>.</p>
    <p>3. <emphasis>Избирательная миграция</emphasis>. Поскольку социальные нормы могут повышать в группе внутреннюю гармонию, кооперацию и экономическую продуктивность, многие индивиды будут склонны переходить из групп-неудачниц в более преуспевающие группы. При этом мигрировать в группу-неудачницу мало кто захочет — разве что его вынудят. Со временем более преуспевающие группы будут расти благодаря иммиграции, а остальные группы — уменьшаться из-за эмиграции. Такая динамика прослеживается и при переходах из группы в группу в малых племенных популяциях, и в статистике миграции между странами в современном мире<a l:href="#n_253" type="note">[253]</a>.</p>
    <p>4. <emphasis>Избирательное размножение</emphasis>. В некоторых условиях социальные нормы могут повлиять на рождаемость в группе. Поскольку дети обычно разделяют нормы своей группы, со временем социальные нормы группы, где дети рождаются чаще, распространяются, вытесняя социальные нормы других групп. Этим пользуются некоторые современные религии со своими пронаталистскими богами и институтами пропаганды фертильности<a l:href="#n_254" type="note">[254]</a>.</p>
    <p>5. <emphasis>Передача знаний между группами по критерию престижа</emphasis>. Поскольку мы обладаем способностями к культурному обучению, отдельные люди предпочитают выбирать в наставники и учиться у членов более преуспевающих групп, в частности, тех, чьи социальные нормы привели к экономическим успехам или обеспечивают прекрасное здоровье. Это приводит к тому, что социальные нормы, в том числе идеи, верования, практики (например, обряды) и мотивы, перетекают через культурную передачу от более преуспевающих групп к менее преуспевающим<a l:href="#n_255" type="note">[255]</a>. Поскольку человеку трудно определить, что именно обеспечивает группе успех, существенную часть такого культурного потока составляют знания, к успеху отношения не имеющие (например, модные прически или музыкальные вкусы).</p>
    <p>Со временем совокупность подобных межгрупповых процессов приводит к тому, что различные групповые нормы, накапливаясь в различных сочетаниях, создают все более просоциальные институты. Уточню, что под просоциальными институтами я имею в виду институты, приводящие к успеху в конкуренции с другими группами. И хотя в число таких институтов входят и те, которые повышают внутригрупповое сотрудничество и способствуют внутренней гармонии, я ОТНЮДЬ НЕ СЧИТАЮ их ни “хорошими”, ни “лучшими” в нравственном смысле. Чтобы это подчеркнуть, напомню, что межгрупповая конкуренция нередко благоприятствует нормам и убеждениям, которые позволяют запросто назвать племя из соседней долины или граждан сопредельной страны “животными”, “недолюдьми” или “колдунами” и призывают их уничтожить.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Когда возникла межгрупповая конкуренция?</p>
    </title>
    <p>Насколько важную роль сыграла межгрупповая конкуренция в формировании институтов, возникших в ходе культурной эволюции у наших предков времен палеолита? Достаточно ли долгим было ее влияние на культурную эволюцию, чтобы воздействовать и на нашу генетическую эволюцию?</p>
    <p>На то, что межгрупповая конкуренция, вероятно, играла важную роль на протяжении большей части эволюционной истории нашего вида, указывает несколько сходящихся линий доказательств, хотя, безусловно, косвенных. Чтобы проследить эту логику, рассмотрим сперва других приматов, поскольку когда-то в прошлом мы тоже были не более чем одним из видов приматов, а значит, они дадут хорошую отправную точку. Далее, поскольку наши предки жили в обществах, сильно отличавшихся от современных национальных государств, мы изучим малые сообщества и сосредоточимся на охотниках-собирателях. Хотя ни одно из этих сообществ ни в каком смысле не может служить репрезентацией палеолитических популяций, все же они в совокупности позволяют многое сказать об общих закономерностях и потенциальном разнообразии сообществ наших предков, которые сталкивались с теми же проблемами, применяли похожие технологии и полагались во многом на те же ресурсы. Наконец, мы рассмотрим эти линии доказательств в свете палеоантропологических находок, помогающих реконструировать образ жизни наших предков. Эта работа опирается как на ископаемые орудия труда и кости древних популяций, так и на реконструкции природных условий древности, которые, в свою очередь, строятся на данных, полученных при изучении ледников и озерных отложений и позволяющих распознать закономерности изменений окружающей среды на протяжении долгого времени.</p>
    <p>Когда мы будем говорить о межгрупповой конкуренции, помните, что существует много других факторов культурной эволюции, которые не способствуют созданию просоциальных институтов. Когда силы межгрупповой конкуренции оказываются на исходе или теряют актуальность, избирательное культурное обучение с ориентацией на успех (или просто рациональное следование собственным интересам) будет подталкивать индивидов искать “лазейки” в институтах своей группы, чтобы манипулировать ими или обращать их на пользу себе и своим родным и близким. История учит нас, что со временем все просоциальные институты дряхлеют и рано или поздно рушатся под натиском своекорыстия, если их не обновляет динамика межгрупповой конкуренции. То есть в конце концов (хотя на это может уйти много времени) отдельные люди и коалиции придумывают, как сломать систему или научиться ею манипулировать в своих интересах, и эти приемы распространяются и постепенно подрывают все просоциальные свойства институтов.</p>
    <p>Начнем с межгруппового конфликта в виде войн и набегов. Как мы видели в начале этой главы, у шимпанзе случаются жестокие межгрупповые конфликты, которые могут привести к значительным территориальным потерям и приобретениям. Агрессивные межгрупповые взаимодействия не редкость у многих видов приматов, однако шимпанзе нам особенно интересны, поскольку на их примере мы можем судить, каким мог быть общий предок людей и шимпанзе. Если современные шимпанзе что-то делают, вполне можно предположить, что и наш с ними общий предок тоже так делал. Смертность в сообществе Нгого, о котором мы говорили, необычайно высока, но данные из других районов показывают, что смертность при межгрупповых конфликтах у шимпанзе варьирует от 4 % до 13 %, а это, как мы вскоре убедимся, сопоставимо с данными по многим малым человеческим сообществам. Кроме Нгого, межгрупповая агрессия у шимпанзе наблюдалась и хорошо описана в четырех других местах, а территориальная экспансия зарегистрирована в двух популяциях помимо Нгого<a l:href="#n_256" type="note">[256]</a>.</p>
    <p>Хотя у шимпанзе есть некоторые паттерны поведения, которые, вероятно, представляют собой культурные традиции, пока что нет надежных данных, позволяющих сказать, что у них есть социальные нормы, — и, безусловно, у них нет никаких норм, которые способствовали бы успеху в межгрупповой конкуренции<a l:href="#n_257" type="note">[257]</a>. Это подсказывает, что межгрупповая конкуренция, вероятно, началась раньше, чем культурная эволюция, и стала влиять на нормы сразу, как только те начали зарождаться. Однако, даже если бы поначалу межгрупповой конкуренции не было, культурная эволюция сформировала бы ноу-хау, позволяющее задействовать собранные в одном месте ресурсы (которые можно контролировать и защищать), и социальные нормы, создающие различия между группами — перекос сил, и вместе эти факторы породили бы межгрупповую конкуренцию. Разумеется, не исключено, что в ходе человеческой эволюции происходило что-то такое, что подавляло межгрупповую конкуренцию. Поэтому нам следует задаться вопросом, действительно ли в малых сообществах, в частности у охотников-собирателей, существует межгрупповая конкуренция.</p>
    <p>К счастью для нас, одна из форм межгрупповой конкуренции в малых сообществах, а именно война, обсуждается постоянно<a l:href="#n_258" type="note">[258]</a>. Ответ на наш вопрос гласит, что конфликтов происходит много, а их частота и масштабы сильно варьируют. И хотя, безусловно, общества земледельцев и скотоводов сражаются гораздо больше, чем большинство охотников-собирателей, многочисленные данные говорят о том, что во многих популяциях охотников-собирателей случались длительные насильственные конфликты между группами, повлекшие за собой значительные потери в численности и территории. Анализ данных о войнах среди охотников-собирателей показывает, что от 70 % до 90 % таких сообществ знакомы с войной и набегами, которые происходят либо “постоянно” (каждый год), либо “часто” (не реже раза в пять лет). По оценкам, доля смертей, непосредственно связанных с насильственными межгрупповыми конфликтами, составляет в среднем 15 % по наблюдениям этнографов и 13 % на основании археологических исследований кладбищ (напомню, что смертность у шимпанзе колеблется от 4 % до 13 %). Эти цифры очень высоки по сравнению с теми же показателями в США и Европе в ХХ веке, где эта доля составляет меньше 1 %, однако они невелики по сравнению со многими доиндустриальными сельскохозяйственными обществами<a l:href="#n_259" type="note">[259]</a>.</p>
    <p>Конфликты в популяциях охотников-собирателей приводили не только к человеческим жертвам, но и к систематическим захватам и утратам территории (а следовательно, и ресурсов) со временем. В пяти группах, для которых есть этноисторические данные, территориальные приобретения и потери колебались от 3 % до 50 % за поколение (25 лет), в среднем — 16 %. Эти данные могут вызывать некоторые сомнения, поскольку четыре из пяти групп происходят с запада Северной Америки, а значит, на их территориальную экспансию могли влиять земледельческие сообщества, по крайней мере косвенно. Однако даже если мы будем исходить из 3 %, как было у вальбири, обитавших в самом сердце Австралии, обширного континента охотников-собирателей, получается, что территория в 100 квадратных километров каждые 600 лет будет удваиваться. За пять тысяч лет, что совсем не долго, если вспомнить, что род <emphasis>Homo</emphasis> возник два миллиона лет назад, первоначальная площадь города Вашингтон (100 квадратных миль) разрослась бы до размеров штата Индиана (36 417 квадратных миль или 94 320 квадратных километров)<a l:href="#n_260" type="note">[260]</a>. Еще за пять тысяч лет группа, территория которой прирастает такими темпами, могла бы занять всю Азию, вытеснив остальные группы. Короче говоря, 3 % за поколение — это очень быстро.</p>
    <p>Конечно, конфликты среди кочевых охотников-собирателей сильно отличались от войн в более сложных обществах. В основном конфликты сводились к набегам и засадам, и стороны, чтобы снизить риск, полагались на скрытность, внезапность и численное превосходство. Как правило, для нападавших итоги были гораздо благоприятнее, чем для жертв, по крайней мере краткосрочные, пока жертвы не устраивали ответный внезапный набег, чтобы отомстить. Иногда случались ожесточенные битвы, в которых участвовало по нескольку сотен человек с каждой стороны, но такое происходило относительно редко. Периодически группы переживали долгие периоды враждебных отношений с соседями: незнакомцев убивали, как только видели, а между территориями формировалась ничейная полоса (своего рода демилитаризованная зона). Это напоминает ситуацию у шимпанзе, но с одним важнейшим отличием: такие враждебные отношения складывались обычно между племенными популяциями, состоявшими из множества взаимосвязанных групп с общими обычаями и языком, а не между территориальными группами, как у шимпанзе. То есть у людей межгрупповой конфликт был значительно масштабнее.</p>
    <p>Есть причины предполагать, что палеолитический мир был в целом даже более склонен к подобным межгрупповым конфликтам, чем показывают исторические и этнографические данные. Дело в том, что на протяжении большей части нашей эволюционной истории климатические условия колебались намного сильнее, чем в последние 10 тысяч лет, когда климат был относительно стабильным. Поэтому древним популяциям приходилось выживать в условиях, когда сезонная погода постоянно менялась, а уровень моря то поднимался, то опускался, и к тому же на них чаще обрушивались страшные бури, наводнения, пожары и засухи. Подобные колебания провоцировали войну, что подтверждают два вида свидетельств. Во-первых, археологические данные о популяциях охотников-собирателей, живших на калифорнийском побережье в течение семи тысяч лет, показывают, что в периоды колебаний климата насилие происходит чаще, поскольку истощаются ресурсы. Во-вторых, количественный анализ военных действий на основании этнографических данных как по глобальной выборке различных малых сообществ, так и по региональной выборке из Восточной Африки показывает, что непрогнозируемые условия, вероятно, провоцируют военные стычки между группами<a l:href="#n_261" type="note">[261]</a>. Таким образом, непредсказуемые условия, характерные для палеолита, скорее всего, подхлестывали межгрупповую конкуренцию.</p>
    <p>Кроме того, межгрупповая конкуренция часто формирует культурную эволюцию институтов и без войн и насилия. В качестве примера такого механизма разберем случай, когда в одной новогвинейской деревне было решено прямо скопировать институты группы, достигшей большего локального успеха, в том числе и практики, верования и ритуалы.</p>
    <p>В Центральных горах Новой Гвинеи способность группы выращивать большое поголовье свиней прямо связана с ее экономическим и социальным успехом в конкуренции с другими местными группами. Церемониальный обмен свиньями позволяет группам создавать альянсы, отдавать долги, получать жен и генерировать престиж демонстрацией избыточной щедрости. Все это означает, что численность группы, которая лучше умеет разводить свиней, быстрее растет (и благодаря рождению детей, и благодаря притоку мигрантов) и, следовательно, группа обладает потенциалом для расширения своей территории. Численность играет очень важную роль во время военных конфликтов в малых сообществах, поэтому у больших групп больше шансов успешно расширить территорию. Однако престиж, который приобретают более преуспевающие группы, может вызвать быстрое распространение тех самых институтов, верований и практик, которые обеспечили группе конкурентный успех, потому что другие группы будут перенимать ее стратегии и практики.</p>
    <p>В 1971 году антрополог Дэвид Бойд жил в новогвинейской деревне Иракия и наблюдал межгрупповую конкуренцию при посредстве групповой культурной передачи, основанной на престиже. Старейшины Иракии, обеспокоенные падением своего престижа и плохими темпами разведения свиней, провели несколько собраний, чтобы решить, как улучшить положение. Было выдвинуто много предложений по увеличению поголовья свиней, но после долгих попыток добиться консенсуса старейшины деревни решили последовать совету авторитетного главы клана, который предложил “последовать за форе” и перенять у них практики, ритуалы и другие институты, связанные со свиньями. Этническая группа форе была многочисленной и преуспевающей и славилась достижениями в свиноводстве<a l:href="#n_262" type="note">[262]</a>.</p>
    <p>Было решено перенять у форе следующие практики, верования, правила и цели, о чем и объявили старейшины на общем собрании деревни:</p>
    <p>1. Все жители деревни обязаны петь, танцевать и играть на флейтах для своих свиней. От этого обряда свиньи растут быстрее и лучше. На пирах первую порцию из печи следует отдавать свиньям. Люди получают пищу во вторую очередь.</p>
    <p>2. Нельзя убивать свиней за то, что те забрались в чужой огород. Хозяин свиньи должен помочь хозяину огорода починить ограду. Споры следует урегулировать по процедуре, принятой у форе.</p>
    <p>3. Отправлять свиней в другие деревни — табу; исключение — официальный праздничный пир.</p>
    <p>4. Женщины обязаны лучше заботиться о свиньях и больше кормить их. Чтобы на это нашлось время, женщинам следует меньше сплетничать.</p>
    <p>5. Мужчины должны сажать больше бататов, чтобы женщинам было чем кормить свиней, и не имеют права уходить на заработки в далекие города, пока свиньи не достигнут определенных размеров.</p>
    <p>Первые два пункта внедрили тут же на ритуальном пиру. Дэвид оставался в деревне достаточно долго, чтобы подтвердить, что жители переняли и остальные практики, и поголовье свиней у них действительно выросло — правда, надолго ли, нам, увы, неизвестно.</p>
    <p>Отметим три особенности этого случая. Во-первых, неясно, каковы реальные причинно-следственные связи между многими из этих правил и увеличением поголовья свиней. Может быть, от пения свиньи и правда растут быстрее, но это неочевидно, и никто не пытался подтвердить этот факт, скажем, экспериментально. Во-вторых, старейшины деревни решили скопировать институты другой группы, а не придумать свои собственные с нуля. Это разумно, поскольку мы, люди, очень плохо умеем придумывать институты с нуля. В-третьих, передача между группами произошла быстро, потому что в Иракии уже был свой политический институт — совет из старейшин кланов, чье право принимать решения на уровне общины освящалось традицией (социальными нормами). Если бы в Иракии не было такого механизма принятия решений, практики форе должны были бы распространяться от хозяйства к хозяйству, и процесс шел бы гораздо медленнее. Разумеется, такие политические институты для принятия решений дают преимущество в межгрупповой конкуренции.</p>
    <p>В более широком смысле этот случай отнюдь не уникален, поскольку этнографические и этноисторические данные как по Новой Гвинее, так и по другим регионам показывают, что копирование институтов и ритуалов у более преуспевающих групп — общепринятая практика. Например, всестороннее исследование небольшой земледельческой популяции энга, живущей в Центральных горах Новой Гвинеи, показывает, как межгрупповая конкуренция влияет на распространение наборов норм и политических убеждений, имеющих ритуальный заряд (их называют “культами”), которые способствуют “самосознанию, единству и благополучию” среди местных сообществ. В такие институциональные пакеты нередко входили и устрашающие обряды инициации, оказывавшие мощное психологическое воздействие, о которых мы говорили в главе 9. Согласно этнографам Полли Уисснер и Акии Туму, эти культы</p>
    <cite>
     <p>быстро распространялись даже через лингвистические границы, если (1) доноры и реципиенты сталкивались с сопоставимыми проблемами, поэтому скрытые убеждения и явные процедуры имели для них смысл, и (2) носители культов воспринимались как преуспевающие… Культы импортировались с целью приобрести новые, более действенные способы общаться с миром духов, а также ради подражания тем, кто производил впечатление более преуспевающих<a l:href="#n_263" type="note">[263]</a>.</p>
    </cite>
    <p>В некоторых случаях менее преуспевающие сообщества обращались к более преуспевающим и платили им, часто свиньями, за обучение обрядам и институтам, чтобы не упустить ни одной важной детали.</p>
    <p>В другой области Новой Гвинеи, на берегах реки Сепик, деревни, как правило, распадаются, когда число жителей переваливает за триста, поскольку враждующие кланы решают разъехаться. Однако одно сообщество из народности арапеш под названием Илахита достигло поразительной численности в 1500 жителей, оставив далеко позади все остальные деревни в регионе, причем население отличалось этническим разнообразием. Способность обеспечивать солидарность такой огромной по местным масштабам группы привела и к успеху, и к безопасности в регионе, где было довольно много военных и экономических угроз.</p>
    <p>Антрополог Дональд Тазин подробно изучил быт и нравы Илахиты, чтобы понять, как ей удавалось сохранять такой большой размер, когда другие общины терпели в этом неудачу. Оказалось, что в прошлом веке Илахита переняла ритуально заряженную форму социальной организации, элегантно встроенную в систему мистических представлений. Этот пакет реорганизовал общину, в результате чего между подгруппами возникали сложно пересекающиеся связи и взаимозависимости, которые затем освящались обрядами. Основные элементы этого институционально-обрядового комплекса, которые в Илахите отточили первоначально около 1870 года, были скопированы у весьма преуспевающего и агрессивно расширяющегося народа абелам. Приобретение, подгонка и, видимо, усовершенствование абеламского пакета позволили жителям Илахиты выстоять против этой группы, а в дальнейшем обеспечили и военный, и экономический успех. Кроме того, Илахита выросла благодаря притоку мигрантов и ассимиляции беженцев, спасавшихся от воинственных соседей: вот и пример межгрупповой конкуренции через избирательную миграцию<a l:href="#n_264" type="note">[264]</a>.</p>
    <p>Такие этнографически богатые случаи показывают, что обряды, все сильнее способствующие созданию социальных связей, со временем распространяются, параллельно увеличивая размеры и политическую сложность сообщества, и движителем этой социальной эволюции, вероятно, служит растущая напряженность военной и экономической конкуренции. Такое предположение соответствует данным кросс-культурного статистического анализа малых сообществ, полученным в последние годы: они показывают, что высокая интенсивность военных действий ассоциирована с более устрашающими и затратными обрядами для мальчиков и мужчин. Во многих случаях угроза войны, по-видимому, стимулировала распространение обрядов через групповую передачу, основанную на престиже, так что эти две формы межгрупповой конкуренции синергетически сочетались, способствуя более кооперативным культурным формам<a l:href="#n_265" type="note">[265]</a>.</p>
    <p>Наличие насильственных конфликтов, территориальных потерь и приобретений и оптового копирования институтов у более преуспевающих групп показывает нам, что некоторые важнейшие элементы межгрупповой конкуренции не только присутствуют, но и вполне обычны даже в самых маленьких человеческих сообществах. Однако этнографические зарисовки ничего не говорят нам о том, влияют ли подобные относительно краткосрочные взаимодействия на ход культурной эволюции в долгосрочной перспективе, могут ли они действовать столетиями и тысячелетиями и способны ли систематически формировать институты, виды социальной организации и в конечном итоге социальную психологию. Формировала ли межгрупповая конкуренция социальные миры, в которых приходилось выживать нашим генам и психологии на протяжении долгих эпох человеческой эволюции?</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Экспансии охотников-собирателей</p>
    </title>
    <p>В наше время довольно мало данных, что какие-то группы охотников-собирателей расширялись и вытесняли другие группы охотников-собирателей на протяжении сотен или тысяч лет. Отчасти причина в том, что обычно, когда одна группа систематически расширяется, оказывается, что это группа земледельцев или скотоводов, вытесняющая охотников-собирателей или другие группы земледельцев и скотоводов.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_026.jpg"/>
    <p>Илл. 10. 1. Распределение основных австралийских языковых семей. Семья пама-ньюнгских языков занимает почти всю территорию Австралии</p>
    <empty-line/>
    <p>Многие подобные случаи расширения можно объяснить институтами, формами социальной организации и технологическими достижениями — по отдельности или вместе. Как я покажу в главе 12, определяющее влияние на размер и сложность совокупности орудий, оружия и других технологий, которыми располагает группа, оказывают ее социальные институты, поэтому устойчивые различия в технологии не удается хирургически отделить от различий в институтах. Кроме того, разглядеть следы более древних экспансий групп охотников-собирателей мешает колоссальный успех земледельцев в захвате планеты тысячи лет назад. Это заставило некоторых исследователей сделать вывод, что устойчивая экспансия через межгрупповую конкуренцию — особая черта сообществ земледельцев и скотоводов, а кочевые охотники-собиратели обладают иммунитетом от этой пагубы. Однако если экспансии охотников-собирателей играли важную роль, мы должны обнаружить их в тех частях земного шара, где земледельцы и скотоводы либо вообще не появились, либо подключились к игре на поздних стадиях. Для этого отправимся в Австралию — на континент, где до прибытия европейцев жили только охотники-собиратели, а также в Арктику и на нагорье Большой Бассейн на западе Северной Америки. В отличие от потенциальных случаев экспансии охотников-собирателей, от которых остались лишь древние археологические следы, там процессы захвата территорий шли недавно и позволяют нам составить более полную картину, сочетая лингвистические, археологические, генетические и этнографические данные<a l:href="#n_266" type="note">[266]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Экспансия носителей пама-ньюнгских языков</p>
    </title>
    <p>Мы уже знаем, что австралийские аборигены вальбири расширяли свою территорию на 3 % в год. Однако это не говорит нам, может ли такой темп расширения сохраняться, скажем, пять тысяч лет. Не исключено, что разные группы на протяжении столетий то приобретают, то теряют территории с нулевым итоговым результатом. Но здесь важно, что вальбири относятся к пама-ньюнгской языковой семье. Как показано на илл. 10.1, одна эта языковая семья покрывает семь восьмых Австралии (белая часть карты). Все остальные семьи языков австралийских аборигенов, десятка два, втиснулись в оставшуюся одну восьмую континента, все на севере, к западу от залива Карпентария (куда направлялись Бёрк и Уиллс). Такое лингвистическое распределение наряду с более подробным анализом пама-ньюнгской языковой семьи как таковой выявляет характерный лингвистический след, как правило свидетельствующий об экспансии. Анализ показывает, что пама-ньюнгская экспансия началась на северо-западе Квинсленда 5000–3000 лет назад и постепенно охватила большую часть континента<a l:href="#n_267" type="note">[267]</a>.</p>
    <p>Эта лингвистическая картина обогащается археологическими, эпидемиологическими, генетическими и этнографическими данными. С археологической точки зрения примерно одновременно с лингвистической экспансией по всей Австралии начали появляться новые, непохожие на прежние каменные орудия, в том числе особые пластины с притупленным краем. Распределение этих новых орудий примерно совпадает с распределением пама-ньюнгских языков. Появлялись и новые виды растительной пищи, которые, подобно нарду, требовали сложной обработки, в частности различные семена, которые нужно было молоть. При всей трудоемкости обработки новую пищу можно было запасать, постепенно накапливать и в дальнейшем использовать для угощения на больших собраниях. Не случайно данные свидетельствуют, что вошли в привычку большие церемониальные собрания, плотность населения увеличилась, начали заселяться новые земли, суровые и негостеприимные. Исследования каменных орудий и их географических источников показывают, что возникли налаженные торговые сети и усилился обмен.</p>
    <p>Данные указывают на то, что языки, орудия, обряды и приемы приготовления пищи распространялись по всей Австралии и либо заменяли, либо дополняли уже имевшиеся альтернативные варианты. Лингвисты Ник Эванс и Патрик Макконуэлл на основании всех этих данных предположили, что носители пама-ньюнгских языков сумели так распространиться, поскольку ввели следующие новшества: (1) патрилинейные институты родства, (2) брачные законы, которые предписывали заключать союзы вне локальной, а возможно, и вне диалектной группы, (3) межгрупповые обрядовые собрания и церемонии, которым способствовали новые методы обработки и хранения зерна, (4) жестокие обряды инициации для подростков (подобные тем, которые мы видели у аранда) и (5) более общие космологии, рассказываемые в циклах песен, которые укрепляли групповое самосознание через принадлежность к священной группе (и спасли охотничью партию Паральджи в главе 8). Эти законы родства, брака и обрядности предполагали наличие социальных норм, которые тесно связывали мужчин из разных местных групп, создавая социальные сети взаимозависимости. Брачные нормы “диалектной экзогамии” означали, что мужчины были обязаны искать себе жен в группах, где говорили на других языках или диалектах. Это давало стимул поддерживать отношения с другими группами и обеспечивало включенность локальных групп в более крупные популяции. Как мы знаем из главы 9, эмоциональное воздействие новых обрядов способствовало сплоченности местных групп, в частности, создавало между мальчиками-подростками узы, которые сохранялись на всю жизнь.</p>
    <p>Широкая сеть связей с родственниками по браку и большие церемониальные собрания, подкрепленные этими социальными нормами, способствовали и усовершенствованию технологий, и более адаптивному культурному репертуару благодаря обмену сведениями об инструментах, оружии, навыках, пищевых ресурсах и лекарствах. Аналогичным образом большие церемонии создавали институт “передачи технологий”: молодые люди перенимали сложные навыки у самых умелых мастеров всех групп-участниц. Если бы не было социальных норм, требовавших проведения подобных церемоний, к которым привлекались разные группы, популяция не могла бы так успешно развивать и поддерживать обширный ассортимент сложных технологий. Вспомните, как в племени аранда считали, что тот, кто проигнорирует призыв на ритуальное собрание, рискует заболеть<a l:href="#n_268" type="note">[268]</a>.</p>
    <p>Важный вопрос — предполагала ли такая экспансия насильственные конфликты, предпочтительную миграцию в более преуспевающие группы, подражание престижным группам либо какие-то другие механизмы межгрупповой конкуренции. При всей своей скудости доступные данные говорят о том, что некоторые механизмы и правда действовали. Во-первых, генетическое сопоставление популяций австралийских аборигенов показывает, что носители пама-ньюнгских языков часто, но не всегда генетически отличаются от носителей других языков. Параллельно среди носителей пама-ньюнгских языков отмечается тенденция к распространенности Т-лимфотропного вируса человека, который среди носителей других языков встречается реже. Т-лимфотропный вирус человека распространяется главным образом через грудное молоко, то есть матери заражают им детей, однако между племенными группами он передается крайне редко. Это указывает на то, что отчасти конкуренция происходила путем вытеснения — то есть либо через <emphasis>избирательное размножение</emphasis>, либо через <emphasis>насильственный конфликт</emphasis>, либо через то и другое.</p>
    <p>Однако этнографические и этноисторические данные показывают, что, помимо этих форм конкуренции, важную роль в экспансии, вероятно, играли и <emphasis>избирательная миграция</emphasis>, и <emphasis>передача знаний между группами по критерию престижа</emphasis>, особенно если учесть, насколько слабыми оказались связи между языком и генетикой (и вирусами) — а иногда их и вовсе не удается обнаружить. Хотя мы не можем с уверенностью утверждать, что какие-то из древних норм, верований и практик распространялись между группами через копирование, у нас все же есть более свежие примеры, позволившие застать ход процесса, когда новые институты родства и обряды возникали на наших глазах и неоднократно, систематически копировались соседними группами. Например, где-то за 60 лет особый обряд мужского обрезания распространился с плато Кимберли в Арнемленд, на Большой Австралийский залив и затем в Квинсленд<a l:href="#n_269" type="note">[269]</a>. Подобным же образом в некоторых частях Австралии распространялись новые и все более сложные наборы брачных законов, если две группы объединяли свои системы родства и брака. Тогда возникал более сложный комбинированный институт, который, вероятно, способствовал усилению интеграции между разными группами лучше, чем исходные варианты.</p>
    <p>Некоторую роль, вероятно, играла и межгрупповая конкуренция на основании <emphasis>избирательного выживания</emphasis> в суровых условиях, поскольку носители пама-ньюнгских языков в конце концов заселили (вероятно, повторно) необитаемые области Западной пустыни с ее пагубным климатом. Все, кто приходил туда раньше, там не задержались, однако группы, обладавшие новым пакетом социальных норм и ритуалов, позволявшим рассеянным охотничьим партиям сохранять социальные взаимосвязи, вероятно, при засухах и наводнениях выживали чаще<a l:href="#n_270" type="note">[270]</a>. Как мы знаем из главы 8, Паральджи спас свою группу от засухи 1943 года в Западной пустыне, поскольку обладал знаниями о далеких источниках воды, которые получил в отрочестве во время обряда инициации, и богатой информацией, содержавшейся в песенных циклах, которые он выучил наизусть за десятилетия участия в обрядовых представлениях. А Бёрк и Уиллс, естественно, не могли найти воду в пустыне даже безо всякой засухи.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Экспансия носителей инуитских и нумских языков</p>
    </title>
    <p>Такие же процессы межгрупповой конкуренции сформировали и институты охотников-собирателей Арктики. На Северном склоне Аляски примерно во времена Битвы при Гастингсе в Англии (около 1000 года н. э.) инуиты — носители инуит-инупиакского языка — начали распространяться на восток через просторы канадской Арктики. За несколько сотен лет эти охотники-собиратели колонизировали Гренландию и двинулись на юг, на полуостров Лабрадор на восточном побережье Канады. Однако территория, на которую они вступили, была уже обитаема. Дорсетские эскимосы, популяция, археологически и, вероятно, генетически отличная от инуитов и уже давно населявшая эти регионы, быстро отступила и исчезла (по большей части) под их натиском. Кроме того, инуиты, вероятно, изгнали или по крайней мере заставили спешно ретироваться поселенцев-викингов, с которыми они встретились и сражались в Гренландии<a l:href="#n_271" type="note">[271]</a>.</p>
    <p>Археологические данные показывают, что инуиты (“культура Туле”) располагали более сложным технологическим репертуаром по сравнению с дорсетскими эскимосами. Инуиты прибыли вооруженные новинками, в число которых входили мощные композитные луки, высококачественные тесла для работы по дереву, каяки, собаки, сани и снеговые очки. Группы инуитов, жившие вдоль побережья, владели еще и полным китобойным пакетом, в том числе кожаными лодками и гарпунами. Интересно, что у представителей дорсетской культуры в прошлом тоже были и луки, и собаки, но они их утратили за несколько сотен лет до встречи с наступающими инуитами (кстати, если вы скептически относитесь к возможности утраты полезных орудий, дождитесь главы 12). Кроме того, с социальной точки зрения инуиты, вероятно, умели быстро организовывать своих людей вокруг авторитетного лидера для экономических начинаний вроде китовой охоты и, вероятно, для набегов, войны и защиты общины. Их арсенал культурно-институциональных технологий включал гибкие нормы родства, особые отношения между тезками (как у жуцъоан), обряды и другие инструменты сближения. Например, когда мужчина-инуит делился своей женой с другим мужчиной, чтобы тот занялся с ней сексом, это цементировало прочные и взаимовыгодные связи и даже создавало особые отношения между детьми этих двух мужчин. В совокупности подобные культурно-институциональные технологии помогали отдельным людям и общинам создавать и поддерживать обширные сети социальных отношений между широко рассеянными популяциями. Эти сети были жизненно необходимы для поддержания торговых отношений и схожести языков, а также для поиска брачных партнеров и вербовки союзников для обороны и набегов (нападения). Как мы увидим на примере полярных инуитов, способность группы сохранять сложные технологии зависит от социальности ее членов, от их умения поддерживать широкую сеть контактов<a l:href="#n_272" type="note">[272]</a>.</p>
    <p>Этнографические и этноисторические данные, как и в случае носителей пама-ньюнгских языков, показывают, что во время экспансии инуитов, скорее всего, работали разные формы межгрупповой конкуренции. Что касается военных действий, то я подозреваю, что инуиты постепенно заняли дорсетские территории и победили аборигенов в конкуренции за местные ресурсы. Когда же дело доходило до прямого столкновения, дорсетцы обычно проигрывали и отступали. Ни археологические, ни лингвистические данные ничего не говорят нам о том, повлияли ли на экспансию инуитов их военные успехи. Однако этноисторические данные, полученные в Северной Аляске, показывают, что набеги были в Арктике частью повседневной жизни, а нередко случались и ожесточенные битвы. Внезапные предрассветные опустошительные атаки ставили себе целью истребить целые общины, и иногда так и получалось. Попавшие в засаду охотничьи или торговые экспедиции нередко погибали полностью. Поэтому в социальной среде охотников-собирателей к незнакомцам относились с большим подозрением и обычно их убивали — вот почему было особенно ценно иметь как можно больше близких знакомых в других общинах<a l:href="#n_273" type="note">[273]</a>.</p>
    <p>Возможно, свою роль сыграло и избирательное вымирание. Скорее всего, инуиты, обладавшие более развитыми технологиями и более разнообразным арсеналом приемов добычи пропитания, легче переносили изменчивые условия и экологические потрясения и лучше адаптировались к ним, чем носители дорсетской культуры, и поэтому быстрее размножались. До появления инуитов носители дорсетской культуры, по-видимому, периодически вымирали в некоторых регионах. Если институциональные преимущества инуитов приводили к тому, что локальное вымирание у них случалось реже, чем у носителей дорсетской культуры, то их нормы и практики должны были распространяться и в конце концов стать преобладающими, даже если бы инуиты и дорсетские эскимосы никогда не вступали друг с другом в прямые столкновения<a l:href="#n_274" type="note">[274]</a>.</p>
    <p>Между инуитами и дорсетскими эскимосами происходила некоторая культурная передача — например, археологические данные показывают, что поздние дорсетские популяции переняли устройство инуитских жилищ. Кроме того, исследователи обнаружили несколько изолированных арктических популяций, генетически не родственных инуитам, однако, очевидно, перенявших много инуитских практик. Возможно, это потомки дорсетских эскимосов<a l:href="#n_275" type="note">[275]</a>.</p>
    <p>Как и в Австралии, межгрупповая конкуренция между популяциями охотников-собирателей, скорее всего, способствовала распространению социальных институтов, позволявших рассеянным малым группам поддерживать широкую сеть прочных отношений и сплачивать локальные команды для совместной деятельности — китовой охоты, обороны поселений, набегов. Группы, которым это давалось хуже из-за иных социальных норм, вероятно, проигрывали более способным группам. В такой обстановке межгрупповая конкуренция вряд ли могла способствовать доверию и справедливому отношению к незнакомцам, но требовала поддерживать сеть тесных социальные связей с доверенными союзниками, друзьями и родственниками.</p>
    <p>Очень похожий сюжет развертывался на нагорье Большой Бассейн в Северной Америке. Большой Бассейн — это громадный водораздел между Скалистыми горами и хребтом Сьерра-Невада. В период от 200 до 600 года н. э. охотники-собиратели, носители нумских языков, вышли из Восточной Калифорнии и веерообразно распространились по Большому Бассейну. Три группы носителей нумских языков — пайюты, шошоны и юты — постепенно вытеснили донумских охотников-собирателей, которые там жили, а на границах территории заставили отступить некоторые земледельческие народы, которые понемногу подбирались к этим землям. Как и в случае их австралийских “коллег”, движущей силой для них было сочетание новых форм социальной организации и передовых технологий. Гибкая социальная организация разделения-объединения и обряды позволяли не только периодически собираться вместе для охоты, обмена информацией, набегов и заключения браков, но и в определенные сезоны разделяться на независимые семьи, чтобы охотиться, собирать пищу и обороняться (устроить успешный набег на мобильную нуклеарную семью очень трудно). В отличие от охотников-собирателей, которых вытеснили эти группы, они во многом полагались на интенсивные приемы переработки растений и запасания пищи (и хитроумные плетеные емкости для воды), которые позволяли им одновременно сохранять высокую плотность популяции и лучше противостоять капризам окружающей среды, например засухам.</p>
    <p>После 1650 года, когда нумские группы впервые попали в исторические хроники, они быстро прославились храбростью, и их отряды вселяли ужас своими внезапными нападениями. В этот период нумские группы вытеснили ненумских обитателей долин Уорнер-вэлли и Серпрайз-вэлли и захватили их территории<a l:href="#n_276" type="note">[276]</a>. Одна группа носителей нумского языка, команчи, впоследствии вышла на Великие равнины, научилась владеть лошадьми и резко расширила свою территорию. Команчи быстро вытеснили другие группы коренного населения, по большей части земледельцев, и заставили испанцев отступить навсегда. Их мобильные охотничьи отряды в конце концов стали доминировать на огромной территории, и оттеснить их смогла только другая быстро расширяющаяся группа — Соединенные Штаты<a l:href="#n_277" type="note">[277]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Древние экспансии</p>
    </title>
    <p>Эти примеры межгрупповой конкуренции, когда одна группа охотников-собирателей расширяется за счет другой группы или групп охотников-собирателей, так поучительны отчасти потому, что мы знаем, что представляли собой эти сообщества во времена первых контактов с европейцами, и имеем некоторые представления об их институтах, языках и образе жизни. Однако археологические данные показывают, что такого рода экспансии, как крупного, так и мелкого масштаба, уходят корнями глубоко в эволюционную историю нашего вида. Более миллиона лет назад наш род распространился из Африки и захватил самые разные регионы Евразии с самыми разными условиями, где происходили быстрые климатические и экологические изменения. В той степени, в какой выживание в этих эволюционно новых и суровых условиях зависело, во-первых, от сотрудничества, а во-вторых, от социальных сетей, позволявших сохранить технологии (огонь, лук и стрелы, рыболовство, изготовление одежды), избирательное вымирание благоприятствовало любому поведению, передававшемуся через культуру и поддерживавшему как то, так и другое<a l:href="#n_278" type="note">[278]</a>.</p>
    <p>Примерно 60 тысяч лет назад группы <emphasis>Homo sapiens</emphasis> (наши предки) покинули Африку и принялись распространяться, на сей раз за счет других преставителей нашего рода и вида. Как и в случае носителей пама-ньюнгских языков в последние несколько тысячелетий в Австралии, экспансию этих популяций в населенную неандертальцами Европу, которая началась 50 тысяч лет назад, можно проследить по каменным лезвиям с притупленным краем. Подобно инуитам, наши предки, вероятно, добились таких успехов с помощью более совершенной технологии, а именно луков и стрел. Эти выходцы из Африки в какой-то степени скрещивались с представителями других человеческих линий, с которыми они встречались, но в конце концов африканцы вытеснили их культурно и подавили генетически. Теперь это уже, наверное, звучит знакомо. Археология мало что может рассказать нам о процессах, стоявших за этими экспансиями, но свидетельства насилия соответствуют гипотезе, что войны и набеги в какой-то степени имели место (как у шимпанзе). Периодически встречавшийся у людей палеолита каннибализм, включавший и поедание взрослых, указывает на насильственные конфликты между группами<a l:href="#n_279" type="note">[279]</a>. Как типично для таких экспансий, европейские популяции, то есть неандертальцы, тоже подражали вновь прибывшим из Африки, что указывает на культурную передачу по критерию престижа.</p>
    <p>В последние тысячелетия, особенно с 12 тысяч лет назад, когда началось одомашнивание растений и животных, напряженность межгрупповой конкуренции резко возросла, что способствовало возникновению все более сложных и крупных обществ. Джаред Даймонд утверждал, что на глобальном уровне без межгрупповой конкуренции невозможно объяснить, почему некоторые группы земледельцев и скотоводов распространились по всему земному шару, а эскалация напряженности этой конкуренции в Европе и, шире, в Евразии помогает понять, почему именно европейцы, а не ацтеки или вальбири, захватывали мир с XVI века<a l:href="#n_280" type="note">[280]</a>.</p>
    <p>В целом этот комплекс данных показывает, что межгрупповая конкуренция в самых разных формах, в том числе в виде ненасильственной конкуренции, формировала культурную эволюцию и социальные миры, в которых мы живем уже целую вечность, на протяжении большей части эволюционной истории человечества. Если эти данные очерчивают хотя бы приблизительно верную картину, то межгрупповая конкуренция через воздействие на социальные нормы, на системы репутации, на наказания и институты, которые определяют жизнь конкретного человека, должна была сильно повлиять на нашу генетическую эволюцию. Обратимся к этому процессу — разновидности самоодомашнивания<a l:href="#n_281" type="note">[281]</a>.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 11</p>
    <p>Самоодомашнивание</p>
   </title>
   <section>
    <p>Трехлетние испытуемые, пришедшие в Лабораторию сравнительной психологии и психологии развития при Институте Макса Планка, должны выполнить несколько заданий. Сперва, чтобы развеселить детей и помочь им освоиться, их знакомят с перчаточным игрушечным мышонком Максом и с экспериментатором. Во время этой разминки экспериментатор применяет знакомые предметы привычным образом, например, использует цветной карандаш для рисования. Потом ребенку дают возможность применить те же предметы. После этого наступает очередь Макса. Макс иногда пользуется предметами неправильно, скажем, пытается рисовать не тем концом карандаша. Большинство детей сразу указывают Максу на ошибку, а те, кто этого не делает, говорят, что Макс ошибся, когда их просят рассказать, что он делал. В результате дети усваивают, что Макс иногда делает ошибки и на них можно и нужно указывать.</p>
    <p>На следующем этапе эксперимента ребенок и Макс сидят за столом, и Макс решает вздремнуть. Сбоку стоит другой стол, за которым взрослый проделывает какую-то многошаговую процедуру при помощи нескольких незнакомых предметов. Например, в одной из таких “целевых задач” участвуют пенопропиленовая доска с канавкой, деревянный брусок и черная насадка для пылесоса. Взрослый за соседним столом — модель — кладет деревянный брусок на доску и насадкой для пылесоса толкает его по доске в канавку. Модель не смотрит на ребенка и не обращается к нему. Стилей поведения модели может быть два: (1) модель ведет себя так, словно понимает, что делает, и выполняет знакомое задание; (2) модель ведет себя так, словно все это ей в новинку и она разбирается по ходу дела. Затем, когда модель завершает работу, возвращается экспериментатор и дает незнакомые предметы ребенку со словами: “А теперь ты их возьми!” Ребенок может делать с предметами все, что захочет, а исследователи украдкой фиксируют его попытки подражать модели.</p>
    <p>Наконец Макс просыпается, и теперь настает его очередь поработать с предметами. Он пользуется незнакомыми предметами совершенно разумно, но <emphasis>не так, как это делала модель</emphasis>. Это кульминация эксперимента. Исследователи тщательно фиксируют реакцию ребенка на Макса, когда тот применяет предметы неконвенциональным образом.</p>
    <p>Большинство детей тут же начинали протестовать против “неправильных” действий Макса (см. илл. 11.1), причем в обоих случаях — и когда перед этим наблюдали модель, которая вела себя уверенно, и когда модель была не вполне уверена в своих действиях. Однако дети, видевшие уверенную модель, протестовали гораздо сильнее. Причем протесты нередко принимали просветительскую форму: “Нет! Надо по-другому!” или “Возьми вот это!” В других случаях дети отдавали приказы вроде: “Нет, не клади это сюда!” Особенно склонны к протестам оказались дети, которые сами подражали модели точнее всех. Однако и те, кто лишь отдаленно имитировал действия модели, отрицательно реагировали на попытки Макса отклониться от заданного примера. Складывалось впечатление, что дети делали вывод о наличии социальной нормы, даже если сами не овладели приемами, необходимыми, чтобы соответствовать местным стандартам.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_027.jpg"/>
    <p>Илл. 11.1. Испытуемый в ходе эксперимента грозит пальцем игрушечному мышонку Максу, который нарушает правила, принятые в данном контексте</p>
    <empty-line/>
    <p>Психолог Майк Томаселло и его коллеги провели много подобных экспериментов, но все результаты говорили об одном<a l:href="#n_282" type="note">[282]</a>. Наблюдая за другими, маленькие дети спонтанно делают выводы о специфических для данного контекста правилах социальной жизни, и предполагают, что это нормы, то есть правила, которые другие тоже должны соблюдать. Нарушения и нарушители сердят детей и мотивируют требовать от окружающих подобающего поведения. Но что особенно поражает: дети могут все это делать и делают, даже если никто из взрослых их этому не учит и не дает никаких педагогических подсказок (не указывает пальцем, не смотрит в глаза), хотя, безусловно, во многих ситуациях такие подсказки должны помогать детям усвоить правила. Возникающая у детей особая мотивация делать Максу замечания — не подражание взрослому, поскольку в ходе эксперимента никто из взрослых не делает Максу замечаний; она возникает у ребенка спонтанно, как только он видит, как кто-то нарушает воображаемые правила. Этот эксперимент указывает на некоторые особые черты, отличающие социальную жизнь человека во всех обществах от других биологических видов:</p>
    <empty-line/>
    <p>• Мы живем в мире, управляемом социальными правилами, даже если не все их знают.</p>
    <p>• Такие правила часто бывают или кажутся произвольными (фиджийские табу на рыбу).</p>
    <p>• Окружающим важно, соблюдаем ли мы эти правила, и они отрицательно реагируют на нарушения.</p>
    <p>• Мы ожидаем от окружающих, что для них будет важно, следуем ли мы этим правилам.</p>
    <empty-line/>
    <p>Социальный мир, с которым сталкивались наши предки времен палеолита, как и в малых сообществах, описанных в предыдущих главах, формировался под влиянием огромного количества социальных норм, которых становилось все больше, а также отобранных пакетов норм, которые объединялись в институты, способствовавшие успеху в межгрупповой конкуренции. С точки зрения “эволюционных интересов гена” выживание и размножение все сильнее зависели от способности его носителя (отдельного человека) осваивать социальный ландшафт, управляемый культурно передаваемыми местными правилами, актуальными именно для той группы, в которой очутился данный ген. В малых сообществах, как и во многих общинах, санкции против нарушителей норм начинаются со сплетен и публичного осуждения, нередко в шутливой форме со стороны определенных родственников (как было у Кулы), а затем усиливаются настолько, что портят нарушителю брачные перспективы и ограничивают доступ к партнерам по торговле и обмену. Если нарушителя и тогда не удается призвать к порядку, может дойти до остракизма или физического насилия (побоев), а иногда и до казни, произведенной объединившейся группой<a l:href="#n_283" type="note">[283]</a>. Подобно тому как человек одомашнил волка и превратил его в собаку, убивая тех, кто не желал слушаться и не поддавался дрессировке, человеческие сообщества одомашнили своих членов<a l:href="#n_284" type="note">[284]</a>.</p>
    <p>Когда мы с коллегами изучали деревни на острове Ясава, мы следили и за тем, как соблюдаются нормы. Например, если кто-то несколько раз уклонился от своего вклада в деревенский пир или от участия в коллективной работе, нарушил табу на пищу или инцест, его репутация страдает. Репутация жителя Ясавы — словно щит, ограждающий его от эксплуатации или ущерба со стороны окружающих, которые, может быть, завидуют ему или затаили обиду. Нарушение норм, особенно хроническое, разрушает этот репутационный щит, и окружающие получают возможность эксплуатировать нарушителя более или менее безнаказанно. Случалось, что, пока нарушители были в отлучке — рыбачили или навещали родных в других деревнях, — у них крали или ломали имущество (посуду, спички, орудия), а иногда по ночам разоряли посевы и жгли сады. Несмотря на малый размер таких сообществ, те, кто это делал, нередко сохраняли анонимность и не только получали прямую выгоду от своих действий в виде украденной пищи и орудий, но еще и избавлялись от соперника или осуществляли месть за давние обиды. Несмотря на эгоистические мотивы, подобные действия подкрепляют социальные нормы, в том числе и нормы сотрудничества, поскольку — и это главное — такое сходит агрессору с рук только при условии, что его жертвой стал нарушитель норм, человек, лишившийся репутационного щита. Если бы он попробовал так поступить с обладателем хорошей репутации, то сам стал бы нарушителем норм и погубил бы свою репутацию, а следовательно, оказался бы беззащитным перед сплетнями, воровством и ущербом имуществу. Таким образом, система, которую сами жители Ясавы не могут внятно описать, <emphasis>направляет</emphasis> давние обиды, зависть и старый добрый эгоизм на поддержку социальных норм, в том числе и норм сотрудничества — вроде участия в подготовке деревенского пира<a l:href="#n_285" type="note">[285]</a>. Следовательно, те, кто не может правильно усвоить местные нормы, постоянно нарушает их по ошибке или не в состоянии себя контролировать, в конечном итоге изгоняются из деревни, поскольку односельчане непрерывно их эксплуатируют.</p>
    <p>На протяжении нашей эволюционной истории санкции за нарушение норм и награды за их соблюдение были движущей силой процесса самоодомашнивания, который снабдил наш вид <emphasis>психологией норм</emphasis>, состоящей из нескольких компонентов. Во-первых, чтобы лучше и полнее усваивать местные нормы, люди интуитивно предполагают, что социальный мир управляется правилами, даже если сами они этих правил еще не знают. Нарушение правил может и должно иметь отрицательные последствия. Из этого следует, что чужое поведение может толковаться как результат влияния социальных норм. Еще из этого следует, что у нас уже в юном возрасте быстро развиваются когнитивные способности и мотивация замечать нарушения норм и избегать или эксплуатировать нарушителей, а также следить за собой и поддерживать собственную репутацию<a l:href="#n_286" type="note">[286]</a>. Во-вторых, узнав норму, мы, по крайней мере отчасти, <emphasis>интернализируем</emphasis> ее и начинаем воспринимать как самоценную задачу. Такое усвоение помогает нам лучше лавировать в социальном мире и избегать искушения нарушить правила ради сиюминутной выгоды. В некоторых ситуациях такая интернализация обеспечивает быстрый и надежный эвристический механизм, избавляющий от необходимости проводить трудоемкие мысленные расчеты и взвешивать все потенциальные долгосрочные и краткосрочные выгоды и вероятность наказания за то или иное действие, — мы просто следуем правилу и придерживаемся нормы. Это означает, что наши автоматические бездумные реакции приходят в соответствие с теми, которых требует норма. А иногда усвоенные предпочтения лишь дают дополнительную мотивацию, которая тоже учитывается при обдумывании ситуации<a l:href="#n_287" type="note">[287]</a>.</p>
    <p>Эксперименты с Максом так хороши, поскольку позволяют нам во всех подробностях понаблюдать за реакцией детей на незнакомые произвольные правила в специфическом контексте. Эти правила не имеют отношения ни к сотрудничеству, ни к помощи окружающим — это просто правила, специфические для данного контекста. Тем не менее дети автоматически делают вывод, что это социальные нормы, и злятся, когда кто-то их нарушает. Но главное, ту же закономерность психологи отметили и при изучении альтруизма у детей в шестидесятые — семидесятые годы прошлого века. Классический эксперимент выглядел следующим образом. Ребенок школьного возраста приходит один в помещение, где проводится эксперимент, и знакомится с экспериментатором. Затем ребенка знакомят с игрой в боулинг и показывают разные соблазнительные призы, которые он получит за выигранные жетоны. Еще ребенку показывают коробку для сбора пожертвований “для бедных детей” и говорят, что он может положить туда часть выигрыша, если захочет. На коробке обычно есть наклейка с символикой какой-нибудь известной благотворительной акции, например “Марша десятипенсовиков”, либо рядом висит плакат. Модель — или молодой взрослый, или другой ребенок — показывает, как играть в боулинг, и играет 10–20 раундов. В некоторых раундах модель выигрывает несколько жетонов и часть бросает в коробку для пожертвований. Дети видят несколько вариантов развития событий: (1) модель проявляет щедрость и кидает в коробку много жетонов, (2) модель жадничает и опускает в коробку всего несколько жетонов, и (3) эксперимент проходит без участия модели. После окончания демонстрации ребенок остается один и может играть в боулинг и отдавать жетоны на благотворительность, если хочет.</p>
    <p>Результаты самых разных версий этого эксперимента позволяют сделать четыре основных вывода. Во-первых, дети спонтанно подражают модели и проявляют щедрость или жадность в зависимости от примера, который показала модель. Те, кто видел щедрую модель, жертвовали больше, чем дети в ходе эксперимента “без модели”, а дети, которые видели жадную модель, — меньше, чем “без модели”. Во-вторых, дети подражали и другим аспектам поведения модели, не только объему пожертвований, например, повторяли ее вербальные высказывания, причем даже тогда, когда эти высказывания противоречили их собственному поведению и поведению модели. Например, они говорили, как важно помогать бедным детям, а сами жертвовали немного. В-третьих, впечатление от модели, щедрой или скупой, по результатам повторных проверок, сказывалось несколько недель и даже месяцев. Однако этот эффект не распространялся на совсем другие контексты, ничем не напоминавшие игру в боулинг<a l:href="#n_288" type="note">[288]</a>. Наконец, дети охотно подражали стандартам самовознаграждения или самонаказания и охотно применяли эти стандарты к другим. Когда детям поручали помочь младшему новичку освоить игру в боулинг, они часто демонстрировали щедрость, а затем навязывали ему стандарт, который переняли сами, — делали новичку замечание, если он не сразу его усваивал<a l:href="#n_289" type="note">[289]</a>.</p>
    <p>В целом дети не узнают через культурное обучение, что нужно проявлять альтруизм в каком-то общем, мировоззренческом смысле: они усваивают нормы правильного поведения в контексте игры в боулинг, а эти нормы, в частности, предписывают и правильный размер пожертвований. Поскольку дети сделали вывод, что социальные нормы существуют, они требуют их соблюдения и от других детей — как другие дети делали мышонку Максу замечания за его “ошибки”<a l:href="#n_290" type="note">[290]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Чем альтруизм похож на перец чили</p>
    </title>
    <p>Итак, очевидно, что, попав в незнакомую ситуацию, люди пытаются понять, какие нормы из тех, которые они уже усвоили, могут быть в ней применимы, а кроме того, готовы усвоить и новые нормы, специфические для непривычного контекста. Рассмотрим с этой точки зрения, о чем нам говорят экономические игры. Классические экспериментальные социальные дилеммы предполагают анонимное взаимодействие двух и более незнакомых друг с другом лиц, которые должны принимать решения, влияющие и на их собственную выгоду, и на выигрыши других игроков. Все решения в этих экспериментах реальны в том смысле, что влекут за собой практические последствия и определяют, сколько денег человек получит. Экономические игры подарили нам много полезных открытий относительно социальных норм и связанной с ними психологии. Если правильно их толковать, они становятся ценными измерительными инструментами для социального поведения и для разбора сложных пакетов, которые состоят из мотивов, толкований и верований, в совокупности влияющих на решения. В число хорошо известных экономических игр входят “Дилемма узника”, “Ультиматум” и “Диктатор”. Чтобы лучше понять эти эксперименты, представьте себе такую ситуацию.</p>
    <p>Вы приходите в лабораторию экспериментальной экономики при Крупном Столичном Университете. Там полным-полно незнакомых вам молодых людей, рассаженных перед компьютерными терминалами. Вам предлагают сесть перед свободным терминалом, который снабжен со всех сторон заслонками, так что ваш экран никто не видит. После небольшой вводной экран сообщает вам, что ваш идентификационный номер случайным образом выбран для взаимодействия с другим человеком, который здесь присутствует, но ни он, ни вы никогда не узнаете, кто есть кто. Каждый из вас должен принять одно решение, и игра на этом заканчивается. Если вы получите в результате этого решения какие-то деньги, их присовокупят к сумме, которая причитается вам за участие в эксперименте (20 долларов). Все деньги вы получите наличными, когда будете уходить.</p>
    <p>В этой игре вы случайно получили роль “предлагающего”, а другой участник — роль “отвечающего”. Ваша задача как предлагающего состоит в том, чтобы разделить между вами и другим участником 100 долларов. Для этого вам нужно предложить отвечающему, который знает все, кроме того, кто вы, сумму от 0 до 100 долларов (с шагом в 1 доллар). У отвечающего есть два варианта: либо согласиться, ибо отказаться. Если отвечающий согласится, он получит сумму, которую вы предложили, а вы — остаток. Если отвечающий откажется, вы оба не получите ничего. Тогда вы получите только плату за участие в эксперименте.</p>
    <p>Эта игра называется “Ультиматум”. Применив теорию игр, мы можем определить, как поведет себя человек, если он заинтересован исключительно в том, чтобы максимизировать свою прибыль на выходе. Чтобы понять, как это делается, представьте себя на месте отвечающего. Если предлагающий предлагает вам сумму больше нуля, перед вами встает выбор: либо ноль (если вы откажетесь), либо какая-то прибыль (если вы согласитесь). Если, например, предлагающий предложит 1 доллар, вы, согласившись, получите на 1 доллар больше. То есть если ваша задача — максимизировать прибыль, вы согласитесь на любую сумму больше нуля. Если предлагающий это понимает, с его стороны разумно предложить всего 1 доллар, и это будет принято. Если бы люди только максимизировали прибыль, эксперименты с “Ультиматумом” показывали бы, что суммы предложений обычно низки, но, когда они ненулевые, от них редко отказываются. Неудивительно, что на практике ни в одном человеческом обществе такого не происходит. А вот эксперименты с приматами почти никогда не позволяют заподозрить какие-то мотивы помимо соблюдения сугубо личных интересов <emphasis>при условии, что игра ведется с незнакомыми партнерами</emphasis>. Например, шимпанзе при игре в “Ультиматум” никогда ни от чего не отказываются<a l:href="#n_291" type="note">[291]</a>.</p>
    <p>В западных обществах люди обычно предлагают половину (50 долларов из 100), а предложения ниже 50 % отвергаются настолько часто, что нет смысла предлагать меньше половины — слишком велик риск отказа. Интересно, что среди людей старше приблизительно двадцати пяти лет готовность предложить 50 % в основном объясняется не опасениями получить отказ. Чтобы это изучить, превратим игру “Ультиматум” в игру “Диктатор”, исключив возможность отказа. В игре в “Диктатора” предлагающий отдает другому игроку какую-то долю от 100 долларов, а остаток оставляет себе. Если бы люди руководствовались исключительно личными интересами, предлагающий никогда ничего не отдавал бы другому игроку и забирал все 100 долларов себе. Однако большинство взрослых носителей западной культуры отдают вовсе не ноль, а по-прежнему половину. Такой результат показывает, что у человека есть интернализированная норма равенства при общении с незнакомцами, которая применима в этом контексте и откалибрована так, чтобы без усилий и постоянных стратегических расчетов маневрировать в мире, полном тех, кто готов их наказать, — вроде отвечающих в игре в “Ультиматум”, которые наказывают предлагающих, если те хотят оставить себе слишком много. И человек придерживается этой нормы, даже когда его никто не может наказать и его решения едва ли приведут к каким-то последствиям вне игры<a l:href="#n_292" type="note">[292]</a>.</p>
    <p>Мы с коллегами систематически проводили экономические игры в самых разных обществах и у шимпанзе. У людей все данные указывают, что в таких играх задействуются социальные нормы, которые человек приносит в лабораторию из своей социальной жизни во внешнем мире, поэтому игры в разных обществах выглядят совершенно по-разному. В современных индустриальных обществах такие эксперименты нередко служат мерой социальных норм, которые регулируют обезличенный обмен и другие социальные взаимодействия и возникли в ходе культурной эволюции, чтобы способствовать взаимовыгодным взаимодействиям в крупномасштабных обществах, где много и незнакомцев, и анонимных взаимодействий. Сами по себе нормы обезличенного взаимодействия довольно необычны, однако их сила — важная черта многих современных обществ. Для самых маленьких человеческих сообществ, напротив, характерны относительно небольшие суммы предложений, причем от них редко отказываются, поскольку в таких сообществах нет норм денежного обмена с незнакомцами или анонимными партнерами<a l:href="#n_293" type="note">[293]</a>.</p>
    <p>Если же играть в такие игры в лаборатории неоднократно, участники адаптируются к незнакомому контексту и начинают разрабатывать “специфически лабораторные” социальные нормы. Эти социальные нормы включают в себя и мотивации, и убеждения, и ожидания, в том числе попытки учесть, что подумают другие о тех, кто нарушит нормы, которые якобы управляют игрой.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Это происходит автоматически…</p>
    </title>
    <p>Интернализированные социальные нормы помогают нам лавировать в сложной социальной среде и автоматически (без сознательных размышлений о последствиях для репутации и сложных расчетов) поступать “правильно” (то есть соответствовать социальным нормам). Это заметно по тому, как люди ведут себя в экономическое игре “Общественное благо”. В основе игры лежит логика житейских ситуаций (переработка мусора, сдача крови, уплата налогов, оборона общины), где группа получает больше всего выгоды, если все сотрудничают, но отдельный человек получает больше всего выгоды, если ведет себя эгоистично, пока все остальные сотрудничают. Для исследования этой классической дилеммы кооперации незнакомых друг с другом игроков объединяют в группы по четыре человека. Игра предполагает один круг. У каждого игрока в начале круга есть по 4 доллара. Он должен, не зная, что сделают остальные, вложить от 0 до 4 долларов в общий проект. Все, что вкладывается в проект, удваивается, а затем прибыль разделяют поровну между четырьмя игроками независимо от того, сколько они вложили.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_028.png"/>
    <p>Илл. 11.2. Диаграмма, показывающая, что чем дольше человек решает, как ему поступить, тем меньше он склонен к сотрудничеству</p>
    <empty-line/>
    <p>Чтобы показать, в чем состоит дилемма кооперации, подсчитаем, что группа получает больше всего выгоды, если все вложат в общий проект по 4 доллара (4 × $ 4 = $ 16). Эти деньги удваиваются, получается 32 доллара, и, если прибыль поделить на всех, получится, что каждый получит по 8 долларов, то есть вдвое больше, чем было у него вначале. Однако каждый игрок в отдельности получит максимальную прибыль, если оставит свои 4 доллара при себе и бесплатно воспользуется вкладами всех тех, кто вкладывает деньги в общий проект. Например, если трое игроков внесут по 4 доллара, а “безбилетник” не внесет в общий проект ничего, то те, кто вкладывал деньги, получат по 6 долларов, а “безбилетник” — 10 долларов (свои 4 доллара плюс те 6 долларов, которые ему принесет общий проект). Если трое решат побыть зайцами, а один внесет все свои 4 доллара, то зайцы получат на выходе по 6 долларов, а тот, кто сделал вклад, — всего 2. Таким образом, если хочешь максимизировать прибыль, лучше не вкладывать ничего. Однако большинство образованных носителей западной культуры согласны (если у них спросить), что игроки <emphasis>должны</emphasis> вкладывать в общий проект все деньги. Среди типичных испытуемых (студентов-старшекурсников) средний вклад обычно составляет 40–60 %, причем многие вкладывают либо 100 % (кооператоры), либо 0 % (зайцы)<a l:href="#n_294" type="note">[294]</a>.</p>
    <p>Чтобы выяснить, можно ли считать большие вклады в игре “Общественное благо” и просоциальные решения в других похожих играх результатом автоматического следования нормам, Дэвид Рэнд и его коллеги изучили соотношение времени, которое люди тратят на принятие решения о размере вклада, и собственно размеров вклада. Илл. 11.2 иллюстрирует одно из открытий Рэнда: чем быстрее участник принимает решение, тем больше его вклад в общее дело, то есть быстрые интуитивные решения более кооперативны<a l:href="#n_295" type="note">[295]</a>.</p>
    <p>Казалось бы, провокационное открытие, но вполне может быть, что люди, склонные к сотрудничеству, просто быстрее отвечают на вопросы. Чтобы это выяснить, Дэвид снова провел тот же эксперимент, но если раньше испытуемые могли размышлять над решением сколько захотят, теперь их случайным образом распределяли по трем группам: в одной они должны были дать ответ за 10 секунд, в другой время не ограничивалось, как и раньше, а в третьей они должны были сначала подумать 10 секунд, а потом уже дать ответ. На илл. 11.3 показан результат: при ограничении времени участники наиболее склонны к сотрудничеству. Когда же участников вынуждают медлить и раздумывать, они проявляют меньше склонности к сотрудничеству, чем в ситуации, когда их никак не ограничивают.</p>
    <p>Рэнд и его коллеги подтвердили эти эффекты в ходе множества разных экспериментов, в том числе таких, когда они давали участникам бессознательные подсказки либо “подумать”, либо “послушаться интуиции”. Те, кто слушается интуиции, склонны к сотрудничеству — при условии наличия соответствующих норм.</p>
    <p>Мы уже видели, как маленькие дети сразу начинают сердиться, когда мышонок Макс нарушает норму, о наличии которой они догадываются. Это вполне соответствует результатам изучения отказов во время игры в “Ультиматум”. Члены некоторых обществ не просто сердятся, когда им предлагают маленькую сумму, но и быстрее принимают решение отказаться от маленькой суммы. Напротив, решение принять маленькую сумму — разумное решение, позволяющее соблюсти свои интересы, — похоже, требует тщательного обдумывания. При ограничении времени на ответ представители таких обществ чаще отвергают несправедливые предложения. В ходе одного эксперимента ученые применяли препараты, подавляющие контроль над импульсивными решениями (снижение уровня серотонина). Перестав контролировать импульсы, люди стали чаще отказываться от маленьких сумм, но не от предложений 50/50. Отрицательные эмоциональные реакции — наш автоматический бездумный ответ на нарушение норм и на нарушителей норм<a l:href="#n_296" type="note">[296]</a>.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_029.png"/>
    <p>Илл. 11.3. Диаграмма, показывающая средний процент вкладываемых средств при разных условиях принятия решений. При ограничении времени люди больше склонны сотрудничать</p>
    <empty-line/>
    <p>Могущество норм в экономических играх изумляет меня уже давно, а началось все в 1995 году, когда я проводил игру “Ультиматум” в племени мачигенга в Перуанской Амазонии. Поскольку у мачигенга нет строгих социальных норм, требующих равенства в отношениях с незнакомцами при денежных расчетах, эти люди были счастливы получить в ходе игры хоть что-то, не ожидали, что предлагающие отдадут им половину, и не были склонны наказывать их за маленькие суммы. Почти двадцать лет дальнейших исследований в двадцати с лишним обществах показали, что такие чувства обычны для самых малых человеческих сообществ.</p>
    <p>Экономист Эрик Кимброу пришел к похожим выводам о важности психологии норм в экономических решениях. Дело было в Амстердаме, и как-то поздно вечером, возвращаясь из бара, Эрик обратил внимание, что люди стоят у пешеходных переходов и ждут зеленого света даже на перекрестках с отличным обзором, когда в пределах видимости нет ни одной машины. Это наблюдение вдохновило Эрика на эксперимент, в ходе которого участники сначала играли в очень простую игру. Игрок получал какую-то начальную сумму денег, которая медленно расходовалась, пока его маленький аватар двигался по виртуальной улице на экране компьютера. Задачей аватара было перейти экран, после чего игрок получал остаток суммы. По эксплицитному правилу аватар автоматически останавливался на красный свет и ждал, а деньги со счета участника при этом продолжали расходоваться. Чтобы заставить аватар двигаться, игроку нужно было всего лишь нажать любую клавишу на клавиатуре. Хотя участники могли заставить аватар двигаться в любой момент, не обращая внимания на сигнал светофора, многие ждали, пока зажжется зеленый. После этой “игры в соблюдение правил” участники играли в экономические игры — в “Ультиматум”, “Диктатора” и “Общественное благо”. Результаты подтвердили подозрения Эрика: время, которое люди ждали у светофора, было связано с более равным разделением денег в игре в “Диктатора”, с более щедрыми вкладами в игре в “Общественное благо” и со стремлением наказать за предложение слишком маленькой суммы в игре в “Ультиматум”. Соблюдение несоциального правила, требующее жертв, — например, ожидание зеленого сигнала, — видимо, строится на том же психологическом механизме, что и соблюдение социальных норм в поведенческих играх (и наказание за несоблюдение)<a l:href="#n_297" type="note">[297]</a>.</p>
    <p>Как заметили Адам Смит и Фридрих Хайек задолго до нас с Эриком, именно автоматическое стремление соблюдать нормы, а не эгоизм и холодный расчет с прогнозом последствий, побуждает нас поступать “правильно” и обеспечивает функционирование наших обществ. А значит, то, насколько успешно функционирует общество, зависит от имеющегося у него пакета социальных норм.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>…и записано в мозге</p>
    </title>
    <p>Если сочетать экономические игры с инструментами из арсенала нейрофизиологии, можно увидеть влияние интернализированных норм на мозг. Когда люди сотрудничают, жертвуют на благотворительность или наказывают нарушителей норм предписанными в их местности способами, у них в мозге включаются “контуры вознаграждения”. Некоторые из них представляют собой те же самые контуры, которые задействуются, когда человек получает награду в виде денег или пищи, но они включаются и в таких социальных контекстах, когда от человека требуются определенные жертвы и он на самом деле теряет деньги<a l:href="#n_298" type="note">[298]</a>. То есть с нейрологической точки зрения людям “нравится” соблюдать нормы и наказывать нарушителей.</p>
    <p>Весьма поучительно бывает при помощи инструментов для сканирования мозга посмотреть, что делает мозг человека, когда он решает нарушить социальную норму. Возьмем, к примеру, ложь. С нейробиологической точки зрения ложь требует от большинства из нас, кроме, пожалуй, юристов и продавцов автомобилей (шучу), преодолеть свои автоматические бездумные реакции и задействовать участки мозга, отвечающие за когнитивный контроль и абстрактное мышление. То есть, чтобы нарушить социальную норму, нужно ментальное усилие и “высшие” когнитивные процессы<a l:href="#n_299" type="note">[299]</a>. Большинству носителей западной культуры, например, приходится преодолевать интернализированную норму, когда нужно солгать незнакомцу в самых разных контекстах. Отметим, разумеется, что преднамеренно утаить правду — это не всегда нарушение норм, как и “ложь во спасение”. А во многих местах лгать незнакомцу или иностранцу ради выгоды для себя или своей семьи абсолютно приемлемо и иногда даже поощряется (то есть ничего не надо преодолевать и подавлять).</p>
    <p>Почему же естественный отбор сделал нас склонными к интернализации норм? Вообще говоря, интернализированные мотивации позволяют нам лучше и экономнее маневрировать в социальном мире, где нарушение норм — едва ли не самая опасная и часто встречающаяся ловушка. Такие мотивации помогают избегать сиюминутных соблазнов, снижают нагрузку на внимание и мышление и помогают убедительно показать окружающим, каковы наши истинные социальные цели и обязательства. Логика здесь такая же, как и в главе 7, когда мы обсуждали, как культурное обучение преодолевает врожденное отвращение к острому перцу и другим пряностям, чтобы снизить риск пострадать от патогенов в мясе. Интерпретация боли как удовольствия помогает человеку лавировать в экологическом ландшафте, решая задачу по адаптации (патогены в мясе), причем на сознательном уровне мы об этом даже не подозреваем. Подобным же образом интернализация норм и превращение их в собственные пристрастия облегчает нам интуитивное маневрирование в социальном ландшафте.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Почему потенциальные нарушения норм так бросаются в глаза</p>
    </title>
    <p>Помимо усвоения социальных норм, генно-культурная коэволюция с самых разных сторон отточила наши когнитивные способности, мотивации и эмоции, в том числе обеспечила нас средствами, чтобы ловко управлять своей репутацией. Например, с когнитивной точки зрения и дети, и взрослые лучше справляются с логическими задачами, когда те оформлены как нарушения норм. Это помогает нам и самим избегать нарушения норм, и замечать, когда их нарушают другие, которых мы подчас должны наказывать, избегать или изгонять (и за это даже получать вознаграждение). Как мы видели на Фиджи, заметить, как кто-то нарушил норму, значит получить законное право красть его посевы или мстить за давние обиды.</p>
    <p>Чтобы понять, что это за способности, рассмотрим следующий эксперимент. Испытуемые, дети трех-четырех лет, слушают одну из двух сказок, а потом должны решить логическую задачу. В обеих сказках речь идет о мышках, которые как-то вечером пошли поиграть. Некоторые мышки во время игры могут распищаться, и их писк услышит соседский кот, прибежит и может их поймать. В одном случае дети слышали <emphasis>позитивное утверждение</emphasis>: все мышки, которые пищат, по вечерам сидят дома. Во втором им говорили о <emphasis>социальной норме</emphasis>, гласящей, что все мышки, которые пищат, по вечерам <emphasis>должны</emphasis> сидеть дома. А теперь о собственно задаче. Детей рассаживали перед мышиным домиком, в котором было десять желтых резиновых мышек. Затем им показывали, что отличить мышку, которая пищит, от мышки, которая молчит, можно только одним способом: сдавить мышку и послушать, пищит она или нет. Потом в мышином домике наступал вечер, и четыре мышки выходили поиграть во двор. В зависимости от того, какую версию сказки слышали дети, их просили либо (1) проверить истинность позитивного утверждения, либо (2) найти нарушителей нормы. Решение в обоих случаях одинаково: надо проверить всех мышек во дворе, а не в доме. Если проверить мышек в доме, это ничего тебе не скажет, поскольку молчаливые мышки могут остаться дома в любом случае, а сколько мышей пищит и сколько молчит, заранее неизвестно. Когда нужно было найти нарушителей, большинство детей трех-четырех лет решали проверить мышек во дворе. Но когда нужно было установить истинность позитивного утверждения, большинству детей не приходило в голову проверить мышек во дворе<a l:href="#n_300" type="note">[300]</a>. Таким образом, формулировка задачи, затрагивающая психологию норм, позволила детям найти лучшее решение.</p>
    <p>Процесс самоодомашнивания подправил и наши чувства и проявления эмоций, чтобы нам проще было маневрировать в мире, управляемом социальными нормами. Эмоции приматов, связанные со стыдом и гордостью, в ходе этого процесса подгонялись таким образом, чтобы их можно было приложить к социальным нормам. Стыд у людей развился (генетически) из “протостыда” приматов, пакета чувств и телесных демонстраций, наблюдаемых у приматов, когда индивиды показывают свой подчиненный статус доминирующему члену группы или сигнализируют о таком статусе. Демонстрация стыда и протостыда и у людей, и у приматов включает ссутуленные плечи, опущенный взгляд, приседание и стремление казаться меньше: похоже, идея в том, чтобы выглядеть маленьким и как можно менее внушительным. Однако, как убедительно доказал антрополог Дэн Фесслер, стыд у людей проявляется не только в статусных иерархиях (см. главу 8), но и когда кто-то нарушает социальную норму или не оправдывает ожиданий. Нарушители норм показывают своим сообществам, что им стыдно, по коммуникативным причинам, параллельным тем, которые побуждают подчиненных демонстрировать стыд в присутствии доминантных особей. В обоих случаях проявление стыда показывает, что стыдящийся соглашается с местным социальным порядком. В контексте нарушения норм стыдящийся, в сущности, говорит сообществу: “Да, я знаю, что нарушил норму и должен быть за это наказан, но, прошу вас, не будьте слишком суровы ко мне!”<a l:href="#n_301" type="note">[301]</a></p>
    <p>Примерно такой же коэволюционный процесс, вероятно, снабдил нас некоторыми основными ментальными инструментами, позволяющими оценивать репутацию человека, а также некоторыми настройками и мотивациями по умолчанию, позволяющими судить о явлениях вроде вреда, статуса и справедливости. Эти психологические адаптации возникли в ходе генетической эволюции в ответ на широкое распространение — посредством межгрупповой конкуренции — социальных норм, которые (1) подавляли возможность навредить сообществу или его членам, (2) предписывали справедливо обращаться с сородичами и (3) устанавливали прочные статусные отношения. Моя коллега из Университета Британской Колумбии Кайли Хэмлин, специалист по психологии развития, продемонстрировала, что к концу первого года жизни дети проводят довольно тонкие социальные различия, соответствующие этим прогнозам. Кайли показывала детям простые кукольные сценки с моралью, и ее работа выявила, что дети предпочитают кукол, которые помогают другим, но в целом не любят кукол, которые мешают или еще как-то вредят окружающим. Но главное — у детей очень быстро появляется ключевой неочевидный критерий: уже к восьми месяцам дети предпочитают кукол, которые <emphasis>вредят</emphasis> тем, кто ранее вел себя асоциально (куклам, которые были замечены в нанесении вреда окружающим), а не тех, которые помогают асоциальным типам. По мнению маленьких детей, вредить другим можно, если известно, что эти другие вредили кому-то или принадлежат к другим группам. Подобным же образом дети от года до трех активно наказывают тех, кто помогал асоциальным типам (отнимают у них угощение), и предпочитают кукол, которые вредят асоциальным типам. Эти эксперименты показывают, что уже на ранних стадиях развития дети обладают некоторыми ключевыми репутационными и мотивационными критериями, которые поддерживают социальные нормы в малых сообществах, и, по-видимому, готовы применять эту репутационную логику к простым ситуациям, когда кому-то помогают или вредят<a l:href="#n_302" type="note">[302]</a>.</p>
    <p>Коротко говоря, чтобы выжить в мире, где правят социальные законы, поддерживаемые третьими сторонами и репутациями, мы стали прирожденными специалистами по усвоению норм с просоциальным уклоном, по следованию нормам путем интернализации важнейших мотиваций, по выявлению нарушителей норм и по управлению репутацией. Это довольно сильно отличает нас от остальных биологических видов.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как нормы создают этнические стереотипы</p>
    </title>
    <p>Если группа шимпанзе натыкается на одиночку из соседней группы, тут же следует вспышка враждебности, и на чужака обрушивается лавина уханья и лая. Если группа достаточно велика, на незадачливого путника, скорее всего, нападут и могут убить. В человеческих сообществах, даже самых маленьких, ведут себя совсем не так, как в популяциях шимпанзе, поскольку местные группы, будь то охотничьи отряды, деревни или отдельные домохозяйства, входят в более крупные племена или по крайней мере в размытые племенные сети. Члены одного племени (или одной этнической группы) говорят на одном и том же диалекте или языке и нередко обладают многими другими очевидными приметами принадлежности к своему сообществу — это и одежда, и приветствия, и жесты, и ритуалы, и прически. Менее очевидно, что у соплеменников обычно общий набор социальных норм, верований и мировоззренческих черт, на которых строится их жизнь и которые позволяют им предсказывать поступки друг друга, координировать свои действия и сотрудничать<a l:href="#n_303" type="note">[303]</a>.</p>
    <p>Дело не в том, что люди так уж приветливы и в целом по-дружески относятся к чужакам. Во многих человеческих сообществах в прошлом и настоящем одиноким путникам нередко приходится спасаться бегством, встретив большую группу чужаков, как, например, случалось у инуитов, о чем я уже упоминал. Среди малых сообществ такое часто происходит на границах языков или когда местные сообщества воюют друг с другом. Однако не редкость, когда в пределах племенной сети, в которую часто входит так много людей, что все они никак не могут быть лично знакомы друг с другом, люди могут охотиться, собирать пищу, выращивать посевы, путешествовать и искать брачных партнеров в относительной безопасности. К чужаку, особенно если он знает нужные приветствия и носит на себе соответствующие символы, можно обратиться и определить, в каких общих сетях отношений вы состоите<a l:href="#n_304" type="note">[304]</a>.</p>
    <p>Племена или этнолингвистические группы, а также психология, которая позволяет нам лавировать в созданном ими социальном мире, скорее всего, возникли в ходе культурно-генетического коэволюционного процесса. Идея вот в чем: культурная эволюция порождает множество различных социальных норм, поэтому у разных групп складывается все более индивидуальный набор характерных практик и ожиданий по поводу явлений вроде брака, обмена, дележа и ритуалов. Затем естественный отбор, влияющий на гены, реагирует на этот мир, управляемый социальными нормами, и снабжает индивидов когнитивными способностями и мотивами, которые помогают им лучше ориентироваться и адаптивно учиться. Успех человека, выросшего в этом развивающемся ландшафте социальных норм, зависит, по крайней мере отчасти, от способности усваивать соответствующие социальные нормы своей собственной группы и предпочтительно взаимодействовать с теми, кто, скорее всего, разделяет эти нормы. Если обучающиеся усваивают социальные нормы, которые не соответствуют принятым в их группе, все кончится тем, что они нарушат местные нормы, испортят себе репутацию, будут наказаны и т. д. Даже если они как следует усвоят местные нормы, но потом им придется взаимодействовать с людьми из других групп с другими нормами, они рискуют вызвать неодобрение, напрасно потратить время или не справиться с координацией. Например, юноша и девушка из разных этнических групп могут полюбить друг друга и после нескольких лет романтических отношений обнаружить, что никогда не смогут пожениться, поскольку семья жениха ждет, что у невесты будет приданое, а семья невесты — что ее будут выкупать. Обе стороны ожидают, что им заплатят, и это серьезный деловой вопрос.</p>
    <p>Однако социальные нормы опасны тем, что сплошь и рядом их не видно, пока не станет слишком поздно. Многие нормы настолько глубоко укоренились в нашем мировоззрении, что мы и представить себе не можем, что кто-то может думать иначе. Например, вы выйдете замуж за чудесного мужчину из Сомали — и много лет спустя узнаете, что по его настоянию вашей восьмилетней дочке во время поездки к его родственникам сделали ритуальное обрезание. Его решение не то чтобы соответствует вашим представлениям о добре и зле, но для вашего мужа и его матери иначе и быть не может: им глубоко отвратительна мысль, что у женщины может быть клитор. В этой части Африки, как и на Ближнем Востоке, женское обрезание — многовековая традиция, которая ассоциируется с целомудрием и плодовитостью. Родственники не могут взять в толк, что вас так расстроило.</p>
    <p>Чтобы как-то решать проблему неочевидности социальных норм, естественный отбор воспользовался тем, что пути их культурной передачи нередко те же, что и у более очевидных маркеров — языка, диалекта, татуировок. Такими маркерами можно пользоваться как подсказкой, чтобы понять, (1) у кого учиться и (2) какова вероятность, что у потенциального партнера те же нормы, что и у вас<a l:href="#n_305" type="note">[305]</a>. Лучшие маркеры — те, которые трудно подделать. Причина, по которой следует предпочитать маркеры, трудно поддающиеся подделке, или сложные комбинации простых маркеров (например, одежда, жесты <emphasis>и</emphasis> манеры), очевидна: если маркер легко подделать, например, речь идет о броской шляпе, ее можно просто надеть, чтобы обмануть другого человека или манипулировать им. Скажем, практикующий на Манхэттене врач-нееврей вешает у входа в свою приемную мезузу, чтобы привлечь или сохранить как можно больше пациентов-евреев. Мезуза — это крошечный кусочек пергамента с несколькими словами из Торы, обычно в декоративном футлярчике. Ее принято прикреплять к дверному косяку у входа в дом. Подозреваю, многие евреи сразу замечают эти коробочки (моя жена уж точно замечает), а для большинства неевреев они практически невидимы. В противоположность чему-то вроде мезузы язык и диалект как маркеры гораздо лучше, поскольку говорить правильно и без акцента очень трудно, если ты не вырос в определенном месте или в определенной социальной группе. Это подсказывает, что язык или диалект могут служить главным критерием при решении, у кого учиться и с кем взаимодействовать, и главной подсказкой для прогнозирования поведения говорящего.</p>
    <p>В главе 4 мы уже познакомились с данными, показывающими, что младенцы и маленькие дети предпочитают учиться пользоваться орудиями труда и перенимать пищевые предпочтения у тех, кто говорит с ними на одном языке или диалекте. Специалист по психологии развития Кэти Кинзлер с коллегами показали, что маленькие дети вообще предпочитают взаимодействовать с теми, кто говорит на их языке, особенно на их диалекте. Это проверено на разных популяциях, и эксперименты с детьми из Бостона, Парижа и Южной Африки дали похожие результаты<a l:href="#n_306" type="note">[306]</a>. В пять-шесть месяцев младенцы предпочитают смотреть на тех, у кого тот же акцент, что и у мамы. К десяти месяцам младенцы предпочитают брать игрушки у тех, кто говорит с тем же акцентом, что и мама<a l:href="#n_307" type="note">[307]</a>. В дальнейшем дошкольники хотят дружить с теми, у кого с ними один язык или диалект.</p>
    <p>Наглядный пример, насколько важна роль языка как этнического маркера, обнаружила моя жена Натали, когда работала над диссертацией. Она исследовала халдеев, живущих в Мичигане. Халдеи, эмигрировавшие из Северного Ирака, в течение последних ста лет селились в городской черте Детройта. К концу девяностых годов прошлого века эта этническая группа стала доминировать в бизнес-секторе маленьких продуктовых магазинчиков в городе. Халдеи создавали тесные социальные связи, нанимали на работу в основном родственников или соплеменников-халдеев, предпочитали обращаться к халдеям-врачам, юристам и другим профессионалам и добились стабильности и процветания в непростой экономической среде — ведь речь идет о Детройте. Считаться “халдеем” в общине и было, и остается очень важным: это дает доступ к работе, позволяет заключать надежные контракты с другими халдеями-бизнесменами, обеспечивает широкую сеть социальных связей и хорошие брачные перспективы. Чтобы принадлежать к халдейской общине и иметь право на халдейскую идентичность, очень важно говорить по-халдейски — на языке Христа, как напомнит вам любой халдей. Это настолько важно, что многие во втором и третьем поколении брали уроки халдейского языка. Даже некоторые иммигранты в первом поколении из иракских городов вроде Мосула тоже брали уроки халдейского, поскольку некоторые халдеи-горожане в Ираке знают только арабский. Разумеется, говорить по-арабски — это определенно не халдейский маркер, поскольку в Детройте огромное количество арабов-мусульман, от которых халдеи хотят отличаться. Естественно, принадлежность к халдейской ветви христианства — тоже важное условие принадлежности к халдейской общине<a l:href="#n_308" type="note">[308]</a>.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_030.jpg"/>
    <p>Илл. 11.4. Устройство для уплощения лба новорожденного, традиционно применявшееся у популяций севера Тихоокеанского побережья США, говоривших на чинукских языках</p>
    <empty-line/>
    <p>Однако этнические маркеры выходят далеко за пределы языка и диалекта. Тысячелетиями во всех уголках земного шара у множества популяций было принято придавать особую форму черепу — до недавнего времени это практиковали и европейцы. При помощи разнообразных приемов — например, привязывая к голове новорожденного дощечки — люди придавали черепам характерные красивые (с их точки зрения) формы — плоские, круглые, конические<a l:href="#n_309" type="note">[309]</a>. Форма черепа нередко была маркером той или иной этнической группы или общественного класса. Поскольку формирование черепа должно было начинаться с самого рождения и требовало от семьи серьезного вложения времени и усилий, подделать этот маркер практически невозможно (см. илл. 11.4).</p>
    <p>Таким образом, культурная эволюция часто создает мир, в котором разные группы обладают разными социальными нормами, а границы норм обычно отмечены языком, диалектом, одеждой и другими маркерами, скажем, формой головы. Такая социальная среда должна была способствовать развитию надежных когнитивных инструментов для навигации в подобном мире, где, например, знание диалекта, на котором говорит человек, позволяет с некоторой уверенностью предсказать многие другие его предпочтения, мотивы и убеждения, поскольку диалекты передаются по тем же путям обучения, что и социальные нормы, убеждения и мировоззрения. Такое положение дел, вероятно, способствовало и генетической эволюции психологических механизмов, помогающих распознавать группы в окружающем мире, определять их маркеры и делать обобщения об их членах по индукции, основанной на категориях (как мы обсуждали в главе 5). То есть, если знаешь что-то об одном члене группы (скажем, он не ест свинину), ты склонен полагать, что это относится ко всем членам группы. Разумеется, у таких тенденций и способностей есть обратная сторона: иногда они подталкивают к неверным выводам и вообще заставляют видеть социальный ландшафт групп и их поведения более резким и контрастным, чем он есть в действительности. Когнитивисты называют эти способности фолк-социологическими<a l:href="#n_310" type="note">[310]</a>.</p>
    <p>Нормы переплетены с нашей фолк-социологией необычайно тесно, и в этом мы убедимся, если вернемся к экспериментам с мышонком Максом. Теперь дети-испытуемые знакомятся с двумя перчаточными игрушками — Максом и Анри. Макс говорит по-немецки чисто, без акцента, а Анри — с французским акцентом. Немецкие дети протестовали гораздо сильнее, если именно Макс, их соплеменник, как подсказывало произношение, играл в игру не так, как модель, чем если это делал Анри. Соплеменников обычно предпочитают, поскольку предполагают, что у них те же нормы, однако это значит, что за ними пристальнее следят и строже наказывают за нарушения. Это подтверждается в кросс-культурном масштабе: в ходе экспериментов наподобие игры в “Ультиматум” жители самых разных мест, от Монголии до Новой Гвинеи, охотнее платили за то, чтобы наказать за нарушение норм своих соотечественников, и чаще прощали чужаков<a l:href="#n_311" type="note">[311]</a>.</p>
    <p>Такое понимание, как мы относимся к племенам и этнической принадлежности и почему, имеет далеко идущие последствия. Во-первых, в результате межгрупповой конкуренции распространяются всевозможные хитрые приемы, позволяющие расширить границы “своего племени”. И религии, и народы в ходе культурной эволюции учились все лучше задействовать и эксплуатировать эту особенность нашей психологии, создавая квазиплемена. Во-вторых, такое понимание означает, что дихотомия включенности и невключенности в группу, которой придерживаются психологи, упускает главное: не все группы одинаково важны, и не обо всех мы думаем одинаково. Например, гражданские войны намного чаще ведутся из-за маркированных этнических или религиозных различий, а не из-за различий классовых, имущественных или политико-идеологических<a l:href="#n_312" type="note">[312]</a>. Это потому, что наш разум готов делить социальный мир на этнические группы, но не на классовые или идеологические<a l:href="#n_313" type="note">[313]</a>.</p>
    <p>Наконец, психологические механизмы, стоящие за тем, как мы думаем о “расах”, на самом деле возникли для анализа не расовой, а этнической принадлежности. Вероятно, вы несколько растеряны, поскольку расовую и этническую принадлежность часто путают. Принадлежность к этнической группе основывается на маркерах, <emphasis>передающихся через культуру</emphasis>, — на языке или диалекте, к примеру. Принадлежность к расовой группе, напротив, маркируется <emphasis>внешними</emphasis> морфологическими чертами вроде цвета кожи и фактуры волос, которые <emphasis>передаются генетически</emphasis>. Наши фолк-социологические способности в ходе эволюции настроились на определение этнических групп или племен. Однако критерии вроде цвета кожи и фактуры волос могут в современном мире выдаваться за этнические маркеры и приводить к ошибкам, поскольку у членов разных этнических групп иногда бывают общие маркеры вроде цвета кожи и фактуры волос, и тогда расовые признаки автоматически и бессознательно “обманывают” нашу психологию и убеждают в существовании разных этнических групп. А культурная эволюция эксплуатирует этот побочный продукт и придает ему осязаемую форму, создавая лингвистические ярлыки для расовых категорий и собственно расизм.</p>
    <p>Эту мысль подчеркивает и то, что расовые критерии не обладают когнитивным приоритетом перед этническими: если дети или взрослые оказываются в ситуации, когда акцент или язык указывает на “ту же этническую принадлежность”, а цвет кожи — на “другую расу”, этнолингвистические маркеры оказываются важнее расовых. То есть дети выбирают в друзья человека другой расы, который говорит на их диалекте, а не человека своей расы, который говорит на другом диалекте<a l:href="#n_314" type="note">[314]</a>. Даже более слабые критерии вроде одежды иногда оказываются важнее расовых. Склонность детей и взрослых предпочтительно учиться и взаимодействовать с теми, у кого общие с ними расовые маркеры (ошибочно принимаемые за этнические критерии), вероятно, способствует сохранению культурных различий между расово маркированными популяциями, даже живущими по соседству.</p>
    <p>Здесь я хочу подчеркнуть, что в результате культурно-генетической коэволюции у людей развивается надежное психологическое оборудование, позволяющее составлять карту мира невероятной культурной сложности и маневрировать в нем. Однако при составлении карты социального мира вокруг нас на основании собственных наблюдений и категорий, усвоенных через культуру (в том числе раса, см. главу 7), наша фолк-социологическая система, примерно как зрительная, систематически ошибается и сообщает нам лишь о самых важных ориентирах и основных путях, оставляя без внимания массу деталей. Поэтому динамически меняющиеся шкалы и градиенты культурных вариаций нередко воспринимаются нами в виде стоп-кадра с усиленной контрастностью.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Почему люди так склонны к родственному альтруизму и взаимности</p>
    </title>
    <p>Попытки применить теорию эволюции к людям с давних пор сопровождаются подчеркиванием важности родства и взаимного альтруизма (взаимности), что я отметил в главе 9. В том, что они имеют огромное значение, нет сомнений. Однако любопытно другое: насколько сильны факторы родства и взаимности у людей по сравнению с другими видами. Генетическое родство определенно играет роль в социальной жизни приматов, однако не идет ни в какое сравнение по важности с тем, что мы видим у людей. Люди помогают большему числу родственников и делают это чаще, чем другие млекопитающие, которые упускают как возможности помочь, так подчас и целые классы родственников (например, сиблингов по отцу). Чтобы возник альтруизм, основанный на родстве, индивиды должны иметь возможность определить, <emphasis>когда</emphasis> и <emphasis>кому</emphasis> помогать, однако естественный отбор во множестве ситуаций, когда родственники могли бы помочь друг другу, не обеспечивает этого, потому что родственников нередко трудно опознать и при этом не всегда легко понять, когда им нужна помощь.</p>
    <p>Культурная эволюция социальных норм способна усилить родственный альтруизм, создав социальные нормы, указывающие на конкретные ситуации и конкретных родственников, которым надо помогать. Социальные нормы предписывают всем членам общины бдительно следить, чтобы никто не пренебрегал своими родственными обязанностями. Братья от природы склонны помогать друг другу, но братья, находящиеся под пристальным наблюдением общины, у которой есть нормы, регулирующие братскую ответственность, будут склонны помогать друг другу еще больше. Таким образом, санкции за нарушение норм усиливают способность естественного отбора формировать у нас инстинкты, требующие оказывать протекцию родственникам, особенно инстинкты, вызывающие у отцов привязанность к своему потомству.</p>
    <p>В случае взаимного альтруизма воздействие социальных норм, вероятно, еще сильнее, если учесть, что взаимность у других биологических видов, тем более у неприматов, явление сравнительно редкое. Социальные нормы способны гальванизировать взаимность таким образом, что она станет более устойчивой, а область ее применения расширится. Местные нормы привлекают в качестве наблюдателей третьих лиц, которые следят, достаточно ли проявляется взаимность, выявляют нарушителей (тех, кто не отплатил кому-то взаимностью) и иногда участвуют в их наказании. Например, во многих малых сообществах мужчины меняются сестрами, отдавая их друг другу в жены. Ты сегодня разрешаешь мне жениться на своей сестре, а я обещаю тебе, что моя сестра станет твоей женой, когда вырастет. Однако после моей женитьбы обстоятельства могут измениться. Скажем, ты неизлечимо покалечился или моя сестра сбежала с другим мужчиной. Поэтому у меня, вероятно, пропало желание или возможность отплатить тебе взаимностью, даже если это приведет к разрыву отношений между нашими семьями. Однако во многих местах я таким образом нарушу не только нашу личную договоренность, но и социальные нормы, регулирующие обмен сестрами. Если я не исполню своего обещания, это станет тяжким ударом по моей репутации. Один хорошо изученный прецедент в новогвинейском племени гебуси показывает, как нарушение обязательств по обмену сестрами повышает вероятность, что меня когда-нибудь потом обвинят в колдовстве и община меня казнит. В этом сконструированном культурой мире, если я нарушу отношения взаимности, прервутся не просто наши отношения, но и, вероятно, моя жизнь<a l:href="#n_315" type="note">[315]</a>. В подобном мире естественный отбор благоприятствует мощной мотивации соблюдать взаимность.</p>
    <p>Культурная эволюция создала социальный мир, который усилил способность естественного отбора формировать наше инстинктивное стремление к родственному альтруизму и диадической взаимности.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Война, внешние угрозы и приверженность нормам</p>
    </title>
    <p>С 1996 по 2006 год в Непале мятежники-маоисты сражались с военной полицией, а потом и с королевской армией. В ходе конфликта погибло свыше 13 тысяч человек, произошли огромные разрушения, сотни тысяч людей были вынуждены покинуть дома. В малых сельских сообществах случались непредсказуемые стихийные вспышки насилия. Иногда при помощи насилия запугивали местное население, добивались поддержки и собирали информацию. Иногда это была месть или предлог свести старые политические счеты. Чтобы изучить влияние этой войны на социальную мотивацию людей, политолог Майкл Джиллиган и его коллеги провели цикл экспериментов с поведенческими играми, в том числе и в “Общественное благо” и в “Диктатора”, в шести парах сообществ. Каждая пара сообществ подбиралась по сходству целого ряда географических и демографических параметров. Главным различием между сообществами в парах было то, что в одном из них было много жертв во время войны, а в другом все обошлось без военных жертв<a l:href="#n_316" type="note">[316]</a>.</p>
    <p>Люди из общин, сильно пострадавших от войны, даже если их собственных семей совсем не коснулись ни насилие, ни имущественные потери, ни переселения, при игре в “Общественное благо” со своими односельчанами были больше склонны к сотрудничеству. Кроме того, они предлагали больше в игре в “Диктатора”, но это, пожалуй, скорее зависело от уровня насилия, с которым столкнулось непосредственно их домохозяйство. Разыгрываемые суммы были вовсе не пустячными: большинство получало от половины до целого дневного заработка.</p>
    <p>Дополнительное подкрепление социальных норм и усиление сплоченности в сообществах, по-видимому, привели к формированию большего числа общинных организаций, причем они стали более активными. <emphasis>Ни в одном</emphasis> сообществе, <emphasis>не затронутом</emphasis> войной, не появились новые местные организации (земледельческие кооперативы, женские группы). Напротив, в 40 % сообществ, пострадавших от войны, в дальнейшем возникли новые организации. Даже если в сообществе, подвергшемся насилию, не появилось новых организаций, уже имевшиеся или возникшие по инициативе извне были активнее, чем организации в не затронутых войной деревнях. Опыт войны укрепил просоциальные групповые нормы и привел к тому, что общинные организации стали более многочисленными и энергичными.</p>
    <p>Как война могла оказать такое просоциальное воздействие?</p>
    <p>Сотни тысяч лет межгрупповая конкуренция распространяла невероятно разнообразные социальные нормы, которые усиливали у групп стремление защитить свои сообщества, создавала сети распределения риска, позволявшие совладать со стихийными бедствиями вроде засух, наводнений и голода, воспитывала умение делиться пищей, водой и другими ресурсами. Поэтому со временем выживание отдельных людей и их групп все сильнее зависело от соблюдения социальных норм, благоприятных для группы, особенно во время затяжных войн, голода или долгих засух. В таком мире культурно-генетическая коэволюция, вероятно, благоприятствовала психологической реакции на межгрупповую конкуренцию, в том числе на угрозы, требовавшие, чтобы группа сплотилась ради выживания. При такой угрозе или в обстановке, когда такие угрозы возникали часто, межгрупповая конкуренция благоприятствовала культурным практикам, которые предполагают более пристальное наблюдение за отдельными людьми и особо суровые наказания за нарушение норм, что подавляет растущий соблазн нарушить нормы (например, не делиться пищей во время голода). Когда группе что-то угрожает, санкции в виде остракизма, физических наказаний и смертной казни становятся суровее, а это, по-видимому, способствует эволюции автоматического и бессознательного врожденного стремления крепче держаться социальных норм своей группы, в том числе ее убеждений, ценностей и мировоззрения. Следовательно, любые указания на межгрупповую конкуренцию должны заставлять нас сплачиваться и отождествляться со своей группой, а также строже придерживаться норм. Если мы строже придерживаемся норм, то, с одной стороны, тщательнее их соблюдаем, а с другой — сильнее осуждаем их нарушение<a l:href="#n_317" type="note">[317]</a>.</p>
