<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>sci_biology</genre>
   <genre>sci_psychology</genre>
   <genre>sci_linguistic</genre>
   <author>
    <first-name>Татьяна</first-name>
    <middle-name>Владимировна</middle-name>
    <last-name>Черниговская</last-name>
   </author>
   <book-title>Чеширская улыбка кота Шрёдингера. Мозг, язык и сознание</book-title>
   <annotation>
    <p>Книга представляет собой серию исследований автора, начавшихся с сенсорной физиологии и постепенно перешедших в область нейронаук, лингвистики, психологии, искусственного интеллекта, семиотики и философии — теперь все это называется когнитивными исследованиями и представляет собой пример конвергентного и трансдисциплинарого развития науки. Исходная гипотеза совпадает с названием одного из разделов книги — язык как интерфейс между мозгом, сознанием и миром, и это отражает позицию автора и его взгляд на эволюцию и природу вербального языка и других высших функций, их фило- и онтогенез, на генетические и кросс-культурные аспекты развития сознания и языка и их мозговых коррелятов, на возможности межвидовой коммуникации и моделирования человеческих когнитивных процессов.</p>
    <p>Книга рассчитана на интеллектуального читателя, интересующегося природой человека и его местом в мире.</p>
   </annotation>
   <keywords>лингвистика, нейробиология, нейропсихология, нейрофизиология, феномены сознания, человеческий мозг</keywords>
   <date>2021</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <nickname>Sergius</nickname>
   </author>
   <program-used>ePub_to_FB2, FictionBook Editor Release 2.6.7</program-used>
   <date value="2021-06-14">14.06.2021</date>
   <src-url>https://www.litres.ru/t-v-chernigovskaya/cheshirskaya-ulybka-kota-shredingera-mozg-yazyk-i-sozna/</src-url>
   <id>3E2CA12B-9FDC-4F2A-8BCA-CDBD9F14E78F</id>
   <version>1.1</version>
   <history>
    <p>ver 1.1 — создание fb2 из epub, скрипты (Sergius).</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Черниговская, Татьяна. Чеширская улыбка кота Шрёдингера: мозг, язык и сознание</book-name>
   <publisher>АСТ</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>2021</year>
   <isbn>978-5-17-134201-2</isbn>
   <sequence name="Звезда лекций"/>
  </publish-info>
  <custom-info info-type="udc">159.95</custom-info>
  <custom-info info-type="bbk">88.3</custom-info>
  <custom-info info-type="target-audience age-min">12</custom-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Татьяна Черниговская</p>
   <p>Чеширская улыбка кота Шрёдингера</p>
   <p>Мозг, язык и сознание</p>
  </title>
  <epigraph>
   <cite>
    <p>Памяти моих родителей и бабушки</p>
   </cite>
  </epigraph>
  <section>
   <empty-line/>
   <p>© Черниговская Т. В., 2021</p>
   <p>© Оформление. ООО «Издательство АСТ», 2021</p>
   <subtitle>* * *</subtitle>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>От автора</p>
   </title>
   <p>Статьи, которые я выбрала для этой книги, представляют работы в области гуманитарных и естественных наук, которыми я занимаюсь почти полвека. Они были написаны в разных стилях и с позиций, неизбежно изменившихся за эти годы.</p>
   <p>Мои интересы также менялись, как менялась и сама наука, ныне объединившая лингвистику, нейрофизиологию, психологию и проблемы искусственного интеллекта под одним зонтиком когнитивных исследований. Я решила не редактировать статьи и не приводить их к какому-то единому стилю. Вместо этого я написала введение и небольшие комментарии к разделам книги — взгляд из нашего времени.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Введение</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>Старайся наблюдать различные приметы…</p>
    <text-author>А. Пушкин. Приметы</text-author>
   </epigraph>
   <empty-line/>
   <p>Я решилась назвать книгу о языке и сознании <emphasis>«Чеширская улыбка кота Шрёдингера»</emphasis> потому, что именно эта формула более всего, как мне представляется, отражает состояние исследований лучших из умений <emphasis>Homo sapiens.</emphasis> Улыбкой кота книга и заканчивается — к этому я пришла, пробираясь по дорогам разных наук, начав с лингвистики и сенсорной физиологии и постепенно перейдя в область нейронаук, психологии, искусственного интеллекта, семиотики и философии; теперь все это называется когнитивными исследованиями и представляет собой пример конвергентного и трансдисциплинарного знания. Исходная гипотеза — язык как интерфейс между мозгом, сознанием и миром — отражает мой взгляд на эволюцию и природу вербального языка и других высших функций, их фило- и онтогенез, на генетические и кросс-культурные аспекты развития сознания и языка и их мозговых коррелятов, на возможности межвидовой коммуникации и перспективы моделирования человеческих когнитивных процессов.</p>
   <p>Напомню, что мысленный эксперимент Эрвина Шрёдингера (одного из создателей квантовой механики и лауреата Нобелевской премии по физике 1933 года), получивший известность как парадокс кота Шрёдингера, состоит в том, что неопределенность на атомном уровне способна привести к неопределенности в макроскопическом масштабе («смесь» живого и мертвого кота). «Эксперимент» заключается в следующем: в закрытый ящик, содержащий радиоактивное ядро и емкость с ядовитым газом, помещен кот. Если ядро распадется (вероятность 50 %), емкость откроется и кот погибнет. По законам квантовой механики, если за ядром никто не наблюдает, то его состояние описывается смешением двух состояний — распавшегося ядра и нераспавшегося ядра; следовательно, кот, сидящий в ящике, и жив, и мертв одновременно. Если ящик открыть, то увидеть можно только одно состояние: ядро распалось — кот погиб или ядро не распалось — кот жив. Вопрос в том, когда система перестает существовать как смешение двух состояний и выбирается какое-то одно.</p>
   <p>Шрёдингер известен не только как физик: к середине 1920-х годов он приобрел репутацию одного из ведущих специалистов по теории цвета и эволюции цветного зрения [Schrödinger, 2000, 2009], однако в последующие годы больше к этой тематике не возвращался, хотя интерес к биологии не терял, пытаясь сформулировать единую картину мира, и в 1944 году написал книгу <emphasis>What is life? The Physical Aspect of the Living Cell</emphasis>, первые несколько глав которой посвящены механизмам наследственности и мутаций, в том числе и разбору взглядов Тимофеева-Ресовского [Schrödinger, 1944].</p>
   <p>Шрёдингер провидчески констатирует, что «умеренно удовлетворительная» картина мира была достигнута высокой ценой: за счет удаления из нее нас и занятия нами позиции стороннего наблюдателя. Модель мира, из которого удалено сознание, холодна, бесцветна и нема. Цвет и звук, тепло и холод (иными словами — <emphasis>qualia</emphasis>) являются нашими непосредственными ощущениями, наш мир таков, и модель мира без них неадекватна. Шрёдингер, ссылаясь на работы знаменитого физиолога Шеррингтона, подчеркивает бесплодность поисков «места», где разум действует на материю или наоборот, и констатирует, что построение физической картины мира возможно только ценой изъятия из него сознания.</p>
   <p>Язык, разум, сознание и порождающий их мозг — сложнейшие из известных нам систем. Как же их изучать «изнутри»? Еще Гёдель <emphasis>советовал этого не делать</emphasis>… Напомню его знаменитую теорему: логическая полнота (или неполнота) любой системы аксиом не может быть доказана в рамках этой системы; иными словами, метод дедуктивных выводов недостаточно мощен, чтобы описывать сложные системы, не говоря о такой сверхсложной, как человеческий мозг.</p>
   <p>Приближаясь к изучению таких систем с максимально возможной аккуратностью и напряжением мысли, мы видим, что они мерцают, трансформируются, обманывают и чуть ли не исчезают, оставляя разве что улыбку (хотелось бы знать — чью?). Как справедливо подчеркивает Манин [1975, 2008], Гёдель внес серьезный вклад и в гуманитарное знание: «принципы запрета» относятся только к знакомым нам по макромиру детерминированным процессам рассуждений, тогда как после работ Бора и Шрёдингера мы знаем, что есть и другие пространства, где действуют иные законы. Работа мозга в таком случае может проходить вне гёделевских запретов.</p>
   <p>Размышление над этим и анализ стремительно растущих гор эмпирических сведений временами вызывают вопросы, к которым физики как-то смогли приспособиться со времен Шрёдингера и его кота: можем ли мы вообще увидеть настоящее положение дел или сам факт вторжения выбирает некий вариант, и погляди мы под другим углом, в другой день или час или глазами других людей или иных соседей по планете — картина поменяется. Как быть с каузальностью и свободой воли на фоне появляющихся данных функционального мозгового картирования и иных фиксаций неосознаваемого поведения? Да и вообще, сложный мозг порождает сознание и семиотические системы высокого ранга, или напротив — они его формируют, реализуя эпигенетический сценарий? Что такое язык в конечном счете (не останавливаясь на очевидном ответе из учебника, что язык — система знаков)? Он возник как средство коммуникации или как инструмент мышления? Как с ним справляется мозг, учитывая, что в человеческом языке, в отличие от компьютерных, 1 ≠ 1 и все определяется контекстом?</p>
   <p>Не только язык, но и сам мир всегда разный и зависит, как известно из основ семиотики, от интерпретатора (<emphasis>читатель — соавтор</emphasis>, замечала Цветаева), что ставит нас почти в агностическую позицию: можем ли мы вообще узнать про него что-то, можем ли мы доверять нашему мозгу и его языкам — от математики до искусства, включая, конечно, и язык вербальный? Почему мы должны считать, что математика универсальна и объективна? Последнее время говорят даже не только о языковом «инстинкте» (то есть врожденности), но об «инстинктах» математики [Devlin, 2006] и музыки [Patel, 2008]… Может быть, у <emphasis>Homo sapiens</emphasis> просто голова так устроена, а какой математике на самом деле подчиняется Вселенная — мы не знаем (мысль еретическая, но не абсурдная: другого кандидата на алгоритм управления Вселенной со времен Галилея — <emphasis>Книга Природы написана языком математики</emphasis> — у нас нет). Однако зачем бы эволюции понадобилось закреплять в геноме способность к математике, не отражающей законы Природы?.. Вспомним Пуанкаре:</p>
   <p><emphasis>…та гармония, которую человеческий разум полагает открыть в природе, существует ли она вне человеческого разума… в силу естественного отбора наш ум приспособился к условиям внешнего мира, усвоил себе геометрию, наиболее выгодную для вида или, другими словами, наиболее удобную</emphasis> [Пуанкаре, 1990].</p>
   <p>Вопрос о том, как соотносится Мир Платона с физической картиной мира, остается важнейшим и предельно сложным в современной когнитивной науке: многие ученые снова и снова возвращаются к обсуждению того, не надо ли для понимания процессов мышления, восприятия, памяти, наконец, самой причинности обратиться к законам квантового мира (в противоположность традиционному представлению, согласно которому к макромиру эти законы неприложимы) (см., например, [Penrose, 1994; Penrose, Shimony, Cartwright, Hawking, 1997; Наточин, 2010; Пенроуз, 2011; Анохин, 2013]).</p>
   <p>Ясно, что для человека и других обитателей планеты простейший путь ухватить реальность и хоть как-то организовать ее для внутреннего употребления — это оперировать множествами, формируемыми разными видами существ по законам своего мира и мозга. Об этом писал еще Икскюль [Uexküll, 1928], подчеркивая, что все существа живут в своих мирах — <emphasis>Umwelt.</emphasis> Это отчетливо формулировали Ницше <emphasis>(«Мы устроили себе мир, в котором можем жить, — предпослав ему тела, линии, поверхности, причины и следствия, движение и покой, форму и содержание: без догматов веры в это никто не смог бы прожить и мгновения! Но тем самым догматы эти еще отнюдь не доказаны. Жизнь вовсе не аргумент; в числе условий жизни могло бы оказаться и заблуждение»)</emphasis> и Кант <emphasis>(«Рассудок не черпает свои законы a priori из природы, а предписывает их ей»).</emphasis></p>
   <p>Человек постоянно сталкивается с неопределенной и многозначной информацией. Тем не менее он должен принимать решения, декодируя ее релевантно ситуации. Такая неопределенность касается всех модальностей восприятия, недаром идея размытых множеств уже давно завоевала пространство описания этих феноменов <emphasis>(fuzzy sets — Zadeh).</emphasis> Особенно очевидно это на примере вербального языка. Улыбка Чеширского кота служит тому хорошей метафорой: смыслы словам приписываются конвенционально, могут и исчезать, видоизменяться или до поры вообще не иметь подходящих обозначений. Такая неопределенность и даже зыбкость наименований вполне близка и Кэрроллу, и творцам квантовой теории.</p>
   <p>Казалось бы, если основная функция языка — коммуникация, то неопределенность должна была бы быть вытеснена из такого кода максимально быстро. Возможно, стоит еще раз прислушаться к Хомскому, считающему, что язык для коммуникации не так уж хорошо приспособлен, а сформировался главным образом для структурирования мышления, то есть для процессов «внутренних»; коммуникативная функция в этом случае является как бы побочным продуктом. Вербальный язык обеспечивает номинацию ментальных репрезентаций сенсорного инпута и, таким образом, «объективизирует» индивидуальный опыт. Но в работах по теории коммуникации давно обсуждаются <emphasis>коммуникативные ямы</emphasis>, провалы в понимании, образующиеся весьма часто, несмотря на правильность построения сообщения.</p>
   <p>Таким образом, неопределенность и многозначность, казалось бы, должны при коммуникации любого типа стремиться к нулю, чтобы в идеале каждое слово или конструкция имели одно значение. Было бы разумно ожидать, что, эволюционируя, языки будут от неопределенности избавляться, но это противоречит фактам. К примеру, корпусные исследования по нескольким языкам показывают, что более короткие и более частотные слова как раз и являются самыми многозначными, что подтверждает идею экономности лексикона; таким образом, неопределенность информации в вербальном языке — его преимущество и средство экономии, так как одни и те же слова могут быть использованы в разных ситуациях и с разными значениями, а ситуация разрешается с помощью контекста [Piantadosi, Tily, Gibson, 2012].</p>
   <p>Есть и психологическое объяснение: вместо того, чтобы анализировать композиционно и синтаксически сложные конструкции, говорящему когнитивно «выгоднее» передавать большее количество информации меньшими средствами, а слушающему тоже «выгоднее» включать все виды контекстов, чтобы декодировать компактное сообщение правильно.</p>
   <p>Трудно спорить с тем, что интуитивные, метафорические, инологические когнитивные средства не менее мощны, чем классическая логика и ее следствия:</p>
   <p><emphasis>При переходе от интуитивного к логическому происходит процесс переливания информации из одной тары в другую, менее емкую и более жесткую. Часть информации при этом теряется. Ценность потерянной информации зависит от целей, с которыми она могла бы использоваться. Согласно теореме Гёделя, найдется ситуация, в которой окажется, что потерянная информация является ценной, и логический алгоритм откажет</emphasis> [Чернавский и др., 2004].</p>
   <p>Нельзя не согласиться, что логическое описание мира может становиться препятствием для получения новых знаний, и приходится прибегать к совсем другим языкам, что блестяще сформулировал Бродский:</p>
   <p><emphasis>Поэзия не развлечение и даже не форма искусства, но скорее наша видовая цель. Если то, что отличает нас от остального животного царства — речь, то поэзия — высшая форма речи, наше, так сказать, генетическое отличие от зверей. Отказываясь от нее, мы обрекаем себя на низшие формы общения… Это колоссальный ускоритель сознания и для пишущего, и для читающего. Вы обнаруживаете связи и зависимости, о существовании которых и не подозревали, данные в языке, в речи. Это уникальный инструмент познания</emphasis> [Бродский, 2008].</p>
   <p>В самом деле, особый интерес имеет исследование механизмов неоднозначности и неопределенности в произведениях искусства, где стоит совершенно противоположная задача — не уменьшить, а увеличить количество вариантов осмысления и прочтения. Эта область в рамках когнитивной науки разработана явно недостаточно.</p>
   <p>Конечно, логика как дисциплина развивалась, приближаясь все более в разных своих ипостасях к тому, что мы привыкли считать реальным миром, и наиболее эффективной на этом пути, конечно, оказывается нечеткая логика [Манин, 2008; Финн, 2009]. Тем более это очевидно для искусства: Альфред Шнитке говорил, что <emphasis>для образования жемчужины в раковине, лежащей на дне океана, нужна песчинка — что-то «неправильное», инородное. Совсем как в искусстве, где истинно великое часто рождается «не по правилам».</emphasis></p>
   <p>Исследование неопределенности, с которой имеет дело любая когнитивная система, покрывает большое пространство — от сенсорной физиологии до когнитивной психологии (восприятие звуковой, зрительной и особенно тактильной и ольфакторной информации), изучение процессов обработки естественного языка человеком и при автоматическом его анализе, проблемы эффективности систем «человек — компьютер» [Hollan et al., 2000]. Отдельный интерес вызывают вопросы моделирования алгоритмов разрешения неопределенности в искусственных нейронных сетях, обучаемых воспроизводить реальные ментальные процедуры.</p>
   <p>Надежда на то, что когнитивные характеристики искусственных систем приблизятся к уровню человеческих или даже превзойдут их, неоправданно растет. Вероятнее всего, это вызвано тем, что растет и скорость обработки информации, что, казалось бы, должно обеспечить успех. При этом относительно мало обсуждается вопрос о том, какое именно общение с антропоморфными системами мы будем считать адекватным, чего мы от этого ждем? Это вызывает целый ряд вопросов, не только научных, но и экзистенциальных и этических.</p>
   <p>Спор о том, что в природе человека появилось раньше — сложное мышление или язык и насколько они автономны, — продолжается десятилетиями. А это вызывает и более фундаментальные вопросы, среди которых не последний — <emphasis>что считать языком и какова его роль</emphasis>? Является ли он существенным для потенциального взаимодействия человека с искусственными системами и даже шире — с другими существами, обитающими в принципиально иных средах?</p>
   <p>Язык многомерен, подвижен, динамичен и чрезвычайно разнообразен (на планете около шести тысяч языков), он принципиально не настроен на жесткость значений и формулировок, и это может быть объяснено только запросами самого когнитивного ментального пространства, если не сказать — самого мира. Почему это важно осознавать не только специалистам? Потому что <emphasis>мозг говорит с нами</emphasis> не языком биоэлектрической активности и химических реакций, что весьма трудно свести к смыслам, а вербальным языком. Именно так он показывает нам, как структурирован мир в сознании, как <emphasis>оттуда</emphasis> (с точки зрения кота Шрёдингера) видится пространство и время, законы и явления природы, вкусы, запахи, звуки, температуры и текстуры, формы и абстракции.</p>
   <p>Для того чтобы общение было возможно, мы должны не только естественным или искусственным путем быть обучены конвенциональной системе знаков, но и разделять общие представления о ментальном и физическом мире. В философии это называется проблемой <emphasis>Других Сознаний</emphasis> и связывается, в частности, с обсуждением проблемы <emphasis>qualia</emphasis>, или восприятия от первого лица, то есть с тем, что не измеряется децибелами или граммами, а описывается словами естественного языка — «кислое», «приятное», «теплое», «громкое» и т. д. Можно было бы возразить, что к этому можно подойти с позиций психофизиологии, отталкиваясь от сенсорных порогов, но это не так, поскольку лишь дает параллельную словам и <emphasis>qualia</emphasis> шкалу (более подробно см. [Дубровский, 2007; Иванов, 2013] и мои статьи в этой книге).</p>
   <p>Вышесказанное ставит проблему телесности на одно из центральных мест при обсуждении возможностей эффективного взаимодействия с системами высокой степени сложности, неважно — живыми или силиконовыми. Конечно, если речь идет о роботах-помощниках, выполняющих простые команды, этим можно пренебречь, но если планируется создание интеллекта, сопоставимого с человеческим, тогда стоит вспомнить, что наше мышление обеспечивается не только вычислениями и что человека делает человеком гораздо более сложное когнитивное пространство, включающее искусство, духовную жизнь и основанное в большой мере на той телесности, в которой мы существуем.</p>
   <p>Клод Леви-Стросс писал, что XXI век будет веком гуманитарной мысли или его не будет вообще. Все мы помним, что ХХ век — век физики, XXI — век нейробиологии… Но ясно, что не будет вообще ничего, если мы не очнемся и не осознаем, куда мы попали. А попали мы в цивилизационный слом, в ситуацию, когда разруха в головах настолько перекрыла все остальные проблемы, что является едва ли не самым главным фактором, определяющим наше существование. Знание о мозге, о том, как и зачем он порождает сознание, как связан с био- и социосферой и что такое ноосфера сегодня, — все это крайне важно сейчас, на сломе. Мозг нужно стараться узнать, потому что именно он обеспечивает наше представление о мире. Он определяет и наше поведение, хотя не хотелось бы обнаружить, что <emphasis>Nature</emphasis> победила <emphasis>Nurture</emphasis> и все развитие человеческих цивилизаций оказалось бы насмешкой и «цирком зверей».</p>
   <p>На что могли бы — и должны — влиять такие знания? На то, например, каким образом должно быть организовано образование. Мы должны понять, как учить людей учиться, как научить извлекать информацию из быстро меняющегося внешнего мира. Этой информации такое количество, что на самом деле почти все равно, есть она или нет… Мы понимаем, что невозможно прочитать все статьи, которые выходят по твоей «узкой» специальности, нужны кроме того и комбинированные, конвергентные знания. Количество «фактов» растет стремительно, а понимание — гораздо, несопоставимо медленнее. С. П. Капица говорил, что надо перейти <emphasis>от образования знания к образованию понимания.</emphasis> Как научиться правильно классифицировать и «упаковывать» информацию? Как мобилизовывать свое внимание, организовывать память?..</p>
   <p>Возможен, конечно, и сценарий, описанный в романах Умберто Эко: <emphasis>знания — посвященным.</emphasis> Иными словами, некий набор практически полезных навыков предоставляется всем, а доступ к <emphasis>серьезным вещам</emphasis> — только избранным (по разным возможным критериям). Идея не новая, и социальные последствия ее предсказуемы. Совершенно понятно, тем не менее, что образование <emphasis>уже</emphasis> распадается на общее и элитарное.</p>
   <p>Встают все острее и этические вопросы. Очень «модной» становится идея <emphasis>«это сделал не я, это — мой мозг».</emphasis> В конце концов, человек вроде бы не виноват в том, что родился с таким мозгом, с такой генетикой, но тогда несет ли он ответственность за то, что происходит? Это непростой вопрос в том случае, если речь идет не о грубой патологии или о неочевидных девиациях. Вскоре теоретически и даже практически станет возможной ситуация, когда нейронауки определят, к примеру, что у такого-то человека мозг потенциального преступника. Тема эта тоже не нова, но возможности нейронаук стали несопоставимо более мощными. Что мы будем с этим делать? Общество не может изолировать человека, который ничего преступного еще не совершил, а возможно и не совершит (презумпция невиновности). Мы не можем и просто отмахнуться от данных нейронаук, и сейчас, как никогда раньше, они должны стать объектом аналитической философии. Значит, и вопросы нейроэтики становятся не только социально, но и цивилизационно значимыми.</p>
   <p>Как изменится наш мир и как изменимся мы сами? Появляются роботы с более сильным, чем у нас, интеллектом. Компьютеры работают в миллионы раз быстрее, все ускоряясь. А тем не менее мы пока еще не видели искусственный интеллект, который был бы Моцартом или Шекспиром. Когда идет речь о триллионах операций в секунду, то понятно, что теперь это уже нечеловеческое временное пространство. Наш мозг устроен иначе, чем современные компьютерные системы, но с появлением компьютеров, работающих на других принципах, мы окажемся в совсем другом мире.</p>
   <p>Если сознание, как бы мы его ни определяли, функция сложности, то в обозримом будущем на арену выйдет искусственный интеллект, у которого будут цели, планы, эмоции, в том числе эгоизм. Срастание людей с компьютерами — бесспорное настоящее: чипы, искусственные органы — это уже есть и будет лишь нарастать. Значит, встанет вопрос: <emphasis>что во мне моего, то есть где я заканчиваюсь</emphasis>?</p>
   <p>Наконец, угроза исходит от наших каламбурных игр с <emphasis>«ящиком Пандоры»</emphasis> — речь идет о персональной геномике, развитие которой идет огромными темпами. Пользу для медицины трудно переоценить, но не надо забывать, что те же отверточки, которые нам откроют, что в данном геноме есть опасность болезни Альцгеймера или Паркинсона, подкручивают и другие гаечки. И это реальная опасность. Например, хотите ли вы лично, чтобы ваш персональный генетический портрет стал достоянием кого бы то ни было? И удастся ли эту ситуацию удержать под контролем?</p>
   <p>Проблемы, с которыми мы сталкиваемся, сводятся, помимо того, что я уже сказала, к следующему.</p>
   <p>Во-первых, общество в целом не осознало себя единой семьей, которая живет в общем доме с ограниченными ресурсами и нарастающими угрозами. Никаких границ между государствами в этом смысле нет, но мы продолжаем жить, как безумцы, словно у нас есть запасная планета.</p>
   <p>• Во-вторых, общество, принимая решения, мало учитывает уже полученные наукой знания. Наука и общество как бы две разные сферы: одни <emphasis>играют в свой «бисер»</emphasis>, а другие за игрой не следят.</p>
   <p>• Конечно, остановить науку невозможно, но стоит помнить, что чем глубже мы погружаемся в океан знаний о мире, тем опаснее становится это путешествие и тем больше <emphasis>ответственность за звездное небо над головой и нравственный закон внутри нас.</emphasis></p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глядя на кота…</p>
    <p>Эволюция сигналов и умений или грамматический взрыв?</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>ПОДАЙТЕ ЗЕРКАЛО,</p>
    <p>Я В НЕМ ХОЧУ ПРОЧЕСТЬ…</p>
    <text-author>Шекспир. Ричард II</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <title>
     <p>Мозг человека и породивший его язык (шепот прежде губ…)<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a></p>
    </title>
    <p>Проблема соотношения сознания, языка и иных когнитивных процессов и их материального субстрата остается по-прежнему одной из «предельных». Свойства мозга настолько многомерны и диффузны, что по мере усложнения техники визуализации мозговой активности это парадоксально дает основания для некоего «локального агностицизма». То, что казалось твердо установленным — локализованность основных сенсорных и когнитивных функций, — вызывает теперь серьезные сомнения, основанные на современных данных мозгового картирования, показывающих не только участие многих зон мозга в любой серьезной когнитивной работе, но и статистическую неоднозначность, индивидуальную вариативность и нестабильность.</p>
    <p>Несмотря на огромный прогресс когнитивных исследований, психофизическая проблема по-прежнему вызывает горячие споры. Идеальное и субъективное в контексте категории психического, соотношение осознаваемых и неосознаваемых процессов, сложность нейрофизиологической интерпретации чувственного образа, проблема изоморфизма между субъективными явлениями и их нейродинамическими носителями — все эти темы не потеряли актуальности, и даже напротив — стали обсуждаться с новой силой.</p>
    <p>По-прежнему при описании <emphasis>субъективной реальности</emphasis> имеет место «провал в объяснении», ибо соотношения сознания — не физические, а значит, не могут быть прямо сведены к пространственно-временным координатам [Нагель, 2001]. Параллельное описание нейрофизиологических процессов и ментальных состояний никак не помогает ответить на вопрос, как поведение нейронной сети порождает субъективные состояния, чувства, рефлексию и другие феномены высокого порядка. Без смены фундаментальных представлений о сознании такой «провал в объяснении» преодолен быть не может, и здесь решающая роль аналитической философии бесспорна.</p>
    <p>Субъективная реальность, <emphasis>qualia</emphasis>, или феноменальное сознание едва ли не центральная проблема в клубке этих сложнейших вопросов. На это указывает, в частности, Эдельман [Edelman, 2004], подчеркивающий, что эволюция закрепляла способность порождать субъективные феномены, имеющие кардинальное значение для процессов высокого порядка. Тем не менее классическая когнитивная наука пока не может найти для <emphasis>qualia</emphasis> адекватные координаты. Об этом уже написано и еще будет написано огромное количество статей и книг (см., например, [Дубровский, 2011; Лекторский, 2011; Финн, 2009; Редько, 2011; Черниговская, 2008b, 2012a]).</p>
    <p>По-прежнему при описании сознания используются разнообразные и противоречивые признаки, вплоть до радикальных: например, Аллахвердов в своей <emphasis>психологике</emphasis> рассматривает психику как логическую систему; все обнаруживаемые в экспериментах границы участия сознания по переработке информации признаются фактически не связанными со структурой мозга. Процессы автоматического создания «догадок о мире» он считает протосознательными и указывает на необходимость специального механизма, проверяющего правильность этих догадок. Этот механизм и объявляется сознанием [Аллахвердов, 2000].</p>
    <p>Но если сознание — это «счетная палата», «ревизор», то тогда разговоры о его видах (силлогистическом, мифологическом, архаическом, синкретическом и т. д.) вообще теряют смысл, ибо нерелевантны по определению.</p>
    <p>Какую бы позицию в определении основных свойств сознания мы ни занимали, важнейшим является поиск адекватного кода — кандидата на расшифровку. Не вижу более сильного кандидата, чем вербальный язык, с помощью которого, как я все более убеждаюсь, мозг и разговаривает с нами, с его помощью у нас есть надежда хоть как-то добраться до смыслов и структур, знаков и инструментов, которыми <emphasis>на самом деле</emphasis> пользуется мозг.</p>
    <p>Роль языка огромна, ибо именно он показывает нам, как мир членится и формируется <emphasis>для человека.</emphasis> Не думаю, что здесь перепутана причина со следствием (напомню, что, по Дикону, язык оккупировал мозг, которому и пришлось приспосабливаться к новым условиям [Deacon, 2003, 2006]; см. также [Бикертон, 2012]). На самом-то деле речь идет об эпигенетических процессах [Анохин, 2009].</p>
    <p>Но как преодолеть пропасть, которая отделяет наше сознание и все, что ему сопутствует, включая и специфические коды, от иных языков, которыми обеспечивается наше бытование в мире? И как устроены «словари» в мозгу? Мы почему-то <emphasis>a priori</emphasis> считаем, что там все разложено «по порядку» — по типам: скажем, слова вербального языка сгруппированы по частям речи или более прихотливо — собраны морфемы, леммы, лексемы. И/или по частотности употребления… Или по противопоставлению конкретности — абстрактности. Или по алфавиту. Или по звуковому подобию, включая рифму.</p>
    <p>Ясно, что простейший путь ухватить реальность и хоть как-то ее организовать для <emphasis>внутреннего употребления</emphasis> — это оперировать множествами. Для <emphasis>человеческого (NB!)</emphasis> употребления. Это отчетливо формулировали Кант: «Рассудок не черпает свои законы <emphasis>(a priori)</emphasis> из природы, а предписывает их ей» [Кант, 1965] и Ницше: «Мы устроили себе мир, в котором можем жить, — предпослав ему тела, линии, поверхности, причины и следствия, движение и покой, форму и содержание: без догматов веры в это никто не смог бы прожить и мгновения! Но тем самым догматы эти еще отнюдь не доказаны. Жизнь вовсе не аргумент; в числе условий жизни могло бы оказаться и заблуждение» [Nietzshe, 1882].</p>
    <p>Как пишет Руднев, «феноменологическому сознанию человека конца XX века трудно представить, что нечто может существовать помимо чьего-либо сознания (тогда кто же засвидетельствует, что это нечто существует?)» [Руднев, 2000].</p>
    <p>Для всего этого у нас есть способность к категоризации и классификации, но она есть и у других существ. Только категоризуется ими что-то другое, даже если в эксперименте мы вынуждаем животное поддаться нашим схемам, то есть обучаем его, навязывая наши координаты. Что в этом случае мы проверяем? Способность овладеть и другими, не их, <emphasis>принципами и параметрами</emphasis> (используя терминологию Хомского в более широком, почти метафорическом, смысле).</p>
    <p>Или <emphasis>принципы</emphasis>, понимаемые как некие базовые алгоритмы, есть у нас всех — что-то типа <emphasis>подбери подобное.</emphasis> Зато <emphasis>параметры</emphasis> у всех разные, и они обеспечивают <emphasis>Umwelt</emphasis> — свой для каждого биологического вида, если не сказать — индивида [Uexküll, 1928]. Уместно вспомнить похожий жесткий приговор Витгенштейна: <emphasis>мир не имеет по отношению к нам никаких намерений.</emphasis></p>
    <p>Однако нельзя не согласиться, что, «видимо, гигантский авторитет Н. Хомского заставил многих исследователей забыть о достижениях палеоневрологии и нижнепалеолитической археологии и увлечься поисками соответствий между гипотетической „рекурсионной мутацией“ и чрезвычайно поздно появляющимися свидетельствами комбинирования понятий. Противоположная крайность — свойственная приматологам склонность к нивелировке различий между общением людей и обезьян — кажется столь же неприемлемой» [Козинцев, 2010].</p>
    <p>Существенные сведения и их обсуждение можно найти в ряде работ [Fitch, 2000; Lieberman, 2002; Панов, 2005, 2008; Черниговская, 2006b; Пинкер, Джекендофф, 2008; Read, 2009; Botha, Knight (ed.), 2009; Резникова, 2011; Томаселло, 2011; Барулин, 2012].</p>
    <p>Как говорилось выше, разрешение психофизической проблемы возможно именно в нахождении ключей к разным кодам, в переводе с кода на код. Именно отсутствие такого инструмента, как вербальный язык, а не отсутствие технологических возможностей не позволяет нам увидеть ментальное пространство других животных.</p>
    <p>Очень вероятно, что идея неких врожденных концептов [Fodor, 2009] не так уж экстравагантна, хотя за ней и тянется длинный шлейф скандалов. Возможно также, что нейрон (все еще основной игрок в нервной системе) и правда устройство для совершения логических операций типа <emphasis>или, и, не, если и только если</emphasis> и пр., а события в нейронной сети и их взаимосвязь могут описываться с помощью пропозициональной логики [McCulloch, Pitts, 1943].</p>
    <p>И все же мозг, генетически обладая способностью к порождению мандельштамовского «шепота прежде губ», следует Локку: <emphasis>ум приобретает идеи, когда начинает воспринимать.</emphasis> Это справедливо и по отношению к человеческому языку, потенция к овладению которым врожденная, но проявляться она начинает, только эмпирически столкнувшись с языковым опытом.</p>
    <p>На то, как происходит это поразительное овладение знанием сложнейшего кода, по-прежнему существуют две диаметральные точки зрения:</p>
    <p>1) язык разворачивается и растет, как организм (то есть он <emphasis>уже</emphasis> присутствует в зародыше), и</p>
    <p>2) язык приобретается с опытом, формируясь его характеристиками (пресловутая <emphasis>tabula rasa</emphasis> при рождении).</p>
    <p>Обучаясь чему бы то ни было, человек учится <emphasis>понимать и интерпретировать</emphasis>, а не просто наполняет память фактами. Это значит — работать со знаками [Лотман, 1965; Пятигорский, Мамардашвили, 1982]. Противоречивые факты о деятельности мозга становятся несколько более понятны, когда мы переходим к нейросемиотическому рассмотрению разных способов обработки информации [Chernigovskaya, 1994, 1996, 1999; Черниговская, 2008b, 2010a, 2010c; Финн, 2009].</p>
    <p>Понятно, что язык живого — физико-химический, но это не та информация, которая нам поможет справиться с вышеозначенными проблемами: ведь текст, написанный на этом языке, надо «перевести»! Даже при «переводе» с человеческого на человеческий требуются знания и учет всех пластов, ассоциаций и контекстов.</p>
    <p>В случае с дешифровкой мозговых кодов, как это формулирует Дубровский, ситуация пока не оптимистична: языков и инструментов у мозга много, и все действует одновременно на разных уровнях и с разными адресатами.</p>
    <p>К примеру, натрий-калиевый баланс необходим животным клеткам для поддержания осморегуляции, для транспорта некоторых веществ, например сахаров и аминокислот. Это очень важный язык — один из языков клеточного уровня. Важен ли он для когнитивной деятельности — ведь это несопоставимо более высокий и интегративный пласт? Разумеется! Не будут работать клетки — исчезнет та внутренняя среда, которая создает целое <emphasis>milieu intérieur</emphasis>, как это определял Клод Бернар [Бернар, 1878].</p>
    <p>Свойства таких специальных языков вырабатывались физико-химическими факторами эволюции функций, обеспечивших формирование взаимосвязи функциональных систем, гомеостаз, становление целостности организма и развитие механизмов адаптации.</p>
    <p>Возможно, эволюционные процессы вообще универсальны. Можно ли найти их признаки не только в биологических, но и иных, в том числе информационных, системах, в частности в вербальном языке?</p>
    <p>Это интересно не только в связи с существенным различием объектов, но и в связи с огромной разницей в скорости становления рассматриваемых процессов: сотни миллионов лет для формирования гомеостатических систем и максимум десятки тысяч лет развития вербального языка [Наточин, Меншуткин, Черниговская, 1992; Natochin, Chernigovskaya, 1997; Chernigovskaya, Natochin, Menshutkin, 2000].</p>
    <p>Если эволюция имеет некие универсальные векторы, инструменты и даже цели, то должен быть способ взаимного перевода языков, которыми написана жизнь. По крайней мере, хотелось бы на это надеяться. Не совмещения на временной оси <emphasis>on-line</emphasis>, что делается почти повсеместно при анализе поведения и его физиологических механизмов, а перевода в самом прямом смысле. Переводчики художественной литературы знают, что точный перевод невозможен, это всегда более или менее успешное «переложение» оригинала. Да и декодирование самого произведения требует специальной подготовки (см., например, [Мамардашвили, 1997; Николаева, 2012]).</p>
    <p>Даже когда речь идет о гораздо более привычных вещах и анализируются дискретные и гештальтные языки левого и правого полушарий мозга, при всей метафоричности формулировок, эти языки оказываются непереводимыми, но обеспечивающими полноценное многомерное мышление [Манин, 2009, 2013].</p>
    <p>Логика развивалась, все более приближаясь в разных своих ипостасях к тому, что мы привыкли считать реальным миром, и наиболее эффективной на этом пути оказывается нечеткая логика, которую я бы соотносила уже не с привычными традиционно левополушарными механизмами, а с их зеркальными соседями [Финн, 2009; Манин, 2013].</p>
    <p>В некотором смысле само дихотомическое описание основных мыслительных процессов размылось, подобно номенклатуре наук: после появления квантовой механики нечеткость, если не сказать — артистичность, подходов к совсем, казалось бы, нехудожественному объекту никого не смущает. Похожим образом размылось и представление о функционально двуполушарной структуре мозга. И в каком-то смысле это больше соответствует современному состоянию знаний в данной области: нет того, что раньше называлось «правый мозг <emphasis>vs.</emphasis> левый мозг», нет и самих списков бинарных оппозиций их функций [Черниговская, 2006b, 2010b].</p>
    <p>Различные типы человеческого сознания, основанного на знаниях, можно классифицировать в терминах процедур базы знаний. Научное знание — это динамическая база, ориентированная на истинность. Процедуры научного знания основаны на законах логики (вопрос — какой именно?), как принято думать, общих для всех наук, и методах верификации фактов и гипотез, специфических для конкретных наук (ясно, что принципы доказательств в гуманитарных и естественных науках различны). Обыденное мышление опирается не только на истину, но и на устойчивые, «центрированные» структуры. Типичная для обыденного мышления тенденция к упрощению — проявление того, что ощущение устойчивости (когнитивный консонанс), легче достигаемое в простых структурах, оказывается предпочтительнее логической обоснованности: принятое однажды суждение в дальнейшем защищается от опровержения, в том числе простым игнорированием суждений, его опровергающих [Кузнецов, 2006].</p>
    <p>Мозг, стало быть, не только использует разные языки для общения с разными адресатами внутри себя и целого организма на физико-химическом уровне, но и выбирает разные модусы для контактов и осмысления макроуровней — от научного до ритуального и бытового. Он также переходит с языка на язык в случае опасности или дефицита возможностей, как в случае, подробно и замечательно описанном Ю. Маниным, когда временная утрата «левополушарной» способности читать и писать <emphasis>сама</emphasis> компенсировалась «правополушарной» живописью и рисунком [Манин, 2012]. Чрезвычайно интересно его замечание, что язык <emphasis>(в целях самосохранения)</emphasis> использовал мифологически-фольклорные средства, чтобы ими как красивой приманкой соблазнять поколения людей и жить в устной традиции, ожидая появления письменности… Стоит еще раз отметить, что кодирование, «упаковка» знаний о мире, к тому же в художественной форме, гораздо полнее и экономичнее, чем в научной.</p>
    <p>В этой связи стоит вспомнить пионерские исследования И. Г. Франк-Каменецкого, О. М. Фрейденберг и С. С. Аверинцева [Аверинцев, Франк-Каменецкий, Фрейденберг, 2001], в частности философско-культурологическую теорию взаимосвязи языка и сознания, образа и понятия Фрейденберг, раскрывшую архаические истоки формирования человеческой рациональности на основе понятий мифа и фольклора [Фрейденберг, 1998]: «Перевести язык образа на язык понятий невозможно» и «История сознания — это история освобождения от давления внешнего мира и ход в направлении к миру внутреннему».</p>
    <p>Позднее Лакофф во многом повторит Фрейденберг (вряд ли слышав о теории последней): кинестетические схемы предваряют последующие концептуальные формы выражения, чему соответствуют образно-кинестетические концепты, на основе которых формируются метафоры, воспроизводящие телесный опыт и т. д. [Lakoff, 1987].</p>
    <p>Франк-Каменецкий осуществлял реконструкцию первобытного мышления, исторических фаз мифологического творчества и ясно показал, что палеосемантическое изучение мифологических сюжетов и образов устанавливает соответствия «между сочетаниями представлений, лежащими в основе мифического мышления, с одной стороны, и первично-языковых понятий — с другой, именно архаическое сознание стало источником не только мифологических сюжетов и образов, но и полисемии слов». Синкретизм мифологических представлений и лексического состава древних языков, по Франк-Каменецкому, является производным от синкретизма самого архаического сознания [Франк-Каменецкий, 1929].</p>
    <p>Иные, кроме классических, логики, метафорические инструменты описания, синкретизм — не прошлое развития культуры, а все более активно захватывающая интеллектуальное пространство сила. История цивилизаций говорит нам, что искусство часто (и неосознанно) делает когнитивные прорывы, которые через десятилетия догоняют своими методами точные и естественные науки. Имя таким примерам — легион (см. среди многого [Lehrer, 2007]).</p>
    <p>Но было бы наивно, как еще недавно, проводить водораздел по линии <emphasis>рациональная наука vs. иррациональное искусство</emphasis> — поразительно диаметральные ожидаемым описания мы видим в автоотчетах и воспоминаниях как ученых, так и художников; не следует забывать и о разной роли подсознательной, неосознаваемой интеллектуальной работы у художников и мыслителей разного типа (например, [Адамар, 1970; Зинченко, 2010]).</p>
    <p>Приведу пару примеров. Клод Моне (импрессионист!) пишет, <emphasis>анализируя</emphasis> творческий процесс: «Я опять взялся за невозможное: воду с травой, которая колеблется в ее глубине. Когда смотришь — чудесное зрелище, но можно сойти с ума, когда пытаешься написать. Но ведь я всегда берусь за такие вещи… Мне не везет как никогда: ни разу не было подряд трех дней хорошей погоды, и мне приходится все время переделывать свои этюды, ведь все растет и зеленеет. Короче говоря, я гонюсь за природой и не могу ее настичь. Вода в реке то прибывает, то убывает, один день она зеленая, другой — желтая, иногда река почти совсем пересыхает, а завтра, после сегодняшнего ливня, это будет целый поток! Одним словом, я в большом беспокойстве» [Моне, 1969]. Альфред Шнитке: «Музыка — искусственный язык, дистиллированный музыкальный язык, подчиненный строжайшей рациональной регламентации, но как бы совсем внесемантический (а музыка все-таки свою семантику имеет, хотя и не сюжетную). То ли это язык, где семантика вся случайная и осколочная. Как будто человек управляет силами, которые ему не подчиняются. Ну, скажем, как ученик чародея, как человек, который использует магические формулы, не владея силами, которые приходят по этим заклинаниям, не в состоянии с ними справиться» [Шнитке, 1994].</p>
    <p>Все это попытки понять другие языки и их правила. Однако, как говорил Феллини в ответ на вопрос, о чем его фильмы, <emphasis>«мог бы сказать — написал бы роман».</emphasis> Не переводятся языки поэзии, живописи, музыки и танца на линейный вербальный язык «простой» прозы… Как не переводятся сны, тонкие и смутные состояния, бессознательные процессы, вкусы и особенно запахи, медитации и настроения. Огромные пласты так называемого чувственного опыта, которые и пытается описать искусство и которые пока нет надежды соотнести с мозговыми кодами, с однозначным научным «переводом», также представляют серьезные трудности как для нейрофизиологических исследований, так и для моделирования: ведь речь идет не о порогах, а о <emphasis>qualia</emphasis>! (См. в связи с этим [Chernigovskaya, Arshavskу, 2007; Черниговская, 2004d].)</p>
    <p>Джекендофф [Jackendoff, 2003] предложил перекинуть мост между вычисляющим и самодостаточным мозгом и внешним миром, вводя концепт <emphasis>f-mind</emphasis>, который можно понимать как способность средствами естественного языка кодировать определенные комбинации в нейронных сетях в релевантных контексту отделах мозга.</p>
    <p>У каждого из нас в памяти есть вехи — чтобы не затеряться в своем ментальном пространстве. Вроде пирожных «Мадлен», которые Пруст виртуозно использует в романе «В поисках утраченного времени»; его герой вспомнил детство в Нормандии (Комбре), когда съел это пирожное в Париже: «Я так часто видел, но не пробовал больше эти мадленки, и их образ давно разошелся с воспоминаниями о днях в Комбре». Эти изумительные пирожные пекла маленькому Марселю его тетя Леони, их вкус закодировал для него детство, когда он хотел вырваться из этой провинции, ставшей позже для него потерянным раем (напишет потом, что рай только и может быть потерянным). «И поэтому какой-то нравственный долг, долг <emphasis>человеческой связности</emphasis> налагается на нас — чем? Впечатлениями. Таким впечатлением у Пруста оказалось пирожное „Мадлен“. Толстенькие, пухленькие пирожные. И Пруст имел смелость и отвагу души услышать этот голос, остановиться и, не переставая работать, не откладывая на завтра, вытащить все свое прошлое из этого пирожного. Из его голоса, из того, как пирожное его окликнуло» [Мамардашвили, 1997].</p>
    <p>Вербальный язык «объективизирует» индивидуальный опыт, обеспечивая описание мира и коммуникацию. Это значит, что именно и только язык, будучи культурным феноменом, хотя и базирующимся на генетически обусловленных алгоритмах, соединяет объекты внешнего мира с нейрофизиологическими феноменами, используя конвенциональные семиотические механизмы.</p>
    <p>Наше восприятие может быть описано как относительно объективное только благодаря конвенциональности номинации — договору о том, в какие ячейки мы будем «упаковывать» наши ощущения. Элегантность, размер и качество этих ячеек варьируется от языка к языку и от индивидуума к индивидууму. Более того, мы сталкиваемся с нарушенным или даже иллюзорным и галлюцинаторным восприятием, но язык и мозг справляются и с этим.</p>
    <p>Мы должны соединять <emphasis>слова с событиями и вещами</emphasis>, и в каких-то случаях это удается лучше (как с цветами и линиями), а в каких-то — хуже (как с запахами и вкусами). Мы можем столкнуться и с синестезией — сенсорной или когнитивной, — когда разные модальности восприятия могут обмениваться «опытом и инвентарем».</p>
    <p>Известно, что многие творческие люди обладали такими способностями и активно ими пользовались, и это является одним из главных инструментов искусства: Аристотель, Ньютон, Гёте, Гельмгольц, Скрябин, Кандинский, Шерешевский… [Cytowic, 1989; Engen, 1991; Emrich, 2002; Черниговская, 2004d, 2012b].</p>
    <p>Мамардашвили настаивал, что сознание — это парадоксальность, к которой невозможно привыкнуть. Но если раньше, продолжал он, это было предметом прежде всего философии, то сегодня ситуация иная, и не занимается ли естественнонаучный подход препарированием «трупа сознания»? Добавлю: похоже, что без кота Шрёдингера и здесь не обошлось… Жаль, что он не владеет человеческим языком, который и есть доступный нам <emphasis>язык сознания.</emphasis></p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Что делает нас людьми: почему непременно рекурсивные правила? (Взгляд лингвиста и биолога)</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Human language is an embarrassment for evolutionary theory.</p>
     <text-author>D. Premack</text-author>
    </epigraph>
    <empty-line/>
    <p>Проклятое в позапрошлом веке изучение происхождения языка не только возродилось, но и становится все более интересным широкому спектру дисциплин, включающему не только лингвистику, но и антропологию, археологию, когнитивную науку, психологию, эволюционную теорию, биохимию, генетику, палеогеографию…</p>
    <p>Бесконечные споры о научении и генетических механизмах формирования языковой способности человека показывают чуть ли не цеховые приоритеты: биологи и психологи в основном склоняются к превалирующей роли среды, а лингвисты — чем более формальные, тем в большей мере — к специфическим наследственным механизмам. Примечательно, что интерес к прочтению генетического кода как текста заинтересовал уже Р. О. Якобсона: «Из последних трудов, посвященных ДНК-коду, и в особенности из работ Крика и Яновского о „четырехбуквенном языке, вложенном в молекулы нуклеиновой кислоты“, мы узнаем, что вся детализация и специфическая генетическая информация содержится в сообщениях, закодированных в молекулах, а именно в линейной упорядоченности „кодовых слов“, или „кодонов“. Каждое слово состоит из трех единиц, называемых „нуклеотидными основами“ или „буквами“ кодового „алфавита“. Этот алфавит состоит из четырех различных букв, „используемых для записи генетического сообщения“. „Словарь“ генетического кода содержит шестьдесят четыре различных слова, которые определяются как „триплеты“, поскольку каждое из них строится как последовательность трех букв. Шестьдесят одно слово имеет индивидуальное значение, три оставшихся слова служат сигналами конца генетических сообщений» [Якобсон, 1985].</p>
    <p>С нарастающей активностью ищут — и «находят» — специфически человеческие гены <emphasis>(FOXP<sub>2</sub>, HAR1F, ASPM…).</emphasis> Люди ищут свои корни, эти поиски начались задолго до Дарвина. Обнаруживаются весьма экзотические сюжеты: род <emphasis>Homo</emphasis> предлагается подразделить на <emphasis>Homo sapiens</emphasis> и <emphasis>Homo troglodytes</emphasis> (человек-животное) [Linnaei, 1766], проводятся замечательные сравнительно-анатомические исследования обезьян и людей [Huxley, 1864]; реконструируются существа, которые <emphasis>телом — человек, умом — обезьяна (Corpore homo, intellectu simian) — Mikrocephalen</emphasis> или <emphasis>Affen-Menschen</emphasis> [Vogt, 1867], <emphasis>Pithecanthropus alalus (человек неговорящий)</emphasis> [Hackel, 1899]… Все это — предыстория нынешних споров о статусе человека на эволюционной лестнице и о том, что именно отделяет нас столь кардинально от остального мира существ, населяющих планету. Конечно, сверхсложный и мощный мозг и обеспечиваемый им язык как средство мышления и коммуникации, способность строить модели мира и выводить его законы, наконец, способность постигать самих себя.</p>
    <p>Каким образом мог возникнуть мозг, давший человеку разум? Рассматриваются как минимум два возможных сценария (см. [Анохин, Черниговская, 2008]). Согласно первому из них, это могло произойти в результате серии генетических изменений, приведших к некоему «взрыву»; это серия мутаций, процесс, некий толчок, когда могло произойти что-то, изменившее свойство мозга, нервной системы и оказавшееся эволюционно адаптивным. Впоследствии на эту «взрывную» мутацию могли наслаиваться иные изменения, и то, что мы видим сегодня, это уже не та одна «главная» мутация, а тысячи, которые были после. Но есть и другой серьезный сценарий, согласно которому все началось с неких изменений в адаптивности, пластичности мозга, который, попадая в несколько измененную эволюционную нишу, начинал реализовывать новые возможности: стали накапливаться генетические вариации, делающие такое развитие предпочтительным. Накапливаясь, эти вариации и привели к формированию человеческого мозга в его нынешнем виде. Этот сценарий исключает наличие начального «ключевого гена», вызвавшего толчок. В этой связи стоит вспомнить Б. Поршнева: «Становление человека — это нарастание человеческого в обезьяньем» [Поршнев, 2007].</p>
    <p>Однако недавно было показано, что примерно 22 % всех видовых отличий генетически фиксируется в «моменты» внезапных изменений, то есть развитие вполне может происходить «рывками», о чем и свидетельствует противопоставление градуального и точечного сценариев эволюции [Pagel et al., 2006].</p>
    <p>Если первый сценарий можно назвать генетическим, то второй сценарий — эпигенетический; кстати, именно его многие генетики и эволюционисты все больше и больше начинают рассматривать в качестве основного. Эти теории одним из первых в мире развил И. И. Шмальгаузен, считавший, что эволюция начинается вовсе не с изменений генотипа, а наоборот — изменение фенотипа, постепенно фиксируясь, оформляется в изменение генотипа [Шмальгаузен, 1946].</p>
    <p>Возможны, разумеется, и иные взгляды на эволюцию. Вспомним в этой связи блестящий доклад Дж. Фодора <emphasis>Why Pigs Don’t Have Wings</emphasis>, с которым он выступил в октябре 2007 года в Мэрилендском университете США и который был вскоре опубликован в <emphasis>The London Review of Books</emphasis> [Fodor, 2007] и вполне отражает пафос книги об эволюции без естественного отбора [Fodor, Piattelli-Palamarini, 2010]. Ответ на вопрос «почему у свиней нет крыльев» обсуждается со свойственными Фодору экстравагантностью и блеском, начиная с резкого «The received view ever since Hume taught that <emphasis>ought</emphasis> doesn’t come from <emphasis>is</emphasis>» и далее в том же духе: «What’s wrong with us is that the kind of mind we have wasn’t evolved to cope with the kind of world that we live in… That kind of mind doesn’t work very well in third millennium Lower Manhattan». Фодор согласен, что идея Дарвина о филогенезе действительно не имеет серьезных альтернатив, но скептически относится к идее естественного отбора и, соответственно, адаптации, подчеркивая необязательность жесткой связи между ними, утверждая, что несостоятельность роли адаптации не рушит идею филогенеза. Главная его претензия к естественному отбору — логическая несостоятельность и, стало быть, недоказуемость, то, что он называет <emphasis>методологическим трюизмом</emphasis> и подвергает, например, таким испытаниям: «Were polar bears selected for being white or for matching their environment?» У свиней нет крыльев потому, что это такие животные, вот и все — заключает Фодор. У нас есть язык потому, что мы такой биологический вид. Не потому, что так удобнее жить и эффективнее выживать в конкурентной эволюционной борьбе, ибо иначе надо объяснить, почему прекрасно выживают тысячи биологических видов, не обладающих таким совершенным механизмом. Нигде никогда не были найдены и описаны крылатые свиньи, от которых естественный отбор помог природе отказаться. Возможно, все еще впереди…</p>
    <p>В этой связи вспомним Т. Дикона, согласно которому язык «оккупировал» мозг и адаптировался к нему в гораздо большей мере, нежели мозг эволюционировал в сторону языка. Мозг и язык коэволюционируют, но главную адаптационную работу, по Дикону, делает язык [Deacon, 1997]. Дети, таким образом, уже рождаются с мозгом, готовым к синтаксическим процедурам именно из-за развития языка в сторону наиболее вероятностных характеристик, что и фиксируется генетически. Книга Дикона — одно из первых изложений гипотезы о том, что не генетические изменения лежали в основе появления языка, даже если мы их сегодня видим, а наоборот (появился целый ряд замечательных работ в этой области, например [Berwick et al., 2013; Bishop, 2013; Bolhuis, Everaert (eds.), 2013; Козинцев, 2013]).</p>
    <p>Эволюция сделала рывок, приведший к обретению мозгом способности к вычислению, использованию рекурсивных правил и ментальных репрезентаций, создав тем самым основу для мышления и языка в человеческом смысле. Новая «грамматическая машина», как это называет Джекендофф [Jackendoff, 2002], позволила наращивать языковые структуры для организации (мышление) и передачи (коммуникация) все усложняющихся концептов. А возможно, наоборот; не думаю, что мы готовы установить правильные причинно-следственные отношения. Как формулирует это Дж. Фодор, «A ‘theory of causation’ is exactly what a ‘theory of natural selection’ <emphasis>isn’t</emphasis>».</p>
    <p>В результате поиска участков ДНК, где за пять миллионов лет должны были произойти значительные изменения, которые и отделяют нас от шимпанзе, было обнаружено сорок девять участков, где темпы таких изменений были существенно выше, чем в среднем по геному, в некоторых из них — в семьдесят раз! Был выделен ген <emphasis>HAR1</emphasis>, кодирующий маленький участок, но содержащий сто восемнадцать различий между человеком и шимпанзе (для сравнения: между шимпанзе и птицами таких различий всего два) [Pollard et al., 2006]. Это ген, который работает в коре головного мозга с седьмой по девятнадцатую неделю развития плода, когда закладываются верхние эволюционно поздно возникшие слои коры головного мозга, отличающие мозг человека от мозга других приматов. Бесспорно, что разговор о специфически человеческих генах, обеспечивших нашу эволюцию и феноменальную скорость последующего развития цивилизации, нужно вести крайне аккуратно и не ждать сенсаций. Пройдут многие годы тщательной работы и обдумывания результатов, прежде чем мы сможем (если сможем) уверенно описать генетические механизмы, сыгравшие ключевую роль в нашей биологической эволюции. Не стоит обольщаться идеей долгожданной находки «гена разума», ибо претендентов на эту особую роль есть не менее десяти… К тому же сейчас становится ясно, что сами когнитивные процессы влияют на процессы генетические, что заставляет многое увидеть в совершенно новом ракурсе.</p>
    <p>Антропологические определения и радиометрические оценки возраста <emphasis>Homo sapiens sapiens</emphasis>, подтверждающиеся данными молекулярной генетики, говорят о том, что все популяции современных людей генетически восходят к сравнительно немногочисленной предковой группе, локализующейся в Африке к югу от Сахары и датирующейся возрастом сто — сто пятьдесят тысяч лет. Выявлена значительная близость гаплогрупп митохондриальных ДНК Ближнего Востока и Европы. Наиболее ранняя европейская гаплогруппа имеет ближневосточное происхождение, а время ее распространения в Европу оценивается в пятьдесят тысяч лет. Вероятность множественности центров возникновения <emphasis>Homo sapiens</emphasis> считается крайне малой (см. обзор [Долуханов, 2007]). Вопрос о моно- или полигенезе человеческого языка уже давно является предметом дискуссий при явном приоритете идеи моногенеза (существования «протобашенного» языка) для большинства лингвистов (см. [Барулин, 2007]).</p>
    <p>Человек современного типа уже на ранней стадии существования обладал когнитивной системой, позволявшей ему концептуализировать пространство и время в знаковых символах. Это вполне соотносится с обсуждаемым в последние годы грамматическим взрывом, обеспечившим формирование психических функций, необходимых для синтаксического языка, планирования логических операций, изобретения игр на основе конвенциональных правил, способность к изобразительному и музыкальному творчеству [Козинцев, 2004; Черниговская, 2004, 2006]. Обсуждается <emphasis>грамматический взрыв</emphasis> и в языковом развитии детей (см. статьи [Сергиенко, 2008; Кошелев, 2008]. Грамматический взрыв, сопровождавшийся формированием основных когнитивных функций, был одним из основных компонентов процесса антропогенеза, приведшего к формированию <emphasis>Homo sapiens</emphasis> в области африканских саванн около ста пятидесяти тысяч лет назад. Можно предположить, что уже на ранних стадиях человек современного типа обладал «когнитивной гибкостью», синтаксическим языком и способностью к абстрактному мышлению. Это определило эволюционные и адаптивные преимущества, обеспечившие повышение численности популяций, что вызвало широкое расселение <emphasis>Homo sapiens</emphasis> в тропической Африке и выход в муссонные области Ближнего Востока. Уже на ранней стадии расселения сложилась адаптационная модель социума с ритуализированными социальными функциями.</p>
    <p>Установлено, что на протяжении продолжительного времени артефакты мустьерского типа изготавливались как неандертальцами, так и расселяющимися группами людей современного типа, и, скорее всего, на начальном этапе современные люди копировали мустьерскую технику неандертальцев в районах их совместного обитания. Окончательное исчезновение неандертальцев с исторической арены, несмотря на высокий уровень их интеллектуального и физического развития, было вызвано их немногочисленностью и географической изоляцией, а значит, инбридингом и распространением генетических заболеваний [Долуханов, 2007].</p>
    <p>Несмотря на растущую мультидисциплинарность таких исследований, все же остается не вполне осознанной необходимость проработки фундаментальных теоретических оснований для поиска как специфичных генов, так и свойств человеческого языка в иных коммуникационных системах. Мысль очевидная до банальности, что не меняет дела.</p>
    <p>Еще Дарвин говорил, что разница между нами и другими видами, особенно близкими, в степени, а не в качестве: основные принципы должны быть едины. И. И. Шмальгаузен писал, что все биологические системы характеризуются способностью к саморегуляции, и среди факторов саморегулирования в онтогенезе нужно отметить три главных:</p>
    <p>1) развитие по генетической программе;</p>
    <p>2) развитие в зависимости от воздействия внешней среды (например, отрицательное воздействие сенсорной депривации ведет к недоразвитию мозга, отсутствие речевого окружения — к неразвитию языка и т. д.);</p>
    <p>3) собственная сознательная саморегуляция — свойство, нарастающее с повышением ранга биологических объектов на эволюционной лестнице как результата возрастающей роли индивидуального, а не группового поведения.</p>
    <p>Признак эволюции — рост независимости от внешней среды. И конечно, такая нарастающая относительная независимость видна уже и внутри сообщества людей по мере развития человечества в целом, и совершенствования отдельных индивидуумов в результате кропотливой собственной работы и воспитывающих = образовывающих его людей. Нет сомнений, что внешнее поведение организма определяется сложно организованным механизмом, сформировавшимися <emphasis>компетентными</emphasis> структурами, реальные функции которых зависят от опыта в данной среде. Поразительным образом некоторые общие принципы эволюции (как мы их сейчас понимаем) описывают столь разные процессы, как эволюция живых систем, естественных и искусственных языков [Наточин, Меншуткин, Черниговская, 1992; Chernigovskaya, Natochin, Menshutkin, 2000].</p>
    <p>Поражает гибкость поведения и широта <emphasis>когнитивных</emphasis> возможностей практически всех видов, от беспозвоночных до высших приматов. У всех это память, способность менять поведение в зависимости от ситуации, читать языки врагов, жертв и друзей, выводить правила, даже вычислять. Нельзя не согласиться с К. В. Анохиным, что эволюция — это нейроэволюция, пробующая разные сценарии, не имеющая примитивного вектора: сосуществуют и в разных вариантах повторяются очень различающиеся решения одних и тех же типовых задач. Эволюция не торопится! Вопрос «кто победил?» не надо ставить. Потому что варианты ответов малоприятны: «вирусы», «насекомые». Судя по всему, человечество — если будет продолжать в том же духе — вполне может себя уничтожить вместе со всеми своими достижениями — и Галереей Уффици, и музыкой Моцарта, и достижениями математической и философской мысли. А простейшие останутся себе жить-поживать, как, например, организмы на дне океана, живущие при температуре +400 °C и обходящиеся без фотосинтеза. Есть над чем подумать…</p>
    <p>Однако никто все же не сомневается в чрезвычайной роли человека на планете, и в абсолютно особой роли в нашем развитии специфического семиозиса и языка. Семиотическое поведение есть у всех, даже у беспозвоночных. Обычно, когда речь идет о высокоразвитых видах, обсуждают метакогнитивные возможности и способность к метарепрезентации, и считается, что у животных (возможно, за исключением приматов и дельфинов) рефлексии и концепта «себя» нет, как и возможности мысленного «путешествия во времени», ибо для этого нужен символический язык, способный представлять будущие события и задачи, нужна способность выйти за пределы своего мира и себя как его центра (если не сказать — основного наполнения). Для представления индивидуумов в их отсутствие нужны слова, для адекватного поведения — конвенции… С этим связана и дискуссия о способности строить модель сознания Другого <emphasis>(Theory of Mind)</emphasis>, и также еще недавно считалось, что этого нет не только у животных, но и у детей моложе трех-четырех лет (см. статью [Сергиенко, 2007]). Тем не менее, в отличие от роботов, действующих (пока) как «зомби», у животных есть «субъективная реальность» — «феноменальное», или <emphasis>qualia</emphasis> [Дубровский, 2006, 2008]. И хотя вопросы «зачем субъективная реальность», «почему она возникла в ходе биологической эволюции» по-прежнему крайне трудны, мы не можем обойти их, равно как и вопрос о появлении и сути семиозиса вообще (то есть появлении необходимости и возможности кодировать информацию), когда анализируем различие психики и языков животных и человека.</p>
    <p>Объяснение субъективного опыта — главный вопрос проблемы сознания. Мы можем функционально объяснить информационные процессы, связанные с восприятием, мышлением, поведением, но остается непонятным, почему эти информационные процессы «аккомпанируются субъективным опытом» [Chalmers, 1996, 2002]. Почему все эти информационные процессы не проходят независимо от какого-либо внутреннего чувства? Возможно, это обеспечивает целостность, понимание границ Я, независимость от внешней среды и ее обитателей.</p>
    <p>Открытие М. Арбибом и Г. Риццолатти так называемых зеркальных систем мозга показало, что такие нейронные системы осуществляют синтез информации, отображающей не только внешние стимулы, вызванные действиями других существ, но и собственные реакции и действия, обеспечивают связь между подсистемами мозга, ответственными за перцепцию, память, мотивацию и моторику, картируют субъектно-объектные отношения и формируют механизмы самоидентификации. Зеркальные системы связаны и с производством и пониманием речи, и с ориентировкой в сложном социуме. Риццолатти и Арбиб рассматривают язык (продукцию и восприятие) как способ соединения когнитивной, семантической и фонологической форм, релевантный как для звукового, так и для жестового языка. Активность зеркальных нейронов в зоне <emphasis>F5</emphasis> интерпретируется как <emphasis>часть</emphasis> кода, которая должна соединиться с нейронной активностью в какой-то другой зоне мозга и завершить тем самым формирование <emphasis>целого</emphasis> кода указанием на объект и/или субъект. Эта гипотеза имеет первостепенное значение как для объяснения организации языковых функций, в частности для лингвистической дифференциации субъекта и объекта, так и для научения вообще, поскольку позволяет связать в оперативной памяти <emphasis>агенс</emphasis> (деятель), <emphasis>патиенс</emphasis> (объект действия) и <emphasis>инструмент</emphasis> (способ или орудие) [Rizzolatti, Arbib, 1998; Arbib, 2003].</p>
    <p>Открытие Риццолатти и Арбиба обсуждается не только биологами, но и психологами, лингвистами и философами и расценивается как одно из крупнейших открытий конца ХХ века в области эволюции сложного поведения и происхождения языка [Черниговская, 2006]. Исследование нейрофизиологических механизмов таких сложных процессов, как метарепрезентация и субъективная реальность, пока не представляется адекватным и интерпретируемым не только у животных, но и у человека, из чего следует мало обнадеживающий прогноз «объективного» изучения структуры и уровня психической организации иных биологических видов: поведенческие исследования лишь кажутся нам инструментом, делающим стену между «нами» и «ими» более прозрачной.</p>
    <p>Тот же вектор дают нам и отмеченные среди важнейших достижений за 2007 год исследования [Miller, 2007; Hassabis et al., 2007]: память имеет ту же природу и «адрес» в мозгу, что и воображение, фантазии; если нарушен гиппокамп, то страдает не только сама память (то есть прошлое), но и способность представлять и описывать воображаемые события, создавать сюжеты (будущее или возможное). Иными словами, память — мать воображения. Эти исследования, как и открытие зеркальных систем, показывают, по сути дела, то, что так прозорливо уловил И. М. Сеченов более века тому назад: «Нет никакой разницы в процессах, обеспечивающих в мозгу реальные события, их последствия или воспоминания о них». Вот она, основа семиозиса высокого порядка…</p>
    <p>Актуальными и обсуждаемыми являются темы об истоках и специфике человеческого языка. Приведем примеры. Нейроанатомический субстрат человеческого языка сформировался два миллиона лет назад у <emphasis>Homo habilis</emphasis> [Wilkins, Wakefield, 1995]. Некий протоязык возник примерно один миллион лет назад у <emphasis>Homo erectus</emphasis> и уже обладал специфическими чертами (порядок элементов, аргументы глаголов, грамматичность и пр.) [Bickerton, 1990, 2003, 2007]. «Полноценный» язык возник между ста и ста пятьюдесятью тысячами лет назад у <emphasis>Homo sapiens sapiens</emphasis> [Aitchison, 2000]. Независимый от зрительной модальности акустический язык мог возникнуть в Африке как результат мутации [Corballis, 2003]. Полностью сформированный синтаксически язык как необходимое условие обмена и передачи символической информации может косвенно быть датирован на основе сопоставления с абстрактными наскальными изображениями, датируемыми примерно семьюдесятью пятью тысячами лет назад [Henshilwood et al., 2004]. Артефакты, найденные в пещерах Южной Африки на реке Клазиес (Klasies), свидетельствуют о том, что по крайней мере сто пятнадцать тысяч лет назад люди были способны мыслить символами и говорить [Wurz, 2000]. Акустические сигналы птиц эволюционировали в пение человека [Masataka, 2007]. Рекурсия в человеческом языке может рассматриваться в сопоставлении с рекурсией в акустическом поведении у птиц [Margoliash, 2003; Reuland, 2005; Gentner et al., 2006]. Возможность «фонологии» у животных [Yip, 2006]. Синтаксис, имитация, «цитация» и ментальная репрезентация. Способность сознания отражать сознание <emphasis>(minds within minds)</emphasis> [Chomsky, 2002; Fitch, 2007].</p>
    <p>Конечно, одной из кардинальных является дискуссия вокруг статьи <emphasis>The Language Faculty: What is it, who has it, and how did it evolve?</emphasis> [Hauser, Chomsky, Fitch, 2002]. Чрезвычайно важны для обсуждения этого вопроса работы Джекендоффа и Пинкера. Основная идея их сводится к спору со сторонниками генеративной грамматики, для которых центром языка, его комбинаторных возможностей являются синтаксис и способность к рекурсии. Джекендофф считает, что более обоснована предлагаемая им и вызывающая горячие споры концепция параллельной архитектуры, где фонология, синтаксис, лексикон и семантика являются независимыми генеративными системами, связанными друг с другом интерфейсами. Эта концепция гораздо более совместима как с данными нейроноук и менталистской теорией семантики, так и с более правдоподобными, чем идея единичной мутации, гипотезами эволюции языковой способности человека [Jackendoff, 2002].</p>
    <p>В работах Хомского с соавторами [Hauser, Chomsky, Fitch, 2002] показано, что часть вычислительных и сенсорных способностей разделяется нами с другими млекопитающими, и научение, в том числе и языковое, включает в себя семантический компонент. По Джекендоффу, именно <emphasis>значение</emphasis> (а не синтаксические структуры) должно было быть первым генеративным компонентом, вызвавшим возникновение и дальнейшее развитие языка. Первая стадия была, скорее всего, выражена символическим использованием простейших вокализаций (или жестов) без какой-либо грамматической организации, на этой стадии нет синтаксиса, но это уже палеолексикон, отражающий концепты-примитивы. Далее начинает появляться первичный синтаксис, и только потом возникают синтаксические структуры. Такой подход, конечно, в гораздо большей мере, чем предшествующие, открывает путь к интеграции различных областей знаний для построения непротиворечивой теории.</p>
    <p>Позиция Джекендоффа вызвала резкую критику сторонников генеративистской парадигмы, помещающих синтаксис на привилегированное место и настаивающих на внезапном, а не эволюционном возникновении языка. К примеру, Бикертон не видит объяснений тому, что постепенно развивающийся язык не вызывал никаких изменений в других видах когнитивной эволюции, словно застывшей на сотни тысяч лет. Он также не видит причин дополнять сформулированные им еще в 1990 году две стадии возникновения языка: асинтаксический протоязык и основанный на синтаксисе язык современных людей [Bickerton, 1990, 2003, 2007].</p>
    <p>Основным формальным отличием человеческого языка от языков иных видов является все же открытость и продуктивность, способность к использованию рекурсивных правил. То есть наш язык <emphasis>принципиально по-другому устроен.</emphasis> Если продолжать дискуссию о специфичности коммуникационных систем и особенностях интеллекта, то прежде всего нужно точно определить координаты, чтобы не происходило того, с чем мы встречаемся сплошь и рядом, к примеру в трактовке достижений «говорящих обезьян». Стоит также напомнить, что эволюция пробовала и продолжает пробовать <emphasis>разные</emphasis> инструменты для достижения своих целей, и многие из них могут сосуществовать в пространстве и времени. Успешность коммуникации достигается не только за счет удачных языковых алгоритмов! Не стоит также исключать из обсуждения тот общеизвестный факт, что язык обслуживает не только коммуникацию, но и мышление. И существенно важна коэволюция коммуникации разных видов, закрепляемая генетически.</p>
    <p>Приведем несколько обескураживающих (если трактовка не тенденциозна) примеров «компетентности» иных биологических видов, отнюдь не только приматов или иных млекопитающих, а птиц, муравьев и пчел (подробно см. [Резникова, 2005; Reznikova, 2007; Панов, 2011]).</p>
    <p><emphasis>Способность к межвидовой коммуникации</emphasis> (в отличие от нас). Способность выучить язык другого вида, общаться на нем, мимикрируя (шпионя, становясь резидентом и желая иметь взаимовыгодные отношения). Понимание языка других выгодно; например, использование обезьяны в качестве защитника других видов, использование чужих сигналов не только уберегает от опасности целую группу, но и позволяет экономить энергию и время.</p>
    <p><emphasis>Способность к генерализации сигналов</emphasis> (!) — использование примерно одинаковой частоты акустических сигналов тревоги разными, но живущими вместе видами. Подражание сигналам другого вида, например при выпрашивании пищи.</p>
    <p><emphasis>Способность к виртуозной и быстрой оценке текущей ситуации</emphasis>, смене ролей, смене стратегий, даже вычислении энергозатратности усилий, к оценке риска, к макиавеллиевскому многоходовому планированию.</p>
    <p><emphasis>Высокая специализация и отточенность ролей в социуме</emphasis>, регуляция отношений между социальными стратами, оценка места и глубины понятий <emphasis>свой — чужой</emphasis> в зависимости от многофакторного пространства.</p>
    <p><emphasis>Использование языков разных модальностей одними и теми же особями</emphasis>, например акустической, химической и тактильной (а ведь принято считать, что многоканальность — свойство человеческого языка).</p>
    <p><emphasis>Разная степень владения символическим поведением</emphasis> (одно из наивысших — язык танца пчел).</p>
    <p><emphasis>Многочисленность вариантов социального устройства</emphasis> не только у разных видов и групп, а у одного и того же вида, выбор поведения требует серьезных «вычислительных» усилий. Виртуозные ухищрения для овладения «чужим имуществом» с целью экономии энергии (еды, сил на строительство собственного дома): атака, выжидание, переодевание в чужие феромоны, притворство. Согласие кормить других в обмен на их услуги; «рабовладение», «скотоводство» и «земледелие» (доение тли и выращивание грибов), понимание меры дозволенности действий, прав разных членов сообщества…</p>
    <p><emphasis>Способность к анализу ситуации и выбору средств ведения войн</emphasis> — химическое оружие в том числе и вызывающее панику, оружие <emphasis>массового психического поражения</emphasis>, когда свои начинают уничтожать своих, а нападавшие тем временем уносят припасы и куколки, из которых потом появятся рабы или — если понадобится — еда; камикадзе; разведчики, действующие то в одиночку, то объединяясь в группы для выполнения конкретной стратегической задачи; пограничники, стоящие на охране рубежей в один ряд или в несколько в зависимости от оценки ситуации. Как они ее оценивают? Как договариваются? Где военачальники? Что за «распределенный мозг»?</p>
    <p>Попытки расшифровать акустические сигналы животных, выделив из них некие дискретные значимые элементы типа фонем пока малоуспешны, однако такие исследования уже ведутся и результаты заставляют задуматься (например, исследования [Yip, 2006] о возможности «фонологии» животных и [Gentner et al., 2006] о рекурсивных возможностях европейских скворцов <emphasis>Sturnus vulgaris</emphasis>).</p>
    <p>Принято считать, что сигналы животных имеют чисто эмоциональное и утилитарное значение, однако они могут обладать и сложной семантикой (информация о расстоянии, топографии, существуют мужской и женский языки, разные «слова» для разных объектов, вызывающих страх, и генерализованные сигналы «опасность вообще»). Не стоит, однако, забывать, что на формирование «слов» животных уходят миллионы лет генетического отбора, в то время как у человека лексикон приобретается в индивидуальном онтогенезе, и в отличие от таковых у животных слова человеческого языка многозначны и зависимы от меняющегося контекста.</p>
    <p>Не менее обескураживающими выглядят обнаруживающиеся в языке «говорящих обезьян» свойства человеческого языка (что подробно описано в книге Зориной и Смирновой и послесловиях к ней [Зорина, Смирнова, 2006]).</p>
    <p>• Семантичность — присваивание значения определенному объекту или действию и использование его вместо действия или манипуляций с предметом.</p>
    <p>• Признаки семантического синтаксиса (по Выготскому): тема — рема у детей — в однословных и двусловных высказываниях.</p>
    <p>• Продуктивность — способность порождать новые сообщения по усвоенным правилам. Интересно отметить, что последовательность элементов может меняться и в долгих криках естественного языка шимпанзе.</p>
    <p>• Перемещаемость — наименование находящегося вне поля зрения объекта, передача только с помощью знаков информации о прошлых и будущих событиях. Использование лексикограмм «сейчас» и «потом». Это отмечается и в природе (когнитивные карты шимпанзе, планирование маршрута и последующих действий).</p>
    <p>• Культурная преемственность (знания передаются не за счет генетики) — способность и желание учить друг друга и детей, с исправлением ошибок, всегда считались привилегией людей. Возможность использовать язык амслен при коммуникации друг с другом, а не только с человеком.</p>
    <p>• Узнавание себя в зеркале и в видеофильмах. Практически безошибочное употребление местоимений <emphasis>я, твой, ты, мы.</emphasis></p>
    <p>• Рассудочное поведение — умение планировать, предвидеть, выделять конечные и промежуточные цели. Умение манипулировать окружающими. Реконструкция намерений других.</p>
    <p>• Метафорический перенос — использование слов в переносном смысле, шутливо или бранно, что показывает понимание обобщенного значения.</p>
    <p>• Способность к диалогу и обмену ролями и очередностью.</p>
    <p>• Восприятие устной речи и перевод на амслен — без участия самих объектов (референтов).</p>
    <p>Таким образом, на вопрос, вынесенный в название <emphasis>(что делает нас людьми)</emphasis>, можно ответить так: способность к семиозису высокого порядка, к абстрактному мышлению и формированию концептов, способность к рекурсивным синтаксическим процедурам, обеспечивающим открытость грамматической и семантической систем, что тесно связано и со способностью к построению высокого уровня модели сознания Другого и является серьезным шагом в эволюции когнитивных возможностей. Комбинирование слогов из фонем, слов из слогов, фраз из слов и т. д. может быть сопоставлено, к примеру, с построением сложных моторных актов из более простых, однако многоступенчатые моторные акты у приматов присутствуют, а «языковые» — нет. Языковые рекурсивные правила не распространяются на уровень «простейших» единиц — фонем и слогов (слоги не могут быть вставлены в слоги) и не могут быть эволюционно выведены из моторных возможностей, потому что компоненты моторных актов выстраиваются последовательно, но нельзя представить себе включенность их в себя самих, подобно тому, что мы делаем в синтаксисе: <emphasis>Маша удивилась, что Петя не знает, что Нина лгала Саше.</emphasis></p>
    <p>Представление о сознании и состоянии Другого и планирование своих действий с оглядкой на это дает огромное поведенческое преимущество (если все же признавать пользу адаптивных процессов). Непонятно, однако, как и почему произошел скачок (или развитие) от закрытых систем коммуникации животных к открытым человека (см. разбор этой дискуссии в статье [Барулин, 2007]). В этой точке сходятся когнитивные возможности человека и инструментальные возможности языка. Экстраполяции и особенно синтаксические процедуры, их оформляющие, требуют хорошо развитой оперативной и долговременной памяти и мощного мозга для их осуществления. Важно отметить, что Джекендофф и Пинкер стоят на позициях медленного развития предшествующих языку систем на основе вполне дарвиновской адаптации, тогда как Хаузер, Хомский и Фитч склонны скорее к революционному сценарию, то есть появлению языка в результате некоего события — мутации.</p>
    <p>Не менее серьезен и вопрос, поставленный Фодором: как язык мог дать нам эволюционное преимущество, если его еще не было? Вопрос сложный и требует мультидисциплинарного дискурса. Вспомним в связи с этим Мераба Мамардашвили, который считал синтез разных научных подходов критически важным для наступившего времени: «Пересечение гуманитарных и естественнонаучных исследований сознания носит серьезный, не внешний характер, напоминающий перекличку двух соседей. Но связь здесь пролегает в другом, более существенном измерении, а именно в измерении места сознания в космических процессах, во Вселенной» [Мамардашвили, 2000]. Именно это констатирует и Вяч. Вс. Иванов: «Если успехи гуманитарного знания в наступившем веке будут зависеть (как предполагали многие) от соединения достижений естественных наук, прежде всего биологии, с еще мало изученным с этой точки зрения материалом наук о человеке, то нейролингвистика и психофонетика окажутся теми областями, где продвижение в этом направлении уже начинается» [Иванов, 2004].</p>
    <p>Итак, наша видовая особенность как <emphasis>Homo loquens</emphasis> не рекурсивные правила в узком (синтаксическом) смысле, а открытость системы в целом, не пропасть между человеком и другими видами, а <emphasis>почему-то</emphasis> (не обязательно <emphasis>зачем-то</emphasis>) возникшая сложность системы иного порядка, обеспечивающая не только язык и семиозис, но и рефлексию, феноменологическое сознание, вторичные моделирующие системы и, соответственно, культуру, обеспечивающую нам дальнейшую эволюцию (см. в этой связи статью [Зинченко, 2008]).</p>
    <p>«Мы — не наблюдатели, а участники бытия. Наше поведение — труд… Природа наша делаема», — писал великий А. А. Ухтомский, опередивший свое время больше чем на век. Его слова можно рассматривать в том числе и в контексте дискуссий о сценариях и векторе эволюции человека.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Нить Ариадны, или Пирожные «Мадлен»</p>
    </title>
    <p>Проблема сознания имеет на редкость консервативную судьбу длиной в тысячи лет: каждый человек интуитивно знает, что это такое, но не может дать определение или хотя бы описать. Мыслители многих эпох и цивилизаций, а потом и исследователи Нового времени пытались взять эту крепость с помощью разных когнитивных средств и все более усложняющихся экспериментальных методов, но продвижение неочевидно… Изящно описал сознание Джозеф Боген, американский нейрофизиолог, работавший в группе Роджера Сперри, получившего в 1981 году Нобелевскую премию по физиологии за исследования функциональной специализации полушарий (на пациентах с так называемым рассеченным мозгом). Боген сравнивает сознание с ветром: увидеть и поймать его нельзя, но очевидны результаты его деятельности — гнущиеся деревья, волны или даже цунами. Немаловажно, что эффект такой (природной) активности может проявляться на огромных временных и пространственных расстояниях от источника; так и с сознанием, когда причина и следствие могут быть чрезвычайно разнесены во всех смыслах. Боген задумался об этом, наблюдая пациентов, у которых фактически было не одно, а два сознания, если не сказать — две личности, раздельно координируемые правым и левым полушариями.</p>
    <p>Сознание подразумевает наличие так называемого <emphasis>феноменального</emphasis>, или <emphasis>субъективного, опыта — qualia.</emphasis> Оно влияет на поведение, но не жестко связано с вербальным языком (так как больные с афазией могут иметь сохранные ментальные функции и даже не потерять креативность). Сознание подразумевает способность выстраивать события во времени, выявлять причинно-следственные связи, дает возможность личности осознавать себя физически (схема тела) и психически (различение Я и не-Я), быть способной к ментальным операциям высокого порядка. Физиологически сознание может быть описано как некий координатор внимания и действия, что обеспечивается очень разветвленной нейронной сетью. Но это лишь одно из возможных описаний, как будет показано далее.</p>
    <p>У сознания есть содержание и интенсивность, и на физиологическом языке это паттерны нейрональной активности, особенно в неокортексе, хотя и не только в нем. Особую роль играют интраламинарные ядра таламуса, хотя вообще проблема локализации крайне сложна: известны многие тысячи случаев, когда у пациентов были удалены значительные объемы коры, что не приводило к нарушениям и тем более утрате сознания. В то же время к драматическим последствиям приводят даже небольшие поражения бимедиальных таламических зон. Нужно заметить, что интраламинарные ядра имеют множество афферентных и эфферентных связей.</p>
    <p>Итак, сейчас как будто все согласны, что субъективные состояния и все психические феномены — сознательные и бессознательные — порождаются нейронными сетями, с очевидностью имеющими адресата, интерпретирующего их «тексты» или хотя бы просто считывающего их. Кто он, этот <emphasis>читатель</emphasis>? Мы сталкиваемся с парадоксом: мозг находится в мире, а мир — в мозгу и в большой степени им определяется. Можем ли мы доверять мозгу, учитывая возможность нарушений его адекватного (чему?) функционирования? Появления галлюцинаций, например, когда поставляемая нашему сознанию информация не приходит из органов чувств, а порождается самим мозгом, потому что произошел сбой программ нейронной сети.</p>
    <p>Попробуем разобраться в определениях. Термин <emphasis>сознание</emphasis> используется как минимум в двух разных смыслах: как характеристика наличия такового свойства у живых существ и как наличие определенных <emphasis>уровней</emphasis> и <emphasis>состояний</emphasis> сознания. На самом деле существует много разных смыслов, которые вкладываются в это понятие. Основные контексты таковы.</p>
    <p>• Сознанием обладает любое чувствующее и реагирующее существо. Тогда нужно признать, что им обладают рыбы, креветки и т. д.?</p>
    <p>• Состояние проявляется не во сне и не в коме. Как тогда определять состояние во сне, под гипнозом и т. д.?</p>
    <p>• Осознание: мы не только осознающие, рефлексирующие существа, мы еще осознаем тот факт, что осознаем. Как тогда быть с маленькими детьми? С высокоразвитыми, но неговорящими существами? Когда в этом случае появляется сознание в фило- и онтогенезе?</p>
    <p>• Так называемое <emphasis>What is it</emphasis>… (см. [Nagel, 1974]), когда предлагается представить, каков мир с точки зрения <emphasis>другого сознания</emphasis> — например, летучей мыши с ее эхолокацией или осьминога. В этом смысле виртуально мыслимые инопланетные существа немногим более непонятны, чем любое земное животное.</p>
    <p>Субъективная реальность, <emphasis>qualia</emphasis>, или феноменальное сознание едва ли не центральная проблема в обсуждении этих сложнейших вопросов. Это подчеркивает и крупнейший современный нейрофизиолог Эдельман [Edelman, 2004]: центральная проблема сознания — как субъективные переживания порождаются физическими явлениями? Он считает, что эволюция закрепляла способность порождать субъективные феномены, имеющие кардинальное значение для процессов высокого порядка. Однако классическая когнитивная наука пока не может поместить <emphasis>qualia</emphasis> в свои парадигмы.</p>
    <p>Мы видим только то, что знаем. Образы и представления не копия и даже не сумма физических сигналов, поступающих на наши рецепторы. Их <emphasis>строит</emphasis> наш мозг; иначе говоря, то, что видится, слышится и осязается, отличается не только у разных видов животных и у всех них от нас не потому, что у всех видов разные диапазоны зрения, слуха, обоняния и т. д., а потому, что у всех живых существ разный мозг, который эти сенсорные сигналы обрабатывает, формируя <emphasis>субъективные</emphasis> (!) образы. Не только у разных видов, но и у разных людей, входящих в один вид, — разные <emphasis>qualia.</emphasis> Следует также подчеркнуть, что наличие субъективной реальности не выявляется бихевиористскими методиками, стало быть, экспериментальная проверка требует специальной ментальной проработки.</p>
    <p>В связи с вышесказанным мы должны приучиться делать серьезные поправки на индивидуальные, этнические, конфессиональные, профессиональные и иные культурные отличия, строившие мозг и субъективные миры разных людей. Мозг не сумма миллиардов нейронов и их связей, а таковая сумма плюс индивидуальный опыт, который сформировал этот инструмент — наш мозг — и настроил его. Восприятие — <emphasis>активное</emphasis> извлечение знаний и конструирование мира. Разные живые системы делают это по-разному, извлекая из мира разные характеристики (например, магнитные поля или поляризованный свет) и строя разные миры. Разные тела дают разные картины мира. Именно наличие субъективного мира и самого субъекта отличает человека от киборга. Пока… Отличие человека от других биологических видов, от компьютеров и «зомби» состоит и в обладании <emphasis>arbitrium liberum</emphasis> — свободой воли, способностью к добровольному и сознательному выбору и согласию с принимаемым решением — <emphasis>voluntarius consensus</emphasis> [Черниговская, 2008b].</p>
    <p>В. А. Лекторский [Дубровский, Лекторский (ред.), 2011] пишет, что все когнитивные процессы — это получение и обработка информации по определенным правилам и алгоритмам, и в мозгу есть ментальные репрезентации, обеспечивающие контакт с миром (см. в связи с этим провокационную статью [Fodor, 2009]). Это — гипотезы высшей степени абстракции, лежащие в основании картины мира, которую нельзя проверить эмпирически, потому что «объективной», «настоящей» картины мира просто нет или ее знает только Создатель. Сложение мнений статистически приемлемого количества людей ничего не добавляет, так как у всех них — мозг одного типа. Не удается уклониться от опасного вопроса: почему формальное мышление применимо к реальному миру? Почему мы принимаем как аксиому, что хорошо организованное в рамках <emphasis>наших</emphasis> алгоритмов построение — истинное? Истинное — но в рамках <emphasis>нашего</emphasis> мышления.</p>
    <p>Здесь мы и сталкиваемся с парадоксом: <emphasis>мозг находится в мире, а мир находится в мозгу.</emphasis> Поиск субъективного опыта в физическом мире (то есть в качестве и интенсивности сенсорных стимулов) абсурден: его там нет, так как он строится в мозгу, в <emphasis>отдельном</emphasis>, дополнительном пространстве мозга. Кто смотрит на ментальные репрезентации? Физические события отражаются в специфической нейронной активности головного мозга, но <emphasis>кто их интерпретирует</emphasis>?</p>
    <p>Казалось бы, очевиден ответ: «я», но… как бы из иного измерения, из другого пространства, изнутри мозга, но не как физического объекта, а как психического субъекта. И ведь мозг ведет (с кем-то) диалог… А кто с кем говорит (например, «не ходила бы ты туда»)? Раньше бы сказали — правое и левое полушария, как бы две разные личности (см. [Chernigovskaya, 1994, 1996, 1999]). Но теперь эта картина стала гораздо более пестрой, а мозг — гораздо «населенней».</p>
    <p>Потенциальная способность мозга поставлять личности не только ложную сенсорную и семантическую информацию, но и неадекватную оценку принадлежности ощущений данному субъекту, хорошо известна из психической патологии. Исследования Рамачандрана с фантомными ощущениями [Ramachandran, 2008] показывают, что «убеждение сознания» может их уничтожить, стало быть, способы произвольного, сознательного воздействия даже на такие экстремально аномальные ощущения есть.</p>
    <p>Вопрос о критериях наличия сознания и феноменального опыта вообще сверхсложен, и это притом, что можно говорить о разных его типах (к примеру, перцептивном, оперирующем сенсорными образами, и операциональном, обеспечивающем рассуждения). Критерием сознания может объявляться способность к символьной интерпретации, к семиозису, способность произвольно оперировать знаниями и передавать их другому (и себе). Иногда говорят о процессе представления внутренних знаний в явной форме, и в этом случае наличие сознания у креветок и устриц сомнительно, хотя наличие или отсутствие <emphasis>qualia</emphasis> можно обсуждать.</p>
    <p>У высших животных сложность производства информации об информации гораздо ниже, чем у нас, им нельзя приписывать самосознание и свободу воли, но, как теперь совершенно ясно, они способны решать сложные когнитивные задачи, справляться с состояниями неопределенности и совершать выбор для достижения цели, что заставляет нас относиться к их психической деятельности менее высокомерно, хотя «вторичные моделирующие системы» им и не доступны (см. обзор [Черниговская, 2006a, 2008a]). Нарастает по мере приближения к человеку и количество степеней свободы психического — свобода воли. Чрезвычайно интересны в связи с этим исследования когнитивных возможностей других биологических видов [Резникова, 2011].</p>
    <p>Вопрос, который по-прежнему встает, когда я думаю о специфически человеческих когнитивных «умениях», таков: наш мозг — реализация «множества всех множеств, не являющихся членами самих себя» Бертрана Рассела [Russell, 1946] или рекурсивный самодостаточный шедевр, находящийся в рекурсивных же отношениях с допускаемой в него личностью, в теле которой он размещен? И кто в чем размещен в таком случае?.. И прав ли Гёдель, сформулировавший «запрет» на изучение системой самой себя и тем более на изучение более сложной системы, каковой, бесспорно, является мозг (см. [Hutton, 1976])?</p>
    <p>Мозг — сложнейшая из всех мыслимых структура. Вопрос о том, что именно в нем заложено генетически и в какой мере, а главное — как именно внешняя среда и опыт настраивают этот инструмент, остается по-прежнему открытым.</p>
    <p>Что из того мира, который мы воспринимаем и к которому приспосабливаемся, принадлежит ему, а что порождает наш мозг, а значит, вопрос о разделении субъекта и объекта остается центральным.</p>
    <p>Это было давно осознано крупнейшими умами, например гениальным Ухтомским, который говорил, что нет ни субъекта, ни объекта, что мы вовсе не зрители, а участники, и даже что природа наша делаема, то есть ее как бы и нет независимо от нас. В этой связи нужно вспомнить А. Пятигорского и М. Мамардашвили [Пятигорский, Мамардашвили, 1982], которые прямо говорили, что бытие и сознание представляют собой континуум и что мышление и существование совпадают.</p>
    <p>Головокружительным вопросом о течении времени в субъективном пространстве задавались многие мыслители. Что такое «теперь»? Как мозг «выдерживает» разные временные шкалы одновременно — конвенционально объективное время, личную шкалу жизни, актуальное время, способность членить время по-разному (ср. [Varela, 1999])?</p>
    <p>Не является ли время продукцией нашего сознания или даже хуже того — мозга? Можем ли мы в XXI веке все еще говорить о том, что время течет без перерывов и с одинаковой скоростью, само по себе, равномерно и однонаправленно? Похоже, что нет, и с ньютоновской метафорой времени как текущей реки приходится распрощаться. Мозг должен все время определять, что, в каком порядке, когда и где происходит, сравнивать это и составлять насколько возможно адекватную картину мира. Не надо также забывать о временных иллюзиях, о зависимости оценки времени от эмоциональной ситуации — внешней и внутренней и т. д., что замечательно разработал Анри Бергсон [Бергсон, 2001].</p>
    <p>К тому же разные процессы в самом мозгу протекают с разной скоростью и есть временные окна, которые позволяют классифицировать поступающую информацию. К счастью, наш мозг обладает системой фильтров, которые не пропускают разного рода «ненужную» информацию. Мало того, такие фильтры играют роль ускорителей или замедлителей воспринимаемых процессов, чтобы мы не сталкивались с ситуациями, когда мгновенные, с нашей точки зрения, события оказываются возможными для постепенного наблюдения [Eagleman, 2011]. В известных пределах это возможно при различных мозговых нарушениях. Иными словами, время, в котором мы существуем, продуцирует сам мозг, и это тоже вариант <emphasis>qualia.</emphasis></p>
    <p>Проблема <emphasis>Nature vs. Nurture</emphasis> — соотношения генетического и приобретенного — в строительстве нейронной сети, а значит и в формировании самой нашей личности (и даже культуры в целом), стара, как сама наука. Нить Ариадны, данная нам, чтобы не потеряться в этом постоянно меняющемся, мерцающем лабиринте, едва подвластном нашему сознанию, как бы его ни определять, свита в двойную спираль. Но мы можем вывязывать и свои узоры, не подчиняясь шаблонам, данным нам <emphasis>a priori</emphasis>; форма сети, ее плотность, изящество плетения, гибкость и упругость — живые.</p>
    <p>У каждого из нас есть и собственные вехи, типа пирожных «Мадлен», которые Пруст виртуозно использует в романе «В поисках утраченного времени». Он вспомнил детство в Нормандии (Комбре), когда съел это пирожное в Париже: «Я так часто видел, но не пробовал больше эти мадленки, и их образ давно разошелся с воспоминаниями о днях в Комбре» — вкус этих изумительных пирожных закодировал для него детство, когда он только и хотел вырваться из этой провинции, ставшей потом для него <emphasis>потерянным раем</emphasis> (он пишет, что рай только и может быть потерянным).</p>
    <p>Такие вехи — ключи к потайным дверям сознания и памяти, рассыпанные по лабиринтам нейронной сети, они, да еще нить Ариадны, дают нам шанс разглядывать гобелены своей и чужой жизни, узнавать картины человеческой цивилизации.</p>
    <p>Необходимо сказать, что мировая наука отчетливо осознала, что изучение таких сложных проблем возможно только при конвергенции различных областей знания — гуманитарных, естественных и точных, при непременном участии специалистов из нейронаук, лингвистики и психологии, аналитической философии, моделирования сложных процессов в системах искусственного интеллекта и т. д. Такая уникальная возможность стала реализовываться на базе Курчатовского НБИК-центра, когда нано-, био-, информационные и когнитивные технологии больше не живут в параллельных и непроницаемых друг для друга мирах, а представляют собой единое целое [Ковальчук, Нарайкин, Яцишина, 2013].</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Nature vs. Nurture в усвоении языка<a l:href="#n_2" type="note">[2]</a></p>
    </title>
    <p>В 1623 году родился Блез Паскаль — не только великий мыслитель, но и человек, сконструировавший первый механический калькулятор, то есть начавший путь к цифровому компьютеру. И именно компьютер четыре века спустя является главной метафорой функционирования человеческого мозга: сторонники такого взгляда утверждают, что все интеллектуальные процедуры, не говоря о процессах более низких порядков, могут быть описаны как вычислительные, базирующиеся на переборе вариантов, вероятностных механизмах, а значит — на причинно-следственных зависимостях. По-прежнему большинство ученых считают, что бихевиористская (она же павловская) условно-рефлекторная парадигма вполне объясняет процессы научения и формирования поведения не только у животных, но и у людей. Это справедливо и в отношении дискуссий об усвоении первого языка детьми.</p>
    <p>Стоит, однако, напомнить, что уже давно стала очевидна несводимость такой предельно сложной системы, как мозг, к перебору двоичных кодов, то есть к цифровым алгоритмам. Как минимум, наше сознание представляет собой более чем один способ обработки информации, вовсе не все они осознаваемы вполне (могут и не принадлежать сознанию) и не описываются вычислениями в традиционном смысле. Даже сам Паскаль писал, что разум действует медленно, учитывая так много факторов и принципов, что поминутно устает и разбегается, не имея возможности одновременно удержать их. Чувство, пишет Паскаль, действует иначе: мгновенно и всегда. На самом деле, то, что он в своих «Мыслях» называл чувством, вдохновением, сердцем, «чутьем суждения», обозначало непосредственное познание действительности, живой реальности, в противоположность рассудочному знанию и рациональным выкладкам. Сейчас мы назвали бы это правополушарным сознанием или даже — после А. Бергсона — интуицией (он даже считал, что мозг — не что иное, как нечто вроде телефонной станции: его роль сводится к передаче и получению сообщений).</p>
    <p>Но если наше поведение, даже самое сложное, несводимо к известным алгоритмам и в подавляющем большинстве ситуаций не подвластно сознательному контролю, то встает очень тревожный вопрос о свободе воли, контролируемости поступков, а значит о соотношении <emphasis>Nature vs. Nurture</emphasis> — генетического и зависящего от окружающей среды. А что значит — <emphasis>генетического</emphasis>? В какой степени наше поведение, способности, особенности зависят от характеристик нашего мозга? Например, общеизвестно, что именно левое полушарие обеспечивает логическое мышление, и следовало бы ждать, что математическое способности будут связаны именно с ним. Однако, если Лейбниц, бесспорно, может быть охарактеризован как логик (или алгебраист), то Ньютона с не меньшей степенью определенности можно отнести к категории физиков (геометров), то есть людей, которым в высшей степени свойственно гештальтное и даже зрительное восприятие мира, стимулируемое деятельностью правого полушария головного мозга [Яглом, 1983; Bechtereva et al., 2004; Dietrich, 2007; Fink et al., 2009].</p>
    <p>Повреждения мозга могут, как ни парадоксально, не ухудшать некоторые способности (как, например, левосторонний инсульт у выдающегося композитора Шнитке едва ли не усугубил его музыкальный талант) — Пастер, у которого после правостороннего инсульта фактически почти не было половины мозга, после этого повреждения сделал свои самые значительные открытия. Известны многочисленные свидетельства парциальных, но очень значительных способностей у людей с <emphasis>Wíffiams</emphasis>-синдромом, <emphasis>Sturge-Weber-</emphasis>синдромом, <emphasis>Savant</emphasis>-синдромом и т. д.</p>
    <p>Не первое десятилетие (если не сказать — столетие) ведутся споры о том, каким образом в мозгу организован язык (см., например, [Loritz, 2001; Corballis, Lea, 1999]). Нейронауки обсуждают это с точки зрения того, как вообще происходит работа мозга — каждого из его отделов и нейронной сети в целом, как перераспределяется активность нейронных ансамблей, как и почему происходит формирование новых функциональных связей, как влияют на это поступающая извне информация и генетические факторы, лежащие в основе языковой компетенции человека. Лингвисты, с каждым годом все более вовлекаясь в дискуссии такого рода, делают попытки с помощью теоретических исследований и специально разработанных экспериментов внутри своей науки, как и данных, полученных нейродисциплинами, выявить структуру человеческого языка, точнее говоря, его универсальных, базисных свойств, отличающих его от всех других известных нам систем коммуникаций и при этом характерных для всех национальных языков [Chomsky, 2002]. И те, и другие надеются в итоге описать сложнейшие языковые факты в терминах нейрональной активности (в широком понимании), иными словами, соотнести языковые процессы с физиологическими, протекающими в мозгу. В общий спор включились и генетики в связи с поисками языкового гена, или гена грамматики. В тесной связи с этим активизировались дискуссии о происхождении языка, а значит и об эволюции не только <emphasis>Homo sapiens</emphasis>, но <emphasis>Homo loquens, legens</emphasis> и <emphasis>scribensque.</emphasis></p>
    <p>Продолжаются поиски так называемого недостающего звена, и на эту роль выдвигаются по мере получения антропологического материала все новые претенденты. Что же привело к формированию того, что отличает человека от других населяющих нашу планету существ, — языка и чрезвычайно сложного мозга? Мутация, приведшая к особому переустройству мозга для обеспечения сложнейших и специальных, отличных от всех иных, операций, или континуальный отбор с постепенно усложнявшимися когнитивными возможностями?</p>
    <p>Ни у кого из специалистов не вызывает возражений положение о том, что мозг, обеспечивая высшие психические и особенно языковые функции, осуществляет некие математические операции. Очевидно, что мозг имеет дело с какими-то сформировавшимися в процессе естественного и специализированного обучения списками, с одной стороны, и с другой — с наборами разнообразных правил, часть из которых, наиболее универсальных, возможно, являются врожденными. Под такими правилами понимаются специфические алгоритмы, обеспечивающие <emphasis>только языковые</emphasis> процедуры.</p>
    <p>Серьезные и часто бескомпромиссные дискуссии ведутся в связи с этим по вопросу о том, является ли языковая способность человека нейрофизиологически или даже анатомически отдельной от других когнитивных функций, а стало быть, о вероятности организации мозга по принципу модулярности; все больше исследуется манифестация постулируемых единых нейрональных механизмов в языках разных типов.</p>
    <p>Общеизвестно, что представители генеративного направления в лингвистике настаивают на наличии у человека так называемого языкового органа, с помощью которого только и возможно формирование алгоритмов в языковом онтогенезе. Среди генеративистов, стоящих на позиции врожденных языковых механизмов, нет единого мнения по поводу происхождения последних: одни считают грамматический взрыв результатом макромутации, другие — результатом естественного отбора мелких мутаций, то есть гораздо более постепенного процесса. Последователи необихевиоризма в психологии и коннекционистского направления в лингвистике считают главным фактором усвоения и адекватного функционирования языковых процедур научение. Согласно бихевиоризму, как известно, ребенок — это <emphasis>tabula rasa</emphasis>, постепенно заполняемая разными схемами поведения, в том числе и вербального, по принципу «стимул — реакция», что по понятным причинам никак не согласуется с идеей врожденных символических правил [Pinker, 1991, 1994 и далее]. В этой связи следует обратить внимание на коллективную монографию «Психология интеллекта и творчества» (2010).</p>
    <p>В разное время и с разных сторон предпринимались попытки обсуждения так называемой ментальной грамматики, по сути дела, врожденных априорных знаний: набора неосознаваемых правил, позволяющих формировать жизненный опыт в целом, а не только усваивать язык [Fodor, 2001, 2009]. Речь идет о некоем пре-знании, грамматике мышления вообще, являющейся базой и для языка (в первую очередь), и для невербального конструирования картины, более или менее изоморфной окружающему человека и доступному ему миру.</p>
    <p>Споры о том, покрывает ли грамматика мышления и специфически языковые универсалии, не утихают. Ясно, конечно, что конструировать некоторую «объективную» картину мира могут и другие существа (иначе они не могли бы выжить), и в этом смысле у нас и у них есть некая грамматика мышления, базирующаяся на закрепленных в геноме и приобретенных механизмах, но, по всей видимости, все же разная и пригодная для описания «отдельных миров». Однако в работе Джекендоффа [Jackendoff, 2002], адресованной междисциплинарной аудитории, делается попытка свести ментализм и нативизм базисных генеративистских парадигм и активно развиваемые теории семантики, в том числе формальной. Действительно, без такого моста между «компьютерно-организованным» и в этом смысле самодостаточным мозгом и внешним миром связь не устанавливается, а возможно, даже и не требуется. Для преодоления пропасти между миром и мозгом водится понятие <emphasis>f-mind</emphasis> — функциональное сознание, понимаемое как способность кодировать с помощью естественного языка определенные комбинации состояний нейронной сети в релевантных ситуации областях мозга. Дети уже рождаются с мозгом, готовым к синтаксическим процедурам.</p>
    <p>Для включения в современную человеческую цивилизацию критичным является овладение знаковой грамотностью, и в частности чтением.</p>
    <p>В 2010 году на территории ЮАР были обнаружены осколки скорлупы страусиных яиц возрастом около шестидесяти тысяч лет с нанесенными на них абстрактными иллюстрациями. Это древнейший пример использования символов. Следующие из известных нам изображений датируются пятнадцатым — двенадцатым тысячелетиями до Р. Х. — это геометрические фигуры, обозначающие фазы луны. Далее появляются как бы скульптурные иероглифы-«фишки»-символы. К восьмому тысячелетию до Р. Х. они изготавливаются из глины и уже составляют систему. Эволюция этих первых символических систем свидетельствует о нарастающей потребности (и возможности) семиотического дублирования физического мира людьми. Это первые попытки человечества систематизировано обозначать объекты и абстракции, каталогизировать их и находить способы выражать отношения между объектами. Наряду с другими свидетельствами именно зрительные изображения в самых примитивных формах позволяют нам говорить о древних людях как о существах семиотических, имевших целью увеличение памяти за счет выноса ее за пределы индивидуального мозга.</p>
    <p>Следует отметить три основных когнитивных прорыва на этом пути:</p>
    <p>• замещение трехмерных изображений, «скульптур-иероглифов», двумерными пиктограммами,</p>
    <p>• затем идеограммами,</p>
    <p>• далее следует переход от мнемоники к собственно письму — логографическому, словесно-слоговому, силлабическому и алфавитам, восходящим к письму Финикии, Сирии и Палестины.</p>
    <p>Все это сложные системы знаков. Переход от этапа к этапу требовал от человека как вида огромных когнитивных затрат и долгого времени.</p>
    <p>Нельзя не заметить, что эволюция этих видов когнитивной деятельности идет по пути все большего сворачивания, «конденсации» информации: трехмерные формы сворачиваются к двумерным изображениям, количества сворачиваются до более крупных, но более экономных разрядов. На все это ушло много тысячелетий.</p>
    <p>Методы, которыми изучаются процессы письма и чтения и их нарушения, многочисленны (поведенческие методики, функциональное картирование мозга, фиксация движений глаз при чтении и т. д.), а научные парадигмы по-прежнему сводятся к традиционным для лингвистики и психологии бинарным оппозициям: то, с чем мы сталкиваемся в проблемных ситуациях, это — нарушения собственно лингвистических или более общих когнитивных процедур? Это нарушения высших когнитивных процессов или специфически зрительных? Это нарушения моторики (в случае письма)? Внимания? Кратковременной памяти? Это специфика индивидуальной организации мозга? Перед нами далеко не полный список исследуемых вопросов.</p>
    <p>Мозг как биологический объект необходим для мышления, но недостаточен. Нужен опыт. Интеллект развивается: роль коры у новорожденных детей крайне мала (большая часть нейронов формируется после рождения). Общеизвестно, что общая масса мозга менее важна, чем его внутренняя организация и богатство связей, которые, как теперь становится все более очевидным, в огромной мере зависят от того, какого типа и сложности задачи он решает. Потенциальная возможность говорить зависит от генетических факторов, а реальная речевая продукция — от опыта.</p>
    <p>Обсуждая неутихающие споры нативистов и сторонников примата научения, полезно вспомнить Шмальгаузена [Шмальгаузен, 1946], который писал, что все биологические системы характеризуются способностью к саморегуляции, и среди факторов саморегулирования в онтогенезе нужно отметить три главных:</p>
    <p>1) развитие по генетической программе;</p>
    <p>2) развитие в зависимости от воздействия внешней среды (например, отрицательное воздействие сенсорной депривации ведет к недоразвитию мозга, отсутствие речевого окружения — к неразвитию языка и т. д.);</p>
    <p>3) собственная сознательная саморегуляция — свойство, нарастающее с повышением ранга биологических объектов на эволюционной лестнице как результата возрастающей роли индивидуального, а не группового поведения. Признак эволюции — рост независимости от внешней среды.</p>
    <p>Карл Прибрам [Прибрам, 1975] отмечал еще много лет назад, что внешнее поведение организма определяется сложно организованным механизмом, сформировавшимися компетентными (как он это формулирует) структурами, функции которых зависят от опыта в данной внешней среде. Даже сам Хомский, главный из тех, кто настаивает на примате генетики для языка, подчеркивает различие между компетенцией (некоем врожденном знании мозга о языке вообще, не конкретном языке) и успешной речевой деятельностью — <emphasis>Com pe ten ce vs. Performance.</emphasis> Под компетенцией в теориях научения понимают сумму знаний, которые определяют пределы успешности выполнения задачи. Если компетенция, в том числе и генетическая, равна нулю, то никакие побуждения не могут вызвать выполнение данной задачи.</p>
    <p>Важнейшими характеристиками человеческого языка являются его продуктивность (возможность создания и понимания абсолютно новых сообщений) и иерархическая структура, то есть наличие уровней — фонологического, морфологического, синтаксического и уровня дискурса. Все это пронизывается семантической осью. Такая структурная специфичность общепризнана как уникальная особенность данной системы. Поэтому и поиски правил, описывающих собственно лингвистические феномены, и поиски генетических основ языковой компетенции базируются прежде всего на анализе этих характеристик.</p>
    <p>Сторонники классического модулярного подхода считают, что использование правил универсальной грамматики не только является главной характеристикой человека как вида, полученной в результате особой мутации и приведшей к выделению его из мира других населяющих Землю существ, но и имеет особую локализацию в мозгу. Организация ментального лексикона, таким образом, описывается как два вида процессов:</p>
    <p>1) функционирование символических универсальных правил, действующих в режиме реального времени и базирующихся на процедурах и врожденных механизмах, запускаемых в оперативной памяти, и</p>
    <p>2) извлечение лексических и других гештальтно представленных единиц из долговременной ассоциативной памяти.</p>
    <p>Они настаивают на том, что усвоение языка — это разворачивание его во времени, а не процесс обучения, и что применение символических правил не зависит от лингвистических вероятностей [Pinker, 1991, 1994; Pinker, Bloom, 1990, Pinker, Prince, 1998; Bloom, 2002].</p>
    <p>Сторонники противоположного взгляда считают, что все процессы основываются на работе с ассоциативной памятью и мы имеем дело со сложной перестройкой всей нейронной сети, также происходящей по правилам, но иным и гораздо более сложным и трудно формализуемым [Gor, Chernigovskaya, 2001; Черниговская и пр., 2008;]. По мнению этой группы исследователей, язык — результат обучения; лингвистические процедуры не включают символические правила; все языковые процедуры опираются на ассоциативные связи в нейронных цепях и имеют вероятностный характер, а ассоциативные связи между словами в ментальном лексиконе основаны на фонологическом и семантическом сходстве. Возможны и несовпадающие ни с одним из этих подходов гипотезы (см. обзоры [Черниговская, 2002; Черниговская и др., 2008; Свистунова и др., 2008, Черниговская, Ткаченко, 2010].</p>
    <p>Для проверки привлекается клинический материал, данные онтолингвистики, специально сконструированные эксперименты со взрослыми людьми, говорящими на разных языках, а также моделирование искусственных нейронных сетей, обучаемых по правилам, как надеются, имитирующим имплицитное овладение языком в детстве. Особые надежды возлагаются на данные функционального мозгового картирования у здоровых людей.</p>
    <p>Все эти методы помимо бесспорных достоинств имеют и существенные недостатки. Например, очевидно, что даже самая лучшая компьютерная нейронная сеть, обученная по лучшим из известных правилам, ни в какой мере не может быть сопоставлена с реальными процессами, происходящими при овладении языком детьми, хотя бы потому, что никак не учитывается — и не может быть учтено — все многообразие языкового окружения ребенка, в первую очередь критическая для таких исследований характеристика — частотность употребления разных языковых единиц, не говоря уже о невербальных компонентах коммуникации, перераспределяющих веса компонентов научения.</p>
    <p>Однако функциональное картирование мозговых функций дает нам все больше противоречивых данных, крайне трудно сводимых не только с парадигмами, но даже с результатами из других областей, казалось бы, общего научного объекта. Создается впечатление, что каждая из ветвей общего дерева научного знания о мозге и языке обладает своей собственной <emphasis>правдой</emphasis>: правы афазиологи, описывающие аграмматизм при нарушениях зоны Брока, но ни с какими общими представлениями никак не согласуется аграмматизм при нарушениях зоны Вернике; правы и исследователи языковых функций, соотносимых с полушариями головного мозга, — у них, как и у афазиологов, накоплен гигантский фактический материал, находящийся в резчайшем противоречии как с принципиально «левополушарной» афазиологией, так и с все нарастающим объемом данных мозгового картирования.</p>
    <p>Необходимо заметить, что и сами функционально возникающие и когнитивно обусловленные ансамбли имеют иерархическую организацию, то есть могут быть подмножествами других. Допущение такой организации необходимо, например, для объяснения структуры соответствующих семантических репрезентаций (в частности, гипонимов и гиперонимов). Возможность такой «оркестровки» объясняет процессы языкового научения в раннем онтогенезе, примиряя нативистов и коннекционистов. Она логичнее объясняет и данные афазиологии, например нарушения языковых процедур при любой модальности предъявления стимула (традиционные подходы сталкиваются со значительными трудностями при необходимости объяснить такую мультимодальность).</p>
    <p>В случае если модель динамичных и распределенных нейронных ансамблей верна, становится гораздо менее загадочной компенсаторная перестройка функций, особенно когда поражены или просто удалены основные речевые зоны.</p>
    <p>В исследованиях К. В. Анохина показано, что во взрослой нервной системе, в отличие от эмбриональной, включены механизмы самоорганизации поведенческих функциональных систем, что ставит морфогенез в мозге при обучении под контроль системных, когнитивных процессов. Идея о том, что на молекулярно-генетическом уровне обучение продолжает процессы развития, составляя эпизоды дополнительного морфогенеза во взрослом мозге, имеет исключительные последствия для разработки моделей работы мозга, материалом для чего служат исследования нейрональной экспрессии генов при развитии и обучении. В результате реактивации во взрослом мозге морфорегуляторных молекул нервные клетки приобретают при обучении способность к перестройке своих синаптических связей в составе модифицирующихся или вновь образующихся функциональных систем. При этом основные молекулярно-генетические элементы и этапы этого молекулярного каскада оказываются весьма сходными при обучении и развитии [Анохин, 2001].</p>
    <p>Особый поворот приобретает и столь кардинальный для человека как вида вопрос латерализации высших функций, в первую очередь языковых [Davidson, Hugdahl, 1995; Балонов и пр., 1985; Chernigovskaya, 1994; Chernigovskaya, 1996; Chernigovskaya, 1999; Pulvermuller, 1999; 2002; Crow, 2000]. Чем больше мы узнаем о гемисферных механизмах обеспечения когнитивных процессов, тем менее очевидна их латерализация в левом полушарии. Более того, все отчетливее видно, что речь вообще не идет о латерализации неких «объектов» (фонем, слов, грамматики, зрительных образов и т. д.). Противоречивые факты, ставившие в тупик многих исследователей и ломавшие привычные уже парадигмы полушарностной организации высших функций, вполне объяснимы, как только мы переходим к нейросемиотическому описанию и говорим о разных знаковых системах или о разных способах обработки информации (одной и той же!), о разных когнитивных стилях (см. в связи с этим [Манин, 2009; Финн, 2009]). А это значит, что мы говорим о динамической организации процесса, каждый раз новой или наиболее вероятной в зависимости от контекста. Речь идет не о бинарности, а о континууме между левополушарным и правополушарным полюсами, где доля участия латеральных ансамблей балансирует в зависимости от решаемой мозгом задачи. Вопрос о роли латерализации в развитии человека ставился многократно и в разных аспектах — роль генетических факторов и среды (например, типа обучения или культуры), половой диморфизм, разная скорость созревания гемисферных структур, разная скорость протекания нервных процессов (что могло, например, повлиять на особую роль левого полушария в анализе требующих большой скорости обработки фонематических процедур со всеми вытекающими из этого для языковой доминантности последствиями).</p>
    <p>Мы сталкиваемся с оппозицией школ, сводимой к схеме детерминизм (= врожденность языка) против «хаоса», или идей научения на основе частотностей, прогноза и предсказуемости. Согласно первому взгляду, эволюция сделала рывок, приведший к обретению мозгом способности к цифровому вычислению, использованию рекурсивных правил и ментальных репрезентаций, таким образом приведя к созданию основы для мышления и языка в человеческом смысле. Далее языковая способность привела и к формированию арифметического кода как базы математики.</p>
    <p>В центре споров о дифференциальных характеристиках человеческого языка и роли генетических факторов находятся исследования так называемых специфических языковых нарушений и обучение высших приматов жестовым человеческим языкам и искусственным знаковым системам. Первые направлены на демонстрацию модулярной организации языковой способности и, как следствие, возможности парциального нарушения <emphasis>только языка</emphasis>, без нарушений памяти, внимания, интеллекта и эмоциональной сферы. Вторые — на доказательство принципиальной возможности обучения <emphasis>иного, не человеческого</emphasis> мозга универсальным языковым процедурам. Если такие доказательства получены, то вопрос о специфических и модулярно организованных языковых механизмах, вызванных мутацией, обеспечившей появление <emphasis>Homo loquens</emphasis>, снимается. Снимается и вопрос поиска, вызванного такой мутацией гена языка, — за ненадобностью.</p>
    <p>Стоит отметить, что примерно 22 % всех видовых отличий генетически фиксируется в «моменты» внезапных изменений, то есть развитие вполне может происходить «рывками», о чем и свидетельствует противопоставление градуального и точечного сценариев эволюции [Pagel, Venditti, Meade, 2006; Knowles, McLysaght, 2009].</p>
    <p>В связи с языковыми особенностями людей со специфическими речевыми нарушениями говорят также о генетических, или семейных, нарушениях языка [Andrew, 2002; Gopnik et al., 1996; Newmeyer, 1997; Bellugi, Wang, Jernigan, 1994; Fisher et al., 1998; Bishop, North, Donlan, 1995; Rice, Smith, Gayán, 2009]. В эту же область исследований попадают и такие чрезвычайно интересные объекты, как, например, синдром Вильямса, при котором весьма низкий интеллектуальный уровень пациентов находится в резком контрасте с высоким уровнем языковых процедур [Ganger, Wexler, Soderstrom, 1998].</p>
    <p>Специфически языковыми считаются неприобретенные нарушения, характеризующиеся языковыми особенностями при отсутствии нарушений интеллекта, артикуляции, слуха и психоэмоциональной сферы. У таких людей отмечены фонологические, синтаксические и инфлекционные трудности, особенно для грамматических согласований субъекта и глагола, маркирования времени, числа существительных, сравнительных форм прилагательных.</p>
    <p>В психолингвистических экспериментах люди с такими нарушениями также демонстрируют необычные характеристики: говорят об иной организации ментального лексикона, подчеркивая, что нарушена характерная для нормы морфологическая репрезентация, проявляющаяся и в понимании, и в продукции инфлекционных морфологических операций; мы видим пример того, как языковая деятельность человека при овладении и пользовании языком базируется не на имплицитных процедурах и выведенных алгоритмах (независимо от того, передались ли они нам генетически), а на эксплицитно сформулированных, иногда в буквальном смысле, правилах и декларативной памяти, когда слова (возможно, лексемы), например, хранятся списками, а правила — отдельно, в неких сетях.</p>
    <p>Конечно, иерархичность синтаксиса необходима для такой сложной самоорганизующейся системы, как язык, так же, как иерархичность и динамичность нейронных паттернов необходимы для такой сложнейшей системы, какой является мозг. В этом смысле вектор естественного отбора вполне коррелирован. Стоит ли по-прежнему быть в плену бинарного способа мышления с необходимостью выбирать между полярными взглядами: мутация или отбор, модулярность или нейронная сеть? Ведь и сам Дарвин не отрицал роли случайных событий (мутаций) в эволюции. В «Происхождении видов…» он пишет: «По-видимому, я прежде недооценил значение и распространенность этих последних форм вариаций, ведущих к прочным модификациям в строении независимо от естественного отбора. Но так как в недавнее время мои выводы были превратно истолкованы и утверждали, что я приписываю модифицирование видов исключительно естественному отбору, то мне, может быть, позволено будет заметить, что в первом и последующих изданиях этой книги я поместил на очень видном месте, именно в конце „Введения“, следующие слова: „Я убежден, что естественный отбор был главным, но не исключительным фактором модификации“. Но это не помогло. Велика сила упорного извращения; но история науки показывает, что, по счастию, действие этой силы непродолжительно» [Дарвин, 2001 (1872)].</p>
    <p>Это было слишком оптимистическое утверждение… По сути дела, эволюция канализировалась, возможно, гораздо раньше, чем появились высшие виды, и является нейроэволюцией, направленной на развитие мозга, сознания и языка; в этом смысле случайность если и имела место, то с очень удачными для нас последствиями.</p>
    <p>Однако никто все же не сомневается в чрезвычайной роли человека на планете и в абсолютно особой роли в нашем развитии специфического семиозиса и языка. Семиотическое поведение есть у всех, даже у беспозвоночных. Обычно, когда речь идет о высокоразвитых видах, обсуждают <emphasis>метакогнитивные возможности</emphasis> и <emphasis>способность к метарепрезентации</emphasis> и считается, что у животных (возможно, за исключением приматов и дельфинов) рефлексии и концепта «себя» нет, как и возможности мысленного «путешествия во времени», ибо для этого нужен символический язык, способный представлять будущие события и задачи, нужна способность выйти за пределы своего мира и себя как его центра (если не сказать основного наполнения).</p>
    <p>Исследование шифтеров привело Р. Якобсона к выводу, что, обучаясь слову <emphasis>«я»</emphasis>, ребенок понимает свою принадлежность к целому ряду возможных говорящих, каждый из которых использует одну и ту же меняющуюся функцию слова <emphasis>«я»</emphasis> и тем самым связан со всеми другими говорящими [Jakobson, 1977].</p>
    <p>Согласно Пенроузу [Penrose, 1994], мозг действительно работает как компьютер, однако компьютер настолько невообразимой сложности, что его имитация не под силу научному осмыслению. Основная сложность видится в следующем: вычислительные процедуры имеют нисходящую организацию, которая может содержать некий заданный заранее объем данных и предоставляет четкое решение для той или иной проблемы. В противоположность этому существуют восходящие алгоритмы, где четкие правила выполнения действий и объем данных не определены заранее, однако имеется процедура, определяющая, каким образом система должна «обучаться» и повышать свою эффективность в соответствии с накопленным «опытом»; правила выполнения действий подвержены постоянному изменению. Наиболее известные системы восходящего типа — искусственные нейронные сети, основанные на представлениях о системе связей между нейронами в мозгу и о том, каким образом эта система обучается в реальности.</p>
    <p>Возвращаясь к дискуссии <emphasis>Nature vs. Nurture</emphasis> в лингвистике, я могла бы сказать, что, возможно, спор как раз и идет о нисходящей в противоположность восходящей системе вычислений: нативистской и модулярной как более нисходящей и коннекционистской — как полностью восходящей. При этом только <emphasis>принципы</emphasis> (в терминах генеративизма) принадлежат к нисходящему типу вычислений, а <emphasis>параметры</emphasis> (обретаемые с опытом в данной языковой среде) делают систему комбинированной, с сильным восходящим компонентом.</p>
    <p>Есть и другой вариант: язык, как крайне сложная система, в больших дозах включает в себя компоненты, для известного нам типа вычислений недоступные. Как мозг является конструкцией из мягких и жестких звеньев, так и язык включает в себя нисходящие алгоритмы, восходящие процедуры научения и невычисляемые пласты. Это дает нам основания считать, что по крайней мере в обозримое время ни мозг, ни язык не поддадутся адекватному моделированию по фундаментальным причинам [Черниговская, 2008b, 2010].</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Мозг и язык: врожденные модули или обучающаяся сеть?</p>
    </title>
    <p>Развитию представлений о высших психических функциях человека посвящены основополагающие труды таких виднейших отечественных ученых, как И. М. Сеченов, А. А. Ухтомский, И. П. Павлов, В. М. Бехтерев, Л. С. Выготский, П. К. Анохин, А. Н. Леонтьев, А. Р. Лурия. Идеи построения интегрального знания о человеке Ухтомского, согласно которым разобщение функций — абстракция, вполне могут определить научное и философское пространство XXI века.</p>
    <p>Необходимость разграничения языка как системы и речи как конкретного пространственно-временного процесса осознавали такие крупнейшие лингвисты, как В. Гумбольд, Ф. де Соссюр, А. А. Потебня, И. А. Бодуэн де Куртенэ, А. М. Пешковский, Н. С. Трубецкой, М. М. Бахтин, Л. В. Щерба, Р. Якобсон, и впоследствии это стало основой экспериментальных исследований в лингвистике.</p>
    <p>Эволюция высших психических функций привела к обретению мозгом мощнейшей способности к вычислению, использованию рекурсивных правил и ментальных репрезентаций, что создало основу для мышления и человеческого языка. При обсуждении накопленных за полтора столетия знаний сталкиваются школы, противостоящие по схеме «детерминизм/врожденность» языка, с одной стороны, и модель научения на основе частотностей, прогноза и предсказуемости — с другой.</p>
    <p>Особая организация мозга, его церебральная специализация, характерная именно для человека как вида, является нейрональной основой мощного и стремительного культурного развития человечества, скорость чего не сопоставима с обычным ходом биологических эволюционных часов. Это обеспечило человеку неоспоримые когнитивные и адаптационные преимущества перед прочими видами.</p>
    <p>Почему исследование языка, сознания и обеспечивающих их мозговых механизмов занимает такое важное место в науке рубежа XX–XXI веков? Потому что мы познаем мир так, как это может наш мозг; мир для нас таков, каким мы способны его воспринять, классифицировать и описать, и от понимания функций мозга зависит наше положение в мире и даже наша цивилизация. Наша зависимость от мозга больше, чем мы привыкли думать. «Нет субъекта без объекта, как нет объекта без субъекта» — провидчески, задолго до открытий квантовой механики, сформулировал великий русский физиолог А. А. Ухтомский. А еще раньше и задолго до того, как экспериментальная наука получила методы регистрации мозговой активности во время галлюцинаций, показавшие большое сходство (если не идентичность) биоэлектрической активности при обработке реальных сенсорных сигналов и псевдосигналов, ошибочно генерируемых мозгом, гениальный И. М. Сеченов писал: «Нет никакой разницы в процессах, обеспечивающих в мозгу реальные события, их последствия или воспоминания о них».</p>
    <p>Главным препятствием на пути изучения языка и особенно сознания остается сама неопределенность понимания того, что мы договоримся таковыми считать (а значит, что мы будем искать при исследовании высших функций с помощью мозгового картирования или обсуждать свойства все более мощных систем искусственного интеллекта). Разброс трактовок огромен — от осознания и рефлексии до противопоставления подсознательным и бессознательным процессам [Аллахвердов, 2006; Дубровский, 2006; Черниговская, 2004b, 2008a, 2008b].</p>
    <p>Удовлетворительной теории механизмов мозга у нас нет. Например, со времен Нобелевской премии по физиологии и медицине, присужденной в 1906 году Сантьяго Рамон-и-Кахалю, известно, что единицей нервной системы (а значит и основным игроком) является нейрон, включенный с другими нейронами в гигантскую сеть. Это базовое знание в последнее время стало колебаться: подобно темной материи во Вселенной, в мозгу обнаружен ее «аналог» — значительные и мало изученные функции глии, объем которой в десять раз превышает объем нейронов. Как оказалось, помимо известных ранее свойств, глиальные клетки реагируют на нейротрансмиттеры и сами, подобно нейронам, способны перерабатывать информацию, многократно увеличивая вычислительную мощность мозга (один астроцит, например, может «охватить» более миллиона синапсов) [Koob, 2009].</p>
    <p>Ясно, что исследование как работы мозга — сложнейшего из известных нам объектов, так и сложнейшего из объектов, с которым имеет дело сам мозг, — языка является и будет являться одним из приоритетных направлений человеческого знания. Не вызывает также сомнений, что в это вносят вклад представители многих наук — от молекулярной биологии, генетики, нейрофизиологии и биохимии до антропологии, искусственного интеллекта, нейролингвистики и аналитической философии. Будучи физиологом, психологом и лингвистом, я считаю продуктивным обсуждать это в большей мере как лингвист.</p>
    <p>Человеческий язык является эффективным средством противостояния сенсорному хаосу, который постоянно атакует нас; именно язык обеспечивает номинацию ментальных репрезентаций сенсорного опыта и, таким образом, «объективизирует» индивидуальные впечатления, обеспечивая описание мира и коммуникацию. Именно язык, базируясь на генетически обусловленных алгоритмах и являясь культурным феноменом, соединяет объекты внешнего мира с нейрофизиологическими событиями в мозгу, используя конвенциональные семиотические механизмы.</p>
    <p>Язык — особая, видоспецифичная способность мозга, дающая возможность строить и организовывать сложные коммуникационные сигналы и обеспечивать мышление — формирование концептов и гипотез о характере, структуре и законах мира.</p>
    <p>Т. Дикон развивает точку зрения, согласно которой мозг и язык коэволюционируют, но главную адаптационную работу выполняет язык [Deacon, 2000]. Дети рождаются с мозгом, готовым к синтаксическим процедурам именно из-за развития языка в сторону наиболее вероятностных характеристик, что и фиксируется генетически. Дикон считает, что распространенный взгляд на происхождение языка у <emphasis>Homo sapiens</emphasis> как на экспрессию нараставшего интеллекта неверен, так как корреляция языка с интеллектом вида проблематична: язык сам по себе влияет на эффективность интеллекта [Deacon, 2003]. Язык не формальная вычислительная структура, а спонтанно возникшая эмерджентная адаптация, не выводимая ни из врожденных механизмов, ни из эксплицитно или имплицитно полученных инструкций; это — результат самоорганизации и селекции, и биологическая основа такой беспрецедентной адаптации не может быть локализована ни в какой единичной неврологической структуре, равно как и не может быть результатом точечной мутации. Это коэволюция нейрональной базы и социальной динамики [Deacon, 2007].</p>
    <p>Существуют различные конкурирующие взгляды на структуру организации языка в мозгу. Например, сторонники генеративного подхода считают, что <emphasis>языковая способность (language competence)</emphasis> — это система базисных универсальных правил, предположительно лежащих в основе всех человеческих языков, возможно, врожденное свойство нашего мозга, обеспечивающее <emphasis>речевую деятельность (language performance)</emphasis> [Chomsky, 2002]. Можно говорить о «слоях», составляющих язык, это: <emphasis>лексикон</emphasis> — сложно и по разным принципам организованные списки лексем, словоформ и т. д., <emphasis>вычислительные процедуры</emphasis>, обеспечивающие грамматику (морфологию, синтаксис, семантику и фонологию), механизмы членения речевого континуума, поступающего извне, и <emphasis>прагматика.</emphasis></p>
    <p>Человек обладает способностью к аналогии, поиску сходства, а значит, к объединению индивидуальных черт и феноменов в классы, что дает возможность построения гипотез об устройстве мира. На этом пути чрезвычайную роль играют так называемые концепты-примитивы, которые, по мнению ряда крупных представителей когнитивной науки, являются врожденными, а не приобретенными в результате научения. Считается, что концепты организованы иерархически и, следовательно, представляют собой систему, где также есть механизм генератора новых концептов, обеспечивающий возможность формулирования гипотез [Fodor, 2001].</p>
    <p>Основатели отечественной нейролингвистики Л. С. Выготский, Р. О. Якобсон и А. Р. Лурия предприняли попытку систематического описания локализации и свойств высших психических функций, включая язык. На этом основаны теоретические разработки и клинические тесты, и это один из примеров, когда вклад российской науки в мировую бесспорен и общеизвестен. Идеи и открытия Н. П. Бехтеревой и ее сотрудников (мягкие и жесткие связи мозга, детектор ошибок, начало работ по изучению механизмов творчества) также являются важнейшими вехами в современной науке о мозге и его высших функциях [Бехтерева, 1999]. В нейролингвистических исследованиях, проверяющих непротиворечивость выдвигаемых гипотез, языковые процессы картируют и, по возможности, локализуют, хотя сама идея локализации функций становится все менее популярной. Взгляды на возможность локализации функций менялись и продолжают меняться [Démonet, Thierry, Cardebat, 2005], но Д. Хебб [Hebb, 1949] в 1949 году и П. К. Анохин [Анохин, 1978], сформулировавший это раньше, но опубликовавший лишь через много лет, предложили модели, примиряющие локализационистский и холистический взгляды: клеточные ансамбли определенной топографии могут организовываться в объединения для формирования когнитивных единиц типа слов или гештальтов иного рода, например зрительных образов. Такой взгляд кардинально отличается от локализационистского подхода, так как подразумевает, что нейроны из разных областей коры могут быть одновременно объединены в общий функциональный блок. Он отличается и от холистического подхода, так как отрицает распределение всех функций по всему мозгу, но подчеркивает принципиальную динамичность механизма, постоянную переорганизацию всего паттерна в зависимости от когнитивной задачи. Это значит, что мы имеем дело с тонко настраивающимся оркестром, местоположение дирижера которого неизвестно и нестабильно, а возможно, и не заполнено вообще, так как оркестр самоорганизуется с учетом множества факторов [Pulvermuller, 2002; Pulvermuller, Berthier, 2008].</p>
    <p>Огромный вклад в эту область знаний внес Г. Эйдельман с его теорией селекции нейрональных групп [Edelman, 2004, 2006]. Сознание, подчеркивает он, — это процесс, поток; сознание и внимание не одно и то же; оно сугубо индивидуально с по-прежнему неразрешенной проблемой <emphasis>qualia.</emphasis> Высочайшая степень функциональной пластичности и огромная плотность межнейронных связей (участок мозга величиной с булавочную головку может содержать чуть ли не миллиард связей, а если иметь в виду, что их комбинации могут быть различны, число сочетаний достигает запредельных величин) приводят к самоорганизации нейронов в некие модули. Эйдельман подчеркивает рекурсивно происходящий в мозгу обмен сигналами, с постоянной сменой картины в пространстве и времени, согласованием с данными памяти, поступающей информации и меняющимися контекстами. Справиться с параллельно идущими когнитивными процессами высокого ранга может только астрономически сложный мозг, и, по всей видимости, именно базируясь на основе селекции групп нейронов и формировании новых функциональных систем. В этой связи говорить об «отделах» мозга нужно с большой осторожностью: мы имеем дело со сложнейшей динамически модифицирующейся сетью, с огромным запасом прочности и взаимозаменяемости временно образующихся комплексов.</p>
    <p>Языки людей устроены не так, как коммуникационные системы других биологических видов: сигнальные системы животных представляют собой закрытые списки единиц, тогда как человеческий язык (за исключением грамматических слов) — открытый список. Главная черта языка — продуктивность, то есть возможность создания и понимания бесконечного количества сигналов любой длины из конечного набора первичных единиц («атомов») — фонем. Язык представляет собой иерархическую структуру с цифровой организацией (фонемы, морфемы, слова, фразы, тексты) и использует рекурсивные правила. <emphasis>Синтаксис</emphasis> и <emphasis>морфология</emphasis> кодируют многоуровневые семантические структуры, превращая их в последовательно организованные интерфейсы (наш язык линеен!). <emphasis>Фонология</emphasis> обеспечивает возможность реорганизации конечного числа звуковых единиц в бесконечное множество единиц другого уровня — слов. Фонетические законы позволяют мозгу компрессировать эти единицы в акустические сигналы, спектральные и временные характеристики которых способно декодировать человеческое ухо.</p>
    <p>Люди, насколько нам известно, единственные существа, обладающие сознанием и способностью к <emphasis>рефлексии.</emphasis> Такая уникальность серьезно обсуждается и даже подвергается сомнению, главным образом потому, что мы не имеем ясного представления о том, что именно считать сознанием. Важно и то, что большая часть когнитивной деятельности происходит не индивидуально, а координированно с другими людьми, и, стало быть, сознание может рассматриваться как распределенный между индивидуумами процесс, что на современном этапе развития экспериментальной науки изучать очень трудно.</p>
    <p>Непосредственное отношение к проблеме происхождения языка и сознания имеет открытие зеркальных нейронов и вообще так называемых <emphasis>зеркальных систем</emphasis> [Rizzolatti, Arbib, 1998; Rizzolatti et al., 2002; Rizzolatti, Craighero, 2004]. Это дает бесспорные подтверждения принципиальной важности имитации и даже самого факта фиксации действий Другого в нервной системе для когнитивного развития в фило- и онтогенезе и даже для возникновения языка и рефлексии как основ сознания человека [Arbib, 2002; Arbib, Mundhenk, 2005]. Зеркальные нейроны были обнаружены в префронтальной моторной коре макак: было показано, что они картируют внешнюю информацию — действия, совершаемые другим существом, необязательно того же вида, но с понятной системой координат и интерпретируемым поведением. Зеркальные системы реагируют, когда субъект делает что-то сам, когда видит это действие или слышит о нем. Такие системы есть практически во всех отделах мозга человека и активируются при предвидении действия, сопереживании эмоций или воспоминании о них. Это показывает, на основе чего развился мозг, готовый для функционирования языка и построения моделей сознания других людей, — представления о состоянии Другого и планирования действий с учетом этого. Способность к экстраполяции, как и к синтаксическим процедурам, ее оформляющим, требует хорошо развитой оперативной и долговременной памяти и мощного мозга.</p>
    <p>Функциональное картирование показывает, что активированными в этом случае оказываются левая медиальная префронтальная кора, орбито-фронтальная кора и левая височная кора [Goel et al., 1995; Fletcher et al., 1995; Levine et al., 1999; Vogeley et al., 2001], из других структур указывают также поясную борозду, заднюю часть поясной извилины, височно-теменную область и префронтальную кору [Gallagher et al., 2000]. Именно эти структуры оказываются нарушенными при шизофрении. В качестве нейрональной основы аутизма, при котором также грубо нарушены социальные навыки, были описаны амигдала, или миндалевидное тело, орбито-фронтальная кора и верхняя височная борозда [Baron-Cohen, 1995]. Искажение мышления при аутизме вызывается дисфункцией медиальных префронтально-париетальных нейрональных систем, выражающейся в невозможности эффективно модулировать нейронные связи в экстрастриарной зрительной коре и височных долях [Frith, 2002]. Повреждение орбито-фронтального кортекса приводит к нарушениям, встречающимся при шизофрении, — амбивалентности, импульсивности, отсутствию интереса к действиям других людей и возможности учета этого в выстраивании собственных поступков, стереотипному и неадекватному поведению; все это может протекать на фоне интактных интеллектуальных возможностей другого рода, в том числе и высокого уровня [Farrow et al., 2001]. Неудивительно, что исследования функций мозга у больных шизофренией методом функционального картирования показало значительное снижение активности амигдалы слева и гиппокампа билатерально [Gur et al., 2002].</p>
    <p>Говоря об антропогенезе и развитии высших когнитивных функций и языка, нельзя обойти поиски так называемого <emphasis>языкового гена</emphasis>, или <emphasis>гена грамматики</emphasis> [Newmeyer, 1997; Ganger et al., 1998]. Исследования семей с языковыми нарушениями, отмеченными в разных поколениях, дали основания считать, что аномалии локализуются в определенном участке 7-хромосомы, содержащем около семидесяти генов. Зона поиска постепенно сужалась и в итоге привела к идентификации гена <emphasis>FOXP<sub>2</sub></emphasis> [Fisher et al., 1998; Ganger et al., 1998; Pinker, Jackendoff, 2005; Andrew, 2002], конечно не являющегося геном, отвечающим за язык, но поломка которого приводит к генерализованной дизартрии и нарушению автоматического использования регулярных синтаксических процедур, вызываемых дисфункцией передних базальных ганглиев. Недавно был верифицирован ген <emphasis>KIAA<sub>0319</sub></emphasis>, имеющий прямое отношение к дислексии: данные были получены на трехстах двадцати двух пациентах с диагнозом специфические языковые расстройства <emphasis>(Specific Language Impairment)</emphasis> и указывают на нарушения в хромосомах <emphasis>ip36, 3pi2-qi3, 6p22</emphasis> и <emphasis>I5q2</emphasis> [Knowles, McLysaght, 2009; Rice, Smith, Gayán, 2009]. Это показывает бесспорность генетических основ языка, но ни в коей мере не говорит о том, что найден ген языка (что, по моему мнению, не произойдет никогда, так как трудно представить себе, что один ген может кодировать такую сложную функцию).</p>
    <p>Мозг человека запредельно сложен: более одного квадриллиона синапсов, не говоря об упоминавшейся выше глии. Современный компьютер способен выполнить отдельную команду меньше чем за наносекунду, тогда как нейроны действуют в миллионы раз медленнее. Однако мозг сторицей восполняет это, совершая множество параллельных процессов, и, несмотря на гигантское преимущество компьютеров в физической скорости переключения, выполняет свои действия гораздо эффективнее.</p>
    <p>Нейролингвистические исследования, несомненно, имеют особый статус не только в рамках когнитивных и нейронаук, но и в гуманитарной части наук о языке и мышлении, поскольку дают возможность экспериментальными методами проверить не только естественнонаучные парадигмы, но и положения самой лингвистики. Первостепенную ценность они имеют при изучении становления языка у детей с нормальным и патологическим речевым развитием (алалиями и генетическими аномалиями развития языка, с дислексией и дисграфией), при исследовании распада языковой системы и других высших функций у больных с афазиями и другими нарушениями мозга (болезнями Альцгеймера, Паркинсона, шизофренией, синдромом Уильямса и др.), что выясняется, в частности, с помощью мозгового картирования и других современных методов. Очень интересны кросс-лингвальные исследования сходных синдромов у людей, говорящих на языках разных типов, что дает ценнейший материал как для нейронаук, так и для лингвистики. Для проведения подобных работ используются и методы экспериментальной психологии, такие, например, как прайминг, принятие лексического решения, фиксация движений глаз, парсинг и т. д.</p>
    <p>Используя обозначенные выше объекты и методы, мы можем ставить перед собой очень сложную задачу — попытаться понять, как именно устроен ментальный лексикон и обеспечивающие язык правила разного ранга. Остановимся на главных моделях.</p>
    <p>Сторонники классического модулярного подхода [Prasada, Pinker, 1993; Pinker, Prince, 1988; Bloom, 2002; Ullman, 2004] считают, что правила <emphasis>универсальной грамматики</emphasis>, по которым построены все человеческие языки, описывают организацию языковых процедур как:</p>
    <p>1) символические рекурсивные правила, действующие в режиме реального времени и базирующиеся на процедурах и врожденных механизмах, запускаемых в оперативной памяти, и</p>
    <p>2) лексические и другие гештальтно представленные единицы, извлекаемые из долговременной ассоциативной памяти.</p>
    <p>Сторонники коннекционистского подхода [Plunkett, Marchman, 1993; Bybee, 1995] считают, что все процессы основываются на работе ассоциативной памяти и мы имеем дело с постоянной сложной перестройкой всей нейронной сети, также происходящей по правилам, но иным и гораздо более трудно формализуемым.</p>
    <p>Возможны и не совпадающие ни с одним из этих подходов гипотезы. Наши данные, полученные при обследовании детей с нормальным речевым развитием и с его патологией, пациентов с афазиями, болезнью Альцгеймера и шизофренией, противоречат модулярному подходу, удовлетворительно описывающему аналогичный материал на примере более «простых» языков [Chernigovskaya, Gor, 2000; Gor, Chernigovskaya, 2001; Черниговская, Гор, Свистунова, 2008]. Аналогичные нашим результаты получены и для ряда других морфологически развитых языков [Ragnasdôttir et al., 1996; Orsolini, Marslen-Wilson, 1997; Simonsen, 2000]. Это подчеркивает необходимость продолжения исследований, а на данном этапе все же склоняет нас к предпочтению <emphasis>коннекционистской</emphasis> позиции.</p>
    <p>Экспериментально исследуются и процедуры, связанные с обработкой синтаксиса, для чего также существуют свои подходы и несколько моделей, например так называемые <emphasis>модель заблуждений (садовой дорожки, Garden-Path Model)</emphasis> и <emphasis>модель ограничений (Constraint-Based Model).</emphasis> Согласно первой, синтаксический анализ предшествует семантическому и дискурсивному и мозг в первую очередь выбирает максимально простую структуру и лишь затем, встретив синтаксически неоднозначное слово, свидетельствующее о том, что интерпретация может быть неверна, возвращается в исходную точку и формирует иную, более сложную интерпретацию. Во второй модели предполагается, что при анализе предложения во внимание принимается сразу вся информация, в частности все хранящиеся в ментальном лексиконе сведения о каждом слове: значения, грамматические характеристики, синтаксические структуры, в которых оно встречается, и т. д. Существует и смешанная теория <emphasis>(Concurrent Model)</emphasis>: в ней соединены положения модели заблуждений и модели ограничений, но действуют они не последовательно, а одновременно.</p>
    <p>Ко всем этим моделям обращаются при анализе сложных или неоднозначных синтаксических структур. Эксперименты также проводятся с использованием, например, методики регистрации движений глаз, поскольку она позволяет изучать когнитивные процессы, протекающие при чтении, в режиме реального времени [Черниговская и др., 2018].</p>
    <p>Интересным направлением является проверка так называемой <emphasis>гипотезы когорты</emphasis>, согласно которой текст анализируется только в той степени, которая необходима, чтобы активировать ожидаемую информацию, что затем послужит основой для понимания, а слова распознаются еще до того, как прозвучат или появятся полностью. Первые слоги определяют когорту потенциальных кандидатов, расположенных в ментальном лексиконе. С добавлением информации число потенциальных кандидатов резко сокращается до тех пор, пока не останется только один. На этом, в частности, основана работа синхронных переводчиков, использующих <emphasis>антиципацию</emphasis> — способность производить высказывание на другом языке до того, как оратор завершит свое высказывание на языке источника. В основе антиципации лежит непрерывное и синхронное взаимодействие текстуальной, постоянно поступающей и энциклопедической информаций из долговременной памяти. Одним из способов исследования являются варианты экспериментальной методики принятия лексического решения <emphasis>(lexical decision).</emphasis></p>
    <p>За организацию адекватной работы всего мозга и, в частности, за процедуры вероятностного прогнозирования отвечают, как известно, лобные доли коры, функции которых у детей еще не сформированы, а у больных с шизофренией или с другими лобными патологиями наблюдается их распад. Нарушение этих механизмов проявляется на разных уровнях обработки речи — от лексики и даже фонетики до текста.</p>
    <p>Встает вопрос: можно ли все это моделировать и тем самым проверять адекватность наших представлений о механизмах высших психических функций? Попыток таких делается немало, иногда успешных, но крупнейший математик и космолог Роджер Пенроуз [Penrose, 1994, 2004], многие годы пристально занимающийся проблемой сознания, утверждает, что по-настоящему это сделать невозможно, поскольку не все в мозгу — вычисления. Под невычислимостью Пенроуз подразумевает принципиальную невозможность: вопрос не в том, что это выходит за рамки существующих или вообразимых компьютеров или имеющихся сейчас вычислительных методов. Интеллект, справедливо утверждает Пенроуз, требует <emphasis>«понимания»</emphasis>, а «понимание» требует <emphasis>«осознания».</emphasis> А что это такое и тем более как это происходит формально — мы не знаем. Совершенно очевидно, что нам нужна <emphasis>новая теория.</emphasis></p>
    <p>Предлагается, например, объяснять сознание квантовыми аномалиями; предлагается даже перейти к квантовой когнитивной науке, что может разорвать порочный круг редукционизма и дуализма, так как нельзя заниматься сознанием, не имея полного представления о «веществе» мира, ибо загадки сознания неразрывны с представлениями о материи и в физическую картину мира оно никак не вписывается.</p>
    <p>Не стоит также забывать, что отнюдь не все наше мышление построено на аристотелевской логике (что обычно и исследуется экспериментально): на этом построена наука, но не обыденное сознание. Парадоксально организованы и наше мышление, и память, и это остро чувствуют поэты, художники и мыслители. Недаром гениальный Иммануил Кант писал, что «у человека обширнее всего сфера смутных представлений».</p>
    <p>В заключение следует подчеркнуть, что результаты обозначенных направлений имеют не только серьезное фундаментальное значение, но и практическую пользу для прикладных областей, в первую очередь для медицины, педагогики, психологии и образования, для развития новых систем искусственного интеллекта. Бесспорна антропологическая, мировоззренческая роль этой области знаний: мы хотим понять, кто мы… Совершенно ясно и то, что для такой сложной области нужны не только содружества ученых разных профилей, но и специалисты другого, многодисциплинарного типа, и их нужно готовить в лучших университетах.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p><emphasis>P. S.</emphasis> Сколько лет человеку?</p>
    </title>
    <p>Как справедливо пишет А. Г. Козинцев [2009], стремительное развитие геномики в последние годы заставляет постоянно пересматривать взгляды на возникновение человека и раннюю его историю. Даже такой, казалось бы, решенный вопрос, как определение самого вида <emphasis>Homo sapiens</emphasis> (кого к нему относить), все еще является предметом ожесточенных дискуссий, особенно оживившихся в связи с данными палеогенетики, и в частности с публикацией результатов секвенирования генома денисовского человека и сопоставления его с геномом неандертальца [Meyer et al., 2012]. Один из авторов этой работы и человек, под чьим руководством и при непосредственном участии денисовец был обнаружен и исследован, А. П. Деревянко [2011], подчеркивает, что антропогенез является мультидисциплинарной проблемой и в ее решении должны принимать участие специалисты из многих областей знания, а не только генетики, антропологи или археологи.</p>
    <p>Не будучи узким специалистом в области антропогенеза и дальнейшей эволюции человека, я вижу, тем не менее, много оснований для того, чтобы считать генетику первой скрипкой в ансамбле разных наук о человеке. За генетическим вердиктом будет главное слово при сопоставлении данных археологии, геологии, антропологии, лингвистики и этнографии. Из этого следует, что осведомленность о состоянии дел в секвенировании древних ДНК и геномов современных людей более не является обязательной лишь для генетиков, а становится основой не только интеграции наук о жизни, но и теперь уже и истории [Янковский, Боринская, 2009].</p>
    <p>В кросс-культурных исследованиях генетика, и прежде всего этногенетика, также стала мостом между разными науками, проверяя существующие гипотезы или создавая новые, что открывает совершенно особую страницу в изучении родства этносов, языков и культур [Хуснутдинова, 2003; Scally, Durbin, 2012].</p>
    <p>Возможности современной науки таковы, что позволяют изучать нейрональные механизмы языка не только на макро-, но и на молекулярном уровне. Достаточно вспомнить знаменитые работы, показавшие, что аномалии гена <emphasis>FOXP<sub>2</sub></emphasis> вызывают серьезные нарушения языкового развития, и это дало основание объявить его «геном языка» или даже «геном грамматики» [Hurst et al., 1990; Lai et al., 2001]. И хотя известно, что его вариации есть у многих других биологических видов, этот ген, тем не менее, бесспорно связан с языковой компетенцией человека. Работы, изучающие функции <emphasis>FOXP<sub>2</sub></emphasis> у других биологических видов, в частности проводимые на трансгенных животных, могут показать, на основе чего возникли языковые возможности человека, каковы их эволюционные предпосылки.</p>
    <p>Стало понятно [Enard et al., 2002], что ничего специфически «языкового» в этом гене нет, и даже его экспрессия вовсе не ограничивается зонами Брока и Вернике, а проявляется в ряде других областей (стриатум, фронтальные и затылочные отделы, таламус, мозжечок, ствол мозга и даже области вне мозга). Так что вопрос о «гене грамматики» закрыт. Тем не менее интересно, что у мышей, которым был «вставлен» человеческий вариант гена <emphasis>FOXP<sub>2</sub></emphasis>, изменился спектральный состав коммуникационных сигналов и увеличилась длина нервных волокон в кортико-базальных ганглиях…</p>
    <p>Генетические различия между современным человеком и шимпанзе изучены, известны также и различия между нами и древними гоминидами. Было бы невероятно интересно сопоставить специфически человеческие мутации и появлявшиеся когнитивные фенотипы. Исследование Сомель с соавторами [Somel, Liu, Khaitovich, 2013] как раз и посвящено изучению экспрессии генов и метаболизму, ассоциирующимся с эволюцией регуляторных механизмов; это показывает, как на генетическом уровне выстраивался эволюционирующий мозг человека.</p>