    <p>Историки давно заметили, что война влияет на нашу просоциальную мотивацию, а теперь несколько исследований, в том числе упомянутое непальское, нашли этому веские доказательства, изучив чудовищные квазиэксперименты, которые и сегодня идут по всему земному шару. Мы еще отнюдь не готовы это четко сформулировать, однако очевидно, что война оказывает долгосрочное психологическое воздействие, соответствующее тому, чего можно ожидать у культурного вида, который эволюционировал в мире, раздираемом межгрупповыми конфликтами.</p>
    <p>А теперь отправимся в Грузию и в Сьерра-Леоне — на Кавказ и в Западную Африку.</p>
    <p>Экономисты Михал Бауэр, Юли Хитилова и Алессандра Кассар (а затем и я) решили выяснить, не сказывается ли опыт войны сильнее на детях, чем на взрослых. Это хороший вопрос, поскольку многие социальные нормы усваиваются именно в возрасте 6–12 лет и в юности. Кроме того, исследователи задались вопросом, чему, собственно, способствует война — просоциальности вообще или солидарности внутри группы. Иначе говоря, не создает ли война предвзятость, заставляя лучше относиться к членам своего сообщества и хуже — к тем, кто находится вне твоей социальной сферы? Чтобы это изучить, исследователи провели серию экспериментов с детьми в возрасте от 3 до 12 лет в Грузии спустя полгода после вторжения России в 2008 году и со взрослыми в Сьерра-Леоне спустя десять лет после кровопролитной гражданской войны. Следует отметить, что многие взрослые испытуемые из Сьерра-Леоне во время войны были подростками или даже детьми. И там, и там воздействие войны на эти популяции было, в сущности, случайным, что позволяет считать происходившее своего рода естественным экспериментом. По результатам опросов наша команда разделила участников на три категории в соответствии с тем, насколько сильно повлияла на них война. Вот эти категории: (1) те, на кого война повлияла сильнее всех (например, им пришлось покинуть дома, у них погибли родственники), (2) те, на кого война повлияла не так сильно (родственники были ранены), и (3) те, кого война затронула меньше всего<a l:href="#n_318" type="note">[318]</a>.</p>
    <p>Чтобы легче было изучать детей, мы провели простые эксперименты, предлагая детям выбрать один из двух вариантов. Например, экспериментальная игра под названием “Дорогостоящий дележ” требует, чтобы участники либо (а) оставили себе два, а партнеру дали ноль, либо (b) оставили себе один и дали партнеру один (дележ 50/50). Кроме того, экспериментаторы меняли тип партнера: это мог быть член своей же группы или кто-то из другой группы. У грузинских детей членом своей группы мог быть одноклассник, а членом другой группы — школьник из другой грузинской школы, находившейся где-то далеко. В Сьерра-Леоне членом своей группы был односельчанин, а членом другой группы — житель какой-то далекой деревни, но тоже из Сьерра-Леоне.</p>
    <p>Результаты показывают, что военный опыт особенно сильно сказывается на социальных навыках в окне развития, которое открывается примерно в 6–12 лет, в среднем около 7 лет, и остается открытым до юношеского возраста, примерно до 20 лет. Если военный опыт пришелся на эти годы, он обостряет мотивацию человека придерживаться своих эгалитарных норм, но только для своей группы. То есть те, у кого военный опыт был особенно тяжелым, делали более эгалитарный выбор, скажем, поровну делились в игре в “Дорогостоящий дележ”, однако лишь при взаимодействии с членами своей группы. Но главное — этот эффект сохраняется как минимум в течение десяти лет после конфликта. Напротив, на обращение с далекими незнакомыми людьми военный опыт никак не влияет — конечно, при условии, что эти далекие незнакомцы не принадлежали к группе агрессоров.</p>
    <p>Вне этого окна развития (7–20 лет) результаты получились другими. Те, кому было уже за двадцать, тоже были склонны относиться к членам своей группы более эгалитарно, но лишь ненамного. Так что окно не закрывается, а просто существенно сужается. А у детей младше семи лет эти эксперименты вообще не выявили эффектов войны.</p>
    <p>Эти войны в Азии, Европе и Африке — не единичные случаи, не экзотические конфликты. Исследования последствий войны проводились и в Бурунди, и в Уганде, и в Израиле, и при этом применялись и поведенческие игры, и данные опросов, например, по голосованию и вовлеченности в общинную жизнь — и картина везде получалась одинаковая<a l:href="#n_319" type="note">[319]</a>. В совокупности описанные находки наводят на мысль, что опыт Второй мировой войны, пришедшейся на это окно развития, вероятно, сформировал Величайшее поколение Америки, поскольку воспитал у этих людей преданность своей стране и активную общественную позицию, которые сохранились у них на всю жизнь<a l:href="#n_320" type="note">[320]</a>.</p>
    <p>В целом под угрозой катастрофы, когда нет никакой уверенности в будущем, люди склонны сильнее держаться за социальные нормы своего сообщества, в том числе за ритуалы и веру в сверхъестественное, поскольку именно эти социальные нормы издавна позволяли человеческим сообществам держаться вместе, сотрудничать и выживать.</p>
    <p>На протяжении столетий и тысячелетий культурная эволюция, зачастую поддерживаемая межгрупповой конкуренцией, создавала социальную среду, насыщенную социальными нормами, которые влияли на самые разные сферы жизни от браков, обрядов и родства до обмена, обороны и ценностей, связанных с престижем. Десятки и сотни тысяч лет таким образом создавались разнообразные социальные среды, служившие важными факторами естественного отбора, которые двигали генетическую эволюцию человека и формировали нашу социальность. Усилившаяся в результате этого процесса социальность взаимодействует с нашей культурной природой и нашими способностями учиться у окружающих, создавая все более сложные технологии и наращивая корпус адаптивного ноу-хау. А это порождает наш коллективный мозг.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 12</p>
    <p>Наш коллективный мозг</p>
   </title>
   <section>
    <p>Полярные инуиты живут, окруженные морем льда, в изолированном регионе Северо-Западной Гренландии выше семьдесят пятой параллели, в крайней точке, куда дошло массовое расселение инуитов в Арктике (см. главу 10). Это самая северная популяция за всю историю человечества. В двадцатые годы XIX века в этой популяции охотников разразилась эпидемия, избирательно уничтожившая многих стариков, располагавших самыми глубокими познаниями. Из-за внезапного исчезновения ноу-хау, которым владели эти люди, вся группа коллективно утратила способность изготавливать некоторые важнейшие и сложнейшие орудия, в том числе остроги (илл. 3.1), луки и стрелы, строить длинные входные коридоры в иглу, чтобы сохранять тепло, а главное — делать каяки. Лишившись каяков, полярные инуиты оказались, в сущности, в изоляции, поскольку больше не могли поддерживать контакты с другими инуитскими популяциями, у которых могли бы заново перенять утраченное ноу-хау. Как отмечали исследователи Арктики Илайша Кейн и Айзек Хейз, встретившиеся с полярными инуитами во время поисков сэра Джона Франклина (см. главу 3), эти технологические утраты сильнейшим образом сказались на жизни инуитов: они больше не могли ни охотиться на карибу (без луков), ни добывать арктического гольца, который в изобилии водится в местных реках и ручьях (без острог).</p>
    <p>Популяция сокращалась вплоть до 1862 года, а затем на них наткнулась другая группа инуитов с Баффиновой земли во время путешествия вдоль гренландского побережья. Последовавшее восстановление культурных связей позволило полярным инуитам быстро восполнить утраченные знания, скопировав все, в том числе стиль каяков с Баффиновой земли. Спустя несколько десятков лет, когда их популяция опять начала расти, в результате постоянных контактов с другими инуитами в остальных регионах Гренландии стиль каяков полярных инуитов снова изменился: теперь их лодки были не большими и широкими, какие они переняли у обитателей Баффиновой земли, а маленькими и узкими, какие делали в Западной Гренландии.</p>
    <p>Выжить в арктических условиях без утраченных технологий было очень трудно, однако полярным инуитам не удалось их самостоятельно восстановить. Хотя инуиты видели в детстве, как все эти технологии применялись, и понимали, что численность их народа резко сокращается, ни старшее, ни совершенно новое поколение не сумело ответить на призывы Матери-Нужды и заново изобрести каяки, остроги, композитные луки и длинные коридоры при входе в жилище. Эти хитроумные технологии культурно эволюционировали на протяжении многих поколений и в результате процесса кумулятивной культурной эволюции обросли всевозможными тонкостями, имплицитно зависевшими от неочевидных и даже противоречащих интуиции инженерных принципов. А чтобы отмести любые сомнения в том, что инуитам и в самом деле было не обойтись без утраченного ноу-хау в полном объеме, подчеркнем, что стоило им воссоединиться с коллективным мозгом более широкой популяции, как они мгновенно восстановили забытые технологии, и началось это со случайного появления в их краях обитателей Баффиновой земли<a l:href="#n_321" type="note">[321]</a>.</p>
    <p>Эта простая историческая зарисовка помогает нам разглядеть один из секретов нашего успеха — и одновременно найти у себя ахиллесову пяту. Как только индивиды приобретают в ходе эволюции способность учиться друг у друга с достаточной точностью (надежностью), у социальных групп, состоящих из таких индивидов, развивается то, что можно назвать <emphasis>коллективным мозгом</emphasis>. Этот коллективный мозг наделен способностью создавать все более эффективные орудия и технологии, а также другие разновидности нематериальной культуры (например, ноу-хау), которая зависит отчасти от размеров группы и от развития сети социальных взаимосвязей между индивидами. Наш вид изобрел такие сложные технологии и добился такого колоссального экологического успеха благодаря коллективному мозгу, действующему на протяжении поколений, а не благодаря врожденной изобретательности и творческим способностям индивидуальных умов. Даже тем, кто оказывался на грани гибели, знал об этом за несколько недель или месяцев и мог подготовиться, не хватало ума, чтобы создать орудия, необходимые для выживания, в том числе самые элементарные: этому учит нас опыт экспедиций Бёрка и Уиллса, Франклина и Нарваэса. Наш коллективный мозг — порождение синергии, созданной обменом информацией между отдельными людьми.</p>
    <p>Изложим эту мысль в предельно упрощенном виде. Как мы уже знаем, люди с самого детства обращают особое внимание на самых умелых, компетентных, преуспевающих и уважаемых членов своей общины и более масштабных сетей социальных взаимодействий и стараются учиться у них. Отсюда следует, что новые, усовершенствованные методы, навыки и техники часто начинают распространяться по популяции, поскольку их копируют младшие или менее преуспевающие члены группы. Все это совершенствуется в результате как преднамеренных изобретений, так и удачных ошибок и новых комбинаций элементов, скопированных у разных людей. Культурное обучение у людей происходит избирательно, а это означает, что в процессе передачи знаний в группе и от поколения к поколению многочисленные ошибки, рекомбинации и преднамеренные модификации, которые не привели к успеху, отсеиваются, а те, которые привели, сохраняются и распространяются<a l:href="#n_322" type="note">[322]</a>.</p>
    <p>Важнейшую роль в этом процессе играют размеры группы и социальные взаимосвязи между отдельными ее членами. Самое очевидное объяснение роли размера группы состоит в том, что чем больше умов, тем больше удачных ошибок, новых комбинаций, случайных озарений и преднамеренных улучшений они способны породить. Чтобы максимально наглядно себе это представить, подумаем, как размеры группы влияют на вероятность что-то изобрести — скажем, оперение для стрелы. Предположим, вероятность, что один человек самостоятельно придумает концепцию “оперения стрелы” — случайно или в результате целенаправленных усилий, — составляет один раз на тысячу жизней. Тогда вероятность, что в группе из десяти человек по крайней мере один на протяжении жизни этих десятерых придумает, что стрелу можно оперять, составит 1 %. Значит, у группы из 10 человек в среднем уйдет 100 поколений, чтобы сделать такое изобретение (2500 лет). Если в группе 100 человек, вероятность, что по крайней мере кто-то один изобретет оперение стрелы на протяжении жизни одного поколения, составляет уже 10 %. Следовательно, в среднем группе потребуется 11 поколений, чтобы создать оперение стрелы (275 лет). Для 1000 человек вероятность, что изобретение будет сделано при жизни одного поколения, составит 63 %, а в среднем они это придумают за 1,6 поколения (40 лет). Если удастся объединить 10 тысяч умов, оперение стрелы будет получено за одно поколение (строго говоря, с вероятностью 99,995 %). Поэтому чем больше группа, тем выше у нее потенциал для более быстрой кумулятивной культурной эволюции, особенно если учесть, что эффект еще больше усугубляется тем, что многие изобретения требуют сочетания нескольких элементов, а следовательно, темп их возникновения зависит от самого медленного элемента.</p>
    <p>Для всего этого, естественно, требуется, чтобы между членами группы были налажены прочные социальные взаимосвязи: тогда изобретения будут быстро распространяться в пределах группы. Чем больше группа, тем сложнее выполнить это требование. Чтобы понять всю важность подобной социализации, представьте себе, что все жители социального острова держат все свои открытия в тайне от остальных. Что тогда будет?</p>
    <p>Да, в общем-то, ничего особенного. Кто-то из членов группы будет делать орудия несколько лучше остальных, но потом изобретатели умрут и унесут свои усовершенствования с собой в могилу. Сложные орудия не появятся никогда. И в этом случае размер группы не имеет значения. Так происходит у большинства животных.</p>
    <p>Итак, степень социальной взаимосвязанности, наряду с размером группы, оказывает сильнейшее воздействие на темп кумулятивной культурной эволюции — много сильнее, чем индивидуальные умственные способности. Рассмотрим две большие воображаемые дочеловеческие популяции: назовем их “Гении” и “Бабочки”. Предположим, Гении порождают изобретение раз за 10 жизней. Бабочки заметно глупее и делают такое же изобретение лишь раз в 1000 жизней. Следовательно, Гении в 100 раз умнее Бабочек. Однако Гении не очень общительны, поэтому каждый из них может чему-то научиться лишь у одного друга. Зато у Бабочек по 10 друзей, что делает их в 10 раз социальнее. Далее предположим, что в обеих популяциях каждый хочет получить в свое распоряжение какое-то изобретение: либо сделать его самостоятельно, либо научиться у друзей. Предположим, учиться у друзей трудно: если друг что-то знает, выяснить это удается только в половине случаев. Как вы считаете, в какой популяции знания о технической новинке распространятся шире (после того, как каждый подумает над проблемой сам и попытается узнать решение у друзей) — среди Гениев или среди Бабочек?</p>
    <p>Так вот: среди Гениев об изобретении узнают чуть меньше одного из пяти (18 %). Половина из овладевших новым знанием сделают изобретение самостоятельно. Между тем среди Бабочек обладателями изобретения станут 99,9 %, однако лишь 0,1 % сделают его самостоятельно. Не забывайте, что Гении в 100 раз умнее Бабочек, тогда как Бабочки всего в 10 раз социальнее. Итог: если хочешь заполучить отличную технологию, лучше быть общительным, чем умным.</p>
    <p>Теперь предположим, что изобретение из нашего примера — это лук и стрелы, а у Бабочек с Гениями разгорелся территориальный конфликт. Кто победит — умные или общительные? Это не вполне ясно, однако у Бабочек отличные шансы, поскольку все они вооружены луками и стрелами, а среди Гениев таких всего 18 %<a l:href="#n_323" type="note">[323]</a>.</p>
    <p>Этот культурно-эволюционный процесс, вероятно, определяет и <emphasis>легкость освоения</emphasis> ноу-хау и навыков работы с орудиями, технологиями и практиками. Из поколения в поколение тонкости, приемы и протоколы, входящие в процесс создания сложных технологий, при прочих равных условиях должны упрощаться, чтобы их было легче перенять и чтобы они больше соответствовали интуиции. Из этой тенденции следует, что более крупные популяции с лучше развитыми социальными связями получат в свое распоряжение не только более обширный арсенал более сложных орудий и технологий, но и легче поддающиеся изучению способы их производства.</p>
    <p>По мере того как наш вид одомашнивал сам себя и мы становились все более социальными, наш коллективный мозг неуклонно рос, что делало возможными дальнейшие технологические усовершенствования и накопление больших объемов ноу-хау. Однако нельзя забывать, что способность нашего вида жить большими группами, далеко выходящими за пределы локальной популяции, до сих пор сильно зависит от социальных норм. Под влиянием межгрупповой конкуренции распространяются те социальные нормы, которые способствуют поддержанию внутренней гармонии в группах все большего размера. Установления, позволяющие расширять социальные группы и приобретать более широкий круг союзников посредством связей между родственниками и свойственниками, практик называния, обмена супругами и обрядовости, способствовали расширению нашего коллективного мозга и повышали его склонность к культурной эволюции и к поддержанию все более сложных массивов культурного ноу-хау, в том числе знаний о более сложных орудиях и оружии.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>В лабораторию!</p>
    </title>
    <p>Мы с моим аспирантом Майклом Мутукришной задались вопросом, можно ли провести контролируемое исследование влияния социальных взаимосвязей на накопление навыков в нашей психологической лаборатории. Мы создали “передаточную цепочку”, где первое “поколение” наивных испытуемых из числа студентов-старшекурсников получало задание воспроизвести сложное “целевое изображение” в незнакомой программе редактирования изображений. Затем им предлагали написать инструкции и полезные советы (не больше двух страниц) для следующего поколения новичков, которые затем получали эти записи, а также изображения, созданные одним или несколькими наставниками из предыдущего поколения. Этот процесс мы повторили у десяти лабораторных поколений. Навыки каждого участника оценивались при помощи сравнения созданного им изображения с целевым. Каждый получал денежное вознаграждение в соответствии с собственными достижениями и достижениями своих учеников. Мы наняли 100 студентов и разбили их на две группы в зависимости от организации эксперимента. В группе “Пять наставников” новички получали изображения и инструкции от пяти участников из предыдущего поколения. А в группе “Один наставник” новички получали изображение и инструкции только от одного учителя из предыдущего поколения. Не следует забывать, что группы были одного размера, однако у тех, кто попал в группу “Пять наставников”, было в пять раз больше <emphasis>социальных взаимосвязей</emphasis>.</p>
    <p>Результаты показаны на илл. 12.1. Средние навыки в группе, где можно было учиться только у одного наставника, из поколения в поколение не повышались. Однако когда можно было учиться у всех пяти наставников из предыдущего поколения, средние навыки резко возрастали — от 20 % с небольшим до 85 % и выше. В последнем поколении <emphasis>наименее умелый участник</emphasis> группы “Пять наставников” был лучше <emphasis>самого умелого</emphasis> из группы “Один наставник”. Благодаря социальным взаимосвязям к десятому поколению навыки стали лучше у всех<a l:href="#n_324" type="note">[324]</a>.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_031.png"/>
    <p>Илл. 12.1. Влияние усиленных социальных взаимосвязей на изменение уровня мастерства на протяжении десяти лабораторных поколений. Средний уровень навыков обработки изображения утех, кто имел доступ к пяти моделям на протяжении 10 лабораторных поколений <emphasis>(черная линия).</emphasis> Средний уровень навыков обработки изображения утех, кто имел доступ только к одной модели на протяжении 10 лабораторных поколений <emphasis>(серая линия)</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Участники из группы “Пять наставников” не просто копировали самого умелого учителя из предыдущего поколения, а интегрировали идеи и советы четырех лучших учителей (из пяти), придавая при этом больше веса результатам лучшего учителя. Это важно, поскольку обучающиеся, приобретая отдельные элементы знания у разных людей, способны создавать “инновации” без “изобретений”, то есть при рекомбинации скопированного у разных моделей могут появляться технические новинки, даже если индивид сам ничего нового не придумывает. Этот процесс крайне важен для понимания новаторства.</p>
    <p>Подобные исследования проводил и французский ученый Максим Дерекс — и пришел, в сущности, к тем же выводам. Участникам предлагали компьютерную задачу, в которой нужно было сконструировать либо <emphasis>простой</emphasis> наконечник для стрелы, либо <emphasis>сложную</emphasis> рыболовную сеть, которые затем они могли применить для виртуальной “рыбалки”. Рыбалка приносила добычу, которая оценивалась в баллах, а баллы после эксперимента конвертировались в деньги. После каждого раунда рыбалки участники могли сконструировать усовершенствованный наконечник или сеть. Для этого они могли посмотреть на других участников исследования, узнать, сколько рыбы те поймали, и потенциально скопировать их приемы. Кроме того, они могли полагаться на собственную сообразительность, причинно-следственные мысленные модели и обучение методом проб и ошибок. Было проведено по пятнадцать раундов рыбалки в группах от 2 до 16 человек. За пятнадцать раундов наконечники, сделанные в больших группах (из 8 или 16 человек), были значительно усовершенствованы, а наконечники, сделанные в меньших группах, сохраняли прежнюю производительность или становились немного хуже. В конце эксперимента производительность наконечников в самой большой группе (16 человек) оказалась на 50 % лучше, чем в самых маленьких группах (из двух человек)<a l:href="#n_325" type="note">[325]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Размер и связность групп в реальном мире</p>
    </title>
    <p>Подобные лабораторные эксперименты дают нам возможность выявить причинно-следственные эффекты социальных взаимосвязей, однако, разумеется, необходимо понимать, насколько важную роль эти процессы играют в реальном мире и наблюдаются ли они вообще. Чтобы это исследовать, антропологи Мишель Клайн и Роб Бойд решили найти на планете такое место, где идет естественный эксперимент, который позволил бы им надежно оценить параметры наподобие размера популяции и технологической сложности. Рассматривать континентальные общества с этой точки зрения — дело ненадежное, поскольку все эти популяции в значительной степени связаны между собой, а технологии, как известно, распространяются и через языковые и национальные границы. А на тихоокеанских островах и архипелагах население естественным образом делится на четко очерченные группы. В отличие от континентов, сотни миль океана между островами надежно обеспечивают по крайней мере некоторую степень изоляции.</p>
    <p>В качестве стандартного типа технологии для сравнения островов ученые решили взять наборы рыболовных инструментов, поскольку рыбная ловля — важнейшая составляющая технологий жизнеобеспечения почти во всей Океании. Исследователи проанализировали подробные этнографические данные этих популяций и получили оценки размера и сложности их наборов инструментов, а также данные о размере популяций во времена первого контакта с европейцами. Поскольку острова все же нельзя считать по-настоящему изолированными, Клайн и Бойд оценили еще и относительную степень контакта каждой группы с другими человеческими популяциями.</p>
    <p>Предположения ученых оправдались: на островах и архипелагах с относительно многочисленным населением и более налаженными контактами с другими островами оказалось больше разных видов рыболовных инструментов, а технология рыбной ловли была там сложнее. На илл. 12.2 показано соотношение между размером популяции и количеством видов инструментов. Жители островов с относительно большим населением имели в своем распоряжении больше инструментов, а сами инструменты обычно оказывались более сложными и совершенными<a l:href="#n_326" type="note">[326]</a>.</p>
    <p>Другая рабочая группа под руководством эволюционного антрополога Марка Коллара обнаружила такую же сильную положительную связь, когда изучила 40 неиндустриальных обществ земледельцев и скотоводов со всего земного шара. И снова оказалось, что чем крупнее популяция, тем сложнее у нее технологии и тем больше разных типов орудий<a l:href="#n_327" type="note">[327]</a>.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_032.png"/>
    <p>Илл. 12.2. Соотношение между размером популяции и количеством различных видов рыболовных инструментов.</p>
    <p>Горизонтальная ось дана в логарифмическом масштабе</p>
    <empty-line/>
    <p>Подобную картину можно наблюдать даже у орангутанов. Хотя кумулятивной культуры у орангутанов практически нет, они обладают определенными способностями к социальному обучению, что порождает локальные традиции в рамках одной популяции. Например, некоторые группы орангутанов постоянно применяют листья, чтобы черпать воду с земли, или палочки, чтобы выковыривать семечки из фруктов. Данные по нескольким популяциям орангутанов показывают, что группы, где больше взаимодействий между индивидами, обычно практикуют больше выученных приемов добычи пищи. Разумеется, иметь доступ к двум-трем моделям для подражания — большая удача для юных орангутанов, а в некоторых группах учиться можно только у матери<a l:href="#n_328" type="note">[328]</a>, поскольку больше рядом никого нет.</p>
    <p>Главный вывод состоит в том, что более крупные популяции, где больше социальных взаимосвязей, создают больше сложных инструментов, приемов, оружия и ноу-хау, поскольку у них больше коллективный мозг.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Тасманийский эффект</p>
    </title>
    <p>Такой подход к пониманию кумулятивной культуры — к объяснению, откуда берется сложная технология и чем определяются размеры корпуса ноу-хау группы, — позволяет сделать два менее очевидных вывода. Во-первых, если популяция вдруг сокращается или становится социально разобщенной, она может утратить адаптивную культурную информацию, что приведет к потере технических навыков и исчезновению сложных технологий. Во-вторых, размер и социальная взаимосвязанность задают верхнюю границу размерам коллективного мозга группы.</p>
    <p>Утрата адаптивной культурной информации может быть следствием двух разных процессов. Первый — то, что, как мы видели, случилось с полярными инуитами: случайный удар (эпидемия) поразил самых знающих членов сообщества и стер существенную часть их культурного ноу-хау. Поскольку в результате из их культурного репертуара пропал каяк (средство транспорта), а они и так были географически очень изолированы, они стали медленно деградировать, и популяция из-за утраты технологии сильно сократилась. Вероятно, подобное явление — не редкость. В 1912 году знаменитый психолог и антрополог У. Х. Р. Риверс в заметке <emphasis>The Disappearance of Useful Arts</emphasis> (“Исчезновение полезных искусств”) перечислил целый ряд таких загадочных утрат. В одном случае умерли все мастера-строители каноэ с островов Торрес, географически изолированного скопления островов на северной оконечности архипелага Вануату. В результате островитяне на некоторое время оказались в изоляции, поскольку ни у кого не хватало умения построить что-нибудь лучше грубого бамбукового катамарана, который был недостаточно мореходным для путешествий вне местного скопления островов и не годился для рыбной ловли<a l:href="#n_329" type="note">[329]</a>.</p>
    <p>Второй процесс не так очевиден и, подозреваю, более важен. Если кто-то копирует практики и приемы очень умелого и знающего специалиста, уровень знаний и мастерства копировщика в итоге часто будет оказываться ниже, чем у специалиста, которого он копировал. Копия — это, как правило, несовершенная версия оригинала. Чтобы в этом убедиться, представьте себе великолепного лучника, который всегда выбивает 100 очков в испытаниях на меткость. Ему поручают тренировать 100 новобранцев. Предположим, ко времени смерти мастера все новички усвоили 95 % его навыков. То есть в испытаниях на меткость они получают 95 очков. Потом одного из них выбирают в наставники следующего набора новобранцев — и так далее в течение двадцати поколений. Насколько хороши будут показатели меткости у двадцатого поколения?</p>
    <p>Так себе: эти лучники будут выбивать только 35 очков.</p>
    <p>Дело в том, что с каждым поколением какая-то информация теряется, поскольку копии обычно хуже оригиналов. Кумулятивная культурная эволюция должна противостоять этой силе, и это лучше удается в крупных популяциях с высокой социальной взаимосвязанностью. Главное — что большинство индивидов не достигают того же уровня совершенства, что и модели, у которых они учатся. Однако некоторые, немногочисленные индивиды благодаря везению, необычайному прилежанию или целенаправленному изобретательству оказываются лучше учителей. Чтобы в этом убедиться, вернемся к мысленному эксперименту с лучником и предположим, что у 90 % новобранцев окажется 80 % навыков мастера. Зато 10 % превзойдут наставника, и у них будет 105 % от его умений. Затем лучшим из новобранцев поручат тренировать следующее поколение. Какими станут показатели у двадцатого поколения в таком случае?</p>
    <p>Великолепными: 20 поколений спустя каждый будет получать в испытаниях на меткость больше 200 очков — в два раза больше, чем показатели мастера-родоначальника. Интересно, что средние показатели новобранцев превзойдут 100 очков лишь в пятом поколении. Дело в том, что, хотя 90 % учеников так и не превосходят учителя, мастерство учителей постепенно растет, и в конце концов они подтягивают за собой учеников.</p>
    <p>Большие популяции могут справиться с неизбежными потерями информации при культурной передаче, поскольку чем больше людей хотят чему-то научиться, тем больше шансов, что кто-то в конечном итоге получит знания и навыки не хуже, а то и лучше, чем его наставник или модель для подражания. А взаимосвязанность здесь важна потому, что она открывает большему количеству людей доступ к самым умелым или преуспевающим моделям и тем самым дает шанс превзойти их, а также по-новому скомбинировать элементы, усвоенные от разных умелых или преуспевающих моделей.</p>
    <p>Все это впервые пришло мне в голову, когда я читал об аборигенах острова Тасмания. Тасмания лежит примерно в 200 километрах к югу от побережья австралийского штата Виктория; по размерам она составляет примерно четыре пятых Ирландии и сравнима со Шри-Ланкой. Когда первые исследователи-европейцы вступили в контакт с тасманийцами в конце XVIII века, они нашли там популяцию охотников-собирателей, располагавшую самым простым набором орудий труда из всех когда-либо встреченных (европейцами) обществ. Чтобы охотиться и сражаться, мужчины пользовались только цельным копьем, камнями и метательными дубинками. В качестве плавательных средств у них были только тростниковые плоты, пропускавшие воду, без весел. Если нужно было попасть на другой берег реки, женщины переплывали ее, буксируя плот с мужьями и детьми. Поскольку климат на острове морской, прохладный, тасманийцы набрасывали на плечи шкуры валлаби, а кожу натирали жиром. Любопытно, что рыбу тасманийцы не ловили и не ели, хотя на острове ее было вдоволь. Они пили из черепов и, вероятно, утратили даже умение разводить огонь. В целом арсенал орудий тасманийцев состоял всего из 24 предметов<a l:href="#n_330" type="note">[330]</a>.</p>
    <p>Чтобы оценить, насколько прост был этот арсенал, вспомним аборигенов, говоривших на языках пама-ньюнгской группы и живших в том же XVIII веке на другом берегу Бассова пролива, на территории нынешнего штата Виктория. Эти аборигены располагали всеми теми же орудиями, что и тасманийцы, плюс сотнями дополнительных специализированных инструментов, в число которых входил сложный набор костяных орудий, острог, копьеметалок, бумерангов, тесел с рукоятками (для работ по дереву), множество сложных орудий из нескольких деталей, самые разные сети для ловли птиц, рыбы и валлаби, каноэ из сшитых кусков коры с веслами, веревочные сумки, топоры со шлифованным режущим краем и деревянные чаши для питья. И одежда у этих аборигенов была совсем иная — они не натирались жиром и не укрывались шкурами валлаби, а кутались в удобно подогнанные плащи из шкур поссумов (кускусов), сшитые при помощи костяных игл и шильев. Для рыбной ловли популяции аборигенов применяли крючки из раковин, сети, ловушки и рыболовные копья. Почему-то у тасманийцев арсенал орудий оказался несравнимо проще, чем у их дальних родственников и современников на противоположном берегу Бассова пролива<a l:href="#n_331" type="note">[331]</a>.</p>
    <p>Тасманийский набор прост даже по сравнению со многими древними палеолитическими сообществами. Археологические данные из разных уголков планеты показывают, что десятки и даже сотни тысяч лет назад возникали более сложные наборы орудий, чем были у тасманийцев во время контакта с европейцами. Тасманийские каменные орудия гораздо грубее тех, которые появились в Европе еще около 40 тысяч лет назад, и соответствуют каменным орудиям, которые изготовляли неандертальцы и даже еще более древние представители нашего рода. Костяных орудий у тасманийцев не было, хотя в других местах костяные наконечники для копий тонкой работы появились по меньшей мере 89 тысяч лет назад. Подобным же образом каменные наконечники для копий возникли полмиллиона лет назад, задолго до появления нашего вида. И даже если забыть об этой особенно древней находке, в целом принято считать, что орудия с рукояткой появились еще до зарождения нашего вида, 200 тысяч лет назад. Одеждой тасманийцам служила всего-навсего цельная шкура валлаби, а плавательным средством — плот, пропускавший воду, однако само присутствие людей в Арктике 30 тысяч лет назад и в Австралии как минимум 45 тысяч лет назад доказывает, что у них были и теплая кроеная одежда, и надежные суда, позволявшие ходить в открытом океане. Этим данным соответствует и то, что жители Индонезии 42 тысячи лет назад промышляли тунца, акулу и губана в открытом океане<a l:href="#n_332" type="note">[332]</a>.</p>
    <p>Все становится еще загадочнее, если учесть, что Тасмания отсоединилась от остальной Австралии только 12 тысяч лет назад. Уровень моря поднялся, и образовался Бассов пролив, который и превратил Тасманию из полуострова в остров. Археологические находки показывают, что до изоляции тасманийские орудия по сложности ничем не отличались от австралийских. Однако в изоляции тасманийцы начали терять сложные орудия. Количество костяных изделий постепенно снижалось, а примерно 3500 лет назад они окончательно исчезли. Насколько можно судить по рыбьим костям, по крайней мере для некоторых древних групп тасманийцев рыба была существенной частью рациона. В одном месте раскопок, где поселение просуществовало непрерывно с 8000 до 5000 лет назад, показано, что рыбу здесь потребляли очень часто и по важности она уступала только тюленям. Однако постепенно рыбы становилось меньше, а потом она совсем исчезла из археологической летописи. Когда в 1777 году люди капитана Кука хотели угостить тасманийцев свежевыловленной рыбой, которой кишели прибрежные воды, островитяне продемонстрировали отвращение, однако хлеб, предложенный Куком, приняли и съели с радостью<a l:href="#n_333" type="note">[333]</a>.</p>
    <p>Разумеется, жизнь на северном берегу Бассова пролива не стояла на месте. Как мы знаем из главы 10, на протяжении тысячелетий, пока тасманийцы теряли свои рыболовные технологии, костяные орудия и кроеную одежду, вовсю шла пама-ньюнгская экспансия. Это расселение принесло с севера Австралии в Викторию не только более изощренные каменные орудия, собак и жернова, но и новые социальные институты и общинные ритуалы, которые способствовали интеграции локальных групп в более крупные региональные популяции, делая растущее население все более социально взаимосвязанным. Это позволило кумулятивной культурной эволюции создать более сложные инструменты и более сложные наборы орудий. Однако пама-ньюнгская экспансия не преодолела Бассов пролив и не добралась до Тасмании.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_033.png"/>
    <p>Илл. 12.3. На графике показано, как теряются навыки при обучении у пяти наставников и только у одного наставника на протяжении 10 лабораторных поколений. Серая линия отражает более быструю потерю навыков у группы с меньшей социальной взаимосвязанностью</p>
    <empty-line/>
    <p>Повысившийся уровень моря изолировал тасманийцев на 8–10 тысяч лет и отрезал их от обширных социальных сетей Австралии, резко сократив размер их коллективного мозга. Это привело к постепенной утрате самых сложных, самых трудных для усвоения навыков и технологий. Кроме того, изоляция не позволила тасманийцам перенять технологические и институциональные инновации, которые расширили бы их коллективный мозг, поспособствовав взаимосвязанности, а с ней и появлению сложных орудий, оружия и ноу-хау.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Тасмания в лаборатории</p>
    </title>
    <p>Мы с Майклом Мутукришной решили проверить, сумеем ли мы воссоздать тасманийский феномен в лаборатории, в контролируемых условиях. При помощи эксперимента, очень похожего на только что описанный опыт с передачей навыков редактирования изображений, мы обучили первое “поколение” специалистов вязать сложную систему узлов, применяемых в скалолазании. Каждый участник надевал экшн-камеру и записывал видео о том, как нужно завязывать выученные им узлы. Новичкам из следующего поколения показывали видео и оценки, полученные наставниками за завязывание узлов. В “одномодельном” варианте эксперимента новички получали только одно видео и оценку одного человека из предыдущего поколения. В “пятимодельном” варианте участники получали видео и оценки всех пяти человек из предыдущего поколения. Как и по условиям предыдущего эксперимента, участникам платили и за их собственные оценки, и за оценки их учеников из следующего поколения.</p>
    <p>Результаты показаны на илл. 12.3. Как вы помните, первое поколение целиком состоит из тренированных специалистов, поэтому мы ожидаем, что навыки в каждом следующем поколении будут теряться. Вопрос в том, влияет ли социальная взаимосвязанность на темп потери навыков и на итоговый уровень навыков в группе. Когда у ученика есть только один наставник, навыки завязывания узлов падают быстрее, чем когда моделей пять. Примерно к пятому поколению обе популяции, по-видимому, выходят на плато, причем в “пятимодельной” популяции навыки в среднем оказываются гораздо выше, чем в “одномодельной”. Как и раньше, в десятом поколении в пятимодельной группе каждый из участников был более умелым, чем самый умелый из представителей десятого поколения одномодельной группы.</p>
    <p>Параллельные результаты в своем эксперименте, о котором мы уже говорили, получила и команда Максима Дерекса. Как уже отмечалось, простые наконечники для стрел в больших группах за 15 раундов усовершенствовались. Однако более сложные рыболовные сети сохраняли прежнюю производительность в больших группах из 8–16 участников, но ухудшались в малых группах, где было всего 2–4 участника. К пятнадцатому раунду ухудшение приводило к тому, что в больших группах рыболовные сети оказывались в три-четыре раза лучше, чем в малых.</p>
    <p>У людей размеры социальных групп, интенсивность общения и плотность социальных сетей зависят от социальных норм и от культурных технологий, например обрядов. Даже среди охотников-собирателей, как мы знаем из главы 9, именно партнерство по обрядам и узы свойства вовлекают людей в обширные социальные сети, объединяющие множество групп. Когда этнографы Ким Хилл и Брайан Вуд спрашивали представителей аче и хадза, видели ли они, как другие члены их этнолингвистической группы делают то или иное орудие, оказывалось, что ритуальное партнерство и узы свойства играли в этом главную роль и были даже важнее, чем близкое родство по крови или физическое соседство. Эти результаты показывают, что обряды, церемонии и системы родства, распространившиеся вместе с носителями инуитских, нумских и пама-ньюнгских языков, вероятно, в конечном итоге были тесно связаны с их сложным техническим ноу-хау. Укреплявшаяся ими социальность питала и поддерживала коллективный мозг<a l:href="#n_334" type="note">[334]</a>.</p>
    <p>Главное здесь вот в чем: если межгрупповая конкуренция благоприятствует созданию сложных орудий и оружия, она должна благоприятствовать и социальным нормам и институтам, способным поддержать более крупный коллективный мозг, то есть технологии и социальность должны коэволюционировать.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Дети против обезьян</p>
    </title>
    <p>Маленькие группы трех-четырехлетних детей соревновались с такими же группами шимпанзе и обезьян-капуцинов. Им предстояло разгадать загадку шкатулки с секретом, дававшей возможность для кумулятивного культурного обучения. В одной версии эксперимента, если индивиды проделывали со шкатулкой определенные действия в определенном порядке, они получали за каждое правильное действие все более приятные награды. Детали шкатулки нужно было сдвигать, поворачивать, нажимать. Капуцины и шимпанзе за первое правильное действие получали морковку, потом — яблоко и, наконец, виноград, который они обожают. Дети получали наклейки — все больше и красивее. Для нашей цели это очень наглядный эксперимент, поскольку он напоминает приемы обработки пищи, которые, как я подчеркивал, были очень важны для выживания и эволюции человека (см. также главу 16)<a l:href="#n_335" type="note">[335]</a>.</p>
    <p>Исход межвидовых соревнований по выполнению этой задачи, в отличие от многих когнитивных задач, описанных в предыдущих главах, в сущности, был предрешен. Дети победили. До последнего этапа (третьего) дошли 43 % детей, только один шимпанзе и никто из капуцинов. В целом для каждого уровня кумулятивной сложности выше первого, по данным эксперимента, каждые 1000 часов работы со шкатулкой давали 1,7, 6,1 и 388,6 дополнительной ступени сложности для капуцинов, шимпанзе и людей соответственно. Это производит сильное впечатление, особенно если учесть, что приматы были знакомы с такого рода задачами на добывание награды из шкатулок с секретом. Очевидно, кумулятивная культура — это “фишка” нашего вида.</p>
    <p>Что поспособствовало успеху детей? Дети, которые получали особенно хорошие результаты, (1) чаще подражали другим (копировали чужие действия), (2) чаще получали указания от других (их учили) и (3) получали больше подарков от других (были более социальными). Итак, главными факторами оказались подражание, учительство и социальность. Тем временем другие виды терпели неудачу именно из-за недостатка этих социальных и культурных способностей. Ни у шимпанзе, ни у капуцинов не было зарегистрировано ни одного случая учительства или альтруистического дарения, тогда как дошкольники совершили 215 актов дарения и 23 бесспорных акта учительства. Что касается подражания, шимпанзе и правда подражали некоторым действиям на этапе 1, но не на этапах 2 и 3. Такие экспериментальные результаты прекрасно соответствуют наблюдениям за этими приматами в дикой природе, где исследователи не нашли ни одного явного примера учительства или других инструментов, которые требуют кумулятивной культурной эволюции<a l:href="#n_336" type="note">[336]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>От природы глупее неандертальцев?</p>
    </title>
    <p>На лекциях в университете я показываю студентам изображения четырех разных наборов каменных орудий (без подписей): (1) тасманийский XVIII века, (2) австралийский XVII века, (3) неандертальский и (4) позднепалеолитический, принадлежавший людям современного облика (30 тысяч лет назад). Я прошу студентов посмотреть на орудия и оценить когнитивные способности их создателей. Повторяю, никаких названий и дат им не дано — только изображения каменных орудий. Студенты всегда говорят, что тасманийцы и неандертальцы с когнитивной точки зрения более примитивны, чем австралийские аборигены XVII века и создатели орудий позднего палеолита. Разумеется, нет никаких причин полагать, что между тасманийцами и австралийскими аборигенами были какие-то врожденные когнитивные различия, поскольку они стали отдельными популяциями только после образования Бассова пролива. Увы, никто никогда не поднимает руку, чтобы высказать предположение, что на самом деле по сложности орудий нельзя сделать никаких заключений о врожденных когнитивных способностях их создателей, поскольку сложность орудий зависит в первую очередь от социальности (а это и есть правильный ответ). Чтобы это подчеркнуть, задумаемся: неужели полярные инуиты в 1820 году были умнее, чем в 1860-м? Ведь в 1820 году они умели делать каяки, сложные рыболовные копья и композитные луки. А в 1860 году — нет.</p>
    <p>Подобным же образом многие палеоантропологи, глядя на разницу в сложности наборов орудий, созданных разными видами предков человека, иногда делают непосредственные заключения о врожденной когнитивной одаренности этих видов. Любопытный пример — неандертальцы: они сосуществовали в Евразии с нашими африканскими предками и, должно быть, как-то с ними взаимодействовали, поскольку многие современные популяции людей несут в себе неандертальские гены. Поскольку у большинства групп неандертальцев набор инструментов был значительно проще, чем у пришельцев из Африки (наших предков), более похожих на современных людей, нередко предполагалось, будто неандертальцы от природы были в чем-то когнитивно ущербнее иммигрантов из Африки. Это говорилось раз за разом, невзирая на то, что мозг неандертальцев был не меньше, а то и больше нашего<a l:href="#n_337" type="note">[337]</a>.</p>
    <p>У приматов главный прогностический показатель когнитивных способностей вида — это именно общий размер мозга<a l:href="#n_338" type="note">[338]</a>. Следовательно, очень может быть, что мы глупее неандертальцев с их большим мозгом. Однако исследователи, как правило, упорно придерживались предположения, что наши предки от природы были умнее, поэтому им казалось, будто весь вопрос в том, чтобы выявить те тонкие отличия нашего мозга или какие-то наши специфические когнитивные способности (например, язык), которые объяснили бы наш успех по сравнению с неандертальцами (глобальное доминирование в противоположность их вымиранию).</p>
    <p>Позвольте предложить альтернативную гипотезу. По отдельности африканские иммигранты (наши предки), современники неандертальцев, были от рождения чуточку глупее. Зато у них был больше <emphasis>коллективный</emphasis> мозг, способный генерировать более мощную кумулятивную культурную эволюцию. Более крупный коллективный мозг возник благодаря более крупным и сплоченным социальным группам, а также благодаря тому, что люди (в среднем) жили дольше. Чем дольше человек живет, тем больше у него времени учиться и у разных других людей (и создавать новаторские рекомбинации), и на личном опыте, а также передавать эту мудрость другим (как описано в главе 8). Говоря более конкретно, неандертальцы, которым нужно было адаптироваться к скудным ресурсам Европы ледникового периода и выживать при резко и внезапно меняющихся экологических условиях, жили маленькими рассеянными группами и периодически сталкивались с бедствиями, которые снижали размеры их популяции. Взрослые часто погибали молодыми, как правило, на охоте, например, когда загоняли и окружали опасную добычу вроде слонов, лошадей и оленей, имея в своем распоряжении только копья для ближнего боя. Между тем иммигранты из Африки, вторгшиеся на их территорию, жили более крупными и взаимосвязанными группами, возможно, благодаря особому набору институтов, возникших в более благоприятном, теплом и в целом более плодородном южном климате (например, на побережьях морей)<a l:href="#n_339" type="note">[339]</a>. Они гораздо чаще доживали до сорока и дольше, отчасти, вероятно, благодаря метательному оружию (которое делало охоту значительно безопаснее) и другим культурным адаптациям, превосходившим неандертальские, в частности высококачественной теплой одежде. При подходящих экологических условиях могут эволюционировать социальные нормы, порождающие институты, которые позволяют развиться более крупному коллективному мозгу, что, в свою очередь, увеличивает продолжительность жизни и придает этому коллективному мозгу еще больше энергии. Возможно, поэтому мозг каждого неандертальца был крупнее нашего: это было им нужно, чтобы компенсировать меньшие размеры коллективного мозга, объяснявшиеся экологическими условиями<a l:href="#n_340" type="note">[340]</a>. И как бы ни были умны неандертальцы по отдельности и чего бы ни достигали благодаря своему уму, все это меркло по сравнению с мощью коллективного мозга африканцев, созданного их социальной взаимосвязанностью и долголетием.</p>
    <p>Благодаря более крупному коллективному мозгу африканская популяция, вероятно, смогла вторгнуться в Европу и вытеснить неандертальцев по тем же причинам, по каким инуиты смогли вытеснить носителей дорсетской культуры. Африканцы и неандертальцы происходили из мест с разными условиями, и у них возникли разные социальные институты, которые у африканцев создали более сложный и гибкий технологический арсенал. Любопытно, что, несмотря на вымирание дорсетской культуры и донумских жителей Большого Бассейна, никто не предполагал, что они изначально уступали пришельцам в интеллектуальных способностях. То есть вполне правдоподобно, что исчезновение неандертальцев было всего лишь более ранней главой культурно-эволюционного сценария, который в истории нашего рода разыгрывался многократно<a l:href="#n_341" type="note">[341]</a>.</p>
    <p>Поясню свою мысль. Я утверждаю, что культурная эволюция сотни тысяч лет, а может быть, и дольше двигала эволюцию генетическую, поэтому считаю разумным ожидать, что между, скажем, представителями нашего вида, жившими 150 тысяч лет назад и 50 тысяч лет назад, были генетические различия. На протяжении этого периода мы занимались самоодомашниванием. А при разговоре о группах вроде неандертальцев я хочу лишь сказать, что по материальным данным нельзя судить о врожденном интеллекте, ничего не зная о размере и взаимосвязанности популяции, и что тогда, как и сейчас, шла культурная эволюция, движимая межгрупповой конкуренцией.</p>
    <p>Такое представление о культурной эволюции наводит еще на одну мысль о технологии и эволюционной истории нашего вида. Наша эволюция шла не по прямой. Исследователи ищут самые ранние свидетельства появления, скажем, огня, копий, оружия с рукоятками, рыболовных крючков, украшений, торговли, костяных орудий и пр., а затем слишком часто предполагают, что, стоило их изобрести, и после этого они существовали всегда или по крайней мере до тех пор, пока им на смену не приходило что-то лучшее. Они представляют себе картину непрерывного, пусть и иногда буксующего технического прогресса. Однако все данные, приведенные на этих страницах, указывают, что расцвет технологии и нематериального ноу-хау зависит от взаимодействия экологических условий, колебаний среды, эпидемий и социальных институтов. Группы могут потерять ноу-хау и так и не восстановить его, и это случается сплошь и рядом. Рассмотрим хотя бы такую драгоценность, как лук и стрелы. На сегодня данные указывают, что луки и стрелы, вероятно, возникли в Африке 70–60 тысяч лет назад, хотя некоторые ученые называют значительно более раннюю дату. Между тем у австралийцев на момент контакта с европейцами не было ни луков, ни стрел. Целый континент охотников-собирателей располагал только копьями, метательными дубинками и бумерангами. Мы уже видели, что носители дорсетской культуры утратили луки, что дорого им обошлось, когда нагрянули инуиты. Кроме того, лук и стрелы были утрачены в Океании, причем, похоже, неоднократно. Оказывается, человеческие группы то и дело теряют ноу-хау, позволяющее изготавливать стрелы и луки, как и суда, пригодные для океанских плаваний, и гончарное дело. Как уже отмечалось, некоторые группы охотников-собирателей утратили даже навыки разведения огня<a l:href="#n_342" type="note">[342]</a>.</p>
    <p>Поскольку люди палеолита сталкивались с более тяжелыми и стремительно менявшимися условиями, чем наши предки на протяжении всей письменной истории, нам следует ожидать, что технологическая эволюция шла беспорядочно, знала и бурные рывки, и внезапные провалы, когда какие-то популяции резко сокращались, рассеивались или так или иначе теряли взаимосвязанность. Данные это подтверждают. Однако палеоантропологические данные по сути своей фрагментарны и обрывочны, и это оставляет много простора для неопределенности<a l:href="#n_343" type="note">[343]</a>.</p>
    <p>Итак, культурному виду, чтобы создавать сложные технологии, гораздо важнее быть социальным, чем умным от природы, а поэтому, когда мы наблюдаем расцвет технологии или других проявлений культуры, нам следует для понимания причин этого культурного расцвета учитывать и царство социального — институты, брачные практики и обрядовость. А генетические объяснения культурного процветания, напротив, стремятся связать сложные продукты кумулятивной культурной эволюции вроде языков с генетическими различиями. Однако появление сложных языков само по себе не просто не объясняет культурное процветание, но и отражает всего один из продуктов кумулятивной культурной эволюции и подвержено влиянию тех же сил, что и наборы орудий труда. К этому мы вернемся в главе 13.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Орудия и нормы делают нас умнее</p>
    </title>
    <p>Коллективный мозг делает каждого из нас в отдельности умнее даже безо всякой генетической эволюции. Чем больше и взаимосвязаннее группа, тем больше она генерирует орудий, расширенных корпусов ноу-хау и изощренных технологий. Когда индивиды усваивают такие расширенные репертуары, они получают способность решать больше задач (самостоятельно), в том числе и таких, какие они вообще не смогли бы решить без этих знаний. В долгосрочной перспективе такие сконструированные культурой миры, полные концепций, орудий, приемов, процедур и эвристики, благоприятствуют естественному отбору генов, обеспечивающих более утонченные когнитивные способности. Однако оставим пока гены и предположим, что они не меняются. Культурная эволюция все равно сделает нас умнее<a l:href="#n_344" type="note">[344]</a>.</p>
    <p>Чтобы пронаблюдать это явление в самой простой форме, начнем с шимпанзе. Тибо Грубер, Ричард Рэнгем и их коллеги устанавливали искусственный улей в разных популяциях шимпанзе и смотрели, что они будут делать. Улей был устроен так, что шимпанзе могли добраться до меда, который очень любят, только при помощи какой-то черпалки (листа или палки). Были выбраны разные популяции шимпанзе, потому что некоторые из них, как уже было известно, умели в принципе добывать жидкости из труднодоступных мест (воду из дупел деревьев). Вопрос был в том, повлияет ли знание этой жидкостедобывательной технологии на шансы обезьян понять, как получить вкусный мед в таком сравнительно новом контексте.</p>
    <p>Да. Как добраться до меда, сообразили только шимпанзе из групп, где была распространена практика добывания жидкости при помощи орудий. Ничего не менялось, даже когда ученые оставляли обезьянам палку. И даже когда шимпанзе обнаруживали палку, уже воткнутую в мед (тонкий намек), разгадывали эту головоломку только те, кто происходил из сообществ, где умели добывать воду<a l:href="#n_345" type="note">[345]</a>. Следовательно, способность шимпанзе решать незнакомую задачу зависит от их культуры.</p>
    <p>Теперь представим себе обезьяну, выросшую в мире, где уже в изобилии есть колеса, блоки, пружины, винты, метательные снаряды, механизмы, запасающие энергию упругости (луки, пружинные капканы), рычаги, яды, сжатый воздух (духовые ружья), плоты, остроги (рис. 3.1), очаги (костры, приготовление пищи) и многое другое. В голове у такой обезьяны полно вариантов и готовых решений, которые она может применить к любой новой задаче. Эти орудия — на самом деле понятия — пожалуй, покажутся читателю простыми и очевидными, но изобрести их нам трудно (мы не обладаем врожденными способностями для этого). Вот, скажем, колесо. Колесо в человеческой истории появилось сравнительно поздно, значительно позднее земледелия и плотных популяций, причем только в Евразии. Ни в Северной и Южной Америке, ни в Австралии, ни в Новой Гвинее его не изобрели, несмотря ни на наличие лам (в Южной Америке) и собак (везде), чтобы впрягать в повозки, ни на повсеместную нужду в тачках, воротах и мельницах. Подобным же образом, по-видимому, в Австралии так и не изобрели и не применяли никаких устройств, основанных на запасании энергии упругости. А значит — ни луков, ни струнных музыкальных инструментов, ни капканов. Похоже, не было и орудий, работавших на сжатом воздухе, — а это исключает и духовые ружья, и дудки, и рожки<a l:href="#n_346" type="note">[346]</a>.</p>
    <p>Многие продукты кумулятивной культурной эволюции дают нам не только готовые понятия, которые можно применять к относительно новым задачам, и понятия, которые можно комбинировать (лук = <emphasis>метательное оружие</emphasis> + <emphasis>запасаемая энергия упругости</emphasis>), но и когнитивные инструменты (ментальные способности), которых у нас иначе не было бы. Арабские цифры, латинский алфавит, индийский нуль, грегорианский календарь, карты с цилиндрической проекцией, названия основных цветов, часы, дроби и право-лево — вот лишь некоторые из когнитивных инструментов, сформировавших и ваш, и мой разум. Все они возникли в ходе культурной эволюции “в соответствии” с ментальными ограничениями нашего мозга, обусловленными генетически, и помогают контролировать, улучшать и комбинировать наши врожденные способности, чтобы создавать новые, неожиданные.</p>
    <p>Чтобы понять, что я имею в виду, возьмем счеты — инструмент, который не участвовал в формировании разума большинства носителей западной культуры. Умелые пользователи счетов могут решать арифметические примеры вроде 345 + 675 + 853 быстрее, чем пользователи калькуляторов. Это производит сильное впечатление, но на самом деле это лишь поединок инструментов. Главное здесь не это: умелые пользователи счетов побеждают пользователей калькуляторов даже “безоружными”, без своих счетов. Значит, они считают в уме быстрее пользователей калькуляторов, а все потому, что счеты эволюционировали из счетных досок, появившихся еще до вавилонян, в ходе длительного процесса избирательной культурной эволюции. Анализ работы со счетами показал, что этот инструмент оптимально учитывает все ограничения и склонности нашего зрительного восприятия и памяти, облегчая нам задачу хранения чисел в зрительной рабочей памяти. При надлежащем обучении люди, в том числе маленькие дети, могут считать в уме с поразительной скоростью. Этого они достигают благодаря тому, что представляют себе счеты и нередко даже бессознательно шевелят пальцами так, словно проворно двигают бусины счетов туда-сюда. Похоже, язык почти не играет роли в вычислениях, разве что в самом конце, когда нужно записать ответ арабскими цифрами или сформулировать его при помощи их вербальных эквивалентов.</p>
    <p>Подход к вычислениям в уме у пользователей счетов резко отличается от приемов, которые используют типичные западные студенты: они, столкнувшись с той же задачей, опираются в основном на лингвистические инструменты (числительные). Таким образом, счеты — это ментальный протез, который пользуется особенностями нашей зрительной памяти и благодаря этому снабжает нас интеллектуальной мощью, какую тем, кто не знаком с этим простым, но изящным инструментом, трудно даже вообразить<a l:href="#n_347" type="note">[347]</a>. Однако теперь, когда мы обратимся к языку, стоит отметить, что при счете в уме и западные студенты, и пользователи счетов вынуждены опираться на продукты кумулятивной культурной эволюции.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 13</p>
    <p>Коммуникативные инструменты и правила их применения</p>
   </title>
   <section>
    <p>Происхождение и эволюция языка столетиями будоражили наше воображение<a l:href="#n_348" type="note">[348]</a>. Языковые способности появляются у маленьких детей будто по волшебству, когда те безо всяких усилий усваивают замысловатый коммуникативный репертуар, хотя их никто специально не учит. Но еще поразительнее, что даже умелым ораторам подчас трудно объяснить, какие грамматические правила и иерархические структуры, нередко сложные и неочевидные, стоят за непрерывным потоком звуков, изливающимся у них изо рта. Они говорят — и все. Как же объяснить легкость, с которой дети усваивают язык, и немыслимую сложность этого языка, которую его носители сами не осознают — и при этом как-то умудряются говорить?</p>
    <p>Исследования из разных дисциплин независимо дают результаты, указывающие на один ответ: языки возникают в результате длительной кумулятивной культурной эволюции. Как и другие аспекты культуры, в том числе сложные технологии, обряды и институты, наши репертуары коммуникативных инструментов, в том числе речь и язык, развивались эволюционно посредством культурной передачи на протяжении поколений, чтобы улучшить точность и качество коммуникации и приспособиться к особенностям местных коммуникативных контекстов, в том числе к физической среде и к социальным нормам (например, табу). Таким образом, языки — это культурная адаптация для коммуникации.</p>
    <p>Системы коммуникации должны были адаптироваться (культурно) к нашему мозгу, задействовав особенности нашего обезьяньего мышления, и при этом они создали новые требования отбора к нашей генетике, чтобы сделать из нас отменных коммуникаторов.</p>
    <p>Это давление отбора на гены было очень сильным. Оно оказало мощнейшее воздействие и на анатомию, и на психологию человека: сдвинуло гортань глубже, чтобы расширить наш вокальный диапазон, освободило язык и сделало его подвижнее, осветлило области вокруг радужных оболочек глаза (белки глаз), чтобы легче читалось направление взгляда, и снабдило нас врожденными способностями к голосовому подражанию, а также мотивацией пользоваться коммуникативными подсказками вроде указательных жестов или зрительного контакта.</p>
    <p>Многие попытки понять эволюцию языка оказываются неудачными потому, что на проблему смотрят сквозь призму, которая дает слишком узкий фокус. Если поместить язык в контекст общего репертуара коммуникативных способностей нашего вида, а затем все это рассматривать как результат культурно-генетической коэволюции, мы начнем различать синергетические отношения между орудиями, практиками, нормами, коммуникацией и языком. Языки — это подмножества культуры, состоящие из коммуникативных инструментов (слов) и правил их применения (грамматики). Многие трудности в понимании происхождения и эволюции языка сильно уменьшатся, если (1) понять, как культурная эволюция конструирует сложные, но легко выучиваемые репертуары в отсутствие изобретателей и целенаправленного замысла, и (2) осознать, что язык — всего лишь одна из составных частей широкого синергетического процесса культурно-генетической коэволюции.</p>
    <p>Моя мысль заключается в том, что культурная эволюция позволила нашим предкам долгое время копить, усваивать и совершенствовать много полезных коммуникативных элементов и превращать их во все более сложные репертуары, в точности как было с институтами и технологиями. Поскольку этот процесс накопления не оставляет материальных следов, которые палеоантропологи могли бы раскопать, мы не можем наблюдать его непосредственно. Тем не менее, если я прав, в коммуникативных системах и ныне существующих, и известных по историческим данным сообществ должны сохраниться разнообразные следы работы культурной эволюции, и мы их разглядим, если присмотримся повнимательнее. Прежде всего мы увидим, что коммуникативные системы адаптированы к требованиям местных условий (это культурные адаптации), в которые входят и социальная, и физическая среда. Далее мы увидим, что условия культурной эволюции могут влиять на размер и сложность коммуникативных репертуаров. Численность и взаимосвязанность сообществ, говорящих на том или ином языке, как и в случае технологий, влияет на словарный запас, фонемный инвентарь и грамматические инструменты.</p>
    <p>Если вы не лингвист, все это, вероятно, звучит логично или по крайней мере не откровенно глупо. Почему, собственно, языки не могут вести себя как все остальные области культуры? Наверное, никто не станет отрицать, что орудия, которыми пользовались тасманийцы, были не такими сложными и разнообразными, как орудия аборигенов Виктории или современных австралийцев, живущих в Мельбурне. И лишь немногие будут отрицать, что у разных обществ очень разные институты и что эти институты способны влиять на экономический успех. Большинство согласится, что — по крайней мере в принципе — вполне возможно, что институты носителей пама-ньюнгских или инуитских языков способствовали их экспансии. Однако лингвисты и лингвоантропологи, напротив, часто предполагают, что все языки более или менее равны по параметрам, которые нас должны интересовать: что они одинаково легко учатся, одинаково эффективны и выразительны<a l:href="#n_349" type="note">[349]</a>. Эту точку зрения обычно сопровождает мысль, что нелингвистические факторы влияют на языки относительно слабо — языки словно бы герметически отгорожены от остального мира. Два этих предположения в совокупности препятствовали культурно-эволюционным подходам к языку. Однако в последнее время эти интеллектуальные баррикады начали трескаться, поскольку ученые пользуются недавно составленными базами данных о языках, позволяющими исследовать язык как продукт культурной эволюции. Поговорим об этом подробнее.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Культурная адаптация коммуникативных репертуаров</p>
    </title>
    <p>Пожалуй, никто не станет спорить, что языку учатся у окружающих, то есть он передается через культуру. Еще до рождения плод усваивает элементы звуков и ритмов языка, на котором говорит его мать. Младенцы быстро начинают внимательно следить за движениями губ и языка окружающих и предаются голосовой мимикрии, обеспечивая себе мгновенную обратную связь для адаптивного обучения. Мозг младенца формирует специализированные фонемные (звуковые) фильтры, позволяющие ребенку хорошо распознавать звуки, релевантные для местного языка, и игнорировать нерелевантные. Примерно к концу первого года жизни дети интерпретируют указательный жест как приглашение обратить на что-то внимание и задолго до того, как начнут говорить, общаются при помощи указательных жестов и эмоциональных реакций. Младенцы и маленькие дети быстро и неосознанно усваивают элементы этих коммуникативных систем при помощи тех же критериев культурного обучения — компетентности, надежности, этнической принадлежности (диалект), — что и при обучении социальным нормам, практикам и обращению с орудиями (см. главу 4). Обучающиеся видят, как их модели применяют слова или жесты, <emphasis>чтобы что-то сделать</emphasis>, например, помочь другу, запросить информацию, получить тот или иной предмет. Они понимают, что стремятся сделать их модели, и подражают их целям, желаниям и поступкам, а смысл можно извлечь из богатого контекста, который легко найти в повседневной социальной жизни. Детские игры нередко предполагают разыгрывание сценок из жизни взрослых, где язык и другие коммуникативные элементы применяются в контексте и наряду с некоммуникативными практиками<a l:href="#n_350" type="note">[350]</a>. С точки зрения обучающегося, коммуникативные системы — это еще один важный аспект культуры, релевантное для местной жизни умение, регулируемое социальными нормами, и ему нужно научиться, как учатся разводить огонь, проводить обряды, обезвреживать маниоку и соблюдать табу. Разумеется, изучение местного коммуникативного репертуара постепенно открывает широкий путь к приобретению многих других релевантных для местной жизни практик, верований, мотиваций и особенностей мышления.</p>
    <p>Этот культурно-эволюционный процесс шел на протяжении эпох и снабдил человеческие популяции мощными наборами коммуникативных инструментов. В такие наборы входят сложные репертуары элементов — жесты, позы, выражения лиц, различные вокализации, в том числе щелканье, свист, кряхтение, урчание, шипение и писк. Эти системы, подобно нашим наборам инструментов для обработки пищи, адаптировались к местным условиям и подвержены влиянию примерно тех же факторов, которые влияют и на другие аспекты культуры. Начнем с некоторых неречевых элементов нашего репертуара, поскольку они напоминают нам, что (1) речь — это всего лишь один компонент нашей коммуникационной системы, хотя и имеющий колоссальное значение в современных репертуарах, и что (2) мы, люди, способны приписывать смысл не только речи, но и огромному диапазону поведенческих проявлений, поскольку умеем делать выводы относительно намерений коммуникаторов. Кроме того, неречевые элементы помогают понять, какими могли быть первые коммуникативные системы, которыми пользовались наши предки.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_034.png"/>
    <p>Илл. 13.1. Стандартный жестовый язык индейцев Великих равнин. Знаки “Говори” и “Безумие”</p>
    <empty-line/>
    <p>Устные диалоги лицом к лицу пестрят всевозможными коммуникативными жестами и переменами выражения лица. В самых разных обществах используют разные указательные жесты — указательным пальцем, средним пальцем, подбородком, вытянутыми губами. Однако будьте осторожны: по крайней мере два из них считаются в тех или иных местах грубыми. Мы пожимаем руки в знак приветствия или отказываемся это делать. Если вы находитесь на Фиджи, следите, чтобы рукопожатие было долгим (некоторое время подержите собеседника за руку). В других местах люди кланяются друг другу — низко или слегка — либо отказываются кланяться. Чтобы сказать “окей” или “хорошо”, я подниму большой палец или сложу указательный и большой пальцы колечком — покажу знак “окей”. Но НИ В КОЕМ СЛУЧАЕ не показывайте знак “окей” в Иране или Бразилии, как по ошибке сделал когда-то президент Ричард Никсон (это все равно что показать средний палец в США). Мы киваем, чтобы сказать “да”, но в некоторых местах это значит “нет” (например, в Болгарии). В некоторых странах, чтобы сказать “да”, приподнимают брови. Даже ученые, великолепно владеющие словом, нет-нет да и покажут кавычки иконическим жестом — там, где на письме взяли бы слово или выражение в иронические кавычки, чтобы намекнуть на несогласие с такой терминологией или с ее следствиями. Не раз доводилось мне видеть, как какой-нибудь гуманитарий с кофе в одной руке и книгой в другой обнаруживает, что ему трудно донести свою мысль без жестовых кавычек — защиты от нежелательных выводов из своих высказываний.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Языки жестов и свиста</p>
    </title>
    <p>Однако жесты — это не просто коммуникативная интермедия, неотделимая от устной речи. У охотников-собирателей и в Австралии, и в Северной Америке были в ходу полноценные языки жестов; более простые системы жестов встречаются повсеместно, от африканских кочевых охотников-собирателей до христианских монастырей. Многие группы индейцев равнин в Северной Америке сохраняли свои племенные языки жестов для охоты, войны и выступлений на больших церемониях и при этом прекрасно владели стандартным жестовым языком индейцев Великих равнин. Этот язык играл важнейшую роль как средство межплеменной коммуникации в регионе, отличающемся огромным (разговорным) лингвистическим разнообразием. Он строится на широких открытых жестах и таким образом прекрасно приспособлен для коммуникации на просторных равнинах, где гораздо удобнее пользоваться зрением, чем слухом, и для общения между людьми, которые не хотели бы подходить друг к другу слишком близко, например, при взаимодействии между членами разных племен. Учились этому языку в позднем детстве, лет в 6–12, и, вероятно, поэтому он в основном иконический: его знаки содержат зрительные элементы своего значения и по большей части строятся на стандартизированной пантомиме (илл. 13.1). Например, чтобы подать знак “птица”, нужно особым образом помахать ладонями. Для знака “орел” нужно сначала показать “птицу”, потом “хвост”, потом “черный”. То есть “птица-хвост-черный” переводится как “орел”.</p>
    <p>Грамматическая система стандартного жестового языка индейцев Великих равнин использует пространство вместо времени или последовательности высказываний. Эквиваленты существительного с зависимыми словами (“эта черная собака”) для субъектов и объектов показываются в разных местах в пространстве, а затем объединяются знаком соответствующего глагола. Иерархическая структура разговорных языков, которая производит такое сильное впечатление на лингвистов, строится относительно просто, когда можешь рисовать “картинки в воздухе”, как их называют, и буквально прочерчивать связи между ними. Согласно большинству описаний, этот язык обладает выразительностью, сопоставимой с вербальным языком, хотя жестовые диалоги значительно медленнее устных. Когда на Великих равнинах появились европейцы, они скопировали много индейских знаков и пользовались ими (см. “Руководство для бойскаутов”)<a l:href="#n_351" type="note">[351]</a>.</p>
    <p>У австралийских охотников-собирателей, особенно у жителей центральных пустынь, описаны жестовые знаковые системы разного уровня выразительности и сложности. Некоторые из этих обществ имели полноценные жестовые языки, ни в чем не уступавшие по выразительности своим разговорным аналогам. В других местах локальные системы жестов состояли всего из нескольких десятков или сотен знаков, которые хорошо помогали в конкретных контекстах — на охоте, во время набегов или в периоды ритуального запрета говорить, — однако не обладали полной экспрессивностью вербального языка.</p>
    <p>Интересно, что самые развитые жестовые языки, как правило, встречаются в популяциях, где практикуют обрядовые табу на устную речь на несколько месяцев или даже лет. Нередко эти табу связываются с периодом траура после смерти близкого родственника-мужчины, как, например, у вальбири. Продолжительность периода табу сильно зависит от близости отношений, статуса покойного и внезапности смерти. Ближайшие родственницы должны соблюдать табу до тех пор, пока дух усопшего не будет отмщен, на что часто требуется около года. В отличие от стандартного жестового языка североамериканских индейцев, эти знаковые системы не отличаются иконичностью и, как правило, следуют грамматическим правилам местного разговорного языка, хотя знаковый лексикон у разных групп во многом общий. На севере центральных пустынь Австралии чем ближе друг к другу группы живут, тем выше доля общих жестов. Это никак не зависит от сходства разговорных языков между собой и наводит на мысль, что знаки распространяются независимо от разговорных языков<a l:href="#n_352" type="note">[352]</a>.</p>
    <p>Для наших целей важно отметить, что знаковые системы охотников-собирателей иллюстрируют три важных пункта. Во-первых, они, по-видимому, адаптированы к местному контексту, к функциям, которым служат. Жестовый язык индейцев Великих равнин с его широкими иконическими жестами развился для того, чтобы обеспечить общение взрослых на большом расстоянии или на многолюдных церемониях. Напротив, деликатные жесты австралийских знаковых языков отчасти, похоже, решают проблемы коммуникации в периоды, когда ритуальные табу запрещают говорить. Там, где, например, женщины не могут говорить несколько месяцев после смерти родственника, жестовые языки достигают того же уровня выразительности, что и разговорные. Следовательно, нелингвистические социальные нормы, вероятно, способствовали развитию этих коммуникативных систем. Во-вторых, сложность и выразительность австралийских жестовых систем разная в разных областях континента и у разных групп. У одних групп набор знаков ограничен (ограниченный словарный запас), а грамматические системы недоразвиты, а у других все развито в полной мере. Так что никто не утверждает, будто все эти разнообразные знаковые системы одинаково сложны или выразительны. Это, конечно, не так. Наконец, природа австралийских знаковых систем такова, что их изучают в детстве, и поэтому системам несвойственна иконичность, в отличие от жестового языка североамериканских индейцев: большинство пальцевых знаков ничем не напоминают реальное означаемое. Дело в том, что иконичность помогает учиться взрослым, а когда дети изучают языки, они обходятся без нее.</p>
    <p>Не забывайте, культурная эволюция умнее нас, поэтому она придумала много способов облегчить коммуникацию. Рассмотрим, к примеру, языки свиста. В самых отдаленных уголках планеты, в популяциях от Турции до Мексики можно вести полноценные диалоги, пересвистываясь друг с другом, иногда на очень большом расстоянии. Многие такие языки свиста, похоже, акустически приспособлены для коммуникации в гористой местности, где отдельные домохозяйства могут располагаться относительно близко, скажем, через ущелье, но при этом в часе пути друг от друга. В некоторых таких языках свистеть полагается при помощи пальцев, и звук разносится на 2–3 километра без всякого труда, а при подходящих условиях и на расстояние до 10 километров. Есть и такие языки свиста, где свистят при помощи губ — они применяются для повседневных личных разговоров. Так что культурная эволюция способна создавать и создает различные языки и на основе свиста, поскольку свист может оказаться подходящим средством связи в местном контексте. Помимо свиста, антропологи обнаружили самые разные системы коммуникации на расстоянии — в частности, при помощи барабанов, рогов, дудок и гонгов<a l:href="#n_353" type="note">[353]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Сонорность</p>
    </title>
    <p>Хороший коммуникатор — тот, кого лучше всех понимают с учетом социальных, экологических и прочих местных условий. Поскольку молодые или наивные обучающиеся обращают внимание на более компетентных коммуникаторов и предпочитают учиться у них — то есть у тех, кто применяет более эффективные инструменты коммуникации, — кумулятивная культурная эволюция постепенно собирает арсенал жестов или свистов точно так же, как оттачивает конструкцию каяков, копий и бумерангов. Значит, нет никаких причин предполагать, что подобный культурно-эволюционный процесс действует почему-то только на языки свиста или жестов, а не на обычный разговорный язык. А тогда разговорные языки — в соответствующих условиях — должны как-то приспосабливаться к особенностям местной акустики и к нелингвистическим социальным нормам точно так же, как языки жестов и свиста. Хотя работ на эту тему еще мало, можно говорить о некоторых предварительных данных.</p>
    <p>Разговорные языки различаются <emphasis>сонорностью</emphasis> (звучностью). Сонорность голоса снижается, когда поток воздуха, при помощи которого мы порождаем звук, встречает препятствия, и выше всего она у открытых гласных вроде /а/, а ниже всего — у так называемых глухих смычных согласных вроде /т/ в слове “ток”. Произнесите эти звуки и обратите внимание, насколько по-разному устроен у вас поток воздуха. И гласные, и согласные также бывают разными по сонорности, но в целом у гласных сонорность значительно выше, чем у согласных. Это означает, что чем “сонорнее” язык, тем больше у него гласных (гавайский), а чем менее он сонорный, тем больше в нем скоплений согласных (русский). При одинаковых затратах энергии и усилий более сонорная речь слышна на большем расстоянии и легче перекрывает фоновый шум, чем менее сонорная.</p>
    <p>Если языки подвержены культурной адаптации, мы можем предсказать, что в ситуациях, когда люди относительно больше говорят на большом расстоянии друг от друга и при этом громче фоновый шум и звук сильнее рассеивается, язык должен быть более сонорным. На это могут повлиять самые разные переменные окружения, однако Роберт Монро, Джон Фот и их коллеги рассудили, что особенно сильное влияние должен оказывать климат, а точнее, температура. Логика проста: в теплом климате люди работают, играют, готовят пищу и отдыхают под открытым небом. По сравнению с жизнью в четырех стенах жизнь на улице означает, что коммуникаторам часто приходится преодолевать трудности, связанные с расстоянием, шумом и плохой акустикой. Ученые выработали количественные меры сонорности на основе списков слов десятков языков и затем исследовали отношения между сонорностью и колебаниями температуры в том или ином климате — например, с учетом количества месяцев в году, когда температура воздуха опускается ниже 10 °C.</p>
    <p>Оказывается, если знать только температуру, можно объяснить около трети изменчивости языков по сонорности. Чем теплее климат, тем в целом больше в языке гласных и тем больше частотность самого сонорного гласного звука /а/. Что касается согласных, в языках более теплых климатических зон чаще используются самые сонорные согласные — /н/, /л/, /р/. Напротив, языки более холодных климатических зон делают больший упор на менее сонорные гласные вроде /и/ в слове “мир”<a l:href="#n_354" type="note">[354]</a>.</p>
    <p>Конечно, у этой простой мысли есть много нюансов. Например, не во всех зонах теплого климата создаются подходящие условия для сонорной речи. Там, где много густых лесов, преимущества сонорности могут быть не так заметны, к тому же, как считают антропологи Мэл и Кэрол Эмбер, очень холодный и ветреный климат, вероятно, приводит к тому, что отбор не благоприятствует особенностям языка, которые требуют широко открывать рот, из-за риска переохлаждения. Помимо этого, утверждают ученые, на сонорность языка могут влиять и социальные нормы, ограничивающие проявления сексуальности. Скорректировав данные первоначального климатического анализа с учетом обоих этих нюансов, Мэл и Кэрол Эмбер сумели объяснить уже четыре пятых изменчивости сонорности в разных языках (по крайней мере в тех нескольких десятках языков, для которых они располагали данными). Это впечатляющий результат, хотя его значение важно не переоценить. Исследовательская программа только началась. Тем не менее что-то в этом наверняка есть: связь температуры с сонорностью была проверена неколькими способами, и результат удалось повторить целому ряду исследователей<a l:href="#n_355" type="note">[355]</a>.</p>
    <p>Если учесть, как культурное обучение формирует наш рацион, практики и наборы орудий, приспосабливая их к особенностям местной среды, не стоит удивляться, что культурная эволюция точно так же отточила и набор наших фонетических орудий.</p>
    <p>Биологов уже давно интересует, как адаптируются системы коммуникации у животных к особенностям локальной акустики их местообитаний. В отличие от языка, коммуникация у животных обычно строится примерно на более или менее фиксированном наборе сигналов. Однако исследования обезьян, птиц и луговых собачек показывают, что естественный отбор откалибровал и усовершенствовал их системы коммуникации в зависимости от акустической среды. Вот еще один пример, когда избирательное культурное обучение адаптировало наши системы коммуникации в соответствии с местными акустическими особенностями — причем, безусловно, никто из участников этого не осознавал. Культурная эволюция способна решать те же адаптивные задачи, что и генетическая эволюция, только быстрее и без образования новых видов<a l:href="#n_356" type="note">[356]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Культурная эволюция сложности, эффективности и легкости изучения</p>
    </title>
    <p>Менять звуковой арсенал языка — это хорошо, но способна ли культурная эволюция накапливать, составлять и интегрировать лингвистические элементы — инструменты и правила — так же, как технологии добывания пищи или пакеты, связанные со стрельбой из лука? Может ли кумулятивная культурная эволюция делать языки выразительнее или экономнее? Нижеприведенные данные указывают на то, что может, но с одной оговоркой: сложность орудий и размеры их наборов ограничиваются систематическими ошибками и недопониманием, неизбежным при передаче больших сложных репертуаров, и то же самое относится и к языкам. Чтобы язык сохранился и распространился, нужно, чтобы его было легко изучать, особенно маленьким детям, а иногда и взрослым в быстро растущих группах. А значит, следует ожидать, что словарь, фонемный инвентарь (набор различимых звуков) и грамматические инструменты зависят, например, от факторов вроде размера и взаимосвязанности популяции, а также от особенностей социальных сетей (классовой стратификации, этнического состава), технологий (письменности), институтов (официального образования).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Словарный запас</p>
    </title>
    <p>Начнем со словаря. Слова — инструменты коммуникации, и если знаешь правильные слова, коммуникация идет легче, быстрее и эффективнее. Точный размер словаря различных языков установить трудно, однако достаточно и приблизительных оценок, поскольку разница просто огромна. Многие языки, тщательно описанные лингвистами и антропологами, работающими в малых сообществах, содержат от трех до пяти тысяч слов — вот и весь словарный запас. При этом даже тоненькие словари европейских языков нередко содержат около 50 тысяч слов. Солидный словарь английского, рассчитанный на студентов колледжей, содержит около 100 тысяч слов, а полный Оксфордский словарь английского языка — свыше 300 тысяч словарных статей. Это, конечно, вопиющая несправедливость, поскольку словари бесписьменных языков хранятся исключительно в головах носителей (пока не нагрянет антрополог), а европейские словари записаны в книгах и онлайновых базах данных, и лишь немногие их носители знают все слова (а может быть, и вообще никто). Однако средний семнадцатилетний американец знает 40–60 тысяч слов, а его преподаватели — около 73 тысяч. То есть, по оценкам, их “словари в голове” содержат в 8–14 раз больше слов, чем доступны носителям многих малых языков, если предположить, что они знают все слова своего языка<a l:href="#n_357" type="note">[357]</a>.</p>
    <p>Эти оценки, несомненно, все же преувеличивают практические различия в размерах словарного запаса, поскольку многие слова, которых нет в малых языках, — это названия технологических устройств, действий и понятий вроде спутников, отжиманий и смайликов, которых в малых сообществах просто нет. Чтобы оценить ситуацию более корректно, рассмотрим два типа слов, не подпадающих под эту категорию: названия цветов и целых чисел.</p>
    <p>В разных языках разное количество названий основных цветов. Английский, находящийся на одном конце спектра, располагает одиннадцатью такими прилагательными: <emphasis>black, white, red, yellow, green, blue, purple, orange, pink, brown</emphasis> и <emphasis>gray</emphasis> (“черный”, “белый”, “красный”, “желтый”, “зеленый”, “синий”, “фиолетовый”, “оранжевый”, “розовый”, “коричневый” и “серый”). Во многих языках названия цветов вообще отсутствуют — либо их всего два, и это всегда “черный” и “белый” (точнее, “темный” и “светлый”). В языках, где названий цветов всего два или три, ясное синее небо может называться “черным” и сравниваться с цветом темной грязной воды<a l:href="#n_358" type="note">[358]</a>. Если в языке три названия цветов, это обычно “черный”, “белый” и “красный”, охватывающие весь цветовой спектр. Во многих языках названий цветов пять, и их можно приблизительно назвать “черный”, “белый”, “красный”, “желтый” и “синий/зеленый”. Разумеется, недостаток специальных названий цветов всегда можно компенсировать, сославшись, скажем, на какой-то предмет соответствующего цвета. Но для этого нужны определенные лингвистические усилия, так что это относительно неэкономно<a l:href="#n_359" type="note">[359]</a>.</p>
    <p>Древние литературные памятники рассказывают то же самое, что и кросс-культурные исследования. В Ветхом Завете, в сочинениях Гомера, в древних ведических поэмах описания цветов на удивление расплывчаты, а иногда и вовсе отсутствуют. Ни небо, ни море никогда не называются “синими”. Мир в этих текстах по большей части окрашен в черно-бело-красные тона. Слова, обозначающие зеленый, синий и желтый (как термины, описывающие основные цвета), появляются в истории литературы этих обществ значительно позднее. Поразительно, что эти культурные сокровища при всей своей поэтичности почти бесцветны<a l:href="#n_360" type="note">[360]</a>.</p>
    <p>Таким образом, названия цветов позволяют взглянуть на эволюцию языка сквозь узкое, но чистое окно. На самом деле цветовой спектр непрерывен, поэтому границы между цветами произвольны: физика света не дает нам четких категорий вроде “красный” и “желтый”. Это может создать неприятную проблему для изучающего язык: к какому, собственно, участку видимого спектра относится ярлык “красный”? Как мне, обучающемуся, нащупать тот самый участок цветового пространства, который ты называешь “красным”? Вероятно, ответ следует искать в том, что наше зрение воспринимает цветовой спектр так, словно у цветов есть границы, хотя на самом деле он однороден. Границы можно представить себе как выпуклые полоски или бугры на когнитивном цветовом ландшафте, которые бросаются в глаза. Возможно, эти границы подвержены генетической адаптации и определяются тем, что нам особенно важно было различать на протяжении нашей эволюционной истории, или же они могут отражать просто капризы системы, созданной физиологическими механизмами, которые нужны, чтобы воспринимать цвет (либо в той или иной степени объясняются обоими факторами). Тем не менее эти границы помогают изучающим язык интуитивно нащупать местные понятия “красный” или “синий”. Со временем названия цветов в ходе культурной эволюции изменяются так, чтобы обеспечить максимальное единообразие восприятия в пределах одного термина<a l:href="#n_361" type="note">[361]</a>, то есть примеры “красных” предметов или оттенков “красного” на уровне <emphasis>восприятия</emphasis> похожи друг на друга больше, чем окружающие их оттенки, даже когда эти “красные” на самом деле не ближе друг к другу, если объективно оценить насыщенность и тона. Поясню свою мысль: эти врожденные ограничения психологии и восприятия имеют сугубо внелингвистическое происхождение, однако культурная эволюция задействовала их, чтобы помочь нам разделить сплошной цветовой спектр на участки при помощи слов. Как и в случае многих других культурных адаптаций, система словно нарочно спроектирована для коммуникации по поводу цвета и подогнана к ограничениям нашего зрительного восприятия, однако единственным ее инженером, само собой, была культурная эволюция<a l:href="#n_362" type="note">[362]</a>.</p>
    <p>Если вы говорите по-английски, у вас в распоряжении есть 11 основных названий цветов, поскольку культурная эволюция придумала, как сделать их легкоусвояемыми. А носители корейского располагают 14 названиями. Однако большинство обществ на протяжении эволюционной истории человечества, вероятно, обладали всего двумя-тремя названиями цветов. Изучение дополнительных названий цветов влияет на наши когнитивные способности, увеличивает объем серого вещества и позволяет лучше различать и запоминать оттенки, <emphasis>пересекающие</emphasis> терминологические границы, за счет оттенков внутри границ одного названия. Разумеется, чем больше у вас неперекрывающихся названий, тем больше и терминологических границ<a l:href="#n_363" type="note">[363]</a>.</p>
    <p>Еще более яркий пример, пожалуй, — это названия чисел. Если вы читаете эту книгу, весьма вероятно, что вы унаследовали через культуру лингвистически закодированную систему счета, которая позволяет считать бесконечно при помощи всего десяти цифр и нескольких правил для их упорядочивания. Эта система позволяет вам без труда отличить кучку из 27 вишенок от кучки из 28 вишенок. Однако эта способность на протяжении большей части истории человечества была недоступна. Насколько мы знаем, у всех обществ есть слова для “1”, “2” и “много”, и многие общества считают “1, 2, 3, много” — и все, дальше считать они не могут. То есть различить, к примеру, упомянутые две кучки вишенок при помощи своей системы счета они не в состоянии. Это соответствует данным когнитивистики, которые подсказывают, что у нас есть врожденные ментальные репрезентации для чисел “1”, “2” и “3”.</p>
    <p>Некоторые малые общества дополняют свою врожденную систему усвоенными через культурное обучение системами счета при помощи частей тела, которые позволяют считать людей или предметы, ставя им в соответствие определенные части тела в определенном порядке, скажем, счет на пальцах (к которым могут добавляться локти, колени, нос, уши и т. д.). В Новой Гвинее такие системы позволяют считать максимум до 12, но в разных обществах доходят и до 22, 28, 47 и 74. В некоторых обществах есть способы пройти цикл два-три раза, чтобы получить еще более высокие значения. Разумеется, популяции придумали, как обойти дефицит целых чисел, но группы, где их совсем мало, обычно при первой возможности быстро перенимают более емкие системы счета из других языков<a l:href="#n_364" type="note">[364]</a>.</p>
    <p>У детей полное понимание названий чисел и цветов развивается относительно поздно, по крайней мере по сравнению с другими аспектами языка. Любопытно, что западные дети в наши дни усваивают понятия основных цветов раньше, чем в предыдущих поколениях: мы вправе предположить, что культурная система в ходе эволюции облегчила передачу таких знаний<a l:href="#n_365" type="note">[365]</a>. Усвоение этих продуктов кумулятивной культурной эволюции — названий чисел и цветов — формирует наш мозг и влияет на когнитивные способности. Так что это конкретные примеры, как расширение словаря делает нас “умнее”.</p>
    <p>В более широком смысле слова полезны для мышления, поэтому обладание большим словарным запасом, скорее всего, облегчает решение некоторых задач. Активный словарный запас взрослых американцев, оценка которого входит в тест на коэффициент интеллекта, постоянно растет вот уже по меньшей мере полвека, а может быть, и дольше. Отчасти этот рост можно объяснить более широким образованием на уровне университетов, однако в основном дело в том, что взрослые непреднамеренно расширяли словарный запас и после студенческих лет. Возможно, это происходит из-за изменения критериев профессиональной пригодности в США на протяжении ХХ века. В результате коэффициент интеллекта взрослых американцев сегодня выше, чем у их родителей, бабушек и дедушек в том же возрасте, отчасти потому, что они научились употреблять и понимать больше слов<a l:href="#n_366" type="note">[366]</a>.</p>
    <p>Наконец, ничто не мешало словарному запасу начать расширяться сразу, как только наши предки обрели достаточные способности к культурному обучению. Приматы, не относящиеся к нашему виду, уже способны создавать ментальные категории или понятия для разных объектов (банан), явлений (гроза) и категорий отношений (соперник), поэтому культурное обучение должно лишь обеспечить средства для сопоставления этих категорий с определенными жестами или звуками (то есть создать слова). Как только эти связи наладятся, культурная эволюция позволит широко распространить отношения категорий и слов в социальной группе на протяжении поколений<a l:href="#n_367" type="note">[367]</a>.</p>
    <p>На мой взгляд, слова похожи на другие аспекты культуры, а потому нам следует ожидать, что словарный запас языка будет расширяться вместе с ростом коллективного мозга популяции. Как видно на примере названий цветов и чисел, подобные дополнения к словарю не всегда случайны и к тому же снабжают нас новыми когнитивными способностями и повышают коэффициент интеллекта.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Фонемный инвентарь</p>
    </title>
    <p>Социальность популяций влияет не только на слова, но и на фонемный инвентарь, используемый в сообществе. Разумеется, ассортимент речевых звуков ограничен, по крайней мере в краткосрочной перспективе, анатомией нашей ротовой полости, языка и дыхательных путей, однако общее количество возможных звуков производит сильное впечатление. На языке ротокас говорят около 4000 человек, живущих на острове у побережья Новой Гвинеи. Фонемный инвентарь этого языка состоит из 11 звуков — пяти гласных и шести согласных. В гавайском языке тоже пять гласных, но их можно сочетать с восемью согласными. У народа пирахан, живущего в Амазонии, мужчины обладают таким же фонемным инвентарем из 11 звуков, что и ротокас, однако женщины пирахан не различают два согласных, поэтому у них, вероятно, самый скудный фонемный инвентарь, известный науке, — всего 10 различимых звуков. В английском, напротив, примерно 24 согласных и по меньшей мере 12 гласных, в зависимости от диалекта. Носители южноафриканского языка къхонг используют около 47 нещелкающих согласных и 78 щелкающих и обладают фонемным инвентарем из 140 с лишним звуков. Это по крайней мере в 10 раз больше, чем гавайский, пирахан и ротокас<a l:href="#n_368" type="note">[368]</a>.</p>
    <p>Итак, языки очень сильно различаются по количеству фонем. Но почему?</p>
    <p>Вообще говоря, неизвестно, и подробные исследования, вдохновленные культурно-эволюционным подходом, еще только начинаются. Однако, вероятно, один из интересных факторов — что некоторые учат родной язык в больших сообществах, где много чужаков и часто приходится взаимодействовать с людьми, с которыми у тебя нет почти ничего общего. Напротив, в малых сообществах дети учатся в относительно небольших и вполне однородных общинах. Когда у обучающихся мало общего и им приходится учиться у обладателей самых разных голосов, а произношение у разных носителей может существенно различаться, обучающимся лучше удается улавливать звуковые контрасты, необходимые для смыслоразличения. В малых сообществах небольшие звуковые различия в процессе обучения упускаются, отчасти потому, что люди, вступающие в коммуникацию, обычно обладают общим запасом знаний и одинаково понимают контекст. Этот эффект может привести к тому, что большие популяции в тесно интегрированных рыночных обществах будут говорить на языках, где больше фонем, чем в малых и более изолированных речевых сообществах.</p>
    <p>Это согласуется с полученными на сегодня результатами нескольких исследований, основанных на разных лингвистических базах данных, которые показывают, что <emphasis>чем больше людей говорит на том или ином языке, тем больше в нем звуков, то есть тем шире его фонемный инвентарь</emphasis><a l:href="#n_369" type="note">[369]</a>.</p>
    <p>Разумеется, размер фонемного инвентаря должен взаимодействовать с другими аспектами языка. Если в языке сравнительно много фонем, то у него есть возможность поддерживать эффективную коммуникацию и выразительность при помощи относительно коротких слов. Поскольку процессы отбора в ходе культурной эволюции благоприятствуют эффективной коммуникации, языки, способные сохранить большее общее число фонем (благодаря более крупным и разнообразным сообществам их носителей), могут позволить себе укоротить слова. Это также подтверждается несколькими исследованиями. В языках с большим фонемным инвентарем слова обычно короче<a l:href="#n_370" type="note">[370]</a>.</p>
    <p>В целом появляется все больше исследований, которые показывают, что в более крупных и взаимосвязанных популяциях обычно больше фонем и короче слова. И хотя анализ еще не полон, есть некоторые причины полагать, что в больших популяциях слова лучше оптимизированы для эффективной коммуникации, чем в малых.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Пути к грамматической сложности</p>
    </title>
    <p>Перед вами простая история — посмотрим, сможете ли вы понять ее.</p>
    <cite>
     <p>Девочка плоды собирать повернуться мамонт увидеть</p>
     <p>Девочка бежать дерево близко взбираться мамонт дерево трясти</p>
     <p>Девочка кричать кричать отец бежать копье бросать</p>
     <p>Мамонт кричать падать</p>
     <p>Отец камень брать мясо резать девочка давать</p>
     <p>Девочка есть заканчивать спать</p>
    </cite>
    <p>Этот рассказ позаимствован с небольшими изменениями из книги Гая Дойчера “Происхождение языка” (Guy Deutscher, <emphasis>The Unfolding of Language</emphasis>, p. 210) и содержит 23 разных слова, организованных так, чтобы <emphasis>нарушить</emphasis> грамматические правила английского [и русского. — <emphasis>Прим. перев</emphasis>.] языка. И все же вы, вероятно, в общем и целом поняли рассказ. Дойчер использует некоторые базовые принципы, которые, вероятно, встроены в нашу когнитивную систему еще со времен предков-приматов, и рассказывает свою историю так, чтобы ее можно было понять, не опираясь при этом на грамматику. Во-первых, он пользуется близостью слов: слова, обозначающие предметы, близко расположенные в пространстве, близко расположены в речи. Они “вместе”. Во многих языках это совершенно необязательно, но таковы наши исходные ожидания. Во-вторых, он пользуется хронологической последовательностью: события в рассказе идут в том же порядке, что и в реальности. В-третьих, он опирается на нелингвистические причинно-следственные структуры: исследования с участием носителей разных языков показывают, что прежде всего мы думаем о деятелях (подлежащих). После деятелей люди склонны думать об объектах (дополнениях) и, наконец, о действиях (сказуемых, глаголах). Понять “девочка плоды собирать” нам проще, чем “плоды девочка собирать” или “собирать плоды девочка”, хотя нигде здесь не соблюден порядок слов “подлежащее-сказуемое-дополнение”, нормальный для английского языка<a l:href="#n_371" type="note">[371]</a>.</p>
    <p>А значит, можно обеспечить некоторую степень коммуникации и даже рассказать историю, если располагаешь только общим с собеседником словарем. Более того, грамматика здесь не просто не нужна: можно даже расставлять слова так, что это нарушает грамматические правила твоего языка. Это означает, что культурная эволюция могла постепенно повышать сложность простого праязыка (состоявшего, скажем, из 23 слов), постепенно дополняя его словарный запас грамматическими правилами и инструментами. Мы уже кое-что знаем о том, как такое происходит. Подробные исторические и компаративистские исследования показывают, откуда берутся те или иные грамматические элементы и как они обычно эволюционируют. Как правило, они появляются так: сначала грамматика похищает отдельные слова, потом постепенно лишает их первоначального смысла — словно бы обесцвечивает — и при этом нередко еще и укорачивает, должно быть, ради повышения эффективности коммуникации. Этот процесс называется <emphasis>грамматикализацией</emphasis><a l:href="#n_372" type="note">[372]</a>. Вот как это может выглядеть.</p>
    <p>1. Прилагательные. Для создания прилагательных и наречий задействуются существительные и глаголы, опирающиеся на древнюю когнитивную способность различать <emphasis>предмет</emphasis> и <emphasis>действие</emphasis>, которую мы обнаруживаем у приматов и которой предположительно обладали наши пращуры, когда у них еще не было культуры. Скажем, существительное вроде английского <emphasis>concrete</emphasis>, обозначающего “твердый” и “прочный”, как камень, бетон, может эволюционировать в прилагательное со смыслом “не абстрактный” — например, в фразе <emphasis>Give me a concrete example</emphasis> (“Приведи мне конкретный пример”). Когда-нибудь появятся новые строительные материалы, которые вытеснят бетон, и тогда у этого слова, возможно, останется только одно значение — “не абстрактный”.</p>
    <p>2. Время. Иногда глаголы постепенно превращаются в маркеры времени — прошедшего и будущего. Прекрасный пример слова, которое находится в процессе превращения в грамматический элемент, — английское <emphasis>gonna</emphasis>. Рассмотрим предложение <emphasis>I’m gonna stay here and not move</emphasis> — “Я буду (собираюсь) оставаться здесь и не двигаться”. Очевидно, <emphasis>gonna</emphasis> произошло от глагольной группы <emphasis>going to</emphasis>, но в этой фразе я употребил его для выражения своего намерения “оставаться”. <emphasis>Gonna</emphasis> еще не окончательно грамматикализовалось, но, похоже, с ним происходит то же самое, что и со словом <emphasis>will</emphasis> несколько сотен лет назад. Слово <emphasis>will</emphasis> произошло от глагола “хотеть”, который часто становится материалом для образования форм будущего времени (например, в суахили). Подобным же образом прошедшее время часто образуется при помощи модифицированного и постепенно лишенного смысла глагола “сделать” или “закончить”. В неписьменном диалекте фиджийского острова Ясава, который я изучал, это видно в процессе, когда глагол еще не совсем лишился первоначального смысла: “Я поел” буквально переводится как “Я ем сделал”.</p>
    <p>3. Предлоги. Наречия часто начинают исполнять новую функцию и становятся предлогами — например, <emphasis>after</emphasis> — “после” — или <emphasis>behind</emphasis> — “позади”. Например, название задней части тела сначала модифицируется в наречие, как было с <emphasis>behind</emphasis> (<emphasis>The sad events lay behind them</emphasis> — “Печальные события у них остались позади”), образованным от <emphasis>hind</emphasis> — “задняя часть туши, круп лошади”. Затем наречие становится предлогом (<emphasis>He is standing behind you</emphasis> — “Он стоит позади вас”). Любопытно, что в английском языке у слова <emphasis>behind</emphasis> появилось эвфемистическое значение “зад, ягодицы”, то есть предлог превратился в существительное, обозначающее часть тела, что бывает редко.</p>
    <p>4. Множественное число существительных и местоимений. Нередко множественное число обозначается добавлением слова “все” к существительным и местоимениям, которые затем усекаются. Например, в диалекте английского языка, на котором говорят на американском Юге, второе лицо множественного числа личного местоимения имеет форму <emphasis>y’all</emphasis> (<emphasis>you all</emphasis>, “вы все”). Это новое местоимение, аналоги которого есть во многих языках, но не встречаются больше ни в каких диалектах английского, возникло при столкновении <emphasis>you</emphasis> и <emphasis>all</emphasis>, где <emphasis>all</emphasis> добавляется, чтобы избавиться от всякой неопределенности по поводу того, единственное или множественное число обозначает <emphasis>you</emphasis>. Кстати, употребление <emphasis>y’all</emphasis> не нарушает никаких правил грамматики — это пример того, как идет эволюция языка. Если вас коробит, когда так говорят, дело в том, что это нарушает одну из ваших интернализованных лингвистических социальных норм.</p>