    <p>Вопросы эволюции мозга и природы языка являются одними из центральных в когнитивной науке (см. [Fitch, 2010; Berwick, Friederici, Chomsky, Bolhuis, 2013; Козинцев, 2013]). Взгляды на нашу древнюю историю меняются. Например, генетические и антропологические данные показывают, что неандертальцы и денисовцы могли быть способны к артикулированной речи [Dediu, Levinson, 2013]. Их анатомия и физиология вполне годились для речевосприятия и речепроизводства: слуховой аппарат имел подходящие характеристики сенсорного диапазона, а морфология ларингса и тонко настраиваемый механизм контроля воздушного потока давал возможность производства серий сложных звуков. Ген <emphasis>FOXP<sub>2</sub></emphasis>, регулирующий тонкую моторику органов звукопроизводста, имеет у этих древних людей современную форму, хотя, вероятно, не все регуляторные факторы уже сформировались.</p>
    <p>Все эти изменения произошли, по всей видимости, на переходе от <emphasis>Homo erectus</emphasis> к <emphasis>Homo heidelbergensis</emphasis> — общему предку как неандертальцев, так и людей современного анатомического типа. Из этого следует важный вывод: наш общий предок уже мог говорить, а значит, история эволюции языка оказалась гораздо более долгой, и здесь может быть материал для исследований в области сравнительно-исторического языкознания (хотя глубина возможных реконструкций праязыка и оценивается лингвистами примерно в десять тысяч лет и так далеко лингвистика не заглядывает). Хорошо было бы найти следы древних пластов языка, на котором говорили разные подвиды рода <emphasis>Homo</emphasis>… Интересно, как будущие генетические и лингвистические находки повлияют на теории глоттогенеза, в частности на споры между сторонниками моногенеза и полигенеза происхождения языка (см. [Николаева, 1996; Барулин, 2007, 2012; Бурлак, 2011; Алпатов, 2012]), и не дадут ли они новые основания для объяснения языкового разнообразия?</p>
    <p>Общепринято датировать возраст человеческого языка в пятьдесят — сто тысяч лет. Новая датировка отодвигает начало языковой эволюции на несколько сотен тысяч лет, а значит вынуждает нас существенно скорректировать представления о собственной эволюции, и особенно — взгляды на происхождение языка. К примеру, сценарий внезапной мутации (языкового взрыва) придется отвергнуть, обратив большее внимание на культурно-генетическую коэволюцию, продолжающуюся и сейчас.</p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Что рассказал нам кот…</p>
    <p>…Об эволюции …О языке …О мозге</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>ИЛЬ ВОТ: ЖИВОЙ ПРЕДМЕТ ЖЕЛАЯ ИЗУЧИТЬ,</p>
    <p>ЧТОБ ЯСНОЕ О НЕМ ПОЗНАНЬЕ ПОЛУЧИТЬ,</p>
    <p>УЧЕНЫЙ ПРЕЖДЕ ДУШУ ИЗГОНЯЕТ,</p>
    <p>ЗАТЕМ ПРЕДМЕТ НА ЧАСТИ РАСЧЛЕНЯЕТ</p>
    <p>И ВИДИТ ИХ, ДА ЖАЛЬ: ДУХОВНАЯ ИХ СВЯЗЬ</p>
    <p>ТЕМ ВРЕМЕНЕМ ИСЧЕЗЛА, УНЕСЛАСЬ!</p>
    <text-author>Гёте. Мефистофель</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <title>
     <p>…Об эволюции</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Общие черты эволюции функций гомеостатических и информационных систем<a l:href="#n_3" type="note">[3]</a></p>
     </title>
     <section>
      <p>Рассмотрены закономерности эволюции системы водно-солевого гомеостаза у животных и человека, естественных языков и языка программирования для вычислительных машин. Выявлены общие структурные уровни организации рассматриваемых систем: элемент, функциональная единица, подсистема (орган) и система. На каждом уровне во всех анализируемых системах выявлены характерные черты эволюции функций, которые оказались аналогичными (увеличение дифференцировки, интенсификация функций, олигомеризация, появление морфофункциональных единиц, смена функции и др.). Это свидетельствует о сходстве принципов эволюции в гомеостатических и информационных системах.</p>
      <subtitle>* * *</subtitle>
      <p>Закономерности эволюционного процесса выходят далеко за рамки проблем только биологической эволюции и, вероятно, имеют общий характер. Аргументации этого положения посвящена настоящая работа, в которой выбраны три не похожих друг на друга объекта изучения: физиологическая система и языки — естественный и искусственный (язык программирования). Точнее говоря, из физиологических систем проанализирована система поддержания постоянства физико-химических параметров во внутренней среде организма. Особое внимание уделено одному из высших достижений биологической эволюции — появлению языка как средства общения. В отличие от огромного периода времени эволюции живых организмов, эволюции человека, на протяжении всего нескольких десятилетий усилиями одного поколения были созданы и достигли высокого развития искусственные языки — языки программирования.</p>
      <p>Не требует пояснения, обоснования целесообразность сопоставления, анализа принципов эволюции естественных языков и языков программирования. В то же время следует аргументировать, почему было интересно сопоставить принципы эволюции таких столь далеких объектов, как гомеостатические системы, в данном случае система водно-солевого гомеостаза, во многом зависящая от деятельности почки, и высшее проявление деятельности мозга не только одного человека, но и многих поколений людей, благодаря чему совершается эволюция языка.</p>
      <p>Как это ни парадоксально, между этими явлениями имеется глубокая внутренняя связь. Еще Клод Бернар [Бернар, 1878] сформулировал исключительно важное для развития физиологии положение, согласно которому животные на достаточно высоких ступенях эволюции имеют две среды — внешнюю <emphasis>(milieu exterieur)</emphasis>, в которой живет организм, и внутреннюю <emphasis>(milieu interieur)</emphasis>, в которой живут клетки и ткани этого организма. Гомеостатические системы живого существа, контролируемые работой мозга, делают все возможное, чтобы обеспечить высшую степень постоянства внутренней среды при резчайших колебаниях в среде внешней. Почти шесть десятилетий спустя после Бернара Баркрофт [Баркрофт, 1937] писал, что «постепенно, веками, постоянство внутренней среды регулировалось со все возрастающей точностью, до тех пор, пока, в конце концов, эта регуляция достигла такой степени совершенства, при которой смогли развиваться человеческие способности и человек смог познавать мир вокруг себя в терминах абстрактного знания». Баркрофт дает образный ответ на вопрос, почему требуется высшая степень стабильности физико-химических параметров внутренней среды: «Химические и физиологические процессы, связанные с психической деятельностью, столь деликатны по своему характеру, что рядом с ними изменения, измеряемые термометром или водородным электродом, представляются огромными, катастрофическими… Предполагать высокое интеллектуальное развитие в среде, свойства которой не стабилизированы, — это значит искать музыку в треске плохой радиопередачи или зыбь от лодки на поверхности бурного Атлантического океана».</p>
      <p>Таким образом, можно прийти к заключению, что высокое развитие высших функций мозга, в том числе информационных систем, нуждается в, возможно, более стабильной внутренней среде организма. Эта мысль в афористической форме выражена Бернаром: «Постоянство внутренней среды есть условие свободной жизни». В соответствии с духом времени и темой статьи можно добавить к этому утверждению, что постоянство внутренней среды предопределяет возможность не только свободной жизни, но и информационной свободы.</p>
      <p>Наконец, следует обосновать необходимость обстоятельного анализа в разделе гомеостатических систем обсуждения принципов эволюции почки. В представлениях недалекого прошлого назначение почки рассматривалось, по образному выражению Смита, как «превращение ширазского вина в мочу». Однако почка играет ведущую роль в поддержании физико-химических констант внутренней среды у человека и животных [Smith, 1951; Гинецинский, 1964], и чем выше находится организм на эволюционной лестнице, тем более стабилизированы объем внеклеточных жидкостей, их химический состав, осмоляльность, рН [Наточин, 1976; Наточин и др., 1980]; особенно это проявляется у млекопитающих. Итак, задача настоящей работы состоит в том, чтобы сопоставить черты эволюции гомеостатических и информационных систем, попытаться выявить принципы эволюции этих систем.</p>
      <p>В «Происхождении видов» Дарвина [Дарвин, 1872], в работах его последователей — Геккеля [Геккель, 1940], Дорна [Дорн, 1937], Люкаса [Люкас, 1986], Коштоянца [Коштоянц, 1932], Орбели [Орбели, 1933, 1961] рассматривались вопросы происхождения, эволюции функций. На основании данных преимущественно эволюционной морфологии в конце XIX — начале XX века были сформулированы некоторые принципы эволюции функций ряда органов. В 1887 году Дорн [Дорн, 1937] обосновал принцип смены функций в процессе эволюции органов, в 1886-м Клейненберг [Kleinenberg, 1886] — принцип субституции органов, Федотов дополнил его принципом физиологической субституции, Северцов [Северцов, 1939] и Шмальгаузен [Шмальгаузен, 1940] показали роль интенсификации функций, мультифункциональности органов в качестве принципов эволюции функций. В своих построениях эти авторы исходили в большей степени из морфологических представлений и, основываясь на этих подходах, рассматривали эволюцию функций органов. Однако, с точки зрения физиолога, при характеристике любой функции организма очевидно, что тот или иной орган, являющийся носителем функции, может выполнять ее только в целостной системе. Поэтому, по нашему мнению, следует рассматривать принципы эволюции функций физиологических систем на нескольких различных уровнях [Наточин, 1984]. В случае гомеостатической системы, в частности обеспечения водно-солевого гомеостаза, речь может идти об эволюции функций специализированной клетки почки, следующий уровень — это эволюция функций нефронов — функциональных единиц органа. Более высокий уровень — эволюция функций органа, в данном случае самой почки. Высшим уровнем является система регуляции водно-солевого обмена, включающая специфические рецепторы (осморецепторы, волюморецепторы, ионные рецепторы), нервные центры интеграции, эфферентные нервные пути и гуморальные факторы регуляции.</p>
      <p>Такой же четырехуровневый характер системы можно выделить и в случае естественных языков и языков программирования. В настоящей работе предпринята попытка рассмотрения принципов эволюции функций для всех анализируемых объектов на основании представлений об иерархии их функциональной организации. Мы исходили из представления, что элементарной единицей в случае физиологических систем является клетка, ибо в конечном счете процесс отбора действует на уровне особей, а их выживание в борьбе за существование зависит от адекватности работы физиологических систем.</p>
      <p>В отличие от биологии, эволюционные идеи для лингвистики не являются признанными. Тем не менее в XIX столетии, когда началось систематическое изучение языка, предпринимались не всегда успешные попытки применения к описанию языка методов, характерных для естественных наук [Schleicher, 1873]. Такие попытки не воспринимались всерьез до сравнительно недавнего времени, хотя этими проблемами занимались такие крупнейшие языковеды, как Сепир [Sapir, 1949] и Есперсен [Jespersen, 1964]. Основная мысль, проводимая в работах этого направления, сводилась к тому, что человеческие языки развиваются, становясь более эффективными. Этот факт вполне тривиальный для биологии и совершенно парадоксальный для языкознания. В XX веке эти идеи не получили поддержки: Соссюр [Saussure, 1931], Якобсон [Jakobson, 1931, 1966] и другие последователи этого направления (вплоть до Хомского [Chomsky, 1957]) описывают язык прежде всего как статичную систему с набором правил соединения и замены элементов, без учета развития эволюции языков — от праязыков к современным.</p>
      <p>Тем не менее со времени возникновения и широкого распространения в XIX веке сравнительных лингвистических исследований обсуждаются вопросы универсальных и типологических черт в языках, родственных и далеких друг от друга, закономерности их развития, которые прослеживаются на разных уровнях — от фонологического до построения предложения. Стремительно развиваются работы по реконструкции протоязыков [Гамкрелидзе, Иванов, 1984]. Общие черты эволюции языка можно проследить на примере семьи индоевропейских языков, так как они наиболее полно изучены и в течение длительного интервала времени — шести-семи тысяч лет. Оказалось, что закономерности, найденные при изучении индоевропейских языков, приложимы к эволюции других групп языков — хамито-семитских, финно-угорских, алтайских и др. [Иванов, 1982; Елизаренкова, 1982].</p>
      <p>Изменения, наблюдаемые в разных языках, могут существенно отличаться: одно и то же значение в зависимости от типа языка может быть выражено разными способами — сменой тона при том же звуке речи в тональных языках (китайский, бирманский, вьетнамский) или сменой самой фонемы в языках других фонологических типов. Важно также помнить, что лингвистические признаки «рассыпаны» по разным языкам мира, и не обязательно они присутствуют в каждом отдельном языке. Системы нижестоящего уровня в языке представляют собой компоненты систем более высокого уровня: так, элементы самого нижнего уровня (фонемы) лишь косвенно выполняют собственно функцию языка — коммуникацию или выражение мысли. Роль большинства элементов языка заключается в обслуживании вышележащего уровня, чем и обеспечивается его функционирование.</p>
      <p>Несмотря на все сказанное, эволюционные процессы в языке, характеризующие сопоставимые, хотя и иным способом выраженные явления, обнаруживаются вполне отчетливо, подобно тому как основные черты эволюции прослеживаются в ходе эволюции разных групп животного мира.</p>
      <p>Для междисциплинарного анализа принципов эволюции перспективно сопоставление данных исторической лингвистики о развитии языков, с одной стороны, и, с другой стороны, онтогенетических данных, касающихся усвоения ребенком первого языка.</p>
      <p>Существенное значение имеют работы по моделированию звукопроизводящего аппарата ископаемых антропоидов и синтезированию звуков, которые могли быть этим аппаратом произнесены; важно также сопоставление этих данных с общим когнитивным уровнем древних людей и данными антропологии о развитии определенных зон мозга [Lieberman, 1976; Бунак, 1980; Wind, 1976; Leiner, Leiner, 1991]. Полезная для обсуждаемой темы информация содержится в работах по нейролингвистике, касающихся языковых функций в связи с механизмами работы мозга [Прибрам, 1975; Лурия, 1979; Балонов, Деглин, Черниговская, 1985; Chernigovskaya, 1992].</p>
      <p>Термины биологической эволюции в последнее время пытаются приложить к развитию языка: говорят о педоморфизме, неотении, рекапитуляции, гибридизации языков, моногенезе и полигенезе и т. д. Наиболее существенным вкладом в этот аспект проблемы являются работы Бишакджана [Bichakjian, 1988, 1991]. В этой статье будут кратко рассмотрены лишь сведения по эволюции языка на примере наиболее изученных — индоевропейских.</p>
      <p>Как отмечалось выше, интерес представляет сопоставление естественных и искусственных языков. Языки программирования, в отличие от естественных, предназначены для общения между человеком и вычислительной машиной. По сравнению с физиологическими системами эволюция языков программирования очень коротка по времени и берет свое начало с конца 1950-х годов. Теоретическую основу языков программирования составляет концепция Хомского о формальных грамматических структурах. В данной работе остановимся только на языке BASIC [Кетков, 1988], который на начальном этапе своего развития почти не признавался профессионалами — программистами и считался языком для начинающих. Расцвет языка BASIC связан с широким распространением персональных компьютеров. Современные версии BASIC почти достигли возможностей языков высокого уровня, как PL-1, PASCAL, СИ, что делает рассмотрение эволюции этого языка особенно интересным.</p>
      <p>В языке программирования как в эволюционирующей функциональной системе можно выделить следующие структурные уровни: идентификатор, оператор, процедура и программа. Простейший элемент языка — символ — выделять в качестве эволюционирующей единицы нет смысла, так как набор символов практически не меняется и больше связан с устройствами ввода-вывода, чем с конструкцией языка программирования. Идентификатор, точнее, имя идентификатора [Баррон, 1980] — это уже название некоторого объекта, связанного ссылкой с некоторой областью памяти вычислительной машины. Оператор уже способен к некоторой элементарной переработке информации. Например, простейший оператор присваивания пересылает значение некоторого объекта в новую область памяти и придает ему новое имя. Следующий структурный уровень — процедура, которая способна к выполнению достаточно сложных действий и обладает определенной степенью замкнутости и автономности. Программа целиком служит для выполнения какой-то определенной вычислительной или информационной задачи.</p>
      <p>Аналогия между гомеостатической системой и программой на языке BASIC заключается в том, что идентификаторы подобно специализированным клеткам являются элементами функциональной системы, способными к выполнению элементарных действий, но не функций всей системы. Следующий уровень — нефрон и оператор уже способны к выполнению определенных преобразований вещества или информации. Орган, например почка, как и процедура, обладает определенной морфологической и функциональной обособленностью и автономией.</p>
      <p>В ходе дальнейшего изложения будут рассмотрены принципы эволюции функций, характерных для всех четырех уровней раздельно для каждой из трех анализируемых нами систем.</p>
      <subtitle>* * *</subtitle>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Эволюция функций на клеточном уровне</p>
      </title>
      <p>Выделительные органы у <emphasis>Metazoa</emphasis> состоят из специализированных клеток, которые в разной степени способны к ультрафильтрации веществ из крови или внеклеточной жидкости; клетка этих органов осуществляет обратное всасывание профильтровавшихся веществ, секретирует ряд веществ из крови в просвет канальца, осуществляет синтез новых соединений, необходимых для более эффективного удаления веществ из организма; почки участвуют также в осуществлении инкреторной, эндокринной функции. Выполнение клетками всех перечисленных функций, очевидно, связано с необходимостью направленного транспорта веществ (в самой общей форме из крови в мочу или из канальцевой жидкости в кровь), с секрецией веществ из клетки в кровь или мочу. Первичным актом в происхождении выделительного органа была специализация исходных клеток, основанная на <emphasis>возникновении полярной, асимметричной клетки</emphasis>, способной к направленному транспорту веществ. Это было связано с формированием разных свойств апикальной и базальной плазматических мембран, распределением в одной из них преимущественно ионных каналов, в другой — ионных насосов, рецепторов для гормонов и медиаторов, с изменением расположения внутри клетки митохондрий [Наточин, 1976]. Следовательно, в основе эволюции клетки выделительного органа лежит образование асимметричной клетки, то есть <emphasis>специализация клетки.</emphasis></p>
      <p>В основе эволюции функций почки позвоночных, особенно у эндотермных по сравнению с эктотермными, лежит увеличение энерготрат, энергетического обмена, кровотока. Это находит отражение в увеличении интенсивности процессов транспорта веществ в клетке, усилении трансцеллюлярных транспортных потоков.</p>
      <p>В конечном счете важным принципом эволюции функций клетки служит <emphasis>интенсификация ее функций</emphasis>, что находит отражение в увеличении числа митохондрий, повышении потребления кислорода, большей активности ферментов окислительного метаболизма и т. п.</p>
      <p>При сопоставлении в гомологичном ряду нефронов почки у представителей различных классов позвоночных от миксин до млекопитающих очевидно возрастание числа морфологически и функционально различных типов клеток, иначе говоря, эволюция функций связана с <emphasis>дифференцировкой клеток нефрона.</emphasis> Это может быть связано с упрощением ряда функций клетки, повышением (или утратой) только отдельных форм исходной активности клетки, например способности к всасыванию аминокислот, моносахаров.</p>
      <p>Эволюция функций клетки сопровождается увеличением ее способности воспринимать и реагировать на внешние воздействия, точнее выполнять свои функции в организме. Это находит отражение <emphasis>в возрастании количества специфических рецепторов</emphasis> для разного типа гормонов и медиаторов и систем внутриклеточной реализации сигналов.</p>
      <p>Эволюция функций клеток в целостной системе связана не только с эффективностью дистантно действующих регуляторов (гормонов, медиаторов), но и с межклеточными взаимодействиями, что сопровождается <emphasis>специализацией зон клеточных контактов.</emphasis> Изменение характера проницаемости стенки нефрона для отдельных типов ионов, например С1 в начальной и конечной частях проксимального сегмента, осмотической проницаемости разных участков дистального сегмента и собирательных трубок сыграло важную роль в эволюции почки и формировании системы осмотического концентрирования мочи.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Эволюция функций фонемы</p>
      </title>
      <p>Фонема — это минимальная звуковая единица языка, дающая возможность различать значения разных слов и морфем.</p>
      <p>Звуковая система протоязыка содержала очень мало гласных звуков; наиболее часто встречался звук «e», реже «a», еще реже «i» и «u». Существовали ларингальные h-подобные звуки, позднее отпавшие (олигомеризация, регресс звуков, регресс фонем), и развитие языка привело к увеличению числа гласных звуков «i», «e», «a», «o», «u», организованных в два подкласса — долгие и краткие (полимеризация и смена качества).</p>
      <p>Впоследствии возникают разные варианты произношения того же кардинального, как это принято называть, набора гласных с тенденцией к все большей <emphasis>дифференциации</emphasis> — назальные, среднего, переднего ряда и т. д. Об этой же черте говорит и отход от «сложных», «грязных» звуков с тенденцией к формированию «простых» звуков, более четко артикулируемых, к избавлению от коартикуляций. Это хорошо видно на примере согласных звуков, развитие которых шло от комплексных, смешанных к «разнообразию отдельных», покрывающему все пространство возможных артикуляций — от смычных до фрикативов. Несомненно, происходит нарастание <emphasis>интенсификации функций фонем</emphasis>, специализации типов контактов и увеличение числа форм функционирования. Это находит выражение в разрешении сочетания с определенными звуками и запрете на сочетания с другими, что ярко проявляется при сопоставлении разных языков.</p>
      <p>Изменение гласных приводило и к изменению качества соседних согласных звуков, например их озвончению или оглушению. Такая черта, как <emphasis>олигомеризация</emphasis>, может быть отмечена на примере слияния индоевропейских звуков «c», «o», «a» разных тембров в единое санскритское «a». Регресс проявляется и в исчезновении глоттализации, в деградации или замене другими звуками, например фрикативными, — аспирации. Можно отметить деление «двойного» звука на два разных класса: например, лабиовелярные звуки в процессе эволюции исчезают, заменяясь на лабиальные и велярные. Один и тот же новый тип звука мог иметь разное происхождение: например, глухие придыхательные согласные в санскрите могли иметь истоком либо глухие непридыхательные плюс «h», либо звонкие придыхательные согласные. Долгий гласный звук в санскрите в качестве предшественника имел в индоевропейском краткий согласный плюс «h» (пример замещения функций).</p>
      <p>Итак, общая тенденция развития звуков речи направлена в сторону все большей <emphasis>дифференциации фонем.</emphasis></p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Эволюция идентификаторов</p>
      </title>
      <p>Изменение формы идентификаторов в языке BASIC, начиная с первой версии, появившейся в 1964 году, происходило по пути как увеличения числа символов (в первоначальном варианте языка только одна буква и одна цифра, в дальнейшем почти без ограничений), так и появления специальных символов на конце идентификатора (%, $,! #), обозначающих тип переменной. В этом легко заметить аналог специализации клетки.</p>
      <p><emphasis>Интенсификация</emphasis> функционирования идентификаторов связана с переходом языка BASIC от режима интерпретации к режиму трансляции, при этом вместо поиска соответствия между идентификатором и ячейкой памяти, где хранится переменная, каждый раз при обращении к данному идентификатору в программе этот поиск осуществляется только один раз в начале работы программы, что заметно ускоряет ее работу.</p>
      <p><emphasis>Полимеризация</emphasis> объектов, описываемых идентификаторами, выражается в появлении одномерных и многомерных массивов, а также в появлении переменной, задаваемой пользователем.</p>
      <p>Идентификатор в процессе эволюции языка начал расширять свои функции, появились идентификаторы меток, процедур, графического примитива и музыкальной фразы, тем самым происходит <emphasis>дифференциация</emphasis> идентификаторов.</p>
      <p>Специализация символов, образующих идентификатор, заключается в использовании первого символа в качестве описателя типа величины. Это свойство особенно характерно для языка FORTRAN-IV. В современных версиях BASIC допускается произвольная спецификация типа пользователем по первому символу (DEFINT, DEFSNG, DEFSTR). Это аналогично возрастанию специфических рецепторов, если использовать физиологическую терминологию.</p>
      <subtitle>* * *</subtitle>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Эволюция функций нефронов</p>
      </title>
      <p>Нефрон является основной морфофункциональной единицей почки. В каждой почке у человека их около одного миллиона. Однако это не означает, что все нефроны одинаковы. В почке у млекопитающих различают до восьми популяций, групп нефронов (суперфициальные, интракортикальные, юкстамедуллярные). Возрастание гетерогенности нефронов может рассматриваться как одна из черт эволюции функций, в почке у низших позвоночных нет такого разнообразия вариантов нефронов, отсутствует ряд функций, появившихся в почке у млекопитающих.</p>
      <p><emphasis>Увеличение дифференцировки</emphasis> на отделы характеризует нефроны у млекопитающих и птиц, оно у них значительно выше, чем у низших позвоночных. Большая эффективность почки проявляется в сохранении постоянства состава и объема жидкостей внутренней среды.</p>
      <p>Одной из особенностей эволюции функций нефронов является <emphasis>возрастание интенсивности</emphasis> реабсорбции и секреции у теплокровных по сравнению с холоднокровными позвоночными. Это обусловлено как интенсификацией работы клеток, так и реорганизацией зон клеточных контактов в различных частях нефрона, что создает предпосылки для всасывания больших количеств органических и неорганических веществ, воды.</p>
      <p>В процессе эволюции почки происходит образование новых <emphasis>морфофункциональных комплексов.</emphasis> В этой связи можно упомянуть юкстагломерулярный аппарат, отсутствующий у круглоротых, комплекс прямых сосудов и петель Генле у теплокровных. В первом случае это служит предпосылкой создания структуры для анализа содержимого канальца и информации об этом артериол клубочка, гломерулярного аппарата, обеспечивающей начальный этап процесса образования мочи, во втором случае это элементы системы, образование которой способствует формированию новой функции почки, связанной с осмотическим концентрированием мочи.</p>
      <p>Увеличение гетерогенности и дифференцировки нефронов, возрастание интенсивности работы начальных структур нефрона — гломерулярной фильтрации и реабсорбции, образование единых комплексов с участием канальцев, интерстициальных клеток — все это способствует регуляции функций почки на качественно новом уровне, а тем самым большей эффективности поддержания физико-химических констант внутренней среды. При недостаточной степени реабсорбции ионов в проксимальном канальце эту функцию может обеспечить толстое восходящее колено петли Генле; вырабатываемые клетками внутреннего мозгового вещества почки аутакоиды участвуют в регуляции транспорта ряда веществ клетками канальцев. Тем самым у млекопитающих по сравнению с низшими позвоночными становятся шире возможности регуляции функциональной активности.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Эволюция функций морфемы</p>
      </title>
      <p>Морфема в лингвистике — элемент (часть слова), далее не делимый без потери смысла. Имеется несколько типов морфем — корневые, аффиксальные, суффиксальные, деривационные (словообразовательные) и др. Структура языка претерпела ряд изменений от протоязыка к современному состоянию [Bichakjian, 1988]. Это относится как к изменению грамматических черт, так и к способу их маркирования.</p>
      <p><emphasis>Увеличение дифференциации</emphasis> проявляется в формировании все большего разграничения ролей элементов: флексии становятся частицами с конкретными фрагментарными значениями. Происходит сужение функций: морфемы, ранее входившие в состав слов, становятся отдельными единицами, словами с четкими грамматическими функциями, древний абсолютный (неопределенный) падеж распадается на разные падежи. Редукция или полный <emphasis>регресс функций</emphasis> наблюдается, например, в уменьшении количества категорий: чисел с 3-х до 2-х, родов с 3-го до 2-го, возможна полная элиминация падежей; отмечается тенденция к отходу от склонений. Это компенсируется <emphasis>интенсификацией</emphasis> (нарастанием), развитием роли предлогов, появлением артиклей, сдвигом в сторону более экономного алгоритма — от синтетических к более аналитическим формам. Это обеспечивается <emphasis>усилением регуляции</emphasis>, в частности появлением синтаксически релевантного порядка элементов, более жесткой системой согласований элементов друг с другом. Все это ведет к образованию своего рода <emphasis>морфофункциональных комплексов</emphasis>, обеспечивающих новые функции за счет слияния двух или нескольких форм с иными значениями.</p>
      <p>Отмечается увеличение количества единиц одного класса с разными значениями каждой из них (например, предлоги), появление нового класса (артикли), что требуется для обеспечения новой функции — аналитичности. Смена функций морфем выражается в появлении новых качеств у уже имеющихся единиц с возможным регрессом ранее существовавших в языке, возникновение будущего времени и сослагательного наклонения из трех архаических видовых форм — аспектов, что произошло после распада единого индоевропейского праязыка.</p>
      <p>Примером может служить превращение видовых (аспектных) и модальных форм во временные — три видовые формы (present, aorist, perfect) в индоевропейском языке становятся в анатолийских языках двумя временами (present, preterite) и двумя наклонениями (imperative и indicative). Вид perfect превращается во временную форму, из субъективной модальности формируется объективное будущее время.</p>
      <p>В целом отмечается сужение ролей элементов от полифункциональных форм в сторону специализации с установкой на фрагментарность, независимость выражения тех или иных функций, то есть прослеживается тенденция к переходу от тяжелых синтетических форм, подобных русскому синтаксису, к легким аналитическим конструкциям типа английских. Можно отметить и возрастающую гетерогенность, когда появляется многозначность одного и того же элемента в зависимости от его положения в целостной структуре.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Эволюция функций операторов</p>
      </title>
      <p><emphasis>Увеличение дифференциации</emphasis> операторов заключалось в появлении нескольких типов операторов цикла вместо одного, в развитии операторов IF…THEN путем добавления ELSE и переходе к операторам типа CASE, в появлении графических операторов, интерактивных операторов связи с клавиатурой, джойстиком, световым пером.</p>
      <p><emphasis>Гетерогенность</emphasis>, неоднородность структуры операторов растет в процессе эволюции языка; так появились достаточно сложные формы операторов для работы с файлами (OPEN…FOR…ACCESS… AS…LEN) или оператор рисования окружности, эллипса или их частей (CIRCLE), имеющий большой набор управляющих параметров.</p>
      <p><emphasis>Увеличение интенсивности</emphasis> работы операторов в процессе эволюции языка хорошо иллюстрируется переходом к матричным операторам (например, в языке BASIC для вычислительной машины Искра-226). <emphasis>Образование морфофункциональных комплексов</emphasis> можно иллюстрировать появлением операторов DRAW или PLAY, которые могут нарисовать несложную картину или выдать через звукогенератор музыкальную фразу.</p>
      <p><emphasis>Усложнение механизмов регулирования работы</emphasis> операторов очевидно на примере эволюции оператора CLS. В первых версиях языка этого оператора не было вовсе, затем он появился для очистки экрана CLS, развившись в дальнейшем в CLSO, CLS1, CLS2, очищая весь экран либо только графические окна (или только текстовые окна).</p>
      <subtitle>* * *</subtitle>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Эволюция функций почки</p>
      </title>
      <p>Очевидно, что не следует специально декларировать тезис о взаимосвязи структуры и функции, их зависимость отчетливее выявляется, когда речь идет о принципах эволюции функций органов. В то же время некоторые принципы в большей степени отражают эволюцию структуры органа (например, олигомеризация), другие, напротив, эволюцию его функций (например, увеличение числа функций). Целесообразно представить воедино принципы морфофункциональной эволюции, поскольку они дают возможность полнее оценить принципы развития как структуры, так и функции исследуемых физиологических систем.</p>
      <p><emphasis>Возрастание мультифункциональности</emphasis> следует отнести к одной из характерных черт эволюции почки. Почка миксин обеспечивает регуляцию объема жидкостей тела, ионную регуляцию. Возможность приспособления к пресным водам была связана с появлением в почке миног новой функции — способности к осморегуляции. У высших позвоночных почки выполняют не только экскреторную функцию, но и инкреторную, вырабатывая ряд гормонов, аутакоидов, участвуют в регуляции метаболизма органических веществ, выполняют ряд иных функций.</p>
      <p>Процессы, лежащие в основе мочеобразования (гломерулярная фильтрация, реабсорбция веществ), при расчете на 1 грамм массы почки протекают в 10–100 раз интенсивнее у млекопитающих по сравнению с низшими позвоночными. Следовательно, поскольку относительная масса почки не растет в ходе эволюции позвоночных, интенсификация процессов, лежащих в основе деятельности почки, является одним из характерных принципов эволюции их функций.</p>
      <p>Качественно новым в эволюции функций почек у птиц и млекопитающих является появление способности к регуляции осмотического гомеостаза в условиях дефицита воды, иначе говоря, способность к осмотическому концентрированию мочи. Развитие этой новой функции в почке обусловлено формированием в ней новой структуры — мозгового вещества. Это обусловлено разделением почки на два слоя — корковое и мозговое вещество. Благодаря надстройке новой структуры — мозгового вещества — стало возможным осуществление новой функции, связанной с образованием гиперосмотической мочи. Следовательно, <emphasis>принцип надстройки</emphasis> можно рассматривать как один из основных в эволюции функций органов, в том числе и почки.</p>
      <p><emphasis>Смена функций</emphasis> относится к числу существенных принципов эволюции функций. Почка костистых рыб является не только экскреторным, но и кроветворным органом, у высших позвоночных она теряет функцию кроветворения, но становится органом, участвующим в регуляции кроветворения.</p>
      <p><emphasis>Принцип субституции органа или его функций</emphasis> может быть в случае почки проиллюстрирован рядом примеров. У рыб в выделении, кроме почки, важное значение имеют жабры; солевые железы несут основную нагрузку в гипоосмотической регуляции в орган из эласмобранхий, морских рептилий и птиц. Экскрецию солей для опреснения обеспечивают солевые железы разного происхождения, только у млекопитающих основным органом в системе осморегуляции становятся почки.</p>
      <p><emphasis>Олигомеризация органов и полимеризация функциональных единиц</emphasis> имеют значение для повышения роли почки как важнейшего гомеостатического органа. Метамерно расположенные многочисленные метанефридии сменяются на парные выделительные органы у моллюсков, ракообразных, позвоночных. В то же время в едином органе, например в почке, имеются многочисленные функциональные единицы — нефроны. Для эффективности выполнения осморегулирующей и волюморегулирующей функций почки имеет значение участие не только многочисленных, но и дифференцированных групп нефронов, относящихся к разным популяциям.</p>
      <p>Выше шла речь о принципах эволюции функций, характеризующих прогрессивную эволюцию почки; это касается таких сторон ее развития, как мультифункциональность, интенсификация деятельности и т. п. Но процесс развития может сопровождаться регрессом функций, во всяком случае ряда функций. Примерами регресса функций может служить потеря способности к образованию гипоосмотической мочи у морских костистых рыб, редукция гломерулярного аппарата и клубочковой фильтрации у некоторых видов морских костистых рыб, рептилий, адаптирующихся к жизни в засушливых районах.</p>
      <p><emphasis>Необратимость регрессивной эволюции</emphasis> почки может быть проиллюстрирована на примере водяных полевок, утративших способность к значительному осмотическому концентрированию мочи, а вместе с тем и способность обеспечивать осморегуляцию при дефиците воды. Миграция в морскую воду морских костистых рыб привела к необратимым изменениям в ряде систем, в том числе и в почке, что лишает их возможности к гиперосмотической регуляции. При анадромной миграции у лососей (горбуша) уже через несколько десятков минут после захода в реку из моря исключается возможность возврата в море из-за функционального переключения системы осморегуляции и необратимого регресса системы гипоосмотической регуляции.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Эволюция функций слова</p>
      </title>
      <p>Развитие языка связано с возрастанием количества морфем в слове и за счет этого уменьшения количества слов. Имеющиеся ранее морфемы используются для образования новых слов в современном языке — это архи-, анти-, поли- (и т. п.). Возникают группы слов по принципу надстройки: сочинительные — bread and butter, подчинительные — fresh milk, конструкции — I saw him coming. В индоевропейском праязыке слова в предложении не управляли друг другом, а примыкали друг к другу, то есть были как бы сами по себе. Далее слова стали объединяться в группы, так что форма одного слова начинает задавать форму другого слова [Groot, 1957; Hawkins, 1983], но это еще не предложение. Смена функций проявляется в том, что местоимения начинают выступать в роли союзов. Наблюдается <emphasis>олигомеризация</emphasis> — объединение когнитивно разных явлений в одну новую языковую единицу. <emphasis>Дифференциация</emphasis> функций слов видна в том, что конкретные значения выделяются из более аморфных; происходит разделение когнитивных и грамматических ролей — выделение субъекта и объекта, агенса и патиенса и т. д. Очень важной чертой эволюции этого уровня языка является стремление к упорядочению, к фиксированному месту слов в предложении и конструкциях. <emphasis>Увеличение мультифункциональности</emphasis> проявляется в возникновении разных, иногда очень различающихся значений одного и того же слова. <emphasis>Регресс функций</emphasis>, в том числе и необратимый, виден по отмиранию, выпадению слов или отдельных значений слов (архаизмы). Можно говорить о валентности, то есть сочетаемости слов друг с другом, различной для разных языков и универсальной.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Эволюция процедур</p>
      </title>
      <p>Первоначально процедура в BASIC была задумана просто как часть программы, к которой возможно многократное обращение (GOSUB…RETURN), в процессе эволюции языка функции процедуры сильно расширились: появилась локализация переменных и меток, процедура стала таким же универсальным <emphasis>мультифункциональным средством</emphasis> программирования, каким она изначально задумана в таком языке, как PASCAL, который появился значительно позднее первых версий BASIC.</p>
      <p><emphasis>Интенсификация процедур</emphasis> заключается в появлении возможности их предварительной трансляции на язык ассемблера. <emphasis>Эффект надстройки</emphasis> проявляется в возможности вызова одних процедур из тела других, а также применения рекурсивных процедур. Оказывается возможным построение иерархических систем любой сложности.</p>
      <p>По отношению к процедурам принцип <emphasis>олигомеризации</emphasis> органов можно интерпретировать как воплощение основных идей «структурного программирования» Вирта [Дал, Дейкстра, Хоор, 1975] с полным отказом от оператора GOTO. В последних версиях BASIC эти идеи в значительной мере осуществлены, хотя классическим языком структурного программирования является, несомненно, язык PASCAL.</p>
      <p>На уровне процедур <emphasis>смена функций</emphasis> происходит очень легко. Например, процедура решения системы дифференциальных уравнений методом Рунге — Кутта может с одинаковым успехом применяться для решения модели экологической системы или задачи теплопроводности в твердом теле. На этом принципе основано создание всех систем математического обеспечения ЭВМ.</p>
      <p>Замещение одной процедуры другой в процессе эволюции языка (даже, вернее, не столько языка, сколько системы математического обеспечения) можно показать на примере процедуры поиска экстремума многомерной функции. Эти процедуры эволюционировали от процедур сплошного перебора до градиентных методов или методов случайного поиска и их сочетаний. Процедуры разные, а выполняют одну и ту же функцию.</p>
      <p>Процедуры устаревают, и ими перестают пользоваться. Например, так произошло с почти забытым в настоящее время линейным программированием, которым увлекались в 1960-е годы. Процедуры печатания таблиц отмерли из-за развития средств псевдографики. Называть этот процесс регрессом не совсем корректно, но явление исчезновения одних приемов и средств программирования и возникновения новых несомненно.</p>
      <subtitle>* * *</subtitle>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Эволюция системы водно-солевого равновесия</p>
      </title>
      <p>Эта система определяет стабильность ряда физико-химических констант в организме у животных и человека. К ним относится объем жидкости тела, их осмотическое давление, рН, соотношение между ионами и концентрация каждого из них. Исследование живых существ, относящихся к различным типам первично- и вторичноротых, разным классам позвоночных, находящихся на разных этапах постнатального развития, свидетельствует о возможности признать значимыми следующие принципы эволюции функций системы:</p>
      <p>1) возрастание количества регуляторных факторов;</p>
      <p>2) увеличение числа регулируемых параметров;</p>
      <p>3) повышение степени гомеостатирования.</p>
      <p>У большинства морских беспозвоночных и у миксин во внутренней среде к числу регулируемых физико-химических параметров относится рН, концентрация некоторых ионов. Миноги, рыбы и представители остальных классов позвоночных обладают системами стабилизации осмотического давления крови, жидкостей внутренней среды. Это открывало перед такими животными возможность занятия новых ареалов — заселения пресных вод, суши. Сопоставление функциональной организации систем регуляции водно-солевого обмена у животных разного уровня развития свидетельствует о том, что меняется количество гуморальных факторов регуляции. Так, для ионов, имеющих особенно важное значение для деятельности клеток, имеется не один, а два, а иногда и большее число гормонов и других факторов регуляции. В настоящей статье, где внимание уделено и информационным системам, существенно отметить, что регуляторные пептиды, различные гормоны могут рассматриваться как слова биологического языка гомеостатических систем [Mayer, Baldi, 1991].</p>
      <p>Возрастание количества регуляторных факторов не является единственным механизмом, используемым в эволюции для улучшения качества регулирования. Проведенные нами исследования показывают, что, как и в случае влияния нервной системы на мышцу, где стимуляция одних нервов может оказывать пусковой эффект, а других — адаптационно-трофический, что приспосабливает работу мышцы, органа чувств к сиюминутным потребностям организма [Орбели, 1962], так и в отношении ряда гормонов, в частности вазопрессина, установлено два типа эффектов. Один из них, осуществляемый в случае вазопрессина при стимуляции V2-рецепторов, приводит к увеличению проницаемости эпителия осморегулирующего органа для воды, другой зависит от стимуляции на клетке Vi-рецепторов, в этом случае обеспечивается выделение в клетке иных вторичных мессенджеров, модуляция уровня проницаемости, а тем самым и изменение величины всасывания воды [Наточин, 1992]. В итоге более точно регулируется осмоляльность крови, что имеет исключительное значение для работы клеток различных систем, особенно нервной системы. От изменения осмоляльности внеклеточной жидкости зависят колебания объема клеток. Этот параметр должен поддерживаться с исключительной точностью, чтобы обеспечить высокую эффективность выполнения клеткой ее функций.</p>
      <p>В процессе эволюции позвоночных возрастает способность почки и других эффекторных органов и систем к повышению степени гомеостатирования физико-химических параметров внутренней среды.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Эволюция функций предложений</p>
      </title>
      <p>Предложение — это выражение мысли и чувства, в нем важно все: слова, их порядок. Поскольку предложение составлено из слов по определенным правилам — как универсальным, отражающим общие когнитивные свойства человека, так и специфическим, свойственным данному языку, то, говоря об этом уровне, нельзя не коснуться эволюции самих правил (то есть синтаксиса). В этой связи следует отметить ряд общих тенденций.</p>
      <p>Прежде всего лингвисты фиксируют эволюцию синтаксиса от когнитивного (обозначение ролей — действие, деятель, объект действия и т. п.) к собственно языковому (появление таких частей предложения, как подлежащее, сказуемое, дополнение, что не обязательно совпадает с когнитивными ролями). Это говорит о нарастании специализации функций.</p>
      <p>Происходит также реорганизация структуры предложения для повышения его функциональной адекватности — способности выразить сложные системы понятий и отношений.</p>
      <p>Иерархия структуры выражается в появлении отношений субординации — сначала у групп слов внутри простого предложения, затем при формировании специальных придаточных предложений.</p>
      <p>Отмечается увеличение степеней свободы синтаксиса — переход к более мобильным правилам управления отдельными частями предложения и отдельными предложениями внутри сложных предложений, замена системы склонений синтаксическими функциями (что является более экономным алгоритмом), а соответственно, появление синтаксически более релевантного порядка слов.</p>
      <p>Направление эволюции синтаксиса можно условно описать таким образом: от групп равнозначных слов к группам коррелированных слов, к соединению по типу корреляции двух простых равнозначных предложений, к возникновению подчинения внутри предложений и, наконец, к возникновению сложноподчиненных предложений. Далее развитие идет по пути появления сложных предложений с подчинениями и сочинениями на разных уровнях (например, одно внутри другого). Туда могут включаться и разные причастные и прочие обороты. Для описания этих сложнейших конструкций разработано понятие глубины синтаксиса (уровней сочинения и подчинения). Историками языка отмечается интересное явление «переворачивания» грамматической структуры в процессе эволюции языка от типа «объект-действие» к типу «действие-объект» и от «ветвящейся влево» структуры (John’s brother’s car) к «ветвящейся вправо» (the саr of the brother of John) [Bichakjian, 1988].</p>
      <p>Сказанное выше в описании языка, как и в случае биологических систем, свидетельствует о возрастании количества регуляторных факторов и регулируемых параметров, то есть в данном случае ведет к наиболее адекватной передаче информации, к формулированию мысли.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Эволюция программ как единого целого</p>
      </title>
      <p>Эволюция программ идет по пути увеличения их независимости от конкретного типа вычислительной машины. Так, был специальный язык BASIC для ЭВМ ДЗ-28, для Искры-226, для ZX-Spectrum или FX-702P. В процессе эволюции язык стал машинно независимым, что можно интерпретировать как повышение степени «гомеостаза» данного языка.</p>
      <p>Другое направление эволюции программ заключается в росте числа характеристик, по которым оценивается качество программы и процесса ее создания. Так, помимо основного требования к реализации заданного алгоритма, к программе стали предъявляться требования наглядности и удобочитаемости. Другое дополнительное требование, возникшее в процессе эволюции языка, заключалось в удобстве отладки и тестирования программ. Это вызвало к жизни целый арсенал средств поиска, трассировки (TRACEON), наблюдения (WATCH), запоминания команд (HISTORYON), остановки в заданном месте программы (BREAKPOINT) и синтаксического контроля отдельной строки программы [Kameny, Kurtzi, 1985; Inman, Albrechi, 1989].</p>
      <subtitle>* * *</subtitle>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Заключение</p>
      </title>
      <p>Все сказанное в статье представляет собой попытку обосновать применимость некоторых принципов эволюции функций к таким далеким явлениям, как естественный язык, язык программирования и физиологическая система. Сделанное следует понимать как стремление проанализировать принципы эволюции этих систем с нестандартной точки зрения. Выше было показано, что между процессом эволюции физиологической системы и процессом эволюции естественного языка и языка программирования существуют достаточно обширные аналогии. Это тем более удивительно, что механизмы эволюции гомеостатических систем и языков резко отличаются. Например, естественный отбор и генетическое наследование признаков заменяются конкуренцией между фирмами — поставщиками программного обеспечения вычислительных машин и всемирной доступностью информации о языках программирования. Замеченные аналогии дают основание предположить, что существуют некоторые общие закономерности эволюции функциональных систем. В физике давно замечена и плодотворно используется аналогия между механическими, акустическими и электрическими явлениями [Ольсон, 1947]. Появление кибернетики привело к пониманию единства процессов управления в живой и неживой природе. Возможно, что существует такое же единство процессов эволюции различных систем.</p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Распознавание человеком разных типов звуковых сигналов, издаваемых обезьянами (Cebus сapucinus)<a l:href="#n_4" type="note">[4]</a></p>
     </title>
     <section>
      <p>Несмотря на то что человек постоянно встречается со звуками, издаваемыми животными, и широко использует распознавание этих звуков в своей жизни, методы научного изучения распознавания подобных звуков до сих пор не разработаны. Между тем этот вопрос представляется существенным как для характеристики структуры звуковой среды, важнейшим компонентом которой являются звуки, издаваемые животными, так и особенно для изучения эволюции функции звуковой коммуникации в животном мире, высшим уровнем которой является речь человека. Одновременно исследование издаваемых животными звуков существенно с общей психофизиологической точки зрения для всего вопроса распознавания человеком сложных звуков, характеризуемых некоторым множеством физических параметров. Биоакустические сигналы представляют собой частный случай подобных сложных звуков; их физическая структура определяется свойствами биологических звукоизлучающих аппаратов, что в первую очередь выражается в наличии временного членения. Эта сторона вопроса рассматривалась уже ранее в работах лаборатории, связанных с электрофизиологическим исследованием характеристик слуховой системы млекопитающих [Гершуни, 1973; Гершуни, Вартанян, 1975].</p>
      <p>Первой задачей исследования, начатого нами в 1973 году [Гершуни и др., 1975], являлась разработка приемов качественной и количественной оценок распознавания человеком сигналов, издаваемых животными.</p>
      <p>В качестве биоакустических сигналов, подлежащих распознаванию, был избран набор звуков, издаваемых обезьянами в различных условиях их поведения [Фирсов, 1954; Мальцев, 1970]. Выбор этих биоакустических сигналов представляется выгодным по следующим соображениям:</p>
      <p>1) звуки, издаваемые капуцинами в разных поведенческих ситуациях, хорошо разделяются по своим физическим характеристикам на ряд отличных групп;</p>
      <p>2) частотный состав этих звуков, значимый по амплитуде, лежит в пределах от 100 до 6–8 кГц, то есть в пределах частот, к которым ухо человека достаточно чувствительно;</p>
      <p>3) звукоизлучающий аппарат капуцинов, как и других обезьян, имеет много общих черт с голосовым аппаратом человека.</p>
      <p>Это позволяет делать определенные заключения о работе звукоизлучающих органов у обезьян, пользуясь физическими характеристиками издаваемых звуков и данными строения этих органов [Zhinkin, 1963; Lieberman, 1968], опираясь на хорошо изученные явления речеобразования у человека [Фант, 1964].</p>
      <p>Как было описано в предыдущих работах лаборатории [Мальцев, 1970; Гершуни, Мальцев, 1970], наблюдаемый в различных поведенческих ситуациях набор звуков у капуцинов мог быть разбит на восемь типов; критерием, используемым для классификации звуков, служило соотношение трех родов явлений:</p>
      <p>1) поведенческой ситуации, в которой наблюдались данного рода звуки;</p>
      <p>2) опознания сигналов человеком (экспериментатором) как относящихся к данной поведенческой ситуации (то есть отнесение их к определенной категории);</p>
      <p>3) установление физических параметров сигналов (временных и спектральных), характерных для данной поведенческой ситуации.</p>
      <p>Результаты опознания этих звуков экспериментатором, необходимые для классификации сигналов, выражали деятельность человека в его естественной жизни. Сама по себе эта деятельность не служила предметом исследования; характерной для нее была достаточно большая длительность периода обучения (несколько месяцев); по существу это была деятельность, подобная той, которая характеризует работу натуралиста или охотника, постепенно обучающегося восприятию и опознаванию звуков животных и соотношения их к определенным условиям поведения, в которых эти звуки издаются.</p>
      <p>В экспериментах по исследованию набора звуков капуцинов людьми, никогда не слышавших подобных звуков, полностью исключались сведения о поведенческом значении различных групп сигналов. Таким образом, условия опознания звуков в этих психофизиологических экспериментах значительно отличались от опознания звуков, осуществляемых в условиях естественного наблюдения за поведением животных.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Методика</p>
      </title>
      <p>Переход от магнитных записей звуков, издававшихся в различных поведенческих ситуациях капуцинами, к выборочным записям (монтажам), которые предъявлялись испытуемым, осуществляли с помощью перезаписи на магнитофон МЭЗ-28А. Исходной для этих монтажей являлась запись ста сорока звуков самца капуцина, которые были разбиты на восемь типов; согласно ранее принятой классификации, эти типы сигналов получили следующие наименования: ориентировочный, приветственный, призывный, оборонительный, угрозы, агрессии, пищевой длинный, пищевой короткий [Мальцев, 1970; Гершуни, Мальцев, 1970]. Было изготовлено два варианта монтажей, которые использовались при двух отличительных процедурах опознания их человеком. Эти монтажи воспроизводились на магнитофоне МЭЗ-28А и многократно прослушивались испытуемыми в условиях звукозаглушенной камеры. В качестве звукоизлучателя использовалась акустическая система 20АС-1 с рабочим диапазоном частот 40–18 000 Гц.</p>
      <p>Первый монтаж для прослушивания наивными слушателями (сокращенно МНС-1) использовался для получения качественной оценки восприятия семи различных типов сигналов (в монтаже отсутствовал сигнал угрозы). Этот монтаж содержал двадцать один сигнал — в среднем по три сигнала каждого типа. Сигналы одного типа следовали друг за другом с интервалами около трех секунд, тогда как интервалы между группами сигналов одного типа составляли около десяти секунд. В процессе прослушивания МНС-1 испытуемые должны были дать характеристику каждого типа сигналов по определенным критериям, а именно:</p>
      <p>1) подобию с другими известными им звуками;</p>
      <p>2) эмоциональному выражению;</p>
      <p>3) звуковысотным и мелодическим особенностям;</p>
      <p>4) фонетической транскрипции.</p>
      <p>Для этой цели была использована группа слушателей (четырнадцать человек), в которую входили фонетики, психоакустики, а также лица с музыкальным слухом. Каждый испытуемый должен был давать оценку не менее чем по двум критериям. Опытные сеансы, состоявшие из шести — восьми прослушиваний, производились до достижения стабильных характеристик.</p>
      <p>Второй монтаж звуков (МНС-2) использовали для количественной оценки опознания сигналов восьми различных типов. В этот монтаж входило шестьдесят четыре сигнала, по восемь сигналов каждого типа, выбранных по таблице случайных чисел из исходного набора. Последовательность сигналов на магнитной ленте была также случайной, с интервалами около пяти секунд. Таким образом, в монтаже МНС-2, в отличие от МНС-1, никаких сведений о делении сигналов на группы не содержалось. Классификацию сигналов производили сами испытуемые, опираясь только на акустическое сходство и различие сигналов. Для каждой классификационной группы испытуемый должен был ввести кратное обозначение (характер обозначения не оговаривался) и присвоить его одной из восьми клавиш, установленных на пульте испытуемого, которую он в дальнейшем нажимал при появлении сигнала данной группы. Если испытуемый не мог отнести какой-либо сигнал МНС-2 ни к одной из своих классификационных групп (их общее количество не должно было превышать восьми), он нажимал специальную, девятую клавишу недифференцированного ответа. Для опытов с монтажом МНС-2 была использована другая группа испытуемых — студенты медицинского вуза (десять человек), не занимавшиеся когда-либо акустическими измерениями. Опыты проводили несколько дней подряд (по четыре прослушивания монтажа в день) до достижения стабильной классификации сигналов.</p>
      <p>Поскольку при нажатии клавиш на пульте испытуемого с помощью разработанного в лаборатории устройства на перфоленте автоматически печатался порядковый номер нажатой клавиши, результаты классификации получали в процессе опыта численное представление и обрабатывались в дальнейшем на ЭВМ «Наири-3». При обработке результатов оценивали величину соответствия классификации, даваемой испытуемыми, с типами сигналов, представленных в МНС-2. Для этого каждому из восьми этих типов присваивали порядковый номер <emphasis>i</emphasis>(<emphasis>i</emphasis> = 1, 2… 8) и подсчитывали общее число <emphasis>n<sub>ij</sub></emphasis> случаев, когда в процессе прослушивания при предъявлении <emphasis>i</emphasis>-го типа была нажата клавиша с <emphasis>j</emphasis>-м номером (<emphasis>j</emphasis> = 1, 2… 9). Каждое прослушивание испытуемым серии сигналов МНС-2 давало матрицу {<emphasis>n<sub>ij</sub></emphasis>} из семидесяти двух чисел, выражающую его текущую классификацию сигналов. Кроме того, оценивали стабильность классификации испытуемых в различные опытные дни, а также разброс классификаций разных испытуемых. Для этого производили дополнительный информационный анализ матриц {<emphasis>n<sub>ij</sub></emphasis>}, широко используемый в практике подобного рода психологических измерений [Решлен, 1966]. Вычисляли среднюю информацию <emphasis>I(i, j)</emphasis>, воспринимаемую испытуемым о разных типах сигналов за одно прослушивание МНС-2 (формула 1):</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_001.png"/>
      <empty-line/>
      <p>где <emphasis>H(j)</emphasis> — энтропия реакций испытуемого; <emphasis>H<sub>i</sub>(j)</emphasis> — средняя условная энтропия реакций испытуемого при условии предъявления <emphasis>i</emphasis>-го типа сигналов МНС-2.</p>
      <p>Количество <emphasis>n<sub>i9</sub></emphasis> нажатий на клавишу, соответствующую недифференцированному ответу, при вычислениях поровну распределяли между остальными клавишами. Очевидно, что при полном соответствии классификации испытуемого с типами сигналов МНС-2 <emphasis>I(i,j) = H<sub>i</sub>(j)</emphasis> = 3 бита. Для определения разброса классификаций разных испытуемых вычисляли коэффициент вариации <emphasis>С<sub>I</sub></emphasis> (формула 2):</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_002.png"/>
      <empty-line/>
      <p>где <emphasis>Ī</emphasis> — среднее значение <emphasis>I(i, j)</emphasis> для разных испытуемых; σ1 — среднее квадратическое отклонение значений <emphasis>I(i, j)</emphasis> для разных испытуемых.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Результаты исследования</p>
      </title>
      <p><strong>Первая серия.</strong> После четырех — шести прослушиваний монтажа МНС-1 каждый испытуемый начинал давать однозначные или близкие определения для отдельных типов сигналов. Наименование по подобию со знакомыми звуками использовалось всеми испытуемыми. Фонетическая транскрипция определялась шестью лицами (из них четыре являлись высококвалифицированными фонетистами). Эмоциональное выражение и звуковысотные характеристики были зафиксированы десятью испытуемыми.</p>
      <p>В табл. 1 представлена выборка наименований, даваемых слушателями по разным критериям оценки. Из нее видно, что определения по критериям подобия со знакомыми звуками для одних типов сигналов переслаиваются друг с другом, для других — оказываются весьма отличными. Так, ориентировочный и приветственный сигналы получают у некоторых слушателей такие одинаковые наименования, как трель; призывный, оборонительный и пищевой длинный определяются как скуление, повизгивание; сигнал агрессии, определяемый как хрип, рычание, оказывается резко отличным от других, но имеет общее наименование с конечным компонентом ориентировочного сигнала, характеризуемого как хрип. По эмоциональным характеристикам три сигнала — призывный, оборонительный, пищевой длинный — получают такое общее определение, как жалобный звук. По звуковысотным характеристикам изменение высоты вверх определяется для двух сигналов — приветственного и пищевого длинного; изменение высоты вниз характерно для ориентировочного сигнала.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 1.</strong> Оценка разных типов звуков обезьян по четырем критериям (первая серия опытов)</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_003.png"/>
      <empty-line/>
      <p><emphasis>Примечание:</emphasis> точками с запятой разделены обозначения, даваемые разными испытуемыми, запятыми — обозначения, даваемые одним и тем же испытуемым.</p>
      <empty-line/>
      <p>Весьма интересны данные фонетической транскрипции. Так, четыре сигнала (призывный, оборонительный и пищевые длинный и короткий) относятся к группе гласных. Один сигнал, имеющий чисто шумовой характер (агрессивный), относится к группе согласных. Один из сигналов (ориентировочный) характеризуется как состоящий из последовательности согласного и гласного или как звучный согласный (вибрант). К этому сигналу, по определению одного фонетиста, примыкает приветственный сигнал; другие фонетисты отмечают в приветственном лишь гласноподобные компоненты. Как можно видеть из табл. 1, в фонетической транскрипции выступает не только отнесение разных типов сигналов к трем общим категориям: гласноподобных, согласноподобных и смешанных (гласный + согласный), но и наличие более специализированных оценок, характеризующих каждый тип сигнала по дополнительным признакам.</p>
      <p>Из изложенного следует, что для представленных типов сигналов, из которых каждый опознается испытуемыми как отличный от другого, характерной является множественность определений одного и того же сигнала. Это множественность определений является, как хорошо известно, типичной для опознания сложных многомерных звуков.</p>
      <p><strong>Вторая серия.</strong><emphasis>А.</emphasis> При первых прослушиваниях монтажа сигналов МНС-2 испытуемые выделяют все большее число групп сходных сигналов, приписывая соответствующим клавишам самые различные обозначения. На рис. 1 показана усредненная для восьми испытуемых величина информации о типах сигналов, воспринятая ими при разных прослушиваниях МНС-2 (кривая <emphasis>1</emphasis>), а также значения коэффициента вариации этой величины, отражающие разброс классификаций сигналов разными испытуемыми (кривая <emphasis>2</emphasis>). Как видно из рис. 1, изменение этих величин имеет закономерный характер. В начале опытов информация, воспринимаемая испытуемыми о типах сигналов, быстро растет и их классификации начинают быстро сближаться. После шестого — восьмого прослушиваний скорость нарастания величины воспринятой информации значительно падает и различия классификаций разных испытуемых стираются медленнее.</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_004.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 1.</strong> Средняя величина информации <emphasis>I</emphasis> о типах сигналов, воспринимаемая испытуемыми (кривая <emphasis>1</emphasis>), коэффициент вариации <emphasis>CI</emphasis> величины информации <emphasis>I</emphasis>, воспринятой разными испытуемыми (кривая <emphasis>2</emphasis>). По ординате — информация в битах, по абсциссе — номер прослушивания</p>
      <empty-line/>
      <p>Следует отметить что начиная с двенадцатого — четырнадцатого прослушивания обозначения, даваемые испытуемыми сводным группам сигналов, оставались постоянными и соответствовали одним и тем же клавишам. В результате к концу опытов классификация испытуемых стабилизировалась и становилась тесно связанной с типами сигналов. В табл. 2 приведена средняя классификационная матрица, дающая численное выражение этой связи для отдельных типов сигналов. В этой таблице просуммировано 4096 ответов восьми испытуемых, полученных в течение девяти последних прослушиваний, соответствующих периоду стабилизации ответов. В левом столбце таблицы указаны номера соответствующих клавиш (письменные наименования клавиш в целом соответствуют наименованиям по критерию подобия табл. 1). Остальные столбцы соответствуют типам сигналов, представленных в монтаже МНС-2. Цифры таблицы выражают процентное соотношение нажатия различных клавиш для каждого типа сигналов. Как видно из диагонали таблицы, выделенной жирными цифрами, для большинства типов сигналов от 72 до 99 % нажатий на клавиши соответствуют определенному типу. Лишь для двух типов (оборонительного и длинного пищевого) это соответствие выражается 66 и 23 %.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 2.</strong> Классификация разных типов звуков обезьян (вторая серия опытов)</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_005.png"/>
      <empty-line/>
      <p>Как уже указывалось ранее, в монтаже МНС-2 полностью отсутствовали сведения о делении сигналов на типы. Поэтому высокий процент ответов испытуемых, соответствующих большинству типов сигналов, позволяет предположить, что классификация испытуемых основывается на тех же общих физических признаках сигналов, которые существенны в обоих случаях.</p>
      <p>Числа <emphasis>n<sub>ij</sub></emphasis> (при <emphasis>i</emphasis> ≠ <emphasis>j</emphasis>) классификационной матрицы, расположенные вне выделенной диагонали табл. 2, соответствуют отклонениям состава классификационных групп испытуемых от типов предъявлявшихся сигналов. Каждое из этих чисел выражает процент нажатия <emphasis>j</emphasis>-й клавиши, связанной преимущественно с другими типами сигналов, при предъявлении данного, <emphasis>i</emphasis>-го типа. Сумма чисел <emphasis>n<sub>ij</sub></emphasis> и <emphasis>n<sub>i‘j‘‘</sub></emphasis> (при <emphasis>i‘</emphasis> = <emphasis>j; j‘</emphasis> = <emphasis>i; i</emphasis> ≠ <emphasis>j</emphasis>), симметричных относительно выделенной диагонали, соответствует, таким образом, взаимному перекрытию сигналов <emphasis>i</emphasis>-го и <emphasis>i‘</emphasis>-го типов в ответах испытуемых (в процентах от общего количества ответов на каждый тип). Сравнение перекрытий сигналов различных типов с их физическими характеристиками позволяет судить о значении различных параметров сигнала для его опознания.</p>
      <p><emphasis>Б.</emphasis> При предъявлении монтажа МНС-2 была проведена серия прослушиваний, задачей которых являлась оценка эмоциональных характеристик звуков. Испытуемые получали инструкцию давать эмоциональную оценку по произвольно выбираемым ими наименованиям. В прослушиваниях участвовало десять испытуемых второй группы. Распределение даваемых испытуемыми письменных наименований эмоциональных характеристик после двадцать четвертого прослушивания носило весьма закономерный характер. Так, из шестидесяти четырех наименований соответственно общему числу сигналов в монтаже МНС-2 лишь одно не совпадало по характеру обозначенной эмоции со всеми другими определениями сигнала (относится к сигналу агрессии). Полученные данные близки к эмоциональным характеристикам, представленным в табл. 1, несмотря на то что в обоих сериях опытов использовались отличные психофизические процедуры.</p>
      <p><emphasis>Сопоставление результатов, полученных при прослушивании двух монтажей (МНС-1 и МНС-2).</emphasis> Сопоставление требует выделения обобщенных групп характеристик, по которым могут быть классифицированы типы сигналов. Наиболее ясными классификационными группами по фонетической транскрипции являются следующие:</p>
      <p>1) гласноподобные;</p>
      <p>2) согласноподобные;</p>
      <p>3) смешанные (согласный + гласный).</p>
      <p>Эмоциональные характеристики можно разбить на четыре группы:</p>
      <p>1) эмоционально-нейтральные (вопрос, удивление, покой, возглас…);</p>
      <p>2) эмоционально-положительные (радость, удовольствие, веселье…);</p>
      <p>3) эмоционально-отрицательные активные (гнев, ярость, злоба…);</p>
      <p>4) эмоционально-отрицательные пассивные (жалоба, тревога, испуг, неудовольствие…).</p>
      <p>Это разделение, хотя и является грубым, оказывается полезным для обобщенной характеристики типов сигнала. Музыкально-высотные характеристики могли быть разделены на три группы:</p>
      <p>1) мелодичные;</p>
      <p>2) шумовые;</p>
      <p>3) смешанные.</p>
      <p>В результате получаются десять обобщенных характеристик, по которым могут быть описаны все типы сигналов.</p>
      <p>В табл. 3 представлены подобного рода данные. Поскольку таблица носит качественный характер, в ней вводятся лишь два обозначения, показывающие наличие данной характеристики в большинстве случаев (+ +) и в редких случаях (+).</p>
      <p>Рассмотрение отношений характеристик по сходству и различию для разных типов сигналов показывает, что все гласноподобные сигналы одновременно характеризуются как мелодичные; некоторую особенность представляют приветственные сигналы (№ 2), которые фонетически характеризуются чаще как гласноподобные, реже как смешанные. По эмоциональным выражениям три гласноподобных мелодических сигнала (№ 3, 4, 7) получают характеристики эмоционально-отрицательных пассивных, а сходные с ними приветственные сигналы получают во всех без исключения случаях эмоционально-положительное наименование.</p>
      <p>Ориентировочные сигналы (№ 1) получают наиболее частые наименования, характеризуемые как эмоционально-нейтральные. Встречаются очень редко эмоционально-положительные наименования, сближающие их с приветственными (№ 2), что видно также по фонетической транскрипции, и эмоционально-отрицательные, пассивные, сближающие их с сигналами угрозы (№ 5). Эмоционально-нейтральными во всех случаях являются короткие пищевые сигналы (№ 8), которые по этой характеристике подобны ориентировочным. Таким образом, эти два типа сигналов (№ 1 и 8), несмотря на отличие всех других характеристик, оказываются сходными по их наименьшей эмоциональной выраженности (нейтральные).</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 3.</strong> Оценка разных типов звуков обезьян по обобщенным характеристикам (первая и вторая серии опытов)</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_006.png"/>
      <empty-line/>
      <p><emphasis>Сопоставление данных опознания с физическими характеристиками сигналов.</emphasis> На рис. 2 представлены динамические спектрограммы восьми типов сигналов, входящих в монтажи. По этим динамическим спектрограммам возможно судить о спектральных и временных параметрах разных типов сигналов. Расположение спектрограмм на рис. 2 соответствует наличию или отсутствию тех или иных фонетических обобщенных характеристик сигналов по данным табл. 3. В верхней части рис. 2, <emphasis>А</emphasis> показаны спектрограммы согласноподобного сигнала (агрессии, 6) и смешанных сигналов (ориентировочного, 1; угрозы, 5). В нижней части рис. 2, <emphasis>А</emphasis> и на рис. 2, <emphasis>Б</emphasis> показаны спектрограммы гласноподобных звуков (призывный, 3; длинный пищевой, 7; оборонительный, 4; приветственный, 2; короткий пищевой, 8).</p>
      <p>Как видно из спектрограмм, наиболее общим признаком, объединяющим гласноподобные звуки, является хорошо выраженная гармоническая структура их спектра, несмотря на различную длительность импульсов и выраженность частотной модуляции гармоник. Для импульсов согласноподобных звуков, напротив, характерно наличие широких спектральных полос с одним размытым максимумом на низких частотах. В полном соответствии с данными табл. 3 спектральная структура смешанных (гласный + согласный) сигналов имеет промежуточный характер: их начальные импульсы имеют гармоническую структуру, а спектры конечных импульсов имеют признаки, сближающие эти звуки с согласноподобными. Как уже отмечалось выше, по звуковысотным обобщенным характеристикам можно выделить группы сигналов, которые полностью соответствуют группам, выделенным по фонетическим характеристикам. Это позволяет полагать, что звуковысотным характеристикам соответствуют те же физические признаки различных типов сигналов, которые оказываются существенными для их фонетической характеристики.</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_007.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 2.</strong> Динамические спектрограммы сигналов, представленных в монтажах.</p>
      <p>Цифры под спектрограммами соответствуют номерам сигналов.</p>
      <p>По ординате — частота в кГц, по абсциссе — время.</p>
      <p>Спектрограммы сняты на сонографе фирмы «Кау».</p>
      <p>Ширина полосы —300 Гц.</p>
      <p>Уровень интенсивности частотных составляющих представлен числом замкнутых контуров (шаг 6 дБ) и степенью зачернения.</p>
      <p>Максимальное зачернение соответствует 42 дБ. <emphasis>А</emphasis> и <emphasis>Б</emphasis> см. в тексте</p>
      <empty-line/>
      <p>Результаты второй серии опытов, касающиеся отклонений классификации испытуемых от типов сигналов, позволяют уточнить значение рассмотренных физических признаков для опознания сигналов. На рис. 3 условно показаны перекрытия восьми типов сигналов в ответах испытуемых по данным табл. 2 (для упрощения учтены лишь перекрытия, превышающие 10 %). Кружки с номерами соответствуют типам сигналов; их расположение соответствует расположению спектрограмм на рис. 2. Линии схемы соединяют перекрывающиеся типы, а цифры около линий соответствуют величине перекрытий.</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_008.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 3.</strong> Схематическое изображение перекрытий восьми типов сигналов в ответах испытуемых (по данным табл. 2). Объяснение см. в тексте</p>
      <empty-line/>
      <p>Из рис. 3 видно, что перекрытия между типами имеют ограниченный характер и происходят внутри двух групп сигналов (обведены штриховкой), имеющих отличные обобщенные характеристики. К первой группе относятся все гласноподобные звуки (2, 3, 4, 7, 8), а ко второй — согласноподобные (6) и смешанные (1, 5). Поскольку перекрытия между этими группами отсутствуют, можно полагать, что при опознании типа сигнала присутствие или отсутствие импульсов с шумовым спектром имеет определяющее значение. Характер перекрытий внутри групп позволяет судить об использовании деталей этого признака для опознания типа в пределах каждой группы. Так, сравнение особенностей спектрограмм и перекрытий гласноподобных звуков 3, 4 и 7-го типов позволяет полагать, что для их опознания в первую очередь существенна глубина частотной модуляции, максимальная для 4-го и минимальная для 3-го типов. Перекрытия типов внутри первой группы имеют также закономерный характер и связаны, очевидно, с различным удельным весом гармонических и шумовых импульсов в спектрах 1, 5 и 6-го типов. Пятый тип, занимающий в этом смысле промежуточное положение, имеет почти симметричные перекрытия с 1-м (преобладание гармонических импульсов) и 6-м типами (только шумовые импульсы).</p>
      <p><emphasis>Опознание человека и поведенческие ситуации, характеризующие звуковое излучение.</emphasis> Изучение поведенческих ситуаций, которые характерны для издавания капуцинами разных типов сигналов, дает возможность сопоставить эти ситуации с характеристиками опознания человеком соответственных сигналов [Гершуни, Мальцев, 1970]. Так, сигналы ориентировочный (1) и короткий пищевой (8) издаются животными спонтанно; издавание этих сигналов усиливается для первого при появлении каких-либо незнакомых объектов на большом расстоянии, для второго — при виде и поедании обычной пищи. Приветственный сигнал (2) возникает при появлении людей, хорошо знакомых капуцинам (в частности, экспериментатора), которые их обычно кормят и ласкают. Призывный сигнал (3) возникает при отсаживании самки капуцина или уходе экспериментатора. Оборонительный сигнал (4) возникает при угрожающих движениях экспериментатора. Сигнал угрозы (5) возникает при приближении постороннего лица, которое делает угрожающие движения. Сигнал агрессии (6) возникает в этих же условиях, непосредственно следуя за предыдущим. Длинный пищевой (7) возникает при приближении и поедании особенно лакомой пищи.</p>
      <p>Сопоставление поведенческих ситуаций, характерных для излучения животными определенных типов сигналов, с оценкой этих сигналов испытуемыми (табл. 1, 3) показывает соответствие оценок эмоциональной значимости сигналов, даваемых людьми для этих совершенно неизвестных им звуков, формам поведения животных, достаточно ярко выражающих их эмоциональное состояние во время излучения определенных типов звуков. Это соответствие выражено в достаточной степени ярко для четырех типов сигналов, относимых по критериям эмоциональной значимости к эмоционально-положительным (2), эмоционально-отрицательным пас- сивным (3, 4) и эмоционально-отрицательным активным (6).</p>
      <p>Два сигнала, относимые к эмоционально-нейтральным: ориентировочный (1) и короткий пищевой (8), выделяются в отдельную поведенческую группу, характеризуемую постоянным (спонтанным) звукоизлучением.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Обсуждение результатов</p>
      </title>
      <p>Как видно из изложенного, звуки, издаваемые обезьянами, представляют собой сложные звуки. Исследование восприятия этих звуков, которое рассматривалось выше, основывалось на опознании по сходству их друг с другом (табл. 2), а также по нескольким критериям оценок (табл. 1). Обобщенные характеристики опознания, из которых вытекала классификация сигналов (табл. 3), позволяли разделить их по фонетическим и звуковысотным оценкам на три группы: гласноподобные (мелодические), согласноподобные (шумовые) и смешанные.</p>
      <p>При сопоставлении с сонограммами (рис. 2) разделение на три группы по соотношению гармонических и шумовых составляющих в сигналах выступало достаточно ясно. Однако при использовании критерия эмоциональной значимости деление сигналов на три категории оказалось неприемлемым. Так, из относимых к гласноподобным пяти сигналов (2, 3, 4, 7, 8) два сигнала — приветственный (2) и короткий пищевой — получали отличные от основной группы (3, 4, 7) эмоциональные характеристики (табл. 3).</p>
      <p>Динамические спектрограммы показывают, что именно эти два сигнала (2 и 8), обладающие типичными для гласноподобных звуков гармоническими составляющими, имеют совершенно отличную временную структуру. Для этой структуры характерно наличие коротких импульсов, которые для сигнала (2) образуют посылку из восемнадцати импульсов с фиксированными небольшими интервалами между импульсами. Сигнал (8) образуется из одного или двух коротких импульсов, отставленных друг от друга на значительные и сильно варьирующие отрезки времени. В случае приветственного сигнала слышится приятная трель; короткий пищевой сигнал воспринимается как отдельный короткий звук, не имеющий эмоционального выражения.</p>
      <p>Ошибки в классификации этого сигнала в группе гласноподобных звуков (смешение восьмого сигнала с седьмым и четвертым, см. рис. 3) также определяются отличием во временной структуре сигналов — количеством предъявляемых импульсов. Таким образом, очевидно, что для эмоциональных характеристик отличия временной структуры сигнала могут приобретать решающее значение для отнесения его к разным категориям (положительным, отрицательным, нейтральным).</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Заключение</p>
      </title>
      <p>Изложенное показывает, что, так же как при изучении опознания других сложных звуков и в первую очередь звуков речи, исследование звуков обезьян требует установления существенной для данных критериев опознания совокупности физических параметров сигнала.</p>
      <p>Встает общий вопрос, требующий рассмотрения. Исследуемые звуки представляют собой с биологической точки зрения сигналы, используемые обезьянами данного рода для коммуникации. Опознание этих сигналов людьми обнаружило примечательное соответствие между эмоциональными характеристиками этих звуков, даваемыми людьми, слышавшими их впервые, и теми эмоциональными состояниями животных, о которых можно судить по формам поведения, характерным для излучения определенных типов сигналов. Это дает основания для суждения о некоторых признаках звуковых коммуникационных сигналов, которые должны быть однозначно связаны с выражением определенных эмоциональных состояний.</p>
      <p>Вместе с тем представленные данные оставляют открытым вопрос об организации других видов коммуникационных сигналов для данного вида обезьян. Это в первую очередь относится к таким получающим нейтральную и неоднозначную эмоциональную характеристику сигналам, как ориентировочный. Этот сигнал, очевидно, используется для звуковой связи между животными на дальнем расстоянии [Гершуни, Мальцев, 1970; Marler, Hamilton, 1967]; он обладает наиболее сложной по своей организации спектрально-временной структурой.</p>
      <p>Результаты исследования восприятия этого сигнала, которые излагаются в другой работе (предварительные сообщения [Гершуни и др., 1975]), показывают, что признаки, существенные для его опознания, значительно отличаются от исследованных сигналов, имеющих выраженную эмоциональную значимость. Дальнейшее исследование должно дать возможность ответить на вопросы о характере организации разных коммуникационных сигналов у различных представителей приматов. Подобное исследование существенно для изучения эволюции функции звуковой коммуникации, приводящей к речи человека.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Изучение восприятия внутри- и межвидовой знаковой информации (обзор и возможные направления сравнительно-физиологических исследований)<a l:href="#n_5" type="note">[5]</a></p>
      </title>
      <p>Основная трудность при описании эволюционных преобразований и взаимоотношений животных различных видов состоит в том, что действительную последовательность появления и развитие в процессе эволюции происходящих событий мы наблюдать не можем. Наши представления о них базируются на данных, полученных из множества источников, включающих сравнительную анатомию и физиологию, анализ ископаемых останков различных особей, археологические находки, онтогенетические данные, изучение генетических древ-карт. Объединенные, эти данные обеспечивают возможность определения физиологических соотношений, а материалы, собранные в результате изучения поведения животных, увеличивают возможность оценки и идентификации эволюционных внутри- и межвидовых отношений.</p>
      <p>Некоторые исследователи обоснованно считают, что наряду с анатомическими и физиологическими характеристиками поведение в значительной степени реализуется по сходным закономерностям среди эволюционно взаимосвязанных особей, поскольку такое поведение является отражением последовательности генетической истории животных. Широко распространена точка зрения, что люди используют коммуникационную систему, основанную в значительной мере на общепринятых и общеизвестных знаках, и именно поэтому они способны говорить о прошлом и будущем предметов и объектов, которые в данный момент отсутствуют, и образовывать понятия, которые не имеют внешних референтов.</p>
      <p>В то же время считается, что животные общаются с помощью малого количества вокализаций, жестов и поз для передачи информации в основном об их текущем эмоциональном состоянии [Вартанян, 1990]. Эта точка зрения поддерживается в первую очередь результатами полевых исследований коммуникационного поведения особей различных видов, а также минимальной способностью к усвоению языков, которую особи демонстрируют в виде восприятия только их наиболее простых акустических свойств. Мы полагаем, что изучение коммуникационного поведения — один из перспективных способов оценки внутри- и межвидовых эволюционных отношений [Вартанян, Черниговская, 1990].</p>
      <p>Проблема взаимодействия слуха и голосовой коммуникации была четко определена в статье Г. B. Гершуни [Гершуни, 1968], где обсуждается удивительное сходство между слуховой чувствительностью и полосой наиболее значимых биоакустических сигналов, характерных как для голосового поведения животных, так и для сигнально значимых звуков окружающей среды.</p>
      <p>Развитие идеи соответствия слуха и голоса привело к серии исследований общих и специфических особенностей акустических коммуникационных сигналов и их моделей [Гершуни, 1973; Гершуни, Мальцев, 1973; Гершуни и др., 1976]. C позиции такого подхода представляется важным знать, до какой степени человек может правильно определять значение и смысл коммуникационных знаков других животных. Мы полагаем, что более близкородственные виды животных будут легче распознавать сигналы друг друга, поскольку они участвуют в основных формах коммуникационного поведения, которые являются результатом разделения их на разные виды в прошлом.</p>
      <p>Источники этого вопроса лежат в исследованиях, которые показали, что все коммуникационные системы животных содержат множество общих основных свойств [Bickerton, 1990; Chernigovskaya, 1993; Fossey, 1983; Goodall, 1986; Koch, 1992; Liska, 1986, 1990; Strum, 1987; Savage-Rumbaugh, 1986]. Некоторые из этих свойств не только сходны, но и связаны с типами знаков, используемых для коммуникации (см., например, [Liska, 1987, 1990, 1993], тогда как другие свойства соотносятся с тем, как различные кoммyникациoнные коды обрабатываются и опознаются [Chernigovskaya, Vartanian, 1991; Chernigovskaya, Rotenberg, Shapiro, 1991; Robinson, 1976; Walker, 1980]. Следует обратить внимание, например, на данные о том, что правое полушарие мозга в большей мере отвечает за обработку вокализаций, и особенно просодических особенностей звуковых отрезков, их эмоциональных интонаций, качество звучания. Это же полушарие превалирует в оценках эмоциональных качеств лицевой экспрессии, осязания, пространственного расположения раздражителей, а также положения головы и тела и ориентации в окружающем мире. Было обнаружено [Chernigovskaya, Vartanian, 1991; Chernigovskaya, 1992], что у человека биологически значимые просодические характеристики речи также лучше обрабатываются правым полушарием. Это неудивительно, если учесть, что просодические характеристики — наиболее древние, и потому можно думать, что их обработка связана с наиболее древними функциями и областями мозга, такими, например, как лимбическая система, строение и функции которой наиболее сходны у человека и животных. Следует заметить, что латерализация функций, связанных с коммуникационными знаками, найдена не только у человека, но и у животных [Miles, 1983; Premack, 1971, 1983].</p>
      <p>Почти все животные проявляют определенную тенденцию к асимметрии функций мозга [Tattersall, Delson, Van Couvering, 1989], есть также данные и об эволюции лaтерaлизaции различных форм поведения [Бианки, 1985; MacNeilage, 1992; Nottebohm, 1979]. Все имеющиеся материалы предполагают, например, нейролингвистическую обработку видоспецифических коммуникационных форм поведения как левoлaтерaлизовaннyю форму у многих видов приматов, равно как у человека [Gardner, Gardner, Van Cantfort,1989; Miles, 1976; Morton, Page, 1992]. Латерaлизaция сенсорных и когнитивных функций человека, рассмотренная во многих исследованиях, сопоставима с рядом особенностей лaтеpaлизaции у приматов [Балoнoв, Деглин, Чeрниговскaя, 1986; Бару, 1977; Hикoлaенкo, Черниговская, 1989; Bradshaw, Nettleton, 1981; Chernigovskaya, Balonov, Deglin, 1983; Chernigovskaya, Deglin, 1986; Chernigovskaya, 1993; Efron, 1990; Le Doux, 1982; Levу, 1976; Moscovitch, 1979; Savage-Rumbaugh, 1990; Trevarthen, 1984].</p>
      <p>Широко известно, что лимбичeскaя система играет важную роль в адаптации и эмоционально-мотивационном поведении [Robinson, 1976]. B случаях эмоционального стресса функции лимбической системы превалируют над торакальными процессами, повреждение лимбической системы влияет на тип и степень речевых нарушений у человека. Частотная модуляция голоса также обеспечивается лимбической системой. Это видно из того, что возрастание мотивационного компонента в поведении, которое сопровождается голосовой реакцией, выражается в увеличении высокочастотных составляющих голосовых сигналов [Вартанян, 1990; Вартанян, Черниговская, 1990]. B связи с этим интересно отметить полученные нами данные, что существуют прямые реципpoкные связи между слуховой и лимбической системами, особенно в области высокочастотного представительства тональных сигналов как на уровне среднего мозга [Вартанян, Жарская, 1985], так и в коре больших полушарий [Vartanian, Shmigidina, 1991]. Как и у животных, некоторые голосовые реакции человека имеют источником возбуждение лимбической системы. Некоторые авторы считают, что звуковая вокализация животных, вызванная раздражением лимбической системы, является базисом для дальнейшего развития человеческой речи; другие полагают, что человеческая речь возникла исключительно в результате развития новых специфических областей коры. Эволюционные модификации сенсорных систем в филогенетических линиях и видах определили изменения в физических и физиологических характеристиках звука и слуха, а также голосовых качеств и сложности коммуникативных сигналов.</p>
      <p>Например, анализ данных сравнительной физиологии показывает, что область детектируемых звуков у млекопитающих шире, чем у рыб и амфибий (три — пять октав у рыб по сравнению с шестью — десятью октавами у млекопитающих). Это связано в первую очередь с возрастанием чувствительности и расширением диапазона воспринимаемых высокочастотных звуков за счет эволюции среднего уха. Есть основания предполагать, что высокочастотная зона слуха человека наиболее эффективна для обучения [Вартанян, 1986]. В пользу такого предположения свидетельствует тот факт, что дети особенно чувствительны к высокочастотным звукам, а трудности в формировании речи особенно выражены, когда нарушено восприятие высокочастотных звуков при патологии. Рядом авторов [Masali, Tarli, Maffei, 1992] проанализированы анатомические изменения в эволюции уха у приматов и затем соотнесены с возможными межвидовыми взаимодействиями. Наконец, оценки вокализаций, используемых приматами и другими животными, дают основания полагать, что они сходны в следующих аспектах:</p>
      <p>1) приматы распознают друг друга на основании индивидуальных характеристик голоса [Вартанян, 1986];</p>
      <p>2) все виды животных проявляют чувствительность к формантным частотам и способны к фонемическому распознаванию [Lieberman, 1984];</p>
      <p>3) все виды животных чувствительны к звукам внутривидовой коммуникации.</p>
      <p>Коммуникационными могут служить и зрительные сигналы, некоторые из которых сходны для животных многих видов, например когда открытый рот свидетельствует о зевании или кашле, что наблюдается у всех млекопитающих.</p>
      <p>Ряд авторов считают, что зрительные сигналы предшествуют речи в эволюции [Hewes, 1973, 1991; Kendon, 1991]. Узоры окраски, положение тела, выражение лица, позы представляют собой различные сообщения о поле, возрасте, индивидуальности, состоянии, дружелюбности, эмоциональности и т. д. Считается, что восприятие этих форм поведения осуществляется преимущественно с участием правого полушария, поскольку известно, что именно оно отвечает за анализ эмоциональных проявлений и пространственных отношений. Возможно, однако, что, как и при вокализациях, имеются межполyшaрные различия в обработке видоспецифических визуальных знаков. Например, включение левого полушария в анализ и интерпретацию знаков может увеличивать возможность восприятия по сходству знаков при расширении их репертуара.</p>
      <p>Приведенные выше данные можно использовать для исследования следующих задач:</p>
      <p>1) выявить, до какой степени человек может правильно опознавать и понимать звуки других видов;</p>
      <p>2) определить нервные структуры, ответственные за восприятие голосовых сигналов разной значимости и взаимодействие слуховых воспринимающих областей мозга с системами генерации коммуникaционных звуков;</p>
      <p>3) определить различия по электрическим потенциалам мозга, которые могут проявиться в точности восприятия и в соответствующих восприятию источниках нейронной активности, связанной с сигналами разной значимости и модальности (зрительной или звуковой);</p>
      <p>4) установить роль внимания и обучения в скорости и точности восприятия и воспроизведения коммуникационных сигналов.</p>
      <p>Наиболее обширными являются исследования структур мозга приматов, ответственных за генерацию и модуляцию видоспецифических звуков [Jurgens, 1986; Jurgens, Lu, 1993; Jurgens, Ploog, 1988; Jurgens, Schriever, 1991]. Можно надеяться, что исследование перечисленных выше вопросов облегчит понимание эволюции акустической коммуникации.</p>
      <p>Сравнительный анализ коммуникативного поведения, и в первую очередь восприятия и воспроизведения человеком коммуникативных сигналов, поможет выявить направление их эволюции, получившей свое окончательное выражение в звуковой речи и языке.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Зависимость восприятия низкочастотной амплитудной модуляции от возраста и тренировки у человека</p>
      </title>
      <p>Предыдущие исследования отчетливо показали существование области обостренного восприятия человеком амплитудно-модулированного (АМ) звука: это область частот модуляции порядка 4–8 Гц [Цвиккер, Фельдкеллер, 1971; Дубровский, Тумаркина, 1967; Черниговская, Морозов, 1974]. Есть основания считать, что такая избирательность в восприятии АМ-звука является результатом постоянной тренировки слуха при речевой коммуникации и, следовательно, настройки его на АМ-звук, характерный для речевого потока [Черниговская, Морозов, 1974; Морозов, Черниговская, 1975]. В связи с этим представлялось интересным посмотреть, как и когда формируется эта характеристика слуха и каким образом она развивается в процессе онтогенеза по мере увеличения слухового опыта. Для этого было обследовано три группы нормально слышащих детей: семи-восьми лет (восемь человек), девяти-десяти лет (пять человек), тринадцати-четырнадцати лет (пять человек).</p>
      <p>Исследовалась чувствительность слуха к АМ тональным сигналам с частотой, несущей 1000 Гц при интенсивностях 40 дБ над порогом слышимости каждого испытуемого, с глубиной синусоидальной модуляции, плавно менявшейся от 0 до 100 %. Звуки предъявлялись испытуемым через калиброванные головные телефоны ТД-6. Модуляция тонального сигнала по амплитуде осуществлялась с помощью генератора инфразвуковых частот ГЗ-16, подключенного к модулятору. Исследование пороговой чувствительности производилось на частотах модуляции 1, 2, 4, 5, 6, 8, 16, 32, 64 Гц, причем для каждого испытуемого делалось от пяти до десяти измерений порогов на каждой частоте модуляции. Результаты измерений усреднялись с вычислением доверительных интервалов. Перед испытуемым ставилась задача указать на появление едва заметного колебания звука.</p>
      <p>Результаты исследования представлены на рис 1. Кривая <emphasis>I</emphasis> демонстрирует среднестатистические значения порогов чувствительности слуха к АМ-звуку у детей семи-восьми лет. Ясно видна резкая избирательность в области 4–8 Гц. Фактически только эти частоты модуляции и воспринимались детьми данной возрастной группы: модуляция с частотами 1–2 Гц ощущалась лишь при индексе модуляции <emphasis>m</emphasis> &gt; 20 %, модуляция же 32 и 64 Гц не воспринималась вообще. Кривая <emphasis>II</emphasis> характеризует пороговую чувствительность к АМ у тех же детей после некоторой тренировки. Как видно, порог восприятия частот 4–8 Гц не снижается, и область эта по-прежнему остается резко избирательной. Обращает на себя внимание то, что при тренировке понижаются пороги восприятия низких частот (1–2 Гц — до 10 % модуляции) и почти не понижаются пороги высоких (32–64 Гц). Отличие кривых <emphasis>I</emphasis> и <emphasis>II</emphasis> статистически достоверно на участках диапазона 1–2 и 16–20 Гц. Это вполне понятно, если иметь в виду, что так называемая область хрипов — в данном случае 50–64 Гц [Цвиккер, Фельдкеллер, 1971] — является затруднительной для восприятия амплитудных колебаний даже взрослыми людьми. Наличие такой отчетливой предпочтительности в восприятии АМ детьми семи — восьми лет, когда речь еще находится в стадии формирования, очень примечательно. Если исходить из того, что эта характеристика приобретается в результате тренировки, то совершенно естественно, что наибольшая тренированность слуха вырабатывается в диапазоне, соответствующем характеристикам речевого потока, в данном случае — амплитудной модуляции речи. Это очень ярко видно у детей семи-восьми лет, которые находятся в процессе интенсивного речевого обучения.</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_009.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 1.</strong> Среднестатистические значения порогов слуховой чувствительности к восприятию АМ. <emphasis>m %</emphasis> — пороговая глубина обнаружения АМ слухом, <emphasis>F<sub>мод</sub></emphasis> — частота АМ (Гц); <emphasis>I</emphasis> — слуховые пороги восприятия у детей семи-восьми лет, <emphasis>II</emphasis> — пороги тех же детей после тренировки, <emphasis>III</emphasis> — пороги детей девяти-десяти, <emphasis>IV</emphasis> — тринадцати-четырнадцати лет; пороги взрослых нормально слышащих нетренированных <emphasis>(V)</emphasis> и тренированных <emphasis>(VI)</emphasis> людей [Черниговская, Морозов, 1974]</p>
      <empty-line/>
      <p>С возрастом, по мере увеличения общего слухового опыта более низкие и более высокие частоты модуляции начинают восприниматься лучше, постепенно приближаясь к порогам, характерным для взрослых людей с нормальным слухом, — кривая <emphasis>V</emphasis> [Черниговская, Морозов, 1974]. Кривая <emphasis>III</emphasis> демонстрирует пороговую чувствительность к АМ у детей девяти-десяти лет. Видно, что при сохранении избирательности статистически достоверно снижаются пороги на частотах модуляции 1–2 Гц (в среднем до 8–9 % модуляции) и 32–64 Гц (до 12–13 %). Это происходит, как можно полагать, вследствие того, что речевое обучение, сохраняясь, теряет свою преобладающую роль.</p>
      <p>Пороги чувствительности к АМ у детей тринадцати-четырнадцати лет (кривая <emphasis>IV</emphasis>) снижаются примерно на 1 % модуляции в той же области предпочтительности, по-прежнему отчетливо выраженной, а сама кривая значительно уплощается за счет улучшения восприятия «боковых» частот (в среднем 7–8 % для 1–2 Гц и 8–10 % для 16, 32, 64 Гц). В отличие от более младших, подростки тринадцати-четырнадцати лет способны не только легко воспринимать «трудные» частоты модуляции, но отмечают, что на высоких частотах (около 64 Гц) звук не колеблется, как на других частотах, а слышен как бы параллельно с дополнительным звуком — факт, отмечаемый и взрослыми людьми. Все это говорит о значительно возросшем слуховом внимании и опыте. В то же время избирательность в области частот модуляции 4–8 Гц сохраняется при несущественном отличии порогов от данных других возрастных групп. Специальная тренировка на прослушивание АМ-звуков или тренировка в процессе профессиональной деятельности (работа со звуками широкого диапазона) приводят к еще большему уплощению кривой пороговой чувствительности (кривая <emphasis>VI</emphasis>) [Черниговская, Морозов, 1974]).</p>
      <p>На основании полученных данных можно говорить о наличии отчетливо выраженной избирательной чувствительности у детей разных возрастных групп к АМ-звуку с частотой модуляции 4–8 Гц. Изменения, происходящие с возрастом, и специальная тренировка на восприятие АМ проявляются в незначительном снижении порогов в области избирательности и существенном снижении порогов на низких (1–2 Гц) и высоких (32–64 Гц) частотах модуляции. Такая избирательная настроенность на частоты АМ, соответствующие наиболее статистически вероятной частоте АМ речевого потока [Черниговская, Морозов, 1974; Морозов, Черниговская, 1975], согласуется с положением о взаимосвязи характеристик звукоизлучения и звуковосприятия, являющейся отражением эволюции биологических коммуникационных систем [Гершуни, 1973]. В этом смысле характерно, что наибольшая избирательность выявляется в возрасте семи-восьми лет, когда речевая функция еще формируется и процесс научения наиболее выражен. В меньшей степени избирательность свойственна группам более старших детей, у которых речь в процессе акустического научения утрачивает свою основную роль или, во всяком случае, в научение вовлекается больший диапазон звуковых сигналов.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Об избирательной чувствительности слуха человека к амплитудной модуляции речи<a l:href="#n_6" type="note">[6]</a></p>
      </title>
      <p>Исследование чувствительности слуха человека к восприятию амплитудной модуляции (АМ) звука обнаруживает статистически достоверный минимум порогов для частот модуляции в области 4–6 Гц. Высказана гипотеза, что это явление эволюционно обусловлено настроенностью слуховой системы человека на восприятие речи, АМ которой является результатом артикуляции слогов. Проведенный акустический анализ речи разных дикторов подтвердил наличие статистически достоверного максимума АМ звукового потока именно в области 4–6 Гц. Таким образом, избирательно повышенная чувствительность слуха к восприятию этих частот АМ увеличивает надежность и помехоустойчивость системы «речь — слух».</p>
      <subtitle>* * *</subtitle>
      <p>Слух и речь, как известно, представляют две части единой биоакустической системы человека, и потому следует ожидать, что основные параметры слуха и речи являются хорошо согласованными. В процессе эволюции звуковая речь развилась позже слуха, однако ее появление, по-видимому, не могло не сказаться на функциональных параметрах слуха. В общей форме идея о повышенной избирательной чувствительности слуховой системы живых организмов к акустическим сигналам, имеющим жизненно важное значение, высказывалась неоднократно [Гершуни, 1968, 1973]. С этих позиций в настоящей работе рассматривается чувствительность слуха человека к амплитудной модуляции звука. По имеющимся литературным данным, пороги чувствительности слуха человека к низкочастотной амплитудной модуляции обнаруживают минимум в области около 4 Гц [Дубровский, Тумаркина, 1967; Цвиккер, Фельдкеллер, 1971]. Однако в литературе нет объяснений этому феномену с эволюционных позиций, то есть с точки зрения согласования параметров слуха с акустическими параметрами речи. Между тем есть все основания предположить влияние речи на происхождение этой особенности слуха.</p>
      <p>В задачу настоящей работы входило сопоставление чувствительности слуха с амплитудно-модуляционными характеристиками речи. В связи с этим работа делится на две части, соответствующие исследованиям слуха и речи.</p>
      <p>В первой части рассматривалась чувствительность слуха к амплитудной модуляции (АМ) тональных звуковых сигналов. Приводим схему экспериментальной установки. Тональный сигнал 1000 Гц от звукового генератора ГЗ-33 поступал на аттеньюатор и головные телефоны испытуемого (ТД-6). Модуляция по амплитуде тонального сигнала осуществлялась с помощью генератора инфразвуковых частот ГЗ-16, подключенного к модулятору. Глубина синусоидальной модуляции могла плавно изменяться от 0 до 100 %.<a l:href="#n_7" type="note">[7]</a> Звуки испытуемому предъявлялись через калиброванные головные телефоны с плотными пористыми заглушками (рис. 1).</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_010.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 1.</strong></p>
      <empty-line/>
      <p>Поскольку в литературе имеются данные об определенной зависимости порогов обнаружения АМ-звука от уровня несущей [Цвиккер, Фельдкеллер, 1971] для каждого испытуемого, уровень несущей устанавливался равным 50 дБ над порогом. Процедура исследования была такова: вначале испытуемому предъявлялся немодулированный звуковой сигнал, а затем плавно вводилась АМ с постепенным увеличением ее глубины до тех пор, пока испытуемый не обнаруживал ее присутствия. Пороговая глубина АМ измерялась по общепринятой формуле (формула 1):</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_011.png"/>
      <empty-line/>
      <p>где <emphasis>m</emphasis> — индекс модуляции, <emphasis>A<sub>max</sub></emphasis> — максимальное значение амплитуды звука, <emphasis>A<sub>min</sub></emphasis> — минимальный уровень звукового сигнала.</p>
      <empty-line/>
      <p>Испытуемых было восемь человек в возрасте от тринадцати до сорока лет (трое женского, пятеро мужского пола), все с нормальным слухом. Исследование порогов AM производилось на следующих частотах (Гц): 0,1; 0,4; 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 10; 20; 50; 100. На каждой частоте для каждого испытуемого производилось от пяти до пятнадцати измерений порогов, результаты которых усреднялись.</p>
      <p>Несмотря на наличие некоторых отклонений, у всех испытуемых имеется четко выраженное обострение чувствительности к AM с частотой от 3 до 8 Гц.</p>
      <p>С целью выявления среднестатистических значений порогов результаты всех испытуемых были усреднены и подвергнуты статистической обработке для вычисления доверительных интервалов (формула 2):</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_012.png"/>
      <empty-line/>
      <p>где <emphasis>Σ</emphasis> — доверительный интервал, σ — среднеквадратичное отклонение, τ<sub>α</sub> — доверительный критерий (по таблицам), <emphasis>n</emphasis> — число вариантов (в данном случае 8).</p>
      <p>Результаты обработки материала представлены на рис. 2 (кривая <emphasis>I</emphasis>). Можно считать, что в целом наши результаты согласуются с имеющимися в литературе данными, хотя минимум порогов к AM, по нашим данным, располагается немного выше, а именно — в области 5–6 Гц.</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_013.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 2.</strong> Среднестатистические значения порогов слуха (<emphasis>m</emphasis>%) человека к восприятию АМ (<emphasis>F<sub>мод</sub></emphasis>, Гц). <emphasis>I</emphasis> — до тренировки, <emphasis>II</emphasis> — после; вертикали — величины доверительных интервалов</p>
      <empty-line/>
      <p>Особый интерес для нас представляет характер изменения порогов слуха к AM в процессе тренировки. На рис. 3 (кривая <emphasis>II</emphasis>) представлены средние пороги слуха трех испытуемых после определенной тренировки по обнаружению AM-звука. Можно видеть, что пороговая кривая теряет свою избирательность, уплощается за счет опускания боковых ветвей, то есть повышения чувствительности слуха к другим частотам, в результате чего зона максимальной чувствительности расширяется. Пороги же слуха к частотам 4–6 Гц практически не изменяются. Этот факт наводит на мысль о том, что слуховая система человека априорно настроена на избирательное восприятие AM с частотой 4–6 Гц и в меньшей степени — на восприятие других частот.</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_014.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 3.</strong> Вероятность встречаемости АМ разной частоты в речи русских дикторов. <emphasis>1</emphasis> — Левитан, <emphasis>2</emphasis> — Турчанинова, <emphasis>3</emphasis> — Яхонтов, <emphasis>4</emphasis> — Плятт, <emphasis>5</emphasis> — Ильинский, <emphasis>6</emphasis> — Андронников, <emphasis>7</emphasis> — Чуковский. <emphasis>p</emphasis> % — вероятность встречаемости АМ в речевом отрывке, <emphasis>F<sub>мод</sub></emphasis> — частота АМ (Гц)</p>
      <empty-line/>
      <p>Во второй части работы была поставлена задача измерения амплитудно-модуляционных характеристик речи.</p>
      <p>С акустической точки зрения звуковая речь, как известно, представляет собой амплитудно-модулированный звуковой поток. С точки зрения речеобразования речевой поток может быть представлен как чередование открытых и закрытых слогов, в центре которых стоят слогообразующие фонемы с предшествующими и последующими согласными [Зиндер, 1960; Чистович и др., 1965]. С физиологической точки зрения распадение речевого потока на слоги обусловлено работой артикуляционного аппарата, то есть усилением или ослаблением мускульного напряжения при произнесении звуков, динамическими модуляциями речеобразующих органов. Поскольку акустическая мощность гласных значительно больше мощности согласных, акустическим коррелятом артикуляции слогов и является амплитудная модуляция.</p>
      <p>По осциллограммам огибающих уровня звукового давления, записанным на шлейфном осциллографе К-115 с выхода микрофонного усилителя через детектор и сглаживающий фильтр с полосой прозрачности 0–80 Гц, было видно, что, хотя АМ речи очень сложна, чередование максимумов и минимумов звукового давления имеет определенную периодичность, а именно — максимумы, как правило, приходятся на гласные, а минимумы — на согласные.</p>
      <p>Наша задача состояла в измерении амплитудно-временных характеристик речи, полученных с помощью логарифмического самописца уровня электроакустических колебаний типа Н-110. С этой целью осциллограмма огибающей речевого потока разбивалась на участки, соответствующие максимумам (пикам) амплитудной модуляции. При этом максимумы, имеющие уровень менее чем 2 дБ, в расчет не принимались. Далее межпиковые интервалы АМ измерялись, и составлялись гистограммы распределения межпиковых интервалов на всем отрезке речи каждого диктора.</p>
      <p>Всего было исследовано восемнадцать дикторов: восемь русских, десять иностранных (четыре немецких, два шведских, четыре английских). Длительность анализируемых отрезков речи составляла три минуты. В гистограммах временные характеристики максимумов АМ были преобразованы в частотные согласно выражению <emphasis>F = 1/T</emphasis>, где <emphasis>F</emphasis> — частота (Гц), <emphasis>Т</emphasis> — величины межпиковых интервалов <emphasis>(с).</emphasis></p>
      <p>Результаты измерений представлены семейством кривых для русских дикторов на рис. 3, для иностранных — на рис. 4.</p>
      <p>Кривые являются вероятностными характеристиками речи, то есть отражают вероятность появления в потоке речи пиков АМ с определенной частотой повторения. Несмотря на индивидуальные различия, в речи (как русской, так и иностранной) преобладает АМ с частотой 4–5 Гц, соответствующая средним временным интервалам 250–200 мс. Это приблизительно совпадает с областью средних длительностей ударных русских гласных — 230 мс между двумя мягкими согласными, 150 мс между двумя твердыми согласными [Бондарко, 1964]. Длительность же согласных примерно на порядок меньше длительности гласных. Таким образом, исследования подтверждают предположение, что АМ речи в общем виде является отражением процесса слогообразования.</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_015.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 4.</strong> Вероятность встречаемости АМ разной частоты в речи иностранных дикторов. <emphasis>1</emphasis> — английский язык, <emphasis>2</emphasis> — немецкий, <emphasis>3</emphasis> — шведский. Остальные обозначения как на рис. 3</p>
      <empty-line/>
      <p>(Следует отметить, что слогоделение является одним из самых сложных вопросов фонетики и решение его существенно затрудняется зависимостью от лингвистических особенностей разных языков, при которых слоговая граница обнаруживается как необходимое условие восприятия речевого процесса. Невозможность механического рассечения речи на слоги без учета законов конкретных языков признается большинством исследователей [Зиндер, 1956; Miller, 1962; Бондарко и др., 1966] и порождает большие трудности при автоматическом распознавании речи. Поэтому мы отдаем себе отчет в том, что исследованные нами АМ характеристики речи следует рассматривать не как слоги или фонемы, выделяемые слухом в качестве минимальных единиц речевого потока, а как некоторый акустический коррелят процесса артикуляции, находящийся в определенной зависимости от слогообразования.)</p>
      <p>С точки зрения задач настоящей работы представляет интерес сопоставление статистических характеристик АМ речи с чувствительностью слуха к АМ (рис. 5).</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_016.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 5.</strong> Соответствие максимальной чувствительности слухового анализатора человека к восприятию АМ звука с областью наиболее вероятной частоты АМ речи. <emphasis>p %</emphasis> — вероятность встречаемости АМ разной частоты в речи, <emphasis>m %</emphasis> — пороговая глубина обнаружения АМ слухом, Гц — частота АМ; вертикали — доверительные интервалы. Коэффициент корреляции между кривыми <emphasis>m %</emphasis> и <emphasis>p %</emphasis> равен 0,78</p>
      <empty-line/>
      <p>Область минимума порогов, то есть наибольшая чувствительность слуха человека к АМ, 4–6 Гц (т %) совпадает с областью наиболее вероятной частоты АМ в речевом сигнале (4–5 Гц, р %). Был вычислен коэффициент корреляции между этими двумя кривыми, коэффициент оказался равным 0,78, что говорит о достаточно высокой степени корреляции между ходом этих двух кривых (формула 3):</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_017.png"/>
      <empty-line/>
      <p>где <emphasis>r</emphasis> — коэффициент корреляции, <emphasis>m</emphasis> — среднее значение чувствительности слуха к АМ (от 1 до 20 Гц), <emphasis>p</emphasis> — средняя величина вероятности АМ в речи (от 1 до 20 Гц), <emphasis>mi</emphasis> и <emphasis>pi</emphasis> — реальные значения указанных величин в диапазоне от 1 до 20 Гц.</p>
      <empty-line/>
      <p>Таким образом, результаты работы подтвердили высказанную в начале статьи мысль об определенной согласованности характеристик слухового анализатора с акустическими характеристиками речи. Естественная целесообразность такого согласования является достаточно очевидной ввиду наилучшего выделения и восприятия слухом речевого сигнала на фоне всевозможных акустических помех. Можно полагать, что подобное согласование явилось следствием длительного эволюционного развития человека и приспособления его слуха к акустике речи. Полученные результаты согласуются с данными о повышенной избирательной чувствительности анализаторных систем живых организмов к сигналам, имеющим для них жизненно важное значение [Гершуни, 1968, 1973].</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p><emphasis>P. S.</emphasis> Возможны ли универсалии в эволюционном процессе? (Сходство принципов функциональной эволюции: физиологические системы и язык)</p>
      </title>
      <p>В 1956 году Л. А. Орбели сформулировал два стержневых принципа эволюционной физиологии: изучение эволюции функций и функциональной эволюции, которую он определил как проникновение в суть того, «почему эволюционный процесс протекал так, а не иначе». Разработку этой мысли на материале физиологических объектов продолжил Ю. В. Наточин. Предлагаемый подход базируется на анализе тех факторов, которые сами не эволюционируют, но предопределяют становление функций и их развитие. К ним в физиологии относятся физико-химические факторы эволюции функций, формирование взаимосвязи функциональных систем, становление целостности организма и развитие механизмов адаптации. Нам показалось интересным посмотреть, можно ли эти принципы применить для анализа эволюции не только биологических, но и для иных информационных систем, в частности языка [Natochin, Chernigovskaya, 1997; Chernigovskaya, Natochin, Menshutkin, 2000]. Особый интерес это представляло не только в связи с существенным различием объектов описания, но и в связи с огромной разницей в скорости протекания рассматриваемых процессов: миллионы лет для формирования гомеостатических систем, обеспечивающих физико-химическую стабильность организма, и тысячи лет развития человеческого языка.</p>
      <p>Языковая история насчитывает около десяти тысяч лет: возникали праязыки и формировались макросемьи языков мира, в результате распада и на основе которых развивались и эволюционировали современные языковые группы, в которые по разным подсчетам входит сейчас примерно шесть тысяч. Язык является динамической системой, подверженной изменениям, происходящим по определенным и весьма отличным для разных групп законам. Тем не менее представляется возможным посмотреть, релевантны ли соотносимые с физиологическими системами факторы для основных тенденций эволюции языка.</p>
      <p>Выделяемые нами принципы организованы иерархически и могут быть описаны как четыре уровня эволюции как физиологических, так и языковых систем, соответственно: <emphasis>I уровень</emphasis> клетки — фонемы (как минимальной единицы); <emphasis>II уровень</emphasis> функциональной единицы — морфемы; <emphasis>III уровень</emphasis> органа — слова; <emphasis>IV уровень</emphasis> системы — текст. Отдельный интерес представляет вопрос эволюции «правил», регулирующих функционирование единиц внутри каждого уровня и взаимоотношение самих уровней. Возможность такого подхода для столь различных объектов описания позволяет предлагать рассматриваемые принципы в качестве своего рода универсалий.</p>
      <p>Нужно сделать несколько важных замечаний, которые неочевидны для нелингвистов, но вносят существенные поправки в рассматриваемые принципы:</p>
      <p>1) языки развивались от протоформ и продолжают развиваться;</p>
      <p>2) языки находятся на разных стадиях развития;</p>
      <p>3) можно говорить и о специфике языков разных типов, и об универсалиях, то есть о том, что отличает человеческую систему коммуникаций от всех других, и о том, какие черты проявляются в языках разных систем;</p>
      <p>4) важно иметь в виду, что не все тенденции проявляются везде: все множество признаков как бы рассыпано по языкам мира (как будто Создатель, задав главные алгоритмы, решил посмотреть, как люди будут их реализовывать);</p>
      <p>5) существуют разные подходы к проблеме происхождения языка — моногенез и полигенез;</p>
      <p>6) несмотря на все это, можно обсуждать некие единые тенденции эволюции человеческого языка.</p>
      <p>Когда много лет назад Юрий Викторович Наточин объяснил мне свою систему, описывающую принципы функциональной эволюции, и предложил посмотреть, будет ли этот алгоритм работать на примере других сложных систем, я согласилась, потому что это было интересно и совершенно ново. Однако в успех я верила с трудом, поскольку человеческий язык — слишком сложный материал, в частности по вышеуказанным причинам. Делать это надо было аккуратно, стараясь минимизировать риск неизбежных ошибок: строго говоря, специалистов такого рода нет, и лингвисты специализируются на анализе пусть и больших, но все же семей языков, а не языка в целом…</p>
     </section>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>…О языке</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Чтение в контексте когнитивного знания</p>
     </title>
     <p>Письменность и знаковая грамотность вообще сыграли ключевую роль в истории человечества. Использование так называемой внешней памяти определило сверхбыструю, несопоставимую с биологическими скоростями, эволюцию нашего вида. Обретя способность к знаковому кодированию информации и фиксации этого рисунком, схемой, письменностью, формулой, мы перестали фатально зависеть от ограниченности срока жизни отдельных людей и естественным образом исчезающих с ними знаний.</p>
     <p>По независимым оценкам разных групп исследователей, временем появления <emphasis>Homo sapiens</emphasis> как биологического вида следует считать период около ста восьмидесяти тысяч лет назад. Изменения половых хромосом, произошедшие на территории Восточной Африки в период от ста до двухсот пятидесяти тысяч лет назад, вызвали асимметричный сдвиг в развитии больших полушарий головного мозга, особенно в ассоциативной коре, так что левое полушарие стало регулировать наиболее сложные и одновременно ключевые компоненты языка — анализ и синтез фонологических цепочек, морфологию и синтаксис, в то время как к правому полушарию отошла функция регулирования процессов смыслообразования и прагматические аспекты речи.</p>
     <p>Как и когда возник язык в собственном смысле слова — вопрос по-прежнему открытый. Ясно только, что это произошло, скорее всего, по одному из двух возможных сценариев: грамматический взрыв как результат макромутации или как результат отбора мелких мутаций, то есть гораздо более постепенного процесса. Археологами и антропологами фиксируется «внезапный» взрыв креативных способностей древних людей, произошедший примерно семьдесят пять — пятьдесят тысяч лет назад. Это ассоциируется с ростом интеллекта и сознания; вполне вероятно, что именно в это время формируются функции, необходимые не только для языка как такового (в частности, для синтаксиса), но и шире: многоэтапное планирование, цепочки логических операций, изобретение игр на основе конвенциональных правил, поиск закономерностей в наблюдаемых явлениях и музыка.</p>
     <p>Как известно, не все ученые считают, что речь является «наследницей» звуковой коммуникации наших биологических предков — высших приматов. Есть сторонники жестовой теории происхождения языка, а согласно наиболее экзотическим точкам зрения, письмо возникло до устной речи. В этих гипотезах предполагается, что именно жест был основой первичной знаковой системы, который и был зарисован/«записан» для сохранения в долгосрочной внешней памяти — в частности, с предположительно ритуальными целями. Когнитивная база, развившаяся в жестовом языке и его «письменной» форме, и стала, согласно этой точке зрения, основой для звукового языка. В любом случае, сомневаться в том, что письменность и вообще знаковая грамотность сыграли ключевую роль в истории человечества, не приходится.</p>
     <p>Древнейшие свидетельства использования зрительных символов относятся к периоду от двадцати пяти до шестидесяти тысяч лет до нашей эры, и это были изображения, исполненные охрой. Относительно недавно были обнаружены осколки скорлупы страусиных яиц возрастом около шестидесяти тысяч лет с нанесенными на них абстрактными иллюстрациями, что на данный момент является древнейшим примером использования символов. Другие из известных нам изображений датируются пятнадцатым — двенадцатым тысячелетиями до нашей эры, это геометрические фигуры, обозначающие фазы луны. После этого появляются скульптурные иероглифы-символы, которые к восьмому тысячелетию до нашей эры изготавливались из глины и уже составляли систему.</p>
     <p>Эволюция первых символических систем свидетельствует о нарастающей потребности (и возможности) семиотического дублирования физического мира людьми. Это первые попытки человечества систематизировано обозначать объекты и абстракции, каталогизировать их и находить способы выражать отношения между объектами.</p>
     <p>Чем дальше, тем больше люди стремятся отобразить в закодированном виде символьную информацию. Наряду с другими свидетельствами, именно зрительные изображения в самых примитивных формах позволяют нам говорить о древних людях как о существах семиотических, имевших целью увеличение памяти за счет выноса ее за пределы индивидуального мозга.</p>
     <p>Следует отметить три основных когнитивных прорыва на этом пути: замещение трехмерных изображений, «скульптур-иероглифов» двумерными пиктограммами, а затем идеограммами; смена системы счета (появляются символы для более крупных величин, чем «1», — например, круг для «10») и, наконец, переход от мнемоники к собственно письму — логографическому, словесно-слоговому, силлабическому и алфавитам, восходящим к письму Финикии, Сирии и Палестины. Все это сложные системы знаков. Переход от этапа к этапу требовал от человека как вида огромных когнитивных затрат и долгого времени.</p>
     <p>Нельзя не заметить, что эволюция этих видов когнитивной деятельности идет по пути все большего сворачивания, «конденсации» информации: трехмерные формы сворачиваются к двумерным изображениям, количества сворачиваются до более крупных, но более экономных разрядов. На все это ушло много тысячелетий. Наши дети вынуждены проходить этот путь за немногие годы, что очень трудно.</p>
     <p>В этой связи перед нами встает очень важная когнитивная и даже экзистенциальная проблема: насколько новые навыки такого высокого ранга, как знаковая грамотность, меняют нас самих? Научившись выносить за пределы мозга свои знания, развивая эту способность, человек развивал и свой мозг. Очевидно, что, активно используя определенные отделы мозга, мы их изменяем, а значит, меняемся сами. Как правило, к лучшему (как мы привыкли считать). Однако подумаем, так ли безобидны новые технологии, входящие в жизнь наших детей? Вместо медленного и постепенного развития мелкой моторики и когнитивной компетентности, компьютерные обучающие программы, перескакивая через этапы, игнорируя психофизиологию развивающегося ребенка, нивелируя индивидуальность механическими тестами, ускоряют то, что ускорять нельзя. Даже тип организации материала в электронной среде — принципиально иной, нежели традиционная книга: как верно заметил У. Эко, в электронных текстах (особенно в гипертекстах) мы имеем дело со свитком, который можно читать в любом направлении, практически бесконечно. Это очень интересно, но представляет собой принципиально иную организацию ментального пространства, которое не может быть нейтральным для развивающегося мозга.</p>
     <p>Для понимания функциональных возможностей ребенка в процессе воспитания и обучения значимо выявление возрастных и индивидуальных особенностей психофизиологических функций и механизмов, лежащих в основе деятельности.</p>
     <p>Исследования нейрофизиологов и психологов ясно демонстрируют, что игнорирование психофизиологических аспектов адаптации ребенка к школе, учета индивидуальных различий, темперамента, зрелости мозга, характеристик внимания приводит не только к трудностям в обучении и следующим за этим неврозам, но к прямым нарушениям высших психических функций. Чрезмерная интенсификация, стрессовая тактика многих учителей, нерациональная организация самого процесса обучения приводят к тому, что огромное количество детей обнаруживают нарушение процессов чтения и письма.</p>
     <p>Общепризнано, что шести- семилетний возраст отмечен как сенситивный период развития зрительной воспринимающей системы, играющей основную роль в восприятии текста, совершенствование которой продолжается на последующих этапах онтогенеза. Чтение как сознательно организованная целенаправленная деятельность зависит от уровня сформированности программирующего блока мозга — переднеассоциативных областей коры больших полушарий, морфологическое и функциональное созревание которых продолжается до двадцатилетнего возраста.</p>
     <p>Функциональная организация системы, обеспечивающей реализацию процесса чтения, имеет динамический характер и определяется прежде всего возрастными особенностями созревания мозга в целом, а также совершенствованием процессов интеграции и специализации отдельных мозговых структур, развития психических процессов высокого уровня в целом.</p>
     <p>Не все дети одинаково овладевают навыком чтения на уровне требований школьной программы и в установленные сроки. По данным НИИ возрастной физиологии РАО, более 40 % детей заканчивают начальную школу с трудностями обучения.</p>
     <p>Для выявления детей с риском возникновения трудностей обучения необходимо проводить комплексное обследование в дошкольном возрасте с учетом особенностей раннего развития — устной речи, слухоречевой памяти, зрительного восприятия и ряда других невербальных психических функций, что позволит выявить факторы, определяющие возможные трудности освоения устной речи и чтения.</p>
     <p>Зрительные функции, необходимые для успешного чтения и письма, весьма сложны. Подобно описанию элементарных языковых единиц — фонем, описаны и элементарные единицы зрительного опознания — линии, углы, кривые, дуги и т. д. Доказаны связи между предъявлением этих единиц зрения и активностью специфических клеток зрительной коры.</p>
     <p>То есть, для того чтобы активизировались определенные участки коры, на сетчатку должен попасть весьма сложный узор из сочетаний этих элементов. Мало того, они должны быть адекватно расположены в пространстве и взаимосвязаны. Только тогда мозг сочтет это «текстом для чтения». Мозгу также приходится тратить много усилий на «нормализацию» сигнала, то есть на выявление релевантных признаков, игнорируя величину букв, почерк или шрифт, освещенность и т. п. — подобно аналогичным процедурам, необходимым при восприятии звучащей речи. Более того, мозг должен с большой скоростью сканировать мелкие и структурно сложные зрительные сигналы, не нарушая направления сканирования текста и не пропуская никакие значимые детали. Для этого процесса необходимы нужная скорость физиологических процессов, внимание и адекватная оперативная память.</p>
     <p>Методы, которыми изучаются процессы письма и чтения, и их нарушения многочисленны (поведенческие методики, функциональное картирование мозга, фиксация движений глаз при чтении и т. д.), а научные парадигмы по-прежнему сводятся к традиционным для лингвистики и психологии бинарным оппозициям: то, с чем мы сталкиваемся в проблемных ситуациях, это — нарушения собственно лингвистических или более общих когнитивных процедур? Это нарушения высших когнитивных процессов или специфически зрительных? Это нарушения моторики (в случае письма)? Внимания? Кратковременной памяти? Это специфика индивидуальной организации мозга? Перед нами не полный список исследуемых вопросов и было бы ошибкой думать, что они имеют отношение только к патологии.</p>
     <p>Результаты исследований дают нам сведения, которых иными средствами получить почти невозможно и которые описывают структуру самой языковой способности человека (патология показывает нам норму): организация ментального лексикона, универсальное и специфическое в языке и психике в целом. В свою очередь, из этого следуют рекомендации по организации обучения вообще и письму и чтению в частности.</p>
     <p>Чтение, посредством которого дети получают большую часть информации, играет огромную роль в процессе усвоения знаний. Его значение все возрастает в условиях существующей системы образования, предполагающей развитие дифференциации и индивидуализации обучения и увеличение удельного веса самообразования школьников. В этих обстоятельствах особенно важно умение правильно использовать чтение как средство получения новых знаний. Это актуально при широком доступе к интернету и распространении компьютерных программ и баз данных разных направленностей и качества.</p>
     <p>Проблема семиотического дублирования и письменности как его важнейшей части — это проблема культурной традиции человечества и его развития. Мы познаем мир так, как это может наш мозг — такой, каким он достался нам от природы и каким мы его сформировали. Без знаний об этом мы смутно видим не только будущее, но и прошлое.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Дети со специфическими языковыми расстройствами<a l:href="#n_8" type="note">[8]</a></p>
     </title>
     <p>Исследование языковой способности детей с так называемыми специфическими языковыми расстройствами является одним из серьезных направлений экспериментальной лингвистики и ряда довольно отдаленных областей, в частности генетики. Такой интерес возник в связи с дискуссиями об организации ментального лексикона и в связи с накапливающимися немногочисленными, но чрезвычайно ценными данными о генетической аномалии, вызывающей нарушения языковой системы.</p>
     <p>Серьезные и часто непримиримые и нарастающие дискуссии ведутся по вопросу о том, является ли языковая способность человека врожденной и нейрофизиологически отдельной от других когнитивных функций, а стало быть, о вероятности организации мозга по принципу модулярности, а также о манифестациях нейрофизиологических механизмов в языках разных типов (см., например, [Bichakjian et al., 2000; Deacon, 1997; Fodor, 2001; Jackendoff, 2002; Loritz, 2002; Paradis, 2001; и т. д.]).</p>
     <p>Общеизвестно, что школа Хомского и Пинкера постулирует врожденность языковой способности, так называемого <emphasis>LAD — Language Acquisition Device.</emphasis> В отличие от этого, последователи Скиннера в психологии и коннекционисты в лингвистике считают главным фактором языкового поведения научение. Согласно бихевиоризму, как известно, ребенок — это <emphasis>tabula rasa</emphasis>, постепенно заполняемая разными схемами поведения, в том числе и вербального, согласно принципу «стимул — реакция».</p>
     <p>В книге <emphasis>Foundations of Language. Brain, Meaning, Grammar, Evolution</emphasis> Джекендофф [Jackendoff, 2002] обсуждает идею ментальной грамматики, постулируя, по сути дела, идею врожденных знаний вообще: ментальная грамматика представляет собой набор неосознаваемых грамматических правил, равно как и правил, позволяющих формировать жизненный опыт в целом, а не только усваивать язык.</p>
     <p>То есть все это — некое интуитивное, имплицитное знание, грамматика мышления вообще, являющаяся базой и для языка, и для невербального познания мира и конструирования картины, более или менее изоморфной окружающему человека и доступному ему миру. Споры о том, покрывает ли грамматика мышления и специфически языковые универсалии, не утихают. Ясно, конечно, что конструировать некоторую «объективную» картину мира могут и другие существа (иначе они не могли бы выжить), и в этом смысле у нас и у них есть некая грамматика мышления, базирующаяся на закрепленных в геноме механизмах, но, по всей видимости, все же разная и пригодная для описания <emphasis>своего</emphasis> мира.</p>
     <p>Идея попытки построения некой универсальной грамматики приходила в голову многим и до Хомского, но именно он разрабатывает ее последовательно, тщательно и продуктивно. Генеративисты, в конечном счете, утверждают, что мозг — это биологический компьютер, функционирующий на основе виртуальных сетей с «картами», отражающими, вероятно, генетически закрепленные универсальные языковые правила, которые актуализируются с помощью конкретного национального языка, слышимого ребенком (см., например, [Pinker, 1991; Pinker, Bloom, 1990; Bloom, 2002]). Система эта подчиняется определенным принципам и параметрам, изложенным в ряде работ Хомского. Словарь, согласно этим теориям, формируется за счет научения, а синтаксис развивается в процессе созревания мозга, но на основе «врожденной грамматики с ее символическими правилами». В то же время коннекционисты в разных вариантах в итоге сводят все к так называемому единому механизму, когда основой всех языковых процедур является ассоциативная память.</p>
     <p>Таким образом, мы сталкиваемся с оппозицией школ, сводимой к схеме детерминизм (= врожденность языка) против «хаоса» или идей научения на основе частотностей, прогноза и предсказуемости. По Пинкеру, эволюция сделала рывок, что привело к обретению мозгом способности к цифровому вычислению, использованию рекурсивных правил и ментальных репрезентаций и к созданию основы для мышления и языка в человеческом смысле. Далее языковая способность привела и к формированию арифметического кода как базы математики. В основе всего этого, утверждает известная часть научного сообщества, лежит мутация, приведшая к возникновению «гена языка», а стало быть, к выделению человека как вида [Crow, 2000; Andrew, 2002].</p>
     <p>Отметим более или менее установленные основные положения.</p>
     <p>Критический возраст усвоения языка детьми хотя и противоречиво датируется, но существует: «условия игры» таковы, что если вовремя не поместить ребенка в языковую среду, то развертывание и формирование необходимых алгоритмов не происходят. Пластичность мозга — в первую очередь именно для высших кортикальных функций и прежде всего для речи — ухудшается после семи лет. Причем, похоже, именно для высших кортикальных функций, прежде всего — для речи.</p>
     <p>Все чаще отмечается роль мотивации, коммуникативной ситуации — желания быть понятым, то есть не только корковых структур мозга, но, например, лимбической системы. Значит, как минимум, дело не только в языковом модуле как таковом, но и в других системах — не специфически языковых, и притом общих у нас с другими высшими видами. Коммуникативная значимость настолько важна, что если виртуальная речевая сеть по каким-то причинам дефектна, то частично это может быть компенсировано за счет других ресурсов, в том числе паралингвистических: так мозг компенсирует функциональные или даже органические нарушения [Paradis, Gopnik, 1997].</p>
     <p>Обсуждение усложняющихся вместе с техникой результатов мозгового картирования указывает на зависимость активации тех или иных мозговых структур не только от стимула как такового, но от довольно широкого контекста. Нарастает интерес к осмыслению и локализации переносных значений, метафор, аффективных ситуаций, влияющих на интерпретацию человеком конкретного языкового материала, — ситуаций, когда для успешности вербальных процессов недостаточно участия специфически языковых зон мозга.</p>
     <p>И наконец, продолжает чрезвычайно активно разрабатываться одна из кардинальных для обсуждаемой темы проблем — организация ментального лексикона в связи с дихотомией «алгоритмы/извлечение из памяти» <emphasis>(Computation (parsing) vs. storage).</emphasis> Считается при этом, что пользование символическими правилами является процедурой более высокого ранга, и именно она специфически человеческая, а возможно и генетически закрепленная. Этот вопрос представляется, однако, далеко не ясным, так как процедуры установления аналогий сами могут являться правилами, только гораздо более сложными.</p>
     <p>Эти проблемы изучаются на разных моделях и контингентах испытуемых. Однако особый интерес вызывают языковые возможности людей со специфическими речевыми нарушениями — <emphasis>SLI (Specific Language Impairment).</emphasis> Говорят также о генетических или семейных нарушениях языка <emphasis>GLI</emphasis> или <emphasis>FLI (Genetic (familial) Language Impairments, or Genetic Dysphasia)</emphasis> [Folia Phoniatrica et Logopaedica, Special Issue, Genetic Dysphasia, 1998; Clahsen, 1991; Leonard et al., 1992; Gopnik, 1994; Gopnik et al., 1996; Lely, 1997; Newmeyer, 1997]). Следует заметить, что <emphasis>SLI</emphasis> не обязательно имеют генетическую основу, хотя на это есть все больше указаний. В эту же область исследований попадают и такие чрезвычайно интересные объекты, как, например, синдром Уильямса, при котором весьма низкий интеллектуальный уровень пациентов находится в резком контрасте с высоким уровнем языковых процедур [Bellugi, Wang, Jernigan, 1994].</p>
     <p>Несомненный интерес вызывают специализированные генетические исследования семей с часто встречающимися речевыми нарушениями. Так, например, в Великобритании очень тщательно лингвистически и генетически была изучена семья КЕ, в которой в четырех поколениях зафиксированы проблемы усвоения языка [Fisher et al., 1998]. Очень интересны исследования речевого развития различных типов близнецов [Bishop, North, Donlan, 1995; Ganger, Wexler, Soderstrom, 1998].</p>
     <p>Итак, специфически языковыми считаются неприобретенные нарушения, характеризующиеся языковыми трудностями при отсутствии нарушений интеллекта, артикуляции, слуха и психоэмоциональной сферы. У таких людей отмечены фонологические, синтаксические и инфлекционные трудности, особенно для грамматических согласований субъекта и глагола, маркирования времени, числа существительных, сравнительных форм прилагательных.</p>
     <p>В психолингвистических экспериментах люди с такими нарушениями демонстрируют необычные характеристики — например, отношение к морфемным границам при принятии лексических решений. Регулярная и нерегулярная морфология, которая, как принято считать, по-разному обрабатывается в норме, при таких нарушениях обрабатывается одинаково. Например, в норме частотность слов играет особую роль только для нерегулярной морфологии, тогда как люди с <emphasis>SLI</emphasis> демонстрируют эффект частотности как для регулярно, так и для нерегулярно изменяемых слов. Такие нарушения не зависят от модальности (устно или письменно предъявленное задание) и проявляются как при речепроизводстве, так и при понимании.</p>
     <p>Многие исследователи говорят, таким образом, об иной организации ментального лексикона, подчеркивая, что при <emphasis>SLI</emphasis> нарушена характерная для нормы морфологическая репрезентация, проявляющаяся и в понимании, и в продукции инфлекционных морфологических операций, и заключая, что это нарушение сводится к неспособности создавать символические правила. При <emphasis>SLI</emphasis> мы видим пример того, как языковая деятельность человека при овладении и пользовании языком базируется не на имплицитных процедурах и выведенных алгоритмах (независимо от того, передались ли они генетически), а на эксплицитно сформулированных — иногда в буквальном смысле — правилах и декларативной памяти, когда слова, например, хранятся списками, а правила — в виртуальных, так сказать, учебниках. Метафорически формулируя, это можно описать как поведение, сходное с речевой деятельностью человека на неродном языке, которым он владеет не свободно. Человек делает <emphasis>простейшие</emphasis> ошибки и, исправляясь, эксплицирует процедуры, которые он при этом производит. И так человек может пользоваться родным языком — всю жизнь. При достаточной сноровке он даже правильно говорит, но с большим «внутренним» трудом, так и не овладевая способностью к созданию продуктивных алгоритмов.</p>
     <p>Отмечаются у таких людей и нарушения других языковых уровней. <emphasis>Фонетического</emphasis>: монотонная речь, нарушение речевого ритма и неправильное членение звукового потока; нарушения просодики, ударения как в частотных, так и в незнакомых, но ясных с точки зрения правил данного языка словах; сложности произнесения многосложных слов (сокращение их за счет пропуска слогов); невозможность вывести продуктивное правило оглушения или озвончения и т. п. <emphasis>Синтаксического</emphasis>: грамматические процедуры как бы симулируются за счет памяти и эксплицитных правил, необычный порядок слов серьезно затрудняет для них анализ пассивных и иных сложных конструкций. Фактически невозможным является адекватное понимание переносных значений и метафор.</p>
     <p>При таких нарушениях морфологические процедуры почти не производятся: в ментальном лексиконе слова хранятся целиком, списком, без осознания их структуры; неясную роль играет морфологическая прозрачность. (Стоит вспомнить, что мозговое картирование показывает распределение свойств и характеристик слов по различным зонам мозга, что не подтверждает идею списка по крайней мере для значительной части лексики.)</p>
     <p>Специально был исследован вопрос, не семантические ли это нарушения. Проводился анализ понимания сюжетов, показавший, например, что нарушения в понимании маркеров времени вызваны чисто языковыми причинами.</p>
     <p>Анализ грамматических возможностей таких людей проводился в экспериментах, исключающих возможные трудности артикуляции или восприятия, например, оценкой грамматичности предложенных письменно фраз или форм с целью проверки неосознаваемого знания грамматики. Проверялось и пользование грамматикой — способность менять число и видо-временные формы в реальных языковых единицах и квазисловах. В ряде работ мы находим попытки найти нейроанатомические корреляты генетических языковых нарушений; в частности, есть предварительные данные о кортикальной атрофии передних отделов мозга, корреляты генетических языковых нарушений пытаются связать с соотношением серого и белого вещества — по некоторым данным, серого вещества больше у детей с <emphasis>SLI</emphasis> [Kabani et al., 1997].</p>
     <p>По мере взросления люди с такими нарушениями языка вырабатывают компенсаторные механизмы, основывающиеся на эксплицитных правилах, используемых обучающимися вторым языкам. Подобно этим последним, они делают ошибки в состоянии стресса или сильной усталости и никогда не достигают уровня, свойственного говорящим на родном языке; говорят гораздо медленнее (иногда в два раза), как бы отслеживают свою собственную речь, рефлексируют, с трудом понимают быструю речь.</p>
     <p>Исследования специфических языковых нарушений проводятся на материале целого ряда языков — германских, французского, греческого, японского, финского [Niemi, Laine, Tuominen, 1994; Kehayia, 1997; Folia Phoniatrica et Logopaedica, 1998; Simonsen, Bjerkan, 1998]. Совершенно очевидно, что данные такого морфологически сложного языка, как русский, являются важным вкладом в изучение проблемы.</p>
     <p>Наши исследования организации ментального лексикона на материале вербальной морфологии русского языка проводятся на нескольких категориях испытуемых — на взрослых носителях русского языка без нарушений языковых процедур (с квазиглаголами, сконструированными по модели реальных глаголов разных классов с учетом большого числа параметров, включающих частотности), на взрослых больных с афазиями, на взрослых носителях других языков, изучающих русский язык как иностранный, на детях без языковых аномалий и на детях со специфически языковыми расстройствами. Основной целью было выяснение того, как происходят такие процедуры в языке, где глагольные классы не сводятся к дефолтному классу правильных глаголов, процедуры с которыми, как предполагается, происходят по символическим правилам, и классу неправильных глаголов, для которых частотность является решающей и такого рода правила не используются вообще: русский язык имеет глагольную парадигму и много классов. Мы вводим понятие сложности парадигмы и иерархии классов.</p>
     <p>Наши данные не дают оснований к подтверждению ни одного из двух основных подходов — ни коннекционистского, ни модулярного. Модулярный подход не подтверждается, поскольку фактор частотности играл существенную роль для всех групп наших испытуемых, более того, дети со специфически языковыми нарушениями обнаружили наиболее высокий процент использования дефолтных регулярных моделей, что находится в противоречии с модулярной гипотезой. Конкурирующая гипотеза также не получила достаточных доказательств, поскольку наши испытуемые опирались и на морфологические процедуры, которые в классических коннекционистских моделях отрицаются [Chernigovskaya, Gor, 2000, 2002; Gor, Chernigovskaya, 2001]. Это дает веские основания для разработки промежуточных моделей, а вопрос о специфических расстройствах языка остается еще менее ясным. В частности, остается открытым вопрос о том, являются ли такие нарушения просто замедлением скорости выработки языковых алгоритмов или механизмы для их выработки просто отсутствуют.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Ментальный лексикон при распаде языковой системы у больных с афазией: экспериментальное исследование глагольной морфологии<a l:href="#n_9" type="note">[9]</a></p>
     </title>
     <section>
      <p>Представляемое экспериментальное исследование впервые показывает особенности процедур обработки регулярной и нерегулярной вербальной морфологии у больных с афазией на материале специально разработанных тестов для русского языка. Проверяются основные гипотезы об организации ментального лексикона и механизмах, обеспечивающих морфологические процедуры. Результаты свидетельствуют о том, что формулирование гипотез об универсальных механизмах организации ментального лексикона преждевременно и требуется проведение межъязыковых исследований.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Введение</p>
      </title>
      <p>Проблема организации ментального лексикона стала одной из самых обсуждаемых проблем в психолингвистике конца XX и начала XXI века. В частности, дискуссии ведутся вокруг организации морфологических процедур, связанных с регулярным и нерегулярным словоизменением.</p>
      <p>В литературе принято выделять два основных противостоящих друг другу подхода к данной проблеме: двусистемный [Marcus et al., 1992; 1995; Pinker, 1991; Pinker, Prince, 1988; 1994; Prasada, Pinker, 1993; Ullman, 1999] и односистемный подход — в коннекционистской его версии [MacWhinney, Leinbach, 1991; Plunkett, Marchman, 1991; 1993; 1996; Rumelhart, McClelland, 1986] или в сетевой [Bybee, 1985; 1988; 1995]. Основное различие между этими моделями состоит в том, как их сторонники рассматривают процессы обработки и усвоения регулярных и нерегулярных форм. Сторонники двусистемного подхода постулируют независимые механизмы порождения этих двух типов паттернов, согласно которым регулярные глаголы выводятся в соответствии с символическими правилами, а нерегулярные извлекаются из памяти целиком. Односистемный подход основан на идее единого механизма порождения форм и придает особый вес лексическим связям, фонологическому и семантическому сходству [Bybee, 1988; 1995; Plunkett, Marchman, 1991]. Сторонники односистемного подхода считают, что в мозгу, который является единой нейронной сетью, не существует символических правил и принципиальной разницы в обработке и хранении регулярных и нерегулярных форм, а поэтому все формы будут в равной степени подвержены влиянию фонологических и частотных факторов.</p>
      <p>В основе споров между сторонниками этих двух главных гипотез лежит фундаментальное для современной когнитивной науки разграничение процессов, организованных по принципу подобия, и процессов, основанных на правилах [Hahn, Chater, 1998].</p>
      <p>Результаты экспериментальных исследований в этой области, проводившихся изначально на материале глагольной морфологии германских языков (главным образом, английского), противоречивы и приводят данные в поддержку как одной, так и другой модели. Однако обсуждение проблемы перешло на кросс-лингвистический уровень, и данные исследований на базе языков с богатой морфологией (скандинавские языки [Ragnarsdottir et al., 1999; Blesses, 1998; Jensvoll, 2003; Veres, 2004], итальянский [Matcovich, 1998; Say, Clahsen, 2001], немецкий [Clahsen, 1999], французский [Meunier, Marslen-Wilson, 2000], испанский [Clahsen et al., 2002], польский [Reid, Marslen-Wilson, 2001; Dabrowska, 2004], русский [Gor, Chernigovskaya, 2003; 2005; Черниговская и др., 2008] приводят все больше аргументов в поддержку односистемного подхода или даже иной, третьей модели. В языках с богатой морфологией вообще сложно говорить о категориальном разграничении регулярной и нерегулярной обработки в силу большого разнообразия глагольных классов; кроме того, эксперименты на базе русского языка показали, что ни одна из предложенных теоретических моделей не может быть применена в том виде, в котором они были сформулированы, к языкам со сложной морфологической системой [Chernigovskaya, Gor, 2000; Gor, Chernigovskaya, 2001; 2005]. К. Гор на основании этих данных была предложена модель «правил и вероятностей» <emphasis>(Rules and Probabilities Model)</emphasis> [Gor, 2004].</p>
      <p>В этом контексте данные, полученные в рамках той же научной парадигмы при исследовании больных с афатическими расстройствами, говорящих на русском языке, представляют бесспорный интерес, так как позволяют ввести в обсуждение новые оригинальные данные и, возможно, внести изменения в понимание природы взаимоотношений восприятия и порождения слова по частям и целиком, а значит, и в наши представления о структуре ментального лексикона.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>1. История вопроса</p>
      </title>
      <p>Данные афазий используются в исследованиях различных уровней языка, в том числе и морфологии.</p>
      <p>Афазия — это специфические нарушения речи, вызванные локальными поражениями определенных зон коры головного мозга: зоны Брока и зоны Вернике. Существуют разные классификации афазий. В упрощенном варианте предполагается выделение двух типов в зависимости от локализации повреждений:</p>
      <p>1) афазия Брока, или моторная афазия;</p>
      <p>2) афазия Вернике, или сенсорная афазия.</p>
      <p>При моторной афазии в первую очередь страдает производство речи, тогда как восприятие остается сохранным. При сенсорной афазии способность к производству речи остается, а восприятие нарушается.</p>
      <p>Поскольку в данном исследовании центральным вопросом являются особенности порождения глагольных форм, то большинство испытуемых были пациентами с моторной афазией. У таких больных наблюдаются аграмматизмы, которые выражаются в неспособности построения сложных высказываний и нарушениях морфологии.</p>
      <p>В рамках дискуссии об организации ментального лексикона первыми афатический материал стали привлекать сторонники двусистемного подхода. М. Ульман и его коллеги [Ullman et al., 1997] обнаружили нейрофизиологические механизмы двойной отрицательной связи <emphasis>(double disassociation)</emphasis> в порождении форм прошедшего времени от регулярных и нерегулярных глаголов. В частности, они выявили, что люди с сенсорной афазией (или афазией Вернике, то есть с нарушением восприятия речи) лучше справлялись с порождением форм от регулярных глаголов, а с моторной афазией (или афазией Брока, то есть с нарушением порождения речи) — с формообразованием от нерегулярных глаголов. Они полагают, что это является свидетельством в пользу гипотезы, согласно которой регулярное и нерегулярное словоизменение обеспечивается двумя различными механизмами. Эти выводы подтверждаются и на большей выборке пациентов в более поздней статье М. Ульмана и его коллег [Ullman et al., 2005].</p>
      <p>Схожее мнение высказывается У. Марслен-Уилсоном и Л. Тайлер [Marslen-Wilson, Tyler, 1998]. Они провели эксперимент, где пациенты с афазией должны были принимать лексическое решение, то есть определить, является ли целевое слово, предъявляемое на слух, реальным словом английского языка, которому предшествовало также произносимое вслух слово-прайм, или подсказка. Связи между стимулом и праймом были различны: семантически связанные имена существительные и имена прилагательные, а также регулярные и нерегулярные формы настоящего и прошедшего времени. Данные тестирования показали, что часть пациентов демонстрируют высокие результаты для нерегулярных глаголов и семантически связанных существительных и прилагательных, часть — для регулярных глаголов. По мнению авторов, это является свидетельством раздельности процессов обработки регулярной и нерегулярной морфологии.</p>
      <p>Дополнительным свидетельством в пользу двусистемного подхода являются результаты, полученные М. Вайнрих с соавторами [Weinrich et al., 1999], исследовавших пациентов с моторной афазией, которых тренировали на порождение глагольных форм, а затем анализировали их устную и письменную речь, в которой содержались как глаголы из тренировочного материала, так и новые. Результаты показали, что после тренировки ошибок на спряжение глаголов стало статистически значимо меньше. Однако были обнаружены различия между письменной и устной речью. Пациенты отлично справлялись с порождением форм от регулярных глаголов как в устной, так и в письменной форме без тренировки, тогда как ошибок на нерегулярное словоизменение было на порядок больше в нетренированной письменной форме, чем в устной. Авторы утверждают, что это является свидетельством того, что нерегулярные глаголы хранятся отдельно, поскольку люди с афатическими нарушениями способны применять регулярное правило в глаголах, на порождение которых их не тренировали в обеих модальностях, в случае же нерегулярных глаголов такого не происходит.</p>
      <p>Однако явление двойного разделения, то есть раздельного хранения регулярных и нерегулярных форм, может быть объяснено не только существованием двух различных механизмов.</p>
      <p>Было предпринято несколько попыток объяснить этот феномен и в рамках коннекционистского подхода. Например, в статье К. Планкетта и С. Банделоу [Plunkett, Bandelow, 2006] использовалась унимодальная сеть для моделирования явления двойной отрицательной связи. Они установили, что случайное разрушение искусственной нейронной сети может использоваться для симуляции отрицательной связи. К примеру, такие разрушения могут приводить к утрате нерегулярного словоизменения (но не регулярного) или к утрате глагольного словоизменения целиком, но с сохранением именного словоизменения.</p>
      <p>Также авторы выявили, что частота стимула влияет на порождение некоторых индивидуальных форм: высокочастотные существительные более сохранны, чем низкочастотные. Им же удалось смоделировать и явление двойной отрицательной связи. Таким образом, основываясь на этих данных, авторы полагают, что сетевой подход вполне конкурентоспособен.</p>
      <p>Существуют и другие объяснения того факта, что пациенты с моторной афазией лучше справлялись с порождением форм от нерегулярных глаголов. В целой серии статей [Bird et al., 2003; Brabera et al., 2005; Lambon Ralph et al., 2005] выдвигается гипотеза о том, что данное явление может быть связано с фонологическим, а не морфологическим дефицитом: исчезновение регулярного словоизменения может быть классифицировано как фонологическое упрощение.</p>
      <p>Однако в статье Я. Фарок-Шах и С. Томпсон [Faroqi-Shah, Thompson, 2004] утверждается, что помимо фонологического дефицита существует еще одно объяснение ошибкам на словоизменение в речи афатиков. По мнению этих исследователей, раз пациенты способны к порождению большого количества разных форм, у них нет трудностей с доступом к фонологическому уровню, а проблемы у них начинаются на диакритическом уровне, когда слову должны приписываться конкретные граммемы, например граммема прошедшего времени. Также они выявили зависимость между частотностью формы слова и количеством ошибок в словоизменении: значительная часть ошибок состоит в заменах низкочастотных форм слова на высокочастотные.</p>
      <p>Другой подход к дефициту в нерегулярном глагольном словоизменении используется в работе К. Паттерсон и ее коллег [Patterson et al., 2001]. Авторы тестировали одиннадцать пациентов с семантическими нарушениями и выявили, что они способны порождать и распознавать регулярные и квазиформы прошедшего времени, но испытывают некоторые сложности с нерегулярными глаголами, связанные с частотностью стимула. На основании этого делается предположение, что существует связь между нарушениями нерегулярного словоизменения и нарушенной семантической компетенцией.</p>
      <p>На материале норвежского языка исследовались пациенты с афатическими нарушениями и болезнью Альцгеймера [Simonsen, Lind, 2002; Simonsen et al., 2004]. Эти исследования показывают, что если у пациентов с афазией в первую очередь нарушен морфологический компонент, то у людей с болезнью Альцгеймера — семантический, что отражается и на характере ошибок в формообразовании.</p>
      <p>Однако исследование каталоно-испанских билингвов с афазией Брока [De Diego-Balaguer et al., 2004] показало, что они хуже справлялись с формообразованием от нерегулярных глаголов, чем от регулярных в обоих языках. Данный факт противоречит результатам статьи [Ullman et al., 1997], которые трактовались в пользу двусистемного подхода.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>2. Экспериментальное исследование</p>
      </title>
      <section>
       <p>Основной задачей, которая стояла перед нами в настоящем исследовании, было выявление процессов генерализации в речевой деятельности больных с афазией и определение стандартного решения, то есть выбор наиболее «беспроигрышной» модели в случаях, когда глагол неизвестен испытуемым. Полученные данные сопоставляются с контрольной группой из двадцати двух здоровых взрослых носителей языка.</p>
      </section>
      <section>
       <title>
        <p>2.1. Испытуемые</p>
       </title>
       <p>В эксперименте принимали участие шесть пациентов (три мужчины и три женщины) с диагнозом афазия. Эксперимент проводился на базе Института мозга человека РАН. Использовалась классическая типология афазий, предложенная А. Р. Лурией [Лурия, 2002]. Демографические данные представлены в табл. 1. Данные нейропсихологического обследования пациентов (табл. 2) показывают, что у большинства из них зафиксирована средняя степень тяжести нарушений.</p>
       <empty-line/>
       <p><strong>Таблица 1.</strong> Демографические данные пациентов с диагнозом афазия</p>
       <empty-line/>
       <image l:href="#i_018.png"/>
       <empty-line/>
       <p><strong>Таблица 2.</strong> Данные нейропсихологического анализа пациентов</p>
       <empty-line/>
       <image l:href="#i_019.png"/>
       <empty-line/>
       <p>* Чем больше баллов (максимум 12), тем больше выражена патология.</p>
       <p>** ЭMA — эфферентная моторная афазия. У больных с афферентной моторной афазией часто наблюдаются замены звуков на схожие, отличающиеся только одним дифференциальным признаком; в наиболее тяжелых случаях возможны замены и далеких в артикуляторном отношении фонем.</p>
       <empty-line/>
       <p>АМА — афферентная моторная афазия. Является центральной формой моторной афазии и выражается в нарушении кинетических характеристик и патологической инертности, что приводит к полной невозможности построения связной речи, требующей плавного переключения с одних элементов на другие. Это классическая афазия Брока.</p>
       <p>СA — сенсорная, или акустико-гностическая, афазия. Связана с поражением задних отделов верхней височной извилины левого полушария и приводит к нарушению способности к дифференциации фонем. В тяжелой форме больной перестает распознавать обращенную к нему речь. Это афазия Вернике.</p>
      </section>
      <section>
       <title>
        <p>2.2. Материал исследования</p>
       </title>
       <p>В материал эксперимента было включено шестьдесят глаголов четырех глагольных классов по одноосновной системе, предложенной и разработанной Р. О. Якобсоном [Якобсон, 1985] и его последователями: классов — <emphasis>a,</emphasis> — <emphasis>aj,</emphasis> — <emphasis>i</emphasis> и — <emphasis>ova.</emphasis> В эксперименте использовались глаголы двух диапазонов частотности — высокочастотные и низкочастотные — и квазиглаголы каждого из вышеперечисленных классов. Квазиглаголы были образованы от частотных путем замены одного или нескольких звуков в начальном сегменте слова, поэтому такие изменения не приводили к переходу глагола в другой словоизменительный класс. Включение в экспериментальный материал глаголов разной частотности позволило посмотреть, влияет ли частотность на количество правильных ответов в том или ином классе, а включение квазиглаголов — сымитировать ситуацию обработки нового слова.</p>
       <p>Глаголы были вставлены в минидиалоги, побуждающие к производству определенных форм. В разных сериях эксперимента (далее — тестах) предъявлялись формы множественного числа прошедшего времени или инфинитивы. Испытуемых просили образовывать формы третьего лица множественного числа и первого лица единственного числа настоящего времени.</p>
       <p>Эксперимент с реальными глаголами позволяет установить, какие классы психолингвистически более предпочтительны, тогда как эксперимент с квазиглаголами выявляет процедуры, применяемые в отсутствие лексических подсказок. Поскольку форма прошедшего времени большинства глаголов не позволяет однозначно определить их класс, ожидалось, что испытуемые будут соотносить «неопределенную» форму с некоторым стандартным классом.</p>
       <p>Эксперимент проводился устно, записывался одновременно и на магнитофонную ленту, и на бумагу. Полученные таким образом данные расшифровывались, а потом вносились в таблицы — как индивидуальные, так и общие.</p>
      </section>
      <section>
       <title>
        <p>2.3. Методы обработки результатов эксперимента</p>
       </title>
       <p>Ответы испытуемых были проанализированы (каждая форма квалифицировалась как произведенная в соответствии с моделью парадигмы того или иного класса, с учетом ошибок в применении правил для парадигмы), и было выделено несколько моделей, или стратегий, образования форм. Была подсчитана доля форм, образованных по данным моделям, среди ответов каждого испытуемого, и показано, что разные испытуемые предпочитают разные стратегии образования форм.</p>
       <p>Результаты эксперимента подверглись статистической обработке по методу дисперсионного анализа (ANOVA), где выявлялось влияние таких факторов, как класс глагола и его частотность, на количество правильных ответов у больных с афазией.</p>
      </section>
      <section>
       <title>
        <p>2.4. Результаты эксперимента</p>
       </title>
       <p><strong>2.4.1. Предварительные замечания.</strong> Прежде всего отметим, что выполнение подобных заданий вызывает большие трудности у больных с афазией (по сравнению, например, с детьми, студентами, изучающими русский язык как иностранный, и взрослыми здоровыми испытуемыми) [Gor, Chernigovskaya, 2003; 2005; Свистунова, 2008; Черниговская и др., 2008].</p>
       <p>Эксперимент чередовался паузами, проводился в несколько приемов, иногда в разные дни. При выполнении заданий больным с афазией трудно было избавиться от интроспекции, от проецирования игровой ситуации квазидиалога на свой внутренний мир и переживания (например, реакция на стимул <emphasis>рисовать — я не рисую вообще, сегодня я черчу, а не рисую</emphasis>). Перед каждой серией эксперимента использовалась так называемая разминка — четыре минидиалога, ответы в которых не учитывались при статистической обработке данных. Больным с афазией в отличие от других категорий испытуемых, участвовавших в подобных экспериментах, разминочных упражнений было явно недостаточно для того, чтобы понять «правила игры».</p>
       <p>Больные с афатическими нарушениями ошибаются в спряжении не только квази-, но и реально существующих глаголов (например, они рисует, он *дремает<a l:href="#n_10" type="note">[10]</a>), что было вполне прогнозируемо: на исправление подобного рода ошибок и направлены многочисленные упражнения, используемые речевым терапевтом на занятиях с больными с аграмматизмами.</p>
       <p>В ответах-реакциях на квазиглаголы больные с афазией часто пользуются формами реально существующих глаголов (например, <emphasis>*лосить</emphasis> — реакция <emphasis>я ношу лосины</emphasis>), образуют глаголы не только по фонетическому сходству, но и ориентируясь на внутреннюю форму слова (например, <emphasis>*дюбить — я сверлю.</emphasis> Видимо, от <emphasis>дюбеля</emphasis>).</p>
       <p>Пациенты с трудом переключаются с выполнения одного задания на другое (предыдущий глагол влияет на спряжение последующего); в их ответах встречается масса вербальных и латеральных парафазий (например, <emphasis>*лействовать — *рействовать</emphasis>); используется такой прием, как упрощение звуковой программы (например, <emphasis>*мохотать — они махают</emphasis>).</p>
       <p><strong>2.4.2. Результаты эксперимента: данные дисперсионного анализа.</strong> Как уже было сказано, для статистической обработки данных использовался ANOVA с повторными измерениями по единицам. В качестве единицы анализа был выбран глагол. Учитывалось влияние следующих факторов на количество правильных распознаваний основы, то есть без учета ошибок в чередованиях и спряжении: класс глагола, его частотность, тип теста и группа испытуемых.</p>
       <p>Поскольку ANOVA с повторными измерениями показал, что существует статистически значимое влияние фактора группы (<emphasis>F2</emphasis> = 401,227, <emphasis>df</emphasis> = 1, <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001), то дальше проводился отдельный анализ для контрольной и экспериментальной группы с целью выявления значимых влияний остальных факторов.</p>
       <p>Для здоровых взрослых испытуемых не было выявлено значимого влияния фактора типа теста, тогда как другие факторы оказывали статистически значимое влияние на количество правильных распознаваний основы: класс глагола (<emphasis>F2</emphasis> = 6,771, <emphasis>df</emphasis> = 3, <emphasis>p</emphasis> = 0,001), частотность глагола (<emphasis>F2</emphasis> = 29,556, <emphasis>df</emphasis> = 2, <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001) и взаимодействие этих двух факторов (<emphasis>F2</emphasis> = 5,280, <emphasis>df</emphasis> = 6, <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001). Из рис. 1 видно, что появление значимого влияния пересечения этих двух факторов вызвано тем, что в классе — <emphasis>a</emphasis> в низкочастотных реальных глаголах встречались ошибки в выборе модели.</p>
       <empty-line/>
       <image l:href="#i_020.png"/>
       <empty-line/>
       <p><strong>Рис. 1.</strong> Количество правильных ответов в каждом классе в зависимости от частотности стимула для контрольной группы; «ч» — частотные глаголы, «р» — редкие, «к» — квазиглаголы</p>
       <empty-line/>
       <p>Апостериорные тесты по методу Шеффе показали, что статистически значимо меньше правильных распознаваний было в классе — <emphasis>a</emphasis> (<emphasis>p</emphasis> &lt; 0,044), тогда как остальные между собой не различались, и в квазиглаголах (<emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001), тогда как в реальных высокочастотных и низкочастотных глаголах было одинаковое число правильных распознаваний.</p>
       <p>Статистическая обработка данных по пациентам с афазией показала, что есть статистически значимое влияние фактора теста (<emphasis>F2</emphasis> = 23,917, <emphasis>df</emphasis> = 1, <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001), а также факторов класса глагола (<emphasis>F2</emphasis> = 8,328, <emphasis>df</emphasis> = 3, <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001) и его частотности (<emphasis>F2</emphasis> = 33,149, <emphasis>df</emphasis> = 2, <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001), однако в отличие от контрольной группы не было значимого влияния пересечения этих двух факторов. Апостериорные тесты по методу Шеффе показали, что у афатиков, в отличие от взрослых здоровых испытуемых, статистически достоверно хуже остальных распознавались основы классов — <emphasis>а</emphasis> и — <emphasis>ova</emphasis> (<emphasis>р</emphasis> ≤ 0,026), но сходным образом, квазиглаголы распознавались значимо хуже реальных (<emphasis>р</emphasis> &lt; 0,001).</p>
       <p><strong>2.4.3. Результаты эксперимента: описательная статистика.</strong> Необходимо отметить, что полученные в эксперименте данные представляют собой неоднозначную и пеструю картину, что хорошо известно в клинической лингвистике. Поэтому целесообразно продемонстрировать результаты эксперимента отдельно по каждому пациенту для каждого анализируемого параметра в сравнении с данными здоровых взрослых носителей языка. Такой подход в последнее время все чаще используется в исследованиях подобного рода.</p>
       <p><strong>Количество правильных распознаваний основ глагола.</strong> Под правильным распознаванием основы глагола понималась правильно выбранная модель для образования форм, при этом не учитывались ошибки в ударении, чередованиях и спряжении. В случае квазиглаголов за правильно выбранный класс принимался тот, который являлся правильным для реального глагола, явившегося основой моделирования квазиглагола. Такой подход является условным. Данные по этому параметру представлены в табл. 3 (здесь и далее в каждой таблице в столбце «Норма» приводятся для сравнения средние значения по контрольной группе из двадцати двух здоровых носителей языка).</p>
       <empty-line/>
       <p><strong>Таблица 3.</strong> Процент правильных распознаваний основ глаголов</p>
       <empty-line/>
       <image l:href="#i_021.png"/>
       <empty-line/>
       <p>* Здесь и далее имена пациентов зашифрованы.</p>
       <empty-line/>
       <p>Данный параметр демонстрирует, что, с одной стороны, разница между здоровыми носителями языка и пациентами с афазией огромна, с другой — что внутри группы с нарушениями нет единообразия. Также заметно, что разрыв между двумя вариантами тестов у некоторых больных испытуемых гораздо больше, чем у здоровых.</p>
       <p>Отсутствие стопроцентного результата у нормы вызвано различными причинами: во-первых, не все классы распознаются одинаково хорошо, а во-вторых, квазиглаголы в целом распознаются хуже, чем реальные глаголы русского языка.</p>
       <p><strong>Распознавание глаголов разных классов.</strong> Классы глаголов, которые вошли в экспериментальный материал, были подобраны таким образом, чтобы они максимально различались по таким показателям, как частотность класса (самым частотным классом является класс — <emphasis>aj</emphasis>), продуктивность, то есть возможность попадания новых слов в этот словоизменительный класс (классы — <emphasis>aj,</emphasis> — <emphasis>i</emphasis> и — <emphasis>ova</emphasis> являются продуктивными), наличие чередований (в классах — <emphasis>a</emphasis> и — <emphasis>i</emphasis> наблюдается чередование конечного согласного основы, а в — <emphasis>ova</emphasis> — суффиксов — <emphasis>ova</emphasis> и — <emphasis>uj</emphasis>-) и принадлежность к разным спряжениям (класс — <emphasis>a</emphasis> относится ко второму спряжению, тогда как остальные — к первому). Эти характеристики классов по-разному влияют на количество правильных распознаваний основы. В табл. 4 представлены данные по количеству правильных распознаваний основ разных классов.</p>
       <empty-line/>
       <p><strong>Таблица 4.</strong> Распознавание основ разных классов</p>
       <empty-line/>
       <image l:href="#i_022.png"/>
       <empty-line/>
       <p>Из табл. 4 видно, что в норме наибольшие затруднения вызвал непродуктивный класс — <emphasis>a</emphasis>, тогда как в патологии у разных пациентов хуже распознавались разные классы, например у пациента Пн хуже остальных распознавались продуктивные классы — <emphasis>aj</emphasis> и — <emphasis>i.</emphasis></p>
       <p><strong>Распознавание глаголов разной частотности.</strong> Фактор частотности является одним из ключевых в спорах между сторонниками одно- и двусистемного подходов: влияет ли он на количество правильных ответов всегда или только в случае нерегулярного словоизменения? Из табл. 5, 6, 7 и 8 видно, что в норме реальные глаголы продуктивных классов распознавались верно всегда, тогда как у непродуктивного класса — <emphasis>a</emphasis> формы некоторых редких глаголов были образованы по модели другого класса: в подавляющем большинстве случаев их формы были образованы по продуктивной модели класса — <emphasis>aj</emphasis> (о причинах перехода некоторых глаголов класса — <emphasis>a</emphasis> в класс — <emphasis>aj</emphasis> см. [Нессет, 2008]). У пациентов с афазией далеко не все реальные глаголы распознавались правильно. Однако в целом тенденция, что квазиглаголы распознаются хуже реальных, отмечается у всех испытуемых.</p>
       <empty-line/>
       <p><strong>Таблица 5.</strong> Количество правильных распознаваний глаголов разной частотности в классе — <emphasis>aj</emphasis></p>
       <empty-line/>
       <image l:href="#i_023.png"/>
       <empty-line/>
       <p><strong>Таблица 6.</strong> Количество правильных распознаваний глаголов разной частотности в классе — <emphasis>a</emphasis></p>
       <empty-line/>
       <image l:href="#i_024.png"/>
       <empty-line/>
       <image l:href="#i_025.png"/>
       <empty-line/>
       <p><strong>Таблица 7.</strong> Количество правильных распознаваний глаголов разной частотности в классе — <emphasis>i</emphasis></p>
       <empty-line/>
       <image l:href="#i_026.png"/>
       <empty-line/>
       <p><strong>Таблица 8.</strong> Количество правильных распознаваний глаголов разной частотности в классе — <emphasis>ova</emphasis></p>
       <empty-line/>
       <image l:href="#i_027.png"/>
       <empty-line/>
       <p><strong>Модели, использовавшиеся при порождении неправильных форм.</strong> У здоровых взрослых испытуемых самой широко использовавшейся моделью является модель класса — <emphasis>aj.</emphasis> Около 25 % глаголов класса — <emphasis>а</emphasis> в обоих вариантах теста образовывались по этой модели (например, <emphasis>щипать → *щипаю, *гёзать</emphasis> (от <emphasis>резать</emphasis>) <emphasis>→ *гёзаю</emphasis>), но эта модель появляется и в ответах на стимулы класса — <emphasis>i</emphasis> (например, <emphasis>*главить</emphasis> (от <emphasis>травить</emphasis>) <emphasis>→ *главают</emphasis>) и класса — <emphasis>ova</emphasis> (например, <emphasis>*моровать → *моровают</emphasis>). Также общей почти для всех классов стала выделенная в отдельную модель — <emphasis>(uj)</emphasis> (<emphasis>*китали</emphasis> (от <emphasis>читали</emphasis>) → <emphasis>*китуют, *випали</emphasis> (от <emphasis>щипали</emphasis>) <emphasis>→ *випуют, *дрепили</emphasis> (от <emphasis>крепили</emphasis>) <emphasis>→ *дрепуют</emphasis>). Основанием для выделения отдельной модели послужили следующие факты:</p>
       <p>• во-первых, несмотря на то, что эта модель, возможно, появляется под влиянием класса — <emphasis>ova</emphasis>, у некоторых испытуемых она встречается и в ответах на стимулы этого класса (например, <emphasis>зимовать → *зимовую</emphasis>);</p>
       <p>• во-вторых, в русском языке есть два глагола, которые не имеют основы инфинитива прошедшего времени с окончанием на <emphasis>— ова-</emphasis>, но изменяются по схожей парадигме (<emphasis>живописать → живописую, хиротонисать → хиротонисую</emphasis>).</p>
       <p>К общим моделям можно отнести и появление в ответах на стимулы классов — <emphasis>aj</emphasis> и — <emphasis>ova — а</emphasis> модели (например, <emphasis>*гешали</emphasis> (от <emphasis>мешали</emphasis>) <emphasis>→ *гешут, *мыловали</emphasis> (от <emphasis>целовали</emphasis>) → <emphasis>*мыловлют</emphasis>).</p>
       <p>К уникальным моделям относятся модель — <emphasis>ij</emphasis> в реакциях на стимулы класса — <emphasis>i</emphasis> (<emphasis>*глатить</emphasis> (от <emphasis>платить</emphasis>) <emphasis>→ *глатию</emphasis>), модель — <emphasis>avaj</emphasis> в реакциях на стимулы класса — <emphasis>ova</emphasis> (<emphasis>*дробовать</emphasis> (от <emphasis>пробовать</emphasis>) <emphasis>→ *дробаю</emphasis>) и модель прошедшего времени,<a l:href="#n_11" type="note">[11]</a> которая появляется только в варианте теста со стимулами в форме прошедшего времени (<emphasis>*китали</emphasis> (от <emphasis>читали</emphasis>) <emphasis>→ *киталют</emphasis>).</p>
       <p>У пациентов с афазией репертуар значительно шире. В первую очередь он отличается от репертуара взрослого носителя языка без речевых нарушений тем, что пациенты активно пользуются моделями инфинитива и прошедшего времени вне зависимости от того, в какой форме предъявлялся стимул (большинство реакций образовано именно по этой модели). Появляются и новые модели:</p>
       <p>• сочетание модели инфинитива и модели прошедшего времени, например: <emphasis>*дробовать</emphasis> (от <emphasis>пробовать</emphasis>) <emphasis>→ *дробалить</emphasis> или <emphasis>*тросить</emphasis> (от <emphasis>просить</emphasis>) <emphasis>→ *троситили</emphasis>;</p>
       <p>• модель — <emphasis>oj</emphasis> в ответах на стимулы класса — <emphasis>ova</emphasis> (<emphasis>пробовали → *пробоют</emphasis>), однако такая модель, например, встречалась у детей дошкольного возраста без речевых нарушений [Черниговская и др., 2008]), и на стимулы класса — <emphasis>i</emphasis> (<emphasis>*мотовить</emphasis> (от <emphasis>готовить</emphasis>) <emphasis>→ *мотою</emphasis>);</p>
       <p>• использование модели прошедшего времени не только в реакциях на стимулы прошедшего времени, но и на стимулы в форме инфинитива (например, <emphasis>ревновать →ревновал</emphasis>);</p>
       <p>• модель — <emphasis>ij</emphasis> при порождении форм от стимулов класса — <emphasis>ova</emphasis> (<emphasis>*мыловали</emphasis> (от <emphasis>целовали</emphasis>) <emphasis>→ *мылавьют</emphasis>).</p>
       <p>Отдельного внимания в случае с пациентами с афазией требуют ответы, которые невозможно проинтерпретировать с точки зрения моделей образования глагольных форм. Их можно разделить на следующие группы:</p>
       <p>1) ответы, появившиеся из-за того, что испытуемый не смог произнести целиком всю форму, то есть, по всей видимости, не справился с артикуляцией (56 %);</p>
       <p>2) ответы, которые могут быть отнесены к другим частям речи или формам глагола (20 %);</p>
       <p>3) ответы, представляющие собой формы другого глагола (глаголы могут быть связаны по смыслу и ассоциативно) (24 %).</p>
       <p><strong>Ошибки в спряжении и чередовании.</strong> Как уже говорилось выше, при анализе правильных распознаваний основ не учитывались ошибки в спряжении и чередованиях. У взрослых носителей языка без языковых нарушений ошибки на спряжение встречались в ответах, образованных по моделям — <emphasis>а</emphasis> и — <emphasis>i</emphasis> (<emphasis>кисали</emphasis> (от <emphasis>писали</emphasis>) <emphasis>→ кисят, *знавить</emphasis> (от <emphasis>ставить</emphasis>) <emphasis>→ знавлют</emphasis>).</p>
       <p>Ошибки на чередования делятся на три основных типа:</p>
       <p>1) отсутствие какой-либо замены согласных (<emphasis>ладить → *ладют</emphasis>);</p>
       <p>2) появление чередований там, где их быть не должно (<emphasis>*гезать → *гежуют</emphasis>);</p>
       <p>3) появление чередований, которых нет в русском языке: в основном это генерализация эпентетического «л» (<emphasis>*окожать → *окажлят</emphasis>).</p>
       <p>Первый тип ошибок самый распространенный.</p>
       <p>У пациентов с афазией принципиальных отличий от нормы в области чередований не выявлено. Однако ошибки в спряжении могут появляться не только в классах — <emphasis>а</emphasis> и — <emphasis>i</emphasis>, но и в — <emphasis>avaj</emphasis> (<emphasis>*дробовать</emphasis> (от <emphasis>пробовать</emphasis>) <emphasis>→ *дробаят</emphasis>).</p>
       <p><strong>2.4.4. Общие выводы.</strong> Как и можно было ожидать, пациенты с афазией справлялись с тестами значительно хуже, чем контрольная группа здоровых взрослых носителей языка. Тот факт, что тест со стимулами в прошедшем времени вызвал у больных большие затруднения, возможно, свидетельствует в пользу особого статуса формы инфинитива в ментальном лексиконе, так как при порождении форм от нее требуется меньше морфологических процедур.</p>
       <p>В целом репертуар моделей (в том числе нетипичных) у больных с афазией больше, чем у взрослых носителей языка без речевых нарушений; также наблюдается тенденция, согласно которой чем больше правильных ответов, тем меньше моделей применялось в «неправильных» ответах. Почти все эти модели встречались у детей дошкольного возраста без речевых отклонений, с одним исключением: появление модели, где одновременно присутствуют и суффикс инфинитива, и суффикс прошедшего времени [Свистунова, 2008; Черниговская и др., 2008].</p>
       <p>Выявить корреляции между диагнозом и результатами теста довольно сложно, что в первую очередь, как уже отмечалось, связано с характерной для клинического материала высокой степенью индивидуальности данных. Можно также предположить, что здесь мы имеем дело со сложным сочетанием различных факторов. Однако все же можно выделить некоторые тенденции:</p>
       <p>1) хуже всего с тестом (низкий процент правильных распознаваний основ, активное использование дефолтной модели — <emphasis>aj</emphasis> в большинстве случаев, большой репертуар «неправильных» моделей) справлялся единственный пациент Кр с сочетанием сенсорной и афферентной моторной афазий;</p>
       <p>2) существует зависимость между степенью выраженности болезни и тем, как пациент справляется с заданием: у испытуемого Сф с легкой степенью выраженности нарушений тест вызвал чуть меньшие затруднения, чем у остальных, что, в частности, нашло отражение и в количестве правильных распознаваний основ;</p>
       <p>3) существует корреляция между длительностью заболевания и результатами эксперимента: пациентка Фд, которая справлялась с тестом так же хорошо, как и пациент Сф, но имеет среднюю степень выраженности нарушений, дольше всех болеет. Возможно, здесь играет роль длительность работы с логопедом и вырабатывание некоторых компенсаторных механизмов.</p>
       <p>Четкой зависимости между наличием сенсорной афазии и тем, что такие пациенты, по данным [Ullman et аl., 1997], лучше справлялись с регулярными глаголами, для русского языка нами не выявлено.</p>
       <p>Подтвердилось и наблюдение Р. де Диего-Балагуер и коллег [De Diego-Balaguer et al., 2004], сделанное на материале испано-каталонских билингвов: пациенты с афатическими нарушениями плохо справлялись с нерегулярным словоизменением.</p>
       <p>Сравнение данных, полученных при исследовании речевой продукции больных с афазией, взрослых носителей русского языка и детей с нормальным речевым развитием, демонстрирует, что, несмотря на наличие общих черт в ответах как афатиков, так и детей, дети справлялись с заданием в эксперименте на порядок лучше, чем больные. Мы можем говорить о том, что гипотеза о взаимосвязи векторов усвоения и утраты языка, высказанная еще Р. Якобсоном, не подтверждается на материале эксперимента по процедурам с русской глагольной морфологией.</p>
      </section>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Заключение</p>
      </title>
      <p>Вслед за Я. Фарок-Шах и Ц. Томпсон [Faroqi-Shah, Thompson, 2004], можно предположить, что нарушения грамматического компонента у больных с афазией приводят к невозможности оперировать служебными морфемами. Это в свою очередь проявляется и в ошибках выбора окончаний (замена флексий третьего лица множественного числа на флексии третьего лица единственного числа), и в смешении показателей инфинитива и прошедшего времени, и в низком числе правильных распознаваний основ класса — <emphasis>ova.</emphasis></p>
      <p>Идея нарушения операций со служебными морфемами не противоречит данным английского языка, полученным М. Ульманом и соавторами [Ullman et al., 1997], в которых предполагалось, что пациенты с аграмматизмами не справляются с регулярным словоизменением, поскольку у них целиком нарушено дефолтное правило, но сохраняется система ассоциативной памяти, что приводит к большему числу правильных ответов в нерегулярных формах. Однако возможна и другая интерпретация: регулярное словоизменение нарушается из-за невозможности оперировать с флексией прошедшего времени — <emphasis>ed</emphasis>, что отражается и на результатах: большинство ответов на регулярные формы оставались немаркированными [Ullman et al., 1997], нерегулярные супплетивные формы оставались сохранными. Однако вопрос о том, на каком уровне происходит данное нарушение — на уровне конкретного правила или способности применять правила, — остается нерешенным.</p>
      <p>В отличие от этого, в русском языке операции с флексиями задействованы всегда; иными словами, даже лица с речевыми нарушениями обязательно используют какие-либо окончания, не оставляя глагол морфологически неоформленным. При этом такие взаимосвязанные факторы, как продуктивность и частотность класса (см. [Вуbее, 1994]), оказывают наибольшее влияние на процедуры с квазисловами.</p>
      <p>Возвращаясь к дискуссии между сторонниками односистемного и двусистемного подходов, можно предположить, что использование правил отрицать невозможно, однако вопрос об их статусе (являются ли они символическими, то есть записанными в виде некоторой условной формулы, или вырабатываются по аналогии с формами, хранящимися в ментальном лексиконе) остается открытым.</p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Формирование глагольной парадигмы в русском языке: правила, вероятности, аналогии как основа организации ментального лексикона<a l:href="#n_12" type="note">[12]</a></p>
     </title>
     <section>
      <title>
       <p>Теоретические предпосылки</p>
      </title>
      <p>В основе неутихающих споров вокруг проблемы организации ментального лексикона лежит фундаментальное для современной когнитивной науки разграничение процессов, организованных по принципу подобия, и процессов, основанных на правилах. Как отмечают У. Хан и Н. Чатер [Hahn, Chater, 1998], это противостояние восходит к двум разным исследовательским традициям, и довольно часто один подход может быть заменен другим. Они предполагают, что основное различие между этими двумя способами можно выделить, основываясь на процессе классификации различных репрезентаций: в случае правил сходство объектов должно быть стопроцентным, а в случае подобия допустимо частичное совпадение. Таким образом, возможна принципиальная интеграция этих двух подходов.</p>
      <p>В лингвистике оба подхода нашли отражение, в частности, в исследованиях проблемы регулярности и нерегулярности морфологических процедур. В основном исследования данной тематики проводились на материале английских глаголов, и в них разрабатывалась роль таких важных для речевой деятельности понятий, как дефолт (стандартное решение), частотность глагольного класса, частота встречаемости того или иного глагола в речи, продуктивность классов, прозрачность морфологической структуры и т. д. Структура ментального лексикона обычно рассматривается в рамках двух основных подходов, тем не менее существуют и альтернативные модели.</p>
      <p>Первый подход, так называемый двусистемный, отраженный в работах в основном исследователей генеративного направления в лингвистике [Pinker, 1991, 1999; Markus et al., 1992; Prasada, Pinker, 1993; Ullman, 1999], подразумевает наличие двух независимых механизмов для обработки регулярных и нерегулярных явлений в языке. Согласно этому подходу, правильные и неправильные формы относятся к разным подмодулям внутри языкового модуля. Эти подмодули обеспечиваются врожденными языковыми алгоритмами, то есть человеческий мозг «генетически» запрограммирован на то, чтобы искать в словоизменительной морфологии регулярные модели словоизменения, делить все словоформы на правильные и неправильные, а также искать «стандартное правило», так называемый дефолт. Если обратиться к глагольной морфологии, то для образования форм от регулярных глаголов носителем языка используется система символических правил, тогда как нерегулярные глагольные формы целиком извлекаются из ассоциативной памяти. Если носитель языка сталкивается с невозможностью извлечения некоторой формы из памяти, то он, как считается, автоматически будет применять дефолтное регулярное правило.</p>
      <p>Одно из следствий данной гипотезы таково: поскольку нерегулярные глаголы хранятся в ассоциативной памяти, то при порождении форм частотность глагола будет влиять на скорость их извлечения у всех носителей языка и на количество ошибок у детей. Для операций с регулярными глаголами частотность роли играть не должна.</p>
      <p>Второй, односистемный подход [Rumelhart, McClelland, 1986; Plunkett, Marchman, 1993; Bybee, 1995] предполагает, что формы как регулярных, так и нерегулярных глаголов обрабатываются с помощью единого механизма: они извлекаются целиком из ассоциативной памяти. Этот подход был разработан в рамках коннекционизма и других вариантов сетевого представления морфологии. Никакие символические правила в этом подходе не признаются. Частотность той или иной формы влияет на скорость ее извлечения из памяти носителем языка. Кроме этого, существует и другое важное отличие односистемного подхода от двусистемного: он предсказывает, что как нерегулярные, так и регулярные глаголы будут чувствительны к частотности классов слов и словоформ. Таким образом, в основе этого подхода лежат два понятия: частотность и аналогия. Если носитель языка сталкивается с необходимостью порождать формы от новых или редких слов, то они образуются по аналогии с теми, которые уже существуют у него в памяти.</p>
      <p>Также существует и альтернативная модель усвоения регулярной и нерегулярной глагольной морфологии в английском языке. Ее разработал Ч. Янг [Yang, 2002]. Он протестировал материал по детской речи из статьи [Markus et al., 1992] и пришел к выводу, что его модель «конкуренции правил» лучше описывает экспериментальные данные, чем модель, предложенная С. Пинкером [Pinker, 1991], созданная в рамках двусистемного подхода. Янг разводит понятия аналогии и правила: если аналогия возникает при фонологической схожести, то правила основываются на неких абстрактных лингвистических концептах. Автор утверждает, что глаголы в английском языке при усвоении спрягаются по определенным фонологическим правилам, а аналогия большой роли не играет. Фонологические правила могут быть как более общими (в случае регулярных глаголов), так и более частными (в случае нерегулярных глаголов). Конкуренция существует между регулярным, дефолтным, правилом и правилами, по которым образуются нерегулярные глаголы. Каждое правило имеет определенный вес, который зависит от общего числа всех глаголов того или иного класса в инпуте ребенка. Вероятность применения того или иного фонетического правила, с одной стороны, зависит от частотности самого глагола, а с другой — от веса правила. Таким образом, Ч. Янг считает, что как к регулярным, так и к нерегулярным глаголам при спряжении применяются фонологические правила. Ошибки типа сверхгенерализации (выбор самого высокочастотного или дефолтного правила) возникают, по его мнению, не за счет проблем с памятью, а вследствие конкуренции правил, при которой высокочастотное правило побеждает.</p>
      <p>В рамках споров между сторонниками одно- или двусистемного подходов привлекался самый разнообразный материал и использовались различные экспериментальные методики. Эксперименты проводились на разнообразных группах испытуемых: на людях со специфическими речевыми нарушениями <emphasis>(SLI)</emphasis>, на пациентах с афазиями, с болезнью Альцгеймера и болезнью Паркинсона [Ullman et al., 1997; Ullman, Gopnik, 1999; Bird et al., 2003; Brabera et al., 2005; Lambon et al., 2005; Ullman, Pierpont, 2005].</p>
      <p>Первыми подобный материал стали привлекать сторонники двусистемного подхода. Они обнаружили так называемое явление двойного разделения <emphasis>(double dissociation)</emphasis>, которое выражается, в частности, в том, что люди с болезнью Альцгеймера и сенсорной афазией <emphasis>(fluent aphasia)</emphasis> не испытывают трудностей при порождении форм от регулярных глаголов, тогда как люди с болезнью Паркинсона и моторной афазией <emphasis>(non-fluent aphasia)</emphasis> хорошо справлялись с порождением форм от нерегулярных глаголов. По их мнению, явление двойного разделения есть подтверждение существования двух различных механизмов. Тем не менее сторонники односистемного подхода предприняли попытку объяснить это явление в рамках коннекционистского подхода [Plunkett, Bandelow, 2006]. Им удалось повторить явление двойного разделения в рамках компьютерной модели нейронной сети. Они обнаружили, что некоторые нарушения сети приводят к появлению такого явления, как потеря регулярного словоизменения.</p>
      <p>Исследования этих процессов с помощью разных методов мозгового картирования опять же дают аргументы как в пользу двусистемного [Jaeger et al., 1996; Lavric et al., 2001, Ullman, 2004], так и в пользу односистемного [Joanisse, Seidenberg, 2005] подходов.</p>
      <p>Однако все эти гипотезы разрабатывались на материале английского языка, в котором имеется только один регулярный класс и отсутствует сильно развитая морфологическая система. Очевидно, что они не могут полностью применяться к языкам с более развитой морфологической системой. В связи с этим были проведены исследования усвоения глагольной морфологии исландского [Ragnasdottir et al., 1996], норвежского [Simonsen, 2000], итальянского [Orsolini, Marslen-Wilson, 1997], немецкого [Clahsen, 1999] и финского [Niemi, 2006] языков. В результате удалось установить, что, во-первых, частотность, а во-вторых, фонологические факторы важны для порождения форм как в регулярных, так и в нерегулярных глагольных классах. Эти результаты очевидным образом вступают в конфликт с тем, что предсказывает двусистемный подход.</p>
      <p>В частности, исследование [Simonsen, 2000] порождения глагольных форм в норвежском языке детьми в возрасте четырех, шести и восьми лет и взрослыми носителями показало, что:</p>
      <p>• очередность усвоения глагольных классов зависит от частотности класса;</p>
      <p>• чем выше частотность класса, тем больше вероятность того, что его морфологическая модель будет использована при сверхгенерализации;</p>
      <p>• у детей частотность самого глагола будет сказываться не только на порождении форм от нерегулярного класса, но и на порождении форм регулярного класса (дефолта);</p>
      <p>• количество неправильных ответов при порождении глагольных форм взрослыми носителями языка в дефолтном регулярном классе зависит от того, с каким количеством глаголов нерегулярного класса рифмуется данный глагол. Эти данные Х. Симонсен интерпретирует в пользу одноосновного подхода.</p>
      <p>Данные итальянского [Orsolini, Marslen-Wilson, 1997] и исландского [Ragnasdottir et al., 1996] языков также трактуются в пользу односистемного подхода.</p>
      <p>В то же время исследование [Clahsen, 1999] множественного числа существительных и причастий прошедшего времени в немецком языке утверждает, что регулярные и нерегулярные правила обрабатываются разными механизмами даже в языке с более сложной морфологией, чем в английском.</p>
      <p>Так или иначе, все эти исследования, независимо от подхода, позволяют выделить три основных способа образования глагольных словоформ:</p>
      <p>• использование правил (в рамках двусистемного подхода в случае регулярных глаголов);</p>
      <p>• извлечение из памяти уже готовой формы (в рамках односистемного подхода в случае как регулярных, так и нерегулярных глаголов, в рамках двусистемного — только в случае нерегулярных);</p>
      <p>• образование формы по аналогии (в рамках односистемного подхода в случае столкновения с незнакомым словом).</p>
      <p>В. Б. Касевич [Касевич, 1998] отмечает, что усвоение глагольной парадигмы играет очень важную роль в усвоении языка вообще, поскольку, согласно вербоцентрическим концепциям, глагол выступает как синтаксическое и семантическое ядро любого предложения, а значит, невозможно пользоваться предложением как единицей общения без овладения глаголом и глагольной морфологией в частности. Отечественная лингвистика многократно обращалась к самым разным аспектам русской глагольной морфологии, однако проблеме усвоения этих процедур детьми до недавнего времени уделялось недостаточно внимания. Исследования формирования глагольной системы у детей [Цейтлин, 2000; Гагарина, 2001] в основном проводились на лонгитюдных данных и затрагивали исключительно ранний период развития языка (до двух с половиной лет).</p>
      <p>Русский язык предоставляет великолепную возможность для таких исследований. С одной стороны, это язык со сложной и развитой морфологической парадигмой, а с другой — он обладает большим числом глагольных классов, в которых разную роль играют те или иные морфологические показатели. Поэтому можно предположить, что резкое противопоставление регулярного и нерегулярного механизмов в русском языке не является продуктивным. В статьях Т. В. Черниговской и К. Гор [Черниговская, 2002; Gor, Chernigovskaya, 2001, 2003] демонстрируется, что существует иерархия глагольных классов, зависящая от степени сложности парадигмы, то есть от количества применяемых в ней правил, и тем самым вводится новый параметр — «сложность парадигмы глагольного класса».</p>
      <p>Экспериментальные исследования разных групп носителей русского языка, в том числе и пилотные исследования детей дошкольного возраста [Chernigovskaya, Gor, 2000; Черниговская, 2002; Gor, Chernigovskaya, 2003], показали, что для всех испытуемых существует дефолтное правило, которое применяется, когда неизвестно, к какому классу отнести тот или иной глагол, например в случае образования форм от квазиглаголов. Дефолтное правило в русском языке не определяется частотностью класса и заключается в прибавлении к основе, образованной путем отбрасывания показателей инфинитива или прошедшего времени, — <emphasis>j</emphasis>— и необходимых окончаний настоящего/будущего времени, например в случае глагола <emphasis>*кисать</emphasis><a l:href="#n_13" type="note">[13]</a> испытуемые будут с большой вероятностью образовывать формы по модели класса — <emphasis>ай.</emphasis> Как взрослые носители языка, так и изучающие его в процессе продуцирования глагольных форм опираются на сложность парадигмы и на морфологические маркеры.</p>
      <p>Данные эксперимента, проведенного на материале русского языка с разными группами испытуемых, входят в противоречие как с предположениями двусистемного, так и односистемного подходов [Gor, Chernigovskaya, 2004]. С одной стороны, результаты показывают, что так или иначе все группы испытуемых опираются на одно дефолтное правило, а с другой — что частотность глагола влияет на продуцирование форм регулярных классов.</p>
      <p>В статье [Gor, 2004] при описании особенностей порождения русских глаголов носителями и изучающими русский язык развивается теория Ч. Янга [Yang, 2002] и предлагается модель «правил и вероятностей» усвоения русских глагольных классов. Отмечается существование двух наиболее общих символических правил: дефолтное «йотовое» правило (конечный гласный основы + <emphasis>j</emphasis>) и «нейотовое» правило (конечный гласный основы + <emphasis>Ø</emphasis>). Эти правила некоторым образом проассоциированы с конечным гласным основы, соответственно, выбор правила в случае столкновения с незнакомым глаголом зависит не только от того, является ли оно дефолтным, но и от конечного гласного основы.</p>
      <p>Итак, в свете дисскусий об организации ментального лексикона в данной работе ставится вопрос о том, пользуются ли взрослые и дети с нормальным речевым развитием при образовании глагольных форм аналогией или правилами и какую роль в этом играют частотные характеристики словоформ.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Экспериментальная методика и испытуемые</p>
      </title>
      <p>В экспериментальный материал было включено восемьдесят глаголов четырех глагольных классов по одноосновной системе, разработанной Р. О. Якобсоном и его последователями [Jakobson, 1948; Davidson et al., 1996]. Выбор именно этой системы описания глагольных словоизменительных классов обусловлен тем, что одной из групп пилотного эксперимента стали американцы, изучающие русский язык как иностранный, а система Р. О. Якобсона широко используется при обучении русскому языку в американских университетах. Эта система является одним из вариантов описания русских глагольных классов. Она отличается от традиционной (см.: РГ, 1980) тем, что глагольные классы выделяются не через соотношение двух главных глагольных основ, а с помощью одной, классообразующей основы. Это самая длинная из двух традиционных основ (основы настоящего времени и основы инфинитива). Если основы по длине совпадают, то выбирается основа настоящего времени. Глаголы делятся на классы в зависимости от типа выделенной основы, с помощью которой, зная определенные правила, можно образовать все остальные глагольные формы. Каждый класс при этом описании характеризуется тождеством формальных показателей (наличием регулярных чередований согласных и гласных в глагольных корнях, наличием регулярных суффиксальных чередований, регулярным выпадением того или иного суффикса в определенных формах, наличием постоянного ударения на основе у данного класса и т. д.).</p>
      <p>В настоящий эксперимент вошло равное число глаголов четырех классов: — <emphasis>а,</emphasis> — <emphasis>ай</emphasis>, — <emphasis>и</emphasis> и — <emphasis>ова.</emphasis> Свойства этих классов можно свести в следующую таблицу (табл. 1).</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 1.</strong> Характеристики глагольных классов, вошедших в эксперимент</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_028.png"/>
      <empty-line/>
      <p>В эксперименте использовались частотные, редкие и квазиглаголы каждого класса. Частотные и редкие глаголы составили по 25 % от всех стимулов, а квазиглаголы — 50 %. Половина квазиглаголов была образована от частотных, половина — от редких. Квазиглаголы были образованы от реальных глаголов путем замены одного или нескольких звуков в начальном сегменте слова, поэтому такие изменения не приводили к переходу глагола в другой словоизменительный класс. Частотность глаголов определялась по частотному словарю [Засорина, 1977], хотя очевидно, что частотности, отраженные в данном словаре, не всегда совпадают с частотностями, характерными для словоупотребления детей, что связано с выбором текстов, послуживших материалом для данного словаря. Но в специальной литературе данные по частотности глаголов в детской речи фактически отсутствуют. Включение в экспериментальный материал глаголов разной частотности позволило посмотреть, влияет ли частотность на количество правильных ответов в том или ином классе, а квазиглаголы помогли сымитировать ситуацию столкновения с новым словом.</p>
      <p>В качестве стимула в эксперименте выступал либо глагол в форме инфинитива, либо глагол в форме прошедшего времени множественного числа. Глаголы предъявлялись в случайном порядке. Испытуемых просили образовать форму первого лица единственного числа и форму третьего лица множественного числа настоящего времени.</p>
      <p>Тестирование было оформлено в виде микродиалога:</p>
      <p>— Маша и Петя хотят <emphasis>играть.</emphasis> Что они хотят делать?..</p>
      <p>— <emphasis>Играть.</emphasis></p>
      <p>— А сейчас они?..</p>
      <p>— <emphasis>Играют.</emphasis></p>
      <p>— А ты?..</p>
      <p>— <emphasis>Играю.</emphasis></p>
      <p>Или:</p>
      <p>— Вчера Маша и Петя <emphasis>играли.</emphasis> А сейчас они?..</p>
      <p>— <emphasis>Играют.</emphasis></p>
      <p>— А ты?..</p>
      <p>— <emphasis>Играю.</emphasis></p>
      <p>В эксперименте приняли участие двадцать два взрослых носителя языка и пятьдесят девять детей с нормальным речевым развитием в возрасте от четырех до шести лет (двадцать детей четырех лет, девятнадцать детей пяти лет и двадцать детей шести лет). Ответы испытуемых фиксировались на магнитную ленту. Каждый респондент принимал участие в обоих вариантах теста; перерыв между выполнением тестов составлял от одной недели до одного месяца. Полученные таким образом данные были расшифрованы, был проведен качественный и статистический анализ ответов.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Результаты эксперимента</p>
      </title>
      <p>В этом разделе сначала будут представлены описательная статистика и качественный анализ полученных результатов, а затем — результаты статистической обработки данных с помощью дисперсионного анализа (ANOVA).</p>
      <p>Процент правильных распознаваний основы глагола у взрослых составил 88,3 % в тесте со стимулами в форме инфинитива и 90,2 % в тесте со стимулами в форме прошедшего времени. Процент правильных распознаваний основ у детей увеличивается с возрастом (особенно у детей шести лет по сравнению с пяти- и четырехлетними), но не достигает уровня взрослого носителя языка (инфинитивный тест: 69,44 % у четырехлетних детей, 70,56 % у пятилетних детей и 75,59 % у шестилетних детей; тест с прошедшим временем: 67,97 % у четырехлетних детей, 63,85 % у пятилетних детей, 76,03 % у шестилетних детей). Проценты правильных распознаваний основ глаголов разных классов обеих групп испытуемых представлены в табл. 2.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 2.</strong> Правильные распознавания основ разных классов</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_029.png"/>
      <empty-line/>
      <p>Из таблицы видно, что в среднем взрослые справлялись с распознаванием глагольной основы лучше, чем дети. Тем не менее обе группы испытуемых хуже всего справлялись с распознаванием глаголов класса — <emphasis>а</emphasis>, а лучше — глаголов классов — <emphasis>и</emphasis> и — <emphasis>ай.</emphasis> При этом у детей количество правильных распознаваний увеличивается с возрастом в классах — <emphasis>а</emphasis> и — <emphasis>ова</emphasis> в обоих вариантах теста.</p>
      <p>В обоих вариантах теста у всех групп испытуемых высокочастотные глаголы независимо от класса стимула распознавались лучше низкочастотных, а низкочастотные — лучше квазиглаголов, образованных и от частотных, и от редких глаголов (табл. 3). Также из этой таблицы видно, что у взрослых реальные глаголы не вызывали практически никаких затруднений.</p>
      <p>В табл. 4–7 представлены проценты использования «неправильных» моделей при порождении форм от глаголов разных классов.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 3.</strong> Правильные распознавания основ глаголов разной частотности</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_030.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 4.</strong> «Неправильные» модели, использовавшиеся при порождении глаголов класса — <emphasis>ай</emphasis></p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_031.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 5.</strong> «Неправильные» модели, использовавшиеся при порождении глаголов класса — <emphasis>а</emphasis></p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_032.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 6.</strong> «Неправильные» модели, использовавшиеся при порождении глаголов класса — <emphasis>и</emphasis></p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_033.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 7.</strong> «Неправильные» модели, использовавшиеся при порождении глаголов класса — <emphasis>ова</emphasis></p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_034.png"/>
      <empty-line/>
      <p>Из этих таблиц видно, что репертуар моделей у взрослых носителей языка на порядок меньше, чем у детей дошкольного возраста. У детей встречаются такие модели, как, например, модель — <emphasis>ий</emphasis> при образовании форм от классов — <emphasis>ай</emphasis> и — <emphasis>а</emphasis> или модель — <emphasis>авай</emphasis> при образовании форм от глаголов класса — <emphasis>ова.</emphasis> Количество «неправильных» моделей, используемых детьми, увеличивается к пяти годам, что, возможно, связано с общим развитием всей системы и появлением новых моделей. Также в пользу данного предположения свидетельствует и общее снижение с возрастом употребления дефолтной модели — <emphasis>ай</emphasis> (табл. 8), вместо чего начинают употребляться другие модели.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 8.</strong> Процент употребления дефолтной модели — <emphasis>ай</emphasis></p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_035.png"/>
      <empty-line/>
      <p>Далеко не все модели используются при порождении форм от глаголов всех классов. К универсальным моделям относятся модели — <emphasis>ай</emphasis> и — <emphasis>(уй)</emphasis> (например, <emphasis>хохотать — *хохотаю, *дрепйть — *дрепаю, целовать — *целоваю</emphasis> и <emphasis>*китать — *китую, *мохотать — *мохотую, *тросить — *тросую, бинтовать — *бинтовую</emphasis>).</p>
      <p>Также есть модели, которые используются исключительно при порождении форм только от определенных классов. К таким моделям относятся модель — <emphasis>авай</emphasis>, которая появляется в реакциях на стимулы класса — <emphasis>ова</emphasis> (например, <emphasis>*висковать — *вискаю</emphasis>), и — <emphasis>ей</emphasis> модель в реакциях на глаголы класса — <emphasis>и</emphasis> (например, <emphasis>*тросить — *тросею</emphasis>).</p>
      <p>Интересно, что дети пользуются моделью <emphasis>— (уй)</emphasis> в десятки раз больше, чем взрослые носители языка (табл. 9). Формы с <emphasis>— уй-</emphasis> были выделены в отдельную модель на том основании, что этот суффикс появляется даже в формах класса — <emphasis>ова.</emphasis> Особенно активно эта модель используется при порождении форм от классов — <emphasis>ай</emphasis> и — <emphasis>а.</emphasis> Она считается неправильной: в русском языке существуют только два глагола, которые, несмотря на окончание — <emphasis>ать</emphasis> в форме инфинитива, приобретают этот суффикс. Это глагол <emphasis>живописать — живописую</emphasis> и <emphasis>хиротонисать — хиротонисую</emphasis>; оба глагола не относятся к числу частотных и употребляемых в повседневной речи.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 9.</strong> Процент употребления дефолтной модели — <emphasis>(уй)</emphasis></p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_036.png"/>
      <empty-line/>
      <p>При анализе правильных распознаваний основы не учитывались, во-первых, ошибки в спряжении, которые появляются у детей в основном в моделях — <emphasis>а</emphasis> и — <emphasis>и</emphasis> (ошибки в других моделях встречались только у одного четырехлетнего ребенка и у двух пятилетних), а во-вторых, ошибки на чередования.</p>
      <p>В среднем количество ошибок в спряжении (табл. 10) у взрослых носителей языка меньше, чем у детей (относительно высокий процент ошибок в классе — <emphasis>а</emphasis> в тесте со стимулами в форме инфинитива появился за счет одного респондента). У детей же ошибки на спряжение с возрастом снижаются. Больше всего ошибок в спряжении у детей встречается в классе — <emphasis>и</emphasis>, что связано с тем, что глаголы этого класса относятся к менее частотному второму спряжению.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 10.</strong> Процент ошибок в спряжении</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_037.png"/>
      <empty-line/>
      <p>Самым распространенным типом ошибок на чередования было отсутствие какой-либо смены согласных (тип ошибок 1) (например, <emphasis>ладить — *ладют</emphasis>) (табл. 11). В основном этот тип ошибок представлен в формах, образованных по моделям — <emphasis>а</emphasis> и — <emphasis>и.</emphasis> Однако встречаются случаи появления чередований там, где их быть не должно (тип ошибок 2) (например, <emphasis>*гезать — *гежуют</emphasis>), такие ошибки встречаются в формах, образованных по моделям — <emphasis>(уй)</emphasis> и — <emphasis>и</emphasis>, у всех групп испытуемых и в формах, образованных по модели <emphasis>— ай</emphasis>, — у взрослых носителей языка. Также наблюдаются чередования, которых нет в русском языке (тип ошибок 3), в основном это генерализация л-эпинтетикум (например, <emphasis>*окожать — *окажлят</emphasis>), снова этот тип ошибок встречается только в формах, образованных по моделям — <emphasis>а</emphasis> и — <emphasis>и.</emphasis></p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 11.</strong> Процент ошибок на чередования</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_038.png"/>
      <empty-line/>
      <p>Для подтверждения значимости полученных результатов был проведен статистический анализ по методу ANOVA с помощью статистического пакета SPSS. В качестве зависимой переменной выступало количество правильных ответов, то есть дополнительно учитывались ошибки в спряжении и в чередованиях, а <emphasis>а-</emphasis>уровень значимости равнялся 0,05.</p>
      <p>Дисперсионный анализ с повторными измерениями показал, что фактор группы влияет на количество правильных ответов на высоком статистическом уровне (<emphasis>df</emphasis> = 3; <emphasis>F</emphasis> = 44,958; <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001). Апостериорный тест по методу Шеффе показал, что группа взрослых носителей языка статистически значимо отличается от детей всех возрастных групп (от детей четырех лет — <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001; пяти лет — <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001; шести лет — <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001).</p>
      <p>Также было обнаружено статистически значимое различие между детьми шести и пяти лет (<emphasis>p</emphasis> = 0,007), а также шести и четырех лет (<emphasis>p</emphasis> = 0,026), тогда как между детьми четырех и пяти лет статистически значимого различия нет (<emphasis>p</emphasis> = 0,968).</p>
      <p>Помимо фактора группы следующие факторы и взаимодействия факторов достигают статистической значимости и, таким образом, влияют на количество правильных ответов: класс глагола (<emphasis>df</emphasis> = 3, <emphasis>F</emphasis> = 215,361, <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001), частотность глагола (<emphasis>df</emphasis> = 3, <emphasis>F</emphasis> = 475,368, <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001), тип теста и группа испытуемых (<emphasis>df</emphasis> = 3, <emphasis>F</emphasis> = 3,108, <emphasis>p</emphasis> = 0,031), класс глагола и группа испытуемых (<emphasis>df</emphasis> = 9, <emphasis>F</emphasis> = 9,967, <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001), частотность глагола и группа испытуемых (<emphasis>df</emphasis> = 9, <emphasis>F</emphasis> = 7,133, <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001), тип теста и класс глагола (<emphasis>df</emphasis> = 3, <emphasis>F</emphasis> = 7,941, <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001), тип теста и частотность (<emphasis>df</emphasis> = 3, <emphasis>F</emphasis> = 5,427, <emphasis>p</emphasis> = 0,001), класс глагола и частотность (<emphasis>df</emphasis> = 9, <emphasis>F</emphasis> = 47,759, <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001), тип теста и группа (<emphasis>df</emphasis> = 3, <emphasis>F</emphasis> = 3,108, <emphasis>p</emphasis> = 0,031).</p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Некоторые факты взаимосвязи процессов усвоения и утраты языка: экспериментальное исследование анафорических отношений местоимений в русском языке<a l:href="#n_14" type="note">[14]</a></p>
     </title>
     <section>
      <title>
       <p>Введение</p>
      </title>
      <p>Данная работа посвящена исследованию взаимосвязи процессов усвоения языка в онтогенезе и его нарушений при речевых патологиях. Речь идет об идее, впервые сформулированной Романом Якобсоном [Jakobson, 1941], теория которого известна под названием <emphasis>Regression Hypothesis.</emphasis> Предположение Якобсона заключалось в том, что если существуют определенные закономерности при формировании языка, то должны быть закономерности при его распаде, и между этими двумя процессами существует жесткое соответствие. Эта гипотеза активно разрабатывается многими учеными, представителями различных лингвистических школ: подробно изучаются особенности детской речи, а также речи пациентов с афазиями, то есть с речевыми расстройствами, вызванными поражением определенных зон головного мозга. В результате <emphasis>Regression Hypothesis</emphasis> подтвердилась рядом экспериментальных работ и стала темой конференции по усвоению и утрате языка (материалы которой опубликованы в [Avrutin, Haverkort, Hout, 2001]).</p>
      <p>В рамках настоящего экспериментального исследования в качестве испытуемых выступили дети четырех-пяти лет с нормальным языковым развитием и пациенты с аграмматизмом. Объектом исследования стали анафорические отношения местоимений. Такой выбор экспериментального материала объясняется тем, что референция, частным случаем которой является анафора, представляет собой одну из языковых универсалий. Иными словами, мы получили возможность проведения одного и того же эксперимента на материале различных языков (подобное международное исследование проводят ученые Лингвистического института г. Утрехт, Нидерланды [Baaw, Ruigendijk, Cuetos, 2003; Ruigendijk et al., 2005]). Кроме того, интерпретация анафорических отношений местоимений зависит не только от синтаксического, но и от прагматического фактора, что позволяет рассмотреть процессы усвоения и утраты языка в динамике и на различных уровнях, а также выявить наличие связи между этими уровнями; о взаимозависимости синтаксического и прагматического факторов можно говорить лишь в том случае, если они оба в одинаковой степени разрушаются при поражении определенного участка речевых зон коры головного мозга.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>1. Теоретические основания</p>
      </title>
      <section>
       <title>
        <p>1.1. Описание экспериментального материала</p>
       </title>
       <p>Экспериментальный материал, как и экспериментальная методика, были разработаны для международного исследования и унифицирован для всех рассматриваемых языков нашими коллегами из Лингвистического института г. Утрехт (Нидерланды) [Avrutin, Vasic, Zuckerman, 2002; Ruigendijk et al., 2004]. Следовательно, русскоязычные экспериментальные стимулы представляют собой точный перевод аналогичных стимулов нидерландского и английского языков (на которых составлялся эксперимент), как и показано в примерах (1) — (7). Всего было использовано семь различных конструкций, которые в целом можно разделить на два типа, в соответствии с тем, влияют ли на определение анафорических отношений правила дискурса или синтаксиса.</p>
       <p><strong>Анафора определяется правилами синтаксиса.</strong></p>
       <p><strong>(1)</strong><emphasis>Сначала женщина и девочка читали, а потом женщина ударила ее.</emphasis> — <strong><emphasis>В</emphasis></strong></p>
       <p><emphasis>First the woman and the girl were reading, and then the woman hit her.</emphasis></p>
       <p><strong>(2)</strong><emphasis>Сначала женщина и девочка читали, а потом женщина увидела ее плачущей.</emphasis> — <strong><emphasis>ЕСМ1</emphasis></strong></p>
       <p><emphasis>First the woman and the girl were reading, and then the woman saw her crying.</emphasis></p>
       <p><strong>(3)</strong><emphasis>Сначала женщина и девочка читали, а потом женщина увидела себя плачущей.</emphasis> — <strong><emphasis>ЕСМ2</emphasis></strong></p>
       <p><emphasis>First the woman and the girl were reading, and then the woman saw herself crying.</emphasis></p>
       <p><strong>Анафора определяется правилами дискурса.</strong></p>
       <p><strong>(4)</strong><emphasis>Сначала женщина поцеловала девочку, а потом она поцеловала мальчика.</emphasis> — <strong><emphasis>US</emphasis></strong></p>
       <p><emphasis>First the woman kissed the girl, and then she kissed the boy.</emphasis></p>
       <p><strong>(5)</strong><emphasis>Сначала женщина поцеловала девочку, а потом мальчик поцеловал ее.</emphasis> — <strong><emphasis>UO</emphasis></strong></p>
       <p><emphasis>First the woman kissed the girl, and then the boy kissed her.</emphasis></p>
       <p><strong>(6)</strong><emphasis>Сначала женщина поцеловала девочку, а потом ОНА поцеловала мальчика.</emphasis> — <strong><emphasis>SS</emphasis></strong></p>
       <p><emphasis>First the woman kissed the girl, and then SHE kissed the boy.</emphasis></p>
       <p><strong>(7)</strong><emphasis>Сначала женщина поцеловала девочку, а потом мальчик поцеловал ЕЕ.</emphasis> — <strong><emphasis>SO</emphasis></strong></p>
       <p><emphasis>First the woman kissed the girl, and then the boy kissed HER.</emphasis></p>
       <p>Заглавными буквами в конструкциях (6) и (7) обозначены слова, на которые падает логическое ударение. Справа от каждой фразы стоят условные обозначения, соответствующие тем правилам, согласно которым интерпретируются все экспериментальные конструкции. Подробное описание этих правил представлено в следующих разделах.</p>
       <p><strong>1.1.1. В-фразы (теория связывания).</strong> Фразы типа (1) напрямую подводят нас к теории связывания <emphasis>(Binding Theory)</emphasis>, которая устанавливает, какие кореферентные отношения возможны, а какие запрещены, при этом существуют три принципа:</p>
       <p><emphasis>— принцип А (Principle A)</emphasis>: возвратное местоимение должно быть связано антецедентом в пределах минимальной категории, в которой оно находится;</p>
       <p><emphasis>— принцип В (Principle B)</emphasis>: личное местоимение должно быть свободно в пределах минимальной категории, в которой оно находится;</p>
       <p><emphasis>— принцип С (Principle C)</emphasis>: референциальное выражение должно быть всегда свободно (не связано никаким антецедентом), независимо от своей позиции.</p>
       <p>Для определения отношений «быть связанным» используется понятие <emphasis>си-командования (c-command)</emphasis>, которое обозначает одно из возможных соотношений между элементами синтаксической группы и определяется следующим образом: <emphasis>Х си-командует Y, если Х не доминирует над Y (то есть не находится выше в дереве составляющих) и ближайшая в дереве составляющих категория, доминирующая над Х, доминирует и над Y.</emphasis></p>
       <p>Таким образом, отношение «быть связанным» можно описать так: <emphasis>Х связан Y, если (а) Х си-командует Y и (в) Х и Y коиндексированы (имеют одинаковый индекс).</emphasis></p>
       <p>Итак, согласно описанным выше принципам возвратное местоимение <emphasis>себя/herself</emphasis> в (8) может относиться только к <emphasis>Маша/Mary (принцип A)</emphasis>, а личное местоимение <emphasis>ее/her</emphasis> в (9) — только к любому другому антецеденту, кроме <emphasis>Маша/Mary (принцип B).</emphasis> В соответствии с тем же <emphasis>принципом B</emphasis> построены <emphasis>В-конструкции</emphasis> в нашем эксперименте (1), <emphasis>где ее/her</emphasis> может относиться только к <emphasis>девочка/girl</emphasis>, но ни в коем случае не к <emphasis>женщина/woman.</emphasis></p>
       <p><strong>(8)</strong> Маша ударила себя.</p>
       <p>Mary hit herself.</p>
       <p><strong>(9)</strong> Маша ударила ее.</p>
       <p>Mary hit her.</p>
       <p><strong>1.1.2. Конструкции исключительного падежного маркирования (ЕСМ).</strong> Второй тип предложений, представленный в эксперименте, — это так называемые <emphasis>ЕСМ-конструкции (Exceptional Case Marking)</emphasis> — примеры (2) и (3). На первый взгляд эти конструкции, равно как и (1), подчиняются указанным выше принципам. Однако здесь мы сталкиваемся уже со вторым модулем теории связывания, так называемым <emphasis>условием цепи (Chain Condition)</emphasis>, сформулированным в (10).</p>
       <p><strong>(10)</strong><emphasis>A-Chain Condition</emphasis></p>
       <p>Максимальная <emphasis>А-Цепь (al…an)</emphasis> содержит только одно звено <emphasis>‘al</emphasis>’<emphasis>, которое одновременно [+R] (референциально свободно) и падежно маркировано. Личные местоимения и референциальные выражения обладают референциальной независимостью — [+R], а возвратные местоимения — [— R] (референциально несвободны).</emphasis></p>
       <p>Согласно Т. Райнхарт и Э. Ройланду [Reinhart, Reuland, 1993], связь между главным субъектом <emphasis>(matrix subject)</emphasis> координирующего предложения и включенным в него субъектом <emphasis>(embedded subject)</emphasis> в предложениях типа (2) и (3) объясняется не <emphasis>принципом В</emphasis>, поскольку этот принцип распространяется только на ко-аргументы одного семантического предиката. В случаях (2) и (3) местоимения <emphasis>ее/her</emphasis> и <emphasis>себя/herself</emphasis> — это субъекты <emphasis>малой клаузы</emphasis>, а именная группа <emphasis>женщина/woman</emphasis> — субъект <emphasis>матричной (основной) клаузы.</emphasis><a l:href="#n_15" type="note">[15]</a> В (2) ко-референция невозможна из-за нарушения условия цепи, согласно которому финальное место в цепи должен занимать [— R] элемент, а местоимение-прономинал <emphasis>ее/her</emphasis>, завершающее цепь (2), является [+R] элементом.</p>
       <p>Таким образом, интерпретация <emphasis>ЕСМ-конструкций</emphasis> требует знания дополнительных принципов, что делает ее более сложной для восприятия.</p>
       <p><strong>1.1.3. Теория параллелизма и логическое ударение.</strong> Наконец, последний тип предложений — это предложения, в которых анафорические отношения определяются правилами дискурса. Однако будет корректным говорить об этих правилах исключительно на базе англоязычных примеров, поскольку их справедливость для русского языка еще предстоит доказать.</p>
       <p>Для определения анафорических отношений в предложениях (4) и (5) необходимо обладать знанием принципов дискурса, а именно <emphasis>принципа параллелизма синтаксической позиции (Parallelism of syntactic position)</emphasis>, согласно которому местоименный субъект малой клаузы <emphasis>(she)</emphasis> в примере (4) относится к именному субъекту матричной клаузы <emphasis>(woman).</emphasis> Аналогично местоименный объект малой клаузы <emphasis>(her)</emphasis> в примере (5) относится к объекту основной клаузы <emphasis>(girl).</emphasis></p>
       <p>В определенных ситуациях <emphasis>принцип параллелизма</emphasis> может нарушаться вследствие так называемого <emphasis>референциального сдвига</emphasis> — примеры (6) и (7). Впервые о <emphasis>референциальном сдвиге</emphasis> заговорили Акмаджян и Джекендофф [Akmajian, Jackendoff, 1970]. Согласно их теории, чтобы правильно определить антецедент местоимения в предложении с логическим ударением, носителю языка необходимо сначала определить антецедент местоимения в предложении без ударения (в соответствии с <emphasis>принципом параллелизма</emphasis>), а затем произвести <emphasis>референциальный сдвиг.</emphasis> Таким образом, в конструкциях (6) и (7) антецедентами стоящих под ударением местоимений <emphasis>she</emphasis> и <emphasis>her</emphasis> будут <emphasis>girl</emphasis> и <emphasis>woman</emphasis> соответственно.</p>
       <p>Кроме логического ударения параллелизм могут нарушать различные прагматические факторы (11), где местоимение должно было бы относиться к именному объекту <emphasis>матричной клаузы.</emphasis> Тем не менее очевидно, что в ситуации, когда один ударил другого, скорее всего, накажут драчуна, а не жертву. В результате антецедентом объектного местоимения будет субъект матричной клаузы, в данном случае <emphasis>John.</emphasis> В случае, когда на подобную конструкцию накладывается логическое ударение (12), параллелизм нарушается уже другими факторами, и должен произойти еще один референциальный сдвиг обратно на именной объект матричной клаузы <emphasis>Bill.</emphasis></p>
       <p><strong>(11)</strong><emphasis>John hit Bill and then Mrs. Smith punished him.</emphasis></p>
       <p><emphasis>Джон ударил Билла, а потом миссис Смит наказала его.</emphasis></p>
       <p><strong>(12)</strong><emphasis>John hit Bill and then Mrs. Smith punished HIM.</emphasis></p>
       <p><emphasis>Джон ударил Билла, а потом миссис Смит наказала ЕГО.</emphasis></p>
       <p>Таким образом, <emphasis>правило логического ударения</emphasis> — это двухэтапная операция: на первом этапе определяются анафорические отношения для аналогичной безударной фразы, на втором этапе установленная анафора смещается (производится референциальный сдвиг).</p>
       <p>Экспериментальные исследования показали, что в русском языке не существует жестких закономерностей влияния логического ударения на интерпретацию местоимений, поэтому в приведенном выше примере в норме возможны несколько вариантов интерпретации [Хомицевич, 2004; Прокопеня, 2005]:</p>
       <p>• «правильный», то есть в соответствии с принципами параллелизма и референциального сдвига, действующими в германских языках;</p>
       <p>• вне зависимости от наличия или отсутствия ударения местоимение интерпретируется в соответствии с принципом параллелизма;</p>
       <p>• вне зависимости от наличия ударения местоимение интерпретируется как относящееся к существительному — субъекту матричной клаузы: стратегия предпочтения субъекта;</p>
       <p>• «правильная» интерпретация местоимения-объекта, однако отсутствие референциального сдвига при интерпретации местоимения-субъекта, находящегося под ударением (поскольку конструкции с ударным местоимением-субъектом в начале фразы не свойственны для русского языка, носители языка просто игнорируют ударение и интерпретируют местоимение в соответствии с принципом параллелизма).</p>
       <p>Несмотря на такое многообразие стратегий при интерпретации фраз описываемого типа в норме, было решено не исключать их из экспериментов с участием детей и пациентов с аграмматизмом, поскольку сами выбираемые испытуемыми стратегии представляют огромный интерес.</p>
      </section>
      <section>
       <title>
        <p>1.2. Местоимения в речи детей</p>
       </title>
       <p>Появление местоимений в речи ребенка — явление более позднего порядка (около двух лет, по А. Н. Гвоздеву [Гвоздев, 1990]) по сравнению с появлением единиц номинативного и предикативного характера. К двум годам жизни развитие мозга уже позволяет ребенку осознавать себя в окружающем мире.</p>
       <p>Одним из основных средств выражения ребенком своего Я выступают личные местоимения, антропоцентрическая природа которых доказана учеными. Ребенок быстро усваивает систему координат относительно центра коммуникации — адресанта. Составляющими этой системы являются также: адресат — <emphasis>ты, вы</emphasis> и объект (предмет) коммуникации — <emphasis>он.</emphasis> Ребенок практически никогда не ошибается в выборе личного местоимения.</p>
       <p>Однако, принимая во внимание наш эксперимент, следует также обратиться к вопросу о структуре предложений в речи детей. Очевидно, что причастные обороты в <emphasis>ЕСМ</emphasis>-конструкциях могут вызвать трудности не столько с референцией местоимений, сколько (а) с восприятием причастия как такового; (b) со сложной, во многом искусственной для русского языка причастной конструкцией. Тем не менее, как показали исследования С. Н. Цейтлин [Цейтлин, 2000], уже с трехлетнего возраста начинается структурное усложнение предложений в речи ребенка за счет появления полупредикативных конструкций — причастных, деепричастных оборотов, рядов однородных членов предложения. Если однородные члены встречаются в речи уже двухлетних, то причастные обороты — в пять-шесть лет.</p>
       <p>Как известно, периоду начала активного использования определенных грамматических структур в речи должен предшествовать период их освоения в ходе восприятия. Таким образом, уже в три-четыре года ребенок усваивает причастия и правила их употребления. Что касается непосредственно восприятия конструкций, использованных в нашем эксперименте, то здесь уже имеется определенный задел как в отечественной, так и в зарубежной лингвистике. Так, например, был проведен эксперимент, посвященный усвоению <emphasis>принципа В</emphasis> русскоязычными детьми [Avrutin, Wexler, 1999]. Тем не менее подробного и последовательного изучения данного вопроса до сих пор не было.</p>
       <p>Важным является и вопрос о том, владеют ли русскоязычные дети логическим ударением хотя бы на начальном уровне. Г. П. Белякова проводила исследование, посвященное умению детей с помощью определенного словопорядка и интонационных средств передавать коммуникативную значимость частей фразы, что способствует более точной передаче смысла [Белякова, 1987]. В ходе этой работы было выявлено, что дети четырех-шести лет ориентируются на порядок слов и интонацию предложения по-разному, в зависимости от его синтаксической конструкции. Однако ориентировка на интонационный способ передачи смысловой структуры предложения выявлена очень слабо. Последнее обнаруживается в активной речи, когда дети передают смысл высказывания чаще всего за счет использования нормативного словопорядка, а это во многих случаях приводит к неправильной передаче смысловой структуры предложения. При изменении условий эксперимента дошкольники четырех — пяти лет начинают наряду с порядком слов использовать и логическое ударение. Соответственно, период усвоения правил логического ударения приходится на более ранний возраст. Так, Г. П. Белякова установила, что дети трехлетнего возраста при восприятии речи реагируют на логическое ударение, но из-за несовершенства речи часто воспроизводят не все высказывание, а только слово, которое выделено логическим ударением (рему).</p>
       <p>Таким образом, дети четырех-пяти лет уже владеют логическим ударением и ориентируются на него при восприятии речи, из чего можно сделать вывод, что если логическое ударение будет игнорироваться в ходе эксперимента, это должно быть связано со спецификой самих местоименных элементов.</p>
      </section>
      <section>
       <title>
        <p>1.3. Восприятие речи при аграмматизме</p>
       </title>
       <p>В рамках данного исследования особый интерес представляют нарушения речи при поражении передних отделов речевых зон (зона Брока) [Якобсон, 1985], квалифицированные А. Р. Лурией [Лурия, 1975] как <emphasis>эфферентная моторная афазия.</emphasis> Такого рода нарушения зачастую сопровождаются аграмматизмом, то есть трудностями с нахождением правильных падежных и видовременных форм.</p>
       <p>Традиционно эфферентная моторная афазия, называемая в других классификациях афазией Брока, характеризуется нарушением экспрессивной речи. Произнесение отдельных звуков, иногда и изолированных слогов и даже отдельных слов остается сохранным, и основное затруднение возникает лишь при переключении с одного артикуляционного фрагмента на другой. По мере восстановления речи на первый план может выступать нарушение синтагматической структуры высказывания; предикативная функция речи страдает в значительно большей степени, чем ее номинативная функция, и больной, сохраняя возможность произносить отдельные слова, оказывается не в состоянии перейти к связному высказыванию [Храковская, 1978; Ахутина, 1989; Chernigovskaya, 1994]. Это создает картину <emphasis>«телеграфного стиля»</emphasis>, при котором в речи больного сохраняются преимущественно имена в словарной форме и изредка глаголы в неопределенной форме. Основным компонентом высказывания, который нарушается в этих случаях, являются валентности слов. Таким образом, слова становятся изолированными, неспособными к образованию связной синтаксической структуры высказывания [Jakobson, 1971].</p>
       <p>Нарушения экспрессивной речи при эфферентной моторной афазии достаточно хорошо описаны, в то время как работ, посвященных импрессивной речи этих больных, мало. В течение длительного времени неврологи считали, что понимание речи у больных с этой формой моторной афазии в любых ее вариантах остается сохранным. Лишь некоторые авторы указывали, что в этих случаях можно наблюдать отчетливые затруднения в понимании сложных грамматических конструкций, требующих промежуточных трансформаций, а следовательно, опирающихся на участие внутренней речи.</p>
       <p>Систематические исследования особенностей нарушения понимания речи при всех указанных выше формах афазии отсутствовали. А. Р. Лурия выделил два основных фактора, с учетом которых должны проводиться исследования нарушения процессов декодирования речевых сообщений при афазии Брока:</p>
       <p>• снижение активности и нарушение сложных форм программирования, регуляции и контроля, характерное для психической деятельности этих больных;</p>
       <p>• нарушение синтагматической основы речевой коммуникации.</p>
       <p>1. Известно, что поражения передних отделов левого полушария мозга в большей или меньшей степени могут протекать на фоне общего снижения активности больного и нарушения сложных форм программирования, регуляции и контроля речевой деятельности [Лурия, 1962]. Этот факт отражается в том, что в активной речи больного преобладают наиболее простые формы (эхолалии и т. п.), что больной легко может отвечать на вопросы типа (13), которые однозначно определяют ответ и уже заключают в себе все возможности ответа, и затрудняются в ответах на вопросы, когда требуются самостоятельные поиски новых речевых структур (14). Эта же пассивность отражается и на понимании и обращенной к ним речи.</p>
       <p><strong>(13)</strong><emphasis>Вы сегодня завтракали? — Да, завтракал.</emphasis></p>
       <p><strong>(14)</strong><emphasis>Что вы делали сегодня утром? — …</emphasis></p>
       <p>Наблюдения Л. С. Цветковой показали, что у больных этой группы сравнительно сохранным остается понимание привычного, хорошо упроченного значения слов, однако любое отклонение от такого привычного значения вызывает у них трудности [Цветкова, 1972]. Аналогичные трудности могут возникать при восприятии абстрактных понятий, метафор, переносных смыслов, пословиц [Зейгарник, 1969]. Причиной таких нарушений является не принципиальная невозможность абстрактного или категориального мышления, как это может показаться на первый взгляд, а нарушение возможности осуществления промежуточных операций во внутренней речи, снижение динамики интеллектуальных процессов.</p>
       <p>Трудности возникают и при декодировании значения целых грамматических конструкций. Больные с легкостью понимают значение простых по строению и привычных по содержанию фраз, даже если длина фразы возрастает. Однако у них возникают затруднения, если грамматическая конструкция фразы усложняется, в нее включаются системы сложного подчинения или если предложение содержит дистантную конструкцию, в которой одна значащая часть отделена от другой дополнительными компонентами, и чтобы восстановить общий смысл, надо временно игнорировать их [Панкова с соавт., 1974]. А. Р. Лурия и Л. С. Цветкова отмечают, что достаточно дать этим больным дополнительные стимулы и опоры, компенсировать дефекты внутренней речи, чтобы эти трудности в известной мере стали преодолимыми.</p>
       <p>2. Экспериментальные исследования восприятия речи при афазиях разного вида основывались преимущественно на декодировании сложных парадигматических отношений, имеющихся в языке. Пациенты с поражениями передних отделов мозга без труда справлялись с поставленной задачей, вследствие чего делался вывод, что восприятие речи у них остается сохранным. Однако более поздние исследования доказали, что хотя больные этой группы без труда отличают правильную логико-грамматическую формулировку (16) от ошибочных (15), а также понимают значения конструкций типа (17), они начинают испытывать затруднения, когда им предлагается отличить неправильную с точки зрения согласования и управления структуру (18) от правильной (19).</p>
       <p><strong>(15)</strong><emphasis>Лето перед весной.</emphasis></p>
       <p><strong>(16)</strong><emphasis>Весна перед летом.</emphasis></p>
       <p><strong>(17)</strong><emphasis>Брат отца и отец брата.</emphasis></p>
       <p><strong>(18)</strong><emphasis>Пароход шел по рекой.</emphasis></p>
       <p><strong>(19)</strong><emphasis>Пароход шел по реке.</emphasis></p>
       <p>Все эти дефекты связаны, по-видимому, с глубоким нарушением синтагматических структур в речевом высказывании, приводящим к утрате «чувства языка» не только «на выходе», но и «на входе».</p>
       <p>В силу тех же причин, вероятно, в результате этого основного нарушения у больных, с одной стороны, возникает нечувствительность к согласованиям типа (18) и (19), а с другой — невозможность понять такие, достаточно идиоматические, структуры, как (20), которые легко непосредственно понимаются человеком с сохранным чувством русского языка.</p>
       <p><strong>(20)</strong><emphasis>Поезд идет и часы идут.</emphasis></p>
       <p>Многие из этих выражений оцениваются больными данной группы как неправильные. Есть предположения, что у этих больных распадаются контекстные, или связанные, значения слова, тогда как прямое, или свободное, значение слова сохраняется [Рябова, 1968].</p>
       <p>Столь же трудно оказывается для таких больных декодировать в чужой речи значение интонационно-мелодической структуры (которая в его собственной речи оказывается значительно нарушенной); поэтому задача расставить пунктуацию в предложенном тексте остается для них непосильной. Все это приводит к своеобразным нарушениям понимания сложных форм контекстной речи, которое в норме осуществляется с помощью интонационно-мелодических средств, выделяющих определенные части сообщения и сближающих далеко отстоящие друг от друга (но образующие одну цельную смысловую структуру) фрагменты текста.</p>
       <p>Относительно недавно началось активное исследование данной проблемы как отечественными, так и зарубежными нейролингвистами; были выявлены новые виды нарушений декодирования речевого сообщения. Так, например, было установлено, что при аграмматизме у больных возникают трудности с декодированием пассивных конструкций, а также синтаксических конструкций, требующих дополнительных трансформаций, включающих в свой состав элементы инверсии, <emphasis>двойное вложение (double embedding)</emphasis>, дистантные конструкции [Grodzinsky, 2000].</p>
       <p>Кроме того, выяснилось, что таким больным свойственна особая интерпретация кванторных местоимений. В ходе эксперимента им было предложено соотнести фразу (21) с изображением. При этом на картинке было представлено три мальчика, ведущих автомобиль, и еще один пустой автомобиль.</p>
       <p><strong>(21)</strong><emphasis>Every boy is driving a car.</emphasis></p>
       <p><emphasis>Каждый мальчик ведет машину.</emphasis></p>
       <p>В отличие от здоровых взрослых носителей языка, пациенты с аграмматизмом отказывались принимать эту картинку как правильную. Согласно предположению У. Филиппа [Philip, 1995] они интерпретируют кванторные местоимения по отношению к ситуации в целом, а не к отдельным ее компонентам, что требует меньшего анализа.</p>
       <p>В целом исследования, посвященные интерпретации местоимений больными с аграмматизмом, до сих пор очень немногочисленны и показывают, что предложения с наличием местоименных элементов представляют потенциальную трудность для больных с аграмматизмом [Grodzinsky et al. 1993; Zurif et al. 1993; Swenney et al. 1996; Love et al. 1998; Avrutin, Lubarsky, Greene, 1999]. При этом мнения всех исследователей сходятся в том, что проблемы в интерпретации местоимений связаны с ограничениями психической активности больных, что не позволяет им произвести должный анализ предложенных им фраз.</p>
      </section>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>2. Эксперимент</p>
      </title>
      <section>
       <title>
        <p>2.1. Экспериментальная методика</p>
       </title>
       <p>В эксперименте приняли участие тридцать шесть детей: шестнадцать — в возрасте четырех лет и двадцать — в возрасте пяти лет; и семь пациентов с повреждениями передних речевых зон, с нарушениями речи по типу эфферентной моторной афазии (афазия Брока), сопровождающимися аграмматизмом, в возрасте от тридцати до пятидесяти лет.</p>
       <p>Экспериментальная методика была едина для обеих групп испытуемых. Работа с каждым испытуемым велась в отдельной аудитории в присутствии двух экспериментаторов, при этом все происходящее записывалось на аудиомагнитофон. Специально для эксперимента была разработана методика, использующая серию картинок, сопровождающих стимульные предложения. Экспериментатор зачитывал фразы, каждой из которых соответствовала серия из четырех картинок: одна иллюстрировала первую часть фразы, три другие относились ко второй части. Испытуемый должен был указать на одну из трех картинок, которая, по его мнению, соответствует услышанной им фразе. Выбор испытуемым картинки зависел от того, какой антецедент испытуемый приписывает местоимению. Всего в эксперимент вошло по тринадцать конструкций каждого из семи типов (1) — (7), а также тринадцать так называемых филлеров, не содержащих местоимений, — всего сто четыре конструкции. Эксперимент проводился в два этапа — по пятьдесят две фразы за сеанс: это помогало избежать случайных ответов испытуемых по причине усталости.</p>
       <p>Предварительно был проведен аналогичный эксперимент со взрослыми носителями русского языка в качестве контрольного. Как уже было отмечено, правило референциального сдвига под воздействием логического ударения не действует в русском языке однозначным образом, однако выделился ряд стратегий, которым следуют носители языка, сталкиваясь с подобными фразами. Примечательно, что никто из них не давал ответы по конструкциям с логическим ударением на случайном уровне. Что касается <emphasis>В-</emphasis> и <emphasis>ЕСМ</emphasis>-конструкций, в которых анафорические отношения определяются правилами синтаксиса, то описанные выше теории полностью подтвердились на материале русского языка.</p>
      </section>
      <section>
       <title>
        <p>2.2. Результаты</p>
       </title>
       <p>Общие результаты исследования, проведенного с детьми, показаны в диаграмме (рис. 1), где каждый столбец соответствует количеству «правильных» ответов по семи типам экспериментальных конструкций.</p>
       <empty-line/>
       <image l:href="#i_039.png"/>
       <empty-line/>
       <p><strong>Рис. 1.</strong> Результаты эксперимента с детьми</p>
       <empty-line/>
       <p>К сожалению, подобные результаты не позволяют говорить что-либо определенное по большинству изучаемых конструкций, поскольку они находятся на грани «случайного выбора ответа», и расстояния между теми или иными показателями настолько невелики, что не могут быть признаны статистически значимыми. Единственное, о чем можно говорить с абсолютной уверенностью, это полное овладение русскоязычными детьми <emphasis>принципом В</emphasis> происходит уже к четырем годам. Показатель 90 % правильных ответов по конструкциям этого типа (первый столбик в диаграмме), что заметно превышает аналогичные данные по другим языкам. Другими словами, русскоязычные дети понимают, что во фразе (22) антецедентом личного местоимения <emphasis>его</emphasis> будет <emphasis>мальчик</emphasis> и ни при каких условиях не может быть <emphasis>мужчина.</emphasis></p>
       <p><strong>(22)</strong><emphasis>Сначала мужчина и мальчик играли в футбол, а потом мужчина одел его.</emphasis></p>
       <p>Второй значимый показатель — это данные по <emphasis>ЕСМ<sub>2</sub></emphasis> — причастным конструкциям исключительного падежного маркирования с возвратным местоимением (третий столбик в диаграмме): 90 % правильных ответов позволили анализировать результаты, полученные по <emphasis>ЕСМ<sub>1</sub></emphasis>, не опасаясь, что ошибки вызваны грамматической сложностью конструкции (так как грамматическая структура <emphasis>ЕСМ<sub>1</sub></emphasis> и <emphasis>ЕСМ<sub>2</sub></emphasis> абсолютно одинакова). Причина низкого уровня правильных ответов по <emphasis>ЕСМ<sub>1</sub></emphasis> — конструкциям с местоимением третьего лица — кроется в самом местоимении, в ошибочной трактовке его референциальных свойств.</p>
       <p>Как известно, языковая компетенция детей совершенствуется с каждым годом, поэтому правомерно рассматривать отдельно данные, полученные в экспериментах с четырех- и пятилетними детьми (рис. 2 и 3).</p>
       <empty-line/>
       <image l:href="#i_040.png"/>
       <empty-line/>
       <p><strong>Рис. 2.</strong> Результаты четырехлетних детей</p>
       <empty-line/>
       <image l:href="#i_041.png"/>
       <empty-line/>
       <p><strong>Рис. 3.</strong> Результаты пятилетних детей</p>
       <empty-line/>
       <p>Рассмотрим сначала результаты по конструкциям, в которых анафорические отношения определяются правилами синтаксиса (В, <emphasis>ЕСМ<sub>1</sub> и ЕСМ<sub>2</sub></emphasis>). Рисунок 2 подтверждает, что к четырем годам дети уже вполне владеют принципами <emphasis>теории связывания</emphasis> (<emphasis>В-</emphasis>конструкции — 86 % правильных ответов), также для них не представляет особой сложности раскодирование причастных конструкций с возвратным местоимением — <emphasis>ЕСМ<sub>2</sub></emphasis> (23). Почему же в аналогичных по структуре <emphasis>ЕСМ<sub>1</sub></emphasis> (24) конструкциях испытуемые дают ответы на случайном уровне?</p>
       <p><strong>(23)</strong><emphasis>Маша увидела себя танцующей.</emphasis></p>
       <p><strong>(24)</strong><emphasis>Маша увидела ее танцующей.</emphasis></p>
       <p>Как уже говорилось, здесь референция определяется не <emphasis>принципами теории связывания</emphasis>, но <emphasis>условием цепи.</emphasis> Для соблюдения этого условия необходимы исчерпывающие данные о референциальных характеристиках местоименного элемента (о его референциальной свободе / связанности и падежной маркированности). Результаты эксперимента позволяют прийти к заключению, что дети в четыре года еще не обладают достаточной языковой компетенцией, чтобы правильно сформулировать <emphasis>условие цепи</emphasis>, поэтому руководствуются лишь уже освоенными принципами. Так, фраза (23) не представляет для них трудностей, поскольку согласно <emphasis>принципу А</emphasis> возвратное местоимение <emphasis>(себя)</emphasis> всегда связано в своей минимальной категории, то есть оно не обладает референциальной свободой; а следовательно, даже при наличии сложной цепной конструкции с двумя предикатами <emphasis>(Маша увидела</emphasis> и <emphasis>себя танцующей)</emphasis> оно будет оставаться связанным с субъектом главной минимальной категории <emphasis>(Маша).</emphasis> Рассмотрим теперь фразу (24), интерпретируя которую дети заходят в тупик. Уже освоенный к четырем годам (рис. 2) <emphasis>принцип В</emphasis> гласит, что личное местоимение должно быть свободно в своей минимальной категории, то есть во фразе (9) <emphasis>ее</emphasis> не может относиться к <emphasis>Маша.</emphasis> С появлением причастия (24) образуется цепь, где существительное <emphasis>(Маша)</emphasis> и местоимение <emphasis>(ее)</emphasis> больше не находятся в одной минимальной категории, и <emphasis>принцип В</emphasis> больше не действует. Дети сталкиваются со сложной ситуацией отсутствия каких-либо предписаний по интерпретации личного местоимения, что и становится причиной случайных ответов (рис. 2).</p>
       <p>В пятилетнем возрасте большинство детей уже обладают достаточной языковой компетенцией, чтобы сформулировать <emphasis>условие цепи</emphasis> и следовать ему при интерпретации <emphasis>ЕСМ</emphasis>-конструкций — как показывает диаграмма (рис. 3), количество правильных ответов по <emphasis>ЕСМ<sub>1</sub></emphasis>-конструкциям все еще не слишком велико — 69 %, тем не менее это уже не случайный выбор.</p>
       <p>Что касается остальных четырех конструкций, где на определение анафорических отношений влияет наличие либо отсутствие логического ударения, то здесь также очевидна разница в ответах четырех- и пятилетних детей. Как было отмечено в п. 1.1.3, для русского языка не существует жестких закономерностей в интерпретации конструкций (4) — (7). Можно говорить лишь об основных стратегиях, выбираемых носителями языка. Очевидно, что такая неоднозначность в интерпретации и будет представлять основную сложность для детей. В диаграммах (рис. 2 и 3) указано количество «правильных» (согласно принципу параллелизма и референциального сдвига) ответов. Результаты четырехлетних детей по всем четырем конструкциям приблизительно равны 50 %, что говорит о возможности случайного выбора. Иными словами, сталкиваясь с возможностью двоякой интерпретации местоимения (в примере (25) допустимым антецедентом местоимения <emphasis>его</emphasis> может быть как <emphasis>мужчина</emphasis>, так и <emphasis>мальчик</emphasis>), ребенок делает свой выбор случайно, не руководствуясь никаким, пусть даже ошибочным, правилом.</p>
       <p><strong>(25)</strong><emphasis>Сначала мужчина ударил мальчика, а потом женщина ударила его.</emphasis></p>
       <p>К пяти годам у детей уже формируется системный подход к языку, их языковая компетенция позволяет производить тщательный анализ и выводить определенные закономерности и правила (возможно, иногда ошибочные), поэтому дети этого возраста уже не дают случайные ответы, но пользуются четкими стратегиями. Иными словами, их подход к экспериментальным стимулам сопоставим с подходом взрослых носителей языка. Как показали результаты, основной используемой пятилетними детьми стратегией стала так называемая стратегия <emphasis>предпочтения субъекта (Subject Preference)</emphasis>, которую можно описать формулой (26).</p>
       <p><strong>(26)</strong><emphasis>Subject Preference = SO(+) SS(—) UO(—) US(+)</emphasis></p>
       <p>Выбирая эту стратегию, испытуемые независимо от логического ударения и позиции местоимения (местоимение в роли субъекта, местоимение в роли объекта) выбирают в качестве антецедента местоимения субъект первой части предложения.</p>
       <p>Что касается эксперимента с участием пациентов с аграмматизмом, то с самого начала возникал вопрос: достаточный ли у испытуемых объем оперативной памяти, чтобы декодировать стимульные конструкции? Как известно, во многом проблемы с восприятием речи при афазиях связаны с недостаточной мозговой активностью. Опровергнуть все опасения помогли фразы-филлеры — ни один из испытуемых не допустил в них ошибки, что позволяет анализировать остальные результаты (рис. 4).</p>
       <empty-line/>
       <image l:href="#i_042.png"/>
       <empty-line/>
       <p><strong>Рис. 4.</strong> Общие результаты эксперимента с больными аграмматизмом</p>
       <empty-line/>
       <p>Несмотря на, казалось бы, четко вырисовавшуюся картину результатов, на основании сводной диаграммы никаких выводов сделать нельзя. Дело в том, что каждый случай афазии индивидуален, и даже явление аграмматизма при наличии прочих нарушений проявляется по-разному, поэтому было принято решение рассматривать ответы каждого испытуемого отдельно.</p>
       <p>Как видно из рис. 5, испытуемые 1–3 успешно справляются с конструкциями, в которых анафорические местоимения определяются синтаксическими правилами (<emphasis>В-, ЕСМ<sub>1</sub>-</emphasis> и <emphasis>ЕСМ<sub>2</sub>-</emphasis>конструкции). Что касается конструкций с «параллелизмом» и логическим ударением, то здесь мы можем проследить довольно четкие стратегии, используемые испытуемыми. Так, испытуемый, закодированный под № 2, четко следует принципу параллелизма в безударных фразах (<emphasis>UO</emphasis> и <emphasis>US</emphasis>), там же, где появляется логическое ударение, не зная, каким образом трактовать его значение, выбирает ответ случайным образом (<emphasis>SO</emphasis> и <emphasis>SS</emphasis> — около 50 %). Испытуемые № 1 и № 3 выбрали уже упомянутую ранее стратегию предпочтения субъекта, когда независимо от логического ударения антецедентом местоимения выбирается подлежащее (субъект) главного предложения. Отсюда высокие показатели правильных ответов по конструкциям с безударным местоимением-субъектом (<emphasis>US</emphasis>) — соблюдается принцип параллелизма; и по конструкциям с ударным местоимением-объектом — под воздействием логического ударения происходит референциальный сдвиг, и антецедентом местоимения становится подлежащее (субъект) главного предложения. Во фразах, где в рамках принятой теории «правильно» было бы отнести местоимение к объекту главного предложения (<emphasis>UO</emphasis> — конструкции с безударным местоимением-объектом и <emphasis>SS</emphasis>-конструкции с ударным местоимением-субъектом), показатели заметно ниже.</p>
       <empty-line/>
       <image l:href="#i_043.png"/>
       <empty-line/>
       <p><strong>Рис. 5.</strong> Таблица индивидуальных результатов больных с аграмматизмом</p>
       <empty-line/>
       <p>Испытуемые № 4–7 демонстрируют недостаточное знание синтаксических правил анафоры — таких, как условия цепи, — ошибки в причастных конструкциях с личным местоимением (<emphasis>ЕСМ<sub>1</sub></emphasis>); а также <emphasis>принципа В</emphasis> — ошибки в <emphasis>В-</emphasis>фразах (испытуемые № 4 и 5). В конструкциях, где анафора определяется правилами дискурса (параллелизм, логическое ударение), никаких четких стратегий выявлено не было. На первый взгляд создается впечатление, что испытуемые этой группы в принципе не слышат логического ударения. И действительно, при работе с больными с афазиями существовала опасность, что пациенты ввиду сенсорно-акустических нарушений могли не слышать различий в интонационном контуре предложений. Во избежание ложных выводов после проведения эксперимента каждому испытуемому зачитывались две фразы — с параллелизмом (27) и с логическим ударением (28) — и спрашивалось, чувствуют ли они разницу между ними.</p>
       <p><strong>(27)</strong><emphasis>Сначала женщина толкнула девочку, а потом мальчик толкнул ее.</emphasis></p>
       <p><strong>(28)</strong><emphasis>Сначала женщина толкнула девочку, а потом мальчик толкнул ЕЕ.</emphasis></p>
       <p>Оказалось, испытуемые слышат, что в (28) <emphasis>ЕЕ</emphasis> «произносится громче», но объяснить, что значит это интонационное выделение, они не могут. Как правило, ответы испытуемых сводились к тому, что, вероятно, разница между предложениями существует, но какая именно — они не знают. Таким образом, можно полагать, что неразличение ударной и безударной конструкции связано не с акустическими трудностями восприятия, а с нарушениями языковой системы.</p>
       <p>Продемонстрированное (рис. 5) разделение испытуемых на две группы не является случайным. Пациенты из первой группы (№ 1–3) испытывают значительно меньше трудностей при порождении речи: их экспрессивная речь фразовая, порой состоящая даже из длинных, законченных предложений, хотя, конечно, не исключены случаи поиска слов, парафазий и невозможности построения грамматически правильного предложения. Особенно отчетливо элементы аграмматизма у испытуемых этой группы проявляются при пересказе прочитанного текста (это задание предлагалось перед проведением эксперимента тем испытуемым, в спонтанной речи которых невозможно было уловить черты аграмматизма). Ко второй группе относились пациенты (№ 4–7) с большей степенью выраженности языковых нарушений, что и стало причиной их неспособности справиться с экспериментальным заданием. Для этих больных оказалось невозможным проведение необходимого для декодирования конструкций (<emphasis>В, ЕСМ<sub>1</sub></emphasis> и <emphasis>ЕСМ<sub>2</sub></emphasis>) синтаксического анализа и выхода на более сложный уровень дискурса для анализа конструкций с параллелизмом и логическим ударением (о чем говорит случайный выбор ответов по этим фразам).</p>
      </section>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Выводы</p>
      </title>
      <p>В рамках данного исследования один и тот же эксперимент был проведен с участием детей четырех — пяти лет и пациентов с аграмматизмом. Эксперимент был направлен на изучение анафорических отношений местоимений в конструкциях, где на определение антецедента местоимения накладывают ограничения как синтаксические, так и дискурсивные принципы. В ходе сопоставительного анализа было установлено, что испытуемые, для которых синтаксические принципы анафоры представляют значительные трудности, сталкиваясь с конструкциями с параллелизмом и логическим ударением, дают ответы на случайном уровне.</p>
      <p>В самом общем виде полученные результаты можно представить в виде схемы (рис. 6). Нужно заметить, что если в эксперименте с детьми разделение испытуемых на группы соответствовало разделению по возрасту (пяти- и четырехлетние дети соответственно), то в эксперименте с пациентами с аграмматизмом такое разделение было связано с большей или меньшей степенью выраженности дефекта.</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_044.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 6.</strong> Сопоставительный анализ результатов</p>
      <empty-line/>
      <p>Анализ полученных в проведенном эксперименте данных позволяет установить следующее:</p>
      <p>• дети в четырехлетнем возрасте не владеют в полной мере операциями с анафорическими конструкциями. К пяти годам они такими операциями овладевают;</p>
      <p>• понимание анафорических конструкций у больных с афазиями вызывает тем большие трудности, чем больше выражены нарушения языковой системы.</p>
      <p>Таким образом, на примере анафорических отношений местоимений подтвердилось положение о том, что утрата языка при афазиях происходит в обратной последовательности по сравнению с его усвоением в онтогенезе. Другими словами, структуры, усвоение которых происходит позже всего, будут в первую очередь разрушаться при речевых расстройствах.</p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>ПЭТ-исследование мозгового обеспечения восприятия фраз с синтагматическим членением<a l:href="#n_16" type="note">[16]</a></p>
     </title>
     <section>
      <p>Целью работы являлось выяснение методом позитронно-эмиссионной томографии локализации в нормальном мозге человека зон, вовлеченных в анализ пауз и интонационных изменений, лежащих в основе синтаксически корректного восприятия фраз на слух. Во время исследования испытуемые слушали фразы, выбирая правильные ответы из двух вариантов, показанных на мониторе. Картировалась разница в мозговом кровотоке, полученная между условиями, где в одном случае предъявляемые фразы содержали паузу, определяющую смысл высказывания, а в другом — нет. Было показано, что сознательный анализ структуры высказывания испытуемыми вызывает активацию правой нижней префронтальной области и правой заднемедиальной области мозжечка. Обсуждается возможная роль этих структур в анализе факторов, определяющих синтагматическое членение, таких как изменение интонации и ритма в высказывании.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Введение</p>
      </title>
      <p>Синтагматическое членение относится к фонетическим механизмам, реализующимся на уровне фразы, то есть просодическим характеристикам речи (просодике) [Lancker, Canter, Terbeek, 1981].</p>
      <p>Следует отметить, что до недавнего времени наибольшее внимание уделялось исследованию данной проблемы в свете представлений о межполушарной специализации мозга: на основе наблюдений за больными с унилатеральными поражениями мозга, использовании интракаротидных инъекций амобарбитала и тестов с дихотическим прослушиванием (для обзора см. [Toga, Thompson, 2003]). Согласно одной концепции, специализация полушарий проявляется только на уровне характеристик акустического сигнала так, что, например, в левом полушарии обрабатывается ритмическая структура, а в правом — тональные характеристики высказываний [Robin, Tranel, Damasio, 1990; Alpherts et al. 2002; Gandour, Wong, Hutchins, 1998]. Согласно другой концепции, роль того или иного полушария зависит от лингвистической и коммуникативной функции данного просодического явления. Так, в обработке эмоциональной просодики участвует преимущественно правое полушарие [Lancker, 1980; Blumstein, Cooper, 1974; Ross, Mesulam, 1979; Bottini et al., 1994; Walker, Fongemie, Daigle, 2001; Buchanan et al., 2000], а в обработке лингвистической просодики главным образом — левое [Emmorey, 1987]. Встречаются, однако, и работы, оспаривающие четкое межполушарное разделение просодических функций [Grela, Gandour, 1998]. В процессе исследований этого вопроса были выявлены не только различия в роли полушарий, но и их взаимодействие, а также зависимость специфики такого взаимодействия от вариантов лингвистической просодики [Chernigovskaya, Svetosarova, Tokareva, 1995; Черниговская и др., 2000].</p>
      <p>В клинико-нейропсихологических исследованиях было также установлено, что, хотя правое полушарие играет ключевую роль в обработке аффективной просодики, нарушение межполушарных связей, вследствие поражения белого вещества вблизи среднерострального отдела мозолистого тела, может существенно нарушать такую обработку [Ross, Thompson, Yenkosky, 1997].</p>
      <p>Методом вызванных потенциалов (ВП) было показано наличие биоэлектрического ответа, соответствующего по времени интонационным границам в высказываниях [Steinhauer, Alter, Friederici, 1999]. С помощью магнитоэнцефалографии (МЭГ) было зарегистрировано возникновение магнитных ответов (N400m) при нарушении лексико-просодических (интонационных и фонемных) характеристик слова во фразе [Hayashi et al., 2001]. Стоит отметить, однако, что техника ВП и МЭГ редко использовалась для изучения мозговой основы обработки просодических аспектов речи.</p>
      <p>Для изучения функционального картирования мозга стали использоваться методы неинвазивного объемного сканирования, такие как позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) и функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), что позволило перейти к исследованиям точной локализации активаций мозговых областей, отвечающих за просодическую обработку, в том числе и у здоровых испытуемых. В работах с использованием томографических методов было подтверждено участие правого полушария, и в частности правой нижнефронтальной коры, в восприятии эмоциональной просодики, тогда как левая нижнефронтальная область активировалась главным образом в задачах на фонетический анализ [Buchanan et al., 2000]. В отношении левополушарной нижнефронтальной области (зоны Брока) было обнаружено, что она активируется и в задачах на анализ тонов, но только у представителей так называемых тональных языков (тайского и китайского), для которых разница в тоне меняет смысл слова. Подобная активация зоны Брока, однако, не наблюдалась у испытуемых, говорящих на нетональном английском языке [Gandour et al., 2000].</p>
      <p>Естественным развитием этих исследований стало изучение вопроса о мозговых механизмах восприятия отдельных вариантов просодики. Здесь стоит отметить, что большинство исследований мозговых механизмов просодической обработки рассматривает лишь эмоциональную просодику, тогда как работы, посвященные другому аспекту просодики — лингвистическому, тесно связанному с синтаксической структурой фраз, являются немногочисленными.</p>
      <p>Настоящая работа посвящена одной из важнейших составляющих лингвистической просодики — синтагматическому членению, которое функционирует как ключ для восприятия синтаксических границ во фразе, то есть является фонетическим механизмом, позволяющим выделять структуру предложений в устной речи. Основная цель данной работы состояла в локализации зон мозга, участвующих в этом процессе, с использованием метода ПЭТ.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Методы</p>
      </title>
      <p>В данной работе использовался метод позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) для регистрации изменений скорости локального мозгового кровотока, пропорциональных изменениям локального уровня возбуждающей или тормозящей нейрональной активности [Raichle, 1979].</p>
      <p>Исследование проводилось на группе из двенадцати добровольцев-мужчин в возрасте от восемнадцати до тридцати пяти лет, с нормальным зрением, праворуких (согласно Эдинбургскому опроснику [Oldfield, 1971]) и образованием не ниже среднего. Родной язык у всех — русский. Здоровье испытуемых было подтверждено результатами медицинских осмотров и анализов. Все условия ПЭТ-исследования соответствовали нормам Минздрава и были утверждены Этической комиссией ИМЧ РАН. Все отобранные добровольцы подписали информированное согласие на участие в исследовании.</p>
      <p>Для сбора данных об изменениях мозгового кровотока использовалась ПЭТ-камера PC2048–15B, регистрирующая пятнадцать аксиальных срезов мозга с пространственным разрешением 5–6 мм [Holte, Eriksson, Dahlbom, 1989]. Временное разрешение (длина скана, то есть время сбора данных) составляло в наших исследованиях 60 с.</p>
      <p>После инструкции и начала выполнения испытуемым психологического задания, через заранее установленный в локтевую вену катетер болюсом вводилось 1,5 мл меченой радиоактивным кислородом-15 воды (период полураспада 123 с) в дозировке 0,86 мКи/кг. В момент прихода достаточного количества меченого вещества в мозг (15–20 с после введения) автоматически включалось сканирование. Предъявление стимулов начиналось за 10 с до инъекции (то есть примерно за 25–30 с до начала сбора данных) и продолжалось еще 10–15 с после его окончания для исключения процессов, связанных с началом или окончанием исследуемой деятельности. Моменты начала и конца сканирования были незаметны для испытуемого. Интервал между периодами сканирования составлял 15–20 мин. В помещении поддерживалась тишина и минимально необходимое освещение. Испытуемые были инструктированы расслабленно лежать в комфортной позе, максимально сосредоточиться на выполнении тестовых задач и совершать движения только пальцами правой руки при нажатии кнопок компьютерной мыши.</p>
      <p>Поскольку нас интересовали только относительные изменения уровня мозгового кровотока при выполнении различных заданий, то, в соответствии с [Fox et al., 1984], мы ограничились регистрацией распределения изотопа без взятия проб крови.</p>
      <p>После реконструкции ПЭТ-изображений они обрабатывались по методу Statistical Parametric Mapping (SPM99), который является одним из стандартных методов для обработки физиологических ПЭТ-данных [Friston, 1996] и позволяет выделять области активации, то есть места увеличения скорости мозгового кровотока в одном состоянии относительно другого, взятого в качестве контрольного. При этом активация не позволяет судить о преобладании процессов возбуждения или торможения в данной популяции нейронов [Jueptner, Weiller, 1995].</p>
      <p>В результате попарных сравнений ПЭТ-изображений были получены разностные изображения, то есть так называемые карты распределения <emphasis>t</emphasis>-статистики, отражающие величину полученных различий в каждом элементе изображения (вокселе). Значимость данных различий оценивалась в соответствии с тестом на объем кластера [Worsley et al., 1995]. В данном тесте «активация» считалась значимой, если объем соответствующего ей кластера (определяемого в данном случае как количество соприкасающихся вокселов со значением <emphasis>t</emphasis> выше 3,90) удовлетворял порогу <emphasis>pcorr</emphasis> &lt; 0,05. Данный порог соответствует вероятности случайного (то есть при отсутствии сигнала) возникновения кластера такого же или большего объема в данном анализируемом пространстве (то есть в объеме мозга) с учетом ожидаемого количества таких кластеров.</p>
      <p>Для определения анатомической локализации активированной области использовались программа пересчета координат и визуализации кластеров (Talairach Space Utility) и интернет-версия атласа мозга [Talairach, Tournoux, 1988] (Talairach Daemon).</p>
      <p>В исследовании использовались стимулы слуховой и зрительной модальности, подаваемые соответственно через головные микротелефоны и белым шрифтом на темный экран монитора, установленного по центру поля зрения испытуемого. Слуховые стимулы представляли собой фразы с синтагматическим членением в качестве основных стимулов и фразы без синтагматического членения в качестве контроля (см. примеры заданий). Эти фразы были монотонно начитаны женским голосом профессионального диктора. Затем они подверглись цифровой обработке для выравнивания амплитудных характеристик (по средней RMS мощности), стандартизации по длительности смысловых пауз (110 ± 10 мс) и минимизации по длительности несмысловых пауз без ущерба для естественности звучания. Длительность звучания каждой фразы составляла 2–3 с. Для каждого условия использовалось по тридцать фраз, неповторяющихся для разных условий.</p>
      <p>Сначала на экране появлялись вопрос и варианты ответа, затем через 200–600 мс начинала звучать фраза. Внутри интервала 200–600 мс временной разрыв между началом зрительного и слухового стимулов задавался случайным образом для нивелирования эффекта ожидания. После прослушивания фразы испытуемый нажимал соответствующую кнопку мыши, что запускало на экране появление креста для фиксации взора. После этого на экране появлялся вопрос и варианты ответов для следующей фразы (рис. 1). Для каждой фразы регистрировались выбранный вариант ответа и время реакции испытуемого.</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_045.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 1.</strong> Соотношение времени предъявления слуховых и зрительных стимулов.</p>
      <p><strong><emphasis>Интервалы времени:</emphasis></strong></p>
      <p>АВ и EF — предъявление креста для фиксации взора: 300 или 600 мс;</p>
      <p>ВС — предъявление задания до начала звучания фразы: 200–600 мс;</p>
      <p>CD — звучание фразы;</p>
      <p>DE — выбор испытуемым правильного ответа</p>
      <empty-line/>
      <p>Данная структура исследования была разработана по результатам предварительных исследований без ПЭТ-сканирования на отдельной группе из двенадцати испытуемых. По результатам предварительных поведенческих исследований были отобраны фразы, для которых процент ошибок не превышал 25 %. Все фразы прошли экспертную оценку адекватности звукового строя фраз поставленной задаче на кафедре фонетики СПбГУ.</p>
      <p>Для исследования возможной эмоциональной реакции испытуемых на различия по сложности заданий в процессе предварительных исследований проводилась регистрация кожно-гальванической реакции (КГР) и частоты сердечных сокращений (ЧСС) при выполнении каждого задания.</p>
      <p>Каждый испытуемый перед ПЭТ-исследованием проходил тренировку по выполнению всех тестовых заданий на наборе фраз, не использованных в сканированиях.</p>
      <p>Для предъявления стимулов, регистрации ошибок и времени реакции использовалась компьютерная программа Presentation (© Neurobehavioral systems).</p>
      <p>В исследовании использовалось четыре задания (условия). Для статистических целей каждое задание предъявлялось в двух сканированиях, то есть всего было восемь сканирований (сканов) по каждому испытуемому. Порядок псевдорандомизации условий между испытуемыми: 12344321, 23411432, 34122143 и т. д. В начале каждого ПЭТ-исследования испытуемому предъявлялось задание без сканирования для того, чтобы избежать эффекта первого скана [Rajah et al., 1998].</p>
      <p><strong>Условие 1.</strong> Бинаурально предъявлялись фразы с синтагматическим членением. Испытуемому давалось отвлекающее задание нажимать одну клавишу в случае, если в предъявляемой фразе есть слово, начинающееся со звука «Д», другую клавишу — если такого слова нет. Например, звучала фраза: «Брать нельзя, давать». На экране было написано: «Д» в начале слова есть/нет.</p>
      <p><emphasis>Условие 1К (контроль к условию 1).</emphasis> Бинаурально предъявлялись фразы без синтагматического членения. Задание — как в условии 1. Например, звучала фраза: «В комнате было тепло». На экране было написано: «Д» в начале слова есть/нет.</p>
      <p><strong>Условие 2.</strong> Бинаурально предъявлялись фразы с синтагматическим членением, причем, в отличие от условия 1, испытуемому давалось задание выбрать правильный вариант смысла фразы из двух, представленных на экране, и нажать соответствующую клавишу. Например, звучала фраза: «Бежать нельзя, стоять». На экране было написано: Надо стоять/бежать. Или звучала фраза: «Петр, — сказал Иван». На экране было написано: Кто сказал? Иван/Петр.</p>
      <p><emphasis>Условие 2К (контроль к условию 2).</emphasis> Бинаурально предъявлялись фразы без синтагматического членения. Задание — как в условии 2. Например, звучала фраза: «Отец купил ему пальто». На экране было написано: Отец купил пальто/часы.</p>
      <p>Предполагалось, что в результате сравнений тестовых состояний с соответствующими им контрольными состояниями удастся выделить следующие когнитивные операции:</p>
      <p>• изменение активности системы автоматического анализа просодических свойств речевых стимулов (сравнение «1 минус 1К»);</p>
      <p>• изменение активности системы осознанного анализа просодических свойств речевых стимулов (сравнение «2 минус 2К»).</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Результаты исследований</p>
      </title>
      <p>При анализе данных, полученных в ходе предварительных поведенческих исследований, были получены следующие результаты:</p>
      <p>При использовании <emphasis>i</emphasis>-статистики (<emphasis>р</emphasis> &lt; 0,01) достоверных различий по времени реакции и проценту ошибок между условием 1 и условием 1К выявлено не было. Также не было выявлено достоверных различий по проценту ошибок между условием 2 и условием 2К (<emphasis>р</emphasis> &lt; 0,01). Среднее время реакции было больше в условии 2, по сравнению с условием 2К (<emphasis>р</emphasis> &lt; 0,01) (табл. 1). (Приведены значения средних, доверительные интервалы и статистическая значимость для времени реакции и процента ошибок при выполнении заданий.)</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 1.</strong> Успешность выполнения тестовых задач в предварительном исследовании</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_046.png"/>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_047.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 2.</strong> Зоны активации при осознанном анализе фраз с синтагматическим членением, полученные в сравнении «2 — 2К». Показаны проекции зон активации на заднюю и правую поверхности сглаженного «стандартного» мозга в стереотаксической системе [Worsley et al., 1995], определяемой положением трех осей <emphasis>X, Y</emphasis>, и <emphasis>Z.</emphasis> Более детально расположение областей активации показано внизу на горизонтальном (для мозжечка) и корональных (для правого полушария мозга) «срезах», где цифрами обозначены близлежащие поля Бродмана. Приведены координаты уровней соответствующих «срезов» по <emphasis>Z-</emphasis> и <emphasis>Y-</emphasis>осям. Контуры структур мозга и локализация полей Бродмана соответствуют атласу [Worsley et al., 1995]</p>
      <empty-line/>
      <p>Оценка данных об изменениях КГР и ЧСС при помощи <emphasis>t</emphasis>-статистики в предварительных исследованиях не выявила значимых (<emphasis>р</emphasis> &lt; 0,01) различий между использованными тестовыми и контрольными состояниями.</p>
      <p>При анализе ПЭТ-данных были получены следующие результаты в сравнениях, выделяющих исследуемые когнитивные компоненты (рис. 2 и 3).</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_048.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 3.</strong> Зоны увеличенного кровотока в состоянии 2К, выявленные в сравнении «2К —2». Показаны проекции зон на соответствующие поверхности полушарий, а также их точная локализация на горизонтальных «срезах» мозга. Контуры структур мозга и локализация полей Бродмана соответствуют атласу [Worsley et al., 1995]</p>
      <empty-line/>
      <p>Для неосознанного (автоматического) анализа фраз с синтагматическим членением (по данным сравнения «1 — 1К») зон активации мозга выявлено не было. Обратное сравнение «1К — 1» также не выявило значимых различий.</p>
      <p>При рассмотрении сравнения «2 — 2К», отражающего осознанный анализ фраз с синтагматическим членением, была выявлена зона активации в правой средней и нижней лобных извилинах и захватывающая преимущественно поля Бродмана (ПБ) 44, 45, 9. Еще одна зона активации располагалась в заднемедиальном отделе правого полушария мозжечка (рис. 2).</p>
      <p>Были обнаружены также области, где кровоток был выше в условии 2К, чем в условии 2 (согласно результатам сравнения «2К — 2»). Область в правом полушарии располагалась в глубине задней половины перисильвиевой коры, захватывая слуховую кору и островок (ПБ 41, 42, 13). Почти симметричная ей область в левом полушарии была больше по объему, главным образом за счет распространения кпереди по височной и инсулярной коре (ПБ 41, 42, 22, 13), а также на заднетеменную кору (ПБ 40) (рис. 3).</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Обсуждение результатов</p>
      </title>
      <p>Зарегистрированные различия в ПЭТ-паттернах мозговых активаций, теоретически, могли быть следствием не только специфических когнитивных различий между заданиями, являющихся предметом настоящего исследования, но и влияния неспецифических факторов, отражающих, например, различия в трудности выполнения задач.</p>
      <p>Вычисленные различия в среднем времени реакции между тестовыми и контрольными условиями вряд ли могут являться объективным показателем влияния трудности задач, поскольку удлинение времени реакции в тестовом условии по сравнению с контрольным скорее обусловлено привнесенным дополнительным когнитивным компонентом, закономерно увеличивающим время реакции. Однако разница в проценте ошибок между условиями может служить более достоверным показателем увеличения неспецифической трудности тестовых задач по отношению к соответствующим контрольным. Но, согласно результатам (табл. 1), не было выявлено значимых различий в этом показателе, что свидетельствует в пользу отсутствия значимого влияния различий в трудности задач на зарегистрированные различия в паттернах ПЭТ-активаций. Косвенным свидетельством этому являются и данные, полученные в предварительном исследовании, об отсутствии значимых изменений КГР и ЧСС между тестовыми и контрольными условиями.</p>
      <p>Отсутствие достоверных зон в сравнениях на неосознанную обработку синтагматического членения (то есть в сравнениях «1 — 1К» и «1К — 1»), по-видимому, связано с очень небольшими различиями в активации между этими условиями, лежащими за пределами использованного статистического критерия оценки данных. Однако осознанное выполнение подобного задания, когда выбор ответа зависит непосредственно от процесса членения фразы (в условии 2), вызывает значительное усиление соответствующих активаций (сравнение «2 — 2К»).</p>
      <p>Активация правополушарной нижнефронтальной области и зоны в правом полушарии мозжечка при осознанной обработке фраз с синтагматическим членением наиболее вероятно отражает процесс анализа семантико-фонетических характеристик, обособляющих синтагму.</p>
      <p>С внешней, формально-фонетической стороны, синтагма — это цепочка слов, связанная единым интонационным рисунком. Членение потока речи на синтагмы достигается двумя механизмами. Один механизм — это разделительная роль паузы между синтагмами, другой механизм — это различия по высоте тона между концом синтагмы, предшествующей паузе, и началом синтагмы, последующей за паузой [Светозарова, 1990].</p>
      <p>Вероятно, важную роль в обеспечении анализа именно интонационного фактора играет правополушарная нижнефронтальная кора, подтверждением чему могут служить работы, показывающие ее участие в анализе высоты тона высказывания [Zatorre et al. 1992; Klein et al., 2001]. Вышесказанное также объясняет участие правой префронтальной области в восприятии как лингвистической (в нашем исследовании), так и эмоциональной (по литературным данным, например [Gandour et al. 2000; George et al., 1996]) просодики.</p>
      <p>Другая активация, зарегистрированная в сравнении «2 — 2К», в правом полушарии мозжечка может быть связана с оцениванием другого важного параметра синтагматического членения, а именно — паузы между синтагмами. Мозжечок часто рассматривают как ключевую структуру, участвующую в оценке временных интервалов, что необходимо для многих видов сенсомоторной и когнитивной деятельности [Salman, 2002; Ivry, Richardson, 2002]. Кроме того, правое полушарие мозжечка, согласно имеющимся данным, морфологически (через таламические ядра) и функционально связано с контралатеральной фронтальной корой, включая зону Брока [Engelborghs et al. 1998; Marien et al., 2001].</p>
      <p>Возможно также, что роль правополушарной мозжечковой активации связана с оценкой фонетических и семантических связей, существующих внутри синтагм и разрывающихся на их границах, либо с удержанием структуры фразы в рабочей памяти во время такого анализа (для обзора см. [Marien et al., 2001]). Фразы с синтагматическим членением, использованные в тестовом условии 2, предположительно, предъявляют большие требования к соответствующим мозговым системам, чем фразы, использованные в контроле «2К».</p>
      <p>Синтагматическое членение в предъявляемых на слух высказываниях позволяет судить об их синтаксической структуре. Той же цели при зрительном предъявлении предложений служит пунктуация. Можно предположить, что мозговые механизмы синтаксической обработки должны быть общими для различных модальностей предъявления высказываний. Однако при изучении синтаксического анализа зрительно предъявляемых предложений обнаружена роль преимущественно структур левого полушария в данном процессе (например, [Caplan, Alpert, Waters, 1999; Indefrey et al. 2001; Roder et al. 2001, 2002; Воробьев, Медведев, Пахомов, 2000]. В настоящем же исследовании значимых активаций в левом полушарии в сравнении «2 — 2К» не получено. Возможно, это связано с тем, что стимулы в контрольном условии были представлены не отдельными словами, как в большинстве работ, а словами, организованными во фразы, хотя эта организация и была синтаксически проще, чем в тестовом условии.</p>
      <p>Увеличение кровотока в левой перисильвиевой коре в контрольном условии «2К» по сравнению с исследуемым условием 2, учитывая относительность регистрируемых изменений кровотока, может быть связано либо с угнетением функциональной активности этих областей в условии 2, либо с их активацией в контроле «2К». Возможно, что обработка фраз без разделительной паузы активирует несколько иную нейрональную систему, включающую теменную, слуховую и инсулярную кору. Однако данные активации могли быть связаны с чисто акустической разницей между фразами с паузами и без пауз, которая могла, в свою очередь, привести к большей активации в слуховой коре и прилегающих областях в условии «2К» по сравнению с условием 2.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Заключение</p>
      </title>
      <p>В результате проведенного исследования выяснено, что сознательный анализ влияния разделительной паузы на смысловую структуру высказывания сопровождается увеличением функциональной активности в правой нижней префронтальной области и в заднем медиальном отделе правого полушария мозжечка. В то же время подобная задача, использующая неосознанный анализ, не сопровождалась значимыми локальными активациями, что свидетельствует о существовании механизма усиления активации соответствующих зон мозга при осознанном (металингвистическом) анализе высказываний. Сравнение полученных результатов с данными литературы позволяет предположить наличие существенных различий в мозговых системах синтаксического анализа в зависимости от модальности предъявления речевых стимулов.</p>
      <p>Авторы благодарят персонал лабораторий ПЭТ и радиохимии за помощь в проведении исследований.</p>
      <p>Особая благодарность — профессору кафедры фонетики СПбГУ Н. Д. Светозаровой за помощь при подготовке фраз, использовавшихся в исследовании.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p><emphasis>P. S.</emphasis> Картезианство и бэконианство в лингвистике: птицы и лягушки</p>
      </title>
      <p>В августе 2010 года в журнале РАН «Успехи физических наук» вышла статья одного из крупнейших математиков и физиков-теоретиков Фримена Дайсона «Птицы и лягушки в математике и физике», основанная на его Эйнштейновской лекции «Еретические мысли о науке и обществе», прочитанной в Москве в марте 2009 года [Дайсон, 2010]. Автор делит ученых на птиц, парящих в высоте и обозревающих огромные пространства, и лягушек, для которых наслаждение — разглядывать конкретные объекты и решать задачи последовательно, одну за другой. Себя Дайсон однозначно относит к лягушкам, что не препятствует его восхищению друзьями и коллегами другого типа. В статье описывается главная оппозиция — Фрэнсиса Бэкона («лягушки») и Рене Декарта («птицы»), и даже более глобально — разбирается противопоставление английской традиции конкретных исследований (бэконовский эмпиризм) и французской (декартовский догматизм). К первым Дайсон относит, в частности, Фарадея, Дарвина и Резерфорда, а ко вторым — Паскаля, Лапласа и Пуанкаре. Особо выделяется и крупнейший российский математик Юрий Манин, опубликовавший в 2007 году книгу «Математика как метафора», позднее переведенную и изданную в России и анализирующую разные когнитивные парадигмы познания [Манин, 2009]. Очень интересные соображения о стилях мышления в науке можно найти в работах В. Финна [Финн, 2009а, 2009b].</p>
      <p>Мне представляется очевидным, что такое деление на эмпириков и теоретиков — даже точнее — на ученых, предпочитающих индукцию дедукции, или наоборот, вполне применимо и к иным областям знаний, в частности к лингвистике.</p>
      <p>Общеизвестно граничащее с идиосинкразией взаимное неприятие генеративистов и функционалистов. История этих противостояний насчитывает десятилетия, но сами военные действия фактически не происходят, поскольку оппозиционные группировки находятся в разных измерениях, и даже факт значимости противника и возможность реальной борьбы не признается обеими сторонами. <emphasis>«Птицы»</emphasis>, воспитанные Хомским и его последователями, не видят смысла в «ботанике»: наращивание объема гербариев с языковыми фактами вне универсальных алгоритмов кажется им чем-то вроде вышивания бисером, что в их понимании, естественно, лежит вне науки.</p>
      <p>Еще более яростный отпор встречают их собственные исследования в противоположном лагере, и основной аргумент сводится к тому, что генеративисты в любых изводах имеют дело с эпифеноменами и продуктом картезианских трюков, а не с фактами языка, точнее языков, которые чрезвычайно многообразны и пестры, более того — динамичны и зависимы от контекстов всех видов.</p>
      <p>В XXI веке стало ясно, что традиционная наука, фактически основанная в начале XVII века Бэконом и Декартом, свою роль исполнила и далее обслуживать интеллектуальное пространство едва ли может: научные парадигмы стали столь сложны и многомерны, нестабильны и зависимы от наблюдателя, что некий когнитивный переворот неизбежен. Жить в ньютоновском мире после Эйнштейна и Бора наивно и нечестно.</p>
      <p>Только на первый взгляд эта ситуация не имеет отношения к гуманитарному знанию. Эсхатологические и эпистемологические аспекты познания мира — проблемы не «местного» значения и в равной мере релевантны для естественных и гуманитарных наук. Самое главное — не давать умственному взору отвлекаться от созерцания природных фактов, — утверждал Бэкон. Все, что требуется ученому, — настаивал Декарт, — это постигать законы природы силой мысли, твердо следуя законам логики. Эти две стратегии успешно сосуществуют уже четыре сотни лет, и непонятно, почему именно в лингвистике борьба эмпириков и «логиков» не утихает, а принцип дополнительности никого не устраивает.</p>
      <p>Обвинения хомскианцев в незнании фактов языка и игнорировании языкового разнообразия — неоправданны, так как десятки исследователей пристально изучают языки разных типов в рамках генеративистского подхода. Обвинения функционалистов и коннекционистов в недостаточной четкости и разработанности теоретической базы — тоже несправедливы, так как в основе таковой лежат иные принципы и когнитивные стили. Не стоит забывать также, что и сами эти противоборствующие группы неоднородны и нестабильны [Слюсарь, 2009].</p>
      <p>На первый взгляд, противоречия могли бы быть разрешены с помощью экспериментальных исследований, в частности методами психо- и нейролингвистики. Не стоит, однако, обольщаться: эксперимент и особенно его трактовка зависят от того, какая именно научная парадигма исповедуется автором; одни и те же данные могут быть описаны с акцентом в обе стороны.</p>
      <p>Например, проблема организации ментального лексикона стала одной из самых обсуждаемых в психолингвистике конца XX и начала XXI века. В частности, дискуссии ведутся вокруг организации морфологических процедур, связанных с регулярным и нерегулярным словоизменением [Черниговская и др., 2009; Черниговская 2010b, 2010c; Gor, Chernigovskaya, 2001, 2005].</p>
      <p>В литературе принято выделять два основных противостоящих друг другу подхода: двусистемный [Marcus et al. 1992, 1995; Pinker, 1991; Pinker, Prince, 1988, 1994; Prasada, Pinker, 1993; Ullman, 1999] и односистемный подход — в коннекционистской его версии [MacWhinney, Leinbach, 1991; Plunkett, Marchman, 1991, 1993, 1996; Rumelhart, McClelland, 1986] или в сетевой [Bybee, 1985, 1988, 1995]. Основное различие между этими моделями состоит в том, как их сторонники рассматривают процессы обработки и усвоения регулярных и нерегулярных форм. Сторонники двусистемного подхода (генеративисты) постулируют независимые механизмы порождения этих двух типов паттернов, согласно которым регулярные глаголы выводятся в соответствии с символическими правилами, а нерегулярные извлекаются из памяти целиком. Односистемный подход (в основном функционалистский) основан на идее единого механизма порождения форм и придает особый вес лексическим связям, фонологическому и семантическому сходству [Bybee, 1988, 1995; Plunkett, Marchman, 1991; и т. д.]. Сторонники его считают, что в мозгу, который является единой нейронной сетью, не существует символических правил и принципиальной разницы в обработке и хранении регулярных и нерегулярных форм, поэтому все формы будут в равной степени подвержены влиянию фонологических и частотных факторов.</p>
      <p>В основе споров между сторонниками этих двух главных гипотез лежит фундаментальное для современной когнитивной науки разграничение процессов, организованных по принципу подобия, и процессов, основанных на правилах [Hahn, Chater, 1998].</p>
      <p>Результаты экспериментальных исследований, проводившихся изначально на материале глагольной морфологии германских языков (главным образом, английского) противоречивы и приводят данные как в поддержку одной, так и другой модели. Однако обсуждение проблемы перешло на кросс-лингвистический уровень, и данные исследований на базе языков с богатой морфологией (скандинавские языки [Ragnarsdottir et al. 1999; Blesses, 1998; Jensvoll, 2003; Veres, 2004], итальянский [Matcovich, 1998; Say, Clahsen, 2001], немецкий [Clahsen, 1999], французский [Meunier, Marslen-Wilson, 2000], испанский [Clahsen et al., 2002], польский [Reid, Marslen-Wilson, 2001; Dabrowska, 2004], русский [Gor, Chernigovskaya, 2003, 2005; Черниговская и др., 2008]) приводят все больше аргументов в поддержку односистемного подхода или даже иной, третьей модели. В языках с богатой морфологией вообще сложно говорить о категориальном разграничении регулярной и нерегулярной обработки в силу большого разнообразия глагольных классов; кроме того, эксперименты на базе русского языка показали, что ни одна из предложенных теоретических моделей не может быть применена в том виде, в котором они были сформулированы, к языкам со сложной морфологической системой. Что касается дискуссии между сторонниками противоборствующих подходов, то использование правил отрицать невозможно, однако вопрос об их статусе (являются ли они символическими, то есть записанными в виде некоторой условной формулы, или вырабатываются по аналогии с формами, хранящимися в ментальном лексиконе) остается открытым [Chernigovskaya, Gor, 2000; Gor, Chernigovskaya, 2001, 2005].</p>
      <p>Этот, как многие другие примеры, призывает нас к большей толерантности и принятию того факта, что взгляды на язык как на один из самых сложных объектов науки — многообразны, и сама суть его такова, что требует многомерного, почти голографического рассмотрения, с надеждой описать его многоцветье, изменчивость и универсалии, присущие языку <emphasis>Homo sapiens, loquens, legens</emphasis> и <emphasis>scribensque</emphasis>, несмотря на разнообразие в пространстве и времени.</p>
     </section>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>…О мозге</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>Проблема внутреннего диалогизма: нейрофизиологическое исследование языковой компетенции<a l:href="#n_17" type="note">[17]</a></p>
     </title>
     <p>Тема диалога занимает особое место в кругу гуманитарных дисциплин. Возможности ее обсуждения разнообразны и, на первый взгляд, далеки друг от друга: диалог понимается широко — от диалога полушарий мозга до диалога культур. Так, Л. С. Выготский говорит о перерастании диалога «между разными людьми» в диалог «внутри одного мозга» [Выготский, 1982]. М. М. Бахтин подчеркивает, что «событие жизни текста, то есть его подлинная сущность, всегда развивается на рубеже двух сознаний &lt;…&gt; Диалогические рубежи пересекают все поле живого человеческого мышления» [Бахтин, 1979]. Ю. М. Лотман уже прямо проводит параллель между двуполушарной структурой человеческого мозга и культурой, указывая на «биполярность как минимальную структуру семиотической организации &lt;…&gt; на всех уровнях мыслящего механизма» [Лотман, 1978]. Вяч. Вс. Иванов представляет «процессы обмена информацией внутри мозга и внутри общества &lt;…&gt; как разные стороны единого процесса» [Иванов, 1978]. И наконец, В. С. Библер обсуждает процесс «внутреннего диалогизма» [Бахтин, 1979] как «столкновение радикально различных логик мышления» [Библер, 1975]. Тот факт, что крупнейшие представители гуманитарной мысли, исходя из разных посылок и опираясь на разный материал, вступают в некий диалог о диалоге, показывает, что диалогичность, «биполярность», по всей видимости, — универсальное свойство человеческого мышления.</p>
     <p>В данной статье мы попытаемся показать еще один возможный подход к проблеме диалогизма — нейрофизиологический, и рассмотреть вклад левого и правого полушарий мозга в языковое поведение человека.</p>
     <p>Накоплено значительное количество фактов, свидетельствующих о принципиально разной роли полушарий мозга для речи [Балонов, Деглин, 1976; Балонов, Деглин, Долинина, 1983; Иванов, 1979]. Вместе с тем вопрос о нейрофизиологических механизмах обеспечения языковой способности («компетенции» по Н. Хомскому) человека в свете функциональной асимметрии мозга почти не обсуждался. В задачу данного исследования входило изучение отношения к метаязыковым операциям каждого из полушарий мозга. Исследование проводилось на больных, проходивших курс лечения унилатеральными (право- и левосторонними) электрошоками. В результате этой процедуры раздражавшееся полушарие временно (40–60 мин) инактивируется, а второе полушарие реципрокно активизируется, активность этого полушария и определяет поведение испытуемого.</p>
     <p>Исследование проводилось у каждого испытуемого в обычном состоянии (контроль), в условиях угнетения правого полушария и в условиях угнетения левого полушария. Испытуемым предлагались тесты на анализ лексического и грамматического материала.</p>
     <p><strong>Классификация слов</strong> производилась любым угодным образом, без ограничения количества классификационных групп. Лексический тест включал в себя набор слов, напечатанных на отдельных карточках:<a l:href="#n_18" type="note">[18]</a></p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_049.png"/>
     <empty-line/>
     <p>Этот набор представляет собой разные типы лексических замен и допускает возможность классификации с опорой на собственно языковые ориентиры (синонимия/антонимия, выраженная с помощью отрицаний при одних и тех же лексемах, и антонимия разных лексем) и с опорой на референтные ассоциации.</p>
     <p><strong>Классификация фраз</strong> также производилась в условиях свободы выбора принципа и без ограничения количества групп. Грамматический тест состоял из двух наборов фраз. Первый представлял собой активные и пассивные, прямые и инвертированные конструкции — обратимые предложения без семантического ключа:</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_050.png"/>
     <empty-line/>
     <p>Второй набор включал исходные предложения из первого набора (прямые активы) и производные от них негативные предложения:</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_051.png"/>
     <empty-line/>
     <p>Выбор вышеперечисленных конструкций обусловлен тем, что они сравнительно хорошо изучены лингвистами, психолингвистами и неврологами и моделируют ряд сложных языковых процедур [Slobin, 1966; Bever, 1970; Fraser, Bellugi, Braun, 1963; Dale, 1972; Pankova, Khrakovsky, Shtern 1977/1978; Ахутина, 1979; Храковский, 1970]. В частности, они использовались ранее для проверки гипотезы Миллера — Хомского, предполагающей психологическую реальность глубинных структур и трансформаций [Chomsky, 1957; Miller, Chomsky, 1963]. Согласно этой гипотезе, говорящий сначала строит ядерное предложение, а потом производит ряд трансформаций с ним, и наоборот, «понимающий» производит детрансформационный анализ, чтобы получить ядерное предложение. При этом каждый этап трансформаций считается отдельной операцией.</p>
     <p><strong>Идентификация фраз</strong> из первого набора с соответствующими картинками. В отличие от классификации, идентификация «навязывала» смысловой принцип, чем проверялась возможность сведения сложной грамматики к исходной фразе, отраженной в рисунке.</p>
     <p>Использование всех этих тестов позволяло, на наш взгляд, судить о языковой компетенции человека.<a l:href="#n_19" type="note">[19]</a></p>
     <p>Ниже представлены результаты, полученные при обследовании шестнадцати больных после шестидесяти семи унилатеральных припадков (тридцать четыре правосторонних и тридцать три левосторонних). Обработка данных производилась методами статистики качественных признаков. Использовался коэффициент коллигации Юла, позволяющий оценить чистоту попаданий каждых двух элементов (слов или фраз) в одно классификационное множество [Юл, Кендалл, 1960].<a l:href="#n_20" type="note">[20]</a> Матрица связи, полученная перебором всех возможных в условиях данного теста пар слов или фраз, служила основой для построения графов и дендрограмм (рис. 1–3). Слияние отдельных элементов в подмножества, отображенные на дендрограммах, производилось методом вроцлавской таксономии [Плюта, 1980].</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_052.png"/>
     <empty-line/>
     <p><strong>Рис. 1.</strong> Классификация слов. I — графы связей (сплошные линии — коэффициент коллигации больше 0,3, штриховые линии — от 0,15 до 0,3); II — дендрограммы сходства (по вертикали — коэффициенты коллигации); в кружках на графах и дендрограммах коды слов (см. в тексте). Схемы внизу иллюстрируют состояние, в котором проводилось исследование (зачернено угнетенное полушарие)</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_053.png"/>
     <empty-line/>
     <p><strong>Рис. 2.</strong> Классификация фраз (утвердительные конструкции). В кружках коды фраз (см. в тексте), остальные обозначения те же, что на рис. 1</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_054.png"/>
     <empty-line/>
     <p><strong>Рис. 3.</strong> Классификация фраз (исходные и негативные конструкции). Обозначения те же, что на рис. 1</p>
     <empty-line/>
     <p>На рис. 1 представлены результаты обработки классификаций лексического материала. В контроле, когда функционируют оба полушария, больные пользуются разными принципами: одни ориентируются на внутриязыковые отношения, другие — на референтные, многие не могут четко провести ни один принцип или принцип классификации не ясен (возможны сочетания всех тестовых слов друг с другом). Это отражено в низких уровнях связи и слиянии всех элементов в дерево на дендрограмме.</p>
     <p>В условиях угнетения деятельности того или иного полушария поведение тех же больных расслаивается. Изолированно функционирующее левое полушарие в этом тесте использует метаязыковой подход. Наиболее сильные связи обнаруживаются между синонимами и антонимами разных типов (см. графы связей).</p>
     <p>Обращает на себя внимание, например, сильная связь между словами «<emphasis>A<sub>2</sub></emphasis> глупый» и «<emphasis>NA<sub>2</sub></emphasis> неглупый»: такое сочетание однозначно подразумевает метаязыковой подход к классификации. Поскольку при использовании такого подхода к классификации возможны самые разнообразные объединения слов, дендрограмма, как можно видеть на рисунке, представляет собой дерево.</p>
     <p>Правое полушарие проводит классификацию иначе: оно формирует «портрет», составленный из положительных и отрицательных слов-характеристик: «плохой, глупый, нехороший, неумный» и «хороший, умный, неплохой, неглупый». Таким образом, оно ориентируется не на собственно языковые связи между элементами внутри каждой группы, а на референт. И графы, и дендрограммы ясно демонстрируют высокий уровень связи внутри каждой из групп и отсутствие связей между положительными и отрицательными «портретами» — графы представляют собой отдельные и замкнутые на себя фигуры, а дендрограмма распадается.</p>
     <p>Анализ классификаций грамматического материала (утвердительных конструкций) демонстрирует рис. 2. И в этом тесте больные в контроле используют разные принципы классификации. Наблюдается как смешение принципов у одного и того же человека, так и разные ориентации у разных людей. Ориентация на «содержание» крайне затруднена (то есть ослаблено понимание грамматики). Такое смешение принципов находит отражение в графах и дендрограмме.</p>
     <p>Те же больные в условиях, когда активно левое полушарие, а правое угнетено, ведут себя в эксперименте совершенно иначе. Они успешно справляются с трансформационным анализом и классифицируют фразы с конечной ориентацией на содержание. В этом состоянии наблюдаются и собственно метаязыковые классификации (по залогу: отдельно активы, отдельно пассивы, по порядку слов отдельно прямые конструкции, отдельно инвертированные). При этом больные могут предлагать и несколько разных классификаций: адекватную содержанию, что показывает способность к анализу, и, после этого, — дополнительные, метаязыковые («можно еще и так»). На этом фоне удивляют затруднения левого полушария при анализе, казалось бы, самых простых конструкций — прямых активов: обе исходные конструкции могут оказаться в одной группе при адекватно понятых других предложениях. Даже прямое указание экспериментатора на имеющееся несоответствие («одно из предложений к этой группе не подходит») не всегда приводит к исправлению. Отражение этих затруднений можно видеть на дендрограммах: фразы <emphasis>A<sub>1</sub></emphasis> и <emphasis>B<sub>1</sub></emphasis> присоединяются к остальным конструкциям на самых низких уровнях связи. В целом и графы, и дендрограммы показывают, что принцип ориентации на метаязыковые процедуры и через них на содержание фраз проводится левым полушарием очень четко (см. замкнутые фигуры графов и соответствующее распадение дендрограммы).</p>
     <p>Правое полушарие, напротив, оказывается неспособным к такой классификации. Большей частью оно объединяет тестовые фразы, ориентируясь на первое имя в предложении: в одну группу попадают все фразы, начинающиеся с имени «Ваня», в другую — с имени «Петя». Как видно на рисунке, граф представляет собой фигуру с явными связями по принципу имени. Дендрограмма также четко показывает наличие наиболее тесных связей между фразами, объединенными по имени. Однако, поскольку этот принцип используется не всегда и возможны иные сочетания, на низком уровне достоверности дендрограмма сливается в дерево. При просьбах расклассифицировать иначе, чем «по имени», больные отказываются, говорят, что «все разное». Наблюдались случаи, когда делались попытки выяснить роли участников ситуации с помощью интонации или усечением трехчленного актива до двухчленного («Ваня побит»).</p>
     <p>На рис. 3 демонстрируется анализ классификаций исходных и негативных конструкций. В контроле доминирует принцип «отдельно-исходные, отдельно-негативные». Тот же принцип характерен и для левого полушария. Правое полушарие ведущего принципа не обнаруживает: дендрограмма никаких связей не выявляет, соответственно, не может быть построен и граф. Это говорит о том, что если для правого полушария в таком задании отрицательная трансформация не является ориентиром для классификации, то для левого выделение негативации указывает на метаязыковой подход к тексту.</p>
     <p>Особый интерес, на наш взгляд, представляют результаты анализа идентификаций тестовых фраз с картинками. Рисунок 4 показывает количество ошибочных идентификаций каждой из конструкций.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_055.png"/>
     <empty-line/>
     <p><strong>Рис. 4.</strong> Ошибки идентификации фраз. 1 — активные конструкции с прямым порядком слов; 2 — активные конструкции с обратным порядком слов; 3 — пассивные конструкции с прямым порядком слов; 4 — пассивные конструкции с обратным порядком слов. По вертикали % ошибочных идентификаций (приведены средние арифметические и квадратичные ошибки средних). Схемы внизу, как на рис. 1</p>
     <empty-line/>
     <p>В контроле наибольшие трудности вызывают сложные грамматические конструкции (инвертированные актив и пассив и прямой пассив). Идентификация прямого актива сложности не представляет. Такое же распределение ошибок характерно для правого полушария. Примечательно, что и при идентификации оно может подкладывать фразы к соответствующей картинке с ориентацией на первое имя в предложении.</p>
     <p>Иное распределение ошибок характеризует деятельность левого полушария: наибольшие трудности наблюдаются именно при идентификации прямых активов. Количество ошибок по сравнению с идентификациями в контроле и правым полушарием достоверно возрастает. Напротив, сложные конструкции идентифицируются левым полушарием легче. Это находится в полном соответствии с результатами классификаций; напомним, что у левого полушария наблюдались трудности с прямым активом. Следует отметить, что левое полушарие никогда не пользуется в идентификациях принципом первого имени.</p>
     <p>Таким образом, полученные данные дают основания говорить о разной роли полушарий мозга в организации языковой способности человека. Для правого полушария важен референт, а не внутриязыковые отношения. При классификации слов оно составляет «портрет», игнорируя возможные формальные принципы. В грамматических тестах оно ориентируется на первое в предложении имя. При идентификации фраз с картинками оно более всего затрудняется в анализе пассивов и инвертированных конструкций и также может пойти по пути идентификации по имени. Анализ ошибочных идентификаций фраз дает возможность говорить о следующей иерархии сложности грамматических конструкций для правого полушария (по нарастанию сложности): прямой актив, инвертированный пассив, прямой пассив, инвертированный актив (рис. 4).</p>
     <p>Левое полушарие и в тех, и в других тестах ведет себя совершенно иначе. При классификации фраз оно не только способно свести трансформированные конструкции к содержанию, но склонно даже к формальным метаязыковым классификациям. Оно никогда не ориентируется на первое имя во фразе. Левое полушарие легко понимает сложные грамматические конструкции при идентификации, но затрудняется в понимании прямого актива. Из этого следует, что иерархия сложности грамматических конструкций для левого полушария иная, чем для правого: инвертированный пассив, прямой пассив, инвертированный и прямой активы. Тенденция к метаязыковым классификациям присутствует и при выполнении лексических тестов.</p>
     <p>Выполнение тестовых заданий в контрольных условиях, когда функционируют оба полушария, свидетельствуют о том, что разнонаправленные принципы, характерные для каждого из них в отдельности, в той или иной степени смешиваются: в грамматических тестах это и ориентация на первое имя, и попытки — более или менее удачные — трансформировать сложную грамматику к содержанию исходных предложений, и собственно языковые принципы. В лексических тестах это могут быть и референтные принципы, и формально языковые. Идентификация в контроле обнаруживает ту же иерархию сложности, что и для правого полушария.</p>
     <p>Итак, диалог полушарий — это диалог двух разных логик мышления, разных систем осознания (= организации) мира, диалог, обеспечивающий, по определению В. С. Библера, дополнительность «логики структуры» и «не-логики» [Библер, 1975]. Представленный нами материал дает возможность в известной мере проникнуть в этот внутренний диалог и рассмотреть его участников раздельно, попытаться оценить вклад каждого из них в организацию языковой способности человека. Как мы видели, левому полушарию оказывается трудно разобраться с самыми простыми, «исходными» предложениями: оно легко идентифицирует сложные конструкции и не справляется с идентификацией простых. Ранее мы показали, что к ведению правого полушария относится организация глубинного уровня языка [Балонов, Деглин, Долинина, 1983; Черниговская, Балонов, Деглин, 1983]. В таком случае кажутся объяснимыми затруднения, вызываемые у левого полушария (когда правое инактивировано) простейшими конструкциями. Вместе с тем, как мы видели, левое полушарие, владея трансформационными механизмами, прекрасно справляется со сложными конструкциями. Не следует ли из этого, что процесс такого анализа не есть сведение трансформаций к исходному, ядерному предложению (и тогда гипотеза Миллера — Хомского не верна) (ср. [Clark, 1965])? Возможно, прямые активные предложения вообще не являются исходными, и тогда пассив — не трансформация из актива (ведь есть языки, для которых пассив более естественен, чем актив). В какой мере и что здесь — универсалия, характеризующая особенности человеческого мышления, а что объяснимо конкретным языком — пока неясно.</p>
     <p>Особый интерес, на наш взгляд, представляет во внутреннем диалоге роль правого полушария. Как было показано выше, существенными для него являются не системные отношения в языке, а референт для слов и имя для фраз. Однако, как пишет Ю. М. Лотман, «внесистемное может быть иносистемно, то есть принадлежать другой системе» [Лотман, 1978]. Попытаемся представить, что стоит за классификациями фраз по первому имени. Согласно правилам глубинного синтаксиса, последовательность «имя — действие — имя» интерпретируется как выражение отношения <emphasis>«Ag (агенс) — предикат — Pat (патиенс)».</emphasis> Такое понимание последовательности характеризует также ранние этапы развития речи у детей [Fraser, Bellugi, Braun, 1963; Dale, 1972; McCarthy, 1970; McNeil, 1970] и простейшие языковые возможности антропоидов. Исходя из этого, фразы «Ваня побил Петю» и «Ваню побил Петя» должны интерпретироваться правым полушарием как «Ваня <emphasis>= Ag</emphasis>, Петя <emphasis>= Pat</emphasis>». Возможно и другое объяснение (не исключающее первое), основывающееся на правилах актуального членения (выделения темы и ремы). В русском языке для выражения актуального членения предложения, в основном, служит порядок слов. Одним из наиболее распространенных случаев актуализации является вынесение в начало предложения имени существительного — в любом падеже — в качестве темы [Ковтунова, 1976]. Порядок слов нерелевантен на уровне синтаксиса предложения, но релевантен на уровне его актуального членения: в случаях, когда актуальное членение расходится с синтаксическим, то есть когда тема не совпадает с подлежащим и его группой, а рема — со сказуемым, начинают действовать правила уровня актуального членения — тема предшествует реме. Именно это правило, по-видимому, и действовало при анализе конструкций правым полушарием. То, что в ряде случаев больные с инактивированным левым и активным правым полушарием пытались при анализе помогать себе интонированием (как известно, интонация является другим главным средством актуализации), указывает на правомерность такой трактовки правополушарных классификаций.</p>
     <p>Уже говорилось, что правое полушарие формирует глубинные уровни речепорождения. Но этих уровней несколько: от доязыковых — уровня мотива и глубинно-семантического, формирующего «смыслы», до языковых — семантического, где начинается процесс «выражения смыслов через значения» (Выготский 1982) и происходит пропозиционирование — выделение <emphasis>Ag</emphasis> и <emphasis>Pat</emphasis>, и, наконец, глубинно-синтаксического [Касевич, 1977; Выготский, 1956; Лурия, 1979]. Все ли эти уровни обеспечиваются структурами правого полушария? Наш материал позволяет более конкретно, чем ранее, обсуждать границы нейрофизиологического обеспечения глубинных уровней речепорождения правым и левым полушариями. Мы можем достаточно уверенно говорить о правополушарности первых двух — уровня мотива и уровня глубинно-семантического, на котором происходит глобальное выделение темы и ремы, определение «данного» (пресуппозиционного [Падучева, 1981]) и «нового». Это уровень «индивидуальных смыслов» [Выготский, 1956], начала внутренней речи. Следующий глубинный уровень — это уровень пропозиционирования, выделения деятеля и объекта, этап перевода «индивидуальных смыслов» в общезначимые понятия; начало простейшего структурирования — следующий этап внутренней речи. Если правое полушарие при классификации по имени рассматривало первое имя как <emphasis>Ag</emphasis>, а второе как <emphasis>Pat</emphasis>, то и уровень пропозиционирования следует отнести к ведению правого полушария. И наконец, далее следует глубинносинтаксический уровень, формирующий конкретно-языковые синтаксические структуры. По всей видимости, на этом этапе неизбежно подключение левого полушария.</p>
     <p>Из вышесказанного следует, что вопрос о границе между право- и левополушарными механизмами обеспечения глубинных уровней языка сводится к альтернативе: либо эта граница проходит после уровня выделения темы и ремы, либо после уровня выделения агенса и патиенса. Решить этот вопрос могут дальнейшие исследования.</p>
     <p>Таким образом, классифицируя фразы по первому имени, правое полушарие ориентировано, по всей видимости, глобально — на тему, на имя в мифологически-нерасчлененном смысле [Лотман, Успенский, 1973]: «все про Ваню» и «все про Петю». Этот глобальный принцип объединяет правополушарную деятельность как при анализе слов, так и при анализе фраз. Этот принцип — сюжетность: хороший/плохой герой для лексического теста, две разных темы = два героя — для грамматического.</p>
     <p>Подводя итог, можно сказать, что взаимодействие двух сформулированных выше тенденций — ориентированности на референт (в широком смысле) и на форму — и есть диалог полушарий мозга.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Гетерогенность мышления и эволюция когнитивных предпочтений: кросс-культурные и нейропсихологические аспекты<a l:href="#n_21" type="note">[21]</a></p>
     </title>
     <section>
      <p>В работе Ю. М. Лотмана и Б. А. Успенского «Миф — имя — культура», побудившей большой ряд исследователей к осмыслению определенного круга идей, говорится о полюсах мифологического и немифологического мышления: «Противопоставление мифологического языка собственных имен &lt;…&gt; и функционально приравненных им групп слов &lt;…&gt; дескриптивному языку науки может, видимо, ассоциироваться с антитезой: поэзия и наука». Такое полярное разведение внешне единого мыслительного процесса смыкается с представлениями о гетерогенности человеческого мышления — наличии не однородного, единого мышления, а различных его типов, — об онтогенезе, типологии и соотнесении разных его форм с различными типами текстов культуры. Этот довольно пестрый и все же укладывающийся в «полярность» набор проблем изучался и изучается представителями разных гуманитарных дисциплин — от этнологов, антропологов и психологов до историков культуры, семиотиков и психолингвистов (Дж. Брунер, Л. Выготский, В. Джемс, Вяч. Иванов, М. Коул, Л. Леви-Брюль, К. Леви-Стросс, А. Н. Леонтьев, Ю. М. Лотман, А. Лурия, Ж. Пиаже, С. Скрибнер, П. Тульвисте, Р. Якобсон и др.).<a l:href="#n_22" type="note">[22]</a></p>
      <p>Таким образом, сформировались представления о мозге как двуединой системе, объединяющей как бы две противоположные «личности», находящиеся в постоянном, бесконечном и необходимом диалоге. Результатом этого диалога и является порождение новых текстов, то есть осуществление мышления в этих текстах воплощенного. Возможность такого взгляда на мыслительную деятельность была гениально теоретически реализована и предвидена для эксперимента Л. Выготским и М. Бахтиным, затем развита Вяч. Вс. Ивановым, Ю. М. Лотманом и В. Библером.</p>
      <p>Бурно развивающаяся область нейрофизиологии и нейролингвистики — исследование функциональной асимметрии мозга человека — дает фактические основания для таких представлений. На современном уровне знаний проблемы роли участников «внутримозгового диалога» сводятся к характеристикам функциональных особенностей правого и левого полушарий мозга. Общую семиотическую характеристику принципиальных различий раздельнополушарного мышления блестяще сформулировал в одной из своих работ Р. О. Якобсон [Якобсон, 1983]. Использование находящихся в нашем распоряжении методик позволяет выяснить характеристики деятельности правого и левого полушарий, что возможно лишь в экспериментальной ситуации.</p>
      <p>В предыдущих публикациях мы касались некоторых языковых аспектов такого диалога полушарий. В данном исследовании попытаемся показать, что и неоднородность человеческого мышления, вероятно, обусловлена или — по крайней мере — достаточно жестко связана с функциональной специализацией полушарий мозга, именно и являющихся семиотическими полюсами. Антитезу «поэзия — наука» сформулируем при этом как оппозицию «метафоры — силлогизмы».</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Метафоры</p>
      </title>
      <epigraph>
       <p>Переносное слово <emphasis>metaphora</emphasis> — это несвойственное имя, перенесенное с рода на вид, или с вида на род, или по аналогии.</p>
       <text-author>Аристотель</text-author>
      </epigraph>
      <empty-line/>