    <p>5. Подчинительные союзы. Инструменты для маркирования придаточных предложений часто строятся на основе инструментов, маркирующих придаточные определительные, а те, в свою очередь, — на основе указательных слов (указательных местоимений вроде <emphasis>this</emphasis> — “это” — и <emphasis>that</emphasis> — “то”). Указательные местоимения в сочетаниях вроде <emphasis>that picture</emphasis> — “та картина” — или <emphasis>this hat</emphasis> — “эта шляпа” превратились в маркеры определительных предложений: <emphasis>Zoey likes the picture</emphasis> that <emphasis>Jessica painted</emphasis> (“Зои нравится картина, <emphasis>которую</emphasis> нарисовала Джессика”). А маркеры определительных предложений превратились в подчинительные союзы: <emphasis>I hope</emphasis> that <emphasis>Zoey likes the picture</emphasis> that <emphasis>Jessica painted</emphasis> (“Я надеюсь, <emphasis>что</emphasis> Зои нравится картина, <emphasis>которую</emphasis> нарисовала Джессика”). [Ср. трансформацию относительного местоимения в определительное союзное слово в русском языке: “Зои нравится картина, <emphasis>что</emphasis> нарисовала Джессика”. — <emphasis>Прим. перев.</emphasis>]</p>
    <p>С практической точки зрения обучающимся необходимо усваивать соответствующие социальные нормы, диктующие, как можно и как нельзя комбинировать слова в ходе коммуникации, однако эти правила постепенно меняются, поскольку обучающиеся склонны выбирать в качестве моделей особенно хороших коммуникаторов, которые вносят коррективы, чтобы повысить эффективность или выразительность. Это видно даже в ходе относительно коротких экспериментов, когда людям сначала нужно выучить какую-то незнакомую грамматику, а потом воспользоваться ей для коммуникации. В ходе одного такого эксперимента паттерны только что выученного грамматического правила изменились в сторону повышения эффективности коммуникации всего за три дня. Как ни поразительно, наблюдавшиеся в эксперименте грамматические модификации параллельны реальному распределению этих грамматических элементов в реальных языках<a l:href="#n_373" type="note">[373]</a>.</p>
    <p>Все это указывает, что грамматические инструменты и правила должны эволюционировать так же, как и остальные аспекты культуры. В какой-то момент должны были существовать коммуникативные репертуары, где не было некоторых общепринятых норм, которыми располагает язык, чтобы указывать на прошедшее или будущее время, маркировать число или подсоединять придаточные предложения. Если это так, мы, вероятно, обнаружим ныне существующие или исторически известные языки с более скромным набором грамматических инструментов или менее эффективными грамматическими правилами — как это сплошь и рядом бывает с технологиями. Однако может статься, что такие инструменты, появившись в одном языке, быстро распространяются на соседние, подобно тому, как это делают удобные системы счета. В таком случае нужно обратить внимание в первую очередь на наиболее изолированные группы или языки, которые могли еще не успеть перенять новые инструменты, либо обратиться к прошлому и исследовать мертвые языки по древним письменным источникам.</p>
    <p>Таким ожиданиям вполне соответствует то, что подчинительные союзы вроде “до того как”, “после того как” и “потому что”, возможно, возникли лишь недавно, в исторические времена и представляют собой особенность <emphasis>человеческого</emphasis> языка не в большей степени, чем, скажем, композитный лук представляет собой особенность человеческого технологического репертуара. Инструменты выражения грамматического подчинения, по-видимому, были относительно плохо развиты в ранних версиях шумерского, аккадского, хеттского и древнегреческого. Вот почему тексты на этих языках производят впечатление медленных, громоздких и монотонных<a l:href="#n_374" type="note">[374]</a>. Похоже, инструменты для выражения подчинения отсутствуют и в некоторых живых языках, в том числе австралийских (вальбири), арктических (инуитский), новогвинейских (ятмул) и амазонских (пирахан)<a l:href="#n_375" type="note">[375]</a>. Их носители строят фразы, в которых в некоторой степени выражено грамматическое подчинение, но это достигается за счет контекста и комбинаций фраз, а не с помощью специальных грамматических инструментов вроде сочинительных союзов. В буквальном переводе такое предложение может выглядеть примерно так: “Я веду сына Шэрон в цирк на следующей неделе… она — та девушка, с которой мы познакомились неделю назад… мы стояли возле кафе”.</p>
    <p>Философы издавна восхищались способностью “языка” инкорпорировать фразы в более крупные иерархические структуры, для чего часто применяются грамматические инструменты выражения подчинения. Однако эти наблюдения указывают на то, что иерархические структуры и сложные механизмы грамматического подчинения, которые мы видим в большинстве современных языков, — по большей части продукт длительной работы кумулятивной культурной эволюции. Из этого не следует, что мы, люди, лишены выдающихся врожденных способностей работать с иерархическими структурами, полезных, кстати, и для изготовления орудий, и для понимания социальных отношений; я просто хочу сказать, что изысканные грамматические механизмы, позволяющие нам в полной мере задействовать эти способности, созданы культурной эволюцией.</p>
    <p>Наконец, грамматическая сложность, как и другие аспекты культуры, подвержена влиянию социальных институтов и приспосабливается к требованиям коммуникативных контекстов общества. Например, в больших популяциях с более разнородными сообществами говорящих, где учить язык часто приходится взрослым, морфология обычно проще. В языках со сложной морфологией у слов есть множество разных грамматических элементов, зачастую с тонкими нюансами значения, которые нужно вставлять в начале, в конце или в середине слова. Эти элементы дополняют смысл слова и указывают на время, наклонение, число, род и т. п. Для языков с простой морфологией такое характерно в куда меньшей степени, однако они способны (обычно) передать ту же информацию при помощи дополнительных слов или порядка слов. Вот одно интересное объяснение, почему так: в больших популяциях чаще случается, что язык учат взрослые, а взрослые плохо усваивают морфологически сложные языки<a l:href="#n_376" type="note">[376]</a>.</p>
    <p>Итак, большие сообщества носителей языка, по-видимому, располагают более обширным словарным запасом, фонемным инвентарем и арсеналом грамматических инструментов. То есть языки таких сообществ более сложны. Исторические данные свидетельствуют, что словарный запас и арсенал грамматических инструментов расширялись на протяжении сотен и тысяч лет. Психологические данные указывают на то, что содержание словаря и грамматические правила, связанные, скажем, с названиями цветов и чисел, влияют на наши когнитивные способности, в том числе и на память, и на восприятие. Сочетание этих данных позволяет заключить, что языки современного мира, возможно, довольно необычны по сравнению с большинством языков, на которых говорили представители нашего вида на протяжении эволюционной истории.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как культурная эволюция повышала усвояемость языков</p>
    </title>
    <p>По мере того как наш коммуникативный репертуар постепенно пополнялся, возникало, во-первых, давление отбора на гены, в результате которого наши предки все лучше усваивали культурное наследие, в том числе элементы развивавшихся коммуникативных систем, а во-вторых, давление на репертуар коммуникативных элементов, которые должны были становиться <emphasis>более усвояемыми (легко выучиваемыми)</emphasis>, особенно для детей. Здесь мне хотелось бы остановиться на роли второго участника этого дуэта — на культуре. Подобно другим орудиям, которые в ходе культурной эволюции приспособились к особенностям наших рук и плеч и к нашим физическим способностям, языки в ходе культурной эволюции приспособились к особенностям нашего мозга, и их стало легче учить, поскольку они адаптировались к свойствам и ограничениям нашей психологии (вспомним названия цветов). Дети очень хорошо учат языки во многом потому, что все трудные для изучения элементы так и остаются невыученными, а следовательно, не передаются следующим поколениям. Возможны языки, которые детям трудно учить, но они быстро вымирают, так как не выдерживают конкуренции с языками, более удобными для изучения<a l:href="#n_377" type="note">[377]</a>.</p>
    <p>Языки, которым удается лучше задействовать врожденные особенности нашей психологии, легче усваиваются, поэтому меньше вероятность, что впоследствии они будут вытеснены другими языками. Компьютерные модели процесса культурной передачи из поколения в поколение у несовершенных учеников с ограниченной памятью благоприятствуют появлению многих ключевых черт, отличающих язык от коммуникационных систем других видов. С увеличением словаря культурная эволюция все сильнее требует от языков развития правил и общей упорядоченности<a l:href="#n_378" type="note">[378]</a>. Если словарный запас языка невелик, скажем, слов пятьдесят, обучающийся в принципе может выучить свою собственную, уникальную форму прошедшего времени для каждого глагола. Но если в языке 5000 слов, это уже невозможно. Таким образом, языки без таких правил (синтаксиса) просто не выживут. Их победят языки с более упорядоченными правилами, например, те, где прошедшее время образуется прибавлением<emphasis> — ed</emphasis>: такие правила легко усвоит и сможет применять любой ребенок. Здесь дело и в том, что трудно вызубрить все особые случаи, и в том, что по мере расширения словаря появится все больше специализированных глаголов, которые будут редко слышны в речи. Неправильные формы вполне могут сохраниться, подобно английскому <emphasis>ate</emphasis> вместо <emphasis>eated</emphasis>, только у самых частотных слов: постоянное повторение помогает преодолеть ограниченность памяти.</p>
    <p>У нас нет данных, которые непосредственно указывали бы на эти процессы в эволюционной истории человечества. Однако в придачу к вышеописанным компьютерным моделям мы располагаем косвенными данными лабораторных экспериментов, подобных тем, о которых мы говорили в главе 12, когда рассказывали о накоплении технических навыков. Как показывают эти эксперименты, когда испытуемые наблюдают, как другие говорят или пишут на искусственном языке, и делают из своих наблюдений выводы, в результате множества итераций передачи, в ходе которых представители нескольких лабораторных поколений учатся друг у друга, возникает и структура (формы, напоминающие синтаксис), и композиционность (дискретные слова). Каждый по отдельности почти ничего для этого не делает, и никто не ставит себе такой цели. Это продукт культурной передачи из поколения в поколение, возникающий бессознательно.</p>
    <p>Исследования детей, говорящих на реальных языках, также подтверждают, что регулярность облегчает усвоение языка. Дети, говорящие на <emphasis>более</emphasis> регулярных языках, понимают фразы вроде “Лошадь лягнула корову” <emphasis>лучше</emphasis>, чем дети, говорящие на <emphasis>менее</emphasis> регулярных языках. Точнее, дети, говорящие на турецком и английском, показали результаты лучше, чем дети, говорящие на довольно нерегулярном сербохорватском языке. Разумеется, в дальнейшем эта разница стирается. Тем не менее подобные исследования показывают, что не все языки одинаково легко учить — и детям, и взрослым<a l:href="#n_379" type="note">[379]</a>.</p>
    <p>Я хочу сказать, что культурная эволюция — главная причина, по которой дети так легко учат живые языки, а существование некоторых общих особенностей языков, скажем, синтаксиса, — скорее всего, результат культурной эволюции, которая стремится сохранить усвояемость языков, особенно при расширении словаря.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Синергия навыков, норм, жестов и речи</p>
    </title>
    <p>На протяжении эволюционной истории нашего вида коэволюция играла две важные роли. Во-первых, постоянно усложнявшийся коммуникативный репертуар эволюционировал совместно с постоянно усложнявшимися орудиями, практиками и институтами. Коэволюционное взаимодействие было синергетическим: две и более области культуры создавали давление отбора на гены, повышавшие у нас психологические способности усваивать, накапливать, организовывать и передавать ценную культурную информацию. Такое взаимодействие позволило нам лучше учиться у окружающих: отточило умение делать выводы о целях и намерениях других людей (чтобы лучше у них учиться) и о негласных правилах и нормах, а также изучать сложные последовательности с иерархической структурой. Во-вторых, как уже отмечалось, усвоенные и накопленные через культуру коммуникативные репертуары создавали давление отбора на гены, отвечающие за коммуникацию: они отодвинули гортань вглубь, чтобы расширить вокальный диапазон, протянули аксонные связи из неокортекса ниже, в спинной мозг, чтобы руки и языки стали подвижнее, выбелили склеры, чтобы другим было легче замечать, куда мы смотрим, и снабдили нас надежной способностью развивать у себя когнитивные навыки для голосовой мимикрии и коммуникативных подсказок вроде направления взгляда и указательных жестов.</p>
    <p>Невозможно установить, в какой поведенческой сфере кумулятивная культурная эволюция началась первой — в изготовлении орудий, обработке пищи или жестовой коммуникации. Кроме того, не исключено, что кумулятивная культурная эволюция в одних группах наших предков началась с жестовых репертуаров, а в других из-за других экологических условий первыми начали накапливаться приемы изготовления орудий. Главное — что бы ни оказалось первым, оно, вероятно, катализировало развитие в остальных сферах. Например, в человеческом мозге есть аксоны, которые направляют сигналы из неокортекса прямо в передний рог спинного мозга, где находятся моторные нейроны, а затем — вниз, вглубь спинного мозга<a l:href="#n_380" type="note">[380]</a>. Эта анатомическая перемена помогает объяснить, почему наш вид обладает такой впечатляющей ловкостью рук, а точнее, откуда берется способность овладевать навыками, требующими этой ловкости. Возможно, такой перемене способствовали появившиеся в ходе культурной эволюции занятия, требующие развитой мелкой моторики, — плетение сетей, изготовление одежды, заточка орудий или разведение огня, — либо передаваемые через культуру навыки и тактики вроде применения для охоты или обороны метательного оружия (копий, дубинок, камней). Вполне правдоподобно, что либо зародившаяся жестовая коммуникация, либо все более сложные навыки изготовления орудий создали давление отбора, которое благоприятствовало прямой аксонной связи с передним рогом и спинным мозгом. Если первой появилась жестовая коммуникация, она поспособствовала развитию мелкой моторики, а это, вероятно, помогло развиться навыкам изготовления орудий. Если первыми были орудия, жестовая коммуникация воспользовалась результатами для своего развития. А улучшенные навыки коммуникации, вероятно, позволили эффективнее передавать информацию об изготовлении и применении орудий труда.</p>
    <p>Этот процесс помогает объяснить, откуда у нашего вида взялся такой подвижный язык и способности к голосовой мимикрии — явление уникальное для приматов. Голосовая мимикрия вообще редко встречается в природе, хотя многие виды птиц, прекрасно подражающие чужим голосам, обладают похожими мозговыми механизмами<a l:href="#n_381" type="note">[381]</a>. Проекции из неокортекса, которые иннервируют мускулатуру челюсти, языка, лица и голосовых связок, изначально, возможно, развились как поддержка жестовой коммуникации, изготовления орудий или разных других навыков. А затем, распространившись, они проложили дорогу для освоения голосовых сигналов — это был их побочный продукт. Вероятно, голосовые сигналы возникли в дополнение к имевшемуся репертуару коммуникативных жестов, в который входили и выражения лица, позы и указательные жесты. По такому сценарию давление генетического отбора, способствовавшего развитию речи, было создано неречевым коммуникативным репертуаром, который благоприятствовал постепенному прибавлению элементов речи как способу освободить руки и избавиться от необходимости постоянно смотреть друг на друга. Связь движений языка и конечностей прекрасно видна, например, на свадьбах, когда неопытные танцоры высовывают язык от старания, сосредоточившись на сложных па<a l:href="#n_382" type="note">[382]</a>.</p>
    <p>Не важно, в каком именно эволюционном порядке появились жесты, голосовые сигналы, социальные нормы и применение орудий, поскольку культурная эволюция так или иначе создала бы существенное давление отбора на использование вербальных жестов (речи) для коммуникации, чтобы освободить руки для применения орудий, метания оружия, приготовления пищи, сохранения равновесия во время погони за добычей, а кроме того, чтобы общаться ночью. Сравнение с другими человекообразными обезьянами показывает, что гортань у нас сместилась вниз, что удлинило речевой тракт и расширило наш потенциальный фонетический репертуар. Язык освободился и получил возможность двигаться и вверх-вниз, и вправо-влево. Кроме того, мы утратили мягкие надувные воздушные мешки, которые есть у человекообразных обезьян вокруг гортани. Однако за эти изменения пришлось дорого заплатить. Другие млекопитающие и наши младенцы могут дышать и глотать одновременно, поэтому им не так-то просто подавиться пищей<a l:href="#n_383" type="note">[383]</a>. А дети постарше и взрослые могут поперхнуться, и это нередко случается.</p>
    <p>Генетическая эволюция, направляемая этими факторами отбора, способствовала коммуникации в целом, а не только развитию устной речи, поэтому наши предки могли обладать, помимо разговорных языков, еще и языками жестов, подобно многим современным охотникам-собирателям. В мирах, созданных социальными нормами и репутацией и все больше поощрявших сотрудничество, стало важнее общаться и учить других, а не обманывать и эксплуатировать. Подобные требования объясняют, почему у людей относительно небольшая радужная оболочка на белом фоне склеры. Всякий, кто наблюдает за нами, легко может понять, куда и на кого мы смотрим. Эксперименты с человекообразными обезьянами и младенцами показывают, что обезьяны следят за ориентацией головы других особей, а дети — за взглядом. Из-за этого нам труднее скрыть, что нас интересует (за все надо платить), зато такое поведение очень полезно для активной передачи культурной информации и для коммуникации в целом. Различные популяции во всех уголках планеты благодаря сильной мотивации передать культурную информацию пользуются наборами “педагогических” подсказок, облегчающих обучение, и эти наборы у всех немного разные. Широко применяются зрительный контакт, движения головы, указательные жесты. Представители разных сообществ говорят с младенцами на “материнском языке” (“беби-ток”) — медленно, с подчеркнутой интонацией, — и благодаря этому особому языку, который предоставляет информацию в легкоусвояемом для детей виде, детям проще учиться говорить<a l:href="#n_384" type="note">[384]</a>.</p>
    <p>Если понять, что языки — или хотя бы более простые коммуникативные системы — коэволюционировали с орудиями, практиками и социальными нормами, это поможет объяснить, как и почему в ходе эволюции возникли те или иные особенности языков. Например, на лингвистов производит сильное впечатление иерархическая структура, упорядоченность последовательности слов и частей предложения и рекурсия, которую обнаруживают в современных языках<a l:href="#n_385" type="note">[385]</a>. В мире, где эволюционировал бы только язык, и в самом деле неочевидно, откуда могли взяться когнитивные способности, лежащие в основе этих свойств. Если в обществе, располагающем лишь простым праязыком, вдруг появляется генетический мутант, наделенный новыми ментальными способностями, которые позволяют создавать иерархические лингвистические структуры, ему не с кем поговорить и, соответственно, не найти применения своим выдающимся талантам. Никто из тех, у кого нет таких когнитивных способностей, не поймет его и не станет копировать его сложные паттерны.</p>
    <p>Однако сложные орудия тоже создаются последовательно, иерархически и иногда рекурсивно — точь-в-точь как современные языки (в большинстве своем). Чтобы сделать копье, нужно раздобыть дерево, выпрямить его, сбалансировать для метания. Потом — а может быть, и сначала — надо найти кремень, кость или обсидиан для наконечника. Его необходимо обтесать или сколоть, чтобы получилось острие. Затем понадобятся сухожилия или смола, чтобы прикрепить наконечник к древку. То есть, чтобы собрать копье из частей, нужны сами эти части (объекты), действия (обтесывание и пр.) и правила сборки (последовательные инструкции). Все это делается с целью получить хорошее копье, точно так же как предложения составляются с целью коммуникации. Подобным же образом практики приготовления пищи, цель которых — обезвредить семена (например, желуди или нарду), предполагают строгое соблюдение протоколов с компонентами и субкомпонентами (размолоть, вымочить, сварить), которые необходимо выполнять в заданном порядке. Помимо последовательностей и иерархий существуют некоторые технические навыки вроде ткачества и вязания, которые требуют рекурсивного повторения одних и тех же приемов — потенциально бесконечного<a l:href="#n_386" type="note">[386]</a>.</p>
    <p>Однако здесь, в отличие от языка, чтобы получить пользу, не нужен кто-то еще, кто обладает теми же способностями. Если человек способен придумать и сделать более сложное орудие, это приносит ему прямую выгоду. А существование более сложных орудий приведет к усилению давления отбора на тех, кто не умеет их делать. Такие когнитивные способности можно перенаправить для организации и передачи коммуникативных репертуаров, а может быть, для передачи норм и практик, связанных с системами родства. В соответствии с этим, когда люди конкурируют с приматами в решении задач, требующих выучивания последовательности действий руками, мы одерживаем победу только тогда, когда задача предполагает иерархическую структуру<a l:href="#n_387" type="note">[387]</a>.</p>
    <p>Эту идею исследовали при помощи компьютерных симуляций, в которых нейросети должны были сохранить “генетически” развившуюся способность заучивать сложные последовательности для решения нелингвистических задач (вроде обработки нарду) и одновременно изучать грамматику. Нейросети могли эволюционировать генетически, чтобы лучше усваивать грамматику, а грамматика могла эволюционировать культурно, чтобы нейросетям было легче ее усваивать. По результатам исследования были сделаны три вывода.</p>
    <p>1. Генетическая эволюция способностей к изучению нелингвистических последовательностей улучшает усвоение грамматики, так что между орудиями и языком существует синергия.</p>
    <p>2. Однако необходимость сохранить способность хорошо усваивать нелингвистические последовательности (хорошо изготавливать орудия) мешает генетической эволюции улучшить способности к изучению грамматики, а значит, эволюция не благоприятствует специфическим генам, помогающим изучать грамматику.</p>
    <p>3. Тем не менее нейросети научились усваивать грамматику значительно лучше, поскольку <emphasis>грамматика</emphasis> эволюционировала культурно таким образом, чтобы существующим нейросетям было легче их учить<a l:href="#n_388" type="note">[388]</a>. Короче говоря, культурная эволюция сделала грамматику более усвояемой.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Гены и мозг для изучения сложных последовательностей</p>
    </title>
    <p>По-видимому, ученым удалось выявить один ген, который поддерживался отбором в ходе эволюции человека для улучшения наших способностей запоминать процедуры и последовательности. Ген называется <emphasis>FOXP</emphasis>2 и находится в седьмой хромосоме человека; он кодирует белок, влияющий на развитие мозга, особенно в областях, связанных с процедурным и моторным обучением. В течение 170 миллионов лет он, похоже, оставался практически неизменным у многих видов, однако после того, как мы отделились от шимпанзе, то есть всего за 5–10 миллионов лет, в нашей копии гена произошло два изменения. Мутации гена <emphasis>FOXP</emphasis>2 влияют у людей на усвоение и грамматики, и последовательностей, а у мышей — на усвоение моторных навыков. Гены влияют на ментальные способности сложными непрямыми путями, и это, как правило, мешает надежно устанавливать такие связи, но в данном случае весьма правдоподобно, что кумулятивная культурная эволюция благоприятствовала измененному гену <emphasis>FOXP</emphasis>2, поскольку он повышает у нас способности запоминать процедуры, моторные навыки и последовательности и был необходим для выучивания возникающих в ходе культурной эволюции протоколов изготовления орудий. Как только мы обрели эти способности, они могли быть задействованы и в коммуникативных репертуарах, позволив создавать более сложные грамматические конструкции. А может быть, все происходило в обратном порядке<a l:href="#n_389" type="note">[389]</a>.</p>
    <p>Это согласуется и с результатами исследований при помощи методов сканирования мозга: оказывается, при применении языка и орудий (работа руками) задействуются перекрывающиеся участки мозга. Более того, если сосредоточиться только на участках, специфичных либо для применения языка, либо для применения орудий, окажется, что между ними мало различий. Те же различия, которые все-таки есть, тривиальны: например, язык активирует слуховые зоны, а применение орудий — моторные. Участки мозга, которые раньше считались сугубо “грамматическими”, как выяснилось теперь, задействуются при решении задач, требующих последовательного или иерархического структурирования, и возбуждаются при исполнении сложных мануальных процедур. Подобным же образом, когда человек учится издавать звуки и изготавливать орудия, у него задействуются одни и те же области, отвечающие за подражание, так что умение подражать голосу с точки зрения локализации в мозге не слишком отличается от остальных видов подражания<a l:href="#n_390" type="note">[390]</a>.</p>
    <p>Даже сегодня культура остается главной движущей силой генетической эволюции человека, и культурная эволюция разных особенностей языка в разных популяциях, вероятно, и сейчас влияет на частотность генов. Появились наводящие на интересные мысли данные, что возникновение нетональных языков, возможно, создало условия, благоприятствующие распространению двух разных генетических вариантов. Многие языки, чтобы различать слова, накладывают на последовательность звуков тон или изменение тона. Такие языки называются тональными. Например, в мандаринском наречии китайского языка слог /ма/ может означать “мама”, “лошадь”, “конопля” или “ругаться” в зависимости от интонации или тонального контура. Нетональные языки, например английский и испанский (и все европейские языки), применяют тон только как интонацию на уровне фразы для передачи чувства, настроения или смыслового ударения. Гены, о которых идет речь, — это варианты генов <emphasis>ASPM</emphasis> и <emphasis>MCPH</emphasis>, которые влияют на рост и развитие мозга; эти варианты начали распространяться под действием естественного отбора примерно в последние 50 тысяч лет. Оба новых варианта связаны с нетональными языками, то есть у носителей нетональных языков обычно бывают именно эти варианты.</p>
    <p>Разумеется, история распространения человеческих популяций предполагает, что многие элементы генетики и языков коррелируют просто потому, что нередко распространяются вместе. Следовательно, корреляции генетики и языка встречаются повсеместно и далеко не всегда указывают на действие естественного отбора. Однако в этом случае исторические отношения, сходство языков и географическая близость, по-видимому, не могут объяснить генетико-лингвистическую корреляцию. И на данный момент не удается связать эти генетические варианты с какими-то еще психологическими и когнитивными особенностями (интеллект, размер мозга, социальные навыки, шизофрения и т. п.).</p>
    <p>Тем не менее во избежание недоразумений отмечу, что <emphasis>любой ребенок</emphasis>, растущий где угодно, способен выучить местный язык, однако не исключено, что естественный отбор подправляет генетику, отвечающую за то, насколько легко или трудно выучить местные языки с учетом их фундаментальных особенностей<a l:href="#n_391" type="note">[391]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Культура, кооперация и почему дела говорят громче слов</p>
    </title>
    <p>Общая картина, которую я обрисовал в этой главе, ставит под сомнение много утверждений, и старых, и новых, согласно которым именно возникновение языка в нашей эволюционной линии стало тем самым Рубиконом, перейдя который мы навсегда отделились от остальной природы. С появлением языка, говорят приверженцы этого сценария, стала возможной культурная передача и была решена проблема кооперации — в основном благодаря сплетням, влияющим на репутацию. Хотя нет никаких сомнений, что язык играет для нашего вида невероятно важную роль, у этого общепринятого представления с его избыточным упором на язык есть три главных слабых места.</p>
    <p>Во-первых, этот подход упускает из виду, что и культурная эволюция, и культурная передача в значительной мере возможны и без языка. Культурная информация об изготовлении орудий, разведении огня, опасных животных, съедобных растениях, приготовлении пищи и диете (выборе пищи) вполне может быть усвоена и без языка, если и не полностью, то в значительной степени. Даже социальные нормы, касающиеся, например, дележа пищи, можно передавать без языка. Еще в самом начале культурно-генетического коэволюционного пути и задолго до появления полноценного языка контролируемые указательные жесты, выражения лица и импровизированная пантомима могли служить коммуникативными инструментами для культурной передачи — как бывает и сегодня между людьми, у которых нет общего языка. Все, что мы могли бы назвать языком, вероятно, появилось на сцене гораздо позднее начала культурной эволюции, которая к тому времени уже успела создать простые коммуникативные репертуары.</p>
    <p>Во-вторых, сам по себе язык — продукт культурной эволюции, поэтому он не может <emphasis>стать причиной</emphasis> появления культуры. Естественно, язык может сильно поспособствовать культурной передаче, облегчить поток культурной информации, и так и происходит; к тому же он открывает принципиально новые возможности, включая передачу историй, маркированных категорий и песен. Но основой и стимулом для этих новых возможностей были нелингвистические формы культурной эволюции, точно так же как значительно позднее язык послужил основой и стимулом для распространения письменности и грамотности, которые, в свою очередь, открыли перед культурной эволюцией новые дороги.</p>
    <p>Наконец, язык по сути своей содержит довольно серьезную кооперативную дилемму: в нем заложены ложь, обман и преувеличение. Когда располагаешь языком, соврать ничего не стоит, по крайней мере в краткосрочной перспективе, а ложь становится потенциально могущественным способом эксплуатировать окружающих и манипулировать ими. Чем сложнее коммуникативная система, тем проще солгать или завуалировать правду, причем так, чтобы это сошло тебе с рук<a l:href="#n_392" type="note">[392]</a>. Если с этой кооперативной дилеммой ничего не делать, эволюция языка — как генетическая, так и культурная — оказывается сильно ограниченной. Причина очевидна. Если окружающие пользуются языком, чтобы обхитрить меня, я могу избежать этого, если не стану никому верить или вообще не буду никого слушать. Если все перестанут друг друга слушать, чтобы не стать жертвой манипуляции, не будет никакого смысла пытаться с кем-то общаться. Язык исчезнет или будет использоваться только в ситуациях, где обманывать и манипулировать слишком трудно.</p>
    <p>Таким образом, чтобы в ходе эволюции возникли сложные коммуникативные репертуары, нужно, чтобы эта кооперативная дилемма была к тому времени уже хотя бы отчасти решена. Поэтому язык не мог быть главным решением проблемы человеческого сотрудничества. Разумеется, после того как возникли и распространились социальные нормы честной коммуникации, язык может расширить сферу сотрудничества и взаимообмена, поскольку позволяет быстрее и точнее усваивать социальные нормы и распространять сплетни об их нарушителях. Нередко исследователи, рассуждая о том, как именно язык решает проблемы сотрудничества между людьми, исходят из предположения, что культура уже существует (хотя сами этого не признают), поскольку опираются на то, что уже существует репутация, которая обеспечивает контроль соблюдения правил честности. Однако и репутация, и социальные нормы, требующие честности, передаются через культуру и сильно различаются в разных сообществах.</p>
    <p>В дополнение к социальным нормам, контролирующим ложь, кооперативная дилемма языка смягчается нашими способностями к культурному обучению, причем влияние это двояко. Во-первых, передача репутационной информации не требует языка и вполне возможна при помощи одних лишь указательных жестов и выражений лица. Например, я могу показать на Билла, который нежится в тенечке под деревом, пока мы ремонтируем его дом, и скорчить гримасу отвращения или пристыдить его жестом. Это расскажет вам, какого я мнения о поведении Билла. Так что передача репутации возможна не только при помощи языка. Во-вторых, хотя репутации подвержены манипуляциям, люди, способные к культурному обучению, уже обладают когнитивными навыками, которые смягчат воздействие обмана со стороны тех, кто действует в своих интересах. Например, Стив пытается убедить вас, что его соперник Джон негодяй, с целью получить преимущество перед Джоном (предположим, что Джон на самом деле достойный человек). Однако если вы для формирования своих представлений о Джоне применяете конформистскую передачу, то будете основываться на мнении разных членов сообщества, большинству из которых Джон не соперник. Это позволит вам не принимать в расчет дезинформацию Стива и сформулировать для себя более точную версию репутации Джона. Таким образом, наши механизмы культурного обучения не позволяют лжи и обману свести на нет ценность репутации<a l:href="#n_393" type="note">[393]</a>.</p>
    <p>И все равно возникновение языка дает некоторым из нас, особенно добившимся успеха и обладающим престижем, возможность манипулировать окружающими и заставлять их действовать в интересах манипулятора или верить во что-то, что ему выгодно. Например, манипулятор, решивший отравить конкурентов, может попытаться при помощи языка распространить представление, что синие грибы вкусны и питательны, хотя сам он считает, что они ядовиты. Возможность такой манипулятивной культурной передачи должна создать давление отбора, направленное на развитие у учеников способности следить за тем, что я называю демонстрациями правдивости утверждений, или ДПУ (<emphasis>Credibility Enhancing Displays</emphasis>, CRED). Это действия, которые человек едва ли стал бы совершать, если бы его убеждения расходились с тем, что он утверждает вербально, или если бы его подлинные предпочтения не соответствовали тому, что он предпочитает, если верить его словам. ДПУ снабжают учеников своего рода частичным иммунитетом или защитным фильтром от манипуляторов, которые готовы использовать дешевый канал культурной передачи, обеспечиваемый языком. Если кто-то утверждает, что синие грибы вкусны и питательны, и при этом сам поедает их в больших количествах и кормит ими своих детей, это и будет хорошим ДПУ в глазах учеников. Если ученик видит, как это делает потенциальная модель, то впоследствии утверждения модели о питательной ценности синих грибов будут иметь больше веса при формировании его собственных представлений.</p>
    <p>Исследования в этой области только начинаются, но эксперименты с детьми и взрослыми показывают, что ДПУ играют важную роль при культурной передаче многих убеждений и практик, в том числе пищевых предпочтений, альтруистического поведения, веры в сверхъестественное и контринтуитивных представлений<a l:href="#n_394" type="note">[394]</a>. Например, ДПУ помогают объяснить, почему мученичество может служить мощным фактором распространения религиозных верований. Если человек готов умереть за свою веру в сверхъестественное, велика вероятность, что он и в самом деле придерживается этой веры, а вовсе не мошенник и не манипулятор (или не был таким). Кроме того, ДПУ помогают объяснить, почему религиозные лидеры дают обеты бедности и целомудрия, поскольку такие ДПУ делают их более эффективными распространителями веры. В целом ДПУ обеспечивают частичный иммунитет от попыток эксплуатации при помощи языка, хотя, безусловно, обилие всякого рода жуликов, телевизионных проповедников и прочих очковтирателей указывает на то, что культурное обучение через язык, на которое мы так сильно полагаемся, по-прежнему таит в себе подводные камни.</p>
    <p>Именно благодаря тому, что мы используем ДПУ, дела говорят громче слов, и это помогает нам преодолевать соблазны манипулировать культурной передачей и эксплуатировать ее в своих интересах.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Краткие итоги</p>
    </title>
    <p>Эту главу я завершу семью основными выводами.</p>
    <p>1. Языки — это пакеты культурных адаптаций для коммуникации. Раз начавшись, культурная эволюция наряду с технологиями и социальными нормами генерирует все более сложные коммуникативные репертуары, адаптированные к местному контексту. Мы видели, что культурная эволюция способна даже создавать языки жестов и свиста и менять сонорность слов в соответствии с устойчивыми акустическими особенностями среды, в которой обитает то или иное языковое сообщество.</p>
    <p>2. Эти репертуары в ходе культурной эволюции становились все более легкоусвояемыми, а их усвояемость создала общие черты языков, опирающиеся на различные нелингвистические аспекты нашей врожденной психологии. Однако детали этого процесса зависят от того, кто именно учит язык — только дети или люди всех возрастов.</p>
    <p>3. Размеры и взаимосвязанность популяций благоприятствуют культурной эволюции и поддержанию как больших наборов орудий, так и больших словарей, фонемного инвентаря и некоторых сложных грамматических инструментов вроде подчинительных союзов.</p>
    <p>4. Эти закономерности в сочетании с антропологическими и историческими данными по разным языкам указывают на то, что распространенные современные языки вроде английского, вероятно, совсем не похожи на языки, преобладавшие на протяжении эволюционной истории человечества, точно так же как наши институты и технологии совсем не похожи на институты и технологии малых сообществ.</p>
    <p>5. Усвоение языков влияет на некоторые аспекты нашей психологии и наделяет людей новыми когнитивными способностями.</p>
    <p>6. Языки как закономерный продукт культурной эволюции создали в ходе эволюции человека сильнейшее давление генетического отбора и приспособили наше тело и мозг к устной речи и кооперативной коммуникации. Этот процесс продолжается.</p>
    <p>7. Чтобы понять, как эволюционируют языки, их следует рассматривать в более широком контексте культурно-генетической коэволюции наряду с орудиями, навыками и социальными нормами.</p>
    <p>В главе 14 мы познакомимся с некоторыми из бесчисленного множества способов, которыми культура формирует наш мозг и наш биологический склад, даже если при этом она не вмешивается в генетику. Культурная эволюция — разновидность эволюции биологической.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 14</p>
    <p>Окультуренный мозг и гормоны чести</p>
   </title>
   <section>
    <p>Чтобы прочитать эти слова, вы задействуете нейронную сеть, находящуюся в левой вентральной затылочно-височной области мозга и созданную культурой. Это место — “буквохранилище” мозга — представляет собой особый аппарат или встроенное программное обеспечение, предназначенное для чтения<a l:href="#n_395" type="note">[395]</a>. Если повредить эту область, грамотные люди внезапно забывают грамоту, сохраняя при этом все остальные когнитивные и зрительные способности. При повреждениях этого участка некоторые больные понимают цифры и могут считать, но не читать. Эта общая закономерность сохраняется даже для тех, кто читает на языках вроде японского и китайского, которые обозначают символами целые слоги и слова<a l:href="#n_396" type="note">[396]</a>. Эксперименты со сканированием мозга показывают, что буквохранилище регистрирует возникшее в ходе культурной эволюции сходство слов READ (“читать”) и <emphasis>read,</emphasis> хотя эти два набора значков не очень похожи друг на друга, однако, разумеется, это происходит только с теми, кто умеет читать по-английски. Таким образом, отношение между “R” и “r” буквально прошито в мозге англоязычных читателей. Подобным же образом буквы ивритского алфавита активируют буквохранилище у тех, кто читает на иврите, но не у тех, кто читает, скажем, только по-английски<a l:href="#n_397" type="note">[397]</a>.</p>
    <p>Следовательно, мозг очень грамотного человека не такой, как у неграмотного, потому что грамотные люди натренировали свой мозг читать. Учась читать, вы тренируете мозг визуально обрабатывать ту систему письменности, с которой вы работаете. Чем лучше вы умеете читать, тем лучше приспособлена для чтения ваша мозговая проводка. У американских детей буквохранилище начинает формироваться лет в восемь, но окончательно созревает лишь в подростковом возрасте — конечно, если ребенок продолжает читать.</p>
    <p>Умение читать не только создает буквохранилище в “зрительной области” между центром распознавания лиц и областью, отвечающей за узнавание предметов, оно еще и утолщает мозолистое тело, основной канал передачи информации между левым и правым полушарием. Умение читать влияет и на верхнюю височную борозду и левую нижнюю часть префронтальной коры — зону Брока. В целом благодаря такой “перепрошивке” у грамотных людей (1) улучшается вербальная память, (2) обширнее зоны, где активируется мозговая деятельность в ответ на <emphasis>слова, произнесенные устно</emphasis>, (3) острее способность распознавать звуки, из которых состоят слова. То есть грамотность улучшает даже некоторые когнитивные способности, не имеющие прямого отношения к чтению и письму<a l:href="#n_398" type="note">[398]</a>.</p>
    <p>Однако за все это надо платить. Умелые чтецы, вероятно, хуже распознают лица, поскольку для чтения задействуются области веретеновидной извилины, специализирующейся на распознавании лиц. В сущности, нейрологическая асимметрия при распознавании лиц (давно установлено, что этим преимущественно занимается правое полушарие), вероятно, результат обучения чтению, которое вытесняет распознавание лиц из левого полушария и по возможности делегирует его правому<a l:href="#n_399" type="note">[399]</a>. Мне было особенно приятно это узнать, поскольку теперь у меня есть прекрасное оправдание тому, что я постоянно забываю лица: часть своего встроенного мозгового программного обеспечения я пустил на поддержку своей страсти к чтению.</p>
    <p>Это <emphasis>биологические,</emphasis> но не <emphasis>генетические</emphasis> модификации нашего мозга. Они представляют собой конечный результат тысячелетней культурной эволюции, которая нашла способ эффективно модифицировать наш мозг, не вмешиваясь в генетику. Чтение и письмо — культурные продукты, которые эволюционировали путем некоторой корректировки функций нейрологических систем распознавания объектов, зрительной памяти и языка — систем, возникших в ходе генетической эволюции. Как утверждает нейрофизиолог Станислас Деан, буквохранилище мозга встраивается в самую подходящую область коры, где есть все инструменты для тонкого распознавания объектов и налажена связь с речевыми центрами. Чтобы понять, что это дает, рассмотрим три общие черты систем письменности. Во-первых, очертания букв, общих для многих алфавитов — Н, Х, О, Т, — а также многие знаки неалфавитных систем письменности, например китайские иероглифы вроде 山 (“гора”), — таковы, что наша зрительная система быстро распознает их. И неудивительно, поскольку эти контуры часто встречаются в мире природы. Во-вторых, смыслы или звуки, обозначаемые символами на письме, не зависят от абсолютных размеров символа подобно тому, как воспринимаемый размер объектов реального мира зависит от расстояния до смотрящего. Детей не приходится учить, что размер букв не имеет значения, они знают или выводят это правило автоматически. Однако иногда их нужно учить, что в некоторых случаях имеет значение относительный размер символов, как в японской азбуке хирагана. Наконец, на письме буквы или другие символы разделяются расстоянием, оптимальным для быстрого чтения. Если буквы р а с с т а в л е н ы с л и ш к о м р е д к о, скорость чтения резко падает<a l:href="#n_400" type="note">[400]</a>.</p>
    <p>Знаки письменности, как и другие культурные адаптации, о которых мы говорили, вероятно, поначалу были вовсе не похожи на наши буквы и иероглифы, идеально подходящие для наших систем распознавания объектов, и никому не приходило в голову, что дети по умолчанию автоматически делают вывод, что размер букв ни на что не влияет. Многие системы письменности начинались с иконических пиктограмм — вероятно, потому, что, скажем, волнистые линии, немного напоминающие волны или поле пшеницы, легче запомнить, чем произвольные символы. В число египетских иероглифов входили схематические изображения животных, предметов и орудий, но в дальнейшем некоторые из них стали обозначать фонемы. Такие закономерности, общие для многих систем письменности, возникают из-за того, что культурная эволюция отбирает элементы, лучше всего соответствующие архитектуре нашего мозга, но, разумеется, на культурную эволюцию влияло и множество других сил. Более того, культурная эволюция могла использовать несколько совершенно разных путей создания удобочитаемых систем письменности — систем, каждая из которых по-разному подходит к устройству нашего мозга. Рассмотрим Северную и Южную Америку, где письменность возникла независимо от евразийских систем.</p>
    <p>В Америке использование стилизованных лиц в качестве символов понятий, дат, личных имен и слогов началось давно и со временем распространялось все шире. Например, у майя стилизованные лица как основа письменности продержались шестьсот лет (см. илл. 14.1). Такой необычный элемент письменности опирается на наши врожденные склонности, в том числе на специализированные области мозга, предназначенные для распознавания и запоминания лиц. Кроме того, вероятно, что умелые чтецы-майя лучше распознавали и запоминали лица и в контекстах, не связанных с чтением (в отличие от меня и других книжных червей, глотающих книжки по-английски). Такое когнитивное предпочтение, вероятно, заново отвоевывает позиции в современных системах письменности: подозреваю, стилизованные лица с триумфом возвращаются в нашу письменную речь ☺<a l:href="#n_401" type="note">[401]</a>.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_035.jpg"/>
    <p>Илл. 14.1. Письмо майя из храма лиственного креста в Паленке (Мексика)</p>
    <empty-line/>
    <p>Таким образом, чтение — это продукт культурной эволюции, который перепрограммирует наш мозг и создает когнитивную специализацию, практически колдовскую способность быстро превращать последовательность рисунков в речь. У большинства человеческих обществ никогда не было письменности, и еще несколько сотен лет назад большинство людей не умели ни читать, ни писать. А значит, в современных обществах у большинства людей — тех, кто очень хорошо умеет читать, — мозг несколько другой и обладает несколько другими когнитивными способностями, чем у большинства людей из большинства обществ на протяжении истории человечества, просто потому, что они научились читать.</p>
    <p>Этот пример наводит нас на очень важную мысль, о которой мы поговорим подробно: <emphasis>культурные различия — это различия биологические, но не генетические</emphasis>. Человеческая биология, в том числе мозг, — это отнюдь не только гены. Как ни странно, многие, даже ученые и журналисты-популяризаторы науки, которые могли бы и понимать, что к чему, нередко относятся к культурным различиям так, словно они небиологические и нематериальные, чуть ли не потусторонние. Путаница возникает, когда считают, будто если какое-то свойство определяется строением мозга или управляется гормонами, то это свойство — генетическое. На самом деле все не так, и цель этой главы — избавить вас от подобных заблуждений (если они у вас есть). Новые данные ясно показывают, как культура формирует биологию, меняя архитектуру мозга, перестраивая наши тела и корректируя уровень гормонов. Культурная эволюция — это разновидность эволюции биологической, но не генетической.</p>
    <p>Прежде чем двинуться дальше, сделаю одну важную оговорку. До сих пор на страницах этой книги я рассказывал, как культурная эволюция влияла на генетическую на протяжении десятков и сотен тысяч лет. Теперь я говорю о другом: когда растешь в среде, сформированной культурой, это воздействует на тело и мозг в процессе развития, не затрагивая гены. Ясно, что эти процессы связаны и влияют друг на друга, и именно этого не учитывают в должной мере очень многие труды по эволюционным и социальным наукам.</p>
    <p>Культурная эволюция изобрела много способов влиять на нашу биологию. На самом базовом уровне культурное обучение меняет систему вознаграждения в мозге, благодаря чему мы начинаем любить и хотеть другие вещи. Эти изменения — отнюдь не поверхностные и не пустяковые, в чем мы убедились на примере острого перца в главе 7. Культурное обучение влияет на то, что нам хочется съесть, на критерии выбора сексуальных партнеров и на то, насколько те или иные вещи для нас болезненны. Приведенные ниже данные показывают, как культурное обучение делает пищу и напитки, например вино, вкуснее, а удары электрическим током — переносимее. Далее, культура, создавая для нас мотивацию и средства поощрения в социальном мире, побуждает нас особым образом тренировать мозг. В одних обществах нужно уметь читать, видеть гендерные и статусные различия и знать дроби. В других — замечать и различать следы животных, хорошо видеть под водой или узнавать отдельных коров в огромном стаде. В ходе этого процесса культурная эволюция иногда конструирует необходимые ментальные протезы, дополняющие наш мозг и когнитивные способности, вроде физических и воображаемых счетов, которые помогают детям считать в уме быстрее калькулятора (см. главу 12).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Вино, мужчины и песни</p>
    </title>
    <p>Исследователи, применяющие эволюционные принципы к механизмам сексуальной привлекательности, показали, что люди ценят в романтических партнерах и спутниках жизни вполне определенные качества. Выбор романтического партнера и спутника жизни, особенно надолго, — это задача как раз из тех, которые хорошо помогает решать культурное обучение, поскольку оценивать качества потенциального партнера сложно, на это нужно много времени, а результат все равно получится неопределенный. Если обучающиеся будут внимательно наблюдать, к кому влечет других и с кем обычно завязывают отношения, они смогут сэкономить время и силы и, таким образом, лучше сфокусировать свои усилия. Эксперименты, призванные проверить эту гипотезу, в основе своей очень похожи. Испытуемые должны поставить оценки фотографиям или видео “цели” (назовем его Тед), после чего им показывают другое фото или видео, на котором цель принимает знаки внимания от представителя противоположного пола — “модели” (назовем ее Стефания). В зависимости от подсказок и критериев после этого испытуемые нередко начинают считать Теда более привлекательным и проявляют больше заинтересованности в длительных отношениях с Тедом. Как можно ожидать на основе даных из главы 4, эффект повышения привлекательности проявляется или становится сильнее заметен, если сама модель, Стефания (1) более привлекательна, (2) старше или опытнее испытуемого и (3) улыбается Теду, а не смотрит на него с нейтральным выражением лица. Как сделать конкретного человека привлекательнее в глазах другого, похоже, понятно, но некоторые исследования показывают, что ученики обобщают свои предпочтения, перенося их с индивида на какие-то отдельные его признаки. То есть, например, если Тед одет с ног до головы в черное, а Стефания отдала ему предпочтение, в дальнейшем ученик может считать более привлекательными всех, кто одет в черное, а не только Теда. Такие эмпирические результаты получены для признаков вроде одежды и прически и даже для расстояния между глазами<a l:href="#n_402" type="note">[402]</a>.</p>
    <p>Нейрофизиологи в ходе такого рода экспериментов подключили сканирование мозга и изучили, что происходит, когда испытуемые меняют оценку привлекательности лиц в результате культурного обучения. В одном из таких экспериментов участники-мужчины оценивали 180 женских лиц по семибалльной шкале от 1 (непривлекательное) до 7 (привлекательное). После каждой оценки участникам сообщали, как оценили в среднем это лицо другие мужчины (якобы). Однако на самом деле для 60 случайно выбранных лиц эти оценки генерировал компьютер с таким расчетом, чтобы они оказывались на 2–3 очка выше или ниже оценки участника. В остальных случаях “средняя оценка” рассчитывалась так, чтобы она оказывалась близкой к оценке, которую дал сам участник. Затем, через полчаса, участникам предлагали снова оценить все 180 лиц и при этом сканировали их мозговую активность; на этот раз никаких “средних оценок” им не сообщали. Исследователей интересовало, как знакомство с чужими оценками влияет на последующую оценку <emphasis>тех же самых</emphasis> лиц и что при этом происходит в мозге испытуемого<a l:href="#n_403" type="note">[403]</a>.</p>
    <p>Обычно испытуемые повышали оценки, если видели, что средняя оценка, данная другими, выше, и понижали, когда видели более низкие оценки. Сканирование мозга показало, что знакомство с чужими оценками, отличавшимися от их собственных, меняло их субъективную оценку лиц. В сочетании с данными других похожих исследований это позволяет заключить, что когда соглашаешься с другими, это дает внутреннее (нейрологическое) вознаграждение и приводит к стойким нейрологическим модификациям: начинаешь предпочитать и ценить не то, что раньше. Коротко говоря, культурное обучение заставляет человека менять свое восприятие и оценку лиц на основании предпочтений других людей. Это биологические и нейрологические — но не генетические — перемены в выборе того, что считаешь привлекательным.</p>
    <p>На сегодняшний день исследования позволили выявить похожие процессы в ходе экспериментов с музыкой, вином и другими вкусами. Особенно ярким получился эксперимент с вином. Цены на вино, как и на все остальное, отражают совокупное влияние оценок множества разных людей. Поэтому ученикам, если они хотят определить, что им должно нравиться, приходится обращать внимание на цену, а также на предпочтения экспертов, наделенных престижем. Испытуемые пробовали пять сортов вина, для каждого из которых указывалась цена за бутылку, скажем, 5, 10, 35, 45 и 90 долларов. В это время испытуемым проводили сканирование мозга. Однако испытуемые не знали, что на самом деле они пробуют всего три разных сорта вина. Два из них были помечены по два раза — как вино за 5 и 45 долларов и как вино за 10 и 90 долларов. Обычно испытуемые выше оценивали (находили более приятным) более дорогое вино, хотя на самом деле вино было одно и то же<a l:href="#n_404" type="note">[404]</a>.</p>
    <p>Однако теперь мы можем подглядеть, что происходит у человека в мозге. Когда ученые сопоставили данные сканирования мозга во время дегустации одного и того же вина по разной цене, оказалось, что у тех, кто пил “более дорогое” вино, сильнее активировалась медиальная орбитофронтальная кора — область, отвечающая за удовольствие от запахов, вкусов (пищи и питья) и музыки. Таким образом, результаты показывают, что хотя цена не воздействует непосредственно на первичные сенсорные области мозга, она влияет на оценку сигналов, поступающих из этих областей. Сенсорный входящий сигнал один и тот же, однако из-за культурного обучения один и тот же сигнал оценивается по-разному.</p>
    <p>Результаты эксперимента с вином особенно интересны, поскольку в ходе тысяч <emphasis>двойных слепых</emphasis> дегустаций вина, стоившего от 1 доллара 65 центов до 150 долларов за бутылку, американцы, <emphasis>не обладавшие</emphasis> специальными знаниями о винах, систематически предпочитали <emphasis>дешевые</emphasis> вина. Чтобы добиться положительной корреляции предпочтений и цены, человеку нужно специально учиться<a l:href="#n_405" type="note">[405]</a>. Так что, если речь идет о рациональном выборе подарка, вполне можно считать, что, когда хочешь подарить вино американцу, не обладающему особыми познаниями о винах, надо купить дешевое вино, стереть все ценники и сказать, что оно дорогое. Тогда вы оба получите максимум удовольствия (вы — потому что сэкономите деньги), если, конечно, вам не претит лгать, чтобы сделать другим приятное.</p>
    <p>В целом эти исследования ясно показывают, что на наши предпочтения и вкусы сильнейшим образом влияет наблюдение за чужими вкусами и предпочтениями и умозаключения о них, а цена — один из критериев, на основании которого люди настраивают свои предпочтения. Эти эффекты отражают нейрологические изменения, в результате которых меняется и то, от чего мы получаем внутреннее вознаграждение. Так что было бы большой ошибкой предполагать, будто предпочтения человека стабильны и незыблемы. Генетическая эволюция сделала наши предпочтения программируемыми (в некоторой степени), и изменение предпочтений через культурное обучение — один из механизмов нашего приспособления к изменчивым условиям.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как езда по Лондону меняет гиппокамп</p>
    </title>
    <p>В 2009 году я ехал в Лондон на конференцию, чтобы выступить в Королевском обществе в очередную годовщину выхода в свет “Происхождения видов” Чарльза Дарвина (1859). Из аэропорта Хитроу я поехал в город на метро, а потом взял такси. Мы проехали километра два и встали в страшную пробку. Таксист повернулся ко мне и сказал, что теперь мы будем добираться целую вечность: хотя до моей гостиницы отсюда рукой подать, доехать туда очень непросто. Поэтому он посоветовал мне выйти из такси, перейти улицу, пройти по пешеходному проулку, нырнуть в проходной двор, свернуть налево, потом направо в другой проулок (последовали пространные объяснения, которые я уже забыл) — и там по левую руку будет моя гостиница. Как ни удивительно, его указания были совершенно точными, и меня поразило, как замечательно он знает город и держит в голове его подробную карту.</p>
    <p>Тогда я и не подозревал, что мозг моего таксиста, а точнее, гиппокамп, модифицирован и специализирован для знания Лондона. Чтобы стать лондонским таксистом, нужно сдать несколько трудных экзаменов на знание дороги откуда угодно куда угодно в радиусе десяти километров от вокзала Чаринг-Кросс. На то, чтобы сдать все экзамены, обычно уходит три-четыре года, поскольку Лондон — настоящий лабиринт из двадцати пяти с лишним тысяч кривых перепутанных улочек<a l:href="#n_406" type="note">[406]</a>.</p>
    <p>Лондонским таксистам посвящено уже несколько исследований, и все говорят об одном и том же. У тех, кому удалось выучиться на таксиста, становится больше серого вещества в задней части гиппокампа. Гиппокамп — это структура в мозге, отвечающая за хранение пространственной информации у людей и других видов. Чем больше опыт таксиста, тем больше серого вещества в этой части гиппокампа. Такая реновация в архитектуре мозга позволяет таксистам проявлять выдающиеся когнитивные навыки в запоминании лондонских мест и оценке расстояний между ними. Однако и за эти способности приходится платить: хотя в целом остальная когнитивная сфера у таксистов не страдает, они несколько хуже запоминают сложные геометрические фигуры.</p>
    <p>Родиться в мире, управляемом социальными нормами и репутацией, значит быть непосредственно заинтересованным в том, чтобы соответствовать местным требованиям, следовать правилам и понимать, как достичь больших успехов в локально ценных областях — а это может быть гольф, бухгалтерское дело, чтение, умение пользоваться счетами, охота при помощи духового ружья или исполнение шаманских ритуалов. В сущности, социальные нормы создают план тренировок, которые проходит каждый ребенок. Дети усваивают местные стандарты и управляют телом и разумом в соответствии с местными нормами, обеспечивая себе локально ценные физические навыки и ментальные инструменты.</p>
    <p>Работа таксиста — это только вершина айсберга. Исследования такого рода пока находятся в зачаточном состоянии, но уже успели показать, что умение жонглировать, знание немецкого и игра на фортепиано специфически воздействуют на серое и белое вещество в разных областях мозга. Подобные результаты говорят, что наш мозг специализируется для овладения локальными навыками и соответствия требованиям тех миров, в которых мы живем. Однако, в отличие от других животных, у нас есть стимулы (улучшение репутации), орудия (названия цветов, книги, счеты, карты, числа) и мотивация для того, чтобы модифицировать свой мозг, и всем этим снабдили нас культурное обучение и культурная эволюция. Новая научная дисциплина под названием “культурная нейробиология” с учетом всего этого изучает воздействие на мозг передаваемых через культуру повседневных практик, норм, протоколов и целей. Разные культурные ниши ведут к развитию разных когнитивных способностей, искажений восприятия, фокусов внимания и мотиваций. Возьмем, к примеру, работы Трея Хеддена и его коллег<a l:href="#n_407" type="note">[407]</a>.</p>
    <p>Представители разных обществ обладают разными способностями к точному восприятию предметов и людей в контексте и вне его. Образованные носители западной культуры, в отличие от большинства других популяций, склонны (и хорошо умеют) изолировать и рассматривать людей и предметы по отдельности и делать выводы об их свойствах, игнорируя все, что происходит вокруг. А можно выразить это иначе, зайдя с другой стороны: жители Запада не видят людей и предметы в контексте, не разбираются в отношениях и их последствиях и не учитывают контекст по умолчанию. Представители большинства других народов прекрасно умеют это делать<a l:href="#n_408" type="note">[408]</a>.</p>
    <p>Это, в частности, проявляется в том, что представители западного мира относительно лучше оценивают <emphasis>абсолютную</emphasis> длину отрезка независимо от размера окружающей его рамки. Зато те, кто вырос в большинстве обществ Восточной Азии, лучше оценивают <emphasis>относительную</emphasis> длину отрезка в рамке. То есть они лучше жителей Запада оценивают отношение размеров отрезка и рамки. На основании этих результатов психологи говорят, что жители Запада менее “контекстозависимы” <emphasis>(frame dependent),</emphasis> чем большинство других популяций, включая жителей Восточной Азии. На илл. 14.2 показана разница между абсолютными и относительными суждениями. Мне очень нравится эта задача, поскольку она проверяет особенности восприятия и у нее есть объективно верный ответ.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_036.png"/>
    <p>Илл. 14.2. Задача на оценку длины отрезка. Толстый отрезок внутри рамки может соответствовать либо отрезку той же абсолютной длины, либо отрезку той же длины относительно размеров рамки</p>
    <empty-line/>
    <p>Хедден и его коллеги экспериментировали как с американцами европейского происхождения, так и с выходцами из Восточной Азии, живущими в США. Ученые делали им сканирование мозга (функциональную МРТ), когда те оценивали, соответствует ли отрезок, который им показывают, отрезку на предыдущем рисунке либо по абсолютному, либо по относительному критерию. Важно, что задачи относительно легкие, так что при некотором мыслительном усилии решить их может каждый. Если усложнить задачу, американцы находят абсолютные соответствия лучше большинства остальных испытуемых, зато терпят неудачу при поиске относительных соответствий. Простота задачи позволяет всем испытуемым показать себя одинаково хорошо, а это значит, что разница в мозговой активности вызвана только мыслительными усилиями и задействованием нейрологических ресурсов, необходимых для решения задачи, а не итоговыми выводами или решениями испытуемых.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_037.png"/>
    <p>Илл. 14.3. Отношения между мозговой активностью в ключевых областях и аккультурацией к жизни в США у испытуемых из Восточной Азии</p>
    <empty-line/>
    <p>Сравнение результатов сканирования мозга в разных группах показало, что у американцев европейского происхождения при решении задачи на <emphasis>относительное</emphasis> соответствие — задачи, которая жителям Запада, как правило, дается труднее — сильнее активировались участки мозга, связанные с напряженным контролем и вниманием. Активированные участки мозга располагались в основном в лобных и теменных долях. Между тем у выходцев из Восточной Азии те же области оказывались особенно активными при решении задачи на <emphasis>абсолютное</emphasis> соответствие. Таким образом, у американцев и выходцев из Восточной Азии при решении одной и той же задачи мозговая активность была разной, а значит, между ними есть нейрологические различия.</p>
    <p>Вспомним, однако, что одна из главных идей этой книги — важная роль культурно-генетической коэволюции на протяжении эволюционной истории нашего вида, а это означает, что подобные различия не всегда следует считать <emphasis>культурными</emphasis>. Поскольку на протяжении сотен и тысяч лет предки испытуемых жили в совершенно разных социальных структурах, это в принципе могло привести к генетическим различиям между популяциями: вспомните наш разговор о возможном влиянии тональных языков на конкретные гены.</p>
    <p>Однако в этом случае генетика играет разве что крошечную роль, а я подозреваю, что и вовсе никакой. Хедден с коллегами применяли анкету, чтобы оценить, насколько участники из Восточной Азии усвоили культуру жизни в США — то есть какова их аккультурация. Результат, приведенный на илл. 14.3, показывает яркую отрицательную корреляцию между аккультурацией и картиной мозговой активности. Для мозга азиатов, считавших себя более аккультурированными к жизни в США, задача на поиск абсолютного соответствия, которую обычно лучше решали представители Запада, требовала меньше усилий, в сущности, не больше, чем для многих американцев европейского происхождения. Разумеется, результат не может считаться окончательным, поскольку на степень и темп аккультурации могла повлиять и генетика. Однако исследования иммигрантов в США и Канаде показывают, что большинство различий стираются самое большее за несколько поколений, и с учетом этого можно заключить, что подобные психологические различия, скорее всего (или по крайней мере в первую очередь), представляют собой продукт культурной эволюции<a l:href="#n_409" type="note">[409]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Гормоны чести</p>
    </title>
    <p>Вы идете по узкому коридору. Впереди, загородив вам дорогу, стоит крупный мужчина, склонившись над выдвинутым ящиком каталожного шкафа. При вашем приближении он вынужден задвинуть ящик и прижаться к шкафу, чтобы пропустить вас. Когда вы проходите мимо, он нарочно толкает вас бедром и бросает вам вслед: “Смотри, куда прешь!” Как вы на это отреагируете? Насколько это вас огорчит?</p>
    <p>Ответ, вероятно, зависит от того, где вы росли. Если вы принадлежите к одной из так называемых культур чести, вы, вероятно, воспримете это как посягательство на ваше мужское достоинство (если вы мужчина). У вас резко повысится тестостерон и гидрокортизон. Тестостерон — гормон, связанный с готовностью к агрессии, а гидрокортизон — со стрессом. Ваш организм подготовится к драке. Следующему, с кем вы встретитесь, вы дадите понять, что вам палец в рот не клади, и подкрепите это излишне сильным рукопожатием.</p>
    <p>Если же вы не принадлежите к культуре чести, вы, вероятно, быстро забудете об этом странном эпизоде. Гормоны у вас не повысятся, и вы не станете доказывать следующему, с кем вы встретитесь, что вы тут самый главный.</p>
    <p>Культур чести в мире очень много — это общества, где приняты сложные наборы социальных норм, которые требуют от мужчин и их родственников защищать собственность, жен и семьи насильственными способами и мотивируют это делать. Социальные нормы здесь указывают, что оскорбления, нанесенные мужчине или его семье, порча и воровство его имущества и любые угрозы его родным подрывают репутацию мужчины, если он не отвечает немедленным реальным насилием, которое может показаться неадекватным тем из нас, кто происходит из других культур. За комплимент жене или подруге “человека чести” можно получить удар по лицу, а за что-то более серьезное могут и убить. Культурная эволюция подобных норм вполне понятна и служит для адаптации в обществах, где нет официальных правоохранительных институтов или они бессильны и где имущество (коров, лошадей, овец и коз) легко украсть.</p>
    <p>Крупного сердитого мужчину у каталожного шкафа я не придумал. Это знаменитый эксперимент, который провели в Мичиганском университете психологи Дик Нисбетт и Дов Коэн. И им не пришлось долго искать экзотическую культуру чести. Многие области Глубокого Юга США были колонизированы “ирландскими шотландцами” из Ольстера (Северная Ирландия), а также шотландскими горцами, которые привезли культуру чести с собой. Многие такие иммигранты, естественно, осели и в северной части Соединенных Штатов, но там они за несколько поколений ассимилировались. На Юге изначальное доминирование ирландских шотландцев в популяциях колонистов позволило культуре чести сохраниться, особенно в сельских регионах с крутыми холмами и болотами. Дов и Дик в своем классическом труде “Культура чести” представили широчайший круг данных, показывающих, что эти нормы чести и их психологические последствия влияют на все от моральных суждений и социализации детей до законов о владении оружием и подачи материала в газетах<a l:href="#n_410" type="note">[410]</a>.</p>
    <p>А недавно экономист Полин Грожан подчеркнула значение этого явления, объяснив с его помощью, почему количество убийств на душу населения на Глубоком Юге вдвое больше, чем в других частях США. Два округа, держащие рекорд по убийствам, расположены в Техасе и в Джорджии. На уровне штатов первенство принадлежит обеим Каролинам. Полин исследовала данные первой переписи населения в США в 1790 году и установила число поселенцев-иммигрантов из Ирландии и Шотландии для 150 округов. В XVIII веке, перед переписью, на территорию Южных Штатов приехало много ирландских шотландцев и шотландских горцев. Затем Полин показала, что в тех округах, где в девяностые годы XVIII века было больше ирландских шотландцев и шотландских горцев, сегодня, в XXI веке, случается гораздо больше убийств, даже если сделать статистические поправки на воздействие бедности, расовой принадлежности, неравенства и пр. в наши дни. Особенно это касается относительно удаленных округов с пересеченной местностью, где иммигранты и их потомки могли продолжать вести привычный образ жизни скотоводов и поддерживать культуру чести вдали от официальных институтов только что сформированных штатов<a l:href="#n_411" type="note">[411]</a>.</p>
    <p>Минуточку! Может быть, это все-таки генетика и шотландские горцы привезли с собой гены “агрессивности”, которые сохранились в сельских округах Глубокого Юга? Всегда полезно рассмотреть все гипотезы, однако эта представляется малоправдоподобной, поскольку в самой Шотландии (где горцев полным-полно) не сохранилось ни высоких уровней насилия, ни культуры чести. Статистика по убийствам в Шотландии напоминает скорее Массачусетс, убийств там примерно в три раза меньше, чем на американском Глубоком Юге. Более того, в Новой Англии, а особенно в Среднеатлантических штатах, где тоже осели многие шотландские горцы и ирландские шотландцы, нет никаких соответствий между составом поселенцев в девяностые годы XVIII века и статистикой убийств в XXI веке. В этих местах поселенцы смешались с англичанами, немцами, французами и голландцами и утратили культуру чести.</p>
    <p>Я хочу сказать, что в некоторых частях США сохранились пакеты социальных норм, возникшие в ходе культурной эволюции в мире, где официальные институты были слабыми. Эти социальные нормы используют гормоны мужчин, чтобы регулировать их поведение, поощряя насилие в особых контекстах, имеющих отношение к “чести”, в частности при угрозе семье или собственности. Такая биологическая реакция, сконструированная культурой, ведет к повышению частотности определенных видов насильственных преступлений на Глубоком Юге. Это биологическая, но не генетическая особенность.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Химически инертные, биологически активные</p>
    </title>
    <p>Особый взгляд на культуру и биологию дарят нам плацебо. Обычно мы слышим о плацебо, когда нам рассказывают об испытаниях новых лекарств. Во время рандомизированных контролируемых испытаний одна группа случайно отобранных испытуемых получает настоящее лекарство, а другая — сахарную таблетку или иное инертное вещество. Обеим группам говорят, что они получат либо лекарство, либо плацебо (пустышку), и кому что достанется, решит бросок монеты, но сами испытуемые не узнают, что им дают. Принято считать, что это делается с целью преодолеть когнитивные искажения — иначе испытуемые будут сообщать необъективные данные о том, что им стало лучше или хуже, в зависимости от их мнения об испытываемом лекарстве. Поскольку плацебо химически инертно, оно ничего не может “сделать”, не так ли?</p>
    <p>Нет, не так. Десятилетия исследований показывают, что все, несомненно, иначе. В зависимости от убеждений, желаний и жизненного опыта испытуемого прием плацебо или прохождение “мошеннической” медицинской процедуры, в том числе поддельной хирургической операции, способно активировать биологические процессы в организме. Нередко это те же самые процессы, которые запускаются действующими веществами популярных лекарств. Плацебо способны унять боль, укрепить иммунитет, смягчить симптомы синдрома раздраженного кишечника, улучшить моторику при болезни Паркинсона и облегчить астму. Однако действие и эффективность плацебо часто зависит исключительно от того, насколько пациент верит в конкретный метод лечения. Чем сильнее веришь, что лекарство поможет, тем сильнее оно помогает на самом деле. Мало того, существует синергическое взаимодействие между масштабом эффекта плацебо и масштабом химического воздействия, то есть чем сильнее человек верит, что лекарство, например морфин, снимет боль (эту веру можно оценить при помощи плацебо-морфина), тем эффективнее оказывается реальный морфин. Некоторые лекарства вообще не действуют, если пациент не знает, что ему их ввели, то есть лекарству необходим эффект плацебо, чтобы катализировать химическое воздействие<a l:href="#n_412" type="note">[412]</a>.</p>
    <p>Культура играет здесь очень важную роль, поскольку наши убеждения и ожидания строятся либо на личном опыте (исследователи плацебо называют это “обусловливанием”), либо на культурном обучении. Культурное обучение определяет, с каким набором убеждений мы входим в кабинет врача, но иногда этот набор задает сам врач уже после того, как мы вошли. Более того, культура может наладить механизм обратной связи. Предположим, мы ожидаем, что лечение будет очень эффективным, и почерпнули эти ожидания из своей социальной среды. Нас лечат, и нам становится лучше — отчасти благодаря эффекту плацебо, созданному первоначальными ожиданиями. В следующий раз мы опираемся и на обусловливание после прошлого сеанса лечения (на свой непосредственный опыт, когда нам стало лучше), и снова на свои ожидания, полученные через культуру. Такого рода обратная связь может запустить и благотворный круг, и порочный круг, в результате чего вероятность получить пользу от лечения повышается или снижается.</p>
    <p>Из-за этого феномена разные медицинские процедуры в разных странах показывают разный уровень эффективности. Например, плацебо при лечении язвы желудка в Германии вдвое эффективнее того же лечения в соседних Дании и Нидерландах. Немцам от плацебо становится лучше в 59 % случаев, а остальным — только в 22 %. При этом, хотя плацебо во многих местах способно снижать диастолическое артериальное давление на 3,5 мм ртутного столба (по сравнению с 11 мм ртутного столба, которые дают химически активные препараты), в Германии так не получается. Немцы очень боятся слишком низкого давления, на что больше никто не обращает особого внимания, и это культурно обусловленное беспокойство, вероятно, противодействует эффекту плацебо<a l:href="#n_413" type="note">[413]</a>.</p>
    <p>Биология процессов, вызываемых плацебо, лучше всего изучена для боли и обезболивания. Действие некоторых химически активных обезболивающих основано на запуске системы опиоидных нейротрансмиттеров в различных областях мозга, в том числе в дорсолатеральной префронтальной коре, передней поясной коре и прилежащем ядре. Плацебо-обезболивающие активируют те же самые системы и те же самые участки мозга. Это наводит на мысль, что плацебо, вероятно, с биологической точки зрения делают то же самое, что и химические вещества, то есть они <emphasis>инертны химически, но активны биологически</emphasis>. То есть сказать, что эффект плацебо “у нас в голове”, значит просто присовокупить их к огромному множеству других химически активных лекарств.</p>
    <p>Кроме того, плацебо помогает при болезни Паркинсона. При этой болезни пациенты страдают от трех моторных симптомов: тремора, мышечной ригидности и заторможенности движений. Когда больные убеждены, что получают давно известное сильное лекарство от болезни Паркинсона, и им говорят, что двигаться теперь станет значительно легче, сканирование мозга показывает, что плацебо вызывает мощный выброс дофамина в части мозга под названием “полосатое тело”. Чем больше выброс дофамина, тем лучше становится больным, по их словам<a l:href="#n_414" type="note">[414]</a>.</p>
    <p>Действие плацебо описано и в других сферах: биологические пути, которые задействуются при самых разных плацебо-методах лечения, подавляют иммунный ответ, стимулируют выработку гормонов серотонина и дофамина, меняют мозговую активность в тех или иных областях, регулируют работу опиоидных рецепторов в дыхательном центре и снижают бета-адренергическую реакцию в сердечно-сосудистой системе. Последний эффект плацебо параллелен химическому воздействию класса лекарственных препаратов, которые называются “бета-блокаторы” и применяются для лечения различных сердечных болезней.</p>
    <p>Здесь есть о чем поразмыслить. Многолетняя выживаемость после инфаркта повышается, если больной выполняет рекомендации врача и принимает лекарства. В ходе одного исследования выяснилось, что пациенты, не принимавшие по крайней мере 20 % прописанных лекарств, умирали в течение пяти лет в четверти случаев. Те, кому удавалось принимать 80 % лекарств или более, умирали лишь в 15 % случаев. Что ж, логично.</p>
    <p>А теперь задумаемся о том, что те, кто не принимал 20 % <emphasis>плацебо</emphasis>, умирали в 28 % случаев, а те, кто аккуратно принимал свои плацебо, — только в 15 % случаев. Выходит, химические вещества в лекарствах не делали ничего — однако может сложиться впечатление, будто они что-то делают, ведь регулярный прием лекарств повышает выживаемость. Вера в то, что лекарство поможет, и способность придерживаться режима лечения в совокупности вдвое повышают шансы выжить после инфаркта, даже если принимать химически инертные лекарства<a l:href="#n_415" type="note">[415]</a>. Конечно, другие исследования показывают, что другие лекарства, в частности бета-блокаторы, действительно работают лучше, чем плацебо, однако выживаемость людей, строго придерживающихся своего плацебо-лечения, все равно повышается примерно так же, как и при приеме настоящих бета-блокаторов. Саморегуляция, которую можно улучшить религиозными ритуалами, способна продлить вашу жизнь.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Сладкая боль</p>
    </title>
    <p>Культурное обучение действует настолько мощно, что способно и снизить субъективное восприятие боли, и изменить физиологическую реакцию на боль и на ее угрозу. Оно может даже сделать боль желанной. Например, бегуны вроде меня наслаждаются процессом бега, однако нормальные люди считают, что бегать неприятно и даже мучительно и что этого следует избегать. Подобным же образом тяжелоатлеты любят, когда после хорошей тренировки у них ноют мышцы. Им приятно, когда больно. Те, у кого есть дети, — я, например, — вероятно, знают, что иногда ребенок, упав, смотрит на родителей, чтобы узнать, как они отреагируют. Если родители только улыбаются или смотрят как ни в чем не бывало, ребенок, скорее всего, просто встанет и побежит дальше. Если же родители поморщатся, потому что эмпатически ощутили падение, ребенок с большей вероятностью разрыдается, и его понадобится утешать. Иногда боль бывает полезной, поэтому мы, люди, должны научиться различать “хорошую” боль (после тренировки) и “плохую” (от колотой раны). Экспериментальные исследования показывают, что <emphasis>вера</emphasis> в то, что болезненные упражнения или процедуры “помогут” мышцам, запускает у нас опиоидную и (или) каннабиноидную систему, которые подавляют боль и повышают болевой порог. Напротив, вера в то, что такие упражнения и процедуры повреждают ткани, приводит к другой биологической реакции, которая снижает болевой порог<a l:href="#n_416" type="note">[416]</a>.</p>
    <p>Психолог Кен Крейг, мой коллега по Университету Британской Колумбии, напрямую проверил связь между культурным обучением и болью. Команда Кена сначала подвергла участников исследования последовательности ударов током, с каждым разом все сильнее и потому болезненнее. Одни участники при этом видели, как другой человек — “стойкая модель” — подвергается тем же ударам сразу после них, а другие не видели никого. И участник, и модель каждый раз должны были оценить, насколько болезненным был удар током. Однако стойкие модели были тайными сообщниками экспериментатора и всегда оценивали боль примерно на 25 % ниже, чем участник. Потом модель уходила, а участника подвергали нескольким ударам током в случайном порядке. Болезненность второй серии ударов участники, видевшие стойкую модель, оценивали вдвое ниже, чем те, кто ее не видел. Любопытный результат, но я бы опасался, что участники только говорили, будто удары не такие болезненные, чтобы не показаться экспериментатору слабаками по сравнению со стойкой моделью.</p>
    <p>Однако оказалось, что дело не в этом. Кен показал, что оценки были отнюдь не субъективными. У тех, кто видел стойкую модель, объективно снижались (1) электрокожный ответ, то есть организм переставал реагировать на угрозу, (2) частота сердечных сокращений (причем сердце билось ровнее) и (3) показатели стресса. Культурное обучение со стороны стойкой модели <emphasis>изменило физиологическую реакцию</emphasis> на удары током. Наблюдение за стойкой моделью и выводы относительно ее опыта вызвали более мощный эффект плацебо, чем просто словесные уговоры. Более того, оно оказалось примерно таким же эффективным, как прямое обусловливание<a l:href="#n_417" type="note">[417]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Биологическое воздействие колдовства и астрологии</p>
    </title>
    <p>Ноцебо — противоположность плацебо. Это “лечение”, в результате которого “пациент”, он же “жертва”, ожидает, что ему так или иначе станет хуже. Ноцебо исследованы значительно хуже, чем плацебо, вероятно, из-за этических вопросов, связанных с тем, что у испытуемых могут усугубиться болезненные симптомы, и из-за отсутствия (очевидных) применений в клинической практике. Однако от фактов не спрячешься. Если подвергнуть человека химически инертному “воздействию”, от которого, по его убеждению, он заболеет, это нередко вызывает биологическую реакцию с самыми настоящими отрицательными биологическими последствиями. Ноцебо, якобы вызывающие боль, активируют выработку холецистокинина и подавляют дофамин в мозге жертвы, параллельно вызывая тревогу через гипоталамо-гипофизарно-надпочечниковую ось. Такая реакция не просто усугубляет боль, вызванную чем-либо, но и способна сделать болезненной обычную тактильную стимуляцию, одновременно усиливая тревогу<a l:href="#n_418" type="note">[418]</a>.</p>
    <p>И на протяжении большей части истории человечества, и сегодня во всем мире, от Африки до Новой Гвинеи, люди верили и верят, что сильные эмоции окружающих, а также произнесение магических заклинаний способны вызвать болезни, увечья и смерть. Такие системы верований называются колдовством или ведовством. Во многих местах особенные опасения вызывает зависть окружающих, которую повсюду, от Чили до Ближнего Востока, связывают с “дурным глазом”. Причина проста: люди верят, что зависть может отрицательно сказаться на их здоровье и удаче. Из-за опасений, связанных с завистью, люди скрывают свой успех и стараются не слишком выделяться и не проявлять свои таланты. Разумеется, если вспомнить, что мы знаем о ноцебо, такое поведение более чем разумно: ведь эти люди верят в колдовство. Если они добьются в чем-то успеха, другие, чего доброго, им позавидуют. А если понимать, что тебе завидуют, и при этом верить в колдовство, это вполне может спровоцировать биологическую реакцию организма, что в принципе может вызвать и болезнь, и даже смерть, особенно в среде, богатой патогенами. Таким образом, колдовские чары и в самом деле способны вызвать вполне материальную реакцию организма, если в них верить.</p>
    <p>Чтобы увериться в силе культурных убеждений, рассмотрим Калифорнию в конце ХХ века. В традиционной китайской медицине и астрологии судьба человека связана с годом рождения, а каждый год относится к одной из пяти стихий — огню, земле, металлу, воде и дереву. Считается, что человек, родившийся в год определенной стихии, подвержен ее воздействию сильнее прочих людей. А каждая стихия связана с определенными органами или особыми симптомами. Например, огонь — с сердцем. Земля — со всякого рода опухолями, наростами и узлами. Выходит, человек, родившийся в 1908 году — в год земли, — особенно подвержен опухолям (то есть так считается).</p>
    <p>Если человек верит в такие связи, они могут действовать как ноцебо. Дэвид Филипс и его коллеги проверили это предположение, сопоставив возраст смерти китайцев и американцев европейского происхождения в Калифорнии между 1969 и 1990 годами. Ученые выдвинули следующую гипотезу: если человек заболел определенной болезнью и родился в год, который, как полагают, связан с соответствующими симптомами или органами, которые поражает эта болезнь, это приведет к ранней смерти. Далее американцев китайского происхождения с нежелательной комбинацией болезни и года рождения сравнили как с американцами китайского происхождения с другими комбинациями болезней и года рождения, так и с белыми американцами, которые, надо полагать, при тех же болезнях не придают особого значения традиционной китайской астрологии<a l:href="#n_419" type="note">[419]</a>.</p>
    <p>На илл. 14.4 показаны результаты для бронхита, эмфиземы и астмы — болезней легких, по китайскому календарю связанных с годами рождения, оканчивающимися на 0 и 1. Высота столбиков показывает, сколько месяцев жизни <emphasis>теряет</emphasis> человек с нежелательной комбинацией болезни и года рождения. Как и ожидалось, американцы европейского происхождения в Калифорнии не подвержены такой закономерности, что очень важно, поскольку исключает вариант, что китайская астрология на самом деле работает. Что же касается американцев китайского происхождения, то женщины теряют четыре года жизни, а мужчины пять. Поскольку многие американцы китайского происхождения, вероятно, уже не особенно верят в традиционную китайскую астрологию, стоит рассмотреть тех, кто живет в больших китайских общинах в Лос-Анджелесе и Сан-Франциско, и тех, кто родился в Китае, поскольку эти популяции с большей вероятностью сохранили традиционные верования. Для мужчин картина почти не меняется, а вот у женщин количество непрожитых лет доходит до девяти. Те же закономерности проявляются в случае рака и инфаркта<a l:href="#n_420" type="note">[420]</a>.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_038.png"/>
    <p>Илл. 14.4. Месяцы жизни, потерянные из-за неблагоприятного сочетания болезни и года рождения в различных популяциях</p>
    <empty-line/>
    <p>Когда растешь в социальном и технологическом мире, выстроенном культурной эволюцией, это глубоко воздействует на биологию, даже если еще не успело сказаться на частотах генетических вариантов. Мы бессознательно, автоматически усваиваем через культуру мотивы, предпочтения и ценности, которые меняют наш мозг — влияют на то, что приносит нам нейрологическое вознаграждение (то, что мы “любим”), и снабжают нас быстрыми интуитивными реакциями, как мы знаем из главы 11. Это не означает, что культура научит нас любить что угодно, однако стоит отметить, что мы можем научиться получать удовольствие от некоторых видов боли, в том числе мышечной или при жжении от острого перца. Кроме того, мы усваиваем через культуру ментальные модели или убеждения об устройстве мироздания, которые перенаправляют наше внимание и порождают наши ожидания. Это объясняет, почему многочисленные медицинские процедуры и лекарства, оказывающие исключительно эффект плацебо, а также колдовство нередко и в самом деле действуют и <emphasis>способны вызывать</emphasis> самые реальные биологические реакции, сильно влияющие на здоровье и благополучие. Кроме того, кумулятивная культурная эволюция создает пакеты технологий, практик и социальных норм, снабжающие нас ментальными и физическими орудиями, а также репутационными стимулами, которые влияют на наш мозг и создают принципиально новые когнитивные способности или совершенствуют уже имеющиеся. Примеры мы видели, когда говорили о способностях, связанных со счетом, цветами, ментальными счетами, контекстозависимостью, чтением и обучением лондонских таксистов, а также упоминали множество других случаев.</p>
    <p>Из понимания того, что мы по сути своей культурный вид, следует, что разные человеческие популяции, скорее всего, должны обладать разным психологическим складом по множеству параметров, связанных с институтами, технологиями и практиками, и что эти психологические различия в конечном итоге сводятся к биологическим (но не генетическим) различиям. А приравнивать <emphasis>генетические</emphasis> причины к <emphasis>биологическим</emphasis> и при этом разграничивать их с <emphasis>культурными</emphasis> бессмысленно.</p>
    <p>На протяжении четырнадцати глав мы рассматривали, как естественный отбор сформировал наши психологические способности к культурному обучению, как умение учиться у других из поколения в поколение породило хитроумные технологии, затейливые институты, сложные языки и обширные запасы знаний и как эти продукты культурной эволюции формировали наш организм, мозг и психологию — как краткосрочно, через индивидуальное развитие, так и долгосрочно, через влияние на генетическую эволюцию. А теперь, в главах 15 и 16, я обращусь к тому, где на оси времени находится отправная точка траектории генетической эволюции под воздействием культуры и почему по этой траектории двинулись именно наши предки. В главе 17 мы сведем все это воедино и займемся главными вопросами о природе нашего вида, о человеческом сотрудничестве, об инновациях и о будущем.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 15</p>
    <p>Когда мы перешли Рубикон</p>
   </title>
   <p>Переломным моментом в истории нашего вида послужил переход в режим кумулятивной культурной эволюции, которая с тех пор направляла генетическую эволюцию человека. Этот процесс сделал нас, людей, уникальными, но до сих пор я почти не упоминал о том, когда именно наши предки совершили этот переход. Когда у наших пращуров появились запасы ноу-хау или орудия достаточно сложные, чтобы ни один отдельно взятый индивид не мог создать их с нуля на протяжении своей жизни?</p>
   <p>Прежде всего, нет никаких причин подозревать, что это был какой-то определенный момент или событие. Напротив, наши предки, вероятно, довольно долго топтались у стартовой черты. Некоторые группы переступали порог и начинали очень медленно накапливать культурное ноу-хау, а затем теряли свои культурные продукты, когда группа раскалывалась или ее размер резко сокращался из-за климатических изменений, эпидемий или конфликтов с соседними группами. Откат назад наблюдался и при миграции в новые условия, и при изменениях среды обитания, поскольку зародившиеся культурные адаптации не всегда подходили к новой обстановке, а необходимые ресурсы и материалы порой оказывались недоступными. Например, какие-то группы могли научиться контролировать огонь (но не разжигать его) и пользоваться им для приготовления пищи. Как только они удалялись от природных источников огня и их костры гасли во время ливня, все заканчивалось — новый огонь неоткуда было взять. Или небольшой рывок кумулятивной культурной эволюции создавал удобный каменный резак из определенной вулканической породы, но стоило группе мигрировать в новые места — возможно, под влиянием изменений климата, — и она теряла доступ к этой породе и в конце концов забывала, как делаются такие резаки. При плохо развитых способностях к имитации, многочисленных ошибках при копировании, социальной нетерпимости и практическом отсутствии учительства накопление и сохранение культурных адаптаций в те давние времена было, должно быть, делом тонким. Так когда же они были, эти давние времена?</p>
   <p>Рассмотрим три группы фактов, помогающих это оценить. Данные по современным человекообразным обезьянам, если использовать их аккуратно, способны дать примерное представление, каким был наш последний общий предок с шимпанзе. Это станет нашей отправной точкой. Затем мы будем полагаться на подробный анализ камней и костей, добытых палеоантропологами, и это позволит нам сделать выводы о жизни и способностях наших предков и о том, как они менялись со временем. Наконец, сравнительные генетические исследования людей, обезьян и даже древних ДНК, полученных из костей, помогают нам узнать, какие гены изменились и как именно. Из анализа этих камней, костей и генов мы попробуем извлечь свидетельства кумулятивной культурной эволюции и наметить примерную — <emphasis>и да, довольно спекулятивную</emphasis> — хронологию.</p>
   <p>Начнем сначала: насколько культурным был наш общий предок с шимпанзе? Генетические данные указывают на то, что наши генеалогические пути с предками шимпанзе разошлись 10–5 миллионов лет назад. Поскольку ни у шимпанзе, ни у других приматов нет сколько-нибудь значительной кумулятивной культуры, резонно предположить, что наш последний общий предок тоже не располагал кумулятивной культурой и был не культурнее современных шимпанзе. Отсюда прежде всего следует, что можно смело ставить метку на этом отрезке временной оси: наш общий предок с шимпанзе, живший 10–5 миллионов лет назад, еще не перешел порог кумулятивной культурной эволюции<a l:href="#n_421" type="note">[421]</a>.</p>
   <p>Начиная примерно с 4 миллионов лет назад кости говорят нам, что в Африке появилась обезьяна, ходившая на двух ногах и с мозгом несколько больше, чем у шимпанзе. Видов таких обезьян было довольно много, но для простоты я буду называть их общим термином “австралопитеки”. Мы не нашли никаких орудий, которые непосредственно и бесспорно принадлежали бы этим обезьянам, но у нас есть три набора косвенных данных: (1) размер мозга в сочетании с данными о том, что обычно означает относительно крупный мозг у приматов, (2) зарубки, оставшиеся на костях животных от каменных орудий, и (3) анатомические изменения в кистях рук, которые соответствуют тому, что говорилось в главах 5 и 13 о коэволюции орудий и мелкой моторики<a l:href="#n_422" type="note">[422]</a>.</p>
   <p>Рассмотрим сперва размер мозга. И полевые, и лабораторные исследования показывают, что чем больше у примата мозг, тем больше у него способностей к индивидуальному и социальному обучению и к приобретению некоторых других когнитивных навыков. У обезьян с большим мозгом вроде шимпанзе и орангутанов, по данным этих исследований, повышенные способности к социальному обучению приводят к более частому использованию орудий. Молодые шимпанзе с большей вероятностью научаются применять палки, чтобы добывать термитов, муравьев и мед из труднодоступных мест, и каменные или деревянные молотки, чтобы колоть орехи, если бывают в обществе тех, кто это практикует. По крайней мере одна группа шимпанзе даже делает на конце такой палки “кисточку”, позволяющую еще лучше доставать термитов. Поскольку австралопитеки обладали мозгом несколько большего размера, чем у шимпанзе (440 см<sup>3</sup> против 390 см<sup>3</sup>), мы вправе допустить, что австралопитекам лучше давалось социальное обучение и, следовательно, у них, вероятно, был больше ассортимент орудий и они пользовались ими чаще и для большего числа задач, чем любые современные обезьяны. Применению орудий у австралопитеков, скорее всего, способствовало и то, что они уверенно ходили на двух ногах, а не опираясь на костяшки пальцев, как современные человекообразные обезьяны, жили в основном на земле, а не на деревьях (об этом подробнее в главе 16), поэтому им было легче носить орудия при себе<a l:href="#n_423" type="note">[423]</a>.</p>
   <p>Примерно 3,4 миллиона лет назад в Эфиопии кто-то применял каменные орудия, чтобы срезать и соскребать мясо с костей копытного размером с корову (вроде зебры или лошади) и полорогого жвачного размером с козу (вроде детеныша антилопы). Кроме того, камнями пользовались, чтобы дробить кости и добывать оттуда вкусный и питательный костный мозг. Накопившиеся на сегодня данные о тогдашних обитателях этой части Эфиопии показывают, что занимались такой обработкой пищи, вероятно, австралопитеки<a l:href="#n_424" type="note">[424]</a>. Мы, конечно, не знаем, что это было — камни, которые применяли как орудия, или каменные орудия, то есть камни, нарочно обработанные, чтобы получить острый край или другие полезные свойства. Может быть, австралопитеки просто искали камни с острыми краями и пользовались ими. Для сравнения: шимпанзе тоже пользуются камнями, чтобы колоть орехи, но не для того, чтобы разделывать убитых животных (хотя они охотятся), и не для того, чтобы дробить кости и добывать костный мозг. Кроме того, у них нет доступа к животным размером с корову, поскольку они охотятся только на мелкую дичь. Все эти данные будут сведены в таблицу 15.1.</p>
   <p>Приблизительно через 200 тысяч лет после этого, как показывают окаменелые остатки древней руки, применение таких камней в качестве орудий уже направляло эволюцию анатомических признаков у некоторых видов австралопитеков: естественный отбор совершенствовал у них “пинцетный захват”. Это очень точный захват между большим и остальными пальцами, при помощи которого мы манипулируем орудиями, когда нужна точность и аккуратность. Такая конфигурация позволяет нам, в отличие от остальных человекообразных обезьян, вдевать нитку в иголку и хорошо обтесывать каменные орудия, которым вскоре предстояло появиться среди палеоархеологических находок. В отличие от шимпанзе, большие пальцы рук некоторых (по меньшей мере) австралопитеков удлинились, а кончики пальцев стали шире, что существенно улучшило пинцетный захват. Кроме того, на костях заметно место, где крепилась мышца под названием <emphasis>flexor pollicis longus</emphasis> — длинный сгибатель большого пальца кисти. Эта мышца у современных человекообразных обезьян или недоразвита, или отсутствует. Появились и другие изменения, которые стабилизировали, укрепляли и совершенствовали пинцетный захват у австралопитеков, в том числе такие, которые придавали их кистям человеческую способность складываться горстью и проделывать другие хватательные движения, на которые обезьяны не способны<a l:href="#n_425" type="note">[425]</a>. Эти анатомические изменения у австралопитеков, по-видимому, стали коэволюционным ответом на жизнь в мире, где изготовление и применение орудий уже играло гораздо более важную роль, чем мы наблюдаем у современных обезьян<a l:href="#n_426" type="note">[426]</a>.</p>
   <p>Разумеется, нельзя забывать о скептицизме. Это необязательно была генетическая эволюция, движимая культурой. Орудия, которые двигали этими эволюционными изменениями в анатомии рук наших предков, могли быть просто продуктом индивидуальной смекалки: может быть, каждый австралопитек самостоятельно придумывал, как пользоваться орудиями, а социальное обучение в этом не участвовало. Такое нельзя исключать, но это означало бы, что эти обезьяны сильно отличались от всех современных обезьян и от людей, у которых применению орудий, даже самых простых, способствует социальное обучение.</p>
   <p>Первые каменные орудия появляются в палеоархеологической летописи примерно 2,6 миллиона лет назад. Они называются олдувайскими (от названия ущелья Олдувай в Танзании) и представляют собой не просто камни, которые применялись в качестве орудий, а камни, которые нарочно обрабатывали, чтобы сделать из них резаки, скребки, молотки и остроконечники. Подробный анализ и эксперименты, в ходе которых изготавливались и применялись новые версии таких орудий, показывают, что разные орудия предназначались для разных задач: чтобы отрезать мясо от туш крупных млекопитающих, дробить кости и доставать костный мозг, выскабливать шкуры, колоть орехи и срезать густую траву и тростник. Кости животных, найденные в этих местонахождениях, ясно показывают, что носители олдувайской культуры даром времени не теряли. Они разделывали жирафов, газелей, буйволов, а иногда и слонов. Их орудия делались из самых разных пород, включая обсидиан, известняк и кварц, которые нередко переносились на 10–20 километров от места своего происхождения<a l:href="#n_427" type="note">[427]</a>.</p>
   <p>Не забывайте, что я здесь привожу самую раннюю датировку этих орудий и анатомических изменений. Поскольку вероятность, что ученым случайно попались действительно самые ранние экземпляры чего бы то ни было, равна, в сущности, нулю, можно быть совершенно уверенными, что все, о чем мы говорим, появилось раньше указанной даты.</p>
   <empty-line/>
   <p>Таблица 15.1. Данные, позволяющие судить о начале кумулятивной культурной эволюции</p>
   <image l:href="#i_039.png"/>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_040.png"/>
   <empty-line/>
   <p>Древнейшие олдувайские орудия выглядят не слишком внушительно, но простота их обманчива: научиться делать их как следует очень трудно. Скалывающие удары, при помощи которых их изготавливают, нужно наносить точно, под нужным углом и при этом с силой. Умелые олдувайские мастера даже на таком примитивном уровне должны были овладеть множеством приемов работы с разными материалами, в том числе умением исправлять повреждения ядрищ, которые постоянно случаются в процессе изготовления орудий. Человекообразные обезьяны, даже когда у них есть наставник-человек и сильная мотивация заострить камень, чтобы добыть пищу, не могут научиться делать каменные орудия тем же способом и с таким же мастерством, как носители олдувайской культуры. Знаменитому бонобо Канзи (бонобо — разновидность шимпанзе), сумевшему овладеть языком, давали камни, а человек, умевший делать орудия, показывал ему олдувайские приемы. Однако у Канзи не хватило ловкости, чтобы применить эти приемы, поэтому он придумал собственный метод: со всей силы швырял камни об пол или о другие камни. Потом он искал среди обломков подходящий, с острым краем. Эти обломки помогали ему достичь намеченной цели, однако анализ произведенных им каменных обломков показал, что им недостает многих ключевых признаков олдувайских каменных орудий<a l:href="#n_428" type="note">[428]</a>.</p>
   <p>Примерно 2,4 миллиона лет назад в Африке появилась прямоходящая обезьяна с более крупным мозгом (около 630 см<sup>3</sup>). Этих обезьян — а их, возможно, было больше одного вида — принято считать первыми представителями нашего рода <emphasis>Homo</emphasis>, поэтому я буду называть их общим термином “ранние <emphasis>Homo</emphasis>”. У ранних <emphasis>Homo</emphasis> челюсти и щечные зубы (моляры и премоляры) были меньше, а эмаль на зубах тоньше. Эти особенности наводят на мысль, что их анатомия реагировала на распространение ноу-хау по обработке пищи, в которой, вероятно, играли свою роль олдувайские орудия. Возможно, кроме каменных орудий, у них были и деревянные, входившие в корпус культурных знаний. Такое ноу-хау облегчало поиск и сбор корней и корнеплодов, добычу и обработку (резку, рубку, растирание) мяса и костного мозга, поиск и извлечение термитов, муравьев, яиц, грызунов и меда. Знание о сезонном нересте, а также обладание дубинками и простыми копьями, возможно, позволяло ранним <emphasis>Homo</emphasis> добывать крупную рыбу, поскольку на многих местах ранних стоянок находят рыбьи кости. Подобным же образом черепашьи панцири указывают на то, что ранние <emphasis>Homo</emphasis>, вероятно, научились переворачивать черепах, а потом раскалывать их панцирь. Доступ к таким богатым ресурсам и умение обрабатывать подобную пищу, возможно, проложил путь и к увеличению мозга, поскольку стали доступны новые источники энергии и при этом снизились энергозатраты на то, чтобы откусывать и разжевывать пищу коренными зубами и челюстями и медленно расщеплять и переваривать ее во рту, желудке и тонком кишечнике<a l:href="#n_429" type="note">[429]</a>.</p>
   <p>В какой-то момент на этом раннем этапе в результате мутации в седьмой хромосоме у наших предков, вероятно, отключился ген <emphasis>MYT</emphasis>16. У современных приматов этот ген помогает нарастить массивную жевательную мускулатуру, охватывающую череп, что позволяет пережевывать грубую пищу и очень сильно кусаться. У людей этот ген дезактивирован, поскольку нам больше не нужны мощные мышцы, которые он помогает вырастить. Естественный отбор поддержал бы такую дезактивацию лишь при условии, что у обезьяны, у которой она произошла, уже были орудия и приемы, позволяющие получать высококачественную пищу или обрабатывать ее (скажем, каменные резаки), а также для нападения и обороны (копья, дубинки), поэтому развитые жевательные мышцы превратились просто в балласт. Поскольку содержание таких мышц обходится дорого, естественный отбор избавится от них, если у него есть чем их заменить<a l:href="#n_430" type="note">[430]</a>. Австралопитеки в этом отношении особенно интересны, поскольку некоторые виды, сосуществовавшие с ранними <emphasis>Homo</emphasis>, обзавелись массивными челюстями и зубами. Эта перемена указывает, что естественный отбор решал у поздних австралопитеков те же задачи по обработке пищи, которые у ранних <emphasis>Homo</emphasis> решала культурная эволюция.</p>
   <p>Есть основания полагать, что общий корпус технических навыков и ноу-хау на самом деле отнюдь не ограничивался изготовлением и применением каменных орудий. По-видимому, уже 1,8 миллиона лет назад кто-то применял в качестве орудий кости и рога и, возможно, даже точил их на камнях. Тщательный анализ износа этих костей показывает, что ими, скорее всего, копали, а значит, вероятно, вскрывали термитники и извлекали из-под земли коренья и корнеплоды. Некоторые такие орудия выглядят отполированными — должно быть, трением о шкуры. Это, безусловно, были еще отнюдь не те тонкой работы костяные инструменты, которые в будущем станут свидетельством стремительного расширения палеолитических культурных познаний<a l:href="#n_431" type="note">[431]</a>. Тем не менее они указывают на то, что накопление “костяного ноу-хау” началось рано. Кроме того, эти разрозненные данные, как мне кажется, позволяют сделать очевидный вывод: и ранние <emphasis>Homo</emphasis>, и, по-видимому, некоторые австралопитеки располагали обширным репертуаром орудий из дерева, тростника и шкур, не говоря уже о других видах знаний, получаемых через социальное обучение.</p>