      <p>Общеизвестно, что изучение метафор берет свое начало от Аристотеля, указавшего основные ее свойства, и продолжается очень разносторонне вплоть до наших дней — от работ В. Томашевского, В. Жирмунского, Р. Якобсона, К. Леви-Стросса, Ю. Лотмана и многих других, в области теории литературы до позднейших лингво- и логико-теоретических и экспериментально-психологических исследований, гораздо менее известных. Как отмечал Р. Биллоу, автор обзора психологической литературы по метафоре, она обычно изучается литературоведением, что естественно, но в первую очередь метафора — психологический феномен. До последнего времени метафора почти полностью игнорировалась как предмет психологического исследования. Отметим — для ввода в проблему — основные направления нелитературоведческих исследований.</p>
      <subtitle>* * *</subtitle>
      <p>Еще Ульман [Ullman, 1966] указывал, что метафора является примером полисемии, присутствующей во всех языках. Язык без такой полисемии нуждался бы в огромной памяти для гигантского объема слов: каждый возможный объект требовал бы отдельного имени. Поэтому с семантической точки зрения роль метафоры в языке трудно переоценить. Уорф [Whorf, 1969] отмечал, что метафора влияет как на восприятие явлений языковой культуры, так и на когнитивные процессы в целом. Эта же идея проводится в работах одного из первых исследователей вербального поведения Скиннера [Skinner, 1957]: по его мнению, в новой ситуации, которая не может быть выведена и названа, исходя из имеющегося опыта, метафорический путь является единственным эффективным способом поведения. Ряд исследователей постулируют эвристическую и продуктивную ценность метафорики как для науки, так и для искусства (например, [Gordon, 1961], [Bruner, 1962], [Koestler, 1964], [McClosky, 1964], [Mackey, 1966], [Dreistadt, 1968]).</p>
      <p>Обобщая эти соображения, можно вновь обратиться к Скиннеру, подчеркивающему, что эмпирической основой метафорики является постоянный и непременный контроль языка над вновь открытыми свойствами или явлениями мира. Перенос значений с известного на неизвестное (описываемое), установление подобий, вероятно, является для человека естественной мыслительной операцией, одним из способов усвоения новой информации. В связи с пониманием метафоры как «орудия» мышления очень интересны данные, полученные при изучении мышления больных с мозговыми нарушениями, в том числе больных шизофренией (например, [Muncie, 1937], [Goldstein, 1948], [Jakobson, 1956, 1963, 1973, 1980], [Arieti, 1955], [Cameron, 1964], [Searles, 1969], [Chapman et al., 1964], [Pavy, 1968]).</p>
      <p>Несомненную ценность имеют исследования способности к восприятию и употреблению (порождению) метафор у детей разных возрастов. Основным выводом этих работ является установление строгой зависимости адекватного понимания метафорических конструкций от возраста (не ранее одиннадцати лет), четкая корреляция способности к формально-операционному мышлению (в смысле Пиаже (Piaget)), растущих пропорционально с возрастом. По Пиаже, исследовавшему понимание детьми пословиц, невозможность такового до определенного возраста объясняется синкретическим характером мышления и незрелостью соответствующих когнитивных механизмов, оформление которых и начинается примерно в одиннадцать лет (среди работ этого направления можно назвать следующих авторов: [Arsh, Nerlove, 1950], [Billow, 1977], [Gardner, 1974], [Ervin, Foster, 1960], [Klorman, Chapman, 1969], [Piaget, 1969], [Pollio, 1974], [Richardson, Church, 1959]).</p>
      <p>Интересен круг исследований, основывающихся на психоаналитической точке зрения, согласно которой гипотетической базой метафорического переноса является проявление (вскрытие) прошлых, забытых переживаний, причем переживаний, относящихся к психофизической сфере [Sharpe, 1968]. Психоаналитики, таким образом, постулируют подсознательную основу метафорического мышления. Сходные идеи высказывались и К. Леви-Строссом. Следует отметить, что, хотя известно мало эмпирических проверок данной гипотезы, накоплен большой клинический материал, иллюстрирующий эту идею (например, [Aleksandrovicz, 1962], [Cain, Maupin, 1961], [Caruth, Ekstein, 1966], [Jones, 1950], [Ehrenwald, 1966], [Fine, Polio, Simpkinson, 1973], [Laffal, 1965], [Searles, 1969]).</p>
      <p>Существует также большая теоретическая литература, исследующая принципы построения метафор, попытки выяснения свойств метафор, определяющих их качество, понятность и др. (среди занимающихся этими аспектами ученых можно выделить [Fodor, Bever, Garrett, 1974], [Katz, 1964], [Richards, 1965], [Reinhart, 1976], [Touraneau, Sternberg, 1978], [Tversky, 1977], [Van Dijk, 1975], [Ziff, 1964]).</p>
      <p>В целом упомянутая выше литература свидетельствует о том, что метафора несомненно является важным объектом изучения одного из типов мышления. Исследований понимания метафор в условиях изолированного функционирования левого и правого полушарий мозга, насколько нам известно, не проводилось.</p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Понимание метафор и идиом левым и правым полушариями мозга<a l:href="#n_23" type="note">[23]</a></p>
     </title>
     <section>
      <p>Исследование проведено в психиатрической клинике на больных, проходивших курс лечения унилатеральными электросудорожными припадками, вызывающими временное угнетение функций одного полушария и одновременное облегчение функций противоположного (см. [Балонов и др., 1979]). У каждого больного чередовались право- и левосторонние процедуры, что позволяло сопоставить эффекты угнетения правого и левого полушарий. В эксперименте использовались десять наборов с метафорами и десять — с идиомами.<a l:href="#n_24" type="note">[24]</a></p>
      <p>Каждому испытуемому одновременно предлагали прочитать три карточки, на одной из которых была напечатана метафора (идиома) («Горит Восток»), на другой — формально сходная с ней фраза («Горит дом») и на третьей — фраза, интерпретирующая данную метафору (идиому) («Восходит солнце»). Испытуемый должен был положить вместе карточки, которые, по его мнению, подходят друг к другу. Правильными считались ответы, когда вместе оказывались метафоры (идиомы) и их интерпретации («Горит Восток» — «Восходит солнце»), формальными — когда объединялись формально сходные фразы («Горит Восток» — «Горит дом»), и нелепыми считались ответы типа «Горит дом» — «Восходит солнце».</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Метафоры</p>
      </title>
      <image l:href="#i_056.png"/>
      <empty-line/>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Идиомы</p>
      </title>
      <image l:href="#i_057.png"/>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_058.png"/>
      <empty-line/>
      <p>Исследованы пятнадцать испытуемых, каждый в контрольных условиях, когда функционируют оба полушария, после левосторонних и правосторонних процедур.</p>
      <p>Результаты исследования показали, что левое и правое полушария мозга относятся к этой задаче различно. Рассмотрим сначала понимание идиом. Таблица 1 демонстрирует статические характеристики ответов испытуемых. Как можно видеть, в контрольных условиях преобладают правильные ответы, есть некоторое количество формальных и совсем мало нелепых. Левое полушарие гораздо чаще, чем в контроле и чем правое полушарие, пользуется формальным принципом расшифровки идиом, ориентируясь на поэлементный состав фраз; именно его сфера — нелепые ответы. Подобных ответов правое полушарие никогда не дает. Более того, изолированно функционирующее правое полушарие понимает идиомы не только существенно лучше, чем левое (90 % правильных ответов против 46 %), но и лучше, чем оба полушария вместе в контрольных условиях. Встречались даже поразительные случаи, когда по мере восстановления функций левого полушария и ослабления доминирующей роли правого испытуемый терял способность правильно понимать идиомы. Иначе говоря, правым полушарием он понимал их лучше и быстрее, чем в контроле, а с участием левого как бы опять забывал.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 1.</strong> Результаты статистической обработки понимания метафор и идиом правым и левым полушариями мозга (количество разных ответов в %)</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_059.png"/>
      <empty-line/>
      <p>Таким образом, для понимания идиом роль правого полушария, бесспорно, ведущая.</p>
      <p>Рассмотрим теперь отношение левого и правого полушарий к метафорам. Как видно из табл. 1, в контроле, так же как и при оперировании идиомами, преобладают правильные ответы, но формальных и нелепых ответов больше. Изолированно функционирующее левое полушарие в равной мере может пойти и по правильному пути, и по формальному. Увеличивается количество нелепых ответов. Правое полушарие правильно интерпретирует метафоры, хотя и несколько хуже, чем в контроле, но достоверно лучше, чем изолированное левое полушарие. Нелепых ответов, как и в заданиях с идиомами, больше всего дает левое полушарие. Таким образом, и для понимания метафор ведущую роль играет правое полушарие.</p>
      <p>Интересно отметить, что в зависимости от того, какое полушарие функционирует, меняется по-разному понимание тех или иных идиом и метафор. Оказывается, что «иерархия сложности» для контроля, левого и правого полушарий различна (табл. 2). Обращают на себя внимание идиомы 16–18, 19–20, 22–24 и особенно 10–12 («Лезть в бутылку», «Лезть в окно», «Сердиться»), которая в контроле 90 % случаев интерпретировалась правильно, правым полушарием — в 70 % и никогда — левым. Очевидна важная роль правого полушария и для понимания метафор (например, 67–69; 70 % против 50 % соответственно правым и обоими полушариями. Из общей закономерности выпадает метафора 4–6 «Бегут ручьи»). Следует заметить, что эти наборы метафор и идиом несомненно требуют тщательного структурного и филологического анализа для объяснения приведенных иерархий сложности.</p>
      <p>Таким образом, из изложенного экспериментального материала следует, что в понимании метафор и идиом главная роль принадлежит правому полушарию, долго считавшемуся неречевым. Особенно ярко это проявляется в отношении идиом. Как подчеркивалось Вяч. Вс. Ивановым и было показано в работах нашей лаборатории, правое полушарие хранит готовые куски текста — штампы, фразеологизмы, ругательства.</p>
      <p>Наш материал свидетельствует о том, что правое полушарие действительно знает, помнит идиомы: их содержание максимально зашифровано, и анализировать его практически бесполезно — идиомы можно только знать или не знать. Поэтому левое полушарие, функционируя изолированно и, соответственно, не имея памяти на эти штампы, оказывается в сложной ситуации: оно тщетно пытается пословно дешифровать содержание, пользуясь свойственными ему формально-языковыми навыками. Такая дешифровка, естественно, оказывается малоуспешной, так как у идиом дистанция от формы до «детоната» очень велика.</p>
      <p>В то же время, как уже говорилось, правое полушарие не дает нелепых ответов, тогда как левое дает их больше, чем в контроле. Это, по-видимому, объясняется тем, что в условиях взаимной корреляции полушарий (в контроле) правое «удерживает» левое от характерной для него тенденции к странным, необъяснимым и усложненным сочетаниям (это правомерно и для других видов деятельности, например спонтанной речи левого полушария [Николаенко, 1983]).</p>
      <p>В отличие от идиом, метафоры все-таки дешифровке поддаются, поэтому левое полушарие как-то их интерпретирует и понимает, пользуясь своими лингвистическими возможностями. Тем более примечательно, что и их оказывается недостаточно: роль правого полушария выявляется как ведущая в этой, казалось бы, чисто левополушарной задаче — анализе нового текста. Характерно и поведение больных при выполнении заданий: в условиях функционирования левого полушария больные жалуются на то, что задание большое, непонятное, скучное, что «мозг раздваивается». Те же больные в условиях функционирования правого полушария, напротив, говорят, что им интересно, все получается и т. п.</p>
      <p>Примечательно, что правое полушарие, как следует из беседы с испытуемым, часто метафору не понимает (не может интерпретировать устно), но при этом подбирает фразы правильно. Создается впечатление, что оно производит анализ не поэлементно, а в целом, гештальтно, хотя трудно понять, как это возможно. Левое полушарие может вести себя противоположно — больной объясняет метафору в беседе и тут же неверно классифицирует фразы. Нужно подчеркнуть, однако, что приведенные примеры не часты и не вносят изменений в общую статистику.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 2.</strong> Иерархия сложности метафор и идиом для понимания в контрольных условиях, правым и левым полушариями мозга (количество правильных ответов в %)</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_060.png"/>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_061.png"/>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Силлогизмы</p>
      </title>
      <epigraph>
       <p>…силлогизм же есть речь, в которой если нечто предположено, то через положенное из него с необходимостью вытекает нечто отличное от положенного в силу того, что положенное есть.</p>
       <p>Совершенным я называю силлогизм, который для выявления необходимости не нуждается ни в чем другом, кроме того, что принято.</p>
       <text-author>Аристотель</text-author>
      </epigraph>
      <empty-line/>
      <p>Исследование способности решать силлогистические задачи — неоднократно применявшийся прием как для изучения таких способностей у детей разного возраста, так и для выявления межкультурных различий. Это связано с тем, что при решении таких задач проявляется и сам факт наличия или отсутствия такой способности, и способы, используемые в процессе решения. Поскольку оказывается, что типы решений разнообразны, то ставится вопрос о проявлении в таком виде вербальной деятельности того или иного типа мышления.</p>
      <p>Психологи, занимавшиеся изучением мышления и исходящие из представления о его гетерогенности, обсуждают, в основном, следующий круг вопросов: в чем причина гетерогенности? какие типы мышления существуют? сосуществуют ли разные типы мышления или сменяют друг друга в зависимости от возраста, образования, вида деятельности? как отличается мышление представителей традиционных культур от мышления людей, получивших образование «современного» типа? противопоставлены ли бинарно «традициональное» (архаическое, мифологическое) мышление и «современное» (научное) или есть переходные, смежные его типы? правомерны ли противопоставления по типу «абстрактное — конкретное», «логическое — нелогическое», «теоретическое — эмпирическое»? и т. д. (прекрасный образ и анализ соответствующей литературы см. [Тульвисте, 1977, 1981]).</p>
      <p>Общепринятым в современной психологии считается качественное отличие детского мышления от взрослого. Начиная с ранних работ Пиаже и Выготского, описываются специфические черты детского мышления от взрослого, выделяются характеристики для разных этапов онтогенеза. При этом традиция, идущая от Пиаже (и сходные с ней идеи К. Леви-Стросса о <emphasis>pensee sauvage</emphasis>), постулирует наличие в онтогенезе этапа детского мышления, преодолеваемого к взрослому состоянию в процессе развития психики. Эта точка зрения встречает много возражений. Школа Выготского придерживается иных позиций: истоки вербального мышления выводятся из культуры, а не из биологии, и считается, что мышление соответствует определенным видам деятельности. Ожидается (и подтверждается экспериментально) сосуществование у взрослого человека разных типов мышления, проявляемых в различных обстоятельствах. В основе типологии Выготского лежит противопоставление мышления в «комплексах», где связь между элементами не логическая, а подчеркнутая эмпирически, и мышления в «научных понятиях», в основе которых лежат связи, логически тождественные между собой, единообразные и, что существенно, систематически усвоенные в ходе образования. В отличие от «комплексного» мышления, характерного для детей и представителей традициональных культур, «научное мышление» — осознанно и, более того, может осознавать и сами понятия, а не только эмпирические связи. Следует подчеркнуть, что Выготский отмечал частое применение взрослыми «современных культур» «комплексного» мышления.</p>
      <p>Представители этого направления предприняли многочисленные онтогенетические и межкультурные экспериментальные исследования типов мышления и, в частности, на примере решения силлогистических задач как модели мышления в «научных понятиях». Основные исследования были выполнены А. Р. Лурия, П. Тульвисте (см. также [Cole, Scribner, 1974] и работы в области антропологии познания [Henle, 1966]).</p>
      <p>Заслуживающие особого внимания экспериментальные факты и выводы таковы:</p>
      <p>1) способность к адекватному решению силлогизмов отсутствует у представителей традициональных обществ, не получивших «современного» образования;</p>
      <p>2) представители тех же культур, обучавшиеся в школе, оказываются способными к решению силлогистических задач, причем на начальных этапах только в том случае, если эти задачи носят абстрактный или, точнее говоря, отвлеченный от их «практической жизни» характер;</p>
      <p>3) главный вывод, следующий из анализа экспериментальных фактов, таков: не существует единого и <emphasis>направленного</emphasis> пути развития человеческого мышления, по которому оно шло бы в процессе онтогенеза; более вероятно, что определенные виды деятельности формируют различные типы мышления, пригодного для создания и восприятия определенных типов культурных текстов (см. [Tulviste, 1978]).</p>
      <p>Исходя из высказанной в начале статьи идеи о полярности лево- и правополушарного мышления, нам показалось интересным проверить, как происходит решение силлогизмов в условиях изолированного функционирования полушарий.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Решение силлогистических задач левым и правым полушариями мозга</p>
      </title>
      <p>Исследование проведено в тех же условиях, что и в описанной выше серии экспериментов, то есть в контроле, после левосторонних и правосторонних процедур. Каждому испытуемому предъявлялись поочередно десять карточек с напечатанными на них силлогистическими задачами, представлявшими собой комплекс из двух посылок — большой и малой — и вопроса.</p>
      <empty-line/>
      <p>1. Во всех реках, где ставят сети, водится рыба.</p>
      <p>На реке Нева ставят сети.</p>
      <p>Водится в Неве рыба или нет?</p>
      <empty-line/>
      <p>2. У каждого государства есть флаг.</p>
      <p>Замбия — государство.</p>
      <p>Есть у Замбии флаг или нет?</p>
      <empty-line/>
      <p>3. Таня и Оля всегда вместе пьют чай.</p>
      <p>Таня пьет чай в три часа дня.</p>
      <p>Пьет ли Оля чай, когда три часа?</p>
      <empty-line/>
      <p>4. Все драгоценные металлы не ржавеют.</p>
      <p>Молибден — драгоценный металл.</p>
      <p>Ржавеет молибден или нет?</p>
      <empty-line/>
      <p>5. Каждый художник умеет рисовать зайца.</p>
      <p>Дюрер — художник.</p>
      <p>Умеет Дюрер рисовать зайца или нет?</p>
      <empty-line/>
      <p>6. У всех квадратов стороны одинаковые.</p>
      <p>Девочка нарисовала на доске квадрат.</p>
      <p>У этого квадрата стороны одинаковые или нет?</p>
      <empty-line/>
      <p>7. Летом на широте Ленинграда белые ночи.</p>
      <p>Город Приморск находится на этой широте.</p>
      <p>Летом в Приморске белые ночи или нет?</p>
      <empty-line/>
      <p>8. Все числа, которые кончаются на 5, делятся на 5 без остатка.</p>
      <p>Число 705 кончается на 5.</p>
      <p>Делится число 705 на 5 без остатка или нет?</p>
      <empty-line/>
      <p>9. На всех больших улицах стоят светофоры.</p>
      <p>Улица Дыбенко — большая.</p>
      <p>Есть на улице Дыбенко светофоры или нет?</p>
      <empty-line/>
      <p>10. Все млекопитающие кормят своих детей молоком.</p>
      <p>Кенгуру — млекопитающее.</p>
      <p>Кормит кенгуру своих детей молоком или нет?</p>
      <empty-line/>
      <p>Помимо ответа на вопрос задачи, испытуемого просили объяснить, на основании чего был сделан соответствующий вывод. Из этого мы заключили, как именно решалась данная задача: как силлогизм, когда вывод делается на основании сопоставления большой и малой посылок (теоретический способ), или исходя из жизненного опыта (или его отсутствия: «не знаю никакого молибдена») — эмпирически. Как можно видеть, набор задач представлял собой два типа силлогизмов: абстрактные, не подразумевавшие наличия эмпирических знаний (№ 2, 4, 5, 6, 10), и конкретные, где для ответа на вопрос может быть привлечен жизненный опыт (№ 1, 3, 7, 8, 9).</p>
      <p>Из представленных в табл. 3 результатов видно, что левое полушарие в 95 % случаев подходит к решению силлогизмов теоретически, в 5 % — эмпирически. Силлогизмы решаются быстро и четко, исходя именно из текста задач, что многими специально оговаривается, часто с однозначной мотивировкой: «Если здесь написано, что каждый художник умеет рисовать зайца, а Дюрер — художник, значит, он умеет рисовать зайца». Правое полушарие подходит к решению силлогизмов иначе. Из таблицы видно, что оно лишь в 69 % случаев делает это теоретически, 31 % ответов — эмпирические. Отличия в выборе принципа решения правым и левым полушариями статистически достоверны. Важно подчеркнуть также разницу вербального поведения испытуемых с активным левым или правым полушарием: степень уверенности, скорость ответа — мгновенно и уверенно левым полушарием и медленно и с сомнениями — правым. Например, одна больная с высшим техническим образованием, прекрасно решавшая все левым полушарием, засомневались вдруг — правым, — равны ли стороны у квадрата.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 3.</strong> Результаты статистической обработки понимания силлогизмов правым и левым полушариями мозга (количество разных типов решений в %)</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_062.png"/>
      <empty-line/>
      <p>Интересно сопоставить в этой связи несколько ответов одних и тех же испытуемых в условиях функционирования правого и левого полушарий. Левым: «Дюрер умеет рисовать портрет матери очень хорошо, умеет и зайца, потому что художник, я его знаю». Правым, та же больная: «Дюрер? Умеет, наверно… (неуверенно). Не припомню». На вопрос, знает ли такого художника: «Слышала, кажется, не уверена». Другая больная, левым: «Дюрер умеет». Правым: «А что такое Дюрер? Не знаю, умеет ли». Другой больной, левым (после прочтения большой посылки силлогизма с числами): «Да, я тоже так думаю». После всего силлогизма: «Да, конечно, делится». Он же, правым, после прочтения большой посылки: «Ха! Не верю!» После прочтения малой: «Правильно! Я тоже так думаю». После всего силлогизма: «Не могу, я не знаю, что такое „без остатка“» (больной учится в техническом вузе). Еще один больной, левым: «Да, в Приморске белые ночи, раз на той же широте». Он же правым: «Все равно не знаю, какие там ночи, кто его знает, где этот Приморск».</p>
      <p>Еще более показательна произведенная нами раздельная обработка понимания абстрактных и конкретных силлогизмов. Как видно из таблицы, левое полушарие абстрактные силлогизмы в 100 % случаев решает без привлечения жизненного опыта, то есть теоретически. Правое полушарие такие силлогизмы решает только в 87 % случаев теоретически, а в 13 % — что исключает случайность ошибок — пытается решить их эмпирически. («Кто его знает, этот квадрат, какие у него стороны?», «Должен быть у Замбии флаг, хотя это Африка», «Наверно, сумел бы Дюрер нарисовать зайца, если б захотел, одаренному человеку не так трудно нарисовать зайца» и т. п.)</p>
      <p>При решении конкретных силлогизмов левое полушарие в 90 % случаев пользуется теоретическим способом решения, а в 10 % — эмпирическим («Не пьет Оля чай, потому что чай надо пить с утра, в три часа уже вся работа кончается», «Водится в Неве рыба, раз ставят сети, но несъедобная рыба, съедобная рыба не может быть в Неве: там много машинного масла» и т. п.).</p>
      <p>Совершенно иначе подходит к решению конкретных силлогизмов правое полушарие. Почти в половине случаев — 48 % — оно использует эмпирический подход. Примеров можно было бы приводить очень много, обратим внимание только на некоторые.</p>
      <p>Так, в соответствующем силлогизме большинство испытуемых начинают реально (часто письменно) делить 705 на 5. Заметим, что те же люди прекрасно «доверяли» посылкам силлогизма в условиях функционирования левого полушария. Почти все на вопрос, водится ли в Неве рыба, отвечают правым полушарием: «Да, водится, я сам ловил (жарил, ел)». В других силлогизмах отвечают, например: «А где этот Приморск?», «А белые ночи — это по долготе или по широте?», «Нет, не знаю ни Тани, ни Оли, кто их знает, пьют они чай или нет».</p>
      <p>Результаты исследований способности решения силлогистических задач в контрольном состоянии, когда функционируют оба полушария, свидетельствуют о сходстве вербального поведения с таковыми при активном левом полушарии.</p>
      <p>Итак, из вышесказанного следует, что левое и правое полушария мозга в решении силлогистических задач пользуются совершенно разными стратегиями: левое полушарие склонно использовать теоретический подход, правое — эмпирический. Кроме того, важно подчеркнуть, что использование того или иного подхода определяется еще и типом силлогизма, то есть в известном смысле видом деятельности (вспомним упоминавшиеся выше межкультурные исследования).</p>
      <p>Все это дает, как нам кажется, основания говорить о том, что идеи Выготского о двух основных типах мышления — «комплексном» и «научном» — получают экспериментальное обоснование: выделяемые им типы мышления оказываются связанными с определенными мозговыми структурами. В то же время спор между сторонниками идей Выготского и идей Пиаже этими данными, пожалуй, нейтрализуется, поскольку, с одной стороны, такая дихотомия заложена в самом мозгу, стало быть, имеет природу биологическую, а с другой стороны, использование того или иного типа мышления определяется видом вербальной деятельности и, стало быть, имеет культурную детерминированность.</p>
      <p>По всей видимости, мозг как таковой имеет ряд потенций, а реализация той или иной из них и мера этой реализации принадлежит к сфере культурно-исторической. В этой связи следует вспомнить идеи Л. С. Выготского и позже А. Р. Лурия, согласно которым соответствующие функциональные структуры мозга формируются прижизненно под воздействием культуры.</p>
      <p>Подводя итог, выделим те общие принципы, которые определяют вербально мыслительные способности правого и левого полушарий при решении задач на понимание метафор (идиом) и силлогизмов.</p>
      <p>Правое полушарие — возможный носитель метафорического (архаического, мифологического, «комплексного») сознания — помнит идиомы и необходимо участвует в дешифровке метафор, пользуясь при этом не поэлементным, лингвистическим анализом, а целостным, комплексным, гештальтным восприятием. (Это, вероятно, ответ на вопрос, которым заканчивается уже упоминавшийся обзор психологической литературы по метафоре: является ли метафора примером образного мышления или лингвистические элементы в ней превалируют?) Те же черты правое полушарие проявляет и при решении силлогизмов: строго говоря, силлогизмов оно и не решает, а пытается создать на предложенную тему свою модель, питаемую накопленным жизненным опытом. Правому полушарию важнее вспомнить, есть ли в Неве рыба и как она ловилась, и выяснить практически, делится ли 705 на 5, нежели довериться ненадежным для него заявлениям о том, что неизвестный ему (и более того, не драгоценный металл) молибден, как и все драгоценные металлы, не ржавеет.</p>
      <p>Все это ассоциируется с идеями А. Я. Гуревича об архаическом сознании — цикличном, заполненном конкретными событиями времени (а не времени вообще), о его абсолютном предпочтении старого, известного, проверенного и отсутствии всякого интереса к «новому, априорному, существующему вне и до опыта». Для такого правополушарного сознания важно лишь то, что существует «в самом опыте и составляет его неотъемлемую часть, которую невозможно выделить из жизненной ткани» [Гуревич, 1972].</p>
      <p>Иной мир левого полушария, носителя «научного мышления», новой информации, формальной логики. Одно, без правого полушария, оно не помнит идиом и хотя пытается, но почти не может дешифровать метафоры, так как для этого одного структурирования недостаточно. Зато с чисто логической задачей решения силлогизмов оно справляется блестяще — ему вполне хватает известной (выученной) схемы решения, оно и не пытается проверить «так ли», вспомнить свой опыт. Оно формально и ориентировано на восприятие не просто новой, но и рационально поданной информации. В своем крайнем проявлении оно занимается схоластикой, «игрой в бисер».</p>
      <p>Таким образом, гетерогенность мышления определяется функциональной специализацией полушарий мозга человека. Правополушарное мышление ни в коей мере нельзя считать неполноценным или второстепенным (как это было принято). Настолько же неправомерно утверждение отсталости, неразвитости традиционального и детского мышления. Не в меньшей мере, если не в большей, чем левополушарное, оно является участником творческого процесса, и в обсуждаемой антитезе его сфера — поэзия.</p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Латерализация языков у билингва</p>
     </title>
     <section>
      <p>Распределение функций полушарий мозга в обеспечении речевой деятельности при билингвизме остается объектом пристального внимания исследователей, несмотря на более чем вековую историю и значительное количество фундаментальных работ. Нужно отметить, что имеющиеся экспериментальные данные очень разнородны и часто получают едва ли не взаимоисключающую интерпретацию.</p>
      <p>Большая часть фактов была получена на больных с очаговыми поражениями головного мозга в связи с наблюдавшейся «афазией полиглотов». Отмечалось, что при такого рода афазии восстановление языков происходит неравномерно: языки ведут себя по-разному — одни вытесняются, другие вспоминаются; характер восстановления тех или иных речевых функций также очень разнообразен — больной может понимать какой-либо из языков, но не говорить на нем, говорить, но не писать или писать только каким-либо определенным образом, например готическим шрифтом; может сохраниться способность называть предметы на данном языке, но не строить фразы и т. п. В связи с использованием неинвазивных методов исследования латерализации — дихотических, дихоптических, отставленной слуховой обратной связи — получены многочисленные и не менее противоречивые данные на здоровом контингенте испытуемых (двух- и многоязычных). Разнообразие фактов и интерпретаций можно свести к следующим основным положениям.</p>
      <p><strong>I.</strong> Характер мозговой организации разных языков у одного и того же индивида может отличаться.</p>
      <p><strong>II.</strong> Доминантность полушарий для разных языков — явление парциальное и динамическое, она может меняться в зависимости от языкового и культурного окружения, сферы применения данного языка.</p>
      <p><strong>III.</strong> Мозговая организация каждого из языков зависит от двух групп факторов:</p>
      <p><emphasis>неязыковые —</emphasis></p>
      <p>1) возраст;</p>
      <p>2) способ;</p>
      <p>3) очередность усвоения языка;</p>
      <p><emphasis>языковые —</emphasis></p>
      <p>1) тип слоговой структуры данного языка — существует мнение, что языки с закрытым слогом (большинство языков мира) в большей мере латерализованы в левом полушарии, тогда как языки с открытым слогом (японский и полинезийские) — в правом;</p>
      <p>2) соотношение алфавитной и иероглифической систем письма — предполагается, что языки с алфавитной системой письма более левополушарно латерализованы, языки с иероглифической — более правополушарно;</p>
      <p>3) направление письма — языки с направлением письма слева направо более левополушарно латерализованы, с направлением справа налево — более правополушарно;</p>
      <p>4) ориентированность данного языка на европейский «логический» тип мышления (более левополушарно организованные) или на мифопоэтическую, образную традицию (более правополушарно).</p>
      <p>Подробный обзор состояния проблемы можно найти в исследованиях [Иванов, 1985; Черниговская, Балонов, Деглин, 1983; Albert, Obler, 1978; Baur, Grzybek, 1985; Besner, Daniels, Slade, 1982; Grzybek, 1983; Dornic, 1978; Galloway, Scarcella, 1982; Green, 1986; Grosjean, 1982; Sussman, Frankein, Simon, 1982; Obler et al. 1982; Paradis, 1977; Paradis, Lebrun, 1983; Whitaker, 1978; Hatta, 1981; Yamadori, Nagashima, Tamaki, 1983].</p>
      <p>В нашем предыдущем исследовании, касающемся проблемы билингвизма в связи с мозговым его обеспечением, изучалась латерализация языков у билингва с родным языком туркменским и вторым — русским, выученным школьным методом [Черниговская, Балонов, Деглин, 1983; Chernigovskaya, Balonov, Deglin, 1983]. Исследование проводилось в психиатрической клинике во время унилатеральной электросудорожной терапии. Больной обследовался после левосторонних и правосторонних воздействий. Было показано, что в условиях угнетения левого полушария и восстановление речи, и выполнение метаязыковых тестов, и пересказ коротких рассказов гораздо успешнее осуществляются на родном языке, тогда как те же функции на втором языке значительно затруднены. В условиях угнетения правого полушария картина менялась на противоположную: все языковые функции гораздо успешнее осуществлялись на русском языке, тогда как на родном языке они оказывались в значительной мере затрудненными. Анализ материала показал, что различие роли полушарий сводится к разной латерализации механизмов, обеспечивающих начальные этапы порождения речи на разных языках: для первого (родного) языка они обеспечиваются структурами правого полушария, для второго — структурами левого полушария; завершающий этап речепорождающего процесса обеспечивается на обоих языках структурами левого полушария. Решающими факторами, таким образом, оказываются очередность и способ усвоения языка (первый — туркменский — был усвоен прямым материнским методом, второй — русский — рациональным, школьным).</p>
      <p>В данной статье приводится анализ аналогичного случая билингвизма, когда второй язык выучен школьным методом. Задачей исследования была проверка гипотезы о значении очередности и способа усвоения языка для его латерализации. Кроме того, поскольку в описываемом в данной работе случае родным языком является русский (в отличие от предыдущего исследования, где русский являлся вторым), представлялась возможность выяснить судьбу латерализации одного и того же языка, выступающего в разных ролях. Это особенно интересно, поскольку при обсуждении нашей предыдущей работы высказывались предположения, что большее правополушарное обеспечение туркменского языка может быть связано с его «восточным характером» (см. в связи с этим [Иванов, 1981]).</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Методика и материал</p>
      </title>
      <p>Исследование выполнено в процессе проведения электросудорожной терапии методом унилатеральных припадков (УП), которые вызываются нанесением электрического стимула на одну половину головы (правую или левую). Метод позволяет сравнивать эффекты угнетения правого и левого полушарий мозга (соответственно Л и П) у одного и того же человека, так как после УП в течение 30–40 мин деятельность угнетенного полушария подавлена, а деятельность интактного полушария реципрокно облегчена [Балонов, Деглин, Черниговская, 1985].</p>
      <p>Исследовалось влияние право- и левосторонних УП на речевые функции у больной-билингва: прослеживалось влияние угнетения левого или правого полушария на скорость и характер восстановления речи на русском и английском языках, а также на выполнение лексических и грамматических тестов и пересказ короткого рассказа на обоих языках.</p>
      <p><strong>Языковой анамнез.</strong> Русскоязычная больная, хорошо владеющая английским языком, который впервые стала изучать в школе. Закончила английское отделение Института иностранных языков, затем курсы гидов-переводчиков в «Интуристе». Работала гидом, то есть практиковала устную английскую речь. Впоследствии работала преподавателем английского языка на гуманитарных факультетах, библиографом иностранной литературы и переводчиком научных текстов, то есть знакома с достаточно сложным научным языком. Оценивает свое знание языка как очень хорошее.</p>
      <p><strong>Лексический тест</strong> состоял из напечатанных на отдельных карточках слов, представляющих собой разные типы лексических замен: «хороший, нехороший, плохой, неплохой, глупый, неглупый, умный, неумный». Как было показано нами ранее [Черниговская, Деглин, 1984; Chernigovskaya, Deglin, 1986], в условиях угнетения функций П и реципрокного облегчения функций Л больные, которых просят расклассифицировать слова, делают это с ориентацией на собственно языковые факторы (синонимия, антонимия); в противоположных условиях они ориентируются на внеязыковые факторы: в одну группу объединяются слова, обозначающие положительные качества личности, в другую — слова, обозначающие отрицательные качества, то есть составляются так называемые портреты.</p>
      <p><strong>Грамматический тест</strong> состоял из напечатанных на отдельных карточках предложений разной синтаксической сложности, представляющих собой описания ситуаций, в которых субъектом действия является то одно, то другое лицо (активные и пассивные конструкции, фразы с прямым и обратным порядком слов): «Ваня побил Петю, Петю побил Ваня, Петя побит Ваней, Ваней побит Петя, Петя побил Ваню, Ваню побил Петя, Ваня побит Петей, Петей побит Ваня». Понимание тестовых фраз требует полного анализа синтаксической структуры для выявления субъекта и объекта действия. Испытуемой предлагали классифицировать слова и фразы любым угодным ей образом. В грамматическом тесте, кроме того, нужно было идентифицировать фразы с соответствующими картинками, что являлось прямой проверкой понимания смысла предложения. Помимо того больной зачитывали короткий рассказ на обоих языках и просили его пересказать.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Результаты</p>
      </title>
      <p><strong>Характер восстановления языков.</strong> Скорость и характер восстановления обоих языков после лево- и правосторонних УП различались. После <emphasis>левосторонних</emphasis> УП восстановление речи начиналось на шестой-седьмой минуте, при этом восстановление русского языка несколько опережало восстановление английского (см. табл. 1). Испытуемая отвечала по-русски независимо от того, на каком языке задавались вопросы и формулировались инструкции. Лишь на одиннадцатой минуте больная впервые ответила по-английски на вопрос, заданный на том же языке. Надо, однако, заметить, что и вопрос и ответ представляли собой хорошо знакомую, стереотипную, автоматизированную ситуацию: «Are you аt home?» — «No, I am not». На следовавшие далее более сложные — или, точнее говоря, менее стереотипные — вопросы ответы давались по-русски. Выражаемые по-английски просьбы называть предметы, выполнять инструкции никогда не вызывали реакции на том же языке: больная пользовалась только русским, явно недоумевая по поводу английской речи экспериментатора. Английская речь восстановилась лишь на позднем этапе, при этом больная ошибалась и часто переходила на русский язык. Большинство английских ответов трафаретно: «Where are you now?» — «I am in the room». «Where is this ‘room? Is it at home?» — «No, it is not at home». На все вопросы и инструкции, предъявляемые по-русски, больная давала только русские ответы.</p>
      <p>Восстановление языков после <emphasis>правосторонних</emphasis> УП протекало совершенно иначе. Речь начала восстанавливаться уже на второй минуте. Независимо от того, на каком языке обращались, больная отвечала по-английски (причем самые первые английские ответы были получены спонтанно, в ответ на русские вопросы). Первое «проявление» русского языка отмечено на пятой минуте, когда на очень простой вопрос, заданный по-русски, был получен смешанный русско-английский ответ: «Как настроение?» — «Настроение — Bad». На просьбу встать, произнесенную по-русски, больная не реагировала, ту же просьбу, выраженную по-английски, выполнила. Уже на шестой минуте стало возможно выполнение тестов, в процессе которого больная вступила с экспериментатором в диалог по-английски — попросила дать ей очки и объяснила, зачем они ей нужны, комментировала свои действия. На шестнадцатой — двадцать четвертой минутах больная начала активно пользоваться русским языком, а на двадцать пятой минуте наблюдалась интерференция языков (например, «Вы первый раз заболели?» — «Нет, это it was… it is not the first time. На одиннадцатом отделении полтора года. Был depression. After that I was sent to the hospital by name after Bechtereva»). На этом же этапе английские ответы на русские вопросы исчезли. На двадцать пятой — двадцать девятой минутах наблюдались ухудшение английской речи, затруднения в подборе слов. Создалось впечатление, что больная по мере восстановления функций правого полушария как бы забывала второй язык, явно предпочитая общение по-русски.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 1.</strong> Динамика восстановления родного (русского) и второго (английского) языков после лево- и правосторонних УП</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_063.png"/>
      <empty-line/>
      <p>Таким образом, при угнетении Л и реципрокном облегчении функций П отмечалось более быстрое восстановление и предпочтительное использование родного языка. При угнетении П и реципрокном облегчении функций Л наблюдалось более раннее восстановление и предпочтительное использование второго языка.</p>
      <p><strong>Классификация слов.</strong> В обычном состоянии больная классифицировала слова на обоих языках, ориентируясь как на языковые, так и на неязыковые факторы. В условиях угнетения Л или П при выполнении заданий на обоих языках больная ориентировалась только на языковые показатели. Разница в характере языкового поведения при выполнении тестов состояла в том, что после левосторонних УП, выполняя задание на английском языке, больная спонтанно вслух читала слова и переводила их на русский язык, тогда как после правосторонних УП чтения вслух и перевода не было. Русские тесты выполнялись молча в обоих состояниях. По-видимому, это говорит о том, что в условиях угнетения Л английский язык оказывается в «более сложных условиях», чем в обратной ситуации, когда перевод на русский не кажется больной необходимым для выполнения заданий. Следует отметить, что после левосторонних УП выполнение тестов на обоих языках было возможным примерно в одно время (пятнадцатая — семнадцатая минуты), тогда как после правосторонних УП выполнение английского теста оказалось возможным уже на шестой минуте, а русского — лишь на двенадцатой.</p>
      <p><strong>Классификация фраз.</strong> В обычном состоянии больная легко классифицировала фразы на обоих языках: независимо от их грамматического оформления все фразы, где действующим лицом является Ваня, попадали в одну группу, а те, где Петя, — в другую. Это свидетельствует об адекватном понимании различных грамматических структур на обоих языках.</p>
      <p>После <emphasis>левосторонних</emphasis> УП выполнение тестового задания стало возможным на восемнадцатой минуте. Классификация фраз на обоих языках в основном ориентирована на первое называемое в предложении имя: объединяются фразы, начинающиеся с имени «Ваня», в другую группу попадают фразы, начинающиеся с имени «Петя» (хотя строго соблюсти этот принцип больной не удалось).<a l:href="#n_25" type="note">[25]</a> Важно отметить, что английские фразы больная прочитывала вслух, настойчиво переводя на русский язык (как и при выполнении лексического теста). Классификация русских фраз производилась молча.</p>
      <p>После <emphasis>правосторонних</emphasis> УП классификация английских фраз оказалась возможной значительно раньше, чем русских, — уже на девятой минуте. Фразы хотя и прочитывались вслух, но на русский язык не переводились, больная ориентировалась на языковые факторы — отдельно группировала активный и пассивный залоги. Сама указала принцип классификации: «По залогу самые подходящие, иначе никак разделить не могу». Классификация русских фраз долго не удавалась: на тринадцатой минуте предпринята первая попытка, результатом которой явился отказ выполнять тест. Неудачей оказалась и вторая попытка на девятнадцатой минуте: больная утверждала, что классифицирует «по залогу», в то время как на самом деле она хаотически перекладывала карточки с фразами. На вопрос, видит ли она, что в одной из групп оказываются разные залоговые формы, больная ответила утвердительно, пояснив неуверенно, что «смысл здесь один». Когда же экспериментатор попытался прямо выяснить, понимает ли больная смысл фраз, оказалось, что далеко не всегда это так. На русском языке тест выполнялся молча и медленно, в несколько попыток. Окончательная классификация была хаотична и единого принципа не обнаруживала.</p>
      <p><strong>Идентификация фраз с картинками.</strong> В контрольных исследованиях больная хорошо справилась с заданием на обоих языках. После <emphasis>левостороннего</emphasis> УП идентификация английских фраз производилась с переводом на русский язык, подобно тому как это происходило при классификации; идентификация русских фраз — молча. Наибольшие трудности вызвали фразы со сложным синтаксисом (пассивные и инвертированные конструкции). Больная пыталась помочь себе утрированным интонированием, выделяя голосом субъект действия.</p>
      <p>После <emphasis>правосторонних</emphasis> УП английские фразы идентифицировались молча и вполне успешно, тогда как русские вызывали большие сложности, особенно наиболее простые, исходные предложения. Больная никак не могла сообразить, кто из участников ситуации является действующим лицом, а кто — объектом действия. Ни помощь экспериментатора, ни собственные попытки разобраться в смысле изображения (например, использование дейктической жестикуляции — показывание пальцем на участников изображенной на картинке сцены) ситуацию не облегчили.<a l:href="#n_26" type="note">[26]</a></p>
      <p><strong>Пересказ текста.</strong> В контрольных исследованиях пересказы на обоих языках в целом передавали содержание предъявленного текста, хотя в английском варианте встречались ошибки. В условиях угнетения Л больная дважды отказывалась от английского пересказа, потом предложила переводить фразу за фразой — делала это плохо, с ошибками и непониманием сути текста, затем спонтанно перешла к самостоятельному пересказу по-русски. Пересказ по-английски не удавался даже на поздних этапах. Пересказ русского текста также сначала не удавался, несмотря на ряд попыток. Лишь на позднем этапе больной удалось пересказать русский текст, но ее речь была скудна и даже аграмматична, хотя сюжет рассказа уловлен.</p>
      <p>В условиях угнетения П пересказы на обоих языках характеризуются персеверациями, фрагментарностью. Тем не менее английский пересказ лучше построен, фразы грамматически более правильны, смысл рассказа понят более точно. Русский пересказ ущербен, смысл рассказа не понят, имели место ошибки в согласовании времен.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Обсуждение</p>
      </title>
      <p>Полученные экспериментальные данные подтвердили мысль о том, что левое и правое полушария играют принципиально разную роль в мозговой организации языков при билингвизме. Ранее нами было показано, что распределение функций между полушариями зависит от способа овладения вторым языком<a l:href="#n_27" type="note">[27]</a>: если язык выучен школьным рациональным методом, то следует ожидать, что речевые функции на этом языке будут обеспечиваться главным образом структурами Л. Основное различие в роли полушарий определяется разной латерализацией начальных этапов речепорождения и речевосприятия для первого и второго языков. В нашем предыдущем исследовании было показано, что речевая деятельность на туркменском языке обеспечивалась структурами обоих полушарий, тогда как на русском — преимущественно структурами Л.</p>
      <p>Случай билингвизма, обсуждаемый в данной статье, интересен своей симметричностью: русский язык выступает не как второй, а как первый, выученный материнским методом, а в качестве выученного рациональным, школьным методом выступает английский. Обнаружилось поразительное сходство функционирования первых и вторых языков в обоих исследованиях для разных видов речевой деятельности (в том числе и при метаязыковом поведении в условиях выполнения тестов). У обоих билингвов в условиях угнетения Л хуже и медленнее восстанавливается второй язык и предпочитается для общения первый; для выполнения тестов требуется перевод слов и фраз (что говорит об утрате естественного автоматизма в языковом поведении), а само выполнение теста ущербно; пересказ текста практически невозможен. В условиях угнетения П ситуация кардинально меняется. Оба билингва предпочитают второй язык, спонтанно и охотно на нем говорят, отвечают на вопросы и выполняют инструкции. На втором языке успешней выполняются тесты, пересказывается текст. В этих условиях даже несколько ухудшается речевая деятельность на родном языке — появляются аграмматизмы, нарушается адекватность построения текста и т. п. Вполне вероятно, что одной из причин этого может быть интерференция родного языка со вторым, оказывающимся «в более благоприятных условиях».</p>
      <p>Анализ представленного материала показывает, что ранее установленная закономерность вполне подтвердилась: материнский язык обеспечивается структурами обоих полушарий, тогда как второй язык — в основном структурами левого полушария.</p>
      <p>Следует заметить, что угнетение того или другого полушария влечет за собой неравномерные изменения различных уровней языков, восстанавливающихся после УП.</p>
      <p>Так, например, после <emphasis>правосторонних</emphasis> УП, когда функции Л облегчены, в наиболее благоприятных условиях, как было показано, оказывалась английская речь; между тем характерные для этого состояния диспрозодия и изменение голосовых характеристик дольше отмечались именно для английской речи (для русской речи диспрозодия исчезала на девятой минуте, для английской — на тринадцатой). Следовательно, вызываемый правосторонними УП дефицит фонетического уровня для английского языка, по-видимому, более серьезен, чем дефицит других уровней. После <emphasis>левосторонних</emphasis> УП, когда облегчены функции П и речевая деятельность на английском языке оказывается в менее благоприятных условиях, выполнение грамматических тестов именно на английском языке происходит без привлечения дополнительной информации, тогда как на русском языке больная пытается выявить субъект и объект действия утрированным интонированием, то есть привлечением данных фонетического уровня. Очевидно, выявление полушарного обеспечения разных языковых уровней в условиях билингвизма требует особого изучения.</p>
      <p>Наши данные говорят также о том, что не только разные языковые уровни обеспечиваются разными полушарными механизмами, но и различные стадии обработки речевого материала, различные когнитивные процедуры требуют участия разных зон мозга, в том числе и полушарных механизмов [Chernigovskaya, Vartanian, 1989].</p>
      <p>Выполнение грамматических тестов говорит о разной иерархии сложности синтаксиса для разных полушарий: для Л максимальную сложность представляют исходные конструкции (считающиеся простыми), для П, напротив, труден анализ наиболее сложных конструкций. Этот феномен был описан нами ранее при характеристике метаязыковых возможностей монолингвов.</p>
      <p>Описанные примеры показывают, что при анализе билингвального материала надо учитывать не только полушарное обеспечение языков в целом, но и взаимоотношение разных уровней одного и того же языка. Надо иметь в виду и особенности самих языков. Так, в нашем случае грамматический тест на английском языке сам по себе легче, чем на русском, так как английский язык характеризуется фиксированным порядком слов и ряд конструкций, допустимых в русском языке, для него невозможен.</p>
      <p>Представленные данные позволяют, на наш взгляд, утверждать, что высказанная ранее гипотеза о различном полушарном обеспечении начальных и конечных этапов речепорождающего процесса для первого и второго языков подтверждается: латерализация первого языка, усвоенного прямым методом, связана с обоими полушариями (так как начальный этап обеспечивается структурами П, а конечный — структурами Л), тогда как латерализация второго языка, выученного школьным методом, связана в основном с Л (так как весь процесс речепорождения и речевосприятия обеспечивается, по-видимому, структурами Л).</p>
      <p>Следует, однако, подчеркнуть, что проиллюстрированное выше распределение функций полушарий мозга в обеспечении билингвизма является довольно грубой схемой, отражающей основные положения. Как уже указывалось, различные стадии обработки речевой информации и различные когнитивные задачи, решаемые испытуемым, вовлекают и различные уровни, и зоны мозга, что еще раз подтверждает концепцию А. Р. Лурии о динамической локализации психических функций [Лурия, 1979].</p>
      <p>Таким образом, полушарное распределение функций обеспечения языков действительно зависит от очередности и способа усвоения языка. Можно предположить также, что — по крайней мере для нашего случая — оно не определяется принадлежностью языка к тому или иному типу.</p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Специализация полушарий мозга в восприятии интонаций русского языка<a l:href="#n_28" type="note">[28]</a></p>
     </title>
     <section>
      <p>Исследовались межполушарные взаимоотношения при восприятии человеком различных типов интонаций русского языка. В экспериментах, основанных на методике монаурального предъявления стимулов, участвовало пятьдесят здоровых испытуемых с нормальным слухом. Список стимулов был составлен из предложений, представляющих основные варианты эмоциональных и лингвистических интонаций в русском языке. К лингвистическим относились интонации, передающие: различные коммуникативные типы фраз; завершенность/незавершенность высказывания; различное синтагматическое членение высказывания и различное логическое ударение. Для изучения восприятия эмоциональных интонаций использовались предложения, требующие определения качества эмоции. Результаты статистического анализа латентных периодов и ошибок испытуемых показали достоверное преимущество правого полушария в восприятии эмоциональных интонаций и завершенных/незавершенных предложений; восприятие предложений с различным логическим ударением осуществлялось преимущественно левым полушарием. Достоверных различий при восприятии коммуникативных типов фраз и высказываний с различным синтагматическим членением выявлено не было. Полученные данные также свидетельствуют о разной степени вовлеченности полушарий мозга человека при восприятии и анализе просодических характеристик речи у мужчин и у женщин.</p>
      <p>Развитие представлений о восприятии человеком вербальной информации затрудняется отсутствием общепринятой концепции межполушарных взаимоотношений, а существующие модели восприятия речи не в полной мере отвечают на вопросы о сложнейшей организации и механизмах взаимодействия полушарий в этих процессах. На протяжении истории исследований специализации полушарий мозга накопилось много данных, подтверждающих участие обоих полушарий в регуляции речевой деятельности [Балонов, Деглин, 1976; Моеn, 1993; Chernigovskaya, 1994; Davidson, Hugdahl (eds.), 1995].</p>
      <p>Дифференцированное участие полушарий мозга в восприятии и обработке интонационных характеристик речи остается недостаточно изученной проблемой. Одной из первых работ на эту тему является исследование норвежского невролога Дж. Монрад-Крона, которым еще в 1947 году были выделены эмоциональная и лингвистическая просодика в связи с проблемами мозгового обеспечения речевых функций. Им же утверждалась доминантность правого полушария в отношении эмоциональной просодики [Monrad-Krohn, 1947]. На здоровых испытуемых одними из первых провели дихотическое исследование Ш. Блумштейн и В. Купер, в котором показали, что у правшей при различении интонационных контуров ведущую роль играет правое полушарие [Blumstein, Cooper, 1974]. Позднее было выявлено, что временная инактивация правого полушария как результат унилатерального электросудорожного припадка, проводимого в терапевтических целях больным, приводит к серьезным нарушениям в опознании интонаций, особенно эмоциональных; страдает также возможность воспроизведения интонаций [Балонов, Деглин, 1976; Балонов, Деглин, Черниговская, 1985].</p>
      <p>Помимо реализации традиционных поведенческих методик исследования функциональной асимметрии мозга при восприятии интонаций на здоровых испытуемых используют различные методы мозгового картирования. Так, в эксперименте с использованием позитронно-эмиссионной томографии на тринадцати здоровых испытуемых была показана активация в зоне префронтальной коры правого полушария при распознавании эмоциональной просодики [George et al., 1996].</p>
      <p>В дихотическом исследовании с одновременной регистрацией слуховых вызванных потенциалов у здоровых испытуемых X. Эран с соавторами [Erhan et al. 1998.] показали, что поведенческие асимметрии и асимметрии вызванных потенциалов отражают различные варианты латерализации мозговых функций. При задаче определить один из видов эмоции (счастье, интерес, гнев или грусть) среди набора дихотически предъявляемых слогов выявлено значимое преимущество правого полушария (поведенческая асимметрия) и достоверное увеличение амплитуды компоненты N 100 в левом полушарии (асимметрия вызванных потенциалов).</p>
      <p>Целью настоящей работы было изучение специализации полушарий мозга в восприятии различных типов интонаций русского языка здоровыми испытуемыми, мужчинами и женщинами.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Методика</p>
      </title>
      <p>В нашем эксперименте испытуемыми были здоровые люди с нормальным слухом, носители русского языка, правши. В эксперименте участвовало пятьдесят человек (двадцать два мужчины и двадцать восемь женщин в возрасте от восемнадцати до шестидесяти лет).</p>
      <p>В качестве стимулов предъявлялось двадцать шесть русских фраз различных интонационных типов. Тест состоял из представленных в случайном порядке фраз, различное интонационное оформление которых меняет смысл высказывания. Предлагаемый список составлен таким образом, чтобы были представлены основные варианты эмоциональных и лингвистических интонаций в русском языке. К лингвистическим относились интонации, передающие:</p>
      <p>• различные коммуникативные типы фраз, содержащие восхищение, вопрос, приказ, мольбу, сообщение, — <strong>I тип</strong>;</p>
      <p>• завершенность/незавершенность высказывания — <strong>II тип</strong>;</p>
      <p>• различное синтагматическое членение высказывания — <strong>III тип</strong>;</p>
      <p>• различное логическое ударение — <strong>IV тип</strong>.</p>
      <p>Предложения, требующие определения качества эмоции, включали похвалу, иронию, утешение, неодобрение, изумление и разочарование — <strong>V тип</strong> [Светозарова, 1982; Svetozarova, 1987, 1989].</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Примеры стимульных фраз</p>
      </title>
      <p><emphasis>I. Коммуникативный тип</emphasis></p>
      <p>Какой у Тани голос? (Вопрос)</p>
      <p>Варианты ответов:</p>
      <p>1. Восхищение.</p>
      <p>2. Вопрос.</p>
      <empty-line/>
      <p><emphasis>II. Завершенность/незавершенность</emphasis></p>
      <p>Иван встретил отца… (Незавершенность)</p>
      <p>Варианты ответов:</p>
      <p>1. Завершенное высказывание.</p>
      <p>2. Незавершенное высказывание.</p>
      <empty-line/>
      <p><emphasis>III. Различное синтагматическое членение</emphasis></p>
      <p>Пить нельзя, <emphasis>полоскать.</emphasis> (Надо полоскать)</p>
      <p>Варианты ответов:</p>
      <p>1. Надо пить.</p>
      <p>2. Надо полоскать.</p>
      <empty-line/>
      <p><emphasis>IV. Место интонационного центра (логического ударения)</emphasis></p>
      <p>Пусть <emphasis>Катя</emphasis> нарисует. (А не Таня)</p>
      <p>Варианты ответов:</p>
      <p>1. Катя, а не Таня.</p>
      <p>2. Нарисует, а не напишет.</p>
      <empty-line/>
      <p><emphasis>V. Качество эмоции</emphasis></p>
      <p>Чепуха. (Неодобрение)</p>
      <p>Варианты ответов:</p>
      <p>1. Неодобрение.</p>
      <p>2. Утешение.</p>
      <empty-line/>
      <p>Фразы были произнесены (в минимальном необходимом контексте, который впоследствии был удален) диктором-профессионалом (женщиной) и записаны на магнитную ленту. Затем запись в цифровой форме была занесена в память компьютера IBM PC Pentium (частота оцифровки стимулов 20 000 Гц). Эксперимент проводился на компьютерной установке и был организован с помощью программ Sona (программа анализа звуков, версия Ml.7) и Versteu (программа управления экспериментом, версия М1.51) [Knipschild, Sappok, 1991].</p>
      <p>Тест состоял из пятидесяти двух стимулов, которые монаурально предъявлялись в случайном порядке через динамические телефоны в правое или в левое ухо (в ходе эксперимента каждую из фраз испытуемый слышал и левым и правым ухом), при этом в контралатеральное ухо подавался шум с равномерным спектром, синтезированный цифровым способом, так как для более отчетливого выявления латеральности испытуемый должен быть поставлен в затрудненные условия (дефицита времени, выполнения параллельных заданий, шума). Методика монаурального предъявления сигналов предполагает, что если при подаче сигнала, например, на <emphasis>левое</emphasis> ухо время реакции испытуемого меньше и ответы более правильны, то это дает основание говорить о наличии асимметрии восприятия, причем этот сигнал обрабатывается преимущественно <emphasis>правым</emphasis> полушарием.</p>
      <p>Испытуемые прослушивали фразу и определяли, с какой интонацией она произносится, делая выбор из представленных на мониторе компьютера вариантов. Испытуемый должен был выбрать вариант ответа и нажать на клавишу «1» или «2», соответствующую номеру правильного (по мнению испытуемого) ответа. Например: Пить нельзя, <emphasis>полоскать.</emphasis> (Надо полоскать). Варианты ответов: 1. Надо пить. 2. Надо полоскать.</p>
      <p>Фиксировались время реакции и правильность ответа. Для анализа доли ошибочных ответов с целью выявления значимой асимметрии восприятия стимулов использовался метод сравнения по Фишеру [Зайцев, 1984]. Наличие значимой асимметрии восприятия различных фраз и их типов определялось по времени реакции с использованием теста Вилкоксона для сопряженных пар (статистический пакет программ Statistica, release 4.3). Анализ был проведен для всех значений времени реакции, включая и ошибочные.</p>
      <p>Для оценки степени доминирования полушария при восприятии стимулов был предложен параметр, названный коэффициентом асимметрии <emphasis>I = L / (L + R)</emphasis>, где <emphasis>L</emphasis> и <emphasis>R</emphasis> — время реакции на фразу, предъявленную на левое и правое ухо соответственно. Для оценки влияния на асимметрию восприятия ряда факторов был проведен дисперсионный анализ, в котором использовался коэффициент асимметрии <emphasis>I</emphasis> в φ-преобразованном виде (<emphasis>I</emphasis>φ <emphasis>= 2 arcsin</emphasis> √<emphasis>1</emphasis>). Использовались две разные схемы дисперсионного анализа: двухфакторный дисперсионный анализ распределения <emphasis>I</emphasis>φ по факторам «конкретная фраза» и «пол испытуемого» и иерархический дисперсионный анализ распределения <emphasis>I</emphasis>φ, проведенный отдельно для мужчин и для женщин, для факторов «конкретная фраза» и «интонационный тип фразы» [Зайцев, 1984; Рокицкий, 1967].</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Результаты исследований и их обсуждение</p>
      </title>
      <p>Доля ошибочных ответов в среднем для всего эксперимента, то есть для фраз всех типов, составила 17,78 %, что указывает на легкость задания в целом для испытуемых. При анализе долей ошибочных ответов для каждой фразы в отдельности выявлена лишь одна фраза из двадцати шести, где обнаружено достоверное преимущество правого полушария. Данный результат позволил пренебречь наличием ошибочных реакций при обсчете алгоритмов дисперсионного анализа.</p>
      <p>Анализ времени реакции (включая ошибочные ответы для всех испытуемых) по фразам разных интонационных типов с использованием теста Вилкоксона для сопряженных пар показал наличие достоверных различий при восприятии фраз II, IV и V типов (<emphasis>р</emphasis> &lt; 0,05). При восприятии фраз I и III типов достоверных различий выявлено не было (<emphasis>р &gt;</emphasis> 0,05; табл. 1).</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 1.</strong> Результат статистического теста Вилкоксона для сопряженных пар с включением значений времени реакции ошибочных ответов</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_064.png"/>
      <empty-line/>
      <p>Для определения специализации полушарий мозга при восприятии стимулов были проанализированы соответствующие средние коэффициенты асимметрии, представленные на рис. 1. При этом обнаружилось достоверное доминирование правого полушария при предъявлении фраз II и V типов и левого полушария при предъявлении фраз IV типа. При анализе рис. 1 обращает на себя внимание отсутствие достоверных различий в средних значениях коэффициента асимметрии у различных групп испытуемых (мужчины и женщины). Однако в среднем у мужчин можно отметить относительное доминирование левого полушария при восприятии фраз, требующих определения логического ударения, в большей степени, чем у женщин. Наоборот, большее правополушарное доминирование у мужчин продемонстрировано для обработки эмоциональных интонаций и завершенных/незавершенных фраз. Таким образом, можно отметить, что на уровне тенденции у мужчин по сравнению с женщинами наблюдается более выраженная специализация полушарий при восприятии разных типов интонаций.</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_065.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 1.</strong> Доминирование полушарий мозга при восприятии различных типов интонаций. Усредненные значения коэффициентов асимметрии (отложены по оси ординат) для разных групп испытуемых (<emphasis>а</emphasis> — все испытуемые, <emphasis>б</emphasis> — мужчины, <emphasis>в</emphasis> — женщины) без учета ошибочных реакций. По оси абсцисс представлены различные интонационные типы фраз: I — коммуникативные фразы; II — завершенные/незавершенные высказывания; III — фразы с различным синтагматическим членением; IV — высказывания с различным логическим ударением; V — предложения, требующие определения качества эмоции. Изображен 95 %-ный доверительный интервал для соответствующих значений среднего коэффициента асимметрии. Коэффициент асимметрии, превышающий значение 0,5, указывает на преимущество правого уха (левого полушария)</p>
      <empty-line/>
      <p>Некоторые авторы склонны усматривать более определенную тенденцию к латерализации вербальных и пространственных способностей у мужчин и к билатеральному представительству обоих типов у женщин [Borod et al. 1983; Дмитриева, Зайцева, Морозов, 1988]. Имеются и другие данные, свидетельствующие о большей левополушарной латерализации у женщин по сравнению с мужчинами, продемонстрировавшими то же направление асимметрии восприятия, но в меньшей степени при выполнении дихотического теста по восприятию слов [Hiscock, Hiscock, 1988]. Существуют работы, не согласующиеся с заключениями о различии между полами в латерализации функций [Herrero, Hillix, 1990; Strauss, Wada, 1983]. Однако при исследовании восприятия коммуникативных типов предложений русского языка было обнаружено достоверное правополушарное преимущество у мужчин и левополушарное преимущество у женщин [Chernigovskaya, Svetozarova, Tokareva, 1995].</p>
      <p>В настоящей работе наиболее яркие результаты получены для эмоциональных интонаций, завершенных/незавершенных предложений (преимущество <emphasis>правого</emphasis> полушария) и для предложений с различным логическим ударением (преимущество <emphasis>левого</emphasis> полушария). Восприятие эмоций, как и ожидалось, осуществляется с преимущественным участием правого полушария. Это было показано также и многими другими авторами, что, в частности, подтверждает адекватность нашей методики.</p>
      <p>Так, исследования, проведенные как на здоровых, так и на больных с локальными поражениями головного мозга, в значительной степени подтверждают факт доминирования правого полушария в восприятии интонаций эмоционального типа [Ley, Bryden, 1982; Saxby, Bryden, 1984; Bowers et al. 1987; Schmitt, Hartje, Willmes, 1997]. В экспериментах Е. Росс с соавторами по исследованию способности пациентов с односторонними поражениями мозга к пониманию и повторению аффективных интонаций в условиях снижения речевой активности и ухудшения артикуляции были получены результаты, подтверждающие предположение о четкой латерализации аффективной просодики в правом полушарии [Ross, Thompson, Yenkosky, 1997]. В работах И. Тонконогого, А. Бескадарова и др. показано, что наличие очаговой патологии височных отделов мозга, преимущественно в правом полушарии, влияет на узнавание предъявляемых в тестах эмоциональных интонаций [Тонконогий, 1978].</p>
      <p>В дихотических исследованиях на здоровых испытуемых был продемонстрирован эффект лучшего различения интонаций грусти и радости при предъявлении стимулов на левое ухо по сравнению с правым [Herrero, Hillix, 1990].</p>
      <p>Литературные данные, касающиеся восприятия лингвистической просодики, достаточно противоречивы. В экспериментах Т. Лаке с соавторами было продемонстрировано правополушарное превосходство в отношении эмоциональных интонаций, а для фраз, которые авторы относят к лингвистической просодике (утверждение и вопрос), асимметрии восприятия выявлено не было [Luks, Nusbaum, Levy, 1998].</p>
      <p>Результаты исследований Ф. Шипли-Браун с соавторами [Shipley-Brown, Dingwall, Berlin, 1988] показали преимущество левого уха (правого полушария) при определении как эмоциональной, так и лингвистической просодики.</p>
      <p>Преимущество правого уха (левого полушария) при восприятии квазифраз, состоящих из бессмысленных слогов, произносимых со свойственной английскому языку интонацией или монотонно, как список слов, продемонстрировано в экспериментах, проведенных Е. Цуриф с соавторами [Zurif, Mendelson, 1970; Zurif, Sait, 1972]. В серии работ М. Пелл и С. Б. Баум, посвященной возможностям пациентов с односторонними поражениями мозга воспринимать и понимать речевые интонации, было показано, что, хотя сторона повреждения нисколько не влияла на способность к восприятию эмоциональных интонаций, лингвистические интонации воспринимались значительно хуже в группе пациентов с поражением левого полушария. Исследователями отмечены качественные различия в способностях пациентов к различению лингвистической просодики [Pell, Baum 1997a; Pell, Baum 1997b].</p>
      <p>В экспериментах Т. Черниговской с соавторами было продемонстрировано преимущество правого полушария в восприятии не только эмоциональной просодики, но также и некоторых лингвистических типов интонаций. Однако для большинства лингвистических типов было выявлено левополушарное преимущество [Chernigovskaya, Svetozarova, Tokareva1995; Chernigovskaya, 1992]. В настоящей работе был применен тот же подход к рассмотрению лингвистических интонаций с делением их на подтипы, дополненный более детальным рассмотрением каждого из них.</p>
      <p>Достоверное преимущество <emphasis>правого</emphasis> полушария было выявлено при восприятии завершенных/незавершенных предложений. По-видимому, объяснить это можно тем, что восприятие предложений, противопоставленных по завершенности/незавершенности, ближе к целостному.</p>
      <p>При обработке предложений с различным синтагматическим членением испытуемый также оперирует элементами — синтагмами, которые можно считать цельными, составляющими при этом более сложную структуру. Однако в нашей работе данных по этому типу оказалось недостаточно для формулирования четких выводов, что потребует проведения дальнейших экспериментов.</p>
      <p>Во фразах с логическим ударением испытуемый имеет дело уже с элементами целого. Здесь решается логическая задача, а это уже функция преимущественно левого полушария.</p>
      <p>Результаты, полученные для предложений разных коммуникативных типов, близки к случайным. Это может быть объяснено различиями самих противопоставлений. Некоторые из них ближе к логическому типу (вопрос, утверждение), другие содержат момент эмоции (просьба, мольба). Таким образом, необходимо дальнейшее более детальное исследование противопоставлений данного типа.</p>
      <p>Далее был проведен анализ времени реакции (при исключении ошибочных случаев) с использованием теста Вилкоксона для сопряженных пар по каждой из фраз в отдельности, который показал наличие достоверных различий в семнадцати случаях из двадцати шести. При этом доминирование правого полушария было отмечено в девяти случаях, левого полушария — в восьми (рис. 2).</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_066.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 2.</strong> Доминирование полушарий мозга при восприятии высказываний по интонационным типам. Каждый столбик представляет собой значение коэффициента асимметрии <emphasis>I</emphasis> для отдельной стимульной фразы. Остальные обозначения, как на рис. 1. Коэффициент асимметрии, превышающий значение 0,5, указывает на преимущество <emphasis>правого</emphasis> уха (<emphasis>левого</emphasis> полушария)</p>
      <empty-line/>
      <p>Двухфакторный дисперсионный анализ распределения <emphasis>I</emphasis>φ по факторам «конкретная фраза» и «пол испытуемого» не выявил достоверного влияния фактора «пол испытуемого» (<emphasis>F</emphasis> (1040, 1) = 8,37; <emphasis>p</emphasis> &gt; 0,05), но показал достоверное влияние фактора «конкретная фраза» (<emphasis>F</emphasis> (25, 1040) = 10,06; <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001), а также выявил их статистически значимое совместное влияние (<emphasis>F</emphasis> (25, 1040) = 1,68; <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,05). Иерархический дисперсионный анализ, проведенный раздельно для обоих полов, показал влияние фактора «конкретная фраза» для мужчин (<emphasis>F</emphasis> (20, 1) = 5,12; <emphasis>р</emphasis> &lt; 0,001) и женщин (<emphasis>F</emphasis> (20, 1) = 3,56; <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001). Однако фактор «интонационный тип фразы» достоверно влияет на распределение <emphasis>I</emphasis>φ только у мужчин (<emphasis>F</emphasis> (3,1) = 4,81; <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,05). Здесь необходимо отметить, что, хотя проведение φ-преобразования и позволяет нормализовать данные, но в нашем случае для небольшого количества фраз данные несколько отклонялись от нормального распределения, чем, вероятно, следует пренебречь в случае фактора «конкретная фраза», поскольку уровень значимости достаточно мал. При учете совместного влияния факторов «конкретная фраза» и «пол испытуемого», а также фактора «интонационный тип фразы» некоторым отклонением данных от нормального распределения пренебрегать не следует (уровень значимости незначительно меньше, чем 0,05), в связи с чем необходимо проведение дальнейших экспериментов.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Выводы</p>
      </title>
      <p>При восприятии фраз различных интонационных типов отмечена статистически достоверная специализация полушарий мозга. Преимущественно правым полушарием обрабатываются предложения, противопоставленные по завершенности/незавершенности, и фразы с эмоциональной интонацией. Левое полушарие более активно при обработке предложений с различным логическим ударением.</p>
      <p>Показано, что у мужчин по сравнению с женщинами наблюдается более выраженная специализация полушарий при восприятии определенных типов интонаций. На уровне тенденции у мужчин отмечено преимущественное, по сравнению с женщинами, доминирование левого полушария при восприятии фраз, требующих определения логического ударения. Наоборот, большее правополушарное доминирование у мужчин продемонстрировано для обработки эмоциональных интонаций и завершенных/незавершенных фраз.</p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Специфика полушарной асимметрии восприятия интонаций в норме и при шизофрении<a l:href="#n_29" type="note">[29]</a></p>
     </title>
     <section>
      <p>Исследовались межполушарные взаимоотношения при восприятии интонаций русского языка в норме и при шизофрении как клинической модели полушарного взаимодействия.</p>
      <p>Использовалась методика монаурального предъявления стимулов и предъявление стимулов в свободном поле. Стимулы представляли собой основные варианты интонаций русского языка. Фиксировались время реакции и количество ошибочных ответов.</p>
      <p>При восприятии в свободном поле показано отсутствие достоверных различий между здоровыми и больными испытуемыми по проценту ошибок для эмоциональных интонаций, больший процент ошибок у больных шизофренией при восприятии логических ударений и меньший — при восприятии синтагматического членения.</p>
      <p>При монауральном предъявлении эмоциональных интонаций и завершенных/незавершенных высказываний у здоровых испытуемых было показано достоверное преимущество левого уха по времени реакции, а у больных шизофренией достоверного преимущества выявлено не было. При монауральном предъявлении логических ударений наблюдалось преимущество правого уха по времени реакции как в группе здоровых испытуемых, так и у больных шизофренией.</p>
      <p>Полученные данные свидетельствуют о том, что у больных шизофренией наблюдается сглаженность функциональной асимметрии мозга, в меньшей степени выраженная при восприятии интонаций с логическими ударениями, значимо не затрагивающая эффективность идентификации эмоциональных интонаций и фраз с синтагматическим членением.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Введение</p>
      </title>
      <p>В современной психофизиологии существенную проблему представляет вопрос о вовлечении таких высших психических функций, как мышление, память, эмоции в механизмы формирования импрессивной речи. Имеющиеся (все еще противоречивые) данные свидетельствуют о наличии синтаксических и семантических нарушений восприятия лингвистической информации больными шизофренией. Одна из парадигм, в рамках которых проводятся подобные исследования, связана с концепцией функциональной асимметрии мозга. На данном этапе можно говорить, хоть и с некоторой осторожностью, об имеющейся при шизофрении функциональной недостаточности правого полушария и нарушении механизмов межполушарного взаимодействия.</p>
      <p>Еще в работах Блюмштейн [Blumstein, Cooper, 1974] и Балонова, Деглина [Балонов, Деглин, 1976] было обнаружено, что восприятие эмоциональной просодики в большой степени связано с активацией правополушарных структур. Позже было неоднократно показано, что пациенты с апросодией восприятия сопоставимы с больными с правополушарным дефицитом и резко отличны от таковых с левополушарным, а при исследовании больных с очаговыми левополушарными поражениями головного мозга наблюдались ухудшения распознавания эмоциональной просодики [Ross, 1993; Ross et al. 2001; Тархан, Трауготт, Меерсон, 1981].</p>
      <p>Исследования восприятия речи больными шизофренией методом дихотического прослушивания (для обзора см. [Loberg, Hugdahl, Green, 1999; Hugdahl et al. 2003; Кауфман, Траченко, 1981; Borod et al. 1989; Sommer et al., 2001]) свидетельствуют в целом о наличии у данных больных картины сглаженности межполушарной асимметрии. Так, например, в работе Кауфман и Траченко при дихотическом предъявлении односложных слов таким больным показано отсутствие «эффекта правого уха». Авторы объясняют это «участием не только левого, но и правого полушария в восприятии звуков речи на фонематическом и лексическом уровнях» [Кауфман, Траченко, 1981]. Следует подчеркнуть, что процент ошибочно воспроизведенных слов по каждому уху в этом исследовании значимо меньше у больных шизофренией по сравнению со здоровыми испытуемыми. В работе Бород с соавторами [Borod et al., 1989] больным шизофренией предъявляли изображения лиц с разными эмоциональными выражениями и эмоциональную просодику; было обнаружено, что пациенты справляются с обоими заданиями хуже здоровых.</p>
      <p>Однако в этой картине имеются и свои особенности. Так, тщательный анализ результатов работ по дихотическому прослушиванию не выявил существенных различий между здоровыми испытуемыми и больными шизофренией по асимметрии функций полушарий [Sommer et al., 2001]. Тем не менее у больных шизофренией было выявлено значительное снижение уровня латерализации в отдельных заданиях: с дихотическим предъявлением гласных/согласных и с дихотическим предъявлением рифмованных слов.</p>
      <p>Ранее нами и другими исследователями было показано, что адекватное восприятие просодики в норме связано с балансом активности полушарий головного мозга [Черниговская и др. 2000; Chernigovskaya, Vartanian, 1991; Chernigovskaya, Svetosarova, Tokareva, 1995; Chernigovskaya, Davtyan, Strelnikov, 2003; Strelnikov, 1999]. Вместе с тем есть данные о том, что активность полушарий мозга подвержена значительной изменчивости в зависимости от этапа болезни и структуры психопатологических расстройств, в частности от степени выраженности нарушений аффекта и мышления, что частично объясняет противоречивость приводимых в литературе данных и ведет к необходимости анализировать результаты подобных исследований дифференцированно, с учетом упомянутых выше клинических факторов [Gruzelier, Manchanda, 1982; Давтян и др. 1991; Rotenberg, 1994; Alpert et al., 2000].</p>
      <p>В связи с этим представляется важным изучение восприятия эмоциональных и лингвистических интонаций на клинических моделях — состояниях, характеризующихся нарушениями мышления и эмоциональности, наблюдаемых, в частности, при шизофрении, при которой показано наличие выраженных затруднений в идентификации эмоциональной экспрессии в целом [Gessler et al., 1989; Salem, Kring, Kerr, 1996; Mandal et al., 1999]. Подобных экспериментальных исследований на материале русского языка ранее не проводилось.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Методика</p>
      </title>
      <p>В группу нормы были включены шестьдесят здоровых испытуемых (тридцать две женщины и двадцать восемь мужчин) в возрасте от двадцати до пятидесяти пяти лет (средний возраст двадцать девять лет). Все испытуемые являлись нормально слышащими носителями русского языка с симметричным слухом.</p>
      <p>Группу больных шизофренией (по Международной классификации болезней МКБ-10) составили сорок восемь женщин и пятьдесят два мужчины в возрасте от восемнадцати до пятидесяти шести лет (средний возраст тридцать один год; продолжительность заболевания от двух до двадцати трех лет; средняя продолжительность заболевания восемь лет), находившихся на лечении в дневном стационаре № 2 ГПНДС № 7. В обследуемую группу вошли больные, страдающие различными формами шизофрении, а также шизоаффективным и шизотипическим расстройством (рубрики F20–F25). Эти заболевания были объединены на основании концепции о едином генетическом спектре шизофрении [Baron, Risch, 1987; Коцюбинский, 1999]. Распределение больных по формам заболевания в соответствии с МКБ-10 представлено в табл. 1.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 1.</strong> Распределение больных шизофренией по формам заболевания</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_067.png"/>
      <empty-line/>
      <p>В качестве стимулов использовались фразы, в которых были представлены основные варианты функционирования интонаций в русском языке: различная аффективная просодика (выражающая эмоциональное состояние — удивление, осуждение, недоумение и т. д.), коммуникативные интонации (побуждение к действию — вопрос, просьба, приказ и т. д.), логические ударения (например, «Петя пойдет в кино», то есть Петя, а не Вася), синтагматическое членение (где смысл зависит от правильного восприятия паузы; например, «казнить нельзя помиловать») и завершенные/незавершенные высказывания. Фразы были произнесены (в минимальном необходимом контексте, который впоследствии был удален) диктором-профессионалом (женщиной), записаны на магнитную ленту и преобразованы в звуковые файлы.</p>
      <p>На первом этапе исследования стимулы предъявлялись в свободном поле с фиксированным уровнем звука и местоположением его источника. На втором этапе стимулы предъявлялись монаурально через головные телефоны на правое или левое ухо в случайном порядке; при этом на контрлатеральное ухо подавался сбалансированный по RMS-мощности надпороговый белый шум. Испытуемые, по прослушивании, выбирали одну из двух предложенных на экране дисплея компьютера характеристик высказывания и нажимали на соответствующую клавишу клавиатуры. Фиксировалось время реакции и число правильных ответов. Широко применяемая в мировой практике методика монаурального прослушивания предполагает, что если при подаче сигнала, например, на левое ухо время реакции испытуемого меньше и процент правильных ответов больше, то это дает основание говорить о наличии асимметрии восприятия, с указанием на то, что этот сигнал обрабатывается преимущественно правым полушарием.</p>
      <p>Все испытуемые прошли тестирование по определению их латерального профиля с целью исключения из исследования людей с левосторонними сенсорными и моторными доминантностями. Для исследования здоровых испытуемых использовалось программное обеспечение TOPOS, разработанное ранее под руководством одного из авторов [Черниговская, Войнов, Гаврилова, 1995]. Тесты составлены на основе признанных западных латеральных тестовых батарей, адаптированных для русскоязычных испытуемых. Для обследования больных шизофренией аналогичные тесты использовались в распечатанном виде и заполнялись в начале обследования. Состояние больных оценивалось экспертным методом квалифицированными психиатрами. Нарушения мышления оценивались в соответствии с критериями, рекомендованными в пункте 2 («Расстройства мышления») шкалы позитивных синдромов PANSS («Шкала оценки позитивных и негативных синдромов»). Эмоциональные нарушения квалифицировались в соответствии с пунктами 1 («Притупленный аффект») и 2 («Эмоциональная отгороженность») шкалы негативных синдромов PANSS.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Результаты исследования и их обсуждение</p>
      </title>
      <p><strong>1. Восприятие сигналов, предъявлявшихся в свободном поле.</strong> При восприятии всех типов интонаций процент ошибок в группе здоровых испытуемых составил в среднем 27 ± 3 %, а в группе больных шизофренией — 30 ± 5 % (статистически достоверные различия отсутствуют). При восприятии эмоциональных интонаций процент ошибок в группе здоровых испытуемых составил в среднем 27 ± 4 %, а в группе больных шизофренией — 30 ± 6 % (статистически достоверные различия отсутствуют). При восприятии логических ударений процент ошибок в группе здоровых испытуемых составил в среднем 20 ± 3 %, а в группе больных шизофренией — 32 ± 5 % (<emphasis>p</emphasis> &lt; 0,05), то есть больные шизофренией совершали значимо больше ошибок. При восприятии интонационных контуров с синтагматическим членением процент ошибок в группе здоровых испытуемых составил в среднем 26 ± 3 %, а в группе больных шизофренией лишь 12 ± 4 % (<emphasis>p</emphasis> &lt; 0,05). Таким образом, при восприятии фраз с синтагматическим членением больные шизофренией совершали значимо меньше ошибок (рис. 1). Для завершенных/незавершенных высказываний и высказываний с различной коммуникативной нагрузкой достоверных различий получено не было. Среднее время реакции при восприятии всех типов интонаций у здоровых испытуемых составило 320 ± 20 мс, у больных — 820 ± 60 мс; при восприятии эмоциональных интонаций соответственно 320 ± 50 и 820 ± 60 мс; логических ударений — 380 ± 60 и 870 ± 70 мс; синтагматического членения — 450 ± 40 и 820 ± 50 мс; коммуникативных высказываний — 350 ± 40 и 840 ± 60 мс; завершенных/незавершенных высказываний — 330 ± 50 и 830 ± 50 мс. Таким образом, по всем типам заданий у больных шизофренией время реакции оказалось значимо больше (<emphasis>p</emphasis> &lt; 0,01), чем у здоровых испытуемых. В группе больных шизофренией корреляции между долей ошибок, временем реакции и длительностью заболевания выявлено не было.</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_068.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 1.</strong> Процент ошибок при восприятии интонационных контуров в свободном поле (<emphasis>p</emphasis> &lt; 0,05)</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>2. Монауральное восприятие.</strong> В группе здоровых испытуемых среднее время реакции при предъявлении эмоциональных интонаций на левое ухо составило 290 ± 20 мс, на правое ухо — 340 ± 20 мс (<emphasis>p</emphasis> &lt; 0,05), что свидетельствует о преимущественной обработке такого рода стимулов структурами правого полушария. У больных шизофренией среднее время реакции при предъявлении стимулов на левое ухо составило 800 ± 70 мс, на правое ухо — 830 ± 80 мс (<emphasis>p</emphasis> &gt; 0,05), то есть по времени реакции статистически значимые различия в степени вовлечения полушарий мозга отсутствуют.</p>
      <p>В группе здоровых испытуемых среднее время реакции при предъявлении завершенных/незавершенных высказываний на левое ухо составило 310 ± 30 мс, на правое ухо — 400 ± 40 мс (<emphasis>p</emphasis> &lt; 0,05), что свидетельствует о преимущественной обработке такого рода стимулов структурами правого полушария. У больных шизофренией среднее время реакции при предъявлении завершенных/незавершенных высказываний на левое ухо составило 810 ± 70 мс, на правое ухо — 820 ± 60 мс (<emphasis>p</emphasis> &gt; 0,05). Таким образом, в отличие от здоровых испытуемых, больные шизофренией не продемонстрировали значимой межполушарной асимметрии по времени реакции при восприятии эмоциональных интонаций и завершенных/незавершенных высказываний (рис. 2, 3).</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_069.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 2.</strong> Время реакции при монауральном предъявлении эмоциональных интонаций (мс)</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_070.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 3.</strong> Время реакции при монауральном предъявлении завершенных/незавершенных высказываний (мс)</p>
      <empty-line/>
      <p>В группе здоровых испытуемых среднее время реакции при предъявлении логических ударений на левое ухо составило 400 ± 20 мс, на правое ухо — 330 ± 40 мс (<emphasis>p</emphasis> &lt; 0,05), что свидетельствует о преимущественной обработке такого рода стимулов структурами левого полушария. У больных шизофренией среднее время реакции при предъявлении логических ударений на левое ухо составило 890 ± 60 мс, на правое ухо — 710 ± 50 мс (<emphasis>p</emphasis> &lt; 0,05).</p>
      <p>Таким образом, как и у здоровых испытуемых, у больных шизофренией имеется преимущество левого полушария при обработке фраз с логическим ударением. В доле правильных ответов среди фраз, предъявленных на правое или левое ухо, достоверных преимуществ вовлеченности в обработку какого-либо полушария выявлено не было ни в одном из типов заданий ни у здоровых, ни у больных (рис. 4).</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_071.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 4.</strong> Время реакции при монауральном предъявлении логических ударений (мс)</p>
      <empty-line/>
      <p>Ни в одной группе ни по времени реакции, ни по числу допущенных ошибок не было выявлено достоверных различий в коэффициенте асимметрии между мужчинами и женщинами.</p>
      <p>Среди клинических факторов, характеризующих больных шизофренией, значимое влияние на исследуемые лингвистические процедуры оказывали длительность заболевания, степень выраженности структурных нарушений мышления и эмоционального дефекта (см. табл. 2, 3; положительный коэффициент корреляции свидетельствует об увеличении процента ошибок при увеличении степени выраженности указанных характеристик; статистически незначимые коэффициенты корреляции не указаны). Анализ корреляции между процентом ошибок при предъявлении фраз с синтагматическим членением на то или иное ухо (то есть преимущественно контрлатеральному полушарию) и клиническими характеристиками, такими как выраженность эмоционального дефекта и нарушений мышления и длительность заболевания, показал, что выявленные корреляции значимо сильнее при предъявлении фраз на правое ухо (то есть преимущественно левому полушарию) (табл. 2). Это, возможно, свидетельствует об асимметричном влиянии патологического процесса на выполнение специфических для данного задания когнитивных функций.</p>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 2.</strong> Статистические взаимосвязи (коэффициенты корреляции) между процентом ошибок при монауральном предъявлении фраз и характеристиками обследованной группы больных шизофренией</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_072.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Таблица 3.</strong> Статистические взаимосвязи времени реакции при монауральном предъявлении фраз и характеристик обследованной группы больных шизофренией</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_073.png"/>
      <empty-line/>
      <p>Однако анализ корреляций при восприятии фраз с <emphasis>синтагматическим членением</emphasis> по времени реакции показывает незначительную асимметрию полушарий по данному признаку (табл. 3).</p>
      <p>Что касается корреляции между функциональной активностью полушарий и исследованными клиническими параметрами болезни при восприятии эмоциональньх интонаций, то здесь по проценту ошибок получен значимый коэффициент корреляции только с длительностью заболевания, причем в большей мере для левого полушария (табл. 2). По времени реакции были получены достоверные корреляции средней силы для обоих полушарий по всем трем анализируемым клиническим характеристикам, однако межполушарная асимметрия в данном случае выявлена только в сопоставлении с нарушениями мышления: взаимосвязь нарушений мышления с увеличением времени реакции значимо больше при предъявлении стимулов в левое ухо (табл. 3).</p>
      <p>Рассмотрение корреляции между процентом ошибок при предъявлении фраз с <emphasis>логическим ударением</emphasis> на то или иное ухо и клиническими характеристиками выявило значимые различия между активностью полушарий в зависимости от длительности заболевания: процент ошибок при предъявлении стимулов на левое ухо тем выше, чем больше длительность заболевания (табл. 2). В отличие от числа ошибок, значимых различий между скоростью вовлечения полушарий в восприятие просодики, сопоставимых с исследованными клиническими факторами, выявлено не было (табл. 3).</p>
      <p>При восприятии фраз с <emphasis>коммуникативной нагрузкой</emphasis> корреляция по проценту ошибок с клиническими характеристиками значимо больше для правого полушария (табл. 2). Однако при вычислении аналогичных корреляций по времени реакции взаимосвязь увеличения времени реакции с выраженностью клинической симптоматики выявила значимую асимметрию только по степени нарушения мышления с более сильной корреляцией у правого полушария (табл. 3).</p>
      <p>При предъявлении фраз, различающихся по критерию <emphasis>завершенности/незавершенности</emphasis>, были выявлены значимые различия по количеству ошибок: при большей длительности заболевания наблюдалась асимметрия, связанная с большим количеством ошибок при предъявлении фраз в правое ухо. Вместе с тем асимметрия в числе ошибок никак не коррелировала со степенью выраженности эмоционального дефекта и нарушений мышления (табл. 2). При исследовании корреляции по времени реакции в этом случае, хотя и были выявлены довольно сильные корреляции по каждому полушарию с клиническими характеристиками, значимой асимметрии по данному признаку не наблюдалось (табл. 3).</p>
      <p>Такие факторы, как форма и течение болезни, а также наличие и выраженность продуктивной симптоматики, показали весьма слабые и статистически недостоверные корреляции как с числом допущенных ошибок, так и со временем реакции во всех типах заданий. То же самое можно сказать и о влиянии возраста, пола и уровня образования больных.</p>
      <p>Полученные данные свидетельствуют о том, что идентификация эмоциональных интонаций больными шизофренией практически не отличается от таковой у здоровых испытуемых, что противоречит предварительным предположениям, основывавшимся на общеизвестных нарушениях восприятия эмоций у таких больных. Некоторые авторы другими методами [Joseph, Sturgeon, Leff, 1992] ранее получали результаты, приводящие к аналогичным выводам. Они предъявляли группе здоровых испытуемых и группе больных шизофренией аудио- и видеозаписи сцен, сыгранных актерами и представляющих различные эмоции. По их данным, больные шизофренией практически не отличались от здоровых испытуемых в идентификации этих сцен. В свете того, что, по ряду исследований [Gessler et al., 1989; Salem, Kring, Kerr, 1996; Mandai et al., 1999], у больных шизофренией нарушена способность к идентификации эмоциональной экспрессии лиц и жестов, вполне вероятно, что больные основывались именно на оценке эмоциональных интонаций актеров.</p>
      <p>Однако известно, что при шизофрении страдает эмоциональная сторона воспроизведения речи [Thomas, Strauss, 1987]. Это может означать, что нарушения затрагивают в большей мере активные и лучше осознаваемые процессы воспроизведения эмоциональных интонаций в сравнении с относительно более автоматизированными и менее осознаваемыми процессами, лежащими в основе восприятия интонаций. Иначе говоря, представляется вероятным, что больные могут ощущать эмоции, но не имеют возможности в должной мере их реализовать в своей речи, о чем свидетельствуют и другие исследования [Kring et al., 1993].</p>
      <p>Возможно, нарушение воспроизведения эмоциональной просодики при шизофрении связано в том числе и с моторными речевыми нарушениями, хотя основная причина, скорее всего, вызвана лобным дефицитом.</p>
      <p>При восприятии <emphasis>логических ударений</emphasis>, когда требуется большая мера осознанности принятия решения, увеличивается функциональная иерархия связей нервных структур, механизмов, потенциально участвующих в обеспечении поведенческого акта, что, в конечном итоге, понижает надежность функциональной системы, повышает вероятность сбоев регуляции при небольших отклонениях метаболических и рецепторных параметров за рамки фенотипической нормы реакции [Крыжановский, 1997]. Видимо, с этим можно связать больший процент ошибок при идентификации данного типа фраз больными шизофренией.</p>
      <p>Представляет интерес значимо более низкий процент ошибок у больных шизофренией при идентификации фраз с <emphasis>синтагматическим членением.</emphasis> Нам представляется, что здесь надо искать объяснение в наличии разорванности, или атаксии, мышления. Влияние коллатеральных возбуждений корковых нейронов на нейрональный аппарат акцептора результатов действия применительно к адаптивному режиму активности функциональной системы в данном случае становится пусковым. Это влияние дискоординируется с афферентным информационно значимым потоком электрохимических сигналов. Можно предположить, что за этап опознания смысла при восприятии фраз с синтагматическим членением ответственны в большей степени именно коллатерально-ассоциативные потоки возбуждения, которые мало зависят от афферентного подкрепления, поэтому имеющаяся при шизофрении атаксия мышления не приводит к нарушению идентификации фраз с синтагматическим членением. Однако для проверки этого предположения необходимы дальнейшие исследования с использованием других методов (например, функционального мозгового картирования).</p>
      <p>Полученные нами данные свидетельствуют о том, что у больных шизофренией имеется картина сглаженности специализации полушарий при одновременном снижении их функционирования по мере прогрессирования заболевания. Подобная сглаженность межполушарной асимметрии при шизофрении отмечалась многими авторами и в других исследованиях [Двирский, 1976; Кауфман, 1979; Калинин, 1989; Loberg, Hugdahl, Green, 1999; Кауфман, Траченко, 1981]. Однако в данной работе нас интересует не клинический, а физиологический аспект проблемы — с точки зрения применимости этих данных для понимания паттернов взаимодействия полушарий при восприятии интонационных характеристик речи. С физиологических позиций подобную сглаженность межполушарной асимметрии можно объяснить возникновением новых профилей медиаторно-метаболических взаимодействий нейронных популяций полушарий в условиях выхода модификационной изменчивости за рамки фенотипической нормы реакции.</p>
      <p>У больных шизофренией нами не было выявлено функциональной асимметрии полушарий при восприятии эмоциональных интонаций, в то время как у здоровых испытуемых было показано доминирование правого полушария. При этом, как видно из полученных данных, способность к восприятию эмоциональных интонаций у обоих полушарий снижается при увеличении длительности заболевания и нарастании эмоционального дефекта. Если у здоровых испытуемых в данном типе восприятия доминирует правое полушарие, а у больных шизофренией асимметрия отсутствует, можно сделать вывод о том, что правое полушарие у больных шизофренией страдает больше, чем левое. Возможно, относительная сохранность бинаурального восприятия эмоциональных интонаций больными шизофренией связана с компенсаторной гиперфункцией левого полушария. Это приводит к возникновению патологической мозговой системы при новом профиле межполушарного взаимодействия, которая, судя по тестированию в свободном поле, достаточно эффективно справляется с идентификацией эмоциональных интонаций.</p>
      <p>При монауральном прослушивании больными шизофренией фраз с логическим ударением нами выявлено доминирование левого полушария по времени реакции, что сближает их в этом отношении со здоровыми испытуемыми. Это подтверждает выдвинутое выше предположение об относительно меньшем (или, по крайней мере, запаздывающем относительно правого полушария) вовлечении левого полушария в патологический процесс, что делает возможным его компенсаторную относительную гиперфункцию.</p>
      <p>Наиболее сложными для интерпретации в рамках парадигмы межполушарной асимметрии являются данные о восприятии больными шизофренией фраз с синтагматическим членением. Сложность заключается в том, что здоровые испытуемые не показали достоверной асимметрии при восприятии данного типа просодики. Поскольку, по всей видимости, как указывалось выше, оба полушария вносят существенный вклад в восприятие синтагматического членения, то можно предположить, что наблюдаемый нами феномен лучшего восприятия данных фраз больными шизофренией явился результатом более высокой по сравнению со здоровыми испытуемыми функциональной активности одного из полушарий — левого. Возможно, недостаточность активности правого полушария при шизофрении является не тотальной, а, скорее, функционально парциальной, проявляющейся в зависимости от конкретной нейропсихологической задачи. Именно такой подход к парадигме межполушарной асимметрии мозга является адекватным и с позиции современной нейрофизиологии.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Выводы</p>
      </title>
      <p>Разным типам просодических характеристик речевых сообщений соответствуют в норме различные латеральные профили: правое полушарие участвует преимущественно в обработке эмоциональных интонационных контуров, а также высказываний, различающихся по признаку завершенности/незавершенности; левое полушарие имеет достоверное преимущество при восприятии фраз с логическим ударением.</p>
      <p>При шизофрении наблюдается картина сглаженности функциональной асимметрии мозга в исследуемой деятельности; при этом можно говорить о меньшем вовлечении левого полушария в патологический процесс, что, вероятно, связано с его относительной компенсаторной гиперфункцией в отношении исследуемых лингвистических процедур.</p>
      <p>Нарушения межполушарного взаимодействия при шизофрении значимо не затрагивают эффективность идентификации эмоциональных интонаций и фраз с синтагматическим членением.</p>
      <p>Отсутствует прямая зависимость эффективности идентификации эмоциональных интонационных контуров от эмоционального статуса воспринимающего субъекта.</p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Участие левого и правого полушарий головного мозга человека в формировании субъективного акустического пространства<a l:href="#n_30" type="note">[30]</a></p>
     </title>
     <section>
      <p>Результаты психоакустического исследования двадцати трех здоровых испытуемых и пятидесяти больных с очаговыми поражениями коры головного мозга показали, что в формировании субъективного акустического пространства принимают участие различные отделы коры обоих полушарий. Ведущую роль играют высочно-теменно-затылочные отделы правой гемисферы. Выделены параметры акустических стимулов и перцептивные признаки, наиболее значимые для топической диагностики патологических очагов.</p>
      <p>Исследования характеристик сенсорного восприятия у людей показывают, что как слуховое, так и зрительное субъективное пространство имеют зоны большей и меньшей «плотности», то есть неоднородны, что в большой мере зависит не столько от собственно сенсорного аппарата, сколько от мозговых механизмов, обеспечивающих восприятие и формирование перцептивного образа [Брагинская, Величковский, Прудков, 1989]. Описаны многочисленные клинические случаи таких нарушений в зависимости от стороны поражения мозга — правой или левой. Показано нарушение таких, например, характеристик зрительного восприятия, как константность и стереопсис, недооценка, переоценка или полная агнозия правой или левой части пространства [Брагина, Доброхотова, 1978; Доброхотова, Брагина, 1994; Порк, 1985; Benton, Hecaen, 1970]. Исследование нарушений локализации источника звука и ориентировки в пространстве также показало, что в зависимости от стороны мозгового поражения мы сталкиваемся с искажением или игнорированием контрлатерального поражения участка пространства [Вартанян, 1995; Альтман, Розенблюм, Львова, 1979]. Многие вопросы латерализации субъективного слухового пространства остаются, однако, малоизученными. Есть и более общие соображения, заставляющие задуматься над проблемой асимметрии функций и неоднородности субъективного экстраперсонального пространства у людей без нарушений центральных или периферических отделов сенсорных систем. Об этом писал еще В. И. Вернадский, подчеркивая неравнозначность правизны и левизны в природе [Вернадский, 1975]. В ряде работ подчеркивается нарастание фактора асимметрии в живой природе и — особенно — у человека, что расценивается как важный адаптивный фактор [Геодакян, 1993; Аршавский, 1988].</p>
      <p>Основной целью настоящего исследования являлось изучение роли различных отделов коры головного мозга в восприятии пространственных характеристик акустических стимулов. В задачи работы входило выявление зависимости данной функции у здоровых людей от ряда общебиологических факторов (пола, возраста, выраженности левшества), а у испытуемых с очаговой неврологической симптоматикой — и от давности заболевания, локализации и обширности очага поражения. Изучалась также динамика эмоционального состояния в процессе эксперимента.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Материал и методы</p>
      </title>
      <p><strong>1. Акустическая стимуляция.</strong> В работе использовали бинауральные стимулы, имеющие максимальную интенсивность 50 дБ над порогом, представляющие собой серии щелчков или отрезков тона общей длительностью 1 с.</p>
      <p>В качестве щелчков служил пакет посылок длительностью по 0,2 мс, ритм 30 Гц, частотой 1 кГц. Использованы семь типов щелчковых сигналов — шесть с интерауральной разницей во времени 640, 1280 и 1920 мкс за счет опережающей подачи стимула на левое (три стимула) или правое ухо (три стимула) и один сигнал без интераурального сдвига.</p>
      <p>В качестве тональных сигналов использовались синусоидальные посылки частотой 1 кГц длительностью 5 мс, ритм 30 Гц. Из девяти тональных стимулов в двух для моделирования субъективного движения сигнала использовалась интерауральная разница во времени (640 мкс), в двух других — одновременное разнонаправленное изменение по интенсивности на протяжении каждой посылки тонов, предъявляемых на каждое ухо (сочетание нарастания интенсивности тона в правом ухе на 20 дБ и его снижения в левом ухе на 6 дБ, имитирующее движение сигнала вправо, и наоборот). В одном стимуле интерауральной разницы во времени или интенсивности не было («неподвижный сигнал»). В остальных четырех случаях применялись стимулы с более сложными характеристиками:</p>
      <p>1) с одновременным нарастанием либо убыванием интенсивности тона по обоим каналам (на 35 дБ) в сочетании с интерауральным сдвигом по времени вправо или влево (на 2 мс);</p>
      <p>2) в пределах серии с убывающей амплитудой (на 35 дБ) частота заполнения каждого отрезка постепенно увеличивалась от 1 до 2 кГц либо уменьшалась от 2 до 1 кГц по обоим каналам одновременно. Подробное описание методики дано в работах Я. А. Альтмана [Альтман, Розенблюм, Львова, 1979], И. А. Вартанян с соавторами [Вартанян, 1995; Вартанян, Черниговская, 1980; Вартанян и др., 1981].</p>
      <p>В реализации методической части работы принимал участие А. М. Маркович.</p>
      <p><strong>2. Испытуемые.</strong> Обследованы двадцать три здоровых испытуемых (семь мужчин, шестнадцать женщин в возрасте двадцати трех — шестидесяти девяти лет) с нормальным слухом на правое и левое ухо (группа «нормы») и пятьдесят пациентов (тридцать девять мужчин, одиннадцать женщин в возрасте от двадцати до шестидесяти девяти лет) с нормальным слухом, но с очаговыми поражениями коры головного мозга (КГМ) в результате нарушений мозгового кровообращения (инсульта) на почве атеросклероза сосудов головного мозга и гипертонической болезни.</p>
      <p>Топическая диагностика очага поражения проводилась на основании комплексного анализа клинических, нейропсихологических, электрофизиологических (ЭЭГ) данных и результатов компьютерной томографии. Основное значение придавалось результатам клинического и нейропсихологического исследований (наличие и выраженность очаговой неврологической симптоматики). Были выделены две группы больных в зависимости от очага поражения.</p>
      <p>Первая группа с <emphasis>поражениями структур левого полушария</emphasis> (двадцать восемь человек). Очаги располагались в лобных отделах и в области передней и задней центральных извилин у девяти больных, в височных или затылочных отделах — у одиннадцати больных и в теменных отделах — у восьми больных.</p>
      <p>Вторая группа с <emphasis>поражениями структур правого полушария</emphasis> (двадцать один человек). Очаги располагались в лобных отделах и в области центральных извилин у восьми больных; в височных и затылочных отделах — у четырех больных и в теменных отделах — у девяти больных.</p>
      <p>У одного человека было обнаружено двустороннее теменное поражение. Данные его обследования были использованы для оценки роли теменных очагов при корреляционном и факторном анализе. Давность заболевания у испытуемых первой и второй групп составляла от одного месяца до пятнадцати лет.</p>
      <p>Необходимо отметить, что разделение на группы было в определенной мере условным, поскольку, например, нарушения двигательной и чувствительной сферы разной степени выраженности, характерные для поражений центральных извилин, наблюдались у большинства испытуемых не только с лобно-центральными, но и с височными, затылочными и теменными очагами. В ряде случаев симптомы, указывающие на височные и затылочные поражения, встречались также у больных с теменными очагами. Вместе с тем у пациентов с лобно-центральными и височно-затылочными очагами не наблюдалось признаков поражения теменных отделов, а у больных с патологией лобно-центральной области не отмечалось височной или затылочной симптоматики. Только использование методов многомерной статистики (корреляционного и факторного анализа), учитывающих весь комплекс топико-диагностических данных о каждом испытуемом, позволило преодолеть трудности, связанные с выделением отдельных клинических групп.</p>
      <p>У каждого испытуемого по выполнению специальных бинауральных проб, указаниям на амбидекстрию или левшество у самого испытуемого или у его родственников, оценивалась выраженность левшества как косвенного показателя снижения степени функциональной асимметрии коры больших полушарий.</p>
      <p><strong>3. Процедура исследования.</strong> Предварительно измерялись пороги обнаружения тона и звуковых щелчков частотой 1 кГц с теми же характеристиками, что и в основном исследовании, для левого уха и для правого уха. Испытуемые с интерауральной разностью порогов более 10 дБ и с порогами выше 50 дБ исключались из дальнейшего исследования.</p>
      <p>Каждому испытуемому последовательно предъявлялись шестнадцать стимулов — девять тональных и семь щелчковых. Каждый из стимулов предъявлялся по пять раз с короткой паузой между предъявлениями. После каждой серии одинаковых стимулов следовала длительная пауза, достаточная для того, чтобы испытуемый мог зафиксировать ответ на лежащем перед ним бланке.</p>
      <p>Бланк протокола представлял собой лист с шестнадцатью кругами (соответственно количеству стимулов), условно обозначающими вид на голову сверху, с обозначением левой и правой стороны, передней и задней части. Испытуемому предлагалось отметить на соответствующей «схеме головы» (все они были пронумерованы в соответствии с нумерацией стимулов) крестиком место расположения слышимого стимула либо изобразить стрелкой направление и траекторию движения звукового сигнала (как вне, так и внутри головы), в соответствии с его реальными ощущениями. Кроме того, разрешалось дополнительное вербальное описание стимулов.</p>
      <p>Предварительный анализ бланков протоколов и вербальных описаний показал возможность сведения отчетов испытуемых по большинству стимулов к количеству вариантов, годному для статистической обработки. Стимулы с более сложными акустическими параметрами, которые оценивались испытуемыми с очень высокой степенью вариативности — как приближающиеся извне или удаляющиеся, перемещающиеся одновременно в горизонтальной или вертикальной плоскости, «взрывающиеся», перемещающиеся по сложной траектории в виде дуги, петли, спирали и т. д., сопровождались большим количеством вербальных оценок из-за недостатка графических средств. Статистическая оценка ответов такого рода оказалась невозможной, а стимулы — малопригодными для обследования испытуемых с локальными поражениями коры головного мозга. Поэтому данные по этим стимулам были исключены из дальнейшей обработки.</p>
      <p>Анализ отчетов-рисунков на щелчковые стимулы показал их однотипность при одинаковой направленности межушного временного сдвига в предъявляемой серии щелчков. Разница между испытуемыми в восприятии однонаправленных временных сдвигов щелчковых стимулов, предъявляемых на левое или правое ухо, проявлялась только в удлинении траектории, пропорциональном возрастанию временного сдвига. Так, при интерауральной разнице 640 мс траектория движения была короче, чем при 1920 мс, когда она становилась растянутой и неопределенной, то есть разной длины для разных испытуемых без патологии. Поэтому при дальнейшей обработке материала исследования решено было ограничиться данными, полученными с сигналами со средней величиной этого сдвига 1280 мс.</p>
      <p>В связи с введенными нами ограничениями, при рассмотрении всего материала статистической обработке подвергались отчеты-рисунки, изображающие траекторию движения на восемь стимулов — пять тональных («неподвижные» сигналы НС, «движущиеся» сигналы ДС вправо и влево за счет временных и интенсивностных интерауральных различий) и три щелчковых (НС, ДС вправо и влево за счет временных интерауральных различий). В каждом протоколе ДС оценивались нами по следующим показателям (перцептивным признакам): смещение локализации начальной точки и изменение направления движения акустической модели в горизонтальном (вправо, влево) и передне-заднем направлениях, изменение длины траектории. Степень нарушений оценивались в баллах от 0 (отсутствие нарушений) до 2–4 баллов (в зависимости от оцениваемого параметра). Для НС оценивались следующие психоакустические параметры: оценка модели «неподвижного» сигнала как «движущегося» (замена НС на ДС), направление «движения» звука (фиксировалось наличие либо отсутствие данных признаков) и длина траектории его перемещения (использовалась шкала от 0 до 4 баллов), смещение точки (при восприятии НС как ДС — точки начала движения) в горизонтальном или передне-заднем направлениях (в этом случае использовалась шкала от 0 до 2 баллов).</p>
      <p>Кроме перечисленных так называемых количественных перцептивных признаков, то есть тех, отклонения от нуля по которым наблюдались практически у каждого испытуемого, при обработке протоколов была выделена особая группа параметров, отклонения по которым встречались гораздо реже, — это признаки качественных нарушений восприятия стимулов (так называемые качественные признаки). К ним относятся случаи, когда «движущийся» сигнал воспринимается как «неподвижный»; траектория (или точка для НС) вынесена за контур головы, траектория качественно изменена (расщепление, превращение точки или линии в ограниченную звучащую зону); траектория усложнена по сравнению с заданным прямолинейным движением (петля, дуга, зигзаг, пила, прерывистая и т. п.).</p>
      <p>Оценка восприятия каждого анализируемого стимула проводилась по всему комплексу перцептивных признаков (отдельно по количественным и качественным).</p>
      <p>Динамика эмоционального состояния испытуемых в процессе эксперимента исследовалась с помощью метода цветовых выборов (МЦВ) — адаптированного варианта восьмицветового теста Люшера. Данные теста Люшера и МЦВ позволяют лишь констатировать определенную канву переживания и структуру эмоционального состояния, не давая каких-либо оснований отнести это состояние к той или иной нозологической градации.</p>
      <p>Методика МЦВ применялась с целью выявления и сравнения эмоциональных состояний до и после проведения основного исследования — восприятия пространственных характеристик слуховых стимулов. Рассматривались и анализировались такие параметры, как психическое утомление, напряжение и эмоциональный стресс (по табл. И. Скотт). Процедура обследования по МЦВ проходила по известному стандарту [Lusher, 1960].</p>
      <p><strong>4. Статистическая обработка полученных данных.</strong> При обработке результатов психоакустического исследования подсчитывались как простые показатели (общее количество отклонений оценки от о по каждому отдельному перцептивному признаку в каждой группе испытуемых), так и более сложные производные показатели (индексы). Это связано с тем, что сопоставление полученных данных для «движущихся» и «неподвижных» стимулов по разным признакам и у разных групп испытуемых в абсолютных цифрах весьма затруднительно вследствие различного количества признаков для разных стимулов, неодинакового количества стимулов, в которых учитывался тот или иной признак, и, наконец, разного количества испытуемых в разных группах. Нами были предложены специальные индексы для преодоления этих неравномерностей и получения сопоставимых данных.</p>
      <p>Так, для «количественных» перцептивных признаков использовался индекс отклонений от нуля (Иоо), представляющий собой среднее количество отклонений по каждому отдельному признаку у испытуемого каждой группы. Он рассчитывается по формуле (1):</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_074.png"/>
      <empty-line/>
      <p>Для оценки достоверности выявленных тенденций отдельные группы испытуемых сравнивались по критерию Фишера. Сопоставлялись частоты разных степеней отклонения от 0 по каждому из 48 выделенных нами количественных перцептивных признаков. Полученные данные были сгруппированы по каждому стимулу (или признаку) и для облегчения дальнейшего сопоставления пересчитаны в индексы достоверных отклонений (Идо) по формуле, аналогичной формулам (1) и (2) для подсчета Иоо, предложенным А. У. Тархан.</p>
      <p>Подсчитывалось количество нарушений и по каждому из качественных показателей в каждой группе испытуемых, включая группу «норма». Далее, для удобства сопоставления, по этим признакам высчитывался индекс количества нарушений (Икн) по формуле, аналогичной формулам (1) и (2) для вычисления Иоо количественных перцептивных признаков. Величины Икн, как и всех перечисленных ранее простых и производных показателей, определялись для каждого стимула и для каждого признака.</p>
      <p>Анализировались особенности восприятия звуковых стимулов по перечисленным абсолютным и относительным показателям у здоровых испытуемых и у больных с очаговыми поражениями коры головного мозга в зависимости от стороны и локализации очага.</p>
      <p>Для выявления влияния общебиологических и клинических факторов на исследуемую функцию восприятия движения звукового образа проводился корреляционный и факторный анализ по методу главных компонент по программе Statgraphic. Учитывались как количественные перцептивные показатели, так и ряд общебиологических и клинических признаков (пол, возраст, давность заболевания, выраженность левшества и очаговой неврологической симптоматики, сторона и локализация поражения) всех обследованных больных. Результаты корреляционного анализа группировались как по отдельным стимулам, так и по одноименным перцептивным признакам. Факторный анализ предпринимался для выявления совместного влияния клинических и общебиологических факторов на экспериментальные показатели.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Результаты исследований</p>
      </title>
      <p>Анализ результатов исследования по «количественным» признакам показал, что у здоровых встречаются некоторые изменения восприятия пространственного расположения и перемещения образа слуховых стимулов по сравнению с ожидаемыми. Более затруднена оценка ДС, особенно тонов, в первую очередь, стимулов с временным интерауральным сдвигом. Нарушения оказались максимальными для тональных посылок с интерауральным временным сдвигом, моделирующим движение влево, и минимальными для НС, особенно тонов. Что касается отдельных перцептивных признаков, то максимальные изменения выявлены для признаков смещения НС или начальной точки движения ДС в передне-заднем направлении и изменения длины траектории ДС по сравнению с ожидаемыми на основе акустической модели движения.</p>
      <p>Нарушения по «качественным» перцептивным признакам у здоровых оказались, напротив, более выражены для НС, чем для ДС. Восприятие стимулов с интерауральным временным сдвигом было затруднено больше, если движение стимула направлено влево, по сравнению с направленными вправо. В этом случае нарушения были максимальными. Среди отдельных «качественных» признаков наиболее ярко выражены «качественные изменения траектории» движения звука, особенно при предъявлении модели НС, когда он воспринимается как ДС.</p>
      <p>Сравнение результатов исследования отдельных групп испытуемых между собой по критерию Фишера показало, что нарушения восприятия пространственных характеристик стимулов по «количественным признакам» у испытуемых с патологией КГМ более выражены, чем у здоровых. В группе больных они значительно выше, во-первых, при поражениях правого полушария (практически для всех стимулов и признаков), во-вторых, при оценке ДС по сравнению с НС, в-третьих, если ДС моделирует направление перемещения звука влево, и, наконец, для признаков смещения начальной точки и движения влево.</p>
      <p>Использованные оценки оказались важными для топической диагностики очаговых поражений КГМ. Наиболее информативными оказались «движущиеся» стимулы, особенно при направлении движения стимула влево. Среди перцептивных признаков самыми информативными были признаки «изменения направления движения» и «смещения начальной точки движения модели ДС влево», «восприятия НС как ДС» и «изменение длины траектории» движения звука (наблюдавшееся при действии «неподвижного» стимула, который воспринимался как «движущийся»).</p>
      <p>Максимальные нарушения по комплексу «количественных» признаков при анализе нарушений, возникающих при восприятии отдельных стимулов, выявлены у больных с очагами в правых теменной, височно-затылочной и левой лобно-центральной областях, а при анализе по отдельным перцептивным признакам — в правых височно-затылочной, теменной и лобно-центральной областях (перечисление очагов поражения мозга сделано по мере убывания нарушений восприятия акустических моделей).</p>
      <p>Анализ «качественных» нарушений восприятия пространственных характеристик стимулов показал, что у больных они встречаются чаще, чем у здоровых, и преимущественно при правосторонних поражениях; больше выражены при оценке НС, чем ДС, и если «движущиеся» тональные стимулы направлены влево. Эти нарушения максимальны для тонов, направленных влево, и для «неподвижного» щелчка. Среди отдельных перцептивных признаков максимальные нарушения выявлены в таких признаках, как «усложнение траектории» ДС и «качественные изменения траектории» НС (расщепление, восприятие неподвижного тона или щелчка как звучащей зоны).</p>
      <p>Наиболее значимыми для топической диагностики очагов поражения представляются модели движения тональных стимулов, направленных влево, и «неподвижных» стимулов; среди «качественных» перцептивных признаков — «качественные изменения траектории» движения и «вынесение звучащей точки (либо начальной точки) за контур головы» (как для ДС, так и для НС), а также «усложненная траектория» (для ДС).</p>
      <p>Максимальные нарушения по «качественным» признакам обнаружены при поражениях правой височно-затылочной, правой и левой теменных областей (как и выше, перечисление идет по мере убывания нарушений).</p>
      <p>Результаты корреляционного анализа подтвердили полученные данные. Выявлены:</p>
      <p>1) преимущественная зависимость (прямая) обнаруженных нарушений от правосторонних поражений мозга (главным образом теменных и височно-затылочных) и менее выраженная обратная — от левосторонних лобно-центральных;</p>
      <p>2) значительно большее влияние клинических топических показателей на восприятие ДС по сравнению с НС;</p>
      <p>3) более выраженная зависимость от клинических топических признаков (при правосторонних очагах) нарушений восприятия тональных стимулов со сдвигом по интенсивности, если они направлены влево, стимулов же с временным сдвигом (тонов и щелчков) — если они смещаются вправо;</p>
      <p>4) максимальное влияние топических показателей на нарушения восприятия тонального стимула со сдвигом по интенсивности влево и щелчка с временным сдвигом вправо, а также признаков «смещение начальной точки влево» (как при право-, так и при левосторонних очагах) и «изменение направления движения» (правосторонние поражения).</p>
      <p>Кроме того, корреляционный анализ выявил зависимости нарушений изучавшихся импрессивных слуховых функций от пола (более выражены у мужчин), давности заболевания, выраженности очаговой неврологической симптоматики, которые были, однако, довольно слабыми и касались одного-двух перцептивных признаков. Неблагоприятное влияние выраженности признаков левшества более заметно (оно проявилось в пяти признаках).</p>
      <p>Результаты факторного анализа в целом подтвердили важное значение для восприятия пространственных характеристик слуховых стимулов структур правой не только теменной, но и затылочной области. Кроме того, полученные данные значительно расширяют представления о влиянии на данную функцию и других клинических факторов. Речь идет прежде всего о поражениях левого полушария, главным образом теменных и височных отделов. В этих случаях в первую очередь страдает восприятие движущихся сигналов и особенно таких их признаков, как длина траектории и направление движения. Заметное влияние на исследовавшиеся психоакустические показатели оказывают также давность заболевания, выраженность левшества и очаговой неврологической симптоматики.</p>
      <p>Факторный анализ позволил выявить большое количество компенсаторных факторов, способствующих сохранению восприятия пространственных характеристик слуховых стимулов, особенно тональных, при очаговых мозговых поражениях. К числу таких факторов относится ограниченность очага поражения, в частности сохранность прилегающих к нему либо симметричных отделов коры головного мозга. Это особенно важно для таких признаков, как «изменение длины траектории» (при интактности левой гемисферы) и «изменение направления движения ДС» (предполагающего сохранность левой височной, теменной или правой затылочной областей). Для правильной оценки «неподвижных сигналов» существенным компенсаторным фактором оказалась слабая выраженность очаговой неврологической симптоматики. Давность заболевания и отсутствие указаний на левшество также входили в структуру компенсаторных факторов.</p>
      <p>При обработке данных, полученных при исследовании эмоционального состояния, результаты исследованных групп больных сравнивались с результатами группы здоровых лиц. Данные контрольной группы сравнивались, в свою очередь, с так называемой аутогенной нормой X. Вальнефера, вырабатывавшейся с помощью аутогенной тренировки и выражающей «аутогенные», спонтанные, естественные способы переживания [Lusher, 1960].</p>
      <p>Далее, для каждой группы испытуемых процедуры были построены в ранговые ряды. Эти ряды говорят не о том, что наибольшее число испытуемых избирает цвета в таком порядке, а о том, что «в среднем» испытуемые избирают именно так. Статистическая достоверность результатов подсчетов проверялась с помощью коэффициента ранговой корреляции Спирмэна [Закс, 1976].</p>
      <p>У здоровых испытуемых при отсутствии эмоционального стресса выявлено легкое эмоциональное напряжение, исчезающее после окончания слухового эксперимента, и появление слабого утомления к окончанию опыта.</p>
      <p>У испытуемых с поражениями височных и затылочных отделов левого полушария в процессе исследования появляется небольшое снижение работоспособности и тревожности при изначально хороших показателях по этим параметрам.</p>
      <p>У лиц с очагами, затрагивающими теменные отделы левого полушария, в ходе исследования сохраняется обнаруженное у них до начала опыта стойкое эмоциональное напряжение при высокой поисковой активности и противодействии давлению внешних факторов.</p>
      <p>Испытуемые с патологией правых лобных и центральных отделов показывают легкое снижение работоспособности и эмоционального напряжения после эксперимента при неустойчивой эмоциональной позиции в его начале.</p>
      <p>У больных с теменными поражениями правой гемисферы, обнаружившими до опыта хорошую работоспособность, стрессоустойчивость, активно-оборонительную позицию, стенический тип реагирования в сочетании с ригидностью установки, в процессе исследования исчезает эмоциональное напряжение.</p>
      <p>Испытуемые с правосторонней височно-затылочной патологией, как и пациенты с очагами в лобных и центральных отделах левого полушария, оказались неблагополучными в эмоциональном отношении. Данные их исследования по этому тесту наиболее расходятся с данными, полученными у здоровых лиц. При правосторонних височно-затылочных очагах обнаружено резкое снижение работоспособности и нарастание психического утомления к концу исследования.</p>
      <p>Группа больных с поражениями лобной и центральной области левой гемисферы характеризуется повышенным напряжением, беспокойством, перевозбуждением перед основным экспериментом.</p>
      <p>Таким образом, результаты исследования по МЦВ подтверждают важное значение височно-затылочных структур правого полушария для осуществления изучаемой психоакустической функции.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Обсуждение полученных результатов</p>
      </title>
      <p>Результаты исследования восприятия пространственных характеристик движения слуховых стимулов, моделируемого с помощью изменения различных акустических параметров, показали, что в этом сложном процессе принимают участие различные отделы как правого, так и левого полушария мозга.</p>
      <p>Подтверждено выявленное ранее [Вартанян, 1995; Альтман, Розенблюм, Львова, 1979] участие височно-теменных отделов левого полушария головного мозга в анализе направления движения звукового стимула, особенно при использовании моделей, созданных за счет интерауральных различий звуков по интенсивности. В отличие от этого правополушарные симметричные структуры оказались наиболее существенными для восприятия моделей, основанных на временных интерауральных различиях. На основе детального анализа подтверждено также важное место левых лобно-центральных отделов коры головного мозга в оценке пространственных перемещений звука.</p>
      <p>Весьма существенным представляется факт «несимметричности» перцептивного звукового пространства у здоровых испытуемых. Можно предполагать, что асимметрия акустического пространства присуща по крайней мере части людей в норме, причем, судя по ограниченным нашим данным, правое акустическое пространство мозга шире левого, по крайней мере во фронтальной плоскости. Это предположение основывается на сдвиге неподвижного источника звука от центра головы влево, хотя все акустические параметры звуковой стимуляции были подобраны так, чтобы акустический образ располагался по центру головы испытуемого (что и наблюдалось у большинства исследованных людей без какой-либо патологии слуха или мозга). Несомненно, обнаруженная асимметрия требует дальнейшего изучения с целью правильного представления о субъективном акустическом пространстве. Несимметричность проекции акустического пространства, обнаруженная у части здоровых людей, увеличивается при поражении коры головного мозга, особенно его височно-теменных областей справа. В этих случаях наблюдается «расширение» правой части акустического пространства за счет «сужения» левой части. Нарушение характеристик восприятия движения звукового образа как в более «узкой» проекции левой половины, так и «широкой» проекции правой половины мозга, тем не менее, резко выражены.</p>
      <p>Можно полагать, что в данном процессе принимают участие практически все отделы коры больших полушарий. Нарушение функционирования любого из звеньев (не только слухового или пространственного анализа при височном или теменном поражении, но и, например, схемы тела, динамического праксиса, игнорирование правой или левой половины пространства при патологии теменных, затылочных или лобных областей) проявляется в нарушении восприятия пространственных характеристик акустических стимулов. Степень и специфика нарушения зависят от конкретной локализации патологического процесса. Максимальные нарушения обнаружены при поражении теменных и височно-затылочных отделов правого полушария (скорее всего, третичных височно-теменно-затылочных отделов коры). Именно с функционированием этих зон связаны сложные интегративные («ассоциативные») процессы, анализ и синтез «квазипространственных» отношений (по А. Р. Лурия) [Лурия, 1973]. Выраженная зависимость выявленных нарушений от лобно-центральных поражений левой гемисферы связана скорее с последним этапом процесса, обеспечиваемым двигательными зонами.</p>
      <p>Аналогичные результаты, свидетельствующие о том, что сложные мозговые функции обеспечиваются совместной деятельностью целого ряда корковых зон, находящихся в динамических взаимоотношениях, были получены ранее при исследовании другой сложноорганизованной функции — распознавания эмоционального состояния по голосу [Тархан, Трауготт, Меерсон, 1981; Меерсон, Тархан, 1988].</p>
      <p>Результаты настоящего исследования свидетельствуют о том, что восприятие субъективного акустического пространства, как и другие виды восприятия, действий, память, речь и мышление человека опираются на сложную систему слаженно работающих зон мозговой коры, при ведущей роли для данной функции височно-теменно-затылочных структур правого полушария. Таким образом, их можно рассматривать как еще одно клинико-экспериментальное подтверждение принципов основополагающего для нейропсихологии учения о системной организации высших психических функций [Закс, 1976; Davidson, Hugdahl (eds.), 1995].</p>
      <p>Подтверждением вышесказанному являются и результаты факторного анализа, касающиеся структуры компенсаторных факторов, особенно их связи с ограниченностью патологического очага, сохранностью прилегающих к нему и/или симметричных отделов КГМ, слабой выраженностью очаговой неврологической симптоматики. Компенсаторная роль давности заболевания, входящей в большую часть вторичных факторов, указывает на важную роль фактора времени, прошедшего с момента начала заболевания.</p>
      <p>Тот факт, что наличие указаний на левшество как показатель снижения степени функциональной асимметрии коры больших полушарий и тенденции к более билатеральному распределению ряда корковых функций, положительно коррелировало с нарушениями восприятия пространственных характеристик акустических стимулов по целому ряду анализировавшихся признаков и входило в структуру преимущественно патологических, а не компенсаторных факторов, также подтверждает участие в осуществлении данной функции коры обоих полушарий.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Выводы</p>
      </title>
      <p>Анализ экспериментальных данных свидетельствует о сложной иерархической организации механизмов формирования субъективного акустического пространства, в котором принимают участие различные отделы коры обоих полушарий головного мозга человека. Специфика и степень нарушения данной функции зависят от конкретной локализации патологического процесса.</p>
      <p>Ведущую роль в формирования субъективного акустического пространства играют, по нашим данным, третичные (ассоциативные) височно-теменно-затылочные отделы правого полушария, при поражении которых наблюдаются максимальные нарушения восприятия.</p>
      <p>Анализ направления движения звукового образа, создаваемого за счет интерауральных различий по интенсивности, связан также с функциями левого полушария, особенно височно-теменных отделов.</p>
      <p>Нарушение восприятия движения источника звука влево, интерпретация стационарного звука как движущегося, изменения длины траектории и ее качественные изменения характерны для всех групп испытуемых с различной локализацией патологического процесса в коре головного мозга и для части исследованных людей без патологии мозга и нарушений слуха. Изменение размера проекции акустического пространства при восприятии движущихся и неподвижных источников звука в сочетании с другими признаками (восприятие неподвижного сигнала как движущегося, изменение направления, усложнение формы траектории движения) является наиболее значимым для топической диагностики.</p>
      <p>Различия в характеристиках восприятия движения звуковых образов влево и вправо от центральной линии головы в зависимости от параметров модели (интерауральная разница по времени и по интенсивности) и от локализации повреждения коры головного мозга, выявляемые у больных с очаговой мозговой патологией, а также у здоровых людей, свидетельствуют о возможной асимметрии субъективного акустического пространства человека.</p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Опознавание сложных цветовых образов и функциональная асимметрия мозга<a l:href="#n_31" type="note">[31]</a></p>
     </title>
     <section>
      <p>Многочисленные данные о межполушарных различиях при зрительном восприятии интерпретируются в разных трудно сводимых плоскостях [Леушина, Невская, Павловская, 1982]. Представление о том, что специализация полушарий обусловлена природой самого стимула (вербальные стимулы лучше узнаются левым полушарием, а невербальные — правым), утратило былую актуальность и сменилось мнением, что межполушарные различия в опознавании определяются решаемой задачей. Выдвинута также концепция, согласно которой межполушарные различия в зрительно-пространственном анализе являются чисто количественными, отражающими различную степень выраженности преимущества левого полушария для функций временного, последовательного анализа [Bradshaw, Nettleton, 1981].</p>
      <p>Наиболее распространенной все же является гипотеза о качественных межполушарных различиях, связанных с тем, что каждому полушарию присущи различные познавательные стратегии: левому — аналитическая стратегия для опознавания лиц и сложных форм, а правому — целостное, синтетическое восприятие в виде гештальта [Bever, 1975; Levy, 1974; Nebes, 1978; Sperry, 1974]. Остается, однако, неясным, что представляет собой целостное восприятие, что именно и как анализируется. Попытки конкретизировать значение полушарий мозга в процессах опознавания дали противоречивые результаты. Так, по мнению Дж. Леви [Levy, 1972], правое полушарие может совершать операции по отделению существенных компонентов информации от несущественных. По другим данным, при очаговом поражении левого полушария интактное правое не способно выделить значимые признаки, объединить их в общий зрительный образ, то есть оказывается нарушенной оценка иерархии признаков зрительного образа [Меерсон, 1986].</p>
      <p>Изучение особенностей опознавания зрительных образов в клинике очаговых поражений мозга позволило сформулировать и иное представление: левое полушарие производит классификацию видимых объектов, обеспечивает обобщенное абстрактное описание, а правое — конкретное описание объектов со всеми их индивидуальными особенностями [Кок, 1967; Кок, Цуккерман, 1967]. Такая конкретность восприятия, приписываемая правому полушарию, вызывает серьезные сомнения. Так, на модели «расщепленного мозга» показана способность правого полушария понимать смысл сцен и решать другие задачи, требующие высокой степени абстрагирования [Franco, Sperry, 1977; Sperry, 1974].</p>
      <p>Отметим, что для изучения роли полушарий мозга в процессе переработки зрительной информации применялись разнородные стимулы: реалистические изображения отдельных предметов, контурные бессмысленные невербализуемые фигуры, фотографии лиц. До сих пор в качестве зрительных стимулов не использовались сложные цветные изображения хорошо знакомых по жизненному опыту явлений, например разнообразных состояний природы. Использование такого стимульного материала обладает существенными преимуществами, так как максимально приближает экспериментальную ситуацию опознавания к естественной и привычной процедуре, позволяя более адекватно оценить роль полушарий в процессе переработки зрительной информации.</p>
      <p>Для исследования этого вопроса был проведен эксперимент по изучению восприятия изображений различных состояний погоды и времени суток (на материале живописных произведений) во время преходящего угнетения функций одного полушария мозга.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Методика исследования</p>
      </title>
      <p>Функциональное угнетение одного полушария вызывалось с помощью право- и левосторонних электросудорожных припадков, проводимых в курсе лечения. Использовалась височная позиция электродов (подробно о методике см. [Балонов и др., 1979]). Клинические и физиологические исследования показали, что на протяжении 30–60 мин после окончания одностороннего припадка складывается ситуация, когда угнетены функции одного (раздражавшегося) полушария, в то время как функции другого быстро восстанавливаются и могут быть даже реципрокно облегчены [Балонов, Деглин, 1976; Николаенко, 1978]. В курсе лечения припадки чередуются, что дает возможность сравнивать особенности угнетения правого и левого полушарий мозга у одного и того же больного и сопоставлять их с контрольными данными, полученными в обычном состоянии (до лечения). Всего обследовано двадцать больных, преимущественно с депрессивными состояниями, все больные — правши.</p>
      <p>Испытуемым предъявляли репродукции пейзажей и предлагали их кратко описать, указав время суток и погоду. В качестве тестового материала служили семь репродукций: К. Коро «Утро», «Утро в Венеции», «Вечер», «Бурная погода»; К. Моне «Мост Ватерлоо (эффект тумана)»; Дж. Морланд «Приближение грозы»; И. Шишкин «Перед грозой».</p>
      <p>Выбор картин К. Коро и К. Моне был обусловлен тем, что в них утонченные цветовые тональности (без резких контрастов) соответствуют расплывчатости форм предметов, в то же время они прекрасно передают непосредственный, мгновенный взгляд, эмоциональное отношение автора к изображаемому.</p>
      <p>Анализировались точность и характер опознавания, а также характеристика высказываний при описании изображений.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Результаты и их обсуждение</p>
      </title>
      <p><strong>Точность и характер опознавания сложных цветовых образов.</strong> Оказалось, что для угнетения левого и функционирования правого полушария характерна наиболее высокая точность опознавания состояний погоды и времени суток (рис. 1, 2). В этом состоянии адекватное описание образов (соответствующее или совпадающее с названием картины) дается значительно чаще (65 ± 6 %), чем в контрольных исследованиях (48 ± 6 %; <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,05). Напротив, при угнетении правого и функционировании левого полушария точность опознавания резко снижается (25 ± 4 %; <emphasis>p</emphasis> &lt; 0,001).</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_075.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 1.</strong> Опознавание состояний погоды в условиях угнетения правого и левого полушарий мозга. <emphasis>А</emphasis> — опознавание по картине И. Шишкина «Перед грозой», <emphasis>Б</emphasis> — по картине К. Моне «Мост Ватерлоо (эффект тумана)». 1 — верное опознавание (для <emphasis>А</emphasis> — «перед грозой», для <emphasis>Б</emphasis> — «туман»); 2 — ясно, солнечно; 3 — пасмурно; 4 — дождь, снег; 5 — буря, шторм. По оси абсцисс — вероятности появления разных типов ответов. На схемах заштриховано полушарие, функции которого подавлены</p>
      <empty-line/>
      <image l:href="#i_076.png"/>
      <empty-line/>
      <p><strong>Рис. 2.</strong> Опознавание времени суток в условиях угнетения правого и левого полушарий мозга. <emphasis>А</emphasis> — опознавание по картине К. Коро «Утро», <emphasis>Б</emphasis> — по картине К. Коро «Утро в Венеции», <emphasis>В</emphasis> — по всем изображениям несолнечной погоды. 1 — утро; 2 — полдень (день); 3 — вечер. Остальные обозначения те же, что на рис. 1</p>
      <empty-line/>
      <p>Эти данные свидетельствуют, что именно правое полушарие ответственно за точность опознавания сложных цветовых образов погоды и времени суток. В обычном состоянии испытуемых снижение точности опознавания объясняется тем, что левое полушарие оказывает тоническое тормозное влияние на функции правого полушария. В условиях же угнетения левого полушария происходит реципрокное облегчение функций правого полушария, проявляющееся в улучшении опознавания образов.</p>
      <p>При функционировании правого полушария характер опознавания имеет ряд особенностей.</p>
      <p>• Во-первых, высокой точности опознавания сопутствует быстрота и четкость ответа.</p>
      <p>• Во-вторых, именно в этом состоянии испытуемые подмечают тонкие индивидуальные характеристики цвета — его насыщенность и светлоту. Так, в ответах спонтанно отмечается «яркость» или «неяркость», «сочность» и «блеклость» красок.</p>
      <p>• В-третьих, внимание испытуемых привлекают распределения и переходы светотени. Например, отмечается «быстрая смена тени и света» в изображении динамического, изменчивого состояния природы («Перед грозой» И. Шишкина).</p>
      <p>Признак освещенности имеет особое значение для оценки времени суток: при описании картины «Утро в Венеции» подмечены «ясность», «прозрачность» красок; а правильное определение времени суток базируется на оценке длины тени — «тени длинные от людей». Учет характера светотеневых отношений позволяет опознать время суток и по другой картине К. Коро — «Утро», причем в этом изображении по признаку освещенности как бы угадывается присутствие, появление солнца: «здесь тени, а солнце за деревьями на заднем плане», «солнце только поднимается». Именно в этом состоянии испытуемые стремятся дать эмоциональную оценку образа: например, «Вечер» К. Коро описывается как «красивая осень», «теплая, приятная погода», «тихо, погода устоявшаяся», темный колорит картин «Приближение грозы» и «Перед грозой» квалифицируется как «мрачный», что, по-видимому, служит существенным признаком для адекватной оценки изображений.</p>
      <p>Можно предположить, что при сохранной деятельности правого полушария опознавание сложного цветового образа включает выделение существенных релевантных признаков (насыщенности, светлоты красок, освещенности и т. п.) и улавливание общего настроения картины, на основе чего и достигается целостное чувственное восприятие.</p>
      <p>При угнетении правого полушария обнаружилось расстройство целостного восприятия образов, у пяти из двадцати больных выявилась неспособность к различению образов, невозможность выделить какие-либо признаки изображения: характерны и такие ответы испытуемых, как «не знаю», «не понимаю», «не ощущаю погоду», «изображений не вижу никаких, так — абстракция, краски смешанные здесь». Особенно ярко проявляются затруднения при опознавании изображения «Мост Ватерлоо», когда испытуемые недоумевают: «откуда я знаю, какая погода?! Дождя не видно», «здесь что-то горит… похоже на солнце…», «могу назвать поверхностью земли, или ткани, или другой планеты». При этом замечают лишь отдельные элементы формы изображаемых предметов, не соотнося их с целым, например, показывая на арки моста: «поверхности могут быть выпуклыми, могут быть вогнутыми». Именно в этом состоянии испытуемые ошибочно опознают реку: «океан, волны высокие», «Азовское море — корабли ходят»; с сомнением в голосе спрашивают: «река? ничего не вижу…», «не могу понять, корабли, что ли, еще море…»; либо откровенно удивляются: «море, лодка, на море шторм, ну смелые люди — в такую погоду вышли в море».</p>
      <p>При угнетении правого полушария возникает и склонность к излишне подробному монотонному перечислению отдельных, несущественных деталей изображения. Типичными примерами таких ответов служат следующие (при описания картины «Перед грозой»): «речка, облака, берег, кусты, трава, деревья, лес… (Время суток? — вопрос экспериментатора) день… (Погода?) хорошая, ясная…» или в другом случае: «кусты, небо, водоем, глина, цветы, дорожка, деревья… (?) середина дня… (?) хорошая, солнышко светит». Стремление к перечислению несущественных деталей, замещающее адекватное опознавание, свидетельствует о неспособности целостно воспринимать сложные цветовые образы, о фрагментарности восприятия. При этом смысл ответов испытуемых размывается, информативность их резко снижена; она может утрачиваться и вовсе, если испытуемых не направлять наводящими вопросами. Важно подчеркнуть, что процесс такого формального, поэлементного перебора включает незначимые признаки, тогда как значимые игнорируются. Поэтому ошибочное опознавание предгрозовой погоды как «хорошей, ясной» базируется на незначимом признаке — небольшом просвете в тучах, случайном луче солнца, лишь подчеркивающем существенный, надежный признак — мрачные темно-синие тучи.</p>
      <p>Наконец, при угнетении правого полушария затруднения в формировании целостного образа проявляются и в крайне противоречивых, альтернативных и неопределенных описаниях. Так, явные противоречия возникают при описании картины «Перед грозой»: «Вечер… (?) Солнечно, надвигается дождь… не будет он», или при описании эффекта тумана: «Эти светлые пятна говорят о том, что то ли снег, то ли солнце», или при описании картины «Приближение грозы»: «Небо покрыто тучами, как будто перед грозой или вечер летний… (?) Вечер. Лето». Показательно, что именно в этом состоянии некоторые испытуемые настойчиво употребляют слово «равновероятно»: «равновероятно — либо вечер, либо утро».</p>
      <p>Статистический анализ показал, что при угнетении правого полушария изображение эффекта тумана с равной вероятностью опознается и как дождь, и как снег, буря, шторм; как ясная и как пасмурная погода (рис. 1). Изображение бурной погоды также с равной вероятностью определяется как пасмурная и как ясная погода.</p>
      <p>Приведенные данные указывают на то, что при угнетении правого полушария страдает весь процесс формирования целостного зрительного образа: различение, целенаправленность отбора признаков, структурирование их в соответствии с задачей, установление адекватных семантических связей между признаками и идентификация, отождествление образа с эталоном, хранящимся в памяти. Таким образом, можно предположить, что процесс образования целостного образа относится к компетенции структур правого полушария.</p>
      <p><strong>Характеристики высказываний при описании изображений.</strong> При угнетении левого и функционировании правого полушария главной особенностью высказываний является их краткость, точность и целенаправленность. Испытуемые отвечают быстро, подчас одним словом, мгновенно реагируя на предъявляемое изображение, что особенно поразительно на фоне выраженного снижения речевой активности (вследствие угнетения речевых зон левого полушария). Так, на вопрос «что здесь изображено?» (о картине «Мост Ватерлоо (эффект тумана)») испытуемые быстро и лаконично отвечают: «туман» или «утро, туман, осень». Очевидно, что в этом состоянии высказывания испытуемых представляют собой краткое определение темы картины, часто даже совпадающее с названием произведения.</p>
      <p>Образ, формируемый правым полушарием, в максимально полной степени соответствует предъявленному изображению, в то же время он оживляет фиксированные ассоциации между внешним миром и словесными знаками, так что слово и смысл оказываются связанными естественным образом.</p>
      <p>Иначе характеризуются высказывания больных при угнетении правого и функционировании левого полушария. Прежде всего следует отметить, что ответы, как правило, очень многословны, а однословные определения отсутствуют вовсе. Часто встречаются уже упоминавшиеся ранее ответы-перечисления и ответы, указывающие на резонерство, выхолощенность речевых высказываний («поверхности могут быть выпуклыми…»). Рассказы больных отличаются сложностью и распространенностью синтаксиса, употреблением редких слов, сложной, малопонятной семантикой. Такие изменения в характеристике высказываний были описаны ранее [Балонов и др., 1985] и объясняются тем, что при угнетении правого полушария снимается тоническое тормозное влияние на речевые центры структур левого полушария и за счет этого происходит реципрокное облегчение речевых функций.</p>
      <p><strong>Классификация и схематизация явлений</strong> особенно проявляется в ответах испытуемых при функционировании левого полушария. Классификация может вестись в разных направлениях: по жанрам («пейзаж», «природа», «деревенская картина» и т. п.), по принадлежности к художественной школе, стране, где жил автор («Вечер» К. Коро определялся одной испытуемой как «Голландия, семнадцатый век, утро»), по историческому времени и месту («Утро в Венеции» может описываться как «Исаакиевский собор, дореволюционное время» или как «восточный город, архитектурный памятник, век семнадцатый — восемнадцатый», а «Мост Ватерлоо» как «начало двадцатого века»). Важно подчеркнуть, что такое наложение классификационных схем на описываемый объект сочетается с полной неспособностью опознать состояние погоды и время суток.</p>
      <p>Схематизация явлений, свойственная «левополушарным» ответам, отчетливо проявляется при оценке времени суток. В этом состоянии возникают интересные ошибки опознавания: «Утро» оценивается как вечер, а «Утро в Венеции» — как «день, четырнадцать — шестнадцать часов» или как «вечерний закат солнца» (рис. 2). Мы сопоставили такие оценки времени суток с квалификацией погоды. Выяснилось, что если картина К. Коро «Утро» оценивается как вечер, то погода квалифицируется как «пасмурная», «неясная», «облачная», при этом даются простые объяснения: «если солнца нет, то, значит, вечер». Можно предположить, что такое систематическое ошибочное опознавание времени суток как вечера связано с отнесением погоды к категории «несолнечной». При функционировании левого полушария изображения несолнечной погоды на картинах чаще всего определяются как вечер (рис. 2). Однако и в тех случаях, когда предгрозовая погода или эффект тумана опознаются как «ясная, солнечная погода», время суток также ошибочно определяется как «вечер», «закат солнца», «вечерний закат». Очевидно, что левое полушарие схематизирует ситуацию, подгоняя разнообразные состояния природы под стереотипы: не солнечно — вечер, солнечно — закат.</p>
      <p><strong>Логическая реконструкция сюжета.</strong> В условиях угнетения правого полушария и функционирования левого испытуемым свойственно реконструировать сюжет изображения, подстраивая его под типичные житейские ситуации, бытовые схемы. В качестве отправной точки для построения таких схем служат обычно фигуры людей. Так, неясные контуры фигур на картине «Утро» К. Коро расцениваются как «рыбаки» («река, рыбаки ловят рыбу утром») либо как «грибники» («вероятно, здесь утро, так как бабушка с внуком устали и сели на бревно завтракать. Они ходили за грибами, а за грибами ходят рано утром»). В таких развернутых сюжетно-логических построениях испытуемые произвольно вводят логические посылки, умозаключения, что может приводить (случайно) к адекватному опознаванию времени суток. Чаще, однако, испытуемые, руководствуясь логическими посылками, допускают ошибки опознавания.</p>
      <p>Таким образом, на основе умозаключений, логических посылок левое полушарие укладывает тот или иной образ в классификационную сетку, подгоняет под схему, игнорируя реально имеющиеся в картине чисто живописные признаки состояния погоды и времени суток, не схватывая смыслообразующих отношений между ними.</p>
      <p><strong>Автономное текстопорождение.</strong> При функционировании левого полушария возникают также развернутые рассказы, полностью оторванные от сюжета изображения; развитие их определяется собственной внутренней логикой испытуемого и выхватыванием отдельных несущественных признаков изображения. Так, при предъявлении картины «Мост Ватерлоо» испытуемая, увидев год создания картины, заявила: «В начале двадцатого века. С церковью ассоциации. Двухтысячный год. Конец света — но его не будет. Есть мир, есть антимир. (Погода?) Еще не успела травка подрасти, но тает последний снег. (Время суток?) Сумерки. Если бы были тени, можно было бы по солнцу сориентироваться». (Заметим, что эта же больная в условиях сохранной деятельности правого полушария отвечала кратко и точно: «туман».) Раз возникнув, такое автономное от содержания картины текстопорождение стереотипно повторяется в каждом сеансе угнетения правого полушария, хотя больные утверждают, что никогда ранее предъявленного изображения не видели.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Заключение</p>
      </title>
      <p>Приведенные данные показывают, что правое и левое полушария мозга вносят принципиально различный вклад в процесс опознавания сложных цветовых изображений. Для деятельности правого полушария характерна высокая точность и скорость опознавания, однозначность и лаконичность ответов, четко определяющих суть изображения. Такой целостный способ опознавания, свойственный правому полушарию, определяется как синтетический. Однако наш материал позволяет утверждать, что правое полушарие осуществляет не только синтез, оно способно выделять значимые признаки, структурировать их и выстраивать иерархию, устанавливать адекватные смысловые связи между признаками изображения. Это свидетельствует о целенаправленности процесса опознавания, о соответствии его поставленной перед испытуемым задаче. Таким образом, за мгновенным синтезом кроется, с нашей точки зрения, сложная операция анализа.</p>
      <p>По существующим представлениям [Величковский, 1982; Запорожец, Зинченко, 1982; Зинченко, Вергилес, 1969; Зинченко, 1981; Шехтер, 1967], опознавание знакомых объектов опирается на хранящиеся в памяти целостные образы-эталоны. Можно представить, что в процессе опознавания состояний природы правое полушарие на основе выделенных релевантных признаков и отношений между ними проводит идентификацию формирующегося образа с эталонами состояний погоды и времени суток. Успешность идентификации при сохранной деятельности правого полушария наводит на мысль, что целостные образы-эталоны формируются именно структурами правого полушария. Напротив, при угнетении правого полушария страдает селекция значимых признаков, структурирование самих признаков и семантических связей между ними, что приводит к нарушению процесса идентификации с образом-эталоном.</p>
      <p>Левое полушарие участвует в процессе опознавания сложных изображений, используя иной подход и другие принципы. Осуществляя поединичный перебор элементов изображения, оно оказывается неспособным синтезировать целое из частей [Nebes, 1971]. Процесс формального поэлементного перебора включает и незначимые признаки; смысл ответов испытуемых размывается или утрачивается вовсе. Иными словами, исчезает целенаправленность процесса опознавания, соответствие его поставленной задаче. Это — слабая сторона деятельности левого полушария. Сильная же сторона состоит в стремлении к категоризации, классификации явлений, которая проявляется и в логической реконструкции сюжета изображения, производимого путем перебора нерелевантных признаков или путем перебора выученных (и закрепленных в памяти левого полушария) схем — стереотипных бытовых ситуаций. Отрываясь от анализа, селекции значимых признаков, их структурирования, левое полушарие в процессе логической реконструкции сюжета чаще приходит к ложным умозаключениям (поскольку исходным пунктом рассуждения является случайная деталь, незначимый признак), чем к адекватному опознаванию. Крайним случаем такой реконструкции сюжета является автономное текстопорождение, обильная и холостая речевая продукция.</p>
     </section>
     <section>
      <title>
       <p>Выводы</p>
      </title>
      <p>Роль <emphasis>правого</emphasis> полушария для опознавания сложных изображений состояний природы состоит в анализе структуры изображения, отборе значимых признаков и мгновенном синтезе целостного образа; в целенаправленности процесса опознавания; в идентификации формирующегося образа с образами-эталонами. Правое полушарие ответственно за установление адекватных смысловых связей между признаками изображения, а также между объектами действительности и формируемыми при опознавании образами. Иначе говоря, правое полушарие обеспечивает изоморфность отображения объектов и внешнего мира, что имеет первостепенную биологическую важность для ориентировки в калейдоскопе постоянно меняющегося окружения.</p>
      <p>Левое полушарие вводит опознаваемый образ в широкие обобщенные классы явлений, соотносит с определенными схемами, обеспечивает логическое осмысление ситуаций. Используя классификационный подход [Глезер, 1985; Леушина, Невская, Павловская, 1981, 1982], левое полушарие оперирует логическими конструктами, схемами, символическими знаками, денотаты которых утрачены, вследствие чего изоморфность отображения внешнего мира исчезает.</p>
     </section>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Мозг человека и многозначность когнитивной информации: конвергентный подход<a l:href="#n_32" type="note">[32]</a></p>
     </title>
     <p>Цель данного исследования — рассмотреть применение конвергентного подхода на примере изучения механизмов выбора значения в ситуации многозначности методами когнитивной психологии, лингвистики и нейрофизиологии. Описывается логика постановки проблемы конвергентного исследования и необходимые пререквизиты для реализации междисциплинарного подхода. В основу легло теоретическое предположение о том, что при первичном столкновении с многозначной информацией осуществляется выбор — что осознавать, а что нет. При этом невыбранное значение не просто игнорируется, но активно подавляется. Следствием такого подавления будет его негативное последействие, а именно — затруднение извлечения ранее подавленного значения. Использование метода фМРТ позволило судить о мозговых механизмах выбора значения слова, а поведенческое исследование — оценить последействие этого выбора. Благодаря совместной разработке дизайна представителями когнитивной психологии, лингвистики и нейрофизиологии удалось преодолеть существенную методическую несовместимость методов. В результате анализа функциональной активности мозга было зафиксировано снижение локальной активации гиппокампа в процессе выбора значения многозначного слова, что свидетельствует в пользу гипотезы о вовлечении процессов подавления в разрешение многозначности. Эффекты, обнаруженные в поведенческом исследовании последействия совершенного выбора, лишь косвенно могут свидетельствовать в пользу наличия механизма активного подавления невыбранного значения. Наша работа еще раз показывает, как важна для мульдисциплинарных исследований механизмов работы мозга продуманность и философское обоснование самой постановки вопроса. Объединение усилий представителей разных наук дает качественно новое знание, которое невозможно было бы получить в иной экспериментальной ситуации.</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>Человек живет в мире, который постоянно меняется не только в физическом и социальном смысле, но и в многомерных, динамичных контекстах личности, ее состояний, конкретных взаимодействий, целей и культурной среды. Поразительно, как человеку удается улавливать смыслы, обрабатывать разноуровневую сенсорную и ментальную информацию и принимать решения в условиях такой многофакторной нестабильности. Эти вопросы усложняются еще и тем, что отнюдь не весь объем обработки информационного потока обеспечивается механизмами сознания (что бы под ним не понимать), не говоря о рефлексии. Более того, решение сходных или даже одних и тех же задач может происходить существенно по-разному, и транспарентность алгоритмов или процедур иной природы, как правило, очень трудно выявляется, и опасность предвзятой трактовки непренебрежимо велика.</p>
     <p>Все когнитивные процессы, независимо от их осознанности, рутинности, тривиальности или новаторства и даже уникальности, обеспечиваются мозговыми процедурами. Огромную роль в ментальном мире человека играет язык, который не только обеспечивает основной вид коммуникации, но и является главным инструментов мышления: мы — не просто <emphasis>Homo Sapiens</emphasis>, но <emphasis>Homo Loquens</emphasis>, а значит, по словам У. Эко, мы утоплены в языке, мы кардинально от него зависим. Но и язык принципиально многозначен: от контекстов зависит не только выбор значений номинаций, но и трактовка синтаксиса, не говоря о дискурсе. Из этого следует, что перед мозгом постоянно стоит сверхсложная задача функционирования в многомерной среде — как внешней, так и внутренней. Как это изучать? Это не по силам ни одной из традиционно сформировавшихся наук — такое исследование конвергентно и все более мультидисциплинарно. Совмещение координат, возможностей и понятийных аппаратов столь разных дисциплин как, к примеру, нейрофизиология, психология и лингвистика, представляет собой отдельную очень сложную задачу, но без ее решения в приемлемом приближении исследование становится обреченным на фундаментальные ошибки. Описанию того, как мы с этим справлялись и посвящена данная статья.</p>
     <p>С самого начала нужно отметить, что понимание так называемой психофизической проблемы крайне различно внутри отдельных наук, и даже может полностью игнорироваться в экспериментальных исследованиях как не имеющее отношения к «делу». Меж тем есть разночтения и более тонкие: психофизическая и психофизиологическая проблема [Анохин, 2017; Лекторский, 2011; Дубровский, 2011; Александров, 2009; Чалмерс, 2013]. Ф. Крик утверждал [Crick, Koch, 2007], что, если бы нам удалось узнать все свойства нейронов и их взаимодействия, мы могли бы объяснить, что такое дух (однако еще через несколько лет он в этом усомнился). Но так считают отнюдь не все… Например, Джон Серл отчетливо постулирует, что сознание реально и нередуцируемо, и что нормальная схема научной редукции по образцу физики предполагает различие иллюзии и реальности. Такие различия невозможно провести для сознания, пишет Серл, так как для него иллюзия и есть реальность [Серл, 2002]. С тех пор проблема практически не прояснилась: В. А. Лекторский сформулировал парадокс о том, что мозг находится в мире, а мир находится в мозге [Лекторский, 2011]… Тем не менее, пока нет оснований отрицать, что необъяснимые психофизически субъективные состояния и все психические феномены — сознательные и бессознательные — порождаются нейронными сетями, с очевидностью имеющими адресата, интерпретирующего их «тексты» или хотя бы просто считывающего их [Черниговская 2012a]. Кто «он»?</p>
     <p>Рассматривая теоретические и методологические вопросы расшифровки мозговых нейродинамических кодов явлений субъективной реальности, Д. И. Дубровский считает, что проблема «субъективная реальность и мозг &lt;…&gt; в ее современной трактовке является научной проблемой. Ее следует отличать от психофизической проблемы как собственно философской, выражавшей в общем виде вопрос о соотношении духовного и телесного (физического)» [Дубровский, 2015].</p>
     <p>Как пишут Е. П. Велихов и В. А. Лекторский с соавторами, «пристальное внимание к материальным основам сознания отнюдь не свидетельствует о приверженности редукционизму в варианте теории идентичности мозга и сознания… Сложность, разнообразие и непрямой характер современных методов исследования лишь расширяют поле возможностей для интерпретации результатов в рамках социогуманитарных и философских подходов» [Велихов и др., 2018]. Присущая исключительно сознанию интенциональная и смыслообразующая функция несводима к любым формам адаптивной активности мозга.</p>
     <p>Серьезной негативной характеристикой экспериментальной когнитивной науки является относительно узкая специализация (которая и должна быть преодолена). Количество данных делает размеры «Вавилонской башни» все необозримей, тогда как очевидна необходимость смены парадигм, ибо накопление данных почти не дает качественного сдвига. Это приводит к тому, что существующие подходы к психофизиологической проблеме недостаточно эффективны: при всех имеющихся возможностях исследовательских методов, и несмотря на большое количество получаемых фактов (часть из которых, несомненно, полезна, например, для медицины), простое накопление информации не приближает к пониманию закономерностей работы мозга при обеспечении когнитивной деятельности и не позволяет ответить на главные вопросы о том, как мозг обеспечивает сложное поведение и мышление человека.</p>
     <p>Нужно также иметь в виду, что мозг человека — это мозг человека, и его высшие функции не могут быть выведены простым умножением данных о мозге животных относительно более простой организации. Кроме того, сейчас понятно, что мозговая деятельность не исчерпывается вычислительными процедурами, и высшие ее проявления как в искусстве, так и в науке — не алгоритмические. Как пишет Д. С. Чернавский, логическое описание мира может становиться препятствием для получения новых знаний, не соотносящихся с привычными правилами [Чернавский, 2014].</p>
     <p>Таким образом, нельзя не согласиться с коллегами в том, что барьером на пути диалога между разными науками о жизни порой становится онтологизация метафор и моделей, приводящая к эффекту <emphasis>simple living</emphasis> — опрощения жизни… Именно к этому подталкивают гипотезы тождества физического и психического, на которые явно или неявно опираются компьютерная метафора, а также метафоры, наделяющие мозг различными энергетическими, химическими и, особенно, психическими атрибутами: энергетический мозг, гетерохимический мозг, бодрствующий мозг, эмоциональный мозг, мотивированный мозг, метафорический мозг и, наконец, когнитивный мозг — это подменяет реальность и редуцирует «когито», познание к мозгу, который является только «инструментом познания». Тем самым когнитивная нейробиология невольно оказывается в плену эффекта <emphasis>simple living</emphasis> [Асмолов, Шехтер, Черноризов, 2018].</p>
     <p>Попытки развития теоретических представлений в рамках проблемы «сознание и мозг» нередко сопровождаются научными спорами, иногда демонстрирующими непримиримые позиции ученых разных специальностей [Дубровский, 2017].</p>
     <p>Настоящая работа имеет целью поиск мозговых механизмов разрешения принципиальной многозначности поступающей информации, а также демонстрацию эффективности конвергентного подхода методами когнитивной психологии, лингвистики и нейрофизиологии.</p>
     <p>Целью любого научного исследования является не только поиск нового знания, но решение проблем, возникающих в связи с осмыслением уже имеющегося знания. Особенно важно хорошо сформулировать проблему в междисциплинарных исследованиях.</p>
     <p>Выделим, не претендуя на полноту, три типа проблем: фундаментальные, поисковые, критические.</p>
     <p>Фундаментальные проблемы, приводящие к радикальному пересмотру наличного знания, возникают тогда, когда не вызывающие сомнения опытные данные противоречат другому не менее надежному знанию (логике, твердо установленным законам и т. д.). Как устранить возникшее противоречие, не избавляясь ни от одного из противоположных утверждений? Основной способ решения — придумывание гипотетической причины, действие которой и приводит к противоречию. Тем самым, что очень важно, еще до опыта можно оценить, действительно ли предложенная гипотеза разрешает проблему. Разумеется, мало придумать такую причину, надо еще проверить, что она действительно проявляется в опыте.</p>
     <p>В психологии много нерешенных фундаментальных проблем. Лучшие умы в течение столетий безуспешно пытались решить некоторые из них. Как, например, какие-то физические и молекулярные процессы в мозге могут порождать субъективные переживания? Ведь у этих процессов самих по себе не может быть субъективных переживаний. Исследователи лишь разводят руками: здесь провал в объяснении. И с перепугу зачастую заявляют, что не надо и думать о решении подобных проблем. До сих популярна фраза, высказанная физиологом Э. Дюбуа-Реймоном в 1872 году: <emphasis>«Ignoramus et ignorabimus».</emphasis> Отказ от решения фундаментальных проблем мешает находить идеи, позволяющие строить новые плодотворные парадигмы. Стоит ли удивляться, что психологи периодически обсуждают кризис своей науки? Надо заметить, что и другие области знания страдают тем же.</p>
     <p>Поисковые проблемы вызваны нашим знанием о том, что мы нечто не знаем. Предполагается, что это нечто существует или, по крайней мере, может существовать, и наша задача — узнать какие-то пока еще неизвестные его характеристики (в том числе, может быть, и вероятность его существования). Так, древние греки знали, что Земля — шар, но не знали, каков размер этого шара, пока Эратосфен не придумал, как измерить радиус Земли. До середины XIX века все знали, что физиологический процесс возбуждения в нерве протекает с огромной быстротой, но никто точно не знал, с какой, пока Гельмгольц не придумал способ измерения скорости прохождения нервного импульса.</p>
     <p>Иногда незнаемое понимается интуитивно. Но тогда и решение будет приблизительным. Например, все знают, что люди как-то отличаются по уму. А. Бине придумал способ, как измерить величину интеллекта. Но что именно измерял его тест? Бине отшучивался: интеллект — это то, что измеряет мой тест. После Бине интеллектуальные тесты стали создаваться в обилии, реализуя весьма разные идеи измерения. Да и сам интеллект начал дробиться на части: флюидный интеллект, кристаллизованный интеллект, эмоциональный интеллект, социальный интеллект, музыкальный интеллект и т. д., а еще независимо измеряют креативность, мудрость и пр., потому и прогностическая валидность этих тестов невысока.</p>
     <p>Это не значит, что работы с ненаправленным поиском бессмысленны или ненаучны. В. П. Зинченко говорил: «Исследователь не может ждать откровения, которое осенит другого» [Зинченко, Моргунов, 1994]. Лучше что-то делать, чем не делать ничего. В результате ненаправленного поиска может повезти — обнаружится никем не предполагавшийся эффект, или в голову придет оригинальная идея, о которой никто не догадывался. Правда, чтобы увидеть неожиданное, надо быть к этому готовым.</p>
     <p>Если проблема не поставлена, то существенный результат может быть получен лишь случайно. Результаты ненаправленного поиска надо проверять в независимых исследованиях.</p>
     <p>Критические проблемы — это проблемы проверки: действительно ли существует обнаруженный феномен или это артефакт? Верна ли наша гипотеза о причинах явлений? Какая из нескольких конкурирующих теорий, объясняющих тот или иной феномен, предпочтительнее? Решением критической проблемы является ответ «Да» или «Нет» (правда, чаще всего «Скорее, да» или «Скорее, нет»). При этом ответ «Нет» надежнее ответа «Да».</p>
     <p>Существование неожиданного, никем не предполагаемого явления будет окончательно признано только тогда, когда удастся вписать это явление в научное знание. Открытие рентгеновских лучей было удивительным, — настолько удивительным, что великий физик У. Томсон (лорд Кельвин) объявил их вначале тщательно разработанной мистификацией. Сомнения продолжались до тех пор, пока не было показано, что рентгеновские лучи — это просто электромагнитные волны в более коротком диапазоне, чем ранее изучалось.</p>
     <p>Итак, при решении фундаментальных проблем придумывается гипотеза, разрешающая проблему. При решении поисковых проблем придумывается метод, с помощью которого можно получить конкретное знание о досель неизвестных свойствах изучаемого явления. При решении критических проблем выводятся подлежащие эмпирической проверке следствия из рассматриваемых гипотез.</p>
     <p>Возвращаясь к данному конвергентному исследованию, необходимо отметить, что именно постановка проблемы является его первым этапом. В 1974 году был обнаружен эффект повторного неосознания ранее неосознанного (невоспринятого, забытого, невычисленного и т. п.), и было высказано предположение, что существует когнитивный механизм, обеспечивающий принятие решения что осознавать, а что — нет [Аллахвердов, 1993]. Работой этого механизма объяснялось наличие двух обнаруживаемых эмпирических эффектов. То, что однажды было осознано, имеет тенденцию при повторном предъявлении быстрее и чаще осознаваться, а если повторного предъявления не было, — проникать в ответ испытуемого в виде ошибки (эффект последействия позитивного выбора). То, что однажды уже не было осознано, имеет тенденцию при повторном предъявлении осознаваться медленнее и реже, но если повторного предъявления не было, то тоже попадать в сознание в виде ошибки (эффект последействия негативного выбора). При этом сила эффекта последействия позитивного выбора намного больше, чем сила эффекта последействия негативного выбора.</p>
     <p>Эффект позитивного выбора выглядит достаточно тривиальным. Например, гештальтисты сформулировали закон последействия фигуры: то, что ранее было выбрано в качестве фигуры (то есть было осознано), имеет тенденцию и в следующий раз выбираться в аналогичном качестве даже в более затрудненных условиях. Э. Рубин еще в 1921 году [Rubin, 1921] показал это на нетривиальных стимулах. Он предъявлял бессмысленные двойственные изображения и давал инструкцию испытуемым, какую часть воспринимать как фигуру, а какую — как фон. Впоследствии при повторном предъявлении припоминание изображений было более успешным, если инструкция, что именно надо воспринимать, не менялась, по сравнению с условием ее изменения.</p>
     <p>Обнаруженный эффект последействия негативного выбора оказался совершенно неожиданным, так как был необъясним в рамках существовавших психологических концепций [Аллахвердов, 1993]. Так, например, было показано, что если при выполнении задачи заучивания испытуемый не может воспроизвести какие-то стимулы, то при повторном предъявлении того же стимульного ряда, он имеет тенденцию снова не воспроизводить именно их. Позднее эффекты ухудшения выполнения задачи при повторном предъявлении ранее не осознанного стимула были обнаружены для разных частных случаев [Gernsbacher, 1991; VanRullen, Koch, 2003; Tipper, 1985].</p>
     <p>Рассмотрим эти эффекты на конкретном примере. Хорошо известно изображение Э. Боринга «жена или теща». Некоторые быстро замечают изображение молодой женщины, а некоторые — старухи. При повторном предъявлении картинки люди опознают ту же фигуру, которую заметили раньше, то есть наблюдается эффект последействия фигуры (или позитивного выбора). При этом они могут долго не видеть альтернативного варианта интерпретации или испытывают трудности с его обнаружением при постановке соответствующей задачи. Таким образом, если упорно осознается одно значение изображения, правомерно ли говорить, что так же упорно не осознается второе? Можно ли считать, что наблюдается последействие негативного выбора? Существуют данные [Filippova, 2011; Peterson et al., 2012], что при восприятии двойственного изображения второе невыбранное значение воспринимается, хотя и не осознается. Так как эффекты позитивного и негативного выбора проявляются совместно, возникает вопрос: действительно ли мозгом принимается специальное решение не только о том, что осознавать, но и о том, что не осознавать?</p>
     <p>Таким образом, для настоящего исследования была сформулирована следующая критическая проблема: действительно ли существует мозговой механизм, обеспечивающий принятие специального решения о неосознании невыбранного значения? Для решения такой задачи необходимо было совместно с лингвистами создать сбалансированный стимульный материал и совместно с психологами сформировать дизайн исследования, позволяющий, применив методы нейровизуализации, заметить негативный выбор даже тогда, когда он не очевиден на поведенческом уровне.</p>
     <p>Для решения поставленной задачи была разработана исследовательская методология, основанная на объединении психологического, лингвистического и нейрофизиологического подходов и базирующаяся на идее о том, что разрешение многозначности включает два основополагающих механизма: поддержание активации выбранного значения (позитивный выбор) и подавление альтернативных значений (негативный выбор).</p>
     <p>В качестве моделирующей ситуации, в которой наиболее ярко проявляется конкуренция значений и в которой должна проявиться работа механизмов выбора значения, мы определили ситуацию многозначности. Теоретическим основанием данного исследования является положение о том, что при первичном столкновении с многозначной информацией осуществляется выбор что осознавать, а что — нет. При этом невыбранное значение не равно отсутствующему, а является активно подавленным. Следствием этого активного подавления будет его негативное последействие, а именно — затруднение извлечения ранее подавленного значения.</p>
     <p>Серьезная трудность в исследовании проблемы многозначности связана с подбором адекватного стимульного материала. Большинство исследований многозначности на вербальном материале проводятся с использованием «естественной многозначности», то есть реально существующих в языке омонимов, омографов и т. п. Однако это не позволяет непосредственно сравнивать в экспериментах условия многозначности с условием однозначности, так как эти условия всегда будут неэквивалентными. Было решено использовать задачу достройки слов до целого. Нам требовалось найти такие слова в русском языке, где пропуск одной буквы позволял был достраивать слово двумя альтернативными (например, пропуск первой буквы в слове «_АРШ» позволяет достроить его до слов «ФАРШ» и «МАРШ»). Такой вариант стимула становился многозначным. Тот же самый стимул можно было сделать однозначным, пропустив другую букву: «Ф_РШ» и «М_РШ» соответственно. К каждому слову было добавлено прилагательное с пропущенной буквой, которое задавало контекст для достройки существительного: «МЯ_НОЙ _АРШ»/«ВО_ННЫЙ _АРШ» (многозначный вариант) и «МЯ_НОЙ Ф_РШ»/«ВО_ННЫЙ М_РШ» (однозначный вариант). Контекстная предсказуемость целевых слов в многозначном варианте была проверена в предварительном пилотном исследовании. Таким образом мы получили стимульный материал, позволяющий изучать как процесс выбора значения, так и последействие этого выбора. Были проведены два исследования — психологическое и нейрофизиологическое — по единой процедуре.</p>
     <p>Испытуемым последовательно предъявлялись словосочетания с пропусками букв, которые требовалось достроить до осмысленного целого и произнести ответ вслух. Парные варианты («МЯ_НОЙ _АРШ»/«ВО_ННЫЙ _АРШ» или «МЯ_НОЙ Ф_РШ»/ «ВО_ННЫЙ М_РШ») были всегда разделены тремя другими словосочетаниями.</p>
     <p>Благодаря такому дизайну и процедуре мы могли сопоставить обработку однозначных и многозначных стимулов на первом этапе при контроле их значения, а также оценить последействие однозначной/многозначной достройки на достройку словосочетания с альтернативным контекстным словом.</p>
     <p>В рамках поведенческого психологического эксперимента мы проверяли гипотезу, что при повторном столкновении с многозначным стимулом испытуемый будет пытаться осуществить его достройку в том же семантическом контексте, то есть с учетом первого значения. Так как прилагательное не сочетается по смыслу с первым значением, возникнет конфликт, преодолевая который, механизм сознания должен сменить негативный выбор второго значения на позитивный. Этот процесс проявится в замедлении времени достройки стимула до второго значения по сравнению с контрольным (однозначным) условием. Ожидалось, что для неосознанных многозначных стимулов испытуемые будут дольше достраивать словосочетания, предъявляемые вторыми, либо не успевать дать ответ за отведенное время по сравнению с однозначными вариантами.</p>
     <p>В рамках нейрофизиологического исследования использовался метод фМРТ, который позволяет, анализируя изменения мозговой активности во время первого предъявления словосочетания, выявить участвующие в этом процессе структуры мозга.</p>
     <p>Вопрос для нейрофизиологического (фМРТ) исследования был сформулирован следующим образом: какие именно структуры мозга и как именно вовлекаются в обеспечение процессов неосознаваемой селекции одного из значений слова и что при этом может происходить с его невыбранным значением? Это дает возможность проверит две альтернативные гипотезы:</p>
     <p>1) процесс выбора значения слова происходит по принципу «победитель забирает все», а с невыбранными значениями ничего не происходит, то есть предполагается, что в сочетании с прилагательным «ВО_ННЫЙ», будет больше активирован вариант достройки «МАРШ», что будет способствовать выбору именно этого значения. В этом случае будет наблюдаться большая активность в структурах мозга, связанных с процессами селекции семантической памяти;</p>
     <p>2) при выборе одного из значений слова («ВО_ННЫЙ _АРШ» — выбранное значение «МАРШ»), другое значение, а в нашем случае вариант достройки («ФАРШ»), подавляется. В этом случае будет наблюдаться вовлечение структур мозга, связанных с торможением.</p>
     <p>Таким образом, наше конвергентное исследование было построено так, чтобы показать, что объединение усилий представителей разных наук дает качественно новое знание, которое невозможно было бы получить в иной экспериментальной ситуации. Совместная разработка дизайна специалистами в области когнитивной психологии, лингвистики и нейрофизиологии сделала возможным в рамках одного масштабного проекта изучить процессы выбора значения слова и его последействия. При этом нейрофизиологическое исследование позволило судить о мозговых механизмах выбора значения слова по первому предъявлению, а поведенческое исследование — оценить последействие этого выбора по второму предъявлению. Благодаря этому удалось преодолеть существенную методическую «несовместимость» методов.</p>
     <p>Результаты поведенческого исследования показали, что происходит ускорение ответа по однозначным стимулам при втором предъявлении, при отсутствии такого ускорения — по многозначным. При этом, при втором предъявлении многозначного стимула обнаружилось возрастание ошибок замены (использование ранее выбранного значения в неподходящем контексте, например «ВОЕННЫЙ ФАРШ»). Такой эффект мог быть спровоцирован взаимодействием двух механизмов: ускорения вследствие предшествовавшей обработки сходного стимула (что проявилось на однозначном варианте) и замедлением, вызванным актуализацией ранее предшествующего значения. Таким образом, поведенческие данные позволили продемонстрировать яркий эффект позитивного выбора, на фоне которого эффект негативного выбора мог не проявиться.</p>
     <p>Однако результаты нейрофизиологического исследования показали снижение локального энергопотребления в гиппокампе при первом предъявлении словосочетаний с возможностью многозначной достройки по сравнению с однозначным условием, что свидетельствует в пользу гипотезы о вовлечении процессов подавления в разрешение многозначности.</p>
     <p>Данный эффект близок по своему проявлению к так называемому эффекту забывания, связанному с извлечением информации из памяти [Anderson et al., 1994], который на нейрофизиологическом уровне может проявляться как относительное снижение активности гиппокампа. Полученный результат также соответствует гипотезе, в соответствии с которой к ранее невыбранному значению будет затруднен доступ [Аллахвердов, 1993; Gernsbacher, 1991] в результате супрессии последнего. Именно подавлением такого невыбранного значения может быть объяснен эффект снижения энергопотребления в гиппокампе при выборе варианта достройки многозначного слова по сравнению с контрольным условием, когда это же самое слово можно достроить только одним-единственным способом.</p>
     <p>В настоящем исследовании на примере конкретной задачи изучения одного из аспектов работы мозга в ситуации разрешения многозначности показан способ реализации и эффективности конвергентного подхода.</p>
     <p>Результаты позволили решить главную проблему: действительно ли существует механизм, обеспечивающий принятие отдельного решения о неосознании невыбранного значения? Для этого было успешно реализовано специальное исследование по поиску сбалансированного стимульного материала, а результаты обработки психологических и нейрофизиологических данных позволили судить о механизмах позитивного и негативного выбора значения слова в ситуации неоднозначности. Интересно, что полученные психологические данные подтверждают наличие позитивного выбора и не отрицают наличие негативного. Установленное при анализе функциональной активности мозга снижение локальной активации гиппокампа рассматривается нами как первое свидетельство вовлечения процессов подавления невыбранных значений при интерпретации многозначного слова.</p>
     <p>Наша работа еще раз показывает, как важна для мульдисциплинарных исследований механизмов работы мозга продуманность и философское обоснование самой постановки вопроса, не говоря об интерпретации результатов [Дубровский, 2015; Велихов и др., 2018]. Простое накопление данных не ведет к парадигмальному прорыву. Человеку приходится жить в постоянно меняющейся среде и принимать решения об интерпретации многозначной информации всех уровней — от сенсорных стимулов до языка и коммуникации в целом, что зависит от разных видов контекста.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><emphasis>P. S.</emphasis> Локализация функций в мозгу: король мертв, да здравствует король?</p>
     </title>
     <p>Романтические времена, когда психические функции благодаря наблюдениям тех лет как-то чудесно и стройно находили себе пристанище в определенных зонах мозга, а потом еще и «прописались» в правом или в левом его полушариях, — прошли.</p>
     <p>Нобелевская премия за изучение функциональной асимметрии мозга человека была вручена Роджеру Сперри с коллегами в 1981 году, и интерес к этой теме вышел за пределы нейрофизиологии и медицины: диалог полушарий стал восприниматься как модель культуры и метафора в бахтинском смысле. Модная тогда идея бинарности (правое — левое, дискретное — континуальное, логическое — метафорическое, черное — белое, сырое — вареное, верх — низ, запад — восток, алфавит — иероглифика, арифметика — геометрия, язык — эмоции… список длинный) как бы получила материальный субстрат в виде реципрокно сосуществующих полушарий мозга, находящихся в постоянном непростом диалоге двух соседей, рожденных жить вместе. Этот тандем как-то уживался, толерантно сводя и примиряя — с помощью <emphasis>corpus callosum</emphasis> — разные когнитивные стили, даже разные цивилизации. Так и говорили: «правополушарная культура — искусство и Восток», «левополушарная культура — наука и Запад». История культуры готова была разместиться на оси от правополушарных «примитивных» до левополушарных «современных». Основания для этого были, и в приведенных здесь статьях примеры таких фактов показаны. Стоит, однако, вспомнить, что Ю. М. Лотман, так увлеченный метафорой внутримозгового диалога, весьма резко обрывал учеников, стремившихся нарисовать на доске таблицу из двух столбцов, куда как-то подозрительно просто упаковывались европейские жанры и стили (всякому понятно, что можно привести десятки противоречащих примеров на любом этапе развития культуры или в выявлении общей тенденции).</p>
     <p>С тех пор многое изменилось, хотя сама модель продолжает развиваться, несмотря на иные контексты и методы исследований. Очень интересное представление различий в право- и левополушарных когнитивных механизмах развивает, например, В. К. Финн. Это не только новый шаг в осмыслении таких различий (нарушается привычная ось «логика — интуиция»; см. пионерские работы [Иванов, 1978; Маслов, 1983; Спрингер, Дейч, 1983]), но и в упорядочении самих координат познавательных процессов и их моделирования в системах «очеловеченного» искусственного интеллекта. Формулируя принципы структурной когнитологии, Финн противопоставляет, например, такие факторы, как <emphasis>изоморфизм структур данных и логическое противоречие</emphasis> («левое») и <emphasis>аналогия и исследовательский парадокс</emphasis> («правое»). Он приходит к выводу, что, помимо интеллектуальных способностей «левого» и «правого» типа, существуют и способности интегративного типа: например, к целеполаганию, отбору знаний, созданию целостной картины, объединяющей знания, способность к коррекции теории и поведения в условиях изменения ситуаций и знаний [Финн, 2009]. Из этого следует, что разные языки мышления не так уж непереводимы, и есть что-то вроде пиджинов… Речь идет о том, чтобы, как формулирует это Менский [2004], перебросить мост между естественнонаучной и гуманитарной культурами. Очень важными для осмысления различий и взаимодополнительности культуроспецифичных, в том числе и этнических, типов познания [Александров, Александрова, 2009, 2010] являются исследования на стыке наук, и сознание является одновременно элементом физики, нейрофизиологии и психологии.</p>
     <p>Взгляды на мозговые механизмы высших психических функций с самого начала менялись волнообразно: то считалось, что психикой управляет весь мозг, то — когда Брока и Вернике описали пациентов с очаговыми поражениями левого полушария — у вербального языка оказался вполне определенный дом из двух специализированных отсеков — для восприятия и для говорения. Сразу появилось множество свидетельств того, что и другие виды психической деятельности имеют свои места, а мозг стал изображаться как лоскутное одеяло, где размещались счет, чтение, альтруизм, дружба, надежда, любвеобильность, самооценка и креативность, человечность и твердость.</p>
     <p>Естественно, основания для таких выводов поступали из медицины, и все это была правда. Но не вся правда, как оказалось, когда появились способы исследовать мозговую активность объективными инструментальными методами, начиная с ЭЭГ (и магнитной ЭЭГ) и метода вызванных потенциалов и заканчивая томографиями — позитронно-эмиссионной и функциональной, основанной на анализе магнитного резонанса во время выполнения когнитивных задач. Разрешающая способность этих и других современных методов картирования мозга, а также появление тонких поведенческих методик (например, приборов, фиксирующих микродвижения глаз — саккады) дали возможность подробно регистрировать физиологические процессы, обеспечивающие память, внимание и обработку разных типов информации.</p>
     <p>Эти данные, количество которых огромно, показывают совсем другую картину: в любой деятельности, кроме разве что самой простой механической (и то я в этом сомневаюсь), принимают участие многие отделы мозга, и не только каждый делает свою часть работы, но, самоорганизуясь, они составляют хорошо слаженный ансамбль. Музыкальная метафора — <emphasis>мозг как оркестр</emphasis> — мне кажется правильной. Ее можно и развить: все «музыканты» живут по своим адресам (и в этом смысле идея локализации не дискредитирована), но когда появляется общая задача, те, кто может и должен ее выполнять, соединяются друг с другом, «съезжаясь на <emphasis>jam-session</emphasis>», где и ведут себя как диктуют правила джаза — у них нет нот, нет дирижера и многие из них никогда не встречались раньше, но они настраиваются и импровизируют. А потом разъезжаются по домам… Конечно, это звучит слишком просто, но общая идея, как я думаю, такова (о процессах такого рода писали Анохин и Хебб еще в середине прошлого века).</p>
     <p>Фактически все высшие психические функции ассоциировались в конце XIX и в первой половине XX века с левой половиной мозга (почему она и стала называться доминантной), правой же сначала отводились только эмоции и кое-какие зрительные функции. Однако и тогда были внимательные и беспристрастные исследователи: например, Х. Джексон не только заметил, но и опубликовал свои наблюдения о том, что разные аспекты речи управляются разными полушариями мозга (это, впрочем, не произвело никакого впечатления на научную общественность и было оценено десятилетиями позже). Одним словом, началась эра изучения специализации полушарий, которая в совсем ином плане продолжается и сейчас, хотя мода на бинарность давно прошла. Параллельно не забываются и иные варианты локализации функций, что в основном имеет отношение к клиническим приложениям.</p>
     <p>Считается, что генетические события привели к специализации полушарий и это сделало нас людьми, так как левое полушарие взяло на себя языковые функции, что имело далекоидущие для антропогенеза последствия (включая шизофрению, при которой полушарный баланс еще больше расшатан; см. работы Т. Crow). Но это лишь одна из точек зрения, и подходить к этому надо аккуратно. В последние годы появилось много прекрасных исследований, обсуждающих сам статус асимметрии мозга, например то, является ли языковое развитие причиной или следствием церебральной асимметрии.</p>
     <p>Традиционно считается, что нарушение доминантности левого полушария приводит к аномалиям овладения языком, иногда не компенсируемому. Механизмы этого мало изучены, хотя данные мозгового картирования делают связь между латерализацией (распределением функций между полушариями) и языковым дефицитом очевидной. Непонятно также, как связаны генетически обусловленная атипичная латерализация языка и патология развития. В работе [Bishop, 2013] рассматривается вопрос о том, есть ли гены, вызывающие такие аномалии, и что именно они кодируют. Подчеркивается также, что церебральная латерализация не является стабильной характеристикой (мы писали об этом много лет назад: она меняется не только с возрастом, но и с состоянием, например в результате дисбаланса гормонального фона, с типом задачи и т. д.). Не утихает интерес к соотнесению полушарной доминантности с когнитивными стилями и т. п.</p>
     <p>Настало время определить, что и зачем мы хотим найти в мозгу в связи с языком и сознанием. Вопрос не так банален, как кажется на первый взгляд. Хотим ли мы найти места, где происходят некие события? Как можно больше мест и как можно детальнее их прописать? Зачем? Чтобы воспроизвести «лоскутное одеяло» с использованием самых современных, дорогих и изощренных приборов — так сказать, ремейк? Прикладная цель понятна (полезно для диагностики), но не оправдана по уже описанным причинам: локальные «адреса» есть только у очень простых действий и объектов, все остальное — мультиагентно, динамично, зависит от множества факторов и никогда не повторяется. Может быть, мы хотим увидеть процессы, их этапы и стадии? Мало того что очень трудно избавиться от параллельности происходящих в мозгу событий, не очевидно другое и главное — зачем видеть эти процессы? Первое, что приходит в голову: чтобы узнать, как это происходит, и чтобы попробовать это повторить в искусственных системах. Это опять прикладная задача. Ни «адреса», ни «пути» к этим адресам никак не спасают нас от дуализма — классической психофизической проблемы соотношения сознания и тела <emphasis>(the mind-body problem).</emphasis> Исследуя сознание и его проявления в различных языках мышления, в том числе в языке вербальном, мы не можем обойти проблему ментальной каузации — необходимости объяснить, как идеальное и материальное воздействуют друг на друга. Как было сказано в предисловии к этой книге, «умеренно удовлетворительная», по словам Шрёдингера, картина мира была достигнута высокой ценой: за счет удаления из нее нас как мыслящих субъектов. Если сознание и его следствия исключены из физической картины мира, то что мы ищем в мозгу? «Настоящий ученый» уверен, что физическое выше рангом, чем ментальное, и не сомневается, что рано или поздно ментальное будет до него редуцировано; в этом случае «адреса» и «пути» в мозгу пригодятся. Я так не думаю: надежда на то, что магистральная наука подойдет к этому без консерватизма, что таким образом физический универсум перестанет быть для нее герметичным, как бы забывшим, что есть еще ментальные, духовные измерения, призрачна, по крайней мере в ньютоновском мире.</p>
     <p>И, кажется, кот думает так же…</p>
    </section>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Улыбка кота…</p>
    <p>Зеркала, часы и знаки в мозгу, или Кто читает тексты нейронной сети?</p>
   </title>
   <epigraph>
    <p>ЕСТЬ ЛИ КОШКА ТОЖЕ ПТИЦА?</p>
    <text-author>Эмилий Керковиус. Краткая немецкая грамматика</text-author>
   </epigraph>
   <section>
    <title>
     <p>Когнитивный романтизм в зеркале контекстов<a l:href="#n_33" type="note">[33]</a></p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Ученых нужно <emphasis>драть за уши.</emphasis> И мудрые из них это одобрят, а прочие если и рассердятся, то на это нечего обращать внимания.</p>
     <text-author>В. Розанов<a l:href="#n_34" type="note">[34]</a> (на прогулке в лесу)</text-author>
    </epigraph>
    <empty-line/>
    <p>На XXVII конференции по когнитивной науке в Стрезе (Италия) Джерри Фодор выступил с лекцией <emphasis>What We Still Don’t Know About Cognition</emphasis> [Fodor, 2005], вызвавшей бурную дискуссию. Идея лекции такова. Основная разница между современным состоянием когнитивной науки и тем, что она представляла собой до 1950 года, сводится к замене ассоцианистской парадигмы вычислительной метафорой, где под вычислениями понимаются формальные операции с ментальными репрезентациями на основе составляющих их структур. Подразумевается, что ассоцианистский подход таким структурным требованиям не удовлетворяет. Встает вопрос: являются ли на самом деле ментальные операции, участвующие в когнитивных процессах, вычислительными, и если все-таки да, то в каком смысле? Предлагается выработать новое определение таких «вычислений», отличающееся от модели Тьюринга так же кардинально, как та отличается от ассоцианистской. Поскольку это представляется Фодору совершенно необходимым, а как это делать неизвестно, то разрешения кризиса в когнитивной науке не предвидится, и на вопрос, заданный в названии лекции, неизбежно следует ответ, что мы не знаем о когнитивных процессах и сознании практически ничего.</p>
    <p>Дискуссия вокруг вопросов когнитивного развития, основывавшаяся на анализе работ Фодора о концептах, продолжалась с участием его самого и специалистов из разных областей знаний, включая Ст. Лоренса. Э. Марголиса, Дж. Макклиланда, А. Гопник, Ф. Кейла, Д. Джентнер и др. Основной предмет обсуждения — радикальный нативизм Фодора, согласно которому репертуар концептов-примитивов у человека большей частью является врожденным, а не есть результат научения в процессе овладения опытом. Базисные врожденные концепты-примитивы сводятся, насколько сейчас известно, к списку примерно из тридцати единиц: связанные с пространством и движением в нем — начало «пути», конец «пути»; внутрь «контейнера», из «контейнера»; на поверхность, с поверхности; вверх, вниз; соединение; контакт; ритмическое/прерывистое движение, прямое движение; живые объекты, начинающие двигаться без внешних воздействий (связей и контактов) и ритмично; неодушевленные объекты, для движения которых нужны внешние воздействия, и т. д. Считается, что концепты организованы иерархически и, следовательно, представляют собой систему. Эта система генетически заложена в мозгу человека, где есть также механизм генератора новых концептов, обеспечивающий возможность формулирования гипотез [Fodor, 2001, 2005].</p>
    <p>В отличие от Юма, который считает, что все когнитивные (как мы бы сейчас это назвали) концепты вырабатываются на основе опыта, но могут быть сведены к врожденным сенсорным примитивам, Фодор, в целом согласный с этой логикой рассуждений, настаивает на том, что оснований для редукции всех концептов к сенсорным прототипам нет: таких редукций оказывается очень немного и приходится признать, что основные концепты-примитивы не есть результат жизненного опыта. Нетрудно догадаться, что такая позиция вызвала резкие возражения, что не разрешило спор ни в коей мере.</p>
    <p>В такой же мере неразрешимыми остаются споры о модульной или сетевой организации языковых и иных когнитивных процессов, врожденности и даже генетическом статусе языковой способности, о свойствах и самом содержании понятия сознания, ментальных репрезентаций и возможности формирования модели Другого <emphasis>(Theory of Mind)</emphasis> в онто- и филогенезе.</p>
    <p>Я сочла возможным привести эти примеры, чтобы подчеркнуть, что кризис налицо и способы его преодоления даже и в нашей дискуссии варьируют от пылкого радикального романтизма В. М. Аллахвердова до моего собственного кантианского пессимизма. Это не значит, впрочем, что я отрицаю главный тезис Виктора Михайловича Аллахвердова: <emphasis>с радикально когнитивистской точки зрения, цель организмов — не выживание, а познание.</emphasis> С поправкой — цель <emphasis>существования человека</emphasis>… Является ли это целью других биологических видов, во всяком случае не высших, абсолютно неизвестно, и не представляется возможным это установить. Другое утверждение, что все <emphasis>психические явления суть явления познавательные и могут быть описаны в терминах логики познания и процессов переработки информации</emphasis>, тоже не вызывает возражений в целом, но требует разъяснений последняя его часть: какова именно логика и что за процессы (см. начало данной статьи). А вот с соображением о том, что <emphasis>нельзя даже пытаться локализовать сознание в структурах мозга, ибо неизвестно, что конкретно должно быть локализовано</emphasis>, спорить трудно.</p>
    <p>На вопрос о том, какие факторы препятствуют столь необходимому сближению разных дисциплин на когнитивистской почве, ответ очевиден по крайней мере в одном аспекте: отсутствие осознания критичности специфического антропоцентрического подхода, невозможность более экстраполировать методы изучения примитивных рефлексов, подвергающиеся сомнению уже и для экспериментов с животными, на сложные психические процессы. Стоит вспомнить не только воронку Шеррингтона, но и концептуальную нервную систему <emphasis>(CNS)</emphasis> Хебба. Предельная сложность и специализированность, едва ли не «когнитивность» тонких нейронных механизмов, не говоря о макропроцессах, происходящих в мозгу, заставляет нас относиться к принципиальной многомерности описания и трактовки очень серьезно.</p>
    <p>В этой связи следует обратиться к новой психофизиологии, которая формируется на основе положений А. А. Ухтомского о доминанте и хронотопе и совершенно смещает ориентиры от бихевиористских схем XX века к когнитивистским XXI. Идеи Ухтомского о построении интегрального знания о человеке, согласно которым разобщение функций — абстракция, вполне могут определить научное и философское пространство наступившего столетия. Кстати, в нашей дискуссии Ю. М. Шилков подчеркивает, что когнитивизм должен переходить к коннотационным, контекстуальным и многофакторным объяснениям, с чем я полностью согласна. Я бы даже сказала, что в антропологических исследованиях иначе и быть не может: трудно представить себе серьезное обсуждение процессов самого высокого ранга без учета культурных контекстов, в которых эти процессы формировались, даже если базисные концепты не связаны с опытом. Не думаю, что <emphasis>реалистическое представление об окружающем</emphasis> противопоставлено <emphasis>контексту</emphasis>, что давно описали Марр, Франк-Каменецкий, Фрейденберг, Гуревич, Стеблин-Каменский…</p>
    <p>Еще в 1922 году, задолго до возникновения когнитивистики, С. Л. Франк писал: «Обществоведение отличается той методологической особенностью, что в нем субъект знания в известном отношении совпадает с его объектом. Исследователь муравейника не есть сам участник муравейника, бактериолог принадлежит к другой группе явлений, чем изучаемый им мир микроорганизмов, обществовед же есть сам — сознательно или бессознательно — гражданин, то есть участник изучаемого им общества» [Франк, 1922]. В еще большей мере это относится к исследованию индивидуальной психики.</p>
    <p>Несмотря на растущий объем знаний о психике человека — его языке, семиотических возможностях и способности к формированию концептов, а также несмотря на данные о сопоставлении этих функций с высшими проявлениями психических способностей других биологических видов, мы тем не менее очень плохо представляем себе, что такое сознание — главная наша характеристика как вида (наряду с языком) — и как оно обеспечивается мозговой активностью. В этой связи стоит вспомнить дискуссию <emphasis>The Self and Its Brain</emphasis>, происходившую между крупнейшим нейрофизиологом Джоном Экклзом и крупнейшим философом науки Карлом Поппером [Popper, Eccles, 1977], и признать, что все нарастающая лавина надежных данных функционального картирования мозга и некоторый прогресс в теоретических знаниях не привели за это время к значимому прорыву в осмыслении проблемы. Вероятно, следует возлагать надежды не на еще большее усложнение разрешающей способности техники, а на методологический и даже философский прорыв, который должен привести к возникновению новой мультидисциплинарной научной парадигмы.</p>
    <p>Чрезвычайно важными для обсуждения когнитивных механизмов мне представляются работы Р. Джекендоффа [Jackendoff, 2002]. Основная идея их сводится к спору со сторонниками генеративной грамматики, для которых центром языка, его комбинаторных возможностей является синтаксис, основанный на рекурсивных правилах. Джекендофф считает, что более обоснована предлагаемая им и вызывающая горячие споры представителей самых разных наук концепция параллельной архитектуры, где фонология, синтаксис, лексикон и семантика являются независимыми генеративными системами, связанными друг с другом интерфейсами [Jackendoff, 2003].</p>
    <p>Эта концепция гораздо более совместима как с данными нейронаук и менталистской теорией семантики, так и с гипотезами эволюции языковой способности человека, более правдоподобными, чем столь популярная в определенной среде идея мутации. Даже в работах главного адепта идеи макромутации Хомского с соавторами [Hauser et al., 2002] и дискуссии вокруг нее [Pinker, Jackendoff, 2005] ясно показано, что большая часть вычислительных и сенсорных способностей разделяется нами с другими млекопитающими, и научение, в том числе языковое, несомненно включает в себя семантический компонент. По Джекендоффу, именно значение (а не синтаксические структуры) должно было быть первым генеративным компонентом, вызвавшим возникновение и дальнейшее развитие языка. В конце концов, мы живем в мире концептов, а не формальных кодов.</p>
    <p>Человеческий язык — не просто одна из высших психических функций, а совершенно особая, видоспецифичная вычислительная способность мозга, не только дающая возможность строить и организовывать чрезвычайно сложные коммуникационные сигналы, но обеспечивать мышление — формирование гипотез о характере, структуре и законах мира, способность, обеспечивающая функционирование знаковой системы высокого ранга и символическое поведение.</p>
    <p>Сторонники классического модулярного подхода считают, что правила универсальной грамматики, по которым построены все человеческие языки, описывают организацию языковых процедур как:</p>
    <p>1) символические универсальные правила, действующие в режиме реального времени и базирующиеся на врожденных механизмах, запускаемых в оперативной памяти;</p>
    <p>2) лексические и другие гештальтно представленные единицы, извлекаемые из долговременной ассоциативной памяти [Pinker, Prince, 1988; Bloom, 2002; Ullman, 2004].</p>
    <p>Сторонники противоположного взгляда считают, что все процессы основываются на работе ассоциативной памяти и мы имеем дело с постоянной сложной перестройкой всей нейронной сети, также происходящей по правилам, но иным, и гораздо более трудно формализуемым [Rumelhart, McClelland, 1986; Plunkett, Marchman, 1993]. Возможны и не совпадающие ни с одним из этих подходов гипотезы [Gor, Chernigovskaya, 2001; Черниговская 2004a, 2004b; Chernigovskaya, 2005]. Механизмы, обеспечивающие язык и другие высшие функции, рассматриваются на протяжении всей истории изучения то в рамках локализиционистской, то холистической моделей. В настоящее время, несмотря на огромный накопленный за эти годы надежный фактический материал, ситуация мало прояснилась и вышеупомянутые парадигмы продолжают сосуществовать или чередоваться.</p>
    <p>П. К. Анохин [Анохин, 1978] и Д. Хебб [Hebb, 1949] предложили модели, примиряющие локализационистский и холистический взгляды на мозговое обеспечение высших когнитивных функций, хорошо подходящие для описания распределенности по мозгу языковых процедур: клеточные ансамбли вполне определенной топографии могут организовываться в нейробиологические объединения для формирования когнитивных единиц типа слов или гештальтов иного рода, например зрительных образов. Такой взгляд кардинально отличается от локализационистского подхода, так как подразумевает, что нейроны из разных областей коры могут быть одновременно объединены в общий функциональный блок. Он отличается и от холистического подхода, так как отрицает распределение всех функций по всему мозгу, но подчеркивает принципиальную динамичность механизма, постоянную переорганизацию всего паттерна в зависимости от когнитивной задачи. Это значит, что мы имеем дело с тонко настраивающимся оркестром, местоположение дирижера которого неизвестно и нестабильно, а возможно и не заполнено вообще, так как оркестр самоорганизуется с учетом множества факторов [Pulvermuller, 1999; Pulvermuller, Mohr, 1996] и настраивается на доминанту [Ухтомский, 2002].</p>
    <p>Об этом косвенно говорят и данные о распределении энграмм в памяти: один и тот же когнитивный объект оказывается компонентом сразу нескольких ассоциативных множеств — и по оси сенсорных модальностей, и по осям разного рода парадигматических и синтагматических связей. Речь идет также о волне возбуждения, циркулирующей и реверберирующей по разным петлям нейронного ансамбля, которая в нейрофизиологических терминах может быть описана как пространственно-временной паттерн активности, охватывающий многие нейроны, и не только неокортекса. Необходимо заметить, что и сами функционально возникающие и когнитивно обусловленные ансамбли имеют иерархическую организацию, то есть могут быть подмножествами других. Допущение такой организации необходимо для объяснения структуры соответствующих семантических репрезентаций, в частности языковых. Нечего и говорить, что мы не представляем себе вычислительных операций, обеспечивающих такие процессы.</p>
    <p>К чему же мы пришли в результате такого краткого обзора положения дел? К констатации факта несводимости знаний, не отличающихся непротиворечивостью даже и в своей области, в единое представление о когнитивных процессах. Круг замкнулся, чего и следовало ожидать.</p>
    <p>Вспомним, однако, слова Л. С. Берга: «Наука полезна прежде всего вовсе не содержанием тех фактов, которые она трактует, а своим методом, то есть тем способом, каким она классифицирует факты» [Берг, 1922]. Вполне когнитивистское замечание.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Семиотика запахов: вербализация, синестезия, память</p>
    </title>
    <epigraph>
     <poem>
      <stanza>
       <v>The brilliant smell of water,</v>
       <v>The brave smell of a stone,</v>
       <v>The smell of dew and thunder…</v>
      </stanza>
      <text-author>G. K. Chesterton. The Song of Quoodle</text-author>
     </poem>
    </epigraph>
    <section>
     <title>
      <p>Quodcunque ostendis mihi sic, incredulus odi (Horat)</p>
     </title>
     <p>Каждое существо живет в своем мире, <emphasis>Umwelt</emphasis> [Uexküll, 1928], адаптированном к собственным нуждам и среде. Восприятие физического мира зависит от характеристик сенсорных систем, это окна и двери, через которые мы получаем информацию. Но даже пройдя их, она не перестает быть диффузной и размытой: это всего лишь химические, механические и световые волны разного рода, которые должны быть классифицированы и, более того, категоризованы в соответствии с ограничениями данного биологического вида.</p>
     <p>Имманул Кант [Kant, 1800] делит ощущения на <emphasis>sensus vagus</emphasis> (тепло или холод, тревога, надежда, трепет, страх…) <emphasis>vs. sensus fixus (organsinne)</emphasis>: три из последних — <emphasis>tactus, visus, auditus</emphasis> — скорее объективны, чем субъективны, то есть служат для восприятия и осмысления внешних объектов; два — <emphasis>gustus, olfactus</emphasis> — скорее субъективны и служат для удовольствия, а не для понимания. Именно поэтому, согласно Канту, по поводу первых гораздо больше согласия, чем по поводу вторых, и это касается не только эмпирического восприятия, но и номинации. Зрение он считает самым «благородным», наряду с тактильными и слуховыми ощущениями, тогда как <emphasis>химические (pica)</emphasis> — вкус и, особенно, запах — относит к низким чувствам, признавая, однако, что они помогают нам <emphasis>разбудить внимание и справиться с монотонностью и скукой мыслительной деятельности.</emphasis> Людей Кант делит на <emphasis>sensibilitas sthenica vs. sensibilitas asthenica.</emphasis></p>
     <p>К этому я бы добавила, что вкусы и зрительные образы гораздо менее угрожают нашей свободе, чем несравнимо более агрессивные звуки и запахи, так как мы можем оказаться вовлечены в совместное восприятие помимо своей воли.</p>
     <p>Аналогичным образом Тарасти в книге <emphasis>Existential Semiotics</emphasis> [Tarasti, 2000] обсуждает <emphasis>сильные</emphasis> и <emphasis>слабые (внутренние)</emphasis> знаки, указывая, что первые могут энергично и властно влиять на формирование поведения, будучи экзистенциально крайне важными.</p>
     <p>Структура и композиция специфичной семиосферы, <emphasis>Umwelt</emphasis>, заполненная такими субъектами-объектами, как <emphasis>Kant, trees, stones, and horses</emphasis> [Eco, 1999], зависит не только от того, как функционируют наши чувства, но — в гораздо большей мере — от того, как работает наш мозг.</p>
     <p>Язык является лучшим средством противостоять сенсорному хаосу, который атакует нас каждую миллисекунду: именно он обеспечивает номинацию ментальных репрезентаций сенсорного инпута и, таким образом, «объективизирует» индивидуальный опыт, в какой-то мере обеспечивая описание мира и коммуникацию. Это значит, что именно и только язык, будучи культурным феноменом, хотя и базирующимся на генетически обусловленных алгоритмах, соединяет объекты внешнего мира с нейрофизиологическими феноменами, используя конвенциональные семиотические механизмы. Наше восприятие может быть описано как относительно объективное только благодаря конвенциональности номинации, договору о том, в какие ячейки мы будем «упаковывать» наши ощущения. Элегантность, размер и качество этих ячеек варьирует от языка к языку и от индивидуума к индивидууму. Более того, мы сталкиваемся с нарушенным или даже иллюзорным и галлюцинаторным восприятием, но язык и мозг справляются и с этим. Мы должны соединять <emphasis>слова</emphasis> с <emphasis>событиями</emphasis> и <emphasis>вещами</emphasis>, и в каких-то случаях это удается лучше (как с цветами и линиями), а в каких-то — хуже (как с запахами и вкусами). Мы можем столкнуться и с синестезией — сенсорной или когнитивной, — когда разные модальности восприятия могут обмениваться опытом и инвентарем. Известно, что многие творческие люди обладали такими способностями и активно ими пользовались: Аристотель, Ньютон, Гёте, Гельмгольц, Скрябин, Кандинский, Шерешевский… [Kandinsky, 1947; Cytowic, 1989; Zellner, Kautz, 1990; Caivano, 1994; Emrich, 2002; Luria, 1968].</p>
     <p>Джекендофф [Jackendoff, 2002] перекидывает мост между вычисляющим и самодостаточным мозгом и внешним миром (ср. [Freeman, 2001; Fodor, 2001; Chomsky, 2002; Loritz, 2002]) и вводит концепт <emphasis>f-mind</emphasis>, который можно понимать как способность средствами естественного языка кодировать определенные комбинации в нейрональных сетях в релевантных контексту отделах мозга.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Hyperosmia as Hypersemia</p>
     </title>
     <p>Сенсорно-когнитивные обманы типа <emphasis>déjà vu</emphasis> или яркие ольфакторные галлюцинации были впервые описаны еще в XIX веке Хьюлингсом Джексоном, и с тех пор не вызывает сомнений, что такие феномены — не результат сенсорных нарушений, а патология мозга (см., например, [Feigenberg, Zislin, 2000]). Следует помнить, что при психических нарушениях семиозис в целом изменен и может быть выражен как <emphasis>гиперсемия</emphasis> — возрастание роли одних знаков за счет других [Davtian, Chernigovskaya, 2003], в частности сопровождая и формируя у пациентов <emphasis>гиперосмию</emphasis>, которая может быть чрезвычайно яркой и правдоподобной. Специальные измерения не обнаруживают никаких аномалий пороговой чувствительности, но картирование мозга ясно указывает на активацию соответствующих областей [Whitton, 1978; Sommer et al., 2003], и это объясняет столь реалистические ощущения.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Brain, Nose and Language</p>
     </title>
     <p>Восприятие запахов — по крайней мере у человека — холистично и основано на обработке информации по принципу гештальта. Запахи приобретают значение через систему ассоциаций, что в большой мере зависит от эмоционального статуса. Это обусловлено анатомией и физиологией (ольфакторные проводящие пути тесно связаны с лимбической системой). Из известного ранее (см., например, [Chernigovskaya, 1996, 1999]) следует ожидать поэтому, что кардинальными для такой обработки информации и формирования гештальта будут структуры правого полушария головного мозга. Известно также, что у пациентов с локальными поражениями правого полушария ольфакторная сфера оказывается нарушенной [Zucco, Tressoldi, 1989; Zatorre et al., 1992].</p>
     <p>Проведенные нами электроэнцефалографические и нейропсихологические обследования взрослых здоровых людей обоих полов показали, что именно правополушарные структуры участвуют в ольфакторном восприятии и классификации запахов. Наше исследование также показало, что и профессиональные дегустаторы запахов, как правило, являются людьми с правополушарным типом обработки информации [Chernigovskaya, Arshavsky, 1994, 2004]. В другой серии экспериментов (с носителями разных языков) мы также показали, что память на запахи и возможность их вербализации и категоризации имеет как универсальные семиотические и когнитивные черты, так и обусловленные данным языком, социумом и типом культуры [Chernigovskaya, 2002].</p>
     <p>Известно несколько классификаций запахов, базирующихся на так называемых <emphasis>первичных ощущениях</emphasis> (см., например, [Amore, 1963; Harpar et al., 1986]). Словарь запахов, однако, крайне беден и вынужден использовать лексикон других модальностей, демонстрируя тем самым некую когнитивную синестезию. Всерьез лексикой, обозначающей ольфакторную сферу, лингвисты стали заниматься сравнительно недавно (см. [Dubois, 2000; Wildgen, 2004]). Память на запахи, однако, исследована сравнительно хорошо и имеет ряд черт, кардинально отличающихся от памяти на другие сенсорные стимулы [Engen, 1991; Danthiir et al. 2001; Zucco, 2003]. Например, на нее практически не действует время; запахи плохо помнятся сначала и гораздо лучше — потом; знакомость/незнакомость запахов никак не влияет на качество и прочность их запоминания; ольфакторные процессы протекают — в отличие от других — на основе интеграции, а не анализа. Категоризация запахов (а стало быть и наименование) не только очень трудны, но и нестабильны, так как неотвратимо включены в разные контексты, личный опыт, состояния и ассоциации, часто интимные, находящиеся под социальным запретом или вообще невербализуемые [Chernigovskaya, 1996–2004].</p>
     <p>Считается, что разрыв между лингвистическими и собственно когнитивными категориями в ольфакторной сфере крайне велик. Не исключено, что в некотором смысле вся она является отдельным модулем и в большой мере определяет поведение и эмоциональный статус, подсознательный компонент чего весьма важен. Среди прочего, все это объясняет неразработанность вербализации таких ощущений. Следует, однако, заметить, что роль запахов весьма различна в разных культурах (см. [Ароматы и запахи в культуре, 2003]) и, вероятно, языках, что требует пристального изучения.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Время — дом, где мы живем, или оно создается нашим мозгом?</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Prediction is very difficult, especially about the future.</p>
     <text-author>Niels Bohr</text-author>
    </epigraph>
    <epigraph>
     <poem>
      <stanza>
       <v>Do not attack me with your watch.</v>
       <v>A watch is always too fast or too slow.</v>
       <v>I cannot be dictated to by a watch.</v>
      </stanza>
      <text-author>Jane Austen</text-author>
     </poem>
    </epigraph>
    <empty-line/>
    <p>В Театре танца Нидерландов (Nederlands Dans Theater) испанский хореограф Фернандо Эрнандо Магадан (Fernando Hernando Magadan) в 2005 году поставил спектакль с провокационным названием «The time is a house». Современный балет экспериментирует не только со временем (на сколько его можно физически ускорить, замедлить, прервать), но и с, казалось бы, более очевидными и доступными человеку координатами: гениальный Иржи Килиан (Jirí Kylián) учит своих актеров нарушать законы механики и чуть ли не гравитации. Когда смотришь его балеты, испытываешь не только восторг, но и изумление от того, куда пришел антропогенез.</p>
    <p>Наука XXI века не только размыла границы между отдельными своими областями, но и делает попытки воспринять арсенал когнитивных средств, веками осваиваемый искусством, — недискретные, размытые описания. Например, противоречивые факты о деятельности мозга становятся более понятны, когда мы переходим к нейросемиотическому рассмотрению разных способов обработки информации [Яглом, 1983; Davidson, Hugdahl, 1995; Chernigovskaya, 1994, 1996, 1999; Черниговская 2008b, 2010c; Dietrich, 2007; Манин, 2009; Финн, 2009; Fink et al., 2009].</p>
    <p>Люди — существа, обладающие сознанием и рефлексией и создающие семиосферу особого характера. Уникальность этого свойства продолжает подвергаться сомнению, в частности потому, что нет ясного представления о критериях наличия сознания, особенно у животных.</p>
    <p>Важно и то, что часть когнитивной деятельности происходит не индивидуально, а координировано с другими людьми или артефактами, и сознание, как бы его ни понимать, может рассматриваться и как распределенный процесс. Не утихают дискуссии о том, является ли естественный язык нашей видовой спецификой, качественно отличной от других коммуникационных систем, или ведущую роль в антропогенезе играла нарастающая способность к социальному поведению высокого ранга.</p>
    <p>Очевидно, что человек в его современном виде сформировался как существо, для которого видообразующим является оперирование символами и <emphasis>вторичными моделирующими системами</emphasis>, базирующимися на натуральном языке и формирующими сверхструктуры — языки второго порядка. К таким системам относятся искусство и наука как результат моделирующей деятельности, создающей аналог познаваемого объекта, в некотором смысле его заменяющий. Особая конструктивная природа искусства делает его совершенным средством хранения сложной информации, с необычайной емкостью и экономностью и даже со способностью увеличивать ее количество. Это уникальное свойство произведений искусства придает им черты сходства с биологическими системами и ставит их на особое место в ряду всего созданного человеком [Лотман, 1965]. Научные модели, в свою очередь, представляют собой средство познания, определенным образом организующее интеллект человека и формирующее картину мира — с использованием других когнитивных средств.</p>
    <p>Галилей утверждал, что книга Природы написана языком математики. Не овладев этим языком — одной из символических систем, мы не можем эту книгу читать. А правда ли универсальный язык — математика? И языком чего она на самом деле является? Не языком ли самого мозга? Следует ли из этого с обязательностью, что мозг — компьютер, перебирающий «единицы и ноли»? На каких языках мозг разговаривает сам с собой (от генов и клеток до продуцируемых им же галлюцинаций)? Как он разговаривает с организмом в целом? Как с себе подобными? Что такое человеческие языки и почему/зачем они такие разные? Можем ли мы адекватно описывать мир с помощью естественного языка — достаточно ли в нем средств? Что за язык — музыка? Особый тип моделирования мира, некая совершенная система — подобная математике, и даже сходно построенная, но иначе воздействующая?</p>
    <p>Мозг является сложнейшей структурой, но основной вопрос в том, что в нем заложено генетически и в какой мере, как именно внешняя среда и опыт настраивают его. Нейронауки исследуют, как происходит эта работа — каждого из отделов и нейронной сети в целом, как перераспределяется активность нейронных ансамблей, как и почему происходит формирование новых функциональных связей, как влияют на это поступающая извне информация и генетические факторы, лежащие в основе когнитивной компетенции.</p>
    <p>Что из того мира, который мы воспринимаем и к которому приспосабливаемся, принадлежит ему, а что порождает наш мозг; значит, вопрос о разделении субъекта и объекта остается центральным.</p>
    <p>Ситуацию, где объект исследования не независим от наблюдателя, физика пережила давно, когда начала разрабатываться квантовая теория и мир смутил кот Шрёдингера. Речь идет о мысленном эксперименте, где в закрытый ящик, содержащий радиоактивное ядро и банку с неким вредоносным газом, помещен кот. Если ядро распадется, вероятность чего составляет 50 %, банка откроется и кот погибнет. По законам квантовой механики, если за ядром никто не наблюдает, то его состояние описывается смешением двух состояний — распавшегося ядра и нераспавшегося ядра; следовательно, кот, сидящий в ящике, и жив, и мертв одновременно. Если ящик открыть, то увидеть можно только какое-нибудь одно состояние: ядро распалось и кот погиб или ядро не распалось и кот жив. Вопрос в том, когда система перестает существовать как смешение двух состояний и выбирает какое-то одно из них? Такими сюжетами, нарушающими все привычные представления о пространстве и времени, как принято думать, заселен квантовый (то есть микро-) мир, и все там зависит от наличия наблюдателя. В макромире подобных феноменов до последнего времени не наблюдалось. Но это в физике, а в науках, изучающих живые системы, роль наблюдателя недооценивать не стоит.</p>
    <p>Одним из первых, кто ощутил огромные трудности, почти отчаяние, от размышлений о времени, был Августин Блаженный: прошлое уже прошло, будущее еще не наступило, а настоящего как бы и нет. Или напротив — только оно и есть. Прошлое обязано своим существованием нашей памяти, а будущее — нашей надежде (гл. 14–28 кн. XI «Исповеди» [Августин, 1991]).</p>
    <p>Да и вообще, не является ли все это продукцией нашего сознания или даже буквально — мозга? Можем ли мы в XXI веке все еще говорить о том, что время течет, как река, без перерывов и с одинаковой скоростью, само по себе, равномерно и однонаправленно? Похоже, что нет, и с ньютоновской метафорой времени как текущей реки приходится распрощаться. Мозг должен постоянно определять, что, в каком порядке, когда и где происходит, сравнивать это и составлять насколько возможно адекватную картину мира. Не надо также забывать о временных иллюзиях, о зависимости оценки времени от эмоциональной ситуации — внешней и внутренней и т. д., что лучше всех разработал Анри Бергсон [Бергсон, 2001]. К тому же разные процессы в самом мозгу протекают с разной скоростью, и есть временны΄е окна, которые позволяют классифицировать поступающую информацию. К счастью, наш мозг обладает системой фильтров, которые не пропускают разного рода «ненужную» информацию. Мало того, такие фильтры еще играют роль ускорителей или замедлителей воспринимаемых процессов, чтобы мы не сталкивались с ситуациями из фильма «Матрица», когда мгновенные, с нашей точки зрения, события (типа полета пули) оказываются возможными для постепенного наблюдения [Eagleman, 2010, 2011]. Такое в известных пределах возможно при различных мозговых нарушениях. Иными словами, время, в котором мы существуем, продуцирует сам мозг, и это тоже вариант субъективной реальности — <emphasis>qualia.</emphasis></p>
    <p>В мозгу есть зона, отвечающая не только за воспоминания, но и за способность что-то вообразить, то есть направить мысленный взгляд как бы в другую сторону, — и это гиппокамп. Получается, что в этой зоне сталкиваются прошлое и будущее. Есть участок, гипоталамус, ответственный за биологические часы. А вот различает ли мозг такие понятия как «до» и «после»? И как теперь, в XXI веке, относиться к каузальности? Обязательно ли она связана с временными характеристиками? Что считать объективным, говоря о времени? У Ньютона и Канта время субстанциально, а значит, объективно, у Бергсона — субъективно, оно растягивается, сжимается, застывает… Мозг может играть и в свои собственные игры в зависимости от химических процессов — как эндогенных, так и привнесенных: например, кокаин и марихуана могут изменять время; нейротрансмиттеры допамин, адреналин — химические вещества, которые играют прямую роль в его восприятии. Деформируют время некоторые заболевания (болезнь Паркинсона, Альцгеймера, шизофрения).</p>
    <p>Давно стала очевидна несводимость такой предельно сложной системы, как мозг, к цифровым алгоритмам. Как минимум, наше сознание представляет собой более чем один способ обработки информации, вовсе не все они осознаваемы (то есть могут и не принадлежать сознанию) и не описываются вычислениями в традиционном смысле. Паскаль писал, что разум действует медленно, учитывая так много факторов и принципов, что поминутно устает и разбегается, не имея возможности одновременно удержать их. Чувство действует иначе: мгновенно и всегда. На самом деле то, что Паскаль [Паскаль, 2003] называл чувством, вдохновением, сердцем, «чутьем суждения», обозначало непосредственное познание живой реальности в противоположность рассудочному знанию и рациональным выкладкам.</p>
    <p>Пенроуз [Penrose, 1994] считает, что хотя мозг и работает как компьютер, однако компьютер настолько невообразимой сложности, что его имитация пока не реальна. Справедливости ради стоит заметить, что в последние годы на этом пути появились вполне значительные успехи. Тем не менее по-прежнему одним из кардинальных вопросов остается объяснение <emphasis>qualia</emphasis>, охватывающей все сенсорные модальности и ощущение времени.</p>
    <p>Вернемся к Паскалю — как эху Августина: «Мы никогда не задерживаемся в настоящем. Мы вспоминаем прошлое; мы предвкушаем будущее, словно хотим поторопить его слишком медленный шаг, или вспоминаем прошлое, чтобы остановить его мимолетность. Мы так неосмотрительны, что блуждаем по недоступным нам временам и вовсе не думаем о том единственном времени, которое нам принадлежит… Настоящее не бывает никогда нашей целью… мы вообще не живем, но лишь собираемся жить» [Паскаль, 2003].</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Человеческое в человеке: сознание и нейронная сеть</p>
    </title>
    <epigraph>
     <p>Воля есть разумное движение, повелевающее чувством и влечением. В какую бы сторону она ни направлялась, она всегда имеет своим спутником разум, некоторым образом <emphasis>следующий за ней по пятам.</emphasis></p>
     <text-author>Бернар Клервоский<a l:href="#n_35" type="note">[35]</a></text-author>
    </epigraph>
    <empty-line/>
    <p>Вопросы, которые я собираюсь обсудить, концентрируют мои размышления на двух положениях.</p>
    <p>Первое — вокруг ведущихся последние годы дискуссий в лингвистике и той части нейронаук, где исследуются когнитивная и, в частности, языковая компетенция человека. Одной из центральных методологических проблем современного этапа состояния экспериментальных наук этого круга я считаю необходимость определить границы собственно антропологического списка таких компетенций. Мне представляется, что как для формулирования гипотез, так и для интерпретации результатов эмпирических исследований принципиально важно осознание общности принципов, использованных эволюцией для организации сложного поведения, индивидуального и социального обучения, кодирования информации, а на высоком уровне и сознания, с одной стороны, и специфичного для человека типа процедур, отличных не только от компьютерной метафоры как модели, но и от возможностей иных биологических видов — с другой.</p>
    <p>Второе положение, вынесенное в заглавие статьи, выходит за переделы собственно антропологических дискуссий и затрагивает кардинальные принципы функционирования сложнейшей из всех сложных систем — нейронной сети; степени личной независимости от собственно физиологических процессов, детерминированности поведения свойствами мозга и даже генетикой, когда нельзя избежать вопроса о свободе воли как самой сети (может ли она вести себя иначе?), так и субъекта. Начнем с последнего, как имеющего принципиальное значение для любых дискуссий о специфике человека и его отличий от «зомби» или иных виртуальных или реальных систем, претендующих на обладание человеческими способностями.</p>
    <p>В этой связи нельзя не вспомнить знаменитую статью крупнейшего теоретика обсуждаемой проблемы Т. Нагеля «Мыслимость невозможного и проблема духа и тела», где он ясно формулирует свою позицию: «Сознание следует признать концептуально несводимым аспектом реальности» [Нагель, 2001]; при описании ментальных явлений, «субъективной реальности» и связывания их с нейрофизиологическими процессами в мозгу имеет место «провал в объяснении», ибо ментальные процессы — не физические, а значит, не могут быть сведены к пространственно-временным координатам. При этом нет никаких оснований для утверждения, что физическое не сопутствует ментальному, вопрос в том — как? Параллельное описание нейрофизиологических процессов и ментальных состояний, ими вызываемых (?) или им сопутствующих (?), никак не помогает ответить на вопрос, как поведение нейронной сети порождает субъективные состояния, чувства, рефлексию и другие феномены высокого порядка. Без смены фундаментальных представлений о сознании такой провал в объяснении, как считает Нагель, преодолен быть не может. Строго говоря, как мне представляется сейчас, нейронауки и философия сознания прекрасно друг без друга обходятся, можно даже сказать — они друг другу мешают, так как вынуждены взаимно оглядываться. Возможность выстраивания моста между ними для преодоления провала пока весьма призрачна.</p>
    <p>В рассмотрении вопросов, поднятых в статье Нагеля (а дискутирующихся — столетиями, хоть и в иных терминах и на другом материале), Д. Дубровский формулирует иной тезис, обсуждая, в частности, феномен свободы воли и его совместимости с детерминированностью мозговых процессов. Он не считает возможным таковую тотально отрицать: «Человек может управлять движением своей мысли, оперировать по своей воле теми или иными явлениями собственной субъективной реальности (представлениями, интенциональными векторами), хотя в составе субъективной реальности есть такие классы явлений, которые либо вообще неподвластны произвольному оперированию, либо поддаются ему с большим трудом»; и далее, что человек может «оперировать по своей воле некоторым классом своих нейродинамических систем, то есть управлять ими» [Дубровский, 2007, 2008], а из этого следует, что жесткий внутренний детерминизм не очевиден.</p>
    <p>Д. Чалмерс в знаменитой статье с вопросом «почему информационные процессы не идут в темноте?» подчеркивает, что объяснение субъективного опыта — главный вопрос проблемы сознания. Мы можем функционально объяснить информационные процессы, связанные с восприятием, мышлением, поведением, но остается непонятным, почему эти информационные процессы «аккомпанируются субъективным опытом» [Chalmers, 1996]. Возможно, отвечает Д. Дубровский, это обеспечивает целостность, автономность, самость, понимание границ Я [Дубровский, 2006, 2008]. Иными словами, сказала бы я, растущую независимость от внешней среды и ее обитателей (по Шмальгаузену [Шмальгаузен, 1946]). Нарастающая в ходе эволюции многоступенчатость психических операций позволяет субъекту выходить за рамки текущей ситуации, обобщать опыт, развивать способность «отсроченного действия», прогнозирования, построения моделей будущего.</p>
    <p>Обсуждаемые далее вопросы о взглядах на человеческий язык, его специфику и степень зависимости от врожденных механизмов, по сути дела, лежат именно в русле дилеммы: <emphasis>Nature vs. Nurture</emphasis>, гены <emphasis>vs.</emphasis> опыт.</p>
    <p>В современной науке существует весьма широкий спектр отношений к проблеме сознания и реальности его естественнонаучного изучения — от узкоредукционистских, когда самые сложные и кардинальные для понимания вопросы просто обходятся (и это характерно для большинства экспериментально работающих ученых) до постулирования несводимости этих параллельных «миров» и призыва нейрофизиологические корреляты сознания не искать вообще (и тогда это выход за пределы научной парадигмы или, как минимум, ее естественнонаучного блока).</p>
    <p>Некоторую надежду на выход из этой ситуации вселяет развитие когнитивистских подходов, мультидисциплинарных по определению. Например, <emphasis>радикальный когнитивист</emphasis> (как он сам себя называет) В. Аллахвердов находится в оппозиции к иррационализму и нонкогнитивизму, к взгляду на человека с позиций синтетической теории эволюции, к бихевиоризму и психоанализу и утверждает, что «признание несводимости познания к поведению, ориентация на описание процессов переработки информации, понимание роли субъективных конструктов в описании мира, акцент на проблемы соотношения сознательного и неосознаваемого» вселяет надежду на некий прорыв и выход из тупика; он также утверждает, что сознание — <emphasis>запаздывающая</emphasis> структура, так как мозг осуществляет независимые проверки, выбирая правильные, на <emphasis>его взгляд</emphasis>, гипотезы из разных вариантов, в том числе и ошибочных [Аллахвердов, 2003].</p>
    <p>Это очень важное для нашей темы заявление. Менее жесткой является позиция Ю. Шилкова [Шилков, 2006]: когнитивистский подход позволяет «избежать излишней черствости рационализма и болотной таинственности иррационализма», избавиться «от неясности интуитивных или упрощенческих интерпретаций языка, сознания и мозга» и сыграть роль интегрального эпистемологического и методологического основания современной философии и науки.</p>
    <p>Оценивая векторы, по которым движется та часть формирующейся когнитивной науки, которая основные акценты делает на изучении языковой компетенции человека, его сознания и специфических признаках психики, я вижу, что синтез гуманитарного и естественнонаучного знания является не факультативной декорацией и данью моде, а необходимым условием научного прогресса: кардинальные вопросы лингвистики не могут быть решены без учета фактов биологии и психологии, а получаемые самими естественными науками сведения не могут быть правильно интерпретируемы без учета антропологических знаний. Даже сама разработка корректного и интерпретируемого эксперимента без такого синтеза более невозможна.</p>
    <p>Ясно, что в контексте поиска типологических универсалий очень перспективным (и неизбежным) направлением экспериментальных исследований в лингвистике является кросс-языковое сопоставление данных по усвоению первого языка детьми и распада языковой системы при различных патологиях мозга. Время, когда выводы о языковой способности человека как биологического вида делались на основании материала одного или пары близкородственных языков, прошло, и наступил этап сбора информации с учетом языкового разнообразия, когда к тому же типологические факты и осторожно принимаемые универсалии сопоставляются с нейрофизиологическими и нейропсихологическими сведениями об информантах.</p>
    <p>Попытки определить и понять в рамках научного знания, в чем кардинальное отличие человека от других биологических видов и какова его природа, имеют не такую уж долгую историю: в 1859 году Дарвин опубликовал «Происхождение видов» [Darwin, 1859], а в 1871-м — «Происхождение человека» [Darwin, 1871]. С тех пор наши представления о своей биологической истории, особенно с введением в эту область науки генетических данных, неизмеримо выросли, и мы можем построить генеалогическое древо до времени формирования современного человека на территории Африки. Вопрос о моно- или полигенезе человеческого языка тоже давно является предметом дискуссий при явном приоритете для большинства лингвистов идеи моногенеза. Обсуждается грамматический взрыв, который был одним из основных компонентов процесса антропогенеза, приведшего к формированию <emphasis>Homo sapiens</emphasis> в области африканских саванн около ста пятидесяти тысяч лет назад. Можно предположить, что уже на ранних стадиях человек современного типа обладал «когнитивной гибкостью», синтаксическим языком и способностью к абстрактному мышлению. Это определило эволюционные и адаптивные преимущества, обеспечившие повышение численности популяций, что вызвало широкое расселение <emphasis>Homo sapiens</emphasis> в тропической Африке и выход в муссонные области Ближнего Востока (см., например, [Becoming Loquens, 2000; Cavalli-Sforza, 2000; Bichakjian, 2002; Поршнев, 2007]).</p>
    <p>Мы знаем, что младенец, рожденный сейчас, генетически мало отличается от рожденного в начале нашей биологической истории; известно, какие линии оказались тупиковыми, а какие привели к возникновению человека современного типа и разных расовых и этнических групп. Несмотря на неоднозначность отношения к дискуссии о продолжении или завершении биологической эволюции человека, следует указать на появление данных, показывающих, что человеческий мозг все еще находится под воздействием адаптивных эволюционных процессов (например, микроцефалин — ген, регулирующий объем мозга, — продолжает адаптивно эволюционировать) [Evans et al. 2005; Mekel-Bobrov et al., 2005].</p>
    <p>Каким образом мог возникнуть мозг, давший человеку разум? В современных дискуссиях о происхождении человека с его сверхмощным мозгом рассматриваются как минимум два возможных сценария (см. [Анохин, Черниговская, 2008]). Согласно первому, это произошло в результате серии генетических изменений, мутаций, приведших к некоему «взрыву», изменившему свойство мозга, нервной системы, что оказалось эволюционно адаптивным. Впоследствии над этой «взрывной мутацией» могли наслаиваться иные изменения, и то, что мы видим сегодня, это не та «главная» мутация, а тысячи, которые были после. Согласно другому сценарию, все началось с изменений в адаптивности, пластичности мозга, который, попадая в новые условия, реализовывал новые возможности, а генетические вариации, делающие такое развитие предпочтительным, стали накапливаться. Накапливаясь, они и привели к формированию человеческого мозга в его нынешнем виде. Этот сценарий исключает наличие начального «ключевого гена», вызвавшего толчок. В этой связи стоит вспомнить Б. Поршнева: «Становление человека — это нарастание человеческого в обезьяньем» [Поршнев, 2007], и Т. де Шардена: «С конца третичного периода, на протяжении более пятисот миллионов лет в клеточном мире поднималась психическая температура. От ветви к ветви, от пласта к пласту, как мы видели, нервные системы, <emphasis>pari passu</emphasis>, все более усложнялись и концентрировались. В конечном счете, у приматов сформировалось столь замечательно гибкое и богатое орудие, что непосредственно следующая за ним ступень могла образоваться лишь при условии полной переплавки и консолидации в самой себе всей животной психики» [Шарден, 1987].</p>
    <p>Несомненно, что основные эволюционные приобретения человека следует искать в структуре и функциях головного мозга, обеспечивающего сознание [Marantz et. al. 2000; Loritz, 2002].</p>
    <p>Язык является дифференцирующим признаком, характеристикой человека как вида. Это вполне ясно формулировал уже Дарвин, подчеркивая, что дело не в артикуляции как таковой, что доступно, например, некоторым видам птиц при совершенно иной анатомии звукопродуцирующих органов, а в способности связать определенные звуки с определенными идеями. Однако далее Дарвин говорит о том, что такая способность хоть и характеризует именно человека, но не является автономной, а базируется на развитии ментальных способностей вообще. Это очень важное замечание, так как с тех пор и до сего времени основные споры именно и ведутся вокруг двух диаметральных позиций: «особости», отдельности, в том числе и анатомической, языковой способности человека или включении ее в число других высших психических функций, считая одним из видов присущих мозгу вычислительных операций.</p>
    <p>Язык человека — отнюдь не только средство коммуникации. Более того, есть точка зрения, что такой изысканный и сложный инструмент был использован для большей <emphasis>эффективности</emphasis> коммуникации, которая вообще-то успешно происходила и без него. Язык, согласно, например, классификации Р. Якобсона [Якобсон, 1985], имеет следующие функции:</p>
    <p><emphasis>— референтивную</emphasis> (коммуникативную) — ориентация на контекст (чрезвычайно важный пункт; «одно и то же» сообщение несет совершенно разную информацию в зависимости от узкого и широкого контекста и степени общности фоновых знаний разной глубины);</p>
    <p><emphasis>— эмотивную</emphasis> (выражение позиции говорящего по отношению к самому сообщаемому тексту);</p>
    <p><emphasis>— конативную</emphasis> (ориентация на характеристики адресата);</p>
    <p><emphasis>— фатическую</emphasis> (установление контакта как такового, что возможно и без вербального языка);</p>
    <p><emphasis>— метаязыковую</emphasis> (осознание особенностей самого кода: языковые жанры, стили, языковая игра);</p>
    <p><emphasis>— поэтическую</emphasis>;</p>
    <p>— и даже <emphasis>магическую.</emphasis></p>
    <empty-line/>
    <p>Особо важным в свете ведущихся дискуссий является перечень свойств человеческого языка, отличающий его от иных коммуникационных систем. Таких списков несколько, и они не являются закрытыми. Приведем некоторые классификации таких свойств.</p>
    <p><emphasis>Продуктивность.</emphasis> Существо, обладающее языком в человеческом смысле, может создавать и принимать бесконечное число сообщений, составляемых из конечного числа имеющих смысл единиц. То есть владеющий языком принципиально может сказать нечто, чего он никогда не говорил и не слышал, и при этом может быть понятым слушателем. Иначе говоря, продуктивность — это создание/понимание абсолютно новых сообщений. Этот процесс включает в себя способность мыслить по аналогии, то есть искать сходство с уже известными явлениями, что, в свою очередь, дает возможность усваивать огромные массивы информации. Так дети усваивают грамматику взрослых — без эксплицитных правил.</p>
    <p><emphasis>Двойственность.</emphasis> Язык имеет одновременно звуковую организацию и смысловую, то есть ту, которая создается с помощью «кирпичиков» — фонем, слогов и т. д. Есть и звук как таковой, и символ. Вместо того чтобы для каждого сообщения создавать отдельный сигнал (как это делают животные), человеческая речь строится из конечного набора фонем или слогов данного языка (в зависимости от типа), сочетаемых в разных комбинациях. Та же логика справедлива и для более высоких уровней: слова — к фразам, фразы — к текстам. Двойственность дает возможность строить конструкции из символов; животные если и могут (как обучаемые людьми высшие обезьяны), то приписывают значение некоторому абстрактному символу. Однако этот вопрос требует тщательного специального разбора.</p>
    <p><emphasis>Произвольность.</emphasis> Возможность разной трактовки сказанного, зависимость от контекста — узкого и широкого. Как было сказано выше, это очень важное, быть может, одно из главных, свойств языка.</p>
    <p><emphasis>Перемещаемость.</emphasis> Во времени и пространстве от источника сообщения. Это условие, при котором автор сообщения и получатель могут быть удалены друг от друга во времени и в пространстве. Равно и результаты, реакция на сообщение могут быть удалены и во времени, и в пространстве. Достаточно назвать письменность в этой связи: тексты, написанные сотни или даже тысячи лет назад, оказывают влияние на современный мир; более того, с давно ушедшими в мир иной авторами можно вступить в диалог, чем и заняты все люди умственного труда в большей или меньшей мере.</p>
    <p><emphasis>Культурная преемственность.</emphasis> Только человеческий язык и иные знаковые системы делают возможным эволюцию культуры. Опыт, накопленный отдельным индивидуумом, может повлиять на всю культуру даже одного поколения, тогда как в природе для отбора требуются тысячелетия. Это ускорение эволюционного процесса.</p>
    <p>Перечислю теперь свойства языка, которыми разные авторы описывают отличительные черты естественного = человеческого языка в его устной, письменной и жестовой формах. Эти свойства могут быть объединены в три большие группы [Wescott, 1991].</p>
    <p><emphasis>Сложность (Complexity):</emphasis></p>
    <p>• грамматичность — более или менее (в зависимости от конкретного языка) фиксированный порядок следования единиц;</p>
    <p>• стратификация — различение (выделение) уровней: фонемы — морфемы — слова — фразы;</p>
    <p>• дихотомичность — различение субъекта и объекта с помощью языковых средств;</p>
    <p>• вторичность — можно говорить о говорении, то есть заниматься метадеятельностью;</p>
    <p>• мультиканальность — звуковая речь — жестовая — письмо;</p>
    <p>• мультимодальность — возможность выражения, например, и просьбы, и команды, отрицания и вопроса;</p>
    <p>• продуктивность — возможность и легкость новаций;</p>
    <p>• всетемность — неограниченный набор тем высказываний;</p>
    <p>• неограниченность дискурса, «безразмерность» (речевое высказывание может быть любой длины);</p>
    <p>• пропозициональность (логизированность) — например, можно сообщить истину и ложь; в языке есть логические операторы типа если/или/если… то и т. д.</p>
    <p><emphasis>Гибкость (Flexibility):</emphasis></p>
    <p>• возможность перемещаемости — нацеленность на невоспринимаемый объект;</p>
    <p>• возможность лавирования, увиливания — возможность обмана;</p>
    <p>• возможность говорения с самим собой;</p>
    <p>• принципиальная возможность отсутствия денотата;</p>
    <p>• синонимия (возможность перефразировки).</p>
    <p><emphasis>Четкость, точность (Precision):</emphasis></p>
    <p>• жесткая специфичность номинации (названий);</p>
    <p>• «цифровой» тип структуры (дискретность до уровня фонем);</p>
    <p>• темпоральность — наличие аспекта времени (все животные, кроме человека, «заперты» в настоящем времени);</p>
    <p>• возможность вербального отрицания, отказа;</p>
    <p>• возможность вербального вопроса.</p>
    <p>В эмпирических исследованиях также широко используется список Бикертона [Bickerton, 1990], характеризующий специфику человеческого языка с точки зрения его «устройства».</p>
    <p><emphasis>Порядок слов</emphasis> — по-разному линейно организованные группы слов для передачи одного и того же смысла: The boy chased the cat (English: NP VP NP) и *The boy the cat chased (Japanese: NP NP VP).</p>
    <p><emphasis>Использование нулевых элементов</emphasis> — пустых категорий, не несущих смысловой нагрузки, типа: IT rains; THERE is no solution.</p>
    <p><emphasis>Использование процедур с глагольными валентностями</emphasis> (при построении синтаксической структуры должно быть учтено число аргументов): например, TO KISS имеет два аргумента и хранится поэтому в лексиконе в двух разных местах, а в синтаксическом дереве должно быть два слота для двух синтаксических элементов, так чтобы вместить аргументы для него, и т. д.</p>
    <p><emphasis>Использование рекурсивных правил</emphasis> и так называемая <emphasis>вложенность (embedding)</emphasis>, что позволяет генерировать бесконечное множество предложений и бесконечно их наращивать (Он написал, что Иван сказал, что Фёдор пошел…);</p>
    <p><emphasis>Использование специальных грамматических элементов</emphasis> — артикли, предлоги, союзы, которые позволяют связывать слова в предложении между собой, не неся при этом лексической нагрузки (некоторые, правда, выполняют обе функции). Списки таких слов — закрытые (по крайней мере, в синхронном срезе).</p>
    <subtitle>* * *</subtitle>
    <p>Но только ли язык с его сверхсложной организацией отличает нас от других биологических видов, и является ли язык центральным пунктом?</p>
    <p>Орудия труда, изготовленные первобытным человеком <emphasis>Homo erectus</emphasis>, что требовало, как очевидно, развитых мыслительных возможностей, серийной организации деятельности, планирования и способов передачи этих знаний другим членам сообщества и следующим поколениям, датируются в разных местах возрастом пятьсот — восемьсот тысяч лет, что иногда интерпретировалось как указание на наличие языка с его символическими и концептуальными возможностями. Однако данных для такой хронологии возникновения языка явно недостаточно. Общеизвестно, что объем мозга в процессе антропогенеза увеличивался, в основном за счет неокортекса и фронтальных его отделов. Тем не менее, несмотря на наличие уже сопоставимого с современной популяционной нормой объема мозга, это почему-то не обеспечивало никакого видимого материального прогресса в течение сотен тысяч лет (что видно, например, по орудиям труда). Это вызывает естественные вопросы, на которые нет удовлетворительных ответов: что «мешало» мозгу такого объема обеспечить необходимые процедуры для усложняющейся деятельности, гарантируя успешную конкуренцию? что позволило мозгу, который уже сотни тысяч лет был достаточного для возникновения сложного поведения и языка объема, внезапно стать несравнимо более эффективным? Бесспорно, важнейшими в этом контексте являются работы Е. Дикона [Deacon, 1977, 2000].</p>
    <p>Археологами и антропологами фиксируется «внезапный» взрыв креативных способностей древних людей, произошедший примерно семьдесят пять — пятьдесят тысяч лет назад. Это ассоциируется с ростом интеллекта и сознания; вполне вероятно, что именно в это время формируются высшие психические функции, необходимые не только для языка как такового (в частности, для синтаксиса), но и шире: многоэтапное планирование, построение цепочек логических операций, изобретение игр на основе конвенциональных правил, поиск закономерностей в наблюдаемых явлениях и музыка [Gould 1980; Ganger, Stromswold, 1998; Falk, 2004; Longhi, Karmiloff-Smith, 2004].</p>
    <p>В этой связи необходимо остановиться на очень важных работах М. Дональда [Donald, 1991, 1997, 1998], где обсуждается роль разных видов памяти и обучения в эволюционных процессах, формировавших человека, и одним из важнейших называется мимезис — способность копирования, подражания, имитации. Долгое время (сотни тысяч лет) наши биологические предки могли обходиться без вербального языка, развивая при этом весьма сложные навыки, а значит и мозг. Это время, вероятно, было заполнено и формированием концептов-примитивов, позволяющих создавать некие гипотезы о характере и свойствах внешнего мира. Однако ясно, что формирование любых, даже и самых первичных концептов требует языка для их дифференциации и номинации. Как и когда возник язык в собственном смысле слова — вопрос открытый [Arbib, 2003]. Весьма вероятно, что это произошло много позже и, как уже упоминалось, по одному из возможных сценариев: наблюдается грамматический взрыв как результат макромутации или как результат отбора мелких мутаций, то есть гораздо более постепенного процесса (см., например, [Pinker, Bloom, 1990; Prasada, Pinker, 1993; Pinker, 1991, 1994; Pinker, Prince, 1998; Chomsky, 2002].</p>
    <p>Арбиб [Arbib, 2002] выводит несколько свойств, которые должны были возникнуть, чтобы мозг стал готовым для появления языка <emphasis>(language-ready)</emphasis>:</p>
    <p>• способность к имитации комбинаций сложных движений;</p>
    <p>• способность ассоциировать определенный символ с классом объектов, действий и событий;</p>
    <p>• способность «соучаствовать», понимая, что слушающий и говорящий разделяют общее знание о ситуации;</p>
    <p>• интенциональность коммуникации (понимание того, что должен быть результат);</p>
    <p>• понимание иерархической структуры объектов и действий и временной организации; возможность вспоминать и предвидеть;</p>
    <p>• долгий период детства с зависимостью от взрослых и жизнь в социуме, обеспечивающие возможности сложного научения.</p>
    <p>Нужно, однако, добавить, что этого недостаточно, и появление фонологической структуры, организованной цифровым образом для базисного кодирования языка, является крупнейшим когнитивным шагом, выходящим за рамки биологической необходимости нечто выразить [Jackendoff, 2003]. И конечно, есть огромная разница между закрытыми списками врожденных коммуникационных сигналов других биологических видов и использованием открытого и ничем не лимитированного репертуара знаков, организация бесконечного множества которых только и возможна с помощью фонологического кодирования и далее — правил сложного синтаксиса.</p>
    <p>Открытие Риццолатти и Арбибом [Arbib, Rizzolatti, 1997; Rizzolatti, Arbib, 1998; Rizzolatti et et al., 2002; Rizzolatti, Craighero, 2004] <emphasis>зеркальных нейронов</emphasis> и вообще <emphasis>зеркальных систем</emphasis> дает совершенно новые подтверждения принципиальной важности имитации и даже самого факта фиксации действий Другого в нервной системе для когнитивного развития в фило- и онтогенезе и даже для возникновения языка и рефлексии как основ сознания человека [Arbib, 2001, 2002]. Зеркальные нейроны были обнаружены в префронтальной моторной коре макак. Было показано, что эти системы картируют внешнюю информацию — действия, совершаемые другим существом, необязательно того же вида, но с понятной системой координат и интерпретируемым поведением; они реагируют только на определенное действие, когда субъект делает что-то сам, когда видит это действие или слышит о нем. Риццолатти говорит о зеркальных системах, которые есть практически во всех отделах мозга человека, и активируются в том числе при <emphasis>предвидении действия</emphasis>, при <emphasis>сопереживании</emphasis> эмоций или <emphasis>воспоминании</emphasis> о них и т. д. Гомологичная исследованной на макаках зона мозга человека — 44-е поле по Бродману, частично являющееся зоной Брока и обеспечивающее речь (см. также [Hopkins, Cantalupo, 2003], также отвечает как за сами движения, так и за наблюдение за ними [Arbib, Mundhenk, 2005]. Это показывает, на основе чего развился мозг, готовый для функционирования языка и построения моделей сознания других людей <emphasis>(Theory of Mind)</emphasis>, готовый для социального обучения и адекватного поведения в социуме. Отсутствие такой способности, наблюдаемое в крайних формах при аутизме и шизофрении, приводит к выпадению такого человека из общества с самыми тяжелыми экзистенциальными последствиями [Baron-Cohen et al., 2000].</p>
    <p>Вполне вероятно, что первые гоминиды уже имели некий протоязык на основе некой примитивной системы знаков, вполне возможно — жестовый, что и подготовило мозг к организации семиотической системы, оснащенной сложным синтаксисом с его продуктивностью. Риццолатти и Арбиб рассматривают язык как способ соединения когнитивной, семантической и фонологической форм, способ, релевантный как для звукового, так и для жестового языка. Активность зеркальных нейронов в зоне <emphasis>F</emphasis>5 интерпретируется как <emphasis>часть</emphasis> кода, которая должна соединиться с нейронной активностью в какой-то другой зоне мозга и завершить тем самым формирование <emphasis>целого</emphasis> кода указанием на объект и/или субъект. Эта гипотеза имеет первостепенное значение как для объяснения организации языковых функций, в частности для лингвистической дифференциации субъекта и объекта, так и для научения вообще, поскольку позволяет связать в оперативной памяти <emphasis>агенс</emphasis> (деятель), <emphasis>пациенс</emphasis> (объект действия) и <emphasis>инструмент</emphasis> (способ или орудие). Чрезвычайно важным является и формирование с помощью этих систем надежных механизмов самоидентификации, что нарушается при психической патологии — шизофрении — и также оказывается связанным с функционированием зеркальных систем [Arbib, Mundhenk, 2005]. Таким образом, показано, как происходит формирование ментальных репрезентаций и механизм, посредством которого это оказывается возможным. По всей видимости, существует некий «словарь» действий как таковых, независимо от того, чем (рукой, ногой, ртом…) и кем они совершаются, сопоставимых с так называемыми концептами-примитивами (хватание, доставание, кусание и т. д.), и именно на это реагируют зеркальные системы. Способность высших обезьян к имитации общеизвестна. Естественно в свете вышесказанного, что такая способность была залогом развития новых моторных и когнитивных возможностей за счет обучения через мимезис [Donald, 1998], механизмы чего после открытия Риццолатти объяснены нейрофизиологически, и это имеет первостепенное значение для исследований происхождения языка и сознания.</p>
    <p>Как считает Хомский [Chomsky, 2002], языковая способность <emphasis>(language competence)</emphasis> — система базисных универсальных правил, врожденное свойство человеческого мозга, представляющее собой основу речевой деятельности человека <emphasis>(language performance).</emphasis> Можно говорить о взаимодействующих «модулях», составляющих язык: это <emphasis>лексикон</emphasis>, представляющий собой сложно и по разным принципам организованные списки лексем, словоформ и т. д.; <emphasis>вычислительные процедуры</emphasis>, обеспечивающие грамматику (морфологию, синтаксис, семантику и фонологию) и механизмы членения речевого континуума, поступающего извне, и <emphasis>прагматическая система.</emphasis></p>
    <p>Человек обладает такой важной чертой, как способность к аналогии, поиску сходства, а значит, к объединению индивидуальных черт и феноменов в классы, что дает возможность построения гипотез об устройстве мира. На этом пути чрезвычайную роль играют концепты-примитивы — врожденные, по мнению целого ряда крупных представителей когнитивной науки, и проявляющиеся у детей очень рано, а не приобретенные в результате раннего научения. Роль языка — не только в назывании, «констатации» объектов или явлений, но и в исполнении неких интенций, влиянии, в том, что принято называть иллокутивной силой и что выражается перформативами. Перформативы должны как минимум в глубинной синтаксической структуре иметь субъект первого лица и прямое или косвенное дополнение (объект действия), они должны быть утвердительными, иметь основной глагол в форме настоящего времени и включать в себя глаголы утверждения, просьбы, говорения, приказа, объявления и т. д.</p>
    <p>Базисные врожденные концепты-примитивы сводятся, насколько сейчас известно, к списку примерно из тридцати единиц: связанные с пространством и движением в нем — начало «пути», конец «пути»; внутрь «контейнера», из «контейнера»; на поверхность, с поверхности; вверх, вниз; соединение; контакт; ритмическое/прерывистое движение, прямое движение; живые объекты, начинающие двигаться без внешних воздействий (связей и контактов) и ритмично; неодушевленные объекты, для движения которых нужны внешние воздействия и т. д. Считается, что концепты организованы иерархически и, следовательно, представляют собой систему. Эта система генетически заложена в мозгу человека, где есть также механизм генератора новых концептов, обеспечивающий возможность формулирования гипотез [Fodor, 2001, 2005]. Эволюция, по всей видимости, сделала рывок, приведший к обретению мозгом способности к вычислению, использованию рекурсивных правил и ментальных репрезентаций, создав тем самым основу для мышления и языка в человеческом смысле. Новая «грамматическая машина», как это называет Джекендофф [Jackendoff, 2002], позволила усложнять и наращивать языковые структуры для организации (мышление) и передачи (коммуникация) все усложняющихся концептов.</p>
    <p>Вопрос о роли церебральной асимметрии в фило- и онтогенезе человека и его главной видовой характеристики — языка ставился многократно и в разных аспектах: влияние генетических факторов и среды (например, типа обучения или культуры), половой диморфизм, разная скорость созревания гемисферных структур, разная скорость протекания нервных процессов (что могло, например, повлиять на особую роль левого полушария в анализе требующих большой скорости обработки фонематических процедур со всеми вытекающими из этого для языковой доминантности последствиями) (см. обзоры [Балонов, Деглин, Черниговская, 1985; Chernigovskaya, 1994, 1996, 1999, 2005]).</p>
    <p>Палеоантропологические и приматологические данные свидетельствуют, что у гоминид развились сложные кортикальные связи, особенно в лобно-височных областях, обеспечившие регуляцию социального поведения и интеллектуальные потребности, обусловленные социумом, что привело и к уязвимости мозга для генетических или иных нарушений: такова плата за сложную организацию нейронной сети. Согласно одной из гипотез [Crow, 1997, 2000, 2004], «генетические события», произошедшие с <emphasis>Homo sapiens</emphasis> до выхода из Африки, дали толчок к появлению церебральной асимметрии, обеспечившей языковые процессы, а согласно другой — спектра развития психики: гомозиготная форма давала шизофренический фенотип, а гетерозиготная — шизотипический тип личности с нетривиальными когнитивными способностями высокого уровня, что делало таких индивидуумов относительно адаптированными и, более того, вносящими серьезный вклад в культурную и научную историю человечества.</p>
    <p>Механизмы, обеспечивающие язык и другие высшие функции, рассматриваются на протяжении всей истории изучения то в рамках локализационистской, то холистической моделей. В настоящее время, несмотря на огромный накопленный за эти годы фактический материал, парадигмы продолжают сосуществовать или чередоваться. И все же благодаря клиническим данным и функциональному картированию мозга можно с достаточной степенью уверенности говорить об основных зонах мозга, обеспечивающих различные аспекты языковой деятельности человека (например, показано, что разные грамматические категории имеют разные нейрональные представительства [Shapiro, Caramazza, 2003]). Нужно, однако, заметить, что эти данные очень неоднозначны и требуют специального обсуждения: на обработку синтаксиса и морфологии влияет много факторов — от модальности предъявления стимулов и типа задания до роли семантики и более широкого контекста; например, Фредеричи с соавторами [Friederici et al., 2000] показали, что в синтаксические процедуры вовлекаются билатеральные механизмы, передне-височные отделы коры и зона Вернике. Изучение восприятия эмоциональной просодики при помощи ПЭТ и фМРТ выявило вовлечение в этот процесс правой префронтальной и правой нижней фронтальной коры [Imaizumi et al., 1997; Buchanan et al, 2000], распределение функций между полушариями в зависимости от типа просодики [Черниговская, 2004a, 2004c; Hesling et al., 2005].</p>
    <p>О распределенности функций в мозге говорят и энграммы памяти: один и тот же когнитивный объект оказывается компонентом сразу нескольких ассоциативных множеств — и по оси сенсорных модальностей, и по осям разного рода парадигматических и синтагматических связей. Речь идет о волне возбуждения, циркулирующей и реверберирующей по разным петлям нейронного ансамбля, которая в нейрофизиологических терминах может быть описана как пространственно-временной паттерн активности, охватывающий многие нейроны, и не только неокортекса. Необходимо заметить, что и сами функционально возникающие и когнитивно обусловленные ансамбли имеют иерархическую организацию, то есть могут быть подмножествами других. Допущение такой организации необходимо, например, для объяснения структуры соответствующих семантических репрезентаций, в частности языковых (Pulvermuller, Mohr, 1996; Pulvermuller 1999).</p>
    <p>Сторонники классического модулярного подхода считают, что правила универсальной грамматики, по которым построены все человеческие языки, описывают организацию языковых процедур как: 1) символические универсальные правила, действующие в режиме реального времени и базирующиеся на врожденных механизмах, запускаемых в оперативной памяти, и 2) лексические и другие гештальтно представленные единицы, извлекаемые из долговременной ассоциативной памяти [Pinker, Prince, 1988; Prasada, Pinker, 1993; Jaeger et al. 1996; Bloom, 2002; Ullman, 2004]. Сторонники противоположного, коннекционистского, взгляда считают, что все процессы основываются на работе ассоциативной памяти и мы имеем дело с постоянной сложной перестройкой всей нейронной сети, также происходящей по правилам, но иным, и гораздо более трудно формализуемым образом [Rumelhart, McClelland, 1986; Plunkett, Marchman, 1993]. Возможны и не совпадающие ни с одним из этих подходов гипотезы [Gor, Chernigovskaya, 2001, 2004; Черниговская, 2004b; 2006c; Chernigovskaya, 2005; Черниговская и др., 2008].</p>
    <p>В нейролингвистических исследованиях, проверяющих непротиворечивость выдвинутых гипотез, языковые процессы по возможности локализуют (см. прекрасный метаанализ [Démonet, Thierry, Cardebat, 2005]); такие работы проводятся и нами (с Институтом мозга человека РАН) — ПЭТ-картирование ментального лексикона и ментальной грамматики на основе ранее разработанных и апробированных на разных категориях информантов тестов. Основные исследования ведутся на кафедре общего языкознания Санкт-Петербургского государственного университета и в лаборатории когнитивных исследований, которой я руковожу, — у монолингвов и билингвов, детей с нормальным и патологическим языковым развитием, у здоровых и больных с афазией и шизофренией, болезнью Альцгеймера; исследуются процедуры парсинга и понимания анафоры и разных видов референции, организация дискурса и процедуры вероятностного прогнозирования; для этого используются специально разработанные тесты на материале русского, английского, норвежского, немецкого, венгерского и албанского языков, — нельзя делать выводы о структуре общего языкового кода на основе наиболее частотно встречающегося примера — английского языка, на материале которого сделано абсолютное большинство работ, по которым и выведены (напрасно) универсалии.</p>
    <p>Итак, предельно сложно организованный человеческий мозг — зеркало для мира или он сам формирует мир? Важен он миру или только самому индивидууму для обеспечения жизнеспособности? Зачем нам его повторять? Чтобы дублировать что — себя или мир? Чтобы узнать, как работает сам мозг или каковы законы мира в целом? А разве мы можем дублировать то, что организовано сложнее, чем мы даже можем себе вообразить? Создавать модели, чтобы проверить правильность гипотез? — Да, но ведь, например, обучая искусственные нейронные сети, мы узнаем не то, как действует мозг, а то, как происходит обучение. Точно так же, как, обучая приматов человеческому жестовому языку, мы выясняем лишь до чего их можно доучить, не более того (см. [Зорина, Смирнова, 2006]).</p>
    <p>Сейчас ясно, что процессы работы с памятью (запись, считывание, поиск) у человека и компьютера сильно отличаются (ср. [Кузнецов, 1995]). В основе организации компьютерной памяти лежит адресация — указание места информации в памяти. Различные виды поиска по содержанию (по ключам, наборам признаков и т. д.) обеспечиваются системой адресных ссылок. Человеческая память также располагает большим набором ключей, позволяющих быстро считывать нужную информацию. Однако, даже если мы получаем сопоставимые результаты, у нас нет никакой уверенности, что сами процессы были те же! Например, уже был создан робот, который может компенсировать у себя непредсказуемые нарушения моторики за счет непрерывного перемоделирования себя в зависимости от ситуации [Bongard, Zykov, Lipson, 2006]. Следует ли из этого, что у робота теперь есть самосознание и субъективная реальность? Свобода воли для принятия решений <emphasis>о себе</emphasis>?</p>
    <p>Исследования К. В. Анохина [Анохин, 2001] дают нам конкретные сведения о том, что высокая степень сложности процессов памяти отрабатывается природой на животных, стоящих на разных ступенях эволюционной лестницы, и наиболее успешные ходы закрепляются генетически. Человек имеет несопоставимо больше степени свободы выбора алгоритмов как фиксации, так и считывания информации, что на порядок увеличивает уровень сложности. Вспомним Т. де Шардена: «Как только в качестве меры (или параметра) эволюционного феномена берется выработка нервной системы, не только множество родов и видов строятся в ряд, но вся сеть их мутовок, их пластов, их ветвей вздымается как трепещущий букет. Распределение животных форм по степени развитости мозга не только в точности совпадает с контурами, установленными систематикой, но оно придает древу жизни рельефность, физиономию, порыв, в чем нельзя не видеть признака истинности» [Шарден, 1987].</p>
    <p>Мозг принято моделировать как классическую физическую систему, которая по определению является вычислительной. Однако очевидно, что это не так, а значит, в будущем, когда такие подходы станут возможны, к моделированию будут, вероятно, подходить в рамках иной научной парадигмы (ср. гипотезу Экклза о том, что для описания функций некоторых структур мозга необходимо привлечение квантовых представлений).</p>
    <p>Обозначим свойства психических процессов, которые, на наш взгляд, делают компьютерную метафору совершенно нерелевантной, оглянувшись перед этим на Р. Пенроуза, писавшего, что сознание не может быть сведено к вычислению, так как живой мозг наделен способностью к пониманию (что такое <emphasis>понимание</emphasis>? Не <emphasis>фиксация</emphasis> и <emphasis>соотнесение</emphasis> с чем-то, а именно <emphasis>понимание</emphasis>? Вопрос не праздный, в первую очередь относительно иных видов интеллекта, не человеческого типа) [Penrose, 1994]. Согласно Пенроузу, мозг действительно работает как компьютер, однако компьютер настолько невообразимой сложности, что его имитация не под силу научному осмыслению. Основная сложность видится в следующем: вычислительные процедуры имеют нисходящую организацию, которая может содержать некий заданный заранее объем данных и предоставляет четкое решение для той или иной проблемы. В противоположность этому существует восходящие алгоритмы, где четкие правила выполнения действий и объем данных заранее не определены, однако имеется процедура, определяющая, каким образом система должна «обучаться» и повышать свою эффективность в соответствии с накопленным «опытом»; правила выполнения действий подвержены постоянному изменению. Наиболее известные системы восходящего типа — искусственные нейронные сети, основанные на представлениях о системе связей между нейронами в мозгу и о том, каким образом эта система обучается в реальности.</p>
    <p>Возвращаясь к дискуссии <emphasis>Nature vs. Nurture</emphasis> в лингвистике, я могла бы сказать, что, возможно, спор как раз и идет о нисходящей в противоположность восходящей системе вычислений: нативистской и модулярной как более нисходящей и коннекционистской — как полностью восходящей. Однако только <emphasis>принципы</emphasis> (в терминах генеративизма) принадлежат к нисходящему типу вычислений, а <emphasis>параметры</emphasis> (обретаемые с опытом в данной языковой среде) делают систему комбинированной, с сильным восходящим компонентом. Есть и другой вариант: язык как крайне сложная система в больших дозах включает в себя компоненты, для известного нам типа вычислений недоступные. Как мозг является конструкцией из мягких и жестких звеньев, так и язык включает в себя нисходящие алгоритмы, восходящие процедуры научения и невычисляемые пласты. Это дает нам основания считать, что по крайней мере в обозримое время ни мозг, ни язык не поддадутся адекватному моделированию по фундаментальным причинам.</p>
    <subtitle>* * *</subtitle>
    <p>Итак, нерелевантность компьютерной метафоры в ее нынешнем виде определяется следующими свойствами сознания человека.</p>
    <p><emphasis>Чрезвычайная роль контекста</emphasis>, а значит — возможность множественных трактовок сообщения и событий вообще. Одного этого достаточно, чтобы мир то и дело отражался в кривых зеркалах (в теории коммуникации говорят о коммуникативных ямах или провалах, не в последнюю очередь по этой именно причине). Стоит вспомнить в связи со всем этим биосемиотика и теоретика биологии Юкскюлля с его идеей <emphasis>Umwelt</emphasis>’ов — миров, отдельных для каждого существа и почти непроницаемых для других: «Everything has it’s own Umwelt adapted to its specific needs» — только высокая организация сознания дает возможность учитывать миры других людей [Uexküll, 1928].</p>
    <p><emphasis>Избыточность и возможность многих путей для поиска</emphasis> одного и того же. Использование разных алгоритмов в разное время без очевидных причин. И нахождение того, что не искали (попутно). Как блуждание по большому (и почти что не своему) дому — на что наткнешься… Пространство знакомо лишь частично и не очень светло. Спотыкаешься и не туда заходишь… Трудно пройти по тому же самому маршруту несколько раз, разве что если этот маршрут тривиален и автоматизирован. Собственно, если человек настойчиво использует именно один и тот же маршрут при ментальных операциях, то это говорит о его эпилептоидности (когда тапочки должны стоять только параллельно). И противоположно: если каждый раз пробовать новый маршрут, то — не без шизоидности. И это может привести не только к непродуктивному поиску (поведению), но и к открытиям, так как включаются низкочастотные ассоциативные процессы.</p>
    <p><emphasis>Неожиданность и частотная непрогнозируемость</emphasis> сопоставляемых объектов или процедур: чем более редкие и «чужие» объекты, тем более эффективен может быть творческий процесс (этим объясняется континуальность «нормы», когда грань между безумием, шизотипическим сознанием и гениальностью определяется внешними координатами — адаптированностью к социуму). Возможна ли, кстати, компьютерная имитация галлюцинаций, когда мозг начинает замещать сенсорные потоки их симуляцией? Ведь мозг видит, слышит и ощущает то, «что хочет и может», а вовсе не то, что есть в «объективном» мире.</p>
    <p><emphasis>Размытость, неточность, приблизительность описаний</emphasis>, не снижающая эффективности поиска в памяти и построения алгоритма поведения (то, что принято связывать с правополушарным типом сознания). Нельзя не согласиться: то, что просто человеку, сложно компьютеру и наоборот.</p>
    <p><emphasis>Недефолтность аристотелевского типа мышления</emphasis> и даже искусственность его для мозга, так как такому типу логики человека надо специально обучать. Множественность типов мышления, определяемых культурой и решаемой задачей (обыденное, научное, религиозное и мышление, используемое в игре; см. работы кросс-культурных психологов, начиная с Леви-Стросса, Лурии, Коула, Тульвисте, и т. д.). Мы не должны принимать за «норму», характеризующую наш биологический вид, психические процессы здорового белого мужчины со средним образованием и интеллектом (подобно тому, как не могут быть выведены типологические ментальные правила языка на основе изучения английского языка). Заметим, что такая множественность обеспечивается самим мозгом, в частности особенностями его гемисферной функциональной организации [Черниговская, 2004; Chernigovskaya, 1994, 1996].</p>
    <p><emphasis>Юмор и смех, «карнавал»</emphasis> — свойства психики человека, выполняющие роль «щекотки сердца», когда можно сбросить на время страх и совесть, и «щекотки ума», когда можно нарушить законы разума, здравого смысла и этикета [Козинцев, 2002]. Психике нужен отдых. Может ли компьютер моделировать юмор? Все, что он может, требует алгоритма, или сценария, или перестановок. Можно ли таким способом породить смешное, то есть неожиданное? Скорее нет, чем да, но если и да, то что-то простое и потому не очень смешное или (перебором маловероятных вариантов) недекодируемое. Ведь все дело в дозе и в контексте. Законы смешного те же, что и законы поэзии — неожиданный ракурс, аналогия, необычная точка отсчета.</p>
    <p>Да, Deep Blue обыграл Каспарова в шахматы, и человечество испытало шок. Вскоре очнулись: не более чем игра, основанная на переборе вариантов (а это еще не весь интеллект), да еще с несопоставимыми объемами памяти у противников (что вообще некорректно), да еще с «натасканностью» искусственного разума на конкретного игрока… Специалисты говорят, что написать программу высокого уровня для игры в нарды, к примеру, несопоставимо сложнее: кости, господа, кости… Случай то есть. Однако и чемпион мира по шахматам Крамник говорит, что шахматы слишком сложны для компьютера, так как количество возможных комбинаций представляет собой число с двадцатью восемью нулями; поскольку алгоритм человеческого мышления таков, что мы можем выбрать направление расчетов, а не перебирать все комбинации, то у нас есть шанс его переиграть. Что утешает. Хотя не надолго, как мы уже видим.</p>
    <p>Гонку на скорость мы проиграли давно: скорость работы электронных схем уже в миллионы раз превышает скорость возбуждения нейронов в мозге, при этом электронные схемы демонстрируют высокую точность синхронизации и обработки инструкций, что ни в коей мере не свойственно нейронам. И что? А ничего. Пока не видно ни Паскалей, ни Леонардо, ни Шопенгауэров. И не будет видно никогда в этих нулях с единицами, потому что никто еще не сделал никакого прорыва в науке и философии, не говоря об искусстве, с помощью особо хорошо смазанного арифмометра «Феликс» (с инкрустациями и ручкой, как у кассы того же времени). Модельеры интеллектуальных процессов давно осознали, что для создания хоть какого-то подобия человеческого интеллекта нужно «повторить» не только «левополушарного „Феликса“», но и «правополушарного» Анри Бергсона или не влезающих ни в какие рамки Моцарта и Пушкина. А это — нет, никогда… То, что делает нас людьми, никакие абиссинцы с шумерами на своих счетах не отложат…</p>
    <p>Вернемся к вопросам, поставленным в начале статьи: как нам относиться к детерминированности нашего мышления и поведения нейрональными механизмами, обеспечивающими функционирование нейронной сети в нашем мозгу? Есть ли все же прогресс в соотнесении и объяснении данных нейронаук и субъективного опыта, феноменального сознания, психических явлений высокого ранга?</p>
    <p>Боюсь, что вопросов будет больше, чем ответов, но сам факт осознания этих проблем как реально существующих должен явиться, как я надеюсь, сигналом для обострения внимания — как у философов, так и <emphasis>особенно</emphasis> у экспериментально работающих в нейронауке ученых.</p>
    <p>Главный вопрос: наш мозг — реализация «множества всех множеств, не являющихся членами самих себя» Бертрана Рассела [Russell, 1946] или рекурсивный самодостаточный шедевр, находящийся в рекурсивных же отношениях с допускаемой в него личностью, в теле которой он размещен? И откуда нам знать, каким из формальных систем можно верить, а каким нельзя? Расселу или Гёделю, например?</p>
    <p>Согласно наиболее известной форме теоремы К. Гёделя, опубликованной в 1931 году в Кёнигсберге, формальная система, достаточно мощная, чтобы сочетать в себе формулировки утверждений арифметики и стандартную логику, не может быть одновременно полной и непротиворечивой. Из этого, в частности, следует, что интуицию и понимание невозможно свести к какому бы то ни было набору правил. Этой теоремой Гёдель положил начало важнейшему этапу развития философии сознания, а Пенроуз через десятилетия вынес приговор: осознание и понимание как основа человеческого интеллекта являются результатом нейрофизиологических процессов, но их невозможно объяснить в физических, математических и иных научных терминах и невозможно смоделировать вычислительными средствами (см. в связи с этим [Damasio, 1994, 2000]).</p>
    <p>Специалисты по искусственному интеллекту знают, что пока нам удается моделировать только «левополушарную» вычислительную активность мозга, меж тем как внутри мозга функционирует и нечто вроде «аналогового компьютера», обеспечивающего практически все «правополушарные», интуитивные процессы, нетривиальные ходы и ассоциации — основу творческих прорывов, а значит, жизнь цивилизации и культурную эволюцию. Успешно описав эту часть наших психических возможностей (научно), мы опровергли бы теорему о неполноте, чего пока никому не удавалось.</p>
    <p>Пенроуз считает, что для отыскания хоть какого-то объяснения феномену сознания нам придется выйти за пределы известной науки. Очень вероятно; и все же ответы на интересующие нас вопросы следует искать именно с помощью научных методов, даже если о природе этих будущих методов науки мы имеем смутное представление.</p>
    <p>Но уже сейчас появляются все новые и новые свидетельства того, что высшие и именно человеческие психические функции можно изучать нейрофизиологически и находить соответствующие им паттерны активности (мы давно не ищем локусы, а ищем, скорее, «мелодии», поскольку больше всего нейрональные процессы, обеспечивающие какую-то задачу, похожи на джазовые сессии, в которых участвуют объединенные — временно! — разные структуры мозга). Например, известно, что гиппокамп и лобная кора — это структуры, формирующие личную память и возможность перемещаться в ней по шкале времени, размещать на ней события; более того, было доказано, что гиппокамп отвечает не только за прошлое (воспоминания), но и за будущее или возможное (воображение) [Hassabis et al., 2007].</p>
    <p>В 1968 году Н. П. Бехтеревой и В. Б. Гречиным были описаны воспроизводимые изменения медленных физиологических процессов, регистрируемых в зонах хвостатого ядра и таламуса, при ошибочных реализациях теста [Bechtereva, Gretchin, 1968]. Это явление было названо «детекцией ошибок» [Бехтерева, 1971; Бехтерева, Нагорнова, 2007] и многократно исследовалось впоследствии во многих лабораториях мира. Механизм «детекции ошибок» обеспечивает устойчивое функциональное состояние мозга, заключающееся в постоянном сравнении реального состояния с условной моделью, содержащейся в краткосрочной или долгосрочной матрице памяти. В продолжение этих исследований получены экспериментальные данные, свидетельствующие о том, что ложь требует особых и значительных энергетических затрат и продолжает осознаваться человеком как ложь [Киреев и др., 2007]. Напрашивается интересный философский и даже экзистенциальный вывод: мозг настроен на правду. Думаю, что это имеет важный эволюционный смысл: такой механизм обеспечивает относительную уверенность в адекватности реальности, что важно для жизнеобеспечения и выживания. Однако способность выстроить сложное поведение и переиграть соперника и/или ситуацию подразумевает пластичность мозга, а у личности — формирование способности строить модель сознания «другого» субъекта <emphasis>(Theory of Mind).</emphasis> Такая способность характеризует, кроме людей, только высших приматов и дельфинов, а некоторыми исследователями объявляется видовой особенностью человека, обеспечившей ему эволюционный выигрыш за счет сложного социального поведения.</p>
    <p>Согласно концепции Н. П. Бехтеревой о жестких и гибких структурных звеньях, развиваемой, в частности, А. М. Иваницким, творческие задачи — это формирование фокусов взаимодействия и так называемых зон интереса. В первую очередь это связывается с большей дифференциацией мозговой организации во время творческой деятельности и с уменьшением тета-ритма в лобных отделах левого полушария (см. работы Бехтеревой и Медведева с сотрудниками 1968–2007).</p>
    <p>П. К. Анохин [Анохин, 1978] и Д. Хебб [Hebb, 1949], предложили модели, примиряющие локализационистский и холистический взгляды на мозговое обеспечение когнитивных функций: клеточные ансамбли вполне определенной топографии могут организовываться в нейробиологические объединения для формирования когнитивных единиц типа слов или гештальтов иного рода, например зрительных образов. Такой взгляд кардинально отличается от локализационистского подхода, так как подразумевает, что нейроны из разных областей коры могут быть одновременно объединены в функциональный блок. Он отличается и от холистического подхода, так как отрицает распределение всех функций по всему мозгу, но подчеркивает принципиальную динамичность механизма, постоянную переорганизацию всего паттерна в зависимости от когнитивной задачи.</p>
    <p>Ну и наконец, в продолжение разговора о детерминированности поведения мозговыми процессами: должны ли мы учитывать индивидуальные особенности мозга, анализируя, к примеру, социально значимые события? Известно, что есть люди импульсивные, склонные к риску, действующие мгновенно, практически не задумываясь над тем, стоит ли вообще совершать данный поступок или лучше остановиться и подумать, а уж потом принимать решение. А есть осторожные и медленные. Томографические исследования показывают наличие тормозных механизмов в мозгу, включающихся на несколько миллисекунд до принятия решения. Это — нижняя лобная кора, которая посылает сигнал торможения в субталамическое ядро среднего мозга, что останавливает движение, и область, расположенная впереди дополнительной моторной коры, которая отвечает за то, будет ли действие произведено или нет. У всех ли эта сеть работает правильно? Насколько вариативны индивидуальные механизмы?</p>
    <p>Обескураживают экспериментальные данные, свидетельствующие о том, что мозг «принимает решение» примерно за 7–30 с (по некоторым данным) до того, как личность это осознает, фМРТ может показать, что человек собирается солгать или его решение будет ошибочным (например, [Eichele et al., 2008]). Чрезвычайно важно в этой связи подумать, <emphasis>насколько</emphasis> произвольными, подчиняющимися воле, являются наши действия (ср. [Hallett, 2007]). Как справедливо отмечается во многих работах, обсуждение статуса свободы воли нейрофизиологи и психологи обычно оставляли философам. Но не сейчас: экспериментальные данные последнего времени такую возможность уходить от центральных вопросов физиологам закрывают, а философам более нельзя такие данные игнорировать. Если считать, что сознание это в первую очередь осознание, то мы опять наталкиваемся на огромный разрыв между хорошо изученным психофизиологией восприятием и фактически никак не изученным осознанием (= субъективной реальности, <emphasis>qualia</emphasis> и т. д.). Вроде бы на этом пути нам должна была бы помочь интроспекция, но, как писал лауреат Нобелевской премии Ф. Крик, последние годы жизни занимавшийся проблемой сознания, интроспекция обманывает нас на каждом шагу [Crick, 1994].</p>
    <p>Сомнения в самом существовании свободы воли, непосредственно связанной с проблемой осознания, возникали неоднократно, начиная со знаменитого эксперимента с временем Бенджамина Либета [Libet, 1985, 2004] и далее (например, [Fisher et. al, 1998; Wegner, 2002, 2003; Hallett, 2007]), некоторые исследователи так и пишут: представления о том, что наши осознаваемые мысли порождают действия, подчиняющиеся, таким образом, свободной воле, — ошибочны, и верить в это все равно что действительно считать, что кролик так и сидит до нужного момента в цилиндре фокусника. Халлет, например, на основании анализа большого количества специально построенных экспериментов склонен считать, что свобода воли — в чистом виде <emphasis>результат интроспекции</emphasis> (!). Иными словами, как я бы это комментировала, мозг параллельно с сенсорными ощущениями порождает и ощущение свободы воли, то есть в прямом смысле «рекурсивно морочит нам голову»… Мало того, мозг посылает нам сигнал о «свободе выбора решения» несколько раньше самого двигательного (к примеру) сигнала, и это нас вводит в заблуждение даже тогда, когда, кажется, срабатывает интроспекция… Приходится также признать, что мозг «позволяет» нашему сознанию получить кое-какую информацию о своей деятельности… Потенциальная способность мозга поставлять личности не только ложную сенсорную и семантическую информацию, но и неадекватную оценку принадлежности ощущений данному субъекту, хорошо известна из психической патологии, но исследования с фантомными ощущениями [Ramachandran, 2008] показывают, что «убеждение сознания» может их уничтожить, значит, способы произвольного, сознательного воздействия даже на такие ощущения все-таки есть.</p>
    <p>В этой связи нельзя обойти вопрос о <emphasis>самости (ipseity)</emphasis>, которая определяется как транспарентность тела, или единство духовного и телесного в человеке. Душа есть форма тела, как писал еще Аристотель [Аристотель, 1975] и вслед за ним Фома Аквинский [Аквинский, 1998]. Однако отношение к этому очень различно не только у разных философов и психологов, но и в разных религиях: от полного отрицания самости в буддизме (Махаяна) до трактовки ее как вины (а значит, формирования в результате опыта), как понимал это Лютер. Самость — не вещь в себе, а функция, и она не всегда включается (как и рефлексия). Это значит, что есть некий разрыв между тем, что происходит, и нашим осознанием этого и оценкой, отнюдь не всегда присутствующими.</p>
    <p>Не стоит забывать и так называемых <emphasis>Minimal Self</emphasis> (первичная моторика и понимание схемы тела) и <emphasis>Extended Self</emphasis> (осознание себя как личности, со всеми контекстами), а также про особое состояние мозга — <emphasis>Default Mode</emphasis> — состояние «покоя», когда происходит, в частности, восприятие важных для самости сигналов.</p>
    <p>Я склонна считать, что показанное в нейрофизиологических экспериментах <emphasis>опережение мозгом сознания (our brains are able to make a decision seconds faster than our minds)</emphasis> ставит под сомнение наличие свободы воли разве что у <emphasis>Minimal Self</emphasis> и никак не затрагивает <emphasis>Extended Self.</emphasis> Отличие человека от других биологических видов, от компьютеров и «зомби» именно и состоит в обладании <emphasis>Arbitrium Liberum</emphasis> — свободой воли, способностью к <emphasis>добровольному</emphasis> и <emphasis>сознательному</emphasis> выбору и согласию с принимаемым решением — <emphasis>Voluntarius Consensus.</emphasis> «Волевой акт и действие тела — это не два объективно познанных различных состояния, объединенных связью причинности; они не находятся между собою в отношении причины и действия, нет, они представляют собой одно и то же, но только данное двумя совершенно различными способами, — <emphasis>один раз совершенно непосредственно и другой раз в созерцании для рассудка.</emphasis> Действие тела есть не что иное, как объективированный, то есть вступивший в созерцание акт, воли» [Шопенгауэр, 1992] И далее: «Мое тело и моя воля — это одно и то же».</p>
    <p>Итак, понимание и признание свободы воли имеет не только философскую, но и вполне экзистенциальную ценность. Да, возможно, она отсутствует у нейронной сети как таковой, и <emphasis>мозг морочит нам голову</emphasis> и даже <emphasis>слишком много на себя берет.</emphasis> Но не у личности, принимающей осознанные решения, за которые она несет ответственность! Робот и «зомби» ответственности не несут, но <emphasis>Homo sapiens sapiens</emphasis> — несет. Иначе вся человеческая цивилизация является насмешкой.</p>
    <p>Пройдет немного времени, и картирование мозга сможет указать нам, например, на потенциальную опасность некоего человека для социума, а это ставит перед обществом сложные юридические и культурные вопросы, в том числе и о свободе воли и мере ответственности личности за свои поступки. В США активно обсуждаются планы использовать функциональное картирование мозга в судопроизводстве для проверки правдивости показаний, и никто не сомневается, что рано или поздно это произойдет (как вошел в практику анализ ДНК), но это всего лишь еще один вариант детектора лжи, а вот оценка мозга как возможного «виновника» потенциальных преступлений изменит всю систему юриспруденции. В общем, будущее обещает быть нескучным…</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Нейронаука в поисках смыслов: мозг как барокко?<a l:href="#n_36" type="note">[36]</a></p>
    </title>
    <p>В статье рассматривается современный нейрофизиологический подход к изучению высших психических функций человека и дается оценка его фундаментальных ошибок. Показывается, как важна для мульдисциплинарных исследований механизмов работы мозга продуманность и философское обоснование самой постановки вопроса.</p>
    <p>Объединение усилий представителей разных наук дает качественно новое знание. Гиперсети, когнитомы человека — эти вершины биологической эволюции — не могут быть изучены простой мультипликацией технических характеристик единиц и правил, присущих другим биологическим видам. Изучать мозг можно только в соединении средств нейронаук и гуманитарного знания. Когнитивные науки не сделают парадигмального скачка, если не посмотрят совсем в другую сторону — в сторону высших проявлений человеческого гения. Мозг человека не устроен как машина Тьюринга и не работает по принципу «стимул — реакция», принципы его работы скорее схожи с принципами барокко: он выхватывает из фона лица и объекты, высвечивает необычные черты мира. Мозг не просто обрабатывает информацию, он ее создает. Исследуя нейронные сети в надежде понять смысл того, что происходит в мозгу, понять проблему сознания, мы идем по неправильному пути.</p>
    <subtitle>* * *</subtitle>
    <cite>
     <p>Мысль держится, пока мы не забываем ее держать.</p>
     <text-author>А. Пятигорский</text-author>
    </cite>
    <p>Уже не одно десятилетие наука смотрит на мозг как на очень сложное устройство, которое получает информацию из мира, обрабатывает ее и реагирует, то есть как на биоавтомат (от бихевиористской схемы «стимул — реакция» до компьютерной метафоры). Коллекционируются факты «снизу» (чем атомарней, тем лучше) с надеждой, что здание из имеющегося набора «атомов» — нейронов, их ансамблей, зон с установленными функциями, а теперь и выстроенных из отдельных нейронов сетей — возведется само.</p>
    <p>Особенно эта тенденция усилилась в связи с огромными мировыми программами по изучению мозга и созданию все более антропоморфного (как авторы думают) искусственного интеллекта. Провальность этого пути становится все яснее, но привычки сильнее разума. Конечно, все зависит от цели: если эта цель — понять, кто мы такие, и что и как именно делает наш мозг, то ничего не получится, а если цель — как сделать инструмент искусственного интеллекта, поощряющий нашу лень, то об этом другой разговор.</p>
    <p>Посмотрим на мозг через другую призму, со стороны искусства. Что и как он видит, раз создал шедевры, представившие миру нашу цивилизацию? Как он слышит? Как он организует мир? Разве это не покажет нам, что он умеет и как действует? Иными словами, перевернем привычную науке схему. Нужно вспомнить понятное еще древним, что мозг человека — это мозг человека, и его высшие функции не могут быть выведены простым умножением данных о мозге животных относительно более простой организации. Кроме того, сейчас ясно, что мозговая деятельность не исчерпывается вычислительными процедурами, и высшие ее проявления как в искусстве, так и в науке — не алгоритмические.</p>
    <p><emphasis>Нейровизуализация Qualia. Микроскоп или телескоп?</emphasis> Развитие теоретических представлений о проблеме «сознание и мозг» сопровождается научными спорами, часто демонстрирующими непримиримые позиции [Дубровский, 2017]. Разрабатываются теория когнитома как «архитектуры разума», модели, призванные объяснить возникновение идеального из материального, исходя из динамики нервной активности. К. В. Анохин определяет когнитом как совокупность индивидуального опыта, включающего субъективную реальность (<emphasis>qualia</emphasis>), и предлагает читать его как геном [Анохин, 2017]. В связи с этим встает фундаментальный вопрос: как именно соотнести эти модели с конкретными проявлениями высших функций (памятью, вниманием, языком, разными типами мышления, включая метафорическое/аналоговое)?</p>
    <p>В попытках понять проблему сознания, рефлексии и неосознаваемых механизмов при решении задач высокого порядка когнитивные науки надеются на все более тонкие экспериментальные данные, которые позволят описать мозговые коды. Но разве это правильный ход? На какой вопрос нам ответит знание о том, что при решении некой задачи мозг демонстрирует некие паттерны мозговой активности? Правильно ли поставлен сам вопрос? И поставлен ли он вообще? Мало того, поскольку возможность экспериментальных исследований мозга человека ограничена по этическим причинам, особенно на микроуровнях (нейроны, их ансамбли, вовлеченные в память генетические механизмы и т. д.), основные эксперименты ставятся на животных, и результаты экстраполируются на психофизиологические функции человека, исходя из пресуппозиции, что в своей основе физические и биологические законы едины, но только у человека, когда речь идет уже о макроуровнях, на порядок сложнее. Нейровизуализационные исследования человеческого мозга дают огромное количество все более тонких данных, но это совершенно не снимает основного вопроса.</p>
    <p>Более того, «природа смотрит на саму себя бесчисленными различными глазами, каждый из которых ставит в центр внимания некий другой мир… каждый мир закрыт своим горизонтом, и видимое там является единственно видимым» [Uexküll 1922], из чего следует, что, стремясь судить о животных по законам нашего человеческого мира, мы идем по ложному пути, и наоборот. Как это ни парадоксально для естественных наук, понять мозг можно только в соединении средств нейронаук, философии, лингвистики и искусств. Они покажут нам, что искать. Благодаря сознанию «человек обретает… способность изобретать что-то в своем воображении и таким путем строить совершенно новый мир» [Поппер, 2008]. В этом и состоит присущая исключительно сознанию интенциональная смыслообразующая функция, несводимая к любым формам адаптивной активности мозга. Только у человека <emphasis>мышление и бытие представляют собой континуум</emphasis>, а текст, понимаемый широко, рассматривается не как композиция его частей, а как неделимый знак. В этом контексте вопрос «мыслят ли животные?» — не праздный, и опять вводит нас в западню слов. Что значит «мыслят»? Способны делать некие выводы об окружающем мире с помощью высших (для них) психофизиологических механизмов? Разве это мышление в настоящем смысле? Есть ли у животных какой-то вид номинации? Если да, то значит и они опираются в познании мира на некие универсалии, так сказать, «врожденные идеи». Но разве мы можем это узнать? Нет, конечно. А раз нет, то мы не можем говорить и о мирах других существ, и экстраполяции в обе стороны — ошибочный ход. Для того, чтобы это обсуждать, нужно как минимум договориться о терминах. Мамардашвили, обсуждая Декарта, называет это <emphasis>выплеском терминов одного уровня на другой уровень.</emphasis></p>
    <p>Встает и более опасный вопрос: мыслят ли все люди и всегда ли? Если речь идет о способности делать относительно простые выводы и заключения из наблюдаемых фактов, то, конечно, да! Все мы, обитатели этой планеты, обладаем мышлением. Или разумом? Умом? Сознанием, наконец? Именно такие термины используются в соответствующем дискурсе. Но мы ведь обсуждаем <emphasis>высшие проявления человеческих способностей</emphasis>, — уровень, которого лучшие из нас достигли в процессе биологической и культурной эволюции. Мамардашвили определяет это как <emphasis>жуткий труд мысли: все, с чем мы имеем дело, происходит на пределе человечески возможного, мысль доступна человеку на пределе напряжения всех его сил.</emphasis> Он тонко подмечает, что на портрете Декарта в руках у философа книга, на которой написано: <emphasis>Mundus est Fabula</emphasis> («Мир — это сказка»). Если мы, строя свои знания о мире, будем полагаться лишь на результаты (или продукты) работы нервной системы, то не сможем сформулировать никаких всеобщих законов. Более того, мы их вообще не заметим вне топоса мысли. Любое сознание, по Декарту, есть самосознание. Как же изучать его методами современной нейронауки? Это требует отдельной работы, и работы философов.</p>
    <p>Изучая мозг и его деятельность, нельзя пренебрегать культурно-специфичными особенностями когнитивных процедур: сведение всего разнообразия к некому статистическому среднему уводит нас в поле фундаментальных ошибок. В статье Асмолова с соавторами точно формулируется экспериментально порочное фактическое снижение, редукция, приводящая к эффекту опрощения жизни, что характерно для современной естественнонаучной мысли. Именно к этому подталкивают гипотезы тождества физического и психического, на которые явно или неявно опираются компьютерная метафора, а также метафоры, наделяющие мозг различными энергетическими, химическими и, особенно, психическими атрибутами: энергетический мозг, гетерохимический мозг, бодрствующий мозг, эмоциональный мозг, мотивированный мозг, метафорический мозг и, наконец, когнитивный мозг [Асмолов, Шехтер, Черноризов, 2018].</p>
    <p>Обдумывание возможности продуктивного изучения высших когнитивных процессов, включая сложнейший из них — сознание, с неизбежностью приводит нас на старую дорогу, к проблеме психофизиологического дуализма как несводимости физического и психического. Само понимание психофизической проблемы существенно различно даже внутри отдельных наук, не говоря об отличии в дискурсах разных областей знания. Есть разночтения и более тонкие. Рассматривая теоретические и методологические вопросы расшифровки мозговых нейродинамических кодов явлений субъективной реальности, Д. И. Дубровский считает, что проблема «субъективная реальность и мозг… в ее современной трактовке является научной проблемой. Ее следует отличать от психофизической проблемы как собственно философской, выражавшей в общем виде вопрос о соотношении духовного и телесного (физического)» [Дубровский, 2015].</p>
    <p>Как считают Е. П. Велихов и В. А. Лекторский с соавторами, присущая исключительно сознанию смыслообразующая функция несводима к любым формам адаптивной активности мозга, а «пристальное внимание к материальным основам сознания отнюдь не свидетельствует о приверженности редукционизму в варианте теории идентичности мозга и сознания… Сложность, разнообразие и непрямой характер современных методов исследования лишь расширяют поле возможностей для интерпретации результатов в рамках социогуманитарных и философских подходов» [Велихов и др., 2018]. Тем не менее, практически вся экспериментальная нейронаука, хотя и чувствует некоторую неловкость, но подразумевает, что, если бы удалось узнать все о свойствах нейронов и об их взаимодействиях, можно было бы объяснить, что такое дух. Дж. Серл отчетливо заявляет, что сознание реально и нередуцируемо, и что нормальная схема научной редукции по образцу физики предполагает различие иллюзии и реальности, но такие различия невозможно провести для сознания, так как для него иллюзия и есть реальность. В. А. Лекторский сформулировал парадокс о том, что мозг находится в мире, а мир находится в мозге [Лекторский, 2011]. Внешний мир строится изнутри, как говорил еще Гёте, <emphasis>вне нас нет ничего, что одновременно не было бы в нас.</emphasis></p>
    <p>Нет серьезных оснований отрицать, что необъяснимые психофизически субъективные состояния и все психические феномены — сознательные и бессознательные — порождаются нейронными сетями, с очевидностью имеющими адресата, интерпретирующего их «тексты» или хотя бы просто считывающего их. Кто «он»? Сам мозг? Да, <emphasis>человеческий</emphasis> мозг. Печально, что все это может полностью игнорироваться в экспериментальных исследованиях как не имеющее отношения к делу. Человек живет в многомерных и динамичных контекстах личности, ее состояний, конкретных взаимодействий, целей и культурной среды. Как мозгу удается улавливать смыслы, обрабатывать разноуровневую сенсорную и ментальную информацию и принимать решения в условиях такой многофакторной нестабильности? Более того, отнюдь не весь объем обработки обеспечивается механизмами сознания. Решение сходных или даже одних и тех же задач может происходить по-разному в разное время, и транспарентность алгоритмов или процедур иной природы, как правило, очень трудно выявляется, и опасность предвзятой трактовки непренебрежимо велика. Как можно игнорировать такие особые, чисто человеческие и мощные феномены как, к примеру, инсайт? Как можно не обращаться в обсуждении фундаментальных проблем сознания и мозга к таким факторам как имплицитные процедуры, мотивация и целеполагание?</p>
    <p>Искусство, созданное человеком, может показать нам, как функционирует эта гигантская нейронная сеть, как она создает мир. В известном смысле такой путь — аналог археологии и культурной антропологии, которые судят о мозге по орудиям труда, «им» сделанным. Продолжая идти по принятому в нейрофизиологии пути, мы продолжаем делать критические ошибки, и заведомо не достигнем цели. «Великий Кант научил нас, что время, пространство и причинность во всей своей закономерности и возможности всех своих форм находятся в нашем сознании совершенно независимо от объектов, которые в них являются и составляют их содержание; или, другими словами, к ним одинаково можно прийти, исходя из субъекта или из объекта» [Шопенгауэр, 1992]. Роль субъекта в таких процессах не второстепенна. Как же, зная это, мы рекурсивно изучаем себя, как будто забыв о том, что субъект более не может игнорироваться. Истина в глазах смотрящего, а не в глазах «томографа».</p>
    <p>У каждого существа свой мир, и «тексты» для его расшифровки принципиально иные. Мамардашвили обсуждает это так: «Ведь эволюция могла пойти совершенно иными путями, и существуют возможности какого-то совершенно другого, даже невообразимого для нас устройства нервной системы, как возможна и вообще другая основа жизни, чем та, которая реализована на белковой основе. И тогда это соответствовало бы совершенно иной физической конфигурации, наглядный материал которой мог бы быть использован для моделирования феномена осознавания. А последний, раз он есть, одинаков в любом возможном сознании — в сознании марсианина, червя, существа с фацетными глазами, у которого смена зрительных состояний во времени происходит, видимо, совершенно иначе, непредставимым для нас образом» [Мамардашвили, 2002] Представление о мозге как о «пчелином фасеточном глазе» (метафорически выражаясь) или суперкомпьютере, собранном из одинаковых «пикселей» и занимающем целый дом, ни на йоту не приблизит нас к разгадке важнейшего вопроса: как из идеального формируется материальное, и наоборот? Обойти этот вопрос невозможно — он главный.</p>
    <p>Человеческий мозг — это про человека. Не про дельфина или шимпанзе или ворона. Он не может быть вычислен, а тем более понят логически безукоризненным усложнением сведений о мозге более «простых» видов. Тем более он не может быть понят на основании таких экстраполяций. Собирание сведений о единицах и алгоритмах, лежащих, как нам представляется, в основе мозговых механизмов психической деятельности других существ, не приведет к прорыву в понимании высших психических функций человека, сознательных и бессознательных процессов. Мозг — не сумма миллиардов нейронов и их связей, есть еще индивидуальный опыт, который сформировал наш мозг и настроил его. Значит и изучать его нужно не так, как мозг других обитателей Земли. Да, составные части у нас похожи или даже идентичны, но сети, которые они порождают, имеют не количественное, а качественное отличие. Восприятие — <emphasis>активное</emphasis> извлечение знаний и конструирование мира. Как писал Лотман, у человека есть символическое сознание, язык, способность к творчеству, семиосфера особого характера. Только человек творец своих миров, музыки, математики, мифов, танца, визуальных искусств. Но развитый человек. Нельзя опять не вспомнить Мамардашвили, говорившего о миллионах книг, наполненных немышлением.</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Почему искусство?</emphasis> Конечно, искусство говорит своим языком, это не копия жизни, а отдельный мир, или даже концепция мира. В своем крайнем варианте это эксперименты с абстрактным и концептуальным искусством. Разве концепция мира может быть у искусственного интеллекта, создающего картины или музыку? Искусство — это интерпретация, причем всегда разная и авторская. Разве может речь идти о интерпретации, идущей от компьютерной программы? Вероятно, может, но к человеческому миру это не имеет никакого отношения. С. П. Капица подчеркивал, что человечество — это система, охваченная культурным, интеллектуальным взаимодействием, которое зародилось с появлением разума у человека. Лотман уподобляет текст зерну, содержащему в себе программу будущего развития; внутренняя недоопределенность его структуры содержит резерв для его динамики. Такое понимание «сцепления с реальностью» говорит нам ясно: человек живет в качественно особом мире, динамичном и зависящим от разных видов контекстов. Поразительно, как мозг справляется с постоянно меняющимся миром. Двойственность, если не сказать полисемантичность текста (в широком смысле слова) указывает: <emphasis>текст знает больше автора,</emphasis> и Лотман называл это <emphasis>самовозрастающим логосом.</emphasis> Смена смыслов одного и того же объекта в зависимости от меняющегося контекста (как в известном психологическом эксперименте с лицами/вазами) зависит от взгляда, и этих взглядов может быть у одного и того же интерпретатора много. В мозгу всем места хватит. А в случае, если мозг находится в патологическом состоянии, это может проявиться в синдроме множественных личностей. Нельзя не задать вопрос: как можно не учитывать этого, исследуя сознание и то, что его порождает?</p>
    <empty-line/>
    <p><emphasis>Почему барокко?</emphasis> Барокко — это неправильная жемчужина; неровная, уникальная жемчужина — символ барокко, его знак. Слово «барокко» предположительно происходит от португальского <emphasis>perolabarroca</emphasis> — жемчужина или морская раковина причудливой формы; или от латинского <emphasis>baroco</emphasis> — мнемоническое обозначение одного из видов силлогизма в схоластической логике (примечательно, что похожие латинские слова <emphasis>barlocco</emphasis> или <emphasis>brillocco</emphasis> также использовались в схожем значении — жемчужина необычной формы, не имеющая оси симметрии). И действительно, изобразительное искусство и архитектура этого периода характеризовались весьма изощренными формами, сложностью, пышностью и динамикой.</p>
    <p>Для образования жемчужины в раковине, лежащей на дне океана, нужна песчинка, что-то неправильное, инородное. Совсем как в искусстве, где истинно великое часто рождается «не по правилам». Теперь я понимаю, что «ошибка» или обращение с правилом на грани риска и есть та зона, где возникают и развиваются животворные элементы искусства. Хороший мозг, как мне думается, устроен по аналогии с барокко. Он, подобно Караваджо, выхватывает из фона лица и объекты (вспомним И. П. Павлова с его лучом внимания). Мозг высвечивает необычные, нетривиальные черты мира, борется с тьмой. Когда мы смотрим на барочные полотна, видим то, <emphasis>как</emphasis> мы смотрим на любые картины, регистрируя это с помощью современной методики, фиксирующей, как глаз (точнее, наше внимание) движется по картине. В отличие от ренессанса в искусстве и наших механистических представлений о мозге былых (а отчасти и нынешних) времен, мы начинаем видеть сейчас черты мозговых процессов, характерные именно для барокко.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_077.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Барокко перевернуло искусство, так же как знание о мозге переворачивает науку и не только естественную, но и, среди прочего, антропологию и лингвистику. Мозг, как и художник барокко (например, в загадочной картине Веласкеса «Менины»), любит играть в зеркала: он даже может, как предлагается и зрителю, смотреть из зеркал или вообще появляться только в зеркалах, не присутствуя «в кадре», и смотреть на нас «оттуда». Разве так не происходит в случае слома мозговых процессов, приводящих к психотическим расстройствам? В барокко нет пустот, все заполнено и дает разное впечатление в зависимости от широты и глубины взгляда, и в этом смысле барокко всегда движение и мимолетность. Очень современный стиль! Возможно даже, барокко — это будущее.</p>
    <p>Тонкий исследователь этого стиля В. Э. Маркова пишет, что природа барокко противоречива и поливалентна. Таков и мозг, который по аналогии с речевыми жанрами в лингвистике для искушенных и неискушенных может использовать то, что она называет <emphasis>проблема двух манер</emphasis>: знатоки и дилетанты требуют разных языков, разных когнитивных ассоциаций и приемов. Маркова цитирует П. Либери: «Он писал для знатоков, как об этом говорил открыто, кистью легкой и непринужденной, которая сохраняла незаконченность; а для невежд — кистью старательнейшей, которая позволяла увидеть тщательно выписанной каждую часть картины, и волосы при этом были написаны так, что их можно было пересчитать… Не чрезмерная выписанность составляет совершенство каждого художника: два титана живописи — Тинторетто и Джордано, чем меньше к ней прибегали, тем большего успеха добивались у знатоков» [Маркова, 1987].</p>
    <p>Речь идет о противопоставлении двух важнейших понятий искусства — импровизации и имитации. Чем дальше зритель от подлинного проникновения в суть художественного произведения, тем скорее он удовлетворяется внешним правдоподобием, точностью передачи деталей. Именно имитация — метафора тех мозговых функций, которые и берутся за образец для создания искусственного интеллекта. В эпоху барокко живопись все ощутимее превращается в искусство элитарное, искусство для эстетов и знатоков, которое существует наряду с церковной живописью, обращенной преимущественно к широкой публике. Это проходит через века, например, «цитирование» проявляется как инструмент новой оптики при восприятии и понимании (контекст — основной игрок в ментальной работе высокого уровня): один и тот же объект может восприниматься как принадлежащий к низкому стилю или, будучи помещен в иной, например, эстетский контекст — как высокое или концептуальное искусство. Сравните постмодернизм, когда все интерпретации — не прямые, а с <emphasis>заковычиванием</emphasis> и, вспоминая Ницше, с <emphasis>подмигиванием.</emphasis></p>
    <p>Барокко — это не просто смена стиля, это смена картины мира. «Аллегоричность искусства барокко интересна, в частности, тем, что разделяет это свойство с современным искусством, главным механизмом осмысления которого является именно аллегория» [Степанов, 2018]. «Барокко же ни в чем не удовлетворялось достигнутым <emphasis>status quo.</emphasis> Субъект, его представления и знания, как и сами объекты знания, принципиально не завершены. Все сущее не только может, но и неизбежно будет чем-то иным» [Степанов, 2018]. Роль барокко, его стилистики и особого видения мира проявляется в художественном творчестве вплоть до наших дней. К этому языку и образности в XX столетии обратился кинематограф. А. Моравиа в 1965 году опубликовал статью «Федерико Барочный». Характерные для искусства XVII века избыточность, гротескность, блуждания в мире фантасмагорий, иллюзий, желаний и атмосфера приближающегося апокалипсиса — это и Феллини, одним из главных вкладов которого в историю мирового кино является репрезентация сознания и бессознательного. Феллини убрал привычные границы между реальным и ирреальным, тем, что происходит на самом деле, и тем, что персонаж видит внутренним зрением в снах, галлюцинациях, грезах. Подобные когнитивные инструменты могут показать работу человеческого мозга и процесса мышления, базирующегося вовсе на аристотелевской логике. Нельзя не вспомнить, как более столетия назад И. М. Сеченов писал, что нет никакой разницы в процессах, обеспечивающих в мозге реальные события, их последствия или воспоминания о них. Это нам показывают и нейрофизиологические исследования, в том числе и патологических процессов в мозге. Если смотреть на мозг другой оптикой, то нейрофизиологические исследования дают нам не просто карту активаций и торможений нейронных сетей, но и наличие в мозге механизмов, обеспечивающих устойчивость картины мира для данного субъекта и в данный период его жизни, его способность помнить, где правда, а где ложь, оперировать сложной структурой ментального лексикона, отличать реальность от галлюцинаций, удерживать на разных расстояниях от сознания разные слои памяти и т. д.</p>
    <p>Для исследований мозга в рамках естественных наук существует еще одно препятствие: нет двух одинаковых нейронных сетей, у каждого индивида свой когнитом, но у всех нейроны формируются в некие группы, которые и активируются совместно, будучи базовыми функциональными мозговыми единицами. И, как теперь ясно, важнейшую роль играет понимание высокоуровневых факторов — концептов, являющихся картами карт, или сетями сетей, определяющих феномены второго порядка (концепты концептов, языка, осознание самости и т. д.). Более того, все эти феномены динамичны и мало (если вообще) рефлексируются человеком. Но искусство открыло это раньше науки!</p>