   <p>Как ни поразительно, мы можем кое-что сказать и об особенностях мозга наших древних предков, живших около двух миллионов лет назад и даже раньше. Анализ олдувайских орудий показывает, что 90 % их изготовителей были правшами. Это странно, поскольку у обезьян нет преобладающей руки, а у нас появление правшей и левшей объясняется разделением труда между мозговыми полушариями — у большинства людей за язык и применение орудий отвечает левое полушарие. В соответствии с этим черепа ранних <emphasis>Homo</emphasis> позволяют осторожно предположить увеличение участков мозга, отвечающих, как мы знаем, за речь, жесты и использование орудий; эти черепа также указывают на начавшуюся функциональную специализацию полушарий. По-видимому, нейрологическое разделение труда, характерное для мозга современного человека, уже началось, и его ход определялся реакцией на культурные факторы — появление орудий и синергию между орудиями, например, для обработки пищи и для коммуникации<a l:href="#n_432" type="note">[432]</a>.</p>
   <p>Вернемся к межвидовой игре на выживание из главы 1. Вы бы знали, как откалывать каменные отщепы, чтобы с их помощью разрезать прочную шкуру и толстые сухожилия на туше животного? Вы бы знали, какие камни подходят для этого и где их взять? Какой попало булыжник здесь не годится, а куски кремня, кварцита и сланца просто так на дороге не валяются.</p>
   <p>Эксперименты показывают, что людям при обучении изготовлению каменных орудий очень помогает возможность получить культурную передачу. Однако я подозреваю, что и вы рано или поздно смогли бы сообразить, что к чему, будь у вас время и мотивация. А значит, сам по себе этот навык, вероятно, нельзя считать доказательством кумулятивной культурной эволюции, по крайней мере у нас, современных людей, поскольку плоды кумулятивной культурной эволюции достаточно сложны, чтобы ни один человек не мог додуматься до них на протяжении всей своей жизни. И все-таки вам, разумеется, было бы гораздо проще, если бы вы могли научиться у специалиста. К тому же надо учесть, что нашим предкам с их маленьким мозгом наверняка было гораздо сложнее изобрести их самостоятельно, так что в те времена, возможно, это были все же продукты кумулятивной культурной эволюции<a l:href="#n_433" type="note">[433]</a>.</p>
   <p>С этой точки зрения олдувайская каменная индустрия могла сохраняться и иногда широко распространяться, поскольку обычно она передавалась через социальное обучение <emphasis>и при этом</emphasis> была достаточно проста, чтобы ее кто-то мог изобрести самостоятельно. Олдувайские орудия объединяет общая черта: их создатели прибегали к искусственному (так называемому конхоидальному) раскалыванию определенных видов камня. Не исключено, что при подходящих условиях, когда под рукой были правильные камни, умные прямоходящие обезьяны были в состоянии изобрести эту технологию. А затем другие особи могли перенять ее через социальное обучение, отчего она распространялась шире. Эти приемы и ноу-хау не терялись с годами, хотя отдельные популяции и могли их утрачивать время от времени, но вскоре находился кто-нибудь, кто заново их изобретал, после чего они снова локально распространялись. Этот процесс, возможно, повторялся многократно.</p>
   <p>Думается, все это указывает, что в тот период популяции топтались на пороге кумулятивной культурной эволюции. Вероятно, важную роль для них играли разные виды социального обучения, позволяющие перенять навыки и технологии, а в результате группы обретали гораздо больше ноу-хау, чем могли бы получить без такого обучения. На этом этапе социальное обучение, вероятно, позволяло индивидам осваивать разные виды адаптивного ноу-хау, скажем, изготовление каменных орудий, заточку костей и поиск ключевых ресурсов (вроде рыбьих или черепашьих нерестилищ), полнее, чем можно освоить самостоятельно. Но такое обучение еще не обеспечивало устойчивого накопления знаний, которое генерирует сложные орудия и культурные пакеты. Каждая отдельная культурная адаптация могла быть изобретена в одиночку, но все сразу — пожалуй, нет.</p>
   <p>Знания накапливались по закону “два шага вперед — два шага назад”, поскольку группы распадались, случались стихийные бедствия или просто полосы неудач. Если так, нам следует ожидать, что археологические данные в разных местах будут разными и в одних местонахождениях будут обнаружены более сложные технологии, а в других простые, однако при этом мы не должны ожидать, что будет наблюдаться устойчивая тенденция к усложнению со временем. Именно так все должно выглядеть, когда группы топчутся на пороге кумулятивной культурной эволюции.</p>
   <p>Согласно тем интерпретациям олдувайских орудий, которые были сделаны некоторыми специалистами, дело, возможно, обстояло именно так. Разные группы в разное время пользовались разными приемами обработки камня и предпочитали разные породы. Некоторые даже делали особенно эффективные чопперы, заостренные по краю при помощи стесывания с двух сторон. Однако можно сказать, что в период с 2,6 примерно до 1,9 миллиона лет назад общая тенденция к усовершенствованию каменных орудий со временем либо едва заметна, либо полностью отсутствует<a l:href="#n_434" type="note">[434]</a>.</p>
   <p>Приблизительно 1,8 миллиона лет назад давление отбора, вызванное культурно-генетической коэволюцией, усилилось, а перемены набрали скорость. В Африке, а затем и в Евразии стал стремительно распространяться новый вид рода <emphasis>Homo</emphasis> с более крупным мозгом (800 см<sup>3</sup>), с телосложением, значительно больше напоминающим современного человека (узкий таз, длинные ноги), и зачастую с более хитроумными каменными орудиями. Для простоты я буду называть все разновидности этих людей, и в Азии, и в Африке, и в Европе, общим именем <emphasis>Homo erectus</emphasis>.</p>
   <p>Анатомия <emphasis>Homo erectus</emphasis> указывает на то, что он уже зависел от обработки пищи, о чем мы говорили в главе 5. Его щечные зубы, челюсти и лицо были меньше, чем у ранних <emphasis>Homo</emphasis>, — значит, ему меньше приходилось пережевывать грубую пищу. Желудки и кишечники не доходят до нас в окаменелом виде, а вот ребра и окружающие кости иногда доходят. Грудная клетка у <emphasis>Homo erectus</emphasis> была бочкообразная, как у нас, а не воронкообразная, как у шимпанзе и горилл. Такая анатомия показывает, что <emphasis>Homo erectus</emphasis> утратил большой кишечник, как у обезьян, которым надо переваривать сырую пищу. Таким образом, можно сказать, что <emphasis>Homo erectus</emphasis> все больше привыкал к какой-то комбинации высококачественной обработанной пищи, которую трудно добыть, — совсем как наш вид. Вероятно, в число культурных продуктов, облегчавших такую эволюционную перемену, входили (1) оружие, стратегии и навыки охоты на крупную дичь и поиска туш, (2) навыки, орудия и ноу-хау для разделки крупных животных и (3) знания и приемы, позволяющие находить и выкапывать съедобные коренья и корнеплоды и добывать мед. Кроме того, есть основания полагать, что <emphasis>Homo erectus</emphasis> так или иначе контролировал огонь и, вероятно, умел готовить на нем пищу. Насколько часто такое бывало и насколько сильно <emphasis>Homo erectus</emphasis> зависел от огня, вопрос крайне спорный, но некоторые признаки использования огня появились около полутора миллионов лет назад, более правдоподобные — миллион лет назад, а совсем надежные данные об использовании огня и тепловой обработке пищи — 800 тысяч лет назад<a l:href="#n_435" type="note">[435]</a>.</p>
   <p>В Африке <emphasis>Homo erectus</emphasis> появляется в палеоархеологической летописи одновременно с новыми большими каменными орудиями, которые отличаются от олдувайских тем, что для их изготовления нужно было специально добывать большие каменные пластины из определенных пород камня. Эти плитчатые заготовки, как называют их археологи, обрабатывали с одной или двух сторон и получали обоюдоострые ручные рубила, кливеры (орудия с поперечным рабочим краем) и пики (орудия со сходящимися клином рабочими краями). Изготовление таких орудий было довольно сложным, особенно если сначала надо было найти месторождение нужной породы, которое могло быть далеко, добыть большие заготовки и доставить их, а потом изготовить рубило, кливер или пику. Только на обучение навыкам, которые применялись на финальной стадии — собственно обтесыванию камня, — современному человеку требуются сотни часов, даже если есть кому помочь. Совершенно неясно, каков шанс придумать всю эту технологию самостоятельно на протяжении жизни. У пропавших первопроходцев-европейцев мозг был значительно больше, и им нужны были режущие орудия, но с ходу придумать каменные рубила они так и не смогли. По свидетельству антропологов, изучавших малые сообщества, в тех популяциях, которые до сих пор изготавливают каменные орудия, необходимо много лет культурной передачи и индивидуальной практики, чтобы научиться делать высококачественные каменные топоры и тесла. А как именно наши предки добывали эти большие плитчатые заготовки, мягко говоря, не совсем понятно<a l:href="#n_436" type="note">[436]</a>.</p>
   <p>Анатомические изменения в плечах и запястьях <emphasis>Homo erectus</emphasis>, произошедшие в этот период, говорят о развитии способностей к метанию — навыка, очень полезного на охоте, при добыче падали и при нападениях на других людей. Способность быстро и метко бросать предметы есть только у людей. Шимпанзе, напротив, хотя и бросаются чем-то время от времени, делают это медленно и, как правило, не так метко, как их физически более слабые кузены, то есть мы<a l:href="#n_437" type="note">[437]</a>. Однако, поскольку первым, что пришлось метать нашим предкам, были, вероятно, камни и простые копья, не вполне очевидно, почему культурная эволюция должна была мощно подстегивать генетическую эволюцию анатомических особенностей, способствующих метанию. Но вот в чем дело: умение быстро, сильно и точно метать предметы не развивается у нас само собой. Те, кто с детства не тренируется в метании, например большинство девочек в моей начальной школе, обычно не могут похвастаться меткостью, став взрослыми. А теперь представьте себе, что вы — ребенок, который родился в мире, где никто ничего не бросает, разве что вяло и не попадая в цель. Может, вы и будете экспериментировать и бросаться камешками или палками в птичек и мелких зверьков, но, скорее всего, ни разу не попадете, вам это надоест, и вы переключитесь на какие-нибудь более результативные занятия. Но если вы имеете возможность наблюдать, как старшие модели успешно сбивают птиц быстрыми точными бросками, и подражать им, у вас, скорее всего, хватит терпения тренироваться дальше. Возможно, вы также заметите, как тренируются в метании старшие дети, и захотите взять с них пример. Разумеется, эти наблюдения повлияют на вас только при условии, что вы уже сильно склонны к культурному обучению. Чтобы положить начало прочной традиции метания, какой-то один незаурядный или везучий человек (или несколько) должен упорно упражняться в метании при отсутствии культурного обучения, но это все же гораздо проще и вероятнее, чем если бы каждый должен был овладеть метанием самостоятельно. Значит, культурная эволюция могла создать благоприятные условия для усвоения навыка метания в результате обучения и тренировки и не создавая предварительно сложных метательных орудий.</p>
   <p>Подобным же образом, как описано в главе 5, наличие всевозможного ноу-хау для выслеживания добычи и понимания поведения животных в сочетании с применением емкостей для воды, вероятно, открыло <emphasis>Homo erectus</emphasis> путь к длительной “охоте выносливостью” или поиску падали на дальних расстояниях. Хотя некоторые анатомические адаптации к бегу на длинные дистанции появились еще у ранних <emphasis>Homo</emphasis>, у <emphasis>Homo erectus</emphasis> их уже очень много, в первую очередь — длинные ноги, узкие бедра, большие ягодицы и хорошая теплоотдача с кожи головы<a l:href="#n_438" type="note">[438]</a>.</p>
   <p>В период с 1,6 до 1 миллиона лет назад процесс ускорился, и археологические находки в сообществах <emphasis>Homo erectus</emphasis> говорят о нарастающем распространении новых приемов и материалов. Ручные рубила, которые раньше обрабатывались обычно только с одной стороны, становятся двусторонними, причем нередко обе разновидности находят в одном и том же местонахождении. Со временем рубила становятся совершеннее, симметричнее и острее, и иногда их изготавливают из крупных костей (см. илл. 15.1)<a l:href="#n_439" type="note">[439]</a>. Эксперименты современных специалистов по изготовлению каменных орудий показывают, что такие древние орудия говорят о распространении новых приемов, расширявших репертуар камнетеса. Новые приемы требовали более сложных рецептов, в том числе особой подготовки камня к обтесыванию<a l:href="#n_440" type="note">[440]</a>.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#i_041.jpg"/>
   <p>Илл. 15.1. Ручное рубило из трубчатой кости млекопитающего, изготовленное 1,4 миллиона лет назад (Эфиопия)</p>
   <empty-line/>
   <p>Как и следует ожидать в период, когда кумулятивная культура еще только зарождается, в разных местонахождениях технологии и практики сильно варьируют, но наблюдается и накопление, пусть и неравномерное, и нередко технологии утрачиваются. Иногда — и даже часто — большие характерные ручные рубила исчезают, и остаются только более простые (олдувайские) каменные орудия<a l:href="#n_441" type="note">[441]</a>. Популяции могли утрачивать технические приемы и связанные с ними орудия, если на одно-два поколения теряли доступ к нужному сырью. А еще можно ожидать, что время от времени из репертуара тех или иных групп исчезали и контроль над огнем, и тепловая обработка пищи, как бывает со всеми другими культурными адаптациями. Как уже отмечалось (глава 5), умение разводить огонь иногда случайно утрачивается и у современных охотников-собирателей.</p>
   <p>Примерно 1,4 миллиона лет назад, судя по анатомии ископаемых костей пальцев рук, у наших предков улучшилась мелкая моторика и пинцетный захват — в ответ на возрастающую важность орудий и новых приемов, связанных с ними. Основание третьего пальца <emphasis>Homo erectus</emphasis> изменило форму и стало неотличимым от нашего, но не таким, как у современных человекообразных обезьян и австралопитеков. Новый дизайн стабилизирует сустав при пинцетном захвате и укрепляет всю кисть и запястье<a l:href="#n_442" type="note">[442]</a>.</p>
   <p>Хотя исследователи много спорили о колоссальном периоде застоя в развитии орудий и ноу-хау <emphasis>Homo erectus</emphasis>, в последнее время появляются данные, указывающие на то, что застоя, вероятно, не было<a l:href="#n_443" type="note">[443]</a>. Около 850 тысяч лет назад <emphasis>Homo erectus</emphasis>, чей мозг стал еще немного больше, иногда делал свои большие режущие орудия более тонкими и симметричными. Когда ученые попытались реконструировать эти приемы и изготовить такие красивые орудия, оказалось, что для этого требуются так называемые мягкие молотки из кости или рога, которые нужно предварительно изготовить. Такая перемена требовала для изготовления орудий особого технического мастерства и продолжительного технологического цикла, в котором стало больше этапов. Кроме того, несколько позже в разных районах для достижения тех же результатов стали применяться разные методы обработки и совершенно разные материалы.</p>
   <p>Начиная примерно с 900 тысяч лет назад ускорились климатические изменения. Согласно математическим моделям, это должно было усилить отбор на эффективность социального обучения, особенно у вида, который уже в некоторой степени зависел от культуры. Однако быстро меняющиеся условия еще и мешали кумулятивной культурной эволюции, тормозили ее, а иногда и обращали вспять. Культурная эволюция создавала адаптации в соответствии с местными условиями и ресурсами, а климатические изменения лишали их смысла, поскольку теперь приходилось иметь дело с другой флорой и фауной и с другими погодными условиями. Популяции жили в какой-то среде несколько сотен лет, нарабатывая репертуар культурных адаптаций, а потом им приходилось переселяться либо заново адаптироваться к изменившимся условиям. При таких обстоятельствах следует ожидать, что время от времени будут появляться более сложные культурные продукты, но этот процесс будет неравномерным, со множеством рывков и остановок. Поскольку, скажем, сложные орудия нельзя считать непосредственным плодом большого мозга и интеллекта <emphasis>Homo erectus</emphasis>, как и наши сложные орудия нельзя считать плодом нашего выдающегося ума, не стоит рассчитывать, что везде, где бы ни появлялся <emphasis>Homo erectus</emphasis>, появятся одинаково сложные орудия (глава 12). Это было бы вероятно не в большей степени, чем сценарий, при котором первые европейские мореплаватели, отправлявшиеся в начале XVI века за океаны, нашли бы там общества, располагающие столь же сложным и изощренным технологическим репертуаром. Чтобы генерировать и поддерживать сложные технологии, нужен коллективный мозг, который держится на социальных сетях и гальванизируется социальными нормами.</p>
   <p>Тем не менее бывали времена и места, где кумулятивная культурная эволюция оставила характерный след. Например, в Израиле, между Голанскими высотами и Галилейскими горами, раскопки на стоянке Гешер-Бенот-Яаков, на берегу древнего озера, рассказали нам много интересного о жизни одного сообщества около 750 тысяч лет назад. Богатые и разнообразные находки говорят о том, что здесь в течение долгого времени существовали очаги и особые рабочие территории для изготовления каменных орудий и для обработки пищи. Местные жители контролировали огонь и мастерили самые разные каменные орудия, в том числе ручные рубила, кливеры, лезвия, ножи, остроконечники, скребки и чопперы. Они делались из кремня, базальта и известняка, причем изготавливались на месте, нередко из огромных каменных плит, которые приносили из дальней каменоломни команды из нескольких человек. На некоторых базальтовых плитах остались засечки, что говорит о применении рычагов в процессе добычи камня в каменоломне. Базальт был высочайшего качества и добывался умело, что указывает на существование у кого-то обширного запаса ноу-хау в этой области<a l:href="#n_444" type="note">[444]</a>.</p>
   <p>Рацион местных жителей был разнообразен и тоже требовал глубокого знания местных условий. При помощи каменных орудий обрабатывали туши слонов, оленей, газелей и носорогов, а также вепрей и грызунов. Оставленные на оленьих костях зарубки почти не отличаются от таких же отметин, оставленных сотни тысяч лет спустя охотниками позднего палеолита. Обитатели Гешер-Бенот-Яакова каким-то образом добывали еще и пресноводных крабов, черепах, рептилий и не менее девяти видов рыб, в том числе карпа, сардин и сома. Некоторые рыбы были очень крупные, больше метра длиной. Помимо этого, у местных жителей были семена, желуди, оливы, виноград, орехи, водяной каштан и множество других плодов, в том числе эвриала устрашающая (колючая водяная лилия), которая растет довольно далеко от берега. Кроме того, обитатели этих мест кололи орехи и поджаривали желуди, чтобы вылущить ядра, а может, и смягчить танинную горечь. Возможно, они даже делали “попкорн” — поджаривали семена эвриалы, как делают вот уже тысячи лет в Индии и Китае.</p>
   <p>Очевидно, кумулятивная культурная эволюция в это время и в этом месте шла полным ходом и генерировала больше ноу-хау, чем мы с вами или злополучные пропавшие первопроходцы-европейцы смогли бы самостоятельно создать за всю нашу жизнь. Если не верите, попробуйте добыть несколько плит высококачественного базальта (думаю, понадобится рычаг), сделайте красивое ручное рубило с идеальной симметрией (не забудьте, что сначала нужно сделать мягкий молоток из рога или кости), завалите слона (доверьтесь первобытным инстинктам!), разделайте тушу (при помощи ручного рубила), разведите костер или найдите огонь, загоревшийся от естественных причин, а потом соорудите плот и наберите эвриалы устрашающей (вы же знаете, как она выглядит, верно?). Теперь можно насладиться стейками из слонятины с “попкорном”.</p>
   <p>Разумеется, я не хочу сказать, что эти древние люди были совершенно такими же, как мы: просто они перешли Рубикон и ступили на путь генетической эволюции, движимой в первую очередь культурой и ее продуктами.</p>
   <p>Если вы все еще скептически относитесь к мысли, что порог кумулятивной культурной эволюции был к этому моменту уже перейден, учтите, что в течение 300 тысяч лет после стоянки Гешер-Бенот-Яаков с ее кипучей деятельностью <emphasis>Homo erectus</emphasis> сильно изменился, в частности, его мозг увеличился до 1200 см<sup>3</sup>, так что пришлось дать новому виду другое название — <emphasis>Homo heidelbergensis</emphasis>. В этот период впервые появилось метательное оружие, в том числе деревянные копья с каменными наконечниками, и разнообразные методы производства каменных лезвий. Внутри одной популяции или местонахождения эти методы одинаковы, но разнятся от популяции к популяции. Вскоре появились и хорошо различимые традиции изготовления орудий, и составные орудия с применением природных клеев. По всей видимости, органы слуха <emphasis>Homo heidelbergensis</emphasis> были, как и у современного человека и в отличие от других человекообразных обезьян, настроены на звуки речи, а это указывает, что возникший в ходе культурной эволюции речевой коммуникативный репертуар вовсю ковал наши гены (см. главу 13)<a l:href="#n_445" type="note">[445]</a>. Причем многие элементы ноу-хау и технологические приемы то исчезают, то появляются снова, а устойчиво сохраняться начинают лишь в последние 100 тысяч лет. Но ведь это ожидаемая картина у вида, зависящего от коллективного мозга, на который влияют и переменчивые условия, и межгрупповая конкуренция, и природные катаклизмы, сокращающие размеры групп и разрывающие социальные связи между ними.</p>
   <p>Сухой остаток всего этого состоит в том, что, судя по имеющимся данным, австралопитеки, вероятно, начали накапливать культурную информацию интенсивнее всех прочих человекообразных обезьян (кроме нас), но ни орудия, ни элементы ноу-хау у них не были настолько сложными, чтобы их нельзя было изобрести в одиночку в течение жизни. Однако в совокупности накопленные знания, вероятно, иногда, в некоторых местах оказывались больше, чем под силу собрать в одиночку. Но такие популяции, скорее всего, еще не перешагнули за грань подлинной кумулятивной культурной эволюции, медленно прогрессировали и часто откатывали назад. Такое накопление культурного ноу-хау стало двигателем эволюции ранних <emphasis>Homo</emphasis>, увеличило их мозг и уменьшило челюсти и зубы. Однако к отметке в 1,8 миллиона лет назад порог, вероятно, был перейден, и продукты кумулятивной культурной эволюции стали направлять генетическую эволюцию нашего рода, формируя ступни, ноги, кишечник, зубы и мозг. Совершенствовались орудия, постепенно добавлялись новые приемы, пусть и медленно по позднейшим стандартам, однако культурные утраты и технологические откаты случались по-прежнему, как, собственно, и в современном мире. И тем не менее вряд ли можно сомневаться, что ко времени Гешер-Бенот-Яакова, то есть к отметке в 750 тысяч лет назад, мы уже имеем дело с культурным видом, который охотится на крупную дичь, ловит крупную рыбу, поддерживает огонь в очаге, готовит пищу, изготавливает сложные орудия, сотрудничает, когда нужно перемещать огромные каменные плиты, и собирает и обрабатывает самые разные растения.</p>
   <p>Итак, кумулятивная культурная эволюция идет в нашей эволюционной линии очень давно, по меньшей мере сотни тысяч лет, а может быть, и миллионы. А теперь попробуем выяснить, почему именно наша линия пересекла этот Рубикон.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 16</p>
    <p>Почему мы?</p>
   </title>
   <section>
    <p>Почему именно наши предки оказались единственными, кто преодолел порог кумулятивной культурной эволюции и ступил на долгий путь генетической эволюции под влиянием культуры? Почему этот процесс начался только в последние несколько миллионов лет? Почему не десять, не двести миллионов лет назад? И почему другие виды не двинулись по подобным культурно-генетическим коэволюционным траекториям?</p>
    <p>Прежде всего следует понять, что важность социального обучения, вероятно, повлияла на мозг и тело не только нашего вида. Биологи и приматологи, в том числе Кевин Лаланд, Энди Уайтен, Карел ван Шайк и их коллеги, выдвинули убедительные доводы в пользу того, что эволюционное увеличение мозга у многих видов происходило под влиянием склонности к культурному обучению, благодаря которому из поколения в поколение передавались полезные поведенческие признаки, например применение орудий и выбор пищи. То или иное сочетание индивидуального опыта, поведенческой гибкости и социального обучения помогает животным с более крупным мозгом выживать и размножаться в новой обстановке и решать незнакомые задачи. У видов с крупным мозгом чаще случаются поведенческие инновации, и они чаще прибегают к социальному обучению. Поскольку развить и запрограммировать крупный мозг — дело дорогостоящее, такой подход также объясняет, почему у видов с крупным мозгом обычно долгое детство (ювенильный период) и большая продолжительность жизни<a l:href="#n_446" type="note">[446]</a>. Более крупный мозг требует долгого детства, чтобы у потомства было больше времени учиться. Кроме того, он требует, чтобы матери жили дольше: так они, во-первых, смогут заботиться о потомстве в течение долгого периода детства, а во-вторых, у них все равно останется время на то, чтобы произвести новое потомство.</p>
    <p>Так что в каком-то смысле наш вид всего лишь следовал закономерностям эволюционного процесса, который помогает объяснить, почему у некоторых видов особенно крупный мозг. Не волнуйтесь, можно подойти к этому и с другой стороны: в каком-то смысле мы все же уникальны. Ни у каких ныне живущих видов этот процесс не запустил достаточно сильную кумулятивную культурную эволюцию и автокаталитическое взаимодействие генетики и культуры, которое послужило мощным движителем нашей генетической эволюции. У других видов этого не произошло, вероятно, из-за своего рода <emphasis>проблемы старта</emphasis><a l:href="#n_447" type="note">[447]</a>. Когда кумулятивная культурная эволюция уже идет полным ходом, она создает мир с богатой культурой, где много адаптивных орудий, приемов и ноу-хау, которые более чем окупают затраты на создание и программирование крупного мозга, приспособленного и оборудованного для культурного обучения. Однако в начале этого пути особых культурных сокровищ еще не накопилось, а имеющиеся знания достаточно просты, и их можно усвоить и при помощи индивидуального обучения (без социального обучения), скажем, методом проб и ошибок. Таким образом, на этом этапе естественный отбор, вероятно, не будет благоприятствовать ни крупным размерам, ни сложности мозга, поскольку мозг требует больших затрат на развитие и программирование. Даже если естественный отбор может позволить себе расширить мозг, он при этом будет делать ставку скорее на улучшение способностей к <emphasis>индивидуальному</emphasis> (асоциальному) обучению, поскольку индивидуальное обучение допускает инновацию и поведенческую гибкость, даже когда никто поблизости не занимается чем-то таким, чему стоит научиться (когда социальное обучение бесполезно)<a l:href="#n_448" type="note">[448]</a>. Более того, улучшая способности индивидов учиться самостоятельно, из взаимодействия с окружающей средой, естественный отбор способствует и особым формам социального обучения, которые как бы паразитируют на индивидуальном, когда отдельные особи наблюдают, как другие пользуются орудиями и ресурсами (например, добывают термитов), просто находясь поблизости, а затем уже самостоятельно придумывают, как применять эти орудия и добывать ресурсы. Когда естественный отбор развивает индивидуальное обучение, он в качестве побочного продукта улучшает и способности к некоторым простым формам социального обучения.</p>
    <p>Таким образом, <emphasis>проблема старта</emphasis> сводится к тому, что условия, при которых накапливается достаточно кумулятивной культуры, чтобы подтолкнуть генетическую эволюцию, складываются редко, поскольку поначалу накоплений будет мало и они не смогут оправдать затраты на содержание большого мозга. И даже если их будет достаточно, самым адаптивным будет улучшить способности к индивидуальному обучению, а не к социальному и впоследствии культурному. Выходит, чтобы естественный отбор благоприятствовал социальному обучению, нужно, чтобы вокруг было много культурных знаний и было чему учиться, однако без особых способностей к социальному обучению едва ли будет накоплено много знаний, которые стоило бы перенимать.</p>
    <p>Чтобы обойти проблему старта, нужно каким-то образом обеспечить, чтобы в памяти и поведении окружающих накопилось столько ноу-хау, что при помощи одного лишь индивидуального обучения, даже при его косвенном влиянии на простое социальное обучение, станет невозможно поспеть за теми, кто <emphasis>гораздо больше</emphasis> способен к социальному обучению. Проблема старта объясняет, почему ни у каких других видов не наблюдается существенной кумулятивной культурной эволюции. Еще она показывает, откуда взялся Рубикон, который надо форсировать, в отличие от удобного пандуса на въезде на культурно-генетическое коэволюционное шоссе. Итак, возникает конкретный вопрос: как мы запустили двигатель кумулятивной культурной эволюции? Сейчас я постараюсь расчистить вам путь к ответу и изложить самую логичную аргументацию, которую мне удалось найти и которая соответствует существующему на сегодня балансу данных; однако такое представление об эволюции человека весьма ново, и поэтому мои рассуждения будут грешить спекулятивностью. Ошибки неизбежны, но, уверен, мои многочисленные ученые коллеги в будущем их исправят.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Переплетение двух путей создает мост</p>
    </title>
    <p>Обойти проблему старта можно двумя эволюционными путями. Первый, как я уже говорил, сводится к увеличению размеров и сложности культурного репертуара биологического вида, при котором размер мозга <emphasis>не меняется:</emphasis> тогда в мире появится больше хороших адаптивных знаний, которые можно перенимать у других. Если это произойдет, то обладание генами, улучшающими социальное обучение, окупится, поскольку вокруг будет много всего, чему стоит научиться. А второй путь — как-то снизить затраты на большой мозг. Эти затраты отчасти берет на себя мать, поскольку вынуждена дольше заботиться о потомстве, пока оно готовит свой большой мозг к взрослой жизни. Мне думается, оба пути сыграли важную роль и подкрепляли друг друга. На илл. 16.1a намечены основные причинно-следственные связи на пути <emphasis>ноу-хау</emphasis> — то есть на первом из описанных путей. На илл. 16.1b в дополнение к нему обрисован второй путь — <emphasis>социальная забота</emphasis>. Эти схемы, подчеркиваю, показывают лишь основные причинно-следственные связи, так что некоторые связи, о которых мы будем говорить, здесь не изображены. Начну с того, почему было так важно, чтобы все началось с крупного примата, обитающего на земле, затем покажу, при чем тут хищники и межгрупповая конкуренция, и, наконец, введу в уравнение переменчивость окружающей среды. Эти три экзогенных фактора, на схемах выделенные жирным, запустили эволюционный процесс, который затем пошел по двум описанным переплетенным путям. Рассмотрим эти пути.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Крупные наземные приматы накапливают больше культурных знаний</p>
    </title>
    <p>В ходе эволюции кисти рук приматов адаптировались для того, чтобы хватать пищу, держаться за ветки и передвигаться в кронах деревьев. Но когда приматы спускаются с деревьев на землю, перед ними открываются новые перспективы для использования рук. У некоторых приматов привычка проводить много времени на земле способствовала расширению ассортимента орудий и их усложнению, а также распространению соответствующих навыков через социальное обучение. Почему наземный образ жизни этому благоприятствует, очевидно. На земле обе руки могут быть свободными, к тому же облегчается доступ к более широкому кругу ресурсов — в частности, это насекомые (термиты, муравьи), орехи, камни, палки, тростник, трава, всевозможные листья и вода. Трудно придумать составные орудия или процедуры, требующие применения нескольких орудий в несколько этапов, если у тебя не свободны обе руки и вокруг нет разнообразных ресурсов. Это особенно наглядно видно на примере шимпанзе, которые ведут полуназемный образ жизни. Орудия и процедуры, которые они применяют на земле, как правило, сложнее, чем на деревьях. А немногочисленные сложные орудия, которыми шимпанзе пользуются на деревьях, — это орудия, которые возникли и сначала применялись на земле, а потом им нашли немного другое применение. Вдобавок на земле у каждого обучающегося больше возможностей наблюдать нескольких сородичей сразу, поэтому он с большей вероятностью изобретет что-то сам. Кроме того, он может воспользоваться орудиями, которые кто-то оставил: приматы любят их подбирать и возиться с ними. А с деревьев орудия обычно падают на землю, поэтому не служат стимулом к обучению у других древесных обитателей<a l:href="#n_449" type="note">[449]</a>.</p>
    <p>Преимущества наземного образа жизни видны при сравнении степени применения инструментов у современных приматов в ситуациях, когда им выгодно или необходимо проводить больше времени на земле. Это заметно и в ходе естественных экспериментов в природе, и при наблюдении за приматами в неволе. Нечеловекообразные обезьяны, как правило, не пользуются орудиями, но могут начать их применять, переселившись в места, где мало деревьев и приходится больше времени проводить на земле. Что касается человекообразных обезьян, то орангутаны в неволе проводят на земле больше времени, чем в естественной среде обитания, чаще пользуются орудиями и изготавливают более сложные орудия. Вероятно, это объясняет, почему в диких условиях орудия у орангутанов, которые в основном живут на деревьях, проще, чем у шимпанзе, которые гораздо больше времени проводят на земле<a l:href="#n_450" type="note">[450]</a>.</p>
    <p>Таким образом, эффекты наземного образа жизни усиливают преимущества перед другими приматами, которые уже есть у человекообразных обезьян, например способность самостоятельно решать задачи, придумывая, как изготовить орудия. Таким образом, при прочих равных условиях приматы с большим мозгом придумывают больше всего такого, что могло бы пригодиться особи, способной к культурному обучению, а наземные приматы с большим мозгом придумывают еще больше. Не забывайте, нас интересуют условия, при которых в поведении окружающих окажется достаточно ценной информации, чтобы естественный отбор начал благоприятствовать крупному мозгу, способному к культурному обучению.</p>
    <p>Ископаемые находки вероятных предков австралопитеков показывают, что переход с деревьев на землю шел полным ходом еще пять миллионов лет назад. В Африке 4,4 миллиона лет назад уже существовали человекообразные обезьяны с мозгом как у шимпанзе или немного меньше, отлично умевшие и ходить по земле, и лазать по деревьям<a l:href="#n_451" type="note">[451]</a>. На основании наземного образа жизни и размеров мозга можно ожидать, что у этих обезьян были хорошо развиты способности к индивидуальному обучению, а поскольку они много времени проводили на земле, у них должен был быть солидный репертуар паттернов поведения и навыков, усвоенных в результате обучения, — примерно такой же, как у шимпанзе. Если бы существовал какой-то другой фактор, который поспособствовал бы увеличению мозга этих наземных обезьян до размеров мозга шимпанзе, можно было бы рассчитывать, что культурный мир этих обезьян был богаче, чем у шимпанзе, благодаря большей склонности к наземному образу жизни: больше времени на земле — больше орудий.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_042.png"/>
    <p>Илл. 16.1. На схеме вверху показан путь ноу-хау. На схеме внизу на путь ноу-хау наложен путь социальной заботы</p>
    <empty-line/>
    <p>Влияние наземного образа жизни на размер культурного репертуара отражено на илл. 16.1a стрелками A и B. Стрелка C показывает, каким образом повышенный доступ к другим особям на земле влияет на формирование ноу-хау благодаря расширенным возможностям для социального обучения. Большие обезьяны с крупным мозгом будут обладать способностями к социальному обучению, пусть и ограниченными, поскольку эти способности достаются даром как побочный продукт отбора на индивидуальное обучение. Больше ноу-хау и больше возможностей для социального обучения усиливают естественный отбор генов, благодаря которым индивиды становятся способнее к социальному обучению, чтобы извлечь пользу из сложившейся ситуации. Эту важнейшую для нас петлю обратной связи показывает пунктирная линия D, а круговая стрелка под ней отражает возможность автокаталитической реакции.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Давление хищников способствует увеличению размеров групп, а это благоприятствует накоплению культурных знаний</p>
    </title>
    <p>Наземный образ жизни повышал для этих обезьян риск нападения хищников, поскольку приматы укрываются на деревьях от многих опасностей. Для наших африканских предков-обезьян хищники представляли более серьезную опасность, чем для современных человекообразных обезьян, живущих в густых лесах (не считая опасности нападения людей). Численность и разнообразие крупных плотоядных в то время примерно вдвое превышали нынешние. Помимо тех же львов, леопардов, гепардов и гиен, что и сегодня, существовало еще несколько видов крупных саблезубых кошачьих, из которых два были размером со льва, а один, по-видимому, специализировался на охоте из засады, из густых зарослей. Были также волкоподобные дикие собаки и современные виды гиен, которые охотятся стаями, а также ядовитые змеи, видов которых становилось все больше. Кроме того, как мы видели на примере шимпанзе из главы 10, приходилось остерегаться нападений и со стороны других групп человекообразных обезьян, поскольку группы конкурировали за доступ к плодовым деревьям, тушам крупных животных, стратегически выгодным пещерам, ценным каменным орудиям и местам, где можно было найти нужные горные породы. А поскольку мы в дальнейшем наблюдаем появление множества видов австралопитеков, вероятно, различные виды больших обезьян могли и охотиться друг на друга как хищники.</p>
    <p>При растущей угрозе нападения хищников характерная поведенческая реакция млекопитающих — создание более многочисленных групп. Такое поведение подсказывает, что наши предки, начав проводить больше времени на земле, вероятно, тоже стали формировать более многочисленные группы как средство обороны<a l:href="#n_452" type="note">[452]</a>. На это указывают стрелки E и F на илл. 16.1a.</p>
    <p>Побочным продуктом оборонительной стратегии стало то, что более многочисленные группы должны были способствовать увеличению размеров и повышению сложности наборов инструментов, навыков и корпусов ноу-хау, усваиваемых через обучение, поскольку большие группы порождали, распространяли и сохраняли больше идей и инноваций, что показывает стрелка G на илл. 16.1a.</p>
    <p>Этот эффект дополнительно усиливался тем, что опасность нападения хищников, возможно, не позволяла индивидам далеко разбредаться в поисках пищи, как это делают современные человекообразные обезьяны. Поскольку рассеяние группы стало затруднено, молодые обезьяны получали возможность более интенсивно наблюдать за большим числом сородичей (стрелка H). Вызванный этим рост количества и сложности орудий и типов локального ноу-хау, включая умение лучше искать, добывать и обрабатывать высококачественную пищу и находить воду, привел к усилению отбора на способность мозга приобретать, хранить, организовывать и передавать всю эту культурную информацию. Развитие этих способностей вело к увеличению размеров мозга и продлению развития (детства), чтобы можно было выучить всю доступную информацию.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Изменчивость условий способствует социальному обучению</p>
    </title>
    <p>Параллельно с вышеописанными эволюционными процессами происходили климатические изменения, которые вели к более резким колебаниям локальных условий. Математические модели эволюционных процессов показывают, что при дестабилизации среды, когда она начинает сильно меняться в масштабах столетий и тысячелетий, отбор благоприятствует тому, чтобы особи больше полагались на социальное обучение, чем на индивидуальное<a l:href="#n_453" type="note">[453]</a>. Начиная примерно с трех миллионов лет назад климат колебался все сильнее, подчиняясь систематическим циклам вплоть до момента около 10 тысяч лет назад. По мере того как мир в целом становился суше и прохладнее, африканские леса, саванны и озера постоянно то расширялись, то сокращались, что должно было способствовать отбору на более эффективное социальное обучение. Два-три миллиона лет назад эти колебания условий резко подтолкнули нас к зависимости от социального обучения, и как раз тогда возник наш биологический род (стрелка J). Естественно, такой толчок испытали на себе многие виды, поэтому одного его недостаточно, чтобы объяснить, почему наши предки пересекли Рубикон. Так что, помня об этом толчке, вернемся к ходу эволюционного процесса.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Путь социальной заботы</p>
    </title>
    <p>Сочетания изменчивых условий и культурных репертуаров, обогатившихся благодаря появлению больших наземных групп, могло бы оказаться достаточно, чтобы переступить критический порог, то есть создать петлю обратной связи D, однако здесь было еще одно существенное препятствие. Для создания приматов с большим мозгом матерям приходится вкладывать больше сил и энергии в вынашивание, вскармливание и воспитание потомства, пока оно не подрастет и не пройдет необходимое социальное обучение и практику, чтобы перенять культурный багаж ноу-хау. А значит, матери придется как-то получать больше калорий и увеличивать промежуток между родами, чтобы заботиться о каждом детеныше дольше, пока он учится. Для этого ей нужно дольше жить, иначе у нее в целом будет меньше потомства. Мы наблюдаем действие естественного отбора в этом направлении у современных человекообразных обезьян. Мамам-шимпанзе нужно пять лет, чтобы выкормить детеныша, поэтому промежуток между родами должен составлять 5–6 лет. Беда в том, что биологический вид, который зайдет по этому пути слишком далеко, с большей вероятностью вымрет, если приключится засуха, наводнение, голод или эпидемия, то есть какой-то внешний катаклизм, который повысит смертность среди взрослых, поскольку популяция не сможет достаточно быстро восстановиться после катаклизма. Например, если самке нужно прожить в среднем 30 лет, чтобы популяция поддерживала свою численность, а засуха внезапно снижает среднюю продолжительность жизни до 20 дет, популяция начинает сокращаться и рискует полностью исчезнуть. Поэтому, если естественный отбор способствует увеличению мозга, чтобы повысить приспособленность индивидов, он при этом повышает для вида в целом риск исчезнуть при катаклизме. Это задает предел, до которого естественный отбор может повысить размеры мозга, перенаправив усилия матери и увеличив продолжительность ее жизни. Вероятно, современные человекообразные обезьяны уже достигли этого предела<a l:href="#n_454" type="note">[454]</a>.</p>
    <p>Однако здесь есть лазейка, концептуально совсем простая: нужно, чтобы другие особи помогали матери растить детей. Если у матери найдутся помощники, ей необязательно будет делать такой большой перерыв между родами и беспокоиться о том, как бы раздобыть себе больше калорий. Эволюционный путь к этому выходу из положения у наших предков открылся, как только группы стали больше и начали несколько сильнее опираться на социальное обучение.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Создание пар, социальное обучение и семьи</p>
    </title>
    <p>Увеличение размеров группы и социальное обучение, касающееся местных ресурсов, — это факторы, которые могут сделать создание устойчивых брачных пар выгодным и для самцов, и для самок. Начнем с влияния размера группы, как показано на илл. 16.1b. У многих видов самцы силой подавляют других самцов, чтобы обеспечить себе возможность спариться с как можно большим количеством самок. Место самца в иерархии доминантности — надежный прогностический показатель его брачного успеха и долгосрочной приспособленности. Однако по мере повышения плотности самцов в группе выгода от доминантности снижается, поскольку у каждого самца появляется больше соперников-самцов, с которыми нужно бороться, и потенциальных партнерш-самок, которых надо отслеживать. Теперь, в условиях повышенной конкуренции в большой группе, у самцов появляется другая потенциально выигрышная стратегия — создание постоянной пары. Как мы узнали из главы 9, в число стратегий создания пар, которые самцы применяют для установления долгосрочных диадических отношений с самками, входит, например, снабжение самки мясом, защита ее самой и ее потомства и потенциально также забота о ее потомстве. За это самец получает предпочтительный сексуальный доступ к самке и более надежные знания о ее репродуктивном цикле, а следовательно, о том, когда она может забеременеть, хотя, разумеется, для этого ему нужно подолгу находиться возле нее, по крайней мере иногда.</p>
    <p>Любопытные данные о влиянии размеров группы на создание пар удалось собрать для группы шимпанзе из Нгого, о которой мы говорили в главе 10. Как мы уже отмечали, группа из Нгого необычайно велика по сравнению с типичными стадами шимпанзе в природных условиях. Подробный анализ перемещений самцов и самок по обширной территории группы показывает, что, вероятно, из-за обострения конкуренции в увеличившейся группе некоторые самцы и самки перемещаются парами. Это странно, поскольку этому виду обезьян формирование устойчивых пар совершенно несвойственно. Генетические исследования показали, что самцы в такой паре чаще становятся отцами детей своих самок. Такие пары были склонны находиться физически близко друг к другу и занимались грумингом. Подобные отношения нередко оказывались долгосрочными — например, один самец был отцом троих из четверых детенышей самки на протяжении шестнадцати лет. Такие пары создавали всего около четверти самцов, но при этом половина самок (самцов в этой группе больше, чем самок). Неудивительно, что к такой стратегии выстраивания длительных отношений прибегали не доминантные самцы, и место в иерархии доминантности оставалось важным показателем приспособленности (репродуктивного успеха) самца<a l:href="#n_455" type="note">[455]</a>. Тем не менее эти наблюдения показывают, что при увеличении размера группы могут возникать зачатки постоянных пар.</p>
    <p>А теперь рассмотрим, как на все это влияет способность больших человекообразных обезьян к социальному обучению. Социальное обучение означает, что самцы могут располагать чем-то вроде культурного наследия, которое может быть ценным для самок. У шимпанзе самцы остаются в своей группе (где они выросли), а самки в основном приходят со стороны. Исследования показывают, что самцы шимпанзе склонны подражать манере сбора пищи, которой придерживались их матери, и, вероятно, обладают особыми знаниями о том, где и как находить пищу на своей территории и как ее добывать. Таким образом, постоянное общение с самцом, который знает здешние места, обеспечивает и самке доступ к этим знаниям (в сущности, к знаниям его матери). В целом у вида, обладающего навыками социального обучения, у которого самки приходят из других групп, самцам есть что им предложить — локальные знания. Это значит, что самкам следует выбирать самцов, которые в детстве проявляли наилучшие способности к социальному обучению, и подолгу общаться с ними (чтобы всему научиться)<a l:href="#n_456" type="note">[456]</a>. Таким образом, в большой группе обезьян, где самки — иммигранты, самкам выгодно создавать пары, чтобы получить доступ к местным знаниям (наряду с обычным набором — защитой, пищей и пр.), а самцам выгодно создавать пары, чтобы смягчить яростную конкуренцию между самцами. Причем непропорционально большую выгоду от этого могут получить самцы с лучшими способностями к социальному обучению, поскольку именно их будут предпочитать самки, ищущие высококачественных локальных знаний.</p>
    <p>Итак, вот к чему мы пришли. Давление хищников способствует эволюции больших, относительно сплоченных групп (стрелка F на илл. 16.1b), а это, в свою очередь, способствует распространению стратегии создания пар (стрелка K) в ответ на повышение плотности населения и растущую роль социальной передачи локальных знаний. Теперь рассмотрим, как создание пар расширяет у человекообразных обезьян родственный круг.</p>
    <p>Создание прочных пар в больших группах приматов должно способствовать узнаванию кровных родственников, особенно братьев и сестер, в том числе единоутробных и единокровных, отцов и, возможно, братьев отца (дядей). Приматолог Бернар Шапе утверждает, что такое происходит, поскольку приматы в основном (но не только) делают вывод о том, кто их родственники, замечая, кто еще общается с их матерью. Мать, естественно, ни с кем не спутаешь: она та, которая тебя кормит. У современных больших человекообразных обезьян такой критерий распознавания родственников не приводит к возникновению родственных уз, которыми можно пользоваться. Чтобы понять, почему это так, рассмотрим самца шимпанзе. В детстве он знает только тех братьев и сестер, которые близки ему по возрасту, хотя многие из них, вероятно, ему лишь единоутробные: у них разные отцы. Все сестры, родные и единоутробные, с которыми он знаком, вскоре навсегда перейдут в другую группу, и он едва ли снова их увидит. Братья, как только вырастут, предпочтут компанию других самцов и будут учиться у них, как бороться за свой статус, и заключать важные союзы с другими самцами. Так что наш юный шимпанзе еще будет общаться с братьями, родными и единоутробными, но вряд ли узнает их, разве что они почти ровесники. Бабушек он не узнает, поскольку мать матери живет в другой группе, а понять, кто мать его отца и кто родственники с отцовской стороны, он, пожалуй, не сумеет, потому что у него мало шансов определить, кто его отец. Они с матерью будут связаны родственными узами на всю жизнь, однако мать не очень интересует его — ведь она не знает, как доминировать среди самцов (она же самка, что с нее возьмешь), а спариваться с ней не стоит<a l:href="#n_457" type="note">[457]</a>.</p>
    <p>А теперь представим себе похожую группу обезьян, но такую, где создаются прочные пары. Согласно тому же принципу “кто общается с мамой” молодые обезьяны, скорее всего, будут знать, кто их отец, потому что он до сих пор держится поблизости от их матери, а отец, во-первых, будет знать, кто его детеныши, а во-вторых, у него появится больше оснований считать, что они действительно <emphasis>его</emphasis>. Молодые самцы теперь могут захотеть быть поближе к старшим братьям и к отцу, чтобы учиться у них, как достигать успеха. Пока такая система только складывается, отец не станет тратить сил на детенышей, но по крайней мере будет терпеть их общество, поскольку, если они будут поблизости и получат возможность наблюдать за ним и пользоваться его защитой, это в дальнейшем даст им преимущество. Благодаря связи с отцом молодые самцы смогут узнавать и единокровных братьев (у их отца могут быть и другие постоянные партнерши), и братьев отца, поскольку отец будет общаться со своими братьями и терпеть общество детенышей всех своих партнерш. Поскольку мать отца знает своего сына, она способна узнавать и внуков. Она видит, с какими самками предпочитает общаться ее сын и общество каких детенышей он терпит. Таким образом, создание постоянных пар потенциально способно преобразить почти случайные родственные отношения между отдельными особями в нечто вроде семьи или сети родственных уз, на что указывает стрелка L на илл. 16.1b.</p>
    <p>Затем в какой-то момент эволюция обеспечивает самкам так называемую <emphasis>скрытую овуляцию.</emphasis> У многих приматов, в том числе у шимпанзе, тело самки безошибочно сигнализирует, что самка готова к сексуальному контакту и способна забеременеть, — иногда об этом говорит яркая припухлость в районе половых органов. А значит, если самец достаточно много времени проводит рядом с самкой, он знает ее цикл, а следовательно, знает, когда можно отправиться искать более восприимчивых самок или заключать союзы с самцами. Однако у людей самки сексуально восприимчивы постоянно, и самцы не могут надежно предугадать, когда их партнерша способна забеременеть. Таким образом, если время овуляции скрыто, по крайней мере отчасти, самцы вынуждены проводить рядом с самкой больше времени и в результате занимаются с ней сексом значительно чаще, чем это необходимо для размножения. Побочным продуктом такого избыточного общения становится укрепление отношений самца со всеми детенышами, которые находятся подле матери<a l:href="#n_458" type="note">[458]</a>.</p>
    <p>Социальное обучение, а в дальнейшем культурное, усиливает эффекты постоянных пар и уз родства. Механизм примерно таков. В ходе социального обучения детеныш наблюдает, как его мать реагирует на разных других особей и ведет себя с ними. Потомок копирует действия матери, а возможно, и ее чувства к этим особям. Если мать заботится о новорожденном и кормит его, старшая сестра может подражать матери и тоже заботиться о новорожденном и кормить его. Если мать ласково встречает отца и занимается с ним грумингом, обучающийся детеныш тоже начинает лучше относиться к этому самцу. В любом случае дочери копируют, как мать “проводит время с отцом”, а значит, знакомятся и общаются со своими братьями. Между тем самец, опознав отца через мать, копирует склонность отца общаться со своими братьями и остальным потомством и таким образом хорошо распознает дядьев и братьев, родных и единокровных. При достаточно развитом культурном обучении молодой самец копирует и чувства отца к окружающим, что позволяет ему наладить контакт и с членами отцовского альянса. Если отец опекает и защищает маму и сестер юного самца, детеныш может копировать и эти действия и отношения<a l:href="#n_459" type="note">[459]</a>. Это отражено стрелкой M на илл. 16.1b. Разумеется, как мы знаем из главы 4, когда естественный отбор начинает улучшать и оттачивать культурное обучение, обучающиеся постоянно обновляют свои культурные представления, предпочтения и стратегии, ориентируясь на тех, кто добился больших успехов и обладает престижем.</p>
    <p>Если расширить круг признанных родственников, ученики получат больше возможностей для социального обучения (стрелка T). Это происходит потому, что привязанность и даже просто социальная толерантность, которым способствуют отношения с признанными родственниками, позволяют обучающимся спокойно находиться в обществе старших и более осведомленных особей и наблюдать, что они делают. Одновременно у старших особей появляется стимул передавать молодняку свои знания, то есть учить и применять коммуникативные подсказки для культурной передачи (см. главу 13). Расширение возможностей для социального обучения способствует усиленному естественному отбору на способности к социальному обучению, а это, в свою очередь, генерирует более полезные и легкоусвояемые знания.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Помощь матерям и разделение информации</p>
    </title>
    <p>Сочетание постоянных пар и опоры на социальное обучение создает расширенный родственный круг с более прочными отношениями и способствует <emphasis>аллопарентальной</emphasis> заботе о потомстве. Аллопарентальная забота — это помощь в уходе за потомством со стороны других особей, помимо матери. У других видов (не у людей) аллопарентальную заботу осуществляют родственники, у которых есть стимулы помогать, основанные на родстве, и неродственники, которым в случае отказа что-то угрожает или у которых нет лучшего способа выжить. У охотников-собирателей в число аллопарентальных помощников входит отец (или отцы, см. главу 9) ребенка, сестры, братья, тети и бабушки и дедушки с обеих сторон, а также подруги матери. Подробные исследования аллопарентальной заботы в восьми малых сообществах показывают, что матери осуществляют лишь примерно половину непосредственного ухода за ребенком. Из оставшихся 50 % около половины берут на себя сиблинги и бабушки и дедушки, а последнюю четверть — отцы, тети и все остальные. У других человекообразных обезьян матери, напротив, выполняют почти 100 % непосредственных обязанностей по уходу за детенышем. У некоторых охотников-собирателей, хотя не у всех, тети, бабушки и другие женщины даже обеспечивают от 10 до 25 % грудного вскармливания<a l:href="#n_460" type="note">[460]</a>.</p>
    <p>Создание пар означает, что многие родственники, которые прежде едва ли осознавали собственное родство, теперь могут опознавать друг друга и строить отношения. Социальное обучение синергетически означает, что всякий, кто копирует мать, например ее дочери или младшие сестры, будет заботиться о новорожденном так же, как мать. Для отцов знание родственных связей означает также, что у них появляется причина защищать мать и ее потомство. Сыновья, которым нужно научиться быть преуспевающими самцами, будут подражать отцам, а впоследствии и другим самцам и научатся защищать членов семьи и заботиться о них адаптивными способами. Все это в совокупности составляет цепочку N — Q на илл. 16.1b.</p>
    <p>Кроме того, усиление социального обучения означает, что молодые родители и их помощники быстро осваивают ноу-хау предыдущих поколений и учатся находить и добывать ценные источники пищи — мясо, насекомых, орехи, воду, мед и корнеплоды (что подкрепляет стрелку Q), чтобы обеспечивать дополнительную энергию, необходимую для долгого детства детеныша.</p>
    <p>А еще сложное социальное обучение означает, что у других самок появляется стимул помогать матери с детенышами (стрелка P): неопытные самки получают возможность понаблюдать и попрактиковаться в уходе за детенышем, что впоследствии пригодится, когда им придется ухаживать за своими детьми. А мать будет значительно больше склонна позволять кому-то находиться поблизости и учиться, если они время от времени будут ей помогать. Как только социальное обучение стало избирательным, матери, добившиеся особых успехов и обладающие престижем, начали получать больше помощи, поскольку обучающиеся предпочитают выбирать их в модели, а забота об их детях — это способ выказать уважение (см. главу 8). Тем временем бабушки склонны и непосредственно заботиться о своих внуках, и показывать матери, как это делается (учить ее). Как уже отмечалось, у бабушек и дедушек накапливается богатейший запас знаний и опыта, и как только социальное обучение достаточно совершенствуется, дверь в эту сокровищницу распахивается, и у старшего поколения появляется возможность передать культурное наследие детям и внукам. Для этого необходимо, чтобы они знали, кто их внуки, а эта эволюционная дверь открывается, когда создаются постоянные пары.</p>
    <p>Рассуждая о том, чему неопытные девушки и молодые женщины могут научиться у матерей и бабушек, стоит подчеркнуть, насколько люди зависимы от культурного обучения даже в самых базовых функциях млекопитающих. Например, наших матерей приходится учить, как правильно кормить ребенка грудью — как прикладывать младенца к груди, чтобы он не повредил сосок. Подобным же образом без культурной передачи многие матери склонны выбрасывать густое вязкое желтоватое вещество, которое выделяется из сосков после родов, до прихода молока. На самом деле это вещество — молозиво — очень ценно и выполняет несколько важных биологических функций, в том числе укрепляет иммунную систему новорожденного. Тем не менее многие люди интуитивно считают молозиво “скисшим молоком”, которое младенцам давать нельзя<a l:href="#n_461" type="note">[461]</a>. Остальные виды млекопитающих не совершают этой серьезной ошибки.</p>
    <p>Разумеется, в дальнейшем в ходе эволюции человека аллопарентальная забота начинает все сильнее регулироваться социальными нормами. Например, эволюционный антрополог Алиса Гриттенден рассказывает случай, который она наблюдала в племени охотников-собирателей хадза: одну девочку постоянно ругали за то, что она отказывалась помогать другой женщине с ее младенцем. Причем дело не ограничивалось тем, что ее отчитывала мать ребенка, с которой девочка не состояла в родстве: другие дети отказывались с ней водиться, пока она не уступила требованиям помогать в уходе за младенцем<a l:href="#n_462" type="note">[462]</a>. Таким образом, социальные нормы помогают объяснить, почему в малых сообществах дальние родственники и люди, не состоящие в родстве, берут на себя 20–30 % непосредственного ухода за ребенком.</p>
    <p>Сочетание культурного обучения и аллопарентальной заботы порождает синергию между психологическими способностями заботиться о других и культурной передачей: и тому и другому способствуют ментализация, или модель психики (см. главу 4), и растущая просоциальность. Те, кто обеспечивает аллопарентальную заботу, делают это лучше, если в состоянии оценить желания, убеждения и цели тех, кому они помогают, и мотивированы удовлетворять их потребности. Это подтверждают недавние эксперименты с 14 видами приматов, показавшие, что представители видов, где больше развита аллопарентальная забота, проявляют больше инициативы, когда нужно помогать товарищам по группе. Те, кто прибегает к культурному обучению, как и те, кто помогает заботиться о чужих детенышах, должны понимать, каковы цели, желания, убеждения и стратегии тех, у кого они учатся. А учителям — нередко это аллопарентальные помощники, занятые культурной передачей, — очень пригодится умение оценивать, что знают и чего не знают ученики, а также желание их учить. Таким образом, чем интенсивнее аллопарентальная помощь, тем больше стимулов для развития культурного обучения, и наоборот: эволюционное усиление способностей к культурному обучению будет способствовать улучшению качества родительской и аллопарентальной заботы (стрелка P) путем оттачивания способностей к угадыванию чужих мыслей и формирования мотивации к просоциальному поведению<a l:href="#n_463" type="note">[463]</a>.</p>
    <p>Сочетание (1) большей опоры на социальное обучение и (2) формирования постоянных пар и аллопарентальной заботы, вероятно, объясняет и зарождение разделения труда между мужчинами и женщинами. Однако, чтобы понимать суть разделения труда, важно помнить, что оно основано на <emphasis>разделении информации</emphasis>. Когда культурной информации накапливается столько, что один человек уже не может знать все, постоянные пары могут специализироваться на комплементарных корпусах культурно приобретенных умений, практик и знаний. Женщины из сообществ охотников-собирателей должны рожать и вскармливать детей и обеспечивать уход за младенцами, поэтому им нужно сосредоточиться на обучении всему, что касается обращения с детьми, грудного вскармливания, прикорма, обработки и приготовления пищи и навыков собирательства, которые гарантируют стабильное поступление калорий. Мужчины, напротив, могут специализироваться на ноу-хау, связанном с изготовлением орудий, обороной, оружием, охотой и чтением следов.</p>
    <p>Такое разделение информации наблюдается во многих малых сообществах. Например, антрополог Фрэнк Марлоу, изучавший народ хадза, рассказывает, как однажды отправился с тремя юношами выкапывать коренья — обычно это женское дело. Юноши набрали клубней, а потом вместе с Фрэнком съели их сырыми. Вскоре им стало плохо. Оказалось, что юноши либо набрали неправильных корнеплодов, либо не знали, что этот сорт нужно сначала готовить. Естественно, если этим занимаются женщины-хадза, такое исключено<a l:href="#n_464" type="note">[464]</a>. Подобным же образом мужчины на Фиджи не знают всех табу на рыбу, защищающих женщин и маленьких детей от сигуатеры во время беременности и кормления грудью, а мои коллеги-мужчины, университетские преподаватели, как правило, ничего не знают о молозиве.</p>
    <p>Избирательное социальное обучение означает, что по крайней мере первоначально эта специализация приобреталась потому, что обучающиеся выбирали себе в модели либо преуспевающих женщин, либо преуспевающих мужчин — предпочтение моделей своего пола, которое мы обсуждали в главе 4. Однако культурно-генетическая коэволюция могла в дальнейшем снабдить мужчин и женщин разной тематической избирательностью, то есть заставить сильнее или слабее интересоваться теми или иными темами. Например, девочки, возможно, больше интересуются маленькими детьми, а мальчики — метательными орудиями. Эту гипотезу поддерживает наблюдение, что мальчики в возрасте шести — девяти месяцев охотнее девочек подражают игре с воздушным шариком, когда модели того же пола подталкивают его несильными хлопками (девочек, похоже, вообще меньше увлекают игры с толканием предметов)<a l:href="#n_465" type="note">[465]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Зарождение племен</p>
    </title>
    <p>Возникновение постоянных пар способно также создавать социальные связи между разными группами. Тем самым оно открывает путь потоку культурной информации и увеличивает размеры и сложность наборов орудий, наращивая коллективный мозг (цепочка R — S на илл. 16.1b). Этот эффект наблюдается, поскольку постоянные пары создают прочные отношения между самками и их братьями, отцами и дядьями. Если самки покидают родную группу, когда начинают искать партнеров, они обычно оказываются в соседних группах. Как мы видели в главе 10, группы шимпанзе враждуют с соседями. Такая непрекращающаяся вражда препятствует адаптивной культурной эволюции, поскольку ограничивает поток культурного ноу-хау между группами — то есть сокращает размеры коллективного мозга. Но если встретятся две группы, в которых есть постоянные пары, ситуация меняется: теперь братья и сестры, отцы и дочери могут узнать друг друга, и эта связь снижает напряженность при межгрупповых встречах. Более того, сестры и дочери, вероятно, создали пару с каким-то самцом и родили потомство. Тогда отцы и братья могут признать внуков и племянников, а также отцов этих внуков и племянников, которые их опекают и защищают (и которых лучше, пожалуй, не убивать). Эти социальные связи позволяют группам спокойнее взаимодействовать и в дальнейшем совместно пользоваться, скажем, местами для водопоя или плодовыми рощами<a l:href="#n_466" type="note">[466]</a>.</p>
    <p>Теперь между группами налаживается поток практик, орудий и приемов, перетекающий по социальным каналам семейных отношений. Такая расширенная сеть увеличивает размер и сложность репертуаров орудий, навыков, практик и ноу-хау. А значит, на этом этапе культурная сложность в мире возрастает, что окупает затраты на большой мозг, поскольку появляется больше знаний, которые можно усвоить.</p>
    <p>В дальнейшем, как только наши предки начали создавать и усваивать пакеты социальных норм, которые предписывают, расширяют и подкрепляют паттерны поведения, постоянные пары превратились в брачные союзы, а биологические отцы — в заботливых пап (см. главу 9). Культурная эволюция неоднократно поощряла и особые отношения между мужчиной и братом его матери, которые антропологи называют <emphasis>авункулат</emphasis>. Авункулат нередко помогает наладить связи между разными сообществами. Племянники обладают особыми привилегиями, могут навещать своих дядьев с материнской стороны и получать от них подарки (и многому учиться). Чтобы подчеркнуть уже высказанные соображения, добавлю: социальные нормы означают, что хотя эти отношения подкрепляются некоторыми базовыми аспектами психологии родства у приматов, сейчас за ними еще и наблюдает вся община (третьи лица), которая следит, чтобы стороны не нарушали неписаных законов<a l:href="#n_467" type="note">[467]</a>.</p>
    <p>Таким образом, наложение пути социальной заботы на путь ноу-хау способствует переходу через Рубикон сразу несколькими способами.</p>
    <p>Во-первых, сочетание постоянных пар и социального обучения расширяет родственный круг и тем самым одновременно дает больше возможностей учиться у других и поощряет аллопарентальную заботу со стороны новообретенных родственников. Родственные узы повышают социальную толерантность, которая, создавая больше возможностей учиться у других, подталкивает культурную эволюцию более обширных и сложных комплексов орудий и ноу-хау. Эти комплексы делают еще более выгодным для индивидов обладание психологическими способностями и мотивацией к обучению у других, и в конце концов, когда некоторые навыки становятся трудноусвояемыми, такое положение дел открывает путь по крайней мере для некоторых простых форм учительства, поскольку теперь у нас есть опытные особи, узнающие своих родственников и обладающие самыми разными стимулами вкладывать в них силы и время. Так или иначе, родственный круг детеныша не станет, а зачастую и не сможет так просто утаивать от него ценные ноу-хау, навыки или приемы добывания пищи.</p>
    <p>Во-вторых, поскольку новые родственники и те, кто хочет научиться ухаживать за младенцами, готовы заботиться о детеныше и вкладывать в него ресурсы, это позволяет матерям быстрее беременеть снова и при этом дает их потомству необходимое время и возможности, чтобы подключиться к растущему корпусу доступных практик, орудий, приемов и специальных знаний. В результате мозг становится больше, а детство — дольше, чтобы наполнить этот мозг ноу-хау, обретенным и усовершенствованным благодаря сочетанию наблюдений и игры или практики. Разумеется, стоит зайти чуть дальше по этому пути, и культурная эволюция создаст социальные нормы и применит социальные технологии вроде ритуалов, чтобы сохранить и упрочить расширенные родственные связи между группами и отдельными людьми в больших популяциях.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Почему современные человекообразные обезьяны не перешли Рубикон</p>
    </title>
    <p>Теперь, когда мы понимаем, какую важную роль в накоплении культурного ноу-хау играют размеры группы, социальное взаимодействие и постоянные пары, нам легче понять, почему современные человекообразные обезьяны не перешли этот порог и не вступили в режим кумулятивной культурной эволюции. Скажем, гориллы образуют устойчивые парные связи, но живут группами, состоящими из одной семьи — один самец и несколько самок. Для кумулятивной культурной эволюции такие группы слишком малы. Подобным же образом орангутаны от природы одиночки и не создают прочных пар, а следовательно, юным орангутанам не у кого учиться, кроме своей матери. Без других моделей для социального обучения очень трудно накопить культурное ноу-хау. Шимпанзе более склонны жить группами, но их социальная организация деления-слияния <emphasis>(fission-fusion)</emphasis> означает, что молодые шимпанзе все равно проводят время в основном подле матери. Исследования того, как маленькие шимпанзе учатся применять палки, чтобы доставать термитов и муравьев, показывают, что детеныши шимпанзе и в самом деле в качестве модели могут ориентироваться только на мать (90 % случаев), хотя, если представится возможность, наблюдают и за другими, в основном — за старшими родственницами<a l:href="#n_468" type="note">[468]</a>. Таким образом, узкий эволюционный мостик через Рубикон, который я выстроил, начинается с большой наземной обезьяны, вынужденной жить довольно большими группами (из-за хищников), в которых по крайней мере у некоторых особей обоего пола есть эволюционные стимулы создавать пары.</p>
    <p>Подводя итоги, можно сказать, что главное, почему наши предки смогли перейти Рубикон, а великое множество других видов этого не сделали, — то, что мы решили проблему старта: большие мозги, настроенные на обучение у других, не окупаются, если в мыслях окружающих еще нет обильного материала, который стоит усвоить. Поэтому, если предположить, что мы начинаем с существа, у которого уже есть хорошие способности к индивидуальному обучению (например, с большой человекообразной обезьяны), прежде всего следует задуматься, какие условия благоприятствуют накоплению ноу-хау, которому в принципе можно научиться без увеличения размеров мозга. Наземный образ жизни очень этому способствует, поскольку расширяет возможности для индивидуального обучения и дает больше шансов для обучения социального. Хищники вынуждают приматов жить большими коллективами, чтобы защищаться, тем самым увеличивая численность и внутреннюю связность группы. Таким образом, наземный образ жизни и хищники расширяют культурный репертуар группы и могут начать подталкивать вид за порог.</p>
    <p>Однако увеличение мозга для хранения большего количества культурной информации сталкивается еще с одним серьезным препятствием: это дорого обходится матерям, вынужденным вкладывать силы и время в потомство, которому нужно больше времени, чтобы повзрослеть и научиться всему, что нужно для выживания. Даже если в краткосрочной перспективе эти затраты окупаются для матерей, в конце концов это может привести к вымиранию вида, если случится голод, засуха или наводнение. Это ограничение можно преодолеть, если увеличение размеров групп мастеров социального обучения, вызванное угрозой хищников, приведет к распространению стратегий создания постоянных пар, что в дальнейшем расширит родственный круг, даст новые возможности для социального обучения и стимулирует аллопарентальную заботу. В сочетании с растущим производством высококачественной пищи, которое становится возможным вследствие накопления культурного ноу-хау (благодаря новым возможностям для социального обучения), аллопарентальная помощь матери и ее потомству со стороны и родственников, и других членов группы снижает ее затраты и в краткосрочной, и в долгосрочной перспективе, и в итоге она получает возможность рожать чаще. Это открывает дорогу массированному увеличению мозга, подстегиваемому все более сильным отбором на способности к культурному обучению.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 17</p>
    <p>Новая форма жизни</p>
   </title>
   <section>
    <p>На страницах этой книги я пытался показать, что люди находятся в процессе, который биологи называют “крупным эволюционным переходом” <emphasis>(major transition).</emphasis> Такие переходы случаются, когда менее сложные формы жизни так или иначе комбинируются и создают более сложные формы. Примерами могут служить переход от независимо воспроизводящихся молекул к воспроизводящимся комплексам молекул — хромосомам, переход от разнообразных простых клеток к более сложным, в которых когда-то независимые простые клетки начинают выполнять важнейшие функции и становятся полностью взаимозависимыми (как ядро и митохондрии в наших клетках). Наш вид зависит от кумулятивной культуры, от жизни в кооперативных группах, от аллопарентальной заботы и от разделения труда и информации, от наших коммуникативных репертуаров, он не может существовать без всего этого, а это означает, что люди начали удовлетворять всем критериям крупного биологического перехода. Таким образом, мы буквально представляем собой начало становления новой формы жизни<a l:href="#n_469" type="note">[469]</a>.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_043.png"/>
    <p>Илл. 17.1. Канонический эволюционный подход к человеческой биологии, психологии, поведению и культуре</p>
    <empty-line/>
    <p>В то же время неверно относиться к людям как просто к очень умным, но несколько лысоватым шимпанзе. Такое представление встречается удивительно часто.</p>
    <p>Если мы поймем, как происходит наш крупный переход, это заставит нас иначе думать о своем происхождении, о причинах своего колоссального экологического успеха и об уникальности своего места в природе. Благодаря этому новому пониманию мы станем иначе смотреть на разум, веру, инновации, межгрупповую конкуренцию, сотрудничество, институты, ритуалы и психологические различия между популяциями. Если мы поймем, что мы культурный вид, это будет означать, что даже в краткосрочной перспективе, когда гены еще не успевают измениться, институты, технологии и языки коэволюционируют с психологическими предвзятостями, когнитивными способностями, эмоциональными реакциями и предпочтениями. В долгосрочной перспективе гены эволюционируют, приспосабливаясь к мирам, выстроенным культурой, и это было издавна и до сих пор остается основным двигателем генетической эволюции человека.</p>
    <p>Такой взгляд сильно отличается от привычного. Стандартная картина эволюции человека предполагает длительный и довольно скучный период генетической эволюции, кульминацией которой стал внезапный взлет инноваций и творчества в какой-то момент то ли 100 тысяч, то ли 50 тысяч, то ли 10 тысяч лет назад, в зависимости от того, чей труд вы читаете. После этого генетическая эволюция словно бы остановилась, и началась культурная. Культура, таким образом, разведена и с мозгом, и с биологией, в том числе и с генетикой, а все остальное — это уже история.</p>
    <p>Недавние попытки применить эволюционное мышление к мозгу, биологии и поведению человека добились существенных успехов, однако и они обычно изображают одностороннее причинно-следственное движение, как на илл. 17.1.</p>
    <p>Даже если прежние эволюционные походы и признают роль культуры и культурной эволюции, они считают, что культура — это сравнительно недавний феномен, не более чем царапинка на поверхности огромного ядра человеческой натуры, созданного чисто генетическими эволюционными процессами<a l:href="#n_470" type="note">[470]</a>. Например, в учебниках по эволюционной психологии, изданных в XXI веке, о культуре вежливо упоминают, а затем отмахиваются от нее, поскольку она имеет значение разве что для описания явлений вроде “анекдотов, повального увлечения хула-хупами, веяний моды и веры в инопланетян”<a l:href="#n_471" type="note">[471]</a>.</p>
    <p>По сравнению с прежними неэволюционными представлениями, где культура вовсе существовала в каких-то эфирных сферах, полностью отделенная от генетики и биологии, старые эволюционные подходы, безусловно, большой прогресс, но все же они не дают верной картины. Как мы уже видели, вместо хула-хупов можно подставить инуитские иглу, адаптивные пищевые табу, композитные луки, гадальные ритуалы, улучшающие результаты охоты, и ноу-хау, позволяющее найти воду в австралийской пустыне, — все то, что прямо влияет на способность нашего вида выживать, занимаясь собирательством и охотой. Дело не в том, что старые подходы не учитывают случаи, когда культура оказывает минимальное воздействие на биологию, или редкие петли обратной связи, наблюдавшиеся относительно недавно, которые демонстрируют, как культурные практики (питье коровьего молока) способствовали генетическим изменениям: такие эволюционные представления, уже устаревшие, не учитывают, что культурная эволюция была <emphasis>главной движущей силой</emphasis> генетической эволюции человека в течение сотен тысяч лет или дольше. Выводы из этого следуют весьма далекоидущие (см. таблицу 5.1).</p>
    <empty-line/>
    <p>• Многие черты нашей физиологии и анатомии могли возникнуть только как эволюционно-генетический ответ на давление отбора, созданное продуктами культурной эволюции (появлением огня, тепловой обработки пищи, режущих орудий, метательного оружия, емкостей для воды, других артефактов, чтения следов и коммуникативных репертуаров). Это помогает объяснить, помимо множества других наших особенностей, почему у нас маленькие зубы, короткий кишечник, маленький желудок, прочные выйные связки (для стабилизации головы при беге), многочисленные эккриновые потовые железы, долгая пострепродуктивная жизнь, низко расположенная гортань, гибкий и подвижный язык, белые склеры и большой мозг, а также почему наш организм плохо обезвреживает растительные яды, зато мы умеем метко бросать предметы (см. главы 5 и 13).</p>
    <p>• Многие наши когнитивные способности и искажения можно объяснить только как возникшие в ходе генетической эволюции адаптации к наличию ценной культурной информации (главы 4, 5 и 7). В число этих адаптаций входят, помимо прочего, наши превосходные способности к культурному обучению, склонность к “избыточной имитации” и фолк-биологические способности к организации и пополнению своих знаний о растениях и животных.</p>
    <p>• Многие особенности статусной психологии нашего вида (кому мы предпочитаем выказывать знаки уважения, кому подражаем и кого копируем, как проявляем гордость, с кем склонны сотрудничать и что выражаем своими позами и жестами) во многом, по всей видимости, представляют собой возникшие в ходе генетической эволюции адаптации к миру, где ценная культурная информация неравномерно распределена между членами наших социальных групп (глава 8).</p>
    <p>• Наша социальная психология, по-видимому, приспособлена к маневрированию в мире, где действуют социальные правила и важна репутация и где знание и соблюдение этих правил играет первостепенную роль, а у разных групп нормы сильно различаются (главы 9–11). Мы интернализируем затратные нормы как самоцель, обычно через культурное обучение, и великолепно умеем замечать нарушителей норм, даже если эти нарушения не имеют отношения к сотрудничеству. Чтобы обеспечить себе изучение именно тех норм, которые приняты в нашей группе, и избежать опасности раскоординироваться с окружающими, мы опираемся на маркеры наподобие языка и диалекта, чтобы определять потенциальных моделей, а затем выбирать для культурного обучения и социального взаимодействия тех, у кого с нами общие маркеры.</p>
    <empty-line/>
    <p>Я хочу сказать, что пытаться понять эволюцию человеческой анатомии, физиологии и психологии без учета культурно-генетической коэволюции — все равно что изучать эволюцию рыб, игнорируя тот факт, что рыбы живут и эволюционируют в воде<a l:href="#n_472" type="note">[472]</a>.</p>
    <p>А теперь, чтобы свести воедино все идеи этой книги, я сформулирую ключевые вопросы и дам свои ответы на них.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Чем люди уникальны?</p>
    </title>
    <p>Разумеется, люди отличаются от других животных и физиологически, и анатомически, и психологически, и этих отличий несметное множество. Мы, люди, великолепные бегуны на дальние дистанции, метатели, следопыты, коммуникаторы (владеющие как речью, так и языками жестов), учителя, изготовители орудий, мы умеем делиться пищей и готовить ее, строить причинно-следственные связи, угадывать чужие мысли и проводить обряды — и это далеко не все. Однако, вместо того чтобы выбирать конкретный продукт — язык, кооперацию, изготовление орудий, — а затем разбирать его эволюционную историю, я начал эту книгу с разбора особого типа эволюционного процесса — культурно-генетической коэволюции, — а затем попытался выяснить, каковы ее следствия для нашего вида.</p>
    <p>Ответ на вопрос, чем люди отличаются от остальных животных, состоит в том, что мы перешли Рубикон. Культурная эволюция стала кумулятивной, а затем и накопленный корпус информации, и его культурные продукты вроде огня и норм дележа пищи стали основной движущей силой генетической эволюции человека. Мы выглядим такими уникальными, поскольку ни одно другое живое существо не пошло по этой дороге, а те, кто пошел, например неандертальцы, оказались вытеснены во время одной из многочисленных экспансий нашего вида. В предыдущих главах я пытался объяснить, как культурно-генетическая коэволюция породила весь этот внушительный список достижений. Таким образом, ключ к пониманию нашей уникальности — увидеть процесс в целом, а не подчеркивать роль отдельных продуктов этого процесса вроде языка, кооперации или орудий.</p>
    <p>Перейдя Рубикон, мы уже не могли вернуться. Последствия этого перехода подчеркивает то, что, невзирая на нашу долгую эволюционную историю охотников-собирателей, мы в целом не в состоянии прокормиться охотой и собирательством, если лишить нас соответствующего культурного ноу-хау. Мы видели, как первопроходцы, обладатели большого мозга, раз за разом терпели полный крах в самых разных условиях, от Арктики до пустынь Австралии. Нашим героям оказались не под силу задачи, с которыми постоянно сталкивались в повседневной жизни наши предки времен палеолита, например найти воду или пищу. У них не включились никакие мозговые модули, отвечающие за охоту и собирательство, никакие инстинкты разведения огня. В большинстве случаев они просто заболевали и умирали в результате нелепых ошибок, которых легко избежал бы любой туземец, даже подросток, снабженный культурным ноу-хау, унаследованным от поколений предков. И дело не в том, что членам современных обществ не выжить без культуры. Охотники-собиратели, как и представители других малых сообществ, изученных антропологами, полностью зависят от обширного корпуса ноу-хау, приобретенного через культуру, которое помогает им читать следы, обрабатывать пищу, охотиться и изготавливать орудия. Эти специальные знания нередко сложны, хорошо адаптированы к местным условиям, а большинство тех, кто их применяет, не осознают всей их причинно-следственной структуры — вспомним обработку маниоки, позволяющую избавиться от цианида, смешивание кукурузы с золой, предотвращающее пеллагру, и изготовление стрел на Огненной Земле. Все человеческие сообщества, включая охотников-собирателей, целиком зависят от культуры.</p>
    <p>Как я отмечал в начале главы, люди находятся на пороге крупного биологического перехода, возникновения новой формы жизни. У нашего вида объем и сложность технического репертуара — и экологического доминирования — зависит от размера и взаимосвязанности коллективного мозга. Коллективный мозг, в свою очередь, сильно зависит от пакетов социальных норм и институтов, которые сплачивают наши сообщества, создают взаимозависимость, поощряют сотрудничество и обеспечивают разделение труда и культурной информации. Эти социальные нормы, на протяжении эпох постепенно отобранные межгрупповой конкуренцией, одомашнили нас и сделали законопослушными, а также научили быть внимательными родителями, верными супругами, добрыми друзьями (понимающими, что такое взаимность) и достойными членами общества. Все человеческие сообщества, совсем как клетки нашего организма, практикуют разделение труда и информации — разные подгруппы специализируются на разных задачах и обладают разными культурными познаниями. Масштабы этого разделения и создаваемой ими взаимозависимости продолжают расти. Подобным же образом большинство человеческих обществ обладают институтами, которые принимают решения на уровне группы — решения, сильно влияющие на долгосрочное выживание и размножение ее членов, — и даже жертвуют отдельными членами группы ради общей цели. Когда-то из скоплений клеток зародились многоклеточные организмы — так и генетическая эволюция, движимая культурой, постепенно делает из наших обществ своего рода суперорганизмы.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Почему люди так сильно склонны к сотрудничеству, в отличие от других животных?</p>
    </title>
    <p>Как только культурное обучение эволюционировало до той степени, что люди получили возможность усваивать поведенческие особенности, правила и мотивы, необходимые, чтобы оценивать поведение других, сами собой возникли нормы. Нормы дают всем членам группы одинаковое представление о том, как следует себя вести, а также обеспечивают потоки репутационной информации между членами группы, разделяющими общие стандарты. Начиная с этого момента генам приходилось выживать в динамическом социальном ландшафте, в котором разные группы совершают разные действия, и если совершать их неправильно (проводить обряд, делиться пищей), рискуешь утратить репутацию, а значит, лишиться брачных перспектив, подвергнуться остракизму, а в предельном случае и быть убитым группой. Естественный отбор сформировал нашу психологию и сделал нас послушными, заставил стыдиться, когда мы нарушаем социальные нормы, и научил легко их усваивать. Это и есть процесс самоодомашнивания.</p>
    <p>Различия между группами, созданные культурной эволюцией и социальными нормами, породили бы межгрупповую конкуренцию, даже если бы ее еще не существовало. Всевозможные формы межгрупповой конкуренции, из которых лишь одна предполагает насилие, все сильнее благоприятствовали социальным нормам, которые обеспечивали успех в конкуренции: как правило, это были нормы, помимо прочего увеличивающие размер и взаимосвязанность группы и способствующие солидарности, сотрудничеству, экономической продуктивности, внутренней гармонии и распределению рисков. Такой процесс означал, что генам все в большей степени приходилось бороться за выживание в мире просоциальных норм, где за их нарушение в сугубо личных интересах следовало наказание. Это благоприятствовало генам просоциальной психологии, которые лучше готовили людей к лавированию в мире, где, скорее всего, важную роль будут играть нормы, карающие за ущерб, нанесенный члену своей общины, и требующие справедливости. В главе 11 я описал, как зачатки подобных склонностей проявляются у младенцев до девяти месяцев.</p>
    <p>Чтобы создавать самые эффективные просоциальные нормы, культурная эволюция нередко задействует, усиливает, а иногда подавляет некоторые врожденные особенности нашей психологии. В главе 9 мы видели, как культурная эволюция раз за разом формировала нормы, опирающиеся на нашу психологию родственных отношений, инстинкты создания пар и отвращение к инцесту, и эти нормы выстроили расширенные родственные сети, включавшие свойственников, классификационных братьев и сестер и дядьев, которых полагается называть “отцами”. Кроме того, мы увидели, как культурная эволюция подкрепляет нашу психологию формирования парных связей и тем самым “воспитывает” хороших отцов либо подавляет эту психологию и исключает всякую социальную роль генетического отца в жизни ребенка.</p>
    <p>Угроза утратить репутацию и быть наказанным, созданная социальными нормами родства и взаимности, благоприятствует генам, которые еще сильнее укрепляют нашу психологию родственных отношений и взаимности, возникшую в ходе эволюции. Именно поэтому мы склонны сотрудничать больше других видов, причем как на уровне друзей и родных, так и на уровне сообщества и племени. Разумеется, это создает и постоянную напряженность между этими уровнями, которая и сегодня пронизывает всю нашу жизнь и институты и представляет собой едва ли не главное препятствие для нормального функционирования организаций, правительств и государств.</p>
    <p>Таким образом, человеческие общества так сильно разнятся степенью и интенсивностью сотрудничества, поскольку в разных обществах в ходе культурной эволюции возникли разные социальные нормы. Эти нормы оказывают сильнейшее психологическое воздействие, поскольку нередко задействуют врожденные механизмы, которые влияют на наши мотивы, гормональный фон, суждения и восприятие и делают нас более или менее склонными к сотрудничеству в разных контекстах.</p>
    <p>В целом этот культурно-генетический коэволюционный процесс позволяет преодолеть главные трудности в понимании особой природы человеческого сотрудничества. Он объясняет не только почему наш вид склонен к сотрудничеству настолько больше других, но и почему человеческая кооперация (1) так сильно различается в разных обществах и разных поведенческих сферах (дележ пищи, оборона общины, участие в обрядах и пр.), (2) так сильно укрепилась в последние 10 тысяч лет, (3) так сильно зависит от культурного обучения, (4) опирается на те же репутационные механизмы, которые действуют во многих сферах, где не предполагается сотрудничества, например при соблюдении пищевых табу и в ритуальных практиках, и (5) поддерживается в разных обществах сильно различающимися системами стимулов, в число которых входят награды, наказания, признаки статуса и избирательная эксплуатация нарушителей норм<a l:href="#n_473" type="note">[473]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Почему мы кажемся такими умными по сравнению с другими животными?</p>
    </title>
    <p>Прежде всего надо понять, что вы не стали бы такими умными, если бы не получили доступ к колоссальному хранилищу ментальных приложений из огромного запаса наследуемых через культуру практик и ноу-хау и не скачали себе эти приложения. Полный список всего, что я здесь упоминал, довольно длинен и рассеян по многим главам. Приведу краткий перечень ментальных инструментов, которые вы никогда не сумели бы изобрести самостоятельно, но получили в свое распоряжение: десятеричная система счисления, дроби, единицы времени (минуты, часы, дни и т. д.), блоки, огонь, колесо, рычаг, одиннадцать названий основных цветов, сила ветра, письменность, упругая энергия, умножение, чтение, воздушные змеи, всевозможные узлы, трехмерные системы координат и подчинительные союзы. И, как я отмечал в главе 16, что-то из этого установлено у вас в мозге как встроенное программное обеспечение, а что-то уже превратилось в “железо”. Если вы это читаете, можно ручаться, что ваше мозолистое тело, информационное шоссе, соединяющее полушария мозга, толще, чем у человека неграмотного.</p>
    <p>Если же мы отправимся в прошлое и, перебирая век за веком, рассмотрим случайных людей из числа тогда живших и проверим, какие у них в голове хранятся приобретенные через культуру ментальные инструменты, окажется, что те, которыми располагаем мы, постепенно исчезают. Мы то и дело будем обнаруживать другие превосходные ментальные инструменты и способности — умение быстро считать в уме, острое подводное зрение, массу неочевидных эвристических земледельческих приемов, ментальные карты для чтения звериных следов и развитое обоняние. Как я уже отмечал, многие такие ментальные инструменты даются не бесплатно. Скажем, приобретение одиннадцати названий для основных цветов повысило у нас способность различать цвета, помеченные разными лингвистическими ярлыками, но снизило способность различать оттенки в пределах одного ярлыка. А, например, биологические категории, хотя и способны высветить важные отношения (пингвины — птицы, значит, они откладывают яйца), скрывают другие важные отношения (пингвины водоплавающие, поэтому кости у них сплошные, а не полые, как у большинства других птиц). Тем не менее очевидно, что в прошлом людям хуже удавалось многое из того, что мы сейчас считаем показателями “ума”. Скажем, если бы мы измерили их коэффициент интеллекта по современной шкале, оказалось бы, что на второй нашей остановке — в 1815 году — коэффициент интеллекта среднего американца ниже 70<a l:href="#n_474" type="note">[474]</a>.</p>
    <p>Вспомните, как люди относительно менее окультуренные, то есть дети, показывают себя по сравнению с обезьянами, и молодыми, и старыми. Если бы люди были оборудованы более мощным врожденным “железом”, можно было бы ожидать, что эти дети, чей мозг значительно больше, чем у обезьян, с которыми они соревновались, не оставят от своих косматых собратьев мокрого места. Однако в самых разных когнитивных сферах они обычно играли вничью. Дети явно опережали обезьян лишь в области культурного обучения, как мы видели и в главе 2, и далее, в главе 12, на примере экспериментов с кумулятивной культурной передачей. Разумеется, по мере того как дети взрослеют и скачивают вышеупомянутые приложения, они быстро обходят обезьян во всех когнитивных сферах. Напротив, молодые обезьяны с возрастом не учатся лучше решать эти когнитивные задачи.</p>
    <p>Все это, естественно, заставляет задаться вопросом, откуда берутся столь изысканные психологические инструменты, сложные артефакты и режимы тренировок, которые делают нас умнее, если их не порождает индивидуальный гений. Ответ в том, что их порождает при помощи кумулятивной культурной эволюции наш коллективный мозг, причем зачастую никто не подозревает, что происходит. Благодаря сочетанию социальности и таланта к культурному обучению информация в виде идей, орудий, практик, догадок и ментальных моделей перетекает от человека к человеку, комбинируется с другой информацией и постепенно совершенствуется, поскольку фильтры отбора — избирательное обучение, репродуктивный успех и межгрупповая конкуренция — что-то отбрасывают на свалку истории, а что-то выдвигают на передний план и передают следующему поколению. Уникальные достижения гениев-одиночек — редкость, поскольку, как показывает история, если уж тектонические силы кумулятивной культурной эволюции сузили пропасть познания в каком-то месте настолько, что ее под силу перешагнуть одному человеку, часто этот шаг независимо делают несколько человек<a l:href="#n_475" type="note">[475]</a>.</p>
    <p>Важнейшую роль размера и социальной взаимосвязанности коллективного мозга я показал на примерах Тасмании, Северной Гренландии и Океании, а также проиллюстрировал лабораторными данными. Мало того что большой коллективный мозг усиливает и ускоряет культурную эволюцию: если размер или взаимосвязанность группы внезапно сокращается, эта группа может начать коллективно терять культурное ноу-хау в череде поколений.</p>
    <p>Все это означает, что мощь коллективного мозга группы зависит от ее социальных норм и институтов. Вот почему в главах 9 и 10 я делал упор на важность связей с родственниками по браку (свойственниками) и на узы, создаваемые у охотников-собирателей обрядами и правилами обмена, поскольку именно эти отношения, сформированные культурой (а не генеалогическим родством), питают и увеличивают коллективный мозг группы. Таким образом, подобные социальные институты отчасти становятся причиной, почему растущие популяции (носители пама-ньюнгских, инуитских и нумских языков) опережали в технологическом отношении тех, кого они вытеснили, и сохраняли свое преимущество. Социальность и технологическое ноу-хау у людей тесно переплетены.</p>
    <p>Конечно, мы, люди, обладаем выдающимися способностями строить причинно-следственные модели устройства мира. Но стоит задаться вопросом: почему? Я считаю, что <emphasis>сначала</emphasis> культурная эволюция стала порождать все более сложные практики и технологии с участием, скажем, химических реакций (жженые ракушки в маисе), сжатого воздуха (духовые ружья), аэродинамики (прямые гладкие копья), удлиненного плеча силы (копьеметалки), энергии упругости (луки) и т. д. и т. п. Чтобы эффективнее учиться и передавать эти ценные элементы культуры, нашему виду необходимо было обрести способность к “обратному проектированию” — к созданию, как я говорю, причинно-следственных мини-моделей. Они помогают обучающемуся при адаптации к разнообразным условиям контролировать достижение намеченных результатов, в том числе промежуточных, необходимых для исполнения задачи. Например, чтобы выпрямить копье, нередко требуется сложный процесс, включающий вымачивание, нагрев, шлифовку и полировку. Ученик должен понимать, что вся эта процедура нужна, чтобы копье получилось прямым, гладким и сбалансированным, поскольку чем копье прямее, глаже и сбалансированнее, тем точнее оно попадает в цель. Помня об этом, изготовитель копья периодически проверяет древко, достаточно ли оно прямое, гладкое и сбалансированное, и бросает его, чтобы испытать на меткость. Если копье не очень точно попадает в цель, мастер знает, что делать: шлифовать и полировать дальше. Это и есть начало причинно-следственной модели, поскольку обучающийся понимает: этот протокол — <emphasis>причина</emphasis> (или должен стать причиной) того, что копье получается прямым, гладким и сбалансированным, а эти качества — <emphasis>причина</emphasis> предсказуемости траектории его полета, а значит, и точности попадания.</p>
    <p>Я хочу сказать, что способность конструировать и усваивать подобные причинно-следственные мини-модели развилась у нас в ходе генетической эволюции, поскольку способствовала культурной передаче. Давление отбора, движущее этим эволюционным процессом, было вызвано появлением более сложных орудий, практик и технологий. Согласно таким представлениям, способность конструировать причинно-следственные мини-модели — <emphasis>не причина</emphasis> появления сложных орудий и практик. Культурная эволюция все более сложных орудий и практик сначала привела к появлению этой когнитивной способности, а потом они вместе создали культурно-генетический коэволюционный дуэт. Именно поэтому, как мы видели, наблюдение за тем, как кто-то использует артефакт, запускает у нас механизм поиска причинно-следственных связей гораздо быстрее, чем в случае, когда мир просто предоставляет нам ту же самую причинно-следственную информацию. В общем, мы умнее других животных по целому ряду причин, как культурных, так и генетических, однако главное причинно-следственное объяснение состоит в том, что наш вид нашел мостик через Рубикон и кумулятивная культурная эволюция постепенно набрала ход на другом берегу.</p>
    <p>Да, мы умны, но не потому, что стоим на плечах гигантов или сами гиганты. Мы стоим на плечах очень высокой пирамиды хоббитов. Чем ближе к вершине, тем, безусловно, выше сами хоббиты, но на самом деле мы видим так далеко благодаря тому, что их так много, а не потому, что кто-то из них особенно высокого роста<a l:href="#n_476" type="note">[476]</a>.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Все это происходит и сейчас?</p>
    </title>
    <p>Да, все это происходит и сейчас. Кумулятивная культурная эволюция, межгрупповая конкуренция и культурно-генетическая коэволюция идут до сих пор и в последние 10 тысяч лет только ускорились<a l:href="#n_477" type="note">[477]</a>. Мировой климат наконец стабилизировался, добывать и производить пищу становилось все легче, и межгрупповая конкуренция обострялась, способствуя появлению новых институциональных форм, что приводило к возникновению все более многолюдных обществ. Эта конкуренция в конечном итоге породила и распространила новые социальные нормы, которые благоприятствовали доверию, справедливости и сотрудничеству с незнакомцами, а их подкрепили самые разные политические, религиозные и социальные институты, со временем усложнявшиеся<a l:href="#n_478" type="note">[478]</a>. Среди политических институтов нужно упомянуть законы, суды, судей и полицию — которые еще сильнее закрепили обычное отслеживание и систему наказаний на уровне общины, руководившие жизнью малых человеческих сообществ с незапамятных времен. В сфере религии появлялись, распространялись и комбинировались новые пакеты верований в сверхъестественное, ритуалов и норм. Со временем эти процессы породили новых “верховных богов”, которых волновала нравственность верующих и даже чужаков и которые оказывались все лучше экипированы для отслеживания (всеведение) и наказания (геенна огненная) нарушителей норм. Разрабатывались и распространялись новые общинные обряды, которые сочетали критерии престижа и конформности с демонстрациями правдивости утверждений, или ДПУ, что способствовало усилению веры в новых богов и образованию более многочисленных сообществ верующих, которые выходили за пределы локальной общины или племени<a l:href="#n_479" type="note">[479]</a>. В результате современные религии, подобно нашим политическим институтам, совсем не похожи на религии и обряды, существовавшие на протяжении большей части эволюционной истории нашего вида, хотя все они созданы одними и теми же культурно-эволюционными процессами.</p>
    <p>Что касается социальных институтов, некоторые древние общества даже начали создавать пакеты социальных норм, которые способствовали распространению и ужесточению правил, требовавших, чтобы у мужчины, даже богатого, была всего одна жена, и не больше (одновременно)<a l:href="#n_480" type="note">[480]</a>. Это странно, если учесть, что в 85 % человеческих обществ мужчины могут брать несколько жен. Нормативный моногамный брак, вероятно, так широко распространился потому, что, опираясь на различные аспекты человеческой психологии, он подавляет конкуренцию между мужчинами внутри общества, а это снижает уровень преступности, насилия, в том числе сексуального, и убийств, повышая при этом здоровье и выживаемость младенцев, отчасти благодаря тому, что мужчины вкладывают больше ресурсов в своих детей (подробнее об этом чуть дальше). Самая поразительная черта институтов современного мира, в том числе тех, которые регулируют брак и религию, состоит в том, что большинство людей так до сих пор и не понимают, как и почему эти институты работают и как они задействуют различные особенности нашей врожденной психологии и меняют наш мозг и биологию. Здесь все осталось по-прежнему.</p>
    <p>С точки зрения технического прогресса крупные общества, которые часто были взаимосвязаны торговлей и миграцией, особенно по географическим параллелям (в широтном направлении), обладали более крупным коллективным мозгом и поэтому продолжали накапливать все более сложные орудия, технологии, практики и запасы ноу-хау. В этом можно убедиться на примере самых сложных технологических наборов, которые мы обнаруживаем на каждом из континентов примерно в 1500 году. Самые сложные орудия и объемное ноу-хау были, безусловно, в Евразии и возникли отчасти в результате синергетического культурного обмена между разными областями Ближнего Востока, Китая, Индии и Европы. На другом краю спектра оказались Австралия и Новая Гвинея. Австралия — самый маленький континент, и его положение усугубляют еще и бесплодные центральные пустыни, а Новая Гвинея — мини-континент, точнее, очень большой остров. Промежуточные места занимали Северная и Южная Америка — они большие, но вытянуты с севера на юг, что еще сильнее осложняется резким сужением в районе Дарьенского пробела в Панаме, которое и в наши дни мешает путешествовать по суше, и множеством гор и пустынь. Пока международная торговля не открыла полностью океаны и не сделала из них большие дороги, наш коллективный мозг был ограничен размерами и географией континентов<a l:href="#n_481" type="note">[481]</a>.</p>
    <p>Стоит подчеркнуть, что как только корпус ноу-хау становится достаточно сложным, культурная эволюция нередко начинает благоприятствовать все более сложному разделению труда (а на самом деле — разделению информации). В этом новом мире размер коллективного мозга зависит от размера и взаимосвязанности тех, кто находится <emphasis>на переднем крае знаний</emphasis>, там, где каждый индивид знает достаточно, чтобы иметь хоть какой-то шанс что-либо усовершенствовать. Предположим, к примеру, что мне хочется улучшить работу своего айфона, который в последнее время что-то подтормаживает. Вероятно, я смогу догадаться, как открыть корпус, хотя это и не вполне очевидно, посмотреть, что у телефона внутри, и поковыряться в его внутренностях. Возможно, мне придет в голову залить в него универсальной смазки WD-40, вдруг поможет (с косилкой вроде бы помогает). Однако такой подход едва ли приведет к успеху. Дело в том, что как только вещи становятся сложными, неинформированному пользователю, даже особо везучему, становится очень трудно усовершенствовать сложные технологии. Таким образом, в относительно сложных обществах накопление технологических знаний будет сильно зависеть от размера и взаимосвязанности субпопуляции, находящейся на переднем крае знаний, то есть от количества тех, кто знает достаточно много, чтобы у них был шанс сделать следующий крошечный шажок или распознать удачную ошибку. Чтобы на переднем крае знаний оказалось больше людей, обществу необходимы особые институты культурной передачи (образовательные учреждения).</p>