    <p><emphasis>Capriccioso, bizzarro, stravagante…</emphasis> Так Г. Вёльфлин определяет барокко [Вёльфлин, 2004]. Человеческий мозг предназначен для «ощупывания мира», пространства и времени с их сгустками и пустотами для размещения себя в этом мире, глядя и в зеркала для проверки. Искусство отвечает на еще незаданные вопросы, и задает их мозг с его изначальными потенциями. Творчество, способность самому создавать еще никогда не бывшее только силой мысли и духа — вот что отличает нас от соседей по планете, а вовсе не дополнительные десятки миллиардов нейронов как таковых. Гиперсети, когнитомы человека, эти вершины биологической эволюции не могут быть изучены простой мультипликацией технических характеристик, единиц и правил, характерных для других биологических видов. Изучать мозг можно только в соединении средств нейронаук и гуманитарного знания. Когнитивные науки не сделают парадигмального скачка, если не посмотрят совсем в другую сторону — в сторону высших проявлений человеческого гения. Это трудная дорога: изучать надо не только результаты ЭЭГ, МРТ и нейронных спайков, надо смотреть письма и дневники творцов, записи их разговоров друг с другом, вглядываться в картины великих мастеров, изучать черновики и эскизы, потому что они позволяют подсмотреть, как шла мысль, слушать и слышать…</p>
    <p>Исследуя нейронные сети и гиперсети в надежде понять смысл того, что происходит в мозгу, понять проблему сознания, мы зависаем над бездной, так как изучаем только тело. Изучая только проявления нашей психики, мы зависаем над ней же. Способность игры со светом и тьмой, с фигурой и фоном, с выбранным и отвергнутым — основная жизненно важная задача мозга, который любит акценты, так как строит мир ежесекундно. Линейный взгляд на процессы такой степени сложности бесперспективен. Нужна смена парадигм. Взгляд на мозг через призму высших умений человека, искусства и языка может изменить нейронауку. Оптика барокко — пример другого взгляда, возможно, отражающего и сами мозговые процессы…</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p><emphasis>Post Scriptum</emphasis></p>
    </title>
    <p><emphasis>Чем больше я думаю — правильно ли мы идем, пытаясь понять, что такое человек, насколько биология определяет культуру и наоборот, насколько современные все более усложняющиеся технологии определяют возможность успеха на этом пути, — тем яснее просвечивает рисунок, даже звук… Яснее видно то, что гениальный Гия Канчели называл «сложная простота». Все яснее и тот совет, который для себя сформулировала Фанни Ардан: «Не убегай из-под дождя» — остановись, проживи мгновенье.</emphasis></p>
    <p><emphasis>Дороги искусства и науки внезапно стали сходиться. Искусство — это сжатое время. Сжатая мысль. Остановимся. Подумаем…</emphasis></p>
   </section>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Приложения</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>Благодарности</p>
    </title>
    <p>Я хочу поблагодарить весь наш круг — друзей, счастливо встретившихся в университетские годы в Петербурге и в Комарово и с тех пор не расстававшихся; это среда, формировавшая наши вкусы, ориентиры, принципы, создававшая свой мир, в котором мы продолжаем жить, несмотря на меняющийся мир внешний.</p>
    <p>Всем известно, как важно вовремя встретить людей, способных повлиять на выбор жизненного пути. Мне посчастливилось общаться с замечательными учеными и мыслителями, и это оказало на меня огромное влияние. C сердечной благодарностью обращаюсь к памяти о тех, кто в разные периоды моей профессиональной жизни сыграл определяющую роль — это В. В. Бунак, Л. Р. Зиндер, Ю. С. Маслов, Г. В. Гершуни, Л. Я Балонов, Н. Н. Трауготт, Л. В. Бондарко, Л. А. Чистович, Ю. М. Лотман, М. К. Мамардашвили, А. М. Пятигорский, Н. П. Бехтерева, Л. Г. Герценберг, А. В. Бондарко, С. П. Капица, Л. А. Вербицкая, Т. М. Николаева, Д. А. Поспелов, Вяч. Вс. Иванов, В. П. Зинченко, Л. Б. Окунь.</p>
    <p>Я благодарна судьбе за то, что и сейчас имею радость ощущать интеллектуальное влияние таких замечательных людей, как В. А. Лекторский, Д. И. Дубровский, Ю. И. Манин, Ю. В. Наточин, В. К. Финн, О. П. Кузнецов.</p>
    <p>Сильнейшее впечатление произвело на меня расширившее мой научный и мировоззренческий горизонт общение с одним из крупнейших духовных и интеллектуальных лидеров нашего времени Его Святейшеством Далай-Ламой XIV.</p>
    <p>Глубоко благодарна моим соавторам — коллегам и ученикам. Сердечно благодарю О. В. Кувакину за высокопрофессиональную работу над рукописью.</p>
    <p>Безмерная благодарность моей семье, без которой все это было бы вообще невозможно.</p>
    <empty-line/>
    <p>Наша работа проводилась при многолетней финансовой поддержке фондов РФФИ, РГНФ, РНФ, Министерства образования, СПбГУ, грантов Президента России и ряда других, простое перечисление которых заняло бы целую страницу.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Список научных трудов Т. В. Черниговской, материалы которых легли в основу настоящего сборника</p>
    </title>
    <p>Черниговская, Морозов, 1974 — <emphasis>Черниговская Т. В., Морозов В. П.</emphasis> Связь порогов слуха человека к амплитудно-модулированному звуку и амплитудно-модуляционных характеристик речи // Биофизика. 1974. Т. 19. № 6. С. 1104–1106.</p>
    <p>Морозов, Черниговская, 1975 — <emphasis>Морозов В. П., Черниговская Т. В.</emphasis> Об избирательной чувствительности слуха человека к амплитудно-модуляционным характеристикам речи // Журнал эволюционной биохимии физиологии. 1975. Т. 11. № 5. С. 469–473.</p>
    <p>Черниговская, Розенблюм, 1976 — <emphasis>Черниговская Т. В., Розенблюм А. С.</emphasis> Влияние процесса научения на восприятие амплитудно-модулированных звуков // Физиология человека. 1976. Т. 1. № 5. С. 825–829.</p>
    <p>Гершуни и др., 1976 — <emphasis>Гершуни Г. В., Богданов Б. В., Вакарчук О. Ю., Мальцев В. П., Черниговская Т. В.</emphasis> Распознавание человеком разных типов звуковых сигналов, издаваемых обезьянами Cebusu capucinus // Физиология человека. 1976. Т. 2. № 3. С. 407–418.</p>
    <p>Черниговская, 1976 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Зависимость восприятия низкочастотной амплитудной модуляции от возраста и тренировки // Журнал эволюционной биохимии и физиологии. 1976. Т. 12. № 4. С. 387–389.</p>
    <p>Морозов, Черниговская, 1977 — <emphasis>Морозов В. П., Черниговская Т. В.</emphasis> Особенности обнаружения амплитудно-модулированного звука людьми с профессионально музыкально-тренированным слухом // Акустический журнал. 1977. Т. 23. № 1. С. 153–155.</p>
    <p>Chernigovskaya, 1977 — <emphasis>Chernigovskaya T. V.</emphasis> Amplitude modulation sensitivity. Neuroscience and Behavioral Physiology. 1977. 4.</p>
    <p>Черниговская, 1978 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Чувствительность слуха к низкочастотной амплитудной модуляции у детей в норме и при тугоухости // Физиология человека. 1978. Т. 4. № 2. С. 291–295.</p>
    <p>Черниговская, Деглин, Меншуткин, 1982 — <emphasis>Черниговская Т. В., Деглин В. Л., Меншуткин В. В.</emphasis> Функциональная специализация полушарий мозга человека и нейрофизиологические механизмы языковой компетенции // Доклады АН СССР. 1982. Т. 267. № 2. С. 499–502.</p>
    <p>Черниговская, Балонов, Деглин, 1983 — <emphasis>Черниговская Т. В., Балонов Л. Я., Деглин В. Л.</emphasis> Билингвизм и функциональная асимметрия мозга / / Ученые записки Тартуского университета. Труды по знаковым системам. Тарту, 1983. Вып. 16. С. 62–83.</p>
    <p>Chernigovskaya, Balonov, Deglin, 1983 — <emphasis>Chernigovskaya T. V., Balonov L. J., Deglin V. L.</emphasis> Bilingualism and brain functional asymmetry. Brain and Language. 1983. V. 20. P. 195–216.</p>
    <p>Черниговская, Деглин, 1984 — <emphasis>Черниговская Т. В., Деглин В. Л.</emphasis> Проблема внутреннего диалогизма (нейрофизиологическое исследование языковой компетенции) // Ученые записки Тартуского университета. Труды по знаковым системам. Тарту, 1984. Вып. 17. С. 48–67.</p>
    <p>Деглин, Черниговская, Меншуткин, 1985 — Деглин В. Л., Черниговская Т. В., <emphasis>Меншуткин В. В.</emphasis> Анализ лексического и грамматического материала в условиях преходящей инактивации левого и правого полушарий мозга // Физиология человека. 1985. Т. 11. № 1. С. 44–50.</p>
    <p>Балонов, Деглин, Черниговская, 1985 — <emphasis>Балонов Л. Я., Деглин В. Л., Черниговская Т. В.</emphasis> Функциональная асимметрия мозга в организации речевой деятельности // Сенсорные системы. Сенсорные процессы в асимметрии полушарий. Л.: Наука, 1985. С. 99–114.</p>
    <p>Черниговская, Деглин, 1986 — <emphasis>Черниговская Т. В., Деглин В. Л.</emphasis> Метафорическое и силлогистическое мышление как проявление функциональной асимметрии мозга // Ученые записки Тартуского университета. Труды по знаковым системам. Тарту, 1986. Вып. 19. С. 68–84.</p>
    <p>Chernigovskaya, Deglin, 1986 — <emphasis>Chernigovskaya T. V., Deglin V. L.</emphasis> Brain functional asymmetry and neural organization of linguistic competence. Brain and Language. 1986. V. 29. 1. P. 141–155.</p>
    <p>Николаенко, Черниговская, 1989 — <emphasis>Николаенко И. Н., Черниговская Т. В.</emphasis> Восприятие сложных цветовых образов и функциональная асимметрия мозга // Вопросы психологии. 1989. № 1. С. 107–112.</p>
    <p>Chernigovskaya, Rotenberg, Shapiro, 1989 — <emphasis>Chernigovskaya T. V., Rotenberg V. S., Shapiro D. I.</emphasis> On identification and presentation of knowledge. Prague Bulletin of Mathematical Linguisics. Praha. Universita Karlova. 1989. V. 52. P. 25–33.</p>
    <p>Черниговская, 1990 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Латерализация языков у билингва // Вестник МГУ. 1990. № 2. С. 15–25.</p>
    <p>Chernigovskaya, Rotenberg, Shapiro, 1991 — <emphasis>Chernigovskaya T.,Rotenberg V., Shapiro D.</emphasis> Knowledge, cerebral asymmetry and neural networks. The Prague Bulletin of Mathematical Linguistics. Praha. Universita Karlova. 1991. V. 55. P. 81–89.</p>
    <p>Наточин, Меншуткин, Черниговская, 1992 — <emphasis>Наточин Ю. В., Меншуткин В. В., Черниговская Т. В.</emphasis> Общие черты эволюции в гомеостатических и информационных системах // Журнал эволюционной биохимии и физиологии. 1992. Т. 28. № 5. С. 623–637.</p>
    <p>Chernigovskaya, 1993 — <emphasis>Chernigovskaya T. V.</emphasis> Die Latelarizierung von Sprachen bei Bilingualen. ‘Psychosemiotik-Neurosemiotik’. <emphasis>Grzybek P.</emphasis> (ed.). Dr. N. Brockmeyer. Bochum. 1993. P. 15–36.</p>
    <p>Chernigovskaya, 1993 — <emphasis>Chernigovskaya T. V.</emphasis> Die Heterogenitat des verbalen Denkens als Cerebrale Asymmetrie. ‘Psychosemiotik-Neurosemiotik’. <emphasis>Grzybek P.</emphasis> (ed.). Dr. N. Brockmeyer. Bochum. 1993. P. 37–54.</p>
    <p>Лиска, Вартанян, Черниговская, 1994 — <emphasis>Лиска Дж, Вартанян И. А., Черниговская Т. В.</emphasis> Изучение восприятия внутри- и межвидовой знаковой информации (обзор и возможные направления сравнительно-физиологических исследований) // Сенсорные системы. 1994. Т. 8. Вып. 2. С. 106–110.</p>
    <p>Chernigovskaya, 1994 — <emphasis>Chernigovskaya T. V.</emphasis> Cerebral lateralization for cognitive and linguistic abilities: neuropsychological and cultural aspects. Studies in Language Origins. <emphasis>Wind J., Jonker A.</emphasis> (eds.). John Benjamins Publishing Company. Amsterdam-Philadelphia. 1994. V. III. P. 56–76.</p>
    <p>Chernigovskaya, 1996 — <emphasis>Chernigovskaya T. V.</emphasis> Cerebral asymmetry — a neuropsychological parallel to semiogenesis. Acta Coloquii. Bochum publications in Evolutionary Cultural Semiotics. Language in the Wurm Glaciation. <emphasis>Figge U., Koch W.</emphasis> (eds.). 1996. V. 27. P. 53–64.</p>
    <p>Вартанян, Тахан, Черниговская, 1999 — <emphasis>Вартанян И., Тахан А., Черниговская Т.</emphasis> Участие левого и правого полушарий головного мозга человека в формировании субъективного акустического пространства // Физиология человека. Т. 25. № 1. C. 34–39.</p>
    <p>Черниговская и др., 2000 — <emphasis>Черниговская Т. В., Светозарова Н. Д., Токарева Т. И., Третьяков Д. А., Озерский П. В., Стрельников К. Н.</emphasis> Специализация полушарий головного мозга в восприятии просодических характеристик речи // Физиология человека. 2000. Т. 26. № 2. С. 24–29.</p>
    <p>Chernigovskaya, Natochin, Menshutkin, 2000 — <emphasis>Chernigovskaya T., Natochin Y., Menshutkin V.</emphasis> Principles of evolution of natural and computer languages and physiological systems. Becoming Loquens. Bochum Publications in Evolutionary Cultural Semiotics. <emphasis>Bichakjian B., Chernigovskaya T., Kendon A., Moeller</emphasis> A. (eds.). Peter Lang. Frankfurt/Main. Berlin. Bern. Bruxelles. NY. Oxford. Wien. V. 1. P. 211–236.</p>
    <p>Chernigovskaya, Gor, 2000 — <emphasis>Chernigovskaya T., Gor K.</emphasis> The Complexity of Paradigm and Input Frequencies in Native and Second Language Verbal Processing: Evidence from Russian. Language and Language Behavior. <emphasis>Wande E., Chernigovskaya T.</emphasis> (eds.). 2000. P. 20–37.</p>
    <p>Gor, Chernigovskaya, 2001 — <emphasis>Gor K., Chernigovskaya T.</emphasis> Formal Instruction and the Mental Lexicon: The Acquisition of Verbal Morphology. Instructed Second Language Learning. Book of Abstracts. Vrie Universiteit Brussel. Centre for Linguistics. 2001. P. 13.</p>
    <p>Chernigovskaya, 2001 — <emphasis>Chernigovskaya T.</emphasis> Factors Determining Functional Cerebral Asymmetry in Homo Loquens // Труды факультета этнологии Европейского университета в СПб. Вып. 1. С. 325–330.</p>
    <p>Gor, Chernigovskaya, 2001 — <emphasis>Gor K., Chernigovskaya T.</emphasis> Rules in the Processing of Russian Verbal Morphology. Current Issues in Formal Slavic Linguistics. <emphasis>Zybatow G., Junghanns U., Mehlhorn G. T., Szucsich L.</emphasis> (eds.). Linguistik International. Frankfurt/Main. Lang. 2001.</p>
    <p>Черниговская, 2002 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Экспериментальное исследование лексикона и морфологических процедур у говорящих на русском языке взрослых и детей: правила или аналогии? // Вестник РГНФ. 2002. № 4. С. 123–128.</p>
    <p>Gor, Chernigovskaya, 2003 — <emphasis>Gor K., Chernigovskaya T.</emphasis> Mental Lexicon Structure in L1 and L2 Acquisition: Russian Evidence. 2003. URL: http://www. seelrc.org</p>
    <p>Черниговская, 2003 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Язык и мозг: прав ли Дарвин? // Научный альманах «Гордон». М.: НТВ, 2003. С. 147–160.</p>
    <p>Черниговская, 2003 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Мозг и язык: полтора века исследований // 140 лет кафедре общего языкознания СПбГУ. СПб., 2003.</p>
    <p>Davtjan, Chernigovskaya, 2003 — <emphasis>Davtjan S., Chernigovskaya T.</emphasis> Psychiatry in free fall: In pursuit of a semiotic foothold. Sign systems studies. An international journal of semiotics and sign processes in culture and nature. Tartu University Press. 31 (2).</p>
    <p>Стрельников и др., 2004 — <emphasis>Стрельников К. Н., Воробьев В. А., Рудас М. С., Черниговская Т. В., Медведев С. В.</emphasis> ПЭТ-исследование мозгового обеспечения восприятия фраз с синтагматическим членением // Физиология человека. Т. 30. № 2. C. 30–37.</p>
    <p>Черниговская и др., 2004 — <emphasis>Черниговская Т. В., Давтян С. Э., Петрова Н. Н., Стрельников К. Н.</emphasis> Специфика полушарной асимметрии восприятия интонаций в норме и при шизофрении // Физиология человека. 2004. Т. 30. № 4. С. 32–39.</p>
    <p>Chernigovskaya, 2004 — <emphasis>Chernigovskaya T.</emphasis> Cognitive Struggle with Sensory Chaos: Semiotics of Olfaction and Hearing. Semiotica. 2004. V. 150. P. 61–75.</p>
    <p>Gor, Chernigovskaya, 2004 — <emphasis>Gor K., Chernigovskaya T.</emphasis> Formal Instruction and the Acquisition of Verbal Morphology. Investigation in Instructed Second Language Acquisition. <emphasis>Housen A., Pierrard M.</emphasis> (eds.). Mouton de Gruyter. Berlin. NY. 2004.</p>
    <p>Черниговская, 2004 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Семиотика запахов: вербализация, синестезия, память // Чтения ПЛО. СПб., 2004.</p>
    <p>Черниговская, 2004 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Homo Loquens: эволюция церебральных функций и языка // Журнал эволюционной биохимии и физиологии. 2004. Т. 40. № 5. С. 400–406.</p>
    <p>Черниговская, 2004 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Звуковая форма языка: как с этим справляется мозг? // Сборник статей к 100-летию Л. Р. Зиндера. 2004.</p>
    <p>Черниговская, 2004 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Язык, мышление, мозг: основные проблемы нейролингвистики / / Труды отделения историко-филологичеких наук РАН. 2004.</p>
    <p>Gor, Chernigovskaya, 2004 — <emphasis>Gor K., Chernigovskaya T.</emphasis> Generation of Complex Verbal Morphology in First and Second Language Acquisition: Evidence from Russian. Nordlyd. Tromso University Working Papers on Language and Linguistics. V. 31. 6.</p>
    <p>Chernigovskaya, Gor, 2005 — <emphasis>Chernigovskaya T., Gor K.</emphasis> Formal Instruction and the Acquisition of Verbal Morphology. Investigations in Instructed Second Language Acquisition. Studies on Language Acquisition. <emphasis>Hausen A., Pierrard M., Jordens P.</emphasis> (eds.). Mouton de Gruyter. Berlin. nY.2005. V. 25.</p>
    <p>Черниговская, 2005 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Неотвратимое настоящее / / Психология. Т. 2. 2005.</p>
    <p>Гаврилова и др., 2005 — <emphasis>Гаврилова Т. А., Воинов А. В., Стрельников К. Н., Черниговская Т. В.</emphasis> Сенсомоторный латеральный профиль: тестирование и интерпретация // Физиология человека. Т. 31. № 2. 2005.</p>
    <p>Chernigovskaya, 2005 — <emphasis>Chernigovskaya T. V.</emphasis> Any Words in the Brain’s Language? Does Mind Really Work That Way? CogSci2005. XXVII Annual Conference of the Cognitive Science Society. Italy. 2005.</p>
    <p>Черниговская, 2006 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Когнитивный романтизм в зеркале контекстов // Эпистемология и философия науки. 2006. № 3.</p>
    <p>Черниговская, 2006 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Зеркальный мозг, концепты и язык: цена антропогенеза / / Российский физиологический журнал имени И. М. Сеченова РАН. Т. 92. № 1. 2006. (в кн.: Искусственный интеллект. Междисциплинарный подход. <emphasis>Дубровский Д. И., Лекторский В. А.</emphasis> (ред.). М., 2006.)</p>
    <p>Черниговская, 2006 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Экспериментальная лингвистика наступившего века и когнитивная наука как синтез гуманитарного и естественнонаучного знания // Филология. Русский язык. Образование: Сборник статей, посвященный юбилею проф. Л. А. Вербицкой. СПб.: Изд. СПбГУ, 2006.</p>
    <p>Chernigovskaya et al., 2006 — <emphasis>Chernigovskaya T. V., Strelnikov K. N., Vorobyev V. A., Medvedev S. V.</emphasis> Prosodic Clues to Syntactic Processing — a PET and ERP Study. Neuroimage. 2006. 29.</p>
    <p>Chernigovskaya, Arshavsky, 2007 — <emphasis>Chernigovskaya T., Arshavsky V.</emphasis> Olfactory and visual processing and verbalization: Cross-cultural and neurosemiotic dimensions. The Language on Colors and Odors: An Interdisciplinary Approach to Cognitive and Linguistic Categorization of Color Vision and Olfaction (Converting Evidence in Language and Communication Research). Amsterdam. John Benjamins Publishing Co. 2007.</p>
    <p>Chernigovskaya, 2007 — <emphasis>Chernigovskaya T. V.</emphasis> The Mirror Brain, Concepts, and Language: The Price for Anthropogenesis Neuroscience and Behavioral Physiology. 2007. V. 37. 3.</p>
    <p>Chernigovskaya, 2007 — <emphasis>Chernigovskaya T. V.</emphasis> Language origins and Theory of Mind. Combat pour les langues du monde. Fighting for the world’s languages. hommage a claude hagege. Sous la direction de M. M. Jocelyne Fernandez-Vest. Paris. Editions L’Harmattan. 2007. Collection Grammaire &amp; Cognition. No. 4 et 5. 2007.</p>
    <p>Arshavsky, Chernigovskaya, 2007 — <emphasis>Arshavsky V. V., Chernigovskaya T. V.</emphasis> Olfactory and visual processing and verbalization: Cross-cultural and neurosemiotic dimensions. Speaking of Colors and Odors. John Benjamins Publishing Company. Converging Evidence in Language and Communication Research (CELCR). <emphasis>Plumacher M., Holz P.</emphasis> (eds.). Amsterdam-Philadelphia. V. 8. 2007.</p>
    <p>Черниговская, 2007 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Язык, мозг и компьютерная метафора // Человек. 2007. № 2.</p>
    <p>Гор, Свистунова, Черниговская, 2008 — <emphasis>Гор К., Свистунова Т. И., Черниговская Т. В.</emphasis> Формирование глагольной парадигмы в русском языке: правила, вероятности, аналогии как основа организации ментального лексикона (экспериментальное исследование) // Когнитивные исследования: Сборник научных трудов. <emphasis>Черниговская Т. В., Соловьев В. Д.</emphasis> (отв. ред). Вып. 2. М.: Изд. Института психологии РАН, 2008. С. 165–181.</p>
    <p>Свистунова, Гор, Черниговская, 2008 — <emphasis>Свистунова Т. И., Гор К., Черниговская Т. В.</emphasis> К вопросу о сетевой и модулярной моделях в морфологии: экспериментальное исследование усвоения русских глагольных словоизменительных классов детьми // Вестник СПбГУ. Серия 9. Вып. 2. Ч. I. 2008.</p>
    <p>Прокопеня, Храковская, Черниговская, 2008 — <emphasis>Прокопеня В. К., Храковская М. Г., Черниговская Т. В.</emphasis> Некоторые факты взаимосвязи процессов усвоения и утраты языка. Экспериментальное исследование анафорических отношений местоимений в русском языке // Вестник СПбГУ. Серия 9. Вып. 4. Ч. I. 2008.</p>
    <p>Черниговская, 2008 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Человеческое в человеке: сознание и нейронная сеть // Проблема сознания в философии и науке. М., 2008.</p>
    <p>Черниговская, 2008 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Что делает нас людьми: почему непременно рекурсивные правила? Взгляд биолога и лингвиста // Разумное поведение и язык. Вып. 1. Коммуникативные системы животных и язык человека. Проблема происхождения языка. <emphasis>Кошелев А. Д., Черниговская Т. В.</emphasis> (сост.). М.: Языки славянских культур, 2008.</p>
    <p>Черниговская, 2008 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> От коммуникационных сигналов к языку и мышлению человека: эволюция или революция // Российский физиологический журнал имени И. М. Сеченова. Т. 94. № 9. С. 1017–1028.</p>
    <p>Гор и др., 2009 — <emphasis>Гор К., Свистунова Т. И., Петрова Т. Е., Храковская М. Г., Черниговская Т. В.</emphasis> Ментальный лексикон при распаде языковой системы у больных с афазией: экспериментальное исследование глагольной морфологии // Вопросы языкознания. 2009. № 5. С. 3–17.</p>
    <p>Черниговская, 2009 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Nature vs. Nurture в усвоении языка / / Теория развития: дифференционно-интеграционная парадигма. М.: Языки славянских культур, 2009.</p>
    <p>Ткаченко, Черниговская, 2009 — <emphasis>Ткаченко Е. С., Черниговская Т. В.</emphasis> Роль характеристик инпута в развитии языковой системы у детей и у взрослых, изучающих русский язык как иностранный // Сборник научных трудов «Когнитивные исследования». Вып. 5. М., 2009. С. 255–283.</p>
    <p>Chernigovskaya, 2009 — <emphasis>Chernigovskaya T. V.</emphasis> From Communication Signals to Human Language and Thought: Evolution or Revolution? Neuroscience and Behavioral Physiology. 2009. V. 39. 8. P. 785–792.</p>
    <p>Черниговская, 2010 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Если зеркало будет смотреться в зеркало, что оно там увидит? (к вопросу об эволюции языка и сознания) // Сборник научных трудов «Когнитивные исследования». Вып. 4. М., 2010.</p>
    <p>Черниговская, 2010 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Мозг и язык: врожденные модули или обучающаяся сеть? // Вестник РАН. 2010. T. 80. № 5–6. С. 461–465.</p>
    <p>Черниговская, 2011 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Картезианство и бэконианство в лингвистике // От значения к форме, от формы к значению: Сборник статей в честь 80-летия чл. — корр. РАН А. В. Бондарко. М., 2011. С. 591–597.</p>
    <p>Черниговская, 2012 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Мозг и сознание: свобода воли и вопросы нейроэтики // Ценностные миры современного человечества: Дни философии в Санкт-Петербурге. СПб., 2012. С. 28–34.</p>
    <p>Черниговская, 2012 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Нить Ариадны, или Пирожные «Мадлен»: нейронная сеть и сознание // В мире науки. 2012. № 4. С. 40–47.</p>
    <p>Черниговская, 2012 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Языки сознания: кто читает тексты нейронной сети? // Человек в мире знания: в честь 80-летия акад. А. Лекторского. М.: РОССПЭН, 2012.</p>
    <p>Черниговская, 2012 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Язык как интерфейс между сознанием и мозгом // Проблема сознания в междисциплинарной перспективе. М., 2012. С. 51–65.</p>
    <p>Черниговская, 2012 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Время — дом, где мы живем, или оно создается нашим мозгом? // Prasens: Сборник научных трудов. <emphasis>Пивовар Е. И.</emphasis> (ред.), <emphasis>Заботкина В. И.</emphasis> (отв. ред). М.: ОЛМА Медиа Групп, 2012. 10–19.</p>
    <p>Черниговская, 2012 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Чтение как эволюционное достижение. Мозг и культура // Доклады научного совета РАО по проблемам чтения. М., 2012. С. 78–85.</p>
    <p>Черниговская, 2013 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Язык как интерфейс между сознанием и мозгом // Сборник научных трудов «Проблема сознания в междисциплинарной перспективе». М.: Институт философии РАН, 2013.</p>
    <p>Черниговская, 2013 — Черниговская Т. В. Это я не я, это мой мозг (опасные времена для человеческого в человеке) // Отечественные записки. 2013. № 1 (52). С. 116–128.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Литература</p>
    </title>
    <p>Августин, 1991 — <emphasis>Августин.</emphasis> Исповедь М.: Ренессанс, СиД, 1991.</p>
    <p>Аверинцев, Франк-Каменецкий, Фрейденберг, 2001 — <emphasis>Аверинцев С. С., Франк-Каменецкий И. Г., Фрейденберг О. М.</emphasis> От слова к смыслу. Проблемы тропогенеза. М., 2001.</p>
    <p>Адамар, 1970 — <emphasis>Адамар Ж.</emphasis> Исследование психологии процесса изобретения в области математики. М., 1970.</p>
    <p>Аквинский, 1998 — <emphasis>Аквинский Фома.</emphasis> Благо и истина: классические и неклассические регулятивы. М.: Институт философии РАН, 1998.</p>
    <p>Александров, 2009 — <emphasis>Александров Ю. И.</emphasis> От теории функциональных систем к системной психофизиологии // Психология сегодня: теория, образование, практика. М.: Институт психологии РАН, 2009.</p>
    <p>Александров, Александрова, 2009 — <emphasis>Александров Ю. И., Александрова Н. Л.</emphasis> Субъективный опыт, культура и социальные представления. М.: Изд. Института психологии РАН, 2009.</p>
    <p>Александров, Александрова, 2010 — <emphasis>Александров Ю. И., Александрова Н. Л.</emphasis> Комплементарность культуроспецифичных типов познания // Вестник МГУ. Теоретические и эмпирические исследования. Серия 14. Психология. 2010. № 1, 3.</p>
    <p>Аллахвердов, 1993 — <emphasis>Аллахвердов В. М.</emphasis> Опыт теоретической психологии. СПб: Печатный двор, 1993.</p>
    <p>Аллахвердов, 2000 — <emphasis>Аллахвердов В. М.</emphasis> Сознание как парадокс. Т. 1: Экспериментальная психологика. СПб.: Издательство ДНК, 2000.</p>
    <p>Аллахвердов, 2006 — <emphasis>Аллахвердов В. М.</emphasis> Экспериментальная психология познания: когнитивная логика сознательного и бессознательного. СПб., 2006.</p>
    <p>Алпатов, 1998/2001 — <emphasis>Алпатов В. М.</emphasis> История лингвистических учений: Учебное пособие. М.: Языки славянской культуры, 1998 (2-е изд. 2001).</p>
    <p>Алпатов, 1999 — <emphasis>Алпатов В. М.</emphasis> Некоторые заметки по истории лингвистики // Типология и теория языка. От описания к объяснению. <emphasis>Рахилина Е. В., Тестелец Я. Г.</emphasis> (ред.). М.: Языки русской культуры, 1999.</p>
    <p>Алпатов, 2012 — <emphasis>Алпатов В. М.</emphasis> Рецензия на книгу: <emphasis>С. А. Бурлак.</emphasis> Происхождение языка. Факты, исследования, гипотезы. М.: Астрель, 2011 (Вопросы языкознания. 2012. № 4).</p>
    <p>Альтман, Розенблюм, Львова, 1979 — <emphasis>Альтман Я. А., Розенблюм А. С., Львова В. Г.</emphasis> Восприятие движущегося звукового образа у больных с поражениями височной доли // Физиология человека. 1979. Т. 5.</p>
    <p>Ананьев, 1950 — <emphasis>Ананьев Б. Г.</emphasis> Анализ трудностей в процессе овладения детьми чтением и письмом // Известия АПН РСФСР. 1950. 70.</p>
    <p>Ананьев, 1977 — <emphasis>Ананьев Б. Г.</emphasis> О проблемах современного человекознания. М.: Наука, 1977.</p>
    <p>Анохин, 1978 — <emphasis>Анохин П. К.</emphasis> Избранные труды: Философские аспекты теории функциональной системы. М.: Наука, 1978.</p>
    <p>Анохин, 2001 — <emphasis>Анохин К. В.</emphasis> Молекулярная генетика развития мозга и обучения: на пути к синтезу // Вестник РАМН. 2001. 4.</p>
    <p>Анохин, 2009 — <emphasis>Анохин К. В.</emphasis> Долговременная память в нейронных сетях: Клеточные и системные механизмы // Научная сессия МИФИ-2009: XI Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2009»: Лекции по нейроинформатике. М.: МИФИ, 2009.</p>
    <p>Анохин, 2013 — <emphasis>Анохин К. В.</emphasis> Коды Вавилонской библиотеки мозга / / В мире науки. 2013. № 5.</p>
    <p>Анохин, 2017 — <emphasis>Анохин К. В.</emphasis> Мозг, сознание, интеллект: проект «когнитома» // Александр Зиновьев и актуальные проблемы логики и методологии. <emphasis>Зиновьева О. М., Солодухин Ю. Н., Лепехин В. А., Зиновьева К. А.</emphasis> (сост.). М.: Канон+, 2017.</p>
    <p>Анохин, Черниговская, 2008 — <emphasis>Анохин К. В., Черниговская Т. В.</emphasis> Зеркало для мозга. Биология разума займет главное место в науке XXI века // В мире науки. 2008.</p>
    <p>Апресян, 1990 — <emphasis>Апресян Ю. Д.</emphasis> Языковые аномалии: типы и функции // Res Philologica. Филологические исследования. Памяти акад. Г. В. Степанова (1919–1986). <emphasis>Лихачев Д. С.</emphasis> (ред.). М.; Л.: Наука, 1990.</p>
    <p>Апресян, 2003 — <emphasis>Апресян Ю. Д.</emphasis> Фундаментальная классификация предикатов и системная лексикография / / Грамматические категории: иерархии, связи, взаимодействия: Материалы международной научной конференции. <emphasis>Бондарко А. В.</emphasis> (ред.). СПб.: Наука, 2003.</p>
    <p>Аристотель, 1975 — <emphasis>Аристотель.</emphasis> Сочинения в четырех томах. М.: Институт философии РАН, 1975.</p>
    <p>Ароматы и запахи в культуре 2003 — Ароматы и запахи в культуре. М.: НЛО, 2003.</p>
    <p>Аршавский, 1988 — <emphasis>Аршавский В. В.</emphasis> Межполушарная асимметрия в системе поисковой активности (к проблеме адаптации человека в полярных районах северо-востока СССР). Владивосток, 1988.</p>
    <p>Аршавский, 2001 — <emphasis>Аршавский В. В.</emphasis> Различия, которые нас объединяют (Этюды о популяционных механизмах межполушарной асимметрии). Рига, 2001.</p>
    <p>Асмолов, Шехтер, Черноризов, 2018 — <emphasis>Асмолов А. Г., Шехтер Е. Д., Черноризов А. М.</emphasis> Родословная «жизни сообща»: еще раз о скачках эволюции // Вопросы психологии. 2018. № 4.</p>
    <p>Афанасьев, 1917 — <emphasis>Афанасьев П. О.</emphasis> Методические очерки о преподавании родного языка и примерные уроки по всем отделам русского языка с методическими пояснениями. М., 1917 (1-е изд. 1914).</p>
    <p>Ахапкин, 2012 — <emphasis>Ахапкин Д. Н.</emphasis> Когнитивная поэтика и проблема дейксиса в художественном тексте // Когнитивные исследования: Сборник научных трудов. Вып. 5. М.: Институт психологии РАН, 2012.</p>
    <p>Ахманова, 1957 — <emphasis>Ахманова О. С.</emphasis> О психолингвистике. М.: Изд-во МГУ, 1957.</p>
    <p>Ахутина, 1979 — <emphasis>Ахутина Т. В.</emphasis> Трудности понимания грамматических конструкций у больных с афазией // Проблемы афазии и восстановительного обучения. М.: МГУ, 1979.</p>
    <p>Ахутина, 1989 — <emphasis>Ахутина Т. В.</emphasis> Порождение речи. Нейролингвистический анализ синтаксиса. М.: Изд-во МГУ, 1989.</p>
    <p>Ахутина, 2001 — <emphasis>Ахутина Т. В.</emphasis> Трудности письма и их нейропсихологическая диагностика // Письмо и чтение: трудности обучения и коррекция. <emphasis>Иншакова О. Б.</emphasis> (ред.). М. — Воронеж, 2001.</p>
    <p>Балонов, Деглин, 1976 — <emphasis>Балонов Л. Я., Деглин В. Л.</emphasis> Слух и речь доминантного и недоминантного полушарий. Л.: Наука, 1976.</p>
    <p><emphasis>Балонов и др., 1979 —</emphasis> Балонов Л. Я., Баркан Д. В., Деглин В. Л., Кауфман Д. А., Николаенко Н. Н., Савранская Р. Г., Траченко О. П. <emphasis>Унилатеральный электросудорожный припадок. Л., 1979.</emphasis></p>
    <p>Балонов, Деглин, Долинина, 1983 — <emphasis>Балонов Л. Я., Деглин В. Л., Долинина И. Б.</emphasis> Язык и функциональная асимметрия мозга // Ученые записки Тартуского государственного университета. Труды по знаковым системам, XVI. Тарту, 1983.</p>
    <p>Балонов и др., 1985 — <emphasis>Балонов Л. Я., Деглин В. Л., Черниговская Т. В.</emphasis> Функциональная асимметрия мозга в организации речевой деятельности // Сенсорные системы. Сенсорные процессы в асимметрии полушарий. Л.: Наука, 1985.</p>
    <p>Баркрофт, 1937 — <emphasis>Баркрофт Дж.</emphasis> Основные черты архитектуры физиологических функций. М. — Л., 1937.</p>
    <p>Баррон, 1980 — <emphasis>Баррон Д.</emphasis> Введение в языки программирования. М., 1980.</p>
    <p>Бару, 1977 — <emphasis>Бару А. В.</emphasis> Функциональная специализация полушарий в опознании речевых и неречевых сигналов // Сенсорные системы. Л.: Наука, 1977.</p>
    <p>Барулин, 2007 — <emphasis>Барулин А. Н.</emphasis> К построению теории глоттогенеза // Лингвистическая компаративистика в культурном и историческом аспектах: Материалы V Международной конференции по сравнительно-историческому языкознанию. <emphasis>В. А. Кочергина</emphasis> (ред.). М., 2007.</p>
    <p>Барулин, 2012а — <emphasis>Барулин А. Н.</emphasis> Семиотический рубикон в глоттогенезе // Вопросы языкового родства. 2012. № 8.</p>
    <p>Барулин, 2012б — <emphasis>Барулин А. Н.</emphasis> К проблеме перехода от закрытой зоосемиотической знаковой системы к открытой. Свист // Вопросы языкознания. № 12.</p>
    <p>Бахтин, 1979 — <emphasis>Бахтин М. М.</emphasis> Эстетика словесного творчества. М., 1979.</p>
    <p>Белянин, 2008 — <emphasis>Белянин В. П.</emphasis> Психолингвистика: Учебник. 5-е изд. М.: Флинта, 2008.</p>
    <p>Берг, 1922 — <emphasis>Берг Л. С.</emphasis> Наука. Ее содержание, смысл и классификация. СПб., 1922.</p>
    <p>Бергсон, 2001 — <emphasis>Бергсон А.</emphasis> Творческая эволюция. Материя и память. М.: Харвест, 2001.</p>
    <p>Бернар, 1878 — <emphasis>Бернар К.</emphasis> Курс общей физиологии. Жизненные явления, общие животным и растениям / Пер. <emphasis>М. Антоновича.</emphasis> СПб., 1878.</p>
    <p>Бехтерева, 1971 — <emphasis>Бехтерева Н. П.</emphasis> Нейрофизиологические аспекты психической деятельности человека. Л.: Медицина, 1971.</p>
    <p>Бехтерева, Нагорнова, 2007 — <emphasis>Бехтерева Н. П., Нагорнова Ж. В.</emphasis> Динамика когерентности ЭЭГ при выполнении заданий на невербальную (образную) креативность // Физиология человека. 2007. Т. 33. № 5.</p>
    <p>Бехтерева, 1999 — <emphasis>Бехтерева Н. П.</emphasis> О мозге человека. СПб.: Нотабене, 1999.</p>
    <p>Бианки, 1985 — <emphasis>Бианки В. Д.</emphasis> Асимметрия мозга животных. Л.: Наука, 1985.</p>
    <p>Библер, 1975 — <emphasis>Библер В. С.</emphasis> Мышление как творчество. (Введение в логику мысленного диалога). М., 1975.</p>
    <p>Бикертон, 2012 — <emphasis>Бикертон Д.</emphasis> Язык Адама: как люди создали язык, как язык создал людей. М.: Языки славянских культур, 2012.</p>
    <p>Богданов, 1997 — <emphasis>Богданов С. И.</emphasis> Форма слова и морфологическая форма. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1997.</p>
    <p>Богомазов, 2000 — <emphasis>Богомазов Г. М.</emphasis> Существование двух фонологических систем в языке ребенка // Вопросы языкознания. 2000. № 1.</p>
    <p>Бодуэн де Куртенэ, 1912/1963а — <emphasis>Бодуэн де Куртенэ И. А.</emphasis> Избранные труды по общему языкознанию. Фонетические законы. Т. 2. М.: Изд-во АН СССР. (1-е изд. 1912).</p>
    <p>Бодуэн де Куртенэ, 1912/1963б — <emphasis>Бодуэн де Куртенэ И. А.</emphasis> Избранные труды по русскому языкознанию. Об отношении русского языка к русскому письму. Т. 2. М.: Изд-во АН СССР. 1963. (1-е изд. 1912).</p>
    <p>Бондарко, 1971 — <emphasis>Бондарко А. В.</emphasis> Грамматическая категория и контекст. Л.: Наука, 1971.</p>
    <p>Бондарко, 2002 — <emphasis>Бондарко А. В.</emphasis> Теория значения в системе функциональной грамматики. На материале русского языка. М.: Языки славянской культуры, 2002.</p>
    <p>Бондарко, 1981 — <emphasis>Бондарко Л. В.</emphasis> Фонетическое описание языка и фонологическое описание речи. Л.: Изд-во ЛГУ, 1981.</p>
    <p>Бондарко, Вербицкая, 1973 — <emphasis>Бондарко Л. В., Вербицкая Л. А.</emphasis> О фонетических характеристиках заударных флексий в русском языке // Вопросы языкознания. 1973. № 1.</p>
    <p>Бондарко (ред.), 1986 — <emphasis>Бондарко Л. В.</emphasis> (ред.). Уровни языка в речевой деятельности. Л.: Изд-во ЛГУ, 1986.</p>
    <p>Бондарко (ред.), 2000 — <emphasis>Бондарко Л. В.</emphasis> (ред.). Фонология речевой деятельности. СПб.: Изд-во СПбГУ, 2000.</p>
    <p>Бондарко и др., 1966 — <emphasis>Бондарко Л. В., Загоруйко Н. Г., Кожевников В. А., Молчанов А. П., Чистович Л. А.</emphasis> Модель восприятия речи человеком. Новосибирск: Наука, 1966.</p>
    <p>Борщев, Парти, 2002 — <emphasis>Борщев В. Б., Парти Б. Х.</emphasis> О семантике бытийных предложений // Семиотика и информатика. М., 2002. 37.</p>
    <p>Брагина, Доброхотова, 1978 — <emphasis>Брагина Н. Н., Доброхотова Т. А.</emphasis> Функциональная асимметрия мозга и индивидуальное пространство и время // Вопросы философии. 1978. № 3.</p>
    <p>Брагинская, Величковский, Прудков, 1989 — <emphasis>Брагинская Ю. В., Величковский Б. М., Прудков П. Н.</emphasis> Латерализация индивидуального пространства как фактор асимметрии перцептивных процессов // Вопросы психологии. 1989. № 5.</p>
    <p>Бродский, 2008 — <emphasis>Бродский Иосиф.</emphasis> Книга интервью. М., 2008.</p>
    <p>Бунак, 1980 — <emphasis>Бунак В. В.</emphasis> Род Homo, его возникновение и последующая эволюция. М.: Наука, 1980.</p>
    <p>Бурлак, 2011 — <emphasis>Бурлак С. А.</emphasis> Происхождение языка. Факты, исследования, гипотезы. М.: Астрель, 2011.</p>
    <p>Ван Дейк, Кинч, 1988 — <emphasis>Ван Дейк Т. А., Кинч В.</emphasis> Стратегии понимания связного текста // Новое в зарубежной лингвистике. М., 1988. Вып. 23.</p>
    <p>Вартанян, Черниговская, 1980 — <emphasis>Вартанян И. А., Черниговская Т. В.</emphasis> Влияние различных параметров акустической стимуляции на оценку человеком изменения расстояния от источника звука // Физиологический журнал СССР. 1980. № 1.</p>
    <p>Вартанян, Черниговская, 1990 — <emphasis>Вартанян И. А., Черниговская Т. В.</emphasis> Вокализационная и речевая системы мозга: эволюционно-нейробиологический анализ // Журнал эволюционной биохимии и физиологии. 1990. Т. 26. № 6.</p>
    <p>Вартанян и др., 1981 — <emphasis>Вартанян И. А., Розенблюм А. С., Черниговская Т. В., Пахомова О. Г.</emphasis> Оценка сложных сигналов слуховой системой человека (психофизический и клинико-физиологический аспекты) // Физиология человека. 1981. Т. 7. № 6.</p>
    <p>Вежбицка, 1985 — <emphasis>Вежбицка А.</emphasis> Дело о поверхностном падеже // Новое в зарубежной лингвистике. Вып. 15: Современная зарубежная русистика. М.: Прогресс, 1985. Сокращенный перевод книги <emphasis>[Wierzbicka</emphasis>, 1980].</p>
    <p>Вежбицка, 1996 — <emphasis>Вежбицка А.</emphasis> Язык. Культура. Познание. М.: Русские словари, 1996.</p>
    <p>Велихов и др., 2018 — <emphasis>Велихов Е. П., Котов А. А., Лекторский В. А., Величковский Б. М.</emphasis> Междисциплинарные исследования сознания: 30 лет спустя // Вопросы философии. 2018. № 12.</p>
    <p>Величковский, 1982 — <emphasis>Величковский Б. М.</emphasis> Когнитивная наука. Основы психологии познания. М.: Смысл, 2006.</p>
    <p>Вёльфлин, 2004 — <emphasis>Вёльфлин Г.</emphasis> Ренессанс и барокко. М: Азбука-классика, 2004.</p>
    <p>Вербицкая, 1983 — <emphasis>Вербицкая Л. А.</emphasis> Основы общей фонетики. Л., 1983.</p>
    <p>Вернадский, 1975 — <emphasis>Вернадский В. И.</emphasis> Пространство и время в живой и неживой природе. М.: Наука, 1975.</p>
    <p>Виноградов, 2001 — <emphasis>Виноградов В. В.</emphasis> Русский язык. Грамматическое учение о слове. 4-е изд. М.: Русский язык, 2001. (1-е изд. 1947).</p>
    <p>Воробьев, Медведев, Пахомов, 2000 — <emphasis>Воробьев В. А., Медведев С. В., Пахомов С. В.</emphasis> Исследование мозговой системы непроизвольной синтаксической обработки методом позитронно-эмиссионной томографии // Физиология человека. 2000. Т. 26. № 4.</p>
    <p>Выготский, 1982 — <emphasis>Выготский Л. С.</emphasis> Собрание сочинений в 6 т. М., 1982.</p>
    <p>Гагарина, 2001 — <emphasis>Гагарина Н. В.</emphasis> Этапы развития грамматической системы языка в зеркале освоения грамматики глагола (опыт предварительного анализа) // Теоретические проблемы функциональной грамматики: Материалы Всероссийской научной конференции. СПб., 2001.</p>
    <p>Гамкрелидзе, Иванов, 1984 — <emphasis>Гамкрелидзе Т., Иванов В.</emphasis> Индоевропейский язык и индоевропейцы. Т. 2. Тбилиси, 1984.</p>
    <p>Гвоздев, 1990 — <emphasis>Гвоздев А. Н.</emphasis> Развитие словарного запаса в первые годы жизни ребенка. Саратов, 2005.</p>
    <p>Геккель, 1940 — <emphasis>Геккель Э.</emphasis> Основной биогенетический закон: Избранные работы. Основной закон органического развития. <emphasis>Мюллер Ф., Геккель Э.</emphasis> (ред.). М. — Л., 1940.</p>
    <p>Геодакян, 1993 — <emphasis>Геодакян В. А.</emphasis> Асинхронная асимметрия (половая и латеральная дифференциация как результат асинхронной эволюции) // Журнал высшей нервной деятельности имени И. П. Павлова. 1993. 43.</p>
    <p>Гершуни, 1973 — <emphasis>Гершуни Г. В.</emphasis> Звуковая среда и организация функций слуховой системы // Журнал эволюционной биохимии и физиологии. 1973. Т. 9. № 2.</p>
    <p>Гершуни, Мальцев, 1973 — <emphasis>Гершуни Г. В., Мальцев В. П.</emphasis> Некоторые общие характеристики последовательностей импульсов в биоакустических сигналах // Журнал эволюционной биохимии и физиологии. 1973. Т. 9.</p>
    <p>Гершуни и др., 1976 — <emphasis>Гершуни Г. В., Богданов Б. В., Вакарчук О. Ю.</emphasis> и др. Распознавание человеком разных типов звуковых сигналов, издаваемых обезьянами Cebus capucinus // Физиология человека. 1976. T. 2. № 3.</p>
    <p>Гинецинский, 1964 — <emphasis>Гинецинский А. Г.</emphasis> Физиологические механизмы водно-солевого равновесия. М. — Л., 1964.</p>
    <p>Глезер, 1985 — <emphasis>Глезер В. Д.</emphasis> Зрение и мышление. Л., 1985.</p>
    <p>Греч, 1827 — <emphasis>Греч Н. Н.</emphasis> Практическая русская грамматика. СПб.: Типография Императорского Санкт-Петербургского воспитательного дома, 1827.</p>
    <p>Греч, 1834 — <emphasis>Греч Н. Н.</emphasis> Практическая русская грамматика. 2-е изд. СПб.: Типография Н. Н. Греча, 1834.</p>
    <p>Гринберг, 2004 — <emphasis>Гринберг Дж.</emphasis> Антропологическая лингвистика. Вводный курс. М., 2004.</p>
    <p>Гуревич, 1972 — <emphasis>Гуревич А. Я.</emphasis> Категории средневековой культуры. М.: Искусство, 1972.</p>
    <p>Дайсон, 2010 — <emphasis>Дайсон Ф.</emphasis> Птицы и лягушки в математике и физике // Успехи физических наук. 2010. Т. 180. № 8.</p>
    <p>Дал, Дейкстра, Xoop, 1975 — <emphasis>Дал У., Дейкстра Э., Xoop К.</emphasis> Структурное программирование. М., 1975.</p>
    <p>Даль, 1956 — <emphasis>Даль В. И.</emphasis> Толковый словарь живого великорусского языка. Т. 1. М., 1956.</p>
    <p>Дарвин, 2001 (1872) — <emphasis>Дарвин Ч.</emphasis> Происхождение видов путем естественного отбора, или Сохранение благоприятных рас в борьбе за жизнь / Пер. с 6-го изд. (Лондон, 1872), СПб.: Наука, 2001.</p>
    <p>Двирский, 1976 — <emphasis>Двирский А. Е.</emphasis> Функциональная асимметрия больших полушарий головного мозга при клинических вариантах шизофрении // Журнал невропатологии и психиатрии. 1976. № 4.</p>
    <p>Деревянко, 2011 — <emphasis>Деревянко А. П.</emphasis> Верхний палеолит в Африке и Евразии и формирование человека современного анатомического типа. Новосибирск: Изд-во ИАЭ СО РАН, 2011.</p>
    <p>Джапаридзе, 1985 — <emphasis>Джапаридзе З. Н.</emphasis> Перцептивная фонетика. Тбилиси, 1985.</p>
    <p>Дмитриева, Зайцева, Морозов, 1988 — <emphasis>Дмитриева E. C., Зайцева K. A., Морозов В. П.</emphasis> Экспериментальные исследования восприятия человеком вербальной и экстралингвистической информации в онтогенезе // Восприятие речи. Л.: Наука, 1988.</p>
    <p>Доброхотова, Брагина, 1994 — <emphasis>Доброхотова Т. А., Брагина Н. Н.</emphasis> Левши. М.: Книга, 1994.</p>
    <p>Долуханов, 2007 — <emphasis>Долуханов П.</emphasis> Археология, радиоуглерод и расселение Homo sapiens в северной Евразии // Радиоуглерод в археологических и палеоэкологических исследованиях: Материалы конференции. СПб., 2007.</p>
    <p>Дорн, 1937 — <emphasis>Дорн А.</emphasis> Происхождение позвоночных животных и принцип смены функций. М. — Л., 1937.</p>
    <p>Дубровский, 2006 — <emphasis>Дубровский Д. И.</emphasis> Сознание, мозг, искусственный интеллект // Искусственный интеллект: междисциплинарный подход. М., 2006.</p>
    <p>Дубровский, 2007 — <emphasis>Дубровский Д. И.</emphasis> Зачем субъективная реальность, или «Почему информационные процессы не идут в темноте?» (ответ Д. Чалмерсу) // Вопросы философии. 2007. № 1.</p>
    <p>Дубровский, 2008 — <emphasis>Дубровский Д. И.</emphasis> Проблема «другого сознания» // Вопросы философии. 2008. № 1.</p>
    <p>Дубровский, 2011 — <emphasis>Дубровский Д. И.</emphasis> Актуальные проблемы интерсубъективности // Естественный и искусственный интеллект. <emphasis>Д. И. Дубровский, В. А. Лекторский</emphasis> (ред.). М.: Канон+, 2011.</p>
    <p>Дубровский, 2015 — <emphasis>Дубровский Д. И.</emphasis> Проблема «сознание и мозг»: Теоретическое решение. М.: Канон+, 2015.</p>
    <p>Дубровский, 2017 — <emphasis>Дубровский Д. И.</emphasis> Сознание как «загадка» и «тайна»: к парадоксам «радикального когнитивизма» // Вопросы философии. 2017. № 9.</p>
    <p>Дубровинская, Фарбер, Безруких, 2000 — <emphasis>Дубровинская Н. В., Фарбер Д. А., Безруких М. М.</emphasis> Психофизиология ребенка. М.: Владос, 2000.</p>
    <p>Дьяконов, 1979 — <emphasis>Дьяконов И. М.</emphasis> Предисловие к книге: <emphasis>И. Фридрих.</emphasis> История письма. М.: Наука, 1979.</p>
    <p>Елизаренкова, 1982 — <emphasis>Елизаренкова Т. Я.</emphasis> Санскрит // Сравнительно-историческое изучение языков разных семей. М., 1982.</p>
    <p>Елисеева, 2008 — <emphasis>Елисеева М. Б.</emphasis> Фонетическое и лексическое развитие ребенка раннего возраста. СПб.: Изд. РГПУ, 2008.</p>
    <p>Жинкин, 1982 — <emphasis>Жинкин Н. И.</emphasis> Речь как проводник информации. М.: Наука, 1982.</p>
    <p>Залевская, 1990 — <emphasis>Залевская А. А.</emphasis> Слово в лексиконе человека. Воронеж, 1990.</p>
    <p>Залевская, 1999 — <emphasis>Залевская А. А.</emphasis> Введение в психолингвистику. М., 1999.</p>
    <p>Зализняк, 1977 — <emphasis>Зализняк А. А.</emphasis> Грамматический словарь русского языка. М.: Русский язык, 1977.</p>
    <p>Зализняк, Шмелев, 2000 — <emphasis>Зализняк А. А., Шмелев А. Д.</emphasis> Введение в русскую аспектологию. М.: Языки русской культуры, 2000.</p>
    <p>Запорожец, Зинченко, 1982 — <emphasis>Запорожец А. В., Зинченко В. П.</emphasis> Восприятие. Движение. Действие // Познавательные процессы: ощущения, восприятие. <emphasis>Запорожец А. В., Ломов Б. Ф., Зинченко В. П.</emphasis> (ред.). М.: Педагогика, 1982.</p>
    <p>Засорина, 1977 — <emphasis>Засорина Л. Н.</emphasis> Частотный словарь русского языка. М.: Русский язык, 1977.</p>
    <p>Зейгарник, 1969 — <emphasis>Зейгарник Б. В.</emphasis> Введение в патопсихологию. М., 1969.</p>
    <p>Земская, 2004 — <emphasis>Земская Е. А.</emphasis> Русская разговорная речь: Лингвистический анализ и проблемы обучения. М.: Флинта, 2004.</p>
    <p>Зиндер, 1956 — <emphasis>Зиндер Л. Р.</emphasis> Восприятие звуковых сигналов в различных акустических условиях. Л., 1956.</p>
    <p>Зиндер, 1960 — <emphasis>Зиндер Л. Р.</emphasis> Общая фонетика. Л., 1960.</p>
    <p>Зиндер, 1987 — <emphasis>Зиндер Л. Р.</emphasis> Очерк общей теории письма. Л.: Наука, 1987.</p>
    <p>Зинченко, 1981 — <emphasis>Зинченко В. П.</emphasis> Опознание и кодирование. Л., 1981.</p>
    <p>Зинченко, 1997 — <emphasis>Зинченко В. П.</emphasis> Посох Мандельштама и трубка Мамардашвили. К началам органической психологии. М., 1997.</p>
    <p>Зинченко, 2008 — <emphasis>Зинченко В. П.</emphasis> Шепот раньше губ, или Что предшествует эксплозии детского языка // Культурно-историческая психология. 2008. № 8.</p>
    <p>Зинченко 2010 — <emphasis>Зинченко В. П.</emphasis> Сознание и творческий акт. М.: Языки славянских культур, 2010.</p>
    <p>Зинченко, Вергилес, 1969 — <emphasis>Зинченко В. П., Вергилес Н. Ю.</emphasis> Формирование зрительного образа. М., 1969.</p>
    <p>Зинченко, Моргунов, 1994 — <emphasis>Зинченко В. П., Моргунов Е. Б.</emphasis> Человек развивающийся. М.: Тривола, 1994.</p>
    <p>Золотова и др., 1998 — <emphasis>Золотова Г. А., Онипенко Н. К., Сидорова М. Ю.</emphasis> Коммуникативная грамматика русского языка. М.: Изд-во МГУ, 1998.</p>
    <p>Зорина, Смирнова, 2006 — <emphasis>Зорина З. А., Смирнова А. А.</emphasis> О чем рассказали «говорящие» обезьяны. М.: Языки славянских культур. 2006.</p>
    <p>Зубова, 2000 — <emphasis>Зубова Л. В.</emphasis> Современная русская поэзия в контексте истории языка. М.: НЛО, 2000.</p>
    <p>Зубова, 2010 — <emphasis>Зубова Л. В.</emphasis> Именной синкретизм в современной поэзии // Поэтика и эстетика слова: Сборник научных статей. <emphasis>Петрова З. Ю.</emphasis> (ред.). М., 2010.</p>
    <p>Иванов, 1978 — <emphasis>Иванов Вяч. Вс.</emphasis> Чет и нечет: асимметрия мозга и знаковых систем. М., 1978.</p>
    <p>Иванов, 1979 — <emphasis>Иванов Вяч. Вс.</emphasis> Нейросемиотика устной речи и функциональная асимметрия мозга // Семиотика устной речи. Лингвистическая семантика и семиотика. II. Тарту, 1979.</p>
    <p>Иванов, 1982 — <emphasis>Иванов Вяч. Вс.</emphasis> Хетто-лувийские (анатолийские) языки // Сравнительно-историческое изучение языков разных семей. М., 1982.</p>
    <p>Иванов, 2004 — <emphasis>Иванов Вяч. Вс.</emphasis> Лингвистика третьего тысячелетия: Вопросы к будущему. М.: Языки славянской культуры, 2004.</p>
    <p>Иванов, 2008 — <emphasis>Иванов Вяч. Вс.</emphasis> Об эволюции переработки и передачи информации в сообществах людей и животных. Разумное поведение и язык. Вып. 1: Коммуникативные системы животных и язык человека. Проблема происхождения языка. <emphasis>Кошелев А. Д., Черниговская Т. В.</emphasis> (сост.). М.: Языки славянских культур, 2008.</p>
    <p>Иванов, 2013 — <emphasis>Иванов Д. В.</emphasis> Природа феноменального сознания. М.: URSS, 2013.</p>
    <p>Ивановская и др., 2008 — <emphasis>Ивановская О. Г., Гадасина Л. Я., Николаева Т. В., Савченко С. Ф.</emphasis> Дисграфия и дизорфография: изучение, методика, сказки. СПб.: Каро, 2008.</p>
    <p>Истрин, 1961 — <emphasis>Истрин В. А.</emphasis> Развитие письма. М.: АН СССР, 1961.</p>
    <p>Калинин, 1989 — <emphasis>Калинин В. В.</emphasis> Межполушарная асимметрия и проблема типологии шизофрении (обзор) // Журнал невропатологии и психиатрии. Т. 89. № 12.</p>
    <p>Кант, 1965 — <emphasis>Кант И.</emphasis> Пролегомены ко всякой будущей метафизике, могущей появиться как наука. Соч. в 6 т. Т. 4. Ч. 1. М.: Мысль, 1965.</p>
    <p>Касевич, 1998 — <emphasis>Касевич В. Б.</emphasis> Онтолингвистика, типология и языковые правила // Язык и речевая деятельность. Т. 1. СПб., 1998.</p>
    <p>Касевич, 2006 — <emphasis>Касевич В. Б.</emphasis> Труды по языкознанию. Ars Philologica. СПб. СПбГУ, 2006.</p>
    <p>Кауфман, 1979 — <emphasis>Кауфман Д. А.</emphasis> Экспериментальное изучение особенностей функциональной специализации полушарий мозга при шизофрении // Физиология человека. 1979. 5 (6).</p>
    <p>Кауфман, Траченко, 1981 — <emphasis>Кауфман Д. А., Траченко О. П.</emphasis> Исследование межполушарной асимметрии у здоровых и больных шизофренией методом дихотического тестирования // Физиология человека. 1981. Т. 7. № 6.</p>
    <p>Кацнельсон, 1972 — <emphasis>Кацнельсон С. Д.</emphasis> Типология языка и речевое мышление. Л.: Наука, 1972.</p>
    <p>Кетков, 1988 — <emphasis>Кетков Ю. Л.</emphasis> Диалог на языке бейсик для мини- и микроЭВМ. М., 1988.</p>
    <p>Кибрик, Плунгян, 1997 — <emphasis>Кибрик А. А., Плунгян В. А.</emphasis> Фундаментальные направления современной американской лингвистики. Функционализм. <emphasis>Кибрик А. А., Кобозева И. М., Секерина И. А.</emphasis> (ред.). М.: Изд-во МГУ, 1997.</p>
    <p>Кибрик, 1989 — <emphasis>Кибрик А. Е.</emphasis> Типология: таксономическая или объяснительная, статическая или динамическая? // Вопросы языкознания. 1989. № 1.</p>
    <p>Кибрик, 1992 — <emphasis>Кибрик А. Е.</emphasis> Лингвистические постулаты. Очерки по общим и прикладным вопросам языкознания. М.: Изд-во МГУ, 1992.</p>
    <p>Кибрик, 1996 — <emphasis>Кибрик А. Е.</emphasis> О «невыполненных обещаниях» лингвистики 50–60-х годов // Московский лингвистический альманах. Вып. 1. Спорное в лингвистике. <emphasis>Кошелев А. Д., Перцов Н. В.</emphasis> (ред.). М., 1996.</p>
    <p>Кибрик, 2005 — <emphasis>Кибрик А. Е.</emphasis> Когнитивный подход к языку и типология // Вторая Конференция по типологии и грамматике для молодых исследователей. <emphasis>Выдрин А. П.</emphasis> и др. (ред.). СПб.: Наука, 2005.</p>
    <p>Киреев и др., 2007 — <emphasis>Киреев М. В., Старченко М. Г., Пахомов С. В., Медведев С. В.</emphasis> Этапы мозгового обеспечения заведомо ложных ответов // Физиология человека. 2007. Т. 33. № 6.</p>
    <p>Ковальчук, Нарайкин, Яцишина, 2013 — <emphasis>Ковальчук М. В., Нарайкин О. С., Яцишина Е. Б.</emphasis> Конвергенция наук и технологий — новый этап научно-технического развития // Вопросы философии. 2013. № 3.</p>
    <p>Ковтунова, 1976 — <emphasis>Ковтунова И. И.</emphasis> Современный русский язык. Порядок слов и актуальное членение предложения. М., 1976.</p>
    <p>Ковшиков, Глухов, 2007 — <emphasis>Ковшиков В. А., Глухов В. П.</emphasis> Психолингвистика. Теория речевой деятельности. М., 2007.</p>
    <p>Козинцев, 2004 — <emphasis>Козинцев А. Г.</emphasis> Происхождение языка: новые факты и теории // Теоретические проблемы языкознания: Сборник статей. <emphasis>Вербицкая Л. А.</emphasis> (ред.). СПб., 2004.</p>
    <p>Козинцев, 2010 — <emphasis>Козинцев А. Г.</emphasis> Предыстория языка: общие подходы // Российский археологический ежегодник. 2010. № 1.</p>
    <p>Козинцев, 2013а — <emphasis>Козинцев А. Г.</emphasis> Зоосемиотика и глоттогенез. Антропологический форум, СПб., 2013.</p>
    <p>Козинцев, 2013б — <emphasis>Козинцев А. Г.</emphasis> Происхождение и ранняя история вида Homo sapiens: новые биологические данные / / Фундаментальные проблемы археологии, антропологии и этнографии Евразии. К 70-летию акад. А. П. Деревянко. Новосибирск: Изд-во ИАЭТ сО РАН, 2013.</p>
    <p>Кок, 1967 — <emphasis>Кок Е. П.</emphasis> Зрительные агнозии. Л., 1967.</p>
    <p>Кок, Цуккерман, 1967 — <emphasis>Кок Е. П., Цуккерман И. И.</emphasis> О конкретном и абстрактном восприятии в системах опознавания зрительных образов // Вопросы бионики. М., 1967.</p>
    <p>Комарова и др., 1992 — <emphasis>Комарова В. В., Милостивенко Л. Г., Сумченко Г. М.</emphasis> Соотношение дисграфических и орфографических ошибок у младших школьников с нарушениями речи // Патология речи: История изучения, диагностика, преодоление: Межвузовский сборник научных трудов. <emphasis>Ковшиков В. А.</emphasis> (ред.). СПб.: Образование, 1992.</p>
    <p>Корнев, 1997 — <emphasis>Корнев А. Н.</emphasis> Нарушение чтения и письма у детей. СПб., 1997.</p>
    <p>Косериу, 1963 — <emphasis>Косериу Э.</emphasis> Синхрония, диахрония и история / / Новое в лингвистике. Вып. 3. <emphasis>Звегинцев В. А.</emphasis> (ред.) М., 1963.</p>
    <p>Котик, 1983 — <emphasis>Котик Б. С.</emphasis> Межполушарное взаимодействие при осуществлении речи у билингвов // Вопросы психологии. 1983. № 6.</p>
    <p>Котик, 1986 — <emphasis>Котик Б. С.</emphasis> Предпосылки формирования билингвизма у взрослых // Сборник научных трудов МГПИИЯ имени М. Тореза. 1986. Вып. 260.</p>
    <p>Кошелев, 2008 — <emphasis>Кошелев А. Д.</emphasis> Разумное поведение и язык. Вып. 1. Коммуникативные системы животных и язык человека. Проблема происхождения языка. <emphasis>Кошелев А. Д., Черниговская Т. В.</emphasis> (сост.). М.: Языки славянских культур, 2008.</p>
    <p>Кошелев, 2013 — <emphasis>Кошелев А. Д.</emphasis> Когнитивистика перед выбором: дальнейшее углубление противоречий и построение единой междисциплинарной парадигмы // Эволюция языкка. М., 2013.</p>
    <p>Крейдлин, 2002 — <emphasis>Крейдлин Г. Е.</emphasis> Невербальная семиотика. М.: НЛО, 2002.</p>
    <p>Крыжановский, 1997 — Крыжановский Г. Н. Общая патофизиология нервной системы. М.: Медицина, 1997.</p>
    <p>Кузнецов, 1995 — <emphasis>Кузнецов О. П.</emphasis> Неклассические парадигмы искусственного интеллекта // Теория и системы управления. 1995. № 5.</p>
    <p>Кузнецов, 2010 — <emphasis>Кузнецов О. П.</emphasis> Когнитивное моделирование слабо структурированных ситуаций // Поспеловские чтения: Сборник трудов. Вып. 7. Искусственный интеллект — проблемы и перспективы. <emphasis>Григорян Г. Г., Стефанюк В. Л.</emphasis> (ред.). М., 2006.</p>
    <p>Кэрролл, 2006 — <emphasis>Кэрролл Д.</emphasis> «Теория», антитеория и эмпирическое литературоведение / Пер. с англ. А. Осиной // Вопросы литературы. 2006. № 1.</p>
    <p>Лалаева, Венедиктова, 2004 — <emphasis>Лалаева Р. И., Венедиктова Л. В.</emphasis> Нарушение чтения и письма у младших школьников: Диагностика и коррекция. СПб., 2004.</p>
    <p>Лалаева, Прищепова, 1999 — <emphasis>Лалаева Р. И., Прищепова И. В.</emphasis> Выявление дизорфографии у младших школьников. СПб., 1999.</p>
    <p>Леви-Стросс, 1983 — <emphasis>Леви-Стросс К.</emphasis> Структурная антропология. М.: Главная редакция восточной литературы, 1983.</p>
    <p>Лекторский, 2011 — <emphasis>Лекторский В. А.</emphasis> Исследование интеллектуальных процессов в современной когнитивной науке: философские проблемы // Естественный и искусственный интеллект. <emphasis>Дубровский Д. И., Лекторский В. А.</emphasis> (ред.). М., 2011.</p>
    <p>Леонтьев, 1964 — <emphasis>Леонтьев А. А.</emphasis> Некоторые вопросы лингвистической теории письма // Вопросы общего языкознания. <emphasis>Жирмунский В. М.</emphasis> (ред.). М.: Наука, 1964.</p>
    <p>Леонтьев, 1969 — <emphasis>Леонтьев А. А.</emphasis> Психолингвистические единицы и порождение речевого высказывания. М.: Наука, 1969.</p>
    <p>Леонтьев, 1975 — <emphasis>Леонтьев А. А.</emphasis> Деятельность, сознание, личность. М., 1975.</p>
    <p>Леонтьев, 1997 — <emphasis>Леонтьев А. А.</emphasis> Основы психолингвистики. М.: Смысл, 1997.</p>
    <p>Леушина, Невская, Павловская, 1982 — <emphasis>Леушина Л. И., Невская А. А., Павловская М. Б.</emphasis> Асимметрия полушарий головного мозга с точки зрения опознания зрительных образов // Сенсорные системы. Зрение. Л., 1982.</p>
    <p>Лиска, Вартанян, Черниговская, 1994 — <emphasis>Лиска Дж, Вартанян И. А., Черниговская Т. В.</emphasis> Изучение восприятия внутри- и межвидовой знаковой информации (обзор и возможные направления сравнительно-физиологических исследований) // Сенсорные системы. Т. 8. Вып. 2. 1994.</p>
    <p>Ломов, 1984 — <emphasis>Ломов Б. Ф.</emphasis> Методологические и теоретические проблемы психологии. М.: Наука, 1984.</p>
    <p>Ломоносов, 1755 — <emphasis>Ломоносов М. В.</emphasis> Российская грамматика. СПб.: Императорская академия наук, 1755.</p>
    <p>Лотман, 1965 — <emphasis>Лотман Ю. М.</emphasis> О проблеме значений во вторичных моделирующих системах // Ученые записки Тартуского государственного университета. Вып. 181. Труды по знаковым системам. II. Тарту, 1965.</p>
    <p>Лотман, 1978 — <emphasis>Лотман Ю. М.</emphasis> // Ученые записки Тартуского государственного университета. Вып. 463. Труды по знаковым системам. Тарту, 1978.</p>
    <p>Лотман, 1981 — <emphasis>Лотман Ю. М.</emphasis> Риторика // Ученые записки Тартуского государственного университета. 1981. Вып. 515. Труды по знаковым системам. Тарту, 1981.</p>
    <p>Лотман, Успенский, 1973 — Лотман Ю. М., Успенский Б. А. Миф — имя — культура // Ученые записки Тартуского государственного университета. Вып. 308. Труды по знаковым системам. Тарту, 1973.</p>
    <p>Лурия, 1950 — <emphasis>Лурия А. Р.</emphasis> Очерки психофизиологии письма. М.: Изд-во АПН РСФСР, 1950.</p>
    <p>Лурия, 1974 — <emphasis>Лурия А. Р.</emphasis> Об историческом развитии познавательных процессов. М.,1974.</p>
    <p>Лурия, 1975 — <emphasis>Лурия А. Р.</emphasis> Основные проблемы нейролингвистики. М., 1975.</p>
    <p>Лурия, 2002 — <emphasis>Лурия А. Р.</emphasis> Письмо и речь: Нейролингвистические исследования. М., 2002.</p>
    <p>Лурия, 2008 — <emphasis>Лурия А. Р.</emphasis> Язык и сознание. М.: Директ-Медиа, 2008.</p>
    <p>Люкас, 1986 — <emphasis>Люкас К.</emphasis> Эволюция функции животных (1909) // Журнал эволюционной биохимии и физиологии. 1986. Т. 22.</p>
    <p>Макарова, 2007 — <emphasis>Макарова А. Б.</emphasis> Структура именной группы в спонтанной речи на русском языке: корпусный статистический анализ: Дипломная работа. СПб., 2007.</p>
    <p>Мальцев, 1970 — <emphasis>Мальцев В. П.</emphasis> // Журнал эволюционной биохимии и физиологии. 1970. № 1.</p>
    <p>Мамардашвили, 1997 — <emphasis>Мамардашвили М. К.</emphasis> Психологическая топология пути. М. Пруст «В поисках утраченного времени»: Лекции // Нева. СПб., 1997.</p>
    <p>Мамардашвили, 2000 — <emphasis>Мамардашвили М. К.</emphasis> Эстетика мышления. М.: Аграф, 2000.</p>
    <p>Мамардашвили, 2002 — <emphasis>Мамардашвили М. К.</emphasis> Философские чтения. СПб.: Азбука-классика, 2002.</p>
    <p>Манин, 1975 — <emphasis>Манин Ю. И.</emphasis> Теорема Гёделя // Природа. 1975. № 12.</p>
    <p>Манин, 2009 — <emphasis>Манин Ю. И.</emphasis> Математика как метафора. М., 2009.</p>
    <p>Манин, 2013 — <emphasis>Манин Ю. И.</emphasis> Динамическая функциональная асимметрия полушарий головного мозга как цивилизационный фактор // Вопросы философии. 2013. № 6.</p>
    <p>Маркова, 1987 — <emphasis>Маркова В. Э.</emphasis> О двух манерах мастера барокко // Советское искусствознание. 1987. Вып. 22.</p>
    <p>Маслов, 1984 — <emphasis>Маслов Ю. С.</emphasis> Очерки по аспектологии. Л.: Изд-во ЛГУ, 1984.</p>
    <p>Медведев и др., 1996а — <emphasis>Медведев С. В., Бехтерева Н. П., Воробьев В. А., Пахомов С. В., Рудас М. С.</emphasis> Исследование обработки мозгом человека различных характеристик зрительно предъявляемых слов методом позитронно-эмиссионной томографии. Сообщение 2. Мозговая система обеспечения чтения слов // Физиология человека. 1996. 22 (3).</p>
    <p>Медведев и др., 1996б — <emphasis>Медведев С. В., Бехтерева Н. П., Воробьев В. А., Пахомов С. В., Рудас М. С.</emphasis> Исследование обработки мозгом человека различных характеристик зрительно предъявляемых слов методом позитронно-эмиссионной томографии. Сообщение 3. Мозговая система обработки грамматического рода слов // Физиология человека. 1996. 22 (4).</p>
    <p>Меерсон, 1986 — <emphasis>Меерсон Я. А.</emphasis> Высшие зрительные функции. Зрительный гнозис. Л., 1986.</p>
    <p>Меерсон, Тархан, 1988 — <emphasis>Меерсон Я. А., Тархан А. У.</emphasis> О роли структур левого и правого полушарий в восприятии просодических характеристик речи (клинико-экспериментальные исследования) // Физиология человека. 1988. Т. 14. № 5.</p>
    <p>Мельчук, 1997/2006 — <emphasis>Мельчук И. А.</emphasis> Курс общей морфологии. В 5 т. М. — Вена, 1997/2006.</p>
    <p>Минасеина, 1883 — <emphasis>Минасеина М. М.</emphasis> О письме вообще, о зеркальном письме в частности. О роли полушарий большого мозга. Патолого-физиологическое исследование. СПб., 1883.</p>
    <p>Моне, 1969 — <emphasis>Моне К.</emphasis> // Мастера искусства об искусстве. Т. 5. М., 1969.</p>
    <p>Мурзин (ред.), 1989 — <emphasis>Мурзин Л. Н.</emphasis> (ред.) Речевые приемы и ошибки. Типология. Деривация. Функционирование. Пермь, 1989.</p>
    <p>Морозов, Черниговская, 1975 — <emphasis>Морозов В. П., Черниговская Т. В.</emphasis> // Журнал эволюционной биохимии и физиологии. 1975. № 11.</p>
    <p>Нагель, 2001 — <emphasis>Нагель Т.</emphasis> Мыслимость невозможного и проблема духа и тела // Вопросы философии. 2001. № 8.</p>
    <p>Нагель, Ньюмен, 1970 — <emphasis>Нагель Э., Ньюмен Д. Р.</emphasis> Теорема Гёделя. М., 1970.</p>
    <p>Назарова, 1952 — <emphasis>Назарова Л. К.</emphasis> О роли речевой кинестезии в письме // Советская педагогика. 1952. № 6.</p>
    <p>Наточин, 1976 — <emphasis>Наточин Ю. В.</emphasis> Ионорегулирующая функция почки. Л., 1976.</p>
    <p>Наточин, 1984 — <emphasis>Наточин Ю. В.</emphasis> Проблемы эволюционной физиологии водно-солевого обмена. Л., 1984.</p>
    <p>Наточин, 1992 — <emphasis>Наточин Ю. В.</emphasis> Вторичные мессенджеры в пусковых и адаптационно-трофических влияниях антидиуретического гормона // Физиологический журнал СССР. 1992. Т. 78.</p>
    <p>Наточин, 2010 — <emphasis>Наточин Ю. В.</emphasis> От квантовой к интегративной физиологии // Российский физиологический журнал имени И. М. Сеченова. 2010. 95 (11).</p>
    <p>Наточин, Черниговская, 2001 — <emphasis>Наточин Ю. В., Черниговская Т. В.</emphasis> Сходство принципов функциональной эволюции: физиологические системы и язык // Международное совещание по эволюционной физиологии памяти Л. О. Орбели. СПб., 2001.</p>
    <p>Наточин, Рябов, Каюков, 1980 — <emphasis>Наточин Ю. В., Рябов С. П., Каюков И. Г.</emphasis> и др. Показатели водно-солевого гомеостаза и их вариабельность // Физиология человека. 1980. Т. 6.</p>
    <p>Наточин, Меншуткин, Черниговская, 1992 — <emphasis>Наточин Ю. В., Меншуткин В. В., Черниговская Т. В.</emphasis> Общие черты эволюции в гомеостатических и информационных системах // Журнал эволюционной биохимии и физиологии. 1992. 28. 5.</p>
    <p>Нейгебауэр, 1968 — <emphasis>Нейгебауэр О.</emphasis> Точные науки в древности. М.: Наука, 1968.</p>
    <p>Нессет, 2008 — <emphasis>Нессет Т.</emphasis> Объяснение того, что не имело места: блокировка суффиксального сдвига в русских глаголах // Вопросы языкознания. 2008. № 6.</p>
    <p>Николаева, 1996 — <emphasis>Николаева Т. М.</emphasis> Теория происхождения языка и его эволюции — новое направление в современном языкознании // Вопросы языкознания. 1996. № 2.</p>
    <p>Николаева, 2012 — <emphasis>Николаева Т. М.</emphasis> О чем на самом деле написал Марсель Пруст? М.: Языки славянской культуры, 2012.</p>
    <p>Николаенко, 1983 — <emphasis>Николаенко Н. Н.</emphasis> Функциональная асимметрия мозга и изобразительные способности // Ученые записки Тартуского государственного университета. Вып. 636. Текст и культура. Тарту, 1983.</p>
    <p>Николаенко, Черниговская, 1989 — <emphasis>Николаенко Н. Н., Черниговская Т. В.</emphasis> Восприятие сложных цветовых образов и функциональная асимметрия мозга // Вопросы психологии. 1989. № 1.</p>
    <p>Норман, 2004 — <emphasis>Норман Б. Ю.</emphasis> Наивно-математическая картина мира и ее отражение в языке // Типологические основания в грамматике. <emphasis>Володин А. П.</emphasis> (ред.). М.: Знак, 2004.</p>
    <p>Овчинникова, 1994 — <emphasis>Овчинникова И. Г.</emphasis> Ассоциации и высказывание: структура и семантика. Пермь, 1994.</p>
    <p>Ольсон, 1947 — <emphasis>Ольсон Г.</emphasis> Динамические аналогии. М.; Л., 1947.</p>
    <p>Орбели, 1933 — <emphasis>Орбели Л. А.</emphasis> Об эволюционном принципе в физиологии // Природа. 1933. № 3–4.</p>
    <p>Орбели, 1961 — <emphasis>Орбели Л. А.</emphasis> Избранные труды. Избранные главы эволюционной физиологии. М. — Л., 1961. Т. 1.</p>
    <p>Орбели, 1962 — <emphasis>Орбели Л. А.</emphasis> Избранные труды. Теория адаптационно-трофического влияния нервной системы. М. — Л., 1962. Т. 2.</p>
    <p>Падучева, 1981 — <emphasis>Падучева Е. В.</emphasis> Презумпции и другие виды неэксплицитной информации в предложении // Научно-техническая информация. Автоматизация обработки текста. Серия 2. № 11. 1981.</p>
    <p>Падучева, 1996 — <emphasis>Падучева Е. В.</emphasis> Семантические исследования: Семантика времени и вида в русском языке. Семантика нарратива. М., 1996.</p>
    <p>Панкова и др., 1974 — <emphasis>Панкова М. Г. (Храковская), Храковский В. С., Штерн А. С.</emphasis> Легкие и трудные синтаксические конструкции (по данным экспериментов с больными с моторной афазией) // Предварительные материалы экспериментальных исследований по психолингвистике. М., 1974.</p>
    <p>Панов, 1964 — <emphasis>Панов М. В.</emphasis> И все-таки она хорошая! Рассказ о русской орфографии, ее достижениях и недостатках. М.: Наука, 1964.</p>
    <p>Панов, 1984/2007 — <emphasis>Панов М. В.</emphasis> Занимательная орфография. М.: Просвещение, 1984. (2-е изд. 2007).</p>
    <p>Панов, 2011 — <emphasis>Панов Е. Н.</emphasis> Предисл. к кн.: <emphasis>Веннер А., Уэллс П.</emphasis> Анатомия научного противостояния. Есть ли «язык у пчел»? <emphasis>Панов Е. Н.</emphasis> (пер. с англ. и науч. ред.). М.: Языки славянских культур, 2011.</p>
    <p>Пенроуз, 2011 — <emphasis>Пенроуз Р.</emphasis> Новый ум короля. О компьютерах, мышлении и законах физики. М., 2011.</p>
    <p>Пеньковский, 2004 — <emphasis>Пеньковский А. Б.</emphasis> Очерки по русской семантике. М.: Языки славянской культуры, 2004.</p>
    <p>Перцов, 1998 — <emphasis>Перцов Н. М.</emphasis> Русский вид: словоизменение или словообразование / / Типология вида. Проблемы, поиски, решения. <emphasis>Черткова М. Ю.</emphasis> (ред.). М., 1998.</p>
    <p>Паскаль, 2003 — <emphasis>Паскаль Б.</emphasis> Мысли. М.; Харьков, 2003.</p>
    <p>Петкова-Калева, 2002 — <emphasis>Петкова-Калева С.</emphasis> Нумеральные сочетания как элемент системы языковых форм с функцией абсолютного определения предметного размера // Проблемы когнитивного и функционального описания русского и болгарского языков: Сборник статей. <emphasis>Митев Д., Николаева А.</emphasis> (ред.). Шумен: Епископ Константин Преславски, 2002.</p>
    <p>Пешковский, 2001 — <emphasis>Пешковский А. М.</emphasis> Русский синтаксис в научном освещении. 8-е изд., доп. М.: Языки славянской культуры, 2001.</p>
    <p>Плунгян, 2000 — <emphasis>Плунгян В. А.</emphasis> Общая морфология. Введение в проблематику. М., 2000.</p>
    <p>Плюта, 1980 — <emphasis>Плюта В.</emphasis> Сравнительный многомерный анализ в экономических исследованиях. М.: Статистика, 1980.</p>
    <p>Подлесская, Кибрик, 2009 — <emphasis>Подлесская В. И., Кибрик А. А.</emphasis> Рассказы о сновидениях: корпусное исследование устного русского дискурса М.: Языки славянской культуры, 2009.</p>
    <p>Поппер, 2008 — <emphasis>Поппер К. Р.</emphasis> Знание и психофизическая проблема. В защиту взаимодействия. М.: Издательство ЛКИ, 2008.</p>
    <p>Порк, 1985 — <emphasis>Порк М. Э.</emphasis> Межполушарное взаимодействие в стереоскопическом восприятии у человека // Сенсорные системы. Сенсорные процессы в асимметрии полушарий. Л.: Наука, 1985.</p>
    <p>Поршнев, 2007 — <emphasis>Поршнев Б. Ф.</emphasis> О начале человеческой истории. СПб.: Алетея, 2007.</p>
    <p>Психология интеллекта и творчества, 2010 — <emphasis>Журавлёв А. Л., Холодная М. А., Ушаков Д. В., Галкина Т. В.</emphasis> (ред.). М.: Институт психологии РАН, 2010.</p>
    <p>Потебня, 1958 — <emphasis>Потебня А. А.</emphasis> Из записок по русской грамматике. Т. 1–2. М.: Учпедгиз, 1958.</p>
    <p>Прибрам, 1975 — <emphasis>Прибрам К.</emphasis> Языки мозга. М.: Прогресс, 1975.</p>
    <p>Прищепова, 2001 — <emphasis>Прищепова И. В.</emphasis> Логопедическая работа по коррекции дизорфографии у младших школьников. СПб., 2001.</p>
    <p>Прищепова, 2006 — <emphasis>Прищепова И. В.</emphasis> Дизорфография младших школьников. СПб.: Каро, 2006.</p>
    <p>Прокопеня и др., 2009 — <emphasis>Прокопеня В. К., Черниговская Т. В., Храковская М. Г.</emphasis> Некоторые факты взаимосвязи процессов усвоения и утраты языка. Экспериментальное исследование анафорических отношений местоимений в русском языке // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета. 2009. Сер. 9. Вып. 4. Ч. 1.</p>
    <p>Пятигорский, 2004 — <emphasis>Пятигорский А. М.</emphasis> Непрекращаемый разговор. СПб., 2004.</p>
    <p>Пятигорский, Мамардашвили, 1971 — <emphasis>Пятигорский А. М., Мамардашвили М. К.</emphasis> Три беседы о метатеории сознания // Труды по знаковым системам. Тарту, 1971. Т. 5.</p>
    <p>Пятигорский, Мамардашвили, 1982 — <emphasis>Пятигорский А. М., Мамардашвили М. К.</emphasis> Символ и сознание. Метафизические рассуждения о сознании, символике и языке. Иерусалим, 1982.</p>
    <p>Рахилина, 1997 — <emphasis>Рахилина Е. В.</emphasis> Основные идеи когнитивной семантики // Фундаментальные направления современной американской лингвистики. <emphasis>Кибрик А. А., Кобозева И. М., Секерина И. А.</emphasis> (ред.). М.: Изд-во МГУ, 1997.</p>
    <p>Рахилина, 1998 — <emphasis>Рахилина Е. В.</emphasis> Когнитивная лингвистика: История, персоналии, идеи, результаты // Семиотика и информатика. 1998. № 6.</p>
    <p>Резникова, 2005 — <emphasis>Резникова Ж. И.</emphasis> Интеллект и язык животных и человека: Основы когнитивной этологии. М.: Академкнига, 2005.</p>
    <p>Резникова, 2011 — <emphasis>Резникова Ж. И.</emphasis> Когнитивное поведение животных и его развитие в онтогенезе / / Теория развития. М.: Языки славянских культур, 2011.</p>
    <p>Редько, 2011 — <emphasis>Редько В. Г.</emphasis> Моделирование когнитивной эволюции — актуальное направление исследований // Естественный и искусственный интеллект. <emphasis>Дубровский Д. И., Лекторский В. А.</emphasis> (ред.). М., 2011.</p>
    <p>Реформатский, 1987 — <emphasis>Реформатский А. А.</emphasis> Лингвистика и поэтика. Принципы синхронного описания языка. М.: Наука, 1987.</p>
    <p>Решлен, 1966 — <emphasis>Решлен М.</emphasis> Экспериментальная психология. М.: Прогресс, 1966.</p>
    <p>Рокицкий, 1967 — <emphasis>Рокицкий П. Ф.</emphasis> Биологическая статистика. Минск, 1967.</p>
    <p>Руднев, 2000 — <emphasis>Руднев В. П.</emphasis> Прочь от реальности: Исследования по философии текста. М., 2000.</p>
    <p>Русакова, 2013 — <emphasis>Русакова М. В.</emphasis> Элементы антропоцентрической грамматики русского языка. М.: Языки славянской культуры, 2013.</p>
    <p>Рябова, 1968 — <emphasis>Рябова Т. В.</emphasis> Виды нарушения многозначности слова при афазии // Теория речевой деятельности. М., 1968.</p>
    <p>Сай, 1999 — <emphasis>Сай С. С.</emphasis> К проблеме выделения психолингвистических единиц порождения письменного текста // Проблемы детской речи. <emphasis>Смулаковская Р. Л.</emphasis> (ред.). 1999. СПб.: Изд. РГПУ, 1999.</p>
    <p>Сахарный, 1987 — <emphasis>Сахарный Л. В.</emphasis> Морфема как текст и морфема как часть текста // Морфемика: принципы и методы системного описания. <emphasis>Герд А. С., Бондарко Л. В.</emphasis> (ред.). Л.: Изд. ЛГУ, 1987.</p>
    <p>Сахарный, 1989 — <emphasis>Сахарный Л. В.</emphasis> Введение в психолингвистику. Л.: Изд. ЛГУ, 1989.</p>
    <p>Светозарова, 1982 — <emphasis>Светозарова Н. Д.</emphasis> Интонационная система русского языка. Л., 1982.</p>
    <p>Свистунова и др., 2008 — <emphasis>Свистунова Т. И., Гор К., Черниговская Т. В.</emphasis> К вопросу о сетевой и модулярной моделях в морфологии: экспериментальное исследование усвоения русских глагольных словоизменительных классов детьми // Вестник СПбГУ. 2008. Вып. 9.</p>
    <p>Северцов, 1939 — <emphasis>Северцов А. И.</emphasis> Морфологические закономерности эволюции. М.; Л., 1939.</p>
    <p>Секерина, 1997 — <emphasis>Секерина И. А.</emphasis> Психолингвистика // Фундаментальные направления современной американской лингвистики. <emphasis>Кибрик А. А., Кобозева И. М., Секерина И. А.</emphasis> (ред.). М.: Изд. МГУ, 1997.</p>
    <p>Селиверстова, Прозорова, 1992 — <emphasis>Селиверстова О. Н., Прозорова Л. А.</emphasis> Коммуникативная перспектива высказывания // Теория функциональной грамматики. Субъектность. Объектность. Коммуникативная перспектива высказывания. Определенность / неопределенность. <emphasis>Бондарко А. В.</emphasis> (ред.). СПб.: Наука, 1992.</p>
    <p>Сергиенко, 2006 — <emphasis>Сергиенко Е. А.</emphasis> Раннее когнитивное развитие: новый взгляд. М.: Институт психологии РАН, 2006.</p>
    <p>Сергиенко, 2008 — <emphasis>Сергиенко Е. А.</emphasis> Разумное поведение и язык. Вып. 1. Коммуникативные системы животных и язык человека. Проблема происхождения языка. <emphasis>Кошелев А. Д., Черниговская Т. В.</emphasis> (сост.). М.: Языки славянских культур, 2008.</p>
    <p>Сергиенко, Лебедева, Прусакова, 2009 — <emphasis>Сергиенко Е. А., Лебедева Е. И., Прусакова О. А.</emphasis> Модель психического как основа становления понимания себя и другого в онтогенезе человека. М.: Изд. Института психологии РАН, 2009.</p>
    <p>Серл, 2002 — <emphasis>Серл Дж.</emphasis> Открывая сознание заново. М.: Идея-Пресс, 2002.</p>
    <p>Сиротинина, 2003 — <emphasis>Сиротинина О. Б.</emphasis> Грамматика: Разговорная речь в системе функциональных стилей современного русского литературного языка. М., 2003.</p>
    <p>Скребцова, 2000 — <emphasis>Скребцова Т. Г.</emphasis> Американская школа когнитивной лингвистики. СПб.: Анатолия, 2000.</p>
    <p>Слобин, 1984 — <emphasis>Слобин Д. И.</emphasis> Когнитивные предпосылки развития грамматики // Психолингвистика. <emphasis>Шахнарович А. М.</emphasis> (сост.). М.: Прогресс, 1984.</p>
    <p>Слюсарь, 2009 — <emphasis>Слюсарь Н. А.</emphasis> На стыке теорий. Грамматика и информационная структура в русском и других языках. М., 2009.</p>
    <p>Соболевский, 1939 — <emphasis>Соболевский С. И.</emphasis> Грамматика латинского языка. М.: Учпедгиз, 1939.</p>
    <p>Степанов, 2018 — <emphasis>Степанов А. В.</emphasis> Чем нам интересно барокко? // Логос. 2018. № 4 (125).</p>
    <p>Стрельников и др., 2004 — <emphasis>Стрельников К. Н., Воробьев В. А., Рудас М. С., Черниговская Т. В., Медведев С. В.</emphasis> ПЭТ-исследование мозгового обеспечения восприятия фраз с синтагматическим членением // Физиология человека. 30 (2).</p>
    <p>Сумченко, 1999 — <emphasis>Сумченко Г. М.</emphasis> Дизорфография как следствие недоразвития языковой системы ребенка // Проблемы изучения детской речи. СПб., 1999.</p>
    <p>Тархан, Трауготт, Меерсон, 1981 — <emphasis>Тархан А. У., Трауготт Н. Н., Меерсон Я. А.</emphasis> Распознавание эмоциональных и просодических характеристик голоса и сложных неречевых звуков больными с локальными поражениями мозга // Журнал невропатологии и психиатрии имени С. С. Корсакова. 1981. Т. 81. Вып. 12.</p>
    <p>Теньер, 1988 — <emphasis>Теньер Л.</emphasis> Основы структурного синтаксиса. М.: Прогресс, 1988.</p>
    <p>Тестелец, 2003 — <emphasis>Тестелец Я. Г.</emphasis> Грамматические иерархии и типология предложения: Автореф. дис… канд. филол. наук. М., 2003.</p>
    <p>Тонконогий и др., 1978 — <emphasis>Тонконогий И. М., Бескадаров А. В., Вассерман Л. И.</emphasis> и др. Методика исследования восприятия эмоциональных, интонационных и индивидуальных характеристик речи // Психологические методы исследования личности в клинике. <emphasis>Кабанов М. М.</emphasis> (ред.). Л., 1978. Т. 87.</p>
    <p>Тульвисте, 1977 — <emphasis>Тульвисте П.</emphasis> Тип текста и тип мышления (заметки к одной общей проблеме семиотики и психологии) // Ученые записки Тартуского государственного университета. Вып. 426. Труды по романо-германской филологии. Тарту, 1977.</p>
    <p>Тульвисте, 1981 — <emphasis>Тульвисте П.</emphasis> Существует ли специфически детское вербальное мышление? // Вопросы психологии. 1981. № 5.</p>
    <p>Ухтомский, 2002 — <emphasis>Ухтомский А. А.</emphasis> Доминанта. СПб., 2002.</p>
    <p>Фант, 1964 — <emphasis>Фант Г.</emphasis> Акустическая теория речеобразования. М.: Наука, 1964.</p>
    <p>Финн, 2009а — <emphasis>Финн В.</emphasis> Синтез познавательных процедур и проблема индукции // Научно-техническая информация. Серия 2. Информационные процессы и системы. Изд. ВИНИТИ РАН. 2009. 6.</p>
    <p>Финн, 2009б — <emphasis>Финн В. К.</emphasis> К структурной когнитологии: феноменология сознания с точки зрения искусственного интеллекта // Вопросы философии. № 1.</p>
    <p>Фирсов, 1954 — <emphasis>Фирсов Л. А.</emphasis> // Физиологический журнал СССР. 1954. Т. 40. № 1.</p>
    <p>Фитч, 2013 — <emphasis>Фитч У. Т.</emphasis> Эволюция языка. М.: Языки славянских культур, 2013.</p>
    <p>Франк, 1922 — <emphasis>Франк С. Л.</emphasis> Очерк методологии общественных наук. М., 1922.</p>
    <p>Франк-Каменецкий, 1929 — <emphasis>Франк-Каменецкий И. Г.</emphasis> Первобытное мышление в свете яфетической теории и философии // Язык и литература. Л., 1929. Т. 3.</p>
    <p>Фрейденберг, 1998 — <emphasis>Фрейденберг О. М.</emphasis> Миф и литература древности. М., 1998.</p>
    <p>Фридрих, 1979 — <emphasis>Фридрих И.</emphasis> История письма. М.: Наука, 1979.</p>
    <p>Фрумкина, 1999 — <emphasis>Фрумкина Р. М.</emphasis> Когнитивная лингвистика или «психолингвистика наоборот»? // Язык и речевая деятельность. 1999. № 2.</p>
    <p>Фрумкина, 2001 — <emphasis>Фрумкина Р. М.</emphasis> Психолингвистика. М.: Академия, 2001.</p>
    <p>Холодович,1979 — <emphasis>Холодович А. А.</emphasis> Проблемы грамматической теории. Л.: Наука, 1979.</p>
    <p>Хомская, Москвина (ред.), 2000 — <emphasis>Хомская Е. Д., Москвина В. А.</emphasis> (ред.). Нейропсихология и психофизиология индивидуальных различий. М.; Оренбург, 2000.</p>
    <p>Храковская, 1978 — <emphasis>Храковская М. Г.</emphasis> Особенности мышления у больных с афазией: Автореф. дисс… канд. наук. Л., 1978.</p>
    <p>Храковский, 1970 — <emphasis>Храковский В. С.</emphasis> Конструкция пассивного залога // Категория залога: Материалы конференции. Л., 1970.</p>
    <p>Цветкова, 1997 — <emphasis>Цветкова Л. С.</emphasis> Нейропсихология счета, письма и чтения: нарушения и восстановление. М.: Юрист, 1997.</p>
    <p>Цвиккер, Фельдкеллер, 1971 — <emphasis>Цвиккер Э., Фельдкеллер Р.</emphasis> Ухо как приемник информации. М., 1971.</p>
    <p>Цейтлин, 2000 — <emphasis>Цейтлин С. Н.</emphasis> Язык и ребенок: лингвистика детской речи. М.: ВЛАДОС, 2000.</p>
    <p>Цивьян, 2005 — <emphasis>Цивьян Т. В.</emphasis> Модель мира и ее лингвистические основы. М.: URSS, 2005.</p>
    <p>Чалмерс, 2013 — <emphasis>Чалмерс Д.</emphasis> Сознающий ум. В поисках фундаментальной теории. М.: URSS, Либроком, 2013.</p>
    <p>Чернавский, 2014 — <emphasis>Чернавский Д. С.</emphasis> Синергетика и информация. Динамическая теория информации. М.: Либроком, 2014.</p>
    <p>Чернавский и др., 2004 — <emphasis>Чернавский Д. С., Карп В. П., Родштадт И. В., Никитин А. П., Чернавская Н. М.</emphasis> Распознавание. Аутодиагностика. Мышление. Синергетика и наука о человеке. М., 2004.</p>
    <p>Черниговская, 1993 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Эволюция языковых и когнитивных функций: физиологические и нейролингвистические аспекты: Дис… докт. биол. наук. СПб., 1993.</p>
    <p>Черниговская, 2001 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Нейронауки и лингвистика: как совместить парадигмы? // Междисциплинарность в науке и образовании. СПб., 2001.</p>
    <p>Черниговская, 2002 — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Экспериментальное исследование лексикона и морфологических процедур у говорящих на русском языке взрослых и детей: правила или аналогии? // Вестник РГНФ. 2002. 4.</p>
    <p>Черниговская, 2004а — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Мозг и язык: полтора века исследований // Теоретические проблемы языкознания. Сборник статей к 140-летию кафедры общего языкознания филфака СПбГУ. <emphasis>Вербицкая Л. А.</emphasis> (ред.). СПб., 2004.</p>
    <p>Черниговская, 2004b — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Homo Loquens: эволюция церебральных функций и языка // Журнал эволюционной биохимии и физиологии. Т. 40. № 5.</p>
    <p>Черниговская, 2004с — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Язык, мышление, мозг: основные проблемы нейролингвистики. Труды отделения историко-филологичеких наук РАН. М., 2004.</p>
    <p>Черниговская, 2004d — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Семиотика запахов: вербализация, синестезия, память // Петербургское лингвистическое общество: Научные чтения — 2003 (Язык и речевая деятельность). Т. 5. СПб., 2004.</p>
    <p>Черниговская, 2006а — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Зеркальный мозг, концепты и язык: цена антропогенеза // Искусственный интеллект: междисциплинарный подход. М., 2006.</p>
    <p>Черниговская, 2006b — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Экспериментальная лингвистика наступившего века и когнитивная наука как синтез гуманитарного и естественно-научного знания // Филология. Русский язык. Образование: Сборник статей, посвященный юбилею проф. Л. А. Вербицкой. СПб., 2006.</p>
    <p>Черниговская, 2006с — <emphasis>Черниговская. Т. В.</emphasis> Когнитивный романтизм в зеркале контекстов // Эпистемология и философия науки. 2006. Т. 9. № 3.</p>
    <p>Черниговская, 2008а — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> От коммуникационных сигналов к языку и мышлению человека: эволюция или революция? // Российский физиологический журнал имени И. М. Сеченова РАН. 2008. 94. 9.</p>
    <p>Черниговская, 2008b — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Человеческое в человеке: сознание и нейронная сеть // Проблема сознания в философиии науке. <emphasis>Дубровский Д. И.</emphasis> (ред.). М.: Институт философии РАН, 2008.</p>
    <p>Черниговская, 2010a — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Чтение в контексте когнитивного знания: Сборник материалов Первой Всероссийской научно-практической конференции «Открытое образование. Педагогика текста». СПб., 2010.</p>
    <p>Черниговская, 2010b — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Мозг и язык: врожденные модули или обучающаяся сеть? // Вестник РАН. М., 2010.</p>
    <p>Черниговская, 2010c — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Если зеркало будет смотреться в зеркало, что оно там увидит? (к вопросу об эволюции языка и сознания) // Сборник научных трудов «Когнитивные исследования». Вып. 4. М.: ИП РАН, 2010.</p>
    <p>Черниговская, 2012a — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Языки сознания: кто читает тексты нейронной сети? // Человек в мире знания: К 80-летию академика В. А. Лекторского. М.: Институт философии РАН, 2012.</p>
    <p>Черниговская, 2012b — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Нить Ариадны, или Пирожные «Мадлен»: Нейронная сеть и сознание // В мире науки. Scientific American. № 4.</p>
    <p>Черниговская, 2012c — <emphasis>Черниговская Т. В.</emphasis> Время — дом, где мы живем, или оно создается нашим мозгом? М., 2012.</p>
    <p>Черниговская, Морозов, 1974 — <emphasis>Черниговская Т. В., Морозов В. П.</emphasis> // Биофизика. 1974. № 19.</p>
    <p>Черниговская, Деглин, 1984 — <emphasis>Черниговская Т. В., Деглин В. Л.</emphasis> Проблема внутреннего диалогизма (нейрофизиологическое исследование языковой компетенции) // Ученые записки ТГУ: Труды по знаковым системам. Т. XVII. 1984.</p>
    <p>Черниговская, Анохин, 2008 — <emphasis>Черниговская Т. В., Анохин К. В.</emphasis> Зеркало для мозга. Биология разума займет главное место в науке XXI века // В мире науки. 2008.</p>
    <p>Черниговская, Ткаченко, 2010 — <emphasis>Черниговская Т. В., Ткаченко Е. С.</emphasis> Роль характеристик инпута в развитии языковой системы у детей и у взрослых, изучающих русский язык как иностранный // Сборник научных трудов «Когнитивные исследования». Вып. 5. М.: ИП РАН, 2010.</p>
    <p>Черниговская, Балонов, Деглин, 1983 — <emphasis>Черниговская Т. В., Балонов Л. Я., Деглин В. Л.</emphasis> Билингвизм и функциональная асимметрия мозга // Ученые записки Тартуского государственного университета. Труды по знаковым системам. XVI. 1983.</p>
    <p>Черниговская, Войнов, Гаврилова, 1995 — <emphasis>Черниговская Т., Воинов А., Гаврилова Т.</emphasis> Адаптивно-программная среда для тестирования функциональной асимметрии мозга и когнитивных стилей / / Материалы XI Конференции по нейрокибернетике. Ростов-на-Дону. 1995.</p>
    <p>Черниговская и др., 2000 — <emphasis>Черниговская Т. В., Светозарова Н. Д., Токарева Т. И., Третьяков Д. А., Озерский П. В., Стрельников К. Н.</emphasis> Специализация полушарий мозга в восприятии интонаций русского языка // Физиология человека. 2000. Т. 26. № 2.</p>
    <p>Черниговская и др., 2004 — <emphasis>Черниговская Т. В., Давтян С. Э., Петрова Н. Н., Стрельников К. Н.</emphasis> Специфика полушарной асимметрии восприятия интонаций в норме и при шизофрении // Физиология человека. 2004. 30 (4).</p>
    <p>Черниговская и др., 2005 — <emphasis>Черниговская Т. В., Гаврилова Т. А., Воинов А. В., Стрельников К. Н.</emphasis> Сенсомоторный латеральный профиль: тестирование и интерпретация // Физиология человека. 2005. 31 (2).</p>
    <p>Черниговская и др., 2008 — <emphasis>Черниговская Т. В., Гор К., Свистунова Т. И.</emphasis> Формирование глагольной парадигмы в русском языке: правила, вероятности, аналогии как основа организации ментального лексикона (экспериментальное исследование). <emphasis>Черниговская Т. В., Соловьев В. Д.</emphasis> (отв. ред.). Когнитивные исследования: Сборник научных трудов. Вып. 2. М., 2008.</p>
    <p>Черниговская и др., 2009 — <emphasis>Черниговская Т. В., Гор К., Свистунова Т. И., Петрова Т. Е., Храковская М. Г.</emphasis> Ментальный лексикон при распаде языковой системы у больных с афазией: экспериментальное исследование глагольной морфологии // Вопросы языкознания. 2009. № 5.</p>
    <p>Черниговская и др., 2018 — <emphasis>Черниговская Т. В., Алексеева С. В., Дубасова А. В., Петрова Т. Е., Прокопеня В. К., Чернова Д. А.</emphasis> Взгляд кота Шрёдингера: регистрация движений глаз в психолингвистических исследованиях. <emphasis>Черниговская Т. В., Петрова Т. Е.</emphasis> (ред.). 2-е изд. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2018.</p>
    <p><emphasis>Чистович и др., 1965 —</emphasis> Чистович Л. А., Кожевников В. А., Алякринский В. В., Бондарко Л. В., Голузина А. Г., Клаас Ю. А., Кузьмин Ю. И., Лисенко Д. М., Люблинская В. В., Федорова Н. А., Шупляков В. С., Шуплякова Р. М. <emphasis>Речь. Артикуляция и восприятие, М. — Л., 1965.</emphasis></p>
    <p>Чуприкова, 1985 — <emphasis>Чуприкова Н. И.</emphasis> Психика и сознание как функция мозга. М.: Наука, 1985.</p>
    <p>Шарден, 1987 — <emphasis>Шарден Т. де.</emphasis> Феномен человека. М.: Наука, 1987.</p>
    <p>Шведова, 2003 — <emphasis>Шведова Н. Ю.</emphasis> Очерки по синтаксису русской разговорной речи. 2-е изд. М.: Наука, 2003.</p>
    <p>Шехтер, 1967 — <emphasis>Шехтер М. С.</emphasis> Психологические проблемы узнавания. М., 1967.</p>
    <p>Шилков, 2006 — <emphasis>Шилков Ю. М.</emphasis> Язык, сознание, мозг: когнитивистская парадигма // Эпистемология и философия науки. 2006. Т. 9. № 3.</p>
    <p>Шмальгаузен, 1940 — <emphasis>Шмальгаузен И. И.</emphasis> Пути и закономерности эволюционного процесса. М. — Л., 1940.</p>
    <p>Шмальгаузен, 1946 — <emphasis>Шмальгаузен И. И.</emphasis> Проблемы дарвинизма. М.: Изд. АН СССР, 1946.</p>
    <p>Шнитке, 1994 — <emphasis>Шнитке А.</emphasis> Беседы с Альфредом Шнитке. <emphasis>Ивашкин А. В.</emphasis> (сост.). М., 1994.</p>
    <p>Шопенгауэр, 1992 — <emphasis>Шопенгауэр А.</emphasis> Мир как воля и представление // Собрание сочинений. Т. 1. Книга вторая: О мире как воле. М., 1992.</p>
    <p>Шрёдингер, 2000 — <emphasis>Шрёдингер Э.</emphasis> Разум и материя. Ижевск: РХД, 2000.</p>
    <p>Шрёдингер, 2002 — <emphasis>Шрёдингер Э.</emphasis> Что такое жизнь? // Физический аспект живой клетки. 3-е изд. Ижевск: РХД, 2002.</p>
    <p>Шрёдингер, 2009 — <emphasis>Шрёдингер Э.</emphasis> Мой взгляд на мир. М.: Либроком, 2009.</p>
    <p>Шухардт, 1950 — <emphasis>Шухардт Г. О.</emphasis> О книге Ф. де Соссюра «Курс общей лингвистики» // Избранные статьи по языкознанию. М., 1950.</p>
    <p>Щерба, 1956 — <emphasis>Щерба Л. В.</emphasis> О трояком аспекте языковых явлений и об эксперименте в языкознании // Хрестоматия по истории языкознания XIX–XX веков. <emphasis>Звегинцев В. А.</emphasis> (сост.). М.: Учпедгиз, 1956.</p>
    <p>Щерба, 1958 — <emphasis>Щерба Л. В.</emphasis> Избранные работы по языкознанию и фонетике. Т. 1. Л.: Изд. ЛГУ, 1958.</p>
    <p>Щерба, 1974 — <emphasis>Щерба Л. В.</emphasis> Языковая система и речевая деятельность. Л.: Наука, 1974.</p>
    <p>Эльконин, 1956 — <emphasis>Эльконин Д. Б.</emphasis> Некоторые вопросы психологии усвоения грамоты // Вопросы психологии. 1956. № 5.</p>
    <p>Эльконин, 1959 — <emphasis>Эльконин Д. Б.</emphasis> Формирование умственного действия словоизменения и его значение для обучения грамоте // Доклады АПН РСФСР. 3.</p>
    <p>Юл, Кендалл, 1960 — <emphasis>Юл Дж. Э., Кендалл М. Дж.</emphasis> Теория статистики. М., 1960.</p>
    <p>Юрасов, 2011 — <emphasis>Юрасов А. А.</emphasis> Искусственный интеллект и темпоральная структура сознания / / Естественный и искусственный интеллект. <emphasis>Дубровский Д. И., Лекторский В. А.</emphasis> (ред.). М., 2011.</p>
    <p>Яглом, 1983 — <emphasis>Яглом И. М.</emphasis> Почему высшую математику открыли одновременно Ньютон и Лейбниц? (Размышления о математическом мышлении и путях познания мира) // Число и мысль. Вып. 6. М., 1983.</p>
    <p>Якобсон, 1983 — <emphasis>Якобсон Р. О.</emphasis> Поэзия грамматики и грамматика поэзии // Семиотика. М.: Радуга, 1983.</p>
    <p>Якобсон, 1985 — <emphasis>Якобсон Р. О.</emphasis> Избранные работы. М., 1985.</p>
    <p>Янковский, Боринская, 2009 — <emphasis>Янковский Н. К., Боринская С. А.</emphasis> Генетические исследования как основа интеграции наук о жизни и человеке // Вестник ВОГиС. 2009. Т. 13. № 2.</p>
    <p>Abeles et al., 1994 — <emphasis>Abeles M., Prut Y., Bergman H., Vaaria E.</emphasis> Synchronization in neuronal transmission and its importance for information processing. Progress in Brain Research. 1994. 102.</p>
    <p>Achutina et al., 1999 — <emphasis>Achutina T., Kurgansky A., Polinsky M., Bates E.</emphasis> Processing of grammatical gender in a three-gender system: Experimental evidence from Russian. Journal of Psycholinguistic Research. 1999. 28. 6.</p>
    <p>Aitchison, 2007 — <emphasis>Aitchison J.</emphasis> The Seeds of Speech: Language Origin and Evolution. Cambridge University Press. 2007.</p>
    <p>Aitchison, 2007 — <emphasis>Aitchison J.</emphasis> The Articulate Mammal: An Introduction to Psycholinguistics. London. NY. Routledge. 2007. (1st ed. 1998).</p>
    <p>Akmajian, Jackendoff, 1970 — <emphasis>Akmajian A., Jackendoff R.</emphasis> Corefentiality and Stress. Linguistic Inquiry. 1970. 1.</p>
    <p>Albert M. L., Obler, 1978 — <emphasis>Albert M. L., Obler L. K.</emphasis> The bilingual brain. Neuropsychological and neurolinguistic aspects of bilingualism. NY. San Franc. London. Academic Press. 1978.</p>
    <p>Aleksandrovicz, 1962 — <emphasis>Aleksandrovicz D.</emphasis> The meaning of metaphor. Menninger Clinic Bulletin. 1962.</p>
    <p>Allott, 2001 — <emphasis>Allott R.</emphasis> The Great Mosaic Eye. Language and Evolution. The Book Guild Ltd. Sussex. England. 2001.</p>
    <p>Alpert et al., 2000 — <emphasis>Alpert M., Rosenberg S. D., Pouget E. R., Shaw R. J.</emphasis> Prosody and lexical accuracy in flat affect schizophrenia. Psychiatry Research. 2000. V. 97. 2–3.</p>
    <p>Alpherts et al., 2002 — <emphasis>Alpherts W. C. J., Vermeulen J., Franken M. L. O., Hendriks M. P. H., Van Veelen C. W. M., Van Rijen P. C.</emphasis> Lateralization of auditory rhythm length in temporal lobe lesions. Brain and Cognition. 2002. V. 49. 1.</p>
    <p>Amaral, 2002 — <emphasis>Amaral D. G.</emphasis> The primate amygdala and the neurobiology of social behavior: implications for understanding social anxiety. Biological Psychiatry. 51.</p>
    <p>Amore, 1963 — <emphasis>Amore J.</emphasis> The principle of odour classifications. Nature. 1963. 198.</p>
    <p>Anderson et al., 1994 — <emphasis>Anderson M. C., Bjork R. A., Bjork E. L.</emphasis> Remembering can cause forgetting: Retrieval dynamics in long-term memory. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory &amp; Cognition. 1994. V. 20.</p>
    <p>Andrew, 2002 — <emphasis>Andrew S.</emphasis> Communicating a new gene vital for speech and language. Clinical Genetics. 2002.</p>
    <p>Andrews, 1996 — <emphasis>Andrews E.</emphasis> Gender and declension shifts in Contemporary Standard Russian: Markedness as a semiotic principle. Toward a Calculus of Meaning: Studies in Markedness, Distinctive Features and Deixis. <emphasis>Andrews E., Tobin Y.</emphasis> (eds.). Amsterdam. John Benjamins. 1996.</p>
    <p>Andrews, 2000 — <emphasis>Andrews E.</emphasis> Recasting animacy: The codification of perceptual distinctions in language. Between Grammar and Lexicon. <emphasis>Contini-Morava E., Tobin Y.</emphasis> (eds.). Amsterdam. John Benjamins. 2000.</p>
    <p>Andrews et al., 1993 — <emphasis>Andrews E., Staddon N., Zaiim M. S. J., Borchardt F. L.</emphasis> Gender signalling in Russian: A contrastive analysis of native speakers and artificial neural networks. Language Quarterly. 1993. 31.</p>
    <p>Annett, Annett, 1991 — <emphasis>Annett M., Annett J.</emphasis> Handedness for eating in gorillas. Cortex. 1991. 27.</p>
    <p>Arbib, 2001 — <emphasis>Arbib M. A.</emphasis> Co-evolution of human consciousness and language. Cajal and consciousness: Scientific approaches to consciousness on the centennial of Ramon y Cajal’s Textura. <emphasis>Marijuan P. C.</emphasis> (ed.). Annals of the New York Academy of Sciences. 929. 2001.</p>
    <p>Arbib, 2002 — <emphasis>Arbib M. A.</emphasis> The mirror system, imitation, and the evolution of language. Imitaion in animals and artifacts. <emphasis>Nahaniv C., Dautenhahn K.</emphasis> (eds.). Cambridge (MA). The MIT Press. 2002.</p>
    <p>Arbib, 2003 — <emphasis>Arbib M. A.</emphasis> Protosign and protospeech: An expanding spiral. Behavioral and Brain Sciences. 2003. 26 (2).</p>
    <p>Arbib, 2004 — <emphasis>Arbib M. A.</emphasis> From Monkey-like Action Recognition to Human Language: An Evolutionary Framework for Neurolinguistics. Behavioral and Brain Sciences. 2004.</p>
    <p>Arbib, Rizzolatti, 1997 — <emphasis>Arbib M. A., Rizzolatti G.</emphasis> Neural expectations: A possible evolutionary path from manual skills to language. Communication and Cognition. 29. 1997.</p>
    <p>Arbib, Mundhenk, 2005 — <emphasis>Arbib M. A., Mundhenk T. N.</emphasis> Schizophrenia and the mirror system: and essay. Neuropsychologia. 43. 2005.</p>
    <p>Arieti, 1955 — <emphasis>Arieti S.</emphasis> Some aspects of language in schizophrenia. On expressive language. <emphasis>Werner H.</emphasis> (ed.). Worster Mass. Clark University Press. 1955.</p>
    <p>Arsh, Nerlov, 1950 — <emphasis>Arsh S., Nerlov H.</emphasis> The development of function terms in children. Perspectives in psychological theory. <emphasis>Kaplan B.</emphasis> (ed.). Wapner S. N. Y. International Universities Press. 1950.</p>
    <p>Avrutin, Wexler, 1999 — <emphasis>Avrutin S., Wexler S.</emphasis> Development of Principle B in Russian: Conindexation at LF and Coreference. Massachusetts. 1999.</p>
    <p>Avrutin, Lubarsky, Greene, 1999 — <emphasis>Avrutin S., Lubarsky S., Greene J.</emphasis> Comprehension of contrastive stress by Broca’s aphasics. Brain and Language. 1999. 70.</p>
    <p>Avrutin, Haverkort, Hout, 2001 — <emphasis>Avrutin S., HaverkortM., Van Hout A. M. H.</emphasis> Brain and Language. San Diego. Academic Press. 2001.</p>
    <p>Avrutin, Vasic, Zuckerman, 2002 — <emphasis>Avrutin S., Vasic N., Zuckerman Sh.</emphasis> The Syntax-Discourse Interface and the Interpretatin of Pronominals by Dutch-Speaking Children. Proceedings of the 25th Boston University Conference on Language Development. Boston. 2002.</p>
    <p>Baaw, Ruigendijk, Cuetos, 2003 — <emphasis>Baaw S., Ruigendijk E., Cuetos F.</emphasis> The interpretation of contrastive stress in Spanish-speaking children. <emphasis>Van Kampen J., Baauw S.</emphasis> (eds.). Proceedings of GALA 2003. Occasional Series 2. LOT. Utrecht.</p>
    <p>Baayen, 2003 — <emphasis>Baayen H.</emphasis> Probabilistic approaches to morphology. <emphasis>Bod R., Hay J., Jannedy S.</emphasis> (eds.). Probabilistic Linguistics. Cambridge (MA): The MIT Press. 2003.</p>
    <p>Babby, 1980 — <emphasis>Babby L.</emphasis> Existential Sentences and Negation in Russian. Ann Arbor: Karoma Publishers. 1980.</p>
    <p>Babby, 1988 — <emphasis>Babby L.</emphasis> Noun phrase internal case agreement in Russian. <emphasis>Barlow M., Ferguson C. A.</emphasis> (eds.). Agreement in Natural Language. Stanford. CSLI. 1988.</p>
    <p>Babby, 2001 — <emphasis>Babby L.</emphasis> The genitive of negation: A unified analysis. <emphasis>Franks S.</emphasis> et al. (eds.). Annual Workshop on Formal Approaches to Slavic Linguistics. The Bloomington Meeting 2000 (FASL 9). Ann Arbor: Michigan Slavic Publications. 2001.</p>
    <p>Badecker et al., 1996 — <emphasis>Badecker W., Rapp B., Caramazza A.</emphasis> Lexical morphology and the two orthographic routes. Cognitive Neuropsychology. 1996. 13. 2.</p>
    <p>Baron, 1974 — <emphasis>Baron J.</emphasis> Facilitation of spelling by spelling constraints. Canadian Journal of Psychology. 1974. 28.</p>
    <p>Baron, Risch, 1987 — <emphasis>Baron M., Risch N.</emphasis> The spectrum concept of schizophrenia: evidence for a genetic-environmental continuum. Journal of Psychiatric Research. 1987. V. 21. 3.</p>
    <p>Baron-Cohen, 1995 — <emphasis>Baron-Cohen S.</emphasis> Mindblindness: An Essay on Autism and Theory of Mind. Cambridge (MA). The MIT Press. 1995.</p>
    <p>Baron-Cohen et al., 1994 — <emphasis>Baron-Cohen S., Ring H., Moriarty J., Schmitz B., Costa D., Ell P.</emphasis> Recognition of mental state terms. Clinical findings in children with autism and a functional neuroimaging study of normal adults. British Journal of Psychiatry. 1994. 165.</p>
    <p>Baron-Cohen et al., 2000 — <emphasis>Baron-Cohen S., Ring H. A., Bullmore E. T., Wheelwright S., Ashwin C., Williams S. C.</emphasis> The amygdala theory of autism. Neuroscience and Biobehavioral Rev. 2000. 24.</p>
    <p>Barry, Bastiani, 1997 — <emphasis>Barry C., Bastiani P.</emphasis> Lexical priming of non-word spelling in the regular orthography of Italian. Reading and Writing. 1997. 9. 5–6.</p>
    <p>Baur, Grzybek, 1985 — <emphasis>Baur R. S., Grzybek P.</emphasis> Neuropsychologische Grundlagen des Fremdsprachen-werb. Gunter Narr Verlag Tubingen. 1985.</p>
    <p>Bechtereva, Gretchin, 1968 — <emphasis>Bechtereva N. P., Gretchin V. B.</emphasis> Physiological foundations of mental activity. Int. Rev. Neurobiol. 1968. V. 11.</p>
    <p>Bechtereva et al., 2004 — <emphasis>Bechtereva N. P., Korotkov A. D., Pakhomov S. V., Roudas M. S., Starchenko M. G., Medvedev S. V.</emphasis> PET study of brain maintenance of verbal creative activity. Int. J. Psychophysiol. 2004. 53.</p>
    <p>Becoming Loquens — <emphasis>Bichakjian B., Chernigovskaya T., Kendon A., Moeller A.</emphasis> (eds.). Bochum Publications in Evolutionary Cultural Semiotics. Frankfurt/ Main. Berlin. Bern. Bruxelles. NY. Oxford. Wien. Peter Lang. 1. 2000.</p>
    <p>Bellugi, Wang, Jernigan, 1994 — <emphasis>Bellugi U., Wang P., Jernigan T.</emphasis> Williams syndrome: An unusual europsychological propfile. <emphasis>Broman S., Grafman J.</emphasis> (eds.). Atypical cognitive deficits in developmental disorders. Implications for brain function. Hillsdale. NJ. Lawrence Erlbaum Associates. 1994.</p>
    <p>Bentin et al., 1985 — <emphasis>Bentin S., McCarthy G., Wood C. C.</emphasis> Event-related potentials, lexical decision and semantic priming. Electroencephalography and dinical Neurophysiology. 1985. 60.</p>
    <p>Benton, Hecaen, 1970 — <emphasis>Benton A. L., Hecaen H.</emphasis> Stereoscopic vision in patients with unilateral cerebral disease. Neurobiology. 1970. V. 20.</p>
    <p>Berent, Frost, 1997 — <emphasis>Berent I., Frost R.</emphasis> The inhibition of polygraphic consonants in spelling Hebrew: Evidence for recurrent assembly of spelling and phonology in usual word recognition. <emphasis>Perfetti Ch., Rieben L., Fayol M.</emphasis> (eds.). Learning to Spell. Research Theory and Practice across Languages. Mahwah (NJ). Lawrence Erlbaum. 1997.</p>
    <p>Bergman et al., 1988 — <emphasis>Bergman B., Hudson P., Eling P.</emphasis> How simple complex words can be: Morphological processing and word representations. Quarterly Journal of Experimental Psychology. 4OA. 1988.</p>
    <p>Berwick et al., 2013 — <emphasis>Berwick R. C., Friederici A. D., Chomsky N., Bolhuis J. J.</emphasis> Evolution, brain, and the nature of language Trends in Cognitive Sciences. February 2013. V. 17. No. 2.</p>
    <p>Berlin, Kay, 1969 — <emphasis>Berlin B., Kay P.</emphasis> Basic Color Terms. Berkeley. Los Angeles. University of California Press. 1969.</p>
    <p>Besner, Daniels, Slade, 1982 — <emphasis>Besner D., Daniels S., Slade C.</emphasis> Ideogram reading and right hemisphere language. British journal of psychology. 1982. 73.</p>
    <p>Best, 1988 — <emphasis>Best C. T.</emphasis> The emergence of cerebral asymmetries in early human development: A literature review and a neuroembryological model. <emphasis>Molfese D. L., Sagalowitz S. J.</emphasis> (eds.). Brain Lateralisation in Children. Developmental Implications. NY. Guilford Press. 1988.</p>
    <p>Bever, 1970 — <emphasis>Bever O. G.</emphasis> The cognitive basis — for linguistic structures. <emphasis>Hayes I. E.</emphasis> (ed.). Cognition and the development of language. NY. 1970.</p>
    <p>Bever, 1975 — <emphasis>Bever T. G.</emphasis> Cerebral asymmetries in humans are due to the differentiation in two incompatible processes: Holistic and analytic. Ann. NY. Acad. Sci. 1975. V. 263.</p>
    <p>Bichakjian, 1988 — <emphasis>Bichakjian B.</emphasis> Evolution in language. Ann Arbor. MI Karoma. 1988.</p>
    <p>Bichakjian, 1991 — <emphasis>Bichakjian B.</emphasis> Evolutionary patterns in linguistics. Studies in Language Origins. <emphasis>Wind J.</emphasis> (ed.). Amsterdam. Philadelphia. Benjiamins. 1991.</p>
    <p>Bichakjian, 2002 — <emphasis>Bichakjian B.</emphasis> Language in a Darwinian Perspective. Bochum Publications in Evolutionaru Cultural Semiotics. <emphasis>Koch W.</emphasis> (ed.). Peter Lang. Frankfurt/Mein. Berlin. Bruxelles. NY. Oxfrod. Wien. Bern. 2002.</p>
    <p>Bichakjian et al., 2000 — <emphasis>Bichakjian В., Chernigovskaya T., Kendon A., Moeller A.</emphasis> (eds.). «Becoming Loquens» — Bochum Publications in Evolutionary Cultural Semiotics. Peter Lang. Frankfurt/Main. Berlin. Bern. Bruxelles. NY. Oxford. Wien. V. 1. 2000.</p>
    <p>Bickerton, 1990 — <emphasis>Bickerton D.</emphasis> Language and Species. Chicago. University of Chicago Press. 1990.</p>
    <p>Bickerton, 2003 — <emphasis>Bickerton D.</emphasis> Symbol and structure: a comprehensive framework for language evolution. <emphasis>Christiansen M. H., Kirby S.</emphasis> (eds.). Language Evolution. The States of the Art. Oxford University Press. 2003.</p>
    <p>Bickerton, 2007 — <emphasis>Bickerton D.</emphasis> Language evolution: A brief guide for linguists. Lingua. 117 (3). 2007.</p>
    <p>Billow, 1977 — <emphasis>Billow R.</emphasis> Metaphor: A Review of Psychological Literature. Psychological Bulletin. 1977. V. 84. 1.</p>
    <p>Bird et al., 2003 — <emphasis>Bird H., Lambon Ralph M. A., Seidenberg M. S., McClelland J. L., Patterson K.</emphasis> Deficits in phonology and past-tense morphology: What’s the connection? Journal of Memory and Language. 48. 2003.</p>
    <p>Bishop, North, Donlan, 1995 — <emphasis>Bishop D., North T., Donlan C.</emphasis> Genetic basis of specific language impairment: evidence from a twin study. Dev. Med. Child Neurol. 37. 56–57. 1995.</p>
    <p>Bishop, 2013 — <emphasis>Bishop D. V. M.</emphasis> Cerebral Asymmetry and Language Development: Cause, Correlate, or Consequence? Science. 340. 2013.</p>
    <p>Blesses, 1998 — <emphasis>Bleses D.</emphasis> The Role of Input, Productivity and Transparency in Danish Children’s Acquisition of Past Tense Morphology. Odense working papers in language and communication. 1998. 17.</p>
    <p>Bloom, 2002 — <emphasis>Bloom P.</emphasis> How Children Learn the Meanings of Words. MIT Press. 2002.</p>
    <p>Blumstein, Cooper, 1974 — <emphasis>Blumstein S., Cooper W. E.</emphasis> Hemispheric processing of intonation contours. Cortex. 1974. V. 10. 2.</p>
    <p>Bock, 1986 — <emphasis>Bock J. K.</emphasis> Syntactic persistence in language production. Cognitive Psychology. 1986. 18.</p>
    <p>Boddy, 1986 — <emphasis>Boddy J.</emphasis> Event-related potentials in chronometric analysis of primed word recognition with different stimulus onset asynchronies. Psychophysiology. 1986. 23.</p>
    <p>Bolhuis, Everaert (eds.)., 2013 — <emphasis>Bolhuis J. J., Everaert M.</emphasis> (eds.). Birdsong, speech, and language. MIT Press. 2013.</p>
    <p>Bongard, Zykov, Lipson, 2006 — <emphasis>Bongard J., Zykov V., Lipson H.</emphasis> Resilient machines through continuous self-modelling. Science. 2006. 17 Nov. V. 314.</p>
    <p>Borod et al., 1983 — <emphasis>Borod I., Obler L., Albert M., Stiegel S.</emphasis> Lateralization for pure tone perception as a function of age and sex. Cortex. 1983. V. 1. 2.</p>
    <p>Borod et al., 1989 — <emphasis>Borod J. C., Alpert M., Brozgold A., Martin C., Welkowitz J., Diller L., Peselow E., Angrist B., Lieberman A.</emphasis> A preliminary comparison of flat affect schizophrenics and brain-damaged patients on measures of affectiveprocessing. Journal of Communicative Disorders. 1989. V. 22. 2.</p>
    <p>Botha, Knight (ed.), 2009 — <emphasis>Botha R., Knight C.</emphasis> (ed.). The Prehistory of Language. Oxford University Press. 2009.</p>
    <p>Bottini et al., 1994 — <emphasis>Bottini G., Corcoran R., Sterzi R., Paulesu E., Schenone P., Scarpa P., Frackowiak R. S. J., Frith C. D.</emphasis> The role of the right hemisphere in the interpretation of figurative aspects of language. A positron emission tomography activation study. Brain. 1994. V. 117. 6.</p>
    <p>Bowers et al., 1987 — <emphasis>Bowers D., Coslett H. B., Bauer R. M.</emphasis> et al. Comprehension of emotional prosody following unilateral hemispheric lesions: Processing defect versus distraction defect. Neuropsychologia. 1987. V. 25.</p>
    <p>Brabera et al., 2005 — <emphasis>Braber N., Patterson K., Ellis K., Lambon Ralph M. A.</emphasis> The relationship between phonological and morphological deficits in Broca’s aphasia: Further evidence from errors in verb inflection. Brain and Language. 2005. 92.</p>
    <p>Bradshaw, Nettleton, 1981 — <emphasis>Bradshaw J. L., Nettleton N. C.</emphasis> The nature of hemispheric specialization in man. Behav. and Brain Sci. 1981. V. 4.</p>
    <p>Brain asymmetry, 1995 — Brain asymmetry. <emphasis>Davidson R., Hugdahl K.</emphasis> (eds.). The MIT Press. 1995.</p>
    <p>Branigan et al., 1995 — <emphasis>Branigan H. P., Pickering M. J., Liversedge S. P., Stewart A. J., Urbach T. P.</emphasis> Syntactic priming: Investigating the mental representation of language. Journal of Psycholinguistic Research. 1995. 24.</p>
    <p>Bresnan, Hay, 2007 — <emphasis>Bresnan J., Hay J.</emphasis> Gradient grammar: An effect of animacy on the syntax of give in New Zeland and American English. Lingua. 2007. 118. (www.stanford.edu/~bresnan/anim-spokensyntax-final.pdf).</p>
    <p>Bruner, 1962 — <emphasis>Bruner J.</emphasis> The condition of creativity. Contemporary approaches to creative thinking. <emphasis>Ilenry W.</emphasis> (ed.). NY. Atherton Press. 1962.</p>
    <p>Brunet, Guy, Pilbeam et al., 2002 — <emphasis>Brunet M., Guy F., Pilbeam D. et al.</emphasis> A new hominid from the Upper Miocene of Chad, Central Africa. Nature. 418. 2002.</p>
    <p>Buchanan, Besner, 1995 — <emphasis>Buchanan L., Besner D.</emphasis> Reading aloud: Evidence for the use of a whole word nonsemantic pathway. Canadian Journal of Experimental psychology. 1995. 47.</p>
    <p>Buchanan et al., 2000 — <emphasis>Buchanan T. W., Lutz K., Mirzazade S., Specht K., Shah N. J., Zilles K., Jancke L.</emphasis> Recognition of emotional prosody and verbal components of spoken language: an fMRI study. Cognitive Brain Res. 2000. 9.</p>
    <p>Buckner et al., 2000 — <emphasis>Buckner R. L., Koutstaal W., Schacter D. L., Rosen B. R.</emphasis> Functional MRI evidence for a role of frontal and inferior temporal cortex in amodal components of priming. Brain. 2000. 12.</p>
    <p>Burani, Caramazza, 1987 — <emphasis>Burani C., Caramazza A.</emphasis> Representation and processing of derived words. Language and Cognitive Processes. 1987.</p>
    <p>Burns et al., 2003 — <emphasis>Burns J. K., Job D. E., Bastin M. E., Whalley H. C., McGillivray T., Johnstone E. C., Lawrie S. M.</emphasis> Structural dysconnectivity in schizophrenia: a diffusion tensor MRI study. British Journal of Psychiatry. 2003. 182.</p>
    <p>Butterworth, 1983 — <emphasis>Butterworth B.</emphasis> Lexical representation. Language Production. V. 2. London. Academic Press. 1983.</p>
    <p>Bybee, 1985 — <emphasis>Bybee J. L.</emphasis> Morphology: A study of the relation between meaning and form. Amsterdam. 1985.</p>
    <p>Bybee, 1988 — <emphasis>Bybee J. L.</emphasis> Morphology as lexical organization. <emphasis>Hammond M., Noonan M.</emphasis> (eds.). Theoretical morphology. San Diego. 1988.</p>
    <p>Bybee, 1994 — <emphasis>Bybee J. L.</emphasis> Productivity, regularity and fusion: how languages use affects the lexicon. <emphasis>Singh R., Desrochers R.</emphasis> (eds.). Trubetzkoy’s orphan. Proceedings of the Montreal roundtable «Morphology: contemporary responses». Amsterdam. Philadelphia. 1994.</p>
    <p>Bybee, 1995 — <emphasis>Bybee J.</emphasis> Regular morphology and the lexicon. Language and Cognitive Processes. 1995. 10. 5.</p>
    <p>Bybee, 2001 — <emphasis>Bybee J.</emphasis> Phonology and Language Use [= Cambridge Studies in Linguistics, 94]. Cambridge. Cambridge University Press. 2001.</p>
    <p>Bybee, 2006 — <emphasis>Bybee J.</emphasis> Frequency of Use and the Organization of Language. Oxford: Oxford University Press. 2006.</p>
    <p>Bybee, Hopper (eds.), 2001 — <emphasis>Bybee J., Hopper P.</emphasis> (eds.). Frequency Effects and the Emergence of Linguistic Structure. Amsterdam. John Benjamins. 2001.</p>
    <p>Bybee, Slobin, 1982 — <emphasis>Bybee J. L., Slobin D. I.</emphasis> Rules and schemas in the development and use of the English past tense. Language. 1982. 58.</p>
    <p>Byrne, Byrne, 1991 — <emphasis>Byrne R. W., Byrne J. M.</emphasis> Hand preference in the skilled gathering tasks of mountain gorillas (Gorilla g.berengei). Cortex. 1991. 27.</p>
    <p>Cain A., Maupin, 1961 — <emphasis>Cain A., Maupin B.</emphasis> Interpretation within the metaphor. Menninger Clinic Bulletin. 1961. 25.</p>
    <p>Caivano, 1994 — <emphasis>Caivano J. L.</emphasis> Color and sound: physical and psychophysiological relations. Color. Research and application. 1994. 19 (2).</p>
    <p>Calder et al., 2002 <emphasis>— Calder A. J., Lawrence A. D., Keane J., Scott S. K., Owen A. M., Christoffels I., Young A. W.</emphasis> Reading the mind from eye gaze. Neuropsychologia. 2002. 40.</p>
    <p>Cameron, 1964 — <emphasis>Cameron N.</emphasis> Experimental analysis of schizophrenic thinking. Language a. thought in schizophrenia. <emphasis>Kasanin J.</emphasis> (ed.). NY. Norlon. 1964.</p>
    <p>Caplan, Alpert, Waters, 1999 — <emphasis>Caplan D., Alpert N., Waters G.</emphasis> PET studies of syntactic processing with auditory sentence presentation. Neuroimage. 1999. V. 9.</p>
    <p>Caramazza, Hillis, 1990 — <emphasis>Caramazza A., Hillis A. E.</emphasis> Spatial representation of words in the brain implied by the studies of a unilateral neglect patient. Nature. 346.</p>
    <p>Caramazza et al., 1988 — <emphasis>Caramazza A., Laudanna A., Romani C.</emphasis> Lexical access and inflectional morphology. Cognition. 1988. 28.</p>
    <p>Caruth, Ekstein, 1966 — <emphasis>Caruth E., Ekstein R.</emphasis> Interpretation within the metaphor: Further considerations. American Acad. Of Child Psychiatry Journal. 1966. 5.</p>
    <p>Castelli et al., 2000 — <emphasis>Castelli F., Happé F., Frith U., Frith C.</emphasis> Movement and mind: a functional imaging study of perception and interpretation of complex intentional movement patterns. Neuroimage. 2000. 12.</p>
    <p>Catania, 2000 — <emphasis>Catania Ch. A.</emphasis> Learning. Prentice Hall. Upper Saddle River. NJ. 2003.</p>
    <p>Cavalli-Sforza, 2000 — <emphasis>Cavalli-Sforza L. L.</emphasis> Genes, Peoples, and Languages. NY. North Point Press. 2000.</p>
    <p>Chalmers, 1996 — <emphasis>Chalmers D. J.</emphasis> The conscious mind. In search of a fundamental theory. NY. Oxford Univ. Press. 1996.</p>
    <p>Chalmers, 2002 — <emphasis>Chalmers D. J.</emphasis> (ed.). Philosophy of mind: Classical and contemporary readings. Oxford. 2002.</p>
    <p>Chapman et al., 1964 — <emphasis>Chapman I., Chapman J., Miller G.</emphasis> A theory of verbal behaviour in schizophrenia. Progress in experimental personality research. <emphasis>MatherB.</emphasis> (ed.). NY. Acad. Press. 1964.</p>
    <p>Cheney D. L., Seyfarth, 1990 — <emphasis>Cheney D. L., Seyfarth R. M.</emphasis> How Monkeys See the World. Chicago. Univer. Chicago Press. 1990.</p>
    <p>Chernigovskaya, 1992 — <emphasis>Chernigovskaya T.</emphasis> Intonation processing and hemispheric mechanisms: arbitrary linguistics and universal Biology. Paperpresente dat 8th An. Meeting of LOS. Cambridge. 1992.</p>
    <p>Chernigovskaya, 1994 — <emphasis>Chernigovskaya T.</emphasis> Cerebral lateralization for cognitive and linguistic abilities neuropsychological and cultural aspects. Studies in Language Origins. V. III. John Benhamins Publ. Co. Amsterdam-Philadelphia. 1994.</p>
    <p>Chernigovskaya, 1996 — <emphasis>Chernigovskaya T.</emphasis> Cerebral asymmetry — a neuropsychological parallel to semiogenesis. Acta Coloquii. Bochum publications in Evolutionary Cultural Semiotics, Language in the Wurm Glaciation. <emphasis>Figge U., Koch W.</emphasis> (eds.). V. 27. 1996.</p>
    <p>Chernigovskaya, 1999 — <emphasis>Chernigovskaya T.</emphasis> Neurosemiotic Approach to Cognitive Functions. Journal of the International Association for Semiotic Studies. Semiotica. V. 127. 1/4. 1999.</p>
    <p>Chernigovskaya, 2002 — <emphasis>Chernigovskaya T.</emphasis> Olfactory and visual processing and verbalization: Cross-cultural and neurosemiotic dimensions. 1st International Semiotics Congress Sense &amp; Sensibility: How can Language cope with color and smell? University of Bremen. Germany. 2002.</p>
    <p>Chernigovskaya, 2004 — <emphasis>Chernigovskaya T.</emphasis> Cognitive struggle with Sensory Chaos: Semiotics of Olfaction and Hearing. Semiotica. 2004.</p>
    <p>Chernigovskaya, 2005 — <emphasis>Chernigovskaya T.</emphasis> Any Words in the Brain’s Language? Does Mind Really Work That Way? XXVII Annual Conference of the Cognitive Society. Stresa. Italy. 6. 2005.</p>
    <p>Chernigovskaya, 2007 — <emphasis>Chernigovskaya T.</emphasis> Language Origins and Theory of Mind. Combat pour les langues du monde. Fighting for the world’s languages. Hommage a Claude Hagege. Sous la direction de M. M. Jocelyne Fernandez-Vest, Paris, Editions L’Harmattan 2007, collection Grammaire &amp; Cognition Nos 4 et 5.</p>
    <p>Chernigovskaya, Deglin, 1986 — <emphasis>Chernigovskaya T. V., Deglin V. L.</emphasis> Brain functional asymmetry and neural organization of Linguistic competence. Brain and Language. 1986. 29.</p>
    <p>Chernigovskaya, Vartanian, 1989 — <emphasis>Chernigovskaya T. V., Vartanian I. A.</emphasis> Cerebral asymmetry in speech processing. Proc. of Int. Conference «Speech Perception-89». Budapest. 1989.</p>
    <p>Chernigovskaya, Vartanian, 1991 — <emphasis>Chernigovskaya T. V., Vartanian I. A.</emphasis> Central mechanisms of intonation processing — comprehension and imitation. Proceedings of the XII International Congress of Phonetic Sciences. Aix-en-Provence. V. 4.</p>
    <p>Chernighovskaya, Arshavsky, 1994 — <emphasis>Chernighovskaya T., Arshavsky V.</emphasis> Hemispheric Asymmetry in Olfaction Processing: Neurophysiological and Cognitive Aspects. Abstracts of 23 Meeting of International Neuropsychological Society, Angers. 1994.</p>
    <p>Chernigovskaya, Gor, 2000 — <emphasis>Chernigovskaya T., Gor K.</emphasis> The complexity of paradigm and input frequencies in native and second language verbal processing: Evidence from Russian. Language and language behavior. 2000. 3 (II).</p>
    <p>Chernigovskaya, Gor, 2002 — <emphasis>Chernigovskaya T., GorK.</emphasis> Mental lexicon Structure in L1 and L2 Acquisition: Russian Evidence. Cognitive Linguistics East of Eden. Turku. Finland. 2002.</p>
    <p>Chernigovskaya, Arshavsky, 2004 — <emphasis>Chernigovskaya T., Arshavsky V.</emphasis> Olfactory and visual processing and verbalization: Cross-cultural and neurosemiotic dimensions. Language on colors and odors. Bremen. 2004.</p>
    <p>Chernigovskaya, Arshavsky, 2007 — <emphasis>Chernigovskaya T. V., Arshavsky V. V.</emphasis> Olfactory and visual processing and verbalization: Cross-cultural and neurosemiotic dimensions. Speaking of Colors and Odors, John Benjamins Publishing Company, «Converging Evidence in Language and Communication Research (CELCR)». V. 8. <emphasis>Plumacher M., Holz P.</emphasis> (eds.). Amsterdam-Philadelphia. 2007.</p>
    <p>Chernigovskaya, Balonov, Deglin, 1983 — <emphasis>Chernigovskaya T. V., Balonov L. Y., Deglin V. L.</emphasis> Bilingualism and brain functional asymmetry. Brain and Language. 1983. 20.</p>
    <p>Chernigovskaya, Rotenberg, Shapiro, 1991 — <emphasis>Chernigovskaya T. V., Rotenberg V. S., Shapiro D. I.</emphasis> Knowledge, cerebral asymmetry and neural networks. Prague Bull. Mathem. Linguistics. Universita Karlova. V. 55. Praha. 1991.</p>
    <p>Chernigovskaya, Svetosarova, Tokareva, 1995 — <emphasis>Chernigovskaya T., Svetosarova N., Tokareva T.</emphasis> Hemispheric contributions to processing affective and linguistic prosody. Proceedings of XIII International Congress of Phonetic Sciences. Stockholm. 1995.</p>
    <p>Chernigovskaya, Natochin, Menshutkin, 2000 — <emphasis>Chernigovskaya T., Natochin Y., Menshutkin V.</emphasis> Principles of evolution of natural and computer laguages and of physiological systems. «Becoming Loquens» — Bochum Publications in Evolutionary Cultural Semiotics. Peter Lang. Frankfurt/Main. Berlin. Bern. Bruxelles. NY. Oxford. Wien. 2000.</p>
    <p>Chernigovskaya, Davtyan, Strelnikov, 2003 — <emphasis>Chernigovskaya T., Davtyan S., Strelnikov K.</emphasis> Prosody Perception in Schizophrenic Patients: Hemispheric Involvement. Journal of the International Neuropsychological Society. 2003. V. 9. 4.</p>
    <p>Chomsky, 1957 — <emphasis>Chomsky N.</emphasis> Syntactic Structures. The Hague. Paris. Mouton. 1957.</p>
    <p>Chomsky, 1964 — <emphasis>Chomsky N.</emphasis> Degrees of grammaticalness. The structure of language. <emphasis>Fodor J., Katz J.</emphasis> (eds.). NY. Prentice-Hall. 1964.</p>
    <p>Chomsky, 1965 — <emphasis>Chomsky N.</emphasis> Aspects of the Theory of Syntax. Cambridge (MA): MIT Press. 1965.</p>
    <p>Chomsky, 1972 — <emphasis>Chomsky N.</emphasis> Problems of Knowledge and Freedom. London. Fontana/Collins. 1972.</p>
    <p>Chomsky, 1975 — <emphasis>Chomsky N.</emphasis> The Logical Structure of Linguistic Theory. NY. London. Plenum Press. 1975.</p>
    <p>Chomsky, 1980 — <emphasis>Chomsky N.</emphasis> Rules and Representations. Oxford. Blackwell. 1980.</p>
    <p>Chomsky, 1995 — <emphasis>Chomsky N.</emphasis> The Minimalist Program. Cambridge (MA). MIT Press. 1995.</p>
    <p>Chomsky, 2002 — <emphasis>Chomsky N.</emphasis> New Horizons in the Study of Language and Mind. Cambridge University Press, 2002.</p>
    <p>Chomsky, 2005 — <emphasis>Chomsky N.</emphasis> Three Factors in Language Design. Linguistic Inquiry. 2005. 36. 1.</p>
    <p>Christiansen, Chater, 2008 — <emphasis>Christiansen M. H., Chater N.</emphasis> Language as shaped by the brain. Behavioral and Brain Sciences. 2008. 31. 5.</p>
    <p>Christiansen, Kirby (eds.)., 2003 — <emphasis>Christiansen M. H., Kirby S.</emphasis> (eds.). Language evolution: Consensus and controversies. Trends in Cognitive Sciences. 7. 7.</p>
    <p>Clahsen, 1999 — <emphasis>Clahsen H.</emphasis> Lexical entries and rules of language: A multidisciplinary study of German inflection. Behavioral and Brain Sciences. 1999. 22.</p>
    <p>Clahsen, 1991 — <emphasis>Clahsen H.</emphasis> Child language and developmental dysphasia. Philadelphia. 1991.</p>
    <p>Clahsen et al., 2002 — <emphasis>Clahsen H., Aveledo F., Roc I.</emphasis> The development of regular and irregular verb inflection in Spanish child language. Journal of Child Language. 2002. 29.</p>
    <p>Clark, 1965 — <emphasis>Clark H. H.</emphasis> Some structural properties of simple active and passive sentences. 1965.</p>
    <p>Cole, Scribner, 1974 — <emphasis>Cole M., Scribner S.</emphasis> Culture and Thought: A Psychological Introduction. NY. Willey. 1974.</p>
    <p>Cole et al., 1989 — <emphasis>Cole P., Beauvillain C., Segui J.</emphasis> On the representation and processing of prefixed and suffixed derived words: A differential frequency effect. Journal of Memory and Language. 1989. 28. 1.</p>
    <p>Comrie, 1981 — <emphasis>Comrie B.</emphasis> Language Universals and Linguistic Typology. Chicago. University of Chicago Press. 1981. (2 ed. 1989).</p>
    <p>Condray, 2005 — <emphasis>Condray R.</emphasis> Language disorder in schizophrenis as a developmental learning disorder. Schizophrenia Res. 2005. 72.</p>
    <p>Corballis, 2003a — <emphasis>Corballis M. C.</emphasis> From hand to mouth: The origins of language. Princeton University Press. 2003.</p>
    <p>Corballis, 2003b — <emphasis>Corballis M. C.</emphasis> From mouth to hand: Gesture, speech, and the evolution of right-handedness. Behavioral and Brain Sciences. 2003. 26 (2).</p>
    <p>Corballis, Lea, 1999 — <emphasis>Corballis M. C., Lea S. E.</emphasis> (eds.). The Descent of Mind: Psychological Perspectives on Hominid Evolution. Oxford. 1999.</p>
    <p>Corbett, 1980 — <emphasis>Corbett G. G.</emphasis> Animacy in Russian and other Slavonic languages: Where syntax and semantics fail to match. <emphasis>Chvany C. V., Brecht R. D.</emphasis> (eds.). Morphosyntax in Slavic. Columbus (OH). Slavica Publishers. 1980.</p>
    <p>Corbett, 1991 — <emphasis>Corbett G. G.</emphasis> Gender. Cambridge. Cambridge University Press. 1991 (reprinted 1995).</p>
    <p>Corbett, 1994 — <emphasis>Corbett G. G.</emphasis> Agreement. <emphasis>Asher R. E.</emphasis> (ed.). Encyclopedia of Language and Linguistics. V. 1. Oxford. Pergamon Press. 1994.</p>
    <p>Corbett, 2000 — <emphasis>Corbett G. G.</emphasis> Number [Cambridge Textbooks in Linguistics]. Cambridge. Cambridge University Press. 2000.</p>
    <p>Corbett, 2002 — <emphasis>Corbett G. G.</emphasis> Agreement: Conceptual problems in setting up a typological database. [Доклад, прочитанный на Третьей зимней типологической школе, Москва, 29 января — 6 февраля 2002 года]. 2002.</p>
    <p>Crick, 1994 — <emphasis>Crick F.</emphasis> The Astonishing Hypothesis: The Scientific Search for the Soul. NY. Simon &amp; Schuster. 1994.</p>
    <p>Crick, Koch, 2007 — <emphasis>Crick F., Koch Ch.</emphasis> A neurobiological framework for consciousness. In Max Velmans &amp; Susan Schneider (eds.). The Blackwell Companion to Consciousness. Blackwell. 2007.</p>
    <p>Croft, 1993 — <emphasis>Croft W.</emphasis> Typology and Universals. Cambridge. Cambridge University Press. 1993.</p>
    <p>Croft, 2001 — <emphasis>Croft W.</emphasis> Radical Construction Grammar. Syntactic Theory in Typological Perspective. Oxford. Oxford University Press. 2001.</p>
    <p>Crow, 1997 — <emphasis>Crow T. J.</emphasis> Is schizophrenia the price that Homo Sapiens pays for language? Schizophrenia Res. 1997. 28.</p>
    <p>Crow, 2000 — <emphasis>Crow T. J.</emphasis> Schizophrenia as the price that Homo sapiens pays for language: a resolution of the central paradox in the origin of the species. Brain Research Reviews. 2002. 31.</p>
    <p>Crow, 2004 — <emphasis>Crow T. J.</emphasis> Auditory hallucinations as primary disorders of syntax: An evolutionary theory of the origins of language. Cognitive neuropsychology. 9 (1/2).</p>
    <p>Cutler, Norris, 1988 — <emphasis>Cutler A., Norris D. G.</emphasis> The role of strong syllables in segmentation for lexical access. Journal of Experimental Psychology. Human Perception and Performance. 1988. 14.</p>
    <p>Cutler (ed.), 1982 — <emphasis>Cutler A.</emphasis> (ed.). Slips of the Tongue and Sentence Production. Berlin. Mouton de Gruyter. 1982.</p>
    <p>Cytowic, 1989 — <emphasis>Cytowic R.</emphasis> Synaesthesia — A Union of the Senses. NY. Springer. 1989.</p>
    <p>Dabrowska, 2004 —<emphasis>Dabrowska E.</emphasis> Rules or schemas? Evidence from Polish. Language and Cognitive Processes. 2004. 19 (2).</p>
    <p>Dahl, 2000 — <emphasis>Dahl O.</emphasis> Animacy and the notion of semantic gender. <emphasis>Unterbeck B., Rissanen M., Nevalainen T., Saari M.</emphasis> (eds.). Gender in Grammar and Cognition. V. I. Approaches to Gender. Berlin. Mouton de Gruyter. 2000.</p>
    <p>Dale, 1972 — <emphasis>Dale Ph. S.</emphasis> Language development. Structure and function the Dryden PressInc. Illinois. 1972.</p>
    <p>Damasio, 1994 — <emphasis>Damasio A. R.</emphasis> Descartes’ Error: Emotion, Reason and the Human Brain. NY. Grosset / Putnam. 1994.</p>
    <p>Damasio — <emphasis>Damasio A.</emphasis> The Feeling of What Happens: Body and Emotion in the Making of Consciousness by Harcourt. 2000.</p>
    <p>Dan, Levinson, 2013 — <emphasis>Dan D., Levinson S. C.</emphasis> On the antiquity of language: the reinterpretation of Neandertal linguistic capacities and its consequences. Front Psychol. 2013. 4.</p>
    <p>Danthiir et al., 2001 — <emphasis>Danthiir V., Roberts R., Pallier G., Stankov L.</emphasis> What the nose knows. Olfaction and cognitive abilities. Intelligence. 2001. 29.</p>
    <p>Darwin, 1859 — <emphasis>Darwin Ch.</emphasis> On the Origin of Species by Means of Natural Selection. London. John Murray. 1859.</p>
    <p>Darwin, 1871 — <emphasis>Darwin Ch.</emphasis> The Descent of Man and Selection in Relation to Sex. London. John Murray. 1871.</p>
    <p>Darwin, 1871 — <emphasis>Darwin Ch.</emphasis> The Descent of Man and Selection in Relation to Sex. London. John Murray. 1871.</p>
    <p>Davidson, Hugdahl, 1995 — <emphasis>Davidson R., Hugdahl K.</emphasis> (eds.). Brain Asymmetry. The MIT Press. 1995.</p>
    <p>Davidson et al., 1996 — <emphasis>Davidson D. E., Gor K. S., Lekic M. D.</emphasis> Russian: Stage One: Live from Moscow! Kendall / Hunt Publishing Company. Dubuque, Iowa. 1996.</p>
    <p>Davtian, Chernigovskaya, 2003 — <emphasis>Davtian S., Chernigovskaya T.</emphasis> Psychiatry in free fall: In pursuit of a semiotic foothold. Sign Systems Studies. 2003. 31 (2).</p>
    <p>Deacon, 1997 — <emphasis>Deacon T. W.</emphasis> The Symbolic Species: The Co-Evolution of Language and the Brain. NY. Norton. 1997.</p>
    <p>Deacon, 2000 — <emphasis>Deacon T. W.</emphasis> Heterochrony in brain evolution: cellular versus morphological analyses. Biology, Brains and Behavior. <emphasis>Taylor Parker S., Langer J., McKinney M. L.</emphasis> (eds.). Santa Fe. SAR Press. 2000.</p>
    <p>Deacon, 2003 — <emphasis>Deacon T. W.</emphasis> Multilevel selection in a complex adaptive system: The problem of language origins. <emphasis>Weber B., Depew D.</emphasis> (eds.). Evolution and Learning: The Baldwin Effect Reconsidered. MIT Press. 2003.</p>
    <p>Deacon, 2005 — <emphasis>Deacon T. W.</emphasis> Language as an Emergent Function: Some Radical Neurological and Evolutionary Implications. Theoria. 2005. 20:54.</p>
    <p>Deacon, 2006 — <emphasis>Deacon T. W.</emphasis> Evolution of language systems in the human brain. <emphasis>Kaas J.</emphasis> (ed.). Evolution of Nervous Systems. V. 5. Evolution of Primate Nervous Systems. 2006.</p>
    <p>De Diego-Balaguer et al., 2004 <emphasis>— De Diego-Balaguer R., Costa A., Sebastiân-Gallés N., Juncadella M., CaramazzaA.</emphasis> Regular and irregular morphology and its relationship with agrammatism: Evidence from two Spanish-Catalan bilinguals. Brain and Language. 2004. 91.</p>
    <p>De Haan et al., 1995 — De Haan G., <emphasis>Frijn J., De Haan A.</emphasis> Syllabestructuur en werkwoordverwerving. TABU. 1995. 25.</p>
    <p>Demonet, Thierry, Cardebat, 2005 — <emphasis>Démonet J. F., Thierry G., Cardebat D.</emphasis> Renewal of the neurophysiology of language: functional neuroimaging. Physiological Rev. 2005. 85.</p>
    <p>Derwing, 1992 — <emphasis>Derwing B.</emphasis> Orthographic aspects of linguistic competence. <emphasis>Downing P., Lima D., Noonan M.</emphasis> (eds.). The Linguistics of Literacy. Amsterdam. John Benjamins. 1992.</p>
    <p>Devlin, 2006 — <emphasis>Devlin Keith J.</emphasis> The Math Instinct: Why You’re a Mathematical Genius (along with Lobsters, Birds, Cats and Dogs). Thunder’s Mouth Press. 2006.</p>
    <p>Dews, Zwitserlood, 1995 — <emphasis>Dews E., Zwitserlood P.</emphasis> Effects of morphological and orthographic similarity in visual word recognition. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 1995. 21. 5.</p>
    <p>Dietrich, 2007 — <emphasis>Dietrich A.</emphasis> Who’s afraid of a cognitive neuroscience of creativity? Methods. V. 42. Issue 1. May. 2007.</p>
    <p>Dixon, 1977 — <emphasis>Dixon R. M. W.</emphasis> Where have all the adjectives gone. Studies in Language. 1977. 1.</p>
    <p>Dobbins et al., 2004 — <emphasis>Dobbins I. G., Schnyer D. M., Verfaellie M., Schacter D. L.</emphasis> Cortical activity reductions during repetition priming can result from rapid response learning. Letters to Nature. 2004. 428.</p>
    <p>Donald, 1991 — <emphasis>Donald M.</emphasis> Origins of the modern mind. Three stages in the evolution of culture and cognition. Cambridge (MA). London. Harvard University Press. 1991.</p>
    <p>Donald, 1997 — <emphasis>Donald M.</emphasis> Precis of Origins of the modern mind: Three stages in the evolution of culture and cognition. Behavioral and Brain Sciences. 16 (4). 1997.</p>
    <p>Donald, 1998 — <emphasis>Donald M.</emphasis> Mimesis and the executive suite: Missing links in language evolution. Approaches to the Evolution of Language: Social and Cognitive Bases. <emphasis>Hurford J. R., Studdert-Kennedy M., Knight C.</emphasis> (eds.). Cambridge. Cambridge University Press. 1998.</p>
    <p>Dornic, 1978 — <emphasis>Dornic S.</emphasis> The bilingual’s performance: language dominance, strees and individual differences. <emphasis>Gerver D., Sinaiko H.</emphasis> (eds.). Language interpretation and communication. NY. Plenum. 1978.</p>
    <p>Dreistadt, 1968 — <emphasis>Dreistadt R.</emphasis> An analysis of the use of analogies and metaphors in science. Journal of Psychology. 1968. 68.</p>
    <p>Dressler, Merlini Barbaresi, 1994 — <emphasis>Dressier W., Merlini Barbaresi L.</emphasis> Morpho-pragmatics. Diminutives and Intensifiers in Italian, German, and Other Languages. Berlin. NY. Mouton de Gruyter. 1994.</p>
    <p>Dubois, 2000 — <emphasis>Dubois D.</emphasis> Categories as acts of meaning: the case of categories in olfaction and audition. Cognitive Science Quaterly. 2000. 1.</p>
    <p>Dukova-Zheleva et al., 2006 — <emphasis>Dukova-Zheleva G., Geber D., Kharlamov V., Tonciulescu K.</emphasis> Morphological Priming of Transparent vs. Non-transparent Russian Complex Words. 2006, manuscript. (arts. uottawa. ca/conferences/shorts/ Shorts2006.html).</p>
    <p>Eagleman, 2010 — <emphasis>Eagleman D.</emphasis> Brain time. What’s next? Dispatches on the Future of Science. <emphasis>Brockman M.</emphasis> (ed.). 2010.</p>
    <p>Eagleman, 2011 — <emphasis>Eagleman D.</emphasis> Incognito: The Secret Lives of the Brain. Pantheon / Canongate. 2011.</p>
    <p>Eckhoff, Berg-Olsen, 2002 — <emphasis>Eckhoff H. M., Berg-Olsen S.</emphasis> Adnominal genitives and denominal adjectives in Latvian and Old Russian — a typological and historical approach. <emphasis>Иванов В. В.</emphasis> (ред.). Балтославянские исследования XV. М.: Индрик, 2002.</p>
    <p>Eco, 1999 — <emphasis>Eco U.</emphasis> Kant and the Platypus: Essays on Language and Cognition. Trans. Alastair McEwen. Toronto. Harcourt Brace. 1999.</p>
    <p>Edelman, 2004 — <emphasis>Edelman G. M.</emphasis> Wider than the sky: a revolutionary view of consciousness. Penguin. 2004.</p>
    <p>Edelman, 2006 — <emphasis>Edelman G.</emphasis> Second Nature: Brain Science and Human Knowledge. Yale University Press. 2006.</p>
    <p>Efron, 1990 — <emphasis>Efron R.</emphasis> The decline and fault of hemispheric specialization. Hillsdale. NJ. Erlbaum. 1990.</p>
    <p>Ehrenwald, 1966 — <emphasis>Ehrenwald J.</emphasis> Psychotherapy, Myths and Metaphors. NY. 1966.</p>
    <p>Eichele et al., 2008 — <emphasis>Eichele N., Debener S., Calhoun V. D., Specht R., Engel A. K., Hugdahl K., Cramon M. Von Ullsperger D. Y.</emphasis> Prediction of human errors by maladaptive changes in event-related brain networks. Proc. of National Acad. Sci. of the USA. 22 Apr. 2008. V. 105. 16.</p>
    <p>Elman et al., 1966 — <emphasis>Elman J. L., Bates E., Johnson M. H., Karmiloff-Smith A., Parisi D., Plunkett K.</emphasis> Rethinking Innateness: A Connectionist Perspective on Development. Cambridge (MA). MIT Press. 1996.</p>
    <p>Emmorey, 1987 — <emphasis>Emmorey K. D.</emphasis> The neurological substrates for prosodic aspects of speech. Brain and Language. 1987. V. 30. 2.</p>
    <p>Emmorey, 1989 — <emphasis>Emmorey K.</emphasis> Auditory morphological priming in the lexicon. Language and Cognitive Processes. 1989. 4.</p>
    <p>Emrich, 2002 — <emphasis>Emrich H. M.</emphasis> Welche Farbe hat der Montag? Synästhesie: Das Leben mit verknüpften Sinnen. 2002.</p>
    <p>Enard et al., 2002 — <emphasis>Enard W., Przeworski M., Fisher S. E., Lai C. S. L., Wiebe V., Kitano T., Monaco A. P., Pddbo S.</emphasis> Molecular evolution of FOXP2, a gene involved in speech and language. Nature. 2002. 418.</p>
    <p>Enard et al. (2009) — <emphasis>Enard W.</emphasis> et al. A humanized version of Foxp2 affects cortico-basal ganglia circuits in mice. Cell 137. 2009.</p>
    <p>Engelborghs et al., 1998 — <emphasis>Engelborghs S., Marien P., Martin J. J., Deyn P. P. de.</emphasis> Functional anatomy, vascularisation and pathology of the human thalamus. Acta Neurologica Belgica. 1998. V. 8. 3.</p>
    <p>Engen, 1991 — <emphasis>Engen T.</emphasis> Odor Sensation and Memory. NY. Praeger. 1991.</p>
    <p>Epstein, Seely (eds.), 2002 — <emphasis>Epstein S. D., Seely T. D.</emphasis> (eds.). Derivation and Explanation in the Minimalist Program. Oxford. Blackwell. 2002.</p>
    <p>Erhan et al., 1998 — <emphasis>Erhan H., Borod J. C., Tenke C. E., Bruder G. E.</emphasis> Identification of emotion in a dichotic listening task: event-related brain potential and behavioral findings. Brain and Cognition. 1998. V. 37. 2.</p>
    <p>Ervin, Foster, 1960 — <emphasis>Ervin S., Foster G.</emphasis> The development of meaning in children’s descriptive terms. Journal of Abnormal and Social Psychology. 1960. 61.</p>
    <p><emphasis>Evans et al., 2005 —</emphasis> Evans P. D., Gilbert S. L., Mekel-Bobrov N., Vollender E. J., Anderson J. R., Vaez-Azizi L. M., Tishkoff S. A., Hudson R. R., Lahn B. T. <emphasis>Microcephalin, a gene regulating brain size, continues to evolve adaptively in humans. Science. 309 (5741). 2005.</emphasis></p>
    <p>Falk, 1992 — <emphasis>Falk D.</emphasis> Implications of the evolution of writing for the origin of language: Can a paleoneurologist find happiness in the neolithic? Language Origins: A Multidisciplinary Approach. <emphasis>Wind J., Chiarelli B., Bichakjian B., Nocentini A.</emphasis> (eds.). NATO series, 1992.</p>
    <p>Falk, 2004 — <emphasis>Falk D.</emphasis> Prelinguistic evolution in early hominins: Whence motherese? Behavioral and Brain Sciences. 27 (4). 2004.</p>
    <p>Faroqi-Shah, Thompson, 2004 — <emphasis>Faroqi-Shah Y., Thompson C. K.</emphasis> Semantic, lexical, and phonological influences on the production of verb inflection in agrammatic aphasia. Brain and Language. 2004. 89.</p>
    <p>Farrow et al., 2001 — <emphasis>Farrow T. F., Zheng Y., Wilkinson I. D., Spence S. A., Deakin J. F., Tarrier N., Griffiths P. D., Woodruff P. W.</emphasis> Investigating the functional anatomy of empathy and forgiveness. Neuroreport. 2001. 12.</p>
    <p>Feigenberg, Zislin, 2000 — <emphasis>Feigenberg J., Zislin J.</emphasis> «Receptor component» and «active component» in the psychology and psychopathology of perception. Medical Hypotheses. 2000. 54 (2).</p>
    <p>Feldman, 1994 — <emphasis>Feldman L. B.</emphasis> Beyond orthography and phonology: Differences between inflections and derivations. Journal of Memory and Language. 1994. 33.</p>
    <p>Feldman, Moskovljevic, 1987 — <emphasis>Feldman L. B., Moskovljevic J.</emphasis> Repetition priming is not purely episodic in origin. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition. 1987. 13.</p>
    <p>Feldman, Soltano, 1999 — <emphasis>Feldman L. B., Soltano E. G.</emphasis> Morphological priming: The role of prime duration, semantic transparency and affix position. Brain and Language. 1999. 60.</p>
    <p>Fenn et al., 2007 — <emphasis>Fenn K., Brawn T. P., Gentner T. Q., Margoliash D., Nusbaum H. C.</emphasis> Complex acoustic pattern learning in humans and songbirds. Proceedings of the 29th Annual Cognitive Science. 2007.</p>
    <p>Filimonova, 2005 — <emphasis>Filimonova E.</emphasis> The noun phrase hierarchy and relational marking: problems and counterevidence. Linguistic Typology. 2005. 9.</p>
    <p>Filippova, 2011 — <emphasis>Filippova M. G.</emphasis> Does Unconscious Information Affect Cognitive Activity: A Study Using Experimental Priming. The Spanish Journal of Psychology. 2011. V. 14 (1).</p>
    <p>Finch, 1941 — <emphasis>Finch G.</emphasis> Chimpanzee handedness. Science. 1941. 94.</p>
    <p>Fine, Pollio, Simpkinson, 1973 — <emphasis>Fine H., Pollio H., Simpkinson C.</emphasis> Figurative language, metaphor and psychotherapy. Theory, research &amp; practice. 1973. 10.</p>
    <p>Fink et al., 2009 — <emphasis>Fink A., Graif B., Neubauer A. C.</emphasis> Brain correlates underlying creative thinking: EEG alpha activity in professional vs. novice dancers. NeuroImage. 2009. 46.</p>
    <p>Firbas, 1964 — <emphasis>Firbas J.</emphasis> On defining the theme in functional sentence perspective. Travaux linguistiques de Prague. 1964. 1.</p>
    <p>Firbas, 1992 — <emphasis>Firbas J.</emphasis> Functional Sentence Perspective in Written and Spoken Communication. Cambridge. Cambridge University Press. 1992.</p>
    <p>Fisher et al., 1998 — <emphasis>Fisher S. E., Vargha-Khadem F., Watkins K. E., Monaco A. P., Pembey M. E.</emphasis> Localisation of a gene implicated in a severe speech and language disorder. Nature Genetics. 18. 1998.</p>
    <p>Fitch, 2000 — <emphasis>Fitch T.</emphasis> The evolution of speech: a comparative review. Trends in cognitive sciences. 2000. V. 4.</p>
    <p>Fitch, 2005 — <emphasis>Fitch W. T.</emphasis> The Evolution of Language: A Comparative Review. Biology and Philosophy. 20 (2–3). 2005.</p>
    <p>Fitch, 2007 — <emphasis>Fitch W. T.</emphasis> Linguistics: an invisible hand. Nature. 2007. 449 (7163).</p>
    <p>Fitch, 2010 — <emphasis>Fitch W. T.</emphasis> The Evolution of Language. Cambridge. Cambridge University. 2010.</p>
    <p>Fitch, Hauser, Chomsky, 2005 — <emphasis>Fitch W. T., Hauser M. D., Chomsky N.</emphasis> The evolution of the language faculty. Clarifications and implications. Cognition. 97 (2). 2005.</p>
    <p>Fletcher et al., 1995 — <emphasis>Fletcher P. C., Happé F., Frith U., Baker S. C., Dolan R. J., Frackowiak R. S., Frith C. D.</emphasis> Other minds in the brain: a functional imaging study of «theory of mind» in story comprehension. Cognition. 1995. 57.</p>
    <p>Fodor, 2001 — <emphasis>Fodor J.</emphasis> The Mind Doesn’t Work That Way: The Scope and Limits of Computational Psychology. MIT Press. 2001.</p>
    <p>Fodor, 2005 — <emphasis>Fodor J.</emphasis> What We Still Don’t Know About Cognition. XXVII Annual Conference of the Cognitive Society, Stresa. Italy. 2005. 2.</p>
    <p>Fodor, 2007 — <emphasis>Fodor J.</emphasis> Why Pigs Don’t Have Wings. The London Review of Books. 18 October. 2007.</p>
    <p>Fodor, 2009 — <emphasis>Fodor J.</emphasis> Where is my mind? London Review of Books. V. 31. No. 3. 12 February. 2009.</p>
    <p>Fodor, Piattelli-Palmarini, 2010 — <emphasis>Fodor J., Piattelli-Palmarini M.</emphasis> What Darwin got wrong. Books Ltd. 2010. Great Britain.</p>
    <p>Fodor, Bever, Garrett, 1974 — <emphasis>Fodor J., Bever T., Garrett M.</emphasis> The psychology of language: an introduction to psycholinguistics and generative grammar. NY. McGrow-Hill. 1974.</p>
    <p>Folia Phoniatrica et Logopaedica, Special Issue: Genetic Dysphasia, 1998.</p>
    <p>Foss, Hakes, 1978 — <emphasis>Foss D. J., Hakes D. T.</emphasis> Psycholinguistics. An Introduction to the Psychology of Language. Englewood Cliffs. NJ. Prentice-Hall. 1978.</p>
    <p>Forster, Chambers, 1973 — <emphasis>Forster K. I., Chambers S.</emphasis> Lexical access and naming time. Journal of Verbal Learning and Verbal Behaviour. 1973. 12.</p>
    <p>Fowler et al., 1985 — <emphasis>Fowler C. A., Napps S. E., Feldman L. B.</emphasis> Relations among regular and irregular morphologically related words in the lexicon as revealed by repetition priming. Memory and Cognition. 1985. 13.</p>
    <p>Fossey, 1983 — <emphasis>Fossey D.</emphasis> Gorillas in the Mist. NY. Houghton Mifflin. 1983.</p>
    <p>Fox et al., 1984 — <emphasis>Fox P. T., Mintun M. A., Raichle M. E., Herscovitch P.</emphasis> A non-invasive approach to quantative functional brain mapping with H2[15]O and positron emission tomography. Journal Cereb. Flow Metab. 1984. V. 4. 3.</p>
    <p>Franco, Sperry, 1977 — <emphasis>Franco L., Sperry R. W.</emphasis> Hemisphere lateralization for cognitive processing of geometry. Neuropsychol. 1977. V. 15.</p>
    <p>Fraser, Bellugi, Braun, 1963 — <emphasis>Fraser C. I., Bellugi U., Braun R.</emphasis> Control of grammar in imitation, comprehension and production. O. verb. learn, verb. behav. 1963. V. 2.</p>
    <p>Fraser, Corbett, 1995 — <emphasis>Fraser N., Corbett G. G.</emphasis> Gender, animacy, and declensional class assignment: A unified account for Russian. <emphasis>Booij G., Van Marle J.</emphasis> (eds.). Yearbook of Morphology 1994. Dordrecht. Kluwer. 1995.</p>
    <p>Frauenfelder, Schreuder, 1992 — <emphasis>Frauenfelder U. H., Schreuder R.</emphasis> Constraining psycholinguistic models of morphological processing and representation: the role of productivity. <emphasis>Booij G. E., Van Marle J.</emphasis> (eds.). Yearbook of Morphology 1991. Dordrech. Boston. London. Kluwer. 1992.</p>
    <p>Freeman, 2001 — <emphasis>Freeman W.</emphasis> How Brains Make Up Their Minds. NY. Columbia University Press. 2001.</p>
    <p>Friederici, Meyer, Cramon, 2000 — <emphasis>Friederici A. D., Meyer M., Von Cramon D. Y.</emphasis> Auditory language comprehension: an event-related fMRI study on the processing of syntactic and lexical information. Brain and Language. 2000. 74 (2).</p>
    <p>Friston, 1996 — <emphasis>Friston K. J.</emphasis> Statistical parametric mapping and other analyses of functional imaging data. Brain mapping: the methods. NY. Academic Press. 1996.</p>
    <p>Frith, 2002 — <emphasis>Frith C. D.</emphasis> Attention to action and awareness of others minds. Consciousness and Cognition. 2002. 11.</p>
    <p>Fromkin, 1971 — <emphasis>Fromkin V.</emphasis> The non-anomalous nature of anomalous utterances. Language. 1971. 47.</p>
    <p>Fromkin, 1973 — <emphasis>Fromkin V.</emphasis> Speech Errors as Linguistic Evidence. The Hague. Paris. Mouton. 1973.</p>
    <p>Fromkin, 1990 — <emphasis>Fromkin V.</emphasis> Grammatical aspects of speech errors. <emphasis>Newmeyer F. J.</emphasis> (ed.). Linguistics: The Cambridge survey. V. II. Linguistic theory: Extensions and implications. Cambridge. Cambridge University Press. 1990.</p>
    <p>Fromkin, Rodman, 1998 — <emphasis>Fromkin V., Rodman R.</emphasis> An Introduction to Language. 6th edition. Orlando. Harcourt Brace College Publishers. 1998.</p>
    <p>Frost, Katz (eds.), 1992 — <emphasis>Frost R., Katz L.</emphasis> (eds.). Orthography, Phonology, Morphology and Meaning — Advances in Psychology. Amsterdam. North-Holland. 1992.</p>
    <p>Gallagher et al., 2000 — <emphasis>Gallagher H. L., Happé F., Brunswick N., Fletcher P. C., Frith U., Frith C. D.</emphasis> Reading the mind in cartoons and stories: an fMRI study of ‘theory of mind’ in verbal and nonverbal tasks. Neuropsychologia. 2000. 38.</p>
    <p>Galloway, Scarcella, 1982 — <emphasis>Galloway L. M., Scarcella R.</emphasis> Cerebral organization in adult second language acquisition: Is the right hemisphere more involved? Brain and Language. 1982. V. 16.</p>
    <p>Gandour, Wong, Hutchins, 1998 — <emphasis>Gandour J., Wong D., Hutchins G.</emphasis> Pitch processing in the human brain is influenced by language experience. NeuroReport. V. 9. 9.</p>
    <p>Gandour et al., 2000 — <emphasis>Gandour J., Wong D., Hsieh L., Weinzapfel B., Van Lancker D., Hutchins G.</emphasis> A crosslinguistic PET study of tone perception. Journal of Cognitive Neuroscience. 2000. V. 12. 1.</p>
    <p>Ganger, Stromswold, 1998 — <emphasis>Ganger J., Stromswold K.</emphasis> Innateness, evolution, and genetics of language. Human Biology. 70. 1998.</p>
    <p>Ganger, Wexler, Soderstrom, 1998 — <emphasis>Ganger J., Wexler K., Soderstrom M.</emphasis> The genetic basis of the development of tense: A preliminary report on a twin study. <emphasis>Greenhill A., Hughes M., Littlefield H., Walsh H.</emphasis> (eds.). Proceedings of the 22 Annual Boston University Conference on Language Development. Boston. 1998.</p>
    <p>Gardenfors, 2003 — <emphasis>Gardenfors P.</emphasis> How Homo became sapiens: on the evolution of thinking. Oxford. Oxford University press. 2003.</p>
    <p>Gardner, Gardner, 1969 — <emphasis>Gardner B. T., Gardner R. A.</emphasis> Teaching sigh language to a Chimpanzee. Science. 1969. V. 165.</p>
    <p>Gardner, Gardner, Van Cantfort, 1989 — <emphasis>Gardner R. A., Gardner B. T., Van Cantfort T. E.</emphasis> Teaching Sign Language to Chimpanzees. Albany. NY. State University Press. 1989.</p>
    <p>Garman, 1994 — <emphasis>Garman M.</emphasis> Psycholinguistics [Cambridge textbooks in linguistics]. Cambridge. Cambridge University Press. 1994.</p>
    <p>Garrett, 1975 — <emphasis>Garrett M. F.</emphasis> The analysis of sentence production. <emphasis>Bower G.</emphasis> (ed.). Psychology of Learning and Motivation, 9. NY. Academic Press. 1975.</p>
    <p>Garrett, 1988 — <emphasis>Garrett M. F.</emphasis> Process in sentence production. <emphasis>Newmeyer F. J.</emphasis> (ed.). The Cambridge Linguistic Survey. V. 3. Cambridge. Cambridge University Press. 1988.</p>
    <p>Garrett, 1990 — <emphasis>Garrett M. F.</emphasis> Sentence processing. <emphasis>Osherson D., Lasnik H.</emphasis> (eds.). An Invitation to Cognitive Science. V. 1. Cambridge (MA). MIT Press. 1990.</p>
    <p>Gelb, 1963 — <emphasis>Gelb I. J.</emphasis> A Study of Writing. 2nd ed. Chicago Press. 1963.</p>
    <p>Gentner et al., 2003 — <emphasis>Gentner T. Q., Margoliash D.</emphasis> Neuronal populations and single cells representing learned auditory objects. Nature. 7 August. 2003.</p>
    <p>Gentner et al., 2006 — <emphasis>Gentner T. Q., Fenn K. M., Margoliash D., Nusbaum H. C.</emphasis> Recursive syntactic pattern learning by songbirds. Nature. 440. 2006.</p>
    <p>George et al., 1996 — <emphasis>George M. S., Parekh P. I., Rosinsky N., Ketter T. A., Kimbrell T. A., Heilman K. M., Herscovitch P., Post R. M.</emphasis> Understanding emotional prosody activates right hemisphere regions. Archives of Neurology. 1996. V. 53. 7.</p>
    <p>Gernsbacher, 1991 — <emphasis>Gernsbacher M. A.</emphasis> Cognitive processes and mechanisms in language comprehension: The structure building framework. In: <emphasis>G. H. Bower</emphasis> (ed.). The psychology of learning and motivation: Advances in research and theory. The psychology of learning and motivation: Advances in research and theory. Academic Press. 1991. V. 27.</p>
    <p>Gernsbacher, Hargreaves, 1992 — <emphasis>Gernsbacher M. A., Hargreaves D.</emphasis> The privilege of primacy: Experimental data and cognitive explanations. <emphasis>Payne D. L.</emphasis> (ed.). Pragmatics of Word Order Flexibility. AmsterdamPhiladelphia. John Benjamins. 1992.</p>
    <p>Gessler et al., 1989 — <emphasis>Gessler S., Cutting J., Frith C. D., Weinman J.</emphasis> Schizophrenic inability to judge facial emotion: a controlled study. British Journal of Clinical Psychology. 1989. V. 28. 1.</p>
    <p>Gillis, Ravid, 2000 — <emphasis>Gillis S., Ravid D.</emphasis> Typological effects on the development of written morphology. [Paper presented at the 9th International Morphology Meeting]. 2000.</p>
    <p>Gillis, Ravid, 2001 — <emphasis>Gillis S., Ravid D.</emphasis> Language-specific effects on the development of written morphology. <emphasis>Bendjaballah S., Dressler W. U., Pfeiffer O. E., Voeikova M.</emphasis> (eds.). Morphology 2000. Selected Papers from the 9th Morphology Meeting. Amsterdam-Philadelphia. Johm Benjamins. 2001.</p>
    <p>Gillis, Ravid, 2006 — <emphasis>Gillis S., Ravid D.</emphasis> Typological effects on spelling development: a crosslinguistic study of Hebrew and Dutch. Journal of Child Language. 33. 3.</p>
    <p>Girodau, Grainger, 2001 — <emphasis>Girodau H., Grainger J.</emphasis> Priming complex words: Evidence for supralexical representation of morphology. Psychonomic Bulletin and Review. 2001. 8. 1.</p>
    <p>Givon, 1984/1990 — <emphasis>Givon T.</emphasis> Syntax. A Functional-Typological Introduction. V. 1. Amsterdam-Philadelphia. John Benjamins. 1984; V. 2. Amsterdam-Philadelphia. John Benjamins. 1990.</p>
    <p>Givon, 2002 — <emphasis>Givon T.</emphasis> Bio-Linguistics: The Santa Barbara Lectures. Amsterdam-Philadelphia. John Benjamins. 2002.</p>
    <p>Givon, Malle (eds.), 2002 — <emphasis>Givon T., Malle B. F.</emphasis> (eds.). The Evolution of Language out of Pre-language. Amsterdam-Philadelphia. John Benjamins. 2002.</p>
    <p>Goel et al., 1995 — <emphasis>Goel V., Grafman J., Sadato N., Hallett M.</emphasis> Modeling other minds. Neuroreport. 1995. 6.</p>
    <p>Goldberg, 1995 — <emphasis>Goldberg A. E.</emphasis> Constructions: A Construction Grammar Approach to Argument Structure. Chicago. University of Chicago Press. 1995.</p>
    <p>Goldberg, 2006 — <emphasis>Goldberg A. E.</emphasis> Constructions at Work. The Nature of Generalization in Language. Oxford. Oxford University Press. 2006.</p>
    <p>Goodall, 1986 — <emphasis>Goodall J.</emphasis> The Chimpanzees of Gombe: Patterns of Behavior. Cambridge. MA. Belknap Press of Harvard University Press. 1986.</p>
    <p>Goodman et al., 2001 — <emphasis>Goodman M., Czelusniak J., Page S., Meiereles C.</emphasis> Where DNA sequences place Homo sapiens in a phylogenetic classification of primates. Humanity from African Naissance to Coming Millennia. <emphasis>Tobias P. V., Rath M. A., Moggicecchi J., Doyle G. A.</emphasis> (eds.). 2001.</p>
    <p>Gopnik, 1994 — <emphasis>Gopnik M.</emphasis> Impairment of tense in a familial language disorder. Journal of Neurolinguistics. 8. 1994.</p>
    <p>Gopnik, 1999 — <emphasis>Gopnik M.</emphasis> Some Evidence for Impaired Grammars. Language, Logic, and Concepts. <emphasis>Jackendoff R., Bloom P., Wynn K.</emphasis> (eds.). Cambridge. The MIT Press. 1999.</p>
    <p>Gopnik et al., 1996 — <emphasis>Gopnik M., Dalalakis J., Fukuda S. E., Fukuda S., Kehayia E.</emphasis> Genetic Language Impairmant: Unruly Grammars. Proceedings of the British Academy, 88. Evolution of Social Behavior Patterns in Primates and Man. 1996.</p>
    <p>Gor, 2004 — <emphasis>Gor K.</emphasis> The Rules and Probabilities Model of Native and Second Language Morphological Processing. <emphasis>Вербицкая Л. А.</emphasis> (ред.). Теоретические проблемы языкознания: Сборник статей к 140-летию кафедры общего языкознания. СПб., 2004.</p>
    <p>Gor, 2010 — <emphasis>Gor K.</emphasis> Beyond the obvious: Do second language learners process inflectional morphology? Language Learning. 2010. 60. 1.</p>
    <p>Gor, Chernigovskaya 2001 — <emphasis>Gor K., Chernigovskaya T.</emphasis> Rules in the Processing of Russian Verbal Morphology. <emphasis>Zybatow G., Junghanns U., Mehlhorn G., Szucsich L.</emphasis> (eds.). Current Issues in Formal Slavic Linguistics. Frankfurt/Main, 2001.</p>
    <p>Gor, Chernigovskaya, 2003 — <emphasis>Gor K., Chernigovskaya T.</emphasis> Mental Lexicon Structure in L1 and L2 Acquisition: Russian Evidencem Glossos. 4. (www.seelrc. org).</p>
    <p>Gor, Chernigovskaya, 2004 — <emphasis>Gor K., Chernigovskaya T.</emphasis> Formal Instruction and the Acquisition of Verbal Morphology. Investigation in Instructed Second Language Acquisition. Mouton de Gruyter. Berlin. NY. 2004.</p>
    <p>Gor, Chernigovskaya, 2005 — <emphasis>Gor K., Chernigovskaya T.</emphasis> Formal Instruction and the Acquisition of Verbal Morphology. Investigation in Instructed Second Language Acquisition. Berlin. NY. 2005.</p>
    <p>Gould, 1980 — <emphasis>Gould S. J.</emphasis> The Panda’s Thumb. Penguin. 1980.</p>
    <p>Gould, Lewontin, 1979 — <emphasis>Gould S. J., Lewontin R. C.</emphasis> The spandrels of San Marco andthe Panglossian paradigm: a critique of the adaptationist programme. Proceedings of the Royal Society. London. 1979.</p>
    <p>Grainger et al., 1991 — <emphasis>Grainger J., Cole P., Segui J.</emphasis> Masked phonological priming in visual word recognition. Journal of Memory and Language. 1991. 30.</p>
    <p>Grannes, 1984 — <emphasis>Grannes A.</emphasis> Impersonal animacy in 18th century Russian. Russian Linguistics. 1984. 8.</p>
    <p>Green, 1986 — <emphasis>Green D. W.</emphasis> Control, activation and resource: A Framework and a model for the control of speech in bilinguals. Brain and Language. 1986. V. 27.</p>
    <p>Greenberg, 1968 — <emphasis>Greenberg J. H.</emphasis> Anthropological Linguistics: An Introduction. NY. Random House. 1968.</p>
    <p>Grela, Gandour, 1998 — <emphasis>Grela B., Gandour J.</emphasis> Locus of functional impairment in the production of speech rhythm after brain damage: a preliminary study. Brain and Language. 1998 V. 64. 3.</p>
    <p>Grodzinsky, 2000 — <emphasis>Grodzinsky Y.</emphasis> The neurology of syntax: language use without Broca’s area. Behavioral and Brain Sciences. 2000. 23.</p>
    <p>Grodzinsky et al., 1993 — <emphasis>Grodzinsky Y., WexlerK., Chien Y. C., Marakovitz S., Solomon J.</emphasis> The breakdown of binding relations. Brain and Language. 1993. 45.</p>
    <p>Grosjean, 1982 — <emphasis>Grosjean F.</emphasis> Life with two languages. London. Cambridge. Harward Univ. Press. 1982.</p>
    <p>Groot, 1957 — <emphasis>De Groot A. W.</emphasis> Classification of word-groups. Lingua. 1957. V. 6. 2.</p>
    <p>Gruzelier, Manchanda, 1982 — <emphasis>Gruzelier J., Manchanda R.</emphasis> The syndrome of schizophrenia: Relations between electrodermal response, lateral asymmetries and clinical ratings. British Journal of Psychiatry. 1982. V. 141.</p>
    <p>Grzybek, 1983 — <emphasis>Grzybek P.</emphasis> Neurolinguistik ind Fremdsprachenerwerb. Argumente für eine Aufwertung der rechten Gehirnhälte des Lerners im Fremdsprachenunterricht. Weisbaden. Vieweg. 1983.</p>
    <p>Gulzow (ed.), 2008 — <emphasis>Gtilzow I.</emphasis> (ed.). The Acquisition of Verbs and their Grammar. The Effect of Particular Languages. [= Studies in Theoretical Psycholinguistics, 33]. Dordrecht. Springer. 2008.</p>
    <p>Gulzow, Gagarina (eds.), 2007 — <emphasis>Gulzow I., Gagarina N.</emphasis> (eds.). Frequency Effects in Language Acquisition. Defining the Limits of Frequency as an Explanatory Concept. [= Studies on Language Acquisition, 32]. Berlin. Mouton de Gruyter. 2007.</p>
    <p>Gur et al., 2002 — <emphasis>Gur R. E., McGrath C., Chan R. M., Schroeder L., Turner T., Turetsky B. I., Kohler C., Alsop D., Maldjian J., Ragland J. D., Gur R. C.</emphasis> An fMRI study of facial emotion processing in patients with schizophrenia. Journal of Psychiatry. 2002. 159.</p>
    <p>Gusnard et al., 2001 — <emphasis>Gusnard D. A., Akbudak E., Shulman G. L., Raichle M. E.</emphasis> Medial prefrontal cortex and self-referential mental activity: relation to a default mode of brain function. Proceedings of the National Academy of Sciences of the U. S. A. 2001. 98.</p>
    <p>Haegeman, 1994 — <emphasis>Haegeman L.</emphasis> Introduction to Government and Binding Theory. 2nd ed. Oxford. Blackwell. 1994.</p>
    <p>Hahn, Chater, 1998 — <emphasis>Hahn U., Chater N.</emphasis> Similarity and rules: distinct? exhaustive? empirically distinguishable? Cognition. 65. 1998.</p>
    <p>Hale, 1992 — <emphasis>Hale K.</emphasis> Basic word order in two ‘free word order’ languages. <emphasis>Payne D.</emphasis> (ed.). Pragmatics of Word Order Flexibility. [= Typological Studies in Language, 22]. Amsterdam-Philadelphia. John Benjamins. 1992.</p>
    <p>Hallett, 2007 — <emphasis>Hallett M.</emphasis> Volitional control of movement: The physiology of free will. Clinical Neurophysiology. 2007. 118.</p>
    <p>Hare, Goldberg, 1999 — <emphasis>Hare M., Goldberg A. E.</emphasis> Structural priming: Purely syntactic? <emphasis>Hahn M., Stones S. C.</emphasis> (eds.). Proceedings of the 21st Annual Meeting of the Cognitive Science Society. Vancouver. Lawrence Erlbaum. 1999.</p>
    <p>Harris, Hatano (eds.), 1999 — <emphasis>Harris M., Hatano G.</emphasis> (eds.). Learning to Read and Write: A Cross-Linguistic Perspective. Cambridge. Cambridge University Press. 1999.</p>
    <p>Harpar, Bate-Smith, Land, 1968 — <emphasis>Harpar R., Bate-Smith E. C., Land D. C.</emphasis> Odor Description and Odor Classification. London. Churchill. 1968.</p>
    <p>Hassabis et al., 2007 — <emphasis>Hassabis D.</emphasis> et al. Patients with Hippocampal Amnesia Cannot Imagine New Experiences. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. January 30, 2007. V. 104. No. 5.</p>
    <p>Haspelmath, 1989 — <emphasis>Haspelmath M.</emphasis> Schemas in Hausa plural formation: product-orientation and motivation vs. source-orientation and generation. Buffalo Working Papers in Linguistics. 1989. 1.</p>
    <p>Haspelmath, 2002 — <emphasis>Haspelmath M.</emphasis> Understanding Morphology. London. Arnold. 2002.</p>
    <p>Hatta, 1981 — <emphasis>Hatta D.</emphasis> Task differences in the tachistoscopic kanji recognition and their relations to hemispheric asym-metries. Tokyo. 1981. V. 52. 3.</p>
    <p>Hauser, Chomsky, Fitch, 2002 — <emphasis>Hauser M., Chomsky N., Fitch W. T.</emphasis> The Language Faculty: What is it, who has it, and how did it evolve? Science. 2002.</p>
    <p>Haxby, Hoffman, Gobbini, 2002 — <emphasis>Haxby J. V., Hoffman E. A., Gobbini M. I.</emphasis> Human neural systems for face recognition and social communication. Biological Psychiatry. 2002. 51.</p>
    <p>Hayashi et al., 2001 — <emphasis>Hayashi R., Imaizumi S., Mori K., Niimi S., Ueno S., Kiritani S.</emphasis> Elicitation of N400m in sentence comprehension due to lexical prosody incongruity. Neuroreport. 2001. V. 12. 8.</p>
    <p>Hawkins, 1983 — <emphasis>Hawkins J. A.</emphasis> Word order universals. NY. Acad. Press. 1983.</p>
    <p>Hawkins, 1990 — <emphasis>Hawkins J. A.</emphasis> A parsing theory of word order universals. Linguistic Inquiry. 1990. 21.</p>
    <p>Hackel, 1899 — <emphasis>Hackel E.</emphasis> Die Weltrathsel. Gemeinvertstandliche Studien über monistische Philosophie. Bonn. 1899.</p>
    <p>Hebb, 1949 — <emphasis>Hebb D. O.</emphasis> The Organization of Behavior. A Neurophysiological Theory. NY. Wiley. 1949.</p>
    <p>Hebb, 1955 — <emphasis>Hebb D. O.</emphasis> Drives and the C. N. S. (conceptual nervous system). Psychological Review. 1955. 62.</p>
    <p>Heine, Kuteva, 2002 — <emphasis>Heine B., Kuteva T.</emphasis> On the evolution of grammatical forms. <emphasis>Wray A.</emphasis> (ed.). Transitions to Language. Oxford. Oxford University Press. 2002.</p>
    <p>Heine, Kuteva, 2007 — <emphasis>Heine B., Kuteva T.</emphasis> The Genesis of Grammar. A Reconstruction. [= Studies in the Evolution of Language, 9.] Oxford. Oxford University Press. 2007.</p>
    <p>Henderson, 1982 — <emphasis>Henderson L.</emphasis> Orthography and Word Recognition in Reading. NY. Academic Press. 1982.</p>
    <p>Henderson, Chard, 1980 — <emphasis>Henderson L., Chard J.</emphasis> The reader’s implicit knowledge of orthographic structure in English. <emphasis>Frith U.</emphasis> (ed.). Cognitive Processes in Spelling. London. Academic Press. 1980.</p>
    <p>Henderson et al., 1984 — <emphasis>Henderson L., Wallis J., Knight K.</emphasis> Morphemic structure in the lexical access. <emphasis>Bouma H., Bouwhuis D.</emphasis> (eds.). Attention and Performance, X. Control of Language Processes. Hillsdale (NJ). Erlbaum. 1984.</p>
    <p>Henle, 1966 — <emphasis>Henle P.</emphasis> Metaphor. Language, thought and culture. <emphasis>Henke P.</emphasis> (ed.). Ann. Arbor Michigan. 1966.</p>
    <p>Herrero, Hillix, 1990 — <emphasis>Herrero J. V., Hillix W. A.</emphasis> Hemispheric performance in detecting prosody: a competitive dichotic listening task. Perception and Motor Skills. 1990. V. 71. 2.</p>
    <p>Henshilwood et al., 2004 — <emphasis>Henshilwood C., Errico F. de, Vanhaeren M., Van Niekerk K., Zenobia J.</emphasis> Middle Stone Age Shell Beads from South Africa. Science. 16 April. 2004. V. 304. 5669.</p>
    <p>Hesling et al., 2005 — <emphasis>Hesling I., Clément S., Bordessoules M., Allard M.</emphasis> Cerebral mechanisms of prosodic integration: evidence from connected speech. NeuroImage. 2005. 24.</p>
    <p>Hewes, 1973 — <emphasis>Hewes G.</emphasis> Primate communication and the gestural origin of language. Current Anthropology. 1973. V. 14 (1/2).</p>
    <p>Hewes, 1974 — <emphasis>Hewes G. W.</emphasis> Language in Early Hominids. Language Origins. <emphasis>Wescott R. W., Hewes G., Stokoe W., Silver Jr.</emphasis> (eds.). Spring. Maryland. Linstok Press. 1974.</p>
    <p>Hewes, 1991 — <emphasis>Hewes G.</emphasis> Problems of the ursprache: A possible gestural template. Paper presented at the annual meeting of the Language Origins Society. DeKalb. Illinois. USA. 1991.</p>
    <p>Hill, 1974 — <emphasis>Hill J.</emphasis> Hominoid Proto-Linguistic Capacities. 1974.</p>
    <p>Hoey, 2005 — <emphasis>Hoey M.</emphasis> Lexical Priming. London. NY. Routledge. 2005.</p>
    <p>Holte, Eriksson, Dahlbom, 1989 — <emphasis>Holte S., Eriksson L., Dahlbom M.</emphasis> A preliminary evaluation of the Scanditronix PC2048-15B brain scanner. European Journal of Nuclear Medicine. 1989. V. 15.</p>
    <p>Hiscock, Hiscock, 1988 — <emphasis>Hiscock M., Hiscock C. K.</emphasis> An anomalous sex difference in auditory laterality. Cortex. 1988. Vol. 24. 4.</p>
    <p>Hopkins, Cantalupo, 2003 — <emphasis>Hopkins W. D., Cantalupo C.</emphasis> Brodmann’s area 44, gestural communication, and the emergence of right handedness in chimpanzees. Behavioral and Brain Sciences. 26 (2). 2003.</p>
    <p>Hotopf, 1980 — <emphasis>Hotopf W. H. N.</emphasis> Semantic similarity as a factor in wholeword slips of the tongue. <emphasis>Fromkin V.</emphasis> (ed.). Errors in Linguistic Performance: Slips of the Tongue, Ear, Pen and Hand. San Francisco. Academic Press. 1980.</p>
    <p>Hugdahl et al., 2003 — <emphasis>Hugdahl K., Rund B. R., Lund A., Asbjornsen A., Egeland J., Landro N. I., Roness A., Stordal K. I., Sundet K.</emphasis> Attentional and executive dysfunctions in schizophrenia and depression: evidence from dichotic listening performance. Biological Psychiatry. 2003. V. 53. 7.</p>
    <p>Humphreys et al., 1988 — <emphasis>Humphreys G. W., Besner D., Quinlan P. T.</emphasis> Event perception and the word repetition effect. Journal of Experimental Psychology. General. 1988. 117. 1.</p>
    <p>Hurford, 2003 — <emphasis>Hurford J.</emphasis> The language mosaic and its evolution. <emphasis>Christiansen M. H., Kirby S.</emphasis> (eds.). Language Evolution: The Stages of the Art. Oxford. Oxford University Press. 2003.</p>
    <p>Hurst et al., 1990 — <emphasis>Hurst J. A., Baraitser M., Auger E., Graham F., Norell S.</emphasis> An extended family with a dominantly inherited speech disorder. Dev Med Child Neurol. 32. 1990.</p>
    <p>Hutton, 1976 — <emphasis>Hutton A.</emphasis> This Gödel is Killing Me. Philosophia. 1976. 3.</p>
    <p>Huxley, 1863 — <emphasis>Huxley T. H.</emphasis> Evidence as to Man’s Place in Nature. London-Edinburgh, 1863.</p>
    <p>Imaizumi et al., 1997 — <emphasis>Imaizumi S., Mori K., Kiritani S., Kawashima R., Sugiura M., Fukuda H., Itoh K., Kato T., Nakamura A., Hatano K., Kojima S., Nakamura K.</emphasis> Vocal identification of speaker and emotion activates different brain regions. NeuroReport. 1997. 8.</p>
    <p>Indefrey et al., 2001 — <emphasis>Indefrey P., Hagoort P., Herzog H., Seitz R. J., Brown C. M.</emphasis> Syntactic processing in left prefrontal cortex is independent of lexical meaning. Neuroimage. 2001. V. 14 (3).</p>
    <p>Inman, Albrechi, 1989 — <emphasis>Inman D., Albrechi B.</emphasis> Using Quick Basic 4.5. McGraw Hill. 1989.</p>
    <p>Ivry, Richardson, 2002 — <emphasis>Ivry R. B., Richardson T. C.</emphasis> Temporal control and coordination: the multiple timer model. Brain and Cognition. V. 48 (1).</p>
    <p>Jackendoff, 1993 — <emphasis>Jackendoff R.</emphasis> Patterns in the Mind. NY. Harvester Wheatsheaf. 1993.</p>
    <p>Jackendoff, 1997 — <emphasis>Jackendoff R.</emphasis> The Architecture of the Language Faculty. Cambridge (MA). MIT Press. 1997.</p>
    <p>Jackendoff, 2002 — <emphasis>Jackendoff R.</emphasis> Foundations of Language. Brain, Meaning, Grammar, Evolution. Oxford University Press. 2002.</p>
    <p>Jackendoff, 2003 — <emphasis>Jackendoff R.</emphasis> Précis of Foundations of Language: Brain, Meaning, Grammar, Evolution. Behavioral and Brain Sciences. 2003. 26.</p>
    <p>Jaeger et al., 1996 — <emphasis>Jaeger J., Lockwood D., Kemmerer R., Van Valin R., Murphy B., Kahlak H.</emphasis> A positron emission tomography study of regular and irregular verb morphology in English. Language. 72. 1996.</p>
    <p>Jakobson, 1931 — <emphasis>Jakobson R.</emphasis> Prinzipen der historischen Phonologie. Travaux du cercie Linguistique de Praque. 1931. T. 4.</p>
    <p>Jakobson, 1941 — <emphasis>Jakobson R.</emphasis> Child language, aphasia, and phonological universals. Den Hague. Mouton. 1941.</p>
    <p>Jakobson, 1948 — <emphasis>Jakobson R. O.</emphasis> Russian conjugation. Word. 4. 1948.</p>
    <p>Jakobson, 1956 — <emphasis>Jakobson R.</emphasis> The metaphoric and metonymic poles. Fundamentals of language. 1956.</p>
    <p>Jakobson, 1963 — <emphasis>Jakobson R.</emphasis> Deux aspects du language e: deux types d’aphasie. Essais de linguistique generale. Paris. 1963.</p>
    <p>Jakobson, 1966 — <emphasis>Jakobson R.</emphasis> Implications of language universale for linguistics. Universal of language. 2nd.ed. <emphasis>Greenberg J. H.</emphasis> (ed.). Cambridge. The MIT Press. 1966.</p>
    <p>Jakobson, 1971 — <emphasis>Jakobson R.</emphasis> Studies in child language and aphasia. The Hague. 1971.</p>
    <p>Jakobson, 1973 — <emphasis>Jakobson R.</emphasis> Questions de poetique. Paris. 1973.</p>
    <p>Jakobson, 1977 — <emphasis>Jakobson R.</emphasis> Der grammatische Aufbau der Kindersprache (Rheinisch-Westfalische Akademie der Wissenschaften. Geisteswissenschaften, Vortrage G218). Opladen. Westdentscher Verlag. 1977.</p>
    <p>Jakobson, 1980 — <emphasis>Jakobson R.</emphasis> Brain and language. Cerebral Hemispheres and Linguistic Structure in Mutual Light. Ohio. 1980.</p>
    <p>Janda, 1996 — <emphasis>Janda L. A.</emphasis> Figure, ground, and animacy in Slavic declension. Slavic and East European Journal. 1996. 40 (2).</p>
    <p>Jensvoll, 2003 — <emphasis>Jensvoll M. H.</emphasis> The acquisition of past tense in English / Norwegian bilingual children: single versus dual mechanisms. Nordlyd. 2003. 31 (3). Jespersen 1924 — <emphasis>Jespersen O.</emphasis> The Philosophy of Grammar. NY. Holt. 1924. Jespersen 1964 — <emphasis>Jespersen O.</emphasis> Language. Its nature, development and origine. (1922). NY. Norton. 1964.</p>
    <p>Joanisse, Seidenberg, 2005 — <emphasis>Joanisse M., Seidenberg M.</emphasis> Imaging the past: Neural activation in frontal and temporal regions during regular and irregular pasttense processing. Cognitive, Affective &amp; Behavioral Neuroscience. 5 (3). 2005.</p>
    <p>Johnson, 1991 — <emphasis>Johnson D. J.</emphasis> Written language. <emphasis>Kavanagh J. F.</emphasis> (ed.). The Language Continuum. From Infancy to Literacy. Parkton York Press. 1991.</p>
    <p>Jones, 1950 — <emphasis>Jones E.</emphasis> Papers on psycho-analysis. L. Balliery, Findale, Cox. 1950.</p>
    <p>Joseph, Sturgeon, Leff, 1992 — <emphasis>Joseph P. L., Sturgeon D. A., Leff J.</emphasis> The perception of emotion by schizophrenic patients. British Journal of Psychiatry. 1992. V. 161.</p>
    <p>Jueptner, Weiller, 1995 — <emphasis>Jueptner M., Weiller C.</emphasis> Review: Does measurement of regional cerebral blood flow reflect synaptic activity? Implication for PET and fMRI. Neuroimage. 1995. V. 2.</p>
    <p>Jurgens, 1986 — Jurgens U. The squirrel monkey as an experimental model in the study of cerebral organization of emotional vocal utterances. Europ. Arch. Psychiatry and Neurol. Sci. 1986. V. 236.</p>
    <p>Jurgens, Ploog, 1988 — <emphasis>Jurgens U., Ploog D.</emphasis> On the motor coordination of monkey calls. The Physiological control of mammalian vocalization. <emphasis>Navman J.</emphasis> (ed.). NY. Plenum. 1988.</p>
    <p>Jurgens, Schriever, 1991 — <emphasis>Jurgens U., Schriever S.</emphasis> Respiratory muscle activity during vocalization in the squirrel monkey. Folia Primatol. 1991. V. 56.</p>
    <p>Jurgens, Lu, 1993 — <emphasis>Jurgens U., Lu C.-L.</emphasis> The effect of periaqueductally injected transmitter antagonists on forebrain-elicited vocalization in the squirrel monkey. Europ. Journal Neurosci. 1993. V. 5.</p>
    <p>Kabani, 1997 — <emphasis>Kabani N. J., MacDonald D., Evans A., Gopnik M.</emphasis> Neuroanatomical correlates of familial language impairment: a preliminary report. Journal of Neurolinguistics. 10. 2/3. 1997.</p>
    <p>Kameny, Kurtz, 1985 — <emphasis>Kameny J. G., Kurtz T. E.</emphasis> Back to BASIC. Adisson-Wesly L. 1985.</p>
    <p>Kandinsky, 1947 — <emphasis>Kandinsky V.</emphasis> Concerning the Spiritual in Art. Wittenborn. Schiltz. NY. 1947.</p>
    <p>Kant, 1800 — <emphasis>Kant I.</emphasis> Anthropologie in pragmatische Hinsicht. Königsberg. XIV. 1800.</p>
    <p>Katz, 1964 — <emphasis>Katz J.</emphasis> Semisentences. The structure of language. <emphasis>Fodor J., Katz J.</emphasis> (eds.). Prentice-Hall. 1964.</p>
    <p>Kehayia, 1997 — <emphasis>Kehayia E.</emphasis> Lexical access and representation in individuals with developmental language impairment: a cross-linguistic study. Journal of Neurolinguistics. 10. 2/3. 1997.</p>
    <p>Kempe, MacWhinney, 1998 — <emphasis>Kempe V., MacWhinney B.</emphasis> The acquisition of case marking by adult learners of Russian and German. Studies in Second Language Acquisition. 1998. 20. 4.</p>
    <p>Kempe, MacWhinney, 1999 — <emphasis>Kempe V., MacWhinney B.</emphasis> Processing of morphological and semantic cues in Russian and German. Language and Cognitive Processes. 1999. 14. 2.</p>
    <p>Kempley, Morton, 1982 — <emphasis>Kempley M., Morton J.</emphasis> The effects of priming with regular and irregular related words in auditory word recognition. British Journal of Psychology. 1982. 73.</p>
    <p>Kendon, 1991 — <emphasis>Kendon A.</emphasis> Some considerations for a theory of language origins. Man. 1991. V. 26.</p>
    <p>Kibrik, 1996 — <emphasis>Kibrik A. A.</emphasis> Anaphora in Russian narrative prose: A cognitive calculative account. <emphasis>Fox B. A.</emphasis> (ed.). Studies in Anaphora. Amsterdam. John Benjamins. 1996.</p>
    <p>Kibrik, 2005 — <emphasis>Kibrik A. A.</emphasis> Discourse status of clauses in Karachay-Balkar: A corpus-based and experimental study. <emphasis>Подлесская В. И., Архипов А. В., Ландер Ю. А.</emphasis> (ред.). Четвертая типологическая школа: Международная школа по лингвистической типологии и антропологии. Ереван, 21–28 сентября, 2005. М.: РГГУ, 2005.</p>
    <p>Klein et al., 2001 — <emphasis>Klein D., Zatorre R. J., MilnerB., Zhao V.</emphasis> A cross-linguistic PET study of tone perception in mandarin chinese and english speakers. Neuroimage. 2001. V. 13 (4).</p>
    <p>Kleinenberg, 1886 — <emphasis>Kleinenberg N.</emphasis> Die Enistehung des Annelids aus der Larve von Lopadorhynchus. Z. Wiss. Zool. 1886. Bd 44.H. 1–2.</p>
    <p>Klenin, 1983 — <emphasis>Klenin E.</emphasis> Animacy in Russian. A New Interpretation. Columbus (OH). Slavica Publishers. 1983.</p>
    <p>Klenin, 1997 — <emphasis>Klenin E.</emphasis> [рец. на: <emphasis>В. Б. Крысько.</emphasis> Развитие категории одушевленности в истории русского языка]. Russian Linguistics. 1997. 21 (1).</p>
    <p>Klorman, Chapman, 1969 — <emphasis>Klorman R., Chapman L.</emphasis> Regression in schizophrenia thought disorder. Journal of Abnormal Psychology. 1969. 74.</p>
    <p>Knipschild M., Sappok, 1991 — <emphasis>Knipschild M., Sappok Ch.</emphasis> Akustische Zeichnenverarbeitung durch SONA und VERSTEU. Fortschritte der Akustik/Bad Honnef. DAGA, 1991.</p>
    <p>Knowles, McLysaght, 2009 — <emphasis>Knowles D. G., McLysaght A.</emphasis> Recent de novo origin of human protein-coding genes. Genome Res. 2009. 19.</p>
    <p>Koestler, 1964 — <emphasis>Koestler A.</emphasis> The act of creation. L. Macmillan. 1964.</p>
    <p>Koch, 1992 — <emphasis>Koch W.</emphasis> Ecogenesis and Echogenesis: An Echo of Umberto Eco. <emphasis>Sebeok T., Umiker-Sebeok J.</emphasis> (eds.). Biosemiotics. The Semiotic Web Berlin. Mouton de Gruyter. 1992.</p>
    <p>Koob, 2009 — <emphasis>Koob A.</emphasis> The Root of Thought: Unlocking Glia the Brain Cell That Will Help Us Sharpen Our Wits, Heal Injury, and Treat Brain Disease. FT Press. 2009.</p>
    <p>Kreyer, 2003 — <emphasis>Kreyer R.</emphasis> Genitive and of-constructions in modern written English: Processability and human involvement. International Journal of Corpus Linguistics. 2003. 8. 2.</p>
    <p>Kring et al., 1993 — <emphasis>Kring A. M., Kerr S. L., Smith D. A., Neale J. M.</emphasis> Flat affect in schizophrenia does not reflect diminished subjective experience of emotion. Journal of Abnormal Psychology. 1993. V. 102 (4).</p>
    <p>Kuperberg et al., 2007 — <emphasis>Kuperberg G. R., Kreher D. A., Sitnikova T., Caplan D., Holcomb P.</emphasis> The role of animacy and thematic relationships in processing active English sentences: Evidence from event-related potentials. Brain and Language. 2007. 100.</p>
    <p>Laffal, 1965 — <emphasis>Laffal J.</emphasis> Pathological and normal language. NY. Atheron. 1965.</p>
    <p>Lahiri, Marslen-Wilson, 1990 — <emphasis>Lahiri A., Marslen-Wilson W. D.</emphasis> Lexical processing and phonological representation. <emphasis>Ladd B., Docherty G.</emphasis> (eds.). Second Laboratory Phonology Conference. Cambridge. Cambridge University Press. 1990.</p>
    <p>Lahiri, Marslen-Wilson, 1991 — <emphasis>Lahiri A., Marslen-Wilson W. D.</emphasis> The mental representation of lexical form: A phonological approach to the recognition lexicon. Cognition. 1991. 38.</p>
    <p>Lai et al., 2001 — <emphasis>Lai C. S. L., Fisher S. E., Hurst J. A., Vargha-Khadem F., Monaco A. P.</emphasis> A forkhead-domain gene is mutated in a severe speech and language disorder. Nature. 2001. 413.</p>
    <p>Lakoff, 1987 — <emphasis>Lakoff G.</emphasis> Women, Fire, and Dangerous Things: What Categories Reveal About the Mind. Chicago. University of Chicago Press. 1987.</p>
    <p>Lambon Ralph et al., 2005 — <emphasis>Lambon Ralph M. A., Braber N., McClelland J. L., Patterson K.</emphasis> What underlies the neuropsychological pattern of irregular &gt; regular past-tense verb production? Brain and Language. 2005. 93.</p>
    <p>Lancker, Canter, Terbeek, 1981 — <emphasis>Lancker D. van, Canter G. J., Terbeek D.</emphasis> Disambiguation of ditropic sentences: Acoustic and phonetic cues. Journal of Speech and Hearing Research. 1981. V. 24. 3.</p>
    <p>Lancker, 1980 — <emphasis>Lancker D. van.</emphasis> Cerebral lateralization of pitch cues in the linguistic signal. International Journal of Human Communication. 1980. V. 13. 7.</p>
    <p>Langacker, 1987/1991 — <emphasis>Langacker R. W.</emphasis> Foundations of Cognitive Grammar. V. I/II. Theoretical Prerequisites. Stanford (CA). Stanford University press. 1987/1991.</p>
    <p>Langacker, 1988 — <emphasis>Langacker R. W.</emphasis> A usage-based model. <emphasis>Rudzka-Ostyn B.</emphasis> (ed.). Topics in Cognitive Linguistics. Amsterdam. John Benjamins. 1988.</p>
    <p>Langacker, 2008 — <emphasis>Langacker R. W.</emphasis> Cognitive Grammar. A Basic Introduction. Oxford. Oxford University Press. 2008.</p>
    <p>Laudanna et al., 1992 — <emphasis>Laudanna A., Badecker W., Caramazza A.</emphasis> Processing inflectional and derivational morphology. Journal of Memory and Language. 31.</p>
    <p>Lavric et al., 2001 — <emphasis>Lavric A., Pizzagalli D., Forstmeier S., Rippon G.</emphasis> A double-dissociation of English past-tense production revealed by event-related potentials and low-resolution electromagnetic tomography (LORETA). Clinical Neurophysiology. 112. 2001.</p>
    <p>Le Doux, 1982 — <emphasis>Le Doux J.</emphasis> Neuroevolutionary mechanisms of cerebral asymmetry in man. Brain Behav. and Evolut. 1982. V. 20.</p>
    <p>Lehmann, 1988 — <emphasis>Lehmann V.</emphasis> Der russische Aspekt und die lexikalische Bedeutung des Verbs. Zeitschrift fur slavische Philologie. 1988. 48. 1.</p>
    <p>Lehrer, 2007 — <emphasis>Lehrer J.</emphasis> Proust was a Neuroscientist. A Mariner Book. Houghton Mifflin Co. Boston. NY. 2007.</p>
    <p>Leiner, Leiner, 1991 — <emphasis>Leiner C., Leiner A.</emphasis> Evolution of the cerebellum. Did it contribute to the evolution of the language? Studies in Language Origins. <emphasis>Jan Wind A. O.</emphasis> (ed.). Amsterdam. Philadelphia. Benjamins. 1991.</p>
    <p>Leino (ed.), 2008 — <emphasis>Leino J.</emphasis> (ed). Constructional Reorganization. [= Constructional Approaches to Language. 5.] Amsterdam-Philadelphia. John Benjamins. 2008.</p>
    <p>Lely, 1997 — <emphasis>Lely H. K. J. van der.</emphasis> Language and cognitive development in a grammatical SLI boy: modularity and innateness. Journal of Neurolinguistics. 10. 2/3. 1997.</p>
    <p>Lenneberg, 1967 — <emphasis>Lenneberg E. H.</emphasis> Biological Foundations of Language. NY. Wiley. 1967.</p>
    <p>Leonard et al. — <emphasis>Leonard L., Bortoloni U., Caselli M., McGregor K., Sabbadini L.</emphasis> Morphological deficits in children with specific language impairment: the status of features in the underlying grammar. Language Acquisition. 2. 1. 2. 1992.</p>
    <p>Levelt, 1989 — <emphasis>Levelt W. J. M.</emphasis> Speaking: From Intention to Articulation. Cambridge (MA). MIT Press. 1989.</p>
    <p>Levine et al., 1999 — <emphasis>Levine B., Freedman M., Dawson D., Black S., Stuss D. T.</emphasis> Ventral frontal contribution to self-regulation: convergence of episodic memory and inhibition. Neurocase. 1999. 5.</p>
    <p>Levi-Strauss, 1962 — <emphasis>Levi-Strauss C.</emphasis> Pensee sauvage. Paris. P. U. F. 1962.</p>
    <p>Levy, 1972 — <emphasis>Levy J.</emphasis> Lateral specialization of the human brain: Behavioral manifestations and possible evolutionary basis. Proc. of the 32-d Annual Biology Colloquium of the Biology and Behavior. Eugene. 1972.</p>
    <p>Levy, 1974 — <emphasis>Levy J.</emphasis> Psychobiological implications of bilateral symmetry. <emphasis>Dimond S. S., Beaumont S. G.</emphasis> (eds.). Hemisphere function in the human brain. London. Elek. 1974.</p>
    <p>Levy, 1976 — <emphasis>Levy J.</emphasis> Evolution of language lateralization and cognitive function. Origins and Evolution of Language and Speech. Ann. NY. Acad. Sci. 1976. V. 280.</p>
    <p>Ley, Bryden, 1982 — <emphasis>Ley R. G., Bryden M. P.</emphasis> A dissociation of right and left hemispheric effects for recognizing emotional tone and verbal content. Brain and Cognition. 1982. V. 1.</p>
    <p>Libet, 1985 — <emphasis>Libet B.</emphasis> Unconscious cerebral initiative and the role of conscious will in voluntary action. Behavioral and Brain Sciences. 1985. 8.</p>
    <p>Libet, 2004 — <emphasis>Libet B.</emphasis> Mind time: The temporal factor in consciousness. Perspectives in Cognitive Neuroscience. Harvard University Press. 2004.</p>
    <p>Lieberman, 1968 — <emphasis>Lieberman P. J.</emphasis> Acoust. Soc. America. 1968. V. 44. 6.</p>
    <p>Lieberman, 1976 — <emphasis>Lieberman P.</emphasis> Interactive models for evolution. Neural mechanisms, anatomy and behavior. Ann. NY. Acad. Sci. 1976. V. 280.</p>
    <p>Lieberman, 1984 — <emphasis>Lieberman P.</emphasis> The Biology and Evolution of Language. Cambridge. Harvard Univ. Press. 1984.</p>
    <p>Lieberman, 2002 — <emphasis>Lieberman P.</emphasis> On the Nature and Evolution of the Neural Bases of Human Language. Yearbook of Physical Anthropology. 2002. 45.</p>
    <p>Linnae, 1766–1768 — <emphasis>Linnae C.</emphasis> Systema Naturae. Stockholm, 1766–1768.</p>
    <p>Lisi, 2001 — <emphasis>Lisi L. E. de.</emphasis> Speech disorder in schizophrenia: review of the literature and exploration of its relation to the uniquely human capacity for language. Schizophrenia Bulletin. 2001. 27.</p>
    <p>Liska, 1986 — <emphasis>Liska J.</emphasis> Symbols: The missing link? In Primate Ontogeny, Cognition and Social Behavior. <emphasis>Else J., Lee P.</emphasis> (eds.). Cambridge. Cambridge University Press. 1986.</p>
    <p>Liska, 1987 — <emphasis>Liska J.</emphasis> Variations in the arbitrariness of ASL: an assessment of simian signs. Human Evolut. 1987. V. 2. (3).</p>
    <p>Liska, 1990 — <emphasis>Liska J.</emphasis> Dominance-seeking strategies in primates: an evolutionary perspective. Human Evolut. 1990. V. 5 (1).</p>
    <p>Liska, 1993 — <emphasis>Liska J.</emphasis> Bee dances, bird songs. Monkey calls, and cetecean sonar: is speech unique? West. J. Communic. 1993. V. 57.</p>
    <p>Liska, 1994 — <emphasis>Liska J.</emphasis> Sign arbitrariness as an index of semiogenesis. Studies in Language Origins. <emphasis>Wind J., Jonker A.</emphasis> (eds.). Amsterdam-Philadelphia. III. 1994.</p>
    <p>Loberg, Hugdahl, Green, 1999 — <emphasis>Loberg E.-M., Hugdahl K., Green M. F.</emphasis> Hemispheric asymmetry in schizophrenia: A «dual deficits» model. Biological Psychiatry. 45.</p>
    <p>Loberg, Jorgensen, Hugdahl, 2002 — <emphasis>Loberg E.-M., Jorgensen H. A., Hugdahl K.</emphasis> Functional Brain Asymmetry and Attentional Modulation in Young and Stabilised Schizophrenic Patients: A Dichotic Listening Study. Psychiatry Res. 109.</p>
    <p>Longhi, Karmiloff-Smith, 2004 — <emphasis>Longhi E., Karmiloff-Smith A.</emphasis> In the beginning was the song: The complex multimodal timing of mother-infant musical interaction. Behavioral and Brain Sciences. 27 (4). 2004.</p>
    <p>Loritz, 2002 — <emphasis>Loritz D.</emphasis> How the Brain Evolved Language. Oxford University Press. 2002.</p>
    <p>Love et al., 1998 — <emphasis>Love T., Nicol J., Swinney D., Hickok G., Zurif E.</emphasis> The nature of aberrant understanding and processing of pro-forms by brain-damaged populations. Brain and Language. 1998. 65.</p>
    <p>Luks, Nusbaum, Levy, 1998 — <emphasis>Luks T. L., Nusbaum H. C., Levy J.</emphasis> Hemispheric involvement in the perception of syntactic prosody is dynamically dependent on task demands. Brain and Language. 1998. V. 65 (2).</p>
    <p>Luria, 1968 — <emphasis>Luria A. R.</emphasis> The mind of a Mnemonist. NY. Basic Books. 1968.</p>
    <p>Lusher, 1960 — <emphasis>Lusher M.</emphasis> The Color Test. London. 1960.</p>
    <p>MacAndrew, 2007 — <emphasis>MacAndrew A.</emphasis> FOXP2 and the Evolution of Language. (evolutionpages.com/FOXP2_language.htm).</p>
    <p>Mackey, 1966 — <emphasis>Mackey L.</emphasis> Aristotie and Feidelson on metaphor: toward a reconciliation of ancient and modern. Arion. 1966. 4.</p>
    <p>Macneilage, 1992 — <emphasis>Macneilage P.</emphasis> Evolution and lateralization of the two great primate action systems. Language Origin: A Multidisciplinary Approach. <emphasis>Wind J., Chiarelli B., Bichakjian B.</emphasis> (eds.). Nato ASI Series, 1992.</p>
    <p>Macwhinney, 2005 — <emphasis>Macwhinney B.</emphasis> Language evolution and human development. <emphasis>Bjorklund D., Pellegrini A.</emphasis> (eds.). Origins of the Social Mind. Evolutionary Psychology and Child Development. NY. Guilford Press. 2005.</p>
    <p>Macwhinney, Leinbach, 1991 — <emphasis>Macwhinney B., Leinbach J.</emphasis> Implementations are not conceptualizations: Revisiting the verb learning model. Cognition. 1991. 40.</p>
    <p>Margoliash, 2003 — <emphasis>Margoliash D.</emphasis> Offline learning and the role of autogenous speech. New suggestions from birdsong research. <emphasis>Schouten B.</emphasis> (ed.). Speech communication. V. 41. 2003.</p>
    <p>McCabe et al., 2001 — <emphasis>McCabe K., Houser D., Ryan L., Smith V., Trouard T.</emphasis> A functional imaging study of cooperation in two-person reciprocal exchange. Proceedings of the National Academy of Sciences of the U. S. A. 2001. 98.</p>
    <p>McCarthy, 1970 — <emphasis>McCarthy D.</emphasis> Language development in children. <emphasis>Carmichael L.</emphasis> (ed.). Manual of child psychology. V. 1. NY. Wiley. 1970.</p>
    <p>McClelland, Patterson, 2002 — <emphasis>McClelland J. L., Patterson K.</emphasis> Rules or connections in past-tense inflections: What does the evidence rule out? Trends in Cognitive Sciences. 2002. 6.</p>
    <p>McClosky, 1964 — <emphasis>McClosky M.</emphasis> Metaphor. Mind. 1964. 63.</p>
    <p>McCrew, Marchant, 1997 — <emphasis>McCrew W. C., Marchant L. F.</emphasis> On the other hand: Current issues in and meta-analysis of the behavioral laterality of hand function in nonhuman primates. Yearbook of Physical Anthropology. 1997. 40.</p>
    <p>McCulloch, Pitts, 1943 — <emphasis>McCulloch W. S., Pitts W. H.</emphasis> A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics. 1943. 5.</p>
    <p>McKinney, 2000 — <emphasis>McKinney M. L.</emphasis> Evolving behavioral complexity by extending development. Biology, Brains and Behavior. <emphasis>Taylor Parker S., Langer J., McKinney M. L.</emphasis> (eds.). Santa Fe. SAR Press. 2000.</p>
    <p>McManus, 1991 — <emphasis>McManus I.</emphasis> C. The inheritance of left-handedness. Biological Asymmetry and Handedness. CIBA Foundation Symposium 162. 1991.</p>
    <p>McNeil, 1970 — <emphasis>McNeil D.</emphasis> The acquisition of language: The study of developmental psycholinguistics. NY. Harper &amp; Row. 1970.</p>
    <p>Malatesha, Aaron (eds.), 2005 — <emphasis>Malatesha J. R., Aaron P. G.</emphasis> (eds.). Handbook of Orthography and Literacy. Mahwah. Lawrence Erlbaum. 2005.</p>
    <p>Mandal et al., 1999 — <emphasis>Mandal M. K., Jain A., Haque-Nizamie S., Weiss U., Schneider F.</emphasis> Generality and specifity of emotion-recognition deficit in schizophrenic patients with positive and negative symptoms. Psychiatry Research. 1999. V. 87. 1.</p>
    <p>Marantz et al., 2000 — <emphasis>Marantz A., Miyashita Y., O’Neil W.</emphasis> Image, Language, Brain. Cambridge. The MIT Press. 2000.</p>
    <p>Marcus, 2001 — <emphasis>Marcus G. F.</emphasis> The Algebraic Mind: Integrating Connectionism and Cognitive Science (Learning, Development, and Conceptual Change). Cambridge (MA). MIT Press. 2001.</p>
    <p>Marcus et al., 1992 — <emphasis>Marcus G. F., Pinker S., Ullman M., Hollander M., Rosen T. J., Xu F.</emphasis> Overregularization in language acquisition. Monographs of the society for research in child development. 1992. 57 (4). Serial 228. Chicago. University of Chicago Press. 1992.</p>
    <p>Marcus et al., 1995 — <emphasis>Marcus G. F., Brinkmann U., Clahsen H., Weise R., Pinker S.</emphasis> German inflection: The exception that proves the rule. Cognitive Psychology. 1995. 29.</p>
    <p>Marien et al., 2001 — <emphasis>Marien P., Engelborghs S., Fabbro F., Deyn P. P.</emphasis> The lateralized linguistic cerebellum: a review and a new hypothesis. Brain and Language. V. 79. 3.</p>
    <p>Marler P., Hamilton, 1967 — <emphasis>Marler P., Hamilton W. I.</emphasis> Mechanisms of animal behaviour. NY. London. 1967.</p>
    <p>Marslen-Wilson, 1989 — <emphasis>Marslen-Wilson W. D.</emphasis> Access and integration: Projecting sound onto meaning. <emphasis>Marslen-Wilson W. D.</emphasis> (ed.). Lexical Representation and Process. Cambridge (MA). MIT Press. 1989.</p>
    <p>Marslen-Wilson, 1990 — <emphasis>Marslen-Wilson W. D.</emphasis> Activation, competition and frequency in lexical acess. <emphasis>Altmann G.</emphasis> (ed.). Cognitive Models of Speech Processing: Psycholinguistic and Computational Perspectives. Cambridge (MA). MIT Press. 1990.</p>
    <p>Marslen-Wilson, Tyler, 1998 — <emphasis>Marslen-Wilson W., Tyler L. K.</emphasis> Rules, representations, and the English Past tense. Trends in cognitive sciences. 1998. 2.</p>
    <p>Marslen-Wilson et al., 1994 — <emphasis>Marslen-Wilson W. D., Tyler L. K., Waksler R., Older L.</emphasis> Morphology and meaning in the English mental lexicon. Psychological Review. 1994. 101.</p>
    <p>Masali, Tarli, Maffei, 1992 — <emphasis>Masali M., Tarli S. B., Maffei M.</emphasis> Auditory ossiles and evolution of the primate ear: a biomechanical approach. Language Origin. A Multidisciplinary Approach. <emphasis>Wind J., Chiarelli B., Bichakjian B., Nocetini A., JonkerA.</emphasis> (eds.). Nato AsI Series. 1992.</p>
    <p>Masataka, 2007 — <emphasis>Masataka N.</emphasis> Music, Evolution and Language. Developmental Science 10. 2007.</p>
    <p>Matcovich, 1998 — <emphasis>Matcovich O.</emphasis> Regular inflection in the mental lexicon: Evidence from Italian. Proceedings from the conference «The Verb in Cognitive Grammar». Gran. 1998.</p>
    <p>Matras, 1996 — <emphasis>Matras Ya.</emphasis> Utterance modifiers and universals of grammatical borrowing. Linguistics. 1996. 36. 2.</p>
    <p>Mayer, Baldi, 1991 — <emphasis>Mayer E. A., Baldi J. P.</emphasis> Can regularity peptides be regarded as words of a biological language? American Journal Physiol. 1991. V. 261.</p>
    <p>McNamara, 2005 — <emphasis>McNamara T. P.</emphasis> Semantic Priming: Perspectives from Memory and Word Recognition. NY. Psychology Press. Taylor &amp; Francis. 2005.</p>
    <p>Mekel-Bobrov et al., 2005 — <emphasis>Mekel-Bobrov N., Gilbert S. L., Evans P. D., Vallender E. J., Anderson J. R., Hudson R. R., Tishkoff S. A., Lahn B. T.</emphasis> Ongoing adaptive evolution of ASPM, a brain size determinant in Homo sapiens. Science. 309 (5741). 2005.</p>
    <p>Menn, Stoel-Gammon, 2001 — <emphasis>Menn L., Stoel-Gammon C.</emphasis> The development of language. Boston. MA. Allyn and Bacon. 2001.</p>
    <p>Meringer, Mayer, 1895 — <emphasis>Meringer R., Mayer C.</emphasis> Versprechen und Verlesen: Eine psychologisch-linguistische Studie. Stuttgart. Goschen. 1895.</p>
    <p>Meunier, Marslen-Wilson, 2000 — <emphasis>Meunier F., Marslen-Wilson W. D.</emphasis> Regularity and Irregularity in French Inflectional Morphology. <emphasis>Gleitman L. R., Joshi A. K.</emphasis> (eds.). Proceedings of the Twenty-Second Annual Conference of the Cognitive Science Society. Mahwah (NJ). 2000.</p>
    <p>Meyer et al., 2012 — <emphasis>Meyer M., Kircher M., Gansauge M.-T., Li H., Racimo F., Mallick S., Schraiber J. G., Jay F., Prüfer K., de Filippo C., Sudmant P. H., Alkan C., Fu Q., Do R., Rohland N., Tandon A., Siebauer M., Green R. E., Bryc K., Briggs A. W., Stenzel U., Dabney J., Shendure J., Kitzman J., Hammer M. F., Shunkov M. V., Derevianko A. P., Patterson N., Andrés A. M., Eichler E. E., Slatkin M., Reich D., Kelso J., Pääbo S.</emphasis> A high-coverage genome sequence from an archaic Denisovan individual. Science. 2012. 30 August. Doi: 10.1126/ science1224344.</p>
    <p>Miles, 1976 — <emphasis>Miles H. L.</emphasis> The communicative competence of child and chimpanzee. Origins and Evolution of Language and Speech. <emphasis>Harnad S. R., Steklis H. D., Lancaster J.</emphasis> (eds.). NY. Acad. Sci. 1976.</p>
    <p>Miles, 1983 — <emphasis>Miles H. L.</emphasis> Apes and language: the search for communicative competence. Language in Primates. <emphasis>Luce J. de, Wilder H. T.</emphasis> (eds.). NY. Springer-Verlag. 1983.</p>
    <p>Miller, 1962 — <emphasis>Miller G. A.</emphasis> IRE Trans. Inform. Theory. 1962. IT-8, 81.</p>
    <p>Miller, 2007 — <emphasis>Miller G. A.</emphasis> Surprising Connection Between Memory and Imagination. Science. 19 January. 2007. V. 315 (5810).</p>
    <p>Miller, 1996 — <emphasis>Miller R.</emphasis> Axonal conduction times and human cerebral laterality. Psychobiological theory. Harwood Academic, 1996.</p>
    <p>Miller, Chomsky, 1963 — <emphasis>Miller G. A., Chomsky N.</emphasis> Finitary models of language users. <emphasis>Luce E. O., Bush E. A., Cialanter A.</emphasis> (eds.). Handbook of mathematical psychology. Vol. 2. NY. 1963.</p>
    <p>Mills, 1986 — <emphasis>Mills A. E.</emphasis> The Acquisition of Gender. A Study of English and German. Heidelberg: Springer, 1986.</p>
    <p>Mithun, 1992 — <emphasis>Mithun M.</emphasis> Is basic word order universal? <emphasis>Payne D.</emphasis> (ed.). Pragmatics of Word Order Flexibility. Amsterdam-Philadelphia. John Benjamins. 1992.</p>
    <p>Moen, 1993 — <emphasis>Moen I.</emphasis> Functional lateralization of the perception of Norwegian word tones — evidence from a dichotic listening experiment. Brain and Language. V. 44 (4).</p>
    <p>Monrad-Krohn, 1947 — <emphasis>Monrad-Krohn J. H.</emphasis> The prosodic quality of speech and its disorders. Acta Psychologia et Neurologia. 1947. V. 22.</p>
    <p>Moravcsik, Kintsch, 1995 — <emphasis>Moravcsik J. E., Kintsch W.</emphasis> Writing quality, reading skills, and domain knowledge as factors in text comprehension. <emphasis>Henderson J. M., Singer M., Ferreira F.</emphasis> (eds.). Reading and Language Processing. Mahwah (NJ). Lawrence Erlbaum. 1995.</p>
    <p>Morton, 1979 — <emphasis>Morton J.</emphasis> Word recognition. <emphasis>Morton J., Marshall J. C.</emphasis> (eds.). Psycholinguistics. V. 2. Structures and Processes. London. Paul Elek. 1979.</p>
    <p>Morton, Page, 1992 — <emphasis>Morton E. S., Page J.</emphasis> Animal Talk. NY. Random House. 1992.</p>
    <p>Moscovitch, 1979 — <emphasis>Moscovitch M.</emphasis> Information processing and the cerebral hemispheres. Gazzaniga. Handbook of behavioral neurobiology. NY. Plenum Press. 1979.</p>
    <p>Muncie, 1937 — <emphasis>Muncie W.</emphasis> The psychology of metaphor. Archive of Neurology and Psychology. 1937. 37.</p>
    <p>Mustajoki, Heino, 1991 — <emphasis>Mustajoki A., Heino H.</emphasis> Case Selection for the Direct Object in Russian Negative Clauses. Helsinki. 1991.</p>
    <p>Nagel, 1974 — <emphasis>Nagel T.</emphasis> What is it like to be a Bat? Philosophical Review. 1974. 83.</p>
    <p>Napps, Fowler, 1987 — <emphasis>Napps S. E., Fowler C. A.</emphasis> Formal relationships among words and the organisation of the mental lexicon. Journal of the Psycholinguistic Research. 1987. 6.</p>
    <p>Natochin, Chernigovskaya, 1997 — <emphasis>Natochin Y., Chernigovskaya T.</emphasis> Evolutionary Physiology: History, Principles. Journal of Comparative Biochemistry and Physiology. 118 (A, 1). 1997.</p>
    <p>Nebes, 1971 — <emphasis>Nebes R. D.</emphasis> Superiority of the minor hemisphere in commissurotomized man for the perception of part — hole relations. Cortex. 1971. V. 7.</p>
    <p>Nebes, 1978 — <emphasis>Nebes R. D.</emphasis> Direct examination of cognitive function in the right and left hemisphere. Asymmetrical function of the brain. Cambridge, 1978.</p>
    <p>Neely, 1977 — <emphasis>Neely J. H.</emphasis> Semantic priming and retrieval from lexical memory: roles of inhibitionless spreading activation and limited-capacity attention. Journal of Experimental Psychology. General. 1977. 106.</p>
    <p>Newmeyer, 1997 — <emphasis>Newmeyer F. J.</emphasis> Genetic dysphasia and linguistic theory. Journal of Neurolinguistics. 10. 2/3. 1997.</p>
    <p>Niemi, 2006 — <emphasis>Niemi J.</emphasis> Paradigm Competition: An Experimental Note on Finnish Verbs (www.ling.helsinki.fi/sky/julkaisut/SKY2006_1/1.3.6. NIEMI.pdf). 2006.</p>
    <p>Niemi, Laine, 1992 — <emphasis>Niemi J., Laine M.</emphasis> Lexical representations and morphological operations: An analysis of Finnish spontaneous speech errors. <emphasis>Niemi J.</emphasis> (ed.). Studia linguistica careliana. Festschrift for Kalevi Wiik on the occasion of his sixtieth birthday. Joensuu. University of Joensuu. 1992.</p>
    <p>Niemi, Laine, Tuominen, 1994 — <emphasis>Niemi J., Laine M., Tuominen J.</emphasis> Cognitive morphology in Finnish: foundations of a new model. Language and Cognitive Processes. 9. (3). 1994.</p>
    <p>Nietzshe, 1882 — <emphasis>Nietzshe F.</emphasis> Die fröhliche Wissenschaft. 1882. Aphorism 121. KSA.</p>
    <p>Nottebohm, 1979 — <emphasis>Nottebohm F.</emphasis> Origins and mechanisms in the establishment of cerebral dominance. Handbook of Behavioral Neurobiology. <emphasis>Gazzaniga M. S.</emphasis> (ed.). NY. Plenum Press. 1979.</p>
    <p>Nooteboom, 1981 — <emphasis>Nooteboom S. G.</emphasis> Speaking and unspeaking: Detection and correction of phonological and lexical errors in spontaneous speech. <emphasis>Fromkin V. A.</emphasis> (ed.). Errors in Linguistic Performance: Slips of the Tongue, Ear, Pen, and Hand. NY. Academic Press. 1981.</p>
    <p>Obler et al., 1982 — <emphasis>Obler L., Zatorre R., Galloway L., Vaid J.</emphasis> Cerebral Lateralization in bilinguals: Methodol. Issues. Brain and Language. 1982. V. 15. 1.</p>
    <p>Oldfield, 1971 — <emphasis>Oldfield R. C.</emphasis> The assessment and analysis of handedness: the Edinburgh inventory. Neuropsychologia. 1971. V. 9. 1.</p>
    <p>Olfield, Wingfield, 1964 — <emphasis>Olfield R. C., Wingfield A.</emphasis> Response latencies in naming objects. The Quarterly Journal of Experimental Psychology. 1964. 17.</p>
    <p>Olson, Torrance (eds.), 2009 — <emphasis>Olson D. R., Torrance N.</emphasis> (eds.). The Cambridge Handbook of Literacy. Cambridge. Cambridge University Press. 2009.</p>
    <p>Orsolini, Marslen-Wilson, 1997 — <emphasis>Orsolini M., Marslen-Wilson W.</emphasis> Universals in morphological representation: Evidence from Italian. Language and Cognitive Processes. 12. 1997.</p>
    <p>Pagel, Venditti, Meade, 2006 — <emphasis>Pagel M., Venditti C., Meade A.</emphasis> Large punctuational contribution of speciation to evolutionary divergence at the molecular level. Science. 2006. Oct 6.</p>
    <p>Pankova, Khrakovsky, Shtern, 1977/1978 — <emphasis>Pankova M., Khrakovsky V., Shtern A.</emphasis> Easy and difficult syntactic constructions. Experiments with motor aphasics. Recent trends in Soviet psycholinguistics. NY. 1977/1978.</p>
    <p>Paradis, 1977 — <emphasis>Paradis M.</emphasis> Bilingualism and aphasia. <emphasis>Whitaker H., Whitaker H. A.</emphasis> (eds.). Studies in neurolinguistics. NY. Academic Press. 1977. V. 3.</p>
    <p>Paradis, Lebrun (eds.), 1983 — <emphasis>Paradis M., Lebrun Y.</emphasis> (eds.). La neu-rolinguistique du bilinguisme. Paris. 1983.</p>
    <p>Paradis, 2001 — <emphasis>Paradis M.</emphasis> (ed.). Manifestations of Aphasia Symptoms in Different Languages. Elsevier Science Ltd. 2001.</p>
    <p>Paradis, Gopnik, 1997 — <emphasis>Paradis M., Gopnik M.</emphasis> Compensatory strategies in genetic dysphasia: declarative memory. Journal of Neurolinguistics. 10. 2/3. 1997.</p>
    <p>Patel, 2008 — <emphasis>Patel A. D.</emphasis> Music, Language, and the Brain. Oxford University Press. 2008.</p>
    <p>Patterson et al., 2001 — <emphasis>Patterson K., Lambon Ralph M. A., Hodges J. R., McClelland J. L.</emphasis> Deficits in irregular past-tense verb morphology associated with degraded semantic knowledge. Neuropsychologia. 2001. 39.</p>
    <p>Pavy, 1968 — <emphasis>Pavy D.</emphasis> Verbal behavior in schizophrenia. Physiol. Bulletin. 1968.70.</p>
    <p>Payne, 1992a — <emphasis>Payne D.</emphasis> Introduction. <emphasis>Payne D.</emphasis> (ed.). Pragmatics of Word Order Flexibility. Amsterdam-Philadelphia. John Benjamins. 1992.</p>
    <p>Payne, 1992b — <emphasis>Payne D.</emphasis> Nonidentifiable mentions and order in ‘O’odham. <emphasis>Payne D.</emphasis> (ed.). Pragmatics of Word Order Flexibility. AmsterdamPhiladelphia. John Benjamins. 1992.</p>
    <p>Pecher, Zwaan (eds.), 2005 — <emphasis>Pecher D., Zwaan R. A.</emphasis> (eds.). Grounding Cognition: The Role of Perception and Action in Memory, Language, and Thinking. Cambridge. Cambridge University Press. 2005.</p>
    <p>Pell, Baum, 1997a — <emphasis>Pell M. D., Baum S. R.</emphasis> The ability to perceive and comprehend intonation in linguistic and affective contexts by braindamaged adults. Brain and Language. 1997. V. 57. 1.</p>
    <p>Pell, Baum, 1997b — <emphasis>Pell M. D., Baum S. R.</emphasis> Unilateral brain damage, prosodic comprehension deficits, and the acoustic cues to prosody. Brain and Language. 1997. V. 57. 2.</p>
    <p>Penrose, 1994 — <emphasis>Penrose R.</emphasis> Shadows of the mind: A search for the missing science of consciousness. XVI. Oxford. 1994.</p>
    <p>Penrose, 2004 — <emphasis>Penrose R.</emphasis> The Road to Reality: A Complete Guide to the Laws of the Universe. Jonathon Cape (UK). 2004.</p>
    <p>Penrose et al., 1997 — <emphasis>Penrose R., Shimony A., Cartwright N., Hawking S.</emphasis> The Large, the Small, and the Human Mind. Cambridge University Press. 1997.</p>
    <p>Perelle, Ehrman, 1994 — <emphasis>Perelle I. B., Ehrman L.</emphasis> An international study of human handedness: the data. Behavior Genetics. 1994. 24.</p>
    <p>Perfetti et al. (eds.), 1997 — <emphasis>Perfetti C., Rieben L., Fayol M.</emphasis> (eds.). Learning to Spell: Research, Theory, and Practice across Languages. Mahwah (NJ). Lawrence Erlbaum. 1997.</p>
    <p>Peterson et al., 2012 — <emphasis>Peterson M. A., Cacciamani L., Mojica A. J., Sanguinetti J. L.</emphasis> Meaning can be accessed for the ground side of a figure. Journal of Gestalt Theory. 2012. V. 34 (3).</p>
    <p>Philip, 1995 — <emphasis>Philip W.</emphasis> Event quantification in the acquisition of universal quantification. Doctoral dissertation. University of Massachusetts. 1995.</p>
    <p>Phillips, Silverstein, 2003 — <emphasis>Phillips W. A., Silverstein S. M.</emphasis> Convergence of biological and psychological perspectives on cognitive coordination in schizophrenia. Behavioral and Brain Sciences. 2003. 26 (1).</p>
    <p>Piaget, 1969 — <emphasis>Piaget J.</emphasis> The language and thought of the child. Cleveland. Meridian Books. 1969.</p>
    <p>Pinker, 1991 — <emphasis>Pinker S.</emphasis> Rules of language. Science. 1991. 253.</p>
    <p>Pinker, 1994 — <emphasis>Pinker S.</emphasis> The Language Instinct: How the Mind Creates Language NY. William Morrow. 1994.</p>
    <p>Pinker, Bloom, 1990 — <emphasis>Pinker S., Bloom P.</emphasis> Natural language and natural selection. Behavioral and Brain Sciences. 13. 1990.</p>
    <p>Pinker, Prince, 1994 — <emphasis>Pinker S., Prince A.</emphasis> Regular and irregular morphology and the psychological status of rules of grammar. <emphasis>Lima S. D., Corrigan R. L., Iverson G. K.</emphasis> (eds.). The reality oflinguistic rules. Amsterdam-Philadelphia. John Benjamins. 1994.</p>
    <p>Pinker, Prince, 1988 — <emphasis>Pinker S., Prince A.</emphasis> On language and connectionism: Analysis of a parallel distributed processing model of language acquisition. Cognition. 1988. 28.</p>
    <p>Pinker, 1999 — <emphasis>Pinker S.</emphasis> Words and Rules: The Ingredients of Language. NY. 1999.</p>
    <p>Pinker, Jackendoff, 2005 — <emphasis>Pinker S., Jackendoff R.</emphasis> The faculty of language: what’s special about it? Cognition. 95 (2). 2005.</p>
    <p>Plunkett, Marchman, 1991 — <emphasis>Plunkett K., Marchman V.</emphasis> U-shaped learning and frequency effects in a multi-layered perception: Implications for child language acquisition. Cognition. 1991. 38.</p>
    <p>Plunkett, Marchman, 1993 — <emphasis>Plunkett K., Marchman V.</emphasis> From rote learning to system building: Acquiring verb morphology in children and connectionist nets. Cognition. 1993. 48.</p>
    <p>Plunkett, Marchman, 1996 — <emphasis>Plunkett K., Marchman V.</emphasis> Learning from a connectionist model of the English past tense. Cognition. 1996. 61.</p>
    <p>Plunkett, Bandelow, 2006 — <emphasis>Plunkett K., Bandelow S.</emphasis> Stochastic approaches to understanding dissociations in inflectional morphology. Brain and Language. 98.</p>
    <p>Pollard et al., 2006 — <emphasis>Pollard K. S., Salama S. R., Lambert N., Lambot M. A., Coppens S., Pedersen J. S., Katzman S., King B., Onodera C., Siepel A., Kern A. D., Dehay C., Igel H., Ares M. Jr., Vanderhaeghen P., Haussler D.</emphasis> An RNA gene expressed during cortical development evolved rapidly in humans. Nature. 2006. 14 Sep. 443 (7108).</p>
    <p>Pollio, Pollio, 1974 — <emphasis>Pollio M., Pollio H.</emphasis> The development of figurative language in school children. Journal of Psycholinguistie. Research. 1974. 3.</p>
    <p>Popper, Eccles, 1977 — <emphasis>Popper K. C., Eccles J. C.</emphasis> The Self and Its Brain: an argument for interactionism. Springer International. 28. 1977.</p>
    <p>Posner, Snyder, 1975 — <emphasis>Posner M. I., Snyder C. R. R.</emphasis> Facilitation and inhibition in the processing of signals. <emphasis>Rabbit P. M. A., Dornic S.</emphasis> (eds.). Attention and Performance V. NY. Academic Press. 1975.</p>
    <p>Potter, Lombardi, 1998 — <emphasis>Potter M., Lombardi L.</emphasis> Syntactic priming in immediate recall of sentences. Journal of Memory and Language. 1998. 38.</p>
    <p>Poulisse, 1999 — <emphasis>Poulisse N.</emphasis> Sleeps of the tongue: speech errors in first and second language production. Amsterdam. Philadelphia. John Benjamins. 1999.</p>
    <p>Prasada, Pinker, 1993 — <emphasis>Prasada S., Pinker S.</emphasis> Generalization of regular and irregular morphological patterns. Language and Cognitive Processes. 1993. 8.</p>
    <p>Premack, 1971 — <emphasis>Premack D.</emphasis> Language in Chimpanzee? Science. 1971. V. 172.</p>
    <p>Premack, Woodruff, 1978 — <emphasis>Premack D., Woodruff G.</emphasis> Does the chimpanzee have a ‘theory of mind’? Behavioral and Brain Sciences. 1978. 4.</p>
    <p>Premack, Premack, 1983 — <emphasis>Premack D., Premack A. J.</emphasis> The Mind of an Ape. NY. W. W. Norton and Co. 1983.</p>
    <p>Pribram, 1971 — <emphasis>Pribram K. H.</emphasis> Languages of the Brain. Prentice-Hall (NJ). Englewood Cliffs. 1971.</p>
    <p>Pulvermuller, 1999 — <emphasis>Pulvermuller F.</emphasis> Words in the brain’s language. Behavioral and Brain Sciences. 1999. 22.</p>
    <p>Pulvermuller, 2002 — <emphasis>Pulvermuller F.</emphasis> The neuroscience of language: On brain circuits of words and serial order. Cambridge. 2002.</p>
    <p>Pulvermuller, Mohr, 1996 — <emphasis>Pulvermuller F., Mohr B.</emphasis> The Concept of Transcortical Cell Assemblies: A Key to the Understanding of Cortical Lateralization and Interhemispheric Interaction. Neuroscience and Biobihavioral Rev. 1996. 20.</p>
    <p>Pulvermuller, Berthier, 2008 — <emphasis>Pulvermuller F., Berthier M. L.</emphasis> Aphasia therapy on a neuroscience basis. Aphasiology. 2008. 22. 6.</p>
    <p>Ragnasddttir et al., 1996 — <emphasis>Ragnasddttir H., Simonsen H. G., Plunkett K.</emphasis> Acquisition of past tense inflection in Icelandic and Norwegian Children. Proceedings of the 28th Annual Child Language Research Forum. Stanford. 1996.</p>
    <p>Ragnarsdottir et al., 1999 — <emphasis>Ragnasdottir H., Simonsen H. G., Plunkett K.</emphasis> The acquisition of past tense morphology in Icelandic and Norwegian children: an experimental study. Journal of Child Language. 1999. 26.</p>
    <p>Raichle, 1979 — <emphasis>Raichle M. E.</emphasis> Quantitative in vivo autoradiography with positron emission tomography. Brain Research. 1979. V. 180.</p>
    <p>Rajah et al., 1998 — <emphasis>Rajah M. N., Hussey D., Houle S., Kapur S., McIntosh A. R.</emphasis> Task-independent effect of time on rCBF. Neuroimage. 1998. 7.</p>
    <p>Ramachandran, 2008 — <emphasis>Ramachandran V. S.</emphasis> The Man with the Phantom Twin: Adventures in the Neuroscience of the Human Brain. 2008.</p>
    <p>Rapp, 1992 — <emphasis>Rapp B.</emphasis> The nature of sublexical orthographic organization: The bigram hypothesis examined. Journal of Memory and Language. 1992. 31.</p>
    <p>Read, 2009 — <emphasis>Read D. W.</emphasis> Working Memory: A Cognitive Limit to NonHuman Primate Recursive Thinking Prior to Hominid Evolution. Evolutionary Psychology. V. 6.</p>
    <p>Reid, Marslen-Wilson, 2001 — <emphasis>Reid A. A., Marslen-Wilson W. D.</emphasis> Regularity and Irregularity in an Inflectionally Complex Language: Evidence from Polish. <emphasis>Moore J. D., Stenning K.</emphasis> (eds.). Proceedings of the 23rd Annual Conference of the Cognitive Science Society. Mahwah (NJ). 2001.</p>
    <p>Reinhart, 1976 — <emphasis>Reinhart T.</emphasis> On understating poetic metaphor. Poetics. 1976. 5.</p>
    <p>Reinhart, Reuland, 1993 — <emphasis>Reinhart T., Reuland E.</emphasis> Reflexivity. Linguistic Inquiry. 1993. 24.</p>
    <p>Reuland, 2005 — <emphasis>Reuland E. J.</emphasis> On the evolution and genesis of language: the force of imagination. Lingue e Linguaggio. 2005. 4 (1).</p>
    <p>Reuland, 2008 — <emphasis>Reuland E.</emphasis> Language — Symbolization and beyond. <emphasis>Knight C., Botha R.</emphasis> (eds.). The Prehistory of Language. Oxford University Press. 2008.</p>
    <p>Reznikova, 2007 — <emphasis>Reznikova Zhanna.</emphasis> Animal Intelligence: From Individual to Social Cognition. Cambridge University Press. 2007.</p>
    <p>Rijkhoff, 1990 — <emphasis>Rijkhoff J.</emphasis> Explaining word order in the noun phrase. Linguistics. 1990. 28. 1.</p>
    <p>Rijkhoff, 1992 — <emphasis>Rijkhoff J.</emphasis> The Noun Phrase: A Typological Study of Its Form and Structure. [PhD Thesis. Amsterdam: University of Amsterdam]. 1992.</p>
    <p>Riley, 1999 — <emphasis>Riley T. G.</emphasis> It’s Alive! Grammatical Animacy in Russian, Polish, and Czech. Dissertation Abstracts International, A: The Humanities and Social Sciences. 1999. 60. 4. Oct. 1108-A.</p>
    <p>Rice, Smith, Gayan, 2009 — <emphasis>Rice M. L., Smith S. D., Gayan J.</emphasis> Convergent genetic linkage and ssociations to language, speech and reading measures in families of probands with Specific Language Impairment. Journal of Neurodevelopmental Disorders. 2009.</p>
    <p>Richards, 1965 — <emphasis>Richards I.</emphasis> The philosophy of rhetorics. NY. Oxford University Press. 1965.</p>
    <p>Richardson C., Church J., 1959 — <emphasis>Richardson C., Church J.</emphasis> A developmental analysis of proverb interpritations. Journal of Genetic Psychology. 1959. 94.</p>
    <p>Rizzolatti, Arbib, 1998 — <emphasis>Rizzolatti G., Arbib M. A.</emphasis> Language within our grasp. Trends in Neurosciences. 21. 1998.</p>
    <p>Rizzolatti et al., 2002 — <emphasis>Rizzolatti G., Fadiga L., Fogassi L., Gallese V.</emphasis> From mirror neurons to imitation: Facts and speculations. The imitative mind Development, Evolution, and Brain Bases. <emphasis>Meltzoff A., Prinz W.</emphasis> (eds.). Cambridge. 2002.</p>
    <p>Rizzolatti G., Craighero, 2004 — <emphasis>Rizzolatti G., Craighero L.</emphasis> The Mirror-Neuron System. Annual Review of Neuroscience. 27. 2004.</p>
    <p>Robin, Tranel, Damasio, 1990 — <emphasis>Robin D., Tranel D., Damasio H.</emphasis> Auditory perception of temporal and spectral events in patients with focal left and right cerebral lesions. Brain and Language. 1990. V. 39. 4.</p>
    <p>Robinson, 1976 — <emphasis>Robinson B.</emphasis> Limbic influences on human speech. Origins and Evolution of Language and Speech. <emphasis>Harnard S., Steklis H., Lancaster J.</emphasis> (eds.). Annals of the NY. Acad. Sci. 1976. V. 280.</p>
    <p>Roder et al., 2001 — <emphasis>Roder B., Stock O., Neville H., Bien S., Rosler F.</emphasis> Brain activation modulated by the comprehension of normal and pseudoword sentences of different processing demands: a functional magnetic resonance imaging study. Neuroimage. 2001. V. 15. 4.</p>
    <p>Rosch, 1973 — <emphasis>Rosch E.</emphasis> Natural categories. Cognitive Psychology. 1973. 4.</p>
    <p>Rosenbach, 2001 — <emphasis>Rosenbach A.</emphasis> The English s-genitive: animacy, topicality and possessive relationship in a diachronic perspective. Historical Linguistics 1999. Amsterdam-Philadelphia. John Benjamins. 2001.</p>
    <p>Rosenbach, 2003 — <emphasis>Rosenbach A.</emphasis> Aspects of iconicity and economy in the choice between the s-genitive and the of-genitive in English. <emphasis>Rohdenburg G., Mondorf B.</emphasis> (eds.). Determinants of Grammatical Variation in English. Berlin. Mouton de Gruyter. 2003.</p>
    <p>Rosenbach, 2005 — <emphasis>Rosenbach A.</emphasis> Animacy versus weight as determinants of grammatical variation in English. Language. 2005. 81. 3.</p>
    <p>Rosenbach, 2008 — <emphasis>Rosenbach A.</emphasis> Animacy and grammatical variation — Findings from English genitive variation. Lingua. 2008. 118. 2.</p>
    <p>Ross, 1993 — <emphasis>Ross E. D.</emphasis> Non-verbal aspects of language. Neurological Clinics. V. 11. 1.</p>
    <p>Ross et al., 2001 — <emphasis>Ross E. D., Orbelo D. M., Cartwright J., Hansel S., Burgard M., Testa J. A., Buck R.</emphasis> Affective-prosodic deficits in schizophrenia: profiles of patients with brain damage and comparison with relation to schizophrenic symptoms. Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry. 2001. V. 70.</p>
    <p>Ross, Mesulam, 1979 — <emphasis>Ross E. D., Mesulam M. M.</emphasis> Dominant language functions of the right hemisphere? Prosody and emotional gesturing. Archives of Neurology. 1979. V. 36. 3.</p>
    <p>Ross, Thompson, Yenkosky, 1997 — <emphasis>Ross E. D., Thompson R. D., Yenkosky J.</emphasis> Lateralization of affective prosody in brain and the callosal integration of hemispheric language functions. Brain and Language. 1997. V. 56. 1.</p>
    <p>Rosser, Zerial, Hurles et al., 2000 — <emphasis>Rosser Z. N., Zerial T., Hurles M. E.</emphasis> et al. Y-chromosomal diversity in Europe is clinal and influenced primarily by geography, rather than by language. The Am. J. of Human Genetics. 67. 2000.</p>
    <p>Rotenberg, 1994 — <emphasis>Rotenberg V. S.</emphasis> An Integrative Psychophysiological Approach to Brain Hemisphere Functions in Schizophrenia. Neuroscience and Biobehavioral Rev. 1994. 18 (4).</p>
    <p>Rubin, 1921 — <emphasis>Rubin E.</emphasis> Visuell wahrgenommene Figuren. Copenhagen: Gyldendalske, 1921.</p>
    <p>Rubin et al., 1979 — <emphasis>Rubin G. S., Becker C. A., Freeman R. H.</emphasis> Morphological structure and its effect on visual word recognition. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior. 1979. 18.</p>
    <p>Ruigendijk et al., 2004 — <emphasis>Ruigendijk E., Vasic N., Avrutin S.</emphasis> Reference assignment by Dutch agrammatic speakers. Utrecht University. 2004.</p>
    <p>Ruigendijk et al, 2005 — <emphasis>Ruigendijk E., Baaw S., Zuckerman Sh., Vasic N., de Lange J., Avrutin S.</emphasis> A cross-linguistic study on the interpretation of pronouns by children and agrammatic speakers: Evidence from Dutch, Spanish and Italian. <emphasis>Gibson E., Pearlmutter N.</emphasis> (eds.). The Processing and Acquisition of Reference. 2005.</p>
    <p>Rumelhart, McClelland, 1986 — <emphasis>Rumelhart D. E., McClelland J. L.</emphasis> On learning the past tense of English verbs. <emphasis>McClelland J. L., Rumelhart D. E., the PDPResearch Group</emphasis> (eds.). Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructures of Cognition. V. 2. Psychological and Biological Models. Cambridge (MA). MIT Press. 1986.</p>
    <p>Rumelhart et al. (eds.), 1986a — <emphasis>Rumelhart D. E., McClelland J. L., the PDP Research Group</emphasis> (eds.). Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition. Vol. 1. Foundations. Cambridge (MA). MIT Press. 1986.</p>
    <p>Rumelhart et al. (eds.), 1986b — <emphasis>Rumelhart D. E., McClelland J. L., the PDPResearch Group</emphasis> (eds.). Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition. V. 2. Psychological and Biological Models. Cambridge (MA). MIT Press. 1986.</p>
    <p>Rusakov, Abramenko, 1998 — <emphasis>Rusakov A., Abramenko O.</emphasis> North Russian Romani dialect: Intereference in case system. Grazer Linguistische Studien. 1998. 50.</p>
    <p>Rusakova, 1987 — <emphasis>Rusakova M. V.</emphasis> On the morphemic boundary as a criterion of phonemic divisibility. <emphasis>Gamkrelidze T.</emphasis> (ed.). Proceedings Xlth ICPhS. The Eleventh International Congress of Phonetic Sciences. Tallinn. Academy of Scuences of Estonian SSR. 1987.</p>
    <p>Rusakova, Ceytlin, 2000 — <emphasis>Rusakova M., Ceytlin S.</emphasis> On strategies of Russian spelling processing and acquisition. <emphasis>Austad I., Lyssand E. T.</emphasis> (eds.). Literacy — Challenges for the New Millennium. Selected Papers of the 11th European Conference on reading, August 1–4, 1999, Stavanger, Norway. Stavanger. Center for Reading Research in cooperation with Norwegian Reading Association. 2000.</p>
    <p>Rusakova et al., 2001 <emphasis>— Rusakova M., Sai S., Bogomolova S., Guerassimov D., Tangisheva T., Zaika N.</emphasis> On the mental representation of Russian aspect relations. <emphasis>Bendjaballah S., Dressler W. U., Pfeiffer O. E., Voeikova M.</emphasis> (eds.). Morphology Selected Papers from the 9th Morphology Meeting. Amsterdam-Philadelphia. John Benjamins. 2001.</p>
    <p>Russell, 1946 — <emphasis>Russell B.</emphasis> History of Western Philosophy and its Connection with Political and Social Circumstances from the Earliest Times to the Present Day. London. Allen &amp; Unwin. 1946.</p>
    <p>Sai, 1999 — <emphasis>Sai S.</emphasis> Perception and spelling of an unknown word by children of different agesro Vlllth International Congress for the Study of Child Language. Abstracts. San Sebastian. University of Basque Country Press. 1999.</p>
    <p>Sai, 2001 — <emphasis>Sai S.</emphasis> Russian verb morphology: Some theoretical considerations in comparison with speech errors data. <emphasis>Niemi J., Heikkinen J.</emphasis> (eds.). Nordic and Baltic Morphology. Papers from A NorFA Course. Tartu. June 2000 [Studies in Languages, 36.] Joensuu. University of Joensuu. 2001.</p>
    <p>Salem, Kring, Kerr, 1996 — <emphasis>Salem J. E., Kring A. M., Kerr S. L.</emphasis> More evidence for generalized poor performance in facial emotion perception in schizophrenia. Journal of Abnormal Psychology. 1996. V. 105. 3.</p>
    <p>Salman, 2002 — <emphasis>Salman M. S.</emphasis> The cerebellum: it’s about time! But timing is not everything — new insights into the role of the cerebellum in timing motor and cognitive tasks. Journal of Children Neurology. 2002. V. 17. 1.</p>
    <p>Sampson, 1997 — <emphasis>Sampson G.</emphasis> Educating Eve: The ‘Language Instinct’ Debate. London. Continuum International Publishing Group. 1997.</p>
    <p>Sampson, 2005 — <emphasis>Sampson G.</emphasis> The ‘Language Instinct’ Debate. London. NY. Continuum International. 2005.</p>
    <p>Sampson, 2007 — <emphasis>Sampson G.</emphasis> There is no language instinct. Ilha do Desterro. 52.</p>
    <p>Sandra, 1994 — <emphasis>Sandra D.</emphasis> The morphology of the mental lexicon: Internal word structure viewed form a psycholinguistic perspective. Language and Cognitive Processes. 1994. 9. 3.</p>
    <p>Santa et al., 1974 — <emphasis>Santa J. L., Santa C. A., Smith E. E.</emphasis> Units of word recognition: Evidence for the use of multiple units. Perception and Psychophysics. 1974. 22.</p>
    <p>Sapir, 1949 — <emphasis>Sapir E.</emphasis> Language. An introduction to the study of speech (1921). NY. Harcourt, Brace and World. 1949.</p>
    <p>Saussure, 1931 — <emphasis>Saussure F.</emphasis> De Course de linguistique generale (1916). Paris. Payot. 1931.</p>
    <p>Savage-Rumbaugh, 1986 — <emphasis>Savage-Rumbaugh E. S.</emphasis> Ape Language: From Conditioned Response to Symbol. NY. Columbia University Press. Oxford University Press. 1986.</p>
    <p>Savage-Rumbaugh, 1990 — <emphasis>Savage-Rumbaugh E. S.</emphasis> Implications of the cognitive and linguistic abilities of the bonobe for theories of the development of hominid culture. Paper presented at the XIIIth Congress of the International Primatological Society. Kyoto. Japan. 1990.</p>
    <p>Say, Clahsen, 2001 — <emphasis>Say T., Clahsen H.</emphasis> Words, rules and stems in the Italian mental lexicon. <emphasis>Nooteboom S., Weerman F., Wijnen F.</emphasis> (eds.). Storage and Computation in the Language Faculty. Kluwer. 2001.</p>
    <p>Saxby, Bryden, 1984 — <emphasis>Saxby L., Bryden M. P.</emphasis> Left-ear superiority in children for processing auditory emotional material. Developmental Psychology. 1984. V. 20. 1.</p>
    <p>Scally, Durbin, 2012 — <emphasis>Scally A., Durbin R.</emphasis> Revising the human mutation rate: Implications for understanding human evolution. Nature Reviews Genetics. 2012. V. 13. 10.</p>
    <p>Schacter, Buckner, 1998 — <emphasis>Schacter D. L., Buckner R. L.</emphasis> Priming and the brain. Review. Neuron. 1998. 20.</p>
    <p>Schleicher, 1873 — <emphasis>Schleicher A.</emphasis> Die Darwinische Theorie und die Sprachwissenschaft. 2nd ed.Weimar. Bohlau. 1873.</p>
    <p>Searles, 1969 — <emphasis>Searles H.</emphasis> The differentation between concrete and metaphorical thinking in the recovering schizophrenic patient. Journal of the American Psychoanalitic Association. 1962. 10.</p>
    <p>Segui et al., 1982 — <emphasis>Segui J., Mehler J., Frauenfelder U. H., Morton J.</emphasis> The word frequency effect and lexical access. Neuropsychologia. 1982. 20. 6.</p>
    <p><emphasis>Shu et al., 2005 —</emphasis> Shu W., Cho J. Y., Jiang Y., Zhang M., Weisz D., Elder G. A., Schmeidler J., Gasperi R. de, Gama Sosa M. A., Rabidou D., Santucci A. C., Perl D., Morrisey E., Buxbaum J. D. <emphasis>Altered ultrasonic vocalization in mice with a disruption in the Foxp2 gene. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2005. 102. 27.</emphasis></p>
    <p>Shapiro, Caramazza, 2003 — <emphasis>Shapiro K., Caramazza A.</emphasis> The representation of grammatical categories in the brain. Trends in Cognitive Sciences. 2003. 7 (5).</p>
    <p>Shipley-Brown, Dingwall, Berlin, 1988 — <emphasis>Shipley-Brown F., Dingwall W. O., Berlin C. I.</emphasis> Hemispheric processing of affective and linguistic intonation contours in normal subjects. Brain and Language. 1988. V. 33.</p>
    <p>Sharpe, 1968 — <emphasis>Sharpe E.</emphasis> Psychophisical problems revealed in language: an investigation on metaphor. Collected papers on psychoanalysis. London. Hogarth. 1968.</p>
    <p>Schmitt, Hartje, Willmes, 1997 — <emphasis>Schmitt J. J., Hartje W., Willmes K.</emphasis> Hemispheric asymmetry in the recognition of emotional attitude conveyed by facial expression, prosody and propositional speech. Cortex. 1997. V. 33. 1.</p>
    <p>Schrödinger, 2000 — <emphasis>Schrödinger E.</emphasis> Mind and Matter. Cambridge. University Press. 1958 / Русский перевод: <emphasis>Шрёдингер Э.</emphasis> Разум и материя. Ижевск: РХД, 2000.</p>
    <p>Schrödinger, 2002 — <emphasis>Schrödinger E.</emphasis> What is Life? The Physical Aspect of the Living Cell. Cambridge. University Press. 1944 / Русский перевод: <emphasis>Шрёдингер Э.</emphasis> Что такое жизнь? // Физический аспект живой клетки. 3-е изд. Ижевск: РХД, 2002.</p>
    <p>Schrödinger, 2009 — <emphasis>Schrödinger E.</emphasis> Meine Weltansicht. Wien. 1961 / Русский перевод: <emphasis>Шрёдингер Э.</emphasis> Мой взгляд на мир. М.: Либроком, 2009.</p>
    <p>Schwarz et al., 1996 — <emphasis>Schwarz T. H., Ojeman G. A., Haglund M. M., Lettich E.</emphasis> Cerebral materialization of neuronal activity during naming, reading and line-matching. Cognitive Brain Research. 4. 1996.</p>
    <p>Silverstein, 1976 — <emphasis>Silverstein M.</emphasis> Hierarchy of features and ergativity. <emphasis>Dixon R. M. W.</emphasis> (ed.). Grammatical Categories in Australian languages. Canberra. Australian Institute of Aboriginal studies. 1976.</p>
    <p>Simonsen, 2000 — <emphasis>Simonsen H. G.</emphasis> Past tense acquisition and processing in Norwegian: Experimental evidence. Language and Language Behavior. 3/II. 2000.</p>
    <p>Simonsen, Bjerkan, 1998 — <emphasis>Simonsen H. G., Bjerkan K. M.</emphasis> Testing past tense inflection in Norwegian: a diagnostic tool for identifying SLI children? Intern. Journal of Applied Linguistics. 8. 2. 1998.</p>
    <p>Simonsen, Lind, 2002 —<emphasis>Simonsen H. G., Lind M.</emphasis> Past tense expression in a Norwegian man with Broca’s aphasia. <emphasis>Windsor F., Kelly M. L., Hewlett N.</emphasis> (eds.). Investigations in clinical phonetics and linguistics. Mahwah (NJ). London. 2002.</p>
    <p>Simonsen et al., 2004 — <emphasis>Simonsen H. G., Moen I., Oksengard A. R., Engedal K.</emphasis> Processing of Verbal Morphology in Norwegian Speakers with Alzheimer’s Disease (AD). Proceedings of the 2004 iAlP Congress. 2004.</p>
    <p>Skinner, 1957 — <emphasis>Skinner B.</emphasis> Verbal behavior. NY. Appleton Century Crofts. 1957.</p>
    <p>Slobin, 1966 — <emphasis>Slobin D. I.</emphasis> Grammatical transformations and sentence comprehension in childhood and adulthood. I. verb, learn. verb. behave. 1966. V. 5.</p>
    <p>Slobin, 1973 — <emphasis>Slobin D. I.</emphasis> Cognitive prerequisites for the development of grammar. <emphasis>Ferguson Ch. A., Slobin D. I.</emphasis> (eds.). Studies of Child Language Development. NY. Holt, Rinehart and Winston. 1973.</p>
    <p>Smith, 1951 — <emphasis>Smith H.</emphasis> The kidney. Structure and function in health and disease. NY. 1951.</p>
    <p>Smith, 2006 — <emphasis>Smith A. D. M.</emphasis> Semantic reconstructibility and the complexi-fixation of language. <emphasis>Scott-Phillips T. C., Tamariz M., Cartmill E., Hurford J. R.</emphasis> (eds.). The Evolution of Language: Proceedings of the 6th International Conference on the Evolution of Language. Singapore. World Scientific. 2006.</p>
    <p>Smith,1980 — <emphasis>Smith Ph. T.</emphasis> Linguistic information in spelling. <emphasis>Frith U.</emphasis> (ed.). Cognitive Processes in Spelling. London. Academic Press. 1980.</p>
    <p>Somel, Liu, Khaitovich, 2013 — <emphasis>Somel M., Liu X, Khaitovich P.</emphasis> Human brain evolution: transcripts, metabolites and their regulators. Nat Rev Neurosci. 2013. Feb. 14 (2).</p>
    <p>Sommer et al., 2001 — <emphasis>Sommer I., Ramsey N., Kahn R., Aleman A., Bouma A.</emphasis> Handedness, language lateralisation and anatomical asymmetry in schizophrenia: meta-analysis. British Journal of Psychiatry. 2001. 178.</p>
    <p>Sommer, Aleman, Kahn, 2003 — <emphasis>Sommer I. E. C., Aleman A., Kahn R. S.</emphasis> Left voices or hearing right? Journal Psychiatry Neurosci. 2003. 28 (3).</p>
    <p>Sperry, 1974 — <emphasis>Sperry R. W.</emphasis> Lateral specialization in the surgically separated hemispheres. The neurosciences Third Study Program. Cambridge. Massachusetts. 1974.</p>
    <p>Stanners et al., 1979 — <emphasis>Stanners R. F., Neiser J. J., Hernon W. P., Hall R.</emphasis> Memory representation for morphologically related words. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior. 1979. 18.</p>
    <p>Stefanovic, 2000 — <emphasis>Stefanovic M.</emphasis> The category of animacy: A semantic feature hierarchy? Dissertation Abstracts International, A: The Humanities and Social Sciences. 2000. 61. 6. Dec, 2284-A-2285-A.</p>
    <p>Steinberg, Sciarini, 2006 — <emphasis>Steinberg D. D., Sciarini N.</emphasis> Introduction to Psycho-linguistics. 2nd ed. London. Longman. 2006. (1st ed. 1993.)</p>
    <p>Steinhauer, Alter, Friederici, 1999 — <emphasis>Steinhauer K., Alter K., Friederici A.</emphasis> Brain potentials indicate immediate use of prosodic cues in natural speech processing. Nature Neuroscience. 1999. V. 2. 2.</p>
    <p>Stokoe, 1991 — <emphasis>Stokoe W. C.</emphasis> Signing and speaking: competitors, alternatives, or incompatibles? <emphasis>Von Raffler-Engel W., Wind J., Jonker A.</emphasis> (eds.). Studies in Language Origins. V. 2. 1991.</p>
    <p>Stoltz, Feldman, 1995 — <emphasis>Stoltz J. A., Feldman L. B.</emphasis> The role of orthographic and semantic transparency of the base morpheme in morphological processing. <emphasis>Feldman L. B.</emphasis> (ed.). Morphological Aspects of Language Processing. Hillsdale (NJ). Lawrence Erlbaum. 1995.</p>
    <p>Strauss, Wada, 1983 — <emphasis>Strauss E., Wada J.</emphasis> Lateral preferences and cerebral speech dominance. Cortex. 1983. V. 19. 2.</p>
    <p>Strelnikov, 1999 — <emphasis>Strelnikov K.</emphasis> Brain functional asymmetry and perception of acoustic characteristics of speech. Papers from a NorFa Summer school «Languages, Minds and Brains». Joensuu. 1999.</p>
    <p>Strum, 1987 — <emphasis>Strum S.</emphasis> Almost Human. NY. Random House. 1987.</p>
    <p>Suddendorf, Whiten, 2001 — <emphasis>Suddendorf T., Whiten A.</emphasis> Mental evolution and development: evidence for secondary representation in children, great apes, and other animals. Psychological Bulletin. 2001. 127.</p>
    <p>Sussman, Franklin, Simon T., 1982 — <emphasis>Sussman H., Franklin P., Simon T.</emphasis> Bilingual speech: Bilateral control. Brain and Language. 1982. V. 15. 1.</p>
    <p>Svetozarova, 1987 — <emphasis>Svetozarova N.</emphasis> Linguistic factors in sentence stress (evidence from Russian). Proc. XI ICPhS. Tallinn. 1987. V. 6.</p>
    <p>Svetozarova, 1989 — <emphasis>Svetozarova N.</emphasis> Intonation tests for synthesis of prosody. Proc. of the Conference of Speech Technology. Tallinn. 1989.</p>
    <p>Swart et al., 2008 — <emphasis>Swart P. de, Lamers M., Lestrade S.</emphasis> Animacy, argument structure, and argument encoding. Lingua. 2008. 118. 2.</p>
    <p>Swenney et al., 1996 — <emphasis>Swenney D., Zurif E., Prather P., Love T.</emphasis> Neurological distribution of processing resources underlying language comprehension. Journal of Cognitive Neurosciance. 1996. 8.</p>
    <p>Taft, 1979 — <emphasis>Taft M.</emphasis> Recognition of affixed words and the word frequency effect. Memory and Cognition. 1979. 7. 4.</p>
    <p>Taft, 1991 — <emphasis>Taft M.</emphasis> Reading and the Mental Lexicon. Hillsdale. Lawrence Erlbaum. 1991.</p>
    <p>Taft, Forster 1975 — <emphasis>Taft M., Forster K. I.</emphasis> Lexical storage and retrieval of prefixed words. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior. 1975. 14.</p>
    <p>Taft, Hambly, 1986 — <emphasis>Taft M., Hambly G.</emphasis> Exploring the Cohort model of spoken word recognition. Cognition. 1986. 22. 3.</p>
    <p>Talairach, Tournoux, 1988 — <emphasis>Talairach J., Tournoux P.</emphasis> Co-planar stereotaxic atlas of the human brain. Georg Thieme Verlag. Thieme Medical Publishers. Stuttgart. NY. 1988.</p>
    <p>Tarasti, 2000 — <emphasis>Tarasti E.</emphasis> Existential Semiotics. Bloomington. Indiana University Press. 2000.</p>
    <p>Tattersal, 2004 — <emphasis>Tattersal I.</emphasis> What Happened in the Origin of Human Consciousness? The Anatomical Record (Part B: New Anat.) 2004.</p>
    <p>Tattersall, Delson, Van Couvering, 1989 — <emphasis>Tattersall I., Delson E., Van Couvering V.</emphasis> Encyclopedia of Human Evolution and Prehistory. NY. Garland. 1989.</p>
    <p>Thomas, Strauss, 1987 — <emphasis>Thomas P., Strauss B.</emphasis> Positive and negative symptoms of schizophrenia and linguistic performance. Acta Psychiatrica. Scandinavica. 1987. 2.</p>
    <p>Thompson, 1909 — <emphasis>Thompson A.</emphasis> Beitrage zur Kasuslehre I. Indogermanische Forschungen. 1909. 24.</p>
    <p>Thomson et al., 2000 — <emphasis>Thomson R., Pritchard J., Shen P., Oefner P., Feldman W.</emphasis> Recent common ancestry of human Y-chromosomes: Evidence from DNA sequence data. Proceedings of National Academy of Sciences. 97 (13). 2000.</p>
    <p>Timberlake, 1975 — <emphasis>Timberlake A.</emphasis> Hierarchies in the genitive of negation. Slavic and East European Journal. 1975. 19.</p>
    <p>Timberlake, 1988 — <emphasis>Timberlake A.</emphasis> Case agreement in Lithuanian. <emphasis>Barlow M., Ferguson C. A.</emphasis> (eds.). Agreement in Natural Language. Stanford. CSLI. 1988.</p>
    <p>Timberlake, 1997 — <emphasis>Timberlake A.</emphasis> Templates and the development of animacy. Russian Linguistics. 1997. 21. 1.</p>
    <p>Timberlake, 2004 — <emphasis>Timberlake A.</emphasis> A Reference Grammar of Russian. Cambridge. Cambridge University Press. 2004.</p>
    <p>Tipper, 1985 — <emphasis>Tipper S. P.</emphasis> The negative priming effect: Inhibitory priming by ignored objects. The Quarterly Journal of Experimental Psychology. 1985. V. 37. 4.</p>
    <p>Toga, Thompson, 2003 — <emphasis>Toga A. W., Thompson P. M.</emphasis> Mapping brain asymmetry. Nature Reviews Neuroscience. 2003. V. 4. 1.</p>
    <p>Tomasello, 1999 — <emphasis>Tomasello M.</emphasis> The Cultural Origins of Human Communication. NY. Cambridge University Press. 1999.</p>
    <p>Tomasello, 2003 — <emphasis>Tomasello M.</emphasis> Constructing a Language: A Usage-Based Theory of Language Acquisition. Cambridge (MA). Harvard University Press. 2003.</p>
    <p>Tomlin, Pu, 1991 — <emphasis>Tomlin R. S., Pu M. M.</emphasis> The management of reference in Mandarin discourse. Cognitive Linguistics. 1991. 2.</p>
    <p>Tourangau R., Sternberg, 1978 — <emphasis>Tourangau R., Sternberg R. J.</emphasis> Understanding and appreciating metaphors. N. R. 150–412 ONR Technical Report. 11. New Haven. Dept. of Psychology. Yale University. 1978.</p>
    <p>Trevarthen, 1984 — <emphasis>Trevarthen C.</emphasis> Hemispheric specialization. Handbook of Physiology. Section 1. The Nervous System. V. 3. Part 2. Sensory Processes. 1984.</p>
    <p>Tulviste, 1978 — <emphasis>Tulviste P.</emphasis> On the origins of theoretic syllogistic reasoning in culture and in child. Ученые записки Тартуского государственного университета. Вып. 474. Тарту, 1978.</p>
    <p>Tversky, 1977 — <emphasis>Tversky A.</emphasis> Features of Similarity. Psychological Review.1977. 84.</p>
    <p>Tyler et al., 1988 — <emphasis>Tyler L. K., Marslen-Wilson W., Rentoul J., Hanney P.</emphasis> Continuous and discontinuous access in spoken word-recognition: The role of derivational prefixes. Journal of Memory and Language. 1988. 27.</p>
    <p>Uexkull, 1922 — <emphasis>von Uexkull Jakob.</emphasis> «Wie sehen wir die Natur und wie sieht sie sich selber?» Die Naturwissenschaften. Jg. 10. Hf. 12.</p>
    <p>Uexkull, 1928 — <emphasis>von Uexkull Jakob.</emphasis> Theoretische Biologie. Berlin. Springer. 1928.</p>
    <p>Ullman, 1966 — <emphasis>Ullman S.</emphasis> Semantic universals. Universals of language. <emphasis>Geenberg J.</emphasis> (ed). Cambridge. 1966.</p>
    <p>Ullman, 1999 — <emphasis>Ullman M. T.</emphasis> Acceptability ratings of regular and irregular pasttense forms: Evidence for a dual-system model of language from word frequency and phonological neighborhood effects. Language and Cognitive Processes. 1999. 14.</p>
    <p>Ullman, 2004 — <emphasis>Ullman M. T.</emphasis> Contributions of memory circuits to language: the declarative / procedural model. Cognition. 92. 2004.</p>
    <p>Ullman, Gopnik, 1999 — <emphasis>Ullman M. T., Gopnik M.</emphasis> Inflectional morphology in a family with inherited specific language impairment. Applied Psycholinguistics. 20. 1999.</p>
    <p>Ullman, Pierpont, 2005 — <emphasis>Ullman M., Pierpont E.</emphasis> Specific language impairment is not specific to language: the procedural deficit hypothesis. Cortex. 41. 2005.</p>
    <p>Ullman et al., 1997 — <emphasis>Ullman M. T., Corkin S., Coppola M., Hickok G., Growdon J. H., Koroshetz W. J., Pinker S.</emphasis> A neural dissociation within language: evidence that the mental dictionary is part of declarative memory, and that grammatical rules are processed by the procedural system. Journal of Cognitive Neuroscience. 9 (2).</p>
    <p>Ullman et al., 2005 — <emphasis>Ullman M. T., Pancheva R., Love T., Yee E., Swinney D., Hickok G.</emphasis> Neural correlates of lexicon and grammar: Evidence from the production, reading, and judgment of inflection in aphasia. Brain and Language. 2005. 93.</p>
    <p>Vachek, 1949 — <emphasis>Vachek J.</emphasis> Some remarks on writing and phonetic transcription. Acta Linguistica. 1949. 2.</p>
    <p>VanDijk, 1975 — <emphasis>VanDijk T.</emphasis> Formal semantics of metaphorical discourse. Poetics. 1975. 4.</p>
    <p>VanRullen, Koch, 2003 — <emphasis>VanRullen R., Koch C.</emphasis> Competition and selection during visual processing of natural scenes and objects. Journal of Vision. 2003. V. 3 (1).</p>
    <p>Varela, 1999 — <emphasis>Varela F. J.</emphasis> The Specious Present: A Neurophysiology of Time Consciousness. Naturalizing Phenominology and Cognitive Science. Standford. California. Stanford University Press. 1999.</p>
    <p>Vargha-Khadem et al., 1995 — <emphasis>Vargha-Khadem F., Watkins K., Alcock K. J., Fletcher P., Passingham R.</emphasis> Praxic and nonverbal cognitive deficits in a large family with a genetically transmitted speech and language disorder. Proceedings of the National Academy of Sciences. 1995. 92.</p>
    <p>Vargha-Khadem et al., 1998 — <emphasis>Vargha-Khadem F., Watkins K. E., Price C. J., Ashburner J., Alcock K. J., Connelly A., Frackowiak R. S. J., Friston K. J., Pembrey M. E., Mishkin M., Gadian D. G., Passingham R. E.</emphasis> Neural basis of an inherited speech and language disorder. Proceedings of the National Academy of Sciences. 95.</p>
    <p>Vartanian, Shmigidina, 1991 — <emphasis>Vartanian I. A., Shmigidina G. N.</emphasis> Organization of interconnections between auditory and limbic systems in rat brain-morpho-functional and electrophysiological study. Proc. 3rd IBRO Congress of Neuroscience. Montreal. 1991.</p>
    <p>Veres, 2004 — <emphasis>Veres U.</emphasis> Input and production in the acquisition of Swedish past tense. Dissertation. Department of Linguistics. Göteborg University. 2004.</p>
    <p>Voeykova, 1997 — <emphasis>Voeykova M. D.</emphasis> Acquisition of adjectival inflections (secondary paradigms in child Russian). <emphasis>Fisiak J.</emphasis> (ed.). Papers and Studies in Contrastive Linguistics. 33. Poznan. Adam Mickiewicz University. 1997.</p>
    <p>Vogeley et al., 2001 — <emphasis>Vogeley K., Bussfeld P., Newen A., Herrmann S., Happé F., Falkai P., Maier W., Shah N. J., Fink G. R., Zilles K.</emphasis> Mind reading: neural mechanisms of theory of mind and self-perspective. Neuroimage. 2001. 14.</p>
    <p>Vogt, 1867 — <emphasis>Vogt K.</emphasis> Mikrocephalen oder Affen-Menschen. Braunschweig, 1867 <emphasis>(Фохт К.</emphasis> Малоголовые. СПб., 1873).</p>
    <p>Walker, 1980 — <emphasis>Walker S. F.</emphasis> Lateralization of functions in the vertebrate brain A review. Brit. Journal Psychol. 1980. V. 7. 3.</p>
    <p>Walker, Fongemie, Daigle, 2001 — <emphasis>Walker J. P., Fongemie K., Daigle T.</emphasis> Prosodic facilitation in the resolution of syntactic ambiguities in subjects with left and right hemisphere damage. Brain and Language. 2001. V. 78. 2.</p>
    <p>Webelhuth (ed.), 1995 — <emphasis>Webelhuth G.</emphasis> (ed.). Government and Binding Theory and the Minimalist Program. Cambridge. Blackwell. 1995.</p>
    <p>Wegner, 2002 — <emphasis>Wegner D. M.</emphasis> The illusion of conscious will. Cambridge. MIT Press. 2002.</p>
    <p>Wegner, 2003 — <emphasis>Wegner D. M.</emphasis> The mind’s best trick: how we experience conscious will. Trends in Cognitive Sciences. 2003. (7) 2.</p>
    <p>Whorf, 1969 — <emphasis>Whorf P.</emphasis> Language, thought and reality. Cambridge. 1969.</p>
    <p>Wescott, 1991 — <emphasis>Wescott R.</emphasis> Defining Language. Studies in Language Origins. <emphasis>Raffler-Engel W., Wind J., Jonker A.</emphasis> (eds.). J. Benjamins Publishing Company. V. 2.</p>
    <p>Whitaker, 1978 — <emphasis>Whitaker H. A.</emphasis> Bilingualism: A neurolinguistic perspective. <emphasis>Ritchie W. C.</emphasis> (ed.). Second language acquisition research. Issues and implications. NY. 1978.</p>
    <p>Whitton, 1978 — Whitton T. EEG frequency patterns associated with hallucinations in schizophrenics and «creativity» in normals. Biolog. Psychiatr. 1978. 13.</p>
    <p>Wind, 1976 — <emphasis>Wind J.</emphasis> Phytogeny of human tract.Ann. NY. Acad. Sci. 1976. V. 280.</p>
    <p>Weinrich et al., 1999 — <emphasis>Weinrich M., Boser K. I., McCall D.</emphasis> Representation of Linguistic Rules in the Brain: Evidence from Training an Aphasic Patient to Produce Past Tense Verb Morphology. Brain and Language. 1999. 70.</p>
    <p>Wildgen, 2004 — <emphasis>Wildgen W.</emphasis> Color, smell and language: Introduction to the topic. Language on colors and odors. Bremen. 2004.</p>
    <p>Wilkins, Wakefield, 1995 — <emphasis>Wilkins W. K., Wakefield J.</emphasis> Brain evolution and neurolinguistic preconditions. Behavioral &amp; Brain Sciences. 18. 1995.</p>
    <p>Wittgenstein, 1983 — <emphasis>Wittgenstein L.</emphasis> Remarks on the Foundations of Mathematics. <emphasis>Rhees R., Anscombe G. E. M.</emphasis> (eds.). MIT. 1983.</p>
    <p>Worsley et al., 1995 — <emphasis>Worsley K. J., Poline J. B., Frakowiak R. S. L., Friston K. J.</emphasis> Test for distributed, non-focal brain activation. NeuroImage. 1995. V. 2.</p>
    <p>Wray (ed.), 2002 — <emphasis>Wray A.</emphasis> (ed.). The Transition to Language. Oxford. Oxford University Press. 2002.</p>
    <p>Wurz, 2002 — <emphasis>Wurz S.</emphasis> Variability in the Middle Stone Age lithic seuqnece, 115,000–60,000 years ago at Klasies River, South Africa. Journal of Archaeological Science. 29. 2002.</p>
    <p>Yamadori, Nagashima, Tamaki, 1983 — <emphasis>Yamadori A., Nagashima T., Tamaki N.</emphasis> Ideogram writing in a disconnection syndrome. Brain and Language. 1983. V. 19.</p>
    <p>Yamamoto, 1999 — <emphasis>Yamamoto M.</emphasis> Animacy and Reference: a Cognitive Approach to Corpus Linguistics. Amsterdam-Philadelphia. John Benjamins. 1999.</p>
    <p>Yang, 2002 — <emphasis>Yang C. D.</emphasis> Knowledge and Learning in Natural Language. Oxford. Oxford University Press. 2002.</p>
    <p>Yip, 2006 — <emphasis>Yip M.</emphasis> Is There Such a Thing as Animal Phonology? Wondering at the Natural Fecundity of Things: Essays in Honor of Alan Prince. University of California. Santa Cruz. Linguistics Research Center. Paper 15. 2006.</p>
    <p>Young, 2002 — <emphasis>Young L. J.</emphasis> The neurobiology of social recognition, approach, and avoidance. Biological Psychiatry. 2002. 51</p>
    <p>Zatorre et al., 1992a — <emphasis>Zatorre R., Evans A., Meyer E., Gjedde A.</emphasis> Lateralization of phonetic and pitch processing in speech perception. Science. 1992. V. 256.</p>
    <p>Zatorre et al., 1992b — <emphasis>Zatorre R., Jones-Gotman M., Evans A., Meyer E.</emphasis> Functional localization and lateralization of human olfactory cortex. Nature. 1992. 360.</p>
    <p>Zeevat, Jager, 2002 — <emphasis>Zeevat H., Jdger G.</emphasis> A reinterpretation of syntactic alignment. <emphasis>de Jongh D., Zeevat H., Nilsenova M.</emphasis> (eds.). Proceedings of the 3-rd and 4-th International Symposium on Language. Logic and Computation. ILLC. Amsterdam. University of Amsterdam. 2002.</p>
    <p>Zhinkin, 1963 — <emphasis>Zhinkin N. I.</emphasis> Acoustical behaviour of animals. <emphasis>Busnel R. G.</emphasis> (ed.). Amsterdam. 1963.</p>
    <p>Ziff, 1964 — <emphasis>Ziff P.</emphasis> On understanding «understanding utterances». <emphasis>Fodor J., Katz J.</emphasis> (eds.). The structure of language. Enlewood Cliffs. NY. Prentice-Hall. 1964.</p>
    <p>Zhiy et al., 2007 — <emphasis>Zhiy, Chi Wei Wu, Zach Haga, Hatsopoulos N. G., Margo liash D.</emphasis> Template-Based Spike Pattern Identification with Linear Convolution and Dynamic Time Warping. Neurophysiol. Feb. 2007.</p>
    <p>Zucco, 2003 — <emphasis>Zucco G. M.</emphasis> Anomalies in Cognition: Olfactory memory. European Psychologist. 2003. 3.</p>
    <p>Zucco, Tressoldi, 1989 — <emphasis>Zucco G., Tressoldi P.</emphasis> Hemispheric differences in odour recognition. Cortex. 1989. 25.</p>
    <p>Zurif, Mendelson, 1970 — <emphasis>Zurif E., Mendelson M.</emphasis> Hemispheric specialization for perception of speech sounds. The influence of information and structure. Perception and Psychophysics. 1970. V. 11.</p>
    <p>Zurif, Sait, 1972 — <emphasis>Zurif E., Sait P.</emphasis> The role of syntax in dichotic listening. Neuropsychologia. 1972. V. 8.</p>
    <p>Zurif et al., 1993 — <emphasis>Zurif E., Swinney D., Prather P., Solomon J., Bushell C.</emphasis> An on-line analysis of syntactic processing in Broca’s and Wernicke’s aphasia. Brain and Language. 1993. 45.</p>
    <empty-line/>
   </section>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Поддержано грантом 16.740.11.0113 Министерства образования и науки и грантом РФФИ № 11-06-12035-офи-м-2011.</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена при поддержке РГНФ (грант № 10-04-0005ба) и РФФИ (гранты № 09-0б-12022-офи_м и 09-06-00268-а).</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена совместно с: Ю. В. Наточин, В. В. Меншуткин.</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена совместно с: Г. В. Гершуни, Б. В. Богданов, О. Ю. Вакарчук, В. П. Мальцев. Авторы выражают большую благодарность Л. В. Бондарко.</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена совместно с: Д. Лиска, И. А. Вартанян.</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена совместно с: В. П. Морозов.</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>Авторы выражают благодарность Н. А. Дубровскому и Л. Н. Сосниной за помощь в конструировании модулятора.</p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена при поддержке РГНФ (грант № 00-04-00338а) и РФФИ (грант № 00-15-98855).</p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена совместно с: К. Гор, Т. И. Свистунова, Т. Е. Петрова, М. Г. Храковская. Исследование поддержано грантами РФФИ № 06–06 80152а и РГНФ № 07-04-00285а.</p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Звездочкой (*) отмечены неправильные формы либо реальных глаголов, либо квазиглаголов.</p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>В модель прошедшего времени попадали реакции либо полностью совпадающие с формой прошедшего времени, либо с сохранившимся суффиксом прошедшего времени — л-.</p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена совместно с: К. Гор, Т. И. Свистунова. Работа поддержана грантами РФФИ № 06–06 80152а и РГНФ № 07-04-00285а.</p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>Здесь и далее звездочкой (*) отмечены либо формы квазиглаголов, либо неправильные формы реальных глаголов.</p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена совместно с: В. К. Прокопеня, М. Г. Храковская. Работа поддержана грантами РФФИ № 06–06 80152а и РГНФ № 07-04-00285а.</p>
  </section>
  <section id="n_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>Клауза — любая группа, в том числе и непредикативная, вершиной которой является глагол, а при отсутствии полнозначного глагола — связка или грамматический элемент, играющий роль связки. В российской науке используются термины <emphasis>неполное предложение</emphasis> и <emphasis>предикация.</emphasis> Клауза может быть финитной, если вершиной ее является полнозначный глагол, и нефинитной, если она представляет собой инфинитивный, причастный или герундивный обороты.</p>
  </section>
  <section id="n_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена совместно с: К. С. Стрельников, В. А. Воробьев, М. С. Рудас, С. В. Медведев. Работа выполнена при поддержке гранта РГНФ № 03-06-00206 и грантов РФФИ № 00-15-97893 и № 00-15-98855.</p>
  </section>
  <section id="n_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена совместно с: В. Л. Деглин.</p>
  </section>
  <section id="n_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>Тестовые слова и фразы закодированы индексами для удобства обработки и иллюстрации материала. Индексация производилась на оборотных сторонах карточек, и испытуемые ее видеть не могли.</p>
  </section>
  <section id="n_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>Мы считаем, что, хотя в реальном материале разделение на <emphasis>competence</emphasis> и <emphasis>performance</emphasis> чрезвычайно натянуто, в данном случае — в условиях теста — можно говорить об изучении именно компетенции как в понимании Н. Хомского, так и с позиций И. Бахтина, рассматривавшего «предложение как единицу языка в его отличии от высказывания как единицы речевого общения» [Бахтин, 1979]. Согласно М. Бахтину, «существенным (конститутивным) признаком высказывания является его обращенность к кому-либо, его адресованность. В отличие от значащих единиц языка — слова и предложения, — которые безличны, ничьи и никому не адресованы, высказывание имеет и автора (и, естественно, экспрессию…) и адресанта». Поскольку в ситуации теста это условие «адресованности» не выполняется, можно считать, что мы имеем дело с уровнем языка и изучаем именно competence.</p>
  </section>
  <section id="n_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>Коэффициент Юла оценивается по формуле: <emphasis>K = AD — BC / AD + BC</emphasis>, где <emphasis>A</emphasis> — число случаев попадания обоих слов (фраз) в одно классификационное множество, B — попадание в это множество только первого элемента, <emphasis>C</emphasis> — второго, <emphasis>D</emphasis> — ни одного.</p>
  </section>
  <section id="n_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена совместно с: В. Л. Деглин.</p>
  </section>
  <section id="n_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>Мы чрезвычайно признательны Ю. М. Лотману и П. Тульвисте за предложение идеи исследования и за совместное обсуждение подходов, материалов и результатов.</p>
  </section>
  <section id="n_23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>Мы исследовали метафоры и как крайний случай «застывших метафор» — идиомы.</p>
  </section>
  <section id="n_24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p>Цифры перед предложениями являются условной нумерацией.</p>
  </section>
  <section id="n_25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>Такой способ классификации характерен, как было нами ранее показано, для изолированного функционирования правого полушария.</p>
  </section>
  <section id="n_26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p>Аналогичное явление описано нами ранее при обследовании монолингвов.</p>
  </section>
  <section id="n_27">
   <title>
    <p>27</p>
   </title>
   <p>Сходная точка зрения высказывается в работах Б. С. Котик [Котик, 1983, 1986].</p>
  </section>
  <section id="n_28">
   <title>
    <p>28</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена совместно с: Н. Д. Светозарова, Т. И. Токарева, Д. А. Третьяков, П. В. Озерский, К. Н. Стрельников. Работа выполнена при поддержке РГНФ (грант № 97-06-08242).</p>
  </section>
  <section id="n_29">
   <title>
    <p>29</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена совместно с: С. Э. Давтян, Н. Н. Петрова, К. Н. Стрельников. Работа выполнена при поддержке РФФИ (грант № 03-06-80068).</p>
  </section>
  <section id="n_30">
   <title>
    <p>30</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена совместно с: И. А. Вартанян, А. У. Тархан. Работа выполнена при поддержке РГНФ (грант № 97-06-08242) и RSS OSI / HESP (grant No. 653 / 1996).</p>
  </section>
  <section id="n_31">
   <title>
    <p>31</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена совместно с: И. Н. Николаенко.</p>
  </section>
  <section id="n_32">
   <title>
    <p>32</p>
   </title>
   <p>Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-00-00646 К (18-00-00640,18-00-00644, 18-00-00645).</p>
  </section>
  <section id="n_33">
   <title>
    <p>33</p>
   </title>
   <p>Работа выполнена при поддержке РФФИ (грант № 03-06-80068) и РГНФ (грант № 04-04-00083а).</p>
  </section>
  <section id="n_34">
   <title>
    <p>34</p>
   </title>
   <p><emphasis>Розанов В. В.</emphasis> Опавшие листья. Короб второй // Сочинения. Л., 1990. С. 282.</p>
  </section>
  <section id="n_35">
   <title>
    <p>35</p>
   </title>
   <p>Аббат Бернар Клервоский (Bernard de Clairvaux, 1090–1153). De Gratia et libero arbitrio («О благодати и свободе воли»).</p>
  </section>
  <section id="n_36">
   <title>
    <p>36</p>
   </title>
   <p>Исследование поддержано грантом РФФИ N 18-00-00646 (K).</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM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</binary>
 <binary id="i_001.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcEAAAAzCAQAAABFn3vFAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj
SFJNAAB6JgAAgIQAAPoAAACA6AAAdTAAAOpgAAA6mAAAF3CculE8AAAAAmJLR0QA/4ePzL8A
AAAJcEhZcwAACxIAAAsSAdLdfvwAAAAHdElNRQflAxMIHAhp7ibnAAAIvUlEQVR42u2ce3BU
Vx3HP3cfyYY8WMKGGALNqxsJCBXbUCltUdqhdbSKxVYHnUo7VnTaEZmOg3YcRx0fo/1DWztO
Z0AHRKfpUB+loNNiO7TFFimQhIKQkoR0kWeBOmAggX34x969OfeR5O5ld7u2v0/+uifn5Ps7
Z+65v3N+v3MCgiAIgiAIgiAIgiAIgiAIgiAIgiAIgiAIgiAIgiAIgiAIgiAIgiAIgiD8v+PP
4d/SuIGldJJwofo5ruWNvPfOblE1KznHybwrpwnyVcL0KyVzWMEeLhVIX8gFQVYQpZf4mLXC
fI0aDhXOrDDb2E+LUqKxgF3cBtSzm42U2dqU0aG38fEgu4jmVN/HtznMMkeLRpQreJY1hPKq
myHIKp6nXlGHuRxwrCsUKxp30ssA30QzyspZSR8xXmeSXlLKY8TYzbXZC/g8GjaJCCc5q5S0
8kPWshWYQiX9Dl/6ChqIcRJI8jxB7roCH2zXD9BKgpijRSPKg3RwM+151c2M7BLu5jscVdTh
IDu4h8me9YVCM5vvU8Je1pMCQGMmG3iIoKnWMI9zlhp+TG2hDFvEAL8mYDxH6GA9la7bl9HB
TqZfkf46SpWSMNvoZtq4FrVxgMcoyZtuhuvp4ivKlzONxr30s8Rzv4XCUs56YvSx2CgJ8Vdi
+s+IFwQ/DxDjLR7O1rF484IaDUCXsToOsIK5PMF5139hmO1Mps3jwGg04KOXy0rZJCK8yZlx
LTpCL9cRzpNuhhp+RIw/6l/OEVJ0EWd+TvfgQr7QWMxCYAcvj1s3wZ84jsaXmZudiLcp6Oca
EgwYz+0s5zl262bXUOv4ilVRa3ifFAMEmHdF+vtIKmVNVCjLX9Uis/IQfUyhNU+6mXr30sJv
ecemDqc4TztVnvSFwlLOffhI8BeGlNIkT/MDh9qn2AyUZbvB8jYFQrRwmaPG03KS/E5/DSNs
Yp1DMKaEX/KSEYJJcYYkU69AP84RpSTtl/v02KfZIrNykhP4ieRFN0Mjy3iDFx3UYZDzTKbc
k75QWGbzIeAcryllSR5hNf92qJ3g7ySA26nLRsTbFJjIVI5xTH+ayy3sYp/+NI3J7OWirc0E
mpU2aZo8xiYnMpULptSCn2bi/MvRIruyj2bbLi0XupmypYT5M+dG7feEwm3aBc/4WIgf2M9p
pfQSL5k2IiqHOQ1UcV12Ml64impiXADAzy342aK7ao16gjavAFBHrdFmdBYxYGx2Mz+93Oig
f4z/KCVBogxz3MEit8pu+z26boZqFjPIKzlXFwpLkDkA9DDsssU7xAA/bdl84APuqxpozMBv
BCUmchPDdBu/aySp7BJHqKPMFMgoQ+OwaY0NGhd51NbyssXLpPVnWUqhV08WmC2yKvsoJ0m/
LVDitt+j62a4mkY6Db9n7XeQUosnFYqTchqAJDHX70qcftqBFgKjekobXqagn2YlKFHLVcpC
K8BHGKLP1kajgZQSyEjHFo+ZAhuQ4jXTunt0/RR7Ta/xROZxUI9/mi2yKgeJkjAtLbLp91i6
Gb0ZlNCtfzmt6hAhzHEGPegLhSXo+QhHRTarSy9TML34yhzFqaNMWWhNpM2Suk7j5xqlDQRo
J06nZQq617/Mz9hulGjcRbuRJDFbZFWu4YOcMR0ag3o2UWPT2cw3TIeSxtPN6DWToF/vmVVd
YwYT6MoifSO8W1zW12hB1y00PfJ91sUhTQMvU7CaKGd5WxeN4OOCIRkhTKfDCxaixWgDMIXr
Oc1eS63p3Gn7fqR4lZ02ffP+y89sI0litcisrDGHap6xeMEa9jis3rdZTgWOrZvBRz0YHwBr
v/0sJMHL45w3FIqB/9LDdHy04nPpKkpoA1L05nsKpg+gOX/H6wg5GlBDEweMNhoLiNBhiRNC
lFW2KXiJXQ763aa2af90FCfMyqXcQZzNljxeF/e77Ld7XSd1aOBjnOBVD6MuFJo4e7gVaCXk
MpwWoRaIsy+bSEP2U1AjSsjY66Q4okw4HzNJOhrwASYYbWACn2SIjbap+iKNLvXNyfBqosbu
z2yRVbmZ+exjR9a9Hl83Q5w3+fgo6j5uIsw6xSsKxUuSfzBEiFaa2O+ivsYcwsBJurKRyT4p
kV589Ruu+QSDRn7Px9WGVyijgxjfxUd6B6QZbTQ+yg38ITtDLfrdpmk2hUpl96daZFYO8AVC
PKpn7HKtW8oGlpOi38g7mtVhCvdwkCdJWcZHKE4OsgcIscBVbT+3ogFbbccVxyT7FyBIlDg9
xvPbHKZaP3AVosXwChU0GFM1HaLI3CaoZDkD/Mbjfigd0VRvJmhEKWWv4Z9Ui8zKM/kMTynh
lNzqJvg660hxiGGm4bep+7mDafxCj6iq4yMUJ0Os4RI+lrk6TdXGbcB5nsxmJ+hlClbQYMpr
XeA5JtMMpHc+Ga8QIWy8fkGiDOphCz+fZx4/HXMHNZ7+oCkE4me2KdOnWqQqV/EtjvO4xwuz
4+tW0kQAOEQPH6bSog6zeJDf84L+pI6PUJyk2M4WoJFPjVs3wJcoJ8kaxT0VjFa6HRZUIZ4w
LgvVs5u/UQHAHDodLvHky6IRZT/3s0s/75APND6rK2l8kUPcaOl3FRtMl6fU8RGKl0ZeJ8ZO
msapdzO9xHg6+zs4udiJ9PMMn6beUtrGfH6lxwKnUqWfG63j56xlnYezKd4syihrLOQ+HrCl
QXKHRhM9XARSvMAR7qZE6XcJK4GHlNioOj5C8fIWq7lEDZ8Y022UspQSTvE90/FFV3hJSliJ
s5a4ZVIFWMJTdAJQwu0E6CaBRhMbWZ/3rFjGohHlIFFWWvKLuSXALP6p7wJO8gh1lBnqUE2C
VUo2Uh0foZhJsY3VpNg0ptsY5mF66LYdXiwCAqxkCzG22rzke025mm3K3ep3r9+CYKKCZ+nj
JzS855Wj7FYuAr97/RaE9ymLeMXjv8MQ3tdIYjg3aDTQI/cfBEEQBEEQBEEQBEEQBEEQBEEQ
BEEQBEEQBEEQRvgfmrn1/o6Iu38AAAAldEVYdGRhdGU6Y3JlYXRlADIwMjEtMDMtMTlUMDg6
Mjg6MDgrMDA6MDDAaCU5AAAAJXRFWHRkYXRlOm1vZGlmeQAyMDIxLTAzLTE5VDA4OjI4OjA4
KzAwOjAwsTWdhQAAAABJRU5ErkJggg==</binary>
 <binary id="i_002.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAdUAAABJCAQAAADBY3TwAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_003.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAusAAAGMCAQAAADJ6STJAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_004.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAj4AAAGxCAQAAADINXS3AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj
SFJNAAB6JgAAgIQAAPoAAACA6AAAdTAAAOpgAAA6mAAAF3CculE8AAAAAmJLR0QA/4ePzL8A
AAAJcEhZcwAACxIAAAsSAdLdfvwAAAAHdElNRQflAxMIHAhp7ibnAAAyjElEQVR42u3de3wU
9b3/8dcGAiwEKAuIsECMsiggRqRiDGoL4g8EbaO2FG1s1YrHFMtDsS0Fay9HDbXtUQ8txqqn
tW1KMbZgK3CE46VRLhFExSrIzcAqoCggCETkkt8fO9nM3pLNzuzOXt5PHj7Mzs5+9ztD5sP3
/gURERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERGRZOjPJAqivtOFyazk
DKczKCJJUshD7GAHj9IrrvPbcUmMaJEAF+U8T7eI4/ncxja28FVcTt8fEUkKL8/zAKMYz6vM
ivGkt+MWtvEaFwAwnIfpaNfXt+e/eZj2YUfzuIHX+BZ9nb47IpIk7bmfx+kCtONXLIgRVLy8
wBmMZQFu2vMTxrSWbF7cGXAzlDc4Hna0JzfyI/7EbuP1EC4hDxjCFXj4FX7jz1p6OH0HRSQh
RVzGXzgMuHif2ogoENCDjuxjDwPoRCGns86+DPhYz0URRy/kZeaxg/VcgQsXt7CAjnTiCTYx
GIJHRCQzuZjMSnq2et5AVhglny7czNdbTzj+ks8A8ngvIlun0p/NDOdX3MOZwePDo4QpEclE
7RjNeg60et5O5rOcB3iczozlxdYTjjf45HEu9XwUcbw3u6jmIAvZziVGQ1R7rublGEUzEcks
boayIY7n+QQPcwbn8jxfZiVH+RkbmU3n2B+IN/i052w281mUd97jEHCUrZxmBJ9CillAo9P3
TERs0I0vUA+Ai7FcS3u64Guhb7sLE3mGr1LIGM7i/8VOON7gU8AgXuFkxPEjEUfaMZF/scvp
OyYituhBV+M578Lt9OUEY7gu5tkuRrODDziH1exhDcWxw1S8wWcgvXk34mgjO/BSAHTkDN7i
JDCIr/FPlXtEssRRPjcqT8MZwFJcDGF9zCe8I5fzFCeAYzTyeUudTfEFHxdFfGaUZs7ie/QO
vrOVPCbTjSso4jUAerImSphqz/VM0DBEkYzzITu5lguYxBz+wmbyGWFUw0JjQcBwTrCFk6xn
GJ0ZyluxCyLxBZ88hvMmewEo5DbTmJ0PmMFXeYu7uJtNAHxODZ9HpNCea7nE6bsoIm32KT+j
kKeYw994mJP0oSs7gPBYANCeMhbzOY08zwA20pPldmYln19T6PT9EBGHXMhvjZkOFmNB/ON8
moxkU8R4HxHJDS7O5E2j412xQERSJp+5lDidCRERERERERERkUh+pzMgIhFS9ly2vatdRMQG
Cj4i4ggFHxFxhIKPiDhCwUdEHKHgIyKOUPARkdb15uJgtPCxED8vMBKAPK7kLXYwN869TIMU
fESkNS4uYhr5AHTiTj5gMmv5Cd2AIn7CXL7FEMozZ7lADTIUST+Rz2UeI1kc3H/Px+sUA0Ws
owQX5fyTzriYHHU79RbYWfLpwyP42cotIZsqJ1woE5E00InFLOKc4OvTOY4f2M1uhpBHMW/R
QCMb6MOpbUnYvuCTz4/oynXcxfcYazqekYUyETF8xkQKudd45aKQbRwBjrERHx0YwhYagY84
hLctCdsXfPpyEVWsYCErGBkMMy4uZDfVvMRjXElXp++jiKQL+4JPHqvZDpzkEB1MRxMulIlI
NrMv+GxnOu8DbnxsCG6XkZ94oUxEsll760mYdGEoE/iA/4vz/OZ29YFO3wiRnBZ/3/Mu+uPm
KO0pYjnH2cpAXDTSAzd72vKV9gafIhaQz2v05JO4zlfIEUkPzc9iy2Goke0U4OUTejGAnRxn
A5fRic8YxAn2teUr7R1k+BaDuIyDTLM5qIlIuqhnM9Mo4T9o4BUaWc1ZXM9F/AfPtK3kY1/w
6c94OtLIZmoYRYFxtKlQRtsLZSKShg7zY06jhrH8kI+Bt/kpd1DNbn7DCWeydCHr6A+4uMo0
0tHFLTyFGxdX8Bp9Qz6hEc4i6ScDl1HdxB6+yyjGMZXnOWxsIm+hUCYiEp/BLMXPdn5FL2A8
mxgM5HE1G9nBoxHTK1TyEUk/WfBctr6JfBZcpEjWycBqVzhtIi8iaUolH5H0kwUlHxGRFij4
iIgjFHxExBEKPiLiCAUfEXGEgo+IOELBR0QcoeAjIo5Q8BERRyj4iIgjFHxExBEKPiLpbyC/
pJ4bnc6GvRR8RNKdh2r68pnT2bCbFnoXSXcHuIlDPON0Nuymko9IujvB1uA2nFlEwUdEHKHg
IyKOUPAREUco+IiIIxR8RMQRCj4i4ggFHxHJOdo6RyT9aOscEcluCj4i4ghn53Y1F/AGOn0j
RHJajjWC5NjlimQEtfmISHZT8BERRyj4iIgjFHxExBEKPiLiCAUfEXGEgo+IOELBR0QcoeAj
Io5Q8BERRyj4iIgjFHxExBEKPiLiCAUfkdTw4m3lDB9upzOZK7SkhuSKYmrw46eW4hhnlOPH
j59KxwNQTjyXOXGRIviMwBL4Ey38lJver3I4t1rPRyRrXB3y6hsR77upNL2aRKnTGU4NBR+R
ZOse8qo84v3+Ya9PaSEtL+ModbxqZgtn13AWyT11EUeOxPlJN9OZBkA9s1jl9IVYpZKPSLKt
CXk1P+L9nWEB6aUY6VxjhB4oYgE+py/LKpV8RJLtafoyy/h5CcuinHEH8ykyfp6CGx8wDIAz
jUpbDyaFfWYcW5y+MGsUfESSr4r1nALsiagsuekPDGMe4+hOAcNZEGeaA5y+KKsUfERSoSno
eOlMIQWcSXcGUWIhxfecviSrFHxEkslDz2CwGR2sWrVkCftpaid6G4C97AOgPKRL/jmnL80q
BR8Re/noTBF9GRBXyaYa2MAh9vARR9jZyrldjbajemZleosPuBz8br82SZaM4WY8o+jBdqrD
QoSb/vSmP5PjmL1Vz0oOsIlD7Gg11ETnpZDDbKYhaVca+VwWMJtvcoxf8nuOAz7u54ts5Qes
s/JFKvmItM7NA8HeponcRB6FFDCKaEMGzawHm3A7bUmlLfK4lnMpx8NP2MKLdOJOPmAyV/ET
rudg4gnbGXz68Asu5QSP8VDEsKlOfJk32ZXi2yZij7Gmju4iXmzl7Jd5irch8ytGAOTzJZ7m
ZfKZQAn/YgAXcAPr+ZC/MTTKkMm42Rd8OvFzGvkaPbiHXTwR8p6Ly/kVUxV8JIME2m7OpHsr
pZsl7OcMLjQduZhvOp15W3UCoJGjdABO5zh+YDe7GZIewecURvI91pDHMEZRzXHTe334nqOt
S5LLirmLEqCOO6JWWZr6kOawnDyGUcDQVvulqlnDIXYE+6EqQ4JPdjnOm4znf+lCCf8FFLKN
I8AxNuLDRWOiCdsXfLrhZh/QyCE8tDMFn3ZM4UN6OHj7JHf5eMb4qYT5XBfRWPwDbjZ+nhUc
hRzpNc4zvVrC7LD3N4S8muf0RdvqBH/hUlYC/+L/7EzYvuDzFmcDkE8JWzlmeucMxvNT5qbi
PomEMS9nUUQ59+OlM8Poy4AWyzd1bGUDh3ibI+wMaXCu596Is//O1GBa9VQ7fdE2a8+rzKYL
V9OTA3Ymay8XF3E+3+Vk8EgHvsOTWjhMHDIt5NVVYa/DLWY59RyJaCpuYAZvMoY+LI3oag+8
P4EbWng//cV+QrvxS37FSlz0Yxoz7ftKe4OPi1Ie5C+sNh0bSRH3xVh/pPmCNeJH7OWhJ8Mo
YC89TUf7hZ31b4aHvK6OuVBFA1UtrjHY2vvprvkJDA9D/ShkD9DIbqbRlV30x81R2lPE8sRb
fOwNPi5KeZhFzDW193RjOo9zMEbwUcgRO3npFUf/VDXvsZt6PmYnbp4NqXq94/QlpKETNNIV
cNGdgxxnOwV4+YReDLBWxrMz+IxiHo/yu5B+roGMYrTx8+Pc3OoICZG28dGbUxgVZcmJSC8x
3eidatLALNMs8ilh7wrALrZQwR/oyLdYwWHq2cw0/sREGnjFSsL2dYB34Q9s4achoQe6MBgX
4OFXPMxTfGJ6T9MrpGXFFAFvh7XAuOlPIacytMW5U0vYzibqOcL7jGYk8HKMKpWHiQxlA69k
yaBAqyKfy8B0ipM8xf18DAzmIc7Gz4ywZdLayL7gcy4LuIeNQGAEwCAuYwEfGe/24R/MCiv3
KPhIbG7uDlae5vCk0YLT8gicQIXq7eDoG0lEyp5L+6pdfejMHOPnDxlPIbexLBh8RNpmvKnd
JvYInNDm5Bcyf5mJXGJf8FkWFi9f4BmOBl99aGnZJMkVgT6qvgxoocm4jq2sYQ8fsYWakOAz
VsEnkyRvVvtINmX+WmtigZsRnMIhVsZc/sHH1XSngLV8ypmc1kKT8S4WGS04oe0y+ictgyUv
+NRZmXImGc/Lg0ZoiLbNi5deTAgO+CtrNbVF3B/1+JKQgGXj6FtJPi0mJslRZQoL9UygAQ8D
KGqlhNM8BqdXcE4WwKUxeqKK4zpL2iJlz6WCjySDN2SUO7zEJa18Yg5PhvVRlTKHIqCe6ayP
+bn4zpL4ZWBvl+SWYm5lEjCPx8KChoeejAs7Ozz0VPNZcDZ5wO6I7vFVfAkfrS3JFd9ZkoZU
8pFEmKs79UwA+lOIr8VeqtBROG42hbyrKlO6UMlH0tqtpp+LqGtltaY3uSViFcsGppuWWalW
6Mk9Cj7SVl4Kw5qMQ0NPYGLDLsqNXqwl3Bt1Ad2n2cPtlFDHfJ52+qIk9VTtkvh4GMBwhsao
VgUG/gVmips/09OmPRskdVTtkrTgpj/DGNXKmsY3xRhZvE9zrCQ2BR+JxkshxZwTdUTOEt6k
np/QP/hakxokAQo+2crDeRSwh9djTG7wcj6wNqxS5ItZzlnCm2xhR7BhuJZrGIomc0rCFHyy
U9PQu1gbxlQE54nPoQo3gxnO6CjlnHpWsoa3eT8ihDVk3TLpkmJqcM5GHhaZyi5LqAh7vyxk
L5FNnBmRwhJW8i7vqM0mB6nBWSw4L6TaNAlvWNnnypBX5tBTHaOcI2I7BZ9sVBD2urPxfw9n
UcyYiIUo6lnKOjaaQpSb0YwFXmhhQQwRSxR8stGesNeHKWY4X4mx+s2fuSvsSPMWeeUsYYbC
jySDgk82ep16U8Vre8TKShsYanpVE/H58aam50m8mdH7UUnaynM6A5IEDXzXNFfqtOBP9cxj
CucygSnUG0emRFmIYlTIqzFOX45kJ5V8soubwZRGadWZF9ams4oJ9IcYTcuDQl71cfqiJDsp
+GQLD+cxNmLm1RKWRex7FdDQwjzydSHBa6nTlybZScEn8/m4IKIxuY4XWcXmBJuKq5kYbDOq
12BCSQ4Fn8zlZgTFTAmbClHNCyEVrETs5DqmUU5gOQzNSpek0AjnzFPMt/ka200NyWC1rCPS
RCOcJSoP3+QHgLkPawnLIiaIiqQ9BZ9M4eE8romY+nk3z2j+lWQmBZ905KXBFFKih52AAwo9
kqkUfNJNMXdRAtRxF3sjws4u+jmdQclK/tR/pbMNzs3U9BwQugOnWT0LWMV6akN6t7ThjNgt
RxqcFXLCfSPKsaawEzCLBcF35ij0SOZSV3s68fBG2JF5PBsx98rH1XQHFrPK6QxLFtJe7TnG
zQiuj2hUXsAPnc6Y5JwcqXYJgJevRIxTDljudNZEkkfBx1mlIeWdev7OyOASFtXaF0KymYKP
UzxMZGrIMu9/Nra5KaWYT3lXLToiyeLAyII04WMm/uCfWirwOp0lEUPKnkuVfFIttKLVXN4R
yTEKPqnjZjS3mNbdmcNzGqcjuUvBJzXcjOcO0wJdD/KSZmVJblPwsZMPIKI0Exp46nhUe2GJ
OCu7Gpy9VBkNyDWm5mM3ZdQGm5ZrKHU6myKtyK7nMicussrUf9W0E5Y58FRS7HQWReKg3q4M
4wuZGlFCMV24Pdi4XM0f1LQsEkrBJzkqGW78VMd9UbblE8l52rE0PsVGtaoCd1znB0JPHVOY
HAw9HmNoYZUqYCKa1R4f8xJfdXw7al9VTdjOWfU8yNOm126eNU2muFKlIUlTKXsuVfKJx12m
n0sYHfWcO0LW4pnDhJDQA6ND5q3fhUiOU/CJR2iZZmyUM9ycz7nGz89yKVURpaOxLaQokoPU
4Nx2ByKO+LjPCCf13KOFMETioZJPPEJ3K3855JWbcp43Qk81V8UMPYtbSFFEUipzBhl6QwYL
mhVTE1wYo7U+rCrTIhpaQkPSVcqeS/V2xcfDRIYCL5hKNm6mM834eR5z45ivNY6xwAaWalKp
pK1Mei4tXGQmKw6Whlov84hkjsx+LrP+It2UB6tQM+McdiiSGTL3ucyBi/S1oZ1HJNNEPpf5
3MY2tnKL0TvuYyF+XmCk01m18yIzgco8kt3Cn0sXk1nHJL7BvxkDdOIRHqaE+/kH3ZzOrF0X
mf6a1+xRmUeyVfhz6eav/BAXHfgfZuDCx+sUA0WsszZY1u5xPr25OCzNPK5mIzt4lF7Jv29J
NY75xsIZ1UzQ3CzJEadyJmtp5Bi/oxY4neP4gd3sZoiVhO0NPi4uYhr5IceGcTc/Ywrd+B7t
Un3fbONmJr+nCKjnJmZrGVTJGd3pyC76MZi1rAMK2cYR4Bgb8VkZrGPn9Io8RvAdDoUcc1HM
Nv7JZ5zKbXThoBN3zzIvDxoFzCXcy06nsyOSQn04wQ1ch4ta7mCvfQnbV/LpxGIWcU7E8aZy
0DE6ZuhkjnGsNkLPbCoUeiTndOM453Ix+fbWXuwLB58xkULuDTvayFaGUEJXLucdDqfmXtko
UN0CqOdKzciSnPQ5f2M/fp7kIrrYl2zyZ7W/yv/yR+AjbuFY0r/NXl5+bDQxL+EuTYmQLBa7
7/kIJ2gAGjlCN9qxi/64OUp7ilhOY+Jfmfzg047DTOcDvkpfXGFZbb7gdJxNUsocYwGw2Srz
SJZrfgLDw9D7NOBlMy76sYUjbKcAL5/QiwHWGiGSHXzymMox/slJDjCP19gV44LTTxlzAahn
urrVJYftZg038zlduJ7H+Yx6NjONPzGRBl5xOnPNXNzCAjqajnTkKW4EoA91jAk5O30HGbqp
MAYTVmnxC8kxkc9lH/6An63caTzbg1mKnxWMsvZFya92HaUHLhrpTH6GjI5x84DR0hPfQhki
2e1DowDRZDMT7Ug2ecHnLC5jAXup5Sa2sIcr+ZStyb1Htmge06OWHpEkSl7wKeQ2lvERf8XL
b3Gxnjv52OnLbZWX+UYj8xRWOZ0ZEUlEPr+msMUz0q/Np2mBsFp8TmdFxCFZsFf7SDbxXqou
wxalLACgnus0jlkkm6VXyac02L/lcTorIg5Kr+cyBy6yOfRogTDJben0XObARSr0iDRJn+cy
By5SoUekWbo8lzlwkU0bAir0iEC6PJc5cJEKPSKh0uG5zIGLdBub4NQo9IgYnH8uc+Ai3cZe
FNo5XaSZ089lTlxk08x1hR6RZk4/lzlwkeOM0FPq9G0QSStZML0ivXmNlZlnh0wfLaYIWKvJ
FSLZzbmST1NDc2XIscrgRsjlTt8aEceo2pVUM42GZnMfV/Me7H782gxZclbKnsvM3EnLmlKm
AXBzyCqFU0POmeB0JkWyXe4FHw9zAJjOlpDjRSGvujudTZFsl3vB5/sUAUt4Oux4XcirzFqJ
SCQD5VrwKTUak++NeOfRkFf/dDqjIpI8qW9wdhszucqivltmNDbXqrlZcph6u5Ki3JjJFYsb
n1Zvlhyn4JMEXqNko/AiEpu62pMg0ME+L6yXS0RyTmpLPsVGe46WhxdpiUo+trsLgAfZ53RG
RARyJ/iUUgLUs8zpjIhIQK7Mav85AM+HHfUxjgFsYKnKQyK5JHVtPr8MThg1r1pYHvWoSC4y
T6tOEZejlzswJd/jCynxVDMbAC+rTUfrmOzgnRBJH6l6Lh1u80lNrA2dr960Vs/5IUdLVPYR
SS1n23xSE2HHhL32RG3h6ezonRDJOdnf21VKn5DX9Ubo2RN23vtOZ1Qkt2R/8Lk+7PU9xv9X
scR0dHrIwmIiktVS0aruw4+fFUZ/V03IXhVuY/Oc2hiz3EVykSaW2mSmFoQXaRMFH1t4jL40
zecSiZfmdtliIgDzNH5ZJP1kc/BxGyN8FjqdERGJlM3BZwRFQJ3W7xFJR9kcfAKd7A85nQ0R
iSZ7g4+XSUA9rzudERGJJnuDz1cAWKDBgyLpKVuDj5spgPbfEklb2Rp8Rhj7ku50OiMiEl02
BB+3sSyYeZpEoLH5z05nTUTSkV0jKStN6wJVAE0jm2txO32JIhlHI5zj5g2ZuTULD00jm9XY
LJLGMj/4nB/2uidNPV3POZ01EYkt84PPnogjxZSgkc0iaS7zg887Ia/qed9Ys+dRpzMmIi3J
/OCzzxjREzDL+A9eczpjItKSbNg0cBWXmjb/C5R7qrWMhkh6y4bgA1tM7TsXA7DY6SyJSMsy
v9oVys00AE0nFUl32RZ8RgAwTyN8RNJdtgWfQKXrZaezIZJ1+jOejgD4WIifFxjpdJYSl4xh
3IFJFppWIZKo6M9lR/6btfQAOvEID1PC/fyDbla+yO6ST28uDkszn9vYhp8nKUrmHQOgGIAl
qnSJ2MrFRUwyfh7ABfyOOh6hP0OtJGpv8HFxEdPIDzlyFd/mu0zmAPfSKcm3KNDN/vckf4tI
rvkCFcHGjNM5jh/YzW6GWEnUzq72PEbwHQ6FpT+GhSynkRM8Qq8k74geGG6o4YUidnIxkZ08
x9mAi0K2cQQ4xkZ8uGhMNFn7Sj6dWMwizgk72o4BfEAj0EBHOif1FnmNBcQ0vFDETl5upIrP
7U7WvpLPZ0zExVTGhh29AgAXQznA3qTeojEArEzqd4jkmnZcy2I2U2h3wqka4Xwq32EJnyT1
O0YD8EqKrkgkm8Tuez6HMdzESfu/MjXB51Qe4nMe40QSv8NjbJWjhTRE2m5g8KfQMOTifM5m
jfFqOePZRX/cHKU9RSxPvMUnNcHnVB6iI7fzUcQ7zZc5sC0JRnUWAAtScD0iuaORxbwKQAn/
we0cZDsFePmEXgywtkFD8oNPLx7iGLfxcZT3rIecZoGxzeuTfj0iuWUXuwDozeds4Dj1bGYa
f2IiDdYaOZI9vSKPqziVH0QNPfYKrNv8jsVURKRlh/kxp1HDWH5o7blOXsnnLC5jAYf5Gq/i
pR/QSH3Smpx96mYXSaplLDN+2mz8U29R8oJPIbexjDx6MZnJABzjZl5M0rcNA9TNLiJAPr9u
ZWSAnRNLA3t3+Zy+aJGMlwX7do1kE++l6Crcxt5d6mYXyRjJq3bVUZeyqxgMQHXKvk9ELMuO
xcSGA/CC09kQkfhlxwLygYkVG1s8x0tnVDETSRvZUPJxGxMrdrZwRhWruZHHqcHrdHZFBLKj
5BNYNH5pC2c8wH7OpAE3N/Cg0fEvIo7KhuATWDx1HW4GU8QoYBAl1LMSOMAmDjOJM2kAGniC
KRRrEoaI87Ih+ATW8bmc34ccLTKtGV0dXNW5gZUUKfiIOC/z23w8lPAR1bzMkpiLlX3ZtJ/F
IOqdzrKIOMuOkZQ+nuN1xhmvKliNzxRofBRTxkxeocI4WsFaPE5fuEgaS9kI50y+SDcV+PHz
N9Ox2qhTLLw8w8tUsoj1+NXjJdKClAWfzG3z8fIgJQBsNh2NPrV0J1dSzHBOMhIoYT7XWVsG
SUQymZUIW0ytsTupnxXBipYHfyulGp/xuVqVfkSiyoKJpclUyjMUAfXcCZzkATyAh/uobqVE
s4UJLAGKmK9NlUWclInBp9RYqXkJ19EROI183sDPG7zJPa1+uoEZ1AFF3O30hYiIMxIr3pUa
la0q3EAVfvx48YT0crXGa6RR6vQtEEk76u2KwRsSetzGq7YrM1p+VPUSCaU2n6g8zAdgCTNo
APoDia3j87RR9Rrv9CWJ5KpMCj5u7jOamWcY0yUCKzevSSi1hwC4Q2UfEWdkUvC5xlg647rg
TK1RALydUGqrjLLPCKcvS0RSrW11y+IojcSJtvgEBJqua5y+DSJpRW0+YdzMBWAeq4LHAsME
lySc5uvUAyXa80LECZkSfK6hCKgzQlDAEMDKXl0NPAYQnJYqIjkivuLdOGrws54XI/blmokf
v7GUWGI8RsVN89xFmqjaZSjjbh7iUr7FXl4NW/59JIClvcH2MQfAns1fRSRTtB5h3abSjoeX
Qko+Hluai30abCgSQiUfAPpTFyzt7GOFMa4nYAAA6yx+wxaqgSJj8x2RXOUP/kmZ9A4+0Cfm
O4GNAq0GH1gMwC1OX6iIowYG/6RMegefLTT3RXkpZ63pvaEA7LD8HYHBhiWaZCqSO/xxFPVK
8VNBMeXUUh7l03YYp8GGIkGa1R7ko4JKZoZ1qQcaiittyYebFfjxc5HTN0QkDWgN56AtUfdX
LwRggy3fcA0DWcJ+5jOP+52+XBFJPisRtsK2xcCKg935Hmooc/qmiDhM1a5W1Ng2MnmmqS2p
lFqnb4qIwzTOp0VuSoB69tmQVnfeDf78kWmLZRFJqswMPoEVDJfaktYBU1N276jtSyKSBJkZ
fAIjnTfZktZCZhljiXz8Go8W2BBJjcwMPlZWMAy3hSncTQ1VPE8XejLD6YsTkWRLvGErsOuo
fZNB3fjw0c9IV2OdJZept6sF9sxnj6bMSFlz3CV3qberBYH57C8mIeWnjXle2lBHJOkyMfgE
usOT0y91HwBztbahSLJlYvAJNDdbn88ezXpjC8LvO32RIpI8idYtk7vkUdO6zlbWhhbJXGrz
icnqhjmt2cd0AOaq2VkkmTIv+ATms7+ZxG9YZuxlOt3pSxXJZpkXfE4HktXcHNDAXQBMU9VL
JHkyL/jYtXxqS7YwG1DVSySJMi/4BBbASPYE0L8bVa+7nb5ckWyVacEn2c3NTRq4A4BybaYs
khyZFnyS39zcZKfR4Px7I+CJiK0yLfgkv7m52dNGCetBtfyI2C/Tgk8qmpub3UU9UKJOd5Hs
kshIyhRv6Eqx8Y1q+ZFcoRHOUaWqubnZeqPTXS0/IjbLrOCTuubmZtVGsJuvlh/JUX34A37q
mU1nAHwsxM8LjLSWrJ3Bp4CfsYMt3BCyFaGLUlazg0fpZfkbUtnc3GwG9UARD6T4e0XSQSd+
TiNf41bKmAx04k4+YDJr+QndnM5cgIvJrOAyvsmbfNF0/AxeZQYX8ww/p13IJ9pet6zEH9zi
L5V8RstPRcq/WSTVwp/LgaylBMhjBg/THh+vUwwUsY4SK19kX8mnA19hAf/HU6zlMlzGUReX
8DH/wwr+zCjLFZfRQOpLPrCFmwCYpfWdJed0w80+oJFDeGjP6RzHD+xmN0OsJGxf8PkCg3gb
OMYrFNPBOJrPxbzKpzSyioc4ZukbPBSR2ubmZs8xB4AFaniWHPMWZ7MZyKeErRyjkG0cAY6x
EV+wmJEA+4JPbwrYCTSygzOMhiloTz+24aaYj1nGUUvfEFi7ObXNzc2eUMOz5DAXF3E+yzhp
X5LJ7u3qiofB1PEMq7jAYlqBtZt3JznHsTSYGp4VfiTb+IN/onFRyoP8hdV2fmXyu9rbUcxk
hjCfX1js77Jzq8BENHAdAJO4wbE8iCTHwOCfSC5KeZhFzOW4nV+Z/ODTyFI2cpgaChhkKaVA
c/P7Sc9xbDuZAsAsyhzMhUhqjWIej3IvRwDYRX/cQHuK2E5j4snaF3z2c5hTABf92MFnxtFj
NHAYgKOciKiutFzUC+WmCKijwbYcJ2JVcJkx9XtJbujCnSzhd0app5HtFOAFejGAnVYSbm/l
wyH2s5OhrKAdxbzP58bRQ2zhDPI4iYf27Ar7zMA2pN8fgHW25TdR1XiZBizgQmu3XiQj+DiH
f3AOEOjhqmcz0/gTE2ngFaczF5DHVFZwGd/g34wBzuJ79MbFZNZRRglzeYxOIZ9o2yDDwFbG
ZU5fJuCmCj9+atXtLlko/Lkcb6qhrKUHMJil+FlhtMKmhQIq2cFWbqE9MJ5NDAbyuY1t7OCJ
iHJO24LPzDTaTctNLX78VLW538uHT7uhSlpL5aoRSZLPr42JoPZcZKC0kS4PrjeB8FNMLbXU
4DfWoRZJR1kQfEqY2kpzdtsuMlDRSR9N871mxnm+N7gqkI/atKg+ikSTBcHH3osMPOqVTmc5
RGmbpptWmMJUaVqFUREzLSYWpjcAG5zORohVwemm8YSfAWwyfbLI6cyLOC1Tgk9gJZ93nc5G
mKbppvHMdn+PvsGfi6l3OusiuawtxTunVvJpXYVR+Wot/PiC+XdTpZWBJG2pzSdMbYoXjm+L
mXGGn3H4qaKSWio1NVXSVro+Zw5dpMfo1k5PTYMOWw8/HsZRliZjlSQT5XM5C/GznV8bY/7t
p+ATwtemTu3Uiz/8iFjRgV9yDT0YyeKIGQN2UfAJkT5TK2JR+JFUcjGZt1oZxJsodbWHOBNw
ciWf1jUww1jpcIHCjyRdIwdoZ+O0cEdkRvA5DYC9TmejRQo/kjrtGMV2PnQ6G5kr/uJdqjdJ
TpQqX5IaZ7AuaetpqtplchkAC5zORhxU+pFU6MpstvF3p7ORyeKJsN5gWWJ9Wg4xjNRc+tFA
QkmGDsxkLYOTln4m1DFScpFND3JgTntmDM1zG+OxFX7EfvncwTrLO8G0RMEHCCxDYf4zzuks
x61p0oXGMoud8vg6dUkNPWrzMXQOe13gdIbiVmVMOS3ngbRZAE0y32Duox9P4cfPNsY4nR1r
0nukwJGw13uczlAbVLGF3wOTGMp1WmpebPFOEtt6Ui69Sz47qTa9qud1pzPUJs8Zu3wVsVp9
XyLpJL7dupoab2sycq+IprWetW6zZAo1OJt48Tneze5lJrXUUNFCA3IpVfipCivleII9dm3f
60Ik9RR80ooPPxX4KKYqZggpp5YyfIyjNqyU4w72fdVqOQ1Je5nzXObERVYFZ9S7qYna4e8x
rbPojbLFz7jgcAFVvyS9Zc5zmRMXaQ4mZVH30PCFLHVWFSVAeakJVr/So/XKo0EAEoXG+WSd
nXybeQBMYrXjaxMVU8MbvEGNKoKSizKn5NO84Hs81S5fCzurlgZ7v2ocbET34acMN27K0nRZ
fnFO5jyXOXGRXmqZiY9SamKuJF1mNDiXRTQ4h/IEBw/4melQxWemadZZRYLL07opo5JKjWDK
EuZpTCnicvRyBzr47W3jpZzuwBqW0RDjnGK+AcBiVrWSWilzjG0D63mwhRSTxc+lbDF+9nEj
s9ucgodFbGAZBUxlgybQZpVMei4tXGTuau5+91NLWYpHANWYyiulCW1CPTP4KTe1Kv1klZx4
LnPiIlvgNVXAailPYRWsjBoj3LmpSajx29xSVJZQ+MpNxUafp1MV7njkSG9XymuZaWUns7nU
mL1WRCVvUEkpZxibEFbE/PUspgp/gkEjYBl7eZZyynmWrTwd5QyvkYuZMYcFNK+ofcjpG5kx
inmG+ZzJhcAijXd3Um6GnEg+UwnIz6vMxIePmdRGDT/jjIbtUmoslThKqaAiRoXJYzSwx85F
lSn0VWrgZJzM/2DUpO3qVDnxXObERcbJSwW1+Flu6nuqZB6lYR3hbtMUDU/SpmtUmMLazKjN
ycX4KcNjzHlL3ypEKrnx4WuxPOM3vZu+ldWceC5z4iLbwE1pSFtKMQuDY4IqKaMUH8OpNX2i
IkbVy2dxDHWVKaj5Qr6xWVPrRWWajNdOBW8LY6JKqaWWmhY3tzSP/yqPOcTB00oIC3DjS1LQ
z4nnMicuso1qTb/epSwOW0bWj58609kzo/yiNw1jtDJ2udL02WJqnL4paaFpekxt1ODiCy7y
62uh968yGHC8Mc4yr/8dOwC5k7pMb048lzlxkW1UYerCrmI25VQGx0QH/rwebCvwGg9DJZWU
UYYPH6OMhyAwdjnRMkmFaShlpUbxEKjiBsJBKbVRWmvMldNxMcO1l1oqKaOc2hh3tYoqPATm
CsYe/DmTKnwElmupwm4aZJijPCxiJYuB64EZxvBDN/0ppIBR9GASMIfnGMb3aRcRXrbwm2Dv
VQVFPMaRBJZwdfMA8GfgeoYyIeWDIJ3h4TwK2BN1iGg5Q4NDMcdxC5PD3q/kSdYbP/t4PuI3
22usR96JyziNT1nP+5wSdk5fzmMIlxl328MbzOYQcIgdIed1ZyHnsg8AN88yPfjN9kjZc6ng
k27c3MAAWhpL/UWuphtuGjjIaGOkdDPz2OX7+aLx8xL2c4BNwB4+guA5sXNxDUOBDfw9DUKP
j2Hs4fVWcuLl/DjOiqWUBSzhTcYAtwYf7f7Gu9/jhWBQd7OJ6aZPjgKG8Pfgkr+l/MLY4Lvt
qk2jzau5JMZZL5n6FytZE3WwROJS9lym9wLyuaih1YL0q7wa8tpDT3pzCgUM5QLTjh+Fpt0+
JkVJp56VEBKS9hoPHTSErJ7tJDd3M5qVDKIPs2JOXInvrGaBlrXORugu4Dy+xhRWAU8wnYWc
Hnb+O6wJ/jwYmBuRYh9eZCfgYQZdE77aHqYrGhTzrEG4gyG2R+aOs1LwyXz72BcsyZRxq1FZ
8/JTFvE83RlESdTPFUWUmgKWsB94j900BaXWS0rJcwM9jIrfOBYEqxutndVglFl6G5WbM+kO
EKWk2KTaCFkNPMa0iHfP4rtGcHFzKzujtKZ1YTXVQDn19DSlGm5DRLCoD+7S0p2HKDXycQP7
+UXYmU1XcSE3GP9ElTKUu1L7F2IfVbuyi5sHGMpjdGUKC0LKUF46G//S92UAJDgwsOlhaioH
ND0470ep7Hj5CgM4wLOttkkUM4HuvMc/I9qn3GwyBRxzFaOpFaWQAjrway4MfraSy02PP8Be
DgBd6R0zB6v5q6ny4mcxn4S8f4BTuYY5fMpXaeRvfB7REgN96AW8bSlQl7KAatYwvsUNl7zM
ZwPLGEW5UV6zk9p8JGGlnALUx9EMGWjTMIekWKWkeAVKTbCBXsxgDls4lUoe4okYJRaAcqby
GB/gYxZXmnLtAwr5vem3pIxL6B8jh+azruVC0ztb2M8jFFDOKZwG1LHVyGOgDPI2UMqkYCOy
j+c5M0ow9TEMYjRI28fDJcAhVrbYduVmNAXASy3c10Qp+IiDPPSkqcpSwFAAo58tfnv5Ac8B
gYe5SdODH6jUwR7ymB8stYzjFyyPqBo1N6FHlmmin9Wf94FA+exLdDIqom7+yPwYjbNunmUB
T9CAlx+zMm1avJyg4CNpqqkHqLmxNnpw2mUqobQ8+8vcw1NHv7B3d/JvfsQ+oJw7jIpToKm8
qbEc9jCG/txlnDWVq0zlgVpTV3QpV8Rcu8jLg5RQTxGz06KHzznq7ZI01RAsYcSq1gWqS7eG
HFvNtpgB6ECUY81Vo8+5gjeoxkc/fsYzMdJ4nbt5g2oG0YfpIVWRItOm24dbuK6dTMZLZ1OP
n2QxjXDOXm7TLLXwCbCBTSB9jKOMMm7n5eAUAV/I1MvwT7Q2kSD6WeaxxzM1WjsOOfFc5sRF
5qxyainFTTFVrczfrqSKYtyUxpg3ZY0XP+V4Nf8+bjnxXObEReawMmqMNRpbLrO4KacWf9JW
uGlaMTKX5t9bkRPPZU5cpEiGyZFlVEUkZyn4iIgjFHxExBEKPiLiCAUfEXGEgo+IOELBR0Qc
oeAjIo7I/OBj15Aoe9JJp1SUm0zJTXpdU8pkfvARkYyk4CMijlDwERFHKPiIiCOcXUZVRNKP
ljcWERERERERERERERERSQNnsJQd/I4v2JyumzvZxnZ+RmcbUhvCSIspFFDJDp7mDEup9KQK
P69xgYU0OjGGjsY9uo8drGBEAqm4+KKxf6i1O92cm4DE7nRzbmAwS23ITeJ3eiB/xM96rsBF
4vfYxaWsxm/8xiR+j6N90vpvc1boRBU305Ffcruto4pcXEU1XejGk3zdcmo9eJpKS/nLYypz
6cR3ecDCPrAubuQPdGE8y+mWcCoDWU4PwMVkqingChYlkFo+v2EM1u90U24CEr3TTbmBLvyV
MrqxoI27x4ffm0TvdD6/5WbyGMErFFq4xwOp5WzaMY3H6ZDwPY72t2P9tzklkj/CuS/DeJaj
LGIcXWzN+XnUcZhPeZ4RFm+0i4kJlQ3MOnM5i/iMtQyzUBLLYwgvcZg36MypCabh4VvGw57P
ZfyNQ6ygc3D/0HjlM4EvG3mycqebcwOJ3+nm3MBgTuFlDvEK51jITeJ3+gsMZy0n2cgHnG7h
Hg/iE97lBLUMoVvC9zjyb8eO3+aUSP5e7b04wCfAB3SlK4dsS7eRHbwHuOjCUYtpFfI1FlpM
oy9e3gW28l+W8nPQ+P+xBFMZyx9w8SEAHfHyHnCEHW18wHqzmL4cA6zdaXNuINE7bc6Ni2HU
c5CTPEtnGi3kJtE7fZzV7AXy6cAxC/f4U1ZxDHBzjJMJ3+PIvx07fptTIvklHw+HOQYcoR1d
bUz3JI+zDPgC41jfxl/CUO25lr/yjsX8fIEGDgD7WW4h+JxkLRfThcG8Z3pk2+IFCpnI5wB0
phufAif4hFPalMpHXMBg3jLylPidNucm8Tttzo2L3rzHcWAj6yzcm8Tv9H5+xPvA2fRku4V7
vJb7OUY7xrCBgwnf4/C/HXt+m1Mi0yeWdmAqJ6i1lMZ5nMWzlsIXgIc8HsLPCkZZSKWRNbjZ
yB9ZyGe23y0r0uVOu+jHabzEDh6ll4V0rN7pU5lJDbssXQu4GM21/JnjgJV73PxJe36bUyKz
g08+0/g6P2e/hTQ68y0e4VMbctOPP1LIPdxroam4HTezlRHcxG1tbqVJpvS60/25Bh97mGqh
rc/anT6VhzjI45y0dB0uSpnL73gFsHKPmz9p3z1OgeS3+RykA+2AzpzkiK0p53Ed5Xy3zYXv
UKdzOV8B4CRvMd9CSvt5g0ajAfNggml0ZwIz2MtKNnEuWyzeoaMcwg20o4elsJFud3otH9HI
y9xIh4SruFbudFfu5Rgz+ARr93gIc3nMCGGJ32PzJ+27xymQ/ODzMb3pzhF60ZDwIxndICqY
bfyrkbi3OANwMZXT+KuFdD7kJO2B9pyw0OaTT0cagJMcpsDyHWpgD/1ZT0e8fGAhnXS6043s
4DRcQD6HLJQ8Er/TLr7CQG7kY8DKPe7M7SzlMaPKlfg9Nn/Srt/mlEh+tet9dvAlOjKBOg7b
mK6LL/MO/0p6/uP1Lh9yIXmMwJ9gUzHAJ9RzCS5OYSQbLefpc17gCrpwPu3YmnAq6XWnT/IK
5zCQfC5mhdEDlojE77Sbq3mCncarxO/x6YzkCaP5O/F7nF5/O22S/ODTwH/yLTYzgN9wwtac
+xjLFvz4+WkaDKg6yPe5le3czM8sNBUf5R6uZgcv8ySvWs5TI39jPxv4T+42/p1ORLrd6XU8
wv+ymQZqLKSS+J3uymn8Aj9+tnKRhXvspTcv4sfPCjwJ3+N0+9sRERERERERERERERERERER
EREREREREREREREREREREREREZGU+v9yJq2OIQ69TgAAACV0RVh0ZGF0ZTpjcmVhdGUAMjAy
MS0wMy0xOVQwODoyODowOCswMDowMMBoJTkAAAAldEVYdGRhdGU6bW9kaWZ5ADIwMjEtMDMt
MTlUMDg6Mjg6MDgrMDA6MDCxNZ2FAAAAAElFTkSuQmCC</binary>
 <binary id="i_005.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjMAAAGoCAQAAAAZEqxUAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_006.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAccAAAKxCAQAAACMZq94AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_007.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAc0AAAI0CAQAAADVObraAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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=</binary>
 <binary id="i_008.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbIAAAFTCAQAAAD2YkGwAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_009.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjkAAAHDCAQAAABsA8MEAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_010.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjQAAAC9CAQAAAAOoi+xAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_011.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbgAAABMCAQAAAC1t2qDAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_012.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAdoAAABKCAQAAAC2/F3TAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_013.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjoAAAGHCAQAAAAT/TB9AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_014.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAj0AAAFQCAQAAAD+GgeTAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_015.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkgAAAHOCAQAAADJFj58AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_016.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAioAAAG8CAQAAABa7kb7AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_017.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAesAAABYCAQAAAB/0xdFAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_018.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjwAAAHACAQAAAAMvnruAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_019.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjkAAAIrCAQAAACn/EB2AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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==</binary>
 <binary id="i_020.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAikAAAF7CAQAAAC9NNP0AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_021.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkYAAACjCAQAAADFwhn/AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_022.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjkAAAFICAQAAAAYdCcfAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_023.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjoAAAEACAQAAAAQSBQdAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_024.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAj0AAACXCAQAAABUgCIrAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_025.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjgAAACZCAQAAACIo4gfAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_026.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkAAAAEBCAQAAAA6f9LpAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_027.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjoAAAECCAQAAABdgLUWAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_028.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjoAAAHKCAQAAACgOynPAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_029.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjsAAAFJCAQAAADX3SSHAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj
SFJNAAB6JgAAgIQAAPoAAACA6AAAdTAAAOpgAAA6mAAAF3CculE8AAAAAmJLR0QA/4ePzL8A
AAAJcEhZcwAACxIAAAsSAdLdfvwAAAAHdElNRQflAxMIHA/3irNEAABQyElEQVR42u3dd4BU
1dnH8c/sLrBUAUEQkSKCqAguWKNGwYpBY000GpXYe40YNZZYElssMdhFNIpGRY1i7C3qawNU
sFKEVakivbM77x9chmkLq7B3WfZ894+de+bMzO8859znnn4IBAKBQCAQCAQCgUAgEAgEAoFA
IBAIBNZFEhlXpdUtJxAIrJe0S78oynpzz+pWF0jj1RqYHzVPc1Ach+IMCqpbTyAQqG0EtxMI
BGImuJ1AIBAzwe0EAoGYCW4nEAjETHA7gUAgZoLbCQQCMRPcTiAQiJngdgKBQMwEtxMIBGIm
uJ3aRGfP20szZxliw7wxNnSxVz2ld2q13haG2La6hedQx6Ge87Iz1Y9CGvmbYxVWt7AKSeju
Hq/6p02jkAKHu0Wz6hZWHWkIbqc28Z1P/ckTervDjDzvF/it1n7vEcdoCFo63798Ut3Cc9jW
713lTHvoAuo4xiL/VlbdwiqkqbO95zcW6CuBhB0d5BYzq1tYdaSh6Kd+IFCDWehKPRT50g95
329oe4+ZbJ4FylDsZB97QbK6hWdRYFujDNdaucVI2FMPl1hY3cJWQQcbesEci82XxKZOd5sJ
1S2retIQaju1hUI72d5i73lbkT1tlCfOBhr7VkJH31uiwCEa+dc6WIMo1N44ZVpLmIGtHOm2
ClzpukFCa9PM1FA736OJMz3nw+qWVV1pCG5nfSWht0e96g6/9ZxdNHaW3tE7JS7QPM9nWmOa
IlsYq9wu9nGHOdWgvYGTvehlFznLE3mUNtTOBLTzvTlaO88jPq8GnSv1DHJZ1HLYwwt65MRI
6GiCxZpr7Dt19fejZ5THprCOA/zbq57yq6j/q45D/NurXnSGppHGzBJThWkIbmf9JGEPF/ra
Db5xkgJTbaCRscqR0NZ80/J8ZmPfm6OFNsbp5HQPONSrnvLLWLXXdZqDPe42m/q1783PibGB
hr5TaBtj1HG6DxR41svOULdarN1MM+MsQ4EOFpqaE6NQB2OV62S+6fbX1Stu9arbtYlBXx3H
OcP/3Giks+yGQsc41QjXedVBfq8gT4mpwjQEt7N+0sIp3vdXL7jD9340zcbqmggKbZH3ZmaZ
Vtr6laRFzvFvHW3rBP91tAYxat/R3v7hPs+6V7kxluTEKJPQSU+9fOVIBT52uptdYm+dq8Xa
rRVHPRyFOptkdp44S3XW1sE+s5XD3O1EYxyjjn2ydvisCro52D1u91+3meaXinRwkH+7wUse
MMcmCnNKzNQ837PW0hC6lNcPEnpoEb2e7HPb2cBTFmKJhaZZpL0lpoDGNvW/PDdz0nt+6W5T
3elXxnjRTV40wdd2rtLHU6b2r+2n1FuSmGeZsXk6tCd7wnn4t3q2c7ndTfSuxhbGVJ6zrd3O
Mt+Chjr62OKcTyz1mIsN8qE3HO9O82zs76aYWCX1s0x9X9jZbK9LYqEFmirURZF3baBEV428
bVlOicntnl+LaQhuZ/2ggbOj3WqT7valbcxL3Qgb+D/lOpkRPYWbamhi3tGpmf6EAkdo7loN
NfMlNvGdRbFpn2oLH0R1sQ2JUpFJmUc8gq1d6HrTdfKFRTqoF1O3cra125kVDSJvoJEv8vZ3
fOoINPFnr/g/u5nte3W1N6IKxgkz9Y3Vw9go7+uqb5wyHf1oku1chFm+VZBTYvINJKy1NAS3
s34wX/+0q3o6KTUPbGYDE9TTOXIeCZ0UrWKz/oRd7ONyc2yirikKbW5clY5mZWrvrGHUB1Wg
p4V5+qBWsKIruVh7T6Gt6THNgslUXF8330S1g03VNanCz63sht3ENxbaSLO8bnXt6mthQ19F
OdjWhsaqo6fx5nrZy1r7oxNdmlNiKnIkayUNoW9nfaTcXI0Uoa5+kr5TX2MLJdHA7nk7PVfQ
0Un+YaJEdBvX18F3Mc7cWWKZJhLYxF6+rXAkrYETvecVSc00862EDr7L03SsehpqGtm2of1S
TdlcEvbRxV0Wplx5K4V5p22uXZZZoqlC1LWvch+nKWaZ+uZamlNiqjQNobazPrLMB05wjHF2
tJvJpkqa6Ze+N0Nv2xpnrm3c5FMXZ92ozZzmSSNAY0Wa2FlDX8WofbpxDjRTuQNt4DVL8iot
dJh6Ho4mNdbT2Bb29IBl1WDtRWbawZFm6KOncWZVYNvuDneVH1GguR9s6ECjYnA7c73nV070
jR3s6m7fKDLK7mYaa2P7q+OfFmSVmGlVm4bgdtZHkp7T1uHKDTPFdxZZ5h/OdIy5ntPBBIu0
VmiCpRmfa+Ak33pOEklv2d7DprqtwmdfVbDArf7kLLO9bFMTyaM0YR+7uMwC8K3HXYnHvFkt
1p7vH87U31zP2axC23Z0pnuMBUsNdqGDfeifWbGqgjL3WuwQRaa72UuSlrrddAcpssyLHvM9
OSWmStOQfTxfTTt/Z/2mKs9DKnGhP0dFaN3WXFVKg+L40vBq5vF8oW+ndlLXAf5lXHXLWK+U
1lzFsachNLJqJ0v8pbolrHdKa67i2NMQajuBQCBmgtsJBAIxE9xOIBCImeB2AoFAzAS3EwgE
Yia4nUAgEDPB7QQCgZjJnqUcCAQCa592Fb9Vk91OTda+PqWp5mkOimNXHBpZgUAgZoLbCQQC
MRPcTiAQiJngdgKBQMwEtxMIBGImuJ1AIBAzwe0EAoGYCW4nEAjETHA7gUAgZoLbCQQCMbP+
u519fahZ6iphP6N0WUX8Vt7Tu7pFrxEF9vV/Sn3imGiv7I1cb6JSz+iRFbezh5Wa6B4dIvv0
8oRSE9yQOkW7qmlluNLU3/LcquNoH2SkQQX6Enp5XqkJrrFhtdk4XxrSrTw0J6yJYc7JWhNZ
tXQyOMNyBfp5T6mxztIgLV4341IpGad31du45q31WL32TLfT2mu+qjFu5+flxy+NdrrtHOpj
v0OxOz1iDzu62vs2TYvZ3uv+bge7usszmqCD91xhB3sZ6h7FsWhu5QMn6amnXq73qiYSDjbc
7/Ty+ygNK8jV18lHLo5CblM3Jitn2zg3DStp6X+eyXI7CfsaGbn6eBS39KLb7WI3/3aPYgn9
fKa/Xn7tzQwH2M2Heuupp55KNK16G6/vbqfIJT7x5Xrtdorc7EqFKHCi/2qkm49tDRp5xkmp
mAknecEGYEsf6yXht+6InE1J6lNVrXmlxRv5j/MkFLs9cjYFzvC4+inF2foSTkq9H5/iXBvn
pmElDfXUN8vtNPTv6Bt+Dj9dcUI/r0e1nG18rJcGnnKhBBL6+69GqbjdvJPlIte6jdf/RlY6
v/Ar163mwNqG6mY8q2oajXTzjjKU+9AmWtnEUpPAQl/rkLolku7xW7PBHIvVl/SYUy0Ckyyy
USyKp9rJ62AbnbwoaZEzPALKjdEhVevK1VegszGxK861cW4aVjLfCOVZ39BTV0OUxaIWEroZ
7kcwzmRbWOBwAyOd0zVexdFVVWDj2uR2WrrY/UaBQje4NroBiz2nP5b3dLyhhX8Y64KM9m7N
oZ7GqcNhlylY5UloycjpsIW6JmS810a9yFnFRZH9fZx1JNzyIr8wT+z49a0k28Yray350pBL
saO8YXyMihM2tCRyMuXK1MMy80ChHX0avV5JM9tU3Sl6tcftFDrKHI9lPIcyae8OH9jXJCc4
UT/n/OxKcHUy12TbR5XnHmaZWonPtHCWh1M3cR3d9XWpp2I+2bKlPp6OnqrQzHaOc5x708Kq
U99Ksm08rcI05KfELzxoSYyKy43RM6rFb6qNMWnv7aCfhzLaAA1d72PDDNevajq9a4/b6eVo
15q7CkscYLw7/IilXvcXh9q4ukX/DBZ60G/sp65dnOjVVaR4BfVcaJl7Uw2B5ga5SzuPrqY5
unZJ2EmRd9JCdjDUFT70XlbM6tGXTkU2zk1DPoocpKmhJnpAx5gUJ72kqZM0086Z5vgy9U57
Vxvk/YzYDUywky3d5q96VYWc2uJ2mrnI/T5ZRYwiJT5KewJ9Zam21S37Z5D0nFv93ViPaOCB
1fYfFDhCH5eZlQqZqpcST7sha8i3aqnn197IqJu9qL2+mjstq5RWj750KrJxbhrysaX9Xae7
X5jijtgG/Sc6XW+feFs///RDFNrYn413X0bf0zcOdp3J5nvEaL+sivpO7XA7hY61zENZDayj
TVSq1Ne6oUCrVHsdlpEaQalZLPWQLXUxzCNZ/TX5KHGmS3yeFTrD3ZrbPUbVHZV4NstJJn3m
LkdpkxM7fn2Z5LdxvjRkU2Bvw91rlu/dpKHdYlKcNNz+2rvAp16Mwgodo53Lzc+IOd9nUT1y
ie+0CG7n57KNI92c09z4l/baaaeL0UiapWHau/UU5u3KrBkk7G4rT6yiJ2s5G7vWE17N885c
s2OsTRTY0+Souz+Taerk7dyPV18+sm1ccRoyP7WxSVGtOv40tHaWe8xJ6T/FVb6P2W5qh9vZ
wCUez2q95rLUaDunhmoTtlTku+qW/rNp6iSDIv3fqxPVF+rrYkKaK6rnXFP8M9VHUuAAR0Vl
IrvjsWpppK+hqXG1Rs6I+hQSephmeoX6yo3ROcq1NorTOnfjtXFuGiqi3Ocpxa1s6IsYFRf6
rYmph0w7l7jV2zmxujg8GsOqr7ORlq19G9cGt1NsQVbrNR/lhurqLG1QV18Xe9gkdV1ugDrV
nYSfSMLeGng2uhrrPRfbxY7O1dp/0c0Y/RU4wkFe1llPPW2rWNICFzvedvZyneE+ik3xdtp7
K3W1yEaut59ejvZH95oZKc7Vl/Sqjs60nd4u9laMjjLTxrlpWK44l6TXNDfADnZ1sa99Fpti
OvitO6NxtsYukzRGiZ562kIipbjIhY5S34bO1sC7VW/j9XOW8ld2TrvuZrQueeftJOzohWgt
yop1KsWe96h661iaVkdb7zgo7Tp7TdbyAlbs+bR1RMuXjKxcp/Onn9nZ+fNmVl/ngQwrN3Kx
cUq94xBFVt7EufrWfL3Qz7Nyto2z05DpdjKX6CxfCffz1739PMV13ZC2tCF95VWpR9VLKV5x
H6wcaatiG6+PbuenspWRjoh1iV7Vpymbxp6zXY3SHBSvV4prQyPrpzHDYlNX2xVbs2lvqtHV
LSIoXseoNsWhtlPzl4JWNzVPc1Acu+JQ2wkEAjFTZYu9aixT7VTdEgKB9ZuKazsJJ6X1dL9j
n3WkmzUQCNRwVl3b+cyVlqCO3v7uVP+rbrmBQKDms2q3M9tIi8HH2jjUuzFuTBQIBNZTKtul
vMRorUNPUCAQWHMq63YKdTLWUpu50TilxrlYA+xrpKOzzilo5BxfZPQH1fEHXyhN7dm3b8b8
yOKsOZwr53SumJP6iSOCywsE1hcqdzM3d6hfOlnSlsr9wVwtXGyOf2JDx7nULD39yRQvqecy
mzjYt37tBhd6UaFz7O9iEzX3Ox18jqn2MVPCifpU+KsJ+/izW32lg0uVeXwVCkvVxNkMq6cm
pqnmaQ6KY2bVbucXqWVfZa4xStIww0CBLrZVB0tc43V8op2DvGYre/mdL/GYTg73ms0d4eRo
WeErP0Fbsd+7wyMYoYk/+G/Ofq8raadUSXUbc60zsgamqeZpDorjUJxB5UayCnR3msmRy1m+
LcTeHrMUc6MNEsuMcIaGOvsu8sXlRtpDA11NS9tEMT91bWs2JpmSCmups+tB0kjnarUKtxMI
BGoMlR3JGm6mc/3PHIX+5rcY6TlJLIsW0ict0ESRphZE411JSzVRpKXZGfv25aOZwdFnXnRx
FNbEhmkbCyyskRuqBwKBHCrbpZw0RmutUeaP2tnNFOcqQlG0AVBCAz9YYoEGkYNYETLdBhk7
1iQ0MDlyZyuYqod22ttXK6dGqhabZS/tor8tfF3dxgoEAmuDyrqdhA6WpG0LWupZ/TRBY11B
oZ6+stA4HbQDdfzCpxb40kZRnBW/2c34LLeznKSvDNMt2hNkulk5Z3YHAoEaz6obWRsosQQJ
HZ3lCTOdotzHlmmlv6fMRl2XKDBLTwc71TKfGukv7jDXrnZ1sjJfe9QNblNqI4e7TQsHOi9r
4uGKvp0WfueJyCXNdr9Tzfe6tvbyVqz7sAUCgSpj1W5na/+OXi1xp4GWGOsCl6auyzDDELdq
4nsXehvzXehPHpDwiTN8ijK3mOFaDc1yt2Uu8zf/l/VLK/p2lrjT/dFu+kn/ttBl7lTuSc9X
t6kCgcDaIXN5Z2nUPKo8+7raPmZWdzIIA+jrCDVPc1Ach+IMzxL22wkEAjET3E4gEIiZ4HYC
gUDMrKnbedH260TPTsV09YGRaX/DHVndkqqYAn3810hv+E00ZNDQuT4w0jC7ZfTmJfQwyEjD
XaF5FNbB7VkhVU1Lr6Tlz0uapt7Zxhu2zfOJxoY4OSMluSHx2rjiNGRbv9CVaTE/tGtsmvPn
bIk389q4wPEe0iS62sydRhrukrVzimltWNe9xJW+jV7XdUl1y6lydnSlQUbY1LnKPKmeC3R3
gTl2dLWzfZyK2dZ1XvUPjfX3ZxdZbEM3GO9kBU6MQuKgzM0+RsJBeqSmVhQ52Og8p2YmbK+V
59NO98gNidvGFaVBjvVH4U2DJNHZ+bEdeJ0/Z4sc4COf54nf0qHui44t3sj13ne3xvo7y7Wr
XXOwWmqD2yn3pXHR6+IafK555SjyK88ZrMwnmjncC9rZ03k+wld62tkn0e2Z0Mtot1mMH92m
o6/0UuR6MzDbQF19EovmpPE+RUObezm18q6tXVyVx/E1cJQXTVplSNw2rigNbJZl/dH4waeS
CmyvdLWrFdcOiQpytrM+Lo1OZM+Mv7PF3ohe72mOO8zDHDd52Ng1lRP6dtY3GujqfWWWL6Bt
raUv9I1qOEv9oFEqZtLTLohu6ykWayGhq0+iRvNEU20ei+Lp9otO4t5SB69HTrHAfqYakSd+
d5sbmjHdNDckbhvnTwNyrF/mcldLopFfed78WBTnz9lC+/sy75HTjfzWc34EBboaH+n8zhKt
11xObXU7fbzm8JwekJO9Y6RhekugpReilnfCse6JDprt6i2d8nzfitb6+05SX6Er3egMHxjp
4ViXeNTTyLLo9VIFCjE/Cmmqu9F5myKt1TVFwoaWRe+XK08dXBsPhfb2mQnRVUsHGGJBnvQd
6t1UrPwhVU0+G+dLw3Iqsn4PLXKmzVYV+XN2U/t6JlrKnRl7e828EMVPmqJ19Ilm6q6Nvtza
6nZo5gh/dZz7nW03y9vgPR1nF/e73B4/+fum661EL6c7xP6gj1ZOcYJSV9sotnTNM1WJBBK6
mW166p1CR5idU9CLbG1P53neBOXG2UZj0EYr42NTDS3s6vnoJkjYzVIf5InV3fbRlisVh1Q1
Fds4PQ2ZZFu/SG8fmhiT4nw5W+gAU72TJ3ZdB3s9tQVNuZdt7hBNddLfR2vexKrNbmepm73l
Ew97zn6KdPFLNxpjgac968CMNfOVp9xI79tSAqVuMcJwN6FXbOla5DG/tqc6dvB7b6cq8Ql7
OcyNZmXFb+ZWN9rEU5ZJet0GjtFUWyeauzYKWKVJ2E5hytE0cojHzFDskYyRxyJ9NTHICLdr
X0FIddo4PQ2Zqcu2fmu7eiFPr0rVkC9nW+inmze973T1M2JvZWtDlaVq9uMM9keve8IvPbg2
hhlqr9uZG22kUe4TnTXQySTfRyGjtI+28/ipFChR4hVJfBYVslm+0CW2wd2kl93tSh+4U32P
pno8urjAHXm6iKfbSx8vuEJTfGeAXb3uWXu534yYNENd+3knqjckbK+5t/LE6mwvt9vDr0xz
veZ5Q6rPxulpyCTb+gk7WZY2plj1ZOdswr7KnG0Hp9rVKWkNxSIHeD+jobiTY11mZ/v7j8tD
386aUBY9aZIWaaTQBhaltidbptFP3lSspdeNNNw9JhsFFiqPvm9hVL2Nh6X+bRc7ecWTqT13
N3CeVw2tYIh5pgc1tTOSPnGEnq70RTSOERftbePlKAeK/dawPCNTBfbwqX+ZbbKBGtgxT0j1
2TgzDenkWr/YPl6N1a1n52xD/dznLUuNMNABWqVibqa3J9MarfUda7DnLDLZ7WbpveZiaq/b
KYw6yRKK/Wip+YpT25MtD/lpLO/bKbGXhf6gAPUj6ybUj7WALf/NXWzh2aig13Gihu5dRZrm
mZs2xW0jJ3gomrMRDwV2MzU1f6SrbibbRnfd1NdWy1SqWpsSPS6WK84NiY9MG2enYSX5rL+5
rt6MHktxsjJn62tiahQ6XVGqmVWgj7mKdNddF4U6a6lDat7bIpN0WvOae22Yt5OfxrqYhgI9
jLPQBO1sYgzq2MFnFmnws773R6PtqA621tQMNLWll2OcygYbOMaQqL6Q0MdezvdDVpwCe2vi
SeWWdzN+E4UXOsh3MZ8A29BehqUcXTMN0qZ1tvOdIVg+A2uvaO5VS019nSekemycm4YV5LN+
gV2MqYb9o9Jzdp6JNvM2EjYz3bSU3o1t6o7UZy53vG+UeEcSG+jugTUvy7XX7dRxrgKz9dDX
hcp8brSLPGCuHe3kfGWWZ8gcJLTRWDdL0UECdZ1tsYGpYVTq2NpcbKifoZagnXM8JeEwCwyX
sLe93BLLpLaEPRR7Mbrq4kJvqaM7mGy6rga7xaMWuFSxUTbQ36ep3f03dZAr847GVB3b2iRt
lOe11MYOxe73rCGR4iHedrgzvKquw33jK8mckLjItHFuGlYozrU+zfXzcDVMXE3P2UWGOs98
Y7VxssfNSym+3OWpNNytv3EedL35Rih2uPneXHMhtdftzDTU1Rqb4irvY4ErnONWCZ8bED2J
Cp2b9ol7o/+LUKCneQrT3E5Tt4Nyj3lcEq+b5158aIAfJWxsN3fFkraNnej2aLJXwk6aO8hB
kbobo5oDSe+4yrlaW2KIwdEIRV3H+djwWPOiSG+fVursp29d4EK/U+5Z15iXNyQe0m1ccRry
WT+huybei03pCjJzNullSedqbbaBFfb6Led9A5zjTOWec1POWOjPYE23+Vp3+GnbfPVxkd+s
DQNWQKHLLHXNGlZHq2o7p0buckMVjaNUjeaguKYrDtt81Xo29UNMa4GC4ppDjIprbyOrNvOF
s6tbQlC8zhGj4lDbCQQCMVNbazuvea1Kv78sNRoQCASyCLWdQCAQM8HtBAKBmAluJxAIxExw
O4FAIGaC2wkEAjET3E4gEIiZ7MURgUAgsPbJWByRPW+nph3pvpKRNXg9WUXUxDVyNU9zUByH
4gxCIysQCMRMcDuBQCBmgtsJBAIxE9xOIBCImeB2AoFAzAS3EwgEYia4nUAgEDPB7QQCgZgJ
bicQCMRMcDuBQCBm1n+3s68PNUtdJexnlC6riN/Ke2vjlOdqpEA/7yn1iSNSi186G5phB6nw
h5Wa4BobVhgSFyU+sV1WGsY6K+101oSTlKb+lqcnoZfnY1ecbeNWhucoS7dyuvUTenlCqQlu
0CJmGzcxzDkZKzG392nK6ito5GLjlHpHH4m8Vl9Datteyq1cGJ19vr6S0Nuf3eorWxlgrmFo
6f60g+RW0tpA77hVE6cZ4FJL8oTERZEjjDQqSsP+rnOjT7V1ngK3pp039pI7oqul5mIzdxnq
Ck2c5nIXxKI4n43LXO0jJPxWL2VpsbOt394/veB6TZzmr86M8fzVhJ218XSaNYsc5j2fZsSq
5zI9nWS2Xd2qv+F5rL6G1C63U+R4G8Z8GnncFDveYEMkfayFo7xqkQXO1spfsmIm9DXbjeZh
trvd5+uckPgO922vtwHRyaT1HW+wBySN0Nxv3Jt22uc0I9JyMGFP37jZQswwSOdYThbPtTHl
xhiBRroalnFrZlo/YUcj/c2iSHGnGM9Cb+B4//FtWsiW+jo7y1V31teJ3sNndvRLI3Ksvsas
/42sdH7hV65LO0A4Hw3V1aS6ha4BTWzmC0mU+Vxn9THfCOU5MQts5WvzQanF2uQJiYsCB5rk
g+hqgcMNjIr5dI1X8XAs0NmYqL4wySIbxaI218ZT7eR1sI1OXsy4RTOtn/SYU2NXvJyeuhqS
VhMrdJBRaee2L2e0nX0ElpqqcVUIqU1up6WL3R9V4wvd4NqojVvsOf2xvF/jDS38w1gXpPUp
1CQWmGNjkNDG5Kj+kI+kydpETc7m6vkxT0hctHKoByKHB8ui+k2hHX2adbJ5QkcdYlOWj4pt
XGR/HxtXye9po55JsakudpQ3jE8L6eBAj+dp5M2LHs3N9PJJ5ELXqtVrj9spdJQ5HltFVbG9
O3xgX5Oc4ET9nKOwukX/DOYZrL/d1LeHoz1kQYUxyz2nqyM108Wp/s+XeULiIaGPZd7O884O
+nkoo366jWHe9JandYrTrBlUbOOW+ni6Er01dXTX16WeqrSLWnNK/MKDaQ2qQoeatIrz4god
Z6Y3sdatXnvcTi9Hu3YV3WEFDjDeHX7EUq/7i0OjJ1rNIulpkzzsK4PN8MIq4451pyt94hV7
udvivCFx0NiRHvBDWr1zOe1dbZD3M+K2dY8t7KrU36utMVyRjRN2UuSdSnxDc4PcpZ1HV9Pk
X3sUOUhTQ030gI5gI4cqMbqCmn1CX0f7i5lY61avLW6nmYvc75NVxChS4qO0Z8FXlmpb3bJ/
BkXOUd+vdXSYwtWM2+3qFOfaws4ed71N8oZUPQk7a+HVnPDG/my8+zL6RZ51sKEWKnWH9jrH
bNsVVGTjen7tDVMr8Q1T9VLiaTesjeHoSrGl/V2nu1+Y4g4bKtBPmf429zt98tTst3SFmwxX
JVavHW6n0LGWeSirgXW0iUqV+lo3FGhladq7y1C/uoX/DDr7tcuMVOYDV+gbPdnyUd/J7jTU
Qt+73o/2zhMSB8WOM9R3WaGFjtHO5Wn9PTDZhOjVjxZVW22nIht3VOLZjMHzVTHD3ZrbPRbF
BfY23L1m+d5NGtpNQ4e73auW+MCNDs+q2Tdzqf96NLpj1rrVa4fb2caRbs5pYP1Le+2008Vo
JM3SMO3degotrG7hP4N2Eqnn7TTLVjEa1UQnE6PXi3yriw1yQhKqnm56+F6Jnko0tKnWSNjd
Ka7yffUZchXkt3GBPU2Ohiwqx1yzY6rtJGxsUlSXX/6rDTQxOZWGOhnNrLrO0NhtVTcHqja4
nQ1c4vGsHoJclhptZ8XRVcKWinKewDWB8erYInrdRf2MkYtMZhlr+8ixNLWdkWbmhMQxx6m5
Rv7qaU97TCd/0BftXOLWnE7mQnvbIXrdRpHxyo3ROcq1NopNq0YbN9LXULNX89kCBzgquu82
1caYWBSX+zxlp1Y29IU5xkfNpYTOppiSipuwj/1dYnp0nWv1NaY2uJ1iCzJ6CPJTbqiuztIG
dfV1sYdNUtflBqhT3Un4CXzjcdfqp6dfu9pDGZPDVtDNGP0tdrdjnKaXXV1rrlfyhMTBi9pF
f1186kqDNHaZpDFK9NTTFhKR4qRNXGNHBbb2J/81WdKrOjrTdnq72Fsx3cT5bbyd9t7KsnEu
SQtc7Hjb2ct1hkczZKqapNc0N8AOdnWxr31mkUcc73d6OdDZHjU3pXhLf/E/dfXUU0+t81h9
jakNs5QX+mvUH79qxjjNlc7APZa4zb3KFdjRnBrlnJe5xTQ3aGimWw1Zpbt92+n+ZIByT7jK
zLwh1UF7e6jjoejqXcdGr8o9rMADGlriTgMtwXgnu8oZyj3s7zEt5shn4yL7+sg3q/1s0usG
uFQbS9zn7tiWRkx0iis8odzjLjEXz+NSbcx0k0dS9dqEXbVwhCMii19pUB6rryHZx/OFc7K2
8rDrVjm/Jz6q6jykxoa4ooqes1WjOSherxTXpOd4PMyw2NR1wulUHe1NNbq6RQTF6xgxKq4N
jaxANqMdX90SguJ1jhgVh9pOIBCImZ/idhp6yMmxzOSoTlauJQ4EAlVC5d1Owo7ae2k97/UI
BAJVTuXdTl37G6a0ugUHAoGaTuXdzla2N6zS600CgUCgAio7klXkAO/mbHFZ6DIHpq4+coaN
nak33nWDiUj4tctTMab7jVkaOtTJGuBz169yVXggEFgPqWxtp53dDctYob2CJ/VUokSJE23k
777Rx69Mc5PWYAMf2UmJEudHn2hpR1c61glGuyL28wkCgUA1U7naToF9jPGRhGPs6owKtn8q
sI9p7rXILLe7z46eAfOyJuhPcHr0apI9bG7GWkjHSNbLfqeamKaapzkojpnKuZ2WDnC7RasZ
PC/U3YfRGpM5Ptchij+jwh3UlkmupWWWJUbW4IUdFVET01TzNAfFcSjOoDJuJ6GPeZXYqrFQ
y9SusknLNEaBzXKaZi2do2/kkuLa0jEQCKwzVMbtNPJrX+ooKaGNxjbzZd7ZO+VmpzYLSqhv
ChIKs2LX8UfL9DUVLVOrjAOBQK2hMm6nWAtbpI1YnVdB784yX9jewxZhI1t5XlKxzbO2EW+q
u6ujvdmK1vs5z4FAIIfKuJ3p9operbpLudyLDnKmV9V1uIk+krCDQl9kxJpjtAN9Z6L2Dolt
A+tAILDOsHZXoH/tjwb4nXLPusZCf3I4GXvU3eAM1znNv9WxxEurOMUpEAisp/w0t5M02OC0
67K0qYDL3x/uN6mrQvU86Zq0fcuOsSumu9KV1Z3wQCBQXYSNLwKBQMxU5TZfSe9kDZB/bm4Y
Mg8EajtV6XbKvZRxnfShD6s7wYFAoLoJjaxAIBAz67/b6eoDI9P+hjuyuiVVMQX28V8jveHg
tNpsgVM8lPcg2caGpHaNTOhhkJGGu0Lz2BTXcZiXjPSG32TUv0u8adusuJu500jDXZKafJEb
UvXktzHbeCNHcQsX+8BID+tRjYqXk57Xq1J8hRFGelA3LC8Vj65NxbVhC/clrkwdUlfXJdUt
p4pJ2MX57jbWFs40z8tReEsHuMucPPG318rz0XhjW9d51T801t+fXVTBDK21rXhvpxporC2c
qsyTUXiRA3zk84y4G7ne++7WWH9nudbSPCHVZ+MiBxudNU+tnnO1dr4F9nGjk42vFsUrdKfn
dcWKL9LYmRbZx03+4Hvt3WiY6zTR34UuW3PFtcHtlPvSuOh1cY081/ynUOxojxoqabRmDvOW
xUjY19K86+oaOMqLJoGEXka7zWL86DYdfRmD4np2N9CTGKWx/T0f5VFnfVyacRhcwp7muMM8
zHGTh43LCRlbbTamrV1cleWqN9HBn43Hl7ayqwnVong56XmtQsWb6ek0X0aK9/Qvv1TqLgst
LxWd1rxUrP+NrNpGI+2NkUSZMTqqD5o52GN5txjpbnNDo10jk552QVQIp1isRSyKFxkQ1XDK
fWNT9UCh/X2ZdVhcga7Gmw++s0TrPCHVZ+MC+5lqRFbc8Y6KTg1fZLx21aR4Oel5XbHijS2L
TkRfobiTb6KdJdZSqaitbqeP1xwetc5X9Cc0dLJ3jDRMbwm09IJdQcKx7oluh67e0inP963o
O3rfSeordKUbnZHVpo+DheZoFaluZaolSPilBmnnc6+knkO9a0Ked1qrGxW++CjQ0TdRXWdT
+3om66jepClaqwuaqWtmnpA4yGfj5c3YIauYd1+so3HKq0Ux+fJ6dYqrjNrqdmjmCH91nPud
bTfUc4GejrOL+11uj5/8fdP1VqKX0x1if9BHK6c4QamrbRRbuub7t9/ZWbFdHO5xC9DUkYZm
VK5X0N32HstqqxfZ2p7O83xed1RVNLWtIxzhXxaj0AGm5jQKy71sc4doqpP+PjI2T0h12Thh
N0t9kDd+Qjs7OEc9r1STYnLzelWKq5ja0LeTn6Vu9jZG28R+/qeLXzrFGDytgwO9/bO+tdxI
79vSMyh1ixmYaJBe/htTupKe19tAMMJrSCjRWRenmORGb2R0KPbVxCDJ1N7X0MytNjTd1bFO
7ezpJrxiOGihn428aYkH3Z/WHzfOYH90IRY42eK8IdVhYxo5xGNmKHa/Zw3JiF/geAda5lo/
VJPifHm9KsVVTO2t7cz1NSj3ic4a6GSS76OQUdor/lnfWqBEiVck8ZlZYJYvdIlti49Cp6jn
GNs5XoEz1NHAUd50iF3c7zI7psXtbC+328OvTHN9asB8ur308YIrNI1JM7ympyM101+BhH2V
OdsOTrWrUxSmYu3kWJfZ2f7+43Kt84ZUh40Tttc8bzOW5WsXd3CZU/WqJsW5eb1qxVVM7XU7
ZVGLPGmRRgptYFGqY3WZRmlFvXK09LqRhrvHZKPAwmgP6aSFGseWrk72c51RyoxwvT2111kn
t/nGAk97KW2eSYE9fOpfZptsoAYZDmmmBzW1c2yql9vpS4MdqrWG+rnPW5YaYaADon4U6jvW
YM9ZZLLbzdI7T0j12LjYbw3L24xdwVIved3hGlWL4ty8Xr3iKpVTWymMuvUSiv1oqfmKI1ez
IuSnsbxvp8ReFvqDAtSPrJtQf61sU1852mJ69PoHZVprbknUcVlukuYph5rQ2pTI+c4zN6tu
kxsSB9MVqa++JtFGcCtCltNIh9QMrEUm6aRJTkgctcpcG3fVzWTb6K6b+tpqmedTy63ftFoU
Z+d1s0oprjJqr9tprEtkgR7GWWiCdjYBdezgs6wxlMrzo9G6q4Oto9u2qS2Nje0Q5wnq2Dx6
vbliE30nEVXl69jC6NRMmHJf6hg1Jltq6msF9nV4VCbaaOWbWBQ3dEI01pfQzQwzzDPRZlHI
ZqabFsWc7Rsl0W26ge5GmZkTEoedc23cTAOXGGywe3RwRGpjPDo7wwagru186YdqUZyb1xUr
nqwoKi/FNlOq3LjUZ1ur54c1l1N7u5TrOFeB2Xro60JlPjfaRR4w1452cr4yywv9HKI9pLtZ
SnQeRl1nW2xgWqdrHVubiw31M9QStHOOpyQcZoHhEva2l1uqvFo70bMucYcpNnGqx32vjrf9
MUpZT+dL6mqwWwzxtsOdEe0G+Y2vJC1wqWKjbKC/T7P3+68iFmvhcrebYQunut0sCUOdZ76x
2jjZ4+alFD/oevONUOxw86Mu58yQOMi18bepsxxWdNCuUDxbH609o9w+urrZompRnMzK6y/N
q1DxeCOc637L7GEjryr3lt87wf800t97qam3a0DtdTszDXW1xqa4yvtY4ArnuFXC5wb4DBQ6
N+0T90b/F6FAT/MUprmdpm4H5R7zuCReN8+9+NAAP0rY2G7uqvJ0lbnLDy7XwGx3G6rcYjc6
yU3qpKVsOd+6wIWp3SDn4R1XOVdrSwwxOKZRlmX+4SR/U8ckN3oRSS9LOldrsw00NK0+8L4B
znGmcs+5yay8IVVPro0rZpoLXOhuSe862/hqUpwvrytisb85wx0SRjnf95joAn/yB+WGGrg2
FnNktitLa9z5Oyv5aWcH9XGR31Rhlhe6zNK0nRXjSFPlaeQuN/i4Sr67ajQHxTVdcbv0y9rb
t1Ob2dQPsay2CoprEjEqrr2NrNrMF86ubglB8TpHjIpDbScQCMRMba3tvBZNaa8qss/UCAQC
KUJtJxAIxExwO4FAIGaC2wkEAjET3E4gEIiZ4HYCgUDMZM9SDgQCgbVPu4rfqslupyZrX5/S
VPM0B8WxKw6NrEAgEDPB7QQCgZgJbicQCMRMcDuBQCBmgtsJBAIxE9xOIBCImeB2AoFAzAS3
EwgEYia4nUAgEDPB7QQCgZhZ/93Ovj7ULHWVsJ9R0cF8+WnlvZgOiK0aWhmuNPW3Mu0FzvCM
JlmxO3tYqQmusSEK3ZD22XEx26HEJ7aLXtdxtA+U+sQxeXbAbGKYc1LrCTPTEA8F9vV/Gfrq
+L0vlPrEEVmKG7nAOKWe1StD8UT36BCT3nw5W6Cf95Qa6ywN0uLumxaz1LUpO2dafY2obZua
tnJhdAjx+kuZq32EhN/qFZ3rTiu/c7s5GTFbG+gdt2riNANcqgwvuUMSXV1mYYyqixxhZHR6
fEI/57rJV7ZyvmUeyYiZsLM2no4OA8pOw5Kf/Ms/h13d5A7va+/PlnlEwsHOcZnxtjLAIk+n
petsezrbFPu60++M0d7dRjpMXb93q99n5UnVkZmzCfu7zo0+1dZ5CtyadrjSTOeYjQb+am5e
q68htcvtFDnehrEdC1xdlBtjBBrpalhUbBJ2s9hLGfES+prtRvMw293uMxbTjJBU4Be+MTpG
1e31NiA6ELCePd3kEYy0gYM9leEAGzjef6JzxHPT8FUMWosc7El3KjNCc7/3H+WOcJfHI8VH
eTGluJV+LvY6vtDdAW6xr8WuNBszDNHZ8JgsnJmz9R1vsAckjdDcb9ybdmTfEh+biRJNvRTd
L+lWX2PW/0ZWOr/wK9elneSZj4bq5jRFahJT7eR1sI1OXowKTWPHetKMjJgFtvK1+aDUYm2U
+aOLJdHEIZ5a5dmRa5cCB5rkg+hqkTOiGk65MTpE52+voKeuhkS1uNw0xEEj3byjDOU+tIlW
GmtjTF7F7RRG7nuh/+mhyD1+azaYY7H6sSjOzdkFDjcwKh3TNU6rgLxoezMtb0h+6fM8Vl9j
apPbaeli90fV+EI3pFqtxZ7TH8vb3G9o4R/GuiCjvVvzKLK/j6PzqhN2tqFnsup5SZO1iZqc
zdXzY9p7PW3krRjVtnKoByL3kU6BzsZk1HWKHeUN4yuRhqqjnsapI3mXKVC4irhNJKIHXdIS
9SQkI6fDFuqaEIvilazM2WXRY6XQjj7N84jZUD/DIttnWn2NqT1up9BR5nhsFU2s9u7wgX1N
coIT9XPOKovTuk5LfTxtEajnSC+alBWj3HO6OlIzXZzq/9JOhCyyr3fXXiFbLQl9LPN2Vmgz
2znOce6NUrGcEr/wYKoHp+I0VCVzTba9BBJ6mGXaKuJ+r9gWoJ5f+CKt76mFszyckytVS76c
3UE/D+W0ARJ6auiN6CrT6mtM7XE7vRzt2lQHWT5LHGC8O/yIpV73F4fauLpF/2wSdlLknehq
Gz0MUaab0RmjeGPd6UqfeMVe7o76VaCNPp6JqXMWGjvSA35Iq3fCDoa6wofeS4tZ5CBNDTXR
AzquMg1VyUIP+o391LWLE726ilLFGK85U1cNHWUHb6Uee/VcaJl7lcdmZfLlbHtXG+T9nJhF
fu1130Wvs62+htQWt9PMRe73ySpiFCnxUVqGfGWpttUt+2dTz6+9YWqUssP8L2/dZVenONcW
dva4620ShSbsZqkPY9OasLMWXs0Jf1F7fTV3Wlop3dL+rtPdL0xxhw0rTEPVkvScW/3dWI9o
4IFV9ngsdo3vvegLl3vDu1FogSP0cZlZsVmZfDnb2J+Nd18e59fBzl6I6kC5Vl9DaofbKXSs
ZR7KamAdbaJSpb7WDQVapdrrsIyYuvuqgo5KPBvdDp3t65E8dZf6TnanoRb63vV+tHcUXqyf
5/0Qm9ZixxkaPVczSfrMXY5KdRQX2Ntw95rlezdpaLcK01DVLPWQLXUxzCOr7Z2Z5kLt9fad
+1O1sRJnuiTVXRsX2Tlb6BjtXJ6nTy1hVzMjB5Vr9TWmdridbRzp5pyq8L+01047XYxG0iwN
096tpzDWeStrkwJ7mhx1nhfYzxxFeuppK0W6pkZZmuhkYvR6kW91ibrYu9rGKzFW/rvp4Xsl
eirR0KZaZ7w7TZ1U537CxiZFDnSu2ZpVmIY4SNjdVp6o1ISMIid526fR1cau9USe+l1Vk5mz
Cbs7xVW+zxOzoYO9ENXFcq2+xtQGt7OBSzyep/WayVKj7Zy6JRO2VJT3CVwTaKSvodF4SUIb
HTziaU+7UQM3pPbwn2Vs1DFKU9sZKYkCe/hilc3RtU1zjfzV0572mE7+oK9Gzohm9Cb0MM30
KGa5z3WO8qiVDX1RQRrioamTDIrKyFyTdMbysbcJGZ3g0FMf90e3bj3nmuKfq5nIsfbJztl2
LnFrTkf+crbU3rDIlrlWXwtS1n+KLcjbes2k3FBdnaUN6urrYg+bpK7LDVCnupPwE9lO+9Tw
d5k/ahf97W+OA3ytmzH6W+xuxzhNL7u61lyvgA0dmho2jYcXU/q6+NSVBllkI9fbTy9H+6N7
zYwUJ72muQF2sKuLfe2zCtIQBwl7a+DZ6GqhR53sIL38xvEetjBSvJxif/BUNK+nwBEO8rLO
eupp26w5SVVJZs42dpmkMUr01NMWEmmKixxodDT5Qh6rr2Vq3kEYq9e+r6/snHa9fDQn37yd
hB29EK1EWbFOpdjzHlVvHUvTqilynQfyal4xkrWigBXY3QtKTXBj1H2esK9ROsWueTkrR7Ia
udg4pd5xiKI0xStXYN2gBXnTEI/itt5xUNp19pqslYoT+nnPpqk0Pp+24umrVa4PXJuKs3O2
m3FpOh5VL03xxt71u4xPZ1t9rSpeH93OT2UrIx0RYw9BHGnKprHnUosua4bmoHi9UlwbGlk/
jRkWm7qer9tqb2qs662C4ppAtSkOtZ11a+OLmpgfNU9zUBy74lDbCQQCMVO7Nr6oDFPtVN0S
AoH1m8rUdhJOyrtfXSAQCPwMKlvbWbEzGUtXufAtEAgEVkNl3c7ynckCgUBgjQldyoFAIGYq
73YSOubZ5z59R/oJWTNMn9FDUbWeRRAIBNZBKtvI2sYwW2OE81NrNVbwL5dIKvYEqOsiXZxg
rn3d7Qh/9EfFnvCkQVWYjlI1cTZD5dJV06h5moPimKms22nrKv/V0gX+vpojNjrZxzG+xGe6
OdjNsfQJtVOqJIbfiZeRNTBNNU9zUByH4gwq08hKetbBhlqo1B3aRwv885PQ1ZTIFy/2jh41
bvV2IBCoYipX25mcevWjRas5zqWlbdM20n53HVlUGQgE1hnWdJZygYY+z2hGLfCuY2PaSjsQ
CNRAKtPIKrS3HaLXbRRlbAbeRFffpF0njdOlBp+4EAgEqpzK9e1s4ho7KrC1P/lvWpOrof4W
Zxwowic+coEe6trVqWEhRSAQyKYyjaxyDyvwgIaWuNPA1BkECb+yqwuyjrhd4E9OMVQdM/0z
NLYCgUA2mR2+pantvWseYQB93aDmaQ6K41Cc4VnC4ohAIBAzwe0EAoGYCW4nEAjEzPrvdrr6
wMi0v+GOrG5JVUpLr6Sl9iVN0dDpPjDSw3rk+URjQ5yc6uUrsJ+3XBrrNM86DvOSkd7wm4xB
jhJv2jYrbq6+zdxppOEuiW3cNNfGxYakhWRbr5MHopxg+ZGDg4w03BWax2hlsvMatvFGjo2h
wPEe0gSFrkxL24d2XXMZtWFT0yWu9G30uq5LqltOlVPmZh8j4SA9lCl0st1capo+bnRyxrwr
ErbXyvOpKZ+7ODs6hDYuEvZ2qoHG2sKpyjwZhRc5wEc554Rn69vI9d53t8b6O8u1GefYx2fj
lSEwM2MC7YZuNTPtuq3rvOofGuvvzy6KcbQ3O68pcrDRec/5bOlQ96VWX75pkCQ6O39tHN1Y
G9xOuS9Tq+aLa+y55pUnabxP0dDmXjZPa3u7xtsYYyv7ujPjpmjgKC+alLoudZITYtVbz+4G
ehKjNLa/56M86qyPS1PTNfLrS9jTHHeYhzlu8rCx1WLjeqmQXBa6WEsDUop7Ge02i/Gj23RM
W0pU1WTnNW3t4qo8ji9hZ4u9kbr+waeSCmyvdG3orQ1up3Yx3X7Rqy11cI2kTRREz7MF3lOi
Tsat3N3m/qYsdT1RYcyKF6VuyXLf+K16FqLQ/r70UU7sTH0FuhpvPvjOEq1jcTu5Nl4VC3yq
T+oq6WlPR6+nWPwzT9n8eWTndYH9TDUiT8xGfus5P4Iyl6dCf+XpyNprxPrft5OfPl5zuP9m
9Cc0dLJ3jDRMbwm09ELUjk041j3R8b5dvZXnsN4+qbbv+05SX6Er3eiMVfSoVDWF9vaZCWgi
kSpqS9XNaNnXc6h3TagGffko0NE3UV1nU/t6xqLVfCJpitbqgmbqZjRmqp6VNl5Oka1s8BM+
31pdU2JTm5vXLR1giAU5MRO218wLOe60hxb+b21Iqa1uh2aO8FfHud/ZdkM9F+jpOLu43+X2
+MnfN11vJXo53SH2B320cooTlLraRrGnr4VdPW8RJiu2OahrO19n1XW291hM/SGrpqltHeEI
/7IYhQ4w1Tur/VS5l23uEE110t9HMTWxVrDSxhQ4zJse9poL1V/tJ4tsbU/neT5Gl5+d1wm7
WeqDPDHrOtjrOQ6xSG8fmrg2pNRet7PUzd7yiYc9Zz9FuvilG42xwNOedeDP3Ceo3Ejv21IC
pW4xwnA3oVfMqUvYTmFUpMb7nxN11sDhevq/jA7FvpoYZITbtY9ZYTY9DfJHHxsOWuinmze9
7/TV3MTjDPZHr3vCLz0Y62KcdBtToJFTbOc0uzhmteOAzdzqRpt4yrKY1ObmdSOHeMwMxR7J
Gt3dytaGKsuq2be2qxdy+tp+FrXX7cz1NSj3ic4a6GSS76OQUdor/lnfWqBEiVck8Vk04jLL
F7rEvO9QXft5x3Sw2M0me8w7zveOD9NidbaX2+3hV6a5PvbB3Exe09ORmumvQMK+ypxtB6fa
1Smr7G3aybEus7P9/cflWseoON3GS1zmfKOU+cCjemuwms9Ot5c+XnBFali9qsnO64TtNfdW
nphFDvB+Ti0sYSfLUmN1a0jtdTtlkd9OWqSRQhtYFPWAJC3T6Cd3rLb0upGGu8dko8BC5dH3
LdQ45tS1t42XUz06P7hCTweb7JG0+kCBPXzqX2abbKAGdoxZYzZJXxrsUK011M993rLUCAMd
oFWFn6nvWIM9Z5HJbjcr1iMC0m1cbozZUSqmal6puvJMD2pq51i05uZ1sd8aljGqtYLN9PZk
TsO72D5ezVr2vQZyaiuFUUdkQrEfLTVfceRqVoT8NJb37ZTYy0J/UID6kXUT6q+t7KokBXYz
NWvGS5FjvO+ztJCE1qZEzneeubE9d1fFdEXqq6+JqRkhFdFIh9ScrEUm6RRbrTKfjX8q8Vk9
O6+b6aqbybbRXTf1tdUyla4+5irSXXddFOoc1fs319Wb0YN0jam9A+iNdTENBXoYZ6EJ2tnE
GNSxg88sWm1FOT8/Gm1HdbC1pmagqS29HOvhhg3tZVjWRvvd7ea0DGda7kt7RTOZWmoaNTrj
p6EjfegTJHQzwwyLTbSZt5GwmemmVfjZ2b5R4h1JbKC7B2Kzc6aNG9vPa2ZYPhr32SoGmQvs
rYknlaONVhmb5FUduXndTIO0qbPtfGcISNjYpu5IvXO5McYpsIsxGQ+tNaL2up06zlVgth76
ulCZz412kQfMtaOdnK/M8kI/BwltNNbNUnSQQF1nW2xgWodgHVubiw31M9QStHOOpyQcZoHh
Eva2l1vyVmvXNtvaJGugs54jPZ+an9zVYLcY4m2HO8Or6jrcN76qppxYrIXL3W6GLZzqdrMk
DHWe+cZq42SPm5dSnM0SD7refCMUO9x8b8amOtPGZXbX3UA/2MsRrrW0QsVJC1yq2Cgb6O/T
7DMVqohkVl5/aV5q84xi93vWkJTiy1PzdLq6W3/j0Fw/D6+9qba11+3MNNTVGpviKu9jgSuc
41YJnxsQ+fVC56Z94t7o/yIU6GmewjS309TtoNxjHpfE6+a5Fx8a4EcJG9vNXTGkrEhvn2ac
pJSwu23ckjZRbDnfusCFfqfcs64xL07zp7HMP5zkb+qY5EYvIullSedqbbaBhq6yBvO+Ac5x
pnLPuSm2ZR3ZNl7gSucYJmGSa9Nm9+aS9I6rnKu1JYYYHNvY25rkdUJ3TbJ2EV0jaus2X31c
5DdVWEgLXWbpauevro6q2s6pkbvcsLZGJWLRHBTXdMVhm69az6Z+iHElUFBcM4hRce1tZNVm
vnB2dUsIitc5YlQcajuBQCBmamtt5zWvVen3r1y1GwgEsgi1nUAgEDPB7QQCgZgJbicQCMRM
cDuBQCBmgtsJBAIxE9xOIBCImezFEYFAILD2yVgckT1vp6Yd6b6SkTV4PVlF1MQ1cjVPc1Ac
h+IMQiMrEAjETHA7gUAgZoLbCQQCMRPcTiAQiJngdgKBQMwEtxMIBGImuJ1AIBAzwe0EAoGY
CW4nEAjETHA7gUAgZtZ/t7OvDzVLXSXsZ5Quq4jfynuxnqS9tmlluNLU3/K0N3KBcUo9q1da
zISTcmIm9PK8UhNcY8OYlZf4xHYZIdv7NCtkOU0Mc060njChlyeUmuAGLWLTWqCf95T6xBHR
AqMC+/o/pT5xTM6So86GppXC6lFMZw+n5Wy+chKb4vXf7WTSyoXR2efrL2WudpCDHOxRc5Qp
crb9ne0Q77lT54y4LznYQQ5ykD+Yi83c5W2HOcGWLo/VUkWOMNKojJDDvOfTnJgJO2vj6egM
svb+abTDnKCTv0bndVc1Cb392W0OdqMB9gW7usm/HOIvzvObjNgt3a8w7bo6FNPaQGOinB2g
rtxyEqPi2rWFe5HjbRjraeTVQbkxRqCRroaZq41+LvY6vtDdAW5Os8A0I9KuEvb0jZstxAyD
dF57p16vlvZ6G5BxRuaW+jrbkpyYDRzvP76NFO9opL9ZFCnuFIviYscbbIikj7VwlFctc7An
3anMCM393n/Szt1c4Gyt/CVl4+pQnNDXbDeah9nudp9ZOeVkJVWuuHbVdn7hV65LO0A4Hw3V
1aS6ha4BU+3kdbCNTl6U1E6h0WCh/+mhToWfLdDZGIvAJItsFJvqAgea5IO0kEIHGZV1kvty
eupqSPR0TnrMqbErbmIzX0iizOc6q6+Rbt5RhnIf2kSrtNjzjVCeuqoexQW28rX5oNRibfKU
kxgV1ya309LF7o+q8YVucG3UO1DsOf2xvPX7hhb+YawLNKhuwWtEkf19bByaSESuNmmJell7
LCV01KG6xWrlUA9Et8VyOjjQ41FhT6fYUd4wPs93tFHPpFjULjDHxiChjckWq6expdG7yxRk
NFEqJj7FSZO1iRrNzdXzY+qdleUkRsW1x+0UOsocj62iidXeHT6wr0lOcKJ+zqlk4Vk3aamP
py3C94ptAer5hS8ymi3bGOZNb3lap2rUmtDHMm+nhRQ61KS8Z5mV+IUHs5pedXTX16WeqvTt
s2bMM1h/u6lvD0d7yAJzTba9BBJ6mGXaar4hbsXlntPVkZrp4lT/l3bo8MpyEqPi2uN2ejna
tRkt2GxLHGC8O/yIpV73F4dGT7SaSMJOirwDxnjNmbpq6Cg7eCvD8bZ1jy3sqtTfq7Fp2diR
HvBDWr1zI4cqMTqn1lnkIE0NNdEDOqZCmxvkLu08upoG9Noi6WmTPOwrg83wAhZ60G/sp65d
nOjVVZSz6lHMWHe60idesZe7U31o6eUkRsW1xe00c5H7fbKKGEVKfJT2FP3KUm2rW/bPpp5f
e8NUsNg1vveiL1zuDe+m4iQ962BDLVTqDu2zxrjiI2FnLbyaFlKgnzL9be53+mTUOre0v+t0
9wtT3JEa4p+qlxJPuyFrGLiqKHKO+n6to8MUulBdSc+51d+N9YgGHsgYF8pH3IrZ1SnOtYWd
Pe56m0Sh6eUkRsW1w+0UOtYyD2U1sI42UalSX+uGAq1SrXNYhvrVLfxn01GJZ1OFf5oLtdfb
d+7PGCuabEL06keLqq22U+w4Q32XFtLQ4W73qiU+cKPDU7XOAnsb7l6zfO8mDe2W9pkZ7tbc
7rEo7uzXLjNSmQ9coa+OWOohW+pimEdSVl01cSqu72R3Gmqh713vR3tH4ZnlJDbFtcPtbONI
N+dUfP+lvXba6WI0kmZpmPZuPYUWVrfwn0mBPU3OmANDkZO8nWcWTPXTTQ/fK9FTiYY21VoD
TUyO3p2mTqqZlbCxSVGNdK7ZWc/d3JCqop1EqoYwzTJtUvp2t5UnKj1FIz7FTXQyMXq9yLe6
SMhfTmJRXBvczgYu8bj3VxNrqdF2Tk2FSthSUcYTuCbRSF9Dzc4I66mP+zO6YgvtbYfodRtF
xis3RufIBm0Ur7ZjdO3QXCN/9bSnPaaTP+hrjvFRky+hsymmRDHLfZ7S18qGvlDgAEdFpXhT
bYyJRfF4daJOerqonxpXa+okg1ZTaqpH8Sxjoy5vmtrOSEn5y0ksimvDdMFiC9yXNg8hP+WG
OtxZXkZdfQ3wsEnq+pNF/p7R/Fr32U57b2XZ4A+eShWYbp5yrcE2caFLfWhLf/JfkyW96iRn
ek1jp3krplvixdQ5CMWe8KRBEh7xZ/N8pa2z/cvcSPEgrznaAM+r6/e+9pmkBf6mgZGaOs1w
H8Wi+BuPu9bfTbKp8zyUmrq4twaezbDxoJzPVo/ixe420Hzvqe/35noF2eUkRsW1we0s9Fcz
KxFvjNNc6QzcY4nb3KtcgR3NqWF1wiL7+sg3aSEJe9nWNVlt+HIPK/CAhpa400BLMN7JrnKG
cg/7e54ZwvGQ9Dwu1cZMN3kkrdEy0Smu8IRyj7vEXLxugEu1scR97q7EQPDaYJlbTHODhma6
1ZDokbaJs91gxmrTVh2Kedvp/mSAck+4ykz5yklsirOP5wvnZG3lYdetcn5PfFTVeUiNDXFF
FT1nq0ZzULxeKa5Zz/E4mGGxqeuE06k62psaLZeoKQTF65Xi2tDICmQz2vHVLSEoXueIUXGo
7QQCgZj5KW6nsSFOzuoNWv9YuTI3EAhUCZV3Ownba+X59bzXIxAIVDmVdzsNHOXFmJbpBwKB
9ZjKu53uNje00qs3AoFAoAIqO5JVz6HezbPErdBlDoxel7vREDR0kiPVMcr1vkh7n2XOzdhV
JRAI1EIqW9vpbnuPVbBE4Ek9ldjZV6Cus3Vzvv4+dpO2LldiZ1+4Xontg9MJBAKVq+0U6auJ
QZLedUNqJWt+OtjD6cbgK1vY352xdEKPRGkMvxM3NTFNNU9zUBwzlXM7ne3ldk9o4ETXOzVt
J9ZsEjY31fdgkQ+VqBPLyp4SI2vwwo6KqIlpqnmag+I4FGdQGbdTYA+f+pfFZhtokB39dxWx
W+qWtkniR+v9PJ9AIPATqYzbSWhtSlRnmWeuphnv1VeaddjFR87I2MMuEAgE0qhMl3K5L3WM
Nldqqamv095rYvOMdmbSBJvFeL5SIBCocVTG7SS9rZkz9LSTc3wTjVhBQ0daYnhG7M987Axb
q2tHx2XUjAKBQEBlB9C/dYFO7vNPc/05dcxqwt52dEVWB/NC15hqkPddpzw0tgKBQDbr0zZf
NVf7+pSmmqc5KI5DcdjmKxAIVCfB7QQCgZgJbicQCMRMcDuBQCBm1n+309UHRqb9DXdkdUuq
Ygrs479GesPBitAnI/2XpoYREo5NC39JUyT08KiRhrskttO5V7CNN2xbQRpWkKuvehRXpC89
DSto6FwfGOlB3aKQzdxZDTbO/tU6DvOSkd7wm4w0ZJeXgjzlZA2pDVu4L3FldIAadV1S3XKq
mIRdnO9uY23hTPO8glkuNRf1/TnrSOY3DYrmmC81D+3daJjrNNHfhS6L8VjCIgcb7Yu8aXg5
FStXX3UorkhfehpWpusMXZxvgX1c6xSTbOR677tbY/2d5dqYbJz9q8vs7VQDjbWFU5V5Mi1u
bnnJLidrSG1wO+W+NC56XVxjzzWvLMWO9qihkkZr5jD/w1KfmYVtNPFGxlKWH3yadp3wS6Xu
shA/uk0nX8amu61dXBXN88pOw1tReK6+r6pFcUX60tOwgs3s7RyjMcbWdveYPc1xh3mY4yYP
GxuD4kTOr35ndwM9iVEa29/zaXdGbnnJLCdrzPrfyKptNNLeGEmUGaOjYq/ZxywU6G1MxtKW
bAp08k106uMUi7WITXWB/Uw1ooI01K9QX/Uozq8vMw0raKs8OhV9vnE6KdDVePPBd5ZoHZN9
s391kQFRDafcNzZVLxW38uVlDeTUTvp4zeFR63xFy7ahk71jpGF6S6ClF+yK5b0g90QZ09Vb
OuX5vhVt3/edpL5CV7rRGT4w0sN6xJiyheZoFaluZWratiPN7eOVnNpeQjubxqgvPy0dYIgF
q03DukF+fZlpWMGP6kZ9KXW1Nlm5KVqrC5qpW6ljstec5Cp+tUBH3+RpBWSWl7VaTmqr26GZ
I/zVce53tt1QzwV6Os4u7ne5PX7y903XW4leTneI/UEfrZziBKWujnFx7Hz/9js7K7aLwz2e
ug0SumuQs7vjloZ4xn8M1iE2hbkk7GapD1abhnWFfPqy07CCrwz3Bx00c5i2XlHuZZs7RFOd
9PdRLE0sFf5qU9s6whH+lbOMKbO8rOVyUhv6dvKz1M3exmib2M//dPFLpxiDp3Vw4M/cfrXc
SO/b0jModYsZmGiQXqvco2htkvS83gaCEV5LhRfZzzsmZ8Xe2N+9ooXTXeX0qBIeP40c4jEz
FLvfs4ZUmIZ1hXz6stOwgoXudrd+KHe7Uowz2B9diAVOjm3VYv5f7ekmvJK1nJvs8pJZTuas
qZjaW9uZG7Vay32iswY6mRTtilhulPbRRh8/lQIlSrwiSdQtxyxf6BLbdmeFTlHPMbZzvAJn
qBOFb2o7r1qWFjPpBcd6ziLfGaStjjEpzCZhe829VYk0rCvk6stNwwo29BfP2M8urvI7e0jY
ybEus7P9/cflMfXtqOBXX9PTkZrpn+MJVpaXKigntdftlEUt8qRFGim0gUXRcTxJyzRS+BO/
r6XXjTTcPSYbBRYqj75vocaxpauT/VxnlDIjXG9P7UHCjmb7OCvu1NTEgpkWx6gxk2K/NSzj
BLb8aVh3yNWXm4blJOxjpoGmWuAZDzlCE8ca7DmLTHa7WXrHorh+hb+a9KXBDs1yf5nlZa2X
k9rrdgqjDraEYj9aar7iyNWsCPlpLO/bKbGXhf6gAPUj6ybUNyO2dLXF9Oj1D8qi4tTA/l4z
OzYVP4WuuplsG911U19bG1WQhnWHXH3ZaWgZvVugq++iJk3SdzraSIfUTbzIJJ1iqQc3WuWv
TleUGi1cThWXl9rrdhrrElmgh3EWmqCdTUAdO/gsGpT96fxotO7qYOtoPmdTWxob2yHOE9Sx
efR6c8XROR9dbOrlLA0F9khtoNBakYnKjUvtI9laPT/EoriZBi4x2GD36OAIe1aQBnn0VY/i
XH3ZadgrpXiUbaL6QaESn5nkGyXRTb+B7kbFUjJm5/xqAydEI6wJ3czIejCml5fccrLG1N4u
5TrOVWC2Hvq6UJnPjXaRB8y1o52crwwJm5mDhDYa62YpOkhYfhrYYgPT+krq2NpcbKifoZag
nXM8JeEwCwyXsLe93FLlxzlP9KxL3GGKTZzqcd+j0H6+TDtcsavBbvGojZ3pWiN1cY5XTJH0
lt87wf800t97qUmWVctrqUK9oju2MCcNyxUPydFXPYpzbfxtThpWKH7db13iSUvs6NfOM9+D
rjffCMUON9+bsShekvOri7VwudvNsIVT3W5WSnF2eUnmlJM1pva6nZmGulpjU1zlfSxwhXPc
KuFzA3wGCp2b9ol7o/+LUKCneQrT3E5Tt4Nyj3lcEq+b5158aIAfJWxsN3dVebrK3OUHl2tg
trsNVY4WdnNfTv0t6QkFbtPAEg+631JMdIE/+YNyQw2McWnE6tOwnFx91aG4Yn25zHCeU9wp
4XMXGI73DXCOM5V7zk3RsEPVk/ur/3CSv6ljkhu9mBE3s7zkKydrSG3dXbCPi/ymCrO80GWW
umYNK9BVtYtcI3e5IaeDee1QNZqD4pquOOwuWOvZ1A8xrrYKimsGMSquvY2s2swXzq5uCUHx
OkeMikNtJxAIxExtre28VsVT7stcXt1JDATWVUJtJxAIxExwO4FAIGaC2wkEAjET3E4gEIiZ
4HYCgUDMZM9SDgQCgbVPuzX/ikAgEAgEAoFAIBAIBAKBQCAQCNRC/h/io9L1L3bksAAAACV0
RVh0ZGF0ZTpjcmVhdGUAMjAyMS0wMy0xOVQwODoyODoxNSswMDowMG0VRGcAAAAldEVYdGRh
dGU6bW9kaWZ5ADIwMjEtMDMtMTlUMDg6Mjg6MTUrMDA6MDAcSPzbAAAAAElFTkSuQmCC
</binary>
 <binary id="i_030.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjkAAAD2CAQAAACew16uAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj
SFJNAAB6JgAAgIQAAPoAAACA6AAAdTAAAOpgAAA6mAAAF3CculE8AAAAAmJLR0QA/4ePzL8A
AAAJcEhZcwAACxIAAAsSAdLdfvwAAAAHdElNRQflAxMIHA/3irNEAAA5n0lEQVR42u3dd4BU
1fXA8c/sLstSlSaICgKCiKKCXYkFC2ogSuxdNGKPXZNoLCnmZ000BpUk1tiiYsXeI3ZFBRVF
EFZFsKAI0nfn98c+hqm7M8vurMj97j8zd+6755x77j23vPv2EQgEAoFAIBAIBAKBQCAQCAQC
gUAGscSnyqZWJRAI/GTptuxDWVLizk2tVcE8vRLqHKid4NOfHk8vDziUNLU2gUBgVSKEnEAg
UERCyAkEAkUkhJxAIFBEQsgJBAJFJIScQCBQRELICQQCRSSEnEAgUERCyAkEAkUkhJxAIFBE
QsgJBAJFJIScQCBQRMpWvIhAnvR2jVKjjAEl9nGcbxxjTi3XNHe19Yz1V/Fay47p52CbecJd
PgelRhrm995sarNXMmpqPJW667/paWZX+2nhXg9bANq7zGLnmt3UqqUSZjlNRXcHN2BpqztT
P08Z4hjNwIaGetY7TW1moEhs6hTzfOIYO4ASw6ztrh9bwAmznKaiwlHaNmB5HXX1uFF666el
OVo42A/utLSpDV1J+TSquzaO0rKplcmDmJ74j9kG6udxcT0N95KXmlqxTELIaQpidrVto5a/
o81c77OmNnSlZbZnLEZHh6wUISedcocqdbvFTa1IJiHkNAVrG5H0LXm/ZpCLLHKiT9DBELtZ
B3vq6WlP+z7P8js70kce+9HvP6xMlDrDEJ940Z7mutfjqtDcIIMN9J7nPWmh5q7Wyyhjsn7K
RvLe0XSPetgCg1xkiTtsbh2Pucu3Beoas63t3Orjpq60bISQU3zKHWQ1H/vO5rXk6ubPukaf
YzawgZ+5qNat5mWUGq6ty6xuiDJvmBpCT4PRQw90cKrFnlLqKPuCATbV0z9WsPTujrWaG0Az
h4P9dHBJgQvkdg4zzSM21t9sLxccshqVsH1cbGI2MdhSN/umllylhuvqO5f7HC8bban+ts+Z
/xuz/cxJ1jVVNz/3jHn+4QQjXWNgU5v8E2Kp0S4wQ6kdlFnXz8U96SyPidlNj3qX+7SDHOIl
MeslpgEvOMuz2ErnOq+Pm67UoY5SYordre1227vSCGe41OpNXW3JhJBTbNo7VjMvZNy8/rmn
PO2i6FuFTfG4ZyzAbPd5Q4n+SnOU+q0/ed8uHvcv+5jvLv208BdnKrVN0j/VD6wY0z3kJS9g
bRV6amG+W73lNt9rpnu9y93Er51hS7PcFe2/LHaPt4xVrVzHPEp405Va62G0yfb1ktftaI7D
3KmbXk1dbcmEhVVxiTkQ37iljqlyC23EfZ34Xm0OOipVlTV/3HvORcwutjLaZ7YRN9c8ceVN
bfRPiHmWivserZRpj4XmYbEqJStwD7JjFFZaaBGlxM3HPNViKvIoYYlHPIJyZylzuyWaW2q+
7/3IenmY5RSfKrf4NCN1rF3s7ILo2yLzSWrCpdrh6xwBZzkdHGJy2DhuNForE9MW31niezTT
AhXKVa/AGZixdrGre7W1fxRgYlqitRLV5hVQ0mYGufvHuXFcw48q/q0ivO6ZOvMsMMlahpml
Bdrb20DVJqjS0XXaecdvstwALbG3NZ1vXlhKNRLdDfO5IfjMItMs1saRnrCnVuabGuVa04ZR
KFr+CbX4rkInzXVCx2hWWm5fze2txELfRPfLau5l1tYCVnO0Lz38Yx5yQsgpNt+60fw6cy31
gK2t7kywjW3whufruGo9e0e7RMu2E+cpMfnH3ABXMsqMBIuNtdQUT9vDrnZF3H0+0wwxv/TL
KP+yT3V5YOfo7V1xzyTmNNvbHnGP+TLPISRmiG4uNRtLvW+o421ksS+autpSqzBQTKr8x5S8
cr7n14baQXtUe9OzXvRDrVeUO9hCt0W7RG+60n46Ge2ppjb6J8SHXrSXGe72FhYbZZrtbORN
T3pO9QqVXe0d4zwWlbLYDbbXyQPuV53ztkEqazvQa/6Hmpa20DCTXZVlGd+EJL8geOV7S+JP
/82OmY91xgx1sqs93NSqNRI/Vp/WLG2yL2camuQDoZmsfC0gvK1zpaZEf5M919RqBJqMlbwF
hJCzstFSL7cXdA8j8NNiJW8BYS9nZWOuo5tahUCTspK3gLCXE/hxEXz60yPs5QQCgaYihJxA
IFBEQsgJBAJFJIScQCBQRELICQQCRSSEnEAgUERCyAkEAkUkhJxAIFBEko8CBgKBQOOQOAyY
/MDDynfqs2lOqjaF1GDpT0/qqmRpOH0cCASahhByAoFAEQkhJxAIFJEQcgKBQBEJIScQCBSR
EHICgUARCSEnEAgUkRByAoFAEQkhJxAIFJEQcgKBQBEJIScQCBSREHICgUARCSEnEAgUkRBy
AoFAEQkhJxAIFJEQcgKBQBFZ1UJOc9d72uliYg7wtCuVF0FqR/d4ytnO9qg/6teIkmqs+q/V
0N4dnrBLEWzu7XGP2wqlTvG085UV0ebg05XKp2X1uyxQMDFDwLbWd6oZRZC4oU6+Mr6oVra3
raWetrSJbC4uwaf1sHlVm+U0JTOd73pLtbNxEaR1tIeYl3xbRAubG6yjmT5oIpuLT/Bpwaxq
s5xqc9FbN1W6FFVy3JNe0tpQa+kmJt6IsjoYA97yX9VFsrnMxeA7/zC7qDYHnzYWjeLTVS3k
LDXOAH3c0ASyvxe32AK0LpLEXjqbVWSb21rfG6qLaHPwaWPToD5d1RZWcY+40oeqve39Istu
K6ZcC/HEiNFYfOOXDvGh1eynrEg2L/U7e7pLif2sWVSbg08bi0bx6ao2y2GRscYiZv9Gvc+Q
TsyuJuuuq2qfNeoUvIZZHrK+jXQ0s2g2L/KIoSps4POi2hx82ng0uE9XvZDTdHTxBzDdG0WQ
Fve+BVrqbmYRbZzlIwNs6Jkmsbn4BJ8WzKq2sGo64u7zmIUec5HviiLxa18ps0nSG1kbnyoT
samWTWRzcQk+rQfJLwgOb+tsLKkdXWd1o6J7Dj9lS1fc5pXF0uDTQmSGt3UGAoGmIYScQCBQ
RELICQQCRSTcsSoGX9u3qVUINgf7fhw2h1lOIBAoIiHkBAKBIhJCTiAQKCIh5AQCgSISQk4g
ECgiIeQEAoEiEkJOIBAoIsnPWAUCgUDj0C0zaWUMOU2jc1NIDZb+9KSuopaGhVUgECgiIeQE
AoEiEkJOIBAoIiHkBAKBIhJCTiAQKCIh5AQCgSISQk4gECgiIeQEAoEiEkJOIBAoIiHkBAKB
IhJCTiAQKCIh5AQCgSISQk4gECgidYecCo+ojP6mu0mPpla5VmuGmejixL/kaOYwH6j0jgOj
1+es4VLTVXrAJilX5p8zt+whXlbpHYdHJbR2pikqPWSzlJwxm7lHpWku0zG6dqhXVPrYr6M3
P+dDqcsSnqk0xU6gt9tUmubPOiTl7ezNpLyva2cjUzKuzYfCSkr3CK1d6OMC5C2jl5tT6ixb
Sjb92huS9L0yRZeG8+ky2x5walR+ppfzpbXfmZLS8mp8Ot0/rVurfg3n02xaJNPW2ISlmbbX
Sj7vsar2bw+B1YxwrUN8U1AVFo8d/S5Jt5jhTnW+qfo5x0L3q/AHbR1hgWFG29enBefMzSBX
uNaruvu9pW5X5hQ7O8VMQ1znYJMTObv7h8dcqq0T/MXJFtnTJS73rrWdrsRV4nlb/IRrxdHX
+Ragi1HGuUpbJzjHeRYnclb5kzcQc4DNVGG2s80BcZ8UUMuFlJTqEUqdY4BFBXu2k1EmO0iJ
k/3FyRZmScmu31J861Rz0NJfzC1Aav4+hZjt9HR65L10Ly/MU2aZs2zgV+Yb5u8O9pnuRhtv
X+UOc5XDfJ9Tv4bzaaYWqZZuo6v7k9ppqu15kuv/aFR42IjEt+5e9fNCim1U0nXuqbvLEuNY
S2OMBCVOcrcWNvK2DVETk0cmrss/Z66aKvNXFylFiWM8qrW1vByNM63c5fRE/I85wLUqwABv
21BL9zlbDDEjPKp1nt4pTdha4iSPai1mhHui67cw3vqJvJ29EmnT2oNOF7ORcdoVWL+Fl5Tq
EUpsrkeihHxlxgz1bDRX6O9tm2VJya3fkGjcZoAJWWcnK+rTGipcF+XP5uX8ZLKBN6N5xWoe
dKQSIz1mtei3ZEsz9Ws4n6ZrkUor/01Ymml7HTIL3cuZ5StrFHhN8ZiaEo3b6BqNQ9UmW1cL
a1liBljgI+smmkz+OXNR4+4qVHvdWjrrptTEqIT/2USzKGfcXY6PxrwZFlrDfPsZFY0PX2mT
9xtUq5zld+Jo65fuM0+Jfj7yA6i0SNdE3lm29izor5fHCxuNUiispKlp42O1N8wvWGbMRt40
G0zxhfWzpOTW73Fb+FbNMmSS9/OWmr9PRfK2NUYVsnk5X7qpjrroPB/qI+6fDohmLt9bpEUt
+tWXzDpL1yK1/Q/U1x2RpZm210GhIaed1UzT2vFeU2m62/XCEOMdmrbq7eV605N2f5o5ygcq
fexMLVP2IaYZkTRi17Ds+7JdjuV7LD9OmmtjSfR5qRJl2opZCuIWa541aHXV3AwsNS+yeivv
Rp8LYaA1vIC4L3RVDtprHnXJZMrs6W1TEt/b6V/Pem24kuompoPFUXCrVqV5lpS69KODocZa
kLfUwnxaZl/P+SBLOcu8nB+zlWsPyq1lhrh4FHBYX7lpOfVbNsdoCJ9marGcCod4ztS8bM9C
ISEnpo/fmuoN7W3qYns7wNeu0AodHOk8w13jtwaju9E+tqltzTTaWkqd6jC/s7fj9Is2wf6j
u276RONGdom7+b2rDfcH5xher2osDnN9YYtocbSJ78zyuYpo7G1uWx8k7apAMxvbw3nuS+kU
Wxrq1qhR50+ZIV4yFdUe1tdB2unjeC+blJG3k8Huj0bfVi71trHeNLSALdWGL6luqk02UFuw
jq4mZ0mpTT+IGaiV5wqQWphPe9jVfXl5uXbe86oT9dLeoboZm/RLR792W1LwStfvyxX2xPI6
y60FA2zrljptz0k+0bDERS6KPn9lhLnmOjb6vtBNOmKxP3sW7+hmb88ZZqa/W+hbl7nHtiY6
0LHeAE+Rc9WXSoXDXOt2vKWtozxajxlAcVjgFuea4GlbOsbT5prsGSf7zqcOtKWb0xYg7d2o
k1l+mxRguvuTG71asOyuBrswcvjHrnORP2CegzO2aWO2VmZc9K2labb2vQP9xczIN/nScCXl
Q9wTjjLSv7Rxsu9NypJSm35QZi/Ppi3zaqcQn5YY6gMviznGYEdENZ/Ny3Ux39/caV9UuzRl
TnO2pf6luhb9Gs6nubSgzN5WN0bcsy7ySU7bc1LYHasW9nS5Y0yPfulguNd9qa+5kdOrvOUk
bQ3wcjTCzPGO9VT5MsuYm8oaBoqrNikxNnXS26UgbrzTdP7Rhpy4h7V2pVaY6SZVqvzZmR4X
w8NeSss/y2Y6OM5ljvQtaOP3pvp3UpPKj5ifWeL16NsgxznNo9ob6VIjfJ6St7m9PGcW+MRw
H1qK2+1ie28WtL/TcCXlx3Qn+qOTsdQ5vs6akku/Gta1jXMKmkEW4tPO9nG5hWkzi0wv100n
V7rLDb431FmmeByUONBgh/uuVv0azqfZtYAN7OkSt2nl5OjudXbbc5LfwqrSW97ylnH+YJKD
xTBEpfEOdL0FWBqFibj52mqmc7SJSdwSq1nDnMS6Mxe7uc/9HjTRyCgUttXBQ9GOz4Oa5zk3
ahqWuNUG+hjr9mhU+NLZutvJZ27IGvm/MVp7O4BSh+vmgkSt5U+FoR6JulwLx7rOGAt87lKz
7ZqWt4cBHoo2+X7wXtQBF/uswJMjDVlSfsS9aU/dnendqPlnpuTSD2IG+TYRmPMlX5/G7G5e
tAGbTrKX6yZmqG9c4Qs/uNv1jkjc9TrZuRlb3+n6NZRPc2lBiV296V++87krtPKzWm3PSqHb
x4tNtIlyPK6bDfzVn3RGWaRUTEtfW+w7rRISWvvKl1ZL2d8v0SptU2rZ3k4vpznJNmCR7+yi
W/S3vo8K1LbYxOygn3uS7Coz0ovezZF/rjnaRdcd549pc5L86Ku/p6K5UVu9EjPQhT5Nu9NQ
YmdfmNAAdjZcSYXRxa/9M+lcSraU7Pq1MtxjKXOEfMnHp23sZ6L1DDRQN6vpnVLvy7ycX832
Mz0KZtUq9dYCa7rYPZ7OU7/6kVxn2bWokbamGdEivsau2m3PKqgwSvUzMzE9/cFD2uuHNvpG
vw/0obkm2iYKQp31N8EH1ohy1NBW3xxHlZZ4UqX1wFe+y/PsbzbmmqF3ZGVv0yzwuWbRjeMW
+piWcFP+OWtndSPdmLJfMNBgN6RsrJUY5pCo3pdtfHZzrqu8WA8bS+zoA+9E377zcbShyOo2
Nz5F79b2MCZx96OP/aK5ZAu903LWRcOVVAilDjA9peNlpmTTDzbQ3dh6aZaPT1vobH/3ud99
Dreh81Rk8XI+VHsnsS1eakvvmKe508z0jxyLwmT9Gsqn2bRYpt/7eid6dgcfZLG9vHZB+d1M
62YgaGY7uzjeVnbxvLla2NM3JthMuXOV+M5Awx1vsQcd4DceUe4wU7xsvjtd5mqV1rCff9nW
Iq+kSanZy4kZqHt0jO17NzjeD561tl284L0CqpAF7nSOL32qt6NdZIGPveJ3RllqN108KuYY
Zxhmcp058yFmVy2jXa8aKhzlvqi5LZc13/9pabzVneBNb2jjfHGTDQA/+KiAptLBPv6VuPG7
yGij/OAVLRxmrqdUGOP7aEtvc929kOT5s7X0Xy0dp2XGXlPt1FXSRu5zsRsLKrNu1nWAs1NO
8San5LaUMr8wsYC7Rsup3afLLd0skb9mC3VxhpfzI+5xh/mzOywyyP5GqnKwvf0hGhKrTSLJ
0lT9GsqnmVosSVj6jEOdE/Xsj7xnbobteZ8tz336+JGk5y/G2U2Jnq42PemZqyHGO9pElV62
Z3TbbiuPpTxhsuxczrtOdpT7E+cxa043J5/TGWc3zaJzOc380isqTXOF7nnonHq+p64np2JG
+lCfPHLmU1NrG2fvpO8xQ71incS3ZbKWP1H1Wx2kPhlT6c4sZ0xyyYwZYoJeSSkldojq/XJr
R96rKbHMJW5KKnuZh2p7bi671LpL2sjkxIn19BNXyWdd85dJuctcnTKCpqbktpQ1veRgtVE/
n6ZaWvP7yEiLdC/nL7O7v5mu0kO2E0vrfx/qk2Rpun4N59N0LZItXfYUX/qzY8ttz9PSFXlx
6PIj5cVlxV92uoUx0QSy8aXWR9aKyixxWn4P2zWo1DYetnmwNFiaTeaq/c8rYjbxYMbm48ov
azkVNvdYo+2u5KK7WbUc8AyWBkuxqs5yVhapwdKfntRV1NJVe5YTCASKTMOEnGXP6gYCgUCt
hFlOIBAoIiHkBAKBIhJCTiAQKCIh5AQCgSISQk4gECgiIeQEAoEiEkJOIBAoIsuf1Gias5CB
QGBVoNuyD8n/vGJAU2tVMOObROemkBos/elJXZUs7bb8S1hYBQKBIhJCTiAQKCIh5AQCgSIS
Qk4gECgiIeQEAoEiEkJOIBAoIiHkBAKBIhJCTiAQKCIh5AQCgSISQk4gECgiIeQEAoEiEkJO
IBAoIvmGnBJHu7Xe75osNj1dZ7w3nZt4u1YrZ3vNoIycHV3oLePdYqOcKfnQyVPGJ/6esHqi
3o5Lq7eYIzJyNrO/ccZ7zvA83xKfTBt3ODbxPwFqbH/L35JeY5u9Djr6ndeMd1vGK5Bro8Id
SfqfJ4ZWTvNa1jorsbsXolzQzL6eMN5z9i/Q0nSfxmzizjQvL5O5m0dTajO3fvkwwPM2TdTh
iVnqrNRFSXXyukFZvVwIqe0mvRaXkdlu6td6s1mau6TUFlawpfm6vZN9/Lvo75qsH2u41KtG
a2OEX7vYEqV+rX+W17M39xttnGyh3VzhKJ9nScmXKn/1NmL2tomqRL0Nc31GvT3vxuhti0vM
E/Nzx7rUNOs72UKPFmRtzBY6eyQqbx1XmuBo5fZzsROTJKfXQXOn6eIM8+3mcseaWrCl8K24
MifpE5V0sePMSMq7nVN8l6Trro43ysfWd7wq966AT7u73FiXaGuEs51vSULGds4w2sfWd7J5
nqxVv7opM8wb3o/q8Fg/c54vDc6os2U+7e0MC7J4uTBS201qLS6vzfR2U//Wm25p7pLSW9jc
Qi3NL+TEbGOR5wqstqYhZmffu9Y8fO8Kt/lY3KNuMzojb08DnWASJulnZ7dkScmXuKneRSvr
eTKq+JghlhiXkfdr7ya94LWF4W72ACZoY1/PRU02P1o6xONRN4rZySKX+R6zXa+Hd5L0S62D
tazr96ZGlg4qIOQss3R5Le7qVBMx2YZ2cEfSb5VG+lXiW3M7GOXeyNI9PZKnpZk+nWJ7la63
ALNdrZdJUd4Kh7rTGHETtbOv/+lWi35109tg51kM1rCrP3sRk/UzxHVJXqzxaYktVEa6pHq5
ENLbTWotLqMio92sW+/Wm25prn6Q2cLeLdTS/BZWrR3gYbPrVX3FpkRfU/0APrNYF1R7O2vj
XtNSM8FCU3VTkpGS78vmv7K7F8EG1vVs5IB2hrvLN3Vc21rnqMNX+8Q6mhdk78bWMyaaVcXd
6lfR2DjXYhVJ+dLrYKpDIqmFWZrJ2qp9Bn4wRa+UkqanzCkWOiea2RRmaaZPS/TyiYVgpkU6
JtVmd5PFUWWyHlrUql9dlNrTJG9E39ZS4gMw3ys20ixKr3KBP4mjtZ97JNK0/qS3m+lZZ2bp
7aai3q0309JcJdXWwvIkn5ATs4V2WV68PjhpDfeyXlo51jjjjbVTpGJ3L6SscCmxrf8aX6/V
fH7EzdRFOWinvMhvES21q/dMi+ptey29kKNOu2XstdSH5vbxUiSvxvq50af1NPNpXmVU6GFK
geNxmX5Wiz7PVh7tppTr4ou8SirRwyd5z+YK8ekC3+sMYjqbZVG99FvGOoZ4IApttBVLLJmX
KM/SpTfR0cuJb/Xzcm3tpvFItTQ32VtYAZbm0+nLDfdsFPNS+cr+iTVmc7/R1ZE+t4cL8Cxa
YF9T0MmtUa6dPeZices71oxoZtCQVHvSXn7pUR2M8IaPG1xCbXQ0yPWR41Z3kDFZx6cN3KEP
3nVBUrioDxvbwimJfYzltHeMe7P6LJmYdXSxq+aeKkBmiX1doqVqd/m7BT70pqP82xxDre3i
Oq9f3br6OdAfsuyuZacQn/7gvw42w3ib289N5hes33JKDTMraYHzhQrreQPlNvdRtAhZTpmd
vG569K2+Xs7dbhqPdEvrJrmFFWRpPrOcfjY0RpW+XtArZ64+tne5yea730N+EU06l6a5ZYE/
usHb3jHGK7ZZgel8bqa42VmedY/t3ZJ3s24IYjZX6rXo8wC9HeetpFnfMtZ0q20MM8MfV+gu
YJk9tHWjt1yje1J6cydb6j+q67i+xNGut7c7fV2A1BKtHWdzJ9jO4WIWGG1793nGqe7J439o
D3Sjs7ztzQJk5u/TuEfMNMrL/u5bz1CwfsvpaKiNPO9VJ2qBqf7nGL21tJ+BXs6YL3UxyGOJ
Fl8/L9fWbhqPdEvrIrWFFWRp3SGnzDCv1hm7YnqZEe1rV5uge7TKW5CYhqUTt7TAXYt82doR
zreNPT3oAl0aRUZ2yu1unK9Qs637vF/azg3Ot1WS3Y85wsMW+syN1tZjBeT1totr7OjnvnSp
9lFqieEGucScOq+vcoEtne94m+Utc7HznWGCKq+5005a6uAPHrC77fzRwXass4RnDHSQdkYU
cCosf5+WOk5zh9vc0UqcpFnB+i0jZogqp9jS8QY5TqlF/uoLdxnnDOO8npF/a0uje3n193Ku
dtOYZFpaO8ktrGBL63Z6Tzu5N8vUPZ3VLExsYi7VWim6JjbYltHMIcYZb7w3/KJRqq+FI9zs
YQt94Rrf2alRpGSnu/6ejGqht16u9on57vdEynmbWYkV8LcWaVNvaSV29K7/mOMLo7RMNM/+
jnaxD/MsZYknPGu/vPfVqk2OglncLO2V2823Rpllvgfc6sA8BpK4SW62T97DQSE+7WV3l5ig
ylsutbN166FfDa0M9W8vWOItowzTGV+70EDDfeH2jLlWhd08ndj0ra+Xc7ebxiObpbWR2sIK
tLSukFNisLnKbGxjfZTqnXOP+gcVUXSMqTDbEjFlpqdsEcbs5kAnGmiAzT3YKNXX2rqJKlho
RoF3KFaEEj8zKzrXQHuLo23OajO0r3PkKJyYLmZG0/h55kaHsDo7z0P+V0A5K6Zfib4+i7pf
3Gd65DUx5ytleeYszKdrE80z+VqVrvXUjxbampVF2zKHe9V7GfnX09fzdS5m66Lx203dlras
NXfhLSyFukJOzJrWca2b3ewiLV1graz54qbpFv3WzJbes1BMT5+kzI9KbOlV74gj1kjxe45P
DIia5Go2NqGWOxRfKItG2go9VarOSCnk7kYruxibOL71mVhUUjPrm5hY4ZfYMfFajy7KTDfP
LD2j33r4tIBN1Ul6RENAJ6v7CM0d50s3WFrn1b2dFN1zKre5SXnMY2toYz8dEtq+Z64J+kdj
W6kB3qvlFnErv4pO7cZs5Js6jw8sI9OnVaYkbO+iedJe1DTNrBd9Xk+FTwrQL5V5pkd+ienp
K19G6Rv7mdsz6qvEdiYnAlGml/MlV7vJpl9qu1lY79abbumsWkpKb2EFW1pXyKlygQHR30Hm
OtSUHDnfN9Fv/MymRtjaGFU6G+yFlKhfbbytbaPM6nb3s7zdUAiL3WJ/I2xqa+f6wfNZ8lS4
wz81N9VbTrOVzRxnDU+TJSV/NrVW0g3S6V50VlQfAz2FI7ysl7g1nWczJfo61VNmWug+R9jT
JvZyiHsKuHX8onZOMtDWTvWJD5UYbnfP6mljG+uvImFpJnMMdpYtbOZ0fd2X9+hcZQenWlMz
QxzoQYs9q8S5trSpX9nLbZbo61UHZbl2kY4uMNgm9nOi/2Q5UZuvT+Ne0M2vbGqQU71iSsLS
6R5yrt1sbA+/dbfPsuiXHwuNcYh9bGJ3x7ovOt7Z3EEeSRycXG5pe0M9lfBdppfzJb3dZIaN
ZZZmtpv6tt5MSzNLqrE0s4UVbGnDzTTmu9CprhLzvnO872euEvP3pByXOdRYLVyok7hXG+39
oK86x6lOVu1hV9TarBf5Pye5VswEZ/g8a0q+lNnJu0k2LXK5ka7QzPvO8V7SYap7lLhaS4vd
4gZLMFa5c7U0x1WeLEDmp850toNVe8ifzVNhLxXOjX5d6NBaLPjSmc42WtxLTing7PF8FznV
WDEzXOw5fON0x7lOzPvOrPU+1FJ/N9L/aWaGyz1egKWZPp3uTL91lGpjjLIksQCpcr2vXaCl
OUYbo7oA/VKJe1LcabqYY5Qx0dx8B/39LXE6ZxkxG2vrlaRrM72cH+ntpjb90ttNfVtvpqW5
SirPaGFTCrU0+QXBDfsWv8F+k3Rqh75GG5FzjlQ/6vvmwRIjxY2u53H0+krd1ClOqedzaiuX
pa1d77LEc1jB0mDpKv+2zuY29Uw9XVZfYvp7ougPxjaFpazj68QzT8HSYGkKjXcL7lP/SdkI
/dZNea/dG5sFjiu6zHh0/vqnbykfOCVYGizNTuOFnMkmp3yf5YbGrJFAILAysGourAKBQBMR
Qk4gECgiIeQEAoEiEkJOIBAoIiHkBAKBIhJCTiAQKCIh5AQCgSISQk4gECgiIeQEAoEikvxY
ZyAQCDQO3TKTVsaQ0zQ6N4XUYOlPT+oqamlYWAUCgSISQk4gECgiIeQEAoEiEkJOIBAoIiHk
BAKBIhJCTiAQKCIh5AQCgSISQk4gECgiIeQEAoEiEkJOIBAoIiHkBAKBIhJCTiAQKCJ1h5yN
TFEZ/U2xU1MrnBe93abSNH/WAZ29mbCg0uvapeUdk5aWmVI3uWSUOMkD2qbkjdnMI0n6UWKo
V1R6x4H1eLNYW2OdmvifADW2T/dP6yblqfBIkn4Xi2ENl5qu0gM2KUBatpJa+50pGSXFjEyr
k2zX1s+n2WpxGc0c6jWV3nF4VJutnWmKSg/ZrODaZQvv2jz6nKukmM3co9I0l+mYlN7aA0m+
yYds/a3EMBNz1tcA70T61bev5vJLttabrYXVrl8a+TTw2c42B8R9UkDlNRVdjDLOVdo6wTnO
Q5U/eQMxB9gs5RX2ndxgdsrVmSn5kV1GZwe7Ju21wD1db4wLtXWCC5xpiZ383lU+1M855hpb
kNyYbXR1f/TC2O5GG29f5Q5zlcOSJC+N9IPZ4ir8QVtHWGCY0fb1ad4S00sqc5YN/Mp8w/zd
wT5LyvuEayPNlpirLOPa+vp0cUYtLk7Ux1CnucKH+jnDUrcrc4qdnWKmIa5zcNorHeuizL5e
8W70OVdJ3f3DYy7V1gn+4mQLI12209PpBb7MN7O/7eh3vsmp34HGm5Dz2vr5tIZsrTdbC6tN
v1rI9VD7RsYVOOIXj2w6x4xwj9ZgC+Otr7NXoojf2oNOT4nFrQy0R8qcJjMlH6nZZcTs79mU
Ua9m7L9bCzDA2zbUwu1OEEOp09yuIk+Zy/T9r4uUJsp+zGpgA28njcQVHkgb9Tbytg0jjR8w
Mm9LM0vawJvR7GY1DzoyxdLUkS/z2vxkZvo0sxaXy7jGwagZo+/WwlpejqS2clea/+uu3/7e
Teicq6SYA1wb+S1ZmwrXJXyTr8xs/a2n7i7LMYvo5bWEfvn01fx8WmNV9tab2cJq0y9D5k9v
L6dEPx/5ITJ1ka5m2dqzoL9eHk8Zc37wluqU6zNT8iG7jDaOcG9a/C/R2+RoFJxhoTW01dMH
4qjyvt5RR8qXgfq6I5pVxf3TAdEo971FtZa0liVmgAU+sm5Bk/9UuqmOGtU8H+qzAiXlItOn
mbW4jIVOcjuoNtm6Wuim1MTI0v/ZRLMCJJfa2wQvJyzNXlLcXY7Pok1/2xqTMquuH1NTZo6p
NfMLM7zW4DVO9tabvYXl1i+ryvnRTv8si7AhSSvAOzWXuqqPpfxe6Nq9vsR9oaty0F7zpEVS
mT29bUqjSk+WEbONDh6oc1o93/fWjK7o6guLCpBX4RDPmZpk/Zzo0/rKTUvL3Ux/qzeInckl
zVauPSi3lhlp9sb0SNlVqo8WuX1aGzVhaYG2YpZG5SzWvKBWuK5fuDsKJvIqqavmUSgvs6/n
fFCv+s3e3zLpbB83RcG40GvTSfVLrtZbewvLg3xCTiuXettYbxqaUcmzbKKb7v4Eyv3Gpn7l
l14z2roej357SW/d/K7ANW39qPawvg7STh/He9mkxC+dDHZ/ovk0DskymjvI41Hzq415bjbC
z7Swo0Pdan4B8gbY1i2JfYzldPRrt6XILnGwd431tgu1XCEb00t6z6tO1Et7h+qWthPV31jP
e8H9eq2AFrl9mot2NnekI/3LAp+rsH7kkW19kKW2clFqHzM8k/hee0nNbGwP57kvGnJ62NV9
BUhbRm39LZWYwZZ6sV7XppLpl7pab2YLy1tU3bQ0zdY2cLW/1LHj38tuzvesN1xpquFFmdVk