    <p>Теперь, когда мы понимаем всю важность коллективного мозга, нам становится понятно, почему современные общества различаются по степени инноваций. Дело не в одаренности индивидов и не в формальных стимулах. Дело в готовности и способности большого числа людей, находящихся на переднем крае знаний, свободно взаимодействовать, обмениваться мнениями, возражать, учиться друг у друга, сотрудничать, доверять незнакомцам и ошибаться. Для инновации нужен не один гений и даже не деревня, нужна обширная сеть свободно взаимодействующих умов. Насколько этого удастся достичь, зависит от психологии людей, а она строится на пакете социальных норм и убеждений, а также от формальных институтов, которым эти нормы и убеждения благоприятствуют или существование которых допускают<a l:href="#n_482" type="note">[482]</a>.</p>
    <p>С распространением интернета наш коллективный мозг получил возможность резко расшириться, хотя языковые различия по-прежнему препятствуют созданию подлинно глобального коллективного мозга. Есть и другой фактор, препятствующий расширению нашего коллективного мозга через интернет, тот же, что и всегда, — кооперативная дилемма передачи информации. Без социальных норм и каких-то специальных институтов ситуация способствует тому, чтобы отдельные эгоисты снимали сливки со всех хороших идей и догадок в Сети, а сами не публиковали свои хорошие идеи и новаторские рекомбинации, чтобы другие ими не воспользовались. Сегодня, похоже, есть достаточно стимулов делиться своими открытиями, и эти стимулы обычно строятся на престиже, но все может измениться с распространением новых стратегий, позволяющих людям получать выгоду от информации, не расплачиваясь за это. На передний план выходит вопрос, смогут ли просоциальные нормы, требующие делиться знаниями, усойчиво поддерживаться в интернете.</p>
    <p>Наконец, мои студенты иногда спрашивают, не остановилась ли эволюция человека и не пошла ли она вспять. Им интуитивно представляется, что естественный отбор влияет на нашу генетику таким образом, чтобы мы были лучше приспособлены к выживанию в окружающей среде. Современные продукты культурной эволюции позволяют нам лечить инфекционные болезни, которые раньше были смертельными, сращивать порванные коленные сухожилия, травма которых раньше приводила к инвалидности, искусственно делать плодовитыми бесплодные пары, а значит, естественный отбор перестал адаптировать нас к “миру природы” — к миру без культуры. Ответ, само собой, гласит, что естественный отбор, безусловно, не остановился, он просто изменил направление. Впрочем, в этом нет ничего нового.</p>
    <p>Чтобы показать это наглядно, напомню, что ранние <emphasis>Homo</emphasis> и <emphasis>Homo erectus</emphasis> могли бы задать тот же вопрос. Эти обезьяны постепенно утрачивали большие зубы, мощные жевательные мышцы и объемные пищеварительные системы, поскольку впадали в зависимость от высококачественной пищи и технологий ее переработки, а это требовало ноу-хау, чтобы искать коренья, изготавливать режущие орудия, а в какой-то момент и навыков контроля над огнем и приготовления пищи. Какой-нибудь смышленый <emphasis>Homo erectus</emphasis>, совершая ту же ошибку, что и мои студенты, пожалуй, испугался бы, что естественный отбор остановился или пошел вспять, ведь теперь всю работу за его мощные челюсти и большие зубы делают каменные орудия и огонь. Влияние культуры на генетическую эволюцию человека — явление не новое. Просто культурная эволюция в очередной раз придает генетической эволюции нашего вида новое направление, продолжая коэволюционный маршрут, которым никакие другие виды еще не ходили.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Как все это влияет на наш подход к изучению истории, психологии, экономики и антропологии?</p>
    </title>
    <p>Все это означает, что, если мы хотим разобраться в поведении человека, нужно распутать хитросплетения психологии, биологии, культуры, генетики и истории. Прежде всего, вероятно, следует признать, что представители обществ, где институты, технологии, язык и религия (перечислим только некоторые основные сферы) совсем разные, будут различаться и психологически, и биологически, даже если между ними нет генетических различий. Уже сейчас обширные экспериментальные данные показывают, что у людей, выросших в разной культурной среде, различаются зрительное восприятие, представления о справедливости, терпение, реакция на угрозу чести, аналитическое мышление, склонность жульничать, контекстозависимость, самоуверенность и подверженность эффекту владения. И все эти психологические различия — в определенном смысле биологические<a l:href="#n_483" type="note">[483]</a>.</p>
    <p>Таким образом, чтобы понять психологию <emphasis>человека</emphasis> и значительную часть содержимого современных учебников психологии, необходимо выявить причинно-следственные связи между различными продуктами культурной эволюции, например институтами (скажем, моногамным браком) и технологиями (скажем, чтением), с одной стороны, и особенностями нашего мозга, биологии, генетики и психологии — с другой. В частности, как я уже писал, женитьба в моногамном обществе понижает уровень тестостерона у мужчины, снижает вероятность совершить преступление, усиливает избегание рисков и, вероятно, укрепляет способность дожидаться отложенного вознаграждения. В полигамных обществах многие бедняки не могут жениться, поскольку высокостатусные мужчины привлекают большинство женщин в качестве первых, вторых и третьих жен, поэтому уровень преступности среди этих бедных неженатых мужчин растет, а не падает. Между тем у женатых мужчин в полигамных обществах, вероятно, не снижается тестостерон, поскольку, в отличие от женатых мужчин в моногамных сообществах, они остаются активными участниками брачного рынка, а при поиске романтических партнерш тестостерон только повышается. Таким образом, моногамный брак может служить своего рода системой подавления тестостерона в масштабах общества. Как я уже упоминал, психологическое воздействие этого необычного пакета брачных норм, вероятно, и послужило причиной его глобального распространения в последние несколько сотен лет<a l:href="#n_484" type="note">[484]</a>.</p>
    <p>Что касается технологий, как мы убедились в главе 16, очень грамотные люди, которые на протяжении человеческой истории до самого последнего времени были редкостью, обладают несколько иной нейронной “проводкой”, у них лучше вербальная память, сильнее мозговая реакция на речь, но при этом несколько страдает способность распознавать лица. Очевидно, некоторые особенности письменности в ходе эволюции приспособились к генетически обусловленной структуре нашего мозга, но здесь стоит задаться вопросом, к каким последствиям привело широкое распространение грамотности и связанных с ней нейрологических изменений, произошедшее благодаря религиозным убеждениям, быстро распространившимся вместе с протестантизмом и печатным станком на заре индустриальной революции. Это изменило мозг множества людей и впервые в истории открыло пути культурной передачи между многочисленными европейскими писателями и читателями. Результатом стало внезапное увеличение коллективного мозга.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Поможет ли это нам на практике?</p>
    </title>
    <p>Когда политики, руководители корпораций, генералы и экономисты сочиняют новые законы, придумывают организации, разрабатывают контртеррористические планы или политические программы, они всегда опираются на имплицитные предположения о природе человека. Эти предположения нередко строятся на комбинации личного опыта, самоанализа и фолк-культурных представлений, корни которых — в мечтах какого-нибудь философа эпохи Просвещения. А последствия подобных допущений весьма масштабны. Рассмотрим несколько примеров. После победы США над Ираком в 2003 году многие считали, что иракцы, избавившись от диктатуры Саддама Хусейна и познакомившись с новейшими политическими и экономическими институтами, импортированными из США и Европы, тут же переймут эти институты и начнут вести себя как жители Огайо<a l:href="#n_485" type="note">[485]</a>. Этого не произошло — отчасти, вероятно, потому, что новые формальные институты и организации должны соответствовать социальным нормам, неформальным институтам и культурной психологии.</p>
    <p>Работники здравоохранения издавна делают упор на “просвещение” в борьбе с малярией, дизентерией и венерическими заболеваниями. Многие врачи были (и есть) убеждены, будто стоит сообщить людям факты, как они сразу начнут вести себя разумно, то есть оборудовать себе чистые туалеты, мыть руки, спать под противомоскитными сетками и пользоваться презервативами. Однако на практике раз за разом оказывается, что никакие “факты” и “просвещение” никому не помогают — отчасти потому, что культурное обучение у нас избирательно, а эволюция приспособила нас к тому, чтобы перенимать практики и реагировать на культурные нормы. Для нас очень важен контекст сообщения и кто его передает, а причинно-следственные мини-модели (“факты”) играют лишь второстепенную роль и нужны только для подкрепления усвоенных практик и социальных норм<a l:href="#n_486" type="note">[486]</a>.</p>
    <p>Детские сады в Хайфе хотели заставить родителей вовремя забирать детей. В шести садиках ввели штрафы для опоздавших родителей, ведь именно так советует поступать экономика. Если люди реагируют на материальные стимулы, значит, после введения штрафов родители станут опаздывать реже. В результате количество опозданий удвоилось. Через 12 недель штрафы отменили, но родители продолжили опаздывать и не вернулись к тому, что было до штрафов. То есть от штрафов стало только гораздо хуже. Очевидно, введение штрафа изменило имплицитную социальную норму: опоздание перестало быть нарушением межличностного социального договора, вызывающим стыд и неловкость перед сотрудниками детского сада. Теперь это просто услуга, которую можно оплатить. Думаю, лучше было бы зайти с другой стороны: подкрепить межличностный договор эксплицитной социальной нормой и наладить более тесные отношения между родителями и сотрудниками детских садов<a l:href="#n_487" type="note">[487]</a>.</p>
    <p>За подобного рода неудачами стоит предположение, будто все мы, люди, одинаково воспринимаем мир, хотим одного и того же и добиваемся этого на основании своих убеждений (“фактов” мироустройства) и одинаково перерабатываем новые сведения и опыт. Мы уже понимаем, что все эти предположения ошибочны. Из главы 14 мы знаем, что визуальное восприятие выходцев из Восточной Азии отличается от восприятия американцев европейского происхождения и каждой из этих групп требуется нейрологическое напряжение для решения задач, которые второй группе даются легко. В главе 8 мы обсуждали, как и почему статья Анджелины Джоли привела к тому, что клиники всего мира, от Великобритании до Новой Зеландии, заполнили женщины, желающие сделать генетический тест, хотя сама по себе статья не сообщила никому ничего нового о раке груди и генетических тестах. Еще мы видели, как одна и та же встреча с задирой в коридоре вызывала у жителей Глубокого Юга вспышку ярости, а уроженцы американского Севера только плечами пожимали. Весьма вероятно, что школьники-северяне не смогли бы спрогнозировать поведение своих одноклассников-южан, если только им не приходилось до этого подолгу жить на Юге. Из главы 11 мы узнали, что социальные нормы становятся автоматическими, интуитивными мотивациями, буквально прошитыми в нашем мозге.</p>
    <p>Но как только мы поймем, что люди — это культурный вид, набор инструментов для создания новых организаций, институтов и политических программ будет выглядеть совсем иначе. Вот восемь выводов, которые можно сделать из этой книги.</p>
    <empty-line/>
    <p>1. Люди способны к адаптивному культурному обучению и перенимают идеи, убеждения, верования, ценности, социальные нормы, мотивы и представления о мире у других членов своих сообществ. Чтобы культурное обучение было более целенаправленным, мы применяем, в частности, критерии престижа, успеха, пола, диалекта и этнической принадлежности и особенно склонны обращать внимание на определенные области — те, где затрагиваются темы секса, пищи, опасности и нарушения норм. Более всего мы стремимся к этому в обстановке неопределенности, при нехватке времени и при стрессе. Если сомневаетесь в силе культурного обучения, вспомните самоубийства в подражание знаменитостям из главы 4.</p>
    <p>2. При этом мы не так уж и наивны. Чтобы перенять практики, требующие больших затрат, или неинтуитивные представления, например попробовать незнакомую пищу или поверить в жизнь после смерти, нам нужны демонстрации правдивости утверждений, или ДПУ. Наши модели должны принести жертвы — вытерпеть сильную боль или понести большие финансовые потери, — чтобы доказать, что глубоко привержены своим убеждениям и практикам не только на словах, но и на деле. ДПУ способны превратить боль в удовольствие, а мучеников — в самых мощных передатчиков культурной информации.</p>
    <p>3. Люди стремятся повысить свой статус и находятся под сильным влиянием престижа. Но ответы на вопрос, какие именно поступки и действия повышают престиж, крайне разнообразны. Люди наделяют других огромным престижем за то, что те бесстрашные воины или смиренные монахини. Вспомним святого Амвросия, который убедил богатых римлян в эпоху поздней античности, что им следует раздавать свое богатство бедным. Только щедрость сделает их достойными царствия небесного. Разумеется, прежде чем запустить эту кампанию, Амвросий раздал почти все свое немалое состояние (ДПУ).</p>
    <p>4. Социальные нормы, которые мы усваиваем, зачастую идут в комплекте с интернализованными мотивами и представлениями о мире (которые руководят нашим вниманием и памятью), а также со стандартами, позволяющими судить и наказывать других. Предпочтения и мотивы человека не фиксированы раз и навсегда, и хорошо продуманная программа или политика способна повлиять на то, что в обществе считают желательным, естественным и интуитивно очевидным.</p>
    <p>5. Социальные нормы особенно сильны и стойки, когда опираются на врожденные особенности нашей психологии. Например, распространить и сохранить социальные нормы, требующие честно обходиться с иностранцами, значительно труднее, чем нормы, требующие, чтобы матери заботились о детях. На страницах этой книги описаны нормы, строящиеся на различных врожденных аспектах нашей психологии, в том числе на фаворитизме по отношению к близким родственникам, отвращении к инцесту, склонности к взаимности, готовности не есть мяса и желании создать постоянную пару. Как мы видели, культурная эволюция формирует и различные обряды таким образом, чтобы они задействовали врожденные психологические особенности человека.</p>
    <p>6. Инновации зависят от расширения коллективного мозга, которое, в свою очередь, зависит от создаваемых им социальных норм, институтов и психологических особенностей, помогающих людям свободно генерировать и комбинировать новые идеи, представления, открытия и практики и обмениваться ими.</p>
    <p>7. У разных обществ совершенно разные социальные нормы, институты, языки и технологии, а следовательно, разный стиль мышления, ментальная эвристика, мотивы и эмоциональные реакции. Попытки внедрить в ту или иную популяцию новые формальные институты, импортированные извне, часто терпят неудачу из-за возникающих нестыковок. В итоге навязанные формальные институты на новой почве начинают работать совсем иначе, а иногда и вовсе не работают.</p>
    <p>8. Люди плохо умеют преднамеренно создавать нормально работающие институты и организации, хотя я надеюсь, что когда-нибудь, когда мы научимся глубже понимать человеческую природу и культурную эволюцию, это изменится к лучшему. А пока нам стоит почаще заглядывать в путевые заметки культурной эволюции и придумывать “системы изменчивости и отбора”, которые позволят разным институтам и формам организации конкурировать друг с другом. И тогда мы сможем неудачников отбраковывать, а победителей оставлять — и, возможно, в процессе набираться нужных знаний.</p>
    <empty-line/>
    <p>Чтобы двинуться вперед по пути к лучшему пониманию человеческой жизни, нам нужна новая эволюционная наука — наука, которая сосредоточена на теснейшем и интереснейшем взаимодействии и коэволюции психологии, культуры, биологии, истории и генетики. Такой научной дорогой пока что почти никто не ходил, и на этом пути нас наверняка ждет множество препятствий и ловушек, зато путешествие в неизведанные интеллектуальные земли обещает быть очень увлекательным — ведь нам предстоит изучать принципиально новую форму жизни.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Источники иллюстраций</p>
   </title>
   <p>Илл. 2.1. Музеи Виктории.</p>
   <p>Илл. 2.2. По данным работы Herrmann et al., 2007.</p>
   <p>Илл. 2.3. Из <emphasis>Current Biology,</emphasis> 17/23. Sana Inoue, Tetsuro Matsuzawa. “Working memory of numerals in chimpanzees”. R10004-R1005. © 2007, с разрешения Elsevier.</p>
   <p>Илл. 2.4. По илл. “Chimpanzee choice rates in competitive games match equilibrium game theory predictions”. Christopher Flynn Martin, Rahul Bhui, Peter Bossaerts, Tetsuro Matsuzawa, Colin Camerer. <emphasis>Scienctlfic Reports,</emphasis> Jun, 2014. Published by Nature Publishing Group.</p>
   <p>Илл. 3.1. Музей истории культуры при Унверситете Осло. Фото Анетт Слеттнес и Нины Валлин Хансен.</p>
   <p>Илл. 3.2. Рисунок Скотта Мельбурна. William John Wills, <emphasis>Successful Exploration through the Interior of Australia from Melbourne to the Gulf of Carpentaria. From the Journals and Letters of William John Wills.</emphasis> Edited by his father, William Wills. London: Richard Bently, 1863.</p>
   <p>Илл. 6.1. Из <emphasis>The American Journal of Human Genetics,</emphasis> 84.1, Borinskaya et al., “Distribution of the Alcohol Dehydrogenase ADH18*47His Allele in Eurasia”. 89–92. © 2009 The American Society of Human Genetics, с разрешения Elsevier Ltd. и Американского общества генетики человека.</p>
   <p>Илл. 6.2. Gerbault et al. “Evolution of lactase persistence: An example of human niche construction.” <emphasis>Philosophical Transactions B,</emphasis> 2011, 366, 1566, с разрешения Королевского общества.</p>
   <p>Илл. 7.1. По Dufour 1994.</p>
   <p>Илл. 8.1. © 2004 Studio Southwest, Bob Willingham.</p>
   <p>Илл. 9.1. По Hill et al. 2011.</p>
   <p>Илл. 10.1. По Evans 2005.</p>
   <p>Илл. 11.1. Marco F. H. Schmidt, Michael Tomasello. “Young Children Enforce Social Norms”. <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> (21:4). © 2012 Ассоциация психологической науки. Печатается с разрешения SAGE Publications.</p>
   <p>Илл. 11.2. По Rand, Greene, Nowak 2012.</p>
   <p>Илл. 11.3. Печатается с изменениями с разрешения Macmillan Publishers, Ltd.: <emphasis>Nature</emphasis> (David G. Rand, Joshua D. Greene, Martin A. Nowak. “Spontaneous giving and calculated greed”. September 19, 2012). © 2012.</p>
   <p>Илл. 11.4. Пол Кейн. <emphasis>Кау-Уачам.</emphasis> Ок. 1848 г., холст, масло. Монреальский музей изящных искусств, приобретатель по завещанию Уильяма Джилмана Чини. Фото: Монреальский музей изящных искусств, Кристин Гест.</p>
   <p>Илл. 12.2. По Kline 2010, № 9767.</p>
   <p>Илл. 12.3. По Muthukrishna et al. 2014.</p>
   <p>Илл. 13.1. William Tomkins. <emphasis>Indian Sign Language.</emphasis> Dover Publications, 1931. Печатается с любезного разрешения Dover Publications.</p>
   <p>Илл. 14.1. Sylvanus Griswold Morley. “An Introduction to the Study of the Maya Hieroglyphs”. <emphasis>Smithsonian Institution Bureau of American Ethnology, Bulletin</emphasis> 57. Washington DC: Washington Government Printing Office, 1915.</p>
   <p>Илл. 14.3. Печатается с изменениями по материалам Hedden et al. 2008.</p>
   <p>Илл. 14.4. По Phillips, Ruth, Wagner 1993.</p>
   <p>Илл. 15.1. Печатается с любезного разрешения <emphasis>KGA Research Project</emphasis>. Первоначально опубликовано в <emphasis>PNAS,</emphasis> 2013, Beyene et al., илл. 51.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Библиография</p>
   </title>
   <p>Abramson J. Z. et al. 2013. “Experimental evidence for action imitation in killer whales (<emphasis>Orcinus orca</emphasis>)”. <emphasis>Animal Cognition</emphasis> 16 (1):11–22.</p>
   <p>Alberts S. C. et al. 2013. “Reproductive aging patterns in primates reveal that humans are distinct”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 110 (33):13440–13445.</p>
   <p>Alcorta C. S., R. Sosis. 2005. “Ritual, emotion, and sacred symbols — The evolution of religion as an adaptive complex”. <emphasis>Human Nature</emphasis> 16 (4):323–359.</p>
   <p>Alcorta C. S., R. Sosis, D. Finkel. 2008. “Ritual harmony: Toward an evolutionary theory of music”. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 31 (5):576–577.</p>
   <p>Aldeias V. et al. 2012. “Evidence for Neanderthal use of fire at Roc de Marsal (France)”. <emphasis>Journal of Archaeological Science</emphasis> 39 (7):2414–2423.</p>
   <p>Algan Y., P. Cahuc. 2010. “Inherited trust and growth”. <emphasis>American Economic Review</emphasis> 100 (5):2060–2092.</p>
   <p>Almond D., L. Edlund. 2008. “Son-biased sex ratios in the 2000 United States Census”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 105 (15):5681–5682.</p>
   <p>Alperson-Afil N. et al. 2009. “Spatial organization of hominin activities at Gesher Benot Ya’aqov, Israel”. <emphasis>Science</emphasis> 326 (5960):1677–1680.</p>
   <p>Altman J., N. Peterson. 1988. “Rights to game and rights to cash among contemporary Australian hunter-gatherers”. In <emphasis>Hunters and Gatherers: Property, Power and Ideology</emphasis>, 75–94. Berg: Oxford.</p>
   <p>Alvard M. 2003. “Kinship, lineage, and an evolutionary perspective on cooperative hunting groups in Indonesia”. <emphasis>Human Nature</emphasis> 14 (2):129–163.</p>
   <p>Ambrose S. H. 2001. “Paleolithic technology and human evolution”. Science 291 (5509):1748–1753.</p>
   <p>Amundsen R. 1908. <emphasis>The North West Passage, Being the Record of a Voyage of Exploration of the Ship “Gyöa”</emphasis> 1903–1907. London: Constable.</p>
   <p>Anderson D. D. 1984. “Prehistory of North Alaska” In <emphasis>Arctic</emphasis>, Vol. 5 of <emphasis>Handbook of North American Indians</emphasis>, 80–93. Washington DC: Smithsonian Institution Press.</p>
   <p>Aoki, K. 1986. “A stochastic-model of gene culture coevolution suggested by the culture historical hypothesis for the evolution of adult lactose absorption in humans”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Science, USA</emphasis> 83 (9):2929–2933.</p>
   <p>Aoki K., M. W. Feldman. 2014. “Evolution of learning strategies in temporally and spatially variable environments: A review of theory”. <emphasis>Theoretical Population Biology</emphasis> 91:3–19.</p>
   <p>Apesteguia J., S. Huck, J. Oechssler. 2007. “Imitation — theory and experimental evidence”. <emphasis>Journal of Economic Theory</emphasis> 136 (1):217–235.</p>
   <p>Apicella C. et al. 2014. “Isolated hunter-gatherers do not exhibit the endowment effect bias”. <emphasis>American Economic Review</emphasis> 104 (6) 1793–1805.</p>
   <p>Apicella C. L. et al. 2012. “Social networks and cooperation in Hadza hunter-gatherers”. <emphasis>American Journal of Physical Anthropology</emphasis> 147: 85–85.</p>
   <p>Archer W. et al. 2014. “Early Pleistocene aquatic resource use in the Turkana Basin”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 77:74–87. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhevol.2014.02.012.</p>
   <p>Astuti R., G. E. A. Solomon, S. Carey. 2004. “Constraints on conceptual development”. <emphasis>Monographs of the Society for Research in Child Development</emphasis> 69 (3):vii–135.</p>
   <p>Atkinson Q. D. 2011. “Phonemic diversity supports a serial founder effect model of language expansion from Africa”. <emphasis>Science</emphasis> 332 (6027): 346–349.</p>
   <p>Atkisson C., M. J. O’Brien, A. Mesoudi. 2012. “Adult learners in a novel environment use prestige-biased social learning”. <emphasis>Evolutionary Psychology</emphasis> 10 (3):519–537.</p>
   <p>Atran S. 1993. “Ethnobiological classification — Principles of categorization of plants and animals in traditional societies — Berlin, B”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 34 (2):195–198.</p>
   <p>Atran S. 1998. “Folk biology and the anthropology of science: Cognitive universals and cultural particulars”. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 21:547–609.</p>
   <p>Atran S., J. Henrich. 2010. “The evolution of religion: How cognitive by-products, adaptive learning heuristics, ritual displays, and group competition generate deep commitments to prosocial religions”. <emphasis>Biological Theory</emphasis> 5 (1):1–13.</p>
   <p>Atran S., D. L. Medin. 2008. <emphasis>The Native Mind and the Cultural Construction of Nature.</emphasis> Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Atran S. et al. 2001. “Folkbiology doesn’t come from folkpsychology: Evidence from Yukatek Maya in cross-cultural perspective”. <emphasis>Journal of Cognition and Culture</emphasis> 1 (1):3–42.</p>
   <p>Atran S., D. L. Medin, N. Ross. 2004. “Evolution and devolution of knowledge: A tale of two biologies”. <emphasis>Journal of the Royal Anthropological Institute</emphasis> 10 (2):395–420.</p>
   <p>Atran S., D. L. Medin, N. Ross. 2005. “The cultural mind: Environmental decision making and cultural Modeling within and across Populations”. <emphasis>Psychological Review</emphasis> 112 (4):744–776.</p>
   <p>Atran S. et al. 2002. “Folkecology, cultural epidemiology, and the spirit of the commons — A garden experiment in the Maya lowlands, 1991–2001”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 43 (3):421–450.</p>
   <p>Axelrod R. 1986. “An evolutionary approach to norms”. <emphasis>American Political Science Review</emphasis> 80 (4):1095–1111.</p>
   <p>Backwell L. R., F. d’Errico. 2003. “Additional evidence on the early hominid bone tools from Swartkrans with reference to spatial distribution of lithic and organic artefacts”. <emphasis>South African Journal of Science</emphasis> 99 (5–6):259–267.</p>
   <p>Baird R. W. 2000. “The killer whale: Foraging specializations and group hunting” In <emphasis>Cetacean Societies: Field Studies of Dolphins and Whales</emphasis>, 127–153. Chicago: University of Chicago Press.</p>
   <p>Baldwin J. M. 1896. “Physical and Social Heredity”. <emphasis>American Naturalist</emphasis> 30:422–428.</p>
   <p>Balikci A. 1989. <emphasis>The Netsilik Eskimo</emphasis>. Long Grove, IL: Waveland Press.</p>
   <p>Ball S. et al. 2001. “Status in markets”. <emphasis>Quarterly Journal of Economics</emphasis> 155 (1):161–181.</p>
   <p>Bandura A. 1977. Social Learning Theory. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. [Бандура А. <emphasis>Теория социального научения.</emphasis> СПб, Евразия, 2000.]</p>
   <p>Bandura A., C. J. Kupers. 1964. “Transmission of patterns of self-reinforcement through modeling”. <emphasis>Journal of Abnormal &amp; Social Psychology</emphasis> 69 (1):1–9.</p>
   <p>Barnes R. H. 1996. <emphasis>Sea Hunters of Indonesia: Fishers and Weavers of Lamalera.</emphasis> Oxford Studies in Social and Cultural Anthropology. Oxford: Clarendon Press.</p>
   <p>Baron A. S., M. R. Banaji. 2006. “The development of implicit attitudes — Evidence of race evaluations from ages 6 and 10 and adulthood”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 17 (1):53–58.</p>
   <p>Baron A. S. et al. 2014. “Constraints on the acquisition of social category concepts”. <emphasis>Journal of Cognition and Development</emphasis> 15 (2): 238–268.</p>
   <p>Baron R. 1970. “Attraction toward the model and model’s competence as determinants of adult imitative behavior”. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 14:345–351.</p>
   <p>Baronchelli A. et al. 2010. “Modeling the emergence of universality in color naming patterns”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 107 (6):2403–2407.</p>
   <p>Barrett H. C., J. Broesch. 2012. “Prepared social learning about dangerous animals in children”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 33 (5):499–508.</p>
   <p>Barrett H. C. et al. 2013. “Early false-belief understanding in traditional non-Western societies”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 280 (1755).</p>
   <p>Barrett H. C., L. Cosmides, J. Tooby. 2007. “The hominid entry into the cognitive niche”. In <emphasis>Evolution of the Mind: Fundamental Questions and Controversies</emphasis>, 241–248. New York: Guilford Press.</p>
   <p>Basalla G. 1988. <emphasis>The Evolution of Technology</emphasis>. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>Basow S. A., K. G. Howe. 1980. “Role-model influence — Effects of sex and sex-role attitude in college students”. <emphasis>Psychology of Women Quarterly</emphasis> 4 (4):558–572.</p>
   <p>Bauer M. et al. 2013. “War’s enduring effects on the development of egalitarian motivations and in-group biases”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 25 (1): 47–57 doi:10.1177/0956797613493444.</p>
   <p>Baumard N., J. B. Andre, D. Sperber. 2013. “A mutualistic approach to morality: The evolution of fairness by partner choice”. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 36 (1):59–78.</p>
   <p>Baumgartner T. et al. 2009. “The neural circuitry of a broken promise”. <emphasis>Neuron</emphasis> 64 (5):756–770.</p>
   <p>Bearman P. 2004. “Suicide and friendship among American adolescents”. <emphasis>American Journal of Public Health</emphasis> 94 (1):89–95.</p>
   <p>Beck W. 1992. “Aboriginal preparation of cycad seeds in Australia”. <emphasis>Economic Botany</emphasis> 46 (2):133–147.</p>
   <p>Beckerman S. et al. 2002. “The Bari Partible Paternity Project, Phase One”. In <emphasis>Cultures of Multiple Fathers: The Theory and Practice of Partible Paternity in Lowland South America</emphasis>, 14–26. Gainesville: University Press of Florida.</p>
   <p>Beckerman S., P. Valentine, eds. 2002a. <emphasis>Cultures of Multiple Fathers: The Theory and Practice of Partible Paternity in Lowland South America</emphasis>. Gainesville: University Press of Florida.</p>
   <p>Beckerman S., P. Valentine, eds. 2002b. “Introduction: The concept of partible paternity among native South Americans”. In <emphasis>Cultures of Multiple Fathers: The Theory and Practice of Partible Paternity in Lowland South America</emphasis>, 1–13. Gainesville: University Press of Florida.</p>
   <p>Bell A. V., P. J. Richerson, R. McElreath. 2009. “Culture rather than genes provides greater scope for the evolution of large-scale human prosociality”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 106 (42):17671–17674. doi:10.1073/pnas.0903232106.</p>
   <p>Bellows J., E. Miguel. 2009. “War and local collective action in Sierra Leone”. <emphasis>Journal of Public Economics</emphasis> 93 (11–12):1144–1157.</p>
   <p>Belot M., V. P. Crawford, C. Heyes. 2013. “Players of Matching Pennies automatically imitate opponents’ gestures against strong incentives”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 110 (8):2763–2768.</p>
   <p>Benedetti F. 2008. “Mechanisms of placebo and placebo-related effects across diseases”. <emphasis>Annual Review of Pharmacology and Toxicology</emphasis> 48:33–60.</p>
   <p>Benedetti F. 2009. <emphasis>Placebo Effects: Understanding the Mechanisms in Health and Disease.</emphasis> Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Benedetti F., M. Amanzio. 2011. “The placebo response: How words and rituals change the patient’s brain”. <emphasis>Patient Education and Counseling</emphasis> 84 (3):413–419.</p>
   <p>Benedetti F., M. Amanzio. 2013. “Mechanisms of the placebo response”. <emphasis>Pulmonary Pharmacology &amp; Therapeutics</emphasis> 26 (5):520–523.</p>
   <p>Benedetti E., E. Carlino, A. Pollo. 2011. “How placebos change the patient’s brain”. <emphasis>Neuropsychopharmacology</emphasis> 36 (1):339–354.</p>
   <p>Benedetti E. et al. 2013. “Pain as a reward: Changing the meaning of pain from negative to positive co-activates opioid and cannabinoid systems”. <emphasis>Pain</emphasis> 154 (3):361–367.</p>
   <p>Benenson J. E., R. Tennyson, R. W. Wrangham. 2011. “Male more than female infants imitate propulsive motion”. <emphasis>Cognition</emphasis> 121 (2):262–267. http://dx.doi.org/10.1016/j.cognition.2011.07.006.</p>
   <p>Berlin B., P. Kay. 1991. <emphasis>Basic Color Terms: Their Universality and Evolution</emphasis>. Berkeley: University of California Press.</p>
   <p>Berna E. et al. 2012. “Microstratigraphic evidence of in situ fire in the Acheulean strata of Wonderwerk Cave, Northern Cape province, South Africa”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 109 (20):E1215–E1220.</p>
   <p>Bernhard H., U. Fischbacher, E. Fehr. 2006. “Parochial altruism in humans”. <emphasis>Nature</emphasis> 442 (7105):912–915.</p>
   <p>Bettinger E. P., B. T. Long. 2005. “Do faculty serve as role models? The impact of instructor gender on female students”. <emphasis>American Economic Review</emphasis> 95 (2):152–157.</p>
   <p>Bettinger R. L. 1994. “How, when and why Numic spread”. In <emphasis>Across the West: Human Population Movement and the Expansion of the Numa,</emphasis> 44–55. Salt Lake: University of Utah.</p>
   <p>Bettinger R. L., M. A. Baumhoft. 1982. “The Numic spread: Great Basin cultures in competition”. <emphasis>American Antiquity</emphasis> 47 (3):485–503.</p>
   <p>Beyene Y. et al. 2013. “The characteristics and chronology of the earliest Acheulean at Konso, Ethiopia”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 110 (5):1584–1591.</p>
   <p>Bhui R., M. Chudek, J. Henrich. 2019. “How exploitation launched human cooperation”. <emphasis>Behavioral Ecology and Sociobiology.</emphasis> V. 73, article number 78.</p>
   <p>Bickerton D. 2009. <emphasis>Adam’s Tongue: How Humans Made Language, How Language Made Humans.</emphasis> New York: Hill and Wang. [Бикертон Д. <emphasis>Язык Адама. Как люди создали язык, как язык создал людей.</emphasis> М., Языки славянской культуры, 2012.]</p>
   <p>Biesele M. 1978. “Religion and folklore”. In <emphasis>The Bushmen</emphasis>, 162–172. Cape Town: Human &amp; Rousseau.</p>
   <p>Billing J., P. W. Sherman. 1998. “Antimicrobial functions of spices: Why some like it hot”. <emphasis>Quarterly Review of Biology</emphasis> 73 (1):3–49.</p>
   <p>Bingham P. M. 1999. “Human uniqueness: A general theory”. <emphasis>Quarterly Review of Biology</emphasis> 74 (2):133–169.</p>
   <p>Birch L. L. 1980. “Effects of peer model’s food choices on eating behaviors on preschooler’s food preferences”. <emphasis>Child Development</emphasis> 51:489–496.</p>
   <p>Birch S. A. J., N. Akmal, K. L. Frampton. 2010. “Two-year-olds are vigilant of others’ non-verbal cues to credibility”. <emphasis>Developmental Science</emphasis> 13 (2):363–369.</p>
   <p>Birch S. A. J., P. Bloom. 2002. “Preschoolers are sensitive to the speaker’s knowledge when learning proper names”. <emphasis>Child Development</emphasis> 73 (2):434–444.</p>
   <p>Birch S. A. J., S. A. Vauthier, P. Bloom. 2008. “Three- and four-year-olds spontaneously use others’ past performance to guide their learning”. <emphasis>Cognition</emphasis> 107 (3):1018–1034.</p>
   <p>Birdsell J. B. 1979. “Ecological Influences on Australian aboriginal social organization”. In <emphasis>Primate Ecology and Human Origins</emphasis>, 117–151. New York: Garland STPM Press.</p>
   <p>Blattman C. 2009. “From violence to voting: War and political participation in Uganda”. <emphasis>American Political Science Review</emphasis> 103 (2):231–247.</p>
   <p>Bloom G., P. W. Sherman. 2005. “Dairying barriers affect the distribution of lactose malabsorption”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 26 (4):301–312.</p>
   <p>Bloom P. 2000. <emphasis>How Children Learn the Meaning of Words</emphasis>. Cambridge: MIT Press.</p>
   <p>Blume M. 2009. “The reproductive benefits of religious affiliation”. In <emphasis>The Biological Evolution of Religious Mind and Behavior</emphasis>, 117–126. Berlin: Springer-Verlag.</p>
   <p>Bocquet-Appel J.-P., A. Degioanni. 2013. “Neanderthal demographic estimates”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 54 (58):5202–5213. doi:10.1086/673725.</p>
   <p>Boehm C. 1993. “Egalitarian behavior and reverse dominance hierarchy”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 34 (3):227–254.</p>
   <p>Bogin B. 2009. “Childhood, adolescence, and longevity: A multilevel model of the evolution of reserve capacity in human life history”. <emphasis>American Journal of Human Biology</emphasis> 21 (4):567–577.</p>
   <p>Bohns V. K., S. S. Wiltermuth. 2012. “It hurts when I do this (or you do that): Posture and pain tolerance”. <emphasis>Journal of Experimental Social Psychology</emphasis> 48 (1):341–34s.</p>
   <p>Bollet A. J. 1992. “Politics and pellagra — The epidemic of pellagra in the United States in the early 20th century”. <emphasis>Yale Journal of Biology and Medicine</emphasis> 65 (3):211–221.</p>
   <p>Borinskaya S. et al. 2009. “Distribution of the alcohol dehydrogenase <emphasis>ADH</emphasis>1<emphasis>B*</emphasis>47<emphasis>His</emphasis> allele in Eurasia”. <emphasis>American Journal of Human Genetics</emphasis> 84 (1):89–92.</p>
   <p>Bornstein G., M. Benyossef. 1994. “Cooperation in intergroup and single-group social dilemmas”. <emphasis>Journal of Experimental Social Psychology</emphasis> 30 (1):52–67.</p>
   <p>Bornstein G., I. Erev. 1994. “The enhancing effect of intergroup competition on group performance”. <emphasis>International Journal of Conflict Management</emphasis> 5 (3):271–283.</p>
   <p>Bowern C., Q. Atkinson. 2012. “Computational phylogenetics and the internal structure of Pama-Nyungan”. <emphasis>Language</emphasis> 88 (4):817–845.</p>
   <p>Bowers R. L. et al. 2012. “Generalization in mate-choice copying in humans”. <emphasis>Behavioral Ecology</emphasis> 23 (1):112–124.</p>
   <p>Bowles S. 2006. “Group competition, reproductive leveling, and the evolution of human altruism”. <emphasis>Science</emphasis> 314 (5805):1569–1572.</p>
   <p>Bowles S. 2008. “Policies designed for self-interested citizens may undermine “the moral sentiments”: Evidence from economic experiments”. <emphasis>Science</emphasis> 320 (5883): 1605–1609.</p>
   <p>Bowles S. et al. 2012. “The punishment that sustains cooperation is often coordinated and costly”. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 35 (1): 20–21.</p>
   <p>Boyd D. 2001. “Life without pigs: Recent subsistence changes among the Irakia Awa, Papua New Guinea”. <emphasis>Human Ecology</emphasis> 29 (3):259–281.</p>
   <p>Boyd R. et al. 2003. “The evolution of altruistic punishment”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 100 (6):3531–3535.</p>
   <p>Boyd R., S. Mathew. 2015. “The evolution of language may require third-party monitoring and sanctions”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 36 (6):475–479.</p>
   <p>Boyd, R., P. J. Richerson. 1985. <emphasis>Culture and the Evolutionary Process</emphasis>. Chicago: University of Chicago Press.</p>
   <p>Boyd R., P. J. Richerson.1987. “The evolution of ethnic markers”. <emphasis>Cultural Anthropology</emphasis> 2 (1):27–38.</p>
   <p>Boyd R., P. J. Richerson. 1988. “An evolutionary model of social learning: the effects of spatial and temporal variation”. In <emphasis>Social Learning: Psychological and Biological Perspectives</emphasis>, 29–48. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.</p>
   <p>Boyd R., P. J. Richerson. 1990. “Group selection among alternative evolutionarily stable strategies”. <emphasis>Journal of Theoretical Biology</emphasis> 145:331–342.</p>
   <p>Boyd R., P. J. Richerson. 1992. “Punishment allows the evolution of cooperation (or anything else) in sizable groups”. <emphasis>Ethology &amp; Sociobiology</emphasis> 13 (3):171–195.</p>
   <p>Boyd R., P. J. Richerson. 1996. “Why culture is common, but cultural evolution is rare”. <emphasis>Proceedings of the British Academy</emphasis> 88:77–93.</p>
   <p>Boyd R., P. J. Richerson. 2002. “Group beneficial norms can spread rapidly in a structured population”. <emphasis>Journal of Theoretical Biology</emphasis> 215:287–296.</p>
   <p>Boyd R., P. J. Richerson. 2009. “Voting with your feet: Payoff biased migration and the evolution of group beneficial behavior”. <emphasis>Journal of Theoretical Biology</emphasis> 257 (2):331–339.</p>
   <p>Boyd R., P. J. Richerson, J. Henrich. 2011a. “The cultural niche: Why social learning is essential for human adaptation”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 108:10918–10925.</p>
   <p>Boyd R., P. J. Richerson, J. Henrich. 2011b. “Rapid cultural adaptation can facilitate the evolution of large-scale cooperation”. <emphasis>Behavioral Ecology and Sociobiology</emphasis> 65 (3):431–444.</p>
   <p>Boyd R., P. J. Richerson, J. Henrich. 2013. “The cultural evolution of technology” In <emphasis>Cultural Evolution: Society, Language, and Religion</emphasis>, 119–142. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Boyd R., J. B. Silk. 2012. <emphasis>How Humans Evolved</emphasis>. 6th ed. New York: WW. Norton.</p>
   <p>Bradbard M. R., R. C. Endsley. 1983. “The effects of sex-typed labeling on pre-school children’s information-seeking and retention”. <emphasis>Sex Roles</emphasis> 9 (2):247–260.</p>
   <p>Bradbard M. R. et al. 1986. “Influence of sex stereotypes on children’s exploration and memory — A competence versus performance distinction?” <emphasis>Developmental Psychology</emphasis> 22 (4):481–486.</p>
   <p>Bramble D. M., D. E. Lieberman. 2004. “Endurance running and the evolution of Homo”. <emphasis>Nature</emphasis> 432 (7015):345–352.</p>
   <p>Brendl C. M. et al. 2005. “Name letter branding: Valence transfers when product specific needs are active”. <emphasis>Journal of Consumer Research</emphasis> 32 (3):405–415. doi:10.1086/497552.</p>
   <p>Briggs J. L. 1970. <emphasis>Never in Anger: Portrait of an Eskimo Family.</emphasis> Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Brighton H., K. N. Kirby, K. Smith. 2005. “Cultural selection for learnability: Three principles underlying the view that language adapts to be learnable”. In <emphasis>Language Origins: Perspectives on Evolution</emphasis>, 291–309. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Brody G. H., Z. Stoneman. 1981. “Selective imitation of same-age, older, and younger peer models”. <emphasis>Child Development</emphasis> 52 (2):717–720.</p>
   <p>Brody G. H., Z. Stoneman. 1985. “Peer imitation: An examination of status and competence hypotheses”. <emphasis>Journal of Genetic Psychology</emphasis> 146 (2):161–170.</p>
   <p>Broesch J., J. Henrich, H. C. Barrett. 2014. “Adaptive content biases in learning about animals across the lifecourse”. <emphasis>Human Nature</emphasis> 25:181–199.</p>
   <p>Broesch T. 2011. <emphasis>Social Learning across Cultures: Universality and Cultural Variability</emphasis>. PhD diss., Emory University.</p>
   <p>Brosnan S. E., F. B. M. de Waal. 2003. “Monkeys reject unequal pay”. <emphasis>Nature</emphasis> 425:297–299.</p>
   <p>Brosnan S. E. et al. 2009. “Chimpanzees (<emphasis>Pan troglodytes</emphasis>) do not develop contingent reciprocity in an experimental task”. <emphasis>Animal Cognition</emphasis> 12 (4):587–597.</p>
   <p>Brown G. R. et al. 2011. “Evolutionary accounts of human behavioural diversity. Introduction”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 366 (1563):313–324.</p>
   <p>Brown P. 2012. <emphasis>Through the Eye of a Needle: Wealth, the Fall of Rome, and the Making of Christianity in the West,</emphasis> 350–550<emphasis> AD.</emphasis> Princeton, NJ: Princeton University Press.</p>
   <p>Brown R., G. Armelagos. 2001. “Apportionment of racial diversity: A review”. <emphasis>Evolutionary Anthropology</emphasis> 10:34–40.</p>
   <p>Bryan J. H. 1971. “Model affect and children’s imitative altruism”. <emphasis>Child Development</emphasis> 42 (6):2061–2065.</p>
   <p>Bryan J. H., J. Redfield, S. Mader. 1971. “Words and deeds about altruism and the subsequent reinforcement power of the model”. <emphasis>Child Development</emphasis> 42 (5):1501–1508.</p>
   <p>Bryan J. H., M. A. Test. 1967. “Models and helping: Naturalistic studies in aiding behavior”. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 6:400–407.</p>
   <p>Bryan J. H., N. H. Walbek. 1970a. “The impact of words and deeds concerning altruism upon children”. <emphasis>Child Development</emphasis> 41 (3):747–757.</p>
   <p>Bryan J. H., N. H. Walbek. 1970b. “Preaching and practicing generosity: Children’s actions and reactions”. <emphasis>Child Development</emphasis> 41 (2):329–353.</p>
   <p>Buchan J. C. et al. 2003. “True paternal care in a multi-male primate society”. <emphasis>Nature</emphasis> 425 (6954):179–181.</p>
   <p>Burch E. S. J. 2007. “Traditional native warfare in western Alaska”. In <emphasis>North American Indigenous Warfare and Ritual Violence</emphasis>, 11–29. Tucson: University of Arizona Press.</p>
   <p>Burkart J. M. et al. 2014. “The evolutionary origin of human hyper-cooperation” <emphasis>Nature Communications</emphasis> 5. doi:10.1038/ncomms5747.</p>
   <p>Burkart J. M. et al. 2007. “Other-regarding preferences in a non-human primate: Common marmosets provision food altruistically”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 104 (50):19762–19766.</p>
   <p>Burkart J. M., S. B. Hrdy, C. P. Van Schaik. 2009. “Cooperative breeding and human cognitive evolution”. <emphasis>Evolutionary Anthropology</emphasis> 18 (5):175–186.</p>
   <p>Busnel R. G., A. Classe. 1976. <emphasis>Whistled Languages</emphasis>. Vol. 13 of Communication and Cybernetics. Berlin: Springer-Verlag.</p>
   <p>Buss D. 1999. <emphasis>Evolutionary Psychology: The New Science of the Mind</emphasis>. Boston: Allyn &amp; Bacon.</p>
   <p>Buss D. 2007. <emphasis>Evolutionary Psychology: The New Science of the Mind</emphasis>. 3<sup>rd</sup> ed. Boston: Allyn &amp; Bacon.</p>
   <p>Buss D. M. et al. 1998. “Adaptations, exaptations, and spandrels”. <emphasis>American Psychologist</emphasis> 53 (5):533–548.</p>
   <p>Bussey K., A. Bandura. 1984. “Influence of gender constancy and social power on sex-linked modeling”. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 47 (6):1292–1302.</p>
   <p>Bussey K., D. G. Perry. 1982. “Same-sex imitation — The avoidance of cross-sex models or the acceptance of same-sex models”. <emphasis>Sex Roles</emphasis> 8 (7):773–784.</p>
   <p>Buttelmann D., M. Carpenter, M. Tomasello. 2009. “Eighteen-month-old infants show false belief understanding in an active helping paradigm”. <emphasis>Cognition</emphasis> 112 (2):337–342.</p>
   <p>Buttelmann D. et al. 2012. “Selective imitation of in-group over out-group members in 14-month-old infants”. <emphasis>Child Development</emphasis> 84 (2): 422–428.</p>
   <p>Byrne R. W., A. Whiten. 1988. <emphasis>Machiavellian Intelligence: Social Expertise and the Evolution of Intellect in Monkeys, Apes, and Humans.</emphasis> Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Byrne R. W., A. Whiten. 1992. “Cognitive evolution in primates — Evidence from tactical deception”. <emphasis>Man</emphasis> 27 (3):609–627.</p>
   <p>Calvin W. H. 1993. “The unitary hypothesis: A common neural circuitry for novel manipulations, language, plan-ahead, and throwing?” In <emphasis>Tools, Language, and Cognition in Human Evolution</emphasis>, 230–250. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
   <p>Camerer C. F. 1989. “Does the basketball market believe in the ‘hot hand’?” <emphasis>American Economic Review</emphasis> 79:1257–61.</p>
   <p>Camerer C. F. 1995. “Individual decision making” In <emphasis>The Handbook of Experimental Economics</emphasis>, 587–703. Princeton, NJ: Princeton University Press.</p>
   <p>Campbell B. C. 2011. “Adrenarche and middle childhood”. <emphasis>Human Nature</emphasis> 22 (3):327–349.</p>
   <p>Campbell D. T. 1965. “Variation and selective retention in socio-cultural evolution”. In <emphasis>Social Change in Developing Areas: A Reinterpretation of Evolutionary Theory</emphasis>, 19–49. Cambridge, MA: Schenkman.</p>
   <p>Cappelletti D., W. Guth, M. Ploner. 2011. “Being of two minds: Ultimatum offers under cognitive constraints”. <emphasis>Journal of Economic Psychology</emphasis> 32 (6):940–950.</p>
   <p>Carney D. R., A. J. C. Cuddy, A. J. Yap. 2010. “Power posing: Brief nonverbal displays affect neuroendocrine levels and risk tolerance”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 21 (10):1363–1368.</p>
   <p>Carreiras M. et al. 2009. “An anatomical signature for literacy”. <emphasis>Nature</emphasis> 461 (7266):983–986. doi:10.1038/nature08461.</p>
   <p>Carrier D. R. 1984. “The energetic paradox of human running and hominid evolution”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 25 (4):483–495.</p>
   <p>Carrigan M. A. et al. 2014. “Hominids adapted to metabolize ethanol long before human-directed fermentation”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis>. doi:10.1073/pnas.1404167111.</p>
   <p>Caspari R., S.-H. Lee. 2004. “Older age becomes common late in human evolution”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 101 (30):10895–10900. http://www.pnas.org/content/101/30/10895.abstract.</p>
   <p>Cassar A., P. Grosjean, S. Whitt. 2013. “Legacies of violence: Trust and market development”. <emphasis>Journal of Economic Growth</emphasis> 18 (3): 285–318.</p>
   <p>Castro-Caldas A. et al. 1999. “Influence of learning to read and write on the morphology of the <emphasis>corpus callosum</emphasis>”. <emphasis>European Journal of Neurology</emphasis> 6 (1):23–28. doi:10.1046/j.1468–331.1999.610023.x.</p>
   <p>Cavalli-Sforza L. L., M. Feldman. 1981. <emphasis>Cultural Transmission and Evolution</emphasis>. Princeton, NJ: Princeton University Press.</p>
   <p>Cavalli-Sforza L. L., M. Feldman. 2003. “The application of molecular genetic approaches to the study of human evolution”. <emphasis>Nature Genetics</emphasis> 33:266–275.</p>
   <p>Chalmers D. K., W. C. Horne, M. E. Rosenbaum. 1963. “Social agreement and the learning of matching behavior”. <emphasis>Journal of Abnormal &amp; Social Psychology</emphasis> 66:556–561.</p>
   <p>Chandrasekaran R. 2006. <emphasis>Imperial Life in the Emerald City: Inside Iraq’s Green Zone</emphasis>. New York: Alfred A. Knopf.</p>
   <p>Chapais B. 2008. <emphasis>Primeval Kinship: How Pair-Bonding Gave Birth to Human Society</emphasis>. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Chartrand T. L., J. A. Bargh. 1999. “The chameleon effect: The perception-behavior link and social interaction”. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 76 (6):893–910.</p>
   <p>Cheng J. et al. 2013. “Dual paths to power: Evidence that dominance and prestige are distinct yet viable Avenues to social status”. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 104:103–125.</p>
   <p>Cheng J. T, J. L. Tracy, J. Henrich. 2010. “Pride, personality, and the evolutionary foundations of human social status”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 31 (5):334–347.</p>
   <p>Cherry T. L., P. Frykblom, J. F. Shogren. 2002. “Hardnose the dictator”. <emphasis>American Economic Review</emphasis> 92 (4):1218–1221.</p>
   <p>Choi J.-K., S. Bowles. 2007. “The coevolution of parochial altruism and war”. <emphasis>Science</emphasis> 318 (5850):636–640.</p>
   <p>Chow V., D. Poulin-Dubois, J. Lewis. 2008. “To see or not to see: Infants prefer to follow the gaze of a reliable looker”. <emphasis>Developmental Science</emphasis> 11 (5):761–770. doi:10.1111/j.1467–7687.2008.00726.x.</p>
   <p>Christiansen M. H., N. Chater. 2008. “Language as shaped by the brain”. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 31 (5):489–509.</p>
   <p>Christiansen M. H., S. Kirby. 2003. <emphasis>Language Evolution</emphasis>. Studies in the Evolution of Language. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Chudek M. et al. 2012. “Prestige-biased cultural learning: bystander’s differential attention to potential models influences children’s learning”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 33 (1):46–56.</p>
   <p>Chudek M., J. Henrich. 2010. “Culture-gene coevolution, norm-psychology, and the emergence of human prosociality”. <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 15 (5):218–226.</p>
   <p>Chudek M. et al. 2013. “Developmental and cross-cultural evidence for intuitive dualism”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 20, 1–19.</p>
   <p>Chudek M., M. Muthukrishna, J. Henrich. 2016. “Cultural evolution”. In <emphasis>Evolutionary Psychology</emphasis>, edited by D. Buss. Wiley and Sons.</p>
   <p>Chudek M., W. Zhao, J. Henrich. 2013. “Culture-gene coevolution, large-scale cooperation and the shaping of human social psychology”. In <emphasis>Signaling, Commitment, and Emotion</emphasis>, 425–458. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Clancy B., R. B. Darlington, B. L. Finlay. 2001. “Translating developmental time across mammalian species”. <emphasis>Neuroscience</emphasis> 105 (1):7–17.</p>
   <p>Cochran G., H. Harpending. 2009. <emphasis>The</emphasis> 10,000<emphasis> Year Explosion: How Civilization Accelerated Human Evolution</emphasis>. New York: Basic Books.</p>
   <p>Coley J. D., D. L. Medin, S. Atran. 1997. “Does rank have its privilege? Inductive inferences within folkbiological taxonomies”. <emphasis>Cognition</emphasis> 64 (1):73–112.</p>
   <p>Collard M. et al. 2011. “What drives the evolution of hunter-gatherer subsistence technology”. A reanalysis of the risk hypothesis with data from the Pacific Northwest”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 366 (1567):1129–1138.</p>
   <p>Collard M. et al. 2013. “Risk, mobility or population size? Drivers of technological richness among contact-period western North American hunter-gatherers”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 368 (1630). doi:10.1098/rstb.2012.0412.</p>
   <p>Collard M., M. Kemery, S. Banks. 2005. “Causes of toolkit variation among hunter-gatherers: A test of four competing hypotheses”. <emphasis>Journal of Canadian Archaeology</emphasis> 29:1–19.</p>
   <p>Collard M. et al. 2012. “Risk of resource failure and toolkit variation in small-scale farmers and herders”. <emphasis>PLoS ONE</emphasis> 7 (7):e40975.</p>
   <p>Collard M. et al. 2013. “Population size and cultural evolution in nonindustrial food- producing societies”. <emphasis>PLoS ONE</emphasis> 8 (9):e72628. doi:10.1371/journal.pone.0072628.</p>
   <p>Colley S., R. Jones. 1988. “Rocky Cape revisited — New light on prehistoric Tasmanian fishing”. In <emphasis>The Walking Larder</emphasis>, 336–346. London: Allen &amp; Unwin.</p>
   <p>Colloca L., F. Benedetti. 2009. “Placebo analgesia induced by social observational learning”. <emphasis>Pain</emphasis> 144 (1–2):28–34.</p>
   <p>Colloca L., M. Sigaudo, F. Benedetti. 2008. “The role of learning in nocebo and placebo effects”. <emphasis>Pain</emphasis> 136 (1–2):211–218.</p>
   <p>Coltheart M. A. X. 2014. “The neuronal recycling hypothesis for reading and the question of reading universals”. <emphasis>Mind &amp; Language</emphasis> 29 (3):255–269. doi:10.1111 /mila.12049.</p>
   <p>Conley T. G., C. R. Udry. 2010. “Learning about a new technology: Pineapple in Ghana”. <emphasis>American Economic Review</emphasis> 100 (1):35–69.</p>
   <p>Conway C. M., M. H. Christiansen. 2001. “Sequential learning in non-human primates”. <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 5 (12):539–546.</p>
   <p>Cook P., M. Wilson. 2010. “Do young chimpanzees have extraordinary working memory?” <emphasis>Psychonomic Bulletin &amp; Review</emphasis> 17 (4):599–600.</p>
   <p>Cook R. et al. 2012. “Automatic imitation in a strategic context: players of rock — paper — scissors imitate opponents’ gestures”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 279 (1729):780–786. doi:10.1098/rspb.2011.1024.</p>
   <p>Cookman S. 2000. <emphasis>Ice Blink: The Tragic Fate of Sir John Franklin’s Lost Polar Expedition</emphasis>. New York: Wiley.</p>
   <p>Corballis M. C. 2003. “From Hand to Mouth: The Gestural Origins of Language”. In <emphasis>Language Evolution</emphasis>, 201–218. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Corriveau K., P. L. Harris. 2009a. “Choosing your informant: weighing familiarity and recent accuracy”. <emphasis>Developmental Science</emphasis> 12 (3): 426–437.</p>
   <p>Corriveau K., P. L. Harris. 2009b. “Preschoolers continue to trust a more accurate informant 1 week after exposure to accuracy information”. <emphasis>Developmental Science</emphasis> 12 (1):188–193.</p>
   <p>Corriveau K. H., K. Meints, P. L. Harris. 2009. “Early tracking of informant accuracy and inaccuracy”. <emphasis>British Journal of Developmental Psychology</emphasis> 27:331–342.</p>
   <p>Cosmides L., H. C. Barrett, J. Tooby. 2010. “Adaptive specializations, social exchange, and the evolution of human intelligence”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 107: 9007–9014.</p>
   <p>Cosmides L., J. Tooby. 1989. “Evolutionary psychology and the generation of culture: ii. Case study: a computational theory of social exchange”. <emphasis>Ethology &amp; Sociobiology</emphasis> 10 (1–3):51–97.</p>
   <p>Craig K. D. 1986. “Social modeling influences: Pain in context”. In <emphasis>The Psychology of Pain</emphasis>, 67–95. New York: Raven Press.</p>
   <p>Craig K. D., K. M. Prkachin. 1978. “Social modeling influences on sensory decision-theory and psychophysiological indexes of pain”. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 36 (8):805–815.</p>
   <p>Crittenden A. N., E. W. Marlowe. 2008. “Allomaternal care among the Hadza of Tanzania”. <emphasis>Human Nature</emphasis> 19 (3):249–262.</p>
   <p>Crocker W. H. 2002. “Canela ‘other fathers’: Partible paternity and its changing practices”. In <emphasis>Cultures of Multiple Fathers: The Theory and Practice of Partible Paternity in Lowland South America</emphasis>, 86–104. Gainesville: University Press of Florida.</p>
   <p>Crockett M. J. et al. 2010. “Impulsive choice and altruistic punishment are correlated and increase in tandem with serotonin depletion”. <emphasis>Emotion</emphasis> 10 (6):855–862.</p>
   <p>Crockett M. J. et al. 2008. “Serotonin modulates behavioral reactions to unfairness”. <emphasis>Science</emphasis> 320 (5884): 1739–1739.</p>
   <p>Cronin K. A. et al. 2009. “Cooperatively breeding cottontop tamarins <emphasis>(Saguinus oedipus)</emphasis> do not donate rewards to their long-term mates”. <emphasis>Journal of Comparative Psychology</emphasis> 123 (3):231–241.</p>
   <p>Csibra G., G. Gergely. 2009. “Natural pedagogy”. <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 13 (4):148–153.</p>
   <p>Cuatrecasas P., D. H. Lockwood, J. R. Caldwell. 1965. “Lactase deficiency in adults — A common occurrence”. <emphasis>Lancet</emphasis> 1 (7375): 14–18.</p>
   <p>Cummins D. D. 1996a. “Evidence for the innateness of deontic reasoning”. <emphasis>Mind &amp; Language</emphasis> 11 (2):160–190.</p>
   <p>Cummins D. D. 1996b. “Evidence of deontic reasoning in 3- and 4-year-old children”. <emphasis>Memory &amp; Cognition</emphasis> 24 (6):823–829.</p>
   <p>Cummins D. D. 2013. “Deontic and epistemic reasoning in children revisited: Comment on Dack and Astington”. <emphasis>Journal of Experimental Child Psychology</emphasis> 116 (3):762–769.</p>
   <p>Currie T. E., R. Mace. 2009. “Political complexity predicts the spread of ethnolinguistic groups”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 106 (18):7339–7344. doi:10.1073/pnas.0804698106.</p>
   <p>D’Andrade R. G. 1995. <emphasis>The Development of Cognitive Anthropology</emphasis>. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
   <p>Danenberg L. O., H. J. Edenberg. 2005. “The alcohol dehydrogenase 1<emphasis>B (ADH</emphasis>1<emphasis>B)</emphasis> and <emphasis>ADHIC</emphasis> genes are transcriptionally regulated by DNA methylation and histone deacetylation in hepatoma cells”. <emphasis>Alcoholism — Clinical and Experimental Research</emphasis> 29 (5):136a.</p>
   <p>Darwin C. 1981. <emphasis>The Descent of Man and Selection in Relation to Sex</emphasis>. Princeton, NJ: Princeton University Press. [Дарвин Ч. <emphasis>Происхождение человека и половой отбор</emphasis>. в 2 тт. М., Терра. Книжный клуб, 2009.]</p>
   <p>Dawkins R. 1976. <emphasis>The Selfish Gene</emphasis>. Oxford: Oxford University Press. [Докинз Р. <emphasis>Эгоистичный ген.</emphasis> М., Corpus, АСТ, 2020 (Докинз 2020a).]</p>
   <p>Dawkins R. 2006. <emphasis>The God Delusion</emphasis>. Boston: Houghton Mifflin. [Докинз Р. <emphasis>Бог как иллюзия.</emphasis> М., КоЛибри, 2020. (Докинз 2020b).]</p>
   <p>Deacon T. W. 1997. <emphasis>The Symbolic Species: The Co-evolution of Language and the Brain</emphasis>. New York: Norton.</p>
   <p>Dean L. G. et al. 2012. “Identification of the social and cognitive processes underlying human cumulative culture”. <emphasis>Science</emphasis> 335 (6072): 1114–1118.</p>
   <p>Deaner R. O. et al. 2007. “Overall brain size, and not encephalization quotient, best predicts cognitive ability across non-human primates”. <emphasis>Brain Behavior and Evolution</emphasis> 70 (2):115–124.</p>
   <p>DeBruine L. 2002. “Facial resemblance enhances trust”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society of London Series B: Biological Sciences</emphasis> 269:1307–1312.</p>
   <p>Dediu D., D. R. Ladd. 2007. “Linguistic tone is related to the population frequency of the adaptive haplogroups of two brain size genes, <emphasis>ASPM</emphasis> and Microcephalin”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 104 (26):10944–10949.</p>
   <p>Dee T. S. 2005. “A teacher like me: Does race, ethnicity, or gender matter?” <emphasis>American Economic Review</emphasis> 95 (2):158–165.</p>
   <p>Dehaene S. 1997. <emphasis>The Number Sense: How the Mind Creates Mathematics</emphasis>. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Dehaene S. 2009. <emphasis>Reading in the Brain: The Science and Evolution of a Human Invention</emphasis>. New York: Viking.</p>
   <p>Dehaene S. 2014. “<emphasis>Reading in the Brain</emphasis> revised and extended: Response to comments”. <emphasis>Mind &amp; Language</emphasis> 29 (3):320–335. doi:10.1111/mila.12053.</p>
   <p>Dehaene S. et al. 2010. “How learning to read changes the cortical networks for vision and language”. <emphasis>Science</emphasis> 330 (6009):1359–1364.</p>
   <p>Delagnes A., H. Roche. 2005. “Late Pliocene hominid knapping skills: The case of Lokalalei 2C, West Turkana, Kenya”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 48:435–472.</p>
   <p>de Quervain D. J. et al. 2004. “The neural basis of altruistic punishment”. <emphasis>Science</emphasis> 305: 1254–1258.</p>
   <p>Derex M. et al. “Experimental evidence for the influence of group size on cultural complexity”. <emphasis>Nature</emphasis> 503 (7476):389–391. doi:10.1038/nature12774.</p>
   <p>d’Errico F., L. R. Backwell. 2003. “Possible evidence of bone tool shaping by Swartkrans early hominids”. <emphasis>Journal of Archaeological Science</emphasis> 30 (12):1559–1576. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0305440303000529.</p>
   <p>d’Errico F., L. R. Backwell, L. R. Berger. 2001. “Bone tool use in termite foraging by early hominids and its impact on our understanding of early hominid behaviour”. <emphasis>South African Journal of Science</emphasis> 97 (3–4):71–75.</p>
   <p>Deutscher G. 2005. <emphasis>The Unfolding of Language: An Evolutionary Tour of Mankind’s Greatest Invention</emphasis>. New York: Metropolitan Books.</p>
   <p>Deutscher G. 2010. <emphasis>Through the Language Glass: Why the World Looks Different in Other Languages.</emphasis> New York: Metropolitan Books/Henry Holt. [Дойчер Г. <emphasis>Сквозь зеркало языка. Почему на других языках мир выглядит иначе.</emphasis> М., АСТ, 2016.]</p>
   <p>de Waal F. B. M. et al. 2008. “Comparing social skills of children and apes”. <emphasis>Science</emphasis> 319 (5863):569. doi:10.1126/science.319.5863.569c.</p>
   <p>de Waal F. B. M., K. Leimgruber, A. R. Greenberg. 2008. “Giving is self-rewarding for monkeys”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 105 (36):13685–13689. doi:10.1073/pnas.0807060105.</p>
   <p>Diamond J. 1978. “The Tasmanians: The longest isolation, the simplest technology”. <emphasis>Nature</emphasis> 273:185–186.</p>
   <p>Diamond J. 1997. <emphasis>Guns, Germs, and Steel: The Fates of Human Societies.</emphasis> New York: WN. Norton. [Даймонд Дж. <emphasis>Ружья, микробы и сталь</emphasis>. М., АСТ, 2017.]</p>
   <p>Diamond J., P. Bellwood. 2003. “Farmers and their languages: The first expansions”. <emphasis>Science</emphasis> 300 (5619):597–603.</p>
   <p>Dove M. 1993. “Uncertainty, humility and adaptation in the tropical forest: The agricultural augury of the Kantu”. <emphasis>Ethnology</emphasis> 32 (2):145–167.</p>
   <p>Downey G. 2014. “All forms of writing”. <emphasis>Mind &amp; Language</emphasis> 29 (3):304–319. doi:10.1111/mila.12052.</p>
   <p>Draganski B., A. May. 2008. “Training-induced structural changes in the adult human brain”. <emphasis>Behavioural Brain Research</emphasis> 192 (1):137–142.</p>
   <p>Draper P., C. Haney. 2005. “Patrilateral bias among a traditionally egalitarian people: Ju/’hoansi naming practice”. <emphasis>Ethnology</emphasis> 44 (3): 243–259.</p>
   <p>Dufour D. L. 1984. “The time and energy-expenditure of indigenous women horticulturalists in the northwest Amazon”. <emphasis>American Journal of Physical Anthropology</emphasis> 65 (1):37–46.</p>
   <p>Dufour D. L. 1985. “Manioc as a dietary staple: Implications for the budgeting of time and energy in the Northwest Amazon”. In <emphasis>Food Energy in Tropical Ecosystem</emphasis>, 1–20. New York: Gordon and Breach.</p>
   <p>Dufour D. L. 1988a. “Cyanide content of cassava (<emphasis>Manthot esculenta,</emphasis> Euphorbiaceae) cultivars used by Tukanoan Indians in northwest Amazonia”. <emphasis>Economic Botany</emphasis> 42 (2):255–266.</p>
   <p>Dufour D. L. 1988b. “Dietary cyanide intake and serum thiocyanate levels in Tukanoan Indians in northwest Amazonia”. <emphasis>American Journal of Physical Anthropology</emphasis> 75 (2):205.</p>
   <p>Dufour D. L. 1994. “Cassava in Amazonia: Lessons in utilization and safety from native peoples”. <emphasis>Acta Horitculturae</emphasis> 375:175–182.</p>
   <p>Dugatkin L. 1999. <emphasis>Cheating Monkeys and Citizen Bees</emphasis>. New York: Free Press.</p>
   <p>Dunbar R. L. M. 1998. “The social brain hypothesis”. <emphasis>Evolutionary Anthropology</emphasis> 6 (5):178–190.</p>
   <p>Duncker K. 1938. “Experimental modification of children’s food preferences through social suggestion”. <emphasis>Journal of Abnormal Psychology</emphasis> 33:489–507.</p>
   <p>Dunham Y., A. S. Baron, M. R. Banaji. 2008. “The development of implicit intergroup cognition”. <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 12 (7):248–253.</p>
   <p>Durham W. H. 1982. “The relationship of genetic and cultural evolution: Models and examples”. <emphasis>Human Ecology</emphasis> 10 (3):289–323.</p>
   <p>Durham W. H. 1991. <emphasis>Coevolution: Genes, Culture, and Human Diversity</emphasis>. Stanford, CA: Stanford University Press.</p>
   <p>Durkheim E. (1915) 1965. <emphasis>Elementary Forms of Religious Life</emphasis>. Translated by J. W. Swain. New York: George Allen &amp;Unwin. [Дюркгейм Э. <emphasis>Элементарные формы религиозной жизни.</emphasis> М., Элементарные формы, 2018.]</p>
   <p>Earl J. W. 1996. “A fatal recipe for Burke and Wills”. <emphasis>Australian Geographic</emphasis> 43:28–29.</p>
   <p>Earl J. W., B. V. McCleary. 1994. “Mystery of the poisoned expedition”. <emphasis>Nature</emphasis> 368 (6473):683–684.</p>
   <p>Eckel C., E. Fatas, R. Wilson. 2010. “Cooperation and status in organizations”. <emphasis>Journal of Public Economic Theory</emphasis> 12 (4):737–762.</p>
   <p>Eckel C., R. Wilson. 2000. “Social learning in a social hierarchy: An experimental study” (неопубликованная рукопись). http://www.ruf.rice.edu/~rkw/RKW_FOLDER/AAAS2000_ABS.htm.</p>
   <p>Edenberg H. J. 2000. “Regulation of the mammalian alcohol dehydrogenase genes”. <emphasis>Progress in Nucleic Acid Research and Molecular Biology</emphasis> 64:295–341.</p>
   <p>Edenberg H. J. et al. 2006. “Association of alcohol dehydrogenase genes with alcohol dependence: A comprehensive analysis”. <emphasis>Human Molecular Genetics</emphasis> 15 (9):1539–1549.</p>
   <p>Edgerton R. B. 1992. <emphasis>Sick Societies: Challenging the Myth of Primitive Harmony</emphasis>. New York: Free Press.</p>
   <p>Efferson C. et al. 2008. “Conformists and mavericks: The empirics of frequency-dependent cultural transmission”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 29 (1):56–64. doi:10.1016/j.evolhumbehav. 2007.08.003.</p>
   <p>Ehrenreich B. 2007. <emphasis>Dancing in the Streets: A History of Collective Joy</emphasis>. New York: Metropolitan Books.</p>
   <p>Eiberg H. et al. 2008. “Blue eye color in humans may be caused by a perfectly associated founder mutation in a regulatory element located within the <emphasis>HERC</emphasis>2 gene inhibiting <emphasis>OCA</emphasis>2 expression”. <emphasis>Human Genetics</emphasis> 123 (2):177–187.</p>
   <p>Eibl-Eibesfeldt I. 2007. <emphasis>Human Ethology</emphasis>. New Brunswick, NJ: Aldine Transaction.</p>
   <p>Elkin A. P. 1964. <emphasis>The Australian Aborigines: How to Understand Them</emphasis>. Garden City, NY: Anchor Books.</p>
   <p>Elliot R., R. Vasta. 1970. “The modeling of sharing: Effects associated with vicarious reinforcement, symbolization, age, and generalization”. <emphasis>Journal of Experimental Child Psychology</emphasis> 10:8–15.</p>
   <p>Ember C. R. 1978. “Myths about hunter-gatherers”. <emphasis>Ethnology</emphasis> 17 (4): 439–4438.</p>
   <p>Ember C. R. 2013. “Introduction to ‘Coping with environmental risk and uncertainty: Individual and cultural responses”. <emphasis>Human Nature</emphasis> 24 (1):1–4.</p>
   <p>Ember C. R., T. A. Adem, I. Skoggard. 2013. “Risk, uncertainty, and violence in eastern Africa”. <emphasis>Human Nature</emphasis> 24 (1):33–58.</p>
   <p>Ember C. R., M. Ember. 1992. “Resource unpredictability, mistrust, and war — A cross-cultural study”. <emphasis>Journal of Conflict Resolution</emphasis> 36 (2): 242–262.</p>
   <p>Ember C. R., M. Ember. 2007. “Climate, econiche, and sexuality: Influences on sonority in language”. <emphasis>American Anthropologist</emphasis> 109 (1):180–185. doi:10.1525/Aa.2007.109.1.180.</p>
   <p>Enard W. 2011. “<emphasis>FOXP</emphasis>2 and the role of cortico-basal ganglia circuits in speech and language evolution”. <emphasis>Current Opinion in Neurobiology</emphasis> 21 (3):415–424.</p>
   <p>Enard W. et al. 2009. “A humanized version of <emphasis>Foxp</emphasis>2 affects cortico-basal ganglia circuits in mice”. <emphasis>Cell</emphasis> 137 (5):961–971.</p>
   <p>Endicott K. 1988. “Property, power and conflict among the Batek of Malaysia”. In <emphasis>Hunters and Gatherers: Property, Power and Ideology</emphasis>, 110–128. Berg: Oxford.</p>
   <p>Engelmann J. M., E. Herrmann, M. Tomasello. 2012. “Five-year olds, but not chimpanzees, attempt to manage their reputations”. <emphasis>PLoS ONE</emphasis> 7 (10):e48433. doi:10.1371/journal.pone.0048433.</p>
   <p>Engelmann J. M. et al. 2013. “Young children care more about their reputation with ingroup members and potential reciprocators”. <emphasis>Developmental Science</emphasis> 16 (6):952–958.</p>
   <p>Ensminger J., J. Henrich, eds. 2014. <emphasis>Experimenting with Social Norms: Fairness and Punishment in Cross-Cultural Perspective.</emphasis> New York: Russell Sage Press.</p>
   <p>Esteban J., L. Mayoral, D. Ray. 2012a. “Ethnicity and conflict: An empirical study”. <emphasis>American Economic Review</emphasis> 102 (4):1310–1342.</p>
   <p>Esteban J., L. Mayoral, D. Ray. 2012b. “Ethnicity and conflict: Theory and facts”. <emphasis>Science</emphasis> 336 (6083):858–865.</p>
   <p>Euler H. A., B. Weitzel. 1996. “Discriminative grandparental solicitude as reproductive strategy”. <emphasis>Human Nature</emphasis> 7 (1):39–59.</p>
   <p>Evans N. 2005. “Australian languages reconsidered: A review of Dixon (2002)”. <emphasis>Oceanic Linguistics</emphasis> 44 (1):216–260.</p>
   <p>Evans N. 2012. “An enigma under an enigma: Tracing diversification and dispersal in a continent of hunter-gatherers”. Доклад на конференции KNAW (Королевской академии наук и искусств Нидерландов) “Patterns of Diversification and Contact: A Global Perspective”, Амстердам, 11–14 декабря 2012 г.</p>
   <p>Evans N., P. McConvell. 1998. “The enigma of Pama-Nyungan expansion in Australia”. In <emphasis>Archaeology and Language II: Correlating Archaeological and Linguistic Hypotheses</emphasis>, 174–191. London: Routledge.</p>
   <p>Everett D. L. 2005. “Cultural constraints on grammar and cognition in Piraha — Another look at the design features of human language”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 46 (4):621–646.</p>
   <p>Fairlie R., E. Hoffmann, P. Oreopoulos. 2011. “A community college instructor like me: Race and ethnicity interaction in the classroom”. Working Paper 17381. National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA.</p>
   <p>Faisal A. et al. 2010. “The manipulative complexity of Lower Paleolithic stone toolmaking”. <emphasis>PLoS ONE</emphasis> 5 (11):e13718.</p>
   <p>Falk D. 1990. “Brain evolution in Homo — The radiator theory”. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 13 (2):333–343.</p>
   <p>Fearon J. D. 2008. “Ethnic mobilization and ethnic violence”. In <emphasis>The Oxford Handbook of Political Economy</emphasis>, 852–868. Oxford: Oxford.</p>
   <p>Fedzechkina M., T. F. Jaeger, E. L. Newport. 2012. “Language learners restructure their input to facilitate efficient communication”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 109 (44):17897–17902.</p>
   <p>Fehr E., C. F. Camerer. 2007. “Social neuroeconomics: The neural circuitry of social preferences”. <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 11 (10):419–427.</p>
   <p>Fernandez R., A. Fogli. 2006. “Fertility: The role of culture and family experience”. <emphasis>Journal of the European Economic Association</emphasis> 4 (2–3):552–561.</p>
   <p>Fernandez R., A. Fogli. 2009. “Culture: An empirical investigation of beliefs, work, and fertility”. <emphasis>American Economic Journal-Macroeconomics</emphasis> 1 (1):146–177.</p>
   <p>Fessler D. M. T. 1999. “Toward an understanding of the universality of second order emotions”. In <emphasis>Beyond Nature or Nurture: Biocultural Approaches to the Emotions,</emphasis> 75–116. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
   <p>Fessler D. M. T. 2002. “Reproductive immunosuppression and diet — An evolutionary perspective on pregnancy sickness and meat consumption”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 43 (1):19–61.</p>
   <p>Fessler D. M. T. 2004. “Shame in two cultures”. Journal <emphasis>of Cognition and Culture</emphasis> 4 (2):207–262.</p>
   <p>Fessler D. M. T. 2006. “A burning desire: Steps toward an evolutionary psychology of fire learning”. <emphasis>Journal of Cognition and Culture</emphasis> 6 (3–4):429–451.</p>
   <p>Fessler D. M. T. et al. 2003. “Disgust sensitivity and meat consumption: A test of an emotivist account of moral vegetarianism”. <emphasis>Appetite</emphasis> 41 (1):31–41.</p>
   <p>Fessler D. M. T., C. D. Navarrete. 2003. “Meat is good to taboo: Dietary proscriptions as a product of the interaction of psychological mechanisms and social processes”. <emphasis>Journal of Cognition and Culture</emphasis> 3 (1):1–40.</p>
   <p>Fessler D. M. T., C. D. Navarrete. 2004. “Third-party attitudes toward incest: Evidence for the Westermarck Effect”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 25 (5):277–294.</p>
   <p>Finniss D. G. et al. 2010. “Biological, clinical, and ethical advances of placebo effects”. <emphasis>Lancet</emphasis> 375 (9715):686–695.</p>
   <p>Fischer P. et al. 2011. “The bystander-effect: A meta-analytic review on bystander intervention in dangerous and non-dangerous emergencies”. <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 137 (4): 517–537. http://dx.doi.org/10.1037 /20023304.</p>
   <p>Fischer R. et al. 2014. “The fire-walker’s high: Affect and physiological responses in an extreme collective ritual”. <emphasis>PLoS ONE</emphasis> 9 (2):e88355. doi:10.1371/journal.pone.0088355.</p>
   <p>Fisher S. E., M. Ridley. 2013. “Culture, genes, and the human revolution”. <emphasis>Science</emphasis> 340 (6135):929–930.</p>
   <p>Fiske A. 1992. “The four elementary forms of sociality: framework for a unified theory of social relations”. <emphasis>Psychological Review</emphasis> 99 (4):689–723.</p>
   <p>Fitch W. T. 2000. “The evolution of speech: a comparative review”. <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 4 (7):258–267.</p>
   <p>Flannery K. V., J. Marcus. 2000. “Formative Mexican chiefdoms and the myth of the ‘Mother Culture’”. <emphasis>Journal of Anthropological Archaeology</emphasis> 19 (1–37).</p>
   <p>Flannery K. V., J. Marcus. 2012. <emphasis>The Creation of Inequality: How our Prehistoric Ancestors Set the Stage for Monarchy, Slavery, and Empire</emphasis>. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Flynn J. R. 2007. <emphasis>What Is Intelligence? Beyond the Flynn effect</emphasis>. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
   <p>Flynn J. R. 2012. <emphasis>Are We Getting Smarter? Rising IQ in the Twenty-First Century</emphasis>. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
   <p>Foley C., N. Pettorelli, L. Foley. 2008. “Severe drought and calf survival in elephants”. <emphasis>Biology Letters</emphasis> 4 (5):541–544.</p>
   <p>Foster E. A. et al. 2012. “Adaptive prolonged postreproductive life span in killer whales”. <emphasis>Science</emphasis> 337 (6100):1313–1313.</p>
   <p>Fought J. G. et al. 2004. “Sonority and climate in a world sample of languages: Findings and prospects”. <emphasis>Cross-Cultural Research</emphasis> 38 (1):27–51. doi:10.1177/1069397103259439.</p>
   <p>Fowler J. H., N. A. Christakis. 2010. “Cooperative behavior cascades in human social networks?” <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 107 (12):5334–5338.</p>
   <p>Frank, M. C., D. Barner. 2012. “Representing exact number visually using mental abacus”. <emphasis>Journal of Experimental Psychology — General</emphasis> 141 (1):134–149.</p>
   <p>Franklin A. et al. 2005. “Color term knowledge does not affect categorical perception of color in toddlers”. <emphasis>Journal of Experimental Child Psychology</emphasis> 90 (114–141).</p>
   <p>Frazer J. G. 1996. <emphasis>The Golden Bough: A Study in Magic and Religion</emphasis>. Harmondsworth, UK: Penguin Books. [Фрэзер Дж. Дж. <emphasis>Золотая ветвь.</emphasis> М., Издательство политической литературы, 1983.]</p>
   <p>Fry A. F., S. Hale. 1996. “Processing speed, working memory, and fluid intelligence: Evidence for a developmental cascade”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 7 (4):237–241. doi:10.1111/j.1467–9280.1996.tb00366.x.</p>
   <p>Garner R. 2005. “What’s in a name? Persuasion perhaps”. <emphasis>Journal of Consumer Psychology</emphasis> 15 (2):108–116. http://dx.doi.org/10.1207/515327663jcp1502_3.</p>
   <p>Gaulin S. J. C., D. H. McBurney, S. L. Brakeman-Wartell. 1997. “Matrilateral biases in the investment of aunts and uncles: A consequence and measure of paternity uncertainty”. <emphasis>Human Nature</emphasis> 8 (2):139–151.</p>
   <p>Gelman S. A. 2003. <emphasis>The Essential Child: Origins of Essentialism in Everyday Thought</emphasis>. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Gerbault P. et al. 2011. “Evolution of lactase persistence: an example of human niche construction”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 366 (1566):863–877.</p>
   <p>Gerbault P. et al. 2009. “Impact of selection and demography on the diffusion of lactase persistence”. <emphasis>PLoS ONE</emphasis> 4 (7). e6369.</p>
   <p>Gerbault P. et al. 2013. “How long have adult humans been consuming milk?” <emphasis>IUBMB Life</emphasis> 65 (12):983–990.</p>
   <p>Gerszten P. C., E. M. Gerszten. 1995. “Intentional cranial deformation: A disappearing form of self-mutilation”. <emphasis>Neurosurgery</emphasis> 37 (3): 374–382.</p>
   <p>Gil-White F. 2001. “Are ethnic groups biological ‘species’ to the human brain? Essentialism in our cognition of some social categories”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 42 (4):515–554.</p>
   <p>Gil-White F. 2004. “Ultimatum game with an ethnicity manipulation: Results from Khovdiin Bulgan Cum, Mongolia”. In <emphasis>Foundations of Human Sociality: Economic Experiments and Ethnographic Evidence from Fifteen Small-Scale Societies</emphasis>, 260–304. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Gilberg R. 1984. “Polar Eskimo”. In <emphasis>Handbook of North American Indians</emphasis>, 577–594. Washington, DC: Smithsonian Institution Press.</p>
   <p>Gillet J., E. Cartwright, M. Van Vugt. 2009. “Leadership in a weak-link game”. <emphasis>Economic Inquiry</emphasis> 51 (4):2028–2043. http://dx.doi.org/10.1111/ecin.12003.</p>
   <p>Gilligan M., J. P. Benjamin, C. D. Samii. 2011. “Civil war and social capital: Behavioral-game evidence from Nepal”. <emphasis>SSRN Electronic Journal.</emphasis> http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1911969.</p>
   <p>Gilovich T., D. Griffin, D. Kahneman, eds. 2002. <emphasis>Heuristics and Biases: The Psychology of Intuitive judgment.</emphasis> New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>Gilovich T., R. Vallone, A. Tversky. 1985. “The hot hand in basketball: On the misperception of random sequences”. <emphasis>Cognitive Psychology</emphasis> 17 (3):295–314.</p>
   <p>Giuliano P., A. Alesina. 2010. “The power of the family”. <emphasis>Journal of Economic Growth</emphasis> 15 (2):93–125.</p>
   <p>Gizer I. R. et al. 2011. “Association of alcohol dehydrogenase genes with alcohol-related phenotypes in a Native American community sample”. <emphasis>Alcoholism: Clinical and Experimental Research</emphasis> 35 (11):2008–2018.</p>
   <p>Gneezy A., D. M. T. Fessler. 2011. “Conflict, sticks and carrots: war increases prosocial punishments and rewards”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis>. doi:10.1098/rspb.2011.0805.</p>
   <p>Gneezy U., A. Rustichini. 2000. “A fine is a price”. <emphasis>Journal of Legal Studies</emphasis> 29 (1):1–17.</p>
   <p>Goldin-Meadow S. et al. 2008. “The natural order of events: How speakers of different languages represent events nonverbally”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 105 (27):9163–9168.</p>
   <p>Goldman I. 1979. <emphasis>The Cubeo</emphasis>. Urbana: University of Illinois Press.</p>
   <p>Goldstein J., J. Davidoff, D. Roberson. 2009. “Knowing color terms enhances recognition: Further evidence from English and Himba”. <emphasis>Journal of Experimental Child Psychology</emphasis> 102 (2):219–238.</p>
   <p>Goldstein R. et al. 2008. “Do more expensive wines taste better? Evidence from a large sample of blind tastings”. <emphasis>Journal of Wine Economics</emphasis> 3 (01):1–9. doi:10.1017/5S1931436 100000523.</p>
   <p>Goodwin R. 2008. <emphasis>Crossing the Continent,</emphasis> 1527–1540<emphasis>: The Story of the First African-American Explorer of the American South</emphasis>. New York: Harper.</p>
   <p>Gordon P. 2005. “Numerical cognition without words: Evidence from Amazonia”. <emphasis>Science</emphasis> 306:496–499.</p>
   <p>Goren-Inbar N. 2011. “Culture and cognition in the Acheulian industry: A case study from Gesher Benot Ya’aqov”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 366 (1567):1038–1049.</p>
   <p>Goren-Inbar N. et al. 2004. “Evidence of hominin control of fire at Gesher Benot Ya’aqov, Israel”. <emphasis>Science</emphasis> 304 (5671):725–727.</p>
   <p>Goren-Inbar N. et al. 2002. “Nuts, nut cracking, and pitted stones at Gesher Benot Ya’aqov, Israel”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 99 (4):2455–2460.</p>
   <p>Gott B. 2002. “Fire-making in Tasmania: Absence of evidence is not evidence”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 43 (4):650–655.</p>
   <p>Gottfried A. E., P. A. Katz. 1977. “Influence of belief, race, and sex similarities between child observers and models on attitudes and observational learning”. <emphasis>Child Development</emphasis> 48 (4):1395–1400. http://www.jstor.org/stable/1128498.</p>
   <p>Goubert L. et al. 2011. “Learning about pain from others: An observational learning account”. <emphasis>Journal of Pain</emphasis> 12 (2):167–174.</p>
   <p>Gowdy J., R. Torgulescu, S. Onyeiwu. 2003. “Fairness and retaliation in a rural Nigerian village”. <emphasis>Journal of Economic Behavior &amp; Organization</emphasis> 52:469–479.</p>
   <p>Grant E., M. A. Hogg. 2012. “Self-uncertainty, social identity prominence and group identification”. <emphasis>Journal of Experimental Social Psychology</emphasis> 48 (2):538–542.</p>
   <p>Greene J. D. et al. 2004. “The neural bases of cognitive conflict and control in moral judgment”. <emphasis>Neuron</emphasis> 44 (2):389–400.</p>
   <p>Greenfield N., J. T. Kuznicki. 1975. “Implied competence, task complexity, and imitative behavior”. <emphasis>Journal of Social Psychology</emphasis> 95:251–261.</p>
   <p>Gregor T. 1977. <emphasis>Mehinaku: The Drama of Daily Life in a Brazilian Indian Village</emphasis>. Chicago: University of Chicago Press.</p>
   <p>Gregory S. W., K. Dagan, S. Webster. 1997. “Evaluating the relation of vocal accommodation in conversation partners’ fundamental frequencies to perceptions of communication quality”. <emphasis>Journal of Nonverbal Behavior</emphasis> 21 (1):23–43.</p>
   <p>Gregory S. W., S. Webster. 1996. “A nonverbal signal in voices of interview partners effectively predicts communication accommodation and social status perceptions”. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 70 (6):1231–1240.</p>
   <p>Gregory S. W., S. Webster, G. Huang. 1993. “Voice pitch and amplitude convergence as a metric of quality in dyadic interviews”. <emphasis>Language &amp; Communication</emphasis> 13 (3):195–217.</p>
   <p>Greif M. L. et al. 2006. “What do children want to know about animals and artifacts? Domain-specific requests for information”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 17 (6):455–459.</p>
   <p>Grosjean P. 2011. “A history of violence: The culture of honor as a determinant of homocide in the US South”. http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1917113.</p>
   <p>Grossmann L. et al. 2010. “Reasonin’ about social conflicts improves into old age”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 107 (16):7246–7250.</p>
   <p>Gruber T. et al. 2011. “Community-specific evaluation of tool affordances in wild chimpanzees”. <emphasis>Scientific Reports</emphasis> 1.</p>
   <p>Gruber T. et al. 2009. “Wild chimpanzees rely on cultural knowledge to solve an experimental honey acquisition task”. <emphasis>Current Biology</emphasis> 19 (21):1806–1810.</p>
   <p>Grusec J. E. 1971. “Power and the internalization of selt-denial”. <emphasis>Child Development</emphasis> 42 (1):93–105.</p>
   <p>Guess H. A. 2002. <emphasis>The Science of the Placebo: Toward an Interdisciplinary Research Agenda.</emphasis> London: BMJ Books.</p>
   <p>Guiso L., P. Sapienza, L. Zingales. 2006. “Does culture affect economic outcomes?” <emphasis>Journal of Economic Perspectives</emphasis> 20 (2): 23–48.</p>
   <p>Guiso L., P. Sapienza, L. Zingales. 2009. “Cultural biases in economic exchange”. <emphasis>Quarterly Journal of Economics</emphasis> 124 (3):1095–1131.</p>
   <p>Gurven M. 2004a. “To give and to give not: The behavioral ecology of human food transfers”. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 27 (4):543–559.</p>
   <p>Gurven M. 2004b. “Tolerated reciprocity, reciprocal scrounging, and unrelated kin: Making sense of multiple models”. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 27 (4):572–579.</p>
   <p>Gurven M., H. Kaplan. 2007. “Longevity among hunter-gatherers: A cross-cultural examination”. <emphasis>Population and Development Review</emphasis> 33 (2):321–365.</p>
   <p>Gurven M. et al. 2012. “From the womb to the tomb: The role of transfers in shaping the evolved human life history”. <emphasis>Experimental Gerontology</emphasis> 47 (10):807–813.</p>
   <p>Guth W. et al. 2007. “Leading by example with and without exclusion power in voluntary contribution experiments”. <emphasis>Journal of Public Economics</emphasis> 91 (5–6):1023–1042.</p>
   <p>Haidt J. 2012. <emphasis>The Righteous Mind: Why Good People Are Divided by Politics and Religion</emphasis>. New York: Pantheon Books.</p>
   <p>Hämäläinen P. 2008. <emphasis>The Comanche Empire.</emphasis> Lamar Series in Western History. New Haven, CT: Yale University Press.</p>
   <p>Hamlin J. K. 2013a. “Failed attempts to help and harm: Intention versus outcome in preverbal infants’ social evaluations”. <emphasis>Cognition</emphasis> 128 (3):451–474. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010027713000796.</p>
   <p>Hamlin J. K. 2013b. “Moral judgment and action in preverbal infants and toddlers: Evidence for an innate moral core”. <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 22 (3):186–193.</p>
   <p>Hamlin J. K., E. V. Hallinan, A. L. Woodward. 2008. “Do as I do: 7-month-old infants selectively reproduce others’ goals?” <emphasis>Developmental Science</emphasis> 11 (4):487–494.</p>
   <p>Hamlin J. K. et al. 2013. “Not like me = Bad: infants prefer those who harm dissimilar others”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 24 (4):589–594.</p>
   <p>Hamlin J. K., K. Wynn. 2011. “Young infants prefer prosocial to antisocial others”. <emphasis>Cognitive Development</emphasis> 26 (1):30–39.</p>
   <p>Hamlin J. K., K. Wynn, P. Bloom. 2007. “Social evaluation by preverbal infants”. <emphasis>Nature</emphasis> 450 (7169):557–559.</p>
   <p>Hamlin J. K. et al. 2011. “How infants and toddlers react to antisocial others”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 108 (50):19931–19936.</p>
   <p>Harbaugh W. T., U. Mayr, D. R. Burghart. 2007. “Neural responses to taxation and voluntary giving reveal motives for charitable donations”. <emphasis>Science</emphasis> 316 (5831):1622–1625.</p>
   <p>Hardacre E. 1880. “Eighteen years alone”. <emphasis>Schribner’s Monthly</emphasis> 20 (5):657–664.</p>
   <p>Hare B. et al. 2000. “Chimpanzees know what conspecifics do and do not see”. <emphasis>Animal Behaviour</emphasis> 59:771–785.</p>
   <p>Hare B., M. Tomasello. 2004. “Chimpanzees are more skillful in competitive than in cooperative tasks”. <emphasis>Animal Behaviour</emphasis> 68:571–581.</p>
   <p>Harris M. B. 1970. “Reciprocity and generosity: Some determinants of sharing in children”. <emphasis>Child Development</emphasis> 41:313–328.</p>
   <p>Harris M. B. 1971. “Models, norms and sharing”. <emphasis>Psychological Reports</emphasis> 29:147–153.</p>
   <p>Harris P. L., K. H. Corriveau. 2011. “Young children’s selective trust in informants”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 366 (1567):1179–1187.</p>
   <p>Harris P. L., M. Nunez. 1996. “Understanding of permission rules by preschool children”. <emphasis>Child Development</emphasis> 67 (4):1572–1591.</p>
   <p>Harris P. L., M. Nunez, C. Brett. 2001. “Let’s swap: Early understanding of social exchange by British and Nepali children”. <emphasis>Memory &amp; Cognition</emphasis> 29 (5):757–764.</p>
   <p>Harris P. L. et al. 2006. “Germs and angels: The role of testimony in young children’s ontology”. <emphasis>Developmental Science</emphasis> 9 (1):76–96.</p>
   <p>Hay J., L. Bauer. 2007. “Phoneme inventory size and population size”. <emphasis>Language</emphasis> 83 (2):388–400.</p>
   <p>Hayek F. A. v., W. W. Bartley. 1988. <emphasis>The Fatal Conceit: The Errors of Socialism</emphasis>. London: Routledge.</p>
   <p>Hayes M. G., J. B. Coltrain, D. H. O’Rourke. 2003. “Mitochondrial analyses of Dorset, Thule, Sadlermiut, and Aleut skeletal samples from the prehistoric North American arctic”. In <emphasis>Mummies in a New Millennium: Proceedings of the</emphasis> 4<emphasis>th World Congress on Mummy Studies</emphasis>, 125–128. Copenhagen: Danish Polar Center.</p>
   <p>Hedden T. et al. 2008. “Cultural influences on neural substrates of attentional control”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 19:12–17.</p>
   <p>Heine B., T. Kuteva. 2002a. “On the evolution of grammatical forms”. In <emphasis>The Transition to Language</emphasis>, 376–397. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Heine B., T. Kuteva. 2002b. <emphasis>World Lexicon of Grammaticalization</emphasis>. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>Heine B., T. Kuteva. 2007. <emphasis>The Genesis of Grammar: A Reconstruction</emphasis>. Studies in the Evolution of Language. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Heine S. J. 2008. <emphasis>Cultural Psychology</emphasis>. New York: W. W. Norton.</p>
   <p>Heine S. J., T. Proulx, K. D. Vohs. 2006. “The meaning maintenance model: On the coherence of social motivations”. <emphasis>Personality and Social Psychology Review</emphasis> 10 (2):88–110.</p>
   <p>Heinrich B. 2002. <emphasis>Why We Run: A Natural History</emphasis>. New York: Ecco.</p>
   <p>Heinz H. 1994. <emphasis>Social Organization of the!Ko Bushmen</emphasis>. Cologne: Rudiger Koppe.</p>
   <p>Henrich J. 2000. “Does culture matter in economic behavior: Ultimatum game bargaining among the Machiguenga”. <emphasis>American Economic Review</emphasis> 90 (4):973–980.</p>
   <p>Henrich J. 2002. “Decision-making, cultural transmission and adaptation in economic anthropology”. In <emphasis>Theory in Economic Anthropology</emphasis>, 251–295. Walnut Creek, CA: AltaMira Press.</p>
   <p>Henrich J. 2004a. “Cultural group selection, coevolutionary processes and large-scale cooperation”. <emphasis>Journal of Economic Behavior &amp; Organization</emphasis> 53:3–35.</p>
   <p>Henrich J. 2004b. “Demography and cultural evolution: Why adaptive cultural processes produced maladaptive losses in Tasmania”. <emphasis>American Antiquity</emphasis> 69 (2):197–214.</p>
   <p>Henrich J. 2004c. “Inequity aversion in Capuchins?” <emphasis>Nature</emphasis> 428:139.</p>
   <p>Henrich J. 2006. “Understanding cultural evolutionary models: A reply to Read’s critique”. <emphasis>American Antiquity</emphasis> 71 (4):771–782.</p>
   <p>Henrich J. 2008. “A cultural species”. In <emphasis>Explaining Culture Scientifically</emphasis>, edited by M. Brown, 184–210. Seattle: University of Washington Press.</p>
   <p>Henrich J. 2009a. “The evolution of costly displays, cooperation, and religion: Credibility enhancing displays and their implications for cultural evolution”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 30:244–260.</p>
   <p>Henrich J. 2009b. “The evolution of innovation-enhancing institutions”. In <emphasis>Innovation in Cultural Systems: Contributions in Evolution Anthropology</emphasis>, 99–120. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Henrich J. 2014. “Rice, psychology and innovation”. <emphasis>Science</emphasis> 344:593.</p>
   <p>Henrich J. et al. 2001a. “Is culture important in bounded rationality?” In <emphasis>Bounded Rationality: The Adaptive Toolbox</emphasis>, 343–359. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Henrich J. et al. 2001b. “In search of <emphasis>Homo economicus</emphasis>: Experiments in 15 small-scale societies”. <emphasis>American Economic Review</emphasis> 91:73–78.</p>
   <p>Henrich J., R. Boyd. 2001. “Why people punish defectors: Weak conformist transmission can stabilize costly enforcement of norms in cooperative dilemmas”. <emphasis>Journal of Theoretical Biology</emphasis> 208:79–89.</p>
   <p>Henrich J. et al., eds. 2004. <emphasis>Foundations of Human Sociality: Economic Experiments and Ethnographic Evidence from Fifteen Small-Scale Societies</emphasis>. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Henrich J. et al. 2004. “Overview and Synthesis”. In <emphasis>Foundations of Human Sociality: Economic Experiments and Ethnographic Evidence from Fifteen Small-Scale Societies</emphasis>, 9–51. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Henrich J. et al. 2005. “‘Economic man’ in cross-cultural perspective: Behavioral experiments in 15 small-scale societies”. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 28 (6):795–855.</p>
   <p>Henrich J., R. Boyd, P. J. Richerson. 2012. “The puzzle of monogamous marriage”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 367: 657–669.</p>
   <p>Henrich J., J. Broesch. 2011. “On the nature of cultural transmission networks: Evidence from Fijian villages for adaptive learning biases”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 366:1139–1148.</p>
   <p>Henrich J. et al. 2010. “Market, religion, community size and the evolution of fairness and punishment”. <emphasis>Science</emphasis> 327:1480–1484.</p>
   <p>Henrich J., F. Gil-White. 2001. “The evolution of prestige: Freely conferred deference as a mechanism for enhancing the benefits of cultural transmission”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 22 (3):165–196.</p>
   <p>Henrich J., S. J. Heine, A. Norenzayan. 2010a. “Beyond WEIRD: Towards a broad-based behavioral science”. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 33 (2/3):51–75.</p>
   <p>Henrich J., S. J. Heine, A. Norenzayan. 2010b. “The weirdest people in the world?” <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 33 (2/3):1–23.</p>
   <p>Henrich J., N. Henrich. 2010. “The evolution of cultural adaptations: Fijian taboos during pregnancy and lactation protect against marine toxins”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 366:1139–1148.</p>
   <p>Henrich J., N. Henrich. 2014. “Fairness without Punishment: Behavioral Experiments in the Yasawa Island, Fiji”. In <emphasis>Experimenting with Social Norms: Fairness and Punishment in Cross-Cultural Perspective</emphasis>, 225–258. New York: Russell Sage Press.</p>
   <p>Henrich J., R. McElreath. 2003. “The evolution of cultural evolution”. <emphasis>Evolutionary Anthropology</emphasis> 12 (3):123–135.</p>
   <p>Henrich J., R. McElreath et al. 2006. “Costly punishment across human societies”. <emphasis>Science</emphasis> 312:1767–1770.</p>
   <p>Henrich J., J. B. Silk. 2013. “Interpretative problems with chimpanzee ultimatum game”. Информационный доклад. Social Science Research Network (SSRN). http://www.pnas.org/content/110/33/E3049.full?ijkey=ca7e16c2e252064447c5e7447884aab7c8cb598e&amp;keytype2=tf_ipsecsha.</p>
   <p>Henrich J., N. Smith. 2004. “Comparative experimental evidence from Machiguenga, Mapuche, and American populations”. In <emphasis>Foundations of Human Sociality: Economic Experiments and Ethnographic Evidence from Fifteen Small-Scale Societies</emphasis>, 125–167. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Henrich J., C. Tennie. 2017. “Cultural evolution in chimpanzees and humans”. In <emphasis>Chimpanzees and Human Evolution</emphasis>. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Henrich N., J. Henrich. 2007. <emphasis>Why Humans Cooperate: A Cultural and Evolutionary Explanation</emphasis>. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Herbranson W. T., J. Schroeder. 2010. “Are birds smarter than mathematicians. Pigeons (<emphasis>Columba livia</emphasis>) perform optimally on a version of the Monty Hall Dilemma”. <emphasis>Journal of Comparative Psychology</emphasis> 124 (1):1–13.</p>
   <p>Herrmann E. et al. 2007. “Humans have evolved specialized skills of social cognition: The cultural intelligence hypothesis”. <emphasis>Science</emphasis> 317 (5843):1360–1366.</p>
   <p>Herrmann E. et al. 2010. “The structure of individual differences in the cognitive abilities of children and chimpanzees”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 21 (1):102–110.</p>
   <p>Herrmann P. A. et al. 2013. “Stick to the script: The effect of witnessing multiple actors on children’s imitation”. <emphasis>Cognition</emphasis> 129 (3):536–543. http://dx.doi.org/10.1016/j.cognition.2013.08.010.</p>
   <p>Hewlett B., S. Winn. 2014. “Allomaternal Nursing in Humans”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 55:200–229.</p>
   <p>Heyes C. 2012a. “Grist and mills: On the cultural origins of cultural learning”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 367 (1599):2181–2191.</p>
   <p>Heyes C. 2012b. “What’s social about social learning?” <emphasis>Journal of Comparative Psychology</emphasis> 126 (2):193–202.</p>
   <p>Hill K. 2002. “Altruistic cooperation during foraging by the Ache and the evolved human predisposition to cooperate”. <emphasis>Human Nature</emphasis> 13 (1):105–128.</p>
   <p>Hill K., A. M. Hurtado. 1996. <emphasis>Ache Life History</emphasis>. New York: Aldine de Gruyter.</p>
   <p>Hill K., A. M. Hurtado. 2009. “Cooperative breeding in South American hunter-gatherers”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 276 (1674):3863–3870.</p>
   <p>Hill K., K. Kintigh. 2009. “Can anthropologists distinguish good and poor hunters? Implications for hunting hypotheses, sharing conventions, and cultural transmission”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 50 (3):369–377.</p>
   <p>Hill K. et al. 2011. “Co-residence patterns in hunter-gatherer societies show unique human social structure”. <emphasis>Science</emphasis> 331 (6022):1286–1289. doi:10.1126/science.1199071.</p>
   <p>Hill K. et al. 2014. “Hunter-gatherer Inter-band Interaction Rates: Implications for Cumulative Culture”. <emphasis>PLoS ONE</emphasis> 9 (7):e102806.</p>
   <p>Hilmert C. J., J. A. Kulik, N. J. S. Christenfeld. 2006. “Positive and negative opinion modeling: The influence of another’s similarity and dissimilarity”. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 90 (3):440–452.</p>
   <p>Hirschfeld L. A. 1996. <emphasis>Race in the Making: Cognition, Culture, and the Child’s Construction of Human Kinds.</emphasis> Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Hoenig S. B. 1953. <emphasis>The Great Sanhedrin: A Study of the Origin, Development, Composition, and Functions of the Bet Din ha-Gadol during the Second Jewish Commonwealth.</emphasis> Philadelphia: Dropsie College for Hebrew and Cognate Learning.</p>
   <p>Hoffmann E., P. Oreopoulos. 2009. “A professor like me: The influence of instructor gender on college achievement”. <emphasis>Journal of Human Resources</emphasis> 44 (2): 479–494.</p>
   <p>Hogg M. A., J. Adelman. 2013. “Uncertainty-identity theory: Extreme groups, radical behavior, and authoritarian leadership”. <emphasis>Journal of Social Issues</emphasis> 69 (3):436–454.</p>
   <p>Holldobler B., E. O. Wilson. 1990. <emphasis>The Ants</emphasis>. Cambridge, MA: Belknap Press of Harvard University Press.</p>
   <p>Holmberg A. R. 1950. <emphasis>Nomads of the Long Bow</emphasis>. Smithsonian Institution Institute of Social Anthropology Publ. No. 10. Washington DC: United States Government Printing Office.</p>
   <p>Hoppitt W., K. N. Laland. 2013. <emphasis>Social Learning: An Introduction to Mechanisms, Methods, and Models</emphasis>. Princeton, NJ: Princeton University Press.</p>
   <p>Horner V. et al. 2010. “Prestige affects cultural learning in chimpanzees?” <emphasis>PLoS ONE</emphasis> 5 (5):e10625.</p>
   <p>Horner V., A. Whiten. 2005. “Causal knowledge and imitation/emulation switching in chimpanzees <emphasis>(Pan troglodytes)</emphasis> and children <emphasis>(Homo sapiens)</emphasis>”. <emphasis>Animal Cognition</emphasis> 8 (3):164–181.</p>
   <p>Horwitz R. I. et al. 1990. “Treatment adherence and risk of death after a myocardial infarction”. <emphasis>Lancet</emphasis> 336 (8714):542–545.</p>
   <p>House B. et al. 2013. “The development of contingent reciprocity in children”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 34 (2):86–93.</p>
   <p>House B. R. et al. 2013. “Ontogeny of prosocial behavior across diverse societies”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 110 (36):14586–14591. doi:10.1073/pnas.1221217110.</p>
   <p>Hove M. J., J. L. Risen. 2009. “It’s all in the timing: Interpersonal synchrony increases affiliation”. <emphasis>Social Cognition</emphasis> 27 (6):949–960.</p>
   <p>Hrdy S. B. 2009. <emphasis>Mothers and Others: The Evolutionary Origins of Mutual Understanding</emphasis>. Cambridge, MA: Belknap Press of Harvard University Press.</p>
   <p>Hua C. 2001. <emphasis>A Society without Fathers or Husbands</emphasis>. New York: Zone Books.</p>
   <p>Hudson T. 1981. “Recently discovered accounts concerning the “lone woman” of San Nicolas Island”. <emphasis>Journal of California and Great Basin Anthropology</emphasis> 3 (2):187–199.</p>
   <p>Humphrey N. 1976. “The social function of intellect”. In <emphasis>Growing Points in Ethology</emphasis>, 303–317. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
   <p>Humphrey N. 2012. “This chimp will kick your ass at memory games — But how the hell does he do it?” <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 16 (7):353–355. doi:10.1016/j.tics.2012.05.002.</p>
   <p>Hyde T. M. et al. 2009. “Cation chloride cotransporters: Expression patterns in development and schizophrenia”. <emphasis>Schizophrenia Bulletin</emphasis> 35:150–151.</p>
   <p>Ichikawa M. 1987. “Food restrictions of the Mbuti Pygmies, Eastern Zaire”. <emphasis>African Study Monographs</emphasis> Suppl. (6):97–121.</p>
   <p>Ingram C. J. E. et al. 2009a. “Lactose digestion and the evolutionary genetics of lactase persistence”. <emphasis>Human Genetics</emphasis> 124 (6):579–591.</p>
   <p>Ingram C. J. E. et al. 2009b. “Multiple rare variants as a cause of a common phenotype: Several different lactase persistence associated alleles in a single ethnic group”. <emphasis>Journal of Molecular Evolution</emphasis> 69 (6):579–588.</p>
   <p>Inoue S., T. Matsuzawa. 2007. “Working memory of numerals in chimpanzees”. <emphasis>Current Biology</emphasis> 17 (23):R1004 — R1005.</p>
   <p>Isler K., C. P. Van Schaik. 2009. “Why are there so few smart mammals (but so many smart birds)?” <emphasis>Biology Letters</emphasis> 5 (1):125–129.</p>
   <p>Isler K., C. P. Van Schaik. 2012. “Allomaternal care, life history and brain size evolution in mammals”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 63 (1):52–63.</p>
   <p>Isler K. et al. 2012. “The “gray ceiling”: Why apes are not as large-brained as humans”. <emphasis>American Journal of Physical Anthropology</emphasis> 147:173–173.</p>
   <p>Itan Y. et al. 2010. “A world-wide correlation of lactase persistence phenotype and genotypes”. <emphasis>BMC Evolutionary Biology</emphasis> 10. doi:10.1186/1471-2148-10-36.</p>
   <p>Jablonski N. G., G. Chaplin. 2000. “The evolution of human skin coloration”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 39 (1):57–106.</p>
   <p>Jablonski N. G., G. Chaplin. 2010. “Human skin pigmentation as an adaptation to UV radiation”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 107:8962–8968.</p>
   <p>Jackson F. L. C., R. T. Jackson. 1990. “The role of cassava in African famine prevention”. In <emphasis>African Food Systems in Crisis</emphasis>, Part 2, <emphasis>Contending with Change</emphasis>, 207–225. Amsterdam: Gordon and Breach.</p>
   <p>Jaeggi A. V. et al. 2010. “Social learning of diet and foraging skills by wild immature Bornean orangutans: Implications for culture”. <emphasis>American Journal of Primatology</emphasis> 72 (1):62–71.</p>
   <p>James P. A. et al. 2013. “The Angelina Jolie effect”. <emphasis>Medical Journal of Australia</emphasis> 199 (10):646–646.</p>
   <p>Jaswal V. K., L. S. Malone. 2007. “Turning believers into skeptics: 3-year-olds’ sensitivity to cues to speaker credibility”. <emphasis>Journal of Cognition and Development</emphasis> 8 (3):263–283.</p>
   <p>Jaswal V. K., L. A. Neely. 2006. “Adults don’t always know best: Preschoolers use past reliability over age when learning new words”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 17 (9):757–758.</p>
   <p>Jensen K., J. Call, M. Tomasello. 2007a. “Chimpanzees are rational maximizers in an ultimatum game”. <emphasis>Science</emphasis> 318 (5847):107–109.</p>
   <p>Jensen K., J. Call, M. Tomasello. 2007b. “Chimpanzees are vengeful but not spiteful”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 104 (32):13046–13050.</p>
   <p>Jensen K., J. Call, M. Tomasello. 2013. “Chimpanzee responders still behave like rational maximizers”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis>. doi:10.1073/pnas.1303627110.</p>
   <p>Jensen K. et al. 2006. “What’s in it for me”. Self-regard precludes altruism and spite in chimpanzees”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 273 (1589):1013–1021.</p>
   <p>Jerardino A., C. W. Marean. 2010. “Shellfish gathering, marine paleoecology and modern human behavior: Perspectives from cave PP13B, Pinnacle Point, South Africa”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 59 (3–4):412–424.</p>
   <p>Jobling J. W., W. Petersen. 1916. “The epidemiology of pellagra in Nashville Tennessee”. <emphasis>Journal of Infectious Diseases</emphasis> 18 (5):501–567.</p>
   <p>Johnson A., T. Earle. 2000. <emphasis>The Evolution of Human Societies</emphasis>. 2<sup>nd</sup> ed. Stanford, CA: Stanford University Press. [Джонсон А., Эрл Т. <emphasis>Эволюция человеческих обществ. От добывающей общины к аграрному государству.</emphasis> М., Издательство Института Гайдара, 2017.]</p>
   <p>Johnson R. T., J. A. Burk, L. A. Kirkpatrick. 2007. “Dominance and prestige as differential predictors of aggression and testosterone levels in men”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 28 (5):345–351. doi:10.1016/j.evolhumbehav.2007.04.003.</p>
   <p>Jonas K. 1992. “Modeling and suicide: A test of the Werther effect”. <emphasis>British Journal of Social Psychology</emphasis> 31:295–306.</p>
   <p>Jones B. C. et al. 2007. “Social transmission of face preferences among humans”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 274 (1611):899–903.</p>
   <p>Jones R. 1974. “Tasmanian tribes”. In <emphasis>Aboriginal Tribes of Australia</emphasis>, 319–354. San Francisco: UCLA Press.</p>
   <p>Jones R. 1976. “Tasmania: Aquatic machines and offshore islands”. In <emphasis>Problems in Economic and Social Archaeolog</emphasis>y, 235–263. London: Duckworth.</p>
   <p>Jones R. 1977a. “Man as an element of a continental fauna: The case of the sundering of the Bassian bridge”. In <emphasis>Sunda and Sahul: Prebistoric Studies in Southeast Asia, Melanesia and Australia</emphasis>, 317–386. London: Academic Press.</p>
   <p>Jones R. 1977b. “The Tasmanian paradox”. In <emphasis>Stone Tools as Cultural Markers: Change, Evolution and Complexity,</emphasis> 189–204. Atlantic Highlands, NJ: Humanities Press.</p>
   <p>Jones R. 1977c. “Why did the Tasmanians stop eating fish?” In <emphasis>Explorations in Ethnoarchaeology</emphasis>, 11–47. Santa Fe: University of New Mexico Press.</p>
   <p>Jones R. 1990. “From Kakadu to Kutikina: The southern continent at 18,000 years ago”. In <emphasis>Low Latitudes</emphasis>, Vol. 2 of <emphasis>The World at</emphasis> 18,000<emphasis> B. P.</emphasis>, 264–295. London: Unwin Hyman.</p>
   <p>Jones R. 1995. “Tasmanian archaeology: Establishing the sequence”. <emphasis>Annual Review of Anthropology</emphasis> 24:423–46.</p>
   <p>Kagel J. C., D. McDonald, R. C. Battalio. 1990. “Tests of “fanning out” of indifference curves: Results from animal and human experiments”. <emphasis>American Economic Review</emphasis> 80:912–21.</p>
   <p>Kahneman D. 2011. <emphasis>Thinking, Fast and Slow</emphasis>. New York: Farrar, Straus and Giroux. [Канеман, Д. <emphasis>Думай медленно… решай быстро.</emphasis> М., АСТ, 2021.]</p>
   <p>Kahneman D., P. Slovic, A. Tversky. 1982. <emphasis>Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases</emphasis>. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
   <p>Kail R. V. 2007. “Longitudinal evidence that increases in processing speed and working memory enhance children’s reasoning”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 18 (4):312–313. doi:10.1111/j.1467–9280.2007.01895 x.</p>
   <p>Kalmar I. 1985. “Are there really no primitive languages?” In <emphasis>Literacy, Language and Learning: The Nature and Consequences of Reading and Writing</emphasis>, 148–166. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
   <p>Kanovsky M. 2007. “Essentialism and folksociology: Ethnicity again”. <emphasis>Journal of Cognition and Culture</emphasis> 7:241–281.</p>
   <p>Kaplan H. et al. 2010. “Learning, menopause, and the human adaptive complex”. <emphasis>Reproductive Aging</emphasis> 1204:30–42.</p>
   <p>Kaplan H. et al. “A theory of human life history evolution: Diet, intelligence, and longevity”. <emphasis>Evolutionary Anthropology</emphasis> 9 (4):156–185.</p>
   <p>Katz S. H., M. L. Hediger, L. A. Valleroy. 1974. “Traditional maize processing techniques in the New World: Traditional alkali processing enhances the nutritional quality of maize”. <emphasis>Science</emphasis> 184 (17 May): 765–773.</p>
   <p>Kay P. 2005. “Color categories are not arbitrary”. <emphasis>Cross-Cultural Research</emphasis> 39 (1):39–55.</p>
   <p>Kay P., T. Regier. 2006. “Language, thought and color: recent developments”. <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 10 (2):51–54.</p>
   <p>Kayser M. et al. 2008. “Three genome-wide association studies and a linkage analysis identify <emphasis>HERC</emphasis>2 as a human iris color gene”. <emphasis>American Journal of Human Genetics</emphasis> 82 (2):411–423.</p>
   <p>Keeley L. 1997. <emphasis>War before Civilization</emphasis>. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Kelly R. C. 1985. <emphasis>The Nuer Conquest</emphasis>. Ann Arbor: University of Michigan Press.</p>
   <p>Kelman H. C. 1958. “Compliance, identification, and internalization: Three processes of attitude change”. <emphasis>Journal of Conflict Resolution</emphasis> 2:51–60.</p>
   <p>Kendon A. 1988. <emphasis>Sign Languages of Aboriginal Australia: Cultural, Semiotic, and Communicative Perspectives</emphasis>. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
   <p>Kenward B. 2012. “Over-imitating preschoolers believe unnecessary actions are normative and enforce their performance by a third party”. <emphasis>Journal of Experimental Child Psychology</emphasis> 112 (2):195–207.</p>
   <p>Kessler R. C., G. Downey, H. Stipp. 1988. “Clustering of teenage suicides after television news stories about suicide: A reconsideration”. <emphasis>American Journal of Psychiatry</emphasis> 145:1379–83.</p>
   <p>Kessler R. C., H. Stipp. 1984. “The impact of fictional television suicide stories on U. S. fatalities: A replication?” <emphasis>American Journal of Sociology</emphasis> 90 (1):151–167.</p>
   <p>Khaldûn I. 2005. <emphasis>The Mugaddimah: An Introduction to History</emphasis>. Princeton, NJ: Princeton University Press.</p>
   <p>Kim G., K. Kwak. 2011. “Uncertainty matters: Impact of stimulus ambiguity on infant social referencing”. <emphasis>Infant and Child Development</emphasis> 20 (5):449–463. doi:10.1002/icd.708.</p>
   <p>Kimbrough E., A. Vostroknutov. 2013. “Norms make preferences social” (неопубликованная рукопись). Simon Fraser University.</p>
   <p>Kinzler K. D., K. H. Corriveau, P. L. Harris. 2011. “Children’s selective trust in native-accented speakers”. <emphasis>Developmental Science</emphasis> 14 (1):106–111.</p>
   <p>Kinzler K. D., J. B. Dautel. 2012. “Children’s essentialist reasoning about language and race”. <emphasis>Developmental Science</emphasis> 15 (1):131–138.</p>
   <p>Kinzler K. D., E. Dupoux, E. S. Spelke. 2007. “The native language of social cognition”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 104 (30):12577–12580.</p>
   <p>Kinzler K. D. et al. 2009. “Accent trumps race in guiding children’s social preferences”. <emphasis>Social Cognition</emphasis> 27 (4):623–634.</p>
   <p>Kinzler K. D., K. Shutts, E. S. Spelke. 2012. “Language-based social preferences among children in South Africa”. <emphasis>Language Learning and Development</emphasis> 8 (215–232).</p>
   <p>Kirby S. 1999. <emphasis>Function, Selection, and Innateness: The Emergence of Language Universals</emphasis>. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Kirby S., M. H. Christiansen, N. Chater. 2013. “Syntax as an adaptation to the learner”. In <emphasis>Biological Foundations and Origin of Syntax</emphasis>, 325–344. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Kirby S., H. Cornish, K. Smith. 2008. “Cumulative cultural evolution in the laboratory: An experimental approach to the origins of structure in human language”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 105 (31):10681–10686.</p>
   <p>Kirschner S., M. Tomasello. 2009. “Joint drumming: Social context facilitates synchronization in preschool children”. <emphasis>Journal of Experimental Child Psychology</emphasis> 102 (3):299–314.</p>
   <p>Kirschner S., M. Tomasello. 2010. “Joint music making promotes prosocial behavior in 4-year-old children”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 31 (5):354–364.</p>
   <p>Klein R. G. 2009. <emphasis>The Human Career: Human Biological and Cultural Origins</emphasis>. 3<sup>rd</sup> ed. Chicago: University of Chicago Press.</p>
   <p>Kline M. A., R. Boyd. 2010. “Population size predicts technological complexity in Oceania”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 277 (1693):2559–2564.</p>
   <p>Klucharev V. et al. 2009. “Reinforcement learning signal predicts social conformity”. <emphasis>Neuron</emphasis> 61 (1):140–151.</p>
   <p>Knauft B. M. 1985. <emphasis>Good Company and Violence: Sorcery and Social Action in a Lowland New Guinea Society</emphasis>. Berkeley: University of California Press.</p>
   <p>Kobayashi Y., K. Aoki. 2012. “<emphasis>Innovativeness, population size and cumulative cultural evolution”. Theoretical Population Biology</emphasis> 82 (1):38–47.</p>
   <p>Koenig M. A., P. L. Harris. 2005. “Preschoolers mistrust ignorant and inaccurate speakers”. <emphasis>Child Development</emphasis> 76 (6):1261–1277.</p>
   <p>Kong J. et al. 2008. “A functional magnetic resonance imaging study on the neural mechanisms of hyperalgesic nocebo effect”. <emphasis>Journal of Neuroscience</emphasis> 28 (49):13354–13362.</p>
   <p>Konvalinka L. et al. 2011. “Synchronized arousal between performers and related spectators in a fire-walking ritual”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 108 (20):8514–8519.</p>
   <p>Krackle W. H. 1978. <emphasis>Force and Persuasion: Leadership in an Amazonian Society</emphasis>. Chicago: University of Chicago Press.</p>
   <p>Krakauer J. 1997. <emphasis>Into Thin Air: A Personal Account of the Mount Everest Disaster</emphasis>. New York: Villard. [Кракауэр Дж. <emphasis>В разреженном воздухе.</emphasis> Киев, София, 2004.]</p>
   <p>Kramer K. L. 2010. “Cooperative breeding and its significance to the demographic success of humans”. <emphasis>Annual Review of Anthropology</emphasis> 39:417–436.</p>
   <p>Kroeber A. L. 1925. <emphasis>Handbook of the Indians of California</emphasis>. Bulletin of the Smithsonian Institution. Bureau of American Ethnology. Washington, DC: U. S. Government Printing Office.</p>
   <p>Kroeber A. L. 1958. “Sign language inquiry”. <emphasis>International Journal of American Linguistics</emphasis> 24 (1):1–19. doi:10.2307/1264168.</p>
   <p>Kroll Y., H. Levy. 1992. “Further tests of the Separation Theorem and the Capital Asset Pricing Model”. <emphasis>American Economic Review</emphasis> 82 (3):664–670.</p>
   <p>Kuhl P. K. 2000. “A new view of language acquisition”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 97 (22):11850–11857. doi:10.1073/pnas.97.22.11850.</p>
   <p>Kumru C. S., L. Vesterlund. 2010. “The effect of status on charitable giving”. <emphasis>Journal of Public Economic Theory</emphasis> 12 (4):709–735.</p>
   <p>Kwok V. et al. 2011. “Learning new color names produces rapid increase in gray matter in the intact adult human cortex”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 108 (16):6686–6688.</p>
   <p>Lachmann M., C. T. Bergstrom. 2004. “The disadvantage of combinatorial communication”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society of London Series B: Biological Sciences</emphasis> 271 (1555):2337–2343.</p>
   <p>Laland K. N. 2004. “Social learning strategies”. <emphasis>Learning &amp; Behavior</emphasis> 32 (1):4–14.</p>
   <p>Laland K. N., N. Atton, M. M. Webster. 2011. “From fish to fashion: Experimental and theoretical insights into the evolution of culture”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 366 (1567):958–968.</p>
   <p>Laland K. N., J. Odling-Smee, S. Myles. 2010. “How culture shaped the human genome: Bringing genetics and the human sciences together”. <emphasis>Nature Reviews Genetics</emphasis> 11 (2):137–148.</p>
   <p>Lambert A. D. 2009. <emphasis>The Gates of Hell: Sir John Franklin’s Tragic Quest for the North West Passage</emphasis>. New Haven, CT: Yale University Press.</p>
   <p>Lambert P. M. 1997. “Patterns of violence in prehistoric hunter-gatherer societies of coastal southern California”. In <emphasis>Troubled Times: Violence and Warfare in the Past</emphasis>, 77–109. Amsterdam: Gordon and Breach.</p>
   <p>Langergraber K. 2012. “Cooperation among kin”. In <emphasis>The Evolution of Primate Societies</emphasis>, 491–513. Chicago: University of Chicago Press.</p>
   <p>Langergraber K., J. C. Mitani, L. Vigilant. 2009. “Kinship and social bonds in female chimpanzees <emphasis>(Pan troglodytes)</emphasis>”. <emphasis>American Journal of Primatology</emphasis> 71 (10):840–851.</p>
   <p>Langergraber K. E., J. C. Mitani, L. Vigilant. 2007. “Wild male chimpanzees preferentially affiliate and cooperate with maternal but not paternal siblings” (доклад). 76th Annual Meeting of the American Association of Physical Anthropologists, Philadelphia, PA.</p>
   <p>Lappan S. 2008. “Male care of infants in a siamang <emphasis>(Symphalangus syndactylus)</emphasis> population including socially monogamous and polyandrous groups”. <emphasis>Behavioral Ecology and Sociobiology</emphasis> 62 (8):1307–1317.</p>
   <p>Lawless R. 1975. “Effects of population growth and environment changes on divination practices in northern Luzon”. <emphasis>Journal of Anthropological Research</emphasis> 31 (1):18–33.</p>
   <p>Leach H. M. 2003. “Human domestication reconsidered”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 44 (3):349–368.</p>
   <p>Ledyard J. O. 1995. “Public goods: A survey of experimental research”. In <emphasis>The Handbook of Experimental Economic</emphasis>s, 111–194. Princeton, NJ: Princeton University Press.</p>
   <p>Lee R. B. 1979. <emphasis>The!Kung San: Men, Women, and Work in a Foraging Society</emphasis>. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
   <p>Lee R. B. 1986. “!Kung Kin terms: The name relationship and the process of discovery”. In <emphasis>The Past and Future of!Kung Ethnography: Essays in Honor of Lorna Marshall</emphasis>, 77–102. Hamburg: Helmut Buske.</p>
   <p>Lee R. B., R. H. Daly. 1999. <emphasis>The Cambridge Encyclopedia of Hunters and Gatherers</emphasis>. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
   <p>Lee S. H., M. H. Wolpoff. 2002. “Pattern of brain size increase in Pleistocene Homo”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 42 (3):A19–A20.</p>
   <p>Lehmann L., K. Aoki, M. W. Feldman. 2011. “On the number of independent cultural traits carried by individuals and populations”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 366 (1563):424–435.</p>
   <p>Leonard W. R. et al. 2003. “Metabolic correlates of hominid brain evolution”. <emphasis>Comparative Biochemistry and Physiology A: Molecular &amp; Integrative Physiology</emphasis> 136 (1):5–15.</p>
   <p>Leonard W. R., J. J. Snodgrass, M. L. Robertson. 2007. “Effects of brain evolution on human nutrition and metabolism”. <emphasis>Annual Review of Nutrition</emphasis> 27:311–327.</p>
   <p>Leonardi M. et al. 2012. “The evolution of lactase persistence in Europe. A synthesis of archaeological and genetic evidence”. <emphasis>International Dairy Journal</emphasis> 22 (2):88–97.</p>
   <p>Lesorogol C., J. Ensminger. 2013. “Double-blind dictator games in Africa and the U. S.: Differential experimenter effects”. In <emphasis>Experimenting with Social Norms: Fairness and Punishment in Cross-Cultural Perspective</emphasis>, 149–157. New York: Russell Sage Press.</p>
   <p>Li H. et al. 2011. “Diversification of the <emphasis>ADH</emphasis>1<emphasis>B</emphasis> gene during expansion of modern humans”. <emphasis>Annals of Human Genetics</emphasis> 75:497–507.</p>
   <p>Liebenberg L. 1990. <emphasis>The Art of Tracking: The Origin of Science</emphasis>. Cape Town, South Africa: David Philip Publishers.</p>
   <p>Liebenberg L. 2006. “Persistence hunting by modern hunter-gatherers”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 47 (6):1017–1025.</p>
   <p>Lieberman D. 2013. <emphasis>The Story of the Human Body: Evolution, Health, and Disease</emphasis>. New York: Random House. [Либерман Д. <emphasis>История человеческого тела. Эволюция, здоровье и болезни</emphasis>. М., Карьера Пресс, 2017.]</p>
   <p>Lieberman D. E. et al. 2009. “The evolutionary question posed by human running capabilities”. In <emphasis>The First Humans: Origin and Early Evolution of the Genus Homo</emphasis>, 77–92. New York: Springer.</p>
   <p>Lieberman D., D. M. T. Fessler, A. Smith. 2011. “The relationship between familial resemblance and sexual attraction: An update on Westermarck, Freud, and the incest taboo”. <emphasis>Personality and Social Psychology Bulletin</emphasis> 37 (9):1229–1232.</p>
   <p>Lieberman D., J. Tooby, L. Cosmides. 2003. “Does morality have a biological basis? An empirical test of the factors governing moral sentiments relating to incest”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 270 (1517):819–826.</p>
   <p>Lieberman D. E. et al. 2010. “Foot strike patterns and collision forces in habitually barefoot versus shod runners”. <emphasis>Nature</emphasis> 463 (7280):531 — U149.</p>
   <p>Lind J., P. Lindenfors. 2010. “The number of cultural traits is correlated with female group size but not with male group size in chimpanzee communities”. <emphasis>PLoS ONE</emphasis> 5 (3):e9241. doi:10.1371/journal.pone.0009241.</p>
   <p>Lindblom B. 1986. “Phonetic universals in vowel systems”. In <emphasis>Experimental Phonology</emphasis>, 13–44. Waltham, MA: Academic Press.</p>
   <p>Little A. C. et al. 2008. “Social influence in human face preference: men and women are influenced more for long-term than short-term attractiveness decisions”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 29 (2):140–146.</p>
   <p>Little A. C. et al. 2011. “Social learning and human mate preferences: a potential mechanism for generating and maintaining between-population diversity in attraction”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 366 (1563):366–37S5.</p>
   <p>Lombard M. 2011. “Quartz-tipped arrows older than 60 ka: Further use-trace evidence from Sibudu, KwaZulu-Natal, South Africa”. <emphasis>Journal of Archaeological Science</emphasis> 38 (8):1918–1930.</p>
   <p>Lomer M. C. E., G. C. Parkes, J. D. Sanderson. 2008. “Review article: Lactose intolerance in clinical practice — myths and realities”. <emphasis>Alimentary Pharmacology &amp; Therapeutics</emphasis> 27 (2):93–103.</p>
   <p>Lopez A. et al. 1997. “The tree of life: Universal and cultural features of folkbiological taxonomies and inductions”. <emphasis>Cognitive Psychology</emphasis> 32 (3):251–295.</p>
   <p>Lorenzen E. D. et al. 2011. “Species-specific responses of Late Quaternary megafauna to climate and humans”. <emphasis>Nature</emphasis> 479 (7373):359–365.</p>
   <p>Lothrop S. K. 1928. <emphasis>The Indians of Tierra del Fuego</emphasis>. New York: Museum of the American Indian and Heye Foundation.</p>
   <p>Lovejoy C. O. 2009. “Reexamining human origins in light of <emphasis>Ardipithecus ramidus</emphasis>”. <emphasis>Science</emphasis> 326 (5949).</p>
   <p>Lozoff B. 1983. “Birth and bonding in non-industrial societies”. <emphasis>Developmental Medicine and Child Neurology</emphasis> 25 (5):595–600.</p>
   <p>Luczak S. E., S. J. Glatt, T. L. Wall. 2006. “Meta-analyses of <emphasis>ALDH</emphasis>2 and <emphasis>ADH</emphasis>1<emphasis>B</emphasis> with alcohol dependence in Asians”. <emphasis>Psychological Bulletin</emphasis> 132 (4):607–621.</p>
   <p>Lumsden C., E. O. Wilson. 1981. <emphasis>Genes, Mind and Culture</emphasis>. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Lupyan G., R. Dale. 2010. “Language structure is partly determined by social structure”. <emphasis>PLoS ONE</emphasis> 5 (1):e8559. doi:10.1371/journal.pone.0008559.</p>
   <p>Lyons D. E., A. G. Young, E. C. Keil. 2007. “The hidden structure of overimitation”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 104 (50):19751–19756.</p>
   <p>Maguire E. A., K. Woollett, H. J. Spiers. 2006. “London taxi drivers and bus drivers: A structural MRI and neuropsychological analysis”. <emphasis>Hippocampus</emphasis> 16 (12):1091–1101.</p>
   <p>Mallery G. 2001 (1881). <emphasis>Sign Language among North American Indians</emphasis>. Kindle ed. New York: Dover Publications.</p>
   <p>Mann C. C. 2012. 1493<emphasis>: Uncovering the New World Columbus Created</emphasis>. New York: Vintage Books.</p>
   <p>Marlowe F. W. 2004. “What explains Hadza food sharing?” In <emphasis>Research in Economic Anthropology: Aspects of Human Behavioral Ecology</emphasis>, 67–86. Greenwich, CT: JAI Press.</p>
   <p>Marlowe F. 2010. <emphasis>The Hadza: Hunter-Gatherers of Tanzania</emphasis>. Berkeley: University of California Press.</p>
   <p>Marshall L. 1976. <emphasis>The!Kung of Nyae Nyae</emphasis>. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Martin C. F. et al. 2014. “Experienced chimpanzees are more strategic than humans in competitive games”. <emphasis>Scientific Reports</emphasis> 4:5182. doi:10.1038/srep05182.</p>
   <p>Martin C. L., L. Eisenbud, H. Rose. 1995. “Children’s gender-based reasoning about toys”. <emphasis>Child Development</emphasis> 66 (5):1453–1471.</p>
   <p>Martin C. L., J. K. Little. 1990. “The relation of gender understanding to children’s sex-type preferences and gender stereotypes”. <emphasis>Child Development</emphasis> 61 (5):1427–1439.</p>
   <p>Martinez I. et al. 2013. “Communicative capacities in Middle Pleistocene humans from the Sierra de Atapuerca in Spain”. <emphasis>Quaternary International</emphasis> 295:94–101.</p>
   <p>Mascaro O., G. Csibra. 2012. “Representation of stable social dominance relations by human infants”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 109 (18):6862–6867.</p>
   <p>Mathew S. (без даты) “Second-order free rider elicit moral punitive sentiments in a small-scale society” (неопубликованная рукопись). Arizona State University.</p>
   <p>Mathew S., R. Boyd. 2011. “Punishment sustains large-scale cooperation in prestate warfare”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 108 (28):11375–11380.</p>
   <p>Mathew S., R. Boyd, M. van Veelen. 2013. “Human cooperation among kin and close associates may require enforcement of norms by third parties”. In <emphasis>Cultural Evolution</emphasis>, 45–60. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Mausner B. 1954. “The effect of prior reinforcement on the interaction of observe pairs”. <emphasis>Journal of Abnormal Social Psychology</emphasis> 49:65–68.</p>
   <p>Mausner B., B. L. Bloch. 1957. “A study of the additivity of variables affecting social interaction”. <emphasis>Journal of Abnormal Social Psychology</emphasis> 54:250–256.</p>
   <p>Maxwell M. S. 1984. “Pre-Dorset and Dorset prehistory of Canada”. In <emphasis>Arctic</emphasis>, Vol. 5 of <emphasis>Handbook of North American Indians</emphasis>, 359–368. Washington, DC: Smithsonian Institution Press.</p>
   <p>Maynard Smith J., E. R. Szathmáry. 1999. <emphasis>The Origins of Life: From the Birth of Life to the Origin of Language</emphasis>. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>McAuliffe K., H. Whitehead. 2005. “Eusociality, menopause and information in matrilineal whales”. <emphasis>Trends in Ecology and Evolution</emphasis> 20 (12):650.</p>
   <p>McBrearty S., A. Brooks. 2000. “The revolution that wasn’t: A new interpretation of the origin of modern human behavior”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 39:453–563.</p>
   <p>Mccleary B. V., B. E. Chick. 1977. “Purification and properties of a thiaminase I enzyme from nardoo <emphasis>(Marsilea drummondii)</emphasis>”. <emphasis>Phytochemistry</emphasis> 16 (2):207–213.</p>
   <p>McCollum M. A. et al. 2006. “Of muscle-bound crania and human brain evolution: The story behind the <emphasis>MYH</emphasis>16 headlines”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 50 (2):232–236.</p>
   <p>McComb K. et al. 2001. “Matriarchs as repositories of social knowledge in African elephants”. <emphasis>Science</emphasis> 292 (5516):491–494.</p>
   <p>McComb K. et al. 2011. “Leadership in elephants: The adaptive value of age”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 278 (1722):3270–3276.</p>
   <p>McComb K. et al. 2014. “Elephants can determine ethnicity, gender, and age from acoustic cues in human voices”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 111 (14):5433–5438.</p>
   <p>McConvell P. 1985. “The origin of subsections in northern Australia”. <emphasis>Oceania</emphasis> 56 (1):1–33. doi:10.2307/40330845.</p>
   <p>McConvell P. 1996. “Backtracking to Babel: The chronology of Pama-Nyungan expansion in Australia”. <emphasis>Archaeology in Oceania</emphasis> 31 (3):125–144. doi:10.2307/40387040.</p>
   <p>McDonough C. M. et al. 1987. “Effect of cooking time and alkali content on the structure of corn and sorghum nixtamal”. <emphasis>Cereal Foods World</emphasis> 32 (9):660–661.</p>
   <p>McDougall C. 2009. <emphasis>Born to Run: A Hidden Tribe, Superathletes, and the Greatest Race the World Has Never Seen</emphasis>. New York: Alfred A. Knopf. [Макдугл К. <emphasis>Рожденный бегать.</emphasis> М., АСТ Neoclassic, 2012.]</p>
   <p>McElreath R. et al. 2008. “Beyond existence and aiming outside the laboratory: estimating frequency-dependent and pay-off-biased social learning strategies”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 363 (1509):3515–3528. doi:10.1098/ rstb. 2008.0131.</p>
   <p>McElreath R., R. Boyd, P. J. Richerson. 2003. “Shared norms and the evolution of ethnic markers”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 44 (1): 122–129.</p>
   <p>McElreath R. et al. 2005. “Applying evolutionary models to the laboratory study of social learning”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 26 (6):483–508. doi:10.1016/j.evolhumbehav.2005.04.003.</p>
   <p>McGhee R. 1984. “Thule prehistory of Canada”. In <emphasis>Arctic</emphasis>, Vol. 5 of <emphasis>Handbook of North American Indians</emphasis>. Washington, DC: Smithsonian Institution Press.</p>
   <p>McGovern P. E. et al. 2004. “Fermented beverages of pre- and proto-historic China”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 101 (51):17593–17598.</p>
   <p>McGuigan N. 2012. “The role of transmission biases in the cultural diffusion of irrelevant actions”. <emphasis>Journal of Comparative Psychology</emphasis> 126 (2):150–160.</p>
   <p>McGuigan N. 2013. “The influence of model status on the tendency of young children to over-imitate”. <emphasis>Journal of Experimental Child Psychology</emphasis> 116 (4):962–969. http://dx.doi.org/10.1016/j.jecp.2013.05.004.</p>
   <p>McGuigan N., D. Gladstone, L. Cook. 2012. “Is the cultural transmission of irrelevant tool actions in adult humans <emphasis>(Homo sapiens)</emphasis> best explained as the result of an evolved conformist bias?” <emphasis>PLoS ONE</emphasis> 7 (12):e50863. doi:10.1371/journal.pone.0050863.</p>
   <p>McGuigan N., J. Makinson, A. Whiten. 2011. “From over-imitation to super-copying: Adults imitate causally irrelevant aspects of tool use with higher fidelity than young children”. <emphasis>British Journal of Psychology</emphasis> 102:1–18.</p>
   <p>McGuigan N. et al. 2007. “Imitation of causally opaque versus causally transparent tool use by 3- and 5-year-old children”. <emphasis>Cognitive Development</emphasis> 22 (3):353–364.</p>
   <p>McNeill W. H. 1995. <emphasis>Keeping Together in Time: Dance and Drill in Human History</emphasis>. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>McPherron S. P. et al. 2010. “Evidence for stone-tool-assisted consumption of animal tissues before 3.39 million years ago at Dikika, Ethiopia”. <emphasis>Nature</emphasis> 466 (7308):857–860.</p>
   <p>Medin D. L., S. Atran. 1999. <emphasis>Folkbiology</emphasis>. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Medin D. L., S. Atran. 2004. “The native mind: Biological categorization and reasoning in development and across cultures”. <emphasis>Psychological Review</emphasis> 111 (4):960–983.</p>
   <p>Mellars P., J. C. French. 2011. “Tenfold population increase in Western Europe at the Neandertal-to-modern human transition”. <emphasis>Science</emphasis> 333 (6042):623–627.</p>
   <p>Meltzoff A. N., A. Waismeyer, A. Gopnik. 2012. “Learning about causes from people: Observational causal learning in 24-month-old infants”. <emphasis>Developmental Psychology</emphasis> 48 (5):1215–1228. doi:10.1037/20027440.</p>
   <p>Mesoudi A. 2011a. “An experimental comparison of human social learning strategies: Payoff-biased social learning is adaptive but underused”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 32 (5):334–342.</p>
   <p>Mesoudi A. 2011b. “Variable cultural acquisition costs constrain cumulative cultural evolution”. <emphasis>PLoS ONE</emphasis> 6 (3):e18239. http://dx.doi.org/10.1371 %2Fjournal.pone.0018239.</p>
   <p>Mesoudi A. et al. 2014. “Higher frequency of social learning in China than in the West shows cultural variation in the dynamics of cultural evolution”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 282 (1798). doi:10.1098/rspb.2014.2209.</p>
   <p>Mesoudi A., M. O Brien. 2008. “The cultural transmission of Great Basin projectile-point technology: An experimental simulation”. <emphasis>American Antiquity</emphasis> 73 (1):3–28.</p>
   <p>Meulman E. J. M. et al. 2012. “The role of terrestriality in promoting primate technology”. <emphasis>Evolutionary Anthropology</emphasis> 21 (2):58–68.</p>
   <p>Meyer J. 2004. “Bioacoustics of human whistled languages: An alternative approach to the cognitive processes of language”. <emphasis>Anais da Academia Brasileira de Ciencias</emphasis> 76 (2):405–412.</p>
   <p>Meyers J. L. et al. 2013. “Alcohol-metabolizing genes and alcohol phenotypes in an Israeli household sample”. <emphasis>Alcoholism: Clinical and Experimental Research</emphasis> 37 (11):1872–1881.</p>
   <p>Midlarsky E., J. H. Bryan. 1972. “Affect expressions and children’s imitative altruism”. <emphasis>Journal of Experimental Child Psychology</emphasis> 6:195–203.</p>
   <p>Miller D. J. et al. 2012. “Prolonged myelination in human neocortical evolution”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 109 (41):16480–16485.</p>
   <p>Miller N. E., J. Dollard. 1941. <emphasis>Social Learning and Imitation</emphasis>. New Haven, CT: Yale University Press.</p>
   <p>Mischel W., R. M. Liebert. 1966. “Effects of discrepancies between observed and imposed reward criteria on their acquisition and transmission”. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 3:45–53.</p>
   <p>Mitani J. C., D. P. Watts, S. J. Amsler. 2010. “Lethal intergroup aggression leads to territorial expansion in wild chimpanzees”. <emphasis>Current Biology</emphasis> 20 (12):R507 — R508. doi:10.1016/j.cub.2010.04.021.</p>
   <p>Mithun M. 1984. “How to avoid subordination?” <emphasis>Berkeley Linguistics Society</emphasis> 10:493–523.</p>
   <p>Moerman D. 2002. “Explanatory mechanisms for placebo effects: Cultural influences and the meaning response”. In <emphasis>The Science of the Placebo: Toward an Interdisciplinary Research Agenda</emphasis>, 77–107. London: BMJ Books.</p>
   <p>Moerman D. 2000. “Cultural variations in the placebo effect: Ulcers, anxiety, and blood pressure”. <emphasis>Medical Anthropology Quarterly</emphasis> 14 (1):51–72.</p>
   <p>Mokyr J. 1990. <emphasis>The Lever of Riches</emphasis>. New York: Oxford University Press. [Мокир Дж. <emphasis>Рычаг богатства. Технологическая креативность и экономический прогресс.</emphasis> М., Издательство Института Гайдара, 2014.]</p>
   <p>Moll J. et al. 2006. “Human fronto-mesolimbic networks guide decisions about charitable donation”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 103 (42):15623–15628.</p>
   <p>Moore O. K. 1957. “Divination — A new perspective”. <emphasis>American Anthropologist</emphasis> 59: 69–74.</p>
   <p>Moran S., D. McCloy, R. Wright. 2012. “Revisiting population size vs. phoneme inventory size”. <emphasis>Language</emphasis> 88 (4):877–893.</p>
   <p>Morgan R. 1979. “An account of the discovery of a whale-bone house on San Nicolas Island”. <emphasis>Journal of California and Great Basin Anthropology</emphasis> 1 (1):171–177.</p>
   <p>Morgan T. J. H., K. Laland. 2012. “The biological bases of conformity”. <emphasis>Frontiers in Neuroscience</emphasis> 6 (87):1–7.</p>
   <p>Morgan T. J. H. et al. 2012. “The evolutionary basis of human social learning”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 279 (1729):653–662.</p>
   <p>Morgan T. J. H. et al. 2015. “Experimental evidence for the co-evolution of hominin tool-making teaching and language”. <emphasis>Nature Communications</emphasis> 6. http://dx.doi.org/10.1038/ncomms7029.</p>
   <p>Morris I. 2014. <emphasis>War, What Is It Good For? The Role of Conflict in Civilisation, from Primates to Robots</emphasis>. London: Profile Books. [Моррис Я. <emphasis>Война! Для чего она нужна? Конфликт и прогресс цивилизации — от приматов до роботов</emphasis>. М., Кучково поле, 2016.]</p>
   <p>Morse J. M., C. Jehle, D. Gamble. 1990. “Initiating breastfeeding: A world survey of the timing of postpartum breastfeeding”. <emphasis>International Journal of Nursing Studies</emphasis> 27 (3):303–313. http://dx.doi.org/10.1016/0020–7489 (90) 90045-K.</p>
   <p>Mowat F. 1960. <emphasis>Ordeal by Ice, The Top of the World, Vol.</emphasis> 1. Toronto: McClelland &amp; Stewart. [Моуэт Ф. <emphasis>Испытание льдом.</emphasis> М., Прогресс, 1966.]</p>
   <p>Moya C., R. Boyd, J. Henrich. 2015. “Reasoning about cultural and genetic transmission: Developmental and cross-cultural evidence from Peru, Fiji, and the US on how people make inferences about trait and identity transmission”. <emphasis>Topics in Cognitive Science</emphasis> 7, no. 4: 595–610.</p>
   <p>Muller M., R. Wrangham, D. Pilbeam, eds. 2017. <emphasis>Chimpanzees and Human Evolution</emphasis>. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Munroe R. L., J. G. Fought, R. K. S. Macaulay. 2009. “Warm climates and sonority classes not simply more vowels and fewer consonants”. <emphasis>Cross-Cultural Research</emphasis> 43 (2):123–133. doi:10.1177/1069397109331485.</p>
   <p>Muthukrishna M. et al. 2014. “Overconfidence is universal? Depends what you mean” (неопубликованная рукопись). https://www2.psych.ubc.ca/~henrich/pdfs/OverconfidenceManuscript2014.pdf.</p>
   <p>Muthukrishna M., T. Morgan, J. Henrich. 2016. “The when and who of social learning and conformist transmission”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis>.</p>
   <p>Muthukrishna M. et al. 2014. “Sociality influences cultural complexity”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 281 (1774). doi:10.1098/rspb.2013.2511.</p>
   <p>Mutinda H., J. H. Poole, C. J. Moss. 2011. “Decision making and leadership in using the ecosystem”. In <emphasis>The Amboseli Elephants: A Long-Term Perspective on a Long-Lived Mammal</emphasis>, 246–259. Chicago: University of Chicago Press.</p>
   <p>Myers E. 1988. “Burning the truck and holding the country: Property, time and the negotiation of identity among the Pintupi Aborigines”. In <emphasis>Hunters and Gatherers: Property, Power and Ideology</emphasis>, 15–43. Oxford: Berg.</p>
   <p>Naber M., M. V. Pashkam, K. Nakayama. 2013. “Unintended imitation affects success in a competitive game”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 110 (50):20046–20050.</p>
   <p>Nakahashi W., J. Y. Wakano, J. Henrich. 2012. “Adaptive social learning strategies in temporally and spatially varying environments: How temporal vs. spatial variation, number of cultural traits, and costs of learning influence the evolution of conformist-biased transmission, payoff-biased transmission, and individual learning”. <emphasis>Human Nature</emphasis> 23 (4):386–418.</p>
   <p>Neff B. D. 2003. “Decisions about parental care in response to perceived paternity”. <emphasis>Nature</emphasis> 422 (6933):716–719.</p>
   <p>Nettle D. 2007. “Language and genes: A new perspective on the origins of human cultural diversity”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 104 (26):10755–10756. doi:10.1073/pnas.0704517104.</p>
   <p>Nettle D. 2012. “Social scale and structural complexity in human languages”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 367 (1597):1829–1836.</p>
   <p>Newman R. W. 1970. “Why man is such a sweaty and thirsty naked animal — A speculative review”. <emphasis>Human Biology</emphasis> 42 (1):12–27.</p>
   <p>Newmeyer F. J. 2002. “Uniformitarian assumptions and language evolution research”. In <emphasis>The Transition to Language</emphasis>, 359–375. Oxford: Oxford University Press.</p>
   <p>Nhassico D. et al. 2008. “Rising African cassava production, diseases due to high cyanide intake and control measures”. <emphasis>Journal of the Science of Food and Agriculture</emphasis> 88 (12):2043–2049.</p>
   <p>Nielsen M. 2012. “Imitation, pretend play, and childhood: Essential elements in the evolution of human culture”. <emphasis>Journal of Comparative Psychology</emphasis> 126 (2):170–181.</p>
   <p>Nielsen M., K. Tomaselli. 2010. “Overimitation in Kalahari Bushman children and the origins of human cultural cognition”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 21 (5):729–736.</p>
   <p>Nisbett R. E. 2003. <emphasis>The Geography of Thought: How Asians and Westerners Think Differently… and Why</emphasis>. New York: Free Press. [Нейсбит Р. <emphasis>География мысли.</emphasis> М., АСТ, 2012.]</p>
   <p>Nisbett R. E., D. Cohen. 1996. <emphasis>Culture of Honor</emphasis>. Boulder, CO: Westview Press.</p>
   <p>Nixon L. A., M. D. Robinson. 1999. “The educational attainment of young women: Role model effects of female high school faculty”. <emphasis>Demography</emphasis> 36 (2):185–194.</p>
   <p>Noell A. M., D. K. Himber. 1979. <emphasis>The History of Noell’s Ark Gorilla Show: The Funniest Show on Earth, Which Features the “World’s Only Athletic Apes”.</emphasis> Tarpon Springs, FL: Noell’s Ark Publisher.</p>
   <p>Norenzayan A. 2013. <emphasis>Big Gods: How Religion Transformed Cooperation and Conflict.</emphasis> Princeton, NJ: Princeton University Press.</p>
   <p>Norenzayan A. et al. 2016. “The cultural evolution of prosocial religions”. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis>, V. 39. https://doi.org/10.1017/S0140525X14001356.</p>
   <p>Nunez M., P. L. Harris. 1998. “Psychological and deontic concepts: Separate domains or intimate connection?” <emphasis>Mind &amp; Language</emphasis> 13 (2):153–170.</p>
   <p>O’Brien M. J., K. N. Laland. 2012. “Genes, culture, and agriculture: An example of human niche construction”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 53 (4):434–470.</p>
   <p>O’Connor S., R. Ono, C. Clarkson. 2011. “Pelagic fishing at 42,000 years before the present and the maritime skills of modern humans”. <emphasis>Science</emphasis> 334 (6059):1117–1121. doi:10.1126/science.1207703.</p>
   <p>Offerman T., J. Potters, J. Sonnemans. 2002. “Imitation and belief learning in an oligopoly experiment”. <emphasis>Review of Economic Studies</emphasis> 69 (4):973–998.</p>
   <p>Offerman T., J. Sonnemans. 1998. “Learning by experience and learning by imitating others”. <emphasis>Journal of Economic Behavior and Organization</emphasis> 34 (4):559–575.</p>
   <p>Oota H. et al. 2001. “Human mtDNA and Y-chromosome variation is correlated with matrilocal versus patrilocal residence”. <emphasis>Nature Genetics</emphasis> 29 (1):20–21.</p>
   <p>Over H., M. Carpenter. 2012. “Putting the social into social learning: Explaining both selectivity and fidelity in children’s copying behavior”. <emphasis>Journal of Comparative Psychology</emphasis> 126 (2):182–192.</p>
   <p>Over H., M. Carpenter. 2013. “The social side of imitation”. <emphasis>Child Development</emphasis> Perspectives 7 (1):6–11.</p>
   <p>Paciotti B., C. Hadley. 2003. “The ultimatum game in southwestern Tanzania”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 44 (3):427–432.</p>
   <p>Padmaja G. 1995. “Cyanide detoxification in cassava for food and feed uses”. <emphasis>Critical Reviews in Food Science and Nutrition</emphasis> 35 (4):299–339.</p>
   <p>Pagel M. D. 2012. <emphasis>Wired for Culture: Origins of the Human Social Mind</emphasis>. New York: W. W. Norton.</p>
   <p>Paige D. M., T. M. Bayless, G. G. Graham. 1972. “Milk programs — Helpful or harmful to Negro children?” <emphasis>American Journal of Public Health and the Nations Health</emphasis> 62 (11):1486–1488. doi:10.2105/Ajph.62.11.1486.</p>
   <p>Paine R. 1971. “Animals as capital — Comparisons among northern nomadic herders and hunters”. <emphasis>Anthropological Quarterly</emphasis> 44 (3):157–172.</p>
   <p>Paladino M. P. et al. 2010. “Synchronous multisensory stimulation blurs self-other boundaries”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 21 (9):1202–1207.</p>
   <p>Panchanathan K., R. Boyd. 2004. “Indirect reciprocity can stabilize cooperation without the second-order free rider problem”. <emphasis>Nature</emphasis> 432:499–502.</p>
   <p>Panger M. A. et al. 2002. “Older than the Oldowan”. Rethinking the emergence of hominin tool use”. <emphasis>Evolutionary Anthropology</emphasis> 11 (6):235–245.</p>
   <p>Pashos A. 2000. “Does paternal uncertainty explain discriminative grandparental solicitude? A cross-cultural study in Greece and Germany”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 21 (2):97–109.</p>
   <p>Pawley A. 1987. “Encoding events in Kalam and English: Different logics for reporting experience”. In <emphasis>Coherence and Grounding in Discourse</emphasis>, 329–360. Amsterdam: John Benjamins.</p>
   <p>Pearce E., C. Stringer, R. I. M. Dunbar. 2013. “New insights into differences in brain organization between Neanderthals and anatomically modern humans”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 280 (1758). doi:10.1098 /rspb.2013.0168.</p>
   <p>Peng Y. et al. 2010. “The <emphasis>ADH</emphasis>1<emphasis>B Arg</emphasis>47<emphasis>His</emphasis> polymorphism in East Asian populations and expansion of rice domestication in history”. <emphasis>BMC Evolutionary Biology</emphasis> 10:15. doi:10.1186 /1471-2148-10-15.</p>
   <p>Perreault C. 2012. “The pace of cultural evolution”. <emphasis>PLoS ONE</emphasis> 7 (9):e45150. doi:10.1371/journal.pone.0045150.</p>
   <p>Perreault C. et al. 2013. “Measuring the complexity of lithic technology”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 54 (S8):5397 — S406. doi:10.1086/673264.</p>
   <p>Perreault C., C. Moya, R. Boyd. 2012. “A Bayesian approach to the evolution of social learning”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 33 (5):449–459.</p>
   <p>Perry D. G., K. Bussey. 1979. “Social-learning theory of sex differences — Imitation is alive and well”. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 37 (10):1699–1712.</p>
   <p>Perry G. H. et al. 2007. “Diet and the evolution of human amylase gene copy number variation”. <emphasis>Nature Genetics</emphasis> 39 (10):1256–1260.</p>
   <p>Perry G. H., B. C. Verrelli, A. C. Stone. 2005. “Comparative analyses reveal a complex history of molecular evolution for human <emphasis>MYH</emphasis>16”. <emphasis>Molecular Biology and Evolution</emphasis> 22 (3):379–382.</p>
   <p>Peterson S. et al. 1995. “Improved cassava-processing can help reduce iodine deficiency disorders in the Central African Republic”. <emphasis>Nutrition Research</emphasis> 15 (6):803–812.</p>
   <p>Peterson S. et al. 1995. “Endemic goiter in Guinea”. <emphasis>Lancet</emphasis> 345 (8948):513–514.</p>
   <p>Phillips D. P., T. E. Ruth, L. M. Wagner. 1993. “Psychology and survival”. <emphasis>Lancet</emphasis> 342 (8880):1142–1145.</p>
   <p>Phoenix D. 2003. “Burke and Wills: Melbourne to the Gulf — A brief history of the Victorian Exploring Expedition of 1860–1”. http://www.burkeandwills.net.au /downloads/.</p>
   <p>Pietraszewski D., L. Cosmides, J. Tooby. 2014. “The content of our cooperation, not the color of our skin: An alliance detection system regulates categorization by coalition and race, but not sex”. <emphasis>PLoS ONE</emphasis> 9 (2):e88534. doi:10.1371/journal.pone.0088534.</p>
   <p>Pietraszewski D., A. Schwartz. 2014a. “Evidence that accent is a dedicated dimension of social categorization, not a byproduct of coalitional categorization”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 35 (1):51–57.</p>
   <p>Pietraszewski D., A. Schwartz. 2014b. “Evidence that accent is a dimension of social categorization, not a byproduct of perceptual salience, familiarity, or ease-of-processing”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 35 (1):43–50.</p>
   <p>Pike T. W., K. N. Laland. 2010. “Conformist learning in nine-spined sticklebacks’ foraging decisions”. <emphasis>Biology Letters</emphasis> 6 (4):466–468.</p>
   <p>Pingle M. 1995. “Imitation vs. rationality: An experimental perspective on decision-making”. <emphasis>Journal of Socio-Economics</emphasis> 24:281–315.</p>
   <p>Pingle M., R. H. Day. 1996. “Modes of economizing behavior: Experimental evidence”. <emphasis>Journal of Economic Behavior &amp; Organization</emphasis> 29:191–209.</p>
   <p>Pinker S. 1997. <emphasis>How the Mind Works.</emphasis> New York: W. W. Norton. [Пинкер С. <emphasis>Как работает мозг.</emphasis> М., Кучково поле, 2017.]</p>
   <p>Pinker S. 2002. <emphasis>The Blank Slate: The Modern Denial of Human Nature</emphasis>. New York: Viking. [Пинкер С. <emphasis>Чистый лист. Природа человека. Кто и почему отказывается признавать ее сегодня.</emphasis> М., Альпина нон-фикшн, 2021.]</p>
   <p>Pinker S. 2010. “The cognitive niche: Coevolution of intelligence, sociality, and language”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 107 (Suppl. 2):8993–8999. doi:10.1073/pnas.0914630107.</p>
   <p>Pinker S. 2011. The Better Angels of Our Nature: Why Violence Has Declined. New York: Viking. [Пинкер С. <emphasis>Лучшее в нас. Почему насилия в мире стало меньше</emphasis>. М., Альпина нон-фикшн, 2020.]</p>
   <p>Pinker S., P. Bloom. 1990. “Natural language and natural selection”. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 13 (4):707–726.</p>
   <p>Pitchford N. J., K. T. Mullen. 2002. “Is the acquisition of basic- colour terms in young children constrained?” <emphasis>Perception</emphasis> 31 (11): 1349–1370.</p>
   <p>Place S. S. et al. 2010. “Humans show mate copying after observing real mate choices”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 31 (5):320–325.</p>
   <p>Plassmann H. et al. 2008. “Marketing actions can modulate neural representations of experienced pleasantness”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 105 (3):1050–1054.</p>
   <p>Plummer T. 2004. “Flaked stones and old bones: Biological and cultural evolution at the dawn of technology”. <emphasis>Yearbook of Physical Anthropology</emphasis> 47:118–164.</p>
   <p>Potters J., M. Sefton, L. Vesterlund. 2005. “After you — Endogenous sequencing in voluntary contribution games”. <emphasis>Journal of Public Economics</emphasis> 89 (8):1399–1419.</p>
   <p>Potters J., M. Sefton, L. Vesterlund. 2007. “Leading-by-example and signaling in voluntary contribution games: An experimental study”. Economic Theory 33 (1):169–182.</p>
   <p>Poulin-Dubois D., I. Brooker, A. Polonia. 2011. “Infants prefer to imitate a reliable person”. <emphasis>Infant Behavior and Development</emphasis> 34 (2):303–309. http://dx.doi.org/10.1016/j.infbeh.2011.01.006.</p>
   <p>Powell A., S. Shennan, M. G. Thomas. 2009. “Late Pleistocene demography and the appearance of modern human behavior”. <emphasis>Science</emphasis> 324 (5932):1298–1301.</p>
   <p>Pradhan G. R., C. Tennie, C. P. van Schaik. 2012. “Social organization and the evolution of cumulative technology in apes and hominins”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 63 (1):180–190.</p>
   <p>Presbie R. J., P. F. Coiteux. 1971. “Learning to be generous or stingy: Imitation of sharing behavior as a function of model generosity and vicarious reinforcement”. <emphasis>Child Development</emphasis> 42 (4):1033–1038.</p>
   <p>Price D. D., D. G. Finniss, E. Benedetti. 2008. “A comprehensive review of the placebo effect: Recent advances and current thought”. <emphasis>Annual Review of Psychology</emphasis> 59:565–590.</p>
   <p>Price T. D., J. A. Brown, eds. 1988. <emphasis>Prehistoric Hunter Gatherers: The Emergence of Cultural Complexity.</emphasis> New York: Academic Press.</p>
   <p>Proctor D. et al. 2013. “Chimpanzees play the ultimatum game”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 110 (6):2070–2075.</p>
   <p>Pulliam H. R., C. Dunford. 1980. <emphasis>Programmed to Learn: An Essay on the Evolution of Culture.</emphasis> New York: Columbia University Press.</p>
   <p>Puurtinen M., T. Mappes. 2009. “Between-group competition and human cooperation”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 276 (1655):355–360.</p>
   <p>Rabinovich R., S. Gaudzinski-Windheuser, N. Goren-Inbar. 2008. “Systematic butchering of fallow deer (Dama) at the early middle Pleistocene Acheulian site of Gesher Benot Ya’aqov (Israel)”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 54 (1):134–149.</p>
   <p>Radcliffe-Brown A. R. 1964. <emphasis>The Andaman Islanders</emphasis>. New York: Free Press.</p>
   <p>Rakoczy H. et al. 2009. “Young children’s understanding of the context-relativity of normative rules in conventional games”. <emphasis>British Journal of Developmental Psychology</emphasis> 27:445–456.</p>
   <p>Rakoczy H., F. Wameken, M. Tomasello. 2008. “The sources of normativity: Young children’s awareness of the normative structure of games”. <emphasis>Developmental Psychology</emphasis> 44 (3):875–881.</p>
   <p>Rand D. G., J. D. Greene, M. A. Nowak. 2012. “Spontaneous giving and calculated greed”. <emphasis>Nature</emphasis> 489 (7416):427–430.</p>
   <p>Rand D. G., J. D. Greene, M. A. Nowak. 2013. “Intuition and cooperation reconsidered. Reply”. <emphasis>Nature</emphasis> 498 (7452):E2–E3.</p>
   <p>Rand D. G. et al. 2014. “Social heuristics shape intuitive cooperation”. <emphasis>Nature Communications</emphasis> 5:3677. doi:10.1038/ncomms4677.</p>
   <p>Rasmussen K., G. Herring, H. Moltke. 1908. <emphasis>The People of the Polar North: A Record.</emphasis> London: K. Paul, Trench, Tribner &amp; Co.</p>
   <p>Reader S. M., Y. Hager, K. N. Laland. 2011. “The evolution of primate general and cultural intelligence”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 366 (1567):1017–1027.</p>
   <p>Reader S. M., K. N. Laland. 2002. “Social intelligence, innovation, and enhanced brain size in primates”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 99 (7):4436–4441.</p>
   <p>Real L. A. 1991. “Animal choice behavior and the evolution of cognitive architecture”. <emphasis>Science</emphasis> 253:980–986.</p>
   <p>Reali F., M. H. Christiansen. 2009. “Sequential learning and the interaction between biological and linguistic adaptation in language evolution”. <emphasis>Interaction Studies</emphasis> 10 (1):5–30.</p>
   <p>Rendell L. et al. 2011. “Cognitive culture: Theoretical and empirical insights into social learning strategies”. <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 15 (2):68–76.</p>
   <p>Rendell L., H. Whitehead. 2001. “Culture in whales and dolphins”. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 24 (2):309–382.</p>
   <p>Reyes-Garcia V. et al. 2009. “Cultural transmission of ethnobotanical knowledge and skills: An empirical analysis from an Amerindian society”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 30 (4):274–285.</p>
   <p>Reyes-Garcia V. et al. 2008. “Do the aged and knowledgeable men enjoy more prestige? A test of predictions from the prestige-bias model of cultural transmission”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 29 (4): 275–281.</p>
   <p>Rice M. E., J. E. Grusec. 1975. “Saying and doing: Effects of observer performance”. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 32:584–593.</p>
   <p>Richerson P. J. et al. 2016. “Cultural group selection plays an essential role in explaining human cooperation: A sketch of the evidence”. <emphasis>Behavioral &amp; Brain Sciences</emphasis>.</p>
   <p>Richerson P. J., R. Boyd. 1998. “The evolution of ultrasociality”. In <emphasis>Indoctrinability, Ideology and Warfare</emphasis>, 71–96. New York: Berghahn Books.</p>
   <p>Richerson P. J., R. Boyd. 2000a. “Climate, culture and the evolution of cognition”. In <emphasis>The Evolution of Cognition</emphasis>, 329–345. Cambridge, MA: MIT Press.</p>
   <p>Richerson P. J., R. Boyd. 2000b. “Built for speed: Pleistocene climate variation and the origins of human culture”. In <emphasis>Perspectives in Ethology</emphasis>, 1–45. New York: Springer.</p>
   <p>Richerson P. J., R. Boyd. 2005. <emphasis>Not by Genes Alone: How Culture Transformed Human Evolution.</emphasis> Chicago: University of Chicago Press.</p>
   <p>Richerson P. J., R. Boyd, R. L. Bettinger. 2001. “Was agriculture impossible during the Pleistocene but mandatory during the Holocene? A climate change hypothesis”. <emphasis>American Antiquity</emphasis> 66 (3):387–411.</p>
   <p>Richerson P. J., R. Boyd, J. Henrich. 2010. “Gene-culture coevolution in the age of genomics”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences</emphasis> 107 (Suppl. 2):8985–8992. doi:10.1073/pnas.0914631107.</p>
   <p>Richerson P. J., J. Henrich. 2012. “Tribal social instincts and the cultural evolution of institutions to solve collective action problems”. <emphasis>Cliodynamics</emphasis> 3 (1):38–80.</p>
   <p>Ridley M. 2010. <emphasis>The Rational Optimist: How Prosperity Evolves</emphasis>. New York: Harper. [Ридли М. <emphasis>Рациональный оптимист</emphasis>. М., Эксмо, 2015.]</p>
   <p>Rilling J. K. et al. 2004. “Imaging the social brain with fMRI and interactive games”. <emphasis>International Journal of Neuropsychopharmacology</emphasis> 7: S477–5478.</p>
   <p>Rivers W. H. R. 1931. “The disappearance of useful arts”. In <emphasis>Source Book in Anthropology</emphasis>, 524–534. New York: Harcourt Brace.</p>
   <p>Roach N. T., D. E. Lieberman. 2012. “Derived anatomy of the shoulder and wrist enable throwing ability in Homo”. <emphasis>American Journal of Physical Anthropology</emphasis> 147:250–250.</p>
   <p>Roach N. T., D. E. Lieberman. 2013. “The biomechanics of power generation during human high-speed throwing?” <emphasis>American Journal of Physical Anthropology</emphasis> 150:233–233.</p>
   <p>Roach N. T. et al. 2013. “Elastic energy storage in the shoulder and the evolution of high-speed throwing in Homo”. <emphasis>Nature</emphasis> 498 (7455): 483–486.</p>
   <p>Rodahl K., T. Moore. 1943. “The vitamin A content and toxicity of bear and seal liver”. <emphasis>Biochemical Journal</emphasis> 37:166–168.</p>
   <p>Roe D. A. 1973. <emphasis>A Plague of Corn: The Social History of Pellagra</emphasis>. Ithaca, NY: Cornell University Press.</p>
   <p>Rogers E. M. 1995. <emphasis>Diffusion of Innovations</emphasis>. New York: Free Press.</p>
   <p>Rosekrans M. A. 1967. “Imitation in children as a function of perceived similarity to a social model and vicarious reinforcement”. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 7 (3):307–315.</p>
   <p>Rosenbaum M., R. R. Blake. 1955. “The effect of stimulus and background factors on the volunteering response”. <emphasis>Journal of Abnormal Social Psychology</emphasis> 50:193–196.</p>
   <p>Rosenbaum M. E., L. E. Tucker. 1962. “The competence of the model and the learning of imitation and nonimitation”. <emphasis>Journal of Experimental Psychology</emphasis> 63 (2):183–190.</p>
   <p>Rosenthal T. L., B. J. Zimmerman. 1978. <emphasis>Social Learning and Cognition</emphasis>. New York: Academic Press.</p>
   <p>Roth G., U. Dicke. 2005. “Evolution of the brain and intelligence”. <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 9 (5):250–257.</p>
   <p>Rozin P., L. Ebert, J. Schull. 1982. “Some like it hot — A temporal analysis of hedonic responses to chili pepper”. <emphasis>Appetite</emphasis> 3 (1):13–22.</p>
   <p>Rozin P., L. Gruss, G. Berk. 1979. “Reversal of innate aversions — Attempts to induce a preference for chili peppers in rats”. <emphasis>Journal of Comparative and Physiological Psychology</emphasis> 93 (6):1001–1014.</p>
   <p>Rozin P., K. Kennel. 1983. “Acquired preferences for piquant foods by chimpanzees”. <emphasis>Appetite</emphasis> 4 (2):69–77.</p>
   <p>Rozin P., M. Mark, D. Schiller. 1981. “The role of desensitization to capsaicin in chili pepper ingestion and preference”. <emphasis>Chemical Senses</emphasis> 6 (1):23–31.</p>
   <p>Rozin P., D. Schiller. 1980. “The nature and acquisition of a preference for chili pepper by humans”. <emphasis>Motivation and Emotion</emphasis> 4 (1):77–101. doi:10.1007/bf0099 5932.</p>
   <p>Rubinstein D. H. 1983. “Epidemic Suicide among Micronesian Adolescents”. <emphasis>Social Science Medicine</emphasis> 17 (10):657–665.</p>
   <p>Rushton J. P. 1975. “Generosity in children: Immediate and long-term effects of modeling, preaching, and moral judgement”. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 31:459–466.</p>
   <p>Rushton J. P., A. C. Campbell. 1977. “Modeling, vicarious reinforcement and extraversion on blood donating in adults. Immediate and long-term effects”. <emphasis>European Journal of Social Psychology</emphasis> 7 (3): 297–306.</p>
   <p>Ryalls B. O., R. E. Gul, K. R. Ryalls. 2000. “Infant imitation of peer and adult models: Evidence for a peer model advantage”. <emphasis>Merrill-Palmer Quarterly Journal of Developmental Psychology</emphasis> 46 (1):188–202.</p>
   <p>Saaksvuori L., T. Mappes, M. Puurtinen. 2011. “Costly punishment prevails in intergroup conflict”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 278 (1723):3428–3436.</p>
   <p>Sabbagh M. A., D. A. Baldwin. 2001. “Learning words from knowledgeable versus ignorant speakers: Links between preschoolers’ theory of mind and semantic development”. <emphasis>Child Development</emphasis> 72 (4):1054–1070.</p>
   <p>Sahlins M. 1961. “The segmentary lineage: An organization of predatory expansion”. <emphasis>American Anthropologist</emphasis> 63 (2):322–345.</p>
   <p>Salali G. D., M. Juda, J. Henrich. 2015. “Transmission and development of costly punishment in children”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 36 (2): 86–94.</p>
   <p>Sandgathe D. et al. 2011a. “On the role of fire in Neanderthal Adaptations in Western Europe: Evidence from Pech de l’Aze and Roc de Marsal, France”. <emphasis>PaleoAnthropology</emphasis> 2011:216–242.</p>
   <p>Sandgathe D. et al. 2011b. “Timing of the appearance of habitual fire use”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 108 (29):E298–E298.</p>
   <p>Sanfey A. G. et al. 2003. “The neural basis of economic decision-making in the ultimatum game”. <emphasis>Science</emphasis> 300:1755–1758.</p>
   <p>Sanz C. M., D. B. Morgan. 2007. “Chimpanzee tool technology in the Goualougo Triangle, Republic of Congo”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 52 (4):420–433.</p>
   <p>Sanz C. M., D. B. Morgan. 2011. “Elemental variation in the termite fishing of wild chimpanzees (<emphasis>Pan troglodytes</emphasis>)”. <emphasis>Biology Letters</emphasis> 7 (4):634–637. doi:10.1098/rsb1.2011.0088.</p>
   <p>Scally A. et al. 2012. “Insights into hominid evolution from the gorilla genome sequence”. <emphasis>Nature</emphasis> 483 (7388):169–175.</p>
   <p>Schachter S., R. Hall. 1952. “Group-derived restraints and audience persuasion”. <emphasis>Human Relations</emphasis> 5:397–406.</p>
   <p>Schapera I. 1930. <emphasis>The Khoisan Peoples of South Africa</emphasis>. London: Routledge.</p>
   <p>Schick K. D. et al. 1999. “Continuing investigations into the stone tool-making and tool-using capabilities of a bonobo <emphasis>(Pan paniscus)</emphasis>”. <emphasis>Journal of Archaeological Science</emphasis> 26:821–832.</p>
   <p>Schmelz M., J. Call, M. Tomasello. 2011. “Chimpanzees know that others make inferences”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 108 (7):3077–3079.</p>
   <p>Schmelz M., J. Call, M. Tomasello. 2013. “Chimpanzees predict that a competitor’s preference will match their own”. <emphasis>Biology Letters</emphasis> 9 (1).</p>
   <p>Schmidt M. F. H., H. Rakoczy, M. Tomasello. 2012. “Young children enforce social norms selectively depending on the violator’s group affiliation”. <emphasis>Cognition</emphasis> 124 (3):325–333.</p>
   <p>Schmidt M. F. H., M. Tomasello. 2012. “Young children enforce social norms”. <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 21 (4):232–236.</p>
   <p>Schnall E., M. J. Greenberg. 2012. “Groupthink and the Sanhedrin: An analysis of the ancient court of Israel through the lens of modern social psychology”. <emphasis>Journal of Management History</emphasis> 18 (3):285–294.</p>
   <p>Scholz M. N. et al. 2006. “Vertical jumping performance of bonobo (<emphasis>Pan paniscus</emphasis>) suggests superior muscle properties”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 273 (1598):2177–2184. doi:10.1098/rspb.2006.3568.</p>
   <p>Scofield J., D. A. Behrend. 2008. “Learning words from reliable and unreliable speakers”. <emphasis>Cognitive Development</emphasis> 23 (2):278–290. doi:10.1016/j.cogdev.2008.01.003.</p>
   <p>Scott D. J. et al. 2008. “Placebo and nocebo effects are defined by opposite opioid and dopaminergic responses”. <emphasis>Archives of General Psychiatry</emphasis> 65 (2):220–231.</p>
   <p>Scott R. M. et al. 2010. “Attributing false beliefs about non-obvious properties at 18 months”. <emphasis>Cognitive Psychology</emphasis> 61 (4):366–395.</p>
   <p>Sear R., R. Mace. 2008. “Who keeps children alive? A review of the effects of kin on child survival”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 29 (1):1–18.</p>
   <p>Selten R., J. Apesteguia. 2005. “Experimentally observed imitation and cooperation in price competition on the circle”. <emphasis>Games and Economic Behavior</emphasis> 51 (1):171–192.</p>
   <p>Sepher J. 1983. <emphasis>Incest: The Biosocial View</emphasis>. New York: Academic Press.</p>
   <p>Sharon G., N. Alperson-Afil, N. Goren-Inbar. 2011. “Cultural conservatism and variability in the Acheulian sequence of Gesher Benot Ya’aqov”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 60 (4):387–397.</p>
   <p>Shea J. J. 2006. “The origins of lithic projectile point technology: evidence from Africa, the Levant, and Europe”. <emphasis>Journal of Archaeological Science</emphasis> 33 (6):823–846.</p>
   <p>Shea J. J., M. Sisk. 2010. “Complex projectile technology and <emphasis>Homo sapiens</emphasis> dispersal into Western Europe”. <emphasis>PaleoAnthropology</emphasis>:100–122.</p>
   <p>Shennan S. 2001. “Demography and cultural innovation: A model and its implications for the emergence of modern human culture”. <emphasis>Cambridge Archaeology Journal</emphasis> 11 (1):5–16.</p>
   <p>Sherman P. W., J. Billing. 1999. “Darwinian gastronomy: Why we use spices”. <emphasis>BioScience</emphasis> 49 (6):453–463.</p>
   <p>Sherman P. W., S. M. Flaxman. 2001. “Protecting ourselves from food”. <emphasis>American Scientist</emphasis> 89 (2):142–151.</p>
   <p>Sherman P. W., G. A. Hash. 2001. “Why vegetable recipes are not very spicy”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 22 (3):147–163.</p>
   <p>Shimelmitz R. et al. 2014. “‘Fire at will’: The emergence of habitual fire use 350,000 years ago”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 77:196–203. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhevol.2014.07.005.</p>
   <p>Shutts K., M. R. Banaji, E. S. Spelke. 2010. “Social categories guide young children’s preferences for novel objects”. <emphasis>Developmental Science</emphasis> 13 (4):599–610.</p>
   <p>Shutts K., K. D. Kinzler, J. M. DeJesus. 2013. “Understanding infants’ and children’s social learning about foods: Previous research and new prospects”. <emphasis>Developmental Psychology</emphasis> 49 (3):419–425.</p>
   <p>Shutts K. et al. 2009. “Social information guides infants’ selection of foods”. <emphasis>Journal of Cognition and Development</emphasis> 10 (1–2):1–17.</p>
   <p>Silberberg A., D. Kearns. 2009. “Memory for the order of briefly presented numerals in humans as a function of practice”. <emphasis>Animal Cognition</emphasis> 12 (2):405–407.</p>
   <p>Silk J. B. 2002. “Practice random acts of aggression and senseless acts of intimidation: The logic of status contests in social groups”. <emphasis>Evolutionary Anthropology</emphasis> 11 (6):221–225.</p>
   <p>Silk J. B. et al. 2005. “Chimpanzees are indifferent to the welfare of unrelated group members”. Nature 437:1357–1359.</p>
   <p>Silk J. B., B. R. House. 2011. “Evolutionary foundations of human prosocial sentiments”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 108:10910–10917.</p>
   <p>Silverman P., R. J. Maxwell. 1978. “How do I respect thee? Let me count the ways: Deference towards elderly men and women”. <emphasis>Behavior Science Research</emphasis> 13 (2):91–108.</p>
   <p>Simmons L. W. 1945. <emphasis>The Role of the Aged in Primitive Society</emphasis>. New Haven, CT: Yale University Press.</p>
   <p>Simon H. 1990. “A mechanism for social selection and successful altruism”. <emphasis>Science</emphasis> 250:1665–1668.</p>
   <p>Simoons F. J. 1970. “Primary adult lactose intolerance and the milking habit: A problem in biologic and cultural interrelations: II. A culture historical hypothesis”. <emphasis>American Journal of Digestive Diseases</emphasis> 15 (8):695–710.</p>
   <p>Slingerland E., J. Henrich, A. Norenzayan. 2013. The evolution of prosocial religions. In <emphasis>Cultural Evolution: Society, Technology, Language and Religion</emphasis>, 335–348. Cambridge: MIT Press.</p>
   <p>Sloane S., R. Baillargeon, D. Premack. 2012. “Do infants have a sense of fairness?” <emphasis>Psychological Science</emphasis> 23 (2):196–204.</p>
   <p>Smaldin P. E., J. C. Schank, R. McElreath. 2013. “Increased costs of cooperation help cooperators in the long run”. <emphasis>American Naturalist</emphasis> 181 (4):451–463.</p>
   <p>Smil V. 2002. “Biofixation and nitrogen in the biosphere and in global food production? In <emphasis>Nitrogen Fixation: Global Perspectives</emphasis>, 7–10. Wallingford, UK: CAB International.</p>
   <p>Smil V. 2011. “Harvesting the Biosphere: The Human Impact”. <emphasis>Population and Development Review</emphasis> 37 (4):613–636.</p>
   <p>Smith E. A., B. Winterhalder. 1992. <emphasis>Evolutionary Ecology and Human Behavior</emphasis>. New York: Aldine de Gruyter.</p>
   <p>Smith J. R. et al. 2007. “Uncertainty and the influence of group norms in the attitude-behaviour relationship”. <emphasis>British Journal of Social Psychology</emphasis> 46:769–792.</p>
   <p>Smith K., S. Kirby. 2008. “Cultural evolution: Implications for understanding the human language faculty and its evolution”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 363 (1509): 3591–3603.</p>
   <p>Snyder J. K., L. A. Kirkpatrick, H. C. Barrett. 2008. “The dominance dilemma: Do women really prefer dominant mates?” <emphasis>Personal Relationships</emphasis> 15 (4):425–444. doi:10.1111/j.1475–6811.2008.00208.x.</p>
   <p>Soler R. 2012. “Costly signaling, ritual and cooperation: Findings from Candomblé, an Afro-Brazilian religion”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 33 (4):346–356. doi:10.1016/j.evolhumbehav.2011.11.004</p>
   <p>Soltis J., R. Boyd, P. J. Richerson. 1995. “Can group-functional behaviors evolve by cultural group selection? An empirical test”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 36 (3):473–494.</p>
   <p>Sosis R., H. Kress, J. Boster. 2007. “Scars for war: Evaluating signaling explanations for cross-cultural variance in ritual costs”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 28:234–247.</p>
   <p>Spencer B., F. J. Gillen. 1968. <emphasis>The Native Tribes of Central Australia</emphasis>. New York: Dover Publications.</p>
   <p>Spencer C., E. Redmond. 2001. “Multilevel selection and political evolution in the Valley of Oaxaca”. <emphasis>Journal of Anthropological Archaeology</emphasis> 20:195–229.</p>
   <p>Spencer R. F. 1984. “North Alaska Coast Eskimo”. In <emphasis>Arctic</emphasis>, Vol. 5 of <emphasis>Handbook of North American Indians</emphasis>. Washington, DC: Smithsonian Institution Press.</p>
   <p>Sperber D. 1996. <emphasis>Explaining Culture: A Naturalistic Approach</emphasis>. Oxford: Blackwell.</p>
   <p>Sperber D. et al. 2010. “Epistemic vigilance”. <emphasis>Mind &amp; Language</emphasis> 25 (4): 359–393.</p>
   <p>Stack S. 1987. “Celebrities and suicide: A taxonomy and analysis, 1948–1983”. <emphasis>American Sociological Review</emphasis> 52 (3):401–412.</p>
   <p>Stack S. 1990. “Divorce, suicide, and the mass media: An analysis of differential identification, 1948–1980”. <emphasis>Journal of Marriage &amp; the Family</emphasis> 52 (2):553–560.</p>
   <p>Stack S. 1992. “Social correlates of suicide by age: Media impacts”. In <emphasis>Life Span Perspectives of Suicide: Time-Lines in the Suicide Process</emphasis>, 187–213. New York: Plenum Press.</p>
   <p>Stack S. 1996. “The effect of the media on suicide: Evidence from Japan, 1955–1985”. <emphasis>Suicide &amp; Life-Threatening Behavior</emphasis> 26 (2):132–142.</p>
   <p>Stanovich K. E. 2013. “Why humans are (sometimes) less rational than other animals: Cognitive complexity and the axioms of rational choice”. <emphasis>Thinking &amp; Reasoning</emphasis> 19 (1):1–26.</p>
   <p>Stedman H. H. et al. 2003. “Inactivating mutation in the <emphasis>MYH</emphasis>16 ‘superfast’ myosin gene abruptly reduced the size of the jaw closing muscles in a recent human ancestor”. <emphasis>Molecular Therapy</emphasis> 7 (5):S106– S106.</p>
   <p>Stedman H. H. et al. 2004. “Myosin gene mutation correlates with anatomical changes in the human lineage”. <emphasis>Nature</emphasis> 428 (6981):415–418.</p>
   <p>Stenberg G. 2009. “Selectivity in infant social referencing”. <emphasis>Infancy</emphasis> 14 (4):457–473.</p>
   <p>Sterelny K. 2012a. <emphasis>The Evolved Apprentice: How Evolution Made Humans Unique</emphasis>. The Jean Nicod Lectures. Cambridge, MA: The MIT Press.</p>
   <p>Sterelny K. 2012b. “Language, gesture, skill: The co-evolutionary foundations of language”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 367 (1599):2141–2151.</p>
   <p>Stern T. 1957. “Drum and whistle languages — An analysis of speech surrogates”. <emphasis>American Anthropologist</emphasis> 59 (3):487–506.</p>
   <p>Stewart K. M. 1994. “Early hominid utilization of fish resources and implications for seasonality and behavior”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 27 (1–3):229–245.</p>
   <p>Stout D. 2002. “Skill and cognition in stone tool production — An ethnographic case study from Irian Jaya”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 43 (5): 693–722.</p>
   <p>Stout D. 2011. “Stone toolmaking and the evolution of human culture and cognition”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 366 (1567):1050–1059.</p>
   <p>Stout D., T. Chaminade. 2007. “The evolutionary neuroscience of tool making”. <emphasis>Neuropsychologia</emphasis> 45 (5):1091–1100.</p>
   <p>Stout D., T. Chaminade. 2012. “Stone tools, language and the brain in human evolution”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 367 (1585):75–87.</p>
   <p>Stout D. et al. 2010. “Technological variation in the earliest Oldowan from Gona, Afar, Ethiopia”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 58 (6):474–491.</p>
   <p>Stout D. et al. 2008. “Neural correlates of Early Stone Age toolmaking: Technology, language and cognition in human evolution”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 363 (1499):1939–1949.</p>
   <p>Striedter G. E. 2004. <emphasis>Principles of Brain Evolution</emphasis>. Sunderland, MA: Sinauer Associates.</p>
   <p>Stringer C. 2012. <emphasis>Lone Survivors: How We Came to Be the Only Humans on Earth</emphasis>. New York: Henry Holt and Company. [Стрингер К. <emphasis>Остались одни. Единственный вид людей на Земле.</emphasis> М., Corpus, 2021.]</p>
   <p>Sturm R. A. et al. 2008. “A single SNP in an evolutionary conserved region within intron 86 of the <emphasis>HERC</emphasis>2 gene determines human blue-brown eye color”. <emphasis>American Journal of Human Genetics</emphasis> 82 (2):424–431.</p>
   <p>Sturtevant W. C. 1978. <emphasis>Arctic</emphasis>, Vol. 5 of <emphasis>Handbook of North American Indians</emphasis>. (ed.) Washington, DC: Smithsonian Institution Press.</p>
   <p>Surovell T. A. 2008. “Extinction of big game”. In <emphasis>Encyclopedia of Archaeology</emphasis>, 1365–1374. New York: Academic Press.</p>
   <p>Sutton M. Q. 1986. “Warfare and expansion: An ethnohistoric perspective on the Numic spread”. <emphasis>Journal of California and Great Basin Anthropology</emphasis> 8 (1):65–82.</p>
   <p>Sutton M. Q. 1993. “The Numic expansion in Great Basin Oral Tradition”. <emphasis>Journal of California and Great Basin Anthropology</emphasis> 15 (1):111–128.</p>
   <p>Suwa G. et al. 2009. “The <emphasis>Ardipithecus ramidus</emphasis> skull and its implications for hominid origins”. <emphasis>Science</emphasis> 326 (5949).</p>
   <p>Szwed M. et al. 2012. “Towards a universal neurobiological architecture for learning to read”. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 35 (5):308–309.</p>
   <p>Tabibnia G., A. B. Satpute, M. D. Lieberman. 2008. “The sunny side of fairness — Preference for fairness activates reward circuitry (and disregarding unfairness activates self-control circuitry)”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 19 (4):339–347.</p>
   <p>Talhelm T. et al. 2014. “Large-scale psychological differences within China explained by rice versus wheat agriculture”. <emphasis>Science</emphasis> 344 (6184):603–608.</p>
   <p>Testart A. 1988. “Some major problems in the social anthropology of hunter-gatherers”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 29 (1):1–31.</p>
   <p>Thompson J., A. Nelson. 2011. “Middle childhood and modern human origins”. <emphasis>Human Nature</emphasis> 22 (3):249–280. doi:10.1007/s12110- 011-9119-3.</p>
   <p>Thomsen L. et al. 2011. “Big and mighty: Preverbal infants mentally represent social dominance”. <emphasis>Science</emphasis> 331 (6016):477–80. doi:10.1126/science.1199198.</p>
   <p>Tolstrup J. S. et al. 2008. “Alcoholism and alcohol drinking habits predicted from alcohol dehydrogenase genes”. <emphasis>Pharmacogenomics Journal</emphasis> 8 (3):220–227.</p>
   <p>Tomasello M. 1999. <emphasis>The Cultural Origins of Human Cognition</emphasis>. Cambridge, MA: Harvard University Press.</p>
   <p>Tomasello M. 2000a. “Culture and cognitive development”. <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 9 (2):37–40.</p>
   <p>Tomasello M. 2000b. “Primate cognition: Introduction to the issue”. <emphasis>Cognitive Science</emphasis> 24 (3):351–361.</p>
   <p>Tomasello M. 2010. <emphasis>Origins of Human Communication</emphasis>. Cambridge. MA: MIT Press. [Томаселло М. <emphasis>Истоки человеческого общения</emphasis>. М., Языки славянской культуры, 2011.]</p>
   <p>Tomasello M., R. Strosberg, N. Akhtar. 1996. “Eighteen-month-old children learn words in non-ostensive contexts”. <emphasis>Journal of Child Language</emphasis> 23 (1):157–176.</p>
   <p>Tomblin J. B., E. Mainela-Arnold, X. Zhang. 2007. “Procedural learning in adolescents with and without specific language impairment”. <emphasis>Language Learning and Development</emphasis> 3 (4):269–293. doi:10.1080/15475440701377477.</p>
   <p>Tombkins W. 1936. <emphasis>Universal Sign Language of the Plains Indians of North America</emphasis>. San Diego: Frye &amp; Smith.</p>
   <p>Tooby J., L. Cosmides. 1992. “The psychological foundations of culture”. In <emphasis>The Adapted Mind</emphasis>, 19–136. New York: Oxford University Press.</p>
   <p>Toth N., K. Schick. 2009. “The Oldowan: The tool making of early hominins and chimpanzees compared”. <emphasis>Annual Review of Anthropology</emphasis> 38:289–305. doi:10.1146/annurev-anthro-091908–164521.</p>
   <p>Tracy J. L., D. Matsumoto. 2008. “The spontaneous expression of pride and shame: Evidence for biologically innate nonverbal displays”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 105 (33):11655–11660. doi:10.1073/pnas.0802 686105.</p>
   <p>Tracy J. L., R. W. Robins. 2008. “The nonverbal expression of pride: Evidence for cross-cultural recognition”. <emphasis>Journal of Personality and Social Psychology</emphasis> 94 (3):516–530.</p>
   <p>Tracy J. L., R. W. Robins, K. H. Lagattuta. 2005. “Can children recognize pride?” <emphasis>Emotion</emphasis> 5 (3):251–257.</p>
   <p>Tracy J. L. et al. 2013. “Cross-cultural evidence that the pride expression is a universal automatic status signal”. <emphasis>Journal of Experimental Psychology-General</emphasis> 142:163–180.</p>
   <p>Tubbs R. S., E. G. Salter, W. J. Oakes. 2006. “Artificial deformation of the human skull: A review”. <emphasis>Clinical Anatomy</emphasis> 19 (4): 372–377.</p>
   <p>Turchin P. 2005. <emphasis>War and Peace and War: The Life Cycles of Imperial Nations</emphasis>. New York: Pearson Education.</p>
   <p>Turchin P. 2010. “Warfare and the evolution of social complexity: A multilevel-selection approach”. <emphasis>Structure and Dynamics</emphasis> 4 (3). http://escholarship.org/uc/item/7j11945r.</p>
   <p>Tuzin D. 1976. <emphasis>The Ilahita Arapesh</emphasis>. Berkeley: University of California Press.</p>
   <p>Tuzin D. 2001. <emphasis>Social Complexity in the Making: A Case Study among the Arapesh of New Guinea</emphasis>. London: Routledge.</p>
   <p>Tylleskar T. et al. 1992. “Cassava cyanogens and konzo, an upper motoneuron disease found in Africa”. <emphasis>Lancet</emphasis> 339 (8787):208–211.</p>
   <p>Tylleskar T. et al. 1991. “Epidemiologic evidence from Zaire for a dietary etiology of konzo, an upper motor neuron disease”. <emphasis>Bulletin of the World Health Organization</emphasis> 69 (5):581–589.</p>
   <p>Tylleskar T. et al. 1993. “Konzo — A distinct disease entity with selective upper motor-neuron damage”. <emphasis>Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry</emphasis> 56 (6):638–643.</p>
   <p>Valdesolo P., D. DeSteno. 2011. “Synchrony and the social tuning of compassion”. <emphasis>Emotion</emphasis> 11 (2):262–266.</p>
   <p>Valdesolo P., J. Ouyang, D. DeSteno. 2010. “The rhythm of joint action: Synchrony promotes cooperative ability”. <emphasis>Journal of Experimental Social Psychology</emphasis> 46 (4):693–695.</p>
   <p>van Schaik C. P. et al. 2003. “Orangutan cultures and the evolution of material culture”. <emphasis>Science</emphasis> 299:102–105.</p>
   <p>van Schaik C. P., M. Burkart. 2011. “Social learning and evolution: the cultural intelligence hypothesis”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 366 (1567):1008–1016. doi:10.1098/rstb.2010.0304.</p>
   <p>van Schaik C. P., K. Isler, J. M. Burkart. 2012. “Explaining brain size variation: from social to cultural brain”. <emphasis>Trends in Cognitive Sciences</emphasis> 16 (5):277–284.</p>
   <p>van Schaik C. P., G. R. Pradhan. 2003. “A model for tool-use traditions in primates: implications for the coevolution of culture and cognition”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 44:645–664.</p>
   <p>VanderBorght M., V. K. Jaswal. 2009. “Who knows best? Preschoolers sometimes prefer child informants over adult informants”. <emphasis>Infant and Child Development</emphasis> 18 (1):61–71.</p>
   <p>van’t Wout M. et al. 2006. “Affective state and decision-making in the ultimatum game”. <emphasis>Experimental Brain Research</emphasis> 169 (4): 564–568.</p>
   <p>Ventura P. et al. 2013. “Literacy acquisition reduces the influence of automatic holistic processing of faces and houses”. <emphasis>Neuroscience Letters</emphasis> 554:105–109.</p>
   <p>Vitousek P. M. et al. 1997. “Human domination of Earth’s ecosystems”. <emphasis>Science</emphasis> 277 (5325):494–499. doi:10.1126/science 277.5325.494.</p>
   <p>von Rueden C., M. Gurven, H. Kaplan. 2008. “The multiple dimensions of male social status in an Amazonian society”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 29 (6):402–415.</p>
   <p>von Rueden C., M. Gurven, H. Kaplan. 2011. “Why do men seek status? Fitness payoffs to dominance and prestige”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 278 (1715):2223–2232.</p>
   <p>Vonk J. et al. 2008. “Chimpanzees do not take advantage of very low cost opportunities to deliver food to unrelated group members”. <emphasis>Animal Behaviour</emphasis> 75:1757–1770.</p>
   <p>Voors M. J. et al. 2012. “Violent conflict and behavior: A field experiment in Burundi”. <emphasis>American Economic Review</emphasis> 102 (2):941–964.</p>
   <p>Wade N. 2009. <emphasis>The Faith Instinct: How Religion Evolved and Why It Endures</emphasis>. New York: Penguin Press.</p>
   <p>Wade N. 2014. <emphasis>A Troublesome Inheritance: Genes, Race, and Human History</emphasis>. New York: Penguin Press. [Уэйд Н. <emphasis>Неудобное наследство. Гены, расы и история человечества</emphasis>. М., Альпина нон-фикшн, 2021.]</p>
   <p>Wadley L. 2010. “Compound-adhesive manufacture as a behavioral proxy for complex cognition in the Middle Stone Age”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 51:5111 — S119.</p>
   <p>Wadley L., T. Hodgskiss, M. Grant. 2009. “Implications for complex cognition from the hafting of tools with compound adhesives in the Middle Stone Age, South Africa”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 106 (24):9590–9594.</p>
   <p>Wakano J. Y., K. Aoki. 2006. “A mixed strategy model for the emergence and intensification of social learning in a periodically changing natural environment”. <emphasis>Theoretical Population Biology</emphasis> 70 (4):486–497.</p>
   <p>Wakano J. Y., K. Aoki, M. W. Feldman. 2004. “Evolution of social learning: A mathematical analysis”. <emphasis>Theoretical Population Biology</emphasis> 66 (3):249–258.</p>
   <p>Walden T. A., G. Kim. 2005. “Infants’ social looking toward mothers and strangers”. <emphasis>International Journal of Behavioral Development</emphasis> 29 (5):356–360.</p>
   <p>Walker R. S., M. V. Flinn, K. R. Hill. 2010. “Evolutionary history of partible paternity in lowland South America”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 107 (45):19195–19200. doi:10.1073/pnas.1002598107.</p>
   <p>Ward C. V. et al. 2013. “Earliest evidence of distinctive modern human-like hand morphology from West Turkana, Kenya”. <emphasis>American Journal of Physical Anthropology</emphasis> 150:284–284.</p>
   <p>Ward C. V. et al. 2014. “Early Pleistocene third metacarpal from Kenya and the evolution of modern human-like hand morphology”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 111 (1):121–124.</p>
   <p>Wasserman I. M., S. Stack, J. L. Reeves. 1994. “Suicide and the media: The New York Times’s presentation of front-page suicide stories between 1910 and 1920”. <emphasis>Journal of Communication</emphasis> 44 (2):64–83.</p>
   <p>Watts D. J. 2011. <emphasis>Everything Is Obvious*: How Common Sense Fails Us</emphasis>. New York: Crown Business. [Уоттс Д. <emphasis>Здравый смысл врет. Почему не надо слушать свой внутренний голос.</emphasis> М., Эксмо, 2012.]</p>
   <p>Webb W. P. 1959. <emphasis>The Great Plains</emphasis>. Waltham, MA: Blaisdell.</p>
   <p>Webster M. A., P. Kay. 2005. “Variations in color naming within and across populations”. <emphasis>Behavioral and Brain Sciences</emphasis> 28 (4):512–513.</p>
   <p>Wertz A. E., K. Wynn. 2014a. “Selective social learning of plant edibility in 6- and 18-month-old infants”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 25 (4): 874–882.</p>
   <p>Wertz A. E., K. Wynn. 2014b. “Thyme to touch: Infants possess strategies that protect them from dangers posed by plants”. <emphasis>Cognition</emphasis> 130 (1):44–49.</p>
   <p>White T. D. et al. 2009. “<emphasis>Ardipithecus ramidus</emphasis> and the paleobiology of early hominids”. <emphasis>Science</emphasis> 326 (5949):75–86.</p>
   <p>Whitehouse H. 1996. “Rites of terror: Emotion, metaphor and memory in Melanesian initiation cults”. <emphasis>Journal of the Royal Anthropological Institute</emphasis> 2 (4):703–715.</p>
   <p>Whitehouse H. 2004. Modes of Religiosity: A Cognitive Theory of Religious Transmission. Lanham, MD: Altamira Press.</p>
   <p>Whitehouse H., J. A. Lanman. 2014. “The ties that bind us: Ritual, fusion, and identification”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 55 (6):674–695. doi:10.1086/678698.</p>
   <p>Whitehouse H. et al. 2014. “Brothers in arms: Libyan revolutionaries bond like family”. <emphasis>Proceedings of the National Academy of Sciences, USA</emphasis> 111 (50):17783–17785. doi:10.1073/pnas.1416284111.</p>
   <p>Whiten A., C. P. van Schaik. 2007. “The evolution of animal ‘cultures’ and social intelligence”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 362 (1480):603–620.</p>
   <p>Whiting M. G. 1963. “Toxicity of cycads”. <emphasis>Economic Botany</emphasis> 17:271–302.</p>
   <p>Wichmann S., T. Rama, E. W. Holman. 2011. “Phonological diversity, word length, and population sizes across languages: The ASJP evidence”. <emphasis>Linguistic Typology</emphasis> 15:177–197.</p>
   <p>Wiessner P. 1982. “Risk, reciprocity and social influences on!Kung San economics”. In <emphasis>Politics and History in Band Societies</emphasis>, 61–84. New York: Cambridge University Press.</p>
   <p>Wiessner P. 1998. “On network analysis: The potential for understanding (and misunderstanding)!Kung Hxaro”. <emphasis>Current Anthropology</emphasis> 39 (4):514–517.</p>
   <p>Wiessner P. 2002. “Hunting, healing, and hxaro exchange — A long-term perspective on!Kung (Ju/’hoansi) large-game hunting”. <emphasis>Evolution and Human Behavior</emphasis> 23 (6):407–436.</p>
   <p>Wiessner P. 2005. “Norm enforcement among the Ju/’hoansi Bushmen — A case of strong reciprocity”. <emphasis>Human Nature</emphasis> 16 (2):115–145.</p>
   <p>Wiessner P., A. Tumu. 1998. <emphasis>Historical Vines</emphasis>. Smithsonian Series in Ethnographic Inquiry. Washington DC: Smithsonian Institution Press.</p>
   <p>Wiley A. S. 2004. “‘Drink milk for fitness’: The cultural politics of human biological variation and milk consumption in the United States”. <emphasis>American Anthropologist</emphasis> 106 (3):506–517.</p>
   <p>Wilkins J., M. Chazan. 2012. “Blade production similar to 500 thousand years ago at Kathu Pan 1, South Africa: Support for a multiple origins hypothesis for early Middle Pleistocene blade technologies”. <emphasis>Journal of Archaeological Science</emphasis> 39 (6):1883–1900.</p>
   <p>Wilkins J. et al. 2012. “Evidence for early hafted hunting technology”. <emphasis>Science</emphasis> 338 (6109):942–946.</p>
   <p>Willard A. K., J. Henrich, A. Norenzayan. 2016. “The role of memory, belief, and familiarity in the transmission of counterintuitive content”. <emphasis>Human Nature</emphasis> 27 (3). doi:10.1007/s12110-016-9259-6.</p>
   <p>Williams T. I. 1987. <emphasis>The History of Invention</emphasis>. New York: Facts on File.</p>
   <p>Wills W. J., W. Wills, G. Farmer. 1863. <emphasis>A Successful Exploration through the Interior of Australia, from Melbourne to the Gulf of Carpentaria</emphasis>. London: R. Bentley.</p>
   <p>Wilson D. S. 2005. “Evolution for everyone: How to increase acceptance of, interest in, and knowledge about evolution”. <emphasis>PloS Biology</emphasis> 3 (12):2058–2065.</p>
   <p>Wilson D. S., E. O. Wilson. 2007. “Rethinking the theoretical foundation of sociobiology”. <emphasis>Quarterly Review of Biology</emphasis> 82 (4):327–348.</p>
   <p>Wilson E. O. 2012. <emphasis>The Social Conquest of Earth</emphasis>. New York: Liveright. [Уилсон Э. <emphasis>Хозяева Земли. Социальное завоевание планеты человечеством</emphasis>. СПб, Питер, 2014.]</p>
   <p>Wilson M. L. et al. 2012. “Rates of lethal aggression in chimpanzees depend on the number of adult males rather than measures of human disturbance”. <emphasis>American Journal of Physical Anthropology</emphasis> 147: 305–305.</p>
   <p>Wilson M. L., R. W. Wrangham. 2003. “Intergroup relations in chimpanzees”. <emphasis>Annual Review of Anthropology</emphasis> 32:363–392.</p>
   <p>Wilson W., D. L. Dufour. 2002. “Why ‘bitter’ cassava? Productivity of ‘bitter’ and ‘sweet’ cassava in a Tukanoan Indian settlement in the northwestern Amazon”. <emphasis>Economic Botany</emphasis> 56 (1):49–57.</p>
   <p>Wiltermuth S. S., C. Heath. 2009. “Synchrony and cooperation”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 20 (1):1–5.</p>
   <p>Wolf A. P. 1995. <emphasis>Sexual Attraction and Childhood Association: A Chinese Brief for Edward Westermarck</emphasis>. Stanford, CA: Stanford University Press.</p>
   <p>Wolf T. M. 1973. “Effects of live modeled sex-inappropriate play behavior in a naturalistic setting”. <emphasis>Developmental Psychology</emphasis> 9 (1):120–123.</p>
   <p>Wolf T. M.1975. “Influence of age and sex of model on sex-inappropriate play”. <emphasis>Psychological Reports</emphasis> 36 (1):99–105.</p>
   <p>Wolff P., D. L. Medin, C. Pankratz. 1999. “Evolution and devolution of folkbiological knowledge”. <emphasis>Cognition</emphasis> 73 (2):177–204.</p>
   <p>Woodburn J. 1982. “Egalitarian societies”. <emphasis>Man</emphasis> 17 (3):431–451.</p>
   <p>Woodburn J. “‘Sharing is not a form of exchange’: An analysis of property-sharing in immediate-return hunter-gatherer societies”. In <emphasis>Property Relations</emphasis>, 48–237. Cambridge: Cambridge University Press.</p>
   <p>Woodman D. C. 1991. <emphasis>Unravelling the Franklin Mystery Inuit Testimony</emphasis>. Montreal: McGill-Queen’s University Press.</p>
   <p>Woollett K., E. A. Maguire. 2009. “Navigational expertise may compromise anterograde associative memory”. <emphasis>Neuropsychologia</emphasis> 47 (4):1088–1095.</p>
   <p>Woollett K., E. A. Maguire. 2011. “Acquiring ‘the knowledge’ of London’s layout drives structural brain changes”. <emphasis>Current Biology</emphasis> 21 (24):2109–2114.</p>
   <p>Woollett K., H. J. Spiers, E. A. Maguire. 2009. “Talent in the taxi: A model system for exploring expertise”. <emphasis>Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 364 (1522):1407–1416.</p>
   <p>Woolley A. W. et al. 2010. “Evidence for a collective intelligence factor in the performance of human groups”. <emphasis>Science</emphasis> 330 (6004):686–688.</p>
   <p>World Bank Group. 2015. <emphasis>Mind, Society and Behavior</emphasis>. World Development Report 2015. Washington DC: World Bank.</p>
   <p>Wrangham R. W. 2009. <emphasis>Catching Fire: How Cooking Made Us Human</emphasis>. New York: Basic Books. [Рэнгем Р. <emphasis>Зажечь огонь: как кулинария сделала нас людьми</emphasis>. М., Corpus, 2012.]</p>
   <p>Wrangham R., R. Carmody. 2010. “Human adaptation to the control of fire”. <emphasis>Evolutionary Anthropology</emphasis> 19 (5):187–199.</p>
   <p>Wrangham R., N. Conklin-Brittain. 2003. “Cooking as a biological trait”. <emphasis>Comparative Biochemistry and Physiology A: Molecular &amp; Integrative Physiology</emphasis> 136 (1):35–46.</p>
   <p>Wrangham R., Z. Machanda, R. McCarthy. 2005. “Cooking, time-budgets, and the sexual division of labor”. <emphasis>American Journal of Physical Anthropology</emphasis>:226–227.</p>
   <p>Wrangham R. W., L. Glowacki. 2012. “Intergroup aggression in chimpanzees and war in nomadic hunter-gatherers evaluating the chimpanzee model”. <emphasis>Human Nature</emphasis> 23 (1):5–29.</p>
   <p>Wray A., G. W. Grace. 2007. “The consequences of talking to strangers: Evolutionary corollaries of socio-cultural influences on linguistic form”. <emphasis>Lingua</emphasis> 117 (3):543–578.</p>
   <p>Xu J., M. Dowman, T. L. Griffiths. 2013. “Cultural transmission results in convergence towards colour term universals”. <emphasis>Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences</emphasis> 280 (1758).</p>
   <p>Xygalatas D. et al. 2013. “Extreme rituals promote prosociality”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 24 (8):1602–1605.</p>
   <p>Yellen J. E. et al. 1995. “A Middle Stone Age worked bone industry from Katanda, Upper Semliki Valley, Zaire”. <emphasis>Science</emphasis> 268:553–556.</p>
   <p>Young D., R. L. Bettinger. 1992. “The Numic spread: A computer simulation”. <emphasis>American Antiquity</emphasis> 57 (1):85–99.</p>
   <p>Zahn R. et al. 2009. “Subgenual cingulate activity reflects individual differences in empathic concern”. <emphasis>Neuroscience Letters</emphasis> 457 (2):107–110.</p>
   <p>Zaki J., J. P. Mitchell. 2013. “Intuitive prosociality”. <emphasis>Current Directions in Psychological Science</emphasis> 22 (6):466–470.</p>
   <p>Zaki J., J. Schirmer, J. P. Mitchell. 2011. “Social influence modulates the neural computation of value”. <emphasis>Psychological Science</emphasis> 22 (7):894–900.</p>
   <p>Zesch S. 2004. <emphasis>The Captured: A True Story of Indian Abduction on the Texas Frontier</emphasis>. New York: St. Martin’s Press.</p>
   <p>Zink K. D., D. E. Lieberman, P. W. Lucas. 2014. “Food material properties and early hominin processing techniques”. <emphasis>Journal of Human Evolution</emphasis> 77 (0):155–166. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhevol.2014.06.012.</p>
   <p>Zmyj N. et al. 2010. “The reliability of a model influences 14-month-olds’ imitation”. <emphasis>Journal of Experimental Child Psychology</emphasis> 106 (4):208–220. http://dx.doi.org/10.1016/j.jecp.2010.03.002.</p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Этот вступительный текст опирается на работу Chudek, Muthukrishna, Henrich 2016.</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Vitousek et al. 1997 и Smil 2002, 2011. Кроме того, см. http://www.newstatesman.com/node/147330. Спасибо Киму Хиллу за наводку на эту информацию.</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Под “успехом” я понимаю экологический успех нашего вида в разнообразных средах обитания по всей планете с точки зрения захвата энергии.</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>По поводу того, какие силы стояли за вымираниями, по-прежнему ведутся жаркие споры; обсуждается в числе прочего и гипотеза о том, что люди заразили мегафауну инфекционными болезнями. Однако в целом представляется вероятным, что люди так или иначе причастны ко многим вымираниям и способствовали им как напрямую — например, охотой, — так и косвенно, скажем, в результате пожаров (масштабное выжигание растительности в Австралии) и других способов экологического вмешательства (конкуренция с другими высшими хищниками). См. Surovell 2008 и Lorenzen et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Разумеется, масштаб и скорость воздействия индустриальных обществ на планету беспрецедентны для истории нашего вида и видов вообще (Smil 2011).</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Материал о муравьях почерпнут из Hölldobler, Wilson 1990.</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>Обсуждение см. в Boyd, Silk 2012. Поскольку наша глобальная экспансия произошла по эволюционным меркам относительно недавно, времени для генетической дифференциации прошло недостаточно.</p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Dugatkin 1999 и Dunbar 1998.</p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Идея, что секрет успеха нашего вида — его “разум”, встречается повсеместно (Bingham 1999). Однако в самое последнее время она появлялась в трудах эволюционных психологов — в том числе в работах Barrett, Tooby, Cosmides 2007 и Pinker 2010. Выражение “на ходу” взято у Пинкера, а термин “импровизационный интеллект” — у Баррета и его коллег. Подробнее см. Boyd et. al. 2011a.</p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Pinker 1997: 184. (Пинкер 2017)</p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>Стивен Пинкер. <emphasis>Лучшее в нас.</emphasis> М., Альпина нон-фикшн, 2023. Перевод О. Семиной.</p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Эта точка зрения широко распространена, а в последние годы встретилась в работах E. O. Wilson 2012 и D. S. Wilson 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>Слово “интеллект” я буду использовать в привычном смысле, если не указано иначе. Интеллект — это свойство индивидов, позволяющее им находить новые, более удачные решения трудных задач. Чем выше интеллект, тем лучше человек способен самостоятельно находить решения задач, в том числе незнакомых, и справляться с новыми проблемами. Как правило, мы не включаем в понятие “интеллект” умение копировать поведение других людей (или подражать им). Например, когда дети проходят тесты на коэффициент интеллекта или пишут практически любую контрольную, им запрещается применять любимые стратегии культурного обучения (см. главу 4) — списывать ответы у самого умного в классе. Подобным же образом у групп есть <emphasis>групповой интеллект</emphasis> — мерило способности группы решать задачи. Он необязательно отражает интеллект отдельных членов группы, по крайней мере не прямо (Woolley et al. 2010). Кроме того, групповой интеллект не предполагает копирование решений у других групп. Таким образом, попытки включить стратегии культурного обучения в понятие “интеллект” противоречат принятому словоупотреблению.</p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Эти результаты позаимствованы из работ Herrmann et. al. 2007, 2010. Описывая эти данные, я сфокусировался на ключевых результатах, имеющих отношение к моей теме, и не включил в книгу, в частности, результаты, связанные со способностями к коммуникации или ментализации. Но и они лишь подтвердили бы линию аргументации, представленную в этой книге.</p>
  </section>
  <section id="n_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>На самом деле результаты пространственных тестов с возрастом чуть-чуть улучшаются. Более взрослые животные справляются с тестами немного лучше (Эстер Херрманн, личное сообщение, 2013).</p>
  </section>
  <section id="n_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>По поводу этого исследования нам необходимо сделать три оговорки (De Waal et al. 2008). Во-первых, обезьяны находились в невыигрышной позиции в том, что касалось социального обучения, поскольку пример исполнения задания показывали исключительно люди, независимо от того, к какому виду принадлежали испытуемые. Однако одно исследование показало, что даже если пример подают представители своего вида, это не закрывает брешь между людьми и шимпанзе (Dean et. al. 2012). Во-вторых, испытуемые-обезьяны были не настоящие дикие, а рожденные дикими сироты, помещенные в питомники, где они вошли в разновозрастные социальные группы. Это означает, что они (1) находились в постоянном контакте с людьми и (2) не испытывали недостатка в пище и не подвергались серьезной угрозе нападения хищников. Хотя это достаточно весомая оговорка, предыдущие работы показывают, что на самом деле общение с людьми и безопасность лишь улучшают когнитивные способности, особенно социальное обучение (van Schaik, Burkart 2011, Henrich, Tennie 2017). Более того, в питомниках социальным группам предоставляется возможность выходить в девственный тропический лес, где обезьяны проводят много времени. В-третьих, обезьяны, которых не сопровождали мамы, возможно, робели и чувствовали себя неуверенно, что и привело к менее впечатляющим результатам. Херрманн и ее коллеги оценивали “скованность” и “темперамент” — параметры, которые должны были отразить эту робость. Эти оценки показывают, что люди были не просто более (а не менее) скованными, чем обезьяны (которые отнеслись к заданиям с большим энтузиазмом): уровень скованности и темперамент вообще не были связаны с результатами выполнения тестов на социальное обучение. Кроме того, неясно, почему этот фактор должен был повлиять только на социальное обучение, а не на все остальные тесты.</p>
  </section>
  <section id="n_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>Fry, Hale 1996 и Kail 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>Inoue, Matsuzawa 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>Silberberg, Kearns 2009 и Cook, Wilson 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>Люди, несомненно, на это возразят, что шимпанзе за каждую верную последовательность получали угощение, а студенты ничего подобного не получали (и, таким образом, были лишены важной в подобных случаях глюкозной подпитки). Кроме того, люди вправе возразить, что Аюму, несомненно, нашел какой-то тайный способ побеждать, который до сих пор не смог повторить никто из его собратьев, а значит, его участие в соревнованиях не вполне законно. Интересное обсуждение потенциальных недостатков исследования можно найти в работе Humphrey 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>Byrne, Whiten 1992, Dunbar 1998, Humphrey 1976.</p>
  </section>
  <section id="n_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>Martin et al. 2014. Среднее отклонение от равновесия Нэша у шимпанзе составляло 0,02, а у людей — 0,14.</p>
  </section>
  <section id="n_23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>Cook et al. 2012, Belot, Crawford, Heyes 2013 и Naber, Pashkam, Nakayama 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p>Об эвристиках и предвзятостях (когнитивных искажениях) из областей психологии и экономики см. Gilovich, Griffin, Kahneman 2002, Kahneman 2011 (Канеман 2021), Kahneman, Slovic, Tversky 1982, Camerer 1989, Gilovich, Vallone, Tversky 1985 и Camerer 1995. По вопросу о том, как нам удалось так прекрасно приспособиться при такой явной иррациональности, см. Henrich 2002 и Henrich et al. 2001a. Об экспериментах с другими животными, помимо людей, см. Real 1991, Kagel, McDonald, Battalio 1990, Stanovich 2013 и Herbranson, Schroeder 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>Приведенное здесь описание экспедиции Франклина основано на материалах из различных источников: Lambert 2009, Cookman 2000, Mowat 1960 (Моуэт 1966), Goodman 1991, Boyd, Richerson, Henrich 2011a. Аналогия с программой “Аполлон” позаимствована у Ламберта.</p>
  </section>
  <section id="n_26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p>Экспедиция Франклина долго была предметом пристального интереса историков. Исследования показали, что беды экспедиции отчасти могли быть вызваны порчей пищи и отравлением свинцом: и то и другое связано с использованием недавно изобретенных консервов. Гипотеза об отравлении свинцом была подтверждена лабораторными анализами останков членов экспедиции, однако свинец мог сыграть лишь относительно небольшую роль. Гипотеза о порче пищи не нашла достаточных подтверждений, хотя это довольно правдоподобно. Однако ни отравление консервами, ни цинга не стали бы проблемой, если бы моряки переняли образ жизни инуитов. Команды и Росса, и Амундсена дополнили свой рацион инуитской пищей, и она им прекрасно подошла.</p>
  </section>
  <section id="n_27">
   <title>
    <p>27</p>
   </title>
   <p>По Boyd, Richerson, Henrich 2011a.</p>
  </section>
  <section id="n_28">
   <title>
    <p>28</p>
   </title>
   <p><emphasis>Там же</emphasis>.</p>
  </section>
  <section id="n_29">
   <title>
    <p>29</p>
   </title>
   <p>Стоит отметить, что западная оконечность Земли Короля Уильяма среди инуитов считается менее богатой и благоприятной для жизни, чем другие области того же острова и прилегающие регионы (Balikci 1989). Однако все три экспедиции — Франклина, Росса и Амундсена — в конечном итоге очутились примерно в тех же краях, и люди Франклина нашли пирамиду из камней, оставленную людьми Росса. Более того, свидетельства инуитов и археологические находки показывают, что люди Франклина в дальнейшем раскололись на множество групп и разошлись по обеим сторонам острова (Goodman 1991).</p>
  </section>
  <section id="n_30">
   <title>
    <p>30</p>
   </title>
   <p>Отзывы об одежде, санях и иглу см. Amundsen 1908: 149, 156 и 142 соответственно.</p>
  </section>
  <section id="n_31">
   <title>
    <p>31</p>
   </title>
   <p>Так их придумал называть Роб Бойд.</p>
  </section>
  <section id="n_32">
   <title>
    <p>32</p>
   </title>
   <p>Этот материал почерпнут из многочисленных источников о Бёрке и Уиллсе, в том числе из Phoenix 2003, Henrich, McElreath 2003 и Wills, Wills, Farmer 1863, а также взят с двух ценнейших веб-сайтов: burkeandwills.slv.vic.gov.au и www.burkeandwills.net.au.</p>