8rHrXOQdT9nF6MScIWZrZcY1quRUGf1t4g5VNjJRn1quirvfDLf50M2+8VgB8srsbXVjTHeT
HknpzZ1tqX+lLBBLreZgPRxqRyNXaEGdWlLMfH+zi2e97Vy3p417a/un9Q1S6Upts1ybL9l9
mpstjXGh172CyZ5xsr5aOcSWXihg4FvDPgaY6GNnallnSe3d6Hrd3GmpmruQH3hZzMhoBZAv
+fe3Ng5yk69VeNiIAq+t3ad1td5sLSxP6m56nxjuEl/4we0m2r6WZhLT18xoVb/IuAJXzQ3H
IMc5zfq2cbdLrZWopL08Z1ajSk6WUWZf/0ta8uSmzKla2EsP+yp1drSAyIcN7OkSG9vWTNcm
bhWXONBg5/suKedipxtpvCrj3GyIVvW2MbOkTq50l61s4BxH2S2RM+4hw42xQKVrddd7BbTI
7tPcPK67PbR3ghKL/NnnHveBCzznpbxllhiqygjrOdhgpyqto6RZNjPA/S7TTs2S5+56zKkL
6W/b6Ojpel1bl09rb73ZWlgB1VoXP3gvWr8u9lna/nV6FXSyqUkqVZrm7AJXzQ1FC8e6zhgL
fO5Ss+0apfcwwEMNsJVXG8kyehvi9rym1b3t5XzjVXnNhfZIma/URoldvelfvvO5K7Tysyh9
gJOd6/2UvNUmRQ0kboaOKzAYpJfU3FDfuMIXfnC36x2RdMfti8ScZ7aF2tZbi0yf1t2y4t5z
vUN0xZfO1t1OPnNDATtlreznGk9b7DWX28+aeZT0jdHa20HM7uZFNxQKI//+VuFIY1I2bvO/
NpVMv9TeerO1sLypzzbTMmJapmx2xs33kiMK2v5seNrq5V/R54U+1UdMXImdfZE4vdA4JMso
sbvvlRmI9ZTpqzLniNdNLDH7+tJSXX2Yl7yYNc2ImsVcc6Lbo2u62D0pY1/jUqKf6ZHPq1Xq
rUWD75dl82k+fKlZYseozEgvRudr8qOltr4ouKQaT7Sxn4nWExfTzWp6e6/BdzI3somHDUBz
rayji5kNVHLtrXcFW1jds5w+9osCUwu9jU+quBIbmZoScqboE917aTq+87Etoia5us0jjVvb
w5jEXnvjkCwjpqt13e5+97tcS5cl3uNTbbLe0UygqwpfmqpZtClJHy3yWozVlPR+oqTOOvgA
zZ1mpn9EY91yVnOoTqi5j/OOuT7XTFfQQh/T8u4Q6SXN8Y6B0QnVUlt6x7woZ6ldbRl97qrM
1Ixr5+UpM9OnSzNqcbkXTop2MWI28aWvovSBBruhoM3c703VOyqpt5mJDp1ZUolhDon60jq6
mqyFzvZ3n/vd53AbOi/v5XLu/pZOe639xf3ud5dejrJHAdfW7tMfcrbe3C2sHuQ6DNXP647Q
QgfneiJpFV1iF69Hk/llW2QtjXaNTZQb5Pho1C18+2xFdd7eRCfazCDXezDSYrCJ+iZyVHgk
SachGQf/hhR8FDBTxnJqNuBiRvpQH/TyhrNtbid3u1q5Mud6xlAD7eV5Z2YdBrLL7O5pF9rS
INe7WRsljvCRQw000ECbqkhY2srNrrSWZn7hDUPUHFO7zXa28nuvWidvSzNL6uRx19jO5k41
wTbYyGQjlDjSk7ZSYkP/9UflWa6tv0/Ta3GZpWX+4Gm728xh3o4OBdZY+7uch/JyHUAc6lUH
28xenvOrKOSlllRjaczO3nOMze1ijH+mHObM3f6zW5q9v5UmHbVLbb01KTXbx7n6auE+Xc6y
7eNlPk1vYZn65Wtpzo4Us5XHVGbcFenhBftEMXV5tXZwrikqvWNkNBEtfsgpsYPHVJrmcmuD
Mpe4KUmHxgg56TKWkx5yMp8OauUYH6j0jqNyHN/L5Z1lTx7VPNmT+qzMh/okWdrZ30xXaZzd
oqZR9zNW2aVmltQ9SnnIdmKWNU+aOcoHKhN3fLJdW1+fptfickuXnQ0b55eJ9jnUKznCau1S
lz37dniOkpZZuiznx36b9sRXoSEne3/LL+Tk6qv18elyC5NDTmYLy9QvX5mr1Ns6S5xW4MN2
DSF1C2MyHpH7aVraxsOJByGDpcHSn/gDD/lQYXOPFeVg4nJiNvFg2iNyP01L6W5W9GBAsDRY
mpNVaZaz8kkNlv70pK6ilq6as5xAINBEhJATCASKSAg5gUCgiISQEwgEikgIOYFAoIiEkBMI
BIpICDmBQKCIhJATCASKSAg5gUCgiCx/UmNlPH0cCARWDhL//iL5X3QNaGqtCmZ8k+jcFFKD
pT89qauSpcv/305YWAUCgWISQk4gECgiIeQEAoEiEkJOIBAoIiHkBAKBIhJCTiAQKCIh5AQC
gSISQk4gECgiIeQEAoEiEkJOIBAoIiHkBAKBIhJCTiAQKCL5hpwSx7m13u+aLDbrusZ4b7pQ
e9DM/sYZ7znDUx5kpZXTvGa8W2yUMyXfGtrNo0ky+nrN+OjvdYMy8rdxh2OjJ/mb2dcTxnvO
/mn65UNySctsuDUtpSb1bK8ladLR77xmvNtyviC4NgZ43qaJb73c5Amrp+QodVGiBmrqoMId
SSnnFfTGyXSf0tN1xnvL39Je/Zvp7Y4u9FYD+HRZ6tFZ+kKqNjFHJFmaXjP5SF7e32I2cWOa
7bk80ZA+bSRL823gnQxzfdHfNVk/OrjMVMcqcYzf+43Ffu5Yl5pmfSdb6NEk60/Sxxnm283F
jjMjS0p+xGznDKN9bH0nm+dJfOcic0E841+DxGyhs0fEEbOr443ysfUdr8q9BVmbXNKylK10
d37a+xxL/Vp/ixLfmztNl8jSyx1rakFSywzzhvcTNX6Vb7Pme96N4ujtDAtQ5a/ejn77toA3
Tqb7dJF1XGmCo5Xbz8VOTLTNWIa3m/uNNk620G6ucJTPV8Cn0Mk+/p3WF9K1mZtkO0vMK6h2
U/vb2i7xtL9rY0Rkey5PNKRPG83S/EJOzBBLjCuw2pqGmM2UudQ3mGOUvj4y3M0ewARt7Os5
C6K8Pe3qVBMx2YZ2cEeWlPyocKg7jRE3UTv7egFLvOe7HPlbOsTjUUBrbgej3Bvpt6dHEvrl
Q3JJNZTb09iMIBf3qNuMTnxfy7p+byom6WdQgc2zt8HOszj6tsDvdHJOlnxfe1dciS1UmoS4
qd4t1KVZfPqunSxyme8x2/V6eCfhiXRvr2ugE0yKLN3ZLXlKzfTpIsRsY5Hn0vRL1+bdhO31
Ibm/xWxmoqstwmxX62FSTk80pE8bzdL8FlbtDHeXb+pVfcUmpq93ojF3ulnW01rnqPKrfWId
zRN511btM/CDKXopyUjJd+rfWneTxVFlsh5a1JF/Y+sZowosdE40s0nXLx+SS6qhny2MTUmp
KfvtlFA21SFRrSw0VbeCFjml9jTJG4nv87M2uSoX+JM4Wvu5R/xQkF3JZPo07la/isbfuRar
SPJEqrcrrGmpmfWwNLtPWzvAw2an5MytTf1I7m9x9zszmtnMtEjHWjzRkD5tNEvzCTkx22vp
hSy/DE5axf1Tc6k7IbGU3wtdu9eXmA6WRh2gWrXyWvLOVq4dKNfFF6ozUvKN3Qt8r3Mkv7NZ
ibFidRtkmUk2t4+XTMtIL9HDJwXNcTJLKjPMSz4soIwKPUwpaDxexxAPWJh3/k109HKShv2s
VoC07D6NR4tW1tPMpwWVlx/ZfBqzhXYey6it7NrEdEvbZ8rP2lz9rYvyKHguI5cnVtynjWZp
Pgur1R1kTI5dja/s7zsxhxuEcqfo5QxzDXaFkZ4xIPrtpLQVaONRbYqfa+N7dE2MeNn50JuO
8m9zDLW2i7Om5McP/utgM4y3uf3cZD5ausAOYr7zF0+muG5jWzjFkrRaXlc/B/pDQTWVWVI3
O7ggrexcxKyji10191QBMksNM6uAZXaZnbxuOiixr0u0VO0uf887uNbm0/aOcW9aR2wYsvm0
3HDP1iItWZsN3KEP3nVBluElN9n6W5n1dXGoR1JKyuaJhvJpo1la9ywnZoDejvOWsXaqY56y
rh39n/9527Wm2bMos5p04p61msOtbm3HmOvjWvIuMNr27vOMU92jMmtKvlIfMdMoL/u7bz0D
WvjUHrbzb+em3D8os4e2bvSWa3RPpA50o7O87c0CbM0sqcRuJntDzBHRvLM2Shztenu709cF
SO1oqI0871Un1rmAhC4GeSya95Vo7TibO8F2Ds+7feT2aXMnW+o/qgvQP1+y+bSfDY1Rpa8X
9Mq4IlWbNd1qG8PM8McC7vVm72/tXOVya7nP0jo80VA+bTRL6w45LR3ieb+0nRucb6ta865n
VnQ/YKHXbaRZAUY3HJ85xyDPesgubqh1B6qDP3jA7rbzRwfbMWtKfpQ6TnOH29zRSpykmUpH
utos891rkm2Suldvu7jGjn7uS5cmbns+Y6CDtDOigLNSmSV1MqyAJU+VC2zpfMfbLG+ZMUNU
OcWWjjfIcUrrzL+1pdFdqsXOd4YJqrzmTjtpmbfU7D4tMdwgl5iTdzmFkOnTMsO8mnMcT9Ym
7jFHeNhCn7nR2nrkLTV7f/vKLgZ7zIVJN6Gze6JhfNqIltbdvHvr5WqfmO9+T2Sca0lVvJON
jDPeeG85UXmTzHKIe8eBBrrIB2n77en67uZbo8wy3wNudaAWGSn5buX2srtLTFDlLZfaWXfz
TYpGpMVm6pBU4zt613/M8YVRWiYF8bhJbraPLnnKzCwpZrB5Bd5ZXOIJz9ov7+MSrQz1by9Y
4i2jDIt2O3JTYTdPR0Gi2uQoPMTN0r6AISm7T/s72sUF7VsVQqZPe9rJvTkXranazErsc3xr
kTZ5S83d3751i9Vtk4cnVtynjWhp3Uq1tzi6V1Bthp5KE1O7mIqkjVL4wRtF3LWpnTX8ylW1
niQq0ddnkbZxn+mhZUZKizytWRtfRZ+/VqVLzgVdTBczo1qbZ27a0amvlOW1WMleUmt7maSH
uJiu2uhpUh5biOl+rZ0W2ppVgLbr6Wt0Ay18Un3a2Xke8r8GKTkb6T7tqp+5ymyMdZXq7fOk
+WRDaZO7v6W3l9o8sWI+bWVw41la9yznM7Fo3G1mfROTQkyJDVQmdcm4aXpaY4UrvSEotbfP
omqZZ5aekcY9fJrQuNoE/aOoXGqA98zNSMn3xu40zawXfV5Phel6+UU01a3Qw4RE1682SY/o
5mInq/tIK7+K9npiNvJN3ocRMkuq0NEv3ORmN9nf+k6v5X5dbydF943KbW5SnhvOzDM9qs2Y
nr7yZa25S2xnsveib23sF833SvQooHZFHlnuU5o7zpduyOhU6d5e6AtlUQuu0FNl3vdx0n1a
aU3ruNbNbnaRli6wViJvujYldky8vKWLsmjzPB/S+9sSQ+wX9dOuOvukFk80lE+/akxL657l
TPeis9xkrq0MdEbCYSW2s7vfp5z/eM/bTnKLyQbYwP05D8I1PuvY20VRZF7oPif72ud6OsRl
Fqhwo3lO8qwDnOtei21lL6dbnJGSr9Ome8i5rjXTWo53txnWc5KW7tfCCC28KuZwxznUFC/a
z0meVm4/n/jQIh1d4BrfWN/xrsm71uIZJc2zS/TbsvuEMXeYl3XmOcdgXTyg2m76+mve85CF
xjjdDz7W1bHuznratK+b/c0daG+o2xJ3pqrsYGOjfG0XB7o479rN9GmJ4XZ3RdRR4iYT+TTT
21O95TQ3WGpHa3g6b3npPq10gQsSFo42wpTI0rsytFlkTSe72Hh9nOqpAu6oZfa3+c5TYYLV
jPCu8YnWm+mJhvLpnMa0tO6Qs8jlRrpCM+87JzFesY6zXJ1ydIgF/uxIN2pmjhuacIFV7sik
ez9xY5U7V0tzXJU4tg7fON1xrhPzvjO9mTUlP6pc72sXaGmO0cao8pHfOsc54l5ypplJ+1qf
OtPZDlbtIX82D3830v9pZobLPV6AnZkl5c+XznS20eJeckoB51TjnhR3mi7mGGVMrXOGmI21
9Uri+3wXOdVYMTNcXOs+WyapPi23lwrnRt8WOjTxGEOmtxf5Pye5VswEZ+T9uEOmT3N34Ext
prhHiau1tNgtbigguGb2t3H+6DRdLHaHmy1KHL/L9ETj+7QBLE1+QfCq87bOEiPFja7ncfT6
St3UKU6p53NqK5elrV3vssSzVMHSYOkq/7bO5jb1TD1dVl9i+nui6A/GNoWlrOPrtCeBgqXB
0ohVc5az8kkNlv70pK5Klq7ys5xAINBEhJATCASKSAg5gUCgiISQEwgEikgIOYFAoIiEkBMI
BIpICDmBQKCIhJATCASKSAg5gUCgiISQEwgEikjyAw+BQCDQOHRb8SICgUAgEAgEfsz8P/YC
xFg1m7xXAAAAJXRFWHRkYXRlOmNyZWF0ZQAyMDIxLTAzLTE5VDA4OjI4OjE1KzAwOjAwbRVE
ZwAAACV0RVh0ZGF0ZTptb2RpZnkAMjAyMS0wMy0xOVQwODoyODoxNSswMDowMBxI/NsAAAAA
SUVORK5CYII=</binary>
 <binary id="i_031.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjkAAAFDCAQAAABys9fcAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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=</binary>
 <binary id="i_032.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjcAAAF2CAQAAAA4zXFxAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_033.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjgAAAGNCAQAAAC2k8MmAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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=</binary>
 <binary id="i_034.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjcAAAGZCAQAAADf39gmAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_035.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjgAAABzCAQAAAA/fLD7AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_036.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjwAAABzCAQAAAA2lxCBAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_037.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjcAAAGFCAQAAACryxrGAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_038.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjwAAAC7CAQAAADLLIxYAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_039.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgcAAAEVCAQAAADeXo69AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_040.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfsAAAENCAQAAACiSQRdAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_041.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfgAAAEcCAQAAACB9G5gAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_042.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAe8AAAEpCAQAAAAQMWLvAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj
SFJNAAB6JgAAgIQAAPoAAACA6AAAdTAAAOpgAAA6mAAAF3CculE8AAAAAmJLR0QA/4ePzL8A
AAAJcEhZcwAACxIAAAsSAdLdfvwAAAAHdElNRQflAxMIHBKUjN+dAAAYg0lEQVR42u3da2AU
5b3H8e9sdpMQEtKYQDAqSaQRQS5yiShaK7aCWKyCllotiqhwxBvaqoAUxRZtQVtaQQX1CEfh
KHrwglY5nkqsFVFAoJCGW2oSIBCBBAjhktueFyybhATIZHfzbCa/D292Zi/z/EN+mWeenXkG
REREREREREREREREREREREREREREwkIaPU03QURO5GrSuzw8SD7f0B+AaH5FTL3XFJguTUSa
4hLWcAF38S5tgR68RHS91yjeIoY1Ze9tcT6b2MqXpNMRN8N5iyOmCxGREzWtc15bKumsMF2G
iNTXlHh72Uo66fRlB7sZTBYHTJchIsHShmnks4YrOJM3SGrwNTr2FmnRLG5mPG5+xla2cB1W
recUb5EW7QzepjPprOZKBrOclFrPKd4ihgUytGaRyQbySKeKNazF4lzT5YhIjUDiHcMtvEOV
6RJEpGHuAN7bkwPkANtwkYoHD9tMlyMiwRDNLAYCEME4ctnKHXX6Ajr2FnEsxVvEsMDPWhOR
MKV4izhWIENrEkrJTGQY+3iWhVSSQkf/M16+ZZ/p5klLoHiHp7ZMx8MoujGJA7zPUCb7n6vg
TpaZbqC0bhpaC8QP2MzFgJuZvF9nsowBLCbZdPOkZdCxdzhy0YtScoEqlpPBmf5nzmAiL1Jk
uoHSMije4cgilWoqAS/7cfM93/oIbmUbn5lunrQUind4OooLN2DhwUU739o0bmYhR003TloK
xTscVbORdnQGXPT2r3UxhHxWm26ctByKdzjyksU+7uMyrmeEf20iN/EOh003TlqOxsU7gUFE
+R57GE0OeczwzdJy4rIEww7uJZGFjOJ1qnyR7kGC9t0SbBbDWEmC7/EINnM7g1nFX4ist1xD
X4wFg8UIcugMRDCFj4g13SBxkrb05kY+98c7liXMJRKL29nIBfWWayjegchkNmdz7HvvY6GO
4288o4MpseN0Z62l8zYe8H/T2p5UllAOrMFFBodOWM42XZBDFHEx43iPfgxhKgeBJNqTTbXp
hklLcrq9wQY6k8rv/MvxRJEHwG5K6VBvWYJjG+Pow1uMYRqLAOhINDtMN0taFrvnnCfjpgKA
SiCdbXWW07Dw+l9bt3veKaR1WFzEVLqxjidqDT91JaaFDkZ5+Yqr66z5kvNMN0pamlBeUhLa
QNfVlRd5i6cYwQvc4JsUysP9lPBNrT84Iq2KM4ZqIriRImbzd57G4josUujPfVxlumEiJtnd
exdTWeudO9hTZ7nQ0J4yisv4J6XAbtaTSVSdCyhFWim7e+9SvKQBkEAcxfWWzYgjkXK8QBV7
6YCbuXTiPDYYao9IWLC7997FLjJ5jSp6YbGp3rIZ1VQSiYUXi0iS8Bhqh33BODugOcc4pEWx
G+8DzGMSIylkDFlkU37CshkHyKU7cewnvtYlGC3DtQG+f4npAiR82Y13NQuIZTJulvIkR6De
sgnlLOTPjCWLq0jlO0OtEAkzVuAfcRIFzdpp9DCSh2nDYmLIYBgHgGgWs5bHwvqLsYIg7L3V
OZeTcMYXY1DBf9KVNCYQyXZjvQiRsOKMeLu4i0fxAO3pyTrfeXQirZwzJkL2soeH2EEeNwFL
wro7LtJsnBLvD0jgMdqyjrFsMd0ckfDglKG1lkpDaxJCzjj2FpEGKN4ijqV4i9iRzEzy2cqv
69waKpqr6WK6afUp3iKN5+Fx+nEn07iDW/wjVxZDeJ4BphtXn+It0nhnMoA3+IQFfMm1tPGt
TWJceCapJX4xFvhVVhprlqZpR1vKOHbhcQ+iOAS4uJ5Kykw3rSEtMd6BxlNTNEtT7aGEBCwi
SGSL7/YS6Yzk90w13bSGtMx4i5ixm/n8gvWcQV8e4Qjg5laWsdZ0wxoWyng350ypIs2hir9x
O68Ay1kFQA8u51aqTDesYaEcEOhU559Iy5fK87zDhQwhlt8SRTRjWMB20806mbAc7xMJSxaD
SWQ+xfyL/+JKMvgh/SigNz2IpJNv1sEwomNvkcZykUE5ZYCX/XjoQCrJvOx79g6iwm3yEMVb
pLG87CSSeEqwiKeKvXzKXACS+YDnedV0A0+kzrlIY1XzMfAAA7iGe/jM2MzAjaZ4izTeRu6n
K28wm6+ZGP6TfqlzLtJ41XzGZw2sLyLTdNMaor23iGMp3iKOpXiLOJbiLeJYGloTaZgDbu+o
eIucTH6A7081XYA65yKOpXiLOJbiLeJY9uPtYTQ55DOP9FrLecwgyXQxIlKb3XhbDOUx/sSd
dOT3xGAxjAlMZywDmUKk6XJEpIbdkXM3g8jmdQ6TwO/IIJeRZLGAClJ4lAyyTRckIsfZ3XtH
kMohqvCynwjOoD2prKIcL2twkWG6HBGpYTfelWwgHg8W8ZRTSDxR5AGwm1I6mC5HRGrY7ZxX
8iZXcTM5jORtvmUgbip8z0AaVq3JaDRTqohR9s9a28xyJgMHmeoL9sk4L9BtOa/WHdGLff0W
6EoMq003TuREduMdxW9IYRC7uZ/nucl085tZOm/j8S+97ps4z8P9lPBNeE2iJ2L/2DuDa5nP
RvYyj2h+TDGVvmfcQKHDf8U30Nk3a3sfVvB/QAr9uY+rTDdMpCF2995nEcl+AA5RQRqf4/XN
7pxAHMWmy2kmEYxmC38HhjLZdGNETsbu3ruYat/ZaTF4KGQnu8jEjUUvrPCfOTJI+vITXqYS
L3PpxHlsMN0gkYbY3Xv/i+X8B6WU8gvKWcoB5jGJkRQyhqxWclJLNKP5JOCLBUVCzm68y5jC
g8zBYh1j2QIsIJbJuFnKk+E/MWxQdOVibqHadDNETsf+F2P5jGd8reUKZjHLdBnNyM1w1rLV
dDNETk8XhNqVwJVkcdR0M0ROT/G263ySWG+6ESKNoXjb4yKTg0GZZE8k5BRve9x0ZwsHTDdD
pDEUb3tiOJftpznXXiRMaCJke/ZxRb11R7jGdLNEGqK9t4hjKd4ijqV4iziW4i3iWBpaOxkH
3EBOWjvF++R6B/j+NaYLkNZOnXMRxwrl3lszpYoYFcp4K9AiRqlzLuJYireIYyneIo6leIs4
luIt4lg6raX1qrljWjUbOYLFRUylG9uYyicOv99MK6F4t149WUgEAIe5ls2cwwus4Ldcx0xG
6NYMTqB4t1YWiexhECX+5b7EMod1FHI1VyjeTqBj79Yrhfw6N55oj5fDHLt7XEqtGx1Li6V4
t1YuOpFHDBcSDYCXfCziOHb3uM069nYCdc5bKxeJXM5w3JTwGB/i5WtWcQcerqGIT0w3T4JB
e+/WKoJUNvJDevMRf6ALsJ8PuIZF3Mq7FJlungSD4t1aVTGBe9jGXuYDl2NxDY9yL114iLsZ
Zrp5EgyKd2tVwT/ZBUAxR0gjhjv5go85zAd8zQjamG6gBM5+vF0MZQUFvEtnADyMJoc8ZpBk
uhixIYFr6eJ77GUPcZzDPqqAKvaS5htwkxbNfrwv4xkW80sq+CPtsBjGBKYzloFMIdJ0OdJo
cfyWn2AB5xHPJsrYRxIeIIJEduoeqE5gd+Tcw01s4HkOUsGrZLCJkWSxgApSeJQMsk0XJI30
HV/xM7ZSyjhyWUEZrzGJ21jLRVzKVA6ZbqAEzm68E+nLaxwENvIwO2lPKksoB9bgUrxbkCNM
YSLPAct4hL3AW3h4iLaUMI1FppsnwWA33knEsxmAEpYAFxJFHgC7KaWD6XLEhiLGM77Wchkv
8ZLpRkkw2T327kAEXfmYAr5gEC6Scfvul1kJpOlURpHwYf/YO4qfMoMSbuA5fnnK12qmVBGj
7J+UWsUrfAxs50f8hBWneKUCLWKU/S/GqtkJwF6KOJ+DVPrWu4FCXYggEj7s7r13UIHHv1TM
PrykAZBAHMWmy5GTCPyOaeqLtUB2411EMRfyCV7O5GzeZTu7yOQ1quiFxSbT5chJ3RPQu2eb
br40hd14F7OI29hOATexn79ygHlMYiSFjCFL33qLhBO78a7iZeA3xJDFPWwHFhDLZNws5ck6
c3+INDeLTKL5B9VAMhMZxj6eZaF/fKjVsT9yfpCZzKy1XMEsZpkuQwRIZTa5fMVR2jIdD6Po
xiQO8K7phpmiC0LFKdzcQrLvcR8u4S8sYw4fM5oY000zRfEWp+jKNb7BXRe9KCUXqGI5GZxp
ummmKN7iDNGM403WA2CRSjWVgJf9uPme6caZoniLE1hcSmcWUeVbPooLN2DhwUU7080zRfEW
J4jjLp5nj2+pmo20ozPgorfpppmkiZCl5bO4mspa90XzksUD3IebZEaYbpxJ2ntLy9eRB1hB
F/rQnnguwM0O7iWRhYzidao4bLqBpmjvLS1fIh15xL80h0GU8BVXAxY/o4rdphtoivbe0vJt
oDOd6EQ6b7Kcyyghk9mcDUQwgLzWe1MGxVucqIiLGUd/xjLENzdgq6TOuTjRNsYxlV+29mkh
FW9xjioe9j3y+o69Wzl1zkUcS/EWcaxQds41U6qEQuATS7Wa38ZQxruV/Ail2S0O8P3DTRfQ
XNQ5F3EsxVvEsRRvEcdSvEUcS/EWcSzFW8SxFG8Rx1K8RRxL8RZxLMVbxLEUbxHHUrxFHEvx
FnEsxVvEsZoa72iupgsAHkaTQx4zSDJdjIjU1rR4WwzheQYAFsOYwHTGMpApRJouR0RqNG06
hyTG+f4wtGUkWSygghQeJYNs0wWJyHFN2Xu7uJ5KygBoTyqrKMfLGlxkmC5HRGo0Jd7pjOQ5
DgEQTxR5AOymlA6myxGRGvbj7eZWlrHWt5SMmwoAKoE0LNMFichx9o+9e3A5t/pvk34qmilV
xCi78Y5mDAvY3qhuuAItYpS9zrnFD+lHAb3pQSSdSKOYSt9zbqDQfwN1ETHO7t47lWRe9j2+
gyhew0saAAnEUWy6HBGpYW/v7WUunehEJzIp4nEmsZNdZOLGohcWm0yXIyI1Aj3n/ADz+DEj
GcQYsnRSi0g4CfQmRNUsIJbJuFnKkxwxXY6I1GhqvIvI9D2qYBazTJchIvXpglARx1K8RRxL
8RZxLMVbxLEUbwktF0NZQQFfcK1vIDeWSeSSxxPEmG6c0wX6xZjIqVgM5A/MZD1X8Qz7+Bw3
D3ADvyKCKezjzzqNOZQUbwmlCAbzL17nMFu4iuv4ghSG8zLvYZHBYF7moOkmOpniLaHkpjtr
OQKUcZCziaQrsXyBFy/vsdY3V4CEiOItoVTBDA7gBWKIZzNVpHKQQgByyDHdPKfT0JqEUhXL
WA1YDCCZT6imE/u4hRzymUe66eY5neItzaELj5NFFhDF90nlDu6kIzNpZ7phzqbOuYSaRS9m
spEJlBEBHGQWuVhEMZOe/MN085xMe28Jta7MYxsPsse3fIhiwEseXk2dHVqKt4TWWcxivT/c
1WzB5e8zVlNiunnOFsrOuWZKFRcjiGWSf8/tZStxdGY3Ft3wssV0A50tlPFWoCWaIXzLmbQH
oIzNrCGbh3iRNozjfcU7tDS0JqEURyLn87ZvaTm3UcKveYRXqeAV5lJuuoHOpnhLKBXRt966
XMaablZroaE1EcdSvEUcS/EWcSzFW8SxNLQmwVMQ+Efo69RgUrwlmGYE+P6HTRfgLOqciziW
4i3iWIq3iGMp3iKOpXiLOJb9eB+bhD6f+XQFwMNocshjBkmmixGR2uzG280j/Ih7GEUMfyIR
i2FMYDpjGcgUIk2XIyI17H7vncRgXuFjoJJX6MtyRpLFAipI4VEyyDZdkIgcZ3fvnUS87xL8
EizOoj2prKIcL2twaeYskXBiN947eJhNACRg8R3xRJEHwG5K6WC6HBGpYbdzXsISACL5KXtZ
Qw/cvhvJVAJpWLolnEi4aNoXYy5uZDiz2WW6+SJyck25pMTDz/kNf2Qh1ad8nWZKFTHKfrxd
3MzjPMscKoFiKmt9UmGdrrkCLWKU3c65xSAm+cMNpXhJAyCBOIpNlyMiNezGO44HWMpL/n32
LnaRiRuLXli+MXURCQt2O+fn8n0+obtvqZDvmMckRlLIGLJ0UotIOLEb72SiGM94AKqZyqss
IJbJuFnKkxwxXY6I1LAb76X1BswqmMUs02WISH26IFTEsRRvEcdSvEUcS/EWcSzFW8SxFG8R
x1K8RRxL8RZxLMVbxLEUbxHHUrxFHEvxFnEsxVvEsRRvEcdSvEUcqykzpTaWZkoVMSqU8Vag
RYxS51zEsRRvEcdSvEUcS/EWcSzFW8SxFG8Rx1K8RRxL8RZxLMVbxLEUbxHHUrxFHEvxFnEs
xVvEsQKPt4fR5JDHDJJMFyMitQV6QajFMCbwNIVMI4pfU266IBE5LtB4t2UkWSygghQeJYNs
0wWJyHGBds7bk8oqyvGyBhcZpssRkRqB7r3jiSIPgN2U0sF0OdIqDDfdgJYi0Hgn46YCgEog
DQtvM7S6IPCPaIQ1zbKVJc2yFZjdLFt5uBm2oUm+Gq35plIMJ83VsubZjpO2El6/NalhXs1p
/9CFLt76GytiWKBDa8VU+h65gcJm6ZqLSKMEGu9SvKQBkEAcxabLEZEagcZ7F7vIxI1FLyw2
mS5HRGpEBPj+crzcxgE6MJ7VzPd31UXEATzcSy75zOVso+2IYAYFFFDAViaSGJRPKqCAp7CA
RB4jl3z+m14AJLOaAn7n7/10ZzN53B5W2zgVi/58TAF5POP/f3MxlL9RQC5PBPTzqyuZmeRT
wBIuxTrJmkBFczVd6j0Ofj0Nbyf49Ug9EczgIy6mH6NZz9MBfCdw/JP60Ic+pAHRzOFThnIp
s1hFBsej9xGxAFiMoMB2vEO9jVPpxjpmcwVDWMwi4gCLoWxiKgO4kc+ZT1xQttOW+SxjGJcx
jWwubHBN4JJZ6f+5HH8cinoa2k4o6gmaUH7v3fz2s4ajrCWdofyFnQF/0nG9GciDfAhs5j1u
5PeAl42cw1lsAiLox0Y6huE2Gubip8DTbAcO8hIXsII47mEp0ygHinmRy/kwCFvqyQAe5l0g
h8sYwroG1oTm25bQ1NOYCsPo2yMnXu9dxTZigrT3AXBxCWV8A8AB8jgfD+BlOaV0BSCWvnxa
K6rhuY0aFomUUwbAVmZTBpxLZ5b6rvj7hkIGBuV3ox0u9gOwn5fZiNXAmtAITT2NqTCMODHe
Fmewh71B/LwzyWUfAEe5mdt8vzS7+DddsYCz6RDgtXLNsY0a1ayjHd0B2MlzrAeSge2+58vI
4Ww8QdjSvzlCf9xAJa/xDtUNrAmN0NTTmArDiPPi7eIihvOhLyrB4OECKhv4b6tgNZfQBotu
HCA37LdRw8sydvAacxjoOzyzSMXLYd/z1RykMzFB2FI+7zCOv3ILCSddEwqhqqcxFYYRZ8V7
AFvIYxH7mU9VwJ9UQAG5DDzpa6pZSRrtcdGTdb4O2jEJ/KARP9mmbyOWp8hnK78iqon17eAm
ZnE58/lf+gb0kzq1cqbyEF6e5mtG4W5wTcsW1vU4K97ZjOB6xlLKUwEeex/7pOu58ZTXjeVT
QXdiuIiva/05cfEj7m5EV7Cp27C4io505QdcSWaTK/yOZ+jHPZQzl54B/axOrYK3GcL1fMQU
RmE1uKZlC+N6wuyvTYCOj0UfZQ79WBaETwKIIJsuvhOAInkBL3f7niliIz3ZTHvW+8dLr+RV
LJaHcBsuLmEFhzhKNhn8ownVuejCYfIoYwn/ZDEjyKYQizb+52PJ5VAQ/kdSSCSHSr4hG7id
d4iqtyZ4oyS1haaexlQYmnqaxFl77+O+A9+Z8MHgZSfnEA+Am3P4zn9uXgWr6Uk/DvmmtAD4
lFTuCuk2qnmLz4BIUihpUkWRPMu9vv/7Ior4Pm72YvlPcInmPHYF4QxEi6HM8x2TlrOBJNrX
WxO8E2jq/jxDUU9jKgxNPU3kzHgncCziwVHNSuLoA8BZJLPGv6euZiUXMPSEI+9Qb8PLSjZh
cQmprG7S1ipYQXff4Utb2rKVCraym4t8/YfzSalzuNFUXnKIozMALpLZw+56a4Kxr6vgKGf5
fpfPoA0HIST11N+ONyT1BI2zOufx9KacZO4ilxVB+CSAYvJYzTJ+hUUZv+BonU/Ox8ulPNGk
PUMg27AYwHQeZ1uTqqviQ25gIu8TxTCS+ZBq9jCbxylmJR25lS18FPh/B7CB1UzkBUroz028
SkkDawK3n/e5i1K+JJG7OMQKCEk9DW0nFPVIPTVncefxIulB+aSa88E7MI1c8nnTN858/JTE
KP6HLfSl7gmLg3njNGPagW3D4lJWcV0AwzgW/VlMAfks8p8p7eHnrKCAPJ4NwjwlxyUznVwK
WMEo37Fw/TWBi+VuvqaAPOb4BwpDUU9D2wlFPRLGTh/vwHRjZUDhllbCmcfezhbBDfyVD8Lp
3GYJT4p3y+PhEm7nWwrI42bTjRERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERGRE/0/
4Wivsh0HObMAAAAldEVYdGRhdGU6Y3JlYXRlADIwMjEtMDMtMTlUMDg6Mjg6MTgrMDA6MDAM
wiWnAAAAJXRFWHRkYXRlOm1vZGlmeQAyMDIxLTAzLTE5VDA4OjI4OjE4KzAwOjAwfZ+dGwAA
AABJRU5ErkJggg==</binary>
 <binary id="i_043.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAj8AAAEnCAQAAADsyOrXAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_044.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjwAAAE4CAQAAAD1f+GaAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_045.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjIAAADkCAQAAAAoPQbJAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_046.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjwAAAC+CAQAAACb4R3rAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_047.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkcAAAG/CAQAAAD4Y7uVAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj
SFJNAAB6JgAAgIQAAPoAAACA6AAAdTAAAOpgAAA6mAAAF3CculE8AAAAAmJLR0QA/4ePzL8A
AAAJcEhZcwAACxIAAAsSAdLdfvwAAAAHdElNRQflAxMIHBPji+8LAACAAElEQVR42uz9aayk
aZoe5l3fGnvE2fJkZq1d3dXrrD3Tw5kRh8NNtNjSWBxSIkVQtqkVkmAJlmGLhm3IvwQLlv/5
hwHLPwTItgABgmxBACVLorVy0YicfaZ7uruqa8vtrLFHfPFt/hFvZldvMz3syszq6nMDdSpP
5Mk4X8T3xvM+7/Pc9/1wgxvc4AY3uMENbnCDG9zgBje4wQ1ucIMb3OAGN7jBDW5wgxvc4AY3
uMENbnCDG9zgBje4wQ1ucIMb3OAGN7jBDW5wgxvc4AY3uMENbnCDG9zgBje4wQ1ucIMb3OAG
N7jBDW5wg6ePd573BdzgmePmnn8IkT7vC3hmyPxf/CNPvvsdf9HyeV/SDZ4Bbu77DT6EiH3W
T/kpP+XP+TV/WfS+v7vZKT+6+G73/eae3+BDgI7/k39L/k2P3SzNjz6+9b7f3PMbPHdE/kn/
idvf8ujN0vyo49vv+809v8Fzx4/7W77wbY/eLM2POr79vt/c8xs8Z5z4D/3PvqlqtMfN0vxo
4zvd95t7/iFE/Lwv4Bki96966N/XPu8LucEzxc19v8GHDpE/7z/14nf8u5ud8qOL73bf/+B7
/st++Vse+aT/43f9+2/+uxv8feGHh3f0WX/NX3PveV/GDZ4xbu77DxB+WA5rh/73/h/+u+d9
GTd4xri57z9Q+OHIjnL/slf9330elL6ket6XdINngJv7/gOGH45wdMc/7tC/G777z/xLz/uC
bvBMcHPff8DwwxGO3vETz/sSbvAccHPff8Dww1I7usENbvChx004usENbvAhwU04usENbvAh
wU04usENbvAhwU04usFHAdGTr9GTr9H39Yw3eA744eis3eAHF5FIrBFpJGqQaDWgq9KKZSqt
jgqlrkat1mj5Nq1adKNe+7Di6Yaj2/66W+HPpX/Of/m8X+4PLH7UfyR78t3f8lcVz/uSngl6
Oka6cmOx2FJiaK3RyCy9bCMTa2QSbPXEhgpfsjS3U6pC6HqMm2D0ocXTzo5q/4a/iyP/1nN5
ffudMJKqRFpxWJqtyHdamPsEP9E3VkvsrEUqicg2cHpbz2OHLfyvvGMvCX39ubyXzwJRuDN0
pV7VdeKP+wcQ66K1cmgrspXYGqp07IsOtVRrpye1cuVv+XtylXck1rYWIjtLnvyOG3zI8LTD
UeOrfhW37Z75a4t0JXZuecHYbW/KlDqmOt5zqWPxLUGl48gd/JjPW/m4yDtWThW2amN/21dd
+/pzSfcbv+sriPz0RzYcPQ5GIyd+xms+7kiua2vrbV2kSi86lNsaqEUaC32JBRK5yEqCA3/K
P6ijo1TbWXvob3vgyiNXN2KRDyc+urWjSMdLvmDjT3vdoVihVemo7PxtD73lSx7aPPkXP+7n
nHrJq2I5TmV+UqGrlSpt/aIH/n25N1U3Kf9TQKzRceQn/YIfdVuhsHDugaXXzD0Qy22Mpabu
WpqaO/Emaie21nq6zvXFTlT6YpGZI8duu6vyddciZ/in/HULXSy4CVAfBnzUwtE+Cc+MvegL
vuhFEzP0pTp2Gqml13zM0tu2ftV/qsaJn/Nn/aLS12zV1mb6EqmB3MjO0LHSS/55H/efettD
N1WIDwaPD8hdL/iCn/WjHogV/p6Zxkaq8KKtrdjSRG1qLLLVF0mspFodmYVMpTGWYCe3Vuvo
Kb2h78DOL+ppbPG/81e9Yen3vGfmt9RKubXyeb8hP7z4qIWjWMctX/AzPuNjOqa+pGeAno3c
RtdtZHKv4zP+OSv833zS1oVK19JDp+5qDbSGCq3WSmIkM/IP+0X/b3/T7/yQlJOfPjJjP+JH
vOqzTl2p9dz3ilsutVojmULsSGGnr6sVObTUt7Ixkpq5J3Fo4Epio2NlJbeShQ7bzkOHco/c
dubI1qmXFX7Rl1z7ZY8k1r7sN5zf5ErPBx+NcPQ4Jxr4lJ/xM07d8cBc7T1XeEHXgdzaXFcH
G5HSXNdIicbCe97QEWud26gMpXK1rrlYXxc/pnLoyL/gj/kV/08L5ZOq2P4qbjKm7x0REne8
4ud8Xl/pvjdNbY3cUWgMlYa2IgOtI6XCSKW10sj00dXRk9o4lNjIDE1UYo1GKkEXpdSBWuEd
lQdac63bdn7U0lAqsnXtP3Dht509oRXc4JnhBz0c7YufkY7ML/qiu37czgMrmYcquZfNrWz1
kDvRNzeSinTkWgXOsfGaO37dp6U2WvcMpWYGWp9WyAxkLvQsDKU+6VWfMPM3fcWlqZpwLTcB
6XtF17Ev+IIfkXjoyk4hslFLbW2NZVLnWrFU61Ip97ZEJbGWKezf9Qd2Wiu1ha6FoZ3E1Im5
rQGO7SQeGrhWunStVWsVKjMzAxMnGnf8Mx7Z6Rp719yXrCz5FrLADZ4Knm446ohdPfVXcOyP
uetnDJw6cuHSI2u1yqWXnShVcu9JND5lg6VMprKTq2VaH8PGQ8ceuS1xYao20HrDC869oevj
JipdD819UqXwBUP/qJVf9zW5/6uVwk2W9L2hp+sf86MmVuZqS3Mc2DpQ66P00OsyjaXIkVRt
o+O2ncotOxuRJORAHV0bc8doXFupHbhv7Y6xLQ7dsrM20jewtfYSNmZGlhZWLp2IbL3inkOn
7nhN4W/6LfxXHj3vt+yjj6dNg8xNP9BnfMwjItIX+7xP+axP6oa+ylsSfS9604XbTpXuOXQL
5247sXQkkmtUch21SC3V1drKHWFnpeOuc5WhI1MPHTn2lq2Pic3Ezh3oeiQ2MPEn/SmXOn7T
b7hQWqlvgtJ3RYQDf84f1cO1nUsDV1prj9wycOXK1se0Him0SPyesZ5EqdZIvCe1luDaVuxc
17GVobkSU7E3ZQZqUxMsbSUGrsw1KqWVldbaSqy1EjtX2upZORbbmkj9Ob/kPT/qv3X5vN+6
jzqeXjiKvOYf9VVnH+iztiKt1F0f9wtecVfqEyHJf8d7Trxr6IGusQuXOioLiRcMLT1ypA51
hdRaLFdJXKKvFak0plZWYpnaPTs9d6xtZHZ25jr6DuUaSzMDsUjkwF/wRQ+87X/wht+wVd4E
o29DrHXilr/gdcceeiSVy9T6MkNLiULpUI6ehZVDa12tUlfkWuyOrZVYLrPSWGtFHkql4SC3
p1Feiw3VLiUoNYYiRyJ7Jtw9Bzoqa5lKrOfKuVtoXBhJvSlzoO91x/6MrUd676OG3OADxtML
R7F/yZ/2L32AN29fJ4rd9dN+0s87ciBxz5e8pufrLi1sLOV6+u5YWuuqbNEx0EptHcrE0lCN
iBxZO0SqI7MUyV2bifUUColEqutCrvTQIy9pZTYSL+m7MJaKkctMvO7P+C3vuvTvenATkr4F
rZE/4c858DUzpbGNpVSBhVLHVqu1kbhSOtL30LUDsUorE5uZ64Vi9kyuEltLjK10LS1tgzDk
UOIdqdI6tPs3RjgS6zjXt9J3Lre2VkudOTZVO9Oqndo58IZX7CmWt5z4X3jX/8/Dm/v6NPD0
wlHtX3vfd4/83Pf1bI+5Kad+1hd9ykRsaedKZORdhZlHzmTGClMPNUqRqUykcumegVir9IpU
R0cs0SCyNFKJxBKFd83UrmWWJj6m1jqQ68tcu+01ucxaq7YylRujVaEr0voRnxP5cf+6d218
48j297+Ef9uPPnmOf9u//dTu2tNDrBV51af9izIzMweOtErXeg4tTJVuiyyVYmNdS7XCFK25
jhQ9PZFEqnWlcugAb7vjTSMrBwbmWoUDp7oShcpGpWeiVujri9E1cKR0qm9tZ2fqRWNrmYmx
A5WJOHRfW4lS11+0NXHP1o9767tIjW7w94kfhM7avls1NHDLv+o1L7nnwsDKRiFxbilSedcO
txGZ2Wl0lWo9p3KFzERuoxIr7QyDVjxzR6OxMQ/l7cTYyy61elprD7wisdBqXEudeCBxGih6
56Zu6WgtkalU1iKf9v/yX/lP/J6HOraB/fLDitZdR37eP+qRrwYN/ty1panWXGOu9VvGdnYi
mdtWHin0HWtd6pu5hcRttcJCa2mlMbLzpredWpir5LqWuqYiM4WVjh1Ka2MHVkqpscjGyx5Y
WCiVOu7b6OFKK3fgq449Ukodo2+k0vfPOndq7Nf9tt+1fd5v7UcHyfO+gD8QkchtI7/sf+mX
FbreUNt46LfdM/eGt2w88Ka1jcRU4125uco7pmK1rXP3rVyYq7QqUxFKiY5dKD1vTS2tLFVq
cxfu6+q670IuNjOycazR0TM01EUPQ6mFrSgcBFsDsUzXJ33exx0Yu/qhXLaPfYgisX/Fv+x1
b4ceVimydWYg1bc2lilt5QaWNpZes7B24baPObSV+JSunp4X9REZOZRYe6Rn5KGOntvWaj2p
rUuFWGse9P4zJ+4oPDDwqo6BwkRmoYeRUwO5wouu1V7UUXpg58R999yT40qiYyzHy/6Ud50p
cOzz/sbzfrt/0PHhDkeRGD/pn/A/90Wxpa2OsdjUPQ8dKVX6PmNna2sntnHLUlcutdRzqBS5
g77coZd0rJ0a2BkqQ90nUWls/R5GVlbWOvpKlR0qCwOtlYeOFVbWWiuVSsc9XbGFQm5p4ZGO
wkKBsc/4ca859YZY+UOmJY/DXfyYf8iftPLIu860xlq1TMfGTGTkkaWRQ5XaLR3HpiK1TGLh
0tBWz1prbe7aA5WVt2R2TmWuzb2AQ5GdxqW+haFcG1ZHa6WnMnvyvIWNYyutnq7aodS5VM9U
ruPQwqG+zE7PgcJLpkhdqAwkOj5h55Gtw5tw9P3jwxuOInR90l/2P/ZLtq59TWFr68xDCzHO
XYuVvqI1khrYOHLuyCD0xsYOFXZmOiJdsVSjJ9JzSxbCQ6ZS6yi841yBudKhgUzHSGQhNZIH
HVttbOB1Qwd6Epmh1MTKUKKrdiDR09OXivS84FPuesPmh04RFfsJ/5p/yssKWytra4f6cit9
Y5GFocZOIlfaifXRaHSNxDrIrbCzVRipNWITU0Mt5qYGjhwoHKksLO0UDjWWamM9sQmG7tvK
xQ6UgUC71Q9Ujzyws1O39Q313JdYW1k6xMBEgalIx9DOVt8LPuOW1ie/KRz9cG07HxA+nOFo
3zj/nH/SX/RH9J0Zacyk7ohc+VX3zFW2jiRWHjoxMXehcmotcq4QGSLTUdqJ9IxdyWU6+hKV
WiEXaZSmChculNZWGgMrU4mOtYciPYXKRGpiplB5ZK4wt9Daap1bSqzEFnbhva2VGq3YwNDn
fdKV1DIwpz7KiEKg/wm/5E954D1f97ZlkCaXLqwszVxrAxmjkLpWScxUWrWJxJVWo1JpbBS2
piHcXNm50tq6kqjDtnPt0kqpNrJQa0SO9QIP/zpcXeJSK7dwjbVSq5JjLXaosDDSODdSGHlR
6trGbVupvoFEJbaTueVVr/sLjrxr9RyMdD5C+DCGo0jsti/6533e3O+657ZHEg/VHrrv91Dp
KWQWNvb2ajPv6KgNzEx1PP5AVBo7tbm11MJDPT07pYlII1Kq1bbmHmhlEhsTsdJAZeNKpqO1
1ritVetbykW62mCJMXLlVF/q0NjQ2E5fhkyikaoMveLTPu3K2MPn/SY/k/uY+oK/5gv+Hb9h
plHpiI3EYlsrmTcd6+mYhaBzbWyjMLDSE9mJjN0RO0LXobWlEweYGdm5shXpiN0T27lSKDBS
ujQ00ejI9CS+EnKalcaJrZlCrbISq6zV1u5bSozN9Q0UKmtcu5bpOHQuMdHYyiQubXQsZQ4c
e8GPWshVSh/17eap4MMXjiIDr/pH/BkjZ97yJX/Ei96zNjRxbWnntmNXJl7VWjuUGoRW7c+Y
+TJecehdG7HYW2odh6a2Bg70FY5NbETWtiIbM5c2VoH7m7lnHTKmwkDPmVJf4aEHUldi9yzE
aoXShcpcaSOxtHUmMVWpg/lFY++nsxE59aPuGHrP7iPeaYv8mF9w7LfN1c4cyK20FoHhtTDS
s1XL1VY2eiK1jZ5UrdYRm6pVIp3gzFlgq7JSWMjV1naWFja2Sqm1VEelFosVIplGgks9fbUE
a613lcZqGxuxRurNENxyZ+7o2Fiq9NS2jpzqu9DTmlsaS831DORyqUzjM37OqbdMFD90x/IP
AB+2cBRh4F/3Z1170wO3dGwcubL10JVI5MpWI7PzptzAfZdiHZHMUmmi0Vq5bSNx7USsVDnQ
U1nIdC3EGq1aLJXaSZy70qpcBrlkqSQ880ihsbOzc1tqLDc2E9s50nGhsidbjpQ2DtVStb44
cFZSrVhtoO8Vd7xha/OR3UEjkdf9M/6Y3/WGwggTrUrrSqKw1spkVtg4lDsyNtbVc2DgxKW1
A61OcJ+aKV1JNGqx1kDtQjcw0Co7FyoHBmqlM5EX1Vq3vBie5xVdK10vOrBR+LRjM4+MHWk1
NgaOzCSmuhobj7Shf3qMjkM7hVxloK9UKLQ6CpWuSGLgc74od+o+hjd50h8GH7ZwdMuP+vNe
MPdIpa/SN1a6FJlamQchR2lnaSkxVYg0eraGIucuNI4dqt2WBBFv7trQWF/qBWMdtYkDuZGh
gYGuTCp2bKsxEakt3XHqXW2wqVjJvejIsZ4Dt8USfY3cUuOOvp3SgYhgLl/bBh/KpUpHFxmO
/LTWysXzfsO/b0Tf8ZHcZ/wld71n4dJ5CAVzceinVTqOVSG3jcUmepZafacWRkoDh67EEh09
bchTh2p39bAU69mZq9TObEVuSW30ZMa6NkqRna2pjTywlMrQjNhzuLdm1goLG5m5xNbOwkpX
7KvWzjUSK4WJOkiuR7Z6YU3WIjNrE2trxHZ+ys/7aZ/TV4TXdYPvAR+mcJT5SX/WX9Lx30t0
xGq511WWOlZyjWuJgUxja2RibaOnp6vUNwy7ZMeBpa6FvkqtFsttXeqFwukKe5ejRqQKRdD7
Li3szE3FFsHEKzbXyG3MHUmlNqHy0dMGv6SJngOtnb5cR2IV+kc9maFcboNEZivSdeTH/Y6L
j6ACKhL5eV809je9bS2TYWNhJtYGOkZiZS3T07jwntba2rnclWu3vazR6Gh1dN2xknjRHX0T
Q6XKVG4qtTaztpSpTDQWjuz9P99TWclNRT4pNlcY6VtjIw3iWTbmIj2xCw/Qd+rAxMBvuNag
MbRUO7EUq0UGUpHEUi63daRnLdOa6hnoetmhT/sZifgDVm5+ZPHhCUexL/rXfMZveNeRFrf1
w1KILO3MbeWotIFRsjDykq4yaMPqELBaYwORvtwdQ8duixTq4GWU6ulbSBV6utZ2VrgOSydR
mOmZyFyZimTWQVayszFDY+mR0pmOVi0SKXQ0UqWBjqWdS5XCTi1VaWQiqZ2Ondjnnbhn9rzf
+g8Yudf8nC/4LQu1QmKjDLni3i6WpY6HaoXIXB4K2QNdhcjORCp2rdDa2EosXSnNTLWWLlzL
1HZasUuVfQCqHNrXiN5RWei6Vin0lHLvyaU2YrvAkd8XwiOVrcajoJfj3KWxK2+Ha48Mpe5I
NEoLhY5IZWMoUonVhpYqTeA8VeZap15yR8+dINS+we+LD0s4ivycn3ftN913JHUkljtxbmmr
cO7cSOPrSkMjsVotUrkyVbtSGrp0aafSdculB+6LQvdjYhrY1cc6Ogq5no1I10BiKXLp3Jdk
1tZmutYKpZmera2+RhLawTtDlQIDjUIvmJmutDpW3rMzUwcS4FphJbaxCfWFHKlI38sOra0+
UjnS0F9z4FdEUpFcYaJUu6VVSSwcGhqZ68oMLDVOdR2odAzs3NbRN7fQ0WoNzU31rWRSU0uN
W2LdMF8ttQ6h/sAGjY3S2FRsY2Kl45YV4ShX6OmEI10uV+NlCyM7kZXCxtZE1z1DByKVyomZ
u0qxlVH4vYVUGiaajINxSaYykLp27cDQkR/zc37aW0rrm2Pb74cPRziK9f1FY1snKqfuGDtS
W4ptvOMM/WA8MXHhHX3pkz1qZ+HIMHRMjgN7uisLvRkqlwo7qQq1zMqZwsDAQuShmbfMrMzs
XAbTitLcQOq2kVoqdttQFA5gpUN9Yz09mTzUkXoSGxsnErFMYiiV6Mn0dQP5YP8h27/u171q
7uFHRPufiP0l/4AveSTV2oRScCXR2tq51jg10OjpG0qC48JaZCmyU4XDUqrrUOzIVC3X1cdY
qWegtrKWK0XWaktjPVs7G63SmZVCYi6SOhG7ZRhGOLymg44DtVjtwF1dkblXDbViE4eGVuaO
ZBZaQz2v4kwl07fWC1YmlZ1YZmRjZ6dy5b7KTBaMUDKVxM+GzGz1vG/ShxfPOxxFYa7WX/ZX
XJjK3XLgroEjNGYStBJDfT2dwMzNdOW67pgorSys9N2ycSyViGy0MjOFA6nWHGPHhiYyFyIf
MwyjIDcijbVKqbLWekGuci1xolRLwuJ7QdeVjtrIIExAXShtpboia5Faa2trEwh6G0tXEqUC
dfAvXGPn2shtuZkHPgoGqB2/4E/7HRduWyodOAhimaHMXF+rLwpkwdhQLAqdt9JWITfwtoHC
ygMdReD8lFonGjsPrSViO+y0wVpk6VRuIJaG3KpvExT7qUrX3BJ9Q5FC5l3vmTozlJi5Dnzw
TGSub+ZU4kJu4UIuNTD1kl/zyKFEY6AOh749xXJsZ23iUM+RWw709eVylZ3MsV/wUwbOLT4C
d/qp4HmHo31A+ri/4pHSwrGhxtbQhaXWSquvZ2ultbW0UAW/6q6FucSUIAhZBRV3q5SolAY2
dmbmWkMThZVI5MzWkUpt3wmqXSv0JS51rfTFVjb6gbmSiNUOUVsa6rrrSKrRKBwbGRtI1QZO
wgilI43U2FBuqRd6SlGwa6tlMiO1xEtu4/wjsG9+3r+g6zdVhu65NgojM1OlVmSrVQW6RBPa
AvsD9j53Gqj0cSK1NVM7tvZWIAS8aORaqS+y1ujLwjiirgtdtVgUQsi10kbHxsiFLLT2E5mZ
HUZSK7VjsXcCJ/zI2tRW7VjXLZlft5IEGu3ICzL/raWBjakjmRaFWq0IncOVlUuVM3NnQbu4
McTUxIFXNKaWN57q3wnPOxxFbvsJf1XfwkzqcyYi75q7DBYUK0OxrblDXCn03bKzNHaodoGu
iUKsNnKlCHYk92y9oO+eqVau9baXHKu9Y+JIrRAbyky9Jza29WXvObQzdaGvxM6RRKHnBakz
7+pqHVtInSu9I1apbC29K7Vy7sLO2syVWm1lpgm+O5WN2lRqGoQGSwOxu35S7Ws/4BKDUz/v
Bb/mLITwsaWtoYGZUjeIPXYO9Vx5S6Sw8LaB1LmpSG7rXNe1pa9pbcwtXEskeOShnb6FWEdi
rpHpeSjTc4quocpS17WxQiZxKNaxMlSrldhKxCKpUu5SFGo/saGlSN9G5dTGfbVGFkiNS5/y
JbUXA4mzH173wKFc31aia6x0IpbrGsmsVCYiQzsdXZ/yqklYFTeMpG/C8w5HQwf+J37S3AMT
n7S1kpgopd4Jpea3XRrr+boKB65dumPs2j1DkZ48tJL3XbgBKORGWqm9YKDS84IrM2Mttu6I
zDySBKPZK1c2ylBlyoLH8qmpQ1WoAAiuSSdKSWB9J4pgsJobizWWjlVahcMgNDmVyRVaB7pi
pHoil3oilUzuVOZXf6D3zE/4ooceGOtbyKwC3+uRnTbQU7syFzYuFHILj4JI577iCR1jY26j
0bG2NNO1dWXnHZUXNVbBwWimlOtbSvX1TC1kRhpbjRfVDpwbGNqoLL1oYOQzPiGXuHbhLVca
iaXMROSWY60zH9dKNb7m2MaVY0c6Th24VBpYOHOMrxlrFVZWhi5Dfpt4V19PIw1DKM/FuiLv
IfdxX/CKd53/QN/tp4DnF44ikcgv+t960bUH7vik2CPvaF2oNAoJOkqXwXn6XE+h0ZhrrM2N
DV3LAw93qjXQ6AbB5c5aP1i/l05ltmbGIvTddWzryjhwTr6ikMu9LRLLXRj7jKWtCx0nEl0d
uZ6ulbGh0kYmM7F27pMmljKHUls7hcS1JkxKrcxtvOpCpFQ4UHgQpAVzC5kjl7aufmDEBZEk
fJz2fkaf93NesM89Umkgfh5aGeo7VptpdRWuXUolFkqNjbX7NiprC5WNrcbUzsLUys5SYRZ8
tN9QKY2lSo2xjdbGtXMrJ7p6LpShhNwGcUljoDQMrkdLc1d2SpXYRKkM2Wyr61psK7N129zc
VqMnt5QaetFXXRrKrB3oO9MzMjKxNZJoNaHZMTEPa/UirL9Y4Y5ER6nvZa3zsD5uEPA8s6NI
15/x8wbe8UKwhd2n31/XyPWtLaTBIq18orceasR2DkxM7BTGhhZKmUPXWisdqaWRiVw3sGkT
2+C+PNW61lhamHjggYUzlyIPwmEvF+sEC4pEz4FMG5L/TGUWdsKRgZHYyB3jwDlK1S5tDfTc
NtST6RpqvGBiYIe+ldLYsViicqSr8bqf8oovWf1A7Zr79+i2X3ZqZm3rkcrAQk+rMbCVW1mZ
aU015qYyZWjPF4GWWijsFKFZ3khtLXU0SqWNnYVlUN8fmlrKJbY21k4tJLr6Il/XAUPbQFHc
6UvsJDpG9mTUA4WNSGyuNDYwt9NV6+mY2HpV6+s2DrxsPzQy94ovBWu3nQOxt4x0LHXVui6U
TrDRiBRiI42dQ8MwhqnV2upozH3C6/b00BsEPM9wlPmj/nEj/42pmZkH7tvahi7KPRu191xL
XAbpZGarHwSNA9vgg30lsdboGDjWhOmlkVJjaWBlpmtnbO7Qj5vqGOvoq50aSC3cdyjV+oqd
VuGRVqwSufaqvmVYppXWsdJEq3BbV2Viq6+QuSfTV7hSW6tUFmpz9+ysVWpdl96zlDgXBXb3
PX1ZOOwNjfV86QfOOXLo5/wJfCUwlucW6qDXy8zdd6WHyjZYssyktgoPbdRh4mulVSqlltau
1AprZ6b6upbmdlKRyzAa8srG0NBAR0dXZSEyD5Z6O11xGKLdtfcxjz0yNNOqXGFtJpdI5Rgq
LMXOlCInYl+3DWOwlg7ETr1hpqdRelnp73hRTyPWN1DbKDTKkM3vrWtiqTyY/N2yC64Rpcin
fVrf9Iaz/RjPMxzd9We87G1rfZkvaR1LvKFv7ErfxpnMkXumDnRV5qGsPA0p70aucO2BzFhs
K9FYGmGtMtMqtIEBNAjqskKrslWIbTQSlcrEws6Rj+u7FjsydKLSF0nUtsEGYxsY2LmdUz25
1gO3dSX6DgK54I6Jvq2ekULmQMdQY26rp5U61tFobdySBAXUTm6kMffoB6ioHen6hH/YG76i
46FcrFTL5VrbQP6L7LRqpZmFjYWpjWsra0srhbWdjbXC1sJGLbK0srO1MjVTBhP+lUsbpa25
VGpmYSbRykT6Ml0bJ1I7c4lW65GeWO5c6cDITmIrkehoNeZiSyM9XYWO1pELb+uL1HbGqH3O
Q5FSx8JJ8Abth+NW3+pJv2wdJNP7saKV2KXIzjpkf1u5UmHsdV934OxmADfPKxzt60b/vD8q
9Vve89DKha2ZhzYuPAp82qmROhxnGlOFW0r9wH6NXLtl5r7GS142NQsy2q17FnIzV0ZetrNw
ZuIQQz0DldSBzzl0x8yh28Hs/TUH7svlBu6q3DFWKg2c2Mr0DcUEJdojS9fWcpVaHmoWC6mF
SqU1t7CWqtSBMRVrgnarcOHKzrGlS8MnucRtd4y8ZfcDwk7JveJfcOS/M3NiYGduKAuZbmJt
KZZ76KG5Kxe2NhqNUq3VBFJoG/yn2Km12pDptiGYfWP1kIRB2QONmYWuJBy9xoHWIRAOSwNb
DOUSfYOwiV1Z29jLRFpbaynWGqmlldrLImcqsblYJPOCia+qpToaXV1fN9J50tWd2YXgVslk
ssD/T2w07upq9RzIdZCErO6PORR78yYgPftwFD35+nl/UunXRWrvOTKUm6o0Fq5sXWp1XRrI
jVwptU6di1U6tjoymUhX5VjHIxu5VImZjq5EaRK8jiu1hX4gM9auHLmjtBAH95tUK9Oo3Bej
H6oFkY09j3ohNlDaGms1HohUBuYS943CoJ6+ob6JLASY3KGRngESh3IjA8Mw46KvK1XribRy
iVjsJXeM3Df70NeQIpG7/jEf85u2Jgq1VQglez39wtbG0sL9ILvZBQb648kq75/X2z75rw1O
mk14tm+8E3sdY21ra+E8zCO578qRS4VCptCVhGylMgvmwY2xykitL7U1t0Xrq/LA72+UyCys
fFrm9wJLqK800/qU3zJwYqNwauPSsVgV2OMP5VJb15ZKS4WcwLval7VzK0tFcKnMwnHuGLn7
QTXwQ4xnnx3tLUs/75924m+bupDaqkQe2ZppLW0C0X/uWiV1bW0uFtuJbRW2IkOJ1lsiL1qF
4vKh0pmdO7pqfZ9woLXyisx9pRe9EtT+t9VaHYc6du6ZGEqsrKR2oWSemalk2hD0ImtLpZ3E
I1t3wnilfaa2cG1mq/FQYW5uZhUscGfy4KN0rQwjeR5YiYMBSaW1NpSKbDHW8ar/4UN/ZIvc
8m94xa9aGNmPuB7rKJRysdq5nTPn5mqxncqejvEHBdp9XywLrPxvRhvK56VKJLc/MI5EslAh
2rfpyXR1RU51dbU2DrVWQXLUcWFsKnHoUDdwiQZKO7VXVN7wjkhmg6FPOPaO1IG5nVfxaz6h
o9BRO/JAIrWzcUtPaeJAbatvJLKfEbenw26V4nDEHOl7xackfvWHPUN69tlRK/U5v+in/A0d
V75mqK8xd6k1tZUYqYzN5EpDUzsTWehIzWyde0nPTMdYqfauvp2dxFrP3KnY2gBXIldStcba
LYe6Hqht5GbmBhppSO73E78qlQMdtdPgKBhpzYLQdq9QP/WykbmhE4nbOsZG5sFlsqf2oiOV
uYEX5PpG1ia2UgOnKgs7n3CIsSPH7lh6RSpVyNRaYyfe8fUPeX409s/6I970d1XGOk98HZcW
1rauXLsws7Z74hv+vb2i/U81mu9yZI20IcfY1wyHBjYSE62NrthQT+zawEjrws7QWqGjZ+uh
jtrOzjjc2dS1rq4z7zp0ywl+W6GWyN21Mfdj7inFMoUX8I4XxUYyIyc2pvq2vuLKTKVxqZK6
FNvoeGBnbqV2pFGYa22kYolDBz7l733oN6CnimcdjmKxj/nzfsKXXGBuRtDAl67VDiWO1A51
bfQ0KnOZORaOrZ3p6mg9tNLVKM3cCj2b1kArcc/MQse1CwMjC48kjtWWaiO5VE8uNTS3csvO
IyuJ2NsSHRNTtZHYRqwvd+lKx8DW1rVSz849a++5NFU41qpNLSTu+aqF1srKucojMxfh0PjA
lY19H2lvmtpVWcpVgR8cyywNvWTn93w43QT3asM/54v+pne8qjaVK126stG3MzWTqZ+M4Nzv
/N97eI3e9/Xb11GqDVYx+77ZzkauK5dby/U11sHxcycWyUMozALtY2qrQDfMEu5aypQ2YonE
ocI9ldzAZ9x36GUf8yWPJAZmRhJf19NzFmS3X9WzUJh616smIjN9I7mt1KlEL8iuN/qh9ZFr
DCRirczSG9oP5f1+JniW4WhfwL7tLzv0tsK5S5Fbdi7U1rYyR8GwtNE4sAlmonfsbHX1rKVu
6btQGMttPHLojkipr9ZRm2NoZCrFgcrUwlTP0NxC6tqhxp4Ql0rlploP5DaWmqB1K5zrhXpS
385SP3CoJzY2MkuNjbcNRHKJgUQk18UbEgcqS7eMjMUiP2KitZP4lFjxZLBPYaBy4bZcLBWJ
dXXc8lve+9CaUkRSn1X5sodmxkpzK6Ud5ha2tmZWlkpCVeSDeyWtVhKsP4itNWK1Mxc6Cqna
TKyytJI4VFvp6arc01qJ3LefQ/yWypGxWs/CQG5u6mWV37DxCXfMvGlo68f9DT13NC7dVlkZ
uVQ5snbi3MtBOvSiqTO74Oe00nGt9cDQta1S10rqLBTtu2G0xCsOvew3wrb0Q4hnPRT7RX/F
iS9bqa3UNsHHug5zHGotFjK5qXdk6IZlU0jstGFf2S/CykDmTMfGTiOzspE6DAexPSN6LHVL
rAnHo9qBsULrrkRjZ+q2H7Xx9fCunEkdG5i5lNqXXQ/03fJWmNteuHQgd+ZVsReM/Yatn9L4
ikOpTOlBYO5eiWy86A0jrdrcAw91nUu1KlyZ6HnbqURl5USuNfeXPfLXw7vyYUPiz/s5Szup
xiMdmXd0LPWDcfDCLrQU+KBn2e89s/fDPGuNHk+sgXuY6nhRY26kkGsMQzUrdiDTyMOw9MeT
3RZiU5nK0mtWQcq79jEP/brcxN0gcmnUCq3GI4daXe+YiBR+TSKXOJFZSmXiJ/6RYzMjXZU0
jCU90dPVYqdvqPAzer7uP/+B4519YDf1WSESGfiL/or/0pmJpY3UwkXQQw+D6fpMZKIyDIMA
G7WRlw1VIkeO7Fzj2IlLcdAbNXoyrcjSyFDjSGYgc1viOHhh39GTq8Ryc42OGltTlZXGMkyd
7Un11eH41BOLZTIHBhrHdvpiW6caqROZF3V15T7mUKbvJVlIzPeDljsGgYm03wAGbjkxduDU
K0aG7jrU19PVMQ4t79xI7u98CJX+kdgf8afc9zsSIxsd11Zh2MHG3M6FRvGEEPhB/m5oQ02p
0qiUUi0Gcq9JdGykGqWOSldppRPmGA9kdpa6JjbBfL9ViJ1jjcTXbd3xyJd9ysR/4Q2Rz+N1
b7pwpLLyqq37eg6N9b3sxD21TgiGRGprDFVKOx2VSGFjY+HS1rVIYmFl6thOK3XHz+j7SnCb
+CHDswxHmS/4k/5jF3igEmkVGpGunTTokpbI9a2kGplSJZVYeRup1pmdnp1HzsxcofCS2+Ye
eqQ20LV16ZahS9ciuWtXYidy97zkLlaOjB2ILYx93NYi5FD3TYx0LTxy4NjcRq7RhJbtPbm3
NUZhyF9P69xGbWhu7dK1M+9Jda20ShsrhQOXNtamSrF3pBoPzOzsxK5tRa6slVZyXYVUZOzL
3vrQZUeRz/unfdkb3rNGbuGeQmztvp3Wzk4jFoefTz6w1xB9y1FmTwyINfo6RmLbMKdkb1Sy
z8FzmWUwwNsXwRO5SiXVx0bHWk8ehnTHPm1krvJb3rE08RMqr/tteRAw3RWb6hpbOlY79o48
HBpzucaJhZd1xDIrJyKFyJG1kbHcobHcItSXqMMR/ljkyz+MRe1nGY7u+lmf83Wv+ppCz9pC
i9JS+qRNvu9xteib2tgZ2VqodGTmamOTUPVZq6x0jJS+KrEK1hAdibHKysYBlsaBjFcoxCrn
alHwm+xovCt2qRG7cCi20sqt3dWRWOiYSD0yN7OzttS1tVBYe0fr0lYusnSmdmbtnpfss4gT
DUG9diI3ctsLTg0cetFY34kXHIl1HRvoG6LUBgJo6e98yJZm5GU/L/J3HCjNdDUuJIpA9lyZ
a5Xq0Elrn+QyH8xvf9zqf4wGtUqja+XcxoXGPTvXth64VsmtXKF14Sq4bL+jkhgEHd3W0Fyi
KzVROnJi5cu+Zi5y5KelXvY1GwfWGq/gbX2VoWMdR951V+1KoWsR3CpTG3OpK2OXRlbetdOY
q1yEg+bWe/b1r8jQ0qFW7I0fvvzoWZayf8TnvGtla2EsCWlyGvocrVbsyH7G/Z5Kf6Gw0Zip
1K6VSgtbjywCne7yyYzQC8uQ/q7NtdJgSJIE69ILHXed6qstvOyWga2JiczGzH5M9UZHz1Sk
lgf20E5s7UqldqHWykPiPbC1MbJzV6bStdGaGTp0EEYvTX1VbGUXpAwbc1NL7zo3Dz4ElxoL
lxq1mTo4Ng80NnKtqUfqDw1HO5L7x33Rr/i6O1IzFxY6DkJYvrDTqp5c7wed2aVIQsE/FulI
dDViXZVcFExcuhiGOXgjY0NDdxRiXV2xTOTQ1iJ0MzsGSqmhyrWhzxv6z7xpoRU59rKdH/O3
5UZ+zwtetPUg3KczY7e961plqBtGsQ/BQuRYYaTQopKGVspBcDhtMLKfe5zpyZ265y3z532r
nzWeXTjq+t848Lc8VCklYZJ6GSZHtDrBgXgZmCCthVrffvzwMCzwodRGJZdJtRJ3DLQO7Cet
JXIdPaswI2TPB+o5MXLq0M5VcKypAnf3raCVYqa1VtqplDIpFgqx1pV+6HplOhJlsLvdX38H
gzDftHVs7FWpkY3bModiL+mFV3XHoZ7Kq14xlsjcMcSRW7paE91Qr8rEYqlDrUfu++A/2H94
RIh9ys9a+HsSSyRqY2O9YNWxDRzq9qk5Hu5lI3Vo3O+Z16lIoQqTgBtrPZGutZ6+nZVYT2om
kdhZoBe8KCPXLq1VEokyrKEveM9/YB1+Z+WWz7plZT95uOczHnlPbqjV1XHqno2urrVHWks7
jVRkbmfjY0p9W7VKJQoDJ3qunFhJXWGsfeI3+tDXPgR3/Jni2YSjSOTEF9170g+LbII5BJld
cKN+5FphJ9KgtSPommJrhcqWYL8RB2liFeZ1tAqlWqarDpWDA2u90JDNDeVWwb85NRAb6TgV
i5QWarnUkUfGYqxcGamtXXpNLjF14EDfFl0nNrZGgdHSyILD4EhlZaoOPZi9YHSfHXEdZoqc
qcxVpqYKpWEob+7ny5V6hP0/dWDhNxXPe7GEO3nkLxj6klhqYq6UOnmSta4kOhrxU8jm9sa+
sfibyJR7N4BGEvKevZqsNtQ6VRlqDMQydMLMvo5aqheEP4lGbuvYqWNtCFunfttvP/kthTNd
Px+GVxUiJ7bekevJvW7gwHtqF0qVxGkwzR1JpBZyr4sl1hJdA4caQ4caKwNbt2wdi+XSwPF+
xZl3f7ga/s8qHA38m6a+ItJT2Lqra2anr1Zbois1RSLX1Qkq91hjoNLT0ZE+mSfRSGUObEVK
uaGd2NAIPTlOxI4UNvoqiVSissaRDiHN77gtcyDDodsitXv6YufhwDh230MveNvXrWw99Lum
HtiprWTGShMPQ82hlnrJ0AM9d/TVCidumxrbeVVu545SIjUy1MfOHUcOFVonUo1LY533LcSO
2jvOPwS1hNTAP+wn/Y5zW42da62OraULRehNNqEJ/0ETOB/31NpveXQ/brzVSBXBeLa1cxUa
CVdiZfANSE1DNj4xD4OUIn09S3dU1gqxnYditS+/7/dsvOhnfFXPpZXMUBY6iRMbtTveVkt1
xUZqHY2+kb6NA63aA61zF5ZiO5kGQ3ONIjgXxHpihdSFl72i46uqH54c6dmEo9SPec19D3R9
SRs8hc/DyL29AcWxjYWt3FqpFqusFGEUUREOSBs7sUqhkTpHrWOrtLQfBrlnM03c8qahVq5y
7kW5yJkTp67FDk0UT3i/c28RKkStiZ37YmMLlZnGOc60KmtrI5WOyMZA1yaos7cqY3OVxldd
qxWuw7S1RZhKsrE1tFVo7TRmIjOVLg7CUJxxmH6SiIJvTylx6B2/9SEQWHb9Sb/gbf+DjlLh
kdRtOzOJxjrIZ/duPh/0hygSSzUSiURMIGBEIh2xroHbUkPDMOKqDdvXPleLgxXc3qg4CZzp
XXCkHDjTIbCQuh65zTeFIxJf9FVzp86NnSrC/Wrkek695/GY0ltKM2t3NM4s3dHq67trbesw
eGZdq3TlKve9oKsUyTVhLSWOXbn23g9PhvSswtFf9eO+pLVx38Ta1huOFOa2utrgYdRIrNET
2do96ci0hlpbrYnYWuUoUP1jPYnCWCwVqzRyzKwMZGpbJ3JzRIYqc4kDpKog0dxa69qLNtfK
UDbeurbSmtlo9CyCd00ixZH9AOz9rK7WkZ3YQu2W/cyInivXOkaWpiHgTEwkDg2UXvCaExOn
PuHUSGkUrOWOdfSkUtRIg2zk/2v3XBfm/qD2J2R+w1QqsjJS2tkp7MxswtG6eqpVo32bfq/1
b0JXrVSL7MzVdhYas2DTt59xK9jDXFkGOuTesO9cbC02dW1rHfhLC7F3fcy3hqMjf9p/7m2v
Sh0Fo+RcZaAv87Izj1zru3Qm1zEMnbudtZ1Tc1PXulY6hi4JzP6+nmsPjLTBsPcwvNpXbOxc
qn84QtKzYWXfMfaW/UjksUjXwi5whPZBYadnJtbohIbtngkdh6JoGfgrWx20VnK1WmqOxjxM
Q2vFdkEyspG7VioMJc6M9UxUweo2cajR2IUj3EpHZBuuaO7aVqq2VYTAEJkY6LtyZOe2vcBz
L/C4NHdkLHGl51X3JIFPVUi8EmzEpip9mbXMGy7CgebARG5oIQqegrUovOLH+Vtk5O5ztzGd
+Dm3VEq3Va7tVJZKQ4215fuqWx98MNoX0ZOwPX3DcKTVhqJ/VykTSXQlYTTnx9zX0VPryW3d
9SB4T95SaXS0OlIDB97VMXIgVgQe0Ldj66+76yUnFkEXVyl0XRuoLGU+FhwNHuobSKw0Fg71
5A6UtiIjJ+YipWNrV4EKUuvLlMHVK9NqdPwT1t7x6IfjwPb0w1GEoSO/6w1dmWvToOzeT2sf
u7bQ2oVsJxFpVDpqtUZsGGw/aJQyA6ww1FWHV9ALNal9Ep7ZSZShcVtZS+SBzVQ6d6rjoQM9
3UBOK5RajdKFqb5cYm+geiWxs7HFRmQaOiuVib6Vnp3aTiYVh8J26rYvGciDtYiQU70ksfCe
W5LQC7yj1jrWwUqqryNRhcPIns3chML8H3Vm+txWSuTUX/U5v2ZqYWLr0DR4BO2H9whiiO//
g/PdnqMRqSVBaYawXbGfXtsEf8dER+HcXGqLh2Gs5Flwu5o6QeqeVN/CtWOprh6WGtx3+R2v
4KHWXKLS0ZE48lClMXJXR2XmIhTOY1sjPVOFjr6t91zqmto4MdJV29poDbwT6ArXMtdSKwd2
XjR1qvaz/ltXHzLm2VPC0w9HrYGf9zAU/Cobx7Y6NiaWxhYSNEbWlsENJ1VaiYJ1fqW0X4qR
WhHc96pgkE7yJDcSPLQjVZjQ1dcxtzNxZGvjRTMUKh0PJY4kjnRcWnpJa61j4NzKSqZWyJx4
R6s0VlkHx5quvsJLdjILR8EIfk/zzySmOlKlzFrkkcLYyj1Hpkpfd8dUpCMTKfTNjYN6b6ew
CNWPxzlArPGqn/LXn9s6ifBZn1a7cN/G1suu7C1fu9ZWCrVI+sT3+u8f8fuy4m/G/gAba6Ri
JaGKtKdeZBJ5qAjGUl21GrGuU3NNyDz3oz5zmYPgqJBZBHP/Q4XKQ7Pv8hpWatx17shLrr2l
MHOg5747/p5fMbeV+oRfIqzbFSYyHanbwVF9bOZQptTTD88xVNs5ktmq9NTugB/xP/V/dv+5
3ftniKcdjvZL4xesvCk1dGZjoOdt65BdpGFvXaoMgm1rFFglcbDYEhyLagN7WlkiC8LJVGxr
KJbbaPWCe80iZDXjYIu/0XEYuCeNyHlgg78ilwc2ytapM4lGGaZFjO2norYhnY6snVrqmTh3
KROZ2MkdW5tZeVnsvrFXXaDv3Fqtb21ioq/0ovtSLxipHIQ59G0g4V1L3ZbYhXtThyxxL485
8Oi5rZShoaWvOw/Hm3O5jVylUAdj+jK8S98f9nnPt1uuCQSPEnWQ0exHUC1DqboQSwmGsGul
/XTboUcuTAy8pzH0gq61kdt+XSrSdyHVUerp+b2wLX63q8tEPmur0veeI3dca/yMtd8xtVOL
Q5dv7torIoV3zH1C7tzWgY239Z2ZylVBzs1bhuHgyUhrF3wiGi/7lI2r53bvnxmeRe3oFa3f
cd+xlbG+1spdlzqOrCy0xiKtxjLwbKon9LZaYqcjFVtiJ5cgCdPRM9WT6s/eR3FtohNS2713
dVcrNjNx4SWVI40Lx14Sm3vgAiNNaN53/KZSaavW03PpTOtOKH7uqxY9S7ke9m45e9plR2Jj
ptUPk+RjS4meyH7y7EMLrHQlzpQy7wW+7kqGSoIyODFt7ez3+UIj05UGgcSzRYSuT/q8wtbK
Ui72yJFSrjbTtZaFcusHcXXRt3zXeryx7XVdja4k+CtGhrY66nBU3h8Zc4WJlZ5aZCEyVCgM
tUFctN/Scq2OSC6yC5tL+QcE1DP/piOv+ld0vOtXVK5U/hN/xRuBhLCfdrsfuj5VOjTUd2Ar
CTKUkcjSKzLXem4ZGFo7ltrqG8qtLYPvduQV/2v/B9Pv2bruBxbPonYUO5FZecGbJsbmtg4N
LT0Ik0mnISOKgjZ/FRqme1V0KlKrtWEJxYHU31cEf6FN0P7sgmh1b2O71Q92+PvBjzuxNGjV
0vDzhVJpLbWwsbQUKUIdorUU2dmqzKy1amdikU8EscorBnZWxhorqdapbagZXevoKG2d6Js5
UntNa2WkkUpsHCp19cSOZa705MHlO1bJteHIlmrVToL2/Hmg6+f1/Y5YEvg2L4Ue10JsZS37
Az/G3zu+/TWmoVFRasSBTRQFt6PKfqCQ4HvemliFCSYH6lBv3CvoBuFo39gorCR2KrW5gf08
kXvyP/B1VM6c+a+N/ddPxDDH7/OtjHSDrHqCmVIkdakIAqTWizY2BjL7QQ4rE5WrwFA6dwuV
QiYyVOv7rF97Lnf+meJZ1I4mckde8UDm0tJIaWkXhBr7wTS1RqoO/bK9fuzxXlsHl5p95lDp
ENyJhWpN3372eqQJYWc/wbYKu+jeECzXURiITI0M7NVDmSPvett+MtdcG45HuZlCRxTGPwo9
t75DPXfNwi5XhAHYWbCsKNzzo9gptPrGocVc6XloqJCYy/QN9GzDa5479oop+rInBey9+KES
28q1DnWegxNOK/W6LzrzG6pQXs+RmjjDwEpPEgSzHwS+NctKA2WQThBY7A/l+21rb+7aCzWh
VCQRB4OXrig4D8Xq8F4OZEYymYG5Ri4zUNjJ7fQsvsdy/KXL71pg3ti4o9Q10FXaGOlrNDKp
gVLsOBwwh46VbnmIkZ4oFBRGwX8gkmi87sT5M7/3zxhPOxy1bvsxG6UjjY1RmP3ZSGyDB/bM
Rqtrqww9k31n6Rt7TfmktbtfqLHG+gkfZ39si0JjPLfByEojN1CHUvaKsBQ3GgdSW42Jjkjq
2m25SytdWbA2SULRtGel0jOwMsDeT3vfDF7qKHSlGkuPTB2Kg5SFmUZsorWVWYdBzMxENrrB
NGxvGL+Xfw5D32hfmI+fdJFSsVf9iDefeTiK8KpfMvUlD3VDpSh2YGHhXIPCLuSkH0R+tG9P
1KGgHYdK4v5onoSVEqnEEq1aFagddPW1wW2xFikMtHKsQoVy6+XQB23lphpdW7U2kGdnJo5d
fJ8Cl0olcSazVriU+bzWtdonvGkahkC2lgodsd/TOnXgXGwicU9hhCvjQFko/LKZf+cHYLbM
94WnHY5iL/ichdLKkVrr3CsKV3ZSqbVtqPXMJDqoRPZF48d75OMDyn4Gyb7s21OK7GevtyqJ
tVTHodZWbP7kFF9KRCJDO1vXEkfhI9SaS4PBW+TCUGRho3Cpowp2q5EoNPYrqZkddjo6Ylu3
XEssHNp5oGPidV+x8SlLv+XA0ImZSy+ZGVk58zEv2Jrre0lh4ZYTO7W1CEupgTzkeJVtONZV
Rs79Azb+I5tnukIiqddMvOF3XRgZmiocWmvFyiccsTQcqD8YPDbuj+3Hcu5ZZ6Wux92tbhh3
nYk18tBm2BqHHl+sDW4Oh15w38ZOLnNuYKJrJnfqy1IDIxu5W7ZORR64473v8z3bmaMTnJ8S
Z/pKjywVuiqFNFSHYleG2Jmh8p6+TGymr+NKGqQmO3/emf/Ph9CK7wPE0w5HAz/tFV+zdd+x
K+SWFvbdj73b4srAJjBsH2dAjw8r+KavO5FYGUrXUdgZ9w6EudSZxwVPEl1XEplMEdRJFzKH
BqYWXnBXZO2+WKzva07c8dAjgyBdydR2Vmr9MJHtlkZkIAkK9vvGZiaudP2IQte52xJveOgT
wUzkttqbumL3DUylIaBcOFW4r1BrvRL6UnsiZKtWq8QiSZiw+7oDj/yN4An1bBBpveKLuv49
haHCmdjY2pXMVqt2qQpM7O/1GX9/fMM7MrEfgZSEu93RhjbHIPhBdXXCkWZ/YN5PvqslSolK
L7CRjlzrKaRyM41KHmqJiU6QLO9nDXfdtnLHw+/rXWssHQaK5C07K6XXsJJ4TSy1dO7AoaXG
yEht49TEpZHMwAOZ1JGprZ7CxonP+u+94cPg7PCU8LTDUSrT9Ts+7ty1K5mF6omD8jpkOWsD
mf2oYNqg0H78pkfvW8KJNrjbpBI7qYFCJJEHF+TaXCZR6+qFonfXocg2zN4qFLo6Lu2CkrsU
i71oLfaynSIYUWzChId9GOzYBQ/tvnWYA1KFq1pK3XWoFjkQeUdXYqqUGdnYGJl7UdfYWB5c
k0d6GidydC0w1FHazzwtxLyvkrRwIDVy8UxXSOQnHPjvDRzYqR2hMAhjFPpWYYb9N+o9v3/A
+V4+Sm049NUeB6coPPq4XN7YBSbaVKzWVWmlYexn19ZOYWutsBLLdc0U9nncKvQtN2IDbagr
zmSW1joK0+/Cyv7esA+MD72qknnTRGqpb2aicWYgtXZk6UwuMzV3y9CjYNRcqXXkSrVT/VDN
Kvxxv+Od4Dz+kcTTDke1kalM4tjaRKKSuTA0UUh0dVQyA2cq+yX32M708cJ9XEV6PLk0Cmb/
qUJhh9xcK7czDfPWBmJrW12NSmppX8k5Crf7rrnEWj9M0NrpmQcJQt/WRs8qVKz2czAeq5z2
/biuygMTTFUW7jpzYeN1G1+XBw+Bu7ZiU5HK1pGh/UzSxF19jUdah7pWhhpjqV1Q3iXqIA+N
AxM5D2yW3TPeG/+4v6T0djB2vWPrDalR6GzObZ4ozptw376XDOgPg29kXSXaYNqf6WgNrIKo
dq+Ob0yUQSuWhoHVe754ohsMbFcyrUJPT6sjtzWU6Bq7lgRlYs8ft/IfB1HKHw5dsaVXjN02
szFwKJdI9TQ6oZs6Cs5ax3q2WqnSTm7oUqMret8xdeOWjZE/4b/6KAtGnnY4WtgY+zFn7gW2
R+1Aa+K33FHZ2egGlnWjVYVwlL1vD3i/8KCVSiQmluqQY0UEA4fqSV8l1zVXavVtxZjKNNqw
8C7dtQ2GDqnSxExf5WEYYLQKH669xde+tLwX2rZilc94V8djg/1T41C27DpS27qlsFF4UaJy
6Ugulyv0vKCwMZA4t3ZoaWfmUyKNlCfTRfZdo298HBJb/WdaOYoceM3cr9qYyBUuVYaoDV3x
xEjEE6bYB/9Ref9hXXhf9hyhrf2RvJQYSVX2YyAfSsS2wUd0pGulVqoCZbIbiKWVawunRlYi
QzPHut7R8zmxhdIpcg//EF5TkTte1/FKUEJeS2UWwVO0NXGltdFxbGtrP6Etk9nqSzGTy6x0
7KydhO13/1l9zc/7le+zsvUhxtMOR5nG1tIjGwOV/ZjkyFKqNdHYaGR2drrBXu1xRvINPF7q
CF2tlSh4xiQhhd//izLYxu4sAktnrpXZKcUSha1MYuz3fNxEYW6hqyMK/oC1ja7UUisPBfM2
cIAa3ZCfveu2rnesHATawkjP0rsyG5lKodI405UEpm7PhRhfszMOZfzWVvSktN5I5SEHiMKH
JlbKQs+qtPK9DJT+ILDPSW77BWe+LjOXGtiGI1rXPWXIZfcN9u9+VdE33b8/6Hd++099u2Ck
1QkmfomuTK7jQkcXG6UXrawMLfW1RjbhyLvT05OF7DMKVce9V0SmcYzUUDeYwazUXsX6D9Fi
7/hZ4zDWkweasMpXUid2Yi8pFUZqI2wNHYoszET6Nu77jMi5WmHiHROZrj3N92P+jL/9DO7+
c8LTF4ksrPyKDqbWjoO48cTHlHahdpQ6VOubEbwgv3mfjb5poe51+5laKg+VlU2QLuRaa5Wu
7ZMjXiKxt1qrApcXujYiYztkikD6z+2U0tCv2zN891zsJBzaji2NzNW2rsQGZppw9JzY6RkY
eqgxEtmIHPuYt50GCULuLR0n+nYOHNopFG7Z2c8+rVEE8/79qKZcEoQiCcbPSEbbiox8xtTW
ysDcqRZjmbGt6kmo/oNM1r41u/nua2X/tf2Wx9rv8JP7ybL7CbNVuDf7Hlxpa62RahQygnf6
2FZjpa+ydktpgY6exkbHgUdGdq5FKg+8bKGQWBu5g/n3lCFFjpUqQ5GeAwOLwCHvWdu6ZWVp
p7UQqcwdYK2nY6tyJnfsoSPHOqZ2eo5lVmJbXfyYz3rwjLakZ46nHY4SA4ztbI0xVFiY6KqM
XOhqQn2lo7AOjd1vT/m/wUFqAy2sMLCz0cittSGj2tvBxsEBIAqSS2G3a9BTqHXlCkM9Oy9I
FU6lYl9XBWr+fiRPI1N5zA6vNWY6zgxcixwaKxwbivS1EkOtqVSjNbNwSxqsSjbmOhKFQ4W1
1JFMP5S69+4DiSzo7/aumI0k5Ir7I2LHUPaMFmIk8rJfNPK2wlUgY7QSqfPAOJ+rw/HocVXv
+8F3yqHaJ4+//8DOvkmyk6p1dfRd6Rnb6sj1g9FLbah2EAZdT8ykZgaB2JoodGX2Pu2bkGnv
+WiZnf1UtEbuyF1v+9r39Boa43CEn4fSw4GRfSe578ja1EQkl1uoddxSKGR65mbuGjq3diCT
mTlSBHbbSKty7B/xd5XPtL/6zPC0w1GJXM/K0i1DpcKpkYHGwMhKa6zUuBDriuXYBjLkHt/Y
NffJdRZMSEqRvkIpC+3+fQqeBIlJTtBMC3Wlxn4E8b6t2w9N/FqkL3PLI1WYb7INHCjB9PTx
u5XoyEInLgp0g1THIGRsL9uqw7++cuxAZSBxorJ3dxxgqaMxUYuCY1AjkirVOko7o/A7yyd9
pdje/GL+jHbGVtfnjL3lTVsbOyfW6nBgXQQXxcd57Afli91+T49HakJBulZb2w99XOoYaBSh
C9e1H7i477uVgRW90lHZOQg9tGOpMoxo6Ild6TgKIp1eWGu37Vx8D+E2Cs2QS6/om+uInJk6
MHdo7j2ZB07lYX5I66G+uZmf0FEb2IUZzDtjHR0juY04TNKt5H7CP+S/+GjOqY2f8vNXyA2V
olD3WKiMVWYW1rgMVq0rja7CKpQdH5/thQNLHL7LlGECSaN2bWVnJyfs0vWTVnAjslXrazV6
hg6kUj0nWh2NkY3CVi32jvt6jjUqmYlGo6MXmu6xvdFJHYrMhV7IYg7tbK3tLKy84dLKQi7S
cekdG0sP9EWGUmsPFArX4TWv7beEeXDq2aiDci8K92c/xicKaq1ecG16uthLE+76s37bpa21
sb7YgVyh1rGzUyqDPUccmEHf6Vm+3yv5duzbFR2xRKaxC2TX1tYjM1GoJ2YOHOio5TJV4C0t
Al97baWUKMV6Slulh7aWarVbtiJjUx0rawsDQ69/D1e88IKemVf9iNdVYq961aXYXYk3Xbkr
9pLcWteJ1tLQ65beMXCq9K5BcCuoTDSugmdS5ZFE7EUnTr/vd/ZDiadtTtvzWR/3t8R2Gmde
UCnM9eVKl3ITlY0DWaj6RCFB39dN9on6Ph96bC8RByFtrjWWS+X64ffF6Oto9AzCzl0Es6xW
GSj3GwOMpCKpq+CRvLa09q6tRG0XNHGPu0cNQdi6lgSFPUO3FDKVlSNdQz21l9QuHRnoadz2
ksyx2pHb9g5Qp1KtjiOlhdRp0Kn3RDJ7AmD8JNN7rAZr/DfuuX7qq2Kfkf1Rn/WGB9bWYosg
x9kG45NpGHf92C72Oz3L9xo44yD4iL7pX0dPzNXe/9j+WbtqfXHIdzoOkDnW14qcGOipFQ5M
bE0N7Kfo7Y/RGyeOxTZSL+hbmujpumsTfmY/emGndqmWmFv6hP+R3vs8pz7j/ea1xz7vb4i8
qFHp65p5VyzxjsKxnvdcYmfnSKSUEYzXth6gpxvGUBQSC6m1tY6hpS4hz4bMf/fR1K89fZHI
2FIl0tWzH/d8YBNo/j0jZC6sVNY2WqTKoEl6jDqEhDhkDXvz+1hkGtrwm/dxk5YiVJaBtbO1
D29F+HjP9SRelKq8qGOqcGlkJvLVMM99zwcuw4LfHxRTldzWfnDx0sYrwRRlq2+nCnb2U2/p
4U1dByq/5zTMFX0YytYbj3SN7Y8XXZXaSfig7TtoWeDS7AvYjweD72fPP5uawce8qifySKS1
tre06zgOO/dYHfyGku/iAfm999O+k9otkWpCv/RxY2PvcrU/IPcCj6hHEHqs7eWyub6pOgxa
35vGNEj0QyeuDEIc+h44tJYqQ+mYTsi/eiJR0LfR2LryU3q/L9UiMXTbmbEzrdqdwIDq6Tl1
hZmtY1MrA2sDrzpxridxx0Kh69SZhRcNbWzEYrfCa8nt9OVuO9Z9xmKhZ4KnHY4KrZ6umQdu
qd23dVssM3PbwM61Uwcu5I60ujZuufdkvnsTlmEltp98HqstnxS7H7NyvrkV/P4ZXI8Pe2mY
KNHXl+sH0465lUQWFGeJkd0TW9z6ya6//2DVurqqwA1KDXVCxaiUGLt05o85Uhs6dWJuaiQ1
U8nsMNFqvSwydShTSe3cdm7pUCIN9bJuKJvHge2ch7rXVvqM/LLHfsIf8fe8baqvL7aWW4YV
U6qcaUMVrfmWzufjodXf6Ln9/iGp/Y5mZ1EIRftnikN/c6enUYRtYs+u3x/aTw1dqcU6Frqm
evoahbG9Wcc4UEkGlk+4YKWtjVtSayMXMkc25l7zQC4ydVctCTn8b/pxn/Dmk1GQ34rYjzr1
kiLwiQ6dG8t0XZiAna7GpY3ahdTYQ/vRXI1L0+DHtJCYiVwYoLbV0wb7453YsX/OPQ+f2db0
zPC0w1FXZGU/hnEQlM6VnkzrkcjGRv+J6+JaZWdrYqENNqNRSFCbUNxOgr7t8fGpCSHpG3r/
92P/UWlC0TmTBVOTyJlbbknMXJsYOvPIXSfuW8tVquCVtEckkQYfSSHV3in0xGKHKhO12NtK
FKZaewnlElvv6ipNLHSNtFr3HatNUARvgsevLw5s8FQdsgGB3Mn32736XvG6f9FbHnhkra8w
du3YRGvj0MjXlU8s0JpvymweD2X8zp6O3w3vz6L2f67e9++/sS3sc5u9u9WehrEKNnBFqPp0
xMEXcl8FrKR6dnb25r9rkdZGiYHCgWNX7uqFeS9XImMbpVSkY2CtI9EaGWoMHQcrwG/HLyrU
3rM1k/qEnbkTJzYeyn3clVrmQI25qVs+Zqo1kWkUjp2K5I71FAo9hyLdwMjf+x/lGHrNF/xn
H7386GmHo8pUZiYztBY7klgpHBjZuJZgpzbUBP11G/gebSgi7wc07nfKWBImnAl/X4Vws1/E
WeBlf8OFZj9hYhd41bEDkZGujonYVuK2va3/gaVHwaWolT85KOyx358LQ5GdocTIJOzWqZ1M
5VUdw3B9pbVDEzu11MrUgY27PuY8hMSO1lCX4Dop0PNKmTo8vg+0tce+BpGNzlPvrEUmXrf1
hq/Z6uh5pBGpdGS2tvrumoaGw7eTMiLfGMPT/j6/5XFw/faDWuybc63H20wksiI0PfbVxdrK
LYeWxvoiU2N3vOmWfe/tQEdq4tDKVt9+bHbXobGVjjsGpqEa+YoricrEyqFK30suTGQKcxND
jcxr6lBu+GZ03PE1hd/TM5ba2Dq29NCBY5W3LOQysY2FzEDubZmtMwN9icZU50lfeT/mfUQQ
/DYhG01wy6f9Xev3bZgfCTz92lEqCj40G4UTrcaZxtpQbeDI2krPvruUiyzVMuzb80kIDPvz
+9o67Lz7Ltr+0ceopdrgmrSXX5ZiBaFqFLvS8wmRgY7KmVMnPm4jttTT965BKGHvc7I952j/
p73H314e2Vdq3BFL7HTVJiIzka2tx+LPndLQVK2xsTaVWZuppUbqwB8/sAoOTh2eFLIb8fuy
sZ1WY+3E5Kn6Ze/188f+lGuPLExceEMZ8o5zE4XGlczYzirYw32jyNyGo9cf/CHZh5y9C2jK
+w5sUWBclfYT7vfP38h1jC3VNrZaa41IR2QqsZDo2psZX4nt1KHetxcD5Vjo2hrYD5PqWzvQ
KHWtpI4DE6hUmcmwNLdy4K6vWehZB63c2NU3MeH2GHokM7cTixx65ACj8G51rOzrV1vHKhOp
hVKmqzT1kty5tb6JM7XcQOUqTBjMgx/m/sgayfyEd/17H61g9CwktF21kZmVNthCHEg8stN3
ovekNrHUcaDj0iT0rspQvi3EuprQko2D+9B3Pg7UwTTt/TyY/UdsZCfWDR2XYXDcTmzc1rW1
1hc79FBkayN+cgj5Bv0ushHLzQ30VRYSiRMXtjJH+qF1nBmpLcMh4lrsYy4diF3qGVlYSozD
UW4uMTeQKTwe3v2YhLn/2JbYaQwc634XpvIHhUjmLym96TwQISoLXbFrTWDA7Oznvzb2buZR
2L+/8W59c4+s/Y6/pw1NgvpbjqD7gFb6xlinx4SBdagf7VlH+0C1d0IYO7Ufxp0b2eq60jVU
24Qq3UrfKzZB6jNxJddXuufjxmELWvq4uQU+bunA2gOnCg+9YCQx1hjLw8HZ+14v5F42F3nk
wErkLuYqlUVgOi1D/3SlVtm6NBC50DFxHlxSC4VtaM/UhsiMA9UjC6E7U/qsv/Wk3/yRwdM/
rKUGjo1dmplaKp1YqBTWLhzY2CidKxxoLEOdZ39IiWQirVQTco7HB6jvJNXc35rHmZT3PYtA
ldtryeha2nlFx8jKfV07lf0Y7J6VsY7UztLuCfEglqnCh2cgD4LHrUOFTvD3a1RasYWuwjYc
G3cmZo5C3rax0QTBxX48czfQIqPgAdmGnC9+kvvVWkMlfsKL7j3VmRKx2LGd39DVswgmIr1A
F91LOVsbK+MnarIm2MF+o97zzUHpO31oqvD44+d4f9G78XjkZRmC797kxfsOSWXYUPa2MXP0
JbaOw6SR0l0TD6W2YQpfpVHa6upY2Zlbh9wqCiZucyOHzsVum1qHyWuV0kVoKwzDpvGd0MNU
x1jrUmIqlenpiLxt5K5DX39CZpkpHDk0c+gwVBMP3VIGIsgs0Fs2hgq5Cit5cPyK8cf9l778
HP3TnwKevv3alYWd1MhcI7U0FwfDDFI9gjJnJXEUDjSpxDRozfbHnuSbPHW+E9pv+f83Ht83
/mMLjVypqxE50XctlsnckvuaK7UHtrrW8uB21IQmf21/GGystN71MYeWapUTjUvXUieudZwY
aXRMsDJzKrHUyhwamYoNNOFrR6YxEImcGQbL1ccF/EajloYjaKxS+iu+9BTDUaTxx73ot8Wm
viyyCdKJtUalZ6sTmv5bTaAc7t/fx6HjG4HlDzZa80157ON2xLeblOw5948np7WhtsiRrbGd
kZ2uiVORcy+YBsu6UwOx1oFa45G+TC53oi/WwckT9eM+4C3lRq5lcpWJYxlaWz2R0jJUBL8T
GtcG7poZqE3dce3Q0GUYHFqGcdxlCGiRQiUNLpV7t64u7uhZyY1FGosQ+ONQxi9D1vyCV5y7
99TWwnPA06ZBvuavKjwwM7NzbShzbOdVI1fW7hpai9wWm3moVZlbKFWaIJDc2YWEPnvSVP7O
iL9j5+mxOVsllpm4q3QabmutduSeqVZP7UpsLg48psehYU/A7Cl19GT2du+ZVF9m41geiuj7
D9hQqWdg/2HrhGvoiIw0RlYmelo7R1qDYBWX6euGA0fisUHv3rdbCI25lf/wuzaaPwi87Ke8
4Cu4tggBIHWk0VE7CK2CvfR53wH8hqYsDf9/bFr3h8Hj+xqFjt37w1kUqib1k7rU4zpVX6EO
vbNWbmFlqrXWtwi2Ze+aa9Q2Fvpy1+ZaqZ1VEBLdt9O3lXgks1J42y09W11f0XXX2iOnTp34
Vbxtqfk2GuQ/6NedyT1wKA2HrbGOByrDkFUfOrcI+fAdV+HYd+5KY+KeUk9mrutSZelKN9ja
7EXdu6BdFMin/80TqfhHAk9bJDKTOdeRe0vfSbCrP7L2rr6+xAW6Shcix5KQzDbBfKyjdRAM
7btPyqXfTYDwna2yWlUoi7ZK6+DcPbR2qa+0dKBVSoM5W9dcG4LhXhO1DzKF2tK1QqM0845C
qta31TFSWTrUsTK3U3vkSmsSssGujlhpY2fnty11DZyFOsLcSh2kF2lQVyWBeRWFkdyNWhk8
DL4dY7/k0+HPQ1/08d/nrrzklwIPhsyf9kffd6x6ySu+7tosEPgolC4U5lYuLC2tTPn/s/en
sbql6Xnf91vTO097PFOdquqq7hbZFEnRFmVZCiLFUewk8vDBiBHYSeAAcQLbiZ3BQeB8SgIj
hpzYBgTYhhXDURLDEjzJsjVRtulYlkyLoiiO3U12V3cNZz57eud5rXxY97tPdbPZXYzqdFNN
Pg0Wq07tOmfvd631rPu57+v6X+G0S2Sxabduu3b7WyTbb+ROrBR6CiL/I4nt7VW9VEplse0X
OjJ7DW2VyrE3bV2548xe5ZkT97XMHOk6t9T1WT1bhXedmes6C1rp2xHAsHWszrX9XeYGzjxy
R9NY6o5UquvI9hsQeK/uxJUl9k5kloHRm7syU2jpubCw0dJzpBu2obrSq6WddRhEfb++1AgK
UlsrjvDkmmrQzeH7TuNg+32yXvePUpp57NJaaeSBxDpcXEWIEQ8Oo5WNyiLmYpmtZehuxrZS
hZXN7Zug+g2dmOs3dq7vRF+dC/bMTtO1hmt7HVsfmjoxVOg5qJR6slu33OGxKDR19aTWXnhm
7H2PlEYGFlrOda2tXdjZulG5kVrZmLo2iYnU2MREHiLNYUwTt6HlqTmBW6uYsaUhZkic6HzL
q7b1P/JPh0Tzn/ZPfFu55Mi/4L8RP9N/279ofrvF/4gfcUfLwmM7A5PYcmuadENXoiOVxVig
oaPQloWJOI1Xxne+r755Uz349JOYhTYUWjoaUSPWdXxTRxN1RGYll8YDXam0HGsoVY615dGZ
Gji1k+lbWGk601Zoaxg60bQ1U2jbmbsfAtlutBOSW3vRSmmicl9P2/HHWgP3dGROnFrYSBSu
rFw50jczM3BXaqetb63wtgc+r+1aT0vqQl/L2pWtrtoWXLhxoWHoA++7jmNwnfi7jpinXMMP
fBeiyb6L6/X+MIm7rk3NZXpxa98z0bRUI/An+iZqhUhfFc3fQzJoDU1rKKUfUwEdugq/kalC
qYaPzGJEXwO4ms5MiU7OjaXaDNCQq9Tg0qVUDWLbSg3tNXWlt1HZXVeaVuG+o+3UxFrTHUvX
zvQNlAprXavQEh9F/6qy81xfJVfZaNvbxgOXxCN3mC7VA96L0Fl981r5Cf+UM8/8IX/Y/+zb
epo+8MSP+HMq9/3v/Et+HlQe+r3+Xu95X2msstQPZUsdsNiwtFQHG9VszDxQF0lUoB9nW3+S
++PjjMe6mVxHc9affmWpNkancfw79NVKGdoKlNpSN3beMTCVSO2cW6i09HWttA1sIjR9o+NE
U027alnKZSo9QwtnlhKFexqyUIRl2ip50CN+1Lm/evv5pn7QXubvtjbR07ZTmTqP6KqWJhaW
GlaW9uZ6tkHn7lirY6semulphTC4h7Y0NkZx92faamZqam/rDW+476PX9wB/t9fr7B1lOPf7
PTXVNzYzkWkae65v6K5LD5wYm+tra3ms5hZtlTGEr20USWSpHdYrK+V3XocHo9CV6Gp5IDHQ
uxUhDgJj2lIpra01tDQ09ONmqHVKHXtDW221Z6rhrtzI2udkjvRCWXIn7J2VHC2nTq01TR2p
k+cKd6K7dCaN76SFpqamj5MMqjCX1t9FqjL1k158y5907R/y8/ij/oi//G0/k723/B3+tMQ/
Y+9fslGrfQb+Pm/5Jc9MvFRZ6EkiKKGja6kRG2NtzpjbBJRu900M709ybb5xy0pv1fW7aOFv
YlJ5OP7V1PBNsA3K6C4uLW3sja3k5vY+0ovm+yNdZ26s9MytPNdzZBxY/qa9I7mN57ijDHJn
bug9nwmc3/uGRhbWzvS85eseGPhpL257R0dOdO3c8/NyO3sCocNQaWWhocYjd23dyKxVcpfR
cVxqeuHG3CqMvU0fKWLOW4MF90p14m7dyUxMDfU989G3NNn8LbleZ3VUanlHamTpxt49V/ae
a3nL3o29obmXGvFPdUOytpFktsG4rse2SRD/6jdk4pMTdl4FAIxVcoXHCj0Ndz3Rt7Vx7qta
Kqn3je3NreWaLrVsdSzMlU60zOysle7ahR14rumL3jT0vp6Wphf2KkMLU3c0PHft1At9j80i
ZvCljczEi4ht7roTxoCainT4vncymV10jLYqWUhEf+163y/7B/X8eX/2O3wme3/V/8C5H/AH
/Y9vk7tyf6cfsPHCYxtz7Xib1w/6XsvCMiq6+v38NxPz+M1T0sO4v4rHrQrbaxU9o32YqOs4
pTKYQClBNerLXYQtZIuJO05NbQzcUWlFdNFLNFUuDR1ZuHbmvkKuYRGY5MKxD3zWxNeDDJo7
M/Hc7/c5E+9/rFavAlFTz8gqWURZtzxyJjdyYa3vKCrjBQodz+xlpkZS64DCTQ3s3bFVGmip
bJxr2zugiktLbQ17uSF+0DaCTr8v1us9rB35HBbel7tyXxko/zo+sW+qa2KjZeZaQ2ZtE+Sa
g9P7gNZ4pY+uolT/jaxEqmciCVHa2s9FQm1L18YdWzOpOzKFnYmmTbSp93Id2xjC15ONmYGh
azdOLbWMfWDsyj2ZrXNrdNVUx7adnaaRhiNLhcrKmaZcpqVlYR2Pdj1VSpXRRSrUBO2Vjnrw
P/SOn/2WP+PKX/R/9tP+6Cd4W/6qvb/P3+v/5uu3v5ZJLLzwQupCT9cFFlqW9nbB6qx10FnU
MN9p1dqgbxUd/a10Y+JgVsZmVG9FWRyX61dTnZ9WRxvtrG1ie16EUqtj55FhBK0f2dnbxeO9
V7nUMPCmY1N5zG0/YyGReumH5L7m2pHSUubCO1KZOyb22lbWPuuun/nY912LMXs6IeDta1mo
/G1aLqxlBnbmfkhprKcTTIGtSi9muqeeBEng2kbLRJ0zM3LlobG+IsxNg0DhnJvKjbW/n4KO
Xud2NPCutqdmMm1n9uZObTRNvOVZmFl75jKppYGZc4+0oxivlNG9qbWoZXQF3GqQPtmqv3Jt
px3BQWd2up7HbXLsrl/2kdw9XRcuZUoX2OlFS7juGqz0403VkGvaGakM3FN64Z4607ZwYaM0
1FA5trJx6WHAULZh9ZyoAoS7UmiYyjTCDJFHO3thqa0T1KW6obv0u/35b2nhrE0lf+YTsbSf
+KL/vT/pz9/+SuXcF+x85AMfaVlqaITlpQrbxkZtf9l9k232263yEx+qq9iI2X+sPsykoUeu
O4ypTKkTd8GpiY6xfuT1Ulg6lSsNjTWVUnM1TTFRGsgsTWw0TeUGIVHYy50YR69npq/jpRFm
2nbWhhHqMPcff8Nxue3I0j4aEYWm0tLIhcwzx1JzK2+FbKVtqG1i4VpHrmkiMw/XQqXlDU13
XGLtno1jhcGtNn0v1QvBSKnp5Ftu9n+Lrte5HS3d94P+tJlJhBnf6Ni5kOprh1Fxq+NDpxYS
K30jM0LVchDGV7cqlFoEt/8WQrlfb9V9poadQehnOtaO4sBXS/o+VEaqyNJeX00T2IY3vRly
v8LKOhrNc6nclSNFjP/r1JLMsaGGXF9Hw94d13KZu7a2YZNNFTaWToysLNyRRA1QxPGsPqa0
dAKOWs/VaiHmu79O9fO7/GPe8wf9iU8Amd/6r9yPrtHhc7ofzO8Tl9qErqcmRdUs6TK2y90n
PirnNtJP9NXlrSXk4yrtfUzOqqgW685SrgYYZ5ZmtjZWZpoKmV1QyRdemOnaaVrpOrY3ttNS
6OloemGp71yhY65vF99pruVDb9ho+4wX2s5MLC0daeq58NPfID4ceNOljoUaZntlKPVSouW+
xEKpbe7SuaGFjcpc6Y7S0MaZjWsnKomFnevoQO3xvlMzU6XU0Kv5417N9eo7NnitKv3v6nqd
21E9zejI/ICer1s59gXPXShjkHqjDu6rZBrYxSzt1U15ePD2WpKwYDTDSf7JIn7q3yezMdMw
MLUzj7DFjS+ExmcqcWbiUqVlZefIVCbV1XODRFtlIDFUu++aznQVmpruWZqZOQ51danjysyZ
l+YyS5dmGm409a0lugqb4B5tYjPa2oUGuIomfh0ekIe6p94O8m/5eN/zz/lXzPxfvOG97/ip
pD7ni9+QZ5vhvo5RQE3qI07TxNbeKno9TcuwJH97r/7Hf9+2mU/S3K6FrvuYoSWxDWUOctQq
tGMi5CC1kkoDtt8O1U7hShEyhJ2W1MiN3I1cZaDlyoVuaO0LTTMbdzU917L0UseZzBP3tQ3M
9VSWTtyg0Hdxm8JXr7G5lS0S84jAWlo5dq4r81VnRkpPNBS68TPd17ewdF/hSsPQ2Bipe56o
CajLCItsxGshCxvt/vbYnPqct0y+X5rZr1N3dOyl0kDPMW6MnVl75EwjpgjnbjzVcBKZ730z
82949+Ze4WlXIbvb3GqOPsl3X+uhc4WO3FLHqXeNdJ25p5SZWbkv0TbU19OSh7c+k93aWcq4
hVMbib2JjctAoszMrDSlHvohn5F5232ZrmNnCifeduxzhu546L62e+57U9dWoSsNRVV+e2Db
W9uqbIMkvra9VV39wi2K99Vq+t9437/rZ2398Cf4VNq+4IvfcBPXeLGv+Glje5m9tiY6egqF
TB710XfSfL0KMqpfILu4Dt95lbZhkU2j51MPtutsj4Pupj7Iinq09pLtsHPpxsbelY2ZPVae
2+nauLCWWvsVe7mNJ9bu4xdcSqxdWXiu5bMqO79P4cipr/phpQtH5oaO5HLdbxomPPUzLhT6
jnUcedORrje9relCw2dklm4cGZrZaFpLbSxd23nkwk7LOOQwS1+zMXZtaWLrQxPj4J+Wt1CV
RdiYOdP/FJ7V3yTrdVZHK5/XdN/7JhL33IQKZ25kZBLD+7a9UtMopieNOGq0wqcm3mN5RBW9
8jl9sulaFWzHra69K4V39Jz4SNcdqauY2r1pYeTUe15oapkYK/RVpkptOzf2jm20DV15oO8j
a0dSlWup32Fk7blC37VrpcJ7+tpSH3rLl/QkHgf3eC7XlRibGYYal2aAaOufvYaw1HCMLGwC
udGvaV6m/od+r3/YwjNf9nf7M9/xbXnqxM9906+94W2PJbY25lYKpYmpbnyCO4dM3syBMMW3
cpe9Wg3boE1951WTq6oIZ6h/ZSmN4+rHj5VNR+ZSiRM3WnJHtujr2GoayZUa9roSI0/lOjZy
OyOtcBBuvLBXBPkq1VcThRJLF0pTHV0fWbpnae1ONMPX3/TUXGtY28RRaxUYwZ3HIYBoabpW
eFPPY2MdudzCl5yprL10ZmTpUgdj7zjR9dLYHceu7dSpODWpvT7Gdm2ibnvXP+Bnvl+qo9e5
HaX2una6xgGkWLjWsDO2sNFQJ4Q2rW3s7K1sY6aWcBstdCAHvVqVg6v5Ox0BEjXmvSbq1KKy
ut+QaphZGzoPRO3I2F5bQ2WJjq29Opkt0dBTWcgs1I7xuTtObU210PfEXtvCwERm6MjOSEJE
BdzT0HWkVOpromUhMwwt9UHeVyP757p6Si2vGOH1wfPer9mGf8z/0v/BI6z8pH/S3e8Ym/x5
xcfkc3Wb+IGNkZ4q6qE6y6zuZjVuk3Q3EqvbQbxvcQ2+ERKcaJn79ubnV1e17g59/Ct3YSNO
7T52hH9lRtlZKjSt1CGQrZi71Z3GZXj42chdGRpJlfKYoG71TFXuKF0aquJ4NHekspGo47aP
CUDNS1mo2F9939uwb6x0Zba2eupE5aUTE2fuaqks9F165qGF1H0NLSLbd+++jaWegRsTLcdu
bPS1sNCz0rRR2GjYRu7aWkPzNyAH/k2+Xud2NPMZI1euTFHpeV8j8Ay5vcS1h5YqU20Na7to
Hte33AEIX7et0zgopNHyzALN9u1Xok4cqWJL6tlLbO31pSo9J+oo4pW2vY1jEzMNbVOHKqYM
SnGN+uhIDHT09bVsVE5cu/GW1F5l40hiKNe2j9z1vb6eTENhbaBjrSN1puNaph2b66Hua4Qz
qakKxfY+HiO3GWyv1l/34/F3lT/mj32Ca/MTfuIb/rnlc+554Cv6Tu2sQ/bZNSPUPDXlca8V
erBv/RB8Y6WUhc//k7WzX40sDhbaOom3CrxJvepoxlqVNrOz1TR2o9CzM1EacHt/9CSuY+q1
1LGQWTmLVnHuPl66NnJfy/te6On6kjck1h668Zahua1zn3Vk4cU3/Ty1EKB+3Z3amksdK73Q
s46vK6SujWz1rbwICWOdelMfxY89snUUlImGl45dqqR6pnZ27kX/qIO5xDzCN3ffL7XR69Yd
LXzdY0upndIDFwo0pEpdI02lu1bu25voaEot4hZ+hT2tgxpfQfpztcH1k7jWkqh07nluqtLX
9EJm7Z6Rob5UW8up54ausNM3jqNKEq34mnR0EpTA2jP2zMxbMh/ETKXr2sKpnhtbTVt9HalL
ayPMra11rG0sDa3MJbZOlVounQe1YB/N2r1CaaGQW0oVlpGM8cGnjt2qFP4XfodrXQs3PjA0
tzNVBwbUAOGGXaQGl3Fg+8YrkAZ2tz7UpXpKy9hE6mzh7zz0rzfeVyja7seOeocNoGcZgta1
VnwmuUEQguoY6q6GexHluFDgxkonas+dhX6QIh9jKrXWjg5lx15mobBVx4BOLJVugggxk8q/
wbSUhNW4ZlLOjNxo2EuMAq9fZ9DOI+92ZKbj1ExqIMfCubEXdj5v4JncZzVlGj6jp2dnKNWQ
RDO7pTae71Se/fZ29EnWxJfdN3XXj5r7CU8MXXrpXOZKqTC09aEza1uJG2NHcVNnt3iuGs2a
R0+pJY04nU8Csc9jzlGTqJs4s3Kub2WlcmNl5UxHbmFip2OpcM/zW3DIyqW7EhtDE3dMAsrV
15fL3Yk2b8vUztZE7sap1HPnOhou3VXZaFpG43plqqctM9eKbWdzC2JtxPwsjb8m2tI48LVs
nRh96jrcrq2FhbUP5br2Af+qrafTkHLWoYm1xeIQhH1YtQyhiqqjnpHVwsRaufRKxvrt1jf2
A8uP1cjVN/z6UsPWPgLI11bamEkduzLXN/coNsSm3JWxykgdl35u5eAJG2s7srV36spConTh
vkstM1/VQds9W0t3ZDaaIVJ99d00bHQNVK6de2jiyshAM1rclWfqTNwLbzs3dmLui9qO/aq2
oY2nnjtybu6ZRMcvG9o59sseutaTWTnSiTPCWlMSU8j5p/pq+p6u17kdVW705FZ+RlPDyOZW
0HhuoeHKQNvEUy3XOgbuhtlUaLZXMrsgS6+iAD/0k5Jv2yBN4q1U38gLa02Vjb6OnZ2X3rHU
8hmV3D1LZcRhNyTu+9A2bjSWhjJX3giAW8NYYWTuiSOpnpW9ob2Fvo6ua3U2+zqAIbmGuaa9
sa7MkWvrcMm91NGO3khmby5T2YSZ9MBRqpU3qVLP7/ETn/KGtHdto7T0pqeySPatvWM1aaCK
+iaNh6CMpK9vhK0dxg01VNjt1fpkotVXldErtuehuqp/LY1mdzM08q2YwyaqkFCsIqulPsq1
dWQ2joy8lMs8sDF3FsetjpZUV6JtpquhZaWnMrSLEcOVlk4wIxfqjJfRLTEh8Sp2tIj0t1zT
QBJbdxGfQh1jvVaoj7FDR9E9qj+ttpY3AjrY1tFwbmTi2Il98LUOMQ7NMNZ2+ETH4L9F1uvF
r43893zFxnNjL/U80jS3vD2u1ZqWqWttPYmrIOdtA1rfVGeMNKwdRwBfFg9o4tsf1mpASCrV
kTiX6iscO9azcuTUWs9U307DziOVS1dInKmTTo/jbH5uoKmnZSTV8KaVURguB47s5M5VGgp9
TZ2IeTzDiYZjV0Zm+rpaUoWmhkRPT1cdYXjgBlUqdeRzU4pmqK3TW91Nz9h/8TfhFvtWq+f3
eNuFxNZzc1mIP2v/3F4rnGKpMkQQtUa+1k/XktXM/tY4UseQN+Rqq2r6Ha/Xq+tWryIGFq+0
2gfZh7Cd1mtNHGxr7fhDF47iUNbW0zSz19CxD5BtLVdtOPLCwNw9ZXSgct3Y7C4cObGzk7jv
nqGlN51q2Or7Qb9g7R18OYSjb3rHiV/V1JEQNVump8bL9qQ2Mi0da12ppabMzl7huUSpr29l
KjWxNdexdyMJB2Ue9mrYGmuqQYFNP+EXXuMz/F1dr7d39MSX9CydGjnR0dDUiwlXM9ChSw/c
0bZ1qbgV8+e2djZqFOxW5SZK9zqX9ZPogsvQr9S5aPUYtj7AtSO7lIe6Ti2ce6qHuY22hYnC
sdTKmfsSMz0j4kZOvOOl1EI7JJlHCqmRdRyyKqdOJJoWrjD30s48hs2doDo1Q2nTCvNKTaCs
R9u15C0LtEoaW0FtFPn9Tj9lKOnf7vdKlfp2rtx46Lm9TUx90ngl0JCF1bQIHZjbbeMbRw91
GsomFER80riBg6KsHQbZQ9jT1gES3Aq7dWKlHVKQtnb0htru2Rl5ptK0UupZ2JtGOHoec8KG
ucoqoiETTXN9U2XUUxuJrWNjA5nLyLBJLNx17Kn/ICrnVFNDaRp1yyxeKrVpfBfdsCrEI31H
tpo6ut4y0VDY21saOrE31nYql+t4I1yM/cCwFQ5VaCPEkKOoX79v1uvdjlbe9mU7J54q7BVm
Lr1tY2sZ6KlduIgWdtoyvegzlFHC5moT5tY6ZI95HPh+7Yb0CsxRQ8J6rjWc2znSsDTTJYwC
x1ZEr6ihDPvIPU+C6TMyk+rYym1CdFDoqLxh5jP2NjIdcxM9x1Kb6E+tYkTf0NZ0JNd0J3x2
O8Mwm/S1FDYxyG/EdpMpA/eVBQa2UNjHz57H7O7TF77Vw/UbpYVWiBRyX4ym/E5pE5jcmki1
Di15jbo49JAOf22E2ZVa2vjrbUTfmFf7jd2hhTrIoNY81V+9C1Dr3Dw6beM4Ss7kKjMrD2xc
eqnUN9O20dWwdqWh60rbPZXS1H1tT7Wt9exlTi2M3HiucMeVrcIX3fXEMqgCicrGI21n/pAf
twqW6TAEJawcG3hp7dwLS7sQbbTMDDXlxiqlDxxbaquz/q5UMjdKpcrWU2+5QWXqroWG+3bq
ipGVdhCTauzKb3vWvml9+Ov+m5+zsJJq2tuodJyZ6tnbqiwcRyjQlefaVnF5NpraVhKdULkk
CiuNmNyUt66sXzthyhTWKgujW3jbwkrbQ1tTS0dKOx/6vL5My1RHZa2UaSqMNZ0bm+u5b2Wp
Cr1QfY6/0vBlXW1rpa6ltSeOHdl5qq1p47FzUw0fWrrSUhpKZI5iQlVZWBhYxcFtf9sGbsTW
sL0VAKZhFmmGsGHjjp/6hFfmzU94neBnvWvmfVtbF641QyHdd2UbdoyNvZGdhZkDlu5b4YBr
M+vhhfHrTX7S283o164sKJT1YbBG96cKDWl8EplSO5rmvTgmtaUyA7mVxMgAqWOVzELqgYW5
kZUbSwMnnmrp2AdV4cYy4hUyLFx7Q+bCXYWNXOaemYkf9judOtbyWalf9IGulpGmrtM42J4Y
+FChJfXciYG+j3xWNxjkiRM9U3MjXWtfdequl576UUNNd8Ja8hm9uB9qkkUvhJFl3Df/sn/5
E98Bv8nXp7Md/Xo/8hf8284NPNWTe8+NN7Hwnh8MudpMYe7SZ8IAMFfHCNat06Hn+hiZGllq
hfs/iyCib5WAWnMk94F9LbRVdvp6gRArvZRraWvKwohwruFax6VLYw25jbVSX+I6RJCb6Ans
VJpmAcnaWEo0LCT2utZhrWh76Yd0rfS1dVwZ4UzL1lxbw0yp6VTTRCuOp1V4tvYaKruwD++1
TXQlIQlses8/9G1pj7/R68SRf8bvknhirxdJ8YmmXuC/Bi6DUbkyQ89Ers6+239TdZOEQukQ
z/nrHyY+Ppl7xaU61FilA6j/4PPf33aIaihfzS9PtSWuFdpSz6NaaJhK1cmy7zsx0nRtY+ja
rzh2pOOJtofOPLN0rNL2RKpwz69400buD3pu775LPed24Zg8UxnIlP5OPNV2IrM30A/tWsfM
c2NvmvvIiTu2flnLu7ZeaOna2ft6hKqPXds7srZV+pyJqcLYU22lC1cSbQ39W9fi2ko/AlL/
UT/5qTzFvwnW6+YdfcXY2rm2yrmeStPasdTeqSfOXanzIBqOPFMnvG5k5gpTW2N7C7UHus4I
zeJ2f3VYy6KxWme5pvFATCQ6VlpBHqq0zbWNLN1xrKXtRE/hKjaROsixL/WhvcJcJTWwDFV4
z9becYznN1qmaoTtmdRaaSA1lmtre6prZ+uF/q3I8lRDw0LlXFsWssZl6I4PKaP1qLwR0r8c
3ejT1LO1dmwNn97aahl5bCTz02g5MbWI5moWlt+ZvlWolZM4QNZbThUHq8PvJrapLOZtByrB
r3191C36V5tZqQ5y6pg7bEb173PA9HaIVNalRNM2rNF9mba9nlRl7Z6ujpWBjp6mefRfMmfR
d+lpOze31ZfaubCXyyTBSE89s9dQ6jkxijuvcdviz2Ob7Jk7N3RsbWDkqRuZS11nNo609bRC
3lgFz2JhqLB0JLG2UTkzUficjveNtOVacqcGUhtNzfgU6hiLllJm76/6ldf6DH9X1+vdjrJA
b2w9Q1fL3Nqxriyqg1JqYKDrI4kfd+3CQB6t3qG5pu3t+TiV28WD+fHk9lKmiFs+c0jlqsvZ
umF8X6o0kLuj1NRXq5u3Ck1r1+qcz7ahxF7ffR+ot7BEoZ5wbbTNQ3dUUwNPLL1rEtvRjZHS
xkBDz42R1EDb1jBGyJWWOrdsHw/hoYorlHbB3anH5QeD8C50za/iIDfe+I42kN/YSl3Gn7/w
jmdWdhp6jrzQVRrY2ktvR/vbAKDM5Q6JwWXwGg8GjSq6Si2F+S11/HBn1NCW1N6B43NYe2VI
HDKvArbLuFf3puqIqoOlOAlB6crO0j6wwhs9O1sv3XNqYy43sFAZ6diZu+fIE2vdYG5ttXXs
zew9cKMpde3M3s6xJGiktWV3Ey+GvbmZG1uXHlgovbSxtHGhY+OlMzuZlX0QROuw7YWVGq+7
0jOzsZB5ZGThvktbnLpwbK5nHJPOKj7lOoOvjsD8y98/LMjX7Vk7tzAziq2hE83GTKHOVd3Z
mntD28ZaahdzpROPNEIamJlrqm/XujlaSbSsb+sFYaGo32tFzExyXVeWuhItMy13jLywN1RE
FnpLqaPEQGGp5djO3N4dC91w9q/kmjqW4TW70YxthV0kiK7tZXamCh0dGzOVi/jvWmYKpXak
Vhz8+7V9pYqrUL87i3jnHg46tYqnfhNSc4ESx5/ytWoFd+Hr3rCzdmUnd2puLze3MdWNLb/u
4Ow0Ajuyj++w7m4cVEAHsEtdq/akcdQ6ONNSr5AiHx9LJLJ43eS3G7GwxNaBC6mGdnSyejEu
P9OLmPKORAMNAw2FplN7O2snSqwdx++905QZK7RNIrulE3/6wIVEYamykkWwdv39JWiHMr4I
WlIitdLQsHUZ31UnWt0nNi7c07ey0XXupa7ctbftPbXUdmproevcL3jD53U9UvqsQldXrmUf
uq8yPuWaTDq1+ZYovr9F1+vUHbX8/X7M3I0bDZm9STjUX0o1bFzp6+A6rBhThZ7cWkupcG6l
I7lV5eTR2Ew1Y4vKI4eqoxE0mdxOWyN0s4W+VNNI4cxWW2akpTDQtzMysNUxDCtKHlF7DUtN
LV0Dc3VK+kSlJbdS4cpQW+rE3pFSEX/WwJmWwpmBM4WBVEPhoU5EBRz0UIdIyCIe0STsBtt4
aA9zq0Nsz+Fos3PjL3r8qWpxd1J/wFjL0lc8jW1wp7DRt3NqpRvj9o5EYquhDKh8R40SSX6N
Vr7OGNlEYl1d7x1U1q+CHPe30kcxv9qHQKOUyrVsYrK1i/92bymzVVpYWlgbu1GqXJgqotq9
sNM0CZXO2ljbcdQ/xxbGtnoK12gbhz2oL/UVJ3qBp82Ct1BrxBZKdRR3bUDZmZq6tnXuq9ZB
E99YuFJHD0zCbrRRKmxUJuYmKltjXQuPrBUhlmhqq3P8ahtzqnJlF/d3fQI4RGPT8Ff93PeP
EPJ1Vkf1xzlXx8NkMpdSM3uLQGiQWpobaxpY6ZpJzLxUhK11qo6i2cqltvZqUNlSqiEPv3YS
WaQ1Y3qrnupsItamTiTpmurrSqyUThy7cseJStvOWG5q46XC512YWStkPtKRaPpIB13XdobW
gdJd6Hlp6EpDO0L/6jdWz8yNY6VBZGNd2+o4UA2L29K/CjPFwWh6yKd/JSg8RBVkcQDKnIQ6
+tNaib1rX/Oundw7vq5nZ4qhib2RREvbtb6elYlc01odu9iUhNX111s1liS/1dEn8XfVNx3T
DgFGSXSb0lCJCR18rQdvGsiVcbzaIHOqUrkT1POWnoFKX98uggeGppp60QZvGWtYaMXRqyHV
19S1cUhvI7U2l2qaaumi0gk9VL319mwMDELhPbI2sLR315GJrWfOve+OjY2n2n5QnQ+ydaRp
Hcz1+iUzQKHnni8b+by2jbamXij5s9s+HYV9KNZnjv7/Gmv8plyvczs6NffcRBpO6xMjC6lT
pa2JI0PPbJROlQojhZUbudzGyIUjSxne9oGmqZGNhqW2lZ1MEh6efWiUVrdU5Yb7Sm0dhb2G
HnJ3pVrSQHqcaemaaVg4stA2MbS1CNTYscJYw0lA3ttyYz0rub6pvcpDlVMzp7aW8jAbDLU0
jXS15bYKhUEcUgpJKJrqTTP/WBs+iQrgcAzd3VYbh5qjPtxdfMqt7Aof+Us+q9SQGGqGxWNi
FXXfS1VYZHtuFGEfqbekTYhT63f2zjcmBB9Q+4cK6gDa/caVhrWkVuNntiFvWMVsMbW67R9d
6yisTQ2NbEwlWjqe2BrJPdH0wn17K3tnMnsf6oeNJ4+X0tDezMqpI88ldl461jG38MBOy9oj
91y7dsfMMw1Na1uprTZqRG5tjZ3YWGmaSVSeWdtFEs3IQmElk5tGb6122SX2xjHDZGmr53H8
POcRj92wCFV+ahe90/qfqAL7/H2zXi9+baIl1bC3stGOgr+nRorwzNLe0I17zj33zBvWxgZe
ujaVmUit7ZVuLC01bWyjV7TWN40LXYSFpFbitmSaEUtY/ztuDBXqVIcabTrHtWZArWoOUj3/
SmJ4XyjcMdHwBi413JNo3HY3bqxlXjjQmzNblyoX7hlp2IbOOVXYW+nbKVS2GtpBOarnTZsw
dHJI39jHY12/pd22iVNbDY1PWYu789Sv+KLPK3Uj7y2TxHa0cWHjSKUdUN7ENHBlWYwdhPTC
7dZ6aDTnGjYy69hgeeVLe7XqDbgeGtSJKVMblQN9c3fbp0rkcZxtGhhoeiHR0pWEnaVnbWSr
MNVSk7YTuzjgdaKumN468uos4prAUOpIrbW0oi2+twsgSZPQQ3dvn586MvLEQB3TXZum69jG
iUtt+1B89y080TGwkmu70TFS2TuLw/hO6S7edhQ181DfRqId7fOD67Oery59zWOXr/EZ/i6v
19k7SvxBn/WevrmWzKUaYf7SUltmqW9kg5YjhRc21ppqi+DQ3tDGidTIXKmM6iNXSHTjIWct
d6xhrxEOshQnkrAeNmJKdOyhXEfT0EzXcVQxy8gFeRFAkIWNntS1xS1QY+3EUwsNhZdyMwOp
0tq5sb5LpzoaXlo6duyJnTeUlnJb/ThmtLVtbTRjkpbFJpM65EQcxuFl9EgOINh1HNhKTPyi
n3T5KXcMErkv+IEQVlzFMSZ1pKljIFNJ3fNcJrO30lFnwdRHntReK7bXE+uPbZdbdPkGEwlu
jzx1R6nWpfcdabmxiU5U7dVLte00Igyo/sx2ISmtMR41/ahjZqmhbRifYG1WvtG0tHJlqO8m
jCJbGw3n1iYyucrWTENpq+HGXZkP9O1s5D6SONbwkZdOtB2iBlLrUKt1feTKldLUzEbqgxCI
dMwt7WwCGFNbn14YaNqodO1sHNsaWBk60jPBsUIp1VNE/yq/7b/tVD70Z/yXtzl53wfr9faO
zmRanigNnPvIUtdZNAJzLReG7uiZ2lo5N5bZ2LuUabo2da20scVOkhUAAIAASURBVDGLM3nd
pu55305lY6V0qmlrGm/ojZ6uUzcm1u646yMj9/Qw1pB6YubtCETeKPVdh0r8yoWXIUxLHEW4
9ZlLC48cWbhS6VvIXcvdtZVommpba1kZWds40nPiPe9G27KrlIaQsGb4HZx0h88/j2NaEpXf
qzF/PU7Oo99S2Gr7msv42k9vpXKfs9Xx0s5nzG194J4bL9DUtbSXuGft2qmeS/s4RtWcxLq+
GZpbRf1ykGbUXZDkYwknSQzK86iZkvCkLcLhVmubaiJlhuGtT6vU0tE1l+g6CihsKyzKUwNz
21vA8VpmFGIFLuOYW28kG0unhEMwi6bCzpGlK28qlT7nwommx/qGSiyceIUBrCvclpaxoZmt
tlLTfc/9ipUHrjxxJPGG99zzWQtbPW+aGWkZe1fbtdSpI0s793W80HFXx0RbT88ytv66+d8I
kUjizJc/UYzV3zLrdVZHx/o+54tSqU0IBitLLW1b11oGCpNwrs/j3brTcs9GYq6riMkVHblz
qfsymSoG9O3bOOmRhsxRoOabCnWIY8PQMAJlFjpaWtqGcj1F2HobCrn17RC+siAajfWgOo3a
oKfCXS2nugpzQz2VypFKoqEv03VmoKGprY/zsIhs9TQ0NOPxyGPbORxg6gf6UEEcAi95NZHa
yj3zf/f+p7oV1X963xe8baYys/O+dRxXNqEYymQ2xjJV6NZP7fRtda2dOwSY55pWGtpadgpN
dVRmK45cWRzfaldibYbO4lMuLKTxJ5QxqK+vQBbbeKUrkWjJzHTtVRbGKjtzE11rYw1XOlK5
qTya4Du5OnixbW2urW1nEgkkW6mVYz1rS0e27iv9iiMvYmu80jTyJIQnSSjcSivP7LU0PHUU
qqOFib6tuxpGmvb2TrU8V2lamOnYR4N/LbN0bWjmgWd6Ml01bG0QndBXz2mdrrKW4JH/l/Fr
fIK/6+t1bkc9Q7/HJOjKlY6t1M5IaqIOCbqy11K38fZObJXWluYSH2pKI/5ooxngqyLo2pVU
oWVvq2bgZOioEW1LOx1dIzs9J1IrPbm5c8eaEr0YQdMxtnZhYa5SWXmmVBnH71X/OasIPCrs
bIIPuVUp3TiOx+ggEizN7U3CdVU/rrW0M4nOUK6KMW56q71OY/tJPvY/eNUY3imlPvLHbzlA
n95KLKT+Tpm2gaX3dZxbWcrs9Gx0te2lsZXWNdxeYhzTplwXI1VAVNpGGgZSJ9FTqXtl7Zgn
iuZ4Df+tp4z14aT2pKX6aqxrbU+ts+5Kbfvora0k8SgvVa5UppoKey1bLWeuNewNlNY26jjs
eko1M7A3js1xq/SGpgcql1LnrtxXeM9dG1PvqtNsep5quKsVL6itvTKS0HpeBjWdxFjPHB3v
Who7dUcSDIC2jpadgbvaKicquQcGjuSGQZloGUgV8rjrDuZwdnH4/8v+2m9vR5/89/6sz3lf
4kpTX2Khowq/WQ9Toxjd547t3WgZWFnqa9o5De/yicTAykNrI00dqW5w/mpoyV33HUsVTkPb
3DKSu5Zo60tN3XFP6sRDRwbW+rraandWnbiaOzGzVUU11dC3s5bp6HnmrjO5G4XMfR0ba28Z
ObI19IahXVRd184MDOXONAzM9KQxjcniYdtEuzePDlHpEIi9i5H/3iGKsCYy71T2Xvj3XwuO
tHLfD3hDy5HK/Fa4UFipvAyNVH0wqrEjbR2VuaGOobGWYahjmlpKbac69hr6TlxL9bT1zEMz
U0s9ag9aS0OdltaWGmprYB6z02VEOmwj4qcyUaFthaGaKzDSsHdAtNX9ptLMTqUnMXdf39JY
UwM3WpoKc60AqO3NpNamOvrWFpo6wdlKzN1zKQtTd70dLyxdmms791KqZ+HaWi+U1zXt6UJb
T6kM/XfqSOmupnOJc4WNc0NDWyeaevoa0nBWFmFZyaNKLWPC9md8yexTr5O/h+v1TtYyHW94
JjPQ8lTDwNxM5Vhf4lc1NaxVjjR1TfTlShsNL3XVhOmltWuFfYQhLe3M5Lah0WmpXITZoHCJ
voEeWt62cSmRedPORl830txPJOYxPl2EKTfx0oW1qSfuKrStVCpjMx0d19a2aszYM7WP7oWH
MoMQwJ0ZSxWRB5FYOLMNjEg/3qgbW4mGZhxj6+/7YKzIUcTNXkXNkEVHpaZE3n1NL5HUFz3x
O6QqubvWnnkgda009cMSM31vSHxVoSnTda3n2KmtprWmvZZNUKD6BqFrz2zVfaXUxl7XRqFG
ZUwcybVdaWpIbWOOeBBbJna3vZKhsY2eZQCBUy1rK2V0opqRVFPDYqcG9o5MjQ1d2ciDzLhV
6alkJu5F6HjHxkhTYmkbwLO1UwtNRTCTBipX9u5gHy+PuSsltuEpqDScGUn8isLAwsSRewrX
UveMpApbDW/IrIx00PQFTS81pHbGsYlXgWdLQiBR3uq0SqW/5KddfD9tRq+3Ohp4y+904f3A
RJ3aBhK/YSkz03ZlpRNdho2djRsrlUxLP2yEiVOlt6U61oZhMWnbGWgpnKhCs9M2sVRInepq
KQy1DfQ91NTT9MBIR0NPZikxCNdaoqkpJ1RDc4mdvguFc0NreyOZFybuazm2tta31Nc1lATY
qxcHs0zPSFdD5dog5JE1UDWztlQoQjleT4qoVdf7sFNkt8yCPOrJNOqnj/zpTxB7/RtfpaU7
fkA3YgeOfaBr5wMtDcdxZD6ys3AdoJepjbWRC6mpvj2acX1zPTd23lYaWyj0dD3T1nBmrhdj
+UMNMHJiYG5gLbM20dBQ+/rbQajqKOSaRo5USj0jpQsbTZ2A7tfbf+ZB1N4DTVOTqHkncjtd
V7rWt6+iuZWOua2FazUd8tzKe6FLr43Nb7jrWTj4VppKYy/MzMz1nZoorextNcz0Lf2gnbYj
HQMvFe7ItZzoa0ntDZzoh1Sg5VJupBvWo1wdKVW/xPYx2zzEbj71n/jzsU1/36zXe1gb+W95
hMcq/WjF7kJ3VDtwmrro2N0iu66l+naO/KKezNqFhpHCxCbsI40wZdYqmFJiqCYZZ95w6sxO
4dSJ0kZbK7pBO3NtS6mxjZnMwiMNOzs7E3M7z0LvUvd1Ermd3EW4kboS55IYbdfmkRN9G0sX
5va2tpoazp3o2NkHT3BtYx5Q2tp1h2/omwgbxU4qsdSIJu9SJrWUR8/g6/6T12SbrOy9S3yu
j81demon0TNXBy3NnBurSZsDaSjJCqcqfUWM0LuScIDVptT6kFaoHWmH9vVe10LX3sBWX8/Q
RMM27pVMWx0Q3giHX1tPpSHXiSp3bmpqr2NhZiW30ZBHV+kmenPXVvZRf/XCqlFoudTwlpqp
tXfkgURq6Z6mM4WPvCPVjtyRtiM/p2nrykpb5akba2N7pVPPpFbOpUpHWlElP9CQaPohuSQq
p8zQ0Km+gSKELonTmCAOwpjSjAZ/ZhVg2pUX6uTAl/6dT5kI+ptgvc7DWkPfUmZhqWGijjWu
zQVNc6nGrQ63DsLZGksM1EE0mSr0011dHR+5K9c3M5Lr26rctbM0t9OLmudM00ImdVfiJqZo
a4UzPTPn6hlV3xtKC284V8pd60o0rEwtvIm/buhtYzNTd6UmOnpGnrljbhSt2fvhCD93fjvr
S2X65sbaOqE/aoXWaIPiYziRyoH/Dbvb1m7bwRDQjGNBJbf3XBkQ+Nexfsk/51/VM7b0Q+54
38bS1IsAnD3yzF7mxHXYc9peSLTNdaQ6Oj5QxMRoiaWJQWzYpdSxvUdauhrG2k7c8VhqKHOt
dGIv0bc3d26qYyexMJca2Jk5laksDcPz33FsZid1xwJtPalTlZmurpYbRzq24Zi8xrGBtpFj
dCSWCnMfSWJrWpvZynWtpJYWcafu9K3MbDzX9MCFqY2NpWOphdPgQ9VMz3OVUl/DXE/DqZ46
QScxCv9AZhuvpnrQcdDXHajg9Wuqeavjqn/6x/6cL/mk/PG/ZdbrrI52ftAfcKJpae/3WntP
7gsuvDTQ0nTlPG6UhYfWNkYG+iaudd04VToykPtAKXHHtZHObTs5i2bjkToC6J5jNcK0575r
c+f6kiADTjTjTbnRUSotw990KXep8Dg4jRf2xqYqK7kiCuemwj0jdUZcfUirtBUGLq30Jdqq
uL1r93nLzjBS3dtGMXw+EIDqgOmDFLA+tNUEyI8jVF7dnMLk8m+9llY2tVG0dD9SSybYSGLa
VLvYFnJ1Vh4nahNww8pJ1L09SfwcpR7O1InCHQuFVEsPSy17m+jbHJLbKpmNtaXKzi46TpnK
TB2iObeyVtgbK3U0w6DbDI3Y1szOua2mnbHTSPOrjciFjSMbF05sVea2CnNjDY2Yd/b0dVx4
wwhNk3jd1EfGc1/30lBi4Z6eC5da4UO75yrEuYxsVLJIdls5sdeQ60e1k2mEojuPa10LR3e3
OvTDr+8drMn1SytXuvJX/FtuXttd8D1br7M6qtnBEyt19PCNgdSvWmmZ69pou1LfzKk1Tizj
LdSVu2MksTTwJC7GzMxE7sSppkTmV9VEnam5hwo9Sws9p1pqyEhq41zbkcfuSZR2Mj0NVxZO
zF2aOdVTODE284aJx4aGxvb2ujHcfxCN7/uawX2sgV8rCwOFF97EylxNb+6Fcmgriwb8Bm2V
VDM4R4eB+UF1VDuSqttfy8LrVUavJvFx7NynvxIv/GV/2LthUm0789xnDOz8kmsDp1KXoRlP
XTiRKkwcRZTPzIkrUyO90CQPrayU7mFhr3JX36Wmo8j6HRhY6OkHN2Fh6NI+Grq5wgC5WdTO
e/VWSFcRk65z2xAGLOQ6Kl0NiY12SDPqn+d5MD4za9fYOrFybqPSMwtz8Nbc3s7YRC9sSltd
DYXP2ZkZaLj2Qia3cKQvd67QNXGsG4KCno2lN+TGaEeroK+ma6WxSVYh+ayvexa0p7qfmEnD
IFPGPO/KV/1xF99PjOzDep3VUVvhH1A7pceW2nZuwoq6MfHQibW5rr4abfbQxqWmnpof05bY
eqSrDoo5knnTSulIz8qNUz0DLUfuaCs1NN3RDY/cJC53PfdYappEs3VhZ6G0CujJxl7TVual
gbGVloY6CnvnRqGrIffUROkaj13pWVjaOA4/Ua1TulGngDzX0FUH3FQyI3U8ZD0FKsL59qoR
mUaFUI91XwURlLfV0t5O6Rf9uU/ZsfZqJUpzKz+sDg54GbOrmYZMS6mvo6+4rTwTlZHSuQoN
XWt9czXErm0Wnv8aYLewV1rEIWOvYa5rF6rvNBxwDR1Nzw10sbKJmuqpwtC1efAQdvZmnrmx
lhhbWdmZWNhZ6oQle6kyMdFw17WJtsLKVFthrHRqE0bVsd+pY+XYD3rqR/V8xRsudRxpKR0b
+rIkXhAjG2v0VAaOnRuH+LPOaTvXl8fPXTjWlsu0AsCX3l7/elK2CdV57dCra+KtAz2qjmev
f+Zf9Cc8cvUan9zv2Xqd29HG5w2cujSxsnET86e1vWN37O11bNXcoq6FiSs3chsv7CWW1hYS
Q1tNM21pZJbVyes7AwNbgsZYt55zbUNdI6cSd5zpW+k6d89Mz7m+sdQdPRsthZGuuTyAa303
7uhJrR1b+5rSiZEt3vYZnMvcdWag521HhsFM6krlTvW0dXU1HMkMdLRlZhJpdANaMcqvc17L
OK7tQoZZhVr7lburZnTX1dHf8JOvtULayQz8sEzTNlDBPSe23tFWm1WvZU5lLvGRnjOpD5SG
Mk9kcbhou2MTpqC1FzG84MPA4q0sgsfdUNi5sNGXWrqjoR80hLautpcamloudD3QtDJwFgeb
z2tLdXxOrtJ2rtSXGWs58dILvGlj41TXkcpd3WAzHkftdDg0L5RyT8zdsY4jIFtLHV0nHpk7
1rM1wmOdEKk81AudeVtTXyPMu7lGSEdTxa2C6aC6r2dmHMzUiYZX7sUipmkH3fpabuxX/b/d
vNY74Hu2Xud2lGv7Q/oSjy1tkOu6trLWstO1kOlq2uvquLLQ1PCGj5zb6cjMVHo69nKnTjFw
pLQ01Q6LbFvD0lKqG6kX7Xh4S9uYqqQqLx0QGDOVzEs1HbDtJraFMS71XErkNmp1SV/LJHSx
Gzc2duHe77uUWYfNduy5nZV1zFryOKQ1lZbWupoSlVYYLoRe5lCkH6wQuTQ2o/2twbRUhZ57
44uvGdWeeKGt7YE6xvtS03OlrUsbHS3P5BoaXhrrGjnR1LR3LJdL9fX1dR1paBvohmn43EAn
Mu5bjk0d6+nZaEbi/JmegfqgP3ca1opRHJeWSnl0oPLQNbVcy6UWcWhfm3s7QtdrHdPcQt/A
WkNbx1sWBmrE6zpU51sdZ97Ulus6tnbsXKGwcOrUPhjsD32gsnWhck/P3kKh48RIW9sgEk1q
FfkBmtz0yuVW15O78Camt5/5AbBXhi24Pr6VDrEItR6t8si/7qvfn5vR62ZlN105so3DU2Jg
LVG4q5K4DE7RS2nkwHPt2NrbKl0TNRvp1ExTQ08dIdg1ChvJuRd2Gk48j0NZz1pi77OYh0Bg
pifRdeWONKZt50pLnUBbLQILm1m4GwqSwj1bz4OcdGPnXSS6oR4u9Rw7lnvs1CC6SwN7K23H
SnOFDrda9Dowsq7iSgdovaiT6lWrs3ea0fLcR0/pYKzd4us+XfPsN69K4j/zI37c2JnK2yo3
zg3tTELns3YHH3kud+5NM1P3JD7U1Zdb2upHN+zYtbWOjqbUTMexvaWJc0fe13XfyMzOnTi8
nUVLumtga2vlVM9aIfHAzNejjt0YamiYyrzlxrFekB3eNHGEG13vqtmdtYi09BUbN4YGcrWi
e2lqahOwt5ki+NV9C1uPHUt1Q7eU61sqnYWbb+gN7dvrdUgC3HvFNq+r/+oWHVgFd1yIGQ5R
43W0Zh0B1rh9DeXcdpJ2Vv6cF99f07SPr9dZHQ2d+QcdG8R0q+fUsQ90NBzbecu53NJIV6Yw
cOpI5jPe1vUDMgIhuzVwbmWvK7Nypacw1wzK0VxXbhuNwhq5vrFXmtvKw4DRVYQ1N3Nl7djW
sRuZjcJM01phbWKMuZ1Lg6ioGkZaSouIHMjU291MKyZfNWspR9sBsJ4FezlXhad9H6DdemM6
IDaEvlx4mnKHiqm2ktZigDSOFX/OV17723Hv5yy87VgSGqOp50qJCzOlOrh5qK8bEseWGzdy
a00dG+fWShvHpjJLV1aSCIlqalo5MrFyoa2wjOqjFR2UmdQytMgLHSM9JfHa2EavaW6rksfw
4Kmnah7U183tbG2sPVO4sfISG7mXCiMtI31DG0N3rNW5JDs/5kxL20OZdzQ8NYpG+t7awJmv
2crNNfQC2HffsYFWjBnyaBmUCtTV0EFZVnOuU5ki5mpZHMWSULnVo/8ENxJTB2zxDDsT/47/
yNde87X/Hq7X2zvKdP2YhaVV+HI29gYWXmpaWVrgxKm9ntLATscz60CS5xpa2gZOQ7hfaUn0
Q1+79Y6epfuOvKGrcMd9n3Pu3LvajjUNdHXtHIIXh4Z6BkYakXpb6Ep1JE4M9dxx5K6Rwsgb
Gii8bajrgWM9Z+7InSrs7fTUNJ+6v5NoSYk5WDcerzrGMgmY1yF5vi7W9w5h2Ic3aa0z+Xho
UP01NVVy7z0//dq3o8TGR94MM0+pq2ukq2Ov6+RWKXVi4ULbTsfC2H2FStOxSsPamb0rw/hd
l6EgW9l5aG8s8cCJqaWuhqmtgdKVdqA1FiGPuDExV8TLpKVjpWug57lCHTTUNDK0tfHAkY5M
wyhG6wM14bOtqWGlbWOqYSBxba+lZ22gb2qhdGWqb+G5uX3kFQ80HRsr3HFk60TPtb6hfrw8
aoJVEqP5KraYNHqBdT/wFcGhvB1SHNgAbvXXIoSp/m9roOAL/w9/wYe3Lsbvw/U6t6Na1/F3
hcStpa3UIobDNXy/IzO3N3Nq4djMQKlw4CfWho+lVGmjcGUevp7NbR9m6vNSK6ljB1BFLcPb
aajrj70q8iXqvtIOa6V9jP5reNdGGpj5qRtLLVdmCleWbly4NjELYvc+KJRts1ARbcPIUYO8
Cln4jpLQVefRoarfkFU0sMvbFrWogg7MbLfdhsNYvVJ6z7/n/e/CnZHa+pIL72rbx0ZY+Wqw
DKa2HpuZ2+tLLVzb6sntTU3sTMzk5pYKK1tzpSNrNyh0NXWcOdJ3V6GjqxOTtJ7MsTMtJyoN
lb0jZxo62s4VjmV6Mn2505Cj5h44kmo7lyu13JVo61jHZDbV0NIMqFnTkbna7JtrKA2MFCEM
KCXOlEEcumerVLrvyEuZpk1EYM11HWs4MDAP/1ej38rQkCUO0d6JjUMEVL1xrbGKGjSLCmtj
ZaUhCdrDWupP+6N+2mPl9+9m9LppkJWGH3dqqGdr4aWOXNtEXyaz1LPynq/JnEW6Qqa00lTI
gsicWGCKazdG8XiuZHo6SitdR250tN2x1kdTbh7v9TpNtQhkba3yyONGr99fdZBfrfNZyuOU
v5UaEu/NYxSachu5xFB6G9xY2UgV6vDuKhC0dYhzDXWvMzny2zdkFW3rJN51VWxPr8AiB4r2
oTJK7ZRu/Jv+s++S/K009RVPveOupo1HdiYqlZm5ZaiPdhZyCzNrTZcST/W17e3VoZYTuZau
uwo9w8CnNa2sZNpacpW39C10nIbb76F7zpy66yxMw31DHWdGjnX05Y7C+vyuptyRezJtdeBU
zyO5MgSa9WFvp6MVAL9zU4mNncpLe6krp9auLKw8s9MIvU89PGnayvVt1NknNSZmpqGje1vv
1p9brSdLYgCxj9fXq75S5RDIVecKb9WhoTVXfG0XwaJre02J0p/yb/jl7yfu47der3M7gqE/
oG9uINHW1o8SvAhE2pGu1I/L3ddSaXnHWkeGIx2lyh2ZU02f15F7oOHcwEjb/bhR3kappzC0
iTfgyt47emqnd/2OPDB66k1uLQtneI3UryS2RlIzK8+0rI2lForA5h60xl0Nc5eOLKWmlsEz
WuhaO9ChxxaaSnNzDRt7a3mI2g6soHq+tr3tI9U6qUOju+5F7GPTLG19yV/wge+OaTJxSMT9
feZyw+hl1aGFdTdlobA381hTze3cuW/nqU70bjKd6P80TS1cqDNkd2GR3YfcoeelVNdMqqFj
ZWOhoXb1Lyw1raRudExsY7tYRtVRhQSzFpJmCl0tSy0jE137GLt3sDF3rLKL3+WFmY7SWBVW
lsQznNvIbO113CgtvOXERyaOTb1lYGGqGUloB/bCWnGbwlu/SuqXxy56Qqt4ydSZgWtZmG7b
UQnV+vw6BbcOnlj44/6kr33/NrBfrde9HW39Xd5249xCW9uVF/qOfYiRO547capj5Uhq6JGl
uSuXMh9YKJQuPVInlc/NXetZaJneHrI2xlrqRC02Wma2mppurK0j42MWD3xxW+5maoZQFjVO
LVLbYO1r1nIvrD2S2XnuRj0hWemoFB7Z6OGFpdSxSaDkdubW1pY2RjKVsdatdqRuVSdhE03t
bdRzsyQ2u0MHQWxG9X9X11FLX/NnTb+rN+bUO36ProatsZchhliaWKphsqnKJiZAlcQm6ty5
0jZ4kje4kli50HRjYWvkRG5v5cSZfdhO23JvySPR5J69ob13fUZf4qHPG2oaehC1x5vuq6TO
HbmQ+4xjey3P3HVsbOrIwA5vuCexcuKzKgvnTlQe2blnY46uE+fWKr/bwue1/Yq+paGBvWd6
evZqwtONrpEbAx0ddTP6kPxy6BiVDgl5G1sNCTYqCxlhd6kBbhd2FppaNqbhk2yYWXjiT/lT
vv5dvOLfw/W6t6NjD911ZRit5IaFE2u5nobEJOiOc4VH9uYSM2sLS89vNbxjbTeeurGXe2zr
vo3n2s4DbfaOltKZt52E16gOFdrpO3LkWs9Q0yLmX6VMK+jDmTxGsHVDurQxVEY895Vn9h7I
PXOipW9lrDJUeGGip9I1c6BabnTUeas9G3sbK/N4V+4CoFV3hOo/cRFbURldhjxK+QPhJndI
r9h55i/4eZvvUnVEXSG1vetc4rGe0loPmfccyzS1rUwVNl7INOw8kkpMPI7ezAdxKF6qnBoo
PDPzrpaNhQd6mmbuOTVReceZG+ea7iqs9QzdMVBpOZWYKqSWnhmrM4oXEg1TlxrBsWyj8txY
wyiU2FtT1wobN5ZSrFzbhhX7SKKtkGvYy22kOhrW1vbaVtp6jh25CjFjT9vWVie2o+x2KnZA
69YdzCxq4VZQrChC71975OZqPlaqqR8DkVzu3Mpf8VX/pp/x6LWp8H+Trde9HWXu+92a4Wxa
2hspJfrOFeZhi6itjC9d2wQgf21sLfPYWIeQTq5sFB7omNla2lvY2NpJvFBJzbyUmljbmzuT
GLsw01ZJTEyjxZx7FTuYxMm+fvx35p6YeY6Nmb3UCwuLAGhdeOw0api9RfikNuqsh7Wmrr1F
vC1rDncrlCSt6FHVqpJ6ClPf3I0Y8x7EcPVf620nVeeFXfiqP+XRd/0eeeFXdN01szB24UUM
+6fYeKbStnZHqu3KVo1BY6OhUFpiIbVxaqGtMNdGaW2ssDOVa9qZOdOzd2ZkKNd2pNBXqZvV
DV0dPamhU6cGRpruGjkydORUV8cwzCv1y26grXDmxEjDibt67rpj5ERLR18fA0M3fthW7p4T
C+fuakrsnXvDxtZSV8+jcJnVYtvaFtO+vXb10IHSzNja1kRibWkiMTV2aWxho1JHencDP5JH
3Z7rRCbNT/r/+Hd94OK3ymb0+rejjZ23PXRtrmdiba0pd2NqbeOxuasYbT5WRHP7q+aKyJdo
a3qpbhw2JVoqqUd2MSN7pumhqaVzZXQsKg9lRuYKNXumo7K3cqxGvGahgc5uh7JVYN9ymY2v
2mqFoXOj8NhcZu7GS4XM2EeehXBt55GOGzfqRPqlSmZlLXFjbGwqDcLT3iYA9NuQxNVzl110
GPYat59dErOZxA6px/6IL34POgilhc/7fXq+bG0k9YHnRvpeeF8Njl3aaLjxnrG1sSusFa5i
k38il6uHERcBRMv0DC1vZ2HPnHjDzsiZE7merqGuvr6Gnp6OtiPt+DecyA3V2bH7iCCqZC5V
Zmr+ZurEwM7LqGe+HshanlmZRg2+CqztxiySSF64Z+2FhqVBuNreNXDjSmEvM9IND18SaqK5
KurZShbAm7p+yg3lmgGP62sE5eHSImhbbbmlIu6RL/tJf94vBBnqt8x6vaps+LL/yI8opDIn
nlh6Q2LlkTuONIyVKu8ZetsjuSemdhomNjaOVb4SRtSvOHVk7etOdWUW9jL3fBQX+UM0HXli
ptRzberMRuFaaa3QMlfbQjYSvdDRHnQ/tdZnIVU6cWEpsXapaW1gY610oWNp48rOHTM7iaa1
uSstN85UWlbaaiFBU2GqZxAA/9QB3t/4GAUyvR3v514pcdPoHZVhN30aWLjv/tp438YjZ77q
0ksLXdcKDXdVIcdo2JrL7Rxw++vokV05VyfKTSSWMZtc6LjRlbpQSTWcGkXHqBuqm4NzL7vl
H9SfU80H6lkZ2Kgs9a1UWjI7qwCOPJB6iuPAmZwpzD3XdG5p5tRUoobUDGXe0pGbeanvXX/D
SOWZN7wwkHli6rlOxEYeKTSDONqR+JpM7t8w8QU/5vN6UeFmMWUdaxrKNLTiqu/UEOamMma8
pS6e+qK/4CNPI+r69Srwf5Ot110dwbXf602VprGBgZWVS0darm1trS1cWbm0NLeIQ1031EaV
iXbokOrR8SYqpZ2dhr2+xL0Y1tfSyfqd29Dw3M5AZq/pzFANNssURnK5bczVDsekraWFtbZt
VCc34eCqc2xPHJkZ2MSM7EbXRmocjv+5K4uwC19YeeG5ppXMlUOORCmzif+tbG81KaWPG2rT
26+t+0qX/oSf/h6V7ZW+z2mrCIbQ3HO5jYGNmQ223reyUFna28qtIiRqY6fQ8TgqzYVLldzC
U4V2CF/PceHYUMczHbU1opaRino2j1ohj4F4U52PN7K2Ck/hhceSaJ1fq3RM3dja2EakZ2kr
M3XpuZ0bPdMwbO+ipb0J49LaR3Ymhlb6hlpOzGRxoDrTiiD0G/+iP2ngX/JlP+U/NzRSSO2C
zrBXM8PZ20jtVS5NdWJmKvTuX/Gz/j3/gZ+JV+pvqcqovrCvf439Ef+s32VpFJqQG59TmWua
Si08l2la+KoHGmYeOTczkHmpMjAxVmjbel/lVJ2GnuORwgN8SYGZ3Nd1DQ1slGYqcx+6a2vr
QkvDPG6mLOSUaUgPxbZwpbAwMzZXo9Xva8ot3ZFb26jMQsLfsb+tAZZW2lZRkqf2OuoMrTqs
eSPVi1ZnqRPH0U4I5bIY/B9MEAdQ/z7Uvfx1f/G1ELI/yUq99KvuyDyzc+WZdrTcX2o4sTE2
cGqiobTQcKnSltna2geyNgvxahKWjDxEsGsrey8UoSJaR+7dq2jFmih+SF2pTTNFaIJqxH/r
VhPU07LQknhiFx3Knftmcu/dDlb6Bm707QyNrbxhYOM0eFOpR96WK/3tZu7qSyxduxuIl3uR
llcHQMz8Uf+Rz8ZntfPC/8nvkur5PX7U3E7iC85C9ljbr1PHKo9dG1tZu/SBx/6aBdHV/C25
vhvbUemZP+6f8KNxwubI3t7extLEReiSW96wtbO1NVeYqkx1rOxVjlyoQ/pWWhZ6moYWWuZO
bZ3bhOb52KWR0rXMCC0rx3JzubbUytI9aUw16sJ/HxOsTeDix6EVf+5c6bnHLnQdeekHHJvL
rPU14z18bRDf8YnEI4NQYtd8v6/oSEOnXWey70MU1wnbZi2mS29RbAcOThLf2d6Vuex7dpPu
PfKX/PedGCksjTwOQmKmtDWwkGm7DIjrSmUlwyaq2rm+cVggergKS3RiHrXE0srA2oUTg49N
ILP4tLKQQxxsqQe1fV3dphoKW8f2Er+oGcTPma2RgbWnGmrf/97Ki+hG3Wg6cmJmqe1a18Iz
PS1f80P2rjXc6Act+0ihUkda13zQSuXn/TvfdGVKf0Om9FPqcIKmYz/inwxp7FbDRmXi3/ZX
3KjncQeRwGGI8VtyQ3r921GFK3/JPe/ohIdZCP/beKF015dcuSfDUw2JFxpmwRq+NDKwMXbs
NHziG8xk+jI3Jt6MQKGNgfclvhaZE1+219N3pWmlF6aRmtzduG1lHyZtdVrDysrCEwMrmbGx
n/ML4cL+/QrnbuL9m1rruLJ1pg4p7isda9mrjKU6Fnbhxhta2RvZudbSV9reQt4OV+PAfzzo
eeuHburn/bEQzn1vVuUX/E53zWWm3tdUsw0npgHlXUVM1BBLc11zdUTBivDzLcPd1bCTa+qY
24SyaGWoh4Fc+/ZxTEM+uI9PpN6UasfcVhGTrEQVaS6JY21NqRfWKvOQYW4tDN04s7FxT8tO
Wyu01lvUpKyOlomdz3miqTDzricKiYWnGkZKmSrIVjUA5j/+FlzGgw2JGfbmPvITt5Xuq/FJ
/VPubv+rb/z/v+XWd6M6qi/OT3lu4Ejdmtxp2Vso7e19JLNxY2pmrTaE1H6egaaZzCo80Dem
8d+eeiTR1/XMfRMP5NbGej5jEg3VzNzSvUCUnGlY4qGtubZmuK/FwaCUoevG2qkbO+fuqazs
IhutslD5QFPqnpkbuZGFxKWec3tXSm1bNQVpYmGv0LT1QqmwNUfDTEEMwstw2O29Shzd3zZv
K3sf+A9cfQ8tAnVF8UMeuPZcamSjLddw7spLE2tTU5WRbXxSqyA2bpQx5q80zPXt3eioNH2o
paXl6+67b+KRY6W2hlFk9u6wlUSnrla0192o/a3+qpaTTgyQWasUJrYmdm7kGpY6IR69llv5
0PLWA9iM/lfLVFupsLD2wrWZ3I1Lz3WscG5lrWlnrU7Oq2kR31mi+PFN57dcP+g3sr472xGl
9/yL/jFDiWsnGupY462OLyqUCmvXzvVCPFd7m16E1Xal58Qs4l4qew3nClNzTUtzM8eaJq6j
aK/zN77gGR5rKd04kuOJjq1rDTVcnl14w2rB2srcWldP5qd8yfsBSa/wc15a+wM+J/dCS1vH
HQsNZzIXWjZO8cRA5q4X1s51rAyV7qoDmerQ59whez1ValurQ3j20cDe3FYDHb9s+j2+U2qk
6tYDmY/8RYW+H5drOrX3ob65ncrQ1M4Ds5B91nl4NYxub6kwsLZyxzRmSRtMHGtKrQ3j+h4g
HVVcHQ4Ksbq+Fer4egjAsUrbXkdbz5F7rr30hoZrMyNvKj1xX+Eja8cYy5zpeupcw5G2Y191
40e0fdEXnEnd9YHj4DdxrA7xPiHGK4fj1W+vT2V9t7aj+s+6wd5IpbK3DTrMOy5sdK3cC6vA
3F7PJEyKGwN1kFHDQp06lXiioxW+qpeOPdNWyVSu3fOmElPnGrgwdOI5jhRWETEzsLZ2iKpO
7WyNXWl54LmVzFP/X08+Ns2qbCLk+8jXbLX1zDTVgZT1O7/lQ6cyYyttZzLXXkgV7nqq7djS
Cwz1LZSGGtFMb4d/q9aGV1EPTHzkX/X0e3yfVCYW+h7IbfyqqbHPK/yShqa+pspdc3OFO8ae
yUMOSkfXSzNZTLTqZvQHTkK2+tCZlg8deSh1o2dorh0bT71qt9w+dFr1cf9gK05jk9qHMGAv
1VShY2anIfMi5m7PZCoNL+yNpLGFpmYSz11ZKzxTOPHUkdR7KmsNR0rc0TWMTXWjI7OQecfP
fI+vzvfN+u5tR5X/RFfHj9rFOy0z8ralsY7EWNfO2NhAy8ozWzXDsdZsLN2EevlKpdKzM3ei
8FJTT2YVXJq5Z1b6dla+bmCl5Zd0dCQeuyuxc+3t28nKxiG/gWtf0jH1zI2pK9NvMVqvs9gq
A1svpFrmOk5NPfOGttJ1SO02NlIzWeSH9LUMI2HlSGGpS5AL0mjJHgr7A6qUf9V/+r2+TSSa
Uk+88Cs+8tJcYiUzNDexkCtNtfSkJvq2+m5kJs5daTnSiMjNXFfhyhZLR3paSrVW6UP3Q8FU
UxHq+4Yy2FLCu1eFZuuA7KXu+21iq6o3pWNNc5k0SFe1e76nr7Zl1zELXYlTSw1rfaeYmviM
Z7p2Cm+ZOZZYmroKanvqVB1svZZFpslvr09hfTero60/I/OWnsRax97KR1GRrG2sgzO9MbPA
NjI3c7m5uUujMGj2rWwsDaTmVpF+OlUotQxChd1X2aJ0ozSPBmfPu4FZfSjTtIrbfmsSbdUb
P+tnfPXXKcJrxfUTG125vZ6FnqWva0vNbIK01JJb+FBT09IOYy0Xlnbx3k8NQ+u0kYWjqWbi
ZHbmMlz61/3F3wT9hsrMz/gRW3/CL5moJOaWhuYRf8CVNEiNqZGdnSJmjM1bgWfmrjqDfq1v
ZyHBhYfBh6wTZNeaaoLnLoSQSdRW9Uri7w4N762dKiyq9bQt1TNTOpWZmkktpKbaUk+Vrg3s
nBrb2bkO08bcwkJu4pc1TS1lbsyC9Ni1UUpt9Kwk4VwrffV7fXG+f9Z3czti6WfNnUv05Db6
7mNrKlHYeebYwNpzpxq2zkydSZ340JEHMs/1PJCa2WsEvOOOPpZxg0zsfM25hl8NZszaHW0r
Kyt37I3NJY581VDDkSQkajeu7aNn9dG36Qi0vOPY1l1bDXXWaGJt7J61hmMta4k2po6kpkH2
O5aZWrorc2AtIaC5+1Azl+Flq6R+0p/8TbAZQeprLhTWbmIbeBhVakshlbpnL9N0IdfSkCik
uj7SswmT6NZAO45da2Ra9jILp+op1Ngo2vsf/7P3hDWDQ3i4qCjryrY+jLGVakrk+irHanvR
UGVpbKurMPem1DNzZ4594EbTaRiUBhJnvupdLTvvurFVw/amerZ2Uh3LW6jI7nvgIvy+Xd/d
7YiPfNVnonDOJO5p+2/6z9VR0XMn1kGsLgztHDl2YWKFgY0i6qqZt2ydeqJl4a4bJ+4ZmrtQ
2TrXcaaj5QJt91TGRpFSm+nJI1eifUuZectn7E3M/bVvGzt9pnBm7Oe9LZO7du2+TMfUGx6p
nLiQ2ah0jKW6tq4MrPUlhgG238m1FAGb34fS6ADyeupU5id+04T77Vy5cOwHrP2qrcpG01Jl
7thYrm3qSp2AsVToaLixdx9Tma6e5xFQNLeU6Ol6rowjd0tT5kbHXSuZTFPjloMgsGVJbEbJ
7YG23hwvFbbGilDa13zzVYRFrFT2JhrGxjIXkfBxY+LS3iLuj52GlZXEYw9tfF3hSqE0sDTU
ljkOJ2QtMviV7/mQ4ftofTrb0ec+8VcmNjFlqf+p6dyJB25sNPwd1q513HPjxHPnMjMrp35A
z1jiM+aWWn6XxJXMD2q4cO1tpa3nFs4sA/nwQ8Yats7NrHT1ZZYKma6tyv0AsTVuraylmYn/
1Orb/kRFqIx/h6au1NDQceDEdu7bajiTmMsd2dlba3rg3FTDqcoYnQBsHN0Sjg5gkdoe8ra9
P+HFb+Cz/XbrK5/C7/HSL/v7/T1+2H/oi2EJLiN+p6FpomWuzoit+QV7OwMdS5mmuiM2C5BH
jd/oOjDGKxt9LccGoQg7CBxrS+qBb1D7915FBGX2SjsnkXPSCJhdrTArlLr6KjOZN13qOJEZ
60tCarINOeSxhTMZcg88caTnQ3dtNAzs9OQy5wo1bTTB1l83/lSu0G8vn9Z29D/9DX31E3eD
zVe/5d5RK5Nydd56w0Z96xbBWe7E39UMmU0klda3Rc3X69lpS6w1bTQD33XPzttSlbWmpppe
XUcMdqVhEKluDwapnqVj/+i3/f4zD91X0wdrnEhuaaC0Jboey7CVlqFn2qPtWCq3dSKRBz0g
8Y2+wSQetam57nf4Tj7JOvKH/fOfwnZUuTGWu+OBX/WzoWBvybwMa8bUXkfiUkNma6xroO19
fd2I8En1pK7lho5cmutHl+ckbLeFloXMyP5j205dSx8AsAeo7yHeYGdjJVOFTnytstW1DwPO
JK7FU7mdD7W0Teykbpw6NgmhJDOJnZ0ntlbWBmamCpWuobYimEhJ2Hee+utmf9Of7W+vWJ/O
dvR//A199Ykf9o/43QYoPfJnPY/D0RQrhRvUkUcv9G2jFbrVUcYtf60rdcdYGTf/0jFGKl9z
5l4McZsGnikNtVVyuRNDDXfCY8ZpFPeF/9pT7/sr/tq3/e4TLb/fH/KhgXNsFbZaKktTD+zV
8TwsFJpW6nSRzJl+vMlTeyfh7D/g1vbYarnWk1j4a/4Vf+NT0LT8a/55/9qncI0Ta3/J7/VZ
H/qsP2zqrhoqPwj6Qm6hlFoEp3xiZWCpJogvLfUU9ubGhrb2gcPr6hoonGs79RmZk1Bmvcqj
Y+sQfLlyCHuqVfSZRnTa2tEA31iE+ptK4Ugp1dNxbeaOxKmWJyojS6TuaODEM5VjM3vDCOqc
uSOVWTiLYPACK01Unvqvf1t39Omt73bvCC79lP9udEsqQ591ZGmmq/LSlY5cz9bGXQ07hYe+
5h1PDSxs5DInru09MQ1hP4k7xgor9/W1bCWGBpoWCg9s9FWObAnUaqnevkoTAzN/w79h9R3e
dYmujs9qabunbW1nI5W7MNKMbtAuLCj1+/dutHYXzoy9MIg2aFOdOLtXUwrW8oBN/IoX/q+e
fwo3+j+OP/6pXLVK4n3/qbe8qaev4SKMGG0tK6X7gdPrS10Yuokwz4dBXci0rc2sDLXdOHNk
bSpz18zWykbHRVg9DhtNDcvb3pordtEZqqUigqd0wL4mKnN9x8T21VRvpTX0teWQs9f2Uho+
trWG0j5isztSj53qmeorpUEWbclvccE1lWrhX3D9Oh6R36rruwEY+bWra+t3xvRo6Ym5l1KV
SxeW0dw9cmOIXKGp71rPMuIST1V6znWdO9PxwJEzmcJKW6XS0TUP136l0NDwVEelDkM605YY
hXuqzhLbKjxSfZvmcaLr3AM/4m2ljvsSpzJ9R1ZKb7pjpHAn4gP6Rk6tdBxFtgV3NDUso2dU
hDUlkVjGdG3mZ/zLPvq27fRPtv5xP+J/a/mpXbfKlT/grp2RQQQwnGpoulTYRwZwz9xYnbM2
VjqyjcPrytxUnU271VDoGbuja2+j411vaes4kmrK4k5I4jBd95EOOWX5rUZLmI8zNQatILas
pco2DmylxImllvtGNppG+lbItO1M7XQc6yu98DAc+x/IbQxt5NFqT2/r28S/70/efjYnfsx/
9qk+Jb8F1/dmO9qa+5If01aY4DjsEj19L/X0Xchc2emE0zlzz5VCQ2Jj4cbQKpS7A9cSR1Jd
DDzUcCNzom3pVMfQwNbQyExlqK8TSRSN2xlfquXEZ/3Vb7MN9Pwh/4gHziOn9kPPPLUy89jE
wzhMZl6aobKWWhgoA95WW3ybgTMVcJHKIbk0l5n6L/wRLz6Fidrv87/2P/+U5z7HKr/TznNj
PA9ZxhgbC0tHdsY2htau1eEIG1sdLQsDjBT2mgonKpmuYbAYE01luM72CutbengtfjhkrtRa
/kPIQRmzyJ0k6iPa6pyQWQgla8TeTMtAamHqQuLKIcqqMtOykNraWVpoGhvaRY8xc+5IM9RP
S00zC7/oL/nl20/mt7ejT2F9Lw5rVJ7p+Xf9T0IGN/U0rBLN4Avmmu4oXTu2k7k2MZCbOrGz
sHejbxZwi0IdItzR0LAmjChbidJcx1oVYc2dsIN0b3lHNbhjbuhvs/q2n8jchYfaYT5ItDwz
8NhDb3rsvpoMuTGIY0MekZBda02FU2W01etAyjL+WoX8sTah/Fm7T4Fs9Pv88/5hV5/ylbvx
M/4eIwOJvfc0lbpm2urIhdLATDeOrXWqWI2tW5prBaOoJ/dSZmvhnhM7HWvHmpruK0wMtGRW
GgRE5FWddEjr8DEbSaphH2OEMswkpa52ZKWVCkchJ9nJ3bNzpaFtr+HaUNtQ3co+MvTcfZmm
c3ttmU2omWq/3M4j/7Wr3zQijO+b9b2pjkhcmnnf73CiYaHU13WFlp3cQEOipaUR/Z2Rpwp1
XsOxXWhAGlZKhRM9x9ramvYK9/XMpd7UNzXzrq6V1KlTO01Haj92Qx3NuDaO0e1f/3X9YYlU
xz1Tc1fmOlpxQ1caRhYmMlcWploabswMpBpOtHS1pOFST6WyGCnXh7VSYiPxi/4t/5Wbv+nP
94F/zT/1qYz3v3FtTDT9d5Rm1pbE5n/pVFtqqgajbYO6ydi5vlzDiVwld+pY5oWmd2TWTmSW
2rr6kat2mH7WSRxlHJDq8MQDUiSJRnat2E5iwlYrkWqVdlPuix75Lz0JHlNTGR61SvcWb/fU
VsNIepsYktvYuy+XGenr6upGsAOphX/TX9DGl28/md+ujj6F9b2pjurT/3sq/0//K0dSS21X
drGdHN5/dSZ7qbR214lhEJqn8sinWkp04jYpzRybyg11zPWtQ0BwpLQyD6946Y4uHzMd5HJp
+LYbQer55pUovGGk6XNemusY6ejbOpI4M1VqhvRuox1xzOe2NhINK4m1RFc3pHqiMVsfQxKZ
9/wxv/SpbEb/tn/Wz7+W67bxyBpHxkaWTpUmjg2cubQO/fNWraFauKuh5cbAwFJhq43cibvu
O3Yj0zE00jHSMHVipFTF/GzH7YH6AKY7GEdKB0idED4mYaatm9vP/LL/MO6Zf8Df7URbaq5w
jaWmsX3cC0x0jZSWEVDQ0TTj1pBbJ8OsTfy0n/JVP/QaPt/f4ut7VR1BEl6hHzOys1Y417S0
N3RX4ZedONf1oamRtdJYauXStbY7Li00DG3snekq7bSdhMZlE7qkp3qOzdW31SIcVG3L/197
7x4fx1nf+793tbPSarXS6m5LtmU7chw5iZzYTuzYueMeLiGnaWkpcMylhdLmwI+29DQcoPTX
CySHUqClh6YHWqBtoDRA4fxCuMUkOIljO7GVWIktbCu2JVuSrYu1krxaaWe1+/tjnpl9Znb2
vispznzyAkuj2dlnnnnm+3yvny9xKtDbKmr8QtME2EgnN7BGlHgmx1rNLbyBm/ATReU0CWo4
ST8x6onh5TwxZkU2jkIVLqY5zTiDnGaKCc6JMpUoUyTES+lCQW8M6GKBi/wbF4qOp/n4R77K
E2V7bqMiWjbKOHVEmBUlLpoDeZ4qPCjE8KHioRmI4sHDZaapw0OECCqNgn7MQ5hK5pnFTYQF
ppkVzNfzVEhObDdx5tCiZB5iIp8rJpIxVeLEiIrIl5ZPNsgzfI9jXGSMMcbpoAM3o7hwEeAy
capYYCUqAdxcooEqqnALLio3daK7iIcpfLgZo5Z5TvMj/oGzwDU42lGJsVTaEWga0iDPcbuo
HRvGy1nOUEkjs0SBOVF20MRaRhmlGR9DVNJIA9O4WYkLlQUCxEVHda1ZnxtowUcIN5tF6+MK
agAXQSoJkKAKrZ2iV6j2HqCZBNfTRhVuzvEwzwtNxQ34qKOFGiaJs5rV+FGox816xggzQVwk
VoZpYJJp3JwXWd+1uKgVbIUJZmjBxzwLgv5f43+MMcIBfsBE0eT8Pr7AU/ygjE/tMo/Twk24
qWc1l3iVWhRcjFJBiFnqRGbOBPMEqUNhnFla6aMCDzXM00+Aqwgzh4925pgnygJuwgRZSYwJ
VuBBEZHUBZEgqQrDzS3I17zMU2k4tOcJGKmS81Rxih/xTS6jijzuPv43HaykFpjERxUJKrmK
CPWEWKCFKEHCoiefQhOVJER5da3wSUGC/8kA02Wb3dc5llI70qCgso0RGgjg4wIrqGYGH9M0
EWMahSr8on22QkiEZaeI40ehgjrcBKhhnAAePMziJUaYhOgGr7EwL+BjVphnQaNYVWNydoui
lYRYymHGcTNOLRFaqaWOIM0EWMkCCUZRhHt2XngsLlKLF5UVzONjATeXqaQaLwGaqaGZWqoI
4qGeShqAWrHkK9CbPfbyLb7FqAiDF4O/5CJ/W+ZnprKOzfgZQ2GcGUYYJUIcmBIdhd0ozJOg
hlnGRP8QFYXLIqFhDoRjWyHCLAs0olBHLQmCrBQMBz4UQf6iUcFqHWI9JFigSpQ+x0XroLhB
SLIAnONz/IgpQ7i7iDPNFNfjw4ubGgIEqKGSajxUEaAOFz6aiFNPMy1UCh1JFWUoL3KUAc7z
NSPM4GhHJcdSakcACQZ5gkZuo5IIFawVLH4TeFHwUs0c83gZFwzIYVTqiDMnUtS0HU5hkhVU
UEkl47ipYgXzhGhEwYUXD/WoxKgWIXWXyPf1iKWsRbbcuFmgiiCXmaGWG1jFCLP4iJCgj5XU
kxBd5NsJU42LBSaoJEItYcZRRDa2jwUiVIlGyGH8LDBHNRMkaKUKj2hq4xKpoK/yCj9jijmK
5Ra8n3r+quxPbZrH6eZqOlmggzpGGSJIDTMMMYcHHyNU04iHEAmaiROlQqQUhmgQPdn8NBMj
RJRWFC4TpZoJZlhPgirioj9r0pWtZYRpjQ8qxDOMssAcs7iIMoafKmqAQb7JEUGSC4hz59jL
ODupopJbaRE8UxHmhJGdIMwCCcZYi0bHm8BLD5cY4gz9HKeD95R9bl/XWHpxlGCIIWYYoZZG
xjmPm2ouEWOcVjroZ5owq6jhIi5WoDBAjCZcTBKkChfnaRDLMkKUStwkmGQeL2H8uBgjRogE
bhT81ArDTGvJp7FJJoROojlAK6lhnhk6aMHDBC2iqjuAwjzjrEYhQJwJWvAxKwjDgszSSBUq
CbwoKIRYoIYEM0zThE80LKqgwmB91Biez7CXrxIWZkUx2FPitMf0mObv+SSriDFBNbU0c54Q
capoJi4oZkPU08olwgRRuUwlC0Tx42aBelTG8eGjnij1VBAQUbIVtFOBS/j+KgQ9fhwXPqIo
JMQMIpI03CS4RAAflVTi4iJn+QvGmZT0zITQki7zLM8RZyOXuYs6qvAQxC/SAuJGKbWWAFIJ
vMohvsNF4d973TSnXiostTjSlkw/zQTRfADVDFOHjymCBBhAxUsNs/gI4mJWBOfD+ET1UEzw
Ks9RwzzVxFGoplH0kK0gQT2XSVBLLTWC2ahCLHHdWNWiNgnBn1NBIxFmGMYt+kFcpAovCyzQ
gIdKapnDRxP1VBFnEi8BNH7KEfxUEEfBRR2zKMyKJoUzgIKLEH6RH6OiUgtE2EuI4jmXd/K7
vGtRhJGLCeZ4jF+nFj9TxFmgnhm0ZuSTgr4/Ispcw1SKCrU4lfiIiy2hjgWRG5TgMioL1KDi
ZoQqqkigiGZTMZEKq7EZeURXEY1BO4xCghBeGnER5RJ7+T79pOOw1vTgUzzCd1jBBv6cv2MO
F36RjFDBPBESDDHCDqb5R0H572BRsNTiSHvUExzhLi4xT5xVRHDhYhUvkqCJOWZw08I8F6mh
gTgLhEWC/yXqqWOaYeqoYoEFYjSLiIuCRxCIIjJrPWj8ynp5gd6xKyFqwxdEfEhBwYeHURZY
IxoMNBIgSg0V1DKPnwjtxHAxSSUBaqnATS2T1OITDJR1TOJihlkCePEAc6KvWlx4QzRfyDiP
MViCJa+lPQ4tylOLA2Eexc/bWIGLGXzMMkaceqYJA/V4mWaeamqAaXz4mKCeCuJoraEbiVIJ
NHCZGD7qSRCjkXW4uCwM5yTVbFxE06KipMYtOvhq3YbXUgFc5p/5JftQSZCOyVMnKBkE+nmG
P+fzxl8rCBCjEoUpImjvhuO0XlQstTjScJbvE+U6qkTmzhQVXOYa5gkDzXjRuBS9TFPLOiaY
QKWBauaZx0et8BME8FJDmDgRKpkU5QOaszuGS1SU6y0DEGIombeiL/0IPtysJUKUKHW4WWCe
GqZoIY6LIBHi+ImIOJ7mjvYSRCHItHCzx6kngZsq0VsWQUmmCMe5lwTzvMB3SsCY085DfHyR
hJGGBCqPoXA3XmJcZoJJPHhE0N/NDB68VOFmkgCV+HAzQYAElUwSZJ4K4RdURW9aH7NUMS8y
urWWj5p2hKhG8whhlECjlQEXl/BTA8zyTX7EGWFw5SLerecsEAKHLmQpsTzEUYIeXPjYjUqC
WaYEX6ObQeqFsabiJ0iUGWLU42GBOqoBlbX4CDNLA158TNJElBVEqcCHjxhBtNKAmODw84ja
o4QprqhVjy2QQBEc1i5quIiPBWrwMEKHKPqtJMFKBgAf6xlDQSVGDbNU4WaaOF5m0LqKVYqW
2DFc+FCpFEJIe9lUfsrnStA/TUt7fG7Rn9sFvk41b2MVk9SxwCznCBBkiARuVhMngUoHM0xS
wTWcJcEUHjrxs4CPIAsM0koVPiapoIMIkwTxouBGa5Ko+4505myti68m/FzEWMkcc8TYyzO8
SpKizcFrEMtFHMV5gVtw08SrNFJHCBhjmCYU4lyiGS8hZnHhZxyVdmoYwMVa6lngPHUohBlh
HQrzzDFKhHoWCOHCL8yyBVS8uNF7m+nVT5p/yC0CyG6ioq2gBxUv0/gJs0AbFfjQqCVUVHzE
qWJGVJ/5hAkyhwcPHipZEIwBWl55jWAS0ALXblyMkeAkX2W8BGmPf8pXl0AYJUgwz17uZC0N
XGKUaWqACD4uo4pmVV5GieNnjmlq8OPBRRUKl1kgTI1oWDXPLF7GcdEkCNa0UtkF8T06GaxW
pDHGGEEuobCSGgLE+WeeoC9HrcjBssXyEEeaYHiKe1lFNa9ymQUSBPFRRRwXqmitHKEGL+14
aMBPHRW0ojKPlwCIggs/lago1OAnxoJoO51AJUhM6EDaN2r3HgMuizxpF24iJPBSzTwuZvBS
j4dpmrjMvDAWvEwCzaJC30sFHkG2MS7KCTR2y1rRHaUSuIQPiBARdVkV1HKZX3Cu6Jnz8QV6
eWSJnluck3yWB2hjBW5WUcEMk9TjooJxEYm6RBUNqFQzSw0dXMaFi5X4iaFSK8h4a0WUs5pK
osKJHUURpprOAanVroVJEKeGFuJc4hLP8hTHcLSi1zyWizgCGOTD/DndtFENnCbIBhLMEiDE
LB6qmWWQtbSiiqB4FUME8OHjEl4SVKEwTZ1wWGsUtvNUsECFoPDSNCPNga2CCCGDiwhz+Jml
wqCZncMjspJ8KFTQSogaVMI0irKFCmpIUAl4qaVSME5WEhYtIeNEUfARQ6FSBKITeERcKMyx
ElTuf4TJkrA9FoYEYXr4PPeykXbiRBkT/AgKcdHl3kcYD26mCTKFm0oUZojjQqGCKjzM4aWK
OKroMlJDBQmRr64Rq8XwCt1W61Gn+euqcLGPn9DLhFG75uA1jOUkjqaY52/5a2poJMJl0Shw
FTHiKESYwkc7LbQwxzQxmnEDdVTRwGXiIt9WoYoaoelE8RqMN1pF1YII5mu6kSo5s/1EWaCW
KeapEGd6cDOHRo8a4zIuokJbU4jiIYqPSbRYHCKd0k0YD/O4iDKPF0QRsNZWOirKeOc4yk9L
oBvdz1o+uoTPLAFc5jle5m7eSje1XIWbCMPMsw4P03jxE2eKBI1M00AI8NHILM24hIlcS4IE
UWrwoYDgfnQZXNhuEDWEc8Ksm0MhgYsR9vIiU2KDcfAax/IRRwnczHGK9/Mp1uERRQJBxogy
J7gB41SywHm0RjkzeEgwS6X4n9YTYtqoeKukkhiaGHKLHqY6u1AFoOIy4mlR4viIEiZOJTNU
oZHwazSzWj8wjY0yRgDQhEyAOHPUMEMjEaBaFBUEqCWG1yg+iRnFoNVAlHmO8Q32FV2icx93
8d5FyTTK/OTmmefHouasnUb8olbeSytzVLJAFXFa8eLDi4qfALNUUSmIVrRC2hph6mrlzC6R
vKgxP8ZF4H+BAG4mqaGeSyQ4zRiTjiC6UrB8xJG2D05ymW/xR1TRxWlaaMDLKJW0MwKEaaAB
D5NcL2rSVuHGywDXECPGLCprieLBJ3xEXiF09BC+HqNBLHWN6F0rDPUSIggMohAlzAoQ1Psx
kZLno5J5FFzMUI+KyhxeFAJEqBHJBh60zhYVKCQECavOnV3BPLOc5jlO8iya36pw7OSPFint
MRsSwAzf53GuYTV3cRVrqWEShRizeKjHzWXceJnFTwX1hGkROUVaYL6CShaYxYNbkLipIj8s
jpsYEfEM3QyLJxCjkUv08kraLCMHrzksJ3GkNTue5yB/zBdIsJ4oHsLUMUuIBTZwmRBhVgKj
VNBClGO04cLNadw0o+JmVPAVVVLBHG5hpiFMLK24ICFCxlo9P4wSZQ6YYUZUTtWjEkehFUS8
TfN1eKhgATdVKCjM4saDFz+zorpKxS+4HivxiG+ACpH2mCDBJP+HXsaKnqvNi5j2mAsSzDHP
i/QzjI/foI4F1jNPE37cqCi4CJLgMtUgqgk9Qmd1i3hjpUGmplHSamyPWlytmlE8zBDDQ5wo
1bzERb4tKNccXBFYXuJIc/FOcZmH+DOaqRbM2VEmWYNflDk2oImUChS6GMJLPYooB6lkHh/V
aAaYXyRC6iWzWulAtej8HkdhjgUUmnATopIIbjzMsoJZKmniEgoKCeqpEIyDc1TgIYoHFQU/
VYKYqwYtEhSgggX8RIkJqlo3cdFAIEyYXr7AQAk8He18aZHTHrNBcyQvMMlBqjjA1byNrbgF
p5OHakKAV3SH8TKPiwTzRgNQt8gp0vggYUHok3GieAngoZ0YVcwyS4Ja3EzzCNMsj5bhDkqC
5SWO9Jd0gef5U36TblYRx0OUZpEPpOXyaMWyWkRsDSp1IlvXK5ivtR01IaItUZG/otG/upkl
ToUQYD7iQCUzKKJJ48usZBIvEZpRSIAgW1XQc44U3FSIPBitwjxMtdDC4izg4hJVVKCiCAbw
BVQmOcheeoiVoBCzYYnSHrM/Oe3/I7g4Qy/riLCG1aLfmV8UKCcESR1AJYpoKKR52TQt0iPM
6YTgN4oTQ+sL4qYGD1VUsEAtJx3N6MrCchNHOmY5wHk6+a+sZQMewI2PeRQSKFRSR8KIvGik
rx5UYsRFgD8uUgG0xjX60q4Se21CUHhp2S0LxIUb1cNl/ExTRyPjogREi8Mp6L29FqgwiPa1
IlyvKGSIESUijLcKkSWTIM4cx5mmn+9zgVkAUb5bKHx8hm8vM2FkRYJZnuIQraxgEztZQQ2z
aI2v/WJOF0RjqwrhVUNor9rsahrsLPNUkcBDhDgKCnGqcBFngG+JZA0HVwyWpzjSXuVzTNDD
DdzKXbRQgYcAUeKCgtRDgnl8uFkQdfqKKI31oEXTVNwiOxqqRFNmBUWUZrqJobAgHNtQyTwJ
6qkVyQAzKPhE7rZHiI8EcTxG5b/m59DqyyPEBceALurmqSRCjJ9wjJP04WHOiBQVJ4y+QO8S
ZhrlihgTTDCMl6f5Z9zU4UEhwK9zNVeJfK6EyLvSifndol7fQ0yEGbTaQgU3EUHJlsDFID18
j/PMOtrRlYXlKY70l/YyLp7mCEfpZh1bUEQ9vJsIVYDKBJXUExcL02PQqMUF26MXiOCmEjdT
+FCpICSKNaqJoVJFXLinK6ikgjCVLDBDDVUkmELFR4wFqlGIC9K2BTzMip7wcUH8rzKOi2mq
SHCWM8QYIY5KH0eJo/VILcXL8z54DQgjHQtERFRsHHDh4RxvoA0/Km6qSTBNBRUECKN1ndXi
apWspxWvSJBwEcMvnlOU03yXJxk1zGUHVwyWqzjS4SLBZR7jGTq4iqsER04l81zFFvzUiCqm
aiBmUJslRE8uDy7hs0gAPrTAcj2IxMQ5pmkWR2NUssCCaGoTFN/vI8CCcGgnqBCxIA9xfKJ5
TgUqFznOWV5ijGYqmWaUMOPMC7+Rdh8VRYb1NWh9ZV970EqSE8QY4dsguM01uv8KFljAK/rB
KMSJ0cotbOIt+IjhQUF7YlEuMcZzPC44EMpXo9bAb/EOPmI5+lH2S79dZoP02yy7uK+MHOWv
C7x2Eutdwlekv9Sb+E2up5EEIXwif0jhMn5miBHHT5x5XKJjSBVTQgfyMYYHP924CIpslgUU
YiLyNk8FFaiEUfkZrcwJ6vgILsapF3Xl1URYYFiwHs7wU2aJlD0HaDef4k3LItOo/HCxkl0o
NFJBkBlBcDvNEQaZLqte1MBv8XEe4j8sTTPvp5v7Ted9nzuk39v5Uyb5q9fJ8ykLXkviCOTw
uAu/qF3z4hY6SAVuEWJPDaQnO7q7gCBX82ZW0UA/k/wenySOnxWsoZZLVDLKOV7lGJPEmBOR
OUS8ziU8GDpZqdsww8prPCwmwdrSQ9so9Jl1GfqVjvLMtY/32YoibfatW8GjfMbUzc7H+3gH
HyhDu00HyxxJ0jSXKKiU/yPDb/p/qwjSggcYNK7qpppO1qJQbZynV7WZr5cU5cm/lRMbGKR9
qSd9EZFMiJSfdDnn2cd97ON+Gmz+1m47+3vYk3JsJ/u4b+mmzcFrH4PFX6LMaGcfO5d6EFcw
NFH0MVtRBD4eZbfN8XYetT36MA/iW+pbcvBaxXIXRw2OMCojNFH0oMkxbcaDJp+RjEdtNVYf
97Mvw/UcOMiA5S2OfDyc9nVwUCx2ZxFFsIeH0+o699uYaxoco81BgVje4sgRRuXCTh7NIopg
M/sy+Ow225prGhyjzUFBWM7i6P4Me7ODwrGTR3k0q0HVzj42ZzxjXxp/EzhGm4OCsHzFkSOM
ygFNFGX3xvl4OKvBdb+tk1v+Lsdoc5AXlqs42plx73VQCDbwcE6iCOBjPJj1nM1ZS3baeZiP
OZuKg1yxPMXRzoxeCwf5YwMP5iyKYDeP5iBEfAxm3TJ8fCxNDM6BgxQsR3HUzqDjdSghNvBg
XmbThpw3g49lMdc07GYwp/McvO6x/MSRk/ZYSuiiKHeDyZfH/O/kYzmd186jjtHmIDuWmzjy
sc/ZSUuEBj6WpyiC/JIrfAzmeHXHaHOQA5aXOHLSHkuFBu4vQBRp8cx88GAemqxjtDnIguUl
jh7OUfl3kAkN3M8g9xdgHO1kX56f2p3XE3OMNgevGTiZRsVDF0WFJEm0F5C42JDnhuYYbQ5e
E9jjCKMikYkmJJdPP1qQKfVwltztVDhGm4NlDifTqDgUJ4ogU+1+Zuwu4HOO0eZgGcMRRsUg
O01IdtxXsG7azr6CxuwYbQ6WJbIXazpIj+JFUbba/WzIXo5rD8doc7Ds4KQ9Fo5caEKyo9jt
YE9a5qPs3+wYbQ6WEXw86lR9F4SdPMrDJSim8fFwweJEQ3sG5qPs3+4YbQ6WCZy0x8KQK01I
Lrg/h9r9bCjO87ebQUc/drD0eNBJe8wbG0ooinKt3c+G+4vWr/YVlLbpwEHJ4KQ95ov8aEJy
uV5pWkZlZz7KBh8P8rBjtDlYKtxXkn359QOtNr+Ukah8avezoRRkefc5QQ0HSwMn0ygf5E8T
kgtK6bfLRlSb6306RpuDRUdxeS6vLzSURRRpRTmlw84SXc0x2hwsMpxMo1xRKE1IdpSaizwX
otpc4RhtDhYNjjDKDVpt/p6ymC6F1O5nw8dK6mJ3jDYHi4Dik+5eDyiGJiQ7Cq3dz4xciWpz
HaNjtDkoM5y0x+zwcV8ZRRHAx8qS7ZU7UW2ucIw2B2VFLt27Xs8oniYkOwqv3c+Gh0suPByj
zUHZ4KQ9ZoJOE1JeA6WcMc1CmI+yz4pjtDkoA+7Lm4f59YNSMBblgoayUrk0FMR8lB2O0eag
xHDSHtOjNDQh2VH+MEL+RLW5wTHaHJQQpaqNuvKwWKIISlO7nxn3lS1Q4RhtDkoEJ9PIHqWk
CcmO3YtgLBdGVJsr7nNYQx0UiwZHGNlg86KKImhfJP20vFRqm9nnZK05KBxOplEqSk0Tkh2l
rN3PjMKJanNDAw/zcFkTIRxcsXCEkRWLL4qgtLX72e6vcKLaXLHHMdocFIJ8O75f2SgPTUh2
LG5DzcWIoDpGm4O84aQ9JtG+RKKo9LX72XD/orRicIw2B3lhMSI5rw2UjyYkO8pRu58ZxRPV
5grHaHOQI9qdtEeBnQwukSgCeHAJ2kYtnja22RFIDnKDo0hr8C3pTFzpT6HB0cAdOHDgwIED
Bw4cOHDgwIEDBw4cOHDgwIEDBw4cOHDgwIEDBw4cOHDgwIEDBw4clBwKDzNo/PdjavK+Qitf
Z5B+PogHgKv5EYM8y81LfWsFYhVvpc6YnTewC1eGs2t4kAHp7pfHqACauQ03AC52coABvkLT
shmhddVs4D8Z5Em2lnUWix0lQD1vMa7goMRw08UWtrCFX+VF3pF1kVtRxT/yD9zMb/EydwE1
/F/+ipt4gKfKuvjLh+s4zj0AuHgTL3FDxtn7MD/iNn6VI9y1bEalnfVrfJtKAK7iMB/lNh7j
L6hYFiO0rhrt9x18lv9L7bKZR+soASr4Q05wdVnH6IBKPstf4837c2t4gR1oWtZHcbGBHq6V
jr/2EGAvH8cFtPME78kooCt5hA+Ku/943qK8XKMCN1v5oRBHLn6bn1CHi7cXpP2WY4TWVXMN
L3ItsI4ebi3jLBY3SoCreWl5iKPyKuNLCxe/QTfvI5r3J2vxcQmIc5kmoELsvwvEpRmr4i4S
PM0ssJbNnOdFtrGSFxkEaridOE8xv9TTAMAsT3MLPmLczwDfI5Hx7CoAEsxLotzFTSn35kqZ
gSNlG1UV/8l1wHMAKNzGYWZI8BxTqMZZq9jKCC+QwM12WniBS0WNMZ8RmleNiw5iDAMjDLOB
Z9OOcMRmZvNbNYWPEsDL+3nR4oYo9Tw6oJvn2FbUFQL8jPcBDTzDA/h5F710GH9t5Qj97AAq
+DMGeRCFzzEo9qnbOMsL1C/1JBh4Iy+zljfxLOuynFnBn/E9VnMNB/lN6WjqvaXOQL66VO6j
AnDxQaEdVfMTfhs/m4XoTF5vkJ9TCzSwn1e5q+gx5jdC0FeN2xhrBZ+TvjV1hBUlWDWFjhLg
Fh5lF6+YtKPSz2NOcJf+kssETfw5/1iUBHdzL0H2A5N8kQ/Sx2f4B86ZzlHYiYsAd0vHbseP
m13LbG5PssC9/BGf40yWMxf4Jk3s52ec5AnL31LvzW4GyjEqMwI0cDUHeYzn2G752xo2ABtp
K8kY8x2hvmoyaSipIyx21RQ6SvDzYf6JqZxGWdyzzmlYVya8/CEX+A/TonijFG3LvgO5uZsH
+N/0Ay7cPMyv8xmaTbtxjP/kZqpYR5QnxbFf4KGDam7me0s9CSYMc5w/4Sg/zmFGPBzmnXyA
WRpN10i9N7sZKG5Umq6g/5d+D65gM2+ni2/xv0zhhQmeYCtutvAEEyUYY34jlFdNOqSOsPhV
U+goXdxDyLYvXKnnMSdcmeLIxT1s4zMWC/ynrDH+u4nJLPPyNr7MV/kWCWArH+BrHOabXG2K
NSXooYl2NvMcl8Sxi/SwmdUovLDU02CCynOc5gsmT5r9jNTy13yf/TzBQT5k8i6m3pvdDBQ3
qgX+RBrVJ9JqGQl+RB9hHqWGTul4jP3soJbt7CVegjHmM0LzqkmH1BEWv2oKHWUre3jY1lNV
6nnMCVemOOriAT7DUA5ntnJE2kOSu8hNfJIv8X+IAS6uI8QsEOWCJafjIkfZwk4OsSCOxHiW
W9nCcUJLPQ0muNnAccZzOLONDkaBBCPcRkD6i929pc5AeUZlhkqEMADzLFi4EHtZQzct/LIk
Y8xnhPKqgWFW4QM8rOOsSUCljrDYVVPoKDdzAz9ikB9Ry2OW2Fpp5zHH27jyUM8n+TcjkpGE
nWlyka3SHqLvIjV8gv80lhWo1KEAFTQwY7qmyiHezdUcN44kOMZm7uNAuR5ZgfCxiePGHaWf
EVggQQBwUce06S7s7i11BoobVW7G2mVOcRVuoAEPw6a/jXKG+zltGELFjTH3EZpXTYKz1NAO
NLHasjWmjrDYVVPoKJ/nPu7jPv4Hs/wJg2Wcx5xw5QX6vXyYDr7KjQCo9BkP6aesyfEanWzk
UboBCHOSo3yMd3GETm7mEYsi/iJ/wVNckI4MM8C1HObapZ4KE5po5CXLMfsZGeYU76eCSt7N
s0IHyXRvqTNQzKgW+BP+JOvnVH7CxzjMBd7FiwxY/raPv+KPTC9n4WPMfYTWVXOGE7yX7/JW
IhzKOsLiVk3ho+wBIEqMXzJXxnnMCVeeOFrBb1DPv4rfflZQ59FWqnlI/Pwc7+UYn+Ahapnk
czxjOfc8PTxr2tNUniDK2FJPhAVXo1iigukQ5pN8lu8S5zv8vWW3tru31Bkox6jMSPB9Wvg8
Hp7izyyvUYIjjPJyicaY+witqybMp/hb3sEgH7WYUXYjLG7VFD7K9BlOpZ1HBw4cOHDgwIED
Bw4cOHDgwIEDBw4cOHDgwIEDBw4cOHDgwIEDBw4cOHDgwIEDBw4cOHDgwIEDBw4cOHDgwIED
Bw4cOHDgwIEDBw4cOHDgwIEDBw4cOHDgwIEDBw4cOHDgwB5laGzrYFkiQAMKoDJtHJsEAniy
9Jxz4GCR4IijKx8BVrESv+3fVBQABjhFZKkH6uD1DkccXakI0Eo11QSFwMkORyQ5WGI44uhK
RAsbCRb0yYGU1pAOHCwarsQutPljsPhLLBMMAt1sL1AYQQe3m9pglxP1tl3+PNRbmlw7eN3g
ymv7uBzhQSmpGRTAw0waLaadDtvjIQaZZg6IAB4CQCMA1bRJBp2fXewrs9HmYxNtAIQ5YTSM
DrBOGskY46hMM+cYkK8fOMYawGDO7bLt0IIPaKKNMaZQLX+tQ6GZUEr3WjMCtKb9Wx0KCkFU
XmaIreJFtr/iIG+n2XJsgAkuZjTBAlxr+tQYB0szsbbwcYfJnxVmBJXqNGIUxjjhxP5eHyiP
dtRCLRNp9+980U4js0xkOWupFmw9242fm1NEgY4gAWbSXsPDDTmYVwrXc9F4kYPU295ztem3
EC9l+F4dMxzExzZjDM3SaD000Eg15xgt0YxtszjX/XRmPL+Z5iUSSQFq8TFNJIc5dFAClEMc
ddAtfhqgF6hnfZbozjhDGVTyLTl9ay8D5ZmiLIgZwfLMWEev7XEPa+nMMfqlEJC0rznbc+SA
fi9DOW8JEU5IgnUVfZhd4m2UxtHdWZBfq5lmHivym3OHhwZW0GSayzFmmWUa1TEfy4dyiCPz
q9WVZe8DaKaLPs6mWeq5ve65hrNLjRn2syuHb+9IEUceAtRyVZqMoHSYMrwumV8KlZ489VNZ
+6kDulPMpw46xBZTOLKvBoBhpuiyHPMtihjwscHkS9Mh672a2eyg5CiHOEqaVefIdflBF12M
Mc40lywv0XBar4KOEK8soXchN4Fk9im1szGjGAoxwgQzwG7TlWNGTvVI1jnJ37gaM166akgz
6x2cKcJ08Zju5lmqWSHEq45eRmlgmhmGaOB66fzFCLvksnmCwhbUkhmvuaAeqMYHKEwwc6Xq
Z+V4xEnBsMIkJIY5hyqOeGg3TLokNN+LSj/90tGpjN+2HHaqGfbSnkXPCUk/t2cwQFUGOEuE
AK1cZzFsQswYT+xCGe7jKLvFT37q0551J8MFe5LaTXczySRDHKWdiBDX2urQnmeEIaa5U5w9
ZhKCLTQC50vs0+nOuvElcR1PGj8HaKUOmOJiyb1M1jCDtsGHGbdNWtVDIqUfx6KgPDuOvsuu
pI9hY/drEz+NAVOc5xdpihcUuqiWTIJMO0F6Ey8d6lnPrFg8KqASA7qplh56iFkUpujL+aox
BhjIuLcmhWpnihmiQWWYC8zQwCaabbQtlZdALLNwWbTBCAPGCyl//zBTpnSANqYKEkc+0xak
Z3vFMnj97F6q5AvaCYRQmeJsCfSF+rQpEiNUU4dqEgt+YTx62Cyt8C4GOEOkZKmkgTR6tx8/
bey3zE9y/WmWRmTJN+o8UR5xdE48OD8tXLAo45oV3kwnY5ymj3o22sSjOsAQSLVpviW3qJH5
qrIG02z6i4wgQaCZlVJWTC7o44Lt3QDU0cIo6XbgYc4BjVyXVsPS7tbDJiC7qQazec2M9VNj
xqyHOCxe9VNS7K2uoKtXmX67lMMnkimZqnHE/IIGgWY66C/65VudcmSACybXwQ7Ts60iYiMu
OugABjhXgg3Dww0ZnAAKN0kamnV0mqXhWaIAT8E3XA5cNNzPW9gr7bhmNNNMmFc5hsfmJe5A
4SgxrEt/AJUmFEY4ldcelE8ES4efLWzkhTyE3iQHjdr5JpvlEbKJK41xgtVsyTA2PVkwYCQE
ZEt7KFQcJdEEgMoBY5YjHOB2IS7bqJb+Ugj6cprV5PrUjNN02oJCF7CRV4rw6MjrTCXE6ZRr
nTA90Vqq0xrdHXQQ5kSWfK9sWJuyWsZAqkL0026I4C7bbbCbNUU+p0VFecRRzHA/K2zmCGdY
RZNtgNdPNzDAMRpoEul+OtqoYxAs2tWFghach1ss369dxWs6GibMJGHATZv4m5+beDWvPWZG
vGj93JvyN+scqLyMj1vTXEklxLjhB0gmUJTGjdopRM5hm+U6JZ7fsOlvMV40xhpkrcnDlwsm
CQtxpub42WQyw0XSCyMdfrYDwxwpaD6C4t8wB9KYfpOSsx+6smxufrag0p8xiSUTfBbTf1hs
z/JK2CjEUX1aN0GQDXk4HZYY5YpWnDI0ojZUjtMH+KiiEVBSRFMHHYYDW/as+FO8LGpOKr4Z
9TQKvWiQY8RwA3HTGV+2yWk5B2xmDZrIrCsyvG2PYY6z1mYhqQxzToTpfXgAH5ulFyFfMWCF
h1YpsheQzIqVxk/aq2bVseQXskmMw0O7+Ny5rObSC0KghHIcqf4ijxHLKox0tDFbwAuYfBNe
zSA+ZP3IPJYwr7ImZbtR6KKrwHytCCHp2+QEiwGaxCbtp4MBYGOG63Ry4bWS1V4ucRSRXNgd
dDDGMWaIGNPiSYlEaep2f5adZCzvx5qMYkV5mThWUZQJx1iBV9wDBQikcMZYW5gjNruaSr/J
PR/gOkbokBa/ytkcvtt+HgPcadrhQZU0kA7jddI9NalG4Wnj09qI5JKPZtZn8efpSRGZo6Wp
GMdnEkZhBoEJZtjAeZvY00Te+mPSS5Xpk/app/ozG7B4J5PzWlekyRSyrL6kR7YLxeJkD3EC
n2kcja93cQSnTUZWM7tMcQAtEtVp8easoT+l5suMk3mOIimMQjyfhyDSR/lT3GzgajSBlO8e
9wJXpzjyk5gi1X06zHGTIPGwOqWI4uWcRjFtcyzALrC8uvIGsJLsGDX8gkEANlgcy7voy2ja
zrCP9pwEKkCLcTebpe/pk/TDPuBgSkDkOpOTNx+EMm6IEZstRtZ9BhignkagjjrpzCDtBTiV
g8ZPpy1/uWiMQzFZEMmS5AHuzjPBdhmgfOJo0uLCVriJpy0vUj9npTCpVuBwSdKrzNDyjPNB
vSGMBoVmlD/inGSCbvx00MR4Xr6rGY5wlG1U2yyMYY5irjBLTeZssXFwj+UYP0qdKburhS0Z
Xs3iO5rEEbtdVTYhfClhCoVumgwvhx0ieRib+njXG9+p0mPzBCY5SLuUNOlnh61PLD0axb/Z
QgDjlmf5bMocTRpH6rnROHtNAeIo+bSso4oZZq+MkEkHG3/tiaNy8h1Zq8j83JLCZBPjiGVx
xjiS8uDG6KOHvXkq4C1GDVYvRwsURgAJxnmGKJqlvj1DgqAdYhzmaYZNx1T6OEIMs2v7JdPC
9rCV7ZYFp9KTc619veW3HeJqo/yMx+gRx1+0XF/DiKUQ1x5hYIPtX9pKxpqkv4a6MAqxL+0q
GGK/9Fsza/P6piFx99nMSHP6aV9GM2iSp405DZaYR2qG/RZLQrUYhMXGVpcA5U287+W4yWka
5A4OpTzACyn+k14mDL1mLM9dTocefYiyn8tF34nKE6zlWgBuTNHyMiMGHOEIAWqppY5xyTck
i5ukmeOh1VQeoeHZvDwAyU/72CB0mBA9hIEargOg33JFXSeaFk8sZHNdjyEaZvHQBgR5B9cz
yP8kYui1fnaVJFte9tWoDGRJ7pihX1pLnXm5/CPsZx0dWVMoRiVzbSzrN8QYMEa0iwGmbYID
6TGcwdTXagG2iacxzHhKuXST8dM0yUL2cSLGGJadR6ncdUAxhrgoBdkVbjVZ/tqxVAwxjQ8f
lwpMdtfzUws30qyIc5oZdgD+AkOnM8xkfEEVulmDakp2SGIgz8VTK7SIZDzqsEie1AV1yHIX
LWJpZ/beJcs8RliLgsJvMcVv8WY+zW9Iha8KW6BogST7cfpzEC+npKitIrJy9BdxNgsX+Ay9
ObGFvyLSCU7n9ESSm61iG4zPxERx0sjOt3ehxzhIPaQplQ4aP81IPlSz57Dwcp+yYDHKEmNS
+hxAFysZMXahRukhjUmfmimi6kbP2DicQ/ZyPhjjIDsoZejUylYQTHveqTyvrM2vh5tQgCj7
mAPc3CTcwyEOWD6RzMPWHex+myr6q4yfLrELaGE9v8NBLnAPHRxhWvJQbaG26LqyMRRUxpnI
acZjvGRUuWlagVwf2Gbrd5KRS4bQKL8glnMuUTY9uivDljvDfq6mLWO8Od2seIiK5xAmPUlP
G20mRs4lxuKQ01odb8E0r12+4d902AxAb4mFEcCYYI7czj5yW7yZEUpL2GZGT0HfFeAmsQ3s
I0EFPnaJxIVQxsCz7p5OfQ3aJUOlFgXo4DKngBE+yQgwauI36KSDvUWFuPPlpUy+2mFmpGAG
gML2PE3ebN+Ry7mZTS6FXRlmaIYjBSZ1bjKe1DgN0vHUyKBWezCYd/VnGbBYXNkzvJwDjVpp
qtQ7RDlGeap1tFwkhTtyMh6y4XQO4kjL2coXCj6uFUuvlyg3EBK+L+jP6IPRRxROuT85RfUE
NwIu6hhilmsI8RPxlxn2SdVtCrcYVW+LixE8EqGcjo1lJd61w1FRsi1DNsgVWkuunQSkiOcF
qerzF8wAPgI0mpKR/SJdsxSVdkVg8aj7h5hNiRSZUaoqdc2Fd6xM9xGjl22Uiu5t1JKUaJ2R
8YIXiEKVuHKUAa6lXXh9wjnX4L1i+d0jCaMxkbzgohmVf2EHC/wN/0cIuQgH2GAY4UHuSKk9
Lx+S8atZNi0qKZ+PdltK5piNp1HOMM81dSMfJDlKVUZZb3yT9hQiRITRWk+jVFupVdq9mgeH
aImxmJ1EJtmbsYz11RJ9j3b9/ItJcsVIlmzr/HDUQmQPMMYU01wqSqdIRnD6cRsLMpORZo4p
jaV4WdZKPx8zNC24gQfYw+18luM8JY7F6GPa0IcV7qRnkfwT64yfpqUav+T2USqHgBXJtJIQ
KpjipzI8tLJe0ksG8vYK5odhyEAHPMkk/XjYZGhTfrrpXio9aXEbG8Xop596qvFZ2umEGSyZ
cdVM8RGdzHiVbgol2bAiwj7WGvxLEaZLrkeMmopDk6+IzyD8iDGD1Slq1S7lgs5+Kdw/xy/5
GVH28Tw7+AUJAGr4BP8NlR+zV0Q2t+ArgXGbGTL30IDhkA9xgFZDNDZJ95GbezwXBCRXhDbb
zXQRYoopRsW2Uk8jdSY/kt73t55GU8fgMUaK1FBajHfrFAHjZ3PMVH9Gf83X6OWcKa+9NIwE
eWMp+qzpWau9RqpeKeWwFjcqrzgaohtosxR0FIpImSuuY4bv4ISxuDpZY9LwDjGKnOcykCIU
k0UaYc5yi3F8BIUFIM5lw1By8z5uYA8NfJphw+gzk+qVAxuM8ascN5gtXyIm6YrmMIq1QrBQ
2PMS6d+VyvauV/oH6LZh5m6mmat4sYj3Qm/UNUZE8iKNS2ckn9GfcYqnmEwptdEZCRbRxb20
bR9Lrw56RG1zdj6gYhCjl26gvez7fWmgP+WN1KICK1PUdy1L6aQwElOXX6e0TF9hrSHK5jnM
LmqYx0sbTwjdSGEHP+AZFO7hKskHVVghcq5IliOr7BecUzqv0mSaBhAKXazJi9HKDl3SfI7Z
5I1Za/+1KFbAQphmhp9bUQtswOkzRnCCZDqkatqkk8/oTYZWmyqSFLroXDyRdGV1odVqhKLs
L/vkafpR53IIjuYAfYzWYtwwIeHg1tT4dLle7ZITexjVZLYlqOT9PMmNrJOKNDQzMMEss4xL
+cEdzJZJhMv5RYeYET6ksFGsmz6y67eUd+cLsxjUrhPAR6MN9bKe4+OTvDXpobC7oLiqXng8
xqTInAfosaxV/RnNi+QPDelE0qIw0l9J4khbkHrCX3kRY4h2FDaV2fwoBo3GT/Y7bIj9tApx
lMnxH+B642eV45KhBmdZ4CN8ng9zjk8ZTtkYvbyRH+NnB5/ngKm4tauEHhsZSW6EHiaN0t5X
jFdwCFVQ/w4zzjRQbZQvKUWUtMjJBP3Uci2zzALT9Fmol7UMaB/trM4x2ww0Lox8M7d0U+0c
yQDEgCU0YX5GCdPfrAXJWo796gLLtfKazCsFPvHS9C6CMALoYZ71dCx1pkYOCHKRqGkHBDhB
P41sA7QOJekh+0V6pPQ6GCAGPGcSUAALfJM3sB/4BU8AQ1yUnMz51vzlAo9R9NvLEHoi7Bij
JoftATZJ/r5JhgzmcoUtKZFMF7fwedo5yv/MkDayTfKpRUwaWJgXmOQgHgLADD5WSW00zQgx
jkoElVpLkAeUPHk3W8R3hBgiIDS3UMq2aX1GVpifGUAztxdt1mZBOSv6Fxeaq3WoDJnY6dBH
FNi+bEW6znjURZx9hKW/DPEzTuJlh/h9MMNV6qUXaBgzVXD6ELWHw7yTDzArdDSZucGfZ619
LtgmhOQwA0C30D5OGA7bP+b3uI0IRywip1cqTLKOaj1/x9d5O2f4vKRpmtEt6TknJC1Su887
aQdiTDLJNu607cA7TA8/5hn66GeIUfrpZa9F/HTmscaSMb5XpOymV2zOtD4jK2Ic4ZApGudn
V558FnniShFH9TQDUV5axO+M04uWdbw8cUksJT+bifEkv6CHHn7OY/QwTxV3SGemQ6eo/QdQ
OW3a/QfSullr+Wu+z36e4CAfMl6lPoPWpKvEZBsBQygcx8NtQuMZY9Jw2P6I59mBy+azJ4yf
zORzLm5hhEc4yN/TatMTUJudpP+n17b1+xZhDNfbmGcqfezliE1IP0afSRAoon9MLrjaSBaY
5FrDnZ+qwds/IytG2WtKwFG4NedGrgXgShFHmufgfImq93PFCKNAMM1iXVpUE+OQWEpreDO3
UcNFhoyQ91WS+ZZOAfeY2J/72Gh64dLrRm10MAokGOE2SfQMGUv7hpLeq16TNUBEYo/QBI29
wzaJ5ItqbnXpZj2vEEEzW+x4nXySgz9MXRozbIttV70xevgJ/azmRwzyLDennDFq0pByb0ep
P6FzhpAO25p66Z6RFTF6+TF9knDsKt96vzLEkd6w70SR18kfLxAFOkzdVZcHGoFJeg3OoiDb
eDPbjVc3aaCF0l6jXfITjWEmpxjIEIJeIEEAraJtmgXpL/p4gmlaXxYCj+G6PSOZQ2NMojts
V9PJDo5bHLbZoL+iceKstdGsWqSf/RkERic7jKx4AJVnOcgQUMPnOMLb+P/4rBR91CG71kM5
j1q//4uiH206wpj0zygVMfoNzRagI4VGsUS4EsSRRxgUp5cg6B4X9dZbymtTFwDdx/OSaTm2
sIs30gGSLyk9v5Fsvph1QJXjGb57mFO8n5u5lXfzrMlrhWFOd5pe52KwwXgFI1LI/SigOWyb
2M/POGnrsCXtKBKMsJZKIJDm2aYrdhrgWXpN/J/NksdtmL2GRraS1XybF/g2NTYmkCzucy9t
0UeVfBeCtveY6RnZQTXdUUPW8wvCa18ctRvq+eLrRgDjIoB6a4n9IcVCEYtwhn0mHinw0s02
4sbumwsRrfXl68ko+uf5d67muzzCJD9nhckzMWMYbFtKMmMtkgi6xSgb3W+8zJkdth6pJZDK
JPV0ilHFOcD13EaAd2YkCLGil14mGeCIZda1b+gRpMQaKqgAYIG4jfdGPpI/0axPat5gd+dh
PskKvsu/8Uv+Pot2BDApBLx+9bJguUaFcofmXI3m2ZO2lDjCG/AC6yxBf4/xus0tCcHGeiEo
IxykA4VqyaBYSQMXhYmZfzlwf0YSswC7iPF34rc6tmDmTtRfLYVdBWYdJ+GTnOvJbOhDhjes
lr/mc+zHRRsf4gHLGvFIRCgqh9hKG9AlCo0P8zX+CRcH02iCF1MMTjND5GET6SCMcdRyt6NM
cw9nuQMf51KuL2sg9lUGmVIR5G4tHUzbZFWd4tfznOskyrSeXzviqJ1GqplKw8O4GKmP6RBj
H7+CVnaYrFs3p5ENLEG6ZDPdRssdTSOZkgwuWdupzyt3aiBjjV27bfZzG22EOM0Q9VLpsVJk
mY1HyvpJoke6G9lh+yFTg0tzZ2KVl6WuH0Fu4RlUvsh/EGCI73LKxu80Yyk8sXIWxASNrXZ9
u3ZPk3yRv+bDLPBZG3G03vRddljP3/FVenkXn+e/WURWJ2cN5vBS0Kx4uMn4WeViCa5o+yXL
Fx7aUZhGZYXR9rCZTvql10Gz6keXUBgBzHFaLJ4VYkn6LC9lh6GZDGds+lNadFBnasOY7JEW
ZlQKHqdrCziSEp4OZWFesAqjEIr0km/JgYIvH6y1iWaZhUImh+0mSRgNWEYWpBMPt/MIw2yg
NU1fuD6aDDbrARv9Y5QeNgIjaXR3F24eZh83sJIqi0EmpwaE03xaS0WYZYJH6RbkLiFxVwq3
cMCgWFtdZG2+z8jsAtiPwiaa8ENpiWOWrzjqSNsDXe4xujr3C5YVg0Ic6SPekPbMNigRE0Au
CBrlD+buJM/hYlXWTw+lPIPMPWZbpJc6ycBsbsFtRnHzsMbyu5pS6qE5bCuotDhsfWwyPEIh
xm0cyV2M8GFUXuFdDKYhiB1gAGihESWN9juU8WXdygd4J5Mc4yvcxePSXwImHssXbT9tTUXQ
xNErXCdEUJBNvCQSIZu5pYg+uOYOfT00SFr2Fjyl411dnuLIrkGhjNVCHLULneP8Ug/YWOjN
BJhBj2uFqLbJdmmjjbGyUaRaK9cVG53kIHNcK41sOs21YuwlQCOKMLBOZxRGMufPAMe5lt9m
Pcd5ipM8TSsrTH1ZtbEWo/S3WK42YNMlOMwn+SzfJc53DIetLIpU+qlOk9hXzV/yV/jp4RNp
ZwhgtMBeHC6uI8QsEOUCu/iRYRCadcyetKZ0QERF9VQErSr/ALvFGuhgwmAuD6bUV7azGlBF
1G4alWp8lopCDz7WmZIY+mm0JDV0U1cqV8RyFEceW2EU5ZeMUstqVgo1Vm9etBz6IMQ5wFa8
wE08aRBeHSZCJTcTJEo/c7jZJIRAc55dwHLHfoOu3x5R9jPLtSbPRPqs7JjUUzUTPKyVHLsD
9PIH/DEAu1nBPvo5ZTylAK1oztm5Ig2IJMY4kWacVoetrHWPcYxrJaNomONguLfruMj1ZTWs
VepQmKeCBmk1dEniMST0UR8tNKEwy4RhdiUYYRuVzFlSEWL0G89iC/2MCeHbZhLXSZFnjRuG
GAEUqrlg4q3UPGBrbAzkkhHHLEdxtFYSRgcZI0ADc4wRByI0oekiOwwm6OXBOTTOIW5DI/fU
3ZJuYJ5n8DEv8sWnuV38rYuLZSlHnOFpyUVrxQn6qeZOS8SnmFfOQysrjCUdZpAIQ/wV72WC
73GeP+DtHKCTDoM1p5iWVTKGRF7UVE7NkwI0UC1Rfqj0oEqiO+lsTrbhCqZ01KvgdoallJJ6
bmF/gYS3CY7yMd7FETq5mUdIAAGulsSD3mJBbpnQgSqaRsQ5wG9zGwdTUhGGJAropGiTWwR4
MnjxkgR15quGOJ3W6C4RccxyEkc+qpiTUtngGGNYl28rMGIkwEfpWeTCkPQIcYKNQIeRyXOr
aK6U9JBMSTzb13KORqaIoJRUv4vxCremHI1ynpNUGn3WdKhFNTnwmESfFj/08FneyVG+xwTw
c95OIyOCNWeYCyVrMxjL0eD1sTaFeWiY40ZvXjAH4eWIWKfFCb2VL/M5QxxV8F7u596C+beP
8QkeopZJPscz+LhFGqUq+jV7LHX1Gv/QyoypCBF6aDTCP0msMNZZzHB554p+Zm06IyfRdCWJ
o2RHMNn3kfqSXoWfEP2iFj3EM0s9cBNOMk83yWIKL9s4bXndLxpmUrNkJpSOIXuHwbisI8wp
QszgYaPJRAN7f0vukA0f1XCZ/ybv5DTfIEofQ/h4u/GiK3TQYZN/Uy54aLXhFgpzAp+pYYLV
kyc3vpabDlXzu6ak0at4X1Hji/MYjxm/3WIqydG4hTxpNN0gu9nPTNpUhFFGmWALIdHxRYPc
OGzQuK7WFboeLV1SoS5lxoa5QKOlUq2PIVrSJI4UjOUijlYZkybf1rzlLM3j8RLtYsKeX+ph
p0Cjt5CxniFTxVHI9nMNJRNHqZXj08SpZYNNXV2xQdrknYaMmNtbeQD4FmGxu0eBF4hJ5kYz
uw3S+nLC7lVWGQBLRtgZm5EMGuOtNebIxd00SzPm5f28aFP8WuhcJseqN8oOZPADKuxijK0Z
UhFGRee7elZTjWpp4j1ATBhsXaxhinGmDW5TDw3Ukky+rE4x0oY5S4wB6gwNM4ineD/bchFH
K3M4p471aKTyWoi6N0VcLQcMcJXl0W3hybRnj3KZ9cBVZWpSCbAyzewWK4ySrmS9XVIDv8f9
wJcYNNG9LtDPEJstnSr6yuz1C1iEkSaKzCZMb5p5T0bSkqWt9byfv+F/Gr9vZR1/JyUHFoPb
TNnhmtiwxpfHOI0iaXsK12RNRQDSBiOSnQ/9+A2DUC5tWZnGoEvOWq+UWlsCcrblIY4CRrfU
IWL4udv2LK07/AU66KR8XWaLR8gijtLHuQ4zQivr0SrCF/d+ik9f09siacKonfdwPzDB1zgr
lWno0EpV5DymcncWkSu1QoygWERRJhbqZFmxvuu7eRvHJT4tPx/mn0rWtS1o/KSH9TtMWnZS
m0wyWMIMX+WBHFIR0mHS1MBcQ2baXJUxTppmbcgYp59ri01fWQ7iyCPYb54RhkxNmvO0adP4
jkMSTfxyQy/zKT6a5L0mkw8PMobM2Xhp0Tq1DlsU9+Jwghib+XvWcppneZEoIenqN5OsUhtg
1ORALm9nER1aLbq5vix9YoCGWunTGtbx6/x3wxxxcQ8h9mVId80HScGjVQN6TMT+VsO2F53/
KMHZIlMRZthLOysJojCW4nW0zqNdRxH599yKsTNg6cWRh80EgROGV8XNT1hDZ5oqZl0YLZd4
WipiHGPUIH7FFEmK4wWi9DItUicjIh6nFNnPwg4DIuWgPGze+uIbpYEvsZavGDXfSd1iJ3v4
MkMkQ+K9nOM6GtjEJYbLKpB0Qa9Y0vbCOWSqJfO9XxYu5XfzPc5SKY62sodPlMhZ0G6MT+UU
WkFGUBwZts3gTwoks6u9EMREbrk2ktWolmTVkHia6RtRJoNPfrqLe5pLLY50d2NI4hYcAV7N
0CJ7eQsjDWMcFrT4mHhi4jzDeoZMC/kkM2xDE0gDJW0B2cZsGVsvJX1Hv8U6Pi6ZC834iAA+
/hD4KuaQ+CTP8Ov8Dj9kmHJqSKNGCakOlTEuZH19fWKD1HKTtM2kkXtp5s8AuA4Y5gZ+JM5/
jHs5WcQ4k4VOL1tyoHvTGvC9KMLb01jCJJEho6xH46KI2WyPDWxhgPPAKmYZAinpUssDL2I8
Sy2ONGEU5fmcmfqiPL/shRHAiFFWayWHOJ32XIXOtNVPhaD0uT72eAdn+E+TGbaNZ4BPsYOH
uIQ1JF7Nm0XvWiinQOrjLA34UJlmxkYsNwj/kr4V+lhrFJ2GOM00HuqBGS7x23iASh7kKX7M
PPcB0Mlf8kDG1gf5QI74qczgFWLdDlNCHDXlcN180cj/4g1M8hm+Y3kvG/i+6GCn4RaGOGty
ea947YojPbjZk5Paq7u7i1WR6w0nZzXVjKMC9awQqXKacjpegpzpE0IcqTmcewydUKLUjRG1
XJ9DZRBI+otyNet4hIjJhAjSzQR7OMM3sIbE9YB58iXuYKpMjvxImpejgbfwXw2D+iCfYZD1
UrphD5gKJHqFwKwizDkuoBvAUWL8sig+ia3St8jpB+v5CgCPs5+nUu6i3tBI8meryoYq/oII
v8Fm/owRS2bfFtYBHxHPcg97+Kwl7bYtQ4wvK5ZOHCXddb02vHl25/uBwaIbF1kpMLRIQnI6
g+Jol5GiXyhijNICBDI2VdSRFEhdaV+iwrGlaKKzVOjlr7cCg3QyYYozdbAd+CIRrCFxPWA+
w4AhvroX0ZHv4208CMAjPA+s4X/wz3yey+LvKi/blImOlilPyo5pcoAIX+IMX+SN3MM9wCN8
nVNoDE+nqTUZob4Sj2w123kfR+llF2+UHCMNbOGDwEF+wA8A2MOHmGYvp0zJy/mxZ5mwNOJI
ppw4neO+qCXxncrp3HTfupYmUyAzc6K8XGdVGF7iTrxs4FBOZycd4FtoLNjrs5cGS+EjaK1x
iti1MsID3MwYUcvxOuAy1pC4HDA/LjU4LDpInDO+wD2c4Yv8lAjQyQL/ynvYyj4Awrxi25xx
A73AHG81HX1FavxUCOxYuAfo5VHgA5ziB/i4kbeyhz38geCfsobiAyUWRyuIMghEOcydVIqr
7+Qh1gGP8GXjzHv5Eh/n4zzCAenzja8lceQz+RhCGSngk3BzDRAtQi1O5uiqDBickub67tNc
IiaVFih0sSZDEmM2zLOPO2ihKsdxj3FQCKQOoNOWQTAbIgwxRIBVBuuiViZQjLPVHjp56gRH
2U0z3zL0Cw0DwAZ+bgmJywHzGH1GkFunZik37uMeHuejwtWupWa+yD28gQNM8ipKGnKbjrLk
kad+0wC97GQHXxZbb4Tn6KOHT/J3fC4NDVxpUS0Y9BNE6aBK3PVDrOMjPG3S9I9yBzt5N3v4
LzxkbEcrC3c2LLY4MifChdifkwvbzS68RUbUksJIDqcPCFbEMc5J5YVDDBk5scUlKM6xjzu4
I2fy3DF6jRdUoZurAK9I9s8HM6YInY9ysBvrxlaUb3APu1nF14zXRaWfWuCUJSRuDZgPSIQV
q0oaVUyHd4EQRsms5yiP8x4aOCpl1A9wAaiVGMY3lMHhXmv5fZheMOKRSTtinr/jL3kbn7ec
rzJQcq/gJapoYZIKE7nhOg4KfdKM53iO3+HPuYfviyPBws3HxRRHhH9KuQAAL39JREFULSKF
UUfu4uUmgsCBvISRHqycERQNQcAqjAAiHAEbQ2GU/dxAkGSCYoAGFKa5lJcRla9AGqBGSqL0
i5krbsmVx+sRoZczXEszUb7PMO/hT3iMX+InxBhv40PAfm43hcR/zxIw/7rkBl25KOJoB48Q
MfQiDWH+jd3czyWxwycr8EZJMoy3FVVubI8hKUiulxZvZgdf5hLQKRGFTPAY97KK/UwwS7ly
yQBe5Ty/yRe5if8qGeCPsIf38R+2ftBfcprdHDT8ui2FbuCLJ458khIcQqGX8Rw/2UELWu5v
7t9lNgh18lGzMAqIu28kyQozIQWEZzjAZtpQuNPE+UyeTu45zrOeXxFZ2NlxjH5UAuww+Bq3
sHfJ+qRkxgwHqWc9Ct/nF/wh93Kv8beD/C0RnjeFxHssAXOYNNyg/lIUYeaAelM4I8QgCp3s
5T3cyCGS1fQ69CpEpeiUw1RE6KOLEKqkna8DfmJDLHKAe+nmG2UvPZ7k0/wjH2SC54zcOfg6
e/g43UKz1OEjwHoa+SEfYbMhjury+j4JiyWO5J4PJ/LyY3i4Bo0kI1fIewok6aQ0YeShlcaU
FsZyCUGYKcYZJUKMI4zTDZazO2nKwhpthsakvSNngTQPTLGPO4RAUli7TEjm7DBpOMn3spl1
jDIGIkUuWcCphcSnUwLmEDZmt6HM+VEAj3MPT0terikhbF7kHu7hGC/Z6GjjYisqR3exs8BQ
iojxWJoiDXCOSbp5BzfyJD+lQvw1nLYtQOFIsJ8ddHKK36HeqI04xTv4Q+7hH0XufYB1grwf
tB6HyRrB/LvCGbe9GDBTPZzL45NubsELeaRJtqRpt6yyH49Ufpgeen1zmBHOM8C0qHsOM4vu
GA5yE0/nvAwiRPGSj0ACmOPnXCvKFbpYw0hOrIdLi6Om5oC5wCOtjNpFEEc/5R4e4HEj2qmv
B81/5LM1GCfEWSWhGLMglnLNCeDXpGjsAGeoZTU3cgg/O9nDCsNP46eTjhIncdTw33iSo1Sx
jX4pa+45WtiBhw4Tq6YGmRFeLVyHXAxxlBRGUY7kbKKB5sIOAicsMZtMSPpdNGfkCtECutfE
iqxhzCAuTy7CaqrFeX466STMCfayWSo6DXAtzfjzIFSI8VMq6WQ91+QhjiDGUfT6KW00aonL
SBYP5pB4MmC+STpasJKfB37Kv/NfeA9Y0i+G+T7vSUlW0HAxpSFC+aAVWetsCQNcYIVRdR/l
JzzJ/8NunpZy/RU2lzRJYoE7uZZ/5Xq28r8lf20964E32244UU6zk+8wyjhnCxeO5RdH9VIW
x/48xApAnEvAoTSLxA4dQpQkvUSjnKKFKXagAGOMoKCxL8qTZt2hArSK1Hc/WwjxiuQ6nOEg
3XTg56Y8kgDmOcaJAiKD5hlT6GR22VKr5Au5p4d2d+VHhEfp4w94D8fE3IYZ4SwRNkOa9Rkz
1WWVFxuIAquAYc6x3tTgCCDKD/kI14ksKQ2lTZKI8P/yt/wnk/wlPeKY5slyAx/kOV6xEUl7
+SAnebm4ry6vOKpno6SRHM5TGAEcw5eHMPKJGEjYpLdEiLEDRSK2yo4ZZug3QsFBbjU1m4Re
mvDjz3MZFGLjp9Ykdb3mxZGPFqqN6rAkCvY55IWjVPM472EtP2NKKgZaB2l5wydyvHaxqKeT
KLACUC2iKMwIF4ixl49wFZ+hWqpxay2pGX+St5h+Dwj97AT/ymZ2spPP8QLjIvDjIcAkE3yQ
q5azOApYCOQbCirwyEfx0xLzwhavjtZ5XS2AvmOUnxDgTsDcbBJ0+tLya5ctKUcU2pdBK6fC
UW/TWAB0eo3yI8YzHOM93MhDpuOXSc/Yo+UHlV970zJ9nmMnSF5OlWHOSKv3EfbgYohpsTbL
49XS4ZMo2g5xiFV8nGEOUk8tjcZ2+U5glh2M2zjmc4a7bDcRYJflyPo8exfkD213taYEFCqM
NMzwC/ql/qU6NDqNci9Q2fF+3BBCG8v8reVFo80xlYEyVNWlxyW+zA52m44NgKlaXYb2nINl
HpVHPO9ZaZbC9LCXXtPqfRK4BpgxOMKKJj7LgA0mnoEedgFx7uVWuumiWfz3qzxHJc10cYfN
FpojyiWOAoZE7WWvkc26fVFc51aVP1SEMAItw/lJfmyJ+mjpYLWFXDBnaKUxGk7zKj2CnMRf
+ANfBkjtPNvHXnoXURgBPMIZvsb9Ep/jKeCNSzozreLf08AfUMMAz/KkDe1ZH7AZSLJFlL6u
Pwmzd28Lq4BrU846yk7B46qwpdD3vFzi6GpDGA0QYUCQSXjZWqbv09Boe/Ql9pXAsk4l5cyF
OKQ4XG8EUKPCc3VW6GmrC7zicsBMSjeV6iVI8hziXRzk4/ycQR5kD/dxH2e4J83ZixVX03CU
79LIjfSmJd2Hu4DyakXp8A3gg5KGPkYfA+wjKaQU1hZ26XJpK7pE1XOMXmYFXrS+6uECr1ko
ypWrE8pCc14saiSKVL25ZUQIwcV9PUqNV1hPs3QPRXIIFogh3suN3MZb2GMc+0iac8tBcmY3
okaqUTnHY6ziHfyvNNQ0Ps7QCrSXVSvSMWzJ1Zvgi/wRH+Fv+XcuG2/XPB+h00ie6GKikDKW
cokjvW2eHtiOs1/I8+typNtwkFSI9eRJPQ+LolmflhaTHLHwTm2BJRBIEZ7jOT4LwmSbSMtM
tVjiP1mk+xV2cA3P2Z51I+v4c7okMVHOLf6M5P6YQKuW+yH/xB/yq3yb55gFmnkIOGwaYwFM
GOUSR3pbYbchkC4zRDvQIh177aOciXu6MZjM5L7JcKaWP3u53Bhi1pQGcj0Xl7AuL1tMb1Yw
hS4e+oDb0oij24B5EwXbC2UaRRfNPGsTtTvFm3gjf8THpWOf4KCUneUvhIatXOJolD66gAYp
C/uEoFCrWqT8ksVAOXfNl/AT5IQhjJoMB3b/Irt9y4NJDtJpLGCF9iXKp9J7nKSHXshSqq5q
uWCIM7yFz9r+7UOcMvVV601xSGhipNhtv56HmOMQ81zD/ycyxZ/jvcwDEX7AD9jAtcBKRniB
IWCNZD4WQMNWvkhXP9V0sFUi1giLPT33tMZc4KMKbInZFxM+qko+hjj7cUvX1F/cpSsTMZO2
lAIywUbTkoijZI+TSr4lCHQjlt4ga8W2s7iO4/3socHGfGwH00z12DBp62Ik/T1lh4u3cKPg
eaximt9jCgib3t9TFr3yhIX6OU+UM/DeSx1BE9NPqb1G9QbdusrLDBXUibM4jAMdBmlXLh28
8kFc7G9ubsAvdujeJcvJ9nGHpA2OMVWCkl5ZyytvYCAdkj1OKvDxaQ4DcUtvkDX5XrQkeJ49
tt6jauRmWeGUFSeLkfT3lB3tvJ+nxRNv5SwHc9DJh0zdUPJG+dIgAQ4QxssdRkFgadHNrUYE
T2ELAUbpN3VALTdCnKWTbkNB9bPF1Mq4NHCxi3YhjAqhqy0V1poWWjOdontwrujidmm9VXAX
G5GdsEsRLdR6nGi6XoA69tNDDy+ZqPJ8xvMtf2qHjGPAHwq2KCuS2qk/ZcVpYoSM95QdFbyT
x0SvZxd1nMfP9TmoL8kS8QL8quUVRzFehDIJpEAKVcguPPRZGrGUE8d4hiRxW0j821HyFMVu
KRu4i3u5l3uFF25xkUrNEuQ22nO833oe4r9LImcrX2Yn5qTVcvAJZcZW1vFPgrymmhjTXJ+S
e91g/LSYviM4xSfYwZd42NJ6eztwgD5DOHaYnowsRtLfU3Zs4i7+w/A+BfkVnudxfmaTAGlG
0le8jMRRgE62crdIliqHQNKXbg+HBCuLIjJVFwszBqmcSg/PGAp0wTmptrjW1lTYsugCqd5W
ewmyhe05iBHNgEiimt8VnhiZcKY8WnR6mHuc+FnBj3mcF3gXLuMcn5TwV6wzoIWt7MiDG+AR
buAR7uHnPMx9bGADm/kYD3KGp+lnn7EFdkkrzixG7O8pO6r4fb4u6PHAzWqeZRdbOMEnsjyl
5BwVkBNVHt9RZ0pTOm8ebNG5QSvP0CznUU6lUHkuBnyGCTUEHOEc2wGFQMkMxmsl/ibtfsNC
G7meS4saX5uROH9UXha9VjQEyFbqLPshko0fsXyutsh5qwcUagE1h75tLkuPkxam+DAv8S4+
QQ+/FEcjIsgP5NQvLx0CBt9WM+QcjPDxCX7IW9kj5Ys/zqeJABEOCCaxZFTSLEbS3VM2uNiF
nx8ZlIcLfEr89K/8I60ZHQZmMzfPFVp6cdRi26WqHAIJkumAMY5SnTcTYbGYsfT40CKH6bxX
PrGv5P7KNVuE0SgvEMdNJxtRytLZIj1kzh+FRg5Sz43iRd2OmpHNWzMgIkb9ud74EczGWnGR
K2tDzzAvZpxrc48TeFL0Vv0B7+Z649WtN8TuQFHxxIgkvjuNxlqZ8bDoCPcJ/oZrxDZ0TIpl
xXhJzOlKBkgVI+nuKRvcvIm7DZH5LyK0DzBDhdEFJt19JlG11OKoxcTR8iTVRuPhQgRSgFbI
2J46qRrGFtFrlA6a0eK36fzhYZuxHJ/NUSBVSnMnM2nGOck83bQtqjjC1Iu9A+jlaYPnU2Fz
hraSm7iLDxj8j3LjRzOKSyq1mox+g8gkzDgXUp7JZlOPk2QYfI6IKAYFJA7LfEiVU2EWZRsF
f6OHdpsSWQ07uYeD7OBLvJGPpkmInGFMagWZXoyY7ykb4vwD/w64+DW28mlcfJef8RWghcly
cj+VWhzpFe4hDrOASpinuNZwduYnkPTdrpNhm5Z72k66vBIqdaJVq1Jv5gqvzlEcyQQtJ+g3
JbUN0L3okaiYYRwAdFDHAWN3hjYupElysBoQcuNHM8p1R378dKSkYZh7nJznt7mHdxMhQMDo
F9dl3G9/iQxwzeRtppte2tmInzUcsJ2N24BPAp/hHs6mSYiEcSGKPMRSxIhqe0/ZkeAMZwAX
W+nkFCr7eTsniPP7PCk8Vj6qaERl2jIvSYkytvRpkLrQCBs/XeYIG2kVar2XnTnWsgQMQ0Wh
g46UfJulqGXOhgvCf2VeXAFuMrwPw2lf2lToL+coL0kmhY7wopRPmhHjGalxZ5BbOEC/EVvc
QqONDmI1IKyNH2UEixpdNsPAzxZWS02LzD1OZnmFP+Zt/JI3Eheshi3GvZUi9VQTRP1oCa3J
eFiQ3fTYlP28hYOcAt7LF/gQJ/iB7VV1XSXAZIoYidvcUyGI8y+s5F9J8B3+ngVk77A2O0l1
IWAczYcVX6DU4kjXVmSC+hjHOEYlN9BC7v72CIeBdqNJUTd1JuNkcXNAcsMQG/Ea/MIaksxP
YV7Jq9ashx1pmx00L4Ew0jDAtGEEBdnNPolktoO2FGYpqwHxgKXx4w9MZxdQ52RgiEZTyDvM
FHWWeWrmFg6nEVw9PMSf4uco/4NxIGD4okIlMYt1Boh+UykFgMJ2Ux9kDetEuD7Cp7mHm9OI
o8zbsvWe8kOCr/AVAC7xAA8I17S5ZSaYn3tjvl8iI5/gXy7QqVyjPGFTMbOdFuCxvK7oYa0h
kgYsy6K+ROUKgyXLu5VjCfVUMy2EkZn8P/d799iatnq8LXUmS3cnmbBVimIOcNxkivZb9AgX
a6lHNyD+hJNcIzV+/ArjvFk6u79ILaRdygrWMvU9BGikThqxSj9ns6wbH+3G/q+WqOlmF51A
H/0WD6uMMaZQiTBNjBM8wifE8UEe5/4MV83dI1kIOlGZZj1tjKGk1WEHOAVS5n5f1llOQam1
oxlCBAEvq23Cgc/Tkjd9f4x+LnI1begO1CQWL/86V5j33eTueqCgBR2z+ZSbm4QvLp8WSaXF
UUnrqCYmNbbWWmJOSczOVgMiatP4MYlieYWGuMgG8YIqbGE1x4RRdpxthtu9i84M+e2yca3R
GpemQk8Rd9jPqHBAhxmh2sT81GzoHRuR0y4fYQ+72Wtz1ZXi33LWbCZDGKmFPCFJN+4wNYDq
ysNbJVD6QP9hIR+78XDGoiElbIhJc8EMx8VD62Cq7GUSpWnNXG/EZAoVRnZIMh4VG+kpBjFe
NNHvT0qLUuv621GgPhjM+xOpY+vjAteJKzVzp/BsRExCU6Gbq2wqDD2sNXlFhjlalhf9GNdy
zqBUaaeRajA0j5XczU7gotGp5svs4mt8JMVg6zAEZ/kagnbbPpVhpgTFmiy+FdMZec9cqY01
6JBqaAZLmAnkYZPwDPyiJFO/Eq8h2JImTjM7CBdCHJUy2tuNstrcu9Vmx3apJOOQjSdqcYw1
gNvEIh3jIGbzLYkxYIrpLAmb95p+y8+UTw97Z6sWy0oizKsiYTJAA02mu9CMvdJBn6PM69fH
Nr4JHOUxRqQxtPMt1nGv6Y1KFjWXYs2mw722R3tRaGKcaUbxGBqpjJ78Z6/U2lHAtAjWEEvb
uSpfxOhFM9duyJph5CGb8no1G4G5FG1Nc7Znzyb1EaA2Q0bUBmPRv1hCYbTSVB+2YklJ2PRQ
guYgPcqszYJMZsTkujRLF6DoZ0hyuXbQRh8DDDFEp+GLtCtA1THA8TIZQNfa9IytpxofTSgE
eSfwGb7PFhQUgydziHdxgE/ydulTm437KCCKlTPsO/Bq89aM5os7xSnJx6uhAEuoosRDX2N0
Q9BQj1LCqbpIFUGqRHdae3RzMxuIZCl3DIqFqmV1/xFfFMfDrIccROhabqCZYBrSBj0mo3K0
ZCLDzc2WUkqFMylnJe+k3FglBO4J5oA444zRaOrVLmMlVUzbvt4dphVztIRGR4zzxA2BVEEr
DVwgziXOEmFBCklbMcBLnCs5Z+mYeH5+AszhkmbDw+2sohk/VYCfzdzOKD8T87mSEGFghjne
yQ+Ntd8lNXA4UUZ62ou0Z5QTFTTTxhxDnGbGqD0YKIRAufyNhtbTwP6SPVqNQ6kzrc++Uxh0
2fJ7z7MJO8fcOvKhIA2m0aO0qudQ2pByIbjepBmdZe2Shfo1jIjZ016JGWJM8iQtNNp0lwXN
0RlmFpiSdKBqU2h+rOR82f1clJoWNnMLzwAxBhjgKO0oNBEkBARR0BirykWSm7xqG23IiR8b
TFrFIeZ4G3/KDfwp1xIEtogwuvyCt0vaaLisevIMPaxGQXtydUYYQ46y+dmCZhIPEaCVSGFP
cjH6ngXZxZGS5U8fZjcKG2wDwj7jEWVT+ucJEcRr4e2+mvXI1FbpoV+/wWbaAyJqUjoHNlxt
8gkdZIzqJe61NiTSIfV0vhCnGWKUUazN0JPw4ycTzVo5ag5n2CslIgTpMDyGMQZA4oGuJ1ZG
hzDAIa6TNhE/2+llgECKmXuU87yNt9LAx9AE5S5LPlfAVJ/3YllHjXiqSfioEmEKDw2sN5nE
+5gpfBbLQTAS5ac8xlMSiWWQN5RM8EUYBjptSS02oQAD/DiH7BXtDHNusEYlkYuSOUQvKnC9
jcp/NZDaC7c41Es/H1zCEH8SMUu6Z5At3C1oTyY5yKG8R9lTJoaCGAekLWZl2vMmyyyMYJQn
6TGZVV1gcW+oDAATfIPH2Ml3GCQEKOyS9Mh6UwFRqcpXckfE+MYYoxyUVkLBHdY0lFocRQAv
23FxmR4Tq25roZdMwVFUsLnteqEC9+YkCNJ3kc1Fj4sxwH5AEUzESfhE/KQ8bXqiPCFe82BZ
rp8PRtlLv8m09UsiaZSD7KWHgZy8GmM8W8bGRjFJI1saCtwkhnha2iwVfCbHgsp+etnLGFF+
wmOs4KscZhgtNeFu4Cru5lbJuFs65nT5npICqagy6FKLI+1VDrIBGOMX0mKdL+yCNoixH9Xm
trVM5VwZgeMMgaXKOUw+nqMZwmgNXGRojRlLrb9o1zvNEyJL24d3GZTJROjjGfYK+jsNfrZw
m9AZIwzRy5P8mEP0pZ2TMM9ysMw7/N4lJPW1IkY/e40ZW2tKLggxA0Q4yADwE/ZyDT+kiROo
eOkG6k0+w/5FZnVIh6HSNH0qte9oUoQFN3KaGPM8ywrW4OfVkoYiZziUpvp7IA/GvgWgiVel
IxdZTzCPPrknWE1qSkEP60seeD3NWVNXkRYWt+tXJkTo4xStrJc8NDeYPGcxRhmlHyyiGzTq
i/IjRq8Nue5SoF7c85gQQ2a/UXLd9DLB9TxONTv5KvA8baziMamqodR5UYXDY3C5F32hUkNv
odvKEJBgpCwdU+320gsoTOQYY0iWWsgIAfn0yR2yXQ6jZYlzxA2nu4eNrGd5NcaOMcSQ5MIO
puE/WrqynsXn4U6FNQkzM4a4xAa+yZNczSp2Ao/yID581KGkFNwuDVpYb6liK2ojLr04OiXE
0WLzHqcTDvaozBCXahGh3+UKnSPSbKwNWv51kA5fXuoBFIy3m5IgXxvIq0qg9OIoQg9bgE1M
L4sIULpRZkJoqYeXAS6R965awuJrCHAnX16inmBJeKQKfbngI0AD1ZLHb9YIGeh934v/5m2S
ozrMrPEdCh2GLnmIS2yiDYVhTi+qtnZ3DprRQAZfkLmeLsRLZY8EZoeVELjPpoF2HihH3pHO
O7ODZ5bxix3FCxYdKQiwpKUX2aFz5fSliNTFyCHLjpioVtfho90kDuyRjdc6O5JVghr8Ni+/
ysuo7BZjaaONEIOMLlILhBekhMx0yBTVjdFPxHj9g+xaBr6jIcljOMaJYsV7eZZwLwptwHZ+
UcKIWmkRsjHXVgHL2dzxsl08/OG0kaK8uzeUHElCMB8RGnJq5OPn1iL767ZKjJvnUKmmljr0
bOsQ40wwSqdlNw8SpHx1+2bMsC+FuMwMNat4GaLWcH4rXL/k4ggOGOK9mdliAxPl2lGP0oyC
l5t5VuprsHygu9/kGJpbVFy1MLYIi7OYUWvmh/2uHlhicVRv4gpC6lKmI4Rq+1J2U11EDo2e
QdbDEO3UMs15y9XaDXMpxCs0giEo2/KgDC4GEQ7SwpY0OpKaUyLoKSkWpxgEJEuHGPsNrc+O
DTQvlEscxeijGwiyqWQ1/aWCm19BFaLnhHQ8Lug51rCCQ8vOzNTJfTU0i0KUVFqJ2iU2NpOd
N/qJ0Wkxmfo5a+HLlGNNnZwqeCPQiNvGGGKHIexUxkQpdZ1EcqZygkkmTUkHi5fDNSq9vkmE
GbdpT2EHszG8HAz0GV42dM7Ucpa8UPrbqbfsh+sZXWYu7Uq8eIEo+y3clL1EWIUfL9v56VIP
0wQXd9pUy3sLuFJ50SV5EvrwmLJqVA5ZfAuTTHLRUPaBghtmesT3npb6ooEiilWTkFsnJFmd
xxZVhGvd+QJ4KCTryrMM8vGtkFnKFW4qnHup9OIotXhyxzKpstKh7YQhG56BBCc5KbiQlhfW
2oqe5TSrIHfeCHEYvYZQQ5gXbHfNmJEQWAwaxL+XLCQsMsKMS3GrgFRuvbjtQrto5tmCNYi1
0pyqy4ae+Th1UnV/wSi9OLLzCiwvgaQJoWha0pNVkHO/zsXCdbZHy0m6lT98hsqucoAY9VIe
dHqCXrlmK1TwS9ooPh9Lw7Y9YDGFApLB9PKietvqeYg5DuHiP42nqvIBnsrp0+bq/8JbFZUa
MU5LT79glF4chWyVyR38bNnE2HyE8dPCStt88avxk1tV/2IiKmlHp7nENmC5pSRsEy+4Tnaf
FKHphVGyaxuovFSw50gTaeOGKaNzTWn+IasOIQuj4UWNTrl4CzdyAIjyxyJTvIvfkRpdZ4KH
myTdqG8ZxNU0aCxXyXEVjNKLoxEjZjVAp/QSrVs2GkeYJ9lOC9ts8qKahaEWzfuq5cWYqJOP
0sOYmNWw7a6+VO0wkwTvPcwAHcbvahphFOAGaesa42gRWoqmk08YvBEnxLXsjBkPNxgvddhi
qJWmbUN6tPN+nkYB4uK1reZ3+XvO5/BZD7dIhtBYcQmHJlRwO8OmsE4+CJjaNA0Uk65RenHU
L3pahXmVIe4wBFL5yDMLwTAtpOZFVbEj46d8+DLQ4pYTrwBBXhWUqZppYm+qXcj9oiVEt2GY
af1UPVK20SHbV9yczztQVGW6pgOpjBrM15kMBrkrnMxK5WMTbYQZLOGLbkYF7+QxIkYjcXDx
Rmr4SQ53WC0lHGqd4kqHrXyZz3GC6/i/hqC+yH/JyTPlM3EvFfccyxIo1FpD+4E59tFIkDlG
lzw/wgzNeWrOi/JwR4ZPtPMh9gBn+CrfW/TcnqiJ7Ex71ScKu1QZ0G4Io35hQCRJ5dORg5lL
Wotp0tQiBNsYHsMpnn61dUnCKGyYO+3Gy+6nS1CglR6buIsP8FbpSD2/wxdsW3siGlY2iUTO
JIrTI1NRze8KnfoMv4ELcPObuHJUIFqk0Q0XS3dSDnF0kTB+/LQzxFxeha2LjyAbOAmAm1sy
BM61tjKPMMVbeJDf5V1LeFcNQmW3p1JZyrwjnQqswxAL4bRekX5T34ntOWgIdkg2aFY5Tqu4
YiitydVicgW/AGhGUNB0VjexMjzfKn6fr5u0Vxc3UWFh1USMydqXQ0MJCjEscHE3zeJuw4Lm
9mq6+WCODosku2YJIpTlIKeN8QoA1y0rCox02MjVaM7NYNpzNGH0ET7BZ3kTD7GObxmh5fKh
Ms1moTUG6E/RALS85GL7uOaPeq4HknujTzLUpjL4YuRYa2ErpZ07jEjuIVTh91N5Kc35PslA
DBnB9m02T/76DH1GCoOLXfj5kalGQeHt7LXZVjrYLbn4dQywtww0dfW8n78xXbWS+/mPHPXV
dimSHire71aerM5RVBS8XJ8i+V2soVLoI1ZUouTdMrtYDNPGRhDWfBhVLE2d0r+BS+zmU6zj
IdEBNMLDzPAgn+GjJVCZK2nBZzsfNewCm+xwzUWs2mgdeuVQ6dHJGmaZsmWT0n1AIWNv3CzF
yk6mvWa7hZTVHgFuwstYmpqypHDpY0Y4etUMWcHbpFdc75HbbTtjCrvYW1K3tps3cbcRdfoX
3ss87dzAVy1FVPXcmJK5o9LPUFkcBG7exnGL+N7CJj6T9ZNaZzi5HrEEaSflSjIPSS3/ZNTR
DfTb5Py4uRMvg7ycZxMkt4klMVcEAY0OYcqY0n5OsVn8pZIIsJNvi7+9g+ekTz/CJvbwPVPP
dA+1ebu5m4XrfMhip6+nWRSEXJ/S4vIqAF7OcM+lLqLtoAvw00wnP7Z8b7fRR0SPnslZ0YdM
gsFDK7XUpfhCYIzDtt/s4Qb8QBsns/ge60Q9fybajW5THG+SVEqSQRSpQHWbTXvGwhHnH/h3
wMWvsZVPE8XFDWBiI7V2cx1jHAptEpQT1vHr/HfTM/Xwq/w8o18yQKutIVkCX2a5xJHWhctL
pSXbSOvKtYtLKZVsHrxo9WL789CRgmzHS5hTeTlDPcJLNAH0MwH0ioJUfZJ9RGjn25xhP8/z
dIqg+Q/2sEGII7dh6OXT0NlDuxEHMouPZmGOQTQleTQgNIBMC/QOwWap4CuBS9bcXHqbyY2a
KozkbKNeyQRItjS3QqUv7SiTZpSdiJGd4ZqvKlNlfof0/ZqXw+wzUkXWuGrcb7PUBKl4JDjD
GcDFVjo5RQI3GzljrPUAtVxvyio6WzLtrIMmVCZSOsh5eDff46ypn85qfoUPmjS2dnxo70oj
K21dGioDnC9FsKpc4kjvwrXKJP11Av8gwZRmkFGR6uflLk5wKkcegI14AT83sIHncxZj7WIS
tddlEoxlp/PNbOAQXwQ+btKKkvh9MHSjrjyriFysoFP6zJBpHpqlZINfprwOWgmE/Uui704K
txrH6oqmdjf7opq5wzCG7IRRu1SzlhxlIC3TT2YSsakspqdqKkI5kUFIt5iaX2uV85tNwki/
q37plSuv79PD1Zw1tutrpXtNre4rBl1C4+rA2uq7kXtp5s8AbRv5Oi5uImQ4Anw05ECnGypd
R8HyVfT30wV0WMTRSRRBrRrkV3jGRDeVZCDayCpegBzk7bDxGT93GX02st3zNQC22SV67U0L
H2QHX04jjO7jHh7hFOk4tzPBbXGaR00Cw2PKxknV+DRBaq8W2y3gjhzrxHOBlm+vsIuXmTVq
E2WNxCNV+yWjLHbCaJgpYDpLFLBPvEj2IecI+8VLHObVjHqMuUmilhnVIlXKmf1Nh9mdZSZ8
tu0+c0OCr/AVAKL8jjjWaZDqaSiKpCMFsvnXQZ0kPC7x23iASh7kKX4MeLiLF7kM+NiQQ7OD
AaYYKp2PrXwEBdorkypZj6G3IPLyBpMvQg6z+7kTcmCTNP99Jz1ZP6EH9FXbRLIYB4Q/4X7g
3y1dajW08yXO8DfYhYizwZ0SwdtnephbTcUg1u/WzZN0jt8BmyOl8yMdEP4ZRapO6jEJlGSj
7pDxvbIwUgkxa2M0pINOAZLOSTqTk3fHLA610gqPqQrQ7OOKMJDxRQxwJ7C6RJ6lAOss39Yj
jab0WeJyUwVVbIVVhDnHBcDPRr5NnHaT4WhFiHGaGCm9e7184ii9fD9Og/FKbpR8SM+ywVJL
v519WfSdsKmay89tWYp1K7lZfPehNA86xkE6eTONPMZmVqZ0FfEJI+4SVVLOOZCDWZQqjA6b
7m+9pGlFbZL2s3XDOI4WPk/StJ3JOqZs0PXXMWK8ajJ5+i3sRD5pH9YZNZOiIMwJpmmljtWs
BqaYzqhh+CTPUTFJkuY6rwGhE6+VuCNPp6yxzI0/tRSP0kQwu1MEn1xDV8+NeOnPmiWeW/Ci
lybagDZDDKWinnrOWjLmVULAuKGTz5SvkKZ84ihGGD/gTUmnSnCAN4gXeT1njIef4CSj3Cad
6eWOLERocQ6ZPpGJPUBvCATQk9E272cczdxo4Y2McVZyZX+KHTzEc8KJriOaA2FbqjAKm0p1
ky5sbQzWhx4U6fihtGOPAQdJxpDsKuQ9BADF6AV3MYthIO+RAyB8ggM2RuBmqRJMe6UCRjnE
MOdM/em113ljBobsDVINXOF+lAA3Sd+aLGFICs786fv1u6wvyr/jYTN1KdZDSDJyO4Tw78pq
1LbTRfa+a00c4QJb0LxIskCaMzLFz3CjSRhlCjSUAeVkk5vFD6y0uZ0YvaImHd5gMslCBiOA
5qb0ZtV3QoLDMYlUgeShWXIep2PekRFBz3r20k47UUJc5ji/zx4e5xsmhzOEeD4rX4HbJtFS
Lpy01sulcgroi+SVLN8UMHbcoGnfbGE9SGF2bX/vIsyIiaPRfC2zFpC+QLJTOvMVIUqTjdAv
mcosdfi5MQ1VV7LspLeIMLfVa6VrWe2S+WinfWcuQy420TRALbWstHFkyI7mLklkbsniTdJG
pLDCdq509sg2zhlc21aBlES7KVX08OKWQ5VTHGlxkWtE2acZF6WfzSZZvxBUYYNBJRtb0stU
WdzJOzjOeebxUkkLHaYHn3sAtYOvcJ0QIV5aaOEuHuAMD7De0LKAHHKlqogbpPtJnDaSBN00
sNXyV6vBoC/fgax78irp5xZDfHRZ+p0m4aeTTkKctlnMydc5M+WKnBCnGnu5nug4zLq0391u
860+kedtjs/liw6TaalKZSi6SyBdTCg3OrhCTBYzi4EMczTNXMyisC6DKyBgiE97H9u4sVFc
x9OcEivJLJB0nXm1dO9jHF5szvhyiqNTNBHEy/U2tSzy6+vlDkkgjQr9KIhPdGyDazKKoziH
LEzSsIlNKeepDOccZ3qaM3yIEzyNh/U0U0M7m9jNBF+X6rEBDufAjeTijZYjUXqlz601mWka
zE7MGiGkQzl4qFZKP3cxzSTQkVYY6QiyhY2ckNzMATySFpFZR5E5GJPPSv/0lFTDNkiEWVYb
2s/1XEp5JknGw0J51gOmwDnAsPGTvj2paV63QJYAf7O4k9yjX9rc11GdNvBhTnjwWPqdjGV8
6teK++lJ84yGjK3Czwb6GBS/d1DHINNUs8JGABdZm18YyimOYhzgFoKsIZayrPRauWFUOvBy
Bz1iGS/wLBVsZD1dHBICKUhzFjbJeQ4RZEvaHIk+JvKy9C/xAf6JLwEH6WePOHqab1mC7Lmx
XFpb+8gizMdKSRgNGwvDK70qHm4GtN08O8alWZBzkHSEGWdKmKLmpehni/iWdotmsT/LPikv
56mUv1ZL96W5ZScNMlOFqhRxVGecW0jA2y5EnXyhPVIWvv3WtIpM0MMJL+Y4lgDrM7q9x5hK
SSHUxLFqNJjPBWNpN4yIRInYyVkuGjMQTCsel0QYlbsTgS6Q1gPHTYmNq8W/R4BZuvCyg0F+
yTyQIMYxGgiyhX300wlsyaFjW4in2GQyo7SjJ5gpwAI+xZvYxd3sYgePM8nzvMAstVTTZDzE
XJsSmIVkSBJGVVKOyzDHiRjuzXUcw81KoNVI28xNee5lyqYAU8udnbDMxSRDHKWBFbQZnwhK
fWS1z5k9Fy00UgemLvGZ9Yk2jghx5DcynUcypEjoNfq5cSQmUU+jYNsyI2QUoXi4xRjr2TRX
WUkmaHG1vjTEbuZIY3vGHnPpEjf1COXLDImnkrkaTJvH02n+2sJGE6WKSsTSmDMVSySMyt8Y
JcZh7kBhPa30ckkYaVUiEVF7mftpohlYwxpJb3iWWwmyjQOsxI+Xm1Oqt1KR4BirRLxLq/dR
i0jSirDXVJUGeqqhHoTOjRXYqqInHaVBQykP84rwuIyIxbge8EhOepX9OQvVAQZoMYkYUNmX
5vMxRhnlVJqWhFZhlAxNN7Pe1veSOisKTUYuT1eKNyhdKkd+3e58aVsqJj1Ecp5YT5qrB7Jk
IW8Ewimhdx/tNNEsoslhZqVkC7sRjWTQ1vUI5UVyyQvXTUv72JvH1NVN5QViwGHRFtwePUtH
nlP+Pk0RDnEr4OcWIESYy6wTIkOX+oeNZbKNp0Sph6ZLBWkVL2iQhpxKVLXc7vJOaUS42dvp
NRa1psnEmLa89G5LIkIyp3qlEV2UM3hOoYoCRbOedyhPw2WUUXoJ0MBKVKaypqxFOEg96y26
hZXqy2P6u55SZ15FyRcj6Y7v5EUhjhRaTK/OWNpxJT+tOVoz5bvUsz2NPpjMbqo3AhOZ1kcr
mdCCn2R3Ph9VAMywydD+tP+3F2lhppjKklrRaWS7xwySk0zbXoOYRXtsNgkjfWOJ0UsvAXzU
Yo4UjmdNKigrFqNt3CSHDBktW6shQ12OSa117yJMmGHWijN9nBX6wrUifV1DNfXEmLRkNbkW
qQuV/qrcYGhzbm4w/jrIafHgXXSlkLpFaCcopYKaX40Y/Vw0BajDvCoc0vljhpk8YlOTHOEo
ARqBOpsXx2Na3gBtVDNuWtByHrjsRQoYHgwzQVx6Q2Qlp2hlhdSwUX+hh6gyhJOHACtsHPVm
U6iDqyQRkWmzkk21VDGwAt2tL2taahYtRmWMCzYuezvo+vAFkp11pzOc35Qy0zo8bJY2j9Qo
4gwzjELZqHgLwOJ0sRzlJxbjIWmcaIixz8jC9eM3Rckiwn8U5Eb2EyfABuFN0RAiispFwM0G
8fKX+750A2OlradhDWuIch65c3yfQV5h1nrsXJAz7KOdOtoWOw0NiDGZxi+ywTY6Z3WHyv4e
WZtdyQlLvEhDesHg5xb8lhfdj582uoAQsyjIeVQ6wowYzEweWmmkyaSt9Gf4Tp/pblL1hCb0
wqRN0pnphJEmPPMLougjvUhSHKWHrq2mCqxOCwlI4V1aFhGL11R3lFGO08oK6hg31RVriAi3
txVD6CkDEOQemytrn5EFVFHdDHJChL6MbkrwmsSO5m1QUz4zzPE01+8Ho7ZoOSCWQ5RHtfQs
mxEbCYCfaYZRTNqQ5rxPj2DGv9n9NcQJRoF2OpkGkxsXtJLPTGtD3gZTI2+aX2kcq9GqIyyK
Y1Smoaic7QFiJCOM6Y27VvF9Fy3HW0wrTeXlZcZVnwaL2+M7lpE5O8YB2llp2u80KohYGlGl
OQ2t+SX5p/0Xgn768dHAavH9/VygFoU6m9R/PSzcz1kaBB37MBdyLiVdHnjZot2EUJmVPDx2
NGF9nDfWWMQkXiMcyslLoTLMBLMoJqesPfroR2OSuiqN9+ZclrURM/ga7Xwomp+miX6Dlds8
0qdL9Dx1hnG92i/9VbW5TSXjG+VZo+m3Kri8XgNwLfUAbOGjhTpULpgIvGSBNMwUEeN1DhhL
vrDyPmuZSX7wELB8b4BVrMRv+BT6Fs0+L+5OskF33cbKvNd20kQ1s4ybvFft+FKEvWYO1dHM
MBeEAPGZNOUkJqjO0X+T+f5jzBgzIWOuJC99AI/JL5ZtrutL9L0O8oSHTnbQZdBOlA6DxV/C
Bj4CZRjrUtyJAwcOFg1Xzkt85dyJg9chytHYyIEDBw4KgCOOHDhwsEzgiCMHDhwsEzjiyIED
Bw4cOHDgwIEDBw4cOHDgwIEDBw4cOHDgwIEDBw4cOHDgwIEDBw4cOHDgwIEDBw4cOHDg4ArA
/w9Num7Xs5M31AAAACV0RVh0ZGF0ZTpjcmVhdGUAMjAyMS0wMy0xOVQwODoyODoxOSswMDow
MKq1LhMAAAAldEVYdGRhdGU6bW9kaWZ5ADIwMjEtMDMtMTlUMDg6Mjg6MTkrMDA6MDDb6Jav
AAAAAElFTkSuQmCC</binary>
 <binary id="i_048.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjUAAAIHCAQAAADNrmW1AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_049.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAj0AAACJCAQAAABtXEHAAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_050.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjsAAACkCAQAAADbcCdvAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_051.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjsAAABTCAQAAADT5w7OAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_052.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAzkAAAHCCAQAAABm0c9hAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_053.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA0kAAAHSCAQAAACTTkhiAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj
SFJNAAB6JgAAgIQAAPoAAACA6AAAdTAAAOpgAAA6mAAAF3CculE8AAAAAmJLR0QA/4ePzL8A
AAAJcEhZcwAACxIAAAsSAdLdfvwAAAAHdElNRQflAxMIHBUK6Eo+AABTa0lEQVR42u3df4BU
Zd3//+fsssAgBqwS4ugq6Coitoq3hotm5lYm3rrelJluP4Qw97bQzNpbbrPsx+Jdlt2YbTea
dt9i0qppIBZ9Tdv8RZi/fxWLIZPUJ1HU5IeKsN8/ZnbYmXNm5jpnzpzrzMzr4R/C4cyc67rO
e673+XGd64CIiIiIiIiIiIiIiIiIiIiIiIiIiIiIiIiIiIiISEWK2S5ACJo5lIMZk/7bal7i
T2wq8zbjHMQkjk7/7XX+zDqeKHtNG5nOXkxN/+2v9PMcG8q+1WYOZSL7pv/2LH8JoX1LKeuu
WAinrLZiYQqTQ4+FBEcpFgpwi4U1bCvzVnNj4e88HN1YqO6U1MjHOZNJLv+yhDt5sExbbebf
ON9l+TqWsqxMoRDnCD7JLJd/WcXPWFmmoG/kZOa5tu8Kbixb+/ota5RiARZyN/1l2mqrYsFn
WRULQWjkZE5lhsu/RC8WQhSngyRJ+uiklURmaTPt9JAkSQ/NgW81QTdJkvTSQTON6aWNtNBJ
H0mSdBIPfKst9KZr1DakTs200pVug/YytG97kfbtLUP7+i1rsVgoR1mHxkKLayx0ZZYGxz0W
EqHEQpKuvO3bEvhW/ZY1WrHQUWWxQN5YaItcLIQqQS9J+mjNkwCa0yHSEehW20iSpDtvSLem
SxXkLomnw6szT0jHaaePJD2BhnyCnnRIx/P8e1cZ2tdvWVOt3mYlFvLt61qKhc6yHYx5L2tv
wbKWJxZa04kh3FjoNIyFhMdvLqRYLDRGKBZC1WpU7Rb6SNIZ2FY70x1fYaljiNaAthmnxyCs
GukmSV9gwZegjyRdRdq3OR3ydoPPSywUq5E5e7FQ7BjfViz0RiIWTMqaioVuxYJnlRQLoWo1
3rmN9ASWlDqNd24q5IMIvlTgmXWk5uUrJhV4xX5iu8pnM/haPMZCVyBbNW/r5oBjwawj7ajJ
WGg2joXBtgxC1GOhPeBYaDcuX80kpYSnHZtqnNJP09s87dhUGUu/Yt3tKaF2kqS35DBo9NG+
wZ2JemMnFlqtxEKXp4TaFkgsxCsoFvzEbSXHgnlCTZXRRiwEcwAYeT2GR22DGgMIg0bPRxqt
AXQJbZ6PNDoDCINujz/VOL0kLd3Q9BoL8UBioY+kp1hoCaBLUCyYlLXdU1kVC150eTzcSCWl
oC5URlib6/HBSD7CSYzI85kWkvSWtNVu166v8FY7Pf5EcsVdwr2ey9KjXZL0c6TLZ3pL/Jm1
kqQnZ1kjD2S2+itGOz7THMgRub+yVkYsdJR4RG4nFlp8xEIikCNy7/zEQnPJsdDl+huvxlho
rqBYCFkfSccIkxgf5gUeZlzeT3WXlK/ddkfxrcbpK2mHtLuE+whu5UqOZDrTOZyRLp9qKfEa
uVvoTuFpzmY605nOwa5PunV6PFsJRq+vWOgqORac3ZhJLCRLGAXnLxaarcVCu8G3B6vX5Wyl
3LGQsBYLuSmt/LHQXUGxEKpW15PH3VjKDTzDQXk/V9oO6XQN3OJbbS+po3ZLaE08WnQX95YQ
8G7tFON0nmCfgp9rLPl40zu/sZBwPcAwVUostPveah9JX7HQ4/Gy0lCVFAstPmOhsYZiobuE
WEgEGQt1vqseRccBy3KWxTiWd3MjAwU+188KOnx31JewyvFEsslWfw/M9rnNFiax1PHsdYKR
RZ8C/wHwPp9bbQN+7qjpwfTzSsHPbeIaZgT6/ENxxwF3O8pafK9sYAWzfMfCmazzHQsf9rnN
Fiax0Fcs3Aic4HOrbcCdjppGMxZawdde2WQlFlYCZ/ncpv9YuBP/sXACpcRCztlVdaWk81nl
mLBnFHNYxkbqCobWSmCKr202A/c6lppsNRXw/i7dHYbbj+wANhWdsOgxyMyx5dUJ4JidrYHD
eIo3i3zyPuAon1v152TWOX6GZrFwGzDd1zabmcRSx1KzWFjiu/MrLRZm+tpmKhZytxrVWDjT
ZVbB6MbCNpYww2csTMJGLMxMf34o81g4NHtRNaWkBPBIzrIYx3IQdzBAXcHO/xlgsq+tHor7
EZjJVldCkVPbfKYCa3KW1TGFJp4kyVrOZVieT25jhc/bp3FmsMSx9F0cyFzWk+T+AqnuT8DB
vrbqT4JJ3JWzzHSvrAeft3oPxZmyTbe6GtjD11ZLi4VZ+FFqLPg9KPKjsYRYeA6/sbAfpcXC
vvhxNOHHAsxiiePMzHcsVFNKGgX8OWfZ7sxjGX8FoKHAZ/shM1OuNxOBrT63+hKOYwRDHaxy
BMEI/oUltPMJfs6XXSc9THkBfB2D7QM861iaYAwX087neIkr8t603QSZOZfDUGos+OsQRgMb
fW51HX5jYSbrSooFPxfRSo2FcYRnD/zHwgZsxcIk/DiwhFh4En+x0AzpOg1lHgsHZi+qppS0
H6lOfpcYJ3E4a2hhL94a0tzjmBDYVveFnAtE+ba6G8054042mmwgj7WOJRPYiwd4lAf4Ef8s
cGz3Z/wej8PmnL/HOIht3Mej/JrrSTA+7ydX+b4s4Mcox5IwYmEqprHgtBW/JvGAY5kzFhqY
7DLq6c+ubWXGfyz4Px4PRhixcDTwotFWnf2C/1iYYRQL7v6O/1j4e87fzWNhSW6SHEb1cB6X
jGMuw1kIwM7M0hjHM44bHJ/vCGiyRfet1nEWJ/Jp3spZexGLAqr/PozkBQDqgb8zj1nU8yN+
5bLub4f8uQmAZM4aTS7LnOqYwvO8BkADm9nOlUxiGBfxfM6aawscnwVvEqljzV2iEwvT+Tpv
8gxXOGIhONmxsAGYyFe4wHWLv/XwvYXkxsJOFrMb9XSxPmfNV8tWbzNhxUL2+Uo0+oW/8TE+
C/yIZS6DLMoVC/8s2BtlqaaUlLoMtusoNUYb+3AqjwMTuIsmYgwAe/Cv3O/y+SUs8LHVbjqI
Dwm+fFudwGdzOsmU+dzhY6vOZBHjQF5mAxDjPQznbWZxDmO5gvtyjmdHAyc6bv03uWwle1mz
S8AOo4UneRNooJWnOILXOIPZnMEVOQE/k1U+6unXM8CkIdfyw4uFxiGvKXPbagPn8h1W899M
c9z5DEpuLDxPAyflvXB6oo939ZjEwgySLGQ2s7kqJxYOdP0lhCWcWOjifBJDBhWE1S/kXiLL
jYWtzOVMxvJ97uWfjs+XKxbG5u2Nxjk/Wj1yL4ONYw638hQAb/FG+nnp/bmESY7Q8/9o2mo6
2GfIjnTfah0f4TYOy/ms81KjKedlsHoO5w2mMMBhfJ5rWM/9bGYUIxz7eCq5lxTMTcz5+57s
z5Mcwe58iBP4HFt4hp2uFx7cLi+Fx0ss+H98eTUd7DEkJblvdT0vsJMtOdsZj/NSmJlVdOR0
mrmxsIEFTOMdl886Ly+Z2UqxWDiPCWxkJ1vZ3fFpt6ER5TV07oBwYiH3kqiXfmG80RbcOC+J
5sbCc1zN64xiu+OzB0ORQdvutuIcupTbL7yZtzealRsL1ZSSXgGOzhxbpI5KLmQHAG+ylVHU
sYMXOI/POj67L6lxLt5tBvbLpKR8W92bw7jJEXrN+L2ftJYZWcfjMJoWJtML/JVvsIx3uJIY
7+dPvJHzWbfb4Sb6gffkLGuikbnMZYDfMYcnAdiT47gp57jY/RZo+byI/1g4CL+x8BLFY+Ft
FgIHcQjfyfrsZHBc4DJjEguXM811FrMDfcbCBsxiYRSzuD0nFhKEHwu7hi55iwX3YRwmsq/Z
eOsXJpM6z/fuBcg6N3OLhftooI2Vjn7hSPD1ovcN6c8O5YwF994oAbzuq6YVotfg7gfEmMc5
Ocs6fE8HmTCYsrCeiziBadyYM7OVWXndtBtMdVJHG7c6bqmblDefHoOZH8bx39zHe32UN1i9
Lk+xO4UfCwD78X+OB2P9x0KbUds6o6+0WOg2iIXd+BLfYLhLecOdXqq0WPAXt40GM8IU6hf8
nZ+ZtG0d87ib83NOR0zKm49JLLj3Ri7lraYRd6lHVv0F0Dyc4/nNbGAV5xcJoEZO5xy+xmF8
YMjSZmZwjc+aPgycUnCNGMfyBbocj8idQOoBNT+KPzg4kRFcwEV8LqcjOovUMwjhWQYc4euT
p1LOWIC9uJLb+E3WskQJsfAcxWIhnxPA9/2seygWC8M5nz25grdzls8GHvW5VX9Ki4XHfH1y
E6uKzgjj3i+kYsHPuWuqXQvPCLMbB3Adp/Nh9sta/j5S+9SPeyg2I0y+3ij8WAhZwijTO4+G
3OdDM2U6J1Xu0VBnSWcOxeaqexc3usyjVdpkr8XmJ4txBl+hjhn8OOu5i1IndfTDbK668GOh
jgs40zEcu7RY6DGYx9l5LB53nQ/NVPG56o5ikcugYluxUHxePfdY8P/SBjv9QrFYmEQvYxjL
L7NSUrljwb03shELoes2uOiSG3rxkqYiHXxbUvHdmR16pU5931pkd07jEW7gOq7Mur3cXuJL
1IrN6b0n13ETK3OOSU26zOCZzO/u7IZKm6a/eMofyZ30ch3/w+GZZWZdZn7FYgHcUlJ5YyHG
ufyW67iOc7IScHeNxULxfiV7z5Q7Fur5d+7gN8zNukIWRCy0F6yjW29U2hsYKkSzj3dwdJT8
rst2H0dTPSW/zMz7K7BKf0NJKv16S99tlo6F/MSCnz1Z+jeU/jIzv7Hg/0CssmLBT+RXaix0
4/VeXcIweeZXSbEQug6PYRDEa35T51leAqkzgN2R8Pgu27jnt6y6aff4zsrSuz7/Ojy2chDv
9PTeyrUWC+HOAj7IXyyUGreKhUKl9P86jIqSamDTs57mgN52n/D05vnOgN6z2uYh+Ly1SyHd
JOk0LL23dgmatzqnylr6a7i9x0IQ79a0FwumHZHdWKACYqEjoFho9RwLpb7mHFIvPKyUWAjZ
YCMXb5xWkoE1TOq72g1K1xngsWLqu4qn1EZ6PB7FFKqB6Xe1WA+8VFm7Q46FFsWCS5v0WX6H
qJdYCC5uE8b1rpZYKH5mmYqFYKbsqhCpxukteJTTSFeAnRAMNnR3wV3SnC5ZcCesHSRJ0lEw
qNroM0zSZlLt21ew7VLdrf0jocGyhhsLx7LGQiy0W4mFaw1ioaNiYiEeeCwk0v1Cof3cnC6Z
jVgwSdJm4nQbx0K4T6ZFwGDFu12bJ0EnfQF3B6nv7SFJkk7X722hm2Sg3cHg9/aRpI92lw4w
Tiu9hsfs3rb5BEmS9NLqUptGOtLtG/7YKqfCsTBY1j8yJ8Bt9tAR4VjoC+CS1K726+PCgrHQ
ni5T5cRC0HHbmN7bhWMhuNQw+L3h9wuDqbBYLBSIvxjVq5lz6ADWcRd/5iU2AocykROYAazj
Klb6fCCtkDa+yiRgFffyd9axlVFM4mBOTi/9tuPFXqWL8xkuAWAFD/D/WA/sx2iOTp8cL+FK
X1OF5N/er5nPy5yf+f7VmfYdzUxmlbF9/SkeC6u5mbOKvnvTTAdTWQC0ciEzCDsWZqdvkK/g
ATbzDM5Y2JdFnBTQvunmWZaQqPhYKHdZoxIL43n3kFi4JqCIH6rEWKjmlATQTBtnOl6HtYQ7
eayMP5FWjuP8nGXrWMqDZQi7QY1MZ7Zj0sVVLOOuQNMRQDd/TT+GmuDUdLc+1Apu44HIdEGD
isVCOx8O5JZ/M9dxeqbNbcRCnJlFYqEL+K8AttTGuXw6vacTnMCpFRQLzrhdwj1lLat7LNzF
r63Ewr1lSEeDSoiFak9JKY3swaEsYj7r2Opj+nV/mhmV7gCfYWsZd/9QcfZhPO9mEXNYzyuB
JyPI7oZSGtmD/bie+bzExtDa159GHmcOo8ElFnpY6euVAEPF+V8Wc3fO0mZGsZz5hB8LS5nP
ZkcspM5zS+0IE/yMz+a0YSoWRgMvsZEXI5eM3MsaZr+QYE9r/QIusVA+2f1CtGPBCr/TWlai
8tW1Me9dgUpp3/zlTATwpERn3gG1dton31ZbAhhu3GN1BJ1UhkrpFyyopaYpX13zd0OV0r6F
ytluMC9eIYU6+milJOgqcRhuqW0ltaFS+gULaqlpylXXQt1QpbRv4XL2lDA8NV5wLFHU2ide
0ii4IM4oRWpa1LqEyqtr4W6oUtq3cDkTJUwj01VweET02qfN9xwicXpr78kSCUN1vS9JyinO
pcwJ6XasPRu4lot9fbKNI/mp7eI7FEqEd7O2yNt18pnNWscQDhE30TsUi4xaappy1LWjyISQ
ldK+xcrp7wygsehlsKjdSzIrtZtmaxPpSuWplH7BglpqmuDrWrwbqpT2LV5OP11uT9HBAlFM
SamLd97EA539Qaqdx7jXhTsxEefbXBLS0wz29Xu+eNcOLLFdbF/uZq3HodzzuauMj3aK1IxK
OYqPYl27DKavD3KbjTSn/wt23i/TcsaLTNqbzWz0WTTPklKvXzMfOxfE80xSS2qp3/Wolpom
2LqadUNBbDNOa3om5l3/9dIZ6IUis3Kad71xw0dGo5qSvDxh5O/ekwzVTAvttNNOS00Mo/cY
98Nsl1cir5FFzA9hMpA4n0nPQbeKR/gzAKOZSkd6usof8GCItX6Cu5hvNA/cbF4teRoiu+7g
w7Qb1eFiro34hFFRZmOOu6qwN9M5uApnv9NZkj/dhk/5l7bNwan0O1yOHFvSZ049gRxVmpbT
7Da++VCI6J4lmV569P8ck6ReC5g652+nOX2u1JlZavtdUuVTctzHOIMkP6rC8yelJD/Mu6FS
ttmZfndL/i01GrweLOi2KX7xzsuA8SinJGgvMsQ/9RBxLVxoCl5jwXdnNaejP+j3JUWFUlJe
SkneJTzcO/C/TdNXPLcF8r5PL+XsKvK6CpNhH6W3TziKJVdNsupPwvht00r5rpSSqkFQdfXS
DfndZidJegyPEFtJkizxBruXchaeB87b6LOox1/hS5CaZNWfFuN3t5oemNUcpaRqEExdvXVD
/rbZQtJTx97qcf1Sy5n/wqXXR0ajfeEOCs3P0azO0pfUGZLpeX1bybEdRbpwl5dSkjde53r2
s804fS5bGclHOIkReT7TQdLD5bLSy5lveIfpsI9S2qd03s4J3S/eaZJVv3pIemq5TpJF7+lV
GqWkvJSSvPDeDfnZZofLRY0YH+YFHmZc3k/1lnTxzms53Z/F8T76LPopKd/Fu2KzG4q7dpeD
p+N4If283XouchnX3BPA3dJoUUrKSynJC+/dkPdtxulzuVCxG0u5gWc4KO/nWks6T/JeTmf6
8fPIaCWkJOhwtGyLJln1xS26Y5zD7zmW6UxnOnu5fCpB0vOsg9GmlJSXUpI5PxOPet9mK0nH
xa8YH+YePsDTBVJS6jzJ7zV3P23TnXMu52f0WWWkpNw7ZJpk1a92lysADfQU7Vs7q+w8SdOu
SsniXMf8ECZZPQ64N2fZKOawjI3UFUyJy4AjQmyRK1k05I5XO1T4fA35bWM+i4ake02y6tdZ
wO9zlu3GwTzOOwU/t4zUL6NGKSWJU1jd0MmsynklYIxjOYg7GKCu4FnQHyDUY/dNzOfS9J8T
LOJbIW47bKmplFJaOZlFtgtUkRqZwTWOw7rx7MGzRT65gVWcX3Xj7owpJUmulpC6oUYm8UjO
st2ZxzL+CkBDgc/2A/uG2ip3kDo7qoV36y7iZFqARhby2RBmN6xGUyA9T+NQ+zKWn5FkPYvZ
M+9nlwH72K6AlJ/uJZnwP9ez1202O661xziDtZzNdNp4gnMKfrqXvpDbJjUo3v/os0qKv9RD
wF6Hucsu7S6jQuv4PHfTyr8wh6e4NO8JQavhw7VVqfoGMUhpbM71PI65DGchADuLrLuWGSGX
bgPz+U8O5XQrbROuJ7iLyxjLbbYLUrEOBrbmLBvGdJ7mD+zgcVqYRgNv08Q/eDNnvY22C2+T
LtzJUG0caK0bitHGPpxKE00cxSs0EQPqmccdLOcjtpsGWEkbt9bIu3Xv5Gxu0kU738aA4/Lu
aJp5lh1AjOG8yHaGcSFNtosaLUpJskuCr/LFULuh0UP+PI453MpTALzFG+nZG5qYxTnM5zNZ
68JMVoXePvO5g49W2DM6fi8Xfp7rmF+7N9kDkRsp72ZcenDDBFp4lAFaQj/XD58GgYtvl3JV
iDfuXwSmZv6WOke6mR0AvMlWRlEHDHA/m3mbEVkXmeNMYm3IrdPCyXyNa7k45O3a0A58g7XM
tl2QirUa2CNrSYwDGcGeHMmpLGItv2IW57tOmzXKduElHJV0e9lGXUud69n7NnsNPxPjbK6g
fsiSFpeHbMvZNqlhHy2UMt9bZTwqC7selNZrzf1rczzwWsd/pKcSWssl6XQ1kttcHglvJ1lF
jyfXUr/rUS01jfe6lj7Xs/dtdhr99Opo49acspl9MqhywtBJVv3MbOF/u6XyM83TrqTbpldS
+NRMssi7tiBfSuomWWGXhwvRhTvxIc63+WboT9s8CJxUZJ0Yx/IFurLKFudM1oU6p8DQYR/9
XMu8UNspXLNZy93pP9/Nq7U7HLkk/azjTF+fjNPBqhoZRFPjdJaUXxBzPftp396iL8B4Fzc6
jiPbS7hs56ecue/WjdPr4xytMs6Scl9L6PUVJTLIZK46t7Ok9ip7KqmW+l2PaqlpvNU1mLme
/bRva9H3w0zjEW7gOq5k9/SSRvpKKq/3cjonWfX2Pln/7VM6b1t1m2RV75P1x2ROb2dKSr1B
rHou29VWv+tRLTWN15d5B3Ez1V/7en3JWeoT7SGW071L7vL8eoxKSEnutfIz77lAl49I7Sjp
CkAU1VK/61EtNY2XunrvXEvf5i7eXgWduhwS5sjARJ5hH94TefTjL99rCRNVdtwelgN4yuNl
zxaSPKKnwWpF9LsEG3Vt9XEJqtRt5pYgaZyUOkl6fptrKeUsNOTb68W7qMdfoSHf7XqvrGct
9PF1kh5GsqYOz26iRwcAtSHqXYKNugb55In/9k0lpWKXKxrpIUlvyTfbvZSz8LCPLk+XWKIe
f4UnWfX7NFZtitOZPovuME5KzZnrBR16bWJtiHqXYKOuQc71XEr7HsufSNKb91wpTjt9JOkJ
4IzOvJzFnkCKe0ro0b6X1F6kbf0+jVWLEvTSnWnNTpIG90vbs64VtNBHZ5VcwKulftejWmoa
s7q2BdLFe9tmPnG6SJKkl46cAdctdNJHkr6AbrKbltPkblGbh8uIUU5JJkO9g3hQoBa0OxJQ
a/pwKl80tdJL0vGC+W56qmL4fS31ux7VUtOY1DXoJ078v4doUHM6LaVSUzfd9KX/1kd7YMnT
tJxmwz7MzzOjnJJMxtT5n0qpdjTmSSSNdGcOuFoyZ5uJzOFWki6Xc9B2+qqgxWup3/WolprG
pK5BD+31176tOa/ii9NKZyYZ9dJNR8DX1c3KaTp4wfxuXHRTUofhGMbmwIbCVKcW+ujI20JD
D7iG/tdHZ95DwwS9dFV4m9dSv+tRLTVN8boG/wCkv0dlS51Zrzzl9DLso63oA5Hm27VRWy93
iToCemCg+uwa0FB4rRba6aKbbrrpor1olMXporeiJ7+tpX7Xo1pqmmJ1LcfNau/tayMhmZXT
27CPbqPzzWimJG+X44J6rLraZA9oCFpbYPdRbailftejWmqawnUtz10Br+1rJyGZlNPLoAUw
vSsXzZTU6fG8x89UStXOOaAhaAl66K7QEY+11O96VEtNU7iu5Rk75a19bSWk4uX0M+zD5DJo
FFOSnwQT1Gwf1aExpJFx8Yp9WqmW+l2PaqlpCtW1XMe5XlOSrQGuxcrpb9hH8U9FL/78XYbT
xbtdCg9oqOytSdlFr0uwUdfydSiV0r6Fy+l32Efxc6votU+XwUvm3LSUPKlTNTAb0BCssM7J
JBTR6xJs1LV8l11M27fVwySrYZezlHfrFpsHLmoX7rzeMRvK21RK1ai8AxoKqbSnlWqp3/Wo
lpomX11L6Yb8bjObvXtIxctZ6rCPwp+OVkoqbXbDIOdGrETlH9BQSHNFPa1US/2uR7XUNO51
LW9HYtK+9hNSoXKWOuyj8ND6aKWkUmc3LOfBTbRF4eJZJT2tVEv9rke11DTudQ1yklXTbQ4V
hYSUv5xBvFu3UFKLUkoK4kHp8kZTVEVniEGlPK1US/2uR7XTNHHXuhab67lUxdo3GgkpVU5n
6glm2EehS39JKx2Z21aDmd2w0Dl3JT1BY15WGwMaCvH+tJKdCPQkZqGI4WqhlfcwK/P3ddzF
IzzKJtsFC1wj7+NoZjIps2QJz3IvGwBI8BDHpP8cpBYOY2ZW+z7APS7tm+BnnFWG7Xsra/5Y
6AL+K4BtNHMdpw+pfZwjOI4jmZFZsop7eYLH2FbGmjYynQ/kiYU432cldwSwlTZmZ43ZM42F
KHCWtVi/kOAq1vLNsu43r+LMZh7zeaLAOoVioXyaeS9Th5xHG8dCNaekOB/mi+kdsYJXeZ0x
kNk1C/l5JH8q/jRzTnr3r2Jtetm49A9uFT/gQXoC6oaGauXCdFe7glfTywbbdwk30D9k3Thx
i+0d58OcNaSsubHwN87m0wF1Nh0k0smtkY9zCZD6Qe7699SSq1hZlu6tWCxMZioLAtrWrqjy
Egt25cZCdlmvYYlrZ93OIuZwt+3Cu2hhEddym2ssFe8XysEtFg5ML4lWLISqhV6SJOl0nGgn
aE//WzSuCZdq8E1DPbTlnMTHaU1Pin8X/xvwVpvTbdhFS04rNtKWaftotG9zgVgYLOuXAivr
4CXA9vQ8zx2Oi2TNmTdABT1qq3AspP7taQ4NbHupS4AmsRCVEWL5Y2FXWTsctbA/oKEQ9/Lt
egNZ/lgIvlaJCoqFUHWkwy7/ddbB12pV0lVvNwn6SBYcfZNIp6UgnwZqy/uOl0Gp15L1kqDV
8qvfzGMhqJ9nC/fxnSJveYqnU1aQabt4LDQGHgvt3OEhFmxrNyhrbixEZ0BD4ZplH+DYiAVo
JUmy4P2tlvTrCu3HQqg6SRoMd04dRVR247Smj+qKaQs0+Dod78B0E6eTJKt50GoL24iFOPca
He6kjiiDGnTSQp9hLPRZigXbvzXTsu6KhagNaChk6NNKqYRU/HCnNb1eMFLtWyyyohELoer0
cPaTapyoHwHlk/CQaBKBdUTtHgKqjSQPWAy+Tg9nP6lYKP2sOU6P8c88tW4Q82l42b92YqHV
ckfU4WH7qVg41NoMDf6knlZKWIqFtgqKhVC1ekwyqU6rEsU9BlMq+EoNgxaPwdQe4HmAV60e
k0wwsdDlKcmkklJ7idu0EwvNHmOhjaS1B2y9xm0nSdZU1MQ9KW3cx70+YqHUx24rKRZCFXf9
qY3kI5zEiDyf6Q6gS7Chy3GZpp7LMq9P7udIxydaS+5y4y7h28gDma3+itEG5QyHnVhocf2p
FdpqYwDpodNxXmYSC2Zvw80nTi/JnIta0Y4Fb3Fbqf3Cf7icoxeO+vLEQrGtdlqKhZB1uoRR
jA/zAg8zLs9nGumrwIt3zS5d3whu5UqOZDrTOZyRLp/qLvEkvd0ljKbwNGcznelM52CXxwpS
3UH4w0jsxEKvyxFnsa22kixpCIi/WOgqscttd+n6ohoLHT7iNhULlTb8qdElForFXzCxkHtl
oNhWbcVCqBpdL9rtxlJu4BkOyvu59go8HupySS5NPFqkHo0lHQ/FXTrsGKfzBPsU/Jxb51Vu
cSux0Opa0+JbdUtk5jorKBZaIxILpnFbacfxbrFQPP5SPad/bsml+FZdY6HOQqOVz3TgqpxH
xmIcy7u5kYECn1sJnGW78J40cj6rHA+6JRhZ5DG0TSxkhu8RREcwiWsd7Xsw/bxS8HMrWceZ
IbfQTPzHwhd9b/WTwLKcZSZb/QH4vm8R5xJLsbDURyw8yDrODPmahHssmMXtvFBLWiq3WDCJ
v00sZJLv6yetTGJhzoPwJlt9kHVckhsL1ZWSZgO/z1k2ijksYyN1BU4Rt3ENMypq/McU4Gc5
y2IcwKai04Q8CL5D7zjg3pxlDRzGU7xZ8HPbWMqkkIfS+o+FhUzyecYSZxYrHHvAZKsPlpC0
j8AtDYYRC7lbNYkFuJZJBY6cy+EDOGPBPG4rY77tFLdYMIm/VCz4/YW6xYLZVq9Nl3mIakpJ
qQ7BmasP4g4GqCt4ZHYfcJTtCnhwHPBwzrI6ptDEkyRZy7kMy/PJJ4ATfG71fFY5url3cSBz
WU+S+zk67ycfBA4LtYX8x8IT4HN+g4NInWX52epdTPJ5UNSC80Ch/LFwMut8xsJThB0LHaxy
TGZlVlb/sWBHC/CHrCXmUb8uwFgw3eofcCTCakpJ+8CQmcRSdmcey/grAA0FPrseONh2BTzY
Hxwdwgj+hSW08wl+zpeHTPOZa0mBfyukEXjEsTTBGC6mnc/xElfkvZW5BpgaYvs0A0/mLDON
hT/hNxYmAc/43Oqfgf18bXVfbMTCJMdvLcqxcK9jqVlZ/wQFElb07As5l2tN4w8eYIavC6px
l1gw3Wp/usxDDKN6jAI2Zy2JcRKHczstNPJWwWPQDcAY2xXwYBZLHMsmsBcP8CjwAifRzP15
PvtXIOFjHuA9SHWcQ8U4iG3cx9+JUc/3GJ+ZZjHbNigw3qc8/p5TUtNY2ITfWJgIbPW51WeA
d/vaagcrHMtMY+FZoNnHNJh7AKtzlpnHwjoO9FVT//6e83fTslbaxMwdrMqpp2n8pWJhHx+x
sA+5seBlq6uYmb2gmlLSJGBd1pJxzGU4CwHYabt4ZbcPI3kBgHpSSbaBfVnnuMH4d+ChgLZZ
xxSe5zUAGtjMq0Adzax3XKVfEurYpf2Al7KWeIuFjvRc2bnvemnC7f0vQ5dmp/p8W92NvVlb
8NavF87u1BkL7jYDvw2oFG6xABMZ4P/lrPmA9XFs5nELHdZL68XarL95ifrBWGgCvES+M368
bHVt7nl6NaWkXDHa2IdTeRyYwF00EWOA0XydSQzjIp63XcCAa3sgL7MBiPEehvM8MJGvcAFv
uax9oo+joWaX4BtGC0/yJtBAK0/xT+BQ/pczWZOzZtjnSLmt4xYL9czho8S4let5J2v9wXPQ
JpfvanLdQhPO96y6bxXqOIsT+bTrngmmttmxsI6P8VngRyxzSYPljIXd+AG/5oYy1dM/87iF
JYG9yqP8spNG/qifRT0/4leOz++KBfPIPzEnFty3WsfsAjE4RDWlpHXApCEvsxrHHG7lKQDe
4g1GADHez2ucwWzO4IrAjlJtyO3i6zmcN5jCAIfxea5hHQ2c5HoBynl5yb892Z8nOYLd+RAn
8DneYhgd7Oay5iyXy0vls57sy2BusQCHMIszGMb/sZL1AWw195Ko+1ZhAp/NOZ8vTbFYeJOP
cSZj+T738s+sNUebb6QoZyzEOJaj+LVjzZk5l5fCZx63lSX7kqh7/DUxi3MYyxXcl3WjI6hY
cN/qxDwxODP3l1BNKWkrQ5s1lasvZAcAb7KVUdSxg7X0s9PRJScgfTOuMqwY8j7MlNG0MJle
4K98g2UM4xKm5Rz7p7jdDjfxCs7b/k00Mpe5DPA75vAkMIUdjjtOqRcsv2qwjSBNzPwpXyxs
4EJeZyyvZz2zkgBe97XFvwN7Zto231br+Ai3OcacHUrupUZTzkuiubGwO1fzOqPY7vjsVPD1
QrVXgKNzXgnpjIVRnOJyzzPuOjSivCbm/N00bittboGhl0Tzxd8A97OZUYzI6f2nAi/62OaL
DI2FfFvdmicGJ7lESBUxncFtT/6L92QtaSVZUVMsdhrNijaNG11mmPL/zH5f0U8O5xsczm2O
505aQn8O3iwW6pjHnSygfsiyVt/zN5jVch+u4l8ce6bL9zx3nUYzPzTwaeY6ps0pJRaKPe0f
YxbncC7n+GqlIBWvZb649R8LdpjFAsQ4myuyot7k151P8VhIccZgszMWqmkQeOrcofhxzTi+
SmvOcMfjgOdsF98D/0+UuD3FYuquog8UH8l216PuVkifyofFLBZ2ci2fp4VpQ5a5PfNlZg3k
jh9yqOcMlrncRHd7zsfME8B7i6xTx2f4JCNzOqHSYqHYc1TjOJ0VLhfHw4+FJcwoEgv54rYF
57D+KDOJBajjRE7n6vSZzGBNJ5UxFlJbdcbge4G/WGyvsmszOKaZyF7AUVzP8Myy0mb7siFu
VGK3s6Qulxl7TRWbn6yeb7KcG3iGb2U9jRA3Po4KjkksHMU5xIgxb8iRvFnL5tNd9FxnPPfx
f9zC43xkyNJSZn4rXuLdaCbG7izjgKzlnWWMBfgAq/gJ93JX1kxycQuTHLcVOS/LH7elzfwW
PpPojfE+fpkTCeWOhXwx2Eey4ia89sR92tWhYpzBV6hjBj8eEnzVMu1qLmdKCn6qTaeRjgsg
0Zl2Nbd9ljCaYXybD2WVtd33VlsN35WUu2d6S3o9RWeRWJhEL2MYyy+zHsYt9UDMZB7n7HQP
qfQQfiz4j9v2kMtaqmKxAO/iRscFyvLHglsM2piCN3SdRYNoT67jJlYOmVmpeCKLIrcXEuRy
pqQgXk5RLIhyf9o2X05R+J5FA59nJcv5OqPSS8rzcgqn7D3TVuLLKRJFYqGef+cOfsPcrAv1
Jgc1hbQbpN/clBSll1Pkyo3bynxpTfHebBqPcAPXcSW7Z5aV4+UU2ZwxWBMvp8j32rbCeips
aMOgTs/HGG0BvMKv1/MJfqnh7r+s3t+WWa5X+BVSnlf4FRPE6xz9xUJUXuFXTKW+wq/D01uN
IYhX+KUOxbwd4NiKhdD5ebl1KUeo9sQ9hkGCpIWXW3dYfNG5n5dbl/6ic28RFdSLzr3Ggo0X
ndt86b2dWLAhFQvmB9m199L70KWCyaxxOivyot2gVDCZdUTNHtYtrM1D8LV7DNSgdXjYflCx
kEoynUbfNLhu6bzEgpd1C/MSC17WLQfvsVCpF5XsxEJrBcVC6FIBVeySQpzuim+YVEB1FO3+
2kgGFHgw2L7Fvi1OVwTa1zQWgixrKtH0FO3SEvQGeN6QioXiqdBOLHTWaCzYYScWUgegxc7P
ohELoWsnSZKuAp1CG31G3UbUpYKvt8APrTmdeoMKPBgM5e4CrddKL0l6IxB4xWOhNfBYGDzc
ac/bKcTpIBnwiKPBWMi/p1OxEFwnBKmj4+qLBftlLU0i3eatBdao7VgIXTO96Z98S063kKAj
/W/VcXMtdVSXpJe2nFCI05oOu+7AQyCRbsMux2PHCdoy7RuNS6LNmbIWioWgy9pOH0n66HDc
Vm+hk6TREbtXJrEQfHeboKcqYqE9YmUtTTwdZXZiodsRC42ZWCh49hajmrVzVnrq8xWZGdYG
09BCfl5xb0PJr5lz0jVbl5k/7MBM3W/kwbJstZUL09tYlZkUfyaTALiGX/iaPa1c2jjXEQuD
ZS1XLDTycc5Mb2NwJq9x6dkJ13EVK7Pm1gtKoVhYxQ8UC0PKGl4s2FGBsVDdKQmghcOYOuR8
aBWPcB+PlaUzsKuR6Xwgs+sBlrCah31OU2MqwQmO9n2ERyP5s7YRC3GOoIUThrwVZgVP8uCQ
GevLwS0WnuXekGNhHXdVVCxEtaylaWQ6R3KyYkFERERERERERERERERERERERERERERERERE
RERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERERE
RERERETEtpF8hJMYEdi65t93HC+QJEmS9VxEzLC8Zp+q57L0Wkn6OTLvtzXyQGa9XzE6oHYK
n7fSma5dnm91Z7rHvK6bYr6fzdcMj0mZvLdJ0L/8YL7BZD0vPYf3dinZsDA2UrViHE8PG/kQ
bwWyrvn3xTiQJAvYCsDfGDAsr9mnhvEeermZAWAnf8r7fe9mDJfwHABb2BJIO4XPW+lM1y7P
t+Zjuse8rptiup+9rBkekzJ5bZOgf/nBfINZH+Ol5/AeKyVTSirFKM7hXo5mPK8Gsq759w3j
aJ5mFe94Kq/ppyYwmSU8UmStGIewgz5eDLSdwuetdKZrl+db8zHbY97XBS/72XzN8JiVyWub
BP3LD+YbTNbz1nN4bZcA1IW5sSoT41jezY1GZygm63r5vt04mMc9JiTzTyUYSb9BnQ6mn1cC
bafweSud6drl+db8zPaY93VTpTPbz17WDI9Zmby1SdC//GC+wWw9bz2H11gJgFKSf6OYwzI2
UkdjIOt6+b7x7MGznkts9qkYB7CJDUXXa+AwnuLNQNspfN5KZ7p2eb41H9M95nXdFNP97GXN
8JiUyWubBP3LD+YbzNbz0nN4j5UAKCX5FeNYDuIOBqgjHsC6Xr4P9mUsPyPJehazp3GZzT5V
xxSaeJIkazm3wKXdd3Egc1lPkvs5OpB2Cp+30pmuXZ5vzc90j3ldN8VsP3tbMzwmZfLWJkH/
8oP5BtP1vPQc3mMlAEpJfu3OPJbxVwAafKzbwOSs0S7u31fHwYx0fF8dU+nnTP6NyzmG8wz3
oumnRvAvLKGdT/BzvsyMvCVJMIaLaedzvMQVjAMgxn45a3lpp/B5K53p2u7rTWQv47Vzo6Mw
9z1W+ropbvsZdqPZUUKziAiXSZnytYn7Hiv1l+9Nvm/IrUP+LQ3dU956Du+xEgClJH9inMTh
rKGFvXiLBFDHx1jJSk5z/FCd6wJM5CsML7IOHMrNNDm2PozpPM0f+CP/xz1MowGYzjJ6+VqB
AaDOT7mXeQJ78QCP8gA/4p805ylJjIPYxn08yq+5ngTj09u4MGet3HrVM487WM5HbO9C19KN
YzE3sZT9jNYezZXcxi85wGB/78YPXOtsEh3FOPdY/no413Wvxa7yue3nOs7imzklNIuIcJmV
yT3i3fdYvl+q2+/Pfd38PQXGW8utQ/71sveUaR+Qr10K/T4CohF3/oxjLsNZCMBOACbyMc5k
LN/nXv5ZZF1o4CTGFFkHhtHBbi5bH00zN7IDiDGcF9nOcM7lO6zmv5mWd3yM81PuZd6HkbwA
QD2kryQ7S1LHFJ7ntXRtNvMqEKOFGfQUrFcTsziHsVzBfWyO2F6M8UGSLGQ2s7nKcZvYufb7
eY0zmM0ZXDFkbbd9GeNYjuLXBmVItWd2dBSTu8cK1cO5rnstBrntZ5jAZ1lnsKYzIsJlVia3
iM+3x9x/qe6/P/d18/cUGG7NWYd86+XuKdM+wL1dCv8+Attl4l2MNvbhVJpo4iheoYkYW7ma
13mb7QbrDmcBHyyyDsAUdvBnl+2/m3HpW5QTaOFRdgLreYGdbClwHdn5KbcyxziQl9kAxHgP
w3k+T0mG0ZK+bdxAK0/xT2LM4vyco0RnvQa4n828zQjrh0NupdvCw+xkK7sbrA1ruYWd6Sc8
Cu/LUZzCEsMy5EZH8Xo491i+ejjXHXCtxS7O/Qx1fITbHJFuEhFhM4tSt4h332P5fqluv798
6+brKTDeWm4d8pcqd0+Z9QH52yX/7yPAXSbejWMOt/IUAG/xBiOAV7mPBtpYyRtF132by5lG
V8F1YDhn0MvBjq3HOJAR7MmRJPgMa7kLeJuFwEEcwnfylNntU25lrudw3mAKAxzG57mGdXlK
sif78yRHsDsf4gQ+x1vAndzNTUXq/gJXEuP9/CmnnaKwFwdYAYxiFre7nCM56/InYE+O46as
cyTnejHez6Ou9xJMoqMY5x7LXw+3vetWi13c9vPeHMZNHGawZm5EhM2kTG5tkm+Puf9S3X9/
+dbN11NgvLWBnDrkWy93T5n2AfnapdDvIzBKSd6ljkkuZAcAb7KVUdSxgzo+w8e5nfoho/7z
rWvyfUey3fWZgBjTGMEi4G1+wuL0ZQnYj0tZxEt5S+32KWeZR9PCZHqBv/INlrETXEvSRCNz
mcsAv2MOT3pqpw9wOhfktEJU9uJunMdGfme49ji+ynR+UWS9MZzOAk4zLoM3bnuMPPVwXze3
FkM593M9Z7DMZVh18YgIn0mZ3NpknOseK7y/sn9/hdZ16ymcTKMj/3q5e8q0D8jfLvniSiIo
Na5ld5bluU2caxo3FrykUc83Wc4NPMO3jMbq7MUtRjdMvZfZS0lGchsHFVwjxvvy3kq3bzhf
YSGjDNdOjcg6iuuLDEX4AKv4CfdyF/sYfnOx6AiyHqa1GDSe+/g/buFxoyEqxSMifMXL5H2P
mf/+vPYUfutgtqe8lcbb70OsmkQvYxjLLw1Ho5h1OqY/6Dou4EyPCclbmc1KUnytd3Fj5Lqo
XY5ikfEPLsYZfIU6ZvBjg4OGGPM4x7gcpaYk83p4q4X3ElZmSkq1jPke8/L789pTlFIHKLan
vJXGy+/DJ124C0qS3/G/jOLn6WcDwjWcD7KVNnbQw+ORLnMTU7mEHbzG5dbvJuWKcQSHsgh4
gJ8WvVo+wD1cwY3syX8Y3KqOaj2iW4tK4uX3Z7enKKU03n4fIiIiIiIiIiIiIiIiIiIiIiIi
IlJ16pjB3jnLGvg8z4f5Xg4RERHYnV9zQtaSGGfwCLOYzWO02y6eiIjYYOOMpJEzOTBn2XBO
5Sbuoo6pnMIKPbQnIlJ7wn45RYxzeZz/cEy9MZYDeYwBdrCaFkbbbhYREQlf2ClpgMU0cRQb
c5aPZ3T61VkbiKff/VgJWmij0WC9BO2Zt1UWEqeV1gLvPMr9zoTRmkM102bwKdNyNNJGS9nK
Gg4vbW6+x1NrmtfZ/HtLr4W3GoN5/KYiwmzN8JhFqbc9YBrRwUS+6e/MbM96j5VSIrMiTGBV
zr2kaTydnkRw15+ir4skSZK0FlmvNb1eZ5H1EvSRJEmvQbi0G35ntk6jEsfpIUmSviI/ppb0
txV7a2hHer02T2UNh2lds9ct3umatfSgnvTaJt2OGy+R46XGKabx62XN8DSn26anYNt42wOm
9RyM/I6SapAwqgE0ptfrK5hCzNZK8R4rJdNbZf1r5vz0ny4ssubC9P8vKbJjT2USADP4cNGt
L8p8p5cju0tySuRuJrMAmFTkp3Re+v+zCna8jXSn/3S9cUnDY1pXgCMy6xabIdq0pVNa0t8L
/+mzFl4ix0uNs+tQLH69rBmec9JtM4sj8q7TmtkD5xl8o2k945nI7y7pPKMjU4OZBdf7eHq9
SZxcYK2TM2t9vOiWvcdKySplwHUy5+9NtguUZUaRf5+U+VPhid339bX1PdhkuOaurU8quN6u
e3ljCq43NfOndxcsX5SZ1rVYLbOZtnTKrgvVxSIpHy+R46XGuXUo9mIC8zVteLfBv0w1+SLD
eg5NQ+a/Uqdd+6nwXfZdUVDoReQJl/Xz8R4rJYvKWdJG3kiHRYK3eNVljaas/6Lglcyfrimy
5pL0/9fxYsH1Vmf+9BLFrMp8Z3/RdQe9yLqcErlbl/nT6oLrLc386fcF1urPfN8qose0rgAP
Z/5UbCJ/05ZOeTTzJ5NzKjdeIsdLjbPrUCx+h675ClGxa189nHedXf+yFBMrjFpkQybiV3n4
lTrt2k/PFFzvnsyfniiw1n2ZP91ZdMu7tmcaKxXKeS9pFL/gXKCOi/gZIx2fSBp+c7hS91K6
DG4npu46Fb+Ykbr23G6w7QTdht+Z/alUiYtdRmg3ugIeT98xKXb9PbXV7ghdzBmqzcPV/tb0
HYTid2wShrGR0mL8vfmYR463GsOu+C1+B21wTb/3xMphMEoL39XztgcShr9of79SZw06DO9L
thtFgdlaKa0B3AurALtSUh2n8AmGUcc8HuQkTuMJPuPyiWimJEgal8x0TfNv9LZuucphtp6f
koanPG3urc6lt1B5I6dc9Q6HSZm8lrscv+iwtlbuXqYEtu8lxTieffkF73AzCf6HnVxLr+Uy
iYiIFXZS0j8yt3F3cDXz2Qls5ut83XZziIiIPbaHN9Qzm5s1fZCIiNi/cLeDq2w3gYiIRIPt
syQREZE0pSQREYkIpSQREYkIpSQREYkIpSQREYkIpSQREYmI8FNSjFYeYj2L2TNr+QRuIMla
vsAI240iIiI2hJ+SJrOIW+hgLJcxPLN0JJcznLPoYg6n2m4UERGxIexHZWMcw0YWsxn4IRNZ
n16+L+/lMzxBPVM5gzvZZrthREQkbGGfJdXRwmNsAdawjcmZ5fuynSSwk8eYXORFVSIiUpXC
TkkNHEI/A8DrvMz+Q5bHABhgO6MZZ7tZREQkfFEZcfcPRrI3UGfwmjAREalKtqddHfQ8/XyR
GxjPHNtFERERO6KSkt7gP/gBN/MEP+dT7HBZI/vNhk22CywiIkELOyVt5zmaiDHAGMazYci/
rOFkIEY7W9nk8kklIRGRKhf2vaSd9DONkUATozJDwGEc3+VwoJ4ZPMFm280iIiLhCzslDfAQ
U5hLKxfzJOup4xQ+wTA2sxvncjSf5DTu1FtmRURqUfgj7p5hAeexFLiUN4lxPKdRz3auYgy3
8kW+y522G0VERGwIf3jDTpazPPO3HVzNfHYC/ZxtuzFERMQm288l1TObm3WhTkRE7A8C38FV
tptARESiwfZZkoiISJpSkoiIRIRSkoiIRIRSkoiIRIRSkoiIRIRSkoiIRET4KSlGKw+xnsXs
mbV8NN2s5wW+zijbjSIiIjaEn5Ims4hb6GAslzF8SDnmcTRzOJfj6bDdKCIiYkPYj8rGOIaN
LGYz8EMmZuYCb2AmvfyWOqYxk5/ytu2GERGRsIV9llRHC4+xBVjDNiZnlg/wevpPb7OdAdvN
IiIi4Qs7JTVwCP0MAK/zMvtnlr/DfXyQfWniRO7RnHciIrXI9hx3g3ZyE/B7dvJNem0XRkRE
bIhKSoLJHMlc6vgoz7LadmGqXNJ2ASJIbSISAVFJSe/iO3yX+4GddPEptjjWyO4ymmwXWERE
ghZ2StrOczQRY4AxjGdDZvne7MdLALzEwSRY4/ikklAw3NoxSW23r3vda71VRCwIe3jDTvqZ
xkigiVGZIeCwgwF2B2B3dvCW7WYREZHwhZ2SBniIKcyllYt5kvXUcQqfYBh/o5+LmMlxfJHV
/MN2s4iISPjCn73hGRZwHkuBS3mTGMdzGvVs4T+Bm1nCVrp503aziIhI+MIf3rCT5SzP/G0H
VzOfnUA/Z9tuDJEKp3GDUuFszwRez2xu1qOxIiJifxD4Dq6y3QQiVUHjBqUK2D5LEhERSVNK
EhGRiFBKEhGRiFBKEhGRiFBKEhGRiFBKEhGRiAh/EHiMY/gee7OSBbycWTqOSZk/D7CO12w3
jIiIhC38lDSZRfyMh/kCl3Exb6eXHs21mTW281nutd0wIiIStrBTUoxj2MhiNgM/ZGJmLvCV
6cf5YpzAHP5ou1lERCR8Yd9LqqOFx9gCrGEbkx3/PoEv8QPesN0sIiISvrBTUgOH0M8A8Dov
s3/Ov9bzKf7IY7YbRUREbIjWiLupfIyb2WG7GCIiYoPtaVeHqucjPMZfbBdDpMrolRWgVqgQ
UUpJezGbhZkxeLmyA0pzG4uIVJ2wU9J2nqOJGAOMYTwbhvxLjCMYUWCsnZKQiHcmv5vqf4GF
s3bVX+cKFfa9pJ30M42RQBOjMkPAAep5H2t5xXaDiIiILWGnpAEeYgpzaeVinmQ9dZzCJxgG
xDmSNbxpu0FERMSW8EfcPcMCzmMpcClvEuN4TqMeGMcevMCA7QYRERFbwh/esJPlLM/8bQdX
M5+dQJLDbTeGiIjYZPu5pHpmczPbbTeDiIjYZ3sQ+A6ust0EIiISDbbPkkRERNKUkkREJCKU
kkREJCKUkkREJCJsD2+oBtUxnWN11EJEKprOkkREJCLCP0uKcQzfY29WsoCXhyxv4HN8kXp+
ynfYartZjLlN3Fh5EzoWLm3l1UdEKlT4Z0mTWcQtdDCWyxieWRrjdP6dL3Mux9Nhu1FERMSG
sM+SYhzDRhazGfghEzNzgY/kdG7hlwwwjZn8NO9bk0REpGqFnZLqaOExtgBr2MbkTEraiync
wA7g+7abRERE7Aj7wl0Dh9DPAPA6L7N/ZvkYhvMC4zhMYwBFRGpVVEbcTeAdTuZhVvArDrBd
GBERsSE65yTjOIzjeYtv8g3m6lV+IqHSc2kSCdFJSe/wczYA13MtE7JegZ6S/ZPRoGQRkaoT
dkraznM0EWOAMYxnQ2b5Vnam35q0jWGMcPmkkpBIeZj9tvR8moQg7HtJO+lnGiOBJkYNORd6
kS1MBCDBa7xiu1lERCR8YZ8lDfAQX2Auj3IBT7KeOk5md27hRe5hDv/gbeZyF6/ZbhYREQlf
+CPunmEB57EUuJQ3iXE8p1HPdq7gaa7nRp7lB+yw3SwiIhK+8Ic37GQ5yzN/28HVzGcn8A8u
5ELbzSEiIvbYfi6pntncnB7YICIiNc32IPAdXGW7CUREJBpsnyWJiIikKSWJiEhEKCWJiEhE
KCWJiEhEKCWJiEhEKCWJiEhEKCWJiEhEhP9cUoxj+B57s5IFvDxk+Tgmpf+0hTUM2G4Yq/Tu
GhGpSeGfJU1mEbfQwVguY3hmaYyPcUf6v8uHLBcRkZqRe5a0N3uxhX72Yq+ynK3EOIaNLGYz
8EMmZl5PEaORXr7CTtsNYp37G2n0rhoRqQHZZ0kxjuUOLqA+8//gt9fCY2wB1rCNyUO2PI5H
lZBERGpZ2BfuGjiEfgaA13mZ/YcsP5SP8BzrWcyethtFRERssD3t6qCRjKKfuYxmAV/gG3pj
kohIlpoY9hSVlLSFC/grrxFjOF/nh2x0rJG9O3RfRUSk6kQlJW3nKQAGeIGRjHNJSUpCIlKr
3Pq/qhz0FPa9pO08RxMxYAzj2ZBZPo6TGZP+8w5dthMRqUVhp6Sd9DONkUATozJDwGFPvs2B
QIwWXnY5RxIRkaoXdkoa4CGmMJdWLuZJ1lPHKXyCYfyNfjqZyQeZx3LesN0sIiISvvBnb3iG
BZzHUuBS3iTG8ZxGPVv4T+LczGJ+x+Ian05IRKRGhT+8YSfLWZ752w6uZj47gX7Ott0YAaqJ
4Zo1QPuxmmnvRpDtmcDrmc3NbLfdDCIiYl/MdgEMJatvsCOVMogziFJWRk1t1in6LRT9Ekaz
tuVrt9LO8kzLFPJ+t32WJCIikhaVR2VFRMSLQucuFXtOq7MkERGJCKUkERGJCKUkERGJCKUk
ERGJiPBTUoxWHsr7qr59+DAjbDeKiIjYEH5KmswibqGDsVzG8Jx/G8lX+RajbDeKiIjYEPYg
8BjHsJHFbAZ+yMQhc4FDjJmcyKu2m0REROwI+yypjhYeYwuwhm1Mzvq3ccznbtsNIiIitoSd
kho4hH4GgNd5mf2H/Es9Z7KGFbYbREREbInOiLv9+Vd6eNt2MURExJaoTCg0nHO5jRdotl2Q
0GmC/EqmvSfRVZHRGZWUNIPJXMHOAmtkN29Fzt4kVaWpMn/yIlEWdkraznM0EWOAMYxnQ3pp
jCm8lyfSf/sNH3IZd1eNSSj4OlXsZIsVyayltU8kfBUbm2GnpJ3080FGso0mRmWGgA9wJ38E
YAaf40LesN0sIiISvrBT0gAP8QXm8igX8CTrqeNkducW/sbfABjP2zzLO7abRUREwhf+iLtn
WMB5LAUu5U1iHM9p1NtuBhERsS/84Q07Wc7yzN92cDXzhwxrWMlK200iIiJ22H4uqZ7Z3Mx2
280gIiL22R4EvoOrbDeBiIhEg+2zJBERkTSlJBERiQilJBERiQilJBERiQjbwxtERKJJcxha
oLMkERGJiPDPkmIcw/fYm5Us4OUhyydwCaczwE/5DlttN4uI1DSTyUgjOGlp5Qv/LGkyi7iF
DsZyGcMzS4dxEeM5m89zMmfYbhQREbEh7LOkGMewkcVsBn7IxMxc4BN4P1/ifuo4iGO5SfM5
iIjUnrDPkupo4TG2AGvYxuTM8gb+wAvAAJtpIGa7WUREJHxhp6QGDqGfAeB1Xmb/zPIXmM+L
wAha+ZPOkUREalGUBoHvxlROZDQ/Y8B2UUREJHxRSkmTWEoDSRozd5jEDz1NIRIW/doCFqWU
9DTNHMaXWMCn2Ob41+xdr6GXIiJVJ+yUtJ3naCLGAGMYz4bM8n04lN/xFk/Sy9cY6ZKSlIRM
BNlKeupCpBAbv46q/1WGPbxhJ/1MYyTQxKghF+j2pZvxADTwT3bYbhYREQlf2ClpgIeYwlxa
uZgnWU8dp/AJhvFnXuIijqaNefyWLbabRUREakEd/8rTJPk5k4B6vstSRgDN/IIkL/Bt9nD5
lG4ihi+pVg9EtbRjtdSjsmkvlF0TV9JQdC3thvAp+INRLe1YLfWobFW/F2zPBF7PbG7Wo7Ei
ImJ/EPgOrrLdBCIiEg22z5JERETSlJJERCQilJJERCQilJJERCQilJJERCQilJJERCQiwk9J
MVp5iPUsZs+s5RO4gSTrWMAo240iIiI2hJ+SJrOIW+hgLJcxPLO0ga8xnLP4Iu3Mst0oIiJi
Q9iPysY4ho0sZjPwQyZm5gKfyFF8kfupYwoncDvv2G4YEREJW9hnSXW08BhbgDVsY3Jm+buI
8xIwwCYaqbfdLCIiEr6wU1IDh9DPAPA6L7N/ZvnTTGMN0MAM1mrOOxGRWhStEXcxjuUoVrLT
dkFERCR8UUpJMVq5iut5yHZBRETEBtszge8So5UfcTv/k2doQ/ZbQqr67fMiIrUp7JS0nedo
IsYAYxjPhiH/cjTXsDhvQlISEhGpemFfuNtJP9MYCTQxKjMEHHbjIn5RICGJiEjVCzslDfAQ
U5hLKxfzJOup4xQ+wTCaaeF53sN0pnNYhC4niohIaMLv/J9hAQt5Fw9xKW9Sz/Hsy+1MYBQL
02v8gw/xqu2GERGR2tPElTQUXStp8E0SrKRaPRDV0o7VUo/KVvV7wfYg8Hpmc7MejRUREfuD
wHdwle0mEBGRaLB9liQiIpKmlCQiIhGhlCQiIhGhlCQiIhGhlCQiIhGhlCQiIhERfkqK0cpD
rGcxezr+bTQnMsJ2k4iIiB3hp6TJLOIWOhjLZQzP+bdD+BajbDeJiIjYEfajsjGOYSOL2Qz8
kIlD5gKP0cw864/uioiINWGngDpaeIwtwBq2MTmTkkbyC6YB/7DdICIiYkvYF+4aOIR+BoDX
eZn9M8vf5GSamGe7OURExB6NuBMRkYhQShIRkYionOEE2W8JabJdHBERCVrYKWk7z9FEjAHG
MJ4NHj6pJCQiUuXCvnC3k36mMRJoYtSQIeAiIlLzwk5JAzzEFObSysU8yXrqOIVPVNDlQxER
KZvwhzc8wwLOYylwKW8S43hOo952M4iIiEATV9JQdK2kwTdJsJJq9UBUSztWSz0qW9XvBduD
wOuZzc1st90MIiJin+27ODu4ynYTiIhINNg+SxIREUlTShIRkYhQShIRkYhQShIRkYhQShIR
kYhQShIRkYiITkqawA0kuZ+jbRdERETsiEpKGsnlNPBxfsXV7Gu7MCIiYkNUUtK+vJereIgf
s5UZtgsjIiI2RCUlTeYd/gK8xh85gpjt4oiISPiikZJi7MfzbCX1PqXJDLddIBERCV80UpKI
iIhSkoiIRIXtmcDNZb8lpMl2cUREJGjRSEkDrGcf4rxFHc286PL+JKWg8KnNg1Et7Vgt9ahs
Vb8XonLhbgOjSQCjaOFpdtoujoiIhK/edgHStnAcR7CRj3Is3+dl28UREZFa1swvSPIYJ+mp
JBEREREREREREREREREREREREREREREREREREREREREREREREREREREREREREREREZHyShC3
XQQx1my7ABKahO0CiNjQQ7vtIoihNnp1AFEjGknqAERqTytJkjTaLoYYiNNHUgcQNaKbJD22
CyESrjh9dNBLl+2CiIEO+uigTwcQNaCZJG0kabVdEJEwtdNHnGZdIqgAiXQH1Uun7aJI2aUO
Ezvo04VaqR2NJGkDoJte24WRIrrTl3FadABR9drSF9Pj9OlCrdSOXYloV3KSaBqaiLp1j6Gq
DU1EbbrTK7Ui+3Jduy4RRNrQy3UJ3WOoatmX66r2Tm/MdgEkUtpYyD/ZAozmbd6mjn1ZzRU8
b7tg4nAAX+RUnmIHMJKXgD2ZwKd4ynbBJHBxjuUn/JGtQII3ADic73ITm2wXLWhKSZLSxsc5
ikZWs4bVwOd4jNWMZirvo4n1PMoiJaaIOIC5vJ99gCU8y2aOpiPr36/ndp6wXUgJRJwjmMUn
s5Yt5O9M5D3MAv7CCn5SfYlJatu5/IEkPbQNuT59+5AbqAk6uJUkv+JI20WteQdwLUnuoyPr
8mrS8d//p4t4FS/OGTzssm937fkWOrmfR/mG7ixJtTiS20nS6Zim5HbHmJ4WuknyUwW/NY18
gyS9jmTjlpKSJLlJY/AqWAsPs851v2bv1Tjt3MfjfNl2gYNRZ7sAYtWXuZ3/x4n0sKHouk+w
gDM5gN9rFJ4VR9LLCczhDB40/MRx/JYzbBdbfIjzdZYzgXqDdbdxBx/iSr7A8mo4XFRKqmU/
5QvMp5N+4088yIe4kes513bRa865XEs/p3G3x89dySKNmawwCa7j054+sY0lHMNb/K7yL60r
JdWqRpZzAP/KHR4/t43/YgGXMtd2BWrKuVzKtXT6uo39r/xYSamCJLiD44zOj7Jt4JM8wA2V
npSUkmrVtxnLmT7HZS3hTL6mM6XQnMulLPT9IGw971NSqhiN3MEEn5/dxkWVn5SUkmrTfzOL
Mw3uH+XzIPO5lI/ZrkZNOJLPlZCQIJWU/t12NcRAnKt9JyQYTEo/qOR7SkpJtehjnF5SQgK4
g2v4z0oO/QrRyNWsLHmqoHou0KCUCjCv5KH727gI+F/bFfFPKan2NPJVrjEetZXfItZqVrWy
+xo7+GYg3/RdHUBEXDMX+7iHlGsbc2ip3MvqSkm152u8zqIAvmcbl3CMjr3L6khOp4ttgXzX
Hsy3XR0p6OqAvqefBXy+Ug9AlJJqzQGczuUBdXL9LOHbtitU1b7FigDOZwfN0aOzEdbK1MC+
6zZe50LbFfJHKanWzGe152db8ruGiTpPKpsDOJQfB/qNp9qukuR1eYDftY3v0V6Z50lKSbXm
BJYE+G0bWMI821WqWvNZFfD0qRdoMHhENXNwoN+3krF81Hal/FBKqi0fYyy/D/Qb7+SYyjwa
qwAnsDjgb9zOEbYrJa6CPn/dxjUcb7tSfigl1ZZZrAh4IvvHgBNtV6sqHclYHg34OxuYZbta
4uqkwL/xPo6zXSk/lJJqy16sDPgbt7GEY21Xqyp9gNVleA9O8F2flK4x4Mt2kDpYrMD7vEpJ
tWUqzwT+nc/SZLtaVelfeLgM3zre8RoSsW/fMnznNlbzAdsV804pqZa0Aa8E/q1/YZLtilWl
4fy5LN87ynbFxKE8v6A17Ga7Yt4pJdWa4C8FbdTwhrKYxEtl+Nbt7Ge7YhKS1ZV4/UIpSSSa
GtlYhm9tYLTtionDh2wXIDqUkkREJCKUkkRE7HrVdgGiQylJJJrWl+Wuz/ay3KGS0pRjbCWV
eYlWKamWvAplGAJ8KOttV6wqvVyWLqWhLHeoJIqm8pztIninlFRLHgH2DPxbJ/Ky7YpVpSRH
l+V7X7RdMXEI/mlBgPfxgu2KeaeUVFse4bDAv/OESjwWqwDP8L4yfOufA3oxiQSpHIcJCZp4
xHbFvFNKqi3PBT69YyMzuMd2tarSb2kqw/uNfm27WuJiW4BvxRp0CJuUkiTqbmNGwHeTpvNa
gO9fkl2e59kyzFGmfRVNd7I94G+cXaZBE2WmlFRbHuHFgM+TzuVe25WqWr/lrIDfb/SPgN+/
JEG5i4ZAv6+RWfzcdqX8UEqqNbdzdoDdXCszWGS7SlXrJ+zHzAC/bwfftV0lyWMTdwT6fR/n
75V5RqyUVGt+wruYHdi3XchKnrddpaq1idv5WoAHELrEGmVXB/hdjVzCT2xXyB+lpFqziR/S
HdD9pDZmcIXtClW1y9k9sAOI7Swsw6S7EpR+bg3suy5mTeBvJA6JUlLtWcxfuDSA70nwdX6q
c6Sy2sRNdAc07q6f5barIwV9K6BXx7TRUbmHikpJtehLvJfOEr8jzqW8w2W2q1L1vssTXB/I
xbsv6ImkiNvElwP4lgTX89PKvUSrlFSLHuHHXFLiAOOvMpO5titSEz5NPd8vOSnNod92RaSo
u7mSHSV9Q4KlPFHJh4pKSbVpMZdzPa0+Px2nk1M4RxftQrGJLzCzxKR0ZeUeNdeYRfy+hKSU
YCk7+LTtSpRCKalW/YTLWerr8l2c79PJOZX4ZHiFeoRzmMn3fb+990oN1K8g5/lOSs0sZQf/
VtmDWJSSatdP+BaX0OOxo2vmN7QoIYXsEU6nmV/S4uOz5ykhVZRtfJqrfHyund/yt0pPSEpJ
tW0xp9PMMtoNLwo10slv+RunKCGF7nnO4FGW0+3hEGIHz3Iid9kuuni2iDM9jb5rpodFLOHj
lZ6QlJJq3SO0cQ+X8ZuiaamRTh7nLL5UDWFfkTZxAXM4kcfpNHiubDvwTU7XoIYK9SAncr3R
mi1081v24XQW2C60SDAO4L95nCRdtGY6u9tpT/+pmXZ6SHIf59ouqADn8geS9NKReV6pnWTW
f8+TZL7vO08SHc18nSTrcvZvar/HaaGDW0myvAzT81oTs10AiYhGPsqJHEwjsAQ4ildZy4HM
ANbzPLfpQcsIOZJPcRT7AKtZk95Lg25kBY/pGaSq0ch0/o1TgO3pqVlX8Crvowl4lge5qbpG
violSbYjmcwRwN5s5TXgHtZVV8hXkUamcwTjgNf5M7COl9lgu1BSJs2M592QftfwqzzGo7qE
LiIiIiIiIiIiIqH4/wHcvSCu3RDRLQAAACV0RVh0ZGF0ZTpjcmVhdGUAMjAyMS0wMy0xOVQw
ODoyODoyMSswMDowMBfVZ5cAAAAldEVYdGRhdGU6bW9kaWZ5ADIwMjEtMDMtMTlUMDg6Mjg6
MjErMDA6MDBmiN8rAAAAAElFTkSuQmCC</binary>
 <binary id="i_054.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAhwAAAH+CAQAAAB9kx/jAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_055.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlYAAAEsCAQAAACr/TWuAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_056.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkEAAAJBCAQAAADrDakmAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_057.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjgAAAD5CAQAAACAV4dFAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_058.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjYAAAE4CAQAAADiXXFTAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_059.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjwAAAKACAQAAAAyDmofAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_060.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjUAAAG7CAQAAACRTqwmAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_061.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjYAAAGXCAQAAAAKF9JoAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_062.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjkAAAEcCAQAAACPa23+AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_063.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcsAAAK/CAQAAACsUC6GAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_064.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAi4AAAFRCAQAAAD53+7dAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_065.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkwAAAEcCAQAAACfCyMiAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj
SFJNAAB6JgAAgIQAAPoAAACA6AAAdTAAAOpgAAA6mAAAF3CculE8AAAAAmJLR0QA/4ePzL8A
AAAJcEhZcwAACxIAAAsSAdLdfvwAAAAHdElNRQflAxMIHBkDXgYVAAATqElEQVR42u3de5BU
1YHH8W/PE1AGxmF0QhBJyCAoGhM10VJS0ZiwssZEWcv4IJJy1zwrlbhoucZHAqWUmphkN7VJ
+GN3dY2JwbhsSJHUEo0PDONrAWWWhw5gl/IoiGOGYZh37x80bc8wwO2ZHu7pnu+HP+bec/s+
zjx+3HPuufeCJEmSJEmSJEmSJEmSJEmSJEmSJEmSJEmSJEmSJEmSJEkFJRH3AUhFJ9lvfnLc
B6QokkPfhBQ8f8+HoCTuA5Ck/gwmScExmCQFx2CSFByDSVJwDCZJwTGYJAXHYJIUHINJUnAM
JknBMZgkBcdgkhQcg0lScAwmScExmCQFx2CSFByDSVJwDCZJwTGYJAWnLO4DCEQ5F3AO59LE
d0jFfTDSSGcwAdRzHx/lz6zmeWNJip/BBNXczxb+gb/EfSCSDrCPKcEnGc9iY0kKR/EEUw33
00SSdXwhp/PAMj7DKr5ME2/yz0zIaZ/T2UySJEmW80lfHirlS/E05RIkmUcns/ke22iIvN4o
pvE3/JSrOYlb+T5foy3yumX0cgN/YhLf4T6uYHvc3wTFIplDuW/lzasSLqOBbTzQ55ying3p
M4aXqKaSR9NzTVwE1PMLkizn7H7bGt43lL6f/+XmHM5eTuIVHud4IMF1vMF5OexrJhu5iATT
WMJDjB3Weilcycilvp03oqhnTNNZxC95ldu4ifvoSZdWAovZAbTTRoJxPMHTQIpNHMcdwA1c
wT1cdwx6cEo4jxu5hATk1CDrpZvN7ANSrCPFjBzOtqCchwBo5yvsHfY66tjqHyOe7QSmhNv4
A+NIcB3rmJQpn8WrnJKZO4FnuSozdz4bOQ+oZx2f77O14fhfI8FlNPJ1PkAdr3BvDmdMlfyG
H1EKwEw2c20Oez1wxgTvZyH/x8xhqJdCcLTfWM+Y8i5a53c5Z7KevaRopCIrmMbQQUvWpyrY
k55OMJV9NAFvs5MZw94xXM6VbODf2EpFjv1mXaziLKqBBB8mwaZB7P1tfk055w5zHaURI1ow
jaaOzfQCu2mlLl2aYCI1rMj0I1UznkW8yTq+SDmT2Eor0MlGTk6fkQyfXlr4IBdzHguoznHN
/2IMt/Mx5nATK1mf874TfIjr6eW1Ya6jNGJEO7uoZCxdAHRD1h9+OT0s4XVu4h6uo4xSXmQB
s7idJDV00wuk6OQkSunO2l7+2+7dLGYcP6WZnzKTChI5jOB+k6+yiMfp4j/5Fzpy2u+BPqYU
L/BlXhlyLSQBQx0usJJn2EyKDh5hBo1cxUbaaWQ2nzriudhwdCLu4kvpqZ/luGaKV5gzqH2u
Z+ow1EQa8aIFUxftmekUrZmprempJC3Us4pmANpYwwxez1q/ld64KyqpcEQLpjb2Uk+CFLVU
ZTq4SziV/WzLfGoiNWxIN9l62ckljKGDck5nbZ+GnKT+HJrQR7TO7y4amMloEtTTzZZ0aRm3
8C1KgVpG8wYX8jC1QCX1NLKGKiYDJ1LHGu/Zl45ocvofma8jWrRg6mEl9VxKHfN5ih3U8gJ3
081zzOYT1HIje9jAa1QwjyquZBrPsp6tzGc819Cd05BFSYqonG/zJklWMpUDt3HcS4Lj+QFJ
kqziY0AJV/EGSd7gJspIcAGvkeR1PtdvFJODzFRYjuUAS/86cjaRMw7pk0rwgT6l1XyE8Zm5
4zgra+4gv/UqLAbTMZfLcIHtA9w9/96VuQOa01fmDtjH2rgrKKnwFM9jT44tr6FIw8hgGpwD
QZQ0kKThUDxPsJRUNAwmScGxKScdlMxhiY34YWUwSe+5a8DShYeUL4z7QIudTTlJwTGYJAXH
YJIUHINJUnAMJknB8aqclG/JPl8dWDAIBpOUb0bRkNmUkxQcg0lScAwmScExmCQFx85vKS7R
H8k74jrUDSYpPucfUrJ6gDJYHfeBHmtRm3LHcztNrOOLfaKsng0kSZLkJaop4TIaMu9MqeTR
9LImLoq7mpIKSbQzphL+jrksYAK3spXnMuWVwGJ2AO20MZ17WMX3uZyfMJfdjOMJngZSbIq7
mpIKSbRgquIGHmMZlVzANazOvPC7mi5W8CYAJVxMM3ezh0Z+zZmsZizPsyzuCh5V3xb9CGvJ
64gW9pu6a7AbUq6iBVMtNawlRScvcwVjaEmXj6EjM53gFHayF3iHdk6knAr2xF29CHytgA7H
IIpNtD6mCZTxNpBiGxOoSpcmmEgNK0iynLPp4Ra+QAdQxSiaqWY8i3jzkH4pSTqKaMFURSld
QIouRjEmU15OD0u4lmbuoSZdVsEXKOE1yijlRa7mEW4f8DqDJB3G0M5lVvIMm0nRwSPMYBVQ
zteZz3fYwniuYiPtNDKbi1lFKms9Xxcp6QiiBVMbvZnpLjrSU++9HjxJC/Ws4ngWcC138Tip
zMvC21jDDCoya4FBJOmIojXlmknwfg50cO/PdHeXMIMpWZ+q4Otcxy08SjcwkTPsW5I0GNGC
aTu7OR0o4yOsozVdWsYtfItSoJbRvM6Hmc+d/JYUkOBCHqYWqKSeDXTGXVFJhSNaMP2V5VxN
Peczi9/RRS0vcDfdPMdsPkEtN7KHzcyilOP5HJ/n80zjNSqYRxVXMo1n+/QwSYeT7PdPI1S0
xlYPD3M2T5LiUf4HKKGMSlIsZSYPAUlu5h3ex6j0yI9evsdDfJfFfINO7s8aKy4diaPKBES/
KreTaziV/WwDYBdnA9DKAn7C8WygG7iFW/qss5Q/MoWtvBt3JSUVlujd071sGKD0vStzAzl4
ZU6ScuCD4iQFx2CSFByDSVJwDCZJwSmesdnefycVjeIJpoNB5BgYqeDZlJMUHINJUnCKpykn
FbLV/aZG+MMVDSYpBCM8iPozmKJLRiwDrwlKQ2Iw5aL//2qrD/P/3Ih7b6qUX3Z+SwqOwSQp
OAaTpOAYTJKCYzBJCk4hX5VL5lDu5fvi5e3bRaiQg4n0qw/6WjhA6cK4D3TEOZZh4e3bRShq
U66Ey2hgGw8wIau0ng3p1+y8RDVQzy9Isjz9qoK+cxpJJqf/kfkq5SBqME1nEU/wFc7lJkoz
pZXAYr7JN7mTNo7jDuAGtnIPNf3mJCmyaE25Ei5nFz+nhRpu5WHeSpdX08UK3kzPfZSPM58G
3uJxZrGrz9yyuCsqqXBEO2Mq50zWs5cUjVQwKVM+hg5a0tMJprKPJuBtdnIaH8qam0Ei7opK
KhzRgmk0dWymF9hNK3Xp0gQTqWFFuh+phElspRXoZCOnMCVr7uSs5p8kHUW0YKpkLF0AdAPV
mfJyeljCtTRzDzXU0E0vkKKTCbwva+4Eg0lSdEMbLrCSZ9hMig4e4bS4qyKpWEQLpi7aM9Mp
WjNTB18PnqSFD7E3a40W3uGEzFwrvX22d+gQyMkcaWDk0IdMJo+4Fw5bPvkIy6LsMT+1zH3J
4WtzrPefHNS2kpHW6V9+5J/yYOpyZPn6vRjMevH+LuVzLwP+JUcLpjb2Uk+CFLVUsSddWsKp
7Gdbeq6XnXyWMXRQzum8ylvMzsytpfvoh3KEqBn6OJjJWVMDDcQbeHDe0f88ouxx6LXMfcmx
2cvR93/o9zXKtvqvFa2WyT4/5cHUJdfQeK+Wua8zlPWGVstclxyr36U+op4xNXAOo9lPPd1s
yax7Cy38Iz3UMprNJKhiMs2cSB3/zs6suTWkoh1OwVjd76sPRpXyOOI/WjD1sJJruJQ/M5+n
2EEtv2MFi3iOW/lv1nMje9hIL1uZz/e4hm4a2NdnrtgYRNKh8nZ7UNTO75dZwoMk2MSP6aSE
MipJsZSZPAQkuZk9JFjEz5hLBwt4C/rNSVJEUYOpix/yGDVsoBvYlb7/rZUF/ITj06Upnuc8
6tnGuwD95iQpolyGC2xn+yFl712ZO2Afaw87N7wW9pu6a7AbkhS3wn7sSTaDSCoaxRNMypUP
WFOwDKaRywesKVg+81tScDxjUpx8brsGZDApXgPfCjTQTUMaQWzKSQqOwSQpODblioOX/lVU
DKawDDZgDj6YxUBSUTCYwuLYIgn7mCQFyDMm5UMyhyWeC+qoDCblx8A3US88pHzh0Tcl2ZST
FBzPmKTiVpBDSQymZJ+vBfFDk3JQkFd6DaYC+mFJAUpGLs3hb81gGmmSEcvA0FY0h74zaPWA
ZTmIGkwlzOEO6ljKfZkXXh40ld+wgru5l6szZbv4LA9yIQBd/D1/ivc7pyz9f2VWH+ZlVDn9
Ikn5FDWYprOIX/Iqt3ET99GTtaSUuZwA9LCU5wEYxVdZxz7G8QRPAyk2xV1NSTnqex59jM+e
owVTCZezi5/TQg238nCf98RN4VoAUryYLjmfKv6VcsbyPMuObXU0QkTv17BBOlix3n8ZLZjK
OZP17CVFIxVMygqmUubS3OcMahQ38FteZwIVhzT6pHyJ1q9hg7RARQum0dTxNL3Ablqpy1py
GvO4l3lZJWcwixvpoZrxLOJk3uUHPEp33BUNlg+XlQ4RLZgqGUsXAN1Addba17OFJ7OCqYzL
SbIeKKOUF1nALG5nK8/FXdGADXQzx8IBSr2ZQyPG0IYLzGAOd9KSVVLFRTzBPuBtrmIj7TQy
m4tZRSruqkoqFNGCqYv2zHSK1sy617OBJ/t8ciq1rCEFNNMMQBtrmEEFHXFXVVKhiBZMbeyl
ngQpaqnKdGnXcAm1NAIwk0/zGd7lVLrYAsBEathwmL6lgrx7R9KxEvWMqYFzGM1+6ulOBw/8
lTuoBMq5mST/QRslTGcXzUCCC/kn5rCDSupZQ2ef7RlEko4g2mNPelhJPZdSx3yeYge1vMDd
dPB7lrGM5TTTxB/ooIwZvEU7kOI1KphHFVcyjWftYZIUXdTO75dZwoMk2MSP6aSEMioH+NRx
1PFM+vrdJr7LYr5BJ/d7TW4YOMRQAyuKp4lGDaYufshjmV6jXZydtaydOempd7ggU9rLUv7I
FLbybtyVLFIDva124PfaamQpgqeJ5jJcYDvbc9z6wStzkpQDH60rKTgGk6TgGEySguMTLEeu
1f2mzh/shqR8M5hGLoNIwTKYwrKw39Rdg92Q9VAM8nYWbjCFpVj+gIulHspN3s7C7fyWFByD
SVJwDCZJwbGPSRIE9vR5g0nSAQPfAj7QzeLDzmBSSJL9vgb7WA4NL4NJITGI8q8gx5QZTFJx
K4gg6s+rcpKCYzBJCo7BJCk4BpOk4EQNphIuo4FtPMCEQ5ZNZS33kqCSR0mSJEkTFwH1/IIk
y/u8uEDD48D3/eBXXz+gAhf1qtx0FvFLXuU2buI+erKWlDKXEwBIMI4neBpIsYnjuAO4gSu4
h+v4S9wVLXJeZldRiRZMJVzOLn5OCzXcysO8lbVsCtemp8YwludZlp47n48znwbe4nFmZUol
6aiiNeXKOZP17CVFIxVMylpSylya2Z3+VAV70uUJprKPJuBtdjKDRNwVlVQ4op0xjaaOp+kF
dtNKXdaS05jHvcwDoJrxLOJk3uUH/IpJbKUV6GQjJ1NKd9xVVZHy2eVFKFowVTI2/eLvbqA6
a+3r2cKT6WAqo5QXWcAsbidJDd30Aik6Oclg0rAxiIrQ0G5JmcEc7qQlPfc2V7GRdhqZzacc
iCBpsKIFUxftmekUrZl1r2cDT2aWHHwheBtrmMHrWeu30ht3RSUVjmjB1MZe6kmQopaqTAd3
DZdQSyMAM/k08ylhQ7rJ1stOLmEMHZRzOmv7NeT6j7PxYrekLFHPmBo4h9Hsp55utqRL/8od
VALl3EyShzibbzOHHVRSzxrW8DUm08yJ1LGGVJ/tGUSSjiBaT1APK6nnUuqYz1PsoJYXuJsO
fs8ylrGcZpr4PS9RwTyquJJpPMt6tjKf8VxDNw1xV1NSIYna+f0yS3iQBJv4MZ2UUEblIZ/Z
xHdZzDfo5H6eo4dF/Iy5dLCgz4BMSTqKqMHUxQ95jJp0H9KuPve/tTMHgBRL+SNT2Mq7ADzP
edSzLT0nSRHlMlxgO9uP+pmDV+YO2MfauCsoqfA42khScHzmt6SB9H1jzTG+km4wSRpIrIN6
bMpJCo7BJCk4BpOk4BhMkoJjMEkKjsEkKTgGk6TgGEySgmMwSQqOwSQpOAaTpOAYTJKCYzBJ
Co7BJCk4BpOk4BhMkoJjMEkKjsEkKTgGk6TgGEySgmMwSQqOwSQpOAaTpOAYTJKCYzBJCo7B
JCk4BpOk4BhMkoJjMEkKjsEkKTgGk6TgGEySgmMwSQqOwSQpOAaTpOAYTJKCYzBJCo7BJCk4
BpOk4BhMkoJjMEkKjsEkKTgGk6TgGEySgmMwSQqOwSQpOAaTpOAYTJKCYzBJCo7BJCk4BpOk
4BhMkoJjMEkKjsEkKTiJGPaZjLvSkoIxOe4DkCRJkiRJkiRJkiRJkiRJkiRJkorGbDYxLe6D
GIJSHuBXjCrgepzES3yJgz+Jg3OF5iReIUkTfwtAgito4qK4D2oQZsdfB58uIOVPL7+hjTNJ
AAlOpZXX4z6kQdgcfx0MJimfttDEGVQCoziPRvbEfUCDsCv+OhhMUj610cDpTAAmMIWX6Yj7
gAahPf46GExSPvWyhuOYApzCcawhFfcBFWYdDCYpvzbTxlmUcC5tBdnDFEQdDCYpv3axhbMY
zcwC7WEKog4Gk5Rf7TTwET7IzALtYQqiDgaTlF+9vMhYPsW4Au1hCqIOBpOUb2+wny/RXrA9
TAHUwWCS8m0XjVQXcA9TAHUwmKR86+JlUgXcw1QsdZAkSZIkSZIkSZIkSZIkSZIkSdJI8v8W
0+cMbeWPTgAAACV0RVh0ZGF0ZTpjcmVhdGUAMjAyMS0wMy0xOVQwODoyODoyNCswMDowMEXt
SDAAAAAldEVYdGRhdGU6bW9kaWZ5ADIwMjEtMDMtMTlUMDg6Mjg6MjQrMDA6MDA0sPCMAAAA
AElFTkSuQmCC</binary>
 <binary id="i_066.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAt4AAAEwCAQAAAAqO767AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_067.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjMAAAHzCAQAAAB/W1RgAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_068.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkUAAAFnCAQAAAAC+/XqAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_069.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAeEAAADoCAQAAAByO5T5AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_070.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAe8AAADkCAQAAAAbMGQxAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_071.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgkAAADxCAQAAADrNewuAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_072.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAc0AAAJcCAQAAAAxnjftAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_073.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAcsAAAJlCAQAAAAf9RHPAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_074.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAlQAAAENCAQAAABj+DMAAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_075.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAhsAAAIPCAQAAABwadS7AAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_076.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfYAAAK7CAQAAACqzGUYAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
 <binary id="i_077.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAqwAAADICAQAAACHMXveAAAABGdBTUEAALGPC/xhBQAAACBj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</binary>
</FictionBook>