  </section>
  <section id="n_33">
   <title>
    <p>33</p>
   </title>
   <p>Эта цитата взята из посмертно опубликованной расшифровки дневника Уиллса. Первая часть — из записи от 20 июня 1861 года, вторая — из последней записи, которая датирована 26 июня, но может относиться и к более позднему времени вплоть до 28 июня 1861 года. См. http://www.burkeandwills.net.au/Journals/Wills_Journals/Wills_Journal_June_1861.htm. Любопытно, что первая запись не полностью приведена в версии дневника Уиллса, которую опубликовал его отец в 1863 году. Вторая часть полностью приведена на с. 302 (Wills, Wills, Farmer 1863).</p>
  </section>
  <section id="n_34">
   <title>
    <p>34</p>
   </title>
   <p>Компиляция из нескольких источников: Earl, Mccleary 1994, Mccleary, Chick 1977, Earl 1996; точка зрения Феникса см. http://burkeandwills.slv.vic.gov.au/ask-an-expert/did-burke-and-wills-die-because-they-ate-nardoo.</p>
  </section>
  <section id="n_35">
   <title>
    <p>35</p>
   </title>
   <p>Мое описание практически полностью позаимствовано из книги Гудвина (Goodwin 2008), а дополнительный материал о племени каранкава — из других источников, в том числе www.tshaonline.org/handbook/online/articles/bmk05.</p>
  </section>
  <section id="n_36">
   <title>
    <p>36</p>
   </title>
   <p>Увы, эта героиня, прибыв в миссию в Санта-Барбаре, обнаружила, что по-прежнему остается в одиночестве, поскольку никто не понимает ее языка. Все ее соплеменники-николеньо умерли от болезней или исчезли. Сама она протянула лишь несколько недель, несмотря на все внимание и заботу. Мое описание почерпнуто из нескольких источников (Hardacre 1880, Hudson 1981, Morgan 1979, Kroeber 1925). Эти исторические события легли в основу известного романа Скотта О’Делла “Остров голубых дельфинов” (Scott O’Dell, <emphasis>Island of the Blue Dolphins</emphasis>). Цитаты из статьи Хардакра в <emphasis>Schibner’s Monthly</emphasis> (1880).</p>
  </section>
  <section id="n_37">
   <title>
    <p>37</p>
   </title>
   <p>Бойд и Ричерсон (Boyd, Richerson 1985) опирались на революционные труды Луки Луиджи Кавалли-Сфорца и Марка Фельдмана (Cavalli-Sforza, Feldman 1981), которые первыми построили модель культурной эволюции как отдельного процесса, параллельного генетической эволюции. Большой вклад в эту работу на начальном этапе сделали также труды Durham 1982, Sperber 1996, Campbell 1965, Lumsden, Wilson 1981 и Pulliam, Dunford 1980. Интеллектуальные корни концепции можно проследить до Джеймса Марка Болдуина (Baldwin 1896). Глубокие и подробные обзоры можно найти у Hoppitt, Laland 2013, Brown et al. 2011, Rendell et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_38">
   <title>
    <p>38</p>
   </title>
   <p>Большинство пунктов из этого списка так или иначе освещены на страницах этой книги. Что касается прочих, об эвристике суждений см. Rosenthal, Zimmerman 1978, о стандартах наказания см. Salali, Juda, Henrich 2015, о богах и микробах см. Harris et al. 2006.</p>
  </section>
  <section id="n_39">
   <title>
    <p>39</p>
   </title>
   <p>Bandura, Kupers 1964.</p>
  </section>
  <section id="n_40">
   <title>
    <p>40</p>
   </title>
   <p>Henrich, Broesch 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_41">
   <title>
    <p>41</p>
   </title>
   <p>Примеры, касающиеся охоты, см. в Henrich, Gil-White 2001.</p>
  </section>
  <section id="n_42">
   <title>
    <p>42</p>
   </title>
   <p>Когда я работал в Университете Британской Колумбии, мне почти десять лет довелось пробыть в штате экономического факультета и Ванкуверской экономической школы. Кроме того, я преподавал студентам МБА в Школе бизнеса Штерна при Нью-Йоркском университете, а потом был приглашенным профессором в Школе бизнеса при Мичиганском университете. Так что я знаком и со студентами МБА, и с экономистами.</p>
  </section>
  <section id="n_43">
   <title>
    <p>43</p>
   </title>
   <p>Kroll, Levy 1992.</p>
  </section>
  <section id="n_44">
   <title>
    <p>44</p>
   </title>
   <p>Henrich, Gil-White 2001, Rogers 1995, Henrich, Broesch 2011, а также N. Henrich, Henrich 2007: глава 2.</p>
  </section>
  <section id="n_45">
   <title>
    <p>45</p>
   </title>
   <p>Эволюционные модели предсказывают, что культурное обучение должно доминировать, когда индивидуальное обучение затруднено или затратно и когда обучающиеся чувствуют себя неуверенно (Hoppitt, Laland 2013, Laland, Atton, Webster 2011, Laland 2004, Boyd, Richerson 1988, Nakahashi, Wakano, Henrich 2012, Wakano, Aoki 2006, Wakano, Aoki, Feldman 2004).</p>
  </section>
  <section id="n_46">
   <title>
    <p>46</p>
   </title>
   <p>Cпасибо Майклу Мутукришне за наводку. См. https://www.forbes.com/sites/moneybuilder/2013/11/14/investing-with-billionaires-the-ibillionaire-index/?sh=5cef7d8d579f.</p>
  </section>
  <section id="n_47">
   <title>
    <p>47</p>
   </title>
   <p>Pingle 1995, Pingle, Day 1996, Selten, Apesteguia 2005, N. Henrich, Henrich 2007, Fowler, Christakis 2010, Apesteguia, Huck, Oechssler 2007, Offerman, Potters, Sonnemans 2002, Offerman, Sonnemans 1998, Rogers 1995a, Conley, Udry 2010 и Morgan et al. 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_48">
   <title>
    <p>48</p>
   </title>
   <p>У исследований культурного обучения в психологии давняя история: Rosenbaum, Tucker 1962, Baron 1970, Kelman 1958, Mausner 1954, Mausner, Bloch 1957, Greenfield, Kuznicki 1975, Chalmers, Horne, Rosenbaum 1963, Miller, Dollard 1941, Bandura 1977 (Бандура 2000). Обзор и обсуждение см. в Henrich, Gil-White 2001.</p>
  </section>
  <section id="n_49">
   <title>
    <p>49</p>
   </title>
   <p>Mesoudi, O’Brien 2008, Atkisson, O’Brien, Mesoudi 2012, Mesoudi 2011a.</p>
  </section>
  <section id="n_50">
   <title>
    <p>50</p>
   </title>
   <p>Этот эксперимент описан в Kim, Kwak 2011. То, что в ходе именно этого эксперимента чужая женщина была активнее матери, вызывает некоторые сомнения, поскольку это могло повлиять на социальную референцию младенцев. Однако аналогичные исследования шведских (Stenberg 2009) и американских (Walden, Kim 2005) младенцев развеивают подобные опасения.</p>
  </section>
  <section id="n_51">
   <title>
    <p>51</p>
   </title>
   <p>Из Zmyj et. al. 2010, однако см. также Poulin-Dubois, Brooker, Polonia 2011 и Chow, Poulin-Dubois, Lewis 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_52">
   <title>
    <p>52</p>
   </title>
   <p>В ходе одного эксперимента, который теперь считается хрестоматийным, Кейтлин Корриво и Пол Харрис (Corriveau, Harris 2009b) показывали детям трех и четырех лет двоих взрослых — потенциальных моделей. Взрослые делились с детьми своим мнением относительно названий (лингвистических ярлыков) четырех обычных предметов, таких как утка и ложка, с которыми дети уже были знакомы. Один взрослый точно называл все предметы, а другой ошибался. Потом маленькие испытуемые наблюдали, как потенциальные модели называли новый предмет, незнакомый детям. Кому верить? Оказывается, дети не только следят, кто компетентен в присваивании лингвистических ярлыков, когда им надо найти ярлык для объекта, но и помнят об этом по меньшей мере неделю: когда те же дети через неделю были протестированы повторно — но на этот раз взрослые не называли при них знакомые предметы, — они все равно повторяли те названия, которые слышали от человека, раньше не ошибавшегося. Читателю стоит также заглянуть в Koenig, Harris 2005, Corriveau, Meints, Harris 2009, Scofield, Behrend 2008 и Harris, Corriveau 2011 по вопросам выучивания слов и в Birch, Vauthier, Bloom 2008 по поводу выучивания функций артефактов. Кроме того, маленькие дети предпочитают учиться у более уверенных в себе моделей (Birch, Akmal, Frampton 2010, Jaswal, Malone 2007, Sabbagh, Baldwin 2001).</p>
  </section>
  <section id="n_53">
   <title>
    <p>53</p>
   </title>
   <p>Обзор см. в Henrich, Gil-White 2001.</p>
  </section>
  <section id="n_54">
   <title>
    <p>54</p>
   </title>
   <p>Описание этого эксперимента см. в Chudek et. al. 2012. О взрослых см. Atkisson, O’Brien, Mesoudi 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_55">
   <title>
    <p>55</p>
   </title>
   <p>Подборка данных о влиянии пола наставника на выбор ученика при культурном обучении: Bussey, Bandura 1984, Bussey, Perry 1982, Perry, Bussey 1979, Basow, Howe 1980, Rosekrans 1967, Shutts, Banaji, Spelke 2010, Wolf 1973, 1975, Bandura 1977 (Бандура 2000), Bradbard et al. 1986, Bradbard, Endsley 1983, Martin, Little 1990 и Martin, Eisenbud, Rose 1995. Недавнее исследование младенцев в возрасте от шести до девяти месяцев — Benenson, Tennyson, Wrangham 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_56">
   <title>
    <p>56</p>
   </title>
   <p>Исследования по критериям языка и диалекта: Kinzler et al. 2009, Kinzler, Dupoux, Spelke 2007, Shutts et al. 2009, Kinzler, Corriveau, Harris 2011. Кроме того, по всей видимости, и дети (Gottfried, Katz, 1977), и взрослые (в частности, Hilmert, Kulik, Christenfeld 2006) предпочитают учиться у тех, кто разделяет имеющиеся у них убеждения. Об избирательном подражании у младенцев на основании этнических критериев (языка) см. Buttelmann et al. 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_57">
   <title>
    <p>57</p>
   </title>
   <p>Оценка В примерно соответствует четверке в российской системе. <emphasis>(Прим. перев.)</emphasis></p>
  </section>
  <section id="n_58">
   <title>
    <p>58</p>
   </title>
   <p>По Hoffmann, Oreopoulos 2009 и Fairlie, Hoffmann, Oreopoulos 2011; см. также Nixon, Robinson 1999, Bettinger, Long 2005 и Dee 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_59">
   <title>
    <p>59</p>
   </title>
   <p>Эксперименты на детях подтверждают влияние возраста и компромиссы между возрастом и компетентностью, см. Jaswal, Neely 2006 и Brody, Stoneman 1981, 1985. Дети применяют информацию о возрасте весьма изощренно и иногда используют возраст как критерий компетентности, а иногда — как критерий сходства с собой (Van der Borght, Jaswal 2009, Hilmert, Kulik, Christenfeld 2006). О приобретении пищевых предпочтений см. Birch 1980 и Duncker 1938. Что касается младенцев, дети в возрасте от года и двух месяцев до полутора лет более точно подражают действиям моделей, близких к ним по возрасту (Ryalls, Gul, Ryalls 2000).</p>
  </section>
  <section id="n_60">
   <title>
    <p>60</p>
   </title>
   <p>Исследования влияния старшего возраста на передачу культурных знаний в малых обществах пока находятся в зачаточном состоянии, см. работы Рейес-Гарсиа и ее коллег о племенах боливийской Амазонии (Reyes-Garcia et al. 2008, 2009), а также мои исследования населения Фиджи совместно с Джеймсом Брешем (Henrich, Broesch 2011). Однако антропологическая этнография самых разных обществ свидетельствует о четкой связи между возрастом и престижем, а престиж оказывает мощное воздействие на культурное обучение. В главе 8 рассказывается, как темпы изменений в обществе влияют на связь между возрастом и престижем, что объясняет, почему в нашем обществе пожилые люди особым престижем не обладают.</p>
  </section>
  <section id="n_61">
   <title>
    <p>61</p>
   </title>
   <p>Лучшие на сегодняшний день данные о конформистской передаче у людей см. в Morgan et. al. 2012 и Muthukrishna et al. 2016, однако см. также Efferson et al. 2008, McElreath et al. 2005, 2008, Rendell et al. 2011 и Morgan, Laland 2012. О конформистской передаче у рыб см. Pike, Laland 2010. Познакомиться с литературой по теоретическому моделированию можно в работах Nakahashi, Wakano, Henrich 2012 и Perreault, Moya, Boyd 2012. Эти труды по моделированию наталкивают на мысль, что следует искать конформистскую передачу у многих биологических видов, полагающихся на социальное обучение.</p>
  </section>
  <section id="n_62">
   <title>
    <p>62</p>
   </title>
   <p>Данные в масштабах стран см.: США — Stack 1990; Германия — Jonas 1992; Япония — Stack 1996. Данные о влиянии престижа и сходства с собой, а также о методах подражания — Stack 1987, 1990, 1992, 1996, Wasserman, Stack, Reeves 1994, Kessler, Stipp 1984 и Kessler, Downey, Stipp 1988.</p>
  </section>
  <section id="n_63">
   <title>
    <p>63</p>
   </title>
   <p>Обзор см. в Rubinstein 1983. Данные по эпидемиям самоубийств у американской молодежи см. Bearman 2004.</p>
  </section>
  <section id="n_64">
   <title>
    <p>64</p>
   </title>
   <p>Chudek et al. 2013, Birch, Bloom 2002, Barrett et al. 2013, Scott et al. 2010, Tomasello, Strosberg, Akhtar 1996, Harris, Corriveau 2011, Corriveau, Harris 2009a, Koenig, Harris 2005, Buttelmann, Carpenter, Tomasello 2009 и Hamlin, Hallinan, Woodward 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_65">
   <title>
    <p>65</p>
   </title>
   <p>Byrne, Whiten 1988 и Humphrey 1976.</p>
  </section>
  <section id="n_66">
   <title>
    <p>66</p>
   </title>
   <p>Хэмфри (Humphrey 1976) сжато описывает и гипотезу макиавеллиевского интеллекта (Byrne, Whiten 1992), и гипотезу культурного интеллекта (Herrmann et al. 2007, Whiten, van Schaik 2007).</p>
  </section>
  <section id="n_67">
   <title>
    <p>67</p>
   </title>
   <p>Schmelz, Call, Tomasello 2011, 2013, Hare et al. 2000 и Hare, Tomasello 2004.</p>
  </section>
  <section id="n_68">
   <title>
    <p>68</p>
   </title>
   <p>Heyes 2012a. Разумеется, если нам показывают, что на какое-то явление влияет опыт, это мало говорит о том, какую роль в развитии этого явления сыграл естественный отбор.</p>
  </section>
  <section id="n_69">
   <title>
    <p>69</p>
   </title>
   <p>Heyes 2012b.</p>
  </section>
  <section id="n_70">
   <title>
    <p>70</p>
   </title>
   <p>Whiten, van Schaik 2007 и van Schaik, Burkart 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_71">
   <title>
    <p>71</p>
   </title>
   <p>Среди самых спорных вопросов в литературе на эту тему — противопоставление “врожденного” и “выученного” при объяснении природы наших способностей и поведения. Как мы вскоре увидим, многое в поведении одновременно и на сто процентов врожденное, и на сто процентов выученное. Например, ясно, что люди в ходе эволюции выработали способность ходить на двух ногах, и это одна из характерных поведенческих черт нашего вида. Однако не менее ясно, что мы <emphasis>учимся</emphasis> ходить. Естественный отбор заботится только о том, чтобы “желательный” для него фенотип появлялся в тот момент, когда естественному отбору это нужно. А чтобы этого добиться, он задействует обучение, предвзятое внимание, изменения мотивации, анатомические корректировки, предвзятость в логических рассуждениях и реакцию на боль, чтобы обеспечить правильный ход и своевременное завершение всех необходимых процессов развития. Таким образом, если мы видим, что какой-то поведенческий признак — выученный, это говорит нам только о процессе развития, но не о том, благоприятствовал ли этому признаку естественный отбор, действующий на гены. Например, на протяжении истории очень многим людям приходилось изучать технику полового акта по ходу дела, не располагая информацией от других людей, поэтому очевидно, что им приходилось все выяснять самостоятельно. Однако едва ли стоит предполагать, что половой акт не сформирован естественным отбором — несмотря на важную роль обучения в процессе. Чтобы направить изучение техники секса в нужное русло, естественный отбор обеспечил, чтобы какие-то действия, так сказать, находили нужный отклик, а какие-то не особенно. В результате большинству пар рано или поздно удается выяснить, что куда помещать и на какое время — по крайней мере, в той степени, в какой это нужно естественному отбору. Несмотря на то что и ходить, и заниматься сексом надо учиться, не существует изолированных племен, где умели бы только прыгать и ползать или где не делали бы детей. О различиях в культурном обучении среди человеческих популяций см. Mesoudi et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_72">
   <title>
    <p>72</p>
   </title>
   <p>Tomasello 1999. О других важных недавних исследованиях роли культурной эволюции и ее влияния на генетическую эволюцию см. в Sterelny 2012a и Pagel 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_73">
   <title>
    <p>73</p>
   </title>
   <p>Roth, Dicke 2005, Lee, Wolpoff 2002 и Striedter 2004.</p>
  </section>
  <section id="n_74">
   <title>
    <p>74</p>
   </title>
   <p>Данные для илл. 5.2. взяты в Miller et. al. 2012. Я усреднил доли миелинизации разных отделов мозга из их таблицы S2. На мой взгляд, в этих данных два недочета. Во-первых, выборки невелики. Во-вторых, неясно, в какой степени различия вызваны тем, что среда обитания людей богаче, чем у шимпанзе.</p>
  </section>
  <section id="n_75">
   <title>
    <p>75</p>
   </title>
   <p>Sterelny 2012a.</p>
  </section>
  <section id="n_76">
   <title>
    <p>76</p>
   </title>
   <p>Campbell 2011, Thompson, Nelson 2011, Kaplan et al. 2000, Bogin 2009 и Nielsen 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_77">
   <title>
    <p>77</p>
   </title>
   <p>Клэнси, Дарлингтон и Финли (Clancy, Darlington, Finlay 2001) сравнили время прохождения 95 нейрологических рубежей у девяти видов, чтобы показать, что мозг человека в момент рождения опережает в развитии другие виды. Хэмлин (Hamlin 2013a) показала, что восьмимесячные младенцы делают умозаключения о других людях, основываясь на догадках об их намерениях.</p>
  </section>
  <section id="n_78">
   <title>
    <p>78</p>
   </title>
   <p>Сведения об обработке и приготовлении пищи взяты преимущественно из Wrangham 2009 (Рэнгем 2012), Wrangham, Machanda, McCarthy 2005 и Wrangham, Conklin-Brittain 2003.</p>
  </section>
  <section id="n_79">
   <title>
    <p>79</p>
   </title>
   <p>О разведении огня у тасманийцев, сирионо и жителей Андаманских островов см. у Radcliffe-Brown 1964, Holmberg 1950, Gott 2002. О северных аче я узнал от Кима Хилла.</p>
  </section>
  <section id="n_80">
   <title>
    <p>80</p>
   </title>
   <p>Aldeias et al. 2012 и Sandgathe et al. 2011a. Разумеется, это утверждение о неандертальцах спорно (Sandgathe et al. 2011b, Shimelmitz et al. 2014). Однако с моей точки зрения работы по палеоархеологии часто грешат предположением, будто с того момента, как какое-то орудие или технология обнаруживаются в археологической летописи, наш вид располагал ими всегда. Как вы узнаете из главы 12, это предположение сомнительно и основано на представлении об орудиях и технологиях как о продукте индивидуальных когнитивных способностей, а не культурной эволюции.</p>
  </section>
  <section id="n_81">
   <title>
    <p>81</p>
   </title>
   <p>Такое обучение азам контроля над огнем особенно обескуражило меня, поскольку я побывал скаутом и считал, что кое-что смыслю в кострах. Я и не подозревал, что во время полевых антропологических исследований мне еще не раз и не два доведется почувствовать себя туповатым ребенком.</p>
  </section>
  <section id="n_82">
   <title>
    <p>82</p>
   </title>
   <p>О печени белых медведей см. Rodahl, Moore 1943. Вероятно, это относится и к морским млекопитающим.</p>
  </section>
  <section id="n_83">
   <title>
    <p>83</p>
   </title>
   <p>Вареную и жареную пищу любят и другие виды (Феликс Варнекен, личное сообщение, 2012), и это, вероятно, послужило своего рода механизмом преадаптации, подготовившим почву для тепловой обработки пищи (Wrangham 2009 — Рэнгем 2012). Мы, как и другие животные, в целом предпочитаем пищу, которую легче переваривать.</p>
  </section>
  <section id="n_84">
   <title>
    <p>84</p>
   </title>
   <p>Fessler 2006.</p>
  </section>
  <section id="n_85">
   <title>
    <p>85</p>
   </title>
   <p>Данные о том, к каким последствиям привела практика переработки пищи при помощи каменных орудий, см. Zink, Lieberman, Lucas 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_86">
   <title>
    <p>86</p>
   </title>
   <p>Noell, Himber 1979.</p>
  </section>
  <section id="n_87">
   <title>
    <p>87</p>
   </title>
   <p>Leonard et al. 2003 и Leonard, Snodgrass, Robertson 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_88">
   <title>
    <p>88</p>
   </title>
   <p>Кроме того, постарайтесь воздержаться от любых состязаний по прыжкам с представителями рода <emphasis>Pan</emphasis> (Scholz et al. 2006), в который входят шимпанзе и бонобо.</p>
  </section>
  <section id="n_89">
   <title>
    <p>89</p>
   </title>
   <p>О мозге и моторике см. Striedter 2004. О метании см. Roach, Lieberman 2012, 2013 и Bingham 1999.</p>
  </section>
  <section id="n_90">
   <title>
    <p>90</p>
   </title>
   <p>Gelman 2003, Greif et al. 2006 и Meltzoff, Waismeyer, Gopnik 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_91">
   <title>
    <p>91</p>
   </title>
   <p>Победить лошадей сложно, но все же возможно, что доказывает марафон “Человек против коня” длиной 22 мили, который ежегодно проходит в Уэльсе. См. http://news.bbc.co.uk/2/hi/uk_news/wales/mid_/6737619.stm.</p>
  </section>
  <section id="n_92">
   <title>
    <p>92</p>
   </title>
   <p>Материал о беге на выносливость см. в Bramble, Lieberman 2004, Lieberman et al. 2009, 2010, Carrier 1984, Heinrich 2002 и Liebenberg 1990, 2006. Забавное введение в эту тему можно найти в McDougall 2009 (Макдугл 2012).</p>
  </section>
  <section id="n_93">
   <title>
    <p>93</p>
   </title>
   <p>На ходьбу это никак не влияет, зато метаболические затраты на бег снижает вдвое.</p>
  </section>
  <section id="n_94">
   <title>
    <p>94</p>
   </title>
   <p>По Liebenberg 2006, Heinrich 2002 и Falk 1990.</p>
  </section>
  <section id="n_95">
   <title>
    <p>95</p>
   </title>
   <p>Carrier 1984 и Newman 1970.</p>
  </section>
  <section id="n_96">
   <title>
    <p>96</p>
   </title>
   <p>Liebenberg 1990 и Gregor 1977. Кроме того, вероятно, что охотники-собиратели способны отождествлять людей по следам. Многочисленные этнографические очерки, как и мой личный опыт исследований в Южной Пацифике, подтверждают, что охотники-собиратели способны узнавать человека по следу. Когда специалист по следам и этнограф-исследователь Луис Либенберг спросил представителей народа кхое из пустыни Калахари, опознают ли они конкретное животное по следу, охотники рассмеялись — таким глупым показался им вопрос. Им было непонятно, как можно <emphasis>не узнать</emphasis> конкретного человека или особь по следам. Когда я работал в Южной Пацифике и много лет ходил по побережью острова Ясава, я тоже заметил, что многие деревенские жители обладают поистине сверхъестественной способностью исключительно по следам на песке предсказывать, кого мы встретим, когда свернем в следующую бухточку. Я даже попробовал провести формальный тест — попросил деревенских жителей опознать следы, которые оставил один из них тайно (и никому не сказал). Мой тест из одного вопроса прошли десять случайно выбранных взрослых жителей деревни — и все десять дали верный ответ.</p>
  </section>
  <section id="n_97">
   <title>
    <p>97</p>
   </title>
   <p>Heinrich 2002 и Carrier 1984.</p>
  </section>
  <section id="n_98">
   <title>
    <p>98</p>
   </title>
   <p>Liebenberg 1990, 2006. Видео об “охоте выносливостью” см. http:// www.youtube.com/watch?v=826HMLoiE_o.</p>
  </section>
  <section id="n_99">
   <title>
    <p>99</p>
   </title>
   <p>Из бесед и переписки с Дэном Либерманом (2013–2014).</p>
  </section>
  <section id="n_100">
   <title>
    <p>100</p>
   </title>
   <p>Atran, Medin 2008, Atran, Medin, Ross 2005, Lopez et al. 1997, Atran 1993, 1998 и Medin, Atran 1999.</p>
  </section>
  <section id="n_101">
   <title>
    <p>101</p>
   </title>
   <p>Atran, Medin, Ross 2004 и Atran et al. 2001.</p>
  </section>
  <section id="n_102">
   <title>
    <p>102</p>
   </title>
   <p>Gelman 2003, Lopez et al. 1997, Coley, Medin, Atran 1997, Atran et al. 2001, 2002, Wolff, Medin, Pankratz 1999, Medin, Atran 2004 и Atran, Medin, Ross 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_103">
   <title>
    <p>103</p>
   </title>
   <p>Wertz, Wynn 2014a, 2014b.</p>
  </section>
  <section id="n_104">
   <title>
    <p>104</p>
   </title>
   <p>В когнитивной системе выучивания знаний о животных есть и другие черты адаптивной избирательности, которые заставляют учеников сосредотачиваться на определенных видах информации и удерживают от определенного типа ошибок. Мы с Кларком Барретом и Джеймсом Брешем, чтобы исследовать эту тему, давали задание на изучение и запоминание детям и взрослым на Фиджи, в Эквадорской Амазонии и в Лос-Анджелесе. Мы давали детям и взрослым информацию о животных, с которыми они раньше никогда не сталкивались, причем наглядными пособиями нам служили фотографии. Затем мы проверяли, что испытуемые запомнили, — как непосредственно после фазы обучения, так и через неделю. Результаты показали, что дети часто запоминали сведения об опасности животного лучше, чем другие виды информации, в том числе о местах обитания и диете. Более того, когда наши испытуемые ошибались, пытаясь вспомнить сведения об опасности животного, они обычно чаще называли безобидное животное опасным, нежели наоборот — опасное безобидным. Таким образом, наша память подвержена адаптивным искажениям, помогающим избежать дорогостоящей ошибки и ни в коем случае не счесть опасное животное безобидным, в то время как защита от обратной ошибки у нас не так сильна (Barrett, Broesch 2012, Broesch, Henrich, Barrett 2014). Подобным же образом Дэн Фесслер предположил, что в том, что касается пищи, у нас в ходе эволюции развилась готовность избегать животных продуктов (например, говядины) из-за угрозы патогенов, связанной с этими продуктами на протяжении нашей эволюционной истории. Это, вероятно, объясняет, почему в самых разных культурах так распространены табу на животные продукты и довольно часто встречаются вегетарианцы, а табу на овощи бывают лишь у немногих (Fessler 2002, 2003, Fessler et al. 2003).</p>
  </section>
  <section id="n_105">
   <title>
    <p>105</p>
   </title>
   <p>Спасибо Мэтту Ридли за наводку. См. Kayser et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_106">
   <title>
    <p>106</p>
   </title>
   <p>Jablonski, Chaplin 2000, 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_107">
   <title>
    <p>107</p>
   </title>
   <p>Eiberg et al. 2008, Sturm et al. 2008, Kayser et al. 2008. Генетический вариант голубых или зеленых глаз мог стать предпочтительным для естественного отбора или прямо, или косвенно через половой отбор. Если человек предпочитает брачного партнера с голубыми или зелеными глазами, это повышает для него вероятность родить детей, лучше способных синтезировать витамин D при помощи солнечного света. Такие предпочтения могли развиться либо генетически, либо культурно, либо обоими способами сразу.</p>
  </section>
  <section id="n_108">
   <title>
    <p>108</p>
   </title>
   <p>Carrigan et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_109">
   <title>
    <p>109</p>
   </title>
   <p>Tolstrup et al. 2008, Edenberg et al. 2006, Danenberg, Edenberg 2005, Edenberg 2000, Gizer et al. 2011, Meyers et al. 2013 и Luczak, Glatt, Wall 2006. Относительно датировки см. Peng et al. 2010, однако более поздние даты см. у Li et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_110">
   <title>
    <p>110</p>
   </title>
   <p>Borinskaya et al. 2009 и Peng et al. 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_111">
   <title>
    <p>111</p>
   </title>
   <p>Peng et al. 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_112">
   <title>
    <p>112</p>
   </title>
   <p>McGovern et al. 2004.</p>
  </section>
  <section id="n_113">
   <title>
    <p>113</p>
   </title>
   <p>Молоко некоторых морских млекопитающих почти или совсем не содержит лактозы (Lomer, Parkes, Sanderson 2008). Оценки переносимости лактозы в мире колеблются от 30 % до 40 % (Gerbault et al. 2013, Lomer, Parkes, Sanderson 2008, Bloom, Sherman 2005). Моя оценка в 68 % в основном тексте взята из Gerbault et al. 2013. Обзор и контекст см. у O’Brien, Laland 2012. Наличие симптомов непереносимости лактозы, по-видимому, зависит от особенностей микробиоты толстого кишечника. Например, сомалийские кочевники обладают кишечной флорой, позволяющей им пить молоко, чтобы получать воду и кальций, и при этом у них нет переносимости лактозы, то есть они не получают из молока большую часть калорий.</p>
  </section>
  <section id="n_114">
   <title>
    <p>114</p>
   </title>
   <p>Ingram, Mulcare et al. 2009, O’Brien, Laland 2012, Bloom, Sherman 2005, Gerbault et al. 2009, 2011, 2013 и Leonardi et al. 2012. Работы последних лет опираются на более ранние и важные труды (Simoons 1970, Aoki 1986, Durham 1991).</p>
  </section>
  <section id="n_115">
   <title>
    <p>115</p>
   </title>
   <p>Gerbault et al. 2011, 2013, Leonardi et al. 2012, Itan et al. 2010, Ingram, Raga et al. 2009 и Ingram, Mulcare et al. 2009. Исследования ДНК мезолитических европейских охотников-собирателей и земледельцев раннего неолита показывают, что у этих популяций гены сохранения продукции лактазы встречаются крайне редко (Gerbault et al. 2013), а это ясно показывает, что распространение генов сохранения продукции лактазы запустила культурная эволюция. До появления этих данных можно было возразить, что культурные практики (скотоводство, доение) могли распространяться именно в тех популяциях, где этот ген уже встречался с высокой частотой.</p>
  </section>
  <section id="n_116">
   <title>
    <p>116</p>
   </title>
   <p>Первые результаты медицинских исследований на эту тему восходят к журнальной статье в <emphasis>The Lancet</emphasis> в 1965 году (Cuatreca, Lockwood, Caldwell 1965), где отмечалась разница в способности переваривать молоко между американцами африканского и европейского происхождения. Любопытно, что поведенческие различия в питье молока между людьми азиатского, африканского и европейского происхождения исследователи отмечали еще в 1931 году. Эти различия было принято объяснять разницей в образовании или доходе (Paige, Bayless, Graham 1972). Правительство США не знало причин такой разницы в поведении и поэтому десятилетиями пропагандировало пользу молока для всех. Материал по <emphasis>Got Milk?</emphasis> можно найти у Wiley 2004. Мораль здесь не в том, что доход и уровень образования не играют никакой роли (играют, и очень важную), а в том, что должностным лицам нужны надежные данные науки о поведении.</p>
  </section>
  <section id="n_117">
   <title>
    <p>117</p>
   </title>
   <p>Laland, Odling-Smee, Myles 2010, Richerson, Boyd, Henrich 2010 и Fisher, Ridley 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_118">
   <title>
    <p>118</p>
   </title>
   <p>Perry et al. 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_119">
   <title>
    <p>119</p>
   </title>
   <p>Oota et al. 2001.</p>
  </section>
  <section id="n_120">
   <title>
    <p>120</p>
   </title>
   <p>Cavalli-Sforza, Feldman 2003 и Brown, Armelagos 2001.</p>
  </section>
  <section id="n_121">
   <title>
    <p>121</p>
   </title>
   <p>Дидактическое изложение этого вопроса см. у Boyd, Silk 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_122">
   <title>
    <p>122</p>
   </title>
   <p>Недавно журналист Николас Уэйд (Wade 2014 — Уэйд 2021) решил доказать, что между континентальными расами в самом деле есть важные наследственные различия по поведенческим признакам. Уэйд сочетает три линии доказательств: (1) анализ генетической изменчивости в масштабах планеты, (2) конкретные случаи, когда естественный отбор благоприятствовал адаптивным для данного места или региона признакам, о чем и говорится в этой главе, и (3) фенотипические различия в поведении, психологии и биологии (IQ, агрессия и пр.). Первая линия его аргументации основана на недавних исследованиях глобальных выборок с целью найти генетические обоснования для выделения классических континентальных рас. И в самом деле, оказалось, что между жителями разных континентов есть генетические различия, но, как я объясню в дальнейшем, из этого не следует, что в дифференциации этих континентальных популяций участвует естественный отбор. Затем Уэйд указывает на локальные случаи, когда естественный отбор можно в той или иной степени выделить как причину конкретных генетических изменений. Тем самым Уэйд подводит читателя к мысли, что если эти локальные или региональные генетические изменения вызвал естественный отбор, значит, он же, вероятно, отвечает за наследственную изменчивость на континентальном уровне. Далее, утверждает Уэйд, если естественный отбор объясняет изменчивость в пределах континентов, он же, вероятно, объясняет и характерную психологическую, поведенческую и биологическую изменчивость, наблюдаемую на межконтинентальном уровне.</p>
   <p>Оба раза, когда Уэйд переходит с одной линии аргументации на другую, его рассуждения полны логических погрешностей. Чтобы понять, в чем сложности с первым переходом, нам нужно помнить, что наследственные различия между разными континентальными популяциями берут свое начало от расселения людей из Африки, которое произошло сравнительно недавно. Эти миграции привели к эволюционному генетическому дрейфу и эффектам основателя, когда малые выборки (группы) из значительно более крупных популяций отправились в путь, чтобы стать основателями популяций на новых континентах. Такие миграции создали наследственную изменчивость, но это не функциональная изменчивость, вызванная естественным отбором. Для изучения древних миграций особенно полезна именно такая, нейтральная наследственная изменчивость, не подверженная естественному отбору. В ДНК часто происходят мутации, которые не влияют на функционирование организма либо потому, что конкретная последовательность нуклеотидов нефункциональна, либо потому, что основания ДНК могут меняться, не меняя структуры кодируемого белка. Таким образом, после древних миграций следует ожидать появления генетических различий на уровне континентов, но это не означает, что там будут сколько-нибудь важные функциональные наследственные различия. Более того, поскольку не было выявлено каких-либо требований естественного отбора, специфичных для целых континентов, то нет и оснований полагать, что эти различия вызваны естественным отбором. А когда Уэйд приводит локальные или региональные примеры влияния естественного отбора на конкретные гены, он не понимает, что на самом деле это доводы <emphasis>против</emphasis> его идеи континентальных рас. Как я объяснил в основном тексте, эти локальные эволюционные процессы нередко ведут к уменьшению генетической однородности континентальных рас, повышая при этом схожесть между разными континентальными популяциями. Таким образом, естественный отбор часто уменьшает генетические различия между популяциями, удаленными друг от друга.</p>
   <p>Наконец, когда Уэйд делает выводы относительно генетики на основании поведения и психологии, он путает гены с биологией, что выдает недостаточное понимание современной теории культурной эволюции. Он не учитывает культуру как альтернативное объяснение изменчивости поведения, психологии и биологии на уровне континентов, не принимая в расчет наших нынешних познаний о человеческом обучении, развитии, мотивации и культурной нейробиологии. В частности, Уэйд между делом указывает, что после американского вторжения в 2003 году иракцы не переняли тотчас же американские политические институты, и считает это аргументом против культуры как объяснения. Очевидно, утверждает Уэйд, если бы дело было в культуре, иракцы сразу же внедрили бы у себя американскую систему, а значит, дело в их племенных генах. Когда я в следующих главах подробно изложу теорию культурной эволюции, основанную на эволюционной биологии, нейрофизиологии, психологии и антропологии, вы убедитесь, насколько ошибочна такая логика. Культура, социальные нормы и институты влияют на наш мозг, биологию и гормоны, а также на восприятие, мотивы и суждения. Мы не способны свободно выбирать свое культурное восприятие и мотивации точно так же, как не в состоянии сразу заговорить на новом языке.</p>
  </section>
  <section id="n_123">
   <title>
    <p>123</p>
   </title>
   <p>Kinzler, Dautel 2012, Esteban, Mayoral, Ray 2012a, Gil-White 2001, Moya, Boyd, Henrich 2015, Astuti, Solomon, Carey 2004, Dunham, Baron, Banaji 2008 и Baron, Banaji 2006.</p>
  </section>
  <section id="n_124">
   <title>
    <p>124</p>
   </title>
   <p>Обзор влияния маниоки и содержащихся в ней цианидов на здоровье см. Nhassico et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_125">
   <title>
    <p>125</p>
   </title>
   <p>Dufour 1994, Wilson, Dufour 2002, Jackson, Jackson 1990 и Dufour 1988a, 1988b. Сорта маниоки реагируют на засуху мощным повышением цианогенеза. Горькая маниока дает тукано 70 % калорий.</p>
  </section>
  <section id="n_126">
   <title>
    <p>126</p>
   </title>
   <p>Dufour 1984, 1985.</p>
  </section>
  <section id="n_127">
   <title>
    <p>127</p>
   </title>
   <p>Видимо, это и произошло в Демократической Республике Конго (Tylleskar et al. 1991, 1992).</p>
  </section>
  <section id="n_128">
   <title>
    <p>128</p>
   </title>
   <p>Возможный вред для здоровья — вопрос неоднозначный, это зависит от многих факторов, в том числе от присутствия в рационе серы (Jackson, Jackson 1990, Tylleskar et al. 1992, 1993, Peterson, Legue et al. 1995, Peterson, Rosling et al. 1995). Джексон и Джексон описывают метод обработки, наоборот, повышающий содержание синильной кислоты. Обзор методов обработки см. у Padmaja 1995.</p>
  </section>
  <section id="n_129">
   <title>
    <p>129</p>
   </title>
   <p>Все имена в своих этнографических работах я изменил.</p>
  </section>
  <section id="n_130">
   <title>
    <p>130</p>
   </title>
   <p>См. Henrich, Henrich 2010, а также Henrich, Broesch 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_131">
   <title>
    <p>131</p>
   </title>
   <p>Henrich 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_132">
   <title>
    <p>132</p>
   </title>
   <p>Кроме того, мы попросили женщин описать все случаи отравления рыбой, о которых они слышали. Почти все ссылались на одни и те же немногочисленные случаи. Следовательно, репертуар табу не может быть составлен из “знаний о случаях”, когда каждая женщина составляет свой перечень табу на основании известных ей историй: большинство табуированных видов в рассказах об известных случаях не упоминается ни разу.</p>
  </section>
  <section id="n_133">
   <title>
    <p>133</p>
   </title>
   <p>Katz, Hediger, Valleroy 1974 и Mcdonough et al. 1987.</p>
  </section>
  <section id="n_134">
   <title>
    <p>134</p>
   </title>
   <p>Bollet 1992 и Roe 1973.</p>
  </section>
  <section id="n_135">
   <title>
    <p>135</p>
   </title>
   <p>Из Bollet 1992. О “конституционной невосприимчивости” и “нелепице” см. на с. 217. См. также Jobling, Peterson 1916.</p>
  </section>
  <section id="n_136">
   <title>
    <p>136</p>
   </title>
   <p>Whiting 1963, Beck 1992 и Mann 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_137">
   <title>
    <p>137</p>
   </title>
   <p>Об ошибке игрока и других наших сложностях со случайным выбором см. Kahneman 2011 (Канеман 2021) и Gilovich, Griffin, Kahneman 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_138">
   <title>
    <p>138</p>
   </title>
   <p>Для охоты на бобров использовались бобровые бедра, а для поисков рыбы — рыбьи челюсти.</p>
  </section>
  <section id="n_139">
   <title>
    <p>139</p>
   </title>
   <p>Moore 1957.</p>
  </section>
  <section id="n_140">
   <title>
    <p>140</p>
   </title>
   <p>Статистические данные показывают, что дожди и наводнения происходят случайно, без различимых циклов или “полос”.</p>
  </section>
  <section id="n_141">
   <title>
    <p>141</p>
   </title>
   <p>См. Dove 1993 и Henrich 2002. Похожий случай описан в Lawless 1975.</p>
  </section>
  <section id="n_142">
   <title>
    <p>142</p>
   </title>
   <p>Об изготовлении стрел см. Lothrop 1928. Подробное описание и дополнительные примеры см. у Henrich 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_143">
   <title>
    <p>143</p>
   </title>
   <p>McGuigan 2012, McGuigan, Makinson, Whiten 2011, McGuigan et al. 2007, Horner, Whiten 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_144">
   <title>
    <p>144</p>
   </title>
   <p>Lyons, Young, Keil 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_145">
   <title>
    <p>145</p>
   </title>
   <p>Предполагается, что модели подбираются по относительной компетенции, возрасту и умениям. Вряд ли взрослые станут во всем подражать трехлетним детям… хотя всякое бывает.</p>
  </section>
  <section id="n_146">
   <title>
    <p>146</p>
   </title>
   <p>Nielsen, Tomaselli 2010, McGuigan, Gladstone, Cook 2012, McGuigan 2012, 2013 и McGuigan, Makinson, Whiten 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_147">
   <title>
    <p>147</p>
   </title>
   <p>Horner, Whiten 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_148">
   <title>
    <p>148</p>
   </title>
   <p>Подробное обсуждение культуры шимпанзе см. у Henrich, Tennie 2017.</p>
  </section>
  <section id="n_149">
   <title>
    <p>149</p>
   </title>
   <p>Важные направления работы над всеми этими аспектами см. у Herrmann et al. 2013, Over, Carpenter 2012, 2013 и Kenward 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_150">
   <title>
    <p>150</p>
   </title>
   <p>Billing, Sherman 1998, Sherman, Billing 1999, Sherman, Flaxman 2001 и Sherman, Hash 2001.</p>
  </section>
  <section id="n_151">
   <title>
    <p>151</p>
   </title>
   <p>Данные об этом еще предстоит проверить (Billing, Sherman 1998, Sherman, Billing 1999, Sherman, Flaxman 2001, Sherman, Hash 2001).</p>
  </section>
  <section id="n_152">
   <title>
    <p>152</p>
   </title>
   <p>Стоит отметить, что культурное обучение еще в ряде случаев сумело преодолеть отвращение, даже врожденное. Например, мы, скорее всего, имеем врожденную склонность избегать поедания фекалий, однако инуиты, живущие собирательством, едят олений помет, как ягоды (очевидно, он очень хорош в супе: Wrangham 2009 — Рэнгем 2012), а охотники-собиратели хадза любят выбирать из помета павианов полупереваренные орехи (Marlowe 2010).</p>
  </section>
  <section id="n_153">
   <title>
    <p>153</p>
   </title>
   <p>Rozin, Gruss, Berk 1979, Rozin, Schiller 1980, Rozin, Mark, Schiller 1981, Rozin, Ebert, Schull 1982 и Rozin, Kennel 1983. Есть данные, что при частом и обильном потреблении острого перца наступает некоторая десенсибилизация к его болезненному воздействию (Rozin, Schiller 1980, Rozin, Mark, Schiller 1981). Однако это не объясняет, почему мы получаем такое удовольствие от ощущения жжения и за что любим перец чили. Попытки заставить крыс полюбить острый перец не привели к успехам (Rozin, Gruss, Berk 1979), хотя крыс можно приучить есть пищу с содержанием перца, если неприятное жжение связывается с желанным эффектом в будущем (снижением боли). В Мексике собаки и свиньи, которым приходится питаться сильно наперченными пищевыми отходами, чтобы выжить, приучаются безразлично относиться к перцу (большое достижение, поскольку в остальных случаях он вызывает отвращение). Приобретенное пристрастие к острому перцу у других видов, помимо человека, наблюдалось только у двоих молодых шимпанзе, выращенных людьми, и у трех домашних собак. Розин и Кеннел (Rozin, Kennel 1983) утверждают, что условия для приобретения подобных вкусов задаются контактом с человеком во время онтогенеза. Это станет важным для нас, когда мы будем рассматривать вероятный эволюционный путь нашего вида в главе 16.</p>
  </section>
  <section id="n_154">
   <title>
    <p>154</p>
   </title>
   <p>Williams 1987 и Basalla 1988.</p>
  </section>
  <section id="n_155">
   <title>
    <p>155</p>
   </title>
   <p>Meltzoff, Waismeyer, Gopnik 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_156">
   <title>
    <p>156</p>
   </title>
   <p>Buss et al. 1998 и Pinker, Bloom 1990.</p>
  </section>
  <section id="n_157">
   <title>
    <p>157</p>
   </title>
   <p>Boyd, Richerson, Henrich 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_158">
   <title>
    <p>158</p>
   </title>
   <p>Boyd, Richerson, Henrich 2011a.</p>
  </section>
  <section id="n_159">
   <title>
    <p>159</p>
   </title>
   <p>Krakauer 1997 (Кракауэр 2004).</p>
  </section>
  <section id="n_160">
   <title>
    <p>160</p>
   </title>
   <p>Перевод Е. Полищук.</p>
  </section>
  <section id="n_161">
   <title>
    <p>161</p>
   </title>
   <p>Radcliffe-Brown 1964:45. Этнограф Роберт Пейн, работавший в Северной Канаде, подытожил свою работу среди арктических охотников-собирателей следующими словами: “Признанные экспертные знания, пусть лишь временно, но привлекают, если можно так выразиться, свиту зависимых последователей. Эти последователи принимаются благосклонно, поскольку обеспечивают престиж, а это самое важное, что приносит охотнику его профессионализм. И если он вынужден делиться своими профессиональными знаниями с теми, кто к нему “привязан”, это совсем не обязательно снижает или рассеивает его авторитет” (Paine 1971:165).</p>
  </section>
  <section id="n_162">
   <title>
    <p>162</p>
   </title>
   <p>Этнограф Ричард Ли, изучавший эгалитарное сообщество охотников-собирателей в африканской пустыне Калахари, заметил, что особенно умелые ораторы, спорщики, специалисты по обрядам и охотники “имеют право высказываться чаще прочих, другие участники дискуссии относятся к ним с почтением, и складывается впечатление, что их мнение имеет несколько больший вес, чем мнения других участников дискуссии” (Lee 1979:343). Подробные и понятные описания престижа в племенах Амазонии можно найти в Goldman 1979 и Krackle 1978.</p>
  </section>
  <section id="n_163">
   <title>
    <p>163</p>
   </title>
   <p>Это теория Хенрика и Джил-Уайта (Henrich, Gil-White 2001).</p>
  </section>
  <section id="n_164">
   <title>
    <p>164</p>
   </title>
   <p>Затем обучающийся может интегрировать информацию о престиже в свои собственные непосредственные наблюдения, свидетельствующие о чьем-то успехе и мастерстве. Выбор модели изначально может определяться в основном информацией о престиже, почтительным отношением других, которое наблюдает обучающийся. В дальнейшем, когда он и сам набирается навыков, накапливает ноу-хау и обретает способность оценивать мастерство, его суждения о том, у кого учиться, нередко основываются не только на наблюдениях за теми, к кому другие относятся с почтением, но и на собственных непосредственных наблюдениях.</p>
  </section>
  <section id="n_165">
   <title>
    <p>165</p>
   </title>
   <p>Henrich, Broesch 2011, Henrich, Gil-White 2001 и Chudek et al. 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_166">
   <title>
    <p>166</p>
   </title>
   <p>James et al. 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_167">
   <title>
    <p>167</p>
   </title>
   <p>Boyd, Silk 2012, Fessler 1999, Henrich, Gil-White 2001 и Eibl-Eibesfeldt 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_168">
   <title>
    <p>168</p>
   </title>
   <p>Если мы утверждаем, что доминантность и престиж как формы социальной иерархии у людей появились в ходе генетической эволюции, то, чтобы обосновать это утверждение, нам необходимо связать и то и другое с успехами в размножении в небольших сообществах. Однако в современном мире связь между статусом и репродуктивным успехом стала значительно сложнее из-за демографическего перехода. В середине XIX века в Европе женщины стали существенно снижать свою фертильность (количество детей). В дальнейшем эта тенденция распространилась на многие страны. Причем сильнее всего снижали количество детей самые богатые и образованные женщины. Таким образом, в современном мире высокий статус может ассоциироваться с меньшим количеством детей, а не с многодетностью — возможно, потому, что, когда у человека меньше детей, он может добиться большего престижа в обществе с меритократическими институтами (Richerson, Boyd 2005).</p>
  </section>
  <section id="n_169">
   <title>
    <p>169</p>
   </title>
   <p>Cм. von Rueden, Gurven, Kaplan 2008, 2011. Применение понятия “престиж” в этом исследовании вызывает у меня серьезные сомнения, поскольку доминантность тоже может определять “влиятельность в сообществе”. Однако Крис попытался избавиться от этого эффекта, сделав поправку на бойцовские качества при рассмотрении соотношения между влиятельностью в сообществе и разнообразными показателями приспособленности.</p>
  </section>
  <section id="n_170">
   <title>
    <p>170</p>
   </title>
   <p>Здесь я употребляю эти слова как термины — так, как принято в научной литературе. Это может не совпадать с их значением в обыденном языке.</p>
  </section>
  <section id="n_171">
   <title>
    <p>171</p>
   </title>
   <p>Сегодня многие эволюционисты проводят грань между престижем и доминантностью и считают их разными типами человеческой иерархии (Cheng et al. 2013, Chudek et al. 2012, Atkisson, O’Brien, Mesoudi 2012, von Rueden, Gurven, Kaplan 2011, Horner et al. 2010, Hill, Kintigh 2009, Reyes-Garcia et al. 2008, 2009, Snyder, Kirkpatrick, Barrett 2008, Johnson, Burk, Kirkpatrick 2007). Иерархия престижа складывается, когда окружающие выражают уважение по доброй воле, из позитивного желания взаимодействовать с теми, кто стоит выше них, тогда как иерархия доминантности возникает, когда окружающих принуждают подчиняться либо насилием, либо угрозой насилия с целью заставить их примириться с нынешним положением дел, по крайней мере временно. Помимо ценной культурной информации вроде охотничьего ноу-хау, обладатели высокого статуса могут владеть и “товарами”, которые можно обменять на дополнительное уважение. Например, красивая женщина привлекает много мужчин-поклонников, больше, чем ей хочется, и так много, что ей трудно ими управлять. Другие женщины, не такие привлекательные, стремятся дружить с ней, чтобы бывать там, где много мужчин (Pinker 1997 — Пинкер 2017). Или, скажем, сын или дочь бывшего президента или премьер-министра пользуется уважением не потому, что заставляет себя уважать или обладает особыми знаниями и умениями, а из-за ценных социальных связей (полученных по наследству). Простая возможность быть рядом с таким человеком может помочь завести много полезных знакомств. С этой точки зрения информационные “товары”, о которых мы говорили, — лишь одна из разновидностей товаров, которую можно приобрести, выказывая уважение, и которая ничем не отличается от приобретения брачных партнеров, союзников или социальных связей.</p>
   <p>Такого рода ситуации и роль неинформационных товаров в самых разных человеческих обществах служат веским доказательством, что престиж человека может зависеть и от других факторов, а не только от обладания знаниями и навыками, связанными с успехом. Однако идея, что эволюцией престижа двигала эволюционная необходимость приобретать брачных партнеров, союзников и социальные связи (а не информацию), не объясняет многих аспектов престижа в реальной жизни. Во-первых, в отличие от доминантных личностей, обладатели престижа и в самом деле умеют убеждать, то есть их последователи действительно меняют свои взгляды, приближая их к мировоззрению обладателя престижа. Не вполне ясно, почему для обмена уважения на брачных партнеров и союзников нужно менять еще и собственные мнения, ведь, казалось бы, достаточно выразить согласие лишь внешне. Подобным же образом люди предпочитают подражать обладателям престижа и используют разнообразные критерии, чтобы выбрать, кого копировать. Копируется при этом все — от вкусовых пристрастий до благотворительных пожертвований обладателей престижа, даже в тех случаях, когда у подражателя нет ни малейшей вероятности лично познакомиться с обладателем престижа. Опять же неясно, почему обмен уважения на союзников или на доступ к брачным партнерам должен приводить к такому пристрастному подражанию. Экспериментальные данные, в частности, показывают, что женщины часто копируют предпочтения более привлекательных женщин в выборе брачных партнеров. Они учатся и тому, каких мужчин следует считать привлекательными, и тому, какие особенности (стиль одежды, выбор тем для разговора) привлекают мужчин. Во-вторых, набор эмоций — благоговение и восхищение — и поведенческие проявления у нижестоящих в иерархии престижа вполне понятны в ситуации, когда обучающемуся нужно найти модель для обучения и закрепиться в ее окружении. Но зачем они нужны при неинформационном обмене, не вполне понятно. Наконец, насколько нам известно, иерархия престижа в полной мере развита только у людей, а значит, альтернативные теории должны объяснить, почему престиж не так сильно развился у других приматов, которым тоже надо искать брачных партнеров, создавать союзы и полагаться на конкретные социальные связи. Если же, напротив, подходить к престижу с точки зрения “информационных товаров”, это прекрасно все объясняет, поскольку только наша эволюционная линия пересекла Рубикон кумулятивной культурной эволюции и вступила в режим культурно-генетической коэволюции.</p>
   <p>Разумеется, нельзя исключать, что существует третья разновидность статусной иерархии, которую еще предстоит выявить, эффективно описать и изучить. Это должен быть вид престижа, но без компонентов, связанных с приобретением информации. Некоторые ученые, например, предположили, что статус может определяться богатством, доходом и образованием. Как известно, социолог Макс Вебер выделял три типа статуса, два из которых примерно соответствуют доминантности и престижу (обсуждение см. в работе Henrich, Gil-White 2001). Третий тип основывался на богатстве. Однако богатство, как и доход и образование, — это всего лишь показатель либо (1) мастерства, знаний и успеха (престиж), либо (2) контроля над затратами и выигрышами (доминантность). Более того, с любой эволюционной точки зрения богатство может накапливаться в руках одного человека только при наличии набора социальных норм и институтов, обеспечивающих соблюдение прав собственности. В мире приматов, где нет социальных норм, если у тебя сто бананов, а у нас ноль, ты сможешь оставить себе ровно столько бананов, сколько в состоянии отстоять силой.</p>
  </section>
  <section id="n_172">
   <title>
    <p>172</p>
   </title>
   <p>Меры престижа и доминантности, основанные на оценках товарищей по группе, описаны и валидированы в работе Cheng, Tracy, Henrich 2010. Анализ игры “Потерявшиеся на Луне” см. у Cheng et al. 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_173">
   <title>
    <p>173</p>
   </title>
   <p>Да, все эти результаты применимы и к женщинам (Cheng et al. 2013, Cheng, Tracy, Henrich 2010).</p>
  </section>
  <section id="n_174">
   <title>
    <p>174</p>
   </title>
   <p>Об эффекте хамелеона см. Gregory, Webster, Huang 1993, Gregory, Dagan, Webster 1997 и Chartrand, Bargh 1999.</p>
  </section>
  <section id="n_175">
   <title>
    <p>175</p>
   </title>
   <p>Gregory, Webster 1996.</p>
  </section>
  <section id="n_176">
   <title>
    <p>176</p>
   </title>
   <p>Я позволил себе осовременить термин “Жа-Жа-фактор” Нила Гэблера, поскольку некоторые читатели, вероятно, уже не знают, кто такая Жа Жа Габор. Сюда же можно отнести и термины <emphasis>famesque</emphasis> — знаменитость, ставшая знаменитой благодаря своей славе, — и <emphasis>celebutante</emphasis> — начинающая знаменитость, старлетка. Подробнее об этих терминах можно почитать в Википедии.</p>
  </section>
  <section id="n_177">
   <title>
    <p>177</p>
   </title>
   <p>Watts 2011 (Уоттс 2012).</p>
  </section>
  <section id="n_178">
   <title>
    <p>178</p>
   </title>
   <p>Исследования младенцев описаны в работе Thomsen et al. 2011. Из похожего исследования (Mascaro, Csibra 2012) следует, что младенцы хорошо понимают, что отношения доминантности сохраняются в разных контекстах, но не предполагают, что они транзитивны.</p>
  </section>
  <section id="n_179">
   <title>
    <p>179</p>
   </title>
   <p>Поскольку престиж возник в ходе эволюции значительно позднее доминантности, неудивительно, что он позаимствовал у нее некоторые эмоции и способы демонстрации (Henrich, Gil-White 2001). Эти способы демонстрации, как и многие позы, жесты и выражения лица у человека, входят в сложную систему обратной связи, в которой внутренние мотивы и особенности контекста подталкивают человека к тому, чтобы что-то выразить, но при этом демонстрация вызывает психологическую и физиологическую обратную связь. Например, когда студентам предлагают преднамеренно принять позы, которые зрительно либо увеличивают, либо уменьшают размеры тела, в ходе дальнейших экспериментов они начинают и вести себя так, словно обладают высоким или низким статусом, например, охотнее рискуют и лучше переносят боль. Позы доминантности и покорности, вероятно, даже вызывают предсказуемые изменения уровней тестостерона и кортизола (Bohns, Wiltermuth 2012, Carney, Cuddy, Yap 2010), хотя эти результаты требуют дальнейшей проверки.</p>
  </section>
  <section id="n_180">
   <title>
    <p>180</p>
   </title>
   <p>Способы демонстрации гордости и стыда одинаковы и узнаваемы в самых разных обществах (Tracy, Matsumoto 2008, Tracy, Robins 2008, Fessler 1999), даже среди маленьких детей (Tracy, Robins, Lagattuta 2005), и они автоматически и бессознательно передают окружающим информацию о статусе или по крайней мере о представлениях демонстрирующего о своем статусе.</p>
  </section>
  <section id="n_181">
   <title>
    <p>181</p>
   </title>
   <p>Связь между этими сторонами гордости, престижа и доминантности установлена в работе Cheng, Tracy, Henrich 2010. Об уровне гормонов см. Johnson, Burk, Kirkpatrick 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_182">
   <title>
    <p>182</p>
   </title>
   <p>Fessler 1999 и Eibl-Eibesfeldt 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_183">
   <title>
    <p>183</p>
   </title>
   <p>Разницу между доминантностью и престижем показывает и то, как обладатели низшего статуса регулируют <emphasis>дистанцию</emphasis>. При доминантности подчиненные стараются держаться на почтительном расстоянии от доминантных особей, поскольку те подвержены внезапным приступам гнева — этот механизм, вероятно, развился в ходе эволюции, чтобы напоминать и подчиненным, и сторонним наблюдателям, кто здесь главный, а может быть, и держать подчиненных в состоянии хронического стресса, чтобы снизить их репродуктивный успех, подорвав их здоровье и когнитивные способности (Silk 2002). Напротив, в иерархии престижа подчиненные стараются быть поближе к обладателю престижа и стремятся общаться с ним. Вот почему у обладателей престижа есть “свита” или “последователи”.</p>
  </section>
  <section id="n_184">
   <title>
    <p>184</p>
   </title>
   <p>Brown 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_185">
   <title>
    <p>185</p>
   </title>
   <p>История Брук Астор рассказана в статье в <emphasis>New York Times</emphasis> (Mar. 30, 2002, Alex Kuczynski); см. также Potters, Sefton, Vesterlund 2005. Подобным же образом председатель попечительского совета Университета Джонса Хопкинса говорил: “В принципе, все мы лишь чьи-то последователи. Если я могу заставить кого-то стать лидером, остальные последуют за ним. На этот рычаг я могу давить много раз” (Kumru, Vesterlund 2010).</p>
  </section>
  <section id="n_186">
   <title>
    <p>186</p>
   </title>
   <p>Естественно, щедрость обладателей высокого статуса — сложный феномен, на который влияет много факторов. Скажем, часто в малых сообществах преуспевающие люди проявляют щедрость, поскольку иначе им будут завидовать, а зависть может навести порчу — привести к болезни, увечью или смерти. Подозреваю, что завидуют чаще всего тем, чей успех представляется несоразмерным их достоинствам, трудам и талантам. Впрочем, в некоторых местах несоразмерным видится любой успех.</p>
  </section>
  <section id="n_187">
   <title>
    <p>187</p>
   </title>
   <p>Kumru, Vesterlund 2010. Смежные вопросы рассматриваются в работах Potters, Sefton, Vesterlund 2005, 2007, Guth et al. 2007, Gillet, Cartwright, Van Vugt 2009, Ball et al. 2001, Eckel, Wilson 2000 и Eckel, Fatas, Wilson 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_188">
   <title>
    <p>188</p>
   </title>
   <p>Из Birdsell 1979.</p>
  </section>
  <section id="n_189">
   <title>
    <p>189</p>
   </title>
   <p>Henrich, Gil-White 2001, Simmons 1945 и Silverman, Maxwell 1978. Передача определенных форм политического лидерства исключительно старейшинам позволяет, вероятно, воспользоваться их отточенными навыками разрешения социальных конфликтов (Grossmann et al. 2010).</p>
  </section>
  <section id="n_190">
   <title>
    <p>190</p>
   </title>
   <p>Цитату см. в Simmons 1945:79.</p>
  </section>
  <section id="n_191">
   <title>
    <p>191</p>
   </title>
   <p>Эта “гипотеза бабушкиной осведомленности” была разработана в контексте теории культурно-генетической коэволюции и описана в электронных дополнительных материалах к работе Henrich, Henrich 2010, хотя тесно связана с теоретическими и эмпирическими направлениями исследований Хилла, Каплана и Гарвена и их коллег (Kaplan et al. 2000, 2010, Gurven et al. 2012, Gurven, Kaplan 2007). Данные о долгом пострепродуктивном периоде у людей см. в работе Kaplan et al. 2010; сравнение с другими приматами: Alberts et. al. 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_192">
   <title>
    <p>192</p>
   </title>
   <p>Sear, Mace 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_193">
   <title>
    <p>193</p>
   </title>
   <p>Это трудно изучать эмпирически, в частности, потому, что польза от культурной передачи знаний пожилого человека детям и внукам может быть косвенной. Например, в общинах Фиджи, которые я изучал, старики охотно делятся знаниями и мудростью практически со всеми в деревне (и не только), что не дает их родственникам никаких особых преимуществ с точки зрения получения информации, хотя и приносит пользу сообществу в целом. Но в результате дедушки и бабушки приобретают престиж и пользуются связанным с ним уважением. Это нередко конвертируется в то, что семьи стариков преимущественно получают те или иные блага.</p>
  </section>
  <section id="n_194">
   <title>
    <p>194</p>
   </title>
   <p>О культуре китов и дельфинов см. обзор Rendell, Whitehead 2001, где обсуждается, в частности, вопрос о менопаузе (см. также McAuliffe, Whitehead 2005). Об экспериментальных исследованиях косаток см. Abramson et al. 2013. Демографические исследования см. у Foster et al. 2012. Общие сведения см. в работе Baird 2000.</p>
  </section>
  <section id="n_195">
   <title>
    <p>195</p>
   </title>
   <p>Foley, Pettorelli, Foley 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_196">
   <title>
    <p>196</p>
   </title>
   <p>О полевых экспериментах по изучению связи возраста и умения распознавать самцов львов, собратьев-слонов и опасных людей см. McComb et al. 2001, 2011, 2014 и Mutinda, Poole, Moss 2011. Судя по этим работам, пожалуй, можно сделать вывод, что у слонов есть своего рода иерархия престижа. Однако следует отметить, что пока спорно, есть ли у слонов настоящая менопауза или просто быстрое снижение фертильности. Это интересно, однако не очень существенно для рассматриваемого нами вопроса, поскольку эволюционный путь к настоящей менопаузе начинается со снижения фертильности с возрастом. Возможно, самки слонов с точки зрения снижения фертильности больше похожи на наших мужчин, чем на женщин.</p>
  </section>
  <section id="n_197">
   <title>
    <p>197</p>
   </title>
   <p>Даже в Синедрионе порядок выступлений менялся при обсуждении вопросов ритуальной чистоты, см. Schnall, Greenberg 2012 и Hoenig 1953. См. также главу 4 трактата “Санхедрин”: https://toldot.ru/articles/articles_30024.html.</p>
  </section>
  <section id="n_198">
   <title>
    <p>198</p>
   </title>
   <p>На острове Ясава, в отличие от других мест на Фиджи, следует избегать секса и брака с ближайшими кросскузенами. (Кула — псевдоним.)</p>
  </section>
  <section id="n_199">
   <title>
    <p>199</p>
   </title>
   <p>См. Pinker 1997 (Пинкер 2017) и Dawkins 1976, 2006 (Докинз, 2020a, b). По сходным причинам стремление к сотрудничеству у людей нельзя объяснить другими, чисто генетическими, эволюционными механизмами (Chudek, Zhao, Henrich 2013, Chudek, Henrich 2010), в том числе основанными на выборе партнера или “биологических рынках” (Baumard, Andre, Sperber 2013), поскольку они не справляются с пятью проблемами, перечисленными в главе 10.</p>
  </section>
  <section id="n_200">
   <title>
    <p>200</p>
   </title>
   <p>Подробнее об этих и других аспектах сотрудничества см. <emphasis>Why Humans Cooperate</emphasis> (N. Henrich, Henrich 2007).</p>
  </section>
  <section id="n_201">
   <title>
    <p>201</p>
   </title>
   <p>Введение в предмет см. в главах 4 и 5 <emphasis>Why Humans Cooperate</emphasis> (N. Henrich, Henrich 2007).</p>
  </section>
  <section id="n_202">
   <title>
    <p>202</p>
   </title>
   <p>Возможно, в литературе вам попадалось прямо противоположное утверждение — что группы охотников-собирателей в основном состоят из близких родственников. Пишут об этом постоянно, однако доказательной базы у этого утверждения почти нет. Лучшие из доступных данных о родственных связях среди охотников-собирателей приведены далее в этой главе.</p>
  </section>
  <section id="n_203">
   <title>
    <p>203</p>
   </title>
   <p>Знакомство с этой литературой начните с обзора Chudek, Henrich 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_204">
   <title>
    <p>204</p>
   </title>
   <p>Edgerton 1992 и Durham 1991.</p>
  </section>
  <section id="n_205">
   <title>
    <p>205</p>
   </title>
   <p>Henrich, Boyd, Richerson 2012, особенно дополнительные материалы к статье.</p>
  </section>
  <section id="n_206">
   <title>
    <p>206</p>
   </title>
   <p>О формировании парных связей см. Chapais 2008. Об отцовской заботе и уверенности в отцовстве см. Buchan et al. 2003, Neff 2003.</p>
  </section>
  <section id="n_207">
   <title>
    <p>207</p>
   </title>
   <p>Тем не менее у приматов, видимо, есть какие-то механизмы, позволяющие распознавать родственников по отцовской линии, однако они довольно слабы (Langergraber 2012).</p>
  </section>
  <section id="n_208">
   <title>
    <p>208</p>
   </title>
   <p>Самцы сиамангов — относительно небольших древесных человекообразных обезьян, обитающих в Юго-Восточной Азии, — помогают партнершам несколько больше, например, носят их детенышей. Как и следовало ожидать, самцы в моногамных парах носят детенышей гораздо больше, чем самцы, у которых одна общая партнерша (Lappan 2008).</p>
  </section>
  <section id="n_209">
   <title>
    <p>209</p>
   </title>
   <p>Lee 1986, Draper, Haney 2005 и Marshall 1976.</p>
  </section>
  <section id="n_210">
   <title>
    <p>210</p>
   </title>
   <p>Подобный перекос в материнскую сторону описан в нескольких современных обществах (Gaulin, McBurney, Brakeman-Martell 1997, Pashos 2000, Euler, Weitzel 1996). Главное, что стоит отметить: этот эффект исчезает в обществах, обладающих эксплицитными социальными нормами и убеждениями, которые снижают неуверенность в отцовстве и ставят на первое место и самих мужчин, и мужскую линию наследования (Pashos 2000).</p>
  </section>
  <section id="n_211">
   <title>
    <p>211</p>
   </title>
   <p>См., например, Garner 2005; это часть обширной литературы об эффектах имен и названий, в которую входят и исследования, показывающие, что люди предпочитают товары брендов, напоминающих их имена (Brendl et al. 2005). Об опоре на внешнее сходство при оценке степени родства см. DeBruine 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_212">
   <title>
    <p>212</p>
   </title>
   <p>Hill, Hurtado 1996 и Lee, Daly 1999.</p>
  </section>
  <section id="n_213">
   <title>
    <p>213</p>
   </title>
   <p>Hua 2001.</p>
  </section>
  <section id="n_214">
   <title>
    <p>214</p>
   </title>
   <p>Beckerman, Valentine 2002a, 2002b, Beckerman et al. 2002, Crocker 2002, Hill, Hurtado 1996 и Walker, Flinn, Hill 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_215">
   <title>
    <p>215</p>
   </title>
   <p>Неясно, почему пик выживаемости у детей приходится на ситуацию, когда у ребенка два отца, а дополнительные отцы снижают ее. Подозреваю, что это приводит к распылению ответственности. То есть если главный отец умирает или получает увечье и остается только один, вся ответственность, очевидно, возлагается на него. Но если остается двое или больше отцов, неясно, кто что должен делать и кто должен занять место главного. Психологи описали такой феномен распыления ответственности у представителей западного мира и дали ему название “эффект постороннего” (Fischer et al. 2011).</p>
  </section>
  <section id="n_216">
   <title>
    <p>216</p>
   </title>
   <p>Lieberman, Fessler, Smith 2011, Chapais 2008, Sepher 1983, Wolf 1995 и Hill et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_217">
   <title>
    <p>217</p>
   </title>
   <p>Fessler, Navarrete 2004 и Lieberman, Tooby, Cosmides 2003.</p>
  </section>
  <section id="n_218">
   <title>
    <p>218</p>
   </title>
   <p>Henrich 2014, Henrich, Boyd, Richerson 2012 и Talhelm et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_219">
   <title>
    <p>219</p>
   </title>
   <p>Fiske 1992 и N. Henrich, Henrich 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_220">
   <title>
    <p>220</p>
   </title>
   <p>Richerson, Boyd 1998, Simon 1990 и Richerson, Henrich 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_221">
   <title>
    <p>221</p>
   </title>
   <p>Здесь важно иметь в виду несколько нюансов. Во-первых, сообщества охотников-собирателей на самом деле поразительно разнообразны. Многие охотники-собиратели, известные историкам и этнографам, вели оседлый образ жизни и налаживали сложное разделение труда, накапливали имущество, у них были наследственные вожди и социальные классы, в том числе рабы. В противоположность стандартным представлениям я подозреваю, что отчасти эти сложные структуры существовали даже в эпоху палеолита, по крайней мере периодически, еще до появления первых признаков сельского хозяйства (Price, Brown 1988). Об этом важно помнить, когда рассуждаешь о человеческой эволюции в широком смысле, но здесь мне достаточно показать, что даже в мобильных популяциях охотников-собирателей кооперация основана на культуре. Во-вторых, я не привожу эти популяции в пример как аналоги палеолитических или как “первобытные”. Это было бы глупо. Немногие оставшиеся общества охотников-собирателей — не реликты палеолита, на них сильнейшим образом повлияла их собственная история, инновации и взаимодействия с другими группами. В главе 10 вы увидите, что я пользуюсь этим фактом и применяю его для иллюстрации некоторых принципов. В то же время, однако, исследования разных малых сообществ, в том числе популяций охотников-собирателей, служат ценным инструментом для понимания, какой может быть человеческая социальная жизнь во всем ее разнообразии в сообществах, живущих натуральным хозяйством, управляемых системами родства и далеких от современных государств, налогов, полиции, больниц и промышленной технологии. В сочетании с данными палеоантропологии (камни и кости, оставшиеся от древних популяций), приматологии и генетики разнообразные сведения о малых сообществах несказанно обогащают и наше понимание жизни в далеком прошлом (Flannery, Marcus 2012), и наши представления о человеческой природе.</p>
  </section>
  <section id="n_222">
   <title>
    <p>222</p>
   </title>
   <p>Hill et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_223">
   <title>
    <p>223</p>
   </title>
   <p>См. Lee 1986, где отмечается, что у бушменов жуцъоан есть слово, обозначающее “друг” или “равный”, но оно применяется только в случаях, когда двух неродственников нельзя различить по возрасту (что не позволяет применять терминологию из поля “моложе — старше”).</p>
  </section>
  <section id="n_224">
   <title>
    <p>224</p>
   </title>
   <p>Обзор палеоантропологических данных см. в работе Boyd, Silk 2012. О важности охоты для престижа см. Henrich, Gil-White 2001.</p>
  </section>
  <section id="n_225">
   <title>
    <p>225</p>
   </title>
   <p>Иногда утверждают, что охотники вынуждены делиться добычей, потому что не умеют запасать мясо. Однако мы знаем, что это не так, по крайней мере в племени хадза: там охотники, владеющие мясом, умеют сушить его про запас. В их случае мясо не хранят не из-за отсутствия ноу-хау, а из-за социальных норм, требующих распределять добычу, и из-за того, что остальные хадза тоже имеют на нее право.</p>
  </section>
  <section id="n_226">
   <title>
    <p>226</p>
   </title>
   <p>Дележу пищи у охотников-собирателей посвящена обширная литература (в частности, Gurven 2004a, 2004b, Marlowe 2004). Первые попытки обосновать дележ эволюционными соображениями строились на генеалогическом родстве и взаимности. Это, безусловно, играет свою роль для разных видов пищи, однако плохо объясняет обычай делить крупную добычу между всеми членами группы. Закономерности дележа мяса требуют эволюционного подхода с учетом социальных норм (Hill, Hurtado 2009, Hill 2002).</p>
  </section>
  <section id="n_227">
   <title>
    <p>227</p>
   </title>
   <p>Lee 1979 и Wiessner 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_228">
   <title>
    <p>228</p>
   </title>
   <p>Wiessner 1982, 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_229">
   <title>
    <p>229</p>
   </title>
   <p>Schapera 1930. Тайно нарушать табу не так-то просто, поскольку всю крупную добычу следует приносить в лагерь, после чего вождь пробует ее, а затем уже происходит дележ. Полученные порции следует приготовить и съесть при всех, но разные категории едоков готовят пищу на разных очагах.</p>
  </section>
  <section id="n_230">
   <title>
    <p>230</p>
   </title>
   <p>См. о табу на мясо у аче (Ким Хилл, личные сообщения, 2012, 2013), мбути (Ichikawa 1987), хадза (Woodburn 1982, 1998, Marlowe 2010) и жителей индонезийского острова Ломблен (Лембата) (Barnes 1996, Alvard 2003).</p>
  </section>
  <section id="n_231">
   <title>
    <p>231</p>
   </title>
   <p>Fessler et al. 2003, Fessler, Navarrete 2003.</p>
  </section>
  <section id="n_232">
   <title>
    <p>232</p>
   </title>
   <p>Хадза считают, что болезни вызываются поеданием табуированного мяса эпеме (“мяса для бога”, Woodburn 1998). Есть и другая причина: даже если кто-то понимает, что нарушение табу не приведет ни к чему плохому, он вынужден есть табуированные порции тайно, чтобы не нанести урон своей репутации, поэтому обучающиеся не могут подражать ему, а это не позволяет нарушениям табу распространяться.</p>
  </section>
  <section id="n_233">
   <title>
    <p>233</p>
   </title>
   <p>Marshall 1976, Wiessner 2002, Altman, Peterson 1988, Endicott 1988, Heinz 1994, Myers 1988 и Woodburn 1982.</p>
  </section>
  <section id="n_234">
   <title>
    <p>234</p>
   </title>
   <p>О сотрудничестве и дележе у кочевых охотников-собирателей многое говорит их поведение в незнакомой ситуации, для которой отсутствуют нормы дележа добычи. Исследователь-эволюционист Николас Блартон Джонс рассказывает, как однажды он захотел вознаградить группу мужчин хадза за помощь. Сначала Блартон Джонс попытался выдать всю награду сразу табаком, поскольку полагал, что хадза без труда разделят его между собой, как они это постоянно делают с мясом и медом. Однако его помощники наотрез отказались принимать одну награду на всех и настоятельно попросили Блартона Джонса выдать каждому его долю. Они боялись, что, если придется делить награду самим, неизбежны ссоры, которые испортят их отношения (Блартон Джонс, личное сообщение).</p>
  </section>
  <section id="n_235">
   <title>
    <p>235</p>
   </title>
   <p>См. Wade 2009: глава 5, Marshall 1976:63–90 и Biesele 1978.</p>
  </section>
  <section id="n_236">
   <title>
    <p>236</p>
   </title>
   <p>Biesele 1978:169.</p>
  </section>
  <section id="n_237">
   <title>
    <p>237</p>
   </title>
   <p>Я свожу данные недавних работ об обрядовости (Whitehouse 2004, Fischer et al. 2014, Xygalatas et al. 2013, Konvalinka et al. 2011, Atran, Henrich 2010, Soler 2010, Alcorta, Sosis, Finkel 2008, Sosis, Kress, Boster 2007, Alcorta, Sosis 2005, McNeill 1995, Ehrenreich 2007, Whitehouse, Lanman 2014). О трудах ибн Хальдуна см. Khaldun 2005. Разумеется, самые известные исследования связи ритуалов с социальностью проделали такие социологи-теоретики, как Дюркгейм (Durkheim [1915] 1965 — Дюркгейм 2018) и Фрэзер (Frazer 1996 — Фрэзер 1983).</p>
  </section>
  <section id="n_238">
   <title>
    <p>238</p>
   </title>
   <p>См. Wiltermuth, Heath 2009. Есть и другие работы по синхронности, имеющие отношение к нашему вопросу: Hove, Risen 2009, Valdesolo, DeSteno 2011, Valdesolo, Ouyang, De-Steno 2010 и Paladino et al. 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_239">
   <title>
    <p>239</p>
   </title>
   <p>Об исследованиях детей см. Kirschner, Tomasello 2009, 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_240">
   <title>
    <p>240</p>
   </title>
   <p>Spencer, Gillen 1968.</p>
  </section>
  <section id="n_241">
   <title>
    <p>241</p>
   </title>
   <p>Birdsell 1979 и Elkin 1964.</p>
  </section>
  <section id="n_242">
   <title>
    <p>242</p>
   </title>
   <p>Spencer, Gillen 1968: 271</p>
  </section>
  <section id="n_243">
   <title>
    <p>243</p>
   </title>
   <p>Whitehouse et al. 2014, Whitehouse 1996 и Whitehouse, Lanman 2014; эти авторы используют термин “обряды ужаса”.</p>
  </section>
  <section id="n_244">
   <title>
    <p>244</p>
   </title>
   <p>Chapais 2008, Apicella et al. 2012 и Wiessner 1982, 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_245">
   <title>
    <p>245</p>
   </title>
   <p>Hill et al., 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_246">
   <title>
    <p>246</p>
   </title>
   <p>О ритуале эпеме см. Woodburn 1998.</p>
  </section>
  <section id="n_247">
   <title>
    <p>247</p>
   </title>
   <p>Wiessner 1982, 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_248">
   <title>
    <p>248</p>
   </title>
   <p>Mitani, Watts, Amsler 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_249">
   <title>
    <p>249</p>
   </title>
   <p>Ранние работы на эту тему — Darwin 1981 (Дарвин 2009), Boyd, Richerson 1985, 1990 и Hayek, Bartley 1988.</p>
  </section>
  <section id="n_250">
   <title>
    <p>250</p>
   </title>
   <p>Обзор этого подхода см. в работе Henrich 2004a.</p>
  </section>
  <section id="n_251">
   <title>
    <p>251</p>
   </title>
   <p>Choi, Bowles 2007, Bowles 2006, Boyd, Richerson, Henrich 2011b, Boyd et al. 2003 и Wrangham, Glowacki 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_252">
   <title>
    <p>252</p>
   </title>
   <p>Smaldino, Schank, McElreath 2013. Довод, что межгруппового насилия в целом было мало, а следовательно, межгрупповая конкуренция не играла особой роли, не учитывает, что физическое насилие присутствует <emphasis>только в одном</emphasis> типе межгрупповой конкуренции.</p>
  </section>
  <section id="n_253">
   <title>
    <p>253</p>
   </title>
   <p>Теоретическую модель см. в работе Boyd, Richerson 2009. О роли избирательной миграции в более процветающие группы в малых сообществах см. Knauft 1985 и Tuzin 2001, 1976.</p>
  </section>
  <section id="n_254">
   <title>
    <p>254</p>
   </title>
   <p>См. Richerson, Boyd 2005; обзор литературы по религии и фертильности см. Blume 2009, Norenzayan 2013 и Slingerland, Henrich, Norenzayan 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_255">
   <title>
    <p>255</p>
   </title>
   <p>Boyd, Richerson 2002 и Henrich 2004a.</p>
  </section>
  <section id="n_256">
   <title>
    <p>256</p>
   </title>
   <p>Wrangham, Glowacki 2012, Wilson et al. 2012 и Wilson, Wrangham 2003. Обзор исследований шимпанзе как модели общего предка шимпанзе и людей см. в работе Muller, Wrangham, Pilbeam 2017. Примечательно, что другой наш ближайший родственник-примат, бонобо, насколько известно современной науке, не прибегает к межгрупповому насилию, поэтому вывод, что наш общий предок с шимпанзе и бонобо участвовал в межгрупповых конфликтах, далеко не очевиден. Однако бонобо во многих отношениях необычные обезьяны, поэтому есть веские причины считать, что делать заключения относительно нашего последнего общего предка разумнее именно на основании изучения шимпанзе, а не бонобо, см. Muller, Wrangham, Pilbeam 2017.</p>
  </section>
  <section id="n_257">
   <title>
    <p>257</p>
   </title>
   <p>Теоретически обоснованное сопоставление культуры шимпанзе и людей см. в работе Henrich, Tennie 2017.</p>
  </section>
  <section id="n_258">
   <title>
    <p>258</p>
   </title>
   <p>Pinker 2011 (Пинкер 2020) и Morris 2014 (Моррис 2016).</p>
  </section>
  <section id="n_259">
   <title>
    <p>259</p>
   </title>
   <p>Я опираюсь в основном на приложение к Bowles 2006, а также на Keeley 1997, P. Lambert 1997, Ember 1978, 2013 и Ember, Ember 1992. Случался ли между какими-либо группами затяжной мир, в рамках моих рассуждений не важно, тем более что насильственные конфликты — это лишь одна из разновидностей межгрупповой конкуренции.</p>
  </section>
  <section id="n_260">
   <title>
    <p>260</p>
   </title>
   <p>Под “войной и военным делом” я подразумеваю любое насильственное межгрупповое взаимодействие, в том числе набеги и засады.</p>
  </section>
  <section id="n_261">
   <title>
    <p>261</p>
   </title>
   <p>Ember, Adem, Skoggard 2013, Ember, Ember 1992 и Lambert 1997.</p>
  </section>
  <section id="n_262">
   <title>
    <p>262</p>
   </title>
   <p>Boyd 2001.</p>
  </section>
  <section id="n_263">
   <title>
    <p>263</p>
   </title>
   <p>Wiessner, Tumu 1998:195–196.</p>
  </section>
  <section id="n_264">
   <title>
    <p>264</p>
   </title>
   <p>Tuzin 1976, 2001. Тазин утверждает, что жители деревни Илахита позаимствовали свои сложные огороднические технологии выращивания ямса у народа абелам. Кроме того, он подчеркивает, что передача шла только в одну сторону, от более преуспевающей группы к менее преуспевающей. Богатая мифология и сложная охотничья магия арапешей из Илахиты не передались никому, в том числе народу абелам (Tuzin 1976:79).</p>
  </section>
  <section id="n_265">
   <title>
    <p>265</p>
   </title>
   <p>Sosis, Kress, Boster 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_266">
   <title>
    <p>266</p>
   </title>
   <p>Этнография знает множество примеров воздействия межгрупповой конкуренции на культурную эволюцию (Currie, Mace 2009). Например, в работе Atran et. al. 2002 показано, как в Гватемале экологические представления, ориентированные на сохранение среды, передались от народа ица-майя испаноязычным метисам ладино, а кичи-майя, живущие на плоскогорьях и обладающие институтами, способствующими самому тесному сотрудничеству, и коммерчески ориентированной экономикой, распространяются и вытесняют и ица-майя, и ладино. Солтис, Бойд и Ричерсон (Soltis, Boyd, Richerson 1995) на основании количественных этнографических данных показали, что в Новой Гвинее даже самые медленные формы культурного группового отбора (покорения соседних групп) наблюдаются на масштабе от 500 до 1000 лет. Келли (Kelly 1985) на основании этноисторических данных показал, что в Африке различия в приобретенных через культуру представлениях о выкупе за невесту стали поводом для экспансии нуэров на территории динка, а различные социальные институты, основанные на культурных представлениях о сегментарном устройстве общества, оказались явным конкурентным преимуществом (Richerson, Boyd 2005). О том, что культурные представления о сегментарной организации общества способствовали экспансии как нуэров, так и тив, писал и Салинс (Sahlins 1961). На основании археологических данных антропологи все чаще говорят о сильном влиянии межгрупповой конкуренции на культурную эволюцию и политическую сложность в доисторический период (Flannery, Marcus 2000, Spencer, Redmond 2001).</p>
  </section>
  <section id="n_267">
   <title>
    <p>267</p>
   </title>
   <p>Evans, McConvell 1998, Bowern, Atkinson 2012, McConvell 1985, 1996 и Evans 2005, 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_268">
   <title>
    <p>268</p>
   </title>
   <p>Evans, McConvell 1998. Спасибо Нику Эвансу за очень познавательную электронную переписку.</p>
  </section>
  <section id="n_269">
   <title>
    <p>269</p>
   </title>
   <p>Elkin 1964:32–35 и McConvell 1985, 1996.</p>
  </section>
  <section id="n_270">
   <title>
    <p>270</p>
   </title>
   <p>McConvell 1996.</p>
  </section>
  <section id="n_271">
   <title>
    <p>271</p>
   </title>
   <p>Maxwell 1984, Hayes, Coltrain, O’Rourke 2003 и McGhee 1984.</p>
  </section>
  <section id="n_272">
   <title>
    <p>272</p>
   </title>
   <p>Spencer 1984, McGhee 1984, Johnson, Earle 2000 (Джонсон, Эрл 2017), Anderson 1984 и Briggs 1970.</p>
  </section>
  <section id="n_273">
   <title>
    <p>273</p>
   </title>
   <p>Burch 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_274">
   <title>
    <p>274</p>
   </title>
   <p>Maxwell 1984, McGhee 1984, Anderson 1984 и Sturtevant 1978.</p>
  </section>
  <section id="n_275">
   <title>
    <p>275</p>
   </title>
   <p>Культурная передача и в самом деле шла в обе стороны: инуиты переняли у дорсетской культуры конструкцию остроги, а также, вероятно, применение стеатита для ламп и методы строительства иглу (Maxwell 1984:368).</p>
  </section>
  <section id="n_276">
   <title>
    <p>276</p>
   </title>
   <p>Bettinger, Baumhoff 1982, Young, Bettinger 1992 и Bettinger 1994. О данных устных традиций см. в работах Sutton 1986, 1993. Стоит отметить, что некоторые данные показывают, что народы, говорящие на нумских языках, участвовали в юто-ацтекской экспансии на север из Мексики. Эта экспансия началась с земледельцев, поэтому наши нумские охотники-собиратели — вероятно, культурные, если не генетические, потомки земледельцев (см. статью Джейн Хилл https://www.jstor.org/stable/684121#metadata_info_tab_contents).</p>
  </section>
  <section id="n_277">
   <title>
    <p>277</p>
   </title>
   <p>Hämäläinen 2008. О жизни команчей нам кое-что известно потому, что команчи похищали детей белых поселенцев и затем принимали их в племя. После освобождения — иногда спустя много лет и против воли — бывшие пленники рассказывали свои истории (Zesch 2004).</p>
  </section>
  <section id="n_278">
   <title>
    <p>278</p>
   </title>
   <p>Об изменчивой среде в эпоху палеолита см. Richerson, Boyd, Bettinger 2001.</p>
  </section>
  <section id="n_279">
   <title>
    <p>279</p>
   </title>
   <p>Если ориентироваться на другие виды и малые сообщества, самый надежный вывод: эти находки свидетельствуют о кровопролитных межгрупповых конфликтах, а не об убийстве и поедании членов своего сообщества или о мирном поедании умерших родственников на погребальных пиршествах (Stringer 2012 — Стрингер 2021). О резцах с притупленным краем см. Ambrose 2001. О луках и стрелах как причине успеха экспансии из Африки см. у Shea 2006 и Shea, Sisk 2010. Общий контекст см. у Klein 2009 и Boyd, Silk 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_280">
   <title>
    <p>280</p>
   </title>
   <p>О возникновении сложных обществ см. Ensminger, Henrich 2014 (глава 2) и Turchin 2010. О точке зрения Даймонда см. Diamond 1997 (Даймонд 2017) и Diamond, Bellwood 2003. Иэн Моррис (Morris 2014, Моррис 2016) вслед за Даймондом подчеркивает историческое значение войны в ускорении культурной эволюции сложных обществ. Увы, Иэн слишком сосредотачивается на войне и не понимает, что война — лишь одна из разновидностей межгрупповой конкуренции. Кроме того, что странно, он противопоставляет свое толкование “культурным толкованиям”, не сознавая, что война на самом деле влияет на культурную эволюцию, то есть эти толкования друг другу не противоречат.</p>
  </section>
  <section id="n_281">
   <title>
    <p>281</p>
   </title>
   <p>Большинство исследователей-эволюционистов согласны, что межгрупповая конкуренция, особенно в форме насильственного конфликта, вероятно, была неотъемлемой частью жизни древних охотников-собирателей, однако по вопросу о влиянии этой конкуренции на нашу генетическую эволюцию существуют две основные альтернативные точки зрения. Каноническая гипотеза, которую упорно отстаивает психолог Стивен Пинкер, состоит в том, что межгрупповая конкуренция не играет никакой роли ни в генетической, ни в культурной эволюции. Альтернативная точка зрения, интерес к которой в последнее время вспыхнул с новой силой, — это идея, что межгрупповая конкуренция повлияла не на культурную эволюцию, как я считаю, а на генетическую. Согласно этому представлению, войны и избирательное вымирание подтолкнули генетическую эволюцию и непосредственно сформировали человеческую натуру (Haidt 2012, Wilson 2012 (Уилсон 2014), Wilson, Wilson 2007, Bowles 2006). Первой гипотезе противоречат данные, которые показывают, что межгрупповая конкуренция приводит к избирательному распространению определенных культурных особенностей, в том числе социальных норм и технологий. Кроме того, межгрупповая конкуренция помогает объяснить и возникновение сложных, изощренных институтов, которые мы так часто наблюдаем в разных обществах, поощряющих и расширяющих кооперацию. Приверженцы канонической гипотезы сами себя заводят в тупик: да, межгрупповая конкуренция была распространена, но нет, она почему-то никак не влияла на то, какие социальные нормы и практики сохранялись, копировались и распространялись, а какие нет. Сегодня мы наблюдаем лишь верхушку айсберга данных, показывающих, какую важную роль межгрупповая конкуренция играет в культурной эволюции (Richerson et al. 2016). О взглядах Пинкера на групповой отбор см. https://www.edge.org/conversation/steven_pinker-the-false-allure-of-group-selection. Только обязательно прочтите мой комментарий к статье Пинкера на том же сайте.</p>
   <p>Другая точка зрения, согласно которой межгрупповая конкуренция непосредственно направляла генетическую эволюцию человека, не противоречит тому, на чем я здесь сосредоточился. Однако есть некоторые причины подозревать, что непосредственная роль межгрупповой конкуренции в описываемых процессах по меньшей мере вторична, а может быть, и пренебрежимо мала. Но вот что главное: чтобы межгрупповая конкуренция оказывала какое-то влияние на эволюционные процессы, культурные или генетические, группы должны иметь относительно четкие границы по критериям, которые предоставляют некоторым из них конкурентные преимущества перед остальными. В случае социальных норм все очевидно. Если я перейду в вашу группу из какой-то другой, мы с моими детьми должны будем перенять вашу систему родства и брачные нормы. Иначе у моих детей либо не будет никаких отношений с соплеменниками (а ведь эти отношения определяют взаимопомощь, дележ пищи, секс, торговлю и т. д.), либо окажется, что они все делают неправильно (нарушают нормы). Например, они рискуют постоянно повторять ошибку Кулы и нарушать табу на инцест, сев рядом не с тем юношей или не с той девушкой, и будут за это так или иначе наказаны. Однако в случае генов, если люди из разных групп занимаются сексом, релевантные генетические различия между группами быстро стираются. Либо группы, у которых изначально было преимущество, получат “плохие” гены представителей групп, лишенных преимущества, либо “отстающие” группы получат “хорошие” гены. Генетическое смешение означает, что группы будут все меньше отличаться друг от друга. Так вот, культурная эволюция способна сохранять различия между группами там, где генетическая эволюция этого не может, тем более что межгрупповая конкуренция у людей нередко усиливает взаимообмен генами между группами. На войне группы победителей часто берут молодых женщин и девушек из побежденной группы “в жены” — более того, доступ к “женам” часто бывает единственной явной причиной для нападения одной группы на другую. Это создает массированный приток генов от побежденных к победителям. Впрочем, и без всякого насилия мужчины из более преуспевающих групп ищут и нередко находят будущих жен (или временных партнерш) в менее преуспевающих группах. Это опять-таки создает быстрый приток генов в более преуспевающую группу, что рано или поздно стирает генетические различия между группами. Дети такой пары усвоят все социальные нормы отца, поскольку будут жить в его общине, однако половину генов все равно унаследуют от матери. Подобная избирательная миграция, как и остальные ее разновидности, понемногу уничтожает генетические различия между группами, однако не убирает культурных различий. Данные о генах и культуре в современном мире подтверждают эти бросающиеся в глаза различия, когда многие группы, генетически неразличимые, с культурной точки зрения оказываются совсем не похожими друг на друга; см. Bell, Richerson, McElreath 2009, где приводится анализ генетической изменчивости в сопоставлении с культурной. Более общий обзор см. в работах Henrich 2004a, N. Henrich, Henrich 2007 и Boyd, Richerson, Henrich 2011b.</p>
   <p>Помимо этого, способность нашего вида к крупномасштабной кооперации сильно зависит от присутствия систем репутации и санкций, возникших в ходе культурной эволюции, и интернализованных социальных норм. Таким образом, психологические данные о человеческой социальности и морали лучше всего согласуются с идеей о врожденных механизмах, адаптированных к миру, выстроенному культурой (см. главу 11). Эти эмпирические данные трудно примирить с альтернативными взглядами, описанными выше.</p>
  </section>
  <section id="n_282">
   <title>
    <p>282</p>
   </title>
   <p>Schmidt, Rakoczy, Tomasello 2012, Schmidt, Tomasello 2012, Rakoczy et al. 2009 и Rakoczy, Wameken, Tomasello 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_283">
   <title>
    <p>283</p>
   </title>
   <p>Это видно по этнографическим данным из целого ряда сообществ, см., например, Boehm 1993, Bowles et al. 2012, Mathew, Boyd 2011 и Wiessner 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_284">
   <title>
    <p>284</p>
   </title>
   <p>Параллели между людьми и одомашненными животными прослеживаются и обсуждаются уже давно (Leach 2003). Я не имею в виду, что люди преднамеренно одомашнивали собак, точно так же как человеческие сообщества едва ли преднамеренно одомашнивали своих членов..</p>
  </section>
  <section id="n_285">
   <title>
    <p>285</p>
   </title>
   <p>Те, кто эксплуатирует нарушителя норм, вполне способны сохранить анонимность, поскольку у остального сообщества нет мотива выяснять, кто совершил преступление. Когда человеку с хорошей репутацией причиняют ущерб, сообщество относится к нему с живейшим участием и распространяет сплетни, которые нередко выдают правонарушителя (Henrich, Henrich 2014). Формальная модель этого эволюционного механизма описана в работе Bhui, Chudek, Henrich 2019.</p>
  </section>
  <section id="n_286">
   <title>
    <p>286</p>
   </title>
   <p>О репутации и распознавании нарушения норм у детей см. Engelmann et al. 2013, Engelmann, Herrmann, Tomasello 2012, Cummins 1996b, 1996a и Nunez, Harris 1998.</p>
  </section>
  <section id="n_287">
   <title>
    <p>287</p>
   </title>
   <p>О психологии норм см. Chudek, Zhao, Henrich 2013 и Chudek, Henrich 2010. Дискуссию о том, почему у человека в ходе эволюции развилась способность интернализировать предпочтения, см. у Ensminger, Henrich 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_288">
   <title>
    <p>288</p>
   </title>
   <p>Bryan 1971, Bryan, Redfield, Mader 1971, Bryan, Test 1967, Bryan, Walbek 1970a, 1970b, Grusec 1971, M. Harris 1971, 1970, Elliot, Vasta 1970, Rice, Grusec 1975, Presbie, Coiteux 1971, Rushton, Campbell 1977, Rushton 1975 и Midlarsky, Bryan 1972.</p>
  </section>
  <section id="n_289">
   <title>
    <p>289</p>
   </title>
   <p>О долгосрочных эффектах демонстрации модели см. Mischel, Liebert 1966.</p>
  </section>
  <section id="n_290">
   <title>
    <p>290</p>
   </title>
   <p>Разумеется, все это наблюдается не только у детей. Показано, что наличие модели, которая демонстрировала бы социальные нормы, в естественных условиях повышает (1) желание участвовать в экспериментах, (2) стремление помочь автомобилисту, у которого сломалась машина, (3) пожертвовать деньги Армии спасения и (4) стать донором крови. Демонстрация модели нередко повышает вероятность, что наблюдатель придет кому-то на помощь, на 100 % (Bryan, Test 1967, Rosenbaum, Blake 1955, Schachter, Hall 1952, Rushton, Campbell 1977).</p>
  </section>
  <section id="n_291">
   <title>
    <p>291</p>
   </title>
   <p>О кросс-культурных экспериментах см. Ensminger, Henrich 2014, Henrich et al., <emphasis>Foundations</emphasis> 2004, Gowdy, Iorgulescu, Onyeiwu 2003 и Paciotti, Hadley 2003. О работе с приматами см. Silk, House 2011, Silk et al. 2005, Cronin et al. 2009, Jensen, Call, Tomasello 2007a, 2007b, 2013, Jensen et al. 2006, de Waal, Leimgruber, Greenberg 2008 и Burkart et al. 2007. Естественно, некоторые утверждали, что приматы вели себя в этих экспериментах как люди (Burkart et al. 2007, Proctor et al. 2013, Brosnan, de Waal 2003). Несмотря на широкое освещение этих заявлений в популярных средствах массовой информации, они ошибочны по целому ряду методологических причин, главным образом потому, что в ходе этих экспериментов незнакомых друг с другом испытуемых не объединяли в пары случайным образом или вообще не объединяли в пары (Henrich, Silk 2013, Henrich 2004c, Jensen, Call, Tomasello 2013).</p>
  </section>
  <section id="n_292">
   <title>
    <p>292</p>
   </title>
   <p>Образованные носители западной культуры около 25 лет и старше, как правило, предлагают в игре “Диктатор” половину. Однако многие эксперименты с участием студентов показывают, что в игре “Диктатор” предлагают меньше, что вызывает крайнее недоумение исследователей. Дело в том, что предложения в игре “Диктатор” с возрастом увеличиваются и где-то к двадцати пяти годам достигают половины суммы (N. Henrich, Henrich 2007, Henrich, Heine, Norenzayan 2010b). Это указывает, что на интернализацию такой мотивации к равенству в обращении с незнакомцами уходит много времени. Эксперименты со студентами выявляют и другие аномалии, в том числе ставшее предметом бурных споров влияние двойных слепых условий на формулировку предложений в игре “Диктатор” (Cherry, Frykblom, Shogren 2002, Lesorogol, Ensminger 2013). Подробнее о том, почему экспериментальные игры служат мерой социальных норм, см. в работах Chudek, Zhao, Henrich 2013, Chudek, Henrich 2010, Henrich et al. 2004 <emphasis>(Overview)</emphasis> и Henrich, Henrich 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_293">
   <title>
    <p>293</p>
   </title>
   <p>Henrich 2000, Henrich, Boyd et al. 2001, Henrich et al. 2004 <emphasis>(Foundations),</emphasis> Henrich et al. 2005, 2006, 2010, Silk et al. 2005, Vonk et al. 2008, Brosnan et al. 2009, House, Silk et al. 2013, House, Henrich et al. 2013 и Ensminger, Henrich 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_294">
   <title>
    <p>294</p>
   </title>
   <p>Henrich, Smith 2004 и Ledyard 1995.</p>
  </section>
  <section id="n_295">
   <title>
    <p>295</p>
   </title>
   <p>Исследование Рэнда и его коллег см. Rand, Greene, Nowak 2012, 2013 и Rand et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_296">
   <title>
    <p>296</p>
   </title>
   <p>Кроме того, предлагающие в игре “Ультиматум” больше склонны делить деньги поровну, если у них ограничено время (Crockett et al. 2008, 2010, Cappelletti, Guth, Ploner 2011, van’t Wout et al. 2006).</p>
  </section>
  <section id="n_297">
   <title>
    <p>297</p>
   </title>
   <p>Kimbrough, Vostroknutov 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_298">
   <title>
    <p>298</p>
   </title>
   <p>De Quervain et al. 2004, Fehr, Camerer 2007, Rilling et al. 2004, Sanfey et al. 2003, Tabibnia, Satpute, Lieberman 2008 и Harbaugh, Mayr, Burghart 2007. Это верно при принятии простых решений, предполагающих соблюдение норм (Zaki, Mitchell, 2013). Более сложные ситуации, предполагающие какие-то “жертвы” (или поступить по справедливости, или получить деньги), запускают и быстрые области интуитивных оценок, и те, которые связаны с рефлективным контролем и стратегическим мышлением. Кроме того, жертвование на благотворительность, по всей видимости, активирует и области вознаграждения за соблюдение норм (мезолимбическую систему), и аффилиативные центры, ассоциирующиеся с социальными привязанностями, которые в конечном итоге восходят к заботе и эмпатии (Zahn et al. 2009, Moll et al. 2006).</p>
  </section>
  <section id="n_299">
   <title>
    <p>299</p>
   </title>
   <p>Baumgartner et al. 2009 и Greene et al. 2004.</p>
  </section>
  <section id="n_300">
   <title>
    <p>300</p>
   </title>
   <p>Этот пример описан в работе Cummins 1996b. Более общие рассуждения по этой теме см. в работах Cummins 1996a, Harris, Nunez 1996, Harris, Nunez, Brett 2001, Nunez, Harris 1998 и Cummins 2013. Похожие эксперименты со взрослыми см. Cosmides, Barrett, Tooby 2010 и Cosmides, Tooby 1989. Первыми исследовать эту интересную область начала Космидес с коллегами, хотя они считают, что их результаты объясняются психологическими механизмами взаимного альтруизма. Недостаток такой логики в том, что она не объясняет, почему эти механизмы работают даже в случае затратных норм и почему правила могут быть переданы через культурное обучение (N. Henrich, Henrich 2007).</p>
  </section>
  <section id="n_301">
   <title>
    <p>301</p>
   </title>
   <p>Fessler 1999, 2004. Об исследованиях, подтверждающих универсальность проявлений стыда, см. в работе Tracy, Matsumoto 2008, а об изучении автоматических и бессознательных сигналов, сообщающих о стыде и гордости в различных сообществах, см. Tracy et al. 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_302">
   <title>
    <p>302</p>
   </title>
   <p>Hamlin et al. 2011, 2013, Hamlin 2013b, Hamlin, Wynn 2011, Hamlin, Wynn, Bloom 2007, Sloane, Baillargeon, Premack 2012. Исследования представлений о справедливости у младенцев и детей до трех лет см. Sloane, Baillargeon, Premack 2012. Я привожу возраст в месяцах, как указано в этих статьях, но нет причин полагать, что в разных обществах эти закономерности созревания будут одинаковы. О такой репутационной логике в малых сообществах см. Henrich, Henrich 2014 и Mathew (без даты). Модели, предсказывающие подобные закономерности, см. в работах Panchanathan, Boyd 2004, Henrich, Boyd 2001, Bhui, Chudek, Henrich 2019, Boyd, Richerson 1992 и Axelrod 1986.</p>
  </section>
  <section id="n_303">
   <title>
    <p>303</p>
   </title>
   <p>Антропологи давно утверждают, что говорить о “племенах” значит предполагать, будто каждый человек принадлежит к одной обособленной, четко ограниченной и герметически изолированной группе, которая никогда не меняется и сохраняется вечно. Поскольку эта книга посвящена динамике культурной эволюции, надеюсь, что меня поймут правильно: употребляя здесь это слово, я вовсе не имею в виду весь этот устарелый балласт.</p>
  </section>
  <section id="n_304">
   <title>
    <p>304</p>
   </title>
   <p>Diamond 1997 (Даймонд 2017).</p>
  </section>
  <section id="n_305">
   <title>
    <p>305</p>
   </title>
   <p>McElreath, Boyd, Richerson 2003, Boyd, Richerson 1987 и N. Henrich, Henrich 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_306">
   <title>
    <p>306</p>
   </title>
   <p>Shutts, Kinzler, DeJesus 2013, Kinzler, Dupoux, Spelke 2007, Kinzler, Shutts, Spelke 2012 и Kinzler et al. 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_307">
   <title>
    <p>307</p>
   </title>
   <p>В соответствии с идеей о том, что этнические маркеры должны быть трудноподделываемыми, мало просто говорить на том или ином языке. Нужно говорить на нем “правильно”, без акцента (с точки зрения обучающихся). Приведенные здесь данные ясно дают понять, что за такими предпочтениями стоит не детское понимание. Кроме того, как мы видели в главе 8, люди всех возрастов тонко настроены на распознавание различий в престиже и предпочитают взаимодействовать и учиться у тех, у кого престиж больше. Таким образом, если язык или диалект, на котором человек говорит, указывает наблюдателю на престиж, это также может повлиять на решение взаимодействовать с ним и учиться у него (Kinzler, Shutts, Spelke 2012).</p>
  </section>
  <section id="n_308">
   <title>
    <p>308</p>
   </title>
   <p>См. нашу книгу, посвященную этому исследованию (N. Henrich, Henrich 2007). Очевидно, халдеи напоминают многие другие преуспевающие популяции иммигрантов — евреев, корейцев, армян. Некоторые халдеи прямо указывали, что стоит брать пример с евреев в этом отношении.</p>
  </section>
  <section id="n_309">
   <title>
    <p>309</p>
   </title>
   <p>Gerszten, Gerszten 1995 и Tubbs, Salter, Oakes 2006.</p>
  </section>
  <section id="n_310">
   <title>
    <p>310</p>
   </title>
   <p>Kanovsky 2007, Gil-White 2001, Hirschfeld 1996, Moya, Boyd, Henrich 2015, Baron et al. 2014 и Dunham, Baron, Banaji 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_311">
   <title>
    <p>311</p>
   </title>
   <p>Разумеется, можно заставить и детей, и взрослых реагировать на нарушение норм и людьми, не принадлежащими к группе, стоит лишь повысить тяжесть нарушения. Здесь главное — асимметричный ответ: к членам своей группы относятся значительно суровее (Schmidt, Rakoczy, Tomasello 2012). О кросс-культурных исследованиях взрослых см. Bernhard, Fischbacher, Fehr 2006 и Gil-White 2004.</p>
  </section>
  <section id="n_312">
   <title>
    <p>312</p>
   </title>
   <p>Здесь необходимы дальнейшие исследования, однако см. Esteban, Mayoral, Ray 2012a, 2012b и Fearon 2008. На самом деле речь идет не о том, что в этнически неоднородных регионах больше вероятность гражданских войн, а о том, что в случае гражданской войны раскол обычно проходит по этническим или религиозным границам.</p>
  </section>
  <section id="n_313">
   <title>
    <p>313</p>
   </title>
   <p>Поскольку в психологии доминировали американцы, она упускала из виду главные линии размежевания в человеческой психологии, так как изучала либо однобокие выборки, удобные для лабораторных исследований (люди, которым нравится конкретное живописное полотно), либо узкоспецифические различия между белыми и черными в США.</p>
  </section>
  <section id="n_314">
   <title>
    <p>314</p>
   </title>
   <p>Kinzler et al. 2009 и Pietraszewski, Schwartz 2014a, 2014b. В случае антагонизма между социальными категориями, которые различаются чертами вроде цвета кожи, люди могут использовать эти черты и для маркировки альянсов (Pietraszewski, Cosmides, Tooby 2014).</p>
  </section>
  <section id="n_315">
   <title>
    <p>315</p>
   </title>
   <p>Эту идею см. у Mathew, Boyd, van Veelen 2013 и N. Henrich, Henrich 2007. Пример гебуси см. у Knauft 1985.</p>
  </section>
  <section id="n_316">
   <title>
    <p>316</p>
   </title>
   <p>Gilligan, Benjamin, Samii 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_317">
   <title>
    <p>317</p>
   </title>
   <p>Оговорюсь, что этот процесс не требует генетического группового отбора. Межгрупповая конкуренция благоприятствует культурным практикам, которые особенно сурово наказывают не только самих нарушителей норм, но и тех, кто не наказывает нарушителей (при необходимости), когда группа находится под угрозой. Механизмы внутригрупповых санкций, такие как потеря брачных возможностей, могут оказаться достаточными для отбора соответствующих генов. Однако при достаточно стабильных межгрупповых генетических различиях групповой отбор мог бы внести свой вклад в процесс культурно-генетической коэволюции.</p>
  </section>
  <section id="n_318">
   <title>
    <p>318</p>
   </title>
   <p>Bauer et al. 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_319">
   <title>
    <p>319</p>
   </title>
   <p>Voors et al. 2012, Gneezy, Fessler 2011, Bellows, Miguel 2009 и Blattman 2009. Данные исследования Cassar, Grosjean, Whitt 2013 могут показаться противоречивыми, но на самом деле они поддерживают приведенную здесь теорию, поскольку эта гражданская война обратила соседа против соседа, поэтому не было ни групповой солидарности, ни местных сообществ, к которым можно было бы присоединиться. Сведенные воедино данные контролируемых экспериментов над студентами-старшекурсниками в психологической лаборатории показывают, что даже иллюзия межгрупповой конкуренции немедленно повышает степень сотрудничества в игре “Общественное благо” (Puurtinen, Mappes 2009, Saaksvuori, Mappes, Puurtinen 2011, Bornstein, Erev 1994, Bornstein, Benyossef 1994). Подобным же образом индуцированные угрозы неопределенных последствий или смерти в лаборатории мотивируют как тщательное соблюдение норм, так и готовность наказывать нарушителей (Heine, Proulx, Vohs 2006, Hogg, Adelman 2013, Grant, Hogg 2012, Smith et al. 2007).</p>
  </section>
  <section id="n_320">
   <title>
    <p>320</p>
   </title>
   <p>Bauer et al. 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_321">
   <title>
    <p>321</p>
   </title>
   <p>О полярных инуитах см. Boyd, Richerson, Henrich 2011a, Rasmussen, Herring, Moltke 1908 и Gilberg 1984. Я подчеркиваю важность повторного перенимания технологий, поскольку некоторые исследователи склонны утверждать, что все охотники-собиратели всегда ведут себя оптимально, а следовательно, если какая-то технология была утрачена, значит, произошли какие-то небольшие изменения в экологических условиях, из-за которых она утратила эффективность.</p>
  </section>
  <section id="n_322">
   <title>
    <p>322</p>
   </title>
   <p>Теоретические работы об этих процессах — Shennan 2001, Powell, Shennan, Thomas 2009, Henrich 2004b, 2009b, Kobayashi, Aoki 2012, Lehmann, Aoki, Feldman 2011 и van Schaik, Pradhan 2003.</p>
  </section>
  <section id="n_323">
   <title>
    <p>323</p>
   </title>
   <p>Полное описание этой модели см. в работе Henrich 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_324">
   <title>
    <p>324</p>
   </title>
   <p>Muthukrishna et al. 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_325">
   <title>
    <p>325</p>
   </title>
   <p>Derex et al. 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_326">
   <title>
    <p>326</p>
   </title>
   <p>Клайн и Бойд (Kline, Boyd 2010) проанализировали целый ряд экологических переменных, но обнаружили, что лишь немногие из них хоть как-то связаны с размером арсенала орудий труда и сложностью технологии и ни одна не в состоянии объяснить обнаруженную зависимость от размера популяции.</p>
  </section>
  <section id="n_327">
   <title>
    <p>327</p>
   </title>
   <p>Collard, Ruttle et al. 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_328">
   <title>
    <p>328</p>
   </title>
   <p>Напротив, количество приемов, связанных с пищей, трудно объяснить как свободным временем, так и потребностью в дополнительных источниках пищи (van Schaik et al. 2003; см. также Jaeggi et al. 2010). У шимпанзе тоже возникают похожие отношения, но на этот счет мало данных (Lind, Lindenfors 2010).</p>
  </section>
  <section id="n_329">
   <title>
    <p>329</p>
   </title>
   <p>Заметка У. Х. Р Риверса: https://en.wikisource.org/wiki/The_Disappearance_of_Useful_Arts#cite.</p>
  </section>
  <section id="n_330">
   <title>
    <p>330</p>
   </title>
   <p>Henrich 2004b, 2006, Jones 1974, 1976, 1977c, 1977b и Diamond 1978. Об огне: считают, что тасманийцы разучились разводить огонь. Собственно огонь у них сохранился. Хотя случаи, когда умение разводить огонь утрачивалось, в принципе бывали (Holmberg 1950, Radcliffe-Brown 1964), данное утверждение остается спорным (Gott 2002).</p>
  </section>
  <section id="n_331">
   <title>
    <p>331</p>
   </title>
   <p>Кроме того, тасманийская технология проста по сравнению с другими популяциями охотников-собирателей из тех же южных широт, в том числе с жителями Огненной Земли на южной оконечности Южной Америки, а также с обитателями юга Новой Зеландии и островов Чатем (Henrich 2004b, 2006).</p>
  </section>
  <section id="n_332">
   <title>
    <p>332</p>
   </title>
   <p>Палеолитические данные см. у McBrearty, Brooks 2000, Boyd, Silk 2012 и Klein 2009; о рыболовстве в открытом море O’Connor, Ono, Clarkson 2011; о костяных орудиях Yellen et al. 1995; о каменных орудиях Jones 1977a, 1977b; о прибытиях Boyd, Silk 2012; о каменных наконечниках с рукоятками Wilkins et al. 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_333">
   <title>
    <p>333</p>
   </title>
   <p>Jones 1974, 1976, 1977a, 1977b, 1977c, 1990, 1995, Colley, Jones 1988 и Diamond 1978. Я привел обзор проблемы тасманийцев и разобрал различные возражения в работах Henrich 2004b и 2006.</p>
  </section>
  <section id="n_334">
   <title>
    <p>334</p>
   </title>
   <p>Существует важный набор аномальных данных, относящихся к этой линии аргументации, о которых я не упомянул. Коллар и его коллеги, анализируя данные о сложности орудий у охотников-собирателей, сообщили, что не нашли связи между размером и связностью популяции и критериями сложности орудий (Collard et al. 2011, 2012, Collard, Kemery, Banks 2005). Напротив, по их данным, экологический риск способствует личному вкладу в сложные технологии, <emphasis>важные при этом риске</emphasis>. Это соображение следует учитывать, однако в такой логике есть два недочета. Во-первых, надежно установлено, что охотники-собиратели в случае риска строят обширные сети социальных отношений, к которым можно обратиться, если случится беда (Wiessner 1982, 1998, 2002). Таким образом, если выявить позитивную связь между экологическим риском и сложностью технологии, это окажется также доводом в поддержку точки зрения, представленной в этой главе, поскольку повышенный риск вынуждает людей расширять свои социальные сети с использованием культурных технологий (ритуалов, называния, обмена подарками), продуктом (а потенциально побочным продуктом) чего станут более сложные орудия. Подтверждение такой точки зрения можно найти в работе Collard et al. 2013, где прослеживается положительная связь между экологическим риском и обладанием разного рода технологиями, в том числе и теми, которые не имеют отношения к управлению риском. Во-вторых, природа групп охотников-собирателей такова, что определение размера популяции, играющего роль в обеспечении потока информации о технологии, очень затруднено, а эти данные ненадежны. Во многих местах охотничьи партии представляют собой слабо взаимосвязанные сети без четких границ. Это не похоже на многие популяции земледельцев и скотоводов, которые часто контролируют и защищают свою территорию. Следовательно, нет ничего неожиданного в отрицательных результатах для охотников-собирателей, если учесть, как сложно изолировать релевантную совокупность обучающихся. Кроме того, это объясняет, почему различные анализы Коллара показывают ожидаемую картину для земледельцев и скотоводов, но не для охотников-собирателей.</p>
  </section>
  <section id="n_335">
   <title>
    <p>335</p>
   </title>
   <p>И шимпанзе, и капуцины интересуют нас потому, что у них относительно большой мозг, а полевые исследования указывают на некоторые несложные паттерны культурной изменчивости. Это блестящее исследование описано в работе Dean et al. 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_336">
   <title>
    <p>336</p>
   </title>
   <p>Henrich, Tennie 2017.</p>
  </section>
  <section id="n_337">
   <title>
    <p>337</p>
   </title>
   <p>Stringer 2012 (Стрингер 2021), Klein 2009 и Pearce, Stringer, Dunbar 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_338">
   <title>
    <p>338</p>
   </title>
   <p>Deaner et al. 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_339">
   <title>
    <p>339</p>
   </title>
   <p>О важной роли богатой прибрежной среды см. Jerardino, Marean 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_340">
   <title>
    <p>340</p>
   </title>
   <p>Раннюю версию этой аргументации см. в работе Henrich 2004b. Данные о различиях в продолжительности жизни неандертальцев и пришедших им на смену верхнепалеолитических людей см. у Caspari, Lee 2004, 2006 и Bocquet-Appel, Degioanni 2013. Об оценках размера популяции и изменчивости см. Klein 2009 и Mellars, French 2011. О метательном оружии и экспансии африканских популяций см. Shea, Sisk 2010. Обсуждение различий сетей обмена у верхнепалеолитических людей и неандертальцев, которые указывают на различия в связности социальных сетей, см. Ridley 2010 (Ридли 2015).</p>
  </section>
  <section id="n_341">
   <title>
    <p>341</p>
   </title>
   <p>Henrich 2004b.</p>
  </section>
  <section id="n_342">
   <title>
    <p>342</p>
   </title>
   <p>McBrearty, Brooks 2000. О палеолитических луках и стрелах см. Shea, Sisk 2010, Shea 2006 и Lombard 2011. Об утрате луков, стрел, лодок и гончарных изделий см. Rivers 1931.</p>
  </section>
  <section id="n_343">
   <title>
    <p>343</p>
   </title>
   <p>Powell, Shennan, Thomas 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_344">
   <title>
    <p>344</p>
   </title>
   <p>Van Schaik, Burkart 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_345">
   <title>
    <p>345</p>
   </title>
   <p>Gruber et al. 2009, 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_346">
   <title>
    <p>346</p>
   </title>
   <p>Об австралийской технологии см. Testart 1988. О колесе см. Diamond 1997 (Даймонд 2017). У игрушек майя были колеса, что ярко подтверждает мою идею.</p>
  </section>
  <section id="n_347">
   <title>
    <p>347</p>
   </title>
   <p>Frank, Barner 2012. Те, кто пользуется калькуляторами, без них, как правило, чувствуют себя беспомощно. Спасибо Ярроу Данэму за наводку на эту работу.</p>
  </section>
  <section id="n_348">
   <title>
    <p>348</p>
   </title>
   <p>В XIX веке дискуссии о происхождении языка вызывали столько ненаучных спекуляций, что в 1866 году авторитетное Парижское лингвистическое общество запретило обсуждать эту тему: Deutscher 2005, Bickerton 2009 (Бикертон 2012).</p>
  </section>
  <section id="n_349">
   <title>
    <p>349</p>
   </title>
   <p>Обсуждение этой точки зрения см. в работе Deutscher 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_350">
   <title>
    <p>350</p>
   </title>
   <p>Tomasello 2010, Kuhl 2000 и Fitch 2000.</p>
  </section>
  <section id="n_351">
   <title>
    <p>351</p>
   </title>
   <p>Webb 1959, Kendon 1988, Mallery 2001 (1881), Tomkins 1936 и Kroeber 1958. Индейцы Великих равнин разработали и особые знаки для военных целей и коммуникации на дальних расстояниях. Это легло в основу целого ряда американских военных разработок, в том числе в войсках связи.</p>
  </section>
  <section id="n_352">
   <title>
    <p>352</p>
   </title>
   <p>Kendon 1988.</p>
  </section>
  <section id="n_353">
   <title>
    <p>353</p>
   </title>
   <p>Busnel, Classe 1976 и Meyer 2004. Баснел и Классе утверждают, что длина человеческого слухового канала приспособлена для улавливания частоты свиста даже лучше, чем для восприятия речи. Как люди общаются на языке свиста, можно посмотреть здесь: https://www.youtube.com/watch?v=P0aoguO_tvI. См. также https://www.you tube.com/watch?v=C0CIRCjoICA. О барабанах, рогах и пр. см. Stern 1957.</p>
  </section>
  <section id="n_354">
   <title>
    <p>354</p>
   </title>
   <p>Munroe, Fought, Macaulay 2009 и Fought et al. 2004.</p>
  </section>
  <section id="n_355">
   <title>
    <p>355</p>
   </title>
   <p>Ember, Ember 2007 и Nettle 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_356">
   <title>
    <p>356</p>
   </title>
   <p>Nettle 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_357">
   <title>
    <p>357</p>
   </title>
   <p>О размерах словарного запаса см. Bloom 2000 и Deutscher 2010 (Дойчер 2016). Важно помнить, что в малых сообществах все обычно знают по нескольку языков, так что общее количество слов может быть довольно большим. Тем не менее количество слов, доступных в каждом конкретном языке, меньше, чем в языках более крупных обществ.</p>
  </section>
  <section id="n_358">
   <title>
    <p>358</p>
   </title>
   <p>Из У. Х. Р. Риверса, пересказ у Deutscher 2010 (Дойчер 2016).</p>
  </section>
  <section id="n_359">
   <title>
    <p>359</p>
   </title>
   <p>Kay, Regier 2006, Webster, Kay 2005, Kay 2005, Berlin, Kay 1991 и D’Andrade 1995.</p>
  </section>
  <section id="n_360">
   <title>
    <p>360</p>
   </title>
   <p>Deutscher 2010 (Дойчер 2016). Следуя долгой истории исследований на эту тему, Брент Берлин и Пол Кей (Berlin, Kay 1969) утверждали, что основные названия цветов возникли как реакция на культурную эволюцию технологий, позволявших отделить цвет от объекта-носителя, — когда цвет можно было позаимствовать для окрашивания тканей и других культурных продуктов. Культурная эволюция выстраивает репертуар названий цветов по-разному, например, извлекает названия из объектов, с которыми они раньше были неразрывно связаны. Слова со значением “зеленый” часто происходят от слов со значением “незрелый” (плод), а “фиолетовый” — из названия растений с цветами соответствующего оттенка. Либо слова просто заимствуются при языковых контактах.</p>
  </section>
  <section id="n_361">
   <title>
    <p>361</p>
   </title>
   <p>Это вызывает некоторые возражения — см. Kay, Regier 2006, Xu, Dowman, Griffiths 2013, Franklin et al. 2005 и Baronchelli et al. 2010. В частности, одна из претензий к этой работе состоит в том, что она предполагает, будто воспринимаемые границы цветов в нашем цветовом восприятии фиксированы и универсальны. На это следует обратить внимание, поскольку карты названий цветов в некоторых языках и в самом деле противоречат прогнозам, которые дает подобный подход. Остается без ответа вопрос, какие еще способы может избрать культурная эволюция, чтобы создать систему названий цветов. Преобладающий в мире паттерн может оказаться только одним из множества возможных. Кроме того, я предсказываю, что размер и взаимосвязанность популяции позволяют прогнозировать, насколько оптимально язык задействует воспринимаемые нашим зрением границы цветов.</p>
  </section>
  <section id="n_362">
   <title>
    <p>362</p>
   </title>
   <p>Вероятно, примерно так же возникли гласные звуки (Lindblom 1986).</p>
  </section>
  <section id="n_363">
   <title>
    <p>363</p>
   </title>
   <p>Franklin et al. 2005, D’Andrade 1995, Goldstein, Davidoff, Roberson 2009 и Kwok et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_364">
   <title>
    <p>364</p>
   </title>
   <p>Gordon 2005, Dehaene 1997. О системах счета в Новой Гвинее см. https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/BF03217098.pdf.</p>
  </section>
  <section id="n_365">
   <title>
    <p>365</p>
   </title>
   <p>Pitchford, Mullen 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_366">
   <title>
    <p>366</p>
   </title>
   <p>Flynn 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_367">
   <title>
    <p>367</p>
   </title>
   <p>Tomasello 2000a, 2000b.</p>
  </section>
  <section id="n_368">
   <title>
    <p>368</p>
   </title>
   <p>Deutscher 2010 (Дойчер 2016) и Everett 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_369">
   <title>
    <p>369</p>
   </title>
   <p>Неудивительно, что это по-прежнему вызывает бурные споры, см. Hay, Bauer 2007, Moran, McCloy, Wright 2012, Atkinson 2011 и Richmann, Rama, Holman 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_370">
   <title>
    <p>370</p>
   </title>
   <p>Nettle 2012 и Richmann, Rama, Holman 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_371">
   <title>
    <p>371</p>
   </title>
   <p>Goldin-Meadow et al. 2008. Культурное обучение в конечном итоге дает человеку главное — экономию коммуникации. Утверждения делаются исходя из цели коммуникации, поэтому контекстуально очевидную информацию можно опускать, а существенную информацию не нужно повторять. Слушатель должен предполагать, что говорящий пытается что-то ему сообщить и при этом учитывает, что слушателю уже известно (впрочем, см. Pawley 1987). Как людям удается разделять чужие намерения и цели? Они их копируют, и это продукт культурного обучения. Если у вас есть цель — честная коммуникация, — а я считаю, что вы отличная модель, то есть вас стоит копировать, я, скорее всего, скопирую и цель честной коммуникации. Теперь у нас с вами <emphasis>совместная интенциональность</emphasis> (Tomasello 1999), по крайней мере в том, что касается коммуникации.</p>
  </section>
  <section id="n_372">
   <title>
    <p>372</p>
   </title>
   <p>Christiansen, Kirby 2003, Heine, Kuteva 2002a, 2002b, 2007 и Deutscher 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_373">
   <title>
    <p>373</p>
   </title>
   <p>Fedzechkina, Jaeger, Newport 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_374">
   <title>
    <p>374</p>
   </title>
   <p>Deutscher 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_375">
   <title>
    <p>375</p>
   </title>
   <p>Wray, Grace 2007, Kalmar 1985, Newmeyer 2002, Pawley 1987 и Mithun 1984. Калмар утверждает, что в языке канадских инуитов идет процесс развития полноценного инструмента для выражения грамматического подчинения, вызванный распространением грамотности и письма.</p>
  </section>
  <section id="n_376">
   <title>
    <p>376</p>
   </title>
   <p>Lupyan, Dale 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_377">
   <title>
    <p>377</p>
   </title>
   <p>Deacon 1997 и Kirby 1999.</p>
  </section>
  <section id="n_378">
   <title>
    <p>378</p>
   </title>
   <p>Культурная эволюция может объяснить даже возникновение самых базовых элементов — слов, или, как говорят лингвисты, композиционности. Возможно, изначально в системах коммуникации не было отдельных слов, которые можно было комбинировать бесчисленным множеством способов. Звуки и их сочетания выстраивались в конструкции, которые мы назвали бы сочетаниями нескольких слов или фразами. Слово “бамакуба” могло означать “повари мясо еще” в отсутствие отдельных слов, которые означали бы “варить”, “мясо” и “еще”. Но если каждая фраза или предложение обозначается отдельным звуком или звукосочетанием, словарь быстро становится неусвояемым и трещит по всем швам. Однако культурная передача с учетом ограниченного объема памяти благоприятствует тому, чтобы все большое и сложное разбивали на мелкие фрагменты (это и есть композиционность), которые легко запоминать (Brighton, Kirby, Smith 2005). Возможно, это напоминало процесс, когда <emphasis>gate</emphasis> из сочетания <emphasis>Watergate Hotel</emphasis> (“отель “Уотергейт”) отсоединилось и стало обозначать “скандал”, например, <emphasis>Monicagate</emphasis> (скандал с Моникой Левински), <emphasis>Climategate</emphasis> (скандал вокруг изменений климата). Те, кто первым начал разбивать все на удобоваримые для окружающих фрагменты, добивались большего успеха, и им с большей вероятностью подражали. Языки, обладавшие композиционностью (словами), сохранялись и побеждали в конуренции некомпозиционные языки.</p>
  </section>
  <section id="n_379">
   <title>
    <p>379</p>
   </title>
   <p>Kirby, Christiansen, Chater 2013, Smith, Kirby 2008, Kirby, Cornish, Smith 2008 и Christiansen, Chater 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_380">
   <title>
    <p>380</p>
   </title>
   <p>Striedter 2004.</p>
  </section>
  <section id="n_381">
   <title>
    <p>381</p>
   </title>
   <p>Striedter 2004 и Fitch 2000.</p>
  </section>
  <section id="n_382">
   <title>
    <p>382</p>
   </title>
   <p>Любые описания такого раннего культурно-генетического коэволюционного процесса были бы крайне спекулятивными. Однако предположение, что наша передаваемая через культуру и эволюционирующая система коммуникации начиналась с жеста, соответствует нескольким эмпирическим фактам. Во-первых, если другие крупные приматы и способны усваивать коммуникативные элементы, они выучивают жесты руками (знаковые системы), но не вербализации и не выражения лица. Все попытки научить обезьян говорить не увенчались успехом. Обезьяны общаются при помощи голосовых сигналов, но эти сигналы представляют собой фиксированный репертуар звуков и одинаковы во всех группах, в отличие от жестов. Это наводит на мысль, что предки людей, вероятно, были гораздо более восприимчивы к жестам, передаваемым через культуру, чем к словам (Tomasello 2010 — Томаселло 2011). Во-вторых, как мы убедились, жесты до сих пор входят в наши коммуникативные системы, и многие охотники-собиратели обладают как устной речью, так и жестовым, знаковым языком. В-третьих, дети учатся жестовой коммуникации ничуть не хуже, а может быть, и лучше, чем речи. Дети занимаются жестовой мимикрией, когда учатся издавать звуки речи. Они внимательно наблюдают за движениями рта моделей, и это влияет на их речевое поведение. Взрослые путают звуки /б/ и /п/ в словах вроде “бар” и “пар”, если не видят губ говорящего (Tomasello 2010 — Томаселло 2011, Kuhl 2000, Corballis 2003), поэтому наблюдение за ротовыми жестами входит в процесс распознавания речи. В-четвертых, за жесты, пользование орудиями и речь отвечают в значительной мере одни и те же области коры.</p>
  </section>
  <section id="n_383">
   <title>
    <p>383</p>
   </title>
   <p>Fitch 2000.</p>
  </section>
  <section id="n_384">
   <title>
    <p>384</p>
   </title>
   <p>Csibra, Gergely 2009 и Kuhl 2000. Наша команда изучала педагогические подсказки в семи разных сообществах и обнаружила, что по крайней мере некоторые из них спонтанно применяются во всех семи. Однако частота использования подсказок значительно варьировала, как и то, какие именно из небольшого набора специфических подсказок использовались. Универсальными оказались только поучительные паузы. Что касается “материнского языка”, некоторые утверждали, что в каких-то обществах его нет, однако эти утверждения не основаны ни на данных систематических наблюдений, ни на количественном анализе. Специалист по психологии развития Таня Бреш, работавшая на Фиджи там же, где и я, обнаружила, что беби-ток применяется там значительно реже, чем среди американских матерей, однако все же присутствует (Broesch 2011). В целом образованные представители западной культуры находятся у верхней границы распределения частоты использования как беби-тока, так и педагогических подсказок.</p>
  </section>
  <section id="n_385">
   <title>
    <p>385</p>
   </title>
   <p>Bickerton 2009 (Бикертон 2012), Christiansen, Kirby 2003.</p>
  </section>
  <section id="n_386">
   <title>
    <p>386</p>
   </title>
   <p>Sterelny 2012b. Уэдли (Wadley 2010) обсуждает эту рекурсию на примере изготовления клея, практиковавшегося сотни тысяч лет назад.</p>
  </section>
  <section id="n_387">
   <title>
    <p>387</p>
   </title>
   <p>Conway, Christiansen 2001. Языки обладают еще одной чертой, которая поражает философов: с их помощью мы можем обсуждать прошлое и будущее, а также людей, предметы и явления, которых сейчас здесь нет. Так что язык “не зависит от стимулов”. Однако, как уже говорилось относительно иерархических конструкций в языке, возможность думать и планировать независимо от стимулов и рассуждать о прошлом и будущем, не будет такой уж ценной для коммуникации, если другие этого не могут. И здесь тоже культурно-генетическая коэволюция наборов инструментов, выучиваемых навыков и социальных норм проложила дорогу для языков. Например, трудные навыки, вроде точного метания копья в цель, нужно тренировать “офлайн”, то есть не во время охоты или нападения непосредственно, а готовясь к ситуациям, которые сложатся в будущем. В отличие от языка, для этого не нужен кто-то, кто уже владеет этим навыком (скажем, тоже умеет метать копье), чтобы получить от него пользу. А давление отбора, вынуждающее тренироваться, становится сильнее по мере того, как орудия становятся сложнее и другие тоже начинают тренироваться (Sterelny 2012b). Аналогичным образом социальные нормы, как и многие объекты языка, невидимы, но при их появлении людям приходится заранее чувствовать, что будет, если они их нарушат. Таким образом, эволюция и навыков, и норм отбирает тех, кто по складу ума лучше способен думать о прошлом и будущем, а также о том, что не проявляется физически (как социальные нормы).</p>
  </section>
  <section id="n_388">
   <title>
    <p>388</p>
   </title>
   <p>Conway, Christiansen 2001 и Reali, Christiansen 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_389">
   <title>
    <p>389</p>
   </title>
   <p>Reali, Christiansen 2009, Tomblin, Mainela-Arnold, Zhang 2007 и Enard et al. 2009. Более общий обзор по гену <emphasis>FOXP</emphasis>2 см. в работе Enard 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_390">
   <title>
    <p>390</p>
   </title>
   <p>Stout, Chaminade 2012, Stout et al. 2008, Stout, Chaminade 2007 и Calvin 1993.</p>
  </section>
  <section id="n_391">
   <title>
    <p>391</p>
   </title>
   <p>Dediu, Ladd 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_392">
   <title>
    <p>392</p>
   </title>
   <p>Модель, описывающую связь языка и обмана, см. у Lachmann, Bergstrom 2004.</p>
  </section>
  <section id="n_393">
   <title>
    <p>393</p>
   </title>
   <p>N. Henrich, Henrich 2007 и Boyd, Mathew 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_394">
   <title>
    <p>394</p>
   </title>
   <p>Введение см. в работе Henrich 2009a. Эксперименты по передаче контринтуитивных представлений см. у Willard et. al. 2016. Сопутствующие исследования см. в работе Sperber et al. 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_395">
   <title>
    <p>395</p>
   </title>
   <p>Строго говоря, эту область принято называть “область визуальной словоформы” (Coltheart 2014). Выражение “буквохранилище” я позаимствовал у Dehaene 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_396">
   <title>
    <p>396</p>
   </title>
   <p>Точное местоположение буквохранилища зависит от системы письменности. Скажем, у тех, кто читает по-японски, похоже, два разных буквохранилища — одно для слоговой азбуки кана, а другое для иероглифического письма кандзи. Здесь главное, что его местоположение определяется требованиями задачи и врожденной нейрогеографией человеческого мозга (Coltheart 2014, Dehaene 2014).</p>
  </section>
  <section id="n_397">
   <title>
    <p>397</p>
   </title>
   <p>Dehaene 2009, Ventura et al. 2013, Szwed et al. 2012 и Dehaene et al. 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_398">
   <title>
    <p>398</p>
   </title>
   <p>Dehaene 2009, Ventura et al. 2013, Szwed et al. 2012, Dehaene et al. 2010, Carreiras et al. 2009 и Castro-Caldas et al. 1999.</p>
  </section>
  <section id="n_399">
   <title>
    <p>399</p>
   </title>
   <p>Ventura et al. 2013 и Dehaene et al. 2010. Это означает, что наблюдаемая асимметрия мозга при распознавании лиц у “людей” вызвана тем, что к участию в экспериментах привлекались люди очень грамотные.</p>
  </section>
  <section id="n_400">
   <title>
    <p>400</p>
   </title>
   <p>Coltheart 2014 и Dehaene 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_401">
   <title>
    <p>401</p>
   </title>
   <p>Downey 2014.</p>
  </section>
  <section id="n_402">
   <title>
    <p>402</p>
   </title>
   <p>Little et al. 2008, 2011, Jones et al. 2007, Bowers et al. 2012 и Place et al. 2010. Об эволюционной психологии поисков брачных партнеров см. Buss 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_403">
   <title>
    <p>403</p>
   </title>
   <p>Zaki, Schirmer, Mitchell 2011 и Klucharev et al. 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_404">
   <title>
    <p>404</p>
   </title>
   <p>Plassmann et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_405">
   <title>
    <p>405</p>
   </title>
   <p>О слепых исследованиях см. Goldstein et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_406">
   <title>
    <p>406</p>
   </title>
   <p>Woollett, Maguire 2009, 2011, Woollett, Spiers, Maguire 2009, Maguire, Woollett, Spiers 2006 и Draganski, May 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_407">
   <title>
    <p>407</p>
   </title>
   <p>Hedden et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_408">
   <title>
    <p>408</p>
   </title>
   <p>Nisbett 2003 (Нейсбит 2012).</p>
  </section>
  <section id="n_409">
   <title>
    <p>409</p>
   </title>
   <p>Исследования иммигрантов см. Algan, Cahuc 2010, Fernandez, Fogli 2006, 2009, Guiso, Sapienza, Zingales 2006, 2009, Giuliano, Alesina 2010 и Almond, Edlund 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_410">
   <title>
    <p>410</p>
   </title>
   <p>Nisbett, Cohen 1996.</p>
  </section>
  <section id="n_411">
   <title>
    <p>411</p>
   </title>
   <p>Grosjean 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_412">
   <title>
    <p>412</p>
   </title>
   <p>Benedetti, Amanzio 2011, 2013, Benedetti, Carlino, Pollo 2011, Finniss et al. 2010, Price, Finniss, Benedetti 2008, Benedetti 2008, 2009 и Guess 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_413">
   <title>
    <p>413</p>
   </title>
   <p>Moerman 2000, 2002.</p>
  </section>
  <section id="n_414">
   <title>
    <p>414</p>
   </title>
   <p>Обзоры см. Finniss et al. 2010, Price, Finniss, Benedetti 2008 и Benedetti 2008. Исследование, показывающее, как тактильные стимулы превращаются в болевые ощущения при применении ноцебо, описано в работе Colloca, Sigaudo, Benedetti 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_415">
   <title>
    <p>415</p>
   </title>
   <p>Разумеется, если у человека развит самоконтроль, он будет делать правильно и многое другое, а не только принимать лекарства. Исследование, пытающееся решить эту проблему, см. в работе Horwitz et al. 1990.</p>
  </section>
  <section id="n_416">
   <title>
    <p>416</p>
   </title>
   <p>Benedetti et al. 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_417">
   <title>
    <p>417</p>
   </title>
   <p>Этот эксперимент описан у Craig, Prkachin 1978. См. также Goubert et al. 2011 и Craig 1986. Красивый недавний эксперимент, показывающий, насколько мощно наблюдательное обучение по сравнению со словесными уговорами и обусловливанием, описан у Colloca, Benedetti 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_418">
   <title>
    <p>418</p>
   </title>
   <p>Finniss et al. 2010, Price, Finniss, Benedetti 2008, Benedetti 2008, Kong et al. 2008 и Scott et al. 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_419">
   <title>
    <p>419</p>
   </title>
   <p>Phillips, Ruth, Wagner 1993.</p>
  </section>
  <section id="n_420">
   <title>
    <p>420</p>
   </title>
   <p>Подобные результаты наносят тяжкий удар по экономической теории. Модели, которые предпочитают экономисты, устанавливают однозначное соответствие между выбором человека и итоговым результатом. Например, если Герб решает принимать от боли в спине лекарство “Альфа”, экономист предположит, что “Альфа” вылечит Герба с вероятностью <emphasis>р</emphasis> (скажем, 65 %) и не вылечит с вероятностью 1 — <emphasis>р</emphasis> (скажем, 35 %). Вероятность <emphasis>р</emphasis> обычно считают заданной извне. Однако, как я только что говорил в основном тексте, <emphasis>р</emphasis> в действительности в самом реальном биологическом смысле зависит от того, что Герб думает об “Альфе”. Между убеждениями Герба относительно “Альфы” и вероятностью разных исходов лечения (поможет или нет) в реальном мире существует причинно-следственная связь. И это не какой-нибудь диковинный частный случай, применимый только в узкой области выбора лекарств. Как мы видели, тот же механизм влияет на продолжительность жизни в Калифорнии и, вероятно, на всю индустрию традиционной, холистической и духовной медицины, не говоря уже о модных диетах и физических упражнениях. Но главное — во многих местах на планете широко распространена и примечательно крепка вера в колдовство. Этот набор убеждений сохраняется отчасти благодаря эффекту ноцебо (если человек в контексте веры в колдовство считает, что другие затаили на него гнев или зависть, это запускает биологические процессы, повышающие вероятность заболеть). Так что в каком-то смысле колдовство работает.</p>
  </section>
  <section id="n_421">
   <title>
    <p>421</p>
   </title>
   <p>Введение в проблему см. в работах Klein 2009 и Boyd, Silk 2012. Выводы относительно нашего последнего общего предка см. в Henrich, Tennie 2017. Варианты датировки расхождения эволюционных линий человека и шимпанзе от последнего общего предка см. Suwa et al. 2009, Scally et al. 2012 и Klein 2009. Причина, по которой я беру именно шимпанзе, чтобы задать <emphasis>верхнюю границу</emphasis> культурных способностей нашего общего предка, в том, что один из факторов отбора, который, вероятно, сделал нас более культурными после этого расхождения, а именно колебания климата, мог примерно так же повлиять и на другие виды, в том числе на шимпанзе. Математическая теория, объясняющая культурно-генетическую коэволюцию, указывает на то, что относительно быстрые изменения в окружающей среде, наблюдавшиеся в последние три миллиона лет и примерно до 10 тысяч лет назад, должны были способствовать большей опоре на социальное обучение (Boyd, Richerson 1985, 1988, Wakano, Aoki 2006, Aoki, Feldman 2014), сделав многие виды более зависимыми от социального обучения, чтобы адаптироваться к меняющимся условиям. Поскольку эти изменения влияли и на предков современных человекообразных обезьян, у них в ту эпоху, возможно, в ходе эволюции тоже повысилась склонность к социальному обучению.</p>
  </section>
  <section id="n_422">
   <title>
    <p>422</p>
   </title>
   <p>Klein 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_423">
   <title>
    <p>423</p>
   </title>
   <p>О культуре у шимпанзе см. Henrich, Tennie 2017; о палочках с размочаленными концами см. Sanz, Morgan 2007, 2011. О связи общего размера мозга с социальным обучением и другими когнитивными способностями см. Deaner et al. 2007, Reader, Hager, Laland 2011, Klein 2009 и Boyd, Silk 2012. О сравнительных размерах мозга см. Klein 2009 и Boyd, Silk 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_424">
   <title>
    <p>424</p>
   </title>
   <p>McPherron et al. 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_425">
   <title>
    <p>425</p>
   </title>
   <p>Hyde et al. 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_426">
   <title>
    <p>426</p>
   </title>
   <p>См. Panger et al. 2002, однако обратите внимание, что сухожилие длинной мышцы, отводящей большой палец руки, могло появиться раньше у <emphasis>Ardipithecus ramidus</emphasis> (White et al. 2009).</p>
  </section>
  <section id="n_427">
   <title>
    <p>427</p>
   </title>
   <p>Klein 2009 и Boyd, Silk 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_428">
   <title>
    <p>428</p>
   </title>
   <p>Stout, Chaminade 2012. О Канзи см. Schick et al. 1999 и Toth, Schick 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_429">
   <title>
    <p>429</p>
   </title>
   <p>Klein 2009, Ambrose 2001, Wrangham, Carmody 2010 и Boyd, Silk 2012. О рыбе и черепахах см. Stewart 1994 и Archer et al. 2014. Обратите внимание, что рыбу, вероятно, ловили и гоминины, предшествовавшие ранним <emphasis>Homo</emphasis>.</p>
  </section>
  <section id="n_430">
   <title>
    <p>430</p>
   </title>
   <p>Stedman et al. 2003, 2004, McCollum et al. 2006 и Perry, Verrelli, Stone 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_431">
   <title>
    <p>431</p>
   </title>
   <p>Backwell, d’Errico 2003, d’Errico, Backwell 2003 и d’Errico, Backwell, Berger 2001.</p>
  </section>
  <section id="n_432">
   <title>
    <p>432</p>
   </title>
   <p>Stout, Chaminade 2012, Stout 2011, Faisal et al. 2010, Stout et al. 2008 и Klein 2009.</p>
  </section>
  <section id="n_433">
   <title>
    <p>433</p>
   </title>
   <p>Morgan et al. 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_434">
   <title>
    <p>434</p>
   </title>
   <p>Stout 2011, Faisal et al. 2010, Stout et al. 2010, Klein 2009 и Delagnes, Roche 2005.</p>
  </section>
  <section id="n_435">
   <title>
    <p>435</p>
   </title>
   <p>Об анатомических изменениях, связанных с обработкой пищи, см. Wrangham, Carmody 2010 и Wrangham 2009 (Рэнгем 2012). О применении огня см. Goren-Inbar et al. 2004, Klein 2009 и Berna et al. 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_436">
   <title>
    <p>436</p>
   </title>
   <p>Stout 2002, 2011, Beyene et al. 2013 и Perreault et al. 2013. Эта новая точка зрения вызывает возражения, поскольку многие исследователи довольно долго утверждали, что это был период технологического застоя. Думаю, исследователи видели застой потому, что недостаточно понимали динамику культурной эволюции, а конкретно — влияние на нее размера популяций, социальности, миграции и природных катаклизмов.</p>
  </section>
  <section id="n_437">
   <title>
    <p>437</p>
   </title>
   <p>Roach et al. 2013. Эволюции метания у <emphasis>Homo erectus</emphasis>, вероятно, благоприятствовали некоторые анатомические преадаптации у австралопитеков — побочный продукт эволюции прямохождения или бега.</p>
  </section>
  <section id="n_438">
   <title>
    <p>438</p>
   </title>
   <p>Источники см. в главе 5.</p>
  </section>
  <section id="n_439">
   <title>
    <p>439</p>
   </title>
   <p>Благодарю исследовательский проект <emphasis>KGA Research Project</emphasis> и Берхана Асфау за разрешение использовать это изображение (илл. 15.1).</p>
  </section>
  <section id="n_440">
   <title>
    <p>440</p>
   </title>
   <p>Об изменениях традиций изготовления орудий в ранней ашельской культуре см. Beyene et al. 2013, а о различных приемах, которые добавлялись кумулятивно, см. Stout, Chaminade 2012 и Stout 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_441">
   <title>
    <p>441</p>
   </title>
   <p>Stout et al. 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_442">
   <title>
    <p>442</p>
   </title>
   <p>Анатомически я имею в виду шиловидный отросток на конце третьей пястной кости (Ward et al. 2013, 2014).</p>
  </section>
  <section id="n_443">
   <title>
    <p>443</p>
   </title>
   <p>Данные и дискуссия о накоплении сложности со временем приведены в работах Stout 2011 и Perreault et al. 2013. Как уже отмечалось, эта точка зрения остается довольно спорной, хотя даже весьма консервативные подходы различают менее и более сложные варианты и олдувайского, и ашельского производства орудий (Klein 2009).</p>
  </section>
  <section id="n_444">
   <title>
    <p>444</p>
   </title>
   <p>Alperson-Afil et al. 2009, Goren-Inbar et al. 2002, 2004, Rabinovich, Gaudzinski-Windheuser, Goren-Inbar 2008, Goren-Inbar 2011 и Sharon, Alperson-Afil, Goren-Inbar 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_445">
   <title>
    <p>445</p>
   </title>
   <p>Wilkins et al. 2012, Wilkins, Chazan 2012, Klein 2009, Wadley 2010, Wadley, Hodgskiss, Grant 2009 и McBrearty, Brooks 2000. Об ушах и слухе <emphasis>Homo heidelbergensis</emphasis> см. Martinez et al. 2013.</p>
  </section>
  <section id="n_446">
   <title>
    <p>446</p>
   </title>
   <p>Reader, Hager, Laland 2011, Reader, Laland 2002, van Schaik, Isler, Burkart 2012, Pradhan, Tennie, van Schaik 2012, van Schaik, Burkart 2011 и Whiten, van Schaik 2007.</p>
  </section>
  <section id="n_447">
   <title>
    <p>447</p>
   </title>
   <p>Boyd, Richerson 1996.</p>
  </section>
  <section id="n_448">
   <title>
    <p>448</p>
   </title>
   <p>Под индивидуальным обучением я имею в виду широкий класс когнитивных способностей, которые позволяют индивидам благодаря непосредственному опыту взаимодействия с окружающей средой отбирать в среднем более адаптивное поведение или лучше достигать своих целей и следовать предпочтениям. Еще это называют асоциальным обучением. Эти способности не должны быть ни универсальными для всех сфер, ни сугубо специфическими для какой-то одной сферы. Мне кажется, обычно они должны быть применимы к разным задачам, но не ко всем.</p>
  </section>
  <section id="n_449">
   <title>
    <p>449</p>
   </title>
   <p>Эта линия аргументации изложена у Meulman et al. 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_450">
   <title>
    <p>450</p>
   </title>
   <p>Приходится признать, что это оставляет открытым вопрос, почему бонобо и гориллы не применяют орудия чаще орангутанов.</p>
  </section>
  <section id="n_451">
   <title>
    <p>451</p>
   </title>
   <p>Об <emphasis>Ardipithecus ramidus</emphasis> см. Suwa et al. 2009 и White et al. 2009. Возможно, наземные человекообразные обезьяны существовали намного раньше, чем 5 миллионов лет назад, но эти подробности несущественны для моих рассуждений.</p>
  </section>
  <section id="n_452">
   <title>
    <p>452</p>
   </title>
   <p>О хищниках см. Plummer 2004 и Klein 2009: 277.</p>
  </section>
  <section id="n_453">
   <title>
    <p>453</p>
   </title>
   <p>Об эволюционных моделях социального обучения см. Boyd, Richerson 1985, 1988 и Aoki, Feldman 2014. Совмещение теоретических и эмпирических находок описано в статьях Richerson, Boyd 2000a, 2000b. Если условия меняются слишком быстро, скажем, каждое поколение или каждые десять лет, естественный отбор благоприятствует индивидуальному обучению. Если взять предельный случай и предположить, что условия меняются совсем стремительно, скажем, каждые несколько часов, тут не поможет ни индивидуальное, ни социальное обучение. Тогда естественный отбор будет благоприятствовать генам, обеспечивающим такое состояние признака, которое лучше всего соответствует некому усредненному диапазону возможных условий среды.</p>
  </section>
  <section id="n_454">
   <title>
    <p>454</p>
   </title>
   <p>Isler, van Schaik 2009, 2012 и Isler et al. 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_455">
   <title>
    <p>455</p>
   </title>
   <p>Langergraber, Mitani, Vigilant 2007, 2009. Не стоит переоценивать выводы из этих данных. У нас нет эквивалентных данных из других сообществ шимпанзе, так что не стоит быть слишком уверенными, что образование пар было вызвано необычно большим размером группы.</p>
  </section>
  <section id="n_456">
   <title>
    <p>456</p>
   </title>
   <p>Помимо влияния размеров группы и социального обучения, угроза нападения хищников, особенно набегов других групп своих же сородичей, может еще сильнее снизить эффективность конкуренции за доминантность. Если самцам приходится слишком часто драться с конкурентами и их часто ранят, они слабеют и не готовы противостоять хищникам.</p>
  </section>
  <section id="n_457">
   <title>
    <p>457</p>
   </title>
   <p>Chapais 2008:205. Здесь я исхожу из предположения, что мы начинаем с большой группы приматов, в которой самцы остаются, а самки уходят, как у шимпанзе. Но это не столь важно. Можем начать с групп, как у горилл, в которых уже есть устойчивые пары, и посмотреть, что будет, когда угроза нападения хищников заставит их объединяться в более многочисленные группы. Отметим также, что у приматов есть некоторая ограниченная способность узнавать родственников, в том числе с отцовской стороны, помимо механизмов знакомства, которые я здесь описал (Langergraber 2012).</p>
  </section>
  <section id="n_458">
   <title>
    <p>458</p>
   </title>
   <p>По мере того как образование пар распространяется как стратегия, конкуренция между самцами может ослабеть, что приводит к уменьшению размеров клыков, которые самцы пускают в ход в драках друг с другом (Lovejoy 2009).</p>
  </section>
  <section id="n_459">
   <title>
    <p>459</p>
   </title>
   <p>В пакет узнавания родственников входит отвращение к сексу с этими родственниками, так что нам не нужно беспокоиться, что дочь будет подражать сексуальному влечению матери к отцу.</p>
  </section>
  <section id="n_460">
   <title>
    <p>460</p>
   </title>
   <p>Об аллопарентальной заботе о детях у охотников-собирателей и в других малых сообществах см. Crittenden, Marlowe 2008, Hewlett, Winn 2012, Kramer 2010 и Kaplan et al. 2000.</p>
  </section>
  <section id="n_461">
   <title>
    <p>461</p>
   </title>
   <p>Morse, Jehle, Gamble 1990 и Lozoff 1983. Во многих сообществах матери выбрасывают молозиво.</p>
  </section>
  <section id="n_462">
   <title>
    <p>462</p>
   </title>
   <p>Случай с девочкой, которую ругали за то, что она не помогала с младенцем, описан у Crittenden, Marlowe 2008. Подробности сообщила мне Алиса Криттенден по электронной почте (2014). Обзор данных об аллопарентальной заботе см. у Kramer 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_463">
   <title>
    <p>463</p>
   </title>
   <p>Hrdy 2009, Burkart, Hrdy, van Schaik 2009 и Burkart et al. 2014. Разумеется, описанная в этих экспериментах просоциальность ограничена очень малыми группами близких родственников. Она никак не может объяснить паттернов просоциальности, описанных в главе 11.</p>
  </section>
  <section id="n_464">
   <title>
    <p>464</p>
   </title>
   <p>Кроме того, не исключено, что у мальчиков не было необходимого опыта обращения с корнеплодами из-за их относительной молодости и неопытности. Тем не менее Фрэнк в переписке по электронной почте (2014) заверил меня, что женщины хадза разбираются в кореньях лучше мужчин.</p>
  </section>
  <section id="n_465">
   <title>
    <p>465</p>
   </title>
   <p>Benenson, Tennyson, Wrangham 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_466">
   <title>
    <p>466</p>
   </title>
   <p>Chapais 2008 и Hill et al. 2011.</p>
  </section>
  <section id="n_467">
   <title>
    <p>467</p>
   </title>
   <p>Как отмечалось в главе 11, культурное обучение резко повышает эффективность сотрудничества, основанного на взаимности. Следовательно, когда естественный отбор улучшает способности индивидов к культурному обучению, взаимность становится более эффективной стратегией поддержания кооперации и создания прочных социальных отношений. Эти отношения могут лишь открыть новые возможности для социального обучения у других и для аллопарентальной заботы о детях со стороны подруг матери (Crittenden, Marlowe 2008, Hewlett, Winn 2012).</p>
  </section>
  <section id="n_468">
   <title>
    <p>468</p>
   </title>
   <p>Об орангутанах см. Jaeggi et al. 2010, а о шимпанзе — Henrich, Tennie 2017.</p>
  </section>
  <section id="n_469">
   <title>
    <p>469</p>
   </title>
   <p>Maynard Smith, Szathmadry 1999.</p>
  </section>
  <section id="n_470">
   <title>
    <p>470</p>
   </title>
   <p>Buss 1999, Toby, Cosmides 1992, Pinker 1997 (Пинкер 2017), Pinker 2002 (Пинкер 2021) и Smith, Winterhalder 1992.</p>
  </section>
  <section id="n_471">
   <title>
    <p>471</p>
   </title>
   <p>Buss 2007:419.</p>
  </section>
  <section id="n_472">
   <title>
    <p>472</p>
   </title>
   <p>Обзор эволюции человеческого тела см. в Lieberman 2013 (Либерман 2017).</p>
  </section>
  <section id="n_473">
   <title>
    <p>473</p>
   </title>
   <p>Richerson, Henrich 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_474">
   <title>
    <p>474</p>
   </title>
   <p>Flynn 2007, 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_475">
   <title>
    <p>475</p>
   </title>
   <p>Basalla 1988, Mokyr 1990 (Мокир 2014), Diamond 1997 (Даймонд 2017) и Henrich 2009b.</p>
  </section>
  <section id="n_476">
   <title>
    <p>476</p>
   </title>
   <p>Эта метафора строится на излюбленном выражении Роба Бойда.</p>
  </section>
  <section id="n_477">
   <title>
    <p>477</p>
   </title>
   <p>Об ускорении генетической эволюции см. Cochran, Harpending 2009. О темпах культурной эволюции см. Mesoudi 2011b и Perreault 2012. О межгрупповой конкуренции см. Turchin 2005, 2010.</p>
  </section>
  <section id="n_478">
   <title>
    <p>478</p>
   </title>
   <p>О распространении просоциальных норм обращения с чужаками после зарождения земледелия см. Ensminger, Henrich 2014, главы 2 и 4.</p>
  </section>
  <section id="n_479">
   <title>
    <p>479</p>
   </title>
   <p>Древние “обряды ужаса” нередко отфильтровывались культурной эволюцией, поскольку они слишком сильно сплачивали небольшие политические группировки и тем самым угрожали целостности и стабильности новых, более крупных политических группировок, в которые те входили (Norenzayan et al. 2016).</p>
  </section>
  <section id="n_480">
   <title>
    <p>480</p>
   </title>
   <p>Исследования по эволюции религий с мощными богами-морализаторами см. в работах Norenzayan 2014, Atran, Henrich 2010 и Norenzayan et al. 2016.</p>
  </section>
  <section id="n_481">
   <title>
    <p>481</p>
   </title>
   <p>Diamond 1997 (Даймонд 2017). Многие из известных аргументов Даймонда в “Ружьях, микробах и стали” имеют смысл только в свете эволюционной логики, которую я здесь излагаю.</p>
  </section>
  <section id="n_482">
   <title>
    <p>482</p>
   </title>
   <p>См. Henrich 2009b, а также мою следующую книгу (Henrich J. <emphasis>The WEIRDEST people in the world: How the West Became Psychologically Peculiar and Particularly Prosperous,</emphasis> 2020).</p>
  </section>
  <section id="n_483">
   <title>
    <p>483</p>
   </title>
   <p>Henrich, Heine, Norenzayan 2010a, 2010b, Apicella et al. 2014, Muthukrishna et al. 2014 и S. Heine 2008.</p>
  </section>
  <section id="n_484">
   <title>
    <p>484</p>
   </title>
   <p>Henrich, Boyd, Richerson 2012.</p>
  </section>
  <section id="n_485">
   <title>
    <p>485</p>
   </title>
   <p>Chandrasekaran 2006.</p>
  </section>
  <section id="n_486">
   <title>
    <p>486</p>
   </title>
   <p>World Bank Group 2015.</p>
  </section>
  <section id="n_487">
   <title>
    <p>487</p>
   </title>
   <p>Bowles 2008 и Gneezy, Rustichini 2000.</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEB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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/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
 <binary id="i_003.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAYEBQYFBAYGBQYHBwYIChAKCgkJChQODwwQFxQY
GBcUFhYaHSUfGhsjHBYWICwgIyYnKSopGR8tMC0oMCUoKSj/2wBDAQcHBwoIChMKChMoGhYa
KCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCj/wAAR
CABUAGoDASIAAhEBAxEB/8QAGwABAQADAQEBAAAAAAAAAAAAAAcFBggEAwL/xAA4EAABAwMC
BAMFBgUFAAAAAAABAgMEAAURBgcSITFBE1FhCBQiQoEVMnGCkaEjUmKSsSQ0cpOi/8QAFQEB
AQAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAH/xAAVEQEBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAf/aAAwDAQACEQMRAD8A
6ppSlApQkAEk4A6k1Kb5uw5Pu7tj23tCtSXRvk7JCuGIx15qX83MeYB7E0FWpUhGhtxNQjxN
Ua8VbG1nJh2RrwwkeQd+FX65r8q2Itj6uKbqzVr7n8xnJ+vVBoLBSowvYpMdB+yNb6ohu8yF
GRxAHzwnh/zXif01vFpRAcsepo2pYzY/281IDi/qvmf+ygulKiGlt/If2mbRry1vafuSF+Gt
wgqZB/qB+JGfPmMc84q1xn2ZUdt+M628w4kKQ42oKSoHoQR1FB9KUpQKUpQKUry3WczbLZMn
yVBLEVlb7iicAJSkqJ/QUEF3/wBWXe/6gY250alxyU/j39TRwSCMhsnskA8Sj5EDzBzOjdr9
c2GxxoUPXUSzoQApUeHaGnk8XcqWohSz6n/GBWA9lVs3q96w1TP4XLjIeSjixzRxlS14PkTw
/wBtdFUVBdxZu7midOvzmr1b7zCbH8WW3AQh9gH5ygDhwOXPnjuOpqmXzXVn0zYrXJvUpbku
a0jwI0dHiPSVFIJ4EJ68z15DmPMVs1xhR7lb5MGa2HYslpTLrauikKGCP0NQbQoZn+0xfGZw
ymywDHtrKxkNIR4aAUk9+FSj68Zojd5u7cK0ORlam07qKxw3+SZcuKktJJ6BRQpRB9MZrXva
cUbjtXHutpubnuqX21Ex3j4UllwEc8HChkpI69/Oq3qC0RL9ZJtquTYdiS2lNOJPkR1HkR1B
7EVyrbJUtXsz6ut0p0vM266tsML7BJdaJSPTJJ/NRW0e0BtXpew6Tj3iwQzBksyGmFR2nFH3
pKjjhSFZ+MdcjsDkHt4YFx1DsFqlu23Zb1z0VMWSy4B9zJ5lI+VY7p6K6jzGW19Zpe3mpbHr
CS5ctUaabWkOs3WUuQ5AWrGHEEnHlgkHny5Egivagtdl3M0GthLqJFvnteJHkIHNtXyrGehB
6j8QaDZYEyPcILEyC8h+K+gONOoOUrSRkEV965/9mi/zbXcb1t/fipMy2uLcjBROAArDiBnt
khQ8womugKIUpSgVqG8DimtrdUqQcE295P0KSD+xrb613cW3ruugdRQWQFPPwH0Ng918B4f3
xQc3+yfqyLadR3Cwz3Q0m6JQqMpRwPFRn4fxUFf+QO9dZVx/sJovT+4FivtouqHI9ziOtyY0
1ggOpSoFJHP7yQUjkf5uWDzqy27T+7Gm2ExbZqOw3+KgcKDd2XUOpA6c0ZJ/Momi1WlKShJU
shKQMkk4AFRrXGhbjeNQWvcTbSdHbuzjLbqm3gUtzGykcJz6owCDjIxzBFYPcqVqtcAWzXWu
NO6ealpx7nZ4r77z6DyA4T8eCcjkcHHWqJtRqbTcqzQtNWa7+9zrTFbYdbejrjOkIASV+GsZ
x06ZxkZojFyrzuVf7Wu2RtJx9PzHkFt65Sbg282yDyJbQjKlKxnGeQOOtYTXu3M617OM6L0T
bHbi8++lyS8XWmslJClLUVqHMkJAA6AenO20oMRBi/a2lY8W+wOEyYqW5cR7hVglOFJPCSD3
6GoWhq/bE6ieUyxLu238twrIQONcQnufIjzOAoDsem3m6XbWu6WpNNs36ZY7bZWmuFEAIS9I
UoAlZWpJwATjA8xW1bdwNSWw3uDqi5O3VpuUPcZbqEpLjJQDghPcHIOe48qCF6h1TY3t/dJa
q0rNTIjXBbUaXwtrbIWT4SuLiA58C0cvT1FdTVBvaTTHRqLbdtKMP/aSijhGAE8bPF+/DV5o
FKUoFCARg8xSlByDaHjs97QDzEnLVnfdLRUeSfdXTlCvLCDw5/4Krr4EEAg5B6EVKd/9tjrn
T6JlrbBvtvSSwM48dB5lonpnuCe/4mta9nrdES4zekNVOmPeIZ8CK5I+FTwBx4Ss9Fp6YPMg
eYOSszvla2n9b7Y3AeGh5u9tMlajjiSVoXj1+4cDzV61+nbQ/ft/IF+s0OZEgW+A4xOnuMKZ
S+4pK0pSgLA8Qp4knOCPhHkK/O/UxtnVG2UdxaUld/Ze5/yoW2Cfw+MVYqIjmidRaose7c7S
OtrqbixMjl+1yVMNtBzhJOAEpHMp4sjsUcutZDW7t4vG7mnbDYbxNgxo8VU26pYVhPhcYCAf
6lEEfgc16989My7vppm82IFOobC6J0NaPvKA5rR65AzjuUgd6+2zlvnP2ybqu/NJbvOoXEyV
oGf4LAGGWxnoAnn+bnQaJuuHtvN4LHruOMWq5Yg3IAegBJ/IAoDza9avba0uNpW2oKQoBSVA
5BB71oW/Vqau20+oG3QSqOx722R1SpshX+AR+BNart1uExYPZ+t19vy+JcVC4jCPmkKQpSW0
D6AAntgmgx+ukjV/tHaXsrOFx7C0Jskg/cVkOYP6Mj81XmpZsXpOfbINx1PqUE6iv7nvDyVA
gstk5SjB6dc47DhHy1U6BSlKBSlKBUq3Y2btetlruVvcTbNQDB95Sn4HiOniAd+X3hzHrjFV
WlBytPvGodIvRIe7+kUajtsMeHHuZHiLbSSOjnRWcDkrhV5mrNp7eTQt6aT4d9YhOcstzgWC
n6q+E/QmqEtKVpKVpCkkYIIyDWnXza/RV7UtVw05ALizlS2EFhRPmVNlJzQbBHv1oktByNdY
DrZ6KbkIUD9Qa+c/U1it7Jdn3q2Rmx8z0pCB+5rQHNgtALVlNtkoHkmY5j9ya91t2S0BAdDi
LCh9YGP9Q+44P7Srh/ag03d3ciPquyytI7etP325TgGn3YrSlNst5BPxEYOemegBPPIr37U7
QyLaxaZut30S37aCYFtQcsRCTxFZ7LcKjnPQHucDFftdsgWmKmNa4UaHHT0bjtJbT+gFeugU
pSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSgUpSg//9k=</binary>
 <binary id="i_004.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_005.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_006.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAmsAAAGHCAIAAABgQILXAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_007.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_008.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_009.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAUAAAAEgCAIAAABKBj2nAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_010.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_011.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_012.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
 <binary id="i_013.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAl8AAAG7CAIAAABy4GdDAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_014.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAdoAAAKfCAIAAABG+566AAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_015.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAdoAAAJuCAIAAACYNVQGAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_016.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlcAAAIDCAIAAACmRqwyAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_017.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_018.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnAAAAF2CAIAAABhwDJ0AAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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==</binary>
 <binary id="i_019.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_020.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_021.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAocAAAEsCAIAAAA+RY4FAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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==</binary>
 <binary id="i_022.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_023.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcgAAAK4CAIAAAB/CfrhAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_024.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_025.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnYAAAGrCAIAAADCfk3CAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b
AAAgAElEQVR42u2967Me1ZXmef6LiZj5NC4wF13RXQiQuEjoWELiJktAAZaxkQCZuxuEuUiq
NjpmdCAohGwsNaal6rKOKZuu6Tpl16mqiFI5FO3GUoxmoioUQUx/kYn6JL7UBzwdURE5Cz2t
5cXemfnmm9e9M58nMk7kyTdv57y58rfX2muvPZFQFEVRFNWAJvgvoCiKoigilqIoiqKIWIqi
KIoiYimKoiiKImIpiqIoioilKIqiKCKWoiiKoigilqIoiqKIWIqiKIoiYimKoiLS559/XvpT
iiJiKYqi0nXhwoX/9X/533Zs33Hx4kVswa9Yf+WVV+XXU6dO8R9FEbFUIq8JeSPIcv78ef43
KKqICztzckZMRn46iD1z5qysC2UFw3RnKSKWSqS5DcROT0/zv0FRBbXupnV7ntjjIBboBV/l
U1m3+8sCNxcHHj16DFuwJxb/QoJt2QGXk3VtGcvhclE5RLarPy1WrHdl1ykilupGYocwfrFV
NLrV8p110ezsrFi1bNH2O0UN1nCUpopY+akRY7EdDQ7JT1mXLc7OYKp8Ki1d2KDPV7jFsgNI
DMri5HIPWPFh76xTRCzVWWN8+pLEIIWg1vKddbV2WDV2pqhhShxHQNFZ1NG0WLW49RHr25oK
PbtwUtEHLFuwrj07WVglYolYqmPhLXDqklIt365ba7cNZ4oaoGAyYhTS1pQVhHacDhfZqDal
0aB8xGLR2K8TPXZ+VffXYlV+dSyaImKpboTGtRjz559/rklPMHVYuH0LoM0O600NalHUcISw
LfpWFGZ2Y3I5mIyGrKI3H7FiXGA2mrBZiJVzWh/aItYuRCwRS3Up23DWpCdYuF1SrZeIpQYr
5OFnpTtprBh9K7YPNSkWKNZ1HIseXwSKcVHkT6iny0AxRcQG+poQIxRfVha0uNEGF2OW1rR6
tNbsOQ6BouHAWNDPmniDdoSC6CjV4JDNGdRYLtxQRW+qF6sndNKdsLPsCajLqRx/moiliNiO
BUu2Y+TR22rzmCxibecTkp74P6QGKBiCHSpjYebQFzZlO2izokFOXyw81yRj0I4gHMSVn8jz
z/doKSKWalswfuuV2kiUj9jk8qAdgJalKqjBamQsR3cAj7OMBTbI/ydFxFIURY3t79oKFUQs
RcRSFEXVIyHo9PQ00xcoIpaiKIqiiFiKoiiKoohYiqIoiiJiKYqKWGfOnF130zod1gJh2Kg/
OJWiiNi4df78eaQL7ti+wzH7zz//HJUL+RBQVHWpQflzoct2FIIQ6UhTyvnvdXg4RcSWkRiz
NJlnZ2cVtDowTj7SMeZ8CGjzVC3+q6AU1cocxObXSEGlX389uTQEHNWXbEpw6ow6drC4FqNA
VSYs9gZkB7wQtAJUcqlKIs4mF5JPMZeOvUmtIGHXUWQKN5n6N9q7xYQBciFx61F8EYfI2XRi
SgyLlzuxN2//WL9oRurhfCCJ2LaBYW0ARYAxID11f1vDxa6n2jwqjI9r8/KpmjdtnuqNfMTK
A5aDWGuGdh3PGxxffaKAcNloWY6jZH88/GoL2C4bYaHWsmQ3TKhu597B2fS6RW5SzFxOhVnt
tI6x89+QO4cHn5jqbDAo+ACY111PiFo0evOQ3h5Kv2Ejdk49nM8hEdsBYp05zHMQa18Tvu1Z
m08uj20fy+ad7bR5qseI1YiRbUGOfJJts1KeWNSOQItN6xTiQjAfbWKqsdiz6c44A+wCO+uM
7thBr1XkJp0/3P/rnP+GcywsBaaKP0r/amdPa256Qq1a5R9OEbFtR7F83oyL2FSbV4d1XJvX
ddo81W/EwulEC9I3Q9sWRIMM2zH5q2266c7+E2hreuuvjolZG7QtRQ3GoKWIoE6quTk3o68C
bUOMa276K+YksPsXN7fUwykitlUXFlPZ5FDKEcxb3V88tak2DxsDRYrbPGAGDNPmqX4j1vnU
mgakE0yNnLcREaOxEGu7RZTi+f0d2rPj2IV/k3LnOltAFXOT86DkuF59LHPzD6eI2PYEM/Bj
lTmIRchUzUkf7iwzAyxp87R5KgexOR3zYp7ynNhnTJu5VjaiM1bQSLtgsNF/G9iz5TfHnfiz
WnoJc9M/B2E2pF6n7plvbv7hFBHbkhDFTe0LzEGsmqt9plNtHjaJ7WPZPDKnaPNUn8JFeNrl
CdTn+fPLkkdCLDG/18A3EEyZLMf6tjBW6oPmB8idyGllN6QjyAOvk7xqv4w/eDfL3PAXyfmd
eeDzzQ2p10ifhrUiWqa/jmtu/uEUEdsSX+Wxk7YzzMxiTOOrzvacVnmqzTuhXdo8bX6w0nGx
dpJUPN46qWr+GdAyc+xX86TkwdY5WfHg+an+WQn8NtNKE/jt86lnw2A/p2lob8yuI5kfFoTF
Nzdrg2puSOC3TXZMPWtnqHXMTV8yekK7j3M4RcQ2Ln+QiRO8Td2eiljfktViYdW0edo81YKX
HPu1ciJnmjVZJVzHh4SIpdnT5ilqoMoyN2lki7GUTgyseDhFxFK0eYqKXmfOnE3NTkAxnNKn
rXg4RcRStHmKoigilqIoiqIoIpaiKIqiiFiKoiiKImIpiqIoiojlv4CiKIqiiFiKoiiKImIp
iqIoioilKIqiKIqIpSiKoigilsrWp7/79JNPPpmbm/voFx/JsvfFvVhuWHOjPyttzrJ44XX3
3/fAQw8+/Phjj7/15lt/9mf/Sc75ySXxn0xRqYKBwPpOHD9R0foe+eYjYn3vvfeeWp9YN//J
FBHbkj777DOxOjHmI+8eUTO+955tsi5bgNhz587B7GXn1JN8MTvYjvv95e677928eQuWtWtv
lmXVytVi+TfduBZvAaHvCy+8IMYvl6DlUwNsy8qTLyY2dXBKLA5GsXvXbmt9n1xWaeubnNwE
61u2dPmK5SvlJwAs9P2TP/n3MzMzOSeniFhqbKs+ffo0WsdiacJUWZFf0cItZ2lZRp6/4BVw
6y23ifGLwcPyBbri78odkrhUX60PzVltywpHO7Q+eQMId6+56ho5j0D38DuH5Q5JXCKWGkPw
U6WlLOYki6ygdVyXIZUzcn/Ztm07/F3B7XWLl8DmxcdlYJmK3fqUqWp9dc3/WJf1Abpo7wpx
F85f9Nxzz8HH5ZdIxFIp7WVpGos9w7Cl4dxc47QuI/dtfnJyk7QJli9bAdx+9Iv/TO+WisL6
FKu7d+0+cfzEuXPnorO+DRs2rlq5Whq7wO1f/dUsvVsidugSSxZ7FqYKmRrFagtG7ji41uCn
Dv5A/lJ+3VQ4Eq9UnkkxOjE9NGrl17pc1W6tT3F71ZVX3XrLbYffOUzrI2IHR1bYNprMLbt6
LRi5XbZuveuLcNai6+S6L+19SZoRLbzIKCqLrPIEIlwk1jc3N9d765P3zIL5C9nSJWKHRVax
7a7COC0bORZpTd95593PPf/d9etvlxt4/fXXae1Uy9ZnyToo64NrKza4fNkKsJZdtkRsfyTG
jGiwLLLSeQdJJ0a+aMHiffsPHHv/J7K8/c5hYe3GjZNLr1v23o/eY38t1Zzk6QqhXds5Yi1r
4deuW3uzWB/7a4nYiHX69GmMXhUjD6fZ2L6Ri1VfdeXV4KtdDk2/+e1Hdy1csOiBB/741KlT
DCBTdQkBYcGqWF/7fTEhI1aXzZu3rFq5+pqrrnnkm4/I/4rPDBEbk3l/9IuPxGcVCw+w67F9
I7/1ltvEnn3E6vLS916+8867lixecuzYMTarqepBI4wgD5Ac4SDWZiZee/U8cWr/7M/+E5u5
RGzo5i0Oq1hRUG5r50a+aMFigWgOYtWpffChh+X2Xn75FfYVUeNKnhn0tor1Bdv7EBpiHadW
bu8HP3iDzVwiNkTzRkw4hN7WoIxcmslyxR++9+ORiMUie+75zpML5i18/LHHCVqqiM6dOwfr
++gXHwXuhwWLWCxXfOVKaeYuWrj4qSefovURsWHBNXzz7sTIN2zYmB8lzgKtOL7yX/3a1zax
o4jKkjwbSCSM5SEJGbFiquvXb9Bm7sIFi9jMJWIJ16aM/LHHnvj449/+/ve/1wPL2e2ypctf
eHHvuIi13bQALU2dcjzXuOAaPmLnXTvfdugwnkTEdqbPPvssRriOZeR//de/lJ3/4R9OHT78
rrC2HGIRJX77ncOlEWtBS1OntGkbHVwDR+zk5KYli5dmddwgdMw+WiK2cQlQMcwuRriOZeQW
q8BtudDTjTfcVJGvuiB4RVMfrGzTNtI/IVjELl+64ulnns3PkJCbP3RomlnHRGxTEsPGINeo
X/EFjVyc1+pe7KqVq3PstsSipn7s2DGa+nAk3/WJ4yfke4+3aRsyYrduveurV1w1Mifx7XcO
P/jQw0sWL/nwww/5TBKxNcemMFtkDwKVxY38n/7pn+yBJUxX7LZ6lDjV1Ld9ffuypctPnTpF
w+u9Tp8+jVkdexC9KI3YunIjsprCO3c+UtD6Xj84deedd92+YSN7bYjYemJTmLq1N3mtBY18
796X4MWWDhRPTm6qMUqcaurXr16zZ893WIKxr5JvFt2uvXmbl0ZsLbkRWcXXSiRMvPS9lxfM
W/jyy6+w14aILa+5uTkMde1TTLKgkYsxy84C2tKIlabx7t2PN4dY7aCVv+inJ08ybtwnoUQa
IsN9+rtKI7aW3IjUZe3am7dt216u1+bbj+5asnjJLy/dD0XEjt183r1rd/+CIUWM/IMP/qPs
KVZdxaSv+MqVh6bfbBqxiBvfeeddkxsnGbnqh7Rfpn8eUmnE1pIbkZrzL3b6+sEpBpOI2PbU
y+ZzdSMftx7b0iXLWuCrLs89/91FCxczDSp25xUVhufm5mh9tedG5JSbqCWYRHeWiB0hjAoQ
57XHLbJ2ECtvyeIJFPW6s/ftuJ8N6khDR311XqtbX/XciCLlJqosh6bfXL/+dnFn2TtLxKYL
iYs963ntCrFiuu1EiVPdWfkbOa4gxtBRX53X6tZXPTeieLmJKmPq0DvLVH8i1g1PoaDEEDrz
WkDs1q13Xbd4SSd8tQ3qp558ikHjKKyv96GjitZXS27EuOUmqvTOLpi3kEUqiNg/hKfEvMXI
B/JAtIBYaaxs33Ffh4hFg/rBhx5eet0y5kCFLPl2UM6F1hdmuYnS1rd58xZ22RCx/zM43NfM
pq6MfN618/ftP9AtYnX03sIFixg0DlMolzaomZTCQWwLY+r2fOfJ6xZdx6DxcBE7nOBwm0Z+
9933XnXl1SHw1QaNX3ttH8NW4Ui+i6mDUwMJDgeI2HLlJsoFjaWNe+jQNJ/5YSFWLFzMW5YB
Jr81beS33nJbuZHsjQaNt319+wMP/DHDViEIXTOC2AE2egJBbOlyE+Xy/KWN++CDD7GNOxTE
YmzAcLp/WjbyRQsWBxIl9sNWSxYvYddst0Ln66C6ZkJDLMpNtJnwj8SIyY2TbOP2H7Hnzp3r
8cD2zo0cASixKPlpl3//+sFAumblZtg51JWQ+jCoztcAEVtXuYkSo+mkjStvYBpCbxFLC2/a
yG+95bbNm7eIOYWDVb9rduGCRceOHaPFtiykPgzcjwkBsR1mIyL9kG3cfiIWhdkYqWjUyK9f
vQbFYrIQq37t/3FoWpYvZn59/ydYkZ87dz6CT3fcd/8XvTh/+g52kGXr1rtkI3aTX199bR8+
kn3Wr79d1ufPWyAbiydAMQWjZb4OM/UhNMROTm5qubIp27iDQCwsnHxt1Mi3bduOKLFFqZBP
6AguCnTBRQBYf5UdsEV2O/Kj90BWWdcdsEU+wm5YwUcCy8cee0I5XbxziLUp2pGmFvJfHQJi
ly9d8cKLezuPJElbnG3c/iAWfKWFN23kGzZsvONSlNh6sYJDIajwDIgV4jqIlZ9wQ9XrxXY5
UBH7wosv4QzYTT1ay3J1jscaHf/AA3/MB6Npvg4zeThAxIrhXHXl1Q2Vmxg3AYqRpD4gVmuz
0cJbMPJlS5drPTaLTA3qOqQEQcXslbXykTRvsVFZiwWuqqzs3PmInMQ6xAXjw6nLgw89TMo2
yldp4PJfEQhi25nCeSzKPvPMs7S+WBHLCFWbRo4osQ5mt4gVKAo4ZUUwiel3HMTqFvigGhBW
jgpE1f394ip/+o4NMssih2A3UpZ8JWK7LTcxLmU5ZDZKxJKvLRv55OSmG2+4yU9rkkX4KkQU
F1a5a9Od7BZ0ysJVtd2rQlBBrBBafpXz2I9sulO56fPEzudfK8d+k48K+dpjxN6w5sbQasLA
+m695Ta2cSNDLPnavpGvWrk6f9YOOJpVlupnyGhHb/juv3vhpe+9TMqSr31FrMD1yj/6alfz
S5KyvUIs+dqJkV/xlSuDikGNxdf/6//+f2QhZcnXviJWGNZJuYmxKPvNnd/kExIBYpk/3L6R
O1HiGPlKypKvPUbsvGvmh1nWlDnGkSGWfO3EyFetXF2uHzQovpKy5GsvEbthw8Zuy02Qsj1B
LPnalZE7VcWREoyhq/PnLUBCk+YlXb96jab+2qwoHUQr67KnVnrCr8hvsgN47AltzpRdGZev
svzm499u377j7bff5qMyljA5Hf8PASI2hHITpGz0iEX9YVZoa9/IBYp+GxkgFGQ+/cyzGG8D
amJ0LCpLYDdb9Qk1JVB0whn8o/voitZ1EmBjUJDNT86qkJzPV1KWrdueIXbz5i2BlJsYq8Ii
6xiHhVjwlfUROzFy+c8/9PA3fMRqdSf4lLZGBD7VEsQ5dSRSEatAdZxgZ24fDPIB4IvzVSm7
bOmKX/3qV3xgRuqjX3x07z3byNcwERtUuQlSNkrEClnlLc85kroy8nnXzn/94FQWYjVs6yMW
pRDHQqxT6SlrZy1lrOUsxuIrlr/5279bvmzFr3/9az4zbN1GitgAy00UXPbtP7Bk8RI+V90j
9rPPPuP8dB0aOaqeps6ogxoR8jMrUCykxFBaG/vFPjmBYi06gagyHGUnPuwHisflK5aZn324
cvkq2nl+65az3AeL2DDLTRSf+W7Z0uWMjnSJWCYxdm7ka9fevH3HfamIRbXh1HQnOJfykVPB
XxYcJXvK/jZxyaY7Acy2rpP6tanpTuX4iuWD4ydWrVxNO0+1PrZuQ0Ysyk3E6MKyuGkoiBW4
7n1xL//1HRr5kuuWpY63Gzklu3qlBfdvYnxOwUVa09/85iN8chyxdRs4YgMvN1FwYYJxZ4id
m5tjkkW3Rn733fde9dWrUw1j5LxyzvSuY81D1yZfsTDB2G/dcohO4Iidd01KkkR0i5jwgnkL
f/nXv+TD0ypiP/3dp/KwspOsWyOXZvI992yLsb7EuMtvPv4tU59USHFi6zZkxMZSbqJggjHf
9q0ilp1AgRj5ogWLX/rey73nK5a//C9/xdSnhClOkSA2onITRZbnnv/u7Rs2DrxV1x5i9764
l51AnRs5xgOEOaQdfJU7rIuvWN586+1vfGPnkO0cCYYf/eIj2lHIiN28ecvVX72mN3zFsu3r
219++RUitnGxCzYQI9+wYaNYcpY9OJnAdsurr+3TqV6xsnPnI+vX3566TxW+/ubj39aLWFm+
9a1Hh9wpywTDKBAbY7mJInZ9/eo1Q+6UbQOx7IINx8iXLV2eEyX2x7NqOQgtxmQ/0iE6zj7l
ZsW6c+tdTfBVO2XPnj07wCfn3Llz7IINH7Ehh5fYKRs0YhmkCsfIt23bnm/GqdUNUc4J0wMo
YgWuWuPQ3ycovv6hHsWKVUMjDWq8sIZa+IiVryl1qHo/lj3fefK+HfcTsY3oxPETDFIFYuQb
NmzMnyA21YtFQNgp6I85efQoZ59xB6o3zVcdKfv8c88P6rER0xMDpPkEjtgelJsYudx5513H
jh0jYmvWJ598wol0wjHyZUuXo8TSWIiFz+ogVntkU/cJkK8IF2+8fXI4kwQwASIWxK5de/P6
2zb0mK9f5HC8c3jRwsUDzGlvELFi22LhYuc00UCMfGRt8dR0J1Qt1i26cv3qNZgPwN8nQL7+
YQzPilVDaPMhRMxROlEgth/lJoqM4ZncODm0Nl+DiGWIOCgjn5zclB8lLrFg+tjShUxb5iuW
73//4IH9BxgipgJBbJ/KTRQJF//05EkitgZhqDtDxOEY+aqVq5986ulwCoV3wlcNF/c7u/jc
uXMMEceC2EULFvep3MTIcPHQsoubQiyziEMz8iu+cuWh6TcHzlfNLu7xPDwoo8Ys4igQu3nz
ltRpJZ2q4Lo0NOtGy9nFDz74EBFbScizoGWGY+STk5sCCUZ1zlcsTz39zE9+8kEvH5UTx09M
HZyiyUSB2GVLl+eXmyiXpR/4MqhiFPUjFo1o5lkEZeTyjWDWdPIVy6l//PWKZSv7F7BiB01E
iC1SbiILsc6EzTYVERmLW7fehR0wK/P8eQt0+4777k89RK4lu8mC7MXmltcPTi29btlAOjLq
R+yRd4+wER2akS+Yv7DzKHE4fNXaxc8++1zPnpO9L+5lB00siF21cvXIchM6DF0WoaOy0FaG
0V+BVQSTU/fEWLsjP3rPPwTV2eQoOx6v0drFA5lQtmbEshEdoJGLFV23eAn5mpr31Kep7k6f
Ps0OmlgQW7DchPVitSo43E0HsfJTPnX6a8UfvX71Gt3z1df26RmcQyzLG5oH2h8mO4S8p5oR
y0Z0gEYujZ6HHv4G+eovHxw/cccdW/rxhGAYOrOcYkFswXITFrE6zYaAU2fgUDpKS1rBqdN1
yIJqM8pOxI39Q9rv9N3znSf37PkOETuGOFQgTCOfd+38ffsPkK9Zk/D8/C9+3oMnRJq2HIYe
EWILlpuw5BM6wiWVFaRWOIi1BdowRYfA2AaKBdJwf1MP0V7YdvKWf/jejxfMW9j7rJ06ESt8
5YzroRm5WFH+qIAh81XnbI+9Xcgcw7gQW7zchB20I3wV+IGaoKBNd3K2yM6yrtTE9iM/ek+2
CKH9Q+Aly6e2/HjTy0vfe/lrX9tExBYS+4HCNPJbb7mtqxk8wucrlkce+faHH34YuwvLHMOI
EFul3ESVkmp1naHGRZqGp06dImLpwsZq5GLMnUSJY+ErBvBE7ch+9tln8ngwxzAWxG7evGXJ
4qUDKedUxJG9fcNGIna0C8t+oACNHAPvOuHrdYuWRMFXnefuT//0nUifjSPvHpGFNhILYkeW
mxjacv3qNT12ZOtBrLiw7AcK0MhvveU2aTJ3wte/+du/i4WvcGQjdQTpwsaFWGn1fvWKq/LL
TdCRJWJdF3b3rt20wwCNfNGCxfL4tszXxQuvi4uv6sjG2CN74vgJurARIbZIuQkn3Wn+vAXI
XdJE31df24ct69ffjsxhO6QVva2oKSE77Nz5iH4kv9r8KQzgkTNgdCzSqbImtczaokOJtGaF
jt/19xmgI1sDYtkLG6aRb9u2fWR5ttr5KlCPka+R9sgikZgubCyILVhuwh+0Y8fboAwT8oQt
zOwIH1RJRBUnLbiIdd1HV+QMYC3Inbpz1hbcjHPCL+alvgx+Z58cR3Zy4yQRm+7Clk4kvnDh
gvzf7XMsW2jPdRn5hg0b24wS7/nOk/HyVecGiMuRrZJIbK3PsUSqIcSuXXvzli13jmVWdlws
nEK/GAUY5kBOPnJqGvuIVaA6TnDBLXIGsNxeXeCKpkDqPvmpxb101aoidveu3aX/L+fPn3cQ
K1toz3UZ+bKly1ubh1IaobHzFWNkV61cHZcLWzoHwlqfY4lUQ4gtWG5iXMTKRhSRKI5YGygu
wuPULfChHbfYDqv198l/hzz+2ONE7Jck5i1GXvrwLMTKzx3bd3zxVW3fIevSxF5307pXXnkV
W+DpXrx4cc8Te7DlzJmzegYs2Ed+4jxHjx7D4Vimp6ftut6MXEUWdAlou774ivyUu9K/SK4o
J/f3acfIESUeKyQ1cL5qsadYqhZXTONPRayalRgCzArWBzvSFrB8hC2ysxxiTQ/nEfzD4mQH
sT79SH6FIWCZOTnj2DIuoZbir6hB6Ra5Gb15rMgV5YSp+3SI2A0bNt54w03jGpe6hlqX2A8U
y7oti4jYL8o/5QSKtVcVXibOrH2xRRCrN+Z4sbZN4OyTvyxcsKh/abOVEHvk3SNVKhLDsO0i
W8Q41ZiFdrA62SLr8pEaD0wX+8in6EJT28Ph8mqYnZ2Vj5Tcamb2WmKZWLGM1J2LrOBtcv6S
rLXj0s4+7Rh5OXseOF9RtXjLlq1RmG7FHAjf+mBWwJ6SDLvJT6GUGBTwCXt0YOZYhLQv1fSc
BrSzs14U5LY7+yt6lDVh54Qw6tR9OkRsudxDwOn61WuEr8pLxHg13cn5HjFvnZ8PZfOVbPli
TXdC4afi6U7AvDMvHnKXtDSjs8/IzqYf/OANIvZ/CqMFqqSHpHqxqdz1O43kp3VeZR+loz2P
vT0fsQ4IrRPsbPFfSfbtgza4Ray8gPDq8fdpx8hXrVwN+yFfx1023j4ZflNa7rBiMbVUL9Yx
PTUEmy1ht8A7BMOc86h55iBWgepYlmP+WfvIR2C5vboYNZoCqft0hdjS5SaK+H822TiQKdzL
FZB6+53D/RuBVh6x4r9WHC2Qg9gsNKbasB4otuScJ+tyTqA4Z+eRK3JR5ajFMBrm/j7tGPlX
x0xcJF/tPLIH9h8I3G6nDk5VnNJqpFmlWk0qYmUjTK84Yq2N5Oyc78XCh3bs0fb++Pt0hdjF
C697/PE9JaysiP9n554r6C8Guzz40MM/PXmSiP1C1cuOZ/XFSiMUtgf/0sJpdnY2K1Ash8in
TnQIppsVKLa9NdoLmxXOykGsz3WNqvn7tGDkk5Obmo4S95WvmEc28KZ09QBSFmLlQZUFZ1bb
gWuIZIXUQLGs2walNc+cQLFGpOBlqr0XR6zemOPFOi1pu08niGW5ieLL6wenelaGoiRiayn6
nzVoR5MpwFqYhyZE+OlOmhLlxLjAOW3V2svpbngRKBT9nUeuWFTrR/KywM37+7Rg5KtWrm60
QluP+RpFGYrqAaQkY9COTXdSRsLKZIvyUhMSke7kRHFlT800tPlQNl8JC9rE9sIZuiAAACAA
SURBVKLq1xZJd8rKTJRLa6PW2acTxIo93n//A8Rn8YkB+jTtcUnETh2cmpuba+cWi7RAwxz/
U2Mdg7GM/IqvXHlo+k3ytfQy87MPQ056arNeaRHrs+YWyPifekuIVEFsm7n9/Viee/67L+19
adCIrSVOVdrZHcsh7o2KG/nmzVsKTkVJvsaY9FQ90al267Pm1ssqFlUQW6LcxMCXH7734z4l
PZVBrPivnJwyWCO/Yc2NGBJHvlZZvv/9g2+//XaAT0LFkXJUy4j9o//9inHLTXDZ9vXtv/zr
Xw4Xsbt37e5TrLxnRj7v2vlNRIkHxVctWRzgk8CixBEhtrXh6T1b9u0/8MADfzxQxH76u0+r
VHSiGjXyrVvvuurKq8nXWpbt23eEVjSVs1rFhdhrrrq25amuerMsXLCoH03JsRHLybNCNnJp
/Yw1VRb5mrP86L0f79u3P6jHoM00Q6oiYkuXm+CCAbLHjh0bImLvvWcbo8TBGvmS65bt23+A
fK1xnvZwprfDgFRGiWNBbOlyE1wOTb+57evb+zFAdjzEMkocspHfffe99UaJC/LVjon85d/M
MVbMKDERy3IT5cj67Ud3rbn+hnVrb35t3/7ly1YIcYaF2FrGvFMNGfmtt9y2bdv2GvkqF/3g
+ImRHJLddOWjv/w/exYrfnP6zUCeATE9RoljQSzLTYxLVnHebr751v0H/kTb9IFXgGkEscwl
DtnIxeOsK0pcnK+piH3jjUMrlq+UX597/ru+syvr4uzqUc6vcIV1C1bgHMvJJyc3ya/ysx2W
f5FXvCKUvGLmEseCWJabKJg2/OBDD/tktRVgdu785oAQi4oTtLcwjfzuu++VfWoJTIGv7//k
PxaB0D+c+kcBnoPYPz8581//28eyWDriU4BTV7DYX7Gbbtm16zFswdlw/v/w/gd60YHUoGi5
4gRVBbFr195cYzypl2RdMH9hFlmd5nvszcoxEHv69GlWnAjWyG+95bbNm7e0zFfQUV1VRaD8
BBrtFvFrHcTCHxUe6696iCL5vvsesFvs0loNip/85IPOH4ATx0/IQkOIArEsN1GRrLo89fQz
oQ2caxCxHDAQspFfv3pN9RF4h6bfXDBvYXG+ApaH3z1iESt+rayIo2mhK78KLH0vVvhqvVvH
ixVOK2uxIr5s+/WKv/GNnZ0/ALt37Q5/FlsiFuUm1q/fQKZWIWvIA+caRCy7goI1cvT9VIwS
l+Arul21W9RhodIRu722b7+PWCeA7CPWclr8YDmPrODkrVG282gV+2giQizLTViybt16Vwmy
hpkM0SxiP/3dp+wKCtbIpeF8R7UocTm+IhfJWWTjc89/V1bEbZVF/FRxYYFJJ4kJizjBWelO
4Kh26MqpkO6krG1neeSRb3cbrWIfTSyIHXi5CUvWdw4fEUBWt77JjV+LeuhOUcTOzc1xuE6w
Rr5s6fKnn3m2Zb76WUtZ43baj+7WPnTnrbfe6vDb53CdWBC7fOmKKpYYNVkXLVh8Z31ktZM3
/+pXv+o/YqURHXu3c1+NvOIIgdJ89cfeWI+zT8tf/pe/uuOOLR1++/fes60HY/B7j9hBlZuQ
P1Pgp2Q98sMf1UtWXT44fiLq7tiiiGVHbLBGPjm5qfRsHlX4Oqilw+5YdsTGgthVK1c3NI9k
aGTd9vUvmvWNkrU33bGFEMuO2JCNXAy7XGyKfC2+fOtbj3ZVdEWuu/fFvTSBwBGLgel9LTfR
Pll70x1bCLHMtgjZyK/4ypUlDJt8HWt586233/8P73fy1Z84foJzsIeP2F6Wm+iWrHZ0bLy5
CIUQy2yLYI18cnLT0iXLuuIrKi4hfxiVJVDvCfUiUFbCnyoAB6I2hez52r79+hEOxKIVLewJ
nRzjIisYeosxP9giV5QTptZozBkd+8wzz3by1YsLyxGxgSNW4Cot3d6UmwiErOHkGzaOWA57
D9bIS3T/1Ou/yo298cYhQebhd48Iw2QLqIlyE1oswhkOK3wVgtrhrXaIjpZLFLjihBiig0E7
/s45KzgPLmo/kjP7NRpz/szffPzbrjpEg5pQj9bX43ITlqxiFPKKkMc+kHzDEMq/NIhYZlsE
a+QL5i8UZHYYH1Y4aUVi+WmdV633ZBFr90lFLA7RLY4T7FRbzNqCOo5wsm1RCzQF/BqN+X/p
1yY3td8hxDSIKBA779r58ZabAFl33Hd/aGR13g+9Raz4r5ylMkwj37r1rrGixE30v1o4ZSEW
qCuOWF3gvI7kcdYKAsL2ojYE7ddoDLAABdMgwkfs5OSmGMtNfImsux/74PiJAMmqy3333R9p
JHWCRh6vkd+w5saHHv5Gt/lNWo5YfmYFioWUqGOstNN9sgLFerhGlW3dxIKIdQLCToWp1BqN
+RlPMzMzLX/vH/3iI+Y6BY7YuMpNvP3OYbGm9es3REHWHswHMBqxTGgM1sjnXTu/YIZFc/nD
yELKSncC0jB3rK2wKAuOkj3R4WrTlLDIUQCznlDrJhZMdwL7lan6kVxayJpaozE/4+nZZ59r
+Xvf++JeztAcMmK3br0rinITkZI1hJT+xhFLIw/TyMW2r7ry6s7H54z0/5wii0X8xRaWEjUd
/+Zv/679Gk83rLmRdZ1CRmzg5SZiJ2u3DdyWEMvibWEa+dq1N2/fcV9Bvh6afqu5NIR8/88p
shh1hcX2cy6YaRgyYoMtN9EbsnbbwG0JsTTyMI18yXXL9u0/UISve/e+xNoRtSz33/9AmzkX
zDQMHLGhlZtQsi5auPjZZ58HWZ1s/KiLmPYQsWLkHDMQoJFL83lklFj4On/eAvK13lnt2uw0
YenEkBEbTrkJh6wzP/tQn1h/vFy8y9cmN8WYVDwasTTyAI381ltuu+eebSP4eu2C7/67F8jF
enMufv4XP2/tS2c6cciI7bzcBMh6+4aNQlaxdEtW201jR4Fj4xtvHEIGIrL6/eJrTm+OUwfN
X8HOGHEuC9IMm2jg9hCxYuEnjp+gjYVm5IsWLM4Z6v7D9368evUa8rUJxB47eqy1L53J/CEj
dt6180f21DSxSOv524/uyierLkK7++57wEHsn5+c+a//7WNn9JozbN3mJPo7+JXRtPKM+s21
L9///sEYzWE0YmnkoRk5kiyyxgnIdmlck68NFXJrM62R1YmDRWz75SZA1jXX31CErLqIn2oL
rSgygUblpePp6qg5+KPYbt1cvzKas08TKY3SwP3pT3/aN8RyxE6ARr5hw8bNm7eQr50g9skn
n2rtS2dt8GARu3zpihde3BssWf8wDdzkJotJ7Z0VR1a3+J6uLWJqi7c4K7YyWgt9vfK3P//c
8z1ELI08NCNftnR5apSYfG16aXkyAE4AECZiWyg3UZGsNsCLIeAOHWWjzkD1xhuHtNTauIi1
UWXr9TbUwH36qaf7hlgOig3NyLdt254aJSZf+zdygOPlwkTsqpWrd+9+vFGyrlt7c2my2mfV
WRAQxsQY4rnCx1VG2jpotkh4VpaTUxlNmI0sKp2GkkNjRyOWRh6akW/YsPHGG24iXztEbDue
5WeffXbDmhv55IeG2CbKTViyikMpLGmi8lpqLLdEmTMOjSVi+2zky5Yud2qOk69tLo899ng7
XSccLxcmYmssNwGySkPq5ptvrZGsWZXUnDprjCF1j1hpRxOxoRn5V6+4yragydeWl29961Ei
dsjdNFf+0VfHmqHZX/btP6Bk3X/gT2ona4+XFctWCpX6g1gaeWhGPjm5yUaJyddOCjwRsUPu
pildbkLI+uBDDy+Yv5BkDT+GRMQO1MhXrVz95FNPk68dLi997+W5ubkWvnFWfQkQsfOuGbvc
BMla47Jr12NELNWgkV/xlSsRpCJfOyzw1E4xFrnKvfdsEwPEgkpPupw+ffoTI6b9t2B94sIu
XbIsIrKi4hLyhycnN6Ff1k7n/OcnZ5zcY+yj0zm/tm+/FqnQU+m6ZlHZuok51Ra1ezi1/qKc
AStyRTl56j4x1lAkYqMxcnnoYeHka9P1JZzlg+MnhKxYxMhbQ+yRd4+AoOfOnbN8lWXq4JTS
VxaBsTM8w35KQteC2CLlJkLzWTHwRlgrsER9CfmJUbAYroOMYqduotDu8LtH5CP8alORbblE
obVfNzGn2qIe7tdfdAbj4tL+Pn1DrNghERuOkd+w5sadOx8hX/3Rcj4UlYi6fP/7B8U+sYjR
PvbY47KsWLbSHzv48EPfePLJp2R55plnn3/ueVkO7D/w08t64YUXWkNs6Qt9/vnnn3xZFQkt
sLeHz83NOefvvfVt3rzlqiuvzio3oWTduvWudw4fOfWPvw4nBdcf82qdV6Wawz87mMdnpANC
6wRnVVvURS9h6y/qmeXebKkpZ5+nnn5GqNQfxLJAcVBGLgb8+sGp2Pn6m49/m+8mWn8Ry7e+
9SiIeP/9D/hE/KJ/+hIRZQERZTl29BiI+OGHHyoYPvFUIjuxNaPo0PpGElqIawG8e9du50uR
LX0iNB4zv9wEyLpwwaLQyOoj1lZuchCLksW+i5mFWBsoztl5pBdr6y/69S5S92mtm4aIHSJi
pRHdCV99N3HmZx/6RHzpey8rFEHELDdRifjss8/5bqK+iM+dO+dDsfMvYgiIrS7nWxOmViG0
+NwO453zN10MBHelg+VA1kULFt+59a4jP/xRgGS1iEUX6eF3j2QFigVp8qkTBAaGswLFdtCt
UzdxLMQ6J4QXa+ckcPbpIWJtwkXxxWm0Vl/8Zm91xVX9FUb+xBN7yrmJP3rvxzlu4qOP7gIR
v3Ypx8FZ7rhjC4j49FNPq5uoRFQ3MfU7im4QGxEbPqFPHD/hvHCcJ9Z5a1UntJxzy5Y7pRG5
7etflC8Nn6wWsUhcSk13Em5hQlkn2OuUQnTylbDoXLNZO49Md3JQjRUBvJxNqJ+6Tw8RqwkX
Y8kxieqL0+ytZfFZUnG5Yc2Ntd+k/gdwia9v2+64ial34ruJb731Fog4MzOT4yYy7YWI7YHk
MbZP9enTp6sQ2u6wdMkyAa02Uj84fsJvzmIJZHCOU0Mxa6qA4vu3lgvdbT4/A8UhSjy2ev1s
m0fqBNPkV2l2yLtjgDOxTE9Pz87OErFUa4RWu7vn7nu1m190YP8BjetIc1abtrLccceWrLb4
imUrtYksiwaTsPjRJl2ycC7Lbz7+bZEaiv7iVFVsaKrX6IbMEbGDk+DWZnuiJS5+M1xnxL5C
wO2pU6fW3bTui0EO23ecP3++iUvI+S9cuEDEUq3J9hCLxUnrtkq8J6ct7ozOmpmZUZwL2hXn
sjz91NOW6DnRtfvvf0Bx/uijuyzOrUfuLGE66EQs1aAwsgKRK7FzJK+LucoKiIsYl9g/ukXb
v8MzZ84K/y5evCjrQsESyB95iJxWLlHiwIr7E7EDRyzsS2xNLE7MDU3bKAaQFOzR+/lf/Pyn
Ri076DM/+7CIg07EUg1K7AFuK+oGCE1lcVAKsxHKKo/ldYD3Qgt3uOeJPTMnZ6y7KdCVFXFn
MZ+EANIapHBOfk5PT8tP2Vl28w/RnREclp+yv+JWfGX56OjRY86BzoUuXJLsg/1HXkh8cewp
i/2LiNjBIlYsC/kW8F/l0RWzEr9WtoiJ9S+tr00HXVTcQe8VYuUZmjo4xecmEIlViz0jYgw7
ly8IrelUC8foRnkiWwspy42BW9D0JcmKIPCVV161PLNgE4bJ/QjYBHv+ISCinlM26iVkfzlK
jpUdnAP1/HoGbJGfcLXzLyQriEXb8xCxQ0as/ESNDrEjaz5iidKihXGJbfJ/1ahi/CezgGJM
kvYyspxsaxr5xrI9H5wthJQdxAJmYKH4hVmIBdjg0QK09hAHsTojOs6gf7JzrSzE6pb8C128
eFHQq44sEUvEgqZAqTivjq3Jr2JKCCzJt0antjnEskYx1WwcBlxBjrHauWxHU1q2F/RQmwgp
C5OcXF84mg4XUxGLdYRz7SF2B+Honif2qKPpwM8eOBKx+ReSP0QQK6ClF0spYkViLxhAmBXe
E7OSHWR/2aH3dSWJWCK2h8I4eli7UNb/vgSZ42Zh1BVSRjoxQqxId0I/KyKxWYiFE4ljk0vh
ZXuIJZ9gT3tG4fVqf6pzYBZiQc2RF9K7AoPt34iyKu0glpPZhYZYtHHFnRXTy/l2ZDfU7ZFF
GrIDHFlHxBKxsQqJTljH6Fhnh3PnzmHsfOlnsUpIGQFYDNoR/gmoFFfJ5XQnu4I9Nd0JrLWH
wONU59IGjREcRsKUc6CeX88AxMoZilwIZMWZnYu2ZuS0vgARi6aPNHPFRjSrP0dijLIz+nFi
r+vS7Xj0fiIWjgINLDQJWWHb8gXJeqpTJRvlFYB3QfV3femQMuKxOa14p6s15xBxQPOfxvxr
+SHfkffWrZETsWEiFlmHKIWGTOMibVaM84HlNuHU9n48un4R0YUEJoo/W1QgwmgBrCMFI7U1
Lc+iGDbS3Ot6LscKKcsWdRlzHjBrtzmHyEtEg7qpN5Z/LevXFrw3IpZKfQ3i+U8up/QXd08x
PSiKV9SYEjWE8ejx8oiIjVJoR+u7WIfxpLagYdXiidZ+G0EVvmjtbdtOvihCkXzUA0SscEIe
dYwecRIPC36zOs6nluIVQxiP3lvEypPE0vABClMj2NZxfmtamCcvAn0vNOd4dVj4opO3bW+u
RY31RchTrSkRfuJhQX+uruIVQxiPri+xviE2xu7lIQjtUGuWYqUjW9N4L8h32kKzqf3CF639
29t8szMZNdh2labuIyXCTzwsKBSvwDifci3gIYxHT6LtOhmBWPnWo6jDOUCJWTrDBoq0pjGm
tvbeoCLBsR6ElFs2cjZwQ0YscvsBG4SOq/TFVCleMYTx6Em01QZHIJbj34MVEp2sl1O8NV2i
VEXtrIoxpEzEErHOF6SvR9hj9Y4Y+cZ1nE/Bb38I49HjhdFoxHL8e7Dy0yXQmi74IMpLwU7a
05UiCim3bA5yLTZwQ0asPKK2mSt8HSvBOL8RPFbxit6PR09arPrSKmI5ciBkocpEqndbnJqI
d4n7G4jDFHJIuWXmMYYUOGKTS11pttWF6bBqbBqKjZeYpLZ/49HjDepMjHR0/Jc4FY5Sk4Tz
h/GkCq+GrEl7OlRQIeWWJ/rA65UPeciIRUlF+zQiJaLeAMxYxSt6OR49iXZ4y0SVx4vqXIKf
1LfwuIPik3Em7elKnYeUWzZyWyyT6lDypOU06TA3gNMUK51gnC8tXjHASWojJdFoxHJobMhC
ObdUYysyjCe1vayZUIH/7e2HlNs3cjZwQ1B+iBI2aF+SSDxsrtveTlI7kBEf8cZTJ4o8Xpxq
OGRhEtms9nW5wdqlJ+3pUE2HlDsxcjZww0dsYkoq2qel6URCW7yi95PUxttpMhqxzLkI35nL
qlFQcVC8lqqILsugiZByJ0bOBm4UiNW5ARzKjpsSUbpxWbF4RfiKF0OjERvpgN9BSSeRTTX+
ioPia5y0p8NWSPWQcidGzgZuFIhNLmVF+BGjEikRVZqVtnhFz+qCxRsSH41YJhWHr/y8mOox
qyYm7en231UipNyJQ8mk4lgQm5iSilblUiIqPt7jFq8IX/H2mEwU2Ym1UsOXTiKbZXXVW9ON
TtrTlYqHlFtzR/zmER/vKBBr5wawEtS1304at3hF4EYab97fRI1PGNWh7CSyWTvkjz0o3kbG
pD29fCSyQsoo3NPJLbU2fR5V/QUoe/oN0IopEdXfDCWKVwSlqCsgFUIsC7lFIT/hwv8e64pZ
AdjtTNrTrW1rSLkrI2fGU0SIdUoqWsp2G/5xilfE9f+Puo5vIcQy4ymWB3FkS7nGmFVXk/Z0
og5bmcx4igixyZfnBrCqa56A6o3jWiapbfn/H+/w30KIlW+CHULhy59ENnWfemNWnU/a0446
rOHMjKe4EOtPgWW/yk569FNvMqLiFbX0cAWN2KSjXA9qXPmTyKZStvaYFSbtiatUxVjqMOMv
6lyPASI2SSupqMK4mkAaoyheUW6S2jZbA1E7eEURO3Vwqk95pH1VTgva3612HGLmn3Am7alL
yPAapg9NlUCsPzeAA+CWh/EUecKDLV4h3Im6m3JiIH/noF4HRdjZXMwq2El7SqvzbAvmG8aF
WHxlOS/MDhOM851aLV4Rzjif2L27oojl+LxYlDqJbKrqGsaTaquYtEdeND3ooJUXYrdNe3bH
RofY1JKK9lN5qIJtNsnzFk7xitj7KCeK78qK5LEodRLZVDUasxJ4i6FGMWlP/ruy89IrIdwD
EVsi+JHTMGphnoDq9qvFK0ZOUtuQelBbcAzEYgw+7S18ZU0imyqhYKMeUoyT9jgt+m47YgPx
pInYEg2j/Aot8lE78wRUVIfFK4oMROwPYvGPpr1F4XgVjwC3U3om3kl75D8Tghfeg3fN0BCb
ZJdUtDvEMiKlk+IVPWhZjoFYRqsiUs4ksllIbiFEEWOpikD6RzgbR4yITTLmBnBMNbQE4/x3
RWvFK/pBnIlxH7W+DnzsmXImkc16g7fTMyS3hOEBUZSqCApsHJseI2KRfpj/qDfdWdOQaWjx
ioYczX7ETcdDLIfuRKScSWSz3gWtvcRjmbRnrGBA0ypSV0TaLroE+P88c+Ys7k1WBoLYJLuk
om13hjmMp0iL2U5SW69T249iDOMhlpUUIxIqko/bbGyzZyj8SXuK52a3oJGJVxcvXgRZz58/
n4pY9vJ0gtisuQGcrybwBOORf6MWr6jFnIuUg+0hYhNmNkalEokJ7ZeeCXbSngDHguc3gC5c
uLDupnUWsdiyY/sO+VU2yjrcR7uDer1wMWWLupvA9p4n9si6nESOsm/AV155VbbLp7JuzzNz
csY5EBfFPrqCC8lP3N7Ro8dwQizT09N2HRfFnyDLqVOn/BMWWcFF5QxYkSvKyVP3qRGxBUNK
gcwTUJGLdU1SO3J2zt4iFnN7kV5RqNxjKq+DlrsDwpy0J6gosTaAct7UAh6hmiUoVuSnQE64
Mn1Jsh088/1d7AwHAtvlhECmnEFYqHsCTrInuOtcEQfKVXBXSAvQj4BSHCh3NTs765/HuRkB
NlaEf76zXmTFXhQrOE/WjdWL2PySik5zswc97tWLV/SmZO9EuWeFEadYNHIS2VTgddIzFNqk
PUFFifXNlZN+JUgDQX3AgCsCM7i56gimIhb4xHbbuevsaftT7RVxCbsDTqu8h3erW+x37SPW
AaEuwlpnix7ub7EX1TPL7dkWibOP09iqPnArZ24AK3iB/XjBoniFjvMp/kf1JkpcBrHlwo9U
V5JHvIRL2mHPUCCT9gQ7SCbHyxEv0wGnQyzEjQW0CjYfscJpIY1uz0pNSkWsjetmIVb4rUjz
+4ydG7YnzNl55Iq9qD0zHPTUfRwjqo5YJLIU8VDRWdOzcNpYxSv6VINhovT/i/SKQqXbg932
DHU+aU+R9N1OJHeVemPWI3QAI46gOpdwTxElTkWs7q+xUxBOY7mQxoGdAK+Gc7MCxbi0DQJr
93CqF6uNA8f5Hhexzgk1eJ61T+2ITUaVVHTcmP71x2mYauTgzz6NDi2D2D558UNQaVp0PoM0
Ju0RL7z9hy3YLrGsJCwnoiuL8APwEO8W6wo8gCox2UB6EieTSLOW5Azw+fRApCnJp7KPTXcC
Wf08KezjUBOcU1fV3o9zwpydR644F8WKvMfwR6Xu0wRi8+cGcPbEMJheNvrzi1fA3e9NX+RE
ucMCqSpHFX8pl3tkkX/R4eMulxY7bHTSHvkbHZoGns2Y2lPjuF8a83SCq4gVM5fCPmBFvM+6
XnfF64eHP09A9fdS6iS1PasVWhKx0hBjObeIJFZdOj0vhBmkG520BxkZduz83//93589G25t
hNTXtON+6fgTi1j4bX4glGoNsUmBkor2Ndv7kl5+8YqQB8q3h9ikcr6lzQwM8P8SaRmaLBWf
RDaL0CFU9dJJe5roIZZzoqNo3OzHTt5KsdSOJ2JToybFjTGieQKqWzec2p45b+URW6WYojau
U5MLEpahaUBVyBRUgbdGJ+1BRxGG9MnPYMN0wWZjEbFFJNZUPKoUQhipNVWJt/UNsVWSnuzg
OU0sRK4jAln5ZWgw6iD5cjUW2RP5Fy2XobHrzgn1ryhXhkaH2CeXEzv94jtjNYmq5IEjByEQ
5DRXquL3v//9+++//z/+v/+B+BWSMuQqoQ2QrdK/TnWO2CIlFa3arwbTiXqW6FQVsUnhwdS+
tAyNTeQTPsk/F6Pj88vQ+NVYAGnNmWyzDE3qCcFapWa5MjS6RUff+8V3xsJSxX6d0Aq8NTFp
jz8gDdNkoq9IVsLpGOO0V/EiNikwN0CwYaRGYzP9+xsrIbZ0o0MJ6oxUU+c4vwxNVpmYccvQ
gMQVy9Ck1rWppQyNntlpkdjiO2OpekXAAAu86aQ9tfAmJ5yus3eh/mrn3WNjdelRoSF23DhE
UGGkhlrMvex1nqh4/FhtMZWC00dsUqAMTVaZmNTnNacMDXzNimVo8uva5PB4ZBma1Ft1iu+M
S6PqxS8xVjW0YA5S3CvmIhaEFhKj5D8JP7LDf0WAJR6J2OacNlC5T9m2zj+5l8HwqogtMWOa
wFVH5lnEArr4NMktQ5NajUWHxhcsQ6NR3IplaPy6NnKgLPgDnR7lscrQ6EdahsYvvjOuxp1E
NuvVEGb+RcVJe8YKvTqJUZ2gjnXWokZswbkBAg8j1ejC9rL1MFH9FGO9mGy2kQ2lIttI052S
3DI0WWVi9AwFy9CIl5xULkOTU9dG9seWcmVo9CMtQ+MX32mhSZT1pYfZ5LSZUGM1Akr/Z+QV
aROj2nxN9PjFNATEJpf6bsa1oz7NEzCExmINiB1rzKXvfmkNGmf0DsvQ+O/TWs5TyywOgedf
lJi0p1yXh5X4Fu0nRhUve0sFiNhyjaT+zRPQs3ITNSM2Gadeie9+qRdra1CwDE2jDcZa7DP8
/AstVTHyJscdRDHybFrFounEKDqyUSO2XCOpZwnG/e7vmKjrf8TkxohUkJD3hAAAIABJREFU
10s5tGE8qSoyaU91Fzbr0uispSNLxObwsoQPh6P6UaWhxy5sbYhNOEovtldGXT2pseRf5Eza
U68L66tpxNKRjRqxpV2UfswTULEkzoAQ2/R7iqr3pVzjdISo4h3+V581aU/TNduaRiwd2dgR
m4zT12bV+XSTbB22h9iksWgb1YTqLXIbURlVnbQHWG2hj6MFxCYcIxs5YtGdUcKCOp9ukk3D
9hBLRzYi1V7kVkwlovwLeValTYDs36ZDbe0glvkQUSO2iosS6TwB1Uu6Dg6xSU+LTPZV9QZI
keUY1/Qv4s620IhuB7HJmPO3UKEhtoqLEuw4dcKiZsRiIEfvGyb9UMVJZLO+/VjyL1rrB2oN
sQwjRY3YpELxtegauIiiDWEe3IkmHkdmXsSi2jvwxHKEKFHkL7TWiG4NsXhHcx7Z2oVKmS1c
qERJxUgbuMNJ3KkfsRiwxQE8UaiJjPkohvHA4WunEd0mYhlGauhpac1tqNLyi6WBi7yBgYRb
Jpo4KVLJGbAKXw1lHIRfRnX3rt2tNaLbRCz++T2rrjcoxFZsJIXfwMU7ZzjZ7xMNnZcBq1hU
fRLZrMZ4sFmOqNrf2uVaRmxyKf7PvKdIEZtU7mtDGyvYBm6JmQ+I2My2GCvOhK9aJpHN8hQD
zBhs/8lsH7FthsGJ2Ib8vCqPaLDzBAzwyZxo7tQo+kP7DF+1TCKb+qYIMMtR3pUt31L7iIWv
wKzDSBGbVE6SCHOegD7VVQ4CsQnrPcXzBqllEllfoZVR7aTWYyeIxeuM9Z4iRWxStqSi4woH
xbNhNvuaRSzzG2NRLZPIZlE2kCzHrjovOkFswnBx5IitXq4rqImwBvs0TjR9gVhqxA9cdU0i
m3XyEFpa7YeIu0VswnBxzIitpeEbyDwBwwwRt4TYDl9t1Fhq1MPrfBhPh029DhE75FdbDxBb
S7kuTOPY5pPvu6pH3j0y2KbeRDv/8UENhIpUNU4im6oOh/EgWN1VW75DxHb+txOx1f2T6uks
bZqe/7YfeJmEiXYug/8yu4VCVr2TyKaqkyxHZFd2mHbXLWKT4AdKErH5LaRa+NTmRFh42yNy
+a//+q8D968mWruS/MdZdCZw1TuJbCC06zxI1Tlik9imGiRinQe4+nfX8gg6aanL5dCw++d/
/uchPzwTbV4susnOhqbaJ5HNukRrw3hCmLA6BMRiCAcrh8eI2CpzA3RoemgcsADRRMvPCjtl
A1e9k8hmmXo7vYOBjBcKAbHJ5dwZdspGh9ikviqnbXbMnz179l/+5V/Qxh1ydYSJlq8XSBI5
lfMFtVCTq4VhPOEk0waC2IQj6KJFbI1zG7czgs4OyZX13bt2yz9wmA/eRPuXZPJF4GqnKlDT
j0E4vY/hIDYZ9vCJeBGb1DoPN9JimjM9P+VCtgw2aDzRyVWnDk7RzoNVE5PIZr3uG8qAC2qe
n6AQG2b1WiK2TUe26ZZWVut2mEHjCdo5lWrM7QTzm3gMQkhxChaxyeWUCKY+xYXYpI6Sii28
gfNbtwgai4s1nCjmBO2c8tXQJLKppi5vjRobtgF29oeG2ORyVxnnmowLsUnluQH8lnS9yQpF
WrfyqSBW/pCBZORMdG7npGyAam4S2boeA7k3ees5VhrmExUgYpNgCkcTseO2IGvMRqx3noCx
nihBu9jFEEp7TnT+xNDOw1RDk8hmvcJKjCWQ27MPT7AttjARq+9E1lyLCLFJ3TOE1tXSKkFr
jCAiYtmaHu5rpaFJZGt8DHCU3Oq//du/sXe/hILKCyNiixtmjV9Z9aFcpVu3RGxLwlwQpGxo
am4S2VSVG0sgdyiGKj9/97vf8SsjZRuiWlDFX+t1ZCs+A1WiR0Qs7XzQanQS2ZzHYKxDxH9F
u56d+rS+5hQUDOoqqei0p0sEgZAzVTp6RMTSzoeulvNOxx1LgP3/+//739GUbqfzWN4Lusyc
nOnHFy2OEa0vIhjUMjeAb0pjWVD1kT9ELCk7dDU9iWyq3RYcxgML1wcGlG2hO1beC+fPn+/Z
F+38M6nAYYBBj/U6smOFfGsZWUvEkrJDVwuTyJYz9VQktFPSJBWx1rXFrxcuXJCVM2fOYsvR
o8fw6fT0tPx68eJF3b7niT2ph8g+8pGs79i+owWok7JxwaDGkoqqgrn9dRkaEUvKUo1PIlvC
1GHhqYXFcz6q8W2LRfgnOJQtwj+8LHQFGEYDBVsEn/IryCrrdk/ZmHqInB+BaLmKUJa+LBHr
fFlN9OOMHMqFCk21NGSJ2C5f68wxDkQtTCKbY+r+MzCyBY2qFM1xQr3YU6dOrbtpnVxFfpUV
H7GvvPKq+Kz2PYIdcAjgigNTD7GecWsvI1RsJ2WjgEETjmySm9tfb3cMEdvx00PKBqIWJpEt
aOrSuC7Ygm5ujgEbKMa6sBbBXotYRIB1i0g8UVkXiOqeGjdOPUR+wktmJImIzVKNJRWtUmdq
AV9rfBUQsR1LCwvQwrtVO5PIZr3r1dTHbUE3ZMCKWPVEZ07OCB0dxOIj3YJ+VsSBz18SdtCb
9A+BR4uj2k+wYiQpChjUODdAfqwIlfjqxTkRG8QDhMICNPLOG8stTCKbY+oY/DpWC7o5xGJZ
d9O62dlZcWEVusJRRaxst1uElzgKMNbt4trCr/UP0XQnuVAno4NYEyYKGDRUIgZ9vThzQ+9h
IjYItTnkkcp523ZVQw7DeEpYeDsGXD2aGnI8lm3c8GFQe0lF5907dXCqoZYWERsQZeHKsHOo
K7U5iayjE8dPlLv0EAy4tTf4wNu4gT9LtZdUVKtH5mBDhk/EhvWK53CCbtXaJLL2S5cWdGkL
J2LrbeMOaibtuJ6lJhxZpBY2Pf6NiA1LTMHoUG1OIlvLa52IjcihIWKrvxtrbAGD2S1UcSFi
gxM6h4Ywl2+Aam0SWaQvVrwWEVu7ELTvJPGNiC3SAq6lEBvmS2+hA56IDVTSjr73nm1DDlt1
pXYmka3rPd6EAWPUDapD7Ni+A0NxbKVDHcmqicfYR35iXOzRo8c0u1hP5YyRRS0LWZwcY38l
uVx50fkIF5UzYAXjf1L3Kdf6ab/gFxFbxHAqDmlD14y8XduJVRCx4arlR4FSNTqJLLp/ZKml
Md7coJ2ZkzPyBGp5YfmJoTgYwIOWny3zBNrNzs7qCFdbksKWThRaY0X4p6Nm/QKN/uF2NK1e
FCs4j5aUcvbp/GsiYmt8KxYvJOD/Re27LkRs6EJAg0HjNtXcJLK1u0dNl56wo2Ct86pUc/hn
31w+Ix0QWifY2ZKY4lBY9BLyE/60Razcmy0+5ezTebCBiK1RxUsqOn9RJ+9SIjYCISlGnqrh
NKg7V+0lt1AXt/b3dTvVnVIRi2rDvouZhVgbKM7ZeaQXKxdVjtozo3JF6j7VW0VDGE0XCwyK
O7L6F8mbs6tENiI2ieWpQoOaA+RbaynXOImsvA4aCk81h1h0kc7OzmYFigVp8mny5SCwTsuT
ysjEzGenvbDOzkUQ65wQXqydpcDZp7r1ocum34VOI4JBwZKK+hchdNRJI4mIjUl4U9OdbadN
U0vuoraNGgpPNYdYJC6lpjsJt2SjIM0J9oJz6qo6+Uq2tmJyafa61J1Hpjs5qMaK/J9RgjF1
n1qEUotdvakJA0dF5gbQv6jDthERG6s7y97ZplVkEtl8+8HUAo02iZoOFGfJifTW5S9Wt45G
z494Y1e1rAkD37jC/4uI2LjdWSYbN6cik8hm2Y+8i1H1tOl3cXOIzff/rItZl78o7iwiz+G/
3FHVtmfBpOhgkFVSUSwX+VBELBFbSfJ4yffX48hVCDacHy1ItR9MA9zO99InA9YRruFLg0l9
Kmsc3bPkl1TE9yJ/CL4XIpaIrSpErpgG1Zy/kh+McuwH0YXdu3a31vfTggGXaCiUOASdu11d
vfQrXr7r3qRBtfncNuHIYu5t2y9DxBKxtZl6y2/24Si/403tB7Gp9ts6DRmwrdMk5NM8YTsZ
u2Y5+dWgcg7B7LM4uVZ6Si6lLuuvckIUjkCClXMqxKh1sVeX66JoVM4hcqHq5Z+s9M0ee6+N
/AnRvUBQUhED2f22DhFLxNYpZDyyg7b2/2rOOHfYDwa8Smu6/Yh9QwZs6zRNX5JsRFnExBsw
k3jVoHIOAfkUzEo42U3H3aIUYtbV/VE9enW5Z7nznEPsesXyT47fjN4BeRLi7aCNEbGo1pSV
/knEErE1qx+mHtq/NGfiI0VsV//tJgzYqdOkQ051JGsqYm01qJxDkkvjfwSBGLGjG+0VbZkL
/1SpiMV5gG2ANvWQpO7yT45HJU+CnDNS64sLsfhv5zdtiVgilqCNQH7l8XA6e5pDrO/U2tLE
WYjVY7MOEe3YvgOVmHSjlj/0EeufKgexyeXc5qxDkgbKP/UGtLEgVv/DI+NGRCwR2xJo2Udb
0aT1Za3m3WPE+nWa0NOJoGsWYp1qUFmHKEFtjYijR48BupBWkkq9eipicXX5Cf8165CkmfJP
/QBt+IiV21PPtch/lYglYtsDrdjPAKfArEtTB6fEtjHU1b40e4nYxCu9hKKJwFjiVVZK0qpB
ZR0CDGNPQSlAjopRenVNtpIdLl686JzKL/+kV0e6k391O4q3ufJP+aANv5kbMmLl3YV0wrEy
HjibMhHbHmjn5ubuvWebLLLCcbRjCQVRU827r4h1hNBrzmPju4MjD1HpjD2dXL3NZm6jkyT2
ErEVX1xELBHbWWNQmtVMPB7pgqC8QM6bcQiIRfnf/ICq4w4WOUQlvqZGdNu/esttNXmWUJYk
wOhxUIiVtxNiwlXCb0QsEds9POjU+u90eRUWbIgMxIulGoKHPGnhWF8IiIXbWldDpC7rcIZi
B9h6I2IDlVj41MEpeWjkZ1DW3pWLj3cf3NYi/w0ilqrSkgNL5KkLIU+iQ8Tiv2HfRUFZh59j
TxGxZVqOw2StkhX9PWM1nIlYqqLkefvoFx+hs79b1pZGbOmH0JK1iYha04i1Nc4S02Fx5sxZ
W94EpVESU4UbxVWcxD18JNfSzMFY3GUidgxrt6wdlzfR+RDIEJa/98TxE+V6pjsnXJ/K0A9c
8gTKcwi/tpOWbmuIxXvGkrWh90y9iMUidFQWOsOysYIxb8pOf0/k96F4mVNoDMdqVrxQlojt
LWuVQNK+FsuXxnUPXFt5g+AtJs8xZtEJpLOHohwCyfMJAskT2078tlHEyttD3iHyt8Bfb6cN
0YQXixKh2IhB2A5i4aHaSysssYMWWvELjVmWK6eJ2J5LrE5cJWAJBi+mEot3KzaM+7cvrBqb
C0Qs1ejTCyxpo1Ce5OYau7UjVt4S9v7lp9x/m929TSBWg8ACTpDSIhYA1v3hsKKoZ2ICy4gb
+4XGnNqlsYiIbQRX0hqVpihsJhzi6k0eefeI3CFeTM154UQs1TJu1frkCYf11fVgV0esvAdg
ffJmUOur9yY7R6zQES6prKAGmUWsLIJVi9jkciEU68XC/U0tNCYfAcCIJBOxw9Wnv/v09OnT
avMYhKBm305bVe4BJo3bkHuAVcttzM3NtXAPtSPWmSeOjxmVKnm25QmX59xan1gBrK9cYsG4
iJWdkZyl/NDbkDdDCMPumxi0gywkUNOpEaYFxTR9SYuO6WQYmGMKHE0tNCYA1qNsVVEidujS
Bixoh9AQgKfolUVs7xOjLDvE2VRyFA7HyfFaQVvevlnad6abQKyucPgdVc764EGq9cFAfOtz
7EUR+8mXJSzH4SC6Wp/YOOZ5xEMbYOdRc0Gm6k55n0ZtELFdRrccK506OAUrxaLvAmdBc1gX
RKSxpL4demPDPmJTJzC32RC2AK9+6tcQdoYTXLx4EUkWEY0NoEpwF+hNtT5EffwF7NRF28eI
DPlR32C7S9iPQ8RScateGxbsaZq+nR7OmcBckyOcCWfsXaVONmeHEwhfEYZCYIpfJdU/khGx
RCzFl8sfJBRUV1Xp6E9gjtECDmLhj2LiGr/Ymz+cIMaxARRJRsQSsRRfLuURi+R+i1h/AnOM
FvC9WA0Cp3qxznACZ9pziiJiKSKW6rMNC0rtvOVKR2cCc4wW8BGbVW4mSRtOAI82iWpsAEWS
dXJjmBsRKRFqLJr6i1mN9Yp2OIAmFYvBajFFDNRxxshqboRcSGNRehK1a2eLX4LRTg2pUSsn
D4OIpYb4cnFm81BDdSYw19ECjnU5I9z9dCc7nMAx6VjGBlBEbCc3ptkPOqQVaQ2wKa33pHiz
g1zFJLUVm9Ms1twIC1TnKH+LX4LRqXqhFRltHgYRSw3x5ZKTtWTFmQcpIrYTxOo5hYKp9Z4U
wFmlmlIRq4c4bWs/W8LfklWCMfGKT/llHYlYaoherHNyVp+giNhYECsMs6Wa/Eazn6Kog/H8
3IjiXqxfgtGGoP08DCKW4suFomgFYSEWqQxZgWI0kbWKk8ZmAc6sAK8OxhNMygKXV/tiiyPW
57p1qZ08DCKW4suFomgFYSF2x/YdGCynG226k59IoZxTVzU1fwKFjm1uhJY+LpjuZEsw6kda
ptHPwyBiKb5cKIpWEBZiR17L0jeQ/0k7qRtELBXBywUhI6Qk2MayPzbAaSnLgcgnlB2k/asf
afAqdWyA1k3MqbaYU39R7hBbNJ2yhbEBFBHbyY0V8f9s5kRd/qK8DXSgfMgiYqk4Xi4AoSBT
7CpnbICfry+maIe35iT3+3UTs6otJrn1F+1HCv6mxwZQRGw/bqygtCFLxFJ8udRzNnBLkyD8
xEUde5dTpykVsQrUnJEAtk7FyPqLyK1AUyBpZWwARZJ1fmPlQq8ljkK9i1pO1XS4mIilIkNs
kj02ABgbC7FOBn/Wzvkrfv1FO+QgaWVsAEXEdnJjti/GJgn7uUuacyR0xCHStMWv9ih7iGwX
27RZUdDs7Kz+aqtEOadKvEmmbZdT6tXtIXIVv0QUEUv1FrGICcvPrECxWCO6Z2zsFymIOYFi
tSK/bmJBxDp5/06FqaSVsQEUEdvJjdm+mOlLgj06jd3kyyNnxGzlEJitc5RjI8K/zy/JEk52
09awrRLl30CqwaLLKfXqSUZylpaIImKp3iIWbdWssQFokPpNZj8fyib329qKft3EgulOTt6/
fiSXVqNtemwARcR2cmM29qPjTeUnHvgsxKoDisPtUQ5iEZqyXTM4FQK8TpUo/wZyGsepV09F
rC0RRcRSvUVs/vPtWGY5e6hdrOlIKxgOYtWndBCYhVhdt0fZHZBd4ZBPLofcxiRtCJBzAzmI
Tb16KmJtiSgiluotYvM7QhwHsa4Ki7GMDaCI2E5uzOmLQTcngjc5iMXOYlmApT3KZ7ByF0fJ
5XRyDr9KlHMDqYgFs1OvnoXY0q12IpYa3MtlLMUyNoCiFXRyY05fDGa7AsOchq/NUtQB6DAu
e5TTVgb/ZH/MppVc6n+xqHOqRDk3kNqzgxtOvXqSNorXGSVPxFI9f7m0lpof0dgAiogN4cZg
MjlPe2rG38ijVHbO13I34Dujxa9eQkQsFYcNjzU2wK8G5afmZ40NQNQLKjg2oMTIhOTLYwNY
/olW0IMbQ+3f/Giqn/FX5CiV+Joa0S13A44zOtbViViqtzZccGyABZitBpU/nCC5PDbAsf+C
YwNKjExIvJG+LP9EK+CN9U9ELBWHDRccG+BPbgVuadnF1OEEyZfHBtiLFhkbUGJkQipiWf6J
VsAbI2IpqmPEJtljA3zEJpdDQznDCdDBI+d3KkYVHBtQYmSCf4cs/0Qr4I0RsRTVjQ0XHBtg
EetUg8oZTqBOqu0KLT42oMTIBB+xLP9EK+CNEbEU1Y0NFxwbYEssOdWgcoYTJGZsgA4JKD42
oMTIhOTLaRcs/0QroIhYigrl5dJ0an7FsQEVRyZQtAKKiKWobl4uLaTmVxwbUHFkAkUrqH5d
Oy0jRcRSfLlQFK2gBvkTJ1NELMWXC0XRCmqQViWziPWLqzierhP48fMbUidPRV0XHYpGEbEU
RVF9RqzQDknsziA0W1wlf5xb6g7+5Kk6jevI3AUilqIoiuoDYsVPRd67MzLNFleB95mkVfRE
wX1st26uP3mqsw8nzCBiqfHawogsOcNXKIoKGbFisE4JM7+4iu/pqheL0WVZXqydPJV9vUQs
VVIYBiqWmVzqekk4vQxFxYBYW+zToaMtrjJzckZruYyLWLuzrUjKr5uIpYpKWrha2wji9DIU
FT5irVVisdXNUFxFIZp8uVqLNc+sLCdn8lSnJAtFxFJFDdXWBIaJcnoZigofsalZS1YMLxGx
VHCI5fQyFBUFYlPH3lBELBWQdmzfMTs762zk9DIUFThiKSKWikBIJ0ZzWH4CkJxehqKIWIqI
pWoQpjFH7hKCxpxehqKIWIqIpRoRp5ehqMARi/xBRI+0pXvx4kVt+2qOhVMyQueLRHKifopT
6boaO3bGoHm/wZ2zxdZf1FAZcjJS9yFiqUGI08tQVBRerFx05uSMJvYnl8bgYRQsokqaGJF8
eYTr7Ows0iyStJ4gwFtojRUdRAvK5mRmOFu0/qJ+hMoYNsPD7kPEUr2VPPpimWJC/FdQVESI
9ce8WudVqebwz0abfEbiEL9uotapsL9mbbH1F/XMcm+21JSzDxFL9VMCV62Xxv8GRUWHWFvy
xUEsxsulOp2piNVF/OMiPM7aYusv2jOj0E3qPkQs1UPJEy8POgooUhQVF2KRSKiJ/X6gWAwc
o/JsEFhrsaVSUw9PLkWVAUVEd8dCrD2herF2TgK/TA0RS/VN8sQjVqNFEBMvP8KvgKhZEjC/
kbkMGoWWHXQaS4oiYiteVHOR/HQnZCdhsIC1aKcUopOvpLUYAWbZGZcAa4unOzn1F7GCpA09
j7MPEUv189XgNHv9cuF+BUSdpdnumZ/LIJYvvzLrmCJia7xovv/nhIUD8Rd7+QYgYqlMK/U7
bxDMcRDrV0BEkmFSLJdBKxvzf04RsXVdNN//c5L/a/EX5SXg14OjiFiqKGJ1gkmLWKcCIhxW
zNSRFMtl0KQq/s8pIjZeaa8QRcRSo5WaH4EtTjagrYCI9CjNiRiZy6Dz4uk8ARRFxNaodqZ5
hgl3dXUilopPTjkYO8GkTVWwFRC1OoydVyc/l8FmT4DW/M9TRGxF2TpNOXM2q3k61aDyp3lG
N5CNTiWXUpe18JOcEMkWeIE4p3LmmVY845zojco5BHOKJPGUfyJiqZaalsxmoojYdmTrNOXM
2WxXbDWo/GmekZCcfDlnSnbTfiUkZ2RdXY9yVjTclXOIXY+l/BMRS1EU1R/EOnUhcuZs9leK
TPOsFd/UDcUOekWbxuGfKguxeixmH0k9JImw/BMRS1EU1TfE+k6tP2ezv1JkmmeBqyDWZmDo
kAEfsf6pRiJW+4/8Q5IIyz8RsRRFUf1BrF+nKWvOZrviVIPKn+ZZd8ZfJ8TVTtnEZEqmXj0L
sWA2/NesQ5IIyz8RsVSmleJBt1PlaEkXsSKkJjmZCzbTAaNxsMivNmcBBulUnEm8mi/5K1pS
Sgua67wiOfepSRkU1UvEJpfDs/q0Z83ZbFecalA50zyDrDg5LFftF9JkK1ifcyqnxJtSUw7R
V03WIboeUfknIpbKfDUgA0K7RsBdPPcKM6dBajMdnPav33qVM4C1IGJ+CCunpJTNe9SZtvz7
tLNx8fuleoxYRyPnbPbdweLTPGsDt/TV/ch2nyaZJmKpEVYHLMlDby0BHiQ+SjIm9MhBrALV
cYKd2a+ytjglpTTQZEff2vtMvFKO/H6pgSC2yJzNjjs41jTP0pbNqRtT5FROqameTTJNxFKj
G7ZZiJWNTlb9SMTaQHHOzvkrTkkpPTPCYlmIZaCYGqYXSxGxVIivBsRa5WdWoFjWbWXExMt0
SPVitdEKTzS5PB9WccQ6JaXUi9X+4KxAcdKX6TsoIpYiYqm4Xw1aqsmOOreJDE6kF0VK/Twj
IM0p0ZKYdCede7JgupMtKWVX5NLqVWelO3HKPIqiiFiqe8SO7A5xar6E0GBnPytFUUQsFQFi
RwZU7T5OzgJFURRFxFIURVEUEUtRFEVRRCxFUVQPhIx6W4OMoohYiqKoqkIlQiSlI+2Ac4xT
RCxFUVQN0hqfKmfCcGeC8QuXJPugUneRGc79mtsUEUtRFNV/+QXInAnDnYnYzl8Shm4XnOHc
r7lNEbEURVFDRKwzx3gWYrGlyAznfs1tioilKIrqv3Zs34FKZFZ2wvB8xBaZ4dyvuU0RsRRF
Uf0X0om1AigAaScMz0IsCFpwhnOn5jZFxFIURQ1CmC8ZuUsIGtsJw21RMzshFYpvF5nhPPVU
FBFLURQ1ROVPGJ7qjPZpjnGKiKUoiqpNFy9ePHr0mLikSYEJw31ntGdzjFNELEVRVD0SuKIb
lYykiFiKoqjaNHNyRuCK6k4URcRSFEXVpnU3rUPiklZoSkxtJqQs+eWZUNpJFlSG0pxkDH7V
SDJW5KdGoWUHWee/nYilKIrqvzBoNbmcEmwHwurAG788E4Dq7CmusHMGkBgnEZDLr0yJImIp
iqIGhFjrvGLYK0o1OYj1yzMJleGbYgc5D8bI6sBZ+Mc4iZZd5P+ciKUoihooYoWCIKVFrFOe
CQ4rqvwnJrCMuDF20/rGOIkmVfF/TsRSFEUNQgJOJ1AsmMQWi1inPBPSo3CI9WLh/ipiky8X
hMLYWTqyRCxFUdQgJLDUOk3CSFBTyarpTrY8k/yUnZEhpUX/UXxRtgihsZs9CSoYJ5cTppjA
TMRSFEUNTtVzkZjNRMRSFEVRFEXEUhRFURQRS1EURVFELEVR1NCFahIY7Wrr+J85cxYJTXue
2IPUJB2WgxRiORBlJZCQrB/Jr8h1smN4bEaVn0g1ckVLSmkNKYwgyr9P+aP4/RKxFEVRXQog
FGRi1ljlLlKFFWaAnC3bJAxDISc9jy0xYVfkDGAtiJh4RS1yVmxJKfuRADXrPvUo5i0TsRRF
UR0jFtwClnTGdXVnMVjWoaYtWJGDWAWq4wTbX+3QW2eLU1LKKT4VmwINAAABM0lEQVTl32fi
lXLk90vEUhRFdY/Y5HJs1keXbEQdieKItYHinJ3zV5ySUk4QOAuxDBQTsRRFUaEgFrFW+ZkV
KJZ1WxkxMTWhcgLFOt8OPFGcuWB8OEkrKYWP9LQ5geLEdOVSRCxFUVRniNVSTcpLxHg1jciJ
9CLtyM8zAtJsuhMqOmm6E2o/JYXTnWxJKfuRXFq96qx0J06ZR8RSFEV1j1gla5F9bHi2Q7Gf
lYilKIqKALEjA6p2H/UpKYqIpSiKoigilqIoiqKIWIqiKIqiiFiKoiiKImIpiqIoioilKIqi
KIqIpSiKoigilqIoiqKIWIqiKIoiYimKoiiKImIpiqIoioilKIqiKCKWoiiKoigilqIoiqKI
WIqiKIoiYimKoiiKImIpiqIoioilKIqiqGHq/wdtu2kOXP+UHAAAAABJRU5ErkJggg==</binary>
 <binary id="i_026.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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=</binary>
 <binary id="i_027.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_028.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnwAAAFuCAIAAACUeVIMAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b
AAAgAElEQVR42u2dX29bV3qv51sUaD9D2w+Q2NXVKTAozhk0yViXwdxYM9bVzLSI28pApwUs
JNHFOYO4M5GRM2M1qdRpbQQJJ2PWscFjE7ED2WacxEwUJ04oGZYD0oCFgELNC51f9MLvrNn/
SFEktTf5PFgQNrc2N9de3NzPftdef76zAwAAACPhOxQBAAAA0gUAAEC6AAAAgHQBAACQLgAA
ANIFAAAApAsAAIB0AQAAAOkCAAAgXQAAAKQLAAAASBcAAADpAgAAANIFAABAugAAAEgXAAAA
kC4AAADSBQAAAKQLAACAdAfGH//Rn5BIJBKJNIyEdBOky+0SAAAUzi9IFwAAAOkiXQAAQLpI
FwAAkC7SBQAAQLpIFwAAkC6FAgAAgHSRLgAAIF2kCwAASBfpAgAAIF2kCwAASJdCAQAAQLpI
FwAAkC7SBQAApIt0AQAAkC7SBQAApEuhAAAAIF2kCwAASBfpAgAA0kW6AAAASBfpAgAA0qVQ
AAAAxk26q6vXpw5P6W+4stlszh6b1XHqb6PR6Loe6QIAANLNot1uLy6e1sEoVSqVcL00rH9J
sSvLK1rWQsZ6pAsAAEi3e4xrBo1IV0KdPjLtL7WsNRnrkS4AACDdPRxPKN3ZY7OSsb/UstZk
rEe6AACAdPuUrl6WSiV/qWU74LT1SBcAALa2tt67eq3T6SDdEUk3O3FGAgCMK3Ltb393/s23
3q5cvoJ09yZdqpcBAGCvbNy7J+nqL9Ldm3RpSAUAAH3Q3t4ekqTGRLrtdttaL5dKJS37yqnD
UxKq/qVwVsv2r7T1SBcAAIYaGY6JdL2frlIYxTYajcRBMNLWI10AAEC641MoAACAdJEu0gUA
AKSLdAEAAOkiXQAAAKSLdAEAAOkiXQAAQLpIF+kCAEw47Xb78pXqm2+9jXSRLgAADJHG+vo7
58syLtJFugAAMEQePdqSaz/86GPzLtJFugAAMEQe707n9+6lS0gX6QIAwChAukgXAACQLtIF
AACki3SRLgAAIF2kCwAAeaTZan3+xV1rvayFR4+2kC7SBQCAoSDRWiddS/c3N5Eu0gUAgEKC
dJEu5Ij//u/HFAIA0kW6AIPn9Gv/t9FYt+VvvvnmP/7zrNZQLABIF+kCDEW6d+58bss3a7V/
fePfxizSJXAHQLpIF/Io3f+6cOHqtff9Xx/frlvgq/UKgm3l5uYDrbFkIbLWSNVhrBxfH9lG
O9Tb3yqVtN4/TtnQNlr//y5f1kf7p1jSu3xZH+Fv9L1ppd4VOTqt1J2ELT98+NDyrM/14N6X
tR99rmUgLAQ52/evHEZypU8M96ZcabPInq0k/fB9ve1ZKeMoEg8ZAOkiXSi8dM1JfmU3wUgP
ZiN3ianRFGhvtC3tv9oycX24LOtoM+1BbnMV6YPsjcqA1ktI2sDU+80ullWtieRHC7Y330N4
dNqVb2l7057DzXxZ/9V+VAh2V6EFz610qJWSt/5aZjwnkb2Fh+nr/XYhst4ybAWedhSJhwyA
dJEuFFi6nizqCtXo0aTrwcLfUB5uGgtns6Vrajel2W5t2WO+kHAPaZ9oVnblK9vhHsIN/CMS
pRspEzvYiIATqwe6SlcfGj4p9/WyuOU24ygSCxMA6SJdKLB0LYbT3/DSbzFWuJm91GYRdbkP
tN6WbX1oLIsyfeNvnuB11JaNHqWr+NW05LsNY9nITnQfYO/yt2uNfVYkTtVKs2N4h5GousRg
1EPzcBu7EYmst+11CJaNjKOIHzIA0kW6UGzpuj/cRhnSVRxmEXBEunJnJALeeVLb7MmNEiaX
bvyJbFy6nuyxay/SVR6sfthvKfSJFpFbstxafGm3CHuVbiSF29iT4EgEHD6o7irdyCEDIF2k
C2MiXcnJw6m06mWPzyLS9fZTkQpbezrr1rGFeIti7TYulbRI1x8/d61e3nny6DQeKfpzYo+D
3fp+sPZe33+adNOql/WJ9qGJ1c5+yL1UL4dP3OP5AUC6SBeKJ12LsezKntiQKlIhHErXn8gm
PiV160i3ijK1Q1Om/G0Ctva9WiO7SEXmlbh0rWLWLJXdBCm0vtZbHW/G4Ws/1kjbqtm9gbHe
aPnRZqGVe5Gu164nStc6aNnKrg2p/JDNvvHn3wBIF+lCMaQbDo6hGCt8EGvVsN5lKCJXe6N5
wlsbhTuMhJv+KdY9JiJCa8xsXYbMxOG7doK61vCNaXuLhNGJ7aHC3FpvH4uJLdkGepe9Pey0
Ex5juBxmOKwQjqy37bVn5dmC2rSjiB+ySZdGVYB0kS6MCRmjSRR0oAlvcV2s0k7DH6sDIF2k
C5AvbLyOeLVzQVGkq5iYYbYA6SJdgDxi41tRDgBIF+kCAADSRboAAIB0kS4AAADSRboAAIBf
kC4A5BXaIQPSRbqptNvtN996+/KVKmftyIhMahtOK+tTut6587mNKfivb/ybNvZRIGy9Da1g
YzfaEBA+IYH1Xg0ndt0JxsTwQSrCaWLTpowN16fNDps2k65hI0ikjTNsg0PZ/LW2Bx8NMTzM
+OwFPqiF7d8P00oyHNopfuC2Zxs6yoamytg4JD5pbmL+E6f77fodJRZv4iTB4ZdiA0GHU0VF
ZkrOLn9Aukj3APjk0zVJt7G+zlk7GtLGYoxM6Wqb2diKNpGcXaZ18dW/fHBBXda10vfjYxOG
E7v6sjZ2JaTNjJs2AmLaoIaJM+lGDjYyymOIazXtMMOBFVU4Nv1t5Hh95Gd76aMcZxy4Pkv/
tWkSTHKJG0eyGp80N57/xOl+u35HicWbODJl/EvxsyVxpuTs8geki3RHzTvny0qPO537m5uc
uCMgbdaBDOGFE9ZGNBDOEesX351gYtedP5zX1tfvSbppw/enzaQbkW58z3GTpR2mfXSiy8Pw
zqcV0ktXTtcD39kdqNK2T9w4Mavhf+P5N9FGpvvN/o7SijdbujYAtU9ZkXhSdS1/QLpId6Qo
wFWYq2D38y/uaoETdwSkza+XId2dP5yaRtdxn8bOrq0+iaxf8X3ioJ0ns/tFZocNJ8FNnBo2
XJ82UV3aTLpxO4Yz6qRJN+MwfQMdqf3LKkv1V8s2058dqdb49hkHHs9h4sbxLy5Ston5j0/3
m/0dpRVv4iTBXuYWE1uIn3ZSdS1/QLpId6RcvlKVa9vt9ocffYx08y9dE5tP4xNeRk028Yld
d1Jmh/WK2fiUsfH1aVZIm0k3ojRPPUrXa9p1mJFI1+Ja2ciOTrrVgZt+rK7YA8rsA49LN20O
3TBviWUbz398ut/s7yiteBMnCQ6L1B/TZks3o/wB6SLd0dFstSRa+90i3ZHRR/Wy19yGV+ew
dtH34+/yWHDnD+exj8tmZx/Vy2kz6SZ+SuJD3/DjEg8zsXrZH1vqMO0WxJogab2FdJbVrge+
E9TxJm6cmNVwnuDE/CdO95vxHWVPIRyZJDjxS+mlejmx/AHpFkO6Cg0XFhamDk/pOOfmTjSb
zd9X2DYa00emtX5x8XTOpXvj5k2JVuq1H2QhpPu40yn6byOtzUui8Kw+0587ekhn7/XI0hvs
hM8Lw/ZH3thH28fb4/TdkCptJt3IwVqdbdjCKDxka/ZszXfDpkb6IKtJtkOzWl/blW/pbX2t
NDxK9ga9aQdu8+lqvTekStw4Ubph2SbmP3G63+zvqOsUwokNqSIRbUZDqrTyB6RbDOlKtEqN
XbQwe2zWZSwTl75t3N/Qyoh38yZdWTaedAgHlR97ruxJLyNxud0ZjIF345Pa+jXUq2e99XKk
L43FKxaW2RyxHlftBJO8hhO7hp/oHXvC6WATp4bd6W3G3Oy5b8MuK4l9iqwQ4n1d/DCtQ44L
OFJuehlOAOy1yn4I8QN36Xoxxr+XtKzGJ81Ny39kut+u31HXKYQjUx17KYU3XvGTqmv5A9It
hnR1eJVKxZa14Ee7sryiMNeWV1eva33osLxJV1bz9O6lS+a5A1SadV768KOPLUuPHm1F/qVM
Tk4T60gtaDZpFbz5H6Vh9E1q91SwXcs8Lf/x6X6H9B0xEAdMhHQVwkqu9XrdKpNLT+KJMLqV
blUKUm9upRuSh+ple64cD7VdxhP1ExqUG5DuUAs2Mf9jNt0vIN2dPDSksge39kw3POxS0AIi
/jK3X5jEppQH8UdCbcW73tpromg01uNdRccPa29c3IJNzD/T/QLSHTAS7cLCQrPZlFOnDk+5
d7tKNztN+Elj0lV653zZ7wCstde7ly7ZIB4HfmcAAIB0R0q9Xg8f1jYaDa9GLm71ch6QXy3g
tt7DVp8s0drQ0FpvVsa7AAATJN3EFlIm15XlFW/JnP+GVLnlcadjIe/OkybW/i+LdykiAIBJ
ka48On1kemFhQTFus9m0RlX2L730LkNamfMuQzmX7ruXLu08GTPLH/Ra4EsRAQBMinRNrnNz
J3SQUqzsG4az9Xq9KINj5NC1O7stp0y01k/XOu9alfL9zU0t37h5k7ICAJgg6Y6mUI6/cHzp
zFKtVjvAAStGiUWx1pAqHBnDG1hZ+DshpQEAgHRHVygb6xthw+aZozMS8HifNM1Wq7G+bsNS
xv8lDTP5IAAA0h1KoZTL5UiHovmT88PI1dbW1u16ffX6jbtfftUp/giLAABIF+nuuVDW1tZk
2aefOuTSlYYTtzx39lzfVdCthw/D4Y4rl6/gXQAApDtx0nU21jekWwlYC4lujlRB70nAsmxk
wgPFu5y+AABId0Klm43C3MTBrXoUcHyWoQ9u3eL0BQDAL0g3AZk1rIJOTMdfOK6AOPHtv/3d
+Yh0P7tzh9MXAAC/IN1UvAo6TcBp0pViQ+PKwe3tbU5fAAD8gnT7F3DaxtVq9b8uXLhw8aK1
otra2uLcBQDAL0i3TwGfO3suo4NvWAWtLdMCYgAAQLoUyr4IWz5HngEfrICt6/B7V695vbdi
cb28++VX1H4DACDdQkq3Wq12neJXAq7VaiPLUuvhQ6vrzkgf3LqFegEAkG7BpOvxruJayTXN
u2mDcgyWTqcjm2brNmzwtXHvHj8zAACkWzDpdhVw4qAcO7sPjNP+1Ydx48N0dE2M4wEAgHQL
LN1EAadtYG5++qlD8yfnFQ3vR8Dh49s9pVHGu+12W594+Uo1XPnhRx+H+QknRwIAQLpId5CH
E0n9CTjSV3ivaWTdnD75dE0f11hfD1feuHnTpvuVbpUePaLPFQAgXaQ7hDg4uwWWCbharXYJ
H7e392NcJUXJoznkd86XlR53OuEMgzbXLz94AEC6SHe4tNvtWq22dGZp5uhMmnq7TkfYe+Op
jNR6+HDYB6sA1yPa0LKXr1RlYn7wAIB0U66ejcbi4unZY7NTh6dMDNNHphcWFur1OtIduIDT
Wj63dtlJGvy5jzSCSRokV32QDtMe4vr6dy9dsjxIvVIyv3wAQLq/Z2V5RTmbmzuhhcoTSqWS
pCsHS8ZId7ACTnu4q/+qNP7X//zeD3907MWXXn79jeX9SPfCxYtDPaJmq6VPuXrt/Z0nLaf8
X1op1yqZffVffvwAgHS/RXJVgNtsNtNUIfVqG6Q7AuI10ocP/cV+BDzU3FprqeZuaJ72EPdx
p2PxLl8uACDdb1EgG59cVmvq9bqvH2qwi3TDoshILuCcPNZN/MTIuWQdihTv8uUCANJNplKp
+IV+dfV60QulQLRarWq1+o//+DP5NU29f/anf54T6Vp3IEtWjawFhba+gYJge+gb6VAEAIB0
f8/U4alGo7Gz27pKy0h3xFgP3dffWFZQq9A2IuDnn/9Bol9/859n41XQI+utG1YvW5WyN6Ri
ZAwAQLp/wOLi6bCVsktXK5Hu6Nm4dy/izlDAadXL//v//DysgpaDR9lT1ppNhTGuolvGxAAA
pJuA5Dp7bHZu7oS5lurlg0XhaR9tpn78k59GKqK/972/XjqzVKvV4s/sx560cSitPzHjUwIg
3YOUriHXWt9cqTfSkArpjpiuE/nF03e/+1cZjbBmjs5MlIDTxqG0QSulZManBEC6Byxdo1Qq
Wd/ctE5ESHcE9DHwctoz4EiywTfGnrQuTBYBT2DoD4B0cyRd+XX22KwyZx12dUkapXqRbpxO
p7OfQale+9Wvf/nqq/Mn559+6lBo3GefeW5CCjBtHEqTcdjEGgCQ7qilK9euLK/U63UbKMNW
Sr2S7vSRaaR7IDx48HXf0pWwO0+8srG+US6XTcCnXjmV+Fn6rsesCjptHEqTLuNTAiDdg5Ru
mK1IFkdw/UW6afQ97cFeu+dKtGP2DDhtHMobN2/aeutAnNvxKYnFAcY80lWMq0hX8a5HumNT
KBPlXcW4fcxgb2M+p6XjLxw/d/bc2loh48K0cSi9M/GI8/Po0ZbEb/MhaiEuVxtRhDG8AMZZ
upFnukg3V9z98qsen+9WLl/pbzSMsAo6w75dpwHOIWnjUJp0R+w2y4zp1kJwLYQbWONqSbc5
Ge3dACZRur1M3jfU3rpIt/vFentbIW+Gei9cvNhHgLtXAWe0fO50OsqAMvne1WuWVq/f+OzO
HeX8AMstPg6lRZYKN2396Pvp3t/ctDzEQ20zLk+aAcZcunNzJ7KdanP8Id0DR2J78OBrmSwi
tuGN9SgBnzt77vgLxzNaPitXf/k//vL73z/yd3//D7/45avxGwLlc2SjUYZRbOI4lHqZk/Ep
I/Xe4TyJADDO0m02m9NHpm0kyLDVjNZXKhUpWf8damsapFsIEucAbj18uPKb/4gExIkC1s3B
iGPcxHEobX0eKm+VjTCutdE8rM6ZAasBxlm6O08mzY0/w5s6PLWyvDLs9qtIt6ga3h0j+sWX
Xs54DBwK+INbtyg0D3NlVinWG1JZCH75StVbVjM1E8DYStfVq2B3dfW6Alz9tXGYx6BQYBhs
bW3ZM+bX31iWViXX7MmAf/ijY9r47pdfUXQS7dVr78uyYSAePt+1mmepl7ICGGfpjmuhwDCo
XL4Sf3yriDZNwDY5kjx9sE2r8oB1GYpUcVt064Hv6FtWAyBdpAs5JT75YFcB21SD8UrmpTNL
8yfny+Vy4jPj8cOGxNJfm3FByURr0x/Zo1xbphkzANJFuvAtq9dv7GnIjkijqk4wIsSzzzzn
0fDTTx0abwFbP90whaN2+BCVVrfMoFQASBfpwrf0PSi0pQcPvrb9tFqttGfAYy/gRJqtlsLc
+5ubnGMAEyrdyi57HRyj0WjMzZ0olUrhmukj0zr+xcXTSLfQtB4+3Kd0vfuQpLt0Zmnm6Ex2
I6zjLxyn2AFg3KRr7ZZDZE2/8PW+n5XllanDU6Fx2+22rZF6Z4/NRryLdCdWuuEZUqvV0gSs
9RQ7AIybdNPijD3tRMZVRBsZwNlWutq1z7DvL9JFutkC1svELbX+1CunqtVqq4fBLpRtSx2e
lQIg3ZxINyJLvdxTjuv1uraPd/ANo1ubujWsr0a6SDdbwGnDs8i4fmv47DPPxQXc3t7WZ8V7
N/32d+c/uHVrrxMgAgDSHbB05UKJ1q9xe5Xu3NyJqcNT+msTFvlUCnoZ1jbHX3JmFAiZbJ/S
HdTcDGHL5zBp/c9//vN///ffvP7GcnZORj8uNAAg3d9nLhwAcmFhwZ7p9r4HvWv6yLRcK1uv
LK946NxVutmJ8yZvXLh4cT/SHdT4GApt07zr6fChvxjZTQAAIN2+Qpl2u9FoVCqVcEDmHg8v
bCTlcqV6ecz47M6dvo2r4HKwmWm1WtVqNU3A3/3uX40y+AYApLsv+8qavXcZmps7oRTKVe/d
2W1IJe/aehpSjQGdTidjct/sNNQnqQ8ePDj1L7/44Y+OKcA16f74Jz9NzMZrv/q1NnvxpZd9
qCzvPQwASHcU0pUOpw5PRQIFl2WPe/AHwwpttTeTq156lyGbRnCUhQLD0dvXfRh32BMN3a7X
/bNef2NZTpVcE3Pys3/65zAalptfOfUvPN8FQLqjk65N5GctkG26IRnXQtXe0fY2CIZC3rAt
tHbI4Bhjhgy6J+NWLl8ZanedPbXwev75HyQ+A545OrN0ZimjyfRgKww27t1TMb539ZrS6vUb
d7/8igkhACZFumG7p9CURS8UGE1k2fVR7rA7yPaeGSWFtl4FnZYk4OENQim/plXRS8N0JgYY
f+law+Od3XZPtrDXLkNIdwJpPXyY3ZhZaum9Y+5+6KNN9Wu/+vXP/umfFfX+2Z/+eaJ3hxTv
dq0kqFy+Ql13Qbm/uckkUUi3JxYXTy8sLGihVCpJwCvLK3NzJ/b0TBfpTiwb9+6tXr8RCd0U
3SqeG03Q1tmd+H0/yQT8N3/zt08/dajrmM/nzp7ruwq6x4h82LXxMCRsauQRPJ6Awku30Wh4
91nrLCT1xoeXQrqQz4B7n9INezRtrG+Uy+W1teRgRf/t+xnwnvJ5+8nwMlAUHj3asvmSdT40
exidFCZauuNaKIB0B9uNWD5Omw1JEXCaqo29TkVMsFssbty8qW9NupV3lSgQpJtFfJahPib1
Q7ow9tKVWb0KOmM6wrh9+6gDZ9SOAvF49/t999IlLesv0kW63TN3IKMwIl3Ij3R770lsVdDz
J+fTBByXbh+ZHE0bNBgIn39xV1+Z/iJdpNtr5iKzDI1HocCEMBDp3v3yqz4+WgJW+KvoNvtu
1aT74ksv/+KXrx7UqJkwPN45X1Z6vPtEwJ7sUiZIt0vmbMaCubkTCwsLK8srI6hbRrowKPb6
uDQx7b+jjgJcCXjpzFKadL170ve/f+Tv/v4fsgVMW6qi0Gy14l+fVTUD0k2mXq9XKpVSqSTd
Srqzx2ZtYCmkC4Vg4969fRq3cvnKUHPY3t5+7Ve/TqyLThMw1ctFod1uf/7FXU9m3Mb6OiWD
dPdy77Y7OMawO5whXRgU+5xzcAStll5dXOw6l+Xzz//gxZdeHlTkDQdCrqqX729uKjNW+/3h
Rx8/nqQm8XmPdON+pfUyFIj+pmEY5dNTmxVREa3iWkW3ad7Vf3mgW2hu3LyZkzDXug5fvlL9
5NM1qVfLyhvSzYV0p49MLywsuHoV5tok9kS6UCD2NAJzOFblyHrEVi5fCT86UcBWzxyfBnFj
fWN4w0HDuCLvhiG4EtLNhXR9giCbC8gXiHShWOx1+iMZd5S1uPqstKkO5Nof/+SnEnBaXbc1
kH76qUPzJ+fL5TIChj1h40Ir6kW6uZCuobjWpsWtj6rZJNKFgXP3y6/yM/1Roncj8W7kJiDt
6XK8IhoBQy9YxbI175qocaGL0ZBqNJMLIV0YKu3t7eyQ98LFiwc73pM+PaJeZel2vZ52E7C2
tpbdAssEXK1W+fYhHuN+8umaTcZgw3cg3YOXrtctMyIVjJN6w4niLX12506uWgW3Hj5U6iXg
VoxSq9WWzizNHJ3JGIGS7x3SsNu7yWnAXIB+uoy9DFCM+4kUAZfL5bTtW8x7M/HnDNLNkXTH
tVAAJkrAaQ93z509p9/as888d+qVU9VqFQEP5YvY3v7szp33rl67Xa/nqjZFlr2/ufnupUsy
7iefrk3ON1IM6eoHbENTjWYoZqQLMAIiQ0Mj4IETb5eeh0miGuvrnp93zpcn6oFufqUry9qs
9frbaDSmDk/5z3IEbZiRLsBorj4ZyQVMQfWNAtwD7P+dgWJcpbC3LtI9YOkuLp6WaGXc6SPT
WpibO9HexUZgRroAY4DCWTlVZpVfM9o/U1B9k9hIPj7CCSDdHYm2UqnsPOks5NGtFmi9DDA5
Ap4/OZ/2lonq3Il0ke5wpRuKFukCTKyA01o+WxfhmaMzS2eWarUaAk4kccCTziTNLoB0kS4A
DABr+RwmBBwnnw2pkG5OpZuRkC7AhBNv+YyAE2lvb9+u19+7em31+g0qlpFuKqur1yspMDgG
AGysb5TL5fmT808/dSjDvoz/DEiXQgGAUQiYls85p9PpKPhWLI50kS7SBSi8gNNaPrfbbaqg
D5xw3q3bo5pBDukiXQAYFmk2lWjjUzKcO3tubW2NQhsNCnAjbarlYKSLdAFgDFGAm/EYGAGP
gM/u3IlPI410kS4AjCE9NsJK6yIMSBfpIl0A6FPAimsTOyAx6cLwiFcvT04HYqSLdAHgW9bW
1lzAzz7zXNpmM0dnqIIewO3OvXs+cAcNqZAu0gWY9Ag4cb21fOYZ8KDI1RS/SBfpAkC+iLd8
jkzPUC6XGZEDkC7SBYAB0Gq10p4Bh+nUK6coK0C6SBcABkb4DDiSqtUq5QNIF+kCwLAEvHRm
aeboTHbLZ0maKmiki3SRLgAMhna7ndGoyq1sQ0MjYKSLdJEuAAzLx2nPgBEw0kW6AACDpNVq
hVXQGZMBU1ZIt9jS1Q3m1OGpUqkUrmw0GtNHpnX8i4unkS4AjPKKVKvV0gRMy2ekW3jpriyv
SLrhlCOuYal39thsxLtIFwAOSsBpLZ+1mXys/zI+JdLNtXQTw1xpWGGuLa+uXlcphEpGugBw
UAJOc6qM69Hws888h4CRbk6lK91amKtwVn61lWF0a60b/F9IFwByiESb+AwYASPdHEnXwlzF
tVpWaFupVPyww9g3/pIzAwByhcya5t1QwBQU0j3gMNerjmVfpAsAhUbhrILaNAHT8hnpHrB0
Pcy1Q3Xpdq1ezk6cNwCQQwEvnVlK21L/qtVqYeMVQLoDpl6vx31pEa1MLO/aZjSkAoDxEHDa
2Br6VxgNI2CkOyyaAWZcO8/00rsMTR+ZpssQAIwxYcvnSHU0Aka6w0JyVewbxsEMjgEA+6fT
6Xxw69abb71t6Xa9rjW5yqHM+vRTh7qOhMUglEh3PAsFAMbJuJXLV9y4lt67ei2HWZVTy+Xy
/Mn5NAET7yJdpAsAuebul19FjGvpwYOv85ztuIAzWj6fO3uOKmiki3QBJjGsbD182N7ezk+W
FNQmSvezO3eKUqom4LThJ1utlofCx184LgFnzF0ISBfpAowDcm1Yi3vh4sWNe/eQ7ggIWz6H
CQEjXaQLMJ7Ir4li++DWrQPPW0Grl3tHQXDXRlgSMPZFukgXYBzY2tpKtJqlA+xxDM8AAA28
SURBVI93O52Owu5IrhSUj9t9z/qG4lrJNc27tVqNcxXpIl2AwhP2xoknCe/Ac9je3g4rmZXh
vHUZGiwKauMCTmtmVa1WCYKRLtIFKAy//d35DOkq5aRdlTXyGm/dpgn41Cun0jbwqmmeASNd
pAtQALKNqyTVUUr5ZGN9I7Euev7kfLlcnsyxOJAu0gXINfEnppE0acFlgajVatktsBQHS8Bp
vZWQLtIFgFFzu17PMO74NVkaPxKfAYdJ/0W6SBcAckF7ezvjsS51y4UT8NKZpZmjM6F00x70
tlqt8auCRrpIFyDvbG1tJXo3J+NjQD/3Uu12rVaTgBUBp20zf3Leq6DH5hkw0kW6AMWId2/X
6zYo1YWLFz+4dUsmpljGm/igHGMgYKSLdAEAckday+eiN8JCukgXAAbGY5pSDw6vgo48A46M
QIlfkC4ATBzNVuvqtffffOttvDtKAae1fNb2rVYL6SJdABhDPvl0Tbp999Kl+5ublMbIBPzs
M8+ltXwul8u6kmuDU6+cqlar+REw0kW6ADAA43740ccURX6wls9hyomAkS7SBYD+efTo20mQ
rl57n6LIFdnTEbqAkS7SBYAicePmTatYfud8WUlRL2WSBxTOyqkyq/yaYV+ki3QBoEhItJLu
5StV6dYaUuHdogg40vJZa2aOziydWarVamkzFSJdpAsAB4mNjRU6WIliKYSAw5bPa2tr8amQ
kC7SBYB8oRg37CZkgS/FUjgk4Ih0MyYJRrpIF2A8efRo691Ll5QiK2/cvGkxpRYOtl/s51/c
9Srl+5ubWlaW+OKKGAGXy2VFt94Ca0jNrJAu0gXIKeYza6bkK9vtttaYbrU+D5KzR7me1eE9
DoTRsLG+IQEPqWcR0kW6AHmk2WpZBBmRrgWUFt3qb+SR6gHmVrcIjIwBSBfpAhQVM2tcuuEG
FvVSVoBfkC4ADIAM6TbW1+miA/gF6QLA0KWrMFcxrv7FBAOAX5AuAAxRuhLt1WvvS7qPHjGV
PeAXpAsAw5SudRlq5nLuNgCki3QBioc1CbamUlrwrjjWRUd/tdISNcyAX5AuAOyLDz/62Pu/
Kllca/10w0TrZcAvSBcAAADpIl0AAEC6SBcAAJAu0gUAAEC6SBcAAPAL0gUAAEC6SBcAAJAu
0gUAAKSLdAEAAJBuF9rt9uLi6anDUzpOLfgwcqLRaEwfmbb1SBcAAJDufpk9Niun1uv1UqkU
+lX2lYm1Uuq1bZAuAAAg3YExN3dCorXlleUVhbm2vLp6XaUQBsFIFwAAkO6+WFhYcNGG0a10
q1KQepEuAAAg3QFg9ckuWh12qVQKSyHykjMDAACQbp+sLK9Iul6H3FW62YnzBgAAkG4y9Xpd
x6m/vobqZQAAQLqDp9FoKMYNnWqBr7xryzSkAgAApDsw45ZKpeYTbL0WvMvQ9JFpugwBAADS
3S82LIYnb728s1vnzOAYAACAdMe8UAAAAOkiXaQLAABIF+kCAADSRboAAABIF+kCAADSRboA
AIB0kS7SBQAApIt0AQAA6SJdAAAApIt0AQAA6SJdAABAukgX6QIAANJFugAAgHSRLgAAANJF
ugAAgHSRLgAAIF2ki3QBAADpIl0AAEC6SBcAAADpIl0AAEC6SBcAAJAu0kW6AACAdJEuAAAg
XaQLAACAdJEuAAAgXaQLAABIF+kiXQAAQLpIFwAAkC7SBQAAQLpIFwAAkC7SBQAApIt0kS4A
ACBdpAsAAEgX6QIAACBdpAsAAEgX6QIAANJFukgXAACQLtKl0Cg0Co1Co9AKXGhIlxOUQqPQ
KDQKDZDukFlcPK2Dnz4yXa/XOUH5VVNoFBqFBkh3WKwsr0i3jUajVCpNHZ5qNpucoPyqKTQK
jUIDpDt42u22Dnt19bq9nD02KwdzgvKrptAoNAoNkO7gkW512FKvvVxcPK2olxOUXzWFRqFR
aIB0B0+pVAoPO/KSE5RfNYVGoVFogHSRLr9qCg0oNAoN6RZNuvHq5dljs5yg/KopNAqNQgOk
O3hoSMWvmkKj0Cg0QLqjQ5aVazO6DJFIJBKJNIw0idLdyRwcAwAAoIh8hyIAAABAugAAAEgX
AAAAkC4AAADSBQAAQLq5Z3X1+tThKe+2m0a73S6VStNHpn1UDYiUj4pRRURRZJeSNZuPrLeu
a0qRLuNQr9fn5k5YR4PwR6qC8g4YKjcKqpdLVqVSmT02a4WpZYoo7SeZdnZp44WFBa3Rep2W
kb6mSHcPxa2UfQo2Gg2dpipuLXCaJqLTVOcidyRdz6J4Rz0zruxiG+DdsMTsTs7V6x38bCC5
+i78Knu5ZKmgVGK6cdGCSYXekmk/ybSzSyehUmMXLUSGMkS6PcW4KlzdrWRLV+WuXz43hoS5
+0RXQBWRTqTwF27jo/nZFRmjFCIFpR+sX/58Gfq4ZKkw+cEm/iQzzq7wpxp/F9LdA9nS1a0Q
P+9sLFazmoOuFfUTTuS3apb1eqrIGKUQka5XAyjI4FfZ9yXLTkJqCNL0mXZ22TywXimVz7uW
wkvXvg/d+NgjNxU6UUhimGtXQ54V7fUXnjjJFSFIHLs7cU94raBVA1I+PV6yvNwU5FFWadLN
OLv8XyrhfB5O4aVrD311EVQsYpU23F/Hw1yvEaUeHukO6cYuEr3px9jcxX6hBG17umRpPRV4
GdJNO7skWt2saL3V7eXTu2MiXX9pDRA4TUPCNrddm6RBYvWyxyJULyeiK51ijrRKJm5T+rhk
cSnLkG7i2SUThz9VmTifP9WiSre9i38f/shNJzT9EyK3hPE5NLgC9v4LjzSksv/yCCNSlZLR
VS+3176DPcG6XrJy2/g2V9INz654I0ek2w8qQWu9rB92GG3oNNXvfOdJvZZVKVhdDUaJ0AyI
lCTEy8rqk7XgpaSYw1pn2AlGl6GIcVUmuvbZCWaF1n6CLnkqutw+XTuoa1r2JUuFaZ1NqZNP
/EmmnV1esHY2WqOqHB5R3qXr/XStw7iv1z2gl7XK1/oIYtyuMFVi1zqVxPoA6+WMcSNYbBEv
NLsttnYu/CQTRZJ4ybJCs6e5+RzYIQ8/yYyzKyxY2Tef0QXDQAIAACBdAAAApAsAAABIFwAA
AOkCAAAgXYoAAAAA6QIAACBdAAAAQLoAAABIFwAAAOkCAAAA0gUAAEC6AAAAgHQBAACQLgAA
ANIFAAAApAsAAIB0AQAilEqlxcXTuc2e8qYc8jUB0gUYPH/8R3/iafbYbKVSoUyGrbSFhYU8
57DdbutMWFle4csCpAsweOnq8lrfRT7QSy1QLENCZTt1eEpWG4gah5fPZrOpM6HRaPCVAdIF
GLB0w+hWL63mUyst3JEklMLqUF2R5+ZOWGTshrY1ZgK7ZGuNm0Zbejy9uno9kgf911f6sq74
+tDpI9N6izIQf1dGDkulktbojYopLUtmu8hHhCvT3qUM+FH4cphhe1fGTkIWdgkPIb5xdjb0
Fi0reSSqgrJSDTeLZDKsz/BjDzeOv0VfX57rwAHpAhReulrwSNeWdeXVVVhJGvDnfLo0ywcy
qy7Kocki79WayPYm43gNdrjSl/Vxepd2qHeZWePSTcyhli0nspHLyTaOfES4suu7EvdgR5S9
kxCt9GK0jbUfq2PoMRtaqWKx2xGXtN3uhJvFS1V7Dss/snH8Lfpo/wYBkC7AwKQbJr/6Ry7K
fpW3uMoqHsNKSP1X2jNJyAoWjWU4tat0QyShuCHScigNe5Dt5ugq3a7vStyD3mKxeMZO0o40
3NjJzobMakq2AlH5h2/Jlq5t3Lt0LQrnBwJIF2DA0vVnunadtVAsclH2l7bQfIJXV5qwTRJW
2RtRUXakqw+Nb6CVYb10tnT9pbnf9mZRYC/SzXhXZKXvwWqnw/WJO8m4vYiHwtnZsDjY6py1
pe0qcjjhV2PrTdX2rsSNM6o9+IEA0gUYsHRDC3qNcZrSzASRZ4QegdlL7cGW7UKvv/aQ0lKi
dMNkG1i4bPXVvUS6/jKytx6lm/GuyErfg7JX2SV7JxGnhtKN98zpmg2vilD56FYmDHnjubXP
ajQaHrNGjt2SlzPSBaQLMFLp+tPTyDU3UtUZaSJkcZX+Wq2yfGC10CYDi88i1ZsZ8Z8HcB4I
2h6ypes59FrutI0zIt2Md0X2oM+KV0En7iQk7Iqj5XhLpexshIq1MvHahZ306mX99dZbicfu
X3qkmiHe0goA6QLsV7pevWxBqrdetmu6LvFej+phqzVxEnqv1nhca7XKeq9p2OKn8Dll79LV
Fd8qpb3xc8T0aTm01r9W/asjitemem12WAOc8a5E6frD7HB94k5ClFsvCtvY2kzZUfSSDY+P
rXYhbOCWJl19WWHtffj4wFZapULki4g0tAZAugCDka4nM665zZVmHXLC8Mu7DEUaDHso5o8P
tT7S9zexy1C40pelInOt1eKGvVki0o3n0HvdeKcmy2Fi6vqueLQdVvNGovD4TkLCCoCdJ5X5
aV2GErNh5WlFYeXjvWkjObHN4nXOZtawQLQf24nv2W6t6LENSBdgRAzqkd7wxnAo6ENHqwbf
T7GEeu5aAxwvpcTKhgjWK4lfASBdgIJJd5JzmMZAxl62J+hd9Rl/HJ5Y2RDC2MuAdAFGja7L
OR8bIf85HCr2pJYTFZAuAAAAIF0AAACkCwAAAEgXAAAA6QIAACBdAAAAQLoAAABIFwAAAJAu
AADAiPn/PiO3dtzPWrsAAAAASUVORK5CYII=</binary>
 <binary id="i_029.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAloAAAGtCAIAAABBRk2BAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_030.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_031.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAn8AAAGkCAIAAADPPdTdAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_032.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnEAAAGUCAIAAADVjuPDAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_033.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnoAAAGzCAIAAAA3xy26AAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_034.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAokAAAESCAIAAAAe/NhrAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_035.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_036.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAecAAAFxCAIAAADGUPddAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_037.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAdUAAAFmCAIAAAC0hZd7AAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_038.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnUAAAGWCAIAAACRreKyAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_039.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeMAAAK2CAMAAABKAgTTAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1B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</binary>
 <binary id="i_040.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeQAAAJ2CAIAAAABimZ7AAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_041.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRof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</binary>
 <binary id="i_042.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlwAAAKXCAIAAADYUQOQAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
 <binary id="i_043.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAhYAAAB4CAIAAAAhRCyHAAAACXBIWXMAAA7EAAAOxAGVKw4b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</binary>
</FictionBook>
